开放式创新对我国技术创新效率影响的随机前沿分析
2017-11-17宋来胜苏楠
宋来胜 苏楠
摘 要 在经济全球化背景下,传统封闭式创新不能满足企业缩短研发周期和降低研发成本的需求。因此,企业更加重视开放式创新。采用2000~2014年省级面板数据,利用Frontier4.1软件就开放式创新对我国技术创新效率的影响进行SFA分析。研究结果表明:本土企业与跨国公司合作创新对全国整体和东部地区技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用,本土企业间研发合作对全国整体技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,对东部地区技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用,产学研协同创新对东部地区技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,开放式创新三个细分维度对中西部地区技术创新效率不存在显著性影响,中西部地区本土企业R&D活动以内部R&D为主。
关键词 开放式创新;技术创新效率;随机前沿分析;R&D经费外部支出
[中图分类号]F715 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461(2017)11-0031-07
一、引言和文献综述
从经验的视角,几十年来的创新过程都依赖外部参与者。Freeman(1974)指出R&D實验室不是“山丘上的城堡”[1]。Hargadon(2003)举例说明企业总是依赖创意、资源和人员的流出和流入[2]。一些学者们从理论上分析了企业从涉及各种合作关系中所获得的好处。Chesbrough(2003)认为,由于许多创新机会需要和外部技术相结合以达到它们的潜力,在一个开放的创新模式中,从内部研发支出中获得的竞争优势一直在减少,过度专注于内部操作的企业往往会错过这样的机会。因此,许多创新型企业在研发上花费更少,但它们可以依靠利用外部的知识和专业技能成功地创新[3]。Leiponen & Helfat(2010)分析了芬兰社会创新调查后发现创新中的并行路径策略对成功创新有积极影响,企业应该保持开放的信息源搜索策略(创新源的广度)和创新路径的开放式思维(目标的广度)[4]。Chesbrough et al.(2006)建议企业在启动内部研发之前应调查其外部环境,通过建立内部过程和外部创意之间的协同,企业可以受益于外部创意概念生产出有利可图的新产品或新服务[5]。Cohen & Levinthal(1990)证明了利用外部知识的能力是创新绩效提升的一个关键推动因素[6]。Niehaves(2010)指出,开放式创新导致企业边界模糊、外部知识整合和内部知识提取,开放式创新可以通过整合和提取在市场中传播的外部信息源泉去扩展知识库[7]。因此,学者和政策制定者被开放式创新的文献所吸引。在开放式创新与创新绩效之间的关系方面,Laursen & Salter(2006)提出,探索不同的提供创意和资源的渠道可以获取创新机会,然而,创新搜索是一个费时、昂贵和艰辛的过程,过多的搜索会阻碍创新绩效,这可能有一个开放的广度和深度对创新绩效产生负面影响的临界点。因此,管理者对开放度的热情应该被控制以避免过度搜索的负向影响,外部资源应该被谨慎管理以至于搜索努力不会消散在过度的搜索渠道[8]。Chen & Chen(2008)发现开放度与技术驱动型企业创新绩效之间存在倒U型曲线关系,开放度与经验驱动型企业创新绩效存在正向线性相关[9]。这些结论与Laursen & Salter(2006)的研究结果不同。究其原因可能是企业开放程度比较低,随着开放程度的提高,它们的创新绩效能够得到提升。事实上,企业采取的开放式创新程度有很大的不同,外部创新来源的开放程度也随着技术的成熟程度在变化。He & Zeng(2013)指出,自主创新是提高产业国际竞争力的基础,开放度就自主研发投资对竞争力的影响存在正向冲击。换句话说,开放度越高,自主研发投资对竞争力的积极影响越大。他们进一步提出,与纯粹自主创新或者开放式创新相比,开放式自主创新可能对于提高企业国际竞争力的贡献更大[10]。在中小企业的开放式创新方面,Lee et al.(2010)对2002~2004年2 743家韩国企业的创新活动进行分析后指出,中小企业可以通过中介网络模型分担资金和风险进而实现灵活的生产并快速进入新的市场[11]。Parida et al.(2012)基于对瑞典252家中小IT企业的分析后指出,技术并购对中小企业的创新绩效存在正向影响,这也是一个实现激进创新的可行性选择。吉利汽车收购沃尔沃表明,来自收购的开放式创新的积极影响可以从中国汽车产业的升级中体现出来[12]。虽然一个组织可以从获取外部创意中获益,但是它需要专业知识去寻找和评估这些创意。如果知识基础太相似,吸收外部资源的影响可能是负面的。Katila & Ahuja(2002)提出,收购企业与被收购企业之间的知识相关性与创新绩效存在非线性关系,不同的输入难以与当前的实践相匹配,如果知识基础太相似,想出一个新的组合也是很具有挑战性的[13]。在影响创新绩效的关键因素方面,针对我国自主创新能力薄弱和企业技术知识吸收能力不足的现状,Chen & Wang(2011)提出,知识吸收能力对于提高开放式创新的创新绩效是至关重要的[14]。Chen & Miao(2012)将技术能力定义为帮助企业实现技术创新和利润的动态内生能力,其中,技术能力包括技术搜索、技术选择、技术吸收、技术学习、技术创新、技术转换和技术扩散等能力,技术能力在开放式创新与创新绩效的关系之间起着重要的中介作用。他们认为,由于历史积淀和企业规模,大型企业通常拥有足够的将发明转化为产品所必需的资源和知识,但是它们缺乏灵活性和创新性。虽然中小企业资源不足,但是它们在新领域中具有更强的灵活性和创新性。因此,大型企业与中小企业的合作实际上是技术能力的整合和提高它们绩效的资源与创新性的组合[15]。Peng et al.(2011)提出,在开放式创新中,有效的知识转移是实现资源共享和提升创新绩效的关键驱动力之一。因此,企业应该采取更多的措施利用各种渠道去获取资源,例如,有效的内部知识转移[16]。在开放式创新与创新效率之间的关系方面,Hans L?觟?觟f(2009)认为,当地公司和一个单一的创新合作伙伴通过研发合作产生的知识溢出效应通常会发生类似网络现象而不仅仅是一个过程,成功合作的条件是网络中存在国外创新伙伴;对于非出口型企业,产出是R&D合作的增函数;相对于其他公司,销售市场主要在瑞典本地和区域市场的外国跨国企业从研发合作中获益更多;对于成功的研发合作来说,需要具有企业家精神的知识去生产适应当地消费者和市场的产品的需求驱动动机比供给驱动动机更为重要[17]。胡曙虹等(2015)指出,国内跨国公司研发机构与我国创新机构在合作创新过程中存在知识溢出效应和挤出效应,并且挤出效应小于知识溢出效应,即合作创新提高了我国创新机构的技术创新效率;合作创新中溢出的显性或隐性的知识能否提升我国创新机构的技术水平,取决于其对溢出知识的消化吸收能力,消化吸收能力越强,知识溢出效应越显著[18]。由于本土企业开展各种形式的开放式创新活动开始较晚,规模也较小,所以研究开放式创新对我国技术创新影响的文献相对较少,而且比较零散,这方面的研究应该得到丰富与拓展。为了更细致地研究开放式创新对我国技术创新效率的影响,本文基于R&D经费外部支出视角,将开放式创新细分为本土企业与跨国公司合作创新、本土企业间合作研发、产学研协同创新三个细分维度,实证分析三个细分维度在创新过程中所起到的作用,以期为本土企业进行开放式创新,利用R&D合作活动提高我国企业R&D能力、创新绩效,改善我国技术创新效率提供一些理论参考和对策建议。endprint
二、模型的建立及数据说明
1.建立计量模型
Farrell(1957)把技术效率描述为在特定的生产技术条件下,用最小的投入量生产出一个给定产出水平的能力[19]。Aigner et al.(1977)和 Meeusen & Van den Broeck(1997)开发了随机前沿生产函数来测量生产技术效率[20-21]。随机前沿生产函数更适合测量技术效率,因为它克服了传统生产函数在参数统计推断和效率估计中误差项假定不足的局限性。
2.变量说明及数据来源
创新产出变量选择省(市、区)规上工业企业新产品销售收入来衡量。研发资本投入选择采用永续盘存法折算出来的省(市、区)R&D经费内部支出研发资本存量来衡量,折旧率为10%。研发人员投入选择省(市、区)研究与试验发展全时人员当量来衡量。技术非效率因素包括企业规模、竞争程度、企业经营绩效、所有制结构、本土企业与跨国公司合作创新、产学研协同创新、本土企业间合作研发等7个效率因子。其中,企业规模变量选择省(市、区)大中型工业企业工业总产值除以该地区大中型工业企业数量来衡量;竞争程度指标选择省(市、区)大中型工业企业总产值占规模以上工业企业总产值的比重来衡量;企业经营绩效选择省(市、区)大中型工业企业的成本费用利润率来衡量;所有制结构指标选择省(市、区)国有控股企业工业总产值占地区规模以上工业企业总产值比重来衡量;本土企业与跨国公司合作创新选择省(市、区)科技R&D经费外部支出中对境外R&D支出金额来衡量;本土企业间合作研发选择省(市、区)科技R&D经费外部支出中对其他企业支出R&D支出金额来衡量;产学研协同创新选择省(市、区)科技R&D经费外部支出中对高校和科研机构R&D支出金额来衡量。数据来源于2001~2015年的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《工业企业科技活动统计资料》和《中国工业经济统计年鉴》(见表1)。
为了分析开放式创新对技术创新效率影响的地区性差异,选用国家统计局东、中、西三大经济地带的划分方法对31個省(市、区)(不包括我国台湾地区、香港地区和澳门地区)进行分组,我们确定了3个地区组群。第Ⅰ类地区为东部地区,包括天津、北京、辽宁、河北、江苏、上海、福建、浙江、广东、山东和海南(共11个);第Ⅱ类地区为中部地区,包括吉林、山西、安徽、黑龙江、河南、江西、湖南和湖北(共8个);第Ⅲ类地区为西部地区,包括广西、内蒙古、四川、重庆、云南、贵州、陕西、西藏、青海、甘肃、新疆和宁夏(共12个)。
三、实证结果及数据分析
表2数据显示,全国整体,Mult的估计系数为-0.1618,t值为-4.8977,Univ的估计系数为-0.0893,t值为-1.0043,Indus的估计系数为-0.1756,t值为-2.2861,这说明本土企业与跨国公司合作创新对全国整体技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用,本土企业间研发合作对全国整体技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,产学研协同创新对全国整体技术创新效率存在不显著的正向作用。这是因为:
◇本土企业间研发合作能够引进互补性创新资源,降低技术创新的不确定性和成本,缩短技术创新周期;与此同时,企业间密切的研发交流使得不同领域知识碰撞进而产生全新的知识和技术,或者技术获得跨越式进步,从而激励本土企业增加R&D投入(Das & Teng,2000)[24]。
◇本土企业和跨国公司的合作创新使得本土企业能够接触到前沿知识和技能,并且,跨国公司对本土企业存在知识溢出,其中,直接知识溢出是跨国公司与本土企业在R&D合作活动中相互交流而产生的先进R&D理念和创新管理模式的溢出;间接知识溢出是本土企业学习、模仿其与跨国公司在R&D合作过程中产生的新产品和创造的发明专利而获得的蕴藏在其中的新技术。本土企业会对跨国公司外溢的知识进行筛选、过滤及整合,从而获得一些有效的信息和知识,然后通过R&D投入将这些异质性创新知识转化为现实的R&D生产力(胡曙虹等,2015)。
◇我国产学研协同创新存在许多亟待解决的问题,例如,企业与学研机构人员参与动力不足,企业技术力量积累不足,资金来源渠道有待拓宽,缺乏健全的利益分配机制,科技中介服务体系发展不成熟,学研机构科研成果与企业需求对接能力不强等。
从分组回归结果来看,本土企业与跨国公司合作创新和本土企业间合作研发对东部地区技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用、产学研协同创新对东部地区技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,开放式创新三个细分维度对中西部地区技术创新效率不存在显著性影响,中西部地区本土企业R&D活动以内部R&D为主。这是因为跨国公司在华R&D机构大多设立在东部地区,东部地区本土企业R&D能力比较强、R&D经费比较雄厚、政府支持力度比较大,本土企业间及与跨国公司公司、学研机构合作创新活动活跃,而中西部地区大多数本土企业R&D能力薄弱、R&D经费短缺、政府支持力度比较小,不愿也无力开展开放式创新活动(见表2)。
四、结论及对策建议
在经济全球化背景下,传统封闭式创新不能满足企业缩短研发周期和降低研发成本的需求。因此,企业更加重视开放式创新。采用2000~2014年省级面板数据,利用Frontier4.1软件就开放式创新对我国技术创新效率的影响进行SFA分析。我们得到以下结论:本土企业与跨国公司合作创新对全国整体和东部地区技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用,本土企业间研发合作对全国整体技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,对东部地区技术创新效率存在在1%水平上显著的正向作用,产学研协同创新对东部地区技术创新效率存在在5%水平上显著的正向作用,开放式创新三个细分维度对中西部地区技术创新效率不存在显著性影响,中西部地区本土企业R&D活动以内部R&D为主。为了提高我国企业R&D能力、创新绩效,改善我国技术创新效率,本文提出以下对策建议:endprint
1. 支持東部地区本土企业间及与跨国公司开展合作创新活动
技术创新的复杂性、不确定性和竞争性使得传统封闭式创新无法满足时代要求,企业需要打破原有的企业边界,开展一种开放式R&D活动。建议东部地区政府部门制定积极的财政、税收政策支持本土企业间组建R&D团队,加强研发合作,激励本土企业采用多种方式积极与跨国公司组建技术联盟、开展合作创新活动,克服“思维定势”和“本土锁定”,与跨国公司联合培养R&D人才和开展密切R&D交流,获得新创意、新知识和新技术;提高本土企业对跨国公司异质性知识的组织学习能力,支持本土企业开展探索式R&D活动,消除本土企业与跨国公司的知识鸿沟,并给予相关跨国公司财政补贴或税收优惠政策。强化知识产权保护力度,保护双方的知识产权,确保合作创新成果共享。
2. 提高中西部地区本土企业自主创新能力和对知识溢出的吸收能力
建议中西部地区政府部门增加R&D投入,并通过税收优惠和财政补贴等政策安排,支持本土企业积极引进高科技R&D人才,增加自身R&D资金和R&D人员的投入,增强研发的新颖度和形式的多样化,挖掘创新潜力。建议本土企业组建研发团队,优化研发资源配置,提高薪酬待遇,提供技能培训,完善绩效考核,维持较高的主观创新意愿,提高R&D活动效益;搭建官产学研R&D合作平台,推动知识生产和技术交易的齐头并进;提高知识识别、吸纳和转化能力以及知识整合、重组和激化能力,将从外部获取的异质性知识转换为企业创新成果,促进价值创造,提升技术创新效率。与此同时,建议中西部地区政府部门制定优惠的财税政策,吸引跨国公司在中西部地区设立R&D机构,支持银行、风险投资机构、担保机构、科技保险公司为企业提供R&D资金,解决企业R&D资金融资难题,设立专项基金支持本土企业开展合作创新活动。
3. 进一步完善产学研协同创新
建议东部、中部、西部地区改革和创新学研机构科研考核机制,使学研机构的科研符合市场需求、项目具备产业化可行性,建设中试、测试、分析、技术鉴定、评估技术支撑平台,实现企业需求和学研机构科研成果的对接;建议政府部门增加R&D投入,制定财政、税收政策法规,激励企业增加研发投入,支持银行、风险投资机构、担保机构、科技保险公司参与产学研协同创新,形成产学研协同创新政、社、产、学、研多元化资金投入体系;设立产学研协同创新专项基金,资助产学研协同创新活动;建议学研机构强化对新兴学科、交叉学科专业人才的培养力度,与企业共建R&D机构或实验室,增加技术供给,联合培养拥有专业知识与技能、产学研合作复合型科技人才和领军人才;建议政府部门在产权、利益、合同纠纷等方面制定一套完整的政策、法规,保障产学研协同创新各方利益,促进形成利益共享、风险共担的“利益共同体”;积极培养科技中介人才,提高科技中介人员专业素养,规范科技中介服务行业,保持科技中介服务市场的正常秩序,积极培育科技中介服务机构,提高科技中介服务能力。
[1] Freeman,C.The economics of industrial innovation[M].London:Pinter,1974.
[2] Hargadon,A.B.How breakthroughs happen:the surprising truth about how companies innovate[M].Cambridge:Harvard Business School Pr-
ess,2003.
[3] Chesbrough,H.Open innovation[M].Boston:Harvard Business School Press,2003.
[4] Leiponen,A.,Helfat,C.E.Innovation objectives,knowledge sources,and the benefits of breadth[J].Strategic Management Journal,2010(31):224-236.
[5] Henry Chesbrough,Wim Vanhaverbeke,Joel West.Open innovation:researching a new paradigm[M].New York:Oxford University Press,2006.
[6] Cohen,Wesley,M.,Levinthal,Daniel A.Absorptive capacity:a new perspective on learning and innovation[J].Administrative Science Quarterly,1990(35):128-152.
[7] Niehaves,B.Open process innovation:the impact of personnel resource scarcity on the involvement of customers and consultants in public sector BPM[J].Bus Process Management Journal,2010,16(3):377-393.
[8] Laursen,K.,Salter,A.Open for innovation:the role of openness in explaining innovation performance among U.K.manufacturing firms[J].Strategic Management Journal,2006,27(2):131-150.
[9] Chen,Y.,Chen,J.The influence of openness to innovation performance[J].Stud Sci Sci,2008,26(2):419-425.endprint
[10] He,Y.,Zeng,Y.How open & indigenous innovation affects industries international competitiveness:an empirical study on Chinese manufacturing industries based on the panel data from the year 2000 to 2010[J].Science of Science & Management of S&T,2013,34(3):13-20.
[11] Lee,S.,Park,G.,Yoon,B.,Park,J.Open innovation in SMEs—an intermediated network model[J].Research xPolicy,2010,39(2):290-300.
[12] V Parida,M Westerberg,J Frishammar.Inbound open innovation activities in high-tech SMEs:the impact on innovation performance[J].Journal of Small Business Management,2012,50(2):283-309.
[13] Katila,Riitta,Ahuja,Gautam.Something old,something new:a longitudinal study of search behavior and new product introduction[J].Academy of Management Journal,2002,45(6).
[14] CHEN Jin,WANG Peng fei.Selective open innovation—based on the case of SUPCON group[J].Soft Science,2011,25(2).
[15] CHEN Xi,MIAO Xiaoming.Research on relation between open innovation, enterprise technological capacity and innovation performance[J].Science & Technology Management Research,2012(14):9-12.
[16] PENG Zhenglong,WANG Haihua,JIANG Xucan.Effect of resource sharing on innovation performance under the open innovation model:the mediating effect of knowledge transfer[J].Science of Science & Management of S&T,2011,32(1):48-53.
[17] Hans L?觟?觟f.Multinational enterprises and innovation:firm level evidence on spillover via R&D collaboration[J].Journal of Evolutionary Economics,2009,19(1): 41-71.
[18] 胡曙虹,杜德斌,肖剛,王俊松,成博阳.跨国公司在华研发对本土创新机构知识溢出效应的实证研究——基于合作创新的视角[J].软科学,2015,29(10):10-15.
[19] M.J.Farrell.The measurement of productive efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society,Series A (General),1957,120(3):253-281.
[20] Dennis Aigner,C.A.Knox Lovell,Peter Schmidt.Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J].Journal of Econometrics,1977(6):21-37.
[21] Wim Meeusen,Julien van Den Broeck.Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composite error[J].International Economic Review,1997(18):435-444.
[22] Battese,G.E.,T.J.Coelli.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier function for panel data[J].Empirical Economics,1995(20):325-332.
[23] Battese,G.E.,T.J.Coelli.Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalised frontier production function and panel data[J].Journal of Econometrics,1988(38):387-399.
[24] Das,T.K.,Teng,B.S.A resource-based theory of strategic alliances[J].Journal of Management,2000,26(1):31-60.endprint