種群密度、企業異質與創新強度的實證研究*

郭 驍

種群密度、企業異質與創新強度的實證研究*

郭 驍

產業集群和企業創新是互有重大關聯的。以種群生態學理論為基礎，以中關村科技園區高新技術企業為樣本，通過結構方程模型，研究種群密度和企業自身異質性如何影響集群企業的創新強度，可以發現個體績效低于集群平均績效的企業，種群密度增大反而會降低企業的創新強度，而績效高于產業平均績效的企業，種群密度增大會增強其創新強度;正績效差距將提升企業的創新經驗，而負績效差距卻降低企業創新經驗，導致正績效差距會在創新經驗的雙重作用下，明顯提高創新強度，但負績效差距對企業創新強度的正向作用會因創新經驗不足而抵消一部分，出現高績效企業的創新強度明顯超過低績效企業。為了提升整個產業集群的創新水平，促進產業升級，應該對有潛力的低績效企業給予政策支持，最終避免這種兩極分化現象的出現。

種群生態學;績效差異;創新經驗;創新強度

一、引言

對企業創新影響因素的理論和實證研究一直是國外文獻的焦點和難點。熊彼特早在1912年就開始對創新進行研究。他認為創新的原動力來自于企業對超額利潤的追求和企業家精神，這一論斷構成了現代創新理論的基礎。現在的研究也明確了，中小企業已經成為創新的主體。1981年，Welsh和White在《哈佛商業評論》上發表文章首先提出“小企業并非規模小的大企業”的觀點，并提出“大企業里的變化是小變化，小企業里的變化是大變化”。由此引發了學術界的一場影響深遠的革新運動，企業生命周期中大多數“活動”(即企業的“誕生”和“消亡”)都發生在“小”企業中，企業“誕生”之初，往往規模都很小，很少有新創企業達到上萬人規模，直至企業“消亡”，往往曲終人散，只留下少數人收拾殘局(Tan，J et al.，2009)。以往鑒于小企業的規模局限性、把小企業視為重要“變革代理人”的動態觀點獲得廣泛認可(Audretsch，1995;Audretsch and Thurik，2001)。而本文的研究樣本取自北京中關村科技園區，其中大多數企業均為新創的中小企業。

現有研究從多個角度分析了企業創新的影響因素，概括而言，一類強調企業自身的軟硬件條件，有形和無形資源與能力會影響到企業創新的動力，另一類強調企業外部的行業環境、市場需求、政策、競爭態勢等影響企業創新。前者如企業規模(Schumpeter，1912;Scherer，1965)，企業擁有的資源實力(Greve，2003)，企業融入集群的程度(蔡寧和楊旭，2002);后者如集群特征(Porter，2001)和制度框架(Hamdouch＆Moulaert，2006)等。而其中研究產業集群對企業創新的影響越來越成為主要的方向(Pouder＆St.John，1996;Shaver＆Flyer，2000)，現有研究主要從三個不同的角度來研究集群與企業創新之間的關系。第一，基于企業資源觀的角度。例如，Barney(1991)作為企業資源管理學派的代表人物，他認為企業能夠從集群中獲得急需的資源和信息，而這些將為企業實施創新行為提供條件。耿帥(2005)也從資源觀出發，認為集群提供的共享資源使得企業獲得了持續的競爭優勢。第二，基于制度理論的角度。例如 DiMaggio＆Powell(1983)以及Pouder＆St.John(1996)認為企業集群搭建了一個內部動態互動的平臺，集群內的企業可以通過這個相對開放的平臺而彼此學習對方的優勢，由此推動集群企業以較低的成本實現創新。國內的何錚和譚勁松(2005)則具體以東莞PC產業集群為例，分析了集群在復雜性演進過程中的企業創新行為。第三，基于種群生態學的角度。例如，Pouder＆St.John(1996)認為企業集群整體相當于一個小的生物種群，種群自身的演進規律將影響到集群內企業的創新行為。但這種直接套用忽視了企業個體的異質性，企業具有與普通生物不同的特征，很多學者也意識到集群對企業的創新影響不能概而論之(Shaver＆Flyer，2000)。在這方面，蘇依依和周長輝(2008)首先引用了企業行為理論衡量了企業異質性的作用，認為集群期望為集群企業提供了績效評估的基準，進而影響到企業的創新決策，發現企業績效越是低于集群期望，企業越有可能采取高強度的研發戰略，即創新強度(意愿)越高。但這一研究在加入企業異質性維度時，只考慮了企業絕對績效與集群平均績效的差異這一單一指標，而沒有考慮另外一個對企業創新強度(意愿)可能有顯著影響的指標——過去的創新經驗(能力)。一方面，企業績效越是高于集群平均水平，往往反映出企業過往的創新經驗也越豐富;另一方面，過往創新經驗越豐富也會導致企業有更強的創新意愿。因此影響企業創新強度的企業異質性維度至少包括企業總體績效差異和企業創新經驗兩個方面。

本文就是以種群生態學理論和以上研究為基礎，分析種群密度和企業自身的異質性兩者如何共同影響集群企業的創新強度。

二、理論研究和假設提出

(一)種群密度與企業創新強度的關系

關于產業集群對企業創新的影響，多數研究認為是正向作用。Marshall(1920)提出產業集群所具有的聚集經濟性促進了企業創新活動的增強，并提出了三種聚集經濟性，分別是勞動力市場的規模效應、中間投入品的規模效應以及信息交換和技術擴散，認為企業一旦進入具有正向擴散效應的產業集群，將獲得更廉價的勞動力，嵌入到產業鏈條中而具有穩定的收益，接觸到產業鏈條上下游信息技術的擴散，由此提高企業的創新強度。例如，Head，Rise和Swenson(1995)實證研究了日本企業在美國的選址情況，發現企業選址時會考慮到所在地產業集群是否有正的外部性。Frost和Zhou(2000)以美國專利數據為基礎，發現東道國各州的技術特征將顯著影響到國外跨國公司的研發決策。但也有部分文獻發現，集群反而對企業創新產生了負向作用。Baum和Mezias(1992)利用1989—1990年曼哈頓酒店業的數據，發現該地區主要競爭者的密度越高，曼哈頓酒店的死亡率就越高，兩者呈現正相關，認為集群內的企業在互相促進以外，也會產生內部競爭關系，尤其是惡性競爭，導致內部競爭超過內部合作，甚至會產生臨近集群內企業間關鍵核心技術的外泄，嚴重影響到企業自主創新的動力(Arrow，1962)。另外，Wang et.al(1998)以我國中關村科技園區為例，發現集群存在的同時帶來了經營費用的增加，增加的經營成本阻礙了企業的發展。

正是由于出現了以上兩種不同的結論，說明產業集群與企業創新之間的關系需要建立新的分析框架，由此種群生態學被引入。Hannan和 Freeman(1977)用種群生態學(Population Ecology)的邏輯分析了企業問題，創立了組織生態學。而“種群密度”(Population density)正是種群生態學的概念，一些學者分析了種群密度與新公司成立速率之間的關系(Hannan＆Freeman，1987;Cattani，Pennings＆Wezel，2003)，將種群密度界定為某一母國在東道國已有的跨國公司的數量或直接投資額，發現種群密度和跨國公司海外擴張進入某一地區的可能性之間存在著由合法化和競爭共同作用形成的倒U型關系，當種群密度較小時，合作帶來的利益大于競爭帶來的成本，這時跨國公司更愿意進入，而隨著進入數量的增加，競爭變得越發激烈，導致跨國公司減少對這一地區的進入;周楠等(2009)的研究也進一步支持了以上觀點。在將種群密度應用于企業創新的研究中，Pouder和St.John(1996)以組織生態學為基礎，把產業集群的演進過程分為形成階段、收斂階段和重新定位階段，認為在形成階段，大量企業進入集群提高了種群密度，在這一過程中新的資源、信息、技術的涌入促進了企業的創新活動，但進入收斂期后，種群達到一定密度，內部企業開始傾向于模仿競爭對手的創新成果，減少了自主創新的動力。最終當種群密度進一步增大時，集群不經濟占主導地位，企業間更多靠規模優勢來打價格戰，通過創新來營造差異化的企業可能選擇退出。Tan(2006)在分析中關村科技園區時，確實發現種群密度與企業創新間存在以上關系。基于以上分析，本文提出以下假設:

假設H1:集群的種群密度與集群企業的創新強度之間呈倒U型關系。

(二)企業異質與企業創新強度的關系

之前的研究在加入企業異質性維度時，只考慮了企業絕對績效與集群平均績效的差異這一單一指標(蘇依依和周長輝，2008)，而沒有考慮另外一個對企業創新強度可能有顯著影響的指標——過去的創新經驗(研發經驗)。因此影響企業創新強度的企業異質性維度至少包括企業總體績效差異和企業創新經驗兩個方面。

1.企業績效差距和企業創新強度的關系

Cyert和March(1963)創立了企業行為理論，認為企業的行為模式不是由企業完全獨立制定的，而會受到其他企業的影響，一個企業是存在于一個群體中的企業，企業的行為也是部分依賴群體其他企業行為而制定的。提出企業過去的績效水平會影響以后企業為獲得更高績效而開展的戰略決策，即企業會將自己的績效與同類型企業的績效進行對比，將后者的平均績效作為績效基準或社會期望(Social aspiration)。企業行為理論認為，當企業績效遠高于或低于績效基準時，企業會為了繼續保持這種優勢競爭地位，或者為了盡快提升績效水平而愿意參與那些高風險、高收益的項目。而當企業績效與績效基準差距較小時，企業“安全感”會較強，更愿意保守地按照過去的盈利模式運轉，不愿對高風險、高不確定的戰略項目進行投入。Greve(2003)還專門研究了企業在進行研發創新決策時是否也會受到自身與同行績效差距的影響，他以1971——1996年日本造船企業為研究對象，發現企業的績效越低于同行業其他企業的平均績效，該企業越有動力向研發活動投入大量資源，越期待通過創新活動來拉近與同行的距離;還發現當企業市場份額快速下降時，企業還會通過研發競賽來維持自己的市場地位。其實在地理位置更臨近、經營模式更趨同的群體中，企業自然會較為容易地獲得其他企業的經營情況，同行業人才的流動也會減少信息的不對稱，因此企業行為必將受到影響。Chen和 Miller(2007)、Bolton(1993)以及蘇依依和周長輝(2008)均得出了相似的研究結論。基于以上分析，本文提出以下假設:

假設H2a:當企業績效越是低于群體績效基準，企業的創新強度越高。

同時，Greve(2003)還認為對于績效高于群體績效基準的企業，它們為了保持自己的優勢地位也會更加投入資源于創新活動，期待可以進一步提高產品組合的競爭力，獲得更高的績效。因此提出以下假設:

假設H2b:當企業績效越是高于群體績效基準，企業的創新強度越高。

2.企業績效差距和企業創新經驗(能力)的關系

前文已述，影響企業創新強度的至少包括績效差距和創新經驗兩個方面，而且企業績效差距與企業創新經驗之間還存在聯系。對于績效高于群體績效基準的企業，他們有更多閑置的資源可供利用，例如充足的研發經費、研發設備以及科技人員(Baum et al.，2005)，前期已經有很好的創新成果和團隊，因此他們的創新經驗(能力)更強，之前投入一單位研發經費獲得的企業績效更高。而相對的，對于績效越是低于群體績效基準的企業，往往他們的研發效率不高，在研發資金、研發團隊和研究積累上較弱，不能有效地把握研發的方向，通過研發來提升產品附加值和差異化的能力較低，最終反映為單位研發經費獲得的企業績效越低。由此提出以下假設:

假設H3a:企業績效越是低于群體績效基準，企業的創新經驗(能力)越弱。

假設H3b:企業績效越是高于群體績效基準，企業的創新經驗(能力)越強。

3.企業創新經驗(能力)與企業創新強度(意愿)的關系

一方面，企業績效越是高于集群平均水平，往往反映出企業過往的創新經驗也越豐富;另一方面，過往創新經驗越豐富也會導致企業有更強的創新意愿。企業決策者更有信心將資源投向研發，研發團隊過往輝煌的研發業績也給他們自己充分的信心來進一步努力，由此形成一種正反饋過程，研發人員在寬松的資金支持和無限制的研發氛圍中可以激發自己的創新思維，所帶來的企業績效提升會強化企業的創新投入。相對的，如果創新經驗較弱，企業決策者依靠研發來提升績效的訴求就會降低，對創新的投入也由此減少，因此企業創新經驗與創新強度間是正相關關系。由此提出以下假設:

假設H4:企業創新經驗(能力)越強，企業的創新強度(意愿)也越強。

本文就是分析種群密度和企業自身的異質性兩者如何共同影響企業的創新強度。其中企業異質性通過企業績效差距和創新經驗(能力)兩維度來反映。由于企業績效與群體績效基準間的差距存在正負兩種情況，故據此將樣本分為兩組，再根據以上假設，構造兩個理論模型I和II，見下圖1和圖2:

圖1 創新強度理論模型I

圖2 創新強度理論模型II

三、樣本及變量度量

(一)樣本數據

本研究的數據來自中關村高新企業數據庫，該數據庫包含了中關村科技園區中高新技術企業的年度數據，涉及企業的資產規模、財務績效、研發費用等指標。張維迎等(2003、2005)和蘇依依等(2008)均利用該數據庫進行相關研究。剔除缺失數據的樣本，本文的樣本包括科技園區中2002—2008年的高新技術企業，每年企業數量均有不同程度的變化，它們分布在12個高科技產業中。

(二)變量度量

種群密度(Population density):由2002—2008各年某一個產業中的高新技術企業數量來衡量。

創新強度:文獻中Kor(2006)用研發費用除以銷售收入、員工人數或企業資產來衡量。而蘇依依和周長輝(2008)運用相同的數據庫時，用研發費用除以員工人數來衡量，且由于樣本中創新強度值分布較分散，沿用了Laursen和Salter(2006)的方法進行對數變型，即創新強度=Ln(1+創新強度)。本文也采用這一衡量方法。

企業績效差距:Chen＆Miller(2007)及蘇依依和周長輝(2008)均使用資產回報率ROA(凈利潤/總資產)來衡量單個企業績效，用同產業中企業的平均ROA來衡量群體績效基準，本文也采用這一衡量方法，兩者之差即為企業績效差距(對負數取絕對值)。

創新經驗(能力):主要反映投入一單位研發經費獲得的企業績效水平，當企業投入一定的研發設備、研發團隊等支出能夠獲得較高的績效回報時，說明企業創新經驗較強，創新的投入產出效率較高，因此本文用企業凈利潤除以研發費用來衡量創新經驗(能力)。

控制變量:為了避免其他變量對企業創新強度的影響，本文設置了三個控制變量，包括是否為國有企業(設置一個亞變量來區分，當屬于國有企業時，其值為1，否則為0)，企業規模大小(企業總資產的對數)，企業已經營的年份。

對于本文提出的諸多假設，結構方程模型是一種更有效的檢驗方法，理論模型的檢驗將通過AMOS4.0 完成。

四、實證分析結果

下面將所有變量放到同一個結構方程模型中，來對以上假設進行總體評價。具體通過以下指標來反映模型的擬合優劣(Bagozzi，1980):卡方自由度比(x2/df)，近似誤差均方根(RMSEA)，標準擬合指數(PGFI)，正態擬合指數(PNFI)和比較擬合指數(CFI)。

(一)理論模型I的檢驗結果見表1和圖3

表1. 結構方程模型檢驗結果(理論模型I)

從表1中可看到，所有擬合指數均在可接受值以內，說明理論模型I的結構方程模型與樣本數據擬合較好。圖3是最終得到的理論模型I的結構方程結果。每條路徑旁邊標示出了路徑系數和T檢驗值，由此可看到，除假設 H1a的路徑系數(－0.171*)方向與預期的U型關系不同外，其余3個假設均通過了顯著性檢驗。表2總結了種群密度、企業異質與創新強度間的直接效應、間接效應和總效應。

圖3 結構方程模型結果(理論模型I)

表2 理論模型I的總路徑系數結果

(二)理論模型II的檢驗結果見表3和圖4

表3 結構方程模型檢驗結果(理論模型II)

圖4 結構方程模型結果(理論模型II)

表4 理論模型II的總路徑系數結果

從表3可看到，所有擬合指數均在可接受值以內，說明理論模型II的結構方程模型與樣本數據擬合較好。圖4是最終得到的理論模型II的結構方程結果。每條路徑旁邊標示出了路徑系數和T檢驗值，由此可看到，除假設 H1b的路徑系數(0.359＊＊)方向與預期的U型關系不同外，其余3個假設均通過了顯著性檢驗。表4總結了種群密度、企業異質與創新強度間的直接效應、間接效應和總效應。

五、小結

(一)種群密度與企業創新強度(意愿)間的關系

根據種群生態學理論，種群密度與創新強度間應該是倒U型關系，但通過研究發現，對于個體績效低于產業平均績效的企業，種群密度與這些企業的創新強度間卻呈現顯著負相關(－0.171*)，而對于績效高于產業平均績效的企業，種群密度與這些企業的創新強度間卻呈現顯著正相關(0.359＊＊)。這里需要說明的是，對于同一產業中的高績效企業和低績效企業而言，種群密度(同一產業內的企業數量)都是一個值，面對同樣的種群密度之所以會出現不同的創新強度，這說明企業在績效上的差異會影響企業對種群密度高低的判斷，對低于群體績效基準的企業而言，客觀的種群密度值已超過了企業主觀意識中的倒U型最高點，處于倒U型曲線的后段，參加競爭的對手已經過多，隨著進入數量的增加，競爭變得越發激烈，競爭效應超過了合作效應，因此企業的創新意愿會減少。而對高于群體績效基準的企業而言，客觀的種群密度值還處于企業主觀意識中的倒U型曲線的前段，對于這些績效好的企業，種群密度還不高，企業期待有更多同行企業進入來增加群體的集聚效應和合作效應，因此也促進企業自身愿意投入更多資源來進行創新活動。

這一發現為理解種群密度與創新強度的關系提供了新的思路，種群密度不存在客觀高低，關鍵在于企業結合自身特征的主觀判斷，正是企業決策者的主觀判斷才會做出主觀的創新投入決策。將這一維度加入種群生態學理論有利于解釋更多企業行為。

(二)企業異質與企業創新強度(意愿)間的關系

企業異質性由績效差距和企業創新經驗(能力)兩個維度構成，由表2和表4可看到，無論是低于群體績效基準的企業，還是高于群體績效基準的企業，這兩個維度與創新強度的直接效應均為正。前者在理論模型I中，績效差距絕對值與創新經驗分別對創新強度的正向直接效應為0.454和0.658，后者在理論模型II中，績效正差距與創新經驗分別對創新強度的正向直接效應為0.437和0.552，均與假設一致。但發現由于績效差距確實會影響到創新經驗，因此績效差距還會通過創新經驗而間接影響到創新強度，且越是低于績效基準的企業，他們的創新經驗(能力)越弱(－0.487)，而越是高于績效基準的企業，他們的創新經驗(能力)越強(0.316)，最終導致低于群體績效基準的企業，績效差距增大時對創新強度的正向推動總效應只有0.134，雖然這些企業為盡快提升績效本有更強的創新強度和意愿，但由于自身過往的創新經驗和能力較弱，因此最終疊加后降低了創新強度。而高于群體績效基準的企業，績效水平越高越會提升創新經驗和能力，而創新經驗也會提升創新強度，因此績效差距對創新強度的雙重正效應疊加后達到0.611(遠遠高于0.134)。

這說明如果沒有外在刺激，高績效企業和低績效企業的創新強度將會出現兩極分化現象，低績效企業由于底子薄、研發經驗和勢力較弱，最終投入到單位員工身上的研發經費將遠遠低于高績效企業，而單位創新投入的不足又會導致創新經驗和能力難以得到明顯的提升，形成一種負反饋效應。而高績效企業則形成“高創新強度——高創新經驗——高績效差距——高創新強度”的正反饋效應。為了提升整個產業集群的創新水平，促進產業升級，應該對有潛力的低績效企業給予政策支持。一方面，繼續貫徹科技特派員政策，并特別將更多的高校和科研院所的優秀研發人才派往低績效企業參與創新活動，增強創新經驗和能力。另一方面，為解決低績效企業的資源有限性，應對企業的研發活動提供低息甚至貼息貸款，從資金上給予支持;并對開發出的新產品減免相關稅費，促進企業通過銷售環節更快收回前期的研發投入，幫助低績效企業形成“研發投入——績效產出——再投入”的正反饋效應，同時提升企業的績效水平和創新經驗，從而帶動企業創新強度的內生性增長機制。

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F424.3

A

1003—0751(2011)06—0066—06

2011—09—04

國家社會科學基金項目《創業生態系統內在機理的理論探索與實證研究》(10GBL041);中央財經大學121人才工程青年博士發展基金項目《創業企業戰略導向、管理控制系統與企業績效的作用機制研究》(QBJGL201013);中央財經大學211工程三期資助。

郭驍，男，中央財經大學商學院博士，講師(北京 100081)。

責任編輯:曉 立