基于不同层次的技术创新与技术进步的通径系数分析-徐国庆.pdf

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1、第35卷第11期2017年11月科学学研究Studies in Science of ScienceV0135 No11NOV2017文章编号：10032053(2017)11163906基于不同层次的技术创新与技术进步的通径系数分析徐国庆1，黄繁华1，刘 佳2(1南京大学经济学院，江苏南京210093；2九江学院经济与管理学院，江西九5-332005)摘要：技术创新依据其层次的高低，可分为高层次技术创新和低层次技术创新，其对技术进步的作用并不相同。文章采用通径分析方法，选取了高层次技术创新、低层次技术创新、技术模仿、技术溢出、逆向技术溢出等五个自变量对技术进步的影响作用展开分析。通过分析，发

2、现在直接通径系数上，高层次技术创新的该数值最大；而在总间接通径系数上，低层次技术创新的该数值最大；在各自变量的间接通径系数上，不同自变量的该系数，表现出了不同的特点，但也存在着一些相似性。关键词：高层次技术创新；低层次技术创新；技术进步；间接影响；通径系数分析中图分类号：G31 文献标识码：A在国务院于2006年2月发布的国家中长期科学和技术规划发展纲要中，提出“到2020年，我国科学技术发展的总体目标是自主创新能力显著增强，科技促进经济社会发展和保障国家安全的能力显著增强，为全面建设小康社会提供强有力的支撑”，因此不断突出技术的作用，特别是自主创新性技术的作用，成为我国科技发展的前进方向；依

3、托基础科学的技术创新，促进技术应用的深化，推动科技进步，是当前“大众创新”阶段我国发展的重要任务。故在分析影响技术进步的因素时，应突出自主创新性技术在其中的作用。本文将影响技术进步的因素分为内部性和外部性两种因素，其中内部性因素包括自主技术创新、技术模仿和逆向技术溢出，外部性的因素包括技术溢出；并且为突出自主创新性技术的作用，进一步将其根据发明专利的特点分为高层次技术创新和低层次技术创新。在分析不同因素对技术进步的影响时，文章首先采用了因变量正态性检验，然后对其进行Pearson分布的相关性检验，并在通过此检验的基础上进一步采用了通径系数分析方法，计算出各因素对技术进步的直接和间接的影响作用。

4、1文献回顾在创新对技术进步以及经济发展影响的理论研究中，肇始于Schumpeter旧1提出的“经济发展的不竭动力是创新”，Schumpeter旧。又率先将创造性破坏、颠覆性技术等创新概念引入经济发展中，突出创新对生产要素再次组合的作用，并且提出创造性破坏能不断推动经济实现动态竞争，从而推动经济的长远发展；SolowHl提出了包含创新要素的索洛模型，其认为从劳动力和资本在长期都是稳定的，唯有技术进步才能推动经济的不断发展；Arrow【51依据信息和市场的非完美性特征，从福利经济学的角度阐释了发明创造的最优配置因素存在于发明过程和知识市场。Schmookler1首次使用专利统计测度技术进步，其认为

5、只有市场需求而非科学知识的自主性研发才能决定发明活动的方向和活跃程度。这些相对较早的文献，从比较宏观的角度分析了技术的特点以及不同表现形式的技术对经济发展的作用。从20世纪80年代起，众多学者对创新的形成不断深入研究，较为知名的有Cohen和Levinthalo从R&D研发的两面性出发，得出了研发所带来的作收稿日期：20170216；修回日期：2017一082l作者简介：徐国庆(1981一)，男，湖北鄂州人，博士研究生，研究方向为技术进步与全球价值链。Email：xuhui_2002_jin163corn。黄繁华(1963一)，男，江苏无锡人，博士生导师，研究方向为服务贸易与全球价值链。刘佳(

6、1984一)，女，江西九江人，讲师，硕士，研究方向为国际技术贸易。万方数据科学学研究 第35卷用除了产生创新还有学习效应；Brown和Duguido从评估工作、学习和创新相结合的视角，发现当从整体来看工作、学习和创新时，会发现它们之间是相互促进的，特别是兼具学习特点的工作任务能显著提升创新性技术；Crossan91从一些日本公司形成动态创新的视角分析了知识创造性公司的产生与发展，以及其知识创造的行为所带来的巨大推动作用；Aghion等0。通过采用英国激进的政策改革作为产品市场竞争的工具变量来研究，发现竞争和发明专利之间呈现出了稳健的倒U型的关系。2相关概念及研究假设21相关概念一般而言，技术进

7、步有狭义和广义之分，狭义的技术进步主要是指生产的工艺、中间投入品和制造机能等方面的创新和提升；而广义的含义主要是指技术本身所包涵的各种形式的知识积累和改进，本文所指的是广义的技术进步。在对技术进步的分析中，依据内、外部技术形成途径的不同，可分为技术创新和技术模仿、技术溢出、逆向技术溢出。技术创新主要是指依靠本国政府或国内企业的自主研究和开发活动获得新技术，通常可用R&D投入来衡量，投入的多少是判断一个企业获得核心技术或者市场领先地位的重要举措，也是一个国家提升其全球价值链竞争力的必要支撑。技术模仿、技术溢出都是依靠国外途径形成的技术进步。技术模仿主要是指发展中国家通过技术引进后模仿学习发达国家

8、的先进技术，包括先进的生产工艺技术和管理技术，以及与之相适应的组织、文化制度。Helpman1通过构造南北不同技术水平国家的模型，分析了在不同条件下技术模仿能起到促进落后国家技术进步的作用。Kreimi挖igii驯认为当发展中国家和发达国家存在较大的技术差距时，藉由人力资本的差异能决定发展中国家享受到多大程度的技术进步。技术溢出通常是指外商直接投资(FDI)对东道国技术水平的促进和推动，张诚列认为，技术溢出是跨国公司影响东道国企业技术水平的重要途径，技术溢出效应的强度受当地企业的学习、吸收能力以及市场环境等因素的影响。傅元海、唐未兵和王展祥。14 o通过对19992007年我国27个制造业子行

9、业的面板数据检验发现外资参与度反映的技术溢出效应能显著提高经济增长绩效，但小于技术转移所产生的作用。逆向技术溢出，则是通过内部途径实现的技术进步，其通常是指对外直接投资(OFDI)对母国技术进步的促进和推动，赵伟、古广东和何元庆纠认为，我国对R&D要素丰裕国家与地区的直接投资，具有比较显著的逆向技术溢出效应；李梅和柳士昌叫通过对20032009年期间中国省际面板数据的门槛回归分析发现，我国不同省份的逆向技术溢出效应差异明显，东部地区具有显著为正的技术溢出效应，而中西部地区并不具有显著为正的逆向技术溢出效应。22研究假设依上述对技术创新、技术模仿、技术溢出与逆向技术溢出等概念的解释，发现其均会影

10、响技术进步，且影响路径均具有多元化的特点。虽然目前关于各个渠道对技术进步的路径研究未能形成统一的结论，但是在分析路径的影响机理时，较多的学者采用了多元线性回归的分析方法，也有学者采用了变量标准化后的偏相关回归分析方法即通径分析方法，如郭玉晶、宋林和乔小乐1通过构建19902014年的全要素生产率(TFP)为因变量，技术创新、技术模仿、技术溢出和逆向技术溢出为自变量的通径分析模型，发现了各变量对技术进步的影响路径，不失为一种较为全面的分析方法。但是在前述一些文章中，衡量技术创新通常采用R&D投入，笔者觉得投入本身并不能代表创新的多与少，只有最后的创新性产出的数量与质量才能说明技术创新的效果，然而

11、创新性产出实则比较难以衡量，所以本文借鉴汤萱引的思路，将授权的专利看作是创新性产出，而且对专利予以细分，发明专利看作是高层次的技术创新，而实用新型专利和外包装专利则看作是低层次的技术创新。3研究设计鉴于前述分析的思路，要分析高层次技术创新、低层次技术创新、技术模仿、技术溢出、逆向技术溢出这五个变量对技术进步的影响，应不排除各变量之间的相互影响以及某一自变量通过另一自变量影响因变量的可能，因而可采用通径分析方法。通径分析方法的原理，是分离出某一自变量对因变量的直接作用效果，并计算出其他自变量对因变量的间万方数据第11期 徐国庆黄繁华刘 佳：基于不同层次的技术创新与技术进步的通径系数分析接作用效果

12、，进而能较全面地分析各自变量对因变量的影响。设有自变量疋。，x：，疋。，以及因变量Y，其中y表示疋和疋i的相关系数(iJ)，y打表示自变量x。与因变量Y的相关系数，且y。，可分解为直接通径系数和间接通径系数。依据通径分析方法，可构建基本模型如下式(1)：1 y1272l 1 7kl Yk2ylty2k1pl，p2tphylyy2vyI，(1)其中P。，i=1，2，k，表示自变量疋i与因变量Y之间的相关系数，即直接通径系数，也即是自变量zik对因变量Y的直接作用的影响效果；y；f木P打表 鬲示自变量x。通过x，对因变量Y的间接通径系数，即疋i对Y的间接作用效果。在分析实际情况时，还有些遗漏变量应

13、予以考虑，而这些遗漏变量的通径系厂r一数P。，=1一PiyY。，通常称之为剩余效应，剩 V 。1余效应越大，说明考虑的自变量越不准确；剩余效应越小，则说明考虑的自变量越准确。在采用该通径分析方法后，应对各变量的指标选取予以考量。依前述分析，该因变量是广义的技术进步，用全要素生产率(TFP)来衡量，而具体测算仍然是在前人研究的基础上，从cD生产函数出发，在假定规模报酬不变的情况下，对数化后有lnY,=A。+otlnK。+fllnL。，在该式中，一表示产出，A。表示索洛余值，即全要素生产率，K。、L。分别表示资本和劳动的投入，a、届分别表示资本和劳动的产出弹性，且一般假定a+卢=1，依据郭庆旺等引

14、的研究结论有Ot=06921、卢=03079。在实际测算中，Y。采用我国的实际GDP总值表示，K。采用永续盘存法，即K。=K川+，。一6K川，其中，。即为全社会固定资产投资，6按照折旧率的简化法取10，L。采用全社会的就业人数，以上数据均来自于中国统计年鉴，在取对数后，经简单计算，即可得到TFP值。在对各自变量的选取上，技术创新依据其创新程度分别选取了授权的发明专利数量(X)作为高层次技术创新，和授权的实用新型专利与外观设计专利数量(X：)作为低层次技术创新，其数据来源于中国科技统计年鉴。技术模仿(X，)采用人力资本取对数与相对科技水平取对数相乘的结果，其中人力资本以人均受教育年限来衡量，考察

15、的是6岁及以上的人口对象，设定小学、初中、高中、大学受教育的年限分别为6年、9年、12年、16年，则人均受教育年限=小学文化程度人口占总人口比重：c 6+初中文化程度人口占总人口比重木9+高中文化程度人口占总人口比重水12+大学及以上文化程度人口占总人口比重术16，该数据来源于中国统计年鉴；而相对科技水平则以中美两国的R&D经费占各自GDP的比值来衡量，此数据则来源于中国科技统计年鉴。技术溢出(X。)主要是通过外商直接投资的渠道来实现的，本文以中国外商直接投资的实际使用金额来表示，数据来源于中国统计年鉴。与之相反，逆向技术溢出(X。)则是通过本国的对外直接投资来实现的，因此本文以中国对外直接投

16、资的实际金额来反映，考虑到我国的对外投资兴起较晚，因此数据选取范围为19902015年，其中，2003年之前的数据来自于OECD，2003年及以后的数据来自于中国商务部，在对所有变量取以10为底数的对数代人模型后，通过SPSSl70软件分析，实现其统计性描述如下表1：表1 各变量的描述性统计万方数据科学学研究 第35卷4数据检验及研究结果41数据检验在设TFP为因变量，x。、x：、x，、x。、x，均为自变量的情况下，可设该多元方程为卵P=d+卢。木X。+卢2木X2+岛木X3+卢4木X4+展木X5+s，先对该因变量进行正态性检验，发现结果如下表2所示：表2因变量正态性检验结果一般而言，SPSS软

17、件对一组数据进行正态性检验有2种方法，KolmogorovSmirnov Test法(简称Ks法)和ShapiroWilk Test法(简称sw法)。KS法检验结果虽然较为精确，但是适用于大样本的检验，而sW法则适用于小样本的检验。由于本文分析的为时间序列，其中n=26，属于小样本，因此对因变量TFP进行正态性检验后，应该利用Sw法的输出结果。sw统计量为0960，显著水平Sig=0400005，所以因变量TFP服从正态分布，可以进行回归分析。在对各变量的系数进行回归分析检验后，发现其在Ot=010的显著性水平时，各自变量的回归系数均显著；同时，在对数据进行Person分布双侧情况下的相关性检

18、验分析后，有结果如下表3，发现各变量在不同的显著性水平下均存在着相关性，因此采用此通径分析方法整体上是合适的。表3变量之间的Pearson相关性检验分析注：一、分别表示在0ol、005水平(双侧)上显著相关。42研究结果在采用通径分析方法下，对原多元方程”P=口+届I木Xl+卢2木X2+JB3牢X3+卢4术X4+卢5木X5+s，采取逐步回归的方法，直至形成最优化的回归方程。在对各自变量的相关直接和间接通径系数进行计算后，结果如下表4所示：表4各自变量对因变量TFP的通径系数分解通过表4发现，从对技术进步(TFP)的重要程度的影响关系看(以相关系数的大小为参考)，高层次技术创新(X。)技术模仿(

19、x，)低层次技术创新(X：)逆向技术溢出(X，)技术溢出(x。)。说明要获得更大的技术进步，需要更多地高层次技术创新，技术模仿的作用比低层次技术创新的作用更大，主要原因在其指标的设计上，技术模仿考察的主要是人均受教育水平和R&D的投入变化，自我国开万方数据第11期 徐国庆黄繁华刘佳：基于不同层次的技术创新与技术进步的通径系数分析展九年义务教育以来，全民教育水平总体得到了极大提升，而且伴随着我国研发投入的不断增加，对技术的推动作用也比较明显。低层次技术创新对技术进步有较大的推动作用(低层次技术创新与技术进步之间的相关系数为0641)，比技术溢出的推动作用更大(技术溢出与技术进步之间的相关系数为0

20、486)；逆向技术溢出的影响作用也比技术溢出更大，表明我国的对外直接投资相比外商直接投资能获得更多技术的提升。若从表4的通径系数来看，则各自变量对因变量的影响程度有很大的不同。在直接影响上(即直接通径系数)，高层次技术创新具有最大的正向作用，其能最大程度地推动技术进步；低层次技术创新和技术模仿的直接通径系数分别为一1423和一0775，表明两者对技术进步的直接推动作用为负，其原因可能为低层次技术创新和技术模仿本身，是劳动密集型或资本密集型的投入，对于技术的破坏性革新或前沿性管理的要求不高，因此其表现形式可能并不具有高技术含量的特点，对社会整体技术的直接影响也不具有正向作用；技术溢出和逆向技术溢

21、出对技术的推动作用相对较小，但逆向技术溢出相比技术溢出具有更大的正向的影响作用，表明外商直接投资中很多技术、装备进入中国市场后，会直接带来生产率的缓慢提升，而对外直接投资表现为更积极的作用，表明对外直接投资通过技术、装备、人才的输出，会更快地吸收国外先进技术和经验，促使整体技术获得更大的进步。在间接影响(即间接通径系数)上，高层次技术创新的总间接通径系数为一2001，其对技术进步具有比较大的负向的间接影响，主要表现在高层次技术创新通过低层次技术创新和技术模仿对技术进步的负向作用较大(分别为一1376和一0759)，而通过技术溢出和逆向技术溢出对技术进步的正向作用又过小(分别为0016和0118

22、)，因此合理发挥其对技术进步的直接作用才是正确的选择。低层次技术创新、技术模仿、技术溢出和逆向技术溢出等对技术进步的总间接影响都表现出正向的作用，其中低层次技术创新对技术进步的总间接通径系数最大，达到了2064，技术溢出对技术进步的总间接通径系数最小，仅为0465；在该四种因素对技术进步的间接影响上，都是通过高层次技术创新对技术进步作用的间接通径系数最大，表明在对技术进步的间接作用上，各因素通过高层次技术创新的传导作用最为明显；在后三种因素对技术进步的间接影响上，发现通过低层次技术创新对技术进步的间接通径系数都为负，且其绝对值仅小于通过高层次技术创新对技术进步的间接通径系数，表明在对技术进步的

23、间接作用上，借助低层次技术创新并不能获得正向的积极作用，因此应谨慎选择低层次的技术创新路径。在低层次技术创新、技术溢出、逆向技术溢出等对技术进步的间接影响上，发现其通过技术模仿对技术进步的间接通径系数均为负，且其绝对值小于通过低层次技术创新对技术进步的间接通径系数的绝对值，表明借助技术模仿的间接路径也不利于技术进步，因此在间接路径的选择上更应该突出高层次技术的自主创新；在低层次技术创新、技术模仿、逆向技术溢出等对技术进步的间接影响上，发现其通过技术溢出对技术进步的间接通径系数均为正但数值非常小，表明借助技术溢出的间接路径是能实现正向的技术进步，因此应坚持积极引进外商直接投资。在前四种因素通过逆

24、向技术溢出对技术进步的间接影响上，发现其间接通径系数均为正且整体上比技术溢出的间接通径系数更大，表明在推动技术进步的间接路径上，各因素通过逆向技术溢出的传导作用相对较为积极。5结语在采用通径方法对以上各自变量、因变量之间进行分析后，发现高层次技术创新对技术进步的直接作用最明显，因此国家应鼓励高层次技术创新，推动基础科学的发展，形成全社会热爱发明，不断提升发明专利的数量和质量，进而最高程度地促进科学技术的发展。在当前国家鼓励“大众创新、万众创业”的背景下，搞好实用新型发明专利和外包装等专利，虽然短期内难以看到直接的效果，但是其通过与其他因素的结合，从长期而言，会极大地促进技术水平的提升。在技术模

25、仿上，虽然短期内可能对国内技术水平的提升会形成非良性依赖，但是在考虑其长期的学习效应上，仍然会对技术水平有极大的提升，因此从模仿、学习到创新的路径不能轻易放弃。在我国当前吸收较多外部直接投资和输出较多对外直接投资的环境下，不应简单看其对技术进步的直接影响，而应参考诸多的间接影响因素和外部溢出效应，有选择地吸收外部直接投资，鼓励企业走出国门，开展对外直接投资，更好地吸收国外先进技术和管理经验，促进技术进步。万方数据1644 科学学研究 第35卷参考文献： 101 中华人民共和国国务院国家中长期科学和技术发23456789展规划纲要(20062020年)EBOLhttp：wwwmo,t gov c

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33、al innovation can be divided into highlevel technological innovation and lowlevel technological innovationaccording to its level，and their effects on technological progress are not s ameIn this paper，the effects of five independent variables，such as highlevel technological innovation，k wlevel techno

34、logical innovation，technical imitation，technology spillover and reversetechnology spillovers，on technological progress is analyzed by Path coefficient analysisThough the analysis on the dlrect path coeffi-cientthe value of the highlf vel technological innovation is the largest；and the value of 1he l

35、owlevel technological innovation is thelargest on he total indirect path coefficients；on the indirect path coefficients of each variable，the coefficients of the different inde-pendent variables show different characteristics，but tru l y have some similaritiesKey words：highlevel technological innovation；lowlevel technological innovation；technological progress；indirect effects；pathcoefficient analysis万方数据