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刘广州，刘 婧
(太原理工大学 经济管理学院，山西 晋中 030024)
党的十九大报告明确指出：“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。创新在经济可持续发展中扮演着至关重要的角色，是引领我国高质量发展的关键，高技术产业作为知识密集型产业，逐渐成为我国提升自主创新能力，建设创新型国家的重要推手。新冠肺炎疫情将智能制造、数字医疗等推上风口，高技术产业再次展现了强大的发展潜力。虽然近年来高技术产业发展迅猛，但大量的研发投入和政策扶持，并没有改变高技术内资企业平面同质性扩张及基础创新能力不足的局面，许多高技术产业仍处于全球价值链的低端[1]。如何提升高技术产业自主创新能力，突破低端技术锁定陷阱，对我国转变经济发展动能，实现技术能力升级具有重要的现实意义。
在开放型经济时代，创新能力的提升主要有两种途径，一是通过国内自主研发，二是通过国际知识溢出。据《世界投资发展报告2022》的数据显示，在全球外资流入不断下行的背景下，2021年我国外资流入逆势增长21%，实际利用外资高达1 810亿美元，经济全球化的飞速发展为国际技术溢出提供了发展空间。开放式创新模式为高技术产业接收知识溢出提供了发展机遇，利用国际R&D转移既可节约成本又可较为快速地获取国外先进技术，但同样也给高技术产业带来了严峻挑战，“重引进而轻吸收”会导致高技术产业对国外先进技术产生依赖困境，进而形成“引进—落后—再引进—再落后”的“依赖陷阱”[2]，对创新发展产生负面效应，而破解这种锁定效应的关键就是发挥吸收能力与自主创新的作用，形成“引进—吸收—知识积累—自主创新”的良性循环。因此，如何充分利用FDI知识溢出带动高技术产业创新发展就显得尤为重要。
纵观现有文献，国内外学者对于FDI知识溢出、吸收能力对创新能力的影响做了大量研究。部分学者研究了三者的线性关系，认为知识溢出对创新能力并不能直接产生作用，而是需要经过吸收能力内部化的一系列过程，才能产生知识溢出效应[3-4]。刘凤朝等基于电子信息和医药行业的数据，实证分析发现，吸收能力在知识溢出与区域创新产出之间的调节作用会随着技术领域的变化而变化[5]。张云和赵富森以研发投入衡量吸收能力研究发现，高技术产业吸收能力差异导致FDI知识溢出对创新能力的影响在不同行业间存在显著性差异[2]。少部分学者实证研究了三者的非线性关系，张涵和李晓澜以R&D人员投入为吸收能力的代理变量，研究发现随着研发人员投入的不断增长，FDI知识溢出对高技术产业区域创新的影响呈现先升后降的特征[6]。王欣以人力资本、经济发展水平、对外开放程度等来衡量吸收能力，采用面板平滑转换模型实证研究发现，只有吸收能力跨越自身门槛，国际知识溢出才能促进区域创新[7]。
总结现有文献，可以发现，国内外学者对FDI知识溢出、吸收能力与创新能力三者关系的研究取得了较为丰富的成果，但仍有几点不足：①研究视角和对象选择上。以往研究多数集中于国家、区域或省际层面，将各产业或企业看作一个整体，并没有突出产业层面的异质性，针对具体产业的研究更是少数。②吸收能力的选择上。吸收能力是包括获取、消化和开发应用的综合吸收能力，而现有相关研究多以人力资本为代理变量，对其他吸收能力影响因素研究不足。③非线性关系视角上。现有研究多数是探讨吸收能力在FDI知识溢出对创新能力影响中的调节、中介或交互效应，以构建连乘模型或分组检验为主[2，8]，对FDI知识溢出非线性关系的探讨较为缺乏。
考虑到上述不足，本文尝试从以下方面进行探讨：①高技术产业作为技术密集型产业，具有高度的技术敏感性，本文从高技术产业行业中观视角出发，研究FDI知识溢出对高技术产业创新产出的影响作用。②鉴于吸收能力具有综合性和动态性的特征，本文从获取、消化和开发应用视角，选取R&D投入、人力资本和技术改造与应用3个吸收能力因素，分析其在FDI知识溢出驱动高技术产业创新中的差异化影响；
③考虑到FDI知识溢出、吸收能力和高技术产业创新产出之间可能存在非线性关系，本文以吸收能力为门槛变量构建面板门槛模型，估计出3种吸收能力的门槛水平，进而为提升高技术产业创新能力提出针对性的对策与建议，以期为高技术产业各行业根据自身情况调整吸收能力因素，以更好利用FDI知识溢出驱动创新提供一定经验借鉴。这对最大限度地发挥国际技术溢出提升高技术产业创新能力，探索合理有效的创新驱动路径及促进新常态下增长引擎转向创新驱动具有一定借鉴意义。
1.1 FDI知识溢出与高技术产业创新产出
在开放型经济时代，创新能力的提升不仅依靠自主创新，还会受到知识溢出的影响。知识溢出是由知识创造的外部性所导致的，新知识、新技术存在外溢性和使用的非排他性，知识创造的主体会为社会其他主体带来先进技术和知识，而自身却无法全部占有创新收益[9]。外商研发投资是产生知识溢出，促进东道国企业技术进步的重要途径。HOLLENSTEIN & BERGER研究发现，跨国公司研发投资有助于东道国内资企业创新绩效的提升[10]。知识溢出之所以会对技术创新产生积极影响。首先，FDI知识溢出能够降低创新成本。研发活动需要大量资金和高昂的试错成本，但是研发活动却具有显著的外溢性，而知识溢出能够为其他行业或地区提供利用这种知识外溢的机会和可能。跨国公司进入东道国，不可避免的要雇佣当地劳动力，并与当地内资企业发生联系，“人员流动效应”和“产业关联效应”的发生能够提升内外资企业创新思想交流与交换的可能性，进而降低研发主体进行科学发现的成本，在竞争压力下，激励其从事研发活动，促进创新发展。其次，FDI知识溢出能够降低内资企业的创新风险。高技术产业作为技术密集型产业，技术迭代迅速，而技术创新具有高投入、高风险和高不确定性的特点。知识溢出的产生可为高技术内资企业提供接触外部先进知识技术的机会，以及学习和模仿创新的基础，通过“看中学”和“干中学”等方式对FDI所带来的先进技术、生产工艺、管理模式等进行模仿和学习，进而降低创新的内在不确定性，提升创新产出。最后，知识溢出具有规模报酬递增效应[11]，FDI知识溢出产生后，各高技术行业间的相互交流与合作等“搭便车”行为，使得研发成果和新技术得以迅速扩散，避免技术知识的重复投资，加快创新产出的提升。据此，本文提出假设H1。
H1：FDI知识溢出能够显著促进高技术产业创新产出的提升。
1.2 FDI知识溢出、吸收能力与高技术产业创新产出
FDI知识溢出可为高技术产业提供接触国外先进技术知识的机会，但能多大程度上利用知识溢出所带来的技术、知识、管理经验等，则取决于高技术产业的吸收能力。吸收能力是企业从外部环境中识别获取、消化和利用知识并进行商业化应用的能力[12]。通常来说，高技术产业吸收能力越强，越容易快速扫描、准确甄别、获取、内化外部知识，并将自身吸收的外部知识溢出转化为自主创新能力。当技术吸收能力较强时，本国高技术产业对引进技术的消化吸收程度更高，从而提升落后经济的创新对国外先进知识溢出的弹性[13]。当高技术产业的吸收能力较弱时，则需在更广的范围内搜寻外部知识和先进技术，搜寻效率降低与筛选成本增加，易于造成创新资源的分散化配置，同时较弱和基础有限的吸收能力很难有效筛选外部知识，更难以将外部知识在组织内部自由流通与共享。即使获取外部知识溢出，但由于外部知识资源还包含大量隐性知识，企业吸收能力不足，无法将隐性知识显性化以实现内外知识的融合贯通，同样不利于高技术产业创新发展。由此，不同程度的高技术内资企业吸收能力，对外资高技术企业在华知识溢出与高技术内资企业创新产出的关系具有异质性影响。据此，本文提出假设H2。
H2：FDI知识溢出与高技术产业创新产出之间存在吸收能力的门槛效应。
根据前人研究，主要选取R&D投入、人力资本、技术改造与开发应用作为吸收能力的代理变量进行研究。R&D投入是衡量高技术产业吸收能力的重要指标之一。研发活动不仅可以增强自身知识积累，而且可以提升自身对外部知识的吸收能力[14]。通过持续不断的研发积累，企业逐渐形成自有知识，组织内自有知识基础越雄厚，其吸收能力也就越强。当组织自身具有丰富的研发经验和资源时，就能够对外部知识环境和技术机会的变化迅速做出反应。一个行业的研发投入越高，对外部信息的识别、获取能力就越强，而高水平的识别、获取能力能够帮助企业打破自身组织边界，快速扫描和吸收外部有益知识，避免因墨守成规而导致的“锁定效应”和“能力陷阱”[15]，助力企业保持卓有成效的绩效。据此，本文提出假设H3a。
H3a：研发投入吸收能力有助于促进高技术产业创新产出。
人力资本同样是重要的吸收能力因素。人力资本是组织学习的主体，不仅可以作为生产要素投入直接影响自主创新，也是组织新知识和新创意的来源，能够通过知识的创造和碰撞影响创新产出[16-17]。研发人员的交流与合作对组织接收和学习新知识及新技术并吸收转化为创新产出具有重要的推动作用。以技术和研发为特征的高技术产业，研发人员的数量和质量是人力资本的核心要素。FDI知识溢出为高技术产业提供了学习和模仿的机会，但是从现实角度来讲，溢出的技术知识可能是隐性默会、杂乱无序、晦涩难懂甚至是与组织相矛盾的，这时就需依赖研发人员的知识接收和处理能力，通过“干中学”等方式将外部知识重新编码、内化吸收并转化为产业内的知识资产，形成自身创新优势。而对于人力资本水平较低的高技术行业，由于无法有效接收知识溢出，这将会导致知识溢出的低效性。据此，本文提出假设H3b。
H3b：人力资本吸收能力有助于促进高技术产业创新产出。
技术改造和开发应用能力是影响FDI知识溢出效果的重要吸收能力因素。经过对知识的获取、消化与转换，企业外部知识已经逐渐内化，但一项创新的产生还需诸多实验与设计等加以改造和完善，进而将新知识运用到组织的生产系统中，从而实现对现有能力的改善、扩展或创新，这就是改造应用吸收能力。但如果内资企业过度依赖或一味地仅想利用跨国公司外溢的技术与知识，而不进行知识的开发与创造，多数情况下，难以适应外部环境的变化及激烈的市场竞争，更难以实现自主创新[18]。正如LEVINTHAL & MARCH所说，“仅会利用的组织一般都会变得过时”[19]。根据上述分析，本文提出假设H3c。
H3c：技术改造和开发应用吸收能力有助于促进高技术产业创新产出。
2.1 模型设定
2.1.1 基准回归模型
为研究FDI知识溢出对高技术产业创新产出的影响，本文假设我国高技术产业生产符合Cobb-Douglas生产函数，其不仅可以用在产品生产上，也可以用在知识生产过程，JAFFE[20]就认为企业技术创新可看作进行知识生产的过程。因此，可引入高技术产业的知识生产函数
式中：Yit为创新产出；
Kit和Lit分别为高技术产业资本与人力要素投入；
α和β分别为资本和人力要素产出弹性；
Ait为技术进步。由前文分析可知，FDI知识溢出是影响技术进步的重要因素，同时，由于知识的习得需要经历一个获取、消化、转化与应用的过程，而学习效果取决于吸收能力，是影响溢出效果的关键因素之一。因此，本文假设外部先进技术主要通过FDI知识溢出影响技术进步。在生产函数中，假设技术进步是希克斯中性的(Hichs-neutral)，所以，技术进步Ait就依赖于外部FDI知识溢出与吸收能力等因素。参考毛其淋和盛斌[21]的做法，将Ait表述为多元线性组合
Ait=Ai0(FDI)γ1(ABS)γ2(Xit)λ1
(2)
式中：Xit为影响高技术产业技术进步的其他一组变量，本文选取企业外向度(OPEN)、企业规模(SIZE)、政府支持(GOV)3个变量。将(2)式代入(1)式并取对数可得
LnYit=β0+αLnKit+βLnLit+γ1LnFDIit+γ2LnABSit+λ1LnOPENit+λ2LnSIZEit+λ3LnGOVit+μi+εit
(3)
LnABS为高技术产业吸收能力；
μi为个体效应；
εit为随机扰动项。
2.1.2 面板门槛模型
为了进一步研究FDI知识溢出对高技术产业创新产出的影响是否存在吸收能力门槛。基于前文分析，以吸收能力为门槛变量，采用HANSEN[22]面板门槛模型探究FDI知识溢出对高技术产业创新产出的非线性关系。以单、双门槛模型为例，模型表达式如下
LnINNOVit=C+β1LnFDIit·I(qit≤θ)+β2LnFDIit·I(qit>θ)+β3LnKit+β4LnLit+
β5LnOPENit+β6LnSIZEit+LnGOVit+μi+εit
(4)
LnINNOVit=C+β1LnFDIit·I(qit≤θ1)+β2LnFDIit·I(θ1
(5)
式中：INNOV为高技术产业创新产出；
FDI为高技术产业外商直接投资；
K和L分别为资本与劳动力要素投入；
θ(θ1,θ2)为门槛值;qit为吸收能力门槛变量，包括研发投入(RD)、人力资本(HUM)、技术改造应用支出(APPL)；
I(·)为指示函数，若括号内条件成立，I(·)取值为1，否则取0，i表示高技术产业，t为时间，C为常数项，μi和εit分别为个体效应与随机扰动项。
2.2 变量说明
2.2.1 因变量
创新产出(INNOV)，以高技术产业内资企业专利申请数来衡量。目前学界对于创新产出的衡量并未形成统一的认识。现有文献主要以专利申请数、新产品销售收入、新产品产值等指标来衡量。新产品销售收入能够较为客观的反映创新活动的终端市场价值，但新产品中所含技术含量高低各有不同且企业倾向于夸大新产品数量[23-24]，而相较新产品销售收入，专利申请数直接反映创新产出水平，更能体现研发实力，具有较强代表性且专利数据较为准确。参考范如国等[25]的研究，以专利申请数来衡量创新产出。
2.2.2 核心解释变量
FDI知识溢出，以外资企业R&D资本存量来衡量。学界对FDI知识溢出的衡量也未形成统一标准，整体可归纳为两个视角，一是从国外知识溢出视角，二是从本国知识接收视角。鉴于高技术产业未记载国外直接投资数据，考虑从第2种视角衡量。现有研究常用外资企业资产总额占行业资产总额的比重、高技术产业外资企业产值占高技术产业总产值比重、外资企业固定资产投资额等指标。相较于其他方式，企业的研发行为更易于产生知识溢出[26]，因此，外资企业R&D资本投入更能直接衡量FDI知识溢出。鉴于往期研发资本积累会对创新产出产生影响，采用其资本存量来衡量。借鉴朱有为和徐康宁[27]的做法，采用永续盘存法计算资本存量，公式为
Kit=Eit+(1-δ)Kit-1
(6)
Ki0=Ei0/(g+δ)
(7)
式中：Kit为第t期的研发资本存量；
Eit为第t年高技术产业外资企业的R&D经费内部支出经过R&D价格指数平减后的实际值；
R&D价格指数= 0.55×居民消费价格指数+0.45×固定资产投资价格指数；
Ei0为基期的实际研发支出；
g为高技术产业样本期内外资企业R&D支出的几何增长率；
δ为折旧率，借鉴现有的研究，取15%。
2.2.3 门槛变量
吸收能力变量。①研发投入(RD)。参考李斌等[28]的研究，以高技术内资企业的R&D资本存量来衡量研发投入吸收能力，并采用永续盘存法进行存量测算。②人力资本(HUM)。人力资本投资对技术或知识的吸收起关键作用[18]，本文参考张涵和李晓澜[6]的研究，以高技术产业“R&D人员活动全时当量”来衡量人力资本吸收能力。③技术改造和开发应用吸收能力(APPL)。技术改造和开发是基于现有及消化吸收知识的基础上，将知识转化应用到现实开发生产之上的能力，参考前人研究[29-30]，选取技术改造经费和新产品开发经费之和来衡量，该指标经研发价格指数平减，并转化为存量指标。
2.2.4 控制变量
控制变量。根据现有研究成果，选取以下变量作为本文控制变量：①资本投入(K)，以高技术产业固定资产投资存量衡量。②劳动力投入(L)，以高技术产业平均从业人员数衡量。③企业外向度(OPEN)，用高技术产业出口交货值与销售收入之比来计算。④企业规模(SIZE)，以高技术产业主营业务收入与企业数量之比来计算。⑤政府支持(GOV)。创新行为具有很大的风险和不确定性，部分学者认为，仅靠市场无法实现最优化的资源配置，政府介入可为高技术产业提供补贴优惠、研发激励等资源扶持，进而带动其创新能力的提升。但也有学者认为，信息约束会加大政府介入的资源误配效应，并且政府支持对企业自主研发具有一定的“挤出效应”，也会增加企业“寻租”的可能性，进而产生创新损失。借鉴原毅军和孙大明[31]的研究，采用内资企业研发经费支出中来自政府的资金衡量该指标。
2.3 数据来源
本文数据主要来自《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》。鉴于2017年高技术产业行业数据缺失，以及2018年开始《中国高技术产业统计年鉴》的统计指标发生重大变化。文中采用我国2004—2016高技术产业15个行业的面板数据(部分行业数据缺失严重，未包括在内)。15个行业分别是：中成药生产(CHM)、化学药品制造(CM)、生物药品制造(BM)、飞机制造(MA)、广播电视设备制造(BTE)、视听设备制造(TSRR)、通信设备制造(CE)、电子元件制造(EC)、电子器件制造(EA)、其他电子设备制造(OEE)、计算机外部设备制造(CPE)、计算机整机制造(ECP)、办公设备制造(OE)、医疗仪器设备及器械制造(MEA)、仪器仪表制造(MI)。为消除价格变动的影响，采用工业品出厂价格指数、GDP价格指数、R&D价格指数对出口交货值、主营业务收入、政府支持等指标进行平减；
为减缓共线性和异方差的影响，对所有变量均取自然对数；
此外，对相关变量进行缩尾处理以消除离群值的影响。变量的描述性统计，见表1。
表1 变量的描述性统计分析
3.1 面板单位根检验
为防止出现“伪回归”问题，在回归分析之前需对面板数据进行单位根检验。本文利用LLC、IPS及Fisher-ADF对各变量的数据进行单位根检定，以确保检验结果的稳健性。所有变量均在1%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设，说明面板数据各序列是平稳的，可进行回归分析，具体见表2。
表2 面板单位根检验结果
3.2 基准回归分析
面板数据模型一般应在混合回归、固定效应模型与随机效应模型间进行选择。通过F检验，结果强烈拒绝原假设，同时，经过Hausman检验，所有模型均在1%水平上拒绝随机效应模型，因此，固定效应模型更为合适。本文采用固定效应模型并结合异方差自相关稳健标准误进行实证分析，结果见表3。考虑到FDI知识溢出、吸收能力与创新产出可能存在双向因果关系，参考前人研究[32-33]，分别选取FDI知识溢出的滞后一期和三期、研发资本存量、研发人员全时当量、技术改造与开发应用支出的滞后一期作为各自的工具变量，进行内生性检验，结果表明，模型(1)-(4)的DWH统计量P值分别为0.247、0.000、0.433、0.000，且过度识别检验、不可识别检验、弱工具变量检验均通过了显著性检验，工具变量是合适的，即模型(2)和(4)确实存在内生性问题，采用工具变量法对模型(2)和(4)估计，结果见表3后2列。本文面板模型F统计量较大且均在1%水平上通过了显著性检验，说明模型估计结果整体是可靠的。
由表3模型(1)可得，FDI知识溢出在1%水平上显著性为正，且估计系数为0.768，说明FDI知识溢出与高技术产业创新产出显著正相关。模型(2)-(4)中，FDI知识溢出的回归结果并未发生根本变化，进一步说明，FDI知识溢出能够显著促其创新产出的提高，假设H1得到验证。表中列出了研发投入(RD)、人力资本(HUM)、技术改造与开发应用吸收能力(APPL)对高技术产业创新产出的估计结果，3种吸收能力均在1%水平上显著为正，模型(2)-(4)中吸收能力的估计系数分别是0.900、0.696、0.563，这充分说明吸收能力是影响高技术产业创新产出提升的重要因素，吸收能力越强，对知识技术的学习就越充分，越会更大程度上促进创新产出的提高，假设H3a、H3b、H3c得到验证。工具变量法下主要变量的回归结果并未发生根本变化，说明该结论是可信的。
表3 基准回归估计结果
控制变量方面，资本和劳动力投入对创新产出并未产生显著影响。全部模型中，企业外向度至少在5%统计水平上显著为正，说明外向度越高的高技术产业，越有助于创新产出的提升。可能因为在开放型经济下，企业嵌入国际市场的程度越高，接触国外先进技术、知识、经验等的可能性也就越大，更益于FDI知识溢出“示范—模仿效应”、“竞争效应”等效应的发挥；
其次，外向度高的企业更多地面向国际市场，不得不提升出口产品的技术含量及相关服务质量以满足国际消费者的需求，这就进一步倒逼内资高技术企业创新能力的提升。企业规模至少在10%水平上通过了显著性检验且估计系数全部为负。一般认为，产值规模较大的企业更易受到相关部门的偏爱，融资成本低，且规模效应使其能够承受更大的创新风险。但回归结果表明高技术产业的企业规模却显著抑制了创新产出，一个可能的解释是，规模越大的企业越可能受到“根植性”的影响[34]，“组织惯性”和“组织刚性”使得大企业自身更易采取较为保守的创新策略，倾向于在现有技术轨道实现定向的技术创新[35]，而规模较小的企业具有灵活度高、速度快、高度专业化的特征，契合了高技术产业产品更新换代迅速的特点。相比之下，小企业更善于从事颠覆性的技术创新，其在创新产出中的效率也就更高。政府支持在1%水平上显著为正，说明政府研发支持不仅有助于缓解高技术产业研发投入和融资压力，优化资源配置，而且适时干预有利于降低外部不确定性缓解市场失灵的问题，同时有助于减缓外部投资者的信息约束及信息不对称，增强投资信心，促进创新产出的提升。
3.3 稳健性检验
本文参考赵军和王晓辰[36]的研究，以替换核心解释变量和被解释变量的方式进行稳健性检验，结果见表4。表中(1)-(3)为采用FDI知识溢出与吸收能力存量指标替换为流量指标进行回归的结果。鉴于FDI知识溢出对创新产出可能具有滞后效应，取FDI知识溢出的滞后一期进行回归，回归结果为(4)-(6)。稳健性检验回归结果总体上与基准回归相似，结论仍能得到支持，表明基准回归结果是稳健的。
表4 稳健性检验回归结果
3.4 门槛效应回归分析
3.4.1 门槛效应检验
由前文分析可知，FDI知识溢出与高技术产业创新产出之间可能存在吸收能力门槛，而非简单的线性关系。因此，为验证FDI知识溢出与高技术产业创新产出的门槛效应，以异质吸收能力为门槛变量，进行门槛检验与估计。本文运用Stata 16.0软件并采用Bootstrap自举法，对样本进行300次重复抽样，对吸收能力的单一门槛、双门槛和三门槛回归模型进行检验，结果见表5。单一门槛、双重门槛均在5%统计水平上通过了显著性检验，但三重门槛效应均未通过检验，表明FDI知识溢出对高技术产业创新产出具有吸收能力的双门槛效应，门槛估计值见表6。
表5 门槛效应检验及相关估计结果
表6 门槛估计值与置信区间
参考HANSEN[22]的做法，构建LR(似然比)统计量进一步检验门槛估计值的真实性。以R&D投入为例，结果如图1和图2所示。R&D投入的门槛估计值分别为1.007和4.391，由图可知，门槛值均落在图中虚线即95%置信水平的LR值(7.35)以下，说明门槛值均位于对应的95%置信区间内，其置信区间分别为[0.723，1.021]、[4.354，4.429]，说明模型的双门槛效应是真实存在的。因此，后续以双门槛模型进行回归分析。其他吸收能力变量的似然比函数图分析与此类似，限于篇幅，不再赘述。
图1 单一门槛值1.007似然比函数图
图2 双门槛值4.391似然比函数图
3.4.2 门槛回归分析
从表7可知，FDI知识溢出对高技术产业创新产出存在复杂的非线性机制和显著的吸收能力门槛效应，高技术产业只有越过最低吸收能力门槛，FDI知识溢出才会对创新产出产生促进作用，假设H2得到了验证。从3个吸收能力的整体回归结果来看，高技术产业的资本要素投入有助于创新产出的提升；
企业外向度和政府支持也能对创新产出产生显著的促进作用；
而企业规模一定程度上制约了高技术产业创新产出的提升，劳动力投入均未对创新产出产生显著促进作用。
表7 FDI知识溢出对高技术产业创新产出的门槛回归结果
研发投入(RD)。当R&D经费投入低于1.007时，高技术产业FDI知识溢出的系数为-0.142，但不显著；
当研发经费投入位于[1.007，4.391]时，其系数为正且通过1%水平的显著性检验；
当研发经费投入大于4.391时，FDI知识溢出对高技术产业创新产出的正向溢出显著，FDI提高1%，创新产出提升0.758%。企业的研发投入一定程度上不仅代表着企业的技术水平和自主创新能力，也代表着对外来知识、技术等识别获取的吸收能力。当研发投入不足时，企业对外源知识技术的识别获取能力较弱，无法对先进知识溢出进行识别和捕获，而FDI知识溢出具有“市场攫取效应”，内资企业如若无法满足市场需求，则势必会被挤出市场。因此，当研发吸收能力较低时，FDI知识溢出可能会对高技术产业创新产出产生抑制作用。当高技术产业研发吸收能力较高时，内资企业能够理解、学习并模仿先进技术，FDI知识溢出效应明显，良性技术溢出机制形成，外资企业出于维护自身技术垄断优势的目的，不断加大研发投入，更多的技术外溢也将成为可能。依据R&D投入的门槛值，可将研发投入水平分为3个区间，见表8。2016年与2004年相比，高技术产业各个行业的R&D投入均有较大幅度提升，2004年大多数行业的R&D投入处于中低投入区间，而2016年多数行业已跨越了第二门槛，说明2004—2016年研发投入对FDI知识溢出的吸收能力在不断增强。
表8 高技术产业各行业门槛通过情况
人力资本(HUM)。研发人员投入低于6.238时，FDI知识溢出的系数为0.007，并不显著；
研发人员投入越过6.238时，FDI知识溢出对创新产出具有显著的正向作用，弹性系数为0.705；
而当其越过第二门槛时，FDI知识溢出表现出更强的促进作用。究其原因，可能是在高技术企业发展初期，外资企业不可避免的争夺当地技术人才，一定程度上造成内资企业研发人才流失，此时FDI正向知识溢出效应并不显著。而随着研发人员投入的增加，内资企业形成一定的知识积累和人力创新规模效应，加之FDI知识溢出的“人员流动”效应开始发挥作用，内资企业对知识溢出的消化吸收成本降低，并与外资企业逐渐形成较为稳定的合作关系，一定程度上降低了信息不对称与信息壁垒，提升了高技术产业创新产出。从表9可以看出，2004年高技术产业各行业的人力资本处于中低水平，而2016年各行业的人力资本处于较好的发展区间，说明2004—2016年我国高技术产业各行业的人才意识在逐渐增强。
表9 高技术产业各行业门槛通过情况
技术改造与开发应用(APPL)。技术改造与开发应用吸收能力低于2.221时，FDI知识溢出对创新产出的影响系数为-0.123，但是并未通过显著性检验；
当大于2.221且小于4.760时，其影响系数为0.589，能够显著促进高技术产业创新产出的提升，处于较强的正向发展区间。当大于4.760时，FDI知识溢出的影响系数为0.721，在1%水平上显著，处于强吸收能力区间。这表明随着吸收能力由低到高增强，FDI知识溢出对高技术产业创新产出的影响由不显著的负相关转变为显著的正相关并且呈逐渐增强的非线性特征。这也进一步说明，对于FDI知识溢出的充分吸收并转化为创新产出，技术改造与开发应用必不可少。根据其门槛值，可分为3个区间(见表10)。可以看出，2004年高技术产业各行业的改造和开发应用吸收能力主要集中在中低吸收能力区间，而在2016年高技术产业各行业的技术改造和开发应用吸收能力均有所提高，说明2004—2016年，高技术产业各行业对FDI知识溢出的吸收能力在不断增强。
表10 高技术产业各行业门槛通过情况
本文采用2004—2016年高技术产业行业的面板数据，在利用固定效应模型分析FDI知识溢出对高技术产业创新产出的线性影响基础上，以双重门槛回归模型探究了FDI知识溢出在3种吸收能力门槛下分别对创新产出的非线性影响。得到主要结论：
1)FDI知识溢出与吸收能力均能显著促进高技术产业创新产出的提升，经稳健性检验依然成立。
2)FDI知识溢出对高技术产业创新产出存在显著的吸收能力双重门槛效应。其中，研发投入、人力资本和技术改造与开发应用只有越过最低吸收能力门槛时，FDI知识溢出才会产生显著的正向作用，且越过第二门槛时，FDI知识溢出的影响系数进一步增大。
3)吸收能力在FDI知识溢出推动高技术产业创新发展上存在时空差异性，2004年超越2/3的高技术行业位于中低吸收能力区间，而2016年半数产业已跨越高值门槛，时序变化明显。
4)企业外向度和政府支持有利于高技术产业创新产出，资本和劳动力要素投入的影响整体并不显著，同时，应注意到企业规模对创新产出具有显著的抑制作用。
根据以上主要结论提出如下建议：
1)要充分发挥FDI的知识溢出效应。一方面，高技术产业要积极深入贯彻“引进来，走出去”的方针政策，优化招商引资和研发环境，放宽高技术外资企业的进入条件。同时，要增强甄别能力，建立负面准入清单，注重外资引进质量，引入优质外资。另一方面，积极引导高技术内资与外资企业开展交流合作，推动建立技术合作联盟，推动内外资相关企业上下游的协同配套，促进FDI知识溢出效应的有效发挥，带动高技术产业创新能力提升。
2)FDI知识溢出效应存在吸收能力的最低门槛，且随吸收能力的提升而逐渐增强。因此，应采取相关措施适当提升高技术产业的吸收能力，有效吸收外来新技术和新知识，推动高技术产业技术进步。首先，应进一步加大研发投入力度，提升自主创新能力，形成技术资本积累和内生性自主研发能力，进而增强对新技术的“破译”和吸收能力；
其次，加大高技术产业研发人才培育力度，注重人力资本积累与储备。一方面，拓宽人才引进渠道，创新人才引进激励机制，提高研发人才的薪资待遇，以提升研发人员的创新热情。另一方面，加大对教育尤其是高等教育的财政投入力度，完善人力资本结构，提升高层次人才比重，提高人力资源质量，加强知识技术吸收能力。最后，要加强技术改造和开发的投入力度，健全产学研合作创新机制，并完善相关配套设施，建立专业实验室和孵化基地等，在“干中学”中实现技术改造和吸收应用，以发挥“研发—消化—应用吸收”的协调联动，形成良性循环。
3)企业外向度和政府支持也是影响高技术产业创新产出的重要因素。为此，应进一步扩大高技术产业的对外开放水平，激发市场活力，促进高技术内资企业更多地接触与学习国际先进技术和知识。同时，构建公平的市场竞争环境，倒逼内资企业在与外资企业的激烈竞争中进行主动创新。此外，政府应制定“因地制宜”和审慎合理的产业支持政策，并针对尚未越过中低吸收能力门槛的行业，如：办公设备制造业、计算机外部设备制造业和广播电视设备制造业等，加强财政补贴和税收优惠支持力度等，进而增进对高技术企业的引导扶持，使相关行业尽快越过中低吸收能力门槛，以提升高技术产业的创新产出水平。最后，适度提升高技术企业规模，并加强内部管理，保持灵活性以适应复杂的外部创新环境。
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