創(chuàng)新鏈與企業(yè)全要素生產(chǎn)率
——來自Meta 分析的證據(jù)＊

毛義華，胡雨晨，水悅瑤

（1.浙江大學濱海產(chǎn)業(yè)技術研究院，天津 300301；2.浙江大學建筑工程學院，浙江 杭州 310058；3.無錫學院數(shù)字經(jīng)濟與管理學院，江蘇 無錫 214105）

改革初期，中國經(jīng)濟呈“粗放型” 發(fā)展，產(chǎn)出增長過度倚重要素投入的增加[1]。然而，隨著中國低勞動力成本優(yōu)勢流失、人口生育率降低和老齡化程度不斷推進、資本邊際報酬遞減、能源產(chǎn)品價格不斷上漲和能源供應緊張，這種增長方式顯然是不可持續(xù)的。一方面，習近平總書記在黨的十九大報告中指出，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。另一方面，不斷有研究發(fā)現(xiàn)中國的經(jīng)濟增長在向全要素生產(chǎn)率（TFP）驅動型轉變[2-4]，這一轉變表明了今后中國地區(qū)經(jīng)濟增長的主要差異仍將是全要素生產(chǎn)率的差異，而全要素生產(chǎn)率的增長則依賴于技術進步和創(chuàng)新[5]。若將技術進步與創(chuàng)新作為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營與未來戰(zhàn)略發(fā)展的重要方式與手段，需把技術進步與創(chuàng)新的概念轉化為具體的實施路徑，并以目標為導向，經(jīng)由合理的實施路徑，最終為實現(xiàn)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)乃至經(jīng)濟的進步與發(fā)展提供指導。

1 文獻綜述

“創(chuàng)新” 的概念最早是由美籍奧地利經(jīng)濟學家SCHUMPETER[6]所提出的，他認為，創(chuàng)新不僅是指科學技術上的發(fā)明創(chuàng)造， 更是指把已發(fā)明的科學技術引入到企業(yè)之中， 形成一種新的生產(chǎn)能力。這一觀點突顯出科學技術與商業(yè)化生產(chǎn)之間存在著相當大的差距，這意味著需要有一個銜接過程，而學者們把這一過程概括為創(chuàng)新鏈。

1.1 創(chuàng)新鏈的定義與內(nèi)涵

創(chuàng)新鏈的概念最早由國外學者MARSHALL 等[7]提出，后經(jīng)HANSEN 等[8]發(fā)展并被廣為采納。一般來說，從基礎科學研究到形成科學知識，再利用科學知識指導技術革新并最終實現(xiàn)大規(guī)模市場應用的這一過程被認為是創(chuàng)新鏈。創(chuàng)新鏈包含創(chuàng)意的激發(fā)、轉化和擴散3 個階段，這3 個階段的劃分體現(xiàn)了從創(chuàng)意產(chǎn)生到產(chǎn)品商業(yè)化的價值增值過程，企業(yè)應當基于創(chuàng)新鏈這一思維，分析企業(yè)內(nèi)創(chuàng)新的優(yōu)勢和不足，并針對性地制訂戰(zhàn)略規(guī)劃推動和提高企業(yè)創(chuàng)新能力。

1.2 企業(yè)全要素生產(chǎn)率

黃志霖等[9]認為，對于創(chuàng)新的轉化，需要依托企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，進而作用于區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。結合上文創(chuàng)新鏈的概念，這也就表明，通過加大對企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新活動的投入與支持，其實現(xiàn)的路徑之一是基于創(chuàng)新鏈這一思維和過程，影響并促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率，進而帶動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展?；仡櫼延形墨I，基于創(chuàng)新鏈思維研究其如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的文獻分為4 個方向，分別是創(chuàng)新政策、創(chuàng)新績效、研發(fā)投入以及企業(yè)管理和活動。如李政等[10]基于A 股制造業(yè)上市公司的研究，發(fā)現(xiàn)政府的補貼政策對于全要素生產(chǎn)率有提升作用；徐長生等[11]從創(chuàng)新績效的專利視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)擁有發(fā)明專利能顯著提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；張廣勝等[12]的實證分析結果顯示，研發(fā)投入顯著提升了制造業(yè)上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；此外，還有研究分別從企業(yè)金融和企業(yè)組織管理架構等方面分析其對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[13-14]。但尚未有研究系統(tǒng)地將創(chuàng)新鏈這一過程行為在企業(yè)創(chuàng)新活動和能力的提升與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長所產(chǎn)生的作用進行歸納和量化分析。因此，本研究將創(chuàng)新性地從創(chuàng)新鏈建設和管理的維度出發(fā)，分別收集相關維度上能夠對單一企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的有關文獻，并利用元分析方法（Meta-Analysis）開展實證研究和量化分析，揭示企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率的路徑，從經(jīng)濟角度為企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展政策制定提供一定的參考。

2 研究設計

2.1 研究方法與步驟

元分析（Meta-Analysis），又稱Meta 回歸、薈萃分析等，是一種可以綜合某一主題下的眾多單個實證研究結果的統(tǒng)計學方法[15]。由于同一主題下同一變量的各類研究在樣本和研究方法上存在一定差異，得到的因果關系效應量也不盡相同。元分析則可以通過定量綜合集成分析，生成不同的權重從而計算平均效應量，同時在綜合分析的過程中對研究間的異質性成因進行探索，對推動學科的研究方向具有重要意義。目前來說，元分析已經(jīng)在醫(yī)學、經(jīng)濟管理學和情報科學中有著廣泛應用[16-17]。

現(xiàn)有利用元分析進行的研究主要有以下2種形式：①針對某一要素開展與研究問題間的關系探索，對該要素的不同特征、研究方法的異質性進行細致劃分；②從研究問題的全局出發(fā)，綜合分析多因素對某一問題的解釋關系。本文研究以形式②為主，針對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率開展多因素整合，利用元分析進行定量集成研究。

具體的研究開展將采取以下4 個步驟：首先，從研究的問題，即創(chuàng)新鏈的建設管理對于全要素生產(chǎn)率的影響出發(fā)，全面收集有關文獻；其次，在綜合瀏覽所收集的文獻基礎上制定文獻篩選的標準；再次，對按照標準篩選出的文獻進行數(shù)據(jù)整理和編碼；最后，按照元分析方法的運用過程進行異質性檢驗、發(fā)表偏倚檢驗和效應值計算。元分析的具體開展將借助軟件CMA2.0（Comprehensive Meta-Analysis）完成。

2.2 文獻收集與篩選

元分析方法的研究對象具有全面性和客觀性的特點，全面地收集樣本文獻能保證元分析結果的客觀性和消除潛在的偏倚性。本研究將文獻檢索范圍設定為中國企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的相關文章。而后使用知網(wǎng)、萬方、維普等眾多中文數(shù)據(jù)庫進行檢索，同時為避免遺漏，又借助“百度文庫” 進行二次檢索，對重點文獻進行回溯檢索，以保證最大限度收集相關文獻。一輪文獻檢索共獲得相關文獻95 篇，以供二輪文獻篩選。

對一輪文獻檢索獲得的95 篇文獻做進一步篩選，以選取適用于本文分析的文獻。二輪文獻篩選標準如下：①選取以企業(yè)作為全要素生產(chǎn)率研究對象的文獻，剔除以城市、區(qū)域作為研究對象的文獻；②選取明確報告了樣本數(shù)量、因素相關系數(shù)r或者可以轉化為r（如t值、F值等）的效應值的實證研究文獻，剔除綜述類、理論研究等非實證類型文獻以及缺乏可計算數(shù)據(jù)的文獻。經(jīng)過多次篩選排查，最終獲得35 篇文獻用于元分析，其中包括期刊論文32 篇、學位論文3 篇，文獻的時間跨度為2015—2021 年。文獻發(fā)表的時間分布如圖1 所示。

圖1 相關文獻發(fā)表時間分布圖

2.3 文獻編碼和變量選擇

基于上述目標文獻，本研究將對包括文獻內(nèi)容、文獻特征、效應統(tǒng)計量在內(nèi)的數(shù)據(jù)進行編碼整理。首先根據(jù)文獻研究的具體內(nèi)容，也就是對全要素生產(chǎn)率的具體影響因素進行分類。在分類過程中，要將不同研究中內(nèi)涵一致但有命名差異的因素歸為一類（如將研發(fā)補貼、政府支持、政府補助等相似因素合并為政府補貼）。同時，對每一類影響因素的有關研究，記錄文獻的作者、研究對象（如哪一類別的企業(yè)）、數(shù)據(jù)處理的方法和回歸方法，以及實證分析得出的影響因素作用于要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)。進而根據(jù)回歸系數(shù)（r）記錄或者計算效應值，具體有以下2 種處理方式：如果同一個影響因素在同一樣本下被使用多種方法進行回歸，則取回歸系數(shù)的算術平均值作為效應值；反之，如果研究中記錄了含有多個不同獨立樣本的回歸系數(shù)，則將每個回歸系數(shù)作為獨立的效應值進行記錄和編碼。

同時，文獻的編碼由2 位研究人員分別獨立完成，并對2 份結果進行交叉核對與校準，最終得到編碼一致性為92.5%?？傮w來說，上述35 篇目標文獻共識別出影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的74 個不同因素。根據(jù)Rosenthal 和目前研究的處理方法，將效應值頻次大于等于3 的11 個影響因素保留，進行下一步的元分析。這11 個因素及其定義如表1 所示。

表1 企業(yè)全要素生產(chǎn)率的元分析變量選擇結果

3 元分析結果

3.1 異質性檢驗

異質性檢驗是元分析中對各研究結果效應值合并模型選擇的佐證，異質性的來源包括研究納入標準不一致性，各個研究的基線水平、處理、結果變量不同等。目前，Q檢驗和I2值是主要的異質性檢驗方法。兩者的區(qū)別在于I2值是定性檢驗，I2值越大則異質性越高，一般將50%作為明顯異質性的臨界值。而Q檢驗更為定量，當Q值在統(tǒng)計意義上顯著時可明確認定研究間存在異質性，而采用隨機效應模型合并效應量則能夠將異質性充分包含在內(nèi)；反之，當研究間不存在異質性時，選用固定效應模型合并效應量較為合適。本研究的異質性檢驗結果如表2 所示，“社會責任感” 和 “創(chuàng)業(yè)投資”因素的Q值不顯著（p＞0.05）。余下9 個影響因素的Q值均顯著，且多數(shù)因素的I2值集中在95 左右，異質性水平較高。因此，下文對于異質性較高的9 個影響因素選用隨機效應模型進行效應值合并計算，對“社會責任感” 和“創(chuàng)業(yè)投資” 因素選擇固定效應模型。

表2 異質性檢驗結果

3.2 偏倚分析

發(fā)表偏倚是指得出統(tǒng)計學顯著性的研究成果比不顯著的成果更易發(fā)表的現(xiàn)象。因此，為了減少納入元分析文獻受 “發(fā)表偏倚” 問題的影響，進而影響主效應值計算，將利用失效安全系數(shù)（Fail-safe N）和Egger檢驗進行發(fā)表偏倚檢驗。

一般而言，當失效安全系數(shù)（Fail-safe N）大于其判別標準5K+10（K為獨立研究的數(shù)量）時，可以認為研究不存在發(fā)表偏倚。而Egger 檢驗則是對效應值是否圍繞總效應量的對稱分布的檢驗。具體檢驗結果如表3 所示。

表3 偏倚分析結果

從表3 的失效安全系數(shù)（Fail-safe N）可見，創(chuàng)業(yè)投資這一影響因素存在發(fā)表偏倚，且其Egger 檢驗的p值小于0.1，效應值圍繞總效應量非對稱分布且顯著。對于Egger 檢驗中p值小于0.1 或者失效安全系數(shù)與5K+10 差距過大的因素進行剪補分析，進一步判斷2 類現(xiàn)象是否會影響效應值點估計，分析結果顯示，管理費用這一因素受到發(fā)表偏倚的影響且剪補分析前后的效應值差距過大。

綜上，發(fā)表偏倚會顯著影響創(chuàng)業(yè)投資和管理費用2 個因素的點效應分析計算，故而在主效應分析中予以剔除。

3.3 主效應分析

表4 主效應分析結果

4 討論

剔除存在發(fā)表偏倚的影響因素后，繪制基于主效應分析的全要素生產(chǎn)率影響關系強度結果如圖2所示。

圖2 基于創(chuàng)新鏈的全要素生產(chǎn)率影響關系強度圖

根據(jù)各影響因素自身的含義與特點，從創(chuàng)新鏈的思維出發(fā)，將政府研發(fā)補貼、創(chuàng)新強度、人力成本、專利產(chǎn)出和新產(chǎn)品產(chǎn)出歸納為“創(chuàng)新鏈建設”，主要關注在創(chuàng)新鏈源頭的投入情況、中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響；將管理集中程度和信息化歸納為 “創(chuàng)新管理”，主要關注一個組織在創(chuàng)新與發(fā)展中所呈現(xiàn)出的組織特征和組織管理效率；將金融活動和社會責任感歸納為“經(jīng)營活動”，主要關注組織在創(chuàng)新鏈末端所進行的商業(yè)性活動。

從創(chuàng)新鏈的投入情況看，政府研發(fā)補貼、創(chuàng)新強度和人力投入的情況都為全要素生產(chǎn)率帶來了正面的促進作用，研發(fā)經(jīng)費的投入使得企業(yè)愿意將更多的資源轉移到科學研究與技術開發(fā)層面，為全要素生產(chǎn)率的提高帶來了新的創(chuàng)新動力。在綜合產(chǎn)出效益層面，不管是產(chǎn)出新的專利，抑或是產(chǎn)出新的產(chǎn)品，都會對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率起到提高作用。

但同時可以關注到，政府研發(fā)補貼對全要素生產(chǎn)率的分析結果的效應值較小。一些研究結果顯示，生產(chǎn)率水平越低的企業(yè)所獲得的補貼力度越大，即補貼與企業(yè)生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)負相關。這可能是由于企業(yè)投入研發(fā)的資金來源于多個方面，包括政府補貼、營業(yè)收入、社會補助等，資金來源的不同，導致企業(yè)可以自由支配資金的靈活度不同，對于使用政府補貼受到的限制條件往往較多，而來自市場的資金使用靈活，對比之下，受限于資金使用程度，政府補貼在企業(yè)內(nèi)的應用效率更低[18]。另外，企業(yè)在獲得相關補貼之后，并未將大量資金投入研發(fā)部門，而更有可能將資金投入生產(chǎn)擴張，未實現(xiàn)資源的合理配置。這可能是由于相關企業(yè)過度依賴政府補貼，相比于技術創(chuàng)新，企業(yè)更傾向于追求短期內(nèi)的產(chǎn)能增值，而越多的產(chǎn)出越會帶來政府資金支持的傾向性，從而形成對政府補貼的長期依賴，不利于企業(yè)全要素增長率的提升[19]。

從發(fā)展的角度來看，要促進企業(yè)更好地發(fā)揮創(chuàng)新效能，除關注企業(yè)自身除創(chuàng)新鏈本身的環(huán)節(jié)，還應關注那些對提升創(chuàng)新鏈完整度與完善程度的組織管理方式或手段，推動創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)結合并發(fā)展的關鍵要素。信息化程度體現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)外部的信息、知識的交流與傳播情況，形成高效的信息流動，有利于推動全要素生產(chǎn)率的提高。較高程度的統(tǒng)一管理能為企業(yè)帶來更好的創(chuàng)新環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境，也意味著當有一個較為明確的責任人對企業(yè)進行科學的管理會帶來運行效益的提升。但同時值得注意的是，管理費用的投入將抑制企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

在經(jīng)營活動層面，開展過多的金融活動，不管是交易金融資產(chǎn)、持有金融投資、投資性房地產(chǎn)，都將“擠出” 企業(yè)在研發(fā)與生產(chǎn)方面的投入，不僅不能增長投資性收益，反而會抑制全要素生產(chǎn)率。企業(yè)的社會責任指的是其對區(qū)域所在社會所應承擔的包括環(huán)境保護、社會服務等方面的責任，較高的社會責任感能為企業(yè)帶來較好的社會影響力，從而正面影響全要素生產(chǎn)率。

5 研究結論與啟示

研究利用元分析方法定量綜合分析企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素，系統(tǒng)且創(chuàng)新地以創(chuàng)新鏈這一思維為研究的切入點，并構建了基于創(chuàng)新鏈的全要素生產(chǎn)率影響關系理論框架。整體上看，政府研發(fā)補貼、專利產(chǎn)出和創(chuàng)新強度對全要素生產(chǎn)率的提高起到了顯著的正面作用，最應給予較大的關注。此外，信息流動情況、新產(chǎn)品銷售、管理集中和社會責任感也從多個維度促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，降低人力成本及金融活動開展強度也有利于推動全要素生產(chǎn)率發(fā)展。但政府研發(fā)補貼的負面影響值得進行深入挖掘。

本文的研究具有一定的理論和現(xiàn)實意義。理論方面，從創(chuàng)新鏈思維出發(fā)，構建了創(chuàng)新鏈建設、管理和企業(yè)活動之于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的理論模型與分析框架，完善了全要素生產(chǎn)率和創(chuàng)新鏈的理論研究。實踐方面，有關單位可基于文中的結論，更加有針對性地設計和評價企業(yè)的創(chuàng)新行為和創(chuàng)新過程。同時研究也有一定的局限性，總的來說，基于創(chuàng)新鏈思維的企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究的樣本收集有限，產(chǎn)生各個影響因素元分析結果的異質性有待進一步探索。