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中国制造业企业创新活动的关键影响因素研究_基于江苏省制造业企(2)

来源:网络收集 时间:2026-10-04
导读: 再次,出口因素对我国制造业企业创新活动的影响可能也很重要。相对于国内消费市场来说,近年来我国出口产品面临发达国家更多的质量、技术与安全壁垒标准要求。为了满足和适应国外市场不断迅速提高的苛刻要求,产品

再次,出口因素对我国制造业企业创新活动的影响可能也很重要。相对于国内消费市场来说,近年来我国出口产品面临发达国家更多的质量、技术与安全壁垒标准要求。为了满足和适应国外市场不断迅速提高的苛刻要求,产品出口比例越大的企业可能创新强度越大;但是,我国制造业企业出口产品的竞争优势在于低技术含量、低生产成本、劳动密集型产品,更高的出口比例可能会迫使企业“锁定”于依赖低成本、低价格的生产模式,进而削弱企业的自主创新强度。究竟哪种效应影响了我国制造业企业的创新强度,我们设置了企业出口产品所占比例的变量来作为考察依据。考虑到二者之间可能存在着非线性关系,我们设置了该变量的平方项作为考察变量。

1.因变量

对企业创新活动度量指标的选择一直是相关研究的难点。一般看来,有投入和产出两类指标,投入指标如研发支出和研发人员数,产出指标如企业专利数和新产品销售收入。在我们调查数据中,反映企业创新活动的可得数据是2003、2004、2005年企业在研发和技术更新两个方面的投入金额。我们使用(企业研发+技术更新投入)/企业销售额来作为衡量企业技术创新强度的指标,相比单纯使用研发投入作为企业创新强度度量指标的做法,更能体现企业完整的技术创新活动(KamienandSchwartz,

1975)①。考虑到创新投入可能产生的滞后效应,我们采用当期、滞后一期与滞后二期的企业创新研发强度指标,来进行综合对比研究。

2.解释变量

首先,我们关注企业规模与创新强度之间的关系。在中国现实背景下,企业规模对创新活动的影响呈现何种机制,还缺乏相关全面性经验实证。从研究方法来看,可用于度量企业规模的指标包括销售收入、总资产或者员工人数3种规模指标,这3本文同时使用这种指标各有利弊(Scherer,1965)②。

3.控制变量

人力资本积累与技术人员的开发能力是影响企业自主创新和技术吸收后二次创新活动的重要因素。我们设置了企业中中级技工与高级技工所占企业员工的比例以及技术人员与管理人员中本科

3种规模指标及其平方项,试图对我国制造业企业

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中国制造业企业创新活动的关键影响因素研究_基于江苏省制造业企业问卷的分析

管理世界》(月刊)《

2007年第6期

级以上学历所占比例两个变量,来作为人力资本因素的控制变量;企业创新活动是与企业决策层的战略导向密不可分的,作为企业最高决策层的学习和工作背景有可能会影响到其对企业发展战略的认识和创新决策的把握。特别对于有过国外工作或学习背景的企业决策者来说,可能更倾向于选择创新战略导向的企业发展战略。我们构建了总经理(董事长)是否有过国外工作或留学经历的虚拟变量作为企业家背景的控制变量;品牌的形成对企业创新活动的正面影响作用也是得到普遍认同的,对此,我们设置了企业产品是否形成品牌的虚拟变量作为控制变量。

此外,行业差异是影响企业创新活动和创新强度的重要因素。从我们的样本来看,16个行业由于数据分配严重不均,因此作全行业的分解控制效果可能不好。但是,观察到我们样本中纺织业、塑料制品业与机械、电气、电子设备制造业分别占总样本的14.25%、12.01%与33.9%,据此,我们构建与这3个行业相关的虚拟变量作为控制变量;与已有文献不同,我们深入到一个省内部经济发展程度不同的地域,来控制地区差异对我国制造业企业创新强度的影响。由此,以苏北地区作为参照变量,我们构建

"

了苏南、苏中地区两个虚拟变量!。借之观测一个地

新强度的影响。表1给出了上述各变量的含义。

综合我们以上分析,我们构建了如下基本计量模型:

RDIi=β0+β1SIZEi+β2EXPi+β3AGGi+β4STRi

+β5BRAi+β6HUMi+∑λjINDj+∑αjREGj+εi其中,ε为随机误差项。

三、实证结果分析

(一)内生性问题与滞后期的确定

利用最小二乘法(OLS)对横截面数据进行计量分析,首先必须注意可能存在的多重共线性和异方差问题。通过观察解释变量的Pearson相关系数矩阵,发现除规模变量之外,其他变量之间相关系数的绝对值一般都在0.2以内,因此我们将各种规模因素依次纳入到模型中进行多次逐步回归,避免严重的多重共线性问题。为了减少模型中可能存在的异方差问题对估计结果稳健性影响,我们采用

White(1980)所推导出的异方差一致协方差矩阵,对模型回归结果的标准误差和t统计值进行了修正,这可使得OLS方法的结果更为稳健可靠,又可相当程度上消除模型的异方差问题。

我们利用逐步回归法,通过对模型多次组合、筛选后发现,在以不同年份的企业创新强度指标作为因变量的所有模型回归结果来看,以2005年企

业创新强度作为因变量所有模型的拟合优度,要普遍优于以2004年和

区内部经济发展状况不同的区域对制造业企业创

表1变量定义及其描述

2003年的企业创新强度作为因变量的所有模型回归结果,换而言之,我们所设置的因变量并不存在创新投入的滞后效应。对此的可能解释是:现阶段,我国多数制造业企业的创新行为是依赖于模仿性的拿来主义,企业的创新投入和创新活动多集中于可短期收回与产品短期竞争力的项目,这可能是造成企业创新投入的滞后效应不明显的内在原因之一。鉴于此,本文选择2005年的企业创新强

注:问卷中有少部分企业只有2005年1 ̄6月的销售额,考虑销售额在较稳定宏观环境中变化率(既可是增长率也可是减少率)的稳定性和对季节波动性因素的消除,我们利用2003、2004销售额采用下列方法来估算2005年的销售额,估算方法为:2005年销售额={[(2004年销售额-2003年销售额)÷2003年销售额+1]×2004年销售额+2005年1 ̄6月销售额×。2}÷2

度指标作为因变量(限于篇幅,2004年及2003年的模型回归结果未给出报告),我们得到如表2中模型(1) ̄(5)的计量结果。

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中国制造业企业创新活动的关键影响因素研究_基于江苏省制造业企业问卷的分析

中国制造业企业创新活动的关键影响因素研究中国产业发展论坛

(二)回归结果分析

综上分析,在有效控制了人力资本、企业家背景、品牌与行业、地区差异等因素对企业创新强度的影响下,我们以下着力讨论企业规模、集聚效应、出口比例因素对以江苏省为调查样本的制造业企业技术创新强度的影响。具体来看:

表2我国企业创新活动影响因素的OLS回归结果

企业规模对创新强度的影响。模型(1)到模型(5)我们依次考察了各种企业规模指标对于企业创新强度的影响效应。从模型回归结果来看,发现以销售收入作为企业规模测量指标,是最能体现企业规模因素对其创新强度的影响因素。模型(2)表明,企业销售收入规模与创新强度之间呈现出显著的

倒U型相关关系,并且,模型(1)表明,企业固定资产规模也与创新强度之间呈现出较为显著(10%水平)的倒U关系,但是,以企业员工数的规模指标与创新强度之间却不能反映出统计含义上的显著相关性(见模型(3))。与国内已有的研究文献对比,我们的结论与朱恒鹏(2006)的研究结果较为一致,即企业销 …… 此处隐藏:2679字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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