基于目標導向行為的高技術產業產品創新績效

崔慶安，李曉艷

（1.鄭州大學管理工程學院，河南鄭州 450001；2.上海海事大學經濟管理學院，上海 201306）

當前社會競爭日益激烈，高技術產業面臨的環境日新月異，創新成為高技術產業應對外部環境變化的關鍵技能之一［1］。動態能力理論認為，進行產品創新是高技術產業提高經營效率、保持競爭優勢的一項重要活動［2］。然而產品創新的成功與否受多種因素影響，通過創新理念、工藝和流程創新等途徑都存在一定風險［3］，de Carvalho 等［4］提出產品開發技術的成功使用取決于相關業務的性質，并且產品創新成功的概率可能也較低，如何在盡可能規避這些風險的同時提高高技術產業的產品創新績效是研究的一個關注點。邵云飛等［5］進行了R&D 人員和經費對專利申請量影響的實證研究，得出盡管我國生產總值（GDP）呈穩步上升趨勢，但由于技術引進、研發投入力度較小等原因，使得整體創新績效較低。Yu 等［6］以R&D 人員和資金、新產品開發資金、發明專利數量為研究變量，研究認為我國高技術產業有很強的發展潛力，然而目前的整體新產品創新績效僅有42.9%。王飛航等［7］通過工業企業省際面板數據研究，得出自主研發對創新績效有顯著促進作用的結論。由于全球經濟迅速發展，政府和企業越來越意識到環境挑戰對企業績效構成了障礙［8］，在高技術產業產品創新績效的影響因素中，出口是促進我國高技術產業成長的重要途徑［9］，如熊名寧等［10］通過對企業經營環境調查數據的進行Tobit 回歸分析，得出出口戰略對產品創新績效的提升作用。陳鈺［11］提出產品創新是一個包括研發和轉化階段的過程，其中，轉化階段是研發成果產出向經濟效益轉化的過程，這一過程也體現了新產品市場占有率的重要性，新產品銷售收入是體現效益轉化的一個重要指標，一定程度上反映了新產品在市場的受歡迎程度。基于以上分析，本文在研究高技術產業的產品創新績效時，綜合考慮了研發人員和資金投入、出口和新產品銷售收入和生產總值等5 個指標。

雖然相關參考文獻分別采用了問卷調查數據、新產品銷售收入、專利數量等作為產品創新績效的衡量指標，但是考慮到問卷調查填寫存在較大的主觀性，而新產品銷售收入存在一定的延后性，因此本文以有效發明專利數量衡量產品創新績效。鑒于企業進行產品創新的行為決策大多基于明確的目標，本文參考Kaplan 等［12］的研究，引入目標導向理論，站在一個更宏觀的層面思考在產品當前狀態不能滿足用戶需求的情況下，應該作出怎樣的策略調整才能夠扭轉競爭劣勢局面，以獲取期望狀態下的新產品創新績效。參考David 等［13］、郭俊華等［14］的相關理論，企業依據市場特征、社會資本、政策調控等因素，尋求新的信息，在紅海戰略中爭取機會，在藍海戰略中開創新的市場需求和空間，超越競爭的思想范圍，從而主動進行適當的研發投入行為調整，體現了企業的目標導向行為。基于此，本文將目標導向行為界定為企業對研發人員與研發資金投入占比的調整，選用Michael 等［15］構建的面板向量自回歸（PVAR）模型，從時間和地區兩個維度進行分析，在時間序列基礎上融入面板模型的優勢，通過格蘭杰因果檢驗、脈沖響應和方差分析，研究目標導向行為與高技術產業產品創新績效的動態交互作用機制。

1 理論基礎與研究假設

1.1 目標導向行為對產品創新績效的影響

產品創新績效的衡量需要體現產品新穎性以及企業新產品在市場的受歡迎程度，現有文獻研究中對產品創新績效的衡量方法有利用調查問卷進行量表設計、新產品銷售收入以及專利指標等，考慮到問卷調查由于主觀性原因，較難保證問卷結果的真實性，且不一定能夠保證回收足夠多的有效問卷。而新產品銷售收入大都需要經過市場的研發階段，轉化成經濟效益之后才方便得到較準確的數據，可能存在一定滯后性；另一方面，高技術產業的產品創新行為本身就存在一定風險，前期的研發投入與后期的經濟效益不一定完全正相關。因此，考慮到指標本身的特點及數據的適用性，本文選取有效發明專利數量來衡量高技術產業的產品創新績效，雖然發明專利很好地反映了產品的創造力和創新質量［16］，是創造性的客觀指標之一，但是如果發明專利失去價值，則對企業產品創新績效失去了貢獻，因此本文選擇有效發明專利數量作為衡量產品創新績效的指標。

高技術產業作為我國國民經濟和社會發展的重要支柱產業，其產品創新績效的考核是促進創新質量和企業經營效率提升的重要途徑。根據《中國高技術產業統計年鑒》，高技術產業（制造業）R&D經費逐年遞增，在2019 年達到3 804.0 億元；投入強度與營業收入比2.41%，較2018 年提高0.14%［17］，在利用當代尖端技術（即信息技術、生物工程和新材料等領域）生產高技術產品的高技術產業群中，研發人員與資金投入比重大。本文將企業主動調整研發人員與研發資金投入的占比，更好地制定戰略目標，從而提高經濟效益解釋為目標導向行為，這是一個選擇、尋找和實現目標的過程。基于此，本文提出假設1：

H1：目標導向行為正向影響高技術產業產品創新績效。

H1a：研發人員投入對產品創新績效有正向促進作用。

H1b：研發資金投入對產品創新績效有正向促進作用。

1.2 戰略能力的中介效應

戰略能力的主要體現在于它是重新調整戰略目標、資源配置和研發投入的關鍵［18］。為研究戰略能力對目標導向行為與產品績效創新之間的中介作用，本文將該指標定量化，并以出口和新產品銷售收入進行衡量。新產品銷售收入和出口收入能夠很好地反映產品的市場占有率，是企業將目標導向行為轉換成產品創新績效策略的有效標度。隨著市場全球化發展，出口和新產品銷售收入對產品創新績效的正向影響也得到廣泛檢驗。一方面，出口在企業戰略中的重要性呈現遞增趨勢，如Bottega 等［19］的實證研究表明，在不考慮非價格競爭力因素時，出口與產品創新績效之間存在長期關系，且對高技術產業的產品創新績效影響程度高于低技術產業。而對于中小企業而言，雖然出口提供了發現新的創新機會，但是也可能因其缺乏管理或營銷資源、財務限制、缺乏出口市場知識而帶來相關挑戰［20］。另一方面，新產品銷售收入具有市場屬性，在一定程度上能夠客觀體現出產品創新的市場價值［21］。企業引入產品創新經常會面臨銷售收入的不確定性，但蘋果公司近60%的銷售收入來自過去4 年推出的產品［22］，因此新產品銷售收入的重要性分析也是研究產品創新績效的主要指標之一。基于此，本文提出假設2：

H2：戰略能力在目標導向與產品創新績效之間起正向中介作用。

1.3 宏觀經濟政策的調節作用

Gunarso 等［23］從資源型的角度分析，產品創新績效涉及大量的技術資源支持、產品研發投入、專利發明數量等。此外，在宏觀經濟方面，高技術產業的產品創新績效與研發支出占我國GDP 的比例密切相關［24］。熊彼特的創新理論提出，經濟發展對產品創新很重要，創新也一直被視為國家或地區經濟和競爭力長期增長和發展的重要因素［25］。GDP已在各種研究中被用作國家或地區經濟增長的指標，González-Serrano 等［26］的研究表明，人均GDP 與所研究國家的創新績效呈現顯著正相關，對于高創新國家，通過對不同的創新相關指標如何影響創新績效和人均GDP 進行層次回歸建模和定性比較分析，相關結果較好地解釋了企業獲得投資和支持與高績效之間的相關作用。黃寰等［27］通過實證研究得出我國各省份經濟高質量發展變化趨勢明顯上升，經濟發展較快和經濟發展較慢地區的高技術產業均呈穩步遞增趨勢，但過慢的增長在一定程度上也抑制了該地區高技術產業的產品創新績效。宏觀經濟政策的調控是影響企業產品創新的一個重要外部因素，一個地區的生產總值水平在一定程度上反映了當地的經濟發展狀況，政策調控也反映了市場的動蕩性。基于此提出假設3：

H3：宏觀經濟調控正向調節目標導向對產品創新績效的影響。

基于以上理論和相關研究，本文構建如圖1 所示的研究模型，以有效發明專利數量作為衡量產品創新績效的指標，在目標導向行為、戰略能力層面加入宏觀經濟調控因素，研究其動態關系，進而得出目標導向行為對高技術產品創新績效（有效發明專利數量）的影響機理。

圖1 產品創新績效研究模型

2 研究設計

2.1 數據來源與整理

本文以我國2008—2019 年28 個省份的高技術產業為研究對象，由于高技術產業是我國國民經濟和社會發展的支柱性產業，因此通過高技術產業的相關實證指標，研究其對企業產品創新績效的影響具有一定代表意義。本文數據來源于《中國高技術產業統計年鑒》，其中缺少2018 年的數據，為了保證數據的完整性，選用國家統計局發布的《中國科技統計年鑒》（2018 年）中國高技術產業的相關數據。依據統計年鑒的劃分標準，我國高技術產業有醫藥制造業、航空航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業以及信息化學品制造業等，隨著科技和國民經濟的發展變化，產業劃分發生部分改變，各地區的經濟也存在波動情況，導致某些地區某些年份的數據不完整，因此為了保證數據的完整性以及研究結果的可靠性，本文剔除掉2008—2019 年海南、西藏、青海三個省份的數據，選取剩余28 個省份具有強烈平衡性的面板數據。在指標選取方面，結合當前高技術產業產品創新績效的相關研究，如Ponta 等［28］、支燕等［29］分別肯定了專利發明作為衡量績效指標的可靠性、作為目標導向行為所主動調整的研發投入對企業產品創新績效的影響。參考已有文獻并結合本文研究內容，最終選取高技術產業數據的實證變量指標如表1 所示。

表1 企業產品創新績效評價指標

本文對相關數據進行了如下處理：（1）剔除研究期內任一年度有嚴重數據缺失的樣本城市；（2）為了降低數據的異方差性，對數據進行對數化處理，新的變量序列為有效發明專利對數化、R&D 人員數量對數化、R&D經費對數化、新產品開發資金對數化、新產品銷售收入對數化、出口收入對數化、地區生產總值對數化；（3）將研發經費和新產品開發資金通過熵值法加權得到研發資金投入對數化lnrdk，將新產品銷售收入和出口收入通過熵值法加權得到戰略能力對數化指標lnrev，用取對數后的面板數據建立PVAR模型，各變量的描述性統計結果如表2所示。本文聯合使用EViews10 和Stata16.0 軟件對所獲得的數據進行分析處理。

表2 變量描述性統計結果

2.2 模型選擇

面板數據有個體維度i和時點維度t兩個維度，一般表現形式為如下所示：

PVAR 模型通過擬合各因變量對其自身、所有其他因變量的滯后的多元面板回歸，建立估計方程模型，考察多個變量間的動態互動關系，因此，本文構建PVAR（p）模型如下所示：

式（2）中：i為行業；t為時間；p為滯后期，Ξit為隨機擾動項，且假設Ξit無序列相關。

由于PVAR 模型本身就是一個系統，其系數及顯著性沒有具體實際意義，因此一般不會對其局部方程作出解釋，重點在于分析系統本身的變化情況，即進行脈沖響應分析和方差分解。其中，脈沖響應函數（IRF）是指一個因素沖擊（即解釋變量）變動一個單位的時候，被解釋變量的動態變動路徑，即研究某個變量在不同時期的影響效果，若長期趨于穩定則表示沖擊效應基本不變化。而方差分解考察的是被解釋變量方差的變動情況在多少程度上是源于自己和其他因素的影響，不同時點變量的預測方差可以分解為不同沖擊解釋的部分，從而進一步分析該變量波動的貢獻。

本文通過構建PVAR 模型來系統探索以目標導向行為、戰略能力及其宏觀經濟調控對提升企業產品創新績效的影響。在構建模型過程中，本文將高技術產業的產品創新績效（以有效發明專利數衡量）作為被解釋變量，將目標導向行為（由研發人員數量和研發投入衡量）作為解釋變量，加入以新產品銷售收入和出口衡量的戰略能力為中介變量，宏觀經濟政策為調節變量，基本操作流程如圖2 所示。

圖2 PVAR 基本操作流程

3 基于PVAR 模型的實證分析

3.1 面板單位根平穩性檢驗

由于宏觀經濟指標一般具有時間趨勢和非平穩特征，而且平穩與非平穩數據的建模步驟和思路差別較大，因此為了避免可能出現的異方差和偽回歸，確保研究的穩健性，在模型分析前需要進行單位根檢驗，以進一步確定是否需要進行協整檢驗。為確保檢驗結果的準確性和穩健性，本文聯合使用了同質面板數據檢驗方法中的LLC 檢驗，以及異質面板數據檢驗方法中的IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher 檢驗，對我國高技術產業面板數據進行單位根檢驗，檢驗結果如表3 所示。

表3 樣本地區高技術產業相關數據面板單位根檢驗結果

其中，檢驗類型為帶截距項情形，即包含個體固定效應項，最大滯后階數根據系統自動選擇，滯后長度根據SIC 準則由系統給定，檢驗結果中Fisher檢驗的概率基于漸進卡方分布計算，其他檢驗均是基于漸進正態分布計算。表3 LLC、IPS、ADFFisher、PP-Fisher4 種檢驗方法的檢驗結果均顯示，lnpatent、lnrdl、lnrdk、lnrev 和lngdp5 個變量在5%的顯著性水平下，依據多數服從少數原則拒絕原假設，即原數據取對數后的序列為平穩序列，不需要進行協整檢驗，因此得出各變量均為0 階單整序列。

3.2 確定最優滯后階數

確定數據的平穩性之后，在對各變量取對數后的數據序列建立面板向量自回歸模型過程中，為確保模型估計結果的有效性，首先需要確定模型的最優滯后階數。一方面，滯后階數越大越能反映模型的動態特質；但另一方面，滯后階數如果選得很大，對數據量要求也越大。因此將赤池信息量準則（AIC）、貝葉斯信息量（BIC）和漢南-奎因信息量準則（HQIC）3 種方法同時作為5 個變量的最優滯后階數選擇準則，具體檢驗結果如表4 所示。通過表中信息可以得出，當滯后期為4 時，AIC、HQIC 結果均為最小，因此選擇PVAR（4）模型來研究目標導向下研發人員數量、研發資金投入、銷售收入和出口收入以及地區生產總值與有效發明專利的動態內生關系。

表4 樣本地區高技術產業相關數據滯后階數判斷結果

3.3 PVAR 模型建立與格蘭杰因果檢驗

確定模型的最優滯后階數為4 階后，建立基于PVAR（4）的面板數據模型，由于PVAR 是一種非理論性的模型，解釋其系數的經濟意義比較牽強，因此本文只給出估計的模型方程如式（3），針對實證結果的具體解釋主要在于后面的脈沖響應分析和方差分解。

格蘭杰因果檢驗結果可以說明解釋變量滯后信息對被解釋變量是否有預測能力，為進一步驗證模型的估計結果，本文對所研究的5 個變量進行滯后4 階的格蘭杰因果檢驗，結果如表5 所示。檢驗結果顯示，在5%的顯著性水平下，研發人員投入和研發資金投入、新產品銷售收入和出口收入、地區生產總值均是有效發明專利的格蘭杰原因，說明目標導向行為直接影響企業產品創新績效。此外，戰略能力與宏觀經濟調控因素既對產品創新績效有著直接影響，也通過對目標導向行為的格蘭杰原因而間接影響企業產品創新績效。

表5 樣本地區高技術產業相關數據格蘭杰因果檢驗結果

表5（續）

3.4 脈沖響應分析

通過格蘭杰因果檢驗得出研究指標間存在因果關系，因此在PVAR 建模基礎上進行脈沖響應研究目標導向行為對產品創新績效的影響。在脈沖響應分析中，本文使用蒙特卡洛模擬（Monte-Carlo）300次，得到各變量滯后10 期產生的95%置信區間的脈沖響應函數圖（見圖3），其中橫軸表示脈沖響應期數，縱軸表示實際響應值。中間實線代表脈沖響應函數的趨勢，表示給解釋變量一個沖擊后，該被解釋變量如何變化；上下兩側點虛線表示正負兩倍標準差偏離線。

圖3 各變量對自身的脈沖響應

圖3反映了研究的各個指標對自身的信息沖擊，由結果可知各指標對自身的信息沖擊反應均顯著為正，表明目標導向行為、戰略能力以及宏觀經濟調控對自身有正反饋作用，地區生產總值對自身信息沖擊呈現穩步提升趨勢，對自身的增強效用較好。

圖4 的結果顯示，從目標導向的兩個維度看，戰略能力與宏觀經濟調控對于目標導向均具有正向影響作用，新產品銷售收入和出口收入、地區生產總值對于研發人員投入的前期變動影響較小，且有1 期的滯后性，在第3 期之后逐步達到平穩甚至有減弱現象，其主要通過對研發資金投入的沖擊影響目標導向行為。對來自戰略能力的沖擊，目標導向行為的反映較平穩，且在一定時期之后有下降的趨勢，而宏觀經濟調控對于目標導向反映較迅速，且具有長期穩定的正反饋效益。

圖4 目標導向行為的脈沖響應

當產品創新績效作為響應變量時，首先，目標導向行為的研發人員投入維度對于產品創新績效的前4 期變動較大，在第3 期達到拐點，對受到的沖擊反應迅速上升一期，而后趨于平穩。目標導向行為的研發資金投入維度對于產品創新績效前4 期反應較平穩，在第4 期達到拐點，從第4 期到第7 期逐步上升而后趨于平穩，表明目標導向對產品創新績效的直接正向影響，驗證了H1。其次，從戰略能力的角度看，新產品銷售收入與出口收入在較短時期內對于產品創新績效具有較強的正反饋作用，第4 期之后雖然仍具有正反饋作用，但作用強度逐步減弱，表明其通過對目標導向的影響，間接正向影響產品創新績效，驗證了H2。最后，從宏觀經濟調控的角度看，通過對目標導向的調節作用，從第1期開始對產品創新績效的信息沖擊逐步上升，表明宏觀經濟政策對于企業產品創新績效有著穩定的正向影響，驗證了H3。

圖5 產品創新績效的脈沖響應

3.5 方差分解

方差分解通過考察各指標對被解釋變量方差的變動情況的貢獻率，從而為企業提供戰略調整以及決策支持。本文在建立PVAR 模型的基礎上，使用蒙特卡洛模擬300 次，選定滯后期為10 期的方差分解，在脈沖響應分析基礎上，進一步分析目標導向對企業產品創新績效的方差分解，以及戰略能力和宏觀經濟調控作為中介對目標導向的影響，從而間接影響產品創新績效的方差分解情況。由表6 檢驗結果可知，目標導向中研發人員和研發資金投入的貢獻率接近，分別從第1 期的3.95%、2.55%上升到第10 期的13.46%、12.51%，每期的貢獻率在逐步提升，并于第9 期趨向平穩，驗證了H1，即目標導向行為正向影響企業產品創新績效。此外，戰略能力對企業產品創新績效的直接影響較小，從其對目標導向的方差分解結果來看，其對研發人員和研發資金投入的貢獻率分別從第1 期的7.53%、13.45%上升到第10 期的16.42%、31.62%，驗證了H2，表明戰略能力主要通過對目標導向的直接正向影響，從而間接正向影響企業產品創新績效。最后，從方差分解結果發現，宏觀經濟調控對于目標導向的直接正向影響較小，而對于企業產品創新績效的直接影響從第1 期的1.97%上升到第10 期的16.01%，且之后的貢獻率仍處于穩步上升趨勢，從而說明H3的不完全正確性，即宏觀經濟調控對企業產品創新績效的影響可能并非主要通過對目標導向的作用，且有待進一步研究與驗證。

表6 各變量方差分解結果

4 結論與建議

4.1 研究結論

本文選取2008—2019 年的我國高技術產業相關數據，通過剔除缺失值和數據初步整理，最終得到28 個省份的高技術產業面板數據，將7 個變量整合為5 個研究指標，并從3 個層面進行考量，分別是目標導向行為層面、戰略能力層面、宏觀經濟層面。先后通過單位根檢驗、PVAR 建模、格蘭杰因果檢測、脈沖響應分析和方差分解，進行企業產品創新績效影響因素的分析。得出結論為：

（1）通過對5 個變量的格蘭杰因果檢驗結果進行分析得出，5%顯著性水平下的目標導向、戰略能力和宏觀經濟調控均是產品創新績效的格蘭杰因果檢驗，且戰略能力和宏觀經濟調控通過對目標導向的直接調控影響企業產品創新績效。

（2）通過對PVAR 模型的脈沖響應函數進行分析得出，目標導向對產品創新績效的沖擊在短期內有較大的波動，但其長期趨勢均趨于平穩正強化，且研發資金投入對企業創新績效的正向促進作用更強。戰略能力對企業產品創新績效的直接影響在長期趨勢中有弱化的現象，而通過作用于目標導向進而影響產品創新績效的趨勢較平穩。地區生產總值作為宏觀經濟政策的調控策略，無論直接作用于目標導向還是企業產品創新績效，其長期趨勢都是正向平穩促進。

（3）通過對PVAR 模型的方差分解結果進行分析得出，目標導向行為下研發人員、研發資金投入對企業產品創新績效均具有正反饋作用，且研發資金投入的貢獻率變化略顯著。戰略能力作為通過對目標導向行為的調節，進而正向作用于企業產品創新績效，由其對研發人員與研發資金投入的方差分解結果，發現戰略能力對研發資金投入的貢獻率更大。宏觀經濟調控對目標導向行為的貢獻率較小，而直接對企業產品創新績效表現出正方向貢獻，雖然與假設的途徑有所不一致，但結論均是正向促進企業產品創新績效。

4.2 建議

綜合以上分析，可以發現從長期來看，企業需要注重目標導向對于提升產品創新績效的貢獻，通過調整研發人員、資金投入比例，關注員工個體需要及組織目標，結合產品的銷售收入與出口收入在市場的占有率以及宏觀經濟政策的調控，將目標導向作用于組織特征，制定企業在目標導向下提升產品創新績效的策略。此外，我國高技術產業的企業產品創新績效應著眼于原始創新、提高產品創新質量、增加有效發明專利數量，企業需要注重將目標導向作為組織特征，增加研發投入；同時，政府應多采取積極措施鼓勵企業申請發明專利。

4.3 未來展望

由于各省份的經濟發展存在差異，本文在研究高技術產業的產品創新績效時選取了規模以上工業企業和大中型工業企業，未來研究可考慮將地區經濟發展納入研究特征；同時，將各個省份按照經濟發展水平進行劃分，進行有針對性的分組研究。另一方面，國家對于中小企業政策扶持力度越來越大，實施財政扶持、金融扶持、創新扶持、提供公共服務等，因此以中小企業為研究對象也可以作為未來的研究方向之一。