Internal Innovation and External Innovation，Which is More Effective——An Empirical Study Based on the ICT Industry

Liu Lanjian1,2, Li Ruiting1,2

(1. School of Public Administration and Law, Chang'an University;2. Humanities and Social Science Research Evaluation Center of China, Chang'an University, Xi'an 710064, China)

Abstract：This paper uses the panel data analysis method to analyze the impacts and internal mechanisms of innovation performance from two aspects of independent innovation and external innovation based on China's ICT industry data from 2006 to 2015. The results show that independent innovation is the most important innovation driving force of the ICT industry, but the impact of R&D personnel activities on full-time equivalents on innovation performance is not significant; new product development expenditures are the reasons for improving economic performance, but they generate a certain inhibitory effect on innovation performance; the economic performance of external innovation is significant, and the positive synergies of various innovation paths are not fully realized.

Key Words:ICT Industry; Internal Innovation; External Innovation; Innovation Performance

DOI：10.6049/kjjbydc.2018100508
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F403.6

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2019)15-0007-07

收稿日期：2019-03-20

基金项目：陕西省软科学项目(2018KRM033)；中央高校基金项目(300102118604,300102119611)

作者简介：刘兰剑(1974-)，男，陕西淳化人，博士，长安大学公共管理与法学院、中国人文社会科学研究评价中心教授、硕士生导师，研究方向为科技政策、科研管理和科研评价；李瑞婷(1995-)，女，河南三门峡人，长安大学公共管理与法学院、中国人文社会科学研究评价中心硕士研究生,研究方向为科技政策、科研管理和科研评价。

0 引言

由于创新资源配置格局发生深刻变化，单纯依靠企业内部研发风险较大，企业开始重视技术引进、模仿创新和流程再造等外源创新。外源创新是从组织外部搜寻新技术并与自身技术知识相结合的动态过程，包括技术并购、研发外包、合作创新、购买专利或设备等。电子与通信设备制造业(ICT)作为新一代信息技术产业的典型代表，近年来产业发展呈快速增长之势。欧盟委员会发布的《2017年欧盟工业研发投资排行榜》显示，2016—2017年中国ICT产业研发投入占总投入的34%，产业总规模位居世界首位，成为世界ICT产品制造中心。但当前我国ICT行业高端集成电路的设计能力最为薄弱，在核心技术上仍未完全掌握主动权，产业发展长期受制于人。

由于在核心技术和科技成果转化等方面与国外存在差距，企业出于个体理性倾向于选择外源技术。那么，从产业整体来看，究竟是内部创新还是外源创新更能推进产业技术进步？两类创新对产业创新绩效的影响程度有无显著区别？回答上述问题，需要收集证据进行实证分析。本文运用ICT产业数据，研究创新驱动因素及影响关系，分析内部创新和外源创新对产业绩效的影响差异，为提高我国ICT产业绩效提供理论支撑。

1 文献综述

创新水平测度与人们对创新过程的认识有关。20世纪60年代开始，经济增长理论表明技术进步和知识积累是决定经济增长的重要因素，而技术和知识的主要源泉是R&D活动[1-2]。人们便把创新视为一个线性过程，认为创新水平高低取决于R&D投入水平。Fagerberg[3]认为一国的国外专利数能代表其技术活动水平，R&D投入通过专利这一中间产出，最终促进新产品产出[4]；Mueller[5]较早将产业专利数据作为衡量科技进步的重要指标；单伟[6]、Bronzini[7]等一致认为，R&D投入与专利授权量转化率呈规模报酬递增关系。但也有学者发现，R&D投入与生产率之间呈高度非线性关系[8]。

随着研究的深入，人们发现R&D并非创新的必要条件。与传统内部研发、自主研发的创新绩效相比，寻求外部知识源化，向非R&D途径转型也是有效的创新策略,但被学术界、产业界和政府创新政策长期忽视[9-10]。在外源创新与创新绩效关系方面，Lopez-Rodriguez[11]通过构建宏观理论增长模型，发现除R&D外，非R&D活动作为TFP的主要驱动因素起着关键作用。研发并不是创新的唯一途径，而外部知识源可以从合作伙伴处学习先进技术，进而通过实验、模仿、改进等形式产生新产品、新工艺，提高企业绩效[12-13]，但企业在将外部性转化为创新成果的能力方面存在差距[14]。若将外部技术获取方式分为基于科学、基于市场和引进购买，则这3种方式与企业创新绩效会表现出不同关系。还有部分学者发现，外源创新与企业创新绩效呈现负相关关系[15]。

已有部分学者开始关注内部创新与外源创新两种方式协同对创新绩效的影响[16]，外部资源获取能力会影响内部创新投入而促进企业经济绩效提升[17]，而科学知识又增强了外源创新[18]。支燕[19]通过对比研究发现，我国高技术产业发展中技术外取方式对创新绩效的影响力远高于内部创新。

综上，内部创新与外源创新均是创新的重要方式，但已有研究多以内部创新为主要关注点，技术外源视角的研究较少，且缺乏内部创新与外源创新方式的优化选择与对比，具体到一个产业的实证研究更为少见。因此，本文将内部创新与外源创新纳入同一框架，分别研究两种方式对ICT产业创新绩效和经济绩效的影响，以有效配置创新资源，推动产业技术进步。

2 研究假设

2.1 内部创新与产业绩效

内部创新的主要手段是R&D活动，包含R&D内部经费投入及新产品开发经费支出等。其中，R&D内部经费投入是研发成功的关键因素[20]，投入强度直接关乎一个产业的生存发展。大多数研究表明，R&D内部经费投入不论在新兴产业还是传统产业领域均对企业创新绩效有显著正向影响[21]。最早利用专利数据研究内部经费投入和专利产出关系的是pakes[22]等，他们发现R&D内部经费支出对专利产出的累积效应弹性高达0.6，经费的增加保证了技术创新的持续进行；刘兰剑等(2018)研究发现经济高速增长时期基础研究投入不足,明显损害了日本科技进步的根基；王铮等(2018)研究发现，R&D内部投入与创新产出表现出很强的正向关系。据此，提出以下假设：

H1a:内部研发对创新绩效具有正向影响；

H1b:内部研发对经济绩效具有正向影响。

新产品开发贯穿于企业内部创新活动的知识构思、产品研制、生产和销售全过程[23]，若企业具有识别并满足顾客隐性需求的新产品开发能力，将有效的发明专利转化为新产品，则对企业创新绩效提高有着显著促进作用[24]。张华平[25]认为，我国高技术产业新产品开发经费与新产品销售收入关联度达到0.763 8，高于人力投入的创新产出效率。通过降低成本，提高顾客满意度，新产品开发成为企业获得持续发展的核心要素[26]。据此，提出以下假设：

H2a:新产品开发对创新绩效具有正向影响；

H2b:新产品开发对经济绩效具有正向影响。

2.2 外源创新与产业绩效

外源创新主要包括合作研发、技术购买等活动，而后者又可细分为技术引进、消化吸收和购买国内技术等[27]。其中，合作研发是创新网络中外部知识源化的体现，向组织边界以外的其它企业、大学和科研院所等支付研发费用，促进合作项目开展[28]。与外部研发机构建立联盟合作关系是企业获取知识的重要来源，可以有效降低企业创新投资和技术变革风险，显著影响创新绩效。据此，提出以下假设：

H3a:合作研发对创新绩效具有正向影响；

H3b:合作研发对经济绩效具有正向影响。

在外部技术购买与创新绩效关系方面，研究结论大致有3种。一种是以林毅夫(2005)为代表的促进论，认为技术获取不但可以提高产品开发速度，还可以降低开发成本[29]；一种是以孙玮(2010)为代表的阻碍论，直接从国外引进技术会显著影响逆向技术扩散；还有人认为，技术获取与信息化发展水平之间存在门槛效应，创新绩效因地区而异。研究结果的差异，可能在于技术引进方式、消化吸收能力等因素的影响。在技术引进方面，自主研发企业在引进国外技术时若以购买技术资料或专利为主要方式，则能有效提升企业创新绩效，而倾向于合作研发的企业若以购买材料、样品、设备和聘请国外技术人员等为技术引进方式，则与创新绩效之间会表现出负相关或非线性相关关系。据此，提出以下假设：

H4a:技术引进对创新绩效具有正向影响；

H4b:技术引进对经济绩效具有正向影响。

外源技术在产业组织内的扩散，其实就是技术在产业内部同化的过程[30]。

不同于技术引进强调通过反向工程、联合攻关等方式加大产业研发力度，改进引进技术、工艺等，消化吸收因异质性对创新增长的门槛效应[31]，而关键在于通过自我学习和消化，实现对技术的转化和利用，促进工艺创新和产品创新活动的展开，进而提高技术创新绩效。作为促进技术流动的能力，消化吸收为开放式创新下技术引进作用的发挥提供了中介条件。吸收能力效应与技术需求动机并不是彼此分割的，若企业基于技术存量需求引进技术，往往不够重视消化吸收，则不利于创新增长，若基于模仿创新动机，则相反[32]。据此，提出以下假设：

H5a:消化吸收对创新绩效具有正向影响；

H5b:消化吸收对经济绩效具有正向影响；

H6a:技术引进与消化吸收协同对创新绩效具有正向影响；

H6b: 技术引进与消化吸收协同对经济绩效具有正向影响。

此外，技术购买不仅包括国外技术，而且，相对于本企业，具有高水平技术的国内企业也可作为技术获取来源。由于国内企业间交流没有文化与语言障碍，相比技术引进，其对创新产出的贡献更大[33]。通过横向交流，购买国内技术有助于催化企业协同创新，并在此基础上进行二次开发。据此，提出如下假设：

H7a:购买国内技术对创新绩效具有正向影响；

H7b:购买国内技术对经济绩效具有正向影响。

本文为研究不同创新方式对ICT产业绩效的影响，在综合内部创新、外源创新与产业绩效关系研究的基础上，构建理论框架，如图1所示。

图1 理论框架

3 研究设计

3.1 指标选择

开放式创新强调技术和市场资源可以同时从组织内外部获取，因此，基于上述理论，本文将提升产业绩效的活动分为内部创新和外源创新，并综合设计了新的ICT产业创新绩效评估指标体系，见表1。

(1)自变量：创新活动。创新活动分为内部创新和外源创新。内部创新对创新绩效的影响主要以R&D活动经费内部支出和新产品开发经费支出表示；外源创新则分为合作研发和技术购买[44]，其中合作研发以R&D经费外部支出衡量，技术购买用《中国高技术产业统计年鉴》中的购买国内技术经费支出、技术引进经费支出、消化吸收经费支出等指标衡量。

(2)因变量：产业绩效。为全面反映ICT产业绩效，本文以创新绩效和经济绩效衡量。考虑到专利是否授权，是否在有效期内，创新绩效以有效发明专利数表示；发明专利等研发成果进入市场成为新产品，为企业带来的销售收入能更有效反映研发成果的商业化水平和最终经济价值，因此，本文将新产品销售收入作为经济绩效测度指标。

(3)控制变量：市场竞争。开放式创新下，市场竞争通过创造性和破坏性强化企业危机意识，促进知识扩散和技术外溢，对技术创新产生影响，进而通过市场份额的配置效应推动产业绩效提升。因此，本文以ICT产业企业个数反映市场竞争程度。

3.2 模型说明

Griliches[34]最早提出知识生产函数，将产出看作是投入的反映，用C-D生产函数表示为：

Y=α(NR)βc(α>0,β>0)

(1)

其中，Y为产出，NR为内部R&D投入,α为常数项，β为投入要素的弹性系数，c为随机误差项。

我国学者谢子远[27]等将C-D生产函数基础模型的自变量或者因变量进行拓展。为反映内部创新和外源化创新两种创新方式对ICT产业创新绩效的影响程度，本文借鉴相关研究，将内部创新和外源化创新两种方式同时纳入模型，得到：

Y=ANRb1Xb2WRb3GMb4c

(2)

其中，Y表示产业绩效指标，用Y1、Y2分别代表有效发明专利数、新产品销售收入。X为内部创新的新产品开发经费支出，WR为外部R&D投入。考虑控制变量市场竞争(SJ)的影响，得到：

Y=ANRb1Xb2WRb3GMb4SJb5c

(3)

技术购买包括技术引进、消化吸收以及购买国内技术，因此，以YJ、XS、GN分别表示上述3个变量并对式(3)进行拓展：

Y=ANRb1Xb2WRb3YJb4XSb5GNb6SJb7c

(4)

对模型(2)、(3)、(4)两边取自然对数，并加入时间因素，得到实证模型:

lnYit=α+b1lnNRit+b2lnXit+b3lnWRit+b4lnGMit+μi+cit

(5)

lnYit=α+b1lnNRit+b2lnXit+b3lnWRit+b4lnGMit+b5lnSJit+μi+cit

(6)

lnYit=α+b1lnNRit+b2lnXit+b3lnWRit+b4lnYJit+b5lnXSit+b6lnGNit+b7lnSJit+μi+cit

(7)

其中，α为截距，b1、b2、b3…为每个模型的弹性系数，μi表示个体效应。此外，产业仅仅依靠技术引进不能确保绩效提高，技术引进战略可能受到自身吸收能力的影响，识别外部技术价值的同时消化为自身产业优势，形成二者协同促进作用。因此，为反映这一效果，创建新的理论模型，即加入这两个变量的乘积：

lnYit=α+b1lnNRit+b2lnXit+b3lnWRit+b4lnYJit+b5lnXSit+b6lnGNit+b7lnSJit+b8lnYJit*lnXSit+μi+cit

(8)

本文基于(5)、(6)、(7)、(8)四个模型对ICT产业绩效进行实证检验。

3.3 数据来源及处理

本文研究数据来自于2010-2017年《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》中国30个省份(数据缺失的港澳台、西藏除外)的统计数据。2009年之前ICT产业R&D经费外部支出未公布，因此，本文统计2009年之后8年的数据。在进行面板数据分析之前，为避免伪回归现象，同时由于横截面数据较大而时间维度相对较小，本文采用适用于短面板的IPS单位根检验。根据检验结果，各变量呈现不平稳状态，对其中部分变量进行一阶、二阶差分之后，各变量有了相应平稳性，但变量之间是非同阶单整。因此，对各序列进行对数变换使之成为同阶平稳序列(见表2)，并使用转换后的序列进行回归。

4 假设检验

本研究采用短面板数据分析方法，不仅可有效解决遗漏变量问题，还可提供更多样本动态行为的信息。本文分别以有效发明专利数和新产品销售收入作为因变量构建模型，首先使用普通标准误对模型进行回归，经F统计量和Hausman检验，模型(5)、(6)、(7)、(8)均选择固定效应模型，但经怀特检验，p值均为0，强烈拒绝同方差的假设，即各模型存在异方差。为此，本文使用稳健标准误以使假设检验正常进行。在模型选择中，首先通过LSDV法判别混合模型和固定模型，若大多数个体虚拟变量显著，则可拒绝使用混合回归的原假设；其次，通过LM值检验判别混合模型和随机效应模型，其原假设为个体间不存在随机效应，若统计量显著，则认为随机效应模型优于混合模型；最后，通过xtoverid辅助回归对固定效应和随机效应进行选择，其原假设为使用随机效应模型是合适的，若统计量显著，则拒绝原假设，认为应使用固定效应。根据Stata14.0分析得出以下回归结果：

以有效发明专利数作为因变量衡量ICT产业的创新绩效，分别对4个模型进行分析(见表3)，经检验，模型(5)、(6)应用固定效应模型，模型(7)、(8)选择随机效应模型。以新产品销售收入作为因变量衡量ICT产业的经济绩效(见表4)，模型(5)、(6)选择随机效应模型，模型(7)、(8)选择固定效应模型。

5 结果分析

5.1 内部创新是ICT产业最重要的创新动力，但影响程度存在差异

根据表3、表4中模型(5)-模型(8)的结果，无论是对创新绩效还是经济绩效，ICT产业内部创新的R&D经费内部支出和新产品开发经费支出显著性影响系数均为正，远大于外源创新的合作研发和技术购买，说明内部创新是ICT产业最重要的创新方式，符合我国ICT产业发展状况。但对于产业绩效，内部创新中各方式的影响程度存在差异。

在考虑市场竞争的条件下，R&D经费内部支出系数在各模型中均为正，且达到0.01的显著性水平，符合理论假设H1a、H1b。这表明在企业内部研发活动中可支配的资源量决定于充足的研发经费，从而可以保障研发活动效率提高。从模型(6)-模型(8)来看，新产品开发经费支出正向影响的显著性小于R&D经费内部支出，且对经济绩效的影响程度远大于创新绩效，假设H2a、H2b成立。新产品开发经费支出用于新产品研究、设计、测试、试验等。相对于发明专利，新产品开发能力可以为产业带来更为直接的经济效益。新产品开发强度增大，在关键技术领域催生的新产品数量增多，必然有利于占领市场，带来新产品销售收入提高。

5.2 外源创新的总体绩效不显著，多种方式的协同效应未充分发挥

在表3、表4的模型(5)-(6)中，ICT产业外源创新的R&D经费外部支出影响系数为正，购买技术为负，但均未通过显著性水平检验。说明ICT产业外源创新的总体绩效不显著，这一现象与多种方式的协同效应未充分发挥相关。

在模型(5)-模型(8)中，外部合作研发对产业绩效呈不显著或微弱的正向影响，故假设H3a、H3b不成立。ICT产业作为高技术产业，需要依靠核心技术保持自身优势。研发边界的开放有助于以合作伙伴的互补性资源为基础，促进内部知识存量增加，但研发合作时，搜寻和选择合作伙伴、配置各种附加资源、协调合作伙伴关系会影响外部创新活动收益，研发目标的差异性、机会主义等使得不能有效从合作方处获取新知识。

在模型(5)-(6)中，技术购买的影响系数为负但不显著。具体来看，在模型(7)-(8)中，技术引进经费对创新绩效的影响系数为正，对经济绩效的影响为负，但显著性水平均不显著，故假设H4a、H4b不成立。技术引进往往是从国外引进该产业的核心技术或关键技术，而我国ICT产业虽然硬件制造规模很大，但核心技术含量不够高，特别是芯片始终是我国ICT产业发展的一大软肋。2017年我国芯片市场95%靠进口,在进口贸易中耗资排名第一。从技术模仿到技术创新，短期来看技术引进可能促进技术水平提升，但不一定能转化为切实的创新产出。在发达国家对专利保护程度较高的情况下，核心技术往往受制于人，这就降低了产品含金量和附加值。

在模型(7)中，消化吸收费用支出对创新绩效和经济绩效的影响为负但不显著，假设H5a、H5b不成立。吸收消化能力主要通过溢出效应实现技术超越，但当前我国ICT产业消化吸收与技术引进的资金比例只有1∶9，存在“重引进、轻消化”的现象，过度引进的方式易引起“消化不良”。此外，消化吸收能力依赖于适应产业发展的高端人才，若创新人才在吸收能力开发上存在知识结构不合理，即消化吸收能力基于市场而非先进技术和组织管理，那么即使具备了一定吸收能力，也会因为这种能力的知识基础狭窄而制约了产业绩效。此外，在模型(8)中加入消化吸收与技术引进的协同作用后，其对ICT产业绩效的影响为正，但不显著，不符合假设H6a、H6b，这说明产业绩效的提高并不仅仅在于技术引进规模，而是技术动态性和学习的交互作用影响产业技术能力演化[35]。但当前我国从国外引进技术质量的有限性和消化吸收能力的薄弱均制约着ICT产业绩效提升，需要加强两者之间的协同作用。

根据模型(7)、(8)结果可看出，购买国内技术经费支出对产业绩效呈不显著的正向影响，假设H7a、H7b不成立。主要是由于ICT产业对购买国内技术不够重视，大多认为国内较低水平的技术对创新水平提升作用不大，但这也与引进国外技术形成对比。研究结果显示，二者对创新绩效的影响系数差异不大，购买国内技术对经济绩效的影响甚至高于引进国外技术，这表明购买国内技术在ICT产业创新发展中发挥着重要作用。如当前国内浏览器内核大多使用谷歌或IE，但两者之间不能兼容，近年来我国高度重视国产新型操作系统研发，如2018年技德系统X系列问世使中国在核心技术领域的发展具有更多可能性。

注：括号内为标准差，***表示p<0.01，**表示p<0.05，*表示p<0.1，下同

6 对策建议

首先，整合内部创新与外源创新，确保经费投入合理。对于专利产出来说，R&D经费内部支出的正向作用最显著，而新产品销售收入的提高主要依靠新产品开发经费支出，内部创新的产业绩效最大。因此，ICT产业在选择创新方式时既要尽可能提高内部创新投入规模和强度，也要保持外源创新投入的合理增长，发挥多种创新方式的正向协同效应，以探索适合产业发展的独特创新模式。

其次，重视合作研发，优化创新网络环境。开放式创新背景下，拓宽研发边界并嵌入外部创新网络中获取以知识为代表的外部资源，是提升产业绩效的有益补充。为充分发挥合作研发的促进效应，需优化创新网络环境。通过完善产学研联盟机制和技术交流渠道等，建立与合作伙伴的信任关系，实现内外部资源的合理流动和有效利用。

再次，优化知识结构，提高消化吸收能力。加强相关知识学习与积累，优化创新人才知识结构，以全面开放的姿态看待创新。此外，在保证技术引进质量高水平的前提下，通过完善技术交易市场环境，使ICT产业在引进新技术的同时不断提升消化吸收能力，实现再创新。

最后，减少技术引进依赖，推动国内技术市场建设。研究表明，引进技术未能促进产业绩效提升，购买国内技术的绩效高于技术引进。因此，一方面应减少对技术引进的依赖，通过“解码”核心技术，吸收更多隐性知识，以打破产业消化吸收有效性不足的瓶颈；另一方面，应充分发挥购买国内技术的基础溢出效应，完善国内技术交易平台，为企业间技术转移提供良好市场环境。

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(责任编辑：万贤贤)