企业实力与创新效率的实证研究——基于2000年～2017年中国制造业上市公司专利面板数据

刘亦抟（通讯作者） 张业鹏 张文豪

（山东财经大学工商管理学院，山东 济南 250014）

一、研究背景

创新对企业核心竞争力的形成至关重要，创新带来的巨大效应使许多有实力的企业对此趋之若鹜，但不可忽略的事实是，创新带来巨大效应的同时也需要大量的成本投入，部分企业忽略了这种投入而盲目创新，结果反而被进行创新带来的巨大负面影响所困扰。虽然直觉上企业的实力对创新效率存在一种潜在正向影响，但由于企业战略、业务和运营方式的多样性，并非所有实力较强的企业都有较强的创新能力，例如实施成本领先战略的大企业，其创新能力未必强于某些实施差异化战略的小企业。因此，实证企业实力与创新效率的相关性对企业进行战略制定和决策具有比较重要的意义。

二、文献综述和研究假设

企业创新是宏大的研究课题，早期的相关研究聚焦于经济学中市场因素对创新的影响。市场结构包括市场竞争状况、产品差异程度、企业规模和进出市场障碍等因素，它们都与技术创新有一定的关系，主要研究表明，企业的创新效率和市场竞争程度之间是倒U型关系（Aghion等，2005）。但在特定的条件下，企业的垄断地位可能会导致其创新激励和效率的降低（Arrow， 1962）。总结上述研究成果，可以得出最利于企业创新的市场结构是不完全垄断。

国内对企业创新的研究较多地从研发角度进行，融资约束是影响研发投入的重要因素之一，而融资约束对于创新活动的影响也十分显著，高的调整成本和不稳定的融资来源制约着企业的创新活动（鞠晓生、卢荻和虞义华，2013）；此外研发可以从国内已有资源和环境进行，与仅依靠国内资源研发相比，研发国际化对我国跨国企业的创新有显著的提升作用（李梅和余天骄，2016）； 经济发展会影响创新的方式和创新质量，随着科技的发展，数字技术的应用也促进了企业创新（陈庆江、王月苗和王彦萌，2021）。从企业性质和公司治理的角度，国内外已有诸多文献发现公司治理对于企业创新确实存在较大影响（冯根福和温军，2008；李春涛和宋敏，2010） ，机构持股作为一种重要的公司治理安排，对企业的技术创新有重要的影响（Aghion等， 2013）。从企业性质的角度看，国有企业都更具有创新性，而且国有产权降低了激励对创新的促进作用（李春涛和宋敏，2010）； 子公司自主性水平提高能够有效促进民营企业创新投入水平提升（杨英英、徐向艺和白露，2021）；可以看出，企业性质和公司治理也是影响创新效率的重要因素，现有研究表明国有企业更具创新性，且给子公司自主性也会激发其创新水平。

基于上述文献回顾和分析，我们发现影响企业创新的内在因素（企业实力、研发投入、融资约束、公司治理等）；外在因素主要有创新环境、政府政策和市场结构等。我们发现，现有文献较多聚焦于公司治理角度，如从股权结构等角度分析对企业创新的影响（吴淑琨，2001），鲜有文献较直接地研究企业总资产于其创新效率的关系；一般地，企业总资产反映了其实力，实力越强的企业越有进行创新的动机和激励，因此本文提出以下假设：

假设H1：企业实力对其创新效率存在正向影响。

三、数据来源与实证检验

1.数据来源与变量说明

本文使用的制造业上市公司层面相关数据来自国泰安数据库（CSMAR），选取2000年～2017年为研究区间，并以制造业上市公司证券代码和年份为基准进行多个数据表的匹配。本文核心被解释变量是企业创新效率（lnPatent， lnPatentQS），本文采用两个变量测度。第一种测度方法参考主流研究：i企业在t年的创新绩效用包括该企业该年发明、实用新型和外观设计在内的专利授权数量之和度量。需要注意的是，存在一些受产业政策激励的公司，专利申请显著增加，但只是非发明专利显著增加，这说明存在部分企业在创新方面盲目追求“数量”而忽略“质量”的现象（黎文靖和郑曼妮，2016）。因此本文同时采用第二种测度方法：用企业专利引用次数对数测度创新，以进一步加强本文研究结果的稳健性。本文核心解释变量是企业实力（lnTA），以企业总资产的对数衡量。最后，本文加入选取企业层面的控制变量，以其风险指标（ROE），企业资产负债率为代表、经济发展水平指标，地区GDP对数（GDP）、创新资产指标，企业无形资产比率（IAR）；所有变量描述性统计如表1所示。

表1 各变量的描述性统计

2.计量模型

为验证上市公司实力对其创新效率的影响，本文采用最小二乘法（OLS）的面板固定效应方法估计企业创新效率，加入四重固定效应，并聚类到企业：

其中j表示行业，i表示企业，t表示年份，c表示省份；lnPatentijtc指c城市的j制造业i企业在t年专利数量的对数；lnPatentQSijtc指c城市的j制造业i企业在t年专利引用数量的对数；lnTAijtc指c城市j行业i企业在t年的总资产对数；Xi为一系列控制变量；μi，λt，φj，υc分别代表个体、年份、行业和省份固定效应；α0和β0为常数项，εijtc为随机扰动项；该模型关心的核心系数为α1和β1，经济意义是企业总资产对企业专利数量和专利引用数量的替代弹性。

3.基准回归

根据本文上一部分的计量模型（1）和（2），对企业实力与企业创新效率的影响进行面板数据固定效应模型估计，基准回归估计结果见表2。由表2模型估计结果可以看出：企业实力对企业创新效率的估计系数在1%的水平下显著为正，即企业总资产的增加促进该企业专利数量和专利引用数量的提高；加入控制变量之后，从表2第（2）、第（4）列可以看出：企业实力对于企业创新的影响仍在1%的水平下显著为正，其中对专利数量对数的影响系数略有下降，对专利引用数量的影响系数略有提高，从而验证了假设H1。

表2 企业实力对创新效率的基准回归结果

四、稳健性检验

1.高维固定效应检验

为进一步控制可能存在的遗漏变量导致企业实力与企业创新效率之间的虚假关联，本文采用高维固定效应进行稳健性检验，在模型中进一步加入省份固定效应、时间固定效应和行业固定效应的交互项，估计企业实力对企业创新效率的影响，回归结果见表3。本文发现，加入了固定效应交互项后的估计系数与基准回归模型大体一致，进一步分析发现，加入固定效应交互项之前的（1）、（3）列和加入固定效应交互项之和的（2）、（4）列的估计系数相差很小，从而加强了本文基准回归结果的稳健性。

表3 高维固定效应检验

2.安慰剂检验：随机抽取实验组

图1 企业实力与专利数量对数安慰剂结果

图2 企业实力与专利引用量对数安慰剂结果

五、研发人员占比与创新效率

企业实力综合反映了企业生存和发展的能力，一般而言，实力较强的企业会更注重创新。而企业加强创新的表现有增加研发人员占比、增加研发投入等，其中研发人员作为企业的人力资本和高素质人才，是企业进行研发活动和提高创新效率的关键。为实证研发投入是否是企业创新影响机制的中介变量，本文利用国泰安数据库中上市公司企业研发人员占比的数据，并利用中介效应检验企业实力通过其对创新效率的影响，设计的计量模型如公式（3）、公式（4）所示。

表4 研发人员占比对企业创新效率的影响（中介效应）

图3 中介效应原理

六、结论和政策建议

本文借助2000年～2017年中国制造业上市公司面板数据，利用普通最小二乘法的面板固定效应方法对企业实力和其创新效率进行相关性分析。结果发现，企业实力对其创新效率存在显著且稳健的正向影响，且这种影响通过提高研发人员占比实现。进一步地，本文的研究结果具有以下相对重要的政策意义：

一是实证了企业实力对其创新效率的正向影响。虽然其结果较符合直觉，但仍然可以其中解读出以下相对重要的内涵：实力越强的企业往往越注重创新，说明创新对企业长期的发展具有极为重要的意义；创新可帮助企业获得可持续的竞争优势，但并非所有企业都应盲目创新，创新带来的收益是潜在且无穷的，但进行创新对企业而言也有相当的风险，因此企业进行创新决策时应审慎考虑自身实力。

二是本文发现企业研发人员占比对其创新效率有显著的相关性。这说明高知识和技能型人才已经成为企业迫切需要的人才，国家在贯彻创新驱动发展战略的同时应该更加注重对专业技术技能型人才的培养；同时应出台相关政策鼓励高知识和技能型人才在招聘市场上自由流动，增强企业寻找合适人才的机会。