要素資源錯(cuò)配、所有制結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新

呂承超 王志閣 王媛媛

摘?要：作為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ)，要素資源對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新可能產(chǎn)生重要影響。本文構(gòu)建理論模型，利用2012—2016年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法分析要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究結(jié)果顯示：技術(shù)創(chuàng)新存在明顯的循環(huán)累積效應(yīng);資本錯(cuò)配對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)和鐵路、船舶、航空航天及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新分別有負(fù)向影響和正向影響，且存在非線性相關(guān)關(guān)系;勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新投入或技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著正向影響，且存在非線性相關(guān)關(guān)系;資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)某些行業(yè)和地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響有顯著的所有制差異;控制變量中，資本密集度有利于技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，有形資產(chǎn)率則對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有抑制作用。

關(guān)鍵詞：要素資源錯(cuò)配;所有制結(jié)構(gòu);技術(shù)創(chuàng)新;系統(tǒng)GMM

中圖分類(lèi)號(hào)：F062.9??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-176X（2019）10-0044-09

一、問(wèn)題的提出

改革開(kāi)放40年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，經(jīng)濟(jì)總量已經(jīng)躍居全球第二位。我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)主要依賴(lài)于制度紅利、人口紅利和環(huán)境紅利等，然而，隨著人口老齡化程度加劇、要素成本增加和環(huán)境約束增強(qiáng)等原因，我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入到了新常態(tài)。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，一方面，金融市場(chǎng)摩擦可能導(dǎo)致企業(yè)之間資本配置的扭曲，造成資本錯(cuò)配問(wèn)題;另一方面，勞動(dòng)力市場(chǎng)受到體制干預(yù)，可能導(dǎo)致勞動(dòng)力錯(cuò)配問(wèn)題。要素資源錯(cuò)配是相對(duì)有效配置而言的，錯(cuò)配即是對(duì)帕累托最優(yōu)狀態(tài)的偏離，資源錯(cuò)配表現(xiàn)在不同產(chǎn)業(yè)或不同企業(yè)之間邊際產(chǎn)品價(jià)值不相等。由于我國(guó)市場(chǎng)體制不完備、所有制歧視和政策誘導(dǎo)等因素，各地區(qū)要素市場(chǎng)的改革進(jìn)程滯后于產(chǎn)品市場(chǎng)的改革進(jìn)程，要素市場(chǎng)扭曲問(wèn)題比較突出，要素資源錯(cuò)配現(xiàn)象依然嚴(yán)峻[1]。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，如何理清要素資源錯(cuò)配，把握要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的作用機(jī)制，已經(jīng)成為亟待研究的問(wèn)題。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于要素資源錯(cuò)配或要素市場(chǎng)扭曲的研究多集中于對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響上，得到的結(jié)論也不盡相同。大部分學(xué)者認(rèn)為要素資源錯(cuò)配或要素市場(chǎng)扭曲對(duì)TFP的提升具有阻礙作用。Hsieh和Klenow[2]通過(guò)對(duì)比中國(guó)、印度和美國(guó)的TFP水平指出，如果中國(guó)和印度的資源配置效率達(dá)到美國(guó)的水平，其TFP水平可分別提升30%—50%和40%—60%。由市場(chǎng)不完全導(dǎo)致的企業(yè)間資源錯(cuò)配造成了TFP的實(shí)質(zhì)性差異，進(jìn)而阻礙了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[3]。很多學(xué)者的研究表明，若能減少要素資源扭曲，有效改善要素資源錯(cuò)配狀況，即使在不增加投入的前提下，我國(guó)的 TFP 或GDP水平也將得到大幅度的提升[4]。資源配置效率成為制約我國(guó)TFP提升的首要因素。也有部分學(xué)者認(rèn)為要素資源錯(cuò)配或要素市場(chǎng)扭曲對(duì)TFP造成的影響很小，要素資源錯(cuò)配對(duì)TFP損失或差異的解釋只能占很小一部分，而要素再配置效率不僅非常低[5]，而且對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用很小[6]，資源配置不存在顯著的結(jié)構(gòu)紅利效應(yīng)[7]。此外，有部分學(xué)者的研究涉及要素市場(chǎng)扭曲與創(chuàng)新的關(guān)系方面。有學(xué)者從不同角度研究了金融發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，指出高效的金融市場(chǎng)有助于經(jīng)濟(jì)主體創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展[8]，創(chuàng)新資源的合理分配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新尤為重要[9]。然而，我國(guó)要素市場(chǎng)的市場(chǎng)化進(jìn)程滯后導(dǎo)致了要素市場(chǎng)扭曲，阻礙了企業(yè)R&D投入的增加[10]，使得企業(yè)所需要的創(chuàng)新資源無(wú)法得到滿足，這不僅會(huì)抑制創(chuàng)新效率的提高，也不利于我國(guó)市場(chǎng)主體自主創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展[11]。

綜上所述，雖然學(xué)術(shù)界關(guān)于要素資源錯(cuò)配與TFP的關(guān)系展開(kāi)了廣泛研究，但關(guān)于要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的研究不足，不僅未取得一致的結(jié)論，并且以往研究缺乏必要的數(shù)理模型推導(dǎo)，多側(cè)重于采用宏觀數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，相關(guān)結(jié)論缺少微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證支持?；诖耍疚耐卣笻sieh和Klenow[2]與戴魁早和劉友金[12]的生產(chǎn)率誤置模型，對(duì)要素資源錯(cuò)配與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系在理論上進(jìn)行了推導(dǎo)，并利用我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)A股上市公司的數(shù)據(jù)，選取相關(guān)指標(biāo)，基于全部樣本、分行業(yè)、分地區(qū)、分所有制對(duì)理論模型進(jìn)行實(shí)證分析并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文創(chuàng)新之處在于：其一，構(gòu)建理論模型，為要素資源錯(cuò)配與技術(shù)創(chuàng)新之間可能存在的關(guān)系提供理論依據(jù)，這是對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的補(bǔ)充。其二，豐富技術(shù)創(chuàng)新影響因素的研究領(lǐng)域，擴(kuò)展技術(shù)創(chuàng)新影響因素范疇。

二、理論模型

（一）基本條件假設(shè)

假定一個(gè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，設(shè)定代表性廠商i的柯布—道格拉斯函數(shù)：Yi=AiLαiKβi，其中，Yi為代表性廠商i的產(chǎn)出，Ai為技術(shù)創(chuàng)新水平，Li為勞動(dòng)力數(shù)量，Ki為資本存量，α和β分別為勞動(dòng)力和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)，假定α+β=1，即代表性廠商規(guī)模報(bào)酬不變。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，存在政府和信貸對(duì)國(guó)有企業(yè)扶持傾斜、勞動(dòng)力和資本等資源價(jià)格扭曲及要素市場(chǎng)分割等現(xiàn)象，可能導(dǎo)致資源錯(cuò)配問(wèn)題包括資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配兩個(gè)方面。為了測(cè)算實(shí)際要素價(jià)格與競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格之間的偏離程度，本文定義勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)τLi和資本錯(cuò)配指數(shù)τKi，分別表示勞動(dòng)力錯(cuò)配程度和資本錯(cuò)配程度。τLi和τKi的取值范圍在-1—1之間，τLi和τKi越小，表示要素資源錯(cuò)配程度越低，反之則越高。定義wi和ri分別為勞動(dòng)力市場(chǎng)和資本市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格。由此，wi（1+τLi）和ri（1+τKi）分別表示勞動(dòng)力錯(cuò)配價(jià)格和資本錯(cuò)配價(jià)格，則代表性廠商i的利潤(rùn)函數(shù)為：

πi=PiYi-wi（1+τLi）Li-ri（1+τKi）Ki（1）

其中，πi為廠商i的利潤(rùn)，Pi為廠商i的產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格，假定廠商被動(dòng)接受產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格。當(dāng)τLi=0、τKi=0時(shí)，表示要素市場(chǎng)不存在資源錯(cuò)配問(wèn)題，要素市場(chǎng)價(jià)格為競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格，廠商獲得正常利潤(rùn);當(dāng)τLi>0或τKi>0時(shí)，表示存在資源錯(cuò)配問(wèn)題，競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格低于要素市場(chǎng)價(jià)格，廠商承受要素市場(chǎng)價(jià)格高估造成的利潤(rùn)損失;當(dāng)τLi<0或τKi<0時(shí)，表示存在資源錯(cuò)配問(wèn)題，競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格高于要素市場(chǎng)價(jià)格，廠商可獲得要素市場(chǎng)價(jià)格低估帶來(lái)的超額利潤(rùn)。

（二）基本模型

1.消費(fèi)者

假定某行業(yè)有n家廠商，均生產(chǎn)單一產(chǎn)品，當(dāng)市場(chǎng)出清時(shí)，消費(fèi)者獲得的CES效用函數(shù)為：U（Y）=[∫n0Yi（σ-1）/σdi]σ/（σ-1），Y為行業(yè)出清時(shí)的總產(chǎn)出，Y=∫n0Yidi，σ>1，消費(fèi)者對(duì)代表性廠商購(gòu)買(mǎi)支出為PiYi，定義Q為消費(fèi)者對(duì)所有廠商的產(chǎn)品總支出，則：

maxU（Y）=max[∫n0Yi（σ-1）/σdi]σ/（σ-1）（2）

s.t.∫n0PiYidi≤Q （3）

式（2）和式（3）分別為消費(fèi)者的效用最大化函數(shù)和預(yù)算約束條件，為求得消費(fèi)者效用最大化時(shí)的產(chǎn)出Y，進(jìn)一步構(gòu)建拉格朗日函數(shù)為：

ω1=[∫n0Yi（σ-1）/σdi]σ/（σ-1）-λ（∫n0PiYidi-Q）（4）

則式（4）的一階條件為：

ω1/Yi=σ/（σ-1）[∫n0Yi（σ-1）/σdi]σ/（σ-1）-1（σ-1）/σYi（σ-1）/σ-1-λPi=0（5）

ω1/Yj=σ/（σ-1）[∫n0Yi（σ-1）/σdi]σ/（σ-1）-1（σ-1）/σYi（σ-1）/σ-1-λPi=0（6）

由式（5）和式（6）可得：

Yi/Yj=（Pi/Pj）-σ（7）

對(duì)式（7）兩邊同乘以Pi得：PiYi/Yj=Pi1-σ/Pj-σ，進(jìn)一步積分：

∫n0PiYidi/Yj=∫n0Pi1-σdi/Pj-σ（8）

將價(jià)格指數(shù)P=（∫n0Pi1-σdi）1/（1-σ）定義為CES加總價(jià)格，則將其代入式（8）得：

Yi=QPi-σ/P1-σ（9）

式（9）表明，消費(fèi)者效用最大化時(shí)，消費(fèi)者的總支出、代表性廠商i的產(chǎn)品價(jià)格和加總價(jià)格共同決定了消費(fèi)者對(duì)代表性廠商i的產(chǎn)出需求量。

2.廠商

廠商總成本TCi由可變成本MCiYi和固定成本FCi之和構(gòu)成。長(zhǎng)期生產(chǎn)中，所有要素均可隨產(chǎn)量變動(dòng)，則廠商總成本TCi為MCiYi，等價(jià)于wi（1+τLi）Li+ri（1+τKi）Ki，則在消費(fèi)者效用最大化條件下，代表性廠商i利潤(rùn)最大化問(wèn)題為：

maxπi=max（PiYi-MCiYi）（10）

s.t.Yi=QPi-σ/P1-σ（11）

代表性廠商利潤(rùn)最大化的一階條件為：Pi=σ/（σ-1）MCi，表明代表性廠商i產(chǎn)品價(jià)格是其邊際成本的函數(shù)，但由于邊際成本現(xiàn)實(shí)中難以獲取，本文考慮代表性廠商i產(chǎn)出既定（設(shè)定為Y0）條件下的成本最小化問(wèn)題，來(lái)推導(dǎo)其邊際成本：

min [wi（1+τLi）Li+ri（1+τKi）Ki]（12）

s.t.AiLαiKβi≤Y0 （13）

進(jìn)一步構(gòu)建拉格朗日函數(shù)：

ω2=wi（1+τLi）Li+ri（1+τKi）Ki-λ（AiLαiKβi-Y0）（14）

代表性廠商i成本最小化的一階條件：

ω2/Li=wi（1+τLi）-λαAiLiα-1Kβi=0（15）

ω2/Ki=ri（1+τKi）-λβAiLiα-1Kβi=0（16）

ω2/λ=-（AiLiαKβi-Y0）=0（17）

由此可得，代表性廠商i既定產(chǎn)出Y0下成本最小化時(shí)勞動(dòng)力和資本的投入：

Li=（Y0/Ai）1/（α+β）[αri（1+τKi）/βwi（1+τLi）]β/（α+β）（18）

Ki=（Y0/Aj）1/（α+β）[βwi（1+τLi）/αri（1+τKi）]α/（α+β）（19）

則代表性廠商i的總成本TCi=MCiYi=[（α/β）β/（α+β）+（α/β）-α/（α+β）][wi（1+τLi）]α/（α+β）[ri（1+τKi）]β/（α+β）（Yi/Aj）1/（α+β），在規(guī)模報(bào)酬不變條件下（α+β=1），TCi=MCiYi=[（α/β）β+（α/β）-α][wi（1+τLi）]α[ri（1+τKi）]βYi/Aj。那么，代表性廠商i的邊際成本：

TCi/Yi=MCi=[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Ai）[wi（1+τLi）]α[ri（1+τKi）]β（20）

將式（20）代入Pi=σ/（σ-1）MCi可得：

Ai=σ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Pi）[wi（1+τLi）]α[ri（1+τKi）]β（21）

式（21）表明，代表性廠商i的技術(shù)創(chuàng)新水平Ai與勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)τLi和資本錯(cuò)配指數(shù)τKi相關(guān)。

3.要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響

對(duì)式（21）分別求勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)τLi和資本錯(cuò)配指數(shù)τKi的一階導(dǎo)數(shù)：

Ai/τLi=σ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Pi）αwi[wi（1+τLi）]α-1[ri（1+τKi）]β（22）

Ai/τKi=σ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Pi）[wi（1+τLi）]αβri[ri（1+τKi）]β-1（23）

由式（22）和式（23）可知，Ai/τLi、Ai/τKi均大于零，表明要素資源錯(cuò)配指數(shù)τLi、τKi與代表性廠商i的技術(shù)創(chuàng)新水平Ai之間均呈現(xiàn)單調(diào)遞增的關(guān)系，即隨著要素資源錯(cuò)配程度的提高，代表性廠商的技術(shù)創(chuàng)新水平也會(huì)提高，反之則降低。當(dāng)τLi>0、τKi>0時(shí)，代表性廠商要素使用價(jià)格高于競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格，廠商遭受利潤(rùn)損失，此時(shí)，廠商愿意通過(guò)提高技術(shù)創(chuàng)新水平來(lái)增加產(chǎn)品附加值，彌補(bǔ)由資源錯(cuò)配造成的利潤(rùn)損失;當(dāng)τLi<0、τKi<0時(shí)，代表性廠商要素使用價(jià)格低于競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格，可以獲得要素市場(chǎng)價(jià)格低估帶來(lái)的超額利潤(rùn)，此時(shí)廠商缺乏技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力。

為進(jìn)一步明確要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平的具體影響效果，在式（22）和式（23）的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步求勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)τLi和資本錯(cuò)配指數(shù)τKi的二階導(dǎo)數(shù)：

2Ai/τLi2=σ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Pi）α（α-1）w2i[wi（1+τLi）]α-2[ri（1+τKi）]β（24）

2Ai/τKi2=σ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]（1/Pi）[wi（1+τLi）]αβ（β-1）r2i[ri（1+τKi）]β-2（25）

由式（24）和式（25）可知，2Ai/τLi2、2Ai/τKi2均小于零，由于Ai/τLi、Ai/τKi均大于零，可知式（21）是一個(gè)單調(diào)遞增的凸函數(shù)，且其斜率逐漸遞減。

三、研究設(shè)計(jì)與回歸分析

（一）變量選取與模型設(shè)定

1.變量選取

（1）被解釋變量：對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的度量主要集中在投入、過(guò)程和產(chǎn)出三個(gè)角度。鑒于過(guò)程測(cè)度的指標(biāo)多為定性指標(biāo)且偏重于對(duì)組織機(jī)制方面的研究[13]，本文將從技術(shù)創(chuàng)新投入（tii）和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出（tio）兩個(gè)維度衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新（ti），用研發(fā)資金投入與員工人數(shù)的比值衡量技術(shù)創(chuàng)新投入，用專(zhuān)利授權(quán)數(shù)鑒于外觀設(shè)計(jì)幾乎沒(méi)有技術(shù)含量，本文用發(fā)明專(zhuān)利和實(shí)用新型數(shù)量加總衡量專(zhuān)利授權(quán)數(shù)。與員工人數(shù)的比值衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

（2）核心解釋變量：要素資源錯(cuò)配（frm）包括資本錯(cuò)配（krm）和勞動(dòng)力錯(cuò)配（lrm）。本文參照邵挺[14]的方法，資本錯(cuò)配程度以每個(gè)企業(yè)資金使用成本與所在行業(yè)平均資金使用成本的偏離程度衡量，其中企業(yè)資金使用成本以利息支出除以扣除了應(yīng)付賬款后的負(fù)債總額衡量。

根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，企業(yè)應(yīng)付賬款不需要支付利息，因而應(yīng)從負(fù)債總額中予以扣除。勞動(dòng)力錯(cuò)配程度以每個(gè)企業(yè)勞動(dòng)力使用成本與所在行業(yè)勞動(dòng)力平均使用成本的偏離程度衡量，其中企業(yè)勞動(dòng)力使用成本以企業(yè)支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金與員工人數(shù)的比值衡量。

（3）控制變量：基于企業(yè)異質(zhì)性理論[15]，本文主要加入企業(yè)規(guī)模（size）、企業(yè)年齡（age）、資本密集度（cap）、杠桿比率（lev）和有形資產(chǎn)率（rta）等控制變量。本文以企業(yè)資產(chǎn)總額衡量企業(yè)規(guī)模，以企業(yè)成立至樣本年份的經(jīng)營(yíng)年限衡量企業(yè)年齡，以企業(yè)固定資產(chǎn)凈值與員工人數(shù)的比值衡量資本密集度，以企業(yè)負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值衡量杠桿比率，以企業(yè)固定資產(chǎn)凈額與資產(chǎn)總額的比值衡量有形資產(chǎn)率。

為了考察不同所有制性質(zhì)企業(yè)要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，按所有制性質(zhì)（own）劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)賦值為1，非國(guó)有企業(yè)賦值為0。同時(shí)，本文引入要素資源錯(cuò)配與所有制性質(zhì)的交互項(xiàng)，包括資本錯(cuò)配與所有制性質(zhì)的交互項(xiàng)和勞動(dòng)力錯(cuò)配與所有制性質(zhì)的交互項(xiàng)。為了控制不同年度宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策變動(dòng)[16]對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，本文還引入年份啞變量。

2.模型設(shè)定

對(duì)理論模型式（21）兩邊取自然對(duì)數(shù)得：

lnAi=lnσ/（σ-1）[（α/β）β+（α/β）-α]+ln（1/Pi）+αlnwi+αln（1+τLi）+βlnri+βln（1+τKi）（26）

其中，Pi、wi和ri分別為產(chǎn)品市場(chǎng)和要素市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格，可將計(jì)量模型簡(jiǎn)化為：

lnAi=α0+α1lnτLi+α2lnτKi+∑βicontroli+εi（27）

其中，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1和α2分別為勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)和資本錯(cuò)配系數(shù)，βi為控制變量系數(shù)，controli為各控制變量，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

根據(jù)繆爾達(dá)爾的循環(huán)累積因果理論，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程中，前期技術(shù)創(chuàng)新可能通過(guò)回波效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)影響當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新，因而在計(jì)量模型中加入技術(shù)創(chuàng)新的滯后期。此外，要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有邊際效應(yīng)遞減趨勢(shì)，因而在計(jì)量模型中加入要素資源錯(cuò)配的二次項(xiàng)，來(lái)檢驗(yàn)非線性關(guān)系。本文分別構(gòu)建以下以技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量，要素資源錯(cuò)配（勞動(dòng)力錯(cuò)配和資本錯(cuò)配）為核心解釋變量的計(jì)量模型：

lntiiit=α0+α1lntiii，t-1+α2krmit+α3lrmit+α4krm2it+α5lrm2it+α6krmit×ownit+α7lrmit×ownit+∑βicontroli+μi+εit（28）

lntioit=α0+α1lntioi，t-1+α2krmit+α3lrmit+α4krm2it+α5lrm2it+α6krmit×ownit+α7lrmit×ownit+∑βicontroli+μi+εit（29）

其中，i和t分別為企業(yè)和年份，μ為個(gè)體效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，其他變量含義同上。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，并參考和對(duì)比相關(guān)公司年報(bào)?；谒@數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和研究分析的需要，剔除ST、PT類(lèi)企業(yè)，剔除存在大量缺失值的企業(yè)，最終獲取時(shí)間跨度為2012—2016年246家上市公司數(shù)據(jù)，1 230個(gè)樣本觀測(cè)值。包括除寧夏、青海、海南和港澳臺(tái)之外的28個(gè)省份;參考經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的行業(yè)劃分，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)劃分為醫(yī)藥制造業(yè)（行業(yè)1），計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)（行業(yè)2），鐵路、船舶、航空航天及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（行業(yè)3），醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)（行業(yè)4）四大子行業(yè)?；诓煌貐^(qū)分析時(shí)，將28個(gè)省份劃分為東中西三大地區(qū)，其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、上海、廣東和福建，中部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西，西部地區(qū)包括廣西、陜西、甘肅、四川、貴州、重慶、云南、新疆和西藏。為減少極端值的影響，根據(jù)需要對(duì)連續(xù)性變量分別按1%和99%分位數(shù)進(jìn)行了Winsorize處理。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（三）回歸結(jié)果

所構(gòu)建的動(dòng)態(tài)面板模型可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏誤，為了克服差分GMM和水平GMM弱工具變量和偏誤問(wèn)題，本文采用系統(tǒng)GMM方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì)，不但可以克服弱工具變量問(wèn)題，而且能夠提高估計(jì)效率，較好地解決內(nèi)生性問(wèn)題。所有回歸結(jié)果均通過(guò)了檢驗(yàn)，模型估計(jì)有效。

1.基于全部樣本的回歸結(jié)果分析

表2是全樣本要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。

從表2可以看出，第一，技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的循環(huán)累積效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出滯后一期系數(shù)均通過(guò)了顯著性水平檢驗(yàn)且均為正值，表明技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。這一結(jié)論與多數(shù)學(xué)者的研究成果一致[17-18]。第二，資本錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響并不顯著。無(wú)論是技術(shù)創(chuàng)新投入還是技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，其平方項(xiàng)系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有明顯的促進(jìn)作用。這不同于李平和季永寶[19]的研究，可能因?yàn)樗兄破缫暫鸵?guī)模歧視導(dǎo)致的勞動(dòng)力錯(cuò)配造成了利潤(rùn)損失，促使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行彌補(bǔ)，并可能存在所有制差異，但實(shí)證結(jié)果表明資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響并未呈現(xiàn)顯著的所有制差異。第三，在控制變量中，僅有取自然對(duì)數(shù)的資本密集度和有形資產(chǎn)率通過(guò)了顯著性水平檢驗(yàn)。具體地，取自然對(duì)數(shù)的資本密集度系數(shù)為正，表明資本密集度的提高促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新，較高的人均資本水平可以為技術(shù)創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)的研發(fā)條件和基礎(chǔ)，并且在長(zhǎng)期中相互促進(jìn)[20]，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了更高的需求，促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。有形資產(chǎn)率系數(shù)為負(fù)，表明有形資產(chǎn)率擠占了技術(shù)創(chuàng)新，明顯抑制了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新。

2.基于行業(yè)差異的回歸結(jié)果分析

表3是基于行業(yè)差異的要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。

從表4可以看出，第一，東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。與全部樣本的結(jié)論相同，東部地區(qū)資本錯(cuò)配未對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著影響。勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)且為正值，但其平方項(xiàng)僅對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入系數(shù)通過(guò)了顯著性水平檢驗(yàn)且為負(fù)值，表明勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新有正向作用，且在非線性條件下呈現(xiàn)倒U型趨勢(shì)。勞動(dòng)力錯(cuò)配與所有制性質(zhì)的交互項(xiàng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出系數(shù)通過(guò)了1%的顯著性水平且為負(fù)值，表明相比于非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司，勞動(dòng)力錯(cuò)配不僅會(huì)減緩對(duì)東部地區(qū)國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用，并最終呈現(xiàn)負(fù)向影響

，表明中部地區(qū)，勞動(dòng)力錯(cuò)配在促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平提高的同時(shí)，會(huì)減緩對(duì)國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的促進(jìn)作用。第二，中部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入系數(shù)通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)且為正值，表明與全部樣本和東部地區(qū)模型類(lèi)似，勞動(dòng)力錯(cuò)配促進(jìn)了中部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入水平的提高。第三，西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。勞動(dòng)力錯(cuò)配及其與所有制性質(zhì)的交互項(xiàng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)且分別為正值和負(fù)值，對(duì)國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的凈作用為負(fù)。

4.基于所有制性質(zhì)的回歸結(jié)果分析

表5是基于所有制性質(zhì)的要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。

從表5可以看出，第一，國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。在技術(shù)創(chuàng)新投入中，資本錯(cuò)配系數(shù)和勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)分別顯著為負(fù)值和正值，表明對(duì)國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司來(lái)說(shuō)，資本錯(cuò)配抑制了技術(shù)創(chuàng)新投入水平，而勞動(dòng)力錯(cuò)配則對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入起著較大的促進(jìn)作用，要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出則沒(méi)有顯著影響。這可能是由于我國(guó)金融制度的特殊安排，隨著因循趕超型制度提供的模仿紅利消失，資本資源的配置不當(dāng)不利于國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入水平的提高。第二，非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新存在循環(huán)累積效應(yīng)。勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，勞動(dòng)力錯(cuò)配促進(jìn)了非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新水平的提高?？刂谱兞恐?，取自然對(duì)數(shù)的資本密集度系數(shù)和有形資產(chǎn)率系數(shù)均通過(guò)了較高的顯著性水平檢驗(yàn)，資本密集度會(huì)提升非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新水平，而有形資產(chǎn)率則有著負(fù)向影響。企業(yè)規(guī)模對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)且為負(fù)值，表明企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大抑制了非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提高。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，基于全部樣本分析時(shí)，本文分別進(jìn)行了最小二乘估計(jì)、固定效應(yīng)估計(jì)和差分GMM估計(jì)，將其估計(jì)結(jié)果與系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，以提高結(jié)果穩(wěn)健性。對(duì)系統(tǒng)GMM估計(jì)采用逐個(gè)引入企業(yè)特征變量的方法進(jìn)行估計(jì)，測(cè)度企業(yè)特征變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響并保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌Ｍㄟ^(guò)Hausman檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)，差分GMM和系統(tǒng)GMM均通過(guò)了擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)檢驗(yàn)和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，在不同模型回歸結(jié)果中，各變量回歸系數(shù)大小、符號(hào)和顯著性基本穩(wěn)定，得到的研究結(jié)論與前文一致。

在進(jìn)行異質(zhì)性分析時(shí)，本文仍然使用最小二乘估計(jì)、普通面板估計(jì)和差分GMM估計(jì)等方法，與系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較，檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健?；谛袠I(yè)、地區(qū)和所有制性質(zhì)分析時(shí)，各個(gè)模型均通過(guò)了F檢驗(yàn)或Wald檢驗(yàn)，差分GMM和系統(tǒng)GMM均通過(guò)了擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)檢驗(yàn)和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)。在不同行業(yè)、不同地區(qū)和不同所有制性質(zhì)的回歸模型中，四種方法的回歸結(jié)果基本保持一致，變量系數(shù)大小、符號(hào)和顯著性比較穩(wěn)定，研究結(jié)論并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。

四、研究結(jié)論與政策啟示

本文構(gòu)建理論模型，利用2012—2016年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法分析要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究結(jié)果顯示：（1）除個(gè)別模型外，技術(shù)創(chuàng)新存在明顯的循環(huán)累積效應(yīng)。（2）從全部樣本來(lái)看，勞動(dòng)力錯(cuò)配顯著提高了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新水平，資本錯(cuò)配的影響則不顯著。資本密集度提高了技術(shù)創(chuàng)新水平，有形資產(chǎn)率則對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有抑制作用。（3）分行業(yè)來(lái)看，資本錯(cuò)配抑制了醫(yī)藥制造業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新水平，對(duì)鐵路、船舶、航空航天及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新投入則有促進(jìn)作用;勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)四大行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均有顯著正向影響;要素資源錯(cuò)配與技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)非線性關(guān)系。在交互項(xiàng)影響中，資本錯(cuò)配對(duì)鐵路、船舶、航空航天及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入，勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入、對(duì)計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均呈現(xiàn)顯著的所有制差異。（4）分地區(qū)來(lái)看，資本錯(cuò)配沒(méi)有顯著影響，而勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)三大地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新水平均有顯著促進(jìn)作用，且在東部和西部地區(qū)模型中呈現(xiàn)顯著的所有制差異。（5）分所有制性質(zhì)來(lái)看，資本錯(cuò)配降低了國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新投入水平，勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)國(guó)有和非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入以及非國(guó)有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均有顯著促進(jìn)作用。

本文將要素資源錯(cuò)配（資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配）引入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出）領(lǐng)域，構(gòu)建了一個(gè)新的理論模型分析要素資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，并通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)得出的結(jié)論具有重要的政策啟示：（1）制定穩(wěn)健連續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略，保證企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的連續(xù)性。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新存在明顯的循環(huán)累積效應(yīng)，因而對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司來(lái)說(shuō)，要制定平穩(wěn)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，形成良好的企業(yè)創(chuàng)新投資氛圍，以連續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新投入帶動(dòng)持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，維持高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，促進(jìn)企業(yè)長(zhǎng)期高效發(fā)展。（2）深化要素市場(chǎng)改革，建立健全要素市場(chǎng)的合理配置機(jī)制。針對(duì)資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新可能產(chǎn)生的促進(jìn)或抑制作用，要因行業(yè)制宜，制定合理有效的行業(yè)資源分配政策，根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)滿足技術(shù)創(chuàng)新對(duì)資本資源和勞動(dòng)力資源的需要;針對(duì)要素資源錯(cuò)配與技術(shù)創(chuàng)新可能呈現(xiàn)的非線性關(guān)系，要準(zhǔn)確把握要素資源錯(cuò)配程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的臨界值，根據(jù)各行業(yè)和地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的特點(diǎn)分配要素資源，逐步建立以創(chuàng)新為導(dǎo)向的要素資源分配制度，使要素資源錯(cuò)配程度保持在有利于技術(shù)創(chuàng)新的臨界值范圍內(nèi);針對(duì)要素資源錯(cuò)配表現(xiàn)出的對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的所有制差異，要。繼續(xù)深化金融市場(chǎng)改革，推進(jìn)戶籍制度改革，逐步建立資本資源和高素質(zhì)人才資源流動(dòng)的市場(chǎng)化機(jī)制，形成國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)更加公平合理的資源分配環(huán)境和創(chuàng)新環(huán)境。（3）把握企業(yè)特征因素對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用，規(guī)避要素資源錯(cuò)配的抑制效應(yīng)。資本密集度、有形資產(chǎn)率和公司杠桿比率對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)均有顯著影響，這意味著在促進(jìn)要素市場(chǎng)化改革的同時(shí)，要充分考慮企業(yè)特征因素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，根據(jù)不同行業(yè)、地區(qū)和所有制性質(zhì)企業(yè)的特征，制定合理的應(yīng)對(duì)措施，規(guī)避要素資源錯(cuò)配的負(fù)向影響，提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。具體來(lái)說(shuō)，要合理控制企業(yè)固定資產(chǎn)規(guī)模和企業(yè)員工人數(shù)，使企業(yè)保持較高的資本密集度;保持有形資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)比例適當(dāng)，規(guī)避有形資產(chǎn)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新資源的擠出效應(yīng);合理利用公司負(fù)債，把控公司償債風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，利用公司杠桿率撬動(dòng)更多資本，滿足企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)資本的需要，提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。

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