宋英杰 刘俊现 赵明亮
党的十九大报告明确指出,我国要加快创新型国家的建设,创新是最具竞争力的因素。20世纪90年代初,我国采用了以市场换技术的政策,在大量引进经济建设资金的同时,国外先进技术的引入对我国企业科技创新力起到了毋庸置疑的促进作用。据统计,20世纪90年代初在我国投资的跨国公司有13%使用了母国正在使用的先进技术;世界500强企业中有40%把其先进技术拿到中国使用,我国企业整体创新水平得到了快速增长。然而,伴随着对外开放的不断推进,特别是我国的经济开放由以前的单纯以引进为主逐步转变为坚持开放引进同时的“走出去”战略,我国企业创新力却并没有体现出如经济开放早期的稳步提高态势。近年来,我国对创新驱动发展提出了更高要求。2016年国务院出台的《国家创新驱动发展战略纲要》明确指出,坚持以全球视野谋划和推动创新,最大限度用好全球创新资源,全面提升我国在全球创新格局中的位势。我国企业对创新的需求也不同于早期的“先进技术”而越来越多地转向核心技术与关键技术的创新。那么,在新时代背景下,同时存在资源流入和流出的对外开放对企业创新力是否仍具有提升促进作用,其细化特征如何?对于技术创新,未来的开放政策应如何调整?均有待实证检验的分析。同时,从经济资源流动的角度,探究对外开放对企业创新力的影响,对于我国继续推进供给侧结构性改革,扩大内需,开拓海外市场,促进社会创新型财富增长均具有重要意义。
基于已有研究的不足,本文针对经济开放的多种形式从投资开放和贸易开放两个层面,结合企业创新力的双重效应来进行理论分析,就其非线性影响提出相关研究假设:
近年来,对外直接投资(OFDI)大幅增长,其形式也由最初在国外开办一般贸易型企业、合营企业逐渐发展到海外上市、海外并购和创办境外研发中心等各种形式[注]赵明亮:《国际投资风险因素是否影响中国在“一带一路”国家的OFDI——基于扩展投资引力模型的实证检验》,《国际经贸探索》2017年第2期。。对外直接投资对企业创新力存在着双重效应,一方面,对外直接投资可以获取国外企业的核心技术,通过对技术的整合、消化和转化,可以促进自身整体技术知识和研发生产水平的提升;另一方面,大量的资金用于对外投资必然会减少国内企业的自主研发投入,同时限于国外的技术壁垒和国内的吸收能力,可能会降低国内企业的创新力。因此,由于资金的外流和国内吸收整合能力的局限,降低了企业的短期创新力,长期来看由于对国外企业核心技术的整合转化会提升本土企业的创新力。据此提出假设1。
假设1:OFDI与企业创新力之间存在U型关系,呈现出先下降后上升的趋势。
假设2:FDI与企业创新力之间存在倒U型关系,呈现出先上升后下降的趋势。
出口贸易对企业创新力同样具有双重效应,一方面,对于出口商品拓展海外市场,从而使得企业的获利能力增加,能够为创新活动提供资金支持。同时在出口过程中相同知识的重复利用能够帮助一个企业对原来的知识有更深入的了解,并且能够提高企业鉴别有价值的知识,进而提高企业的创新能力。另一方面,过高的出口强度会限制技术路径的改进。在企业反复出口活动过程中,技术路径会逐步形成并固化下来,随着出口强度的增加,突破原有技术路径的难度会逐渐增大,吸收新知识会越来越少[注]赵明亮、臧旭恒:《国际贸易新动能塑造与全球价值链重构》,《改革》2018年第7期。。因此,出口强度较小时,出口贸易促进了企业创新力的提升,当出口强度较大时,出口贸易抑制了企业的创新力。据此提出假设3。
假设3:出口贸易与企业创新力之间存在倒U型关系,呈现出先上升后下降的趋势。
假设4:进口贸易与企业创新力之间存在U型关系,呈现出先下降后上升的趋势。
根据前文所述,为验证相关理论分析的诸多非线性特征,同时避免传统参数估计模型存在的错误先验假定的隐患,对模型假定不做具体要求的非参数估计方法具有更高的适用性。但非参数回归也有其局限性,主要表现为维度诅咒,即当解释变量个数较多而样本量不足时会降低拟合效果。为了更好地探讨解释变量与被解释变量的内在联系,本文采用半参可加模型并进行相关面板模型的扩展。通过本模型将非参数估计与传统参数估计加以结合,为本研究分析提供更为准确的实证结论。
(1)
(2)
以及dN=[-iN-1IN-1]T和D=(IN⊗iT)dN。这里Il表示l×l单位矩阵,il是元素全部为1的l×1向量,T代表转置运算以及⊗为Kroneker乘积运算。这样,模型(1)可以用矩阵形式表示为:
y≈Dα+xβ+B(z)γ+e
(3)
通过式(3),我们可以看出通过B样条函数近似,可加半参数面板数据模型(1)被整体近似为一个参数面板数据模型(3)。最后,参数α,β和γ的估计由下式来获得:
(4)
(5)
其中Φ=(D,x,B(z))T。
(6)
这里,H=INT-D(DTMxD)-1DTMx-(xTMDx)-1xTMD,Mx=INT-x(xTx)-1xT以及MD=INT-D(DTD)-1DT。
(7)
本研究主要考察经济开放对企业创新力的影响,从投资开放和贸易开放两个层面分别选取外商直接投资依存度、对外直接投资依存度、进口依存度和出口依存度来衡量地区的经济开放度。作为本文研究的重心,这些指标与企业创新力之间可能存在着非线性影响,因此将它们作为非参数部分的解释变量。同时,考虑到其他因素对企业创新力的影响,选取知识产权保护度、政府支持力度、企业税收负担和产业集聚度作为参数部分的解释变量。具体如下:
1.被解释变量:企业创新力(PC)。创新力按主体可分为国家创新能力和企业创新能力。本文主要研究企业创新力,企业创新力又包括产品创新、技术创新、组织与制度创新、管理创新等。本文主要关注以研发能力来衡量的企业创新力,借鉴王保利等对创新力的评价指标[注]王保利、陈新岚、田娟:《品牌竞争力对产业集聚影响的实证研究——以陕西装备制造业为例》,《科技进步与对策》2011年第19期。,采用各省规模以上工业企业的专利申请量同企业的研发经费之比来衡量企业的创新力。
2.非参部分解释变量:(1)外商直接投资依存度(FDI)。采用各省历年实际利用外商直接投资额同地区生产总值的比值来衡量外商直接投资水平。(2)对外直接投资依存度(OFDI)。采用各省历年实际利用非金融类对外直接投资流量同地区生产总值的比值来衡量地方对外直接投资水平。(3)进口依存度(IMD)。采用各省历年进口额同地区生产总值的比值来衡量地方进口水平。(4)出口依存度(EXD)。采用各省历年出口额同地区生产总值的比值来衡量地方出口水平。
3.参数部分解释变量:(1)知识产权保护度(CB)。创新往往需要大量资金的投入,如果知识产权的保护度比较低,创新成果将极其容易被剽窃,企业投资于创新活动的热情会受到抑制,从而降低企业的创新力[注]李停:《竞争程度、知识产权保护与企业创新激励——基于联立方程模型的实证研究》,《山东财经大学学报》2017年第4期。。目前学术界关于省际层面的知识产权保护水平的度量并没有形成统一的方法,本文借鉴韩玉雄等的方法[注]韩玉雄、李怀祖:《关于中国知识产权保护水平的定量分析》,《科学学研究》2005年第3期。,采用各省历年律师总人数与地区生产总值之比作为知识产权保护度的代理变量。(2)政府支持创新力度(ZT)。科学技术支出代表着政府对创新的支持力度。政府通过加大投入力度,能够有效促进技术创新,进而提升企业的创新绩效[注]任荣、徐向艺:《政府、产业环境、顾客与企业合作创新》,《山东大学学报(哲学社会科学版)》2011年第1期。。本文采用地方政府科技支出来表示政府科技投入力度。(3)企业税收负担(SF)。采用企业所得税占主营业务收入的比重。由于企业所得税不易转嫁,税负太高会降低企业的利润,进而降低企业进行创新的能力。(4) 产业集聚度(CJ)。产业集聚会加剧企业间的竞争,为保证或提升市场份额,企业可能会加速产品的更新换代以满足消费群的需求[注]胡元木、李瑶:《熊彼特假说理论发展与评述——基于企业规模、市场力量与R&D投入》,《经济与管理评论》2014年第5期。;借鉴陈莲芳等的方法[注]陈莲芳、严良:《中国西部矿产资源产业集聚度与竞争力研究》,《中国人口·资源与环境》2011年第5期。,采用地区国民生产总值与各省建成区面积之比来表示产业集聚度。模型中主要变量的定义及其计算方法如表1所示:
表1主要变量的定义及其计算方法
表2主要变量的描述性统计
如表2所示,列出了相关变量的描述性统计信息。首先,地区间企业创新力在地区和时间层面存在着一定的差距,极小值0.1527,极大值1.9266,均值为0.5874,为我们的研究提供了良好的基础。其次,对外直接投资依存度的值较小,说明目前我国对外投资的活动正在兴起,研究其对企业创新力的影响更能为以后的发展指明方向。最后,在控制变量方面,也可以观察到不同地区表现出一定的差异性。
针对经济开放对企业创新力的理论分析,结合上述有关半参数可加面板模型及变量设定,具体实证模型如下:
lnPCit=μi+β1f(lnFDIit)+β2f(lnOFDIit)+β3f(lnIMDit) +β4f(lnEXDit)+λlnXit+εit
(8)
在模型中,i为各省的标识,t是各年份的标识,PC表示企业创新力,FDI表示外商直接投资依存度,OFDI表示对外直接投资依存度,IMD表示进口依存度,EXD表示出口依存度,X表示一组控制变量,包括知识产权保护度CB、政府支持力度ZT、税收负担SF和产业集聚度CJ等。μi代表个体效应,εit代表随机误差项。
实证结果分为参数和非参数两部分,由于非参数部分无法用数值结果表示,所以采用图形来刻画四种不同形式的经济开放度对企业创新力的影响,具体结果如下:
1.非参数部分估计结果分析。对外直接投资、外商直接投资、出口依存度和进口依存度四种开放形式对企业创新力的非线性影响具体结果如图1所示。
(1)对外直接投资对企业创新力影响呈现不规则的U型,表现为先缓慢下降后快速上升的趋势,从而验证了假设1。结合实际情况来看,中国对外直接投资近些年一直保持快速增长的态势,在2017年创下1830亿美元的新高,仅次于美国。对外投资存在着双重效应,当大量的资金流向国外,短期内国内可用于研发投入的资金和资源必然减少;同时由于国内的吸收能力不足:中国每花1元钱引进技术,只用0.07元进行消化吸收和技术创新。而工业化成长时期的日本、韩国,是花1元钱引进技术,花5到8元进行消化吸收和技术创新。所以由于创新研发的资源减少以及吸收能力的不足从而降低了企业的创新力。当对外投资进行到一定程度,完成对国外公司和技术的融合,可以促进国内企业的创新能力快速提升。
(2)外商直接投资对企业创新力的影响呈现倒U型,表现为先上升后下降的走势,验证了假设2。结合中国实际情况来看,在外商投资的初期阶段,外资所带来的先进技术与管理经验会显著提升国内企业的创新力。从1999年到2003年,中国引进国外技术装备总额达到75亿美元,使得中国迅速缩小了与发达国家间的技术差距。后期随着技术差距的缩小,外资带来的技术提升效应逐渐减弱,而且外资的流入对国内的研发投入形成了挤出效应,导致企业的研发投入减少,使得中国对外技术依存度较高。中国在关键技术上的自给率低,对外技术依存度在50%以上,而美国和日本在5%左右。正是由于外商直接投资的挤出效应导致了企业创新力下降。
(3)出口依存度对企业创新力的影响呈现先快速上升后缓慢下降的趋势,验证了假设3的结论。同样,出口贸易对企业创新力也存在着双重效应。在出口的初期,巨大的市场空间使得企业获取了大量的利润。随着市场竞争日益激烈,企业会将大量的资金用于研发投入,从而提高了企业创新力。后期随着出口强度的增加,突破原有技术路径的难度会逐渐增大,吸收新知识会越来越少,从而抑制了企业的创新力;而且从贸易结构来看,长期以来加工贸易在中国外贸中占有很高的比重,出口的产品多属于劳动密集型产品,再加上技术路径依赖的问题,更加不利于企业创新力的提升。
图1 经济开放度对品牌创新力的影响趋势图
2.参数部分估计结果分析。参数部分解释变量知识产权保护度、政府支持力度、企业税收负担和产业集聚度对企业创新力影响的估计结果见表3。
表3全国范围的参数部分系数估计结果
注:括号内为标准误,***,**,*表示在 1% 、5% 和 10% 的水平上显著。
表3给出了参数部分的知识产权保护度、政府支持力度、企业税收负担和产业集聚度等变量对企业创新力影响的估计结果。可以看到,所有的估计系数都在1%或5%的水平上显著。从弹性系数的绝对值大小来看,企业税收负担对企业创新力有较大负向影响。知识产权保护度对企业创新力存在着正效应。也进一步印证了知识产权保护对科技创新的重要作用。政府支持力度正向影响了企业创新力。一方面,政府的科技支持能够在一定程度上解决企业研发的资金约束;另一方面,有些创新成果具有公共品的属性,政府作为社会利益的代表有义务进行基础性和公益性科技项目的投资,而这些基础性的科技项目能降低企业研发的成本从而提升企业的创新能力。同样可以看出产业集聚度的提升也有利于区域企业创新力的提升。
1.模型设定的稳健性检验。由于非参部分的解释变量与被解释变量企业创新力之间的非线性关系,因此本部分根据半参可加面板模型非参部分拟合图形的形状,引入非参数部分解释变量的平方项,重新对变量之间的关系进行检验。模型如公式(9)所示:
+λXit+μi+εit
(9)
各变量定义与前文相同。采用混合回归、固定效应和随机效应模型进行估计,相应的回归结果如表4所示。
表4模型设定的检验结果
续表4
变量名称混合回归固定效应随机效应lnZTit0.0326(0.0112)0.0852(0.0213)0.0763(0.0146)lnSFit0.7537(3.2635)0.8248(4.0313)0.6789(4.2167)lnCJit0.0764(0.0342)0.0711(0.0624)0.0844(0.0414)R20.44630.43250.3615Hausman38.253(p<2.6e08)F15.196(p<2.2e-16)
注:括号内为标准误差,***,**,*表示在 1% 、5% 和 10% 的水平上显著。
由于表4下方Hausman和F检验结果均强烈拒绝原假设,所以我们选择固定效应来检验半参可加面板模型的稳健性。由表4可知:(1)对外直接投资的一次项和平方项对企业创新力的影响在5%的水平上显著,且一次项的系数为负,二次项的系数为正,对企业创新力的影响基本符合U型结构。(2)外商直接投资的一次项和平方项对企业创新力分别在5%和1%的水平上影响显著,且一次项的系数为正,二次项的系数为负,外商直接投资对企业创新力的影响基本符合倒U型结构。(3)进口依存度的一次项和平方项对企业创新力分别在5%和10%的水平上影响显著,且一次项的系数为负,二次项的系数为正,进口依存度对企业创新力的影响也基本符合上文中的图形走势;(4)出口依存度的一次项和平方项对企业创新力在10%的水平上影响显著,且一次项的系数为正,二次项的系数为负,所以出口依存度对企业创新力的影响也基本符合上文中的图形走势。(5)参数部分解释变量的系数估计结果无论是大小、方向还是显著性水平都与半参可加面板模型的估计结果基本保持一致。综上所述,模型设定通过了稳健性检验。
2.内生性检验。在本文建立的模型中,根据传统的经济理论分析,被解释变量企业创新力和解释变量出口依存度和对外投资依存度之间可能会相互影响进而产生内生性的问题,同时四个衡量经济开放的指标之间也可能会存在内生性的问题。因此,利用差分GMM和系统GMM,以各指标的滞后项作为工具变量,建立动态面板模型对变量间的内生性进行检验。该动态面板模型如公式(10)所示:
(10)
其中L.lnPCit为企业创新力的滞后一期值,其余变量定义与前文相同。为保证GMM估计的一致性,必须要保证扰动项εit不存在自相关,因此需要对此做出检验。此外,由于GMM方法使用了过多的工具变量,需要通过Sargan检验来判断工具变量的有效性。具体回归结果如表5所示。
表5利用GMM对内生性的检验结果
续表5
解释变量模型估计结果差分GMM系统GMMln(FDI)2it0.04260.25240.03960.2487lnIMDit0.07930.27830.07130.2354ln(IMD)2it0.02440.05720.02320.0513lnEXDit0.04220.15380.04170.1546ln(EXD)2it0.00720.03540.00630.0421lnCBit0.21630.07330.20320.0854lnZTit0.03150.01540.04270.0236lnSFit0.62173.18650.73843.5472lnCJit0.06870.03250.06920.0419 AR(1)(0.0072)(0.0074) AR(2)(0.1236)(0.1473)Sargan检验33.0860(1.0000)27.4352(1.0000)
注:表中系数下方数字为标准误,括号中为P值,*、**、***分别代表在10%、5%和1%水平上显著。
由表5下方 AR检验结果可以看出,差分GMM和系统GMM中扰动项不存在自相关,可以使用差分GMM和系统GMM估计。过度识别(Sargan)检验结果表明所有工具变量都有效。此外,将表5的回归结果与模型设定检验的结果进行对比,可以发现大部分的变量系数符号和显著性水平没有变动。虽然企业税收负担不显著,但并不影响结果分析,从而避免了内生性问题。本部分利用半参可加面板模型考查了经济开放对企业创新力的影响,并通过模型设定和内生性检验对实证结果做了稳健性分析。
本文运用半参可加面板模型从投资开放和贸易开放两个方面选取了对外直接投资、外商直接投资、出口依存度以及进口依存度四个指标分析了经济开放度对企业创新力的影响,主要结论如下:(1)对外直接投资对企业创新力影响呈现不规则的U型,表现为先缓慢下降后快速上升的趋势。由于资金的外流和国内吸收整合能力的局限,降低了企业的短期创新力;后期对于国外公司先进技术的吸收融合,提升了企业的创新力。(2)外商直接投资对企业创新力的影响呈现倒U型,表现为先上升后下降的趋势。前期FDI带来的示范效应提高了企业创新力;后期FDI的挤出效应降低了企业创新力。(3)出口依存度对企业创新力的影响呈现先快速上升后缓慢下降的趋势。出口强度较小时,出口贸易促进了企业创新力的提升,当出口强度较大时,出口贸易抑制了企业的创新力。(4)进口依存度对企业创新力的影响也呈现不规则的U型结构。前期由于利润的减少,进口会降低企业的创新能力,后期由于先进技术的示范效应会提升企业的创新能力。
综上所述,不同的经济开放形式对当地企业创新力的影响效果存在较大的差异性,对其变化规律的深入剖析将为当前对外开放政策的调整提供相应的依据,具体包括:(1)加大对外技术投资的支持力度。通过各种鼓励措施推动企业对外直接投资,并为跨国并购提供便利的融资条件;促进本土企业对国外先进技术和前沿知识的吸收融合,提高本土企业的创新力。(2)提升外商直接投资对企业创新力的作用。首先,应提高自身技术创新水平,增强消化吸收能力;其次,加大对应用研发的支持,确保自主创新的资金需要。(3)鼓励出口企业进行科技创新。要转变观念,不应满足于当前加工贸易所形成的利润;应逐步实施高附加值的自主创新出口战略,从而提升市场竞争力。(4)大力引进国外技术知识含量较高的新产品,可考虑制定进口优惠政策和设立进口贸易专项资金;在引进先进技术的同时,更要注意对其进行消化、吸收再创新。