技术引进与自主R&IX关系的实证检验——以1991--2006年大中型工业企业数据为例.pdf

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1、2009年第l0期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2009No．10文章编号：1000—7695(2009)10—0023—03技术引进与自主R&IX关系的实证检验一以1991-2006年大中型工业企业数据为例卞雅莉(郑州航空x-zlk管理学院，河南郑州450015)摘要：以1991-2006年大中型X-&企业数据为样本，综合运用动态计量经济学的单位根检验、因果关系检验和协整分析进行实证研究。结果显示：我国大中型工业企业外部技术引进与企业内部自主R&D存在长期

2、均衡关系，但二者并没有步入互动影响的良性循环轨道。针对实证结果而提出的建议，对提升中国企业的自主创新能力具有重要意义。关键词：技术引进；自主R＆D；协整分析；因果检验中图分类号：F062．3文献标识码：A关系，也会由于非平稳的序列带有趋势项而显现出一定的关1文献评述系，即所谓的“伪回归”的问题。相比之下，协整分析方法内生经济增长理论认为企业自主R&D投资是生产率增长只有满足变量存在平稳性这个前提的基础上，才可以分析变最重要的源泉，相当多的文献对自主R&D重要价值这个问题量之问的关系⋯，因此可以有效避免“伪回归”问题

3、。另进行了实证检验I2J。对于后发国家的本土企业而言，外部外，以多元回归方法为代表的实证方法是事前假设，即先假技术引进与内部自主R&D是经济绩效提升与核心能力培养的设变量之间存在关系，而后进行检验；协整分析则是事后假两个重要途径。然而技术引进与自主R&D之间并非截然割裂设，即先判断单整节数，只有变量单整阶数相同，或不同阶的两种行为，一方面，外部技术引进可以提升自主R&D的技数的变量经过某种组合以后，理论上才可能存在长期均衡关术平台，避免后发企业研发水平低层次徘徊。另一方面，系。同时，因果检验与协整分析相结合，对于变

4、量间相关影也有研究表明R&D活动能够提高企业的学习能力，从而提升响关系的判断更全面。基于以上原因，本文采用格兰杰因果企业对技术引进的消化吸收能力J。但是在实践过程中，外检验与协整分析相结合的研究方法，对技术引进与自主R&D部技术引进和内部自主R&D并非总是良性互动的。学术界有关系这一主题进行实证检验。观点认为，发展中国家企业过于依赖发达国家的技术引进，2．1ADF单位根检验将会降低企业自主创新的需求和动机，致使形成对国外技术单位根检验对于检查时间序列的平稳性非常重要，本文的依赖，其典型表现为技术引进对自主R&D投入

5、的“挤出”采用增广Dickey—Fuller(ADF)检验模型。ADF检验包括一效应J，也有学者认为，为增加对外部技术引进的吸收能个回归方程，左边为序列的一阶差分项，右边则为序列的一力，即使是提升基本的模仿先进技术的能力，也需要一定的阶滞后项、滞后差分项，有时还包括常数项和时间趋势项。自主研发投入，这说明二者是互补的。带有两个滞后差分项的ADF回归模型为：Ay,=JB。一．+针对技术引进与自主R&D投入之问的关系，国外学者分J81Ay一l+卢3Ay一2+JB4+JB5t+别在行业和企业层做过实证研究，实证结果大多支

6、撑技术ADF检验的零假设为：Ho：口=1，如果Dickey—Fuller引进与R&D投入之间存在稳定的互补关系，R&D活动能明的ADF统计量的值比报告的临界大，就不能拒绝非平稳和存显提升技术引进对生产率的促进作用，但针对转型过程中的在单位根的假设，也就是得出序列可能是非平稳的结论，当中国工业企业进行的实证检验还鲜有涉及。国内学者也指出，然如果发现一阶差分是非平稳的，那么可以继续对二阶差分应当充分利用中外技术落差所带来的技术溢出，从体制、环进行检验。境、政策等方面着手加强技术引进的溢出效应I9J。总体而2．2协整分析

7、言，国内学者对该问题的研究集中在宏观分析，案例分析和协整分析的经济意义在于，对于两个具有各自长期波动政策性讨论阶段，少有的依托企业数据分析技术引进与自主规律的变量，如果它们之间的关系是协整的，则它们之间存R&D关系的实证研究，而系统分析技术引进与自主R&D的在一个长期的均衡关系。反之，它们之间不存在一个长期的～关系，将涉及“以市场换技术”历史政策的功过评价与教训均衡关系。协整分析有许多具体的技术模型，如：Engle—吸收，又涉及到“自主创新”现实政策的全面理解与正确granger两步法、Johansen极大似然法、

8、频域非参数谱回归法把握。等，本文选择Johansen极大似然法进行变量问的协整关系检验。2计量模型选择2．3Granger因果检验传统的计量分析大多采用多元回归的方法，但是，由于因果关系检验主要是说明两个或多个变量之间是否存在大多数时问序列数据都是非平稳的，不满足传统的多元回归相互之间的因果关系，它确定的是一个变量能否有助于预测方法对数据平稳性的要求。在这种