规模差异下企业创新投入产出效率研究

1、规模差异下企业创新投入产出效率研究摘 要：企业规模是其成长性的重要体现，也是影响企业管理和创新决策的关键因素，对于企业规模差异是否会影响创新绩效，已有研究尚未有明确的结论。基于实地调查的科技型企业的创新投入产出的面板数据，利用分组回归的方法，检验不同规模下企业创新投入产出效率，结论显示：企业规模越大，研发费用、研发人员等创新要素的投入对企业创新能力的解释力越强，基于该结论，为创新政策的制定提供更加精准的政策建议。关键词：规模差异；企业创新；投入产出效率1 关于企业规模与创新绩效的研究姚洋（2001）利用1995年工业普查的数据对影响企业技术效率的各个因素进行了检验，结论显示：非国有企业比国有企

2、业的技术效率更高；大企业比中小企业的效率更高；公共研究机构的研发支出对企业的效率有负的影响，但企业的研发支出效应正相反。池仁勇（2003）利用DEA分析方法，根据浙江省230家企业的问卷调查，测算了大、中、小企业的技术创新效率，并对影响该效率的各个因素进行了回归检验，研究结果表明，企业技术创新效率按规模排序是：小企业、中型企业、大企业。于君博等（2007）以抽样调查数据为基础，分析指出我国企业规模同其创新产出总量间的正向关系，但对创新产出更加科学的测度方法证实中小企业在创新效率及部分行业创新产出方面具有优势。白俊红（2011）应用1998-2007年中国大中型工业企业分行业面板数据，采用柯布-

3、道格拉斯（C-D）生产函数形式的随机前沿模型，实证考察了政府R&D资助等因素对企业技术创新的影响，研究发现：企业自身R&D投入的提高有利于其吸收和利用政府的R&D资助，但企业规模和产权类型对政府R&D资助效果的影响并不显著。李常洪等（2013）运用CDM模型，采用236家上市公司的相关数据，实证检验了创新投入、创新产出与企业绩效之间的关系，分析结果表明：在影响创新活动的因素中，企业规模对创新投入和企业绩效有积极的影响、而对创新产出却起到了相反的作用。孙维峰（2013）基于中国制造业上市公司样本的实证研究发现，创新与企业绩效显著正相关，然而，创新与企业绩效之间显著的正相关关系仅存在于小企业中，在

4、大企业里，创新与企业绩效不存在统计上显著的关系。上述研究表明，不同规模下对企业创新投入对创新产出的影响是不确定的，本文正式基于此，利用有关数据需要作进一步验证，在讨论企业规模时，根据工业和信息化部等部门发布的工业领域企业划型标准（根据工业和信息化部、国家统计局、国家发展和改革委员会、财政部印发的中小企业划型标准规定，工业领域企业划型标准是：从业人员1 000人以下或营业收入40 000万元以下的为中小微型企业，其中：从业人员300人及以上，且营业收入2 000万元及以上的为中型企业；从业人员20人及以上，且营业收入300万元及以上的为小型企业；从业人员20人以下或营业收入300万元以下的为微型

5、企业。）：将调查对象根据其上年度营业收入分为大型企业、中型企业、小型企业、微型企业四个组别。2 模型构建和指标选择2.1 模型构建一般用于度量投入产出的模型为柯布道格拉斯函数（C-D模型）和知识生产模型。基于上述两个模型，构建本文的实证分析模型，形式如下：Y=L+K+ （1）式（1）中，Y表示创新活动产出，L表示创新活动人力投入，K表示创新活动资金投入；、分别表示L、K对Y的影响系数，为常数；为随机干扰项，表示未观测到的其他影响因变量Y的因素。根据（1）式，本文分析的四组企业（大型、中型、小型、微型）创新效率的实证分析模型分别为：YD=1LD+1KD+1（2）YZ=2LZ+2KZ+2（3）YX

6、=3LX+3KX+3（4）YW=4LW+4KW+4（5）式（2）（5）中，YD、LD、KD分别表示大型企业的创新活动产出、研发人员投入和研发费用投入；YZ、LZ、KZ分别表示中型企业的创新活动产出、研发人员投入和研发费用投入；YX、LX、KX分别表示小型企业的创新活动产出、研发人员投入和研发费用投入；YW、LW、KW分别表示微型企业的创新活动产出、研发人员投入和研发费用投入。2.2 指标选择在具体度量指标选择上，用产值表示创新活动的产出和绩效（也有用专利数度量，但实际调查中发现，专利申请和授权量总体偏少，且变动幅度不大，不适宜作为变量考察），研发人员数、研发费用支出表示创新活动的资本和人力的投

7、入。考虑到研发人员数、研发费用支出与创新活动产出绝对数值差距很大，为了减轻异方差性，保持数据的平稳性，对原始数据作对数化处理，再进行回归分析。3 实证分析过程及结论3.1 实证分析过程20092014年度企业调查相关数据，把销售收入作为度量企业规模的指标，并对样本企业进行分类，其中大型企业样本数为1 253家、中型企业样本数为7 147家、小型企业样本数为2 376家，微型企业样本数为725家。利用SPSS21.0软件分别对四组企业的创新效率进行回归分析，结果见表1，表2，表3，表4，表5，表6，表7和表8。表1显示，F值为331.209，Sig. F为0.000，说明整个方程的拟合是显著的；

8、表2显示，在95.0% 置信区间内，自变量对因变量的影响是显著的。综上，（2）式可写为：YD=0.137LD+0.518KD （6）表3显示，F值为1 101.659，Sig. F为0.000，说明整个方程的拟合是显著的；表4显示，在95.0% 置信区间内，自变量对因变量的影响是显著的。综上，（2）式可写为：YZ=0.108LZ+0.436KZ（7）表5显示，F值为224.502，Sig. F为0.000，说明整个方程的拟合是显著的；表6显示，在95.0% 置信区间内，自变量对因变量的影响是显著的。综上，（2）式可写为：YX=0.099LX+0.348KX（8）表7显示，F值为38.338，S

9、ig. F为0.000，说明整个方程的拟合是显著的；表8显示，在95.0% 置信区间内，自变量对因变量的影响是显著的。综上，（2）式可写为：YW=0.057LW+0.277KW （9）3.2 实证分析结论四类规模的企业创新投入效率分组回归分析结果表明，研发人员和研发费用投入确实带来创新产出的提升，但对于不同规模的企业而言，影响的程度是有差异的。首先是从自变量（研发人员和研发费用）对因变量（创新产出）的总体解释程度（调整后的R方值的大小）看，大型、中型、小型、微型企业组调整后的R方值分别为0.345、0.236、0.158、0.093，说明大型企业的创新投入更好地解释了创新产出，企业规模越小，解

10、释能力越弱；其次是研发投入对企业创新产出的解释程度，大型、中型、小型、微型企业组研发投入系数值分别为0.518、0.436、0.348、0.277，说明规模越大的企业研发投入对创新产出的影响越明显；再次是研发人员投入对创新产出的影响，大型、中型、小型、微型企业组研发投入系数值分别为0.137、0.108、0.099、0.057，对创新产出的影响总体作用小于研发投入，且说明规模越大的企业研发人员投入对创新产出的影响越明显。这可能与因变量度量的指标选取有关，多数中小微企业处于创新创业的起步阶段，成果转化和产业化能力和基础较弱，尚未形成产值或者产值较低。4 启示及政策建议科技型中小微企业是创新创业最具活力的主体，但是从创新活动的最终产出看，要素组合并非实现了最优，由于其规模及产业化能力的限制，创新活动的效果并未充分显现出来，建议从以下几个方面加快提供企业的创新效率：一是加大企业研发费用投入，实证分析表明，不论企业规模大小，研发费用投入都是影响企业创新产出的关键因素，各个规模层次的企业都要加大创新投入，从而提高全社会研发投