劉亦摶(通訊作者) 張業鵬 張文豪
(山東財經大學工商管理學院,山東 濟南 250014)
創新對企業核心競爭力的形成至關重要,創新帶來的巨大效應使許多有實力的企業對此趨之若鶩,但不可忽略的事實是,創新帶來巨大效應的同時也需要大量的成本投入,部分企業忽略了這種投入而盲目創新,結果反而被進行創新帶來的巨大負面影響所困擾。雖然直覺上企業的實力對創新效率存在一種潛在正向影響,但由于企業戰略、業務和運營方式的多樣性,并非所有實力較強的企業都有較強的創新能力,例如實施成本領先戰略的大企業,其創新能力未必強于某些實施差異化戰略的小企業。因此,實證企業實力與創新效率的相關性對企業進行戰略制定和決策具有比較重要的意義。
企業創新是宏大的研究課題,早期的相關研究聚焦于經濟學中市場因素對創新的影響。市場結構包括市場競爭狀況、產品差異程度、企業規模和進出市場障礙等因素,它們都與技術創新有一定的關系,主要研究表明,企業的創新效率和市場競爭程度之間是倒U型關系(Aghion等,2005)。但在特定的條件下,企業的壟斷地位可能會導致其創新激勵和效率的降低(Arrow, 1962)。總結上述研究成果,可以得出最利于企業創新的市場結構是不完全壟斷。
國內對企業創新的研究較多地從研發角度進行,融資約束是影響研發投入的重要因素之一,而融資約束對于創新活動的影響也十分顯著,高的調整成本和不穩定的融資來源制約著企業的創新活動(鞠曉生、盧荻和虞義華,2013);此外研發可以從國內已有資源和環境進行,與僅依靠國內資源研發相比,研發國際化對我國跨國企業的創新有顯著的提升作用(李梅和余天驕,2016); 經濟發展會影響創新的方式和創新質量,隨著科技的發展,數字技術的應用也促進了企業創新(陳慶江、王月苗和王彥萌,2021)。從企業性質和公司治理的角度,國內外已有諸多文獻發現公司治理對于企業創新確實存在較大影響(馮根福和溫軍,2008;李春濤和宋敏,2010) ,機構持股作為一種重要的公司治理安排,對企業的技術創新有重要的影響(Aghion等, 2013)。從企業性質的角度看,國有企業都更具有創新性,而且國有產權降低了激勵對創新的促進作用(李春濤和宋敏,2010); 子公司自主性水平提高能夠有效促進民營企業創新投入水平提升(楊英英、徐向藝和白露,2021);可以看出,企業性質和公司治理也是影響創新效率的重要因素,現有研究表明國有企業更具創新性,且給子公司自主性也會激發其創新水平。
基于上述文獻回顧和分析,我們發現影響企業創新的內在因素(企業實力、研發投入、融資約束、公司治理等);外在因素主要有創新環境、政府政策和市場結構等。我們發現,現有文獻較多聚焦于公司治理角度,如從股權結構等角度分析對企業創新的影響(吳淑琨,2001),鮮有文獻較直接地研究企業總資產于其創新效率的關系;一般地,企業總資產反映了其實力,實力越強的企業越有進行創新的動機和激勵,因此本文提出以下假設:
假設H1:企業實力對其創新效率存在正向影響。
本文使用的制造業上市公司層面相關數據來自國泰安數據庫(CSMAR),選取2000年~2017年為研究區間,并以制造業上市公司證券代碼和年份為基準進行多個數據表的匹配。本文核心被解釋變量是企業創新效率(lnPatent, lnPatentQS),本文采用兩個變量測度。第一種測度方法參考主流研究:i企業在t年的創新績效用包括該企業該年發明、實用新型和外觀設計在內的專利授權數量之和度量。需要注意的是,存在一些受產業政策激勵的公司,專利申請顯著增加,但只是非發明專利顯著增加,這說明存在部分企業在創新方面盲目追求“數量”而忽略“質量”的現象(黎文靖和鄭曼妮,2016)。因此本文同時采用第二種測度方法:用企業專利引用次數對數測度創新,以進一步加強本文研究結果的穩健性。本文核心解釋變量是企業實力(lnTA),以企業總資產的對數衡量。最后,本文加入選取企業層面的控制變量,以其風險指標(ROE),企業資產負債率為代表、經濟發展水平指標,地區GDP對數(GDP)、創新資產指標,企業無形資產比率(IAR);所有變量描述性統計如表1所示。

表1 各變量的描述性統計
為驗證上市公司實力對其創新效率的影響,本文采用最小二乘法(OLS)的面板固定效應方法估計企業創新效率,加入四重固定效應,并聚類到企業:

其中j表示行業,i表示企業,t表示年份,c表示省份;lnPatentijtc指c城市的j制造業i企業在t年專利數量的對數;lnPatentQSijtc指c城市的j制造業i企業在t年專利引用數量的對數;lnTAijtc指c城市j行業i企業在t年的總資產對數;Xi為一系列控制變量;μi,λt,φj,υc分別代表個體、年份、行業和省份固定效應;α0和β0為常數項,εijtc為隨機擾動項;該模型關心的核心系數為α1和β1,經濟意義是企業總資產對企業專利數量和專利引用數量的替代彈性。
根據本文上一部分的計量模型(1)和(2),對企業實力與企業創新效率的影響進行面板數據固定效應模型估計,基準回歸估計結果見表2。由表2模型估計結果可以看出:企業實力對企業創新效率的估計系數在1%的水平下顯著為正,即企業總資產的增加促進該企業專利數量和專利引用數量的提高;加入控制變量之后,從表2第(2)、第(4)列可以看出:企業實力對于企業創新的影響仍在1%的水平下顯著為正,其中對專利數量對數的影響系數略有下降,對專利引用數量的影響系數略有提高,從而驗證了假設H1。

表2 企業實力對創新效率的基準回歸結果
為進一步控制可能存在的遺漏變量導致企業實力與企業創新效率之間的虛假關聯,本文采用高維固定效應進行穩健性檢驗,在模型中進一步加入省份固定效應、時間固定效應和行業固定效應的交互項,估計企業實力對企業創新效率的影響,回歸結果見表3。本文發現,加入了固定效應交互項后的估計系數與基準回歸模型大體一致,進一步分析發現,加入固定效應交互項之前的(1)、(3)列和加入固定效應交互項之和的(2)、(4)列的估計系數相差很小,從而加強了本文基準回歸結果的穩健性。

表3 高維固定效應檢驗


圖1 企業實力與專利數量對數安慰劑結果

圖2 企業實力與專利引用量對數安慰劑結果
企業實力綜合反映了企業生存和發展的能力,一般而言,實力較強的企業會更注重創新。而企業加強創新的表現有增加研發人員占比、增加研發投入等,其中研發人員作為企業的人力資本和高素質人才,是企業進行研發活動和提高創新效率的關鍵。為實證研發投入是否是企業創新影響機制的中介變量,本文利用國泰安數據庫中上市公司企業研發人員占比的數據,并利用中介效應檢驗企業實力通過其對創新效率的影響,設計的計量模型如公式(3)、公式(4)所示。



表4 研發人員占比對企業創新效率的影響(中介效應)

圖3 中介效應原理
本文借助2000年~2017年中國制造業上市公司面板數據,利用普通最小二乘法的面板固定效應方法對企業實力和其創新效率進行相關性分析。結果發現,企業實力對其創新效率存在顯著且穩健的正向影響,且這種影響通過提高研發人員占比實現。進一步地,本文的研究結果具有以下相對重要的政策意義:
一是實證了企業實力對其創新效率的正向影響。雖然其結果較符合直覺,但仍然可以其中解讀出以下相對重要的內涵:實力越強的企業往往越注重創新,說明創新對企業長期的發展具有極為重要的意義;創新可幫助企業獲得可持續的競爭優勢,但并非所有企業都應盲目創新,創新帶來的收益是潛在且無窮的,但進行創新對企業而言也有相當的風險,因此企業進行創新決策時應審慎考慮自身實力。
二是本文發現企業研發人員占比對其創新效率有顯著的相關性。這說明高知識和技能型人才已經成為企業迫切需要的人才,國家在貫徹創新驅動發展戰略的同時應該更加注重對專業技術技能型人才的培養;同時應出臺相關政策鼓勵高知識和技能型人才在招聘市場上自由流動,增強企業尋找合適人才的機會。