创新环境异质性对工业的影响——基于30个省市的组态分析.pdf

西部金融 2023年第8期创新环境异质性对工业的影响基于30个省市的组态分析尹爱霞1夏绪梅2（1西安财经大学商学院，陕西西安710100；2西安财经大学现代企业管理研究中心，陕西西安710100）摘要：本文运用模糊集定性比较分析方法，从政府、市场以及社会环境三个层面分析30个省市工业企业创新绩效多重并发因素和复杂因果机制。研究发现：（1）政府、市场及社会中大部分单一因素无法构成企业高创新绩效的必要条件，而是存在多重并发因果关系。（2）地区经济发展水平和新产品市场规模构成高创新绩效的必要条件。（3）不同地区工业企业产生高创新绩效的组态共有3个，体现了高创新绩效的多重实现方式；产生非高创新绩效的组态有2个。研究结论有助于深入理解地区环境要素协同联动与工业创新绩效的复杂因果效应，为企业有效提高创新绩效提供理论参考和有益启示。关键词：创新绩效；环境异质性；组态分析中图分类号：F830.2文献标志码：A文章编号：1674-0017-2023（8）-0084-06一、引言与文献综述长期以来，我国工业主要依靠投资规模驱动、要素驱动实现快速发展，并有力地推动了经济增长。但随着新一轮经济变革的发展，这一驱动方式已不能满足我国工业高质量发展的要求。2015年5月，国务院正式印发了 中国制造2025 行动纲领，纲领进一步明确了创新驱动成为基本方针之一，指出要突出创新驱动。良好的创新环境可以有效促进工业企业创新，提升企业核心竞争力，但我国各地区间创新环境存在着异质性，这不仅制约许多地区工业企业创新绩效提升，同时也使得我国创新发展呈现出不均衡态势。影响地区工业企业创新绩效的核心环境因素有哪些？环境异质性对地区工业企业创新绩效的影响路径和机理是什么？如何促进各地区创新环境协同发展，提升工业企业创新绩效？这不仅是重要的现实问题，也是亟待研究的科学问题。创新是一个复杂的社会经济过程，它涉及企业文化、技能、适宜的环境、信息流动、社会服务和区域合作等的创建和协调。关于影响企业创新的地区环境，当前学者主要从政府、市场及社会环境等方面进行探究。第一，政府在企业创新过程中扮演着重要角色。政府对企业创新的补贴、相关激励政策以及知识产权保护政策等，都会对企业创新活动产生一定程度的影响。目前，多数学者认为：政府通过财政补贴可以通过降低市场失灵、降低企业研发成本以及优化资源配置来促进企业技术创新；政府出台的一系列知识产权保护政策，能够减弱创新产品的正外部性，增加企业技术的独占性，保护企业创新成果所产生的收益，有效抑制企业竞争对于企业创新造成的不利影响。此外，也有一些学者提出了不同的观点，他们认为政府补贴会收稿日期：2023-06作者简介：尹爱霞（1996-），女，山东菏泽人，硕士研究生，现就读于西安财经大学商学院。夏绪梅（1972-），女，四川遂宁人，博士，硕士生导师，教授，现供职于西安财经大学现代企业管理中心。基金项目：2018年度陕西省社会科学基金项目“新时代背景下陕西省小微企业融资效率评价及对策研究”（项目编号：2018D16）；西安财经大学2023年研究生教改项目“网络圈群视域下研究生思政育人路径探析”（项目编号：2023J016）。注：本文为作者观点，文责自负。金融实务84DOI:10.16395/ki.61-1462/f.2023.08.008西部金融 2023年第8期抑制企业创新，而对企业创新的促进作用具有门槛效应，政府补贴过高或过低时，并不能促进企业创新，甚至会对企业创新产生一定程度的抑制作用。第二，市场是影响企业创新的另一个重要因素。其中，市场规模以及市场化程度等因素都会对企业创新造成影响。创新的“需求拉动论”认为市场需求引致了基本创新，足够大的市场需求规模是企业新产品盈利的基础；有学者通过进一步研究发现，市场规模与研发投入呈正相关，市场规模较大的企业能够将更大比例的利润投入到前沿科技的研发中。此外，一些学者还关注市场化水平对企业创新的影响：市场化对企业创新精神的影响主要体现在增强企业的创新意愿和提升企业的创新能力两个方面；市场化程度的提高不仅优化了资源配置，还促进了技术进步，进而提高了创新效率。第三，从社会环境角度来看，经济发展水平、人才基础以及科研环境等因素也对企业创新具有一定的影响。有学者研究发现，经济发展水平对企业创新具有显著正影响，这是因为经济发展水平越高，企业创新活动相配套的软硬件设施相对完善，为企业创新活动奠定良好的基础。此外，人才是企业创新活动中的第一资源。中国企业家调查系统（2015）调查发现，与高校进行合作是我国企业进行创新的一种重要途径，其占企业创新途径的比例仅次于企业内部开发，高校的人才培养、科研基础、科研设施为企业创新奠定了坚实的基础。综上所述，大量学者对地区环境与企业创新绩效的关系进行研究，并取得丰硕成果。企业创新绩效活动作为一个长期、持续、复杂的动态过程，各影响因素之间具有相互依赖及协同互动，但现有研究往往局限于某一层面，政府、市场及社会对工业企业创新绩效的影响并非独立，偏重于传统的“净效应”研究将难以深入探究各因素与创新绩效间的非线性关系。鉴于此，论文结合现有研究，使用fsQCA（模糊集定性比较分析）方法从整体出发，并将政府、市场及社会环境因素共同纳入组态分析，探究多种因素对企业创新绩效的协同作用。其中，政府层面包括政府补贴与知识产权保护，市场层面包括新产品市场规模与市场化水平，社会环境层面包括经济发展水平与人才基础。具体分析模型如图1所示。图1地区环境对工业创新绩效影响的组态效应二、研究设计（一）研究方法定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）最早由社会学家Ragin（1987）提出并运用于社会学领域的中小样本研究，通过开展案例层面的比较分析，探究条件组态与结果间的“因果系统”。其核心思想是力求整合“定性”与“定量”两种分析方法的长处，表达多重并发的因果关系。QCA技术主要包括三种：清晰集定性比较分析（csQCA）、多值集定性比较分析（mvQCA）以及模糊集定性比较分析（fsQCA）。在实际使用过程中，清晰集与多值集适用于“0-1”变量，这在一定程度上限制了研究的开展。而模糊集比清晰集和多值集具有更加精确和严格的集合理论的一致性评估，而且一致性的模糊集评价范围也更加广泛。本文选用fsQCA进行分析，主要有以下几点原因：第一，大量研究证明，企业创新受到复杂的外部环境影响，仅从单方面分析并不足以解释其中的复杂影响机制。而fsQCA方法从整体出发，对多因素组态效应进行分析，能够更好地解释其中的多重并发复杂机制。第二，企业创新所面临的外部环境多样性表明，可能存在不止一条促进企业创新的等效因果链。fsQCA方法便于理解不同前因组态导致的具有等效结果的差异化环境。第三，受到样本量的影响，一般的统计研究方法并不完全适用于中小样本分析，而fsQCA方法则适用于中小样本，一定程度上保证了研究结果的实践意义。金融实务85西部金融 2023年第8期（二）样本与数据来源本文将每个省（市）的规模以上工业企业整体作为一个案例样本，由于港、澳、台及西藏地区的数据有所缺失，因此选择中国其余30个省（市）的规模以上工业企业整体作为研究对象。考虑创新的滞后性，兼顾数据可获得性和全面性，前因条件选用2017年数据，创新绩效选用2018年数据，相关数据来源于2018年/2019年 中国科技统计年鉴；知识产权保护指数来源于 中国知识产权保护指数报告（2017）；市场化指数来源于 中国分省份市场化指数报告（2018）。（三）变量测量1.结果变量工业创新绩效。现有研究大多以专利申请数量、专利受理数量以及有效专利数量等指标来衡量创新绩效。考虑到专利授权最长周期长达5年，为直接有效衡量创新绩效，参考现有研究做法，选用专利申请数量。2.前因条件通过借鉴其它关于企业创新绩效影响因素的研究，根据相关性与公开性原则，选取6个前因条件，涵盖政府、市场及社会环境三个层面。政府层面：政府补贴是促进工业企业创新的重要因素，以各省（市）规模以上工业企业R&D经费内部支出中的政府资金来表示。知识产权保护是指各地区政府对知识产权的保护力度，以知识产权保护指数来衡量。市场层面：Karuna(2007)将行业的市场规模定义为行业内产品的需求程度，选用各地区规模以上工业新产品销售收入总量来衡量。市场化是指自由竞争的产品市场以及市场主导资源配置，选用市场化指数来衡量各地区市场化水平。社会环境层面：经济发展水平是指各地区经济发展的规模、速度以及所达到的水准，选用各地区GDP来衡量。人才基础是指各地区现有的人才数量，参考已有研究，采用在校大学生数量来表示。三、数据分析（一）变量校准为满足fsQCA3.0软件的操作要求，对各变量进行校准操作。校准就是不仅考虑到案例间的类别上的差异也要考虑程度上的差异，使测量可以被解释和具有意义。根据大量研究及相关知识，将所获得的各变量数据转化为集合，并将其校准为0-1的连续模糊集合。参考现有研究，选取各变量的20%分位数、中位数以及80%分位数作为其完全不隶属、交叉点和完全隶属的锚点。非高创新绩效的校准通过采取高创新绩效的非集来实现。各变量的校准锚点如表1所示：表1变量校准变量前因条件结果变量政府补贴知识产权保护新产品市场规模市场化水平人才基础经济发展水平创新绩效锚点完全隶属23.0570.2988585.728.131429835478.129258交叉点10.4020.23696.26.72727920006.315051完全不隶属3.0750.138605.5575.05360113540.83342注：隶属度用来表示评价对象(张三、李四)对评语集(优秀、良好、差)的归属程度。（二）必要性分析首先对单个前因条件必要性进行分析，检验其是否能够成为高创新绩效的必要条件。衡量条件变量是否可以作为结果变量的必要条件，要根据一致性来决定，当某个条件一致性大于0.9时，这一变量可作为结果产生的必要条件。金融实务86西部金融 2023年第8期表2单个条件必要性分析前因条件政府补贴政府补贴知识产权保护知识产权保护新产品市场规模新产品市场规模市场化水平市场化水平人才基础人才基础经济发展水平经济发展水平结果变量高创新绩效0.8140.3370.8240.2910.8920.2890.8130.2970.8030.3130.9130.236非高创新绩效0.2960.8610.2810.8380.2450.9430.3450.7700.3720.7490.2760.878注：“”表示逻辑“非”。根据表2可以看出，“地区的经济发展水平”一致性大于0.9，是高创新绩效产生的必要条件，其余条件变量的一致性均小于0.9，因此不是高创新绩效产生的必要条件；“新产品市场规模”的一致性大于0.9，构成非高创新绩效产生的必要条件。由此可以看出，大部分条件变量的独立解释能力较弱，因此有必要对这些条件变量进行组合分析，探究其多重因素对高创新绩效与非高创新绩效的影响。（三）组态分析组态分析可以揭示由多个条件组成的不同组态所引起的结果充分性。采用fsQCA软件对产生高创新绩效及非高创新绩效的环境组态进行分析。基于必要条件分析并结合现有研究及相关理论基础，设定案例频数阈值为1，一致性阈值为0.8，并选用PRI一致性阈值（是子集关系一致性的替代测量，用来避免某一组态在结果和结果否定中的同时子集关系）为0.75的标准值。根据现有大量研究，发现各前因条件均对结果变量有一定影响，但尚未形成一致结论。因此，结合必要性分析，在反事实分析中，假设地区经济发展水平会促进高创新绩效的产生，新产品市场规模会导致非高创新绩效产生，其余各前因条件也可能影响创新绩效。通过fsQCA分析，会产生三种解：复杂解、简约解及中间解（复杂解是基于传统的逻辑运算提出了所有可能的组合条件；简约解是基于简化假设的复杂解的简化形式，它提出了任何解都不能忽略的最重要条件，这些被称为“核心条件”，并由 fsQCA 自动识别）中间解兼具复杂解与简约解的优势，其构造的解释模型解释力更强，覆盖度更广。因此，采用中间解来解释前因条件所产生的组态效应。同时，为有效识别各组态核心条件，参考现有研究，将同时出现在中间解和简约解中的前因条件作为核心条件，只出现在中间解中的前因条件作为非核心条件。此外，必要性分析中一致性大于0.9的前因条件也作为核心条件。最终得出导致高创新绩效产生的组态有3个，导致非高创新绩效的组态有2个。具体结果如表3所示。表3组态分析结果前因条件政府补贴知识产权保护新产品市场规模市场化水平人才基础高创新绩效H1H2H3非高创新绩效N1N2金融实务87西部金融 2023年第8期经济发展水平原始覆盖度唯一覆盖度一致性总体覆盖度总体一致性0.6830.0960.9840.7550.9660.5990.0080.9820.1700.0600.9090.6660.5920.9510.7020.9530.1110.0370.911注：1.“”表示前因条件出现，“”表示前因条件不出现。其中小圈表示非核心条件，大圈表示核心条件。核心条件指对于结果产生重要影响的条件，边缘条件指起辅助贡献的条件。一致性类似于回归分析中的显著性，只有满足它，进一步分析集合关系才有意义。覆盖度表明通过一致性检验的集合关系多大程度上解释了结果，反映了组态切题性或重要性。1.高创新绩效组态分析根据分析结果可知，产生高创新绩效的组态有 3 个（H1、H2、H3）。3 个组态的一致性分别为 0.984、0.982、0.909，均大于0.8，说明这3个组态内的前因条件是产生高创新绩效的充分条件。解的总体覆盖度为0.755，说明了3个组态能够解释样本企业高创新绩效75.5%的原因；解的总体一致性为0.966，更说明了3个组态是高创新绩效产生的充分条件。（1）组态H1（政府补贴*知识产权保护*新产品市场规模*市场化水平*经济发展水平）。表明高新产品市场规模和高经济发展水平作为核心条件，辅之以高政府补贴、高知识产权保护以及高市场化水平作为非核心条件的环境组态可以产生高工业创新绩效。这一组态的典型案例是广东省。广东省的经济发展水平在全国范围内名列前茅，随着经济水平不断发展，广东省吸引了大量的国内外企业入驻，一方面完善了创新活动相关的基础设施，另一方面也扩大了工业企业新产品的市场规模。同时，政府也出台了一系列相关政策鼓励企业创新，不仅通过财政补贴有效促进企业创新活动开展，还通过完善相关法律，加强对企业知识产权的保护力度。此外，相对较高的市场化水平，也充分发挥了市场在创新活动中的优势，促进资源有效配置，提高工业企业创新活动中的资源利用效率。（2）组态H2（政府补贴*新产品市场规模*市场化水平*人才基础*经济发展水平）。表明高新产品市场规模与高经济发展水平作为核心条件，互补高政府补贴、高市场化水平及高人才基础作为非核心条件的环境组态可以产生高工业创新绩效。这一组态的典型案例是江苏省，该地区在政府、市场与社会环境方面的要素均处于全国上游水平。在新产品市场规模及经济发展水平占优势的情况下，江苏省充分发挥政府宏观调控与市场自发调控对创新资源进行精准配置；同时注重人才战略，地区内高校学生实现数量及质量共同发展，以坚实的人才基础保障企业创新活动持续进行。这些都为工业企业创新活动营造了良好的环境基础。（3）组态H3（政府补贴*知识产权保护*新产品市场规模*市场化水平*人才基础*经济发展水平）。表明高新产品市场规模和高经济发展水平作为核心条件，互补非高政府补贴、非高知识产权保护、非高市场化水平及高人才基础为非核心条件的环境组态可以产生高工业创新绩效。这一组态的典型案例是河北省。近年来，河北省依托其区位优势，经济发展水平逐年提升，工业快速发展，逐步形成了较为完备的工业产业体系，在信息技术支持下形成了特色产业集群，众多工业新产品市场占有率居于领先地位。同时，依托高校展开“政产学研用”协同创新的新模式，并成立河北省产学研合作促进会，促进产学研各界资源有效整合。河北省逐渐形成了经济、市场、人才与企业良性循环的创新模式。2.非高创新绩效组态分析对产生非高创新绩效的组态的分析发现产生非高创新绩效的组态有2个（N1、N2）。组态N1表明：无论地区是否具备人才基础，在新产品市场规模与经济发展水平都欠佳的情况下，伴随着政府补贴、知识产权保护以及市场化水平的缺失，便会抑制该地区工业创新。组态N2表明：在地区新产品市场规模与经济发展水平都欠佳的情况下，伴随着知识产权保护与人才基础的缺失，即便有高政府补贴与高市场化水平，该地区工业创新绩效也不会高。通过对比N1、N2两个组态可以发现，新产品市场规模与经济发展水平发挥主导作用，即新产品市场规模与经济发展水平欠佳，工业创新缺乏基础动力，无论其它环境如何，都导致了非高创新绩效的产生。金融实务88西部金融 2023年第8期（四）稳健性检验为检验分析结果的稳健性，参考现有研究，通过调整PRI一致性阈值进行稳健性检验。将PRI阈值由0.75提高至0.8，得出组态结果未发生变化，稳健性检验显示结果稳健（表4）。表4稳健性检验结果前因条件政府补贴知识产权保护新产品市场规模市场化水平人才基础经济发展水平原始覆盖度唯一覆盖度一致性总体覆盖度总体一致性高创新绩效H10.6830.0960.9840.7550.966H20.5990.0080.982H30.1700.0600.909四、结论与启示论文通过组态思维，运用fsQCA方法对我国30个省（市）的创新环境进行整合，包括政府、市场及社会环境3个层面6个条件因素，探究影响地区工业企业创新绩效差异的多重并发及复杂因果机制。最终得出以下结论与启示：第一，新产品市场规模与经济发展水平是构成工业企业产生高创新绩效的必要条件，非高新产品市场规模与非高经济发展水平是产生非高创新绩效的必要条件，其余因素均无法单独构成高或非高创新绩效的必要条件。这意味着各地区要努力提高经济发展水平、完善基础设施，为企业创新活动提供坚实的基础保障；企业要结合所在地区的经济发展水平，不断扩大新产品市场规模，一方面可以激发自身持续进行创新活动的动力，另一方面可以有更多的资金投入到创新活动中去，提高创新绩效。第二，单一因素并不构成工业创新绩效的必要条件，即单一因素无法独立影响工业创新绩效。政府、市场及社会环境是影响工业企业创新的重要因素，它们之间存在多重并发因果关系。产生高创绩效的创新环境组态有3个（H1、H2、H3），产生非高创新绩效的创新环境组态有2个（N1、N2）。H1、H2与H3这3个环境组态体现了不同地区工业企业高创新绩效的多重实现方式。各地区可以根据自身所面临的创新环境状况，对比实现高创新绩效的3个组态具有相近创新环境的地区，在发挥经济水平和市场优势的基础上，努力促使政府、市场以及社会环境协同发展；企业要有效识别地区环境所带来的压力与动力，与自身情况相结合有效发挥出外部环境的“核心优势”，进一步提高创新绩效。参考文献 1 杨朝均,张广欣,毕克新.对外直接投资对工业企业绿色创新路径演化的影响研究J.软科学,2019,33(07):63-69+93.2 黄速建,肖红军,王欣.论国有企业高质量发展J.中国工业经济,2018,(10):19-41.3 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