探索式创新、利用式创新与中国制造业企业创新绩效——基于世界银行调查数据的实证分析

崔维军 傅 宇 王文婧

探索式创新、利用式创新与中国制造业企业创新绩效
——基于世界银行调查数据的实证分析

崔维军 傅 宇 王文婧

创新是企业发展的重要驱动力，创新方式不同，效果也大不一样。企业创新行为选择可能会影响其创新绩效，进而影响其经营绩效。基于2012年世界银行中国制造业企业调查数据，分析利用式创新与探索式创新选择对于创新绩效的影响。结果表明：(1)探索式技术创新行为对创新绩效有显著的正向影响；(2)在考虑探索式技术创新行为的前提下，利用式技术创新行为对创新绩效影响不显著，而在不考虑探索式创新行为时，利用式创新行为对创新绩效有显著影响；(3)企业研发强度、是否有技术引进以及是否有研发合作对企业创新绩效有显著的影响。

中国制造业； 探索式创新； 利用式创新； 企业创新绩效

一 引言与文献回顾

面对快速变化和竞争激烈的市场环境，企业需要不断创新，谋求长期的生存和发展，至于如何创新，企业可从长期利益出发，选择激进的探索式创新行为，谋求新产品和新市场的突破；也可依托现有的知识和技术，以渐进的利用式创新，改进产品设计，拓展现有生产线。相关研究表明，企业从事探索式创新和利用式创新均有利于改善企业绩效(Tushman和Reilly，1996[1]；He和Wong，2004[2]；Lubatkin et al.，2006[3]；Fischer et al.，2010[4]；Ho et al.，2011[5])。因此，企业应同时进行探索式创新和利用式创新，并寻求二者的平衡，一方面通过探索式创新获得新知识、开发新产品、开辟新市场，一方面通过利用式创新整合现有知识，改进产品，拓展产品种类和功能(Benner和Tushman，2003)[6]。

技术创新问题的研究由来已久，学者们从不同的视角展开了广泛、多层次的研讨，但从探索式创新和利用式创新两种行为角度开展研究则时间不长。根据He和Wong的观点(2004)[2]，探索式创新和利用式创新是在企业方面说的，而渐进式创新和突破式创新则在产业层次上说；此外，区分渐进式创新和突破式创新，一般是事后对技术成果所实现创新程度的感知，而探索式创新和利用式创新则体现企业内部事前的学习行为倾向。Benner和Tushman(2003)[6]在已有研究的基础上对探索式创新和利用式创新的概念内涵进行了界定。他们认为，探索式创新是依靠当前知识或者脱离既有知识来设计新产品或开发新市场，从而形成新的知识基础，而利用式创新则是在现有知识基础上提升组织的既有技能、过程和结构。

随着对探索式创新和利用式创新概念认识的深入，关于这两种创新行为对企业绩效的影响很快成为学者们关注的一个重点。研究表明，探索式创新和利用式创新都对新产品开发、企业绩效有着正向影响，探索式创新在动态的环境下更有效，利用式创新在竞争性较大的市场环境中对企业财务绩效的影响更为有效(Jansen et al.，2006)[7]。国内的相关实证研究也支持了这一观点(李忆和司有和，2008[8]；王凤彬等，2012[9]；王林等，2014[10])。但受数据的限制，鲜有文献从实证角度探讨探索式创新和利用式创新对中国制造业企业创新绩效的影响。本文试图运用2012年世界银行中国制造业企业调查数据，在考虑两种创新行为交互作用的前提下，实证分析探索式创新与利用式创新对中国制造业企业创新绩效的影响差异，以为企业相机选择创新模式提供参考。

二 技术创新行业对企业创新绩效影响的实证设计

(一)数据来源和样本

本文使用的数据主要来自世界银行2012年中国制造业企业调查数据。该数据包含了2011年12月至2013年2月期间，在中国收集到的涵盖2700家民营企业和148家国有企业在一个完整财政年度的数据及相关附加信息。

本文遵循以下逻辑进行数据筛选：(1)根据调查问卷A4问题*调查问卷A4问题：企业的行业。，删除非制造业企业；(2)根据调查问卷A7问题*调查问卷A7问题：企业是否是更大型企业的子公司？，删除子公司企业；(3)根据调查问卷CNo2问题*调查问卷CNo2问题：近三年内(2009-2011年)，企业新产品或服务的销售收入占年度总收入的百分比是多少？，删除缺失值。通过筛选，样本最终包含了615家企业，样本企业涵盖了20个制造业行业(根据ISIC/Rev3给定行业分类)，其中，调查中将“未另列明的电力机械和装置的制造”和“收音机、电视机和通讯设备和装置的制造”归为“电子设备制造”，将“机动车辆、挂车和半挂车的制造”和“其他运输设备的制造”归为“运输设备制造”。

(二)变量设计和描述

为了检验不同技术创新行为对企业创新绩效的影响差异，本文用以下计量模型进行回归：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+γ+ε

其中，创新绩效在国内外文献中常见的衡量指标主要有专利产出、新产品销售收入和新产品产值率(Hagedoorn和Cloodt，2003)[11]。而陈劲和陈钰芬(2006)[12]在企业技术创新绩效评价指标中提出了新产品销售率这一变量，它重点体现了企业的经济效益，是技术创新最为直接的绩效衡量标准，相对更加直接地反映出了产品创新，因此更适合本研究。

技术创新投入。众多研究表明R&D投入对产业创新绩效有着显著的正向影响(孙早和宋炜，2012)[13]，且与其他能力相比，R&D能力与企业创新产品销售比例关系最为紧密(官建成和史晓敏，2004)[14]。本文选用R&D强度来表现技术创新投入强度，一定程度上避免了单一调查期间的偶然性。

技术创新模式。在企业的技术创新过程中，企业与外部组织及环境的互动十分重要，企业的技术创新需要更多地关注企业外部环境和资源的整合，我国企业整体创新制造能力水平与发达国家相比还有很大差距(孟丁和唐国华，2004)[15]。因此，引进外国先进技术成为部分企业创新的手段之一。而与其他公司进行研发合作在一定程度上能够降低企业内部的研发投入，将合作价值最大化。

技术创新行为。Benner和Tushman(2003)[6]将企业创新行为划分为探索式创新行为和利用式创新行为，企业通过探索式创新追求新技术、开发新产品，通过利用式创新在现有技术和资源的基础上改进、完善产品和技术。过往研究认为二者对创新绩效均有显著影响，探索式创新行为和利用式创新行为对创新绩效的影响均呈倒“U”型(丁安娜和刘景江，2013)[16]。借鉴Benner和Tushman(2003)[6]对探索式创新行为和利用式创新行为的划分，本文将工艺改进、控制改进、增加功能和降低成本行为归为利用式创新行为，开发新产品行为归为探索式创新行为。

为提取其他因素对回归模型和数据分析的影响，还设置了下列控制变量。

高管性别。大量研究表明，高管的人口统计特征和团队特征对企业创新有着显著的影响(Barker和Mueller，2002[17]；Srivastava和Lee，2005[18]；雷辉和刘鹏，2013[19])。女性高管以其特征中区别于男性的细心、敏感和善于情感表达等对企业创新有着影响(雷辉和刘鹏，2013)[19]。

高管经验。相关研究表明，高管年龄与企业创新有负相关关系(曾萍和邬绮虹，2012)[20]，高管的工作经验与其年龄关系较为紧密。

国际认证。质量认证对企业而言，能够规范产品创新过程，保证其系统性、独立性，能够提升产品在消费者心中的信誉，增强市场竞争力，从而推动企业的创新(毕克新等，2006)[21]。国内外产品质量认证存在差异，国内消费者认为国际认证权威性较好，是否存在国际认证在一定程度上会影响到企业的创新。

信息化程度。员工的信息化技能是影响企业信息化的关键因素之一(邱长波等，2006)[22]，可能影响企业创新绩效。企业员工信息化技能与企业绩效显著正相关(饶艳超和陈烨，2012)[23]，因此需要对企业内员工信息化技能的高低进行管理。

员工规模。有学者认为规模大的企业比规模小的企业拥有更多的资源，这种优势在一定程度上能够促进企业改进旧产品、开发新产品(杨洋等，2015[24]；孔伟杰和苏为华，2009[25])，而员工作为企业重要组成部分，员工人数一定程度上能够表现企业规模。

行业特征。在高技术产业范畴内，相同的创新投入要素在不同行业对创新绩效的影响可能存在着显著的差别。按照OECD技术密集度标准分类，本文将涉及到的20个制造业大类归入低技术产业、中低技术产业、中高技术产业和高技术产业四类产业*根据行业技术特性，本文将食品、纺织品等共10个行业归入低技术产业；将塑料与橡胶、非金属矿产等共5个行业归入中低技术产业；将化学制品、交通运输设备制造等共2个行业归入中高技术产业；将电子设备制造、精密仪器仪表制造等共3个行业归入高技术产业。，并采用虚拟变量进行赋值*变量赋值时，如果某一个产业属于低技术产业，则低技术产业变量赋值为1，中低技术产业、中高技术产业和高技术产业三个变量赋值为0，其他依次类推。。具体变量说明见表1。

表1 变量设计与描述

(续上表)

变量维度变量变量描述问卷对应问题对应答案的赋值技术创新模式技术引进(X2)技术是否国外引进E6“是”=1;“否”=0研发合作(X3)是否与其他公司有研发合作CNo5“是”=1;“否”=0技术创新行为利用式创新工艺改进(X4)产品工艺改进CNo14a“是”=1;“否”=0控制改进(X5)质量控制程序改进CNo14b“是”=1;“否”=0增加功能(X6)增加产品特性CNo14f“是”=1;“否”=0降低成本(X7)降低生产成本CNo14g“是”=1;“否”=0探索式创新开发新产品(X8)引入新产品CNo14e“是”=1;“否”=0控制变量高管性别(X9)总经理性别B7a“男”=1;“女”=0高管经验(X10)总经理工作经验B7设置为“总经理工作年限”国际认证(X11)有无国际质量认证B8“有”=1;“无”=0信息化程度(X12)企业知识密集度CNo8设置为“员工在工作中使用电脑的比例”对应的小数员工规模(X13)员工规模L1设置为“员工人数”的自然对数行业特征(X14)行业编码A4根据不同的产业分类设置为虚拟变量

(三)数据分析

本文采用的是截面数据，并且选取的被解释变量为新产品销售率，其在0～1之间且连续，考虑到结果的稳健性，选用OLS和Tobit两种模型进行实证分析。结果显示关键变量的系数和显著性在两种处理方法下是一致的，这意味着估计结果对于OLS模型和Tobit模型的选择不敏感，结果是稳健的。由于本文关注的是核心变量对因变量的影响作用方向，因此对于变量之间潜在的内生性未做处理。

三 中国制造业企业技术创新行为分析

(一)研发强度

从企业研发投入强度来看，高技术产业的最大研发投入为84.03%，强度远高于其他三类产业最大值，而低技术产业最小研发投入强度也远小于其他产业的最小值，这说明技术密集程度越高的产业对于企业研发投入强度的要求越高。随着技术密集程度的上升，企业研发投入强度的平均值呈现增长趋势，高技术产业平均强度达到7.28%，但是与该产业研发投入强度的最大值相比差距较大，说明在整个高技术产业内研发投入强度差异较大，并且在低、中低、中高、高技术四类产业中都存在这种差异。

表2 企业研发投入强度描述性统计

注：对2700家民营企业数据进行筛选，其中剔除CNo4中值为“Don’t know”、“Not applicable”、“空白”以及N3中值为“Don’t know”、“Was not in business 3 years ago”的企业。

(二)技术创新模式

从技术创新模式上看，无论是引进国外技术的模式还是与其他公司进行研发合作的模式，各类产业的企业均较少采用，说明我国企业在技术创新领域与企业外部环境和资源交互作用仍然处于一个较低水平，绝大部分未与外部展开合作；中高技术产业有超过30%的企业从国外引进技术，16%的企业与外部公司有研发合作，两种模式采用率均在四类产业中排名第一，说明我国制造业企业里中高技术产业中企业的创新模式开放程度比其他产业高。

表3 企业创新模式样本统计

注：对2700家民营企业数据进行筛选，其中剔除CNo5中值为“Don’t know”、“空白”企业以及E6中值为“Don’t know”的企业。

(三)技术创新行为

从技术创新行为来看，将企业技术创新行为划分为利用式创新与探索式创新。在同一产业内，降低成本这种利用式创新行为是企业采用率最高的创新行为，并且在四类产业中采用率均超过了70%，在中高技术产业甚至达到了80.80%；控制改进和增加功能这两种利用式创新相对采用率较低，其中仅有高技术产业采用增加功能的企业超过半数，在中高技术产业中有不到35%的企业采用增加功能。在所有产业内，探索式创新的采用率差距较小，且均大于50%，采用率最高的为中高技术产业(58.70%)。

表4 创新行为及样本统计

注：对2700家民营企业数据进行筛选，其中剔除CNo14a、b、f、g、e中值为“Don’t know”、“空白”的企业。

我国制造业企业采用降低成本这种创新行为较多，最直接影响企业的成本进而影响企业的利润，说明企业在选择创新行为时直接经济利润是绝大部分企业最先考虑的；随着技术密集度的增加，企业对各类创新行为的采用率呈波动上升趋势。

四 结果分析

首先，从表5可以看到两种分析方法得出的结果保持一致，说明本文结果较为稳健。接下来将主要基于模型1-模型4(M1-M4)的结果进行分析。模型1的回归结果表明，工艺改进、控制改进、增加功能和降低成本等利用式技术创新行为与开发新产品的探索式创新行为的交互项都是不显著的，这就意味着不同的利用式创新行为对探索式创新行为不存在不同的影响。对比模型1和模型4结果可以发现，探索式创新行为对企业创新绩效存在显著的正向激励。而对比模型1和模型3的回归结果表明，当存在探索式创新行为时，利用式创新行为对创新绩效不存在显著影响，而不存在探索式创新行为时，利用式创新行为对创新绩效存在显著的正向激励。

模型1-模型4的实证结果还显示，研发强度、是否有技术引进和是否有研发合作对企业创新绩效存在显著的正向影响。

表5 模型回归结果

(续上表)

变量OLS模型M1M2M3M4Tobit模型M5M6M7M8容差VIF工艺改进0.072-0.091**- 0.072-0.092**- (X4)(1.53)(2.14)(1.56)(2.17)控制改进0.008-0.005-0.010-0.005-(X5)(0.18)(0.10)(0.20)(0.12)增加功能0.002-0.054-0.002-0.053-(X6)(-0.05)(1.25)(0.03)(1.25)降低成本-0.052 --0.048 --0.053 --0.049 -(X7)(-1.17)(-1.13)(-1.18)(-1.13)开发新产品0.177***- - 0.161***0.178***- - 0.162***(X8)(3.52)(4.15)(3.58)(4.19)高管性别-0.056-0.068*-0.062-0.056-0.056-0.068*-0.062-0.056(X9)(-1.42)(-1.73)(-1.57)(-1.44)(-1.43)(1.74)(-1.58)(-1.44)高管经验-0.055-0.055-0.059-0.057-0.038-0.038-0.077-0.038(X10)(-1.36)(-1.36)(-1.45)(-1.43)(-1.39)(-1.38)(-1.47)(-1.45)国际认证0.095**0.097**0.092**0.098**0.095**0.097**0.092**0.097**(X11)(2.25)(2.31)(2.18)(2.35)(2.30)(2.34)(2.22)(2.39)信息化程度0.0470.0430.0460.0520.0460.0430.0460.051(X12)(1.15)(1.08)(1.14)(1.31)(1.15)(1.08)(1.14)(1.31)员工规模-0.056-0.055-0.062-0.057-0.057-0.057-0.063-0.057(X13)(-1.30)(-1.26)(-1.42)(-1.34)(-1.34)(-1.30)(-1.46)(-1.38)中低技术产业-0.040-0.036-0.046-0.038-0.040-0.035-0.045-0.037(-0.87)(-0.79)(-0.99)(-0.83)(-0.87)(-0.78)(-0.99)(-0.83)中高技术产业0.0140.0100.0130.0050.0140.0060.0120.006(0.33)(0.15)(0.29)(0.12)(0.33)(0.15)(0.29)(0.13)高技术产业-0.043-0.032-0.038-0.045-0.041-0.030-0.037-0.046(-0.94)(-0.69)(-0.83)(-1.01)(-0.94)(-0.68)(-0.82)(-1.00)工艺改进×0.030-- -0.030---开发新产品(0.62)(0.63)控制改进×-0.009----0.008-----开发新产品(-0.21)(-0.20)增加功能×0.022----0.021-----开发新产品(0.45)(0.45)0.7851.7740.7371.3570.7031.4230.7891.2670.7911.2640.9301.0750.8881.1260.8151.2270.8781.1390.7721.296------------

(续上表)

变量OLS模型M1M2M3M4Tobit模型M5M6M7M8容差VIF降低成本×0.024---0.024-----开发新产品(0.56)(0.57)R20.1680.1350.1470.161------Log-likelihood----203.42190.65192.67201.97--F统计量5.87***8.38***6.68***9.36***------样本量597602599599597602599599--

注： ***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；括号中数字为双尾检验的t值。

五 讨论与结论

本文基于2012年世界银行中国制造业企业调查数据，实证分析了创新行为对企业创新绩效的影响。研究发现：

第一，探索式技术创新行为对创新绩效有显著的正向影响。不论企业是否考虑利用式创新行为，探索式创新行为对于企业创新绩效的影响都是显著的，并且利用式创新行为可能削弱探索式创新行为对创新绩效的解释程度。当企业在有限时间和财力的条件下，选择开发新产品等探索式创新行为能够在较短的经营周期内提升自己的创新绩效。

第二，在考虑探索式技术创新行为的前提下，利用式技术创新行为对创新绩效影响不显著，而在不考虑探索式创新行为时，利用式创新行为对创新绩效的影响可能显著。当企业无法开发出新产品来占领新市场时，改进过去的产品以提升原有产品的用户体验，强化现有的消费需求，使原有的消费市场得以保留甚至扩大，在抢占新产品市场上可能有间接的贡献。

第三，企业研发强度、是否有技术引进以及是否有研发合作对企业创新绩效有显著的影响。企业增强自身的研发强度，研发成果不断进行商品化，迎合消费者需求，从而使新产品的销售率不断上升。就企业技术创新模式而言，引进国外先进技术和与其他企业进行研发合作都属于开放式创新模式，企业能够缩短自身的创新周期，从而使新产品更加迅速地进入市场取代原有产品，提升企业的创新绩效。

本文尚存在如下不足：首先，受到数据可获得性的限制，对企业创新绩效这一变量采用了新产品销售率这个单一指标，而不是更常见的专利产出、新产品销售收入和新产品产值率等指标。新产品销售率虽能够衡量创新产出绩效，但仅是创新绩效指标体系中的一部分。未来研究仍需进一步检验技术创新行为对创新绩效指标体系内其他指标的影响，从而提升本文研究结果的适用性。其次，在探索式创新行为中只考虑了开发新产品这一类行为，没有全面考察不同形式的探索式创新行为(包括开发新技术、新产品)对创新绩效产生的不同影响。此外，开发新技术和新产品二者之间是否存在促进效应，也将成为未来拓展研究的一个方向。

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[引用方式]崔维军, 傅宇, 王文婧. 探索式创新、 利用式创新与中国制造业企业创新绩效——基于世界银行调查数据的实证分析[J]. 产经评论, 2017, 8(1): 45-54.

Exploration Technological Innovation，Exploitation Technological Innovation and Innovation Performance of the Manufacturing Industry Enterprises in China：Empirical Analysis based on World Bank Survey Data

CUI Wei-jun FU Yu WANG Wen-jing

Innovation is an important driving force of enterprise development. There are various forms of innovation and their effects are also different. Innovative behaviors of an enterprise might affect their innovation performance, and then affect its operating performance. Based on 2012 World Bank survey data of manufacturing industry enterprises in China，this paper analyses the influences of the choice between exploration innovation and exploitation innovation on the innovation performance. The research results indicate that:(1)Exploration technological innovation behavior has significant positive influence on innovation performance;(2)In the premise of exploration technological innovation, the influence of exploitation technological innovation on innovation performance is not significant, but the exploitation technological innovation behavior has significant influence on innovation performance if exploration innovation behavior is not considered;(3)R&D intensity, whether introducing the foreign technology into the enterprise and whether having R&D cooperation with other enterprises also have significant influence on innovation performance.

manufacturing industry in China; exploration technological innovation; exploitation technological innovation; innovation performance

2016-10-26

江苏高校哲学社会科学优秀创新团队建设项目(项目编号：2015ZSTD006，项目主持人：曹杰)；教育部哲学社会科学发展报告项目“中国制造业发展研究报告”(项目编号：13JBG004，项目主持人：李廉水)。

崔维军，南京信息工程大学经济管理学院教授、中国制造业发展研究院兼职研究员，研究方向：技术创新管理；傅宇，南京信息工程大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：技术创新管理；王文婧，南京信息工程大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：技术创新管理。

F273.1

A

1674-8298(2017)01-0045-10

[责任编辑：郑筱婷]

10.14007/j.cnki.cjpl.2017.01.004