董 平，徐 欣

(1.山東大學管理學院，山東濟南250100; 2.哈爾濱工程大學經濟管理學院，黑龍江哈爾濱150090)

企業(yè)R＆D:一個文獻綜述

董 平1，徐 欣2

(1.山東大學管理學院，山東濟南250100; 2.哈爾濱工程大學經濟管理學院，黑龍江哈爾濱150090)

R＆D是技術創(chuàng)新過程中的關鍵環(huán)節(jié)，也是企業(yè)競爭力的重要源泉。自熊彼特提出創(chuàng)新的概念以來，伴隨著技術和經濟的發(fā)展，對R＆D的研究始終是學術界關注的焦點。本文從影響R＆D的因素、R＆D對績效的影響及R＆D研究新進展等三個方面入手，按照企業(yè)R＆D的發(fā)展脈絡和邏輯關系，對企業(yè)R＆D研究成果進行梳理，以探索其研究內容和研究方法的新趨勢。

研發(fā)(R＆D);企業(yè)績效;技術創(chuàng)新;研發(fā)網絡

一、引 言

技術進步已成為一個國家綜合國力最重要的內容和標志，越來越多的國家意識到，加大R＆D投入的力度將有效提高一個國家技術進步的水平。作為國家經濟發(fā)展和科技進步的重要載體，提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力是促進創(chuàng)新型國家建設的重要途徑。同時，市場競爭加劇和消費者需求的快速變化，使企業(yè)更加認識到創(chuàng)新能力對自身發(fā)展的重要性。如何通過不斷創(chuàng)新主動適應日益開放和激烈的競爭環(huán)境，以滿足市場的需要，是企業(yè)需要面對和解決的問題。目前，學術界研究的焦點主要集中在研發(fā)活動方面，多數學者認為，它是培育和提升企業(yè)創(chuàng)新能力、使企業(yè)獲取長期競爭優(yōu)勢的基礎和關鍵，也是衡量企業(yè)創(chuàng)新能力和技術實力的重要指標。而在企業(yè)實踐中，多數企業(yè)對研發(fā)活動重視程度低、投入不足等問題，已成為制約其實現長遠發(fā)展和參與全球競爭的重要阻礙。

由此，本文通過梳理企業(yè)研發(fā)的相關研究成果，理清研究的主要思想脈絡，以期為后續(xù)研究和指導企業(yè)實踐提供借鑒。本文將按照如下主線對有關企業(yè)R＆D研究的成果進行歸納和總結:首先從對R＆D的概念界定入手，在此基礎上歸納R＆D投入和產出的相關測量，在測量方面的差異也是導致成果與成果存在不同的一個較為重要的原因;而后分析影響企業(yè)研發(fā)的主要影響因素及研發(fā)與企業(yè)績效的關系，并進一步分析企業(yè)R＆D的主要進展及主流研究方法。

二、R＆D的影響因素

R＆D是指為了增加知識總量以及運用知識創(chuàng)造新的應用所進行的系統的、創(chuàng)造性的工作(OECD，1964)。鑒于R＆D在企業(yè)創(chuàng)新能力和競爭力提升方面的重要意義，對企業(yè)研發(fā)活動影響因素的研究一直是諸多學者關注的焦點。已有研究可概述如下:

1.高管特征

管理層是企業(yè)戰(zhàn)略或決策執(zhí)行者，其業(yè)績通常直接與公司經營狀況掛鉤，這可能導致管理者過高追求自己任期內的企業(yè)盈利預算而調整R＆D支出。管理者的人口統計特征會影響管理者的管理行為和決策習慣(Hambrick，1984)，從而對R＆D支出產生影響。

(1)任期與年齡。年輕高管對任期的預期較長，從而使其增加R＆D投入，CEO的任期與R＆D支出之間存在相關性得到了較多的驗證(Grimm等，1991;Hambrick等1991;Miller，1991;Bushee，1998;劉運國等，2007)。同時，年輕的高管往往更具有冒險精神，“路徑依賴”作用對其影響相對較小，增加R＆D投入的意愿也會較高，即R＆D投入與經理人的年齡存在負相關關系(Barker等，2002)。

(2)教育水平。企業(yè)創(chuàng)新要求管理人員具備良好的機會識別、信息處理等方面的能力，這與高管人員所接受的教育和學習程度密切相關。一般而言，具有較高教育水平的管理者更易于接受新事物，對不確定性的承受能力更好，從而開展創(chuàng)新活動的動力更高(Hambrick，1984;Bantel等，1989)。因此，高管團隊的受教育水平越高，其探索信息的能力和水平就越高，從而創(chuàng)新成功可能性越高，R＆D投入也會越高(韋小柯，2006)。

(3)高管團隊規(guī)模。高管團隊的組成人數是決定團隊占有資源數量的基礎要素，規(guī)模較大的團隊往往具有更廣泛的關系網。關系網中強的關聯能夠使信息的搜尋者更好地理解和利用新學的知識，更加有效地促進技術創(chuàng)新(Hansen，1999)。同時，弱的關聯可以更好地傳遞新知識和信息，通過弱關系流轉的異質性信息更有利于技術創(chuàng)新(Granovetter，1985)。由此，高管團隊規(guī)模與R＆D投入呈正相關關系(文芳，2008)。

(4)高管團隊異質性。高管團隊的異質性是指團隊成員在年齡、能力等方面的差異，對其研究主要集中在年齡、任期、教育水平、行業(yè)背景等方面的異質性。Bantel(1989)研究認為高管團隊異質性有利于拓寬視野、識別機會，適合處理非結構化、創(chuàng)造性的問題。團隊異質性越高，創(chuàng)新導向就越明顯(李華晶等，2006)①，R＆D投入水平也可能越高。

2.企業(yè)規(guī)模

小公司和大公司在創(chuàng)新中各具優(yōu)勢，小公司在技術創(chuàng)新方面主要具有靈活性優(yōu)勢，而大公司主要具有物質優(yōu)勢(劉運國，2007)。另有學者發(fā)現在某一臨界值以上，R＆D費用上升似乎與公司的規(guī)模成比例。

(1)正相關關系。創(chuàng)新具有投入高、周期長、風險大等特征，大規(guī)模企業(yè)具有的資源稟賦相對較高，對風險的承受能力也較強，R＆D投入可能隨著企業(yè)規(guī)模呈現同方向變化趨勢，如Soete(1979)②發(fā)現R＆D經費與銷售額比值隨企業(yè)規(guī)模的擴大而增加，這在職員超過5000人的大企業(yè)中更加明顯。Lee等(2003)、羅紹德(2009)等的研究也都表明企業(yè)規(guī)模與R＆D投入之間存在正相關關系。

(2)U型關系。另一些學者得出了與前述學者不同的結論，即企業(yè)規(guī)模與R＆D投入之間不存在線性的相關關系，更多的是一種非線性U型關系。Pavitt等(1987)發(fā)現研發(fā)強度與企業(yè)規(guī)模存在U型關系;金玲娣等(2001)發(fā)現R＆D強度隨企業(yè)規(guī)模先遞減后遞增而后又遞減;柴俊武等(2003)研究表明企業(yè)規(guī)模與R＆D強度呈倒U型關系。

從上述研究結果可以看出，關于規(guī)模與R＆D的關系并沒有形成一致的研究結論，這可能緣于以下原因:一是所采用的R＆D的投入和產出指標、研究方法、樣本大小、數據來源、研究期間、控制變量的選擇等方面存在差異;二是國家或地區(qū)之間的差異，如不同國家或地區(qū)對研發(fā)的重視程度不同。

3.公司治理

公司治理機制直接影響企業(yè)R＆D活動開展，關系企業(yè)經營的成敗。目前，對于公司治理和R＆D投資的相關研究主要集中在二者的行為關系方面，從公司治理的某一方面出發(fā)，如所有權結構、董事會結構、管理層激勵等對企業(yè)R＆D活動的影響。

(1)所有權結構。在股權高度分散的情況下，中小股東的監(jiān)督收益低于監(jiān)督成本，沒有動力監(jiān)督企業(yè)，不利于創(chuàng)新過程中代理問題的解決。股權集中程度的適度提高，所有者監(jiān)督企業(yè)的動力增強，可有效減弱“代理行為”的危害，從而企業(yè)增加R＆D投入可能性就會越高。有研究指出減少國有控股或增加私人控股將利于企業(yè)創(chuàng)新(夏冬，2004)。而在高新技術企業(yè)中，國家所有權對企業(yè)R＆D投資可能造成負面的影響(張宗益等，2007)。此外，委托代理關系的存在，使股東必須權衡經理擁有的自主權，使之既能激勵經理有足夠的自主性投入工作，又不至于產生過高代理成本。否則，很可能由于委托代理雙方利益不一致，當經理具有過高自主權時，為了自身利益而降低R＆D投入(張長征等，2006)③。

(2)管理層激勵。管理層激勵不僅影響公司治理績效，也影響企業(yè)R＆D投入水平，進而影響企業(yè)創(chuàng)新行為。如CEO的報酬和R＆D投資之間存在內生性，報酬的類型不同，與R＆D支出之間的關系就不同。Ryan(2001)④認為股票期權與R＆D支出是同方向變化，而受限制的股票與R＆D支出之間則是反方向變動。從行為代理觀的角度來看，CEO的股票期權與R＆D支出之間的存在相關關系，當企業(yè)存在富裕資源時，股票期權對研發(fā)支出具有積極影響(Wu et al.，2006)。以上說明，管理者與股東利益的不一致導致管理者缺乏從事R＆D活動的動力，由此通過給予管理層股權激勵，避免其短視行為，從而公司的高管層持股對R＆D支出有積極的促進作用(劉偉等，2007)。

(3)董事會。研究主要包括:一是董事會規(guī)模。規(guī)模越大的群體用于協調的成本越高(Steiner，1972)，同時很難有效發(fā)揮監(jiān)督等功能，從而出現內部控制問題(Jensen，1993)。董事會規(guī)模超過10人，協調產生的成本將超過收益，容易導致公司被管理層控制(Lipton等，1992)。但中國學者的研究并不支持這一觀點(周杰等，2008);二是獨立董事。獨立董事比例越高，R＆D支出越多(Boone，2005)。也有學者提出獨立董事抑制 R＆D投入，而內部董事促進 R＆D投入(Hoskisson et al.，2002)⑤?？梢?，對這一問題的研究還有待進一步深入;三是董事會成員年齡。董事會成員平均年齡越大，公司R＆D支出通常越低。

4.政府投入

由于R＆D成果具有公共物品的特征，投資者無法完全獨占其創(chuàng)新的收益。此外，創(chuàng)新的高風險也構成了企業(yè)從事研究發(fā)展活動的障礙，對于資金短缺、風險承受能力弱的企業(yè)尤為不利。完全的市場經濟體制對研究活動的投資可能低于社會理想投資水平(Arrow，1962)，這需要依靠政府力量來調節(jié)，以矯正“市場失靈”問題。Guellec等(2000)⑥研究結果顯示:政府資助給公司1美元可引致企業(yè)0.70美元的R＆D支出，且政府資助效果隨資助率變化;David(2000)研究表明，政府 R＆D投入對企業(yè) R＆D具有誘導效應。Hu (2001)認為政府R＆D投入可通過促進企業(yè)R＆D投資間接影響生產率。Czarnitizki等(2004)發(fā)現從總體上受資助企業(yè)的平均研發(fā)產出大于非資助企業(yè)，受資助企業(yè)通常有較高人均專利存量，也有較大出口量。盡管政府投入的直接效應或者溢出效應可能產生負的影響，但總體上促進了企業(yè)R＆D產出(Paroma，2002)。

5.稅收激勵政策

R＆D支出的稅收激勵政策目前主要包括所得稅減免、加速折舊、應稅收入抵扣等三種方式。Mansfield(1986)⑦研究表明，政府投入R＆D支出抵免1美元可相應增加0.35美元的R＆D支出。Hall等(1999)研究了西方七國的稅收激勵政策效應，結論是1元稅收抵免效應可相應激勵1元R＆D支出。此外，在Gullec(1997)、Saul Lach(2000)等采用價格彈性方法，Berger(1993)、Hall(1993)等采用成本—收益方法進行的研究中，都反映了稅收激勵政策對R＆D的積極作用。

此外，市場結構也是一個重要影響因素，但學者的研究結論尚不統一。其中，Kaimien等(1982)⑧提出的“中等程度寡頭壟斷最有利于激勵企業(yè)R＆D積極性”的觀點，為眾多學者所認同。駱品亮(2001)認為在不存在專利競賽時，競爭性市場結構有利于激勵技術創(chuàng)新。當存在專利競賽時，對靜態(tài)與動態(tài)競爭模型的考察均得到一致的結論，即壟斷性企業(yè)有更大的動機從事R＆D。博弈論的發(fā)展使市場結構與R＆D關系的研究得以深化。

三、R＆D與企業(yè)績效

從前述文獻不難看出影響R＆D的因素眾多，加之學者們在差異性的文化背景下，在衡量R＆D的產出水平時采用了不同的測量指標、數據源和研究方法，導致R＆D與企業(yè)績效關系的結果并不一致。目前對R＆D績效的測量經歷了從單純的財務角度、科技成果計量的定量分析到定性與定量相結合的綜合分析過渡，具有代表性的觀點如表1所示:

表1 R＆D產出測度

從理論上說，通過增加R＆D投入，可以使企業(yè)獲得核心競爭能力，提升企業(yè)盈利能力。由于技術創(chuàng)新從立項到產品研制再到商品化，往往需要很長時間，這使得R＆D投入對績效影響可能存在一定滯后性，而滯后期長短與行業(yè)類型存在一定相關性(Lee，1996)。由此，在分析R＆D投入的經濟效果時應當考慮時間滯后的影響，才能更加合理地反映R＆D投入對企業(yè)產生的實際作用效果。

一些學者利用美國豐富的微觀統計數據，從不同角度得出的結論都支持了企業(yè)R＆D投入與企業(yè)績效之間存在正相關性的結論(如Mansfield，1965;Hall，1993)。這一結論在其他國家也得到了驗證(如Han et al.，2004)。而在我國學者的研究中，主要是以我國上市公司為樣本，根據上市公司年報中披露的信息分析R＆D與績效的關系(見表2)。

表2 我國部分學者的研究概述

可以看出，國內外學者對R＆D與績效關系的研究結果及產出的滯后性影響結論存在差異。尤其是我國學者多采用上市公司數據，選擇了不同行業(yè)和不同控制變量，結論也不一致。這說明在分析R＆D與績效關系時，應當充分考慮到行業(yè)等因素的影響，合理設計控制變量，方可較為準確地說明R＆D投入和績效的關系。同時，R＆D能否轉化為現實生產力，還要看企業(yè)的吸收能力。吸收能力體現了組織的一系列過程和慣例，通過對它們的具體應用，企業(yè)獲取、同化、轉換和利用知識從而產生動態(tài)的組織能力(Zahra et al，2002)⑨，體現了企業(yè)進行技術創(chuàng)新過程中對知識的運用能力。在進行有關R＆D與績效的檢驗模型設定時，應把吸收能力因素作為調節(jié)變量納入，以反映企業(yè)的轉化和創(chuàng)新能力，這也有助于說明為何在相同行業(yè)、規(guī)模差異較小的情況下，有的企業(yè)產出或業(yè)績更好的原因。在對技術知識存量進行測量時，一般需要考慮時間滯后性和知識陳腐化兩方面(蔡虹等，2004)。在計入技術知識存量的模型中，通過廣義的C－D生產函數即可得到其對生產率的貢獻程度(Grili-ches，1980)，具體處理方式包括:DEA和SFA。從目前已有研究看，考慮R＆D投入和產出之間關系的吸收能力調節(jié)作用的文獻分析還很少見，究其原因，一是吸收能力的概念抽象，對其進行直接測量比較困難，尤其是通過上市公司年報披露的信息無法直接得到這一數據。第二是吸收能力的運用更多出現在當企業(yè)從外部獲取資源時的研究中，這可能是因為多數學者接受了Cohen(1990)⑩對吸收能力的界定，即吸收能力是企業(yè)評估、內化和應用外部新知識并使之商業(yè)化的能力。

四、R＆D研究新進展

雖然R＆D對企業(yè)發(fā)展的重要作用已被廣泛接納，但由于創(chuàng)新具有投入高、風險高、不確定性大、溢出性強等特征，使得單個企業(yè)難以承受創(chuàng)新所帶來的巨大風險和投入，從而加強R＆D合作變得越來越重要(Hagedoorn，2002)。同時，知識具有溢出性特征，知識溢出的過程是不同主體之間通過直接或間接方式進行互動與交流，并在此過程中發(fā)生的無意識傳播，這一過程既可以在較近空間范圍內，也可以在較大空間范圍內(趙勇，2009)[11]。而企業(yè)之間的網絡結構是實現知識擴散、學習和技術發(fā)展的關鍵因素(Teece，1981)。通過加強R＆D合作，加入或構建R＆D網絡是企業(yè)提升競爭力和應對全球科技發(fā)展的有效途徑，這對于自身實力薄弱、創(chuàng)新基礎差的中小企業(yè)尤為關鍵。許多學者對此進行了大量研究，表2以在R＆D網絡研究中使用的方法為主線，梳理相關研究演進脈絡并提出了后續(xù)可能的研究方向。

表3 不同學者對R＆D網絡的研究概述

從已有研究來看，主要集中在R＆D網絡在企業(yè)創(chuàng)新過程中的重要作用，如Arora et al(1994)研究了美國的生物技術公司，發(fā)現R＆D合作對于他們的成功是十分重要的。另有一些學者也獲得了合作網絡對企業(yè)創(chuàng)新和成長過程中的重要作用(如Teher，2002)，他們更多的是使用面板數據進行一種統計分析，研究結果表明合作網絡是企業(yè)績效的一個重要決定因素，但并未識別出其在創(chuàng)新合作中真正的相互作用關系(KIM，2008)[12]。為了克服傳統方法在R＆D網絡研究中的不足，社會網絡分析方法被應用到該領域。該方法建立在合作單元具有重要的相互關系的假設基礎之上，是作為靜態(tài)分析的一種替代(如Cowan et al.，2004)，成為社會網絡分析方法在該領域應用研究中極具代表性的成果。其它學者也進行了重要的探索，如利用專利數據分析發(fā)明合作網絡(Balconi et al，2004)，描述發(fā)明網絡的演化問題(Cantner et al，2006)等。國內學者也運用社會網絡方法進行了相關研究，重點集中在創(chuàng)新擴散效應，如利用隨機網絡分析創(chuàng)新擴散的成功決定因素(黃瑋強等，2007);社會關系網絡密度對創(chuàng)新的擴散影響(張曉軍，2009)。另一種關于R＆D網絡研究的重要方法是博弈論，一個經典的伴隨競爭的R＆D合作模型是兩階段的博弈(D’Aspremont et al，1988)[13]，在此基礎上，一些學者作了進一步擴展，當溢出足夠高時溢出效應增加了R＆D合作利潤(如De Bondt，1996)。此外，還有研究表明，在非競爭性的市場條件下，完全的合作網絡是更有效的方式;而在競爭性市場條件下，中等合作水平的網絡更有效(Goyal et al，2001)。

但是，專注于靜態(tài)分析的經驗研究，難以有效探索R＆D網絡中的知識擴散機理(Kim，2009)，從而無法對R＆D網絡在企業(yè)成長中的作用機理給出更充分的解釋。于是，系統動力學等仿真方法被引入該領域的研究中(Janszen et al，1998)，學者們提出了一個國家創(chuàng)新系統的動力學模型，該模型中的方程根據已有學者的研究或作者的假設而形成。Cowan et al(2006)[14]開始研究R＆D合作的動力，認為以往研究中存在一種模棱兩可的結果，即以前是伙伴的兩個企業(yè)由于意識到彼此知識和技能的重要性傾向于合作，或是隨著認知距離的降低去尋找其它的合作伙伴。由此，他們建議用基于主體的網絡模型來研究主體之間頻繁的相互作用。

關于技術創(chuàng)新模型研究可以大致分為兩類(Tieju Ma et al，2005)，一是嘗試從宏觀的角度去解釋技術創(chuàng)新的特征，這可以從演化經濟學的相關文獻中發(fā)現;二是嘗試從微觀層面去解釋技術創(chuàng)新，如Kauffman’s的N－K模型以及Samuel (2009)[15]的創(chuàng)新模型。但總體來看，使用基于主體的方法(Agent－Based Models，ABM)研究創(chuàng)新問題相對較少，而R＆D網絡與ABM方法有許多天然的連接優(yōu)勢，R＆D網絡中的節(jié)點越多，就越需要一種方法如ABM去模擬聯結程度和節(jié)點的力量。

五、小 結

現有大量文獻分別從各自的視角采用不同的研究方法，對企業(yè)R＆D的決定因素、R＆D對績效的作用機理以及R＆D網絡在企業(yè)成長中的作用進行了廣泛深入的分析探索，得到了許多有意義的結論。但尚有幾個問題還未得到很好的解決，需要進一步分析和研究。

一是關于R＆D決定因素的研究。盡管影響R＆D活動的因素可以粗略分為內部和外部因素兩類，且大部分研究在內部因素的認識上也基本達成了一致，但多數研究都是從單個企業(yè)出發(fā)的。實際上大部分企業(yè)所進行的R＆D活動都無法脫離與外部組織的聯系，其中網絡效應發(fā)揮了重要作用，所以對R＆D決定因素的探討還需深化網絡結構對其產生的影響。

二是關于R＆D投入和績效關系的研究。創(chuàng)新活動最終要落實到新技術、新知識的產生和應用方面，在分析R＆D投入對企業(yè)績效的作用過程中，需要重視知識產生、轉化和吸收的過程。因此在后續(xù)研究過程中，還應注重二者內在作用機理的研究，尤其是要尋找更合適的企業(yè)轉化能力測度變量。

三是關于R＆D網絡的研究。其小世界特性已得到證實，但從微觀層面研究小世界特性對單個網絡節(jié)點的影響還存在不足。如R＆D網絡的結構與企業(yè)創(chuàng)新之間關系的經驗研究，需要通過獲取真實的數據作進一步的分析，以說明哪些因素導致形成的網絡是小世界性質而不是其它形式的網絡結構;此外，需加強對R＆D網絡的投入、知識擴散和企業(yè)成長或績效之間的關系研究，從而尋找更好的促進企業(yè)創(chuàng)新和績效改善的影響因素。

［注釋］

①李華晶，張玉利:《高管團隊特征與企業(yè)創(chuàng)新關系的實證研究——以科技型中小企業(yè)為例》，《商業(yè)經濟與管理》，2006年第5期。

②Soete，Luc L G.Firm size and inventive activity:the evidence reconsidered.European Economic Review，1979，319－324.

③張長征，趙西萍，李懷祖:《基于經理自主權的企業(yè)R＆D投入決策模型及實證研究》，《管理科學》，2006年第3期。

④Harley E.Ryan，Jr.，Roy A.Niggins The Interactions Between R＆D Investment Decisions and Compensation Policy.Financial Management，2002，(3):5－29.

⑤Hoskisson R E，Hitt M A，Johnson R A，et al.Conflicting voices:The effects of institutional ownership heterogeneity and internal governance on corporate innovation strategies.Academy of Management Journal，2002，45(4):697—716.

⑥Guellec D，Pottelsberghe B V.The effect of public expenditure to business R＆D.Paris:OECD STI Working Papers，2000.

⑦Mansfield，E.The R＆D Tax Credit and Other Technology Policy Issues.AEA Papers and Proceedings，1986，(76):190－194.

⑧Kaimen M I，Schwartz N L.Market structure and innovation.Cambridge University Press，1982.

⑨Zahra，S A，and George，G.Absorptive capacity:A review，reconceptualization，and extension.Academy of Management Review，2002，27(2):185－203.

⑩Cohen，W.，and Levinthal，D.Absorptive capacity:A new perspective on learning and innovation.Administrative Science Quarterly，1990，35(1):128－152.

[11]趙勇，白永秀:《知識溢出:一個文獻綜述》，《經濟研究》，2009年第1期。

[12]H.KIM，Y.PARK.The impact of R＆D collaboration on innovative performance in Korea.Scientometrics，2008，75(3): 535－554.

[13]Newman M.E.J.The structure of scientific collaboration networks，Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2001，98(2):404－409.

[14]Hyukjoon Kim，Yongtae Park.Structural effects of R＆D collaboration network on knowledge diffusion performance.Experts Systems with Application，2009，8986－8992.

[15]Tieju Ma，Yoshiteru Nakamori.Agent－based modeling on technological innovation as an evolutionary process.European Journal of Operational Research，2005，166:741－755.

董平，女，博士，現為山東大學管理學院博士后。

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1003－8353(2012)03－0159－05