陶 权

（江汉大学商学院，湖北武汉 430056）

随着现代科技变革日新月异，先进的科学技术不断涌现，加快了制造企业产品的更新换代。制造业与各行业的关联性极强，制造业产品本身很复杂且投入较大，如果不能顺应当代技术的快速发展，不能及时掌握技术变化的动态，很可能导致产品研发出来后已成为落后产品的境遇，因此，制造业企业必须适时调整创新模式，向开放式创新模式转变。通过对开放式创新模式的选择，制造业企业能有效避免将来在技术创新中所遇到的风险。我国制造业企业为缩短研发周期、降低研发风险以及减少研发成本，需要选择适合自身发展的开放式科技创新模式，在掌握现有技术基础上，有效利用外部资源，选择有利于提高企业创新能力和促进效益增长的自主创新模式，力争在合作与共享中实现利益最大化。在经济全球化的大背景下，我国制造业企业要想与国际大公司竞争，仅仅依靠自身的实力还不够，需要与全球企业寻求合作，以此来提高自身的竞争实力；加之当今互联网发展迅速，各种创新资源要素在全球范围内流动，使得我国制造业企业必须转变原来的创新观念，朝着开放式科技创新思想转变。

1 文献综述

已有关于制造业开放式科技创新模式的研究，主要总结归纳为以下几点：其一，开放式创新理论是顺应世界经济的发展、高新技术的进步而提出来的。开放式创新理论用进化论的观点来分析经济问题，后经相关学者研究逐渐加以完善，基于开放式思想来研究创新理论，并将开放创新思想应用到社会实践。Rycroft等［1］基于技术、生产和组织等考虑，认为新技术是从简单创新活动向复杂创新活动演进的，在复杂的环境中，企业要有很强的适应能力。Coombs等［2］认为分布式创新是一种新型状态，创新需要相关技术和能力，广泛分布在一系列企业和知识创造机构之间。还有学者提出从开放式创新的视角挖掘新产品创新、研究制造业开放式创新模式［3-4］，如Connor等［5］认为大中型企业的突破式创新就是一种开放式创新，采用技术和产品创新能够快速提升企业综合竞争力。

其二，开放式科技创新对于提升制造业企业创新绩效有积极影响。我国学者在开放式科技创新领域有一定研究，如，陈钰芬等［6］研究了我国企业绩效，指出企业开放度不高，而且企业的技术创新能力不强，研发强度也相对较低，因此，开放式创新对于提升企业创新绩效有积极影响；陈衍泰等［7］通过企业开放式创新文化支持度以及市场导向分析与创新绩效两者之间的关系，通过开放式创新理论对开放式创新文化支持度进行了分析，认为这对于中小企业市场导向有一定影响，并按照创新程度将开放式创新分为突变性创新与渐进性创新两种方式，进一步分析市场导向对创新绩效的具体影响程度；陈劲等［8］运用项目管理理论指出，成功的项目应是根据创新项目流程作出有选择性地开放，进行项目运作时综合运用内向开放式科技创新模式和外向开放式创新模式，高新技术企业应争取政府的财税政策支持，在一些重大产业发展项目开发上实施项目管理式企业开放式创新；郑聪玲［9］通过分析中小制造企业集群演进过程发现，集群成长阶段不同，那么企业的创新动力和需求也不同，需要构建制造企业集群开放式科技创新模式以推动制造业产业发展。

其三，开放式科技创新需要与制造业核心技术、产业高质量发展以及互联网数字经济紧密结合。姚遂等［10］通过对1999—2014年我国制造业面板数据的分析，通过CES生产函数方法测度制造业技术偏向性，研究偏向性技术进步与就业增长之间的相互关系，从而通过制造业偏向性技术进步分析企业科技创新对就业产业的影响，认为应该选择合适的技术创新模式以提高企业自主创新能力。辜胜阻等［11］以及张艺等［12］认为创新驱动与核心技术非常重要，是制造业高质量发展的基石。苏勇等［13］及喻登科等［14］研究了企业开放式科技创新的主要模式与支撑体系，提出了普适性信任与企业开放式创新绩效之间的联系。吴亚琼等［15］及郭海等［16］把制造业开放式创新与互联网和数字化有机结合在一起，研究开放式科技创新的内涵以及开放式科技创新对制造业创新企业成长的影响。

本文在上述文献研究的基础上探讨新的开放式科技创新模式，分析各种影响因素，并进行灰色关联分析和实证研究，以期为我国制造业企业提升科技创新效率提出合理化的意见和建议，进一步优化制造业开放式科技创新模式，促进我国制造业产业有序、健康和稳定发展。

2 制造业开放式科技创新模式的选择与分析

开放式科技创新模式是指在企业通过均衡协调内部和外部资源以产生创新思想，并综合利用自身内外部市场开展创新活动的一种新型模式。该创新模式不仅仅把创新目标放在传统产品经营上，并积极寻找企业外部的技术合伙、技术特许、战略联盟等合适的商业模式，把商业化运作的创新思想变成现实。在开放式创新模式理念下，新技术或新产品能够穿越企业边界进行扩散，通过许可的方式利用，创造一个多赢的局面。

2.1 开放式科技创新模式的选择

依据制造业企业的内外部创新投入比重对创新产生不同影响从而实现创新效用最大化，可以通过组织联盟、技术联盟和人才联盟等创新模式配置资源，开放式科技创新模式可选择多种创新模式。具体如下：

（1）组织联盟式创新模式。重新进行组织创新设计，突破创新瓶颈。随着技术的突飞猛进，组织联盟模式可降低制造业企业的创新研发成本，减少创新风险，达到创新规模经济,增加创新收益，提高制造业产业的创新能力。

（2）技术联盟式创新模式。重新进行技术创新设计，缩短企业研发周期，从而避免单独研发风险，达到快速对新技术作出反映，提高制造业企业的研发速度。通过技术联盟式创新模式，能够产生创新型专利技术，更快实现商业化运作。

（3）人才联盟式创新模式。可以吸收有研发能力的科研人员，签订合作协议，共同投入到研发活动中来，参与系统内部决策。通过人才交流，使得产业系统的科学技术知识在企业内部和产业间实现信息与技术共享，提高企业及产业的创新能力，增强制造业企业在同行业中的竞争优势地位。

2.2 基于刺激-反应的开放式科技创新模式选择

通过对企业循环的刺激-反应模型及制造业开放式科技创新模型的分析，我国制造业企业科技创新可选择以下开放式自主创新模式：

（1）利益驱动模式。企业变革的最终目的都是希望变得更加强大、更有竞争力，实现企业经济效益最大化以及利润最大化，企业进行科技创新，并寻求新的创新模式，都是为了提升自身的研发能力，实现商业化，为企业创造更多价值。基于利益的驱动，企业能够探寻外部信息，将这些信息纳入进来，经过一定机制激活创新主体的创新行为，产生企业的新技术或新产品。在这种开放式科技创新模式中，因利益驱动实现制造业企业的创新活动。

（2）知识共享模式。随着科学技术和互联网的发展，该创新模式基于知识外部性及溢出性，使得知识的可获得性增强。企业需要不断学习，顺应社会发展，创新更多知识，并不断探寻外界新的知识，与创新主体进行知识交流；企业需要寻求新的开放式自主创新模式，学习彼此优点，形成知识共享模式，便于开展创新。企业能够获得自身发展所需的新技术和新知识，除了信息共享，还可以知识共享，通过不同知识的获取，使得知识共享成为现实，提高企业人才的科技创新能力。

（3）竞争共赢模式。受外部环境中多样创新主体影响，随着虚拟网络的发展、技术的更新、产业间的融合，企业间的竞争日趋激烈，企业需要提升自身的创新实力应对各种竞争压力，仅靠自身实力很难在市场上占有一席之地。这进一步促使制造业企业选择开放式科技创新模式，与其他创新主体合作，在竞争中实现共赢。该种开放式创新模式需要掌握相关信息和创新方向，将有关研发信息纳入效用体系中激活，从而实现企业科技创新的目的。

3 制造业开放式科技创新模式的灰色关联分析

本文通过对制造业开放式科技创新模式影响因素进行灰色关联分析，探究影响制造业开放式科技创新效率提高的主要因素，从而寻找出提升制造业开放式科技创新效率的途径和措施。

3.1 研究方法与影响因素

3.1.1 研究方法

灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断系统因素间联系密切与否的一种方法；关联度分析是对系统的动态发展态势进行量化分析，也就是进行量化比较分析。灰色系统模型对观测数据没有限制要求，这使得灰色系统模型能够在很多领域得以广泛应用，也能够在制造业开放式科技创新模式这个领域加以应用。

3.1.2 开放式科技创新的影响因素

制造业开放式科技创新与多种因素具有紧密的关系，其中主要受如下因素影响，具体分析如下：

（1）技术进步。技术进步是指企业由于技术创新所带来的经济效益，是影响制造业开放式科技创新效率的一种很重要的指标。本文中使用技术创新效率指标来代替。

（2）人口。通常来说，一个国家的人口数量对制造业开放式科技创新具有一定的正向影响，也就是说人口数量越多，那么制造业创新的可能性也就越大。随着技术的发展和人们环保意识的提高，人口指标对制造业开放式科技创新效率的影响越来越大。

（3）经济增长。一国经济增长会导致对制造业科技创新产生拉动作用。本文采用相关统计年鉴中的我国生产总值（GDP）数据来代替经济增长指标，并以2007年为基期进行调整以消除价格波动所造成的影响。

（4）产业结构。根据我国制造业产业的特征，并结合当前我国不同阶段经济发展的特征，本文对产业结构指标进行替换，用全国第二产业生产总值与国民生产总值的比例来代替。

（5）能源价格。能源价格是影响制造业开放式创新的重要因素，因为全国各地原材料、燃料价格及动力价格是能源消费的主要成本。本文中采用各地原材料、燃料及动力价格指数代替能源价格指标。

（6）城镇化率。我国城镇化水平逐步提高，也是影响制造业开放式科技创新的重要因素。城市集中各种资源，也是能源消耗的主要地区。本文使用城镇人口与总人口的比值替代城镇化率指标。

本文主要是选取《中国统计年鉴》和中国经济信息网（中经专网）统计数据库2007—2018年的数据，对我国制造业开放式科技创新指数与上述各指标之间的关系进行实证分析，创新指标数是各项指标创新所带来的效益，研究制造业开放式科技创新主要影响因素的影响程度，从而为制订相关决策提供参考依据。

3.1.3 模型建立

（1）灰色绝对关联度模型。假设X0与Xi长度相同，并为同一时距之和序列，其中：，分别作为X0和Xi的始点零化像；ε0i是X0与Xi的灰色绝对关联度，反映相似程度，表示制造业开放式科技创新效率与其他指标之间的近似程度，计算公式如下：

（2）灰色相对关联度模型。假设X0与Xi长度相同，且初值不为零，X0'、Xi'分别为X0、Xi的初值，称X0' 与Xi'为X0与Xi灰色相对关联度，记为r0i。计算公式如下：

（3）灰色综合关联度模型。假设Xi与Xj长度相同，初值不为零；εij和rij分别为Xi与Xj的灰色绝对关联度和相对关联度；θ∈［0，1］。称=θεij+（1-θ）rij为Xi与Xj的灰色综合关联度，体现X0与Xi相似程度和X0与Xi的接近程度，反映制造业开放式科技创新与相关指标之间紧密程度，计算公式为：

3.1.4 实证测算

2007—2018年间我国制造业开放式科技创新及其主要影响因素的有关指标数据具体如表1所示。

表1 2007—2018年我国制造业开放式科技创新及其影响因素的指标数据

（1）计算灰色绝对关联度。计算公式如下，结果如表2所示。

表2 2007—2018年我国制造业开放式科技创新及其影响因素的灰色绝对关联度

表2 （续）

（2）计算灰色相对关联度。设 X0和Xi为长度相同、初值不为零的序列，Xi'= ( xi(1)/ xi(1)，xi( 2)/xi(1) ，...，xi( n)/xi(1) ) ，其中i=0,1,2,3,4,5,6。计算结果如表3所示。

表3 2007—2018年我国制造业开放式科技创新及其影响因素的相对关联度

本文通过灰色关联度分析得出的结果与实际情况基本吻合。从整体上看，我国经济正处于快速发展的时期，GDP总量增长是影响制造业开放式科技创新效率的主要因素，城镇化率提高也对促进我国制造业开放式科技创新有着重要影响，人口数量增加、价格变动、产业结构调整及技术进步等都对我国制造业开放式科技创新效率的提升具有正相关影响。

4 制造业开放式创科技新模式实证分析

4.1 数据来源及处理

4.1.1 变量设定及数据来源

我们先定义模型内生变量，从中选取政府总支出（Gt）、政府投资性支出（IGt）、政府服务性支出（HGt），加上居民总消费（Ct）与经济总产出（Yt），一共5个变量进行分析。

4.1.2 数据处理

数据处理主要是对季节调整、通货膨胀以及趋势项进行调整。（1）对于变量表现出的季节性特征，用TRAMO/SEATS法除去不规则季节调整项。（2）政府支出变量以2007Q1=100为基期的消费者物价指数（CPI）消除通货膨胀影响。（3）对数用HP滤波法分解出各变量周期部分，得到趋势平滑因子，最终得到内生经济变量。

4.2 模型估计结果与检验

4.2.1 模型估计与假设

考虑到小样本短期约束的统计性质，采用短期识别约束的方式，假定财政政策规则为：

式（5）中：St是财政政策规则；Ωt是政策规则信息集；是政策冲击。通过确定阶数并进行平稳性检验，滞后长度信息标准显示为模型的最佳滞后阶数，同时，平稳性检验表明多项式根模在单位圆内，是平稳的，模型结构方程不存在识别过度。

4.2.2 脉冲反应分析结论

根据脉冲反应分析，得出扩张性财政政策特点：（1）存在“重投资建设、轻公共服务”的财政支出偏向；（2）居民消费呈“驼峰形态”；（3）能持续增加当期实际产出。由此发现，这与居民消费具有挤入效应等结论相同，财政政策的宏观效应存在着事实特性。

4.3 稳健性检验结果

4.3.1 缩小样本容量法

按照模型分析得到各变量脉冲反应，选取2007—2018年季度扩张性财政政策下的产出、消费以及政府投资性和服务性支出作为子样本的空间数据，结果反映在图的规模与方向上不存在显著差异。

4.3.2 增加变量法

参照上述模型和方法,加入了新增的社会固定资产投资这一要素构建六变量模型，结果发现脉冲反应表现一致。

4.4 理论模型设计

4.4.1 非流动性约束家庭

构建家庭最优化目标函数为：

4.4.2 流动性约束家庭

假定流动性约束家庭的偏好与非流动性约束家庭相同，构建最优目标函数为：

4.4.3 具有投资调整成本的厂商

采用的CD生产函数形式如下：

4.4.4 具有投资调整成本的政府

使用最优决策目标函数表示政府治理和激励机制：

推算表明政府投资性支出总效应大于服务性支出总效用，与我国实际投资波动性较强的现实特征一致。加入总量税和收入税两种形式，政府财政分权将服从：

从式（14）中发现，财政支出是跟随国家经济增长速度而变化的，与企业变化类似。

4.4.5 一般均衡系统

给定经济中政府决策行为、企业投资行为、家庭偏好以及经济状态变量集和外生性随机变量集在实现约束条件下达到最优化，国民经济也达到均衡，在预算平衡下实现政府最优政策目标、企业利润最大化和家庭预期效用最大化。

5 实证结果及分析

5.1 基本参数校准

5.1.1 校准家庭偏好参数

假定季度资本折旧率为R=0.05，季度资本回报率与折现率关系表现为，ρ=1/（1-δp+R），家庭主观折现因子为ρ=0.963，脉冲反应函数敏感性分析表明该参数取值不敏感，估计家庭具有相对更高的消费习惯偏好。

5.1.2 校准厂商生产参数

设定政府资本季度折旧率δG=0.009，设定私人个体资本季度折旧率 P=0.012，两者进行比较，前者低于后者。设定K=1.3，为劳动调整成本，该数值的大小表明就业变动成本的高低。

5.1.3 估计财政政策参数

本文采用2007—2018年我国的季度数据，政府投资调整成本函数（）在模型中起作用表示，表明稳态时政府投资调节成本为0，之后再采用贝叶斯方法估计。

本文研究模型中部分参数的校准情况如表4所示。

表4 本文研究模型的部分参数校准值

5.2 贝叶斯估计

5.2.1 数据前期处理

本文使用2007—2018我国的季度数据，相关变量有政府资本存量KGt、私人资本存量Kpt、实际总产出Yt、实际总消费Gt等，通过ADF检验方法对调整后数据进行平稳性检验，结果是平稳的；对数据处理和转化，进行贝叶斯估计，可观测得出经济

5.2.2 贝叶斯估计过程及其结果

家庭、企业最优化问题以及政府平衡预算与市场出清构成一般均衡系统，稳态下转化成线性差分方程组，根据均衡系统写成状态空间（state space）形式：

式（15）（16）定义了模型在外生冲击下的均衡路径，涉及到财政政策冲击变量和技术水平冲击变量，其中H1、H2、G1和G2为模型结构函数。采用随机抽样算法使用MATLAB进行贝叶斯估计，是估计参数，依次为家庭偏好参数、厂商生产参数和政府偏好参数。结果如表5所示，可以发现制造业开放式自主创新模式及其影响因素是多方面的，政府职能转变、经济发展速度、创新模式等都是宏观经济调控的重要内容。本文以循环运行机制的理论推导和假说得出，转变政府职能和实现企业创新促进制造业开放式科技创新模式的转变；通过模型进行实证分析和研究，得出我国在实施扩张性财政政策下，财政支出结构偏向重投资基本设施建设，对于公共服务发展力度不够；通过对模型传导机制进行研究发现，我国采取以GDP增长为目的的激励机制是影响制造业开放式自主创新的一个重要因素。

表5 实证的部分参数先验分布及后验估计结果

6 结论

在大数据时代和科技迅猛发展的大背景下，通过研究我国制造业开放式科技创新模式及其影响因素，并进行灰色关联分析，使我们认识到在进行制造业开放式科技创新中，我们需要努力提高人口素质、调整产业结构、推动城镇化发展和进行制造业产业技术变革，大力促进我国地区生产总值（GDP）总量增长和经济快速发展。我国制造业企业积极进行科技创新，能够有效提升自身在制造业领域的科技竞争实力，制造业企业还需要转变原有创新观念，向开放式科技创新思维转变。制造业企业采取有效开放式科技创新模式，一方面有利于降低企业研发风险、减少研发成本和提升科技竞争力；另一方面，可以带动我国整体制造业的科技创新水平，提高我国制造业在国际舞台上的良好信誉，使得中国制造业能更好的走向全球。

我国制造业产业需要进一步扩大制造业科技创新开放度，积极提高制造业资源配置效率和开放创新效率；制造业企业需要采用开放式科技创新模式，积极提高企业自身的创新能力，我国交通设备制造业、电子通信制造业等企业都在加大对自主创新的投入力度，积极寻求开放式创新的意愿更加强烈。我国制造业还需要加大自主研发力度，并消化吸收外部技术，实现技术引进、消化吸收与再创新的融合，提高新技术利用率，利用引进的新技术提升企业自身的研发能力。制造业企业将外部技术与内部研发能力进行有效融合，是快速提升我国制造业开放式科技创新能力的有效途径，并积极采用内外部资源结合的开放式科技创新模式，为我国制造业企业科技创新做出贡献。