企业规模、市场结构与创新产出的关系研究——中国工业企业的实证分析

张　颖　郭梦娇

(中南大学，长沙　410000)



企业规模、市场结构与创新产出的关系研究
——中国工业企业的实证分析

张颖郭梦娇

(中南大学，长沙410000)

〔摘要〕本文以32行业中年主营业务收入2000万元以上法人工业企业为研究对象，建立2008～2012年面板数据模型与2009年横截面数据模型，利用Eviews7.2软件探讨了企业规模与市场结构等因素对创新产出的影响。研究结果表明：在控制技术机会、政府资助和销售利润率等变量后，企业规模与创新产出的相关系数在0.48左右，并且企业规模与创新产出之间呈倒U型关系；市场结构(四厂商集中度CR4)与创新产出之间没有显著关系。

〔关键词〕企业规模市场结构创新产出面板数据横截面数据

引言

创新，对于一个国家来说是调整经济结构、实现经济发展方式由资源依赖型向创新驱动型转变的核心；对于一个企业来说，创新是知识经济条件下企业应当具备的最基本的特征。创新能力是企业核心能力的重要组成部分，其高低直接关系到一个企业竞争力的强弱、生产力水平的高低、企业素质的等级，是企业在优胜劣汰的市场竞争中抢占市场份额，取得绝对性优势的关键。企业的创新是国家创新的基础，而整个国家经济的创新则会推动企业内部的创新，二者密不可分。在过去的几十年中，中国以劳动力的绝对优势成为了世界上的制造业大国，而现代中国劳动力优势的持续性与绝对性在减弱，激烈的国际竞争局势促使中国以科技与创新的竞争优势加入到国际竞争当中，致力于成为世界大国和强国。企业创新能力的大小取决于多种要素的综合作用，即内部因素中的企业规模、科研人员素质、组织结构等，外部因素中的国家政策、产业环境、市场竞争和政府资助等等。通过本文的研究我们将发现内部因素中的企业规模与外部因素中的市场结构对企业创新活动的影响，为制定增强企业创新活动的途径提供理论依据。

1理论基础出与文献回顾

市场结构，指在买卖双方市场规模、进入障碍、产品差异化等因素的共同作用下形成的特定产业市场的企业关系结构，即市场供给者之间、需求者之间、供给和需求之间的竞争关系。企业行为与市场结构之间的关系是产业经济学领域的核心问题。20世纪50年代，贝恩(1958)在吸收和继承马歇尔(1890)的完全竞争理论、罗宾逊和张伯伦(1933)的垄断竞争理论和寡头垄断市场结构理论以及克拉克(1940)有效竞争理论的基础上，明确的提出了SCP范式，并着重对市场结构的重要因素(市场集中度、产品差异、进入壁垒)及其对市场行为和市场绩效的影响进行了系统研究。20世纪50年代到80年代，SCP框架的核心假设是：市场可观察的结构特征决定市场内企业行为。20世纪80年代，强调的是企业行为与市场结构之间双向的动态影响关系。在产业组织理论中，企业的R&D行为作为企业行为的重要研究对象之一，产业组织理论将研发和创新作为研究内容，重点研究什么样的市场结构使

企业更有动力创新，即相对分散的市场结构(行业中市场竞争程度高，企业规模较小)，还是相对集中的市场结构(行业中少数企业规模大且市场份额高，垄断程度高)更具有创新力？在SCP范式中，市场竞争结构的衡量方法：行业集中度(CR4、CR8)、赫芬达尔指数、洛伦茨曲线与基尼系数等。

基于熊皮特(1942)创新理论，他断言，完全竞争的市场结构不是理想的效率模式，认为研发能够带动企业规模较研发投入更大比例的增长，市场集中度与研发呈正向变化。熊皮特创新假说认为：(1)企业规模越大，技术创新就越有效率；(2)技术创新与市场集中度之间存在正相关性。但阿罗(1962)提出了相反的观点：阿罗模型的构造研究表明在竞争性的市场结构中，企业有更大的创新动力。企业规模、市场结构与企业创新的关系研究一直是国外研究中的重点与难点，国外探究企业规模、市场结构与创新的关系的一系列理论与研究文献从未间断，研究的领域行业具有代表性与广泛性。而国内对于企业创新问题的研究相对有限，研究领域仅仅局限于少数行业。

1.1国外学者对创新问题的研究

关于R&D活动与企业规模，国外学者做了不少研究，从早期一元线性回归的研究到控制更多变量的研究、倒U型关系研究以及使用经营单位数据，但至今仍没有定论。国外的研究从以下两个方面总结：(1)企业规模与创新产出的关系，其研究结论并不一致。Schmookler和Brownlee[17](1962)，Comanor[10](1967)分别认为专利数量与产业规模，新产品销售收入与销售收入存在着正相关关系。Scherer[15](1965)研究发现销售收入与专利数量之间呈倒U型关系。Blundell，Griffith，Van Reenen[8](1995)，Gayle[10](2001)认为企业市场份额对创新数量有显著正影响。Acs和Audretsch[7](1988)，Freeman和Soete(1997)通过回归分析表明，大企业和小企业的创新优势取决于不同的产业和市场条件。部分学者认为大企业和小企业在创新中各具优势，小企业更灵活反应更快，在技术创新方面更具行为优势；而大企业更具规模经济和范围经济的优势，它们在创新方面能承担更高的创新成本以及创新风险。(2)市场结构与创新产出的关系研究：大多数文献均以厂商集中度来衡市场结构。Schere(1965)，Lunn[14](1986)认为四厂商集中度与专利数量没有显著关系。Jadlow[12](1981)以医药企业为研究样本，回归分析表明四厂商集中度与创新产出表现出显著正相关。Kraft(1979)用57个西德企业数据分析表明，市场力量对新产品销售收入份额有显著正影响。Levin，Cohen，Mowery[13](1985)运用调研数据研究表明，四厂商集中度与创新数量之间呈现倒U型特征。Willianmson[18](1965)，Acs和Audretsch(1988)；Geroski[11](1990)；Blundell，Griffith和Van Reenen(1995)等运用各国不同样本企业的数据表明四厂商(五厂商)集中度对创新数量有显著负影响。大部分研究创新产出与市场力量的文献中以两者的负向关系的研究结果为主。

1.2国内学者对创新问题的研究

以上的研究对象均是发达国家的工业产业，而我们可能更感兴趣的是在中国众多的行业是否也能发现类似上述的经验关系。关于中国创新的问题研究，更多的研究偏向于所有制结构和企业规模对创新效率的影响。刘小玄[1](2001)利用1995年全国工业企业普查数据检验了中国转轨经济汇总市场结构对于产业绩效的影响作用，发现产业集中率和规模变量具有正效应。周黎安，罗凯[2](2005)使用我国1985～1997年省级水平的面板数据，使用工业企业(制造业)获准专利数作为企业创新的度量指标，采用两种不同的企业规模的度量验证熊皮特假说在中国的适用性，发现在我国企业规模对创新有显著的促进作用。吴延兵[4](2006)运用中国大中型工业企业产业面板数据，研究表明：企业规模与专利数量之间没有必然的联系，而新产品销售收入随企业规模的增加以非线性递增的趋势增加。安同良，施浩，Ludovico Alcorta[3](2006)在对江苏省制造业企业进行大量问卷调查的基础上，运用统计与计量分析方法，考察并观测企业所处行业，企业规模以及企业所有制三因素对企业R&D行为的影响。并将R&D强度与企业规模进行回归及拟合，结果表明，R&D强度与企业规模的U型关系通不过计量检验，其拟合曲线呈现大开口向上且底形尖端的明确的倾斜V型。

基于以前的研究结论本文的研究重点在于揭示我国规模以上的工业企业中企业规模、市场结构与创新产出的关系。研究创新在于：(1)国内更多的文献研究了企业所有制结构与创新产出的影响，而很少有文献研究市场结构对企业创新产出的影响及企业规模、市场结构共同对创新产出的影响。本文基于2009年中国科技统计年鉴、中国大型工业企业年鉴和企业年报信息统计计算出四厂商的集中度，用四厂商集中度来衡量市场结构。(2)研究对象的广泛性，本文的研究不仅仅局限于某个行业或地区，而是研究了中国所有规模以上的工业企业。(3)两个模型的对比分析。在方法论上我们采用了面板数据模型和横截面数据模型，以2008～2012年32个行业的面板数据来单独研究企业规模与创新产出的关系。以2009年32个行业的横截面数据为基础，在控制变量的前提下，我们研究了企业规模以及市场结构对创新产出的影响，并对其进行比较分析。

2研究设计

2.1研究样本与变量的选择

本文数据来源于中国科技统计年鉴和中国大型工业企业年鉴。主要数据来源于中国科技统计年鉴，它收录了全国31个省、自治区、直辖市及国务院有关部门年度科技统计数据。重点数据来源于第二部分的工业企业数据，其中工业企业的口径为规模以上的工业企业，指年主营业务收入为2000万元及以上的法人工业企业。本文的数据涵盖了31个省、市、自治区从2008年到2012年的多项经济变量，其中四厂商的市场集中度的数据来源于2009年中国大型工业企业年鉴以及企业年报信息，通过作者的归纳总结，计算出32个行业中的CR4。由于数据的限制，即CR4数据取得的困难度，仅仅采用2009年的CR4来表示市场集中度。

在传统的SCP分析框架中，R&D是企业的一种竞争行为，而创新的成果和速度行为导致市场绩效。本文主要研究的是企业规模、市场结构对创新产出的影响，所以我们可以对变量进行一下定义。创新分为创新投入和创新产出，创新投入可以用以下指标进行衡量，如：R&D支出、R&D人员；而创新产出则可以通过企业的专利数量、新产品的销售收入、新产值占工业总产值的比重等指标来衡量。在本文中我们从创新产出的角度出发，并用新产品的销售收入(企业平均新产品的销售收入=行业的新产品销售收入/行业内的企业个数)来衡量我们创新产出。为避免企业规模与R&D支出强度的多重共线性，我们用企业的总资产来衡量企业的规模(企业平均总资产=行业总资产/行业内企业的个数)。市场结构通过衡量企业在产品定价方面的溢价能力来反应企业对整个市场的影响程度，市场结构因素、企业竞争的方式与策略，市场绩效因素均会影响企业的创新产出，我们与众多文献一样，以四厂商集中度CR4来衡量我们的市场结构。如果CR4越大则说明市场的垄断程度越高，反之市场的竞争程度高。很多人认为创造与持续产业竞争优势的最大关联因素是国内市场强有力的竞争对手。但波特认为国内竞争太激烈，资源会过渡消耗，妨碍规模经济的建立。所以波特对创新与竞争的观点是：创新与市场集中度之间存在正相关。

除了企业规模和市场结构会影响创新产出外，还有其他因素会起影响作用，根据数据的可获得性，主要考虑以下3个控制变量。

2.1.1政府资助

科技活动经费筹集来自于：政府资金、企业资金、金融机构贷款、国外企业。在调整经济结构和转变经济发展方式的过程中政府政策的支持与资助发挥了必不可少的作用。政府可运用拨款资助和税收减免等科技政策工具激励企业的R&D活动，从而企业的创新产出也会相应的增加。除此以外，还有其他促进研发的政府政策，如鼓励企业联合研发、政府奖励与政府采购以及国家创新体系等。

2.1.2技术机会

Scherer(1965，1982)和Levin(1985)等人发现企业面临的技术机会和技术的专用性条件对企业或者行业层面的技术创新活动有着同样举足轻重的作用。不管是研发的强度还是研发的方向都表现出明显的行业间差异。毫无疑问的是高新技术产业的研发支出肯定会高于其他行业。文献中常用产业虚拟变量来控制各行业的技术机会。在本文中，我们将采取行业的R&D支出强度(R&D经费支出/产品销售收入)来反应行业的技术机会的差异。行业的创新程度越高，技术密集中越大，则相应的R&D支出强度也会越大。

2.1.3收入利润率

行业间利润的差异也会影响企业的创新程度。我们往往认为利润率更高的企业他们更倾向于高风险的技术创新，因为高风险与高利润并存。

我们将建立两个多元线性回归模型。(1)以2008～2012年32个行业的数据为基础建立面板数据，建立回归模型在控制变量的前提下研究企业规模大小与创新产出的关系。(2)建立2009年32个企业的横截面数据，建立多元线性回归模型研究企业规模大小和市场结构对企业创新产出的关系，并进行对比分析。

2.2变量的定义及描述性统计

表1　变量的定义(2008～2012年32个行业面板数据模型)

表2　变量的描述性统计(2008～2012年32个行业面板数据模型)

注：对新产品的销售收入和政府资助取对数，并增加企业规模的平方项，研究企业规模是否与创新产出之间存在倒U型关系。

在2009年的32个行业的横截面版数据模型中我们增加了一个变量——市场结构。与Jadlow[12](1981)类似，同样以CR4来衡量市场结构，探究四厂商集中度与创新数量之间的关系。我们用前四大厂商的集中度CR4来作为我们衡量市场结构的指标。CR4越大则说明我们前四大厂商的销售收入占总收入的份额就越大，既市场的垄断程度就越高，反之垄断程度越低竞争程度越高。

表3　变量的描述性统计(2009年32个行业横截面数据模型)

续　　表

2.3中国工业产业创新水平的简要描述

图1　2008～2012新产品开发项目和R&D项目数

图2　2008～2012年有R&D活动企业所占的比重

图3　2008～2012年新产品的销售收入

从2008～2012年，中国企业的创新活动日益频繁，新产品的开发项目和R&D项目分别以15%和20%的速度增长，增长速度很快。有R&D活动的企业占总企业的比重从2008年的6.5%增长到2012年13.7%，可能在未来这个数值将会有大幅度的提升，进行R&D活动也是企业适应市场运行的必然选择。新产品的销售收入从2008～2012年也翻了一番。从各个方面看，在未来对R&D项目的研发，以及新产品的开发所采取的各创新活动将是企业的在竞争之中的生存之道。

图4　32行业中R&D支出强度

图5　32行业中新产品的销售收入占主营业务收入的比重

注：从2011年起，规模以上工业企业的统计范围从年主营业务为500万元及以上的法人工会企业调整为年主营业务收入为2000万元及以上的法人工业企业。按行业分规上工业企业。中国工业38个行业中，因为数据的缺失，我们提出了“其他采矿业”，此外，我们还提除了“其他制造业”以及政府垄断性行业“电力和热力的生产和供应业”、“燃气生产和供应业”、“水的生产和供应业”。一共保留了其中的33个行业。自2012年起塑料和橡胶制品业进行了合计，并且多出了汽车制造业，将汽车制造业从运输设备制造业中分离出来。最后，我们将塑料和橡胶制品业进行合计，一共保留了其中32个行业。

以2012年中国科技统计年鉴中各行业数据为例。从R&D支出强度和新产品的销售收入占主营业务收入的比重的两个角度进行比较。R&D支出强度是指R&D经费所占主营业务收入的比重。在R&D的支出强度中，排名前五的行业分别为：(1)仪器仪表及文化、办公机械制造业1.68%；(2)医药制造业1.43%；(3)计算机、通信和其他电子设备制造业1.38%；(4)专用设备制造业1.31%；(5)电气机械及器材制造业1.14%。在新产品销售收入占主营业务收入的比重中排名前五的行业有：(1)交通运输设备制造业28.35%；(2)计算机、通信和其他电子设备制造业27.65%；(3)电气机械及器材制造业21.63%；(4)化学纤维制造业21.34%；(5)仪器仪表及文化、办公机械制造业20.97%。在众多行业中，高技术产业(医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业)在R&D活动和新产品的研发中始终占据绝对的优势。除开高技术产业，和其他产业相比，仪器仪表及文化、办公机械制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、化学纤维制造业、专用设备制造业在某种程度上具有比较优势。

3计量经济模型的设定及基本回归结果

3.1计量经济模型的设定

综合以上因素，设定如下形式的面板数据模型和横截面数据模型：

(1)

(2)

模型(1)以2008～2102年32个行业为样本建立的面板数据模型，新产品的销售收入(NEW)和政府资助(GOV)均取对数，用企业平均总资产(SIZE)来表示企业规模，取平方项是为了验证规模与创新产出之间是否存在倒U型的关系，如果β1>0，β2<0，企业规模与创新产出之间存在倒U型关系，如果存在倒U型关系那也就是说企业规模过于庞大的产业并不能通过继续扩张企业规模实现产业升级，也就是倒U模型中超越倒U顶点之后企业规模将抑制创新活动。PRO是指行业的收入利润率。t表示时间，i表示行业，εit为误差项。相比于模型(1)，模型(2)以2009年32行业的横截面数据为基础在模型(1)的基础上增加了一个变量，即市场结构，在此我们用四厂商集中度CR4来衡量。CR4取平方项也是为了验证市场结构与创新产出是否存在倒U型的关系，如果α3>0，α4<0，则市场结构与创新产出就存在倒U型关系而不是简单的线性关系。研究结果是否能与Levin，Cohen，Mowery[13](1985)的一致，即四厂商集中度与创新数量之间呈现倒U型特征。其中εi为误差项。

3.2基本回归结果分析

本部分将运用OLS对两个模型分别分析及对比。我们首先报告回归分析得到的一些初步结果。

表4　模型(1)回归结果分析

注：t检验，α=0.05，tα/2(n-k-1)=t0.025(154)=1.96；F检验0.025Fα(k，n-k-1)=F0.05(5，154)=2.21。

模型(1)中我们以2008～2012年的面板数据为基础，在控制技术条件、政府资助、以及收入利润率的前提下，我们研究了企业规模与创新产出的关系。通过进行F检验，模型的线性关系在95%的水平下显著成立；通过进行t检验我们可知，包括常数项在内的所有解释变量都在95%的水平下显著，都通过了变量的显著性检验。下面我们对这些结果进行归纳和简要的讨论：

(1)企业规模与创新产出存在线性正相关，相关系数仅为0.166，即企业规模增加1%，创新产出仅增加0.166%。企业规模的系数为正，企业规模平方项的系数是负的，并且它们都显著，这说明企业规模与创新产出之间存在倒U型关系。但企业规模平方项系数极小，所以倒U型的关系不明显。

(2)代表技术机会的R&D支出强度和政府资助对企业的创新产出都存在正相关关系。R&D支出经费占销售收入的比重每增加1%，创新产出则相应的增加约1.585%。政府资助每增长1%，创新产出会相应的增长0.154%。政府资助和R&D支出强度的正作用表明，通过增加政府的资助和R&D内外部经费的支出都有助于提高企业的创新水平。

(3)与之前我们所假设的不同的是：企业的收入利润率对企业的创新产出有负影响，既收入利润率越高企业的创新水平就越低。具体原因有待进一步探讨。

(4)模型(1)的拟合优度仅为0.65，并不是特别理想。

表5　模型(2)的回归结果

注：t检验，α=0.05，tα/2(n-k-1)=t0.025(28)=2.408；F检验0.025Fα(k，n-k-1)=F0.05(7，24)=2.42。

在模型(2)中我们以2009年32行业的横截面数据为基础，在控制变量技术机会、政府资助和销售利润率的前提下，我们研究了企业规模、市场结构对创新产出的影响。相比于模型(1)我们增加了解释变量市场结构(用四厂商集中度CR4进行衡量)，并取其平方项，研究市场结构对企业规模是否存在倒U型关系。下面我们对这些结果进行归纳和简要的讨论：

(1)企业规模对创新存在显著的促进作用。在中国大企业资金实力雄厚，有着规模经济和范围经济的优势，它们更倾向于从事高风险高利润的创新工作，而中小企业宁愿实施“跟随战略”，仿制大企业已初步打开市场的产品，而不愿去冒险开展创新活动。企业规模的系数为正，而企业规模平方项的系数为负，并且他们都在5%的置信水平上显著，这说明企业规模与创新产出之间存在倒U型关系，一定程度的规模和市场竞争有利于促进企业创新，大小企业在创新中各具优势，两者并不是简单的线性关系。

(2)相比于模型(1)引入市场结构作为解释变量，结果发现：四厂商集中度与创新产出之间没有显著关系，和Schere(1965)，Lunn[14](1986)所得出的结论一样。虽然CR4系数为正，CR42系数为负数，但是CR4系数不显著，这说明市场结构与创新产出之间不存在倒U型关系。

(3)代表技术机会的R&D支出强度存在正相关关系。R&D支出经费占销售收入的比重每增加1%，创新产出则相应的增加约1.475%。两个模型均说明了R&D支出强度对创新产出都有显著的刺激作用。

(4)与模型(1)不同的是，政府资助和销售利润率均没有通过变量的显著性检验。即政府资助和企业的销售利润率对企业创新产出的影响不显著。

(5)相比于模型(1)0.65的拟合优度，模型(2)0.95的拟合优度更具有说服力。拟合优度的提高可能是因为以下两个原因：①增加的解释变量CR4和CR42增加了解释力度。②2009年1年的数据相对于2008～2012年5年的数据更具规律性。

对比分析：模型(1)和模型(2)由于样本容量的不同和解释变量的差别。但通过调整后拟合优度的检验，我们觉得加入市场结构作为解释变量的模型(2)更有说服力。

4总结

4.1研究的局限性

在采用不同指标对解释变量进行衡量时，我们也有可能会得出不同的结论。经总结本文的局限性在于：(1)由于四厂商集中度CR4数据取得困难，仅能收集和计算出2009年的数据，2009年CR4数据的获得可能会存在一定的误差。(2)忽略了行业对企业研发活动的影响，不管是研发的强度还是研发的方向都表现出明显的行业间差异。行业的差异意味着产业间劳动力、技术、资本与知识等生产要素之间的不同分配。在本文中只是以R&D的支出强度来代表技术机会不足以表示各行业之间研发强度和研发方向的差异，以及用收入利润率来表示行业的差异的也并不全面。(3)可能存在变量的遗漏问题和忽视一些更为重要的影响因素。

4.2研究结论

正如美国经济学家管理大师熊皮特所说：“创新是企业家对生产要素的重新组合。创新促进企业组织形式的改善和管理效率的提高，从而使企业不断提高效率，不断适应经济的发展要求。”创新对于一个企业来说亦是如此，对一个国家来说，在中国经济转轨的过程中，经济结构的调整、经济增长方式的转变都离不开自主创新能力的提高。本文以32个行业中年主营业务收入2000万元以上工业企业为研究对象，建立2008～2012年面板数据模型与2009年横截面数据模型，通过两个模型的对比分析，我们主要观测了企业规模、市场结构两个因素对创新产出活动的影响。

研究发现，如果以企业总资产来衡量企业规模，以新产品的销售收入来衡量企业的创新产出，则在控制技术机会、政府资助和销售利润率等变量后，企业规模与创新产出的相关系数在0.48左右，并且企业规模与创新产出之间呈倒U型关系，也就是说随着企业规模的扩大，新产品的销售收入以非线性递增的趋势增加，在一定程度上支持了熊皮特的假说。企业规模一定程度的扩张更能促进研发，主要有以下几大原因：(1)企业研发活动具有高风险与高收益并存的双特征，大企业具备更高抵御风险的能力，并能更好的进行风险管理来分散风险。(2)大企业无论是在资金流还是人才储备以及专用性设备等方面，都具有小企业无法比拟的优势。(3)多元化经营的大型企业可以充分利用创新成果的规模经济与范围经济来稀释研发成本。但是企业规模过于庞大的产业并不能再以继续扩张企业规模的形式来实现产业升级，即倒U型模型中超越倒U点之后企业规模将抑制创新活动。企业的规模经济效应和范围经济效应存在于适当的企业规模的扩张中。在市场结构与创新产出的关系研究中，我们以四厂商集中度CR4来衡量市场结构，反应市场的竞争情况，研究表明市场结构与创新产出之间没有显著关系。并不符合熊皮特与阿罗等关于市场结构与创新的假说。

通过模型(1)、(2)的比较，我们发现无论是在模型(1)和模型(2)中，R&D的支出强度与企业创新产出活动存在显著的正相关。然而关于政府资助与销售利润率对企业创新产出影响的结论却不一致，原因可能在于政府对企业研发的影响主要体现在两个方面。一是直接政府资助，主要以政府的奖励与政府采购为主；另一方面是间接的资助，主要是包含政府政策的支持，如：鼓励企业联合研发、国家创新体系等。政府鼓励企业联合研发很大程度上替代了企业的多元化策略，分散企业研发风险，这是以上控制变量未考虑的因素。

参考文献

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(责任编辑：王平)

收稿日期：2016—01—29

作者简介：张颖，中南大学商学院副院长，教授，研究生导师。研究方向：技术创新管理、生态经济管理等。郭梦娇，中南大学商学院硕士研究生。研究方向：产业经济学。

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．07．012

〔中图分类号〕F270

〔文献标识码〕A

Study on the Relationship among the Enterprise Scale，Market Structure and Innovation Output——An Empirical Study Based on Research of Chinese Industrial Enterprises

Zhang YingGuo Mengjiao

(Central South University，Changsha 410000，China)

〔Abstract〕By researching on industrial enterprises with annual income of more than 20 million RMB in major business in 32 industries,and by establishing panel data model from 2008 to 2012 and cross sectional data model of 2009,this study,by making use of EVIEWS7.2,focuses on influence on innovative output exerted by a series of factors like enterprise scale and market structure and etc.The result shows:with controlling a number of variables including technology opportunity,government funds and ratio of income as a percentage of sales and etc.,the relevant coefficient between enterprise scale and innovative output is around 0.48,which is actually an“U”model.There is no obvious relation between market structure(CR4)and innovative output.

〔Key words〕enterprise scale;market structure;innovative output;panel data;cross-sectional data