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宽容文化与科技创新:一项基于国际比较的实证分析

分类:(一) 发表时间:2019-08-16

技术进步是经济发展的不竭动力, 现代经济中的技术进步主要来自以创新为目标的研究和开发活动[1]。最新的研究发现, 文化是影响一个组织、城市、地区和国家创新绩效的深层力量[2
 
技术进步是经济发展的不竭动力, 现代经济中的技术进步主要来自以创新为目标的研究和开发活动[1]。最新的研究发现, 文化是影响一个组织、城市、地区和国家创新绩效的深层力量[2,3]。但文化包括很多维度, 不同领域和类型的创新存在较大差异, 对它们之间的关系进行更细致的分析, 有助于人们更深入地认识文化对创新的影响及作用机制。
 
 
创新需要有鼓励探索、宽容失败的文化环境, 这是一个在研究界和政策界颇为流行的观点, 一些研究甚至认为“越宽容越好”[4], 但也有一些研究指出宽容带来的“过度的”多样性可能会增加社会的不信任甚至冲突, 反而不利于创新和经济发展[5,6]。本文利用世界知识产权组织发布的全球创新指数 (Global Innovation Index GII) 和哈佛大学波特教授团队发布的社会进步指数 (Social Progress Index SPI) 以及世界银行的相关数据, 对社会宽容和国家 (地区) 科技创新绩效的关系进行实证检验, 以帮助人们更准确地认识宽容文化对科技创新的意义, 为相关政策的制定提供研究参考。
 
一、研究问题、文献回顾
 
(一) 社会宽容和科技创新
 
 
自20世纪80年代内生增长理论开始流行以来, 人们逐渐认识到技术进步内生于人与人的互动模式, 后者会深刻影响一个组织、城市、地区和国家的人力资本累积方式和分布结构, 以及创新性想法、知识和技术的传播效率和创新绩效。这一理论拓展了创新研究的视野, 越来越多的研究试图去发现、描述与创新更具“亲和性”的社会网络结构和文化环境[7,8,9]。2002年美国创新经济学家佛罗里达 (Florida) 在《创意阶层的崛起》 (the rise of creative class) 一书中提出了创新的“3T” (即人才 (talent) 、技术 (technology) 和宽容 (tolerance) ) 理论[10], 认为社会宽容提高了一个城市、地区或国家对于创意人才的吸引力, 而人才的集聚能够提高当地的创新能力, 形成“宽容吸引人才, 人才造就科技”的链式反应[11,12]。这一研究引发了人们对社会宽容与创新绩效、经济增长关系的广泛讨论。在对社会宽容提高创新绩效的机制解释上, 相关研究认为在现代社会, 创新不再是由某些孤立的个人独立完成的独立事件, 而是一群人共享知识和信息, 相互学习、交换隐性和显性知识的持续互动过程[7]。社会宽容有利于增加社会多样性、降低社会交往成本, 多样化的人口增加了创新所需的异质性观念、知识和信息供给, 不同文化、不同种族、不同教育背景的人们可以利用自己拥有的信息集从不同角度理解、解决各种难题, 形成知识和技能互补 (skill complementarities) , 进而催生更多新想法、新知识和新产品[13]。同时, 研究发现多元化的人口有利于建构更多的“弱关系” (weak tie) , 为不同个人和群体之间的知识和信息传播架起桥梁, 促进创新性想法、知识和技术在不同群体、地区和产业间的扩散[14,15], 最终提高组织、城市和国家的创新产出。但正如一些研究者指出的那样, 虽然宽容和多样性之间有高度的相关性, 但它们之间也存在差异, 多样性主要是一种人口分布结构, 而宽容更应是多种价值观、行为规范和文化的共存和融合[16]。事实上, 不少研究就发现在一些国家和地区, 语言、种族等方面的多样性不仅没带来创新, 反而造成人际信任程度下降、社会参与活动减少, 甚至带来政治上的不稳定, 极大增加了人际互动和合作成本, 阻碍了创新[17,18]。换句话说, 创新需要的是一个既能激发多样性中的活性又能抑制其负面影响的文化和制度环境[4]。
 
(二) 科技创新、不确定性与社会宽容
 
 
创新本身的偶然性, 以及环境的异质性和复杂性使得创新活动和结果都具有很高的不确定性和失败风险[19]。“创新漏斗”理论认为, 创新实质上是一个不断试错的过程, 通过不断试错获取知识, 将不确定性一步步转化为可计算的风险, 帮助人们判断是否应该将探索进行下去[20]。创新面临的不确定性使得人们不愿、不敢尝试, 因此需要特定的激励机制推动人们从事创新活动, 其中对失败的宽容至关重要。研究发现, 对初始阶段失败的实质性宽容甚至奖励与长期回报结合起来能够最有效地激励人们从事创新活动[21]。很多人也认为, 硅谷之所以能够成为全球科技创新中心, 一个重要原因就是该地宽容失败的社会文化独步全球。硅谷之所以能形成这一文化, 关键原因在于它是一片二战后新发展起来的处女地, 大家都是初来乍到, 即使失败了也不会有太大的社会压力[22]。对失败的宽容会让人们更敢于尝试, 并在不断试错中高效地学习。创业失败后人们自动加入失业大军或重新开始, 不用担心别人讥笑, 也不奢望别人会同情, 久而久之就会形成对失败更加宽容的社会氛围[23], 允许有缺陷的新事物重头再来, 也更容易让创新团队开发新产品时放开手脚[3]。对创业企业创新性的研究发现, 那些由更加容忍风险和宽容失败的风险投资基金 (表现为在没有达到前期经营目标的情况下是否继续追加投资) 支持的创业企业的创新活动表现更佳[24]。
 
 
前文的梳理表明, 社会宽容有助于提高多样性, 但多样性并不必然带来社会宽容。对于创新而言, 不仅需要多样化的信息和知识来帮助其降低不确定性, 而且需要对失败的宽容来鼓励新的探索和尝试。只有具备一种能够允许多样性共存、融合, 鼓励探索、宽容失败的社会宽容文化时, 蕴藏在多样性中的异质性信息才能有效流动和扩散, 才能在不断试错中推进创新。
 
二、研究假设
 
(一) 创新类型假设
 
 
一般来说, 原创性越强的创新面临着越多的不确定性, 越需要异质性信息的快速流动和碰撞来获取有用知识, 越需要不停地试错来降低不确定性。根据科技创新面临的不确定性程度的高低, 研究者将科技创新分为基础型创新 (basic innovation) 和改进型创新 (improvement innovation) 两种类型[3], 并认为基础型创新的原创性更高, 面临的不确定性更高、失败风险更大, 对观念、知识和信息的多样化和快速流动的需求越强, 对社会宽容程度越敏感。由于在创新前已经有较多的信息和知识可以用来降低不确定性, 改进型创新对多样化探索的需求相对较低。因此, 本文提出如下假设:
 
 
假设1.1社会宽容程度越高, 基础型科技创新绩效越高;
 
 
假设1.2社会宽容程度对改进型科技创新绩效没有显著影响。
 
(二) 发展阶段假设
 
 
发达经济体通常处于世界科技前沿, 在创新上缺乏跟踪和模仿对象, 加之劳动力成本较高、环境规制更为严格等硬性约束, 使得其不得不依靠创新特别是原创性强的基础型创新来获取和保持竞争优势。在这种情况下, 通过社会宽容来增加社会多样性, 形成鼓励探索、宽容失败的创新文化至关重要。但对于发展中经济体而言, 生产效率与发达经济体存在较大差距, 充分利用技术的后发优势是它们发展经济甚至赶超发达经济体的可行途径[25]。引进国外成熟技术, 通过“干中学”, 走“引进—消化—吸收—再创新”的道路能够帮助其快速地获取经济社会发展所需的新技术。由于相关技术相对成熟, 至少技术路线、应用场景相对清晰, 这一创新路径所面临的不确定性相对较低, 对于多样性和宽容失败的需求相对较低。与此同时, 一个国家的创新能力需要逐步累积, 外国直接投资带来的“知识外溢”效应不会自动实现, 绝大部分国外技术都需要经过模仿、改造和再创新等一系列过程才能真正转化为适合发展中经济体经济环境和生产模式的实用技术[26]。从这个意义上说, 对发展中经济体而言, 由于知识和技术存量的不足, 增加社会宽容未必能够对基础型创新绩效产生显著的影响。因此, 本文提出如下假设:
 
 
假设2.1在发达经济体中, 社会宽容对基础型科技创新绩效有显著的促进作用;
 
 
假设2.2在发展中经济体中, 社会宽容对基础型科技创新绩效没有显著的促进作用。
 
三、数据和方法
 
(一) 数据
 
 
本文所使用的数据来自全球创新指数 (GII) 、社会进步指数 (SPI)  (1) , 以及世界银行的各国收入水平分组数据。GII指数是由康奈尔大学、欧洲工商管理学院和世界知识产权组织共同发布的全球创新能力年度报告, 于2007年首次发布。本文使用了2016年和2017年的GII报告数据, 2016年的GII报告包括了全球128个经济体, 涵盖了全球92.8%的人口和97.9%的GDP;2017年的GII报告包括了全球127个经济体, 涵盖了全球92.5%的人口和97.6%的GDP。该指数包括制度 (institutions) 、人力资本和研究 (human capital & research) 、基础设施 (infrastructure) 、市场灵活性 (market sophistication) 、商业灵活性 (business sophistication) 、知识和技术产出 (knowledge & technology outputs) 、创造性产出 (creative outputs) 七大维度, 每个维度包含若干指标, 每个指标下又分为若干二级指标。
 
 
SPI指数由以哈佛大学波特 (Porter) 教授为代表的一群全球知名社会领袖发起建立, 2013年发布测试版, 只包含了50个国家。2015年发布了第二版的SPI, 涵盖了全球161个国家 (地区) 。SPI指数以阿玛蒂亚·森、诺斯和斯蒂格利兹的相关理论为基础, 包括人类基本需求 (basic human needs) 、幸福的基础 (foundations of wellbeing) 和机会 (opportunity) 三个维度, 每个维度分别包括四个指标, 每个指标下包括3-5个二级指标。
 
(二) 变量
 
 
因变量:本文有两类四个因变量。具体来说, 本文从GII中选取了专利申请量、PCT专利申请量、科技论文产出量和论文H指数四个指标, 用它们来测量论文和专利两种创新产出情况。同时, 本文根据原创性程度的高低将专利分成普通专利和PCT专利, 将论文分为普通科技论文和论文H指数, 并用PCT专利申请数量和论文H指数作为基础型创新绩效的测量指标, 用普通专利申请数量和普通科技论文产出数量作为改进型创新绩效的测量指标 (2)  。
 
 
自变量:本文的自变量是“社会宽容度”。社会宽容是一个复杂、多维的概念, 但为分析简便, 本文拟采用“对同性恋的接受程度”作为测量社会宽容程度的指标。创新经济学家佛罗里达称同性恋指数为创意时代的金丝雀[10], 因为同性恋者受到相当程度的歧视, 同性恋人群代表着一个社会对多样性的“最后一个堡垒”——既然能够接纳同性恋者, 对其他人群也会持比较宽容的态度[27]。因此, 本文采用SPI指数“机会”维度中的“对同性恋的宽容” (tolerance for homosexuals) 指标作为社会宽容程度的代理变量 (3) 。
 
 
控制变量:创新是一个复杂系统, 受到各种因素的影响, 在估计社会宽容对创新绩效的影响时, 需要对这些变量的影响进行统计控制。但是由于数据个案数有限, 数据缺失又进一步减少了个案数。为保证模型的稳定性, 本文无法对更多变量进行控制, 只将与创新绩效关联度最直接、影响最大的“研发投入强度”和“每百万人口中研发人员数量”这两变量纳入模型进行控制。
 
 
世界银行将各国 (地区) 分为“高收入”、“中高收入”、“中低收入”和“低收入”四类, 本文将高收入国家 (地区) 称为发达经济体, 将其余的称为发展中经济体。同时, 由于各国在专利、PCT专利、论文和论文的H指数四项创新产出上都有很大的差别, 在分布上均为左偏, 即大部分经济体的创新绩效得分比较低, 得分高的经济体比较少。为此, 本文对四个变量均作了对数转化。同时, 研发投入占国内生产总值的比例、研发人员占总人口的比例等变量的分布与之类似, 在分析时也作了对数处理。
 
(三) 方法
 
 
由于从投入到产出必须经历一定的周期, 加之社会宽容在促进科技创新活动的同时, 也可能受到后者的影响, 即随着科技创新活动的活跃, 新事物的涌现以及多样化人群的进入可能会反过来提高社会宽容度, 产生所谓的内生性问题。为此, 本文采用了相关研究中普遍使用的一种处理方法, 采用滞后一期的自变量和控制变量[28]。具体说, 本文模型中因变量数据的时间点为2016年, 而自变量和控制变量的时间点则为2015年。
 
 
表1 研究变量含义和说明 导出到EXCEL
 
 
 
 
变量名 说明 
 
因变量 
 
patent 每十亿美元GDP专利申请数量, 取对数, 数据来源:GII2016、GII2017 
 
pct 每十亿美元GDP PCT专利申请数量, 取对数, 数据来源:GII2016、GII2017 
 
paper 每十亿美元GDP科技论文出版数量, 取对数, 数据来源:GII2016、GII2017 
 
Hindex 科技论文的H指数, 取对数, 数据来源:GII2016、GII2017 
 
自变量 
 
tolerance 社会宽容和宽容指数, 取对数, 数据来源:SPI2015 
 
控制变量 
 
gerd 研发投入占国内生产总值的比重, 取对数, 数据来源:GII2015 
 
researchers 每百万人口中研发人员的数量 (全时当量) , 取对数, 数据来源:GII2015 
 
  
 
 
 
本文使用OLS回归模型进行数据分析。首先以2016年的创新绩效作为因变量, 分析社会宽容对各项创新产出的影响。然后使用同样的回归模型, 以2016、2017两年创新绩效之和作为因变量, 检验相关影响的稳健性。同时, 考虑到小样本中高杆杠值、奇异值对结果稳健性的影响, 本文将根据回归诊断结果, 在排除高杠杆值或奇异值个案的基础上再进行稳健回归分析, 进一步检验结果的稳健性。
 
四、计算结果
 
(一) 基本结果
 
 
表2中的四个模型首先分析了在所有经济体中社会宽容对于创新绩效的影响。结果显示, 社会宽容对PCT专利产出和论文的H指数存在显著的促进作用, 但对于专利申请和一般论文产出没有显著的影响。假设1.1和假设1.2得到支持。
 
 
表3中的四个模型分析了在发达经济体中, 社会宽容对于创新绩效的影响。结果显示, 社会宽容对于PCT专利产出、论文的H指数和一般论文产出有显著的促进作用, 但对专利申请数没有显著的影响。假设2.1得到支持。
 
 
表4中的四个模型分析了在发展中经济体中, 社会宽容对于创新绩效的影响。结果显示, 社会宽容对于专利产出都没有显著的影响, 对论文产出的影响则呈现不同的方向, 社会宽容对于普通科技论文产出有显著的负面影响, 但对论文的H指数却有显著的促进作用。假设2.2没有得到支持。
 
 
表2 社会宽容与科技创新绩效的稳健回归模型 导出到EXCEL
 
 
 
 
 模型1
 (patent)  模型2
 (pct)  模型3
 (paper)  模型4
 (hindex)  
 
tolerance 
-0.049 0.384*** -0.018 0.279*** 
 
 (0.114)  (0.131)  (0.075)  (0.080)  
 
gerd 
0.493*** 0.826*** 0.500*** 0.578*** 
 
 (0.175)  (0.198)  (0.108)  (0.115)  
 
researchers 
0.562*** 0.459*** 0.242*** 0.039 
 
 (0.123)  (0.130)  (0.070)  (0.075)  
 
Constant 
-1.496 -0.812 1.559*** 3.118*** 
 
 (0.954)  (0.997)  (0.550)  (0.586)  
 
N 80 71 84 85 
 
  
 
(注:1. 括号内为标准差。 2. *P<0.1 **P<0.05 ***P<0.01。下同。) 
 
 
表3 发达经济体社会宽容与 科技创新绩效的稳健回归模型 导出到EXCEL
 
 
 
 
 模型5
 (patent)  模型6
 (pct)  模型7
 (paper)  模型8
 (hindex)  
 
tolerance 
0.057 0.527** 0.284** 0.369** 
 
 (0.202)  (0.194)  (0.127)  (0.171)  
 
gerd 
1.090*** 1.519*** 0.321 1.015*** 
 
 (0.370)  (0.354)  (0.232)  (0.313)  
 
researchers 
-0.026 -0.145 0.100 -0.438 
 
 (0.372)  (0.341)  (0.233)  (0.315)  
 
Constant 
3.047 3.871 3.099* 6.862*** 
 
 (2.864)  (2.634)  (1.797)  (2.427)  
 
N 41 39 41 41 
 
  
 
 
 
表4 发展中经济体社会宽容与 科技创新绩效的稳健回归模型 导出到EXCEL
 
 
 
 
 模型9
 (patent)  模型10
 (pct)  模型11
 (paper)  模型12
 (hindex)  
 
tolerance 
-0.098 0.026 -0.168* 0.227** 
 
 (0.172)  (0.183)  (0.099)  (0.102)  
 
gerd 
0.370 0.510* 0.562*** 0.489*** 
 
 (0.265)  (0.272)  (0.151)  (0.154)  
 
researchers 
0.706*** 0.463** 0.184** 0.070 
 
 (0.176)  (0.170)  (0.088)  (0.094)  
 
Constant 
-2.477* -1.776 1.536** 2.752*** 
 
 (1.304)  (1.225)  (0.658)  (0.688)  
 
N 39 32 43 44 
 
  
 
 
(二) 稳健性检验
 
 
为检验上述影响的稳健性, 我们采用了两套检验方案 (见表5) :一是考虑到社会宽容等环境改善, 以及资金、人力等创新投入具有一定的滞后效应, 其影响需要经过一定时间才会充分释放, 为此将2016、2017两年创新绩效为因变量, 检验相关影响的稳健性。结果显示, 结果是稳健的。二是从数据分布的角度, 删除Cook’s D值大于 4/n的个案, 然后再在剩下的个案中做稳健回归[29]。结果显示, 在全体样本国家中, 结果保持稳健, 同时无论是在发达经济体子样本还是在发展中经济体子样本中, 社会宽容与各类创新的相关系数基本没有发生方向性的改变。上述检验结果意味着, 本文发现的社会宽容与创新的关系具有一定的稳定性。
 
 
表5 稳健性检验 导出到EXCEL
 
 
 
 
稳健性检验Ⅰ (以2016年和2017年创新绩效总和为因变量)  
 
 
全部 发达经济体 发展中经济体 
 
patent pct paper hindex patent pct paper hindex patent pct paper hindex 
 
tolerance 
-0.057 0.346** -0.005 0.282*** 0.006 0.528*** 0.286** 0.360** -0.108 0.014 -0.144 0.231** 
 
 (0.111)  (0.136)  (0.073)  (0.082)  (0.202)  (0.193)  (0.132)  (0.171)  (0.161)  (0.193)  (0.095)  (0.107)  
 
gerd 
0.469*** 0.880*** 0.467*** 0.588*** 1.034*** 1.582*** 0.324 1.028*** 0.387 0.539* 0.550*** 0.502*** 
 
 (0.172)  (0.212)  (0.106)  (0.119)  (0.370)  (0.352)  (0.241)  (0.314)  (0.255)  (0.289)  (0.145)  (0.163)  
 
researchers 
0.567*** 0.400*** 0.252*** 0.036 0.051 -0.237 0.098 -0.445 0.686*** 0.357* 0.191** 0.070 
 
 (0.119)  (0.142)  (0.070)  (0.079)  (0.372)  (0.340)  (0.242)  (0.315)  (0.168)  (0.190)  (0.090)  (0.101)  
 
_cons 
-0.887 0.253 2.163*** 3.830*** 3.059 5.243* 3.777* 7.595*** -1.704 -0.443 2.201*** 3.453*** 
 
 (0.925)  (1.087)  (0.547)  (0.614)  (2.865)  (2.626)  (1.865)  (2.429)  (1.235)  (1.352)  (0.656)  (0.738)  
 
N 81 70 84 84 41 39 41 41 40 31 43 43 
 
稳健性检验Ⅱ (删除高杠杆值和奇异值个案)  
 
tolerance 
-0.051 0.411*** -0.017 0.362*** 0.230 0.565*** 0.205* 0.609*** -0.094 -0.040 -0.182* 0.281*** 
 
 (0.102)  (0.134)  (0.070)  (0.081)  (0.228)  (0.180)  (0.113)  (0.168)  (0.154)  (0.192)  (0.095)  (0.100)  
 
gerd 
0.648*** 1.034*** 0.398*** 0.694*** 1.161*** 1.609*** 0.180 0.866*** 0.432 0.591** 0.519*** 0.576*** 
 
 (0.162)  (0.184)  (0.103)  (0.111)  (0.363)  (0.331)  (0.189)  (0.281)  (0.255)  (0.253)  (0.149)  (0.152)  
 
researchers 
0.456*** 0.288** 0.292*** -0.034 -0.109 -0.174 0.278 -0.288 0.649*** 0.277 0.208** 0.0479 
 
 (0.115)  (0.129)  (0.064)  (0.074)  (0.366)  (0.308)  (0.191)  (0.282)  (0.165)  (0.171)  (0.086)  (0.090)  
 
_cons 
-0.731 0.494 1.243** 3.726*** 3.781 4.018* 1.713 5.902** -2.096* -0.659 1.355** 3.030*** 
 
 (0.894)  (0.986)  (0.501)  (0.588)  (2.828)  (2.358)  (1.468)  (2.168)  (1.229)  (1.198)  (0.652)  (0.663)  
 
N 72 65 78 80 40 35 36 38 35 27 42 42 
 
  
 
 
五、结论和讨论
 
 
目前的相关研究更多从追赶战略、投入和激励等角度来讨论不同发展阶段的创新路径选择, 认为创新模式需要与创新能力、产业发展和国家经济社会发展阶段相适应[30]。本文从创新与文化的关系角度呼应了相关观点, 并系统分析了在不同发展程度的经济体中, 社会宽容与科技创新绩效的关系, 获得了一些与通常认识不太一样的发现。本部分将对主要的研究发现进行简要的总结和讨论。
 
 
本文在支持社会宽容有利于提高创新绩效的观点的同时, 又有以下两点新发现:首先, 社会宽容对于不同类型的创新的绩效有着差异化的影响——社会宽容对于基础型科技创新尤为重要;其次, 本研究发现社会宽容对提高创新绩效的重要性在不同发展程度的经济体中有不同程度的体现:在经济发展水平相对较低的经济体中, 社会宽容对某些类型的科技创新绩效没有显著的促进作用, 甚至还有一定的负面影响;在经济发展水平较高的经济体中, 社会宽容对PCT专利和科技论文产出绩效产生显著的促进作用。
 
 
上述两个发现具有内在一致性。那些经济和科技创新资源存量较高的国家和地区, 更有能力而且也不得不进行更具原创性的基础型创新, 社会宽容的作用变得更加重要。而在发展中经济体中, 模仿创新是主流的创新方式, 社会宽容不仅不能提高反而会在一定程度上降低改进型创新的绩效。这意味着在不同的发展阶段以及不同类型的创新活动对社会文化环境的要求是不一样的。在发展中经济体中, 若政府能够在“追赶”目标的推动下, 集中有限的资金、人才等创新资源, 聚焦若干领域、环节进行创新, 直接投资、组织和激励跟踪性、模仿性的创新活动, 强调纪律性和统合性, 反而有可能提高改进型创新的绩效。如果上述逻辑成立, 那么它意味着在发展中经济体中, 通过政府组织协调相关资源, 聚焦有限领域的创新, 可能更具可行性, 也更有效率。“自由探索、宽容失败”更像是一种经济发展到一定阶段, 攒下一定家底后才可以玩、值得玩的游戏。需要指出的是, 虽然数据分析显示社会宽容对改进型创新具有负面影响, 但背后的真实逻辑是不是本文提出的上述逻辑还需要更进一步的研究, 更重要的是, 本文的发现得不出在发展中经济体, 要提高改进型创新的绩效就要降低社会宽容的结论, 而且本文关于随着经济社会发展水平的提高, 社会宽容对于一个国家的创新绩效的提升将变得越来越重要的发现, 还意味着统一性、纪律性可能在特定阶段具有静态效率, 但不具有动态效率。
 
 
本文的发现对于我国科技创新政策, 特别是进一步调整传统的科研组织模式, 营造与新阶段创新需求相匹配的、更加宽容的创新文化具有重要启发意义。首先, 当中国经济发展进入新常态后, 经济的转型升级和高质量发展将更加需要有基础型、原创型创新的支撑和驱动。其次, 改革开放四十年来, 中国的科技创新取得了举世瞩目的成就, 目前已进入了领跑、并跑、跟跑“三跑并存”的新阶段 (4) 。相比于以“引进—消化—吸收—再创新”模式为主的跟跑阶段, 今后的创新可能将不得不面对更高的不确定性。在这种情况下, 中国更加需要鼓励人们大胆地探索和试错, 需要人们宽容那些屡试不中者, 并敢于、乐于为失败“买单”。再次, 在以知识和创新为主要推动力的现代经济中, 思想市场对于人力资本市场的质量和表现有着非常重要的影响, 一个生机勃勃的思想市场不仅是取得学术成就的必要条件, 也是开放社会与市场经济不可或缺的文化与知识基础[31]。从这个意义上说, 新时代中国要更加重视包括社会宽容在内的软环境建设, 这是获取国际科技竞争优势的“巧实力”, 也是建设科技创新强国的题中应有之义。
 
 
本文的研究还有一些不足之处。由于GII特别是SPI数据是近几年才开始发布, 而且都有比较严重的数据缺失问题, 本文只能暂时选取较短时间段内的数据对社会宽容和创新绩效的关系进行探索性的研究, 未来的研究可以在收集更丰富数据的基础上开展更加细致的分析。同时, 在研究问题层面, 今后的研究一方面可以沿着本文的思路进行更精细的分析;另一方面也可以将社会宽容进一步扩展到社会文化的其他方面, 以帮助人们更深入地理解社会文化环境与创新活动的关系, 进而为一个城市、地区甚至国家营造更适合自身发展阶段和特点的创新文化环境提供更有针对性的建议。
 

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文章名称:宽容文化与科技创新:一项基于国际比较的实证分析

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