要素配置扭曲是否阻礙了中國企業關鍵核心技術突破

杏稼龍 吳福象

收稿日期：2022-10-10? 修回日期：2022-12-09

基金項目：國家社會科學基金重大項目（20&ZD123）；國家自然科學基金面上項目（72073061）；江蘇省決策咨詢研究基地重點項目（22SSLA001）

作者簡介：杏稼龍（1995-），男，甘肅慶陽人，南京大學經濟學院博士研究生，研究方向為產業經濟、創新經濟；吳福象（1966-），男，安徽安慶人，博士，南京大學經濟學院教授、博士生導師，研究方向為全球價值鏈與創新鏈治理。

摘? 要：創新驅動高質量發展背景下，要素配置扭曲成為影響企業關鍵核心技術突破的主要因素。通過構建理論模型剖析要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的作用機制，基于2001—2020年中國上市企業數據測算企業關鍵核心技術突破能力，實證檢驗資本和勞動力配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響。結果發現：考察期內中國企業資本配置扭曲程度呈上升趨勢，勞動力配置扭曲程度呈下降趨勢；企業關鍵核心技術突破能力整體呈上升趨勢，但大多數企業關鍵核心技術突破能力仍處于較低水平；資本和勞動力配置扭曲均顯著抑制企業關鍵核心技術突破，且勞動力配置扭曲的抑制作用更大；要素配置扭曲的抑制作用因企業地理位置、企業規模、企業所有權性質差異而存在異質性。結論可以為改善要素配置扭曲程度、促進全國統一大市場建設，進而推動企業關鍵核心技術突破提供啟示。

關鍵詞關鍵詞：要素配置扭曲；關鍵核心技術突破；統一大市場；作用機制

DOI：10.6049/kjjbydc.2022100189

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）????? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F273.1

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）02-0001-12

0? 引言

關鍵核心技術是制造業升級的重要引擎，對落實創新驅動發展戰略、保障國家經濟安全具有重大意義。當前，中國在光刻機、高端芯片、航空發動機短艙等領域的關鍵核心技術仍受制于人，面臨部分發達國家禁售與保護主義帶來的“卡脖子”風險[1]。由此，關鍵核心技術突破難題成為制約中國建設世界科技強國面臨的關鍵問題[2]。中共二十大報告明確強調，要堅持創新在現代化建設全局中的核心地位，加快實施創新驅動發展戰略，打贏關鍵核心技術攻堅戰。

要素配置是影響企業創新的重要因素。近年來，中國企業不斷加大要素投入以提高自主創新能力，但由于要素配置存在扭曲，企業持續增長的要素投入并未帶來關鍵核心技術突破。在要素配置扭曲情況下，資本與勞動力無法實現最優配置，進而抑制企業研發投入[3]、創新產出[4]和創新效率提升[5]，因而可能對企業關鍵核心技術突破產生不利影響。要素配置扭曲究竟如何影響企業關鍵核心技術突破？影響程度有多大？雖然現有研究考察了要素配置扭曲對企業創新的影響，但當前更重要的問題是全國統一大市場建設背景下企業關鍵核心技術突破難題。鑒于此，本文嘗試從理論機制闡述和實證檢驗兩方面考察要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響，以期為促進企業關鍵核心技術突破提供政策啟示。

本文可能的邊際貢獻如下：第一，基于要素配置扭曲視角，從數理模型和理論論證兩個方面闡明要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的作用機制，以豐富既有研究。第二，構建關鍵核心技術突破能力指標，通過評估中國企業關鍵核心技術突破能力，揭示行業龍頭企業在關鍵核心技術突破過程中的重要性。第三，基于上市企業數據，運用FE、IV-2SLS等方法實證檢驗資本和勞動力配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響，并對地理區位、企業規模、企業所有權性質進行異質性分析，以期為政府部門制定相關政策提供參考。

1? 文獻綜述

圍繞關鍵核心技術突破難題，現有研究不僅從理論層面討論了關鍵核心技術的概念[6]，而且從技術層面探索了基于專利數據識別與測算關鍵核心技術的方法[7-8]。同時，部分學者進一步考察了阻礙企業關鍵核心技術突破的因素。例如，張杰[9]將阻礙關鍵核心技術突破的因素歸納為基礎研究投入不足等9類問題；莊子銀等[10]分析阻礙企業關鍵核心技術突破的內外部壁壘；張杰和吳書鳳[11]認為，阻礙企業關鍵核心突破的因素包括國外技術封鎖等8種內外部因素。上述研究側重于理論論證，忽視了要素配置扭曲這一重要因素。

事實上，要素配置扭曲一直是影響企業創新的主要因素，現有研究大多采用3種思路考察要素配置扭曲對企業創新的影響：一是考察要素配置扭曲對企業創新投入的影響。如張杰等[3]采用工業企業樣本考察要素扭曲對企業R&D投入的抑制作用。二是考察要素配置扭曲對企業創新產出的影響。如蒲艷萍和顧冉[4]以新產品產值衡量企業創新發現，勞動力工資扭曲顯著抑制企業創新。三是考察要素配置扭曲對企業創新效率的影響。如白俊紅和卞元超（2016）通過測算創新生產效率發現，要素配置扭曲顯著抑制企業創新活動和創新效率提升；戴魁早和劉友金[5]研究發現，要素配置扭曲顯著抑制企業創新效率提升。上述研究可為本文進一步揭示要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響提供理論參考。

綜上所述，現有研究系統考察了關鍵核心技術的概念界定、識別與測算方法，探究了要素配置扭曲對企業創新的影響，但鮮有關注要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響。因此，基于要素配置視角考察要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響，成為本文的出發點和主要目標。

2? 理論模型與研究假設

2.1? 基本假設

（1）生產。借鑒Hsieh＆Klenow[12]、戴魁早和劉友金[5]的研究思路，考慮壟斷競爭市場結構，假設i地區t時間代表性企業投入資本Kit、勞動力Lit兩種要素從事生產活動，其生產函數如下：

Yit=AitKβKiitLβLiit （1）

其中，Yit是i地區t時間代表性企業的產出水平。參數βKi、βLi分別是資本和勞動力兩類要素對產出的貢獻率。Ait表示地區i代表性企業關鍵核心技術能力。

考察行業內所有地區N個代表性企業，任一企業關鍵核心技術能力Ait均滿足Ait∈A-t，A-t。其中，A-t=minAit，i∈N，A-t=maxAit，i∈N。基于技術追趕理論，本文將關鍵核心技術突破定義為技術落后企業關鍵核心技術能力追上技術先進企業關鍵核心技術能力。技術落后企業開展創新生產活動并不必然帶來關鍵核心技術突破，換言之，企業技術創新與關鍵核心技術突破之間并不是單調關系。因此，本文中企業關鍵核心技術突破可表示為技術落后企業關鍵核心技術能力達到同期所有企業最優關鍵核心技術能力的概率，即企業關鍵核心技術突破能力為：Pr=PAit－A-t<ε，ε>0=AitA-t。由此，將式（1）改寫為：

Yit=PritA-tKβKiitLβLiit （2）

式（2）表明，企業關鍵核心技術突破概率越大，企業關鍵核心技術突破能力越強、產出水平越高。

（2）利潤。參考陳永偉和胡偉民[13]的做法，從價稅τKit、τLit分別考察資本要素與勞動力要素價格扭曲程度，扭曲后的資本價格和勞動力價格分別為（1+τKit）rit、（1+τLit）wit。其中，rit、wit分別為競爭性條件下資本要素和勞動力要素價格。

代表性企業要素價格扭曲條件下利潤最大化的目標函數如下：

maxπit=maxPitYit－（1+τKit）ritKit－（1+τLit）witLit （3）

其中，Pit是t時間地區i代表性企業產品價格。

（3）需求。假設地區i代表性廠商只生產一種產品，當市場出清時，收入為E的消費者從所有產品中獲得的效用如下：

U（Yit）=∫N0Y（σ－1）/σitdiσ/（σ－1），σ>1 （4）

2.2? 模型構建

（1）消費者選擇。消費者效用最大化問題如下：

maxU（Yit）s.t.∫N0PitYitdi≤E （5）

從式（5）解得：

YitYjt=（PitPjt）-σ （6）

對式（6）兩邊同乘Pit并積分，引入CES加總價格Pt=∫N0P1－σitdi1/（1－σ），式（6）可變換為：

Yit=EP－σit/P1－σt （7）

式（7）表明，當市場出清時，消費者對第i類產品的需求取決于消費者收入（E）、產品價格（Pit）和加總價格（Pt）。

（2）代表性企業選擇。由式（3）可以解出要素價格扭曲條件下企業要素投入量，如式（8）所示。

LK=（1+τKit）ritβL（1+τLit）witβK （8）

為了建立企業生產邊際成本與產品價格的關系，參考戴魁早和劉友金[5]的做法，假設代表性企業開展創新生產活動沒有固定成本，即TCit=MCitYit。由此，將式（3）表示的代表性企業利潤最大化函數改寫為：

maxπit=maxPitYit－TCits.t.Yit=EP－σit/P1－σt （9）

解出產出價格與企業生產邊際成本的關系如式（10）所示。

Pit=σMCit/（1－σ） （10）

由于邊際成本難以觀察，因而從代表性企業產出既定情況下的成本最小化角度思考代表性企業選擇問題。假設既定產出為Yit，將式（8）代入式（2），可以解得企業投入的資本要素和勞動力要素，如式（11）（12）所示。

Kit=（1+τKit）ritβL（1+τLit）witβK－βL（YitPritA-t） （11）

Lit=（1+τKit）ritβL（1+τLit）witβK－βK（YitPritA-t） （12）

代表性企業生產邊際成本可以表示為：

MCit=TCitYit=［（1+τKit）ritKit+（1+τLit）witLit］Yit=DPritA-t{［（1+τKit）rit］βK+［（1+τLit）wit］βL} （13）

其中，D=（βL/βK）βK+（βK/βL）βL。

進一步地，引入要素價格絕對扭曲系數γKit和γLit衡量要素價格扭曲程度[14]。將要素價格絕對扭曲系數定義為要素相對沒有扭曲時的加成情況，如式（14）（15）所示。

γKit=11+τKit （14）

γLit=11+τLit （15）

由此，式（13）可以改寫為：

MCit=DPritA-t（ritγKit）βK（witγLit）βL （16）

將式（16）代入式（10），可得：

Prit=Dσ/（1－σ）PitA-t（ritγKit）βK（witγLit）βL （17）

由此，本文構建要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破能力影響的理論框架。

式（17）分別對資本配置扭曲γKit和勞動力配置扭曲γLit求偏導，可得PritγKit<0和PritγLit<0。

由此可知，資本、勞動力配置扭曲與企業關鍵核心技術突破能力呈反向變動，即資本和勞動力配置扭曲均會阻礙企業關鍵核心技術突破。

2.3? 研究假設

從資本配置扭曲看，一方面，市場失靈會抑制企業研發資本投入，進而阻礙關鍵核心技術突破。市場機制下房地產等行業快速擴張，在刺激資本流入本行業的同時，會扭曲制造業等實體經濟資金供需關系[9]。此外，平臺型互聯網企業通過商業模式創新會進一步擠壓制造企業的盈利空間[9]。雙重市場失靈會抑制制造企業技術研發投入，進而阻礙關鍵核心技術突破。另一方面，政府補貼錯配會導致企業研發意愿降低，進而阻礙企業關鍵核心技術突破。中國財政分權體制與“晉升錦標賽”機制下，地方政府偏好補貼本地國有企業或對稅收貢獻較大企業[3]，導致企業“尋租”動機增強，不利于企業技術積累，從而阻礙關鍵核心技術突破。

從勞動力配置扭曲看，首先，勞動力市場分割導致企業創新人才儲備不足，進而阻礙關鍵核心技術突破。戶籍制度與地區差異會限制創新人才流動，導致勞動力市場分割。由此，企業無法維持創新人才隊伍的穩定性，難以滿足關鍵核心技術突破對創新人才的要求，因而無法實現關鍵核心技術突破。其次，勞動力培養滯后與工資扭曲導致技能勞動力供需缺口，從而阻礙關鍵核心技術突破。國內高校專業設置與人才培養體系滯后于企業需求，加上部分行業較高工資會扭曲創新人才的就業選擇，導致制造企業面臨技能勞動力供需缺口[3]。技能勞動力供需不匹配容易引發企業關鍵核心技術研發不暢[14]，難以形成有效的閉環正反饋，從而抑制關鍵核心技術突破。最后，企業逐底競爭會扭曲勞動力工資，擠出研發人才，從而阻礙關鍵核心技術突破。制造企業受較低利潤率的約束，偏好使用成本較低的有形要素進行“逐底競爭”，從而壓低勞動力工資[4]。較低的工資水平會抑制勞動力消費水平提升[15]，消費水平下降又導致企業收入下降，使企業更加偏好使用低技能勞動力，導致研發人才被擠出，從而阻礙關鍵核心技術突破。

綜上分析，結合理論模型結論，本文提出如下假設：

H1：在其它條件相同的情況下，資本配置扭曲程度上升導致企業關鍵核心技術突破能力下降，即資本配置扭曲抑制企業關鍵核心技術突破。

H2：在其它條件相同的情況下，勞動力配置扭曲程度上升導致企業關鍵核心技術突破能力下降，即勞動力配置扭曲抑制企業關鍵核心技術突破。

3 ?數據、變量與計量模型

3.1? 數據來源

本文使用的數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）和國泰安數據庫（CSMAR）。其中，CNRDS的CITE數據庫包含專利引用詳細信息；國泰安數據庫包含上市公司主要財務指標信息和區域經濟研究數據。本文按照年份與上市公司股票代碼，合并上市公司財務數據、專利申請數據與引用數據，剔除存在缺失值的上市公司樣本，最終得到946家中國上市公司面板數據，時間跨度為2001—2020年。

3.2? 變量說明

（1）關鍵核心技術突破能力（Pr）。基于技術追趕視角，本文采用如下步驟測算企業關鍵核心技術突破能力：

第一步，測算企業不同技術領域相對技術優勢。由于企業可能同時持有多個技術領域的專利，而不同技術領域的專利引用量與該領域相關，若直接加總企業在不同技術領域的專利引用量并以此衡量企業技術創新能力可能產生測量偏誤。因此，借鑒Kim等[16]構建的企業相對技術優勢指標（RTA），以此衡量企業在不同技術領域的創新能力，如式（18）所示。

RTAijt=WijtWjtWitWt=WijtWitWjtWt （18）

其中，wijt是代表性企業i在t時期在j領域的專利前向引用量。技術領域劃分參考國家知識產權局《國際專利分類表（2018版）》中的八大技術領域。同時，考慮到存在專利前向引用量為0的情況，本文對企業專利前向引用量數據統一加1以避免出現分母為0的情況。

第二步，測算企業關鍵核心技術能力。基于企業相對技術優勢（RTAijt），Kim等[16]、徐娟[17]采用式（19）測算企業關鍵核心技術能力。式（19）的經濟學含義如下：企業在某領域相對技術優勢越大，該領域專利引用量越多，說明企業在該領域的關鍵核心技術能力越強。企業在所有領域關鍵核心技術能力的最大值代表該企業關鍵核心技術能力，如式（19）所示。

Ait=lnmaxRTAijt·Wijt，j （19）

最后，測算企業關鍵核心技術突破能力。從技術追趕角度看，關鍵核心技術突破能力衡量的是后發企業關鍵核心技術能力Ait追上同期先進企業關鍵核心技術能力A-t的可能性。Ait距離A-t越近，技術差距d=Ait－A-t越小，后發企業關鍵核心技術能力越接近技術前沿面，說明該企業關鍵核心技術突破能力越強，關鍵核心技術突破概率越大。基于此，企業關鍵核心技術能力突破能力Prit可表示為：

Prit=1－d/A-t （20）

（2）企業要素配置扭曲程度（Distk、Distl）。由于要素價格絕對扭曲系數無法直接測算，部分學者采用要素價格相對扭曲系數加以替代[14]。該方法通常被用來測算行業或地區錯配程度，考慮到數據可得性，本文采用要素邊際產出與要素實際價格的差距衡量要素價格扭曲程度[5]。假設i企業t時期采用資本（Kit）、勞動力（Lit）兩種要素生產價值為PitYit的產品，資本價格為rit，勞動力價格為wit，資本與勞動力要素產出彈性分別為βK和βL，則資本與勞動力要素價格扭曲程度可表示為：

γKit=βKPitYitritKit－1 （21）

γLit=βLPitYitwitLit－1 （22）

借鑒王文和牛澤東[18]的做法，本文采用基于C-D生產函數面板固定效應模型估計資本和勞動力要素產出彈性。考慮到當期要素配置對產出的影響可能存在時間滯后性，本文在面板固定效應模型中引入資本與勞動力要素的二階滯后項。本文采用總營業收入衡量企業產出，采用上市公司固定資產和員工人數衡量資本與勞動力投入量，并采用永續盤存法測算資本存量。其中，參考張軍等[19]的研究成果，折舊率取9.6%。Hsieh＆Klenow[13]將資本價格設為10%，包括5%折舊率和5%實際利率。然而，現實中資本價格并非固定不變，白俊紅和卞元超（2016）選擇一年期金融機構法定貸款利率的均值作為利率水平。基于此，本文采用國際宏觀綜合數據庫中的中國年度貸款利率衡量資本價格，變動資本價格更貼合經濟社會實際（由于缺少2020年貸款利率，根據以往貸款利率變動趨勢，本文采用線性插值法進行補充）。采用分行業勞動力平均工資衡量勞動力工資，并基于實際工資指數換算為2001年的不變價。在無價格扭曲的情況下，γK和γL等于0；若要素邊際產出大于要素實際報酬，則扭曲程度大于0。由于存在扭曲程度大于0和小于0兩種情況，為確保回歸方向一致，本文對扭曲程度取絕對值[20]，并取對數。扭曲程度數值越大，要素邊際產出與要素實際報酬的偏離程度越高。回歸系數為負，意味著要素配置扭曲程度與企業關鍵核心技術突破呈反向變動。

（3）控制變量。企業關鍵核心技術突破能力除受要素配置扭曲的影響外，還可能受其它因素的影響。由此，本文控制變量如下：企業規模（Size）：采用企業營業收入的對數值衡量；盈利能力（Profit）：采用企業營業利潤占營業收入的比值衡量；企業資產負債率（DR）：采用企業總負債占總資產的比值衡量；企業年齡（Age）：采用觀測年份與企業成立年份的差值衡量；資本價格（CP）：采用國際宏觀綜合數據庫中的中國年度貸款利率衡量；勞動力價格（LP）：采用分行業勞動力平均工資衡量。

為降低異常值的影響，本文對連續變量進行前后1%的縮尾處理。主要變量定義與描述性統計結果如表1所示，變量間相關性統計結果如表2所示。

3.3? 計量模型設定

為考察要素配置扭曲程度對企業關鍵核心技術突破能力的影響，本文構建如下基準回歸模型：

Prit=α0+β0Distkit+β1Distlit+∑jγ0Xijt+μi+λt+εit（23）

其中，Prit是企業關鍵核心技術突破能力，Distkit和Distlit分別表示資本與勞動力配置扭曲程度，Xijt是所有控制變量。μi表示不可觀測的個體效應，λt表示時間效應，εit是隨機干擾項。本文重點關注資本和勞動力配置扭曲程度的系數，該系數可衡量要素配置扭曲對關鍵核心技術突破的影響。

4? 實證結果分析

4.1? 典型事實與現狀描述

式（21）（22）測算考察期內中國企業資本和勞動力配置扭曲程度，數值越大，要素配置扭曲程度越高。圖1呈現樣本企業考察期內，資本和勞動力配置扭曲程度的年度均值變化趨勢。由此可以看出：中國資本市場和勞動力市場均存在較高程度的配置扭曲，說明統一要素市場建設尚未完全實現，這與既有研究結論一致（季書涵等，2016；簡澤等，2018）。近年來，資本配置扭曲程度呈上升趨勢，勞動力配置扭曲程度呈下降趨勢。簡澤等（2018）研究發現，相較于勞動力，資本配置扭曲更嚴重；陳翼然等[21]研究發現，在整體資源錯配程度逐年提升背景下，資本錯配比勞動力錯配更嚴重。上述分析認為，資本由于較強的流動性以及慣有的逐利動機和避險本能，容易出現“無序擴張”[22]，從而導致資本配置扭曲。勞動力配置扭曲程度下降可能得益于高鐵開通、新型城鎮化建設等城市層面政策措施，后者能夠刺激勞動力跨省際、跨城鄉、跨行業流動[23]，使勞動力配置扭曲問題得到一定的緩解。

利用式（18）～（20），本文測算企業關鍵核心技術突破能力。數值越大，說明企業關鍵核心技術突破能力越強。圖2匯報了考察期內企業關鍵核心技術突破能力測算結果與年度均值變動趨勢。

（1）2000—2016年企業關鍵核心技術突破能力整體呈上升趨勢，于2016年達到局部最大值。上述結果說明，近年來，中國創新型國家建設取得顯著成效。2017年至今，企業關鍵核心技術突破能力呈現下降趨勢，可能原因如下：一方面，2017年“美國優先”政策的提出和2018年中美貿易戰導致西方發達國家對中國采取技術封鎖和貿易脫鉤政策，阻礙知識沿全球產業鏈和貿易網絡外溢，從而對中國企業關鍵核心技術突破產生負面影響；另一方面，考慮到專利前向引用存在累積效應，越晚申請的專利累積的引用量越低，可能導致企業關鍵核心技術突破能力測算結果呈下降趨勢。

（2）75%的中國企業關鍵核心技術突破能力不到0.5，50%的企業關鍵核心技術突破能力不到0.25。上述結果說明，絕大多數中國企業創新能力距離實現關鍵核心技術突破存在較大差距，99%的中國企業關鍵核心技術突破能力達不到0.75，僅少數企業具有較高的關鍵核心技術突破能力。圖2中，關鍵核心技術突破能力大于0.75的圓點數量較少。考慮到提供資金、技術等要素的供給側政策有助于促進企業創新突破[24]，應引導行業內龍頭企業、標桿企業率先實現關鍵核心技術突破。

4.2? 基準回歸結果

表3匯報了要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破影響的基準回歸結果。第（1）列是控制行業、省份與年份的簡單OLS回歸，第（2）～（8）列是依次加入控制變量的面板固定效應模型（FE）回歸結果。由上述結果可知，Distk、Distl估計系數均為負，除第（2）列外均通過1%顯著性水平檢驗，說明資本配置扭曲（Distk）和勞動力配置扭曲（Distl）均能顯著抑制企業關鍵核心技術突破，假設H1和H2得到驗證。核心解釋變量系數表示由要素配置扭曲引致的企業關鍵核心技術突破概率邊際下降程度。列（8）中，Distl估計系數為-0.02，表明勞動力配置扭曲導致企業關鍵核心技術突破概率邊際下降0.02；Distk估計系數為-0.01，表明資本配置扭曲導致企業關鍵核心技術突破概率邊際下降0.01。考慮到企業關鍵核心技術突破概率邊際下降最大幅度不可能超過1，列（8）估計得到的邊際下降幅度是不容忽視的。換言之，要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響不容忽視。對比Distk與Distl估計系數可以發現，相較于資本配置扭曲，勞動力配置扭曲對關鍵核心技術突破的抑制作用更顯著。上述結果說明，勞動力配置扭曲是阻礙企業關鍵核心技術突破的首要問題。因此，推動企業關鍵核心技術突破應優先考慮改善勞動力配置扭曲，從而挖掘人才創新潛力。

表3第（8）列結果顯示，企業規模（Size）系數顯著為正，說明企業規模越大，越可能實現關鍵核心技術突破。規模較大企業通常擁有雄厚的人力、物力開展研發創新活動，同時抵御研發失敗風險的能力較強，有助于關鍵核心技術突破。企業年齡（Age）系數顯著為負，可能是因為“年歲大”的企業，其管理者對變革創新的看法較為保守。資本價格（CP）系數和勞動力價格（LP）系數均顯著為負，說明要素價格上升不利于企業關鍵核心技術突破。要素價格上升意味著企業支付成本增加，導致用于研發創新活動的資源減少，不利于企業關鍵核心技術突破。盈利能力（Profit）系數顯著為負，說明企業并未將豐厚的利潤投入到關鍵核心技術突破過程中。研發創新活動不僅需要大量投入，而且存在研發失敗的可能性，容易導致企業關注眼前利潤，從而抑制長期研發創新。此外，盈利能力較強企業的多元化投資容易導致研發投入分散，不利于關鍵核心技術突破。

4.3? 內生性問題處理

盡管固定效應模型很大程度上能夠緩解企業異質性特征帶來的內生性問題，且要素配置扭曲與關鍵核心技術突破能力不存在反向因果關系，但基準回歸結果依舊可能因遺漏變量引致內生性問題，即要素配置扭曲與關鍵核心技術突破能力可能受某一共同因素的影響，帶來估計偏誤。對此，本文主要從兩個方面緩解內生性問題。

（1）增加潛在遺漏變量。要素配置扭曲與關鍵核心技術突破能力不僅受企業層面特征的影響，而且受區域層面特征的影響，如區域人力資本結構、對外開放水平、基礎設施建設水平。人力資本結構可能通過人力資本供給與構成影響企業創新[4]。區域對外開放水平越高，基礎設施越完善，越有助于要素配置效率提高和企業創新環境優化。因此，本文將區域人力資本結構（Human）、對外開放水平（Ope）、區域基礎設施建設水平（Bas）作為區域層面的控制變量納入計量模型。其中，區域人力資本結構（Human）采用省級層面大專及以上人口占6歲以上人口的比重衡量；對外開放水平（Ope）采用省級層面凈出口總額占地區生產總值的比重衡量，同時將進出口總額換算為以人民幣衡量的進出口總額；區域基礎設施建設水平（Bas）采用省級層面人均城市道路面積（）衡量。相關數據來自國泰安數據庫。

表4匯報了增加潛在遺漏變量后的回歸結果。第（1）列是簡單OLS估計結果，第（2）（3）（4）列分別是加入潛在遺漏變量后的FE模型估計結果。FE模型中，Distk、Distl估計系數均顯著為負，說明資本和勞動力配置扭曲顯著抑制企業關鍵核心技術突破。所加入的潛在遺漏變量只有區域基礎設施建設水平（Bas）通過1%顯著性水平檢驗，說明基礎設施建設水平提升能夠顯著促進企業關鍵核心技術突破，而區域人力資本結構和對外開放水平對關鍵核心技術突破的影響尚未顯現。相較于基準模型，加入潛在遺漏變量后，Distk、Distl計系數分別下降6.06%和5.91%，說明部分應該由區域基礎設施建設水平（Bas）解釋的影響效應被要素扭曲解釋了，即遺漏變量導致基準回歸中要素扭曲的估計系數偏誤。

（2）工具變量估計。在Lewbel[25]提出有效內部工具變量法后，國內學者[3-4，26]采用企業扭曲與行業扭曲均值差值的三次方作為企業扭曲的工具變量。因此，本文采用企業資本配置與行業資本配置均值差值的三次方作為企業資本配置扭曲的工具變量（Distk_IV），同樣構造勞動力配置扭曲的工具變量（Distl_IV）。工具變量回歸結果見表5。

表5第（1）（2）列分別是FE模型回歸結果和工具變量第二階段回歸結果。Distk、Distl系數均顯著為負，說明資本和勞動力配置扭曲顯著抑制企業關鍵核心技術突破。第（3）（4）列是工具變量第一階段回歸結果。第一階段回歸的F值分別為226.49和350.24，均遠大于經驗值10，說明所構造的工具變量不存在弱工具變量問題。第一階段回歸結果中，Distk_IV、Distl_IV系數均為正，且全部通過1%顯著性水平檢驗，表明所構造的工具變量和內生變量存在顯著正相關關系。由于構造的工具變量個數恰好等于內生變量個數，因而無法進行過度識別檢驗。參考孫圣民和陳強[27]、蒲艷萍和顧冉[4]的做法，本文將工具變量引入基準回歸模型。如果工具變量與基準回歸擾動項不相關，則在基準回歸中加入的工具變量系數不顯著。第（5）列是將工具變量加入第（1）列后的基準回歸結果。Distk_IV、Distl_IV系數均未通過10%顯著性水平檢驗，說明本文構造的工具變量滿足外生性假設。

4.4? 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。專利被引用量越多，說明市場對專利的評價越高[28]，因而擁有該專利的企業越有可能實現關鍵核心技術突破。此外，企業當年申請授權專利數量越多，說明企業創新能力越強，即企業關鍵核心技術突破能力越強。因此，本文分別采用專利被引用量（Cite）和申請授權專利數量（Number）衡量企業關鍵核心技術突破能力，估計結果見表6第（1）（2）列。資本配置扭曲（Distk）、勞動力配置扭曲（Distl）系數均顯著為負，說明要素配置扭曲顯著抑制企業關鍵核心技術突破，與基準回歸結論一致。

（2）替換核心解釋變量。參考Hsieh＆Klenow[12]的研究成果，本文采用行業內企業全要素生產率的方差衡量該行業要素配置扭曲程度，其依據是行業內要素配置越合理，行業內所有企業全要素生產率越趨近于行業最高全要素生產率，因而方差越小。行業全要素生產率方差可以反映行業間要素配置扭曲程度，但無法區分資本和勞動力各自扭曲程度，也無法區分企業面臨多大程度的要素扭曲。本文分別采用企業全要素生產率與行業平均全要素生產率的距離（DistGap）和基于H—K方法測算得到的全行業要素配置扭曲程度（DistVar）衡量企業要素配置扭曲程度。DistVar指標能夠從行業層面考察企業要素配置扭曲程度，DistGap指標則保留了企業要素配置扭曲的異質性特征。通過對比兩個指標估計結果，檢驗基準回歸結論的穩健性，回歸結果見表6第（3）（4）列。借助兩種指標測算得到的要素配置扭曲程度DistGap、DistVar系數均顯著為負，再次表明資本和勞動力要素配置扭曲顯著抑制企業關鍵核心突破。

（3）采用面板Tobit模型回歸。本文測算得到的企業關鍵核心技術突破能力數值介于0～1之間，屬于有限因變量。Greene[29]認為，采用面板Tobit模型可以有效修正估計偏差。表6第（5）列匯報了面板Tobit模型估計結果，LR檢驗強烈拒絕原假設，由此選擇隨機效應模型。從估計結果看，資本和勞動力配置扭曲均顯著抑制企業關鍵核心技術突破，再次證明本文研究結論具有穩健性。

4.5? 異質性分析

為進一步考察要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響是否因地理位置、企業規模和企業所有權性質差異而有所不同，本文引入要素配置扭曲與相關變量的交乘項進行檢驗。在地理位置異質性檢驗中，若企業所在省份的省會城市位于胡煥庸線東側，則將企業地理區位虛擬變量（HuLine）賦值為1，其它賦值為0；在企業規模異質性檢驗中，將大型企業虛擬變量（Large）賦值為1，其它賦值為0；在企業性質異質性檢驗中，將國有企業虛擬變量（StateOwned）賦值為1，其它為0。

表7匯報了異質性檢驗結果。資本配置扭曲對關鍵核心技術突破的抑制作用，胡煥庸線西側企業強于東側企業，中小微企業強于大型企業，國有企業強于非國有企業；勞動力配置扭曲對關鍵核心技術突破的抑制作用，胡煥庸線東側企業強于西側企業，大型企業強于中小微企業，國有企業與非國有企業無顯著差異。

（1）胡煥庸線東側企業資本配置效率高于西側企業，因而西側企業資本配置扭曲效應更顯著。同時，由于更缺乏技能勞動力和創新人才，因而東側企業勞動力配置扭曲效應更顯著。

（2）相較于大型企業，中小微企業缺乏投資融資能力，但對技能勞動力配置的要求較低，因而資本配置扭曲對其關鍵核心技術突破的抑制作用顯著，同時勞動力配置扭曲對其關鍵核心技術突破的抑制作用較小。

（3）國有企業因國資屬性容易引致過度投資，資本配置扭曲對其關鍵核心技術突破的抑制作用強于非國有企業；國有企業與非國有企業面臨相同的創新人才匱乏問題，勞動力配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的抑制作用相近。

上述結果說明，推動企業關鍵核心技術突破，應加強企業技能培育，尤其應重視胡煥庸線東側企業和大型企業人才隊伍建設，同時強化胡煥庸線西側企業、中小微企業和非國有企業的投資融資能力。

5? 結語

5.1? 結論

改善要素配置扭曲程度，對構建統一大市場和推動創新型國家建設具有重要現實價值。本文通過構建理論模型，闡述要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的作用機制，并基于2001—2020年中國上市企業數據，構建關鍵核心技術突破能力指標，實證檢驗資本和勞動力配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的影響，得到以下主要結論：

（1）考察期內中國資本要素和勞動力要素均存在配置扭曲問題。其中，資本配置扭曲程度呈上升趨勢，勞動力配置扭曲程度呈下降趨勢。

（2）近年來，中國企業關鍵核心技術突破能力整體呈上升趨勢，但絕大多數企業創新能力距離實現關鍵核心技術突破存在較大差距，僅少數行業龍頭企業、標桿企業具有實現關鍵核心技術突破的能力。

（3）資本和勞動力配置扭曲程度均對企業關鍵核心技術突破具有顯著抑制作用。經過穩健性檢驗后，結論依舊成立。

（4）資本配置扭曲對關鍵核心技術突破的抑制作用，胡煥庸線西側企業強于東側企業，中小微企業強于大型企業，國有企業強于非國有企業；勞動力配置扭曲對關鍵核心技術突破的抑制作用，胡煥庸線東側企業強于西側企業，大型企業強于中小微企業，國有企業與非國有企業無顯著差異。

5.2? 政策啟示

（1）構建全國統一要素大市場，確保企業實現關鍵核心技術突破的要素需求得到滿足。一方面，深化要素市場改革，逐步破除戶籍制度、城鄉二元、地理區域差異帶來的勞動力流動障礙，促進勞動力自由流動，解決制造業技能勞動力短缺困境；另一方面，建立國家級金融監管平臺，完善資本市場管理體系，著力解決資本配置過程中的信息不對稱、效率低、管理難、風險高等問題，依托監管平臺引導資本流向制造企業研發部門。

（2）打造以行業龍頭企業為主體的創新聯合體，驅動龍頭企業率先實現關鍵核心技術突破。當前，行業龍頭企業是最有能力實現關鍵核心技術突破的國家戰略科技力量。由此，通過構建以龍頭企業為核心的創新聯合體，融合官產學研各類創新部門，創新關鍵核心技術攻關獎勵機制，形成從基礎研究到應用研究再到市場消費的正向循環，持續強化龍頭企業研發能力，從而驅動龍頭企業率先突破關鍵核心技術。

（3）細化創新驅動政策，從區域、企業層面提升政策針對性。政府部門應綜合考慮企業所在區域、企業規模和企業所有權性質，分析阻礙關鍵核心技術突破的主要障礙，出臺相應的要素配置優化方案。同時，地方政府應重視本地政策與其它區域創新政策的協調性，確保本地政策能夠有效推動企業關鍵核心技術突破。

5.3? 不足與展望

本文存在以下不足：從數理分析和量化評估兩個方面，檢驗了要素配置扭曲對企業關鍵核心技術突破的抑制作用，但尚未完全打開企業要素配置扭曲效應的“黑箱”，后續研究可進一步檢驗要素配置扭曲抑制企業關鍵核心技術突破的傳導機制。

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責任編輯（責任編輯：張? 悅）

英文標題Are Factor Allocation Distortions Hindering Breakthroughs in Key? Technologies of Chinese Enterprises

英文作者Xing Jialong， Wu Fuxiang

英文作者單位（School of Economics，Nanjing University， Nanjing 210093， China）

英文摘要Abstract：China is lagging behind the developed countries in the fields of lithography， high-end chips and other key? technologies， and the developed countries keep the stranglehold of trade embargoes and protectionism. Although Chinese enterprises have been strengthening factor investment in recent years to improve their independent innovation capability， the continuous growth of factor investment has not brought breakthroughs in key? technologies due to the factor allocation distortions. With the distorted factor allocation， the optimal allocation of capital and labor cannot be achieved， thus inhibiting the R&D investment， innovation output and innovation efficiency of enterprises， and even the breakthroughs in key core technologies of enterprises. It can be seen that factor allocation distortion has become an important factor affecting the breakthroughs in key? technologies of enterprises. Therefore， it is important to examine the impact of factor allocation distortion on the breakthroughs of key? technologies of enterprises from the perspective of factor allocation to accelerate the implementation of innovation-driven development strategy and achieve key? technology breakthroughs.

This paper constructs a mathematical model to explain the theoretical mechanism of factor allocation distortion affecting the breakthroughs in key? technologies of enterprises， and measures their breakthrough ability of key? technologies from the perspective of technology catch-up. On this basis， the financial data， patent application data and patent citation data of listed companies from the China Research Data Services Platform （CNRDS） and the China Stock Market & Accounting Research Database （CSMAR） are combined by year and with the stock codes of listed companies， the paper finally obtains the panel data of 946 Chinese listed companies from 2001 to 2020. Thus the effects of factor allocation distortions on key? technology breakthroughs are robustly examined by using the panel FE and IV-2SLS methods. The heterogeneity of factor allocation distortions affecting enterprise key? technology breakthroughs is further examined by introducing the cross-multiplication terms between factor allocation distortions and firm location， firm size and ownership.

The results show that， firstly， there are allocation distortions in both capital and labor factors in China， with capital allocation distortions showing an upward trend and labor allocation distortions showing a downward trend. Secondly， in recent years， the overall ability of Chinese enterprises to break through key? technologies has been on the rise， but there is a large gap in the innovation ability of most enterprises to achieve key? technology breakthroughs， and only a very small number of industry-leading enterprises have the ability to achieve breakthroughs in key? technologies. Thirdly， both capital and labor allocation distortions have a significant inhibitory effect on enterprise breakthroughs in key? technologies. After dealing with the endogeneity problem and robustness tests， the conclusions still hold. Finally， the inhibitory effect of capital allocation distortion is stronger for the enterprises in western regions than the enterprises in the east， for small， medium， and micro enterprises than large enterprises， and for state-owned enterprises than non-state-owned enterprises in the Hu line. The inhibitory effect of labor allocation distortions is stronger for enterprises on the east side of the Hu line than on the west side， and stronger for large enterprises than for small， medium， and micro enterprises， with no significant difference between state-owned enterprises and non-state-owned enterprises.

From the perspective of factor allocation distortion， this paper elucidates the mechanism of factor allocation distortion affecting the breakthroughs of key? technologies of enterprises from both mathematical model and mechanism analysis; meanwhile， by constructing the key? technology breakthrough capability indicators， this paper measures and evaluates the current capability of Chinese enterprises. Thus， it reveals the important role of industry-leading enterprises in key? technology breakthroughs and deepens the understanding of the current situation of key? technology breakthroughs of Chinese enterprises. In addition， this paper empirically examines the direction and extent of the impact of capital and labor allocation distortions on enterprise breakthroughs in key? technologies using the methods such as FE and IV-2SLS， and analyzes the heterogeneity of firm location， firm size， and nature of firm ownership， providing an empirical supplement to the existing theoretical studies on the breakthroughs of key? technologies of enterprises.

英文關鍵詞Key Words： Distortions in Factor Allocation; Breakthroughs in Key? Technologies; Unified National Market；Mechanism of Action