科技创业企业创新行为与成长绩效
——基于分位数回归法的实证研究

张玉臣,杜千卉

(同济大学 经济与管理学院,上海 200092)

摘 要:以上海科技创业企业为研究对象,运用2009-2013年面板数据及分位数模型,以企业总收入增长率表征成长绩效,对战略取向、长期倾向、社会资源利用、活动开放性等创新行为对其影响进行实证研究。结果发现,不同创新行为变量对处于不同成长阶段企业成长绩效的影响呈非对称性特征。其中,战略性创新投入、长期行为导向对企业成长绩效具有正向促进作用,且对高成长性企业正向作用尤为显著;政府支持、创新开放性对低成长性企业无显著作用,但对高成长性企业存在不利影响。

关键词:科技创业企业;创新行为;企业成长绩效;分位数回归

0 引言

创业企业,特别是科技型创业企业成功率较低是一种普遍现象。不仅如此,即使度过了将商业创意或构想转化为组织化企业的死亡之谷,很多企业也未能有效成长。Delmar等[1]和Wong等[2]指出,创业企业成长是经济、社会和文化等多元要素互动的复杂动态过程。陈坤[3]对企业战略思维和规划模式进行研究发现,企业内部行为对企业成长具有重要促进作用,并基于行业竞争及内外部资源配置视角进行了分析;Audretsch等[4]认为,创新是企业成长的决定性因素,特别是创新战略与行为决定企业未来成长潜力与生存前景,但实证研究发现这一结论适合于成长很快的企业,而在其它企业未得到有效验证;张维迎等[5]和张信东等[6]以我国高新技术企业为样本,研究其在不同成长阶段重要影响因素发现,企业或准企业在创业时的创新行为倾向对其后期成长具有重要影响,但其主要研究了研发费用等投入的作用。

总体而言,现有文献表明创新行为与企业成长紧密相关,但也存在一些局限性:一是对创新行为选择和描述存在较大差异,使得不同研究之间难以相互验证;二是作为研究对象的创业企业类型比较多元,容易混淆不同类型企业在创新活动及行为上的明显差异。本文基于行为理论揭示企业创新行为,使对创新行为的描述更加合理。同时,以科技型创业企业为研究对象,既凸显了创新对企业成长的重要性,也极大程度上缩小了企业在创新活动及行为上的差距。

1 文献综述与变量设计

1.1 文献综述

1.1.1 科技创业企业成长

度量科技创业企业成长是非常复杂的理论和实践问题。Audretsch等[4]分析了企业成长的4种主要类型:组织成长、创建新企业、现有企业并购和基于产品或过程创新的转移与扩散,并认为不同成长类型需要不同测度指标。对创建新企业而言,可采用的成长性测度指标主要有营业(或销售)收入、资产或企业雇员增长等,但任何单一指标都存在明显缺限。如营业(或销售)收入虽能综合表征创业企业业务活动增长,但其受市场价格水平的影响,且很多科技创业企业收入存在明显时滞;资产能够表征企业生产手段或物质基础增长,但更适合于工业文明,难以反映互联网时代轻资产创业企业增长。Audretsch等[4]认为,以雇员数量增长测度企业成长更为合理,并通过对大样本欧洲企业进行实证研究发现:企业规模增长与企业自身结构、经济和财务特征密切相关。但有研究表明,不同创新类型在不同行业对雇员增长的作用显著不同。Coad和Rao[7]研究发现,制造企业产品创新会带来雇员需求增长,但过程创新却倾向于将雇员替换掉。近年来,一些学者研究了创业企业成长测度综合指标体系。如Gilbert等[8]从影响因素视角提出6类指标;Sandberg[9]基于创业企业成长演化过程提出NVP 模型;罗公利等[10]基于科技创业企业高投资、高收益、高风险特征构建了影响其成长的指标体系。然而,使用指标体系测度创业企业成长可能导致一些问题:如不同类型指标之间的可比性及折算问题;不同类型指标之间的正向促进问题,如收入、员工、资产等指标通常具有同向性,并列使用可能导致成长效应叠加。因此,需要依据研究对象特点对表征创业企业成长性的指标进行科学设计。

1.1.2 科技创业企业创新行为

创新行为是指创业企业基于内在动机及外部环境作出的创新活动选择。阳小玲[11]从组织层面,将创新行为界定为:企业在活动过程中表现出的关于实现创新的企业态度与方式;梁小娅[12]将创新行为视为R&D投入,主要体现为R&D资金投入强度与R&D人员投入强度等。还有学者将企业创新行为从对内、对外两个角度进行划分。如阳小玲[11]通过因子分析法发现,组织创新行为分为内部创新行为和外部创新行为两种;岳宇振[13]也提出类似分类,将企业内部创新投入行为视为技术创新中的硬件投入,将企业创新外部行为视为对外技术创新合作。综上所述,尽管由于企业多样性及情境复杂性,难以对企业创新行为进行统一描述,但基于当今科技企业创新特征,可对其重要创新行为作出界定。科技企业共性创新行为主要体现在以下几个方面:从对内角度,企业创新行为主要体现在当前显性战略行为及企业潜在长期行为倾向性;从对外角度,企业创新行为主要体现在企业与外部主体的联系,其中最主要的联系为企业间开放合作与利用社会公共资源。因此,基于创新活动复杂性与企业对内、对外不同创新活动的异质性,参考已有文献研究结果,本文从战略取向、长期倾向、社会公共资源利用、活动开放性4个方面研究创业企业创新行为对企业成长的影响。

1.1.3 企业创新行为与成长绩效

一些学者研究企业成长时考察了企业阶段性特征,认为企业在不同成长水平下其增长情况呈显著性差异[5]。企业生命周期理论指出,不同发展阶段企业具有不同发展需求、适用于不同发展战略与模式,并会采取不同企业行为。现存文献大多采用OLS方法研究企业创新行为与成长绩效关系,这种方法只能反映解释变量与被解释变量条件均值的关系,不能反映企业在不同成长水平下对创新行为适用情况的差异。创新行为由于复杂性特征以多种形式表现,同时,创新活动对企业成长的影响随时间和空间而变化。因此,对行为的考察要长远。现有文献在考察企业创新行为时,仅着眼于企业内部研发人员及经费投入等明显行为,未考察企业内部潜在创新行为。制度环境、市场地位、公共支持等外在因素也会影响企业创新作用的发挥,进而影响企业创新行为决策,而现有文献缺乏企业外部创新行为对不同成长阶段企业成长绩效影响的研究。

基于此,本文在现有文献研究的基础上,加入企业内部潜在创新行为与企业外部创新行为,对以往企业创新行为进行补充,从多个方面反映企业创新行为,并分别分析其对企业成长绩效的影响。本文采用分位数回归法,分别研究上述几种主要创新行为对企业成长影响的阶段性特征。另外,现有研究数据大多来源于上市公司公开披露的信息,缺乏尚未上市的新创企业信息。为了更加全面地考察新创企业创新行为与成长性,本文收集包括未上市企业在内的2009-2013年上海市新创高新技术企业数据,信息收集范围较广。

1.2 变量设计

1.2.1 输出变量

基于研究目的,本文以创业企业成长性为输出变量。然而,现有研究对创业企业成长性测度指标未达成普遍共识,而采用不同指标得到的测度结果存在明显差异[14]。本文综合比较不同测度指标实际效果,选取创业企业总收入增长率作为测度企业成长性的指标。原因如下:一是在目前创业企业产品和服务创新与商业模式创新高度融合背景下,销售收入、业务收入等指标均不能全面表达创业企业规模扩张;二是基于知识资源及网络平台催生出大量轻资产创业,使得以资产、净资产等表征创业企业成长的合理性程度明显降低;三是在高度知识化、智能化新兴业态中,规模成长与人员数量之间已经不存在显著对应关系。同时,基于研究样本在行业、商业模式等方面的差异,借鉴“成长阶段企业应主要关注其成长速度”的建议[14],本文认为总收入增长率指标更能准确反映创业企业成长绩效。

1.2.2 输入变量

(1)战略取向。 战略行为取向主要体现在企业是否以技术为核心竞争力。如果答案是肯定的,那么企业在战略取向上将高度重视创新主导性,具体表现则是保持较高比例的研发经费投入和科研人员投入等,特别是研发经费投入,其是支撑创新主导战略的重要基础。普遍认为,研发投入与企业成长密切相关,但研究结论并不一致。大部分研究表明,研发投入对业绩增长具有显著促进作用[15-16];还有学者发现,两者之间存在倒U型关系[17]。由于企业成长存在阶段性特征,一些学者在研究研发投入时,考虑了不同成长阶段的影响。Stam和Wennberg[18]研究发现,研发投入对高成长性企业具有显著促进作用;Coad和Rao[19]通过分位数回归法发现,相较于企业平均水平,创新活动对快速增长的企业极为重要;张信东和薛艳梅[6]发现,研发支出对企业成长具有正向促进作用,且对不同成长阶段企业影响程度存在显著差异;杜跃平和王良[20]基于企业生命周期理论发现,不同成长阶段高科技成长型企业需要不同的技术创新战略,但所有阶段都需要足够的研发投入支持企业成长;李四海和邹萍[21]研究发现,研发投入对企业成长绩效存在粘性影响,且这种影响对高成长性企业比低成长性企业更显著。

显然,以研发投入体现的企业战略取向是重要的创新行为变量。本文以企业内部科技活动经费支出与当年主营业务收入比值(企业内部科技活动经费投入强度)表征创业企业战略行为取向。采用上述指标主要是基于以下理由:一是企业内部科技活动经费是自身能够支配且需要支付的投入,能够更好地体现其战略取向;其次,科技活动经费(而非R&D支出)包括企业内部支付的全部科技活动直接支出及用于科技活动的管理费、无形资产摊销、服务费、外协加工费等,能够更为全面地表征开放式、融合性创新背景下创业企业的创新活动内容和特征;三是由于企业科技活动主要围绕主营业务展开,因此分母取当年主营业务收入值而非销售收入。

(2)长期倾向。 长期行为倾向主要是指企业在追求可持续性创新方面的努力程度。一般而言,追求可持续性创新和发展意愿较强的企业,其在创新行为选择或活动安排方面倾向于设立具有长期效应的基础性研发项目、投资于具有长期价值的研发性资产、培育企业内部创新能力等。很多学者研究发现,企业无形资产投入对企业绩效起重要促进作用[22]。张玉臣和李晓桐[23]以上海高新技术企业为样本,得出科技活动长期行为倾向对企业创新绩效具有正向影响的结论。在此之前,很少有学者对企业创新行为长期导向对技术创新绩效的影响进行研究,而在企业成长绩效研究体系中也未考察这一影响因素。由于企业创新行为长期导向反映企业对待创新的态度,影响企业内部行为策略,而企业成长本身就是一个长期过程,特别是科技创业企业知识性资产形成、创新能力提升等都是长期积累过程。因此,创新行为倾向是不可忽视的重要变量。

现有文献缺乏对企业长期创新行为倾向的关注,尤其是对企业研发必要设备缺乏重视。基于此,本文实证研究企业在行为意向驱动下配置研发项目基础设施、无形资产的行为对企业长期成长产生的影响。本文以企业通过研发形成的固定资产和无形资产之和与全部科技活动经费支出的比值测度企业创新行为长期导向。企业科技活动经费有多种用途,如直接消耗的材料、燃料和动力费用,在职科技人员工资、奖金、津贴,添置的仪器、设备等固定资产等。总之,通过研发活动形成的固定资产与无形资产都是企业的长期资产,都能够对企业长远发展提供支撑;而企业科技活动经费配置中用于长期资产的比例,则是表征其创新行为长期导向的合理变量。

(3)社会公共资源利用。 基于企业创新知识外溢效应,各国政府都相继出台了支持企业创新的相关政策,特别是对幼稚产业或具有共性技术特征的创新活动给予经费支持。充分利用公共资源既能体现企业对社会环境的敏感性和适应性、企业公共关系意识和能力,又能对企业创新活动提供必要支撑。Romer[24]发现,政府资助对企业内部研发经费具有引导作用,对企业成长具有促进作用。然而,Gorg和Strobl[25]却认为,政府资助对企业内部研发投入有挤出效应,其抑制企业长期创新绩效增长。现有研究对政府研发补贴的作用存在两种相反的观点,即“激励效应”和“挤出效应”,认为两者对企业长期成长产生的影响不同。章卫民等[26]的调研结果显示,科技型中小企业对政策总体熟悉程度不够,政府支持与企业需求不一致,对于政策评价总体满意度不高;处于不同成长阶段的企业对于政策需求存在明显的阶段性特征,并进一步指出,政策支持对初创企业具有突破性作用,但并未进行实证分析。

现有研究对于企业利用政府支持产生的作用并未达成一致结论,对于创新资源相对匮乏的创业企业而言,利用社会资源对企业成长具有重要影响,且不同成长水平企业影响程度存在差异。因此,本文将企业积极利用社会资源作为创新行为之一,进行实证分析。本文以科技活动经费总额中来自政府部门的资金比例衡量创业企业利用社会公共资源产生的效果。在当前社会大力推动创新创业大背景下,创业企业可以争取和利用的社会公共资源相对较多,如各种科技项目、优惠政策等。本文之所以使用政府部门科技活动经费指标,主要是因为其具有较强的竞争性。也即,政府通过科研项目等支持创业企业的科技活动经费需要企业经过激烈竞争才能获取,而通过竞争获取的资源更能够体现企业创新行为的积极性和主导性。而税收优惠、研发经费加计扣除等政策性支持则不同,基本上是满足条件通过申请即可享受。

(4)活动开放性。 企业间竞争加剧导致对创新速度要求越来越高、技术综合性所需知识越来越多元,企业创新活动开放性成为影响创新效率、质量及创业企业成长的重要因素。一般认为,通过与外部组织合作与交流,企业可以更多地接触到外部知识、技术、无形资产等,促进创新成功。Lee和Cavusgil[27]发现,企业仅依靠内部有限资源很难满足社会及市场对创新活动的需求。Ruckman[28]认为,企业积极发展外部关系网络并通过协作获取外部创新资源是正确的战略选择。Cassiman和Veugelers[29]研究发现,企业利用外部技术知识等资源能够强化差异化竞争力,进而影响企业成长性。罗公利等[10]提出,科技创业企业通过与外部协作可以获取所需资源,促进企业快速成长。

然而,也有学者指出,企业活动开放程度超过某一水平时,可能导致创新绩效边际收益递减,甚至产生负向影响。如Laursen和Salter[30]以英国制造业公司为例,发现开放性创新与企业成长性呈倒U型关系。企业间合作关系的建立与维持需要耗费大量成本,对于资源有限的创业企业而言尤其如此,企业外部活动产生的大量成本可能妨碍企业成长。据此认为,创新活动开放性对创业企业成长具有重要影响。由于活动开放性对企业成长的影响受行业制约,同时,考虑到科技创业企业成长的独特性,本文认为,企业外部活动对科技创业企业成长绩效影响情况可能与现有结论不同,对此本文进行实证研究。本文以企业委托其它单位或与其它单位合作开展科技活动而支付的经费表征创新活动开放性。企业委托其它单位开展技术开发等科技活动,与其它单位联合开发、共建机构、建立产学研联盟等都是开放性创新行为的表现。当然,企业与不同单位合作追求的目标、成果等不同,具体项目合作内容及绩效也存在差异,但难以对这些具体内容进行鉴别,因此本文以支持这些行为的经费支出综合表征其合理性。

1.2.3 控制变量

基于研究规范,本文选取企业规模、技术领域等几个变量作为控制变量,但均未通过检验。由于本文研究对象为创业企业,且处于创业及成长初期,其与这些控制变量不存在关系也在情理之中,故未将控制变量引入模型。

2 研究对象与模型构建

2.1 数据来源

本文统计数据来源于依据科技部火炬中心部署、由专门机构完成的专项统计,数据本身具有较高的权威性和可靠性。自2008年实施新的高新技术企业认定方法后,上海已经累计认定高新技术企业5 500多家,其中很多是近几年成长起来的科技创业企业。本文选取2005-2008年新创立的企业作为研究对象,认为其在2009-2013年均处于成长阶段。其中,2005、2006年前后创立的企业到2009年基本已经度过创业期进入成长一期,而到2012、2013年基本进入成长二期;2007、2008年前后创立的企业到2009可能仍处于创业期,到2012、2013年绝大多数处于成长一期,有些企业可能进入成长二期前期。为保证研究的科学有效性,并能够对成长性指标进行连续观测,本文选取的企业要求具有5年以上连续数据(由于高新技术企业3年进行一次复审,有些企业因复审不通过或未参加复审而失去高新技术企业资格,还有一些企业在统计数据填报时由于各种原因未能提交数据或提交数据不够完整)。最后,共有189家创业企业具有2009-2013年面板数据,通过筛选成为本文研究样本(因2014年统计数据存在较多不足,本研究使用数据截至2013年,以保证研究结论的有效性)。

2.2 研究方法

为全面反映创新行为对企业成长产生的影响,本文采用分位数回归法,分位点间隔取0.1。分位数回归理论最早由Koenker和Bassett[31]于1978年提出,用于估计回归变量X与响应变量Y分位数之间的关系,并反映回归变量对不同水平响应变量的影响程度。Coad和Rao、张维迎等研究发现,创新行为对企业成长绩效的影响不对称,即在不同成长性水平下创新行为对创业企业成长绩效影响程度存在差异,说明研究创业企业成长性适宜采用分位数模型。与普通最小二乘估计相比,分位数估计能够全面反映各部分信息,而不是研究总体均值分布情况,并能充分考虑极端值的影响,异方差影响较小,进而可以更加全面地反映被解释变量条件分布全貌。

3 实证研究与结果分析

3.1 描述性统计分析

各变量描述性统计分析结果如表1所示。由表1可知,企业内部科技活动经费投入强度均值仅为0.2左右,科技活动经费总额中来自政府部门资金所占比例、企业委托其它单位或与其它单位合作开展科技活动而支付的经费均值都不超过0.1。这表明,上海新创立的高新技术企业总体投入强度不高、以科技创新为战略导向的倾向性不强、获取政府经费等社会资源的能力有待提高,开放式创新程度处于较低水平。表征企业通过研发形成的固定资产与无形资产之和与全部科技活动经费支出的比值均值达到0.7以上,说明这些企业创新行为普遍具有追求长期效应倾向,对追求长期发展重视程度较高。企业总收入增长率均值仅为0.355,说明这些企业普遍处于成长速度较低阶段。

表1变量描述性统计结果

变量均值中位数最大值最小值标准差战略取向X10.2020.0991.5140.0000.247长期行为倾向X20.7560.2109.3630.0001.357利用社会公共资源X30.0750.0131.1710.0000.145创新开放性X40.0980.0007.6860.0000.621总收入增长率Y0.3550.2155.139-0.5700.593

3.2 OLS回归分析

利用Eviews进行多元回归分析,回归模型为:

Y=β01X12X23X34X4

(1)

从表2最后一列可知,企业通过研发形成的固定资产与无形资产之和与全部科技活动经费支出的比值系数显著为正,其它指标系数均不显著。这表明,对于上海高新技术创业企业而言,创新长期行为导向能够显著促进其成长,而其它3个方面创新行为对其成长性作用不显著。在OLS回归模型中,R2仅为0.06,拟合程度较低,且F统计量为1.604 8,说明OLS回归模型对本文研究问题总体上解释效果不明显,不适宜本文研究。

3.3 分位数回归与结果分析

采用分位数回归法,运用Eviews分析,得出如表2、图1所示结果。其中,分位点0.6之前拟合程度均很低,且不显著,说明创业企业创新行为对成长性较低的企业影响有限,而对成长性较高的企业影响比较显著。

(1)战略取向——企业科技活动经费投入强度。 在分位数模型中,企业创新战略取向指标与创业企业成长性在不同分位点上显著不同。在低分位点0.1处,战略取向指标系数为负,说明对于低成长性企业而言,企业科技活动经费投入强度越高,企业成长绩效越差;在分位点0.2~0.6之间,两者关系不显著,但战略取向指标系数随企业成长性增加而增加,并在分位点0.4处由负转正。而在高分位点0.7、0.8处,战略取向指标系数为正,且均在1%显著性水平下显著。显然,对于高成长性创业企业而言,企业科技活动经费投入强度增加对创业企业成长具有显著正向影响。但在0.9分位点处,战略取向指标系数仍然为正,两者之间关系显著性减弱,仅在10%显著性下水平正相关,表明企业科技活动经费投入增加对于创业企业成长绩效的影响随着创业企业成长而逐渐减弱。总体而言,企业创新战略取向指标对创业企业成长绩效的影响呈先抑后平、扬后再缓的特征,如图1所示。

由于本文研究对象是高科技创业企业,技术(包括管理技术等)是其创业的核心要素和依托,科技投入具有先行特征。创业实质上是技术与其它生产要素的组合,也可以理解为技术逐渐向市场化产品或服务转化的过程。在创业初期,必然要经过一个要素投入过程,此阶段企业成长性较低,科技投入与其它生产要素协同效应尚未建立或发挥。同时,创新含量越高的技术需要投入越多,其转化为市场化产品或服务的周期越长。因此,科技投入与创业企业成长绩效早期呈负相关关系;随着创业活动的推进,市场化产品或服务逐渐步入市场,科技投入与其它生产要素协同效应开始显现,其对创业企业成长绩效的正向贡献也日益凸显。创业企业在快速成长期,对应产品或服务在市场上快速扩散,此时,产品升级及换代技术开发力度将加大,科技投入对创业企业成长绩效的推动作用开始减弱。

(2)长期行为导向——研发形成的固定资产和无形资产与全部科技活动经费支出的比值。创新长期行为系数均为正,说明其对创业企业成长绩效具有正向影响,但在不同分位点上显著性不同。在分位点0.8以前,两者关系系数显著性不强,而在分位点0.8、0.9处,两者关系系数在1%水平下显著。这表明,创新长期行为导向对成长性较低的创业企业正向作用较弱,只对成长性较高的创业企业具有显著正向影响。企业在研发过程中形成的有形资产和无形资产比例,不仅表征着其在创新行为上的长期或短期行为取向,也在很大程度上体现着其对知识性资产的依赖度。一般而言,对知识性资产依赖度较高的创业企业,其从创业到快速成长周期更长。同时,资产形成及发挥作用也需要一定时间。因而,创新长期行为导向对成长性不高或尚未显现出成长性的创业企业正向作用较弱,而对成长性较高的创业企业正向作用较强。总体而言,创新长期行为导向支持创业企业成长。

(3)社会公共资源利用——科技活动经费中政府资金所占比例。 利用社会公共资源对创业企业成长绩效产生的影响在不同分位点上不同。在分位点0.8之前,两者之间关系系数均不显著,而在分位点0.8、0.9处,两者之间关系系数显著为负。对于低成长性创业企业而言,利用社会公共资源对其成长绩效无显著影响,这可以从创业阶段企业其它要素尚未与科技活动投入发生协同效应来解释。而对于高成长性创业企业而言,利用社会公共资源对成长绩效有负向影响,可从两个方面解释:一是Gorg和Strobl[25]认为,政府科技投入对高成长性企业产生了挤出效应;二是在高成长阶段仍对社会公共资源依赖度较高的创业企业,其业务模式或经营管理存在一些问题。我国的确存在一些以获取政府支持为重要目的的创业企业,这些企业业务模式可持续性较差,进入高成长阶段无可靠收入作为支撑,实际上是我国政府强作用下的副产品。

(4)创新开放性——企业支付给其它单位的科技经费。 创新开放性对创业企业成长绩效的影响在不同分位点上也不相同。在分位点0.8之前,两者之间关系系数均不显著,而在分位点0.8、0.9处,两者之间关系系数显著为负。对于低成长性创业企业而言,创新开放性对其成长绩效无显著影响,同样可从创业阶段企业其它要素尚未与科技活动投入发生协同效应来解释。而对于高成长性创业企业而言,创新开放性对于企业成长绩效有负向影响,主要原因在于:创新开放程度较高的创业企业,其技术自给程度较低,进入快速成长阶段技术受制于人或缺乏持续性的可能性较高,总收入增长率下降是必然趋势。

表2创新行为对成长绩效影响的回归结果

变量因变量:总收入增长率分位点0.10.20.30.40.50.60.70.80.9OLSX1-0.598*-0.0290.0480.0780.0700.1810.668*0.658**0.611**0.057(0.332)(0.235)(0.151)(0.158)(0.168)(0.222)(0.342)(0.304)(0.249)(0.197)X2-0.0250.0170.0220.0270.0180.0490.0590.359***0.381***0.082**(0.051)(0.024)(0.030)(0.038)(0.039)(0.052)(0.071)(0.103)(0.060)(0.037)X30.2610.1970.0370.0880.115-0.069-0.292-0.842**-1.064***0.168(0.338)(0.295)(0.326)(0.355)(0.380)(0.385)(0.411)(0.411)(0.290)(0.392)X40.0110.003-0.005-0.012-0.017-0.027-0.035-0.056**-0.072***-0.049(0.019)(0.019)(0.024)(0.027)(0.029)(0.026)(0.025)(0.025)(0.021)(0.057)C0.0140.0350.097*0.140**0.186***0.251***0.296***0.353***0.482***0.268***(0.070)(0.056)(0.050)(0.054)(0.055)(0.058)(0.078)(0.071)(0.079)(0.070)R20.07160.00640.00750.01580.01780.01790.05520.12340.20730.0603

注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%显著性水平下显著

图1 分位数回归结果

4 结论与对策建议

本文以上海市科技创业企业为研究对象,运用分位数回归方法,通过研究企业战略取向、长期倾向、社会资源利用、活动开放性4个方面创新行为发现,各创新行为对不同成长阶段企业成长性的影响存在显著差异。具体研究结论及建议如下:

(1)不同成长水平下企业创新行为对其成长绩效影响程度存在显著差异。因此,企业制定创新行为决策时,应基于自身成长水平。对于不同成长性企业或企业不同成长阶段,创新行为适用性不同。如果忽略成长水平而盲目进行创新活动,可能导致投入失效,甚至不利于企业成长。

(2)从企业对内长期行为角度考察,不仅企业研发投入战略行为对企业成长具有显著影响,企业潜在长期行为倾向也起显著促进作用。而且,总体上看,这两种内部长期行为对企业成长的促进作用随着成长水平提升而增强。因此,对于科技创业企业而言,在战略上应重视科技创新投入,在创新活动中应坚持长期行为导向。而对于政府而言,应将支持资金引导创业企业用于研发资产、培育自主知识产权,特别是要有针对性地加大对以科技创新为战略根基、以核心技术为立业之本的创业企业的支持力度。

(3)企业对外创新行为影响企业成长。利用政府经费支持、坚持较高开放度,对于低成长性创业企业成长绩效具有非显著促进作用,而对于高成长性企业具有显著负向影响。相比于成长比较稳定的创业企业,创业初期企业面临风险较高,政府支持对其至关重要,政府应更多地在这一阶段给予政策倾斜,帮助其度过生存危机。因此,对于新创企业,尤其是高成长性新创企业而言,培育内部自主创新能力是其核心,科技创业企业必须尽早确立自主创新战略,依托核心技术构建研发团队,不要过早整合社会资源,盲目依赖“社会资源利用”及开放式创新,使企业不能确立自立根基及稳定发展支柱。政府经费支持应向具有自主知识产权和核心技术的创业企业倾斜,引导其建立以独有知识及独特知识运用能力为主的自主发展根基。

本文不足之处在于:①基于数据收集限制,仅讨论了4个方面的企业创新行为,未来研究可继续探讨其它需要重点关注的创新行为;②本文未探讨企业各创新行为间的相互作用及其对企业成长的影响,未来可深入探讨创新行为间的相互影响机制;③未对创业成功企业展开长期跟踪,未来可加强对企业成长的纵向研究。

参考文献:

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TheInnovativeBehaviorsandGrowthofHigh-TechStart-UpEnterprises——anApplicationoftheQuantileRegressionModel

Zhang Yuchen, Du Qianhui

(School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)

Abstract:With the panel data from high-tech start-up enterprises in Shanghai through the 5 consecutive years, we use the quantile regression model to study the impact of internal innovative behaviors, such as strategic orientation, long-term orientation, social resources and open innovation, on the growth of enterprises. We find the asymmetrical impact of such factors on enterprises at different quantile growth points. Strategic orientation and long-term orientation have positive effects on the growth, especially significant for start-ups at high quantile growth points. Social resources and open innovation have no significant effects on enterprises at low quantile growth points, while significant negative on those at high growth points.

Key Words:High-Tech Start-Ups; Innovative Behaviors; Business Growth Performance; Quantile Regression

DOI:10.6049/kjjbydc.2017050169

中图分类号:F272.2

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2018)05-0074-07

收稿日期:2017-06-26

作者简介:张玉臣(1962-),男,河北唐山人,博士,同济大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向为科技创新管理;杜千卉(1993-),女,吉林长春人,同济大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为技术创新管理。

(责任编辑:王敬敏)