熊凱軍
(海南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,海南 ???570228)
創(chuàng)新作為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力[1],是支撐企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存和發(fā)展的重要保證。關(guān)于創(chuàng)新的話題也一直備受國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的重視,尤其是有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新的研究眾多,主要可分為宏觀、微觀和中觀三個(gè)層面。在宏觀層面,一部分學(xué)者分析反傾銷[2-3]、重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)政策[4]和經(jīng)濟(jì)政策不確定性[5]等宏觀政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。在微觀層面,一部分學(xué)者也分析影響微觀企業(yè)的創(chuàng)新因素[6]、企業(yè)創(chuàng)新效率[7-8]、政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響[9-10]等。除宏觀、微觀視角外,也有部分國(guó)內(nèi)外學(xué)者從中觀層面出發(fā)。其中,國(guó)外學(xué)者較多從國(guó)別比較和理論發(fā)展等視角對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行研究,如曼斯弗里德(Mansfield,1988)研究美日兩國(guó)的企業(yè),發(fā)現(xiàn)企業(yè)在外部性技術(shù)的創(chuàng)新執(zhí)行等方面比美國(guó)企業(yè)更具有比較優(yōu)勢(shì),原因在于日本企業(yè)會(huì)將更多資源用于制造設(shè)備的研發(fā)與更新[11]。此外,還有學(xué)者從多維和動(dòng)態(tài)視角分析產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,一定程度上解決了以往文獻(xiàn)多從單一層面來研究產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新存在的局限性[12]。不過,國(guó)內(nèi)學(xué)者則更多以中國(guó)市場(chǎng)為研究對(duì)象,探討產(chǎn)業(yè)特征對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,如夏維力和孫曉菲(2006)基于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新理論,分析中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的現(xiàn)狀[13]。張貴和張佳利(2012)則利用復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)中的涌現(xiàn)機(jī)理,分析創(chuàng)新涌現(xiàn)與創(chuàng)新催化間的關(guān)系,以及制度安排對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響[14]。然而,對(duì)于潛在的重要因素產(chǎn)業(yè)集聚,對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響研究,卻沒有引起學(xué)術(shù)界的足夠關(guān)注[15],僅有少數(shù)學(xué)者嘗試研究產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚如何影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[16-17],且所得研究結(jié)論存在一定爭(zhēng)議。如劉乃全等(2016)研究發(fā)現(xiàn),專業(yè)化集聚能提升企業(yè)的生產(chǎn)率,有效提升企業(yè)創(chuàng)新能力[18]。陳建軍和胡晨光(2008)[19]利用梅里茲(Melitz,2008)[20]提出的異質(zhì)性企業(yè)貿(mào)易理論,研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)化集聚會(huì)加劇企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng),促使低效率企業(yè)退出市場(chǎng),進(jìn)而提高整個(gè)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出效率。然而,陶愛萍等(2017)、布魯哈特和馬蒂斯(Brülhart & Mathys,2008)卻發(fā)現(xiàn),當(dāng)?shù)貐^(qū)的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚程度超過其承載能力,則會(huì)造成環(huán)境污染、資源短缺和生產(chǎn)成本上升問題,進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新效率[21-22]。
縱觀已有文獻(xiàn),對(duì)于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)論仍然存在爭(zhēng)議。為了更深入地分析產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)及具體的影響機(jī)制,本文以國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)2007—2018年上市制造業(yè)企業(yè)作為分析對(duì)象,以制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)就業(yè)人數(shù)測(cè)度產(chǎn)業(yè)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù),分析產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的具體影響機(jī)制。本文可能的貢獻(xiàn)在于:(1)現(xiàn)有研究關(guān)于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新影響的結(jié)論仍存在爭(zhēng)議,本文梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)兩者可能存在倒U型關(guān)系,即在一定范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)生正向促進(jìn)作用,超過閾值后則呈現(xiàn)抑制作用,有助于豐富產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新領(lǐng)域的研究;(2)數(shù)據(jù)上,考慮到已有多數(shù)研究是采用省級(jí)或者地市級(jí)層面的宏觀層面數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)專業(yè)化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,少有研究以微觀企業(yè)個(gè)體進(jìn)行探討,本文以國(guó)泰安上市制造業(yè)企業(yè)為例,有效地測(cè)度產(chǎn)業(yè)專業(yè)化對(duì)企業(yè)自身創(chuàng)新產(chǎn)出效率的直接影響;(3)方法上,基于傳統(tǒng)測(cè)度產(chǎn)業(yè)專業(yè)化的方法,本文提出絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù),共同評(píng)估不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平,一定程度上解決變量測(cè)量偏誤問題。
本文基于產(chǎn)業(yè)集聚的外部性理論,對(duì)以往的文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn):適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、合作效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng),提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平,但過度的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)對(duì)市場(chǎng)中的企業(yè)造成競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與擁擠效應(yīng),抑制企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。概言之,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在促進(jìn)和抑制作用兩種機(jī)制。
持促進(jìn)論的學(xué)者認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)、合作效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng),促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。首先,就規(guī)模效應(yīng)而言,謝子遠(yuǎn)和吳麗娟(2017)研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),有助于降低企業(yè)創(chuàng)新成本或者提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新效率[15]。究其原因在于,產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域的企業(yè)能通過分享研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施,降低企業(yè)的研發(fā)成本,也能為同類型企業(yè)提供有效的獲取專業(yè)技術(shù)和市場(chǎng)需求的相關(guān)信息,即產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚為同類型企業(yè)提供有益的外部性。其次,對(duì)于合作效應(yīng),早期的合作效應(yīng)研究可追溯至馬歇爾(Marshall,1890)[11]的外部性理論,該理論認(rèn)為專業(yè)化集聚可以通過產(chǎn)生技術(shù)知識(shí)溢出、投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián),以及同行業(yè)勞動(dòng)力干中學(xué)等效應(yīng),不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新[23]??ù?Katz,1986)基于四階段博弈模型評(píng)估合作研發(fā)的效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)水平與外溢程度都會(huì)影響合作研發(fā),并且企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)越激烈,合作協(xié)議的限制效應(yīng)和溢出程度越高,所產(chǎn)生的激勵(lì)效應(yīng)就更高[24]。最后,對(duì)于學(xué)習(xí)效應(yīng),同一產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)能利用各種信息渠道或方式開展技術(shù)知識(shí)溝通,這說明,產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚能為技術(shù)人員提供更有效的信息共享平臺(tái)和“無成本”的交流機(jī)會(huì)。劉霞和陳建軍(2012)研究也發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的企業(yè)能利用相互學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),加速行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流與合作,這不僅有助于企業(yè)以較低成本從技術(shù)優(yōu)勢(shì)企業(yè)獲取溢出知識(shí),也能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和資源配置效率,進(jìn)而降低同行業(yè)內(nèi)企業(yè)獲取創(chuàng)新資源成本與創(chuàng)新不確定性[25]。這表明,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚可通過形成規(guī)模效應(yīng)、合作效應(yīng)以及學(xué)習(xí)效應(yīng),提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。
不過,也有部分學(xué)者持抑制論,認(rèn)為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)形成競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和擁擠效應(yīng),進(jìn)而對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生不利影響。從競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)看,在梅里茲(2008)[20]提出異質(zhì)性企業(yè)貿(mào)易理論以來,眾多后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)化集聚會(huì)不斷加劇行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)程度,激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境會(huì)造成資源過度消耗,降低這個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新效率[16]。同時(shí),產(chǎn)業(yè)集聚引起區(qū)域內(nèi)同一產(chǎn)業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)加劇[19],而率先成功的創(chuàng)新者,對(duì)市場(chǎng)原有的競(jìng)爭(zhēng)格局和企業(yè)間的利益產(chǎn)生沖擊[15],也容易產(chǎn)生壟斷效應(yīng)和滋生尋租效應(yīng),不利于行業(yè)整體的創(chuàng)新氛圍。此外,對(duì)于擁擠效應(yīng),陶愛萍等(2017)研究專業(yè)化集聚與創(chuàng)新效率的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)存在消極影響[21]。原因在于,地區(qū)專業(yè)化集聚程度超過地區(qū)承載力,會(huì)產(chǎn)生環(huán)境污染、資源短缺以及生產(chǎn)成本上升等問題,對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)造成不利影響。李煜華等(2006)研究也發(fā)現(xiàn),受限于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域的資源稟賦、政府政策以及集群文化等因素,產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模形成集聚規(guī)模效應(yīng)存在一定閾值[26]。也就是說,在一定范圍內(nèi)擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模能產(chǎn)生增強(qiáng)集群效應(yīng),但超過某閾值,集聚規(guī)模效應(yīng)則會(huì)大幅度降低。這表明,如果產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化過度集聚,會(huì)對(duì)行業(yè)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和擁擠效應(yīng),導(dǎo)致同類型企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇和過度擁擠,對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出效率產(chǎn)生抑制效應(yīng)。
基于以上機(jī)制分析,本文構(gòu)建產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)制圖,如圖1所示。此外,正如周圣強(qiáng)和朱衛(wèi)平(2013)所指出的,企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)與擁擠效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)集聚“一枚硬幣的兩面”,一定范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)形成規(guī)模效應(yīng),而產(chǎn)業(yè)過度集聚會(huì)造成規(guī)模效應(yīng)向擁擠效應(yīng)進(jìn)行轉(zhuǎn)變,進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)要素比例的失衡以及產(chǎn)生非經(jīng)濟(jì)性后果[27]。所以,本文認(rèn)為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,而可能是較為復(fù)雜的倒U型的二次非線性函數(shù)關(guān)系。在產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平較低的情況下,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平提高有助于提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,在產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平達(dá)到一定閾值后,則產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平。
圖1 產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出機(jī)制
本文數(shù)據(jù)來源于2007—2018年國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中,微觀上市企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中企業(yè)創(chuàng)新板塊,涵蓋企業(yè)獲得的專利數(shù)量與研發(fā)投入等指標(biāo)。此外,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,選用中國(guó)30個(gè)省份(限于數(shù)據(jù)可得性,不包括港澳臺(tái)地區(qū)和西藏)城鎮(zhèn)單位就業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),包括各地區(qū)分行業(yè)國(guó)有單位、集體單位和其他單位就業(yè)人數(shù),加總各地區(qū)三個(gè)單位制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù),來衡量產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和多樣化水平。此外,對(duì)所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理:(1)刪除上市非制造業(yè)企業(yè),變量缺失值和其他不合理值;(2)對(duì)制造業(yè)企業(yè)專利數(shù)量、研發(fā)投入和其他企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行合并,并與《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中制造業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行匹配,刪除不匹配的年份的數(shù)據(jù);(3)按國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2017年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754—2017)標(biāo)準(zhǔn)選取制造業(yè)(C13—C43),考慮到2007—2018年制造業(yè)行業(yè)分類有所改動(dòng),故將2012—2018年期間汽車制造業(yè)和鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)合并為交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),合并2007—2011年橡膠制造業(yè)和塑料制造業(yè)為橡膠塑料制造業(yè);(4)對(duì)企業(yè)專利數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)指標(biāo)和研發(fā)情況的指標(biāo)均做了加1后取對(duì)數(shù)處理,最終共獲得8 663個(gè)樣本數(shù)據(jù)。
被解釋變量:企業(yè)專利總數(shù)(lnPat)和發(fā)明專利數(shù)量(lnIPat)??紤]到研發(fā)投入雖然與企業(yè)創(chuàng)新相關(guān),但無法體現(xiàn)企業(yè)的人才使用效率與研發(fā)組織能力等因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。相比于研發(fā)投入,企業(yè)專利能更好地衡量企業(yè)創(chuàng)新水平[28]。基于以上考慮,為了準(zhǔn)確地估計(jì)企業(yè)創(chuàng)新,本文利用企業(yè)專利總數(shù)與企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量共同衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出??紤]到企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在一定的滯后性,借鑒吳偉偉和張?zhí)煲?2021)[29]、熊凱軍(2021)[30]的做法,以t+1期的企業(yè)申請(qǐng)專利總量作為被解釋變量。
核心解釋變量:絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)(MAR1)和相對(duì)化專業(yè)指數(shù)(MAR2)。本文選取絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)集聚的原因在于:(1)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù),可以對(duì)不同地區(qū)的人力資本投入進(jìn)行依次測(cè)度,能反映出各區(qū)域?qū)Σ煌圃鞓I(yè)細(xì)分行業(yè)的重視程度;(2)相對(duì)專業(yè)化指數(shù),可以對(duì)不同地區(qū)、不同制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)聚集專業(yè)化進(jìn)行橫向比較,能反映出各區(qū)域?qū)Σ煌圃鞓I(yè)細(xì)分行業(yè)的相對(duì)重視程度。目前,關(guān)于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化測(cè)算方法眾多,因研究問題的不同所采用的方法也存在差異,如區(qū)位熵指數(shù)和克魯格曼(Krugman)專業(yè)化指數(shù)等。本文借鑒寇冬雪(2020)[31]、李金滟和宋德勇(2008)[32]的研究方法,以各省份制造業(yè)細(xì)分行業(yè)就業(yè)人員所占總制造業(yè)人數(shù)份額衡量絕對(duì)專業(yè)化指數(shù),指數(shù)表達(dá)式為:
(1)
此外,考慮到不同省份之間的橫向比較,采用產(chǎn)業(yè)集聚相對(duì)專業(yè)化指數(shù)。一般而言,衡量產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中度的指標(biāo)有赫芬達(dá)爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)以及區(qū)位熵指數(shù)等。本文采用區(qū)位熵指數(shù)來評(píng)估相對(duì)化專業(yè)指數(shù),指數(shù)表達(dá)式為:
(2)
其中,式(1)和式(2)中的i表示地區(qū),j表示制造業(yè)細(xì)分行業(yè),Eijt表示第i個(gè)省份在第j個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)在t年的就業(yè)人數(shù),MAX(MRA)表示為各省制造業(yè)細(xì)分行業(yè)人數(shù)所占各省總制造業(yè)就業(yè)人數(shù)最多的行業(yè),MAX(MRA1)、MAX(MRA2)分別表示絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)。
控制變量:考慮到除核心解釋變量外的其他因素也會(huì)影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平,本文選取以下控制變量:(1)研發(fā)人員投入(Invp)和研發(fā)資金投入(Invm),大部分學(xué)者采用企業(yè)的R&D投入來策略企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)[33-34],原因在于企業(yè)研發(fā)人員投入和研發(fā)資金投入是影響企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的重要因素,故本文以企業(yè)研發(fā)人員數(shù)占總企業(yè)人員數(shù)比例和企業(yè)研發(fā)資金投入占總營(yíng)業(yè)收入比例衡量企業(yè)研發(fā)投入;(2)企業(yè)總資產(chǎn)(lnTota),“熊彼特假說”指出企業(yè)規(guī)模越大,技術(shù)創(chuàng)新就越有效率,故本文選用對(duì)數(shù)化的企業(yè)總資產(chǎn)衡量企業(yè)總資產(chǎn);(3)企業(yè)資本的密集度(lnPerc),企業(yè)資本的密集度是造成企業(yè)異質(zhì)性的主要原因,也會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響[9],一般來說,資本密集度較高的企業(yè)創(chuàng)新能力更強(qiáng)[35],故本文以企業(yè)總資產(chǎn)與企業(yè)總?cè)藬?shù)比值的對(duì)數(shù)來衡量企業(yè)資本的密集度;(4)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入(lnInc),企業(yè)的盈利水平越高,投入到企業(yè)的研發(fā)支出也越高,能促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新水平;(5)企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限(lnFt),經(jīng)營(yíng)年限較長(zhǎng)的企業(yè)有更多的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),在市場(chǎng)地位和利潤(rùn)獲取都有優(yōu)勢(shì),更有技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)[36];(6)企業(yè)專利類型(Pt),如果為國(guó)內(nèi)專利則為1,否則為0。最后,為了進(jìn)一步控制地區(qū)和時(shí)間對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,本文通過加入各省份人均GDP的對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量地區(qū)發(fā)展水平,并控制省份和年份。
具體的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)
為考察產(chǎn)業(yè)專業(yè)化對(duì)微觀企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,本文借鑒楊仁發(fā)(2015)[37]和寇冬雪(2020)[31]的方法,構(gòu)建以下模型:
(3)
(4)
根據(jù)上文方法,測(cè)度中國(guó)2007—2018年制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的專業(yè)化指數(shù)。受限于篇幅,本文選取2007年、2012年和2018年各省份絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行分析。表2和表3為絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)分析結(jié)果,包括對(duì)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)按從大到小依次進(jìn)行排序,并對(duì)中國(guó)最高的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)??梢钥闯?,2007年,絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高行業(yè)主要集中于紡織業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等,主要分布于資源豐富的西部地區(qū)和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū),中部地區(qū)的最高絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)較低。隨著時(shí)間推移,紡織業(yè)在全國(guó)最高絕對(duì)化專業(yè)指數(shù)的行業(yè)個(gè)數(shù)不斷下降,到2018年,各省份更多發(fā)展計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)和汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)行業(yè),發(fā)展更偏向于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。
表2 各省份最高絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)
表3 中國(guó)最高的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)
此外,考慮到絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)只能反映出各省份自身情況,無法體現(xiàn)不同省份之間的橫向差異,故引入?yún)^(qū)位熵指數(shù)測(cè)度相對(duì)化專業(yè)指數(shù),如表4所示??梢园l(fā)現(xiàn),2007—2018年,絕大部分省份的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的行業(yè)是計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),這也符合現(xiàn)代通信技術(shù)是目前市場(chǎng)發(fā)展的主流趨勢(shì)。同時(shí),相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的省份大部分分布于西部、東北部地區(qū),而東部地區(qū)則由于產(chǎn)業(yè)多元化,在制造業(yè)領(lǐng)域的細(xì)分行業(yè)發(fā)展較為分散,所以其相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的細(xì)分行業(yè)指數(shù)較小。
表4 各省份相對(duì)專業(yè)化指數(shù)最高的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)
考慮到不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異,將省份樣本分為四個(gè)區(qū)域:東部、中部、西部和東北部(1)東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆;東北部包括遼寧、吉林、黑龍江。,對(duì)2007—2018年各地區(qū)的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)進(jìn)行平均化處理,如圖2和圖3所示。從圖2可以看出,中部地區(qū)的絕對(duì)化專業(yè)指數(shù)要低于其他三個(gè)區(qū)域,且在2013年各區(qū)域有一定的波動(dòng),尤其是東北部地區(qū)波動(dòng)幅度較大,可能的原因之一在于,2013年中國(guó)出臺(tái)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020年)的通知》。從圖3可以看出,西部地區(qū)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)明顯高于其他三個(gè)區(qū)域,而東北部地區(qū)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì),這可能得益于東北部地區(qū)的資源稟賦和振興東北老工業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展。
圖2 不同區(qū)域制造業(yè)絕對(duì)專業(yè)化水平
圖3 不同區(qū)域制造業(yè)相對(duì)專業(yè)化水平
為防止存在多重共線性問題,在進(jìn)行回歸結(jié)果之前,對(duì)各變量進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)各變量之間的相關(guān)系數(shù)較小,并通過測(cè)度方程膨脹因子發(fā)現(xiàn),平均的方差膨脹因子(VIF)為3.36,各變量之間的方差膨脹因子均不超過10,表明所選的變量之間的多重共線性問題可以忽略,模型所選取的各變量較為合理。
1.基準(zhǔn)回歸
表5是基準(zhǔn)回歸結(jié)果, 其中列(1)和列(2)是絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)回歸結(jié)果,列(3)和列(4)是相對(duì)專業(yè)化指數(shù)回歸結(jié)果。從絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)回歸看,不論是加入控制變量或者未加入控制變量,t期的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)t+1期企業(yè)的專利總量,在1%的顯著性水平上呈現(xiàn)正向影響,而t期的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)的平方項(xiàng)對(duì)企業(yè)t+1期的專利總量卻表現(xiàn)出負(fù)向顯著影響,這表明產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。此外,從相對(duì)專業(yè)化指數(shù)回歸結(jié)果看,依然得到t期的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)t+1期企業(yè)的專利總量呈現(xiàn)顯著正向影響,到t期的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)對(duì)t+1期企業(yè)的專利總量呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的分析。同時(shí),相較于相對(duì)專業(yè)化指數(shù),絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的產(chǎn)出影響系數(shù)更高,這表明相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)同一地區(qū)不同時(shí)間段企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出影響程度較高,而對(duì)于不同地區(qū)的橫向比較的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)而言,對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度相對(duì)較小。
表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果
2.地區(qū)差異分析
從宏觀層面看,考慮到中國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異,將中國(guó)各省份分為東部、中部、西部和東北部四個(gè)區(qū)域,并固定地區(qū)和時(shí)間,如表6所示??紤]到篇幅問題,不再展示控制變量的回歸結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),不論是絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)還是相對(duì)專業(yè)化指數(shù)回歸結(jié)果,均只有東部地區(qū)的專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著影響,這可能是由于東部地區(qū)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為完善,而且東部地區(qū)的企業(yè)擁有更豐富的勞動(dòng)力和充足的資本進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新,故絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)東部地區(qū)的上市制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著影響。此外,t期相對(duì)專業(yè)化指數(shù)和絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)t+1期企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出也呈現(xiàn)顯著正向影響,t期相對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)和絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)對(duì)t+1期企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出依然表現(xiàn)出顯著負(fù)向影響,且絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)專利總量的影響系數(shù)依然要高于相對(duì)專業(yè)化指數(shù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。
表6 企業(yè)所屬區(qū)域差異性分析
3.穩(wěn)健性分析
此外,考慮可能存在選取樣本存在非隨機(jī)性和選取變量合理性等問題,本文通過重新更換變量、更換樣本和加入控制組三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性分析,具體結(jié)果如表7所示。首先,將被解釋變量換成企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量(lnIPati,t+1),其他控制變量均保持不變,從回歸結(jié)果列(1)和列(2)可以發(fā)現(xiàn),絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量均呈現(xiàn)顯著正向影響,絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)對(duì)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量依然呈現(xiàn)顯著負(fù)向關(guān)系,所得結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。其次,本文也考慮到2008年發(fā)生全球性金融危機(jī),樣本數(shù)據(jù)可能對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響,故剔除2008年樣本后再進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見列(3)和列(4)。依然可以發(fā)現(xiàn)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)專利總數(shù)呈現(xiàn)顯著正向影響,對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)平方項(xiàng)對(duì)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量的影響系數(shù),依然呈現(xiàn)顯著負(fù)向關(guān)系。最后,考慮到可能存在不同地區(qū)層面會(huì)隨年份的變化產(chǎn)生不可觀察因素的影響,引入時(shí)間固定效應(yīng)和地區(qū)固定效應(yīng)的交互項(xiàng)(area×time)作為控制組,可以發(fā)現(xiàn)回歸結(jié)果列(5)和列(6)中絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)專利總數(shù)也產(chǎn)生顯著正向影響,平方項(xiàng)的專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)專利總數(shù)的影響系數(shù)為負(fù)相關(guān),從而進(jìn)一步支持了本文結(jié)論。
表7 穩(wěn)健性結(jié)果分析
4.企業(yè)異質(zhì)性分析
考慮到制造業(yè)上市企業(yè)發(fā)展水平存在較大差異,本文分別從企業(yè)所屬行業(yè)技術(shù)水平分類和企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模分類兩個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性分析。
一方面,由于不同的上市企業(yè)所屬不同的制造業(yè)細(xì)分行業(yè),故本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類將樣本企業(yè)劃分為不同技術(shù)行業(yè),包括高技術(shù)行業(yè)、中技術(shù)行業(yè)和低技術(shù)行業(yè),回歸結(jié)果見表8。在固定控制變量、地區(qū)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)后,從回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),t期的絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)僅對(duì)中技術(shù)的制造業(yè)行業(yè)產(chǎn)生顯著正向影響,但所得結(jié)果并未表現(xiàn)出倒U型關(guān)系。這可能是由于在同一地區(qū)的中技術(shù)行業(yè)的就業(yè)人數(shù)占比最高,僅反映出同一地區(qū)的就業(yè)人數(shù)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)就業(yè)人數(shù)占比更高的行業(yè)表現(xiàn)出線性關(guān)系。此外,橫向?qū)Ρ炔煌貐^(qū)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù),發(fā)現(xiàn)高技術(shù)行業(yè)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)專利總數(shù)依然保持倒U型關(guān)系。中技術(shù)行業(yè)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)則與絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)結(jié)果相似,只表現(xiàn)出影響系數(shù)為正的線性關(guān)系。低技術(shù)行業(yè)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出卻表現(xiàn)出U型關(guān)系。可能是由于相對(duì)專業(yè)化水平較低的情況下,由于企業(yè)所屬行業(yè)的技術(shù)門檻較低,無法有效促進(jìn)企業(yè)加大創(chuàng)新投入,但當(dāng)相對(duì)專業(yè)化水平提高到一定程度,市場(chǎng)良好的營(yíng)商環(huán)境會(huì)有助于企業(yè)改善生產(chǎn)方式,進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平。這說明,企業(yè)所屬不同技術(shù)行業(yè),對(duì)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生較大差異。
表8 企業(yè)所屬行業(yè)技術(shù)水平差異
另一方面,本文也考慮到不同上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模存在較大差異,借鑒程中華和劉軍(2015)[38]的做法,將樣本中的全部上市企業(yè)按照營(yíng)業(yè)收入高低劃分,包括小型、中型、大型和超大型四類企業(yè),回歸結(jié)果見表9。與前文做相同的處理,對(duì)所有控制變量、地區(qū)和時(shí)間進(jìn)行固定,結(jié)果發(fā)現(xiàn)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)大型和超大型企業(yè)的專利總量產(chǎn)生顯著影響,對(duì)小型和中型企業(yè)的專利總量沒有顯著影響;相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)大型企業(yè)的專利總量產(chǎn)生正向的線性影響,而對(duì)超大型企業(yè)的專利總量則表現(xiàn)出倒U型關(guān)系。此外,橫向比較各地區(qū)的相對(duì)專業(yè)化指數(shù),除了小型企業(yè)外,相對(duì)專業(yè)化指數(shù)對(duì)中型、大型和超大型企業(yè)的專利總量依然呈現(xiàn)倒U型關(guān)系,這也說明當(dāng)企業(yè)的規(guī)模不斷加大,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化指數(shù)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出會(huì)呈現(xiàn)倒U型影響,所得結(jié)論與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。這說明,企業(yè)規(guī)模的不同也會(huì)造成產(chǎn)業(yè)專業(yè)集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生差異性影響。
表9 企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模差異
本文通過機(jī)制理論分析得出,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚可以通過多種效應(yīng)影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。其中,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)通過規(guī)模效應(yīng)、合作效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)三種途徑促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平;然而,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚也會(huì)通過競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和擁擠效應(yīng)兩種途徑抑制企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。這表明產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間可能呈現(xiàn)倒U型關(guān)系,即在產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平較低的情況下,若提高產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平有助于提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,但產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚水平達(dá)到一定閾值則會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平。為了驗(yàn)證本文的理論假設(shè),構(gòu)建實(shí)證分析模型,研究發(fā)現(xiàn):(1)基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)均呈現(xiàn)正向顯著影響,而對(duì)絕對(duì)專業(yè)化指數(shù)二次項(xiàng)和相對(duì)專業(yè)化指數(shù)二次項(xiàng)表現(xiàn)出顯著負(fù)向關(guān)系,這表明產(chǎn)業(yè)專業(yè)化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。此外,通過更換變量、更換樣本和加入控制組方式三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性分析,所得結(jié)論依然成立。(2)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示,企業(yè)所屬地區(qū)、技術(shù)水平以及企業(yè)規(guī)模差異,會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的倒U型關(guān)系產(chǎn)生不同的影響。
基于本文所得結(jié)論,提出以下兩點(diǎn)建議:(1)從政府監(jiān)管層面看,由于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)倒U型,故政府在制定產(chǎn)業(yè)政策需要充分考慮到地區(qū)的發(fā)展承載力,避免過度的專業(yè)化集聚。此外,也需要豐富地區(qū)的產(chǎn)業(yè)配套設(shè)施和輔助產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,有機(jī)結(jié)合各產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì),充分挖掘不同行業(yè)間存在的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)所帶來的規(guī)模效應(yīng)、合作效應(yīng)以及學(xué)習(xí)效應(yīng),為企業(yè)提供良好的創(chuàng)新活動(dòng)環(huán)境。政府在制定相關(guān)政策也需要考慮不同行業(yè)的企業(yè)異質(zhì)性實(shí)施差異化的政策,如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)差異和企業(yè)不同規(guī)模等。(2)對(duì)于企業(yè)而言,為了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)立足,應(yīng)該主動(dòng)加大產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)投入水平,掌握核心生產(chǎn)技術(shù)。此外,企業(yè)間存在的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚會(huì)為企業(yè)帶來更大的規(guī)模效應(yīng)和合作效應(yīng),有助于提高企業(yè)的績(jī)效水平和創(chuàng)新水平。不過,企業(yè)如果在所屬行業(yè)內(nèi)的技術(shù)和規(guī)模等方面無明顯優(yōu)勢(shì),應(yīng)避免進(jìn)入專業(yè)化集聚過高的行業(yè)和地區(qū),充分調(diào)研行業(yè)的市場(chǎng)現(xiàn)狀,尋求合理有效的差異化生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)方式。
首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)2022年5期