一、文献综述

自Schumpeter 和Backhaus^［1］以来，企业规模与企业创新的关系就一直吸引着大量学者的关注。Yin 和Zuscovitch ^［2］指出，企业规模和企业整体R＆D 投入关系的不确定性，来自于企业创新的异质性。不过，目前关于创新的分类并没有统一的标准。Schumpeter 和Backhaus ^［1］将创新分为五种类型:引进新产品或对现有产品进行质的改变;过程创新;开辟新市场;开发原材料或其他投入的新供应来源;革新组织形式。Henderson 和Clark^［3］将企业创新分为激进式创新和渐进式创新。Utterback ^［4］将技术创新分为产品创新和工艺创新，以产品生命周期理论为基础，提出了产业创新动态模型，指出了产品创新、工艺创新和组织结构随时间的动态发展及其对产业演化的影响。Christensen^［5］则将技术创新分为破坏性技术创新和延续性技术创新。

这些概念虽然不完全相同，但“每对概念之间都具有很大的交叉性，而企业规模(大企业和小企业)则是引起这种交叉性的重要因素”^［6］。Cohen 和Klepper^［7］认为，由于规模经济的存在，大企业可以从过程创新中收益更多，且他们在利用市场地位开拓已有创新方面具有比较优势。Acs 和Audretsch ^［8］则指出，大企业的规模经济还可能带来范围经济，从而提高企业的创新收益。不过，随着规模的增大，企业往往面临着繁文缛节带来的创新惰性^［9］，使创新受到阻碍。大企业和小企业在创新方面各有优劣，故在不同种类的创新行为中表现不同。Scherer^［10］在利用美国大企业的数据对企业的过程创新投入比例进行回归时，发现规模变量的系数正向显著。Baumol^［11］则指出，许多激进式创新都源自小企业而非大企业。

受限于数据的可得性，中国关于创新异质性的实证研究目前并不多见。高良谋和李宇^［6］将企业创新分为定向性技术创新和非定向性技术创新，认为组织惯性是大企业锁定现有技术轨道实现定向性技术创新的主要因素，竞争性市场是小企业突破现有技术范式实现非定向性技术创新的主要动因。肖海莲等^［12］将R＆D 投资区分为探索式创新投资和常规式创新投资，利用2006年之后中国A 股上市公司R＆D 投资数据研究发现，探索式创新投资显著地受到负债融资约束，而常规式创新投资对负债融资却不敏感。安同良等^［13］对江苏省制造业企业进行调查问卷分析，并根据公司员工人数将企业分为小企业、中型企业和大企业，通过统计实证和计量分析考察得出，小企业、中型企业和大企业的R＆D 强度趋势存在着明确倾斜的V 型结构关系———即非常小的企业和非常大的企业有着最高的创新强度。但他们同时指出，企业的规模与R＆D 经费在产品创新与工艺创新之间的分配并不存在必然的联系，至少不存在强相关关系。

二、研究设计与变量选取

(一)数据来源

本文采用2012年(第十次)全国私营企业抽样调查数据。该项调查是在全国工商联和国家工商行政管理总局组织下进行，调研依托各省份工商联和工商行政管理部门，在全国范围内按0.55%的比例，对私营企业进行多阶段分层抽样。共计划调查4800家私营企业，覆盖全国31个省、市、自治区，调查企业分布于按国家统计局定义的19个行业大类。本轮调査基本反映了近年来中国私营企业经营状况、面临的生存环境以及未来发展趋势。

与其他大部分相关文献相比，本文采用该数据最大的优势在于，调查直接询问了企业关于产品创新和过程创新的投资数额，而非被调查者的主观感受或间接的产出度量。这样可以更好地研究企业的行为决策。本文去除了那些总创新投入为零的样本，以便研究企业的创新行为。

(二)关键指标

本次调查中分别询问了企业在2011年新增投资中，用于新产品研发的数额和用于企业技术创新、工艺改造的数额。本文用前者和企业营业收入的比值度量企业的产品创新强度，用后者和企业营业收入的比值度量企业的过程创新强度。进一步，本文需要考察产品创新(过程创新)在总创新投入中的比重随企业规模的变化情况。本文用产品创新投入与总创新投入的比值表示企业产品创新的比重。过程创新的比重可对称考察。参照已有文献的通行做法，本文将企业规模定义为企业当年的用工数，并取自然对数。

(三)模型设计

本文旨在考察企业规模与企业创新技术选择的关系。但在影响企业创新选择的诸多因素中，市场变化、资本构成、出口状况以及企业主特征(如政治身份、社会地位、年龄、文化程度)等都是需要考虑的。本文建立如下线性估计模型:

其中，i 代表企业;ε 代表扰动项。被解释变量: Prde 表示企业的产品创新强度; Prce 表示企业的过程创新强度; Prd 表示企业的产品创新在总创新中的比重。Size 为核心解释变量，表示企业规模，取自然对数。CV 是控制变量，包括企业特征变量和企业主特征变量。

企业特征变量包括:资本构成(Foreign)，投资主体中存在外资的取值为1，否则为0;员工技术水平(Wage)，用员工平均工资衡量;企业出口(Export)，企业有出口的取值为1，否则为0;企业负债率(Debt)，用资产负债率表示;成本上涨( Cost)，当企业遭受经营成本上涨压力，利润空间变小，会促使一部分企业进行创新。若企业在2011年遭遇难以承受的原材料价格上涨则取值为1，否则为0;职业经理人(Manager)，企业日常管理由职业经理人负责时取值为1，否则为0;信贷可得性(Loan)，本文采用企业流动资金中是否含有贷款来划分信贷可得性难易程度，若含有贷款则表明获得信贷容易Loan =1，否则获得信贷难Loan =0;市场需求(Damand)，本文用企业是否“受到刺激消费政策影响”来划分企业所面临的市场外部需求，若受到影响则取值为1，否则为0;信用环境(Cred)，本文用企业主对信用环境的满意程度来表示，非常满意、基本满意、不满意、很不满意分别记为1、2、3、4。

企业主特征变量包括:企业主年龄(Age)，取自然对数;企业主受教育程度(Edu)，依次是小学及以下、初中、高中或中专、大专、大学和研究生，用离散数字1—6表示;企业主是否是工商联成员(Gsl)，本文认为参与到体制内的企业主会给企业带来一些潜在的影响，当企业主是工商联成员时Gsl =1，否则Gsl =0。

由于本文中总创新由产品创新和过程创新组成，故产品创新和过程创新的比重是对称的，在对模型(3)进行估计后可同时得出产品创新和过程创新比重随企业规模变化的趋势。

三、结果与分析

(一)企业规模对不同创新模式强度的影响

本文使用的是横截面数据。首先需要对模型(1)进行估计。为了检验模型是否存在规模与创新的曲线关系，加入了Size 的二次项。由于有较多企业产品创新投入为0，为了更好地估计，一般采用Tobit 方法进行回归。但“Tobit 模型的一个缺陷是对分布的依赖很强，不够稳健。为此，在使用Tobit模型时，需要检验其正态性与同方差性”^［14］。表1报告了Tobit 估计的结果。为了进行对比，列(1)和列(2)给出了未加入控制变量的估计结果。

对Tobit 的回归结果(表1列(4)) 进行Tobcm 检验，其条件矩高达379.7800，强烈拒绝扰动项服从正态分布。故考虑采用更稳健的“归并最小绝对离差法”(Censored Least Absolute Deviations，简记CLAD)。笔者同时报告了未加入规模二次项和加入规模二次项的结果，并列出了未加入控制变量的结果(如表2所示)。可以看到，规模的二次项对企业的产品创新投入强度影响非常显著，且一次项系数为负，二次项系数为正。笔者认为，企业的产品创新强度和企业规模呈U 型关系，即随着企业规模的上升，企业的产品创新强度先下降后上升。利用表2列(4)结果进行计算，可以得出大约在Size =6.1 即企业规模为446人时，产品创新投入强度最小。此外，企业主的教育程度、企业面临的成本上涨、外部需求、出口活动、信用环境(越差)等对企业的产品创新强度有正向影响，而企业的借贷难易和员工技术水平却对企业的产品创新强度有负向影响。

接着，对模型(2)进行回归。同样，为了检验模型是否存在规模与创新的曲线关系，加入了Size 的二次项。对Tobit 结果进行Tobcm 检验，发现条件矩为505，拒绝扰动项正态分布，故考虑采用CLAD 模型。由于篇幅所限，仅在表3中报告CLAD 回归的结果并在列(1)和列(2)展示未加入控制变量的结果。回归结果显示，所有模型中规模的二次项影响皆不显著，而仅加入一次项时规模的系数显著为负。因此，本文认为，企业的过程创新投入强度和企业的规模呈单调负向关系，即随着企业规模的上升，企业的过程创新投入强度也在不断下降。此外，根据表3列(4)结果显示，企业所面临的成本上涨、出口活动及企业的员工技术水平对企业的过程创新投入强度有显著正向影响，而企业的借贷难易和企业的外部需求对企业的过程创新强度却有显著负向影响。

结合模型(1)的结果可以推测，企业的产品创新投入占总创新的投入比重和企业规模之间，有可能并非简单的线性关系。这也正是本文要考察的主要内容。

(二)企业规模对企业创新模式选择的影响

模型(1)和模型(2)考察的仅仅是企业不同类型创新投入强度与企业规模之间的关系，但本文主要关注的是企业的产品创新和过程创新在企业总创新投入中的比重与企业规模有怎样的关系。因此，需要对模型(3)进行估计。为了检验模型是否存在规模和创新的曲线关系，也加入了Size 二次项对模型(3)进行估计。

模型(3)中被解释变量为受限被解释变量，也应使用Tobit 方法进行回归。但此时同样需考虑扰动项的正态性。改用两部分模型(Two－Part Model)和CLAD 模型进行回归，并对两部分模型中的第二部分进行残差的正态性检验，结果也的确强烈拒绝了正态性的假设。本文将估计结果在表4中进行报告。为了对比，也同时列出了Tobit 的回归结果。可以看出，在两部分模型和CLAD 模型中，企业规模的二次项皆显著为正，而一次项在列(4)和列(6)中显著为负。因此，本文认为，企业产品创新投入比重与企业规模呈U 型关系，即随着企业规模的增加，企业产品创新投入比重先下降后上升。对称地应有，企业过程创新投入比重随着企业规模的增加，先上升，后下降。利用列(6)结果计算，可以得出大约在Size =6.7 时，企业产品创新所占比重最小。而利用列(8)的估计结果计算，可以得出大约在Size =6.1 时，企业产品创新所占比重最小。将估计误差考虑在内，可以认为，二者的估计结果基本一致，且与上文的估计结果相对应。

在Pavitt 和Townsend ^［15］、Cohen 和Klepper ^［7］以及叶林^［16］等的研究中，他们发现企业产品(过程)创新的投入比例随着企业规模的上升而下降(增加)，二者之间仅为单调关系。而在本文的样本中，二者之间却存在着显著的U 型关系。根据之前的文献讨论，产品创新可以让新生的小企业更快地进入市场，同时较为简单的领导体系也让小企业更容易进行相较而言更为激进的产品创新。因而，当企业规模很小时，企业更加注重产品创新，而非过程创新。随着企业规模的扩大，企业逐渐形成了稳定的产品体系。此时进行产品创新的动力下降，而较为冗杂的管理体系也会限制企业的产品创新，因此，企业产品创新投入比重也逐渐下跌。但是，为什么随着企业规模的进一步上升，企业产品创新投入比重又重新回升呢?我们有理由怀疑这是由于中国市场经营环境的特殊性所造成的。而这一点也是本文在接下来要进一步探索的内容。

从表4的其他控制变量的估计结果，结合列(4)与列(6)的结果可以看出，遭遇到成本上涨的企业和受到刺激消费政策影响的企业对产品创新投入的比重更高。这可能是因为企业在面对成本上涨时会寻求新产品来摆脱成本的压力，而当市场消费需求旺盛时，企业也更加乐意开发新产品来开拓市场。外资的估计系数为正，说明外资对企业的产品创新投入比重也有正向影响。职业经理人的估计系数虽然并不显著，但都表现为负，说明职业经理人由于畏惧风险，往往更愿意进行较为保守的过程创新而非产品创新，委托代理问题确实存在。企业的负债率和贷款对企业的产品创新选择影响都为负，进一步说明了企业认为产品创新的风险更高，当企业拥有负债和贷款时企业会变得更加保守。企业主的受教育程度和工商联身份的估计系数都显示为正，说明它们对企业的产品创新选择有着正向的影响。企业的员工技术水平和企业出口的表现并不稳定。

四、企业经营环境与企业创新模式选择

本文采用王小鲁等^［17］的中国分省企业经营环境指数将各省市进行分类，试图观察不同的企业经营环境对企业创新方式的影响。

本文根据2011—2012年第四次调查结果中的总指数排名，将所有省市地区的样本按排名分为“经营环境较好”和“经营环境较差”两部分。先利用经营环境较好的子样本对模型(3)进行回归，结果如表5所示。其中，列(1)和列(2)为两部法的回归结果，列(3)和列(4)为CLAD模型的回归结果。由于篇幅所限，仅将主变量估计结果予以报告。从表5可以看出，当企业经营环境较好的时候，企业的产品创新投入比重是随着企业规模的增长单调下降的，并不存在前文的U 型关系。这与国外的文献研究结果一致。

接着利用经营环境较差的子样本对模型(3)进行回归，结果如表6所示。从表6可以看出，当经营环境较差的时候，产品创新投入比重与企业规模呈U 型关系。这个结果同时也表明，总样本回归的结果与国外主流文献结果的差别，可能正是由于中国市场经营环境尚不完善造成的。

在企业经营环境较差的地区，知识产权保护力度较弱，存在较多的恶性竞争。在这种情况下，企业的前沿产品一经推出，往往就会遭受大量的剽窃和模仿，新产品带来的垄断利润仅能维持很短的时间。企业的市场地位难以长时间依靠同样的产品来保持稳定。较大规模的企业在面临这种情况下，可能采取的一个应对方式就是不断投入经费进行新产品研发，推陈出新以维持持续的市场份额领先。在研发周期长、技术含量高的领域，这样的做法是难以想象的:辛苦研发出的新产品难以带来持续的垄断利润，必将使企业陷入亏损。但是，当新产品的研发周期较短、技术含量很低时，这种应对策略就有了存在的空间。企业看似一直在进行新产品研发，但这种产品创新的水平是非常低下的，仅仅能维持企业在市场中短暂的领先地位。此外，正是由于企业产品的技术含量较低，产品中所包含的工艺几乎是可以被完全模仿的，企业进行工艺创新的动力不足。大量的研发投入没有为企业带来明显的业绩增长，只是企业对恶性竞争疲于应付的剪影。

可以认为，中国企业规模与企业产品创新投入之间的U 型曲线，正是不够完善的市场环境与中国企业产品技术含量较低所共同造成的。

五、结论

本文得到的主要结论是:企业的产品创新研发投入比重与企业规模呈U 型关系，即随着企业规模的增加，企业的产品创新投入比重先下降后上升。对称地有，企业的过程创新投入比重随着企业规模的增加，先上升，后下降。即便控制了企业特征及企业主特征，并使用CLAD 方法和两步法同时回归，结果依然稳健。

对子样本进行分析后发现，在企业经营环境较好的地区，企业的产品创新投入比重是随着企业规模增加而下降的;而在企业经营环境较差的地区，企业的产品创新投入比重则与企业规模呈U 型关系。这说明了本文的计量结果与国外主流文献的差异可能来自于中国特殊的市场环境。不够完善的市场环境、较低的产品技术含量使得较大规模的企业进行工艺创新的动力不足。同时，企业的产品创新虽有量，却少有质。大规模企业往往是一个行业的领头羊，这种现象在大企业间的存在必然会带来整个行业的停滞不前。想要改变这种状况，需要政府进一步完善产权保护制度，更好地促进自主创新和企业发展。

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