自主创新、对外开放和高技术产业全要素生产率——基于吸收能力视角的研究

■艾育红，彭迪云

一、引言与文献综述

高技术产业一般是指依托高技术发展起来的产业，即以前沿科学和尖端技术为基础，以高强度的研究开发为支撑，从事知识密集型产品的开发、生产、销售、服务的产业群。高技术产业是中国经济高质量发展的关键领域，也是支撑中国工业经济增长的新动能。2020年，在全球新冠肺炎疫情形势极为严峻的情况下，全年规模以上工业中，高技术制造业增加值仍比2019年增长了7.1%，占规模以上工业增加值的15.1%。近年来我国高技术产业保持快速增长，但其全要素生产率不高、“快而不优”的质量问题也十分突出，其根源在于中国经济发展的创新能力弱，缺乏关键核心技术。2012年11月，中共十八大就明确提出坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略。***总书记多次强调加快建设创新型国家，指出创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑；强调突破核心技术、走自主创新道路的重要性，明确“创新引领和驱动发展已经成为我国发展的迫切要求”，鼓励企业自力更生、自主创新，将创新放在发展实体经济与制造业的关键位置上。2020年10月，中共十九届五中全会提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。因此，自主创新对高技术产业高质量发展具有决定意义。

长期以来，对外开放直接引进技术或对溢出技术进行消化吸收再创新，是推动我国产业创新发展的重要途径。然而，技术引进是否促进高技术产业创新，技术溢出是否正向影响高技术企业高质量发展仍存在争议。自主研发因知识积累和自身吸收能力的制约而对创新绩效产生有限影响，因此厘清高技术产业自主研发、对外开放及吸收能力对全要素生产率的作用机制具有一定的理论价值和重要的实践意义。

已有研究认为，自主研发、国际贸易、外商投资和技术引进对生产率存在正向影响。自主研发是研发资本积累、提高技术吸收能力的重要手段，有研究指出中国自主研发能够显著促进生产率的增长（周绍森和胡德龙，2019），在高技术产业内自主研发也同样提高了全要素生产率。国际贸易有利于资源配置、生产效率提高，且存在研发技术正向溢出效应，可以显著影响全要素生产率（黄永明和李娑，2019）。外商直接投资对生产率的正向作用机制表现为东道国企业可以模仿和学习跨国公司的技术和管理经验，雇佣外资企业人员引发技术和经验转移，激发当地的市场竞争效应等促进全要素生产率的提高（褚婷婷等，2020）。FDI资金与物力流入和FDI技术流入分别通过提升规模效应与纯技术效应来促进高技术产业绿色技术进步（邓峰和贾小林，2020）。技术引进则常与自主研发共同作用全要素生产率，单个变量呈正向影响（赵学礼和王贺如，2019）。

然而，当把自主研发与对外开放等多种因素放在同一框架下进行分析时，可能得出差异化甚至相反结论。王伟光等（2015）研究结果显示，外商直接投资对创新驱动发展存在“替代效应”，长期来看，东道国的中低技术产业很可能被锁定在外部知识创新体系或技术轨道之中，当研发投资的风险较大或对技术的要求较高时，对自主研发的替代作用更加明显。陈昭和林涛（2018）认为研发资本投入和研发人力投入对外商研发技术溢出作用的效果存在门槛效应，低投入和高投入行业，国际技术溢出对高技术产业技术创新起到相反作用。王莉静和王庆玲（2019）对高技术产业技术获取、技术转化、技术开发的技术引进消化吸收再创新的全过程进行了实证分析，得出产出效果不显著的结论。李小平（2007）将技术引进分为国内和国外技术引进，研究结论指出研发投入并非生产率增长的原因，同时国外技术引进只促进技术进步，自主研发和国内技术购买并没有带来高生产回报率。

此外，良好的吸收能力实现正向国际技术溢出效应，推动技术进步，提高全要素生产率。Narula & Dunning（2010）研究认为，国际技术溢出能否促进技术进步关键在于不同国家的吸收能力。张云和赵富森（2017）也得出相似结论，国际技术溢出效应深受当地吸收能力的影响。由于技术引进是对外开放战略的重要内容，许多学者关注技术引进的吸收情况，吸收能力高低影响经济增长和创新增长。肖利平和谢丹阳（2016）考察了国外技术引进对创新增长影响，结果显示吸收能力低于门槛水平的地区，引进技术对本土创新呈现“创新替代”而非“创新互补”，对创新增长具有负向影响。马永军等（2021）指出吸收能力对技术引进和创新质量的关系产生显著增强效应；适宜性技术引进并全面提升吸收能力是创新质量提高的关键。

综上所述，已有研究还存在需要进一步完善的空间。一是对自主研发、对外开放、吸收能力与生产率关系的研究结论还未取得一致，作用机制还需要进一步分析；二是将出口贸易、外商直接投资、技术引进和自主研发放在统一框架下，系统研究自主创新过程影响高新技术产业全要素生产率的文献比较少；三是已有文献在计量上很少将内外资技术引进区分开来，因为内外资企业引进技术吸收的异质性尚不明确。

二、模型、变量和数据

（一）模型设定

假设中国高技术行业的生产符合柯布—道格拉斯生产函数：

其中，Yit表示t时期高技术产业i行业产出水平，Ait为t时期高技术产业i行业的技术水平，为i行业资本存量为i行业的劳动力投入。α、β分别是资本和劳动产出弹性。

考虑到企业规模对生产率的影响，假设外商直接投资、出口国际贸易、技术引进、自主研发及企业规模等变量对技术水平Ait产生作用。同时，为解决内生性问题及体现“时滞效应”，参考石丽静和洪俊杰（2017）的做法，对所有解释变量均做滞后一期处理，因此Ait可以表示为：

其中，Cit-1表示除出口贸易、外商直接投资、技术引进和自主研发外的其它因素，EXPit-1表示t-1时期，高技术产业i行业出口贸易；FDIit-1和IMPit-1分别表示t-1时期，高技术产业i行业外商直接投资和技术引进，RDit-1和SIZEt-1表示自主研发和企业规模。

式（2）两边取对数得到基本计量模型：

其中，TFPit、EFFit和TEit分别代表全要素生产率、技术效率和技术进步变量，β表示各滞后变量的回归系数，u、δ、ε为行业固定效应、时间固定效应及未被模型考虑的随机误差项。

除考察出口贸易、外商直接投资、技术引进及自主研发对高技术行业全要素生产率的直接作用外，采用三者与自主研发的交互项引入模型（3）（4）（5）来研究基于自主创新吸收能力的对外开放是否实现了对全要素生产率、技术效率及技术进步的正向影响。

为进一步考察内外资企业技术引进的吸收情况，构建如下模型：

其中，υ、ψ表示以模型（3）为基础，分别用国外技术引进IMPF取代技术引进IMP放入模型（6）；用国内技术引进IMPD取代IMP放入模型（7），内外资企业技术引进吸收对技术效率及技术进步的影响效应模型与之相似。通过交互项系数考察高技术内外资企业对国外技术引进的吸收能力和创新能力。

（二）变量计量与数据来源

1.被解释变量：TFP、EFF和TE

采用DEA—Malmquist指数法来测算高技术产业各行业全要素生产率、技术效率和技术进步，主要变量为高技术产业分行业产出值、资本存量和劳动投入。对于产出值，采用高技术产业主营业务收入来度量，名义总产值以2000年为基期计算营业收入的真实值；劳动投入以高技术行业分行业平均从业人员表征。按工业分行业生产者出厂价格指数对主营业务收入进行平减，资本存量借鉴国际通用作法，采用永续盘存法来测算，公式为：

其中，Pt为以2000年为基期的固定资产投资价格指数；It为t期固定资产投资总额；θ为资产年折旧率，由于是高技术产业，因此资产折旧率选择15%。基期的资本存量采用Κ0=Ι0/（g+θ）方法进行计算，θ表示2000—2019年固定资产投资增长率的平均数。

2.主要变量

（1）出口贸易（EXP）。高技术产业出口贸易变量以高技术产业各行业出口交货值来表示，并用工业生产者出厂价格指数对出口交货值进行平减。

（2）外商直接投资（FDI）。包括外商利用资金、固定资产及技术的直接投资，鉴于数据的可获性，本文采用外资企业（包括港澳台）固定资产投资额来测算，并以2000年为基期，用固定资产投资指数进行平减。

（3）自主研发（RD）。已有文献常采用两个变量来测度自主研发，一是研发资本存量，二是研发人力资本投入。但两变量之间存在高度相关，因此本文仅选用研发资本存量作为自主研发的代理变量，自主研发资本存量RD仍采用永续盘存法计算。

（4）技术引进（IMP）。这是促进我国高技术行业技术进步重要因素。技术引进（IMP）、国外技术引进（IMPF）和国内技术引进（IMPD）也同样可以使用测算RD存量的方法，利用高技术产业分行业技术引进经费来求得。

（5）企业规模（SIZE）。其对研发投入和技术进步产生影响，采用高技术产业分行业主营业务收入除以企业个数表征。

3.统计口径与数据来源

我国于2002年、2013年及2017年颁布了高技术产业（制造业）不同版本分类标准。为保证统计口径的一致性，选择在标准中不变、变化较少或仅在内部变化的行业进行测度，因此行业范围涉及化学药品制造、中成药生产、生物药品制造、通信设备制造、广播电视设备制造、视听设备制造、电子器件制造、电子元件制造、其他电子设备制造、计算机整机制造、办公设备制造、仪器仪表制造业等12大细分行业。

鉴于数据的可得性，选取2000—2019年为数据样本的研究区间，高技术产业分行业营业收入、从业人员平均人数、固定资产投资、出口交货值、外商固定资产投资、技术引进经费、内外资技术引进经费、研发经费内部支出、企业个数等数据均来自《高技术产业统计年鉴（2001—2020）》。并对部分缺失数据用趋势预测或插值法进行补齐，工业分行业生产者出厂价格指数、固定资产投资价格指数和消费价格指数均来自《中国统计年鉴（2001—2020）》，并经过换算得到以2000年为基期的价格指数。

三、实证结果与分析

（一）各变量的描述统计结果

采用软件Stata16对模型中的变量进行处理后求得，均值、标准差、最小值和最大值等具体数值如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

（二）回归结果及分析

1.模型选择

通过Hausman检验判断是选用固定效应还是随机效应模型，用F检验来分辨，固定效应与混合效应模型哪种模型更佳。Hausman检验结果显示，应该使用固定效应模型，而非随机效应模型。同时，F检验也强烈拒绝混合效应模型，显示固定效应模型更为适用。由于该面板数据为长面板数据，分别对组间异方差、组间同期相关及组内自相关进行沃尔德检验，考虑估计方法的采用。结果表明，模型（3）、模型（4）和模型（5）均存在组间异方差、组间同期相关和组内自相关，同时存在个体效应和时间效应。参考王海兵和杨蕙馨（2016）的方法，选择控制了“固定效应”的全面FGLS法进行估计。内生性是影响面板模型估计的重要因素，由于存在自相关和异方差，模型不适合采用豪斯曼检验检查内生性问题，因而采用2SLS和DWH法进行检验。结果发现，DWH检验的P值大于0.1，接受“所有解释变量均为外生变量”的原假设，说明模型的内生性问题并不严重。

2.自主研发和对外开放对全要素生产率的作用

本文使用面板数据对模型（3）、（4）、（5）进行回归，结果如表2所示。高技术产业的自主研发、出口贸易、外商直接投资和技术引进对全要素生产率均存在显著影响（褚婷婷等，2020），对技术效率及技术进步影响也基本显著，同时滞后一期的结果说明自主研发和对外开放产生作用的过程是复杂的，需要经过一段时间才能将其转化为生产率，存在明显的滞后效应。自主研发一方面通过技术模仿、改进和创新，提高产品质量，利用技术进步促进全要素生产率，其作用系数为0.0599，成为推动全要素生产率提高的主要力量；另一方面可能由于研发管理效率、组织效率不高，而对技术效率产生抑制作用。出口贸易明显抑制了技术进步，从而阻碍全要素生产率的提高，但对技术效率却存在正向影响。该情况与出口贸易的“学习效应”与“竞争效应”正向影响说法相悖，可能的解释是中国高技术产业仍处于全球价值链的中低端，被锁定在低附加值的制造环节，技术溢出产生负向效应；虽然通过产品出口可以从国际市场上了解先进厂商产品质量和消费者需求，但“加工贸易”的低端竞争带来的主要是成本节约效用。外商直接投资对高技术产业全要素生产率的正向影响主要源于对技术进步的促进作用，影响系数为0.0235，但对技术效率的作用不显著。这可能是因为外商直接投资存在技术溢出和示范效应，高技术企业通过学习、竞争及上下游关联溢出，实现技术进步和全要素生产率的提高，但管理效率并没有提高技术效率。技术引进显著提高了全要素生产率，是除自主研发外，促进高技术产业发展的重要因素。此外，企业规模显著抑制了全要素生产率，可能是由于企业规模越大越容易受“根植性”影响，更倾向于保守的技术改进和创新，而规模相对较小的企业更有创新意识，更善于从事颠覆性创新来促进技术进步、提高生效率。

表2 自主研发影响和对外开放技术溢出的实证结果

由于研发具有创新能力和吸收能力两面性，为进一步衡量自主研发的技术吸收效应对高技术产业创新发展的影响，参考李燕萍和彭峰（2012），采用自主研发与出口贸易、外商直接投资和技术引进的交互项来考察高技术产业对技术的消化吸收创新情况。表3的回归结果显示，尽管出口贸易抑制了全要素生产率的增长，在引入吸收能力视角后，出口贸易与自主研发的交互项显著为正，出口贸易的技术溢出经消化吸收后显著促进了技术进步和全要素生产率，交互系数分别为0.0082和0.0089，吸收能力还显薄弱。外商直接投资、技术引进与自主研发的交互项则为负数，自主研发吸收能力不足，未能充分吸收其技术溢出和利用引进技术，阻碍技术效率提高（外商直接投资该项不显著）以及技术进步，从而抑制了全要素生产率增长。根本原因可能在于，一方面，高技术产业技术壁垒高、引进技术知识势差大，只依靠中低端研发经费支出还难以全面掌握相关技术；另一方面，高技术产业知识产权保护相对力度大，核心技术溢出困难，对中低端技术的吸纳消化将进一步激化成本竞争，影响技术进步和全要素生产率提高。

表3 技术溢出和引进技术消化吸收创新的实证结果

3.内外资企业引进技术的消化吸收创新

为进一步考察自主研发对引进技术消化吸收的异质性，将技术引进分为外资企业和内资企业引进两类，并用两者的滞后一期与研发经费支出滞后一期的交互项来表征，实证结果如表4所示。回归结果表明，自主研发与外资企业技术引进形成了替代效应，影响自主研发对技术引进的吸收和创新，显著抑制技术进步、阻碍技术效率提高和全要素生产率的增长。自主研发和内资技术引进的交互项对技术效率和全要素生产素存在负向影响，但在某种程度上促进了技术进步。究其原因可能是外资技术引进对自主研发产生挤出作用，并存在技术壁垒，降低了自主研发的能动性，同时由于自主研发实力不强，影响对技术的吸收和创新；内资企业技术引进和自主研发仍未形成合力，在业务收益和研发支出不断提高的情况下，对技术进步有一定促进作用，但研发强度与国外高技术行业仍有差距，研发效率不高，吸收效果不佳，未能形成正面作用。

表4 内资、外资技术引进消化吸收创新的实证结果

4.稳健性检验

为保证估计结果的可靠性，采用9.6%的固定资产折旧率取代15%的固定资产折旧率，平减指数用GDP平减指数替换工业分行业生产者出厂价格指数，重新估算全要素生产率等变量，并进行稳健性检。估计结果与前文一致，因此本文结果稳健可靠。

四、研究结论与政策建议

运用2000—2019年我国高技术产业分行业面板数据，采用全面的FGLS估计方法，研究高技术产业自主研发创新和技术消化吸收创新等自主创新过程对全要素生产率、技术效率与技术进步的影响，得出以下主要结论：第一，自主研发、技术引进和技术溢出是实现自主创新、影响高技术产业生产率的关键因素。除出口贸易产生负向影响外，其他因素均通过推动技术进步或改善技术效率促进了全要素生产率的提高；引入吸收视角后，对外开放作用效果基本不变，自主研发创新对全要素生产率及技术效率的提高产生了抑制作用。第二，消化吸收创新过程表现为抑制技术效率、技术进步，从而阻碍全要素生产率发展。结果显示，仅出口贸易的技术溢出得到了较为有效的吸收利用，表明自主创新的吸收作用尚未取得明显成效。第三，内外资企业技术引进与自主研发主要表现为替代效应。弱吸收能力显著抑制了高技术产业的技术效率及全要素生产率；内资企业的技术引进在一定程度上促进了技术进步，但整个高技术产业内外资企业的技术吸收创新效果不佳。

随着经济实力变化及发展质量要求，中国正逐步从利用比较优势融入全球化进程，向主动引导“人类命运共同体为归依的新型全球化”转变。同时，中国还面临西方反全球化浪潮兴起及美国全面压制中国高技术产业崛起的国际新形势，加快形成“以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进”的新发展格局最关键的落脚点仍然在于高技术产业的自主创新及其发展。结合上述结论，提出以下政策建议：

第一，推动由商品和要素流动型开放向规则等制度型开放转变，提升高技术产业对外开放水平，提高技术交流质量。调整国际贸易结构，加快以加工贸易为主向一般贸易转化，提升出口产品技术含量，发展高技术贸易；扩大高技术产业投资范围，以知识产权保护与合理收益为激励，引导外商加大对知识密集型领域投资；进一步提高对发达国家和“一带一路”沿线国家的对外投资水平，围绕科技领域的基础研究和深度合作进行可持续投入。

第二，以市场为导向，紧扣自主创新主体，加强创新网络协作，以重大科技工程拉动全产业发展，链接创新高地，强化辐射效应。突出企业创新主体地位，结合要素禀赋，打造面向国际科技合作的高技术产业群，链接全球创新高地和聚集国内外先进技术资源，实现全球技术共享、高技术产业群吸收创新、国内行业承接辐射的连带效应，全力推动中国自主创新能力的提高。

第三，重视教育的人才培养功能，完善“引智”机制。实现自主创新的关键是人才，短时期内，要实现快速提升，必须要完善“引智”机制，但从长远来看，通过强化教育的培育功能才是解决自主创新问题的根本所在。实施各级人才计划和人才优惠政策，大力引进高技术关键领域和基础研究领域的优秀科学家与顶尖人才，吸引国内外具有创新精神和丰富管理经验的企业家及创业者，推动形成多样化的“引智”形式和合作机制，突破行业发展的“智力”瓶颈。重视基础学科教育，培育基础研究人才；加强开放合作、产学研协同，大力培养创新性人才；打造良好的科研生态，鼓励优秀留学人才回国发展；推动完善高等教育和科研院所的境外申请，吸引全球优秀学生入境就读，提前锁定新兴人才。