相关与非相关多元化经营抑制了实质性创新吗

十八大以来，习近平总书记多次强调创新是引领发展的第一动力，大力实施创新驱动发展战略。创新驱动发展的关键是提高企业实质性创新能力，而企业实质性创新能力建设与自身发展战略密切相关，尤其是企业多元化经营战略，它是影响企业实质性创新能力建设的重要战略因素之一[1]。

然而，鲜有学者探究相关与非相关多元化经营方向和程度对企业实质性创新的影响。相关文献主要研究企业多元化经营战略对研发投入(创新)的影响，从范围经济[1]、协同效应[2]、内部资本市场[2]、风险分担[3，4]、信息不对称[5]、协调成本[6]、财务控制[7]、融资约束[8]等角度展开分析。然而，通过文献梳理发现，学者们得出两种截然不同的结论，即企业多元化经营对创新的影响存在抑制和促进两种不同效应：①抑制效应体现在随着企业多元化经营程度加深和规模绩效增加，协调成本增加[8]，导致企业内部众多部门难以被完全监管，信息不对称程度[9]与管理复杂性提升。此时，管理者会实行财务控制[10]，根据部门收入和利润确定部门经理的贡献值。上述绩效考核会加剧利益冲突，在利益最大化驱动下，部门经理更倾向于采取“短视行为”，更加重视短期利润考核。同时，研发投入创新过程中监管成本较高[11]，周期长且不确定性大，管理者倾向减少研发投入等高风险行为[12]，从而对企业研发投入(创新)起抑制效应；②促进效应体现在：一方面，企业多元化经营程度加深，范围经济使得企业交易成本降低[13]，从而减少企业研发投入成本，促进研发投入。多元化经营企业能够发挥协同效应实现协同经济[14]，通过技术上的协同溢出效应提升研发成功概率[15]，并通过内部资本市场实现财务协同效应[16]，降低融资成本，使企业研发投入意愿增强，进而促进创新。另一方面，多元化经营企业实现了分散化投资，能协调各部门现金流，降低企业现金流波动性[6]与破产概率，以及企业经营风险和管理风险[3]，增加管理者对高风险研发项目的选择和研发投入，从而对企业实质性创新起促进作用。

综上可知，已有文献从企业多元化经营角度出发，研究其对研发投入(创新)的影响，存在以下局限性：①鲜有文献区分相关与非相关多元化经营方向和程度，不同的方向与程度会影响研究结果的适用性和有效性，可能出现与现实相背的结果。例如，杨兴全等[5]也未区分相关或非相关多元化经营，研究表明，多元化经营抑制了创新，但在现实中中兴通讯却通过相关多元化经营扩张使企业创新能力不断增强，并于2011年超越日本松下公司，成为全球同行中专利申请数量最多的公司；②现有文献研究多元化对创新的影响时，对创新的衡量方式还停留在研发投入层面，鲜有涉及实质性创新的研究。企业专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利，其中，发明专利含金量最高，也最能代表实质性创新[17]，发明专利质量越高，实质性创新越多。但是，国内鲜有文献研究企业相关与非相关多元化经营方向和程度对企业发明专利质量(实质性创新)的影响；③鲜有学者从范围经济、协同效应、未吸收冗余效应、风险分担、信息不对称、协调成本、财务控制、融资约束等角度，将促进效应与抑制效应置于统一框架下研究相关和非相关多元化对实质性创新的影响。基于以上局限，本文将多元化经营进一步区分为相关和非相关多元化经营，综合范围经济、协同效应、未吸收冗余效应、风险分担、信息不对称、协调成本等背后的理论机制，深入研究相关与非相关多元化经营方向和程度对发明专利质量(实质性创新)的影响，以及上述影响的异质性。本研究有利于全面认识企业实质性创新能力建设影响因素，对企业选择合适的相关与非相关多元化经营方向和程度，提升其实质性创新能力具有重要指导意义。

与既有文献相比，本文可能的贡献如下：①现有文献主要研究企业多元化经营对研发投入(创新)的影响，未区分相关与非相关多元化经营方向和程度，并且对创新的衡量方式主要停留在研发投入层面，鲜有研究涉及发明专利质量(实质性创新)，本研究弥补了相关研究的不足；②本文手工分类并测算相关与非相关多元化经营程度指数及发明专利质量。由于我国上市公司主营业务分行业的具体信息披露不规范,大部分只是对公司产品进行罗列，尚未按照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准给出具体行业分类名称。因此，要想细分测算相关和非相关多元化经营程度指数，需要手工把50 000多个主营业务收入单元按照证监会上市公司行业分类指引(2012版、2001版)和国民经济行业分类标准(2002版、2017版)进行分类与匹配，识别出对应的每一大类，并按照熵指数法测算出相关和非相关多元化经营程度指数[1]。该方法能更科学、精确地测量出结果。同时，在发明专利质量测算方面，本文借鉴Akcigit等[18]使用的专利知识宽度法，采用专利内部知识复杂程度和广泛性衡量专利质量，有助于克服缺乏被引用专利信息和仅使用发明专利数量衡量实质性创新的不足，更具代表性和准确性；③以往研究表明，企业非相关多元化会抑制企业创新投入[5]。本研究表明，企业非相关多元化经营程度与企业发明专利质量呈倒U型关系，即适度的非相关多元化经营能够促进企业发明专利质量提升，而企业相关多元化经营程度加深，能够促进企业发明专利质量提升。

1 理论分析与研究假设

1.1 企业相关与非相关多元化经营对实质性创新的影响效应

从现有文献看，企业相关和非相关多元化经营对实质性创新的影响存在促进与抑制两种效应。

首先，从促进效应角度看，重要作用机制表现为：①协同效应。一方面，随着企业相关和非相关多元化经营程度加深，协同效应和知识溢出效应显现，实现协同经济[19]，提升研发成功概率，激发企业加大研发投入力度，从而促进企业实质性创新。同时，与非相关多元化经营相比，相关多元化经营进入的是跨度较小且行业间关联性较强的熟悉行业，决策失误风险较小，能降低创新不确定性，使企业更倾向于增加研发投入，并且相关行业间的技术协同和知识溢出效应更显著。因此，相较于非相关多元化经营，相关多元化经营的技术协同和知识溢出效应更加显著，对实质性创新的促进效应更强。另一方面，企业可通过相关多元化经营在不同产业间分享战略资源，如生产和分销系统、市场上下游供应链配置渠道、中间产品、人力资本管理等，降低企业成本[20]。并且，相较于非相关化经营，相关多元化经营的资源协同分享能力更强。因此，相关多元化经营比非相关多元化经营更有利于企业通过协同效应增加研发投入，促进实质性创新；②范围经济效应。企业相关与非相关多元化经营程度加深，能够增强业务单元间投入互补和资源共享能力[21]，降低企业交易成本[22]，实现范围经济效应[23]，降低企业研发投入成本，提高企业研发效率[24]，激发企业加大研发投入力度，从而促进企业实质性创新。同时，与非相关多元化经营相比，相关多元化经营进入的是与主营方向相关的行业，业务单元之间的投入互补和资源共享能力更强。因此，相关多元化比非相关多元化更有利于企业通过范围经济效应降低交易成本，增加研发投入，从而促进实质性创新；③未吸收冗余效应。由于企业未吸收冗余具有流动性强而专用性弱的特点，随着相关和非相关多元化经营程度加深，企业可以利用未吸收冗余作为跨界创新资源投入保障，增强自身环境变化应对能力[25]。未吸收冗余作为创新失败的缓冲剂，可以降低由于创新投入中断导致的失败风险[26]，有助于企业增加创新性实验[27]和研发投入，从而促进企业实质性创新；④风险分散效应。相关和非相关多元化经营企业可通过分散化投资，协调各部门现金流，降低自身现金流波动性[28]和破产概率，以及经营风险和管理风险[29]。由此，可整体上提升企业研发风险承担能力，增加管理者对高风险研发项目的选择和研发投入，从而对企业实质性创新起促进作用[1]。同时，与相关多元化经营相比，非相关多元化经营进入的是跨度较大行业，整体风险分散效应更显著，抗风险能力更强。因此，非相关多元化比相关多元化更有利于企业通过风险分散效应提升自身抗风险能力和增加研发投入，从而促进实质性创新。

其次，从抑制效应角度看，重要作用机制表现为：①协调成本。随着相关和非相关多元化经营程度加深，企业管理协调成本增加[30]，如信息处理和资源整合成本[31]、沟通成本等[6，32]。同时，企业在研发资源投入上的协调成本增加，研发投入减少，从而抑制企业实质性创新。与相关多元化经营相比，由于非相关多元化经营进入的是跨度较大的行业，行业间关联性较弱，导致企业协调成本增加。因此，与相关多元化经营相比，非相关多元化经营的研发投入更少，从而抑制实质性创新；②信息不对称和财务控制。随着企业相关和非相关多元化经营程度加深，信息不对称程度[33]和管理复杂性提升。因此，管理者会实行财务控制[34]，根据部门收入和利润确定部门经理的贡献值，绩效考核会加剧利益冲突，在利益最大化驱动下，部门经理倾向于采取“短视行为”，更加重视短期利润考核。同时，由于研发投入创新周期长、不确定性大且监管成本较高[11]，管理者倾向于减少研发投入等高风险行为[35]，从而抑制企业实质性创新。

由于企业相关与非相关多元化经营对实质性创新的影响可能存在促进和抑制两种效应，因而难以直观判断其对实质性创新的净影响。随着企业相关多元化经营程度加深，协同效应、范围经济效应、未吸收冗余效应和风险分散效应对实质性创新的促进作用越来越显著，而相关多元化经营进入的多是跨度较小且行业间关联性较强的行业，协调成本较少，信息不对称和财务控制对实质性创新的抑制作用也相对较小。因此，相关多元化经营对实质性创新的促进作用可能大于抑制作用。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：企业相关多元化经营能够促进实质性创新，即促进效应大于抑制效应，促进效应起主导作用。

对于非相关多元化经营而言，由于进入的是跨度较大且关联性较弱的行业，风险分散作用对实质性创新的促进作用较为显著。但随着企业非相关多元化经营程度加深，协同效应和范围经济效应对实质性创新的促进作用较弱，协调成本较高，信息不对称和财务控制对实质性创新的抑制作用也相对较大。据此，本文提出以下假设：

H2：企业非相关多元化经营与实质性创新存在先正后负的倒U型关系，即在非相关多元化经营程度较低时，促进效应起主导作用，表现为促进实质性创新，但超过临界值后，抑制效应起主导作用，表现为抑制实质性创新。

1.2 不同类别企业相关与非相关多元化经营对实质性创新的影响

国有企业和民营企业，由于在政策扶持、融资约束程度和商业银行贷款利率方面具有差别，对企业多元化经营与实质性创新的关系具有重大影响。国有企业是国家经济的重要支柱，在各垄断性行业和重大战略行业中具有举足轻重的战略地位，与政府有天然的密切联系，使其更易得到财政扶持[36]，融资约束程度远比民营企业低[5]，也更易获得商业银行低利率贷款，降低研发投入成本。国有企业进行相关和非相关多元化经营后，对于创新这种高风险投资行为具有更强的承受能力，可以考虑提高其研发投入力度；民营企业受政府扶持较少，融资约束程度和商业银行贷款利率较高，研发投入成本较多，因而对于创新这种高风险投资行为的承受能力较差，具有规避高风险研发投入倾向。基于此，本文提出以下假设：

H3：在国有企业中，相关多元化经营对实质性创新的促进作用更加显著，而在民营企业则不显著。

H4：在国有企业中，非相关多元化经营对实质性创新的倒U型影响更加显著，而在民营企业则不显著。

2 实证研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文选取2004—2017年沪深A股所有上市公司作为研究样本，根据研究需求按照以下原则进行处理：①剔除金融类上市公司；②剔除营业收入为负的上市公司；③剔除ST、PT类上市公司；④剔除相关财务数据缺失的上市公司；⑤为降低异常值对回归结果的可能影响，对连续变量进行上下1%分位的Winsorize缩尾处理，最终获得16 956个样本观测值。

本文相关和非相关多元化经营数据采用手工分类方式，将各上市公司每年各主营业务收入按照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准进行统一分类，并按照熵指数法测算出相关和非相关多元化经营程度指数(主营业务收入数据来源Wind)。同时，根据专利文件中的IPC分类号(来源于中国研究数据服务平台(CNRDS))，采用知识宽度法测算申请发明专利质量，其它财务相关数据来源于Wind和CSMAR数据库。

2.2 研究设计

借鉴黄俊等[15]、王红建等(2016)、杨亭亭等[37] 的研究方法，本文构建如下计量模型验证上述假设。

ZFMpati,t+1=β0+ β1RDTi,t +βj∑jControlsi,t+ ∑industry+∑Year+ εi,t

ZFMpati,t+1=β0+β1UDTi,t +β2UDT2i,t +βj∑jControlsi,t+ ∑industry+∑Year+ εi,t

模型(1)用于研究企业相关多元化经营程度对发明专利质量的影响。RDTi,t是指企业i在t年的相关多元化经营程度，借鉴Alonso-Borrego等[1]、Hill等[38]的研究方法，按照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准，通过手工分类50 000多个主营业务收入所属行业，并按照熵指数法测算而得，该值越大，表明企业相关多元化经营程度越高；ZFMpati,t+1是指企业i在t+1年的发明专利质量，借鉴Akcigit 等[18]、张杰等[39]使用的专利知识宽度法，根据专利文件中的IPC分类号测算发明专利质量，该值越大，表明发明专利质量越高。为避免发明专利质量影响的滞后性以及控制模型中反向因果的内生性问题，回归中被解释变量均采用下一年数据。借鉴Alonso-Borrego等[1]、黄俊等[15]、王红建等、杨亭亭等[37]的研究成果，本文采取Pooled ols回归方法，并在稳健性检验中采用Tobit回归。

模型(2)用于研究企业非相关多元化经营对发明专利质量的影响。UDTi,t是指企业i在t年的非相关多元化经营程度，该值越大，表明企业非相关多元化经营程度越高，

是非相关多元化经营程度的二次项；ZFMpati,t+1是指企业i在t+1年的发明专利质量。为避免发明专利质量影响的滞后性以及控制模型中反向因果的内生性问题，回归中被解释变量均采用下一年数据。借鉴Alonso-Borrego等[1]、黄俊等[16]、王红建等、杨亭亭等[37]的研究成果，本文采取Pooled ols回归方法，并在稳健性检验中采用Tobit回归。

Controlsi,t是控制变量，借鉴王红建等、杨亭亭等[37]的研究成果，选取股东集中度(share10)、经营净现金流(Cfo)、公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、总资产净利率(Roa)、成长机会(Grow)、企业年龄(Age)作为控制变量。同时，为控制行业效应和年份效应，分别设置行业虚拟变量和年份虚拟变量，具体变量定义如表1所示。

2.3 重要变量定义与测算

2.3.1 相关与非相关多元化经营程度指数测量

手工分类并测算相关与非相关多元化经营程度指数。由于我国上市公司主营业务分行业的具体信息披露不规范，大部分只是对公司产品进行罗列，没按照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准给出具体行业分类名称。因此，细分测算相关和非相关多元化经营程度指数需要以下步骤：①手工将3 000多家上市公司最近14年(去除缺少值后)共17 000个样本进行分类，每个样本公司每年主营业务种类平均涉足3个以上行业，最多涉足了20个行业，而且同一家公司不同年份的主营业务会发生变化，共需手工分类50 000多个主营业务收入单元所对应的行业种类，将各主营业务按照证监会上市公司行业分类指引(2012版、2001版)和国民经济行业分类标准(2002版、2017版)进行分类与匹配，识别出对应的每一大类，即一个字母加两位数字的行业分类(如C14，食品制造业)。若企业进入同一大类行业则属于相关多元化经营，反之则属于非相关多元化经营[40，41]；②将属于同一大类的主营业务收入占比进行合并加总；③按照熵指数法测算出相关和非相关多元化经营程度指数。拥有较多的主营业务收入单元所属种类非常难以分类，如主营业务收入中“部品”、“成套”、“BT收入”、“PTA业务”等，无法直接按照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准进行分类匹配，需要在公司官网或者相关网站查询其组成成分和属性，进一步判断所属分类。具体计算公式如下 [1，38]：

pi为第i个主营业务收入单元占企业营业收入的比重，pj为J行业集的收入之和占企业营业收入的比重，而行业集划分以上市公司行业分类指引(2012年修订)为标准，将属于同一个字母加2位数字的大类行业视为相关多元化经营的同一个行业集；m为不同行业集数量，RDT是指企业相关多元化经营程度，UDT是指企业非相关多元化经营程度。

2.3.2 发明专利质量测算：知识宽度法

相比于实用新型专利、外观设计专利，发明专利能更好地衡量实质性创新[17]。如何在中国特殊情景下有效测量发明专利质量，既是衡量中国实质性创新的关键，也是困扰中国学者的问题。现有文献主要以专利引用次数和发明专利数量衡量企业实质性创新[42]。但中国知识产权数据库尚无法提供有效、精确的专利引用信息，因此，亟需寻找一种符合中国现实的发明专利质量测量方法。为此，本文借鉴Akcigit等[18]、张杰等[39]使用的专利知识宽度法测量发明专利质量。知识宽度法以专利内部知识复杂程度和广泛性衡量专利质量，有助于克服缺乏被引用专利信息和仅使用发明专利数量衡量实质性创新的不足。首先，发明专利作为重大知识创新载体，其专利IPC分类号数量越多、涉及大组越多，该专利知识越复杂和越广泛，专利质量就越高；其次，专利知识越复杂、越具广泛性，被模仿和超越难度越大，相关替代性产品数量就越少。企业通过增加高质量的实质性创新获得市场垄断地位的动机会显著增强，从而提升企业专利质量和创新绩效[39]。因此，专利知识宽度法是一种较为合理的测量发明专利质量和实质性创新的方法，其具体测量思路如下：

(1)本文使用中国研究数据服务平台(CNRDS)数据库中关于专利文件中IPC分类号的数量信息测量发明专利质量。发明专利的IPC分类号格式一般采取“部-大类-小类-大组-小组”逐级分类格式，如“A47J27/21”。具体分类号含义如下：IPC分类号的第1个字母表示部，分别用字母A-H表示八大部(A部:人类生活必需(农、轻、医); B 部:作业、运输; C部:冶金、化学; D部: 纺织、造纸; E部:固定建筑物;F部:机械工程、照明等; G部:物理;H部:电学)，IPC分类号的第2～3个数字表示大类，第4个字母表示小类，大类后面的大组和小组之间用“/”分隔开[39]。

(2)本文认为，仅使用IPC分类号数量既无法准确区分类号内部差异，也无法准确衡量发明专利质量，反而对发明专利质量测算造成较大误差。例如，一项发明专利共有4个IPC分类号:B65H19/12、B65H19/10、B65H19/20、B65H19/18，另一项发明专利也有4项IPC分类号：C25D7/00、H05K1/11、C23C16/34、C23C06/01，虽然上述两项发明专利的IPC分类号数量相同，但是涉及大组信息不同。第一项发明专利只涉及B65H19一个大组，第二项发明专利则涉及C25D7、H05K1、C23C16、C23C06等4个大组。显然，第二项发明专利的知识宽度比第一项发明专利更复杂也更具广泛性。因此，其发明专利质量更高。

(3)为了尽可能地减少偏误，本文借鉴产业集中度测算思路，采用大组层面的赫芬达尔-赫希曼指数方法对专利的IPC分类号数量进行加权处理，发明专利知识宽度法的具体计公式如下：

knowledge_widthnt,type=1-∑b2

其中，b表示IPC分类号中各大组分类所占比重。显然，knowledge_widthnt,type值越大，表明大组层面的IPC分类号间差异越显著，该企业创造该专利所运用的知识越复杂和越广泛，该专利质量越高。

(4)在逐个计算发明专利的知识宽度后，依据“企业-年份”取均值得到其发明专利质量。

3 实证结果与分析

3.1 主要变量描述性统计

表2为主要变量描述性统计结果，可以发现，相关多元化经营程度(RDT)的均值为8%，超过了中位数0，标准差为19.7%，说明上市公司整体多元化经营程度非常低且不同企业间差异较大。非相关多元化经营程度(UDT)的均值是31%，高于相关多元化经营程度(RDT)的均值8%，也超过了中位数11%，标准差为38.6%，说明相比于相关多元化经营，上市公司更多地进行了非相关多元化经营，整体非相关多元化经营程度较低且不同企业间差异非常大。发明专利质量(ZFMpat)均值为0.25，最大值为0.775，标准差为0.207，说明上市公司的发明专利质量整体较差，实质性创新不足，不同公司间实质性创新差异化程度较大。其余控制变量与已有文献基本相同，尚未出现明显异常化变量。本文进行方差膨胀因子(VIF)检验，以检测解释变量之间是否存在多重共线性。结果显示，解释变量的VIF值均小于10，且均值小于3，表明不存在严重多重共线性问题。

3.2 基准回归结果分析

表3为上市公司相关与非相关多元化经营对发明专利质量影响的回归结果。

3.2.1 相关多元化经营对发明专利质量的影响

表3第(1)列为相关多元化经营(RDTi,t)对发明专利质量(ZFMpati,t+1)影响的回归结果，为避免发明专利质量影响的滞后性并缓解逆向因果的内生性问题，所有方程因变量均采取t+1期(下同)。由回归结果可知，相关多元化经营RDTi,t的系数为0.024且在5%的水平下显著，说明企业相关多元化经营程度提升将促进发明专利质量提升，从而促进实质性创新，验证了H1。同时，将相关多元化经营的二次项放入发明专利质量回归方程中，结果显示，一次项和二次项系数均不显著。因此，排除了非线性关系，受篇幅所限，结果未展示。

3.2.2 非相关多元化经营对发明专利质量的影响

表3第(2)列为非相关多元化经营(UDTi,t)对发明专利质量(ZFMpati,t+1)影响的回归结果。以往文献研究表明，企业非相关多元化经营会抑制企业创新投入[5]。与以往文献不同，由表3第(2)列回归结果可知，非相关多元化经营程度的一次项(UDTi,t)系数为0.040且在5%的水平下显著，二次项

系数为-0.040且在5%的水平下显著，说明非相关多元化经营程度与发明专利质量呈倒U型关系，在非相关多元化经营程度未超过临界值时，可促进发明专利质量提升，但在超过临界值后，会抑制企业发明专利质量，验证了H2。倒U型临界值的计算结果为0.5，与对应企业样本均值0.31对比发现，大部分企业的非相关多元化经营程度处于临界值左侧，即发挥着促进发明专利质量提升的作用。因此，适当提升非相关多元化经营程度可以促进发明专利质量提升。本文将非相关多元化经营的一次项放入发明专利质量回归方程中，结果显示，一次项系数不显著，排除了线性关系，受篇幅所限，结果未展示。

为了缓解因变量和控制变量之间可能的内生性问题，对应变量取t+1期；限于篇幅，略去控制变量的回归结果，下文同理。

3.3 异质性检验结果分析

表4为上市公司相关与非相关多元化经营对发明专利质量影响的异质性检验结果。

(1)相关多元化经营对发明专利质量的影响。表4第(1)—(2)列为国有企业和民营企业相关多元化经营(RDTi,t)对发明专利质量(ZFMpati,t+1)影响的回归结果，由此发现，国有企业相关多元化经营RDTi,t的系数为0.034且在10%的水平下显著，而在民营企业上述系数不显著，说明企业相关多元化经营对发明专利质量的提升作用仅在国有企业显著，而在民营企业中两者不存在显著促进关系，验证了H3。

(2)非相关多元化经营对发明专利质量的影响。表4第(3)、第(4)列为国有企业和民营企业的非相关多元化经营(UDTi,t)对发明专利质量(ZFMpati,t+1)影响的回归结果，由回归结果可知，国有企业非相关多元化经营的一次项(UDTi,t)系数为0.071且在5%的水平下显著，二次项(UDT2i,t)系数为-0.052且在5%的水平下显著，而在民营企业上述系数均不显著，说明企业非相关多元化经营与发明专利质量的倒U型关系仅在国有企业显著，在民营企业中两者不存在显著倒U型关系，验证了H4。进一步对比，对倒U型关系的临界值进行计算，结果为0.683，与对应样本均值0.37对比发现，大部分国有企业非相关多元化经营程度处于临界值左侧，即发挥着促进发明专利质量提升的作用。

3.4 稳健性检验

为保证结果的稳健性和可靠性，进行如下稳健性检验。

(1)反向因果的内生性问题。为了避免上市公司的发明专利质量反向影响相关和非相关多元化经营程度，本文在所有实证回归中对被解释变量发明专利质量取t+1期值进行回归，以避免反向因果的内生性问题。检验结果显示，相关多元化经营促进发明专利质量提升的结论稳健。同时，非相关多元化与发明专利质量呈倒U型关系的结论稳健。

(2)变换回归方法。由于发明专利质量均是以0为下限的数，属于“截尾数据”，考虑到Pooled ols可能出现的估计偏误，采用Tobit回归解决因变量受限问题。回归结果如表5第(1)列所示，相关多元化经营RDTi,t的回归系数为0.024且在5%的水平下显著，表明上市公司相关多元化经营能够促进发明专利质量提升，结论未发生变化。同理，表5第(2)列的回归结果显示，非相关多元化经营的一次项回归系数为0.040且在5%的水平下显著，二次项系数为-0.040且在5%的水平下显著，表明非相关多元化与发明专利质量呈倒U型关系的结论依然稳健。

(3)控制可能遗漏变量问题。现有研究表明[43]，投资规模、托宾Q值(年末)、无形资产净额、固定资产净额是影响企业创新活动的变量，在本文模型中以上述4个变量为控制变量，重新进行回归，结果如表5第(3)列所示，相关多元化经营RDTi,t的回归系数为0.024且在5%的水平下显著，表明上市公司相关多元化经营能够促进发明专利质量提升，结论依然符合预期。同理，如表5第(4)列回归结果显示，非相关多元化经营的一次项回归系数为0.039且在5%的水平下显著，二次项系数为-0.039且在5%的水平下显著，表明非相关多元化与发明专利质量呈倒U型关系的结论依然稳健。

4 结论及政策含义

4.1 研究结论

在现有文献的基础上，本文选取2004—2017年沪深A股所有上市公司作为研究样本，参照证监会上市公司行业分类指引和国民经济行业分类标准，对各上市公司每年各主营业务收入进行分类，并采用熵指数法测算出相关和非相关多元化经营程度指数。同时，借鉴Akcigit等[18]、张杰等[39]的研究成果，采用知识宽度法测算出发明专利质量，以此作为实质性创新的代理变量，分别实证检验企业相关、非相关多元化经营程度对企业发明专利质量(实质性创新)的影响及其异质性。

(1)企业相关多元化经营程度提升可以促进发明专利质量提升，而且这种影响在国有企业中表现更加突出。

(2)非相关多元化经营程度与发明专利质量呈倒U型关系，当非相关多元化经营程度未超过临界值时，与发明专利质量正相关，但在超过临界值后，与发明专利质量负相关。对倒U型关系临界值进行计算并将结果与企业样本均值进行对比发现，大部分企业非相关多元化经营程度处于临界值左侧，即发挥着促进发明专利质量提升的作用。因此，适当提升非相关多元化经营程度能够促进发明专利质量提升，而且这种影响在国有企业中表现更加突出。

4.2 政策建议

(1)企业可通过提升相关多元化经营程度促进实质性创新。与非相关多元化经营相比，企业选择提升相关多元化经营程度更有利于促进实质性创新(发明专利质量)。因此，企业可以通过提升相关多元化经营程度，使得相关多元化优势得到更好的发挥。

(2)客观认识企业非相关多元化经营对实质性创新的影响。企业非相关多元化经营对实质性创新的影响呈倒U型，是一把“双刃剑”。因此，适当提升非相关多元化经营程度可以促进企业实质性创新。通过计算发现，大部分企业非相关多元化经营程度处于临界值左侧，即发挥着促进发明专利质量提升的作用。因此，可以通过适当提升非相关多元化经营程度促进企业实质性创新。

(3)加速推进市场化进程。政府应该加快市场进化进程，减少对市场的干预，尤其应降低民营企业融资约束和成本，增强企业对于创新这种高风险投资行为的承受能力，加大知识产权保护力度，为企业创新营造更有利的环境，从而促进企业实质性创新。

4.3 局限与展望

本研究可能存在一定的局限性：企业进行相关和非相关多元化经营的前提是具备与该业务相关的技术，本文尚未从技术多元化角度进行深层次探讨。未来可探讨的方向有：技术多元化对企业实质性创新有何影响？相关和非相关技术多元化哪个更能增强企业实质性创新能力？如何准确测度相关和非相关技术多元化指数？在实质性创新能力提升后，企业技术发展方向是更倾向于相关技术多元化还是非相关技术多元化？背后的理论机制是什么？上述问题有待进一步研究。

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