郭 炬 陳為旭

(1.福州大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，福建福州 350116;2.福州大學(xué)馬克思主義學(xué)院，福建福州 350116)

一、引言

技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的作用毋庸置疑?？紤]到技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)難以有效衡量，以往學(xué)者們在研究技術(shù)創(chuàng)新的時候總是用專利申請數(shù)量作為評價創(chuàng)新水平高低的指標(biāo)。由于采用專利指標(biāo)簡單便捷，因而在實際研究中應(yīng)用較廣。但隨著研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)僅僅依靠專利指標(biāo)難以反映技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展與變化，在取得研究成果時往往產(chǎn)生偏差。這些偏差除了因為專利指標(biāo)太過單一，另一個可能的原因是專利要素還可細分為專利申請和專利授權(quán)，前者可以看作是創(chuàng)新投入，后者則被認為是創(chuàng)新產(chǎn)出。有鑒于此，學(xué)者們紛紛將研究的視角轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新評價體系的構(gòu)建。例如Furman ＆ Hayes 就認為創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新環(huán)境、科技與產(chǎn)業(yè)部門的聯(lián)系質(zhì)量構(gòu)成了技術(shù)創(chuàng)新的綜合指標(biāo)體系。［1］這些研究充分表明，技術(shù)創(chuàng)新是多個因素合力作用的結(jié)果。這些要素之間彼此也產(chǎn)生相互作用，這加深了研究的難度。

本文將目標(biāo)集聚于專利申請、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和科技論文的檢索這三個影響技術(shù)創(chuàng)新的因素，是考慮到三者對技術(shù)創(chuàng)新所起到的重要作用，并將之歸為科研產(chǎn)出指標(biāo)，用以區(qū)別R ＆ D 資金投入指標(biāo)和R ＆ D人力資源投入指標(biāo)。其中，專利申請對技術(shù)創(chuàng)新的影響被眾多學(xué)者所公認，以致于在相當(dāng)長的時間內(nèi)將其作為技術(shù)創(chuàng)新的指代指標(biāo)進行運用。而技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是一種技術(shù)，且對每一個人都適用［2］;還有一種觀點認為標(biāo)準(zhǔn)是一定的社會習(xí)慣(諸如行為準(zhǔn)則與法律規(guī)范等)，但往往代表了確定一致的習(xí)慣。［3］這種規(guī)范化由于有利于知識的擴散，因而促進了技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。但到目前為止，有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)創(chuàng)新相互關(guān)系的論述仍不多見。科技論文被科技檢索機構(gòu)檢索從知識的角度來看，是科學(xué)研究成果的一種重要表現(xiàn)方式，反映了技術(shù)進步的走向。聯(lián)合國教科文組織曾經(jīng)把科研產(chǎn)出分為基礎(chǔ)性的、應(yīng)用性的和實驗研究?；A(chǔ)性產(chǎn)出包括了論文產(chǎn)出發(fā)表與檢索等;應(yīng)用性產(chǎn)出包括了專利申請等;實驗研究則包括了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等。［4］

為了更全面地研究技術(shù)創(chuàng)新，以Romer 給出的知識生產(chǎn)函數(shù)［5］為依據(jù)，本文將 R ＆ D 投入、科技人員數(shù)量也納入研究范圍當(dāng)中，以便于分析這些要素之間的關(guān)聯(lián)性，使文章結(jié)論更加嚴(yán)謹(jǐn)。本文的分析框架是這樣的:第一部分引言，介紹寫作背景與研究思路;第二部分文獻綜述，述評相關(guān)領(lǐng)域國內(nèi)、外研究的基礎(chǔ)與最新進展，指出未來研究的發(fā)展方向;第三部分?jǐn)?shù)據(jù)與研究方法，基于知識生產(chǎn)函數(shù)并運用半?yún)?shù)計量模型進行實證分析;第四部分結(jié)論與展望，在得到有價值的結(jié)論后，分析產(chǎn)生結(jié)論的原因，并為今后相關(guān)領(lǐng)域的研究提供思路。

二、文獻綜述

Joseph Alois Schumpeter 的創(chuàng)新理論已經(jīng)提出了近百年時間，在此期間各國學(xué)者紛紛對此研究，并取得了大量成果。20世紀(jì)80年代之前，Davis、North 、Rothwell and Robertson、Utterback 、Rosenberg、Nelson 等關(guān)于創(chuàng)新的研究還主要集中在技術(shù)創(chuàng)新和制度創(chuàng)新領(lǐng)域［6］［7］［8］［9］［10］［11］，但目前已經(jīng)涉及到合作創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新和創(chuàng)新系統(tǒng)等領(lǐng)域。國內(nèi)對技術(shù)創(chuàng)新的研究一般認為是開始于1989年，起步較晚。涉及的研究領(lǐng)域經(jīng)過了三個階段的發(fā)展。第一階段主要包括:相關(guān)概念的界定、創(chuàng)新起源、結(jié)構(gòu)、過程等;第二階段包括供應(yīng)鏈中各相關(guān)方之間的關(guān)系、影響;第三階段包括創(chuàng)新的本質(zhì)、創(chuàng)新系統(tǒng)理論等。

其中，關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新影響要素的研究仍然存在爭議。Scherer 認為，技術(shù)創(chuàng)新從開始到最終實現(xiàn)這一過程，其中包含了很多內(nèi)容，這就導(dǎo)致不同形式創(chuàng)新活動的產(chǎn)生，因此只能按照不同類型進行劃分，并采用不同的評價指標(biāo)。［12］Clark 則簡單地將技術(shù)創(chuàng)新能力區(qū)分為產(chǎn)品創(chuàng)新能力和工藝創(chuàng)新能力，認為在度量時應(yīng)該分開進行。［13］Nelson 的研究更為系統(tǒng)，他曾設(shè)計了一套綜合指標(biāo)體系，這一體系內(nèi)的評價指標(biāo)主要包括R ＆ D 經(jīng)費來源、R ＆ D 經(jīng)費配置、大學(xué)的作用、支持和影響創(chuàng)新的政府政策等，針對的目標(biāo)主要是不同國家的創(chuàng)新能力。［14］由于內(nèi)生性增長理論和創(chuàng)新系統(tǒng)中知識是一個核心變量［15］，而經(jīng)濟增長和創(chuàng)新是一個依賴于知識生產(chǎn)活動的過程［16］，因而更多的學(xué)者將知識生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)系在一起。Jones 的知識生產(chǎn)函數(shù)描繪了投入要素與產(chǎn)出要素之間的關(guān)系，展示了知識生產(chǎn)過程中的技術(shù)進步。在式中，R ＆ D 資金投入和人力資本投入被看作是不可或缺的兩個因素，但其它因素卻沒有特別被定義。［17］因而，學(xué)者們在研究知識生產(chǎn)的過程中，選擇的指標(biāo)不盡相同，自然結(jié)果也千差萬別。

例如，Anthony Arundel 等的實證研究表明，大量歐洲企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動強度可以通過專利申請數(shù)量來展示。［18］Biju Paul Abraham 等對專利申請影響技術(shù)創(chuàng)新水平的研究持支持態(tài)度。［19］但Maryann P.Feldman and Albert N.Link 則持相反觀點，他們認為在研究技術(shù)創(chuàng)新時如果只關(guān)注于知識投入要素(諸如專利等等)，而忽略了環(huán)境要素(如企業(yè)間關(guān)系等)，會對技術(shù)創(chuàng)新的研究產(chǎn)生偏差;他們還建議增加對知識產(chǎn)出要素的研究。［20］Jian Cheng Guan 等則從技術(shù)轉(zhuǎn)讓的角度來分析創(chuàng)新機制、經(jīng)濟發(fā)展及相關(guān)要素，得到的結(jié)論是知識產(chǎn)出要素和投入要素一樣，對技術(shù)創(chuàng)新的影響不可忽視。［21］但無論如何，由于專利中包含了發(fā)明、發(fā)現(xiàn)、技術(shù)改進和應(yīng)用改良等相關(guān)信息，且更直觀地展現(xiàn)了人類在技術(shù)方面的新突破，因而在研究知識生產(chǎn)時，專利是一個最重要的要素。

關(guān)于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系Sadahiko Kano 的研究比較有代表性。他經(jīng)過深入研究移動通訊領(lǐng)域的例子發(fā)現(xiàn)了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)在創(chuàng)新過程中所扮演的角色。他認為技術(shù)創(chuàng)新可以分為系統(tǒng)性創(chuàng)新和獨立增量創(chuàng)新，前者需要一個全新的整體框架，而后者僅僅包括一個子系統(tǒng)。系統(tǒng)性創(chuàng)新是通過各種形式的標(biāo)準(zhǔn)化來實現(xiàn)的。標(biāo)準(zhǔn)化最重要的作用就是協(xié)調(diào)各個創(chuàng)新過程，并通過整體框架同步形成創(chuàng)新頻率，從而幫助創(chuàng)造一個新的市場。當(dāng)市場有潛在需求時，一個單一標(biāo)準(zhǔn)的市場比多個標(biāo)準(zhǔn)的市場更容易建立。但是由于各種原因，一個單一標(biāo)準(zhǔn)市場也并不是總能令人滿意，因為它消除了由于多個標(biāo)準(zhǔn)而造成的競爭。當(dāng)然，形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)是很困難的，有兩個方法解決:一個是系統(tǒng)創(chuàng)新，使每個子系統(tǒng)能夠互不干擾地實現(xiàn)獨立增量創(chuàng)新，并為它們實現(xiàn)接口，以尋求一致;另一個方法是定義新的標(biāo)準(zhǔn)，即允許系統(tǒng)在一定的時間間隔內(nèi)實現(xiàn)系統(tǒng)創(chuàng)新。［22］Philips A.也通過研究肯定了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對技術(shù)創(chuàng)新的影響。［23］

創(chuàng)新思想是創(chuàng)新活動得以展開的前提，體現(xiàn)了創(chuàng)新思想的科技論文對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的影響不言而喻。國際三大檢索分別是SCI(科學(xué)引文索引)、ISTP(科學(xué)技術(shù)會議錄索引)和EI(工程索引)，科技論文能夠被三大檢索機構(gòu)檢索表明其質(zhì)量獲得了較為廣泛的認可，即論文中所表達的創(chuàng)新思想對技術(shù)進步的助力具有更高的可能性。但到目前為止，有關(guān)科技論文與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的研究仍不多見。吳潔等通過研究高校的學(xué)術(shù)論文產(chǎn)出效率來分析知識創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)移過程，并證實隨機前沿知識生產(chǎn)函數(shù)可以正確反映學(xué)術(shù)論文發(fā)表效率。［24］F.Narin 的研究發(fā)現(xiàn)，科技成果的實現(xiàn)是以以往積累的技術(shù)水平為基礎(chǔ)獲得的，且專利與論文之間存在驚人的相似之處，即兩者關(guān)系密切。［25］隨后，他又通過實證分析美國的情況，得到了它們彼此之間的確切關(guān)系。［26］但考慮到論文發(fā)表、檢索和專利申請與授權(quán)都具有時滯性，因而相關(guān)研究還有待進一步深入。

三、數(shù)據(jù)及研究方法

我們借鑒Romer 給出的知識生產(chǎn)函數(shù)=(其中，表示新生產(chǎn)的知識，L表示R ＆ D勞動力，K代表資本要素，δ 表示除 R ＆ D人員和知識存量外其它用于知識生產(chǎn)的各種因素之和，且δ＞0，λ 表示規(guī)模報酬常數(shù)，且0 ＜λ≤1;知識存量指數(shù)φ ＜0)。［27］考慮科研產(chǎn)出對技術(shù)創(chuàng)新的影響，設(shè)定其它用于知識生產(chǎn)的因素包括三大主要檢索機構(gòu)檢索科技論文、專利申請和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。由于數(shù)據(jù)獲得的難易程度直接影響實證結(jié)果，我們采用比較易獲得的中國國家統(tǒng)計局、科技部和中國標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)網(wǎng)等網(wǎng)站數(shù)據(jù)，并結(jié)合《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》，選取1991－2011年數(shù)據(jù)(2012年以后數(shù)據(jù)未公布)進行分析。

1.單位根檢驗

考慮到樣本數(shù)量對分析結(jié)果精確度的影響［28］，我們對每一個變量進行了對數(shù)處理。表1的 ADF 單位根檢驗表明，Lpap、Lsta、Lpat、Lhr、Lrd都是具有截距項的一階單整非平穩(wěn)序列。

表1 相關(guān)變量單位根檢驗

2.Granger因果關(guān)系檢驗

Lpap、Lsta、Lpat、Lhr、Lrd 都是具有截距項的一階單整非平穩(wěn)序列，在建立模型時無法滿足平穩(wěn)性條件，因此，通過差分變換，把△Lpap、△Lsta、△Lpat、△Lhr、△Lrd 作為研究對象。通過信息準(zhǔn)則(AIC 和SC 值最小)，本文獲得滯后階數(shù)為1。Granger 因果關(guān)系檢驗結(jié)果(見表2):實際 D(Lstra)、D(Lpat)不能分別引起實際D(Lpap)的P 值分別達到 0.095 和 0.0569，表明當(dāng)期△Lpap受到過去△Lsta、△Lpat 的影響。而實際 D(Lstra)、D(Lpap)不能分別 Grange 引起實際 D(Lpat)的 P 值分別達到 0.8287、0.8794，表明 D(Lapp)可以作為外生變量，這與郭炬的研究［29］相符。

表2 Granger因果關(guān)系檢驗

續(xù)表2

由Granger 因果檢驗看出，專利申請數(shù)量增長率、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用增長率和科技論文被主要檢索機構(gòu)檢索增長率之間存在因果效應(yīng)，我們據(jù)此進一步分析這三者之間的關(guān)系。運用最小二乘估計以下模型:

發(fā)現(xiàn)ΔLpat不顯著(估計結(jié)果見表3)，這好像與Granger 因果檢驗矛盾，但實際上Granger 因果檢驗反映的是被解釋變量被過去時刻的解釋變量所解釋的程度，因而不能說明問題。我們據(jù)此分析:一個可能的原因是該變量對ΔLpap 的影響不大，但 Bo carlsson 等人的研究［30］否定了這一點;另一個可能的原因是ΔLpap 與ΔLpat 之間的關(guān)系是非線性的，不能通過線性關(guān)系表達。在對兩個變量之間關(guān)系未知的情況下，半?yún)?shù)模型更符合現(xiàn)實情況，因此可以考慮選取ΔLpat 作為非參部分，建立以下半?yún)?shù)模型:

表3 專利和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對科技論文檢索的影響

3.估計方法

半?yún)?shù)線性回歸模型的最小二乘核估計是由Denby 提出的［31］，分四步進行估計。

第一步，假設(shè)B已知，估計g(x)?；?

選擇窗寬hn，可以得到g(x)的核估計:

第二步，估計B。基于:

得到B的最小二乘估計^B。

第三步，通過下式得到g(x)的最終估計:

第四步，調(diào)整窗寬hn直到獲得滿意的結(jié)果。

本文采用最小二乘核估計。由于核函數(shù)的選擇對MSE 變動影響很小，無論選擇何種核函數(shù)，都不改變MSE 的性質(zhì)，可以說核函數(shù)的選擇與估計的有效性無關(guān)，Jones 也表達了類似觀點。［32］本文為簡單起見，選擇Epanechnikov 核函數(shù)，K(u)=0.75(1－u2)。窗寬的選擇運用 MP.Wand and M.C.Jones 給出的最佳窗寬選擇——直接插入法［33］，并通過 R2.7.2 軟件來實現(xiàn)，得到核窗寬 h=0.0287，運用 Matlab7.0.1(R14)進行編程(估計結(jié)果見表4)。

表4 簡單線性回歸與半?yún)?shù)模型的比較分析

4.殘差檢驗

觀察自相關(guān)和偏自相關(guān)圖，結(jié)果表明殘差是白噪音，證明模型是合適的。

5.結(jié)果比較

我們比較簡單線性回歸(OLS)模型和半?yún)?shù)模型，以便發(fā)現(xiàn)兩種方法的優(yōu)劣，找到更符合客觀現(xiàn)實的規(guī)律。

從表4中可以看出，簡單線性回歸模型擬合效果不如半?yún)?shù)模型，半?yún)?shù)模型在擬合精度上整體較簡單線性回歸有較大提高，這表明使用半?yún)?shù)方法對相關(guān)變量進行估計，更貼近真實世界。

圖1 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)增量對科技論文檢索增量的偏導(dǎo)數(shù)散點圖

半?yún)?shù)模型的偏導(dǎo)數(shù)散點圖(見圖1)可以更直觀地描述專利與科技論文檢索之間的非線性關(guān)系，其中橫坐標(biāo)代表技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)增量，縱坐標(biāo)代表其對科技論文增量的偏導(dǎo)數(shù)(?ΔLpap/?ΔLpat)，即每改變一單位專利增量引起科技論文增量的變化。本文的圖形顯示偏導(dǎo)數(shù)曲線圍繞X 軸上下波動，符合預(yù)計，也證明半?yún)?shù)模型是合理的。

四、結(jié)論與展望

(1)專利申請做為內(nèi)生變量與統(tǒng)計數(shù)據(jù)相符。Anthony Arundel 等在研究R ＆ D 強度時發(fā)現(xiàn)其對專利申請數(shù)量不構(gòu)成影響［34］;Pierre－Benoit Joly等在研究專利申請是發(fā)現(xiàn)其受不確定因素影響。［35］這些文獻有力地佐證了這一論斷?？梢哉f，將專利作為技術(shù)創(chuàng)新的指代指標(biāo)明顯存在缺陷，因為技術(shù)進步是內(nèi)、外部環(huán)境共同作用的結(jié)果。

(2)簡單線性模型的分析表明，專利申請的增長率每提高1%，科技論文檢索的增長率提高0.234370%;技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)頒布與實施的增長率每提高1%，科技論文檢索的增長率提高0.046494。這是因為專利與科技論文都涉及知識產(chǎn)權(quán)，但專利在技術(shù)轉(zhuǎn)讓與市場化方面更具意義。專利影響科技論文一個可能的原因是在理論創(chuàng)新領(lǐng)域，R ＆ D人員更傾向于先發(fā)表科技論文，在實踐與應(yīng)用領(lǐng)域更傾向于先申請專利。因為技術(shù)進步來源于以前知識的積累，知識共享與知識保護的先后順序就顯得尤為重要。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)則體現(xiàn)了創(chuàng)新系統(tǒng)對新技術(shù)的統(tǒng)一與規(guī)范，在此基礎(chǔ)上展開的后續(xù)研究更有方向性和可實施性，因而技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的實施會造成科技論文的變化。但通過回歸方程我們明顯看出，專利對科技論文的影響要遠遠超過技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對科技論文的影響，這表明技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展落后于專利的發(fā)展速度，且其統(tǒng)計量不顯著也顯示技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與科技論文之間存在非線性關(guān)系和不確定性。

(3)半?yún)?shù)模型的分析表明，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)增量對科技論文增量的影響在現(xiàn)實中可能比預(yù)料的更小(簡單線性模型中，這一系數(shù)為0.1257。在半?yún)?shù)模型中，這一系數(shù)變?yōu)?.0593)，這主要是由于目前國家的科技現(xiàn)狀造成的:一是標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一難度較大，在一個系統(tǒng)中，各個子系統(tǒng)的技術(shù)水平存在差異，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)難以整合;二是行政效率較低，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)存在嚴(yán)重的滯后性。偏導(dǎo)數(shù)散點圖表明，在專利增量達到0.15 以前，偏導(dǎo)數(shù)呈現(xiàn)負值，并逐漸趨近于零，表明在較小水平上，專利增量抑制科技論文增量的變化，其主要原因是現(xiàn)有專利中仍然存在眾多垃圾專利，這些專利對知識的積累起不到相應(yīng)的作用。在專利增量超過0.15，專利增量對科技論文增量的抑制作用逐漸減弱，甚至在專利增量超過0.3 以后，呈現(xiàn)促進科技論文檢索增量的趨勢，表明在專利申請數(shù)量急劇增加的情況下，垃圾專利的影響將被抵消，專利申請能夠?qū)崿F(xiàn)量變到質(zhì)變，進而增加知識存量。

(4)Granger 因果檢驗與簡單限行回歸的結(jié)果并不一致，考慮到Granger 因果檢驗的特點，可以認為專利申請、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和科技論文檢索存在時間滯后效應(yīng)。由于專利申請到專利授權(quán)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)頒布、科技論文的檢索都需要一定的時間才能實現(xiàn)知識擴散，因而要素之間的相互影響也不是當(dāng)期的，這一現(xiàn)象與實際相符，也被一部分學(xué)者所證實。例如，殷媛媛就通過數(shù)據(jù)證明論文對專利引用(專利中包含知識產(chǎn)權(quán)的各種信息)時滯為8－ 10年。［36］

相比于西方國家，中國關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新的研究起步較晚，特別是相關(guān)數(shù)據(jù)的搜集與整理仍不系統(tǒng)，因而獲取真實數(shù)據(jù)的難度較大，這也制約了關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新的研究。慶幸的是，技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域有相當(dāng)多的研究方向?qū)W者們?nèi)晕瓷娅C，這為后來者提供了研究的選擇。隨著知識產(chǎn)權(quán)的不斷完善，關(guān)于專利、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和科技論文的研究也將不斷升溫，特別是如何在檢索論文、保護專利、制定標(biāo)準(zhǔn)的同時，實現(xiàn)技術(shù)擴散，推動技術(shù)進步，仍然是今后研究的熱點。

注釋:

［1］Furman J.，Hayes R.，“Catching up or Standing Still?National Innovative Productivity among Follower Countries”，Research Policy，vol.33，no.9(2004)，pp.1329－1354.

［2］Tirole J.，The Theory of IndustrialOrganization.Cambridge:M IT press，1988.

［3］Liebowitz S.J.，Margolis S.E.，“ The fable of the keys”，Journal of Law and Economics，vol.33，no.1(1990)，pp.1－25.

［4］蘇 學(xué)、吳廣印:《科研創(chuàng)新產(chǎn)出評價指標(biāo)體系的初步構(gòu)建》，《情報雜志》2010年第6 期。

［5］［15］［27］Romer，P.，“Endogenous Technologieal Change”，Joumal of Politieal Economy，vol.98，no.2(1991)，pp.71－102.

［6］Richard G.Davis，“ Applying technology assessment in the multi－ product company”，F(xiàn)utures，vol.6，iss.5(October 1974)，pp.413－419.

［7］Douglass North，“Economic growth:What have we learned from the past?”，Carnegie－Rochester Conference Series on Public Policy，vol.6(1977)，pp.157－177.

［8］R.Rothwell，A.B.Robertson，“ The role of communications in technological innovation”，Research Policy，vol.2，iss.3(October 1973)，pp.204－225.

［9］James M.Utterback，“ The role of applied research institutes in the transfer of technology in Latin America”，World Development，vol.3，iss.9(September 1975)，pp.665－ 673.

［10］Nathan Rosenberg，“ Factors affecting the diffusion of technology”，Explorations in Economic History，vol.10，iss.1(Autumn 1972)，pp.3－33.

［11］Richard R.Nelson，Sidney G.Winter，“ In search of useful theory of innovation”，Research Policy，vol.6，iss.1(January 1977)，pp.36－76.

［12］F.M.Scherer，“ Innovation and Technological Change，Economics of”，International Encyclopedia of the Social ＆ Behavioral Sciences，(2001)，pp.7530－7536.

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［28］本文分析所用軟件為Eviews 6.0。

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