技术进步偏向、创新要素配置与经济韧性

随着中国经济进入新发展阶段，推动国内经济从要素驱动向创新驱动转变，全面推进经济结构转型、增强经济韧性成为新发展格局下中国经济高质量发展的必由之路[1]。技术进步不仅是国内产业经济增长的主要来源，也是驱动中国社会经济增长的核心动能[2]。技术进步对生产效率和经济韧性的影响不仅体现在技术发展速度上，还表现在技术进步方向上，部分学者甚至认为技术进步方向的影响效应远超技术进步速度[3]。在标准的经济增长核算框架下，要素份额和要素产出弹性长期稳定的假设使技术进步表现为希克斯中性，社会经济增长的全部来源归因于中性技术进步[4]。然而，要素份额和要素产出弹性固定不变的这一卡尔多“程式化事实”并不为经验证据所支持，在现代经济体系中技术进步表现出更强的偏向性特征[5]。Hicks[6]研究发现，技术进步对生产要素边际产出的提升效能呈现异质性，由此将技术进步偏向定义为“假定资本要素和劳动要素投入比例不变，如果技术进步使得其中一种要素边际产出提高，那么技术进步方向就偏向该要素”。例如，全球价值链分工与国际产业转移诱发国内技能偏向性技术进步，产业对高技能劳动力需求增大、劳动力边际效益提升，因此认为技术进步趋于劳动力偏向型。目前，已有诸多研究证实技术进步具有偏向性，且主张技术创新发展不能忽略要素配置问题[7]。技术进步方向与要素配置方向统一有助于提高社会生产率，此时可称该技术进步处于适宜状态；反之，则会阻碍生产力发展。综合来看，将技术进步偏向性与要素配置结合，可为经济发展保障、经济结构改善、经济韧性强化提供理论依据与现实参考。《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》的出台以及修订后的《中华人民共和国科学技术进步法》的落地，均彰显出以技术进步偏向与创新要素配置合力增强中国经济韧性的优势。2022年4月，习近平总书记在博鳌亚洲论坛主旨演讲中强调，尽管国际国内形势发生深刻复杂变化，但中国经济稳中向好、长期向好的基本面没有变，经济潜力大、韧性足的基本特点没有变。

那么，技术进步偏向能否推动我国经济韧性增强？如果该影响效应得证，其潜在作用机制是什么？技术进步偏向对经济韧性的提升作用是否存在非线性特征？本文在梳理相关文献的基础上，结合中国社会经济发展现状，选取2006—2020年中国内地31个省域面板数据，从作用机制、非线性特征视域研判技术进步偏向对经济韧性增强的影响效应，旨在为其提供实证支撑。

1 文献综述与理论分析

1.1 技术进步偏向对经济韧性的影响

(1)技术进步偏向与经济韧性间的关联。当前，相关学者认为技术进步偏向可为经济结构优化及抗风险能力提升带来利好[8-10]。技术进步偏向会引导产业资本和生产资源由经济效率较低的产业向经济效率较高的产业持续流动，由此促进技术迭代，强化经济韧性。具体而言，技术进步偏向提振经济韧性的作用机制主要体现在以下4个方面：第一，企业主体在逐利动机驱使下不断将资本投入到效率更高的新兴技术领域，促使该领域技术进步产生偏向性，由此推动经济结构优化和经济韧性增强。第二，产业技术体系沿革经由技术进步偏向的传播扩散降低信息不对称，为强化经济韧性提供技术保障[11-12]。尤其是技术进步偏向促使产业借助高端或适配性技术变革生产结构，丰富生产要素，助推经济高质量发展，以此提升以创新为主的经济发展韧性。第三，技术进步偏向能够变革市场需求并改善市场供给结构，为提升经济韧性提供现实根基[13-14]。一方面，技术进步偏向会对新兴生产资源产生偏好，引导市场需求变化，不断优化供需结构，促使内部经济形成良性循环，强化经济韧性；另一方面，技术进步偏向所蕴含的资本取向有助于塑造资本密集型业态，改善市场供给模式，推动以高质量要素为主的市场不断升级，带来产业结构合理化与高度化，锻造良好的经济韧性。第四，技术进步偏向能够推动政府、产业与企业等相关主体加大技术创新投入，为强化经济韧性提供资金支持[15]。技术创新投入能够提升区域政府、产业等主体对前沿技术的吸纳应用程度，增加要素投入产出比，助力经济韧性提升。

(2)技术进步偏向与创新要素配置间的关联。学界对技术进步偏向推动创新要素配置的作用机制进行了积极探索。一方面，部分学者认为，技术进步偏向所引发的市场需求变化与供给模式演化会对区域既有要素禀赋态势带来影响[16]，引发生产要素转移与资源再配置[17]，推动资本、技术、能源等生产要素合理、高效配置，提升要素利用率[18]。引申而言，技术进步偏向能够改变要素市场供需结构，通过技术与资本、劳动力与能源等要素的合理化嵌入推动创新要素高质量配置。尤其是技术进步偏向嵌入产业生产实践，推动经营者以技术驱动各生产要素重组与配置，从而强化创新要素在生产结构中的适配性；另外，技术进步偏向通过引致创新生产结构改变，对创新要素流转效率与规模增长产生影响。即技术进步偏向使得稀缺、高价生产要素被量产，导致廉价生产要素被代替，推动大规模创新要素在产业内高质量流动，促进整体创新体系发展效率提升。同时，技术进步偏向能够改变市场正常产出供给，促进需求与消费双维升级，促使高端创新要素被迫引入并分布于各类生产活动之中，从而提升创新要素配置能力。

(3)创新要素配置与经济韧性间的关联。徐晔等(2021)指出，创新要素配置可以满足产业数字化、信息化与智能化的现实发展需要，被认为是落实创新发展理念、推动产业现代化与经济高质量发展最有效与最根本的动能所在。一方面，创新要素配置经由激发产业生产活力提升经济发展韧性。创新要素配置可对产业创新发展、技术创新应用带来充裕的资金储备、生产资料、人力资源等要素支持，助力经济发展，防范经济风险，强化经济韧性[19]。在创新要素合理化配置、良性流动过程中，促进产业承接国际、国内转移要素，通过先进要素引进、吸收、重组与再创新，提升产业生产效率，推动产业调整与再升级，进而增强经济发展韧性。另一方面，创新要素配置经由改变市场资料分配结构，提高经济韧性。在政府宏观调控作用下，创新要素合理化配置可以打破各市场分割局面，破除要素流动壁垒，推动产业链上中下游互联互通，引导产业链、供应链与创新链深入融合，提高经济韧性。并且，创新要素合理化配置能够促进市场公平竞争，畅通国内大循环，实现人才、资本与技术等要素跨市场流动，有效实现市场动态平衡，锻造经济发展韧性。在该过程中，各类创新要素通过引导先进生产资料涌入产业经营实践，辅助其开展创新性研发活动，并积极融入全球价值链高端生产制造环节，在强化自身发展韧性的同时，增强经济韧性。

1.2 技术进步偏向对经济韧性提升的非线性影响效应

学界主流观点认为，技术进步偏向对经济韧性提升的积极影响呈线性态势且较为稳定[20]。Zou等[21]基于1987—2006年面板数据探讨技能溢价动态变化，认为技术进步偏向下相对供给增加促使技能溢价增加，为经济创新转型带来利好。然而，部分学者却认为技术进步偏向在一定情况下也会对经济韧性产生抑制作用[22]。这主要是因为，技术层次较低的传统制造企业作为国内产业经济的重要组成部分，在技术进步偏向进程中面对现实冲击，可能会对经济发展造成阻滞。由此可见，只有技术进步偏向与国内产业经济现状相适应，才有助于在宏观层面提升经济韧性。而技术进步偏向过度可能会导致产业经济部门失衡，不利于经济韧性提升[23]。所以，技术进步偏向与经济韧性可能存在非线性关系。林秀梅等[24]选取省级面板数据进行实证研究发现，技术进步偏向及其子维度能源偏向和资本偏向与经济韧性呈非线性门槛关联，且劳动力偏向对经济韧性具有显著长期正向影响。即技术进步偏向初期对经济韧性提升具有积极影响，但随着产业实践发展，技术偏向程度日渐加深可能引发要素配置失衡，导致技术进步偏向对经济韧性的利好作用受到阻滞。从实践情况看，只有适度的技术进步偏向才能够通过技术变革促进产业生产效率提升，推动资本、劳动和能源等关键生产资料边际产出递增，拉动以创新型为主的经济发展，锻造较强的经济韧性。而过度技术进步偏向极有可能冲击现有市场秩序，给各行业带来生产结构、经营模式与服务方式等多维变动，导致资本、劳动与能源等关键要素以低端方式嵌入行业内部，阻滞产业数字化、数字产业化进程，不利于经济发展韧性提升。并且，从技术进步偏向阶段看，在技术进步偏向初期，具有生产活力的技术要素大量涌入市场内部，为产业转型升级带来创新活力，有利于推动产业结构优化，产业借助新型要素不断盘活市场运作活性，带来较强的经济发展韧性。同时，技术进步偏向程度加深可能会对原有行业技术配置形成挤压，影响产业内部技术协调应用。尤其是技术进步偏向过度扩张可能会诱发市场要素配置失灵，对经济发展产生不利影响，降低经济发展韧性。

2 模型设定与变量选取

2.1 模型设定

本文选取中国内地31个省域面板数据，构建技术进步偏向影响经济韧性两个维度(经济调整适应能力和经济创新转型能力)估计模型，对样本数据进行实证分析。技术进步偏向影响经济韧性调整适应能力和创新转型能力的研究模型分别为：

式(1)和式(2)中，经济调整适应能力、经济创新转型能力、技术进步偏向分别以EAAC、EITC和TPBI表征。下标i代表省域，t代表时间，β、θ分别为待估计系数，xit表示控制变量，μit表示个体固定效应，εit表示随机扰动项。

公式涵盖技术进步偏向对经济韧性两个维度——经济调整适应能力和经济创新转型能力的直接影响，通过引入创新要素配置这一中介变量，进一步分析技术进步偏向经由创新要素配置进而影响经济韧性的间接传导机制。以此为基础，构建中介效应模型。技术进步偏向影响创新要素配置的估计模型为：

技术进步偏向、创新要素配置协同影响经济调整适应能力和经济创新转型能力的估计模型分别为：

式(4)和式(5)中，经济调整适应能力、经济创新转型能力、创新要素配置、技术进步偏向分别以EAACit、EITCit、IFAit和TPBIit表征。下标i代表省域，t代表时间，β为待估计系数，xit代表控制变量，μit代表个体固定效应，εit代表随机扰动项。

为探究经济韧性提升过程中是否存在技术进步偏向的非线性效应，本文借鉴相关文献所采用的截面门槛方法，准确判断不同区间下自变量对因变量的异质性影响(钱娟等，2020)。一方面，门槛模型可以实证检验技术进步偏向与经济韧性两个维度间是否存在门槛效应，由此获知两者是否具备非线性关系；另一方面，倘若两者具有门槛效应，则可确定技术进步偏向与经济韧性两个维度间的门槛数量，最终证实两者存在非线性关系。技术进步偏向与经济韧性两个维度门槛回归模型分别为：

EAACit=σ0+σ1xit+σ2TPBIit×I(q≤γ)+σ3TPBIit×I(q>γ)+μit+εit

上述公式针对仅存在单一门槛值的情况，考虑到现实样本可能存在多个门槛值，故将模型公式延伸如下：

同时，参考国内外学界研究成果，陈创练等(2021)认为近年来我国地级市技术进步整体偏向资本，但呈逐渐递减趋势；Galor等[25]构建一个以劳动偏向技术转型为特征的增长模型，认为技术偏向进步有助于提升全要素生产率；Antonelli等[26]研究发现，能源技术变革方向对生产过程效率具有特定影响，作者引入技术变革激励机制，将全要素生产率增长分解为偏差和转移效应；Acemoglu[27]回顾阿特金森和斯蒂格利茨1969年关于技术变革的开创性论文所提出的重要观点，将其应用于信息技术偏向实证研究。因此，本文将技术进步偏向划分为4个维度：资本偏向型技术进步、劳动偏向型技术进步、能源偏向型技术进步和信息偏向型技术进步，将其分别设置为门槛变量，并构建技术进步偏向各个维度和经济韧性两个维度门槛回归模型。I(·)为示性函数，具体函数值由门槛变量q和门槛值γ间的大小关系决定。若q≤γ，则函数取值为1，否则取值为0。xit为控制变量，σ为待估计系数，εit表示随机扰动项。上述公式侧重于单门槛效应研究，从现实需要出发可依据样本数据扩充至多门槛研究。

2.2 数据来源与变量选取

本文选取中国内地31个省域2006—2020年的面板数据，探究国内技术进步偏向以创新要素配置为间接传导机制对经济韧性的影响。样本数据来源于国泰安(CSMAR)数据库以及《中国统计年鉴》《国民经济和社会发展统计公报》《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。

2.2.1 被解释变量

(1)经济韧性。王绍辉[28]率先从均衡韧性视域，将经济韧性定义为经济系统在遭遇内部、外部危机后的恢复能力；孙久文等[29]冲破均衡韧性视角，立足于开发—保持—释放—重组的产业动态演化进程阐释经济韧性；李连刚等[30]认为，经济韧性意指经济体系抵御风险、恢复运作、调整方向和实现转型的能力。借鉴既有研究成果，本文以经济韧性两个维度——经济调整适应能力和经济创新转型能力开展实证分析[31]。

(2)经济调整适应能力(EAAC)：当面对内外部风险冲击时，经济体系作出针对性调整以适应新运作条件的综合水平。本文参考叶茂然等[32]的测度方式，以工业企业利润率、财政自给率、固定资产投资总额和金融机构存款余额度量。

(3)经济创新转型能力(EITC)：身处新发展环境下，经济体系优化自身结构、转变发展方向以谋取革新迭代的整体能力。本文参考王欢等[33]的测度方式，以教育科技支出在GDP中占比、区域单位GDP能耗、万人专利授权数、科研技术从业者占比度量。

2.2.2 核心解释变量

(1)技术进步偏向。虽然部分学者以产业运作过程中资本与信息比率以及高低技能劳动力工资比值测度技术进步偏向[34]，但由于上述指标数据量偏少且难以全面表征技术进步偏向，本文借鉴康懿德[35]的研究，构建希克斯技术进步指数实证测度技术进步偏向水平。

式(14)中，TPBIit表示i省域在t时期的技术进步偏向指数，

表示i省域在t时期的资本与劳动偏向性技术进步增长率，σi表示要素替代弹性，σi∈(0，+∞)。由式(14)可知，技术进步偏向主要取决于σi与

的动态演变。当σi>1时，如果

表明技术进步对资本(或劳动)有所偏向；当σi<1时，如果

表明技术进步对劳动(或资本)有所偏向；如果σi=1或

时，则属于中性技术进步。本文借鉴周思贤等[36]的Kmenta近似法，运用Stata对其中要素替代弹性σi与

的数值进行测算。

本文将创新要素配置(lnIFA)设置为中介变量。创新要素配置表示创新性生产要素在产业经济运作中的分配应用，即各类创新资源调配结构和分配层次。考虑到样本数据可得性和连续性，借鉴陶长琪(2021)的做法，采用创新资源错配系数测度创新要素配置，基于省域面板数据进行测算。

本文对全域整体创新要素配置进行测度，假设省级行政区部门产出Yi的线性加总为经济体总产出Y，则有：

此时，假定区域部门产出和经济体总产出均与创新资源呈C-D函数关系，同时各项要素全部具有条件约束，则得到如下计算公式：

Y=AKαL1-α,Yi=AKαiLi1-αs.t.

上式中，假设生产函数中规模报酬不变，创新资本(K)与创新劳动力(Y)出现扭曲且产出弹性不变。此处，假设存在创新资源要素扭曲，本文参考学界常规做法，采用基于最小二乘法的回归模型估算创新资源要素扭曲弹性α，以0.55为α赋值[37]。创新资本与劳动力扭曲用从价税表征，目标函数如下：

式(17)中，R、ω表征市场环境下创新资本与创新劳动力的价格水平，(1+τKi)R、(1+τLi)ω表征扭曲条件下两者价格水平。

本文将各省份部门创新资本与创新劳动力绝对扭曲系数设定为：

求解目标函数，得到各项创新要素配置占比：

为表征绝对扭曲系数的价格相对扭曲系数。

式(20)中，

表示区域创新产出在总产出中的占比，

表示产出加权的创新资本和创新劳动力贡献。上述两项系数能够准确反映现实创新要素配置与高效创新要素配置方案的偏差度量。经济体总产出采用地区国民生产净值，创新资本以永续盘存法测算R&D资本存量，创新劳动力以R&D全时当量表征。由此获得两项创新要素错配系数，对其取绝对值后以便进行后续分析。该系数值越大，说明创新资源错配现象越明显，创新要素配置效率越低。

本文设置如下控制变量：①经济发展水平(lnGDP)：以各省份人均实际GDP的对数值表征；②教育发展水平(lnEDU)：以高等院校R&D经费支出取对数表征：③行政力量干预(lnGOV)：以各省份政府专项支出在GDP中的占比表征；④经济开放水平(lnOPEN)：以各省份进出口贸易总额在GDP中的占比表征。各变量描述性统计结果如表1所示。

3 实证结果分析

3.1 技术进步偏向及其子维度对经济韧性的基准回归结果

表2为技术进步偏向影响经济韧性的基准回归结果。列(1)(2)分别为技术进步偏向影响经济调整适应能力的回归结果，列(3)(4)分别为技术进步偏向影响经济创新转型能力的回归结果。由列(1)(2)可知，无论是否考虑控制变量，技术进步偏向估计系数均显著为负，说明技术进步偏向为经济调整适应能力提升带来利好。同理，由列(3)(4)可知，无论是否考虑控制变量，技术进步偏向在1%水平上均显著为正，说明技术进步偏向能够有效提升经济创新转型能力。这是因为，技术进步偏向能够为高新技术企业提供更多优质资源，为企业创新发展打下坚实的物质基础，强化经济发展韧性。一方面，技术进步偏向通过满足企业经营流转过程中所需要素资源，迭代资本、能源、劳动与信息等生产要素在产业间的配置方案，推动产业结构优化和经济韧性提升；另一方面，作为经济创新排头兵的高新技术企业在技术进步偏向的支持下，通过创新经营实践强化经济韧性。从控制变量看，列(2)中行政力量干预估计系数在1%水平下显著为负，教育发展水平估计系数在5%水平下显著为负。这表明，政府行政引导与民众受教育水平均能有效提升经济调整适应能力，而经济发展水平与经济开放水平则不具有突出显著性。同理，列(4)中行政力量干预估计系数与教育发展水平估计系数均在5%水平下显著为正，说明政府行政引导与民众受教育水平均能促进经济创新转型能力提升。这是因为，行政主体政策引导、财政支出的重要方向是先进制造业、现代化农产业以及领域内技术含量较高、前瞻性较好的高质量发展领军企业，这有利于培植现代经济主体，优化宏观经济结构，并通过行政力量支持产业创新实践，进而强化经济抗风险能力和创新发展能力。同时，教育水平能够有效提升区域高技能型人才数量和质量，使劳动主体在企业生产运作中通过既有人力资本推动技术进步，进而增强经济韧性。

表3为资本偏向型技术进步、劳动偏向型技术进步、能源偏向型技术进步以及信息偏向型技术进步影响经济韧性的基准回归结果。列(1)～列(4)为技术进步偏向4个子维度影响经济调整适应能力的回归结果，从中可见，资本偏向型技术进步、劳动偏向型技术进步、能源偏向型技术进步估计系数均在1%水平下显著为负，信息偏向型技术进步系数为正且通过1%水平显著性检验。这说明，技术进步偏向4个子维度正向影响经济调整适应能力。列(5)～(8)为技术进步偏向4个子维度影响经济创新转型能力的回归结果，从中可见，资本偏向型技术进步、劳动偏向型技术进步、能源偏向型技术进步估计系数均在1%水平下显著为正，信息偏向型技术进步系数为负且通过1%水平显著性检验。这说明，技术进步偏向4个子维度对经济创新转型能力均具有显著正向影响。同时，资本偏向型技术进步对经济韧性的影响作用最大，其余子维度影响效果较弱。因此，在布局产业发展体系时，相关主体应注重资本偏向型技术进步发展。此外，经济调整适应能力和经济创新转型能力控制变量符号与基准回归模型变量符号基本耦合。

3.2 创新要素配置的中介效应回归结果

表4为技术进步偏向通过创新要素配置影响经济韧性的回归结果。其中，列(1)～(3)为技术进步偏向通过创新要素配置影响经济调整适应能力的回归结果，列(4)～(6)为技术进步偏向通过创新要素配置影响经济创新转型能力的回归结果。从中可见，技术进步偏向能够有效提升经济调整适应能力和经济创新转型能力，且在这一影响机制中存在以创新要素配置为中介变量的中介效应。首先，技术进步偏向能够提升经济调整适应能力和经济创新转型能力，即可以强化经济韧性。此为中介效应检验第一步，已在上文加以分析。其次，技术进步偏向能够优化创新要素配置。技术进步偏向影响创新要素配置的回归结果如列(2)(5)所示，其系数为负且通过1%水平显著性检验，表明技术进步偏向与创新要素配置扭曲负相关，即技术进步偏向能够有效调整要素扭曲，优化创新要素配置。这是因为，技术进步偏向通过增加资源可得性为高新技术企业提供多层次、多维度发展资源，推动创新要素优化配置，提升投资与创新效能，进而增强经济韧性，此为中介效应检验第二步。从控制变量看，强化行政力量干预、提升教育发展水平和扩大经济开放水平估计系数为正且通过5%水平显著性检验。这表明，上述3项控制变量均能够优化创新要素配置。最后，技术进步偏向通过创新要素配置提升经济韧性，表明创新要素配置发挥中介效应。技术进步偏向通过优化创新要素配置拉升经济调整适应能力和经济创新转型能力的回归结果如列(3)(6)所示，两列创新要素配置系数均比较显著，说明存在以创新要素配置为中介变量的中介效应。

3.3 稳健性检验

为检验研究结果的准确性和客观性，本研究剔除经济水平较高、技术进步偏向程度较大的北京、上海、广东、浙江和天津，开展二次回归检验(篇幅所限，结果不予列示)。结果显示，无论是否纳入控制变量，技术进步偏向均能推动经济韧性提升。因此，研究结论具有一定稳健性。

3.4 内生性讨论

(1)选取解释变量滞后一期进行内生性讨论。引致解释变量内生性问题的原因在于：一方面，解释变量与被解释变量互为因果，容易造成内生性偏误；另一方面，重要变量遗漏与关键变量度量误差成为回归误差的一部分，容易导致内生性问题。这里技术进步偏向与经济韧性具有逆向因果关联，即经济韧性提升本身可能会推动技术进步偏向，而不仅仅是技术进步偏向推动经济韧性提升。为保证研究结果的稳健性，规避计量识别过程中可能存在的内生性问题，本文选用解释变量滞后一期纠正。

对全部解释变量均采用一阶滞后项，检验上年技术进步偏向程度、教育发展水平、经济发展水平、行政力量干预和经济开放水平对当期经济韧性的影响，在一定程度上可以解决反向因果问题。结果表明，滞后一期技术进步偏向对经济调整适应能力和经济创新转型能力均具有正向推动作用。

(2)通过双重差分法展开内生性讨论。技术进步偏向理论由学者Brian等[38]于1997年提出，理论体系具有外生性。2015年5月，国务院发布《中国制造2025》，强调提升制造业技术创新能力，推进信息化与工业化深度融合，把智能制造技术进步作为两化融合的主攻方向。本文着眼于国内现状，依据1986年全国人大六届四次会议通过的“七五”计划，将中国内地31个省市区划入东、中、西部地区。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西10个省区；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏10个省市区。中西部地区与东部地区经济基础和政策引导强度存在显著差异。因此，将中西部地区、东部地区分别作为实验组和对照组。借鉴相关研究成果，采用学界常采用的DID双重差分法对政策效果进行检验[39]，据此构建双重差分模型：

式(15)和式(16)中，EAACit、EITCit表示经济调整适应能力和经济创新转型能力；i为地区，t表示年份，Trri表示地区虚拟变量，东部地区取值为0，中西部地区取值为1；Poct表示时间虚拟变量，2015年《中国制造2025》政策提出之后定义为1，提出之前定义为0；xit为控制变量。模型待估参数为交互项系数，若技术进步偏向推动经济调整适应能力提升，那么交互项系数γ为负，反之则为正；若技术进步偏向推动经济创新转型能力，那么交互项系数γ为正，反之则为负。实证结果表明，无论是否纳入控制变量，技术进步偏向均能够推动经济调整适应能力和经济创新转型能力提升，即强化经济韧性。估计结果与上文基准回归模型结果基本耦合。

3.5 非线性效应检验

本研究选取技术进步偏向及其各子维度作为门槛变量，借助面板门槛模型检验技术进步偏向对经济创新转型能力影响的非线性效应。在运用估计门槛模型进行实证分析前，首先对门槛变量进行检验，确认其满足外生性条件。结果发现，技术进步偏向及其子维度与经济调整适应能力之间未体现门槛效应；技术进步偏向与经济创新转型能力之间存在关于技术进步偏向的双重门槛效应，并且存在资本偏向型技术进步双重门槛、能源偏向型技术进步和信息偏向型技术进步单一门槛。以此为基础，进一步构建相应门槛数量回归模型，实证检验结果如表5所示。具体来看，列(1)～(4)为技术进步偏向指数及其子维度资本偏向型技术进步、能源偏向型技术进步和信息偏向型技术进步的门槛回归结果。从中可见，列(1)双重门槛下技术进步偏向变量各区间系数均为正，且通过1%水平显著性检验，表明两者存在突出的动态非线性关系。技术进步偏向对于推动经济创新转型能力提升的影响表现出由弱到强再逐渐趋弱的非线性演进过程。当技术进步偏向处于初期阶段，即位于第一个门槛值左侧时，技术进步偏向对经济创新转型能力提升具有积极影响；当技术进步偏向程度越过第一门槛值进入较高阶段时，技术进步偏向对经济创新转型能力提升具有更强的现实意义；当技术进步偏向程度越过第二个门槛值迈入更高阶段，即居于第二个门槛值右侧时，技术进步偏向对经济创新转型能力提升存在显著影响，但效能有所减弱。原因可能在于，当技术进步偏向程度较低时，技术进步偏向在一定程度上能为调整产业结构、优化资源配置、提升全要素生产率带来较大利好。随着技术进步偏向程度加深，当越过第一个门限值后，技术进步偏向所带来的结构调整与要素配置惠及更多企业，使得产业结构持续得到优化、经济韧性进一步增强。然而，当技术进步偏向持续攀升，越过第二个门槛值后，技术、资源等生产要素“马太效应”日渐凸显，传统行业、小微企业受到虹吸效应影响，面临外部冲击和生存挑战，对经济韧性带来一定阻滞。

在列(2)(3)中，双重门槛下资本偏向型技术进步和单一门槛下能源偏向型技术进步各区间系数均为正，且通过显著性检验。同时，资本偏向型技术进步与能源偏向型技术进步对于提升经济创新转型能力的影响效能表现出渐趋弱化的非线性变动过程。然而，在列(4)中，单一门槛下信息偏向型技术进步对于经济创新转型能力提升的推动作用从不显著逐步发展为显著，其影响效能表现为日趋增强的非线性变动过程。

4 结论与建议

4.1 研究结论

本研究从创新要素配置视角探究技术进步偏向对经济韧性的影响效应，得出如下研究结论：①技术进步偏向能够显著提升经济韧性两个维度——经济调整适应能力和经济创新转型能力，并且资本偏向型技术进步对经济韧性的强化效能更高；②技术进步偏向经由优化创新要素配置推动经济韧性提升；③技术进步偏向指数及其子维度与经济调整适应能力不存在非线性作用关系，但与经济创新转型能力具有非线性作用关系。

4.2 政策启示

(1)合理引导技术发展方向，激发技术进步偏向的积极效能。一是充分发挥专项财政资金对先进制造业发展的扶持作用，持续加大基础性、前瞻性工业技术研发投入力度，加强产业技术创新成果市场化应用，推动现代产业全要素生产率提升，实现创新技术驱动产业经济高质量发展。二是优化技术引进结构，引进发达国家前沿性、应用型技术。在技术本土化过程中，引导技术进步向资本偏向型发展，支持衍生适配的产业技术自主研发，带动技术进步走深向实。三是因地制宜，不同地区产业与企业应根据自身技术发展水平、要素禀赋结构选择适宜的技术进步路径，充分发挥技术偏向性技术进步对经济韧性的提升作用。

(2)充分发挥“有效市场”和“有为政府”的作用合力，优化创新要素配置方案。一方面，健全产业经济发展政策供给体系，破除以要素市场分割为典型的机制壁垒，推动生产要素高速流动和高效配置。用好“看得见的手”与“看不见的手”，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，强化政府在深化要素市场化改革和构建开放市场环境进程中的职能，实现要素禀赋与要素效率的平衡适配，为经济韧性提升赋能；另一方面，各经济体在高效利用资本、能源、劳动等初级生产要素的基础上，也应充分挖掘数据信息、人力资源和组织机制等高级生产要素的创新价值。积极探索“互联网+工业”“智能+制造业”产业数字化与数字产业化实践，推动经济产业链、价值链和创新链向低碳化、高端化和智能化方向延伸，提升经济高质量发展水平。

(3)以技术创新、理念革新与机制鼎新抵御潜在风险，增强经济韧性。立足于技术发展史，诸多意义深远的创新创造都是在应对风险挑战背景下涌现，并成为经济发展的新增长点。因此，应着力推动大数据、人工智能、5G、云计算为代表的前沿技术与产业应用紧密结合，延伸新模式、新业态、新产业，以此增强国内经济抗风险能力，探索创新发展可能，为经济韧性提供更多现实依托，推动经济可持续发展走深向实。

4.3 不足与展望

本文存在以下不足：①选取省级行政区面板数据进行研究，未将各省份技术进步偏向空间相关性纳入考量。未来应立足于技术进步偏向空间分布视域，借助空间计量模型探究技术进步偏向与创新要素配置、经济韧性间的空间互动关系，由此进一步探讨技术进步偏向、创新要素配置与经济韧性三者内蕴的积极影响效能如何为社会经济发展带来更大利好；②选取中国内地31个省域面板数据进行研究，不同省份技术进步偏向、创新要素配置、经济韧性三者发展水平与协同程度可能存在一定差距，未来应聚焦特定省份或将其划分为东部、中部、西部、东北四大经济区域，针对具体问题展开具体分析；③当前研究仅探讨技术进步偏向、创新要素配置与经济韧性三者间的相互关系，未来可依据理论探究和现实态势，将更多内、外部关联要素引入研究范畴，丰富研究思路、拓展研究视域，以此获取更为客观、全面和准确的研究结论。

[1] 唐娟，秦放鸣.中国经济高质量发展水平测度及驱动因素分析[J].统计与决策，2022，38(7)：87-91.

[2] 任转转，邓峰.数字技术、要素结构转型与经济高质量发展[J].软科学，2022，36(4)：1-10.

[3] 王晶晶，焦勇，江三良.中国八大综合经济区技术进步方向的区域差异与动态演进：1978～2017[J].数量经济技术经济研究，2021，38(4)：3-21.

[4] 陈啸，刘凤良，易信.中性技术进步、技能偏向型结构转型与中国劳动技能溢价[J].宏观经济研究，2021，43(5)：5-19，30.

[5] 项松林，田容至.偏向型技术进步与动态比较优势：理论与中国行业经验[J].经济评论，2020，41(5)：44-62.

[6] J R HICKS.The theory of wages[M].London：Palgrave Macmillan，1963.

[7] 陈创练，马子柱，单敬群.中国技术进步偏向、要素配置效率与产业结构转型升级[J].产经评论，2021，12(6)：47-58.

[8] 张宇，钱水土.绿色金融、环境技术进步偏向与产业结构清洁化[J].科研管理，2022，43(4)：129-138.

[9] PEREZ-LABORDA A，PEREZ-SEBASTIAN F.Capital-skill complementarity and biased technical change across sectors and countries[J]. Social Science Electronic Publishing, 2018，2(1)：1-28.

[10] KENNEDY C.Induced bias in innovation and the theory of distribution[J].Economic Journal，1964，74(295)：541-547.

[11] 尹聪慧，任声策，蒋一琛.中国高价值专利的技术扩散路径多维评价研究[J].中国科技论坛，2022，38(2)：125-132.

[12] ZHA D，KAVURI A S，SI S.Energy-biased technical change in the Chinese industrial sector with CES production functions[J].Energy，2018，148(1)：896-903.

[13] 任保全.技术创新、市场需求与石油石化产业生产率动态演变——基于江苏上市公司的Malmquist指数法[J].常州大学学报(社会科学版)，2017，18(6)：89-99.

[14] FARE R. Biased technical change and the malmquist productivity index[J]. Scandinavian Journal of Economics，1997，99(1)：119-127.

[15] 杨振兵.中国制造业创新技术进步要素偏向及其影响因素研究[J].统计研究，2016，33(1)：26-34.

[16] 盖骁敏，李爱.要素技术效率与产业结构优化的空间效应研究——基于技术进步偏向的视角[J].财经论丛，2021，37(1)：3-13.

[17] 孙学涛.技术进步偏向对城市要素配置效率的影响[J].安徽大学学报(哲学社会科学版)，2021，45(2)：123-134.

[18] 吴华英，刘霞辉，苏志庆.偏向型技术进步驱动下的结构变迁与生产率提高[J].上海经济研究，2021，40(3)：45-59.

[19] 张伟，张东辉.中国创新要素配置的统计测度研究[J].经济体制改革，2021，39(6)：26-33.

[20] 陈俊.技术进步偏向、要素累积与中国经济增长动力构成——基于一种新的非参数分解方法的实证研究[J].华中科技大学学报(社会科学版)，2018，32(2)：76-86.

[21] ZOU W, PROFESSOR, ASSOCIATE DIRECTOR, et al. Skill premium, biased technological change and income differences[J]. China & World Economy, 2009，17(6)：64-87.

[22] BRIAN R COPELAND,ASHOK KOTWAL. Quality-biased technical progress and North-South trade[J]. The Journal of International Trade & Economic Development，1997，6(1)：1-14.

[23] JHA RAGHBENDRA. Cost structure of India's iron and steel industry：allocative efficiency，economies of scale and biased technical progress[J]. Resources Policy，1991，17(1)：22-30.

[24] 林秀梅，曹张龙，蔡晓陈.我国技术进步偏向空间扩散的非线性特征[J].当代经济科学，2020，42(5)：90-102.

[25] ODED GALOR，OMER MOAV. Ability-biased technological transition，wage inequality，and economic growth[J]. The Quarterly Journal of Economics，2000，115(2)：469-497.

[26] CRISTIANO ANTONELL，FRANCESCO QUATRARO. The effects of biased technological change on total factor productivity: empirical evidence from a sample of OECD countries[J]. The Journal of Technology Transfer，2010，35(4)：361-383.

[27] ACEMOGLU．Localised and biased technologies: atkinson and stiglitz's new view，induced innovations，and directed technological change [J]. Daron Acemoglu Economic Journal，2015，125(583)：443-463.

[28] 王绍辉.论经济增长的韧性[J].中国统计，2008，56(4)：12-13.

[29] 孙久文，孙翔宇.区域经济韧性研究进展和在中国应用的探索[J].经济地理，2017,37(10)：1-9.

[30] 李连刚，张平宇，谭俊涛，等.韧性概念演变与区域经济韧性研究进展[J].人文地理，2019，34(2)：1-7,151.

[31] 曾冰，张艳.区域经济韧性概念内涵及其研究进展评述[J].经济问题探索，2018，39(1)：176-182.

[32] 叶茂然，陈良华.经济政策不确定性与房地产企业资本结构动态调整——基于我国上市公司的实证分析[J].江淮论坛，2022，65(1)：64-72,193.

[33] 王欢，张玲.中国创新型产业集群投入产出效率动态演进及区域差异——基于省际面板数据的分析[J].科技进步与对策，2022，39(6)：62-71.

[34] 王斌会，张欣.基于SBM方向距离函数下我国工业偏向型技术进步测度与分析[J].科技管理研究，2021，41(13)：107-116.

[35] 康懿德.中国技术进步方向测算——基于增强型与偏向型技术进步的视角[J].重庆科技学院学报(社会科学版)，2020，27(3)：51-56.

[36] 周思贤.长三角偏向性技术进步对经济增长的影响研究[J].洛阳理工学院学报(社会科学版)，2020，35(4)：21-27,66.

[37] 任韬,孙潇筱.中国行业间劳动要素配置扭曲及对经济的影响分析[J].数理统计与管理,2021，40(2)：352-365.

[38] BRIAN R COPELAND,ASHOK KOTWAL.Quality-biased technical progress and North-South trade[J].The Journal of International Trade & Economic Development，1997，6(1)：1-14.

[39] 陈磊，胡立君，何芳.长江经济带发展战略对区域经济联系的影响研究——基于双重差分法的实证检验[J].经济经纬，2021，38(2)：23-32.