技術創新動態能力建構及其價值創造效應

徐寧+徐鵬+吳創

隨著知識經濟時代的興起與全球性競爭的日趨激烈，企業之間的競爭已不再停留在產品競爭這個表層，而是潛入到一個更深層次——創造新產品能力方面的競爭。因此，技術創新能力成為了企業競爭能力的重要構成維度。國內外的企業實踐表明，具有卓越技術創新能力的企業能夠通過創造新產品、新過程以及新系統等途徑來有效應對市場、技術與競爭模式的變革。對于資源相對匱乏、成長需求迫切的中小企業而言，技術創新能力的缺失成為橫亙在其發展道路上的重要羈絆。在此背景之下，如何對中小企業的技術創新能力進行評價與建構成為理論界與實踐界共同關注的焦點。

盡管有關技術創新能力評價方面的研究已經取得了較為豐富的成果，但該領域研究文獻最為一致的特征就是其研究結果的不一致性。諸多學者試圖借鑒制度理論、認知理論、交易成本理論與資源基礎理論（RBV）等各種經典理論建立企業層面的創新模型，但這些模型都沒有解決上述問題。學術界對于技術創新能力的界定及評價方式有廣義與俠義之分，從廣義角度出發的研究文獻一般將其界定為企業整體的系統能力，或者多個環節能力的綜合，由研發能力、生產能力、組織管理能力、投入能力、營銷能力、財務能力與產出能力等構成。而狹義視角的研究多從創新內容與創新過程等方面對技術創新能力進行界定：以創新內容為依據，技術創新能力通常被定義為“支持企業創新戰略實現的產品創新能力和工藝創新能力的耦合”;從創新過程出發，技術創新能力的評價維度一般包括創新投入能力與創新產出能力，或者技術創新活動投入、技術創新活動開展與技術創新活動產出，等等。本文認為，這兩種方式均具有一定的局限性。前者具有可辨識度與區分度較差、難以凸顯該項能力的本質特征等局限性，后者也多采用主客觀賦權法對技術創新能力進行靜態測度，而且即使考慮到技術創新的過程性，其對于創新環節的描述也多是止于創新產出，未考慮創新轉化及其對企業價值創造的影響路徑。實證分析表明，技術人員投入越多、研發技改投入越多、創新轉化效率越高的中小企業，其技術創新能力越強。但在我國中小企業技術創新諸多影響因素之中，創新轉化效率最為欠缺。而面對高度動蕩的競爭環境，擁有包涵創新轉化能力在內的動態性技術創新能力才是中小企業生存發展之根本，所以上述界定與評價方式顯然已經難以滿足企業實踐的需要。因此，考慮到技術創新的過程性、累積性以及不確定性特征，應從動態視角出發，采用時間跨度較大的面板數據對中小企業的技術創新能力進行全新闡釋與系統解構。

鑒于此，本文以動態能力理論為基礎，構建“技術創新動態能力（technology-innovation dynamic capability，TIDC）”核心構念，并對其進行理論闡釋與維度建構，繼而運用我國中小上市公司2007—2012年的平衡面板數據對技術創新動態能力的構成維度及其對企業價值創造的影響進行實證檢驗，以期為中小企業技術創新動態能力的評價與構建提供有益參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 技術創新的動態整合模型

技術創新是一個由不同環節整合而成的動態過程。本文借鑒Lawson和Samson（2001）構建的創新整合模型，結合動態能力理論的核心觀點，以公司價值創造為終極目標，構建了技術創新的動態整合模型。

由模型可知，企業現階段的利潤多依賴于已有產品或服務的銷售，因此主流業務將原材料轉化成為產品以滿足顧客需求。然而從長期看，隨著競爭激烈程度的增加、產品線逐漸老化以及產品生命周期的縮短，原有主流業務滿足顧客需求的能力會逐漸減弱。此時，主流業務應該為技術創新活動等提供資源，即進入技術創新的第一個環節——投入環節。技術創新投入是技術創新的必要條件，也是創新過程的開端，只有投入足夠的物質資本與人力資本，才能為創新提供豐富的資源條件。接下來是創新產出環節，這是技術創新過程的直接成果，如發明專利等，還未進入主流業務環節為企業創造價值。而真正實現價值反饋的環節是技術創新轉化環節，經過這一環節，創新產出最終成為能夠為公司創造價值的資產，提高企業績效，確保企業持續成長。

1.2 技術創新動態能力的理論釋義與維度解構

Teece和Pisano（1994）提出了動態能力理論，指出動態能力是應對市場環境變革而創造新產品及新流程的一系列能力的集合，是企業整合、建立、重置和再造內外部資源和能力以滿足環境變化需求的能力。并于2007年提出闡釋動態能力的理論框架，具體將動態能力分為感知能力、攫取能力和轉化能力。Lichtenthaler和Muethel（2012）認為，動態的創新能力也可以從上述維度進行分解。國內學者曹紅軍等（2009）通過驗證性因子分析，將動態能力劃分為動態的信息利用能力、資源獲取能力、內部整合能力、外部協調與資源釋放能力這五個維度。鄭素麗等（2010）基于知識視角，提出動態能力是企業獲取、創造和整合知識資源以感知、應對、利用和開創市場變革的能力，并將其劃分為知識獲取、知識創造、知識整合三個維度。徐思雅、馮軍政（2013）基于Danneels（2002）把動態能力分為杠桿化現有資源、創造新資源、獲取外部資源以及釋放資源這四個分析維度的觀點，將其聚焦于獲取外部資源以及資源釋放這兩個維度。呂一博、蘇敬勤（2011）從“創新過程”視角出發，通過對235家中小企業的實證研究，將中小企業的創新能力分為創新發起能力、創新實現能力和創新推廣能力三個子維度，并指出這三個子維度對于企業創新能力的解釋貢獻相當，是中小企業創新能力的基本組成。然而，其研究樣本的時間跨度為2006年12月到2007年4月，雖然得到了過程性的研究結論，但由于時間跨度較窄，難以對創新能力的動態性進行準確地識別與界定。綜上所述，目前國內外學者對于技術創新動態能力的內涵及其構成維度的研究尚未取得一致性結論。本文以動態能力理論的核心觀點與框架結構為基礎，結合前文構建的技術創新動態整合模型，將“技術創新動態能力”界定為“企業以價值創造為主旨，積極應對外部環境的變化，持續地進行一定的技術創新投入，帶來相應的技術創新產出，并能進行有效技術創新轉化的能力”。而技術創新的三個環節——投入、產出與轉化的成效如何，取決于企業在每個環節擁有的能力，而將這些能力串聯起來，就構成了技術創新動態能力。因此，本文提出以下假設。

H1：技術創新動態能力由技術創新投入能力、技術創新產出能力與技術創新轉化能力三個維度共同構成。

1.3 技術創新動態能力的價值創造效應

由技術創新的動態整合模型可知，技術創新的終極目標是創造企業價值，包括促進績效表現與確保持續成長。技術創新動態能力最為本質的特征是具有價值創造效應，因此基于該模型進行初步推斷，擁有較強技術創新動態能力的中小上市公司，其公司績效與成長性應明顯高于一般公司且技術創新動態能力越強，中小上市公司的績效表現與成長性就應該越好。Penrose（1959）指出，企業成長的本質力量源自于其內部，并強調技術創新是企業成長的內源驅動力。部分學者也通過實證研究為上述觀點提供了經驗證據，Ebrahim等（2010）研究發現，中小企業通過組建虛擬研發團隊會顯著提高其銷售收入，從而促進企業成長。Subrahmanya（2011）對200多家中小企業進行調查后發現，研發人員投入等指標均與銷售收入之間存在顯著的正相關關系，對企業成長有促進作用。然而，也有部分實證研究并未獲得上述結論，如陳曉紅等（2008）以我國126家中小上市公司為樣本的實證檢驗表明，技術創新能力越強的中小企業，其成長性并不一定越高，并指出創新轉化效率欠缺是中小企業技術創新水平沒有對其成長性產生應有作用的重要原因，他于2009年又對我國153家中小企業板上市公司進行實證檢驗的結果也表明：成長性與中小企業技術創新呈倒U型關系。Nunes等（2012）分別選擇高新技術企業與非高新技術企業作為樣本進行研究后發現，行業特性是技術創新與企業成長之間關系的情境變量。具體而言，高新技術企業研發投入強度與其成長性呈U型關系，而非高新技術企業的研發投入強度與其成長性呈顯著的負相關關系，但在兩種情境之下均不存在正向關系。楊蕙馨、王嵩（2013）選擇61個中小板制造業上市公司為樣本進行實證后發現，研發投入強度、人均研發投入、百人專利申請量、百人專利授權量等4個技術創新指標對企業當年成長性均沒有產生正向影響。本文認為，上述研究尚未得出一致性結論的主要原因，主要在于他們對技術創新能力的評價是靜態的，并且忽視了技術創新轉化要素的影響。而技術創新動態能力是投入能力、產出能力與轉化能力的整合，克服了上述對創新能力界定的局限性，對于中小企業的績效與成長性應該具有明顯的促進效應。因此，本文提出以下假設。

H2a：具有較強技術創新動態能力的中小上市公司，其公司績效要明顯高于具有較弱技術創新動態能力的公司。

H2b：具有較強技術創新動態能力的中小上市公司，其公司成長性要明顯高于具有較弱技術創新動態能力的公司。

H3a：技術創新動態能力對中小上市公司的績效表現具有顯著的促進效應，技術創新動態能力越強，公司績效越好。

H3b：技術創新動態能力對中小上市公司的成長性具有顯著的促進效應，技術創新動態能力越強，公司成長性越好。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

本文以深圳證券交易所中小企業板、創業板以及滬深證券交易所主板上市的非金融類中小規模公司作為研究樣本，并剔除ST類公司、被停止上市公司以及數據不完全的公司。考慮到自2007年開始實施的新會計準則要求上市公司披露其研發投入情況，本文選擇2007—2012年為研究區間。又鑒于本文對公司績效與成長性等因變量選擇的是相對自變量推后1年的數據，所以最終確定時間跨度為5年，每年264家上市公司，從而獲得共1320個有效觀測樣本的平衡面板數據。相關數據來自于國泰安數據庫以及中國知識產權網專利數據庫。

2.2 變量定義與計算方式

（1）自變量

在已有研究文獻中，研發投入強度、技術人員比例、專利申請或者擁有數量是描述技術創新的主要變量。本文首先選擇研發投入強度與技術人員強度作為技術創新的主要指標，并考慮到專利授予數量更容易受到專利機構等眾多人為因素的影響，其不確定性往往大于專利申請數，所以本文選擇專利及發明申請數量。此外，鑒于無形資產是企業創新活動所形成的非物質形態的價值創造來源，Xue（2007）用無形資產與商譽的變化值來衡量技術創新，本文同時將無形資產增量與商譽增量（分別除以總資產，以消除公司規模的影響）作為技術創新動態能力因子分析的操作變量。

（2）因變量

資產收益率等會計收益指標與Tobin's Q值等市場收益指標是國內外文獻對于公司價值度量采用的兩類主要指標，但在中國情境下，資本市場的不完善與股票市場的投機性使Tobin's Q值受到更多的質疑。所以本文選擇總資產收益率（ROA）作為公司價值的操作變量。同時，為了克服其難以反映公司未來市場價值的歷史滯后性，本文也選擇公司成長性（Growth）作為公司價值的另一類操作變量。并且為體現技術創新動態能力對未來的價值創造效應，公司績效與成長性指標均選擇推后一年（N+1年）的數據。

2.3 研究方法與模型設計

首先采用因子分析方法，通過將原有技術創新變量中的信息重疊部分提取和綜合成最終因子，對技術創新動態能力的構成維度進行探究。繼而，選擇技術創新動態能力大于0的樣本組成實驗組，將技術創新動態能力小于0的樣本組成控制組，運用獨立樣本T檢驗方法，探究兩個組別之間在公司績效與成長性方面的差異。最后，采用面板數據分析方法，對技術創新動態能力與公司績效及成長性的關系進行實證檢驗。面板數據相對于截面數據或者時間序列數據能夠提供更多的信息、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，并且能夠克服前者較易出現的誤差項序列相關性與異方差性等問題。

3 實證研究結果

3.1 技術創新變量描述性統計與因子分析結果

（1）技術創新變量描述性統計

對衡量技術創新各個變量5年期間的均值、標準差、最大值和最小值進行描述性統計的結果分析可知，在我國中小上市公司中研發投入強度的平均值為0.21%，與西方國家的高科技公司相比差距非常懸殊，而且從研發投入強度與技術人員強度的最大值和最小值的匯報數據可以看出，在我國不同的中小上市公司中研發投入強度和技術人員強度存在較大差異，最多的公司研發投入強度可達16.25%、技術人員強度可達91.5%，而部分上市公司的兩項指標均為0;觀測專利申請數量的描述性統計數據可知，專利申請數量的均值為10.9538，但是樣本觀測期間最多的公司年申請量可以達到332個，最少的為0個，依然說明在不同的公司中對于技術創新的重視程度存在差異;而且同樣的情況從發明擁有數量、無形資產增量和商譽增量的匯報數據也可以得到證實。我國部分中小上市公司研發投入強度、技術人員強度、專利申請數量和發明擁有數量連續幾年為0，以及部分公司的無形資產增量和商譽增量為負數，這樣的上市公司非常有必要繼續加大技術創新投入，從戰略上提高對技術創新的重視程度，提升企業技術創新轉化能力，創造更大的技術創新產出，以提高公司的技術創新動態能力繼而應對逐漸復雜的市場環境，以便在市場競爭中保持競爭優勢。

（2）技術創新因子分析

對衡量技術創新動態能力的指標進行主成分分析，結果得出KMO值為0.5，Bartlett的球形度檢驗為1.576E3，且相應概率p=0.000，說明適合進行因子分析。最終因子對變量的累積解釋達到67.553%，相應地得到3個最終因子（F1、F2、F3）。從因子得分系數矩陣可知，3個因子均具有命名解釋性。因子F1主要由專利申請數量和發明申請數量構成，因子得分分別為0.525和0.523，專利申請數量和發明申請數量是公司在該年度考察期內技術創新的產出情況，體現了公司的技術創新產出能力;因子F2主要由研發投入強度和技術人員強度兩個指標構成，其因子得分分別為0.653和0.659，這兩個指標均是對公司在技術創新層面上投入力量的反映，構成了企業技術創新投入能力;因子F3主要由無形資產增量和商譽增量兩個指標構成，企業的無形資產和商譽均在一定程度上反映了企業在技術創新活動過程中所形成的知識產權和所積累的知識資源，構成了企業的技術創新轉化能力。綜上所述，分別將3個因子命名為技術創新產出能力（TIOC）、技術創新投入能力（TIIC）和技術創新轉化能力（TITC）。

技術創新產出能力、技術創新投入能力和技術創新轉化能力共同組成了企業的技術創新動態能力，采用計算因子加權總分的方法，對技術創新動態能力進行綜合評價。以3個因子的方差貢獻率作為權重，得到“技術創新動態能力”的計算公式為：

TIDC=0.30421TIOC+ 0.19382 TIIC+0.17751TITC

通過以上因子分析的結果可以說明：技術創新動態能力由技術創新投入能力、技術創新產出能力與技術創新轉化能力三個維度共同構成。假設H1得到驗證。

3.2 分組均值T檢驗結果

公司績效（ROA）與成長性（Growth）的分組統計量與均值T檢驗結果，總體樣本中弱技術創新動態能力的企業有916家，強技術創新動態能力的企業有404家，由匯報的總體樣本T檢驗結果可知，公司績效的獨立樣本T檢驗結果在1%的水平上顯著，說明技術創新動態能力強的上市公司和技術創新動態能力弱的上市公司之間在公司績效指標存在顯著差異，并且強技術創新動態能力的上市公司績效顯著高于弱技術創新動態能力的上市公司績效。因此，假設H2a得證。同樣，由公司成長性（Growth）的分組統計量與均值T檢驗結果可以明顯看出，總體樣本中，擁有較強技術創新動態能力與較弱技術創新動態能力的上市公司在公司成長性上存在明顯差異，并且較強技術創新動態能力的上市公司成長性顯著高于較弱技術創新動態能力的上市公司成長性。假設H2b得證。

3.3 面板數據分析結果

利用本文所設定的方程對面板數據進行回歸分析所示：8個回歸模型經過豪斯曼檢驗均選擇了隨機效應模型，其中，模型1中Wald值為1034，且p=0.000，說明模型總體有效，R2等于0.3749，自變量技術創新動態能力的回歸系數為0.015，且在1%水平下顯著，說明技術創新動態能力對公司績效有正向影響，即技術創新動態能力對中小上市公司的績效表現具有顯著的促進效應，技術創新動態能力越強，公司績效越好。因此，假設H3a得證。模型2中Wald值為363，p=0.000，說明模型總體有效，R2等于0.1548，自變量技術創新能力的回歸系數為0.034，且在10%水平下顯著，說明技術創新動態能力對公司成長性有正向影響，即技術創新動態能力對中小上市公司的成長性具有顯著的促進效應，技術創新動態能力越強，公司成長性越大。因此，假設H3b得證。

同時觀察模型2-模型4的回歸結果可知，技術創新投入能力、技術創新轉化能力和技術創新產出能力對公司績效具有正向影響，但是技術創新產出能力和技術創新轉化能力的正向作用不顯著;從模型6-模型8的回歸結果可知，技術創新投入能力、技術創新轉化能力和技術創新產出能力對公司成長性具有正向影響，且在10%水平下顯著。

4 主要結論與啟示

面對急劇變化的外部環境，從動態視角出發對技術創新能力進行界定與評價具有重要的理論與實踐價值。本文以動態能力理論為基礎，構建了技術創新的動態整合模型，對技術創新動態能力進行理論闡釋，繼而運用我國中小上市公司2007—2012年的平衡面板數據對技術創新動態能力的構成維度及其價值創造效應進行實證分析，主要結論如下。

第一，技術創新動態能力是企業以價值創造為主旨，積極應對外部環境的變化，持續地進行一定的技術創新投入，帶來相應的技術創新產出，并能進行有效地技術創新轉化的能力，由技術創新投入能力、技術創新產出能力與技術創新轉化能力三個維度共同構成。這三個維度彼此影響、相互依存，忽視任意一個維度均會影響技術創新預期效應的實現。因此，在進行企業技術創新能力評價以及創新績效考核的指標體系中，上述三個維度均應該作為重要的構成要素。

第二，具有較強技術創新動態能力的中小上市公司，其公司績效與成長性要明顯高于技術創新動態能力相對較弱的公司。技術創新的最終目的是為企業創造價值，而一家卓越的創新型企業也必將是一家具有良好的績效表現并能夠保持持續成長的企業。本文的實證檢驗表明，技術創新動態能力的差異會顯著影響企業的績效與成長性，因此，技術創新動態能力應該作為評價創新型企業的重要指標。

第三，技術創新動態能力對于中小上市公司的價值創造具有明顯的促進效應，技術創新動態能力越強，中小上市公司的績效表現與成長性越好。需要強調的是，已有研究未發現技術創新能力與中小公司成長的顯著正相關關系。而本文的研究表明，由投入能力、產出能力與轉化能力共同構成的技術創新動態能力，的確能夠對公司績效與成長性產生顯著的正向影響。由此可知，上述研究未得出一致性結論的原因正是在于它們對技術創新能力的靜態評價以及對技術創新轉化的忽視。因此，后續研究應從動態視角出發對技術創新能力的評價、測度、構建等內容進行深化與拓展。對于中小企業而言，塑造與提升技術創新動態能力也應該作為其追求持續成長的必要途徑。

（摘自《科學學與科學技術管理》2014年第8期）