基于耦合度門限回歸分析的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)R&D投入對創(chuàng)新績效的影響

蘇 屹 ，安曉麗，雷家骕

（1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150001；2.清華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100010）

當(dāng)今世界，以科學(xué)技術(shù)為要素的國際競爭日益激烈，各國都在致力于建立創(chuàng)新型國家，以求增強(qiáng)國家綜合實(shí)力、提高國際地位[1]。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是國家創(chuàng)新體系的重要組成部分，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的重要動力，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的構(gòu)建有利于創(chuàng)新資源的集聚、促進(jìn)區(qū)域人才集中，使創(chuàng)新主體憑借各種資源與服務(wù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)、知識創(chuàng)新，從而推動經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展[2-3]。隨著知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來，技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)成為當(dāng)代區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。研究與開發(fā)（R&D）對技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要，R&D投入對技術(shù)創(chuàng)新具有決定性作用，已成為促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)增長的重要手段，對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義[4-5]。因此，研究R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的作用機(jī)理，深入探析R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的不同影響關(guān)系及程度，并提出對策、建議，對我國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)步及經(jīng)濟(jì)增長具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)回顧

從“投入-產(chǎn)出”視角，學(xué)者們對創(chuàng)新投入與產(chǎn)出績效之間的關(guān)系進(jìn)行研究，研究范圍包括企業(yè)微觀層面、產(chǎn)業(yè)中觀層面和區(qū)域宏觀層面。微觀層面的研究主要以企業(yè)為研究主體，企業(yè)類型涉及制造業(yè)企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、通信及相關(guān)設(shè)備制造業(yè)等[6-15]。研究表明，R&D投入與企業(yè)當(dāng)期績效并不具有正向關(guān)系（負(fù)相關(guān)或不相關(guān)），但是表現(xiàn)出了很強(qiáng)的滯后性[12-14]，當(dāng)滯后期達(dá)到3年時(shí)，出現(xiàn)了明顯的正相關(guān)性[15]。兩者之間的相互作用還受到融資體系及所處生命周期階段的差異的影響[6-7]。中觀層面研究則關(guān)注產(chǎn)業(yè)層面的研究，研究表明，產(chǎn)業(yè)的R&D投入對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出績效及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用[16]，這種促進(jìn)作用并非簡單的線性關(guān)系，而是一種“U”型非線性關(guān)系[17-18]。宏觀層面研究的關(guān)注點(diǎn)在區(qū)域?qū)用?，研究指出，R&D投入與創(chuàng)新績效、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及增長以及技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)、雙向作用關(guān)系及倒“U”型關(guān)系[4，19-23]。

通過上述分析可知，初期關(guān)于R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的作用關(guān)系的研究，只得出R&D投入與區(qū)域績效的線性關(guān)系，而且多為R&D投入對區(qū)域績效有顯著正向作用的結(jié)論。隨著研究的深入，學(xué)者們從非線性關(guān)系視角進(jìn)行研究，雖然并未給出精確的非線性關(guān)系，但指出它們之間存在倒“U”型關(guān)系[4，21-23]。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，探究第三關(guān)系變量（區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)各主體的耦合程度[24]）對R&D投入與區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的作用關(guān)系的影響。研究關(guān)注隨著區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度的變化，R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的非線性作用關(guān)系。基于我國31個(gè)省市2009～2013年的面板數(shù)據(jù)，采用Hansen的面板門限回歸模型對處于不同耦合階段的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的R&D投入對績效的影響是否存在門限效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量選取

從已有研究來看，學(xué)者們均以專利申請量、專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入作為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的衡量指標(biāo)[1，25]。其中，專利屬于中間產(chǎn)出，新產(chǎn)品銷售收入屬于最終產(chǎn)出中的收益性產(chǎn)出[26-27]。專利申請量表示區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新主體進(jìn)行創(chuàng)新的努力程度，而非反映科技創(chuàng)新能力的指標(biāo)。專利授權(quán)量則不同，專利授權(quán)量是經(jīng)過嚴(yán)格的審查程序才授權(quán)的專利數(shù)量，直接反映區(qū)域的科技創(chuàng)新能力[25]。將各個(gè)省市作為一個(gè)系統(tǒng)，企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入在一定程度上可以作為整個(gè)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新產(chǎn)品收益水平表征指標(biāo)，它反映以市場需求為基礎(chǔ)的產(chǎn)品創(chuàng)新，客觀體現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的市場價(jià)值[28]。因此，本文選取專利授權(quán)量、新產(chǎn)品銷售收入作為衡量區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的中間產(chǎn)出及最終產(chǎn)出的指標(biāo)。

本文選取區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量。耦合度反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)主體或要素之間互相影響的程度，從協(xié)同學(xué)的角度，系統(tǒng)序參量的協(xié)同作用是整個(gè)系統(tǒng)由無序到有序狀態(tài)的關(guān)鍵，耦合度是這一協(xié)同作用的度量[24]。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合是指區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中的創(chuàng)新主體即企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校，在政府政策、戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，利用政府、金融機(jī)構(gòu)等提供的資源，密切合作以致區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)達(dá)到動態(tài)良性協(xié)同狀態(tài)的現(xiàn)象。從系統(tǒng)論的角度，把區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)劃分為創(chuàng)新子系統(tǒng)和創(chuàng)新支持子系統(tǒng)，創(chuàng)新子系統(tǒng)包括創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)維度，創(chuàng)新投入用R&D人員全時(shí)當(dāng)量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出，以及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)獲取及改造費(fèi)支出來衡量，創(chuàng)新產(chǎn)出用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)來衡量。創(chuàng)新支持子系統(tǒng)包括政府支持和市場支持兩個(gè)維度，政府支持用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中政府的金額及科學(xué)技術(shù)支出占財(cái)政總支出的比重來衡量，市場支持用技術(shù)市場成交金額來衡量[29-31]。采用因子分析法驗(yàn)證了指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)效度，利用熵值法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。最后，采用耦合度測度模型測算出各個(gè)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度[32-33]。

R&D投入主要包括人、財(cái)、物、信息和創(chuàng)意等，其中比較客觀、且可以量化的是人、財(cái)兩方面R&D投入。已有研究大多均從R&D經(jīng)費(fèi)投入及R&D人員投入來衡量R&D投入。R&D經(jīng)費(fèi)投入指用于研究開發(fā)的經(jīng)費(fèi)投入，是技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，直接反映各省市對研究開發(fā)等創(chuàng)新活動的支持力度。R&D人員投入指參與研究開發(fā)等創(chuàng)新活動的人員，是技術(shù)創(chuàng)新活動強(qiáng)有力的推動者及根本要素之一[25]。一般學(xué)者們均采用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和R&D人員全時(shí)當(dāng)量來表征R&D經(jīng)費(fèi)投入及R&D人員投入[12，18，25，34]。R&D資金投入在R&D投入中占有重要地位，同時(shí)，R&D人員投入的多少在一定程度上反映在R&D資金投入上[12]。因此，本文僅從R&D資金投入即R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出來表征R&D投入。然而，R&D投入對績效的影響具有滯后性。所謂滯后性即R&D投入不僅對當(dāng)期績效產(chǎn)生影響，還會對未來一段期間產(chǎn)生不同程度的影響。由于本文采用的績效表征變量為專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入，專利授權(quán)量不同于專利申請量，其需要經(jīng)過審批等一系列過程；新產(chǎn)品銷售收入是創(chuàng)新產(chǎn)品商業(yè)化的最終結(jié)果，R&D投入對兩者的滯后作用顯而易見[35-36]。諸多學(xué)者的實(shí)證研究以不同類型的企業(yè)為案例，驗(yàn)證了R&D投入對績效產(chǎn)出的滯后性[15，22，37-40]。考慮到R&D投入對績效作用的滯后性，參考鄭小丹等[15]及實(shí)際回歸效果，本文采用提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出作為專利授權(quán)量的核心解釋變量；參考官建成等[35]及實(shí)際回歸效果，選取提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出作為新產(chǎn)品銷售收入的核心解釋變量。

在控制變量選取方面，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、政府支持力度都影響著區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的績效[1，18，41]。對于行業(yè)規(guī)模而言，經(jīng)常被選取的指標(biāo)為銷售額、總就業(yè)人數(shù)和總產(chǎn)值，類似地，本文選取總產(chǎn)值為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模的表征變量[18]。市場的企業(yè)數(shù)量這一指標(biāo)一直被學(xué)者們用來衡量市場結(jié)構(gòu)。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)對市場結(jié)構(gòu)的劃分，企業(yè)數(shù)量的多少表示市場競爭的激烈程度，企業(yè)數(shù)量對企業(yè)的研發(fā)行為具有至關(guān)重要的影響[41]。在研究對象為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的情況下，本文選取有R&D活動的企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校數(shù)量之和來表征區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在現(xiàn)實(shí)情況下，政府總是直接、間接地引導(dǎo)企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校的科技創(chuàng)新活動，最常見的就是資金資助形式。本文用財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出來衡量區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的政府支持力度。另外，還在控制變量中加入當(dāng)期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出。

2.2 模型構(gòu)建

本文將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度選為門限變量，在構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度測度模型對耦合度進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建門限回歸模型探究在區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的不同耦合階段，研究R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的影響。

2.2.1 耦合度測度模型構(gòu)建

（1）區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的功效函數(shù)。設(shè)變量ui（i=1，2，…，n）為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的序參量，即創(chuàng)新子系統(tǒng)及創(chuàng)新支持子系統(tǒng)。uij為第i個(gè)序參量的第j個(gè)指標(biāo)，其值為X ij（i=1，2，…，n）。Aij、Bij為序參量的上下限值。則功效函數(shù)為：

式中，uij為變量X ij對系統(tǒng)的功效貢獻(xiàn)大小。uij反映各指標(biāo)達(dá)到目標(biāo)的滿意程度，uij介于0與1之間，趨近于0為最不滿意，趨近于1為最滿意。一般采用線性加權(quán)法計(jì)算創(chuàng)新子系統(tǒng)及創(chuàng)新支持子系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)指標(biāo)對子系統(tǒng)的總貢獻(xiàn)[42]，

式中：ui為子系統(tǒng)對總系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)；m為子系統(tǒng)的指標(biāo)個(gè)數(shù)；λij為各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，權(quán)重可以通過層次分析法和熵值法確定[33，42]。因?yàn)殪刂捣ㄊ强陀^賦權(quán)法，是完全依據(jù)客觀數(shù)據(jù)計(jì)算出的權(quán)重，避免了主觀因素帶來的偏差[43]，所以，本文采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重。熵值法確定權(quán)重的基本步驟：

①將各個(gè)指標(biāo)同度量化，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)省指標(biāo)值的比重

②計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值

③計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)

④計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重

式（3）～（6）中，m即省市的個(gè)數(shù)31，f即指標(biāo)個(gè)數(shù)8。

（2）區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度測度模型。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度計(jì)算借鑒物理學(xué)中的容量耦合概念和容量耦合系數(shù)模型。本文將其推廣到多個(gè)系統(tǒng)的耦合度測度模型，為了反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合的整體功效，并考慮到區(qū)域創(chuàng)新耦合度的現(xiàn)實(shí)意義[33]，將耦合度測度模型表示為：

因?yàn)楸疚膶^(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)分為兩個(gè)子系統(tǒng)，即創(chuàng)新子系統(tǒng)和創(chuàng)新支持子系統(tǒng)，所以，在本文中：n=2；C為物理學(xué)中的耦合度；C′為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度；T為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)子系統(tǒng)綜合調(diào)和指數(shù)，它反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的整體協(xié)同效應(yīng)；a、b為待定系數(shù)，可以吸取專家的建議，再進(jìn)行確定[32-33]。

2.2.2 門限回歸模型構(gòu)建 為了保證門限回歸結(jié)果的客觀性，本文采用門限回歸模型[44]，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來確定門限值，劃分不同作用區(qū)間，進(jìn)而研究不同區(qū)間R&D投入對績效的影響機(jī)理。最早的單一門限回歸模型為：

式中：i為省市；t為年份；y it為被解釋變量；x it為解釋變量；qit為門限變量；eit為殘差項(xiàng)。當(dāng)qit≤r時(shí)，面板門限回歸模型為式（1）；當(dāng)qit＞r時(shí)，面板門限回歸模型為式（2）。后又構(gòu)造示性函數(shù)I（（·），當(dāng)滿足括號中的條件時(shí)，其值取1，反之取0。將上述兩式合并為

式中：ui為各個(gè)省市的個(gè)體效應(yīng)；為控制變量，其余的變量含義如上所述。系數(shù)θ1、θ2、θ′、γ為待估參數(shù)。相應(yīng)地，多重門限模型以此類推，以雙重門限模型為例，模型為

在本文中，因變量y it表示專利授權(quán)量Plq和新產(chǎn)品銷售收入Npsr，門限變量qit為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度cd，核心解釋變量x it為提前3期的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出Rdiet3，控制變量x′it為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)總產(chǎn)值Tov、有R&D活動的企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校數(shù)量之和Neru1、財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出Ste、當(dāng)期的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出Rdie。

本文使用stata13對門限值進(jìn)行估計(jì)，并采用Bootstrap法計(jì)算p值，對是否存在門限效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。最后，采用似然比統(tǒng)計(jì)量來判斷門限估計(jì)值與門限真實(shí)值的一致性。當(dāng)檢驗(yàn)是否存在兩個(gè)門限值時(shí)，先假設(shè)第1個(gè)門限值已知，若第2個(gè)門限值存在，則需要再對第1個(gè)門限值進(jìn)行檢驗(yàn)。本文借鑒Hansen等[44]的方法，先確定第2個(gè)門限估計(jì)值，再求出使殘差平方和最小的第1個(gè)門限估計(jì)值。最后，用似然比統(tǒng)計(jì)量得出門限估計(jì)值的置信區(qū)間，并檢驗(yàn)門限估計(jì)值的真實(shí)性。多于2個(gè)門限值的估計(jì)方法以此類推。

3 實(shí)證研究

本文用2009～2013年的31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，因數(shù)據(jù)來源的限制及《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的變革，本文用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入代替整個(gè)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的新產(chǎn)品銷售收入，其中，2006～2008年的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)相關(guān)指標(biāo)用大中型企業(yè)代替。做門限回歸前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以消除數(shù)據(jù)量綱的差異。

3.1 區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度測算結(jié)果

采用本文構(gòu)建的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度測度，根據(jù)式（1）～（8），對我國31個(gè)省市的區(qū)域創(chuàng)新耦合度進(jìn)行測算的結(jié)果如表1所示。

表1 31個(gè)省市2009～2013年區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度測算結(jié)果

3.2 以專利授權(quán)量為因變量的門限回歸結(jié)果及分析

以專利授權(quán)量為因變量，提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出為核心解釋變量，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量，以當(dāng)期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、有R&D活動的企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校之和以及財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出為控制變量。對單一門限模型、雙重門限模型以及三重門限模型分別進(jìn)行檢驗(yàn)。以專利授權(quán)量為因變量的門限值估計(jì)及門限效果檢驗(yàn)如表2所示。

表2 以專利授權(quán)量為因變量的門限值估計(jì)結(jié)果及門限效果檢驗(yàn)

單一門限模型的門限估計(jì)值為0.662，雙重門限模型的估計(jì)值為0.349和0.620。單一門限模型和雙重門限模型的P值分別為0.05和0，在0.05的顯著性水平下顯著，而三重門限模型并不顯著，P=0.840。因此，本文基于雙重門限模型進(jìn)行分析。以專利授權(quán)量為因變量的門限模型系數(shù)及其檢驗(yàn)如表3所示。

表3 以專利授權(quán)量為因變量的門限模型系數(shù)及其檢驗(yàn)

在以區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量時(shí)，提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與專利授權(quán)量的非線性關(guān)系十分明顯。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度小于0.349時(shí)，對應(yīng)P=0.004，在5%的顯著性水平下，其與專利授權(quán)量呈負(fù)相關(guān)，提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出每增加1個(gè)單位，專利授權(quán)量就減少1.085個(gè)單位。說明R&D投入并未得到有效地利用，這與區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的主體即企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)和高等院校的合作、管理等的有效程度有著密不可分的關(guān)系。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度介于0.349與0.620之間時(shí)，其與專利授權(quán)量也呈負(fù)相關(guān)，但是P=0.314時(shí)，其負(fù)效應(yīng)不顯著。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度大于0.620時(shí)，在5%的顯著性水平下，其對專利授權(quán)量具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用，提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出每增加1個(gè)單位，專利授權(quán)量就隨之增加0.303個(gè)單位。當(dāng)耦合度大于0.620時(shí)，R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出對專利授權(quán)量呈現(xiàn)顯著的正效應(yīng)，說明耦合度高的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的主體在技術(shù)創(chuàng)新過程中，能夠更加有效地利用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出，來促進(jìn)專利授權(quán)量的增加，此時(shí)專利授權(quán)量的增加較為明顯地表現(xiàn)為資金推動型[25，45]?？刂谱兞糠矫?，在5%的顯著性水平下，總產(chǎn)值、有R&D活動的企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校數(shù)量之和及財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出對專利授權(quán)量呈現(xiàn)正效應(yīng)，均促進(jìn)了專利授權(quán)量的增加。

根據(jù)表2以專利授權(quán)量為因變量的雙重門限模型的門限估計(jì)值和置信區(qū)間，并借助似然比函數(shù)圖，如圖1、2所示，來更好地理解門限估計(jì)值和置信區(qū)間，及檢驗(yàn)門限估計(jì)值和門限真實(shí)值的一致性。

圖1 以專利授權(quán)量為因變量的雙重門限模型中第1個(gè)門限估計(jì)值的似然比函數(shù)圖

圖2 以專利授權(quán)量為因變量的雙重門限模型中第2個(gè)門限估計(jì)值的似然比函數(shù)圖

當(dāng)LR=0時(shí)，對應(yīng)的門限參數(shù)即門檻參數(shù)為門限估計(jì)值，兩個(gè)門限估計(jì)值分別為0.349（見圖1）和0.620（見圖2）。門限估計(jì)值的置信區(qū)間（置信水平為95%）是LR值小于特定顯著水平下的臨界值對應(yīng)的門檻參數(shù)區(qū)間。顯著性水平為5%時(shí)，臨界值為-2ln（1-α），即7.352。如圖1、2所示，兩個(gè)門限估計(jì)值的置信區(qū)間分別為[0.274，0.483]和[0.593，0.620]。兩個(gè)門限估計(jì)值均在其對應(yīng)的置信區(qū)間內(nèi)。因此，門限估計(jì)值與門限真實(shí)值是一致的，即門限估計(jì)值就是門限真實(shí)值。

針對以專利授權(quán)量為因變量的雙重門限模型，下面對中國31個(gè)省市在2009～2013年相對于門限值的分布情況進(jìn)行分析，分布情況如表4所示。

表4 中國31個(gè)省市在2009～2013年相對于以專利授權(quán)量為因變量的雙重門限回歸模型的門限值的分布情況

2009～2013年，31個(gè)省市中，耦合度小于第1個(gè)門限值0.349的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占38.7%，介于兩個(gè)門限值0.349和0.620之間的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占41.9%，大于第2個(gè)門限值0.620的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占19.4%。只有吉林省的耦合度在2009年處于0.349與0.620之 間，而2010～2013年 則 小 于0.349。其他省市的耦合度分布5年沒有變動?？梢?，耦合度處于0.620以下的省市比例約為80%，這些省市的提前3期的R&D支出對專利授權(quán)量的增加并無顯著的促進(jìn)作用。2009～2013年，北京、上海、江蘇、浙江、山東、廣東的耦合度一直大于0.620，因此，這6個(gè)省市的提前3期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出對專利授權(quán)量有顯著貢獻(xiàn)。

3.3 以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的門限回歸結(jié)果及分析

以新產(chǎn)品銷售收入為因變量，提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出為核心解釋變量，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量，以當(dāng)期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、有R&D活動的企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校之和以及財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出為控制變量。對單一門限模型、雙重門限模型以及三重門限模型分別進(jìn)行檢驗(yàn)。新產(chǎn)品銷售收入的門限值估計(jì)結(jié)果及門限效果檢驗(yàn)如表5所示。

表5 以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的門限值估計(jì)結(jié)果及門限效果檢驗(yàn)

單一門限模型的門限估計(jì)值為0.593，雙重門限模型的估計(jì)值為0.349和0.585。單一門限模型和雙重門限模型的P值均為0，在5%的顯著性水平下顯著，而三重門限模型并不顯著，P=0.407。因此，本文基于雙重門限模型進(jìn)行分析。以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的門限模型系數(shù)及其檢驗(yàn)如表6所示。

表6 以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的門限模型系數(shù)及其檢驗(yàn)

在以區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量時(shí)，提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與新產(chǎn)品銷售收入的非線性關(guān)系是顯著的。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度小于0.349時(shí)，在5%的顯著性水平下，其與新產(chǎn)品銷售收入呈負(fù)相關(guān)，提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出增加1單位時(shí)，新產(chǎn)品銷售收入相應(yīng)減少1.278個(gè)單位。我國創(chuàng)新基礎(chǔ)相對較薄弱，R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出的使用效率較低，并未發(fā)揮其對新產(chǎn)品銷售收入的促進(jìn)作用，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)并未把R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出有效地轉(zhuǎn)化為實(shí)質(zhì)的商業(yè)化成果[46-48]。再者，研發(fā)機(jī)構(gòu)和高等院校并不像企業(yè)那樣重視科學(xué)技術(shù)的商業(yè)價(jià)值，這就使創(chuàng)新產(chǎn)品的商業(yè)化產(chǎn)生了脫節(jié)現(xiàn)象[22]。當(dāng)然，這與技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)品市場化過程中的投入及管理有效程度也是分不開的。當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度介于0.349和0.585之間時(shí)，在5%的顯著性水平下，其與新產(chǎn)品銷售收入仍然呈負(fù)相關(guān)，但是，P=0.185并不顯著。當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度大于0.585時(shí)，P=0.030，提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與新產(chǎn)品銷售收入呈顯著正相關(guān)，提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出增加1單位時(shí)，新產(chǎn)品銷售收入相應(yīng)增加0.245個(gè)單位。當(dāng)耦合度大于0.585時(shí)，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)各主體的合作、聯(lián)系更加緊密，正向的協(xié)同作用足以促進(jìn)在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品商業(yè)化過程中的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出的有效利用程度。當(dāng)然，耦合度的提升也暗示著創(chuàng)新產(chǎn)品市場化的有效性。在控制變量方面，總產(chǎn)值、有R&D活動的企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校數(shù)量之和在5%的顯著性水平下，與新產(chǎn)品銷售收入呈正相關(guān)，對新產(chǎn)品銷售收入有顯著的促進(jìn)作用。財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出對專利授權(quán)量呈現(xiàn)正效應(yīng)，且在10%的顯著性水平下顯著，說明其對新產(chǎn)品銷售收入有一定的促進(jìn)作用。

根據(jù)表5以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限模型的門限估計(jì)值和置信區(qū)間，并借助似然比函數(shù)圖，如圖3、4所示，來更好地理解門限估計(jì)值和置信區(qū)間，及檢驗(yàn)門限估計(jì)值和門限真實(shí)值的一致性。

圖3 以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限模型中第1個(gè)門限估計(jì)值的似然比函數(shù)

圖4 以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限模型中第2個(gè)門限估計(jì)值的似然比函數(shù)圖

當(dāng)LR=0時(shí)，對應(yīng)的門限參數(shù)即門檻參數(shù)為門限估計(jì)值，兩個(gè)門限估計(jì)值分別為0.349（見圖3）和0.585（見圖4）。門限估計(jì)值的置信區(qū)間（置信水平為95%）是LR值小于特定顯著水平下的臨界值對應(yīng)的門檻參數(shù)區(qū)間。顯著性水平為5%時(shí)，臨界值為-2ln（1-α），即7.352 3。如圖3、4所示，兩個(gè)門限估計(jì)值的置信區(qū)間分別為[0.374，0.443]和[0.585，0.585]。兩個(gè)門限估計(jì)值均在其對應(yīng)的置信區(qū)間內(nèi)，因此，門限估計(jì)值與門限真實(shí)值是一致的，即門限估計(jì)值就是門限真實(shí)值。針對以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限模型，下面對中國31個(gè)省市在2009～2013年相對于門限值的分布情況進(jìn)行分析，如表7所示。

表7 中國31個(gè)省市在2009～2013年相對于新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限回歸模型的門限值的分布情況

在2009年31個(gè)省市中，耦合度小于第1個(gè)門限值0.349的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占38.7%，這些省市的提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與新產(chǎn)品銷售收入呈顯著的負(fù)相關(guān)。介于兩個(gè)門限值0.349和0.585之間的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占35.5%，這些省市區(qū)的提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與新產(chǎn)品銷售收入呈不顯著的負(fù)相關(guān)。大于第2個(gè)門限值0.585的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占25.8%，這些省市的提前4期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出對新產(chǎn)品銷售收入具有明顯的促進(jìn)作用。2010～2013年，31個(gè)省市中，耦合度小于第1個(gè)門限值0.349的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占41.9%，介于兩個(gè)門限值0.349與0.585之間的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占38.7%，大于第2個(gè)門限值0.585的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)占19.4%。吉林省的耦合度在2009年處于0.349與0.585之間，而2010～2013年則小于0.349。2009年，遼寧、四川兩省的耦合度大于0.585，而2010～2013年兩省的耦合度均介于0.349和0.585之間。

3.4 專利授權(quán)量及新產(chǎn)品銷售收入關(guān)聯(lián)分析

專利授權(quán)量及新產(chǎn)品銷售收入作為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的衡量指標(biāo)，兩者衡量著區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出。專利授權(quán)量反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新結(jié)果，比較直接地表示技術(shù)創(chuàng)新水平。新產(chǎn)品銷售收入表征區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的收益性產(chǎn)出，反映技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)品的市場接受程度，被市場接受的新產(chǎn)品，無疑是反映科技創(chuàng)新成果的恰當(dāng)指標(biāo)，新產(chǎn)品銷售收入客觀地揭示了科技創(chuàng)新技術(shù)的市場價(jià)值[28]。隨著區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度的變化，R&D投入對專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入的非線性影響如圖5所示。

圖5 R&D投入與專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入的非線性關(guān)系圖

在不同的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模、結(jié)構(gòu)、政府支持力度及當(dāng)期的R&D投入下，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)通過技術(shù)創(chuàng)新將R&D投入轉(zhuǎn)化為專利授權(quán)量，再通過創(chuàng)新產(chǎn)品市場化，將專利產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品銷售收入。由于新產(chǎn)品銷售收入衡量的是創(chuàng)新產(chǎn)品的市場價(jià)值，創(chuàng)新產(chǎn)品市場化這一階段延長了R&D投入對新產(chǎn)品銷售收入作用的滯后期，R&D投入對滯后4期新產(chǎn)品銷售收入才有顯著的促進(jìn)作用。當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度小于0.349時(shí)，R&D投入對滯后3期的專利授權(quán)量，對滯后4期的新產(chǎn)品銷售收入具有不同程度的抑制作用。當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度大于0.620時(shí)，R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出對滯后3期的專利授權(quán)量的影響由負(fù)轉(zhuǎn)為正。說明當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度達(dá)到0.620時(shí)，在區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)各主體的良好協(xié)作狀態(tài)下，才能把R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出有效地轉(zhuǎn)化為專利產(chǎn)出，即R&D投入的增加可以顯著提高區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新能力。當(dāng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度大于0.585時(shí)，R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出對滯后4期的新產(chǎn)品銷售收入具有促進(jìn)作用，此時(shí)R&D投入的增加會給區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。新產(chǎn)品銷售收入不僅受R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出和區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度的影響，在很大程度上還與市場有關(guān)。耦合度大于0.585的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)不僅實(shí)現(xiàn)了R&D投入到創(chuàng)新技術(shù)、創(chuàng)新產(chǎn)品的有效轉(zhuǎn)化，而且能使創(chuàng)新產(chǎn)品擁有較高的市場接受度，從而使創(chuàng)新產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為市場價(jià)值。

4 結(jié)論

本文以專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入為因變量，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度為門限變量，總產(chǎn)值、有R&D活動的企業(yè)、研究開發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校數(shù)量之和、當(dāng)期的R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出以及財(cái)政支出中的科學(xué)技術(shù)支出為控制變量，并以2009～2013年中國31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，利用stata13對數(shù)據(jù)進(jìn)行門限回歸，得到如下結(jié)論：

（1）分別以專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙重門限回歸模型均通過了顯著性檢驗(yàn)，并且，通過似然比函數(shù)圖可得兩個(gè)雙重門限模型的門限估計(jì)值與門限真實(shí)值一致。

（2）R&D投入對專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入并不總是正向促進(jìn)作用。如區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度小于0.349時(shí)，其與專利授權(quán)量呈負(fù)相關(guān)；區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度大于0.620時(shí)，在5%的顯著性水平下，其對專利授權(quán)量有較強(qiáng)的促進(jìn)作用；區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度小于0.349時(shí)，其與新產(chǎn)品銷售收入呈負(fù)相關(guān)；區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度大于0.585時(shí)，在5%的顯著性水平下，其對新產(chǎn)品銷售收入有較強(qiáng)的促進(jìn)作用。

（3）處于R&D投入對績效非促進(jìn)作用階段的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)較多。相對于以專利授權(quán)量為因變量的雙門限回歸模型，2009～2013年，31個(gè)省市中，提前3期的R&D投入對專利授權(quán)量具有促進(jìn)作用的只有19.4%。相對于以新產(chǎn)品銷售收入為因變量的雙門限回歸模型，約有20%的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的提前4期的R&D投入對新產(chǎn)品銷售收入具有促進(jìn)作用。

本文根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果提出如下建議：①各區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的R&D投入對績效并不總是促進(jìn)作用，各省市應(yīng)積極實(shí)施企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)及高等院校的管理模式與組織架構(gòu)改革、制定有關(guān)科技創(chuàng)新、產(chǎn)品商業(yè)化的戰(zhàn)略，優(yōu)化資源配置，提高R&D投入的使用效率。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟，進(jìn)一步推動科技創(chuàng)新資源的合理配置與利用，并推進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)品商業(yè)化，使R&D投入能實(shí)質(zhì)性地促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的提高[23]。②耦合度較低的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)應(yīng)采取措施加強(qiáng)各主體間的合作、互動，提高區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度，使得R&D投入對績效的負(fù)向影響有所改善，提高R&D投入的使用效率。③政府應(yīng)充分發(fā)揮其宏觀調(diào)控的職能，優(yōu)化創(chuàng)新資源的投入方向和配額，盡量使資源流入最具效率的創(chuàng)新主體或領(lǐng)域，進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新能力的提升及創(chuàng)新產(chǎn)品商業(yè)化的成功率[18]。

本文豐富了宏觀層面的R&D投入對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的非線性作用關(guān)系的研究，但是受《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)對象及口徑的限制，本文的研究年限跨度較短。仍可將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度當(dāng)作不同的關(guān)系變量（如將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)耦合度作為調(diào)節(jié)變量），研究R&D投入對績效的影響，這些都有待后續(xù)研究。