sou · H3B3107 · 2016-01-01 00:00:00 — Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning Index och rangordning av innovationskapacitet Anm. FoU-intensitet och GII-betyg är beräknade (förutom FoU-intensitet för , och som är ). Patentintensitet är beräknad . Källa: and Technology Indicator, Patent Database, Global Innovation Index (2014), och Hayes (2010) och egna beräkningar. Sammanfattningsvis uppvisar en förhållandevis hög inno- vationskapacitet enligt tillgängliga index. hör tillsammans med , och samt, mindre tydligt, , till toppskiktet om man ser till samtliga indikatorer och mått. innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 tanke på den (mycket) låga samvariationen mellan de olika indikatorerna på innovationskapacitet är det dock vanskligt att dra långtgående slutsatser av en sådan jämförelse. Förutom att olika mått kan fånga upp olika faktorer som påverkar innovations- kapaciteten, kan det även vara svårt att jämföra rangordningar för samma mått. Det är också mycket svårt att i breda index på ett bra sätt fånga vad som är en genuin innovation och vad som är mer av vidareutveckling av befintliga produkter eller processer. Eftersom de flesta mått är behäftade med mätfel, finns en naturlig variation kring det värde som redovisas som resultatet. Det kan innebära att skillnader i rangordning mellan två närliggande länder är ett utslag av mätfel snarare än av faktiska förhållanden. Med andra ord bör index över länders innovationskapacitet tolkas med en stor nypa salt. 4.3.3Sambandet mellan innovationer och FoU Som framgått av föregående avsnitt genererar relativt sett många patent och har en hög s.k. innovationskapacitet. En möjlig förklaring till varför så är fallet, som diskuterades i kapitel 2, är att i allmänhet, och svenska företag i synnerhet, lägger relativt stora resurser på FoU. Sambandet mellan FoU-intensitet och patentintensitet illustreras i figur 4.4 där ett tydligt, positivt samband framträder. Detta samband har blivit något starkare för genomsnittet av som finns representerade i figuren, dvs. patentintensiteten är högre givet en viss nivå på FoU-intensitet jämfört med . Detta förhållande visas av att lutningen på regressionslinjen visar en (blygsam) ökning, dvs. blir brantare för den senare tidsperioden. Förklarings- graden har dock försämrats och spridningen har ökat, varför det inte går att dra några egentliga växlar på regressionslinjens ökade lutning.76 Medan och för båda de analyserade perioderna ligger över de respektive regressionslinjerna hamnar i båda fallen nedanför. Detta skulle, något förenklat, kunna tolkas som att mer satsade resurser på FoU (högre FoU-intensitet) bidrar till 76 Förklaringsgraden, R2,, har minskat , från 0,70 till 0,61. Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning högre patentintensitet, men att patentintensiteten i ökar relativt sett mindre än i andra länder när FoU-intensiteten ökar. Det är dock viktigt att ha i åtanke att både patent och FoU kan fylla andra funktioner än innovationer respektive insats i produktionen av FoU. Patent används inte bara för att skydda ett teknologiskt försprång gentemot konkurrenterna utan även för strategiska motiv (Blind, och , 2013). Patent kan signalera till konkurrenter att de inte ska ge sig in på en marknad eller begränsa det teknologiska rummet för konkurre- rande företag. Patent kan vidare signalera till aktieägare och andra finansiärer att företagen har produkter på gång som kan leda till en bättre lönsamhetsutveckling för företaget. Patent kan också fungera motiverande för företagets forskare, dvs. fylla en funktion utöver – eller t.o.m. oberoende av – strävan att skydda företagets innovationer.77 FoU används, som tidigare nämnts, även som ett sätt för företagen att kunna ta till sig andra företags innovationer och omsätta dem i egen produktion. Det är således inte så att en svag ”utväxling” mellan FoU och patent nöd- vändigtvis indikerar en låg innovationseffektivitet (se vidare avsnitt 4.4). 77 Blind m.fl. (2013) redogör för ett stort antal studier som analyserar strategiska motiv för patent. Enligt författarna är patent fortfarande det viktigaste sättet för företag att skydda sina innovationer och de strategiska motiven är av mindre betydelse än de traditionella, marknadsrelaterade motiven. De diskuterar även om de strategiska motiven har förändrats . Deras slutsats är att de strategiska motiven har minskat i betydelse . innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 Figur 4.4 Samband mellan FoU-intensitet och patentintensitet i 23 OECD- länder 1981–1991 respektive 2001–2008 Anm. FoU-intensitet ges av kvoten mellan näringslivets FoU-utgifter och BNP och patentintensitet ges av antalet beviljade USPTO-patent per land delat med befolkningen, sorterat då patentansökan gjordes. Värdena anger genomsnitt för tidsperioderna. Källa: and Technology Indicators, Patent Database och egna beräkningar. 4.3.4En enkel modell för att analysera sambandet mellan FoU och innovation För att analysera vad som bestämmer ett lands innovations- kapacitet kan man skatta en s.k. kunskapsproduktionsfunktion. Denna enkla funktion, som har använts flitigt på såväl företagsnivå som på landnivå, uttrycker innovation som en funktion av FoU- intensitet (dvs. FoU-utgifter som andel av t.ex. förädlingsvärdet eller försäljning) och den ackumulerade stocken av FoU eller innovationer (vanligare i studier på bransch- eller landnivå). Utöver detta kan det också ingå en effektivitetsparameter som är tänkt att fånga hur effektivt ett företag eller ett land omvandlar sina nyin- vesteringar och FoU- eller innovationsstocken till nya innovationer. Effektivitetsparametern kan också tänkas fånga överspillnings- effekter från andra företag, branscher eller länder när sådana Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning effekter inte explicit tas med i analysen (t.ex. om den utländska FoU-stocken exkluderas). Den empiriska litteraturen, med utgångspunkt i analyser av kunskapsproduktionsfunktioner, bekräftar vikten av investeringar i FoU och FoU-stockar i den kunskapsgenererande processen (Mairesse och Mohnen, 2005; och , 2006). Kunskapsproduktionsfunktionen (KPF) kan sammanfattas enligt: Ii,t=F(Ri,t, i,t, i) är innovation i land är ett mått på FoU- i kan antas vara en tidsoberoende, som fångar olika ramvillkor. Kunskapsproduktionsfunktioner introducerades av Griliches (1979) med syftet att koppla insatsfaktorerna i forsknings- processen (vanligtvis FoU, kapital och arbetskraft) till utfall såsom patent eller produktivitet. Skattningar har vanligtvis gjorts på land-, industri- och företagsnivå. Med hjälp av denna metod går det att skatta exempelvis överspillningseffekter (t.ex. Griliches och Mairesse, 1984; Wieser, 2005; m.fl. 2010) och regionala KPF:er (t.ex. Jaffe, 1989). En kritik mot kunskapsproduktionsfunktioner är att innovation behandlas som en svart låda som inte besvarar hur eller varför innovationerna genereras. Vidare kan resultat från kunskaps- produktionsfunktioner vara problematiska i det att de vanligtvis inte gör skillnad på forskning och utveckling, dvs. FoU behandlas som en ”enhetlig verksamhet” i KPF-analyser.78 KPF:er är dock tacksamma att använda eftersom att de i regel använder FoU- och patentdata som är vida tillgängliga. På grund av de stora 78 Czarnitzki, Kraft och Thorwath (2009) finner exempelvis att endast investeringar i forskning har en signifikant effekt på antalet beviljade patent, vilket gör att FoU-utgifter sammantaget kommer att innehålla många ”irrelevanta” utgifter. innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 kvantiteterna tillgängliga data har precisionen i den statistiska analysen ökat (och , 2004). Ett antal studier undersöker sambandet mellan företagens FoU-utgifter och patent. Dessa studier finner i regel, föga förvånande, ett positivt samband mellan investeringar i FoU och patent. Exempelvis fann Pakes och Griliches (1980) ett statistiskt signifikant samband mellan ett företags FoU-utgifter och företagets patent i en tvärsnittsanalys mellan företag och industrier. Liknande samband observerades också av , Griliches och Hausman (1984) och i många andra efterföljande studier (Cincera, 1997; Crépon och Duguet, 1997; Licht och Zoz, 1998; och , 2001). Enligt Audretsch och (2004) beror dock styrkan i sambandet i KPF:er på analysnivån. Empiriska skattningar av kunskapsproduktionsfunktionen har visat sig vara starkare ju mer aggregerad analysnivån är, dvs. sambanden i kunskaps- produktionsfunktionen är ofta starkare när skattningar görs på t.ex. landnivå eller industrinivå än på disaggregerad, mikroekonomisk nivå. Antalet, och typen av, förklarande variabler varierar mellan studier. I på företagsnivå är det vanligt att kontrollera för formella och informella faktorer som påverkar innovativiteten, exempelvis: företagsstorlek, organisationens struktur, pull och push-faktorer avseende efterfrågan samt teknologi (, Crescenzi och Musolesi, 2012). På företagsnivå tycks humankapital vara mycket viktigt. I skattningar av innovationskapacitet på landnivå är det vanligt att även inkludera institutionella faktorer, såsom handel med utlandet och äganderätt. I en KPF-skattning i och (2014) används exempelvis mått på öppenhet mot omvärlden, finansmarknadernas storlek och djup, arbetskraftens utbildningsnivå och -sammansättning, teknikpolitik och immateri- ellt rättsskydd som kontrollvariabler. På liknande sätt används i Ulku (2004) FoU-stocken, utbildningsnivå, sannolikheten för expropriering, andelen import av tillverkningsvaror, kvoten mellan andelen handel med och BNP samt öppenhet. I Bottazzi och (2007) används i stället endast den inhemska patentstocken, den internationella patentstocken och antalet anställda i FoU inom privat sektor för att förklara antalet patent i femton som tillsammans står för merparten av världens FoU. Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning Ny FoU viktig, men gamla och andras innovationer viktigare Tabell 4.3 visar regressionsresultaten från två skattningar av en kunskapsproduktionsfunktion med fixa effekter för femton för perioden –2008. Den variabel som regress- ionsmodellen förklarar är antalet beviljade patent per tusen invånare. Först skattas en mycket enkel modell där den enda förklarande variabeln (förutom s.k. land- respektive tidsspecifika faktorer) är FoU-intensitet. Resultatet presenteras i kolumn ”Modell 1”. FoU-intensiteten är positivt relaterad till patentint- ensiteten, i enlighet med vad som kan förväntas, och den skattade koefficienten är statistiskt signifikant. Tolkningen av effekten är att en ökning av FoU-intensiteten ger en ökning av patentintensiteten . I ”Modell 2” inkluderas fler förklarande variabler som enligt tidigare studier har funnits vara betydelsefulla för att förklara innovationsresultat: den inhemska patentstocken, den utländska patentstocken samt befolkningen (för att kontrollera för marknadsstorleken). Av regressionsresultaten i kolumnen ”Modell 2” framgår att FoU-intensiteten alltjämt är signifikant och positivt korrelerad med antalet beviljade patent i näringslivet. Men, effekten är påtagligt lägre: om FoU-intensiteten ökar ökar antalet beviljade patent . Detta framstår som en relativt liten ökning, men effekten bör tolkas i ljuset av att detta är den isolerade effekt som erhålls givet alla andra faktorer, inklusive den totala stocken av innovationer (patent) som landet har tillgång till. Eftersom bilagan genomgående lägger stor vikt vid att diskutera FoU-intensitet i näringslivet har denna variabel använts i vår skattade kunskapsproduktionsfunktion. I linje med exempelvis Bottazzi och (2007) provar vi också att lägga in antalet forskare i privat sektor som mått på insatsfaktorer i FoU. När denna kontroll görs erhålls också signifikant och positiv korrelation mellan ”FoU-investeringen” och innovation, se ”Modell 3” i tabell 4.4. Skattningen är grov, men ger en illustrativ bild av sambandet mellan FoU-resurser och patent som mycket ofta diskuteras i litteraturen.79 79 Koefficienten på befolkningen är betydande i förhållande till de andra förklarande variablerna, och drivs eventuellt av och . När dessa två länder exkluderas är befolkningsvariabeln inte längre signifikant. innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 Skattning av en kunskapsproduktionsfunktion för 15 OECD- länder för perioden –2008 Beroende variabel: USPTO patent per capita 0,56*** 0,12*** (0,05) 0,65*** 0,54*** (0,05) (0,05) 1,37*** (0,32) (0,41) 0,74*** -0,46 (0,31) (0,42) Antalet forskare i näringslivet per tusental i 0,40*** (0,07) -3,2 -18,76 -7,31 (0,05) (4,04) (5,3) Anm. Års- och landsfixa effekter har använts, och samma länder ingår i skattningen. En tidslagg har använts för samtliga förklarande variabler utom befolkningsstorleken. Metoden för att räkna ut patent- stockar är densamma som i Bottazzi och (2007), och en diskonteringsfaktor på har använts i linje med tidigare litteratur. Samtliga variabler är logaritmerade och patentstockarna samt den beroende variabeln har normaliserats med befolkningen. *** Anger att de skattade koefficienterna är statistiskt signifikanta på 1-procentsnivån. Standardfel anges inom parentes. är (det godtyckligt valda) referenslandet och effekterna (koefficienterna) ska tolkas i relation till patentintensitet. En positiv koefficient innebär alltså att landet har ett starkare samband mellan FoU- och patentintensitet än , när hänsyn tagits till alla andra faktorer som antas påverka patentintensiteten. Källa: and Technology Indicators, Patent Database, och egna beräkningar. Även Westmore (2013), som framför allt undersöker olika policyindikatorers inverkan på FoU- och patentintensitet, får ett positivt, signifikant samband mellan FoU-intensitet och patent- intensitet. I Westmores analys, som inkluderar 19 över tidsperioden –2009, finner författaren att en enprocentig ökning av näringslivets FoU-stock som andel av BNP resulterar i en ökning av patentintensiteten med så mycket som . Detta skulle innebära att om hade en lika hög FoU-intensitet som , så skulle patentintensiteten ha varit högre det året.80 80 Egna beräkningar utifrån Westmores data. Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning Tabell 4.4 visar korrelationen mellan patent per invånare och laggad FoU-intensitet som tabell 4.3. Korrelationen mellan patent och FoU-intensitet är för del starkare än i t.ex. och , men svagare än i och . Tabell 4.4 Korrelation mellan patent per invånare och laggad FoU-intensitet (BERD) -0,18 -0,30 -0,11 Källa: Egna beräkningar baserade på data från tabell 4.3. 4.4Effektiva sätt att innovera för att slippa göra mera Länders innovationskapacitet och vad som bestämmer denna har ägnats stor uppmärksamhet inom den innovationsekonomiska forskningen. Betydligt mindre uppmärksamhet har ägnats vikten av en effektiv resursanvändning i innovationsverksamheten (Schmidt- Ehmcke och Zloczysti, 2011). Trots att själva effektivitets- begreppet är en (stark) förenkling av själva innovationsprocessen kan det fungera som ett användbart verktyg för att vägleda innovationspolitiken (Guan och , 2012). och (1997) menar att en effektiv och produktiv FoU-process är en viktig komparativ fördel för ett land. hävdas att ett land som innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 använder FoU-resurser ineffektivt kan falla offer för en s.k. tillväxtbestraffning (growth penalty) i form av minskad avkastning på sina investeringar i FoU (Fu, 2012). Att förstå de faktorer som möjliggör en effektiv innovationsprocess är därför grundläggande för att kunna vidta åtgärder som främjar god resursallokering (, 2007). Detta avsnitt belyser hur innovationseffektivitet kan mätas och hur det står till med den svenska innovations- effektiviteten. Hur kan effektivitet i innovationsprocessen mätas? Inledningsvis kan nämnas att det inte finns så många (bra) mått för att mäta innovationseffektivitet. De indikatorer som diskuteras i detta kapitel har därför valts på basis av att de är tillgängliga och möjliga att använda, snarare än att bilagans författare har gjort aktiva val att framhäva dessa indikatorer framför andra indikatorer. Läsaren bör därför hålla i bakhuvudet att redogörelser för studiers resultat som använder indikatorer för innovationseffektivitet bör betraktas just som redogörelser, snarare än en kvalificerad värdering kring indikatorernas användbarhet. Flera tidigare studier använder en enkel indikator, t.ex. kvoten mellan resultat och insatsfaktorer, för att fånga innovations- effektivitet.81 Det finns också mer informationsrika index över innovationskapacitet- och effektivitet. Som exempel kan nämnas Global Innovation Index, vilket utöver kapacitetsmåttet GII även innefattar ett innovationseffektivitetsindex (IEI) som utgör kvoten mellan Innovation Input Index (IIS) och Innovation Output Index (IOS). Tabell 4.5 visar en jämförelse för tre effektivitetsmått, rangordnat enligt Global Innovation Index’ mått GII för de 25 länder som placerar sig bäst avseende innovationskapacitet. IEI är utformad så att den ska ge indexvärden som är oberoende av länders ekonomiska utveckling. Det andra måttet är en kvot av resultat och insatsfaktorer: kvoten mellan beviljade patent (USPTO) per miljon invånare och FoU-intensitet. 81 En sådan ansats påminner om figurerna i föregående avsnitt som visade förhållandet mellan FoU-investeringar och antalet beviljade patent. Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning kan få relativt sett höga placeringar avseende effektivitetskvoten p.g.a. att de helt enkelt satsar mycket lite på innovation är det viktigt att analysera IEI tillsammans med totala GII. Av den anledningen innehåller tabellen nedan inte länder som t.ex. , som placerar sig högst i rangordningen för effektivitetsindexet när samtliga länder är inkluderade, men som satsar relativt sett lite resurser på innovation och FoU överlag. innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 (IEI-index)) 146,0** 10 (34) 2 (3) 1(2) Anm. *Relativ rangordning. Siffra i parentes avser rangordningen när samtliga 143 länder för vilket måttet är uträknat inkluderas. **I fall är en naturlig fråga hur användbart måttet i den högra kolumnen är givet att en betydande del av ansökningarna kopplar till FoU i andra länder. Data är inte rensade för detta. Källa: , and Technology Database, Patent Database och egna beräkningar. Avseende IEI-index för innovationseffektivitet faller inte lika väl ut som när det gäller GII-index för innovationskapacitet (se tabell 4.3): 2014 rangordnas på tjugoandra plats avseende innovationseffektivitet för samtliga inkluderade länder, och på Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning åttonde plats bland de 25 länder med högst innovationskapacitet som är inkluderade i tabellen. , , , och är exempel på länder som har ett högre IEI- index än . Vid en korrelationsjämförelse mellan IEI och måtten patent delat med FoU-utgifter samt andelen beviljade patent per patentansökan finns ingen korrelation. En potentiell förklaring är att effektivitetskvoten IEI fångar upp viktiga aspekter som inte kommer med i enklare mått för kvoten mellan enskilda input- och outputmått. Det går dock inte att rakt av tolka dessa kvoter och index som mått på (in-)effektivitet. En orsak till detta är att det kan, som konstaterats ovan, finnas andra insatsfaktorer som påverkar hur många innovationer som genereras och som dessa kvoter och index inte beaktar. För att bättre kunna mäta effektiviteten i resurs- användningen behövs vanligen någon form av mer sofistikerad metod. Faktaruta 4.4 Statistiska metoder för att mäta innovations- effektivitet Det finns även ett antal mer tekniskt avancerade metoder för att analysera innovationseffektivitet. De två vanligaste metoderna för att mäta effektivitet är den parametriska metoden ”Stochastic Frontier Analysis” (SFA) och den icke-parametriska metoden ”Data Envelopment Analysis” () (, 2007).82 spårar teknologifronten med hjälp av linjärprogramme- ring. Metoden lanserades av Charnes, och (1978) under antagandet att produktion kännetecknas av skalavkastning. Banker (1984) vidareutvecklade till att kunna ta hänsyn till varierande skalavkastning. DEA- modeller baseras på det faktum att det för ett givet problem 82 Ett annat värdefullt verktyg för att analysera beslutsfattande om FoU-investeringar i ljuset av risk och osäkerhet är multiple-criteria decision-making (MCDM). Syftet med MCDM är i de flesta fall ett urval av den optimala varianten och att skapa en plattform för komplext beslutsfattande vilket är typiskt för FoU-investeringar. MCDM-modellen är i allt väsentligt en matematisk modell (Dočekalová och Bočková, 2013). innovationsförmåga i internationell belysning Bilaga 8 till LU15 finns en stor mängd möjliga kombinationer av inputs och outputs, och metoden går i korthet ut på att en teknologifront byggs empiriskt från observerade inputs och outputs.83 Produktionsmängder sådana att kombinationer av inputs och outputs hamnar på teknologifronten anses vara effektiva eftersom att det då inte är möjligt att få till stånd lika mycket, eller mer, outputs med mindre inputs. Ineffektivitet ges alltså av avståndet till teknologifronten. SFA tillämpar i stället en ekonometrisk teknik för att uppskatta produktionsfronten och definierades av , och (1977) samt Meeusen och (1977). SFA tar hänsyn till mätfel och dekomponerar störnings- termen i två delar: en symmetriskt fördelad term (v) som representerar ”statistiskt brus”/den idiosynkratiska feltermen och en asymmetrisk (trunkerad) term (u) som representerar ineffektivitet (Fu och , 2009). Ineffektivitetstermen antas ha en strikt icke-negativ fördelning, som måste vara större än noll men mindre än ett. Dekomponeringen av feltermen skiljer SFA från den vanliga TFP-ansatsen, vilken ju definierar produktivitet som residualen i produktionsfunktionen. Vidare möjliggör SFA användning av paneldata och inkluderandet av externa faktorer utanför produktionsfunktionen (Kumbhakar och Lovell, 2000). Den främsta fördelen med SFA jämfört med är att den tar hänsyn till möjligheten att andra faktorer påverkar avståndet till fronten eftersom den tar hänsyn till statistiskt brus. anses särskilt lämplig när både produktion och resursåtgång är flerdimensionella.84 En nackdel med SFA är just att ansatsen jämför FoU-effektivitet utan att ta hänsyn till att flera olika outputs kan komma till stånd till följd av FoU (, 2011). DEA-metoden kräver inte heller några antaganden om produkt- ionsfunktionens utseende, och sambandet mellan resurser och prestationer behöver därför inte påtvingas någon särskild funktionell form (, 2011). 83Metoden bedömer relativ effektivitet och inte absolut effektivitet, och visar därför inte hur mycket som teoretiskt sett skulle vara möjligt att producera utan baseras på vad som faktiskt har observerats bland de undersökta produktionsenheterna. 84Metoden gör att vi kan uppskatta effektivitet när det finns flera outputs och inputs. Bilaga 8 till LU15 innovationsförmåga i internationell belysning 4.4.2Litteratursammanfattning – så innovationseffektivt är I detta avsnitt sammanfattas resultaten från ett antal studier av innovationseffektivitet. Fokus i redovisningen ligger på hur faller ut när det gäller innovationseffektivitet relativt andra länder. rangordnas högt, men inte alltid högst faller ofta väl ut i effektivitetsstudier, men vi är inte alltid ledare som placerar oss högst i olika rangordningar av innovations- effektivitet. Dock bör tilläggas att vilka länder som anses mest effektiva i sina FoU-aktiviteter varierar kraftigt från studie till studie. Det är inte helt lätt att avgöra vad det är som ligger bakom relativt stora skillnader i resultat. En del av skillnaderna beror antagligen på skillnader i metod, men även på grund av att olika data och tidsfönster används. Ofta används relativt korta tidsperioder, där skillnader enstaka år kan få stora utslag i resultaten.