相關與非相關多元化經營抑制了實質性創新嗎

呂賢杰，陶 鋒

(暨南大學 產業經濟研究院，廣東 廣州510632)

0 引言

十八大以來，習近平總書記多次強調創新是引領發展的第一動力，大力實施創新驅動發展戰略。創新驅動發展的關鍵是提高企業實質性創新能力，而企業實質性創新能力建設與自身發展戰略密切相關，尤其是企業多元化經營戰略，它是影響企業實質性創新能力建設的重要戰略因素之一[1]。

然而，鮮有學者探究相關與非相關多元化經營方向和程度對企業實質性創新的影響。相關文獻主要研究企業多元化經營戰略對研發投入(創新)的影響，從范圍經濟[1]、協同效應[2]、內部資本市場[2]、風險分擔[3，4]、信息不對稱[5]、協調成本[6]、財務控制[7]、融資約束[8]等角度展開分析。然而，通過文獻梳理發現，學者們得出兩種截然不同的結論，即企業多元化經營對創新的影響存在抑制和促進兩種不同效應：①抑制效應體現在隨著企業多元化經營程度加深和規模績效增加，協調成本增加[8]，導致企業內部眾多部門難以被完全監管，信息不對稱程度[9]與管理復雜性提升。此時，管理者會實行財務控制[10]，根據部門收入和利潤確定部門經理的貢獻值。上述績效考核會加劇利益沖突，在利益最大化驅動下，部門經理更傾向于采取“短視行為”，更加重視短期利潤考核。同時，研發投入創新過程中監管成本較高[11]，周期長且不確定性大，管理者傾向減少研發投入等高風險行為[12]，從而對企業研發投入(創新)起抑制效應；②促進效應體現在：一方面，企業多元化經營程度加深，范圍經濟使得企業交易成本降低[13]，從而減少企業研發投入成本，促進研發投入。多元化經營企業能夠發揮協同效應實現協同經濟[14]，通過技術上的協同溢出效應提升研發成功概率[15]，并通過內部資本市場實現財務協同效應[16]，降低融資成本，使企業研發投入意愿增強，進而促進創新。另一方面，多元化經營企業實現了分散化投資，能協調各部門現金流，降低企業現金流波動性[6]與破產概率，以及企業經營風險和管理風險[3]，增加管理者對高風險研發項目的選擇和研發投入，從而對企業實質性創新起促進作用。

綜上可知，已有文獻從企業多元化經營角度出發，研究其對研發投入(創新)的影響，存在以下局限性：①鮮有文獻區分相關與非相關多元化經營方向和程度，不同的方向與程度會影響研究結果的適用性和有效性，可能出現與現實相背的結果。例如，楊興全等[5]也未區分相關或非相關多元化經營，研究表明，多元化經營抑制了創新，但在現實中中興通訊卻通過相關多元化經營擴張使企業創新能力不斷增強，并于2011年超越日本松下公司，成為全球同行中專利申請數量最多的公司；②現有文獻研究多元化對創新的影響時，對創新的衡量方式還停留在研發投入層面，鮮有涉及實質性創新的研究。企業專利包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利，其中，發明專利含金量最高，也最能代表實質性創新[17]，發明專利質量越高，實質性創新越多。但是，國內鮮有文獻研究企業相關與非相關多元化經營方向和程度對企業發明專利質量(實質性創新)的影響；③鮮有學者從范圍經濟、協同效應、未吸收冗余效應、風險分擔、信息不對稱、協調成本、財務控制、融資約束等角度，將促進效應與抑制效應置于統一框架下研究相關和非相關多元化對實質性創新的影響。基于以上局限，本文將多元化經營進一步區分為相關和非相關多元化經營，綜合范圍經濟、協同效應、未吸收冗余效應、風險分擔、信息不對稱、協調成本等背后的理論機制，深入研究相關與非相關多元化經營方向和程度對發明專利質量(實質性創新)的影響，以及上述影響的異質性。本研究有利于全面認識企業實質性創新能力建設影響因素，對企業選擇合適的相關與非相關多元化經營方向和程度，提升其實質性創新能力具有重要指導意義。

與既有文獻相比，本文可能的貢獻如下：①現有文獻主要研究企業多元化經營對研發投入(創新)的影響，未區分相關與非相關多元化經營方向和程度，并且對創新的衡量方式主要停留在研發投入層面，鮮有研究涉及發明專利質量(實質性創新)，本研究彌補了相關研究的不足；②本文手工分類并測算相關與非相關多元化經營程度指數及發明專利質量。由于我國上市公司主營業務分行業的具體信息披露不規范,大部分只是對公司產品進行羅列，尚未按照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準給出具體行業分類名稱。因此，要想細分測算相關和非相關多元化經營程度指數，需要手工把50 000多個主營業務收入單元按照證監會上市公司行業分類指引(2012版、2001版)和國民經濟行業分類標準(2002版、2017版)進行分類與匹配，識別出對應的每一大類，并按照熵指數法測算出相關和非相關多元化經營程度指數[1]。該方法能更科學、精確地測量出結果。同時，在發明專利質量測算方面，本文借鑒Akcigit等[18]使用的專利知識寬度法，采用專利內部知識復雜程度和廣泛性衡量專利質量，有助于克服缺乏被引用專利信息和僅使用發明專利數量衡量實質性創新的不足，更具代表性和準確性；③以往研究表明，企業非相關多元化會抑制企業創新投入[5]。本研究表明，企業非相關多元化經營程度與企業發明專利質量呈倒U型關系，即適度的非相關多元化經營能夠促進企業發明專利質量提升，而企業相關多元化經營程度加深，能夠促進企業發明專利質量提升。

1 理論分析與研究假設

1.1 企業相關與非相關多元化經營對實質性創新的影響效應

從現有文獻看，企業相關和非相關多元化經營對實質性創新的影響存在促進與抑制兩種效應。

首先，從促進效應角度看，重要作用機制表現為：①協同效應。一方面，隨著企業相關和非相關多元化經營程度加深，協同效應和知識溢出效應顯現，實現協同經濟[19]，提升研發成功概率，激發企業加大研發投入力度，從而促進企業實質性創新。同時，與非相關多元化經營相比，相關多元化經營進入的是跨度較小且行業間關聯性較強的熟悉行業，決策失誤風險較小，能降低創新不確定性，使企業更傾向于增加研發投入，并且相關行業間的技術協同和知識溢出效應更顯著。因此，相較于非相關多元化經營，相關多元化經營的技術協同和知識溢出效應更加顯著，對實質性創新的促進效應更強。另一方面，企業可通過相關多元化經營在不同產業間分享戰略資源，如生產和分銷系統、市場上下游供應鏈配置渠道、中間產品、人力資本管理等，降低企業成本[20]。并且，相較于非相關化經營，相關多元化經營的資源協同分享能力更強。因此，相關多元化經營比非相關多元化經營更有利于企業通過協同效應增加研發投入，促進實質性創新；②范圍經濟效應。企業相關與非相關多元化經營程度加深，能夠增強業務單元間投入互補和資源共享能力[21]，降低企業交易成本[22]，實現范圍經濟效應[23]，降低企業研發投入成本，提高企業研發效率[24]，激發企業加大研發投入力度，從而促進企業實質性創新。同時，與非相關多元化經營相比，相關多元化經營進入的是與主營方向相關的行業，業務單元之間的投入互補和資源共享能力更強。因此，相關多元化比非相關多元化更有利于企業通過范圍經濟效應降低交易成本，增加研發投入，從而促進實質性創新；③未吸收冗余效應。由于企業未吸收冗余具有流動性強而專用性弱的特點，隨著相關和非相關多元化經營程度加深，企業可以利用未吸收冗余作為跨界創新資源投入保障，增強自身環境變化應對能力[25]。未吸收冗余作為創新失敗的緩沖劑，可以降低由于創新投入中斷導致的失敗風險[26]，有助于企業增加創新性實驗[27]和研發投入，從而促進企業實質性創新；④風險分散效應。相關和非相關多元化經營企業可通過分散化投資，協調各部門現金流，降低自身現金流波動性[28]和破產概率，以及經營風險和管理風險[29]。由此，可整體上提升企業研發風險承擔能力，增加管理者對高風險研發項目的選擇和研發投入，從而對企業實質性創新起促進作用[1]。同時，與相關多元化經營相比，非相關多元化經營進入的是跨度較大行業，整體風險分散效應更顯著，抗風險能力更強。因此，非相關多元化比相關多元化更有利于企業通過風險分散效應提升自身抗風險能力和增加研發投入，從而促進實質性創新。

其次，從抑制效應角度看，重要作用機制表現為：①協調成本。隨著相關和非相關多元化經營程度加深，企業管理協調成本增加[30]，如信息處理和資源整合成本[31]、溝通成本等[6，32]。同時，企業在研發資源投入上的協調成本增加，研發投入減少，從而抑制企業實質性創新。與相關多元化經營相比，由于非相關多元化經營進入的是跨度較大的行業，行業間關聯性較弱，導致企業協調成本增加。因此，與相關多元化經營相比，非相關多元化經營的研發投入更少，從而抑制實質性創新；②信息不對稱和財務控制。隨著企業相關和非相關多元化經營程度加深，信息不對稱程度[33]和管理復雜性提升。因此，管理者會實行財務控制[34]，根據部門收入和利潤確定部門經理的貢獻值，績效考核會加劇利益沖突，在利益最大化驅動下，部門經理傾向于采取“短視行為”，更加重視短期利潤考核。同時，由于研發投入創新周期長、不確定性大且監管成本較高[11]，管理者傾向于減少研發投入等高風險行為[35]，從而抑制企業實質性創新。

由于企業相關與非相關多元化經營對實質性創新的影響可能存在促進和抑制兩種效應，因而難以直觀判斷其對實質性創新的凈影響。隨著企業相關多元化經營程度加深，協同效應、范圍經濟效應、未吸收冗余效應和風險分散效應對實質性創新的促進作用越來越顯著，而相關多元化經營進入的多是跨度較小且行業間關聯性較強的行業，協調成本較少，信息不對稱和財務控制對實質性創新的抑制作用也相對較小。因此，相關多元化經營對實質性創新的促進作用可能大于抑制作用。基于以上分析，本文提出以下假設：

H1：企業相關多元化經營能夠促進實質性創新，即促進效應大于抑制效應，促進效應起主導作用。

對于非相關多元化經營而言，由于進入的是跨度較大且關聯性較弱的行業，風險分散作用對實質性創新的促進作用較為顯著。但隨著企業非相關多元化經營程度加深，協同效應和范圍經濟效應對實質性創新的促進作用較弱，協調成本較高，信息不對稱和財務控制對實質性創新的抑制作用也相對較大。據此，本文提出以下假設：

H2：企業非相關多元化經營與實質性創新存在先正后負的倒U型關系，即在非相關多元化經營程度較低時，促進效應起主導作用，表現為促進實質性創新，但超過臨界值后，抑制效應起主導作用，表現為抑制實質性創新。

1.2 不同類別企業相關與非相關多元化經營對實質性創新的影響

國有企業和民營企業，由于在政策扶持、融資約束程度和商業銀行貸款利率方面具有差別，對企業多元化經營與實質性創新的關系具有重大影響。國有企業是國家經濟的重要支柱，在各壟斷性行業和重大戰略行業中具有舉足輕重的戰略地位，與政府有天然的密切聯系，使其更易得到財政扶持[36]，融資約束程度遠比民營企業低[5]，也更易獲得商業銀行低利率貸款，降低研發投入成本。國有企業進行相關和非相關多元化經營后，對于創新這種高風險投資行為具有更強的承受能力，可以考慮提高其研發投入力度；民營企業受政府扶持較少，融資約束程度和商業銀行貸款利率較高，研發投入成本較多，因而對于創新這種高風險投資行為的承受能力較差，具有規避高風險研發投入傾向。基于此，本文提出以下假設：

H3：在國有企業中，相關多元化經營對實質性創新的促進作用更加顯著，而在民營企業則不顯著。

H4：在國有企業中，非相關多元化經營對實質性創新的倒U型影響更加顯著，而在民營企業則不顯著。

2 實證研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

本文選取2004—2017年滬深A股所有上市公司作為研究樣本，根據研究需求按照以下原則進行處理：①剔除金融類上市公司；②剔除營業收入為負的上市公司；③剔除ST、PT類上市公司；④剔除相關財務數據缺失的上市公司；⑤為降低異常值對回歸結果的可能影響，對連續變量進行上下1%分位的Winsorize縮尾處理，最終獲得16 956個樣本觀測值。

本文相關和非相關多元化經營數據采用手工分類方式，將各上市公司每年各主營業務收入按照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準進行統一分類，并按照熵指數法測算出相關和非相關多元化經營程度指數(主營業務收入數據來源Wind)。同時，根據專利文件中的IPC分類號(來源于中國研究數據服務平臺(CNRDS))，采用知識寬度法測算申請發明專利質量，其它財務相關數據來源于Wind和CSMAR數據庫。

2.2 研究設計

借鑒黃俊等[15]、王紅建等(2016)、楊亭亭等[37]的研究方法，本文構建如下計量模型驗證上述假設。

ZFMpati,t+1=β0+β1RDTi,t+βj∑jControlsi,t+ ∑industry+∑Year+εi,t

(1)

ZFMpati,t+1=β0+β1UDTi,t+β2UDT2i,t+βj∑jControlsi,t+ ∑industry+∑Year+εi,t

(2)

模型(1)用于研究企業相關多元化經營程度對發明專利質量的影響。RDTi,t是指企業i在t年的相關多元化經營程度，借鑒Alonso-Borrego等[1]、Hill等[38]的研究方法，按照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準，通過手工分類50 000多個主營業務收入所屬行業，并按照熵指數法測算而得，該值越大，表明企業相關多元化經營程度越高；ZFMpati,t+1是指企業i在t+1年的發明專利質量，借鑒Akcigit 等[18]、張杰等[39]使用的專利知識寬度法，根據專利文件中的IPC分類號測算發明專利質量，該值越大，表明發明專利質量越高。為避免發明專利質量影響的滯后性以及控制模型中反向因果的內生性問題，回歸中被解釋變量均采用下一年數據。借鑒Alonso-Borrego等[1]、黃俊等[15]、王紅建等、楊亭亭等[37]的研究成果，本文采取Pooled ols回歸方法，并在穩健性檢驗中采用Tobit回歸。

Controlsi,t是控制變量，借鑒王紅建等、楊亭亭等[37]的研究成果，選取股東集中度(share10)、經營凈現金流(Cfo)、公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、總資產凈利率(Roa)、成長機會(Grow)、企業年齡(Age)作為控制變量。同時，為控制行業效應和年份效應，分別設置行業虛擬變量和年份虛擬變量，具體變量定義如表1所示。

2.3 重要變量定義與測算

2.3.1 相關與非相關多元化經營程度指數測量

手工分類并測算相關與非相關多元化經營程度指數。由于我國上市公司主營業務分行業的具體信息披露不規范，大部分只是對公司產品進行羅列，沒按照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準給出具體行業分類名稱。因此，細分測算相關和非相關多元化經營程度指數需要以下步驟：①手工將3 000多家上市公司最近14年(去除缺少值后)共17 000個樣本進行分類，每個樣本公司每年主營業務種類平均涉足3個以上行業，最多涉足了20個行業，而且同一家公司不同年份的主營業務會發生變化，共需手工分類50 000多個主營業務收入單元所對應的行業種類，將各主營業務按照證監會上市公司行業分類指引(2012版、2001版)和國民經濟行業分類標準(2002版、2017版)進行分類與匹配，識別出對應的每一大類，即一個字母加兩位數字的行業分類(如C14，食品制造業)。若企業進入同一大類行業則屬于相關多元化經營，反之則屬于非相關多元化經營[40，41]；②將屬于同一大類的主營業務收入占比進行合并加總；③按照熵指數法測算出相關和非相關多元化經營程度指數。擁有較多的主營業務收入單元所屬種類非常難以分類，如主營業務收入中“部品”、“成套”、“BT收入”、“PTA業務”等，無法直接按照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準進行分類匹配，需要在公司官網或者相關網站查詢其組成成分和屬性，進一步判斷所屬分類。具體計算公式如下[1，38]：

(3)

(4)

pi為第i個主營業務收入單元占企業營業收入的比重，pj為J行業集的收入之和占企業營業收入的比重，而行業集劃分以上市公司行業分類指引(2012年修訂)為標準，將屬于同一個字母加2位數字的大類行業視為相關多元化經營的同一個行業集；m為不同行業集數量，RDT是指企業相關多元化經營程度，UDT是指企業非相關多元化經營程度。

2.3.2 發明專利質量測算：知識寬度法

相比于實用新型專利、外觀設計專利，發明專利能更好地衡量實質性創新[17]。如何在中國特殊情景下有效測量發明專利質量，既是衡量中國實質性創新的關鍵，也是困擾中國學者的問題。現有文獻主要以專利引用次數和發明專利數量衡量企業實質性創新[42]。但中國知識產權數據庫尚無法提供有效、精確的專利引用信息，因此，亟需尋找一種符合中國現實的發明專利質量測量方法。為此，本文借鑒Akcigit等[18]、張杰等[39]使用的專利知識寬度法測量發明專利質量。知識寬度法以專利內部知識復雜程度和廣泛性衡量專利質量，有助于克服缺乏被引用專利信息和僅使用發明專利數量衡量實質性創新的不足。首先，發明專利作為重大知識創新載體，其專利IPC分類號數量越多、涉及大組越多，該專利知識越復雜和越廣泛，專利質量就越高；其次，專利知識越復雜、越具廣泛性，被模仿和超越難度越大，相關替代性產品數量就越少。企業通過增加高質量的實質性創新獲得市場壟斷地位的動機會顯著增強，從而提升企業專利質量和創新績效[39]。因此，專利知識寬度法是一種較為合理的測量發明專利質量和實質性創新的方法，其具體測量思路如下：

(1)本文使用中國研究數據服務平臺(CNRDS)數據庫中關于專利文件中IPC分類號的數量信息測量發明專利質量。發明專利的IPC分類號格式一般采取“部-大類-小類-大組-小組”逐級分類格式，如“A47J27/21”。具體分類號含義如下：IPC分類號的第1個字母表示部，分別用字母A-H表示八大部(A部:人類生活必需(農、輕、醫); B 部:作業、運輸; C部:冶金、化學; D部: 紡織、造紙; E部:固定建筑物;F部:機械工程、照明等; G部:物理;H部:電學)，IPC分類號的第2～3個數字表示大類，第4個字母表示小類，大類后面的大組和小組之間用“/”分隔開[39]。

(2)本文認為，僅使用IPC分類號數量既無法準確區分類號內部差異，也無法準確衡量發明專利質量，反而對發明專利質量測算造成較大誤差。例如，一項發明專利共有4個IPC分類號:B65H19/12、B65H19/10、B65H19/20、B65H19/18，另一項發明專利也有4項IPC分類號：C25D7/00、H05K1/11、C23C16/34、C23C06/01，雖然上述兩項發明專利的IPC分類號數量相同，但是涉及大組信息不同。第一項發明專利只涉及B65H19一個大組，第二項發明專利則涉及C25D7、H05K1、C23C16、C23C06等4個大組。顯然，第二項發明專利的知識寬度比第一項發明專利更復雜也更具廣泛性。因此，其發明專利質量更高。

(3)為了盡可能地減少偏誤，本文借鑒產業集中度測算思路，采用大組層面的赫芬達爾-赫希曼指數方法對專利的IPC分類號數量進行加權處理，發明專利知識寬度法的具體計公式如下：

knowledge_widthnt,type=1-∑b2

(5)

其中，b表示IPC分類號中各大組分類所占比重。顯然，knowledge_widthnt,type值越大，表明大組層面的IPC分類號間差異越顯著，該企業創造該專利所運用的知識越復雜和越廣泛，該專利質量越高。

(4)在逐個計算發明專利的知識寬度后，依據“企業-年份”取均值得到其發明專利質量。

3 實證結果與分析

3.1 主要變量描述性統計

表2為主要變量描述性統計結果，可以發現，相關多元化經營程度(RDT)的均值為8%，超過了中位數0，標準差為19.7%，說明上市公司整體多元化經營程度非常低且不同企業間差異較大。非相關多元化經營程度(UDT)的均值是31%，高于相關多元化經營程度(RDT)的均值8%，也超過了中位數11%，標準差為38.6%，說明相比于相關多元化經營，上市公司更多地進行了非相關多元化經營，整體非相關多元化經營程度較低且不同企業間差異非常大。發明專利質量(ZFMpat)均值為0.25，最大值為0.775，標準差為0.207，說明上市公司的發明專利質量整體較差，實質性創新不足，不同公司間實質性創新差異化程度較大。其余控制變量與已有文獻基本相同，尚未出現明顯異常化變量。本文進行方差膨脹因子(VIF)檢驗，以檢測解釋變量之間是否存在多重共線性。結果顯示，解釋變量的VIF值均小于10，且均值小于3，表明不存在嚴重多重共線性問題。

表2 主要變量描述性統計結果

3.2 基準回歸結果分析

表3為上市公司相關與非相關多元化經營對發明專利質量影響的回歸結果。

3.2.1 相關多元化經營對發明專利質量的影響

表3第(1)列為相關多元化經營(RDTi,t)對發明專利質量(ZFMpati,t+1)影響的回歸結果，為避免發明專利質量影響的滯后性并緩解逆向因果的內生性問題，所有方程因變量均采取t+1期(下同)。由回歸結果可知，相關多元化經營RDTi,t的系數為0.024且在5%的水平下顯著，說明企業相關多元化經營程度提升將促進發明專利質量提升，從而促進實質性創新，驗證了H1。同時，將相關多元化經營的二次項放入發明專利質量回歸方程中，結果顯示，一次項和二次項系數均不顯著。因此，排除了非線性關系，受篇幅所限，結果未展示。

3.2.2 非相關多元化經營對發明專利質量的影響

表3 基準回歸：相關與非相關多元化經營分別對發明專利質量的影響

為了緩解因變量和控制變量之間可能的內生性問題，對應變量取t+1期；限于篇幅，略去控制變量的回歸結果，下文同理。

3.3 異質性檢驗結果分析

表4為上市公司相關與非相關多元化經營對發明專利質量影響的異質性檢驗結果。

(1)相關多元化經營對發明專利質量的影響。表4第(1)—(2)列為國有企業和民營企業相關多元化經營(RDTi,t)對發明專利質量(ZFMpati,t+1)影響的回歸結果，由此發現，國有企業相關多元化經營RDTi,t的系數為0.034且在10%的水平下顯著，而在民營企業上述系數不顯著，說明企業相關多元化經營對發明專利質量的提升作用僅在國有企業顯著，而在民營企業中兩者不存在顯著促進關系，驗證了H3。

(2)非相關多元化經營對發明專利質量的影響。表4第(3)、第(4)列為國有企業和民營企業的非相關多元化經營(UDTi,t)對發明專利質量(ZFMpati,t+1)影響的回歸結果，由回歸結果可知，國有企業非相關多元化經營的一次項(UDTi,t)系數為0.071且在5%的水平下顯著，二次項(UDT2i,t)系數為-0.052且在5%的水平下顯著，而在民營企業上述系數均不顯著，說明企業非相關多元化經營與發明專利質量的倒U型關系僅在國有企業顯著，在民營企業中兩者不存在顯著倒U型關系，驗證了H4。進一步對比，對倒U型關系的臨界值進行計算，結果為0.683，與對應樣本均值0.37對比發現，大部分國有企業非相關多元化經營程度處于臨界值左側，即發揮著促進發明專利質量提升的作用。

表4 相關與非相關多元化經營分別對發明專利質量影響的異質性檢驗結果

3.4 穩健性檢驗

為保證結果的穩健性和可靠性，進行如下穩健性檢驗。

(1)反向因果的內生性問題。為了避免上市公司的發明專利質量反向影響相關和非相關多元化經營程度，本文在所有實證回歸中對被解釋變量發明專利質量取t+1期值進行回歸，以避免反向因果的內生性問題。檢驗結果顯示，相關多元化經營促進發明專利質量提升的結論穩健。同時，非相關多元化與發明專利質量呈倒U型關系的結論穩健。

(2)變換回歸方法。由于發明專利質量均是以0為下限的數，屬于“截尾數據”，考慮到Pooled ols可能出現的估計偏誤，采用Tobit回歸解決因變量受限問題。回歸結果如表5第(1)列所示，相關多元化經營RDTi,t的回歸系數為0.024且在5%的水平下顯著，表明上市公司相關多元化經營能夠促進發明專利質量提升，結論未發生變化。同理，表5第(2)列的回歸結果顯示，非相關多元化經營的一次項回歸系數為0.040且在5%的水平下顯著，二次項系數為-0.040且在5%的水平下顯著，表明非相關多元化與發明專利質量呈倒U型關系的結論依然穩健。

(3)控制可能遺漏變量問題。現有研究表明[43]，投資規模、托賓Q值(年末)、無形資產凈額、固定資產凈額是影響企業創新活動的變量，在本文模型中以上述4個變量為控制變量，重新進行回歸，結果如表5第(3)列所示，相關多元化經營RDTi,t的回歸系數為0.024且在5%的水平下顯著，表明上市公司相關多元化經營能夠促進發明專利質量提升，結論依然符合預期。同理，如表5第(4)列回歸結果顯示，非相關多元化經營的一次項回歸系數為0.039且在5%的水平下顯著，二次項系數為-0.039且在5%的水平下顯著，表明非相關多元化與發明專利質量呈倒U型關系的結論依然穩健。

表5 相關與非相關多元化經營對發明專利質量的影響(穩健性檢驗結果)

4 結論及政策含義

4.1 研究結論

在現有文獻的基礎上，本文選取2004—2017年滬深A股所有上市公司作為研究樣本，參照證監會上市公司行業分類指引和國民經濟行業分類標準，對各上市公司每年各主營業務收入進行分類，并采用熵指數法測算出相關和非相關多元化經營程度指數。同時，借鑒Akcigit等[18]、張杰等[39]的研究成果，采用知識寬度法測算出發明專利質量，以此作為實質性創新的代理變量，分別實證檢驗企業相關、非相關多元化經營程度對企業發明專利質量(實質性創新)的影響及其異質性。

(1)企業相關多元化經營程度提升可以促進發明專利質量提升，而且這種影響在國有企業中表現更加突出。

(2)非相關多元化經營程度與發明專利質量呈倒U型關系，當非相關多元化經營程度未超過臨界值時，與發明專利質量正相關，但在超過臨界值后，與發明專利質量負相關。對倒U型關系臨界值進行計算并將結果與企業樣本均值進行對比發現，大部分企業非相關多元化經營程度處于臨界值左側，即發揮著促進發明專利質量提升的作用。因此，適當提升非相關多元化經營程度能夠促進發明專利質量提升，而且這種影響在國有企業中表現更加突出。

4.2 政策建議

(1)企業可通過提升相關多元化經營程度促進實質性創新。與非相關多元化經營相比，企業選擇提升相關多元化經營程度更有利于促進實質性創新(發明專利質量)。因此，企業可以通過提升相關多元化經營程度，使得相關多元化優勢得到更好的發揮。

(2)客觀認識企業非相關多元化經營對實質性創新的影響。企業非相關多元化經營對實質性創新的影響呈倒U型，是一把“雙刃劍”。因此，適當提升非相關多元化經營程度可以促進企業實質性創新。通過計算發現，大部分企業非相關多元化經營程度處于臨界值左側，即發揮著促進發明專利質量提升的作用。因此，可以通過適當提升非相關多元化經營程度促進企業實質性創新。

(3)加速推進市場化進程。政府應該加快市場進化進程，減少對市場的干預，尤其應降低民營企業融資約束和成本，增強企業對于創新這種高風險投資行為的承受能力，加大知識產權保護力度，為企業創新營造更有利的環境，從而促進企業實質性創新。

4.3 局限與展望

本研究可能存在一定的局限性：企業進行相關和非相關多元化經營的前提是具備與該業務相關的技術，本文尚未從技術多元化角度進行深層次探討。未來可探討的方向有：技術多元化對企業實質性創新有何影響？相關和非相關技術多元化哪個更能增強企業實質性創新能力？如何準確測度相關和非相關技術多元化指數？在實質性創新能力提升后，企業技術發展方向是更傾向于相關技術多元化還是非相關技術多元化？背后的理論機制是什么？上述問題有待進一步研究。