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自《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》实施以来，企业在技术创新体系中的主体地位不断提升。目前，中国正处于转型关键期，高科技企业作为创新主体的重要组成部分，是建设现代化经济体系的重要生力军。高科技企业发展对调整产业结构、促进经济发展发挥重要作用，对提高国际竞争力起决定性作用。然而，相较发达国家，我国高科技企业仍存在创新能力不强、创新效率低下等问题，如何提升高科技企业创新能力，进而提升高科技企业竞争力越来越被实务界和学术界所重视。高科技企业研发投入是技术创新的保证，但存在投入强度低、分布不均匀等问题。因此，研究何种因素能够促进高科技企业研发投入，对加快新旧动能转换，推动我国经济持续增长具有重大意义。
已有研究分别从风险投资[1]、制度环境[2]等企业外部因素，以及管理者权力[3]、企业规模[4]等内部因素对企业研发投入进行分析，却忽视了行业层面因素的直接影响。理论上讲，企业决策通常与行业中其它企业决策相关联，决策者互相学习、参照的现象时有发生，已有文献称之为决策的同群效应(Peer Effect)。作为企业的重要决策，企业在制定研发决策时是否受群体决策的影响，存在行业同群效应？孙晓华等[5]提出，企业研发投资受行业层面特征的影响；刘静和王克敏[6]认为，同群企业研发投入越多，企业自身研发投入就越多。相较于非高科技企业，高科技企业的主要特点是研发活动密集(见图1)，高科技企业研发投入比率随时间推移存在一定的变化，而非高科技企业比率的时间趋势较为平稳，故单独研究高科技企业研发投入的同群效应更具针对性。进一步地，市场和制度环境对企业决策至关重要，而高科技企业研发投入同群效应的外部动因研究鲜见，故高科技企业研发投入的同群效应可能存在制约因素。第一，我国技术迭代速度加快，企业面临的不确定性提升。高科技企业在面临不同的外部环境不确定性程度时，研发投入的同群决策是否会有所不同？第二，高科技企业核心竞争力取决于其拥有的知识产权，然而我国知识产权保护环境尚未成熟。知识产权保护水平能够体现企业面临的制度环境，不同的保护水平如何影响高科技企业研发投入的同群效应？
图1 高科技企业与非高科技企业研发投入比率趋势
注：本文绘制 (纵轴为本年研发投入/总资产)
基于此，本文以2009—2017年沪深A股高科技上市企业为样本，聚焦如下3个问题：第一，验证高科技企业研发投入同群效应的存在性；第二，市场环境是否会对高科技企业研发投入的同群效应产生影响？第三，制度环境对高科技企业研发投入的同群效应有何影响？本文可能的边际贡献如下：①从实证角度揭示高科技企业研发投入存在的行业同群效应，通过竞争性动机与信息获取动机两种机制解释个体决策如何受到群体决策的影响，为政府评价产业政策影响提供有益参考；②从市场环境出发，本文认为环境不确定性主要抑制高科技企业竞争性动机和信息获取动机，进而抑制高科技企业研发投入的同群效应；③从制度环境出发，高知识产权保护程度强化高科技企业竞争性动机与信息获取动机，进而强化高科技企业研发投入的同群效应。
同群效应是指关系较近的个体之间在相互作用时，某一个体或组织行为会受所处参照组内其他个体或组织行为或特征的影响[7]。Hyman等[8]首次提出个体学习受参照组内其他个体某些行为和态度的影响。之后，诸多学者借鉴经济学领域提出的同群效应理论机制，针对企业决策行为的同群效应展开实证研究[9-11]。孙晓华等(2014)认为，行业层面的平均研发强度对企业研发投入有正向促进作用；刘静和王克敏(2018)提出，企业通过信息性学习和竞争性学习两种途径增加企业研发投入；Lieberman等[12]认为，竞争性和信息获取两类动机均可能激发企业研发投入的同群效应。
本文主要探讨行业内同群效应。一方面，由于同群企业属于同一行业，企业之间很有可能存在技术上的竞争。Li等[13]提出，企业会根据竞争对手的投资决策改变自身投资决策；Leary等(2014)认为，企业为保持市场竞争地位，会密切关注行业竞争对手的行为并权变调整自身相关决策。研发投入是高科技企业保持持续增长与竞争优势的根本途径。为了维持竞争优势，抢占行业市场份额，若同群企业增加研发投入，高科技企业则会倾向于增加自身研发投入以应对激烈的市场竞争。另一方面，鉴于高科技企业研发投入是一种相对复杂的有“技术含量”的决策，其投资风险也相对较高。同行业企业之间在研发决策中面临许多相似的基础变量。高科技企业与同群企业往往在经济环境、技术要求等方面具有诸多相似，同群企业研发决策实际上是对行业前景及发展机会的一种判断，可为企业准确评估发展项目提供参考信息。同行企业的研发投资决策可为企业自身研发决策提供有益参考，降低企业研发投资决策难度和市场风险。同行企业研发投入可以体现出其创新意识及未来市场开发动向，对高科技企业而言是一种研发决策信号。综上，本文提出以下假设：
H1：高科技企业研发投入存在行业同群效应。
企业研发投入受诸多内外部因素制约，如外部宏观环境、产业背景、决策者特质等。对于企业如何适应竞争以及如何在信息不对称情况下作出决策，Miles等[14]认为，大多数企业会根据外部环境制定并实施决策；Miller&Friesen[15]指出，企业创新的动机是为了应对竞争市场或其它环境因素的影响。基于此，本文从企业所处市场和制度环境出发，探讨环境不确定性以及企业所在省域知识产权保护水平对高科技企业研发投入同群效应的影响。
1.2.1 环境不确定性的调节作用
环境不确定性是指不可预测的市场交易环境变化[16]。Yu等[17]认为，企业是环境的产物，不确定性意味着企业对环境要素的控制能力下降；彭博等[18]研究发现，环境不确定性与投资趋同负相关，环境不确定性越高，就越能促使企业管理者积极收集企业专有投资信息，减少对行业公有信息的依赖，进而降低投资趋同；严若森和华小丽[19]认为，企业创新行为受到不确定性的抑制；袁建国等(2015)认为，环境不确定性对于企业技术创新有重要作用，尤其是不确定性高的市场环境对企业研发会产生极大冲击。现代技术革新步伐加快，导致高科技行业所处的市场环境更具有不确定性，从而提升了高科技企业创新活动风险。
一方面，Ghosh等[20]认为，企业面临的环境不确定性越高，信息不对称程度就越高；Lieberman等21]提出，当不确定性极高时，信息不对称限制了竞争性动机下的同群效应。另一方面，外部环境不确定性程度越高，企业通过同群企业研发信号获取资源和信息途径受到的限制就越大，企业创新动力受到抑制，高度环境不确定性在一定程度上阻碍了同群企业间创新活动的信息传递活动，降低了企业间信息流动，从而削弱了企业研发投入的同群效应。企业从同群企业获取研发创新相关信息并提取出有价值的信息需要花费时间和精力，环境不确定性越高，这种搜寻活动就越困难，搜寻成本也随之增加。Soh[22]认为，企业在面临外界市场环境威胁时会习惯性地僵化。环境不确定性越高，外界环境越难以把控，企业间知识和技术转移成本和风险越大，企业知识和技术转移效率就越低，进而影响企业间学习和交流意愿。基于此，环境不确定性会对企业研发投入的同群效应产生一定遏制作用。综上，本文提出以下假设：
H2a：环境不确定性负向调节高科技企业研发投入的同群效应。
1.2.2 知识产权保护的调节作用
邓建平和曾勇[23]认为，制度环境是企业行为的重要影响因素。知识产权制度是企业创新的重要制度环境，Nordhaus[24]认为，知识产权保护对企业研发投入有促进作用。相较于一般企业，高科技企业拥有的知识产权、商业秘密等不可抵押的无形资产更多。技术性产出具有明显的正外部性，因此，知识产权保护对高科技企业研发投入具有重要影响。相较发达国家，我国知识产权保护力度较弱，且地区知识产权差异较大。李伟等[25]利用企业层面数据对知识产权保护与研发活动之间的关系进行探究，认为完善的知识产权保护制度能够促进中国企业研发。本文认为，高科技企业所在地区的知识产权保护水平对研发投入的同群效应有重要影响。
知识产权保护制度对高科技企业研发投入同群效应的影响主要有：第一，相对完善的知识产权保护可增强高科技企业竞争性学习动机。同行业企业之间存在研发溢出效应[26]。当一个行业研发溢出较大时，企业倾向于从同行业其它企业研发溢出中获利，进而减少自身创新投入。知识产权保护可阻止企业从事研发创新的经济收益被其它企业获取[27]。若知识产权保护水平较高时，企业难以从同群企业研发溢出中“不劳而获”，从而激发企业为了维持竞争优势，投入更多研发；第二，较高的知识产权保护水平影响高科技企业信息获取。洪少枝[28]认为，特有技术、知识是高科技企业的重要资源，管理层为保证其安全性，可能不愿意向外界披露相关信息和目前研发项目情况。同群企业因难以了解真实技术情况，在研发时就会谨慎考虑其它同群企业的研发决策，进而影响企业研发投入的同群效应。目前，我国知识产权保护法律法规执法效果不太理想，企业披露自身知识产权相关知识意愿不强烈，导致高科技企业存在内外部信息不对称，进而阻碍企业信息获取，抑制高科技企业研发投入的同群效应。若同群企业面临的外部制度环境良好，则较为完善的知识产权保护制度能够抑制复制、侵占知识产权的行为，同群企业就会更愿意向有关部门披露创新方面的信息，向国家申请知识产权认定，知识产权保护倾向会更强，进而减少同群企业的信息不对称。可见，知识产权保护正向调节企业研发投入的同群效应。基于此，本文提出以下假设：
H2b：知识产权保护正向调节高科技企业研发投入的同群效应。
本文假设模型如图2所示。
图2 假设模型
本文以沪深A股中高科技产业上市企业为研究对象。较一般企业，高科技企业从事更密集的研发活动，是较为合适的研究样本。结合OECD相关文件以及高科技企业年鉴，与《上市公司行业分类指引(2012年修订)》对照，确定高科技行业代码。本文使用的相关实证数据来自CCER、同花顺iFinD数据库，子行业分类方法采用国泰安数据库分类方法。省级知识产权保护水平数据来源于中国国家知识产权局(SIPO)，并对公布的《中国知识产权年鉴》进行手工整理。为避免2008年金融危机影响，本文仅选择以上行业2009—2017年数据样本，并对原始数据进行如下筛选：①剔除ST、PT上市公司；②剔除数据缺失值样本；③剔除行业内少于3家企业的样本；④对所有连续变量进行1%Winsor处理。行业分类标准采取证监会二级行业分类标准，既能防止因分类过细导致同群企业样本数量不足，又能避免因分类过于宽泛导致经营范围无关企业被误归为同群企业。
(1)企业研发投入(RD)。为剔除企业研发投入的规模效应，本文选择的高科技企业可能在最初产品阶段销售额很小[29]。本文借鉴周建等 [30]定义的研发投入强度变量，即企业研发投入金额与本期期末总资产之比。
表1 主要变量设定及说明
变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量企业研发投入RD研发支出总额/期末总资产解释变量行业研发投入平均水平RD_Peer全行业剔除i企业后的研发投入均值调节变量环境不确定性Eu借鉴申慧慧等衡量方法(如上)知识产权保护Ipp累计立案数/专利累计授权企业规模SizeLg(企业期末总资产)资本结构Lev资产负债率盈利能力Roa净利润/期末总资产成长性Tobin'Q(股权市值+净债务市值)/期末总资产(其中:非流通股权市值用净资产代替计算)控制变量现金流Cfo经营性现金流/净利润市账比Bm每股市价/每股净资产股权集中度Herf前三大股东持股比例省份Prp省份赋值“1”,其它省份赋值“0”行业Indj行业赋值“1”,其它行业赋值“0”年度μt年赋值“1”,其它年份为“0”
(2)同群企业研发投入(RD_peer)。借鉴万良勇等[31]的研究成果，以j行业内所有上市公司(去除i公司)在t-1年研发投入程度的平均值进行衡量。
(3)环境不确定性(Eu)。外部环境变化是环境不确定性的根源。具体来说，外部环境变化导致企业核心业务活动波动，核心业务活动波动又会导致企业销售收入波动。Tosi等[32]提出用销售收入的标准差衡量环境不确定性，本文环境不确定性测度借鉴申慧慧等[33]的研究成果，运用最小二乘法对以下模型进行回归：
Sale=α+βYear+ε
(1)
其中，Sale为销售收入，Year为年度变量，ε为异常销售收入。如果观测值是过去第4年的，则Year=1；如果观测值是过去第3年的，则Year=2；依次类推，如果观测值是当前年度的，则Year=5。未经行业调整的环境不确定性为企业过去5年非正常销售收入标准差与上过去5年销售收入比值的平均值；行业环境不确定性为同一年度同一行业内所有企业未经行业调整的环境不确定性中位数；企业经行业调整后的环境不确定性为各企业未经行业调整的环境不确定性与行业环境不确定性的比值。
(4)知识产权保护(IPP)。本文从省域角度出发，采用知识产权被侵权程度衡量知识产权保护程度[34]。如果现实中知识产权经常被侵权，那么意味着该地区知识产权保护强度比较弱。使用累计立案数除以专利累计授权度量知识产权被侵权程度，知识产权被侵权程度越高，表示该地区知识产权保护水平越低。
(5)控制变量。考虑到研发投入可能受企业财务或市场特征影响，借鉴相关文献并结合本文研究问题，首先，控制如下变量：企业规模、现金流占比、盈利能力、市账比、股权集中度、杠杆以及成长性；其次，考虑到各省份知识产权保护存在差异，故控制省份差异；最后，控制省域、行业与时间效应。
表1和表2分别是变量描述性统计以及Person相关性分析结果。表2结果显示，行业同群企业研发投入(RD_Peer)与企业研发投入(RD)变量均值、标准差、中位数、大小值较为接近，一定程度上体现出企业自身研发投入与行业同群企业研发投入存在趋同。表3结果显示，自变量之间的相关性总体上不高，说明不存在严重的多重共线性问题，适合作进一步实证分析。
为解决一定内生性问题，本文将所有自变量滞后一期。同时，控制其它因素对行业同群效应的影响，使用随机效应进行回归，结果见表4。表4列(1)反映了行业研发投入对企业研发投入的影响，列(2)反映了控制变量对企业研发投入的影响，列(3)进一步将行业研发投入与控制变量纳入回归模型，同群企业研发投入(RD_peer)系数在1%的水平上显著为正(β=0.198，p<0.01)，表明高科技企业研发投入与同群企业研发投入存在趋同，即高科技企业研发投入存在同群效应，H1得到验证，与已有学者的研究结论一致[6]。考虑到市场环境与制度环境对高科技企业研发投入同群效应的影响，本文加入调节变量环境不确定性(Eu)和知识产权保护(Ipp)，需要关注的是交互项Enun*Rd_Peer以及Ipp*Rd_Peer的系数。表4列(4)中，Enun*Rd_Peer在1%的显著性水平上显著为负(β=-0.102，p<0.01)，说明随着环境不确定性程度提升，高科技企业研发投入受同群企业的影响更小，因此，环境不确定性负向调节高科技企业研发投入的同群效应，验证了H2a，说明环境不确定程度越高，高科技企业的竞争性动机与信息获取动机越弱，进而导致高科技企业研发投入的同群效应减弱。表4中列(5)Ipp*Rd_Peer的系数在10%的显著性水平上显著为负(β=-12.107，p<0.05)，说明随着知识产权保护力度提升，同群企业研发投入对高科技企业研发投入的影响更强，可见知识产权保护增强了高科技企业研发投入的同群效应，验证了H2b，说明知识产权保护制度越完善，高科技企业竞争性动机与信息获取动机就越强，进而导致高科技企业研发投入同群效应增强。表4中列(6)同时放入交互项Enun*Rd_Peer以及Ipp*Rd_Peer，仍然显著，H2a、H2b成立。
表2 变量描述性统计结果
变量均值标准差最小值P50最大值ObsRD0.0490.05700.0371.6947 125RD_peer0.0500.0270.0020.0450.1327 125Eu1.4701.3860.00081.09917.7797 125Ipp0.0050.0030.0010.0050.0337 125lnasset21.7341.08318.15321.60926.2167 125Bm0.3650.2330.0030.3132.3187 125Cof0.0290.076-0.4800.0250.6547 125Roa0.0430.068-0.6620.0341.3947 125Lev0.3310.20400.3112.0447 125Tobin2.4572.1380.0831.87931.4237 125Herf0.4710.1490.0190.4650.9917 125
表3 相关性分析结果
变量RDpeerIppEulnassetBmCofRoaLevTobinHerfRD_peer1.00Ipp-0.084∗1.00(0.00)Eu0.0220.0101.00(0.092)(0.43)lnasset-0.190∗0.068∗0.000 81.00(0.00)(0.00)(0.95)Bm-0.242∗-0.031-0.053∗0.460∗1.00(0.00)(0.015)(0.00)(0.00)Cof-0.0260.028-0.112∗-0.003-0.054∗1.00(0.049)(0.031)(0.00)(0.83)(0.00)Roa0.055∗-0.032-0.077∗-0.040∗-0.191∗0.264∗1.00(0.00)(0.015)(0.00)(0.002)(0.00)(0.00)Lev-0.247∗0.097∗-0.065∗0.405∗0.185∗-0.027-0.333∗1.00(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.03)(0.00)Tobin0.304∗0.0040.037∗-0.432∗-0.672∗0.127∗0.274∗-0.399∗1.00(0.00)(0.74)(0.004)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)Herf-0.122∗-0.062∗0.0260.148∗0.104∗0.059∗0.101∗-0.038∗-0.0241.00(0.00)(0.00)(0.04)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.06)
为了更直观地反映调节效应，根据表4调节效应的实证检验结果绘制高科技企业研发投入的同群效应边际效应图，如图3-4所示。图3中，随着环境不确定性程度提高，行业研发投入与高科技企业研发投入之间的斜率逐渐变小，说明环境不确定性削弱了高科技企业研发投入的行业同群效应，支持H2a。图4中，随着知识产权保护水平提高，行业研发投入与高科技企业研发投入之间的斜率逐渐变大，说明知识产权保护增强了高科技企业研发投入的行业同群效应，支持H2b。可见，外部环境不确定性以及知识产权保护对高科技企业研发投入同群效应的调节效应与本文假设基本一致。
表4 主效应及调节效应回归结果
变量Rdt+1(1)(2)(3)(4)(5)(6)RD_peer0.209∗∗∗0.198∗∗∗0.189∗∗∗0.194∗∗∗0.187∗∗∗(5.66)(5.35)(5.20)(5.24)(5.13)Eu∗RD_peer-0.102∗∗∗-0.101∗∗∗(-10.53)(-10.40)Ipp∗RD_Peer-12.107∗∗-8.365∗(-2.38)(-1.66)Eu-0.002∗∗∗-0.002∗∗∗(-5.85)(-5.86)Ipp-0.292∗-0.299∗∗∗(-1.89)(-1.96)lnasset-0.000 2-0.000 10.001∗-2.77e-070.002∗∗(-0.22)(-0.15)(1.87)(0.00)(1.99)Bm-0.003-0.003-0.003-0.003-0.003(-1.33)(-1.12)(-1.38)(-1.06)(-1.36)Cof-0.008∗∗-0.007∗-0.006-0.007∗-0.006(-1.84)(-1.72)(-1.49)(-1.76)(-1.52 )Roa0.0050.0050.0020.0060.003(0.72)(0.78)(0.31)(0.88)(0.40)Lev-0.023∗∗∗-0.022∗∗∗-0.024∗∗∗-0.022∗∗∗-0.023∗∗∗(-8.25)(-8.06)(-8.57)(-8.00)(-8.54)Tobin0.000 40.000 40.000 6∗∗0.000 40.000 7∗∗(1.39)(1.37)(2.38)(1.56)(2.52)Herf-0.004-0.003-0.003-0.003-0.003(-0.87)(-0.70)(-0.76)(-0.79)(-0.85)_cons0.037∗∗∗0.054∗∗∗0.0500.0200.048∗∗∗0.018(4.48)(3.00)(2.81)(1.13)(2.66)(1.02)ProvinceyesyesyesyesyesyesYearyesyesyesyesyesyesIndyesyesyesyesyesyesR20.3500.3500.3570.3620.3570.363Obs.5 9515 9515 9515 9515 9515 951
注：括号内为T值，*、**、***分别表示是10%、5%、1%的显著性水平(双尾T检验)
图3 环境不确定性与高科技企业研发投入的同群效应
图4 知识产权保护与高科技企业研发投入的同群效应
(1)基于工具变量的再估计。为避免同群企业研发投入与高科技企业研发投入相互影响，或由高科技企业内外部其它因素导致的内生性问题，本文用工具变量法对回归结果进行再估计。以滞后两期的行业研发投入作为工具变量，采取两阶段估计法，首先，使用上述工具变量对同群企业研发投入进行估计，进而得到同群企业研发投入的预测值；其次，将采用工具变量法构建的预测值代入前述高科技企业回归模型进行估计，回归结果如表5所示。表5中，模型7是2SLS的第一阶段回归结果，模型9是2SLS的第二阶段回归结果，回归结果与表4估计的回归结果在显著性和方向上保持一致，具有一定的稳健性。
(2)行业研发投入代理指标的替代。为确保同群质量使结果更为稳健，剔除5家企业以下的行业。以同行业研发投入的中位数作为代理变量进行稳健性检验，仍使用两阶段工具变量法估计高科技企业研发投入，表5中，模型8是2SLS的第一阶段回归结果，模型10是2SLS的第二阶段回归结果。由此可见，结果无实质性差异，故本文结论是相对稳健的。
表5 工具变量法稳健性检验结果
变量RD_Peer(第一阶段回归)变量RD(第二阶段回归)(7)(8)(9)(10)RD_Peert-20.149∗∗∗0.059 6∗∗∗RD_Peer0.714∗∗∗1.483∗∗(11.17)(5.07)(2.75)(2.08)lnasset0.000 074 80.002 52∗∗lnasset0.004 65∗∗∗0.000 925(0.26)(10.14)(5.53)(0.40)Bm-0.000 24-0.001 23∗Bm-0.000 072 60.001 49(-0.27)(-1.69)(-0.03)(0.52)Cof0.000 2340.000 501Cof-0.010 7∗∗-0.011 4∗∗(0.14)(0.37)(-2.25)(-2.29)Roa-0.001 99-0.010 5∗∗Roa0.003 30.017(-0.77)(-4.91)(0.44)(1.49)Lev-0.005 36∗∗∗-0.004 9Lev-0.012∗∗∗-0.008 82∗(-4.63)(-5.11)(-3.28)(-1.78)Tobin-0.000 175∗-0.000 033 4Tobin-0.000 278-0.000 362(-1.77)(-0.41)(-0.97)(-1.22)Herf0.005 63∗∗∗-0.005 25∗∗∗Herf0.001 760.012 6∗(2.91)(-3.29)(0.32)(1.74)_cons0.042 1-0.009 06∗_cons-0.084 7∗∗∗-0.037 9∗(6.55)(-1.65)(-4.25)(-1.68)R20.8020.110R20.2830.321 3Obs.4 7734 773Obs.4 7734 773
(1)已有研究从企业内外部因素[1-4]评价企业创新活动，却忽视了高科技企业研发投入受同行业研发决策的影响，本文通过实证弥补了这一空白。
(2)关于同群效应研究，已有文献涉及到企业层面的决策如违规行为[35]、资本结构[36]等，本文将同群效应延伸至高科技企业研发决策中，进一步丰富了企业决策中的同群效应研究。
(3)刘静和王克敏[6]、罗福凯等[37]虽研究了同群企业研发投入对企业自身研发行为的影响机制，但存在以下不足：①未考虑高科技企业与非高科技企业之间在研发投入上的差异。与非高科技企业相比，研发投入对高科技企业决策的影响更为重大，高科技企业研发投入对提高中国企业核心竞争力有重要作用。因此，聚焦于研发程度高的高科技企业有助于深刻理解高科技企业研发决策行业层面的影响因素；②尚未考虑外部情境因素对研发决策的影响。高科技企业面临的技术更新迭代快，受知识产权保护制度的影响较大，本文有一定的理论意义和现实价值。研究发现：第一，由于存在竞争性动机与信息获取动机，高科技企业研发投入确实存在显著的行业同群效应，使用2SLS工具变量法估计该效应仍然存在；第二，随着行业环境不确定性提升，企业竞争性动机与信息获取动机减弱，高科技企业研发投入的同群效应随之减弱的；第三，省域知识产权保护制度越完善，企业竞争性动机与信息获取动机就越强，高科技企业研发投入的同群效应随之增强。
首先，本文认为，行业创新意识增强可以带动企业创新意识增强，行业研发投入增加会驱动企业研发投入提高，政府有关部门在产业政策评价时应当考虑行业同群效应；其次，当市场环境相对稳定时，企业研发投入的行业同群效应更加显著；当市场环境波动剧烈时，企业研发投入的行业同群效应将会被削弱。因此，政府相关部门应为高科技企业营造稳定的市场环境，激发高科技企业加大研发投入力度；最后，鉴于高科技企业研发同群效应所依赖的客观制度条件，政府应进一步完善知识产权制度，加大知识产权保护执法力度，为高科技企业创造一个安全的知识产权环境，保证高科技企业的知识产权不受侵害，进一步激励高科技企业增加创新投入，从而增强我国企业核心竞争力。
本文也存在一定的局限性，可在未来研究中进一步深入与拓展。首先，仅从外部情境因素视角揭示了市场和制度环境对高科技企业研发投入同群效应的影响机制，然而，同群效应是决策的体现，决策可能涉及到组织自身等内在因素，今后研究可进一步探究内外因素如何交互影响高科技企业研发投入的同群效应，从而有助于全面认识高科技企业研发投入的同群效应；其次，虽然在实证模型中对行业进行了控制，但是由于行业差异性的存在，准确的行业界定对研究同群效应也具有重要影响，未来研究可以更加细致地对高科技企业进行分类，从而探讨不同行业高科技企业研发投入同群效应的差异。
[1] 成果,陶小马.政府背景风险投资会促进企业创新吗——基于创业板企业的实证分析[J].科技进步与对策,2018,35(23):99-105.
[2] 胡凯,吴清.税收激励、制度环境与企业研发支出[J].财贸经济,2018,39(1):38-53.
[3] 张云，李春玲，王寅.股票期权风险承担激励、管理者权力与企业研发创新[J].科技进步与对策,2018,35(12):131-138.
[4] 唐曼萍,李后建.企业规模、最低工资与研发投入[J].研究与发展管理,2019,31(1):44-55.
[5] 孙晓华,李明珊.研发投资:企业行为,还是行业特征[J].科学学研究,2014,32(5):724-734.
[6] 刘静,王克敏.同群效应与公司研发——来自中国的证据[J].经济理论与经济管理,2018(1):21-32.
[7] MANSKI C F.Identification of endogenous social effects:the reflection problem[J].Center for Demography and Ecology,1991,60(3):531-542.
[8] JOHN C ,ROBERT T ,KARI L ,et al.Childhood peer rejection and aggression as predictors of stable patterns of adolescent disorder[J].Development and Psychopathology,1995,7(4):17.
[9] LEARY M T,ROBERTS M R.Do peer firms affect corporate financial policy[J].The Journal of Finance,2014,69(1):139-178.
[10] BILL FRANCIS,IFTEKHAR HASAN,SURESHBABU MAN,et al.Relative peer quality and firm performance[J].Journal of Financial Economics,2016,122(1):196-219.
[11] PARK K,YANG I,YANG T.The peer-firm effect on firm's investment decisions[J].The North American Journal of Economics and Finance,2017(40):178-199.
[12] LIEBERMAN M B,ASABA S.Why do firms imitate each other[J].Academy of Management Review,2006,31(2):366-385.
[13] LI VALERIE.Do false financial statements distort peer firms' decisions[J].Accounting Review,2016,91(1):251-278.
[14] MILES R E,SNOW C C,MEYER A D,et al.Organizational strategy,structure,and process[M]New York.McGraw-Hill,1978.
[15] FRIESEN M P H.Strategy-making and environment:the third link[J].Strategic Management Journal,1983,4(3):221-235.
[16] DUNCAN R B.Characteristics of organizational environments and perceived environment uncertainty[J].Administrative Science Quarterly,1972,17(3):313-327.
[17] YU C L ,WANG F ,BROUTHERS K D.Competitor identification,perceived environmental uncertainty,and firm performance[J].Canadian Journal of Administrative Sciences,2016,33(1):21-35.
[18] 彭博,王满,马勇.客户集中度、环境不确定性与投资趋同[J].现代财经,2018,38(8):16-30.
[19] 严若森,华小丽.环境不确定性、连锁董事网络位置与企业创新投入[J].管理学报,2017,14(3):373-381+432.
[20] DIPANKAR GHOSH,LORI OLSEN.Environmental uncertainty and managers' use of discretionary accruals[J].Accounting Organizations and Society,2009,34(2):188-205.
[21] LIERMAN M B,ASABA S.Why do firms imitate each other[J].Academy of Management Review,2006,31(2):366-385.
[22] SOH P H.Network patterns and competitive advantage before the emergence of a dominant design[J].Strategic Management Journal,2009,31(4):438-461.
[23] 邓建平,曾勇.政治关联能改善民营企业的经营绩效吗？[J].中国工业经济,2009(2):98-108.
[24] WHITAKER J K,NORDHAUS W D.Invention,growth and welfare:a theoretical treatment of technological change[J].Economica,1970,37(148):443.
[25] 李伟,余翔,蔡立胜.政府科技投入、知识产权保护与企业研发投入[J].科学学研究,2016,34(3):357-365.
[26] RAUT L K .R & D spillover and productivity growth:Evidence from Indian private firms[J].Journal of Development Economics,1995,48(1):23.
[27] JAFFE A B.Technological opportunity and spillovers of R&D:Evidence from firms' patents,profits,and market value[J].American Economic Review,1986,76(5):984-999.
[28] 洪少枝,尤建新,郑海鳌,等.高新技术企业知识产权战略评价系统研究[J].管理世界,2011(10):182-183.
[29] DAVID P,HITT M A,GIMENO J.The influence of activism by institutional investors on R&D[J].Academy of Management Journal,2001,44(1):144-157.
[30] 周建,金媛媛,袁德利.董事会人力资本、CEO权力对企业研发投入的影响研究——基于中国沪深两市高科技上市公司的经验数据[J].科学学与科学技术管理,2013,34(3):170-180.
[31] 万良勇,梁婵娟,饶静.上市公司并购决策的行业同群效应研究[J].南开管理评论,2016,19(3):40-50.
[32] TOSI H ,ALDAG R,STOREY R.On the measurement of the environment:an assessment of the lawrence and lorsch environmental uncertainty scale[J].Administrative Science Quarterly,1973,18(1):27-36.
[33] 申慧慧,于鹏,吴联生.国有股权、环境不确定性与投资效率[J].经济研究,2012,47(7):113-126.
[34] 宗庆庆,黄娅娜,钟鸿钧.行业异质性、知识产权保护与企业研发投入[J].产业经济研究,2015(2):47-57.
[35] 陆蓉,常维.近墨者黑:上市公司违规行为的“同群效应”[J].金融研究,2018，458(8):172-189.
[36] 陆蓉,王策,邓鸣茂.我国上市公司资本结构“同群效应”研究[J].经济管理,2017,39(1):181-194.
[37] 罗福凯,李启佳,庞廷云.企业研发投入的“同侪效应”检验[J].产业经济研究,2018(6):10-21.