农产品加工企业市场势力与技术创新

杨 丹,曾 萤,刘自敏

(西南大学 经济管理学院,重庆 400715)

一、引言

习近平总书记指出,“创新是引领发展的第一动力”。2022年国务院发布《“十四五”推进农业农村现代化规划》,将科技创新作为提高农业质量效益,提升农业产业链现代化水平的驱动力(1)国务院办公厅:《“十四五”推进农业农村现代化规划》,http:∥www.gov.cn/zhengce/content/2022-02/11/content_5673082.htm。。农产品加工作为农业产业体系承前启后的关键环节,农产品加工技术创新直接影响农业发展质量与竞争力。2023年中央一号文件明确指出,引导农业企业发展农产品精深加工(2)中共中央、国务院:《关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》,https:∥www.mca.gov.cn/article/xw/tt /202302/20230200046126.shtml。,还将做大做强农产品加工业作为乡村产业高质量发展的重要任务。然而,数据显示,2018年以来,农产品加工企业的创新投入连续4年负增长(3)数据来源:国家统计局《中国科技统计年鉴》,2022。,存在自主创新不足的问题。在关键技术“卡脖子”的背景下,创新不足将成为制约农产品加工业与乡村产业发展的重要因素。鉴于此,推动农产品加工企业创新对农业高质量发展具有重要意义。

市场势力是企业将价格保持在成本之上的能力,是企业创新成功后获得的市场权力[1]。创新之父熊彼特指出,创新内生于市场经济再生产过程,市场势力是创新的物质基础[2]。市场势力对技术创新的影响是创新理论研究的重要内容,有助于揭示企业不断创新的内在机理。农产品加工业是农业产业的重要组成部分,规模经济与范围经济效应显著,这可能对市场势力与技术创新的关系带来影响。研究农产品加工企业市场势力与技术创新,有助于丰富和发展熊彼特创新理论。目前鲜有研究聚焦农产品加工业,分析市场势力对企业技术创新的影响,探寻推动农业产业持续创新的政策路径。尽管有学者基于SCP范式,分析市场结构对企业创新的影响,但这些研究囿于SCP范式的基础假设——技术水平外生于市场,市场结构(S)与企业行为(C)属于线性关系等假设的局限[3],忽视了创新竞争的动态性、企业行为的差异性,不能分析企业持续创新这一问题。鉴于此,本文从企业行为层面,研究农产品加工企业市场势力影响技术创新的方向及机制。这既有助于揭示企业持续创新的内在机理,检验发展创新理论,又有助于探寻推动农业产业持续创新的政策路径。

相关文献主要包括以下方面:一是市场势力的测度、经济后果;二是技术创新的影响因素;三是市场势力与技术创新的关系。市场势力的相关研究包括市场势力测度与经济效应两方面。在市场势力测度上,测度方法可分为SCP范式与NEIO范式。其中,SCP范式基于市场结构(S)、企业行为(C)和绩效(P)存在线性关系的假设,通过市场集中度、洛伦兹曲线以及基尼系数等市场结构指标测度市场势力[3]。而NEIO范式得益于计量方法的进步,通过估计产品价格超出边际成本的部分,测度市场势力。NEIO范式通过企业行为测度市场势力,与SCP范式相比,更契合市场势力是企业定价能力这一内涵[1,3]。在经济效应研究上,文献主要关注了市场势力对企业绩效、社会福利的影响。市场势力通过规模经济、获取必要资本以及广告效应等渠道提升企业绩效,市场势力的这种影响效应随着经济周期、行业特征、同行竞争因素的变化而改变。市场势力对社会福利的影响还未达成共识:早期研究基于“垄断抑制竞争”这一常理,主张市场势力对社会福利的不良影响[4];然而,随着芝加哥学派的兴起,更多研究关注到市场势力在改善社会福利中的积极作用[5]。

技术创新的影响因素研究较为丰富,包括宏观环境、产业环境、市场环境、企业环境。在宏观环境方面,知识产权保护通过遏制模仿与抄袭促进技术创新,环境规制通过占用企业资金挤出技术创新[6]。在产业环境方面,税收优惠、研发补贴通过缓解资金约束推动企业技术创新[7],而企业集聚可为创新提供更好的创新环境,通过规模效应、学习效应和竞争效应推动技术创新[8]。在市场环境方面,竞争与垄断是最受关注的因素。Aghion指出完全竞争或市场垄断都不利于创新,在竞争与垄断间存在一个最优的市场环境,在那里企业的技术创新激励最强[9]。后续的研究发现这个最优的环境总会随着产业情景的变化而改变[10]。在企业环境方面,规模可为创新带来必要的资源,股权分散有助于缓解股东间的委托代理问题,从而激励企业创新[11-12];而金融资产配置与企业技术创新呈倒U型关系[13]。可见,影响企业技术创新的潜在因素非常多。而关于农产品加工企业技术创新的研究还聚焦于宏观环境与企业环境因素[12],对市场因素关注不足。

关于市场势力对技术创新的影响,现有研究未形成一致的结论。在理论研究方面,可追溯到“熊彼特—阿罗”争论[14]:熊彼特认为市场势力是技术创新的物质基础,市场势力增强有助于激励企业创新,而阿罗认为垄断条件下企业没有创新激励,市场势力不利于创新。新熊彼特学派对这一争论进行了深入研究,开创了研发竞赛理论。有研究认为高市场势力的企业具有技术优势,从而产生更高的创新激励[15];也有研究认为技术创新会截断旧技术的现金流,对高市场势力企业不利,从而导致高市场势力企业的创新激励较低[16];还有研究指出进入壁垒会影响市场势力与技术创新的关系:当进入壁垒较低时,高市场势力的企业会大量创新,从而使竞争者退出市场;当进入壁垒较高时,高市场势力的企业将利用其先动优势降低创新努力[17]。纵观理论文献,研究结论随着研究假设的变化而变化,市场势力与技术创新的关系受技术替代性、进入壁垒、竞争模式以及博弈的动态和静态特征等因素的影响[15-17]。在实证研究方面,文献多以SCP范式为基石,分析市场结构对创新的影响[9,11]。然而,这类研究继承了SCP范式的技术外生假设、价格竞争假设[3],忽视了创新行为的竞争性、动态性,不能很好地与熊彼特创新理论对话。

综上所述,现有文献肯定了市场势力在经济发展中的积极影响,也分析了市场因素在促进技术创新中的重要作用,但关于市场势力对技术创新的影响未形成统一的认识,有关的实证研究与理论研究存在脱节,表现为两方面:一方面,少有文献从微观企业角度,实证市场势力影响技术创新的方向与机制,进而检验研发竞赛理论。另一方面,市场势力与技术创新的关系受产业环境影响。目前,尚没有文献在不同的产业环境,尤其在农业产业环境中研究市场势力与技术创新。鉴于此,本文构建理论模型分析农产品加工企业市场势力影响技术创新的方向及机制,采用万德数据库(Wind)的上市公司数据与DLW市场势力测度方法,检验市场势力对技术创新的影响,并采用Bartik工具变量纠正了内生性问题,为理解市场势力与技术创新的关系提供来自农业的微观证据。

与现有研究相比,本文的贡献主要包括以下三个方面:一是通过构建数理模型,从理论层面分析农产品加工企业市场势力对技术创新的影响,解释溢价效应机制与成本效应机制;二是基于NEIO理论研究成果,采用DLW市场势力测度方法,从微观企业层面研究市场势力对技术创新的影响,弥补了现有研究仅从市场层面研究垄断势力而忽略企业行为差异的不足,进而为研发竞赛理论提供经验证据;三是在实证过程中,构建Bartik工具变量识别市场势力影响技术创新的因果关系,保证了估计结果的可靠性[18]。

二、理论分析框架

基于Lee的理论分析框架[19],将市场势力l引入企业创新决策模型,并从边际成本和收益分成打开市场势力的“黑箱”,探讨农产品加工企业市场势力影响技术创新的成本效应和溢价效应。

(一)理论模型设定

首先,根据Lee的思路刻画科技创新带来的市场影响[19]。假设农产品加工业由N个企业组成,每家企业生产的产品都有别于其他产品。某企业的市场份额可以表示为:

(1)

U=V(T,p)+ε

(2)

其中,消费者效用V是技术T和价格p的函数,反映科技创新和产品价格对消费者效用的影响。误差项ε表示价格和技术外的因素对消费者效用的影响。假设效用函数连续和可微,存在mV>0、VT>0、Vp<0。

其次,技术是企业运用知识的产物,企业技术存量表示为知识的函数:

T=T(R,G)

(3)

其中,R表示企业拥有的知识,G表示知识之外影响企业技术存量的因素。进一步地,根据知识的来源,知识可表示为通过创新获取的知识以及外部获取的集合,即R=r+φK。其中,K表示源于外界的技术知识,φ反映外源知识与当前创新的相关度。

假设存在技术产出弹性λ=(R/T)TR,该弹性体现技术的自然产生过程。为了进一步体现企业研发能力的差异,假设企业研发投入的产出弹性为σ=(r/T)Tr。根据Lee的研究[19],这两个技术产出弹性之间存在关系λ=σ(R/r)。这个方程的经济含义是,当企业没有外源性知识时,即R=r时,满足λ=σ。然后,代入R=r+φK,得式(4)。

λ=σ[1+φK/r]

(4)

最后,农产品加工企业面临的利润函数如式(5)所示。

Π(r,p)=pm(r,p,D)Q·κ(l)-c(r,l)m(r,p,D)Q-r

(5)

其中,p表示加工品的价格,Q表示市场潜在需求的数量,m表示企业的市场份额,κ表示产业链收益分成,c表示单位加工成本,r是创新投入,l表示企业市场势力。

(二)均衡条件分析

然后,企业通过技术创新决策和产品定价决策实现利润最大化,得到一阶条件:

mκ+(pκ-c)mp=0

(6)

(pκ-c)mrQ-(mQcr+1)=0

(7)

为简化分析,定义市场份额对技术创新和产品价格的弹性分别为εrm=(r/m)mr、εpm=-(p/m)mp,将二式代入式(6)、式(7)可得:

(8)

其中,Φ=1+mQcr表示技术创新的总边际成本,是创新边际成本以及创新对产品成本边际影响的总和。S=mpQ表示农产品加工企业和上游农业生产者创造的总市场价值。由式(8)可知,技术创新决策由创新的总边际成本、产品的总市场价值以及市场份额的创新弹性与市场份额的价格弹性的比值决定。进一步将消费者价值的技术弹性δt=(T/V)VT和价格弹性δp=(P/V)Vp代入式(8),简化得到:

(9)

将λ=σ(R/r)代入式(9),并令δ=δt/δp反映消费者对技术和价格的偏好,经整理得到企业最优技术创新投入方程:

(10)

由式(10)可知,利润最大化条件下的技术创新由四种潜在因素决定:一是创新的总边际成本,由Φ反映;二是消费者对技术和价格的偏好,由消费者价值的技术弹性与消费者价值的价格弹性的比值δ=δt/δp体现;三是技术本身的生产过程,由λ反映;四是外部知识获取情况,由K反映。

(三)研究假说提出

对式(10)求市场势力的一阶导数,分析市场势力对技术创新的影响,如下所示:

(11)

假说1:市场势力对农产品加工企业技术创新具有促进作用。

调整式(11)可得:

(12)

假说2:市场势力通过溢价效应促进农产品加工企业技术创新。

假说3:市场势力通过成本效应促进农产品加工企业技术创新。

为分析市场势力影响技术创新的异质性,本文分别从行业、企业以及城市三个层面展开讨论。在行业层面,行业技术差距反映行业中领先企业与落后企业的差距,这种差距对企业创新意愿、技术创新方式产生重要影响[2,16]。具体地,行业技术差距越大,高市场势力企业的技术领先程度越多。高市场势力企业将利用其技术优势,诱导落后企业减少创新,从而达到维护垄断的目的[16]。在这种情况下,无论是高市场势力企业,还是低市场势力企业的创新激励都较低,高市场势力企业不具有发挥成本效应与溢价效应的意愿。同时,随着技术差距增大,落后企业的创新能力不断下降,创新风险持续增高,落后企业会更倾向于引进先进技术,从而不利于企业创新[17]。因此,随着行业技术差距的增大,企业创新意愿逐渐下降,这可能会持续削弱市场势力对技术创新的促进作用。综上,得到假说4a:

假说4a:在技术差距小的行业中,市场势力对农产品加工企业技术创新的促进作用更强。

在城市层面,交通基础设施对经济增长发挥了重要作用。随着交通便利度的不断提高,城市间的交通成本逐渐下降,贸易机会持续增多。对企业而言,企业到达其他城市的路径增多,企业能以更低的成本开展市场贸易。这将对农产品加工企业技术创新带来多方面的影响[22]。首先,在要素市场上,交通便利度提高可以降低运输成本,让企业以低廉的价格获取更优的投入品,避免成本过高对技术创新的挤占。其次,在产品市场上,交通便利度提高可以降低产品销售成本,让企业以更低的成本将产品销售到更多的市场,使企业享受更大的规模经济效应,增加企业产销量,提高创新总收益。最后,在技术创新过程中,交通便利度提高可以加快知识、技术要素流动,增强城市间知识溢出,为企业创新提供更多思路。因此,随着交通便利度提高,企业创新的资金约束逐渐下降,收益逐渐增多,创新路径逐渐增加,这可能提升市场势力对技术创新的促进作用。综上,得到假说4b:

假说4b:在交通便利度高的城市中,市场势力对农产品加工企业技术创新的促进作用更强。

在企业层面,不同产权属性的企业具有不同的创新逻辑。国有企业是政府为调节经济生活设置的部门,在公共品提供领域发挥重要作用。在社会主义市场经济条件下,国有企业的最终目标是在政府部门的领导下实现共产主义,不以盈利为终极目的。这将对企业技术创新带来多方面的影响:一方面,在经营目标上,国有企业的绩效目标是多元的,包括财务绩效目标、公共绩效目标等多个方面。提升企业创新能力,攻关技术“卡脖子”问题是国有企业的经营目标之一[23],这种发展目标会促使国有企业具有更高的创新激励。另一方面,在资源禀赋上,国有企业享受政府扶持,更容易获取资金、技术以及外部力量的支持[23]。这有助于改善企业创新条件,提升企业创新能力。因此,在创新驱动战略背景下,国有企业具有更好的创新环境,能从技术创新中获得更多效用、更多资源,这可能提升市场势力对技术创新的促进作用。综上,得到假说4c:

假说4c:对国有企业而言,市场势力对农产品加工企业技术创新的促进作用更强。

综上,得到农产品加工企业市场势力影响技术创新的理论逻辑,如图1所示。农产品加工企业市场势力通过溢价效应和成本效应两个机制促进技术创新,且这种促进作用还受行业技术差距、交通便利度、企业产权属性的影响,存在异质性。

图1 农产品加工企业市场势力影响技术创新的理论逻辑

三、数据来源与参数估计

(一)数据来源

本文使用万德数据库(4)数据来源:万得信息技术股份有限公司,《万德数据库WIND》,https:∥www.wind.com.cn/,2022年11月21日。中2008—2021年农产品加工业(5)农产品加工业是指对农业部门提供的初级产品或中间产品,通过物理、化学和生物学的方法,对其生物属性及外观进行生产加工的工业部门。根据中国国民经济行业分类(GB/T4754)(2012),农产品加工业包括:农副食品加工业(C13)、食品制造业(C14)、饮料制造业(C15)、烟草加工业(C16)、纺织业(C17)、服装及其他纤维制品制造业(C18)、皮革毛皮羽绒及其制品业(C19)、木材加工及竹藤棕草制品业(C20)、家具制造业(C21)、造纸及纸制品业(C22)、印刷业和记录媒介的复制(C23)和橡胶制品业(C29)。上市公司数据,分析农产品加工企业市场势力对技术创新的影响。在剔除财务状况异常的“ST股票”企业、技术创新变量缺失样本后,得到有效样本3 606个。与其他企业数据库相比,上市公司数据有以下方面的优势:一是上司公司需要公开财务和经营信息,这使得本文对企业技术创新的研究更贴近真实情况;二是上市公司是技术创新的中坚力量,研究农产品加工业中上市公司的技术创新更具代表性;三是上市公司市场势力会随着时间而发生变化,有利于观测市场势力变化对技术创新的影响。

除万德数据库外,在企业市场势力测度过程中,还使用了《中国价格统计年鉴》和《中国统计年鉴》中相关价格指数,排除价格波动带来的估计偏差。使用的价格指数包括:各行业购进价格指数、产出价格指数、固定资产价格指数,分别用于企业投入变量、企业产出变量、固定资产等变量的折算。

(二)市场势力估计方法

市场势力是企业将产品价格定于边际成本上的能力,其测度依赖销售价格、边际成本等较难获取的信息,这一条件制约了市场势力的研究。为解决这一问题,De Loecker等提出了DLW方法,该方法大大降低了对数据的要求,因而得以广泛使用[1]。本文在DLW方法框架下,借鉴De Loecker等最新的研究成果对农产品加工企业市场势力进行测度。假设存在生产函数:

Q(Ωit,Vit,Kit)=ΩitF(Vit,Kit)

(13)

其中,Vit表示一系列可变投入,包括劳动、材料投入等。Kit表示固定资产投入,Ωit表示企业的Hicks-neutral productivity。接着,根据De Loecker等的思路,把实际中的可变投入视作投入组合,将其转化为标量。得到如下拉格朗日目标函数:

(14)

(15)

(16)

拉格朗日乘数Λit直接度量了边际成本,根据市场势力定义μ=P/Λ,可得市场势力的表达式:

(17)

上述市场势力测度方法通过可变生产投入成本最小化将市场势力测度转化为可变投入报酬份额占比和可变投入的产出弹性估计两个部分。由于DLW方法不依赖生产函数设定,因此采用双对数模型估计可变投入的产出弹性,计量模型如下:

sit=βvvit+βkkit+ωit+εit

(18)

其中,sit、vit、kit分别表示产出的对数值、可变投入的对数值、固定投入的对数值;wit表示企业生产率,βv、βk分别为对应的产出弹性。

(三)市场势力估计结果

由式(16)可知,DLW方法将市场势力测度转化为产出弹性估计。常用的要素产出弹性估计方法包括:LP法、OP法以及Wooldridge改进的GMM估计法。其中,LP法使用中间投入品为生产率代理变量,可以避免样本损失。因此,首先基于式(17),采用LP法估计要素产出弹性,而后代入式(16)测算市场势力。考虑到该估计过程中存在共线性问题,均采用ACF法进行修正。中国农产品加工企业市场势力变化趋势如图2所示。

图2 中国农产品加工企业市场势力变化趋势

由图2可知,2008—2021年间农产品加工企业市场势力下降趋势明显。具体地,自2009年企业从金融危机中复苏后,企业市场势力均值从1.153下降到1.052。同时,市场势力的标准差从0.085上升至0.228,说明市场势力分布越来越分散。根据Aghion的研究,市场势力的这种变化可能由竞争加剧引起:竞争加剧会降低企业市场势力,形成少数企业才能维持定价能力的局面[7]。农产品加工企业的竞争压力可能来自国际:企业竞争优势正在随着中国人口红利的下降而逐渐消失。因此,驱动企业转型发展十分迫切。

四、实证设计

(一)变量定义

在实证市场势力促进技术创新的过程中,用到的变量列于表1,其中解释变量市场势力是采用DLW方法的估计结果。

在被解释变量上,本文参考Aghion等与Sprong的研究,基于企业研发支出构建创新规模与创新强度指标,反映农产品加工企业技术创新[2,11]。其中,创新规模是企业研发支出的对数值,反映企业创新投入的数量;创新强度是企业研发支出与营业收入的占比,反映创新投入的强度,有助于去除规模因素的干扰[7,11]。由于本文旨在分析影响企业创新激励的因素,而不是影响创新能力或创新效率的因素,因而主要基于研发支出,即创新投入数据,而不是创新产出数据构建创新指标。若通过创新产出指标——专利申请数、专利授权数等测度技术创新,可能会得到一个混合的实证分析结果:根据技术创新理论,市场势力可能通过影响创新能力、创新方向影响创新产出[15-17],从而不能干净地识别市场势力对创新激励的影响效应。

在机制变量上,本文分别选取企业收益和生产率变量,检验市场势力影响技术创新的溢价效应与成本效应。其中,溢价效应反映了市场势力对企业收益的保护作用。参考王化成等的研究,通过企业营业利润的对数值代理企业收益:溢价效应越强,企业利润越高[24]。而成本效应反映了市场势力对企业生产成本的影响。参考李兰冰的研究,通过企业全要素生产率代理生产成本:成本效应越强,生产效率越高[25]。此外,本文参考已有研究,基于企业创新理论,控制了企业规模、企业年龄[6-7]、杠杆率、现金流量[9,12]、两职代理[6]、政府补助[7]等变量,还参考Aghion等的研究选取行业技术差距、交通便利度、产权属性等变量[9,23,25],分析市场势力影响技术创新的异质性。

(二)实证模型

首先,构建动态面板模型(Dynamic Panel Data,DPD),考察市场势力对技术创新的影响方向,检验假说1。由于技术创新需要经历设计、研发、测试、应用等一系列过程,技术创新可能存在时滞:当前创新投入与上一期技术创新有关。为控制这种滞后效应,本文将被解释变量的一期滞后项放入模型,得到一个动态面板模型:

INit=α0+α1Lit+α2INit-1+∑αθCit+ηi+λt+εit

(19)

其中,下标i、t分别表示企业和时期,被解释变量INit为农产品加工企业技术创新,核心解释变量Lit为农产品加工企业市场势力,INit-1表示创新的一阶滞后项,向量Cit代表企业规模、企业年龄、现金流量、杠杆率等控制变量,ηi、λt分别为企业固定效应与时间固定效应。本文关注的估计系数为α1:根据市场势力促进农产品加工企业技术创新的理论逻辑,α1的符号预期为正。

然后,构建中介效应模型(Mediation Effect Model),考察市场势力影响技术创新的溢价效应,检验假说2。根据温忠麟等的研究,中介效应模型是检验影响机制或作用路径的有效方法,能得到更多、更深入的研究结果[26]。检验溢价效应的模型如下:

INit=α0+α1Lit+α2INit-1+∑αθCit+ηi+λt+εit

revit=β0+β1Lit+∑βθCit+ηi+λt+ξit

INit=δ0+δ1Lit+δ2revit+δ3INit-1+∑δθCit+ηi+λt+ζit

(20)

其中,revit为时期t企业i的企业收益,是模型的中介变量。参考王化成等的研究,选取营业利润对数值为企业溢价的代理变量[24]。中介效应模型由三个子模型构成。具体地,第一个子模型检验市场势力对技术创新的总效应,由α1体现。第二个子模型检验市场势力对企业收益revit的影响,由β1体现。第三个子模型检验市场势力对技术创新的直接与间接影响,主要关注估计系数δ1、δ2。其中,δ1代表控制了企业收益revit后,市场势力对技术创新的直接影响;δ2代表企业收益对技术创新的影响。因此,通过考查β1、δ2,可以检验溢价效应是否存在:如果溢价效应存在,市场势力对企业收益应具有显著正向影响,且企业收益对技术创新具有显著正向影响,即β1、δ2均显著为正,代表“市场势力提升—收益提高—创新上升”的机制。

最后,构建分析成本效应的中介效应模型,检验假说3。借鉴李兰冰关于企业成本的研究思路,将全要素生产率作为生产成本的代理变量,识别市场势力对技术创新的成本效应[25]。实证模型如下:

INit=α0+α1Lit+α2INit-1+∑αθCit+ηi+λt+εit

proit=φ0+φ1Lit+∑φθCit+ηi+λt+ξit

INit=φ0+φ1Lit+φ2proit+φ3INit-1+∑φθCit+ηi+λt+ζit

(21)

其中,proit为时期t企业i的生产率,代理企业生产成本,是模型的中介变量。通过考察φ1、φ2可以检验成本效应是否存在:如果成本效应存在,市场势力对生产率应具有显著正向影响,且生产率对技术创新应具有显著正向影响,即φ1、φ2均显著为正,代表“市场势力提升—成本降低—创新上升”的机制。

五、农产品加工企业市场势力对技术创新的影响

(一)基准回归

在回归前,进行了多重共线性检验、沃尔德检验、伍德里奇检验和Pesaran检验。其中,沃尔德检验和伍德里奇检验均强烈拒绝原假设(6)修正沃尔德检验值为5 875.282,伍德里奇检验值为116.561,Pesaran为0.001。,说明模型存在组间异方差和组内自相关。鉴于此,采用允许个体扰动项存在异方差和自相关的可行广义最小二乘法(FGLS)、系统广义矩法(SYS-GMM)进行估计。回归结果如表2所示,第一部分是基于FGLS的回归结果,第二部分是采用市场势力滞后一期作为工具变量的回归结果,第三部分是加入创新一期滞后项,基于系统广义矩法的回归结果。

表2 农产品加工企业市场势力对技术创新的影响

由表2的回归结果可知,在控制更多未观测因素后,农产品加工企业市场势力显著地提升了企业技术创新规模和创新强度,假说1成立。创新理论认为,创新是企业参与竞争的方式,市场势力是创新成功的结果。本文发现农产品加工企业市场势力越高,企业创新规模和创新强度越大,这意味着优秀的农产品加工企业会持续地开展创新活动,并增加创新强度。市场势力对技术创新规模和创新强度的促进作用支持了熊彼特假说。此外,在控制变量方面,企业规模越大,杠杆率越高,现金流量越大,政府对企业创新的支持力度越大,农产品加工企业的创新激励越高。

(二)内生性讨论

前述结果可能存在一种反向因果关系的解释:企业创新带来了更多科技成果,从而提升了企业的市场势力,即市场势力与技术创新的正向联系可能是由技术创新提高市场势力引起的。也就是说,在市场势力与技术创新的研究中,市场势力是内生变量。如果这种反向因果关系存在,将会影响模型估计的无偏性和一致性。虽然本文以市场势力滞后期为工具变量,一定程度上控制了反向因果,但模型中存在序列相关和异方差,滞后项做工具变量需要十分谨慎。为此,根据同行业企业市场势力的变化趋势,构建Bartik工具变量[18],计算公式如下:

(22)

(23)

在工具变量的相关性方面,Bartik工具变量基于企业基期市场势力值构建,可以反映企业市场势力变化的基础,从而使其与企业实际具有紧密关联;在工具变量的外生性方面,Bartik工具变量体现了同行企业(除该企业外)市场势力的平均发展趋势,不直接影响企业的创新水平,从而使其与企业创新回归模型中的误差项没有关系[18]。可见,Bartik工具变量符合工具变量设计的基本要求,回归结果如表3所示。

表3 基于Bartik工具变量的估计结果

可知,识别不足检验(Kleibergen-Paap rk LM,KPL)的统计量显著高于1%显著性水平上的临界值,说明Bartik工具变量和内生变量显著相关;弱工具变量检验(Kleibergen-Paap Wald rkF,KPW)的统计量大于经验临界值10,说明不存在弱识别问题。由表4可知,农产品加工企业市场势力显著促进了技术创新规模和创新强度。相较于基础回归结果,市场势力对企业创新规模和创新强度的影响均有所下降,反映出创新对市场势力的推动作用容易导致高估市场势力对创新的影响。综上,可以得到结论:在纠正内生性问题后,农产品加工企业市场势力对创新规模和创新强度的促进作用依然显著,假说1得到支持。

表4 稳健性检验:更换解释变量测度方法

(三)稳健性检验

首先,通过更换解释变量测度来进行稳健性检验。具体方式是:采用Wooldridge改进方法估计可变投入的产出弹性,然后采用DLW方法测度市场势力。Wooldridge改进方法有利于克服LP法潜在的识别问题,并得到稳健标准误,回归结果如表4所示。可知,农产品加工企业市场势力对创新规模和创新强度的回归系数分别是0.382、0.586,均在1%水平下显著。这些结论表明,在更换解释变量测度方法后,农产品加工企业市场势力对技术创新的促进作用仍显著。

其次,通过更换被解释变量测度来进行稳健性检验。根据经济合作与发展组织(OECD)的分类,企业技术创新包括研究型活动和开发型活动。由于企业创新活动是单独核算的,可以根据企业费用化和资本化的研发支出来分别测度研究型创新和开发型创新的投入水平。回归结果如表5所示。可知,农产品加工企业市场势力对研究型创新和开发型创新的回归系数分别是0.383、0.564,均在1%显著性水平下显著。这些结论表明,在更换被解释变量测度方法后,农产品加工企业市场势力对技术创新的促进作用仍显著。

表5 稳健性检验:更换被解释变量测度方法

最后,考虑不同地区经济发展水平、信息通达程度存在差异。东部地区的企业更容易从外部获取先进的技术和知识,而中西部地区信息相对闭塞,获取外部技术机会相对少。不同的外部技术机会可能影响企业创新激励,降低市场势力促进技术创新的稳健性。于是,将样本分为东部地区和中西部地区,通过分样本回归来检验市场势力对技术创新的促进作用的稳健程度。基于Bartik IV的第二阶段回归结果如表6所示。可知,农产品加工企业市场势力对技术创新的促进作用具有跨地区的稳健性。

表6 稳健性检验:基于分样本回归

(四)异质性分析

不同环境下企业创新激励存在较大差异,本文分别从行业、城市和企业三个层面分析农产品加工企业市场势力影响技术创新的异质性,结果如表7～9所示。首先,以行业技术差距中位数为界限,将样本分为高行业技术差距组和低行业技术差距组,并通过分组回归分析市场势力影响技术创新的行业异质性,检验假说4a。由表7可知,市场势力对高行业技术差距组和低行业技术差距组创新规模的边际影响分别是0.432、0.411。然而,行业技术差距带来的这种组间差异,未得到似无相关模型(Seemingly Unrelated Regressions,SUR)检验的支持,SUR检验P值是0.230。同时,市场势力对高行业技术差距组与低行业技术差距组创新强度的边际影响分别是0.378、0.878。这种组间差异仍在统计上不显著,SUR检验P值为0.130。这些结论表明行业技术差距未对市场势力与技术创新的关系带来异质性影响,假说4a未得到支持。这可能与中国农产品加工业仍属于资本和劳动密集产业,行业技术差距不明显有关。

表7 市场势力影响技术创新的行业异质性

其次,以交通便利度中位数为分组依据,通过分组回归分析市场势力影响技术创新的城市异质性,检验假说4b,回归结果如表8所示。由表8可知,市场势力对高交通便利度组与低交通便利度组创新规模的边际影响分别是0.504、0.055,前者在1%的水平下显著,后者不显著。同时,SUR检验显示,交通便利度带来的这种组间差异在0.1%的水平下显著存在,这些结论表明市场势力对技术创新规模的促进作用随着交通便利度提升而增强。然而,在对技术创新强度的回归中,交通便利度带来的组间差异未得到SUR检验支持。可能的原因是:交通便利总是与企业规模相联系:交通越便利的城市,企业规模越大[22],技术创新的数量越多[25]。一旦排除企业规模的影响,交通便利度与单位规模下的创新数量,即与创新强度的联系下降。这一结论反映出交通便利度通过规模效应对技术创新的积极影响,研究假说4b得到部分支持。

表8 市场势力影响技术创新的城市异质性

最后,以企业产权属性为分组依据,通过分组回归分析市场势力影响技术创新的企业异质性,检验假说4c,回归结果如表9所示。由表9可知,市场势力对国有企业和非国有企业创新规模的边际影响分别是1.184、0.205,且企业性质带来的这种组间差异得到SUR检验的支持。同时,对技术创新强度的回归结果,也呈现出相似的规律,即市场势力对技术创新的促进作用在国有企业中更明显,假说4c得到支持。这一分析结果反映了国有企业在技术创新中的重要作用,支持了范合君等的研究结论[23,27]。原因是:党的十八大以后,政府加强了对国有企业的管理,将国有企业作为实施创新驱动发展战略的重要部分,使国有企业具有更强的创新动力[27],从而导致相同市场势力下,国有企业比非国有企业有更高的技术创新水平。

表9 市场势力影响技术创新的企业异质性

综上,市场势力对农产品加工企业技术创新的促进作用具有城市和企业异质性;对创新规模的促进作用随着城市交通便利度提高而上升,对国有企业创新规模和强度的促进作用更强,假说4得到支持。

六、农产品加工企业市场势力影响技术创新的机制

借鉴温忠麟等的研究,采用中介效应模型检验市场势力影响农产品加工企业技术创新的溢价效应和成本效应[26]。

(一)溢价效应机制

农产品加工企业创新是一种专用性投资,存在被“敲竹杠”的威胁[20]。市场势力影响技术创新的溢价效应是指:市场势力通过提升农产品加工企业话语权,避免企业被供应商“敲竹杠”,从而提升企业收益,推动创新的机制。基于溢价效应的内涵,参考王化成等的研究[24],采用“企业营业利润的对数值”作为企业收益的代理变量,检验市场势力影响技术创新的溢价效应。中介效应模型的检验结果如表10所示,方程(1)分析自变量X对中介变量企业收益(M)的影响,方程(2)分析中介变量M对因变量创新规模(Y1)的影响,方程(3)分析中介变量M对因变量创新强度(Y2)的影响。

表10 市场势力影响技术创新的溢价效应

由方程(1)可知,市场势力对企业收益具有显著的正向促进作用,这一结论的经济含义是:随着市场势力的增强,农产品加工企业收益逐渐提高。同时,由方程(2)、方程(3)可知,企业收益对创新规模、创新强度均具有显著的正向促进作用,这一结论表明:随着企业收益增多,农产品加工企业创新规模逐渐扩大,创新强度持续增加。结合三个方程的分析结果可知,市场势力可通过增加企业收益,来增大创新规模、提升创新强度,即企业收益可能在市场势力与技术创新之间发挥着中介作用。根据Sobel检验、Boostrap检验结果可知,企业收益的这种中介效应在统计上显著。这些实证结果表明,市场势力的溢价效应显著存在,即“市场势力提升—收益提高—创新上升”作用路径有效,假说2得到支持。

此外,在方程(2)、(3)中,市场势力对创新规模、创新强度存在显著的正向促进作用,这一结论的经济含义是:在控制溢价效应后,市场势力仍然对技术创新存在直接的促进效应,表明市场势力还能通过溢价效应以外的机制促进技术创新。

(二)成本效应机制

市场势力不仅通过溢价效应推动农产品加工企业技术创新,还能通过成本效应促进技术创新。具体而言,市场势力是企业创新成功后取得的市场权力,市场势力增强意味着企业迈入更高层级的技术梯队。此时,企业开展创新有利于分摊过去创新的导入成本,从而使企业具有成本方面的优势,推动企业创新。这种机制称为成本效应。本文基于模型(21),参考李兰冰等人的研究,将企业全要素生产率作为企业生产成本的代理变量,识别市场势力对技术创新的成本效应[25],回归结果如表11所示。方程(1)分析自变量X对中介变量生产率(M)的影响,方程(2)分析中介变量M对因变量创新规模(Y1)的影响,方程(3)分析中介变量M对因变量创新强度(Y2)的影响。

表11 市场势力影响技术创新的成本效应

由方程(1)可知,市场势力对生产率具有显著的促进作用,表明随着市场势力的增强,企业生产效率逐渐提高,市场势力具有降低生产成本的作用。另一方面,由方程(2)、方程(3)可知,生产率对创新规模、创新强度均具有促进作用,表明随着生产率的提高,企业创新规模逐渐扩大,技术创新强度持续增加。结合三个方程的分析结果可知,市场势力可能通过提高生产率降低生产成本,促进企业技术创新,即企业成本可能在市场势力与技术创新间发挥中介作用。根据Sobel检验、Boostrap检验结果可知,企业成本的这种中介效应在统计上显著。这些实证结果表明,市场势力的成本效应显著存在,反映了“市场势力提升—成本降低—创新上升”作用路径有效,假说3得到支持。成本效应的作用路径至少有两条:一是市场势力越高,生产效率越高,在现有技术水平下开展创新的成效越好,从而激励企业创新;二是市场势力越高,企业过去创新的固定投入越多,进一步开展创新有利于分摊过去的成本,从而提升创新资源的利用效率,激励企业创新。

七、结论与建议

本文通过企业创新决策模型解释了市场势力影响技术创新的路径机制,使用2008—2021年农产品加工业上市公司数据与DLW市场势力测度方法,运用FGLS、SYS-GMM模型检验了农产品加工企业市场势力通过溢价效应和成本效应促进技术创新的机制。此外,还使用Bartik工具变量和2SLS方法处理了内生性问题,得到如下研究结论。

第一,经测算,2008—2021年农产品加工企业市场势力均值从1.117下降到1.052。同时,行业内差距逐渐增大,标准差从0.085上升至0.228。这意味着,中国农产品加工企业面临的竞争逐渐加剧,行业结构由并驾齐驱向领导者与落后者并存的结构转变,只有少数企业能在竞争中保持优势。

第二,农产品加工企业市场势力对技术创新具有促进作用。市场势力能显著提升企业技术创新规模和技术创新强度。在采用Bartik工具变量纠正市场势力与技术创新的反向因果后,市场势力的创新促进作用依然显著。

第三,农产品加工企业市场势力对技术创新的促进作用主要得益于溢价效应和成本效应。其中,溢价效应是指市场势力提升企业话语权,通过提升创新收益推动技术创新的机制;成本效应是指市场势力引起成本优势,通过分摊创新导入成本促进技术创新的机制。

第四,农产品加工企业市场势力对技术创新的促进作用具有异质性。城市交通越便利,市场势力对技术创新规模的促进作用越强;相较于私营企业,市场势力对国有企业技术创新的促进作用更强。

基于以上研究结论,可以从以下方面推动农产品加工企业技术创新。

第一,重视农产品加工业技术创新,提升农产品加工业竞争力。一方面,亟需加强对农产品加工业技术创新的关注。农产品加工业是国民经济的基础性、支柱性产业,是推动乡村产业高质量发展的驱动力量,但存在市场势力下降、竞争力不足的问题,急需政策引导和资金倾斜,推动中国农产品加工业向高水平行列发展。另一方面,加工技术高新化是农产品加工业高质量发展的必经之路。高新技术创新对技术条件,如产业实验室、科研人员等提出了更高的要求,有必要鼓励企业、科研单位和行业协会等开展创新合作,利用科研机构的专业力量,推动农产品加工业技术进步。

第二,培育农产品加工业的领军企业,强化企业创新的主体地位。基于市场势力促进技术创新的规律,可以得出两方面的政策启示。一方面,针对被“卡脖子”的技术领域,拟定技术创新重点名单,运用财政税收政策、金融政策提升重点企业的市场影响力,引导企业开展技术攻关。另一方面,进一步强化企业在创新中的主体地位,构建推动小微企业成长,促进高新企业壮大,督促大企业变强的企业梯次培育机制,培育一批创新能力强、引领作用大、具有全球竞争力的农产品加工企业。

第三,从溢价效应和成本效应着手,提升企业创新激励。一方面,溢价效应反映了原料供应对农产品加工企业创新的重要影响,那么可以从优化原材料市场入手,通过完善农产品认证体系,从而使原料市场更透明、更健全,推动企业创新;另一方面,成本效应体现了边际成本对农产品加工企业创新的重要影响,那么可以从建立成本分担机制入手,通过鼓励产学研融合,让更多公共研发实验室为企业所用,从而降低创新成本,推动企业创新。

第四,以加强交通基础设施建设,发挥国有企业创新引领作用为切入点,推动农产品加工企业持续创新。一方面,改善交通便利度可以提升市场势力对技术创新的促进作用,那么可以更好地利用交通基础设施这一政策工具,通过加强交通基础设施建设,提升市场势力的创新驱动效应。另一方面,由于国有企业市场势力可以产生更强的技术创新激励,所以有必要持续深化国企改革,通过完善人才引进培养机制、灵活运用股权分红等激励工具,持续提升国有企业的创新动力,发挥国有企业在创新中的引领作用。