王必好，張 郁

(山東大學應(yīng)用經(jīng)濟學博士后流動站，山東 濟南 250100)

0 引言

無論是漸進式還是跨越式技術(shù)進步，技術(shù)創(chuàng)新效率與創(chuàng)造性破壞都在其中產(chǎn)生著差異性作用，體現(xiàn)在效率傳導、路徑升級、產(chǎn)出增值等方面。漸進式技術(shù)進步是由初始階段n0依次升級到n-1，n，n+1，，技術(shù)創(chuàng)新效率向著最優(yōu)水平接近。而跨越式技術(shù)進步不是均勻的，異質(zhì)性特征明顯，受到技術(shù)創(chuàng)新效率和創(chuàng)造性破壞強度的雙重作用。

與漸進式技術(shù)進步相比，跨越式技術(shù)進步是確定性技術(shù)進步排除技術(shù)積累反向作用后的總體變動結(jié)果，一次技術(shù)進步能夠跨越多個階段，技術(shù)積累反而使技術(shù)水平向更高階段升級，其概率為確定性技術(shù)進步概率1扣除t時期技術(shù)進步由n0階變動為0階的技術(shù)積累概率P0(t,n0)，即1-P0(t,n0)，包含著跨越n-1，n，n+1，多個階段技術(shù)進步的可能性，而不是依次漸進實現(xiàn)的[1]。技術(shù)跨越間距大且隨機波動明顯，成果難以充分利用[2]。不同效率技術(shù)之間替代的概率是有差異的，技術(shù)進步異質(zhì)性特征明顯[3]。技術(shù)創(chuàng)新效率引導漸進式技術(shù)進步、創(chuàng)造性破壞推動跨越式技術(shù)進步，兩者具有顯著差異，這是此項研究的重點。

本文主要揭示技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞在漸進式和跨越式技術(shù)進步中如何產(chǎn)生差異性作用，技術(shù)進步過程是否具有非線性趨勢和異質(zhì)性特征。

1 相關(guān)文獻綜述

國內(nèi)外文獻主要研究技術(shù)進步中市場結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)制度等外生因素。肖文等認為，壟斷行業(yè)依賴其市場主導地位獲得超額利潤，沒有動力變革新技術(shù)[4]。擴大企業(yè)規(guī)模導致過度官僚控制，阻礙技術(shù)創(chuàng)新效率[5]。大企業(yè)也可能被鎖定在低技術(shù)低附加值領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)新效率并不明顯[4,6]。而朱有為等認為規(guī)?；欣谔嵘夹g(shù)創(chuàng)新效率[7]。技術(shù)進步的突發(fā)點是制度變遷,決定技術(shù)進步方向、地點和時機[8]。這些觀點以市場競爭、規(guī)模選擇、制度變化為視角，忽略技術(shù)進步與積累的替代關(guān)系。可以圍繞技術(shù)進步過程進行拓展，即新技術(shù)替代舊技術(shù)，技術(shù)積累使技術(shù)水平在較低階段上快速提升。

相關(guān)研究剖析創(chuàng)造性破壞、技術(shù)創(chuàng)新效率、技術(shù)結(jié)構(gòu)等如何引起技術(shù)進步內(nèi)生性變化。技術(shù)經(jīng)濟管理水平與技術(shù)創(chuàng)新效率是顯著正相關(guān)，難以顯著拉動技術(shù)進步[9]。既定技術(shù)創(chuàng)新資源多次循環(huán)投入使用，提高集約化利用水平[10]。過多追求R&D經(jīng)費投入規(guī)模，而不注重產(chǎn)出投入效率，成果轉(zhuǎn)化效率低[11]。國內(nèi)戰(zhàn)略性新型產(chǎn)業(yè)各部門、各階段中創(chuàng)新與需求存在協(xié)同作用[12]。上述內(nèi)容僅僅反映技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞與技術(shù)進步的局部關(guān)系，可以拓展研究其差異化實現(xiàn)路徑。

國內(nèi)外學者探索研究技術(shù)創(chuàng)新效率、成果轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新收益驅(qū)動等內(nèi)容,研究知識產(chǎn)權(quán)形成、信息傳遞、研發(fā)經(jīng)費投入與創(chuàng)新產(chǎn)出增長之間的關(guān)系[13]。技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)出增長的主要驅(qū)動力量[14]。提高國有企業(yè)自主創(chuàng)新能力，需要建立創(chuàng)新激勵機制，促進協(xié)同創(chuàng)新[15]。內(nèi)資、港澳臺與外資企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在差異[16]。但是，這些成果沒有研究技術(shù)進步中的不確定因素，也沒有發(fā)現(xiàn)其中非線性趨勢和異質(zhì)性特征，相關(guān)研究可以逐步拓展，分析技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞在不同技術(shù)進步方式中作用傳導和機制原理等。

本文在前述成果基礎(chǔ)上，構(gòu)建理論分析模型，綜合門限自回歸 (TAR)和分位數(shù)自回歸 (QAR)優(yōu)點，引入康寧等提出的門限分位數(shù)自回歸 (TQAR)方法[17]，研究發(fā)現(xiàn)各階段技術(shù)進步是不相關(guān)的，概率服從指數(shù)分布，具有無后效性，隨機特征明顯，從而揭示技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞強度如何形成技術(shù)進步非線性趨勢和異質(zhì)性特征。

2 理論模型與分析

2.1 技術(shù)創(chuàng)新效率與投入成本函數(shù)

技術(shù)進步具有內(nèi)生性特征，在前期積累基礎(chǔ)上實現(xiàn)較大突破[18]。技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)I是以技術(shù)進步階數(shù)n作為自變量，創(chuàng)造性破壞強度μ又是引起n變化的內(nèi)生因素，均與技術(shù)創(chuàng)新效率λ有著技術(shù)經(jīng)濟聯(lián)系:

I=I(λ,n(μ))

(1)

該函數(shù)是自變量λ和n遞增函數(shù)且上凹的。漸進式技術(shù)進步中，技術(shù)創(chuàng)新效率λ逐漸提升，成果得到充分利用，產(chǎn)出投入比例趨于優(yōu)化。創(chuàng)造性破壞強度μ通過縮小技術(shù)進步階距，加快舊技術(shù)淘汰落后，大幅度拉動技術(shù)進步。兩者不是獨立發(fā)揮作用，而是相互關(guān)聯(lián)的，技術(shù)進步中不確定性因素增多。以產(chǎn)出投入最優(yōu)比例為目標，在技術(shù)創(chuàng)新投入成本函數(shù)c(I,n(μ))基礎(chǔ)上構(gòu)建以下技術(shù)創(chuàng)新效率函數(shù):

λ(n(μ))=c(I,n(μ))=n(μ)c(I/n(μ))

(2)

2.2 技術(shù)創(chuàng)新效率與創(chuàng)造性破壞強度

技術(shù)創(chuàng)新效率引導技術(shù)水平從n0階依次漸進升級到n-1，n，n+1階。創(chuàng)造性破壞可以跨越多個技術(shù)進步階段，從n0階直接升級到n+1，n+2，n+3，，間隔距離越大，實現(xiàn)技術(shù)跨越的概率越低。假設(shè)在n階技術(shù)進步時廠商獲得凈收益rV(n)，構(gòu)建Bellman方程，反映技術(shù)進步凈收益構(gòu)成情況:

C(I,n)-μn[V(n)-V(n-1)]}

(3)

最優(yōu)技術(shù)創(chuàng)新效率的均衡條件是技術(shù)進步收益增量等于相應(yīng)的投入增量。收益增量大于投入增量時，技術(shù)創(chuàng)新要素投入量不足，要素配置偏離最優(yōu)狀態(tài)，持續(xù)投入技術(shù)創(chuàng)新要素，將會獲得更多收益。收益增量小于投入增量時，產(chǎn)出增量出現(xiàn)遞減，技術(shù)創(chuàng)新要素投入量過多，創(chuàng)新要素利用效率具有較大提升空間，改善產(chǎn)出投入比例，使既定投入創(chuàng)造更多產(chǎn)出。對Bellman方程求導數(shù)，移項后得到最優(yōu)技術(shù)創(chuàng)新效率的實現(xiàn)條件：

(4)

2.3 漸進式與跨越式技術(shù)進步過程

1)μpn+1(t,no)-n(λ+μ)pn(t,no)，n≥1

(5)

式 (5)表明，技術(shù)創(chuàng)新效率λ引起技術(shù)進步由n0階小幅提升到n-1階，期望變化率為(n-1)λpn-1(t,n0)，立足既定技術(shù)創(chuàng)新成果，改善產(chǎn)出投入關(guān)系，難以實現(xiàn)大跨度技術(shù)進步。創(chuàng)造性破壞強度μ對技術(shù)進步促進作用更加明顯，推動技術(shù)進步由初始水平n0階跨越升級到n+1階，技術(shù)進步期望變化率為(n+1)μpn+1(t,n0)。然而，創(chuàng)造性破壞強度μ在n0階向n階升級時出現(xiàn)阻滯和反轉(zhuǎn)，技術(shù)積累效應(yīng)明顯。技術(shù)創(chuàng)新效率λ對技術(shù)進步拉動作用明顯弱于創(chuàng)造性破壞強度μ，兩者共同作用對技術(shù)進步抵消效應(yīng)為n(λ+μ)pn(t,n0)。技術(shù)積累使原有技術(shù)創(chuàng)新成果沒有充分利用，被新技術(shù)快速替代，浪費技術(shù)創(chuàng)新資源。假設(shè)技術(shù)進步與積累發(fā)生在0階段、1階段之間，相應(yīng)的技術(shù)進步期望變化率為：

(6)

式 (6)表明，廠商t時期技術(shù)積累由n0階變動到0階時，技術(shù)進步期望變化率等于技術(shù)進步變動到1階時概率與創(chuàng)造性破壞強度μ之積。由此得出假設(shè)1：創(chuàng)造性破壞加快技術(shù)積累與進步，技術(shù)水平在前期積累的基礎(chǔ)上快速提升，完成跨越式技術(shù)進步，技術(shù)創(chuàng)新要素沒有得到充分利用，造成一定程度資源浪費。技術(shù)創(chuàng)新效率是以漸進方式推動技術(shù)進步，難以持續(xù)拉動技術(shù)水平大幅度顯著提升。

(2)跨越式技術(shù)進步過程。技術(shù)進步由1階因技術(shù)積累回落到0階，由于創(chuàng)造性破壞帶動技術(shù)進步向著較高階段跨越，后階段技術(shù)進步對前階段沒有記憶性，技術(shù)進步與積累概率均服從指數(shù)分布[3]，不是沿著特定的收斂方向持續(xù)實現(xiàn)技術(shù)進步，其變動過程與結(jié)果由式(7)表示。技術(shù)創(chuàng)新效率λ、創(chuàng)造性破壞強度μ納入技術(shù)進步過程中，技術(shù)積累概率取決于兩者比例關(guān)系，而且還受到兩者變動方向的相互影響?？缭绞郊夹g(shù)進步過程推導如下：

(7)

P1(t,1)=[1-P0(t,1)][1-r(t)]

(8)

Pn(t,1)=Pn-1(t,1)r(t)，n=2,3,

(9)

式 (7)表示，廠商t時期技術(shù)進步由1階因為技術(shù)積累下降到0階的概率，取決于技術(shù)創(chuàng)新效率λ與創(chuàng)造性破壞強度μ比值以及兩者變動方向。當兩者保持相同比例變化時，加大創(chuàng)造性破壞強度，促進技術(shù)積累與快速升級，而提高技術(shù)創(chuàng)新效率，技術(shù)進步逐級漸進深化，技術(shù)積累漸漸放緩。創(chuàng)造性破壞強度μ加速技術(shù)積累，浪費技術(shù)創(chuàng)新資源，技術(shù)創(chuàng)新效率難以持續(xù)提高，但是在較低水平上又實現(xiàn)技術(shù)快速進步，技術(shù)創(chuàng)新效率λ延緩技術(shù)積累速度，平緩技術(shù)波動幅度。由式 (7)可知，在兩者保持不同比例變化時，當μ>λ，r(t)

只有在技術(shù)創(chuàng)新效率和創(chuàng)造性破壞共同作用下，漸進式和跨越式技術(shù)進步才能把創(chuàng)新活動引向深入，技術(shù)水平持續(xù)提高，廠商獲得更多創(chuàng)新收益。廠商技術(shù)創(chuàng)新收益率受到技術(shù)進步不確定性影響，波動起伏較大。廠商在創(chuàng)新收益驅(qū)動下，以不同概率實現(xiàn)漸進式和跨越式技術(shù)進步，由式(8)(9)推理可得，

(10)

式 (10)表明，假設(shè)廠商t時期技術(shù)進步階數(shù)為n=1,2,，在技術(shù)創(chuàng)新收益驅(qū)動下，漸進式與跨越式技術(shù)進步概率變動關(guān)系服從幾何分布，具有非線性趨勢和異質(zhì)性特征。廠商在漸進式技術(shù)進步中，技術(shù)進步由1階逐漸升級到n階，技術(shù)進步朝著高精尖方向逐漸深化。由此得出假設(shè)3：技術(shù)創(chuàng)新收益是技術(shù)進步的內(nèi)在動力。漸進式技術(shù)進步能夠較為準確地定位技術(shù)進步方向，優(yōu)化產(chǎn)出投入比例，達到最優(yōu)技術(shù)創(chuàng)新效率，持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新?？缭绞郊夹g(shù)進步改變技術(shù)漸次升級趨勢，隨機波動特征明顯，難以把握其變動方向，技術(shù)創(chuàng)新收益沒有確定性變化，技術(shù)進步呈現(xiàn)非線性趨勢和異質(zhì)性特征。

3 實證模型構(gòu)建和方法

3.1 模型設(shè)定

(11)

模型中，φt-1為t時期之前技術(shù)進步全部信息，不同分位點τ把技術(shù)進步劃分為較低水平、低水平、高水平和較高水平等4個階段，刻畫技術(shù)創(chuàng)新效率λ、創(chuàng)造性破壞強度μ對不同類型技術(shù)進步的差異化作用。

3.2 參數(shù)估計

基本原理是使觀察變量估計值向著真實值持續(xù)收斂，目標函數(shù)預(yù)測值無限接近真實值，兩者離差逐漸縮小。門限回歸系數(shù)與門限變量估計值通過優(yōu)化求解下式獲得：

(12)

令u=lt-Mlt(τ|φt-1)，表示門限分位數(shù)回歸分析誤差，T為樣本量，p為滯后期，St(β(τ),η(τ))為目標函數(shù)，ρτ(u)為非對稱損失函數(shù)，且滿足以下條件:

(13)

非對稱損失函數(shù)的功能是，尋找最優(yōu)技術(shù)創(chuàng)新效率和創(chuàng)造性破壞強度。技術(shù)創(chuàng)新效率降低是因為沒有充分利用現(xiàn)有技術(shù)創(chuàng)新成果，可以通過提高其利用效率來增加技術(shù)進步收益。而創(chuàng)造性破壞由于一次性縮小技術(shù)差距而獲得創(chuàng)新收益，同時引起現(xiàn)有技術(shù)加速折舊，導致技術(shù)創(chuàng)新要素過早淘汰，造成閑置浪費。兩者引起技術(shù)創(chuàng)新收益變動結(jié)果不同，應(yīng)用最小方差原理估計門限值和門限回歸系數(shù)，其分析過程如下:

(14)

(15)

3.3 預(yù)測方法

(16)

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)選取

數(shù)據(jù)選取1996—2011年5個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，即電氣機械及器材業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備業(yè)、儀器儀表及文化辦公用機械業(yè)、電信和其他信息傳輸業(yè)，作為跨越式技術(shù)進步的代表性行業(yè)，具有技術(shù)更新快、距離較大等特征[9]。而石油和天然氣開采業(yè)、紡織服裝、鞋帽制造業(yè)、印刷和記錄媒介復制業(yè)、化學原料及化學制品業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)由于技術(shù)替代緩慢，技術(shù)進步空間狹窄，以漸次升級方式實現(xiàn)技術(shù)進步[20]。研究首先參考各產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步中國家標準擁有情況，細化技術(shù)進步分類?？缭绞郊夹g(shù)進步行業(yè)的標準總量達10395件，是漸進式行業(yè)的1.42倍，分標準狀態(tài)看，即將實施類、現(xiàn)行類和廢止類分別為301件、6990件和3104件，是漸進式行業(yè)的1.67倍、1.50倍和1.24倍。特別是近三年標準數(shù)量，跨越式技術(shù)進步行業(yè)的標準數(shù)量為1754件，是漸進式行業(yè)的1.70倍。跨越式技術(shù)進步行業(yè)的技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造和知識更替速度明顯高于漸進式技術(shù)進步行業(yè)。

表1 行業(yè)技術(shù)進步的國家標準擁有情況分析

注： 資料來源于國家標準化管理委員會官網(wǎng)，數(shù)據(jù)發(fā)布截止時間為2018年6月。

實證分析因變量是當期專利授權(quán)量指標，以其滯后一期、滯后二期指標作為自變量，均進行對數(shù)化處理，消除可能存在的異方差。數(shù)據(jù)主要來自中經(jīng)網(wǎng)、 《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及專題研究報告。實證研究使用STATA12.0軟件。

4.2 實證分析

門限分位數(shù)自回歸分析 (TQAR)的門限變量為廠商滯后一期專利授權(quán)量指標lt-1。經(jīng)過門限效應(yīng)和門限變量個數(shù)檢驗，最優(yōu)門限數(shù)量為3個，將技術(shù)進步過程分為較低、低、高、較高4個階段。漸進式技術(shù)進步各階段分布緊湊，與之對應(yīng)的門限值相對集中，分別為0.356、0.492和0.677。而跨越式技術(shù)進步波動幅度大，創(chuàng)造性破壞作用明顯，技術(shù)進步兩階段距離較遠，門限值分別為0.071、0.418和0.926。技術(shù)進步階段分散，包含著技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞強度以及隨機過程等因素。

(1)分位數(shù)自回歸 (QAR)和門限自回歸 (TAR)分析。QAR分析(見表2)認為，漸進式技術(shù)進步在0.10、0.25、0.50、0.75和0.90 5個分位點上滯后一期自回歸系數(shù)分別為0.294、0.315、0.327、0.545和0.306。波動起伏不大，技術(shù)創(chuàng)新效率引導技術(shù)進步，路徑比較平穩(wěn)，沒有出現(xiàn)發(fā)散狀態(tài)，而是在相對較小的區(qū)間內(nèi)變化。在漸進式技術(shù)進步中，滯后二期自回歸系數(shù)與滯后一期保持基本一致，上下變動相對緩和。

跨越式技術(shù)進步在不同分位點上與技術(shù)積累交替并存，具有明顯的異質(zhì)性特征，創(chuàng)造性破壞加劇技術(shù)進步波動。滯后一期自回歸系數(shù)由-0.709上升為0.916，然后下降到0.115，再上升為0.694，最后急劇下降為-0.308，總體呈現(xiàn)倒W型變動趨勢，技術(shù)進步波動較大。滯后二期自回歸系數(shù)變動幅度較大，變動趨勢與滯后一期是相反的，變動趨勢是W型的?？缭绞郊夹g(shù)進步滯后二期自回歸系數(shù)之間是反方向變動關(guān)系，兩種變動趨勢具有異質(zhì)性特征。

TAR分析結(jié)果表明，漸進式技術(shù)進步非線性變化特征并不顯著，總體較為收斂(見表3)。特別地，滯后一期自變量作為門限變量，其系數(shù)lt-1隨著技術(shù)進步呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢，從0.537、0.426下降到0.414，最后減少為0.395。滯后二期同樣是連續(xù)平穩(wěn)下降的，變動趨勢是一維線性的。而跨越式技術(shù)進步的3個門限值較為分散(見表4)，間隔距離較大。滯后一期自變量作為門限變量，系數(shù)先由0.145連續(xù)上升0.821、0.947，最后下降到-0.138，在對應(yīng)3個門限值的區(qū)間內(nèi)變化波動幅度較大，呈現(xiàn)倒V型變動趨勢。滯后二期自回歸系數(shù)隨機波動顯著，總體出現(xiàn)N型變動趨勢?？缭绞郊夹g(shù)進步在創(chuàng)造性破壞的作用下，非線性特征比較明顯，上下波動不規(guī)則。但是，門限自回歸分析，沒有反映技術(shù)進步異質(zhì)性特征，技術(shù)變動信息有待于進一步挖掘。

表2 QAR模型的參數(shù)估計及檢驗

注：①***、**、*分別表示1%、5%、10%顯著性水平；②括號內(nèi)數(shù)值為穩(wěn)健標準誤差(Robust S.E.)；③LR檢驗假設(shè)在有效約束條件下，檢驗結(jié)果表明函數(shù)估計值均逐漸接近目標值，模型估計有效；④在跨越式技術(shù)進步中，創(chuàng)造性破壞使其實現(xiàn)路徑?jīng)]有遵循分階段、依次逐步完成的，而是與加速積累同步進行，當技術(shù)積累效應(yīng)明顯超過技術(shù)進步效應(yīng)時，相應(yīng)的截距項和滯后一期、滯后二期自回歸系數(shù)出現(xiàn)負數(shù)，然后在較低起點上快速提升；⑤由上述計量結(jié)果可知，Q檢驗值均小于1%的顯著性水平，即滯后兩期自變量不存在序列相關(guān)；⑥根據(jù)AIC檢驗結(jié)果，確定QAR模型滯后階數(shù)為2。

(2)門限分位數(shù)自回歸分析(TQAR)。相關(guān)分析結(jié)果見表3。

第一，就異質(zhì)性特征而言，在wt<0.356、0.3560.677兩階段較高技術(shù)水平上，各分位點滯后一期自回歸系數(shù)首先由0.472、0.582下降為0.399、0.368，之后上升為0.746、0.522，再持續(xù)上升為0.801、0.714，最后下降為0.528、0.683，呈現(xiàn)倒N型變動趨勢。4個階段上的滯后二期變量自回歸系數(shù)也保持相對穩(wěn)定。在wt<0.356上，滯后二期自回歸系數(shù)呈現(xiàn)倒V型變動趨勢，波動幅度較小。在0.3560.677階段上，滯后二期自回歸系數(shù)由0.386連續(xù)上升為0.461、0.511、0.584，直到0.597，連續(xù)平穩(wěn)上升。漸進式技術(shù)進步總體上沒有較大波動，異質(zhì)性特征也不明顯。技術(shù)進步受到技術(shù)創(chuàng)新效率的引導，主要來自于要素充分利用，更高階段技術(shù)進步主要依靠創(chuàng)造性破壞強度。技術(shù)進步在較高階段上，后階段技術(shù)波動較前階段更加明顯，起伏幅度大，異質(zhì)性特征隨著技術(shù)升級、技術(shù)進步不確定性加大而日益顯現(xiàn)。

第二，就非線性趨勢而言，四階段門限自回歸與5個分位點的分位數(shù)自回歸分析構(gòu)成。在0.10、0.25分位點上，四階段的自回歸系數(shù)分別為0.674、0.359、0.641、0.529、0.472、0.392、0.582、0.386，0.593、0.481、0.571、0.408、0.399、0.604、0.368、0.461。而且，隨著技術(shù)逐漸升級，前階段技術(shù)進步對后階段變化影響是漸次減弱的。廠商立足于充分利用既定技術(shù)創(chuàng)新資源，提高技術(shù)創(chuàng)新效率。漸進式技術(shù)進步空間持續(xù)減少，逐漸轉(zhuǎn)化為一維線性變化趨勢。而在0.50、

表3 漸進式技術(shù)進步TQAR和TAR模型參數(shù)估計及檢驗

注：①利用網(wǎng)格搜尋法所獲得的門限值，可以使殘差平方和最?。虎贚R、Supwald檢驗，均假設(shè)在有效約束條件下。與無約束估計量的似然函數(shù)估計值均逐漸接近目標值，模型估計有效；③由上述計量結(jié)果可知，各分位點上Q檢驗值均小于1%顯著性水平，即滯后兩期自變量不存在序列相關(guān)；④根據(jù)AIC檢驗結(jié)果，確定TQAR、TAR模型滯后階數(shù)為2。

0.75、0.90的分位點上，自回歸系數(shù)分別為0.934、0.806、0.882、0.656、0.746、0.524、0.522、0.511，0.452、0.637、0.407、0.596、0.801、0.793、0.714、0.584，0.496、0.509、0.501、0.712、0.528、0.496、0.683、0.597。漸進式技術(shù)進步是逐級實現(xiàn)的，具有非線性特征，起伏變化較小，每次技術(shù)進步是逐級實現(xiàn)的。技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)揮著引導性作用，沒有創(chuàng)造性破壞等跳躍性、偶然性因素。這個結(jié)論驗證了假設(shè)2是正確的。

跨越式技術(shù)進步的門限分位數(shù)自回歸分析結(jié)果見表4。

第一，就異質(zhì)性特征而言，跨越式技術(shù)進步高低變動具有不確定性。門限值0.071、0.418、0.926將技術(shù)進步分為4個階段，在不同階段波動路徑差異較大。對于階段1，即有wt<0.071，該階段為較低水平技術(shù)進步，所有分位點處自回歸系數(shù)取值均為正，技術(shù)進步在較低水平下沒有積累，前期技術(shù)進步對當期有正向影響。但是，這種低技術(shù)水平下的技術(shù)進步具有較大波動性，滯后一期自變量作為門限變量，其系數(shù)先由0.114跨越到最高值0.810，然后急劇下降為0.075，再快速提升到0.718，最后降低為0.104，總體呈現(xiàn)倒W型變動趨勢，即技術(shù)進步在每個分位點上都出現(xiàn)較大波動。相應(yīng)地，滯后二期自回歸系數(shù)出現(xiàn)反方向變化，且變化幅度較大，即為正W變動趨勢。對于階段2，為0.0710.926，在較高水平技術(shù)進步階段中，技術(shù)進步實現(xiàn)快速跨越，各分位點上滯后一期自變量作為門限變量，系數(shù)先由0.839連續(xù)下降到0.216、0.144，然后迅速跨越到0.724，發(fā)生顯著的技術(shù)積累效應(yīng)后達到-0.956。這一變動說明技術(shù)進步處于較高階段時，技術(shù)進步速度面臨新的調(diào)整，呈現(xiàn)出倒N型變動趨勢。相應(yīng)地，滯后二期自回歸系數(shù)與之是反方向變動關(guān)系，是正N型變動趨勢。這一結(jié)論表現(xiàn)，在較低技術(shù)水平時，技術(shù)創(chuàng)新效率導向作用明顯，創(chuàng)造性破壞強度在技術(shù)進步與積累中發(fā)揮著催化作用，技術(shù)替代日益加快，異質(zhì)性特征明顯。而在較高技術(shù)水平時，技術(shù)積累效應(yīng)發(fā)揮主導作用，具有較強的方向性。技術(shù)進步再一次進入加速升級通道，突出原有的方向和趨勢，不同產(chǎn)業(yè)和不同技術(shù)階段會有不同的技術(shù)進步路徑。論證結(jié)果與假設(shè)3是一致的。

表4 跨越式技術(shù)進步TQAR和TAR模型參數(shù)估計及檢驗

第二，就非線性趨勢而言，技術(shù)進步方向發(fā)生較大拐折，具有顯著的不確定性。在0.10、0.75分位點上，滯后一期自回歸系數(shù)首先由0.114、0.718下降到0.109、-0.209后，持續(xù)上升到0.207、0.427，最后上升到0.839、0.724，技術(shù)進步路徑呈現(xiàn)正V型變化。相應(yīng)的，滯后二期自回歸系數(shù)變動有著不同的情況，技術(shù)進步非線性特征比較明顯，在0.10分位點是由0.984下降為0.753，再上升到0.977，最后下降為0.019，而在0.75分位點上卻出現(xiàn)相反的變動趨勢，即為正N型變動趨勢。在0.25分位點上，滯后一期自回歸系數(shù)由0.810，快速下降到0.072，又迅速上升到0.519，最后下降為0.216，在3次技術(shù)變動中發(fā)生兩次拐折，技術(shù)進步路徑是倒N型變化。而滯后二期自回歸系數(shù)出現(xiàn)相反的變動方向，是正N型變動趨勢。在0.50、0.90分位點上，滯后一期自回歸系數(shù)均由0.075、0.104的較低水平上升到1.524、0.944的較高水平，隨后因技術(shù)積累快速下降到-0.924、0.116，最后逐步一次變動到0.144、-0.956。而這兩個分位點的滯后二期自回歸系數(shù)均與滯后一期有著較大差異，由0.752、0.964大幅度下降為-0.028、0.012，再上升為0.854、0.994，最后同時快速下降為0.436、0.242。因此，在跨越式技術(shù)進步中，滯后一期、滯后二期技術(shù)進步成果對現(xiàn)期技術(shù)水平產(chǎn)生著不同作用，創(chuàng)造性破壞帶來顯著的技術(shù)積累效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)技術(shù)水平快速提升，技術(shù)進步路徑非線性特征明顯。假設(shè)1、假設(shè)3得到論證。

5 研究結(jié)論與政策建議

本文重點分析技術(shù)創(chuàng)新效率、創(chuàng)造性破壞強度如何引起漸進式和跨越式技術(shù)進步，研究技術(shù)進步過程中非線性趨勢和異質(zhì)性特征在隨機變動、形成機制、作用傳導等方面差異，并把門限分位數(shù)自回歸方法 (TQAR)運用到實證分析中。研究認為，創(chuàng)造性破壞加快技術(shù)積累，技術(shù)進步在較低水平上得到快速提升。由技術(shù)積累引起的技術(shù)回落，在創(chuàng)造性破壞作用下不但沒有使技術(shù)進步停滯不前，而且?guī)砀蠓瓤缭?。技術(shù)創(chuàng)新效率促進研發(fā)資源充分利用，引導漸進式技術(shù)進步朝著效益目標平穩(wěn)收斂，非線性趨勢和異質(zhì)性特征不明顯。創(chuàng)造性破壞推動技術(shù)積累與技術(shù)進步交替出現(xiàn)，實現(xiàn)跨越式技術(shù)進步，其路徑波動變化幅度較大，技術(shù)進步具有非線性趨勢和異質(zhì)性特征，為此，提出以下政策建議。

(1)實施信息化帶動戰(zhàn)略。以信息化加快創(chuàng)新成果擴散應(yīng)用，提高要素配置精細化水平。堅持數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向，引導技術(shù)創(chuàng)新要素滲透到實體經(jīng)濟中，積極培育軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能主導等新模式、新業(yè)態(tài)。

(2)深化基礎(chǔ)研究體制改革。促進新知識、新方法、新原理的源頭儲備和高效利用，推動跨越式技術(shù)進步。積極探索經(jīng)濟合理、技術(shù)可行、規(guī)模適度的創(chuàng)造性破壞，突破一批關(guān)鍵共性技術(shù)。

(3)大力提高技術(shù)創(chuàng)新效率。推動創(chuàng)新成果融合到增材制造、工業(yè)機器人、集成電路等高新技術(shù)領(lǐng)域中，通過知識更新、優(yōu)化要素配置、提高勞動力素質(zhì)等途徑改善產(chǎn)出投入比例，引導技術(shù)創(chuàng)新向內(nèi)涵延伸。