The Impact of Technology Lock-in on Innovation Performance: The Moderating Role of Innovation Models

Deng Feng, Wang Yifei

(School of Economics and Management，Xin Jiang University,Urumqi 830091, China)

Abstract：With the introduction of advanced technology from overseas, China has achieved economic growth and technology catch-up. But the heavy dependence on external imports has led to core technology bottlenecks. In the government work report in 2021, Premier Li Keqiang proposed "relying on innovation to promote the high-quality development of the real economy, cultivate and expand new momentum, promote the deep integration of scientific and technological innovation and the real economy, and give better play to the role of innovation driven development". In order to promote high-quality innovation and prevent major technological risks, it is essential to effectively identify the existence of technology lock-in effect and master its development and evolution process ; it is also of great guiding significance for the sound operation of technology market and high-quality economic development. To this end the following questions are raised: what effect will technology lock-in have at the macro level? How shoud we do to adjust the negative effect of technology lock-in? Is the technology lock-in effect various for different innovation subjects? By answering these questions, it is of great significance for the correct understanding of the effects of technology lock-in, the further regulation through the mechanism of technological innovation model and the improvement of innovation policies, as well as the further implementation of China's innovation driven development strategy.

The existing research mainly focuses on the negative impact of technology lock-in on industrial innovation performance and the theory teself. Among them, the empirical research mainly focuses on China's industries, including high-tech industries, international OEM enterprises, wine industry and carbon locking. It fails to deeply explore the relationship and unlocking mechanism between technology lock-in effect and innovation performance in China's provinces, and there are few empirical studies on unlocking technology locking effect at the macro level.

The conclusion of this paper supports the view that technology lock-in effect inhibits innovation performance. According to the adjustment mechanism test, it is found that foreign technology introduction and independent innovation investment in various provinces of China have played a substantive role, that is, technology introduction and independent innovation have significantly positive regulation of the negative effect of technology lock-in effect on innovation performance. In contrast, independent innovation can deeply alleviate the negative effect of technology lock-in. Fund digestion and absorption play a key pivotal role between technology introduction and independent innovation. The three innovation modes form an integrated innovation path and significantly positively regulate the inhibitory effect of technology lock-in on innovation performance. By giving play to the advantages of innovation mode integration, it actively unlocks the negative effect of technology lock-in. Based on the heterogeneity test, it is proved that there is no significant difference in the negative effects of technology lock-in for different subjects of innovation ability, and innovation ability does not significantly affect the inhibitory effect of technology lock-in on innovation performance.

By combing and summarizing the relevant literature, this paper finds that existing scholars generally believe that technology lock-in leads to low innovation efficiency. In addition, the existing literature lacks macro data in measuring the technology lock-in indicators of various provinces in China, and it can not reflect the overall technology lock-in effect in China. In contrast this paper makes innovation as follows. It firstly combines with China Statistical Yearbook and China Science and technology statistical yearbook from 2006 to 2019. By calculating the technology inefficiency rate of each province, it describes the technology locking effect of each province in China, and finds that the overall technology locking effect in China has been declining in recent years. Secondly based on the patent data of various provinces in China from 2005 to 2019, this paper examines the impact of technology locking effect on innovation performance of various provinces, and comes to the conclusion that technology locking effect will inhibit innovation performance. The main logic is consistent with the classical literature. Thirdly this paper further tests the technology lock-in heterogeneity effect of different innovation capabilities. Lastly based on the scholars' theoretical analysis of the technology lock-in and unlock mechanism, this paper introduces the technology lock-in adjustment mechanism of innovation mode to test the adjustment effects of technology introduction, digestion and absorption, independent innovation and their comprehensive indicators on the negative effects of technology lock-in.

Key Words:Technology Lock-in Effect;Technology Introduction; Technology Digestion and Absorption; Independent Innovation; Innovation Model

DOI：10.6049/kjjbydc.2021050564

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F124.3

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2022)14-0001-11

收稿日期：2021-05-20

修回日期：2021-08-03

基金项目：国家社会科学基金项目(18BJL083)

作者简介： 邓峰(1970—)，男，湖北武汉人，博士，新疆大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为技术创新；王一飞(1998—)，男，山西晋中人，新疆大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新。

0 引言

改革开放以来，我国通过引进先进技术实现经济增长和技术追赶的同时，出现高度依赖进口的局面 [1]，导致我国一些关键技术被“卡脖子”。在2021年政府工作报告中，李克强总理提出：“依靠创新推动实体经济高质量发展，培育壮大新动能。促进科技创新与实体经济深度融合，更好发挥创新驱动发展作用。”实现技术变革，通过突破性创新解锁技术锁定是推动创新高质量发展及防范重大技术风险的有力抓手。有效识别技术锁定效应并掌握其发展演变过程，对于技术市场的良好运行和经济高质量发展具有重要指导意义。

1985年，经济学家David[2]通过研究键盘的历史，首次提出“技术锁定”的概念。随后，著名经济学家Arthur[3]对技术锁定进行了深入研究，指出路径依赖、学习效应、沉没成本等会导致技术锁定；杨园华等[4]认为，新进入者一般会优先选择市场已有技术标准，并排斥其它先进技术；蔡卫星等[5]分析我国企业创新环境，认为我国企业在创新外部性和政策环境保护下市场竞争优势不足，且缺乏突破性创新动力。基于这一背景，本文提出以下问题：技术锁定在宏观层面会产生哪些效应？如何调节技术锁定负面效应？不同创新主体技术锁定效应是否不同？回答这些问题对于正确认识技术锁定效应、完善创新政策及推动我国创新驱动战略实施具有重要意义。

当前，我国已有越来越多的企业通过自主创新和获取外部技术两条路径进行技术创新，以努力跟上技术创新步伐 [6]。从技术引进到自主创新的快速发展，中国已成为具有重要国际影响力的科技创新大国，正向着世界科技强国的目标迈进。杨震宁等[7]通过检验4种锁定效应对企业创新绩效的影响发现，技术创新成本锁定和标准锁定显著抑制企业创新绩效提升；赵莉和王华清[8]研究高新技术企业专利管理与技术创新绩效的关系发现，技术锁定具有显著负向调节作用；房春红[9]认为，企业持续创新能力至关重要，高新技术企业尤其如此。技术路径依赖会给企业带来不确定性风险，并降低企业对外部技术环境的反应能力。在国际技术合作方面，谭云清等(2017)将锁定效应与国际代工企业结合，将其划分为技术锁定和市场锁定效应两种，发现两者均负向影响国际代工企业技术创新；陈强强等(2018)对葡萄酒产业技术锁定效应进行研究发现，技术锁定会降低产业技术效率，并减缓技术转换速度。已有研究大多使用调研数据对单一产业进行实证研究，与既有文献相比，本文将研究视角聚焦到我国整体技术锁定效应上，从宏观视角检验技术锁定效应对各省份创新绩效的影响。

通过对相关文献进行梳理和总结发现，现有学者普遍认为技术锁定会导致创新效率低下。此外，现有文献在度量我国各省份技术锁定指标上缺乏宏观数据，无法反映我国整体技术锁定效应。本文创新之处在于：第一，结合2006—2019年《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，通过计算各省份技术无效率情况描绘中国各省份技术锁定效应，发现我国整体技术锁定效应近年来呈不断下降趋势。第二，结合2005-2019年我国各省份专利数据，考察技术锁定效应对各省份创新绩效的影响，得出技术锁定效应会抑制创新绩效的结论，主要逻辑与经典文献一致。第三，进一步检验不同创新能力的技术锁定异质性效应；第四，基于学者对技术锁定解锁机制的理论分析，引入创新模式这一技术锁定调节机制，分别检验技术引进、消化吸收、自主创新及三者综合指标对技术锁定负效应的调节作用。

综上所述，现有研究主要集中在技术锁定对产业创新绩效的负向影响及技术锁定理论研究上。其中，实证研究主要以我国各产业为主，包括高新技术产业、国际代工企业、葡萄酒产业和碳锁定问题等，未深入探讨我国各省份技术锁定效应与创新绩效的相互关系及解锁机制，鲜有从宏观层面解锁技术锁定效应的实证研究。

1 理论分析

本文中的技术创新绩效是指创造性活动所带来的新发明专利和实用新型专利产出。本文聚焦专利产出，以专利授权总量和发明专利授权总量衡量创新绩效。首先，从理论机制入手，阐述技术锁定通过技术标准在位者自我强化机制和非标准在位者被动锁定机制对创新绩效的影响。其次，考虑技术创新过程如何解锁技术锁定负效应这一问题，进一步讨论技术引进、消化吸收和自主创新对技术锁定负效应的缓解作用。

1.1 技术锁定效应分析

技术锁定是指在技术市场中各主体局限于使用某几种技术标准，从而形成技术市场均衡状态。1985 年，David[2]认为，技术关联性、规模经济和投资准不可逆性是造成技术路径依赖的关键因素。随后， Arthur[3]指出技术路径依赖会导致技术锁定，且随着时间的延长，将演化成一种均衡状态，即技术锁定。在技术锁定初期，拥有技术主导地位将为技术标准在位者带来垄断利润，从而形成技术路径依赖，并通过渐进式创新逐渐形成技术不可替代性。本文对相关文献进行梳理发现，技术锁定主要来源于两个方面。

(1)技术标准在位者自我强化机制，主要体现在创新惰性、报酬递增和沉没成本3个方面。Moore(2005)首先提出创新惰性的概念，指出惰性与创新密不可分；Saloner[12]认为惰性可用来解释技术锁定形成原因，尤其是发生在集体中的过度惰性；Rajnees[10]认为创新惰性与系统结构惯性相关，认为结构惯性逐渐导致系统锁定。技术标准在位者存在创新惰性，在报酬递增作用下，他们习惯于持续依赖现有技术，缺乏自主创新动力，导致技术创新绩效低下；Bjornavold & Passel [12]基于技术锁定效应研究欧盟汽车空调制冷剂案例发现，专利所有者垄断利益和制度环境对技术路径依赖的形成有很大影响。技术研发过程存在“沉没成本”，即前期由于对某一技术的投入成本过大，导致企业无法进行技术转换，只能沿着原有技术路径发展，这与David[2]的投资不可逆性观点类似。如诺基亚联合其它公司推出的Symbian系统就是因为困在创新惰性和报酬递增的“双重牢笼”里，最后被2007 年先后面世的IOS和Android两大智能系统所取代，致使Symbian系统2012年全球市场份额迅速下降到3%，技术锁定造成的负效应影响深远 [13]。

(2)非标准用户被动锁定机制，主要表现为网络效应和技术适应性预期。技术标准网络效应越显著，即技术适用范围越广，越容易形成技术锁定[14]。当技术锁定扩大到一定范围时，会对新技术的出现产生阻力，并且会抑制非技术标准发展，增强技术路径依赖作用，从而负向影响创新绩效提升。Arthur[3]提出技术适应性预期的概念，认为新技术具有很大的不确定性，因此非标准用户更倾向于选择原有技术。同时，在技术锁定初期，即技术锁定程度较弱时，技术标准的存在有利于新兴技术创新主体快速获得基础技术知识 [13]，加快新兴企业市场融入，使新兴企业更愿意依赖原有技术标准进行创新，从而加深技术锁定程度。据此，本文提出如下假设：

H1：技术标准在位者与非标准用户不断强化技术锁定效应将会抑制创新绩效提升。

1.2 技术引进的调节作用

(1)技术引进的积极影响。第一，基于技术追赶理论，发展中国家可通过购买国外先进技术弥补技术空缺。在技术引进创新模式下，技术创新能力落后地区通过快速引进先进技术提高自身研发能力，填补技术空缺，实现技术追赶[15] 。第二，基于组织学习理论，引进先进技术是企业提高生产率和自主创新能力的动力源泉[15]。企业利用部分创新资源进行技术引进，通过与现有技术互补可以吸收新技术的扩散效应，增加技术多样性，避免技术路径依赖，推动现有技术升级并弱化技术锁定对创新绩效的负面影响。第三，近年来我国科技创新能力不断提升，研发经费投入呈稳定上升趋势，但与西方发达国家相比，在某些核心技术领域仍存在较大差距[17-18]，我国依然可以通过“技术引进—化吸收—自主创新”这一路径吸收其它国家的先进技术成果。先进技术能够形成技术领先优势，使企业占据较大市场份额并获取超额利润，从而产生技术引进“资金蓄水池”效应，有利于实现突破性创新并解锁技术锁定问题。

(2)技术引进的消极影响。大量学者认为技术引进在短期内对产品创新存在正向影响，但从长期看其促进作用并不明显(张利飞等，2021)。企业能否消化吸收引进技术是未知的，技术直接引进也会导致科研人员产生一定的创新惰性，加剧技术锁定对创新绩效的负面影响。Cohen & Levinthal[19]认为，不同技术主体的技术基础和学习能力存在异质性，技术引进有可能加剧技术路径依赖程度。同时，技术锁定程度越深，技术标准在位者越偏向于依赖引进技术。而技术引进也会挤占创新资源，不利于自主创新能力提升[20]。引进国外技术需要较长时间的消化吸收与模仿创新，短时间内很难促进创新绩效提升；张杰[21]研究发现，技术引进对自主创新的影响存在显著滞后效应；彭峰和李艳萍[22]对技术引进与高技术产业创新效率进行动态分析发现，技术引进对创新产出中的新产品销售收入额呈现先抑制后促进的U型影响效应。

综上所述，技术引进与原有技术形成创新互补效应，能够促进自主创新能力提升。同时，先进技术的“资金蓄水池”效应可以缓解创新资金问题。然而，技术引进也会占用一定的创新资源，并产生创新替代效应；并且，技术引进还会产生创新惰性。总之，技术引进既能缓解技术锁定对创新绩效的抑制作用，又能加深技术锁定对创新绩效的负向影响。据此，本文提出如下假设:

H2：技术引进对技术锁定效应存在正向和负向双重影响，并能够显著调节技术锁定效应对创新绩效的影响。

1.3 消化吸收能力的调节作用

企业在获取外部先进技术后，需要对其进行消化吸收。引进的先进技术能否发挥作用，取决于企业技术吸收能力大小。第一，技术引进与消化吸收能力虽有不同，但两者又密不可分。当新引进技术与企业消化吸收能力差距较小时，企业将会顺利实现转化；当技术复杂且企业技术吸收能力较弱时，则有可能造成创新资源浪费。第二，由于文化背景不同，企业需要很长时间才能吸收转化新技术[23]。第三，消化先进技术背后的隐性技术知识[27]耗时较长，有可能面临知识产权侵权风险。

综上所述，技术引进与消化吸收能力是一体的，仅考虑消化吸收能力对技术锁定与创新绩效的调节作用，其影响作用无法确定；同时，由于技术引进多样性和引进主体吸收能力不同导致消化吸收过程较长，难以达到理想效果。据此，本文提出如下假设:

H3：消化吸收能力难以发挥对技术锁定与创新绩效的独立调节作用。

1.4 自主创新的调节作用

自主创新经过量变—质变这一过程，通过突破性创新解锁技术锁定。我国经历了长时间的技术引进，整体科技创新水平不断提升，自主创新变得越来越重要。相比于技术引进，自主创新对企业创新绩效的提升作用更大[25]。技术引进更多是利用、消化和吸收现有先进技术，而自主创新则是寻求突破性创新成果，更能解锁技术锁定并弱化其对创新绩效的负面影响。肖利平和谢丹阳[24]通过检验国外技术引进和自主创新投入对创新产品的影响发现，自主创新投入能够显著促进新产品创新。

在“十三五”规划纲要、“十四五”规划纲要引导下，我国科技创新体系不断完善，自主创新水平不断提升，截至2019年底已经成立包括中关村和珠三角国家自主创新示范区等在内的21个国家自主创新示范区。相关学者通过研究国家自主创新示范区对创新绩效的影响发现，自主创新示范区设立能够显著促进技术创新水平提升[26]。自主创新示范区的设立形成知识共享机制，有助于新想法、新技术的诞生，从而弱化技术锁定对创新的消极影响。邢瑞淼等(2021)对我国创新阶段进行划分，以2002 年国家经济与贸易委员会颁布的《“十五”全国技术创新纲要》为节点，发现2002-2011年是我国全面提升自主创新能力的关键阶段。2021年政府工作报告提出创新要以“十年磨一剑”的精神在关键核心领域实现重大突破，表明我国创新目标已从“量”转为“质”，且聚焦于“革命性创新”成果，因此应加快解锁技术锁定效应的步伐。

综上所述，我国越来越重视自主创新能力提升，投入更多研发经费并不断设立自主创新示范区，聚焦核心技术领域实现创新硬实力提升。据此，本文提出如下假设:

H4：在全面推动自主创新阶段，自主创新可以深度弱化甚至解锁技术锁定效应对创新绩效的负面影响。

2 指标选取与模型设定

2.1 变量选取

(1)技术锁定效应，本文用技术无效率测度。借鉴已有学者的做法，用DEA-SBM进行测度[27]。在投入指标方面，选取R&D内部经费和R&D人员全时当量计算。在产出方面，选取专利申请受理数、新产品销售额和技术市场交易额计算。专利申请数反映各地区创新活跃度，新产品销售额代表专利转化成果，而技术市场交易额能够反映整体创新表现。由公式(1)减去DEA-SBM计算得出的技术效率取值范围为[0,1]。具体计算过程如下：

假设有n个决策单元，DMUj(j=1,2…,n)，每个决策单元共有m个投入和s个产出，分别为 xi(i=1,2…,m)和 yr(r=1,2…..,s)，则模型为：

(1)

(2)

其中，s-i表示投入松弛变量，s+r表示产出松弛变量，当ρ*=1,s-i=0,s+r=0时，说明该决策单元为完全有效；当ρ*<1时，说明该决策单元为不完全有效，需要改进。

本文运用 DEA-SLOVER软件测算我国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)的技术创新效率发现，技术锁定与技术创新效率呈反方向变化，因此自变量技术锁定效应由1减去技术创新效率值表示。

(2)创新绩效。借鉴已有学者做法，本文分别以各省份专利授权数和滞后一期专利授权数的自然对数衡量[5]。本文重点聚焦技术创新产出指标，以体现区域创新活动产出水平，并使用各省市当年专利授权量和滞后一期专利授权数的自然对数衡量[21]。

(3)调节变量。本文中的调节变量为技术创新模式，包括技术引进、消化吸收和自主创新。基于研发支出存在技术累积效应，因此本文借鉴已有学者做法，用滞后一期(2005-2018年)的资本投入存量对3种技术创新模式指标进行衡量。其中，技术引进以国外技术引进经费支出存量指标衡量，消化吸收以消化吸收经费支出存量衡量，自主创新以R&D经费支出存量指标衡量[32]。具体公式如下：

Kit=(1-γ)*Ki(t-1)+ Ei(t-1)

(3)

Kit表示3种创新模式的资本存量；γ为折旧率，取值为15%，技术创新资本更新速度相比普通物质资本更快；Ei(t-1)指i地区第t-1期的实际经费支出，以2005年为基期，对各期名义数据运用技术支出价格指数进行平减。对各省份居民消费价格指数和固定资产投资价格指数分别以 0.55 和 0.45 的权重进行加权平均，得到各省份技术支出价格指数，并以2005年为基年进行调整。对名义数据加1处理后，利用计算得到的技术支出指数以2005为基期进行平减，得到各创新支出实际数据(由于青海、海南数据不平稳且缺失较多，故不纳入统计)。2006年各创新模式资本存量计算公式为：

Ki0=Ei0/(g+γ)

(4)

Ki0为2006年基期资本存量，Ei0为3种技术创新模式平减后得出的实际经费支出，g为14年经费支出增长率的平均值。

本文进一步检验不同创新模式的综合效应，首先加入消化吸收经费存量指标，形成创新模式综合体系，再通过熵值法对“技术引进—消化吸收—自主创新”3种技术研发支出存量指标进行权重分配，得到创新模式综合指标，具体做法如下：

首先，采用极值法对3个指标进行标准化处理，计算公式如下：

Rsi,j=[Ri,j-min(Rj)]/[max(Rj)-min(Rj)]

(5)

其中，Rsi,j为第i省第j类创新模式指标初始值，min(Rj)、max(Rj)分别为第j类创新模式指标的最小值和最大值，Rsi,j为无量纲标准化处理后第i省第j类创新模式指标的标准化值。

其次，计算各指标的调整系数，计算公式如下：

(6)

其中，为省区样本中第j类创新模式指标支出的平均水平。

最后，计算各省区创新模式综合指数。

(7)

(4)控制变量。本文控制以下变量：①知识产权保护(Ipr)，用技术市场交易额与各省GDP之比表示；②政府补助(Gov)，用各省市财政支出占GDP的比值衡量；③产业结构(Ec)，用各省市第二产业产值占GDP的比值衡量；④贸易开放程度(Tra)，用各省市进出口总额与GDP之比表示；⑤经济发展水平(Eco)，用各地区GDP增长率表示。

2006年国务院颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要( 2006-2020) 》指出要把建设创新型国家作为面向未来的战略选择。基于此，本文选取2006-2019年中国内地30个省市(区)数据(由于西藏自治区创新数据存在明显缺失，故不纳入统计)。本文创新投入、产出指标和其它指标数据来源于《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》及各地区统计年鉴。

2.2 模型设计

本文中的被解释变量专利授权量(对数值)是典型的左归并受限变量，呈现出零值堆积(Pile)与正值连续分布共存的混合特征。借鉴已有学者做法(梁丽娜等，2020)，本文采用Tobit模型进行回归检验。

Innovationit=α0+α1Lockit+α2Xit+μit

(8)

Innovationi(t-1)=β0+β1Lockit+β2Xit+μit

(9)

式(8)中，innovationit表示第i个省份在第t年的创新绩效；Lockit表示第i个省份在第t年的技术锁定效应；Xit表示本文在省份层面上的各种控制变量；μit为模型随机误差项。

Innovationit=γ0+γ1Lockit+IEit+γ2Lockit*IEit+γ3Xit+μit

(10)

Innovationit=γ0+γ1Lockit+Modeit+γ2Lockit*Modeit+γ3Xit+μit

(11)

式(10)中，IEit表示创新模式资本存量指标，包括技术引进(Import)、消化吸收(Dig)和自主创新(Rd)。式(11)中，Mode为3种创新模式综合指标，通过熵值法检验3项研发支出存量的综合调节效应。

3 实证检验

3.1 描述性统计分析

主要变量相关性分析结果表明，各变量之间的相关系数较小，系数值均在0.6以下，因此不存在多重共线性问题(见表2)。同时，方差膨胀系数(VIF)结果也表明各变量之间不存在多重共线性问题。从表中还可以看出，自变量技术锁定与因变量创新绩效之间较强的负相关性为后续回归分析提供了初步假设。

3.2 技术锁定效应分析

由图1可知，我国技术锁定效应整体呈下降趋势，说明我国并未深陷技术锁定效应的泥潭，而是经历了“锁定初期—锁定加深—锁定解锁”的循环演变过程且技术锁定程度与创新绩效呈波浪式下降关系。总体来看，技术锁定效应越显著，创新绩效越低。在技术锁定初期，曲线向下发展、短暂上升后再次下降，验证了易邱璐和赵莉[28]关于技术锁定与创新绩效呈倒U型关系的结论。对比创新绩效曲线可知，锁定程度对创新绩效造成的负面影响时间跨度较长，作用更加明显。

3.3 回归结果分析

(1)技术锁定效应对创新绩效的影响。从表3第(1)～第(4)列估计结果可以看出，技术锁定对各省市创新绩效存在显著负向影响，即技术锁定效应越明显，专利授权量越少，创新绩效越低，该结论与杨震宁等[7]的研究结论一致。当被解释变量为专利授权数滞后一期时，技术锁定对创新绩效的负面影响结果依然稳健。在加入控制变量后，技术锁定效应有所下降，但均在1%水平上显著。第(2)列结果显示，技术锁定效应每提升10%，创新绩效将下降6.7%。这表明，各省市技术锁定效应总体上会抑制创新绩效提升，H1得到基本验证。从控制变量系数看，知识产权保护和政府补助均有利于各省市创新绩效提升。

技术越复杂即技术适用范围越广，越容易形成技术锁定[14]。技术多元化是指企业技术覆盖范围，而技术锁定则聚焦于某一技术标准，即技术专业化。从技术多元化视角看，Chiu等[29]认为技术多元化对创新绩效有正向促进作用。从知识管理视角看，高知识距离联盟企业之间的技术相似性较低、差异较大，有利于企业创新绩效提升[30]。Quintana等[31]认为，知识多样性对技术创新能力提升有积极作用，可以扩展企业技术领域。整体而言，企业之间的知识距离越大、技术相似性越低、技术锁定效应越小，越有利于创新绩效提升。表4结果表明，我国各省份之间的技术复杂性和相似性程度较高，导致技术锁定负效应差别较大，不利于创新绩效提升。

(2)技术引进和自主创新调节效应。从表4第(1)列和第(2)列结果可以看出，技术引进与技术锁定效应交互项系数在5%水平上显著为正，表明技术引进可以有效缓解技术锁定对创新绩效的负面影响，技术引进的创新互补效应大于创新替代效应，H2得到验证。在全面推进自主创新阶段，技术引进依然发挥着积极作用，并通过与现有技术结合促进创新成果产出。由此可见，我国各地区技术吸收效率较高，引进技术能够很好地得以消化吸收。这一结果印证了先进技术引进的“资金蓄水池”效应，即相比于自主研发，技术引进对中国经济增长的促进作用更明显(杨丽君等，2020)，因此应持续发挥引进技术的“乘数效应”和“增值效应”。在缓解技术锁定负效应过程中，从广度看，技术引进类别越多、技术多样性越广，越能够避免技术路径依赖，从而缓解技术锁定负效应；从深度看，对先进技术引进的掌握程度越深，越能够充分利用其背后的隐性知识解锁技术锁定效应。

表4第(3)列和第(4)列结果表明，自主创新与技术锁定效应交互项系数在1%水平上显著为正，表明自主创新可以正向调节技术锁定对创新绩效的负面影响。此外，自主创新能够显著促进创新绩效提升。从显著性水平看，相比技术引进，自主创新深度缓解了技术锁定对创新绩效的抑制作用，H4得到验证。自主研发投入增加可以对创新人员产生正向激励作用，推动其发明新技术，以此缓解技术锁定对创新绩效的负面影响。企业通过探索式学习打破组织认知惯性，颠覆原有技术知识，进而实现突破性创新，促进企业绩效提升并解锁技术锁定。而自主创新则能够产生有价值的研究成果，通过攻破技术锁定难关促进创新绩效提升。

(2)消化吸收能力和创新模式的综合调节效应。对于消化吸收的调节机制，表5第(1)列和第(2)列结果显示，当被解释变量无论是当期还是滞后一期的专利授权量时，消化吸收与技术锁定效应的交互项系数值均不显著，说明消化吸收经费未显著发挥对技术锁定效应的独立调节作用。进一步看，消化吸收和技术锁定效应交互项系数为正，说明消化吸收在一定程度上缓解了技术锁定对创新绩效的负面影响。从创新路径看，单独检验技术吸收能力，发现其难以发挥显著调节作用。综上所述，技术引进与消化吸收密不可分，消化吸收无法单独调节技术锁定产生的负面影响，反映出我国各省市技术吸收能力差距较大。

消化吸收创新模式未能显著调节技术锁定对创新绩效的影响，考虑到自主创新与引进技术需要进行技术整合，因此将3种创新模式结合形成完整的创新路径，检验“技术引进—消化吸收—自主创新”对技术锁定与创新绩效的综合调节作用。表5中第(3)列和第(4)列结果显示，3种创新模式综合指标与技术锁定交互项系数值均在5%水平上显著，说明3种创新模式结合能够有效缓解技术锁定对创新绩效的负面影响。在自主研发过程中，消化吸收在技术引进与自主创新之间发挥了重要枢纽作用。因此，研发人员应拓展新知识领域，避免技术路径依赖，通过对技术知识进行重大变革解锁技术锁定效应。

3.4 稳健性检验

(1)更换被解释变量。本文进一步检验技术锁定对创新质量的影响，借鉴黎文靖和郑曼妮[32]的做法，将发明专利作为专利授权量的代理变量，并使用当期和滞后一期的发明专利授权量进行检验，结果见表6。总体来看，技术锁定显著抑制发明专利授权量提升。从显著性检验结果看，技术锁定对当期发明专利授权量在10%水平上显著为正，但对滞后一期发明专利在1%水平上显著为负，说明技术锁定对发明专利的影响存在滞后效应。因此，无论是从专利总授权量还是从实质性创新成果看，技术锁定对创新绩效的负面影响结果都是稳健的。

(2)更换回归模型。本文采用传统双向固定效应模型和随机效应模型检验技术锁定对创新绩效的影响，结果见表6。从中可见，当使用当期专利授权量和滞后一期授权量时，在固定效应模型和随机效应模型中结果都是稳健的，即技术锁定效应依然会抑制创新绩效提升。

3.5 异质性检验

创新能力强的主体，有更充足的资金和人力资源进行创新活动，当面对技术锁定时，有可能引发两种行为：一是技术标准在位者会进一步强化技术锁定效应；二是资源充足的非在位者可能会通过破坏性创新解锁技术锁定。而创新能力弱的主体资源比较匮乏，更多是跟随市场已有技术标准强化技术锁定。基于以上分析，借鉴陶峰等[33]的做法，依据专利申请总量中位数将样本划分为创新能力强和创新能力弱两组，结果见表7。从中可见，创新能力不同并未造成明显的技术锁定效应差异。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文综合利用我国宏观层面年鉴数据，通过分析各省市技术锁定效应发展趋势，结合专利数据证实技术锁定效应对创新绩效具有显著抑制作用，这种抑制作用存在一定的持续性，且不利于我国实质性创新成果产出。另外，调节效应检验结果表明，我国各省市技术引进和自主创新投入均发挥了实质性调节作用，即技术引进和自主创新均能显著正向调节技术锁定效应对创新绩效的负面影响。相比之下，自主创新能够深度缓解技术锁定的负面效应。消化吸收经费在技术引进和自主创新之间发挥关键枢纽作用，3种创新模式形成一体化创新路径，显著正向调节技术锁定对创新绩效的抑制作用。异质性检验结果表明，不同创新能力主体技术锁定负效应无明显区别，即未能显著影响技术锁定对创新绩效的抑制作用。

4.2 边际贡献

与现有文献相比，本文的边际贡献在于：第一，从宏观视角出发进行检验发现，技术锁定效应呈不断下降趋势，且技术锁定效应越明显，我国整体创新绩效越低。第二，系统检验技术创新模式在技术锁定对创新绩效影响中的调节作用发现，技术引进和自主创新两种模式可以缓解技术锁定对创新绩效的负影响。相比之下，自主创新模式更能发挥缓解技术锁定负效应的关键作用；消化吸收能力的调节作用未能显著影响技术锁定对创新绩效的消极作用，其与技术引进和自主创新相结合则可以发挥创新路径枢纽作用，3种创新模式形成一体化负效应解锁机制，能够缓解技术锁定效应对创新绩效的负影响。第三，研究结论对我国宏观调控市场技术锁定效应、理解技术锁定演化路径、推动创新驱动发展战略实施、促进经济高质量具有重要意义。

4.3 对策建议

针对上述结论，本文提出如下对策建议：

(1)在经济高质量发展背景下，为推动创新从“数量”到“质量”转变，企业应充分了解技术锁定演化路径，积极解锁技术锁定负效应，推动我国技术创新向好发展。从微观视角看：第一，技术标准在位者应积极调控研究人员的创新惰性，充分利用技术先占优势，努力产出突破性创新成果。第二，落后地区非标准在位者要联合实现技术知识共享，促进技术多样化发展，避免陷入技术锁定泥潭。

(2)为把我国建设成为创新高质量强国，政府应适当调整我国技术引进政策，积极引进新领域技术，避免形成技术路径依赖，在关键核心领域防范“卡脖子”风险。政府应依据不同创新模式的作用机制适当调整相关技术经费支出，将消化吸收经费作为枢纽，充分发挥“技术引进—消化吸收—自主创新”创新模式一体化作用。

(3)在全面推进自主创新阶段，通过科技自立自强战略迈向科技强国，要大力发展自主品牌，在科研道路上不断前进，扎稳科技之根。第一，要在核心技术领域寻求自主突破，将新知识领域与现有技术知识整合，加大研发投入，攻克技术难关，破解“次优”技术锁定。第二，积极探索技术创新未知领域，将技术先占优势作为努力追求的目标，获取技术锁定超额利润。第三，开拓新技术市场，弥补高额研发成本，将技术开发成果商业化。

4.4 不足与展望

本文存在以下不足：一是缺乏技术锁定统计体系，在一定程度上限制了实证分析效果，宏观层面技术锁定效应衡量指标选择有限，有待进一步完善；二是本文虽然验证了不同技术创新模式对技术锁定负效应解锁机制，但还有可能存在其它技术锁定负效应解锁路径，需要展开深入研究。

参考文献:

[1] 洪俊杰,商辉.中国开放型经济发展四十年回顾与展望[J].管理世界,2018,34(10):33-42.

[2] DAVID P A.Clio and the economics of qwerty[J].American Economic Review，1985，75(2): 332-337.

[3] ARTHUR W B.Self-reinforcing mechanisms in economics[M]//The economy as an evolving complex system. CRC Press, 2018: 9-31.

[4] 杨园华,李力,牛国华. 我国企业低碳技术创新中的锁定效应及实证研究[J].科技管理研究,2012,32(16):1-4.

[5] 蔡卫星,倪骁然,赵盼,等.企业集团对创新产出的影响:来自制造业上市公司的经验证据[J].中国工业经济,2019,37(1):137-155.

[6] KOTLAR J, DE MASSIS A V, FRATTINI F, et al.Technology acquisition in family and nonfamily firms: a longitudinal analysis of Spanish manufacturing firms[J].Journal of Product Innovation Management,2013,30(6):1073-1088.

[7] 杨震宁,李东红,马振中.关系资本,锁定效应与中国制造业企业创新[J].科研管理,2013,34(11):42-52.

[8] 赵莉,王华清.高新技术企业专利管理与技术创新绩效的关联——技术锁定的调节效应[J].研究与发展管理,2015,27(3):114-125.

[9] 房春红. 高新技术企业持续创新能力管理研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2008.

[10] GARTH SALONER. Economic issues in computer interface standardization[J]. Economics of Innovation and New Technology，1990, 1(1-2):135-156.

[11] RAJNEESH N. Innovation systems and 'Inertia' in R&D location: norwegian firms and the role of systemic lock-in[J].Research Policy,2002,31(5):795-816.

[12] BJORNAVOLD A,VAN PASSEL S.The lock-in effect and the greening of automotive cooling systems in the European union[J].Journal of Environmental Management，2017，203:1199-1207.

[13] 陶爱萍,李丽霞,洪结银.标准锁定、异质性和创新惰性[J].中国软科学,2013,28(12):165-172.

[14] 赵芸潼,杜玉申.技术缠结及利益关联的技术锁定效应研究[J].科学学研究,2020,38(10):1800-1810.

[15] 李小平.自主R&D、技术引进和生产率增长——对中国分行业大中型工业企业的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2007,24(7):15-24.

[16] KIM L. Stages of development of industrial technology in a developing country: a model [J]. Research Policy, 1980,9(3):254-577.

[17] WEI S J, Z XIE，X ZHANG. From "made in China" to "innovated in China"：necessity，prospect，and challenges[J]. Journal of Economic Perspectives, 2017,31(1):49-70.

[18] 安同良,魏婕,舒欣.中国制造业企业创新测度——基于微观创新调查的跨期比较[J].中国社会科学,2020(3):99-122，206.

[19] COHEN W， D LEVINTHAL.Innovation and learning: the two faces of R&D[J].Economic Journal，1989,99:569-596.

[20] LEE， JAYMIN.Technology imports and R&D efforts of korean manufacturing firms[J].Journal of Development Economics，1996，50:197-210.

[21] 张杰,陈志远,吴书凤,等.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.

[22] 彭峰,李燕萍. 本土技术转移对高技术产业创新效率的影响[J]. 科技进步与对策, 2015, 32(23): 125-128.

[23] 孟凡臣,刘博文. 跨文化吸收能力:跨国并购背景下知识转移过程的探索[J]. 管理工程学报,2019,33(2):50-60.

[24] 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,2016,43(9):75-92.

[25] 李光泗,沈坤荣.中国技术引进、自主研发与创新绩效研究[J].财经研究,2011,37(11):39-49.

[26] 李卓文.国家自主创新示范区建设推动了城市技术创新吗[J].财政监督，2019(6) : 99-104.

[27] 李刚,马羽洁,牛冲槐.煤炭资源型地区技术锁定效应测度研究[J].运筹与管理,2020,29(12):147-153.

[28] 易邱璐,赵莉.技术路径被动锁定与技术创新绩效——技术创新能力的中介作用[J].中国科技论坛,2017，33(11):36-44.

[29] CHIU Y-C, LAIH-C, LEET-Y. Technological diversification, complementary assets, and performance[J]. Technological Forecasting & Social Change,2008,75(6):875- 892.

[30] NAMIBIANS S.Industry technical committees，technological distance，and innovation performance [J].Research Policy,2013,42(4):928-940.

[31] QUINTANA-GARCIA C, BENAVIDES-VELASCO C A.Innovative competence，exploration and exploitation: the influence of technological diversification [J].Research Policy,2008,37 (3):492-507.

[32] 黎文靖,郑曼妮. 实质性创新还是策略性创新——宏观产业政策对微观企业创新的影响[J]. 经济研究,2016，51(4):60-73.

[33] 陶锋,赵锦瑜,周浩.环境规制实现了绿色技术创新的“增量提质”吗——来自环保目标责任制的证据[J].中国工业经济,2021，38(2):136-154.

(责任编辑：王敬敏)