技术创新与企业成长

吴陈锐 王广凯

摘要：考察技术创新对于企业成长的影响是当前中国经济环境下的一个重要议题。文章基于中国制造业企业数据，采用分位数回归方法实证分析了技术创新对于企业成长的影响。实证发现，无论是处于何种分位数水平，技术创新都显著地促进了企业成长；随着分位数水平的提升，技术创新对于企业成长的促进作用也随之提升。进一步的分组回归发现，技术创新显著推动了大规模企业和中小规模企业成长，中小规模企业成长水平水平越高，技术创新的影响作用越大，但对于大规模企业而言，这种规律并不成立。

关键词：技术创新；企业成长；分位数回归

一、 引言及文献综述

随着世界经济危机爆发以及中国经济进入“三期叠加”的结构性转型期，中国企业告别了过去快速增长的黄金时期，企业经营困难乃至于倒闭的情况较为严重。如何保障企业的稳定持续成长，打造中国经济坚实的微观经济基础已经成为中国亟待解决的现实问题。技术创新是企业打破市场困局并提升企业竞争力的可行策略，有助于企业在困境中实现创新发展的转型升级。在当前经济结构转型、市场变动剧烈和技术进步加快背景下，考察技术创新之于企业成长的影响无疑具有重要的现实意义。

国外的相关研究开展相对较早，研究成果相对较多。Scherer（1965）在考察美国365家大型企业后发现，专利衡量的技术创新对企业利润具有正向影响，发现技术创新对企业的边际利润没有影响，但提升了销售收入。Paul等（2006）基于英国539家大型企业数据，发现创新型企业比其他企业可以获得更高的利润，但对销售增长的影响是短暂的。Geroski等（1996）考察209家英国龙头企业得出，技术创新对销售增长具有显著的正向效应。技术创新之于不同成长水平企业的异质性影响研究开始涌现，分位数回归在企业成长与创新活动的影响研究中应用越来越广泛。Coad等（2008）采用分位数分析技术创新对销售增长率的影响，发现技术创新显著促进快速成长企业的销售增长率，但是对全体企业的平均影响非常微弱甚至是不显著。Stam等（2009）以研发人员比例表征研发强度，考察研发强度对就业增加的影响，发现在OLS估计下，研发强度对企业成长不具有显著的影响，但在分位数10%分位水平下显著。

国内的学者开始重视技术创新对企业成长影响的研究，但数量仍然相对较少。张会荣等（2014）实证分析了技术创新之于中小企业成长的影响。他们发现，研发投入与研发人员比例的增长都显著提升了中小企业的销售收入增长率，且两者的交互影响也显著。陈晓红等（2008）采用中小企业板上市公司数据进行实证分析，发现企业技术创新显著地促进了企业成长。陈紫晴等（2015）采用中小企业板上市公司面板数据，实证发现研发密度对企业成长并没有显著影响。

综上所述，技术创新之于企业成长的相关研究并未达成一致的结论，国内目前的研究大多集中于技术创新之于科技型企业或中小型企业的成长影响的分析，也忽视了技术创新之于不同成长水平企业成长的异质性影响。本文基于中国制造业企业数据，采用分位数回归方法实证分析技术创新对不同成长水平企业的异质性影响，填补了国内相关研究的空白。

二、 模型设定与数据说明

1. 模型设定。为了考察技术创新对于不同成长水平企业成长的异质性影响，本文将建立分位数回归模型进行分析。技术创新是一个包括技术开发和产品商业化的过程，需要一定的时间才对企业经营发挥作用。此外，由于企业发展往往形成一定的技术路线和市场势力，存在着路径依赖。建立以企业成长为被解释变量，企业技术创新滞后一阶为核心解释变量、滞后一期企业成长变量和滞后一阶控制变量的分位数回归模型。将解释变量滞后一阶纳入方程不仅可以反映技术创新的作用时滞，还可以避免反向因果带来的内生性问题。回归方程如下：

Grit=？琢0+？琢1Grit-1+？琢2Innovit-1+？茁iControlit-1+？滋it

被解释变量Grit表示企业i在t年的銷售收入增长率，由本年期总销售收入除以上年期总销售收入得到。收入增长率是较好的衡量企业成长的指标（Coad等，2008）。核心解释变量为技术创新Innovit-1。Coad等（2008）技术创新难以衡量，单一采用研发支出或专利数量并不能很好地反映技术创新。借鉴Coad等（2008），技术创新变量由企业i在t-1年研发强度与新产品产出占比采用主成分分析方法合成。企业成长不仅受到技术创新的影响，还受到其它一些因素的影响。我们在回归方程中纳入一系列的控制变量Controlit-1，包括：企业规模（Scaleit-1），以企业年销售总额的自然对数值衡量；企业存续年限（Ageit-1），以当年期减去企业成立年份加1表示；经营杠杆（R_Dait-1），为企业资产负债率；融资约束（R_Intit-1），以企业利息支出占总资产比衡量；出口强度（R_Exit-1），以企业出口额占总销售收入比衡量；政府补贴强度（R_Subit-1），以政府补贴总额占企业总资产比表示；管理水平（R_Admit-1），以管理费用占总销售收入比衡量。此外，还控制了两位码行业固定效应和省级地区固定效应。

2. 数据来源及处理。本文的数据来源于《中国工业企业数据库》，主要考察期为2005年～2007年。使用该数据前还需要进行一定的处理。首先参考Brandt等（2012）的序贯匹配法对样本企业进行匹配，构建面板样本数据。其次，根据相关文献的剔除不合理的样本。剔除样本的标准包括：非制造业的工业企业；相关变量缺失；总资产、总销售收入、出口总额、政府补贴总额、研发支出、新产品产出、利息支出、管理费用小于0；企业成立年限不一致或大于当年期。

三、 实证结果及分析

1. 基本回归结果。我们首先对样本使用最小二乘法进行基准回归，其次使用分位数回归针对10%、25%、50%、75%和90%的分位数水平进行回归。实际上采用考察期为2006年～2007年、观察值为298864的平衡面板数据进行回归。回归结果见表1。

首先，从OLS的回归结果看，所有的变量回归系数都达到显著水平。企业成长滞后一期回归系数显著为正，表明企业成长存在着正向路径依赖，企业过去的技术发展和市场势力显著地促进企业当前的成长。技术创新回归系数显著为正，表明技术创新显著地推动企业的成长。技术创新使得企业可能改进生产流程，完善已有产品或推出新产品，增强了企业的市场竞争力，实现“创造性破坏”。平均而言，技术创新每增加1个单位，企业成长增加0.213 3个单位。企业规模回归系数显著为负，这表明，企业规模越大，企业成长越低。企业规模的扩大可能带来机构臃肿、信息传递不畅、效率低下等问题，影响了企业的成长。企业存续年限回归系数显著为负，这表明，企业存续年限越长，企业成长越低。按照企业生命周期理论，新成立的企业由于占据新技术和新市场，往往成长较快，而老企业囿于成熟的技术和市场，成长较慢。经营杠杆回归系数显著为负。企业经营杠杆越高，财务风险越高，融资成本也越高，容易导致企业资金链断裂，影响企业正常经营。出口强度回归系数显著为负。越高的出口强度，表明企业越依赖于国际市场，在中国处于发展中阶段的国情下，企业大多承接低端加工装配业务，企业成长受到国际买家的扼制。政府补贴强度回归系数显著为负。政府补贴往往具有选择性，再加之企业可能的寻租行为，都可能遏制市场优胜劣汰，造成资源配置的扭曲，影响企业的成长。融资约束回归系数显著为负。融资约束程度越高，企业的生产经营活动所需的资金难以得到保证，阻碍了企业的成长。管理水平回归系数显著为正。较高的管理水平无疑优化了企业的生产经营活动，促进企业的成长。

从分位数回归结果看，无论是在哪一分位数水平下，技术创新都显著地促进了企业成长。而且，随着分位数水平的提升，技术创新对于企业成长的正向影响作用单调地提升。从回归结果看，处于90%分位数水平的企业的技术创新对于其成长的影响作用是处于10%分位数水平企业的约5.44倍。这与Coad等（2008）的研究结果基本一致。技术创新推动了企业成长，成长水平更高的企业更多的依赖于技术创新。但与Coad等（2008）有所不同的是，Coad等（2008）发现，低分位数水平的企业技术创新对其成长具有负向作用，他们将这一发现归因于技术创新的风险性。而我们的发现是，即便处于低成长水平，技术创新都显著地促进了企业成长。这可能归因于中国企业长期以来处于模仿、吸收、创新的技术创新路径，技术创新风险相对较低。企业成长滞后一期变量回归系数在各分位数水平都显著，也随分位数水平提升而提升，但在10%分位数水平上显著为负。这表明企业过去的成长表现影响当前企业的成长，低成长水平企业的过去表现拖累了当前企业的成长，而高成长水平企业受惠于其过去的良好表现。企业规模回归系数在各分位数水平没有表现出明显的规律，但在较高分位数水平上，显著为负。经营杠杆回归系数在各分位数水平上都显著为负，大致表现为随着分位数水平的提升而提升。这表明，企业成长水平越高，经营杠杆的提升越可能阻碍企业的成长，企业需要适度地控制其负债水平。出口强度回归系数在各分位数水平上显著为负，且随着分位数水平的提升而提升。这表明，成长更强的企业更专注于国内市场。政府补贴强度回归系数在各分位数水平上皆显著为负，大致表现为随着分位数水平的提升而降低，表明低成长的企业更依赖于政府补贴，但资源配置扭曲问题更为突出。企业融资约束回归系数在10%水平为正但不显著，在25%和50%水平显著为正，而在75%和90%的水平上显著为负。可能的解释是，对于高成长水平企业，融资约束程度提升对其快速扩张起到阻碍作用，而低成长水平的企业陷于低增长困境，对外部资金依赖程度较高。管理水平回归系数仅在50%、75%和90%分位数水平显著为正，且随着分位数水平提升而提升。这表明，成长水平越高的企业更依赖于提升自身管理水平来促进企业成长。

2. 按企业规模分组回归。我们将高于企业平均规模的企业划入大规模企业组，将低于企业平均规模的企业划入中小规模企业组，按10%、25%、50%、75%和90%的分位数水平进行回归。回归结果见表2。

从表2看到，大规模企业组的技术创新回归系数在五个分位数水平上都显著地推动企业成长，并随着分位数水平提升表现出较为平缓的走向。对于大规模企业而言，技术创新可以推动企业成长，但高成长水平的企业可能更具有一些非技术优势，对技术创新的依赖相对更低。除了在10%分位数水平，中小规模企业组的技术创新回归系数都显著为正，并且随着分位数水平提升而提升，在高分位数水平，回归系数值大大高于大规模企业组的估计结果。可以说，对于中小规模企业而言，技术创新是促进其成长的重要动力，具有更高成长水平的企业有赖于其更高的技术创新水平。

四、 结论

在现代经济中，技术创新被认为经济增长的主要动力和企业实现“破坏性创新”式成长的来源。但在实践中，技术创新往往难以全面衡量，还对不同成长水平的企业可能有不同的影响。本文以研发强度与新产品产出占比经主成分分析方法合成变量衡量技术创新，基于中国制造业企业数据，主要采用分位数回归方法实证分析了技术创新对于企业成长的影响。实证发现，无论是处于何种分位数水平，技术创新都显著地促进了企业成长；随着分位数水平的提升，技术创新对于企业成长的促进作用也随之提升。这表明，成长水平越高的企業越依赖于技术创新。进一步的分组回归结果表明，技术创新推动了大规模企业和中小规模企业的成长，对于中小规模企业而言，成长水平更高的企业更依赖于技术创新，但对于大规模企业而言，这种规律并不成立。在当前经济结构转型、竞争激烈、需求动荡的情况下，企业可以通过技术创新来打破市场困局并提升市场竞争力，促进自身的成长。政府应当持续地加大对企业技术创新的支持，特别是中小企业等具有快速成长能力的企业。

参考文献：

[1] Scherer F M.Firm Size， Market Structure， Opportunity， and the Output of Patented Inventions[J].American Economic Review，1965，55（5）：1097-1125.

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[3] Coad A， Rao R.Innovation and firm growth in high-tech sectors： A quantile regression approach[J].Research Policy，2008，37（4）：633-648.

[4] Stam E， Wennberg K.The roles of R&D; in new firm growth[J].Small Business Econo- mics，2009，33（1）：77-89.

[5] 张会荣，张玉明.技术创新、股权结构与中小企业成长[J].山东社会科学，2014，（2）：114-119.

[6] 陈晓红，李喜华，曹裕.技术创新对中小企业成长的影响——基于我国中小企业板上市公司的实证分析[J].科学学与科学技术管理，2009，30（4）：91-98.

[7] 陈紫晴，杨柳勇.融资结构、R&D;投入与中小企业成长性[J].财经问题研究，2015，（9）：44-51.

基金项目：国家自然科学基金项目“中国建设制造业强国的行动路径研究”（项目号：71673296）。

作者简介：吴陈锐（1988-），男，汉族，广东省阳江市人，中国社会科学院研究生院博士生，研究方向为工业创新经济学、经济计量学方法及应用；王广凯（1989-），男，汉族，山东省临沂市人，中国证监会经济学博士后，研究方向为宏观经济学、技术创新。