高新技术企业研发投入的多重并发因果关系——基于模糊集定性比较分析的研究

蔡猷花，曹芸菁，陈国宏,2，梁 娟

(1.福州大学经济与管理学院，福建 福州 350108；2.福建工程学院管理学院，福建 福州 350118；3.福建江夏学院工商管理学院，福建 福州 350108)

0 引言

创新是经济增长的重要驱动力量，也是企业占领市场领导地位的有力措施。由于创新活动存在技术风险、市场风险及同行模仿等多种风险，企业做出研发投入决策往往会综合考虑长短期利益，研发决策因此受到多因素的影响。深入研究哪些因素影响企业的研发投入以及这些因素的作用机理直接关系到如何有效激励企业创新和实施创新驱动战略的成效，这对完善创新管理理论以及指导企业的创新实践具有重要意义。

学者对企业研发投入的影响因素开展了广泛研究，研究视角包括企业内部和外部环境两个方面。①内部因素包括组织特征 (企业规模、组织集权度、企业年龄、产权性质、组织文化、组织规范以及企业财务状况等)和高管特征 (人口统计特征、高管异质性、创新注意力和股权集中度等)。孙晓华等[1]研究发现工业企业的所有权性质对研发决策产生重要影响；Kuo等[2]发现公司董事的教育水平正向作用于研发投入。②外部环境因素主要包括政府政策、外资引入、市场环境、企业的外部关系等。程华等[3]以纺织业为对象研究发现政府补贴与研发投入呈倒U形关系；贾慧英等[4]研究发现行业的技术动荡性会影响企业的研发投入跳跃。外部因素除了政策环境、行业环境外，还包括企业与政府的关系、产学研网络关系以及与企业之间的网络关系 (如创新联盟网络、供应链网络、连锁董事网络)等方面。王菁[5]研究发现有政企联系的公司在未实现期望绩效时对研发投入的正向反馈效果会降低；谢宗杰[6]采用演化博弈方法研究发现创新联盟的知识创造能力会影响企业的研发投资策略。

已有研究为深入探讨企业研发决策影响机制提供了良好的研究基础，然而，梳理文献发现还存在以下局限：①现有文献对研发投入影响因素的探索集中于单因素的作用，鲜有研究考虑多因素联合作用对企业研发投入决策的影响。企业创新决策是一类具有高度因果复杂性的问题，仅仅考虑单因素的研究其所得结论无法完全解释创新决策的复杂影响机制。②已有研究没有回答不同因素对于研发投入的影响是否存在互补或替代作用，明确不同影响因素对研发投入决策的互补作用和替代作用有助于科技管理部门因地制宜地选择和实施有效的激励机制。③从研究角度看，鲜有研究综合宏观、中观和微观等多个视角对企业研发投入的影响因素开展研究。实际上，技术创新具有高风险和高复杂性，创新决策不仅受宏观政策环境的引导，而且受行业竞争、社会网络等中观环境以及企业自身创新注意力、决策者特质等企业微观特征的影响。因此，有必要借助集合论思想深入探讨多层次多要素的联动对促进企业加大研发投入的复杂作用机制。

传统实证研究方法只验证单个变量的影响，无法得出多个要素之间的交互效应[7]。定性比较分析方法 (QCA)被认为是探索多因素 “联合效应”和 “互动关系”的有效方法[8]，该方法擅长探索多种因素如何相互作用从而共同影响结果变量，具有能够分析非对称关系的优势。企业创新决策与企业内外部多个因素之间的关系是一种多条件并发的非线性关系，适合采用QCA方法开展研究。由于调研案例的数据具有模糊集分数的特点，因此，本文采用模糊集定性比较分析方法 (fsQCA)对高新技术企业的调研数据进行分析，以探究高新技术企业高研发投入的影响路径。本研究旨在回答以下问题：激励高新技术企业高研发投入的路径有哪些？这些路径有什么异同？影响高新技术企业研发投入决策的不同因素之间是否存在互补或替代作用？

1 理论分析

1.1 企业研发投入的理论视角

研发投入是企业基于长短期利益综合考虑做出的关键投资决策，具有高风险、高成本和高复杂性。根据刘志迎等[9]提出的技术创新动力源的七力模型，影响企业技术创新决策的因素涉及多个层面。从高阶梯队理论视角看，高层管理团队是企业各项活动的决策主体，高管对企业的战略选择、创新活动具有重要影响力。因此，本文基于高管团队决策的视角，从微观、中观和宏观这3个层面对影响高新技术企业高管创新决策的因素开展组态效应研究。

1.2 影响因素分析

(1)微观层面影响因素。基于微观层面视角，影响研发决策的因素主要包括企业盈利能力和决策者创新注意力。盈利能力能够反映企业的资金实力或资本增值能力，是影响企业研发决策的重要因素。岳圣元等[10]研究发现盈利能力对研发投入具有显著正向影响，盈利能力越稳定，研发投入就越具有持续性。企业的盈利水平越高，表明企业有更多的冗余资源用于研发投入，即盈利能力的提升表示企业拥有更多可支配的财务资源，可激励和推动企业代理人提高研发投入水平；企业的创新注意力表示高管团队基于所在的决策情境将有限的注意力集中在与创新相关的议题或者解决方案上的强弱[11]，企业关注的创新焦点可能就是企业未来的决策和研发投入的方向。基于注意力基础观和高阶梯队理论，创新注意力对于企业创新具有重要作用，创新注意力越高，管理者就越有可能将资源、努力和权威投入到创新中[12]，高度的创新注意力也有助于企业在动态竞争环境中有效识别潜在的外部机会，加大研发投入和人员配备，促使企业高效整合创新资源以提升技术能力，获得更多创新成果[13]。

(2)中观层面影响因素。基于中观层面视角，企业高管团队所在的连锁网络是影响企业创新的重要因素。高管连锁网络日益成为企业拓展外在生存空间和竞争能力的重要平台[14]，为企业创新提供所需的关键资源和信息。中心度和结构洞是反映高管连锁网络特征的主要指标。中心度强调企业处于网络中心枢纽的程度[15]，表示企业间联系的数量，是网络结构中最重要的指标之一[16]。高管连锁网络为企业进行创新决策提供了良好的信息传递和交流的平台[17]，企业之间通过高管连锁网络可以拓宽资源获取的渠道，丰富的信息资源促使企业以多元化视角思考问题、提高决策效率和决策效果。已有研究表明，通过高管连锁网络联系的企业之间存在模仿行为[18]，企业的直接联系越紧密，投资水平越相似[19]。结构洞关注企业间联系的关系模式[20]，用来衡量企业间联系的质量[21]。高管连锁网络的结构洞具有信息优势和控制优势，在推进信息流的过程中发挥着关键作用。位于结构洞位置的 “中介者”在网络中可获取差异化信息和机会[22]，企业通过结构洞进行间接联系，可以缩短信息传递的路径、加速信息的流动、提高资源利用效率[23]，拥有丰富结构洞的企业将更有动力和能力开展创新活动。

(3)宏观层面影响因素。基于宏观层面视角，影响企业研发投入决策的因素主要来自政府补助政策和市场竞争两个方面。政府补助是政府纠正市场失灵的一种措施，企业通过政府直接或间接的补助可以减少研发成本、降低研发风险[24]。政府对企业的合理资助比例也可提高资源配置的效率，调动企业技术创新的积极性，能够推动企业增加研发投入[25]；竞争强度可以衡量企业所处行业环境的竞争情况。在竞争激烈的环境中，企业要占据主导地位需要不断创新满足市场需求。Porter[26]认为企业面临激烈的竞争环境时，应该加强创新、提升产品或者服务的特殊性、降低产品可替代性、满足客户多样化需求，适度竞争更能够促进企业开展创新活动。

2 研究设计

2.1 研究方法

定性比较分析方法是定性和定量相结合的研究管理问题的新方法[27]，该方法在探究因果复杂性问题方面具有一定的优势。企业研发投入与内外部多要素之间的关系是一种多条件并发的非线性关系，本文运用定性比较分析方法探究条件变量的组合对结果变量的影响可以弥补传统回归分析方法的不足[28]，有助于揭示多层次影响因素的协同作用下企业研发投入的多重并发因果关系。

2.2 数据来源

高新技术企业是我国调整产业结构、提高国际竞争力的生力军，在经济发展中具有重要战略地位。作为知识密集型和技术密集型的经济实体，高新技术企业相较于其他企业竞争更加激烈，创新动力以及创新能力也都高于其他企业，因此，以高新技术企业为研究样本具有一定的代表性。本文选取2015—2017年1269家高新技术企业为初始样本，剔除在统计年间无年报、财务数据不稳定以及主要数据不完整的企业，最终得到499家高新技术企业数据，共1497组观测值。结果变量研发投入数据来源于CSMAR数据库以及公司年报数据，条件变量中创新注意力数据来源于巨潮资讯网，其余条件变量数据来源于CSMAR数据库。

2.3 变量测量

(1)研发投入。衡量研发投入可以采用绝对指标，也可以采用相对指标。绝对指标包括研发金额和人员数量，相对指标包括研发资金强度和研发人员投入强度。采用相对指标更具有可比性，可以不受企业间研发投入金额差异过大而难以比较的影响。因此，借鉴严若森等[29]的测量方式，本文采用研发支出与营业收入的比重来衡量企业研发投入。

(2)盈利能力。企业盈利能力是指在一定时期内企业获取利润的能力。企业的利润率越高，能够用于研发投入的资金规模就越大。因此，本文用营业净利率表示企业的盈利能力。

(3)创新注意力。本文使用文本分析法以及Python程序获取和计算企业的创新注意力，具体步骤如下。

第1步，确定分析文本。参照姜付秀等[30]的做法，通过巨潮资讯网下载年报并使用Python编写程序提取要分析的文本内容。根据证监会关于企业年报披露内容的规定，创新注意力文本来源于年度报告中 “管理层讨论与分析”以及 “经营情况讨论与分析”的内容。

第2步，用TF-IDF值量化表达创新注意力关键词。通过Python 中的 Jieba分词模块对提取出的文本资料进行分词[31]，计算出所有分词的TF-IDF值，由此评估关键词的重要程度[32]。用TF-IDF值量化创新关键词，其计算公式为：

第3步，确定创新关键词。根据分词结果对关键词进行删选，删除常见的连词、叹词、语气词以及年报中的常用词，并通过阅读年报文本，从中初步选取430个与创新有关的词汇，为了保证创新注意力测量的 “内容效度”，增强关键词列表的权威性和有效性，对选取的创新相关词建立李克特分析量表，评分标准为1 (非常不同意)到5 (非常同意)，并将其交给3位研究方向与创新相关的专家进行打分。选择至少两位专家打分大于等于4的关键词作为创新关键词，最终得到223个词作为创新关键词。

第4步，用TF-IDF 值之和来代表创新注意力，即创新注意力的值为所有创新关键词TF-IDF值的总和。

(4)高管连锁网络。首先通过CSMAR数据库搜集企业董事、监事、高级管理人员 (简称 “董监高”)的任职信息，根据企业的董监高身份唯一ID编码，在Excel中分年份建立高管与企业的二模矩阵，高管在企业任职记为1，否则记为0；然后，使用 UCINET 软件将已构建高管-企业二模矩阵转换为企业-企业的一模矩阵；最后，使用一模矩阵在UCINET中计算网络的中心度和结构洞指标。借鉴严若森等[21]对网络指标的测量，本文选取程度中心度和限制度分别代表企业的中心度和结构洞。

(5)政府补助。政府补助的量化方式主要有补助金额的绝对值和相对值，绝对值是指政府直接补助金额，相对值是补助金额与总资产或补助金额与营业收入的比重。相对值可以降低由于企业规模所造成的差异问题，借鉴熊和平等[33]的方法，本文用补助金额与总资产的比重来衡量政府补助。

(6)竞争强度。竞争强度衡量的是企业所在行业的竞争激烈程度，借鉴解维敏等[34]对竞争强度的测量方式，用赫芬达尔指数 (HHI)来衡量行业竞争强度，计算公式为：

其中，n表示企业的数量，xi表示企业营业收入，X表示所在行业总的营业收入。HHI数值越大，表明行业内企业营业收入差异越大，行业的集中度越高，竞争强度越小。

2.4 变量校准

用fsQCA3.0软件将搜集到的数据全部校准为0到1之间的数据。数据校准需要设置定性锚点，通常根据样本数据将上十分位数或者上四分位数作为 “1”的定性锚点，表示完全隶属，将下四分位数或者下十分位数作为 “0”的定性锚点，表示完全不隶属，将均值或者中位数作为交叉点，以中位数作为交叉点可以在极大程度上避免异常值的影响。因此，本文选择将数据的上四分位数、下四分位数作为定性锚点，中位数作为交叉点对样本数据进行校准，见表1。

表1 条件与结果的校准

3 数据分析结果

3.1 单个条件的必要性分析

为了检验单一条件变量是否可以作为结果变量的必要条件，通常检验一致性结果值的大小，即一致性结果大于0.9的前因条件被认定为结果的必要条件[8]。所有变量一致性值均小于0.9，表明每个单独条件都不是结果变量的必要条件。因此，在真值表运算时考虑6个条件变量的组合对结果变量的影响，见表2。

3.2 条件组态的充分性分析

充分条件是指能够产生 “高研发投入”的条件组合，只要满足条件组合，企业即可取得高研发投入。在表1的基础上，通过fsQCA3.0软件构建真值表，设定频数阈值和一致性阈值。样本规模较小时，频数阈值的设置至少为1，当样本量增加时，可适当提高频数阈值，要至少保留75%的案例数[35]，一致性阈值可以接受的最低设定为0.75，本文的样本量为499家企业3年的数据，数据样本较多。因此，将频数阈值设定为4，一致性阈值设定为0.8，这样可得到更严格的条件组合。按照标准分析将得到3种解，即简洁解、中间解和复杂解。将简洁解和中间解结合起来分析组合路径中的前因变量，核心条件变量是指在中间解和简洁解中出现的变量，只在中间解出现的变量为辅助变量，结果见表3。

通过对高新技术企业的调研数据进行模糊集定性比较分析，得到多因素共同影响下企业高研发投入的5个构型。单个构型和总体解的一致性值均高于0.80的临界标准，说明这5种构型具有良好的解释力度。总体解的覆盖率值为0.3973，高于目前组织与管理学领域基于公开数据QCA研究的一般值0.3[36]，因此，表3中5个构型可以视为中国高新技术企业在多层次影响因素作用下选择高研发投入的充分条件组合。下面从3个角度分析研究所得结论。

表3 企业高研发投入的组态

从单个条件 (横向)看，政府补助出现在所有组态之中，在5种构型中政府补助均为核心条件存在，说明政府补助对企业高研发投入具有关键作用。政府补助一方面能够降低企业研发投入的风险，对企业研发活动具有促进作用[30]，另一方面，企业获得政府补助具有信号传递效应，能够推动其他社会机构或金融机构对企业进行投资，缓解企业的融资约束问题，为企业形成稳定的研发资金支持链[37]。

从各组态角度 (纵向)看，组态A中盈利能力、创新注意力、政府补助作为核心条件存在，中心度作为核心条件缺失，该组态的一致性水平为0.870，覆盖度为0.203，覆盖的案例最多；组态B1中创新注意力、政府补助和竞争强度作为核心条件存在，结构洞作为辅助条件缺失。组态一致性为0.854，覆盖度为0.174，覆盖的案例最少；组态B2中创新注意力、政府补助和竞争强度都作为核心条件存在，中心度作为核心条件缺失，该组态的一致性为0.850，覆盖度为 0.195，唯一覆盖度0.0132，唯一覆盖的案例最少；组态C1中创新注意力、结构洞和政府补助作为核心条件存在，盈利能力作为辅助条件存在，该组态的一致性为0.874，覆盖度最高为 0.203；组态C2中结构洞、政府补助和竞争强度作为核心条件存在，盈利能力作为辅助条件存在。组态的一致性为0.874，覆盖度为0.182，唯一覆盖度为0.047，唯一覆盖的企业数量最多。

从组态间纵横双向关系看，组态A的盈利能力和组态B2的竞争强度具有明显的替代作用，说明这两个条件仅需一个存在便可以与其他3个条件导致企业高研发投入；组态C1的创新注意力和C2的竞争强度同样具有替代效应，表明企业在中观层面具备网络资源优势、在微观层面具有高盈利水平和宏观层面能够得到政府补助的情况下，企业只要具有高创新注意力或者所在行业具有高竞争强度就可能激励企业高研发投入。

3.3 稳健性检验

定性比较分析中常用的稳健性检验方式包括更换校准数据的定性锚点、调整案例的频数以及提高一致性阈值等[36]。本文将案例频数调整为6以及一致性阈值调整为0.81，重新进行标准程序分析后发现激发企业提升研发投入的路径组合与未改变案例频数和一致性阈值前的结果完全一致，各构型以及整体解的一致性值和覆盖率值均无明显变动，说明研究结论具有稳健性。

2.任务抽组人员不固定性：海上医疗保障人员为临时抽组，各岗位人员不固定，人员之间的配合不够默契。而整体医疗环境的细节布置因岗位人员的变动出现差异。如各医疗设备、物资、耗材的摆放等，医务人员在使用上不顺手，易引起工作的忙乱。从海上医疗保障任务中出现职业暴露的地点分布可以看出，手术室发生最多，这与手术工作需多方配合有一定关系。

4 理论解释和案例分析

通过fsQCA方法识别高新技术企业高研发投入的5条路径 (组态)，根据包含的核心条件和背后的解释逻辑不同，可以将5条路径归纳为创新资金驱动型、环境驱动型和多资源驱动型。

4.1 创新资金驱动型 (组态A)

在企业网络中处于非核心位置的企业，无论是否具有结构洞位置优势或者所处行业是否竞争激烈，只要企业高管重视创新，企业在自有资金和政府补助双重资金的推动下实现高研发投入。创新资金是企业最重要的创新要素，企业自有资金和政府支持是企业创新资金的主要来源，也是企业开展创新活动的保障。根据伍虹儒[38]的研究，企业自有资金对支持企业创新具有重要影响，而政府R&D支持则以引导和规范为主。

组态A的典型案例是仪器仪表制造业的先河环保，该公司在高管连锁网络中的中心度值较低，低于整个高新技术产业的均值 (0.054)和中值 (0.049)，但公司优势体现在盈利能力、创新注意力和政府补助方面。公司盈利能力较强，在2017年进入了新一轮快速增长期，营业利润高达23亿，利润率高于20%。作为网格化的开创者和引领者，公司高度关注创新问题，不断升级各项技术，在2017年科研项目申报多达12项，并完成了22项计量标准及环保认证，在科研创新上取得了丰硕成果。在外部环境方面，国家越来越重视环保问题，环保企业在城市和农村都具有广阔的市场空间，公司利用大数据与各地政府协同合作针对不同区域不同污染源问题实时提供管控治理方案，2017年得到政府补助4020万元，占研发总投入的26.11%。

4.2 环境驱动型 (组态B)

根据刘志迎等的研究[9]，开放式创新环境下企业技术创新动力源包括7种，竞争压力和政府政策激励力是其中两种。B1构型表明在外部网络中处于非结构洞位置的企业，无论是否处于核心位置或企业资金实力是否雄厚，只要行业竞争激烈且政府创新补助力度大，当企业高管重视创新时，他们就会加大创新的投入力度；B2构型表明在外部网络中处于非核心位置的企业，无论是否具有结构洞位置优势或企业资金实力是否雄厚，只要行业竞争激烈且政府创新补助力度大，当企业高管重视创新，他们也会加大创新的投入力度。

组态B1的典型案例是方直科技。公司在高管连锁网络中处于边缘位置，结构洞匮乏，无法通过结构洞获取优质信息资源，但是随着教育消费观念的转变以及在科技革新和积极政策驱动下，公司重视创新并紧跟行业变化，在2016年迎来转型契机，持续加大产品的研发投入逐步实现公司的产品、运营模式、服务、推广的升级。组态B2的典型案例是恒生电子。该公司在网络中的中心度值远低于整个行业均值，但在政府支持方面公司具备一定优势。2017 年国家实施资管新规，进一步加强金融监管，因此，对于系统改造和监管科技的需求提高，这对该公司所在的信息传输、软件和信息技术服务业的运作模式产生重大影响，外部环境的变化刺激了市场对金融科技产品的需求。公司的创新能力和产品技术均处于领先地位，在2017年的研发投入合计12.9亿元。

方直科技和恒生电子属于信息传输、软件和信息技术服务业，该行业竞争强度远高于整个高新技术产业的平均水平，方直科技和恒生电子面临竞争激烈的行业环境，它们都高度重视创新投入。

4.3 多资源驱动型 (组态C)

此类组态强调网络信息资源以及创新资金的共同驱动作用。结构洞位置为企业的技术创新提供信息支持，包括知识产权、投融资、资质认证、人才对接、法务、市场咨询以及技术中介各个方面的异质性信息[2]。C1构型表明只要企业拥有充裕的自有资金、政府补助资金及异质性信息，当企业高管重视创新，他们就会加大创新的投入力度；C2构型表明只要企业拥有充裕的自有资金、政府补助资金和异质性信息，当行业竞争激烈时，他们也会加大创新的投入力度。

组态C1的典型案例是健康元。该公司已成立20余年，拥有一定的品牌优势和广泛知名度，在市场上占据有利位置，且公司高度重视创新，采用 “简政放权”(销售商自主销售决策)的新型营销模式，同时公司不断引进创新人才，拥有多元化、多层次的研发机构，公司的研发竞争力较强。2017年净利润率高达43%以上，公司较强的盈利能力和政府1.71亿元的资金补助也为企业进一步研发提供资金支持。组态C2的典型案例是启明星辰。该公司在2017年公司净利润4.43亿元，企业盈利能力较强。该公司是国内成立最早的综合性信息网络安全企业，在全国拥有30余家分支机构，能够从网络中获取优质资源。从政府支持看，公司在2017年合计获得 1.66亿元的政府补助。我国的信息网络安全行业仍处于快速成长期，国家出台和实施多项政策推动行业市场需求的增长，其中 《网络安全法》的施行使相关工作进入有法可依、强制执行的阶段，为企业营造良好的创新环境。

5 研究结论与启示

本文基于高管团队决策的视角，整合微观、中观和宏观这3个层面的6个前因条件，通过运用组态思维和定性比较分析方法对499家高新技术企业数据进行分析，总结出高新技术企业高研发投入的3类前因构型，即创新资金驱动型、环境驱动型和多资源驱动型。创新资金驱动型强调企业高研发投入是创新注意力、盈利能力和政府创新补助协同作用的结果，即对于关注创新的企业而言，创新资金是核心条件；环境驱动型表明企业高研发投入是创新注意力、政府创新补助和行业竞争压力协同作用的结果，即对于关注创新的企业而言，政府的创新补助和行业竞争是核心条件；多资源驱动型强调企业高研发投入是盈利能力、政府创新补助等双重资金支持以及网络信息资源协同作用的结果。

本文的研究结论对如何配置创新要素以驱动高新技术企业创新提供一定的管理启示。

(1)充分发挥政府补助对企业创新的重要引导作用。在高新技术企业高研发投入的5条路径中，政府补助作为核心条件存在，表明政府补助对企业研发具有关键作用。政府部门应当科学设计对企业创新补助的方式和方法，及时评估补助效果，从而有效发挥政府补助的创新驱动作用。

(2)创新注意力可以为解释企业创新强度提供新的视角。创新注意力在高研发投入的4条路径中作为核心条件存在。可见，企业选择创新战略受到高管团队创新注意力的影响。高管团队对创新领域的充分关注有助于企业识别创新机会、整合创新资源以及优化创新方案，从而帮助企业高效地做出创新决策并提高研发投入水平。因此，相关管理部门和企业创新研究者要加强对影响企业创新注意力影响因素的探究。

(3)竞争强度在3条路径中都出现，可见，市场竞争是引导企业创新的重要驱动力量。维持行业高竞争强度有助于营造优质创新环境，促使企业加大创新力度，管理部门应积极营造良好的市场竞争环境。

(4)企业创新决策是一项复杂性系统工程，微观、中观和宏观等多个层面的因素对于企业创新都会产生影响，不应孤立考虑单一特征要素对研发投入的作用，多层面因素的合理配置才能有效促进企业创新。多个层面影响因素联合对驱动企业创新呈现出殊途同归的作用，管理部门应该遵循匹配最优原则，结合企业实际情况，因地制宜地引导企业创新。