自主創新、對外開放和高技術產業全要素生產率
——基于吸收能力視角的研究

■艾育紅，彭迪云

一、引言與文獻綜述

高技術產業一般是指依托高技術發展起來的產業，即以前沿科學和尖端技術為基礎，以高強度的研究開發為支撐，從事知識密集型產品的開發、生產、銷售、服務的產業群。高技術產業是中國經濟高質量發展的關鍵領域，也是支撐中國工業經濟增長的新動能。2020年，在全球新冠肺炎疫情形勢極為嚴峻的情況下，全年規模以上工業中，高技術制造業增加值仍比2019年增長了7.1%，占規模以上工業增加值的15.1%。近年來我國高技術產業保持快速增長，但其全要素生產率不高、“快而不優”的質量問題也十分突出，其根源在于中國經濟發展的創新能力弱，缺乏關鍵核心技術。2012年11月，中共十八大就明確提出堅持走中國特色自主創新道路、實施創新驅動發展戰略。習近平總書記多次強調加快建設創新型國家，指出創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐；強調突破核心技術、走自主創新道路的重要性，明確“創新引領和驅動發展已經成為我國發展的迫切要求”，鼓勵企業自力更生、自主創新，將創新放在發展實體經濟與制造業的關鍵位置上。2020年10月，中共十九屆五中全會提出，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐。因此，自主創新對高技術產業高質量發展具有決定意義。

長期以來，對外開放直接引進技術或對溢出技術進行消化吸收再創新，是推動我國產業創新發展的重要途徑。然而，技術引進是否促進高技術產業創新，技術溢出是否正向影響高技術企業高質量發展仍存在爭議。自主研發因知識積累和自身吸收能力的制約而對創新績效產生有限影響，因此厘清高技術產業自主研發、對外開放及吸收能力對全要素生產率的作用機制具有一定的理論價值和重要的實踐意義。

已有研究認為，自主研發、國際貿易、外商投資和技術引進對生產率存在正向影響。自主研發是研發資本積累、提高技術吸收能力的重要手段，有研究指出中國自主研發能夠顯著促進生產率的增長（周紹森和胡德龍，2019），在高技術產業內自主研發也同樣提高了全要素生產率。國際貿易有利于資源配置、生產效率提高，且存在研發技術正向溢出效應，可以顯著影響全要素生產率（黃永明和李娑，2019）。外商直接投資對生產率的正向作用機制表現為東道國企業可以模仿和學習跨國公司的技術和管理經驗，雇傭外資企業人員引發技術和經驗轉移，激發當地的市場競爭效應等促進全要素生產率的提高（褚婷婷等，2020）。FDI資金與物力流入和FDI技術流入分別通過提升規模效應與純技術效應來促進高技術產業綠色技術進步（鄧峰和賈小林，2020）。技術引進則常與自主研發共同作用全要素生產率，單個變量呈正向影響（趙學禮和王賀如，2019）。

然而，當把自主研發與對外開放等多種因素放在同一框架下進行分析時，可能得出差異化甚至相反結論。王偉光等（2015）研究結果顯示，外商直接投資對創新驅動發展存在“替代效應”，長期來看，東道國的中低技術產業很可能被鎖定在外部知識創新體系或技術軌道之中，當研發投資的風險較大或對技術的要求較高時，對自主研發的替代作用更加明顯。陳昭和林濤（2018）認為研發資本投入和研發人力投入對外商研發技術溢出作用的效果存在門檻效應，低投入和高投入行業，國際技術溢出對高技術產業技術創新起到相反作用。王莉靜和王慶玲（2019）對高技術產業技術獲取、技術轉化、技術開發的技術引進消化吸收再創新的全過程進行了實證分析，得出產出效果不顯著的結論。李小平（2007）將技術引進分為國內和國外技術引進，研究結論指出研發投入并非生產率增長的原因，同時國外技術引進只促進技術進步，自主研發和國內技術購買并沒有帶來高生產回報率。

此外，良好的吸收能力實現正向國際技術溢出效應，推動技術進步，提高全要素生產率。Narula & Dunning（2010）研究認為，國際技術溢出能否促進技術進步關鍵在于不同國家的吸收能力。張云和趙富森（2017）也得出相似結論，國際技術溢出效應深受當地吸收能力的影響。由于技術引進是對外開放戰略的重要內容，許多學者關注技術引進的吸收情況，吸收能力高低影響經濟增長和創新增長。肖利平和謝丹陽（2016）考察了國外技術引進對創新增長影響，結果顯示吸收能力低于門檻水平的地區，引進技術對本土創新呈現“創新替代”而非“創新互補”，對創新增長具有負向影響。馬永軍等（2021）指出吸收能力對技術引進和創新質量的關系產生顯著增強效應；適宜性技術引進并全面提升吸收能力是創新質量提高的關鍵。

綜上所述，已有研究還存在需要進一步完善的空間。一是對自主研發、對外開放、吸收能力與生產率關系的研究結論還未取得一致，作用機制還需要進一步分析；二是將出口貿易、外商直接投資、技術引進和自主研發放在統一框架下，系統研究自主創新過程影響高新技術產業全要素生產率的文獻比較少；三是已有文獻在計量上很少將內外資技術引進區分開來，因為內外資企業引進技術吸收的異質性尚不明確。

二、模型、變量和數據

（一）模型設定

假設中國高技術行業的生產符合柯布—道格拉斯生產函數：

其中，Yit表示t時期高技術產業i行業產出水平，Ait為t時期高技術產業i行業的技術水平，為i行業資本存量為i行業的勞動力投入。α、β分別是資本和勞動產出彈性。

考慮到企業規模對生產率的影響，假設外商直接投資、出口國際貿易、技術引進、自主研發及企業規模等變量對技術水平Ait產生作用。同時，為解決內生性問題及體現“時滯效應”，參考石麗靜和洪俊杰（2017）的做法，對所有解釋變量均做滯后一期處理，因此Ait可以表示為：

其中，Cit-1表示除出口貿易、外商直接投資、技術引進和自主研發外的其它因素，EXPit-1表示t-1時期，高技術產業i行業出口貿易；FDIit-1和IMPit-1分別表示t-1時期，高技術產業i行業外商直接投資和技術引進，RDit-1和SIZEt-1表示自主研發和企業規模。

式（2）兩邊取對數得到基本計量模型：

其中，TFPit、EFFit和TEit分別代表全要素生產率、技術效率和技術進步變量，β表示各滯后變量的回歸系數，u、δ、ε為行業固定效應、時間固定效應及未被模型考慮的隨機誤差項。

除考察出口貿易、外商直接投資、技術引進及自主研發對高技術行業全要素生產率的直接作用外，采用三者與自主研發的交互項引入模型（3）（4）（5）來研究基于自主創新吸收能力的對外開放是否實現了對全要素生產率、技術效率及技術進步的正向影響。

為進一步考察內外資企業技術引進的吸收情況，構建如下模型：

其中，υ、ψ表示以模型（3）為基礎，分別用國外技術引進IMPF取代技術引進IMP放入模型（6）；用國內技術引進IMPD取代IMP放入模型（7），內外資企業技術引進吸收對技術效率及技術進步的影響效應模型與之相似。通過交互項系數考察高技術內外資企業對國外技術引進的吸收能力和創新能力。

（二）變量計量與數據來源

1.被解釋變量：TFP、EFF和TE

采用DEA—Malmquist指數法來測算高技術產業各行業全要素生產率、技術效率和技術進步，主要變量為高技術產業分行業產出值、資本存量和勞動投入。對于產出值，采用高技術產業主營業務收入來度量，名義總產值以2000年為基期計算營業收入的真實值；勞動投入以高技術行業分行業平均從業人員表征。按工業分行業生產者出廠價格指數對主營業務收入進行平減，資本存量借鑒國際通用作法，采用永續盤存法來測算，公式為：

其中，Pt為以2000年為基期的固定資產投資價格指數；It為t期固定資產投資總額；θ為資產年折舊率，由于是高技術產業，因此資產折舊率選擇15%?；诘馁Y本存量采用Κ0=Ι0/（g+θ）方法進行計算，θ表示2000—2019年固定資產投資增長率的平均數。

2.主要變量

（1）出口貿易（EXP）。高技術產業出口貿易變量以高技術產業各行業出口交貨值來表示，并用工業生產者出廠價格指數對出口交貨值進行平減。

（2）外商直接投資（FDI）。包括外商利用資金、固定資產及技術的直接投資，鑒于數據的可獲性，本文采用外資企業（包括港澳臺）固定資產投資額來測算，并以2000年為基期，用固定資產投資指數進行平減。

（3）自主研發（RD）。已有文獻常采用兩個變量來測度自主研發，一是研發資本存量，二是研發人力資本投入。但兩變量之間存在高度相關，因此本文僅選用研發資本存量作為自主研發的代理變量，自主研發資本存量RD仍采用永續盤存法計算。

（4）技術引進（IMP）。這是促進我國高技術行業技術進步重要因素。技術引進（IMP）、國外技術引進（IMPF）和國內技術引進（IMPD）也同樣可以使用測算RD存量的方法，利用高技術產業分行業技術引進經費來求得。

（5）企業規模（SIZE）。其對研發投入和技術進步產生影響，采用高技術產業分行業主營業務收入除以企業個數表征。

3.統計口徑與數據來源

我國于2002年、2013年及2017年頒布了高技術產業（制造業）不同版本分類標準。為保證統計口徑的一致性，選擇在標準中不變、變化較少或僅在內部變化的行業進行測度，因此行業范圍涉及化學藥品制造、中成藥生產、生物藥品制造、通信設備制造、廣播電視設備制造、視聽設備制造、電子器件制造、電子元件制造、其他電子設備制造、計算機整機制造、辦公設備制造、儀器儀表制造業等12大細分行業。

鑒于數據的可得性，選取2000—2019年為數據樣本的研究區間，高技術產業分行業營業收入、從業人員平均人數、固定資產投資、出口交貨值、外商固定資產投資、技術引進經費、內外資技術引進經費、研發經費內部支出、企業個數等數據均來自《高技術產業統計年鑒（2001—2020）》。并對部分缺失數據用趨勢預測或插值法進行補齊，工業分行業生產者出廠價格指數、固定資產投資價格指數和消費價格指數均來自《中國統計年鑒（2001—2020）》，并經過換算得到以2000年為基期的價格指數。

三、實證結果與分析

（一）各變量的描述統計結果

采用軟件Stata16對模型中的變量進行處理后求得，均值、標準差、最小值和最大值等具體數值如表1所示。

表1 主要變量的描述性統計

（二）回歸結果及分析

1.模型選擇

通過Hausman檢驗判斷是選用固定效應還是隨機效應模型，用F檢驗來分辨，固定效應與混合效應模型哪種模型更佳。Hausman檢驗結果顯示，應該使用固定效應模型，而非隨機效應模型。同時，F檢驗也強烈拒絕混合效應模型，顯示固定效應模型更為適用。由于該面板數據為長面板數據，分別對組間異方差、組間同期相關及組內自相關進行沃爾德檢驗，考慮估計方法的采用。結果表明，模型（3）、模型（4）和模型（5）均存在組間異方差、組間同期相關和組內自相關，同時存在個體效應和時間效應。參考王海兵和楊蕙馨（2016）的方法，選擇控制了“固定效應”的全面FGLS法進行估計。內生性是影響面板模型估計的重要因素，由于存在自相關和異方差，模型不適合采用豪斯曼檢驗檢查內生性問題，因而采用2SLS和DWH法進行檢驗。結果發現，DWH檢驗的P值大于0.1，接受“所有解釋變量均為外生變量”的原假設，說明模型的內生性問題并不嚴重。

2.自主研發和對外開放對全要素生產率的作用

本文使用面板數據對模型（3）、（4）、（5）進行回歸，結果如表2所示。高技術產業的自主研發、出口貿易、外商直接投資和技術引進對全要素生產率均存在顯著影響（褚婷婷等，2020），對技術效率及技術進步影響也基本顯著，同時滯后一期的結果說明自主研發和對外開放產生作用的過程是復雜的，需要經過一段時間才能將其轉化為生產率，存在明顯的滯后效應。自主研發一方面通過技術模仿、改進和創新，提高產品質量，利用技術進步促進全要素生產率，其作用系數為0.0599，成為推動全要素生產率提高的主要力量；另一方面可能由于研發管理效率、組織效率不高，而對技術效率產生抑制作用。出口貿易明顯抑制了技術進步，從而阻礙全要素生產率的提高，但對技術效率卻存在正向影響。該情況與出口貿易的“學習效應”與“競爭效應”正向影響說法相悖，可能的解釋是中國高技術產業仍處于全球價值鏈的中低端，被鎖定在低附加值的制造環節，技術溢出產生負向效應；雖然通過產品出口可以從國際市場上了解先進廠商產品質量和消費者需求，但“加工貿易”的低端競爭帶來的主要是成本節約效用。外商直接投資對高技術產業全要素生產率的正向影響主要源于對技術進步的促進作用，影響系數為0.0235，但對技術效率的作用不顯著。這可能是因為外商直接投資存在技術溢出和示范效應，高技術企業通過學習、競爭及上下游關聯溢出，實現技術進步和全要素生產率的提高，但管理效率并沒有提高技術效率。技術引進顯著提高了全要素生產率，是除自主研發外，促進高技術產業發展的重要因素。此外，企業規模顯著抑制了全要素生產率，可能是由于企業規模越大越容易受“根植性”影響，更傾向于保守的技術改進和創新，而規模相對較小的企業更有創新意識，更善于從事顛覆性創新來促進技術進步、提高生效率。

表2 自主研發影響和對外開放技術溢出的實證結果

由于研發具有創新能力和吸收能力兩面性，為進一步衡量自主研發的技術吸收效應對高技術產業創新發展的影響，參考李燕萍和彭峰（2012），采用自主研發與出口貿易、外商直接投資和技術引進的交互項來考察高技術產業對技術的消化吸收創新情況。表3的回歸結果顯示，盡管出口貿易抑制了全要素生產率的增長，在引入吸收能力視角后，出口貿易與自主研發的交互項顯著為正，出口貿易的技術溢出經消化吸收后顯著促進了技術進步和全要素生產率，交互系數分別為0.0082和0.0089，吸收能力還顯薄弱。外商直接投資、技術引進與自主研發的交互項則為負數，自主研發吸收能力不足，未能充分吸收其技術溢出和利用引進技術，阻礙技術效率提高（外商直接投資該項不顯著）以及技術進步，從而抑制了全要素生產率增長。根本原因可能在于，一方面，高技術產業技術壁壘高、引進技術知識勢差大，只依靠中低端研發經費支出還難以全面掌握相關技術；另一方面，高技術產業知識產權保護相對力度大，核心技術溢出困難，對中低端技術的吸納消化將進一步激化成本競爭，影響技術進步和全要素生產率提高。

表3 技術溢出和引進技術消化吸收創新的實證結果

3.內外資企業引進技術的消化吸收創新

為進一步考察自主研發對引進技術消化吸收的異質性，將技術引進分為外資企業和內資企業引進兩類，并用兩者的滯后一期與研發經費支出滯后一期的交互項來表征，實證結果如表4所示?；貧w結果表明，自主研發與外資企業技術引進形成了替代效應，影響自主研發對技術引進的吸收和創新，顯著抑制技術進步、阻礙技術效率提高和全要素生產率的增長。自主研發和內資技術引進的交互項對技術效率和全要素生產素存在負向影響，但在某種程度上促進了技術進步。究其原因可能是外資技術引進對自主研發產生擠出作用，并存在技術壁壘，降低了自主研發的能動性，同時由于自主研發實力不強，影響對技術的吸收和創新；內資企業技術引進和自主研發仍未形成合力，在業務收益和研發支出不斷提高的情況下，對技術進步有一定促進作用，但研發強度與國外高技術行業仍有差距，研發效率不高，吸收效果不佳，未能形成正面作用。

表4 內資、外資技術引進消化吸收創新的實證結果

4.穩健性檢驗

為保證估計結果的可靠性，采用9.6%的固定資產折舊率取代15%的固定資產折舊率，平減指數用GDP平減指數替換工業分行業生產者出廠價格指數，重新估算全要素生產率等變量，并進行穩健性檢。估計結果與前文一致，因此本文結果穩健可靠。

四、研究結論與政策建議

運用2000—2019年我國高技術產業分行業面板數據，采用全面的FGLS估計方法，研究高技術產業自主研發創新和技術消化吸收創新等自主創新過程對全要素生產率、技術效率與技術進步的影響，得出以下主要結論：第一，自主研發、技術引進和技術溢出是實現自主創新、影響高技術產業生產率的關鍵因素。除出口貿易產生負向影響外，其他因素均通過推動技術進步或改善技術效率促進了全要素生產率的提高；引入吸收視角后，對外開放作用效果基本不變，自主研發創新對全要素生產率及技術效率的提高產生了抑制作用。第二，消化吸收創新過程表現為抑制技術效率、技術進步，從而阻礙全要素生產率發展。結果顯示，僅出口貿易的技術溢出得到了較為有效的吸收利用，表明自主創新的吸收作用尚未取得明顯成效。第三，內外資企業技術引進與自主研發主要表現為替代效應。弱吸收能力顯著抑制了高技術產業的技術效率及全要素生產率；內資企業的技術引進在一定程度上促進了技術進步，但整個高技術產業內外資企業的技術吸收創新效果不佳。

隨著經濟實力變化及發展質量要求，中國正逐步從利用比較優勢融入全球化進程，向主動引導“人類命運共同體為歸依的新型全球化”轉變。同時，中國還面臨西方反全球化浪潮興起及美國全面壓制中國高技術產業崛起的國際新形勢，加快形成“以國內大循環為主體，國內國際雙循環相互促進”的新發展格局最關鍵的落腳點仍然在于高技術產業的自主創新及其發展。結合上述結論，提出以下政策建議：

第一，推動由商品和要素流動型開放向規則等制度型開放轉變，提升高技術產業對外開放水平，提高技術交流質量。調整國際貿易結構，加快以加工貿易為主向一般貿易轉化，提升出口產品技術含量，發展高技術貿易；擴大高技術產業投資范圍，以知識產權保護與合理收益為激勵，引導外商加大對知識密集型領域投資；進一步提高對發達國家和“一帶一路”沿線國家的對外投資水平，圍繞科技領域的基礎研究和深度合作進行可持續投入。

第二，以市場為導向，緊扣自主創新主體，加強創新網絡協作，以重大科技工程拉動全產業發展，鏈接創新高地，強化輻射效應。突出企業創新主體地位，結合要素稟賦，打造面向國際科技合作的高技術產業群，鏈接全球創新高地和聚集國內外先進技術資源，實現全球技術共享、高技術產業群吸收創新、國內行業承接輻射的連帶效應，全力推動中國自主創新能力的提高。

第三，重視教育的人才培養功能，完善“引智”機制。實現自主創新的關鍵是人才，短時期內，要實現快速提升，必須要完善“引智”機制，但從長遠來看，通過強化教育的培育功能才是解決自主創新問題的根本所在。實施各級人才計劃和人才優惠政策，大力引進高技術關鍵領域和基礎研究領域的優秀科學家與頂尖人才，吸引國內外具有創新精神和豐富管理經驗的企業家及創業者，推動形成多樣化的“引智”形式和合作機制，突破行業發展的“智力”瓶頸。重視基礎學科教育，培育基礎研究人才；加強開放合作、產學研協同，大力培養創新性人才；打造良好的科研生態，鼓勵優秀留學人才回國發展；推動完善高等教育和科研院所的境外申請，吸引全球優秀學生入境就讀，提前鎖定新興人才。