伏玉林，張玉潔（. 華東理工大學 商學院，上海 0037； . 華東理工大學 理學院，上海 0037）

一、問題提出

創(chuàng)新是提高企業(yè)核心競爭力、改善企業(yè)生存和發(fā)展的源動力。近年來，我國政府為鼓勵企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，大力倡導“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，各類市場主體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力競相迸發(fā)，一大批高科技企業(yè)迅速崛起。來自國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2017年全國共有29.8萬家、占總數(shù)39.9%的企業(yè)開展了創(chuàng)新活動，其中工業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動占比分別達到50.6%和29.3%。創(chuàng)新在一定程度上已成為企業(yè)生存和發(fā)展的共同選擇。但是，創(chuàng)新在給企業(yè)帶來超額利潤的同時，也產(chǎn)生了風險和不確定性，威脅著企業(yè)的生存和發(fā)展。根據(jù)國家統(tǒng)計局的全部國有企業(yè)及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，1998-2011年間中國制造業(yè)企業(yè)平均生存時間約為6.64年，退出率年均17%；有科技創(chuàng)新活動的企業(yè)平均生存時間約為6.82年，近50%的創(chuàng)新企業(yè)在進入市場的前6年就退出市場，市場中存活10年的創(chuàng)新企業(yè)不足10%。市場高退出率是中國轉(zhuǎn)軌時期企業(yè)發(fā)展面臨的突出問題（毛其淋和盛斌，2013），而技術(shù)創(chuàng)新通過各種渠道影響著企業(yè)生存（Audretsch，1991；Zhang和Mohnen，2013；鮑宗客，2016a）。因此，揭示技術(shù)創(chuàng)新影響制造業(yè)企業(yè)的生存機理并給出中國特色的經(jīng)驗證據(jù)是一個重要的研究課題。

本文旨在研究技術(shù)創(chuàng)新對初創(chuàng)企業(yè)生存的影響機制，并采用2001-2007年我國全部國有企業(yè)及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)強度與企業(yè)生存之間遵循規(guī)模效應(yīng)遞減的倒U形關(guān)系；研發(fā)強度和市場集中度對企業(yè)生存的影響是互補的，在研發(fā)強度相同情況下，高集中度產(chǎn)業(yè)的企業(yè)存活時間更長；創(chuàng)新和企業(yè)生存的關(guān)系還受到行業(yè)技術(shù)水平和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。本文可能的貢獻在于：構(gòu)建了一個熊彼特主義競爭與創(chuàng)新理論模型，將研發(fā)投入的規(guī)模效應(yīng)以及市場集中度納入同一分析框架，豐富了技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)生存影響的研究；由于樣本數(shù)據(jù)存在刪失（censoring）問題，大多數(shù)文獻采用Cox生存分析模型來解決，相比這種單一方法，本文采用Kaplan-Meier乘積極限、Weibull、Cox及Cloglog模型等多種生存分析方法進行比較，全面深化了這一問題的研究。本研究有助于加深理解技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)生存的影響，對貫徹落實“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”等相關(guān)政策具有一定的借鑒意義。

本文剩余部分的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分梳理既有文獻；第三部分構(gòu)造理論模型與研究假說；第四部分說明并解釋數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)定及變量說明；第五部分報告了實證結(jié)果并進行分析；第六部分是結(jié)論與啟示。

二、文獻回顧

大多數(shù)研究結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新改善了企業(yè)生存。企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新，可以提高生產(chǎn)率（Griliches，1979；孫曉華和王昀，2014），迅速占領(lǐng)市場或維持既有市場競爭優(yōu)勢，強化了企業(yè)的市場勢力（Aghion等，2014），因此創(chuàng)新企業(yè)相對于非創(chuàng)新企業(yè)有更高的收益，在市場中存活更久（Audretsch，1995；張杰等，2014）。各種創(chuàng)新指標幾乎都證實了技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)生存之間呈顯著的正向關(guān)系，一些研究把創(chuàng)新傾向作為衡量指標，認為技術(shù)創(chuàng)新是維持企業(yè)生存的關(guān)鍵，技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)生存概率有著顯著的促進作用（陳陣等，2014；Jung等，2018），并且創(chuàng)新企業(yè)較非創(chuàng)新企業(yè)有更好的生存前景（張慧和彭璧玉，2017）。采用專利、商標、新產(chǎn)品或新工藝等創(chuàng)新產(chǎn)出指標（Audretsch，1991；Cefis 和Marsili，2005，2006）或者創(chuàng)新效率指標（Zhang和Mohnen，2013），結(jié)果都表明技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)生存之間呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系。一些文獻采用研發(fā)投資作為創(chuàng)新投入指標進行實證分析，如Hall（1987）采用美國制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)強度增加了企業(yè)生存的概率；Li 等（2010）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)投入可以顯著降低企業(yè)的退出概率；Pérez等（2004）采用西班牙制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，證實了有研發(fā)投資的企業(yè)在退出風險上要比沒有研發(fā)投資的企業(yè)大約低57%。

然而，另一些研究顯示技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)生存之間呈不顯著、負相關(guān)甚至復(fù)雜關(guān)系。由于研發(fā)投資有可能增加企業(yè)風險，或構(gòu)成市場進入退出的隨機生產(chǎn)率沖擊（Jovanovic，1982；Hopenhayn，1992；Ericson和 Pakes，1995），特別是當企業(yè)接近技術(shù)前沿時，研發(fā)項目的生產(chǎn)率存在規(guī)模報酬遞減趨勢（Kortum，1993）。此外，高集中度行業(yè)中的企業(yè)大研發(fā)項目的市場不確定性通常更高，更可能對企業(yè)生存形成沖擊（Gilbert，2006；Czarnitzki和Toole，2013）。如Audretsch（1995）在控制企業(yè)年齡和規(guī)模等特征后發(fā)現(xiàn)，小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新對生存率沒有影響；Wilbon（2002）對美國高技術(shù)企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)生存與研發(fā)支出二者之間存在負向關(guān)系。大量研究表明不同創(chuàng)新衡量標準對企業(yè)生存的影響也存在著差異。如Giovannetti等（2011）發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新和過程創(chuàng)新對企業(yè)生存沒有影響；Buddelmeyer等（2010）研究表明，以專利申請作為高風險創(chuàng)新的衡量標準，創(chuàng)新導致了企業(yè)較低的生存率，采用商標權(quán)作為低風險創(chuàng)新的衡量標準，創(chuàng)新導致較高的生存率；鮑宗客（2016b）研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)強度對企業(yè)生存風險的影響呈非平穩(wěn)狀態(tài)，并非創(chuàng)新強度越強對企業(yè)生存風險的抑制作用就越明顯。此外，不同行業(yè)的創(chuàng)新與企業(yè)生存的關(guān)系也存在差異。如陳陣和王雪（2014）研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新與企業(yè)生存關(guān)系在紡織行業(yè)不顯著，在石油、非金屬行業(yè)顯著為正。B?ring（2015）研究表明，創(chuàng)新對企業(yè)生存的影響在能源、材料等產(chǎn)業(yè)不顯著，但在基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和特殊技術(shù)產(chǎn)業(yè)顯著為正。Mahmood（2000）使用對數(shù)邏輯生存風險模型，將美國初創(chuàng)企業(yè)按行業(yè)和技術(shù)水平劃分為17個樣本，包括8個低技術(shù)產(chǎn)業(yè)、6個中技術(shù)產(chǎn)業(yè)和3個高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)有11個產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與企業(yè)生存關(guān)系不顯著，有4個是正向關(guān)系，2個是負向關(guān)系。綜上所述，有關(guān)創(chuàng)新與企業(yè)生存之間的研究結(jié)論目前仍呈現(xiàn)多樣性關(guān)系。

引起研究結(jié)論多樣性的可能原因在于：一是選取樣本、選擇變量或估計方法存在差異，但是這些差異并非影響創(chuàng)新與企業(yè)生存關(guān)系多樣性的主要原因（Ugur等，2016）。二是計量模型設(shè)定存在一定的偏誤。就模型設(shè)定而言，一方面創(chuàng)新風險隨研發(fā)強度增加而增大（Czarnitzki和Toole，2013），且受到所處行業(yè)創(chuàng)新水平的影響（Aghion等，2014），偏誤可能是由于缺乏對創(chuàng)新規(guī)模效應(yīng)的控制；另一方面市場集中度不同會導致創(chuàng)新投入或產(chǎn)出的不同（Gilbert，2006），偏誤也可能是由于缺乏對研發(fā)強度和市場集中度交互作用的控制?；诖耍覀冋J為有必要控制研發(fā)強度的規(guī)模效應(yīng)以及研發(fā)強度與市場集中度的交互作用，為此將研發(fā)強度的規(guī)模效應(yīng)以及市場集中度的影響納入分析框架，并采用不同方法進行估計。

三、理論模型與研究假說

借鑒Aghion等（2014）分析框架，假設(shè)企業(yè)為多個生產(chǎn)單元或產(chǎn)品創(chuàng)新線的集合，通過一定數(shù)量的研發(fā)人員和現(xiàn)有的研發(fā)生產(chǎn)線進行創(chuàng)新，并以成功的創(chuàng)新來擴展其產(chǎn)品空間。創(chuàng)新的投入產(chǎn)出滿足如下恒常規(guī)模報酬的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Zi表示創(chuàng)新產(chǎn)出，Li表示研發(fā)人員數(shù)量，ζ表示規(guī)模參數(shù)，ki表示研發(fā)生產(chǎn)線累積的資本存量，1/η表示創(chuàng)新產(chǎn)出對研發(fā)人員的彈性，且η＞1。當企業(yè)創(chuàng)新成功時，研發(fā)生產(chǎn)線增加到k+1。

根據(jù)上述創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)，得到企業(yè)創(chuàng)新的總成本為：C(zi,k)=ζωkzηi。其中，ω表示工資率，定義zi≡Zi/k為企業(yè)的創(chuàng)新強度。則每條生產(chǎn)線的成本為：C(zi)=ζωzηi。顯然，總成本和平均成本是工資率和創(chuàng)新強度的增函數(shù)。進一步，定義企業(yè)的價值方程為：Vt(k)=kYtv。其中，Vt(k)表示企業(yè)t時期的市場價值，Yt表示該時期的最終品產(chǎn)出。每條創(chuàng)新線的平均價值為：v=Vt(k)/kYt，它內(nèi)生決定于企業(yè)和行業(yè)的特征：

其中，π為每條創(chuàng)新線的利潤，πA為扣除創(chuàng)新成本后的利潤，ρ為貼現(xiàn)率，x為行業(yè)創(chuàng)造性破壞的比率。企業(yè)通過選擇創(chuàng)新強度zi實現(xiàn)平均價值v的最大化。從式（2）可以看出，創(chuàng)新強度zi對企業(yè)價值v的影響是非線性的。企業(yè)的市場價值近似等于Vt(k)，假定企業(yè)市場價值為零時退出市場，而企業(yè)在位時市場價值的變化遵循維納過程（McDonald和Siegel，1985），由此得到企業(yè)的價值方程是一個關(guān)于時間的對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)：

其中，V0表示企業(yè)的初始價值，μ和σ分別表示漂移和波動率參數(shù)。對式（3）取對數(shù)及數(shù)學期望，得到如下企業(yè)生存時間的期望值：

從式（4）可以看出，研發(fā)強度zi對E[t]影響是非線性的。式（4）的一階最優(yōu)條件為：

由σ＜2μ可知：2μ-2σ2＞0，因此，ρ+1x-zi=π-ξwizηi，即v=ρ+x-zii=ηξwzηi-1?？梢钥闯觯斊髽I(yè)平均價值等于研發(fā)強度的邊際成本時，企業(yè)生存時間的極值可表示為研發(fā)強度的函數(shù)。

為了研究E[t]與zi之間的非線性關(guān)系，式（4）關(guān)于zi的二階偏導為：

由于π-ξwzηi=πA，v=ηξwzηi-1，得到：

為判斷式（7）的符號，對中括號部分乘以π2A并化簡得到：

由1/η＜1可知：(η-1)v-1πA＞0，因此式（8）小于0，即生存時間E[t]關(guān)于zi的二階偏導數(shù)為負。因此，研發(fā)強度與企業(yè)生存之間呈倒U形關(guān)系?；谝陨戏治?，本文提出第一個待檢驗假設(shè)：

假設(shè)1：研發(fā)強度與企業(yè)生存時間之間存在規(guī)模效應(yīng)遞減的倒U形關(guān)系。即研發(fā)強度存在一個最優(yōu)水平，在達到最優(yōu)水平之前，生存時間隨研發(fā)強度提高而增加，達到最優(yōu)水平之后，生存時間隨研發(fā)強度提高而減少。

生存時間E[t]關(guān)于研發(fā)強度zi和總利潤π的混合偏導數(shù)為：

根據(jù)上文，可以判定式（9）為正。這表明企業(yè)生存時間隨利潤的增加而增加，即研發(fā)強度與利潤是互補的。理論和經(jīng)驗研究均表明，不同產(chǎn)業(yè)間的企業(yè)利潤與市場集中度呈正相關(guān)關(guān)系（Bain，1951；Berger，1995；Slade，2004），參考Ugur等（2016），我們以市場集中度作為利潤的代理變量?；谝陨戏治觯疚奶岢龅诙€待檢驗假設(shè)：

假設(shè)2：研發(fā)強度和市場集中度對企業(yè)生存時間的影響是互補的，高集中度產(chǎn)業(yè)的企業(yè)生存時間更長。

四、數(shù)據(jù)、模型及變量

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文采用2001-2007年我國全部國有企業(yè)及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行計量研究，該數(shù)據(jù)庫是基于國家統(tǒng)計局進行的500萬元以上規(guī)模工業(yè)企業(yè)和國有企業(yè)統(tǒng)計報表統(tǒng)計整理得到，包含企業(yè)代碼、行業(yè)代碼、企業(yè)注冊類型、聯(lián)系方式和地理位置等基本信息以及資產(chǎn)、負債、利潤、中間投入和現(xiàn)金流等主要的財務(wù)指標。定義企業(yè)生存時間為企業(yè)從注冊成立到退出所持續(xù)的時間。如果企業(yè)在樣本期內(nèi)某年份退出市場，那么將此事件定義為“失?。╢ailure）”，若失敗事件發(fā)生，則failure取值為1，否則為0?？紤]久期數(shù)據(jù)（Duration Data）的特征，由于觀測不到2001年前在位企業(yè)是否發(fā)生過失敗事件，這會引起統(tǒng)計的生存時間是有偏的，從而導致左刪失（left censoring）問題，因此我們選取2001-2007年間初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)來解決此問題。同樣，由于無法觀測到樣本期最后一年仍存活的企業(yè)之后是否退出，從而導致右刪失（right censoring）問題，因此我們選取生存風險模型來解決此問題，在失敗事件取值中，將截尾數(shù)據(jù)即右刪失的樣本數(shù)據(jù)取值為0。此外，為確保數(shù)據(jù)的可靠性，本文首先刪除樣本中存在的異常值以及統(tǒng)計中錯誤記錄和不符合財務(wù)會計原則的樣本（李玉紅等，2008）：第一，工業(yè)增加值或中間投入大于工業(yè)總產(chǎn)值；第二，總資產(chǎn)為負值；第三，固定資產(chǎn)原值小于固定資產(chǎn)凈值；第四，各項投入為負值。其次，刪除利潤總額與銷售收入之比、研究開發(fā)費與總資產(chǎn)之比大于1等明顯不符合邏輯的樣本。最終得到的企業(yè)數(shù)量為201 494，樣本觀測值數(shù)為462 050。

（二）企業(yè)生存時間統(tǒng)計分析

表1報告了樣本期內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)的生存時間統(tǒng)計。（1）所有企業(yè)的平均生存時間比較短，僅為4.15年，7.90%的企業(yè)在進入市場當年即退出，存活時間少于5年的企業(yè)數(shù)量占到55.19%，存活時間滿7年的僅占12.28%，遠低于發(fā)達國家的平均水平。從比例上來看，大多數(shù)企業(yè)在進入市場后的第3-5年退出的概率比較高。（2）按是否有研發(fā)投入把所有企業(yè)分為創(chuàng)新和非創(chuàng)新兩類，創(chuàng)新企業(yè)平均生存時間要高于非創(chuàng)新企業(yè)。此外，有創(chuàng)新活動的新建企業(yè)在第一年內(nèi)退出概率為5.70%，低于非創(chuàng)新企業(yè)的8.10%；生存時間滿7年的創(chuàng)新企業(yè)占比為16.04%，高于非創(chuàng)新企業(yè)的11.93%。這表明對于初創(chuàng)企業(yè)而言，創(chuàng)新活動確實提高了企業(yè)的生存時間。

表 1 樣本期企業(yè)生存時間分布

為深入研究企業(yè)創(chuàng)新與其生存的關(guān)系，本文從技術(shù)水平和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)兩個角度展開討論。參考既有文獻劃分方法（伏玉林和蘇暢，2013），以行業(yè)研發(fā)銷售比高于或低于全部制造業(yè)均值作為劃分行業(yè)技術(shù)水平的現(xiàn)實分類標準，將兩位碼制造業(yè)劃分為高技術(shù)行業(yè)和非高技術(shù)行業(yè)。按照企業(yè)注冊實收資本占總實收資本比重，將企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)區(qū)分為國有、集體、獨立法人、私營、外商投資、港澳臺6種產(chǎn)權(quán)類型。

表 2 不同類型企業(yè)生存時間描述性統(tǒng)計

表2報告了不同類型企業(yè)的平均生存時間?？傮w上看，創(chuàng)新企業(yè)平均生存時間要高于非創(chuàng)新企業(yè)；高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)平均生存時間為5.17年，高于非高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)平均生存時間（4.80年）；外商和港澳臺企業(yè)的平均生存時間高于其他所有制企業(yè)。

（三）企業(yè)生存風險估計

在久期數(shù)據(jù)的生存分析中，通常采用生存函數(shù)（生存率）或風險函數(shù)（風險率）來描述生存時間的分布特征（Ejermo和Xiao，2014；Prentice和Zhao，2016）。這些方法既不需要對數(shù)據(jù)的概率分布作先驗假設(shè)，也不需要估計參數(shù)，并且可以顯示生存時間的分布規(guī)律。基于此，我們選取生存分析常用的乘積極限法（Product-limit）（Kaplan和Meier，1958）來估計企業(yè)的生存分布特征。乘積極限法又稱Kaplan-Meier法，其估計量為：

其中，t 為生存時間，j為 時期， Nj表 示面臨風險的企業(yè)數(shù)， Dj表 示退出的企業(yè)數(shù)。根據(jù)企業(yè)生存率及其標準誤繪制生存曲線，表示企業(yè)在全部觀測期內(nèi)的生存狀況。其中，圖1和圖2分別反映了企業(yè)的生存率和退出風險率，橫坐標均為觀測期內(nèi)企業(yè)生存時間。

圖 1 Kaplan-Meier生存曲線

圖 2 風險函數(shù)曲線

圖1 顯示：（1）創(chuàng)新企業(yè)的生存概率高于非創(chuàng)新企業(yè)；（2）創(chuàng)新企業(yè)和非創(chuàng)新企業(yè)的生存概率均隨著生存時間增加而降低，但非創(chuàng)新企業(yè)的生存概率下降幅度更大；（3）創(chuàng)新企業(yè)和非創(chuàng)新企業(yè)生存概率的差值隨生存時間的增加而越來越大，這意味著隨著時間的增加，創(chuàng)新企業(yè)存活概率越來越大于非創(chuàng)新企業(yè)。圖2顯示：（1）兩類企業(yè)的風險函數(shù)曲線都大致呈倒U形，但非創(chuàng)新企業(yè)退出風險高于創(chuàng)新企業(yè)，與假設(shè)1相符；（2）兩類企業(yè)的退出風險率在第2-5年時比較高，在退出風險率遞增階段，相對于創(chuàng)新企業(yè)，非創(chuàng)新企業(yè)退出風險率增加得更快，兩者差值逐漸增大。因此，非創(chuàng)新企業(yè)面臨更高的退出風險，而創(chuàng)新企業(yè)有更強的抵御風險能力。

（四）模型設(shè)定與變量說明

生存風險模型較好地解決了久期數(shù)據(jù)的右刪失問題，常用的生存分布包括指數(shù)分布、Weibull分布、Log-normal分布、Gamma分布和Gompertz分布等，這類參數(shù)方法的主要優(yōu)點是通過最大似然法很容易估計參數(shù)向量。接下來，我們采用參數(shù)回歸法，建立Weibull風險模型（Howell，2015；Dzhumashev等，2016），研究創(chuàng)新對企業(yè)生存時間的影響，同時引入Cox比例風險模型進行比較。

t時期企業(yè)在影響因素x條件下的生存風險函數(shù)為：

其中，λ0(t)表示基準風險，x為協(xié)變量，β為風險估計參數(shù)。對式（11）兩邊取對數(shù)，且令基準風險為λ0(t)=ptp-1eβ0，得到Weibull生存模型的對數(shù)形式：

其中，p＞0,γ=eβ0+xβ＞0。如果p＞1，則風險函數(shù)λ(t)單調(diào)遞增，即企業(yè)生存時間越長，其退出的概率越高；反之，如果p＜1，則風險函數(shù)λ(t)單調(diào)遞減，即企業(yè)生存時間越長，其退出的概率越低。式（12）將非線性回歸模型轉(zhuǎn)化為線性回歸模型，可以通過最大似然估計得到協(xié)變量的β系數(shù)。基于式（12），我們設(shè)定如下計量模型：

變量說明如下：（1）被解釋變量lnλ(t|x)表示企業(yè)的生存風險率。（2）解釋變量：一是研發(fā)強度（lnrd）；二是研發(fā)強度和市場集中度交互項（lnrd×HHI），用以檢驗市場集中度對研發(fā)強度與企業(yè)生存關(guān)系的影響，我們對該交互項進行去中心化處理。為了研究創(chuàng)新與企業(yè)生存的非線性關(guān)系，引入研發(fā)強度平方項（ln2rd）。（3）X為一組控制變量，包括市場集中度（HHI）及其平方項（HHI2）、企業(yè)規(guī)模（lnsize）及其平方項（ln2size）、企業(yè)年齡（lnage）及其平方項（ln2age）、全要素生產(chǎn)率對數(shù)值（lnTFP）、銷售利潤率（profit）、資本密度（lncapital）、人力資本（resource）、廣告投入（advert）、出口強度（export）、資產(chǎn)負債率（debt）、所有制結(jié)構(gòu)（ownership）、行業(yè)虛擬變量（indus）、年份虛擬變量（year）、省份虛擬變量（prov）。εit為 擾動項，下標 s代表產(chǎn)業(yè)，i代表企業(yè)，t代表時期。企業(yè)規(guī)模（lnsize）包括三種測度方式：銷售收入（lnsale）、職工人數(shù)（lnemploy）和資產(chǎn)總額（lnasset），主要變量定義、測度及統(tǒng)計特征見表3。

表 3 主要變量描述性統(tǒng)計

五、實證結(jié)果與分析

（一）基準回歸

表4報告了Weibull生存分析模型的檢驗結(jié)果。模型（1）的解釋變量僅有研發(fā)強度（lnrd），模型（2）引入了研發(fā)強度的平方項（ln2rd），模型（3）引入了研發(fā)強度和市場集中度的交互項（lnrd×HHI），模型（4）采用的是Cox生存分析模型以便于比較。

表 4 Weibull模型檢驗結(jié)果

模型（1）中研發(fā)強度（lnrd）的系數(shù)為正但不顯著，表明企業(yè)研發(fā)強度與生存風險率不存在顯著線性關(guān)系，證實了研發(fā)強度與企業(yè)生存的非線性關(guān)系，因此有必要控制研發(fā)強度的規(guī)模效應(yīng)。模型（2）顯示，研發(fā)強度（lnrd）及其平方項（ln2rd）的系數(shù)都顯著為正，表明研發(fā)強度與企業(yè)生存風險率呈U形關(guān)系，即研發(fā)強度和企業(yè)生存時間之間遵循規(guī)模效應(yīng)遞減的倒U形關(guān)系，假設(shè)1得到驗證。模型（3）中l(wèi)nrd×HHI的系數(shù)顯著為負，表明研發(fā)強度和市場集中度對企業(yè)生存的影響是互補的，高集中度產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)存活時間更長，假設(shè)2得到驗證。模型（4）為Cox回歸結(jié)果，與Weibull回歸結(jié)果一致。

控制變量的回歸結(jié)果顯示：（1）市場集中度HHI與企業(yè)生存概率之間存在顯著的U形關(guān)系?？茏趤砗透攮偅?013）的研究也表明兩者之間存在非線性關(guān)系。（2）以職工人數(shù)（lnemploy）表示的企業(yè)規(guī)模（lnsize）與企業(yè)生存概率呈倒U形關(guān)系。小規(guī)模企業(yè)的風險承受能力較低，隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大，生產(chǎn)水平、企業(yè)競爭力和市場占有率不斷提高，風險承受能力也隨之增強。但是，當企業(yè)規(guī)模超過一定水平時，企業(yè)的技術(shù)進步呈現(xiàn)邊際遞減趨勢，盈利水平有可能低于成本消耗，這時企業(yè)將面臨較高的市場退出風險（王淼薇和郝前進，2012）。（3）企業(yè)年齡與企業(yè)生存呈倒U形關(guān)系。（4）全要素生產(chǎn)率（lnTFP）對企業(yè)的生存概率有著正向影響。企業(yè)可以通過生產(chǎn)率的提高彌補其高昂的勞動成本，從而提高企業(yè)利潤率，增強企業(yè)的存活能力。（5）銷售利潤率（profit）的系數(shù)為負，說明企業(yè)的利潤率與退出風險率呈負相關(guān)關(guān)系，企業(yè)利潤率越高，競爭力越強，從而降低了企業(yè)的退出風險，企業(yè)通過持續(xù)的利潤積累提高企業(yè)的生存概率（鮑宗客，2016a）。（6）資本密度（lncapital）、人力資本（resource）、廣告投入（advert）和出口強度（export）對企業(yè)的生存概率具有促進作用。不同行業(yè)的規(guī)模、競爭強度以及資本密度是不同的，導致不同行業(yè)內(nèi)的企業(yè)生存狀況也存在差異；企業(yè)的人力資本支出與廣告投入均會提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，進而提升企業(yè)的生存概率；出口企業(yè)面臨激烈的國際競爭，創(chuàng)新意識強于非出口企業(yè)，因此生存概率更大（于嬌等，2015）。（7）企業(yè)資產(chǎn)負債率（debt）是反映企業(yè)償債能力的綜合性指標，企業(yè)負債經(jīng)營有利于企業(yè)抓住市場機會，帶來豐厚的利潤，從而有利于企業(yè)生存。（8）所有制（ownership）的系數(shù)為正，國有企業(yè)較非國有企業(yè)有更高的生存風險率，說明國有企業(yè)的創(chuàng)新活動不利于企業(yè)生存。

（二）不同技術(shù)水平的回歸結(jié)果

以研發(fā)強度作為劃分高技術(shù)行業(yè)和非高技術(shù)行業(yè)的現(xiàn)實分類標準（伏玉林和蘇暢，2013），將兩位碼制造業(yè)分為高技術(shù)和非高技術(shù)兩類。其中，樣本期內(nèi)高技術(shù)行業(yè)包括醫(yī)藥制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及文化辦公用機械制造業(yè)。不同技術(shù)水平的回歸結(jié)果如表5所示。

表 5 不同技術(shù)水平的回歸結(jié)果

續(xù)表 5 不同技術(shù)水平的回歸結(jié)果

從表5中可以看出，無論是高技術(shù)行業(yè)還是非高技術(shù)行業(yè)，研發(fā)強度和企業(yè)生存概率之間的關(guān)系均呈倒U形關(guān)系，但是二者之間存在顯著差異。模型（1）、（3）、（5）報告了無控制變量下，全樣本、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)強度對企業(yè)生存概率的影響，通過計算這三個模型的研發(fā)強度最優(yōu)水平來確定最長生存時間。高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)研發(fā)強度最優(yōu)水平高于非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)，高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)最長生存時間約為5.58年，高于非高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)最大生存時間5.33年。圖3顯示了高技術(shù)行業(yè)和非高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)研發(fā)強度最優(yōu)水平及生存時間最大值。結(jié)果表明：高研發(fā)強度更有利于高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)生存，這是因為高技術(shù)行業(yè)具有更好的技術(shù)機會和創(chuàng)新獨占性，更容易獲取高額創(chuàng)新利潤，從而降低了生存風險率。但從總體回歸結(jié)果來看，高技術(shù)行業(yè)和非高技術(shù)行業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入均能改善企業(yè)生存。

圖 3 不同技術(shù)水平下研發(fā)強度與企業(yè)生存時間曲線圖（Matlab制圖）

（三）不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的回歸結(jié)果

根據(jù)表2的統(tǒng)計分析可知，同樣是創(chuàng)新企業(yè)，由于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同，其存續(xù)時間明顯不同。不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)由于技術(shù)條件、融資約束、退出壁壘以及生產(chǎn)率等差異，在開展技術(shù)創(chuàng)新時會面臨不同的風險或不確定性，從而對企業(yè)生存的影響可能存在明顯的差異。如采用中關(guān)村海淀園全樣本數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國有高技術(shù)企業(yè)的生存概率高于非國有高技術(shù)企業(yè)（馬玉琪等，2018）。因此，本文接下來劃分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)實證分析創(chuàng)新對企業(yè)生存的影響。

表6報告了國有企業(yè)、民營企業(yè)和外資企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)生存的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，國有企業(yè)和私營企業(yè)的研發(fā)強度與企業(yè)生存均呈倒U形關(guān)系，外商投資企業(yè)的研發(fā)強度與企業(yè)生存關(guān)系不顯著。通過計算模型（1）、（3）和（5）研發(fā)強度最優(yōu)水平來確定企業(yè)的最長生存時間，我們發(fā)現(xiàn)最優(yōu)研發(fā)強度從大到小排序依次是私營企業(yè)、國有企業(yè)、外資企業(yè)，而最長生存時間從大到小排序依次是外資企業(yè)、私營企業(yè)、國有企業(yè)。

表 6 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗

首先，分別采用銷售收入和資產(chǎn)總額作為企業(yè)規(guī)模的衡量指標進行穩(wěn)健性檢驗，并且分別用工業(yè)品出廠價格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對兩個指標進行平減。表7顯示的回歸結(jié)果與基準回歸結(jié)果一致。采用Logit、Probit和Cloglog模型的回歸結(jié)果仍與Weibull生存分析模型的回歸結(jié)果一致。

其次，上述估計結(jié)果的可信性是建立在企業(yè)生存不影響創(chuàng)新行為基礎(chǔ)之上的。現(xiàn)實中企業(yè)生存風險的增加也可能迫使企業(yè)加大創(chuàng)新投入力度，因此有必要采用工具變量（IV）法解決可能的內(nèi)生性問題。本文選取房價作為工具變量，這是因為：一是房價上漲會刺激企業(yè)將稀缺資源配置于投資回報率較高的房地產(chǎn)投資，同時高房價會導致創(chuàng)新人才從當?shù)亓鞒?，從而不利于當?shù)仄髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（余泳澤和張少輝，2017；孔東民等，2018）；二是城市的房價并不會直接影響企業(yè)生存，但房價的普遍上漲可能會引起勞動力成本的上漲，從而間接影響企業(yè)生存，因此我們把人均工資作為控制變量納入計量模型。本文的房價數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫的全國287個地級市商品房銷售價格，在實證分析中采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計，Hausman檢驗也證明了研發(fā)強度的內(nèi)生性。

表 7 技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)生存：穩(wěn)健性檢驗（1）

回歸結(jié)果如表8所示：模型（1）是面板數(shù)據(jù)的OLS回歸結(jié)果；模型（2）是工具變量下的2SLS回歸結(jié)果，系數(shù)符號與OLS結(jié)果一致。為驗證工具變量選取的合理性，引入弱工具變量檢驗，即模型（3），回歸結(jié)果與模型（2）非常接近，表明不存在弱工具變量；模型（4）是工具變量固定效應(yīng)的估計結(jié)果，符號仍與之前一致。因此，本文的結(jié)論依然是穩(wěn)健的。

表 8 技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)生存：穩(wěn)健性檢驗（2）

六、結(jié)論與啟示

技術(shù)創(chuàng)新是影響企業(yè)生存的重要因素。本文通過構(gòu)建熊彼特主義競爭與創(chuàng)新理論模型，采用國家統(tǒng)計局的全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，選取Kaplan-Meier乘積極限法及Weibull生存風險模型，實證研究了創(chuàng)新對初創(chuàng)企業(yè)生存的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）研發(fā)強度與企業(yè)生存之間呈規(guī)模效應(yīng)遞減的倒U形關(guān)系，即研發(fā)強度存在一個最優(yōu)水平，在達到最優(yōu)水平之前，生存時間隨研發(fā)強度的提高而增加，達到最優(yōu)水平之后，生存時間隨研發(fā)強度的提高而減少。（2）研發(fā)強度和市場集中度對企業(yè)生存時間的影響是互補的，高集中度產(chǎn)業(yè)的企業(yè)存活時間更長。（3）創(chuàng)新和企業(yè)生存的關(guān)系還受到行業(yè)技術(shù)水平和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)生存風險率更低；國有企業(yè)的研發(fā)水平較高，但其生存風險率卻高于非國有企業(yè)。此外，其他變量如企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、全要素生產(chǎn)率、銷售利潤率、資產(chǎn)負債率的影響，與既有文獻研究結(jié)論基本一致。

本文的啟示在于：一方面，其他條件不變的情況下，實現(xiàn)初創(chuàng)企業(yè)生存時間最大化存在一個最優(yōu)的研發(fā)強度水平，但這個最優(yōu)水平可能會受行業(yè)技術(shù)水平、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等影響。如何決定研發(fā)強度最優(yōu)水平是企業(yè)管理者必須思考的問題。從長遠發(fā)展看，企業(yè)應(yīng)當把創(chuàng)新作為發(fā)展的主戰(zhàn)略，努力提高技術(shù)創(chuàng)新水平，通過創(chuàng)新活動提高核心競爭力，從而延長企業(yè)存活時間。另一方面，政府在大力倡導“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的同時，應(yīng)關(guān)注初創(chuàng)企業(yè)的生存問題，建立初創(chuàng)企業(yè)生存率的檢測體系，特別要注意不同行業(yè)技術(shù)水平和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的企業(yè)存活的差異，對初創(chuàng)階段的非高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)和私營企業(yè)經(jīng)營風險進行輔導，或者在必要時候能夠提供適當支持，以促進初創(chuàng)企業(yè)的生存與發(fā)展。