我国制造业隐形冠军企业创新活动的驱动因素研究

童依然

摘 要：在创新驱动战略指导下，我国制造业涌现出一批隐形冠军，为其他中小制造企业走创新发展道路提供了借鉴意义。基于我国情境调整隐形冠军判定标准，综合考虑企业的市场地位、规模和外界知名度，从制造业单项冠军中识别出隐形冠军并分析其典型特征。采用模糊集定性比较分析法（fsQCA），试图探索企业、行业以及宏观环境三大范畴下产权结构、上市與否、R&D支出、市场结构和创新环境等五大驱动因素对创新绩效的联合效应以及不同因素之间的复杂交互关系。本文对67家隐形冠军企业数据进行分析，将企业获得高创新绩效的四个构型分为外部环境驱动、市场垄断驱动、协同驱动等三种类型，发现驱动因素和创新绩效之间存在非对称性因果关系。根据研究结果，提出强化各驱动因素横向协同机制、合理配置R&D经费、重视外部创新环境建设等对策。

关键词：隐形冠军;创新活动;驱动因素;fsQCA

一、引言

我国中小制造企业在推动科技进步和产业升级等方面扮演着重要角色，它们数量庞大但仍处于价值链中低端，面临新一轮全球制造业格局的变化，中小企业必须由成本领先模式转变为创新驱动发展模式。在制造强国德国，众多知名度较低的中小企业依靠创新在细分领域内取得世界领先地位，因而被称为“隐形冠军”。自2016年，我国工业和信息化部参照德国标准评选出193家制造业单项冠军企业，其中部分企业也具备了隐形冠军富于创新的特质。但学术界关于我国隐形冠军企业创新的主题性研究尚未广泛展开，因此，找出隐形冠军企业创新绩效的驱动因素及其作用路径，对于中小制造企业的良性发展和创新型国家战略建设具有重要意义。

二、隐形冠军企业的识别与特征分析

我国单项冠军的评选参考了德国隐形冠军标准，但二者存在差异（见表1）。根据本研究需要并参考现有文献，按照市场份额位居世界前三、员工数介于20-1000人、企业官网Alexa排名大于十万名或百度搜索量小于一百万条，从193家单项冠军企业中识别出74家我国制造业隐形冠军企业。

隐形冠军企业围绕东部沿海、中部发达省份为中心向全国发散。其中山东凭借15家位居榜首，浙江拥有13家排在次席，江苏以12家位列第三。与三省紧密相邻的广东、安徽、福建和河南均拥有5家及以上，构成并进发展格局。近半数企业集中分布于专用设备制造业、化学原料和化学制品制造业等传统领域。此外，90.54%的企业从事相关业务领域的时间达到10年及以上，最长已有40年历史。在产权结构方面，民企数量最多为64家，外企为9家，国企仅有1家。所有企业特定细分产品销售收入占其全部营业收入比重至少为70%，最高达到100%。其主营产品在细分市场中的份额居全球前三，近三年国际市场平均占有率达25.77%，国内市场平均占有率达37.27%。大多数企业实施渐进性创新战略，一半以上的企业拥有百余项专利，个别企业拥有600余项专利。同时，大部分企业并不仅仅局限于技术和产品创新，它们制定并实施系统化品牌战略，建立完善的品牌培育管理体系，在商业模式创新中取得良好绩效。

三、隐形冠军企业的创新驱动因素

本文将影响企业创新活动的多重驱动因素分为两方面。内部驱动因素包括：（1）产权结构。企业产权结构被认为是创新过程中的一个重要因素，66.3%的隐形冠军由民企拥有。国企由于所有者管理不到位和较为严重的代理问题，其创新活动呈现出短期化特点（2）上市与否。只有10%的隐形冠军选择上市以吸引外部资本来发展业务。（3）R&D支出。隐形冠军平均在研发上投入5.9%的资金，20%的企业研发费用高达9%，是普通企业研发成本的三倍多。外部驱动因素包括：（1）创新环境。地区差异因素显著影响企业的研发投入强度和创新发展水平。（2）政府政策。在创新驱动发展战略指导下，政府出台了税收减免、财政拨款等政策助力企业研发。（3）市场结构。2/3的隐形冠军仍然保持着较强的忧患意识，为了维护市场领导者地位进行持续的全方位创新。

综上所述，隐形冠军的创新活动难以简单以某个单因素或多因素的净效应作用加以解释。因此，本文提出假设：各个驱动因素之间存在交互关系并对企业的创新活动影响存在联合效应。

四、基于FSQCA的隐形冠军企业创新驱动因素分析

1.研究方法

定性比较分析（QCA）是社会科学家Ragin在上世纪80年代提出的新型研究方法。从整体上看，QCA是一种探索多层次的原因和结果，超越了定性与定量研究的创新方法。与传统的回归分析方法相比，模糊集定性比较分析法（fsQCA）通过充分比较和分析各种因素的不同组合，即构型对结果变量的影响，从而探索多种因素之间的互动过程对特定现象的“联合效应”，能够挖掘隐形冠军创新活动与其驱动因素之间的多重因果性，这正适合本文的研究目的。

2.变量设定和数据来源

通常把衡量企业创新活动的指标分为投入与产出两类，基于尽可能保留更多有效样本的考虑，将专利申请量这一产出指标作为结果变量，该数据来源于专利检索及分析数据库。由于构型的数量会随变量的增加而呈指数级增长（2n），为避免出现无案例与构型相对应的情况，将以下五个驱动因素设为原因变量：（1）创新环境。采用综合性指标2016年-2018年间各省人均GDP衡量创新环境，该数据来源于历年中国统计年鉴。（2）R&D支出。以单项冠军申请截止时间为准，采用近三年企业平均R&D经费支出为衡量指标。（3）市场结构。采用企业近三年国内外市场占有率的平均值作为衡量标准。以上四个变量均采用样本数据的95%分位数值作为完全隶属的阈值，50%分位数为交叉点阈值，5%分位数为完全不隶属的阈值。（4）产权结构。视其为二分变量，民企赋值为1，非民企赋值为0。（5）上市与否。视其为二分变量，未上市企业赋值为1，上市企业赋值为0，企业相关数据来源于同花顺数据库和企业官网。剔除缺失数据后共得到67家企业有效数据。