朱恒鹏：企业规模、市场力量与民营企业创新行为

「标题注释」本文是中国社科院民营经济研究中心研究项目“中国民营企业竞争力研究：自主创新与竞争力指数”的阶段性成果。感谢匿名审稿人的评论和提出的修改意见，当然文责自负。

「作者简介」朱恒鹏，中国社会科学院经济研究所，100836.

「内容提要」本文使用国内10个省市800余家民营企业的调查数据，考察了企业规模、市场力量、行业特征和地区差异等因素对企业创新行为的影响。本文的主要结论是：（1）企业规模与民营企业研发支出强度之间呈现较明显的倒U型函数关系，小型企业更倾向于选择自主创新方式；（2）民营企业拥有一定的市场力量有助于企业创新强度的提高和自主创新比例的增加；（3）企业所采用的主要竞争手段影响企业的创新方式；（4）行业特征影响企业的创新方式；（5）民营企业的创新活动存在着明显的地区差异。

「关键词」民营企业/创新强度/创新方式

截稿：2006年9月

经过近30年的快速发展，民营企业已经成为中国经济增长的主要推动力量。但是，中国经济要持续发展，不仅需要民营经济的规模不断扩大，更需要民营企业市场竞争力的持续提高，民营企业的自主创新能力如何尤为关键。为了对国内民营企业的创新行为有一个基本的了解，中国社会科学院民营经济研究中心在2006年对全国部分省市的民营企业进行了主题为“企业自主创新能力与竞争力”的问卷调查。本文使用这一问卷调查所获得的数据，利用计量分析方法考察企业规模、市场力量和其他相关因素对民营企业研发（R&D）行为及创新方式选择的影响，揭示中国民营企业创新活动的实际运行机制。

一、文献综述及问题的提出

对企业创新活动的系统研究可以追溯到熊彼特（1942，中译本），他强调了市场力量和企业规模对创新活动的关键作用。由熊彼特的理论引出了两个关于企业创新的假说：（1）垄断力量与创新之间存在着正相关关系；（2）大企业比小企业承担着更大比例的创新份额（吴延兵，2006）。不过，此后随着理论研究的逐步深入，人们逐渐认识到垄断和竞争、大企业和小企业在促进创新方面各具优势。市场力量、企业规模与企业创新活动之间并不存在一种一成不变的单一关系。不能不分条件地简单认为大企业或小企业更具有创新能力，要根据产业和市场条件进行综合分析（Acs and Audretsch ，1990）。

熊彼特假说不仅激发了创新理论的深入发展，而且也引出大量经验研究成果。这些经验研究主要检验了市场力量及企业规模与创新活动之间的关系。早期的研究均先验地假定企业规模与创新投入之间存在着一种线性单调关系。但Scherer（1965）发现，两者之间存在着倒U 型非线性关系。这一结果表明，规模巨大并非是R&D活动的必要条件，它也可能成为阻碍创新的因素。此后不少经验研究文献进一步证实了这种关系的存在（Soete ，1979）。但是，也有一些研究得出了与此相反的结论（Bound et al.，1984）。

通过控制更多变量和采用更细致的研究方法来研究企业规模与创新投入间的关系，往往会得出不同的结论。Shrieves（1978）在控制产业技术特征、市场集中度等变量后，发现规模对企业R&D人员数有显著正影响。Braga 与Willmore（1991）发现，在控制了市场集中度、产权因素、利润等变量后，规模变量可以显著地提高R&D活动的概率。

总体看来，关于市场力量与创新投入之间关系的早期研究并没有发现市场力量激励创新投入的有力证据，Scherer （1967）在这一方面是一个突破。该文献发现，市场集中度与R&D人员数量之间至少存在着一种正向关系，可一旦超过某一临界值，市场力量可能不再有利于技术创新，即两者之间同样存在着一种倒U型函数关系。此后有许多文献运用不同的样本对这一关系进行了验证（Braga andWillmore，1991）。相关文献亦表明：市场力量对创新投入的影响依赖于多种因素，如产品差异程度、产业技术机会及市场环境等（Angelmar，1985）。

上述文献绝大多数是以发达国家为背景的。对我们来说，更感兴趣的问题是什么因素决定了中国企业的创新行为？最近几年，中国的创新问题开始受到一些国内外学者的关注。

Hu（2001）运用1995年北京市海淀区813个高科技企业横截面数据研究表明，销售收入和政府R&D对私人R&D有显著的正作用。何玮（2003）表明，中国大中型工业企业技术创新行为存在着明显的短期效应。朱平芳和徐伟民（2003）运用1994～2001年上海市工业行业面板数据，研究了政府的科技激励政策对企业自筹R&D投入与专利的影响。Jefferson 等（2004）利用中国1997～1999年5451个大中型制造企业面板数据，研究了R&D支出、新产品销售收入的决定因素。周黎安、罗凯（2005）运用中国1985～1997年30个省级水平的面板数据，对企业规模与专利数量之间的关系进行了检验。安同良等（2006）根据对江苏省制造业企业的调查，考察了行业、企业规模以及所有制等因素对企业R&D行为的影响。吴延兵（2006）运用1993～2002年中国大中型工业企业产业面板数据和2002年4位数制造产业横截面数据，考察了不同性质产权结构对创新活动的影响。在已有的研究中，专门针对民营企业创新行为的文献尚不多见。而本文的研究对象恰恰是国内民营企业的创新行为。

我们的民营企业问卷调查涉及样本企业822家，这些企业分别来自10个省市。调查的相关数据大部分是样本企业2005年的数据，因此本文使用的是横截面数据。少部分指标，如利润额，拥有2004～2005年两个年度的数据。

二、民营企业创新投入强度的影响因素

（一）变量的选择和模型的设定

首先是有关企业创新活动方面的衡量指标。在我们的调研数据中，反映民营企业创新活动有两个方面的指标：一是创新投入，包括R&D支出和R&D人员数；二是创新产出，包括企业获得的专利数和新产品销售收入，大多数文献都是使用这4种指标来衡量创新活动的，这4种指标各有优缺点（吴延兵，2006）。基于尽可能保留更多有效样本的考虑，本文选择R&D支出作为企业创新活动的衡量指标。在下面的模型中，我们以R&D支出占销售产值的比重（通常被称为R&D强度）作为被解释变量。

其次是反映企业规模的指标。一般用销售收入、总资产或者员工人数来表示。Scherer （1965）分析了这三个变量的特点和相对优点。他的看法是，由于销售收入在生产要素构成中处于中立地位，而且R&D预算往往以销售收入为根据，因此，销售收入是更好的表示企业规模的变量。本文的研究目的之一是探讨企业规模与R&D投入之间是否存在倒U 型函数关系。为了验证其稳定性，本文分别用总资产和企业技工贸收入来表示企业规模。由于调查数据中没有企业销售收入，我们用技工贸收入这一指标替代。这两个指标性质类似。如果倒U 型函数关系存在，则规模指标的系数为正，其平方项的系数为负。

再次是反映企业拥有的市场力量的指标。文献中一般用市场集中度指数来反映市场力量。该指数往往用4厂商集中度、8厂商集中度和赫尔芬达尔指数代表。这3个指数越大，表明产业集中度越高，市场垄断力量越强。但是我们的调查数据没有产业层面的数据，无法计算上述3个指标。因此，我们需要利用已有数据，使用其他方法构造反映样本企业所拥有的市场力量的指标。

在我们的问卷中有这样一个问题：本企业主打产品的价格水平与主要竞争对手相比：1.高出很多；2.略高；3.基本持平；4.略低；5.低很多。显然，这个问题的答案从产品定价能力高低方面反映了企业所拥有的市场力量的大小，如果企业的主打产品价格水平比主要竞争对手高出许多，意味着企业具有很高的产品定价能力及很大的市场力量，其他选项依此类推。根据企业对这一问题的回答，我们构造了一个反映企业市场力量高低的指数，在这一指数中，选择“高出很多”的企业得分最高，意味着该企业具有很大的市场力量，选择“略高”的得分次之，其他选项得分依次递减。如果企业拥有的市场力量与企业的R&D强度之间存在着倒U 型关系，则该指数的系数为正，而其平方项的系数为负。

除了企业规模和市场力量的影响外，还有其他诸多因素会对R&D支出产生影响。根据数据的可获得性以及文献中通行的做法，本文主要考虑了如下几个因素：

1.资本密集度。资本密集度是行业进入壁垒的衡量指标，它反映了该行业是资本密集型还是劳动密集型。在中国，资本相对稀缺，成为进入壁垒，且资本密集度高的行业往往技术含量较高，因而预期资本密集度的符号为正。我们分别用两种指标反映资本密集度：资产总额/技工贸收入总额和资本总额/员工数（即人均资本）。

2.企业绩效状况。用利润总额和资产负债率来反映企业绩效状况。利润额是R&D经费的重要来源，因此预期该指标的系数为正。资产负债率用于考察企业信贷能力是否影响R&D投资决策。先验地看，负债比率越高，企业的融资能力越低，从而R&D投资的可能性越小，因此，预期该指标的系数为负。

3.地区差异。中国经济的一个基本特征是地区间发展不平衡，民营企业同样如此。在下面的计量模型中我们纳入地区虚拟变量，探讨在民营企业创新方面是否存在着显著的地区差异。样本企业分布在10个省市，以北京为参照系，共设置了9个地区虚拟变量。

表1给出了上述各变量的含义及样本数据的基本统计特征。

为了验证市场力量、企业规模与R&D强度之间是否存在倒U 型函数关系，我们还分别在模型中加入了企业规模和市场力量指数的平方项。ε为随机误差项。

（二）估计结果及其分析

我们使用普通最小二乘法（OLS ）进行估计。由于横截面数据往往存在着异方差问题。White （1980）在假定估计方程的残差不存在序列相关的条件下，推导出一个异方差一致协方差矩阵，用于计算标准误差与t 统计量。本文所使用的样本是横截面数据，不存在序列相关问题，所以，我们使用White 异方差一致协方差矩阵对模型进行了修正，这样使得OLS 估计结果更为可靠。运用基本模型

（1），对企业规模变量和利润变量进行不同的组合，得出的估计结果见表2.

说明：参数估计值下面括号中的数值为稳健性标准误差。[*]、[**]、[***]分别代表参数估计值在10％、5％、1％水平上显著。下表同。

根据表2给出的估计结果，下面我们依次讨论企业规模、市场力量及其他因素对民营企业R&D支出强度的影响。从表2中的4个估计结果可以看出，模型（3）的拟合质量最好，模型（3）以“技工贸收入”代表企业规模，下面的分析主要根据这个结果来进行。

1.企业规模对R&D强度的影响。表2中的4个结果均分别纳入企业规模及其平方项作为解释变量，模型（1）和（2）以企业总资产反映企业规模，（3）和（4）以技工贸收入反映企业规模。4个结果均显示企业规模的系数为正，而规模平方项的系数为负，不过模型（2）中这2个系数在统计上不显著，而其他3个模型中的这两个系数是显著的。特别是模型（3）中2个系数均在1％的置信水平上显著。这说明在民营企业中，企业规模与R&D强度之间的确存在着倒U型函数关系。我们利用模型（3）进行计算，可以得出当企业规模为287亿元时，R&D强度达到最大值。不过，在260个样本中，平均企业规模是4.87亿元，只有一家企业的规模超过287亿元临界值。因此，虽然回归结果表明企业规模与R D强度之间呈现倒U 型关系，但对样本企业而言，二者之间主要表现为一种非线性递增关系。利用模型（3），采用企业规模的均值和R&D强度的均值，可以算出R&D强度对企业规模的弹性为0.28，即企业规模每增长1％，R&D投入强度相应增长0.28％。这说明R&D强度的增长幅度要小于企业规模的增长幅度。对于企业规模对创新投资的促进作用，由于研发活动一般需要较大的资金支持，考虑到固定成本和沉没成本，中小企业进行研发面临的风险较大，因此从资金投入上看，规模较大的企业研发资金投入比例要高于中小型企业。在中国，由于政策障碍和所有制歧视，中小企业融资困难，