～７２ 中国科技论坛 （２０１７年７月）第７期 研发投入、市场结构对高技术 企业绩效的影响 王楠 ，张立艳 ，李思晗 （１．天津财经大学商学院，天津３００２２２；２．东北大学工商管理学院，辽宁 沈阳 １１０８１９） 摘要：以中国工业企业数据库２００５－－２００７年四个高技术行业４５５６个企业层面的数据为样本，本文采用 修正的标准差估计方法，实证分析了研发投入、市场结构对高技术企业绩效的影响。研究结果表明，高 技术企业的研发投入会对企业绩效起到显著的促进作用，在集中度较低的市场中竞争程度的减弱会强化 研发投入对企业绩效的促进作用．然而在集中度较高的市场中市场结构的调节作用并不显著。本文深化 了市场结构与中国高技术企业研发绩效关系的认识，为高技术产业创新绩效提升提供理论指导。 关键词：研发投入；市场竞争；企业绩效；高技术企业 中图分类号：Ｆ０６２．９ Ｃ９３９文献标识码：Ａ Ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ａｎｄ Ｍａｒｋｅｔ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｎ Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｆｉｒｍ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｗａｎｇ Ｎａｎ ，Ｚｈａｎｇ Ｌｉｙａｎ ，Ｌｉ Ｓｉｈａｎ （１．Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００２２２，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０８１９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｐａｎｅｌ—ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ｓｔａｎｄａｒｄ ｅｒｒｏｒｓ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｒ＆Ｄ ａｎｄ ｍａｒｋｅｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｎ ｈｉｇｈ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｉｒｍ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｗｅ ｔｏｏｋ ４５５６ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｈｉｇｈ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｉｒｍｓ ａｓ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ２００５ ｔｏ ２００７．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ Ｒ＆Ｄ ｐｌａｙｅｄ ａ ｓｉｇｎｉｉｃａｎｔｆ ｒｏｌｅ ｉｎ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｆｉｒｍ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ａｎｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｐｌａｙｅｄ ａ ｎｏｔｉｃｅａｂｌｅ ｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ ｌｏｗｅｒ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｍａｒｋｅｔ．Ｂｕｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ ｒｏｌｅ ｗａｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎ ｈｉｇｈｅｒ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｍａｒｋｅｔ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｅｐｅｎｅｄ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｍａｒｋｅｔ ｓｔｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ Ｒ＆Ｄ ｐｅｒｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ’Ｓ ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ａ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｒ＆Ｄ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ；Ｍａｒｋｅｔ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ；Ｆｉｒｍ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；Ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈ ｆｉｍｓ ｒ１ 引言 高技术企业代表着国家科技发展水平，是调 整产业结构、提高国家竞争力的生力军，在中国 经济发展中占有十分重要的战略地位…。近年来， 基金项目 天津市高等学校创新幽队培养计划项目“小微企业的创新发展机制及国际比较研究”（ＴＤ１２—５０５５）。 ６——０９——２１ 收稿１３期 ２０１９８１一），女，天津人，天津财经大学商学院讲师、博士研究生；研究方向：科技创新与管理。 作者简介 王楠（１第７期（２０１７年７月） 中国科技论坛 ７３ 中国不断加大对高技术企业的扶持力度，采取税 收减免、股权激励、科技计划、项目用地、金融 保险、出口信贷等多种政策措施，鼓励和支持高 新技术企业发展，以增强中国企业的创新能力。 高技术企业的研发投入是其创新能力的主要来源， 企业通过不断创新得以永续增长，使企业获得可 持续发展动力。然而，研发投入的结果往往无法 预测，具有高度的不确定性 ］，企业只有将研发 投入转化为创新能力，才会形成竞争优势，从而 为企业带来收益。一些研究表明，在高技术企业 增加研发投入可以加快产品更新速度，扩大企业 的销售规模。从而提高企业的销售额 ３］；同时研 发活动降低了企业的生产成本，因此，高技术产 业中企业的研发投入可以提升企业绩效¨４］。然而， 另一些学者指出高技术企业的研发活动存在盲目 跟风的心理，倾向于投入大量资金进行研发，粗 放式投资管理和低效的投资决策使企业陷入投资 失效的“加速化陷阱”，因而在高技术企业研发投 入并不会带来企业绩效的显著提升［５ ］。本文认 为，研发投入与企业绩效的关系受到市场结构的 影响，市场结构作为企业生存的外部环境，时刻 影响着企业的生产经营决策。Ｃａｓｔｅｌｌａｃｃｉｌ８］采用 ＣＤＭ模型分析了市场结构对创新决策、研发投入、 创新产出和劳动生产率四个阶段的影响，研究表 明在垄断市场中企业更有可能进行创新活动并进 行大量的研发投入，而在竞争市场中企业的创新 产出和劳动生产率更高。因此，有必要深入揭示 市场结构在研发投入与创新绩效关系中的重要 作用。 现有研究主要从企业层面考察研发投入和企 业绩效之间的关系，对于市场结构在研发投入与 企业绩效之间的调节作用没有明确的揭示。此外， 样本选择对研究研发投入、市场结构和企业绩效 之间的关系起到至关重要的作用。现有研究多基 于宏观统计年鉴数据或上市公司企业数据．然而 宏观数据难以揭示企业创新策略和创新能力的微 观机制，而上市公司数据仅包含部分的高技术产 业，相对而言缺乏代表性。尤其是忽略了一些在 高技术行业市场结构和创新活动中起到重要作用 的中小微企业［９ 。为全面考察中国高技术企业 研发投入、市场结构和企业绩效的微观机制。本 文采用２００５－－２００７中国工业企业数据库中高技术 企业为样本，以弥补现有研究中样本选择方面的 不足。本文主要考察高技术企业的研发投入、市 场结构和企业绩效之间的关系，为中国企业经营 战略的制定提供理论参考，为政府对高新技术企 业扶持提供政策建议。 ２理论分析与研究假设 ２．１研发投入与企业绩效 在高度竞争的市场环境下，知识的传播使得 原有技术极易被竞争对手模仿和改良，导致产品 的生命周期大幅度缩减，原始技术的价值快速减 损，降低了企业原本的竞争优势，这种现象在高 技术企业尤为明显。高技术企业必须关注于研发 投入、积累创新产出，以此获取具有价值的、不 可替代的企业资源，使企业处于领先地位，保持 企业的竞争优势『１卜ｂ］。 研发投入可以提高产品质量，增加产品竞争 力，降低企业的生产成本，使企业的销售额得到 提升＿１ ，高技术企业的创新目标主要集中于产品 创新（即。创造出新产品或对已有产品进行重大 改进），并且高技术企业的创新类型多为突破性创 新，创新的动力主要来源于科技进步 ｌ 。因此由 研发投入所带来的创新是高技术企业的核心竞争 力，也是企业保持其市场地位的主要方式。高技 术企业可以通过研发投入进一步扩大企业间产品 的技术含量的差距，加快企业的产品更新速度． 扩大了企业的销售规模，从而提高了企业的销售 额，高技术企业可以从研发投入中获得相应的回 报。因此高技术企业增加研发投入会带来企业绩 效的提升。综上所述，得到假设１：高技术企业的 研发投入对企业绩效起到促进作用。 ２．２市场竞争程度在研发投入对企业绩效影响中 的调节作用 市场结构不仅直接作用与企业绩效，还会在 研发投入对企业绩效影响中的起到调节作用［８３６］。 在竞争较为激烈的市场中，各企业的最小有效规 模（能够有效经营的最小工厂）相对于整个产业 规模较小，各个企业可利用、可调配的资源相对 较少＿１ ，企业的资源更大比例投入正常运营中， 企业为获得竞争优势而投入的研发资源较少，从 而得到的回报也较低［】引。并且，研发投入活动具 有回报周期长、不确定性高的特点，在竞争程度 中国科技论坛 （２０１７年７月）第７期 较高的市场中，企业进行研发投入会对企业的财 务状况起到负面作用，甚至影响企业的正常运行， 导致企业承担不必要的损失 】 。然而，随着行业 内部的竞争程度降低，企业的市场占有率提高， 企业可以通过形成进入壁垒而抑制潜在进入者加 入市场，在高科技产业中，技术壁垒是在位者阻 止潜在进入者参与市场竞争的主要方式＿２ 。在集 中度高的市场中，高技术企业为保持企业的核心 竞争力必须持续的提高企业的研发投入，通过研 发活动提升其市场地位，维持垄断优势。因此， 随着市场竞争程度的降低企业的研发投入对企业 绩效的促进作用更显著。综上所述，得到假设２： 市场竞争程度在研发投入与企业绩效的关系中起 到负向调节作用，即竞争程度的减弱会强化研发 投入对企业绩效的促进作用。 ３数据、变量及衡量 ３．１数据来源及样本选择 本文研究高科技企业研发投入、市场结构与 企业绩效的关系，高质量的微观数据是准确解释 这一关系的有力保障。已有研究多使用高技术行 业统计年鉴宏观数据或者上市公司中高技术企业 的微观数据，然而宏观数据并不能深入解释经济 现象的微观机理，上市公司数据又缺乏对小微企 业的观测。因此本文使用中国工业企业数据库中 高技术企业为样本。中国工业企业数据库是基于 国家统计局进行的“规模以上工业统计报表”的 资料整理而成，其统计对象为规模以上工业法人 企业．包括全部国有和年主营业务收入５００万元及 以上的非国有工业法人企业，与《中国统计年鉴》 的工业部分和《中国工业统计年鉴》中的覆盖范 围一致是目前国内最为全面和权威的企业层面数 据，是产业研究不可多得资料。 尽管该数据库中包含全部国有和年主营业务 收入５００万元及以上的非国有工业法人企业的主要 财务信息，其中一些样本仍存在错漏和统计误差， 因此，根据现有文献提出的指标异常问题的解决 方法，将以下样本删除：①企业的员工数少于８ 人；②工业总产值小于等于０；③固定资产净值为 小于等于０；④主营业务收入小于５００万元；⑤研 发投入为负值；⑥广告费为负值；⑦职工教育费 为负值；⑧总资产与流动资产差额为负值；⑨总 资产与固定资产净值差额为负值；⑩累计折旧与 当期折旧的差额为负值。同时，根据本文研究目 的，将研发投入缺失的样本删除，本文借鉴欧盟 统计局（ＯＥＣＤ）的行业分类方法，选取高技术企 业，即医药制造业、武器弹药制造业、电子及通 信设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制 造业为参考样本，共得到４５５６个观察值。 ３．２变量定义 （１）企业绩效（ＰＲＯ），是指一定经营期间的 企业经营效益和经营者业绩，本文采用主营业务 成本率倒数衡量企业绩效。该指标为相对量指标， 可以反映一单位成本对收入的贡献率，该指标越 大说明企业更有效的利用成本获取收益。已有研 究大多采用主营业务利润率衡量企业绩效。主营 业务利润率更多反映企业在商品定价方面的合理 性，而主营业务成本率倒数更多反映企业在合理 配置生产资源方面的表现，对企业的研发活动更 加敏感。其计算公式为： 企业绩效（ＰＲＯ）＝主营业务利润／主营业务 成本 （２）研发投入（ＲＤ），是企业为提高自身创 新能力的投入，本文采用研发强度来衡量企业的 研发投入。由于本文使用的是中国制造业企业数 据，企业之间的规模差距较大，使用研发强度衡 量研发投入能够减弱由企业规模所引起的研发投 入的变化。反映研发投入的真实情况，避免因为 研发费用数值过大而对统计分析带来的估计偏误。 其计算公式为： 研发强度（ＲＤ）：研究开发费／主营业务收入 （３）行业集中度（ＨＨＩ），由于市场结构决定 市场行为进而决定市场绩效，市场结构不同会引 起厂商做出不同的生产经营决策，从而对企业绩 效产生影响。本文采用赫芬达尔指数对行业集中 度进行测算，可以综合地反映同一行业内的企业 数目和相对规模，反映出行业集中率所无法反应 的集中度的差别。并且，由于赫芬达尔指数对规 模较大的企业赋予了更大的权重，因此对规模较 大的前几家企业的市场份额比重的变化反应敏感， 能真实地反映市场中企业间规模的差距大小，并 在一定程度上反映企业支配力的变化。其计算公 式如下： 第７期（２０１７年７月） 中国科技论坛 三ｒ Ｙ Ａ ：ｌＨＨＩｊ＝ ｌ 厶 Ｉ （１） ｍｙ）．所有制类型不同会导致企业的组织管理概 念、发展战略、管理策略和经营行为有所不同 引， 因此所有制类型也会对企业绩效产生影响。为了 考察不同所有制类型企业创新投入及广告投入对 其中 ，为行业ｉ中企业ｉ的主营业务收入。 （４）职工教育（ＴＲＡ），是企业为职工学习先 进技术和提高文化水平而支付的费用。本文采用 企业绩效的影响的差异，本文依据企业的登记注 册类型，将企业所有制归纳为四种：国有企业、 人均职工教育费衡量职工教育，其计算公式为： 人均职工教育费（ＴＲＡ）＝职工教育经费／从 业人员总数 （２） 国内民营企业、港澳台资企业和外资企业。本文 以民营企业为参照标准，设定了国有企业、港澳 台资企业和外资企业三个虚拟变量。 （８）行业类型（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｄｕｍｍｙ），根据企业 （５）企业规模（ＳＣＡ），企业也可能存在生产 上的规模经济 ，所以企业规模也会对企业绩效 产生影响。本文用企业的固定资产的对数来衡量 企业规模。采用固定资产的对数指标除了能反映 企业的规模大小之外，还可以避免因企业固定资 产相差过大而对统计分析带来的估计偏误，其计 算公式如下： 所属行业，将企业行业类型划分为医药制造业、 武器弹药制造业、电子及通信设备制造业和仪器 仪表及文化、办公用机械制造业，并以医药制造 业为参考标准，设置３个行业类型虚拟变量。 ３．３描述性统计 企业规模（ＳＣＡ）＝Ｉｎ（固定资产） （３） （６）企业年龄（ＡＧＥ），由于企业年龄与企业 的商誉，融资能力等关系密切，因此企业年龄也 会对企业绩效产生影响。同时，企业成立的时间 越长。越有可能嵌入某一个或者多个创新网络， 表１为２００５＿２００７年高技术企业的描述性 统计和相关性分析情况。由表１可知，以ＰＲＯ 数值分布在一０．９７８８ ８０．０４２９之间均值为 ０．５９０９，说明虽然高技术企业中存在亏损企业， 但大多数企业仍为盈利企业。研发强度分布在 ０．００００ ０．８５２９之间，均值为０．０２４７，说明即 使是在高技术行业，企业的研发强度仍集中在 较低的范围内，赫芬达尔指数分布在０．００３０— ０．９０５０之间，均值为０．０２４４，说明在高技术行 业内大多数企业所在的市场的竞争程度较为激 创新资源共享的实现程度越高；如果企业面对的 客户是个人．可能更易获取产品改进与研发的创 意，面对企业客户时，更容易实现技术资源的共 享［２ ，因此企业年龄也会对企业绩效产生影响。 企业年龄的计算公式如下： 企业年龄（ＡＧＥ）＝资料登记年一企业开业 年＋１ （４） 烈，但也存在少数企业所在市场趋近于寡头甚 至是垄断市场。各变量的相关性系数较小，不 存在多重共线性问题。 （７）所有制类型虚拟变量（Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｄｕｍ． 表１描述性统计和相关性分析 变量 ＰＲ０ ＲＤ 平均值 ０．５９０９ ０．０２４７ 标准差 １．４９７ｌ ０．０４６９ 最小值 一０．９７８８ ０．００００ 最大值 ８０．０４２９ ０．８５２９ ＰＲｏ ＲＤ ＨＨＩ ＴＲＡ ＳＣＡ ０．１３１９¨ ＨＨ１ ＴＲＡ ＳＣＡ ＡＧＥ ０．０２４４ ０．３５２１ ９．１９７４ １２．００６９ ０．０３８８ １．６８６７ １．８０２９ １２．９７１４ ０．ｏ０３０ Ｏ．Ｏｏｏ０ ０．００００ １．００Ｏ０ ０．９０５０ １５Ｏ．ｏｏＯ０ １６．３４３４ ４０８．００Ｏ０ —０．０１２８ ０．０９１８… ０．０６３８… ０．０３６９ ０．０７１９… ０．ｏｏ８８ ０．０４１６… 一０．０１２７ ０．２３８５… 一０．１１３４… ～０．０１６２ ０．０２７９… 一０．０４２２… 一０．０３２１… 注： 、 、”、 分别代表在０．２、０．１、０．０５、０．０１水平上显著，双尾检验，下同。 表２为２００５－－２００７年高技术企业按市场结构 分类的描述性统计情况，当市场集中度低于均值 （０．０２４４）时为低集中度市场，高于均值 （ｏ．０２４４）时为高集中度市场。由表２可知，大多 ７６ 中国科技论坛 （２０１７年７月）第７期 数企业位于低集中度市场（样本量为３５１２）。同 时。高集中度市场中企业研发投入高于低集中度 市场中的企业，说明随着市场趋于垄断，企业会 临的竞争会更激烈。两类型行业的职工教育和企 业规模的平均值基本保持一致。两种类型行业的 企业绩效的最小值均为负而平均值均为正，说明 无论市场的竞争程度如何，市场中仍存在亏损的 企业，但大多数企业仍为盈利企业。 将更多的资源投入在研发中。此外，低集中度市 场中企业年龄大，行业越成熟，行业内企业所面 表２分集中度描述性统计 低集中度市场（Ｎ＝３５１２） 变量 高集中度市场（Ｎ＝１０４４） 最大值 ４１．７６７３ 平均值 ＰＲ０ ０．６０３５ 标准差 １．３３９３ 最小值 —０．９７８８ 平均值 ０．５４８５ 标准差 １．９３５２ 最小值 —０．９４９８ 最大值 ８０．０４２９ ＲＤ ＨＨ１ ＴＲＡ ０．Ｏ２３９ ０．０１１０ ０．３５００ Ｏ．Ｏ４５５ ０．００４７ ０．７４３９ Ｏ．ＯＯｏｏ ０．００３０ ０．００００ ０．８５２９ ０．０２３９ １１．０５９４ Ｏ．Ｏ２７６ ０．０６９６ ０．３２８０ ０．０４９６ ０．０６１９ ０．６１５１ ０．ＯｏＯ．ｏ ０．０２５２ ０．００ｏＯ ０．８３４９ ０．９０５０ ７．１９８３ ＳＣＡ ＡＧＥ ９．２６６８ １２．３３５１ １．７３７６ ｌ３．７２４９ Ｏ．０ｏＯＯ ０．００００ １５．１２８２ ４０８．００００ ８．９６４０ １０．９０４４ １．９９０１ ９．９５４８ １．３８６３ ７１．００００ １６．３４３４ ７１．００００ ４模型设定、计量方法与回归结果 ４．１模型设定 本文进一步采用Ｗａｌｄ异方差检验方法对异方 本文主要研究在研发投入和市场结构对企业 差性进行了检验，检验结果显示Ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２＝ ０．００００，表明存在异方差。同时本文进行了序列相 关性检验，检验结果表明在５％的显著性水平上拒 绝了不存在序列相关的原假设。因此，本文根据 绩效的影响，同时，引入了主要影响企业绩效的４ 个企业层面控制变量和１个行业层面控制变量。具 体计量模型如下： ＰＲＯｆ ＝ ．１Ｂ０ ＋卢１ＲＤｍ ＋卢２ＲＤ 术ＨＨｌ加 ＋ 卢２ＥＮＴ￣ｉ，十 ＩＮＤ ＋ ｍ （５） Ｇｒｅｅｎｅ（２０１２）［２Ｃ，采用面板修正的标准差估计， 该模型用ＯＬＳ（无自相关时）或Ｐｒａｉｓ．Ｗｉｎｓｔｅｎ法 （有自相关时）来估计参数，并使用ＦＧＬＳ法来估 其中，卢 是变量系数， 表示行业． 内企业ｉ 计扰动项的协方差矩阵。可以修正面板数据中存 在的异方差性和序列相关性。 在ｔ年的信息，ｔ＝２００５—２００７，ＲＤ 为研发投入， Ｈｉｌｌ 为市场集中度，ＥＮＴ￣ｉ，为企业层面的控制变 量。包括职工教育、企业规模、企业年龄、所有 考虑到研发投入和职工教育对企业绩效的影 响存在一定的时滞性问题。本文选择滞后一期的 研发投入和职工教育进行回归分析。 ４．３回归结果分析 制类型，ＩＮＤ 是行业层面控制变量即企业所属行 业类型， 是扰动项。 ４．２计量方法说明 各模型的回归结果如表３所示。模型一为全部 企业层面控制变量的回归结果。模型二为全部控 制变量的回归结果，模型三在模型二的基础上加 入了主要解释变量研发投入．模型四加入了全部 本文采用面板数据研究高技术企业的研发投 入、市场结构对企业绩效的影响，面板数据考虑 横截面与时间两个维度 ］，不仅具有解决遗漏变 量问题、消除个别变异、研究更加复杂的行为的 优势，而且面板数据提供了更多个体动态行为的 信息．能够解决单独的截面数据或时间序列数据 所不能解决的问题。并且面板数据同时拥有截面 维度和时问维度，因而面板数据的样本容量较大 可以提高估计的精准度。 解释变量、企业层面控制变量和行业层面控制变 量。为进一步考察市场竞争程度在研发投入对企 业绩效影响中的调节作用，本文按照市场结构对 研究对象进行划分，分别考察高、低集中度行业 中研发投入、市场结构与企业绩效之间的关系， 具体结果如表４所示。 第７期（２０１７年７月） 中国科技论坛 表３回归结果 ７７ 变量 ＲＤ 模型一 模型二 模型三 ２．０８６８… 模型四 ２．０２６ … 自变量 ＲＤ×ＨＨＩ ０．０７６３… ０．０８４９… （０．４３７Ｏ） （Ｏ．５０７６） ２．２２２１ （７．８５９７） ０．０８０２… ０．０８０３… ＴＲＡ （０．０２３１） ０００６） （０．０２３５） 一０．０００４ （０．０２４１） 一０．０００２ （０．０２４２） 一０．０００２ 企业层面 ＡＧＥ ＳＩＺＥ （０．０．０００６ （０．０００６） 一０．０１５５ （０．０００６） 一０．００９９ （０．０００６） 一０．００９８ 控制变量 ０．０２７９ （０．００７４） Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｄｕｍｍｙ ＹＥＳ （０．００７１） ＹＥＳ 一（０．００７０） ＹＥＳ 一０．１１４５ （０．００７１） ＹＥＳ 一０．１７９２ 行业层面 控制变量 ＨＨＩ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｄｕｍｍｙ ０．２１３４… 一（０１４３７） ．０．０７１０ （０．１３８８） ＹＥＳ ０．９９３６… （０．２３２５） ＹＥＳ ０．９９４２… ＹＥＳ １．１０８１… Ｃ０Ｓ （０．０６４５） ０，７４６４ （０．０７８８） ０．６２７５ （０．０７８９） ０．５４３５ （０．５４１４） ０，５４１４ ｒｈｏ Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ Ｗａｌｄｃｈｉ２ Ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２ ｏｂｓ ０．０２４６ ５３．９８ ０．００００ ４５５６ ０．１４１５ ４５８．８７００ ０．００００ ４５５６ ０．１５２３ ４７５．４２ ０．００００ ４５５６ ０．１５２３ ４７８．２５００ ０．００００ ４５５６ 注：系数下方括号里的值为标准误。 表４按行业集中度分类回归结果 变量 模型一 ＲＤ 低集中度市场 模型二 模型三 ２．００３４… 高集中度市场 模型四 一０．５１５７ 模型一 模型二 模型三 １．９０５１ 模型四 １．７５３０ 自变量 ＲＤ（０．４９６０） （０．８６５３） ×ＨＨＩ （０．（０．８０９８） （１．３７２４） ２．１６９１ ２０４．２３１５ （８４．８７７２） （１１．９５１５） ０．１０１８ ＴＲＡ ０．０７５６… ０．０７７４… ０．０７０８… Ｏ．００５８… ０．０９９５… ０．１Ｏ５２… ０．１０２１ ０２７７） （０．０２７０） （０．０２７０） （０．００８３） （０．０４２７） （０．０４５３） （０．０４８６） （０．０４８８） 一０．０００６ 一０．０００４ ０．０７０５ ０．０００４ ０．００００ ０．Ｏ００２ ０．０００２ 企业层面 ＡＧＥ （０．０．０００３ 控制变量 ０００６） （０．０００６） （０．０００６） （０．０２７０） （０．００１３） （０．００１１） （０．００１０） （０．００１０） ０．０００１ ０．００５３ 一０．０００４ 一０．０４６９ 一０．０４１６ 一ｎ ｏ３７２ 一０．ｏ３６８ ＳＩＺＥ ０．０５３５… （０．００９０） （０．００８３） （０．００８４） （０．０００６） （０．０１１４） （０．０１３６） （０．０１３２） （０．０１３６） Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｄｕｍｍｙ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ １７．８２９５… １６．０４４５… １１．０９４１… 一０．１３２０ 一０．１８２５ 一０．２４８０ 行业层面 ＨＨＩ 控制变量 Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｄｕｍｍｙ 一（３．１６４１） （３．１４５１） （３．５４８１） ＹＥＳ ＹＥＳ （０．１６７２） （０．１６４１） （０．３４０２） ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ＹＥＳ ０．００１２ ０．７２７２… ０．６４１３… ０．６９２９… ０．７７４３… １．４２５２… １．３０９４… １．３１１９… ～ＣＯＳ （０．０８０２） （０．０９１６） （０．０９３９） ｆ０．０９１８） （０．０９９４） （０．３４５６） （０．３２２３） （０．３１６６） ０．７２３９ ０．６４４８ ０．６０６０ ０．６０８３ ０．５９３５ ０．４６７２ ０．３４０２ ０．３３６９ ｒｈｏ Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ Ｗａｌｄｃｈｉ２ ０．０３１１ ７２．６５ ０．１４９８ ４１４．７７００ ０．１５８６ ４２６．２４ ０．１６０６ ４３０．１４ ０．０３８４ ３９．５５ ０．０９８４ ｌ１６．２３ ０．１１７３ １２６．２６ Ｏ．１１７３ ｌ３Ｏ．８４ Ｐｒｏｂ＞ｅｈｉ２ ｏｂｓ ０．００００ ３５ｌ２ ０．００００ ３５ｌ２ ０．００００ ３５１２ ０．００００ ３５１２ ０．００００ １０４４ ０．００００ １０４４ ０．００００ １０４４ ０．００００ １０４４ ７８ 中国科技论坛 （２０１７年７月）第７期 考察研发投入对企业绩效的影响的模型主要 为模型三，回归结果显示在全样本（见表３）及分 行业样本（见表４）中研发投入的系数均为正，且 显著性水平在０．０５以下，研发投入的增加会带来 企业绩效的显著提升，验证了本文的假设ｌ。说明 进行研发投入决策时，更多的会考虑到市场的结 构，企业能够通过研发投入带来竞争优势从而提 高企业的收益。而在市场趋于垄断的行业中，一 般存在领导型企业，这类企业对市场具有一定的 控制能力，研发活动多由市场领导者进行，而其 他企业创新特点是跟随性，市场结构不是管理者 在进行研发投入决策中主要考虑的因素。 通过观察各模型中的企业层面控制变量可以 中国高技术企业可以通过研发投入获得竞争对手 难以模仿和转换的优势资源，从而提高企业的竞 争力，使企业在激烈的市场竞争中保持不败的地 位，高技术企业可以通过增加研发投入获取较高 的收益。本文的研究结果与很多学者的研究结果 相同＿４，２ 。与此同时，本文的研究结果也说明创新 看出职工教育培训增多会对企业绩效起到显著的 促进作用，职工的教育培训从一定程度上反映了 企业吸收的研发投入所带来的创新的能力，能够 有效地将创新吸收转化到企业的生产经营中更有 是高技术企业成功的关键要素，高技术企业若想 维持市场的领先地位，保持竞争优势，必须关注 与企业的研发投入。 利于企业绩效的提高。 考察行业集中度对企业绩效的影响的模型主 要为模型二，模型二的回归结果显示仅在集中度 ５ 结论 本文以２００５－－２００７年中国４５５６个高技术制造 较低的市场中（见表４），行业集中度对企业绩效 起到显著的促进作用。出现这种结果的原因主要 是由于，在市场集中度较低时，随着市场竞争程 度逐渐减弱，企业规模相对于整个市场来说是逐 渐扩大的，由于存在规模经济，企业可以从扩大 业为样本，使用面板修正的标准差估计考察了高技 术企业的研发投入和市场竞争程度对企业绩效的影 响。研究发现：①高技术企业的研发投入会对企业 绩效起到显著的促进作用，说明企业通过研发获得 竞争对手难以模仿和转换的创新能力，是提高企业 竞争力、维持企业市场地位关键。②在低集中度市 的规模中获取更高的收益，并且随着市场竞争程 度的减弱，企业的市场势力逐渐增强，企业有能 力获得超额利润。然而在集中度较高的市场中， 虽然企业仍然可以获得超额收益，但随着市场的 场中竞争程度的减弱会强化研发投入对企业绩效的 促进作用，而在高集中度市场中这种作用并不显著。 这主要是由于在竞争激烈的高技术行业中，产品更 新速度陕，各企业必须依靠技术创新才能在竞争中 保持有利地位，企业在进行研发投入决策时，更多 的会考虑到市场的结构，企业能够通过研发投入带 竞争程度进一步减弱，企业规模相较于整个市场 的规模进一步提高，当规模超过最优规模后，再 扩大企业的规模，会造成企业的信息不畅、决策 不灵以及管理效率低下，因此受到超额利润和规 来竞争优势从而提高企业的收益。而随着市场趋于 垄断，领导型企业对市场的控制能力逐渐加强，研 发活动多由市场领导者进行，而其他企业主要跟随 领导企业进行模仿，市场结构并不会影响企业的创 新决策。该研究表明研发投入对企业绩效的促进作 用会受到市场结构的影响，在低集中度市场中，随 模报酬递减的影响．在集中度较高的市场中，市 场集中度与企业绩效的关系不显著。 通过表３和表４中模型四的交互项系数和显著 性水平对比显示，仅在低集中度市场中市场集中 度在研发投入与企业绩效的关系中起到显著的正 向调节作用。说明在竞争激烈的市场中，随着市 着市场集中度的提高，企业增加研发投入是有益的。 此外。政府在对高技术企业制定创新扶持政策时应 充分考虑到企业所处的市场竞争环境，以避免企业 将研发投入用于模仿领导者创新降低高技术企业的 创新活力 场集中度的提高，研发投入对企业绩效的促进作 用加强。产生这种结果的原因是对于一些竞争激 烈的高技术行业，产品更新速度怏，企业必须依 靠技术创新才能在竞争中保持有利地位，企业在 参考文献： ［１］金碚．高技术在中国产业发展中的地位和作用［Ｊ］．中国工业经济，２００３（１２）：５—１０ 第７期（２０１７年７月） 中国科技论坛 ７９ ［２］ＡＲＲＯＷ Ｋ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｗｅｌｆａｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｆｏｒ ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ［ｊ ｊ．Ｓｏｃｉａｌ ｓｃｉｅｎｃｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，１９６２： ６０９—６２６． ［３］汤二子，王瑞东，刘海洋．研发对企业盈利决定机制的研究——基于异质性生产率角度的分析［Ｊ］．科学学研究，２０１２，３０ （１）：１２４—１３３． ［４］ＲＯＳＥＮＢＵＳＣＨ Ｎ，ＢＲＩＮＣＫＭＡＮＮ Ｊ，ＢＡＵＳＣＨ Ａ．Ｉｓ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ａｌｗａｙｓ ｂｅｎｅｉｆｃｉａｌ？Ａ ｍｅｔａ—ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｉｎ— ｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎ ＳＭＥｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｖｅｎｔｕｒｉｎｇ，２０１１，２６（４）：４４１—４５７． ［５］ＣＯＯＭＢＳ Ｒ．Ｃｏｒｅ ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｉｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｒａｔｅｇｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｒ＆Ｄ［Ｊ］．Ｒ＆Ｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９９６，２６（４）：３４５—３５５． ［６］郭斌．规模、研发与绩效：对我国软件产业的实证分析［Ｊ］．科研管理，２００６，２７（１）：１２３—１２８． 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［１４］ＬＡＵＲＳＥＮ Ｋ，ＳＡＬＴＥＲ Ａ．Ｏｐｅｎ ｆｏｒ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ：ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｏｆ ｏｐｅｎｎｅｓｓ ｉｎ ｅｘｐｌａｉｎｉｎｇ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｍｏｎｇ ｕ．Ｋ．ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｉｆｒｍｓ［Ｊ］．Ｓｔｒａｔｅｇｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｊｏｕｒｎａｌ，２００６，２７（２）：１３１—１５０． ［１５］ＤＡＷＳＯＮ Ｊ，ＬＡＲＫＥ Ｒ．Ｊａｐａｎｅｓｅ ｒｅｔａｉｌｉｎｇ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ １９９０ｓ：Ｒｅｔａｉｌｅｒ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎ ａ ｄｅｃａｄｅ ｏｆ ｓｌｏｗ ｇｒｏｗｔｈ［Ｊ］．Ｂｒｉｔｉｓｈ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００４，１５（１）：７３—９４． ［１６］吴晓波，陈小玲，李骡琰．战略导向、创新模式对企业绩效的影响机制研究［Ｊ］．科学学研究，２０１５，３３（１）：１１８—１２７． ［１７］魏后凯．中国制造业集中与市场结构分析［Ｊ］．管理世界，２００２（４）：６３—７１． ［１ ８］ＣＨＲＩＳＴＯＰＨ Ｈ，ＭＩＣＨＡＥＬ Ｓ．Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｏｒ Ｅａｓｔｅｎｒ Ｇｅｒｍａｎｙ 『Ｊ］．Ｐｏｓｔ—ｃｏｍｍｕｎｉｓｔ ｅｃｏｎｏｍｉｅｓ，２００９，２１（４）：５１３—５３０． ［１９］ＦＲＩＴＳＣＨ Ｍ，ＳＬＡＶＴＣＨＥＶ Ｖ．Ｈｏｗ ｄｏｅｓ ｉｎｄｕｓｔｙｒ ｓｐｅｃｉｌａｉｚａｔｉｏｎ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ？［Ｊ］．Ｔｈｅ ａｎ— ｎａｌｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１０，４５（１）：８７—１０８． ［２０］孙巍，赵奚．研发行为会改变市场结构吗？——来自中国制造业的经验证据［Ｊ］．经济管理，２０１３（２）：１３５—１４３． ［２１］孙维峰，黄祖辉．广告支出、研发支出与企业绩效［Ｊ］．科研管理．２０１３，３４（２）：４４—５１． ［２２］蒋旭灿，王海花，彭正龙．开放式创新模式下创新资源共享对创新绩效的影响——环境动荡性的调节效应［Ｊ］．科学管理 研究，２０１１，２９（３）：５—１０． 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