許長新 黃心飴

摘要：制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)，通過技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)制造業(yè)向數(shù)字化、智能化發(fā)展，是中國從制造業(yè)大國邁向強(qiáng)國的關(guān)鍵，長三角城市群作為創(chuàng)新活動(dòng)的孵化地，制造業(yè)的發(fā)展正呈現(xiàn)出強(qiáng)勁勢(shì)頭。以長三角地區(qū)制造業(yè)上市企業(yè)為樣本，利用有限混合模型劃分出企業(yè)在不同年份的技術(shù)采用水平，在此基礎(chǔ)上考察了知識(shí)資本的投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。結(jié)果表明：制造業(yè)企業(yè)技術(shù)采用水平總體偏低;知識(shí)資本投入能顯著提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，與當(dāng)前階段的技術(shù)采用水平呈現(xiàn)正相關(guān)。但是，企業(yè)異質(zhì)性效應(yīng)差異明顯，出口企業(yè)效果優(yōu)于非出口企業(yè)，民營企業(yè)顯著性高于其他所有制企業(yè)。

關(guān)鍵詞：知識(shí)資本;技術(shù)采用;創(chuàng)新績效;長三角城市群

中圖分類號(hào)：F275.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6378（2021）06-0097-12

DOI：10.3969/j.issn.1005-6378.2021.06.012

一、引言

中國處于后工業(yè)化時(shí)代，根據(jù)工信部最新數(shù)據(jù)顯示，中國2020年制造業(yè)增加值占全球比重達(dá)28% 以上，連續(xù)10年保持世界排名第一，成為驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎。但從產(chǎn)業(yè)鏈條的位置來看，中國制造業(yè)呈現(xiàn)兩端高價(jià)值和中間低價(jià)值的局面，當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，極易導(dǎo)致關(guān)鍵技術(shù)“卡脖子”。在新冠肺炎疫情沖擊和國際經(jīng)貿(mào)環(huán)境惡化的復(fù)雜背景下，打造制造業(yè)強(qiáng)國顯得尤其緊迫與必要，實(shí)現(xiàn)從大國邁向強(qiáng)國的目標(biāo)亟須擴(kuò)大創(chuàng)新投資，而加快高質(zhì)量發(fā)展和效益變革的關(guān)鍵是提高企業(yè)的創(chuàng)新力[1]。

內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型首次突破性地將技術(shù)進(jìn)步引入模型中，對(duì)技術(shù)的內(nèi)生性提出了兩個(gè)觀點(diǎn)：第一，干中學(xué)一般通過企業(yè)的創(chuàng)新投資獲得，資本存量增加的同時(shí)也會(huì)帶動(dòng)知識(shí)存量的增加;第二，知識(shí)具有公共品屬性，可通過各類傳播渠道直接或間接地影響技術(shù)進(jìn)步，即知識(shí)溢出使技術(shù)表現(xiàn)為非競爭性的和無成本的特點(diǎn)。在企業(yè)創(chuàng)新力的構(gòu)建過程中，大多數(shù)學(xué)者偏好驗(yàn)證第一個(gè)觀點(diǎn)，通常將創(chuàng)新投資物化為以知識(shí)為基礎(chǔ)的資產(chǎn)——知識(shí)資本，檢驗(yàn)創(chuàng)新投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用[2-3]。知識(shí)資本作為缺乏物理維度的知識(shí)資產(chǎn)的總合，廣義上是由創(chuàng)新的組織設(shè)計(jì)或人力資源實(shí)踐產(chǎn)生的非物質(zhì)價(jià)值來源，狹義上則指可辨認(rèn)的非貨幣性資產(chǎn)，主要包括專利權(quán)、商標(biāo)權(quán)等形式。知識(shí)資本強(qiáng)調(diào)非貨幣性物質(zhì)的使用價(jià)值和創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益，將知識(shí)產(chǎn)權(quán)和智力資產(chǎn)轉(zhuǎn)化管理，可以提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，保證企業(yè)創(chuàng)新帶來的超額利潤回流至企業(yè)，從而使企業(yè)創(chuàng)新力最終轉(zhuǎn)化為企業(yè)盈利，在企業(yè)市場價(jià)值提升過程中競爭優(yōu)勢(shì)更加顯著[4]。

但也有學(xué)者正積極討論第二個(gè)觀點(diǎn)，肯定了知識(shí)溢出在空間上的瞬間擴(kuò)散行為，即技術(shù)的內(nèi)生性導(dǎo)致企業(yè)間相似的技術(shù)具有溢出效應(yīng)，促使知識(shí)在企業(yè)間出現(xiàn)傳播。其中，最典型的代表是Parente等[3]在1994年正式提出了技術(shù)采用和擴(kuò)散（Technology Adoption and Diffusion）的概念，他們認(rèn)為技術(shù)采用的障礙程度因行業(yè)和時(shí)間而異，技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切聯(lián)系。換言之，企業(yè)采用技術(shù)所獲得的回報(bào)不僅與相關(guān)制度有關(guān)，更取決于當(dāng)前企業(yè)在國內(nèi)以及世界范圍相似領(lǐng)域中技術(shù)的相對(duì)水平。隨后，很多學(xué)者對(duì)技術(shù)采用和擴(kuò)散問題展開了熱烈討論：Barro等[6]論述了模仿在技術(shù)擴(kuò)散中的作用;Basu等[7]認(rèn)為適宜技術(shù)（Appropriate Technology）為技術(shù)擴(kuò)散經(jīng)驗(yàn)的多樣性提供了潛在的解釋;Howitt[8]研究了研發(fā)活動(dòng)對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)移的作用;林毅夫等[9]提出最適宜的技術(shù)結(jié)構(gòu)內(nèi)生于要素稟賦結(jié)構(gòu)，在發(fā)展的不同階段，選擇與其要素稟賦結(jié)構(gòu)相一致的技術(shù)結(jié)構(gòu)，甚至比先進(jìn)技術(shù)的采用更具生產(chǎn)效率。上述研究說明，在開放的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，企業(yè)的創(chuàng)新門檻值受到國家制度、市場規(guī)模等特征影響，企業(yè)的技術(shù)采用水平不僅取決于自身的創(chuàng)新投入，通過模仿、消化和吸收其他企業(yè)的先進(jìn)技術(shù)也是獲取技術(shù)進(jìn)步的重要來源。

以上研究為理解企業(yè)技術(shù)的內(nèi)生性提供了深刻洞見，但在理論和實(shí)證方面仍存在發(fā)展的空間：（1）創(chuàng)新投資是提高企業(yè)創(chuàng)新力的外部手段，技術(shù)采用是改善企業(yè)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在動(dòng)力?，F(xiàn)有文獻(xiàn)一部分從整體上認(rèn)可內(nèi)部研發(fā)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的正向影響，另一部分單獨(dú)考察技術(shù)擴(kuò)散與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的定性關(guān)系[10]，鮮有研究定量討論相同行業(yè)的不同企業(yè)的技術(shù)采用水平，并將創(chuàng)新投資和技術(shù)采用納入同一個(gè)框架中，深究采用生產(chǎn)性技術(shù)或者借助技術(shù)擴(kuò)散實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)的過程，因此對(duì)于技術(shù)溢出引致的研發(fā)投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響缺乏系統(tǒng)性的分析。（2）國際貿(mào)易改變了資源配置的格局，促使資源流向全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)，立足中國轉(zhuǎn)型時(shí)期的制度背景，需要對(duì)異質(zhì)性企業(yè)的創(chuàng)新績效分類研究。隨著新貿(mào)易理論研究的逐步深入，以Melitz[11]為代表的學(xué)者提出了異質(zhì)企業(yè)貿(mào)易模型，用以解釋相同行業(yè)的不同企業(yè)的技術(shù)差異和出口決策行為。企業(yè)可以通過提高技術(shù)效率降低其邊際成本，尤其是全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)可以從技術(shù)升級(jí)中獲得更高的潛在收益[12]?；谥袊厥獾闹贫拳h(huán)境，國有企業(yè)具有較強(qiáng)的市場壟斷地位和市場優(yōu)勢(shì)，而民營企業(yè)大多來自市場競爭較為充分的行業(yè)，傾向于提高資源配置效率來擴(kuò)大市場份額[13]。那么，若將企業(yè)的異質(zhì)性納入考慮，知識(shí)資本投入與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系又會(huì)有何差異？這個(gè)問題值得進(jìn)一步探索。

為此，本文以2013—2019年長三角城市群制造業(yè)上市企業(yè)為研究對(duì)象，從技術(shù)采用的視角出發(fā)，探索知識(shí)資本投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)主要包括三個(gè)方面：（1）考慮到企業(yè)間存在技術(shù)溢出的實(shí)際情況，劃分出高技術(shù)與低技術(shù)兩類企業(yè)，分析7個(gè)主要行業(yè)兩類企業(yè)全要素生產(chǎn)率的總況和差異，以及技術(shù)采用水平與當(dāng)前所處發(fā)展階段的匹配度;（2）在同一框架內(nèi)展開對(duì)自主研發(fā)與技術(shù)擴(kuò)散兩者關(guān)系的考察，從生產(chǎn)函數(shù)內(nèi)部將企業(yè)的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)采用水平兩種效應(yīng)剝離開來，從生產(chǎn)函數(shù)外部著重分析知識(shí)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響;（3）異質(zhì)性因素會(huì)改變知識(shí)資本與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，如國際貿(mào)易促使資源進(jìn)一步流向全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)，不同所有制類型的企業(yè)全要素生產(chǎn)率效用不相等，故圍繞企業(yè)的異質(zhì)性效應(yīng)展開擴(kuò)展性檢驗(yàn)。本文的研究可以加深學(xué)術(shù)界對(duì)創(chuàng)新投資如何影響企業(yè)技術(shù)采用水平和全要素生產(chǎn)率的理解，對(duì)增強(qiáng)中國制造業(yè)企業(yè)知識(shí)資本的投資利用效率有現(xiàn)實(shí)意義，為最大限度發(fā)揮不同行業(yè)、不同類型企業(yè)的創(chuàng)新力提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)和相關(guān)政策建議。

二、理論分析與研究假說

（一）知識(shí)資本與企業(yè)創(chuàng)新

處于知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，創(chuàng)新成為企業(yè)戰(zhàn)略管理的核心要素之一。一般來說，企業(yè)的創(chuàng)新能力越強(qiáng)，在市場競爭中優(yōu)勢(shì)越明顯。企業(yè)創(chuàng)新能力的提升具有兩條獲取路徑：第一條以技術(shù)開發(fā)和自主研發(fā)為核心，指“獨(dú)創(chuàng)”的過程，強(qiáng)調(diào)企業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)來源自身的資源與能力;第二條包含引進(jìn)、吸納、轉(zhuǎn)化和開發(fā)利用四個(gè)階段，這一過程更體現(xiàn)為技術(shù)的“模仿”和“借鑒”。從“借鑒”的具體發(fā)展階段來看，企業(yè)只有達(dá)到一定的資產(chǎn)規(guī)模后，才可以采用資本密集型技術(shù)。通過實(shí)踐學(xué)習(xí)和因地制宜來改進(jìn)技術(shù)，尤其是吸納和總結(jié)具有潛在價(jià)值的技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用[14]。多數(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升都源于“借鑒”而非“獨(dú)創(chuàng)”[15]，企業(yè)在將技術(shù)或想法應(yīng)用于組織實(shí)踐的過程中，各類傳播渠道將這種先進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散到企業(yè)外部，即技術(shù)跨越有形的邊界在企業(yè)間發(fā)生流動(dòng)[16]，企業(yè)通過模仿、消化和吸收先進(jìn)技術(shù)來提高資源配置效率。當(dāng)然，出于技術(shù)保密性和企業(yè)戰(zhàn)略層面的考慮，直接引進(jìn)核心技術(shù)的方式對(duì)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)十分有限，企業(yè)通過投資、貿(mào)易等渠道間接引進(jìn)技術(shù)往往更為普遍。無論是哪條路徑，企業(yè)都需要擴(kuò)大投資以提升技術(shù)采用的水平，并從中直接或間接獲益以提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

企業(yè)通過擴(kuò)大創(chuàng)新投資來提升創(chuàng)新能力，其中很大部分是以知識(shí)資本的形式進(jìn)行的。知識(shí)資本具備獨(dú)特的價(jià)值創(chuàng)造力和知識(shí)轉(zhuǎn)化的競爭優(yōu)勢(shì)，相較于有形資產(chǎn)或其他形式的無形資產(chǎn)，市場為它提供了一定的甄別功能和定價(jià)功能，該類資產(chǎn)的信息披露向市場傳遞有效的價(jià)值增量信息，能夠創(chuàng)造規(guī)模經(jīng)濟(jì)和超額利潤，對(duì)企業(yè)的長久發(fā)展貢獻(xiàn)更大[17-19]。從短期角度來看，在信息不對(duì)稱的市場環(huán)境下，由于知識(shí)資本投資本身具有收益周期長、風(fēng)險(xiǎn)高、不確定性強(qiáng)等特征，在獲取收益的過程中，企業(yè)需要付出更高的成本或者代價(jià)，可能導(dǎo)致對(duì)創(chuàng)新能力的改善效果有限[20]。但從長遠(yuǎn)角度來看，知識(shí)資本邊際報(bào)酬遞增的技術(shù)特征逐漸凸顯，展現(xiàn)出長期性收益能力的優(yōu)勢(shì)，其典型的非競爭性激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值[21]，對(duì)屬于高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)甚至?xí)a(chǎn)生外部網(wǎng)絡(luò)化效應(yīng)。相比全要素生產(chǎn)率低的企業(yè)，全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)更容易實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，增強(qiáng)在企業(yè)經(jīng)營中的優(yōu)勢(shì)[22]?？傮w而言，知識(shí)資本投資可以提高企業(yè)的技術(shù)效率以降低生產(chǎn)邊際成本，有利于企業(yè)提高創(chuàng)新績效并獲取更高的潛在收益?；诖?，本文提出：

H1：知識(shí)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著地促進(jìn)作用。

（二）企業(yè)異質(zhì)性效應(yīng)

企業(yè)異質(zhì)性的存在與技術(shù)選擇的偏好密不可分，在一定程度上影響了知識(shí)資本與企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)系。一方面，國際貿(mào)易促使資源流向全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)，是否具備進(jìn)出口業(yè)務(wù)的企業(yè)對(duì)知識(shí)資本的依賴程度差距很大。企業(yè)的“自我選擇效應(yīng)”表明，全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)投資容易引發(fā)出口行為，而全要素生產(chǎn)率較低的企業(yè)則是服務(wù)于本土市場。尤其在進(jìn)出口業(yè)務(wù)迅速發(fā)展的競爭格局下，全要素生產(chǎn)率更高的企業(yè)獲得可觀的利潤，平庸的企業(yè)利潤較低，最差的企業(yè)很快就會(huì)消失[23-24]。一般來說，技術(shù)水平較高的企業(yè)需要增加國內(nèi)外收入來支付固定的技術(shù)成本，技術(shù)水平較低的企業(yè)則會(huì)提高對(duì)技術(shù)型勞動(dòng)力和技能溢價(jià)的相對(duì)需求[25]，因此采用高技術(shù)生產(chǎn)的企業(yè)更容易成為最具競爭力的出口商[26]。上述分析說明，企業(yè)的投資行為受“分類效應(yīng)”影響，有進(jìn)出口業(yè)務(wù)的企業(yè)勢(shì)必會(huì)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)，其全要素生產(chǎn)率提升更依賴于知識(shí)資本的創(chuàng)新投入，而僅在國內(nèi)市場銷售的企業(yè)依賴程度相對(duì)較弱?；诖?，本文提出：

H2：知識(shí)資本對(duì)進(jìn)出口和非進(jìn)出口企業(yè)的創(chuàng)新績效都可能存在提升作用，但對(duì)進(jìn)出口企業(yè)的效果相對(duì)更強(qiáng)。

另一方面，知識(shí)資本對(duì)不同所有制企業(yè)發(fā)揮的創(chuàng)新效應(yīng)也相差甚遠(yuǎn)?；谥袊D(zhuǎn)型時(shí)期的制度背景，不同所有制的企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)功能，對(duì)于知識(shí)資本的依賴程度也大相徑庭。其中，國有企業(yè)和民營企業(yè)的差異尤為顯著。國有企業(yè)具有特定的壟斷優(yōu)勢(shì)，自主創(chuàng)新的門檻較低，但面臨著更多的社會(huì)責(zé)任，受政府干預(yù)程度較大，經(jīng)常借助相關(guān)政策的補(bǔ)貼來維系經(jīng)營，這些補(bǔ)貼主要與土地使用權(quán)等使用類無形資產(chǎn)掛鉤，因而對(duì)這類無形資產(chǎn)的依賴性較強(qiáng)[27]。而民營企業(yè)具有經(jīng)營靈活、市場化程度高、社會(huì)負(fù)擔(dān)輕等優(yōu)勢(shì)，在面對(duì)市場競爭時(shí)能夠迅速轉(zhuǎn)化滿足市場需求的科技成果，展現(xiàn)出強(qiáng)大的活力和市場競爭力，從而對(duì)專利權(quán)等類型的知識(shí)資本依賴更多。因此，與民營企業(yè)相比，國有企業(yè)的市場優(yōu)勢(shì)并沒有完全轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)[28]，在知識(shí)資本提升企業(yè)創(chuàng)新績效的過程中表現(xiàn)的效用更弱?；诖?，本文提出：

H3：知識(shí)資本對(duì)國有和民營企業(yè)的創(chuàng)新績效都可能存在提升作用，但對(duì)民營企業(yè)的效果相對(duì)更強(qiáng)。

三、模型設(shè)定與變量選取

（一）變量選擇與數(shù)據(jù)來源

選取2013—2019年長三角制造業(yè)上市企業(yè)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。根據(jù)2012年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類，對(duì)象代碼為C13-C42，依據(jù)如下原則進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選：（1）考慮到行業(yè)特征和企業(yè)樣本量因素，劃分出制造業(yè)7個(gè)主要類型，分別是輕紡工業(yè)、石油化工、醫(yī)藥化纖、橡膠塑料、金屬制造、設(shè)備制造、電子機(jī)械;（2）剔除觀測年度進(jìn)入和退出的企業(yè);（3）剔除觀測年度暫停上市、終止上市、停牌的企業(yè);（4）剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的企業(yè);（5）剔除Winsorize處理的上下1%的變量。最終得到423家企業(yè)，建立如下的變量體系。

1.被解釋變量。被解釋變量指的是企業(yè)創(chuàng)新績效，包括企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（LNTFP）和技術(shù)采用水平（TECH），兩者均為計(jì)算所得。其中，技術(shù)采用水平（TECH）劃分為高技術(shù)與低技術(shù)兩類，高技術(shù)（H）取1，低技術(shù)（L）取0。

2.解釋變量。解釋變量指的是知識(shí)資本（LNKC）。參考楊文君等[29]的研究成果，選取技術(shù)類無形資產(chǎn)存量為代理指標(biāo)，涵蓋專利權(quán)、非專利技術(shù)、軟件和商標(biāo)權(quán)等類型，并對(duì)其取對(duì)數(shù)。

3.控制變量?？刂谱兞堪ㄆ髽I(yè)規(guī)模、資產(chǎn)回報(bào)率、前十大股東持股比、企業(yè)年齡、進(jìn)出口業(yè)務(wù)和企業(yè)性質(zhì)。以上指標(biāo)選取主要參考劉虹等[30]、劉晴等[31]的研究成果。其中，企業(yè)規(guī)模（SIZE）為總資產(chǎn)取對(duì)數(shù);資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）為凈利潤與總資產(chǎn)比值;前十大股東持股比（TOPTEN）為前十大股東持股占全部股東比值;企業(yè)年齡（AGE）為觀測年度與企業(yè)成立年度之差;進(jìn)出口業(yè)務(wù)（EXP）將樣本企業(yè)與海關(guān)總署網(wǎng)站企業(yè)進(jìn)出口登記情況對(duì)比，得到進(jìn)出口企業(yè)取0，非進(jìn)出口企業(yè)取1;企業(yè)性質(zhì)（SOE）將國有企業(yè)取0，民營企業(yè)取1，其他類型企業(yè)取2。

（二）模型構(gòu)建

構(gòu)建特定于技術(shù)的生產(chǎn)函數(shù)，將企業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)水平區(qū)分，無須對(duì)企業(yè)之間的技術(shù)共享程度進(jìn)行任何類型的事前假設(shè)，從企業(yè)層面確定生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，A代表全要素生產(chǎn)率，X代表要素投入，β代表關(guān)聯(lián)生產(chǎn)系數(shù)，Y代表總產(chǎn)出，i代表企業(yè)，n代表要素投入個(gè)數(shù)，t代表年份（t=1，2，…，T），m代表技術(shù)數(shù)量（m=1，2，…，M）。Y_i，t的大小主要取決于A_i，t和β_n，m，前者屬于企業(yè)自身特征，后者受行業(yè)等條件限制，往往是固定不變的。按部門估計(jì)對(duì)數(shù)的生產(chǎn)函數(shù)，將A_i，t設(shè)計(jì)為：

簡化技術(shù)采用水平設(shè)定的復(fù)雜性，僅考慮兩種技術(shù)水平（M=2）來體現(xiàn)相同行業(yè)的企業(yè)當(dāng)前所采納技術(shù)的差異，即式（1）中的關(guān)聯(lián)生產(chǎn)系數(shù)β_n，m提供了企業(yè)屬于一個(gè)或另一個(gè)組的可能性，同時(shí)利用有限混合模型聚類不同技術(shù)的企業(yè)，將企業(yè)分配給所屬的群體，從而達(dá)成更高的分配概率。明確這些前提條件后，得到式（1）的概率分布函數(shù)：

而在t時(shí)間屬于M組的i企業(yè)的效率為：

企業(yè)屬于分配效率大的一組，根據(jù)式（1）計(jì)算出企業(yè)所在分組下的預(yù)測產(chǎn)出，結(jié)合企業(yè)資本和勞動(dòng)力的實(shí)際值，判定高于實(shí)際產(chǎn)出的企業(yè)為高技術(shù)采用水平（H），反之為低技術(shù)采用水平（L）。在確定企業(yè)采納的技術(shù)水平之后，最終計(jì)算出其全要素生產(chǎn)率：

完成以上計(jì)算后，建立以下兩個(gè)回歸模型驗(yàn)證：

LNTFP_i，t=α₀+α₁LNKC_i，t+α₂SIZE_i，t+α₃ROA_i，t+α₄TOPTEN_i，t+α₅AGE_i，t+μ_i+μ_reg+ε_i，t（8）

TECH_i，t=α₀+α₁LNKC_i，t+α₂SIZE_i，t+α₃ROA_i，t+α₄TOPTEN_i，t+α₅AGE_i，t+μ_i+μ_reg+ε_i，t（9）

其中，μ_i，代表控制時(shí)間效應(yīng)，μ_reg代表控制地區(qū)特征差異。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性檢驗(yàn)

企業(yè)所有制情況如圖1所示，民營企業(yè)有282家，占比達(dá)67%，而國營或國有控股企業(yè)僅為21%;企業(yè)地區(qū)分布方面，江蘇和浙江分別以153家和149家企業(yè)遙遙領(lǐng)先，且民營企業(yè)占比均高達(dá)75%;企業(yè)行業(yè)分類方面如圖2所示，電子機(jī)械類以116家企業(yè)位列第一（占比27%），設(shè)備制造類緊隨其后有95家（占比23%），其后依次為輕紡工業(yè)、石油化工等。總的來看，長三角地區(qū)仍以傳統(tǒng)制造業(yè)為主，大多數(shù)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展層次較低，各大城市間產(chǎn)業(yè)同構(gòu)程度高，但隨著一體化進(jìn)程的推進(jìn)，區(qū)域發(fā)展特色逐漸凸顯。其中，江蘇制造業(yè)門類齊多，包括化學(xué)工業(yè)、紡織業(yè)、高端裝備制造業(yè)等多個(gè)產(chǎn)業(yè);浙江形成了化學(xué)纖維、飲品制造業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)等多個(gè)集群;上海重點(diǎn)推動(dòng)汽車、鋼鐵等多個(gè)產(chǎn)業(yè)向高端延伸;安徽不斷發(fā)揮家用電器和裝備制造等傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)。

對(duì)變量進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，同時(shí)為避免變量之間存在重復(fù)替代關(guān)系，運(yùn)用stata15.0對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。一般來說，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值處于0.3以內(nèi)為弱相關(guān)，如表1所示，除了企業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)采用水平之間相關(guān)系數(shù)為0.496，其余結(jié)果均小于0.3，變量結(jié)果不存在明顯替代問題。又由于知識(shí)資本與企業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)采用水平之間的相關(guān)系數(shù)均為正，且在1%水平下顯著，表明具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

（二）企業(yè)技術(shù)采用水平結(jié)果分析

表2報(bào)告各類企業(yè)分組過程和結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)系數(shù)基本上都是1%顯著，依據(jù)概率大小判定所在小組并計(jì)算出預(yù)測產(chǎn)出，進(jìn)一步將預(yù)測產(chǎn)出與實(shí)際產(chǎn)出比較，最終確定出企業(yè)的技術(shù)采用水平?？梢钥闯?，電子機(jī)械、輕紡工業(yè)和設(shè)備制造類的低技術(shù)企業(yè)居多，分別占該同類企業(yè)的96.6%88.5%和58.95%，這些產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)密集型特征表現(xiàn)明顯，以輕紡工業(yè)為例，存在中小企業(yè)居多、產(chǎn)品更新周期長、自主開發(fā)能力差、技術(shù)人才匱乏等情況，技術(shù)整體水平較低，總的來講，得到的結(jié)果與實(shí)際情況相符，證明了估算結(jié)果的有效性。值得注意的是，樣本期間26.95%的企業(yè)在高低技術(shù)間轉(zhuǎn)變，表明企業(yè)的技術(shù)采用水平并非固定不變。

（三）知識(shí)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響分析

在正式回歸分析之前，考慮到面板數(shù)據(jù)可能存在多重共線性問題，計(jì)算發(fā)現(xiàn)最大的VIF為1.19，遠(yuǎn)小于10，故不存在多重共線性，同時(shí)為避免偽回歸使用LLC方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表明所有變量在1%水平下顯著，即面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。通過Hausman檢驗(yàn)得到模型在1%的顯著水平下接受原假設(shè)，確定該面板數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)使用隨機(jī)效應(yīng)回歸（RE）。為了嘗試解決由雙向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，引入知識(shí)資本的滯后一期作為變量進(jìn)行回歸。

回歸結(jié)果表3顯示，知識(shí)資本的回歸系數(shù)為0.039，且在1%的水平下顯著，表明知識(shí)資本每投入1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率增加0.039%;在以技術(shù)采用水平為因變量的回歸模型中，知識(shí)資本的系數(shù)為0.206，在1%的水平下顯著，說明當(dāng)期知識(shí)資本的積累能有效改善企業(yè)技術(shù)采用水平現(xiàn)狀。而滯后一期變量系數(shù)同樣為正，在5%的水平下顯著，說明滯后一期知識(shí)資本也能顯著促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新績效，上述結(jié)論驗(yàn)證了H1。隨著時(shí)間增加，知識(shí)資本規(guī)模報(bào)酬遞增的效果會(huì)逐漸凸顯，同類企業(yè)之間可通過技術(shù)擴(kuò)散逐步提升整個(gè)行業(yè)技術(shù)采用水平，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。

從控制變量結(jié)果來看，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)回報(bào)率、企業(yè)年齡均與企業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)采用水平呈正相關(guān)關(guān)系，前兩者大多通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，而前十大股東持股比系數(shù)為負(fù)。具體來看，企業(yè)規(guī)模決定了生產(chǎn)成本和價(jià)格，規(guī)模擴(kuò)大有利于企業(yè)調(diào)整產(chǎn)量達(dá)到最優(yōu)規(guī)模，此時(shí)企業(yè)會(huì)尋求更多技術(shù)提升以擴(kuò)大市場需求，對(duì)企業(yè)經(jīng)營和發(fā)展顯得至關(guān)重要;資產(chǎn)回報(bào)率用來衡量企業(yè)對(duì)投入資金的運(yùn)作回報(bào)能力，回報(bào)率反映出企業(yè)真實(shí)的運(yùn)營能力，能力越強(qiáng)可以帶動(dòng)企業(yè)效率提升，激發(fā)企業(yè)內(nèi)涵式發(fā)展;前十大股東持股比代表股權(quán)的集中度，制造業(yè)企業(yè)缺乏核心的競爭優(yōu)勢(shì)，股權(quán)的過分集中無法保持企業(yè)的創(chuàng)新活力，不利于保持業(yè)績高速增長;企業(yè)年齡對(duì)企業(yè)技術(shù)采用水平有不顯著的正面促進(jìn)作用，這可能是由于這個(gè)變量與時(shí)間效應(yīng)密切相關(guān)，企業(yè)年齡正向促進(jìn)作用可能已經(jīng)被時(shí)間變量所解釋，即出現(xiàn)了系數(shù)符號(hào)不顯著的結(jié)果。

（四）擴(kuò)展性討論：基于企業(yè)異質(zhì)性的檢驗(yàn)

為進(jìn)一步分析技術(shù)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，需要對(duì)企業(yè)的異質(zhì)性加以討論，包括對(duì)是否存在進(jìn)出口業(yè)務(wù)和所有制狀況分類的討論。其中，進(jìn)出口業(yè)務(wù)分為有無兩種，所有制性質(zhì)分為國營或國有控股企業(yè)、民營企業(yè)和其他企業(yè)三類，依次帶入式（8）和式（9）中回歸。

1.分進(jìn)出口業(yè)務(wù)估計(jì)結(jié)果。國際貿(mào)易是國際間技術(shù)擴(kuò)散的重要途徑之一，進(jìn)出口企業(yè)往往擁有更多渠道和信息優(yōu)勢(shì)從事對(duì)外直接投資，投資過程中通過學(xué)習(xí)效應(yīng)帶動(dòng)國內(nèi)技術(shù)進(jìn)步，并在決策方面獲得更多信貸和技術(shù)支持。表4結(jié)果顯示，進(jìn)出口企業(yè)技術(shù)資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.070，技術(shù)水平的系數(shù)為0.568，無論是系數(shù)還是顯著性都遠(yuǎn)高于非進(jìn)出口企業(yè)，上述結(jié)論驗(yàn)證了H2。由于國際貿(mào)易自身涵蓋一定的固定成本和風(fēng)險(xiǎn)成本，只有具有較高的生產(chǎn)水平、吸收能力以及技術(shù)轉(zhuǎn)化能力的企業(yè)才能從對(duì)外投資中獲益。相比非進(jìn)出口企業(yè)，進(jìn)出口企業(yè)更擅長利用環(huán)境和政策優(yōu)勢(shì)，靈活投資有潛在收益的生產(chǎn)性技術(shù)，從而更好地推動(dòng)企業(yè)技術(shù)升級(jí)。

2.分所有制估計(jì)結(jié)果。所有權(quán)優(yōu)勢(shì)、制度因素以及資本市場不完全性等問題普遍存在于中國為代表的新興經(jīng)濟(jì)體中，企業(yè)所有制性質(zhì)對(duì)技術(shù)采用決策具有一定的影響。從表5的結(jié)果來看，國有企業(yè)、民營企業(yè)和其他企業(yè)效應(yīng)依次降低，其中只有民營企業(yè)呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，除了其他類型企業(yè)，國有企業(yè)和民營企業(yè)都高于全部樣本效應(yīng)，上述結(jié)論驗(yàn)證了H3。不同所有制的企業(yè)在技術(shù)采用決策中存在顯著差異，國有企業(yè)具有某些特定壟斷優(yōu)勢(shì)，如特定行業(yè)的進(jìn)入特許權(quán)、低息貸款、獨(dú)特的信息優(yōu)勢(shì)等，這些都降低了企業(yè)通過自主創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率的門檻。與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)對(duì)技術(shù)采用水平的正向效應(yīng)則更加顯著，原因可能是民營企業(yè)在面對(duì)市場競爭時(shí)，技術(shù)采用水平改善是企業(yè)價(jià)值最大化的直接表現(xiàn)，只有迅速提高技術(shù)水平才能更好地滿足市場化需求。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從三個(gè)方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是改變計(jì)量模型，由于文章采用的是典型的短面板模型，故選用系統(tǒng)GMM模型估算有利于提高結(jié)果的適用性，同時(shí)可以將內(nèi)生性問題納入考慮;二是改變變量的度量方式，模型二改變了解釋變量的度量方式，替換為知識(shí)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，模型三改變了被解釋變量的度量方式，用LP方法測算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率;三是采用分行業(yè)的檢驗(yàn)，考慮到不同行業(yè)企業(yè)數(shù)量的不同，選用醫(yī)藥化纖、設(shè)備制造和電子機(jī)械這三個(gè)行業(yè)依次測試。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，發(fā)現(xiàn)自變量系數(shù)均具有一定的顯著性，且與前文回歸系數(shù)的正負(fù)性相對(duì)一致，表明當(dāng)前企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入技術(shù)創(chuàng)新的重要階段，知識(shí)資本有利于推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行更好地技術(shù)選擇，并對(duì)企業(yè)節(jié)約生產(chǎn)成本、獲得更多超額利潤、提高全要素生產(chǎn)率有明顯正向影響。值得注意的是，醫(yī)藥化纖、設(shè)備制造和電子機(jī)械三個(gè)行業(yè)的效應(yīng)依次減弱，一般也認(rèn)為醫(yī)藥業(yè)中的專利技術(shù)等知識(shí)資本比其他行業(yè)相對(duì)較高，而機(jī)械業(yè)的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)使得知識(shí)資本未發(fā)揮最大的作用。

六、結(jié)論與對(duì)策

基于長三角城市群423家制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，利用有限混合模型將創(chuàng)新投資和技術(shù)采用納入同一個(gè)框架中考察，定量估算出相同行業(yè)的不同企業(yè)的技術(shù)采用水平，借以考察知識(shí)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，并結(jié)合企業(yè)的異質(zhì)性效應(yīng)完成了擴(kuò)展性討論。研究結(jié)果表明：一是不同行業(yè)技術(shù)采用水平差距顯著，其中勞動(dòng)密集型行業(yè)低技術(shù)企業(yè)居多，如電子機(jī)械、輕紡工業(yè)和設(shè)備制造類。二是知識(shí)資本與企業(yè)創(chuàng)新績效呈正相關(guān)關(guān)系，知識(shí)資本每投入1%，樣本企業(yè)全要素生產(chǎn)率增加0.039%，技術(shù)采用水平增加0.206%，即當(dāng)期的知識(shí)資本的積累能有效改善企業(yè)技術(shù)水平現(xiàn)狀。而滯后一期變量系數(shù)同樣為正，體現(xiàn)了結(jié)果的穩(wěn)健性。三是從企業(yè)異質(zhì)性效應(yīng)來看，進(jìn)出口企業(yè)的異質(zhì)性效應(yīng)遠(yuǎn)高于非進(jìn)出口企業(yè)，國有企業(yè)和民營企業(yè)均高于全部樣本，并且只有民營企業(yè)呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性?？傮w而言，本文系統(tǒng)性地分析了技術(shù)溢出引致的創(chuàng)新投資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，證實(shí)知識(shí)資本在當(dāng)期甚至長期都有助于提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，而企業(yè)異質(zhì)性的效應(yīng)也在企業(yè)技術(shù)采用決策中發(fā)揮著重要作用。

根據(jù)研究結(jié)果，提出兩點(diǎn)建議：（1）科學(xué)配置創(chuàng)新資源，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。制造業(yè)企業(yè)自身應(yīng)加強(qiáng)知識(shí)資本的投入，提高關(guān)鍵技術(shù)的開發(fā)能力，通過自主研發(fā)和技術(shù)吸收改善企業(yè)創(chuàng)新效率，提高企業(yè)的智能化和自動(dòng)化水平，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新的競爭力，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。（2）完善供需平衡的創(chuàng)新政策。根據(jù)不同行業(yè)和區(qū)域之間企業(yè)技術(shù)采用水平差異，以及對(duì)創(chuàng)新需求的差異，國家應(yīng)實(shí)施差異化的分類創(chuàng)新投資支持政策。對(duì)高技術(shù)行業(yè)重點(diǎn)加大自主創(chuàng)新的研發(fā)資本和科技領(lǐng)軍人才投入，提高自主研發(fā)和創(chuàng)新能力，形成核心技術(shù)的競爭優(yōu)勢(shì);對(duì)低技術(shù)行業(yè)加大引進(jìn)國內(nèi)外成熟技術(shù)，同時(shí)增大研究開發(fā)的力度，以提升企業(yè)技術(shù)采用水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]魏后凱，王頌吉.中國“過度去工業(yè)化”現(xiàn)象剖析與理論反思[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（1）：5-22.

[2]程惠芳，陸嘉俊.知識(shí)資本對(duì)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2014（5）：174-187.

[3] BONTEMPI M E，MAIRESSE J. Intangible Capital and Productivity：An Exploration on a Panel of Italian Manufacturing Firms[R]. National Bureau of Economic Research，2008.

[4]張珍.知識(shí)資本視角下企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新路徑鎖定突破研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2019.

[5] PARENTE S L，PRESCOTT E C. Barriers to Technology Adoption and Development [J]. Journal of Political Economy，1994，102（2）：298-321.

[6] BARRO R J ，SALA-I-MARTIN X. Technological Diffusion，Convergence and Growth [J]. Journal of Economic Growth，1997，2（1）：126.

[7] BASU S，WEILD N. Appropriate Technology and Growth[J]. Quarterly Journal of Economics，1998，113（4）：1025- 1054.

[8] HOWITT P. Endogenous Growth and Cross-country Income Differences[J]. American Economic Review，2000，90（4）：829-846.

[9]林毅夫，張鵬飛.適宜技術(shù)、技術(shù)選擇和發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006（4）：985-1006.

[10]李逢春.出口貿(mào)易、技術(shù)溢出與企業(yè)自主創(chuàng)新[J].南京社會(huì)科學(xué)，2013（11）：21-26.

[11]MELITZ M J. The Impact of Trade on Intra-industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity[J]. Econometrica，2003，71（6）：1695-1725.

[12] MARROCU E，PACI R，PONTIS M. Intangible Capital and Firms Productivity[J]. Industrial and Corporate Change，2012，21（2）：377-402.

[13]蔣冠宏.并購如何提升企業(yè)市場勢(shì)力——來自中國企業(yè)的證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（5）：170-188.

[14] WANG K J ，NGUYEN P H，WU S Y，et al. Technology Portfolio Adoption Considering Capacity Planning under Demand and Technology Uncertainty[J]. Journal of Manufacturing Systems，2018，47：1-11.

[15]張莉俠，呂國慶，賈磊.技術(shù)引進(jìn)、技術(shù)吸收能力與創(chuàng)新績效——基于上海農(nóng)業(yè)企業(yè)的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018（9）：80-87.

[16]TATNALL A. Information Systems，Technology Adoption and Innovation Translation[J]. International Journal of Actor Network Theory and Technological Innovation，2009，1（1）：59-74.

[17]汪海粟，方中秀.無形資產(chǎn)的信息披露與市場檢驗(yàn)——基于深圳創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012（8）：135-147.

[18]何明志，王曉暉.財(cái)務(wù)柔性、研發(fā)投入與企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].產(chǎn)經(jīng)評(píng)論，2019（4）：81-94.

[19]李靜，彭飛，毛德鳳.研發(fā)投入對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)——基于中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2013（3）：77-86.

[20] RODRiGUEZ-CLARE A. Innovation and Technology Adoption in Central America[J]. SSRN Electronic Journal，2005（4395）.

[21]黃太宏.上市公司知識(shí)無形資產(chǎn)與企業(yè)經(jīng)營績效——兼論激勵(lì)與監(jiān)督的中介效應(yīng)[J].河南社會(huì)科學(xué)，2018（7）：49-54.

[22] DIEGO A，DIEGO C，MARK G，JOSEBA M. Endogenous Technology Adoption and R&D as Sources of Business Cycle Persistence[J]. American Economic Journal：Macroeconomics，2019，11（3）：67-110.

[23] HELPMAN E，MELITZ MJ，YEAPLES R. Export Versus FDI with Heterogeneous Firms[J]. American Economic Review.2004，94（1）：300-316.

[24]BAS M. Technology Adoption，Export Status，and Skill Upgrading：Theory and Evidence[J].Review of International Economics，2012，20（2）：315-331.

[25] BRAUN S. Economic Integration，Process and Product Innovation，and Relative Skill Demand [J]. Review of International Economics，2008，16（5）：864873.

[26] AW B Y，ROBERTS M J，XU D Y. R&D Investment，Exporting，and Productivity Dynamics[J]. American Economic

Review，201 1，101 （4）：1312-1344.

[27]胡川，車險(xiǎn)峰，鄧瑩.國有背景企業(yè)績效與無形資產(chǎn)關(guān)系的比較研究[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（1）145149.

[28]劉和旺，鄭世林，王宇鋒.所有制類型、技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績效[J].中國軟科學(xué)，2015（3）：28-40.

[29]楊文君，陸正飛.知識(shí)產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)、研發(fā)投入與市場反應(yīng)[J].會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2018（1）：3-20.

[30]劉虹，肖美鳳，唐清泉.R&D補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)R&D支出的激勵(lì)與擠出效應(yīng)——基于中國上市公司數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2012（4）：19-28.

[31]劉晴，鄭基超.貿(mào)易成本、技術(shù)選擇和外資出口企業(yè)轉(zhuǎn)型——基于異質(zhì)性企業(yè)貿(mào)易理論的視角[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2013（7）：79-86.

Heterogeneity of the Influence of Knowledge Capital on Enterprise Innovation Performance from the Perspective of Technology Adoption

Taking the Yangtze River Delta Urban Agglomeration as an Example

XU Changxin，HUANG Xinyi

（Business School，Hohai University，Nanjing，Jiangsu 211100，China）

Abstract：Manufacturing is an important foundation of the real economy. It. is the key for China to become a great manufacturing country by promoting the digital and intelligent development of manufacturing in technological innovation. As the incubator of innovation activities，the Yangtze River Delta urban agglomeration is showing strong momentum in the development of manufacturing industry. Taking the listed manufacturing enterprises in the Yangtze River Delta as samples，this paper divides the technology adoption levels of enterprises in different years by using the finite mixed model，and then investigates the impact of knowledge capital investment on enterprise innovation performance. The results show that the technology adoption ability of manufacturing enterprises is generally low，and knowledge capital investment can significantly improve the enterprises productivity，while showing a positive correlation with the current stage of technology level. At the same time，the difference of enterprise heterogeneity effect，is obvious，the effect of export enterprises is better than that of non-export enterprises，and the significance of private enterprises is higher than that of other ownership enterprises.

Key words：knowledge capital;technology adoption;innovation performance;Yangtze River Delta urban agglomeration