1.2 技术创新与产业演化的理论关系

1.2.1 产业演化的阶段划分

作为分析产业演化阶段的一种重要理论，产业生命周期理论是在产品生命周期理论基础上发展而来的。1966年弗农（Vernon）提出了产品生命周期理论，随后威廉·J·阿伯内西（William J.Abernathy）和厄特巴克等以产品的主导设计为主线，将产品的发展划分成流动、过渡和确定三个阶段。1982年，戈特（Gort）和克莱珀（Klepper）强调产业不同发展阶段市场中厂商数目的变化，对来自托马斯美国企业名录（Thomas Register of American Manufacture）的46个产品最多长达73年（1887—1960年）的时间序列数据进行了考察，建立了产业经济学意义上第一个产业生命周期模型。

产业生命周期是单一产业所经历的一个由成长到衰退的演变过程，是指从产业出现到完全退出社会经济活动所经历的时间，一般分为初创、成长、成熟和衰退四个阶段，呈现出S形生产曲线形态（如图1—1所示）。一个产业往往集中了众多相似产品，从某种意义上说，其生命周期是所有这些产品各自生命周期的叠加，故产业生命周期曲线比单个产品更加平缓。下面就根据产业生命周期的S形曲线模型，对各阶段产业发展的特征进行分析。

图1—1 产业生命周期的S形曲线模型

（一）初创阶段

在初创阶段，由于新产业刚刚诞生或初建不久，而只有为数不多的企业投资于这个新兴产业，由于初创阶段产业的创立投资和产品的研究、开发费用较高，而产品市场需求狭小，销售收入较低，因此多数企业财务上可能不但没有盈利，反而普遍亏损。同时，由于生产成本和产品价格较高、市场需求较小，创业企业面临很大的投资风险，甚至有因财务困难而引发破产的危险。从产业发展角度看，初创期的市场增长率较高，需求增长较快，技术变动性较强，产业中各细分行业的用户主要致力于开发新用户和占领市场，技术上存在很大的不确定性，在产品、市场、服务等方面留有很大的发展空间。由于企业规模较小且发展不成熟，市场竞争强度相对较弱，企业进入壁垒较低。在初创阶段后期，随着生产技术水平的提高、生产成本的降低和市场需求的扩大，整个产业逐步由高风险、低收益的初创阶段转向高风险、高收益的成长阶段。

（二）成长阶段

在成长阶段，产品经过广泛宣传和消费者的试用，逐渐以其特点赢得了消费者的欢迎，市场需求开始上升。与市场需求变化相适应，供给方面出现了一系列的变化：由于市场前景良好，投资于新产业的厂商大量增加，产品也逐步从单一、低质、高价向多样、优质和低价方向发展，市场竞争强度开始上升。同时，相互协作、相互补充、配套生产的厂家群体出现。在成长阶段，市场增长率很高，需求高速增长，技术渐趋定型，产业竞争状况和用户特点已比较明朗，企业进入壁垒开始提高，产品品种和竞争者数量明显增多。尽管企业利润增长很快，但所面临的竞争风险也非常大，由于经营不善或由于新进企业产品成本较高或不符合市场需要等原因存在被淘汰或被兼并的风险，破产率与合并率相当高。根据产业特性不同，成长阶段会持续数年或者数十年不等。在成长阶段的后期，由于产业中生产厂商与产品竞争优胜劣汰规律的作用，市场上生产厂商的数量在大幅度下降之后便开始稳定下来。随着市场需求趋于饱和，产品的销售增长率减慢，迅速赚取利润的机会减少，整个产业开始进入成熟阶段。

（三）成熟阶段

在成熟阶段，经过激烈竞争生存下来的少数大厂商垄断了整个市场，每个厂商都占有一定比例的市场份额。由于彼此势均力敌，市场份额变化程度较小。厂商与产品之间的竞争逐渐从价格手段转向各种非价格手段，如提高质量、改善性能和加强售后维修服务等。产业利润由于一定程度的垄断而达到了较高水平，新企业难以打入成熟期市场，因此市场风险较小，产品价格较低。在产业成熟阶段，产业增长速度降到一个更加适度的水平。在某些情况下，整个产业的增长可能会趋于停止甚至会下降，而某些细分行业由于技术创新的原因，也可能出现新的增长。处于成熟阶段的产业特征，突出表现为：市场增长率不高，需求增长率不高，技术上已经基本成熟，产业竞争状况和用户特点比较清楚与稳定，产业盈利能力下降，新产品和产品的新用途的开发较为困难，行业进入壁垒很高。

（四）衰退阶段

产业发展在经历过较长时间的成熟阶段以后，就步入了老态龙钟的衰退阶段。一个产业是否进入衰退阶段，有三个标志：综合生产能力的大量过剩；主要产品开始滞销和长期积压；部分厂家开始退出这一产业。至于一个产业何时消亡，则是难以预见的。也就是说，经济中很少存在对某一种产业完全不需要的情形，尽管该产业的市场需求严重萎缩，但仍能延续一定的时间。如果出现了根本性的技术革新或者市场需求发生剧烈变化，某些产业会再次显现出成长阶段或成熟阶段的一些特征，否则，进入衰退阶段的产业迟早会消亡，只是消亡的形式不一定就是绝迹，可能并入其他产业中，不再具有产业的独立性。

由于产业生命周期的S曲线是一条抽象化了的典型曲线，各产业按照实际发展情况绘制出来的曲线形式远不是这样光滑规则的，因此单纯就曲线的特征简单判断产业发展处于哪一阶段是困难的，需要借助更为科学精确的产业演化阶段识别方法来加以分析。

1.2.2 产业演化阶段的识别方法

（一）识别方法回顾

准确地对产业演化阶段进行定位，有利于根据产业演进规律，科学合理地制定产业政策以促进产业健康发展。综观国内外文献，学者们主要从产业组织和产业规模的视角对产业演进阶段进行了研究。国外学者多以产业组织理论为依据研究具有阶段性和规律性的产业内企业行为改变过程，以识别产业演进阶段。克莱珀和格莱狄（Graddy）对G-K模型进行了技术内生化拓展，根据厂商数目的改变将产业生命周期重新划分为成长、淘汰和稳定三个阶段，强调过程创新产生的成本竞争效应。阿格沃尔（Agarwal）和戈特就25个产品更长期限（从首次进入市场到1991年）内的企业进入与退出情况加以考察，对产业生命周期进行了更为细致的划分，并通过引入风险率分析产业生命周期的阶段性对厂商进入与退出的综合影响。特瑟（Tether）和斯托里（Storey）发现产业就业人数会随着产业内企业数目发生阶段性变化，根据就业人数和企业数两个维度对高技术产业的演进阶段进行了定位，认为由就业人数变化可确认产业生命周期的所属阶段。迪恩斯（Deans）把衡量产业集中度的CR₃和HHI指标应用于产业演进阶段的定位中，综合分析了53个国家、24个行业、25000家上市公司的信息，得出所有产业都遵循同样路径进行整合的结论，并以25年作为产业演进周期，将产业演进曲线划分为初创、规模化、集聚以及平衡和联盟四个阶段。

国内研究方面，由于企业层面样本数据的缺失无法满足产业组织识别方法的需要，多数文献从产业规模视角对产业演进阶段加以识别，研究方法主要包括产出增长率法、普及率法和生长曲线法三种。产出增长率法利用某产业年平均产出增长率相对于所有行业平均增长率的变化来判断产业演进阶段，其核心是比较目标产业在两个相邻时期的增长率与同时期所有产业的平均增长率。范从来分析了15个行业上市公司1987—2000年间产出增长率与同时期所有产业平均增长率（以GDP增长率代替）的关系，将各行业分别归入成长性、成熟性或衰退性行业。普及率法常见于耐用消费品生命周期的识别，鉴于人们对耐用消费品的需求数量有限，不如日用生活消费品需求多、购买频率高，普及率法更能反映耐用消费品产业市场需求的满足程度，同时也能够反映耐用消费品产业演进阶段特征的良好性质。古松结合普及率法分析了我国“十五”期间电信业所处的发展阶段，根据我国电话普及率2000—2005年的变化情况，得到“十五”是电信业快速成长时期的结论。生长曲线法根据产业生命周期各阶段产出或销售增长率一般符合由缓慢到快速、再由快速到缓慢的特点，将产业演进曲线总结为具有S形规律，并运用数学模型对产出或销售的时间序列进行拟合，以曲线的拐点作为生命周期阶段的分界点，定位产业演进阶段和预测演进趋势。韩杨基于逻辑曲线方程对中国绿色食品产业1996—2007年的数据样本进行了拟合，发现2003年是中国绿色食品产业形成期与成长期的“临界点”，中国绿色食品产业已跨越产业形成期，处于成长期向成熟期的过渡阶段。

综上，产业组织视角的识别方法依据行业内企业的进入和退出行为判断产业演进阶段，较为注重产业演进的微观基础，将企业行为看做产业生命周期的内在表现；产业规模视角的识别方法则基于所有企业的整体绩效判断产业发展趋势，从宏观层面审视产业演进各阶段全行业销售额或者利润的变化。比较而言，前者能够更为精确地反映不同阶段中产业内部组织结构和竞争状况的变化，后者有助于从全行业角度把握产业演进的总体特征。鉴于普及率法适用性相对较低，我们将分别对产业演进阶段的二维识别法、产出增长率法和生长曲线法进行阐述，并以我国电子及通信设备制造业为例验证三种方法的有效性。

（二）二维识别法

二维识别法由特瑟和斯托里提出，他们在分析某一产业发展过程中就业人数和企业数的关系时，发现就业人数会随着企业数发生阶段性变化，进而结合这两个维度对产业演进阶段进行了定位。图1—2显示了二维识别法对产业演进阶段和演进路径的判别过程，横轴表示产业内的企业数目，纵轴为产业就业人数，矩阵对角线上产业平均就业人数保持不变，沿着对角线产业内的企业数和就业人数变化一致，对角线以上区域就业人数增加更快或减少更慢，对角线以下区域则刚好相反，其中类型1、类型2和类型3所处的区域分别对应于克莱珀和格莱狄定义的产业成长阶段、淘汰阶段和稳定阶段。

图1—2 基于二维识别法的产业演进路径

一个新兴产业开始出现时，无论是产业内的企业数还是就业人数都呈上升趋势，属于典型的类型1产业。随着市场需求趋于稳定，产业逐步走向成熟，表现为企业数目开始减少而就业人数仍继续增加，产业进入类型2产业阶段。当市场需求出现下降的时候，产业进入稳定时期，企业数和就业人数皆出现下降趋势，对应于类型3产业。类型4产业阶段的特征是就业人数减少而企业数目增加，尽管与早期产业演进的生命周期模型并不一致，但是欧洲的高技术制造业部门普遍存在此种情形，一些小型高技术企业的出现使产业内企业数目增加，而大型企业的减少导致产业就业人数下降。

为了检验不同方法的适用性和可靠性，我们利用电子及通信设备制造业1987—2008年的数据对其演进阶段加以识别，所需数据来源于1988—2009年《中国工业经济年鉴》。由于1991、1995、1996、1998、2007、2008年的数据缺失，为保持数据完备性，我们采用加权平均法计算出上述六年的数据。图1—3列出了电子及通信设备制造业的企业数和全部职工年平均人数两个指标的变化情况。可以看出，1987—1997年间企业数处于上升趋势，1997年亚洲金融危机导致行业内一些中小企业破产倒闭，1998—1999年的企业数略有下滑，1999年之后又恢复到稳步上升阶段。从就业人数来看，整个时期年均职工人数都在递增，从2001年开始，由于宏观经济形势向好，从业人员增速加快。

图1—3 电子及通信设备制造业的企业数和职工人数的变动趋势

根据各年度数据可算出两个指标的增长率，进而以每三年为一个时段得到增长率的平均值，将其标在产业演进的二维识别图中（如图1—4所示）。可以发现，所描出的7个点中有6个位于第一阶段，只是在1997—1999年出现了异常，企业数和就业人数均下降，跳到第三阶段，其原因在于亚洲金融危机给国内电子及通信设备制造业造成的影响，但此后随着宏观经济复苏，又恢复到企业数和就业人数平稳增加的状态。根据二维识别法，能够判断出我国电子及通信设备制造业在1987—2008年间处于产业生命周期中的成长阶段。

图1—4 电子及通信设备制造业演进路径的二维识别图

（三）产出增长率法

产出增长率法从产业规模视角对产业演化阶段进行识别，将产业生命周期划分为成长、成熟和衰退三个阶段，通过比较所考察产业年产出增长率与国民经济所有行业平均增长率来判断产业演进阶段。如果该部门的产出增长率在两个时期均高于平均增长率，则处于成长阶段；若前一时期高于平均增长率，而后一时期低于平均增长率，则处于成熟阶段；如果两个相邻时期的增长率都低于平均增长率，则处于衰退阶段（如表1—1所示）。

表1—1 产出增长率法的判别标准

下面利用产出增长率法对电子及通信设备制造业的演进阶段进行识别。表1—2列出了电子及通信设备制造业1988—2008年间产出增长率和同时期的GDP增长率。根据产业统计口径的不同标准，以1988—1998年这前11年和1999—2008年这后10年作为相邻的两个时期来观察，用GDP增长率代替各行业平均增长率。通过数据分析可知，在1988—1998年和1999—2008年两个相邻时期内，除2002年外，电子及通信设备制造业产出增长率均高于同期GDP增长率。由此判定，在1988—2008年这段时期内，电子及通信设备制造业处于成长阶段。

表1—2 1988—2008年电子及通信设备制造业产出增长率与GDP增长率比较

产出增长率法是一种相对衡量方法，采用此方法进行产业演进阶段识别时，不论经济增长抑或下降，都可以排除国民经济整体状况对具体行业产出增长的短期冲击。需要指出的是，产出增长率法判断标准本身并不十分明确，尤其是针对那些产出增长率与所有行业平均增长率相差不大的产业来说，演进阶段的判别需要结合产业发展情况做具体分析，由此可能产生因主观因素而导致的结论差异。但在进行产业演进阶段的识别时，该方法仍然不失为一种可行的选择。

（四）生长曲线法

尽管二维识别法和产出增长率法能够大致判断某一时期产业演进所处的阶段，但定位并不十分明确，为此学者们引入了更为精确的生长曲线法。生长曲线法根据产业生命周期各阶段产出或销售增长率一般符合由缓慢到快速、再由快速到缓慢的特征，总结出产业演进曲线的S形规律，并运用计量经济工具对某一产业产出或销售的时间序列进行拟合，以曲线拐点作为产业生命周期阶段的分界点，定位产业阶段。当然，由于产业属性的差别，各类产业S形成长图式并不是由唯一函数表达，包括逻辑斯蒂（Logistic）曲线、龚伯兹曲线、限制性指数曲线和对数抛物线等。我们选择多数学者采用的逻辑斯蒂曲线对生长曲线法加以说明，假设X为某产业的产品销售收入，则产品销售收入的增长速度方程为：

其中，a为产业成长速度系数（a>0），与产业系统的要素投入结构、生产率和投资相对盈利率等因素有关；N代表某产业产品销售收入的饱和值（N>0），即产品市场需求的极限，该参数取决于产品需求收入弹性、产品价格等。X称为动态因子，随时间推移而增加，（N-X）为减速因子，随时间推移而减少，也就是说，模型假定一个产业的成长速度与状态变量X正相关，但同时会随着接近于增长极限而减弱，说明产业系统的演化机制是非线性的，存在正负反馈机制。经过对式（1—1）分离变量和积分等求解过程，可得通解：

式（1—2）即为逻辑斯蒂曲线方程，其中c为常数，由产业系统演化的初始条件决定。表1—3列出了逻辑斯蒂曲线的基本特征：有两个对称拐点，对应的销售收入为，第一个拐点为形成期和成长期的分界点，第二个拐点为成长期和成熟期的分界点。当然，这里只考虑上升阶段，没有研究衰退时期。

进一步地，对式（1—2）两边求对数变换，得

表1—3 逻辑斯蒂曲线的基本特征

在式（1—4）中，A₀、A₁为常参数，Z含有参数N，因此与普通线性方程不同，不能直接用最小二乘法求参数A₀、A₁，需要先估计产业销售收入的饱和值N。对于饱和值N的估计，有非线性回归法、三点法、四点法和拐点法等四种方法可供选择。为了得到更为精确的估计值，可以基于四点法（注：四点法的具体步骤是选取实测数据序列的始点（t₁，x₁）、中间点（t₂，x₂）、（t₃，x₃），以及终点（t₄，x₄），代入下式中，得到N的估计值。）估计出参数N，利用线性回归方法求出c和a的估计值，再以此估计值为初始值进行非线性回归拟合，通过迭代最大限度地提高曲线方程的拟合精度。下面运用逻辑斯蒂曲线对电子及通信设备制造业1987—2008年间的成长轨迹进行分析，以说明生长曲线法的识别过程。

首先，用四点法估计N参数的值，取t＝1991、1994、2003和2006四个年份的数据序列（原始数据略），得到N＝110638.4（亿元）。然后，用EVIEWS 6.0对历年产品销售收入的统计数据进行拟合，得到线性回归拟合曲线：

方程的拟合程度较好，R²=0.996，DW值为1.839，不存在序列自相关。根据回归结果，可得A₀=2.45，A₁=0.112，c=e^2.45=11.59，a=0.112。

进而，以c=11.59，a=0.112,N=110638.4为初始数据，进行非线性回归，得到的参数估计值见表1—4，相应的生长曲线方程如下：

式中t＝年份-1986

表1—4 非线性回归的参数估计值

因为逻辑斯蒂曲线模型是采用拐点法来划分阶段，两个拐点对称位于产量状态演化曲线的处，位于最大饱和值N的21%和71%处。由N=105257，可得拐点值为22104，结合电子及通信设备制造业产品销售收入数据（如图1—5所示），可知拐点年份为2004年。也就是说，电子及通信设备制造业在2004年进入成长期早期阶段。

图1—5 电子及通信设备制造业历年产品销售收入

1.2.3 技术创新与产业演化的A-U模型

技术创新是产业演化的根本动力。熊彼特最早基于技术与经济相结合的角度构建了旨在解释创新和经济发展内在规律性的创新理论，他从论证技术变革对经济非均衡增长及社会发展非稳定性的影响出发提出了创新的概念，认为创新是经济增长和发展的动力，创新促进了产业变迁与结构转变，并借用生物学上的术语，把“不断地从内部革新经济结构，即不断地破坏旧的，不断地创造新的结构”的过程称为“产业突变”。之后，学者们拓展了熊彼特的创新理论，对技术创新与产业演化之间的关系进行了考察。尤其是20世纪80年代以来，随着演化经济学的发展，部分学者开始从动态、演化的视角对技术创新促进产业演化的过程与机制加以讨论。其中，最为典型的是阿伯内西和厄特巴克提出的产业创新动态过程模型。

1978年，哈佛大学的阿伯内西和麻省理工学院的厄特巴克提出了描述产业技术创新分布形式的A-U创新过程模型（如图1—6所示）。阿伯内西和厄特巴克在对以产品创新为主的持续创新过程的研究中，指出创新类型和创新程度取决于产业的成长阶段。一般情况下，产品创新、工艺创新及产业组织的演化可以划分为三个阶段，即不稳定的流动阶段、转移阶段和稳定的专业化阶段，它们分别与产品生命周期相对应，形成了以产品创新为中心的产业技术创新分布规律。

图1—6 A-U模型

在不稳定的流动阶段，厂商为满足潜在的市场需求，预先进行产品创新，产品原型的创新频率很高，往往会出现许多个性化的产品创新方案和构想。但是，由于设计思想缺乏一致性，新技术较为粗糙且存在很大的不确定性，多种产品设计进入市场后频繁变动，产品在性能上也缺乏稳定性，生命周期极短，主导设计尚未确定。在该阶段，产品创新彻底失败的危险最大，产品和市场的变化都是最为频繁的。

在转移阶段，经过一段以不断“尝试、纠错”为特点的技术创新发展与变动的时期，工艺创新的频率开始升高，在产品设计和技术方案之间的激烈竞争之后，出现一个将技术资源与市场需求联结起来的、具有稳定结构和技术优势的产品主导设计，并逐渐向一种主导产品设计和大批量生产的模式转化，这种转化加剧了价格和产品性能方面的竞争，由此带来的成本竞争导致生产工艺的彻底变革，从而大幅度地降低了生产成本。

在稳定的专业化阶段，主导设计的出现使产品设计、生产程序与工艺日趋标准化和成熟化，产品设计与基本结构已经定型，彻底的产品创新和工艺创新频率都很低。在该阶段，市场需求比较稳定，价格竞争越来越激烈，为了生产出高度标准化的产品，生产流程也越来越自动化、集约化、系统化和专业化，制造效率得以大大提高，企业由此享受到规模经济带来的边际成本递减的好处。发展创新的焦点也转移到为创造更高效益而进行的渐进式工艺改进中，只有引入彻底创新，才能再次焕发出产业的发展活力。

A-U模型为我们理解技术创新和产业生命周期之间的关系提供了线索，它不仅考虑了产品创新与工艺创新之间的关系，而且指明了在单一产业发展的不同时期应如何对创新资源进行优化配置，以及如何通过技术创新促进产业变迁。