我国高技术产业技术进步偏向与全要素生产率增长

王德辉，杜明泽，于卓熙

(辽宁大学 数学与统计学院，辽宁 沈阳 110036)

经过40多年来我国经济的高速发展，改革开放所带来的制度创新红利和高技术产业技术积累后发优势已逐渐释缓，经济增长模式已逐步由高速增长转向高质量发展。由此，党的二十大报告提出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。高技术产业作为引领我国经济增长的战略性产业，其技术进步关系到下游制造业的发展质量。我国中低端制造业比重过大，随着资源优势的日益下降和环境约束矛盾的日渐上升，制造业抗风险能力逐渐弱化。高技术产业的研发创新和技术进步能够促使制造业产业链向高端升级，从而实现制造业产业结构优化。因此，研究以高技术含量、高附加值、高科技创新为特点的高技术产业全要素生产率及其技术进步等问题是十分必要的。

高技术产业鉴于其高附加值和处于相关产业链上游研发的产业特性，在相关行业发展过程中的技术进步不再满足于中性技术进步的假说，而是会在生产过程的劳动、资本要素投入中产生一定偏向性。改革开放以来，我国通过市场换技术等方式引进外资和技术，极大地推动了我国高技术产业的发展。然而，尽管我国劳动力相对富裕，但高技术产业所需的劳动力大多需要相关学科背景或技能培训，因此高技术产业所需劳动力在某种程度上也会面临一定短缺。探明我国高技术产业技术进步中的劳动和资本要素问题，也是党的二十大对于加快实现高水平科技自立自强，以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技术攻坚战的积极探索。

目前，很多关于高技术产业全要素生产率的研究主要是以测量和分析全要素生产率增长情况及其影响因素为主，旨在促进生产力的持续增长。如王玲等[1]认为高技术产业研发投入会显著提升其全要素生产率。Berchicci[2]和李燕萍等[3]认为技术进步是高技术产业全要素生产率增长的重要原因。然而在经济高质量增长的背景下，从技术进步角度对高技术产业进行分析，尤其是对我国高技术产业技术进步偏向视角相关研究较少。技术进步是全要素生产率增长的核心动力，更是经济发展的重要源泉[4-6]，从技术进步偏向角度出发有助于探究技术进步的影响机制，从而更好地提升高技术产业的发展。考虑到我国高技术产业的技术来源有自主研发和技术引进等渠道，并且不同所有制在高技术行业的偏好选择上也较为不同。因此，本文尝试从不同所有制的技术进步偏向视角对我国高技术产业发展的核心动力和真实情况进行分析，旨在解决如下几个问题：我国高技术产业全要素生产率现状如何？高技术产业是否存在偏向性技术进步？技术进步要素偏向性及其趋势特征如何？要素投入是否有效推动技术进步？不同所有制之间技术偏向性是否不同？对这些问题的研究，有助于我国相关部门制定更加具有针对性的高技术产业扶持政策，进而有效提升高技术产业发展水平。

一、文献综述

(一)我国高技术产业全要素生产率研究

现有关于我国高技术产业全要素生产率研究中，很多学者从高技术产业的创新效率、研发投入和产业升级等角度进行研究。如李培哲等[7]运用DEA模型对我国2009—2016年高技术产业技术效率、技术进步及全要素生产率进行测算，并对创新效率进行聚类分析，研究结果表明，我国区域高技术产业技术创新效率总体显示出上升趋势，区域创新效率的主要限制因素是纯技术效率不高。胡亚茹等[8]在上述基础上对“结构红利假说”进行了再检验，结果表明技术效应是高技术产业全要素生产率增长的主要来源，但要素配置的“结构红利”也发挥了重要作用。鉴于高技术产业的高技术附加值特点，对其知识、技术溢出效应检验也较为重要。因此， 张同斌等[9]在经典知识创新函数的基础上加入地理因素，运用空间计量模型探究我国高技术产业知识溢出和协同创新对其全要素生产率增长、技术效率提升与技术进步的影响，结果表明研发存量对全要素生产率增长的贡献总体显著。由于全要素生产率能较好地解释经济高质量增长情况，陈燕儿等[10]从全要素生产率视角对我国高技术产业高质量发展进行检验，分析了全要素生产率及其动力的区域差异，研究发现中国高技术产业TFP呈上升趋势，TFP的增长动力逐渐由技术进步为主转为技术进步及技术效率共同推动。

(二)技术进步偏向与全要素生产率关系研究

长期以来，在对经济增长的相关研究中，我们一直默认技术进步为中性的。然而越来越多的学者们发现技术进步通常耦合于资本、劳动和能源等要素的累积过程，并对生产要素的边际产出产生差异化影响，从而产生一定的偏向。自1932年Hicks[11]提出技术进步偏向这一概念以来，学者们对技术进步的偏向性有了更多的研究，如Acemoglu[12]发现，在经济增长的相关研究中资本与劳动的替代弹性不再是单位弹性的，并运用技术创新的内生经济增长模型阐述了技术进步偏向过程及其影响因素，这也意味着技术进步具有“有偏性”特征。这种“有偏性”特征与“中性”假设相比更具有现实意义。这一发现使得长期以来被忽略的技术进步“有偏性”被逐渐重视并应用到许多研究当中。例如我国学者戴天仕等[13]考察了1978—2005年中国技术进步方向，发现中国的技术进步偏向资本的速度越来越快。宋冬林等[14-15]分别对我国技术进步的偏向类型以及其对经济增长的贡献率进行研究。潘文卿等[16]从空间扩散效应角度对我国226个城市的技术进步方向指数进行测算，并揭示了技术进步方向存在扩散效应机制。

技术进步是全要素生产率增长的核心动力，很多学者对两者之间的关系进行一系列的研究，如Bauer[17]、Kwack等[18]、颜鹏飞等[19]、唐未兵等[20]均对技术进步如何提升全要素生产率指数进行了探究。与此同时，技术进步的偏向性与全要素生产率之间的关系也成为了学者们研究的热点。技术进步过程中的偏向性选择可以改变不同生产要素之间的边际替代率，进而改变全要素生产率。Acemoglu[21]认为技术进步偏向会影响产业结构的升级和经济增长的模式。近年来，很多国内外学者结合国家地区或行业情况对技术进步偏向与全要素生产率之间的影响机理做出了探究，如王卫等[22]从要素错配和技术进步偏向角度对我国装备制造业细分行业全要素生产率进行研究。付明辉等[23]通过对28个国家的农业要素禀赋和技术进步偏向进行分析，探究其与全要素生产率的增长关系。王俊等[24]对我国制造业技术进步偏向性的趋势性和演变机制进行了测度。杨翔等[25]通过对中国工业偏向性技术进步的演变趋势和影响因素进行分析，认为当前我国工业技术进步以中性进步为主，但偏向性技术进步对工业技术进步的贡献率日益重要。李小平和李小克[26]通过标准化CES生产函数推导出包含偏向性技术进步指数的全要素生产率增长函数，认为资本偏向型技术进步解释了现阶段中国工业全要素生产率增长率的大部分增长情况。除了对行业技术进步偏向进行研究外，李小平和牛晓迪[27]还对我国区域偏向性技术进步趋势和影响因素进行了探究，目的在于促使我国各区域偏向型技术进步与其生产要素禀赋相适应。

(三)偏向性技术进步的测算研究

当前有很多学者对全要素生产率分解中偏向性技术进步的测算方法进行了研究，笔者通过对相关文献整理，发现主要的测算方法可以分为以下三类。

1.标准化供给面系统法。这种方法最具代表性的研究是Klump[28]和Papageorgiou等[29]对CES生产函数运用过程中针对资本和劳动力之间的替代弹性以及技术变革方向等问题进行了细致的探讨，并阐述其在商业周期和经济增长理论中的关键作用。Sato等[30]以1960—2004年美国和日本两国经济数据实证分析资本、劳动和技术进步对经济增长的影响，研究结果表明两国技术进步均为资本偏向型。我国学者涂正革和陈立[31]基于全要素生产率和产业结构升级视角，估算我国1990—2016年的省级技术进步方向指数，并进行基于偏向技术进步的量化分析，发现技术进步偏向资本能够在一定程度上促进经济高质量发展，但也会不利于各产业协调发展并导致劳动报酬比重下降。陈汝影等[32]采用我国1998—2016年制造业面板数据，通过拓展CES生产函数模型对资本深化速度、技术进步偏向对制造业产能利用率的作用机理进行探究，认为过快的资本深化速度对产能利用率的负向影响大于正向影响，我国制造业过快的资本深化速度可以通过提高技术进步资本偏向程度缓解产能利用率降低趋势。刘兰等[33]运用CES生产函数法对我国技能偏向型技术进步、劳动力素质与经济增长进行探讨。

2.随机前沿法。当投入要素呈现多样性的时候，固定替代弹性的CES函数的适用性明显不如具有可变替代弹性的超越对数生产函数范围广泛。Kumbhakar等[34]利用随机前沿法对全要素生产率分解成技术进步、效率、规模变化等。Sanstad等[35]对发展中国家的能源密集型行业技术进步偏向进行了测算。张月玲等[36]以要素替代弹性视角对我国1996—2010年的技术进步方向变迁与要素价格扭曲引起的技术选择偏差进行分析，认为我国的技术进步表现出资本技能双重偏向性特征，技能和非技能劳动投入存在适度匹配以及资本对技能和非技能劳动都富有替代弹性。

3.数据包络法。鉴于数据包络法的Malmquist指数在分解全要素生产率时对生产函数的具体形式和分布无需做出假设，因此对其相关的理论要求较为宽松。自Fare等[37-38]将Malmquist指数分解为技术效率变化和技术变化，并且将技术变化进一步分解为技术规模变化、投入偏向性技术进步和产出偏向性技术进步后，很多学者纷纷运用此法对技术进步的偏向性问题进行测量。王云霞等[39]对我国1995—2015年物流业绿色全要素生产率的技术进步偏向和要素禀赋之间的关系进行探究，发现应该选择与要素相匹配的适宜技术，降低技术错配对全要素生产率造成的损失。王俊等[40]利用Malmquist-TFP指数分解方法对我国制造业的技能偏向技术进步进行了测度与分析，发现技能劳动供给增长增强了技能偏向技术进步。汪克亮等[41]依据我国1992—2009年省际面板数据，运用Malmquist指数对技术进步偏向性视角下的省际全要素生产率进行分解并对其演变趋势进行分析，结果表明我国全要素生产率主要由技术进步推动，偏向性技术进步总体上对我国全要素生产率提升起到促进作用，但是力度在逐渐减弱。

基于上述已有研究的内容来看，高技术产业作为制造业技术创新源头，其技术进步状况对相关产业的发展以及对下游产业链的引领作用显得尤为重要，也是党的二十大报告中高水平科技自强自立的实现路径。当前学术界从技术进步偏向角度对我国高技术产业的相关研究较少，且相关分析多从宏观层面入手，对高技术产业分行业，尤其是从不同所有制角度对高技术产业技术进步过程中的要素偏向问题研究较少。高技术产业的技术进步偏向研究可以有效分析其生产过程中要素投入的偏向性以及要素投入与技术进步的匹配程度，进而探究要素投入的偏向性是否有效推动技术进步，这对我国高技术产业的技术进步和生产力发展有极其重要的意义，也是党的二十大对于加快实施高技术产业创新驱动发展战略的重要手段。从现有技术进步偏向相关测算方法来看，标准化供给面系统法和随机前沿法均为基于生产函数法框架下进行测算，对假设前提有较多的条件限制，并且易产生人为设定偏差等情况，而数据包络法对生产函数的具体形式和分布无需做出假设，因此对其相关的理论要求较为宽松。基于此，本文运用基于DEA的非参数Malmquist指数法，对1997—2019年中国高技术产业全要素生产率与技术进步偏向进行了测算，进一步考察偏向性技术进步对我国高技术产业的全要素生产率的影响机制、演化趋势以及技术进步的要素偏向性，为相关政策分析提供更为详实的理论依据。

二、全要素生产率的分解与技术进步偏向的测算与识别

(一) 全要素生产率的测算

DEA-Malmquist指数测算方法作为测算全要素生产率的方法之一，其对生产函数的具体形式和分布无需作出假设，这一特点避免了人为设定生产函数的误差，较为宽松的理论约束使得此方法成为计算全要素生产率的主流方法之一。

如图1中Malmquist生产率示意图所示，以投入导向性(两项投入一项产出)CRS模型为例构造了两个时期的生产前沿面，分别为时期1的生产前沿面A1B1C1D1和时期2的生产前沿面A2B2C2D2。估计两个时期的决策单元的全要素生产率变化，需参考生产前沿得出其在两个时期的生产效率。以图1为例，即时期1和时期2的前沿得出。

参考前沿面1，K的Malmquist生产率指数如公式(1)所示为：

图1 Malmquist生产率指数原理示意

E1(K1)=OK1′/OK1,E1(K2)=OK2′/OK2,

(1)

参考前沿面2，K的Malmquist生产率指数如公式(2)所示为：

E2(K1)=OK1″/OK1,E2(K2)=OK2″/OK2,

(2)

E为被评价单元，即DEA模型得出的效率值，上标为1和上标为2的单元分别表示参考集为时期1和时期2的单元。“′”表示被评价单元在生产前沿面1上的投影，同理“″”为被评价单元在生产前沿面2上的投影。

则由上述公式，分别参考前沿面1和前沿面2可得出两个Malmquist指数，根据Fare等[42]的方法，将两个Malmquist指数的几何平均数值作为被评价单元的Malmquist指数，如公式(3)和公式(4)所示。

(3)

则t到t+1时期的生产率指数为：

(4)

(二)全要素生产率、技术进步偏向的测算

(5)

进一步地，本文将技术进步指数分解为投入偏向性技术进步指数、产出偏向性技术进步指数、规模技术进步指数，如公式(6)和公式(7)所示：

TC=IBTC×OBTC×MTC

(6)

(7)

其中，MTC为规模技术进步指数，度量了生产前沿面的平移，是希克斯中性技术进步。IBTC为投入偏向性技术进步指数，度量了技术进步随要素投入组合变动产生的变化，OBTC为产出偏向性技术进步指数。当IBTC、OBTC均等于1时，表明技术进步是完全中性的；若IBTC、OBTC都大于1时，则表明技术进步偏向对全要素生产率增长是促进作用；若IBTC、OBTC都小于1时，则说明技术进步偏向对全要素生产率增长起到阻碍作用，由于本文的产出只有一个，因此OBTC=1。

(三)技术进步偏向的识别

表1 技术进步识别

三、数据处理与实证分析

(一)样本选择与数据来源

本文的观测样本时间跨度为1997—2019年，研究样本为中国高技术产业数据，行业选取不同所有制的电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、航空航天制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、医药制造业等五大高技术产业。本文选择资本、劳动力作为投入要素，产出变量为主营业务收入，研究数据主要来自各年《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》。

(二)数据获取与处理

1.产出变量(Y)。对于行业产出变量，本文以中国高技术产业的不同所有制分行业数据为样本，借鉴吴延兵[43]的方法，采用“主营业务收入”作为衡量产出的指标，以1997年为不变价基期，选取相应年份的工业品出厂价格指数对相关指标进行平减。

2.资本投入(K)。关于资本投入变量，本文采用高技术产业资本存量表征资本投入。在相关研究中很多学者从不同角度对资本存量进行了测算，选取1997年为基期，基期资本存量K1997=I1997/(d+g)，以后各期资本存量以永续盘存法为基础进行估算，具体的计算公式为：Kit=Kit-1(1-d)+Iit/Pit。其中，i为不同所有制行业，t为年份，Kit是资本存量，Ii，t是1997—2019年不同所有制行业固定资产投资额。d为资本折旧率，参考陈燕儿等[10]的研究结果，这里设为15%。Pi，t为固定资产投资价格指数，g为样本期内实际固定资产投资的平均增长率。

3.劳动力投入(L)。关于劳动力投入变量，即高技术产业从业人员的数量，本文采用从业人员年平均人数代表劳动力投入。

(三)实证分析

笔者将从我国高技术产业总体和不同所有制分行业角度对其全要素生产率、技术进步和技术进步偏向进行测算分析。由于高技术产业的技术来源复杂，不同行业的技术来源如技术引进、自主创新等具有较大差异性，对不同所有制的分行业技术进步偏向分析可以针对不同所有制企业出台有针对性的扶持政策，对促进相关行业技术进步有着重要意义。

1.我国高技术产业全要素生产率及其分解总体分析。根据DEA-Malmquist模型的计算原理，由DEA-Malmquist模型测度出的TFP等指数为相对变化量，为使指标变化更加便于理解，此处将表2中相对变化的TFP等指标转化为每一年份相应的绝对变量。因此本文设定1997年为基期，转换结果如表3所示，将其可视化如图2所示。

表2 1997—2016年全国平均全要素生产率指数及其分解

表3 1997—2019年绝对全要素生产率指数及其分解

图2 1998—2019年我国高技术产业绝对TFP、TC、EC趋势

从整体层面看，表2为1997—2019年中国高技术产业逐年的TFP、EC指数、TC指数和IBTC指数以及 MTC指数。1997—2019年我国高技术产业全要素生产率指数年均增长4.75%，技术效率指数年均降幅为0.22%，技术进步指数年均增长4.97%，投入偏向性技术进步指数年均增长0.617%；技术进步对全要素生产率的贡献率达104.63%，说明中国高技术产业全要素生产率增长是由技术进步带动的。偏向性技术进步对技术进步的贡献率为12.41%，说明偏向性技术进步对技术进步有正向贡献。在研究期间内，除个别年份外，偏向型技术进步指数均大于1，说明偏向性技术进步整体上有利于中国高技术产业全要素生产率和技术进步的增长。

从历年指数的变化趋势上看，我国高技术产业全要素生产率在1998—2019年观测期内整体呈上升趋势。其中，1998—2004年TFP、TC指标(除2002年略低于1以外)均大于1，说明该区间内高技术产业总体全要素生产率和技术进步增长较快；2005—2008年，全要素生产率均小于1且同时期技术效率变化也小于1，说明这一阶段的全要素生产率增长率放缓主要是由技术效率下降导致的；2009—2016年，全要素生产率和技术进步指数(除2011年低于1)均大于1；2018—2019年全要素生产率小于1，这可能是由于中美贸易摩擦等因素导致的。从投入偏向性技术进步变化来看，1998年以来，大部分年份的偏向型技术进步指数均大于1，说明偏向性技术进步对高技术产业全要素生产率和技术进步的增长有促进作用。

呈现上述变化趋势的原因可能有以下几点：首先，随着1988年我国火炬计划的实施，高技术产业原始积累逐步释放，相关产业化进程进一步加快。初期，依托于改革开放后我国经济规模的不断扩张和良好的政策推动，使得我国高技术产业迅猛发展。如图2所示，在1998—2004年期间，我国高技术产业TFP整体呈上涨趋势，并且其上涨明显由技术进步驱动。在2004—2008年期间内，TFP呈现平缓下降趋势，但在此期间内技术进步处于上涨趋势，TFP平缓下降的原因主要是由技术效率下降所导致的。技术效率反映了生产单元的技术水平高低即其追赶技术进步前沿面的能力。在2004—2008年期间内，技术进步处于明显的上升趋势，而技术效率的下降有可能是因为在这期间技术的更新迭代，如芯片、半导体等技术的换代升级导致相关产业的技术引进、消化吸收等问题产生一定的滞后性，从而使得生产技术水平和管理水平等因素与技术进步前沿的差距逐渐扩大，也意味着在此期间，高技术产业的技术效率并未存在追赶效应。当然，2003—2004年期间发生的SARS事件使得全社会的生产生活受到了极大影响，在此后的一段时间里，高技术产业的生产和管理过程产生一定冲击，并且2007—2008年美国爆发的全球性金融危机对世界各国产生较大影响，也对我国相关行业的出口产生了较大冲击，这也是在2007—2008年期间内技术进步下降和TFP等指标产生拐点的原因。2008—2016年，TFP呈现大幅上涨趋势，主要是由技术进步和技术效率共同增长所带来的。2018—2019年间全要素生产率小于1，这可能是由于中美贸易摩擦等因素导致的。由图2可知，我国高技术产业技术进步在2001—2004、2008—2012年存在明显的平台期，这可能是由于行业的特殊性，存在技术存量效应的释缓、研发周期和技术升级、引进、消化等过程，并且在平台期内，技术效率的增长存在明显的追赶效应，这一期间内对引进技术的消化吸收有利于生产过程中的效率提升，加快技术追赶步伐，从而提升全要素生产率，并且技术消化吸收导致技术效率增长的行为也为后续自主研发等技术进步行为奠定基础。

2.我国高技术产业分行业全要素生产率及其分解分析。为更好解释我国高技术产业分行业的TFP、TC、EC等指标增长趋势，此处将相关指标处理成“绝对TFP”等指标，如图3所示；并将分行业平均TFP增长指标列出，如表4所示。

图3 1998—2019年我国高技术产业分行业绝对TFP、TC趋势

从行业层面看，我国电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、航空航天制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、医药制造业等五大高技术产业全要素生产率均值分别为1.105、0.953、1.167、0.895、1.086。我国高技术产业除电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业外，其余行业的TFP均大于1，说明我国高技术产业大部分行业都实现了稳定增长。其中电子及通信设备制造业和医药制造业TFP在观测期内较好地实现了稳步增长，航空航天制造业在期限内取得较大攀升，但电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业均未能实现良性发展，并且由图3和表4可知，由于EC波动较小，绝对TFP出现这种变化的主要原因是技术进步变动，再一次印证了技术进步是我国高技术产业全要素生产率增长的主要原因。

表4 我国高技术产业分行业平均TFP及其分解

3.不同所有制分行业技术进步偏向分析。高技术产业由于其特殊的产业地位和产业特性，在很多相关制造业产业链中扮演着上游研发角色。高技术产业的技术进步过程中存在着诸如技术发展更替快、技术转化成果所需资本规模大、技术引进、吸收和自主创新过程中需要较多人力资本和研发资本投入等问题，而不同行业的特点导致行业发展所倚重的所有制角色不同，如航空航天业的发展需要倚重于内资企业，特别是国有企业的研发投入，而计算机、医疗设备和医药制造业等行业更多依赖于外资企业，从而实现技术的消化引进。所以，对不同所有制的分行业技术进步偏向分析可以针对不同所有制企业出台有针对性的扶持政策，对促进相关行业技术进步有着重要意义。

鉴于数据可得性，对不同所有制的行业数据选取2008—2016年①进行分析，分别对我国高技术产业基于不同所有制的分行业技术的进步偏向指数和偏向要素进行分析，测度结果如表5、表6所示。根据国有及国有控股企业、民营企业、内资企业和外资及港澳台企业划分的我国5大高技术行业共计20个子项中，共有6个子项的IBTC小于1，并且这些子项中有4项属于内资企业(包括国有及民营企业)，说明这些所有制的相关行业技术进步偏向性不利于全要素生产率和技术进步的增长，其他14个子项的IBTC均大于1，说明我国高技术产业技术进步偏向整体上有利于全要素生产率和技术进步的增长。

表5 我国高技术产业不同所有制分行业技术进步偏向指数

表6 我国高技术产业不同所有制分行业技术偏向要素

表6报告了我国高技术产业国有及国有控股企业、民营企业、内资企业和外资及港澳台企业的分行业技术进步在劳动和资本投入要素中的偏向情况，并详细报告了观测期内由于偏向要素不同所产生的偏向性技术进步或退步情况(表格中(-)号为当年产生了技术偏向退步)。通过分析，本文发现：第一，从中国高技术产业分行业技术进步的要素偏向趋势特征来看，尽管不同所有制之间技术进步偏向要素较为不同，但大体上我国不同行业的要素偏向性之间存在明显的“资本—劳动—资本”共同趋势性特征，在2008—2016年观测期内，我国高技术产业大部分行业存在由初始的资本偏向性技术进步到人力偏向性再到资本偏向性技术进步的演变过程。第二，从技术进步偏向要素变化角度看，2008—2009年，大多行业技术进步是由密集使用资本导致的，并且资本偏向推动了技术进步；2010—2014年，大多数行业的技术变化要素偏向性是由人力推动的，但这期间大多产生了技术退步；2015—2016年，大多数行业由此前的人力推动型转为资本推动型，并再次推动了技术进步。第三，不同所有制之间的技术进步偏向性较为不同，从内资(包含国有、民营)企业角度看，我国高技术产业内资企业的所有行业的偏向性技术进步均由资本投入推动，而人力的过多投入不利于技术进步。由于高技术产业的生产过程具有自动化、智能化的技术变革趋势，需要大量的资本投入推动生产设备的更新换代，这一过程中过多的人力投入占用企业支出，从而对研发投入和设备更新等产生挤出效应。从外资及港澳台企业角度看，其资本推动技术进步特征更加明显，2013—2016年，内资企业大多偏向人力产生技术退步，而外资企业均为资本投入带来技术进步。第四，在观测期内，个别行业的迅猛发展(如民营航空航天业和外资计算机及办公设备制造业等)并且要素偏向趋势与其他行业体现出明显区别，这可能与这些行业在观察期内市场需求较大导致的企业快速成长有关。第五，从所有行业的观测期内平均要素偏向角度，除内资计算机行业外，所有行业的技术进步均由资本投入推动，而过多的人力投入不利于技术进步，这也与前文的分析较为一致。

由上述分析可知，我国高技术产业的要素投入与技术进步需求之间的耦合性欠佳，尤其是内资企业(包括国有及民营企业)存在一定的劳动密集现象，高技术产业技术发展的自动化、智能化趋势无疑需要大量的资本投入带动技术升级和设备更新，过多的人力投入会对企业的相关行为产生挤出效应。经验表明，要素禀赋与技术进步需求之间的匹配程度会影响全要素生产率的增长，甚至对经济发展产生一定的影响。只有与技术发展需求相适应的要素投入才能真正有效促进高技术产业发展。

四、结论与建议

(一)结论

为更好实现党的二十大报告中关于加快实现高水平科技自立自强的要求，本文主要以1998—2019年中国高技术产业数据为样本，构建DEA-Malmquist指数，系统分析了我国高技术产业全要素生产率及其分解项的演变情况，并进一步地探究高技术产业的技术进步偏向性问题。在充分考虑我国高技术产业不同所有制分行业层面的投入偏向性技术进步情况下，得出如下主要结论。

1.总体上，中国高技术产业全要素生产率1997—2019年实现年均4.75%的增长，技术进步是全要素生产率增长的主要原因，技术效率的下降不利于全要素生产率的增长，且投入偏向性技术进步对技术进步和全要素生产率的增长起到正向作用。在研究期间内，除个别年份外，投入偏向型技术进步指数均大于1，说明偏向性技术进步整体上有利于中国高技术产业全要素生产率和技术进步的增长，我国高技术产业的技术进步为要素驱动型，其技术水平的提高依赖于要素禀赋的合理匹配和应用。

2.行业层面上，我国高技术产业中，电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、航空航天制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、医药制造业等五大高技术产业全要素生产率均值分别为1.105、0.953、1.167、0.895、1.086。我国高技术产业除电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业外，其余行业的TFP均大于1，说明我国高技术产业大部分行业都实现了稳定增长。

3.从不同所有制角度看，根据国有及国有控股企业、民营企业、内资企业和外资及港澳台企业划分的我国5大高技术行业共计20个子项中，共有6个子项的IBTC小于1，其他14个子项的IBTC均大于1，说明我国高技术产业技术进步偏向整体上有利于全要素生产率和技术进步的增长。

4.从技术进步偏向要素角度看，内资企业(包括国有及民营企业)存在一定的过多人力投入导致技术退步现象，说明这些所有制的相关行业技术进步偏向性不利于全要素生产率和技术进步的增长。资本投入会有效推动高技术产业技术进步，相比内资企业，外资及港澳台企业更多偏向于资本投入推动技术进步。

(二)建议

为了促进我国高技术产业发展同时提升我国高技术行业技术水平，加快实现党的二十大报告中高水平科技自立自强的要求，应充分把握行业发展需求，根据产业结构特点提升要素投入匹配程度。根据上述分析，本文给出如下建议。

1.优化资源配置，加大高技术产业资本投入。通过前文分析可知我国高技术产业的技术进步为要素驱动型，所以各行业应根据技术发展需求因地制宜地调配相关生产要素，加大高技术产业的投入规模，针对不同的偏向性技术进步特点，优化要素禀赋与技术进步需求的匹配程度，从而提升高技术产业的技术进步水平。促进高技术产业集群化、体系化、规模化的建设，进一步完善上下游产业链，提高高技术产业的竞争优势。

2.推动高技术产业扶持政策，加快企业升级。高技术产业作为制造业中的技术创新源头，其高技术附加性的特点决定了要素投入的特殊性。推动高技术产业扶持政策，尤其是资金扶持等政策可以使得高技术产业发展过程中避免受到外界经济环境的影响，从而保证相关产业技术创新的稳定性和持续性。针对我国高技术行业的技术进步特点和行业需求，有针对性地制定相关扶持政策可以保障高技术产业的长足发展。与此同时，积极推动企业生产设备的升级，促进企业向自动化、智能化生产模式转变，有效提升高技术产业全要素生产率。

3.优化人员结构和提升人才引进水平，加强重点行业人才梯队建设。我国高技术产业部分行业存在一定的劳动密集现象，在提升人才引进水平的同时，要优化人员结构，技术进步发展方向积极向资本推动型转变。鉴于高技术产业的行业特点，技术水平和人才投入是保障其长期优质发展的重要前提。优化人员结构并不意味着减少人力资本的投入，积极地引进先进的技术和优质人才，提高研发投入，推动对引进技术的消化、吸收和创新，满足行业偏向性技术进步的要素需求，加强相关行业的人才培养梯队建设，保证我国高技术产业的长足发展。

4.完善技术转化体制，提高技术效率。高技术产业有着技术发展更替快、技术转化成果所需资本规模较大、技术引进、吸收和自主创新过程中需要较多人力资本和研发投入等特点。所以高技术产业发展过程中的内在机制和创新系统的完善程度也是决定其发展质量的重要原因。应从自身的技术转化体制机制角度入手，采取诸如加强校企合作等方法完善技术转化成果效率。因此，对相关产业发展中存在的体制机制问题必须进行优化，提升行业、企业管理水平，不断提高技术成果转化效率，从而实现我国高技术产业全要素生产率的稳步提升。

注释：

①2016年后的统计数据范围发生了变更，不再统计不同所有制的相关投入产出数据，因此关于所有制研究期为2008—2016年。