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摘 要:由于市场竞争的复杂化、技术创新的动态化以及国际环境的不确定,双元创新(探索性创新与开发性创新的组合和共存)成为制造业保持盈利能力的关键。由于双元创新内在的矛盾统一性,其对制造业盈利能力产生极为复杂的效应。本文以2000—2015年中国制造业数据为基础,通过面板矫正标准误差(PCSE)模型实证研究得到结论:探索性创新与盈利绩效呈显著正相关且影响系数远大于开发性创新;两种创新的交互项对行业绩效存在显著正面效应,但影响程度偏弱;相对于劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业,探索性创新对技术密集型制造业盈利绩效的正面效应更为明显,开发性创新则相反;相对于技术密集型制造业,交互性双元创新对劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业盈利绩效的正面效应更为明显。
关 键 词:双元创新;探索性创新;开发性创新;制造业;盈利绩效
DOI:10.16315/j.stm.2019.01.003
中图分类号: F426
文献标志码: A
Abstract:Due to the complexity of market competition, the uncertainty of international environment and the dynamic of technological innovation, dual innovation (the combination and coexistence of exploratory and exploitative innovation) has become the key to maintain the profitability of manufacturing enterprises. Because of the inherent complexity of dual innovation, it has a very complex effect on the profitability of manufacturing industry. Based on the data of Chinas manufacturing industry for 2003—2015, this paper gets the conclusion through the empirical study of PCSE model: Exploratory and exploitative innovation have significant positive effect on industry profitability, but the impact of exploratory innovation on profit performance is greater than exploitative innovation; The positive effect of exploratory innovation on the profit performance of technologyintensive industries is greater than that on the profit performance of labor & capitalintensive industries, while the extent of impact of exploitative innovation is opposite; The interaction of two innovations have significant positive effect on industry profitability, but the degree of impact is weak; The positive effect of the interaction of two innovations on the profit performance of labor & capitalintensive industries is greater than that on the profit performance of technologyintensive industries.
Keywords:dual innovation; exploratory innovation; exploitative innovation; manufacturing industry; profit performance
根據双元创新理论,创新活动可以分为探索性创新(exploratory innovation)和开发性创新(exploitative innovation)。Benner等[1]基于March[2]的研究,从当前知识对技术轨道和细分市场的偏离程度这两个维度出发,提出了探索性创新和开发性创新。探索性创新是脱离现有的知识,面向新的市场,对新技术、新产品、新设计的发现和探索,具有高投入、高风险、高收益的特点;开发性创新是在既有知识的基础上,面对现有市场,对既有的技术、产品及服务等的改善,具有低投入、低风险的特点。
随着中国经济的发展,国际产业竞争形式的变化,中国制造业依靠资源要素成本优势快速发展的时代已经过去,薄弱的核心技术和自主创新能力成为了中国制造业改善盈利绩效,继续提高竞争力的重大障碍;因此,中国提出了《中国制造2025》,创新驱动战略在国家、行业、企业层面都受到了前所未有的重视,双元创新(探索性创新与开发性创新的组合和共存)成为制造业保持盈利能力的关键,但是两种创新具有不同的性质,对不同要素密集度制造业的短期绩效和长期竞争优势会产生复杂的异质性效应;因此,如何根据不同创新模式对制造业盈利绩效的现实影响来实现创新战略的组合与平衡具有明显的理论与现实意义。 1 文献综述
当前,对双元创新与绩效的研究主要集中在两种创新模式的相互关系和双元创新对企业绩效的异质性影响两个方面。
1.1 探索性创新与开发性创新的相互关系
在资源约束条件下,探索性创新与开发性创新是矛盾统一体。He等[3]和Cao等[4]较早地提出了双元创新“平衡与交互”两个维度的关系并进行了度量,他们用两种创新间的绝对差来度量“平衡式”双元创新,表示探索性创新和开发性创新存在彼此对立、争夺资源的矛盾性;而用两种创新的乘积来度量“交互式”双元创新,表示两种创新是正交独立的变量,具有彼此促进的统一性。此后的学者基本沿着这个轨迹来研究双元创新间的关系。
1)平衡式双元创新将探索性和开发性创新看成是连续性变量的两个极点,彼此对立。Andriopoulos等[5]认为由于资源局限、组织结构以及创新行为自强化等原因,探索性创新和开发性创新必然存在此消彼长的关系,同时进行会对企业的稀缺资源产生争夺,但为了使企业绩效达到最优,又应避免单一创新路径带来的风险,企业应在两种创新间寻找最佳平衡以分配资源,避免相互冲突来提高各自效率,兼顾企业短期绩效和长期发展。
2)交互式双元创新强调探索性和开发性创新是两个正交独立的变量,并不是互相排斥不可协调的,组织可以通过联盟合作等方式从其他企业获取知识和资源等,同时开展高水平的探索和开发性创新来发挥两者的互补优势。Cupta等[6]通过将企业内部价值链进行分解,在不同的价值链活动中投入相应的资源实行不同的创新实践,发现可以有效的避免两种创新对企业资源的竞争,让这两种创新形成有效的互补,从而体现出双元创新互相促进补充的放大效应。
1.2 双元创新与企业财务绩效
1)双元创新与企业绩效的正向线性关系。He等通过对新加坡和马来西亚上市公司的研究发现,探索性和开发性创新为正交时,其对企业绩效有显著的正向影响。李剑力[7-8]基于251家企業数据研究发现,探索性和开发性创新之间的平衡有助于促进企业赢利性绩效的提升,组织的冗余资源和组织结构特性对两种创新的协调具有调节作用。段梦等[9]基于203家企业调查数据研究发现,开发性创新与探索性创新具有显著的互动正交关系,相互影响,相互促进,并对企业竞争力的提升有显著的正向作用。
2)双元创新与企业绩效的负向线性关系。Menguc等[10]认为两种创新对组织结构和文化的要求存在很大的不同,寻求两种创新的平衡相应地需要支付昂贵的协调成本,因而双元创新可能负向影响企业绩效。He等通过对新加坡和马来西亚上市公司研究发现,当探索性和开发性创新处理成取舍时,探索性创新导向的相对数值会和财务绩效之间呈现负相关,探索性创新的高成本、高风险和不确定性对企业短期绩效存在负面影响。吴晓波等[11]通过对179家中国企业的实证研究发现,同时追求两种创新的协调成本高昂,盲目追求并不能对企业绩效产生正向作用,反而会抵消单一创新模式所带来的绩效,对企业绩效产生负面影响。
3)双元创新与企业绩效的倒U型关系。Bhandari[12]通过NASDAQ上市公司数据,用托宾Q值和资本回报率表示企业绩效,发现企业双元创新正交值对企业绩效存在倒U型关系,且对企业绩效的影响不是通过成本变量传导,而是通过差异化战略为中介的。
综上所述,以往的研究主要集中在企业层面,采用调查问卷的方式获得数据,鲜有对制造业细分行业层面的深入研究。由于单个企业的创新行为及其带来的绩效变化会受到企业所处行业环境等外在因素的重大影响[13],而且企业层面的样本选择存在局限性,这些都会导致研究结果出现比较大的差异;因此,本文以行业层面的官方数据为基础研究双元创新及其对行业盈利绩效的异质性影响,力求为行业总体的发展提供更为可靠的结论和建议。
2 模型构建与变量选取
2.1 研究样本
本文以中国制造业各细分行业2000—2015年的数据作为研究样本。结合本文的研究目的及《国民经济行业分类》2011年修订版与2002年修订版的区别,对2011年修订版中的31个制造行业进行了3个合并7个剔除的处理。其中:“农副食品加工业”和“食品制造业”合并为“食品加工和制造业”;“纺织服装、服饰业”和“皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业”合并为“纺织服饰、毛、皮制品及制鞋业”;“汽车制造业”和“铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业”合并为“交通运输设备制造业”;剔除“烟草制造业”“文教、工美、体育和娱乐用品制造业”“石油加工、炼焦及核燃料加工业”“仪器仪表制造业”“其他制造业”“废弃资源综合利用业”“金属制品、机械和设备修理业”。因为不同创新模式对不同要素密集度的制造业会产生差异化影响,所以本文将处理后的21个行业归为“劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业”和“技术密集型制造业”两类,如表1所示。
2.2.2 变量选取及数据来源
本文主要的解释变量为探索性创新(EXP)和开发性创新(DEV),借鉴于博[14]和孙吉乐[15]的做法,将“行业自主创新R&D经费支出总额与行业主营业务收入的比值”作为探索性创新投入强度的代理指标;将“行业从事国外技术引进、国内技术购买、消化吸收及工艺改进等创新活动的费用总额与行业主营业务收入的比值”作为开发性创新投入强度的代理指标。本文被解释变量为中国制造业行业盈利绩效(PROFIT),选取行业的利润率“利润总额与行业主营业务收入的比值”作为代理指标。
本文的数据来源为历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》,部分数据由笔者计算得到,如表2所示。
3 实证结果与分析
3.1 中国制造业盈利性和双元创新的动态趋势——基于主要变量的统计性描述 1)主要变量的统计性描述。制造业平均利润率一直在6%左右波动,最大值和最小值之间的差距较大且标准差也较大,说明各细分行业的利润率差异较大。探索性创新强度均值虽然没有超过1%,但近年来一直缓慢上升,开发性创新强度均值则一直在下降,2015年较2000年下降了8943%,虽然各细分行业两种创新的强度极差都较大,但标准差都较小且一直在下降,说明各行业两种创新的强度与平均值的距离都比较小且慢慢趋向于平均值。双元创新非平衡性指标的均值和标准差从长期来看有较大下降但近几年处在上升趋势,说明近几年创新的不平衡性正在加大,而且各细分行业之间差异正在变大。双元创新交互项的均值一直在下降,标准差、极差也一直下降且达到了较小的水平,说明各细分行业之间的差距不断缩小逐步均衡,如表3所示。
2)中国制造业盈利性和双元创新的动态趋势。2000—2015年中国制造业各细分行业利润率均值和创新强度均值的变动情况,如图1所示。从各变量单独的变化趋势来看,制造业整体利润水平一直在6%上下徘徊,在2010年达到峰值(突破7%)之后又回落到6%附近。探索性创新强度在2011年跌到谷底后一直在缓慢的提高,但没有超过1%;开发性创新强度则一直在下降,在2012年之后降到了0.5%以下。这种趋势表明中国制造业将更多的注意力和资源集中到了探索性创新上,而开发性创新则越来越不被重视。需要注意2008年,受到美国次贷危机的影响,制造业利润率以及两种创新强度都较前一年有明显的下降。从各变量互相的变化关系来看,探索性创新强度变化趋势与制造业利润率变化没有表现出明显的关系,开发性创新强度的变化趋势则在2007年之后与利润率的变化出现了一定的相似性,这也体现了两种创新模式的特点,开发性创新对行业盈利能力的影响更稳定,不确定性更小,而探索性创新则恰好相反。
2000—2015年中国制造业各细分行业主营业务收入均值和创新投入额均值的变动情况,如图2所示。探索性创新投入规模除了在2009年出现了较大的下降之外,一直在稳步的提升中,而且斜率较大,增速较快;开发性创新投入规模则在2011年之后逐年下降,只是下降幅度较慢;主营业务收入在2009年出现较大的滑坡以后便进入到较快速的上升趋势中。
综合两图可知:近年来,中国制造业整体利润水平较稳定;探索性创新的缓慢增强来源于探索性投入金额的快速增长,而开发性创新强度的减弱则是有两方面原因引起的,一方面是其投入金额一直在缓慢下降,另一方面是行业的主营业务收入一直在较快的提升。
3.2 实证分析
本文利用2000—2015年中国制造业21个行业的面板数据进行回归分析,共有315个样本数据。用软件StataMP14对模型进行验证。为了减弱异方差和异常值的影响,本文对所有变量均取对数,模型(1)、(2)、(3)的VIF检验说明不存在明显的共线性问题。考虑到行业之间的差异性,在固定效应模型和随机效应模型中进行选择,Hausman检验结果表明固定效应估计(FE)优于随机效应估计(RE);因此,采用FE方法估計。同时,面板数据中行业数大于时间序列,数据检验发现存在截面相关和异方差,故采用面板矫正标准误(panel standard corrected errors,PCSE)估计方法进行实证分析,可以有效处理复杂的面板误差结构,如同步相关、异方差、序列相关等,在样本量不够大时尤为有效,如表4所示。
总体来看,模型的回归结果比较理想,两种创新及其交互都对行业利润率产生了显著的影响,只有两种创新的平衡性指标没有通过显著性检验。在不同样本中,各变量的影响方向和显著性都没有发生根本性变化。
3.3 实证结论
探索性创新与盈利绩效呈显著正相关且影响系数远远大于开发性创新。探索性创新投入每增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率增加0.521 7%、0.524 2%和0.530 7%,说明在市场接近饱和的条件下,以新产品研发为主、拓展潜在需求的探索性创新对中国制造业盈利能力的促动作用越来越大,且对于技术密集型制造业作用更为明显。
开发性创新与盈利绩效也呈显著正相关,但影响系数远小于探索性创新。开发性创新投入每增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率仅增加0.130 5%,0.161 8%和0.101 6%。表明通过应用性工艺技术改造来降低产品成本和提高产品质量的开发性创新对企业盈利绩效虽然也能产生正面拉动效应,但在市场需求疲软的行情下,这种拉动作用远不如以挖掘潜在需求为目标的探索性创新明显。同时,开发性创新对传统劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的提升作用明显高于对技术密集型制造业的影响,体现了成本和质量要素对于传统制造业的重要性。
探索性和开发性创新差的绝对值对总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率都没有显著影响,说明在资源约束下,中国制造业对双元创新的平衡配置能力不足,平衡性(取舍性)双元创新对制造业盈利绩效的拉动作用反而不如单元创新作用明显。
探索性和开发性创新交互项与绩效之间存在显著的正相关,但是影响系数偏弱。创新交互增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率仅增加0.162 8%,0.211 4%和0.105 1%,表明在一定资源条件许可的情况下,制造业同时高水平追求两种创新确实推动了行业盈利能力的改善,但是由于创新战略动态协调能力的不足,远没有达到两种创新之间的高水平交互放大效应。另值得关注的是,相对于技术密集型制造业,交互性双元创新对劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的正面效应更为明显,这可能是由于对传统制造业而言,成熟的管理体制、累积的知识技术、稳定的上下游供需链更利于动态组合双元创新且双元创新带来的成本下降、质量提升和一定范围的新产品组合对成熟型传统制造业盈利促动作用更大。 在控制变量中,行业规模与行业盈利绩效存在显著的正相关,表明当前制造业的规模效应依然是促进行业盈利能力改善的重要因素;外商投资对盈利绩效的影响显著性偏弱,不是影响行业盈利能力的重要因素;负债与行业盈利绩效之间存在显著的负相关,表明融资环境的改善、运营杠杆率的降低将会显著提高行业的盈利能力。
4 结论与建议
本文的研究目是从制造业行业层面理清双元创新的具体投入情况,探究双元创新对行业盈利绩效实际的异质性影响以及影响形成的背后原因。在这样的基础上,本文通过理论和实证研究得到以下4点结论:①中国制造业创新的重心正在转移到探索性创新,探索性创新逐年增强,开发性创新逐年减弱。②探索性与开发性创新对行业绩效存在显著正面效应,但探索性创新对盈利绩效的影响系数远大于开发性创新。③相对于劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业,探索性创新对技术密集型制造业利润率的正面效应更明显,开发性创新則相反。④两种创新的交互项对行业绩效存在显著正面效应,但影响程度偏弱。相对于技术密集型制造业,交互性双元创新对劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的正面效应更为明显。
基于本文的研究成果,得到以下3点关于创新实践的建议:①中国制造业仍然需要继续加大对两种创新的投入,只有两种创新并举才能既赢得现在又赢得未来,但是不能盲目追求探索性创新的快速增强而忽视开发性创新的重要性,在制定创新战略时应该充分评估自身的创新资源基础、组织管理能力等条件,综合考量两种创新的投入规模,寻求两种创新之间的平衡,有效改善两种创新绩效。②通过多种途经努力增强多种类创新资源的储备、提高对创新的组织管理能力,只有拥有良好的资源储备结构、适应于不同创新形式和外部环境的组织管理能力,才能提高创新战略的动态协调能力,制定合理的创新战略,提高创新资源的利用效率,切实保证和提高创新的绩效。③政府部门应该通过立法等途经加强对知识产权的保护,只有这样才能保障企业的创新产出不被轻易的模仿,保障企业进行创新的合法收益,才能从根本上提高企业进行创新实践的动力,提高整个行业的创新能力和竞争力,改善行业的盈利绩效。
参考文献:
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[5] ANDRIOPOULOS C,LEWIS M W.Exploitationexploration tensions and organizational ambidexterity:managing paradoxes of innovation[J].Organization Science,2009,20(4):696.
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[7] 李剑力.探索性创新、开发性创新与企业绩效关系研究:基于冗余资源调节效应的实证分析[J].科学学研究,2009,27(9):1418.
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[10] MENGUC B,AUH S.The asymmetric moderating role of market orientation on the ambidexterityfirm performance relationship for prospectors and defenders[J].Industrial Marketing Management,2008,37(4):455.
[11] 吴晓波,陈小玲,李璟琰.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.
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[13] JANSEN J P,BOSCH F J,VOLBERDA H W.Exploratory innovation,exploitative innovation,and performance:effects of organizational antecedents and environmental moderators[J].Management Science,2006,52(11):1661.
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[编辑:费 婷]
关 键 词:双元创新;探索性创新;开发性创新;制造业;盈利绩效
DOI:10.16315/j.stm.2019.01.003
中图分类号: F426
文献标志码: A
Abstract:Due to the complexity of market competition, the uncertainty of international environment and the dynamic of technological innovation, dual innovation (the combination and coexistence of exploratory and exploitative innovation) has become the key to maintain the profitability of manufacturing enterprises. Because of the inherent complexity of dual innovation, it has a very complex effect on the profitability of manufacturing industry. Based on the data of Chinas manufacturing industry for 2003—2015, this paper gets the conclusion through the empirical study of PCSE model: Exploratory and exploitative innovation have significant positive effect on industry profitability, but the impact of exploratory innovation on profit performance is greater than exploitative innovation; The positive effect of exploratory innovation on the profit performance of technologyintensive industries is greater than that on the profit performance of labor & capitalintensive industries, while the extent of impact of exploitative innovation is opposite; The interaction of two innovations have significant positive effect on industry profitability, but the degree of impact is weak; The positive effect of the interaction of two innovations on the profit performance of labor & capitalintensive industries is greater than that on the profit performance of technologyintensive industries.
Keywords:dual innovation; exploratory innovation; exploitative innovation; manufacturing industry; profit performance
根據双元创新理论,创新活动可以分为探索性创新(exploratory innovation)和开发性创新(exploitative innovation)。Benner等[1]基于March[2]的研究,从当前知识对技术轨道和细分市场的偏离程度这两个维度出发,提出了探索性创新和开发性创新。探索性创新是脱离现有的知识,面向新的市场,对新技术、新产品、新设计的发现和探索,具有高投入、高风险、高收益的特点;开发性创新是在既有知识的基础上,面对现有市场,对既有的技术、产品及服务等的改善,具有低投入、低风险的特点。
随着中国经济的发展,国际产业竞争形式的变化,中国制造业依靠资源要素成本优势快速发展的时代已经过去,薄弱的核心技术和自主创新能力成为了中国制造业改善盈利绩效,继续提高竞争力的重大障碍;因此,中国提出了《中国制造2025》,创新驱动战略在国家、行业、企业层面都受到了前所未有的重视,双元创新(探索性创新与开发性创新的组合和共存)成为制造业保持盈利能力的关键,但是两种创新具有不同的性质,对不同要素密集度制造业的短期绩效和长期竞争优势会产生复杂的异质性效应;因此,如何根据不同创新模式对制造业盈利绩效的现实影响来实现创新战略的组合与平衡具有明显的理论与现实意义。 1 文献综述
当前,对双元创新与绩效的研究主要集中在两种创新模式的相互关系和双元创新对企业绩效的异质性影响两个方面。
1.1 探索性创新与开发性创新的相互关系
在资源约束条件下,探索性创新与开发性创新是矛盾统一体。He等[3]和Cao等[4]较早地提出了双元创新“平衡与交互”两个维度的关系并进行了度量,他们用两种创新间的绝对差来度量“平衡式”双元创新,表示探索性创新和开发性创新存在彼此对立、争夺资源的矛盾性;而用两种创新的乘积来度量“交互式”双元创新,表示两种创新是正交独立的变量,具有彼此促进的统一性。此后的学者基本沿着这个轨迹来研究双元创新间的关系。
1)平衡式双元创新将探索性和开发性创新看成是连续性变量的两个极点,彼此对立。Andriopoulos等[5]认为由于资源局限、组织结构以及创新行为自强化等原因,探索性创新和开发性创新必然存在此消彼长的关系,同时进行会对企业的稀缺资源产生争夺,但为了使企业绩效达到最优,又应避免单一创新路径带来的风险,企业应在两种创新间寻找最佳平衡以分配资源,避免相互冲突来提高各自效率,兼顾企业短期绩效和长期发展。
2)交互式双元创新强调探索性和开发性创新是两个正交独立的变量,并不是互相排斥不可协调的,组织可以通过联盟合作等方式从其他企业获取知识和资源等,同时开展高水平的探索和开发性创新来发挥两者的互补优势。Cupta等[6]通过将企业内部价值链进行分解,在不同的价值链活动中投入相应的资源实行不同的创新实践,发现可以有效的避免两种创新对企业资源的竞争,让这两种创新形成有效的互补,从而体现出双元创新互相促进补充的放大效应。
1.2 双元创新与企业财务绩效
1)双元创新与企业绩效的正向线性关系。He等通过对新加坡和马来西亚上市公司的研究发现,探索性和开发性创新为正交时,其对企业绩效有显著的正向影响。李剑力[7-8]基于251家企業数据研究发现,探索性和开发性创新之间的平衡有助于促进企业赢利性绩效的提升,组织的冗余资源和组织结构特性对两种创新的协调具有调节作用。段梦等[9]基于203家企业调查数据研究发现,开发性创新与探索性创新具有显著的互动正交关系,相互影响,相互促进,并对企业竞争力的提升有显著的正向作用。
2)双元创新与企业绩效的负向线性关系。Menguc等[10]认为两种创新对组织结构和文化的要求存在很大的不同,寻求两种创新的平衡相应地需要支付昂贵的协调成本,因而双元创新可能负向影响企业绩效。He等通过对新加坡和马来西亚上市公司研究发现,当探索性和开发性创新处理成取舍时,探索性创新导向的相对数值会和财务绩效之间呈现负相关,探索性创新的高成本、高风险和不确定性对企业短期绩效存在负面影响。吴晓波等[11]通过对179家中国企业的实证研究发现,同时追求两种创新的协调成本高昂,盲目追求并不能对企业绩效产生正向作用,反而会抵消单一创新模式所带来的绩效,对企业绩效产生负面影响。
3)双元创新与企业绩效的倒U型关系。Bhandari[12]通过NASDAQ上市公司数据,用托宾Q值和资本回报率表示企业绩效,发现企业双元创新正交值对企业绩效存在倒U型关系,且对企业绩效的影响不是通过成本变量传导,而是通过差异化战略为中介的。
综上所述,以往的研究主要集中在企业层面,采用调查问卷的方式获得数据,鲜有对制造业细分行业层面的深入研究。由于单个企业的创新行为及其带来的绩效变化会受到企业所处行业环境等外在因素的重大影响[13],而且企业层面的样本选择存在局限性,这些都会导致研究结果出现比较大的差异;因此,本文以行业层面的官方数据为基础研究双元创新及其对行业盈利绩效的异质性影响,力求为行业总体的发展提供更为可靠的结论和建议。
2 模型构建与变量选取
2.1 研究样本
本文以中国制造业各细分行业2000—2015年的数据作为研究样本。结合本文的研究目的及《国民经济行业分类》2011年修订版与2002年修订版的区别,对2011年修订版中的31个制造行业进行了3个合并7个剔除的处理。其中:“农副食品加工业”和“食品制造业”合并为“食品加工和制造业”;“纺织服装、服饰业”和“皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业”合并为“纺织服饰、毛、皮制品及制鞋业”;“汽车制造业”和“铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业”合并为“交通运输设备制造业”;剔除“烟草制造业”“文教、工美、体育和娱乐用品制造业”“石油加工、炼焦及核燃料加工业”“仪器仪表制造业”“其他制造业”“废弃资源综合利用业”“金属制品、机械和设备修理业”。因为不同创新模式对不同要素密集度的制造业会产生差异化影响,所以本文将处理后的21个行业归为“劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业”和“技术密集型制造业”两类,如表1所示。
2.2.2 变量选取及数据来源
本文主要的解释变量为探索性创新(EXP)和开发性创新(DEV),借鉴于博[14]和孙吉乐[15]的做法,将“行业自主创新R&D经费支出总额与行业主营业务收入的比值”作为探索性创新投入强度的代理指标;将“行业从事国外技术引进、国内技术购买、消化吸收及工艺改进等创新活动的费用总额与行业主营业务收入的比值”作为开发性创新投入强度的代理指标。本文被解释变量为中国制造业行业盈利绩效(PROFIT),选取行业的利润率“利润总额与行业主营业务收入的比值”作为代理指标。
本文的数据来源为历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》,部分数据由笔者计算得到,如表2所示。
3 实证结果与分析
3.1 中国制造业盈利性和双元创新的动态趋势——基于主要变量的统计性描述 1)主要变量的统计性描述。制造业平均利润率一直在6%左右波动,最大值和最小值之间的差距较大且标准差也较大,说明各细分行业的利润率差异较大。探索性创新强度均值虽然没有超过1%,但近年来一直缓慢上升,开发性创新强度均值则一直在下降,2015年较2000年下降了8943%,虽然各细分行业两种创新的强度极差都较大,但标准差都较小且一直在下降,说明各行业两种创新的强度与平均值的距离都比较小且慢慢趋向于平均值。双元创新非平衡性指标的均值和标准差从长期来看有较大下降但近几年处在上升趋势,说明近几年创新的不平衡性正在加大,而且各细分行业之间差异正在变大。双元创新交互项的均值一直在下降,标准差、极差也一直下降且达到了较小的水平,说明各细分行业之间的差距不断缩小逐步均衡,如表3所示。
2)中国制造业盈利性和双元创新的动态趋势。2000—2015年中国制造业各细分行业利润率均值和创新强度均值的变动情况,如图1所示。从各变量单独的变化趋势来看,制造业整体利润水平一直在6%上下徘徊,在2010年达到峰值(突破7%)之后又回落到6%附近。探索性创新强度在2011年跌到谷底后一直在缓慢的提高,但没有超过1%;开发性创新强度则一直在下降,在2012年之后降到了0.5%以下。这种趋势表明中国制造业将更多的注意力和资源集中到了探索性创新上,而开发性创新则越来越不被重视。需要注意2008年,受到美国次贷危机的影响,制造业利润率以及两种创新强度都较前一年有明显的下降。从各变量互相的变化关系来看,探索性创新强度变化趋势与制造业利润率变化没有表现出明显的关系,开发性创新强度的变化趋势则在2007年之后与利润率的变化出现了一定的相似性,这也体现了两种创新模式的特点,开发性创新对行业盈利能力的影响更稳定,不确定性更小,而探索性创新则恰好相反。
2000—2015年中国制造业各细分行业主营业务收入均值和创新投入额均值的变动情况,如图2所示。探索性创新投入规模除了在2009年出现了较大的下降之外,一直在稳步的提升中,而且斜率较大,增速较快;开发性创新投入规模则在2011年之后逐年下降,只是下降幅度较慢;主营业务收入在2009年出现较大的滑坡以后便进入到较快速的上升趋势中。
综合两图可知:近年来,中国制造业整体利润水平较稳定;探索性创新的缓慢增强来源于探索性投入金额的快速增长,而开发性创新强度的减弱则是有两方面原因引起的,一方面是其投入金额一直在缓慢下降,另一方面是行业的主营业务收入一直在较快的提升。
3.2 实证分析
本文利用2000—2015年中国制造业21个行业的面板数据进行回归分析,共有315个样本数据。用软件StataMP14对模型进行验证。为了减弱异方差和异常值的影响,本文对所有变量均取对数,模型(1)、(2)、(3)的VIF检验说明不存在明显的共线性问题。考虑到行业之间的差异性,在固定效应模型和随机效应模型中进行选择,Hausman检验结果表明固定效应估计(FE)优于随机效应估计(RE);因此,采用FE方法估計。同时,面板数据中行业数大于时间序列,数据检验发现存在截面相关和异方差,故采用面板矫正标准误(panel standard corrected errors,PCSE)估计方法进行实证分析,可以有效处理复杂的面板误差结构,如同步相关、异方差、序列相关等,在样本量不够大时尤为有效,如表4所示。
总体来看,模型的回归结果比较理想,两种创新及其交互都对行业利润率产生了显著的影响,只有两种创新的平衡性指标没有通过显著性检验。在不同样本中,各变量的影响方向和显著性都没有发生根本性变化。
3.3 实证结论
探索性创新与盈利绩效呈显著正相关且影响系数远远大于开发性创新。探索性创新投入每增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率增加0.521 7%、0.524 2%和0.530 7%,说明在市场接近饱和的条件下,以新产品研发为主、拓展潜在需求的探索性创新对中国制造业盈利能力的促动作用越来越大,且对于技术密集型制造业作用更为明显。
开发性创新与盈利绩效也呈显著正相关,但影响系数远小于探索性创新。开发性创新投入每增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率仅增加0.130 5%,0.161 8%和0.101 6%。表明通过应用性工艺技术改造来降低产品成本和提高产品质量的开发性创新对企业盈利绩效虽然也能产生正面拉动效应,但在市场需求疲软的行情下,这种拉动作用远不如以挖掘潜在需求为目标的探索性创新明显。同时,开发性创新对传统劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的提升作用明显高于对技术密集型制造业的影响,体现了成本和质量要素对于传统制造业的重要性。
探索性和开发性创新差的绝对值对总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率都没有显著影响,说明在资源约束下,中国制造业对双元创新的平衡配置能力不足,平衡性(取舍性)双元创新对制造业盈利绩效的拉动作用反而不如单元创新作用明显。
探索性和开发性创新交互项与绩效之间存在显著的正相关,但是影响系数偏弱。创新交互增加1%,分别带动总体制造业、劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业和技术密集型制造业利润率仅增加0.162 8%,0.211 4%和0.105 1%,表明在一定资源条件许可的情况下,制造业同时高水平追求两种创新确实推动了行业盈利能力的改善,但是由于创新战略动态协调能力的不足,远没有达到两种创新之间的高水平交互放大效应。另值得关注的是,相对于技术密集型制造业,交互性双元创新对劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的正面效应更为明显,这可能是由于对传统制造业而言,成熟的管理体制、累积的知识技术、稳定的上下游供需链更利于动态组合双元创新且双元创新带来的成本下降、质量提升和一定范围的新产品组合对成熟型传统制造业盈利促动作用更大。 在控制变量中,行业规模与行业盈利绩效存在显著的正相关,表明当前制造业的规模效应依然是促进行业盈利能力改善的重要因素;外商投资对盈利绩效的影响显著性偏弱,不是影响行业盈利能力的重要因素;负债与行业盈利绩效之间存在显著的负相关,表明融资环境的改善、运营杠杆率的降低将会显著提高行业的盈利能力。
4 结论与建议
本文的研究目是从制造业行业层面理清双元创新的具体投入情况,探究双元创新对行业盈利绩效实际的异质性影响以及影响形成的背后原因。在这样的基础上,本文通过理论和实证研究得到以下4点结论:①中国制造业创新的重心正在转移到探索性创新,探索性创新逐年增强,开发性创新逐年减弱。②探索性与开发性创新对行业绩效存在显著正面效应,但探索性创新对盈利绩效的影响系数远大于开发性创新。③相对于劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业,探索性创新对技术密集型制造业利润率的正面效应更明显,开发性创新則相反。④两种创新的交互项对行业绩效存在显著正面效应,但影响程度偏弱。相对于技术密集型制造业,交互性双元创新对劳动[KG-*5]-[KG-*5]资本密集型制造业利润率的正面效应更为明显。
基于本文的研究成果,得到以下3点关于创新实践的建议:①中国制造业仍然需要继续加大对两种创新的投入,只有两种创新并举才能既赢得现在又赢得未来,但是不能盲目追求探索性创新的快速增强而忽视开发性创新的重要性,在制定创新战略时应该充分评估自身的创新资源基础、组织管理能力等条件,综合考量两种创新的投入规模,寻求两种创新之间的平衡,有效改善两种创新绩效。②通过多种途经努力增强多种类创新资源的储备、提高对创新的组织管理能力,只有拥有良好的资源储备结构、适应于不同创新形式和外部环境的组织管理能力,才能提高创新战略的动态协调能力,制定合理的创新战略,提高创新资源的利用效率,切实保证和提高创新的绩效。③政府部门应该通过立法等途经加强对知识产权的保护,只有这样才能保障企业的创新产出不被轻易的模仿,保障企业进行创新的合法收益,才能从根本上提高企业进行创新实践的动力,提高整个行业的创新能力和竞争力,改善行业的盈利绩效。
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[编辑:费 婷]