区域创新政策工具的互补性测度与实证检验

李伟红+柴亮

[内容摘要]创新政策是一个体系，各种创新政策工具相互影响，共同发挥作用，使得创新效益最大化。本研究选取典型创新障碍作为创新政策工具的负代理，提出一个能够对创新政策工具互补性进行测试的框架。利用河北省376家企业的创新政策问卷调查数据，测度了创新政策的互补性以及对企业技术创新的影响。结果显示：各种政策工具之间的互补和替代关系与政策配对有关，而且在创新企业和所有企业里配对政策表现出来的互补性和替代性不完全一致。因此，政府在设计和完善创新政策时，既要考虑政策的配对性，还要考虑企业的创新性。

[关键词]区域创新政策；政策工具；互补性；超模函数

一、引言

政府促进技术创新的政策是由许多相关领域的政策工具所组成的一个政策体系，政府运用各种不同政策工具去影响或改变技术创新态势，从而达到维护国家、区域的经济和社会利益的目的。创新政策的落实需要依靠政策工具的实施，而政策工具不是各自孤立的，彼此之间存在着互补增强或妨碍彼此的效应。应深入探讨不同政策之间的相互作用和相互依存关系，从系统的角度来测度创新政策的实施效果。

综观世界各国对创新政策的研究文献，许多学者探讨了单个创新政策工具的效果，分析了政府补贴、税收及产学研合作等单个政策的影响。仅有少数的研究特别考虑了并行政策工具间的相互作用。我国开发了很好的创新政策工具，覆盖了与创新有关的所有政策领域。对许多有内在联系领域的政策，政策的设计关注相互协同和共同加强。但却未能充分关注不同领域政策达到协同的相关研究。仅有彭纪生等（2008）对各种创新政策工具及其协同作用影响经济增长的效果进行了计量分析。

中国经济环境的动态演变和世界科技的快速进步都表明，强烈需要对各个政策工具的关联性和有效性进行评估，关注整个政策体系的效果。本文试图弥补现有研究的不足，从定量的角度探讨我国区域创新政策工具的相互作用，为相关部门制定政策提供理论依据。本研究采用河北省创新政策调查中376家企业的截面数据，充分考虑企业所有制类型、行业特征等可观测异质性问题对技术创新的影响，采用Logit计量经济模型对区域创新政策的互补性进行测度，为该领域研究提供微观层面更细致、精量化的经验证据。

一、创新政策工具互补性测度的框架

对于创新政策，由于不易量化，很难从现有的创新数据获取有关政府行动的信息，但是有若干度量创新障碍的方法。因为政府行动和障碍之间的关系是单调的，因此可以通过关于障碍的数据测量政府行动的互补性。由于创新障碍可能是相互依存的或彼此增强的，那么单独研究一种障碍或是各自相互独立研究将是无效的，应该对这些相互依存的障碍做有机组合，并进行共同处理。本文在Pierre Mohnen，Lars-Hendrik Roller提出的创新政策互补性测度框架的基础上，结合河北省创新政策的调查情况，构建和完善我国创新政策工具互补性的测度方法。

（一）创新政策研究框架

二、数据来源与研究假设

（一）数据来源及创新障碍的描述性分析

1.数据来源。本研究的实证数据，来源于河北省创新政策调查，包括376家企业的微观数据。在区域创新系统中，不同的创新政策工具作用于系统的不同环节和阶段。此次调查中共涉及7个创新政策工具，分为两组。第一组是面向技术创新过程的政策工具，包含金融支持政策、人才队伍建设政策、科技投入政策、科技创新基地与平台政策，这四个政策相互影响，共同作用于创新的过程阶段；第二组是面向结果的创新政策工具，包含政府采购、创造和保护知识产权、税收激励，这三个政策共同作用于创新的结果阶段，发挥着激励企业创新的作用。

2.创新障碍描述。影响创新活动的因素有很多，有些因素完全没有开展创新活动的原因，有些因素则延缓了创新活动，或是对预期结果有负面影响。而这些障碍不具有可累加性，因此选择其中一种作为该项政策的代表来进行研究，将调查问卷中关于每项政策工具的障碍因素进行统计分析，进行了频率、方差、平稳性比较，最终选择有代表性的作为该种政策工具的障碍（见表1）。

（二）研究假设

为了测试互补性中暗含的不平等约束条件，分析各障碍对创新产生的影响，需要进行相容估计。在公式（1）中，创新函数取决于障碍，以及其他预先确定的具有行业和区域特色的θ_ij。具体的创新函数表示如下：域成立。考虑到障碍的任意子集间存在的成对互补性意味着子集的超模性，分别对每对障碍进行检测。这意味着只需对4个不平等约束条件进行检测。为了完备起见，需要强调创新函数可以是子模性的，即这些障碍也可以是替代的。在这种情况下，上述不平等约束条件就具有相似性，但这些不等式会有相反的符号。

假设我们根据公式（4）对γ1进行相容估计，这样就能检验任意两个障碍之间的超模性或子模性。在两种检验中，将约束条件被满足的情况定义为零假设。从以上不平等约束条件可以看到，对超模性或子模性的检验是对4个约束条件共同的单侧检验。

首先检验严格互补性。存在以下假设，即障碍1和障碍2的4个约束条件是互补性的（即创新函数是超模性的），也就是：

只要约束条件同时为正，那么测试就接受。如前所述，拒绝零假设并不意味着两个障碍是互补的。

三、实证结果分析

（一）第一组政策工具测试分析

1.描述性统计。首先以描述性统计的形式呈现障碍之间关系的证据。通过考查障碍出现的比率来对两种障碍之间的互补性进行推论。如果障碍1同障碍2同时不出现与同时出现的比率之和大于两种障碍单独出现的比率之和，那么就可以将这两种障碍定义为互补性的；反之亦然。在做描述性统计和相关性分析时，选择了两个数据集，即所有企业和创新企业。对障碍组合的所有状态进行计算分析，结果表明障碍3与障碍4之间存在着互补关系，其余各组障碍之间的关系都还不能确定。

但是，描述性统计分析法存在着一定的局限陛，由于分析过程中对变量的要求单一，不能控制其他因素，因此所得结果只能被看作是判定障碍之间互补性的提示性证据。如果要得到更确切的结果，还需要采取更为细致的方法进行测定。

2.计量分析。应用公式（4）的创新函数进行计量分析。由于本文中所涉及的样本变量都是以0和1的哑变量形式出现的，因此，对样本进行Logit分析。

Logit模型又称为“评定模型”或“分类评定模型”，主要是针对二元或多项响应变量所建立的回归模型，其自变量可为定性数据或定量数据，是离散选择模型之一，属于多重变量分析的范畴。由于本部分的因变量只取两个值，表示一种结果的两种可能性，“是”或者“否”即可。从这个二元值中，程序预测出事件发生或者不发生的概率。如果预测概率大于0.5，则预测发生；反之则不发生。使用SPSS软件对模型进行分析，模型对于无创新企业的预测精度为76.7%，对创新企业的预测精度达到了88.2%。对所有企业的创新状况预测精度为87.2%，说明模型对于检验样本的总体预测准确率远高于0.5，证明该模型对于检验样本来说具有较好的准确性，可以进行分析。

通过该模型得到的各状态哑变量系数，运用上述方法对障碍之间的关系进行检验。测试结果表明，人才队伍建设和培养政策中符合企业需要的人才很难找到障碍与产学研合作政策中很难找到合适的合作伙伴障碍、产学研合作政策中很难找到合适的合作伙伴障碍与技术创新基地和平台建设政策中资源短缺障碍存在互补性。所以上述两对政策中只要努力消除其中的一种政策障碍，另一种政策障碍也会相应减弱。金融支持政策中职能部门认识不统一、协调不畅障碍与产学研合作政策中很难找到合适的合作伙伴的障碍存在替代关系，两种政策障碍必须同时去除。

（二）第二组政策工具测试分析

具体测试过程同第一组。测试结果表明：知识产权保护政策中缺少知识产权管理不规范的制度障碍与税收激励政策中有关职能部门认识不统一、协调不畅障碍之间，以及政府采购自主创新产品政策中的政策缺乏操作性障碍与知识产权保护政策中缺少知识产权管理不规范的制度障碍之间呈现互补性关系。所以，两对政策障碍中只要努力消除其中一种障碍，另一种障碍也会相应减弱。政府采购自主创新产品政策缺乏操作性障碍与税收激励政策中有关职能部门认识不统一、协调不畅障碍是替代关系。因此，两个政策障碍必须同时被去除，才能使得区域创新系统的创新政策效益最大化。

四、研究结论

政策变量间是否具有相互联系是一个重要的问题。如果只改变一个政策变量，而其他政策变量保持不变，其效果可能是微不足道的。本研究旨在提出一个能够对创新政策中的互补性进行测试的框架，以期指导企业实践并为政府相关部门进行创新政策设计提供借鉴。

第一，区域创新政策是促进企业技术创新活动的金融、税收和法律等措施的集合，各政策工具间具有相互作用的关系。不同的政策配对之间的相互作用的关系类型各不相同，有的为互补性，有的为替代性。

第二，基于超模函数的互补性分析方法非常适合政策测评，因为它能够处理创新政策复杂的结构和非线性的问题。通过考察创新函数在政策行动中是否为超模函数可以判定创新政策的互补性。如果创新函数具有超模性，那么政策就是互补的；如果创新函数具有子模性，那么政策就是替代的。

第三，本研究将创新障碍作为创新政策的负代理是一种有益的尝试。通过分析创新政策障碍之间存在的互补性或替代性关系，制定去除障碍的创新政策措施。如果创新政策障碍是互补性的，那么会呈现互相强化的作用，去除一种政策障碍同时也会相应消除另一种政策障碍，所以不必需要将两个创新政策障碍同时去除。如果创新政策障碍是替代性的，会呈现此消彼长的状态，去除一个政策障碍可能会加重另一个政策障碍的影响，所以两个创新政策障碍必须同时去除。

第四，制定创新政策时要考虑企业的特征。政策工具的互补性或替代性效应会因企业所在的行业、区域以及创新程度不同而变化。

本研究中存在着一些不足之处，有待于进一步深入探讨。比如在进行互补性测度时，本文选择障碍作为政策的负代理。由于影响每一种创新政策实施的障碍有很多种，但是由于统计计算的要求，不能累加，所以只能选择其中一种，这对创新政策互补性的测度会产生些偏差。另外，因为政策工具是灵活多变的，在更广泛的机构和参与者参与的环境中，政策工具以及它们之间的运行方式也会发生变化，相互作用的类型也会随着时间的变化、情景的变化和地点的变化而变化，可以继续深入探讨创新政策工具相互作用的动态关系。