地理距離、子公司治理與企業(yè)內(nèi)專利分布——基于中國上市公司的實(shí)證研究

何文龍 沈 睿

?

地理距離、子公司治理與企業(yè)內(nèi)專利分布——基于中國上市公司的實(shí)證研究

何文龍1沈 睿2

（1. 對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國際商學(xué)院 北京 100029）（2. 北京大學(xué)光華管理學(xué)院 北京 100871）

本文結(jié)合知識搜尋視角與委托-代理理論，綜合考察了母公司到技術(shù)中心的相對距離與母子公司治理關(guān)系對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。通過構(gòu)建“中國上市公司專利數(shù)據(jù)庫”，并分析832家上市公司2000至2010年的研發(fā)結(jié)構(gòu)，我們發(fā)現(xiàn)，母公司離技術(shù)中心越遠(yuǎn)，企業(yè)越傾向于建立分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)；而母公司對子公司的所有權(quán)越大，或子公司對母公司的依賴程度越深，企業(yè)越少建立分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)；并且，所有權(quán)與依賴程度都會削弱距離與分散式研發(fā)結(jié)構(gòu)的正向關(guān)系。

研發(fā)結(jié)構(gòu) 專利分布 地理距離 子公司治理 委托-代理理論

一、引 言

過去二十年，中國的創(chuàng)新經(jīng)歷了舉世矚目的高速增長。中國創(chuàng)新的飛速發(fā)展不僅受益于制度保障與政策鼓勵(lì)，也歸功于以企業(yè)為代表的創(chuàng)新主體自身的努力，不但在創(chuàng)新投入方面逐年增加，而且不斷優(yōu)化自身研發(fā)結(jié)構(gòu)。以華為技術(shù)有限公司為例，過去十年，其研發(fā)投入累計(jì)超過1900億人民幣，其中，2014年研發(fā)投入408億人民幣，較2013年增長29.4%（深圳特區(qū)報(bào)，2015年4月1日）。就其內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)而言，為了提高研發(fā)效率，華為早在1995年便建立了“中央研發(fā)部”（簡稱中研部）。中研部通過對各業(yè)務(wù)部門的研發(fā)工作提供規(guī)劃指導(dǎo)、信息交流、人才交換，提高了各業(yè)務(wù)部門新產(chǎn)品研發(fā)的穩(wěn)定性，并促進(jìn)了各部門之間技術(shù)共享。因此，中研部的成立增強(qiáng)了華為的創(chuàng)新能力（張利華，2009）。

近年來，企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)結(jié)構(gòu)吸引了越來越多學(xué)者的關(guān)注。研究發(fā)現(xiàn)，不同的企業(yè)可能選擇不同的研發(fā)結(jié)構(gòu)。一些企業(yè)傾向于將研發(fā)活動更多地集中在母公司或總部進(jìn)行，建立“集中式”的研發(fā)結(jié)構(gòu)；而另一些企業(yè)卻選擇將研發(fā)活動授權(quán)給下級子公司或者各業(yè)務(wù)部門，建立“分散式”的研發(fā)結(jié)構(gòu)。針對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的差異，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要考察了其對創(chuàng)新活動的影響，例如，對研發(fā)投入的影響（Arora et al, 2014）、對不同類型創(chuàng)新活動的影響（Leiponen和Helfat, 2011），以及對創(chuàng)新質(zhì)量的影響（Lahiri, 2010）。這些文獻(xiàn)雖然突出了研發(fā)結(jié)構(gòu)的重要性，但均把研發(fā)結(jié)構(gòu)當(dāng)作企業(yè)既有的稟賦，忽視了對其前因的考察，即哪些因素可能導(dǎo)致企業(yè)選擇不同的研發(fā)結(jié)構(gòu)。為數(shù)不多的幾篇有關(guān)研發(fā)結(jié)構(gòu)決定因素的文章單純地從組織因素（例如Ecker et al, 2013）或知識因素（例如Kafouros et al, 2012）的角度展開討論，卻未綜合考察二者如何共同影響企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，因而缺乏一個(gè)完整的理論框架。此外，相關(guān)研究的發(fā)展與完善還受到數(shù)據(jù)可獲得性的制約。由于缺乏企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的縱向數(shù)據(jù)，現(xiàn)有研究主要依賴小樣本的問卷數(shù)據(jù)（例如Argyres和Silverman, 2004；Ecker et al., 2013），或者將某一年的母子公司名錄與其他年份的兼并收購數(shù)據(jù)結(jié)合起來，從而間接推斷母子公司關(guān)系及企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)結(jié)構(gòu)（例如，Arora et al., 2014）。類似小樣本的橫截面數(shù)據(jù)容易受到內(nèi)生性問題的干擾，從而導(dǎo)致現(xiàn)有研究結(jié)論存在一定分歧?？傊?，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的決定因素形成充分認(rèn)識。

考慮到研發(fā)結(jié)構(gòu)的重要性，本研究將整合知識搜尋視角（Knowledge Sourcing Perspective）與委托-代理理論（Agency Theory）的觀點(diǎn)，綜合考察知識因素（即獲取外部新知識）與組織因素（即降低子公司研發(fā)活動的監(jiān)督成本）對企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響，從而彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的缺陷。為了檢驗(yàn)理論假說，本研究將中國上市公司及其子公司名錄與中國專利數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，建立了獨(dú)特的“中國上市公司專利數(shù)據(jù)庫”，并利用專利申請?jiān)谀缸庸局g的分布信息客觀、準(zhǔn)確地衡量企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)結(jié)構(gòu)（Arora et al，2014）。采用最小二乘（OLS）回歸以及雙重設(shè)限杜賓模型（two-limit Tobit Model），本研究進(jìn)行了嚴(yán)格的實(shí)證檢驗(yàn)。

二、理論假設(shè)

（一）知識搜尋戰(zhàn)略與研發(fā)結(jié)構(gòu)

獲取外部知識對企業(yè)創(chuàng)新具有明顯的促進(jìn)作用（Cohen和Levinthal, 1990）。為了獲取新知識，企業(yè)往往會采取“基于自身的互補(bǔ)性擴(kuò)張”（home-base-augmenting）戰(zhàn)略，跨地域邊界搜尋外地知識以豐富自身知識儲備（Almeida和Phene, 2004；Tallman和Phene, 2007）。技術(shù)中心作為一種知識“集群”（agglomeration），不僅能為周邊企業(yè)提供知識型人才、低成本勞動力和便捷的中介服務(wù)，還能產(chǎn)生知識溢出效應(yīng)，因此成為企業(yè)獲取外部知識的重要途徑。

然而，知識具有一定的地域粘性。即使是在企業(yè)內(nèi)部母子公司之間，跨地域傳遞知識也會產(chǎn)生較高的成本，并導(dǎo)致知識損耗與失真（Tallman和Phene, 2007； Von Hipple, 1994）。因此，受地理距離的限制，知識溢出效應(yīng)僅僅對技術(shù)中心附近的創(chuàng)新活動有影響。隨著地理距離的增加，知識溢出對創(chuàng)新的促進(jìn)作用會不斷減小。于是，當(dāng)企業(yè)離技術(shù)中心較遠(yuǎn)時(shí)，更傾向于將研發(fā)活動授權(quán)給技術(shù)中心附近的子公司，或在技術(shù)中心附近建立新的子公司。這些子公司不僅更容易從技術(shù)中心的溢出效應(yīng)中獲取新知識，而且能更好地嵌入當(dāng)?shù)厣虡I(yè)、技術(shù)和社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，獲得相應(yīng)的互補(bǔ)性資源（Almeida和Phene, 2004）。

綜上所述，母公司距離技術(shù)中心越遠(yuǎn)，企業(yè)越有可能選擇分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

假設(shè)1：相較于子公司到技術(shù)中心的地理距離，母公司到技術(shù)中心的距離越遠(yuǎn)，企業(yè)越傾向于建立分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

（二）母子公司治理關(guān)系與研發(fā)結(jié)構(gòu)

前人的研究揭示，組織內(nèi)部的治理結(jié)構(gòu)會影響其創(chuàng)新活動（相關(guān)文獻(xiàn)綜述，請參考Ahuja et al, 2008）。因此，本研究接著考察企業(yè)內(nèi)部母子公司的治理關(guān)系對研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。參照前人關(guān)于母子公司關(guān)系的研究，本研究擬采用委托-代理的理論視角，并據(jù)此提出研究假說。

根據(jù)委托-代理理論（Jensen和Meckling, 1976），母公司向子公司分派研發(fā)任務(wù)，并授予子公司一定的研發(fā)自主權(quán)，因此，母公司充當(dāng)了“委托人”的角色。相應(yīng)地，子公司接受母公司的授權(quán)，并根據(jù)母公司的需求開展研發(fā)活動，因此，子公司被視為“代理人”。當(dāng)母子公司在研發(fā)活動中存在利益沖突或目標(biāo)不一致時(shí)，便可能出現(xiàn)委托-代理問題。具體地，從研發(fā)活動的類型來看，母公司傾向于開展非針對性的基礎(chǔ)研發(fā)，因?yàn)榛A(chǔ)研發(fā)的成果可以應(yīng)用于企業(yè)各部門、各子公司，從而帶來“協(xié)同效應(yīng)”。相反地，子公司由于更靠近終端市場，更易受到客戶需求的影響，因此傾向于開展針對性較強(qiáng)的應(yīng)用型研發(fā)活動，但其研發(fā)成果很難應(yīng)用于企業(yè)其他部門，或使其他子公司廣泛受益（Argyres和Silverman, 2004；Leiponen和Helfat, 2011）。從研發(fā)活動的目標(biāo)來看，子公司往往只考慮自身而非整個(gè)企業(yè)的創(chuàng)新績效，且各子公司經(jīng)理人之間因?yàn)樯毣蛸Y源分配存在競爭關(guān)系，因此子公司之間很難實(shí)現(xiàn)研發(fā)成果的共享。這加劇了母子公司在研發(fā)活動中的利益沖突。于是，企業(yè)有必要通過建立合理的研發(fā)結(jié)構(gòu)來克服母子公司間的利益沖突。

隨著母公司所有權(quán)的增加，子公司研發(fā)活動中的委托-代理問題會愈發(fā)突出。具體而言，當(dāng)母公司對子公司的所有權(quán)較少時(shí)，母公司僅將子公司視為其投資組合的一部分，而很少考慮利用子公司的研發(fā)活動促進(jìn)企業(yè)整體創(chuàng)新。此時(shí)，子公司研發(fā)活動的自由度較大，整個(gè)企業(yè)呈現(xiàn)出分散化的研發(fā)結(jié)構(gòu)。隨著母公司對子公司所有權(quán)比例的逐漸增加，母公司不再簡單地把子公司視為其投資組合的一部分，而是更多地發(fā)揮子公司的研發(fā)與創(chuàng)新功能。于是，母子公司之間由研發(fā)活動帶來的委托-代理問題逐漸突顯。而且，隨著母公司對子公司投入的增加，子公司在研發(fā)活動中的機(jī)會主義行為給母公司帶來的損失也相應(yīng)增加。因此，為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和降低監(jiān)督成本，隨著母公司對子公司所有權(quán)的增加，企業(yè)更傾向于把研發(fā)活動集中到母公司內(nèi)部開展。

綜上所述，我們提出如下假設(shè)。

假設(shè)2：母公司對子公司所有權(quán)的增加使企業(yè)更傾向于建立集中式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

（三）知識搜尋戰(zhàn)略與母子公司治理關(guān)系的交互作用

由以上論述可知，企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)將分別受到其外部知識搜尋戰(zhàn)略與內(nèi)部母子公司治理關(guān)系的影響。那么，二者之間存在著怎樣的交互作用呢？

一方面，雖然母公司將研發(fā)活動授權(quán)給距離技術(shù)中心較近的子公司有助于更好地利用知識溢出促進(jìn)創(chuàng)新，但子公司的信息優(yōu)勢導(dǎo)致母子公司之間出現(xiàn)信息不對稱。根據(jù)委托-代理理論的觀點(diǎn)，信息不對稱會增加監(jiān)督的難度和成本（Jensen和Meckling, 1976）。這即是說，當(dāng)子公司獲取知識溢出效應(yīng)的同時(shí)，母公司監(jiān)督子公司研發(fā)活動的成本和難度也相應(yīng)增加了，從而增強(qiáng)了企業(yè)建立集中式研發(fā)結(jié)構(gòu)的動機(jī)。另一方面，隨著母公司對子公司所有權(quán)的增加，母子公司之間的聯(lián)系變得更加緊密，從而有利于母子公司之間的知識傳遞。母公司可以更有效地利用子公司獲取技術(shù)中心的知識溢出，再將這些新知識以最低的成本傳遞回母公司，以促進(jìn)母公司的研發(fā)和創(chuàng)新。

綜上所述，考慮到監(jiān)督成本的提高和知識傳遞成本的降低，給定母子公司與技術(shù)中心之間的相對距離，隨著母公司對子公司所有權(quán)的增加，企業(yè)更傾向于把研發(fā)活動集中到母公司內(nèi)部開展，建立集中式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

假設(shè)3：所有權(quán)增加將削弱距離與分散式研發(fā)結(jié)構(gòu)之間的正向關(guān)系。

（四）母子公司依賴關(guān)系與研發(fā)結(jié)構(gòu)

企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)還與子公司對母公司的依賴程度有關(guān)（Arora et al., 2014；Ecker et al., 2013；王玨等, 2010）。具體而言，子公司對母公司的依賴程度越低，表示子公司自身具備較強(qiáng)的研發(fā)與創(chuàng)新能力。于是，企業(yè)可能將研發(fā)活動更多地授權(quán)給子公司，從而建立較為分散的研發(fā)結(jié)構(gòu)。相反地，子公司對母公司的依賴程度越高，則表明其越缺乏獨(dú)立開展研發(fā)活動的能力。于是，企業(yè)傾向于將研發(fā)活動集中到母公司內(nèi)部進(jìn)行，從而建立集中式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

由此，我們提出如下假設(shè)。

假設(shè)4：子公司對母公司的依賴導(dǎo)致企業(yè)更傾向于選擇集中式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

（五）知識搜尋戰(zhàn)略與母子公司依賴關(guān)系的交互作用

企業(yè)對外部知識的搜尋戰(zhàn)略與母子公司的依賴關(guān)系之間也存在著一定的交互作用。具體地，子公司對母公司的依賴程度越高，則表明母子公司之間的聯(lián)系越緊密。于是，子公司可通過正式或非正式的聯(lián)系將新獲取的知識順利傳遞給母公司（Von Hipple, 1994），以便母公司更有效地開展研發(fā)和創(chuàng)新活動。此時(shí)，企業(yè)更可能選擇集中式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。

假設(shè)5：子公司對母公司的依賴將削弱距離與分散式研發(fā)結(jié)構(gòu)之間的正向關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)與樣本

為了檢驗(yàn)本文的理論假說，我們按照美國學(xué)者Hall，Jaffe和Trajtenberg（2001）為匹配美國專利數(shù)據(jù)與上市公司信息而設(shè)計(jì)的方法，將國家知識產(chǎn)權(quán)局（State Intellectual Property Office）提供的中國專利數(shù)據(jù)與萬德資訊（WIND）提供的中國上市公司及其子公司名錄（Corporate Tree）進(jìn)行了匹配，從而建立了“中國上市公司專利數(shù)據(jù)庫”。①

緊接著，我們將匹配成功的專利數(shù)據(jù)按照股票代碼和年份信息加總到上市公司層面，從而形成了企業(yè)層面的面板數(shù)據(jù)。由于中國企業(yè)從2000年開始大規(guī)模申請專利，因此本研究將樣本觀測期的起點(diǎn)設(shè)定為2000年；同時(shí)，考慮到中國專利從申請到授權(quán)平均需要4年時(shí)間，于是我們將樣本觀測期的結(jié)點(diǎn)設(shè)定為2010年，從而避免引起“截?cái)鄦栴}”。此外，金融和保險(xiǎn)行業(yè)很少開展技術(shù)創(chuàng)新與專利申請活動，且受到政府的嚴(yán)格監(jiān)管，因此，我們參考了前人研究的一貫做法（例如，余琰等，2014），剔除了樣本中的金融和保險(xiǎn)類上市公司。最終，本研究的樣本包含832家上市公司，共計(jì)5,602條“企業(yè)-年份”觀測記錄。

（二）變量定義

因變量：我們借鑒了Arora等（2014）提出的方法，利用專利申請?jiān)谀缸庸局g的分布來衡量企業(yè)的研發(fā)結(jié)構(gòu)。具體而言，基于上市公司母子公司名錄和匹配成功的專利數(shù)據(jù)，我們能夠識別哪些專利是由母公司“集中”申請的，哪些是由“分散”的子公司申請的。據(jù)此，我們計(jì)算了某上市公司某年由子公司申請的專利的比例。子公司申請專利的比例越高，則表明該企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)結(jié)構(gòu)越分散；反之越集中。圖1通過對比普天集團(tuán)與海信集團(tuán)的專利分布，直觀地展示了企業(yè)內(nèi)部集中式與分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。為了進(jìn)一步證實(shí)該測量方法在中國情景下的有效性，我們針對不同行業(yè)、不同企業(yè)的研發(fā)人員、知識產(chǎn)權(quán)律師，以及企業(yè)高管等分別展開訪談。例如，在訪談中國彩電行業(yè)的龍頭企業(yè)——康佳集團(tuán)時(shí)，一名高管人員透露，康佳內(nèi)部實(shí)行“誰發(fā)明誰申請”的規(guī)則，因此專利分布很大程度上體現(xiàn)了康佳集團(tuán)內(nèi)部研發(fā)活動的結(jié)構(gòu)。由此可見，業(yè)界人士也充分認(rèn)同專利分布與企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系，從而提高了該測量在中國情景下的有效性。

圖1 企業(yè)內(nèi)部不同的專利分布模式

A: 分散式的專利分布 B: 集中式的專利分布

注：普天集團(tuán)92%的專利申請來自其子公司，而海信集團(tuán)87%的專利申請來自集團(tuán)總部。截至2010年末，普天集團(tuán)共申請專利1255件，海信集團(tuán)共申請專利2091件。兩家企業(yè)隸屬于同一行業(yè)（即電子和通訊設(shè)備制造業(yè)），具有相同性質(zhì)的所有權(quán)（即國有企業(yè)），且子公司數(shù)量相同（均有9家下屬子公司）。本圖系作者根據(jù)匹配后的上市公司專利數(shù)據(jù)庫繪制。

自變量：為了衡量企業(yè)對外部知識的獲取，我們計(jì)算了母公司（即上市公司本身）到技術(shù)中心的相對距離。具體步驟如下。首先，我們根據(jù)匹配成功的上市公司專利數(shù)據(jù)庫和國際專利分類代碼（International Patent Class，IPC）找出每家上市公司申請專利數(shù)量最多的4位（4-digit）技術(shù)分類，并認(rèn)定此類技術(shù)即是該上市公司的主要技術(shù)（Main technology）。同時(shí)，我們利用國家知識產(chǎn)權(quán)局公布的近500萬條專利申請（截止到2010年12月31日），算出每一類4位技術(shù)對應(yīng)的專利申請最多的省份，并認(rèn)定該省份即是此類技術(shù)在全國范圍內(nèi)的中心。第二步，利用“大圓距離”的算法，我們計(jì)算上市公司所在的城市到相應(yīng)技術(shù)中心省會城市的地理距離，從而得到母公司到技術(shù)中心的距離。類似地，我們接著計(jì)算出該上市公司每家子公司所在城市到上述省會城市的地理距離，然后利用該上市公司在每家子公司的投資額進(jìn)行加權(quán)平均，從而得到子公司到技術(shù)中心的平均距離。第三步，將母公司到技術(shù)中心的距離除以子公司到技術(shù)中心的平均距離，從而得到母子公司到技術(shù)中心的相對距離。如果比值大于1，說明母公司到技術(shù)中心的距離比子公司到技術(shù)中心更遠(yuǎn)；反之亦然。根據(jù)描述，上述算法可用如下公式表示：

母公司到技術(shù)中心的相對距離=

其中，下標(biāo)i, t, k分別表示上市公司i，年份t，以及子公司k。可見，該變量數(shù)值在不同年份隨著技術(shù)中心的遷移、子公司的新建或剝離，以及母公司對子公司投資額的變化而改變。

為了衡量母子公司的治理關(guān)系，我們利用上市公司對子公司的投資額計(jì)算出母公司對子公司的平均持股比例。具體而言，我們先將某上市公司某年對其所有子公司的投資額進(jìn)行加總，然后除以該上市公司當(dāng)年所有子公司資產(chǎn)的總和。用公式表示如下：

其中，下標(biāo)i, t, k分別表示上市公司i，年份t，子公司k。該變量數(shù)值在不同年份隨子公司的新建或剝離、母公司對子公司投資額的變化而改變。

為了衡量子公司對母公司的依賴程度，我們利用了上市公司與子公司之間的關(guān)聯(lián)交易信息。根據(jù)中國證監(jiān)會的規(guī)定，上市公司與其子公司屬于關(guān)聯(lián)方，上市公司有義務(wù)規(guī)范披露其與子公司之間的一切交易事項(xiàng)。參考前人的研究（例如，Jia et al，2013），我們計(jì)算了某上市公司某年與其所有子公司的關(guān)聯(lián)交易總額，并除以該上市公司當(dāng)年的資產(chǎn)總額，從而生成了變量子公司對母公司的依賴程度。之所以采用母子公司關(guān)聯(lián)交易的總額，而未進(jìn)一步區(qū)分母子公司雙方的交易地位（買方或者賣方），是因?yàn)樽庸緦δ腹镜囊蕾嚰扔锌赡芡ㄟ^廉價(jià)購買母公司提供的各種原材料來實(shí)現(xiàn)（即作為買方），也有可能通過高價(jià)向母公司出售其產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)（即作為賣方）。由于關(guān)聯(lián)交易的貨幣單位并不統(tǒng)一，在計(jì)算過程中，我們先按交易當(dāng)年的匯率將貨幣統(tǒng)一為人民幣，再進(jìn)行加總。此外，之所以除以上市公司當(dāng)年的資產(chǎn)總額，是因?yàn)橄啾扔诮灰捉^對額，相對額度更能反映子公司對母公司的依賴程度，且便于不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)進(jìn)行比較。

為了檢驗(yàn)假設(shè)3和假設(shè)5提出的交互作用，我們先將上述3個(gè)自變量按其均值進(jìn)行中心化處理，以降低共線性，再交叉相乘生成交互項(xiàng)，即母公司到技術(shù)中心的相對距離*母公司對子公司的持股比，母公司到技術(shù)中心的相對距離*子公司對母公司的依賴。

控制變量：我們將前人研究中的重要變量，以及其他可能影響企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的因素均納入模型中進(jìn)行控制。首先，現(xiàn)有研究表明，如果企業(yè)的業(yè)務(wù)分布于多地，則企業(yè)更傾向于采取分權(quán)模式管理（Leiponen和Helfat, 2011）。為了控制企業(yè)業(yè)務(wù)的地域分布對其研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響，我們將其作為控制變量納入模型中。該變量的計(jì)算采用了布勞指數(shù)（Blau index, Blau, 1977），具體算法如下：

其中，下標(biāo)i, t, m分別表示上市公司i，年份t，和城市m；Nitm表示上市公司i第t年在城市m的子公司個(gè)數(shù)，Nit表示上市公司i第t年的子公司總數(shù)。

接著，我們控制了上市公司的所有權(quán)性質(zhì)。根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）提供的上市公司“最終控制人信息”，若最終控制人為政府及其機(jī)關(guān)單位、或上級國有企業(yè)，則編碼為1，否則編碼為0。此外，為了控制企業(yè)多元化對研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響（Argyres和Silverman，2004），我們根據(jù)上市公司在不同的2位（2-digit）行業(yè)的投資情況，①計(jì)算了其業(yè)務(wù)分布的熵值，并將其納入模型作為控制變量。具體計(jì)算公式表達(dá)如下：

其中，下標(biāo)i, t, l分別表示上市公司i，年份t，和2位行業(yè)l；Pitl代表上市公司i第t年在行業(yè)l中的投資額占其當(dāng)年總投資額的比例。

第四，上市公司本身的組織結(jié)構(gòu)（即獨(dú)立企業(yè)vs.企業(yè)集團(tuán)）也會對其研發(fā)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響（Argyres, 1996；Leiponen和Helfat，2011）。因此，我們計(jì)算了上市公司每年的全資子公司比例，并將其納入控制變量中。對于獨(dú)立企業(yè)來說，該變量的取值為0。第五，上市公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)也可能對其研發(fā)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。根據(jù)委托-代理理論，股權(quán)結(jié)構(gòu)越集中，股東對公司的治理能力越強(qiáng)（Jensen 和 Meckling，1976）。因此，我們計(jì)算了上市公司每年前十大股東的股權(quán)集中程度，并將其納入模型中進(jìn)行控制。第六，現(xiàn)有研究表明企業(yè)的財(cái)務(wù)特征會對其研發(fā)活動產(chǎn)生影響（Hall，2002），因此我們在模型中控制了上市公司的財(cái)務(wù)績效，即資產(chǎn)回報(bào)率。第七，已有文獻(xiàn)指出，企業(yè)技術(shù)多元化的程度對其研發(fā)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)有影響（Argyres，1996）。因此，在本研究中，我們的模型亦控制了企業(yè)的技術(shù)多元化。按照文獻(xiàn)中較為常見的方法（例如Miller，2006），我們利用上市公司專利在不同技術(shù)門類中的分布，①來計(jì)算其技術(shù)多元化的熵值。具體算法如下：

根據(jù)配置模型公式(6)與(7)與求解步驟，經(jīng)過三次賦值，得出江蘇省各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源床位數(shù)與醫(yī)生數(shù)的現(xiàn)狀年(2016年)最優(yōu)配置方案，如表1所示。

其中，下標(biāo)i, t, c分別表示上市公司i，年份t和技術(shù)門類c；Pitc表示上市公司i第t年在技術(shù)門類c中的專利比例。該變量的數(shù)值越大，表示上市公司的技術(shù)多元化程度越高。

此外，我們還控制了上市公司的年齡（即觀測年份減去上市公司成立年份的差，再取自然對數(shù)值），以及上市公司的規(guī)模（即上市公司當(dāng)年總資產(chǎn)的自然對數(shù)）。最后，我們在模型中加入了年份啞變量、企業(yè)啞變量，用于控制不隨時(shí)間變化的宏觀因素、企業(yè)屬性等對研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。

（三）研究模型

本研究的回歸模型設(shè)定如下：

研發(fā)活動的分散化程度=0+1母公司到技術(shù)中心的相對距離

+2母公司對子公司的持股比例

+3母公司到技術(shù)中心的相對距離

*線公司對子公司的持股比例

4子公司對母公司的依賴

5母公司到技術(shù)中心的相對距離

*子公司對母公司的依賴+X

其中，0為常數(shù)項(xiàng)，1到5為我們感興趣的回歸系數(shù)，向量Xit代表所有的控制變量，F(xiàn)i表示企業(yè)固定效應(yīng)，t表示年份固定效應(yīng)，it表示殘差項(xiàng)。

我們首先運(yùn)用最小二乘回歸作為主要分析。在面板數(shù)據(jù)的最小二乘回歸中，由于殘差項(xiàng)序列相關(guān)，因此即使加入企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)也無法克服標(biāo)準(zhǔn)誤差被低估的問題。于是，我們采用了文獻(xiàn)中計(jì)算面板數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)誤差更保守的方法，即在控制企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的前提下，將標(biāo)準(zhǔn)誤差聚合到企業(yè)層面（Bertrand et al, 2004）。

此外，由于因變量的上限為1，下限為0，因此，作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，我們采用了雙重設(shè)限杜賓模型對數(shù)據(jù)再次進(jìn)行分析（Argyres和Silverman, 2004）?？紤]到固定效應(yīng)條件下杜賓模型估計(jì)值不穩(wěn)定（Cameron和Trivedi，2005），且標(biāo)準(zhǔn)誤差可能被低估（Greene, 2004），于是，我們采用了隨機(jī)效應(yīng)的杜賓模型進(jìn)行回歸。其優(yōu)勢在于可以納入不隨時(shí)間改變的變量，比如行業(yè)固定效應(yīng)，從而降低企業(yè)特定效應(yīng)的誤差方差。

另外，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們還采用了因變量的滯后值考察自變量在1年后、2年后對因變量的影響，從而有助于克服反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。

四、結(jié)果匯報(bào)

表1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)表

注：絕對值大于0.02的相關(guān)系數(shù)在p<0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

表1匯報(bào)了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)值以及變量間的相關(guān)系數(shù)。表2匯報(bào)了固定效應(yīng)普通最小二乘（Fixed-Effects OLS）的回歸結(jié)果。共線性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，方差膨脹因子（VIF）的值為1.25，顯著低于警戒值10.00，從而說明我們的模型不存在多重共線性的問題。

表2模型1中，母公司到技術(shù)中心的相對距離的回歸系數(shù)為正，且在0.01的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明當(dāng)母公司到技術(shù)中心的距離越遠(yuǎn)時(shí)，母公司越有可能將研發(fā)活動授權(quán)給離技術(shù)中心較近的子公司，從而形成分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)。這一發(fā)現(xiàn)與假設(shè)1中的理論預(yù)測一致，因此假設(shè)1得到了實(shí)證支持。進(jìn)一步地，我們利用Stata軟件的“margins”命令計(jì)算該變量的效應(yīng)值（Williams, 2012）。結(jié)果顯示，母公司到技術(shù)中心的相對距離每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的分散化程度提高4.38%（dy/dx=0.0438）。緊接著，母公司對子公司的持股比例的回歸系數(shù)為負(fù)，且在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這表明隨著母公司對子公司的持股比例不斷提高，企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)分散化的程度不斷降低。因此，假設(shè)2也得到了實(shí)證支持。我們進(jìn)一步計(jì)算了該變量的效應(yīng)值。結(jié)果顯示，母公司對子公司的持股比例每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的分散化程度降低7.58%（dy/dx=-0.0758）。最后，子公司對母公司的依賴回歸系數(shù)為負(fù)，且在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明隨著子公司對母公司依賴程度的提高，母公司逐漸減少對子公司研發(fā)活動的授權(quán)。因此，假設(shè)4也得到了實(shí)證支持。效應(yīng)值的計(jì)算結(jié)果顯示，子公司對母公司的依賴程度每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的分散化程度降低4.91%（dy/dx=-0.0491）。

表2模型2加入了交互項(xiàng)母公司到技術(shù)中心的相對距離*母公司對子公司的持股比例，用來檢驗(yàn)假設(shè)3。結(jié)果顯示，該交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為負(fù)，且在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這表明，雖然母公司到技術(shù)中心的相對距離越遠(yuǎn)，企業(yè)越有可能建立分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)，但是隨著母公司對子公司所有權(quán)的增加，企業(yè)會更多地將研發(fā)活動集中在母公司內(nèi)部，從而削弱相對距離對研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。假設(shè)3得到了支持。模型3納入交互項(xiàng)母公司到技術(shù)中心的相對距離*子公司對母公司的依賴，用以檢驗(yàn)假設(shè)5。結(jié)果顯示，其回歸系數(shù)為負(fù)，且在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這表明，雖然母公司離技術(shù)中心越遠(yuǎn)，企業(yè)越傾向于建立分散式的研發(fā)結(jié)構(gòu)，但是隨著子公司對母公司的依賴程度提高，企業(yè)更多地將研發(fā)活動集中在母公司內(nèi)部，從而削弱相對距離對研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。假設(shè)5也得到了實(shí)證支持。模型4作為全模型，包含所有變量。各變量的回歸系數(shù)及顯著性水平與獨(dú)立模型中的系數(shù)一致。從而驗(yàn)證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表2 影響企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的因素：固定效應(yīng)OLS回歸分析

續(xù)表2

因變量：研發(fā)結(jié)構(gòu)的分散化程度 　模型1模型2模型3模型4 企業(yè)固定效應(yīng)是是是是 常數(shù)項(xiàng)0.531（0.088）***0.551（0.088）***0.524（0.088）***0.544（0.088）*** 企業(yè)數(shù)量832832832832 樣本量5602 5602 5602 5602 R20.689 0.736 0.720 0.760

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，我們進(jìn)行了一系列補(bǔ)充分析。表3匯報(bào)了雙重設(shè)限杜賓模型的結(jié)果。結(jié)果顯示，采用杜賓模型的回歸結(jié)果跟普通最小二乘的回歸結(jié)果高度一致。此外，采用因變量的滯后值得到的回歸系數(shù)與表2中的系數(shù)高度一致（限于篇幅，有關(guān)滯后1年、2年的回歸結(jié)果，感興趣的讀者可向作者索?。懦朔聪蛞蚬P(guān)系的存在。綜上，實(shí)證結(jié)果在不同的回歸模型中具有高度穩(wěn)健性。

表3 影響企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的因素：隨機(jī)效應(yīng)Tobit回歸分析

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

五、討論與結(jié)論

本文通過構(gòu)建中國上市公司及其子公司的專利數(shù)據(jù)庫，探討了外部知識獲取與內(nèi)部母子公司關(guān)系對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果顯示，當(dāng)母公司到技術(shù)中心的距離相比子公司更遠(yuǎn)時(shí)，企業(yè)更傾向于將研發(fā)活動授權(quán)給子公司，從而建立分散化的研發(fā)結(jié)構(gòu)。這一發(fā)現(xiàn)與“基于自身的互補(bǔ)性擴(kuò)張”的觀點(diǎn)一致。此外，結(jié)果還顯示，隨著母公司對子公司所有權(quán)的增加，或者子公司對母公司依賴程度的增加，企業(yè)的研發(fā)結(jié)構(gòu)會變得越來越集中。這印證了“委托-代理理論”的觀點(diǎn)，即為了降低研發(fā)活動的風(fēng)險(xiǎn)和對子公司的監(jiān)督成本，企業(yè)傾向于將研發(fā)活動集中到母公司內(nèi)部開展。結(jié)果還顯示，相對距離與子公司治理之間還存在著交互作用，母公司對子公司的所有權(quán)控制和子公司對母公司的依賴會削弱由距離差異造成的分散式研發(fā)結(jié)構(gòu)。

本研究的貢獻(xiàn)主要有以下幾點(diǎn)。首先，本研究通過考察企業(yè)外部知識搜尋戰(zhàn)略與內(nèi)部子公司治理在研發(fā)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)中發(fā)揮的重要作用，補(bǔ)充了現(xiàn)有的關(guān)于企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)決定因素的文獻(xiàn)。更重要的是，作為“戰(zhàn)略——結(jié)構(gòu)——績效”這一經(jīng)典管理議題在企業(yè)研發(fā)領(lǐng)域的具體應(yīng)用，本研究的結(jié)論深化了學(xué)者們對“戰(zhàn)略與組織結(jié)構(gòu)關(guān)系”的理解。第二，本研究突破了現(xiàn)有文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)瓶頸，在實(shí)證方法上亦有重要貢獻(xiàn)。具體地，本研究將專利信息與上市公司母子公司名錄進(jìn)行了嚴(yán)格的匹配，建立了有關(guān)企業(yè)內(nèi)部研發(fā)結(jié)構(gòu)的面板數(shù)據(jù)，從而有效克服了各種內(nèi)生性問題。該數(shù)據(jù)庫的建立與共享將極大地促進(jìn)中國創(chuàng)新研究的進(jìn)一步發(fā)展。第三，現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的文獻(xiàn)主要關(guān)注歐美發(fā)達(dá)國家的企業(yè)，而忽視了來自新興經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)。然而，過去十年里，不少新興經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)，如華為、海爾，大力提高了自身的研發(fā)與創(chuàng)新能力，因此，新興經(jīng)濟(jì)體企業(yè)的創(chuàng)新活動值得學(xué)術(shù)界關(guān)注和重視。本研究以中國上市公司為樣本，因而豐富了有關(guān)新興經(jīng)濟(jì)體企業(yè)創(chuàng)新研究的文獻(xiàn)。

總之，企業(yè)研發(fā)結(jié)構(gòu)的決定因素這一議題值得更多學(xué)者的關(guān)注和探討，尤其是在“大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)”的新經(jīng)濟(jì)形勢下。研究如何正確設(shè)計(jì)企業(yè)的研發(fā)結(jié)構(gòu)不但能為經(jīng)理人提供實(shí)踐指導(dǎo)，還能進(jìn)一步豐富和發(fā)展管理理論。

1. 王玨、林肇宏、熊立：《跨國公司子公司自主權(quán)決定因素及其技術(shù)貢獻(xiàn)研究——基于369家在華外資企業(yè)的實(shí)證研究》[J]，《管理世界》2010年第5期。

2. 余琰、羅煒、李怡宗、朱琪：《國有風(fēng)險(xiǎn)投資的投資行為和投資成效》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第2期。

3. 張利華：《華為研發(fā)》[M]，機(jī)械工業(yè)出版社，2009年。

4. Ahuja, G., Lampert, C. M., Tandon, V., 2008, “Moving Beyond Schumpeter: Management Research on the Determinants of Technological Innovation” [J],, Vol. 2, No.1:1-98.

5. Almeida, P., & Phene, A., 2004, “Subsidiaries and Knowledge Creation: The Influence of the MNC and Host Country on Innovation” [J],Journal, Vol.25, No.8-9: 847-864.

6. Argyres, N., 1996, “Capabilities, Technological Diversification and Divisionalization” [J],, Vol.17, No.5: 395-410.

7. Argyres, N.S., & Silverman, B.S., 2004, “R&D, Organization Structure, and the Development of Corporate Technological Knowledge” [J],, Vol.25, No.8-9: 929-958.

8. Arora, A., Belenzon. S., Rios, L.A., 2014, “Make, Buy, Organize: The Interplay between Research, External Knowledge, and Firm Structure” [J],, Vol.35, No.3: 317-337.

9. Bertrand, M., Duflo, E., Mullainathan, S., 2004, “How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates?” [J],, Vol.119, No.1:249-275.

10. Blau, P. M., 1977, “Inequality and Heterogeneity: A Primitive Theory of Social Structure”[M], New York: Free Press.

11. Cameron, A. C., & Trivedi, P. K., 2005, “Microeconometrics: Methods and Applications”[M], Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press.

12. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A., 1990, Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation”[J],, Vol.35, No.1:128-152.

13. Ecker, B., S. van Triest, and C. Williams. 2013. “Management Control and the Decentralization of R&D”[J],, Vol.39, No.4: 906-927.

14. Greene, W., 2004, “Fixed Effects and Bias Due to the Incidental Parameters Problem in the Tobit Model”[J],, Vol.23, No.2: 125-147.

15. Hall, B. H., 2002, “The Financing of Research and Development”[J],, Vol.18, No.1:35-51.

16. Hall, B. H., Jaffe, A. B., Trajtenberg, M., 2001, “The NBER Patent Citation Data file: Lessons, Insights and Methodological Tools (No. w8498)”[D]. National Bureau of Economic Research.

17. Jensen, M. C., & Meckling, W. H., 1976, “Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure”[J],, Vol.3, No.4: 305-360.

18. Jia, N., Shi, J., Wang, Y., 2013, “Coinsurance within Business Groups: Evidence from Related Party Transactions in An Emerging Market”[J],, Vol.59, No.10: 2295-2313.

19. Kafouros, M. I., Buckley, P. J., Clegg, J., 2012, “The Effects of Global Knowledge Reservoirs on the Productivity of Multinational Enterprises: The Role of International Depth and Breadth”[J],, Vol.41, No.5: 848-861.

20. Lahiri, N., 2010, “Geographic Distribution of R&D Activity: How Does it Affect Innovation Quality?”[J],, Vol.53, No.5: 1194-1209.

21. Leiponen, A., & Helfat, C. E., 2011, “Location, Decentralization, and Knowledge Sources for Innovation”[J],, Vol.22, No.3:641-658.

22. Miller, D. J., 2006, “Technological Diversity, Related Diversification, and Firm Performance”[J],, Vol.27, No.7: 601~619.

23. Tallman, S., & Phene. A., 2007, “Leveraging Knowledge across Geographic Boundaries”[J],, Vol.18, No.2: 252-260.

24. Von Hippel, E., 1994, ““Sticky Information” and the Locus of Problem Solving: Implications for Innovation”[J],, Vol.40, No.4: 429-439.

25. Williams, R., 2012, “Using the Margins Command to Estimate and Interpret Adjusted Predictions and Marginal Effects”[J],, Vol.12, No.2: 308-331.

①由于篇幅有限，具體匹配過程不在文中贅述，感興趣的讀者可向作者索取。

①雖然國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和萬德資訊（WIND）披露了上市公司主營業(yè)務(wù)的構(gòu)成，但其劃分依據(jù)并不統(tǒng)一，同一家企業(yè)的主營業(yè)務(wù)構(gòu)成既有2位行業(yè)的，也有4位行業(yè)的，甚至有些具體到產(chǎn)品，因此無法準(zhǔn)確計(jì)算上市公司的業(yè)務(wù)多元化程度。

①此處依然采用國際專利分類（IPC）代碼，并選擇4位（4-digit）技術(shù)門類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

* 本文感謝“對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)資金（項(xiàng)目號：CXTD7-03）”的資助。作者特別感謝美國圣母大學(xué)門多薩商學(xué)院徐淑英教授（Professor Anne Tsui）、北京大學(xué)光華管理學(xué)院路江涌教授、美國普渡大學(xué)克蘭納特管理學(xué)院童文鋒教授（Professor Tony Tong）的建設(shè)性意見。