摘 要：
利用期望理论，分析企业技术创新所必需的收益激励因素、风险保障因素及企业技术创新动力机制，最终构建基于创新收益激励和创新风险保障的企业技术创新系统动力学模型，将模拟数据与实际数据对比，证实了模型有效性，进而对未来十年我国企业的新产品收入占比进行预测，结果显示，我国新产品收入占比有稳定上升趋势，2020年我国企业新产品收入占比有望达到30%，列于创新性国家行列，但该水平还远远低于创新强国水平，我国相关创新政策还有待完善。
关键词：
收益激励；风险保障；技术创新；动力机制；系统动力学
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2014）06000602
1 企业技术创新动力分析
美国学者弗鲁姆利用期望理论构建了技术创新动力模型，模型公式为：F（创新动力）=V（预期目标值）×E（预期成功概率）；该模型表示创新活动的预期目标值越大、创新活动成功的概率值越大，技术创新动力越大。本文将该模型公式改进为：F=M×（1-R），其中F表示创新动力、M表示预期创新收益、R表示创新风险。
1.1 创新收益激励因素
Taylor & Silberston（1973）研究发现，在缺乏专利保护情况下，英国企业技术创新动力减弱，研发支出减少36%。Mansfield等（1981）的实证研究发现，如果没有专利保护，半数的被调查企业不会将授权专利产品化而推向市场。魏龙（2004）构建了以传统生产函数为基础的科技产出收益计量经济模型，分析了知识产权保护对科技产出收益的影响，结果表明知识产权保护通过提高科技产出收益而对科技进步起着推动作用。曾进泽、宋耘（2006）对自主创新的保护机制进行了研究，发现严格执行专利保护制度提高了模仿的预期成本，从而使创新者的技术免受模仿，进而增加了自主创新的收益。江登英等（2009）认为知识产权政策在一定程度上保证了企业对其创新成果的专有权，能够激励创新。洪银兴（2010）指出，提高自主创新动力需要通过垄断创新收益权，有效保障创新者的创新收益。
1.2 创新风险保障因素
Kortum & Lemer（2000）基于美国20个产业1965-1992的数据分析，发现风险投资的增加会引起专利申请量的增加，且风险投资比R&D更能促进创新。黄冠豪（2007）认为适当的税收刺激可以有效降低企业创新成本，分担企业创新风险，提高企业创新收益，刺激企业增加创新投入。姜万军、金赛男（2010）国家总体风险水平越高，则企业用于研发的支出越少；反之，则企业用于研发的支出越多。邵同尧（2011）分析了我国27个省市的风险投资等因素对创新产出的影响，结果表明风险投资对创新具有显著的激励作用。王春晖（2012）认为政府采购降低了创新产品早期的市场进入风险，从而激励企业加大创新产品的研发投入；同时，政府扶持企业技术创新的公共研发政策将基础理论研究和应用研究的研究风险分给了公共机构，从而降低企业创新风险。
总结以上学者观点，不难发现企业自主创新的收益激励因素主要包括知识产权保护，风险保障因素主要包括风险投资、公共R&D和政府采购。
2 企业技术创新动力机制
从生产函数F=Af（K，L）（其中，A代表技术、K代表资本、L代表劳动）可以看出，企业提高自身生产能力的途径分为：提高资本投入、增加人员投入和提升企业技术能力。当企业技术能力一定时，企业的资本投入和劳动投入有一个最佳比例，在该投入比例下，企业可以得到最大产量，此时，继续增加资本或劳动投入，却不能使产量继续增大，只能造成不必要的浪费，要使企业产量继续增加，必须实现技术进步。技术进步是推动经济增长的重要因素，曼斯菲尔德认为技术进步主要来源于技术创新和技术扩散。技术扩散主要是企业引进别人的新技术从而提高自身生产能力，从而提高产量；技术创新主要是企业通过创新活动，研发新技术，从而提高产量。通过不断引进新技术提高生产能力的企业，我们称为模仿型企业，模仿型企业的运营主要由下图中的模仿回路来表示；通过不断创新提高创新能力的企业，我们称为创新型企业，创新型企业的运营主要由下图中的创新回路来表示。实际上，对于创新型企业而言，其内部仍然存在模仿回路，只是模仿回路不再占主导地位。如下图：
以模仿为主的模仿型企业要转变成以创新为主的创新型企业需要外部激励，包括国家知识产权保护、风险投资和公共R&D等政策激励。其中，知识产权保护为企业提供了收益激励；风险投资和公共R&D等政策为企业提供了风险保障。
3 企业技术创新模型构建
3.1 边界确定
本文所构建的企业创新转型政策激发模型，其考察对象是针对企业整体的宏观模型。其中，创新政策是外生于企业的系统输入变量，亦可称为宏观政策调控变量；其他变量皆为企业整体在统计上的内生反应变量，并以其中的新产品收入占比变量作为指示企业创新状态的系统输出变量。
3.2 主要变量解释
（1）政策调控变量。包括知识产权保护强度、政府采购占GDP比例、公共R&D占GDP比例、直接研发资助占比、税收优惠占比、公共研发机构拨款占比。
（2）动力变量。包括预期创新收益、创新风险和企业创新动力。根据弗鲁姆的期望理论，企业创新动力=预期创新收益*（1-创新风险）。
（3）输出变量。包括新产品收入占比。
结合企业技术创新动力机制，运用系统动力学方法，建模如图2。
4 企业技术创新的系统动力学模拟
本文使用1990-2010年中国统计年鉴、中国科技统计年鉴，运用Vensim软件对模型的有效性进行验证。
4.1 模型效果检验
依照我国1990-2010年的实际数据，将模型中的知识产权保护强度、政府采购占GDP比例、公共R&D占GDP比例、直接研发资助占比、税收优惠占比、公共研发机构拨款占比分别赋予我国实际值，模拟我国1990-2010年的新产品收入占比情况，再与历史数据相比，对模型进行有效性检验，具体结果如下。
