【作 者】
范群林（副教授）
【作者单位】
重庆理工大学管理学院，重庆400054
【摘 要】
【摘要】已有产业技术创新影响创新绩效的研究中存在产业生命周期理论缺乏与混淆的问题。为此，引入产业生命周期理论，基于我国文化产业1996 ~ 2015年的面板数据，利用VAR模型方差分解分析产业生命周期这一系统状态对产业创新绩效技术因素的影响。结果发现，影响创新绩效的技术创新会随着产业生命周期的变化发生巨大变化，在产业的初始期，产品创新与工艺创新对绩效的贡献度都十分显著，其中产品创新相较工艺创新有着更高的贡献度；而当产业进入成长期后，两者的贡献度都会下降，其中工艺创新对绩效的贡献度开始高于产品创新。
【关键词】产业生命周期；技术创新；创新绩效；VAR模型；方差分解
【中图分类号】F270 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2017）29-0023-6一、引言
随着科技与产业的发展，创新已经成为产业持续发展的核心竞争力，对于产业创新的研究一直是学术界关注的重点。而技术创新作为产业创新研究中的重要内容，是产业提高竞争力和获得竞争优势的主要源泉，也是学者们研究如何提高产业创新绩效的主要对象。
曹勇和苏凤娇（2012）、邬龙和张永安（2013）、Goedhuys和Veugelers（2012）以及肖文和林高榜（2014）等学者在对产业创新绩效的一系列研究中，虽然从不同的角度以不同的方法分析了包含技术创新在内的影响因素与产业创新绩效之间的关系，但在研究过程中并没有对产业的发展阶段进行划分与研究。事实上，Utterback和Abernathy（1975），Barras（1986），Utterback（1994），任峰、李垣和赵更申（2003），Linton和Walsh（2008），毕克新、艾明晔和李柏洲（2007）以及Bos、Economidou和Sanders（2013）等学者在针对技术创新本身发展轨迹的研究中都认为技术创新的强度会随着时间发生巨大变化，但这些研究并没有将问题延伸到技术创新在影响创新绩效时的变化。然而，在以战略研究领域为主的一系列文献中，虽然并没有涉及技术创新与创新绩效的研究，但其结果都指出当产业随着发展而进入不同生命周期时，其系统状态会发生改变，进而导致组织机构、战略决策等因素对产业绩效的贡献度发生明显改变。例如，Agarwal、Sarkar和Echambadi（2002）在研究企业不同生命周期阶段的生存问题时发现，企业年龄、规模、进入产业时间以及同时期的产业密度等因素，在生命周期的不同阶段都会对企业的退出造成不同的影响。而Argyres和Bigelow（2007）在研究交易错位对企业的生存影响时，发现交易错位在不同阶段对企业的影响有着显著的差异。
那么，产业技术创新对创新绩效的影响是否也会随着产业的生命周期变化而变化？如果变化，其变化的结果又是怎样的？根据这一研究问题，本文结合已有研究与理论，引入产业生命周期理论，研究新产品投入与工艺改进等技术创新，对产业创新绩效的影响是否也会随着生命周期阶段的不同而发生变化。如果发生变化，在不同生命周期阶段下，两者变化的结果又是怎样的。二、文献综述与假设的提出
生命周期理论是一项在众多领域被广泛应用的理论，有一些理论已相对成熟，例如包含产品生命周期与工艺生命周期的技术生命周期理论。而产业生命周期虽然在很多学者的研究中都有涉及，但事实上不少学者出于研究便利的考虑，只是沿用了产品生命周期的特性定义产业生命周期。Miles、Snow和Sharfman（1993）就指出大多数取得巨大成就的产业都经历了从小规模起步到成长再到最终成熟的过程。而这一过程与Rink和Swan（1979）所定义的产品生命周期的内容相似（引入期、成长期、成熟期以及衰退期），因此Agarwal、Sarkar和Echambadi（2002），Argyres和Bigelow（2007），Karniouchina等（2013）的一系列后续研究，都没有深入地探讨产业生命周期的特性，而是沿用产品生命周期的理论，对大部分产业的发展与进化进行概括。
王少永等（2014），霍国庆、王少永和李捷（2015）等学者发现，不同产业根据其满足人类社会的需求与强度的大小会具有不同的生命周期，进而在传统产业生命周期的基础上提出了产业生命周期的演化与异化，如图1所示。
其中，具有刚性需求的产业并不存在衰退期，如众多食品产业（类型3）；而具有弹性需求的产业只有一部分会出现传统产品生命周期（类型1）那样的快速衰退（类型2）。对于多数具有弹性需求的产业，在经历初始期之后会进入长期的周期性的循环，根据其需求弹性的大小分为周期性上升发展（类型4）与周期性平稳发展（类型5）两种类型。因此，在研究产业时，应该根据产业的特性确定产业生命周期的类型，进而根据产业的发展走势确定产业的生命周期阶段。本文就根据研究内容的需要，选取技术创新越来越重要的文化产业作为研究样本。根据人类社会对文化产业的需求，结合其近20年的发展（主营收入，见图2），本文将其产业生命周期分为初始期与成长期两个阶段进行研究。
虽然产业生命周期与技术生命周期并不完全相同，但技术生命周期理论对技术创新在不同产业生命周期下的研究有着良好的指导。Utterback和Abernathy（1975），Barras（1986），Utterback（1994），任峰、李垣和赵更申（2003），Linton和Walsh（2008），毕克新、艾明晔和李柏洲（2007），Bos、Economidou和Sanders（2013）等在研究产品与工艺等技术创新自身轨迹以及相互之间的协同影响时，都认同了产品与工艺创新的强度会随着时间发生根本性变化，即随着时间的变化（企业或产业内）占主导地位的技术也会发生变化（有时是产品创新，有时是工艺创新），但并没有分析其对创新绩效的影响。而曹勇和苏凤娇（2012），邬龙、张永安（2013），Goedhuys和Veugelers（2012）以及肖文和林高榜（2014）等学者在对创新绩效影响因素的实证分析中，虽然都验证了技术创新对创新绩效有着显著的贡献，但并没有考虑影响创新绩效的因素随着生命周期改变所产生的变化。结合Miles、Snow和Sharfman（1993），Agarwal、Sarkar和Echambadi（2002），Argyres和Bigelow（2007），Karniouchina等（2013）认为组织、战略等影响产业绩效的因素会随着产业生命周期阶段的变化而变化的结论，本文提出假设1。
假设1：在不同的产业生命周期阶段，技术创新对创新绩效的贡献程度会发生根本性改变。
Utterback和Abernathy（1994）在针对技术本身的研究中认为企业或产业往往由一项新产品产生，因此在企业或产业开始的一段时期内，技术创新主要是围绕产品展开，随着产品创新的饱和，围绕这项产品的工艺创新才开始逐渐增加。Bos、Economidou和Sanders（2013）在对欧洲制造业的实证研究中也证实，产品创新的强度会随着市场的成熟而下降，工艺创新则会上升。Mazzucato和Semmler（1999），Walker、Madsen和Carini（2002）等学者在对产业与相关市场的研究中指出，在产业的初始阶段，由于产业对市场以探索与开拓为主，一方面吸引着大量新企业的加入，而这些新企业的资源与特征因存在较大的差异导致产业具有较高的异质化特征；另一方面，进入产业内的企业多采用差异化战略，比如产品的多样性，以期占领更多的市场。之后，随着探索的逐步完成，产业会进入成长阶段。在成长期，由于探索的完成形成了主流市场，产业的异质性降低，产业内企业会逐步集中到主流产品的生产，并针对主流产品实施标准化、低成本化等战略。根据Schumpeter（1934）对技术创新的分类以及经济合作与发展组织（OCED，1997）对于技术创新的界定，产品创新的核心在于生产出具有新的功能或更优良功能的产品，其主要目的是开拓与占领市场；工艺创新则是对产品提出新的工艺或对已有工艺的改良，目的主要在于降低产品的成本。综上，提出假设2、假设3。
假设2：在产业的初始期，产品创新对于产业的创新绩效具有较大的贡献程度。
假设3：在产业的成长期，工艺创新对于产业的创新绩效具有较大的贡献程度。
三、研究设计
为了验证产品、工艺等技术创新对创新绩效的影响是否会随着产业生命周期的变化发生根本性变化，本文将研究分为三个部分。第一部分，对研究样本不进行生命周期划分，而是参考已有研究，对样本数据整体直接进行处理分析；在第二部分引入生命周期理论，先对研究样本进行生命周期划分，再对划分后的两阶段数据分别进行处理分析；在第三部分对比以上两部分结果，观察不同产业生命周期下技术创新对创新绩效的影响，验证假设。流程见图3。
本文沿用Karniouchina等（2013）在研究基础机构、企业类型以及产业特征等因素影响产业绩效随生命周期变化的分析方法，进行方差分解，为此需要建立向量自回归模型（VAR）。向量自回归模型（VAR）自1980年由Christopher提出，其特点是将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数，因此不需要对各类经济变量之间的理论关系进行预先假定，因此得到了广泛的应用。k元p阶简化VAR 模型表达式为：
Yt=Φ1Yt-1+…+ΦpYt-p+εt （t=1，2，…，T）
其中：Yt为k维内生变量向量；p为滞后阶数；t为样本数目；Φ1，…，Φp是k×k维系数矩阵；εt ~ N（0，）是k维随机误差向量。
在建立VAR模型之后，为了深入研究变量之间的影响与变化，再进行方差分解。方差分解是在VAR模型的基础上，定量地把握变量间影响关系的分析，可以将VAR系统中一个变量的方差分解到各个扰动项上，因此方差分解提供了关于每个扰动因素影响 VAR模型内各个变量的相对程度。由VAR（p）模型的前s期预测误差：
A0εt+A1εt-1+A2εt-2+…+As-1εt-s+1， A0=Ik
得到近似的相对方差贡献率（RVC）：
RVCj→i（s）= （i，j=1，2，…，k）
其中： 为将VAR（p）模型表达为无限阶向量过程时其系数矩阵A0中的第i行、第j列元素；σjj=
E（ ）；εjt为扰动列向量εt中第j个元素。
在数据方面，本文根据《中国统计年鉴》《中国文化统计年鉴》中文化产业1996 ~ 2015年的东部、中部、西部等三部分面板数据，借鉴肖文和林高榜（2014）研究创新绩效时所使用的指标，以新产品销售收入作为衡量产业创新绩效的指标，记为Innovation；根据产品创新与工艺创新的分类与界定，以新产品开发经费支出作为衡量产业产品创新的投入指标，记为Product；将产业中技术改造、技术引进、消化吸收以及购买国内技术等工艺改进经费进行整合，作为衡量工艺创新的投入指标，记为Process，进而建立VAR模型。为了消除各变量的异方差，对各变量均取对数处理。
四、实证分析
1. 不引入产业生命周期：产品、工艺创新对创新绩效的影响。在建立VAR模型之前，需要对模型内变量进行平稳性检验，因为非平稳性序列会导致模型出现伪回归的可能。因此，本文利用ADF法对产业创新绩效、新产品投入以及工艺改进投入进行单位根检验，结果见表1。三个变量虽然在原阶上不能拒绝存在单位根的零假设（变量在时间序列上非平稳），但经过一阶差分之后的 Pro.值均为0，即在1%的水平上显著，拒绝零假设，说明三个变量为一阶单整序列，具有平稳关系，可以进行协整检验。
确定变量的平稳性后，再对变量之间是否存在协整进行检验，Johansen检验的结果见表2，说明产业创新绩效、新产品投入以及工艺改进投入之间存在协整方程。
以上平稳性与协整检验结果表明，产业创新绩效、新产品投入以及工艺改进投入之间可建立VAR模型，进而对变量进行方差分解分析。但在分析之前，还需对建立的VAR模型的平稳性进行检验，即VAR模型的单位圆检验，结果见图4。
由图4可看出，本文的所有变量根的倒数皆在单位圆之中（绝对值小于1），通过VAR模型的平稳性检验结果，可对变量进行方差分解，方差分解的结果见表3。
方差分解分析的实质是每个扰动因素影响 VAR 模型内各个变量的相对程度，因此体现了新产品投入与工艺改进投入这两项因素对创新绩效在不同时期的贡献度。从表3中可以看出两个问题：第一，新产品投入与工艺改进投入对创新绩效的贡献度十分微小，分别只有1.68%（新产品投入）与2.84%（工艺改进投入）。第二，工艺改进投入对于产业创新绩效的贡献度要高于新产品投入。
为了验证这两项结果是否真实反映了研究对象产业近20年的发展状况，其产品创新（新产品投入）与工艺创新（工艺改进投入）对创新绩效（新产品收入）的贡献度是否不随着时间而变化等问题，下面将引入产业生命周期理论，对研究样本进行生命周期阶段划分，进而分别进行方差分解分析。
2. 引入产业生命周期：产品、工艺创新对创新绩效的影响。根据图2中研究样本产业近20年的发展轨迹，结合产业生命周期理论，可以看出研究产业在2002年之前处于起步阶段，在2002年之后进入了快速发展阶段。因此，本文将研究产业相关数据分为1995 ~ 2002年（初始期）与2002 ~ 2014年（成长期）两个阶段，分别进行相应的VAR模型建立，结果两组VAR模型皆通过单位圆平稳性检验，见图5。
分别对初始期与成长期中新产品投入、工艺改进投入与创新绩效进行方差分解分析，其结果分别见表4、表5。
3. 结果对比与分析。由表3 ~ 表5可以看出，当对研究样本根据其产业生命周期进行划分之后，新产品投入与工艺改进投入等技术创新对产业创新绩效的贡献度与不做划分时有着明显的差异。
整体分析时，新产品投入与工艺改进投入对创新绩效的贡献度都十分微小，新产品投入仅1.68%，工艺改进投入仅占2.84%（表3）。而在引入产业生命周期之后可以看出，在产业的初始期，两者对创新绩效的贡献度十分显著，其中新产品投入占到34%左右，工艺改进投入也有23%的贡献度（表4）。在产业的成长期，两者对创新绩效的贡献度大幅下降，新产品投入下降到3.4%左右，而工艺改进投入下降到7.4%左右（表5）。这首先说明在产业的初始期，技术创新是创新绩效的重要影响因素，并且新产品投入所代表的产品创新的影响要高于工艺创新。当产业过渡到成长期之后，工艺改进投入所代表的工艺创新才有了相对较高的贡献度。证明假设1是成立的，产业的技术创新对创新绩效的影响程度会随着产业生命周期的不同而发生根本性改变，并不是保持不变的比重。
其次，上述结果也与Utterback和Abernathy（1975），Bos、Economidou和Sanders（2013），Mazzucato和Semmler（1999）以及Madsen、Walker和Carini（2002）等学者的理论相符，在产业的初始期，大量具有不同特性的企业进入该产业，虽然都在技术上以产品为主，但由于企业的异质性以及市场的不确定性，导致了产品的多样性，以此期待在市场上开拓并占有更多的空间与份额。随着主流市场的确定，产品创新的空间缩小，产业开始趋向于降低成本的工艺创新，即假设2、假设3成立。此外，新产品投入与工艺改进投入对创新绩效贡献度的大幅下降，一方面说明产业摆脱初始期而进入快速发展的成长期往往是建立在社会对产品的需求趋于稳定之后；另一方面也说明在这一阶段内，技术创新的空间大幅缩小导致了失败的风险大幅提高。
从更为宏观的层次上分析，导致这一结果的原因在于生命周期的实质是系统随时间变化的过程，系统理论强调，当研究系统的状态发生变化时，系统内部基本要素将会进行重构（Ashmos和Huber，1987）。Karniouchina等（2013）也认为当研究一个对象或现象时，其所处的背景环境因素应作为研究对象或现象的相关因素对待，而不是将背景环境因素单独处理。因此，对产业创新绩效以及相关技术创新影响因素的研究，应当充分考虑产业所处的系统状态，以便得出更为充分与全面的研究结论。
五、研究结论与建议
技术创新作为产业提高创新绩效的主要手段，一直是学者们关注的重点，但已有研究的分析中往往缺乏对其系统状态随生命周期变化的考虑。本文结合战略研究领域的观点与产业生命周期的最新研究，在已有技术生命周期的指导下，对技术创新影响创新绩效进行对比研究，发现技术创新对创新绩效的影响也会随着产业生命周期阶段的改变而发生根本性变化。从本文的研究结果可以看出，不考虑产业生命周期的分析并不能客观地反映产业各个时期内技术创新对创新绩效的真实影响。因此，将产业生命周期这一背景因素纳入今后产业领域的研究是具有现实意义的举措。
而从引入产业生命周期阶段之后的分析结果可以看出，无论是产品创新还是工艺创新，在产业初始期都会对创新绩效产生较大的影响。因此，如生物医药、新能源等新兴性产业，在这初始阶段应该采取差异化战略，杜绝模仿，加大对产业创新的投入，尤其是产品创新的投入，以多样性的产品迅速开拓国内（产业内）以及国际（产业外）市场空间，占据更大的份额。
从本文分析结果看，在这一阶段技术创新对产业创新绩效的影响会大幅下降。因此，在这一阶段，相关产业应在重视技术创新的同时开始重视市场创新，以低成本战略为主导，对产品进行量化与标准化生产，以此加大与巩固市场份额，为以后的再次突破打下坚实的基础。此外，应当指出的是，Barras（1986）、Linton和Walsh（2008）等学者认为以服务业为代表的一些“工艺主导”产业，由于其产品是建立在长时间或严格的工艺之上，导致其技术生命周期不同，因此，对于这类产业在不同生命周期下的创新绩效的技术影响还需要进一步的研究与验证。
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