互聯網發展對企業創新的影響分析

王東興

內容摘要：本文利用我國2002-2016年省級面板數據，基于PVAR模型實證檢驗了互聯網發展對企業創新的影響，并利用脈沖響應方法和方差分解技術分析了互聯網發展影響企業創新的動態關系。本文結論表明，互聯網發展提高了地區企業創新能力。從動態效應來看，互聯網發展提高企業創新的作用在第0期為0，從第1期開始，互聯網發展開始促進企業創新水平提高，且其促進企業創新增長的速度急劇增強，在第5期時達到頂點值0.0554。在第6期之后，互聯網發展促進企業創新的作用開始遞減，并在第15期之后轉為負值，從而使得互聯網發展抑制了企業創新。從動態效應來看，互聯網發展與企業創新之間存在促進作用增加后遞減的倒“U”型關系。方差分解分析表明，互聯網發展對企業創新的解釋貢獻度呈遞增趨勢，并在第16期之后保持穩定。

關鍵詞：互聯網 企業創新 PVAR

引言及文獻綜述

創新能力提升是建設創新型國家的關鍵所在，也是轉變經濟發展方式、適應經濟新常態的動力源泉。當前我國企業創新能力不足，面臨經濟發展過程中的多重約束，因而，提升企業創新能力對當前激發實體經濟活力具有重要意義。在“大眾創業、萬眾創新”的時代背景下，提升企業創新能力顯得更為重要。大量文獻對我國企業創新能力的影響因素進行了研究，研究發現，對外直接投資（Yang et al. 2013；毛其淋和許家云，2014；李思慧和于津平，2016）、官員、政府行為及政治關聯（黨力等，2015；袁建國等，2015；陳德球等，2016；趙晶和孟維烜，2016）、勞動力成本（Madsen and Damania，2001；林煒，2013；趙西亮和李建強，2016）、產業政策（孟慶璽等，2016；黎文靖和鄭曼妮，2016）、產權性質（周黎安和羅凱，2005；李丹蒙和夏立軍，2008；李春濤和宋敏，2010；吳延兵，2012；唐躍軍和左晶晶，2014；江軒宇，2016）以及要素市場扭曲與市場化進程（張杰等，2011；成力為和孫瑋，2012；戴魁早和劉友金，2013；戴魁早和劉友金，2016；白俊紅和卞元超，2016）都是影響企業創新能力比較重要的因素。

但是，已有研究較少關注我國經濟發展過程中快速發展的互聯網對企業創新的影響。2002至今，我國互聯網蓬勃發展，根據國家統計局發布的數據，我國2014年全社會電子商務交易額達16萬億元。2017年6月，除了與教育相關的網站以外，我國互聯網網站數量為506萬個。在互聯網快速發展的過程中，企業的生產經營模式也在發生深刻變化，企業的創新活動和創新能力也隨著互聯網的發展激發出蓬勃活力，互聯網的發展會從以下方面促進企業創新能力的增長：首先，互聯網產業的蓬勃發展將催生數以萬計的就業崗位，帶動相關產業和行業的發展。就業率提高，居民收入水平增長，消費能力得到增強，市場需求擴大將刺激企業提高技術創新水平，擴大生產能力。因而，互聯網發展將產生收入效應和擴大需求，提高企業創新能力。其次，互聯網的發展加快了信息傳播和流通速度，前沿的技術創新信息在互聯網的推動下更有利于企業獲取并利用這些新技術，因而會加快企業創新學習和創新能力提升。再次，互聯網發展也改變了居民學習生活方式，使得個人學習晉升的途徑有更多選擇，因而人力資本積累得到提升。而人力資本是創新的源泉，當整體居民人力資本提升后，將會擴大企業創新能力提升人才支撐，因而企業創新能力更強。

通過梳理既有文獻發現，目前主要有施炳展（2016）研究了互聯網發展對國際貿易的影響，研究認為互聯網發展提高了企業出口產品的價值，且對不同企業價值的影響具有差異化。郭家堂和駱品亮（2016）研究了互聯網發展對全要素生產率的影響，發現互聯網顯著促進了中國技術進步，但抑制了中國技術效率，對技術進步推動型的全要素生產率具有促進作用。但是目前互聯網對經濟影響的文獻中基本沒有從企業創新角度研究互聯網經濟影響的。本文基于2002-2016年我國省級面板數據，利用PVAR模型研究互聯網發展對我國企業創新影響，豐富了關于互聯網對宏觀經濟影響的文獻。

模型設定與數據說明

（一）模型建立

PVAR模型主要是基于面板數據進行分析，它不僅具有時間序列VAR模型的所有優點，還具有面板數據獨有的優勢，因而對分析本文的問題具有較大可行性。PVAR模型具有如下優點：它事先假定模型中所有變量均為內生變量，利用正交化的脈沖響應函數去識別模型中的一個變量對另一個變量的沖擊反應程度大小，從而分析變量間的互動關系。同時，PVAR模型由于其面板數據結構特征，還可以對個體效應和時間效應進行識別，從而分析個體差異和截面異質性的共同沖擊對模型系統的影響。在建立PVAR模型之前需要確定模型的滯后期，滯后期選擇是建立模型的基礎，直接決定了脈沖響應方差分解等結果的優劣，檢驗的結果如表1所示。表1 滯后期選擇結果表明，在第5期的時候，AIC準則、BIC準則和HQIC準則均顯著拒絕原假設，表明5階滯后是較優選擇，因此，本文宜采用PVAR（5）模型。

基于上述檢驗結果，本文構建PVAR（5）模型如下：

在建立PVAR模型后，還需對模型的穩定性進行檢驗，這是進行下一步分析的基礎，也就是模型的適用性問題。模型穩定性檢驗的核心在于所有的特征根的倒數均小于一個單位，反之則表示模型不穩定。PVAR（5）模型檢驗結果如圖1所示。檢驗結果表明，所有特征根的倒數都是位于單位圓內，是小于1的，表明本文所建立的模型是穩定的，可以進行下一步分析。

（二）數據說明

本文主要變量包括互聯網發展變量和企業創新變量（見表2）。互聯網發展變量用寬帶用戶接入數占總人口數的比重衡量，企業創新變量用省級層面大中型工業企業新產品銷售收入衡量，以上所有數據為消除異方差的影響，均取對數處理。本文面板數據樣本期間為2002-2016年31個省份，互聯網發展指標數據來源于相應年份《中國統計年鑒》，企業創新數據來源于相應年份《中國工業經濟統計年鑒》。

實證結果分析

（一）面板單位根檢驗

在進行正式的PVAR模型估計前需要檢驗各變量是否平穩，如果變量是平穩的則進行協整分析，如果變量是單整的則使用PVAR模型分析。因此本文需要驗證各變量是否是平穩還是單整的。基于LLC和IPS準則聯合檢驗變量的平穩性，如果拒絕原假設，則為平穩，反之為不平穩。表3結果表明，原始變量平穩性檢驗是顯著的，即變量為平穩變量。因此，可以進行PVAR（5）模型分析。

（二）格蘭杰因果檢驗

在前文分析的基礎上，進一步檢驗互聯網發展和企業創新之間是否具有格蘭杰因果關系。因為各變量平穩性檢驗結果表明是一階單整的，所以用PVAR模型進行分析不會產生偽回歸問題。根據滯后期選取規則，采用滯后五階分析格蘭杰因果關系。檢驗結果如表4所示。結果表明，互聯網發展與企業創新之間的因果關系檢驗在1%的顯著水平上拒絕原假設，即互聯網發展是企業創新的格蘭杰原因。同時，企業創新與互聯網發展之間的因果關系檢驗不顯著，即企業創新不是互聯網發展的格蘭杰原因。從而互聯網發展和企業創新之間存在單向因果關系。經過格蘭杰因果關系分析只能知道互聯網發展對企業創新具有影響，而并不能確定互聯網發展對企業創新影響的效應是正還是負、具體效應大小以及兩者間的動態變動關系。因此，需要利用PVAR模型進行進一步實證研究。

（三）脈沖響應分析

圖2為企業創新對互聯網發展沖擊的脈沖響應圖，表示企業創新在互聯網發展的情況下的變動情況，表5為各期互聯網發展對企業創新沖擊的脈沖響應值。從脈沖響應結果來看，第0期，互聯網發展對企業創新的影響為0。在第1期之后，互聯網發展對企業創新開始產生促進作用，且促進作用逐漸增加，一直持續到第5期達到頂點值0.0554。從第6期開始，互聯網發展促進企業創新的作用開始遞減。從而互聯網發展促進企業創新的作用呈現先增加后遞減的倒“U”型趨勢。對這一結果的解釋在于：一方面，首先，互聯網發展將產生收入效應和擴大需求，提高企業創新能力。其次，互聯網的發展加快了信息傳播和流通速度，因而會加快企業創新學習和創新能力提升。再次，互聯網發展也改變了居民學習生活方式，人力資本積累得到提升，進而擴大企業創新能力提升的人才支撐，因而企業創新能力更強。另一方面，互聯網發展也會產生各種負面效應，正如前面三個途徑所言，互聯網不僅會創造就業，也會導致低技能勞動力失業，增加失業率。雖然互聯網加快了信息和新技術傳播，但同時也造成技術專利保護等問題，削弱創新的積極性。同時，并不是每個人都能夠自律地利用互聯網去學習提升人力資本，更多的人是將互聯網作為娛樂的工具。基于上述三點，互聯網促進創新的作用會被負向作用削弱，從而對企業創新產生倒“U”影響。

（四）方差分解

方差分解提取的是每個隨機擾動對模型中變量產生影響的相對重要性。本文利用面板模型的方差分解進一步說明互聯網發展對企業創新影響的解釋貢獻度。從表6結果來看，互聯網發展對企業創新的解釋貢獻度呈不斷遞增趨勢，但在16期之后保持穩定。這一結果說明，互聯網發展是能夠促進企業創新的。

結論

本文基于我國31省份2002-2016年的面板數據，利用PVAR模型實證檢驗了互聯網發展對企業創新的影響。本文結論表明，互聯網發展與企業創新之間存在單向因果關系，互聯網發展是企業創新的格蘭杰因，而企業創新不是互聯網發展的格蘭杰因。動態關系研究表明，互聯網發展對企業創新具有促進作用，且促進作用呈現先遞增后遞減的倒“U”型趨勢。方差分解結果表明，互聯網發展對企業創新的解釋貢獻度呈遞增趨勢。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：互聯網發展對企業創新具有促進作用，因此，一方面加快互聯網發展，規范互聯網行業標準，為互聯網行業健康發展提供良好的競爭發展環境。另一方面，為規避互聯網發展對企業創新的負面影響，政府可以通過制定互聯網行業發展規范，同時，規制互聯網行業不正當競爭，從而構建健康有序的互聯網發展環境，最大限度激發其促進企業創新的作用。

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