新一代信息技术产业创新能力研究

“创新”这一概念最早由政治经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Alois Schumpeter）提出的，其在文献[1]中提出：创新是指把一种新的生产要素和生产条件的“新结合”引入生产体系。它包括五种情况：引入一种新产品，引入一种新的生产方法，开辟一个新的市场，获得原材料或半成品的一种新的供应来源，新的组织形式。

随着对于创新研究的深入，创新逐步形成了系统的理论。厄特巴克在《产业创新与技术扩散》中认为，创新就是技术的新发展，或者首次应用。文献[2]指出，创新就是指新产品、新过程、新系统和新服务的首次商业性转化。企业是国家创新体系的重要组成部分，属于微观层面的创新主体，企业创新能力研究主要包括创新环境与企业创新能力的关系、创新能力形成机制、评价指标体系构建、创新能力实证测度、演化路径探索、驱动因素分析等[3]。

2018年11月，国家统计局制定战略性新兴产业分类，包括：新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业、相关服务业等9大领域。新一代信息技术产业包含下一代信息网络产业、电子核心产业、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算、大数据服务、人工智能五个部分。

加快新一代信息技术产业发展是我国培育新增长点、促进经济高质量发展的关键。近几年，由于政府的政策性引导，我国新一代信息技术产业飞快发展。目前对新一代信息技术产业的创新研究，通过梳理国内外相关文献[4-10]，可以发现国外的文献主要集中于信息产业研究，而国内的文献主要集中于信息技术产业。其原因可能是国外是泛指信息产业，而国内详细划分出新一代信息技术产业。文献[11]运用随机前沿分析法测定我国新一代信息技术产业技术创新效率，并构建技术无效项函数分析了资本密集度、股权结构等因素对技术创新效率的影响作用。文献[12]构建了我国新一代信息技术产业评价指标体系，并从动态演化视角出发，综合评价我国各省市新一代信息技术产业发展水平。文献[13]从自主研发的活动能力、创新成果的科研产出能力以及商业产出能力等三个方面对我国新一代信息技术产业自主创新能力进行评价和实证研究。文献[14]利用全局时序主成分分析法系统研究了我国各区域技术创新能力与新一代信息技术产业发展水平的动态演进。

根据文献，在评价新一代信息技术产业创新能力时，可以从创新投入、创新产出、创新绩效和创新环境4个维度开展。

创新投入指的是创新活动所投入的资金和人力。资金投入可以用研发支出占比衡量，指的是研发支出占营业收入的比值，评价的是研发投入强度。人力投入可以用研发人员占比衡量，指的是研发人员占员工总数的比值，评价的是人员方面的投入强度。

创新产出评价创新活动所创造的知识资本，并由此转化为产品的能力。创新产出采用人均专利授权数和无形资产占比两个指标衡量。人均专利授权数指的是人均专利授权量，是专利授权量与研发人员数量的比值，评价的是专利上的产出效率。无形资产占比指的是无形资产与总资产的比值，其中无形资产需要剔除土地使用权，评价的是知识转化为有价值资产的能力。

创新绩效评价创新活动最终带来的可持续发展能力。创新绩效可以用市净率和营业收入增长率两个指标衡量。市净率是每股股价与每股净资产的比值，评价的是长期绩效。营业收入增长率评价的是绩效成长性。

创新环境分为内外部环境，内部环境考察企业是否建立了一种鼓励创新、持续学习的文化，外部环境考察企业的创新方向是否被政府所支持。内部环境可以采用应付职工薪酬占比衡量，是应付职工薪酬占营业成本的比例，评价的是是否通过合理配置资金，将创新失败的风险事先以工资的形式补偿给员工。外部环境可以用年度政府补贴占比衡量，是年度政府补贴占营业收入的比例，评价的是评价政府对创新的支持程度。

综合创新投入、创新产出、创新绩效和创新环境4个维度的各项指标，以新一代信息技术产业创新能力评价指数作为目标层，5个子产业作为准则层，4个创新维度作为子准则层，各项指标作为方案层，可以构成由1个目标层指标、5个准则层指标、20个子准则层指标、40个方案层指标构成的新一代信息技术产业创新能力综合评价指标体系（见表1）。

表 1 新一代信息技术产业创新能力综合评价指标体系

对于新一代信息技术产业的划分，选择在沪深市场上市的全部A股股票，根据上市公司的经营范围、主营产品名称、主营产品类型、所属行业等基础指标作为参照依据，与《战略性新兴产业分类（2018）》分类中各层级产业及《国民经济行业分类》进行对照归类，以上市公司年报作为辅助参考，对全部上市公司进行划分，将归属于各子产业的上市公司作为研究样本，全部子产业的公司集合即为新一代信息技术产业所属的全部上市公司。

根据指标数据的可得性，选取2015—2019年五年间的数据进行研发投入对新一代信息技术产业创新发展的影响研究。专利授权量数据来源为CNRDS数据库。其余数据来源为Wind数据库。

本文采用熵值赋权法对各指标进行赋权进而计算创新能力指数。熵是热力学中的概念，衡量的是系统的无序程度。在综合评价中，由于各指标所反映的信息的特定性，可以采用信息熵测量信息的无序程度，从而衡量信息的效用值。某个指标样本间数据差异性越大，代表其越有序，无序程度越低，信息熵值越小，信息的效用价值则越大，对对象区分能力越大，赋予的权重也越大。信息熵值是在区间内，采用指标的信息熵与1之间的差值，衡量该指标的信息效用价值。进而根据指标的信息效用价值占系统的信息效用价值总和确定指标的权重。

通过熵值赋权法和分级指数计算法，可以得到自准则层指数、准则层指数，并最终合成目标层即新一代信息技术产业创新能力综合评价指数（见表2）。

表 2 新一代信息技术产业创新能力指数

通过图1可以看到，新一代信息技术产业创新能力综合评价指数在五年间总体上逐年递增的，但是在2017年和2018年略有下降，通过图2的各子产业指数得知，主要是新兴软件和新型信息技术服务及互联网与云计算、大数据服务两个子产业在这两年间下降。

图 1 新一代信息技术产业创新能力综合评价指数

图 2 各子产业指数与综合评价指数对比

子产业方面，人工智能发展得最好，人工智能指数跑赢了综合评价指数。目前我国人工智能市场蓬勃发展，人工智能领域投资快速增长，国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。从创新投入和创新产出两个指数也可以看出，人工智能领域的蓬勃发展。但是创新绩效和创新环境发展略有低迷，主要是营业收入增长率和年度政府补贴占比两个指标有所下降。

电子核心产业发展势头同样很好，在2017—2019年三年间的指数超过了综合评价指数。从子准则层指数来看，创新投入和创新环境两个方面发展得好，创新绩效和创新产出有下降趋势，通过分析方案层指标可以看到，市净率、营业收入增长率、人均专利授权数、无形资产占比均呈现下降趋势。

下一代信息网络产业虽然发展弱于综合评价指数，但是总体呈现上升趋势。从子准则层指数来看，创新投入和创新环境在过去5年持续发展，创新产出虽然前些年相对低迷，但在2019年发展较好。创新绩效呈下降趋势，通过分析方案层指标可以看到，市净率、营业收入增长率均逐年下降。

互联网与云计算、大数据服务产业在2016年保持上涨，但是在2017年急剧下降，其创新投入、创新产出、创新绩效、创新环境四个方面都在这一年度下降，所有的方案层指标也在这一年度下降。但是在2017年跌到谷底之后，2018年和2019年触底反弹，保持上升势头，其创新投入、创新产出、创新环境均在这两年上升，但是创新绩效仍是下降趋势。市净率和营业收入增长率逐年下降。

新兴软件和新型信息技术服务产业在2016年上升，但是在2017年和2018年持续下降，虽然其创新投入连年增长，但是创新产出、创新绩效、创新环境连年下降，人均发明专利拥有量、无形资产占比、市净率、营业收入增长率、应付职工薪酬占比、年度政府补贴占比连年下降。2019年新兴软件和新型信息技术服务产业有所上升，主要是创新投入保持增长，同时创新产出扭亏为盈，创新产出增长的原因是无形资产占比发展较好。

创新是社会发展的动力，创新发展则是以创新为手段与目的的发展。创新的目的是为了更好的发展，而发展依赖于创新。创新发展的内涵不仅仅停留在创新本身，或者物质发展层面，更重要的是，创新发展涵盖了以创新为核心的发展战略，是一切以为了发展而进行的创新行为[15]。通过对产业创新发展影响机理的研究可以揭示研发投入的规律，明确我国新一代信息技术产业创新发展的驱动因素和特征。本文在研究新一代信息技术产业创新能力的基础上，进一步研究研发投入对新一代信息技术产业的创新发展的影响。

选择研发支出和研发人员度量研发投入作为自变量，专利授权量度量产业的创新发展作为因变量。知识产权产出能力，是衡量创新发展的重要尺度。目前大多数学者采用专利申请量来衡量创新，但是专利申请量对创新的衡量会有放大的作用与时间上的前移，因而可能会导致信息分析的失真。在现实中可能会存在企业为提高专利申请数而恶意编造专利，最终专利无法获得授权的现象。专利授权量是已经获准授权的专利总量，反映的是创新已经达到的水平，因此本文采用专利授权量度量产业的创新发展。从资源的投入角度来看，研发投入应包含投入的经费和人员。研发支出代表的是投入研发创新活动的资金，用于技术、工艺、产品等研发活动，采用当年研发支出作为研发经费投入。研发人员代表的是投入研发创新活动的人员，研发人员的稳定性是研发能力提升的重要因素之一，本文采用当年研发人员总数作为研发人员投入。选取2015—2019年五年间的数据进行研发投入对新一代信息技术产业创新发展的影响研究。

研发投入对创新发展的影响可能存在滞后性，对于滞后性的研究一般采用交叉相关分析的方法，利用EViews统计软件，计算自变量和因变量在不同滞后时期的相关系数，选择绝对值最大的那一项对应的时间作为滞后期。

图3-5表明，新一代信息技术产业的专利授权量、研发支出、研发人员都是逐年上升的。图6-8是各子产业2019年的数据，可以看出，下一代信息网络产业和电子核心产业在专利授权量、研发支出和研发人员上均明显优于其他三个子产业。下一代信息网络产业的研发人员和研发支出低于电子核心产业，但是专利授权量较高，表明相对于电子核心产业，下一代信息网络产业有优势可以利用较少的研发投入获得更多的专利授权。对于人工智能产业，研发人员和研发支出是最少了，但是其专利授权量要优于新兴软件和新型信息技术服务及互联网与云计算大数据服务两个子产业，表明人工智能产业相对于这两个子产业有较大的优势可以利用较少的研发投入获得更多的专利授权。

图 3 新一代信息技术产业专利授权量

图 4 新一代信息技术产业研发支出

图 5 新一代信息技术产业研发人员

图 6 2019年子产业专利授权量对比

图 7 2019年子产业研发支出对比

图 8 2019年子产业研发人员对比

对于新一代信息技术产业（见图9、图10），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 9 新一代信息技术产业研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 10 新一代信息技术产业研发人员与专利授权量交叉相关分析

对于下一代信息网络产业（见图11、图12），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 11 下一代信息网络产业研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 12 下一代信息网络产业研发人员与专利授权量交叉相关分析

对于电子核心产业（见图13、图14），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 13 电子核心产业研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 14 电子核心产业研发人员与专利授权量交叉相关分析

对于新兴软件和新型信息技术服务（见图15、图16），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 15 新兴软件和新型信息技术服务研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 16 新兴软件和新型信息技术服务研发人员与专利授权量交叉相关分析

对于互联网与云计算、大数据服务（见图17、图18），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 17 互联网与云计算、大数据服务研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 18 互联网与云计算、大数据服务研发人员与专利授权量交叉相关分析

对于人工智能（见图19、图20），研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。

图 19 人工智能研发支出与专利授权量交叉相关分析

图 20 人工智能研发人员与专利授权量交叉相关分析

新一代信息技术产业蓬勃发展，创新能力综合评价指数逐年上升，未来在国家政策的扶持下会持续向好。子产业方面，人工智能发展得最好，创新投入和创新产出两方面发展较好，但营业收入增长率和年度政府补贴占比有所下降。电子核心产业发展势头同样很好，创新投入和创新环境两个方面发展态势好，创新绩效和创新产出各指标均呈现下降趋势。下一代信息网络产业总体呈现上升趋势，创新投入和创新环境在过去5年持续发展，但市净率、营业收入增长率均逐年下降。互联网与云计算、大数据服务产业在2017年急剧下降，2018年和2019年触底反弹，保持上升势头，但市净率和营业收入增长率保持逐年下降。新兴软件和新型信息技术服务产业在2017年和2018年持续下降，虽然其创新投入连年增长，但是创新产出、创新绩效、创新环境下降，2019年由于无形资产占比发展较好所以创新产出扭亏为盈。

新一代信息技术产业的专利授权量、研发支出、研发人员都是逐年上升的。2019年，下一代信息网络产业和电子核心产业在专利授权量、研发支出和研发人员上均明显优于其他三个子产业。下一代信息网络产业的研发人员和研发支出低于电子核心产业，但是专利授权量较高，表明相对于电子核心产业，下一代信息网络产业有优势可以利用较少的研发投入获得更多的专利授权。对于人工智能产业，研发人员和研发支出最少，但是其专利授权量要优于新兴软件和新型信息技术服务及互联网与云计算大数据服务两个子产业，表明人工智能产业相对于这两个子产业有较大的优势可以利用较少的研发投入获得更多的专利授权。

对于新一代信息技术产业及五个子产业，研发支出和研发人员均相对于专利授权量正相关。通过交叉相关分析可知，当期的研发支出和研发人员相对于专利授权量影响最大。