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摘 要：根据各类专利分布对TFP加权，设计技术创新动能指数和新旧动能技术转换指数，利用2001—2015年中国专利数据库发明专利申请数据，对各地区在技术创新层面的新旧动能转换情况进行刻画。研究发现，关键使能技术对中国经济发展的推动作用要强于传统动能技术，新旧动能技术转换在2012年后逐渐趋缓;长三角地区是关键使能技术创新的中心地区，也是中国新旧动能技术转换的主要动力源;东部、中部地区保持相似的转换水平，西部地区转换指数落后于其他地区，呈现差距扩大趋势，东北地区转换指数较高，但与人均GDP增长相关性较弱。我国应完善技术创新新型大国体制，让市场激励与政府“制度之手”“帮助之手”形成合力，集中资源攻克关键使能技术中的“卡脖子”技术;围绕关键使能技术，加强产学研平台的建设，实现关键核心领域的自主可控;充分依托现有产业结构有区别地引导技术创新，形成全国范围内优势互补的创新格局。
关键词：技术创新;关键使能技术;新旧动能转换
中图分类号：F124.3 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2021）08-0038-14
中国目前正处于新旧动能转换时期，人口红利逐渐消失，劳动成本上升，资本回报率下降，创新活动在经济发展中的作用日益增强。“关键核心技术”相对于其他技术来说，会在引领前沿技术创新、促进经济发展方面发挥独特的作用。技术创新存在新动能与传统动能之分[1]。从当前世界技术前沿来看，关键核心技术覆盖半导体、工业机器人、精密仪器、各类新材料技术等领域，欧盟将这些对经济发展起关键作用的技术总结为“关键使能技术”，并确定了识别方法。为了便于研究，本文将关键核心技术、新动能技术等同于关键使能技术。
研究表明，经济增长和国际竞争力越来越多地受到地区技术优势的影响，地区技术优势主要指地区凭借独特技术能力积累所形成的某些技术领域的优势[2-5]。对于特定区域来说，技术能力并不是均匀和随机地分布在所有可能的技术领域，而是相对集中在特定领域[6]。已有大量研究聚焦于描述各国、各区域的技术概况和差异，但是对于哪些技术可以带来更强的经济增长效应，还没有一致的意见[7]。欧盟委员会结合欧洲各国智慧专业化过程中所积累的经验，确定出“关键使能技术（Key Enabling Technologies）”体系。
关键使能技术具有高研发强度、快速和综合创新周期、高资本支出、高技能就业、知识和资本密集等特征，能夠推动整个经济中的工艺、产品和服务创新，具有系统相关性、多学科性和跨部门性，具备技术整合的趋势和引发结构变革的潜力[8-10]。欧洲国家的发展经验也证明，关键使能技术确实在推动地区经济增长和扩展地区技术优势领域方面有积极作用[11]。
对于特定地区来说，关键使能技术与传统技术之间存在明显替代关系。一方面，关键使能技术所产生的新产品可能会取代传统产品，如新能源汽车取代传统汽车、新材料取代传统金属压铸工艺等，产品迭代的背后是技术革新;另一方面，在人力资本等创新资源的约束下，创新活动并发数存在上限，关键使能技术与传统动能技术创新势必对有限的创新资源进行竞争，出现此消彼长的现象。能否将创新资源有效配置在关键使能技术上，是地区发展规划的关键问题。
本文基于全要素生产率是经济增长动力重要来源的理论与事实，利用各地区的各类技术领域专利分布，进行加权，构造了技术创新动能指数。考虑到不同技术所代表的生产率水平不同，一个地区的技术结构决定了地区的总体生产率水平，在每个地区的总体生产率和技术结构都能直接观测的情况下，构造的技术创新动能指数实际上反映了每项技术所代表的生产率水平。在识别不同技术动能差异的基础上，进一步对中国各省（区、市）在技术创新领域的新旧动能转换情况进行评价。
一、相关文献评述
（一）关键使能技术：相关概念
技术范式研究为各类技术在经济增长促进作用上差异的识别提供了分析框架。Dosi提出了技术范式和技术轨迹的分析框架，技术范式揭示了技术潜在的、可能的发展路径，技术轨迹意味着技术随时间推移呈现局部、累积和不可逆的发展路径。该分析框架在通用技术、使能技术以及其他技术分类研究中都起到了重要作用[12]。Perez将技术范式与熊彼特的经济长周期理论联系起来，提出了技术经济范式（Techno-economic Paradigms）的概念。他们指出，技术经济范式的变化伴随着许多激进和渐进的创新集群，并对整个经济产生普遍影响，从最初发生的行业蔓延到整个经济。此外，技术范式不仅意味着重大的产品和流程创新，而且意味着组织和社会变革。范式的变化导致高技术机会时期的到来，不同的国家可以根据新技术的特征与具体的社会体制背景之间的匹配或不匹配有针对性地利用这种机会[13]。
Bresnahan & Trajtenberg指出，经济学十分重视技术创新对于经济发展的作用，但是在创新核算方面的进展相对较小，主要原因是经济理论倾向于以同样的、扩散的方式对待所有形式的技术变革，而忽略了技术之间的差异[14]。Rosenberg较为明确地提出了通用技术（GPTs）这一概念，并为通用技术设定了广泛适用性、内在的技术改进潜力和创新互补性三项基本性质，这一定义以特定技术与经济发展之间的联系为基础。只有少数通用技术在广泛的行业中被普遍使用，并主导了生产率的提升[15]。Jovanovic & Rousseau进一步指出，虽然一些非通用技术可能在某种程度上拥有一个甚至多个通用技术的特征，但是通用技术的认定必须依赖于这些技术对于经济、生产率的持续影响。对于经济系统来说，它可以是内生的，也可以是外生的。通用技术可以是一个产品、一个过程或一个组织系统[16]。
使能技术的提出比通用技术更早，但是由于其较强的政策指向性，一直没有得到学术层面的明确定义。Teece等认为使能技术可以被认为是初级的通用技术，因为使能技术通常满足内在的技术改进潜力和创新互补性，但是使能技术不一定具有可衡量的整体经济影响。目前被广泛讨论的人工智能、机器学习等技术均是使能技术，但是尚不能被称为通用技术[17]。 政策层面关于使能技术的定义为相关学术研究提供了参考。欧盟委员会在文件中明确提出了六类关键使能技术，包括：微电子技术（包括纳米电子技术）、光子技术、生物技术、先进材料技术、纳米技术、先进制造技术[8]。每一类关键使能技术又涉及多个技术领域。在欧盟的相关文献中，关键使能技术被描述为“它们具有系统相关性、多学科性和跨部门性，跨越许多技术领域，具有趋同、技术整合的趋势和引发结构变革的潜力”[9-10]。这一定义被学者们广泛认可，一部分针对“工业4.0”“智慧专业化”的定量分析也以欧盟委员会关于关键使能技术的分类为基础。
（二）关键使能技术：定量分析
基于技术之间的差异化，一批学者针对特定技术，研究单个技术的发展对于国家专业化能力和经济绩效的影响。Vertova研究发现，大多数国家没有能力在高技术领域获得优势，因此被锁定在附加值较低的技术路径上[18]。Meliciani发现，在增长最快技术中占据优势的国家具有更有利的需求收入弹性，从而导致更高的国际竞争力和更快的经济增长，在20世纪80年代，美国增长最快的专利类别是信息和通信技术[19]。
Montresor & Quatraro研究发现，关键使能技术的空间分布高度集中在西欧和中欧的某些区域，且整个欧洲的区域差异很大;关键使能技术使区域多样化较少受到新活动和原有活动之间的关联性的限制，具有关键使能技术优势的地区更容易发生不相关多样化。根据欧盟委员会的政策文件，关键使能技术能够开发新的商品和服务，重组工业流程，以加强欧盟地区的研究、开发和创新基础，从而增强其地区经济潜力[11]。Evangelista等研究了欧洲地区在“智能专业化研究和创新战略”（RIS3）背景下，关键使能技术主要分布在欧洲中部地区;以专利数量测度的关键使能技术对经济增长有直接影响，这些结果为欧盟政策框架中重视关键使能技术的发展提供了实证支持。有学者揭示了关键使能技术与地区的专业化、多样化活动之间的相关性[7]。
现阶段，以关键使能技术为对象的定量分析还相对较少，针对其他国家尤其是中国的相关研究更少。由于欧洲国家间的联系较强，且每个国家体量较小，欧洲学者的相关文献侧重于评估关键使能技术专业化在各地区中的表现。中国的地域面积和经济体量为测度关键使能技术的经济效应提供了更丰富的样本，将关键使能技术作为中国经济发展的新动能技术既有学术依据，又有较强的可行性。
二、中国关键使能技术的兴起与区域分布
1985—1995年中国关键使能技术的发明专利申请数（不包括国外申请人）波动较大，并没有明显的增长趋势;2000年后，中国关键使能技术专利数量快速上升，大部分年度的专利数量增长率保持在20%以上，其中，2001年的增长率超过70%。截至2015年，中国国内申请人的关键使能技术专利申请数超过17万件。同一时期中国传统动能技术专利数量共计343万项①，年均增长率达25.2%;2000—2013年，传统动能专利增长处于加速增长阶段，年均增长28%，增长率最高年份为2000年，增长率约为58%;从2013年开始，传统动能专利增长率呈现下降趋势。从图1（下页）不难发现，1985—2015年，二者在数量上总体呈现增长的趋势，传统动能专利数量远远超过了关键使能专利数量②。
值得注意的是，中国专利总量从2001年开始进入“爆炸式”增长时期，2001年之前的近10年间，新动能专利占比维持在15%以下，而1991年以前，中国新动能专利占比相对较高，甚至超越了2000年后的最高水平，对各地区进行分类研究时，整体趋势也基本相似。造成这一现象的原因包括两方面：其一，2000年以前中国的专利数量整体偏少，这时基于专利数据的指标可能出现失真。其二，2000年以前我国企业的专利申请意识普遍不强，在这一时期，关键使能技术相关的企业尤其是涉及关键使能技术的外资企业更注重专利申请;2000年后，随着专利保护意识的增强、专利申请数量的稳步增加，新旧动能专利的比例也进入一个稳定上升的阶段。因此，新旧动能专利转换的合理研究区间应该在2000年以后。
关键使能技术在省际间的分布出现了明显的扩散趋势。从空间分布的视角来看，中国关键使能技术专利的中心经历了明显的空间转移，越来越集中于长三角地区。2001—2006年，关键使能技术的专利总数较少，主要研发地区为上海、北京和广东，中国关键使能技术的兴起由经济最发达、开放程度最高的地区引领;这一时期，江苏的专利申请数处在第二梯队，其他地区关键使能专利的申请数与上述三个地区有较大差距，尤其是西北地区和西南地区，很少涉及关键使能技術。2007—2012年，关键使能技术的空间分布出现了明显的扩散趋势。其一，各地区的关键使能专利数量有普遍的上升;其次，关键使能技术的中心从北京、上海、广东转移至江苏，江苏的专利申请数与其他所有地区都拉开了一定差距;其三，除江苏之外，其他地区在关键使能技术领域的差距逐渐缩小，浙江、安徽、湖南、湖北和四川等地在关键使能技术领域的研发能力逐渐向先发地区靠拢。2013—2015年，以江苏为中心的长三角地区形成了关键使能技术的集聚区，明显领先于其他省份。
三、技术创新动能、地区新旧动能技术转换的指数设计
（一）技术创新动能指数
经济发达地区通常具有较高的生产率，而高生产率来源于这些地区在前沿技术上的优势。在不对各项技术进行经验性、先验性定义的情况下，只要观测出各个地区的技术结构和生产率水平，就能够反映每一时期每项技术所代表的生产率水平。
专利文件包含大量、完整、详细的信息量，每项专利都提供了关于专利的技术类别以及专利申请人的地理位置等，反映了每个地区的技术结构。地区总产值增长受到资本、劳动力和全要素生产率（TFP）的推动。在资本、劳动力充分配置的情况下，经济增长率提升取决于全要素生产率的提升，而全要素生产率主要由技术创新存量、增量构成。本文用TFP表示地区技术创新所构成的生产率水平[20]。 参考产品技术附加值的测算方法[21]，本文通过地区TFP的加权平均数来表示每项技术的生产率水平，这一指标也代表了该项技术对于地区经济发展的推动作用，这里称之为“技术创新动能指数”，具体公式如下：
为了更直观地比较关键使能技术与传统动能技术的差别，这里将关键使能技术创新动能指数与传统动能技术创新动能指数相除，得到“关键使能技术创新相对动能指数”。
（二）地区新旧动能技术转换指数
在技术创新动能指数的基础上，进一步构造新旧动能技术转换指数，通过不同类型技术的技术创新动能指数对地区各类技术的专利占比进行加权，测算不同类型技术对于该地区经济发展的实际推动作用，并计算关键使能技术与传统动能技术的相对关系，这里称之为“地区新旧动能技术转换指数”。具体公式如下。
四、中国新旧动能技术转换的特征事实与解释
（一）技术界定与数据来源
对于关键使能技术与传统动能技术的分析依赖于专利识别，主流方法是确定关键使能技术所涉及的国际专利分类（IPC），再将专利数据库中每个专利所属的专利代码与关键使能技术代码相互对应，对每项专利是否属于关键使能技术、属于哪一项关键使能技术进行标记。这一对应关系由后来的学者不断完善，本文使用Evangelista，Gkotsis所使用的版本对关键使能技术进行识别① [7，22]。
本文数据来源为中国专利数据库，主要研究对象为发明专利申请数据②。重庆市从1997年开始成为直辖市，海南省和西藏自治区的发明专利申请数一直较少。为了便于指标测度、不产生歧义，参考其他国内学者的做法，在指数测算部分将重庆市数据与四川省数据合并，并删去海南和西藏的专利数据。
（二）关键使能技术增长总体上与中国经济发展水平呈现显著正相关
根据省份面板数据，将关键使能技术专利数的对数形式（ln_ess）、传统动能技术专利数的对数形式（ln_trad）同时作为主要解释变量，将人均GDP的对数作为被解释变量进行回归分析，主要解释变量的系数即为该类技术的专利数与人均GDP的弹性，结果如表1所示。与传统动能技术相比，关键使能技术专利数与人均GDP之间的弹性更大，关键使能技术提升生产率的能力更强;进一步引入滞后项对长期效应进行分析发现，技术创新对于劳动生产率有长期影响;分时段的结果显示，技术创新的经济效应主要集中在2006年以前;分地区的结果显示，关键使能技术对东部、中部、西部的人均GDP存在显著影响，对东部地区的影响系数最大，对东北地区没有显著影响。
（三）2008年前后，中国技术创新动能指数总体上从快速上升阶段进入缓慢下降的蓄势阶段，关键使能技术创新动能指数水平总体上高于传统技术，两者差距略有扩大趋势
如图2（下页）所示，总体来看，在技术不断进步、专利数量指数增长的情况下，传统动能技术和关键使能技术的创新动能指数持续提升。金融危机爆发以来，呈现由升转降的态势，但总体上维持在金融危机爆发之前的水平。两类技术创新动能指数增长与波动具有“同频共振”的特征，其含义是样本期内中国各省份的全要素生产率普遍上升，技术创新对于经济发展的动能作用越来越强。
比较来看，传统动能技术的技术创新动能指数从2001年的0.610提高至2015年的0.674，关键使能技术的技术创新动能指数从2001年的0.618提高至2015年的0.699;关键使能技术的相对动能指数从2001年的1.013上升至2015年的1.037，有明显的上升趋势，且一直保持在1以上。在样本期内，关键使能技术的经济动能明显强于传统动能技术。
（四）2001年至今，中国关键使能技术创新动能呈现一个生命周期变化，新旧动能技术转换指数周期性波动更为显著，现阶段进入一个新的周期性上升阶段
2000年以后，关键使能技术在中国的发展经历了积累、扩散、分化三个阶段，关键使能技术与传统动能技术的技术创新动能指数在不同阶段呈现不同特征，尤其是相对动能指数经历了较大变化。通过对比关键使能技术与传统动能技术的专利数量、专利占比以及技术创新动能指数、相对动能指数，可以更好地解释不同阶段中国新旧动能技术转换的表现。
1.技术积累阶段：2001—2006年
从2001年开始，中国的关键使能技术专利总量开始快速上升，2004年以后关键使能技术占比逐渐上升，这一时期主导关键使能专利数量上升的是高经济发展水平地区，例如北京、上海、江苏等。在技术积累阶段，关键使能技术与传统动能技术的动能水平均呈现显著上升趋势;关键使能技术创新的相对动能指数一直大于1，并在2006年达到顶峰。
北京、上海、江苏等地能够在关键使能技术领域率先积累优势，主要原因在于经济发达地区本身具有较强的科研基础且培育了一系列高科技产业，能够为发展新技术领域提供更强的支持[11]。关键使能技术和传统动能技术的创新动能指数在这一时期都保持上升趋势，这意味着这一时期中国经济增长来自技术创新的动能在持续累积，各地区技术分布加权全要素生产率水平持续上升。其中，经济发达地区在关键使能技术领域的知识积累，逐渐渗透到产业层面，许多依赖于关键使能技术的新产业得到发展，许多传统产业也通过融合关键使能技术进行产业升级。经济发达地区通过发展关键使能技术提升了全要素生产率，并逐渐与其他省份拉开了一定差距。经济后发地区从经济发达地区的发展中获取经验，并开始引入关键使能技术，中国关键使能技术的发展随之进入第二阶段。
2.技术扩散阶段：2007—2012年
在技术扩散阶段，关键使能技术和传统技术增长出现分化。2006年以来，关键使能专利数量进一步提升，增长率也高于上一时期。这主要是由于后发地区在关键使能技术领域的跟进，部分原因在于关键使能技术很容易发生省际间知识溢出，以及后发地区相关产业和技术分工增长产生的需求拉动。这一阶段关键使能技术发展较快的省份，例如山东、安徽、福建等省份，都邻近关键使能技术的先发省份。2008年，受到全球金融危機与中国大规模投资冲击，两类技术的技术创新动能指数都有所下降;2010年以后，传统技术创新动能指数呈现较长时期的上升阶段，关键使能技术的相对动能指数进入下降通道。 关键使能技术的相对动能指数波动的原因可能有多方面：第一，关键使能技术的扩散缩小了各省份专利数量层面的差距，经济后发地区通过关键使能技术完成产业结构升级需要一定时间，技术与产业之间的互动需要磨合，正如2002—2004年相对动能指数也出现了一定回调。第二，金融危机和中国短期“强刺激”影响了产业结构调整的进程。经济发达地区“加快自主创新和结构调整”和“加快基础设施建设”带来了创新投资与产业扩张之间的不匹配，前者旨在通过关键使能技术发展来促进产业升级与转型，后者旨在避免就业受到金融危机的冲击，依赖于传统产业的大规模扩张。可能导致的情形是关键使能技术创新增长缓慢，科研成果产业化减缓。这是因为，关键使能技术本身的高研发强度、高资本密度等性质决定了相关企业需要稳定的现金流作为支撑，受金融危机及其短期政策干预的影响，对关键使能技术创新投资增长可能会受阻。第三，发达地区的关键使能技术及其产业化中的知识溢出可能并不适合其他地区产业结构的吸收，本地化产业化规模增长缓慢。
3.技术分化阶段：2013—2015年
2012年以后，关键使能技术专利的增速逐渐放缓、占比逐渐下降，大部分省份逐渐减少了关键使能技术的研发占比，只有江苏、浙江等少部分省份的关键使能技术专利占比得以维持。各省份之间出现了明显的技术分化现象。这一时期关键使能技术创新动能指数下降相对缓慢，因此相对动能指数在这一时期逐渐提升。
统计发现，2013年以后全国专利申请数的增长势头明显放缓，TFP维持在一个稳定的水平区间，由此导致技术创新动能指数呈全面下滑态势。技术创新局面的转变与国际局势密切相关，全球金融危机发生以来，世界上一些国家的经济政策均呈现不同程度的“逆全球化”趋势，国际技术竞争日益加剧，发达国家对于中国的技术封锁越发凸显，试图将中国锁定在中低端技术领域。这一时期中国从发达国家接收知识溢出的难度愈来越大。一些经济后发地区减少了关键使能技术的研发，长三角和珠三角地区覆盖了绝大部分关键使能技术的研发，在已有的技术基础与产业基础上，能够依靠关键使能技术促进产业转型、推动经济发展。截至2015年，关键使能技术创新动能指数已接近金融危机前的水平①。
（五）2001年以来，各地区新旧动能技术转换呈现先快速上升后缓慢下降的趋势，东部和中部地区新旧动能技术转换保持相同的水平，西部地区与其他地区差异逐渐拉大
中国整体新旧动能技术转换的趋势如图3所示。各省份平均新旧动能技术转换指数从2001年的0.145上升到2015年的0.250，提升了72.4%。分时段来看，中国新旧动能技术转换大体上经历了三个阶段，依次是2000—2004年的平稳增长期、2005—2011年的快速上升期以及2012年以后的下行期。新旧动能转换推进时期与中国经济快速增长时期重合，当新旧动能技术转换趋缓时，中国也进入低速增长时期。
分区域看，人均GDP较高的发达地区新旧动能技术转换程度较高，且处于同一个区间水平（见图4）。相比之下，人均GDP较低的后发地区新旧动能技术转换指数上升较快。其中，东部和中部地区的平均新旧动能技术转换指数基本保持一致，2006年以后均维持在0.25以上;西部地区明显落后于其他地区;东北地区的转换指数一直维持在较高水平，但专利数量与东部和中部地区存在较大差距，专利技术对于生产活动的支持并不明显。2011年以后各地区的新旧动能技术转换指数均出现了持续下降，中部和东北地区的下降趋势出现得更早。2015年中部和东北地区出现了回升迹象，可能进入新一轮新旧动能技术转换阶段;西部地区的新旧动能技术转换指数则进一步回落。
经济发达地区的技术转换迅速上升阶段主要集中在2007年以前，即关键使能技术积累时期。2008年后，部分省份的动能转换指数出现回落，总体上呈现“倒U型”特征，只有江苏和浙江没有出现明显下滑现象（见图5）。2015年，江苏和浙江是新旧动能技术转换指数最高的两个省份，目前新旧动能技术转换的领先省份集中在长三角地区。经济后发地区的新旧动能技术转换指数2001—2015年表现出“倒U型”特征，2010年后各省份的新旧动能技术转换指数均呈现不同程度的下滑，普遍存在技术转换不足的问题。需要指出的是，山东省新旧动能技术转换水平明显偏低，显著低于江苏、浙江、广东。安徽省新旧动能技术转换水平较高，这可能与坐落在合肥的中国科技大学有密切关系。
（六）在关键使能技术各子领域中，微电子技术和光子技术创新动能及相对动能指数水平遥遥领先于其他子技术领域，纳米技术创新动能呈现先升后降趋势，有待于产业化应用提速
关键使能技术在所属产业、创新模式以及发展阶段方面都有差别，各项子技术之间的技术创新动能指数存在一定差异。2001—2015年六项关键使能子类技术的相对动能指数走势如图6（下頁）所示。
总体来看，微电子技术和光子技术的技术创新动能指数一直位于领先位置，并一直保持对于传统动能技术的优势;工业生物技术的相对动能指数在大部分年份都低于1，在经济发展推动方面并没有表现出对于传统动能技术的优势;先进材料技术的相对指数较为平稳，但是与传统技术差距不大;纳米技术创新动能指数2003—2007年明显高于传统技术，但是2008年以后与传统技术基本一致，这与该项技术出现时间较晚，尚未形成稳定的产业链有关;先进制造技术创新动能指数在样本期内一直领先于传统动能技术，但是没有拉开差距。
各子类技术在不同阶段呈现不同的趋势。在技术积累阶段，大部分关键使能技术的相对动能指数都出现了波动上升的情况，其中以纳米技术最为明显，主要原因在于前沿技术在这一时期仍处于产业化初期，各项关键使能技术受到研发活动不确定性的影响。在技术扩散阶段，尤其是2008年以后，各项关键使能技术的相对动能指数均出现了下滑。在技术分化阶段，微电子技术、光子技术、先进材料技术和先进制造技术的相对动能指数都呈现上升趋势，这些技术也契合了“工业4.0”“中国制造2025”背景下中国制造业发展的新方向。 五、结论与政策建议
本文根据欧盟界定的关键使能技术含义，设计了关键使能技术与传统技术创新动能指数、新旧动能技术转换指数，测度发现这些指数与中国经济增长呈现同频共振的趋势，支持了关键使能技术为经济增长赋能的命题。关键使能技术构成了现阶段中国经济发展的新动能技术，长三角地区是关键使能技术创新的中心地区，也是中国新旧动能技术转换的动力源。随着发达国家的技术封锁日益加剧，国际间的知识溢出逐渐减弱，中国关键使能技术的研发需要更大力度的政策支持。结合中国新旧动能技术转换的进程和面临的问题，下一步可从市场机制、人才培育、产业布局、区域互补等角度进行政策引导。
（一）健全市场机制，充分发挥市场的激励作用，政府要智慧地运用“制度之手”
关键使能技术在扩散阶段可能出现动能减弱，这主要由于创新活动与生产活动脱钩，关键使能技术的成果转化率不足。新旧动能技术转换的重点在于打通技术创新与市场化之间的通道，跨越“死亡之谷”[10]。在技术创新的路径选择方面，充分发挥企业和企业家作为创新主体的关键作用。政府在利用财政补贴手段的同时，还要转向“制度之手”的运用，构建多层次资本市场，通过完善的资本市场满足创新型企业的资金需求，充分发挥风险资本、社会资本在科技成果转化、中小企业创新、新兴产业培育等方面的作用。要着力于地区创新体系的构建和完善，对于关键使能技术中有关国家安全与国计民生的重点“卡脖子”技术，应集中国家优势进行重点突破[23]，让“举国体制”中的“帮助之手”与市场形成合力。
（二）完善人才培育系统，促进关键核心领域的自主可控
关键使能技术的特点在于其基础性与前沿性，中国的技术创新活动在基础性和前沿性方面一直有所欠缺，这也导致中国在关键核心领域存在“卡脖子”技术问题。培育或吸引一批具备自主创新能力的人才是解决上述问题的关键。
第一，充分发挥各地区人力资本禀赋的创新活力。加快培养和引进战略科技人才与创新团队，优化高等教育的学科专业体系，扩大国家“强基计划”的试点范围，在东北、西部等制造业基础好、高校又相对较多的地区实施“新工科”人才培养的战略项目[24]，主动塑造“人才红利”，实现从“重数量”向“重质量”的转变。促进人才高效合理流动，通过深入推进市场化改革破除制约人才流动的体制障碍，打造各地人才新“磁场”。第二，形成有针对性的人才激励制度。主要包括人才吸引和人才激励两个方面：一方面，通过创新平台、创新氛围以及人才落户政策吸引外来人才、留住本地人才;另一方面，通过薪酬、股权和期权分配、科技奖励等制度调动人才的创新积极性。
（三）提前布局未来核心产业，完善现代化产业体系
关键使能技术是各项产业之间的桥梁，具备技术整合和引发结构变革的潜力，在促进生产率提升和产业升级中发挥着重要作用，与传统动能技术存在本质差异。为此，需要围绕关键使能技术构建完善的现代产业体系。
我国产业政策应聚焦关键使能技术的相关产业，对微电子、生物医药、新材料等面向未来的新兴产业进行前瞻性、战略性布局。第一，加强基础研究，强化企业原始创新能力。通过提高基础研究投入比例、优化研发投入结构，积极引导企业主动“产业化”。第二，积极推进“政产学研资”深度融合，协同破解我国“卡脖子”技术难点，实现在关键核心技术上的不断突破。第三，发挥关键使能技术对于其他技术的整合能力，围绕关键使能技术进行“固链、补链、优链、强链”，形成以关键使能技术为基础的创新型产业链。
（四）统筹规划全国技术创新，形成优势互补的区域创新格局
经济后发地区难以“复制”发达地区关键使能技术的创新，有些地区的产业分工结构还不足以支撑以关键使能技术为核心的产业发展。目前，长三角、珠三角等发达地区成为关键使能技术创新中心;中部地区在先进制造技术上优势明显;西部地区的大部分省份依然以传统产业为基础，技术创新依然依赖于传统动能技术。因此，各地政府要依据当地情况对技术创新活动进行有针对性的规划。发达地区应充分发挥雄厚的产业基础和技术优势，在微电子技术、光子技术等高动能领域加大研发力度，寻求国际范围内的技术优势，率先依靠关键使能技术提升产业发展质量与国际竞争力。中部地区应进一步巩固先进制造业技术的优势，引导当地制造业向创新驱动、智能转型、强化基础和绿色发展的方向转变，寻求解决“从制造大国向制造强国转型”的问题。西部地区应依靠传统动能技术大力发展本地传统产业，并通过强化技术创新能力、开展大规模技术改造、积极承接发达地区产业转移等方式促进旧动能技术向新动能技术的转换，实现产业结构与动能技术的合理匹配。东北地区应确立优势产业，协调创新活动与生产活动，促使当地新动能技术发挥经济效应。就全国层面而言，在发展高新技术产业的同时，不能忽视传统产业和传统动能技术对于经济发展的重要性，必须明确各地区的产业结构和产业优势，在保证核心产业相关技术进步的基础上逐渐向关鍵使能技术领域转变，形成地区之间在技术领域的优势互补局面。
参考文献
[1]BOSCHMA R， FRENKEN K. The spatial evolution of innovation networks： A proximity perspective[Z]. Papers in Evolutionary Economic Geography（PEEG）， 2009.
[2]COHEN J， WESLEY M. Fifty Years of empirical studies of innovative activity and performance[J]. Handbook of the Economics of Innovation， 2010（1）： 129-213.
[3]DOSI G， PAVITT K， SOETE L. The economics of technical change and international trade[M]. Laboratory of Economics and Management， 1990. [4]DOSI G. Technological paradigms and technological trajectories： a suggested interpretation of the determinants and directions of technical change[J]. Research Policy， 1993， 22（2）： 102-103
[5]GIOVANNI D， MARCO G， DANIELE M. Technology and costs in international competitiveness： from countries and sectors to firms[J]. Research Policy， 2015， 44（10）： 1795-1814.
[6]MANCUSI M L. Geographical concentration and the dynamics of countries' specialization in technologies[J]. Economics of innovation and new technology， 2003， 12（3）： 269-291.
[7]EVANGELISTA R， et al. Specialization in key enabling technologies and regional growth in Europe[J]. Economics of Innovation and New Technology， 2018， 27（3）： 1-17.
[8]European Commission. Preparing for our future： developing a common strategy for key enabling technologies in the EU[R/OL].2009， COM（2009） 512.
[9]European Commission. High-level expert group on key enabling technologies[Z]. 2011.
[10]European Commission. A European strategy for key enabling technologies： a bridge to growth and jobs[R/OL]. 2012， COM（2012）341.
[11]MONTRESOR S， QUATRARO F. Regional branching and key enabling technologies： evidence from European patent data[J]. Economic Geography， 2017， 93（4）： 367-396.
[12]DOSI G. Technological paradigms and technological trajectories： a suggested interpretation of the determinants and directions of technical change[J]. Research Policy， 1982， 11（3）： 147-162.
[13]PEREZ C. Microelectronics， long waves and world structural change： new perspectives for developing countries[J]. World Development， 1985， 13（3）： 441-463.
[14]BRESNAHAN T F， TRAJTENBERG M. General purpose technologies "engines of growth"[J]. Journal of Econometrics， 1995， 65（1）： 83-108.
[15]ROSENBERG N. Inside the black box： technology and economics[J]. Southern Economic Journal， 1984. 25（4）：156-168.
[16]JOVANOVIC B， ROUSSEAU P. General purpose technologies[C]. Handbook of Economic Growth， 2005.
[17]TEECE D J. Profiting from innovation in the digital economy： enabling technologies， standards， and licensing models in the wireless world[J]. Research Policy， 2018， 47（8）：1367-1387
[18]VERTOVA G. National technological specialisation and the highest technological opportunities historically[J]. Technovation， 2001， 21（9）： 605-612.
[19]MELICIANI V. The impact of technological specialisation on national performance in a balance-of-payments-constrained growth model[J]. Structural Change and Economic Dynamics， 2002， 13（1）： 101-118. [20]贺晓宇，沈坤荣.现代化经济体系、全要素生产率与高质量发展[J].上海经济研究，2018（6）：25-34.
[21]HIDALGO C A， KLINGER B， BARABASI A L， et al. The product space conditions the development of nations[J]. Science， 2007， 317（5837）： 482-487.
[22]GKOTSIS P. The capability of the EU R&D scoreboard companies to develop advanced manufacturing technologies： an assessment based on patent analysis[J]. JRC-IPTS Working Papers， 2015.
[23]陈劲，阳镇，朱子钦.“十四五”时期“卡脖子”技术的破解：识别框架、战略转向与突破路径[J].改革，2020（12）：5-15.
[24]孙志燕，郑江淮.全球价值链数字化转型与“功能分工陷阱”的跨越[J].改革，2020（10）： 63-72.
中国目前正处于新旧动能转换时期，人口红利逐渐消失，劳动成本上升，资本回报率下降，创新活动在经济发展中的作用日益增强。“关键核心技术”相对于其他技术来说，会在引领前沿技术创新、促进经济发展方面发挥独特的作用。技术创新存在新动能与传统动能之分[1]。从当前世界技术前沿来看，关键核心技术覆盖半导体、工业机器人、精密仪器、各类新材料技术等领域，欧盟将这些对经济发展起关键作用的技术总结为“关键使能技术”，并确定了识别方法。为了便于研究，本文将关键核心技术、新动能技术等同于关键使能技术。
研究表明，经济增长和国际竞争力越来越多地受到地区技术优势的影响，地区技术优势主要指地区凭借独特技术能力积累所形成的某些技术领域的优势[2-5]。对于特定区域来说，技术能力并不是均匀和随机地分布在所有可能的技术领域，而是相对集中在特定领域[6]。已有大量研究聚焦于描述各国、各区域的技术概况和差异，但是对于哪些技术可以带来更强的经济增长效应，还没有一致的意见[7]。欧盟委员会结合欧洲各国智慧专业化过程中所积累的经验，确定出“关键使能技术（Key Enabling Technologies）”体系。
关键使能技术具有高研发强度、快速和综合创新周期、高资本支出、高技能就业、知识和资本密集等特征，能够推动整个经济中的工艺、产品和服务创新，具有系统相关性、多学科性和跨部门性，具备技术整合的趋势和引发结构变革的潜力[8-10]。欧洲国家的发展经验也证明，关键使能技术确实在推动地区经济增长和扩展地区技术优势领域方面有积极作用[11]。
对于特定地区来说，关键使能技术与传统技术之间存在明显替代关系。一方面，关键使能技术所产生的新产品可能会取代传統产品，如新能源汽车取代传统汽车、新材料取代传统金属压铸工艺等，产品迭代的背后是技术革新;另一方面，在人力资本等创新资源的约束下，创新活动并发数存在上限，关键使能技术与传统动能技术创新势必对有限的创新资源进行竞争，出现此消彼长的现象。能否将创新资源有效配置在关键使能技术上，是地区发展规划的关键问题。
本文基于全要素生产率是经济增长动力重要来源的理论与事实，利用各地区的各类技术领域专利分布，进行加权，构造了技术创新动能指数。考虑到不同技术所代表的生产率水平不同，一个地区的技术结构决定了地区的总体生产率水平，在每个地区的总体生产率和技术结构都能直接观测的情况下，构造的技术创新动能指数实际上反映了每项技术所代表的生产率水平。在识别不同技术动能差异的基础上，进一步对中国各省（区、市）在技术创新领域的新旧动能转换情况进行评价。
一、相关文献评述
（一）关键使能技术：相关概念
技术范式研究为各类技术在经济增长促进作用上差异的识别提供了分析框架。Dosi提出了技术范式和技术轨迹的分析框架，技术范式揭示了技术潜在的、可能的发展路径，技术轨迹意味着技术随时间推移呈现局部、累积和不可逆的发展路径。该分析框架在通用技术、使能技术以及其他技术分类研究中都起到了重要作用[12]。Perez将技术范式与熊彼特的经济长周期理论联系起来，提出了技术经济范式（Techno-economic Paradigms）的概念。他们指出，技术经济范式的变化伴随着许多激进和渐进的创新集群，并对整个经济产生普遍影响，从最初发生的行业蔓延到整个经济。此外，技术范式不仅意味着重大的产品和流程创新，而且意味着组织和社会变革。范式的变化导致高技术机会时期的到来，不同的国家可以根据新技术的特征与具体的社会体制背景之间的匹配或不匹配有针对性地利用这种机会[13]。
Bresnahan & Trajtenberg指出，经济学十分重视技术创新对于经济发展的作用，但是在创新核算方面的进展相对较小，主要原因是经济理论倾向于以同样的、扩散的方式对待所有形式的技术变革，而忽略了技术之间的差异[14]。Rosenberg较为明确地提出了通用技术（GPTs）这一概念，并为通用技术设定了广泛适用性、内在的技术改进潜力和创新互补性三项基本性质，这一定义以特定技术与经济发展之间的联系为基础。只有少数通用技术在广泛的行业中被普遍使用，并主导了生产率的提升[15]。Jovanovic & Rousseau进一步指出，虽然一些非通用技术可能在某种程度上拥有一个甚至多个通用技术的特征，但是通用技术的认定必须依赖于这些技术对于经济、生产率的持续影响。对于经济系统来说，它可以是内生的，也可以是外生的。通用技术可以是一个产品、一个过程或一个组织系统[16]。 使能技术的提出比通用技术更早，但是由于其较强的政策指向性，一直没有得到学术层面的明确定义。Teece等认为使能技术可以被认为是初级的通用技术，因为使能技术通常满足内在的技术改进潜力和创新互补性，但是使能技术不一定具有可衡量的整体经济影响。目前被广泛讨论的人工智能、机器学习等技术均是使能技术，但是尚不能被称为通用技术[17]。
政策层面关于使能技术的定义为相关学术研究提供了参考。欧盟委员会在文件中明确提出了六类关键使能技术，包括：微电子技术（包括纳米电子技术）、光子技术、生物技术、先进材料技术、纳米技术、先进制造技术[8]。每一类关键使能技术又涉及多个技术领域。在欧盟的相关文献中，关键使能技术被描述为“它们具有系统相关性、多学科性和跨部门性，跨越许多技术领域，具有趋同、技术整合的趋势和引发结构变革的潜力”[9-10]。这一定义被学者们广泛认可，一部分针对“工业4.0”“智慧专业化”的定量分析也以欧盟委员会关于关键使能技术的分类为基础。
（二）关键使能技术：定量分析
基于技术之间的差异化，一批学者针对特定技术，研究单个技术的发展对于国家专业化能力和经济绩效的影响。Vertova研究发现，大多数国家没有能力在高技术领域获得优势，因此被锁定在附加值较低的技术路径上[18]。Meliciani发现，在增长最快技术中占据优势的国家具有更有利的需求收入弹性，从而导致更高的国际竞争力和更快的经济增长，在20世纪80年代，美国增长最快的专利类别是信息和通信技术[19]。
Montresor & Quatraro研究发现，关键使能技术的空间分布高度集中在西欧和中欧的某些区域，且整个欧洲的区域差异很大;关键使能技术使区域多样化较少受到新活动和原有活动之间的关联性的限制，具有关键使能技术优势的地区更容易发生不相关多样化。根据欧盟委员会的政策文件，关键使能技术能够开发新的商品和服务，重组工业流程，以加强欧盟地区的研究、开发和创新基础，从而增强其地区经济潜力[11]。Evangelista等研究了欧洲地区在“智能专业化研究和创新战略”（RIS3）背景下，关键使能技术主要分布在欧洲中部地区;以专利数量测度的关键使能技术对经济增长有直接影响，这些结果为欧盟政策框架中重视关键使能技术的发展提供了实证支持。有学者揭示了关键使能技术与地区的专业化、多样化活动之间的相关性[7]。
现阶段，以关键使能技术为对象的定量分析还相对较少，针对其他国家尤其是中国的相关研究更少。由于欧洲国家间的联系较强，且每个国家体量较小，欧洲学者的相关文献侧重于评估关键使能技术专业化在各地区中的表现。中国的地域面积和经济体量为测度关键使能技术的经济效应提供了更丰富的样本，将关键使能技术作为中国经济发展的新动能技术既有学术依据，又有较强的可行性。
二、中国关键使能技术的兴起与区域分布
1985—1995年中国关键使能技术的发明专利申请数（不包括国外申请人）波动较大，并没有明显的增长趋势;2000年后，中国关键使能技术专利數量快速上升，大部分年度的专利数量增长率保持在20%以上，其中，2001年的增长率超过70%。截至2015年，中国国内申请人的关键使能技术专利申请数超过17万件。同一时期中国传统动能技术专利数量共计343万项①，年均增长率达25.2%;2000—2013年，传统动能专利增长处于加速增长阶段，年均增长28%，增长率最高年份为2000年，增长率约为58%;从2013年开始，传统动能专利增长率呈现下降趋势。从图1（下页）不难发现，1985—2015年，二者在数量上总体呈现增长的趋势，传统动能专利数量远远超过了关键使能专利数量②。
值得注意的是，中国专利总量从2001年开始进入“爆炸式”增长时期，2001年之前的近10年间，新动能专利占比维持在15%以下，而1991年以前，中国新动能专利占比相对较高，甚至超越了2000年后的最高水平，对各地区进行分类研究时，整体趋势也基本相似。造成这一现象的原因包括两方面：其一，2000年以前中国的专利数量整体偏少，这时基于专利数据的指标可能出现失真。其二，2000年以前我国企业的专利申请意识普遍不强，在这一时期，关键使能技术相关的企业尤其是涉及关键使能技术的外资企业更注重专利申请;2000年后，随着专利保护意识的增强、专利申请数量的稳步增加，新旧动能专利的比例也进入一个稳定上升的阶段。因此，新旧动能专利转换的合理研究区间应该在2000年以后。
关键使能技术在省际间的分布出现了明显的扩散趋势。从空间分布的视角来看，中国关键使能技术专利的中心经历了明显的空间转移，越来越集中于长三角地区。2001—2006年，关键使能技术的专利总数较少，主要研发地区为上海、北京和广东，中国关键使能技术的兴起由经济最发达、开放程度最高的地区引领;这一时期，江苏的专利申请数处在第二梯队，其他地区关键使能专利的申请数与上述三个地区有较大差距，尤其是西北地区和西南地区，很少涉及关键使能技术。2007—2012年，关键使能技术的空间分布出现了明显的扩散趋势。其一，各地区的关键使能专利数量有普遍的上升;其次，关键使能技术的中心从北京、上海、广东转移至江苏，江苏的专利申请数与其他所有地区都拉开了一定差距;其三，除江苏之外，其他地区在关键使能技术领域的差距逐渐缩小，浙江、安徽、湖南、湖北和四川等地在关键使能技术领域的研发能力逐渐向先发地区靠拢。2013—2015年，以江苏为中心的长三角地区形成了关键使能技术的集聚区，明显领先于其他省份。
三、技术创新动能、地区新旧动能技术转换的指数设计
（一）技术创新动能指数
经济发达地区通常具有较高的生产率，而高生产率来源于这些地区在前沿技术上的优势。在不对各项技术进行经验性、先验性定义的情况下，只要观测出各个地区的技术结构和生产率水平，就能够反映每一时期每项技术所代表的生产率水平。 专利文件包含大量、完整、详细的信息量，每项专利都提供了关于专利的技术类别以及专利申请人的地理位置等，反映了每个地区的技术结构。地区总产值增长受到资本、劳动力和全要素生产率（TFP）的推动。在资本、劳动力充分配置的情况下，经济增长率提升取决于全要素生产率的提升，而全要素生产率主要由技术创新存量、增量构成。本文用TFP表示地区技术创新所构成的生产率水平[20]。
参考产品技术附加值的测算方法[21]，本文通过地区TFP的加权平均数来表示每项技术的生产率水平，这一指标也代表了该项技术对于地区经济发展的推动作用，这里称之为“技术创新动能指数”，具体公式如下：
Ii=■■×TFPc（1）
其中：i为专利类别下标，包括传统动能专利和六类关键使能专利;c为地区下标;x代表专利数量;TFP是根据包络分析法所测算的全要素生产率;xic /■xic表示c地区i类专利数占地区c专利总量之比;■（xic /■xic）表示所有地区该类专利占比的加总。（1）式表示按各个地区i类专利的比重为权重，对各地区全要素生产率进行加权平均，得出该类技术所引致的经济增长动能水平。因此，技术创新动能指数本质上是一种全要素生产率的加权平均值，其中权重为地区i技术专利占当地全部专利的份额，权重和TFP两部分越高，该指数值越高，两部分越低，指数值越低，两部分一高一低，指数值介于中间。该指数反映了地区间技术创新动能总体水平差异。
为了更直观地比较关键使能技术与传统动能技术的差别，这里将关键使能技术创新动能指数与传统动能技术创新动能指数相除，得到“关键使能技术创新相对动能指数”。
（二）地区新旧动能技术转换指数
在技术创新动能指数的基础上，进一步构造新旧动能技术转换指数，通过不同类型技术的技术创新动能指数对地区各类技术的专利占比进行加权，测算不同类型技术对于该地区经济发展的实际推动作用，并计算关键使能技术与传统动能技术的相对关系，这里称之为“地区新旧动能技术转换指数”。具体公式如下。
Tc=■（2）
其中：xtrad，c表示c地區传统动能技术专利数量;xess_i，c表示各项关键使能技术专利数量;■表示传统动能技术专利占比，■表示各项关键使能技术专利占比，I为（1）式的计算结果。新旧动能技术转换指数反映了各地区关键使能技术的重要程度，这种算法能够有效规避TFP波动对测算带来的影响。
四、中国新旧动能技术转换的特征事实与解释
（一）技术界定与数据来源
对于关键使能技术与传统动能技术的分析依赖于专利识别，主流方法是确定关键使能技术所涉及的国际专利分类（IPC），再将专利数据库中每个专利所属的专利代码与关键使能技术代码相互对应，对每项专利是否属于关键使能技术、属于哪一项关键使能技术进行标记。这一对应关系由后来的学者不断完善，本文使用Evangelista，Gkotsis所使用的版本对关键使能技术进行识别① [7，22]。
本文数据来源为中国专利数据库，主要研究对象为发明专利申请数据②。重庆市从1997年开始成为直辖市，海南省和西藏自治区的发明专利申请数一直较少。为了便于指标测度、不产生歧义，参考其他国内学者的做法，在指数测算部分将重庆市数据与四川省数据合并，并删去海南和西藏的专利数据。
（二）关键使能技术增长总体上与中国经济发展水平呈现显著正相关
根据省份面板数据，将关键使能技术专利数的对数形式（ln_ess）、传统动能技术专利数的对数形式（ln_trad）同时作为主要解释变量，将人均GDP的对数作为被解释变量进行回归分析，主要解释变量的系数即为该类技术的专利数与人均GDP的弹性，结果如表1所示。与传统动能技术相比，关键使能技术专利数与人均GDP之间的弹性更大，关键使能技术提升生产率的能力更强;进一步引入滞后项对长期效应进行分析发现，技术创新对于劳动生产率有长期影响;分时段的结果显示，技术创新的经济效应主要集中在2006年以前;分地区的结果显示，关键使能技术对东部、中部、西部的人均GDP存在显著影响，对东部地区的影响系数最大，对东北地区没有显著影响。
（三）2008年前后，中国技术创新动能指数总体上从快速上升阶段进入缓慢下降的蓄势阶段，关键使能技术创新动能指数水平总体上高于传统技术，两者差距略有扩大趋势
如图2（下页）所示，总体来看，在技术不断进步、专利数量指数增长的情况下，传统动能技术和关键使能技术的创新动能指数持续提升。金融危机爆发以来，呈现由升转降的态势，但总体上维持在金融危机爆发之前的水平。两类技术创新动能指数增长与波动具有“同频共振”的特征，其含义是样本期内中国各省份的全要素生产率普遍上升，技术创新对于经济发展的动能作用越来越强。
比较来看，传统动能技术的技术创新动能指数从2001年的0.610提高至2015年的0.674，关键使能技术的技术创新动能指数从2001年的0.618提高至2015年的0.699;关键使能技术的相对动能指数从2001年的1.013上升至2015年的1.037，有明显的上升趋势，且一直保持在1以上。在样本期内，关键使能技术的经济动能明显强于传统动能技术。
（四）2001年至今，中国关键使能技术创新动能呈现一个生命周期变化，新旧动能技术转换指数周期性波动更为显著，现阶段进入一个新的周期性上升阶段
2000年以后，关键使能技术在中国的发展经历了积累、扩散、分化三个阶段，关键使能技术与传统动能技术的技术创新动能指数在不同阶段呈现不同特征，尤其是相对动能指数经历了较大变化。通过对比关键使能技术与传统动能技术的专利数量、专利占比以及技术创新动能指数、相对动能指数，可以更好地解释不同阶段中国新旧动能技术转换的表现。
1.技术积累阶段：2001—2006年 从2001年开始，中国的关键使能技术专利总量开始快速上升，2004年以后关键使能技术占比逐渐上升，这一时期主导关键使能专利数量上升的是高经济发展水平地区，例如北京、上海、江苏等。在技术积累阶段，关键使能技术与传统动能技术的动能水平均呈现显著上升趋势;关键使能技术创新的相对动能指数一直大于1，并在2006年达到顶峰。
北京、上海、江苏等地能够在关键使能技术领域率先积累优势，主要原因在于经济发达地区本身具有较强的科研基础且培育了一系列高科技产业，能够为发展新技术领域提供更强的支持[11]。关键使能技术和传统动能技术的创新动能指数在这一时期都保持上升趋势，这意味着这一时期中国经济增长来自技术创新的动能在持续累积，各地区技术分布加权全要素生产率水平持续上升。其中，经济发达地区在关键使能技术领域的知识积累，逐渐渗透到产业层面，许多依赖于关键使能技术的新产业得到发展，许多传统产业也通过融合关键使能技术进行产业升级。经济发达地区通过发展关键使能技术提升了全要素生产率，并逐渐与其他省份拉开了一定差距。经济后发地区从经济发达地区的发展中获取经验，并开始引入关键使能技术，中国关键使能技术的发展随之进入第二阶段。
2.技术扩散阶段：2007—2012年
在技术扩散阶段，关键使能技术和传统技术增长出现分化。2006年以来，关键使能专利数量进一步提升，增长率也高于上一时期。这主要是由于后发地区在关键使能技术领域的跟进，部分原因在于关键使能技术很容易发生省际间知识溢出，以及后发地区相关产业和技术分工增长产生的需求拉动。这一阶段关键使能技术发展较快的省份，例如山东、安徽、福建等省份，都邻近关键使能技术的先发省份。2008年，受到全球金融危机与中国大规模投资冲击，两类技术的技术创新动能指数都有所下降;2010年以后，传统技术创新动能指数呈现较长时期的上升阶段，关键使能技术的相对动能指数进入下降通道。
关键使能技术的相对动能指数波动的原因可能有多方面：第一，关键使能技术的扩散缩小了各省份专利数量层面的差距，经济后发地区通过关键使能技术完成产业结构升级需要一定时间，技术与产业之间的互动需要磨合，正如2002—2004年相对动能指数也出现了一定回调。第二，金融危機和中国短期“强刺激”影响了产业结构调整的进程。经济发达地区“加快自主创新和结构调整”和“加快基础设施建设”带来了创新投资与产业扩张之间的不匹配，前者旨在通过关键使能技术发展来促进产业升级与转型，后者旨在避免就业受到金融危机的冲击，依赖于传统产业的大规模扩张。可能导致的情形是关键使能技术创新增长缓慢，科研成果产业化减缓。这是因为，关键使能技术本身的高研发强度、高资本密度等性质决定了相关企业需要稳定的现金流作为支撑，受金融危机及其短期政策干预的影响，对关键使能技术创新投资增长可能会受阻。第三，发达地区的关键使能技术及其产业化中的知识溢出可能并不适合其他地区产业结构的吸收，本地化产业化规模增长缓慢。
3.技术分化阶段：2013—2015年
2012年以后，关键使能技术专利的增速逐渐放缓、占比逐渐下降，大部分省份逐渐减少了关键使能技术的研发占比，只有江苏、浙江等少部分省份的关键使能技术专利占比得以维持。各省份之间出现了明显的技术分化现象。这一时期关键使能技术创新动能指数下降相对缓慢，因此相对动能指数在这一时期逐渐提升。
统计发现，2013年以后全国专利申请数的增长势头明显放缓，TFP维持在一个稳定的水平区间，由此导致技术创新动能指数呈全面下滑态势。技术创新局面的转变与国际局势密切相关，全球金融危机发生以来，世界上一些国家的经济政策均呈现不同程度的“逆全球化”趋势，国际技术竞争日益加剧，发达国家对于中国的技术封锁越发凸显，试图将中国锁定在中低端技术领域。这一时期中国从发达国家接收知识溢出的难度愈来越大。一些经济后发地区减少了关键使能技术的研发，长三角和珠三角地区覆盖了绝大部分关键使能技术的研发，在已有的技术基础与产业基础上，能够依靠关键使能技术促进产业转型、推动经济发展。截至2015年，关键使能技术创新动能指数已接近金融危机前的水平①。
（五）2001年以来，各地区新旧动能技术转换呈现先快速上升后缓慢下降的趋势，东部和中部地区新旧动能技术转换保持相同的水平，西部地区与其他地区差异逐渐拉大
中国整体新旧动能技术转换的趋势如图3所示。各省份平均新旧动能技术转换指数从2001年的0.145上升到2015年的0.250，提升了72.4%。分时段来看，中国新旧动能技术转换大体上经历了三个阶段，依次是2000—2004年的平稳增长期、2005—2011年的快速上升期以及2012年以后的下行期。新旧动能转换推进时期与中国经济快速增长时期重合，当新旧动能技术转换趋缓时，中国也进入低速增长时期。
分区域看，人均GDP较高的发达地区新旧动能技术转换程度较高，且处于同一个区间水平（见图4）。相比之下，人均GDP较低的后发地区新旧动能技术转换指数上升较快。其中，东部和中部地区的平均新旧动能技术转换指数基本保持一致，2006年以后均维持在0.25以上;西部地区明显落后于其他地区;东北地区的转换指数一直维持在较高水平，但专利数量与东部和中部地区存在较大差距，专利技术对于生产活动的支持并不明显。2011年以后各地区的新旧动能技术转换指数均出现了持续下降，中部和东北地区的下降趋势出现得更早。2015年中部和东北地区出现了回升迹象，可能进入新一轮新旧动能技术转换阶段;西部地区的新旧动能技术转换指数则进一步回落。
经济发达地区的技术转换迅速上升阶段主要集中在2007年以前，即关键使能技术积累时期。2008年后，部分省份的动能转换指数出现回落，总体上呈现“倒U型”特征，只有江苏和浙江没有出现明显下滑现象（见图5）。2015年，江苏和浙江是新旧动能技术转换指数最高的两个省份，目前新旧动能技术转换的领先省份集中在长三角地区。经济后发地区的新旧动能技术转换指数2001—2015年表现出“倒U型”特征，2010年后各省份的新旧动能技术转换指数均呈现不同程度的下滑，普遍存在技术转换不足的问题。需要指出的是，山东省新旧动能技术转换水平明显偏低，显著低于江苏、浙江、广东。安徽省新旧动能技术转换水平较高，这可能与坐落在合肥的中国科技大学有密切关系。
关键词：技术创新;关键使能技术;新旧动能转换
中图分类号：F124.3 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2021）08-0038-14
中国目前正处于新旧动能转换时期，人口红利逐渐消失，劳动成本上升，资本回报率下降，创新活动在经济发展中的作用日益增强。“关键核心技术”相对于其他技术来说，会在引领前沿技术创新、促进经济发展方面发挥独特的作用。技术创新存在新动能与传统动能之分[1]。从当前世界技术前沿来看，关键核心技术覆盖半导体、工业机器人、精密仪器、各类新材料技术等领域，欧盟将这些对经济发展起关键作用的技术总结为“关键使能技术”，并确定了识别方法。为了便于研究，本文将关键核心技术、新动能技术等同于关键使能技术。
研究表明，经济增长和国际竞争力越来越多地受到地区技术优势的影响，地区技术优势主要指地区凭借独特技术能力积累所形成的某些技术领域的优势[2-5]。对于特定区域来说，技术能力并不是均匀和随机地分布在所有可能的技术领域，而是相对集中在特定领域[6]。已有大量研究聚焦于描述各国、各区域的技术概况和差异，但是对于哪些技术可以带来更强的经济增长效应，还没有一致的意见[7]。欧盟委员会结合欧洲各国智慧专业化过程中所积累的经验，确定出“关键使能技术（Key Enabling Technologies）”体系。
关键使能技术具有高研发强度、快速和综合创新周期、高资本支出、高技能就业、知识和资本密集等特征，能夠推动整个经济中的工艺、产品和服务创新，具有系统相关性、多学科性和跨部门性，具备技术整合的趋势和引发结构变革的潜力[8-10]。欧洲国家的发展经验也证明，关键使能技术确实在推动地区经济增长和扩展地区技术优势领域方面有积极作用[11]。
对于特定地区来说，关键使能技术与传统技术之间存在明显替代关系。一方面，关键使能技术所产生的新产品可能会取代传统产品，如新能源汽车取代传统汽车、新材料取代传统金属压铸工艺等，产品迭代的背后是技术革新;另一方面，在人力资本等创新资源的约束下，创新活动并发数存在上限，关键使能技术与传统动能技术创新势必对有限的创新资源进行竞争，出现此消彼长的现象。能否将创新资源有效配置在关键使能技术上，是地区发展规划的关键问题。
本文基于全要素生产率是经济增长动力重要来源的理论与事实，利用各地区的各类技术领域专利分布，进行加权，构造了技术创新动能指数。考虑到不同技术所代表的生产率水平不同，一个地区的技术结构决定了地区的总体生产率水平，在每个地区的总体生产率和技术结构都能直接观测的情况下，构造的技术创新动能指数实际上反映了每项技术所代表的生产率水平。在识别不同技术动能差异的基础上，进一步对中国各省（区、市）在技术创新领域的新旧动能转换情况进行评价。
一、相关文献评述
（一）关键使能技术：相关概念
技术范式研究为各类技术在经济增长促进作用上差异的识别提供了分析框架。Dosi提出了技术范式和技术轨迹的分析框架，技术范式揭示了技术潜在的、可能的发展路径，技术轨迹意味着技术随时间推移呈现局部、累积和不可逆的发展路径。该分析框架在通用技术、使能技术以及其他技术分类研究中都起到了重要作用[12]。Perez将技术范式与熊彼特的经济长周期理论联系起来，提出了技术经济范式（Techno-economic Paradigms）的概念。他们指出，技术经济范式的变化伴随着许多激进和渐进的创新集群，并对整个经济产生普遍影响，从最初发生的行业蔓延到整个经济。此外，技术范式不仅意味着重大的产品和流程创新，而且意味着组织和社会变革。范式的变化导致高技术机会时期的到来，不同的国家可以根据新技术的特征与具体的社会体制背景之间的匹配或不匹配有针对性地利用这种机会[13]。
Bresnahan & Trajtenberg指出，经济学十分重视技术创新对于经济发展的作用，但是在创新核算方面的进展相对较小，主要原因是经济理论倾向于以同样的、扩散的方式对待所有形式的技术变革，而忽略了技术之间的差异[14]。Rosenberg较为明确地提出了通用技术（GPTs）这一概念，并为通用技术设定了广泛适用性、内在的技术改进潜力和创新互补性三项基本性质，这一定义以特定技术与经济发展之间的联系为基础。只有少数通用技术在广泛的行业中被普遍使用，并主导了生产率的提升[15]。Jovanovic & Rousseau进一步指出，虽然一些非通用技术可能在某种程度上拥有一个甚至多个通用技术的特征，但是通用技术的认定必须依赖于这些技术对于经济、生产率的持续影响。对于经济系统来说，它可以是内生的，也可以是外生的。通用技术可以是一个产品、一个过程或一个组织系统[16]。
使能技术的提出比通用技术更早，但是由于其较强的政策指向性，一直没有得到学术层面的明确定义。Teece等认为使能技术可以被认为是初级的通用技术，因为使能技术通常满足内在的技术改进潜力和创新互补性，但是使能技术不一定具有可衡量的整体经济影响。目前被广泛讨论的人工智能、机器学习等技术均是使能技术，但是尚不能被称为通用技术[17]。 政策层面关于使能技术的定义为相关学术研究提供了参考。欧盟委员会在文件中明确提出了六类关键使能技术，包括：微电子技术（包括纳米电子技术）、光子技术、生物技术、先进材料技术、纳米技术、先进制造技术[8]。每一类关键使能技术又涉及多个技术领域。在欧盟的相关文献中，关键使能技术被描述为“它们具有系统相关性、多学科性和跨部门性，跨越许多技术领域，具有趋同、技术整合的趋势和引发结构变革的潜力”[9-10]。这一定义被学者们广泛认可，一部分针对“工业4.0”“智慧专业化”的定量分析也以欧盟委员会关于关键使能技术的分类为基础。
（二）关键使能技术：定量分析
基于技术之间的差异化，一批学者针对特定技术，研究单个技术的发展对于国家专业化能力和经济绩效的影响。Vertova研究发现，大多数国家没有能力在高技术领域获得优势，因此被锁定在附加值较低的技术路径上[18]。Meliciani发现，在增长最快技术中占据优势的国家具有更有利的需求收入弹性，从而导致更高的国际竞争力和更快的经济增长，在20世纪80年代，美国增长最快的专利类别是信息和通信技术[19]。
Montresor & Quatraro研究发现，关键使能技术的空间分布高度集中在西欧和中欧的某些区域，且整个欧洲的区域差异很大;关键使能技术使区域多样化较少受到新活动和原有活动之间的关联性的限制，具有关键使能技术优势的地区更容易发生不相关多样化。根据欧盟委员会的政策文件，关键使能技术能够开发新的商品和服务，重组工业流程，以加强欧盟地区的研究、开发和创新基础，从而增强其地区经济潜力[11]。Evangelista等研究了欧洲地区在“智能专业化研究和创新战略”（RIS3）背景下，关键使能技术主要分布在欧洲中部地区;以专利数量测度的关键使能技术对经济增长有直接影响，这些结果为欧盟政策框架中重视关键使能技术的发展提供了实证支持。有学者揭示了关键使能技术与地区的专业化、多样化活动之间的相关性[7]。
现阶段，以关键使能技术为对象的定量分析还相对较少，针对其他国家尤其是中国的相关研究更少。由于欧洲国家间的联系较强，且每个国家体量较小，欧洲学者的相关文献侧重于评估关键使能技术专业化在各地区中的表现。中国的地域面积和经济体量为测度关键使能技术的经济效应提供了更丰富的样本，将关键使能技术作为中国经济发展的新动能技术既有学术依据，又有较强的可行性。
二、中国关键使能技术的兴起与区域分布
1985—1995年中国关键使能技术的发明专利申请数（不包括国外申请人）波动较大，并没有明显的增长趋势;2000年后，中国关键使能技术专利数量快速上升，大部分年度的专利数量增长率保持在20%以上，其中，2001年的增长率超过70%。截至2015年，中国国内申请人的关键使能技术专利申请数超过17万件。同一时期中国传统动能技术专利数量共计343万项①，年均增长率达25.2%;2000—2013年，传统动能专利增长处于加速增长阶段，年均增长28%，增长率最高年份为2000年，增长率约为58%;从2013年开始，传统动能专利增长率呈现下降趋势。从图1（下页）不难发现，1985—2015年，二者在数量上总体呈现增长的趋势，传统动能专利数量远远超过了关键使能专利数量②。
值得注意的是，中国专利总量从2001年开始进入“爆炸式”增长时期，2001年之前的近10年间，新动能专利占比维持在15%以下，而1991年以前，中国新动能专利占比相对较高，甚至超越了2000年后的最高水平，对各地区进行分类研究时，整体趋势也基本相似。造成这一现象的原因包括两方面：其一，2000年以前中国的专利数量整体偏少，这时基于专利数据的指标可能出现失真。其二，2000年以前我国企业的专利申请意识普遍不强，在这一时期，关键使能技术相关的企业尤其是涉及关键使能技术的外资企业更注重专利申请;2000年后，随着专利保护意识的增强、专利申请数量的稳步增加，新旧动能专利的比例也进入一个稳定上升的阶段。因此，新旧动能专利转换的合理研究区间应该在2000年以后。
关键使能技术在省际间的分布出现了明显的扩散趋势。从空间分布的视角来看，中国关键使能技术专利的中心经历了明显的空间转移，越来越集中于长三角地区。2001—2006年，关键使能技术的专利总数较少，主要研发地区为上海、北京和广东，中国关键使能技术的兴起由经济最发达、开放程度最高的地区引领;这一时期，江苏的专利申请数处在第二梯队，其他地区关键使能专利的申请数与上述三个地区有较大差距，尤其是西北地区和西南地区，很少涉及关键使能技術。2007—2012年，关键使能技术的空间分布出现了明显的扩散趋势。其一，各地区的关键使能专利数量有普遍的上升;其次，关键使能技术的中心从北京、上海、广东转移至江苏，江苏的专利申请数与其他所有地区都拉开了一定差距;其三，除江苏之外，其他地区在关键使能技术领域的差距逐渐缩小，浙江、安徽、湖南、湖北和四川等地在关键使能技术领域的研发能力逐渐向先发地区靠拢。2013—2015年，以江苏为中心的长三角地区形成了关键使能技术的集聚区，明显领先于其他省份。
三、技术创新动能、地区新旧动能技术转换的指数设计
（一）技术创新动能指数
经济发达地区通常具有较高的生产率，而高生产率来源于这些地区在前沿技术上的优势。在不对各项技术进行经验性、先验性定义的情况下，只要观测出各个地区的技术结构和生产率水平，就能够反映每一时期每项技术所代表的生产率水平。
专利文件包含大量、完整、详细的信息量，每项专利都提供了关于专利的技术类别以及专利申请人的地理位置等，反映了每个地区的技术结构。地区总产值增长受到资本、劳动力和全要素生产率（TFP）的推动。在资本、劳动力充分配置的情况下，经济增长率提升取决于全要素生产率的提升，而全要素生产率主要由技术创新存量、增量构成。本文用TFP表示地区技术创新所构成的生产率水平[20]。 参考产品技术附加值的测算方法[21]，本文通过地区TFP的加权平均数来表示每项技术的生产率水平，这一指标也代表了该项技术对于地区经济发展的推动作用，这里称之为“技术创新动能指数”，具体公式如下：
为了更直观地比较关键使能技术与传统动能技术的差别，这里将关键使能技术创新动能指数与传统动能技术创新动能指数相除，得到“关键使能技术创新相对动能指数”。
（二）地区新旧动能技术转换指数
在技术创新动能指数的基础上，进一步构造新旧动能技术转换指数，通过不同类型技术的技术创新动能指数对地区各类技术的专利占比进行加权，测算不同类型技术对于该地区经济发展的实际推动作用，并计算关键使能技术与传统动能技术的相对关系，这里称之为“地区新旧动能技术转换指数”。具体公式如下。
四、中国新旧动能技术转换的特征事实与解释
（一）技术界定与数据来源
对于关键使能技术与传统动能技术的分析依赖于专利识别，主流方法是确定关键使能技术所涉及的国际专利分类（IPC），再将专利数据库中每个专利所属的专利代码与关键使能技术代码相互对应，对每项专利是否属于关键使能技术、属于哪一项关键使能技术进行标记。这一对应关系由后来的学者不断完善，本文使用Evangelista，Gkotsis所使用的版本对关键使能技术进行识别① [7，22]。
本文数据来源为中国专利数据库，主要研究对象为发明专利申请数据②。重庆市从1997年开始成为直辖市，海南省和西藏自治区的发明专利申请数一直较少。为了便于指标测度、不产生歧义，参考其他国内学者的做法，在指数测算部分将重庆市数据与四川省数据合并，并删去海南和西藏的专利数据。
（二）关键使能技术增长总体上与中国经济发展水平呈现显著正相关
根据省份面板数据，将关键使能技术专利数的对数形式（ln_ess）、传统动能技术专利数的对数形式（ln_trad）同时作为主要解释变量，将人均GDP的对数作为被解释变量进行回归分析，主要解释变量的系数即为该类技术的专利数与人均GDP的弹性，结果如表1所示。与传统动能技术相比，关键使能技术专利数与人均GDP之间的弹性更大，关键使能技术提升生产率的能力更强;进一步引入滞后项对长期效应进行分析发现，技术创新对于劳动生产率有长期影响;分时段的结果显示，技术创新的经济效应主要集中在2006年以前;分地区的结果显示，关键使能技术对东部、中部、西部的人均GDP存在显著影响，对东部地区的影响系数最大，对东北地区没有显著影响。
（三）2008年前后，中国技术创新动能指数总体上从快速上升阶段进入缓慢下降的蓄势阶段，关键使能技术创新动能指数水平总体上高于传统技术，两者差距略有扩大趋势
如图2（下页）所示，总体来看，在技术不断进步、专利数量指数增长的情况下，传统动能技术和关键使能技术的创新动能指数持续提升。金融危机爆发以来，呈现由升转降的态势，但总体上维持在金融危机爆发之前的水平。两类技术创新动能指数增长与波动具有“同频共振”的特征，其含义是样本期内中国各省份的全要素生产率普遍上升，技术创新对于经济发展的动能作用越来越强。
比较来看，传统动能技术的技术创新动能指数从2001年的0.610提高至2015年的0.674，关键使能技术的技术创新动能指数从2001年的0.618提高至2015年的0.699;关键使能技术的相对动能指数从2001年的1.013上升至2015年的1.037，有明显的上升趋势，且一直保持在1以上。在样本期内，关键使能技术的经济动能明显强于传统动能技术。
（四）2001年至今，中国关键使能技术创新动能呈现一个生命周期变化，新旧动能技术转换指数周期性波动更为显著，现阶段进入一个新的周期性上升阶段
2000年以后，关键使能技术在中国的发展经历了积累、扩散、分化三个阶段，关键使能技术与传统动能技术的技术创新动能指数在不同阶段呈现不同特征，尤其是相对动能指数经历了较大变化。通过对比关键使能技术与传统动能技术的专利数量、专利占比以及技术创新动能指数、相对动能指数，可以更好地解释不同阶段中国新旧动能技术转换的表现。
1.技术积累阶段：2001—2006年
从2001年开始，中国的关键使能技术专利总量开始快速上升，2004年以后关键使能技术占比逐渐上升，这一时期主导关键使能专利数量上升的是高经济发展水平地区，例如北京、上海、江苏等。在技术积累阶段，关键使能技术与传统动能技术的动能水平均呈现显著上升趋势;关键使能技术创新的相对动能指数一直大于1，并在2006年达到顶峰。
北京、上海、江苏等地能够在关键使能技术领域率先积累优势，主要原因在于经济发达地区本身具有较强的科研基础且培育了一系列高科技产业，能够为发展新技术领域提供更强的支持[11]。关键使能技术和传统动能技术的创新动能指数在这一时期都保持上升趋势，这意味着这一时期中国经济增长来自技术创新的动能在持续累积，各地区技术分布加权全要素生产率水平持续上升。其中，经济发达地区在关键使能技术领域的知识积累，逐渐渗透到产业层面，许多依赖于关键使能技术的新产业得到发展，许多传统产业也通过融合关键使能技术进行产业升级。经济发达地区通过发展关键使能技术提升了全要素生产率，并逐渐与其他省份拉开了一定差距。经济后发地区从经济发达地区的发展中获取经验，并开始引入关键使能技术，中国关键使能技术的发展随之进入第二阶段。
2.技术扩散阶段：2007—2012年
在技术扩散阶段，关键使能技术和传统技术增长出现分化。2006年以来，关键使能专利数量进一步提升，增长率也高于上一时期。这主要是由于后发地区在关键使能技术领域的跟进，部分原因在于关键使能技术很容易发生省际间知识溢出，以及后发地区相关产业和技术分工增长产生的需求拉动。这一阶段关键使能技术发展较快的省份，例如山东、安徽、福建等省份，都邻近关键使能技术的先发省份。2008年，受到全球金融危機与中国大规模投资冲击，两类技术的技术创新动能指数都有所下降;2010年以后，传统技术创新动能指数呈现较长时期的上升阶段，关键使能技术的相对动能指数进入下降通道。 关键使能技术的相对动能指数波动的原因可能有多方面：第一，关键使能技术的扩散缩小了各省份专利数量层面的差距，经济后发地区通过关键使能技术完成产业结构升级需要一定时间，技术与产业之间的互动需要磨合，正如2002—2004年相对动能指数也出现了一定回调。第二，金融危机和中国短期“强刺激”影响了产业结构调整的进程。经济发达地区“加快自主创新和结构调整”和“加快基础设施建设”带来了创新投资与产业扩张之间的不匹配，前者旨在通过关键使能技术发展来促进产业升级与转型，后者旨在避免就业受到金融危机的冲击，依赖于传统产业的大规模扩张。可能导致的情形是关键使能技术创新增长缓慢，科研成果产业化减缓。这是因为，关键使能技术本身的高研发强度、高资本密度等性质决定了相关企业需要稳定的现金流作为支撑，受金融危机及其短期政策干预的影响，对关键使能技术创新投资增长可能会受阻。第三，发达地区的关键使能技术及其产业化中的知识溢出可能并不适合其他地区产业结构的吸收，本地化产业化规模增长缓慢。
3.技术分化阶段：2013—2015年
2012年以后，关键使能技术专利的增速逐渐放缓、占比逐渐下降，大部分省份逐渐减少了关键使能技术的研发占比，只有江苏、浙江等少部分省份的关键使能技术专利占比得以维持。各省份之间出现了明显的技术分化现象。这一时期关键使能技术创新动能指数下降相对缓慢，因此相对动能指数在这一时期逐渐提升。
统计发现，2013年以后全国专利申请数的增长势头明显放缓，TFP维持在一个稳定的水平区间，由此导致技术创新动能指数呈全面下滑态势。技术创新局面的转变与国际局势密切相关，全球金融危机发生以来，世界上一些国家的经济政策均呈现不同程度的“逆全球化”趋势，国际技术竞争日益加剧，发达国家对于中国的技术封锁越发凸显，试图将中国锁定在中低端技术领域。这一时期中国从发达国家接收知识溢出的难度愈来越大。一些经济后发地区减少了关键使能技术的研发，长三角和珠三角地区覆盖了绝大部分关键使能技术的研发，在已有的技术基础与产业基础上，能够依靠关键使能技术促进产业转型、推动经济发展。截至2015年，关键使能技术创新动能指数已接近金融危机前的水平①。
（五）2001年以来，各地区新旧动能技术转换呈现先快速上升后缓慢下降的趋势，东部和中部地区新旧动能技术转换保持相同的水平，西部地区与其他地区差异逐渐拉大
中国整体新旧动能技术转换的趋势如图3所示。各省份平均新旧动能技术转换指数从2001年的0.145上升到2015年的0.250，提升了72.4%。分时段来看，中国新旧动能技术转换大体上经历了三个阶段，依次是2000—2004年的平稳增长期、2005—2011年的快速上升期以及2012年以后的下行期。新旧动能转换推进时期与中国经济快速增长时期重合，当新旧动能技术转换趋缓时，中国也进入低速增长时期。
分区域看，人均GDP较高的发达地区新旧动能技术转换程度较高，且处于同一个区间水平（见图4）。相比之下，人均GDP较低的后发地区新旧动能技术转换指数上升较快。其中，东部和中部地区的平均新旧动能技术转换指数基本保持一致，2006年以后均维持在0.25以上;西部地区明显落后于其他地区;东北地区的转换指数一直维持在较高水平，但专利数量与东部和中部地区存在较大差距，专利技术对于生产活动的支持并不明显。2011年以后各地区的新旧动能技术转换指数均出现了持续下降，中部和东北地区的下降趋势出现得更早。2015年中部和东北地区出现了回升迹象，可能进入新一轮新旧动能技术转换阶段;西部地区的新旧动能技术转换指数则进一步回落。
经济发达地区的技术转换迅速上升阶段主要集中在2007年以前，即关键使能技术积累时期。2008年后，部分省份的动能转换指数出现回落，总体上呈现“倒U型”特征，只有江苏和浙江没有出现明显下滑现象（见图5）。2015年，江苏和浙江是新旧动能技术转换指数最高的两个省份，目前新旧动能技术转换的领先省份集中在长三角地区。经济后发地区的新旧动能技术转换指数2001—2015年表现出“倒U型”特征，2010年后各省份的新旧动能技术转换指数均呈现不同程度的下滑，普遍存在技术转换不足的问题。需要指出的是，山东省新旧动能技术转换水平明显偏低，显著低于江苏、浙江、广东。安徽省新旧动能技术转换水平较高，这可能与坐落在合肥的中国科技大学有密切关系。
（六）在关键使能技术各子领域中，微电子技术和光子技术创新动能及相对动能指数水平遥遥领先于其他子技术领域，纳米技术创新动能呈现先升后降趋势，有待于产业化应用提速
关键使能技术在所属产业、创新模式以及发展阶段方面都有差别，各项子技术之间的技术创新动能指数存在一定差异。2001—2015年六项关键使能子类技术的相对动能指数走势如图6（下頁）所示。
总体来看，微电子技术和光子技术的技术创新动能指数一直位于领先位置，并一直保持对于传统动能技术的优势;工业生物技术的相对动能指数在大部分年份都低于1，在经济发展推动方面并没有表现出对于传统动能技术的优势;先进材料技术的相对指数较为平稳，但是与传统技术差距不大;纳米技术创新动能指数2003—2007年明显高于传统技术，但是2008年以后与传统技术基本一致，这与该项技术出现时间较晚，尚未形成稳定的产业链有关;先进制造技术创新动能指数在样本期内一直领先于传统动能技术，但是没有拉开差距。
各子类技术在不同阶段呈现不同的趋势。在技术积累阶段，大部分关键使能技术的相对动能指数都出现了波动上升的情况，其中以纳米技术最为明显，主要原因在于前沿技术在这一时期仍处于产业化初期，各项关键使能技术受到研发活动不确定性的影响。在技术扩散阶段，尤其是2008年以后，各项关键使能技术的相对动能指数均出现了下滑。在技术分化阶段，微电子技术、光子技术、先进材料技术和先进制造技术的相对动能指数都呈现上升趋势，这些技术也契合了“工业4.0”“中国制造2025”背景下中国制造业发展的新方向。 五、结论与政策建议
本文根据欧盟界定的关键使能技术含义，设计了关键使能技术与传统技术创新动能指数、新旧动能技术转换指数，测度发现这些指数与中国经济增长呈现同频共振的趋势，支持了关键使能技术为经济增长赋能的命题。关键使能技术构成了现阶段中国经济发展的新动能技术，长三角地区是关键使能技术创新的中心地区，也是中国新旧动能技术转换的动力源。随着发达国家的技术封锁日益加剧，国际间的知识溢出逐渐减弱，中国关键使能技术的研发需要更大力度的政策支持。结合中国新旧动能技术转换的进程和面临的问题，下一步可从市场机制、人才培育、产业布局、区域互补等角度进行政策引导。
（一）健全市场机制，充分发挥市场的激励作用，政府要智慧地运用“制度之手”
关键使能技术在扩散阶段可能出现动能减弱，这主要由于创新活动与生产活动脱钩，关键使能技术的成果转化率不足。新旧动能技术转换的重点在于打通技术创新与市场化之间的通道，跨越“死亡之谷”[10]。在技术创新的路径选择方面，充分发挥企业和企业家作为创新主体的关键作用。政府在利用财政补贴手段的同时，还要转向“制度之手”的运用，构建多层次资本市场，通过完善的资本市场满足创新型企业的资金需求，充分发挥风险资本、社会资本在科技成果转化、中小企业创新、新兴产业培育等方面的作用。要着力于地区创新体系的构建和完善，对于关键使能技术中有关国家安全与国计民生的重点“卡脖子”技术，应集中国家优势进行重点突破[23]，让“举国体制”中的“帮助之手”与市场形成合力。
（二）完善人才培育系统，促进关键核心领域的自主可控
关键使能技术的特点在于其基础性与前沿性，中国的技术创新活动在基础性和前沿性方面一直有所欠缺，这也导致中国在关键核心领域存在“卡脖子”技术问题。培育或吸引一批具备自主创新能力的人才是解决上述问题的关键。
第一，充分发挥各地区人力资本禀赋的创新活力。加快培养和引进战略科技人才与创新团队，优化高等教育的学科专业体系，扩大国家“强基计划”的试点范围，在东北、西部等制造业基础好、高校又相对较多的地区实施“新工科”人才培养的战略项目[24]，主动塑造“人才红利”，实现从“重数量”向“重质量”的转变。促进人才高效合理流动，通过深入推进市场化改革破除制约人才流动的体制障碍，打造各地人才新“磁场”。第二，形成有针对性的人才激励制度。主要包括人才吸引和人才激励两个方面：一方面，通过创新平台、创新氛围以及人才落户政策吸引外来人才、留住本地人才;另一方面，通过薪酬、股权和期权分配、科技奖励等制度调动人才的创新积极性。
（三）提前布局未来核心产业，完善现代化产业体系
关键使能技术是各项产业之间的桥梁，具备技术整合和引发结构变革的潜力，在促进生产率提升和产业升级中发挥着重要作用，与传统动能技术存在本质差异。为此，需要围绕关键使能技术构建完善的现代产业体系。
我国产业政策应聚焦关键使能技术的相关产业，对微电子、生物医药、新材料等面向未来的新兴产业进行前瞻性、战略性布局。第一，加强基础研究，强化企业原始创新能力。通过提高基础研究投入比例、优化研发投入结构，积极引导企业主动“产业化”。第二，积极推进“政产学研资”深度融合，协同破解我国“卡脖子”技术难点，实现在关键核心技术上的不断突破。第三，发挥关键使能技术对于其他技术的整合能力，围绕关键使能技术进行“固链、补链、优链、强链”，形成以关键使能技术为基础的创新型产业链。
（四）统筹规划全国技术创新，形成优势互补的区域创新格局
经济后发地区难以“复制”发达地区关键使能技术的创新，有些地区的产业分工结构还不足以支撑以关键使能技术为核心的产业发展。目前，长三角、珠三角等发达地区成为关键使能技术创新中心;中部地区在先进制造技术上优势明显;西部地区的大部分省份依然以传统产业为基础，技术创新依然依赖于传统动能技术。因此，各地政府要依据当地情况对技术创新活动进行有针对性的规划。发达地区应充分发挥雄厚的产业基础和技术优势，在微电子技术、光子技术等高动能领域加大研发力度，寻求国际范围内的技术优势，率先依靠关键使能技术提升产业发展质量与国际竞争力。中部地区应进一步巩固先进制造业技术的优势，引导当地制造业向创新驱动、智能转型、强化基础和绿色发展的方向转变，寻求解决“从制造大国向制造强国转型”的问题。西部地区应依靠传统动能技术大力发展本地传统产业，并通过强化技术创新能力、开展大规模技术改造、积极承接发达地区产业转移等方式促进旧动能技术向新动能技术的转换，实现产业结构与动能技术的合理匹配。东北地区应确立优势产业，协调创新活动与生产活动，促使当地新动能技术发挥经济效应。就全国层面而言，在发展高新技术产业的同时，不能忽视传统产业和传统动能技术对于经济发展的重要性，必须明确各地区的产业结构和产业优势，在保证核心产业相关技术进步的基础上逐渐向关鍵使能技术领域转变，形成地区之间在技术领域的优势互补局面。
参考文献
[1]BOSCHMA R， FRENKEN K. The spatial evolution of innovation networks： A proximity perspective[Z]. Papers in Evolutionary Economic Geography（PEEG）， 2009.
[2]COHEN J， WESLEY M. Fifty Years of empirical studies of innovative activity and performance[J]. Handbook of the Economics of Innovation， 2010（1）： 129-213.
[3]DOSI G， PAVITT K， SOETE L. The economics of technical change and international trade[M]. Laboratory of Economics and Management， 1990. [4]DOSI G. Technological paradigms and technological trajectories： a suggested interpretation of the determinants and directions of technical change[J]. Research Policy， 1993， 22（2）： 102-103
[5]GIOVANNI D， MARCO G， DANIELE M. Technology and costs in international competitiveness： from countries and sectors to firms[J]. Research Policy， 2015， 44（10）： 1795-1814.
[6]MANCUSI M L. Geographical concentration and the dynamics of countries' specialization in technologies[J]. Economics of innovation and new technology， 2003， 12（3）： 269-291.
[7]EVANGELISTA R， et al. Specialization in key enabling technologies and regional growth in Europe[J]. Economics of Innovation and New Technology， 2018， 27（3）： 1-17.
[8]European Commission. Preparing for our future： developing a common strategy for key enabling technologies in the EU[R/OL].2009， COM（2009） 512.
[9]European Commission. High-level expert group on key enabling technologies[Z]. 2011.
[10]European Commission. A European strategy for key enabling technologies： a bridge to growth and jobs[R/OL]. 2012， COM（2012）341.
[11]MONTRESOR S， QUATRARO F. Regional branching and key enabling technologies： evidence from European patent data[J]. Economic Geography， 2017， 93（4）： 367-396.
[12]DOSI G. Technological paradigms and technological trajectories： a suggested interpretation of the determinants and directions of technical change[J]. Research Policy， 1982， 11（3）： 147-162.
[13]PEREZ C. Microelectronics， long waves and world structural change： new perspectives for developing countries[J]. World Development， 1985， 13（3）： 441-463.
[14]BRESNAHAN T F， TRAJTENBERG M. General purpose technologies "engines of growth"[J]. Journal of Econometrics， 1995， 65（1）： 83-108.
[15]ROSENBERG N. Inside the black box： technology and economics[J]. Southern Economic Journal， 1984. 25（4）：156-168.
[16]JOVANOVIC B， ROUSSEAU P. General purpose technologies[C]. Handbook of Economic Growth， 2005.
[17]TEECE D J. Profiting from innovation in the digital economy： enabling technologies， standards， and licensing models in the wireless world[J]. Research Policy， 2018， 47（8）：1367-1387
[18]VERTOVA G. National technological specialisation and the highest technological opportunities historically[J]. Technovation， 2001， 21（9）： 605-612.
[19]MELICIANI V. The impact of technological specialisation on national performance in a balance-of-payments-constrained growth model[J]. Structural Change and Economic Dynamics， 2002， 13（1）： 101-118. [20]贺晓宇，沈坤荣.现代化经济体系、全要素生产率与高质量发展[J].上海经济研究，2018（6）：25-34.
[21]HIDALGO C A， KLINGER B， BARABASI A L， et al. The product space conditions the development of nations[J]. Science， 2007， 317（5837）： 482-487.
[22]GKOTSIS P. The capability of the EU R&D scoreboard companies to develop advanced manufacturing technologies： an assessment based on patent analysis[J]. JRC-IPTS Working Papers， 2015.
[23]陈劲，阳镇，朱子钦.“十四五”时期“卡脖子”技术的破解：识别框架、战略转向与突破路径[J].改革，2020（12）：5-15.
[24]孙志燕，郑江淮.全球价值链数字化转型与“功能分工陷阱”的跨越[J].改革，2020（10）： 63-72.
中国目前正处于新旧动能转换时期，人口红利逐渐消失，劳动成本上升，资本回报率下降，创新活动在经济发展中的作用日益增强。“关键核心技术”相对于其他技术来说，会在引领前沿技术创新、促进经济发展方面发挥独特的作用。技术创新存在新动能与传统动能之分[1]。从当前世界技术前沿来看，关键核心技术覆盖半导体、工业机器人、精密仪器、各类新材料技术等领域，欧盟将这些对经济发展起关键作用的技术总结为“关键使能技术”，并确定了识别方法。为了便于研究，本文将关键核心技术、新动能技术等同于关键使能技术。
研究表明，经济增长和国际竞争力越来越多地受到地区技术优势的影响，地区技术优势主要指地区凭借独特技术能力积累所形成的某些技术领域的优势[2-5]。对于特定区域来说，技术能力并不是均匀和随机地分布在所有可能的技术领域，而是相对集中在特定领域[6]。已有大量研究聚焦于描述各国、各区域的技术概况和差异，但是对于哪些技术可以带来更强的经济增长效应，还没有一致的意见[7]。欧盟委员会结合欧洲各国智慧专业化过程中所积累的经验，确定出“关键使能技术（Key Enabling Technologies）”体系。
关键使能技术具有高研发强度、快速和综合创新周期、高资本支出、高技能就业、知识和资本密集等特征，能够推动整个经济中的工艺、产品和服务创新，具有系统相关性、多学科性和跨部门性，具备技术整合的趋势和引发结构变革的潜力[8-10]。欧洲国家的发展经验也证明，关键使能技术确实在推动地区经济增长和扩展地区技术优势领域方面有积极作用[11]。
对于特定地区来说，关键使能技术与传统技术之间存在明显替代关系。一方面，关键使能技术所产生的新产品可能会取代传統产品，如新能源汽车取代传统汽车、新材料取代传统金属压铸工艺等，产品迭代的背后是技术革新;另一方面，在人力资本等创新资源的约束下，创新活动并发数存在上限，关键使能技术与传统动能技术创新势必对有限的创新资源进行竞争，出现此消彼长的现象。能否将创新资源有效配置在关键使能技术上，是地区发展规划的关键问题。
本文基于全要素生产率是经济增长动力重要来源的理论与事实，利用各地区的各类技术领域专利分布，进行加权，构造了技术创新动能指数。考虑到不同技术所代表的生产率水平不同，一个地区的技术结构决定了地区的总体生产率水平，在每个地区的总体生产率和技术结构都能直接观测的情况下，构造的技术创新动能指数实际上反映了每项技术所代表的生产率水平。在识别不同技术动能差异的基础上，进一步对中国各省（区、市）在技术创新领域的新旧动能转换情况进行评价。
一、相关文献评述
（一）关键使能技术：相关概念
技术范式研究为各类技术在经济增长促进作用上差异的识别提供了分析框架。Dosi提出了技术范式和技术轨迹的分析框架，技术范式揭示了技术潜在的、可能的发展路径，技术轨迹意味着技术随时间推移呈现局部、累积和不可逆的发展路径。该分析框架在通用技术、使能技术以及其他技术分类研究中都起到了重要作用[12]。Perez将技术范式与熊彼特的经济长周期理论联系起来，提出了技术经济范式（Techno-economic Paradigms）的概念。他们指出，技术经济范式的变化伴随着许多激进和渐进的创新集群，并对整个经济产生普遍影响，从最初发生的行业蔓延到整个经济。此外，技术范式不仅意味着重大的产品和流程创新，而且意味着组织和社会变革。范式的变化导致高技术机会时期的到来，不同的国家可以根据新技术的特征与具体的社会体制背景之间的匹配或不匹配有针对性地利用这种机会[13]。
Bresnahan & Trajtenberg指出，经济学十分重视技术创新对于经济发展的作用，但是在创新核算方面的进展相对较小，主要原因是经济理论倾向于以同样的、扩散的方式对待所有形式的技术变革，而忽略了技术之间的差异[14]。Rosenberg较为明确地提出了通用技术（GPTs）这一概念，并为通用技术设定了广泛适用性、内在的技术改进潜力和创新互补性三项基本性质，这一定义以特定技术与经济发展之间的联系为基础。只有少数通用技术在广泛的行业中被普遍使用，并主导了生产率的提升[15]。Jovanovic & Rousseau进一步指出，虽然一些非通用技术可能在某种程度上拥有一个甚至多个通用技术的特征，但是通用技术的认定必须依赖于这些技术对于经济、生产率的持续影响。对于经济系统来说，它可以是内生的，也可以是外生的。通用技术可以是一个产品、一个过程或一个组织系统[16]。 使能技术的提出比通用技术更早，但是由于其较强的政策指向性，一直没有得到学术层面的明确定义。Teece等认为使能技术可以被认为是初级的通用技术，因为使能技术通常满足内在的技术改进潜力和创新互补性，但是使能技术不一定具有可衡量的整体经济影响。目前被广泛讨论的人工智能、机器学习等技术均是使能技术，但是尚不能被称为通用技术[17]。
政策层面关于使能技术的定义为相关学术研究提供了参考。欧盟委员会在文件中明确提出了六类关键使能技术，包括：微电子技术（包括纳米电子技术）、光子技术、生物技术、先进材料技术、纳米技术、先进制造技术[8]。每一类关键使能技术又涉及多个技术领域。在欧盟的相关文献中，关键使能技术被描述为“它们具有系统相关性、多学科性和跨部门性，跨越许多技术领域，具有趋同、技术整合的趋势和引发结构变革的潜力”[9-10]。这一定义被学者们广泛认可，一部分针对“工业4.0”“智慧专业化”的定量分析也以欧盟委员会关于关键使能技术的分类为基础。
（二）关键使能技术：定量分析
基于技术之间的差异化，一批学者针对特定技术，研究单个技术的发展对于国家专业化能力和经济绩效的影响。Vertova研究发现，大多数国家没有能力在高技术领域获得优势，因此被锁定在附加值较低的技术路径上[18]。Meliciani发现，在增长最快技术中占据优势的国家具有更有利的需求收入弹性，从而导致更高的国际竞争力和更快的经济增长，在20世纪80年代，美国增长最快的专利类别是信息和通信技术[19]。
Montresor & Quatraro研究发现，关键使能技术的空间分布高度集中在西欧和中欧的某些区域，且整个欧洲的区域差异很大;关键使能技术使区域多样化较少受到新活动和原有活动之间的关联性的限制，具有关键使能技术优势的地区更容易发生不相关多样化。根据欧盟委员会的政策文件，关键使能技术能够开发新的商品和服务，重组工业流程，以加强欧盟地区的研究、开发和创新基础，从而增强其地区经济潜力[11]。Evangelista等研究了欧洲地区在“智能专业化研究和创新战略”（RIS3）背景下，关键使能技术主要分布在欧洲中部地区;以专利数量测度的关键使能技术对经济增长有直接影响，这些结果为欧盟政策框架中重视关键使能技术的发展提供了实证支持。有学者揭示了关键使能技术与地区的专业化、多样化活动之间的相关性[7]。
现阶段，以关键使能技术为对象的定量分析还相对较少，针对其他国家尤其是中国的相关研究更少。由于欧洲国家间的联系较强，且每个国家体量较小，欧洲学者的相关文献侧重于评估关键使能技术专业化在各地区中的表现。中国的地域面积和经济体量为测度关键使能技术的经济效应提供了更丰富的样本，将关键使能技术作为中国经济发展的新动能技术既有学术依据，又有较强的可行性。
二、中国关键使能技术的兴起与区域分布
1985—1995年中国关键使能技术的发明专利申请数（不包括国外申请人）波动较大，并没有明显的增长趋势;2000年后，中国关键使能技术专利數量快速上升，大部分年度的专利数量增长率保持在20%以上，其中，2001年的增长率超过70%。截至2015年，中国国内申请人的关键使能技术专利申请数超过17万件。同一时期中国传统动能技术专利数量共计343万项①，年均增长率达25.2%;2000—2013年，传统动能专利增长处于加速增长阶段，年均增长28%，增长率最高年份为2000年，增长率约为58%;从2013年开始，传统动能专利增长率呈现下降趋势。从图1（下页）不难发现，1985—2015年，二者在数量上总体呈现增长的趋势，传统动能专利数量远远超过了关键使能专利数量②。
值得注意的是，中国专利总量从2001年开始进入“爆炸式”增长时期，2001年之前的近10年间，新动能专利占比维持在15%以下，而1991年以前，中国新动能专利占比相对较高，甚至超越了2000年后的最高水平，对各地区进行分类研究时，整体趋势也基本相似。造成这一现象的原因包括两方面：其一，2000年以前中国的专利数量整体偏少，这时基于专利数据的指标可能出现失真。其二，2000年以前我国企业的专利申请意识普遍不强，在这一时期，关键使能技术相关的企业尤其是涉及关键使能技术的外资企业更注重专利申请;2000年后，随着专利保护意识的增强、专利申请数量的稳步增加，新旧动能专利的比例也进入一个稳定上升的阶段。因此，新旧动能专利转换的合理研究区间应该在2000年以后。
关键使能技术在省际间的分布出现了明显的扩散趋势。从空间分布的视角来看，中国关键使能技术专利的中心经历了明显的空间转移，越来越集中于长三角地区。2001—2006年，关键使能技术的专利总数较少，主要研发地区为上海、北京和广东，中国关键使能技术的兴起由经济最发达、开放程度最高的地区引领;这一时期，江苏的专利申请数处在第二梯队，其他地区关键使能专利的申请数与上述三个地区有较大差距，尤其是西北地区和西南地区，很少涉及关键使能技术。2007—2012年，关键使能技术的空间分布出现了明显的扩散趋势。其一，各地区的关键使能专利数量有普遍的上升;其次，关键使能技术的中心从北京、上海、广东转移至江苏，江苏的专利申请数与其他所有地区都拉开了一定差距;其三，除江苏之外，其他地区在关键使能技术领域的差距逐渐缩小，浙江、安徽、湖南、湖北和四川等地在关键使能技术领域的研发能力逐渐向先发地区靠拢。2013—2015年，以江苏为中心的长三角地区形成了关键使能技术的集聚区，明显领先于其他省份。
三、技术创新动能、地区新旧动能技术转换的指数设计
（一）技术创新动能指数
经济发达地区通常具有较高的生产率，而高生产率来源于这些地区在前沿技术上的优势。在不对各项技术进行经验性、先验性定义的情况下，只要观测出各个地区的技术结构和生产率水平，就能够反映每一时期每项技术所代表的生产率水平。 专利文件包含大量、完整、详细的信息量，每项专利都提供了关于专利的技术类别以及专利申请人的地理位置等，反映了每个地区的技术结构。地区总产值增长受到资本、劳动力和全要素生产率（TFP）的推动。在资本、劳动力充分配置的情况下，经济增长率提升取决于全要素生产率的提升，而全要素生产率主要由技术创新存量、增量构成。本文用TFP表示地区技术创新所构成的生产率水平[20]。
参考产品技术附加值的测算方法[21]，本文通过地区TFP的加权平均数来表示每项技术的生产率水平，这一指标也代表了该项技术对于地区经济发展的推动作用，这里称之为“技术创新动能指数”，具体公式如下：
Ii=■■×TFPc（1）
其中：i为专利类别下标，包括传统动能专利和六类关键使能专利;c为地区下标;x代表专利数量;TFP是根据包络分析法所测算的全要素生产率;xic /■xic表示c地区i类专利数占地区c专利总量之比;■（xic /■xic）表示所有地区该类专利占比的加总。（1）式表示按各个地区i类专利的比重为权重，对各地区全要素生产率进行加权平均，得出该类技术所引致的经济增长动能水平。因此，技术创新动能指数本质上是一种全要素生产率的加权平均值，其中权重为地区i技术专利占当地全部专利的份额，权重和TFP两部分越高，该指数值越高，两部分越低，指数值越低，两部分一高一低，指数值介于中间。该指数反映了地区间技术创新动能总体水平差异。
为了更直观地比较关键使能技术与传统动能技术的差别，这里将关键使能技术创新动能指数与传统动能技术创新动能指数相除，得到“关键使能技术创新相对动能指数”。
（二）地区新旧动能技术转换指数
在技术创新动能指数的基础上，进一步构造新旧动能技术转换指数，通过不同类型技术的技术创新动能指数对地区各类技术的专利占比进行加权，测算不同类型技术对于该地区经济发展的实际推动作用，并计算关键使能技术与传统动能技术的相对关系，这里称之为“地区新旧动能技术转换指数”。具体公式如下。
Tc=■（2）
其中：xtrad，c表示c地區传统动能技术专利数量;xess_i，c表示各项关键使能技术专利数量;■表示传统动能技术专利占比，■表示各项关键使能技术专利占比，I为（1）式的计算结果。新旧动能技术转换指数反映了各地区关键使能技术的重要程度，这种算法能够有效规避TFP波动对测算带来的影响。
四、中国新旧动能技术转换的特征事实与解释
（一）技术界定与数据来源
对于关键使能技术与传统动能技术的分析依赖于专利识别，主流方法是确定关键使能技术所涉及的国际专利分类（IPC），再将专利数据库中每个专利所属的专利代码与关键使能技术代码相互对应，对每项专利是否属于关键使能技术、属于哪一项关键使能技术进行标记。这一对应关系由后来的学者不断完善，本文使用Evangelista，Gkotsis所使用的版本对关键使能技术进行识别① [7，22]。
本文数据来源为中国专利数据库，主要研究对象为发明专利申请数据②。重庆市从1997年开始成为直辖市，海南省和西藏自治区的发明专利申请数一直较少。为了便于指标测度、不产生歧义，参考其他国内学者的做法，在指数测算部分将重庆市数据与四川省数据合并，并删去海南和西藏的专利数据。
（二）关键使能技术增长总体上与中国经济发展水平呈现显著正相关
根据省份面板数据，将关键使能技术专利数的对数形式（ln_ess）、传统动能技术专利数的对数形式（ln_trad）同时作为主要解释变量，将人均GDP的对数作为被解释变量进行回归分析，主要解释变量的系数即为该类技术的专利数与人均GDP的弹性，结果如表1所示。与传统动能技术相比，关键使能技术专利数与人均GDP之间的弹性更大，关键使能技术提升生产率的能力更强;进一步引入滞后项对长期效应进行分析发现，技术创新对于劳动生产率有长期影响;分时段的结果显示，技术创新的经济效应主要集中在2006年以前;分地区的结果显示，关键使能技术对东部、中部、西部的人均GDP存在显著影响，对东部地区的影响系数最大，对东北地区没有显著影响。
（三）2008年前后，中国技术创新动能指数总体上从快速上升阶段进入缓慢下降的蓄势阶段，关键使能技术创新动能指数水平总体上高于传统技术，两者差距略有扩大趋势
如图2（下页）所示，总体来看，在技术不断进步、专利数量指数增长的情况下，传统动能技术和关键使能技术的创新动能指数持续提升。金融危机爆发以来，呈现由升转降的态势，但总体上维持在金融危机爆发之前的水平。两类技术创新动能指数增长与波动具有“同频共振”的特征，其含义是样本期内中国各省份的全要素生产率普遍上升，技术创新对于经济发展的动能作用越来越强。
比较来看，传统动能技术的技术创新动能指数从2001年的0.610提高至2015年的0.674，关键使能技术的技术创新动能指数从2001年的0.618提高至2015年的0.699;关键使能技术的相对动能指数从2001年的1.013上升至2015年的1.037，有明显的上升趋势，且一直保持在1以上。在样本期内，关键使能技术的经济动能明显强于传统动能技术。
（四）2001年至今，中国关键使能技术创新动能呈现一个生命周期变化，新旧动能技术转换指数周期性波动更为显著，现阶段进入一个新的周期性上升阶段
2000年以后，关键使能技术在中国的发展经历了积累、扩散、分化三个阶段，关键使能技术与传统动能技术的技术创新动能指数在不同阶段呈现不同特征，尤其是相对动能指数经历了较大变化。通过对比关键使能技术与传统动能技术的专利数量、专利占比以及技术创新动能指数、相对动能指数，可以更好地解释不同阶段中国新旧动能技术转换的表现。
1.技术积累阶段：2001—2006年 从2001年开始，中国的关键使能技术专利总量开始快速上升，2004年以后关键使能技术占比逐渐上升，这一时期主导关键使能专利数量上升的是高经济发展水平地区，例如北京、上海、江苏等。在技术积累阶段，关键使能技术与传统动能技术的动能水平均呈现显著上升趋势;关键使能技术创新的相对动能指数一直大于1，并在2006年达到顶峰。
北京、上海、江苏等地能够在关键使能技术领域率先积累优势，主要原因在于经济发达地区本身具有较强的科研基础且培育了一系列高科技产业，能够为发展新技术领域提供更强的支持[11]。关键使能技术和传统动能技术的创新动能指数在这一时期都保持上升趋势，这意味着这一时期中国经济增长来自技术创新的动能在持续累积，各地区技术分布加权全要素生产率水平持续上升。其中，经济发达地区在关键使能技术领域的知识积累，逐渐渗透到产业层面，许多依赖于关键使能技术的新产业得到发展，许多传统产业也通过融合关键使能技术进行产业升级。经济发达地区通过发展关键使能技术提升了全要素生产率，并逐渐与其他省份拉开了一定差距。经济后发地区从经济发达地区的发展中获取经验，并开始引入关键使能技术，中国关键使能技术的发展随之进入第二阶段。
2.技术扩散阶段：2007—2012年
在技术扩散阶段，关键使能技术和传统技术增长出现分化。2006年以来，关键使能专利数量进一步提升，增长率也高于上一时期。这主要是由于后发地区在关键使能技术领域的跟进，部分原因在于关键使能技术很容易发生省际间知识溢出，以及后发地区相关产业和技术分工增长产生的需求拉动。这一阶段关键使能技术发展较快的省份，例如山东、安徽、福建等省份，都邻近关键使能技术的先发省份。2008年，受到全球金融危机与中国大规模投资冲击，两类技术的技术创新动能指数都有所下降;2010年以后，传统技术创新动能指数呈现较长时期的上升阶段，关键使能技术的相对动能指数进入下降通道。
关键使能技术的相对动能指数波动的原因可能有多方面：第一，关键使能技术的扩散缩小了各省份专利数量层面的差距，经济后发地区通过关键使能技术完成产业结构升级需要一定时间，技术与产业之间的互动需要磨合，正如2002—2004年相对动能指数也出现了一定回调。第二，金融危機和中国短期“强刺激”影响了产业结构调整的进程。经济发达地区“加快自主创新和结构调整”和“加快基础设施建设”带来了创新投资与产业扩张之间的不匹配，前者旨在通过关键使能技术发展来促进产业升级与转型，后者旨在避免就业受到金融危机的冲击，依赖于传统产业的大规模扩张。可能导致的情形是关键使能技术创新增长缓慢，科研成果产业化减缓。这是因为，关键使能技术本身的高研发强度、高资本密度等性质决定了相关企业需要稳定的现金流作为支撑，受金融危机及其短期政策干预的影响，对关键使能技术创新投资增长可能会受阻。第三，发达地区的关键使能技术及其产业化中的知识溢出可能并不适合其他地区产业结构的吸收，本地化产业化规模增长缓慢。
3.技术分化阶段：2013—2015年
2012年以后，关键使能技术专利的增速逐渐放缓、占比逐渐下降，大部分省份逐渐减少了关键使能技术的研发占比，只有江苏、浙江等少部分省份的关键使能技术专利占比得以维持。各省份之间出现了明显的技术分化现象。这一时期关键使能技术创新动能指数下降相对缓慢，因此相对动能指数在这一时期逐渐提升。
统计发现，2013年以后全国专利申请数的增长势头明显放缓，TFP维持在一个稳定的水平区间，由此导致技术创新动能指数呈全面下滑态势。技术创新局面的转变与国际局势密切相关，全球金融危机发生以来，世界上一些国家的经济政策均呈现不同程度的“逆全球化”趋势，国际技术竞争日益加剧，发达国家对于中国的技术封锁越发凸显，试图将中国锁定在中低端技术领域。这一时期中国从发达国家接收知识溢出的难度愈来越大。一些经济后发地区减少了关键使能技术的研发，长三角和珠三角地区覆盖了绝大部分关键使能技术的研发，在已有的技术基础与产业基础上，能够依靠关键使能技术促进产业转型、推动经济发展。截至2015年，关键使能技术创新动能指数已接近金融危机前的水平①。
（五）2001年以来，各地区新旧动能技术转换呈现先快速上升后缓慢下降的趋势，东部和中部地区新旧动能技术转换保持相同的水平，西部地区与其他地区差异逐渐拉大
中国整体新旧动能技术转换的趋势如图3所示。各省份平均新旧动能技术转换指数从2001年的0.145上升到2015年的0.250，提升了72.4%。分时段来看，中国新旧动能技术转换大体上经历了三个阶段，依次是2000—2004年的平稳增长期、2005—2011年的快速上升期以及2012年以后的下行期。新旧动能转换推进时期与中国经济快速增长时期重合，当新旧动能技术转换趋缓时，中国也进入低速增长时期。
分区域看，人均GDP较高的发达地区新旧动能技术转换程度较高，且处于同一个区间水平（见图4）。相比之下，人均GDP较低的后发地区新旧动能技术转换指数上升较快。其中，东部和中部地区的平均新旧动能技术转换指数基本保持一致，2006年以后均维持在0.25以上;西部地区明显落后于其他地区;东北地区的转换指数一直维持在较高水平，但专利数量与东部和中部地区存在较大差距，专利技术对于生产活动的支持并不明显。2011年以后各地区的新旧动能技术转换指数均出现了持续下降，中部和东北地区的下降趋势出现得更早。2015年中部和东北地区出现了回升迹象，可能进入新一轮新旧动能技术转换阶段;西部地区的新旧动能技术转换指数则进一步回落。
经济发达地区的技术转换迅速上升阶段主要集中在2007年以前，即关键使能技术积累时期。2008年后，部分省份的动能转换指数出现回落，总体上呈现“倒U型”特征，只有江苏和浙江没有出现明显下滑现象（见图5）。2015年，江苏和浙江是新旧动能技术转换指数最高的两个省份，目前新旧动能技术转换的领先省份集中在长三角地区。经济后发地区的新旧动能技术转换指数2001—2015年表现出“倒U型”特征，2010年后各省份的新旧动能技术转换指数均呈现不同程度的下滑，普遍存在技术转换不足的问题。需要指出的是，山东省新旧动能技术转换水平明显偏低，显著低于江苏、浙江、广东。安徽省新旧动能技术转换水平较高，这可能与坐落在合肥的中国科技大学有密切关系。