区域经济体发展差异如何影响上市企业创新绩效

刘大鹏，赵 茂，徐海清

（1. 云南大学 发展研究院，昆明650091；2. 云南师范大学 泛亚商学院，昆明650092；3. 云南大学滇池学院，昆明650100）

一、引 言

习近平总书记指出：“创新是国家和企业发展的必由之路。”“十三五”规划建议提出：“深入实施创新驱动发展战略。”党的十八大报告明确提出要实施创新驱动发展战略，2020 年我国进入创新型国家行列的战略目标。企业作为创新主体地位能否确立，主导作用能否发挥，很大程度上决定了我国创新驱动战略的成败。事实上，企业创新在不同区域存在着显著差异，目前已有较多文献对企业创新的区域差异进行了研究，多数文献是以行政区域或者地理分布特征作为划分依据，然而企业创新活动通常与企业的经济行为相关联，企业的经济行为又与企业所在区域的发展阶段有关，并不总是与行政区域划分或者自然地理特征相关。因此，本文基于哈佛大学Michael Porter 的理论，依据国际上将国家不同发展阶段的定义，借鉴世界经济论坛（WEF）《2007—2008 全球竞争力报告》①将我国不同发展阶段的区域划分为效率驱动型经济体、转型驱动型经济体及创新型经济体三种类型，通过CDM 模型对不同发展阶段区域经济体内的企业创新过程进行比较研究，以期为我国处于不同发展阶段地区的政府制定适宜的企业创新支持政策提供依据。

本文研究的边际贡献包括以下三点：第一，本文研究了我国处于不同发展阶段区域的企业创新过程。按照世界经济论坛（WEF）提出的《2007—2008 全球竞争力报告》分类标准，将我国不同区域分为效率驱动经济体、转型驱动经济体和创新驱动经济体，并对不同区域经济体中企业创新投入、企业创新产出与企业创新绩效方面进行了对比分析，为我国不同区域制定配套的创新政策提供实证分析支持。第二，不同于传统企业创新研究中只对企业创新因素进行简单回归，本研究基于CDM 模型的三阶段联立方程组，重点对不同区域经济体内的企业创新过程进行考察，以便真实反映企业的创新情况。第三，使用联立方程组的三阶段最小二乘法（3SLS），既考虑了企业创新投入产出与企业绩效之间的内生关系，又避免了工具变量选择的主观性，使得研究结果更为可靠。

二、文献综述

（一）企业创新投入、企业创新产出与企业创新绩效

关于企业创新中的企业R&D 投入对企业绩效影响的研究，国内外学者均有较多的研究，最早可追溯至20 世纪60 年代。Griliches 将企业创新投入看成企业生产过程中投入要素，将其解释为企业的知识资本，进而分析企业R&D投入对企业绩效的影响。美国统计调查数据显示企业R＆D 投入与企业绩效之间存在正相关性（Mansfield，1986）［1］。受限于数据可得性，我国学者主要使用上市企业数据，通过选择不同的控制变量，得出不同的结论。 程宏伟等（2006）发现R＆D 投入与企业业绩正相关，但R＆D 投入对企业业绩的影响逐年减弱［2］。张济建等（2009）则认为尽管R＆D 投入与企业业绩呈现正相关，但没有滞后影响［3］。王玉春等（2008）提出R＆D 投入具有滞后性和累积效果，对盈利能力作用明显［4］。然而，现有研究成果存在一定的局限性，大多数集中于两个方面。一是将通过选取不同的企业研发投入指标与企业绩效指标直接进行回归，从而发现他们之间的联系。另一类研究则是在企业研发投入变量与企业绩效变量之间寻找调节变量，再通过回归来发现他们之间的关系。然而，创新活动贯穿于企业经营过程的始终，创新能力是从投入到产出再到产品价值实现过程中整体能力的综合反映（李江涛等，2017）［5］，创新活动最终要落实到新技术、新知识的产生和应用方面，在分析R＆D 投入对企业绩效的作用过程中，需要重视知识产生、转化和吸收的过程（董平、徐欣，2012）［6］，所以研究企业创新投入对公司绩效之间的关系充分要考虑企业创新投入、企业创新产出与企业绩效之间的相互联系，并建立相应联立方程组的分析框架，从而避免单一视角所造成的偏差。

（二）企业创新与区域发展差异

改革开放以来，中国区域创新格局发生了重大变化，区域差异化已成为一个不可回避的现实问题。不管是各省份之间还是东、中部和西部三大地带之间，在创新发展方面，存在着大小不同的差别（邹鑫、王续琨，2009）［7］。我国是一个大国，区域创新资源禀赋不均衡是一个现实国情（许治、邓芹凌，2013）［8］。比如，我国中西部地区受地理位置、自然条件、发展基础等因素制约，创新资源区域分布与创新发展矛盾十分突出（曲婉、康小敏，2012）［9］。现有文献大多数是参照1983 年经全国人大六届四次会议审议通过的“七五”计划来划分东、中、西部地区。同时考虑到2000 年我国将西部大开发中享受优惠政策的范围扩大到内蒙古和广西，故对原有“七五”规划的划分做出了相应调整（李柏洲、李新，2014）［10］。

随着我国经济发展区域不平衡现象的出现，原有东中西三大地带的划分已经不合时宜，不利于从整体上整合区域资源，而国务院发展研究中心提出的四大板块、八大区域的分析框架比较合适（孙玉涛、杨中楷，2008；曹勇、秦以旭，2012）［11-12］，这也是我国国家统计局的标准。该标准将我国分为东部、中部、西部和东北部四大板块进行分析，东部包括北京、河北、山东、上海、天津、浙江、广东、江苏、福建、海南；中部包括湖北、湖南、陕西、江西、山西、内蒙古、河南、安徽；西部包括四川、广西、甘肃、重庆、云南、青海、贵州、西藏、宁夏、新疆；东北包括黑龙江、辽宁、吉林。这一划分虽然易于辨识，也更具合理性，但在企业创新研究上并不具有现实意义。尽管企业的创新行为与区域因素或地理分布可能有关，然而地理邻近并不总是能促进企业创新（汪涛、王慧，2017）［13］，企业的创新行为并不总是与企业的地理分布相一致。

也有学者对现行的区域划分标准存在质疑，认为这种不加辩证地沿袭地理角度区域划分习惯，未曾考虑创新布局的区域依赖性和创新过程相对特殊性（王德青等，2014）［14］。事实上，即使是在中国较为发达的省份内部，经济实力、技术水平、知识存量等创新影响因素也存在着一定的差距。应根据创新能力的差异划分为不同的地区进行比较研究（王鹏等，2012）［15］。此外，我国地区自主创新产出与当地科技高供给有强相关，这使得各个地区的创新情况截然不同，以传统方式划分区域进行创新研究具有明显局限性（陈黎，2012）［16］。借助拓展聚类模型，将各省市创新水平进行定量层级划分，并依据划分结果将我国31 个省市分为创新领先区、创新发达区、创新中等区、创新追赶区和创新落后区（王德青等，2014）［17］。然而，企业创新过程是个动态的过程，受到当地政府补助、企业研发投入等诸多因素地持续影响，而这些因素的变化又与企业所在区域的发展阶段直接相关。

事实上，一个地区科技创新决策能否正常运转的一个重要因素在于创新资源的投入与配置，这是科技创新成功的物质基础，它决定创新的规模、速度、能力和效果（许凤群、饶爱鹏，2004）［18］。创新资源的投入与该地区的GDP 水平息息相关，而GDP 水平又决定了不同区域经济体发展阶段的差异。

因此，世界经济论坛（WEF）在《2007—2008年全球竞争力报告》中根据经济发展阶段所提出的经济体划分依据，更适用于我国国内区域划分。该报告认为经济发展阶段衡量标准之一是人均GDP 在市场汇率下的水平，分为五个阶段：低于2000 美元为要素驱动阶段；介于2000美元与3000 美元之间为要素转型驱动阶段；介于3000 美元与9000 美元之间为效率驱动阶段；介于9000 美元与17000 美元之间为效率转型驱动阶段；高于17000 美元为创新驱动阶段。根据2016 年我国不同区域人均GDP 的不同，本文所参照的标准是后三个阶段。具体划分依据见表一。

表1 我国不同区域经济体类型划分

三、模型构建与指标选取

（一）模型构建

企业创新过程中的“黑箱问题”一直是企业创新研究中的问题之一，为了将企业创新过程完全展示，Crépon、Duguet 和Mairesse（1998）［19］提出了CDM 模型，该模型结合了熊彼特的创新，以Pakes 与Griliches（1984）［20］的知识生产函数模型为基础，重点考察了企业的创新过程。Crépon、Duguet 和Mairesse 认为企业 创新并非是一蹴而就的过程，而是分阶段逐步实现的。首先企业通过投入各种创新要素进行企业创新，其次通过企业的创新投入获得企业的创新产出，最后通过企业创新产出的经济转化获得企业收益，并带来生产率水平的提高，促进企业的发展。所以CDM 模型较好地揭示了创新驱动增长的机制和过程，对熊彼特创新理论是很好的验证和补充（王利，2015）［21］。

本文基于Crépon、Duguet 和Mairesse 所提出的CDM 模型建构思路，选用了李常洪等（2013）［22］文章里有关中国企业创新活动过程中的主要因素，并增加了企业所在行业特征和企业的产权性质作为控制变量，构建方程组如下：

第一阶段：企业创新投入过程

方程（1）表示企业创新投入过程，主要是考察企业创新投入强度的影响，这里重点选择企业规模和政府补助两个指标。熊彼特曾提出了企业规模与R&D 投入之间存在关联，企业规模大小对企业创新投入会有不同选择。小公司在技术创新方面主要具有灵活性优势，而大公司主要具有物质优势（刘运国，2007）［23］。企业创新存在较大的不确定性，由此造成了企业创新的高风险性，对于资金短缺、风险承受能力弱的企业尤为不利。因此，政府补助对企业R&D 投入，不管是直接资助还是补贴，都具有积极的正向促进作用，政府补助最优的结构就是加大对企业研发的补贴（Gomez 等，2014）［24］。

第二阶段：企业创新产出过程

方程（2）表示企业创新产出过程，来源于Grilliches 知识生产函数方程。 PA 代表企业2017 年所获得授权的专利数。企业获得授权的专利数可以表示企业创新的直接成果，更能体现企业创新的真实水平。因此本文选取专利授权数作为企业创新产出的指标。此外，窦鹏辉和陈诗波（2012）［25］在对我国科技资源投入产出绩效进行评估时，发现一年滞后期投入对产出绩效的影响更为精准。因此在方程（2）中选择了RDt-1指标，即使用企业上一年R&D 投入总额作为企业创新产出的解释变量。同时，企业规模对企业创新产出的仍然会产生影响，因此在方程（2）中依然加入了企业规模变量。

第三阶段：企业创新绩效过程

方程（3）和方程（4）表示企业创新绩效过程，分别从短期企业盈利状况和长期企业成长能力两方面来反映企业的创新绩效水平。本文采用企业净利润作为企业盈利性指标和Tobin Q 值作为企业成长性绩效的指标。企业利用所获得授权的专利，追加物质资本投入和人力资本投入，最终转化为企业的利润，并为企业带来未来的成长。方程（3）和方程（4）用企业规模（SIZE）和研发人员数量占比（RL）来分别表示物质资本投入和人力资本投入，这是因为研发人员投入强度也是反映企业R&D 活动强度的重要指标（周芳，2014）［26］。

CDM 模型中所表示的企业创新过程如图1所示。

图1 企业创新过程

（二）指标选取

根据文章之前分析，本文CDM 模型所选取的指标如表2 所示。

表2 CDM 模型指标属性、表示符号及含义

（三）数据来源

2017 年，中国A 股市场一共有536 家企业获得了专利授权，剔除信息不全的企业后样本公司剩余404 家，覆盖了纺织服装业、医药制造业、软件和信息技术服务业等25 个行业，数据主要来源于国泰安数据库、国家专利局和巨潮资讯网，并进行了手工统计处理，运用Stata14. 0软件进行三阶段最小二乘法（3SLS）计算。

四、描述性统计

从表3 中可以看到，在404 家R&D 投入的上市企业中，所有指标偏离度都不大，不存在极端异常值。企业规模、研发人员投入、本期和上期的R&D投入等因素偏离程度较小，相比之下，政府补助偏离度较高，反映出不同企业政府补助力度不同。从企业创新产出来看，专利数的偏离度较大，反映出企业在利用不同资源时带来创新产出的差异。从企业创新结果来看，净利润和企业托宾Q 值偏离不多，说明创新产出所带来的企业创新绩效差异不大，并未给企业绩效带来显著的差异性提升。

表3 2017年A股上市企业创新投入描述性统计结果③

五、实证结果分析

（一）多重共线性检验

由于方程组中涉及较多解释变量，可能会产生变量之间多重共线性问题，因此，需对方程组中的解释变量进行方差膨胀因子（VIF）的估计，以检验解释变量之间是否存在多重共线性，结果如表4 所示。

表4 中解释变量的方差膨胀因子（VIF）值均大于1，但是所有解释变量中的方差膨胀因子（VIF）最大值并未超过10，因此本方程组中的解释变量之间不存在多重共线性问题。

表4 CDM 模型多重共线性检验结果

（二）CDM 模型实证结果分析

1. 总体样本企业回归分析

表5 反映了总体样本企业创新过程的回归结果。从企业创新投入过程来看，企业规模和政府补助都与企业R&D 投入在1% 水平上显著为正，表明这两个因素对于企业R&D 投入具有明显的促进作用。相比之下，企业规模大小对于企业R&D 投入强度的直接作用更大，其系数值为0. 522，说明规模大的企业能获取与创新相关的更多资源，也能承担更大的创新风险，在企业R&D 投入上具有明显的优势。政府补助与企业R&D 投入的相关系数为0. 242，说明政府补助中24. 2% 的比例会被应用于企业的创新投入，也反映了政府补助在企业R&D 投入中的重要性。政府应通过各种补助、补贴政策积极鼓励企业进行R&D 投入，从事创新活动。

表5 CDM 模型实证分析结果

从企业创新产出过程来看，主要考察企业进行R&D 投入后，对企业创新产出即企业所获得授权的专利带来什么样的结果。这里选择了上一年企业R&D 投入作为解释变量，原因在于企业进行R&D 投入后，转化为企业的创新产出通常会有一定的滞后期。回归结果表明，企业前期的R&D 投入对企业的创新产出在0. 00 水平上具有显著的正向影响，对提高企业创新产出也发挥了较大的作用，其相关系数为0. 461。同时，也不能忽视企业规模对企业创新产出的影响。从企业创新投入的回归结果中可以发现，企业规模越大，往往可以获得更多资源去进行R&D 投入，进行更深入的技术研发、购买研发创新所需设备并雇佣研发人员，因此可以更高效地将企业R&D 投入转化为企业的创新成果。企业规模在10% 水平上对企业创新产出具有显著正向作用，影响系数也达到0. 172，也验证了这一结论。

从企业创新绩效过程来看，企业既会关注企业创新产出的短期盈利性，也会考虑企业创新产出的长期成长性。企业的创新产出与企业短期盈利性绩效指标在0. 01 水平上显著正相关，但与企业成长性绩效指标却不相关，这表明企业获得授权的专利数所代表的企业创新产出，仅仅在企业当期的财务指标上反映出企业盈利能力的提高，但从长期来看并不有助于企业长期发展能力的提升。反之，尽管企业研发人员与企业的即时盈利水平并无显著相关，但企业研发人员数量的多少决定着企业创新发展的潜力，表5 中企业研发人员占比数与企业成长性绩效在0. 00 水平上显著正相关。原因在于人的因素在研发中始终处于主导地位，直接决定了研发投入的效率、研发投入的效益，甚至决定企业未来创新发展的空间。因此，企业的创新发展应该不断加强人力资源的投入，特别是研发人员的投入。此外，企业规模在企业创新投入过程和企业创新产出过程中，均体现出显著正相关，但是在企业创新绩效过程中却有所不同。企业规模对企业的盈利性绩效在0. 00水平下显著正相关，而对成长性绩效在0. 00 水平下均显著负相关。短期来看，企业规模越大的企业在获取短期盈利上具有明显的优势，但是从长期来看，企业规模却阻碍企业的创新发展，对企业未来成长带来负面效应。

2. 不同区域经济体中样本企业的回归分析

按照《2007—2008 全球竞争力报告》的分类标准，将我国不同地区根据经济发展阶段的不同分为创新驱动经济体、转型驱动经济体和效率驱动经济体，并分别用三阶段最小二乘法进行回归分析，结果显示在表6 至表9 中。

表6 不同区域经济体中样本企业R&D 投入

表7 不同区域经济体中样本企业创新产出

表8 不同区域经济体中样本企业盈利性绩效

表9 不同区域经济体中样本企业成长性绩效

从企业创新过程第一阶段即企业的R&D投入阶段来看，企业规模对企业创新投入的影响受区域经济体发展不同而有所差别。企业规模因素对创新驱动经济体内的企业来说并不显著，影响程度也较小。而对于转型驱动经济体和效率驱动经济体内的企业创新来说，却是在0. 01 水平下显著。这表明对于创新驱动经济体内的企业来说，企业规模并非是其进行企业创新投入的主要考虑因素，原因在于创新驱动经济体内的企业更有可能成为某个行业创新领导者，因此会基于原有创新成果和技术进步来进行保持行业内领先地位，这一过程已经不需要公司规模效应。反之，转型驱动经济体和效率驱动经济体内的企业创新却和企业规模高度相关，甚至于影响程度也相似，反映出对于转型驱动经济体和效率驱动经济体内的企业来说，实现企业创新依然需要充分考虑企业的规模效应。

政府补助一直是考察企业创新投入所无法忽视的重要因素。无论是哪种类型的区域经济体内的企业，其创新投入都与政府补助显著相关。尽管影响程度系数有所差异，但均表现出政府补助对企业创新投入的支持至关重要。

影响企业创新产出的主要因素包括企业规模和上一期研发投入水平。企业规模对企业创新产出的影响类似于企业创新投入阶段，即主要是和转型驱动经济体以及效率驱动经济体内的企业创新有关联。不过，在企业创新产出阶段，可以明显看出企业规模对企业创新产出的影响力按照效率驱动、转型驱动及创新驱动三种类型逐渐出现递减的趋势。在效率驱动经济体内，企业规模对于企业创新产出影响在0. 00水平十分显著，并且影响程度也较大。但是，对于转型驱动经济体的企业创新产出来说，仅仅在0. 05 水平下显著，且影响系数仅为效率驱动经济体内的一半。企业规模对于创新驱动经济体的企业已经不具备显著水平，并开始出现负面作用。

上一期研发投入对于效率驱动经济体内的企业来说，并没有明显作用。但是对于转型驱动经济体和创新驱动经济体内的企业创新产出来说具有显著作用。特别是创新驱动经济体内的企业创新产出，上一期研发投入不但在0. 00水平的显著，其影响力度更是接近0. 75 的水平。这表明创新驱动经济体内的企业在进行创新产出的过程中，持续性研发投入非常关键，也是企业创新领先地位的保证。

企业盈利性绩效是企业创新绩效中重要部分。这里选择了企业规模和企业所获得授权专利数以及研发人员占比三个指标来进行衡量。企业规模上，除了在效率驱动经济体内的企业依然表现出高显著性和高相关性外，另外两个经济体内的企业并没有同样表现。

不过，在企业所获得专利授权数的指标上，结果却截然不同。专利授权数在创新驱动经济体和转型驱动经济体内的企业创新上都表现出了一定的显著性。特别是在转型驱动经济体内的企业创新上，专利授权数在0. 022 水平上显著，并且系数值高达1. 224。这说明对于转型驱动经济体内的企业来说，专利数的大量积累是企业创新发展的必要阶段，这一阶段也存在着对已有专利技术的大量模仿。只有通过专利数的积累，才能使得企业继续获取高额盈利，在激烈竞争中维持企业生存，为企业向行业领导者进化打下坚实的基础。创新经济体内的企业盈利性绩效与企业所获得专利授权显著性并不是太高，这是由于这些企业作为某行业的创新领导者，一般都采用最先进的生产流程与多元化的新产品进行竞争，一方面需要不断通过企业创新产出即企业获得专利授权数来保持自己的领导地位，另一方面则因为创新过程的复杂性和周期性，企业创新产出周期会相对缓慢。

表10 总体样本回归

研发人员占比对于三种类型经济体内的企业来说，都不具备显著性。这表明研发人员投入在短期内并不能产生收益，不能对企业盈利带来直接影响。

企业成长性绩效代表企业创新的长期效益。无论是哪种类型的经济体，企业规模都与企业成长性绩效表现出明显的负相关性。这说明企业创新发展最终并不能只靠企业规模地扩大，企业规模越大对企业创新发展的负面作用越大。企业所获得授权的专利显著影响创新经济体内的企业成长性绩效，反映了此类企业长期保持自己行业领导者地位优势的原因。

研发人员占比在企业成长性绩效上的作用更加明显，毕竟研发人员是企业持续成长的基本要素。对于不同类型的经济体来说，研发人员占比都表现出显著的正向作用。尽管显著性程度不同，影响力度也有所差异，但都说明了企业的创新成长离不开高质量研发人员的培养和发掘。

3. 稳健性检验

为了检验实证结果是否可靠，本文采用了OLS 方法进行稳健性检验，并分别用R&D 投入强度④替代R&D 投入作为创新投入的代表，新产品销售收入⑤替代专利授权数作为创新产出的代表，营业利润率⑥作为企业盈利能力指标来表示企业盈利绩效。在总体样本和不同区域经济体样本检验中，发现实证结果没有显著差异，证明本文的实证结果具有较高的稳健性。

表11 不同经济体企业R&D 投入回归

表12 不同经济体企业创新产出回归

表14 不同经济体企业成长性绩效回归

六、结论与启示

（一）结论

本文基于三阶段CDM 模型，以A 股上市企业为例，对企业创新过程及企业创新绩效进行了实证研究，考察了企业规模、R&D 投入、研发人员数量等因素对企业创新绩效的影响机制和阶段性变化。同时考虑到区域经济发展阶段差异，将我国境内区域划分为创新驱动经济体、转型驱动经济体与效率驱动经济体，并分别进行回归。结果表明，政府补助对企业的创新投入都具有显著的促进作用。然而，企业规模对企业创新投入、产出所发挥的作用却大不相同。在企业创新投入与产出阶段，企业规模仅仅只对转型经济体和效率经济体中的企业发挥作用，对创新驱动经济体内的企业却不明显。创新驱动经济体内的企业创新产出依赖于上一期的研发投入，其创新绩效也更依赖于创新产出所带来绩效的提升。转型驱动经济体内的企业同样依赖于创新产出带来盈利的增加，而效率驱动经济体内的企业盈利则依靠企业规模因素。此外，从企业成长角度来看，无论是何种类型经济体内的企业，都重视企业规模大小和研发人员投入的多少，不过企业创新产出对创新驱动经济体内的企业成长性绩效也至关重要。

总体而言，由于企业所处区域发展阶段差异的存在以及企业规模、政府补助、企业R&D投入、研发人员投入的不同，企业创新所带来的盈利能力和成长能力也存在较大的差异。因此，本文在考察企业的创新过程中，在原有行政区域划分的基础上，充分考虑了企业所处区域发展阶段的差异所带来企业创新能力的差异，既关注企业规模和政府补助情况来决定企业的创新投入强度，也注重研发人员投入来评估企业的创新绩效，并构建适合企业自身发展的创新系统，形成有效的企业动态创新内生机制。

（二）启示

1. 政府补助对企业创新的积极作用不容忽视

在国家实施创新驱动战略的背景下，各地政府部门都通过制度和法律体系建设创造企业公平竞争的环境，加大知识产权保护，积极发挥市场对企业创新能力转化的引导作用。因此，不管区域经济是处于何种发展阶段，政府补助都是企业主动创新并进行研发投入的基石。从另一方面来说，这也是政府部门鼓励企业从事创新行为的一种物质保证。

2. 政府部门应根据所在区域的发展阶段因时制宜选择企业创新支持政策

各地区发展阶段不同，企业创新的内容也会有所区别。在创新驱动发展阶段的区域里，企业创新多集中于突破式创新，需要持续性的研发投入，同时无法获得短期的显著盈利。这就要求政府部门通过出台税收减免、融资支持等政策来扶持企业继续进行创新投入。而对于效率驱动阶段区域里的企业创新来说，大规模投入诸如资本和人力等要素可以使得企业继续模仿式创新，因此，政府部门应尽可能创设条件吸引资本和人才进入本地区，为企业模仿式创新提供支持。

3. 企业应根据自身所在区域的发展阶段有针对性地选择适合自己的创新发展要素

如企业规模的因素对于处于效率发展阶段区域里的企业创新来说，具有显著、持续的正向作用，但是一旦进入到转型驱动和创新驱动的发展阶段，企业规模扩大的积极作用并不明显，甚至可能会对企业的绩效产生明显的负面影响。

本文不足之处在于由于受到数据可得性的影响，数据的选取可能具有选择性偏差。同时，在下一步研究中应考虑使用样本的面板数据，以便考察企业创新过程的时间趋势特征，从而发现企业创新过程随着不同区域发展阶段的变化所呈现出的某些规律性特征。

注释：

① 具体内容可见：http：//www3.weforum.org/docs/WEF_AnnualReport_2007-08.pdf.

② Tobin Q= 上市企业市值/（资产总计— 无形资产—净额—商誉净额）。

③ 此处所有指标值均为取了对数的结果。

④ 研发强度=研发投入/营业收入。

⑤ 新产品销售收入=新产品销售收入/营业收入。

⑥ 营业利润率=净利润/营业收入。