劉 明

(吉林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012)

一、引 言

為企業(yè)提供研發(fā)支持可以彌補(bǔ)創(chuàng)新活動(dòng)的市場(chǎng)失靈，這已成為經(jīng)濟(jì)理論界的共識(shí)[1，2]。這些市場(chǎng)失靈來自于創(chuàng)新活動(dòng)溢出使企業(yè)無法獲得投資帶來的全部利益。因此，企業(yè)沒有投身于研發(fā)的最優(yōu)激勵(lì)。[3]政府干預(yù)可以彌補(bǔ)企業(yè)研發(fā)投資的不足。這一思路催生了研發(fā)支持計(jì)劃，以1984年歐盟第一份框架計(jì)劃的推出為標(biāo)志。

盡管這些政府支持具有明確的理論依據(jù)，但政策制定者需要強(qiáng)有力的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)來證明公共資金能夠產(chǎn)生顯著且正面的效果。這一倡議引發(fā)了學(xué)術(shù)界探討初始研發(fā)支持對(duì)企業(yè)研發(fā)總投入的乘數(shù)效應(yīng)。[4]換言之，這些學(xué)者關(guān)注的是研發(fā)的投入增量。投入增量研究公共政策對(duì)被資助企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)生了持續(xù)的正面作用還是導(dǎo)致了無效率，例如，研究人員的高工資對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生了替代效應(yīng)還是擠出效應(yīng)。另一部分學(xué)者關(guān)注公共政策的產(chǎn)出增量，即如果沒有公共支持企業(yè)研發(fā)的情況下無法完成的產(chǎn)出部分。[5]典型的產(chǎn)出包括專利和論文發(fā)表量，而產(chǎn)出增量指的是收入增長(zhǎng)、市場(chǎng)中的新晉產(chǎn)品等。對(duì)于公共政策制定者來說，雖然觀察產(chǎn)出增量可能更為直觀，但卻極難操作，因?yàn)閯?chuàng)新過程中的經(jīng)濟(jì)因素和創(chuàng)新的各種溢出效應(yīng)難以準(zhǔn)確衡量。[6]

有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，過于關(guān)注創(chuàng)新的長(zhǎng)期效應(yīng)(即投入或產(chǎn)出增量)，可能導(dǎo)致對(duì)第三個(gè)重要因素的忽視，即公共政策引發(fā)的短期結(jié)果——學(xué)習(xí)效應(yīng)。Georghiou 發(fā)現(xiàn)，公共政策只有在長(zhǎng)期才會(huì)引起額外的投入或者產(chǎn)出，而學(xué)習(xí)效應(yīng)卻能在短期內(nèi)發(fā)生。[7]換言之，公共政策能在短期內(nèi)改變創(chuàng)新項(xiàng)目的實(shí)施方式；具體地說，有些項(xiàng)目的規(guī)模變大，有些項(xiàng)目的應(yīng)用范圍變廣，而有些項(xiàng)目將加速進(jìn)行。即使沒有投入或產(chǎn)出的變化，公共政策也可能引起行為的變化。

目前，對(duì)行為增量的研究還停留在軼事描述的階段，缺乏深層次的機(jī)制研究。組織學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，創(chuàng)新主體行為變化與其直接的(正式的)或者間接的(非正式的)學(xué)習(xí)過程密切相關(guān)。例如， Levitt和March指出，通過對(duì)信息的處理，組織的潛在行為將改變。[8]行為變化可能是組織對(duì)過去的經(jīng)驗(yàn)、新環(huán)境學(xué)習(xí)的結(jié)果，或者在與其他組織就同一研發(fā)項(xiàng)目的相關(guān)戰(zhàn)略、過程與管理實(shí)踐的互動(dòng)中形成。因此，本文擬運(yùn)用組織學(xué)習(xí)理論探討旨在推動(dòng)創(chuàng)新的公共政策引致創(chuàng)新行為增量的機(jī)理機(jī)制。

二、文獻(xiàn)綜述：創(chuàng)新的投入、產(chǎn)出與行為增量

在過去的十余年中，隨著對(duì)研發(fā)的公共支持和創(chuàng)新政策的增加，創(chuàng)新政策評(píng)估的理論框架構(gòu)建逐漸獲得關(guān)注。[9，10]有關(guān)評(píng)估的一個(gè)中心議題為政策的有效性。不同的工具和方法被用于測(cè)量公共創(chuàng)新政策的效應(yīng)。[11]對(duì)政策有效性的評(píng)估主要有三種方法。第一種也是最慣用的方法為投入增量，即由于政府干預(yù)而產(chǎn)生的額外投入?；谛鹿诺渲髁x的市場(chǎng)失靈理論[2](Arrow，1962)，大部分實(shí)證研究關(guān)注政府研發(fā)補(bǔ)貼與民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新投入增量的互補(bǔ)性問題。然而，現(xiàn)有研究對(duì)于投入增量的實(shí)證結(jié)果并不一致。[12，13]主要原因在于，投入增量的研究基于研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出的直接線性關(guān)系假設(shè)。由于創(chuàng)新的非線性特征，投入增量是否總是能夠轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出值得懷疑。第二種方法為產(chǎn)出增量。它關(guān)注政府資助—額外產(chǎn)出問題。產(chǎn)出可用直接的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出來衡量，例如，專利或論文發(fā)表數(shù)量，也可用間接的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出來衡量，例如新產(chǎn)品、新服務(wù)的引入或新流程的應(yīng)用等。此外，收入、附加值、營(yíng)利、生產(chǎn)率或者其他企業(yè)績(jī)效指標(biāo)也可用于衡量研發(fā)支持的產(chǎn)出效果。測(cè)量產(chǎn)出增量的主要問題在于，它總是與某一特定的創(chuàng)新項(xiàng)目相關(guān)聯(lián)。然而，創(chuàng)新項(xiàng)目并不必然是獨(dú)立的，而往往是一個(gè)更大的創(chuàng)新項(xiàng)目組合中的一部分[14]，因此很難找到某一創(chuàng)新項(xiàng)目與產(chǎn)出之間的一對(duì)一關(guān)系。

學(xué)術(shù)界與政策制定者逐漸開始意識(shí)到創(chuàng)新主體與創(chuàng)新政策工具間的互動(dòng)會(huì)在政策實(shí)施過程(或過后)作用于創(chuàng)新主體的行為。由公共支持引發(fā)的創(chuàng)新主體行為方式變化，即政策評(píng)估的第三種方法，稱為行為增量(behavioural additionality)，用于補(bǔ)充傳統(tǒng)的以投入或產(chǎn)出為基礎(chǔ)的政策評(píng)估方法。[15，16]Clarysse等和 Steurs等認(rèn)為，不同于投入或產(chǎn)出增量，行為增量打開了創(chuàng)新主體的行為“黑箱”。[17，18]Malik等指出，行為增量是一個(gè)多層次的概念。[19]Falk對(duì)行為增量進(jìn)行了細(xì)分，將其劃分為范圍(scope)增量、認(rèn)知能力(cognitive capacity)增量、提速(acceleration)增量、網(wǎng)絡(luò)(network)增量等。[20]此外，Georghiou指出，行為增量是有關(guān)規(guī)模(scale)、范圍和提速額外性的集合。[5]至此，行為增量的定義仍局限在有限的時(shí)間跨度內(nèi)，即評(píng)估某一時(shí)間點(diǎn)上的一次性行為變化，而非捕捉與評(píng)估由政策措施引致的與研發(fā)和創(chuàng)新活動(dòng)有關(guān)的行為變化的持久性。Aslesen等彌補(bǔ)了這一局限，將行為增量視為一種“永久的變化”[21]，Licht將其視為“特性的永久性變化”[22]，而Fier等用“長(zhǎng)期行為”來理解這一定義。[23]很明顯，效應(yīng)評(píng)估在這里已經(jīng)超出政策支持的時(shí)間范圍，持久性成為這一概念的關(guān)鍵點(diǎn)。同時(shí)，對(duì)行為增量的關(guān)注點(diǎn)也從與研發(fā)和創(chuàng)新有關(guān)的活動(dòng)，轉(zhuǎn)移到創(chuàng)新主體一般活動(dòng)的結(jié)構(gòu)性變化。例如，Georghiou和Clarysse利用資源基礎(chǔ)論將行為增量定義為動(dòng)態(tài)能力的變化[24]；Bach等和Hyvarinen等將其界定為認(rèn)知與學(xué)習(xí)能力的變化[25，26]；Georghiou和Keenan將其定義為組織路徑的變化。[7，27]

盡管現(xiàn)有研究已經(jīng)對(duì)行為增量進(jìn)行了較為廣泛的探討，但這一概念缺乏一個(gè)合適的分析單位。“行為增量”文獻(xiàn)批判那些將創(chuàng)新政策所引致的行為變化過程視為“黑箱”的傳統(tǒng)評(píng)估方式。然而，雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)成功揭開了“黑箱”，卻發(fā)現(xiàn)了其中更為細(xì)小的“黑箱”。例如，合作是行為增量研究的一個(gè)中心議題，盡管許多研究用對(duì)合作行為的投入(如政策支持)或產(chǎn)出來測(cè)量合作行為(如更多的合作)，以此來揭開合作行為的“黑箱”[11，17，20，23，24，28]，但鮮有研究進(jìn)一步分析由于公共支持所引起的合作變化的機(jī)制問題。因此，行為本身并非分析單元，而組織路徑才是探討行為變化的分析單元。

此外， 現(xiàn)有研究對(duì)企業(yè)特征在行為增量中的作用關(guān)注較少。[29]Wanzenb?ck、Scherngell和Fischer提出，與研發(fā)有關(guān)的企業(yè)特征影響企業(yè)的行為增量。[30]研發(fā)密集型企業(yè)對(duì)行為增量的替代性較低，而初創(chuàng)技術(shù)企業(yè)更可以產(chǎn)生行為增量。因此，從政策的角度，對(duì)研發(fā)密度較高的企業(yè)進(jìn)行直接研發(fā)資助的政府干預(yù)可能是不合適的，公共支持的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)向研發(fā)經(jīng)驗(yàn)較少的初創(chuàng)技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)移。這一研究對(duì)未來的政策設(shè)計(jì)具有重要價(jià)值。Clarysse等利用比利時(shí)2001到2004年間獲得研發(fā)基金的企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了學(xué)習(xí)能力如何影響行為增量。[14]Hsu，Horng和Hsueh研究了臺(tái)灣地區(qū)的公共研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目在不同產(chǎn)業(yè)部門和不同創(chuàng)新類別下的企業(yè)行為增量效應(yīng)，結(jié)果顯示，不同的產(chǎn)業(yè)部門和創(chuàng)新類別確實(shí)引起異質(zhì)的企業(yè)行為增量的不同。[31]Falk則采用奧地利1200家企業(yè)數(shù)據(jù)，探討了一般企業(yè)特征的作用，結(jié)果表明，初創(chuàng)企業(yè)比成熟企業(yè)更容易產(chǎn)生行為增量。[20]

三、理論框架

以往研究關(guān)注研發(fā)資助對(duì)績(jī)效的影響[32，20]，而忽略政策可能引致的不同增量結(jié)果。組織學(xué)習(xí)理論有助于理解包括研發(fā)資助在內(nèi)的創(chuàng)新政策如何通過學(xué)習(xí)過程帶來組織行為的變化?，F(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為，組織學(xué)習(xí)有三種途徑：第一種學(xué)習(xí)是“經(jīng)驗(yàn)式學(xué)習(xí)”，即創(chuàng)新主體評(píng)估其過去行為的效果，通過經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)得出結(jié)論，重塑其認(rèn)知從而改變其行為。[33]第二種學(xué)習(xí)稱為“認(rèn)知式學(xué)習(xí)”，即組織通過識(shí)別、吸收與利用從周遭環(huán)境中獲得新知識(shí)。[34]第三種學(xué)習(xí)為“組織間學(xué)習(xí)”，即從其他組織的知識(shí)儲(chǔ)存中學(xué)習(xí)。[8]

首先，企業(yè)從過往的直接生產(chǎn)中積累經(jīng)驗(yàn)，通過不斷重復(fù)來提升績(jī)效。組織的行動(dòng)通常是基于一組慣例，這些慣例包括形式、規(guī)則、程序和策略。[8]慣例的基礎(chǔ)是組織過去的行為。企業(yè)經(jīng)理評(píng)估過去行為的結(jié)果給組織帶來的影響，并依此重塑管理者的認(rèn)知。作為結(jié)果，企業(yè)經(jīng)理會(huì)根據(jù)這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)做出決策，從而改變企業(yè)行為。這種現(xiàn)象被稱為學(xué)習(xí)曲線，或者“干中學(xué)”，表明隨著經(jīng)驗(yàn)的積累，組織不斷發(fā)展技能來完成某項(xiàng)任務(wù)。

值得注意的是，在缺乏經(jīng)驗(yàn)時(shí)，隨著經(jīng)驗(yàn)的積累，學(xué)習(xí)能夠快速轉(zhuǎn)化為行為變化，而當(dāng)經(jīng)驗(yàn)豐富時(shí)，學(xué)習(xí)僅能帶來微小的行為變化。在研發(fā)資助的情境下可以假設(shè)，企業(yè)行為增量的變化在首個(gè)項(xiàng)目下是最大的，隨著項(xiàng)目數(shù)量遞增，這種行為增量遞減。依據(jù)學(xué)習(xí)曲線的邏輯，學(xué)習(xí)效應(yīng)的減少不是線性的，在經(jīng)驗(yàn)的低水平下效應(yīng)最大，隨著經(jīng)驗(yàn)增長(zhǎng)逐漸減少；一旦企業(yè)了解了如何獲得政府資助的所有經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)效應(yīng)的行為增量將會(huì)消失。Clarysse等詳細(xì)分析了Flanders地區(qū)研發(fā)補(bǔ)助對(duì)行為增量的影響因素，發(fā)現(xiàn)認(rèn)知性學(xué)習(xí)和組織間學(xué)習(xí)導(dǎo)致行為增量增加，但是這些學(xué)習(xí)效應(yīng)卻減少了企業(yè)受補(bǔ)助項(xiàng)目的數(shù)量。[14]根據(jù)以上分析，形成了第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：行為增量是企業(yè)中受政府資助項(xiàng)目數(shù)的負(fù)對(duì)數(shù)函數(shù)。

其次，認(rèn)知型學(xué)習(xí)與企業(yè)的吸收能力緊密相關(guān)。Cohen和Levinthal認(rèn)為，從周遭環(huán)境中識(shí)別、吸收和利用新知識(shí)的能力在企業(yè)的學(xué)習(xí)過程和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)中起到至關(guān)重要的作用。[34]企業(yè)的吸收能力就是企業(yè)在日常的組織慣例中獲取、消化、轉(zhuǎn)化和利用知識(shí)來組織和管理企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力。這種能力意味著企業(yè)有能力調(diào)整自己的行為。[35]與吸收能力較差的企業(yè)相比，具有較好吸收能力的企業(yè)其適應(yīng)新環(huán)境、新變化和調(diào)整改變的難度可能較低。由此，形成第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：受政府資助的企業(yè)吸收能力越強(qiáng)，由認(rèn)知型學(xué)習(xí)所引致的行為增量可能越多。

最后，組織間學(xué)習(xí)使得身處關(guān)系網(wǎng)中的企業(yè)獲得新的技能，特別是企業(yè)之間可以獲得一些隱性知識(shí)，從而改變企業(yè)的行為。組織間學(xué)習(xí)還涉及知識(shí)的溢出。通過組織間合作，企業(yè)不僅能夠從合作中獲得技術(shù)技能，還能了解其他企業(yè)的商業(yè)實(shí)踐、市場(chǎng)策略等。[36]正因?yàn)槿绱?，歐洲許多國(guó)家給予同一社區(qū)的一組企業(yè)以資助，而非只資助單獨(dú)一個(gè)企業(yè)。因?yàn)榻M織間學(xué)習(xí)意味著受資助企業(yè)將從不同的合作伙伴中獲得不同形式的知識(shí)，如果有更多的企業(yè)參與到某一特定項(xiàng)目的聯(lián)合研發(fā)中，那么企業(yè)就可能發(fā)生更深和更大范圍的組織間學(xué)習(xí)，由此所產(chǎn)生的行為增量可能也更多。因此，形成第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：企業(yè)受政府資助的特定研發(fā)項(xiàng)目中參與的合作伙伴越多，該項(xiàng)目引致的行為增量可能越多。

此外，以往研究表明，行為增量對(duì)投入或產(chǎn)出增量起到替代作用。然而，以往研究多用軼事證據(jù)進(jìn)行論證。[5]與產(chǎn)出增量相比，Clarysse等的研究認(rèn)為，投入增量對(duì)組織間學(xué)習(xí)來說更重要，因?yàn)樵陧?xiàng)目結(jié)束后投入增量也會(huì)結(jié)束，而作為項(xiàng)目開發(fā)的相關(guān)人員卻繼續(xù)留在企業(yè)中，并且繼續(xù)致力于企業(yè)的新項(xiàng)目研發(fā)。[14]因此，形成第四個(gè)假設(shè)：

假設(shè)4：受政府資助企業(yè)的投入增量與其行為增量呈正相關(guān)關(guān)系。

四、數(shù)據(jù)、變量與方法

(一)數(shù)據(jù)

本文聚焦于吉林省的創(chuàng)新政策。根據(jù)西南交通大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)研究中心發(fā)布的《2016年省域大眾創(chuàng)業(yè)指數(shù)》，一方面，吉林省大眾創(chuàng)業(yè)傾向很高，大眾創(chuàng)業(yè)需求位于第10位；另一方面，吉林省呈現(xiàn)較低的大眾創(chuàng)業(yè)績(jī)效，大眾創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出僅位于全國(guó)第19位。此外，服務(wù)于大眾創(chuàng)業(yè)的人才較少、服務(wù)不足，大眾創(chuàng)業(yè)人才與服務(wù)分別位于全國(guó)第19位和第23位?？傊?，與國(guó)內(nèi)其他省份相比，吉林省創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)總體效率較低，創(chuàng)業(yè)企業(yè)投入偏低。 因此，基于吉林省的情境進(jìn)行該項(xiàng)研究十分合適。

根據(jù)中共吉林省委、吉林省人民政府《關(guān)于加強(qiáng)自主創(chuàng)新建設(shè)創(chuàng)新型吉林的決定》的要求，為進(jìn)一步強(qiáng)化吉林省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展主體建設(shè)，提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，加快促進(jìn)吉林省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)建設(shè)創(chuàng)新型吉林的總體目標(biāo)，吉林省開展了“百戶科技型創(chuàng)新企業(yè)培育工程”。根據(jù)政策規(guī)定，對(duì)納入該工程的企業(yè)，在國(guó)家和吉林省各級(jí)各類計(jì)劃立項(xiàng)與推薦方面予以重點(diǎn)支持，特別是在科技成果轉(zhuǎn)化和科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金項(xiàng)目立項(xiàng)時(shí)給予優(yōu)先支持。

本文的數(shù)據(jù)來源于2012～2016年間在吉林省進(jìn)入“百戶科技型創(chuàng)新企業(yè)培育工程”的企業(yè)。我們將問卷發(fā)放給這些目標(biāo)企業(yè)，86家受獎(jiǎng)勵(lì)性補(bǔ)助的企業(yè)接受了問卷調(diào)查?？傮w上，樣本的代表性達(dá)到27%。

本文將樣本進(jìn)行分層，從而在規(guī)模和行業(yè)方面對(duì)企業(yè)的代表性加以區(qū)分。企業(yè)規(guī)模分布方面，企業(yè)實(shí)際規(guī)模與樣本規(guī)模之間的偏差可以忽略。我們將樣本企業(yè)分為低技術(shù)、高技術(shù)、中等技術(shù)和其他。本文還構(gòu)建了一個(gè)控制組企業(yè)樣本。這組企業(yè)的特點(diǎn)是申請(qǐng)過但沒有獲得過政府資助的企業(yè)(23家)和從來沒有申請(qǐng)過政府資助的企業(yè)(24家)。行業(yè)分布方面，表1顯示，高技術(shù)行業(yè)在實(shí)驗(yàn)組中的表現(xiàn)有些過頭，這與政府資助研發(fā)密集型項(xiàng)目的預(yù)期相符。

表1 實(shí)驗(yàn)組與控制組

給定本文的研究性質(zhì)，我們采用關(guān)鍵被調(diào)查者的方法。在中小企業(yè)里，關(guān)鍵被調(diào)查者是企業(yè)的主要執(zhí)行人，負(fù)責(zé)簽署文件并知曉企業(yè)與項(xiàng)目戰(zhàn)略。在大型企業(yè)(超過250名員工)里，關(guān)鍵的被調(diào)查者是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人與企業(yè)主要技術(shù)負(fù)責(zé)人。

(二)變量

1.被解釋變量

本文使用感性量表來測(cè)量行為增量，“1”代表完全不同意，“4”表示完全同意。由于我們希望被調(diào)查者能夠自由表達(dá)觀點(diǎn)，因此，有意沒有使用Likert量表方法。本文用企業(yè)中的學(xué)習(xí)或企業(yè)管理其創(chuàng)新過程的方式變化來代表行為增量。[14]我們?cè)儐柋徽{(diào)查者，與未受政府資助的項(xiàng)目相比，在多大程度上受政府資助的項(xiàng)目要?dú)w功于政府支持，項(xiàng)目在多大程度上允許企業(yè)“正式化了創(chuàng)新管理過程”，“改變了企業(yè)研究路徑”，“提升了企業(yè)的創(chuàng)新管理能力”。三項(xiàng)的信度系數(shù)高于0.70，因此，三項(xiàng)一同組成了“行為增量”這一構(gòu)念。

2.解釋變量

本文使用某一特定企業(yè)受政府資助的項(xiàng)目數(shù)量來測(cè)量“經(jīng)驗(yàn)性學(xué)習(xí)”變量，代表組織隨著項(xiàng)目資助所建立起來的經(jīng)驗(yàn)；采用吸收能力(即企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度)來測(cè)量“認(rèn)知型學(xué)習(xí)”，具體用企業(yè)的研發(fā)支出占營(yíng)業(yè)額的比重表示[34]，本文計(jì)算了資助申請(qǐng)前三年的平均數(shù)；“組織間學(xué)習(xí)”用加入受政府資助項(xiàng)目的企業(yè)數(shù)來表示；“投入增量”是政府資助對(duì)受政府資助企業(yè)的影響，但政策的影響很難在直接的檔案數(shù)據(jù)中獲得。為測(cè)量某一特定政策資助對(duì)投入增量的影響，我們請(qǐng)被調(diào)查者比較受政府資助的項(xiàng)目與沒有受政府資助的項(xiàng)目。我們的問題包括：“計(jì)劃研發(fā)和創(chuàng)新投資的增加”、“對(duì)研發(fā)和創(chuàng)新更多的關(guān)注”、“研發(fā)和創(chuàng)新補(bǔ)貼的后續(xù)應(yīng)用”、“更高頻率的研發(fā)或創(chuàng)新項(xiàng)目”。與“行為增量”一樣，我們使用感性量表，從“1”到“4”，代表“完全不同意”到“完全同意”。與投入相關(guān)的量表的信度系數(shù)高于0.70，因此，每項(xiàng)均可作為“投入增量”的一部分。表2是變量描述的細(xì)節(jié)。

表2 變量描述

問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，并不是所有受訪者都傾向于積極的答案，而是圍繞平均值有離差。如表3所示，量表的平均得分為2.7，標(biāo)準(zhǔn)差為0.6。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性

3.控制變量

首先，本文控制了行業(yè)部門，將行業(yè)分為：高技術(shù)、中等技術(shù)、低技術(shù)、其他。其次，本文控制了企業(yè)規(guī)模，用申請(qǐng)前3年的企業(yè)規(guī)模表示。再次，我們還控制了被吸收的冗余。吸收冗余是組織固有的冗余現(xiàn)象。例如，如果一個(gè)組織具有很高的行政開支，那么它就有超出短期運(yùn)營(yíng)所必需的資源。吸收冗余是眾多冗余變量中的一種，是創(chuàng)新能力的一個(gè)重要的預(yù)測(cè)因子。最后，本文控制了企業(yè)創(chuàng)辦年限。表3展示了每個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

(三)方法

本文使用Heckman模型檢驗(yàn)假設(shè)，從而解決由于沒有獲得政府研發(fā)資助的企業(yè)造成的篩選偏差。模型中的輔助回歸決定了獲得研發(fā)資助的機(jī)會(huì)。以往文獻(xiàn)研究表明，大型企業(yè)更有可能獲得研發(fā)資助[37]，所以，本文將規(guī)模變量(用“總資產(chǎn)”表示)與行業(yè)啞變量一同引入模型。本文采用Harman單因素檢驗(yàn)來測(cè)試是否存在同源偏差問題[38]，結(jié)果表明，四個(gè)因素的特征值能夠解釋方差的24%，明顯高于單個(gè)因素。本文運(yùn)用方差膨脹因素(VIF)檢驗(yàn)解釋變量的多重共線性。結(jié)果顯示，引入模型的變量的平均VIF值是7.89，低于10的限值。我們將變量做了中心化處理。處理后，每個(gè)變量的VIF值降到3.4，平均VIF值為1.8。本文使用經(jīng)中心化處理的變量。

由于同時(shí)衡量了投入增量和行為增量，我們運(yùn)用Durbin-Wu-Hausman檢驗(yàn)內(nèi)生性問題。結(jié)果顯示不存在內(nèi)生性。同時(shí)，由于本文不是面板數(shù)據(jù)，模型中引入了年度啞變量。結(jié)果表明，年度啞變量影響不顯著。

如上所述，本文運(yùn)用工具變量回歸，以“企業(yè)規(guī)模”與“行業(yè)”作為工具，預(yù)測(cè)企業(yè)獲得研發(fā)資助的傾向。結(jié)果表明，大型企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)和中等技術(shù)企業(yè)更傾向于獲得研發(fā)資助。

五、實(shí)證結(jié)果

在主回歸中，控制變量(中小企業(yè)、企業(yè)創(chuàng)辦年限和未吸收冗余)沒有顯著影響。在控制了獲得研發(fā)資助的機(jī)會(huì)后，行為增量不再有差異；同時(shí)，冗余變量也不顯著。吸收冗余意味著有更多的人能在企業(yè)的創(chuàng)新管理系統(tǒng)上投入時(shí)間。由于這一變量與企業(yè)規(guī)模變量有關(guān)，因此在解釋上需謹(jǐn)慎。

第一個(gè)假設(shè)與經(jīng)驗(yàn)式學(xué)習(xí)的效果有關(guān)，即假設(shè)后續(xù)項(xiàng)目與初始項(xiàng)目相比較可能會(huì)導(dǎo)致更少的行為增量。其邏輯在于，一個(gè)企業(yè)在執(zhí)行第三或第四個(gè)研發(fā)項(xiàng)目時(shí)，將比第一個(gè)項(xiàng)目學(xué)習(xí)到更少的東西。本文發(fā)現(xiàn)了一個(gè)混合的結(jié)果。企業(yè)項(xiàng)目數(shù)的對(duì)數(shù)在回歸中并不顯著，但在模型3里，經(jīng)驗(yàn)型學(xué)習(xí)對(duì)行為增量有較為顯著的影響。

第二個(gè)假設(shè)認(rèn)為認(rèn)知型學(xué)習(xí)是重要的。換言之，企業(yè)識(shí)別政府所需，為獲得資助調(diào)整研發(fā)結(jié)構(gòu)的能力十分關(guān)鍵。這一能力被定義為企業(yè)的吸收能力，以研發(fā)支出占企業(yè)總營(yíng)業(yè)額的比例衡量。該結(jié)果顯示不顯著，說明研發(fā)強(qiáng)度在我們的樣本中沒有作用，受政府資助企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度與企業(yè)從受政府資助項(xiàng)目中的學(xué)習(xí)之間不存在直接關(guān)系。因此，假設(shè)2不成立。

第三個(gè)假設(shè)與合作型學(xué)習(xí)有關(guān)。本文認(rèn)為，企業(yè)間的合作可以獲得彼此的管理等知識(shí)。表4也為假設(shè)3提供了實(shí)證支持。一個(gè)企業(yè)在研發(fā)中的合作伙伴越多，企業(yè)與其他合作者在研發(fā)項(xiàng)目中能夠?qū)W到的知識(shí)就越多。

第四個(gè)假設(shè)認(rèn)為投入增量與行為增量密切相關(guān)。由于投入增量與行為增量之間的時(shí)間差無法測(cè)量，我們沒有檢驗(yàn)二者的因果關(guān)系。假設(shè)4也獲得了支持。這表明，學(xué)習(xí)效果最佳的企業(yè)也會(huì)繼續(xù)致力于吸收能力的提升，并搜尋環(huán)境中的機(jī)會(huì)。

表4 行為增量的Heckman選擇模型結(jié)果

注：* 表示在0.1水平上顯著；**表示在0.05水平上顯著；***表示在0.01水平上顯著。

六、討論與政策啟示

本文引入創(chuàng)新政策文獻(xiàn)中的一個(gè)新概念，即行為增量，采用組織學(xué)習(xí)理論解釋研發(fā)資助的影響。運(yùn)用數(shù)據(jù)的手動(dòng)收集方法，檢驗(yàn)吉林省“百戶科技型創(chuàng)新企業(yè)培育工程實(shí)施方案”政策的影響。本文的分析與研究發(fā)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有研究具有以下貢獻(xiàn)：第一，突破了對(duì)現(xiàn)有投入增量與產(chǎn)出增量的研究，著手對(duì)更為復(fù)雜的行為增量進(jìn)行分析，研究行為增量的決定因素。第二，運(yùn)用并驗(yàn)證了組織學(xué)習(xí)理論，并將其應(yīng)用在管理與創(chuàng)新的研究中，在一定程度上深化了該理論。第三，研究表明，投入增量與行為增量緊密相關(guān)。

(一)政策啟示

本文的研究表明，受政策資助企業(yè)的學(xué)習(xí)能力發(fā)揮重要作用。在研發(fā)上投入更高的企業(yè)，也更有意愿改變企業(yè)項(xiàng)目的管理方式，并調(diào)整其創(chuàng)新過程以滿足政策的需要和期待。對(duì)政策制定者來說，這一觀察十分重要，因?yàn)槠髽I(yè)的研發(fā)強(qiáng)度并不是政策是否對(duì)企業(yè)研發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行資助的衡量標(biāo)準(zhǔn)之一。然而，盡管高水平的研發(fā)強(qiáng)度十分關(guān)鍵，但其只對(duì)企業(yè)的第一個(gè)研發(fā)項(xiàng)目的影響最為深遠(yuǎn)。相反，經(jīng)常受到政府資助的高研發(fā)強(qiáng)度企業(yè)的行為變化并不明顯。這意味著研發(fā)資助只對(duì)高技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)或具有較低研發(fā)強(qiáng)度的中小型企業(yè)的影響顯著。

政府機(jī)構(gòu)并不將企業(yè)的學(xué)習(xí)能力作為是否對(duì)其進(jìn)行資助的考量，而是更多地依據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行資助。然而，本文研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的財(cái)務(wù)冗余對(duì)政策資助的學(xué)習(xí)效應(yīng)影響并不顯著。

創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和不同公司之間的合作經(jīng)常被視為實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出的工具。我們的數(shù)據(jù)支持這個(gè)假設(shè)。此外，實(shí)現(xiàn)最大知識(shí)溢出和學(xué)習(xí)效果的項(xiàng)目也是那些有不同合作伙伴參與的項(xiàng)目。因此，與不同的合作伙伴一起學(xué)習(xí)和工作具有放大效應(yīng)。

(二)研究局限

本文的研究也存在一些局限性，這可作為未來深入研究的方向。

第一，本文選定吉林省作為樣本檢驗(yàn)研發(fā)政策支持對(duì)企業(yè)行為增量的影響，雖然這可以控制其他外在因素，但也限制了研究結(jié)果的普適性。今后應(yīng)就政府創(chuàng)新政策對(duì)不同形式增量在其他地區(qū)的影響進(jìn)行檢驗(yàn)，以評(píng)估政策效果的普適性。

第二，本文將行為增量定義為發(fā)生在企業(yè)中的學(xué)習(xí)，或者企業(yè)管理其創(chuàng)新過程的變化。這在一定程度上限制了對(duì)其他形式行為增量的研究，例如網(wǎng)絡(luò)增量、項(xiàng)目增量或范圍增量等。[20]

第三，本文采用的是橫截面的自我匯報(bào)數(shù)據(jù)。一般情況下，識(shí)別政策支持對(duì)某一特定項(xiàng)目的財(cái)務(wù)績(jī)效影響十分困難，研發(fā)資助的效果無法人為地、清晰地進(jìn)行衡量。因此，本文關(guān)注企業(yè)從研發(fā)資助中獲得的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，采用標(biāo)準(zhǔn)的同源偏差技術(shù)方法解決績(jī)效的自我匯報(bào)問題，結(jié)果顯示該問題并不嚴(yán)重。而且，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)沒有偏斜，而是圍繞平均值有離散現(xiàn)象。此外，我們?cè)谑占瘮?shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，在測(cè)量政策支持的影響以及新技術(shù)企業(yè)的績(jī)效，特別是增量時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍存在一些主觀性問題。例如，直接將產(chǎn)出歸因于某一特定項(xiàng)目，以及直接詢問被調(diào)查者一些主觀問題等。同時(shí)，對(duì)研發(fā)和創(chuàng)新補(bǔ)貼效果的主觀性測(cè)量在評(píng)估研究中被廣泛接受和使用。另外，有關(guān)高技術(shù)企業(yè)的文獻(xiàn)對(duì)績(jī)效和產(chǎn)出也廣泛采用主觀的測(cè)量方式。而這些主觀性測(cè)量被許多研究認(rèn)為是具有極好的內(nèi)在一致性和外在效度。[39]

第四，有關(guān)政策支持對(duì)企業(yè)行為產(chǎn)生影響的時(shí)間尺度問題。政策可能具有長(zhǎng)期效應(yīng)和短期效應(yīng)，盡管長(zhǎng)期的效應(yīng)難以判定，因?yàn)槠渌蛩睾芸赡軐?duì)長(zhǎng)期影響產(chǎn)生干預(yù)，然而，評(píng)估長(zhǎng)期的政策支持對(duì)企業(yè)的增量影響是必要的。此外，本研究集中于評(píng)估政策支持的直接效果，但政策支持也可能是間接的，其后果或許是潛在的。盡管這超出了本文的研究范圍，但未來研究可以有針對(duì)性地比較政策的直接和間接效應(yīng)。

七、總 結(jié)

政策制定者在設(shè)計(jì)創(chuàng)新政策時(shí)，應(yīng)留意與研發(fā)資助緊密相關(guān)的學(xué)習(xí)效應(yīng)及其積極的溢出效應(yīng)。現(xiàn)有研究大多關(guān)注研發(fā)資助引致的投入增量和產(chǎn)出增量。然而，這些研究卻嚴(yán)重忽略了研發(fā)資助的間接影響，例如企業(yè)管理實(shí)踐的變化。本文試圖補(bǔ)充現(xiàn)有研究，證明行為增量的存在。此外，本文運(yùn)用組織學(xué)習(xí)這一行為理論解釋行為增量發(fā)生的若干機(jī)制。許多項(xiàng)目中使用的財(cái)務(wù)性特征，例如， 用于區(qū)分合格的企業(yè)項(xiàng)目與不合格的企業(yè)項(xiàng)目的財(cái)務(wù)冗余指標(biāo)，對(duì)企業(yè)行為增量實(shí)際沒有影響；而企業(yè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)行為增量有積極的影響。最后，我們發(fā)現(xiàn)，投入增量與行為增量之間密切相關(guān)。這意味著那些想要改變管理方式的企業(yè)也愿意在研發(fā)上進(jìn)行持續(xù)投入。