(1.中国科学院科技政策与管理科学研究所；

2.中国科学院创新发展研究中心；

3.内蒙古大学经济管理学院)

【摘要】度量与比较产业创新系统的非线性发展特征为复杂系统视角下产业创新政策发展提供了工具支撑，其中从政策所关注变量间的非线性规模增长关系角度分析产业创新系统的发展特征具有更直接的政策实践价值，本研究表明幂律函数为此提供了可行的、简易的分析途径。本研究基于幂律函数构建了可用来量化描述产业创新系统发展的基本特征变量间非线性规模增长关系的“规模因子”，并基于1995~2009年区域和产业两个层次上的中国高技术产业面板数据实证度量与比较中国高技术产业研发经费投入（创新投资）与工业总产值产出（经济发展）非线性的规模数量关联，探索中国高技术产业创新与发展的规模增长关联以及在区域和产业两个层次上的程度差异。

关键词  高技术产业  产业创新系统  规模关联  幂律函数

中图分类号 F276.42   文献标识码 A

Diagnosing the scale growth relation of innovation to development in China's high-technology industries

Abstract: Measuring and comparing the non-linear characteristic of industrial (sectoral) innovation systems provides a tool support for the development of industrial policies from the complex systems perspective. Among efforts, the focus on the non-linear scaling relations among variables which policy-makers are interesting in is more policy-practice valuable to analyze the development characteristics of industrial innovation systems. Our work in this study shows that the power-law function can be used as a feasible and convenient analytical tool. This study uses the power-law function to construct the scaling factor to quantify the non-linear scale growth relations between the primary variables describing the development of industrial innovation systems, and applies it to the measurement and comparisons of the non-linear scale growth relations between the expenditure on research and development (innovation investment) and the gross industrial output value (economic development) of China’s high-tech industries based on the regional and industrial panel data over 1995~2009. Our work can provide some evidences for the scale relations between China’s high-tech industrial innovation and development as well as the variances cross regions or sub-industries.

Keywords：High-tech industries; Industrial innovation systems; Scaling relation; Power law function

一、问题的提出

基于系统视角的思考是当今产业创新与发展政策的一个基本特征。随着政策实践与学术研究的发展，并伴随着对（国家、区域及产业）创新系统框架和创新网络体系认识深入（Edquist，1997；Malerba，2004），政策制定者和学术研究者已形成共识：创新系统是个复杂系统，需要用非线性的视角思考创新系统的发展行为。实践中常见的复杂知识合作网络和动态产学研交互模式（如，官产学三重螺旋结构）（Leydesdorff和Etzkowitz, 1996）都很好地呈现出创新系统内知识创造与应用（扩散）过程中的复杂系统特征。Katz（2006）发现，由于内部要素的自适应性特别是要素集体作用下涌现，创新系统发展呈现复杂系统特征，规模常呈现非线性增长。在这一背景下，迫切需要新的指标来描述创新系统非线性发展趋势和特点，而传统基于线性思考的指标体系没有考虑指标非线性规模增长的影响。随着中国高技术产业规模的不断扩大和产业创新系统的不断完善，值得从实践上和理论上进行深入探索。

传统线性视角的政策制定过程往往视创新与发展之间是线性关系，尤其是在规模增长关系[2]的预期和思考上。在复杂系统背景下，该视角的局限性促使创新政策的发展也应从传统的线性视角转向系统模式下的非线性视角，产业创新政策的实践与研究也不例外。在非线性视角下，政策制定者和学术研究者不仅会对可反映产业系统规模非线性扩张结果的指标增长趋势变动感兴趣，而且会试图构建新的复合指标体系来更正确地描述这一非线性特征，特别是政策关注的基本特征变量预期的非线性规模增长关系，以辅助将来政策的发展。不可否认，度量影响政策制定或政策关注的基本变量增长之间的非线性规模增长关系，以及比较不同的产业系统之间和产业在区域之间非线性规模增长关系的差异性，在非线性与差异性视角下支撑产业政策发展有着重要的实践价值。这一探索对扩展现有产业创新系统创新经济行为的测度框架同样具有很好的理论价值。

系统发展特征变量之间的规模增长关系的描述在一些常用的比率型绩效指标构建实践中已有体现。如在系统绩效比较时，为了剔除系统体量即规模大小的影响，决策者通常采用相对量指标来。通常的做法是用被关注的基本指标值与反映系统规模且决定被关注指标的规模的基本指标值相比构造一个复合的相对指标值作为系统比较的基准指标，习惯认为被评价的系统或者某一系统多个时段的绩效在这一相对指标上是可以比较的[3]。常见的是国家经济系统下国民生产总值与国家总人口数量的比值形成的人均国民生产总值，可用来衡量国家真正的富足程度（Katz，2006）或知识存量水平（Furman等，2002；陈凯华和官建成，2010）；又如，产业的研发经费与产业的总产值或工业增加值之间的比值形成的研发强度常作为衡量产业层次上的创新绩效（Smith，2005）[4]；再如科学研发效率是用一定时段内的论文引用次数与论文的篇数的比值度量（Chen和Guan，2011a）。不过，这些量化实践由于忽略构成比值变量的基本变量间在发展规模上非线性反应，它们潜在默认基本变量发展规模间线性关系，因此直接作为不同规模系统的发展水平的衡量与比较是不恰当的。经验表明，随着经济系统的健康发展，这些比值变量通常会随着时间逐渐增大（如人均国民生产总值），而这一特征背后潜在的原因是构成比值变量的分子变量值相对分母变量值在时间序列上有着更快的增速。如果考察分子变量与分母变量的规模增长关联，常发现二者存在不同比例增长的非线性关系（Katz，2006；Gao等,2010）。

在区域和国家空间层次上已被证明创新系统的基本特征变量间呈现出显著的非线性规模增长关系（Katz，2006；Gao等，2010）。这一关系的存在并不偶然，是由创新系统或经济系统指数增长特征决定的。实证研究表明创新系统基本特征变量值的增长在时间序列上常呈现出指数型增长，即百分比增长是一个常量，这也是创新系统的最为常见的规模发展趋势特征（Katz，2006；Chen和Guan，2011a）。进一步的研究证明，如果两个基本变量在时间序列上都呈现指数型函数增长，那么它们之间存在一个幂律函数关系。经验表明，可根据耦合成的幂函数的指数大小（通常与1相比，大于1为增函数，小于1为减函数）来判断用来构建比值变量的两个基本变量间的规模增长关系非线性作用的影响程度，并可用来不同规模系统之间发展绩效的比较。这一幂函数的指数也称为两个变量间的“规模因子（Scaling Factor）”（Katz，2006）。加拿大学者Katz（1999，2006）率先提出并应用这一非线性耦合指标分析和比较了欧洲国家和加拿大省份的创新绩效，发现区域和国家创新系统的创新指标与发展指标间都存在显著的非线性规模影响。随后Gao等（2010）、Gao和Guan（2011）与高霞和官建成（2011）利用Katz的框架测度与分析了中国的区域和国家创新系统，发现了相似的特征。这一新颖的研究角度在产业创新系统定量分析的相关文献中并没有发现，同时这一分析角度的扩展需要解决的一些关键问题也没有讨论，还处于探索发展阶段。现有研究（官建成和陈凯华，2009; Guan和Chen, 2010）为构建产业创新系统的生产绩效指标进行了一定的探索，但对发展绩效指标的构建现有文献鲜有涉及，而上述视角恰好可从一个角度来弥补这一研究。

本研究试图探索与比较中国高技术产业创新与发展间规模关联程度，旨在发现中国高技术产业各分支产业以及在区域层次上规模因子的差别，为差异性的产业政策提供支撑，而这一视角的探索现有文献没有涉及。本文的研究可以回答产业的发展规模是否影响产业的创新规模？如何影响？影响的程度如何？等政策实践常关注的问题。随后的第二部分本文主要用来介绍规模因子的构建、估计和应用；第三部分通过规模因子来测度与比较中国高技术产业创新与发展的规模增长关联程度；第四部分用来讨论与展望跨期与多期影响两个因素在规模因子扩展中的处理办法；第五部分提供本文的结语。