袁勝軍，彭長生，鐘昌標，俞立平

(1.桂林電子科技大學 商學院，廣西 桂林 541004；2.安慶師范大學 經(jīng)濟與管理學院，安徽 安慶 246011；3.云南財經(jīng)大學 商學院，云南 昆明 650221；4.浙江工商大學 管理工程與電子商務(wù)學院，浙江 杭州 310018)

一、引言

新經(jīng)濟增長理論認為，經(jīng)濟增長的持續(xù)動力是知識生產(chǎn)和人力資本積累，技術(shù)進步和創(chuàng)新是推動一個國家經(jīng)濟發(fā)展的根本力量。通過技術(shù)引進推動本國的產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級，對中國這樣的發(fā)展中國家而言，是一種切實可行、成本較低、效益較好的戰(zhàn)略選擇[1]。然而大量的實踐和研究表明，引進技術(shù)并不一定總是取得較好的效果，從國內(nèi)的情況來看，我國家電、紡織等行業(yè)已經(jīng)可以自主創(chuàng)新，然而汽車等行業(yè)則嚴重依賴國外技術(shù)，自主創(chuàng)新能力有限[2]。

改革開放以來，我國高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新取得了長足的進展。目前自主研發(fā)已經(jīng)成為高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的主要方式，而引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)已經(jīng)成為高技術(shù)企業(yè)技術(shù)需求的必要補充。根據(jù)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒，1995年，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出17.85億元，而引進技術(shù)高達29.16億元，占R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的163.38%，購買國內(nèi)技術(shù)僅4.25億元，占R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的23.83%；2015年，高技術(shù)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出2219.66億元，引進技術(shù)僅71.74億元，僅占R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的3.23%，購買國內(nèi)技術(shù)63.31億元，僅占R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的2.85%，引進技術(shù)的比重降低較快，而購買國內(nèi)技術(shù)的比重增加迅速。

在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展背景下，引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)的相對重要性正發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。從圖1看，我國高技術(shù)企業(yè)引進技術(shù)從1995年開始經(jīng)歷了起步期、成長期和下降期3個階段，1995-1999期間比較平穩(wěn)，隨后快速增長，雖然有所波動，直到2007年達到極大值，隨后開始下降。而購買國內(nèi)技術(shù)一直處于穩(wěn)步上升狀態(tài)，尤其是從2010年開始，上升速度開始加快，可以預見的是，不久的將來購買國內(nèi)技術(shù)支出將會超過引進技術(shù)。圖1也說明我國并沒有走上技術(shù)引進依賴的道路。與日本、韓國在經(jīng)濟起飛期依托引進技術(shù)然后消化吸收再創(chuàng)新的路徑不同，我國在這方面并沒有取得太大成果，我國消化吸收投入占引進技術(shù)的比例2015年只有18.02%，而日本韓國消化吸收投入平均為引進技術(shù)的3～10倍[3]。學術(shù)界所期望的引進技術(shù)消化吸收再創(chuàng)新模式在我國似乎未老先衰，已經(jīng)走入困境。

圖1 引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)的歷史軌跡

企業(yè)購買技術(shù)的用途是多方面的(圖2)。企業(yè)技術(shù)需求的滿足，可以有以下三種方式，第一種是一次創(chuàng)新，主要指企業(yè)進行自主研發(fā)，當然也包括知識和技術(shù)的溢出效應(yīng)，這樣可以使企業(yè)創(chuàng)新相對更加容易，并且節(jié)省成本。第二種是二次創(chuàng)新，主要是在引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行消化吸收后再創(chuàng)新。第三種是技術(shù)補充，就是企業(yè)不再進行研發(fā)，而是直接購買技術(shù)。第四種是技術(shù)溢出，即企業(yè)直接享受產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成果，無需投入過多成本。對于第一種、第二種情況，一般是企業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)、核心技術(shù)，對于第三種、第四種情況，一般是企業(yè)的非核心技術(shù)。在創(chuàng)新過程中，企業(yè)不一定需要對所有的相關(guān)技術(shù)都進行創(chuàng)新，這不符合規(guī)模經(jīng)濟原則。隨著企業(yè) R&D 成本的增加，引進外部非核心技術(shù)可以節(jié)省大量的 R&D 成本(Hagedoorn，2002)[4]。

圖2 企業(yè)技術(shù)需求圖

在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展背景下，重新審視技術(shù)引進與購買國內(nèi)技術(shù)的作用具有十分重要的意義。雖然我國的技術(shù)創(chuàng)新跟世界一流水平還有較大差距，但是我國已經(jīng)建立起了相對完備的科學技術(shù)創(chuàng)新體系，隨著國力的增強，國家科研實力大增，在某些領(lǐng)域已經(jīng)達到或接近世界一流水平。在實際對引進技術(shù)依賴下降、對國內(nèi)技術(shù)需求上升的情況下，客觀評價技術(shù)引進和購買國內(nèi)技術(shù)在我國發(fā)揮的作用，分析它們與創(chuàng)新諸要素的互動關(guān)系，探索存在的問題，對于我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略具有十分重要的意義。

二、文獻綜述

關(guān)于技術(shù)引進的地位與作用，學術(shù)界總體上持肯定態(tài)度。Kinoshita(1998)認為，國外技術(shù)通過FDI的擴散途徑包括關(guān)聯(lián)效應(yīng)、示范效應(yīng)、競爭效應(yīng)和人員流動效應(yīng)[5]。Mansfield et al(1991)認為后發(fā)國家通過技術(shù)引進與模仿可以降低技術(shù)進步成本，縮短國家之間經(jīng)濟發(fā)展的差距[6]。Hagedoorn(1993)認為，由于技術(shù)日益復雜和產(chǎn)品生命周期日漸縮短，單純依賴企業(yè)內(nèi)部研發(fā)已經(jīng)不能滿足創(chuàng)新需求，必須借助引進技術(shù)和吸收外部知識[7]。Zhao(1995)分析了技術(shù)進口模式及其對中國自主技術(shù)的影響，結(jié)果表明，引進技術(shù)增強了中國的技術(shù)能力，引進技術(shù)與自主技術(shù)具有正相關(guān)關(guān)系[8]。劉煥鵬、嚴太華(2014)研究發(fā)現(xiàn)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)引進和研發(fā)能力對創(chuàng)新績效具有顯著貢獻，并且技術(shù)引進與創(chuàng)新績效之間呈顯著的“U”型曲線關(guān)系[9]。

也有一些學者對技術(shù)引進的效果持不同觀點。Laursen et al(2006)認為過度依靠外部技術(shù)對企業(yè)自主創(chuàng)新能力具有負面影響[10]。Bettis et al(1992)認為，如果企業(yè)形成了對外部技術(shù)引進的路徑依賴，一旦引進技術(shù)減緩將會阻礙企業(yè)內(nèi)部知識存量增加，影響企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新[11]。Audretsch et al(1996)實證研究發(fā)現(xiàn)，在較低研發(fā)密度的行業(yè)中，內(nèi)部研發(fā)投入與外部引進技術(shù)之間呈現(xiàn)互相替代的關(guān)系[12]。肖黎明、袁敏(2014)認為，技術(shù)引進與自主創(chuàng)新之間不存在確定的替代或互補關(guān)系，技術(shù)引進可能在任意階段擠出自主創(chuàng)新，產(chǎn)生替代效應(yīng)[13]。李姝、劉殿和(2012)實證研究發(fā)現(xiàn)，引進技術(shù)不僅未促進企業(yè)經(jīng)營效益的提升，反而對多項經(jīng)營效益指標產(chǎn)生負面影響，購買國內(nèi)技術(shù)對部分企業(yè)經(jīng)營效益指標具有積極作用[14]。

關(guān)于不同類型技術(shù)創(chuàng)新來源之間的關(guān)系，Chesbrough et al(1996)認為，企業(yè)不能完全依賴引進技術(shù)，還應(yīng)該重視自主研發(fā)能力的提高[15]。Guo(2008)考察了國內(nèi)R&D、國內(nèi)技術(shù)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)間R&D溢出、國外技術(shù)轉(zhuǎn)移對于產(chǎn)業(yè)績效的作用，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間R&D溢出和國外技術(shù)轉(zhuǎn)移對中國制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率具有顯著貢獻，與國內(nèi)R&D相關(guān)的國外技術(shù)轉(zhuǎn)移對于勞動生產(chǎn)力具有互補作用[16]。Long(2008)對轉(zhuǎn)軌和發(fā)展中國家的知識生產(chǎn)進行實證研究發(fā)現(xiàn)，國際知識溢出對于國內(nèi)知識生產(chǎn)具有顯著的貢獻[17]。Hu et al(2005)的研究表明，國內(nèi)技術(shù)轉(zhuǎn)移與國際技術(shù)轉(zhuǎn)移對國內(nèi)R&D均呈現(xiàn)顯著的互補性關(guān)系[18]。吳延兵(2008)研究發(fā)現(xiàn)，引進技術(shù)和自主研發(fā)對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率有顯著促進作用，但引進國內(nèi)技術(shù)對生產(chǎn)率沒有顯著貢獻[19]。劉小魯(2011)研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入、引進技術(shù)和FDI對我國創(chuàng)新能力均具有顯著的積極影響，研發(fā)投入對創(chuàng)新能力的貢獻程度最高，國內(nèi)企業(yè)之間的技術(shù)轉(zhuǎn)移對企業(yè)創(chuàng)新能力沒有顯著影響[20]。

自主創(chuàng)新和技術(shù)引進是兩個經(jīng)典的問題，學術(shù)界的研究也比較豐富，關(guān)于自主研發(fā)與技術(shù)引進的關(guān)系研究也比較充分。由于研究對象不同、數(shù)據(jù)不同、研究方法不同，實證研究結(jié)果存在差異?？傮w上，有以下問題值得進一步深入研究：

第一，關(guān)于技術(shù)引進的作用，現(xiàn)有的研究更多側(cè)重對技術(shù)引進的績效、技術(shù)引進消化吸收和再創(chuàng)新研究，很少從技術(shù)補充角度進行，即技術(shù)引進只是為了滿足一部分非核心技術(shù)的需要，沒有必要所有的技術(shù)引進都要進行消化吸收。

第二，我國的技術(shù)引進結(jié)構(gòu)正在悄悄發(fā)生變化，技術(shù)引進額正逐年下降，很少有研究關(guān)注到這個問題，并且在創(chuàng)新驅(qū)動的背景下，深入分析產(chǎn)生這個問題的原因。進一步地，我國技術(shù)引進的消化吸收投入一直處于較低水平，對其深層次的原因缺乏深入分析。

第三，購買國內(nèi)技術(shù)日漸成為高技術(shù)企業(yè)技術(shù)來源的重要渠道，但是關(guān)于購買國內(nèi)技術(shù)的績效缺乏研究，關(guān)于購買技術(shù)與其他技術(shù)來源渠道的關(guān)系研究也比較缺乏。

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，基于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)模型比較自主研發(fā)、引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)的績效，采用貝葉斯向量自回歸模型研究創(chuàng)新投入產(chǎn)出要素之間的互動關(guān)系，從而對高技術(shù)企業(yè)購買技術(shù)的結(jié)構(gòu)變化原因進行深入分析。

三、研究方法與數(shù)據(jù)

(一)不同創(chuàng)新模式的績效比較

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新模式包括自主研發(fā)、引進技術(shù)、購買國內(nèi)技術(shù)三種主要方式，本文不討論技術(shù)溢出以及企業(yè)更新改造的影響，因為技術(shù)溢出的渠道和途徑較多，難以計量，而且由于技術(shù)溢出效應(yīng)，企業(yè)一般也不需要進行太多的創(chuàng)新投入。更新改造主要是面向生產(chǎn)設(shè)備的改進，往往是一次性的，而企業(yè)創(chuàng)新主要是面向產(chǎn)品的創(chuàng)新，其創(chuàng)新是主要的和長期的。

本文的基本方程源于知識生產(chǎn)函數(shù)，Jaffe(1989)[21]根據(jù)Cobb-Doulas生產(chǎn)函數(shù)，在Griliches(1979)[22]研究的基礎(chǔ)上，將科技人力資源變量引入到科技投入產(chǎn)出中，這就是著名的Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)：

Y=AKαLβ

(1)

公式(1)中，Y是創(chuàng)新成果，K是研發(fā)經(jīng)費，L是研發(fā)人員，α、β是彈性系數(shù)，A是全要素生產(chǎn)率。進一步將研發(fā)經(jīng)費投入分為自主研發(fā)投入K1、引進技術(shù)投入K2、購買國內(nèi)技術(shù)投入K3，同時兩邊取對數(shù)得：

log(Y)=c+α1log(K1)+α2log(K2)+α3log(K3)+βlog(L)

(2)

本文采用Mundlak(1961)創(chuàng)立的面板數(shù)據(jù)模型進行估計，面板數(shù)據(jù)擴大了數(shù)據(jù)數(shù)量，同時可以有效地克服多重共線性問題，使得回歸時有足夠的自由度，避免出現(xiàn)t檢驗值過小、回歸系數(shù)符號錯誤等問題，從而提高了估計效率和估計效果[23]。考慮到自主研發(fā)投入K1與引進技術(shù)K2和購買國內(nèi)技術(shù)K3之間存在互動關(guān)系，創(chuàng)新產(chǎn)出與投入之間可能也存在互動關(guān)系，即存在變量的內(nèi)生性問題，此時原來的基于普通最小二乘法OLS的估計就會失效，因此采用Blundell et al(1998)提出的系統(tǒng)廣義矩法SYS-GMM進行估計，它降低了差分廣義矩法估計量較易受弱工具變量影響的問題[24]。關(guān)于工具變量的選取，一般采用自變量的1階滯后項，這也是一種比較方便的處理辦法。

(二)貝葉斯向量自回歸模型

貝葉斯向量自回歸模型是在傳統(tǒng)向量自回歸模型(Vector Autoregressions，VAR)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的(Sims，1980)[25]。向量自回歸模型重視經(jīng)濟系統(tǒng)的互動關(guān)系與動態(tài)特征，把視角集中在少數(shù)幾個具有因果關(guān)系的重要變量上，較多地用于變量之間的動態(tài)關(guān)系和經(jīng)濟預測。但是VAR也有一些缺點，比如對數(shù)據(jù)依賴程度最高，缺乏經(jīng)濟理論基礎(chǔ)。VAR模型對所有待估參數(shù)設(shè)置了相同的權(quán)重，會忽略先驗信息，可能導致實證研究選用錯誤的模型。特別在時間序列較短和待估參數(shù)過多時，人為設(shè)定一些參數(shù)為零，使得模型結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟理論矛盾。

貝葉斯推斷理論與傳統(tǒng)VAR模型的完美結(jié)合克服了傳統(tǒng)VAR模型的估計問題，特別在短期預測時，能夠達到更高的預測精度。Litterman(1986)創(chuàng)立了貝葉斯向量自回歸模型(Bayesian Vector Autoregressions，BVAR)，模型把所有變量的系數(shù)不是視為固定值，而是視為圍繞其均值的波動，實際上就是隨機變量，給定了系數(shù)的分布函數(shù)[26]。模型采用的先驗分布主要是Minnesota分布，也被稱為Litterman分布。

Litterman(1986)假設(shè)BVAR模型所有系數(shù)均服從正態(tài)分布，在模型的第n個方程中，變量n的一階滯后項系數(shù)的均值全部設(shè)為1，其他系數(shù)均值全部設(shè)為0。方程i中變量j的滯后期系數(shù)的標準差為：

(3)

公式(3)中，γ表示自變量一階滯后系數(shù)的標準差，又被稱為總體緊縮度。si為變量i自回歸方程殘差的標準差，si/sj表示不同變量的差比。調(diào)和滯后延遲函數(shù)g(l)=l-d，其中d為衰減系數(shù)，表示舊信息比新信息有用性衰減的程度，d的數(shù)值越小，先驗方差隨著滯后階數(shù)的增加衰減得越慢，反之則反。

采用Minnesota分布將傳統(tǒng)VAR模型對眾多系數(shù)的估計轉(zhuǎn)化成對少數(shù)幾個超級變量γ、d、ω的估計，估計方法一般采用泰爾(Theil)提出的混合估計法。超級變量的確定類似柵格搜索過程，盡可能搜索到能夠獲得最優(yōu)預測效果的值。

(三)狀態(tài)空間模型

一般的回歸模型估計的系數(shù)是平均值，但是在時間序列中，這種假設(shè)往往是不存在的，因為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)可能發(fā)生變化，特別是對處在轉(zhuǎn)型期的中國而言，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展很快，很難假定投入要素的彈性系數(shù)在某個階段沒有變化。為了解決這個問題，Harvey(1989)[27]、Hamilton(1994)[28]等學者創(chuàng)立了狀態(tài)空間模型。

狀態(tài)空間模型主要用于時間序列數(shù)據(jù)，它包含量測方程和狀態(tài)方程兩類方程。設(shè)yt是包含k個變量的k×1維矩陣，這些變量與m×1維矩陣αt有關(guān)(αt也稱為狀態(tài)向量)，假定其服從一階向量自回歸過程，狀態(tài)方程和量測方程如下：

(4)

公式(4)中，t為數(shù)據(jù)的時間跨度，Zt為k×m階量測矩陣，Tt是m×m階狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，dt為k×1維矩陣，ct為m×1階矩陣，Rt為m×g階矩陣；μt為k×1維矩陣，其均值為0，協(xié)方差為Ht的不相關(guān)擾動項；εt為g×1階矩陣，其均值為0，協(xié)方差矩陣為Qt的不相關(guān)擾動項，并且μt和εt相互獨立，且服從均值為0，方差為δ2和協(xié)方差矩陣為Q的正態(tài)分布。隨機擾動矩陣μt、εt同一時刻的協(xié)方差矩陣為：

(5)

Zt，Tt，Rt，Ht，Qt，Gt和 dt，ct被稱為系統(tǒng)矩陣。系統(tǒng)矩陣Zt，Tt，Rt，Ht，Qt，Gt可以依賴于一個未知參數(shù)的集合。狀態(tài)空間模型的核心就是估計這些系數(shù)。假定系統(tǒng)矩陣全為非隨機矩陣，即使它們隨時間變化而變化，但都可以預先確定。對于任一時刻t，把轉(zhuǎn)移方程及其滯后方程依次代入，yt可以表示為當前的和過去的μt、εt及初始狀態(tài)α0的線性組合，即模型是線性的。

卡爾曼(Kalman，1960)濾波是估計狀態(tài)矩陣的較好的核心求解算法[29]。當初始狀態(tài)矩陣和隨機擾動項均服從正態(tài)分布時，卡爾曼濾波通過對預測誤差分解來計算似然函數(shù)，對模型中的所有未知參數(shù)進行估計。

(四)變量與數(shù)據(jù)

創(chuàng)新成果：創(chuàng)新產(chǎn)出變量借鑒Griliches(1990)的研究，采用新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新成果的替代變量[30]。另外一種應(yīng)用較多的方法是采用授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量，但是我國發(fā)明專利從申請到獲得授權(quán)往往需要3年左右的時間，再考慮研發(fā)投入的滯后效應(yīng)，這樣滯后期就更長，會犧牲寶貴的數(shù)據(jù)，因此不采用該方式。

研發(fā)投入變量：企業(yè)自主創(chuàng)新投入采用研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出表示；引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)直接采用相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)；研發(fā)勞動力采用研發(fā)人員折合全時當量表示。

本文所有數(shù)據(jù)均來自于2001～2014年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒，實際數(shù)據(jù)為2000～2013年期間14年的面板數(shù)據(jù)。由于內(nèi)蒙古、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏部分年度數(shù)據(jù)缺失，因此將這些數(shù)據(jù)剔除。面板數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量的描述統(tǒng)計量

四、實證結(jié)果

(一)變量的平穩(wěn)性檢驗

本文數(shù)據(jù)實際為25個省市14年的面板數(shù)據(jù)，因此也有可能存在偽回歸問題。同時采用ADF檢驗、Levin Lin & Chu檢驗、PP檢驗三種方法進行平穩(wěn)性檢驗，這樣可以提高穩(wěn)健性。經(jīng)過一階差分，所有變量均為平穩(wěn)時間序列，結(jié)果如表2所示，因此可以繼續(xù)采用面板數(shù)據(jù)模型進行估計。

表2 變量的平穩(wěn)性檢驗

(二)面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

下面采用面板數(shù)據(jù)模型進行估計，考慮到投入產(chǎn)出變量之間的滯后問題，投入變量選用1階滯后。一般情況下，為了消除變量的內(nèi)生性問題，采用SYS-GMM進行估計時，工具變量采用自變量的1階滯后項，但由于自變量已經(jīng)滯后1階，所以采用自變量的2階滯后項作為工具變量。首先采用隨機效應(yīng)模型進行估計，Hauseman檢驗值為1.429，相伴概率為0.839，不能拒絕原假設(shè)，說明應(yīng)該采用隨機效應(yīng)模型進行估計，結(jié)果如表3所示。為了便于比較分析，表3還給出了固定效應(yīng)的估計結(jié)果。

從隨機效應(yīng)估計結(jié)果看，自主研發(fā)在1%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗，研發(fā)勞動力在10%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗，引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)沒有通過統(tǒng)計檢驗，引進技術(shù)的回歸系數(shù)為正數(shù)，購買國內(nèi)技術(shù)的回歸系數(shù)為負數(shù)，模型的擬合優(yōu)度R2為0.668，處于中等水平。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自主研發(fā)投入的彈性系數(shù)最高，為0.861，其次是研發(fā)勞動力，彈性系數(shù)0.288。

下面對比隨機效應(yīng)與固定效應(yīng)的估計結(jié)果。固定效應(yīng)估計結(jié)果中，引進技術(shù)雖然通過了統(tǒng)計檢驗，但回歸系數(shù)為負，購買國內(nèi)技術(shù)的回歸系數(shù)為負數(shù)但沒有通過統(tǒng)計檢驗；隨機效應(yīng)的估計結(jié)果中，引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)均沒有通過統(tǒng)計檢驗。綜合說明，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)的績效均不高。

表3 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

注：*表示在10%的水平下檢驗通過；**表示在5%的水平下檢驗通過；***表示在1%的水平下檢驗通過。

(三)狀態(tài)空間模型估計

首先建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技投入產(chǎn)出的狀態(tài)空間方程：

log(Y)=c1log(L)+sv1×log(K1)+sv2×log(K2)+sv3×LOG(K3)+μt

sv1=sv1(-1)+ε1,t
sv2=sv2(-1)+ε2,t
sv3=sv3(-1)+ε3,t

(6)

公式(6)中，研發(fā)勞動力不是主要關(guān)注的變量，因此其回歸系數(shù)設(shè)定為固定系數(shù)，自主研發(fā)、引進技術(shù)、購買國內(nèi)技術(shù)的回歸系數(shù)是動態(tài)的，其系數(shù)序列分別為sv1、sv2、sv3。采用1995～2013年的時間序列數(shù)據(jù)進行估計，勞動力的回歸系數(shù)為0.328，在1%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗；sv1的回歸系數(shù)終值為0.619，在1%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗；sv2的回歸系數(shù)終值為0.236，在1%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗；sv3的回歸系數(shù)終值為0.132，在10%的水平上通過了統(tǒng)計檢驗。各年度的回歸系數(shù)如表4所示。

為了進一步看出不同研發(fā)模式彈性系數(shù)的變化規(guī)律，圖3給出了回歸系數(shù)的比較結(jié)果。由于采用狀態(tài)空間模型進行估計時，起始幾年的回歸系數(shù)不穩(wěn)定，因此剔除了初始幾年的數(shù)值。自主研發(fā)的彈性系數(shù)總體較高，隨著引進技術(shù)和購買國內(nèi)技術(shù)的彈性日漸提高，自主研發(fā)的彈性系數(shù)略有下降但總體比較穩(wěn)定。引進技術(shù)的彈性系數(shù)剛開始是負數(shù)，但隨著時間推延，彈性系數(shù)不斷提高，從2007年開始轉(zhuǎn)為正數(shù)，并于2011年超過了購買國內(nèi)技術(shù)。購買國內(nèi)技術(shù)的彈性系數(shù)總體處于下降趨勢，但走勢比較平穩(wěn)。

表4 狀態(tài)空間方程估計結(jié)果

(四)貝葉斯向量自回歸模型估計

下面建立貝葉斯向量自回歸模型，以分析創(chuàng)新成果、自主研發(fā)、引進技術(shù)、購買國內(nèi)技術(shù)之間的互動關(guān)系。在建立BVAR時，考慮到過長的滯后期沒有意義，會犧牲更多自由度，因此選擇滯后2期，單位圓檢驗結(jié)果表明，模型所有點都位于單位圓內(nèi)，說明模型是穩(wěn)健的。由于向量自回歸模型是一種非經(jīng)濟理論模型，其回歸系數(shù)沒有具體的經(jīng)濟學意義，因此采用脈沖響應(yīng)函數(shù)進行進一步分析。

創(chuàng)新成果的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖4所示。來自其自身一個標準差的正向沖擊對其影響最大，當期達到極大值，隨后開始衰減，但總體處于較高水平。除此以外，來自自主研發(fā)的沖擊對創(chuàng)新成果影響最大，當期為0，隨后開始快速升高，總體水平較高，作用時間較長。來自引進技術(shù)的沖擊當期為0，第三期達到極大值，隨后開始衰減。而來自購買國內(nèi)技術(shù)的沖擊當期、第二期影響不大，但是從第三期開始緩慢升高，作用時間較長。說明總體上，高技術(shù)企業(yè)對于購買國內(nèi)技術(shù)的消化吸收能力要好于引進技術(shù)。

圖3 不同創(chuàng)新模式彈性比較

圖4 創(chuàng)新成果的脈沖響應(yīng)函數(shù)

自主研發(fā)的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖5所示。除了自身的沖擊外，來自創(chuàng)新成果一個標準差的正向沖擊對其影響最大，當期就發(fā)揮作用，并且水平較高，基本生呈現(xiàn)一水平線。來自購買國內(nèi)技術(shù)的沖擊作用也比較顯著，當期為0，隨后快速升高，作用時間較長，說明高技術(shù)企業(yè)會追加購買國內(nèi)技術(shù)的消化吸收投入，總體效果較好，兩者呈互補關(guān)系。而來自引進技術(shù)的沖擊當期為0，隨后開始為負，作用時間較長，說明引進技術(shù)與自主研發(fā)投入之間形成了替代關(guān)系，降低了自主研發(fā)投入。

引進技術(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖6所示。除了其自身外，來自創(chuàng)新產(chǎn)出投入一個標準差的正向沖擊對其影響最大，當期就發(fā)揮作用，隨后開始緩慢升高，總體比較平穩(wěn)。來自自主研發(fā)投入一個標準差的正向沖擊，對引進技術(shù)也有正向帶動作用，當期達到極大值，隨后略有衰減，總體比較平穩(wěn)，說明在自主研發(fā)中，一旦面臨關(guān)鍵技術(shù)需求，仍然需要引進技術(shù)。而來自購買國內(nèi)技術(shù)的沖擊對引進技術(shù)的影響總體較小，說明作用機制不強。

圖5 自主研發(fā)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖6 引進技術(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

購買國內(nèi)技術(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖7所示。除了自身外，來自創(chuàng)新產(chǎn)出與自主研發(fā)投入的沖擊對其影響大小相當，當期就發(fā)生作用，總體比較平穩(wěn)。而來自引進技術(shù)的沖擊當期對購買國內(nèi)技術(shù)沖擊最大，但隨后急劇衰減為負數(shù)，說明在引進技術(shù)的同時，也會適當購買國內(nèi)技術(shù)作為必要補充，但長期引進技術(shù)會對購買國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)生替代作用。

圖7 購買國內(nèi)技術(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

五、結(jié)論與討論

(一)購買國內(nèi)技術(shù)投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新起著重要作用

面板數(shù)據(jù)的估計結(jié)果表明，購買國內(nèi)技術(shù)與創(chuàng)新產(chǎn)出無關(guān)，主要因為早期高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對購買國內(nèi)技術(shù)不夠重視，使得其平均彈性系數(shù)被“稀釋”了，這種現(xiàn)象僅僅是問題的一個方面。近20年來，購買國內(nèi)技術(shù)投入雖然僅占高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新支出的很小份額，但其一直處于穩(wěn)步上升狀態(tài)，并且有超過引進技術(shù)投入的趨勢。狀態(tài)空間方程的估計結(jié)果表明，購買國內(nèi)技術(shù)對創(chuàng)新產(chǎn)出的彈性系數(shù)2010年之前，一直高于引進技術(shù)。從脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對購買國內(nèi)技術(shù)的消化吸收效果總體較好，購買國內(nèi)技術(shù)能夠有效帶動自主研發(fā)投入?？傮w上，購買國內(nèi)技術(shù)對創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻要大于引進技術(shù)。

長期以來，學術(shù)界一直重視引進技術(shù)的研究，對于購買國內(nèi)技術(shù)的績效之研究重視不夠，本文的研究結(jié)果表明，購買國內(nèi)技術(shù)在我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展中已經(jīng)發(fā)揮著重要作用，這是與我國創(chuàng)新的總體實力和水平密切相關(guān)的，也是推進產(chǎn)學研合作，加強協(xié)同創(chuàng)新的必然結(jié)果，我國急需調(diào)整相關(guān)政策，推進國內(nèi)技術(shù)市場建設(shè)，鼓勵高技術(shù)企業(yè)優(yōu)先選用國內(nèi)技術(shù)。

(二)引進技術(shù)績效總體不高但有好轉(zhuǎn)的趨勢

我國對引進技術(shù)一直比較重視，但是其績效總體不高，面板數(shù)據(jù)模型的估計結(jié)果表明，引進技術(shù)與創(chuàng)新產(chǎn)出無關(guān)。引進技術(shù)投入與自主研發(fā)投入之間總體上存在替代效應(yīng)，脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，技術(shù)引進會擠占自主研發(fā)投入，并且我國對引進技術(shù)的消化吸收有待提高。但是引進技術(shù)的績效有提高趨勢，狀態(tài)空間模型的估計結(jié)果表明，引進技術(shù)的彈性系數(shù)從2007年開始轉(zhuǎn)為正數(shù)，并且逐年提高，說明我國對引進技術(shù)的消化吸收已經(jīng)取得進展。

我國并沒有走上“引進技術(shù)——技術(shù)落后——再引進技術(shù)”的惡性循環(huán)，沒有形成對技術(shù)引進的依賴，從2007年開始，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)引進技術(shù)投入總體呈下降趨勢，主要原因有兩個，一是自主創(chuàng)新能力增強，二是對購買國內(nèi)技術(shù)的需求提升很快，一定程度上抵消了對引進技術(shù)的需求。

(三)我國應(yīng)該走引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)協(xié)調(diào)的發(fā)展之路

無論是引進技術(shù)還是購買國內(nèi)技術(shù)，對于關(guān)鍵技術(shù)，一定要進行消化吸收，然后在此基礎(chǔ)上進行二次創(chuàng)新。我國的創(chuàng)新戰(zhàn)略，以往一直重視自主創(chuàng)新，這是正確的，但是在尋求補充之路時，一味強調(diào)引進技術(shù)以及對其進行消化吸收，實踐證明，雖有效果但是并不顯著，而且存在較多負作用。必須重視對購買國內(nèi)技術(shù)的支持，走引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)協(xié)同發(fā)展的道路。隨著我國國內(nèi)技術(shù)市場的日趨成熟，應(yīng)該鼓勵高技術(shù)企業(yè)優(yōu)先購買國內(nèi)技術(shù)，如果不能滿足需要再考慮引進技術(shù)。

創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，首先要盡可能減少對國外的技術(shù)依賴，研究表明，長期看引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)存在替代關(guān)系，我國對購買國內(nèi)技術(shù)的消化吸收能力要大大高于引進技術(shù)，我國的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，應(yīng)該從引進技術(shù)與購買國內(nèi)技術(shù)并重逐步走向自主創(chuàng)新和購買國內(nèi)技術(shù)為主。