异质性研发、市场化程度与全要素生产率

张美莎 邸勍 冯涛

摘 要：中国科技创新困境突出表现为创新投入快速增长与全要素生产率增速（TFP）下降之间的矛盾，破解这一困境的关键在于识别市场机制对不同类型研发活动的差异化影响。采用工业行业面板数据进行实证检验，研究发现：①中国科技创新困境具体表现为：基础研究有助于促进全要素生产率提升，但这种促进作用存在较长时滞性，应用研究对全要素生产率提升具有抑制作用；②市场化程度提高对基础研究与全要素生产率关系无显著影响，但有助于缓解应用研究对全要素生产率的抑制效应；③基于前沿技术差距视角的回归结果表明，上述研究结论在低技术差距行业和高技术差距行业存在明显差异。研究结论不仅可为理解当前中国科技创新困境提供一种新的解释，还可为正确发挥市场资源配置功能提供理论支撑和政策指引。

关键词：基础研究；应用研究；市场化；全要素生产率；行业差异

DOIDOI：10.6049/kjjbydc.2022120634

中图分类号：F114.3   文献标识码：A   文章编号：1001-7348（2024）09-0057-10

0 引言

科技是国家强盛之基，创新是民族进步之魂。中共二十大报告明确指出，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。然而，近年来中国科技创新投入增加并没有同步促进全要素生产率（TFP）提升，反而导致TFP增长率自2013年开始出现小幅下降。这意味着现阶段中国科技创新活动不仅没有促进经济增长方式由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变，反而产生反向抑制作用，本文将这一现象定义为中国科技创新困境。“高创新投入与低生产率”困境并不意味着全要素生产率停止增长，而是强调创新投入快速增长与全要素生产率增速下降之间的不匹配。如何破解这一困境，充分发挥科技创新对全要素生产率的助推作用，实现中国经济由高速增长向高质量发展转变，是当下亟待解决的重大课题。

从异质性科技创新投入视角理解国家全要素生产率差距是近年来经济增长理论的前沿课题[1]，这一研究视角为探究当前中国科技创新困境成因提供了理论基础。科技创新由科学创新和技术创新组成，其中科学创新主要由研发活动中的基础研究引致，技术创新主要由应用研究引致。科学与技术的不同特性决定基础研究和应用研究对全要素生产率的作用存在差异，若将所有R&D活动视为同质，则很有可能形成具有误导性的结论[2]。然而，现有文献在分析科技创新对全要素生产率的影响时多将科技创新视作整体研究对象，只有少数文献从异质性研发活动视角出发，分别探究基础研究和应用研究对全要素生产率的影响机理。例如，孙早等[3]采用中国制造业数据检验基础研究和应用研究对全要素生产率的影响，发现基础研究对制造业行业全要素生产率具有显著促进作用，应用研究对制造业全要素生产率的影响表现为先上升后下降趋势；王娟等[4]基于中国1998—2017年省级面板数据检验基础研究、应用研究对全要素生产率的影响发现，短期内应用研究对全要素生产率的提升效果优于基础研究，长期内基础研究对全要素生产率的提升效果优于应用研究。需要注意的是，上述文献仅关注不同类型科技创新活动与全要素生产率的关系，没有结合异质性研发活动特性分析市场化机制在二者关系中的调节作用。

实际上，市场化作为中国40多年经济体制改革历程中最重要的制度变迁，在科技创新活动中扮演着重要角色[5]。大量研究表明，市场化改革有助于提升企业研发投入数量和强度、研发效率和研发溢出效应[6-7]。盡管这一观点与欧美等国科技创新处于世界前沿的事实相符，但仍有部分学者对此表示质疑[8-9]，认为市场化程度对20世纪早期各国科技创新水平没有显著影响。究其原因，可能在于上述文献未结合异质性科技创新活动的不同特性，具体分析市场化程度对不同类型科技创新活动的作用。因此，有必要从科技创新活动性质和目的出发，探究市场机制在基础研究和应用研究中的不同作用，为破解当前科技创新困境、正确发挥市场的资源配置作用提供理论支撑。基于此，本文以中国工业行业2000—2021年数据为研究样本，采用多元回归模型、系统矩估计、工具变量估计法等计量手段，从异质性研发视角出发，探究基础研究、应用研究对全要素生产率的影响机理，并实证检验市场化程度对异质性科技创新与工业全要素生产率关系的调节作用。在此基础上，进一步分析上述结论在不同前沿技术差距行业的差异。

本文边际贡献主要体现在以下3个方面：一是从异质性研发活动出发，分析“高创新投入与低生产率”的形成原因，为破解当前中国科技创新困境提供一种新的理论解释；二是基于中国市场化改革的现实背景，探究市场化程度在不同类型科技创新活动与全要素生产率关系中的调节作用，为正确发挥市场的资源配置作用提供理论支撑；三是基于前沿技术差距视角，进一步探究上述结论在不同前沿技术行业的差距，为不同行业制定差异化创新策略提供现实启示。

1 理论分析与研究假设

1.1 异质性研发对全要素生产率的影响

1.1.1 基础研究对全要素生产率的影响

基础研究以获取新知识、新发现、新学说为目的，其产生的重大理论突破能够为创造发明新产品和新技术提供理论依据，是提升全要素生产率、实现创新驱动发展的重要前提[10]。长期来看，基础研究通过知识溢出和人力资本积累作用于全要素生产率提升。从知识溢出渠道看，基础研究具有公共物品非竞争性和非排他性属性，在一个封闭的经济体中，基础研究产生的新知识和新发现可以被所有个体或组织机构使用，不受区域和空间限制，满足知识溢出渠道通畅无损耗的条件，通过知识溢出效应提高创新产出，进而提升生产率。从人力资本提升渠道看，基础研究产生的新知识不是凭空出现的，而是劳动力在前人已知的基础上对未知王国的探索，这种探索实践包含新发现、新思想、新理念、新学说或新技术，要求劳动力具有思维创新能力。思维创新能力的提升不仅由人力投资数量决定，还取决于人力劳动使用性质，如果不专门从事创新实践工作，人的思维创新能力很难得到有效提升。随着基础研究投入增多，专门从事基础研究工作的人力数量不断增加，在推动知识生产和社会发展的同时，依附于人力所产生的知识也会提高人力资本自身素质，形成人力资本推动知识增长、知识积累反过来提升人力资本的良性循环，从而推动全要素生产率不断提升。

然而，值得注意的是，基础研究产出成果多具有“胚胎”属性，本质上是一种无法物化的“创意”，只有少数“创意”能够实现从知识形态到物化形态的转化，往往需要经过几年甚至几十年反复试验、测试、开发和改进才能逐步应用到市场中，且这一过程受到科技体制、需求者认同、市场风险等诸多因素的制约，因此从基础研究投入到全要素生产率提高存在较长的时滞性。换言之，基础研究成果在短期内难以及时转化为现实生产力，即短期内对全要素生产率的贡献较小。据此，本文提出如下假设：

H1a：基础研究虽然有助于促进全要素生产率提升，但这一作用存在一定时滞性。

1.1.2 应用研究对全要素生产率的影响

应用研究是指在现有知识积累的基础上开发新产品、新材料和新工艺，其目的在于实现技术应用和商业化。应用研究表现为从基础理论知识形态到物化知识形态或从一种已知物化知识形态到另一种新物化形态的变化，无论哪种形态变化都涉及科技水平，即体现为全要素生产率[11]。因为技术风险和市场风险等诸多不确定性，应用研究投入面临过高的机会成本或沉没成本，可能并不会促进技术进步，甚至抑制全要素生产率提升。在第一种情形下，应用研究将基础研究创造的新知识消化、吸收，并将其从知识形态转化为具有实用价值和商业价值的发明专利或新产品等实物形态，这种物质形态变化具有突破性和前沿性特征，属于自主创新范畴，不仅受技术成功率的影响，也受消费者认同、市场需求的影响。在第二种情形下，应用研究是在已有实物形态的基础上，通过改造工艺流程等方式将其转化为另一种新的实物形态，实质上是在已有技术基础上进行改进，属于模仿创新范畴，此时应用研究对全要素生产率的影响受经济发展水平和技术积累的限制。对于经济欠发达和技术积累水平较低的国家而言，模仿创新能够发挥“后发优势”，降低创新失败风险和创新成本，逐步提高一国全要素生产率，实现向发达国家收敛。然而，随着技术积累水平的不断提升，仅依靠模仿创新模式不仅无法实现创新转型和升级，甚至还有可能陷入“模仿陷阱”，形成路径依赖，对技术进步和全要素生产率提升产生抑制作用。

从中国科技创新实践历程看，改革开放以来我国应用研究活动主要以第二种为主，即通过“以市场换技术”的模仿创新方式取得巨大的经济成就，但随着模仿创新模式干中学效应的不断递减，应用研究成果呈现“数量长足、质量跛脚”的创新困境（陈强远等，2020）。研究发现，近年来中国研发投入强度加大并未促进全要素生产率提升，反而导致TFP增长率出现小幅下降[12]。基于理论和现实的分析均表明，现阶段中国应用研究对全要素生产率总体呈负向影响。据此，本文提出如下假设：

H1b：现阶段应用研究会抑制全要素生产率提升。

1.1.3 异质性研发与全要素生产率：前沿技术差距

众多研究表明，在不同前沿技术差距下，可学习、可模仿和可吸收的知识存量存在显著差距[13-14]。当本国工业技术水平与前沿技术差距较大时，本国企业通过模仿创新充分吸收利用外部知识可以快速提升自身科技创新水平，此时应用研究通过干中学效应促进全要素生产率提升，科技创新对全要素生产率的影响主要体现在以模仿创新为主的应用研究上，基础研究对全要素生产率的影响较小；反之，随着本国技术水平不断接近世界前沿，企业通过模仿和改进先进技术的空间持续缩小，干中学效应不断递减，技术引进成本大于研发成本，技术进步更多依赖自主研发。此时，以模仿创新为主的应用研究不仅不会促进全要素生产率攀升，还会因为挤占自主创新资源而产生抑制作用。同时，自主创新技术开发以共性技术、基础技术研究为基础，随着前沿技术差距的缩小，基础研究对工业全要素生产率的影响逐渐加大。世界现代产业发展史表明，当一个国家技术接近世界前沿水平时，若没有基础研究的重大突破，应用研究将难以取得实质性进展。据此，本文提出如下假设：

H1c：不同前沿技术差距下异质性科技创新对全要素生产率的影响存在显著差异。其中，基础研究对全要素生产率的推动作用在低技术差距行业更明显；应用研究对高技术差距行业全要素生产率具有促进作用，对低技术差距行业具有抑制作用。

1.2 市场化对异质性研发与全要素生产率的作用机制

1.2.1 基础研究、市场化程度与全要素生产率

市场化对基础研究提升全要素生产率的支持作用有限，这主要是由基础研究性质决定的。基础研究风险性、外部性和非排他性特点使得基础创新面临“市场失灵”困境。由市场机制内在功能性缺陷所导致的基础创新市场失灵现象主要体现在以下两个方面：第一，创新主体缺位引致基础创新供给总量不足。基础研究投入大、周期长、转化率低的特性导致短期内过多基础研究投入不仅无法实现全要素生产率提升，反而还会造成经济损失，这与企业利益最大化目标相悖，导致企业对于前瞻性基础研究缺乏积极性，很难成为基础研究主体。第二，创新组织失效引致供给效率低下。基础研究非排他性决定基础创新需要市场和政府共同参与，但由于中国官产学研联盟处于起步阶段，尚未建立行之有效的运行机制和模式，难以在基础性、关键性领域取得重大突破。据此，本文提出如下假设：

H2a：市场化程度提高对基础研究与全要素生产率关系无显著影响。

1.2.2 应用研究、市场化程度与全要素生产率

应用研究投入产生的收益可预期，决定应用研究投入产生的收益可以内部化，应用研究投资主体为企业，应用研究资源配置主要由市场支配[15]。应用研究对全要素生产率的影响受制于其所面临的技术风险和市场风险，市场化程度提高能够通过市场竞争机制有效发挥筛选器功能，切實降低这一风险，使得应用研究活动在为企业谋取技术垄断利润的同时，进一步推动生产技术进步与全要素生产率提高[16]。周其仁（2017）的研究表明，市场化改革通过为经济运行提供完备的公共产品、契约履行和产权保护3项基础性制度降低交易成本，提升企业应用研究活动中的创新资源配置效率，从而促进技术进步和生产率提升。结合上述分析可知，随着市场化程度的提高，应用研究对全要素生产率的抑制效应会得到有效缓解。据此，本文提出如下假设：

H2b：市场化程度提高能够削弱应用研究对全要素生产率的抑制作用。

1.2.3 异质性研发、市场化与全要素生产率：前沿技术差距

从中国科技创新市场化改革经验看，市场化程度提高对不同行业科技创新的提升效果具有不确定性[17]，说明市场化程度在异质性科技创新活动与工业全要素生产率关系中的调节效果可能存在行业差异。就基础研究而言，其创新主体主要是高校和科研机构且具有严格的公共物品属性，这就导致无论对于哪类行业而言，市场机制都会在一定程度上出现“市场失灵”现象，难以在基础研究与全要素生产率关系中发挥调节作用。就应用研究而言，当行业前沿技术差距较大时，模仿式创新路径可有效缩短技术追赶国与技术前沿国的技术差距，市场机制在这一路径中发挥资源配置作用，有助于更好地发挥应用研究对高技术差距行业全要素生产率的促进作用；反之，当行业前沿技术差距较小时，处于全球领先地位的技术前沿国为巩固自身地位，会持续通过技术垄断方式获取高额创新租金，对于技术追赶国而言，开展前沿技术研发所需成本远大于创新收益，强调短期利润与市场占有率的市场竞争机制会固化技术追赶国在全球科技研发分工体系中的低端锁定，在这一条件下市场化程度提高难以有效促进技术进步和行业全要素生产率提升。据此，本文提出如下假设：

H2c：在不同前沿技术差距下，市场化程度对基础研究与全要素生产率的作用效果无明显差异，对应用研究与全要素生产率的作用效果存在显著差异。市场化程度提升有助于更好地发挥应用研究对高技术差距行业全要素生产率的促进作用，但对低技术差距行业无显著影响。

2 模型设定与变量选取

2.1 模型设定

本文重点关注市场化程度在基础研究、应用研究影响全要素生产率中的作用机制和效果，为破解当下科技创新投入与全要素生产率不匹配的科技创新困境提供思路，将未引入市场化变量的基准模型设定如下：

lnTFPkt=α0+α1lnBRkt+α2lnARkt+α4lnTFPk，t-1+control+νj+ηt+εkt（1）

其中，lnBRkt代表基础研究，lnARkt代表应用研究，control为影响总产出的一系列因素；νj代表行业固定效应，ηt代表时间固定效应；εkt为随机扰动项。

为进一步研究市场化对异质性研发与全要素生产率的调节机制，引入市场化程度与基础研究和应用研究的交互项，构建如下模型：

lnTFPkt=α0+α1lnBRkt+α2lnARkt+α3lnBRkt×lnMarkkt+α4lnTFPk，t-1+control+νj+ηt+εkt（2）

lnTFPkt=α0+α1lnBRkt+α2lnARkt+α3lnARkt×lnMarkkt+α4lnTFPk，t-1+control+νj+ηt+εkt（3）

其中，lnBRkt×lnMarkkt代表基础研究与市场化程度的交互项，lnARkt×lnMarkkt代表应用研究与市场化程度的交互项，市场化程度对基础研究和应用研究的影响是否有利于全要素生产率提升取决于交互项系数。以模型（2）为例，若交互项系数α3>0，说明市场化程度提高会强化基础研究对全要素生产率的促进作用；反之，若交互项系数α3<0，则说明市场化程度提高会削弱基础研究对全要素生产率的促进作用。

2.2 变量测量与数据选取

本文以2001—2021年工业行业数据为研究样本，重点探讨市场化对基础研究和应用研究的支持是否有利于促进工业全要素生产率提升。数据处理过程如下：由于《国民经济行业分类》分别于2002年、2011年和2017年进行修订，导致样本期内工业行业名称和分类存在口径不一致问题，为保证数据一致性和统一性，本文对3次行业分类进行合并和拆分，最终得到37个大类工业行业。其中，主要解释变量基础研究和应用研究数据来源于《中国科技统计年鉴》。需要说明的是，本文中的应用研究为广义上的概念，包含统计口径中的应用研究及试验发展两部分；被解释变量全要素生产率数据主要来源于《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴；控制变量中人力资本指标数据来源于《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国人口统计年鉴》，外商直接投资数据来源于CEIC数据库，贸易自由度、规模总量及人均产值数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》。变量定义和数据处理如下：

（1）被解释变量：全要素生产率。本文采用SFA方法测算各工业行业的全要素生产率。投入和产出指标选取如下：①产出指标，参考郭威等[18]的研究，选取规模以上工业企业工业销售产值衡量；②投入指标，参照多数文献的做法，分别采用劳动投入和资本投入衡量。其中，劳动投入采用行业规模以上工业企业平均用工人数衡量，资本投入采用各工业行业的资本存量衡量。

（2）核心解释变量：基础研究和应用研究。借鉴Toole[19]的研究方法，分别采用基础研究知识存量、应用研究知识存量表征基础研究水平和应用研究水平。由于《中国科技统计年鉴》未直接披露工业细分行业基础研究和应用研究的具体投入值，故参照孙早等[3]的研究，结合不同研发活动对应的创新主体情况，以高校和机构创新投入表征基础研究投入水平，以工业企业创新投入表征应用研究投入水平。基础研究知识存量和应用研究知识存量均采用永续盘存法计算，以应用研究为例，计算公式如下：

ARit=（1－δ）×ARit－1+Iit（4）

其中，ARit、ARit－1分別表示行业i在t年和t-1年的应用研究资本存量；Iit表示行业i在第t年的基础研究投入；δ表示研发折旧率，参照吴延兵（2006）的研究，设定δ=15%（基础研究研发折旧率δ=0）。在估算各行业应用研究存量时，首先需要估算各行业基年应用研究存量，假设应用研究存量增长率与R&D支出增长率一致，则第i个行业基期（2000年）应用研究存量ARi0为：

ARi0=Ii0/（ρi+δ）（5）

（3）调节变量：市场化程度。本文在中国市场化指数课题组编制的市场化指数的基础上，参照戴魁早和刘友金[17]的行业指标选取方法，从政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育程度、要素市场发育程度、市场中介组织发育和法治环境5个维度构建工业行业市场化指数，以反映我国工业细分行业市场化进程。

（4）控制变量。参照现有研究，选取人力资本（HR）、对外直接投资（FDI）、贸易自由度（Trad）、规模总量（Size）和人均产值（PV）作为控制变量。变量定义与测度如表1所示。

2.3 描述性统计分析

表2为变量描述性统计结果。从数据统计结果看，基础研究平均值为0.124，应用研究平均值为2.592，表明当前中国工业企业科技创新投入以应用研究为主，基础研究占比较小。基础研究最大值与最小值极差为2.101，应用研究最大值与最小值极差为19.303，说明不同工业企业基础研究和应用研究投入具有显著差异，这为分行业样本检验提供了现实依据。全要素生产率最大值为0.973，最小值为0.235，最大值与最小值极差为0.738，表明不同行业全要素生产率水平存在明显差异。行业市场化指数最大值为9.738，最小值为2.330，表明不同行业市场化指数存在明显差异。此外，控制变量中人力资本、外商直接投资、贸易自由度、规模总量、人均产值均存在显著行业差异。

3 实证结果分析

3.1 异质性研发对全要素生产率的影响

3.1.1 基准结果分析

在进行回归分析前，本文首先对数据进行DW检验和Breusch-Godfrey序列相关检验，结果显示模型存在明显的自相关问题。为解决这一问题，参照傅元海等（2016）的研究，采用系统GMM法分别估计基础研究、应用研究对工业全要素生产率的影响，将被解释变量工业TFP以及主要解释变量视为内生变量，其余控制变量视为外生变量，回归结果如表3所示。从回归结果看，基础研究对工业全要素生产率的影响在滞后5期显著为正，在无滞后和滞后1～4期影响不显著，表明基础研究对工业全要素生产率具有积极促进作用，但这一作用存在滞后性，假设H1a得到验证。应用研究对工业全要生产率的影响无论是在基础研究无滞后还是滞后1～6期均显著为负，表明现阶段应用研究对工业全要素生产率具有显著抑制效应，假设H1b得到验证。

3.1.2 前沿技术差距分组回归结果

为进一步探讨不同科技创新活动对工业全要素生产率的行业影响差异，本文从行业前沿技术差距出发，将技术差距水平μ设定为：μ=LPFj/LPRj。其中，j代表行业，LP代表劳动生产率，F代表技术前沿国（美国），R代表技术追赶国（中国）。技术前沿国（美国）数据来源于OECD数据库，技术差距水平μ处理过程如下：①技术前沿国与技术追赶国工业行业匹配：在OECD数据库中，美国工业行业分类以国际标准工业分类法（ISIC）为准，而中国工业行业则参照国民经济标准划分，两者之间划分标准不一致，为保证数据可比性和连续性，本文按照ISIC的划分标准，将中国工业行业进行删除和合并；②计算技术前沿国和技术追赶国的劳动生产率：劳动生产率采用各国各行业工业增加值与劳动力就业人数的比值衡量，需要指出的是，为保证数据一致性和可比性，在计算中国劳动生产率之前，需要先将中国工业行业增加值转化为以美元为单位计量的数值；③通过上述两个步骤得到两国工业行业技术差距的水平值，再按照技术差距水平高低进行排序，并将其划分为高技术差距行业和低技术差距行业，具体分组结果如表4所示。

从表4回归结果看，异质性研发对工业全要素生产率的影响在高技术差距行业和低技术差距行业存在显著差异。以滞后5期的回归结果为例，基础研究在高技术差距行业、低技术差距行业的回归系数分别为0.090和0.139，且均通过5%显著性水平检验，表明基础研究对工业全要素生产率的促进作用呈现“高技术差距行业<低技术差距行业”态势；应用研究在高技术差距行业、低技术差距行业的回归系数分别为0.070和-0.381，且均通过显著性水平检验，表明应用研究对高技术差距行业全要素生产率具有促进作用，对低技术差距行业全要素生产率具有抑制作用，假设H1c得到验证。

3.2 市场化对异质性研发与全要素生产率的调节作用

3.2.1 基准结果分析

在檢验市场化对基础研究、应用研究影响工业全要素生产率的作用效果之前，首先对回归数据进行中心化处理，这是解释交互作用的主要步骤。表5为市场化对异质性研发与全要素生产率关系的调节作用回归结果。限于篇幅，本文仅披露基础研究无滞后期、滞后3期、滞后5期的回归结果。从市场化程度与基础研究交互项回归系数看，无论是在基础研究无滞后模型还是在基础研究变量滞后模型中，市场化程度与基础研究交互项系数均未通过显著性水平检验，表明市场化程度提升未促进基础研究投入增加。从市场化程度与应用研究交互项回归系数看，无论是在无滞后还是滞后模型中，应用研究对工业全要素生产率的影响均显著为负，市场化程度与应用研究交互项系数均显著为正，表明市场化程度提升有助于缓解现阶段应用研究对工业全要素生产率的抑制作用。

3.2.2 前沿技术差距分组回归结果

为进一步分析不同前沿技术差距下市场化程度对异质性科技创新活动影响工业全要素生产率的作用效果，将样本划分为高技术差距组和低技术差距组，回归结果如表6和表7所示。限于篇幅，仅披露基础研究无滞后、滞后3期和5期的结果。表6为不同前沿技术差距行业市场化程度与基础研究交互项对全要素生产率的影响结果。从中可见，无论是在高技术差距行业还是低技术差距行业，市场化程度与基础研究交互项系数均未通过显著性水平检验，即市场化程度对基础研究与全要素生产率的作用效果在不同前沿技术差距行业无明显差别。

表7为不同前沿技术差距下市场化程度与应用研究交互项对工业全要素生产率的影响结果。从高技术差距行业检验结果看，第（1）～（3）列市场化程度与应用研究交互项系数为正，且均通过10%显著性水平检验，表明市场化程度提高有助于更好地发挥应用研究对高技术差距行业全要素生产率的推动作用。从低技术差距行业检验结果看，第（4）～（6）列市场化程度与应用研究交互项系数未通过显著性水平检验，表明市场化程度提高对应用研究与低技术差距行业全要素生产率关系无显著影响。

4 稳健性检验

4.1 内生性检验

为控制内生性问题，本文采用工具变量法（IV）对研究假设再次进行检验。參照Nunn等[21]的研究，分别选取各地各行业基础研究、应用研究期初资本存量与上一年度全国财政科学技术支出占财政总支出比例的交互项作为基础研究和应用研究的工具变量。然后，采用两阶段最小二乘法检验基础研究、应用研究对工业全要素生产率的影响以及市场化程度对异质性科技创活动与工业全要素生产率关系的调节作用。

表8为异质性研发对工业全要素生产率影响的内生性检验结果。从中可见，基础研究对工业全要素生产率具有促进作用，且这一作用存在较长滞后期；应用研究对工业全要素生产率具有抑制作用，表明研发结构不合理可能是引致当前中国科技创新困境的原因之一。上述回归结果与表3研究结论基本一致，仅存在系数大小和显著性水平的微小差异，表明在考虑内生性的前提下，本文研究结论依然成立。此外，以前沿技术差距划分的行业分组回归结果与前文研究结论一致。限于篇幅，本文不再一一列示。

表9为市场化程度对基础研究与工业全要素生产率、应用研究与工业全要素生产率的作用结果。从中可见，市场化程度提高对基础研究与工业全要素生产率关系无显著影响，但有助于缓解应用研究对工业全要素生产率的抑制作用。这一研究结果与表5研究结论基本一致，仅存在系数大小和显著性水平的微小差异，表明在考虑内生性的前提下，本文研究结论依然成立。此外，以前沿技术差距划分的行业分组回归结果与前文研究结论一致，在此不再赘述。

4.2 替换变量

（1）替换被解释变量。全要素生产率是本文的主要被解释变量，为进一步检验研究结果的稳健性，防止核心变量度量误差造成的结果偏误问题，本文采用DEA方法测算工业全要素生产率，重新对理论假设进行检验。结果表明，在替换主要被解释变量后，本文研究结论依然成立，表明本文研究结论稳健。限于篇幅，在此不再赘述。

（2）替换核心解释变量。基础研究和应用研究是本文的核心解释变量，为进一步检验研究结果的稳健性，防止核心变量度量误差造成的结果偏误问题，本文分别采用基础研究人员数量和应用研究人员数量两个指标重新度量异质性研发活动。结果表明，在替换核心解释变量后，本文研究结论依然成立，再次表明研究结论稳健。限于篇幅，在此不再赘述。

5 研究结论与政策启示

5.1 研究结论

本文以中国工业2001—2021年数据为研究样本，从异质性研发视角出发，探究基础研究、应用研究对全要素生产率的影响机理，检验市场化程度对异质性科技创新与工业全要素生产率关系的调节作用。在此基础上，进一步分析上述结论在不同前沿技术差距行业的差异，得出如下结论：第一，基础研究有助于促进工业全要素生产率提升，但这种促进作用存在一定的滞后性；应用研究对工业全要素生产率提升具有抑制作用；市场化程度提高对基础研究与工业全要素生产率关系无显著影响，但有助于缓解应用研究对工业全要素生产率的抑制效应。第二，基础研究对工业全要素生产率的推动作用在低技术差距行业比较明显；应用研究对高技术差距行业全要素生产率具有促进作用，对低技术差距行业具有抑制作用；市场化程度提高对基础研究与工业全要素生产率的作用无明显行业差异，而市场化程度提高有助于更好地发挥应用研究对高技术差距行业全要素生产率的助推作用，但对低技术差距行业无显著影响。

5.2 政策启示

基于上述研究结论，本文提出如下政策启示：

（1）加强基础研究，提升原始创新能力。首先，进一步加大国家财政投入对基础研究长期稳定的支持力度，对基础研究重点领域给予更多倾斜；其次，引导企业和金融机构加大支持力度，鼓励金融机构从自身实际出发，研究如何以适当形式增加基础研究投入；再次，拓宽社会投入渠道，引导社会各界关注基础研究，鼓励其以适当方式多渠道投入基础研究。

（2）充分发挥市场机制配置创新资源的作用，调动市场主体积极性。对于不同科技创新活动，市场作用不同。基础研究投入高、周期长、应用链条长，导致很多企业更愿意在那些满足市场需求的“短平快”应用研究上进行投入。因此，应最大限度发挥市场机制在应用研究领域配置创新资源的作用，加强反垄断和反不正当竞争，完善科技创新市场化体制机制，聚焦市场准入制度、市场监管体系、竞争政策，建设统一开放、竞争有序的市场体系，充分调动市场主体的创新热情。

（3）结合不同科技创新活动特征及行业特性，制定差异化政府与市场协同机制。对于适宜由市场配置创新资源的科技领域，如行业专有技术领域，要充分发挥市场机制作用，切实遵循价值规律，建立市场竞争优胜劣汰机制。

5.3 不足与展望

本文为破解当前中国“高创新投入与低生产率”困境、促进工业全要生产率提升提供了有价值的经验证据。但囿于作者研究能力以及数据获取的局限性，尚存在一些不足之处，未来可从以下两个方面进行拓展和补充：一是从多维视角出发，探究当前中国科技创新困境形成原因及破解路径；二是探究如何更好地发挥新型举国体制优势，强化有为政府和有效市场对科技创新领域的协同效应。

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责任编辑（责任编辑：王敬敏）

英文标题Heterogeneous R&D， Marketization Degree and Total Factor Productivity

英文作者Zhang Meisha1， Di Qing2， Feng Tao3

英文作者单位（1.College of Marxism， Chang′an University， Xi′an 710064，China;2."Belt and Road" pilot Free Trade Zone Institute，Xi′an Jiaotong University;3.School of Economics and Finance， Xi′an Jiaotong University， Xi′an 710061，China）

英文摘要Abstract：In recent years， the increase in the intensity of investment in scientific and technological innovation in China has not promoted total factor productivity （TFP）， but has led to a slight decline in the growth rate of TFP. How to solve this problem and give full play to the boosting role of scientific and technological innovation in TFP is undoubtedly a major issue that needs to be addressed urgently. Understanding the TFP gap between countries from the perspective of heterogeneous investment in scientific and technological innovation is a cutting-edge topic in economic growth theory， and it shall provide a theoretical basis for exploring the causes of the current dilemma of scientific and technological innovation in China. Scientific and technological innovation consists of scientific innovation and technological innovation， in which scientific innovation is mainly caused by basic research in research and development activities， and technological innovation is mainly achieved by applied research activities. Given the different characteristics of science and technology， there may be differences in the mechanism of action of basic research and applied research on TFP. If all R&D activities are considered homogeneous， misleading conclusions and recommendations may be drawn. Therefore， it is necessary to explore the differential impact mechanism of basic research and applied research on TFP from the perspective of the heterogeneity of scientific and technological innovation activities， and clarify the deep-seated reasons for the formation of China′s scientific and technological innovation dilemma. Meanwhile， marketization has played an important role in scientific and technological innovation activities. According to reams of research， market-oriented reform can help improve the amount and intensity of R&D investment， R&D efficiency， and R&D spillover effects of enterprises. Therefore， it is necessary to explore the different roles of marketization in basic research and applied research.

This study selects a sample of China′s industrial industry from 2000 to 2021， and makes empirical tests with multiple regression models， two-step system GMM and instrumental variable methods. It first explores the impact mechanism of basic research and application research on TFP from the perspective of heterogeneous R&D activities; second， it empirically examines the moderating effect of marketization on the relationship between heterogeneous technological innovation and industrial TFP. On this basis， the differences in the above conclusions among industries with different cutting-edge technology gaps are further analyzed. It is found that （1） there is a dilemma in China′s technological innovation， i.e. basic research can help promote the improvement of TFP， but this promotion has a long time lag， and applied research has an inhibitory effect on TFP; （2） the improvement of marketization has no significant impact on the relationship between basic research and TFP， but it helps to alleviate the inhibitory effect of applied research on TFP; （3） the group regression results show that the promotion effect of basic research on industrial TFP is more obvious in industries with low technology gap; applied research can promote TFP in industries with high technology gaps and inhibit industries with low technology gaps; there is no significant industry difference in the role of improving marketization in basic research and industrial TFP， but improving marketization helps to better play the role of applied research in boosting TFP in industries with high technology gaps， and it has no significant impact on industries with low technology gaps.The above research not only provides a new explanation for the causes of the current difficulties in China′s scientific and technological innovation， but also provides theoretical support and policy guidance on how to correctly utilize the function of market resource allocation in solving the difficulties in scientific and technological innovation.

The marginal contribution of this article is mainly reflected in three aspects. First， this paper analyzes the causes of "high innovation investment and low productivity" from heterogeneous research and development activities， providing a new theoretical explanation for clarifying the causes of the current dilemma in China′s scientific and technological innovation. Second， it examines the different economic effects of market mechanisms caused by heterogeneous R&D activities in different types of R&D activities against the background of China′s market-oriented reform， and offers theoretical support for how to correctly play the role of market resource allocation in solving the current dilemma of China′s scientific and technological innovation. Third， it advances the understanding of the differences in the above conclusions in different cutting-edge technology gap industries from the perspective of cutting-edge technology gap， and provides practical inspiration for how to formulate differentiation strategies based on industries.

英文關键词Key Words：Basic Research; Applied Research; Marketization; Total Factor Productivity; Industry Differences

基金项目：教育部哲学社会科学重大课题攻关项目（20JZD012）；陕西省社会科学基金项目（2023D021）

作者简介：张美莎（1991-），女，山西运城人，博士，长安大学马克思主义学院讲师，研究方向为政治经济学和制度经济学；邸勍（1990-），男，河北保定人，西安交通大学“一带一路”自由贸易试验区研究院助理教授，研究方向为环境经济学；冯涛（1956-），男，陕西蓝田人，博士，西安交通大学经济与金融学院教授、博士生导师，研究方向为制度经济学。