用户名:
密 码:
验证码:
  
过刊回眸
价值工程2020年
价值工程2019年
价值工程2018年
价值工程2017年
价值工程2016年
价值工程2015年
价值工程2014年
价值工程2013年
价值工程2012年
价值工程2011年
价值工程2010年
价值工程2009年
价值工程2008年
价值工程相关
 
期刊导读

创新投入对企业创新绩效的理论分析

——基于QCA分析的视角
The Theoretical Analysis of Innovation Input to Enterprise Innovation Performance:
From the Perspective of QCA Analysis

姚钧潇 YAO Jun-xiao
(天津理工大学管理学院,天津 300384)
(School of Management,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China)

摘要:本文采用国泰安数据库对中国企业进行调查,运用fsQCA方法从组态角度,实证了创新因素与创新绩效之间的关系。结果显示:①创新投入与政府补贴要素的组合可以提高企业的创新效果;②在创新投入、政府补贴和低市场竞争的组合下,企业更容易获得高创新绩效;③企业规模较大的企业,在董事长兼任CEO的情况下,更容易取得高创新的成绩。
Abstract: In this paper, we use Gutai Database to investigate Chinese enterprises, and use fsQCA method to demonstrate the relationship between innovation factors and innovation performance from the perspective of configuration. The results show that: ①The combination of innovation input and government subsidy can improve the innovation effect of enterprises; ②Under the combination of innovation input, government subsidies and low market competition, enterprises are more likely to achieve high innovation performance;③ Large enterprises are more likely to achieve high innovation results if the chairman of the board is also the CEO.
关键词:企业创新绩效;组态路径;模糊定性分析
Key words: enterprise innovation performance;configuration path;fuzzy qualitative analysis
  中图分类号:F270.3                                      文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2021)01-0001-02

0  引言
如何优化工业结构,实现高质量发展,满足人们日益不断增长的生活需求,成为我们经济从高速发展到高质量的一个重要任务。企业创新同样是重要任务中的一部分。但企业如何提升创新的绩效呢?
通对文献的研究,学者们广泛地从事创新因素和创新绩效的研究。内容大致可分为以下两类:一是从研究的角度出发,大量的研究仅从单个创新因素对创新绩效影响的视角,而对多个因素如何实现企业的高创新绩效的研究文献较少[1,2,3]。二是对创新成绩的研究,以企业创新产品的销售比例为基础,即企业创新成绩的销售比例。但由于多数学者只考虑了单一或两种要素的交互,将其它因素作为一个控制的变量,分析了要素对创新成绩的“净效应”,而要素在创新成绩方面的研究还存在一定的空白[4]。本文采用模糊定性比较分析(fsQCA),从整个要素的组合角度,研究创新因素之间的相互依赖共同作用。
1  研究分析方法和数据处理
1.1 研究方法
传统的模型定量分析研究重点集中在各个变量间的线性关系,忽视了各个变量之间线性共线性的复杂问题。本研究对象采用了模糊定性比较分析(fsQCA),模糊集能够有效解决矛盾的组态问题,使得变量成为“有效的”[5]。
1.2 指标体系构建
1.2.1 被解释变量
创新绩效一般指企业在实施了创新的研发工作后,企业的价值增加。本文考虑了以往研究做法,将专利申请数自然对数作为评估创新绩效的指标。记为p。
1.2.2 解释变量
①创新投入。企业研发投入包括研发人员的投资、研发设备的投入、研发资金的投入等。本研究选取2016-2018年创新投入强度之和的自然对数作为衡量企业创新投入的指标,记为I。②人力资本。采用企业研发人员占全体雇员比例作为资本投入参数。记为L。③董事会结构。本文采用董事长是否兼任CEO为参数。记为CEO。④政府补贴。本文将企业当年的政府补贴除以企业当年的营业总收入的值作为政府补贴的强度,记为SU。⑤企业规模。小型企业营业收入为100-100万元,中型企业人数100-2000人并且营业收入为1000-100000万元,大型企业人数多于2000人并且营业收入大于100000万元。记为SI。⑥市场竞争。本文借助于企业年度营销费用与当年度营业收入之比对市场竞争进行测量。比例大,说明市场竞争更加激烈。记为C。
1.3 数据来源及收集
本文数据取自国泰安数据库中的“专利与研发创新研究数据库”,其他各项财务数据收集于国泰安数据库。本文运用fsQCA3.0软件,将董事会结构、人力资本(研发人员占的比例)和创新绩效处理是集合数据,范围为[0,1]。
2  实证结果与分析
2.1 实证结果
2.1.1 必要条件的模糊性分析
在模糊集合中,单向要素和被解释的要素之间可以通过计算一致性而判断。由表1可以发现,研发开发投资的一致性大于0.9。因此,创新投资是导致创新绩效高的必要条件:其他因素一致性都小于0.9,都不能形成企业高创新绩效的必要条件。
2.1.2 建立真值表
剔除一致性小于0.8的一致性组合,可得到企业创新绩效高的真值表,见表2。
2.2 结果讨论
在组态1(I*~SU*L*~C*)中,企业投资充足,研发人员众多,在没有获得政府补贴和不充分的市场竞争的组合中,94%的企业获得了高创新绩效。此外,该组原始覆盖面积达到最高51%。组态1显示,在投资充足、高水平企业人员、没有得到政府补贴、市场竞争并不激烈情况下,更有利于促进企业发展创新活动,提高创新投入强度,从而引来较高的创新成效。而组态2(I*~SU*L*SI*)则反映出,在发展规模较大的企业中,通过创新投入和增加研发人员数量,可以为企业带来更高的收益。组态3(CEO*I*SU*C*)在垄断市场上,董事长和CEO都是领导人的情况下,政府提供了大量资金来支持企业开展创新活动,这是一个重要的保障。组态4(CEO*I*~SU*L*SI*)大企业,在没有获得政府的财务补贴的情况下,能否吸纳更多的科研人员,成为创新业绩的关键所在。

注:●代表核心因果性条件存在,?茚代表核心因果性条件缺席,?誗代表辅助因果性条件存在,?茚代表辅助因果性条件缺席,“空白”表示构型中该条件可存在、可不存在.
2.3 稳健性检验
以检验企业获得高绩效要素的稳健性,本文采用临界值进行稳健性检验。本文借鉴了临界值法,将低创新和高创新的绩效设置为30%和95%,并对其进行了运算,得出了表4。表4结果符合企业高创新绩效组态要素是完全一致,表明企业在高创新的绩效要素组态中保持稳健的。

注:●代表核心因果性条件存在,?茚代表核心因果性条件缺席,?誗代表辅助因果性条件存在,?茚代表辅助因果性条件缺席,“空白”表示构型中该条件可存在、可不存在.
3  研究结论和建议
3.1 研究结论
从整体而言,企业要获得创新的竞争优势,提高企业的绩效,需要大量的资金来开展创新活动。为了减少风险、降低成本,提高创新的绩效,市场竞争环境越激烈,对大型企业的创新成功更显得重要。相对于投资高额的研发投入大企业来说,董事长兼任会带动经营费用降低,决策程序简捷。而在中小型企业,由于缺乏研发资金、人力资本和经费不足,再加上经验不够的管理人员,其创新活动面临更多困难和风险,中小型企业创新需要政府扶植,外部资金鼎力支持。因此,创新投入与政府资金或创新开发的要素结合,成为资金短缺的企业创新效率提高关键因素,资金短缺。研究结果表明,市场竞争对董事长兼任企业创新成绩的影响不同,对董事长兼任性企业有不同影响;多种因素尤其是创新投入与研发人员比重较大的情况下,投入要素组合在企业技术创新、产品和服务创新方面的促进作用就更加突出。
3.2 启示
企业应该充分发挥研究活动的作用。企业若要实现科技创新,必须做好企业研发工作,这是创新企业具有更强核心竞争力的关键,对企业创新绩效起到明显的促进作用。同时,政府要充分发挥管理、服务功能,不断加强市场引导,规范市场秩序、完善和健全金融市场,制定合理的行业政策,从制度上保障、鼓励创新工作。创新在创新类型上,对企业的技术创新、产品和服务创新等方面的促进作用较大。因此,政府应加大对企业的核心技术创新、关键技术的跨越和申请更多有效的专利加大补贴力度,促进政府补贴组合效果的最大,夯实原创新,促进基础上的核心技术突破,实现技术的跨越。
参考文献:
[1]尚洪涛,黄晓硕.政府补贴、研发投入与创新绩效的动态交互效应[J].科学学研究,2018(3):446-501.
[2]杨典.效率逻辑还是权力逻辑-公司政治与上市公司CEO强制离职[J].社会,2012,32(05):151-178.
[3]BROWN J R, MARTINSSON G, PETERSEN B C. Do financing constraints matter for R&D[J]. European economic review, 2012, 56(8):1512-1529.
[4]杜运周,贾良定.组态视角与定性比较分析(QCA):管理学研究的一条新道路[J].管理世界,2017(6):155-167.
[5]林琳,陈万明.互联网情境下创业企业创新绩效影响因素研究[J].经济经纬,2018,35(3):110-116.

 

返回
首页 杂志社介绍 新闻中心 期刊导读 人才招聘 联系我们