1、技术供给侧与技术成果的经济效益测度研究基于中国高新技术产业省级面板数据的实证 林涛 陈昭 广东外语外贸大学经济贸易学院 摘 要： 本文采用 2005-2015 年中国高新技术产业 29 个省级的面板数据, 通过面板单位根、协整检验, 运用固定效应、随机效应和 SUR 回归方法, 实证分析我国自主研发和国内外技术获取对新技术供给和技术经济效益的影响。结果显示:自主研发对新技术供给和新技术经济效益有着非常显著的正向作用;技术获取中只有技术吸收对新技术供给有着显著的正向作用, 其它均不显著, 同时也只有购买国外技术对新技术的经济效益有显著的影响, 其他均无显著影响。经测算得出我国的技术成果应用转化率
2、为 34.2%, 远低于发达国家的一般水平。因此, 中国当前应该注重内部自主研发与创新, 不能过度依赖国外技术, 注重“技术本土化”, 加强对国内外相关技术的吸收和改造与技术成果的实际应用和转化, 并与企业实际需求相结合。关键词： 技术要素; 供给侧改革; 技术成果; 经济效益测度; 作者简介：林涛 (1994-) , 男, 湖北十堰人, 广东外语外贸大学硕士研究生, 从事经济统计学研究.收稿日期：2017-09-12基金：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 (16JZD018) Research on the Supply-Side Reform of Technological Fac
3、tors and Measurement of Economic Results of Technological Achievements:Based on the Empirical Analysis of Provincial Panel Data in Chinese High-tech IndustryLIN Tao CHEN Zhao School of Economics Abstract： In this article, panel data of 29 provinces of Chinas high-tech industry in 2005-2015 were adop
4、ted. Through panel unit root and co-integration test, by using fixed effect, random effect and SUR regression method, the impact of domestic R among technology acquisition, only the absorption of technology had a significantly positive impact on supply and only purchase of the foreign technologies h
5、ad a positive impact on the economic benefits of new technologies, the other had no significant impact. It was concluded that the conversion rate of China s technological achievements is 34. 2%, which was much lower than that of developed countries. Therefore, China should focus on internal R supply
6、-side reform; technical achievement; measure of economic benefit; Received： 2017-09-12一、引言随着“十三五”规划的开启, 我国经济进入新常态, “供给侧结构性改革”成为我国当前乃至将来一段时间经济社会的主旋律。习近平主席多次在会议中强调“要以供给侧结构性改革为主线, 扩大有效供给, 满足有效需求”。供给侧改革的任务是“三去一降一补”, 所强调的结构优化、要素升级, 其核心都是创新。奥地利经济学家熊彼特认为:如果没有创新, 经济就会很平庸。而科学技术创新又是所有创新的核心。科学技术创新对于供给侧改革的巨大作用,
7、 就在于可以帮助解决当前中国经济供需错配的问题和经济高速发展带来的外部性问题 (王晓芳、权飞过, 2016) 。技术创新是企业转型升级、提高供给质量的有效途径和必然要求。高新技术产业肩负了“推动新技术、新产业、新业态蓬勃发展”“实现发展动力转换”等艰巨而远大的使命 (丁任重, 2016) , 其技术创新关乎着我国创新体系和创新制度的建设。Gary Hamel 和 C.K.Prahalad 在公司的核心竞争力(1990) 一书中强调“高技术企业转型的能力以及改造现有高技术产业的能力”, 是高新技术企业创新的最高层次和归属。并且在其著作领导革命 (2002) 中论述了企业只有通过不断地创新, 才能
8、增强自身的竞争力。在过去几十年里, 我国高新技术产业技术创新取得了长足的进步与发展, 我国发明专利申请数量不断上升, 相关研究的论文专著也成果斐然, 但即使如此, 我国高技术产业的技术创新状况仍不容乐观, 也面临着诸多问题, 如创新低效率, 成果同质化问题严重等 (刘树、张玲, 2006) 。在当前社会背景下, 我国高新技术产业主要存在着技术供需缺口和有效供给不足问题。这主要表现在:一方面, 我国国内民众涌向海外市场购买高端奢侈品、电子产品等, 并且国内诸多生产建设领域所亟须的较高端设备、医疗器械、计算机办公设备及仪表仪器制造设备等依赖进口;另一方面, 国内同类产品因为质量欠佳、创新不足、技术
9、水平不高而造成相对产能过剩 (黄群慧, 2016) 。在我国深化改革的新时期, 我国目前存在着技术创新成果不能支撑产业的发展, 进而不能满足技术消费需求的现象, 其实这反映的就是我国技术的有效供给不足 (刘强、徐宙超, 2016) 。主要具体表现:第一是国内的技术创新能力不足, 在新技术创造新市场方面技术供给严重不足;第二是技术研发投资存在方向性和偏重问题, 比如对人民急需、提升品质、质量管控的实用技术方面重视不够 (张亚斌、曾铮, 2005) ;第三是技术创新成果与实际产业之间缺乏必然和稳定的联系, 存在研发的新技术与企业所需的技术相脱节、两张皮现象, 如我国存在大量的科研发明专利不能转化为
10、实际新产品, 没有产生实际的经济效益 (王斌、谭清美, 2015) 。虽然我国近年来的发明专利数、论文数等不断上升, 但是我们的创新力和竞争力并没有得到同步的提高, 论文和专利数量并不完全等于科技竞争力, 大部分科研成果都被束之高阁, 没有得到实际应用, 不能转化为实际的经济收益。因此, 针对我国高新技术产业目前此种问题, 研究我国高新技术产业有效技术供给与技术转化问题就有很强的现实意义。本文正是基于此, 立足于经济现实, 参考以往学者的研究, 继而展开本文的研究与论述。余下部分将做以下安排:第二部分回顾与总结相关的文献;第三部分构建本文的分析框架;第四部分借助 C-D 生产函数, 构建相关的
11、计量模型;第五部分根据所建立的模型, 通过实证分析研究研发投入、国际国内技术溢出、吸收能力对我国技术创新能力的影响, 以及技术成果转化为经济效益程度的研究;第六部分将根据实证结果得到结论并提出相关政策建议。二、文献综述关于高新技术产业的技术创新与经济增长的相关研究, 国内外已有许多, 可谓浩如烟海。并且研究重点也从早期的研究国际技术溢出渠道和国际技术溢出效应对东道国和母国的影响方面转移到更加宏观的层面, 即从一个大市场的角度, 来研究各个因素及其相互作用对一国技术进步, 甚至对一国经济增长影响的研究。早期, 国内外学者主要研究了国际技术溢出的传导机制, 即母国技术溢出通过何种渠道和方式对东道国
12、产生影响, 以及影响效果如何。主要的溢出渠道有国际贸易、国际投资、专利与信息技术这四种形式, 并形成了“促进论”、“双刃剑论”和“抑制论”三种截然不同甚至相反的溢出作用效果。“促进论”认为技术溢出会促进技术进步, 提高全要素生产率, 促进经济发展。Aishwarya Nair (2010) , 温丽琴、梁旭 (2011) 等人研究认为 FDI 与 OFDI 的技术溢出效应对我国的技术创新有着正向的积极的影响, 建议要大力引进外资, 同时也要扩大对外投资 (何泽军, 2011) ;国际贸易作为国际间商品流通的主要形式, 有形的国际商品承担了无形的技术, 产生了大量溢出, 其中, 资本商品和高技术
13、产品的国际流通成为最重要的溢出媒介 (W Keller, 2009;ED Cian、R Parrado, 2012) , 极大地促进了东道国的技术进步与技术创新 (JB Madsen, 2005;许培源、高伟生 2009) 。“双刃剑论”认为对于国际技术溢出, 东道国的技术吸收能力存在着门槛与阈值效应。沙文兵 (2013) , Anna M.Ferragina、Fernanda Mazzotta (2014) , 李斌、李倩、祁源等 (2016) 通过运用门槛模型, 研究认为 FDI 与 OFDI 技术溢出对我国高技术产业技术进步的影响存在吸收能力门槛, 溢出作用效果受金融发展、基础设施建设、
14、人力资本水平和研发投入等多个吸收能力指标状况的影响。“抑制论”认为国际技术溢出会使东道国自主创新能力降低, 不利于技术进步和经济持续发展。Luiz R.De Mello Jr. (1997) , 李平、盛丹等 (2009) 等通过实证研究认为 FDI 与 OFDI 技术溢出效应对我国技术创新的影响不显著, 并呈现一种倒 U 形关系 (国胜铁、钟廷勇 2014) 。欧阳秋珍、陈昭 (2011) 利用我国的专利和信息技术指标数据, 实证研究发现专利技术溢出对我国 TFP 的作用不显著, 而且信息技术溢出效应为负。随着高新技术产业发展更高的技术要求, 学者们开始关注到技术的进步不仅受外部技术溢出的影
15、响, 而且受内部自身创新努力程度和国内技术转移的影响, 这种影响甚至大过外生投资的作用。对此也有许多不同的观点和结论。研发投入在一定程度上代表了自主创新能力, 增加 RBulent Guloglu、R.Baris Tekin, 2012) ;通过增加 ROscar Afonso, 2016) 。Liu and Buck (2007) 和魏守华、姜宁、吴贵生 (2010) 认为要将国内技术的转移和国际技术溢出相结合, 注重两者的“耦合”吸收能力的提升, 才是国内技术创新的重要来源, 同时也要将国外技术与本国具体的产业状况和需求相结合;此外, 邓路、高连水 (2009) , Wen-Hsien L
16、iu (2016) 等人在传统的经济增长模型基础上, 通过研究认为:在我国高技术产业发展的新阶段, 要靠内部自身创新, 立足于本产业实际需求, 而不是依靠 FDI 或者 OFDI 的技术溢出, 来促进技术创新和经济增长 (李光泗、沈坤荣, 2011) 。杨晔 (2008) , 陈凯华、官建成等 (2012) 从技术创新效率的角度, 研究了我国高技术产业“高产出, 低效益”的问题, 得出我国高技术产业技术创新活动的效率水平较低, 并且新产品销售和专利产出上又存在“潜在产出”不足的问题, 实现“低投入高产出”是企业实现自主创新和发展的唯一途径和方法。综上所述, 之前的研究大多集中在高技术产业内部
17、R(二) 实证得出我国高技术产业内生自主研发创新对技术有效供给和科研技术成果的经济效益转化作用十分显著, 说明我国高技术产业基于技术角度的供给侧改革需格外注重自主研发, 内生增长和自我进步;(三) 实证综合多项指标得出我国高技术产业技术成果的经济效益转化率为34.2%, 相较于发达国家的平均转化率 60%, 可谓“路漫漫”, 技术供给侧改革要将“结构性调整”作为重中之重, 就必须注重技术成果的实际应用和其经济产出。三、分析框架萨伊定理指出:供给可以自动创造需求。换而言之, 需求是可以被供给引导的。技术供给侧的结构性改革其实就是要通过推动科技创新、促进技术进步来扩大产品供给边界, 来解决我国高技
18、术产业技术供给和产品供给不足的问题, 从而解决高技术产业有效供给不足的问题。从技术供给的角度, 也就是技术创新, 综合国内外学者的研究成果, 高技术产业的技术创新来源归纳分为两类:一类是内源性的内部自生创新, 主要包含内部 RYANG Yang, 2016) 。本文使用新产品的销售收入来代表新技术所带来的经济效益, 讨论技术创新的各因素与相应的经济产出之间的关系, 包括显著性关系, 真实投入产出和技术转化效率等。图 1 本文的实证研究框架 下载原图四、模型构建、指标选择及数据说明(一) 模型设定本文根据 Cobb-Douglas 生产函数:在 (1) 式中, Y 为总产出, A 为技术水平,
19、K 为资本要素投入, L 为劳动要素投入, 为资本要素的产出弹性, 为劳动要素的产出弹性。本文将以此生产函数为基础来研究我国高新技术产业的创新能力, 借鉴 Liu and Buck (2007) 的做法, 高新技术产业的创新绩效主要受到技术创新程度, R创新产出 Y 用我国 i 省 t 年的高新技术产业的新产品销售收入 (万元) 来表示;同样的, 对模型中的解释变量, RDK 表示高新技术产业内部技术研发资本投入量 (万元) , RDL 表示高技术产业技术研发人力投入量 (人) , FDI 用我国各省的外商投资企业的投资总额 (万元) 表示, TECH 用我国各省高新技术产业购买国外技术经费支
20、出 (万元) 表示, DOTE 用我国各省高新技术产业购买使用国内技术的经费支出 (万元) 来表示, AB-CY 用我国各省高新技术产业技术消化吸收改造的经费支出 (万元) 来表示;对于控制变量, 产业规模 SIZE 用我国各省高新技术产业的主营业务收入与高技术企业个数的比值 (万元/个) 来表示, 一般认为:产业规模越大, 技术研发投入就越多, 就越有利于技术的创新 (高良谋、李宇, 2009;Chen 等, 2004) ;对于市场竞争程度MKT 用我国各省的高新技术产业的企业个数 (个) 来表示:企业越多, 产业越密集, 竞争程度越高, 就越有利于技术的创新 (李健、薛辉蓉等, 2016;
21、Michael Peneder、Martin Woerter, 2014) , 反之则不利。(三) 数据说明基于数据的可得性和有效性, 参考现有文献的做法, 本文选用我国 29 个省份高新技术产业 2005-2015 年的 29 组数据组成的面板数据进行分析, 新疆和西藏由于数据缺省过多, 且相关指标不典型, 属于异常值, 予以剔除。以上相关数据均可从中国科技统计年鉴和中国高技术产业统计年鉴直接整理得到, 少部分相关数据来源于 EPS 数据库。本文使用计量经济学软件 Stata14.0, 根据模型和数据, 进行实证分析。同时为了消除变量之间的异方差, 对所有的变量都取其自然对数, 从而产生新的
22、数据序列。在此列出本文模型相关变量数据描述性统计, 如表 1 所示。表 1 变量的描述性统计 下载原表 五、实证结果分析(一) 平稳性检验。根据相关的计量经济学和统计学的基本理论, 为了避免出现“伪回归”, 即虚假回归, 防止面板数据之间存在着相关性与因果性, 有必要在进行回归分析之前对面板数据进行检验, 验证变量的平稳性和协整性。根据表 2 的检验结果, 所有变量的一阶差分在 LLC、IPS 和 ADF-Fisher 三种检验方法的 1%显著性水平下, 均通过检验, 这表明模型所用数据是平稳的, 为稳健的一阶单整序列。并且本文使用“Kao 检验法”对模型进行面板协整检验, 结果表明模型在 1
23、%的显著性水平上, 拒绝没有协整关系的零假设。即各个变量之间是长期平稳的, 且存在着协整关系。表 2 面板单位根检验 下载原表 (二) 共线性检验为防止变量之间存在多重共线性问题对估计结果造成偏误, 利用一般多重共线性检验方法对解释变量进行了检验, 结果表明各变量的方差膨胀因子 (VIF) 均显著的小于 10, 说明变量之间不存在严重的多重共线性问题。估计结果见表3。表 3 多重共线性检验 下载原表 (三) 回归结果分析。根据回归方程 (4) 式, 对模型一进行面板数据固定效应模型和随机效应模型回归, 相互比较并通过 Hausman 检验来判断其回归结果的可靠性;根据回归方程 (5) 式, 对
24、模型二进行面板似不相关回归 (SUR) , 各回归结果如表 4 所示。表 4 回归结果 下载原表 1. 自主研发、国内外技术获取与技术创新对模型 1, 根据表 4 的回归结果显示, 我国各省高新技术产业的内部 R外商直接投资 FDI 对技术创新则有一种比较显著的反向作用, 这有可能是因为外商投资企业对于自身技术的垄断以及外商企业的技术溢出存在一定的“阈值特性” (ZB Cai、JC Zhou 等, 2012) 和“门槛效应” (H Wang、H Liu 等, 2016) ;购买国外技术对于我国高新技术产业的技术创新存在正向的影响, 但是不显著, 这是因为对国外技术的吸收程度不高和吸收存在“门槛
25、效应” (衣长军、李赛等, 2015;肖利平、谢丹阳, 2016) , 或者国内企业购买国外技术仅仅是为了生产所需, 即无吸收, 综合之下, 使得购买国外技术对我国技术创新的促进作用非常有限;技术消化吸收能力提高对技术创新有着非常显著的正向作用吸收能力每提高 1%, 将使技术创新提高 0.054683%;国内技术的转移使用对技术创新有正向的影响, 但是不显著, 这可能是由于国内技术及企业的“同质化”使得对于技术的创新程度不高。从其他控制变量来看:产业规模、市场竞争性对技术创新有非常显著的正向作用, 具体来看, 高技术产业产业规模提高 1%, 专利申请量将增加 0.57%;高技术产业竞争强度提高
26、 1%, 专利申请将增加 0.79%。相关“门槛效应”及可能性原因, 本文的计量模型无法呈现, 后续将会专门对其进行研究。2. 自主研发、国内外技术获取与技术经济效益对模型 2, 根据表 4 的似不相关回归结果显示, 由于 FDI 未能通过检验, 说明FDI 不影响技术成果的经济效益转化, 没有较大相关性。我国各省高技术产业的内部 RR购买国外技术对于技术成果的转化有着非常显著的正向作用 (白恩来、赵玉林等, 2015) , 通过购买国外技术, 借鉴、吸收国外经验, 了解和学习已有技术的应用方式和实现形式, 从而将科学技术与研究应用于企业生产, 将技术成果转变为实际的经济收益;技术吸收能力对技
27、术成果转化有促进作用, 但是影响效果不强, 这是由于消化成本越高, 企业进行技术吸收的动力就不强, 新技术成果的应用程度就越低, 导致新产品的销售收入越低;国内技术的转移使用对技术成果转化有较弱的反向作用, 这可能是因为国内技术“同质化”和通用性, 使得技术成果转化即新产品不具备优势, 导致经济效益不高, 这与模型一结果是吻合的。实证分析结果与赵红岩、田夏等人 (2013) 的研究结果是一致的。从控制变量来看, 产业规模和市场竞争性对成果转化都有着非常显著的正向影响作用, 产业规模提高 1%, 新技术产品销售收入将增加 0.57%;高技术产业竞争强度提高 1%, 新技术产品销售收入将增加0.6
28、4%。3.从回归结果可以看到, 对模型 1, 各变量系数之和 , 表示我国高技术产业的技术创新供给率, 即总技术供给创新程度;对模型 2, 各变量系数之和 , 表示我国技术创新产出率, 反映技术创新成果已转化为实际经济效益的部分。参考王晓红、陈范红 (2015) 等的研究, 若我国高技术产业对技术创新成果已完全转化为实际的产出, 那么必有 , 通过本模型的实证检验, 显然, 我国并没 i=1i=1有实现技术成果的完全转化, 且转化率为 , 相较于过去 2006 年以前 10%的高技术产业 i=1i=1 技术转化率, 现阶段我国高技术产业的技术成果转化率已有较大程度的提升, 但是相较于西方发达国
29、家, 我国的技术转化程度非常低, 转化能力还很弱, 表现为“高投入, 低效益”的形势。(四) 稳健性检验为评估实证结果的可靠性, 本文从四个方面对全样本数据进行稳健性检验, 首先借鉴郭艳, 张群等 (2013) 的做法, 对两个模型都进行 Ramsey RESET 检验, 其 P 值均小于 0.1, 说明模型没有遗漏关键变量, 不存在设定误差;进行 White检验, 其 P 值均大于 0.1, 说明解释变量系数矩阵不存在异方差性, 回归结果健全可信。借鉴沙文兵 (2012) 的做法, 对模型做替代变量检验, 在模型 1 中, 将技术创新的衡量指标由专利申请数量改为发明专利授权数量;在模型 2 中, 对于技术成果转化, 用新产品产值代替新产品销售收入, 进行同样的估计, 实证结果发现其影响方向及程度与先前的估计结果十分接近。此外, 为检验被解释变量是否均匀分布, 分别对两个模型的被解释变量 ln PAT 和 ln Y 进行分位数回归, 根据不同的 tau 值, tau 值分别为 0.3 和 0.8 时, 得出回归结果, 发现其与本文之前的回归结果影响方向相同, 影响程度大致保持一致, 这表明分布是均匀的, 实证结果是稳健的。
