朱恒鹏：企业规模、市场力量与民营企业创新行为

    「标题注释」本文是中国社科院民营经济研究中心研究项目“中国民营企业竞争力研究：自主创新与竞争力指数”的阶段性成果。感谢匿名审稿人的评论和提出的修改意见，当然文责自负。
    「作者简介」朱恒鹏，中国社会科学院经济研究所，100836.
    「内容提要」本文使用国内10个省市800余家民营企业的调查数据，考察了企业规模、市场力量、行业特征和地区差异等因素对企业创新行为的影响。本文的主要结论是：（1）企业规模与民营企业研发支出强度之间呈现较明显的倒U型函数关系，小型企业更倾向于选择自主创新方式；（2）民营企业拥有一定的市场力量有助于企业创新强度的提高和自主创新比例的增加；（3）企业所采用的主要竞争手段影响企业的创新方式；（4）行业特征影响企业的创新方式；（5）民营企业的创新活动存在着明显的地区差异。
    「关键词」民营企业/创新强度/创新方式
    截稿：2006年9月
    经过近30年的快速发展，民营企业已经成为中国经济增长的主要推动力量。但是，中国经济要持续发展，不仅需要民营经济的规模不断扩大，更需要民营企业市场竞争力的持续提高，民营企业的自主创新能力如何尤为关键。为了对国内民营企业的创新行为有一个基本的了解，中国社会科学院民营经济研究中心在2006年对全国部分省市的民营企业进行了主题为“企业自主创新能力与竞争力”的问卷调查。本文使用这一问卷调查所获得的数据，利用计量分析方法考察企业规模、市场力量和其他相关因素对民营企业研发（R&D）行为及创新方式选择的影响，揭示中国民营企业创新活动的实际运行机制。
    一、文献综述及问题的提出
    对企业创新活动的系统研究可以追溯到熊彼特（1942，中译本），他强调了市场力量和企业规模对创新活动的关键作用。由熊彼特的理论引出了两个关于企业创新的假说：（1）垄断力量与创新之间存在着正相关关系；（2）大企业比小企业承担着更大比例的创新份额（吴延兵，2006）。不过，此后随着理论研究的逐步深入，人们逐渐认识到垄断和竞争、大企业和小企业在促进创新方面各具优势。市场力量、企业规模与企业创新活动之间并不存在一种一成不变的单一关系。不能不分条件地简单认为大企业或小企业更具有创新能力，要根据产业和市场条件进行综合分析（Acs and Audretsch ，1990）。
    熊彼特假说不仅激发了创新理论的深入发展，而且也引出大量经验研究成果。这些经验研究主要检验了市场力量及企业规模与创新活动之间的关系。早期的研究均先验地假定企业规模与创新投入之间存在着一种线性单调关系。但Scherer（1965）发现，两者之间存在着倒U 型非线性关系。这一结果表明，规模巨大并非是R&D活动的必要条件，它也可能成为阻碍创新的因素。此后不少经验研究文献进一步证实了这种关系的存在（Soete ，1979）。但是，也有一些研究得出了与此相反的结论（Bound et al.，1984）。
    通过控制更多变量和采用更细致的研究方法来研究企业规模与创新投入间的关系，往往会得出不同的结论。Shrieves（1978）在控制产业技术特征、市场集中度等变量后，发现规模对企业R&D人员数有显著正影响。Braga 与Willmore（1991）发现，在控制了市场集中度、产权因素、利润等变量后，规模变量可以显著地提高R&D活动的概率。
    总体看来，关于市场力量与创新投入之间关系的早期研究并没有发现市场力量激励创新投入的有力证据，Scherer （1967）在这一方面是一个突破。该文献发现，市场集中度与R&D人员数量之间至少存在着一种正向关系，可一旦超过某一临界值，市场力量可能不再有利于技术创新，即两者之间同样存在着一种倒U型函数关系。此后有许多文献运用不同的样本对这一关系进行了验证（Braga andWillmore，1991）。相关文献亦表明：市场力量对创新投入的影响依赖于多种因素，如产品差异程度、产业技术机会及市场环境等（Angelmar，1985）。
    上述文献绝大多数是以发达国家为背景的。对我们来说，更感兴趣的问题是什么因素决定了中国企业的创新行为？最近几年，中国的创新问题开始受到一些国内外学者的关注。
    Hu（2001）运用1995年北京市海淀区813个高科技企业横截面数据研究表明，销售收入和政府R&D对私人R&D有显著的正作用。何玮（2003）表明，中国大中型工业企业技术创新行为存在着明显的短期效应。朱平芳和徐伟民（2003）运用1994～2001年上海市工业行业面板数据，研究了政府的科技激励政策对企业自筹R&D投入与专利的影响。Jefferson 等（2004）利用中国1997～1999年5451个大中型制造企业面板数据，研究了R&D支出、新产品销售收入的决定因素。周黎安、罗凯（2005）运用中国1985～1997年30个省级水平的面板数据，对企业规模与专利数量之间的关系进行了检验。安同良等（2006）根据对江苏省制造业企业的调查，考察了行业、企业规模以及所有制等因素对企业R&D行为的影响。吴延兵（2006）运用1993～2002年中国大中型工业企业产业面板数据和2002年4位数制造产业横截面数据，考察了不同性质产权结构对创新活动的影响。在已有的研究中，专门针对民营企业创新行为的文献尚不多见。而本文的研究对象恰恰是国内民营企业的创新行为。
    我们的民营企业问卷调查涉及样本企业822家，这些企业分别来自10个省市。调查的相关数据大部分是样本企业2005年的数据，因此本文使用的是横截面数据。少部分指标，如利润额，拥有2004～2005年两个年度的数据。
    二、民营企业创新投入强度的影响因素
    （一）变量的选择和模型的设定
    首先是有关企业创新活动方面的衡量指标。在我们的调研数据中，反映民营企业创新活动有两个方面的指标：一是创新投入，包括R&D支出和R&D人员数；二是创新产出，包括企业获得的专利数和新产品销售收入，大多数文献都是使用这4种指标来衡量创新活动的，这4种指标各有优缺点（吴延兵，2006）。基于尽可能保留更多有效样本的考虑，本文选择R&D支出作为企业创新活动的衡量指标。在下面的模型中，我们以R&D支出占销售产值的比重（通常被称为R&D强度）作为被解释变量。
    其次是反映企业规模的指标。一般用销售收入、总资产或者员工人数来表示。Scherer （1965）分析了这三个变量的特点和相对优点。他的看法是，由于销售收入在生产要素构成中处于中立地位，而且R&D预算往往以销售收入为根据，因此，销售收入是更好的表示企业规模的变量。本文的研究目的之一是探讨企业规模与R&D投入之间是否存在倒U 型函数关系。为了验证其稳定性，本文分别用总资产和企业技工贸收入来表示企业规模。由于调查数据中没有企业销售收入，我们用技工贸收入这一指标替代。这两个指标性质类似。如果倒U 型函数关系存在，则规模指标的系数为正，其平方项的系数为负。
    再次是反映企业拥有的市场力量的指标。文献中一般用市场集中度指数来反映市场力量。该指数往往用4厂商集中度、8厂商集中度和赫尔芬达尔指数代表。这3个指数越大，表明产业集中度越高，市场垄断力量越强。但是我们的调查数据没有产业层面的数据，无法计算上述3个指标。因此，我们需要利用已有数据，使用其他方法构造反映样本企业所拥有的市场力量的指标。
    在我们的问卷中有这样一个问题：本企业主打产品的价格水平与主要竞争对手相比：1.高出很多；2.略高；3.基本持平；4.略低；5.低很多。显然，这个问题的答案从产品定价能力高低方面反映了企业所拥有的市场力量的大小，如果企业的主打产品价格水平比主要竞争对手高出许多，意味着企业具有很高的产品定价能力及很大的市场力量，其他选项依此类推。根据企业对这一问题的回答，我们构造了一个反映企业市场力量高低的指数，在这一指数中，选择“高出很多”的企业得分最高，意味着该企业具有很大的市场力量，选择“略高”的得分次之，其他选项得分依次递减。如果企业拥有的市场力量与企业的R&D强度之间存在着倒U 型关系，则该指数的系数为正，而其平方项的系数为负。
    除了企业规模和市场力量的影响外，还有其他诸多因素会对R&D支出产生影响。根据数据的可获得性以及文献中通行的做法，本文主要考虑了如下几个因素：
    1.资本密集度。资本密集度是行业进入壁垒的衡量指标，它反映了该行业是资本密集型还是劳动密集型。在中国，资本相对稀缺，成为进入壁垒，且资本密集度高的行业往往技术含量较高，因而预期资本密集度的符号为正。我们分别用两种指标反映资本密集度：资产总额/技工贸收入总额和资本总额/员工数（即人均资本）。
    2.企业绩效状况。用利润总额和资产负债率来反映企业绩效状况。利润额是R&D经费的重要来源，因此预期该指标的系数为正。资产负债率用于考察企业信贷能力是否影响R&D投资决策。先验地看，负债比率越高，企业的融资能力越低，从而R&D投资的可能性越小，因此，预期该指标的系数为负。
    3.地区差异。中国经济的一个基本特征是地区间发展不平衡，民营企业同样如此。在下面的计量模型中我们纳入地区虚拟变量，探讨在民营企业创新方面是否存在着显著的地区差异。样本企业分布在10个省市，以北京为参照系，共设置了9个地区虚拟变量。
    表1给出了上述各变量的含义及样本数据的基本统计特征。
    
    为了验证市场力量、企业规模与R&D强度之间是否存在倒U 型函数关系，我们还分别在模型中加入了企业规模和市场力量指数的平方项。ε为随机误差项。
    （二）估计结果及其分析
    我们使用普通最小二乘法（OLS ）进行估计。由于横截面数据往往存在着异方差问题。White （1980）在假定估计方程的残差不存在序列相关的条件下，推导出一个异方差一致协方差矩阵，用于计算标准误差与t 统计量。本文所使用的样本是横截面数据，不存在序列相关问题，所以，我们使用White 异方差一致协方差矩阵对模型进行了修正，这样使得OLS 估计结果更为可靠。运用基本模型
    （1），对企业规模变量和利润变量进行不同的组合，得出的估计结果见表2.
    
    说明：参数估计值下面括号中的数值为稳健性标准误差。[*]、[**]、[***]分别代表参数估计值在10％、5％、1％水平上显著。下表同。
    根据表2给出的估计结果，下面我们依次讨论企业规模、市场力量及其他因素对民营企业R&D支出强度的影响。从表2中的4个估计结果可以看出，模型（3）的拟合质量最好，模型（3）以“技工贸收入”代表企业规模，下面的分析主要根据这个结果来进行。
    1.企业规模对R&D强度的影响。表2中的4个结果均分别纳入企业规模及其平方项作为解释变量，模型（1）和（2）以企业总资产反映企业规模，（3）和（4）以技工贸收入反映企业规模。4个结果均显示企业规模的系数为正，而规模平方项的系数为负，不过模型（2）中这2个系数在统计上不显著，而其他3个模型中的这两个系数是显著的。特别是模型（3）中2个系数均在1％的置信水平上显著。这说明在民营企业中，企业规模与R&D强度之间的确存在着倒U型函数关系。我们利用模型（3）进行计算，可以得出当企业规模为287亿元时，R&D强度达到最大值。不过，在260个样本中，平均企业规模是4.87亿元，只有一家企业的规模超过287亿元临界值。因此，虽然回归结果表明企业规模与R D强度之间呈现倒U 型关系，但对样本企业而言，二者之间主要表现为一种非线性递增关系。利用模型（3），采用企业规模的均值和R&D强度的均值，可以算出R&D强度对企业规模的弹性为0.28，即企业规模每增长1％，R&D投入强度相应增长0.28％。这说明R&D强度的增长幅度要小于企业规模的增长幅度。对于企业规模对创新投资的促进作用，由于研发活动一般需要较大的资金支持，考虑到固定成本和沉没成本，中小企业进行研发面临的风险较大，因此从资金投入上看，规模较大的企业研发资金投入比例要高于中小型企业。在中国，由于政策障碍和所有制歧视，中小企业融资困难，
    也限制了它们的创新活动。
    2.市场力量对R&D强度的影响。用前面根据企业定价能力高低确定的指数来代表企业所拥有的市场力量，在分别控制其他变量的情况下，4个模型中均同时引入了该市场力量指数及其平方项。从表2可以看出，4个模型中市场力量指数的系数均为正，符合前面的理论分析，不过尽管t 值超过1，但均没有达到10％的置信水平，结果不太显著。该指数平方项的系数为负，符合理论分析结论，且在10％的置信水平上显著。根据这些估计结果，我们大致可以认定企业的R&D强度和其拥有的市场力量之间存在着一定的相关性，而且二者之间是一种倒U 型函数关系，这一结果和此前一些文献的结论一致。而且这里的估计结果稳定，并不依赖于其他控制变量的选择。这种倒U 型关系的存在，表明企业拥有市场力量有助于促进企业的创新，但企业的市场力量过大，成为垄断者时，企业的创新动力反而会下降。原因在于，企业拥有一定的市场力量，可以使企业具有较高的盈利水平，获得更多的创新资源，同时也能收获更多的创新收益，从而对创新具有激励作用。但另一方面，如果企业的市场力量过强，达到了接近垄断的水平，那么很可能会造成官僚主义和组织僵化，组织成本过高，出现X 非效率，从而弱化创新激励。
    3.资本密集度、资产负债率及盈利水平对R&D强度的影响，资本密集度在4个模型中系数均为正值，且在1％的置信水平上显著，相关文献中一般认为资本密集度的大小反映了行业进入壁垒的高低，较高的资本密集度意味着较高的进入壁垒，这里的估计结果表明资本密集度越高，或者说行业进入壁垒越高，则企业的研发强度越高，而且这种联系很显著。换一种说法，和劳动密集型企业相比，资本密集型企业的研发投入力度更大。260个样本企业的“总资本/技工贸收入”的均值为1.37.也就是说，企业的总资本是其年技工贸收入的1.37倍。从模型（3）可以看出，民营企业的“总资本/技工贸收入”每提高1倍，R&D强度将提高2.2个百分点，和1.37倍的平均比例看，资本密集度的提高对R&D强度的促进作用虽然统计上很显著，但促进力度并不大。
    需要指出的是，由于我们的问卷数据不能有效提供样本企业的行业信息，所以在上面的模型估计中无法引入行业变量来分离行业效应，因此这里得出的资本密集度和R&D强度之间的显著正相关关系也可能是一种行业特征而非这两个变量之间因果关系的体现。
    资产负债率的系数在4个模型中均为负数，这符合前面的理论分析。但是4个结果中只有模型（3）中的该系数统计上显著。这表明，企业的资产负债率每提高1个百分点，企业的研发强度就会下降0.033个百分点。相比5.92个百分点的平均研发投入比例，资产负债率的这一效应相当微弱。260个样本企业的平均资产负债率为51％，根据模型（3）中的这一系数，当企业的资产负债率提高到80％时，企业的平均研发投入比例由5.92％下降到4.96％，抑制效应较弱。由于所有制歧视和其他政策障碍，民营企业通过银行贷款获得所需资本（包括研发资金）的能力很弱，从而使得借贷不能成为民营企业研发投入的重要资金来源，进而决定了资产负债率对民营企业研发强度的影响力度并不大。
    表2中利润额的系数为负，和前面的理论分析不一致。而且除模型（3）外，也均不显著。模型（3）中的系数为负且统计上显著，这一结果可以解释为当期的利润并不能构成当期研发资金的来源，二者之间可能存在着一定的挤出效应。为了更恰当地反映利润额和研发强度的关系，我们引入了滞后一期也就是上一年的利润额作为解释变量，这就是模型（2）和（4）的估计结果，但是这一解释变量的系数也不显著。估计产生这一结果的原因可能有两个：一是作为研发资金来源的利润应是滞后数期的利润，而我们受制于可获得的数据，最多只能滞后一期，而仅仅滞后一期的盈利不是研发强度的显著影响因素；二是出于容易理解的原因，样本企业自报的利润数据并不真实，或者至少并不反映企业真实的盈利水平。
    4.地区差异和R&D强度。表2中4个模型考虑了民营企业的地区差异。4个模型均以北京为参照基准，纳入另外9个省份，即广东、江苏、浙江、辽宁、吉林、河北、湖北、重庆、云南的地区虚拟变量以考察民营企业在创新方面的地区差异。拟合结果表明，在其他因素相同的情况下，浙江、辽宁、吉林、河北、湖北、重庆、云南7省份的民营企业和北京的民营企业在研发投入强度上没有显著差异。但广东和江苏两省却和这8个省市有明显差异。表2的4个结果中，我们只保留了结果显著的广东和江苏以及结果不显著的浙江，另外5个省份没有给出。之所以保留浙江，是因为浙江民营企业发展走在全国最前列，而且和其他地区相比，浙江民营企业中拥有自主品牌和自主知名品牌的比重也位于全国前列。先验的看法是，在其他条件相同的情况下，有可能浙江民营企业的研发强度会高一些，但是拟合结果不支持这一判断。在其他条件相同的情况下，浙江民营企业的研发强度和北京等7省市没有显著差异，但却明显低于江苏和广东。从模型（3）来看，和包括浙江在内的8省市相比，江苏民营企业的研发投入强度要高4个多百分点，而广东也要高2个多百分点。应该说，这一地区差异是相当明显的。和5.92％的平均研发投入强度相比，上述两个数字意味着在其他条件相同的情况下，江苏一家民营企业的研发投入平均要达到其他8个地区一家民营企业的2倍，广东的也接近其他8个地区的1.5倍。
    三、促使民营企业实施自主创新的影响因素
    在我们的调查问卷中，还有这样一个问题：本企业实施技术创新的主要途径（选一项）：1.自主创新（即原创性的创新）；2.引进创新（即在引进他人创新成果的基础上进行再创新）；3.模仿创新（即在模仿已有成果基础上实施再创新）；4.其他途径。对这一问题的回答，揭示了民营企业采用的主要技术创新方式。在822家样本企业中，有396家选择了“自主创新”，209家选择了“引进创新”，114家选择了“模仿创新”。利用这一信息，结合调查数据所提供的其他信息，本节探讨这样一个问题，那就是决定民营企业创新方式选择的因素有哪些？更具体的讲，分析哪些因素使得民营企业选择“自主创新”而不是“引进创新”或“模仿创新”。
    根据问卷调查提供的数据，我们探讨如下几个方面的因素对企业选择“自主创新”这一创新方式是否有显著影响：1.企业规模；2.企业拥有的市场力量；3.企业的主要竞争手段；4.企业所在行业的特征；5.地区差异。下面首先简单说明这5个方面因素的代表指标，然后设定我们的计量模型。最后对这一模型进行估计并分析估计结果。
    （一）指标选择和模型设定
    根据上面确定的研究主题，被解释变量是一个二值（虚拟）变量，即如果企业选择了“自主创新”，则该变量等于1，否则该变量等于0.我们用y 表示这一变量。
    第一组解释变量是企业规模。鉴于被解释变量是一个二值（虚拟）变量，此处表示企业规模的变量不再像上一节那样，由反映企业绝对规模的总资产或者销售收入这样的数值型指标来表示，而是用大型企业、中型企业和小型企业等虚拟变量来代表。以大型企业为基组，设定两个虚拟变量SIZE[，1]和SIZE[，2]分别代表中型企业和小型企业。大、中、小型按照国家统计局确定的总资产、销售收入（此处用技工贸收入代替）、员工数量等标准划分，因此有3组代表企业规模的虚拟变量。为检验企业规模效应的稳定性，分别代入这三组企业规模虚拟变量进行模型拟合。对于这组指标的系数符号，不能给出先验的理论判断。
    第二组解释变量是反映企业所拥有的市场力量的指标。根据上一节提到的反映企业产品定价能力的问题我们构造了两个虚拟变量，MP[，1]代表企业具有很强的产品定价能力，企业认为“本企业主打产品的价格水平与主要竞争对手相比高出很多”，则该变量取值为1，否则取值0.MP[，2]代表企业具有一定的定价能力，企业回答“本企业主打产品的价格水平与主要竞争对手相比略高”，则该变量取值为1，否则取值为0.显然，这组虚拟变量的参照组是选择另外3个选项的企业。由于具有市场力量的企业可以更多地获取自主创新的收益，因此这类企业有更强的自主创新激励，所以预期这两个变量的系数为正。
    第三组解释变量是企业采用的主要竞争手段。在调查问卷中有这样一个问题：本企业的竞争手段主要是：1.价格竞争；2.质量竞争；3.服务竞争；4.品牌竞争；5.产品和技术开发；6.其他。根据企业对这一问题的回答，我们构造了两个虚拟变量，CI[，1]代表企业以价格竞争作为主要竞争手段，即如果企业回答“价格竞争”为其主要竞争手段，则该变量取值为1，否则为0；另一个变量CI[，2]代表企业以创新作为主要竞争手段，即如果企业回答“产品和技术开发”为其主要竞争手段，则该变量取值为1，否则为0.这组虚拟变量的参照组是选择另外4个选项的企业。由于以价格竞争为主要竞争手段的企业往往侧重于低成本战略，因此预期此类企业不会倾向于实施自主创新。而以产品和技术开发为主要竞争手段的企业应该倾向于自主创新，因此预期第一个变量的系数为负，后一个变量的系数为正。
    第四组解释变量是企业所在行业的特征。调查问卷中有一个问题问到了企业所在行业的5个特征。根据企业对这一问题的回答，我们构造了5个虚拟变量，下面一一给予说明。如果样本企业认为“新企业加入本行业比较困难”，则该组的第一个虚拟变量MC[，1]取值为1，否则为0.如果样本企业认为“本企业所在行业市场已经饱和”，则该组的第二个虚拟变量MC[，2]取值为1，否则为0.如果样本企业认为“本企业能持续保持自己产品或服务的独特性”，则该组的第三个虚拟变量MC[，3]取值为1，否则为0.如果样本企业认为“本企业开发的新技术不容易被其他企业模仿”，则该组的第四个虚拟变量MC[，4]取值为1，否则为0.如果样本企业认为“本企业的客户不容易找到其他供应商”，则该组的第五个虚拟变量MC[，5]取值为1，否则为0.在这5个虚拟变量中，MC[，1]、MC[，3]、MC[，4]和MC[，5]所代表的行业特征均意味着企业具有一定的市场垄断力量，因此可以更多地得到创新的收益，因此这些行业中的企业应该具有较强的自主创新激励，所以预期这4个变量的系数为正。MC[，2]所代表的行业特征意味着这是一个完全成熟的产业，其中的企业已经没有增长空间，因此企业自主创新的收益较小，所以这种行业中的企业应该缺乏自主创新动力，因此预期该变量的系数为负。
    最后一个因素是地区差异。我们依然纳入地区虚拟变量探讨民营企业的创新方式选择是否存在着显著的地区差异，同样，以北京为参照系设置了9个地区虚拟变量，该组变量用REG[，j]表示。
    在模型设定方面，根据数据的特征，我们选择了线性概率模型（LPM ），模型结构如下：
    
    上式中y 表示企业是否选择“自主创新”，如果企业选择这一选项，则y=1，否则，y=0，x 表示影响这一选择的上述各因素，P （y=1｜x ）表示以x 为条件企业选择“自主创新”的概率。其余各符号含义如上面所述。ε为随机误差项。
    （二）估计结果及其分析
    由于因变量是一个二值变量，因此模型一定存在异方差性。在估计方法方面，我们使用加权最小二乘法（Wooldridge，2000），同时使用White （1980）提出的异方差一致协方差矩阵计算标准误差与t 统计量。利用基本模型（2），结合上述其他变量，分别使用3组代表企业规模的变量进行模型拟合，最终得到3组估计结果，见表3.
    
    从表3中的统计检验结果看，3个结果中（1）的质量最好，所以下面的分析主要以该结果为主。
    1.规模对企业实施自主创新的影响。从表3可以看出，只有按照总资本划分的企业规模变量的系数统计上显著，这就是模型（1）的结果。进行模型估计时，我们以大型企业为参照基准，估计中型和小型民营企业创新方式选择的变化，但是多种估计结果均表明中型企业和大型企业在这一点上没有显著差异，所以最终我们剔除了中型企业虚拟变量，只保留了小型企业变量，这就是3个估计结果中均没有中型企业估计结果的原因。表3的3个估计结果均表明，和大中型企业相比，
    小型企业更倾向于选择自主创新作为创新方式，以统计上显著的结果（1）为例，在其他情况相同的条件下，和大中型企业相比，小型企业选择自主创新而不是引进或模仿创新的概率要高6个多百分点。这一结果并不出人意料，许多文献指出，小企业常常是自主创新的重要主体，在一些行业中，小企业自主创新的比例高于大中型企业。
    2.企业拥有的市场力量对企业实施自主创新的影响。表3中的3个结果均表明，当企业具有很强的产品定价能力从而具有很强的市场力量时，企业更倾向于实施自主创新而不是引进或模仿创新。3个估计结果中这一因素系数均为正，且在5％的置信水平上显著。以结果（1）为例，如果企业具有很强的产品定价能力，那么企业选择自主创新的概率就会提高21个百分点，应该说这是一个很强的促进效应，这从一个方面说明在一定范围内，企业所拥有的市场力量的提高有助于提高企业的自主创新激励。
    表3数据还表明，如果企业的市场力量较弱，只可以把产品价格定在略高于同行的水平上，那么其选择自主创新的概率和没有自主定价能力的企业没有很显著的差异。
    3.企业采用的竞争手段对企业实施自主创新的影响。如果企业的主要竞争手段是价格竞争，那么企业就不愿意选择自主创新，表3中这一因素的系数均为负数，而且均在统计上显著，比如结果（1）的这一系数在5％的置信水平上显著。这一结果表明，如果企业的主要竞争手段是价格竞争，那么企业选择自主创新的概率会下降9个百分点。这一结果符合前面的理论分析。
    与上述结果相对应，如果企业的主要竞争手段是产品和技术开发，则企业就更加倾向于实施自主创新，3个估计结果均表明存在这一效应，其中结果（1）中的这一系数在5％的置信水平上显著。这一结果表明，如果企业的主要竞争手段是产品和技术开发，那么企业选择自主创新的概率会提高近8个百分点。同样，这一结果也符合前面的理论分析。
    4.行业特征对企业实施自主创新的影响。表3中给出了上面所提到的5种行业特征对企业自主创新决策的影响：（1）该行业具有明显的进入壁垒，新企业加入该行业比较困难。这一行业特征提高了民营企业选择自主创新的概率，并且这种促进效应在统计上是显著的。以结果（1）为例，如果一个企业所在的行业具有这一特征，则该企业选择实施自主创新而不是引进或模仿创新的概率将会提高7个多百分点。应该说这一结果符合直觉，进入壁垒高的行业中，自主创新的外部性较小，免费搭便车的行为会显著减少，从而自主创新的收益可以更大程度地被实施这一创新的企业获取，这显然对企业的自主创新动机具有促进作用。
    （2）本企业所在行业市场已经饱和。这一行业特征明显抑制了民营企业选择自主创新的积极性。以结果（1）为例，如果一个企业所在的市场已经饱和，则该企业选择实施自主创新而不是引进或模仿创新的概率将会下降近9个百分点。造成这一结果的原因可能有以下两点：一是需求已经饱和的市场往往也是发展得很成熟的市场，自主创新的难度很大，同时可引进或模仿的产品和技术较多，企业更倾向于引进和模仿，而不是自主创新。二是市场既然已经饱和，创新产品的销售空间就相当有限了，从而自主创新收益不高，这也使得企业不愿意进行自主创新。
    （3）本企业能持续保持自己产品或服务的独特性。如果企业具有这一特征，则自主创新积极性明显提高，并且这种效应在1％的置信水平上显著，这是相当高的统计显著水平。以结果（1）为例，如果一个企业能够持续保持自己产品或服务的独特性，则该企业选择实施自主创新而不是引进创新或模仿创新的概率将会提高14个百分点，这是一个很高的促进效应。这一结果很容易理解：企业能够持续保持自己产品或服务的独特性意味着企业可以长期垄断性地享有自己实施自主创新的收益，这显然会显著提高企业自主创新的激励。
    （4）本企业开发的新技术不容易被其他企业模仿。这一特征的效应和上一个特征的效应很类似。表3中的估计结果也表明如果企业具有这一特征，则自主创新积极性会有所提高。以结果（1）为例，如果一个企业开发的新技术不容易被其他企业模仿，则该企业选择实施自主创新而不是引进创新或模仿创新的概率将会提高4个百分点，并且这种效应在10％的置信水平上显著。这一结果是非常直观的：新技术可以独享这一特征显然会激励企业选择自主创新。
    （5）本企业的客户不容易找到其他供应商。这一特征实际上意味着企业具有一定的垄断力量，它使得企业可以在很大程度上独享自主创新成果的收益，这显然会促进企业实施自主创新。表3中给出的模型估计结果也支持这一结论。以结果（1）为例，如果一个企业的客户不易找到其他供应商，则该企业选择实施自主创新的概率会提高近6个百分点，并且这种效应统计上显著。
    5.地区差异对企业实施自主创新的影响。在本节的分析中，我们也明确考虑了民营企业在创新方式选择方面的地区差异。模型拟合结果表明，在其他因素相同的情况下，江苏等7个省份的民营企业和北京的民营企业在创新方式选择上没有显著差异。但广东、浙江和这8个省市有明显的差异，表3给出的3个结果中，我们只保留了结果显著的广东和浙江以及结果不显著的江苏。之所以保留江苏，一是为了和上一节对应。更重要的是，江苏既是一个民营经济发展走在前列的大省，也是一个引进外资的大省，2003年江苏的外商直接投资额超过广东，成为中国外商直接投资额最高的省份。我们有理由相信，这样一种经济特征很可能会影响民营企业的创新方式选择。不过，模型的估计结果并不支持这一判断，在其他条件相同的情况下，江苏的民营企业在创新方式选择上和北京等7省市的民营企业没有显著差异，但却明显不同于浙江和广东。从表3中的模型（1）来看，在其他条件相同的情况下，和包括江苏在内的其他8省市相比，浙江的民营企业选择实施自主创新的概率高近9个百分点，这一点意味着尽管在创新投入强度上浙江省的民营企业并不显著高于国内其他地区的民企，但是选择自主创新方式的比例却明显高于其他地区，这从一个方面揭示了浙江民营企业拥有自主品牌比重位于全国前列的原因。广东的情况恰好相反，和其他8省市相比，广东省的民营企业选择实施自主创新的概率低近7个百分点，与浙江相比，广东的民营企业选择自主创新的概率要低15个百分点，这是一个相当大的差距。这一结果意味着，尽管广东省民营企业创新资金投入的比例高于除江苏以外的其他省市的民营企业，但这些创新资金多数投入到引进创新和模仿创新中，自主创新比例低于全国其他地区。这一特征应该和广东省长期以来一直是外商直接投资特别是港澳台投资大省这一特征有关。这一结果表明，企业创新方式存在着较强的示范效应和路径依赖特征。
    四、结论
    本文利用国内10个省市800余家民营企业的问卷调查数据，检验了企业规模、市场力量、行业特征和地区差异等因素对企业创新行为的影响。本文的主要结论是：
    1.企业规模与企业R&D支出强度之间呈现较明显的倒U 型函数关系。换句话说，企业规模对R&D支出具有积极的正面促进作用，不过随着企业规模的扩大，这一促进作用在逐渐减弱。由于国内的民营企业规模普遍偏小，目前条件下，民营企业规模的扩大能够使企业分散创新投资的风险、更有效地利用创新活动的成果，因此企业规模的扩大对企业的研发强度具有显著的促进作用。所以，在今后相当长的一段时期内，继续加强企业的市场主体地位，促进企业做大做强，有助于提高中国企业的创新投入强度。不过，文中的分析也表明，小型企业更倾向于选择自主创新方式，而大中型企业较倾向于实施引进创新或模仿创新。因此，为逐步提高国内企业的自主创新能力，扩大国内企业自主知识产权的拥有量，对小企业的扶持也非常重要。
    2.文中的分析表明，民营企业拥有一定的市场力量既有助于企业创新强度的提高，也有助于自主创新比例的增加。不过，随着企业市场力量的扩大，市场力量对创新投入强度的促进效应会逐步减弱。这表明，垄断和竞争在促进创新方面各具优势。
    3.企业所采用的主要竞争手段影响企业对创新方式的选择，以产品和技术创新为主要竞争手段的企业倾向于实施自主创新而非引进或模仿创新，而以价格竞争为主要竞争手段的企业恰好与之相反。
    4.行业特征影响民营企业的创新方式选择，那些进入壁垒较高、企业具有一定的市场垄断力量的行业，企业更倾向于实施自主创新。而那些发展已经相当成熟，企业没有多大增长空间的行业，企业倾向于引进或模仿创新。
    5.民营企业的创新活动存在着明显的地区差异。和其他8个省市相比，在其他条件相同的情况下，江苏和广东两省的民营企业创新投入强度更大。平均说来，江苏一家民营企业的研发投入要达到其他8个省市的一家同等情况民营企业的2倍，广东的也接近其他8个地区的1.5倍。但就创新方式而言，情况有所不同，广东的民营企业尽管研发投入强度高于其他地区，但其更倾向于实施引进或模仿创新而非自主创新；而浙江的民营企业尽管在研发投入强度上低于广东和江苏两省，但该省的民营企业更加倾向于实施自主创新而不是引进或模仿创新。江苏的民营企业在创新方式选择上介于浙江和广东两省之间。
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