论不同技术来源对企业创新绩效的影响

魏洁云

中图分类号：F276.44 文献标识码：A

内容摘要：本文基于1995-2013年高技术产业29省级面板数据，运用随机前沿分析法，探讨内部研发、技术引进和国内技术购买三种技术来源对企业创新绩效的影响。结论表明：研发人员对于创新的贡献为0.3左右，研发人员贡献不如资本投入贡献大；单独购买国外技术不会有助于企业创新绩效，除非配合投资于内部研发，加强消化吸收能力；投资于国内技术购买有利于提升创新能力，但是不能提高企业的吸收能力。

关键词：内部研发 技术引进 国内技术购买 吸收能力 创新绩效

文献回顾

随着技术进步和复杂性增加，外部创新资源的重要性已经被许多研究者和实践者认可，Chesbrough的开放式创新理论重新成为感兴趣的主题。多个文献解释了创新的外部技术引进的好处（樊明太，2014）。许多创新公司已经采用广泛的外部资源开放式策略，来改善和加速创新过程。因此，分析开放式创新产生的绩效影响意义重大。

内部研发和外部知识资源可以提高创新绩效。公司可能采取不同的创新策略，实现最佳的创新绩效。为数不多的研究集中在评估不同类型的外部合作伙伴对企业创新绩效的贡献。内部研发和外部技术引进组合应该是影响生产力的两种类型创新活动：内部功能对外部资源创新绩效的影响发挥调节作用。

众所周知，中国的经济快速增长部分归因于利用外资以及进口外国技术（常少观，2014）。外国技术在国内公司或行业的创新能力影响仍然不确定。例如，Liu和White（1997）发现，进口技术没有直接影响企业的创新绩效。在高度创新行业，只有当投资于研发人员和外国技术时，公司才可以利用外国技术，表明吸收能力的重要性，并把吸收能力修正为识别外部知识的价值并加以消化和利用实现商业价值的能力。相反，Liu和Buck研究表明，通过引进学习得来的技术可以直接提高国内企业的创新能力，而不依赖于吸收能力。

除了外国技术，发展中国家的公司还大量购买国内技术。外部技术在中国自主创新能力的发展中的贡献值得评估。

Cohen和Levinthal认为，吸收能力是指识别、消化和利用外来知识的能力，一个公司的研发具有双重功能，它不仅生成新知识而且有利于公司的吸收能力。Forbes和Wield认为对于发展中国家或技术的追随者来说，研发的学习功能特别重要。

技术差距的论点也表明，外部的复杂性和知识的复杂性影响吸收能力，只有企业具备一定的技术水平才可能会受益于外部技术溢出效应。这表明技术差距越大，吸收能力越是关键。吸收能力对两个不同的外部知识来源具备不同的调节效应。

已有国内外学者关注多种技术来源如何影响创新绩效。Lutz S，Talavera O探讨了技术引进和国内技术购买对技术创新的影响。李小平实证研究了内部研发、技术引进和生产回报率关系。冯锋（2011）基于高技术产业面板数据，运用SFA实证分析了四种技术来源对创新产出的影响。冯志军（2013）测算了工业企业研发创新TFP及其分解，并对四种技术来源与TFP关系进行研究。

关于技术引进与研发关系，国内外学者形成两种截然相反的观点：替代论和互补论。自从Cohen和Levinthal的“吸收能力”观点提出以来，大量学者关注了内部研发支出和外部技术引进之间的互补性。发展中国家的企业必须消化吸收改造国外引进技术以适应国内技术环境，从而提升发展中国家创新动力。内部研发具有双重作用：一个是直接的创新绩效，另一个是吸收能力。因此内部研发将刺激研发合作，促进利用外部技术。另外，一些研究认为内部研发和外部技术引进存在替代关系，技术引进会削弱发展中国家开展技术创新的动力，企业变得越来越依赖技术引进。从理论上，技术引进与内部R&D间是双向关系。一个产业越依赖国外技术，就越需要重视模仿性内部R&D，总体内部R&D的绩效就越低；一个产业越重视原创性内部R&D，则获得适应国内环境的引进核心技术越少，国外技术绩效越低。

关于技术引进能否推动创新产出，国内外学者众说纷纭。归纳起来共有三种观点：阻碍论、无用论、促进论。孙玮等认为直接引进国外技术不仅没能帮助技术创新能力提升，反而呈现出显著的逆向技术扩散。孙玮认为购买国内技术促进技术创新，但是作用较小；吴延兵等认为它对创新无显著影响；而彭建平研究发展购买国内技术存在一定程度的负效应。

从国内外学者方法论上讲，吴延兵采用时间序列分析法，孙玮采用典型相关分析法，华海岭采用DEA分析法。Inessa Love、张瑞（2012）采用PVAR模型，使用方差分解和脉冲响应函数等分析方法，研究科研机构、企业和高校R&D经费投入以及研发人力投入对研发产出的长期和短期影响。从研究对象来看，孙玮针对高技术产业，而刘小鲁等针对全国各省大中型工业企业面板数据。

多位学者针对中国高技术产业创新绩效进行了广泛的研究，但是鲜有针对自主研发、技术引进和国内技术购买等不同技术来源对创新绩效的影响比较研究。因此本文运用随机前沿分析（SFA）方法，以新产品销售收入作为创新产出，以研发人员全时当量、研发经费内部支出存量、技术引进经费存量、国内技术购买经费存量作为创新投入人员和经费指标，针对三种技术来源研究其对中国高技术产业创新绩效影响，探讨造成结果的原因，并提出政策性建议。

指标选择和数据处理

科技投入指标包含经费和人员这两大核心因素。基于科学性和数据可得性，本文选取国内外学者普遍采用衡量R&D投入的指标：“R&D人员全时当量”和“R&D经费内部支出”。本文数据都来自于《中国高技术产业统计年鉴》各年卷，所收集的数据包含1995-2013年19年29省（自治区、直辖市）数据，由于西藏、新疆数据缺失较多，本文略去分析。

技术创新的过程通常由创造新的思想或发明和商业价值转化。因此产出包括两类技术业绩（专利数、科技论文数和创新数）和财务业绩（新产品销售收入）。专利数（申请数或授权数）反映的是技术发明，但反映不了技术创新。部分技术发明商业转化价值较低，所以采用专利数据会高估对技术创新的影响。因此采用专利数指标会偏低估计对技术创新的影响。专利数和创新数可以反映技术创新活动多少，但反映不了在市场上是否取得了成功。技术创新不仅是技术行为而且是经济行为。新产品销售收入是最常用的指标，可以直接充分反映技术创新活动中新产品的市场接受程度，也可以间接反映技术业绩。所以财务业绩可以更好反映技术创新的情况。本文优先使用财务业绩指标，必要时使用技术业绩指标，以便比较分析。因此高技术产业新产品销售收入和专利申请数都是相对合理的指标，能从不同角度反映高技术产业技术创新的强度。

为了使不同时期各数值具有纵向可比性，本文对高技术产业各省份各项费用数值作了价格处理（以1995年为基期）。高技术产业新产品销售收入通过商品零售价格指数处理；研发经费内部支出采用多数学者采用的研发价格指数处理；新产品开发经费支出借用研发价格指数来处理；“专利申请数”和“研发人员全时当量”不需处理。Griliches等认为，R&D经费内部支出是一项流量指标，不仅反映在当期，而且影响以后知识产生，所以本文测度各行业高技术产业研发投入对创新产出的关系时，必须首先推算出R&D资本存量。目前最为广泛使用的测算资本存量方法是Goldsmith开创的永续盘存法。当t≥2时，计算公式是：Rt=（1-δ）Rt-1+It-1，其中Rt、Rt-1、It-1和δ分别代表第t年的R&D资本存量、第t-1年的R&D资本存量、第t-1年的实际R&D经费支出和折旧率，文中折旧率δ取15%。研究发现δ取值10%或25%对结果不敏感，结论具有稳健性。基期资本存量估算公式为Ri0=I1/（g+δ），其中g为实际R&D经费内部支出的几何平均值，这里假设R&D资本存量增长率等于实际R&D经费支出的增长率。这样根据中国高技术产业统计年鉴的1995-2013年全国总量R&D经费内部支出数据可以推算出g值，进而推算出基于1995年价格指数的1995-2013年实际R&D资本存量。

Yit表示第i个省份在t年的创新产出新产品销售收入（万元），Lit、Rit分别为第i个省份在t年的R&D活动人员全时当量（人年）和研发经费内部支出存量（万元）。Iit、Pit分别为第i个省份在t年的技术引进经费存量和国内技术购买经费存量。

本文在模型中增加了交叉项来反映吸收能力产生的效应。为此本模型中增加了研发经费内部支出和其他两项经费的交叉乘积反映资金渠道吸收能力，增加研发人员全时当量和三项经费支出的交叉乘积来考察人力资本对吸收能力的影响。数据来源和处理方法参照上文方法，对于创新投入与创新产出之间的滞后效应，参照韩晶（2010）等多数学者的意见，面板数据不需要考虑滞后效应而不影响可信度。

实证结果分析

采用Frontier4.1分析软件逐步检验，然后加入交叉乘积项继续估计，计算结果如表1所示。从该表可以看出，γ值都在0.6以上，而且通过了1%显著水平检验，说明模型采用随机前沿分析是合适有效的。

暂时不包含交叉项的回归模型，首先考虑经典的道格拉斯生产函数模型，如模型1所示，正如预期一样，研发人员和研发经费内部支出存量显著促进新产品销售收入产出。进一步增加技术引进经费存量，发现研发人员和研发经费内部支出依然显著，而是技术引进经费存量回归系数为负值，尽管不显著，但是也表明技术引进对于创新的影响存在某些负面影响。继续加入变量国内技术购买经费存量，如表1所示，由模型3可以看出，研发人员和研发经费内部支出存量依然保持相对稳定性，而且回归系数显著，技术引进经费存量系数还是为负数且不显著，而国内技术购买经费存量的回归系数为正值且显著，表明国内技术购买经费支出有利于促进新产品销售收入，有利于促进创新的产出。

为了考虑研发经费和其它两项经费之间是否存在杠杆效应，考虑交叉项模型回归，分别把研发经费和其他两项经费的交叉项代入模型，如模型4和模型5所示，两项系数都是相当小，但是不显著，研发经费和技术引进的交叉项回归系数为正值，而另一个交叉项回归系数为负值。继续把两个交叉项都代入模型中，如模型6所示，除了各项系数保持较好的正负号稳定外，还发现，技术引进经费的显著为负数，系数为-0.27，而国内技术购买经费的系数显著为正系数为0.47，而研发经费对技术引进经费交叉项回归系数显著为正值，系数为0.02，说明研发经费对国外技术具有显著的吸收能力，企业可以利用国外引进的技术来提高新产品销售收入。结果显示研发经费对国内技术购买经费交叉项回归系数显著为负值，系数为-0.04，说明研发经费对国内技术吸收能力起到消极作用。从回归系数来看，研发人员的系数都是显著的，而且稳定在0.3左右，相对而言，人员的产出弹性小于资本的产出弹性，创新人才的创造性没有充分发挥出来，有待于加强人才激励，提高人的创造性（林丽，2015）。

为了考察研发人员对三种技术来源的杠杆效应，分别在模型7、8、9中进行逐步回归，发现三个交叉项的回归系数都没有通过统计学上显著性检验，因此研发人员对于三种技术来源的影响不明显。可以看出，各个估计值系数正负值具有较好的一致性，反映出数据质量较高，用随机前沿分析方法处理面板数据是很合适的。

可以得出结论，投资在内部研发和国内技术购买上能够显著地提高创新绩效（鲍桂楠，2015），有利于新产品销售收入的提高（张晓宏，2015）。投资在技术引进上尽管抑制了创新绩效，但是企业可以从国外技术引进上获得良好的杠杆效应，能够从国外技术中吸收有价值的信息。本研究结论支持了Cohen和Levinthal的内部吸收能力的观点，也与Liu和White和Xibao Li的研究结果一致。但是和Liu& Buck的研究结论不同，他们认为技术引进是独立于吸收能力的。

结论及启示

上文实证估计了中国高新技术产业三种类型获取技术知识的投资对创新能力的影响。这些技术的投资可以产生不同类型的知识，进而有助于增强技术（或创新）的能力。以新产品销售收入为衡量创新产出和以省为分析单位，利用SFA法估计扩展生产函数的系数。本文使用面板数据来自最近中国国家统计局。

根据以上结论，有如下启示：第一，研发人员对于创新的贡献为0.3左右，研发人员贡献不如资本投入贡献大，这一点和国内很多学者研究结果相似；第二，技术引进不能单独提升新产品销售收入推动创新产出。这个发现在各个可考虑的模型中都可靠而稳健。然而，本文发现在内部研发和技术引进之间存在显著的杠杆效应，通过实证证实了Cohen和Levinthal的吸收能力的观点。这个结论说明单独购买国外技术不会有助于企业创新绩效，除非配合投资于内部研发，加强消化吸收能力。因此，企业应通过从内部研发活动中提高吸收能力而更好地利用外国技术。第三，由于国外技术和国内技术存在不同的特征，本文发现投资于国内技术购买有利于提升创新能力，但是不能提高企业的吸收能力。

虽然本文的分析是基于中国的情况下，但是本方法还可以扩展到或应用于其他技术追随者或赶超经济，特别是在这些经济体的企业依赖外部技术知识来建立他们的技术能力的情况下。因为如果没有一定程度的吸收能力和必要的学习，在这种环境下开发的技术很难适应另一个环境。

参考文献：

1.樊明太.现代经济条件下经济内生增长机制新框架[J].徐州工程学院学报（社会科学版），2014，29（6）

2.常少观.发达国家再工业化的动因与趋势[J].徐州工程学院学报（社会科学版），2014，29（3）

3.Liu，X.，White，S.The Relative Contributions of Foreign Technology and Domestic Inputs to Innovation in Chinese Manufacturing Industries[J].Technovation，1997， 17（3）

4.冯锋，马雷，张雷勇.外部技术来源视角下我国高技术产业创新绩效研究[J].中国科技论坛，2011（10）

5.冯志军，陈伟.技术来源与研发创新全要素生产率增长—基于中国区域大中型工业企业的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2013，34（3）

6.张瑞，苏方林，李臣.基于PVAR模型的R&D投入与产出关系的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2012，32（12）

7.韩晶.中国高技术产业创新效率研究—基于SFA方法的实证分析[J].科学学研究，2010（3）

8.林丽.国际化模式、吸收能力与企业创新绩效关系研究[J].商业经济研究，2015（32）

9.鲍桂楠.基于研发能力视角的企业创新绩效提升机制研究[J].徐州工程学院学报（社会科学版），2015，30（6）

10.张晓宏.创新氛围影响服务创新绩效的机制和路径[J].商业经济研究，2015（19）