1.2 文献综述与研究框架

1.2.1 对创新本质的探讨：从“机械系统”到“生态系统”

从当前有关创新的研究文献来看，对创新本质理解不同，对创新的理论解构、特征刻画也会有所不同，因而开展创新评价的指标体系构建也会有所不同。因此，本书将首先从创新理论的演化视角入手，综述学者对创新本质认知的演变。通过文献梳理发现，学者对创新本质的认知，经历了从静态要素组合观向动态系统观的演变。但对系统环境复杂性认知的不同，形成了以“机械系统论”为基础的“创新系统理论”与以“生态系统论”为基础的“创新生态系统论”两大理论分支。本书立足于我国创新发展的现实情况，选择以“创新生态系统论”为理论基础展开研究。

（1）静态的要素组合观

创新经济学之父熊彼特最早对“创新”的定义偏重于静态要素的组合。熊彼特在其于1934年发表的著作《经济发展理论》中指出，所谓“创新”就是要“建立一种新的生产函数”，即“生产要素的重新组合”。他将创新划分为五个不同类型，包括新产品、新的生产方法、新的供应源、开辟新市场和新的企业组织方式等。因此，熊彼特最初关于“创新”本质的认知是基于生产函数的要素组合，是一种静态的概念。

以熊彼特的创新静态要素组合观为代表，在创新经济学理论成立初期，这一观点较为盛行。熊彼特之后很多有关创新的探讨，都是基于这一静态观点的延伸。例如，Thompson将创新定义为产生、接受和实施新的想法、新的流程、新的产品和新的服务; West和Anderson进一步说明，创新是有效地应用新的流程和新的产品，服务于组织和组织的相关者; Plessis认为创新是通过创造新的知识和想法促进新的业务发展，旨在优化内部业务流程和结构，创造市场驱动型的产品和服务; Bessant等人的观点是创新代表组织的自我更新的过程，组织需要通过不断地改变它的产品以及创造和交付产品的方式，来规避未来的风险，实现成长; Damanpour则从广义的角度定义了创新，指出创新包括一系列的类型，如新的产品和服务、新的工艺流程、新的组织架构、新的组织形态、新的组织计划等。

（2）机械的“创新系统”

早期通过静态要素组合来认知创新的本质，其实是将创新看成一个高度简化的线性过程，认为创新是一种可以预见的过程。但是在现实中，创新往往是一个往复过程而非线性过程。1997年发表的巴斯德象限学说指出，技术的产生过程存在强烈的反馈作用，其强烈的程度远远超过线性模型的预期，传统的理论认为技术的产生是从基础研究到应用研究，再到深化发展、新产品生产和营销，而该学说指出市场对研究过程存在反馈。意识到线性模型的局限性，一些学者开始将研究视线转向创新系统的研究。

“创新系统”概念最早是由Freeman提出的，他将创新系统定义为“由公共和私人部门机构形成的网络，这些部门的活动和互动对新科技的产生起到了促进、吸收、改善和传播的作用”。这一观点着眼于参与创新的各主体之间的联系，这些组织因知识的创造、传播与应用而产生关联，其输出结果就是创新。创新的“系统”观引起了学者和政府的广泛关注。尤其是20世纪80年代后，日本产业迅猛发展，一度引起欧美各国的恐慌。研究发现，日本产业竞争力的提升不是企业本身依靠市场的自然结果，而是日本政府出台的一系列产业、创新政策有效地克服了市场失灵造成的，这为创新系统的研究提供了典型的案例。

总体而言，“创新系统”概念实质上是用系统理论对创新概念进行了重塑，将创新定义为通过创新主体之间的组织和互动，最终实现“创新”结果输出的机械系统。

（3）复杂的“创新生态系统”

在“创新系统”观得到学界和政策制定者关注的同时，“创新生态系统”观的发展及其对现实案例解释力的不断提高，使其越来越引人关注。一些学者认为，随着创新竞赛的不断加剧，企业很少能独立进行创新。在创新过程中，创新主体与顾客、供应商、竞争者以及其他组织的合作对于创新效果的影响越来越大。而系统观的理论对于理解和分析这种互助十分有帮助。从创新系统到创新生态系统，是创新研究的又一次“质的飞跃”。创新系统观强调了创新的全局性、整体性、协同性，但是对于系统构成要素的界定和理解，往往是无机的、静态的、无生命力的。而创新生态系统观则利用仿生学原理，将创新活动构成要素类比为自然生态系统的各个组成部分，因而每个部分都是有机的、有生命力的、动态发展的。

创新生态系统概念的提出与“商业生态系统”理论的盛行紧密相关。Moore通过将企业市场竞争类比为自然生态系统中的“捕食者与被捕食者”（Predators and Prey），首次提出了“商业生态系统”的概念。他认为商业生态系统是以组织和个人的相互作用为基础的经济联合体、商业世界的有机体，并将其组成部分解构为消费者、生产者、竞争者以及其他的风险承担者、金融机构、贸易团体、工会、政府以及类似组织。在以Moore理论为基础的商业生态系统理论中，商业生态系统与自然生态系统一样，具有演化功能，因此商业生态系统的演化周期被划分为孕育、萌芽、发展、自我演化（Self-Renewal）等阶段，而创新则主要发生在商业生态周期的孕育期和萌芽期，并决定了其发展、自我演化的方向。

创新生态系统观强调价值获取，其对创新实践的解释力引发了关注。从价值创造的角度来看，创新生态系统与商业生态系统一脉相承。但在商业生态系统演化周期进入发展周期并逐步成熟后，商业生态系统将会着重于强调价值获取（Value Capture），而非创新生态系统所强调的价值创造（Value Creation）。因此，Gawer and Cusumano的研究将商业生态系统和创新生态系统看作价值链上循环相连的两个独立阶段，并指出某一商业领域的引领者（Platform Leader）之间能够组成一个创新生态系统，专门为该领域提供创新产品和服务，以获取创新价值的增值。因此，在创新生态系统概念框架下的创新过程中，创新成员之间强调合作和价值创造；但当创新达成并走向市场化阶段后，以价值获取为目的的成员之间将主要呈现竞争关系，这一理论逻辑能够较好地解释Google、Facebook等创新型企业的成长之路。同样作为社交应用的开发者，Facebook研发程序时需要使用安卓平台，因此与Google合作并进行价值创造；但进入商业领域，Facebook和Google需要相互竞争来获取价值，并获取更多的终端用户。

基于创新生态系统理论对诸如硅谷、128公路以及Facebook和Google在商业生态中合作、竞争并走向商业成功等案例的强解释力，创新生态系统理论逐渐盛行，并被政策制定者应用于国家创新政策制定中。2003年，美国总统科技顾问委员会（PCAST）在一份题为《维护国家的创新生态系统：信息技术制造和竞争力》的报告中首次提出了“创新生态系统”的概念，认为国家和城市的技术和创新领导地位取决于有活力的、动态的“创新生态系统”。这预示着“创新生态系统”得到了公共政策制定者的认可，并将进入大众视野。

1.2.2 对城市创新的探讨：从“创新型城市”到“城市创新生态”

不论是“创新系统”论，还是“创新生态系统”论，对创新开展的研究都离不开“区域性”的前提。因此，“城市”作为创新生态系统或创新系统的基本组成单位，成为创新理论研究的主流方向之一。

（1）创新系统关注“区域性”

创新系统理论的研究者注意到，创新活动并非均衡或随机地分布在全球各地，实际上，越是知识密集型的经济模式，越是呈现创新集群的趋势；而且创新的地理空间集中化的趋势随着时间的推移正变得越来越明显。于是，一些学者和机构开始探讨国家创新系统（National innovation system）和区域创新系统（Regional innovation system）。区域创新系统可以被看作区域生产结构中支撑创新的制度基础设施，创新通过区域创新者的网络、本地集群和研究机构的交叉效应而产生。狭义的区域创新系统主要包括高校、公共与私立机构及企业的研发职能，反映了一种自上而下的创新模型。广义的区域创新系统包括经济结构与制度结构的各个部分，对于学习、研究和探索都有影响，是一种互动性创新模型。区域创新系统比单个企业或组织更有竞争力，因此提升区域创新系统潜力的关键在于实现企业和创新组织与外部组织间的相互作用。

（2）“创新型城市”概念兴起

我国以城市为创新基本单位开展的相关研究，目前主要见于“创新型城市”的研究文献中。杨冬梅等对创新型城市的内涵进行了系统概括，他们认为以城市经济融合知识经济，以区域科技中心为支点，可以形成完善的城市创新系统。因此，城市作为创新研究的基本单位具有其合理性。李世泰等在对创新型城市的刻画中提道，创新型城市是知识创新、技术创新和产业创新呈现密集性和常态特征的城市形态，是城市发展驱动力动态演进过程中的一种高级城市形态，这种形态只有当知识经济发展到一定程度才会出现，此时知识、技术、人才的积累成为城市竞争力形成的关键。作者论证了城市作为创新基本单位的客观合理性，即创新型城市拥有从知识创新到技术和产业创新的完备链条，能够通过集中创新资源、加快产业集聚效应和扩大终端产业需求等激发创新活力，使得创新行为呈现常态性。

（3）城市创新生态系统

除了在商业生态系统研究中得到应用和检验之外，创新生态系统还被引入产业创新生态系统、城市创新生态系统、区域创新生态系统、国家创新生态系统等领域。与城市创新生态系统研究相类似，还有一些研究者关注“创新型城市”（the creative city或the innovative city），但是在研究创新型城市时似乎未对城市创新生态系统进行定义，甚至偏离了“生态系统”的概念。

在城市创新生态系统的相关研究中，余建清和吕拉昌的定义比较有代表性：“城市创新生态系统是指在某个城市内部，城市创新群落与创新环境之间以及城市创新群落内部相互作用和相互影响的有机整体。创新群落包括该城市中各类企业和各种服务机构；创新环境包括体制、政策、法制、市场和文化等要素。创新主体、服务机构与创新环境形成相互依存、相互促进的良性生态循环，统一于创新的整个动态过程。”但是，两位作者对城市创新生态系统的解构却让人难以接受，他们将整个系统分解为生活生态、法制生态、政府服务生态、市场生态、技术生态、人才生态、知识生态、财政金融生态等。

1.2.3 创新生态系统评价研究

与研究对象的扩展与演进相一致，创新研究从最初的理论与思想的角度逐渐向“工具价值”方向转变，部分研究者关注的重点演变为评价哪一种创新系统、哪一范围的创新系统更具有存在价值和竞争优势。因为创新的本质就意味着与众不同，主要目的就是获得生存和演化的动力优势，因此目前绝大多数文献都是从“创新效率”的角度去评价创新或创新生态系统。但是，创新系统一直都是演化发展的，创新效率或许可以决定某一时刻、某一范围内的竞争优势，但这种效率优势是否具有可持续性则更值得关注。对创新效率是否具有可持续性的评估即为创新系统的健康性评价。从文献的总体情况来看，自然生态系统的健康性评价不少，创新生态系统和城市创新生态系统健康评价的文献却很少，而同时评价城市创新生态系统效率和健康的研究暂时还未发现。

（1）自然生态系统的效率与健康评价

自然生态系统的生态效率与健康性评价是创新生态系统效率与健康性评价的参照系。Schaltegger和Sturm首次提出了“生态效率”（eco-efficiency）的概念，即一定时期内增加的经济价值与增加的生态环境负荷的比值。随着世界可持续工商理事会的推广，生态效率成为测量可持续发展的重要概念和工具。生态效率常见的测量方法包括：经济与环境单一比值法、指标体系法以及数据包络分析法。通过这些方法，生态效率在企业、行业、区域等层面得到了运用。

自生态效率的概念被提出后，很多大型企业开始关注生态效率的问题，并制定了企业自身的生态效率实施规划，如索尼等公司。Park提出了基于生产者和消费者的生态效率，用于识别生态设计中的关键问题，生产者的生态效率是产品质量与成本的比值再除以基于端点模型的生命周期得出的结果；消费者的生态效率是消费者满意度与价格的比值再除以基于端点模型的生命周期得出的结果。一些学者运用生命周期成本分析法，分析了企业供应链的生态效率，如Huppes等, English等, Ferrández-García等。在行业生态效率研究方面，吴小庆认为，农业生态效率等于农产品经济效益除以农产品资源消耗与对环境影响之和。Davé等指出，设备、效应、制造资产是影响制造业生态效率的关键因素。在区域生态研究方面，Hinter-berger等认为区域的生态效率是指在某个区域内，以较少的资源消耗和环境污染，生产具有竞争力的产品以满足人类需要和改善生活。Jollands等认为生态效率可以作为政策制定者的重要参考依据。Mickwitz等提出了社会、经济、自然三个维度的区域生态效率指标体系。Fiorino则从飞行员的角度制定了国家环境生态效率的评测体系。

在考察自然生态系统的生态效率时，研究者很自然地考虑到了如何保持自然生态系统健康性的问题。但研究者对生态系统健康性的评价视角存在分歧，目前，比较常见的生态系统健康性评价模型是OECD提出的PSR模型（Press-State-Response，压力－状态－响应模型），特别强调如何在人类活动与生态系统互动关联中保持生态系统健康性的问题。另一种生态系统健康性评价模型是由Constanza于1992年提出的，他在对自然生态系统进行健康性解构时，特别强调了生态系统的自我平衡能力、应对外来冲击的恢复能力和生态系统动态的自我演化能力，这些能力可以用生态系统健康程度（Ecosystem Health）来表示，而这种生态系统的健康程度可具体分解为三个维度，即活力（vigor, V）、组织力（organization, O）和恢复力（re-silience, R），即HI＝ V × O × R。显然，VOR模型的特点是不考虑“人”的因素对自然系统健康性的作用。也有研究者使用这一模型对生态系统的健康性进行了评价，例如，周祖光利用这一模型对海南岛的生态系统健康性进行了评价；肖风劲等利用VOR模型对中国森林生态系统进行了健康性评价；刘焱序等在评价东北林区生态系统健康性时也使用了VOR模型。从仿生学的角度讲，PSR模型已经不是单纯的自然生态系统，而是人与自然互动一体的复合系统，单就实际效果而言，人的行为因素当然会对自然生态系统的健康性产生重大影响，但是这一模型已不是仿生学的理论基础；而VOR模型不同，VOR模型不考虑人为因素的影响，其关注的是自然生态系统如何保持其动态演化能力，因此可以适用仿生学原理，可以用来分析和解构以人为主体的创新生态系统。

此外，尽管有大量的研究者讨论生态系统的效率和健康性问题，但是同时考虑生态系统效率与健康性两个问题的研究还不多见。

（2）创新生态系统的效率与健康性评价

在创新生态系统的概念提出之前，其实就已经有很多创新效率的研究了。尽管创新的过程复杂、动态而且非线性，但是通过产出与投入的比值研究创新效率是十分有必要的。政府机构常常运用创新效率的指标制定国家或者区域的创新政策，创新效率也是评价国家或者区域创新能力的重要指标。创新效率与创新系统效率的测量方式几乎一样，即创新产出与创新投入的比值。当创新投入一定的时候，创新产出越高，创新效率越高。目前创新效率相关研究的方向，一是如何从新的维度，运用新的指标测量创新产出与创新投入，二是如何用新的方法测量创新效率。

在指标设计方面，Hollanders和Celikel-Esser通过构建创新效率评价体系对21个国家进行了评价，并将这些国家划分为创新领导者、创新追随者、温和创新者、追赶国家四个类型。他们认为，创新效率就是创新产出与创新投入的比值，其中创新投入包括创新驱动、知识创造、创新与创业三个部分，创新产出包括可应用的成果和智力成果两部分。康奈尔大学发布的全球创新指数也是以创新效率作为衡量指标的，其中创新投入指数通过制度与体制、人力资源与研究、基础设施、市场成熟度、商业成熟度五个方面测量，创新产出通过知识与技术产出、创造性产出两个方面测量，即GII指数。Janger等指出欧盟过去关注研发强度等指标的创新效率评价体系已经不适用于新的创新环境，欧盟正在研究新的创新效率评价体系，预计在2020年启用，新的体系更关注专利的申请数、知识密集型产业的经济重要性、知识密集型产品和服务的贸易绩效、创新领域快速成长的企业等。

在方法改进方面，对于创新效率的评测方法一般分为两大类：参数方法和非参数方法。其中，数据包络分析（DEA）是最常用的非参数评价方法，这种方法能够有效合并影响创新的诸多因素，而且无须设定函数形式，避免了主观设定函数的影响。DEA已经成功地应用于国家和区域创新效率的评价，如Guan ＆ Chen、Matei ＆ Aldea、Afzal、Carayannis等的研究。但是，DEA是一种线性规划的方法，利用DEA测算创新效率时，主要有两个问题：一是忽略了随机误差的影响，二是无法对创新效率的影响因素进行直接细致的分析。

总体上看，有关创新效率的研究相对比较丰富，但是对于创新生态系统尤其是城市创新生态系统的效率评价还很少见。此外，讨论创新生态系统的健康性问题的研究也不多见；同时讨论创新生态系统创新效率与健康性的文献还未发现。主要的难点可能有以下几点：第一，必须科学地解构创新生态系统的功能、结构、机制以及创新生态系统健康性的概念与测度，这一问题的研究就足以引起大量的争论；第二，必须科学地设计指标、确定权重、采集数据，而这一步则可能会引起更大的争论。可能也是由于这两个方面的原因，Iansiti和Levien在讨论商业系统健康性的时候，仅仅确定了商业系统健康性的三个维度，即生产力水平、创建利基市场的能力以及系统稳定性，但并没有进行实证方面的研究。国内研究方面，目前只有苗红和黄鲁成利用VOR模型评价了苏州工业园的创新系统健康度（他们称之为“区域技术创新生态系统”）；也有其他人研究了广州和深圳这两个城市创新生态系统的健康性问题，但是解构的创新生态系统健康性模型值得商榷，研究者直接将创新生态系统分解为生活生态、政府服务生态、知识生态、人才生态、技术生态等9个子系统；还有研究者讨论了创新生态系统健康性评价的指标体系和区域产业创新生态系统健康性评价的指标体系问题，但是构建的指标体系并非基于仿生学理论基础，而且也没有进行实证研究。

1.2.4 研究框架

本书基于仿生学原理，参考自然生态系统的结构、功能与机理，尝试构建了城市创新生态系统评价的“双模型”，即“创新生态系统效率评价模型”和“创新生态系统健康性评价模型”。效率评价模型包括投入、过程与产出三个维度，重点考察城市创新生态系统投入－产出效果，反映和揭示创新生态系统的资源配置效率；健康性评价模型包括驱动力、组织力和资源潜力三个维度，重点考察城市创新生态系统的成长性、开放性与创新潜力，反映和揭示创新生态系统的可持续性。总体研究框架如图1.1所示。