企业规模及区域环境对制造业创新绩效的影响研究

王卫明，孙剑平

（南京理工大学 经济管理学院，江苏 南京 210094）

企业规模及区域环境对制造业创新绩效的影响研究

王卫明，孙剑平

（南京理工大学 经济管理学院，江苏 南京 210094）

企业的技术能力、开放程度等因素对创新效率有直接的影响，而企业规模及其所属区域的政策环境则会对这些影响因素产生作用，从而间接的影响企业的创新效率。论文通过大规模调查问卷，利用多群组结构方程模型对所构造的理论模型进行了实证检验，结果发现对于大规模企业，吸收能力对企业的创新绩效影响最大，而区域的影响则很小。结合我国实际，同一因素的影响随着区域的不同也有所不同。论文的研究为我国高端装备制造业的创新发展提供指导性的方向。

高端装备制造业；创新绩效； 多群组结构方程模型；企业规模；区域环境

0 引言

影响高端装备制造业创新效率的因素有很多，根据研究方法的不同，其划分的标准和研究的对象也有很大区别，如刘和东[1]利用数据包络分析法，研究了研发人员、研发投入强度、政府资金支持、银行资金支持、技术转移、企业规模、市场竞争度等因素的影响，何悦[2]等人则利用系统动力学模型研究了政府与企业资金投入对创新绩效的影响。可以看到，这些影响因素均与创新效率有着较直接的关系，而从宏观上来说，企业的规模和所属的区域则对这些直接因素有着重要的影响。

在企业规模方面，严圣艳[3]等人利用面板回归分析模型，研究了企业规模与高新技术企业创新绩效的关系，刘锦英[4]则根据专利申请数、新产品销售比例和产品新颖程度三个指标研究了光伏企业规模与创新绩效的关系。在区域环境方面，郭净[5]等人针对京津冀地区的高新企业，研究了市场导向和政策导向对企业创新绩效的影响，李晓梅[6]等人则分析了我国20多个省市地区企业创新绩效的差异。但以上的研究没有综合考虑企业规模及其所属区域对创新绩效的影响，要分析这方面的问题需要使用多群组结构方程模型[7]。

本研究多群组分析以企业规模和区域分布分别作为调节变量。采用多群组结构方程模型中的预设模型来分析企业规模对各个路径影响的差异，并根据我国东、中和西部地区的环境特点，得到了基于区域划分的各变量对创新绩效的影响结果。

1 模型构建

基于国内外有关企业开放式创新的分析和研究[8～10]，结合我国高端装备制造业的现状，本研究设置了结构方程模型，如图1所示。该模型通过21个外生显变量来对6个外生潜变量（吸收能力、技术能力、开放度、外部知识属性、外部合作网络关系、区域环境）进行测量，设置4个内生显变量（新产品销售收入、年专利申请量、产品质量改善状况、产品生产周期缩短等）来测量1个内生潜变量（创新绩效）。此外，本研究还设置了1个控制变量（企业规模）。

2 基于企业规模的多群组结构方程分析

在调查问卷的过程中，对企业规模采用二分法，即分为大型高端装备制造企业和中小型高端装备制造企业。利用AMOS17.0对数据进行运算，并对运算结果进行整理得到表1～表3。

图1 结构方程模型

表1 分规模常用拟合指数

表2 基于企业规模的多群组结构方程模型部分估计结果

表3 基于企业规模的各潜变量之间的总效应、直接效应以及间接效应（标准化的结果）

从模型适配标准来看，CFI值大规模群组值为0.924，中小规模群组值为0.891，略低于0.9，但均高于0.80（尚可）标准值，可接受；NFI值均高于标准值0.9；RMSEA值则均在可接受的标准值0.08以下。由此可知该方程模型与观察数据具有好的契合度。多群组结构方程模型结果表明：

（1）从各潜变量之间的效应评价结果来看 （表3），对于大规模高端装备制造企业而言，对提升企业创新绩效影响最大的指标是吸收能力，其次是技术能力、开放度、外部合作网络关系投入、区域环境以及外部知识属性。对于中小规模企业而言，对创新绩效影响因素的重要性排序分别为吸收能力、区域环境、技术能力、外部合作网络关系、开放度和外部知识属性。

（2）在技术能力对创新绩效的正向影响路径中，大规模高端装备制造企业的影响（β=0.391）相比中小规模企业的影响要大，究其原因本研究分析认为在资本密集、集中度高的高端装备制造业，所需要研究和开发的技术一般创新性强、技术难度大，需要有坚实的知识基础，相比中小型企业而言，大型企业拥有更好的研发人员与设备，更有利于大企业的创新，从而使得大规模企业的技术能力对创新绩效的影响更大。

（3）在外部合作网络关系投入对创新绩效的正向影响的路径中，大规模高端装备制造企业影响显著（β=0.358，p＜0.001）高于中小规模企业。这是由于与中小企业相比，大型企业有更好的研发人员和经费，在外部创新群体投入中，会认为与大型企业合作创新成功率较高，从而使得大规模高端装备制造企业在外部合作网络关系到创新绩效这条路径中的影响更为显著。

（4）从吸收能力对创新绩效的正向影响路径来看，中小规模企业的影响程度0.890要高于大型企业的0.764。这主要是由于在开放式创新中，中小企业由于其规模小，内部沟通迅速畅通，对外部市场的需求更加敏锐，其主要研发人员往往就是企业的管理者或经营者之一，因此中小企业在对外部知识搜索、获取、消化并最终应用于商业目的，从而增强创新绩效的内在动力和速度都比大型企业要强，使得该路径的影响系数要高于大规模企业。

（5）在开放度对创新绩效的正向影响路径中，大规模高端装备制造企业显示出比中小规模企业更强的依赖性。开放度分为内向开放和外向开放，在开放式创新环境下，大规模企业的开放是双向的，而中小规模企业的开放度是相对内向的，见表4。大规模企业相比小企业更加注重利用现有资源，某些大型装备制造企业已经构建以自己为核心的创新生态系统，建立了系统成员之间的信任，利用免费资源吸引合作伙伴，提供不断深入的免费支持，从而与供应商、用户之间更加紧密的结合，就意味着实际使用中的差错率会减少，也降低整个项目发生差错的风险，从而提高创新绩效。

（6）从区域环境对创新绩效的正向影响路径来看，大规模高端装备制造企业的创新绩效受区域环境的影响不显著，而中小规模企业的创新绩效受区域环境的影响较大（β=0.253）。究其原因可能是因为大规模高端装备制造企业一半已经享有一定的知名度和具有较强的经济基础，因此从人力资源、资金等角度来看受地域影响较小，同时大型高端装备制造业一般是地区的纳税大户，地方政府一般都会为其提供较好的发展政策和空间，故受地方政府制度影响相比中小规模企业很不显著。

表4 开放度的显变量路径系数

（7）在外部知识属性对创新绩效的负向影响路径中，大规模高端装备制造企业创新绩效受外部知识属性的影响程度为-0.012，即外部知识属性对创新绩效的负向影响为-0.012，当外部知识属性提升1个单位，创新绩效的下降程度为0.012个单位。说明大规模高端装备制造企业的创新绩效收到外部知识属性的影响不大，而中小规模企业的影响则相对较大，这是因为大规模企业拥有的人力、物力、财力使得在创新过程中对于外部新知识的模糊度、复杂度等不敏感，而中小规模企业要了解外部新知识，则需要花费更多的时间、精力，从而降低创新绩效。

3 基于东、中、西地区的多群组结构方程分析

目前，中国高端装备制造产业显示出初步集聚特征，集群化分布进一步显现，已形成以环渤海、长三角地区为核心，东北和珠三角为两翼，以四川和陕西为代表的西部地区为支撑，中部地区快速发展的产业空间格局。此外，高端装备业重点城市的分布格局与原国家分布的工业基地分布有较大的契合度，这体现了高端装备制造业的发展对工业基础有较高的要求。由于区域环境对于高端装备制造业创新绩效的影响较大，本研究针对三大区域分析高端装备制造业创新绩效的影响因素的效应。

利用AMOS17.0对数据进行运算，并对运算结果进行整理得到表5～表7。表5的结果与表1的结果类似，因此可以说该模型和观察数据能够较好的契合。

多群组结构方程模型结果表明，从各潜变量之间的效应评价结果来看（表7），对于东部地区而言，对提升企业创新绩效各指标的影响程度排序为：技术能力＞吸收能力＞区域环境＞外部合作网络关系＞开放度＞外部知识属性；对于中部地区而言，影响创新绩效的指标按重要性排序为：吸收能力＞外部合作网络关系＞技术能力＞开放度＞区域环境＞外部知识属性（其中区域环境未通过显著性检验）；西部地区的排序为：吸收能力＞技术能力＞区域环境＞开放度＞外部合作网络关系＞外部知识属性（其中开放度未通过显著性检验）。

表5 分规模常用拟合指数

表6 基于区域划分的多群组结构方程模型部分估计结果

表7 基于区域划分的各潜变量之间的总效应、直接效应以及间接效应（标准化的结果）

在技术能力对创新绩效的正向影响路径中，对创新绩效的直接影响最大地区为东部地区（β=0.409），间接影响最大的地区为东部地区（β=0.419），总体影响最大的区域为东部地区。外部合作网络关系投入对创新绩效的正向影响的路径中，中部地区的影响最显著（β=0.669，p＜0.001）；从吸收能力对创新绩效的正向影响路径来看，西部地区的影响程度最大；在开放度对创新绩效的正向影响路径中，开放度在中部地区对创新绩效的影响最显著，尤其要注意开放度在西部地区对创新绩效的影响并未通过显著性检验；从区域环境对创新绩效的正向影响路径来看，中部地区未通过显著性检验，相比较而言，在西部地区区域环境对创新绩效的影响最显著。

4 结论

本文利用多群组结构方程模型研究了企业规模及其所属地区政策环境对创新绩效的影响，得到以下结论：

（1）对于大规模高端装备制造企业而言，对提升企业创新绩效影响最大的指标是吸收能力，其次是技术能力、开放度、外部合作网络关系投入、区域环境以及外部知识属性。

（2）对于中小规模企业而言，对创新绩效影响因素的重要性排序分别为吸收能力、区域环境、技术能力、外部合作网络关系、开放度和外部知识属性。

（3）对于企业创新绩效影响最大的因素，在东部是技术能力，在中部和西部是吸收能力。

[1]刘和东.中国工业企业的创新绩效及影响因素研究-基于DEA_Tobit两步法的实证分析[D].山西财经大学学报，2010,3.

[2]何悦，朱桂龙，戴勇.企业创新绩效影响因素的系统动力学研究[J].软科学，2010，7.

[3]严圣艳，唐成伟.企业规模与中国高新技术企业的创新绩效研究[J].管理现代化，2012，5.

[4]刘锦英.企业规模与创新绩效关系的实证研究-基于中国光电子产业的分析[J].软科学，2010，4.

[5]郭净，陈永昶，刘兢轶.市场-政策双重战略导向均衡对技术创新绩效的影响-以京津冀地区的高新技术企业为例[J].河北大学学报（哲学社会科学版），2013，4.

[6]李晓梅，夏茂森.中国高技术产业创新绩效的地区差异[J].技术经济与管理研究，2010，4.

[7]张连刚.基于多群组结构方程模型视角的绿色购买行为影响因素分析——来自东部、中部、西部的数据[J].中国农村经济，2010，2.

[8]徐彪，李心丹，张珣.区域环境对企业创新绩效的影响机制研究[J].科研管理，2011，9.

[9]陈业华，陈倩倩.基于结构方程的中小型科技企业成长机制研究.科学学与科学技术管理，2010，4.

[10]王长峰.知识属性、网络特征与企业创新绩效[D].山东大学，2009.

Research on Influence of Enterprise Scale and Regional Environment on Manufacturing Industry Innovative Performance

WANG Wei-Ming，SUN Jian-Ping
(School of Economics and Management,NUST,Nanjing Jiangsu 210094,China)

The factors such as technical capability and open degree of the enterprise have a direct effect on innovation efficiency,and then enterprise scale and regional environment will affect these factors,thus indirectly affect the innovation efficiency.Through the large-scale questionnaire,this study does empirical test to the constructed the theoretical model through multiple group structure equations.Results show that for large-scale enterprises,absorption capacity has the maximum impact on enterprise innovation performance,while the regional effect is small.Combined with the actual situation in China,the same factor has different influence in different region.The research can provided instructional direction to innovative development of national development.

High-end equipment manufacturing industry；innovative performance；multiple group structural equation model；enterprise scale；regional environment

F4

：Adoi:10.3969/j.issn.1002-6673.2014.01.001

1002-6673（2014）01-001-04

2013－12－23