相關多樣性是否能促進企業創新
——來自上市公司的證據

睢 博，張萬里

(1.陜西師范大學國際商學院，陜西 西安 710062；2.西安交通大學經濟與金融學院，陜西 西安 710061)

1 問題的提出

在科學技術迅猛發展的今天，創新是企業生存與發展的引擎之一，是經濟社會不斷前進的不竭動力。因此，突破企業組織邊界，獲得共享知識，在相互關聯的企業之間合理配置創新資源，提高企業的創新能力和效率，就成為目前亟待解決的問題。對此，諸多學者從企業異質性、產業政策以及制度保護層面對企業創新進行研究[1]，提出許多有益的思想和觀點。在地區產業集聚過程中，單一產業集聚降低產品研發成本，加速產業內部知識溢出對創新的促進作用，產業專業化顯著促進地區經濟增長和創新[2]。然而，過分關注單一產業集聚又忽視了產業多樣性在經濟發展中的作用以及對創新的影響。Jacobs外部性拓展了多樣性概念，不但在不同產業間建立相互聯系，而且增加產業概念的層次性。相關多樣性的提出將區域層面的學習過程與知識轉移有機地聯系起來。有效學習通常發生在 “認知距離”相差不大的兩類企業，知識轉移僅在互補產業之間發生，企業之間通過共享知識資源，降低研發成本，產生知識溢出，既能保證有效的知識溢出，又在一定程度上避免認知鎖定[3]。所以，相關多樣性水平的提升推動了區域或部門之間的學習和知識溢出。然而，國內鮮有學者基于企業層面研究相關多樣性對創新的影響，李福柱等人的研究成果是基于產業、宏觀層面[4]。基于此，本文以中國企業為研究對象，分別從企業研發行為與專利申請兩個維度探究相關多樣性對企業創新的影響，并提出相應的建議。

2 模型分析和假設提出

“相關多樣性”的提出源自Marshall[5]外部性和Jacobs[6]外部性的爭論。Marshall外部性理論認為同一產業內的企業在一個區域的大量集中有利于知識在企業之間的擴散，通過提升一個產業內的集聚水平和專業化水平促進經濟增長。Jacobs外部性理論則認為外部性不是源自同一產業內的企業之間，而是源于不同產業間的企業。隨后部分學者在Jacobs外部性理論的基礎上提出產業多樣性的概念，認為產業分布越均衡，產業種類越多，產業多樣性就越高。一個地區產業多樣性越高，越有利于知識的傳播及經濟活動的交往，越有利于外部性的產生，進而有利于該地區的經濟增長。然而，早期的產業多樣性概念較為狹窄，側重于跨產業的就業分布，未將行業的要素融入到多樣性衡量之中。于是，部分學者認為知識僅會在互補部門之間流動，形成能力共享；完全不相干的產業部門即使共處一地，也不會產生知識共享與知識溢出。Frenken等[7]基于已有的產業多樣性概念，首次提出相關多樣性與無關多樣性的概念，認為相關多樣性與無關多樣性能產生有利于知識溢出的Jacobs外部效應。隨后諸多學者就相關多樣性與區域彈性之間的關系進行研究，認為相關多樣性具有促進地區就業與產出增長的正外部性。國內學者主要關注相關多樣性與非相關多樣性測度及相關多樣性對地區經濟的影響。孫曉華等[8]發現相關多樣性對地區經濟增長與經濟穩定均存在顯著的促進作用；當外部市場狀況良好時，相關多樣性的穩定效應較為明顯，當遭遇外部經濟沖擊時，相關多樣性的穩定作用被削弱甚至逆轉。國內外學者在研究相關多樣性對地區經濟增長的影響時，暗含一個假設，即相關多樣性通過對創新的作用，進而促進地區經濟增長。這一假設被Aarstad等的研究結論所證實，即地區相關多樣性水平提高顯著推動了企業創新和全要素生產率的提升[9]。

市場交易費用概念提出后，事前和事后交易成本使得企業在外部交易和內部生產之間做選擇。鄰近行業企業的相互學習或知識轉移通過相關多樣性有機相聯，不僅使管理者和其他利益者的學習和知識轉移能力進一步增強[10]，而且使其識別共享資源的能力和重組效率得以提高；不僅降低市場交易成本，激發企業利用市場資源進行創新的積極性，而且降低搜尋信息、獲取知識的成本，使企業把更多的資源投入到創新之中，促進其研發行為。合適的 “認知距離”既能降低企業信息獲取和決策成本[11]，又能產生資源的共享與互補，激發企業的研發行為。基于此，研究假設1：相關多樣性水平的提升促進了企業研發行為。

企業為鞏固自身的市場勢力，依靠自有資金進行研發。規模較大的企業自有資金相對充裕，面臨的融資約束小；規模較小的企業自有資金相對不足，面臨的融資約束大。然而，國有企業往往處于壟斷行業，政府給予更多的政策 “保護”，面臨的競爭壓力較小，憑借壟斷地位和政府的行政 “干預”，獲取超額的壟斷利潤，創新動機不足。另外，國有企業除了正常的生產經營之外，還需要承擔一定的政策 “負擔”，企業創新動機受到一定的抑制[12]，創新效率損失較為嚴重。民營企業通常處于競爭行業，受自身規模和融資約束的制約，競爭壓力大，只有不斷創新，才能搶占市場份額，獲取超額利潤。競爭性的環境更容易促進企業的創新動機，促進企業進行研發活動。基于此，研究假設2：相關多樣性對不同性質企業的創新動機影響存在差異，與國有企業相比較，相關多樣性對民營企業創新動機的影響更為顯著。

企業研究與試驗發展投入等研發活動的增加，不僅提升企業自身的創新能力，而且提高企業吸收外部技術和知識的能力。然而，企業的研發活動依賴于企業的自有資金和資本市場的融資能力[13]。因此，外部融資能力是企業研發投入強度的主要影響因素。在金融發展水平較高的東部地區，企業面臨的融資約束相對較小，企業外部融資能力較強，研發投入較大；中西部地區金融發展水平相對較低，企業面臨的融資約束相對較大，企業的外部融資能力相對較弱，企業研發投入較小。基于此，研究假設3：不同地區相關多樣性對企業研發投入的影響差異性顯著，東部地區相關多樣性對企業研發投入的影響最顯著，其次是中部地區，最后是西部地區。

Frenken等[7]認為知識是區域創新的重要影響因素，學習過程和知識轉移具有高度的地方化特征，知識僅僅在相關多樣性產業之間流動，完全不相干的產業或完全相同的產業之間不會產生知識溢出或共享。有效的學習通常發生在 “認知距離”較近而且知識又不完全相同的兩個部門，這樣既能保證有效的知識溢出，又在一定程度上避免 “認知鎖定”。較高的相關多樣性水平，既能保證產業之間 “認知距離”恰當，使企業有能力汲取相關產業的新知識，又能使企業獲得足夠的新知識。因此，相關多樣性有利于差異化的、多樣化的知識重新整合成新的知識，有利于推動企業的創新。基于此，研究假設4：相關多樣性水平的提升促進了企業的創新產出。

根據委托代理理論，國有企業代理人的目標是追求個人收益最大化，首選期限短、政績明顯且具有社會效益的項目[14]；民營企業的目標是追求收益最大化。在研發投入初期，民營企業的創新行為及創新效率更加明顯。隨著研發投入的持續增加，國有企業創新效率更具優勢。這是由于國有企業與民營企業的待遇不對等造成的。雖然國有企業對先進技術的模仿學習內在動機不足，但是，國有企業能結合自身享有的 “關鍵性”研發資源和信息，依賴政策支持，有效降低外部環境的不確定性，獲得超額利潤。基于此，研究假設5：企業所有制性質不同，相關多樣性對企業創新產出影響也不相同。

相關多樣性對不同地區企業創新的影響還受所屬地區環境的影響。在東部地區，經濟發展水平高，擁有優質的大學教育資源和大量的研究機構，使得創新投入和產出水平遠遠高于中、西部地區。另外，東部地區開放程度和市場化程度高，行業齊全、種類繁多，諸多企業之間的聯系和交往更加頻繁與緊密，相關多樣性對企業創新的影響必然大于中西部地區。基于此，研究假設6：不同地區相關多樣性對企業創新產出的影響差異性顯著，東部地區相關多樣性對企業創新產出的影響最顯著，其次是中部地區，最后是西部地區。

3 實證分析

3.1 變量的選取與模型的構建

相關多樣性的數據來自1998—2013年工業企業數據庫，通過使用三分位行業數據的熵值計算所得。本文選用上市公司數據作為研究對象。控制變量使用1998—2013年上市公司數據。具體指標選取如下。

(1)變量的選取。

①被解釋變量:在創新投入方面，借鑒宗慶慶等[15]的研究，使用企業當年發生研發投入的虛擬變量反映企業創新投入，記為Yfdummy。其中，當年發生研發投入為Yfdummy=1，當年未發生研發投入為Yfdummy=0。研發投入與銷售額的比重反映企業研發投入的密度，記為Rmdrate。在創新產出方面，借鑒Atanassov等[16]的研究，使用企業專利申請量和企業當年申請專利且授權量反映企業的創新產出。分別記做Patapply和Patapplygrant。

②解釋變量:目前，學界對相關產業的分類存在異議，Frenken等[7]認為SIC標準分類下的二分位產業之間不存在相關性，五分位產業存在相關性。Aarstad等[9]指出五分位產業之間相互關聯程度過于緊密，產業之間的溢出效果并不顯著。為此，從我國現有的行業分類實際情況出發，借鑒Aarstad等對相關多樣性的分類標準，使用三分位行業作為相關多樣性的分類標準，并運用熵值法測算各個城市的相關多樣性水平。假定二分位行業比重為Pg，三分位行業比重Pi，二分位行業與三分位行業之間的關系如下：

(1)

其中，Sg表示所有的二分位行業，g=1,… ,G。

相關多樣性使用所有二分位行業下的三分位行業表示如下：

(2)

③控制變量:公司特征變量。企業規模是度量公司價值的一個重要標準。企業規模大，資金雄厚，人才濟濟，具有較強的創新能力；企業規模小，資金不足，人才匱乏，創新能力相對不足。借鑒溫軍和馮根福[17]等學者的做法，采用公司總資產的對數值衡量企業規模，記為Size；企業財務狀況反映企業對資源的利用效率，如果企業利用現有資源的效率高，那么企業的創新能力將會得到提升，使用企業資產報酬率反映企業的盈利能力，記為ROA；使用流動比率、公司利息保障倍數和資產負債率反映企業的償債能力，分別記做Ldr、Lxbz和Debt；使用固定資產周轉率反映企業營運能力，記為Raa；使用主營業務增長率反映企業的成長能力，記為Gmp。使用應收賬款與收入比反映企業的綜合盈利能力，記為Yszkr；根據企業實際控制人的不同將企業分為國有企業和民營企業，以虛擬變量Nature度量企業性質，取值為1時，代表國有企業，取值為0時，代表民營企業。

④行業特征變量:不同行業的競爭程度、產品模式、技術升級換代速度、資產規模和企業價值均具有顯著差異。為了控制行業差異對企業價值的影響，借鑒溫軍和馮根福[17]的做法，用行業資產報酬率、行業財務杠桿反映行業特征，分別記為Indus1和Indus2。

(2)模型構建。模型設定包括兩個部分，相關多樣性對企業研發行為的影響和對企業專利申請的影響。使用Probit模型、Tobit模型和Possion計數模型進行分析。

①Probit模型:在實際經濟決策中，因變量的設定不同于一般的計量模型，因變量是包含0或者1的離散型變量。設置Probit模型，能夠預測企業研發動機發生的概率。設企業研發動機為Yfdummy。企業發生研發時，Yfdummy=1，反之，為0。建立企業研發動機發生概率的Probit模型：

Yfdummyit=β0Rvpit+xitβ+εi

(3)

其中，xit為控制變量，β為解釋變量和控制變量的系數。

②隨機效應的Tobit模型。無論是企業研發投入還是專利申請，變量的分布都集中在對應分布函數的右側。當變量的分布處于截斷時，使用ML(極大似然估計)估計模型效果更好。由于固定效應的Tobit模型的估計結果不是一致性估計，基于此，建立企業研發投入的隨機效應Tobit模型：

(4)

其中，Rmdrate表示研發投入與銷售額的比重反映企業研發投入的密度，xit為控制變量，β為解釋變量和控制變量的系數。

建立相關多樣性對企業專利申請的隨機效應Tobit模型：

Patapplyit=max (0,xitβ+β1Rvpit+εi)

(5)

其中，xit為控制變量，β為解釋變量和控制變量的系數。

③Possion計數模型。專利申請量是用來度量企業創新有無產出以及產出多少的指標，其數值為非負整數，變量分布服從正態分布，可以采用計數模型。基于此，建立服從泊松分布模型：

E(Patapplyit|xi1,ci)=exp (xitβ+β1Rvpit+αi)

(6)

其中，xit為控制變量，β為解釋變量和控制變量的系數。

3.2 數據來源與描述性統計分析

表1表示相關變量的統計性描述，數據均在1%水平上進行縮尾處理。在表1中，使用企業是否當年發生研發投入 (Yfdummy)和研發投入密度 (Rmdrate)反映企業的創新投入，其中，Yfdummy均值為0.207，標準差為0.405；Rmdrate均值為3.271，標準差為1.670，表明企業研發投入波動比較大。企業專利申請量和當年申請專利且授權量的均值分別為3.290和3.195，標準差為1.311和1.277，說明企業專利申請量變化比較大。相關多樣性指標Rvc和Rvp均值分別為1.360和1.556，標準差分別為0.369和0.370，表明相關多樣性描述性統計數據反映我國地區相關多樣性水平穩步提升。

表1 相關變量的統計性描述

3.3 實證分析

就全國樣本而言，相關多樣性對企業研發行為產生正向影響，A1和A2分別反映相關多樣性水平的提高激發了企業研發動機，促進了企業的研發投入，且在1%的水平上顯著為正，假設1成立。

A3和A4分別反映相關多樣性水平的提高激發了國有企業的研發動機和研發投入，且在1%的水平上顯著為正；A5和A6分別反映相關多樣性水平的提高激發了民營企業的研發動機和研發投入，且在1%的水平上顯著為正。但是，從研發動機來看，相關多樣性水平的提高對民營企業研發動機的正向影響大于國有企業；從研發投入來看，相關多樣性水平的提高對國有企業研發投入的正向影響大于民營企業，假設2成立 (見表2)。

表2 全國、國有及民營模型結果

注：tstatistics in parentheses*p< 0.10、**p< 0.05、***p< 0.01，下同。

在東部地區，相關多樣性對企業研發動機產生正向影響，A7和A8分別反映相關多樣性水平的提高對企業研發動機和研發投入具有正向影響，且在5%的水平上顯著為正；在中西部地區，相關多樣性不僅對企業研發動機在10%的水平上不顯著，而且對企業研發投入的影響不確定。這不僅是由于中西部地區產業體量小，無論是種類還是數量均小于東部地區，而且，中西部地區產業的趨同性顯著，容易形成同業之間的競爭，假設3成立 (見表3)。

表3 東部、中部及西部模型結果

就全國樣本而言，模型A13和A14分別反映了Possion模型和Probit模型下相關多樣性對企業專利申請的影響，且在1%水平上顯著為正，表明相關多樣性水平的提升促進了企業專利申請量的增加，假設4成立 (見表4)。

表4 全國、國有及民營模型結果

模型A15和A16在1%水平上顯著為正，表明相關多樣性水平的提升促進了國有企業專利申請量的增加。模型A17與A18存在差異，在Tobit模型下，相關多樣性對民營企業專利申請在1%水平上顯著為正，表明相關多樣性水平的提升促進了民營企業專利申請量的增加；在泊松計數模型下，相關多樣性對民營企業專利申請存在正向影響，但是，這種影響在10%水平并不顯著。比較國有企業與民營企業相關多樣性對企業專利申請的影響，我們發現，相關多樣性對國有企業專利申請的正向影響大于民營企業，假設5成立。

進一步研究發現，就全國樣本而言，企業控制變量對創新的影響基本與之前的研究一致。在引入企業異質性條件后，利息保障倍數、資產負債率及資產收益率在國有企業和民營企業之間存在顯著的差異。

東部地區，模型A19和A20(見表5) 均反映相關多樣性水平的提升促進了企業專利申請量的增加，且在1%水平上顯著為正；中西部地區，相關多樣性對所屬地區企業專利申請的影響在10%的水平上并不顯著。造成上述結果的原因可能是中西部地區產業體系并不完備，產業相關多樣性水平較低。故假設6不完全成立。進一步研究發現，在東、中、西部地區，企業規模和研發投入對于企業專利申請的影響基本一致，但是，企業流動比率、利息保障倍數、資產負債率對企業專利申請的影響均存在差異。

表5 東部、中部及西部模型結果

3.4 穩健性檢驗

上述研究結論能否成立，還需要對模型進行穩健性檢驗。使用Rmdrate反映企業的創新投入，使用企業當年專利申請且授權量反映企業的創新產出，模型A25～A30分別反映全國、國企、民企、東部地區、中部地區和西部地區的企業創新投入 (見表6)。整體上看，相關多樣性對企業創新投入產生正向影響，就全國、民營企業及東部地區樣本而言，相關多樣性對企業創新投入在10%的水平上存在顯著正向影響，與前文分析基本一致。模型A31～A36分別反映全國、國企、民企、東部地區、中部地區和西部地區的企業創新產出 (見表7)。整體上看，相關多樣性對企業創新產出產生正向影響；就全國、國有企業以及東部地區樣本而言，相關多樣性對企業創新產出在1%的水平上存在顯著正向影響，與前文分析基本一致。穩健性檢驗結果與實證分析一致。總體來看，模型的回歸結果是穩定的。

表6 穩健性檢驗 (一)

表7 穩健性檢驗 (二)

除此以外，使用工業企業數據庫中的企業數據進一步進行穩健性檢驗，由于工業企業數據庫中披露的企業研發數據只有2005—2007年數據，就全國樣本而言，使用2005—2007年的工業企業數據檢驗相關多樣性對企業創新的影響，企業研發指標使用研發投入代替，創新產出使用新產品產值作為被解釋變量。分別使用Rvc和Rvp作為解釋變量，模型見A37～A40。檢驗結果見表8，與前文分析基本一致，穩健性檢驗結果與實證分析一致。總體來看，模型的回歸結果是穩定的。

表8 工業企業數據庫的穩健性檢驗

4 研究結論與政策建議

本文依據雅各布外部性理論和交易費用理論，基于1998—2013年上市公司數據，運用泊松計數模型、Tobit模型和Probit模型，從企業研發行為和專利申請兩個維度對相關多樣性與企業創新之間的關系進行實證分析。研究發現：①相關多樣性不僅對企業研發行為產生正向作用，而且對民營企業研發動機的正向作用更為明顯，對國有企業研發投入的正向作用更為顯著；相關多樣性水平的提升，在東部地區促進了企業研發動機和研發投入，在中部和西部地區其影響并不顯著。②相關多樣性不僅對企業專利申請量產生正向作用，而且對國有企業專利申請的正向促進作用更為明顯；相關多樣性水平的提升，在東部地區對企業專利申請有正向影響，在中部和西部地區其影響并不顯著。

本文建議如下：①在地區產業布局上，政府應結合本地區主導產業和相關資源，圍繞主導產業和相關資源發展互補又相關聯的產業，提高企業創新能力和效率；②既要降低民營企業進入的門檻，通過競爭促進民營企業和國有企業的效率進一步提升；③東部地區應進一步完善產業體系，提高相關多樣性水平，中部和西部地區應采取各種優惠政策，大力吸引國內外諸多企業落戶，建立門類齊全、種類繁多的產業體系。