合作创新对企业创新绩效影响的实证分析

俞金红，于明超

(1.南京大学经济学院，江苏 南京 210093；2.南京师范大学创新经济研究基地，江苏 南京 210046)

合作创新对企业创新绩效影响的实证分析

俞金红1，于明超2

(1.南京大学经济学院，江苏 南京 210093；2.南京师范大学创新经济研究基地，江苏 南京 210046)

本文利用世界银行2012年企业调查数据库的中国企业样本，使用Heckman样本选择模型，从合作创新程度与合作关系两个方面考察了对产品创新和工艺创新的影响。研究表明：①合作研发投入与企业创新绩效呈倒U型关系，随着合作研发密度的提高，创新产出提高但边际贡献逐渐降低，接近12%时达到拐点；②企业与供应商和与客户企业的合作关系，对产品创新有正的显著的促进作用；与供应商和与科研院所的合作关系对工艺创新有正的显著的促进作用；③企业的R&D投入能显著地促进企业创新绩效，中型企业相对来讲创新绩效更高。

合作创新；合作关系；创新绩效

1 引言

目前大多数学者将合作创新定义为企业间或企业、大学、科研机构以及政府之间的联合创新行为。通常以合作伙伴的共同利益为基础，以资源共享或优势互补为前提，在合作过程中不仅能帮助企业节约成本，降低研发风险，实现企业间资本、技术、人才、信息等有效创新资源的互补与共享，加速信息的流动，还能帮助企业突破原有的创新方式，提高合作企业的整体创新水平和创新成功率，这对于有效解决中国创新资源稀缺问题以及通过合作创新来提升自主创新能力具有重要的现实意义。企业选择合作创新方式来提升自身的创新能力不失为一种良好的选择，那么随之而来的问题就是，合作创新对提升企业创新能力具体有多大作用？不同合作创新关系下的创新绩效又有何不同？对不同类型的创新产出有什么影响？这些问题都需要进一步研究论证。

对于合作创新的研究，主要分为合作创新绩效的影响因素研究和合作创新绩效效应研究两大类。由于受到自身主观性的限制，创新绩效的定性研究仍存在较大的局限性，目前很多学者基本上是在尽可能涵盖多种影响因素的基础上，通过数学模型或计量模型等研究方法来评估企业合作创新绩效。如Hagedoorn等人[1]认为大企业内部具有多样性，可以拓宽与其他企业合作创新的基础，并且能够在合作过程中提供更多的行政、组织和监控方面的支持，因此企业规模越大，越有利于合作创新的绩效。Nieto等人[2]发现与供应商、顾客合作对改良现有产品具有积极作用，但对突破性创新没有显著影响；与竞争者合作对渐进性技术创新没有显著影响，对突破性创新有消极影响。UN等[3]考察了纵向与横向合作对创新绩效的影响，他们发现与供应商的合作创新对产品的影响是长期的且影响最大，而与竞争对手合作的作用是短期负向、长期正向，与客户的合作对企业基本没有什么影响。Kang等人[4]利用韩国创新调查数据分析得出，与客户的科研合作对产品创新具有正向促进影响，与供应商、竞争者的合作效果则呈倒U形状。Tsai[5]认为吸收能力与创新活动呈正向关系，吸收能力越大代表企业越能有效管理外来的新知识，提升自身的技术能力。

囿于数据的可得性，国内对于合作创新的实证研究文献尚不多。任爱莲[6]利用中小电子和信息科技企业的调研数据，研究了吸收能力与合作创新绩效的关系，也发现吸收能力显著提升了与供应商合作和与科研院所合作的创新绩效，但对和顾客合作及和竞争者合作的创新绩效影响并不显著。解学梅[7]根据中小型制造业企业的问卷调查数据，探讨了不同类型的协同创新网络对企业创新绩效的影响，发现企业与企业间的这种创新网络对提高企业的创新绩效效应最为显著。肖丁丁等人[8]利用广东省产学研合作数据测评了260家合作企业的创新效率，研究得出样本期内的产学研合作创新效率处于偏低但稳步提升的状态。马蓝等[9]从探索能力和应用能力两个维度，考察了合作经验对创新绩效的影响。他们发现应用能力对合作创新绩效具有显著的正向影响而探索能力的影响不显著。张运生等[10]以中国74家整车制造企业为研究对象，考察了集成创新企业与零部件开发商之间不同合作创新类型与治理结构的匹配机制及对集成创新企业自主创新绩效的影响机理。

2 理论分析与基本假设

在合作创新过程中，创新资源是必不可缺的要素，其中研发费用是开展研发活动的前提，研发费用投入的多少与最终的研发创新成果有必然联系，它代表着企业的研发程度。由于企业用于研发活动的费用相对有限，当企业开始参与合作创新时，合作研发费用将被用于解决产品或工艺创新中最迫切需要解决的核心问题，这样合作研发所带来的边际贡献是非常大的。在初期用于合作研发费用所占比重也没有对内部研发产生挤出。但随着进一步投入合作研发，资源被越来越多的用于非核心或关键性技术，对创新绩效的影响可能出现边际贡献递减。因此我们推测，合作研发投入与创新绩效之间并非线性的，而是倒U型的关系。根据以上分析与推测，本文提出假设1：合作研发投入与创新绩效呈先升后降的倒U型关系。

选择合适的合作对象对企业非常重要。根据合作对象类型的不同，可将合作类型归纳为三种形式：一是横向合作，即与竞争对手合作；二是纵向合作，即与客户、供应商等上下游合作；三是产学研合作，即与高校、科研院所机构合作。因与不同性质的对象进行合作创新，企业间的合作信任度、知识传递和吸收效果等都会不同，其产生的创新绩效也会有所不同。许多学者研究发现，纵向合作关系的合作创新对企业创新绩效产生了显著影响，而横向合作关系只产生次要的影响。研究表明，与供应商、顾客的纵向合作创新对创新绩效有正向影响，而与竞争者的横向合作创新却较少发生且与产品创新绩效之间无显著关系[2,12]。但Kang等人[4]表明同客户的科研合作对产品创新具有正向促进影响，同供应商、竞争者的合作效果则呈倒U形状。可见，无论企业选择何种合作关系，其对企业的合作创新绩效均具有极大影响。另外，技术创新模式可以分为产品创新和工艺创新。工艺创新通过降低生产成本增加企业的盈利水平，产品创新通过增加产品的差异化程度提高产品的价格增加企业的盈利水平。企业通过与不同对象合作，获得的信息是不同的，目的和结果也是不同的，也就是说，不同的合作关系对不同的技术创新类型的影响是不同的。比如，面临下游产品需求的客户企业，对市场信息的掌握要比供应商或科研院所更加的丰富，因此这种合作对产品创新的效果可能就更加显著。科研院所在基础知识和技术上的优势，与企业相结合可能会对工艺创新带来较大影响，等等。结合以上理论分析，我们提出假设2和假设3：

假设2：与不同的合作对象类型合作企业获得的创新绩效不同。

假设3：不同的合作关系对产品创新和工艺创新的影响不同。

3 模型构建与数据说明

3.1 模型构建

为反映合作创新对企业创新绩效的影响程度，本文构建的基本计量模型如下：

Innovation=β0+β1RD+β2CRD+β3CRD2+β4CLS+β5CLC+β6CLR+γX+ε

(1)

Innovation表示企业的创新绩效，本文选取了新产品销售占比和新工艺产量占比作为被解释变量。RD、CRD是表示自主研发和合作研发的变量，为了研究合作研发与创新绩效间可能存在的非线性关系，加入合作研发的平方项。CLi是虚拟变量，其中i=S,C,R，取值为1时分别表示企业与供应商、客户企业和研究机构间存在合作关系。X表示控制变量，我们包含了出口密度(EX)、企业规模虚拟变量、行业和企业类型虚拟变量。

但是，是否进行合作创新是企业在综合考虑自身情况和所处环境之后做出的决策，而非随机给定的结果。如果只将有合作创新的企业进行研究，将忽略这种选择行为或“偶然截尾(incidental truncation)”导致的遗漏变量偏差。对这一问题的标准处理方法是使用Heckman(1976)提出的样本选择模型。我们使用二元Probit模型估计：

Pr(CRD_dum=1|zj)=Φ(zjγ)

(2)

3.2 数据与变量说明

本文使用的数据来自世界银行2015年公布的企业调查(Enterprise Surveys)数据库中的中国企业样本。该调查完成于2011年1月至2013年3月间，包括148家国有企业和2700家非国有企业。我们只保留了制造业和企业数超过20家的行业，然后删掉了主要变量存在缺省值(回答“Don’t know”和“Not applicable”)的观测值，最终剩余1158家企业，其中有研发活动的企业492家，有合作研发的企业135家。样本在各行业的分布如图1所示。

我们使用两个指标考察合作创新对新产品创新和新工艺创新的不同影响：①新产品销售占比(IP)，为新产品销售收入占企业总销售额的百分比，它能直观反映创新对经济增长的直接贡献，是有效衡量企业创新能力的一种商业成果指标；②新工艺产量占比(NP)，为新工艺产量占企业产品总产量的百分比。新工艺是新技术的体现，也是衡量企业创新能力的一种研发成果。另外需要注意的是，企业调查数据库中给出的新产品销售占比是过去三年引入的新产品带来销售额所占的比例，新产品产量占比也是过去三年引入的新工艺或改进工艺产出的比例。

注：横坐标中的100并非某一行业，表示的是国有企业，原始数据单独将国有企业归为一类。图1 样本企业在各行业的分布

本文主要考察的核心解释变量包括：①研发密度(R&D)，由于企业的创新活动主要由RD活动完成，本文选取企业内部RD经费投入占销售收入比重来度量企业的创新投入强度。这一数据包含了研发人员费用、材料费和投资支出；②合作研发密度(CRD)。世界银行企业调查数据库中合作研发支出定义为“与其他公司签订合约的R&D支出”，反映企业在合作过程中研发费用投入的情况。模型中也加入了合作研发密度的平方项，以验证有可能与企业创新绩效存在的倒U型关系；③度量与不同对象合作关系的虚拟变量CLi，其中i=S,C,R，取值为1时分别表示与供应商、客户企业或科研院所存在合作关系。在企业调查数据库中，这一信息是通过“企业以什么方式引入新产品或新服务”和“企业以什么方式引入新工艺或改进工艺”的回答得到的。

另外还包含的其他控制变量有：①出口密度(EX)，用出口占销售额的百分比来表示。一方面，出口存在学习效应可能会提升企业创新能力。另一方面，有许多学者认为中国出口企业主要是劳动密集型或加工贸易企业，反而全要素生产率或创新能力较低；②企业规模虚拟变量。本文按企业人数划分为大(100以上)、中(20～99)、小(5～19)三种企业规模，我们用MSE表示中型企业虚拟变量，LSE表示大型企业虚拟变量；③行业和企业类型虚拟变量。不同企业类型用来控制企业的治理结构上存在的差异。行业虚拟变量用来控制不可观测的行业特定因素的影响。

表1 不同企业规模下的合作研发密度及合作创新绩效情况

注：企业数列对应的数值，如149(7)表示样本中小企业共149个，其中有合作创新行为的7个；表中的均值均为观测值为正时的结果。

表1中按照企业规模大小，列出了样本中创新投入与创新产出的有关指标。可以看出，以研发密度来度量，有合作研发的小型企业合作研发密度最高，达到了9.16%。中型企业创新绩效是三种企业中最高的，新产品销售占比达到了28.28%，新工艺产量占比达到了21.04%。尽管以研发密度来衡量，大型企业的创新投入较低，但创新产出较高。还可以看出，大型企业有合作研发的企业比例更高。表2中为描述性统计结果汇总，显示了变量的均值、标准差与Pearson相关系数。

表2 主要变量的描述统计和Pearson相关系数矩阵

注：*表示Pearson相关系数在5%的水平上显著。

4 实证结果与分析

我们以新产品销售占比和新工艺产量占比作为被解释变量进行估计，结果如表3所示。为了比较，我们列出了OLS估计的结果以及样本选择模型估计的结果。左边两列是OLS估计的结果，右边两列是样本选择模型中的结果方程的估计结果，选择方程的估计结果放在了中间两列。从OLS估计的结果与结果方程的估计结果来看，逆米尔斯比率IMR的系数在统计上都是显著的。我们也使用了极大似然法对样本选择模型进行了估计，检验方程独立性的似然率检验结果为：LR=3.26，p=0.07。两种检验方法都表明确实应该使用样本选择模型。因此下面的分析主要针对样本选择模型展开。

在新产品估计方程中，内部研发投入RD的系数为0.78，意味着在其他条件不变时研发密度提高1%，新产品在销售中所占比重提高0.78个百分比。合作研发密度系数为正而平方项的系数为负，并且在统计上显著，表明在合作研发投入和新产品占比之间确实存在倒U型关系。这一结论与国外有关研究的结论相符，并验证了我们前面提出的假设1。根据系数可以计算出临界值出现在CRD=11.57%，在我们的样本中，超过临界值的企业共有7家，而有合作研发的企业中78%的企业合作研发密度仍不到5%。在新工艺估计方程中，企业内研发支出RD的系数小于新产品估计的结果，合作研发支出虽然系数符号符合预期，但在统计上都不显著。

与供应商、客户企业和科研院所的合作关系变量的系数显示，对新产品创新来讲，影响最大的是与供应商之间的合作关系，其他条件相同的情况下能提高新产品比重7.17个百分点。其次与客户企业的合作关系，也能提高新产品创新绩效。这表明与同一产业链上的企业合作，能够从下游客户企业获得消费者对产品属性的需求信息，从上游可以获得更多关于产品设计、技术等生产信息，因此对产品创新更有促进作用。对新工艺创新的影响上，与外部科研院所的合作关系能带来显著的促进作用，提升新工艺产品达7.6个百分比，与供应商的合作关系也对工艺创新有显著的促进作用。总之，与供应商、与客户企业的合作关系对产品创新和工艺创新的影响是不同的。由此，验证了我们假设2的成立。

表3 OLS与样本选择模型回归结果分析

注：***、**、*分别表示系数在1%、5%、10%的水平上显著；括号内为异方差稳健标准误值；回归中均包含了企业类型与行业虚拟变量。

其他解释变量中，出口密度(EX)对企业的创新绩效在统计上均不显著，且系数为负。原因可能在于在中国制造业中更多企业进行的是加工出口贸易，而且还有可能是劳动密集型行业，这反映了出口企业不一定就是生产率高的企业，出口企业的生产率可能反而更低，创新能力更弱，该结果符合“出口悖论”的假说。另外，从企业规模对企业创新绩效的影响看，在存在合作创新的背景下，大、中型企业的系数远高于作为基准的小型企业，中型企业又比大型企业创新绩效更高，比如以新产品销售占比表示高约6个百分比。由此推测，合作创新对提升中型企业(20～99人)创新绩效更为合适。

5 研究结论与讨论

本文采用世界银行企业调查数据库中的中国企业样本，通过利用Heckman样本选择模型，从研发投入、多种合作关系两个角度考察了合作创新对新产品和新工艺创新的影响，主要得出以下结论：①合作研发投入与企业创新绩效呈倒U型关系，即企业在合作创新过程中，初始的合作研发费用的投入对创新产出的边际贡献更高，随着合作研发密度的提高逐渐降低，接近12%时达到拐点；②三种合作关系中与供应商的合作关系最重要。与供应商和与客户企业的合作关系，对产品创新有正的显著的促进作用；与供应商和与科研院所的合作关系对工艺创新有正的显著的促进作用；③企业的R&D投入能显著地促进企业创新绩效，而代表企业生产率的出口密度对企业创新绩效的影响在统计上并不显著，中型企业相比其他两种企业的创新绩效更高，而小型企业相比大型企业在创新方面更有优势。

根据我们的研究结论，要进一步提高企业创新的绩效，可以从以下几个方面加以考虑：①通过财政资金支持和政策引导，提升企业内部研发投入和合作研发投入。支持有条件的地方设立创新基金或合作创新专项资金，或鼓励企业大学或科研机构共同申报并合作执行项目，或对合作创新成果优先采购，等等，从而提升参与合作创新的企业比例，引导企业提高研发投入；②以大型企业为核心，搭建合作创新平台。尽管大企业研发密度没有中小企业高，但大企业的规模优势可以在产业链上作为供应商或客户企业，作为合作创新的平台对中小企业发挥带动作用。从而形成一种稳定、持久、长期的合作关系，以此帮助参与的企业提升创新绩效；③结合“大众创业、万众创新”战略的契机，推进中小企业合作创新立法。合作创新对中小企业尤其是中型企业创新绩效的影响是最明显的，尽管针对中小型企业创新的扶持政策出台较多，但关于合作创新的法律很少。尽管《促进科技成果转化法》《中小企业促进法》等有规定“国家鼓励中小企业与研究机构、大专院校开展技术合作、开发与交流”，但这些规定都缺乏针对性和具体措施。制定专门的合作创新法律，或者对现有法律和政策性文件中涉及合作创新的条款细化和归纳，能够极大推动中小企业创新网络的形成。

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(责任编辑 沈蓉)

AnEmpiricalAnalysisoftheImpactofCooperativeInnovationonEnterpriseInnovationPerformance

Yu Jinhong1,Yu Mingchao2

(1.School of Economics,Nanjing University,Nanjing 210093,China; 2.Innovation Economic Research Base,Nanjing Normal University,Nanjing 210046,China)

In this paper,the Heckman sample selection model is used to examine the impact of product innovation and process innovation on the level of cooperative innovation and cooperation in the sample of Chinese enterprises in the World Bank’s 2012 enterprise survey database.The results show that：①The R&D investment has an inverted U-shaped relationship with the innovation performance of enterprises,with the increase of the density of R&D and the improvement of the innovation output,the marginal contribution decreases gradually and reaches the inflection point when close to 12%;②The cooperative relationship between suppliers and customers has a significant positive effect on product innovation.The cooperation relationship with suppliers and research institutes has a significant positive effect on process innovation;③Enterprises R&D investment can significantly promote the innovation performance of enterprises,and relatively speaking，the innovation performance of medium-sized enterprises is higher.

Cooperative innovation；Cooperative relationship；Innovation performance

江苏省社科基金基地项目“江苏省创新补贴政策效果比较研究”(15JD021)。

2016-12-29

俞金红(1979-)，男，江苏姜堰人，南京大学经济学院博士生；研究方向：创新型经济、能源经济等。

F273

A