馮宗憲，丁 夢 ，2

（1.西安交通大學 經濟與金融學院，西安 710049；2.西安翻譯學院，西安 710105）

0 引言

與發(fā)達國家相比，我國高新技術產業(yè)起步較晚，技術創(chuàng)新效果尚未充分發(fā)揮，高技術投入和低創(chuàng)新產出的問題依然沒有得到有效解決，創(chuàng)新資源缺乏一直是困擾本土高新技術企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要因素。在此背景下，如何有效推動本土技術轉移，從而加速高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率提升，是當前國內亟需研究的重要課題。

目前已有較多學者定量研究了高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率，具體方法有DEA模型、隨機前沿模型、Malmquist模型等[1-3]。也有相關學者研究了高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素[4，5]。綜合現有的研究發(fā)現，對于高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率程度的定量研究已較為全面，其影響因素的研究也頗多，但是仍少見研究能基于中觀層面研究本土技術轉移對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率是否帶來顯著支撐作用。由此，本文從實證角度研究本土技術轉移對我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的影響，為我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新、可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐。本文采用超效率SBM模型測算了十多年來我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率，并進行了地區(qū)的比較；其次構建了技術轉移形式相互作用的變量，同時考察外部技術和本土技術對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的單線影響及合力影響。

1 研究方法

1.1 模型構建

外商直接投資、國外技術引入以及本土技術轉移是高新技術產業(yè)的三種重要的技術轉移形式。為了研究本土技術轉移與我國省際高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的影響，本文也將外商直接投資、國外技術引進兩種技術轉移形式引入。同時，本文特別引入人力資本、區(qū)位條件兩個因素，一是因為人力資本是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主要驅動力，二是因為區(qū)位條件是否優(yōu)越，對一個地區(qū)產業(yè)獲取資源要素和對外交流提供先天條件，是產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的外在動力。鑒于此，構建理論模型如下：

其中，HIEit代表高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率水平，DTSit代表本土技術轉移，FTSit代表國外技術引入，FDIit代表外商直接投資，HUCit代表人力資本條件，EASTit代表區(qū)位條件，μi代表不可觀測的地區(qū)間效應，ηt代表不可觀測的時間序列效應，εit代表模型的隨機誤差項，i和t分別表示地區(qū)和時間。這里需要說明的是，由于區(qū)位條件較難直接用數值變量衡量，因此本文基于我國的地理特征，選取東部區(qū)域虛擬變量進行替代，若一個地區(qū)屬于東部區(qū)域，則EAST變量取值為1，否則取值為0。

由于模型（1）中包含了較多的變量，而變量之間容易產生內生性，所以為了避免該模型在實證檢驗中因內生性而出現參數估計偏差，本文采用動態(tài)面板數據GMM模型進行回歸分析，以檢驗本土技術轉移與我國省際高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應。以模型（1）為基礎，添加被解釋變量的一階滯后項，于是得到新的模型：

此外，考慮到外商直接投資、國外技術引入以及本土技術轉移這三種技術轉移形式不僅能直接促進高新技術產業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，而且三種形式之間也可能存在相互作用，這種作用也可能進一步對高新技術產業(yè)創(chuàng)新產生影響。于是，本文在模型（2）的基礎上進一步引入技術轉移形式的相互作用變量，模型（2）調整為：

其中，X即體現了技術轉移形式的相互作用，具體形式如下：

1.2 高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的測算方法

在以往測量一個產業(yè)的發(fā)展效率時，大多數學者采用隨機前沿函數模型、DEA分析模型等數量方法。但是，在選擇隨機前沿函數模型時，往往要預先設定具體的生產函數模型，并涉及多方面的投入產出；在選擇數據包絡分析模型時，一般需要考慮投入要素的松弛性，分析結果也受到決策單元有無效率情況的影響。為此，本文將采用超效率SBM模型，對高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率進行測算。這種模型方法能夠有效避免上述問題。

本文將生產可能集合 P(x0，y0)、P’(x0，y0)分別作如下定義：

其中，yˉ≥0，λ≥0。

于是，超效率SBM模型可表達如下：

模型（7）實際上是一個分式規(guī)劃，可以通過Charnes-Cooper轉換，將其變?yōu)榫€性規(guī)劃進行計算：

其中，x’≥ t x0，y’≤ t y0，Λ ≥ 0，y ≥ 0，t≥ 0。

1.3 相關變量的指標說明

首先討論測算高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率時需要涉及的變量。本文采用各地區(qū)高新技術產業(yè)的新產品銷售產值作為高新技術產業(yè)的產出量Y?？紤]到銷售產值受價格因素影響，將產出量Y通過相應地區(qū)和年份的工業(yè)品出廠價格指數進行平減，基期為2003年。

根據上文的超效率SBM模型，本文選擇的要素投入指標包括勞動力投入、資本要素投入、研發(fā)投入三種。其中，勞動力投入采用各地區(qū)對應年份的高新技術產業(yè)年末平均從業(yè)人數表示，資本要素投入通過永續(xù)盤存法進行測算，具體公式如下：

其中，Kit代表i個地區(qū)t期資本存量，Iit代表投資流量，即固定資產投資額，δit代表固定資產投資的折舊率，本文取值均為9.6%。

研發(fā)投入采用研發(fā)資本存量RDS進行衡量，本文也通過永續(xù)盤存法對此進行測算。設基期的研發(fā)資本存量為RDSi0，t期的研發(fā)資本存量為RDSit，則有：

其中，Ei0代表研發(fā)投入的支出額，gi代表研發(fā)投入支出額的年增長率，kit代表研發(fā)產品的折舊率。

其次討論其他變量。對于本土技術轉移變量DTSit，本文采用本土轉移知識資本的存量進行衡量。對于國外技術引入變量FTSit，本文采用從國外引進的知識資本存量進行衡量。其中，本土轉移知識資本存量和國外引進知識資本存量均采用與上文測量研發(fā)資本存量相同的方法進行測算。外商直接投資FDIit采用本行業(yè)的外商直接投資額占行業(yè)實際資本的份額表示。人力資本HUCit則采用研發(fā)設計人員數占行業(yè)就業(yè)總人數的份額表示。虛擬變量EASTit的選擇方法在上文已經提及，這里注明東部區(qū)域所包含的省級地區(qū)：北京市、天津市、河北省、遼寧省、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省和海南省，共11個省市。

1.4 數據來源

本文采用2004—2016年中國29個省份的面板數據作為研究樣本，其中新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)以及港澳臺地區(qū)因數據殘缺較多，故不計入樣本范圍。文中所選的指標，數據來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》和中經網數據庫。

2 實證結果與分析

2.1 高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的測算分析

本文采用DEA-Solver軟件對超效率SBM模型進行計算，得到歷年各地區(qū)高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率指數。為了便于觀察分析，本文列出歷年的我國各省份高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的地區(qū)平均值，以及各省份高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的年度均值，結果分別如下頁圖1和表1所示。

由圖1可知，2004年以來我國高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率總體上呈現上升趨勢，從2004年的0.884提高到2016年的1.038。從局部時序性來看，2004年以來我國高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率表現出三個波峰，分別為2007年、2011年和2015年，效率指數分別達到1.019、1.127和1.135。由地區(qū)統(tǒng)計結果來看，高新技術產業(yè)增加值最高的五位分別是廣東、上海、北京、江蘇和浙江，都位于東部沿海；指數最低的五位分別是青海、陜西、甘肅、貴州和山西，大部分位于西部，且最高與最低的落差較大。由表2可知，東部地區(qū)高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率指數HIE高于1的省份多達8個；東部和中部地區(qū)均無HIE小于0.8的省份；而西部地區(qū)HIE小于0.8的省份有4個，且HIE≥1的省份僅四川省。由此可見，我國高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率存在較明顯的區(qū)域梯度落差。

圖1 2004—2016年我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率指數

表1 各省份高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率指數

表2 三大地區(qū)各省級單位高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率分類

2.2 回歸結果及分析

根據上文的計量模型，采用GMM方法進行估計，結果如表3所示。模型I和模型II都是基于式（2）得到的，其中模型I是僅包含高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率一階滯后項、本土技術轉移、國外技術引入和外商直接投資的回歸結果，模型II是在模型I基礎上添加人力資本條件和區(qū)位條件后的回歸結果。根據式（3）和式（4），得到模型III的回歸結果。

表3 本土技術轉移對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率影響的回歸結果

從GMM回歸結果的總體情況來看，模型I、模型II和模型III的AR（2）檢驗值分別為0.0825、0.0692、0.1406，說明三個模型的誤差項均不存在自相關；三個模型的Sargan檢驗結果也都表明了選取的工具變量在整體上是有效的。同時，觀察系數情況可以發(fā)現，大部分系數都是顯著的。由此可見，本文在模型選擇、變量選取、回歸方法等方面都是合理的。

比較模型I、模型II和模型III的回歸結果也可以發(fā)現，三個模型的回歸結果都比較理想，而且三個模型的變量系數值以及顯著性情況變化均不大，為此，下面僅選擇模型III的回歸結果進行詳細分析。

（1）本土技術轉移對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率影響的分析

本土技術轉移DTSit的系數為0.0265，且在1%的顯著性水平通過檢驗，這從經驗上表明了我國本土技術的不斷轉移，對國內高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率提升具有顯著的推動作用。本土技術轉移對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的貢獻度為0.0265，即本土技術轉移每增加1個百分點，能夠促進我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率提高0.0265個百分點。

我國本土技術轉移之所以能促進本土高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率提升，原因可能為以下兩個方面：第一，為了加快創(chuàng)新驅動，我國政府部門大力開展產學研合作戰(zhàn)略。鼓勵企業(yè)之間、企業(yè)與科研機構之間的技術轉移，這種技術轉移尤其是高校、科研機構的技術轉移，對我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新帶來了較為顯著的溢出效應。其中典型的例子就是清華同方、聯(lián)想、華為等許多高新技術企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展過程中，高校和科研機構技術轉移帶來的溢出效應為這些企業(yè)創(chuàng)新效率的提升提供重要的促進作用。第二，技術轉移的實際發(fā)揮成效，在一定程度上取決于知識轉移的情境因素。本土技術在不斷轉移的過程中，受到轉移主體之間技術水平差距不明顯、文化與制度建設存在較大相似性等因素的影響，使得技術接受者更為便捷、容易地對轉移的技術進行消化、吸收，甚至在此基礎上進行改進創(chuàng)新。

（2）其他兩大技術轉移形式對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率影響的分析

國外技術引入FTSit的系數為-0.0126，且在1%的顯著性水平通過檢驗，這就從經驗上表明了國外技術的不斷引入，沒有促進國內高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率提升，反而對高新技術產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展產生了一定的抑制作用。結合我國高新技術產業(yè)發(fā)展的實際，產生這種抑制效應的原因可能在于，我國高新技術產業(yè)的技術創(chuàng)新水平總體上不及國外，國內許多不具備充分的核心技術或者創(chuàng)新能力較低的企業(yè)為了適應跨國集團或國際采購者的需要，只能一直從國外購入先進設備和工藝線，而本土企業(yè)自身不能有效地對先進技術的溢出進行吸收，同時也擠占了科創(chuàng)研發(fā)方面的資金，導致國內產業(yè)鏈上端本土制造業(yè)市場空間被壓縮?？梢哉J為，本土高新技術企業(yè)不斷引入國外先進技術，僅僅是為了滿足市場需求而做出的被動反應，自身并沒有充分掌握核心技術，所以國外技術的引入反而對我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率提升造成不利影響。

外商直接投資FDIit的系數為0.1135，且在1%的顯著性水平通過檢驗，這從經驗上表明了外商資本投入本土高新技術產業(yè)，對本土該產業(yè)創(chuàng)新效率提升帶來顯著的正向溢出效應。本文認為，相對本土高新技術企業(yè)，國外高新技術企業(yè)往往擁有更高的技術水平，因而外商資本在高新技術產業(yè)領域具備技術優(yōu)勢，在國內高新技術產業(yè)投資也往往具有更大的技術溢出空間。同時，外資高新技術企業(yè)通過技術示范和市場競爭，一定程度上也能刺激本土高新技術企業(yè)模仿和提升，從而帶動本土高新技術企業(yè)創(chuàng)新效率不斷提高。

（3）交叉項變量對高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率影響的分析

本土技術轉移與國外技術引入之間的交叉項變量DTSit×FTSit的系數為0.0017，且在1%的顯著性水平通過檢驗。由此可見，本土技術轉移和國外技術引入這兩種技術轉移形式之間存在一定的互補效應，這種技術轉移通過相互作用，進一步促進我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率提升。雖然國外技術引入在一定程度上抑制了我國高新技術產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，但國外技術引入也能增加本土技術轉移的知識存量，在本土技術轉移過程中，能從國外技術中吸取技術溢出，從而提高創(chuàng)新效率。

本土技術轉移與外商直接投資之間的交叉項變量DTSit×FDIit的系數為-0.0073，且在1%的顯著性水平通過檢驗。由此可見，本土技術轉移和外商直接投資這兩種技術轉移形式之間存在一定的替代效應。原因可能在于，外資企業(yè)技術直接從其母公司獲得，這便替代了這些企業(yè)在我國的技術研發(fā)。

3 結論和建議

本文同時考慮三種技術轉移形式，采用GMM模型實證分析了本土技術轉移對我國省際高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率的影響。主要得到如下結論：（1）本土技術不斷轉移，能有效提升我國高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率。（2）從三種技術轉移形式相互作用來看，本土技術轉移和國外技術引入之間存在一定的互補效應，但與外商直接投資之間卻存在替代效應。

對此，本文提出以下建議：（1）為了加快技術轉移，應積極發(fā)揮政府引導作用，整合提升技術轉移的公共服務平臺。一是廣泛收集國內外高新技術產業(yè)領域的先進企業(yè)動態(tài)，有效預測市場需求，并加強與國內科研機構的對接；二是通過平臺，加強本土高新技術企業(yè)的技術成果轉化效率；三是在技術轉移過程中，為企業(yè)和科研機構提供技術指導。（2）積極培育技術轉移高端人才，在人才培訓、人才創(chuàng)新活動、人才生活居住等方面提供完善的服務，開辟“眾創(chuàng)空間”。（3）鼓勵企業(yè)樹立創(chuàng)新發(fā)展觀念，有選擇地引入國外先進技術，積極發(fā)揮本土技術轉移與國際技術轉移之間的互補效應，通過多種技術轉移途徑，加快實現本土高新技術企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。