前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的论市场结构市场绩效与企业的创新行为，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
在Arrow模型中，在位企业，不管是垄断者还是所谓的竞争性企业，都只是针对于产品市场而言的，而在研发市场上，它们却没有区别，都是完全的垄断者，因为只有在位企业可以进行创新活动。比如说，在讨论“竞争性”企业的创新激励时，Arrow只是考虑了这个企业完成创新之后利润变化，但没有解释为什么这样一个预期利润的存在不会吸引其他“竞争性”企业也从事该创新活动。由于在位企业不受进入威胁（比如，受行政性进入壁垒保护），技术创新只是在位企业提高在位利润的工具，进而会出现“替代效应”的结果。而在Gilbert?Newbery模型中，不管是垄断者还是竞争性企业，它们都是可能进行创新活动的，即可以投标购买第三方的替代技术。换言之，在Gilbert?Newbery模型中，研发市场是竞争性的，而潜在进入者一旦研发成功，就可以借此进入产品市场与在位垄断者进行双寡头竞争。面对这种进入威胁，垄断者就必须通过创新活动来“维持”其在位垄断利润。既然此时创新是一个企业进入市场或者阻碍竞争者进入市场的工具，而考虑到竞争总会导致租金耗散，垄断者“维持”垄断地位的激励就要强于竞争者“打破”垄断地位的激励。
无论是Schumpeter、Arrow还是Gilbert和Newbery，他们都有一个共同点，即认为市场结构与创新之间存在简单的线性关系。但也有其他一些学者认为市场结构与创新之间存在着更加复杂的非线性关系。比如，Scherer［3］、Mansfield［4］和KamienandSchwartz［5］就认为市场结构与创新之间存在倒U型关系：当企业规模小于某个临界值之前，企业的研发强度是其增函数，但一旦企业规模超过这个临界值，企业规模增加，其创新激励就反而变小了。从某种意义上讲，倒U型假说可以看作是对前面两种经典模型的一个折中结果。除了理论研究，人们也就市场结构与创新激励的关系做了大量的经验分析。但对应于不同的计量方法或样本数据，人们并没有得到一致的研究结论。Horowitz［6］、Hamberg［7］以及Comanor［8］的经验研究支持了Schumpeter第一假说。他们发现，研发密度，即研发支出与企业规模的比值，随着企业规模的增大而增加。他们对此给出的解释主要有两种：第一，由于资本市场的不完善，大企业在研发融资方面具有优势，因为企业规模与内部融资的可行性和稳定性是正相关的；第二，研发活动具有显著的规模经济，因为技术一旦研发成功，其市场价值与市场范围正相关，而大企业通常具有很大的市场占有率。但是，Geroski［9］，Nickell［10］以及Blundell，Griffith，VanReenen［11］的实证研究结果却指出创新与市场竞争程度之间存在正相关关系。随后，Aghion，Harris，Howitt，Vickers［12］对熊彼特模型进行了扩展。在他们的模型中，创新激励不仅仅依赖于创新租金，更依赖于创新前后的租金差异（在基本模型中，创新来源于外部企业，故创新前的租金为0），在这种情况下，更高的市场竞争程度将同时减少创新前后的租金，但是创新前的租金减少幅度要更大些，从而有利于创新和增长。也就是说，竞争可能提高创新的增量利润，从而鼓励了研发投入并“逃离竞争”，同时使得行业内实力相当的企业越来越多，寡头厂商也将面临更加相似的产品成本，并且产品成本越低（高）的企业更愿意成为技术领导者（追随者）。Greenstein，Ramey［13］在其模型中假定消费者更偏好新产品，垄断者能通过市场隔离对新旧产品进行差别定价，从而能从产品创新获得更高的利润，因此垄断厂商比竞争厂商具有更高的创新投入。但是，Czamitzki，Kraft［14］通过对德国企业的研发行为研究，发现新进入者比在位者的研发投入要高。而Schmalensee［15］认为，随着企业规模的变大，管理层对企业的控制能力开始下降，而这又会削弱企业的研发效率；与此同时，随着企业规模的扩大，研发人员更难从自身努力中获得相应的报酬，他们的创新激励也就因此而大打折扣了。
Scherer［16］的早期分析支持了倒U型关系假说。他用研发人员数目来表示企业研发投入，并用四厂商集中度（CR4）来表示行业集中度，发现在控制行业变量后，研发投入随着市场集中度的提高而增加；但当CR4超过50％～55％后，研发投入不再随行业集中度的提高而增加。进一步，CulbertsonandMueller［17］对食品行业的分析发现，研发投入与行业集中度之间倒U型关系的临界值CR4约为60％。Aghion等［18］利用英国1973～1994年近20年的上市企业数据研究了市场结构与专利数量之间的关系，结果发现两者之间是呈倒U型关系，因为竞争既会增加来自创新的额外利润，又会削弱落后者的创新激励。
此外，还有一些研究就市场结构与创新激励之间的关系得出了更加微妙的结论。Scherer［19］采用美国联邦委员会（FTC）1974年的行业应用项目的数据，发现所有行业数据中，只有20％左右的样本的研发密度是随企业规模增加而增加的，而对于其他行业则没有检测到企业规模对研发的效应，并且他还提出美国小企业比其他国家的小企业更具有创新动力。Boundetal［20］采用了比以往学者更大更全的美国企业数据，并在企业层面上去研究规模—创新之间的关系，研究发现企业规模与研发支出之间的非线性关系是U型而非倒U型，即研发密度先随企业规模增加而下降，然后再随企业规模增加而增加，比起中等规模的企业来说，小企业和大企业的研发密度都要更高些。AcsandAudretsch［21］的研究表明小型和大型企业的研发投入可能依赖于行业状况特别是市场结构，他们指出在行业集中度比较高的条件下，大企业的创新强度更高些，而对于小企业来说，在行业集中度比较低的不成熟市场条件下的创新强度要更高些。Dorfman［22］通过对4家电子企业的比较研究得出了类似的结论。
尽管在国外，市场结构与创新激励之间的关系是一个老话题了，但在国内，受制于数据等各种原因，相关研究还不是很多。近年来，利用中国工业企业数据库的一个代表性研究是聂辉华、谭松涛、王宇锋［23］。他们的研究表明，企业规模与研发投入之间的确存在倒U型关系，国有企业相比其他类型的企业具有更高的研发强度，并且规模越大，创新动力越足。平新乔等［24］运用中国制造业222家企业连续5年的微观面板数据研究了产品市场竞争对企业研发的影响，发现行业集中度衡量的产品市场竞争度与企业专利水平间呈正U型结构。Hu［25］运用北京海淀区的813个高科技企业数据，发现不同产权特征对企业研发投入的影响差异并不明显。安同良等［26］的研究则发现不同性质产权类型的企业所具有的研发投入存在较大差异，最高为外国企业，其次是股份制和有限责任制以及港澳台企业，最后才是国有和集体所有制企业。张翼［27］根据中国工业企业统计数据做出的结论则是私有企业的研发激励最大，国有企业次之，最后才是外商投资企业。#p#分页标题#e#
与发达国家相比，中国经济仍处于转轨过程之中，市场经济制度尚不完善，产权结构不甚清晰，政府对市场的干预还相当严重。所以，人们如果要基于中国数据研究市场结构与创新激励的关系，就需要考虑上述转轨特征的影响。根据上述理论与经验研究，本文根据我国2004～2007的工业统计数据构建了平衡面板数据，并结合新产业组织学中的SCP分析范式，利用Tobit模型对企业研发与市场结构、市场绩效之间的关系进行了实证分析，并重点讨论了企业规模、行业集中度以及企业市场份额等对企业研发强度影响作用。具体内容安排如下：第二部分介绍模型设定，数据来源以及变量的描述性统计；第三部分介绍计量检验的主要结果和主要结论；第四部分是稳健性检验；最后是结论部分。
本文也是基于中国工业企业数据库考察市场结构与创新激励之间的关系。考虑到企业的研发投资具有截断性质，我们利用Tobit模型对影响企业研发强度的因素进行了实证分析。结果发现，企业规模和市场集中度与研发强度之间存在显著的倒U型关系，这意味着在一定范围内，规模的增长和竞争的加剧是有利于创新的。从企业产权特征来看，与其他所有制相比，股份制和有限责任制企业的创新投入激励要更大些，而国有企业和私人企业的效应则不明显。此外，垄断者的研发积极性也更高。除了市场结构影响创新投入外，市场绩效也影响着企业的研发强度，其中，企业的利润积累能促进研发支出，且研发支出也随新产品产值比重的提高而增加。
与既有文献［23，27］相比，本文主要有四个方面的不同。首先，根据以往的文献，对于企业创新行为的影响因素方面的研究，大多仅集中在对市场结构的探讨，很少将企业的市场绩效纳入其中。其次，为了更加灵敏地反映厂商规模分布对市场集中度的影响，本文采用的市场集中度指标是赫芬达尔—赫希曼（HHI）指数。再次，本文采用三位数行业分类法，以便能更好地获得企业微观信息，从而克服二位数行业分类在个体特征上反映不足的缺点。最后，全面考虑影响企业研发投入的因素，同时纳入研发产出、市场结构因素和市场绩效因素，控制产权结构和地理位置因素，同时，与传统的经济区域划分不同，本文采用的是“十一五”期间提出的八大经济板块的划分方法。
数据
（一）数据来源
本文采用的数据来自国家统计局2004～2007年的中国工业企业统计数据。该数据库的统计对象为规模以上的工业企业，所收录企业产值占工业总产值的95％左右。由于不同样本具有不同的企业代码，因此将企业代码匹配作为样本匹配的第一道工序，并在此基础上进行行业代码、产权属性、邮编等指标的匹配，之后再删除异常值。本文删除异常值主要有6大标准：第一，将关键指标（销售额、职工人数、总资产或固定资产净值等）缺失的样本剔除；第二，根据谢千里等［28］，职工人数少于8的样本缺乏可靠的会计系统，对此进行删除处理；第三，根据Bai等［29］的数据处理标准，删除了利润率在0．1％～99％之外的观测值；第四，剔除了总资产小于流动资产和固定资产净值以及累计折旧小于当期折旧的观测值；第五，删除了实收资本小于等于0的观测值；第六，根据官方关于“规模以上”的界定标准，删除了销售收入在500万以下的观测值。依照上述程序，本文构建了从2004～2007年的平衡面板数据，观测值大约为4万多个，按照三位数行业分类，行业包括从61到462共186个行业，变量包括研发强度、行业集中度、企业规模、行业特征和地理位置等。
（二）变量定义
通常，衡量企业研发强度的指标有研发支出、研发人员占比或者科技人员雇佣数等，但这些指标都有一定的测度问题，例如研发支出可能会涉及到避税问题而难以区分，而研发人员在统计时包括所有参与研发的人员，要从中划分出专门的研发人员难度极大，科技人员的统计口径过于狭窄，很可能遗漏具有研发贡献的人员。综合考虑，本文使用研发支出占比作为企业研发强度的测度指标，即用当年的研发投入占销售收入的比值，强度越高所代表的创新力度也越强。
从市场结构因素来看，所涉及的变量有行业集中度、企业规模、产权结构等。衡量市场集中度的指标有很多，其中绝对集中度通常是按四厂商集中度（CR4）或八厂商集中度（CR8）来表示，从目前的研究文献来看，采用最多的也是该指标。但是，这种指标的不足之处在于不够全面且反映的是行业的静态特征，忽略了行业内企业规模的分布情况，也无法反映产业内几个大企业之间的相对规模以及市场份额和产品差异化的变化情况。为了更能灵敏地反映厂商规模分布对集中度的影响，本文采用的指标是赫芬达尔－赫希曼（HHI）指数。赫芬达尔－赫希曼（HHI）指数是一种衡量产业集中度的综合指数，是用特定市场上所有企业的市场份额的平方和来表示的，计算公式为（略），其中X表示市场的总规模，Xi为i企业的规模，企业规模可以用资产总额或销售额表示，本文采用的是销售额。HHI指数包含了所有样本企业规模信息且对大企业集中度的影响很敏感。进一步，为了检验市场集中度与广告强度可能存在的非线性关系，我们加入HHI指数的平方项作为解释变量。
根据Scherer［30］的研究，销售额能够反映市场短期需求的波动，因此是衡量企业规模最客观的指标。同样，为了检验企业规模与广告强度之间可能存在的非线性关系，解释变量中引入企业规模的平方项。另外，单个企业拥有的市场份额不同，所具有的研发激励也不一样，从而可能导致企业的研发投入存在区别，衡量企业市场份额的指标用单个企业的销售收入占行业销售收入的比例表示。
企业行为除了研发活动外，还包括广告和人力资本投入。无论是研发支出还是广告和人力资本投入都属于企业的竞争行为，但是广告和人力资本投入与研发活动之间可能存在互补关系也可能存在替代关系，张翼［27］的研究证明人力资本投入的增加以及广告费用支出的提高与研发投入之间存在着互补关系，为了验证研发与广告和人力资本之间的关系，本文也将两者作为解释变量。其中，广告费用支出用当年的广告费用与销售收入之间的比值表示。由于企业在人力资本的投入不仅仅是表现在企业职工的数量上，而且也表现在职工持续性的知识积累上，为了反映企业对职工的培训力度，本文人力资本投入用职工教育费与销售收入的比值表示。#p#分页标题#e#
从上世纪70年代起，诸多经济学家，如Tirole［31］在传统的SCP理论基础上发展形成了新产业组织学派的SCP分析范式，研究重点已经从市场结构转向企业行为，在研究方法上，他们肯定了市场结构对市场行为和市场绩效的影响，但更认同三者之间双向动态的内在关系，从而打破了传统的单向、静态的分析框架。实际上，市场绩效通过市场反馈作用也会影响技术水平和市场结构，如科技进步有利于技术水平的提高，利润率影响着市场容量，从而也影响着市场结构。通常，作为研发行为产生的市场绩效，测度指标主要有专利数量和新产品产值，但都有不足之处。对于专利而言，除了难于统计外，对于不同行业，专利的重要性和申请难度都不一样，且申请专利的动机各异，一些重要的创新并没有以专利的形式表现出来。用新产品产值衡量创新产出也存在诸多争议，首先就是新产品并非都是研发产生的，有可能是某个车间新技术的改进，也可能是某项新工艺的使用。但考虑到本文使用的数据库统计缺少专利统计这项，且相对统计值更能说明研发对产出的贡献，故使用滞后一期的新产品产值占总产值之比作为衡量研发成果的指标。
同时，资本积累与研发创新之间动态关系备受理论界关注，郭玉清［32］在ADF和PP单位根检验等实证分析框架下，发现从短期来看，资本积累与研发创新具备显著的双向因果反馈效应。此外，研发需要较大的资金投入且大多来自于内部融资，对于单个企业而言，当期的研发投入将受企业利润积累的影响，本文采用滞后一期的销售利润率作为控制变量。在中国的制造业或工业中，国有企业和集体企业占去了相当大的比例，中国特殊的产权结构可能会影响到企业的广告行为。此外，根据产权理论，由于不同产权特征产生的激励作用不同，从而导致经理人不同的努力程度和经营效果，因此，产权特征对于广告的影响不容忽视。本文将产权类型划分为国有企业、私人企业、外商投资企业、港、澳、台投资企业以及股份制和有限责任制企业。由于创新存在外溢效应，不同地区产业的集聚可能具有不同的创新激励，因此本文将地理位置作为控制变量。对于地理位置的划分，聂辉华等［23］采用的是世界银行的标准，按经济发展程度的不同将全国31省级行政区域划分为六个经济区域。张翼［27］则是采用《中国统计年鉴》的划分标准，将全国划分为东、中、西三个区域。近年来，国务院发展研究中心认为传统的东中西划分标准已经不合时宜，并在“十一五”期间将中国大陆划分为东、中、西、东北四个板块，进一步细分为八大综合经济区，具体包括东北综合经济区、北部沿海综合经济区、东部沿海综合经济区、南部沿海综合经济区、黄河中游综合经济区、长江中下游综合经济区、大西南综合经济区和大西北综合经济区①。根据变量定义，研发强度具体回归方程②可以写成如下形式：（略）
（三）描述性统计
表1给出了模型中各个变量的名称、定义和代表符号。表2是从2004年到2007年主要变量的描述性统计情况。
回归结果
在本文所构建的平衡面板数据中，由于研发投入这一项的数据多为0，企业的广告支出与人力资本投入也具有相似的数据特征。聂辉华等［33］指出，研发费用显示为0的情况大致有三种情况，一种是企业确实没有进行研发活动，因此研发支出为0；第二种情况是在统计时企业任意填报；第三种是统计人员对没有填报此项的样本统一赋值为0。在不考虑第三种情况的前提下，第一、二种情况更可能发生在中小规模企业身上，于是在进行数据处理时，我们剔除了销售收入在500万以下的样本，在剩下的观测值中，研发费用为0的样本占比约为89％。考虑到研发强度为0的样本分布极广，使用随机效应的Tobit模型是最佳的回归方法，但是，由于解释变量与被解释变量之间存在着相似的数据特征，因此在进行回归过程中出现迭代无效的情况，因此，只好选择次优的Tobit模型作为本文的检验方法。
在计量分析中，我们同样控制了人力资本投入、产业特征虚拟变量、地理位置虚拟变量以及产权虚拟变量，重点分析市场占有率、企业规模、新产品产值、利润率以及市场占有率对研发强度的影响。我们一共构建了4个模型，模型1只考虑了企业规模和市场集中度两个变量对广告强度的影响，模型2在模型1的基础上加入了单个企业市场占有率，模型3则在模型2的基础上再加入利润率、新产品产值占比，模型4在模型3基础上考虑了广告投入、人力资本投入、产业特征虚拟变量、地理位置虚拟变量以及产权特征虚拟变量。
Model1为基本模型，检验结果如表3，回归结果表明：（1）单个企业的规模与研发强度之间存在着显著的倒U型关系。这一结论是对熊彼特假说的一种修正，企业规模与研发强度之间不是简单的线性关系。从实证结果可以看出，在一定范围内，随着企业规模的增加确实能增加研发投入，在这一阶段，大企业自身所具有的优势，如规模经济、充裕的资金以及资源优势促进了研发投入。但是，当规模到达一定的临界值后，大企业的产业创新率以及熟练劳动力占比已经很高时，增加研发反而使企业得不偿失，因此，此时研发投入并不会随着企业规模的增加而增加，相反却存在下降趋势。这与目前国内外的研究结果基本一致，如周黎安和罗凯［34］。（2）市场集中度与研发强度之间也存在着显著的倒U型关系。早期研究认为市场集中度对研发投入之间存在着简单的线性关系，且存在着争议。后期研究则认为两者存在着非线性关系，通过实证分析，发现市场集中度对研发投入存在着二阶关系，这在一定程度上支持了Arrow的竞争有利于研发投入的观点，也在一定程度上支持了Demsetz［35］的垄断有利于创新的观点。从实证结果看，市场集中度HHI的临界值为0．054，即当市场为竞争型市场时，随着竞争程度的加剧，研发强度会减弱，而在寡占型市场条件下，竞争的加剧反而会促进研发强度的增加。（3）企业的市场份额能显著促进研发投入强度。市场份额的大小决定了企业在市场中的谈判地位，市场份额越高，企业就越有定价的话语权，这种话语权能为企业带来巨大的经济利益。这与Gilbert＆Newbery［2］得出的结论相一致，他们的模型假设企业创新投入越多所获得专利的可能性就越大，专利带来的新技术可以将竞争者永远排除在外。这有点类似拍卖市场的情况，企业会不遗余力的加大创新投入获得专利。对于在位者而言，研发成功获得专利所带来的利润要远高于其他竞争者，因为专利可以为他带来源源不断的垄断利润，即使失败也可以成为双寡头之一。但竞争对手则不同，所获得的专利一般并不太会打破市场竞争格局，他将继续与在位者展开竞争，所获得的最大好处只是申请专利带来的额外利润。既然竞争对手获得的专利将带来重大的技术革新，并可能威胁到在位者的垄断地位，那么在位者更愿增加研发抢先拿到专利，因此，Gilbert＆Newbery［2］认为在位企业要比竞争对手具有更高的创新激励。可见，市场地位越高的企业所投入的研发也越多，为了避免被别的企业抢占市场份额并巩固当前在市场中的地位，在位企业将比竞争对手具有更高的创新动力。（4）企业的利润积累有助于研发投入的增加。一般来说，研发是一项投入周期比较长、资金需求量较大的企业活动，一项成功的研发决策，不仅需要做好创新人才的准备，还需要充裕的资金投入。这种资金来源既可以是企业自己积累的资金，也可以是从银行贷款而得到的。在资本市场不完备的情况下，企业利用自留利润的风险和成本相对来说要更低一些；进一步，自留利润更多的企业，从银行获得贷款也要更加容易一些。回归分析显示，企业的利润积累对下一期的研发强度具有正的影响，这正是反映了中国资本市场比较不完善的性质。（5）企业的广告和人力资本投入与研发活动投入之间存在着显著的正相关关系。企业人力资本投入与研发活动投入之间存在着显著的正相关关系。同样作为企业行为，人力资本投入的增加有利于员工素质的提高，为企业研发做好了“人的因素”方面的准备，从而有利于企业的研发投入。这与主张内生经济增长理论的学者如Lucas［36］、Romer［37］、Mankiw等［38］的研究结果相一致，他们认为人力资本是企业的隐形财富，也是决定企业研发支出的主要影响因素，人力资本的积累能够显著促进企业的研发强度。Dakhli等［39］利用了59个国家的数据同样证实了人力资本投入有利于研发强度的提高的观点。实际上，在《中国企业家队伍成长与发展调查综合报告》所调查的企业经营者中，有59．4％的调研对象认为阻碍企业创新投入的首要因素是缺乏创新人才，其次才是创新的资金投入。可见，人力资本对研发强度的重要性。同样的，广告与研发投入之间也存在着互补关系。（6）企业上一期的研发产出对下一期的研发投入有促进作用。通常，如果企业以往的研发投入能够转化成其内部生产力，最终对企业的产值提升有很大贡献，那么企业将有动力继续进行后续研发甚至开展新的研发活动。如果研发投入转化的效率越高，下一期的研发强度将越大。（7）企业的产权结构对研发投入的影响是混合的。从实证结果来看，港澳台产权特征对研发强度的影响不是十分显著，私人企业、国有企业对研发强度的影响都非常显著，只不过私人企业和国有企业的影响是负向的，而股份制和有限责任制企业对研发强度影响是正向的。这一结论与聂辉华等［23］和张翼［27］得出的结论都不一致，考虑到股份制和有限责任制企业具有多元化的投资主体，遵从市场化逻辑建立起了现代企业制度，将产权界定到个人，从而使得企业内部形成了有效的激励体系。加之我国的股份制和有限责任制企业多为上市企业，市场竞争程度较高，公司大部分信息需要对外公开，从而使得企业追求利润的积极性更高，有利于企业的技术创新以及制度创新。（8）从地理位置虚拟变量对研发投入的影响来看，长江中下游综合经济区的创新力度最大，大西北综合经济区的创新力度最低，这说明了地区经济发展程度对企业的创新活动存在很大影响。由于沿海地区或者离港口近的地区多为外向型经济，产品主要通过外贸出口，创新是最好的参与国际竞争的方式。#p#分页标题#e#
稳健性检验
本文使用的2004～2007年中国工业企业层面上的平衡面板数据，样本数量为43139个。在数据整理过程中，2004～2006年期间都出现在数据库的有效样本数为52030，而2005～2007年期间有效样本数为64832。由于统计原因，只有那些业绩良好的大企业才能保证连续四年都出现在数据库中，因此为了检验样本变化对回归结果的影响，本文分别构建了2004～2006年和2005～2007年的平衡面板数据，并使用Tobit模型进行分析，结果为模型6和模型7。结果表明，模型的主要解释变量的系数符号以及显著性都没有本质上的改变，这说明模型5的结论对于样本范围是稳健的（见表4）。
其次，为了检验异方差性对回归结果的影响，本文进行了稳健异方差回归，结果为模型8。结果表明模型的主要解释变量的系数符号以及显著性都没有本质上的改变，这也说明了模型5的结论是稳健的。
结论及建议
创新活动作为企业行为之一，对企业的持续发展起着至关重要的作用。与传统的SCP分析范式不同，本文侧重研究市场结构、市场绩效对企业研发行为的动态影响。我们利用2004～2007年中国规模以上工业企业统计数据库，使用Tobit模型对我国工业企业的研发投入进行了研究。
研究结果发现，企业规模和市场集中度与企业的研发支出之间存在着显著的倒U型关系，这意味着在一定范围内，随着企业规模的增加，企业的研发投入也随着增加，从而验证了熊彼特假说中关于大企业更有利于创新的观点以及早期学者关于企业规模与研发投入之间关系的研究结论；但是，当企业规模超过临界值以后，研发投入并不随企业规模的增加而增加，这表明企业规模与研发投入之间并不是简单的线性关系。同样，市场集中度与研发投入之间也不仅仅是简单的线性关系，当垄断程度很高时，鼓励市场竞争有利于激发企业的研发投入，但随着竞争的加剧，研发空间越来越有限，企业的创新动力也越来越小。同时，企业的市场份额对研发投入存在着显著的正向影响，在位企业为了维持自身的市场地位，就必须进行不断创新，增加研发力度。我们的分析还表明，越有财力的企业越有动力进行研发活动，从而印证了企业的利润积累会促进研发投入。此外，企业的广告和人力资本投入与研发投入之间也存在着互补关系。
从企业的产权结构对研发投入的影响来看，与聂辉华等［23］（他们认为的国有企业更有创新动力）以及张翼［27］（他认为的私人企业研发投入最大）的结论不同，港澳台产权特征对研发强度的影响不是十分显著，私人企业、国有企业对研发强度的影响都非常显著，只不过私人企业和国有企业的影响是负向的，而股份制和有限责任制企业由于更适应市场化环境，内部形成了有效的创新激励体系，拥有更高的创新投入，因而对研发强度影响是正向的。从地理位置来看，八大经济板块对研发投入的影响都十分显著，其中长江中下游综合经济区的创新力度最大，大西北综合经济区的创新力度最低。由此可见，外向型经济更倾向于做研发。
基于本文的研究结果，我们对鼓励企业进行创新活动提出如下一些政策建议：首先，要打破行政性垄断。从理论逻辑上讲，一旦在位企业通过行政性壁垒获得了垄断力量，它们就不用担心其他企业通过技术创新而进入市场了。对这种在位者来说，它们就会因为前述的“替代效应”而缺乏创新激励；而对潜在进入者而言，因为它们即便实现技术创新无法进入市场，其创新激励也就自然降低了。现阶段，许多大型国企依靠行政性壁垒而坐享高额垄断利润，但这些高额利润并没有转化成它们的创新动力。其核心原因之一就是，没有进入威胁时，技术创新乃是一种自我替代。所以，从市场结构的角度看，放松管制、打破或降低各种行政性行业进入壁垒是促进创新的关键所在。
第二，政府对兼并重组应该慎行。纵观近些年制定和实施的一些产业政策就会发现，中国各级政府致力于通过兼并重组而鼓励企业“做大做强”。其基本逻辑是，通过兼并重组，行业集中度提高了，企业规模变大了，企业利润就变多了，因而创新能力就更强了。但是，有创新能力并不等于有创新激励。特别地，如果兼并重组之后的国企享有很强的行政性壁垒，它们的创新激励有可能不会增加，反而会下降。当然，我们并不是一概地反对兼并重组，有时候兼并重组可能产生很强的协同效应，内化无谓的租金耗散。关键之处是，政府不应该在推动兼并重组的同时设立相应的行政性进入壁垒。
第三，放松对中小企业的金融约束。如果说许多大企业是因为缺乏创新激励而不创新，那么，很多小企业则是因为缺乏创新资源而无法创新。根据我们的研究结果，企业的上一期利润留存对创新具有显著的正向作用，这表明它们具有创新激励；但在现行体制下，中小企业，特别是民营企业又面临着严重的融资歧视。综合起来可知，如果政府能够降低乃至消除金融歧视，他们的创新投资将必然会增加。
第四，加强对企业商业机密的保护，防止人员的过度流动。我们的研究结果表明，以职工培训费／销售收入为度量的人力资本对企业的创新投资具有显著的正向影响。但企业对职工培训激励的强弱，又取决于其在多大程度上能够占有由此带来的好处。如果受训员工可以很容易带着研究成果跳槽到竞争对手那里，企业对员工进行培训的激励就会受到很大的打击。鉴于此，不但企业需要切实保护自己的商业机密，政府也需要切实落实合同法和劳动法等，进而在知识传播（通过鼓励正常的员工流动）和知识创造（通过限制过度的同业挖墙脚行为）达到合理的平衡。
最后，消除地区壁垒，打击地方保护主义。我们的研究结果表明，新产品市场占有率对创新行为具有显著的正向影响。所以，消除地区壁垒，统一全国市场，不但有助于减小地区差异，还可以使符合市场需求的新产品能够尽快提高市场占有率，进而起到鼓励企业创新的作用。（本文表略）
本文作者：寇宗来 高琼 单位：复旦大学中国社会主义市场经济研究中心
