我国技术创新特征与创新驱动生产率进步机制研究：突破性创新、渐进性创新与自主创新能力

I plan to study the determinants of innovation and their implications for productivity growth in China. Firstly, I will compile a useful data set by linking Chinese patent database (SIPO, 1985-2013) with Google’s patent database containing forward/backward citations and China’s Annual Survey of Industrial Enterprises (ASIE, 1998-2013). I will then study the nature of innovations in China by separating patents into either radical or incremental innovations based on the data set of patent citation information. Secondly, I plan to explore and identify the determinants of China’s innovations with emphasis on indigenous innovation capacities which are promoted by persistent technological research and development activities. Thirdly, I will evaluate the impacts of innovation on the productivity growth, and consider policy instruments for promoting technology innovation and productivity growth.

本项目计划研究中国创新的影响因素以及创新对中国生产率改进的作用。首先，本项目将通过网络技术抓取谷歌专利数据库中的前向引用和后向引用信息，并将其与中国专利数据（1985-2013）对接，收集企业与区域层面的数据，进一步分析中国的创新数据。紧接着，本项目将利用专利引用信息把中国专利分为突破性创新和渐进性创新两大类，考察近三十年来两类创新的演化模式。其次，本项目将挖掘并识别中国创新的影响因素，重点考察由持续技术研发形成的“自主创新能力”对创新的影响，为中国创新爆炸式增长成因提供新的解释视角。最后，本项目将评估突破性创新和渐进性创新对生产率增长的影响，讨论创新驱动生产率进步的微观机制，为推动中国技术创新和生产率增长提供政策工具和理论依据。

基于中国近三十年来爆炸式创新增长的事实以及创新驱动发展战略实施背景，本项目利用中国专利库及其与谷歌专利库、incoPat等数据库对接数据，对我国的技术创新特征、影响因素与创新驱动生产率进步机制进行研究。研究发现：1）基于6大技术创新特征变量——专利前向引用、专利通用指数、权利要求数、专利族数、专利维持时长以及专利发明人数合成的综合指标测算结果显示，1985年以来我国发明专利质量并没有随着专利数量激增呈现出下降趋势，但与国外发明专利质量仍存在一定的差距，约为EPO发明专利的65%-80%，专利通用指数、权利要求数和专利族数方面表现较弱。2）持续创新——持续专利申请年数和累计专利申请或授权量对中国技术创新数量和质量的增长至关重要，该发现得到了省级、专利权人和专利层面的经验支持，说明我国创新生产过程中存在明显的“干中学”效应，创新者可以通过常规性研发活动的日积月累来提高其自主创新能力，进而提高创新效率和质量。3）创新生态环境的改善和政策支持会正向影响我国技术创新主体的创新效率和自主创新能力，如专利资助政策的实施（特别是对专利示范单位和专利培育单位的重点资助）、知识产权领域信用体系的建设、借助国有企业向全社会提供低廉或免费的基础技术知识、鼓励国内企业走出去的战略。4）技术创新对我国人均GDP和全要素生产率进步的边际贡献为正，也会正向影响企业的绩效（如市场价值和营业收入），专利（质量）如同物质资本可累积成技术知识储备进而促进收入和生产效率的提升。本项目利用大数据全面了解和挖掘了我国技术创新的概况、特征和演化，并对其动因和经济影响进行严谨的实证评估，不仅为解释我国创新增长事实提供了新的研究视角和经验证据，而且对未来构建创新驱动生产率进步机制和环境提供重要的参考依据。