網絡銷售渠道與企業研發：基于企業規模比較視角

李 斌，黃少卿

(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030)

一、問題的提出

當前網絡銷售渠道滲透到經濟體系的各個層面，因而一個值得關注的問題是：網絡銷售渠道是否為規模相對較小的企業挑戰規模相對較大的企業提供一個有利的新場景。這個問題關系網絡銷售渠道對市場競爭、市場結構甚至經濟福利的改變。互聯網對經濟影響的研究長期存在，所涉及的范圍包括互聯網對各個層面的影響，如國家層面[1]、地區層面[2]、行業層面[3]和企業層面[4-5]。

研發對于任何類型的企業都是至關重要的，對小企業而言更是如此[6-7]。當前企業競爭力與其研發水平息息相關[8]，研發水平關系到小企業能否發展壯大。但是，小企業在開展研發活動的過程中遇到許多障礙，這些障礙主要來自研發的需求側和供給側兩方面。就供給側而言，小企業面臨著資金和研發人員不足的問題；而從需求側來看，即使企業研發行為獲得成功，如何推動新產品或新技術的商業化也是小企業必須面對的問題，因為研發成果商業化一直被認為是小企業面臨的主要障礙之一[7-8]。與規模較大的企業可以通過既有的高知名度、聲譽以及更大的生產規模推廣研發成果不同，規模較小的企業無法利用規模經濟和范圍經濟以及必要的互補性對其研發成果商業化[9]。因此，在傳統經濟結構下，小企業較難將研發成果轉化成實際回報，從而降低了其從事研發活動的激勵。

網絡銷售渠道的出現為企業克服以上結構性障礙提供了可能的商業生態場景。這種新的商業模式拓展了企業的市場渠道，并以較低的推廣成本促進研發成果商業化[10]。因此，小企業研發收益的不確定性將得以降低，即網絡銷售渠道從研發需求側(研發成果商業化)對企業研發行為給予經濟激勵。本文強調了預期需求擴張對企業研發行為的影響，并通過理論模型對這一機制進行解釋。在實證方面，之前的研究將互聯網視為信息處理或者信息交流的工具，并從研發前端開發過程的角度研究互聯網應用對創新的影響[11-12]。

綜上所述，本文對以往的研究進行了拓展，聚焦于互聯網更細化的功能識別，即以對中國市場結構、商業模式、流通體系、區域分布和市場分割影響更深遠的網絡銷售渠道為解釋變量，檢驗其對企業研發的影響。基于創新錦標賽分析框架，本文建立了一個理論模型來說明如下命題：在網絡銷售渠道情境下，小企業進行研發投入的可能性將超過大企業。為此，本文采用世界銀行2002年和2003年對中國企業的調查數據構建1999—2002年的非平衡面板，運用面板Probit模型驗證上述命題。

二、理論模型：基于創新錦標賽分析框架的解釋

(一)模型設定

在模型中，規模較大的企業(本文簡稱為“大企業”)先行支付了營銷成本f(沉沒成本)，并因此獲得了先行比較優勢，建立了行業內領導者的聲譽[13]。更重要的是，當營銷研發成果時，前期固定成本使大企業比規模較小的企業(本文簡稱為“小企業”)更具成本優勢[7-8]。因此，本文將大企業研發成果的營銷成本設定為(1-α)f，其中，0<α<1；而小企業因為不具備前期規模優勢，其研發成果的營銷成本依然為f。這個設定對應于小企業在研發成果商業化方面所面臨的障礙。

表1三種情境下大企業和小企業的利潤函數以及聯合概率

參照Reinganum[14]的設定，本文建立時間軸t∈(0,)上的研發收益函數。

大企業的研發收益函數是：

(1)

其中，0<α<1。

小企業的研發收益函數是：

(2)

可以將上述兩個研發收益函數寫成如下簡約形式：

(3)

(4)

為了得到大企業和小企業的反應函數，分別對兩個研發收益函數關于IL和ISM求一階條件：

(5)

(6)

(二)比較靜態分析

(7)

進而得到式(7)的等價簡約形式：

(8)

一方面，網絡銷售渠道及其對商品的搜索技術和精準推送技術為消費者尋找到理想(或者匹配獨特偏好)產品提供了方便。對于消費者而言，獲得理想產品的搜索成本遠低于無網絡銷售渠道時的搜索成本。另一方面，借助網絡技術，企業可以用更低的營銷成本向目標消費者展示自身的匹配產品[15-16]。這意味著研發成果營銷成本的下降。因此，通過營銷成本f的下降將網絡銷售渠道引入模型中，即f=F(internet)，F′<0，其中，internet表示網絡銷售渠道，F(·)是某種函數形式。

命題1：網絡銷售渠道可以增加小企業的研發邊際收益，卻不一定增加大企業的研發邊際收益(作用方向可能是正向或者負向或者無作用)，小企業的研發邊際收益比大企業的研發邊際收益增加更多。因此，網絡銷售渠道對小企業的研發投入的提升作用更大。

(9)

(10)

在式(9)中將f的作用分解成正負兩部分，在式(10)中只有一個負向部分。因此，由于式(9)中存在正向部分，隨著f的降低，大企業的研發邊際收益的增加小于小企業。這個結論的經濟含義是：因為前期投資抵消了網絡銷售渠道的部分作用，大企業并不比小企業更依賴網絡銷售渠道。這主要源于大企業在市場上的前期營銷投入為其營銷研發成果所帶來的好處(具體反映在變量α)。根據模型設定，α代表了前期營銷投入的效益。因此，對于大企業來說，更大的α意味著更多的收益歸因于前期營銷投入，即這些互補性資源的投資對大企業營銷研發成果的好處(降低營銷成本)，也意味著網絡銷售渠道為大企業所帶來的部分好處已被前期互補性資源的投資完成。隨著α增加，式(9)中的正向效應提升。這意味著前期互補性資源的投資對網絡銷售渠道的替代效應更強。因此，對于大企業來說，替代效應減弱了網絡銷售渠道對其研發邊際收益的影響。如果沒有替代效應，網絡銷售渠道對大企業和小企業的影響是相同的。此外，也可以從機會成本角度看待α，即把正向部分看成大企業應用網絡銷售渠道的轉換成本，轉換成本會減弱網絡銷售渠道對大企業研發邊際收益的正向作用。當轉換成本足夠大，也會使網絡銷售渠道對研發邊際收益的作用為負。

如前所述，網絡銷售渠道對大企業的影響由式(9)中的正負兩項決定。因此，正負兩項的相對大小決定了網絡銷售渠道對大企業的研發邊際收益的作用方向。正負兩項作用相同的平衡條件如下：

(11)

上述平衡條件表示網絡銷售渠道對大企業的研發邊際收益沒有任何影響。但是，如果正向作用占主導，網絡銷售渠道將減少大企業的研發邊際收益；如果負向作用占主導，網絡銷售渠道將增加大企業的研發邊際收益。無論哪種情況，網絡銷售渠道對大企業研發邊際收益的影響都小于對小企業研發邊際收益的影響。網絡銷售渠道的收益差異會影響不同主體的使用傾向，這與小企業更傾向于使用網絡銷售渠道的研究[11-17-18]一致。這意味著，小企業有可能借助網絡銷售渠道使其在研發競爭中獲得優勢或者彌補在傳統市場結構中的市場障礙，從而追逐并挑戰大企業。

命題2：網絡銷售渠道降低了研發成果的營銷成本，隨著網絡銷售渠道的使用，小企業進行研發投入的可能性將超過大企業。

當營銷成本下降時，式(8)的左邊會下降，初始的均衡條件被打破。為了進一步分析大企業與小企業的研發競爭互動過程以及新的均衡點，筆者考慮營銷成本從f下降到f′(f′

(12)

(13)

圖1 古諾均衡的演化過程

三、研究設計

(一)數據來源

本文采用世界銀行2002和2003年對中國企業的調查數據構建了1999—2002年的非平衡面板。上述數據對本文關注的網絡銷售渠道和企業研發兩個變量提供了連續兩年或者三年的數據，因而可以構建面板數據。這對本文的估計大有裨益，因為企業規模可能存在動態變化過程，而且企業規模可能與企業內在的不可觀測因素高度相關。此外，為了緩解企業研發與網絡銷售渠道可能存在的內生性問題，構建面板數據也是一個更理想的選擇。運用中國數據研究網絡銷售渠道對企業研發的影響有兩個好處：一方面，作為轉軌國家，中國長期存在不完全競爭的市場結構，網絡銷售渠道所引發的市場環境和份額的重塑更加突出，能夠更好地識別網絡銷售渠道對小企業的影響[19]-[22]。另一方面，中國已經成為世界上最大的互聯網技術應用國，網絡營銷在中國的發展越來越受到世界各國的重視。本文選取了上述數據集中的制造業企業，共10個二位碼行業6 888個樣本，具體包括服裝制造業、電子設備制造業、電子元器件制造業、家用電器制造業、汽車及零部件制造業、食品加工制造業、化工產品制造業、生物醫藥業、冶金產品加工業和運輸設備制造業。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

借鑒Boeing[23]與Zhou等[24]的研究，本文用研發投入衡量企業研發(R&D)。由于研發投入為0的觀測值占60%，因而企業研發設置為虛擬變量，若企業進行研發投入，賦值為1，否則賦值為0。

2.解釋變量

借鑒Ayyagari等[25]的研究，本文用企業勞動力總量衡量企業規模(Size)，根據各行業總體用工情況，依據各企業平均用工規模將行業內企業分為大企業和小企業，處于行業平均用工規模以下的企業為小企業，賦值為1；處于行業平均用工規模以上的企業為大企業，賦值為0。網絡銷售渠道(Internet)，用網絡或電子郵件訂單收入占比衡量網絡銷售渠道應用強度。

3.控制變量

高管學歷水平(DegreeCEO)，分為高中以下、高中、大學本科和研究生，分別賦值1—4；政商關系(Government)，用政府采購產品占總銷售額比重衡量；實際銷售規模(Sales)，對其取自然對數，以1978年為基期進行平減，從而去除價格因素；產品質量標準(ISO)，表示企業是否執行國際質量認證體系的虛擬變量，若執行，賦值為1，否則賦值為0；資產負債率(Liability)，用負債總額/資產總額×100%衡量；所有制情況(Ownership)，用政府部門股本占比衡量；實際投資水平(Investment)，對其取自然對數，以1999年為基期，根據當年固定資產投資價格指數進行平減，從而去除價格因素；出口情況(Export)，用出口額占總銷售額比重衡量；實際用工成本(Compensation)，用人均實際工資額衡量，以1999年為基期，根據當年消費者價格指數CPI進行平減，從而去除價格因素；員工電腦使用率(Computer)，用來衡量生產中的信息化程度和員工生產率。

表2是本文主要變量的描述性統計。

表2主要變量的描述性統計

本文對網絡銷售渠道和無網絡銷售渠道情境下，大企業和小企業的平均研發投入占銷售總額的比重進行了統計比較。在無網絡銷售情境下，小企業研發投入占比為0.0399，低于大企業的0.0557。在網絡銷售情境下，小企業研發投入占比為0.0807，大企業研發投入占比下降為0.0332。

(三)模型設定

為了檢驗理論模型中提出的命題，本文構建如下計量模型：

R&Dit=β0+β1Sizeit+β2Internetit+β3Internetit×Sizeit+β4Xit+εit

(14)

本文探討企業規模的相對大小，用行業平均值作為劃分標準，但回歸結果可能與劃分企業規模的標準有關。本文通過門限回歸方法[26-27]，使用企業勞動力總量作為門限變量，內生出使模型系數產生結構性差異的分界點(即門限值)。門限回歸模型如下：

R&Dit=(β0+β1laborit+β2Internetit+β3Xit)I(laborit≤labor*)+

(15)

其中，labor表示企業勞動力總量(自然對數形式)；labor*表示門限值；I(·)表示指示函數，當括號中的條件成立，取值為1，否則取值為0。門限回歸通過逐點搜索方法估計labor*。

四、回歸結果與分析

(一)基準結果

由于被解釋變量是二值受限變量，所以本文運用面板Probit模型及一系列穩健性檢驗驗證上述命題，回歸結果如表3所示。

表3回歸結果

表3列(1)的基準結果顯示，企業規模的回歸系數為-0.0509，并且在1%的水平上顯著為負。這表明在無網絡銷售渠道情境下，保持其他變量不變，小企業進行研發投入的概率低于大企業，平均而言，小企業進行研發投入的概率比大企業少0.0509。這主要是因為小企業面臨更多市場進入障礙，造成其不能而非不愿進行研發投入。網絡銷售渠道與企業規模交互項的回歸系數為0.0015，并且在5%水平上顯著。這表明在控制了無網絡銷售情境下大企業與小企業進行研發投入概率的差異性后，網絡銷售渠道提升了小企業進行研發投入的可能性，并且網絡銷售渠道對小企業研發投入的影響大于大企業。平均而言，網絡銷售渠道應用強度每提高一個單位，小企業與大企業進行研發投入概率的差距將縮小0.0015。這一結果證實了命題1。當網絡銷售渠道應用強度逐漸提升，網絡銷售占比達到33.93%以上時，小企業進行研發投入的概率將超過大企業。這一結果證實了命題2。這表明在引入網絡銷售渠道以后，小企業的市場進入壁壘被削弱，阻礙小企業在新產品市場與在位大企業競爭的客觀因素被削弱。網絡銷售渠道的回歸系數為-0.0013，并且在10%的水平上顯著。結合網絡銷售渠道與企業規模交互項的回歸系數(0.0015)可以發現，網絡銷售渠道對小企業研發投入的作用為正，而對大企業研發投入的作用為負或者不顯著。

其他控制變量的回歸結果也基本符合直覺。高管學歷水平的回歸系數為0.0697，并且在1%的水平上顯著。這表明高管學歷水平與企業研發正相關，與管理學高層梯隊理論的理論預期相吻合，即高管的人力資本決定企業決策和經營能力。政商關系的回歸系數為0.0017，并且在5%的水平上顯著。這表明在中國與政府的經濟關系可以有效提升企業進行研發投入的概率，政商關系有助于企業獲取資金、人力和知識等研發資源；作為高標準的采購主體，政府也可以作為信號，使企業獲得額外的無形資產，這同樣有助于企業進行研發投入；作為穩定而可靠的合作伙伴或者采購主體，政府可以為企業提供穩定的需求和收入來源，從而為研發創造穩定的銷售渠道。實際銷售規模的回歸系數為0.0329，并且在1%的水平上顯著，這表明市場規模更大的企業更有動力進行研發投入。

(二)穩健性檢驗

1.網絡銷售渠道的內生性問題

對于網絡銷售渠道而言，可能存在企業研發對網絡銷售渠道的反向因果關系。為此，本文引入企業年齡、企業所在地(地級市)距離杭州的距離和企業是否在網絡上投放廣告等工具變量。企業年齡屬于滯后變量，當年的研發投入不會反向影響企業的成立年份，而年輕企業更傾向于選擇網絡銷售渠道，因為年輕企業市場渠道的轉換成本更低。企業所在地距離杭州的距離屬于外生變量，并不由企業研發投入決定，但其可以決定企業受到網絡銷售渠道應用強度，因為中國乃至世界上最大的網絡交易市場運營公司阿里巴巴坐落在杭州，并以杭州為中心向更廣大區域輻射。這種相關性在網絡銷售市場形成初期(即本文的樣本期)更突出。同時，企業所在地距離杭州的距離并不直接決定企業是否進行研發投入，杭州并不是中國傳統意義上的經濟樞紐和文化政治中心。在互聯網經濟興起之前的時期，特別是本文數據的樣本期，杭州也并不是可以與北京和上海等城市比肩的全國性科創中心。網絡廣告投放與網絡銷售渠道有較高相關性，但這并不會直接影響生產端的企業研發。在早期，網絡廣告并不是廣告的主要投放形式，其覆蓋的受眾僅限于網絡用戶，與大眾媒體的受眾群體有較大差距。網絡廣告與網絡銷售相伴相生，主要服務于網絡銷售渠道。因此，網絡廣告影響研發邊際收益和企業研發的渠道只有網絡銷售渠道。另外，在網絡上發布廣告的成本遠低于傳統大眾媒體平臺，因而企業研發并不會使網絡上投放廣告的行為有系統性差別。

表3穩健性檢驗1是引入企業年齡、企業所在地距離杭州的距離和企業是否在網絡上投放廣告三個工具變量進行兩步法面板Probit回歸。三個工具變量的相關性檢驗、弱工具變量檢驗和過度識別檢驗結果支持工具變量的有效性。其中，不可識別檢驗的Kleibergen-Paaprk LM 值為65.2200，并且在1%的水平上顯著，從而強烈拒絕“不可識別”的原假設；弱工具變量檢驗的Kleibergen-Paaprk Wald F值為17.7210，大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗5%偏誤下的臨界值11.0400，從而拒絕“弱工具變量”的原假設；Hansen J值為0.0030，但不顯著，從而接受“工具變量外生”的原假設。穩健性檢驗1的結果與基準結果一致。

2.企業規模劃分標準對回歸結果的影響

在表3穩健性檢驗2中，為了考察企業規模的動態變化對回歸結果的影響，根據各行業內企業各年的平均用工情況，對企業的相對規模進行了劃分，處于當年行業平均用工規模以下的企業為小企業，Size_year取值為1；處于當年行業平均用工規模以上的企業為大企業，Size_year取值為0。根據各行業內企業各年的平均用工情況，對企業的相對規模進行劃分，從而考察企業規模的動態變化是否會影響結果的穩健性。穩健性檢驗2的結果與基準結果一致。

在表3穩健性檢驗3中，本文檢驗用行業平均值作為劃分標準的基準結果是否會受到標準設定的影響。本文使用企業勞動力總量作為門限變量，內生出使模型系數產生結構性差異的分界點，而非外生給定一個劃分標準。根據門限回歸結果，當勞動力總量小于335(labor≤5.8141)時，網絡銷售渠道的回歸系數為0.0037，并且在1%的水平上顯著；當勞動力總量大于335(labor5.8141)時，網絡銷售渠道的回歸系數為-0.0001，但不顯著。穩健性檢驗3的結果與基準結果一致。

五、研究結論與政策建議

基于創新錦標賽分析框架，本文建立了一個理論模型：首先，得到一個不考慮網絡銷售渠道影響的對稱均衡，并將其作為研發均衡的起始點；其次，通過比較靜態分析，引入網絡銷售渠道對研發收益函數的影響，得到新的均衡；最后，提出網絡銷售渠道促使小企業進行研發投入的可能性將超過大企業的命題，并就如何產生這一特征事實進行解釋。在此基礎上，本文采用世界銀行2002年和2003年對中國企業的調查數據構建1999—2002年的非平衡面板，運用面板Probit模型及一系列穩健性檢驗驗證上述命題。研究結果顯示：網絡銷售渠道對小企業研發投入的影響更大，隨著網絡銷售渠道破除了制約小企業研發行為的市場障礙，小企業進行研發投入的可能性將超過大企業。根據上述研究結論，筆者提出如下政策建議：

第一，網絡銷售渠道已經成為幫助小企業打破傳統市場競爭障礙的一種低成本且有效的手段。如果想要增加小企業的研發投入，政策制定者應該采取措施促進網絡銷售渠道的發展，并使其保持規模經濟和成本優勢。與可能受到大企業抵制的反壟斷或者市場開放政策不同，網絡銷售渠道是競爭中性的技術，它并不會損害大公司的既得利益，其更多的是對新市場的拓展和現有市場范圍的擴大，而較少體現對現有利益的攫取。因此，政策制定者應支持對互聯網相關基礎設施的投資，特別是網絡銷售市場的基礎投資和生態建設。既要幫助小企業進入互聯網在線市場，并推動其電子商務的開展，又要整合相關資源，建立有利于整體社會經濟福利的網絡銷售渠道和平臺，使其成為競爭中性的平臺，并保持自然壟斷的規模經濟優勢。

第二，政策制定者應關注網絡銷售平臺中壟斷力量的形成。在網絡銷售平臺形成初期，平臺運營商選擇實施專門針對小企業的創業支持計劃，為小企業提供補貼或者流量支持，從而吸引他們加入該平臺。然而，經過初期階段，當一個或者多個網絡銷售平臺脫穎而出，在雙邊市場上獲得壟斷地位時，它們也將成為一個新的大型平臺，并追求自身的利益最大化戰略。因此，政策制定者應適時對互聯網中介市場進行規制，以防止網絡銷售平臺濫用職權或者成為研發競爭的新障礙。

第三，網絡銷售渠道更多的是從拓展產品需求和市場范圍等渠道影響企業研發。通過促進研發成果商業化，網絡銷售渠道增強了小企業進行研發投入的動力。然而，政策制定者不應該把所有希望都寄予網絡銷售渠道，為了促進小企業進行研發投入，還應該采取其他的創新、創業扶持政策。