企业资源、环境不确定性与技术创新动态能力——基于上市公司数据的实证研究.pdf

科技经济第36 卷总第2 14期2023年8 月月第4期企业资源、环境不确定性与技术创新动态能力基于上市公司数据的实证研究陈江姚作为（中共广东省委党校管理学教研部，广州510 0 53）摘要：基于资源基础观和动态能力理论，讨论了企业技术创新动态能力的构成，以及企业资源利用能力、环境不确定性对企业技术创新动态能力的影响。使用因子分析的方法，对企业技术创新动态能力构成进行检验，通过面板数据回归，验证了企业内部资源票赋和资源利用能力对于企业技术创新动态能力的正向影响，以及环境不确定性在这个关系中的正向调节作用。研究结论在现有理论基础上有所发展，为研究新时期企业创新问题提供参考。关键词：企业资源；环境不确定性；技术创新；资源基础观；动态能力0 引 言在“十四五”时期，“创新”居于新发展理念之首，而企业则是实现创新的重要微观主体。企业可持续发展的动力来自创新，具有较强技术创新能力的企业往往能在竞争中取得优势,因此,构建技术创新能力成为企业家们关注的重点。根据资源基础观 ，学者们认为企业的资源慕赋和资源利用能力是影响企业竞争力的关键因素。吕斯尧等认为企业资源是创新的基础,企业资源在管理者合理的编排下能够促进创新 2 。谢永平等认为技术创新具有资源依赖性 3。宋洋的研究表明，企业资源和研发投入正向相关，充足的研发投人有利于企业创新 4。企业资源是企业进行创新的重要基础，拥有较为丰富资源赋的企业,可以更好地应对技术创新带来的风险。环境的迅速变化和信息的复杂性，使得管理者需要提高资源利用能力,除了增加研发投人之外,更重要的是综合构建技术创新动态能力，因此本文从研发投人能力、转化能力和产出能力多维度考察企业技术创新能力。此外，当企业面对不确定的外部环境时，如何合理利用现有资源来构建自身的动态能力，以及内外部因素如何影响这个构建过程，也是本文关注的重点。本文将基于资源基础观和动态能力理论，探讨企业资源对技术创新动态能力的影响，同时将环境不确定性作为调节变量，讨论外部环境对“企业资源-技术创新动态能力”关系的影响机制，并在此基础上进行详细的实证分析。本文可能的边际贡献在于：基于资源基础观，讨论了企业资源对于技术创新的影响,拓展了相关理论;采用多维度指标构建技术创新动态能力，并验证了技术创新动态能力的构成；考虑到外部环境对企业创新的影响,将环境不确定性作为调节变量，引入“企业资源一技术创新动态能力”这一关系中，为企业创新战略制定提供理论支持。1理论基础与研究假设1.1企业资源与技术创新资源基础观指出,不同企业之间,甚至在同一企业的不同发展阶段，其资源赋和资源利用能力方面都具有异质性 。企业的核心竞争力在于组织内的集体学习,以及对生产技能和管理技术的创新。由于资源赋具有“黏性”，在短期内，隐性专有技术和声誉等难以交易,因此资源利用更加有效的企业，在竞争中更具优势。此外，Wernerfelt强调企业需要考虑开发新能力的管理策略 5。企业的内部资源赋可以帮助其在事业初期建立竞争优势，但这种优势地位并不是一成不变的。企业的关键能力在于对资源的合理分配，有目的地将资源整合起来，以提高其利用效率 6 。事实上，如果对稀缺资源的控制是经济利润的源泉，,那么技能获取、知识和专有作者简介：陈江，中共广东省委党校管理学教研部硕士研究生，研究方向：微观经济与企业管理；姚作为，管理学博士，中共广东省委党校46管理学教研部教授，研究方向：品牌营销与消费者行为。陈江姚作为企业资源、环境不确定性与技术创新动态能力创新体系建设47技术的管理以及学习等问题就会成为基本的战略问题 7 。当管理者意识到这一点，就会依靠已有人力物力资源，推动知识技术、管理和制度创新，从而在竞争中为企业争取优势地位。同时,资源丰富且利用能力强的企业，在创新活动中拥有更雄厚的资本和承担风险的能力。综上所述，企业资源利用能力会影响其整合现有技术资源、获取全新技能和知识的能力，以及对创新风险的承受力，从而影响其技术创新的能力。因此,本文提出假设H：企业的资源利用能力对其技术创新动态能力具有促进作用。在资源基础观的基础上,Penrose强调利用现有的内外部特定能力并开发新能力来保持竞争优势 8 。Martin在此基础上拓展了动态能力理论，他指出动态能力不仅在稳定的环境中能帮助企业稳固竞争优势，而且对于企业在动荡的环境中应对变化同样至关重要 。随着理论发展,除了传统的人力物力等有形资源，学者们开始注意到无形资产对于企业动态能力的重要性。Itami 和 Roehl 认为包括技能获取、学习以及组织中“无形”资产的积累，对企业战略做出贡献的潜力最大 10 。总而言之,企业的技术创新动态能力就是灵活运用已有的有形和无形资源，并根据环境变化做出反应,调整投资和研发的方向，并且不断形成新的竞争优势。此外,关于动态能力的构建,Teece强调动态能力是由感知、获取以及转化能力构成 。根据动态能力的概念，将技术创新动态能力划分为：研发投入能力，即企业研发投人的人力物力资源的强度；研发转化能力，即将现有资源充分利用起来,将其转化为知识产权和发明成果等无形资产的能力；研发产出能力，即获取专利和发明的能力。因此,本文提出假设H2：企业的技术创新动态能力由研发投入能力、研发转化能力和研发产出能力构成。1.2环境不确定性的调节作用环境不确定性的定义：由于信息不充分或者缺乏分辨辩信息相关性的能力，人们很难精准地预测某个组织所处的环境 12 。近年来,由于疫情、国际经济的震荡以及我国经济转型升级，企业所面临的环境更加复杂，不确定性增加将会削弱管理层对企业特有信息和重要资源的预测能力 13。外部不确定性对于企业创新的影响，主要有以下几种观点。一种观点认为,外部环境不断变化,会迫使管理者不再安于现状,转而追求新的技术和管理模式 14151。第二种观点认为,在不确定的环境下，融资约束、市场竞争、新技术及各种突发事件,会使管理者面临更大的压力,为避免创新带来的科技与经济2 0 2 3年8 月第4期第36 卷/总第2 14期风险,可能会减少研发投资16 17 。而第三种观点认为，环境不确定性会通过影响企业家精神的发挥，从而提高企业创新能力；然而当这种不确定性突破某个临界值后,会破坏企业已有资源和创新能力,或者使管理者举棋不定,从而抑制了企业创新活动 18 。信息化和数字化革命后，信息传播和技术转移比以往更快，由于信息不对称产生的技术垄断将很难维持，企业通过技术创新来建立竞争优势已经成为共识。不同于以往研究关注不确定性对于企业创新的直接作用，本文考虑将环境不确定性作为调节变量，讨论其对“企业资源一技术创新动态能力”关系的调节作用。研究认为环境不确定性越强，企业就越难以依靠已有技术资源维持自身竞争优势，因而拥有丰富资源的企业会倾向于增加研发投入，重视创新资源的维护、利用和转化，从而提高企业的技术创新动态能力。因此，本文提出假设H：环境不确定性对“企业资源技术创新动态能力”关系具有调节作用。2数据处理及研究方法2.1数据及样本技术创新对于高科技企业至关重要，高科技企业也是研究企业创新的典型样本，本文参考相关研究 19 ,选取我国2 0 10 2 0 2 0 年9 7 8 个高科技上市公司的30 0 7 个样本数据组成的非平衡面板数据。对照上市公司行业分类指引（2 0 12 年修订），确定高科技上市公司行业代码。其中企业财务数据、专利申请情况等数据整理自CSMAR数据库、中国专利数据库和CNRDS数据库。选取的高科技上市公司行业代码涉及3个门类和19 个大类：3个门类为制造业，信息传输、软件和信息技术服务业，科学研究和技术服务业。同时对数据进行处理：剔除对应年份ST和RT的企业；剔除其他财务数据缺失的企业；将所有变量进行1%分位数Winsorize处理。2.2变量及模型设计被解释变量。技术创新动态能力（TD）：参考相关研究 2 0 ,本文使用因子分析的方法，对R&D资本化投入占比（RDI）、R&D 人员占比（RDP）、专利申请总量（Patent）、发明申请总量（Invention）、无形资产（对数形式lnint)等指标进行主成分提取，得到技术创新动态能力得分。解释变量为资源利用能力和环境不确定性。资源利用能力(Ror)。根据相关研究 2 1,本文使用资源穴余度来衡量企业的资源利用能力，余资源科技山经济第36 卷总第2 14期2023年8 月第4期过多,则代表企业资源利用能力不足。考虑剔除不同企业研发投资规模的影响,本文使用期末现金流与研发投人资金的比值代表企业资源穴余度。资源穴余度越高，则代表企业的资源利用能力越差，因此使用资源穴余度的倒数表示企业资源利用能力。环境不确定性（EU)。参考相关研究 2 2 ,使用最小二乘法进行回归,将年末营业收人（sale）作为因变量,年度变量的虚拟变量（year）作为自变量，回归得到的残差代表过去5年的非正常营业收入；用残差除以过去5年收人的平均值，得到未经行业调整的环境不确定性EU。；用同年同行业未调整的环境不确定性中位数作为行业环境不确定性，用单个企业未经调整的环境不确定性除以行业环境不确定性得到对应的环境不确定性。控制变量。选取企业规模（Size）、资产负债率（L e v）应收账款比（REC）、前五股东持股比（Top5）等作为控制变量。检验模型。本文以技术创新动态能力为被解释变量，以企业资源利用能力为核心解释变量，以环境不确定性为调节变量，建立如下模型，进行面板数据多元回归分析。TD=o+,Ror+,EU+,Ror EU+4Size+,Leu+REC+,Top5+83实实证结果3.1描述性统计主要变量的描述性统计结果见表1，来自20102020年9 7 8 个高科技上市公司的30 0 7 个样本数据组成的非平衡面板数据，主要变量无数据缺失。样本中专利申请量最高的企业一年申请量为13683个，而有些企业尚未申请专利，可见国内高科技上市公司之间研发能力差距显著，经检验主要变量VIF值均小于2 无多重共线性。表1主要变量的描述性统计变量Nmean专利申请总量(Patent)3.007104.201493.715 发明申请总量(Invention)3.007R&D人员占比(RDP)3.007R&D资本化投人占比(RDI)30076.58015.541无形资产(Inint)3.007资源利用能力(Ror)3.007环境不确定性(EU)3.007企业规模(Size)3.007资产负债率(Lev)3.007应收账款比(REC)3.007前五股东持股比(Top5)3.007483.2团因子分析本文使用因子分析的方法,对R&D资本化投入占比、R&D人员占比、专利申请总量、发明申请总量、无形资产（对数形式）等指标进行主成分提取。经检验，巴特利特检验统计量值为49 2 7.48 0,其相应的p值为0.0 0 0,显著拒绝零假设。同时,KMO样本充分性检验值为0.52 6，符合因子分析要求，随即进行主成分提取。根据初始因子解特征根值大于1同时使用方差最大正交旋转得到3个最终因子解，其累计贡献率达到8 8.8%（见表2）。表2 因子解变量总方差情况因子初始因子解编号特特征根值方差贡献率累计贡献率特征根值方差贡献率累计贡献率12.10621.26731.06540.48450.079从表3可知,3个最终因子都具有命名解释性。F主要由权重分别为0.9 7 6 6 和0.9 7 50 的专利申请总量和发明申请总量构成，将其命名为研发产出能力;F主要由权重分别为0.9 2 8 0 和0.6 0 30 的R&D人员占比和R&D资本化投人占比构成，将其命名为研发投人能力;F，主要由权重分别为0.9 38 6和0.56 7 8 的R&D资本化投人占比和无形资产构成,将其命名为研发转化能力。表3因子得分系数矩阵初始因子FPatent0.976 6Invention0.975 0RDP0.053 3RDI0.016 0lnint0.271 2根据每个变量对应的权重，可以计算出3个因子的相应得分。F,=0.976 6 Patent+0.975 0 Invention+sdmin013 68331.909180.22815.290202.00118.7811.3800.9100.0500.6301.6207.9001.1000.4200.1900.1500.1000.4900.140最终因子解0.4210.4210.2530.6750.2130.8870.0970.9840.0161maxVIF值07.462011 0660.350133.6319.68023.4990.4601.1401.23024.98111.054.06012.01441.520.0300.9201.4800.5101.380.1900.8901.161.9811.2341.222F20.023 90.003 90.928 00.603 00.094 20.053 3 RDP+0.016 0 RDI+0.271 2 lnintF2=0.023 9 Patent+0.003 9 Invention+0.928 0 RDP+0.603 0 RDI+0.094 2 lnintF,=0.037 9 Patent+0.062 7 Invention+0.115 5 RDP+0.938 6 RDI+0.567 8 lnint使用以上3个因子对应的方差贡献率占累计总贡献率的比值作为权重，计算得到技术创新动态能力得分。Science&Technology and Economy 2023 Vol.36 No.40.3960.2470.2440.037 90.062.70.115 50.938 60.567 80.3960.6430.888F3。陈江姚作为企业资源、环境不确定性与技术创新动态能力创新体系建设49TD=0.446 4 F,+0.278 2 F,+0.275 4 F由此可知，企业的技术创新动态能力由研发投入能力、研发转化能力和研发产出能力构成,即假设H,得证。3.3面板数据回归分析对企业技术创新动态能力影响因素的多元回归结果见表4。其中由估计(1)可知，企业资源利用能力系数在1%水平下显著为正（=0.740），说明企业资源利用能力越强，企业技术创新动态能力也越强,符合上文分析结果,故假设H,得证。而估计(3)中企业资源利用能力系数在1%水平下显著为正（=0.664），说明企业资源利用能力越强，其技术创新动态能力越强，与上文分析结果一致。而估计(3)中交乘项的系数在1%水平下显著为正（=0.086）,交乘项与解释变量系数同为正，证实了环境不确定性对“企业资源技术创新动态能力”关系具有正向调节作用，即环境不确定性越高，企业资源利用能力越能促进其技术创新动态能力的发展，假设H,得证。表4面板数据回归结果(1)TD(2)TDRor0.740*(0.208)EURorxEUSizeLeuRECTops年度效应行业效应_consNR2adji.R2注：*P0.1，*p 0.0 5，*p 0.0 1。下同。限于篇幅，未列相关性分析表。3.4稳健性检验为减少因为变量选取和度量误差导致回归结果出现的误差，本文采取替换解释变量的方法进行稳健性检验。在稳健性检验中,本文参考已有研究,使用企业总资产的对数值代表企业资源赋（Res），对解释变量进行替换，估计结果见表5。从表5中估计（1)可知，企业资源利用能力系数在1%水平下显著为正（=0.265），说明企业资源利用能力越强，企业技术创新动态能力也越科技与经济2 0 2 3年8 月第4期第36 卷/总第2 14期强，符合上文分析结果。而估计（3）中企业资源利用能力系数在1%水平下显著为正（=0.262），说明企业资源利用能力越强，其技术创新动态能力越强,与上文分析结果一致。而估计(3)中交乘项的系数在1%水平下显著为正（=0.067），交乘项与解释变量系数同为正，说明环境不确定性越高，企业资源利用能力越能促进其技术创新动态能力的发展。以上估计结果均与基准回归结果一致，说明回归结果具有稳健性。表5稳健性检验结果(1)TD(2)TDRes0.265*(0.016)EUResxEU控制变量年度效应行业效应_cons-6.444*（0.2 9 9）-6.441*（0.2 9 9）-6.46 1*（0.30 0)N3007R20.338adi R20.330(3)TD4结论与启示0.762*(0.208)0.664*(0.209)0.018*(0.010)0.012*(0.014)0.086*(0.024)0.241*(0.011)0.243*(0.011)0.235*(0.063)0.223*(0.063)-0.569*(0.119)-0.572*(0.119)0.136*(0.076)0.152*(0.076)控制控制控制控制-2.768*2.812*(0.235)(0.236)300730070.2770.2780.2680.269(3)TD0.264*(0.016)0.262*(0.016)0.005*(0.010)0.037*(0.013)0.067*(0.023)控制控制控制控制控制控制3 0073 0070.3380.330本文基于资源基础观和动态能力理论，讨论了在外部环境不稳定的时代，企业资源利用能力、环境0.246*(0.011)不确定性对企业技术创新动态能力的影响。0.216*(0.063)从总体上看，我国高科技企业之间研发投人水-0.572*(0.119)0.137*(0.076)控制控制-2.787*(0.234)3 0070.2810.271控制控制控制0.3400.331平和研发能力水平参差不齐，我国高科技企业与发达国家同类型企业仍有差距。应认识到新时代决定一个公司核心能力的是其技术创新动态能力,要重视技术创新并适当提高研发投入。企业的技术创新动态能力是一个多维度的动态表现,不能仅仅用投人或产出的单一指标作为标准。本文使用因子分析法，将R&D资本化投入占比、R&D人员占比、专利申请总量、发明申请总量、无形资产等指标进行主成分提取，经过一系列检验，验证了企业的技术创新动态能力由研发投入能力、研发转化能力以及研发产出能力构成。企业资源利用能力对其技术创新动态能力存在促进作用,原因在于企业所具有的资源和能力慕赋能在竞争中为其创造优势,并且用于创新活动中，成为动态能力的一部分。本文实证研究验证了环境不确定性对“企业资源一技术创新动态能力”的正向调节作用，即在不科技山经济第36 卷总第2 14期2023年8 月第4期(收稿日期:2 0 2 3-0 3-0 6)确定的环境中，拥有更丰富资源的企业会倾向于增加研发投人,从而在创新活动中构建并强化企业的动态能力。参考文献 1 T EECE D J,PI SA NO G,SH U EN A.D y n a mi c c a p a b i l i t i e s a n dstrategic management J.Strategic Management Journal,1997,18(7):509-533.2 吕斯尧，赵文红，杨特，王玲玲.新创企业资源获取如何转化为创新绩效：一个有中介的调节作用模型 J.科学学与科学技术管理,2 0 2 1,42(10)：139-158.3谢永平，孙永磊，张浩淼.资源依赖、关系治理与技术创新网络企业核心影响力形成J.管理评论,2 0 14,2 6（8）：117-126.4宋洋.创新资源与高新技术企业研发投入一基于资源基础理论的实证分析 J.中国科技论坛,2 0 18（4）：10 1-111.5WERNERFELT B.A resource-based view of the firmJ.Strate-gic Management Journal,1984,5(2):171-180.6迈克尔A.希特,R.杜安爱尔兰，罗伯特E.霍斯基森.战略管理：竞争与全球化M.北京：机械工业出版社,2 0 0 2.7 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method of factor analysis to test the com-position of the dynamic capability of technological innovation of enterprises.Through panel data regression,it verifies the positive im-pact of internal resource endowment and resource utilization capacity on the dynamic capability of technological innovation of enterpri-ses,as well as the positive regulatory role of environmental uncertainty in this relationship.The research conclusion makes some pro-gress on the basis of existing theories and is of theoretical and practical significance for providing inspiration for the study of enterpriseinnovation in the new era.Key words:enterprise resources;uncertainty of environment;technological innovation;resource-based view;dynamic capability50Science&Technology and Economy 2023 Vol.36 No.411 TEECE D J.Explicating dynamic capabilities:The nature and mi-crofoundations of(sustainable)enterprise performance J.Strate-gic Management Journal,2007,28(13):1319-1350.12MILLIKEN F J.Three types of perceived 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