发布时间：2021-05-31所属分类：经济论文浏览：1次
摘 要： 摘要:现有文献主要关注经济危机对企业研发创新的负面影响，同时也指出了危机可带来社会技术范式的变革，从而迎来黄金时代。基于Perez巨浪模型，本文以19862014年间全球63个国家的52638个企业年度数据为调查对象，探究危机前后不同企业、行业和国家企业研发回
摘要:现有文献主要关注经济危机对企业研发创新的负面影响，同时也指出了危机可带来社会技术范式的变革，从而迎来“黄金时代”。基于Perez巨浪模型，本文以1986—2014年间全球63个国家的52638个企业年度数据为调查对象，探究危机前后不同企业、行业和国家企业研发回报率的变化趋势。结果表明，企业在经济危机后将获得更高的研发回报率。并且，研发回报率的变化取决于企业的市场份额、财务杠杆、行业种类以及业绩类型等。具体而言，经济危机之后，低市场份额企业的研发回报率提高程度大于高市场份额企业;低杠杆率企业的研发回报率提高程度大于高杠杆企业;服务型企业的研发回报率提高程度大于制造型企业;发展中国家与发达国家企业研发回报率差异不显著。研究结果为Perez的巨浪模型提供了实证支持，并为危机后企业研发提供了管理启示。
关键词:巨浪模型;经济危机;研发回报率;跨国
0引言
经济危机对世界经济和企业行为有深远的影响，灾难性的后果之一是导致企业不愿投资于创新，进而损害经济增长的重要驱动力。2008年的经济危机给发达国家和发展中国家的企业创新带来了新挑战，包括产品与服务的需求收缩、国际贸易受阻、不确定性增加、流动性和利润下降等;由于宏观经济受到冲击，企业的创新投资和创新收益都会下降[1-3]。危机中持续研发和创新的企业一般都获得了外部支持，或者建立独特能力[4-5]。
而CarlotaPerez[6-8]对经济危机的观点则更为乐观。Perez的模型植根于熊彼特的创新理论[9-10]。根据Perez的模型，技术泡沫将带来巨大的创新潜力，在危机中泡沫被挤压后，最终引领“黄金时代”的来临。基于此模型，Perez[7]成功预测了2008年经济危机的必然性，并大胆推论:2009年之后全球将发生深刻变革，推动新技术的充分利用;随危机而来的“黄金时代”将由信息与通信技术革命驱动。尽管技术巨浪模型在学术界和政策领域获得极大关注，但一直缺乏正式的假设验证支持[11]。
本研究采用了1986—2014年间来自63个国家的52638个企业的年度大型数据样本，通过对比2008年经济危机前后的研发回报率，尝试以实证方式来检验Perez模型，并探究组织、产业和区域特征对企业研发回报率变化趋势的影响。研究发现，不论从哪种绩效类型(增长或利润)来看，危机后企业从研发投入中均能获利更多;并且，研发回报率的变化取决于企业的市场份额、财务杠杆、行业种类以及业绩类型。
本研究具有重要的理论、实证和政策价值。在理论上，技术巨浪模型目前仍停留在概念层次，亟须实证检验[7]。我们实证检验了Perez的观点，揭示了全球经济大环境的变化如何影响企业研发回报率。在实证上，现有研发回报率的跨国研究主要以世界顶级研发投资企业为主[12-14]，而本文的研究对象涵盖了各个行业和国家的上市企业，研究结果更具代表性。在政策上，我们更关注危机背后的技术驱动力，通过研究全球技术革命的扩散，为决策者如何在后危机时期开启“黄金时代”提供思路[15-17]。
1研究假设
1.1危机与研发回报
外生冲击模型将经济危机视为对创新体系的打击，关注危机期间企业研发面临的困难。鉴于投资者在危机中的风险规避倾向，企业无法获得充分的外部资金进行研发投入;此外，产品和服务的需求减少，导致创新创业型企业被迫退出研发[2-5]。
然而，Schumpeter[18]把创新看成是经济波动的根本驱动力，因此，对经济危机持较为正面的看法。这一流派认为，经济危机能够改善企业运营效率低下的问题，迫使决策者关注那些强化生产力的日程安排。企业可以通过提高研发支出，在经济危机中逆流而上，抢占有力的市场位置。Perez[6-8]在熊彼特的创新模型上向前一步，将经济周期与技术巨浪结合起来分析。她提出，全球社会目前正处于由信息通信技术推动的第五次技术革命，这次技术革命始于2000年的互联网泡沫，泡沫在2008年达到顶峰引发经济危机，之后逐渐开启技术革命的“黄金时代”。这种观点认为，危机后的展开期更利于新技术惠及整个经济体系，原因在于:第一，导入期尽管存在对新技术的大量投资，但企业的研发投入回报率是有限的，因为新技术尚未广泛覆盖，技术泡沫也使得技术资产价值过度膨胀。随着技术的广泛应用，经济危机消除了技术资产的虚幻价值，企业在展开期可以充分发挥研发投入的技术潜力并实现利润。第二，从导入期到展开期，企业的研发活动的重心从供给推动转向需求拉动;主导设计和核心技术在展开期逐步确定，企业更加强调市场机会和经济收益，从而提高创新绩效。
假设1:与危机前相比，危机后的企业研发回报率有所增加。
1.2市场份额与研发回报
不同模型对市场份额与研发回报率的关系的分析侧重点和理论假设不尽相同。根据熊彼特商业周期模型，市场份额的影响取决于危机过程中的创新模式是创造性破坏或累积型的。现有文献表明，2008年危机同时存在创造性破坏和累积型创新的迹象[19]。技术巨浪模型则认为转折点前后市场份额的影响是不同的。在导入期，技术创业者和风险投资家是创新拥护者，引领技术革命[7]。此后，大量资本涌入新兴产业，造成资产价格虚高，进一步推高进入壁垒。在展开期，大型高科技创新型企业开始获得更高的研发回报。Perez[7]指出，危机之后会出现某种形式的寡头垄断，限制了竞争但保证了长期的技术投资。OECD[1]也表明，危机给大型高科技创新型企业带来了研发回报。因此，本文假设:
假设2:高市场份额企业危机后的研发回报率增长更快。
1.3财务杠杆与研发回报
财务杠杆是指利用债务获得额外资产[20]，被认为是企业研发和创新的关键要素。然而，学界对财务杠杆和企业研发的关系的界定存在争议。一种观点认为，高杠杆给企业带来巨大压力，对研发活动产生负面影响。特别是危机期间投资者为了规避风险，不愿放贷或投资，企业难以为研发和创新融资[21]。因此，财务杠杆在危机期间增加企业的资本约束，从而阻碍企业从研发中获利。而另一种观点源于代理理论[22]，即自利的管理者可能会利用自由现金流在研发上过度投资，因为股东难以评估研发项目的真实价值，这时财务杠杆就可以作为监控机制，从而提高研发回报率。根据技术巨浪模型，我们进一步推断，在展开期，技术范式与商业模式逐渐清晰，股东更少依赖财务杠杆来监控研发投入。因此，我们遵循技术巨浪模型假设:
假设3:高杠杆企业危机后的研发回报率增长更慢。
1.4危机后的行业、国家与研发
Perez[8]认为，由于不同主体采用新技术并从中受益的速率不同，技术发展的巨浪以水波状在不同行业/国家间扩散。首先，从行业来看，传统观点认为，由于其无形、不可分割和非标准化的性质[23]，服务型企业从新产品开发中获利较少[24]。然而，第五次技术巨浪已极大改变了现代服务业的面貌，服务创新在迅速发展，信息与通信技术使得服务型企业可借助视频和远程会议与客户沟通，标准化和电子媒介的存储增加了市场覆盖程度，上游价值链的集中统一推动了规模经济[25]。因此，我们假设，危机后服务型企业将获得更高水平的研发回报率。
相关期刊推荐：《科研管理》杂志创刊于1980年，是国内外公开发行的学术性刊物。设有：管理理论与方法、技术创新研究、企业技术进步研究、知识产权研究、人才管理、项目管理、研究所管理、成果管理等栏目。
这种技术革命的水波式扩散也可能出现在不同地理区域间。根据技术巨浪模型，技术革命将由发达国家启动，然后扩散到其他地区。由于危机后技术范式在展开期逐渐变得清晰，某些发展中国家有可能在新技术驱动下快速增长，并在展开期迎头赶上，而发达国家的增长变得相对缓慢。OECD[1]表明，亚洲新兴国家常利用危机来获取创新方面的优势。因此，我们假设，危机后发展中国家企业将获得更高水平的研发回报率。
假设4:危机后服务型企业的研发回报率增长更快。
假设5:危机后发展中国家企业的研发回报率增长更快。
2实证分析
2.1数据
面板数据来自BvD数据库，该数据库收集了141个国家公开上市企业的财务和运营信息。我们采用以下四个标准筛选样本:(1)选取正常运转的工业企业;(2)只保留制造业企业和服务型企业(即两位数标准产业分类代码20～97);(3)为避免可能的估算偏差问题，去除了那些国家中只包含少于5家企业的本地行业;(4)只保留报告研发投入的企业。经过上述程序，最终样本包括20073家企业的不平衡面板数据，共117774个观测值(企业-年度)。表1描述了观测值最多的八个国家或区域的样本。
2.2计量标准
为了测量研发回报率，本文分别评估研发投入对企业增长和利润的影响。在本研究中，企业增长以销售增长衡量，按照与上年销售额的变化计算[26];企业利润按资产回报率计算(即净利润除以总资产)。自变量研发强度按研发支出除以净销售额计算。计算市场份额时，我们先得出某企业销售额，再除以该企业所在国家的三位标准产业代码中所有企业的总销售额。财务杠杆按企业债务总额与总资产比例计算。利用企业的主要三位产业代码，我们将企业分为制造业企业或服务型企业。若企业的三位产业代码落在200～399的区间内，服务业这一变量为0;如果企业三位产业代码落在400～972的区间内，这一变量则为1。发展中国家和发达国家如何分类存在很大争议。我们采用了较为审慎的分类方式:若OECD高收入会员国等十种分类指标均认定某一国家为发达国家，本文则认定其为发达国家。为了区分危机前后研发回报率的变化，我们选择2008年作为节点，后危机时期是虚拟变量，若年份在2008年之后为1，否则为0。
2.4结果
2.4.1描述统计
为了解经济危机前后企业特征的基本趋势，我们首先根据市场份额、财务杠杆、行业种类和国家类型构建了企业的子样本。表2的面板A显示危机后研发强度的变化情况。研究发现，不论是整体样本还是子样本，危机后平均研发强度持续激增。特别值得注意的是，相比制造业的企业，服务型企业危机前研发投入较少，但危机之后反超制造业。面板B表明，危机之后，低市场份额、低杠杆率、发达国家和制造业企业的增长明显放缓。然而，不论危机前后，低市场份额、低杠杆率、服务型企业的增长率都高于其他类型的企业。我们在面板C中观测到，企业利润的变化并不一致;但是，不论危机前后，高市场份额、低杠杆率、发展中国家以及制造业企业的利润水平均高于其他类型的企业。
表3(a)和3(b)是因变量、自变量和主要控制变量的描述统计。
2.4.2回归结果
表4是企业增长和利润的随机效应模型的回归结果。模型1为基础模型，可以看出，对企业增长而言，研发回报率显著为正("=0.3295);对企业利润而言，研发回报率显著为负("=-0.2689)。模型2增加了九个双变量交互项，结果显示，研发强度和后危机时代交互项对企业增长("=0.0381，p<0.01)和利润("=0.0126，p<0.05)的作用显著为正，假设1成立。模型3显示，对于企业增长和企业利润而言，后危机时代、研发强度与市场份额三项交互作用显著为负，这表明，危机之后市场份额低的企业的研发回报率增长速度高于市场份额高的企业，与假设2正好相反。我们发现，后危机时代、研发强度与债务的交互作用对企业增长而言显著为负(p<0.1)，但对企业利润率的影响并不显著。因此，假设3部分成立。对企业增长和利润率而言，后危机时代、研发强度与服务业之间的交互项显著为正，假设4成立。最后，不论是对企业增长还是对利润率，后危机时代、研发强度与发展中国家的交互项系数并不明显。因此，假设5没有得到实证支持。总之，我们的实证结果支持本文理论框架中的一个主效应以及四个调节效应中的两个，验证了我们的基本论点———危机后，企业研发回报率有所增加，增长的幅度受到一系列企业、行业因素的影响。
2.4.3稳健性检验
此外，我们还利用其他回归模型作为稳健性检验，计算研发回报率。例如，普通最小二乘法的模型显示研发强度和后危机时代的联合作用，对企业增长和利润率显著为正。这表明，危机后的企业研发回报率水平更高，即假设1成立。它的结果也部分支持了假设3和假设4，但与假设2相反。又如，可行广义最小二乘法的回归结果显示，对企业增长和利润率而言，研发强度与后危机时代的交互项系数显著为正，因此验证了假设1。它的结果还表明，后危机时代、研发强度与发展中国家的交互项系数，对企业增长来说显著为正，对企业利润率来说显著为负。这意味着危机之后，发达经济体和发展中经济体从研发中获利程度存在差异，为假设5提供了部分证据。
3主要研究结论与启示
本研究利用1986年—2014年间63个国家52638家上市企业的样本，对Perez的巨浪模型进行了实证检验，对现有的创新研究做了有力补充。结果发现，2008年经济危机之后，企业研发强度和研发回报率大幅增加，为“黄金时代”这一理论观点提供了证据。此外，结果进一步揭示了经济危机对不同类型企业研发的影响。本文的主要研究结论如下:
(1)在2008年经济危机之后，与垄断企业相比，低市场份额企业从研发投入中获利更多。
(2)本文结果证实了财务杠杆对企业研发影响的双重性，在导入期，大量新兴技术和商业模式处于试验状态，新的技术范式尚未确定，债权人的监控效应可能起主导作用;经济危机之后，新的技术范式在展开期逐步得以确定，债权人的监控效应被削弱而高杠杆对研发的抑制作用得以强化。
(3)本文发现，产业分类影响着经济危机前后研发回报率的变化，服务型企业研发支出在危机前是制造业企业的一半，危机后却远高于制造业企业;从面板回归结果来看时，无论是对企业增长和利润率，危机后服务型企业研发回报率大幅提高。这些研究成果，为经济危机的多重影响提供了直接的经验证据与未来的研究思路。
基于本文主要研究结论，本文的政策启示如下:
(1)以往文献着重强调经济危机的负面影响，特别是对企业研发的遏制作用，本文的结果表明企业的研发回报率在危机后可显著提高。因此，科技政策的重点应考虑如何帮助企业释放技术潜力以顺应第五次技术巨浪，最大化信息和技术革命带来的红利。
(2)考虑到经济危机对不同类型的企业研发回报率的差异化影响，我们需要识别第五次巨浪中的核心技术和产业，针对不同类型的产业和企业制定不同的研发策略;例如，由于市场份额较低或者服务行业在危机后的研究回报率较高，经济危机反而提供了一个弯道超车的机会，这类企业应考虑增加研究投入。——论文作者：苏依依1，王敏2
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