“创新空间”的生产率效应 ——测度方法和实证检验

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本文主要通过构建创新空间探索了创新效率和创新异质性等创新相关指标的测度方法。基于“投入-产出”的视角,本文用创新投入和创新产出的多维向量表示企业微观的创新活动,所有样本企业的创新活动向量共同构成了“创新空间”。在构建创新空间的基础上,本文定义了行业创新效率、行业创新异质性和投入相对强度等创新相关指标。行业创新效率的不同反映了不同行业创新投入转化为创新产出的能力差异,行业创新异质性的不同则反映了不同行业内部企业创新效率的差异化程度。一个行业某一个投入相对强度的变动反映了该行业对某投入的偏好程度。进一步的,本文基于创新效率和创新异质性提出了一种新的行业分类方式,并且基于行业分类构造出创新成熟度这一指标,该指标用以衡量在创新方面的产业结构是否优化。本文利用工业企业科技活动2010——2014年的微观数据,首先对样本分行业测度了创新异质性和创新效率等一系列指标,探究了我国工业部门创新的发展状况。分行业测度时,为更好的对测度结果进行分析,我们引入了帕维特产业分类,将样本行业分为四类帕维特产业,发现了以下典型事实:1、专业化供应者产业拥有最高的创新效率;2、以科学为基础的产业和专业化供应者产业的创新异质性低于被供应商主导型产业和规模密集型产业;3、相较其他三类产业,以科学为基础的产业更加偏好科研资本的投入;4、规模较小的企业对行业的创新异质性贡献更大,对行业的创新效率贡献也更大;5、专业化供应者产业创新成熟度高于其他产业本文将研究方法拓展至地区层面,研究发现:中西部地区创新效率高于东部地区且上升趋势明显;东部地区的创新异质性低于中西部地区;东部地区对科研劳动力的偏好大于中西部地区。最后,本文通过实证分析研究了创新效率及创新异质性对于生产效率的影响,发现具有较低的创新异质性和较高的创新效率的行业具有更高的生产效率。实证结果充分说明本文测度的创新指标对于生产效率的评价具有重要意义,也验证了本文构建的创新成熟度指标的合理性。
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