R&D外包、自主研发与绿色技术创新
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【摘 要】 中国工业企业在加大自主研发力度的同时，有效发挥R&D外包优势，加快推进绿色技术创新，对于工业行业绿色转型升级具有重要作用。文章基于中国27个工业行业的面板数据，运用可行广义最小二乘法（FGLS）实证分析了自主研发对工业企业两种类型的绿色技术创新的影响，以及R&D外包对自主研发与不同类型的绿色技术创新之间关系的调节作用。研究结果表明，自主研发与工业企业绿色产品创新之间存在显著的U型关系，但自主研发与工业企业绿色工艺创新之间具有显著的倒U型关系;R&D外包正向调节自主研发与不同类型的绿色技术创新之间的关系，在R&D外包的不同区间内，自主研发对工业企业绿色产品创新和绿色工艺创新的边际量不同。
【关键词】 自主研发; R&D外包; 绿色产品创新; 绿色工艺创新
【中图分类号】 F273.1 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2019）08-0050-06
近年来，随着中国研发投入的持续增长，自主研发对企业技术创新的影响问题引起了学界的广泛关注。作为企业技术创新的首要途径，自主研发会显著地正向影响企业技术创新，并有助于增加企业创新绩效[1]。但自主研发具有研发周期较长、成本较高、风险较大等劣势，因而企业仅仅通过自主研发来实现所有创新技术的获取是非经济的[2]。在环境规制背景下，绿色技术创新日渐成为企业增强自身竞争优势的路径选择。部分学者的研究验证了自主研发对企业绿色技术创新具有显著的正向影响。企业通过R&D外包能够获得更先进的技术知识以及更多的技术机会，有助于实现竞争资源的互补。但现有文献中仍缺少对R&D外包在自主研发与企业绿色技术创新之间关系的影响研究。中国工业企业在加大自主研发力度的同时，如何有效发挥R&D外包优势，推进企业绿色技术创新，从而实现绿色转型升级仍有待探究。本文尝试运用可行广义最小二乘法实证研究自主研发对工业企业两种类型的绿色技术创新的影响效应，并考察R&D外包在自主研发与不同类型绿色技术创新的关系中的调节作用。
一、理论分析与研究假设
（一）自主研发对企业绿色技术创新的影响
绿色技术创新可划分为绿色产品创新和绿色工艺创新两种类型。其中，企业在产品生命周期的各阶段均按照环保要求进行绿色化产品的设计、开发和生产等活动属于绿色产品创新;企业通过改造工艺技术、更新工艺设备、废物回收利用等方式以降低污染物的产生量和排放量，从而减少工业活动对环境的危害的活动属于绿色工艺创新。原毅军等[3]的研究结果表明，自主研发通过促进企业产品创新和工艺创新，进而正向影响我国制造业技术升级。宋维佳等[4]通过研究得出，研发资金投入对我国绿色技术创新具有显著的正向影响，且在对外直接投资逆向技术溢出水平超过一定门槛值以后，研发资金投入会更显著地正向影响绿色技术创新。尤济红等[5]通过研究发现，R&D投入有利于促进中国工业的绿色技术进步，但这种促进作用具有一定的滞后性，并认为自主R&D投入结构有待进一步优化。万伦来等[6]的研究也表明，自主R&D投入能够对工业企业绿色技术效率产生积极影响，但会在一定程度上抑制企业绿色技术进步水平，且低R&D投入行业企业受到的抑制作用更明显。王惠等[7]的研究结果显示，高技术产业R&D投入强度与绿色创新效率之间存在显著的非线性关系。当企业规模较小时，研发资金匮乏使得企业持续性创新难以开展，且绿色创新研发人才流失加速，从而导致绿色创新效率偏低。但当企业具备一定规模后，R&D投入强度对企业绿色创新效率产生显著的正向作用，这是因为“知识外溢”效应使得企业研发人员更容易获得交流机会，其通过学习绿色创新理念能够更快积累研发经验，进而推动企业绿色产品研发和绿色工艺创新。据此提出假设1、假设2。
H1：自主研发与绿色产品创新之间具有非线性关系。
H2：自主研发与绿色工艺创新之间具有非线性关系。
（二）R&D外包的调节作用
R&D外包是指发包方通过契约方式提供资金给外部专业研究机构等，以此獲得新产品、新工艺或新思路等技术成果的创新过程[8]。学者们一致认为R&D外包能够对企业技术创新产生正向影响。企业将部分研发工作进行外包，有利于降低研发成本，实现资源优化配置，使其能够在擅长的领域培育独特的技术优势，并在提升新产品研发速度的同时，有效降低研发风险，进而增加创新绩效。在R&D外包过程中，企业应不断地改进自身状况来尽快适应外部异质性知识和技术，并持续提升自主创新能力以充当一个有效的外部选择。Katila[9]的研究指出，企业通过对内外部知识资源进行整合、消化和吸收，并转化为自身的知识体系，有助于其内部研发能力的提升，进而促使企业加快开发新技术和新工艺。也有学者指出R&D外包与企业创新绩效之间存在倒U型关系，随着内外部研发力度的不断加大，企业因为R&D外包而增加的企业固定交易成本可能会下降[10]。陈启斐等[11]的研究表明，R&D外包促进了中国制造业企业自主创新能力和创新效率的提升，但R&D外包的自主创新效应受到企业人力资本存量的影响。在开放式创新背景下，企业应处理好自主研发与外部研发的关系。对于关键技术，企业应保持自主研发;而对于一些外围技术，企业应进行适度的R&D外包以实现技术转换和技术追赶。据此提出假设3、假设4。
H3：R&D外包正向调节自主研发与绿色产品创新的关系。
H4：R&D外包正向调节自主研发与绿色工艺创新的关系。
二、计量模型、变量与数据说明
（一）计量模型构建
基于前文的理论分析，并借鉴学界研究企业绿色技术创新的影响因素的通常做法，本文分别构建了自主研发对企业绿色产品创新和绿色工艺创新影响的计量模型。为减少可能存在的异方差，本文对除ird和rdo外的变量均取自然对数。构建基本计量模型如下： 其中，i、t分别代表行业和年份;α0、α1、α2表示待估参数;βi为系数向量，μi为不可观测的行业效应，εi，t为随机扰动项。被解释变量中，Ln gpti，t表示行业绿色产品创新水平，Ln gpri，t表示行业绿色工艺创新水平。解释变量中，irdi，t表示行业自主研發强度，ird2i，t表示自主研发的平方项。Xi，t为控制变量。具体表达为：
其中，α3、α4、α5表示待估参数;调节变量rdoi，t代表各工业行业的R&D外包强度，rdoi，t×irdi，t、rdoi，t×ird2i，t分别表示R&D外包与自主研发、R&D外包与自主研发的平方的乘积项，体现了R&D外包在自主研发与企业绿色产品创新和绿色工艺创新关系中的作用。
（二）变量的测度
1.被解释变量：绿色产品创新、绿色工艺创新。现有研究对绿色产品创新的测算主要有两种方法：一是采用新产品单位能耗，即能源消耗量与新产品产量的比值来衡量;二是采用新产品销售收入与能源消耗量的比值来测度。绿色工艺创新的测算方法可分为三类：一是采用绿色工艺专利数、有毒气体排放量等单一指标来测度;二是采用R&D经费内部支出与技术改造经费投入之和作为绿色工艺创新的衡量指标;三是通过构建多指标综合评价体系对绿色工艺创新绩效进行测算。本文基于数据的可得性，绿色产品创新（gpt）采用能源消费量与新产品产值的比值进行测算[12];绿色工艺创新（gpr）采用R&D经费内部支出与技术改造经费投入的总和来衡量[13]。
2.解释变量：自主研发。学界有关自主研发的测算方法包括三种：一是将企业内部R&D支出作为衡量指标，通过永续盘存法对各行业的R&D存量进行估算，再采用研发指数做价格平减;二是使用人均内部研发支出进行测度;三是采用R&D经费内部支出占工业总产值的比重来测度。本文采用R&D经费内部支出占工业总产值的比重来测度各工业行业的自主研发强度（ird）[14]。为考察解释变量与被解释变量之间可能存在的非线性关系，将自主研发的平方项（ird2）作为解释变量引入回归模型。
3.调节变量：R&D外包。学界对R&D外包的测算主要有两种方法：一是借鉴外包强度测量指标，使用R&D外包广度与R&D外包深度的乘积作为R&D外包强度的替代指标[15];二是采用测算服务外包的FH指数法，以及Daveri et al.提出的DJ指数来测度R&D外包率[16]。但FH指数法测度行业中间品进口容易出现偏差，也不能对行业进行区分，且存在“相同比例假定”的缺陷。相较FH指数法，DJ指数法对于分行业研发外包强度的测算更为精准。借鉴陈启斐等[11]的做法，本文运用DJ指数法测度各工业行业的R&D外包强度。具体计算方法如下：
rdoi，t=mji，t /yi，t=（mj，t×bi，j）/yi，t （8）
其中，i、t表示行业和年份，rdo为R&D外包强度，mji，t为第j种中间投入品进口，yi，t表示中间投入品总量，mj，t、bi，j分别表示第j种中间投入品的总进口量和完全消耗系数。
4.控制变量。企业规模（sca）选取大中型工业企业总产值与企业数量的比值作为衡量指标;所有制结构（str）使用国有企业在各行业工业总产值中所占比例进行测算;企业绩效（epr）采用大中型工业企业利润总额与总资产的比值计算得到[17];技术复杂度（tc）沿用马晶梅[18]的做法进行测算;行业竞争强度（icn）通过计算大中型工业企业的总产值、企业数量、资产总值、销售收入4项指标与规模以上工业企业相同指标之间的比值的算术平均值得出[19];环境规制（eri）沿用王杰等[20]的做法计算得到各工业行业的环境规制强度;外商直接投资（fdi）以外商和港澳台商企业的工业总产值占比来衡量;融资环境（fie）以金融机构贷款占科技活动经费的比重表示。
（三）数据说明
本文根据《中国统计年鉴》中的两位数工业行业分类，将2002年和2007年《中国投入产出表》中相应部门的投入产出表数据进行合并，并设定27个代表性行业为研究样本。由于我国新的国民经济行业分类标准从2003年开始实施，且现有的工业细分行业总产值数据截至2011年，因此本文的样本区间为2003—2011年。研究所需的相关数据由《中国投入产出表》（2002、2007年）、联合国贸易和发展会议数据库（UNCTAD），以及《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》（2004—2012年）直接得出或根据公式计算求得。并通过对部分变量的原始数据作价格平减，以此消除物价变动因素的影响。
三、实证结果与分析
（一）变量描述性统计及相关性分析
表1是各变量描述性统计及相关性分析结果。可以看出，各变量之间的相关系数值均低于0.7。从方差膨胀因子检验结果（限于篇幅未列出）来看，所有变量的VIF值均低于10，表明本文构建的模型均不存在严重的多重共线性问题。
（二）回归检验结果分析
在进行回归分析之前，本文采用HT检验法验证了面板数据的平稳性，并通过F检验、LSDV法检验和Hausman检验判定，应采用个体固定效应模型进行回归分析。本文最终运用STATA/MP13.1软件的可行广义最小二乘法（FGLS）进行模型参数估计，检验结果见表2。
模型1反映了控制变量对绿色产品创新的回归分析结果。企业规模、技术复杂度、行业竞争强度和外商直接投资4项指标均对绿色产品创新具有显著的负向影响，所有制结构、环境规制和融资环境3项指标均显著正向影响绿色产品创新。企业绩效对绿色产品创新具有不显著的正向影响。模型2引入了自主研发和自主研发的平方项，其结果表明自主研发显著负向影响绿色产品创新（β=-1.170，p<0.01），单纯地依靠自主研发难以促进绿色产品创新水平有效提升。自主研发的平方项的系数显著为正（β=0.164，p<0.01），表明自主研发与绿色产品创新间具有显著的U型关系。这验证了假设1。 模型3引入调节变量后R&D外包的系数不再显著（β=-4.929，p>0.1）。模型4加入了R&D外包与自主研发的交互项，以及R&D外包与自主研发平方项的交互项。由回归结果可知，自主研发和自主研发的平方项均对绿色产品创新产生显著影响，且呈U型关系。R&D外包与自主研发平方的交互项的系数显著为正（β=66.731，p<0.1），说明R&D外包与自主研发两者之间相互影响作用，且自主研发影响作用于绿色产品创新时，需要企业具备一定的R&D外包水平。在R&D外包的不同区间内，自主研发对绿色产品创新的边际量不同。这验证了假设3。
模型5是控制变量对绿色工艺创新的回归检验结果。企业规模、所有制结构、外商直接投资和融资环境4项指标显著正向影响绿色工艺创新，技术复杂度对绿色工艺创新起到显著的负向作用。但企业绩效、环境规制、行业竞争程度对绿色工艺创新影响均不显著。模型6引入了自主研发和自主研发的平方项两个解释变量，其结果显示自主研发显著正向影响绿色工艺创新（β=1.784，p<0.01），说明工业企业的绿色工艺创新水平将随着其自主研发程度的提高而上升，加大自主研发力度是促进业绿色工艺创新的有效路径。自主研发的平方项的系数值显著为负，表明自主研发强度存在一个最优值，自主研发与绿色工艺创新之间有显著的倒U型关系。这验证了假设2。
模型7引入调节变量后R&D外包的系数不显著（β=-51.561，p>0.1），说明R&D外包与绿色工艺创新之间的关系仍有待探究。模型8引入R&D外包与自主研发的交互项，以及R&D外包与自主研发平方项的交互项。可见，自主研发和自主研发的平方项均对绿色工艺创新产生显著影响，且呈倒U型关系。R&D外包与自主研发平方的交互项的系数显著为负（β=-66.350，p<0.05），说明只有当工业企业具备一定的R&D外包水平时，自主研发才能影响作用于绿色工艺创新，且在R&D外包的不同区间内，自主研发对绿色工艺创新的边际量存在差异。这验证了假设4。
为确保研究结论的可靠性，本文先将占比5%的自主研发强度最高和最低的样本去掉，然后对各模型重新做了回归检验，并在样本区间内选取2003—2008年作为新的观测期，再对各模型进行重新估计。回归检验结果（限于篇幅未列出）表明，本文的基本结论仍然成立，研究结果的稳健性较好。
四、结论与讨论
本文通过实证研究得出：（1）自主研发与工业企业绿色产品创新之间存在显著的U型关系。随着自主研发程度的提高，工业企业的绿色产品创新水平呈现“先降后升”的发展态势。（2）自主研发与工业企业绿色工艺创新之间具有显著的倒U型关系。随着自主研发程度的提高，工业企业的绿色工艺创新水平也将得以提升，但自主研发存在一个最优值。（3）R&D外包对自主研发与两种类型的绿色技术创新之间关系起到正向调节作用。R&D外包是自主研发影响工业企业绿色技术创新的基本条件。R&D外包与自主研发两者之间相互影响作用，且自主研发影响作用于企业绿色产品创新和绿色工艺创新时，均需要企业具备一定的R&D外包水平。在R&D外包的不同区间内，自主研发对企业绿色产品创新和绿色工艺创新的边际量不同。
基于以上研究结论，本文认为中国工业企业应充分发挥R&D外包的成本节约和技术创新效应，适度加大R&D外包力度，并进一步强化企业自主研发，进而有效提升企业绿色技术创新绩效和市场竞争力。地方政府应从创新项目开发、创新市场开拓、创新资金支持及创新机制构建等方面加快推进创新生态系统建设，引导更多的创新要素向工业企业聚集，为工业企业绿色技术创新提供强力支撑。应根据企业技术创新需求制定形式多样的扶持政策和融资贷款优惠政策，引导规模较小的企业适度扩大规模，激励已经具备一定规模的企业做大做强。此外，还应不断完善税收和R&D补贴政策，鼓励工业企业将非核心的研发业务外包给第三方企业，并对绿色技术创新效果较好的企业予以奖励或税收减免，激发企业绿色技术创新的积极性和主动性，促进企业绿色转型升级。
本文的理论贡献体现在两个方面：第一，本研究的结果表明自主研发与工业企业不同类型的绿色技术创新之间均具有显著的非线性关系。自主研发与工业企业绿色产品创新之间存在显著的U型关系，但自主研发与工业企业绿色工艺创新之间存在显著的倒U型关系。可见，过低或过高的自主研发强度均不利于中国工业企业绿色技术创新。回归检验结果也表明规模较大、技术复杂度较高、行业竞争较激烈的工业企业的绿色产品创新水平并不高，但规模较大、企业绩效较好的工业企业的绿色工艺创新水平相对较高。这有助于学界深化对自主研发与企业绿色技术创新之间关系的认识，是对自主研发领域理论研究的补充。第二，本研究发现R&D外包正向调节自主研发与工业企业不同类型绿色技术创新的非线性关系。该发现深化了对R&D外包在自主研发与企业绿色技术创新之间关系中的作用的认识，有利于相关领域后续研究更为深入地认识R&D外包在企业自主研发及其绿色技术创新过程中的重要性，并有助于中国工业企业进一步探索破解自主研发现实困境的实施方案。但本文仍存在一定局限性，研究中仅将R&D外包作为調节变量，未来研究可以通过引入新的调节变量对自主研发与企业绿色技术创新关系的其他因素进行更为全面的识别与分析。
【参考文献】
[1] 杨诗炜，张光宇，邓彦，等.基于密切值法的我国区域工业企业创新绩效评价[J].会计之友，2018（8）：60-66.
[2] 王文寅，刘砚馨.我国规模以上工业企业研发效率评价研究[J].会计之友，2017（8）：100-103.
[3] 原毅军，孙大明.FDI技术溢出、自主研发与合作研发的比较——基于制造业技术升级的视角[J].科学学研究，2017（9）：1334-1347. [4] 宋维佳，杜泓钰.自主研发、技术溢出与我国绿色技术创新[J].财经问题研究，2017（8）：98-105.
[5] 尤济红，王鹏.环境规制能否促进R&D偏向于绿色技术研发？——基于中国工业部门的实证研究[J].经济评论，2016（3）：26-38.
[6] 万伦来，朱琴.R&D投入对工业绿色全要素生产率增长的影响：来自中国工业1999—2010年的经验数据[J].经济学动态，2013（9）：20-26.
[7] 王惠，王树乔，苗壮，等.研发投入对绿色创新效率的异质门槛效应——基于中国高技术产业的经验研究[J].科研管理，2016（2）：63-71.
[8] CHIESA V，MANZINI R.Organizing for technological collaborations：a managerial perspective[J].R&D Management，1998，28（3）：199-212.
[9] KATILA R.New product search overtime：past ideas in their prime[J].Academy of Management Journal，2002，45（5）：995-1010.
[10] GARCIA-VEGA M，HUERGO E.Determinants of international R&D outsourcing：the role of trade[J].Review of Development Economics，2011，15（1）：93-107.
[11] 陳启斐，王晶晶，岳中刚.研发外包是否会抑制我国制造业自主创新能力[J].数量经济技术经济研究，2015（2）：53-69.
[12] 李婉红，毕克新，孙冰.环境规制强度对污染密集行业绿色技术创新的影响研究——基于2003—2010年面板数据的实证检验[J].研究与发展管理，2013（12）：72-81.
[13] 毕克新，杨朝均，黄平.FDI对我国制造业绿色工艺创新的影响研究[J].中国软科学，2011（9）：172-180.
[14] 傅晓霞，吴利学.技术差距、创新环境与企业自主研发强度[J].世界经济，2012（7）：101-122.
[15] 伍蓓，陈劲，吴增源.企业R&D外包的模式、测度及其对创新绩效的影响[J].科学学研究，2009（2）：302-308.
[16] DAVERI F，JONA-LASINIO C.Off-shoring and productivity growth in the Italian manufacturing industries[J].Cesifo Economic Studies，2008，54（3）：414-450.
[17] 戴小勇，成力为.研发投入强度对企业绩效影响的门槛效应研究[J].科学学研究，2013（11）：1708-1716.
[18] 马晶梅.技术复杂度与我国外包企业技术优势及技术溢出效应——基于增加值的实证研究[J].科学学研究，2016（9）：1397-1403.
[19] 肖文，林高榜.政府支持、研发管理与技术创新效率——基于中国工业行业的实证分析[J].管理世界，2014（4）：71-80.
[20] 王杰，刘斌.环境规制与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据的经验分析[J].中国工业经济，2014（3）：44-56.
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