江成山，孟衛(wèi)東，熊維勤

(1.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044;2.重慶工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，重慶 400067)

技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，然而創(chuàng)新活動(dòng)本身又是一個(gè)牽涉政府、企業(yè)、高等院校、科研院所、金融和其他中介機(jī)構(gòu)等多個(gè)創(chuàng)新主體的復(fù)雜系統(tǒng)工程，如何整合各種要素，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置以促進(jìn)國(guó)家和區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)一直是各國(guó)政府高度關(guān)注的問(wèn)題。中國(guó)政府早在1985年就在《中共中央關(guān)于科學(xué)技術(shù)體制改革的決定》中首次提出了“促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新”問(wèn)題。2011年4月胡錦濤總書記在清華大學(xué)百年校慶大會(huì)的講話中進(jìn)一步明確了推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新的戰(zhàn)略部署，2012年教育部和財(cái)政部開(kāi)始共同推進(jìn)實(shí)施“高等學(xué)校創(chuàng)新能力提升計(jì)劃”(“2011計(jì)劃”)，從而把促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新推進(jìn)到了一個(gè)新的高度。在此背景下，通過(guò)對(duì)不同國(guó)家協(xié)同創(chuàng)新效率的差異分析，并進(jìn)一步明確其主要影響因素，對(duì)于科技政策的制定，并以政策促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新型國(guó)家的建設(shè)具有重要的借鑒意義。

一、文獻(xiàn)回顧

自哈肯創(chuàng)立協(xié)同學(xué)，F(xiàn)reeman［1］、Nelson［2］等將其引入國(guó)家創(chuàng)新體系分析以來(lái)，協(xié)同創(chuàng)新即成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。早期的研究主要集中于協(xié)同創(chuàng)新理論的發(fā)展以及微觀企業(yè)層面協(xié)同創(chuàng)新機(jī)理、機(jī)制的研究。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，區(qū)域和國(guó)家層面的協(xié)同創(chuàng)新開(kāi)始成為研究重點(diǎn)，然而關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新效率及其影響因素的研究文獻(xiàn)并不多見(jiàn)，近來(lái)年才逐漸得到國(guó)內(nèi)外，特別是國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，相關(guān)研究文獻(xiàn)主要散見(jiàn)于區(qū)域創(chuàng)新和國(guó)家創(chuàng)新兩個(gè)領(lǐng)域，其基本研究思路都是通過(guò)測(cè)度不同區(qū)域或不同國(guó)家創(chuàng)新效率的差異并分析其影響因素，進(jìn)而對(duì)不同創(chuàng)新主體間的協(xié)同創(chuàng)新效率進(jìn)行分析。

在區(qū)域創(chuàng)新研究領(lǐng)域，池仁勇和唐根年［3］使用DEA法分析了浙江省11個(gè)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素，研究結(jié)果表明政府投入并不能顯著提高創(chuàng)新效率，從而證明政府和企業(yè)之間的協(xié)同是缺乏效率的;李習(xí)保［4］則利用隨機(jī)前沿法(SFA)分析了中國(guó)30個(gè)省份1998-2006年的區(qū)域創(chuàng)新效率及其影響因素，認(rèn)為政府對(duì)科技活動(dòng)的支持力度可以顯著提高區(qū)域創(chuàng)新效率，高校和科研院所則對(duì)區(qū)域效率創(chuàng)新產(chǎn)生了負(fù)向影響，金融機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新效率的影響則不確定;白俊紅等［5］則首次從研究區(qū)域創(chuàng)新效率的角度明確檢驗(yàn)了各創(chuàng)新主體之間的協(xié)同創(chuàng)新效率，研究結(jié)果表明，地方政府、企業(yè)、高等院校、科研機(jī)構(gòu)、金融中介等創(chuàng)新主體及其聯(lián)結(jié)關(guān)系對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率均產(chǎn)生了負(fù)向影響。

在國(guó)家創(chuàng)新研究領(lǐng)域，F(xiàn)urman，Porter and Stern［6］首先建立了一個(gè)全新的框架(FPS)用于分析國(guó)家創(chuàng)新能力的影響因素，認(rèn)為創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新集群環(huán)境以及二者之間的聯(lián)系是影響國(guó)家創(chuàng)新能力的重要因素。Hu and Mathews［7］以東亞5國(guó)為樣本重新整理了FPS方法，除了得到了相近的發(fā)現(xiàn)外，他們還進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了制度對(duì)國(guó)家創(chuàng)新能力形成的重要性。此后關(guān)于國(guó)家創(chuàng)新效率影響因素的研究文獻(xiàn)也基本沿襲了上述研究方法。如Hu等［8］使用距離函數(shù)SFA法評(píng)估了24個(gè)國(guó)家研發(fā)效率的影響因素，發(fā)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、人力資本積累以及高校與企業(yè)的技術(shù)合作能顯著提高一國(guó) R＆D效率。Guan and Chen［9］進(jìn)一步把國(guó)家創(chuàng)新劃分為知識(shí)生產(chǎn)和知識(shí)轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段，通過(guò)對(duì)22個(gè)OECD國(guó)家的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)影響國(guó)家創(chuàng)新效率的關(guān)鍵在于知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，而制度環(huán)境對(duì)知識(shí)生產(chǎn)和轉(zhuǎn)化效率均有顯著影響。呂新軍和胡曉綿［10］利用28個(gè)國(guó)家2000-2006年的樣本數(shù)據(jù)，集中分析了影響國(guó)家創(chuàng)新效率的制度性因素，發(fā)現(xiàn)良好的政治制度、市場(chǎng)化程度和貿(mào)易制度都能顯著提高一國(guó)創(chuàng)新效率，而法律制度對(duì)發(fā)展中國(guó)家創(chuàng)新效率的影響卻并不顯著。郭淡泊等［11］的分析則表明FDI流入抑制了發(fā)達(dá)國(guó)家的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效率，但對(duì)發(fā)展中國(guó)家卻有促進(jìn)作用;貿(mào)易保護(hù)顯著提高了發(fā)達(dá)國(guó)家的創(chuàng)新技術(shù)效率，但不利于發(fā)展中國(guó)家創(chuàng)新技術(shù)效率的提高;人才的自由流動(dòng)對(duì)兩類國(guó)家的創(chuàng)新技術(shù)效率均存在顯著的負(fù)向影響。

國(guó)家創(chuàng)新效率本質(zhì)上是由官、產(chǎn)、學(xué)、研等多主體的創(chuàng)新活動(dòng)所決定的，盡管現(xiàn)有研究文獻(xiàn)已經(jīng)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行了大量研究，然而若從協(xié)同創(chuàng)新的研究視角出發(fā)，則現(xiàn)有的研究對(duì)于兩個(gè)基本問(wèn)題仍然缺乏系統(tǒng)的回答：第一，“官、產(chǎn)、學(xué)、研”協(xié)同創(chuàng)新是推動(dòng)國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)的核心，因此從國(guó)家層面看，各創(chuàng)新主體之間的協(xié)同是否有效?換句話說(shuō)，政府、企業(yè)、高等院校、科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新活動(dòng)是否有效促進(jìn)了國(guó)家創(chuàng)新效率?第二，盡管企業(yè)是無(wú)庸置疑的創(chuàng)新主體，但政府在協(xié)同創(chuàng)新中卻具有特殊的地位，其既通過(guò)國(guó)有科研機(jī)構(gòu)直接從事創(chuàng)新活動(dòng)，還通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施和制度建設(shè)營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境，更重要的是通過(guò)制定政策引導(dǎo)和影響其他創(chuàng)新主體的行為，從而最終影響一國(guó)創(chuàng)新效率。已有的研究對(duì)政府在創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)中的作用作過(guò)充分考察，然而對(duì)政府政策，特別是稅收政策對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的影響卻幾乎沒(méi)有文獻(xiàn)涉及。因此本文將在比較國(guó)家創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上，主要對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行比較系統(tǒng)的研究。

為了分析各創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為是否協(xié)同有效，即是否顯著促進(jìn)了國(guó)家創(chuàng)新效率的提高，理論上可以通過(guò)兩種方法實(shí)現(xiàn)。一是利用一國(guó)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)據(jù)計(jì)算出國(guó)家創(chuàng)新效率，然后分析不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新投入是否顯著促進(jìn)了國(guó)家創(chuàng)新效率，若是，則說(shuō)明各創(chuàng)新主體之間的創(chuàng)新行為是協(xié)同有效的。反之，若某一創(chuàng)新主體的創(chuàng)新投入不能顯著提高國(guó)家創(chuàng)新效率，則說(shuō)明該主體的創(chuàng)新行為與其他創(chuàng)新主體之間不存在協(xié)同有效關(guān)系，從政策角度看應(yīng)該將其創(chuàng)新投入更多轉(zhuǎn)移到協(xié)同有效的創(chuàng)新主體上，或者設(shè)法提高其創(chuàng)新效率;二是在計(jì)算出國(guó)家創(chuàng)新效率后，還可以利用不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算出不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率，在合理假定國(guó)家創(chuàng)新效率和不同創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率關(guān)系的基礎(chǔ)上(一種合理的假定是：國(guó)家創(chuàng)新效率與不同創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率之間存在Cobb-Douglass生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系或者超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系)，也可以分析不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為是否存在協(xié)同有效關(guān)系。由于現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以區(qū)分不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新產(chǎn)出，因此出于數(shù)據(jù)獲取的難度，目前尚未見(jiàn)到相關(guān)研究文獻(xiàn)使用第二種研究方法?；谕瑯拥脑?，本文也將采用第一種研究思路。

二、研究方法及樣本選擇

現(xiàn)有關(guān)于效率比較及其影響因素分析的文獻(xiàn)主要使用兩類方法，即基于參數(shù)估計(jì)的隨機(jī)前沿法(SFA)和基于非參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)-Tobit兩步法。兩種方法各具特點(diǎn)：隨機(jī)前沿法認(rèn)為，生產(chǎn)效率除受確定性的投入產(chǎn)出變量影響外，還會(huì)受眾多隨機(jī)因素影響，因此在效率分析中必須將這些隨機(jī)因素考慮在內(nèi);同時(shí)，通過(guò)在模型中設(shè)定技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)的影響因素，SFA可以在進(jìn)行效率排序的同時(shí)進(jìn)行效率影響因素分析，從而達(dá)到通過(guò)一步分析同時(shí)解決兩個(gè)問(wèn)題的目標(biāo)［12］。其局限在于，使用SFA法需要設(shè)定投入產(chǎn)出之間的具體函數(shù)關(guān)系，并且只能使用單一指標(biāo)衡量產(chǎn)出。盡管Wang［13］曾經(jīng)使用加權(quán)方式將多種產(chǎn)出總合為一種，然而解決加權(quán)法面臨的理論基礎(chǔ)問(wèn)題并不是一件容易的工作。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析可以克服SFA法的局限，首先，DEA可以使用多個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量產(chǎn)出，其次，使用DEA進(jìn)行效率分析時(shí)無(wú)需設(shè)定投入產(chǎn)出之間的具體函數(shù)關(guān)系。但同時(shí)SFA的長(zhǎng)處則變成了DEA局限：DEA無(wú)法考慮隨機(jī)因素對(duì)投入產(chǎn)出效率的影響，且必須使用二步法才能進(jìn)行效率影響因素的分析，即首先必須使用主要投入產(chǎn)出指標(biāo)估計(jì)出各決策單元的效率值，然后以此作為被解釋變量，各影響因素作為解釋變量建立回歸模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)。

在評(píng)價(jià)國(guó)家創(chuàng)新效率時(shí)，創(chuàng)新產(chǎn)出難以使用單一指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫，故本文選擇使用DEA法。但在使用經(jīng)典DEA模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，可能出現(xiàn)多個(gè)決策單元同時(shí)位于效率前沿面，從而無(wú)法進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行效率排序的情況，因此 Andersen and Petersen［14］提出了超效率DEA模型以解決該問(wèn)題。由于超效率DEA分析所得到的各決策單元的效率值均大于零，屬于截?cái)鄶?shù)據(jù)，因此將其作為因變量進(jìn)行效率影響因素分析時(shí)，若直接使用普通最小二乘法，則得到的參數(shù)估計(jì)量是有偏且不一致的，因此一般使用受限因變量Tobit模型［15］進(jìn)行效率影響因素的回歸分析。

基于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選擇澳大利亞(AUS)、比利時(shí)(BEL)、加拿大(CAN)、捷克(CZE)、丹麥(DNK)、芬蘭(FIN)、法國(guó)(FRA)、德國(guó)(DEU)、愛(ài)爾蘭(IRL)、意大利(ITA)、日本(JPN)、韓國(guó)(KOR)、墨西哥(MEX)、荷蘭(NLD)、新西蘭(NZL)、挪威(NOR)、波蘭(POL)、西班牙(ESP)、瑞典(SWE)、土耳其(TUR)、英國(guó)(GBR)和美國(guó)(USA)等22個(gè)OECD國(guó)家和俄羅斯(RUS)、新加坡(SGP)及中國(guó)(CHN)共25個(gè)國(guó)家作為研究樣本，時(shí)間跨度為1996-2009年。所有數(shù)據(jù)若未加特別說(shuō)明均來(lái)源于OECD、世界銀行和IMF公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、國(guó)家創(chuàng)新效率的比較

(一)投入和產(chǎn)出指標(biāo)選擇

與現(xiàn)有研究文獻(xiàn)一致，本文選擇研發(fā)資本投入(GERD，單位：億美元)和研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量(RDFTE)兩個(gè)指標(biāo)作為一國(guó)創(chuàng)新活動(dòng)的投入指標(biāo)，其中各國(guó)研發(fā)資本投入數(shù)據(jù)均按購(gòu)買力平價(jià)和美元價(jià)格指數(shù)折算為2005年的不變價(jià)格美元。Griliches［16］認(rèn)為，研發(fā)資本投入是一項(xiàng)流量指標(biāo)，它對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不僅反映在當(dāng)期，而且會(huì)持續(xù)到未來(lái)，因此與多數(shù)研究文獻(xiàn)一致，本文也采用永續(xù)盤存法將研發(fā)資本投入轉(zhuǎn)換為研發(fā)資本存量(RDCapt，單位：億美元)作為創(chuàng)新投入指標(biāo)。具體計(jì)算方法為Ki，t=(1-δ)Ki，t-1+Rit。其中Ki，t和Ki，t-1分別表示第i國(guó)在第 t和 t-1 年的研發(fā)資本存量;Rit為其在第t年的研發(fā)資本投入?；?1996年)的研發(fā)資本存量則得用公式Ki0=Ri0/(gi+δ)進(jìn)行估計(jì)，其中g(shù)i為i國(guó)1996-2009年不變價(jià)研發(fā)資本投入的年均增長(zhǎng)率。δ為折舊率，本文采用多數(shù)文獻(xiàn)的觀點(diǎn)取δ=15%。

專利、高質(zhì)量科技論文、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值和高技術(shù)產(chǎn)品出口值是現(xiàn)有文獻(xiàn)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的主要指標(biāo)，區(qū)別主要在于是采用專利授權(quán)數(shù)還是采用專利申請(qǐng)數(shù)。部分學(xué)者認(rèn)為，使用歐洲專利局、日本專利局和美國(guó)專利商標(biāo)局獲準(zhǔn)的三方專利數(shù)(TriPat)更能表征一國(guó)的科技創(chuàng)新質(zhì)量，然而三方專利從申請(qǐng)到授權(quán)通常存在4年以上的時(shí)滯，獲得美國(guó)專利商標(biāo)局的授權(quán)時(shí)滯更可能長(zhǎng)達(dá)6～9年(OECD：Main Science and Technology Indicators，2012/1)，因此將其與科技論文、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值和高技術(shù)產(chǎn)品出口值并列作為產(chǎn)出指標(biāo)并列使用時(shí)，不同指標(biāo)之間的投入產(chǎn)出時(shí)滯將存在很大的差異，從而使分析結(jié)果受到影響。故本文選用與三方授權(quán)專利高度相關(guān)，但卻不受授權(quán)時(shí)滯影響的、各國(guó)根據(jù)專利合作條約(PCT)申請(qǐng)的專利數(shù)(PatPct)、在物理/生物/化學(xué)/數(shù)學(xué)/臨床醫(yī)學(xué)/生物醫(yī)學(xué)研究/工程和技術(shù)/地球和空間科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)表的科技論文(Article)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值(ValHitec：以2005年P(guān)PP美元計(jì)價(jià)，單位：億美元)和高技術(shù)產(chǎn)品出口值(ExpHitec：以2005年P(guān)PP美元計(jì)價(jià)，單位：億美元)作為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。其中科技論文數(shù)量和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)源于美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)《Science and Engineering Indicators 2012》附表。

Cooper等［17］指出，在應(yīng)用DEA法時(shí)，僅當(dāng)投入產(chǎn)出變量數(shù)目m和s與決策單元數(shù)量n之間滿足條件n≥ max{m×s，3(m+s) }時(shí)，DEA法才能得到較好的結(jié)果，結(jié)合前述分析可知本文的選擇滿足上述條件。表1給出了中國(guó)與其他24國(guó)相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)概略對(duì)比。

從表1的簡(jiǎn)要數(shù)據(jù)可以看出幾個(gè)基本事實(shí)：第一，在樣本考察期內(nèi)，中國(guó)年均研發(fā)資本投入是其余24國(guó)的1.87倍，而研發(fā)人力投入更是達(dá)到了4.46倍，人力和資本投入可能存在不匹配現(xiàn)象。進(jìn)一步分析可以看出，24國(guó)在14年間每單位研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量的年均研發(fā)資本投入平均為10.94萬(wàn)美元(2005年P(guān)PP)，而中國(guó)的對(duì)應(yīng)值僅為4.60萬(wàn)美元，因此盡管14年間中國(guó)研發(fā)資本投入的年均增長(zhǎng)速度接近20%，是其余24國(guó)的4倍，但未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)仍有繼續(xù)加大研發(fā)資本投入的必要;第二，三方專利授權(quán)是反映一國(guó)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，作為其代理變量，中國(guó)在PCT的專利申請(qǐng)數(shù)量盡管在樣本考察間高速增長(zhǎng)(增速超過(guò)了24國(guó)均值的4倍)，但從絕對(duì)數(shù)量上看，僅為24國(guó)均值的70%，這從一個(gè)側(cè)面反映出中國(guó)在原始創(chuàng)新能力方面還存在著較大的差距;第三，在反映創(chuàng)新產(chǎn)出的其他三個(gè)指標(biāo)方面，中國(guó)無(wú)論是從絕對(duì)數(shù)量和增長(zhǎng)速度上都遠(yuǎn)高于其余24國(guó)，說(shuō)明中國(guó)的科技創(chuàng)新能力在不斷增加。但高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值增速與科技論文和PCT專利申請(qǐng)?jiān)鏊僦冗h(yuǎn)低于其余24國(guó)，反映出中國(guó)在科技成果轉(zhuǎn)化方面的效率還有提升的余地。

表1 中國(guó)與24國(guó)投入產(chǎn)出指標(biāo)的概略對(duì)比(1996-2009)

(二)各國(guó)創(chuàng)新效率的超效率值分析

由于創(chuàng)新投入和產(chǎn)出之間具有時(shí)滯性，而關(guān)于滯后期的選擇國(guó)內(nèi)外學(xué)者也進(jìn)行過(guò)大量研究，研究結(jié)論也隨指標(biāo)選擇的不同而不同。在選用專利申請(qǐng)量作為產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，目前多數(shù)文獻(xiàn)選擇的時(shí)滯是2年。就本文所選擇的投入產(chǎn)出指標(biāo)而言，從后文效率影響因素的分析中可以發(fā)現(xiàn)，選擇1～3年的時(shí)滯均可以。因此本部分時(shí)滯暫定為2年(1年和3年時(shí)滯的結(jié)果并沒(méi)有太大的差異)。表2給出了25國(guó)1996-2009年創(chuàng)新效率的超效率評(píng)價(jià)結(jié)果。

表2 各國(guó)1998-2009年創(chuàng)新效率的超效率評(píng)價(jià)結(jié)果

從表2可以看出，經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)各國(guó)國(guó)家創(chuàng)新效率影響巨大。1997年亞洲金融危機(jī)爆發(fā)，1998年25國(guó)平均創(chuàng)新效率隨即達(dá)到分析期內(nèi)的第一個(gè)低谷，此后逐步回升，并于2000年達(dá)到分析期內(nèi)的最大值，進(jìn)而隨著21世紀(jì)初網(wǎng)絡(luò)泡沫的破滅，25國(guó)平均創(chuàng)新效率開(kāi)始下降，至2003年達(dá)到低點(diǎn)后開(kāi)始回升，而到2008年金融危機(jī)爆發(fā)后又開(kāi)始出現(xiàn)較大幅度下降，2009年更達(dá)到12年間的最低水平。

從表2還可以看出，創(chuàng)新能力強(qiáng)的國(guó)家并不一定意味著創(chuàng)新效率高，如美國(guó)、日本、法國(guó)的創(chuàng)新效率排名很低，而土耳其、新西蘭、荷蘭、墨西哥等創(chuàng)新能力并不突出的國(guó)家其創(chuàng)新效率卻居于前列。因此本文猜測(cè)，在國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)中，創(chuàng)新能力較弱的國(guó)家可能通過(guò)創(chuàng)新效率的提高而對(duì)創(chuàng)新能力較強(qiáng)的國(guó)家形成追趕效應(yīng)，從而出現(xiàn)國(guó)家創(chuàng)新能力收斂的情形。

圖1進(jìn)一步描述了中國(guó)和其余24國(guó)平均創(chuàng)新效率的對(duì)比。結(jié)合表2和圖1可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的國(guó)家創(chuàng)新效率總體偏低，在25個(gè)國(guó)家中僅排第16位，并且自2000年后，中國(guó)的創(chuàng)新效率一直低于24國(guó)的平均水平。從動(dòng)態(tài)發(fā)展的角度看，有一個(gè)事實(shí)特別值得關(guān)注，雖然樣本考察期內(nèi)中國(guó)的創(chuàng)新投入持續(xù)高速增長(zhǎng)，但與之對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新效率卻總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。盡管金融危機(jī)期間隨著各界對(duì)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的重視，2009年的創(chuàng)新效率開(kāi)始回升，并由此大幅度縮小了與24國(guó)的效率差異，但由此暴露出的創(chuàng)新資源的高效利用問(wèn)題值得高度關(guān)注。

圖1 中國(guó)和其余24國(guó)創(chuàng)新效率的比較

(三)各國(guó)創(chuàng)新效率的Malmquist指數(shù)分析

利用Malmquist指數(shù)分解可以方便分析各國(guó)全要素創(chuàng)新效率的變化情況(TFP)。一國(guó)TFP的變化可以分解為技術(shù)效率變化(Effch)和技術(shù)進(jìn)步(Tech)，其中技術(shù)效率變化反映的是每個(gè)決策單元從t期至t+1期往生產(chǎn)前沿面的追趕程度。若Effch〉1，則表明該決策單元與最優(yōu)生產(chǎn)前沿面的差距在縮小，它還可進(jìn)一步細(xì)分為純技術(shù)效率變化(Pech)和規(guī)模效率變化(Sech)。技術(shù)進(jìn)步衡量的是相鄰兩個(gè)時(shí)期內(nèi)決策單元的生產(chǎn)技術(shù)變化程度，即生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)，該指標(biāo)大于1則表明生產(chǎn)前沿面在向前推移，生產(chǎn)技術(shù)有所進(jìn)步。各指標(biāo)之間的關(guān)系為TFP=Effch×Tech=(Pech×Sech)×Tech。表3和表4給出了Malmquist指數(shù)分解的相關(guān)結(jié)果。

表3 不同時(shí)期全部樣本和中國(guó)的Malmquist指數(shù)分解

從表3和表4可以看出，樣本考察期內(nèi)，12個(gè)國(guó)家的全要素生產(chǎn)率下降，其中多數(shù)為創(chuàng)新能力較弱的國(guó)家。25國(guó)的TFP平均下降了0.4%，其中主要的下降時(shí)期仍然集中在網(wǎng)絡(luò)泡沫破滅和金融危機(jī)爆發(fā)期間。技術(shù)效率在此期間上升了1.4%，因此導(dǎo)致TFP下降的根本原因在于技術(shù)退步。從表3可以看出，自網(wǎng)絡(luò)泡沫破滅后，9個(gè)時(shí)期中有7個(gè)時(shí)期處于技術(shù)退步狀態(tài)，這或許與電子信息技術(shù)成熟后全社會(huì)缺少新的技術(shù)創(chuàng)新熱點(diǎn)有關(guān)。

表4 不同國(guó)家1998-2009年的Malmquist指數(shù)分解

25國(guó)中，中國(guó)的TFP下降率僅次于丹麥，平均高達(dá)4.7%，其中2000-2001年網(wǎng)絡(luò)泡沫破滅對(duì)中國(guó)TFP的沖擊最大，當(dāng)期的全要素生產(chǎn)率下降了大約20%，2007-2008金融危機(jī)爆發(fā)也使中國(guó)的TFP下降了大約12%。其中的主要原因是，中國(guó)的高技術(shù)產(chǎn)品出口占有很大的市場(chǎng)份額，作為衡量國(guó)家創(chuàng)新效率的重要指標(biāo)，兩次危機(jī)均對(duì)其造成了嚴(yán)重的沖擊，從而使全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)大幅度下滑。盡管在金融危機(jī)爆發(fā)的2008-2009年間，中國(guó)的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)了3.3%，但這種增長(zhǎng)主要是靠投入驅(qū)動(dòng)的，當(dāng)期的規(guī)模效率創(chuàng)紀(jì)錄地增長(zhǎng)了21.6%，而同期的技術(shù)退步率同樣創(chuàng)紀(jì)錄地達(dá)到了15%。除了這種極端情況外，更值得注意的是在樣本考察期內(nèi)，中國(guó)的平均技術(shù)退步率高達(dá)4.6%，是25國(guó)中最高的，且11個(gè)時(shí)期內(nèi)有9期處于技術(shù)退步狀態(tài)。究竟是什么原因?qū)е铝诉@一現(xiàn)象的出現(xiàn)?這無(wú)疑是一個(gè)非常值得深入研究的問(wèn)題①需要指出的是，這一觀察結(jié)果具有穩(wěn)健性。反復(fù)改變樣本分析時(shí)期進(jìn)行多次分析后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)在創(chuàng)新活動(dòng)中的技術(shù)退步狀態(tài)長(zhǎng)期存在，并且近年來(lái)還變得比較嚴(yán)重。。

四、國(guó)家創(chuàng)新效率的影響因素

(一)變量設(shè)定及研究假設(shè)

國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)是一個(gè)由政府、企業(yè)、高等院校、科研院所等多主體協(xié)同參與的復(fù)雜系統(tǒng)工程，同時(shí)還包含了基礎(chǔ)設(shè)施、金融體系、教育體系、制度環(huán)境、文化環(huán)境等多個(gè)子系統(tǒng)的建設(shè)。因此影響一國(guó)創(chuàng)新效率的因素眾多。依據(jù)本文的研究目的并結(jié)合經(jīng)典的FPS分析框架，本文所選擇的影響因素包括以下五方面。

(1)不同創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活動(dòng)：按照OECD的分類，企業(yè)、高校、政府所屬科研機(jī)構(gòu)、非政府組織和國(guó)外科研機(jī)構(gòu)是一國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的行為主體，不同主體的創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)對(duì)一國(guó)創(chuàng)新效率產(chǎn)生不同影響，但由于前三類機(jī)構(gòu)在國(guó)家創(chuàng)新中居于主體地位，他們的研發(fā)支出占據(jù)了一國(guó)研發(fā)投入的絕大部分份額，因此為避免多重共線性問(wèn)題，本文選擇企業(yè)(BusPerf)、高校(UnivPerf)、政府所屬科研機(jī)構(gòu)(GovPerf)的研發(fā)支出占總研發(fā)投入的比重表征不同主體的創(chuàng)新活動(dòng)。若三者均對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率產(chǎn)生了顯著促進(jìn)作用，則說(shuō)明彼此之間是協(xié)同有效的。

(2)政府政策：政府對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的財(cái)政投入和稅收政策是影響一國(guó)創(chuàng)新效率最直接也最重要的政策因素。政府對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的直接財(cái)政投入主要通過(guò)企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)實(shí)施，因此為保證變量間的獨(dú)立性，該變量不能再列入模型。但若三者的創(chuàng)新活動(dòng)能顯著促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新效率，則也就從側(cè)面說(shuō)明政府的財(cái)政投入是有效的。因此政策分析的重點(diǎn)是一國(guó)的稅收政策。

從企業(yè)層面看，理論和實(shí)證的分析均表明，稅收本質(zhì)上是對(duì)企業(yè)創(chuàng)新成功的懲罰，它會(huì)削弱創(chuàng)新主體的創(chuàng)新積極性，從而既不利于提高企業(yè)創(chuàng)新的效率，也不利于擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模［18］。然而從國(guó)家層面看，低稅率盡管有助于提高企業(yè)創(chuàng)新效率，但卻不一定能促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新效率的提高，因?yàn)椋浩湟?，企業(yè)并不是國(guó)家創(chuàng)新的惟一主體，高校和科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)的創(chuàng)新協(xié)同是提高國(guó)家創(chuàng)新效率的重要途徑，而兩者的創(chuàng)新投入的源泉是國(guó)家稅收，因此若稅率過(guò)低導(dǎo)致其創(chuàng)新投入不足，勢(shì)必抑制國(guó)家創(chuàng)新效率;其二，作為公共產(chǎn)品，創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新環(huán)境的培育皆由國(guó)家通過(guò)稅收提供，因稅收不足而導(dǎo)致的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)滯后同樣會(huì)對(duì)創(chuàng)新效率產(chǎn)生負(fù)面影響。但另一方面，即使高稅率能帶來(lái)高稅收，且稅收的增加能相應(yīng)帶來(lái)高校、科研院所及創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施等的投入增加，但其對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的邊際增量同樣可能因?yàn)閷?duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的削弱而抵消，因此本文假設(shè)一國(guó)稅率對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率具有拉弗效應(yīng)，即過(guò)低和過(guò)高的稅率均不利于國(guó)家創(chuàng)新效率的提高。本文使用一國(guó)稅收占GDP的比重表征稅率(Tax)。

(3)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施及創(chuàng)新環(huán)境：選用每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶(PerNet)、高等教育入學(xué)率②與創(chuàng)新活動(dòng)直接相關(guān)的人力資源變量應(yīng)該是受過(guò)高等教育的勞動(dòng)力占總勞動(dòng)力的比例，但因缺乏中國(guó)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此本文用高等教育入學(xué)率替代。(HiEnrl)、公共醫(yī)療支出占GDP的比重(Health)表示創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施;選用國(guó)家的民主化指數(shù)(Democ)、政局穩(wěn)定性指數(shù)(Stabiliy)、政府行政效率(GovEff)、鼓勵(lì)私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)制質(zhì)量指數(shù)(Regula)、法制指數(shù)(Legal)、反腐指數(shù)(AntiCor)表征創(chuàng)新環(huán)境，每個(gè)變量的取值區(qū)間均為［-2.5，2.5］，變量取值越高，相應(yīng)的環(huán)境狀態(tài)越好。很顯然，良好的基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新環(huán)境有利于各創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為，從而促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新效率提高，因此預(yù)期上述9個(gè)變量均應(yīng)與因變量正相關(guān)。

(4)經(jīng)濟(jì)環(huán)境：選用人均GDP(PerGDP)、外商直接投資占GDP的比重(FDI)、進(jìn)出口貿(mào)易占GDP的比重(Trade)和金融機(jī)構(gòu)貸款占GDP的比重(Credit)表征國(guó)家創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

人均GDP衡量一國(guó)富裕程度，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期動(dòng)力是技術(shù)創(chuàng)新，因此窮國(guó)要實(shí)現(xiàn)追趕必須在國(guó)家創(chuàng)新效率上實(shí)現(xiàn)對(duì)富國(guó)的追趕，因此預(yù)期該變量與創(chuàng)新效率負(fù)相關(guān);FDI對(duì)一國(guó)創(chuàng)新效率的影響是一個(gè)存在爭(zhēng)議的問(wèn)題，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，藉由FDI所帶來(lái)的技術(shù)溢出效應(yīng)能顯著促進(jìn)一國(guó)技術(shù)水平，從而對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率產(chǎn)生正面影響，另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，伴隨FDI而來(lái)的先進(jìn)技術(shù)會(huì)使東道國(guó)的技術(shù)投資不再具有盈利能力，從而抑制未來(lái)的創(chuàng)新投入，進(jìn)而使東道國(guó)陷入對(duì)外技術(shù)依賴陷阱，因此預(yù)期FDI對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的影響是不確定的;進(jìn)出口貿(mào)易占GDP的比重衡量一國(guó)貿(mào)易開(kāi)放度，開(kāi)放的進(jìn)出口貿(mào)易不僅有利于一國(guó)吸收國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)，更能通過(guò)激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)本國(guó)創(chuàng)新效率，因此預(yù)期其與國(guó)家創(chuàng)新效率正相關(guān);金融機(jī)構(gòu)貸款占GDP的比重衡量一國(guó)金融機(jī)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)的服務(wù)能力，預(yù)期其與國(guó)家創(chuàng)新能力正相關(guān)。

(5)時(shí)間趨勢(shì)：根據(jù)前文分析猜測(cè)各國(guó)創(chuàng)新效率具有時(shí)變趨勢(shì)，因此將時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)也納入模型。

(二)模型設(shè)定及滯后期的選擇

將前文計(jì)算出的各國(guó)創(chuàng)新效率值作為被解釋變量建立如下面板Tobit回歸模型：

其中k為滯后期，EFF*i，t為潛變量，EFFi，t為DEA計(jì)算的真實(shí)創(chuàng)新效率值，二者之間滿足：

已有文獻(xiàn)通常事先設(shè)定滯后期k值，然而出于兩個(gè)目的，本文將分別設(shè)定k=1，2，3，4：其一，通過(guò)設(shè)定不同的滯后期，可以對(duì)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢查;其二，不同的滯后期實(shí)際上還能反映當(dāng)期的創(chuàng)新投入和其他因素能在多長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)影響未來(lái)創(chuàng)新的效率。

(三)實(shí)證結(jié)果及分析

表5結(jié)出了國(guó)家創(chuàng)新效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果。

企業(yè)、高等院校、政府所屬科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新活動(dòng)在4個(gè)模型中都顯著促進(jìn)了國(guó)家創(chuàng)新效率的提高，說(shuō)明三者在推動(dòng)國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)中是協(xié)同有效的?；貧w結(jié)果同時(shí)說(shuō)明，三者的當(dāng)期的創(chuàng)新投入能對(duì)未來(lái)至少4年的國(guó)家創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極的影響，這就從另一個(gè)側(cè)面驗(yàn)證了知識(shí)積累對(duì)創(chuàng)新的積極作用。進(jìn)一步分析三個(gè)變量的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，三者的創(chuàng)新支出對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的邊際影響在滯后2年和3年時(shí)最高，從而也說(shuō)明現(xiàn)有文獻(xiàn)通常將滯后期設(shè)定為2年具有合理性。

稅率和稅率平方項(xiàng)在四個(gè)模型中都高度顯著，并且二次方項(xiàng)符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明稅率與創(chuàng)新效率之間呈倒“U”型關(guān)系，即前文關(guān)于稅率對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率具有拉弗效應(yīng)的假設(shè)得到了驗(yàn)證。然而我們并不能由此得出增稅或減稅有利于促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新效率的簡(jiǎn)單結(jié)論，因?yàn)槎惵实淖兓峭ㄟ^(guò)創(chuàng)新資源投入影響國(guó)家創(chuàng)新效率的。如果增加稅收沒(méi)有相應(yīng)增加創(chuàng)新投入，那么即使現(xiàn)有稅率低于最優(yōu)稅率，增稅也不能促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新效率;反之，如果在降低稅率的同時(shí)并不削減國(guó)家創(chuàng)新投入，那么即使當(dāng)前稅率低于最優(yōu)稅率，進(jìn)一步減稅對(duì)創(chuàng)新效率的提高也是有利的。

表5 不同滯后期下國(guó)家創(chuàng)新效率影響因素的Tobit回歸

創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的提高具有促進(jìn)作用。其中政府在信息基礎(chǔ)設(shè)施和高等教育方面的投資能夠產(chǎn)生即時(shí)和長(zhǎng)期的影響，而在醫(yī)療衛(wèi)生上的投入則在滯后2年后才開(kāi)始顯著促進(jìn)一國(guó)創(chuàng)新效率，并且其邊際效應(yīng)遞增。

6個(gè)創(chuàng)新環(huán)境變量之中，一國(guó)政局的穩(wěn)定性、政府行政效率和鼓勵(lì)私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)制質(zhì)量指數(shù)都對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率具有顯著的促進(jìn)作用，與事前預(yù)期相符。而政治的民主性、反腐指數(shù)和法制指數(shù)變量均不顯著。值得注意的是法制指數(shù)符號(hào)為負(fù)，與事前預(yù)期不符。原因可能在于，與創(chuàng)新效率緊密相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)包含在此變量之中，Schneide［19］的研究發(fā)現(xiàn)，嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)有助于促進(jìn)技術(shù)領(lǐng)先國(guó)的原始創(chuàng)新，但卻不利于技術(shù)落后國(guó)家的創(chuàng)新擴(kuò)散，從而使該變量變得不顯著并且符號(hào)為負(fù)。未來(lái)的研究需要進(jìn)一步分離知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)因素。

4個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量中，人均GDP變量符號(hào)為負(fù)且在四個(gè)模型中均顯著，說(shuō)明人均GDP越低的國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新效率越高，即在國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)中，窮國(guó)會(huì)對(duì)富國(guó)形成追趕效應(yīng)，與事前預(yù)期相符;貿(mào)易開(kāi)放度符號(hào)為正且在四個(gè)模型均顯著，說(shuō)明開(kāi)放的貿(mào)易確實(shí)有助于提高國(guó)家創(chuàng)新效率。FDI在滯后1年時(shí)符號(hào)為正且顯著，但之后變得不顯著，且在滯后3年和4年時(shí)符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明就短期而言，F(xiàn)DI對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率有促進(jìn)作用，而長(zhǎng)期作用不顯著，并且可能具有抑制趨勢(shì);金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率沒(méi)有顯著影響，這與眾多區(qū)域創(chuàng)新效率研究文獻(xiàn)所得到的結(jié)論是一致的。根本原因在于，創(chuàng)新活動(dòng)具有高風(fēng)險(xiǎn)性，而信貸資本收益的固定性決定了信貸資本不可能投資于高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新項(xiàng)目，因此各國(guó)主要是通過(guò)大力發(fā)展創(chuàng)業(yè)投資而非動(dòng)員銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)資助創(chuàng)新活動(dòng)，盡管傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)體系的服務(wù)可以間接促進(jìn)國(guó)家創(chuàng)新，但顯然這種間接效應(yīng)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率的提高并無(wú)顯著影響。

五、結(jié)語(yǔ)

本文以25國(guó)1996-2009年間的創(chuàng)新數(shù)據(jù)為樣本，應(yīng)用超效率DEA法比較了各國(guó)的國(guó)家創(chuàng)新效率差異，并進(jìn)一步運(yùn)用DEA-Tobit兩步法分析了相關(guān)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)和國(guó)家創(chuàng)新效率的影響因素，得到以下主要結(jié)論。

(1)在1996-2009年間，中國(guó)單位研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量的年均研發(fā)資本投入、PCT專利申請(qǐng)數(shù)量和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值增速與科技論文和PCT專利申請(qǐng)?jiān)鏊僦扰c其余24國(guó)相比均存在較大的差距，因此未來(lái)中國(guó)必須持續(xù)加大科研投入，并注重原始創(chuàng)新能力的建設(shè)和提高科技成果的轉(zhuǎn)化效率。

(2)各國(guó)創(chuàng)新效率均會(huì)受到經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，創(chuàng)新能力較弱的國(guó)家創(chuàng)新效率反而較高，因此各國(guó)創(chuàng)新效率存在收斂趨勢(shì)。中國(guó)的國(guó)家創(chuàng)新效率目前仍然處于較低的水平，并且在樣本考察期內(nèi)總體呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，因此創(chuàng)新資源的高效利用是未來(lái)必須解決的重要問(wèn)題。

(3)受兩次經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，各國(guó)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率在樣本考察期內(nèi)呈下降趨勢(shì)，其中技術(shù)退步是引起全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。中國(guó)的全要素生產(chǎn)率下降幅度僅次于丹麥，而技術(shù)退步幅度則為25國(guó)最高，未來(lái)要實(shí)施國(guó)家創(chuàng)新效率的趕超必須弄清楚技術(shù)退步的原因，并有針對(duì)性地解決這一問(wèn)題。

(4)在所考察的樣本范圍內(nèi)，企業(yè)、高等院校和科研院所的創(chuàng)新活動(dòng)能顯著而持續(xù)地促進(jìn)一國(guó)創(chuàng)新效率的提高，因此作為一國(guó)重要的創(chuàng)新主體，官產(chǎn)學(xué)研之間的創(chuàng)新協(xié)同是有效率的。這一結(jié)果同時(shí)說(shuō)明，增加各創(chuàng)新主體的創(chuàng)新投入對(duì)提高國(guó)家創(chuàng)新效率是有利的。

(5)在影響國(guó)家創(chuàng)新效率的因素之中，一國(guó)宏觀稅率對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率具有拉弗效應(yīng)，過(guò)高和過(guò)低的稅率均不利于國(guó)家創(chuàng)新效率的提高。但在應(yīng)用這一結(jié)論時(shí)必須與稅率對(duì)創(chuàng)新效率影響的傳導(dǎo)機(jī)制相結(jié)合，并不能簡(jiǎn)單得出增加或減少稅率有助于提高國(guó)家創(chuàng)新效率的結(jié)論。

(6)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能在短期或長(zhǎng)期顯著促進(jìn)一國(guó)創(chuàng)新效率的提高;一國(guó)政局的穩(wěn)定性、政府行政效率、對(duì)私營(yíng)經(jīng)濟(jì)的扶持和貿(mào)易開(kāi)放度也具有相同的效應(yīng);外資流入對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率有短期促進(jìn)作用，而長(zhǎng)期作用并不顯著;金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新效率不存在顯著影響。

需要注意的是，在創(chuàng)新效率影響因素的分析中，創(chuàng)新環(huán)境變量的取值主要使用主觀賦值法，不同的評(píng)估機(jī)構(gòu)所使用的指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法存在較大的差異，因此未來(lái)應(yīng)該對(duì)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行對(duì)比研究，以得出更加穩(wěn)健的研究結(jié)論。

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