发达城市技术创新能力的差异

摘要：以技术创新能力的四种形态为分析框架，先对中国十个较发达城市三大主体技术创新投入产出面板数据进行实证分析，①再结合实证结论与各市技术创新投入产出能力的排序，运用因子分析法分析十个城市技术创新能力的差异。结果表明，城市间技术创新存在多样化差异：R&D配置、创新主体内外制度性因素等。

关键词：技术创新；知识生产函数；R&D配置

中图分类号：F29文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）03-0131-02

一、引言

关于影响技术创新差异的因素，国内外学者至今已提出十几种要素。如：市场需求、创新文化、专利保护程度、FDI、国际贸易、市场制度等，并运用这些因素对中国省域间技术创新差异作了较深入的分析。然而，现有文献很少涉及城市间技术创新差异的分析。本文以技术创新能力的四种存在形态为分析框架。运用经过改进的杰菲知识生产函数模型，对2004―2008年中国十个城市三大技术创新主体投入产出面板数据进行技术创新影响因素的实证分析，再结合实证结论与各市技术创新投入产出能力的排序，运用因子分析法分析十个城市技术创新的差异。

二、技术创新影响因素的分析及差异

（一）基本模型的确定

本文选取的变量为十城市三大创新主体的R&D投入和产出。R&D投入分解为企业、大学、研究机构三部分。根据杰菲知识生产函数，模型设计如下：

logPit=α+β1logFEit+β2logFIit+β3logFUt+β4logHEit+β5logHIit+β6logHUit+logεit （1）

创新产出分别采用专利授权总数（P）及其三个子指标发明专利（INV）、实用新型专利（UM）、外观设计专利（ED）。FE、FI、FU分别是三大主体每年的R&D经费投入，HE、HI、HU分别是三大主体R&D人员的全时当量，考虑到投入产出存在时滞，故研发投入采用2004―2007年数据，创新产出采用2005―2008年的数据。

（二）回归结果

数据来自于《中国科技统计年鉴》以及各市的统计年鉴和知识产权局。经检验后，本文采用固定效应变截距模型对数据进行回归，做出四组回归结果，被解释变量依次为P，INV、UM和ED，结果如下：

logPit=0.45+1.25logFEit+0.53logHIit （1）

logINVit=0.72+0.62HIit+1.301logHIit （2）

logUMit=0.82+1.101logFEit+10.6logHIit （3）

logFDit=0.91+1.23FEit（4）

由回归结果可知，企业的R&D经费投入的增加可有效提高实用新型专利和外观设计专利的产量增长率，R&D人员投入的增加可有效提高技术含量较高的发明专利和实用性专利的产量。显然，企业R&D的增加能有效提高技术创新产出。大学R&D投入的增加对技术创新产出的作用不显著。研究机构R&D人员投入的增加可提高技术含量较高的发明专利和实用新型专利的产量，R&D经费的增加对提高技术创新产出的作用不显著。

（三）各市技术创新的差异

我们运用因子分析法对2007年各市三大创新主体投入数据（FE、FI、FU、HE、HI、HU）进行归类，六组数据被归并为两个主因子（大学研究机构投入因子UI，企业投入因子E）。然后通过2007年三大技术创新主体投入因子得分、综合投入因子得分（S）、技术创新产出以及技术创新投入产出的排名来比较各市技术创新能力的差异，同时，结合前述回归结论来分析造成这些差异的原因（见下页表1）。

由表1可知，杭州市总体R&D投入排名第九，杭州总的专利授权量排名第三，显然技术创新初始绩效较高，企业和研究机构R&D投入能有效提高的技术创新产出是其直接原因，而重要的间接原因还是在于杭州市民营经济较发达，市场化程度高，市场机制对技术创新产出的反馈激励极强。但杭州市R&D投入偏低，其中研究机构的R&D人员投入排名第十，企业和大学的R&D人员投入排名第九。虽然杭州市人均受教育年限在十城市中偏低，对三大创新主体R&D人员投入有一定的制约，但经济快速发展的杭州对外地人才有较强的吸引力，在技术创新主体能有效引进R&D人员，优化配置R&D人员的前提下，这种潜在的制约是可以消除的；2008年杭州市GDP、财政收入在十城市中均属领先水平，但R&D资金投入在十城市中却处于较低水平，其中研究机构和大学的R&D资金投入排名第七，企业的R&D资金投入排名第十。显然，杭州市R&D投入偏低，主要还是由于技术创新能力的潜在形态向流动形态转换率偏低造成的。

由表1中综合投入因子得分与专利授权总数比较可知：上海技术创新初始绩效也较高，由单个投入因子得分比较可知，上海的企业R&D投入较多，2007年企业的R&D资金投入和R&D人员投入均排名第一。由前述结论得知，企业的R&D资金投入的增加能有效提高实用新型专利产量和外观设计专利产量，企业的R&D人员投入的增加能大幅度提高发明专利的产量，上海的实用新型专利产量和外观设计专利产量均位居第一，显然，上海是由企业的技术创新高效率带动了整个区域的技术创新初始产出的高绩效。

北京、重庆、武汉、天津的技术创新初始绩效偏低，由单因子得分知，北京的大学和研究机构的R&D投入远高于其他城市，企业的投入属于中等水平，而大学R&D投入的增加对提高专利产出的作用均不显著，研发机构的R&D人员投入的增加能有效提高发明专利和实用性专利的产出，企业的R&D投入增加能有效提高总产出，因此，北京是由大学技术创新产出的低效率拉低了整个地区的技术创新绩效，同时，研究机构和企业较高的技术创新效率又使得北京的发明专利产量和实用性专利产量位居较高水平；重庆、武汉对企业R&D投入高于大学和研究机构，研究机构R&D人员投入较少不利于发明专利和实用性专利产量的提高，另外，相对沿海发达城市，重庆、武汉的市场化程度偏低，专利商业化程度低，对企业、研究机构技术创新专利产出反馈激励就偏弱，使得企业、研究机构的技术创新效率偏低，显然，重庆、武汉的技术创新绩效偏低是由三大主体较低的技术创新效率共同决定的；天津市R&D投入总量较高，三大主体的R&D资金投入均位于较高水平，而企业和研究机构R&D人员投入均处于中等偏下水平，三大创新主体中只有企业的R&D资金投入的增加可有效提高实用性专利和外观设计专利的产量，大学和研究机构R&D资金的增加均不能提高专利产量，而企业和研究机构R&D人员投入的增加均可有效提高发明专利和实用性专利的产量。显然，天津技术创新初始绩效偏低主要是由创新主体内部、创新主体之间R&D配置不合理造成的。

南京、济南、广州、青岛技术创新初始绩效处于中等，但其R&D投入是有差异的，广州市R&D投入总量较大，相对南京、济南，对企业的R&D较多，但对研究机构R&D投入较少。济南市发明专利授权量和外观设计专利授权量均最低，相对广州、上海、杭州等沿海城市，济南市场化程度较低，专利商业化程度低，市场机制对企业、研究机构技术创新的反馈激励就偏弱。相对其他九城市，青岛市对三大主体的投入均较低，创新产出也较低，属低投入低产出类型。

三、结论及建议

杭州、上海技术创新初始绩效较高，南京、济南、广州、青岛技术创新初始绩效处于中等，北京、重庆、武汉、天津的技术创新初始绩效偏低。杭州市应增加研究机构和企业的R&D投入，尤其是研究机构R&D人员的投入，进一步提高发明专利和实用性专利的产量。上海、广州市应侧重增加研究机构R&D人员投入，提高技术含量较高的发明专利产量。北京市应侧重对大学和研究机构科研的体制进行创新，并适当增加企业R&D投入。济南、重庆、武汉应侧重加快市场化进程，以及创新主体的制度改革，强化市场机制对技术创新初始产出的反馈激励，重庆、武汉还应适当提高研究机构R&D人员的投入。天津重点调增企业和研究机构的R&D人员投入，优化创新主体之间和内部的R&D配置。南京应增加对企业和研究机构的R&D投入，同时，对大学和研究机构的科研体制机制进行创新。[责任编辑 陈凤雪]