企業的研發投入存在城市效應嗎？
——基于企業家活力視角的解釋

張信東，郝盼盼

(山西大學 經濟與管理學院，山西 太原 030006)

企業的研發投入存在城市效應嗎？
——基于企業家活力視角的解釋

張信東，郝盼盼

(山西大學 經濟與管理學院，山西 太原 030006)

不同城市的企業研發投入存在明顯差異，本文以我國30個主要城市2003-2014年滬深A股上市的信息技術業和制造業企業為樣本，分析了企業研發投入是否存在城市效應以及具體的影響渠道。研究發現，企業的研發投入存在明顯的城市效應，內生交互是主要影響渠道，而企業家活力是主要的內生交互渠道。進一步研究發現，研發投入的城市效應在年輕、小型、非國有和研發強度大的企業更明顯，同時在成長型城市、東部地區、一線城市也更明顯。本研究不僅豐富了企業創新和城市經濟學方面的研究，而且為企業的創新投入提供了決策參考。

研發投入；城市效應；內生交互渠道；企業家活力

一、引言

作為唯一躋身“全球50大創新公司”排名榜的中國公司，華為技術有限公司的自主創新能力得到了全球的認可，這與它對研發投入的持續增加分不開。華為技術有限公司在全球多個城市設有研發中心，比如在浪漫之都巴黎設有美學研發中心、在數學家云集的圣彼得堡設有算法研發中心，在深圳、上海、北京等地也設有側重點不同的研發中心。那么引發我們思考的是，為何不同城市的研發中心都獨具特色？為何研發中心都設在一些較發達的大型城市？企業的研發投入具有城市效應嗎？其影響渠道是什么？事實上，城市發展對企業投資有重要影響[1]。特別，我國作為一個地域廣闊、發展極不平衡的發展中國家，城市發展差異更為明顯。例如中國社會科學院發布的《中國城市競爭力報告2016》顯示綜合競爭力十強的城市主要集中在珠三角、長三角、環渤海和港澳臺地區，而中西部地區則無一入選。這種城市發展的極不平衡可能導致企業研發投入的不平衡，而企業創新的不平衡又會進一步加劇城市發展的不平衡，這樣似乎陷入一種惡性循環，不利于城市的均衡發展，同時制約了企業創新能力的提高。面對我國城市發展極不平衡的現實，要遵循創新驅動發展戰略的政策導向，我們有必要驗證企業的研發投入是否存在城市效應？如果存在城市效應，其影響渠道是什么？這有助于從根源上找到有利于企業研發投入的有效對策。

關于研發投入影響因素的探討，已有研究多從政府補貼、稅收優惠、法律文化等宏觀層面[2-5]；市場結構、FDI等行業層面[6-7]以及公司規模、公司治理、資源能力等公司微觀層面[8-10]來分析，而從區域角度來研究的還比較少。學者們分別從創新投入、創新產出及創新能力角度出發，分析區域文化環境、政策環境、創新環境、金融發展水平及技術體制對其影響，普遍得出存在明顯的區域差異[11-17]。然而，已有研究大多分析了東、中、西部地區、或各省份的差異，少有文獻具體到城市層面。同時僅關注到差異的存在性及差異的程度，而忽視了差異形成的原因。本文細化到城市層面，聚焦我國30個主要城市的企業研發投入差異，且深入探討其差異形成的原因。

究竟什么因素導致企業研發投入存在地區差異？雖然區域的外在因素，比如氣候條件、交通狀況、政治環境[18-21]，以及人力資本等[22-23]會影響企業研發投入。但是，內生交互也是一個重要的因素[1]。這里的內生交互是指一個企業如果發現了好的投資機會就會通過溢出效應將信息擴散給鄰近企業，繼而影響到鄰近企業的投資，而這種擴散是通過城市居民之間的內生交互產生的[1]。這種內生性還會影響到員工之間的知識擴散、公司之間的技術溢出、以及居民之間的消費外部性[24-26]。具體到城市層面，考慮到企業家是企業中擁有較高決策權和執行權的特殊群體，他們是城市發展最核心的構成要素之一，且擁有更多私人信息并擅于獲取和交流信息。所以我們將關注企業家之間的內生交互，并將其定義為企業家活力，嘗試從企業家活力角度來解釋企業研發投入的城市效應現象。本研究不僅是對城市經濟學領域文獻的補充，而且擴展了企業研發投入影響因素方面的研究。

二、文獻綜述和理論分析

企業的投資存在地區效應嗎？關于此方面的研究最早于1999年，Coval等[18-19]認為由于信息不對稱的原因，投資具有地區效應。Pirinsky等[20]得出在同一城市的公司股票收益呈現出一致變化的趨勢 。Korniotis等[21]也發現一個州的經濟變量，比如失業率等，可以提前兩個季度來預測當地公司的股票收益。可見，公司的投資及股票收益的確存在很強的地區效應。然而，國內相關探討并不多見，研究角度多基于區域差異的對比。比如，郭蓉等(2011)[15]通過調研數據，得出東、西、中部各地區的技術體制存在很大差異。李柏洲等(2014)[16]認為企業在技術獲取模式、技術進步及創新產出方面都存在地區差異。白俊紅等(2016)[27]利用空間計量經濟學方法，得出區域基礎設施、金融環境、人力資本、對外開放水平及制度環境等都對政府進行R&D資助具有正向的拉動作用。以上研究都是基于較大范圍的區域對比，具體到城市層面的研究較欠缺。代明等(2011)[28]以深圳市為例，得出創新型城市可以為創新型企業提供相適應的、特有的創新服務環境和行業支持系統。馬亞華等(2016)[29]測算出54個主要城市的品牌指數，得出城市品牌能將企業內部資產價值、產品質量和誠信水平等信息全部顯示出來，繼而降低了交易成本，提高了企業的經營績效。總之，已有研究從大范圍的區域對比到城市層面的細化研究，都一致認為區域或者城市的發展對當地企業的投融資、經營績效及股票收益等存在明顯影響。

眾所周知，企業的研發投入在企業所有投資項目中占很大比例，制造業和信息技術業企業尤其如此。那么，城市發展程度也影響企業研發投入嗎？企業的研發投入是否也存在明顯的城市效應呢？本文將通過實證分析來驗證。

如果上述問題的答案是肯定的，那么我們想弄清楚這種城市效應是通過何種渠道實現的？前述文獻表明外部環境如區域的氣候狀況、基礎設施、交通情況、制度環境等影響當地企業的投資需求。但當我們具體到直轄市、省會城市及經濟特區等城市層面時，內生交互則是更直接和深層次的渠道。這將在本文中通過實證給予驗證。何為內生交互？舉例說明，假設同一個城市有兩家企業A和B，其投資策略會受到不確定性因素X的影響，X有可能通過兩種方式來影響企業A和B：(1)X→A和X→B；(2)交互性影響：X→A→B[1]。渠道(1)的特點是不確定性因素X分別影響企業A和B，導致它們的投資決策發生變化。比如1980年全國人大常委會批準在深圳設立經濟特區，為深圳市企業的發展提供了政策支持，當地企業的投資如雨后春筍般迅猛增長，各種所有制企業如民營、外資企業等都加大了投資。因此，在該渠道中，外部因素分別影響著各企業，而企業之間并未相互影響。

渠道(2)的特點是不確定性因素X導致企業之間存在“內生性”的學習和交流，Manski (1993)稱之為“內生性”的地區效應[30]。與渠道(1)的外生因素不同，它是由于企業之間內生地相互影響到彼此。這種內生性主要由以下幾種方式實現[1]。

第一，技術和知識的溢出效應。指公司A的員工通過社會交往將已有的技術和知識傳遞給公司B的員工，從而實現了公司之間的交互影響。

第二，追風效應。指在有利的因素X影響下，由于追風或者攀比，公司A和B會在同時期加大投資。

第三，抵押價值。指若公司A進行項目投資并獲利，公司A的員工會由于對房產等不動產的需求增加而抬高其價值。這樣公司B會通過已增值的土地進行債務融資，從而促進投資[31]。

第四，其他方式。若公司A進行項目投資并獲利，可能會提高當地基礎設施的建設，比如機場、公路等，這樣公司B通過搭便車也會獲利，降低了經營成本。或者，如果公司A投資后獲利，會刺激員工的消費，公司A的員工會通過社會交往帶動公司B員工增加消費，從而提高其工作積極性，提高公司B的效益。

上述4種內生性的實現方式并不是各自孤立，而是相互作用的。但是它們基本是通過企業員工之間的交互作用實現的[1]。考慮到企業家在企業中起著舉足輕重的作用，本研究將聚焦于企業家之間的內生交互作用即企業家活力，通過實證驗證企業家之間的交流和學習能否帶動企業投資的交互作用，尤其關注企業研發投入。

三、 研究設計

(一)樣本選擇和劃分

本文選取滬深A股上市的信息技術業和制造業企業為樣本，樣本期為2003—2014年。考慮到研發活動的持續性及數據處理的需要，剔除未連續三年披露研發投入的企業；剔除財務數據缺失及異常的企業。最終形成30個城市313家公司3230個觀測值。同時，確保每個城市的樣本企業數量至少5家以上。

本研究根據所屬行業i和總部所在城市a對企業進行了劃分。其中行業分類根據2012年證監會發布的《上市公司行業分類指引》中的二級行業標準劃分。以中興通訊股份有限公司為例，行業i劃分為計算機、通訊和電子設備制造業，總部所在城市a為深圳市。

此外，借鑒Brown等(2009)的標準，本研究進一步將樣本企業進行細分，上市時間大于(含)15年的企業為成熟企業，否則為年輕企業；大于樣本總資產中位值為大企業，否則為小企業；按企業實際控制人的性質分為國有企業和非國有企業；研發強度排序前1/3為研發強度大企業，后1/3為研發強度小企業。

(二)數據來源

本文數據多來源于CSMAR數據庫。對于2007年《企業會計準則第6號——無形資產》實施之前的研發投入數據及CSMAR數據庫中缺失的部分，我們通過手工整理公司年報獲得。為了統一口徑，主要在財務報告附注“支付的其他與經營活動有關的現金流量”一欄的技術開發費、科研開發費、科研費用、研發支出、研發費用、科研試驗費用等項目獲得。

(三)模型設計和變量定義

為了檢驗企業研發投入的城市效應，本研究擬分析同一城市不同企業的研發投入關聯性，尤其關注不同行業企業之間的關聯性。借鑒Doug等(2015)的模型，將投資(Investment)調整為研發強度(RD變量)，提出如下模型：

(1)

模型(1)中，β1代表企業研發投入的行業效應；β2表示城市效應；β3綜合反映了行業和城市效應，本文將重點關注β2。

此外，考慮到現金流CF和托賓Q是決定企業投資的兩大關鍵要素[33]，對研發投入尤其如此，本研究將模型(1)中的解釋變量調整為現金流變量(cf)和托賓Q變量(q)，得到改進模型如下：

(2)

模型(2)中，cf為經營性現金流量凈額與年初的資產總額之比；q為權益的市場價值與其資產重置成本之比。

四、實證結果及分析

(一)描述性統計

圖1給出我國直轄市、省會城市及經濟特區等30個城市2003—2014年樣本企業的研發投入分布情況。按照30個城市企業研發強度四分位數劃分結果發現：不同城市之間企業的研發強度差距非常大，前1/4是后1/4的4倍多；這種差距具有持續性，從2003—2014年持續存在；企業研發強度排在前1/4的城市主要是北京、上海、廣州、深圳和成都等經濟發達的大型城市，而排在后1/4的則為拉薩、蘭州等較不發達城市。這一有趣的發現預示城市發展水平不同是造成企業研發投入較大差異的原因。

圖1 2003—2014年我國主要城市的企業研發投入強度趨勢圖

進一步，表1報告了30個樣本城市相關指標的統計結果，其中，企業平均研發強度排名前十的城市主要是北上廣深以及成都等這些較發達的城市。除重慶市外，這些城市的總人口數量、在崗職工人數和人均工資、市場化指數排名也靠前。綜合城市總體指標可見，一個城市的經濟發達程度與當地企業的研發投入水平呈現同一趨勢發展。

表2是全部樣本及不同樣本組合的主要變量的描述性統計，由表可見，全部樣本企業的研發強度平均值為0.018，其中同一城市同行業的企業研發強度平均值最大，為0.025；全部樣本企業的現金流、股票收益及托賓Q平均值分別為0.065、0.004、1.867。其中不同城市同一行業組合的現金流和股票收益均值都最大，分別為0.052和0.004；同行業同城市的托賓Q值最大為1.545。

表1 我國主要城市相關指標統計結果

注：數據來源于《中國城市統計年鑒2015》，市場化指數來自《王小魯：中國市場化八年進程報告》。

表2 主要變量的描述性統計

(二)企業研發投入的城市效應分析

我們通過對模型(1)的回歸來分析企業研發投入的城市效應，實證結果見表3。其中，列(1)和列(2)分別是對同一城市不同行業及同一行業不同城市組合單獨回歸的結果，表示行業效應的系數β1與表示城市效應的系數β2都顯著為正，分別為0.421和0.248，說明企業的研發投入存在城市效應和行業效應，回答了本文提出的第一個問題。列(3)顯示同時考慮兩種效應的回歸結果，則系數同樣顯著為正，且β1大于β2(0.449>0.107)，進一步說明企業的行業效應和城市效應的存在性，且行業效應大于城市效應。

列(4)、列(5)和列(6)是三個組合同期、加入滯后一期和加入滯后兩期的回歸結果，可見同期的估計系數顯著為正，而滯后期的估計系數不顯著，說明企業研發投入的城市效應和行業效應具有同期性，不存在滯后性。

表3 模型(1)的回歸結果

進一步，將影響企業研發投入的兩大要素(現金流cf和成長機會q)考慮其中，對模型(2)進行回歸，具體結果見表4。列(1)是對本公司cf和q回歸的結果，二者的估計系數顯著為正，符合現金流和托賓Q是決定企業投資兩大重要因素的理論[33]。列(2)和列(3)分別加入了同城市不同行業和同行業不同城市的cf和q，結果表明估計系數顯著為正，分別為0.010、0.004和0.036、0.005，這再次驗證了城市效應的存在性。

列(4)和列(5)報告了3個組合同期及滯后期的回歸結果，結果顯示都存在顯著的正相關性。這說明在現金流cf和成長機會q影響企業研發投入的理論框架下，企業研發投入的城市效應依然存在。此外，列(5)顯示在同一城市不同行業組合中滯后一年q的估計系數為0.003，而本公司則為0.002，該組合成長機會q的影響比公司自身的還要顯著，而現金流cf并未呈現如此特征。進一步說明相對于現金流對企業研發投入城市效應的影響，成長機會的影響更加顯著。因此，公司的研發投入會受到鄰近公司成長機會的影響，這與公司之間廣泛的信息交流有關。

通過以上對不同組合研發投入及現金流和托賓Q進行回歸分析后得出，企業的研發投入的確存在城市效應，而且這種效應不具有滯后性，同一城市不同企業之間的研發成長機會相互影響。那么，這種城市效應到底通過何種渠道影響企業研發投入呢？

(三)企業研發投入城市效應的影響渠道分析

已有研究表明，城市的交通條件、天氣狀況、基礎設施等外生渠道和企業員工交流等內生渠道一道可引起城市效應。考慮到本文的樣本主要來自上市公司，那么外部股票市場沖擊和企業家的內生交互是否也會引起企業研發投入的城市效應呢？我們將進一步驗證。

1. 外部股票市場沖擊敏感度檢驗

隨著時間變化，外部沖擊會導致同地區企業的投資活動存在相關性[1]，本部分將驗證外部股票市場的沖擊是否會引起研發投入的城市效應。如果企業研發投入對股票市場的敏感度和對城市的敏感度保持一致，那就驗證了股票市場沖擊影響渠道。

表4 模型(2)的回歸結果

企業研發投入的城市敏感度通過對模型(1)中三個組合同期的研發強度進行回歸，測算出30個城市的β2值，見圖2橫坐標。

企業研發投入的外部股票市場敏感度通過模型(3)來測算：

(3)

其中，Stockreturna,t表示位于城市a的企業股票回報率，是經市場調整后的股票年回報率。控制變量Controls包括公司及年的固定效應。模型(3)所測算的30個城市的α1值為股票市場敏感度，見圖2縱坐標。

如圖2所示，大多城市的城市敏感度為0.2到1.5之間，而股票市場敏感度卻都小于0.03，其中，深圳、廈門和合肥的市場敏感度最高，這是因為這些城市都為較年輕城市*QQ大數據公布的《2016全國城市年輕指數》顯示深圳市和合肥市屬于我國年輕城市前二十名，其中深圳市為最年輕城市。，年輕的城市對外部市場的信息反應更靈敏，從而會靈活地調整投資機會[1]。圖2結果說明企業研發投入的城市敏感度和市場敏感度并不對稱。尤其北京、上海和深圳差異更明顯。所以，這就將外部股市沖擊這一外生渠道排除在外。

圖2 我國主要城市的城市敏感度和市場敏感度對比

2. 內生交互渠道的檢驗

類似于Dougal等(2015)，我們通過城市主導行業對全部行業的帶動作用來驗證內生交互渠道。尤其感興趣的是城市主導行業的研發投入是否對去主導行業后的其他行業有所影響。比如長春市的主導行業為制造業，其制造業企業的研發投入會對信息技術企業有帶動作用嗎？由于缺少各城市各行業生產總值貢獻率的數據，本文將各城市從業人員數量占比最高的行業視為該城市的主導行業，比如深圳市的主導行業為制造業；海口市的主導行業為農林牧漁業；拉薩市的主導行業為批發零售業等*數據來源于《2015中國城市統計年鑒》。。

表5顯示了內生交互渠道驗證的實證結果(由于篇幅限制，表中僅報告了回歸系數和t值)，可見主導行業與各城市全部企業的研發投入存在顯著正相關關系，其中上海市和珠海市更為明顯，系數分別為1.097和0.904。進一步，主導行業與去主導行業后的企業研發投入也存在顯著正相關關系，但廈門市和武漢市除外。由此，城市效應的確是由于內生交互渠道引起的，這就回答了本文第二個問題。

表5 內生交互渠道的驗證

3.企業家活力渠道的檢驗

企業家之間的內生交互渠道是我們重點關注的。由于類似地方慈善機構、民間組織等社會組織機構是企業高管間交流的最好平臺[34]，因此我們通過手工搜索各城市是否有企業家協會、企業家聯合會、企業家社團、企業家峰會、企業家交流會、企業家俱樂部，以及高新技術企業協會，來構建企業家活力指數，引入企業家活力(EV)變量。當該指數大于(含)中位值則為企業家活力高的城市，取值1，否則為企業家活力低的城市，取值0。

我們通過在模型(1)中引入R&D*EV變量來驗證企業家活力渠道，結果如表6所示。為了便于比較，列(1)和列(2)報告了未引入交叉變量前的回歸結果，與表3列(4)和列(6)一致，說明企業的研發投入存在城市效應。列(3)是3個組合加入同期R&D*EV變量的回歸結果，顯示交叉變量的估計系數均顯著為正，說明企業家活力可以引起研發投入的城市效應及行業效應。特別加入交叉變量之后表示城市效應的系數β2比之前要大(0.514>0.269)，這充分驗證了企業家活力是城市效應的影響渠道，回答了本文第三個問題。

進一步，列(4)是3個組合加入滯后期R&D*EV變量的回歸結果，可見在同城市不同行業組合，同期及滯后期的交叉變量均顯著為正，其中同期R&D*EV的估計系數最大為2.418，說明企業家活力在同期的影響更明顯。同時在引入交叉變量之前該組合滯后一年的R&D估計系數不顯著，如列(2)所示，但引入滯后期交叉變量后，該估計系數顯著為正，為1.808，這說明企業家活力影響渠道可能會引起研發投入城市效應的滯后性。

五、 研究擴展及穩健性檢驗

以上分析得出，企業研發投入具有明顯的城市效應，且企業家活力是其主要影響渠道。那么，在不同類型城市或不同類別企業，城市效應是否依然存在？本部分進行了擴展性研究及穩健性檢驗。

表6 企業家活力渠道的驗證

(一)不同類型城市的企業研發投入，其城市效應也不同嗎？

我們將城市劃分為高成長型和低成長型兩種類型。其中，以人口增長率和在崗職工工資增長率*數據主要來自《中國城市統計年鑒》。來衡量城市的成長性。人口增長率(工資增長率)高于樣本中位值則為高成長型城市，否則為低成長型城市。以分組后的樣本對模型(1)回歸，結果如表7所示。首先，4個組合都呈現出明顯的城市效應和行業效應，人口增長率低組除外。同時工資增長率高組和人口增長率高組的β1和β2的系數都較大，說明高成長型城市的城市效應和行業效應都更明顯些。

此外，我們按城市所處位置及發達程度分為了東、西和中部城市，以及一線、二線、三線城市*根據城市所處的位置東部地區城市包括：北京、天津、沈陽、上海、南京、杭州、福州、廈門、海口、濟南、汕頭；西部地區城市包括：重慶、成都、西安、拉薩、烏魯木齊、昆明、蘭州、西寧、貴陽；中部地區城市包括：太原、長春、哈爾濱、南昌、合肥、長沙。根據城市發展等級一線城市包括北京、上海、廣州、深圳、天津；二線城市包括杭州、南京、濟南、重慶、青島、大連、廈門、成都、武漢、沈陽、西安、長春、長沙、福州、太原、合肥、南昌、昆明；三線城市包括烏魯木齊、貴陽、蘭州、西寧。資料來源于http://nt.house.sina.com.cn/news/2015-11-22/16046074104963825725518.shtml。此外，由于三線城市企業的研發投入數據量不足，因此未對三線城市的企業研發投入情況做實證分析。，相應的實證結果如表8所示。可見，相對西部和中部城市，東部地區城市的城市效應更明顯；相對二線城市，一線城市的城市效應更明顯。

上述研究可知，成長型城市、東部及一線城市的研發投入表現出顯著的城市效應。這是因為這些城市不僅在地理位置、資源條件、交通便利、氣候條件及政策支持等外部因素上有很大優勢，且現代開放的文化氛圍更有助于企業家之間相互學習和交流。例如珠三角特有的“開放、包容、敢為天下先”的文化特色為企業家之間的交流提供了良好的文化環境，這樣有利于通過企業家活力渠道影響當地企業的研發投入。

(二)不同類型企業的研發投入，其城市效應也不同嗎？

本部分將企業劃分不同類別，對模型(1)回歸，結果如表9所示。綜合來看，不同類型企業的研發投入其城市效應存在差異。年輕的、小規模的、非國有及研發強度大的企業研發投入的城市效應更明顯。這是因為這些企業的研發投資需求較大，且對外界的信息反應較靈敏，因此位于一個具有良好環境氛圍的城市，對其至關重要。

(三)穩健性檢驗

考慮到各城市的企業樣本量不足可能會影響實證結果，為了讓本研究結論更具說服力，我們選出企業數多于10家的城市作為研究對象，主要包括了深圳、廣州、北京、上海、武漢等大型城市，重新對模型(1)和模型(2)進行回歸，實證結果與前文一致，從統計意義上，通過了本研究的穩健性檢驗。(作者注：由于篇幅限制，具體回歸結果并未列示。)

表7 企業研發投入的城市效應分析——高成長型與低成長型城市對比

表8 企業研發投入的城市效應分析——不同類別城市對比

表9 企業研發投入的城市效應分析——不同類型企業對比

六、研究結論與啟示

(一)結論與思考

通過對我國30個城市的信息技術業和制造業企業的研發投入城市效應進行實證分析，得出如下結論：(1)企業的研發投入存在顯著的城市效應。同時，也具有明顯的行業效應，且二者均不存在滯后性。說明鄰近企業的投資機會會影響到本企業的研發投資。由此，所在城市的創新力對于提高企業的創新投入水平尤其重要，這就要求國家積極倡導和給予政策扶持以通過提升城市的創新水平進而推動企業創新。

(2)外部股票市場沖擊不是城市效應的影響渠道，而內生交互是其影響渠道，且企業家活力是主要內生交互渠道。這說明不同城市的企業研發投入存在差異的原因與各城市企業家之間的內生交互作用有關。因此，搭建企業家互動平臺，加強企業家之間的交流尤其重要，特別在當今“互聯網+”的背景下，應當有效利用網絡技術和平臺來加速企業家之間的信息流通，進而促進企業的研發投入。

(3)研發投入的城市效應在不同類型的企業和不同類別的城市間存在差異。從擴展性研究得出，位于工資增長率和人口增長率較高的高成長型城市，以及東部城市、一線城市其研發投入的城市效應較突出。年輕、小型、非國有及研發強度大的企業研發投入的城市效應也更明顯。這說明東西部地區企業的研發投入存在差異及年輕、小型企業研發投入不足等現象，這背后的原因與企業所處城市的發展水平不高有關。因此要想真正縮小企業創新的區域差異，先縮小所在城市的發展水平差異也是個可行的途徑。

(二)啟示與政策建議

一方面，對企業而言，要提升研發創新水平，研發基地或技術中心的選址至關重要。企業所在城市的政策環境、要素環境和文化環境對其長遠發展十分重要。對企業高管來說，應該積極地拓展其網絡聯系，加強區域內企業家之間的交流和合作，通過信息的擴展和知識的互補，有效捕捉投資機會并適時做出研發投資決策，提高創新水平。

另一方面，對政府而言，要通過提升城市發展水平從而帶動企業的創新發展。不斷完善城市基礎設施的建設，營造良好的環境；實施積極的就業政策，吸引人才；提高居民的工資水平，提升幸福指數。同時，加大對創新型城市的建設力度，形成一批帶動力強的創新型城市和科技中心，充分發揮東部地區較發達城市科技創新的輻射帶動作用，重點放在科技成果的轉化上，尤其加強原創性創新成果的轉化，努力搶占科技制高點；特別對于中西部欠發達的二三線城市，給予政策上的傾斜。最后，應當營造良好氛圍，有效激發企業家協會等民間組織的作用，支持沙龍、論壇、高層峰會等活動的舉辦，真正為企業提供信息共享的平臺，進而提升企業的研發創新水平。

[1]DOUGAL C, CHRISTOPHER A P, SHERIDAN T. Urban vibrancy and corporate Growth[J]. The Journal of Finance, 2015, 70(1):163-210.

[2]張信東,賀亞楠,馬小美. R&D稅收優惠政策對企業創新產出的激勵效果分析:基于國家級企業技術中心的研究[J]. 當代財經, 2014(11):35-45.

[3]張信東,武俊俊.政府R&D資助強度、企業R&D能力與創新績效:基于創業板上市公司的經驗證據[J].科技進步與對策,2014(22):7-13.

[4]江希和,王水娟.企業研發投資稅收優惠政策效應研究[J]. 科研管理,2015, 36(6):46-52.

[5]周海濤,張振剛.政府研發資助方式對企業創新投入與創新績效的影響研究[J].管理學報, 2015, 12(12): 1797-1804.

[6]張信東,董孝伍,郝麗芳.結構調整中的行業創新效率研究:基于DEA 和SFA 方法的分析[J]. 經濟管理, 2012(6):149-159.

[7]戴 靜,張建華,許傳華.中國區域工業全要素R&D效率不平等研究[J].管理學報,2014,11(9):1383-1389.

[8]張信東,薛艷梅. R&D支出與公司成長性之關系及階段特征:基于分位數回歸技術的實證研究[J]. 科學學與科學技術管理,2010(6): 28-33.

[9]張信東,姜小麗.企業R&D投資與系統風險研究[J].研究與發展管理,2008(3):22-29.

[10]ZHANG X, HE Y. R&D-based earnings management, accounting performance and market return-evidence from National-recognized enterprise technology centers in China[J]. Chinese Management Studies, 2013, 7(4):572-585.

[11]薛 捷.區域創新環境對科技型小微企業創新的影響：基于雙元學習的中介作用[J].科學學研究,2015,33(5): 782-791.

[12]楊朝峰,趙志耘,許 治.區域創新能力與經濟收斂實證研究[J]. 中國軟科學, 2015(1): 88-95.

[13]任淑榮.基于熵值法的企業技術創新能力區域差異研究[J]. 統計與決策, 2014(16): 178-181.

[14]樊 華,周德群.中國省域科技創新效率演化及其影響因素研究[J]. 科研管理, 2012, 33(1): 10-18.

[15]郭 蓉,余宇新.中小企業創新投入的技術體制地區差異性研究：以我國制造業中小企業的調研數據為例[J]. 科學學與科學技術管理, 2011, 32(6): 65-71.

[16]李柏洲,李 新.企業技術獲取模式、技術進步與創新產出：基于技術進步中介效應檢驗及區域差異對比分析[J]. 科學學與科學技術管理, 2014, 35(11): 161-171.

[17]高月嬌,吳和成.創新主體要素投入產出效應及區域差異研究[J]. 中國科技論壇,2015(7): 5-10.

[18]COVAL, JOSHUA D, TOBIAS J, et al. Home bias at home: Local equity preference in domestic portfolios [J]. The Journal of Finance, 1999, 54(4): 2045-2073.

[19]COVAL, JOSHUA D, TOBIAS J, et al. The geography of investment: Informed trading and asset prices [J]. Journel of Political Economy, 2001, 109(4): 811-841.

[20]PIRINSKY, CHRISTO, QINGHAI WANG. Does corporate headquarters location matter for stock returns?[J].Journal of Finance, 2006, 61(4): 1991-2015.

[21]KORNIOTIS, GEORGE, ALOK KUMAR. State-level business cycles and local return predictability[R]. University of Miami: working paper, 2011.

[22]GLAESER, EDWARD L, JED KOLKO, et al. Consumer city[J]. Journal of Economic Geography, 2001(1): 27-50.

[23]BERRY, CHRISTOPHER R, EDWARD L, et al. The divergence of human capital levels across cities[J]. Papers in Regional Science, 2005, 84(3): 407-444.

[24]JAFFE A B, MANUEL T, REBECCA H. Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations[J]. Quarterly Journal of Economics, 1993, 108(3): 577-598.

[25]GLAESER, EDWARD L, DAVID M. Cities and skills[J]. Journal of Labor Economics, 2001, 19: 316-342.

[26]MORETTI, ENRICO. Human capital externalities in cities[R]. NBER Working Paper No. 9641, 2003.

[27]白俊紅,卞元超.中國政府R&D資助空間自相關特征研究[J]. 科研管理,2016,37(1): 77-83.

[28]代 明,張曉鵬.創新型城市與創新型企業發展潛因素路徑影響分析：基于結構模型路徑圖法的深圳實證檢驗[J]. 科學學與科學技術管理, 2011, 32(1): 60-66.

[29]馬亞華,胡少廷,管光揚.城市品牌對工業企業績效影響的研究：基于工業品質量信息傳遞的視角[J]. 城市發展研究, 2016, 23(1): 116-124.

[30]MANSKI, CHARLES. Identification of endogenous social effects: The reflection problem [J]. Review of Economic Studies, 1993, 60(3): 531-542.

[31]CHANEY, THOMAS, DAVID S, et al. The collateral channel: How real estate shocks affect corporate investment [J]. American Economic Review, 2012, 102(6): 2381-2409.

[32]BROWN J, FAZZARI S, PETERSEN B. Financing innovation and growth: Cash flow, external equity, and the 1990s R&D boom [J]. Journal of Finance, 2009(64): 151-185.

[33]FAZZARI S M, HUBBARD R G, PETERSON B C. Financing constrains and corporate investment [J]. Brookings Papers on Economic Activity, 1988(1): 201-219.

[34]ENGELBERG, JOSEPH, PENGJIE G, et al. The price of a CEO’s rolodex [J]. Review of Financial Studies, 2013, 26(1): 79-114.

(本文責編：海 洋)

Is There a City Effect from Enterprises’ R&D Investment?Perspective of Entrepreneurial Vitality

ZHANG Xin-dong, HAO Pan-pan

(SchoolofEconomicsandManagement,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China)

There are obvious differences in R&D investment in different cities. We take listed firms in SSE and SZSE as samples, which belong to information technology industry and manufacturing industry in Chinese 30 major cities, and the sample period is 2003-2014. The goal of this paper is to verify whether there is a city effect in R&D investment and what the specific channel is. The empirical results show that there is obvious city effect in R&D investment; the endogenous interaction among the cities is the key channel, in which entrepreneurial vitality is the main channel. Further, we find that the effect is more obvious for younger, smaller, non state-owned and higher R&D intensity firms, and for those firms in growing cities, eastern region and the first- tier cities. Our study not only enriches the theory of enterprise innovation and city economics, but also provides decision references for enterprises’ innovation investment.

R&D investment; city effect; endogenous interaction channel; entrepreneurial vitality

2016-11-15

2017-01-22

國家自然科學基金項目(71371113)；國家社會科學基金項目(15BJY164)；教育部人文社會科學研究項目(14YJA790034)

張信東(1964—)，女，山西忻州人，山西大學經濟與管理學院教授，博士生導師。

F272.3，F273.1

A

1002-9753(2017)03-0110-13