制造业企业技术创新的合资依赖效应分析

Analysis of joint venture dependence effect of technological innovation in manufacturing enterprises

摘要

基于1998-2013年中国工业企业和中国专利匹配数据，利用多时点双重差分法，探究合资与中国通用设备制造业企业创新的内在关系。结果表明：合资虽从总体上提升了企业的创新水平，但同时使企业产生了对国外技术的依赖，自主创新水平下降。通过异质性分析，发现相较于内资控股企业，外商控股合资企业对外源技术的依赖性更强；相较于民营企业，国有企业产生的合资依赖性更强。研究结论对全面认识中外合资行为，提高企业自主创新水平具有启示意义。

Abstract

Based on the matching data of Chinese industrial enterprises and Chinese patents from 1998 to 2013，the internal relationship between joint ventures and innovation of Chinese general equipment manufacturing enterprises by using the multi time point double difference method was explored. The results show that although the joint venture has improved the innovation level of the enterprise in general，it has also made the enterprise rely on foreign technology，and the level of independent innovation has declined.Through the analysis of heterogeneity，it is found that compared with domestic holding enterprises，foreign holding joint ventures are more dependent on foreign technology；Compared with private enterprises，state-owned enterprises are more dependent on joint ventures. The conclusion is instructive to fully understand the Sino foreign joint venture behavior and improve the level of independent innovation of enterprises.

关键词

合资依赖 / 自主创新 / 模仿创新 / 技术创新 / 创新依赖

Key words

joint venture dependence / independent innovation / imitative innovation / technological innovation / innovation dependence

合资作为获取先进技术的一种重要手段，在我国不同时期产生了截然不同的效果。改革开放初期，在创新能力薄弱及国内外技术差距巨大的背景下，我国通用制造业企业利用合资实现了技术的飞跃。但随着行业技术水平的不断提升，通过合资所获得的技术溢出开始收缩，企业创新面临巨大挑战。若一味依靠“合资”实现技术进步，企业将陷入“创新依赖”陷阱，造成技术的低端锁定^［1］。事实上，从服务芯片销售商华芯通宣布公司关闭到华晨集团破产重整，不难发现过度的合资依赖正严重制约着我国企业的创新发展。如今的合资对企业创新究竟产生了何种影响？在合资过程中，企业是否产生了外部技术依赖？回答这些问题对正确认识合资企业的创新路径，进一步发挥外资创新正效应、避免过度合资依赖具有重大意义。

通用设备制造业属于技术密集型行业，符合国家促进产业转型升级、经济高质量发展的理念和政策要求。党的十八大以来，我国围绕制造强国战略，持续出台支持政策，通用设备制造业得到较大程度的发展，产业增加值比重不断攀升，创新道路不断拓宽，国际竞争力迅速提升，中国的高质量发展得到了一定的保障。虽然中国通用设备制造业体量继续保持全球领先，但在技术创新能力方面与发达国家仍存在较大差距。诸多企业纷纷选择与国外企业合资的方式获取技术，占领市场份额，保证企业的市场领先地位。基于此，中国通用设备制造业创新成果的取得到底是大量创新资源投入的简单堆砌，还是归因于自主创新能力的不断提升是一个值得探究的问题。

近年来，作为我国获取技术溢出的重要途径，合资受到了学术界的广泛关注。从行业和地区的宏观层面来看（foreign direct investment，FDI）的技术溢出显著提升了我国的技术创新水平^［2-4］。而在合资如何对我国企业技术发展产生影响这一问题上，学术界并未得出一致结论。梁毕明等^［5］研究一汽富维的案例时发现合资并未提升企业的创新水平。张杰等^［6］基于我国2008-2014年工业部门企业数据研究发现，引进国外技术推动了合资企业自主创新的发展。肖利平等^［7］运用1997-2010年中国30个省份的工业企业样本，发现合资对本土创新具有显著的负效应，不利于企业自主创新发展。现有关于合资对企业创新的研究大都立足于地区或行业层面，选用微观样本与宏观数据所得研究结论并不相同，可能存在选择偏差；传统回归存在内生性等问题，从而导致实证结论的偏差。因此，本文采用双重差分法处理内生性问题，更为客观真实地评估合资对本土企业创新的因果效应。

本文将企业依靠合资后外商提供的技术组织生产，但缺乏自主研发的行为定义为合资的创新依赖。具体而言，本文以中外企业合资作为准自然实验，采用多时点双重差分法系统地评估合资对本土合资企业创新的影响效应。与现有文献相比，本文的贡献体现在：（1）本文从微观企业视角出发，对中国工业企业和中国专利两大数据库的企业信息进行匹配，构建了一个全新的微观数据集，并采用双重差分法进行实证研究，在很大程度上避免内生性问题的困扰，更为客观真实地评估合资与企业创新的关系。（2）本文不仅考察了合资对企业创新的影响，还对不同类型合资企业的对外技术依赖程度进行了分析，在一定程度上丰富了该领域的研究内容。

1 理论分析与研究假设

1.1 基础框架

参照Melitz等 ^［8］和Guadalupe等 ^［9］关于企业创新的理论模型，本文从创新决策和创新模式角度出发，分析合资对企业技术创新的影响。假设在一个微观经济市场中，消费者拥有的CES效用函数为

U = {\left[{\int }_{\mathrm{0}}^{N}q{\left(i\right.)}^{\rho }di\right]}^{\frac{\mathrm{1}}{\rho }} （1）

式中：q（i）为企业i生产产品i的总量；N为市场中的企业数量；ρ为替代弹性σ中的一个参数；σ= \frac{\mathrm{1}}{\mathrm{1}-\rho }，且0< ρ<1。

首先，对消费者行为进行分析。消费者在消费时追求效用最大化。若用 E_i表示消费者在产品i上的总支出，P_i 表示产品i的加权平均价格，则消费者的决策可以表示成

\mathrm{M} \mathrm{a} \mathrm{x} U = {\left[{\int }_{\mathrm{0}}^N{q}_{(i)}\rho \mathrm{d}i\right]}^{\frac{\mathrm{1}}{\rho }} （2）

{\mathrm{s}}_{.} {\mathrm{t}}_{.} \sum P_i q_{(i)} = E_i （3）

求得此时的需求函数为

q_{(i)} = \frac{E_i}{P_i} {\left[\frac{p_{\left(i\right)}}{P_i}\right]}^{-\sigma } （4）

其次，对企业创新决策进行分析。假设企业i生产商品i的初始生产率为 {\phi }_i，企业可以选择研发或其他投资活动来提高企业自身生产率，使得创新后的生产率提升为 {\gamma }_i {\phi }_i， {\gamma }_i表示企业创新水平，且 {\gamma }_i \ge \mathrm{1}，仅当企业不进行创新时 {\gamma }_i=1。同时，假设企业的技术创新成本为

c_i ( {\gamma }_i ) = {ɑ}_i + b_i h ( {\gamma }_i）（5）

\mathrm{式中} : {ɑ}_i表示进行创新研发投入的固定成本； b_i h ( {\gamma }_i）为创新所需可变成本，且企业获得外部技术溢出将影响 b_i的变化。当企业的创新水平 {\gamma }_i提高时，创新成本 c_i ( {\gamma }_i )会随之增加，即 c_i ( {\gamma }_i )>0；相应地，企业的生产率 {\gamma }_i {\phi }_i也会得到提升。根据边际报酬递减原则，此时进一步提高实际生产率的难度变大，创新的边际成本增加，即 {c^{"}}_i ( {\gamma }_i )>0， {h^{"}}_i ( {\gamma }_i )>0。

参考Cantwell^［10］的做法，假定企业员工的劳动工资为1，则企业i在实际生产率为 {\gamma }_i {\phi }_i的条件下，生产产品i的边际成本可表示为 \frac{\mathrm{1}}{{\gamma }_i{\phi }_i}。依据边际成本加成定价原则，企业i的产品销售价格应为 \frac{\mathrm{1}}{\rho {\gamma }_i{\phi }_i}。设 A_i= E_i {P_i}^{\sigma -\mathrm{1}}，表示企业i所在市场的规模。式（4）可简化为

q_{(i)} = A_i {\rho }^{\sigma } ( {\gamma }_i {\phi }_i {)}^{\sigma } （6）

进一步地，企业i的销售收入和利润可表示为

R_{(i)} = A_i {\rho }^{\sigma -\mathrm{1}} ( {\gamma }_i {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} （7）

{\pi }_{(i)} = A_i ( \frac{\mathrm{1}-\rho }{\rho } ) {\rho }^{\sigma } ( {\gamma }_i {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} （8）

为了简单起见，用 \theta表示 ( \frac{\mathrm{1}-\rho }{\rho } ) {\rho }^{\sigma } , k_i表示 ( {\gamma }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}}。因为 k_i为 {\gamma }_i的单调变换，以 k_i代替 {\gamma }_i表示企业的创新水平。则企业的创新成本和利润分别为

c_i ( k_i ) = a_i + b_i f ( k_i） 且c_i \text{'} ( k_i )>0，c_i " ( k_i )>0（9）

{\pi }_{(i)} = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} k_i - c_i ( k_i ) （10）

假设企业在合资前不存在模仿创新，则企业的创新成本和利润可以等价成企业的自主创新成本和利润。

基于均衡产出原则，企业i的最优创新水平 {k_i}^{\mathrm{*}}等价于最优自主创新水平，可表示为

\frac{\partial {\pi }_{(i)}}{\partial k_i} = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} - b_i f \text{'} ( {k_i}^{*} )=0（11）

企业寻求利润最大化，因此仅当企业在创新条件下获利大于未进行创新时，企业才会选择创新，即

∆ = {\pi }_i ( {k_i}^{\mathrm{*}} ) - {\pi }_i ( \mathrm{0} ) \mathrm{\Delta } > \mathrm{0} （12）

对式（12）进一步简化，得

∆ = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} ( {k_i}^{\mathrm{*}} - \mathrm{1} ) - a_i - b_i f ( {k_i}^{\mathrm{*}} ) （13）

1.2 合资与企业创新

中方与外方进行合资对企业的创新产生两种影响。一是外商股东可能通过多种途径向本地企业溢出技术，造成企业创新可变边际成本下降。若用b_i ^f 表示合资后企业的可变边际成本，则b_i ^f \le b_i；二是模仿创新的低成本诱导，导致创新模式发生转变。企业直接对外商带来的中间产品和创新研发成果进行模仿，模式由以前的自主创新为主，转变为模仿创新为主，挤占部分自主创新资源。

假定 k_{si}、 k_{mi}分别代表企业自主创新水平和模仿创新水平。则企业合资后的实际生产率为 k_{si} k_{mi} {\phi }_i，创新成本和利润分别为

{c_i}^f ( k_{si} , k_{mi} ) = a_i + {b_i}^f f ( k_{si} k_{mi}）（14）

{{\pi }_i}^f ( k_{si} , k_{mi} ) = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} k_{si} k_{mi} - {c_i}^f ( k_{si} , k_{mi} ) （15）

此时，最优自主创新水平 {k_{si}}^{*}、最优模仿创新水平 {k_{mi}}^{*}和企业选择创新的条件分别为

\frac{\partial {{\pi }_i}^f(k_{si},k_{mi})}{\partial {k_{si}}^{\mathrm{*}}} = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} {k_{mi}}^{*} - {b_i}^{{}^f} \acute{f({k_{si}}^{\mathrm{*}}{k_{mi}}^{\mathrm{*}})} {k_{mi}}^{*}=0（16）

\frac{\partial {{\pi }_i}^f(k_{si},k_{mi})}{\partial {k_{mi}}^{\mathrm{*}}} = A_i \theta ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} {k_{si}}^{*} - {b_i}^f \acute{f({k_{si}}^{\mathrm{*}}{k_{mi}}^{\mathrm{*}})} {k_{si}}^{*} = \mathrm{0} （17）

{∆}^f = {{\pi }_i}^f ( {k_{si}}^{\mathrm{*}} , {k_{mi}}^{\mathrm{*}} ) - {{\pi }_i}^f ( \mathrm{0} ) > \mathrm{0} （18）

由于最优自主创新水平与最优模仿创新水平具有对称性，则式（16）、（17）等价。

假定k_i ^f=k_si k_mi，则式（18）可简化为

{∆}^f = A_i \mathrm{\theta } ( {\phi }_i {)}^{\sigma -\mathrm{1}} ( {{k_i}^f}^{*} - \mathrm{1} ) - a_i - {b_i}^f f ( {{k_i}^f}^{*} ) （19）

合资对企业创新的影响可从企业总体创新水平、自主创新水平和创新决策3方面体现。

（1）总体创新水平。合资后，企业创新可变边际成本下降，即b_i ^f \le b_i，结合式（11）、（16）和 f \text{'} ( k_i ) >0 可知， ，说明合资会提升企业总体创新水平。

（2）自主创新水平。尽管合资使企业的创新可变边际成本下降，总体创新水平提高，但创新模式可能由原来的自主创新为主转变为模仿创新为主，部分自主创新资源被挤占。因此， {k_i}^{\mathrm{*}}与 {k_{si}}^{\mathrm{*}}的关系无法判断，合资是否促进了企业自主创新水平的提升还有待进一步探究。

（3）创新决策。依据 ， {b_i}^f \le b_i对式（13）、（19）进行比较，可知， {∆}^f > ∆，说明合资后企业将获得更高利润。在创新生产过程中，由于模仿创新存在风险小、失败率低的特征，因而模仿创新可变边际成本较自主创新更低，短期收益更高，企业更倾向于开展模仿创新，从而弱化自主创新投入力度，造成自主创新意愿下降。

基于此，提出本文的假设：尽管合资使企业的总体创新水平上升，但造成了企业对外部技术的依赖，企业自主创新水平下降。

2 研究设计

2.1 数据来源与处理

本文数据来源于两个企业层面微观数据库：中国工业企业数据库和中国专利数据库。依据谢千里等^［11］的做法对中国工业企业数据库进行如下处理：首先，对公司名称缺失和重复数据进行剔除；其次，对数据库固定资产、实收资本、研发成本、销售收入数值中小于0的样本进行剔除；最后，对企业员工人数小于8的数据进行剔除。对上述两个数据库中合资企业相关数据进行合并，最终整理得到本文所需企业微观数据集。

2.2 模型与方法

为降低样本损失，更加准确地评估合资效果，本文运用多时点双重差分法（Differences-in-Differences，DID），构造如下基准模型

Y_{i,t} = {\alpha }_{\mathrm{0}} + {\alpha }_{\mathrm{1}} D_{i,t} + {\alpha }_{\mathrm{2}} · \mathrm{c} \mathrm{o} \mathrm{n} \mathrm{t} \mathrm{r} \mathrm{o} \mathrm{l} {\mathrm{s}}_{i,t} + {\mu }_i + {\mu }_t + {\epsilon }_{i,t} （20）

式中：下脚标i、t分别表示企业和时间；为反映企业创新水平相关指标，包含总体创新水平（output）、自主创新水平（lnIN）和模仿创新水平（IM）。D为核心解释变量，当企业 i 在 t 年开始合资，则该企业在 t 年及之后年份的 D 均为1，否则为 0。controls _i，t 为控制变量的合集，包括企业规模（size）、企业年龄（age）、企业员工数（labor）、资本密集度（KL）、利润率（profit）、融资约束程度（SA）、出口占比（export）和是否为国有企业（state）； {\mu }_i 、 {\mu }_t分别为企业和时间的固定效应， {\epsilon }_{i,t}为残差项， {\alpha }_{\mathrm{1}}为本文重点关注的系数。

通过分析合资前后企业总体创新水平、自主创新水平和模仿创新水平的变化，推断企业的创新依赖问题是否存在。若合资对企业总体创新水平的效应为正，对自主创新水平的影响效应为负，则说明企业总体创新水平的提升并不由自主创新水平提高导致，而是依赖了其他外源技术，即证明合资依赖效应的存在。

2.3 变量定义及其测量

2.3.1 被解释变量

（1）企业总体创新水平（output）

借鉴刘斌等^［12］的做法，选择新产品销售收入表示企业总体创新水平。已有文献目前关于创新水平的测算途径有两种：一是创新过程的产出成果，如专利数量；二是创新产品的市场价值，如新产品销售收入。新产品销售收入代表了企业生产产品所创造的市场价值，反映了新技术被市场消费者接受的程度。新产品销售收入能直观反映出企业的总体创新水平，是企业通过自主研发和模仿创新等创新方式将新产品成功推向市场的指标。

（2）企业自主创新水平（lnIN）

自主创新是通过自身努力实现的技术突破，并非是对已有技术成果的简单复制和模仿。发明专利一般被认为是根本性创新，是一种对原有产品及技术进行重大突破或改进的创新，能更好地作为自主知识产权的有形体现，有效地将不同性质技术创新以统一标准进行评价^［13］。本文采用发明专利申请总量的对数来表示企业的自主创新水平，并用发明专利授权总量、研发投入作为被解释变量，进行稳健性检验。

（3）模仿创新水平（lnIM）

借鉴王长明等^［14］的做法，用外观设计和实用新型申请量之和取对数表示企业的模仿创新水平。由于实用新型和外观设计相较于发明专利所涉及到的核心技术较少，因此实用新型和外观设计被共同看作是低质量技术创新，可表示合资企业的模仿创新水平。

2.3.2 解释变量

由于企业的合资年份不同，本文采用多时点双重差分法进行分析，当且仅当i为合资企业且t为合资后年份，D_i，t 取值为1，否则取值为0。

2.3.3 控制变量

本文将企业规模（size）、企业年龄（age）、企业员工数（labor）、资本密集度（KL）、利润率（profit）、融资约束程度（SA）、出口占比（export）是否为国有企业（state）作为实证研究的控制变量。

根据上述设计，对变量按照数据类型进行归纳，变量定义如表1所示。

2.4 描述性统计

2.4.1 全样本企业描述性统计分析

本文将收集的企业信息进行整理，最终得到316 691家企业的样本数据。表2为全样本的主要变量描述性统计情况。

从表2可以发现，我国企业的新产品销售收入最小值、最大值分别为4.75和11.98；发明专利申请总量的平均值、最小值、最大值分别为1.36、0.00、4.47，实用新型和外观设计申请专利的平均值、最小值、最大值分别为1.18、0、3.40，说明我国企业间总体创新水平差距悬殊，较多企业还存在着自主创新水平低下的问题。

2.4.2 处理组与对照组企业描述性统计分析

为了更清晰地观察两种类型企业之间的差异，基于企业是否进行合资，将样本划分为处理组和对照组，分别报告两类企业合资前后各变量的平均值信息，结果如表3所示。

合资前，两组数据的新产品销售收入均值分别为9.19、8.36，说明两类企业在合资前总体创新水平存在一定差距，且合资企业总体创新水平更高；发明专利申请（lnIN）均值分别为1.65、1.33，表明合资企业在合资前的自主创新水平更高。实用新型和外观设计申请（lnIM）均值分别为1.13、1.25，表明合资企业在合资前的模仿创新的创新水平更低。合资企业的规模（size）、资本密集度（KL）、利润率（profit）、出口占比（export）和国有性质企业（state）均值分别为10.00、3.99、0.05、9.49、0.47，略高于内资企业对应指标。

合资后，不同组别企业的新产品销售收入均值分别为9.12、9.19、9.09，与合资前对比均呈上升趋势，说明合资后所有企业的总体创新水平都在提升。合资企业的发明专利申请（lnIN）均值为1.51，较合资前略微下降；内资企业的专利申请（lnIN）均值为1.37，较合资前有所上升，就总体而言，合资企业自主创新水平仍高于内资企业。所有企业的实用新型和外观设计专利申请（lnIM）均值较合资前均有不同程度增加，说明合资促进了所有企业的模仿创新水平。

3 实证检验与分析

3.1 企业创新的基础回归

根据式（20）进行多时点双重差分估计，探究合资对企业创新依赖的基础回归。

基础回归结果如表4所示，第（1）~（3）列分别为基准模型及依次加入年份虚拟变量与控制变量后合资对总体创新水平的影响结果。从中可知，虚拟变量 D_{i,t}的回归系数均为正，且显著性依次增强，说明合资后企业的总体创新水平得到显著提升；第（4）~（6）列为基准模型及依次加入年份虚拟变量与控制变量后，合资对自主创新水平的影响结果，其中虚拟变量 D_{i,t}的回归系数均为负，且在10%的水平上显著，表明合资后企业的自主创新水平下降。第（7）~（9）列为基准模型及依次加入年份虚拟变量与控制变量后，合资对模仿创新水平的影响结果，其中虚拟变量 D_{i,t}的回归系数均为正，且显著性依次增强，说明合资后企业的模仿创新水平得到显著提升。

从整体上看，尽管企业的总体创新水平和模仿创新水平得到了显著提升，但自主创新水平却在下降。说明企业合资后，总体创新水平的提升并不由自主创新提供，企业更倾向于开展模仿创新，依赖外部的先进技术或现有研究成果，造成了企业创新模式的转变，模仿创新水平提升，最终导致企业自主创新水平下降。此结果验证了前文的假设。

3.2 企业创新的PSM-DID回归分析

由于现实中外商可能更倾向于选择资源良好的企业进行合资，从而造成DID估计结果的偏差。为此，本文进一步采取倾向匹配得分法来分析合资对企业创新依赖的影响。具体地，根据影响企业合资决策的相关特征确认变量集X，建立与处理组相匹配的对照组，并估计倾向得分为

\mathrm{P} \mathrm{S} \mathrm{M} ( X ) = E \left\{Y|JV=\mathrm{1},P^Y\left[X=(x_{i,t})\right]\right\} = E \left\{Y|JV=\mathrm{0},P^Y\left[X=(x_{i,t})\right]\right\} （21）

式中：Y为反映企业创新水平相关指标；JV为是否为合资企业，合资企业取值为1，内资企业取值为0； P^Y \left[X=(x_{i,t})\right]是由影响合资决策的企业特征确定的相关变量集。借鉴其他学者的做法，以影响企业合资决策的特征变量作为倾向匹配得分变量，包括企业规模（size）、企业年龄（age）、企业员工数（L）、资本密集度（KL）、融资约束程度（SA）、利润率（profit）、是否为国企（state）、资产负债率（lev），采用1：1最近邻匹配法来估计匹配样本的平衡性。

平衡性检验结果如表5所示，处理组与对照组在匹配前的T检验值均显著，匹配后T检验均不显著，说明合资企业与内资企业在进行匹配前，倾向匹配变量均存在显著差异，此时进行回归会产生内生性问题，且对实验结论产生干扰，匹配后变量间的显著差异消失，两组可比性提升，回归结果改善。

进一步对1：1最近邻匹配的实验数据进行回归分析，结果如表6所示。

回归结果显示，核心解释变量 D_{i,t}的系数符号、大小及显著性与基准回归结果均无明显差异，进而证明合资造成的企业创新依赖效应仍然存在，相应结论均保持较好一致性。

3.3 稳健性检验

借鉴芈斐斐等^［15］的做法，分别使用企业的专利授权量（lnIN_s）、研发投入（lnRD）替代专利申请数（lnPA）作为被解释变量进行估计，得到的回归结果如表7所示。

通过检验可以发现，第（3）、（6）列核心解释变量 D_{i,t}前的回归系数分别为-1.45、-0.04，且均在10%的显著性水平上显著，表明合资显著降低了企业的自主创新水平，即合资造成的总体创新水平提高不是由自主创新产生，而是依赖其他外部技术。基准回归效应仍然稳健，这一结论符合前文实证结果。

3.4 异质性分析

3.4.1 外资占比异质性

本文以外商股权占比50%为分界点，将外商股比小于50%定义为内资控股合资企业，超过50%的定义为外资控股合资企业。依次进行回归分析，结果如表8所示。

其中，第（1）列核心解释变量 D_{i,t}系数为0.27，且不显著；第（2）、（3）列核心解释变量 D_{i,t}系数分别为-0.34、0.76，且在10%水平上显著，表明合资促进了外资控股企业的模仿创新、抑制了自主创新。第（4）~（6）列核心解释变量 D_{i,t}系数分别为1.88、-0.19、0.19，且均在10%水平上显著，表明合资在提升内资控股企业总体创新水平和模仿创新水平的同时，降低了其自主创新水平。从综合回归结果看，相对于内资控股合资企业，合资对外资控股企业产生了更大的模仿创新促进作用和自主创新抑制作用，使自主创新水平下降，即外资控股企业对外部技术依赖程度更高。

造成这种现象的原因可能是：合资企业仅是外资企业为拓展国际市场而建立的海外子公司。合资企业虽具有独立的法人地位，但时刻要受到海外母公司多方面的干预和控制，两者间既存在合作关系，也存在竞争关系。当外资股权占比较大时，外商股东对合资企业拥有较大控制权，更倾向于将核心技术研发保留在母公司，以确保自身战略目标和利益的实现，而本土投资者较低的话语权导致合资企业对国外技术产生更大依赖；当外资股权占比较小时，本土投资者对合资企业拥有绝对的控制权，会从企业长远利益出发，加大自主创新投入，降低对外资技术的依赖。

3.4.2 企业类型异质性

由于国有企业与非国有企业在公司经营、国家政策、资金融通等方面存在一定差异，因而形成不同的创新决策。基于此，本文按照企业所有制不同进行回归分析，结果如表9所示。

其中，第（1）列虚拟变量 D_{i,t}的回归系数为正，且不显著，第（2）、（3）列虚拟变量 D_{i,t}的回归系数分别为-1.09、1.60，且在1%水平上显著，表明合资促进了国有企业模仿创新水平，降低了自主创新水平。第（4）、（6）列虚拟变量 D_{i,t}的回归系数分别为1.60、1.08，且具有10%显著性，第（5）列虚拟变量 D_{i,t}的回归系数在5%显著性水平上为-0.05，说明合资提升了民营企业的总体创新水平和模仿创新水平，但降低了该类企业的自主创新水平。综合来看，相对于民营企业，合资对国有企业产生了更大的自主创新抑制作用，使自主创新水平下降，即国有企业对外部技术依赖程度更高。

文献［16］分析了造成这种现象的原因，使经营者的实际权利和责任变得含糊不清。相比于民营企业，国有企业会因本土经营者决策权被弱化而导致外资决策权进一步放大，形成企业对国外技术更大的依赖；同时该类企业因拥有国家优惠政策、雄厚的资金以及丰富的技术经验等良好资源，使其在面临自主创新时压力较小，仅通过模仿创新就可以在市场上获得同样的利润，企业自主创新惰性更强，更愿意以模仿创新替代自主创新，从而获得更多利润，造成更大的外部技术依赖。

4 结论

本文以1998-2013年通用设备制造企业为样本数据，利用双重差分法首先考察了合资与企业创新依赖间的关系。研究结果发现，合资虽提高了企业的总体创新水平，但也造成了企业创新模式的转变，模仿创新水平提升，产生对外部技术依赖，最终导致企业的自主创新水平下降。该结论在一系列稳健性检验后仍然成立。通过进一步分析，本文还发现合资造成的企业创新依赖效应在不同企业存在异质性影响。相较于内资控股企业，外商控股合资企业对国外技术的依赖性更强；相较于民营企业，国有企业对合资产生的依赖更大。

基于上述实证结果，本文认为，中国经济在朝高质量发展目标迈进的同时，如何更好利用外资，平衡外资对技术进步和自主创新的影响可采取如下措施：

（1）实施精细化、长效化的外资管理政策

政府要切实强化顶层设计，有针对性地引进高质量外资，健全和完善中外合资政策，充分发挥外资技术对本土企业的积极作用，实现国外优质技术的获取与引进，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，促进企业高质量创新；同时企业应预先制定长远战略合作计划，避免外商利用技术制约企业的创新发展。

（2）做好模仿创新与自主创新关系的有效平衡

政府要引导企业积极开展自主创新活动，加大自主创新力度，充分认识唯有自主创新能力的提升才是强化企业竞争力的核心，是缩小与行业前沿技术间的差距、促进产业转型升级的主要方式，是引领新时期改革的根本动力；同时，鼓励自主创新并不是要摒弃模仿创新，应走以自主创新为主、模仿创新为辅的发展道路，建立相应技术吸收、迭代平台，形成“模仿—吸收—再创造”的良性循环，实现技术转移过程中自主研发结构的完善和隐性知识的获取，借助合资这一有利条件，提高自主创新转化效率。

（3）优化市场环境、制定适宜的梯度分层技术进步战略

政府应强化对企业自主创新能力的支持力度，通用设备制造业具有集中度相对较低、产品差异小的特点。在这种市场环境下，企业的成本控制成为获取市场竞争力的重要因素。给予企业补贴能为企业创新提供基础保障。针对外资占比较低、创新资源较少的民营企业，政府应给予更大程度的资金补贴，改善企业创新条件，保证自主创新研发的顺利开展；针对外资占比较高、创新资源良好的国有企业，政府可以适当弱化模仿创新力度，转而强化技术环境建设，加强人才培养，为增强自主创新活力奠定人才基础。

参考文献

[1] 包群，王靖楠，梁贺.合资经历重要吗［J］.财贸经济，2020，41（8）：110-126.

[2] 陈朝阳，刘效含，孟繁倩， FDI对城市创新能力的影响研究—基于分位数回归的实证分析［J］.管理现代化，2020，40（4）：92-96.

[3] 程正中，夏恩君.外商直接投资对高新区企业研发的影响研究—基于31个大中城市国家高新区面板数据的实证分析［J］.工业技术经济，2019，38（12）：111-118.

[4] 雷海，朱明侠.自主研发、技术溢出与区域创新［J］.工业技术经济，2018，37（5）：119-128.

[5] 梁毕明，李俊瑶，初琦.引入外资促进企业创新了吗—基于一汽富维的案例［J］.财会月刊，2020（19）：121-127.

[6] 张杰，陈志远，吴书凤，对外技术引进与中国本土企业自主创新［J］.经济研究，2020，55（7）：92-105.

[7] 肖利平，谢丹阳.国外技术引进与本土创新增长：互补还是替代—基于异质吸收能力的视角［J］.中国工业经济，2016，33（9）：75-92.

[8] Melitz M J， Giancarlo G I P.Market size，trade，and productivity［J］.The Review of Economic Studies，2008，75（1）：295-316.

[9] Guadalupe M， Kuzmina O， Thomas C.Innovation and foreign ownership［J］.American Economic Review，2012，102（7）：3594-3627.

[10] Cantwell J.Market structure and foreign trade：increasing returns，imperfect competition，and the international economy［J］.The Economic Journal，1986，96（381）：243-245.

[11] 谢千里，罗斯基，张轶凡.中国工业生产率的增长与收敛［J］.经济学，2008，7（2）：809-826.

[12] 刘斌，刘颖，曹鸿宇.外资进入与中国企业创新：促进还是抑制［J］.山西财经大学学报，2021，43（3）：14-27.

[13] 唐晓华，高鹏.全球价值链视角下中国制造业企业海外并购的动因与趋势分析［J］.经济问题探索，2019，40（3）：92-98.

[14] 王长明，赵景峰.创新模式选择、技术环境支持与供给侧结构性改革［J］.现代经济探讨，2022，41（8）：88-101.

[15] 芈斐斐，倪超军，于安琪.参与合资企业能促进本土企业创新吗［J］.中南财经政法大学学报，2021，64（1）125-137，160.

[16] 郑志刚，刘兰欣.所有者缺位与国企混合所有制改革的突破方向［J］.经济管理，2022，44（2）：5-16.

基金资助

国家社会科学基金(20BGL044)

辽宁省教育厅人文社会科学项目(JYT19014)

沈阳市哲学社会科学规划基金(18006)