王秋云

摘 要：以深交所主板26家制造業(yè)上市企業(yè)為研究對象，采用模糊集定性比較分析法（fsQCA），探討6個(gè)影響因素及其如何聯(lián)合作用于企業(yè)在科技創(chuàng)新方面的投入。研究顯示：制造業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的組態(tài)路徑有3種：人才導(dǎo)向型路徑、內(nèi)外聯(lián)動(dòng)型路徑和內(nèi)部驅(qū)動(dòng)型路徑。研究結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度與影響因素之間的非對稱性因果關(guān)系。

關(guān) 鍵 詞：科技創(chuàng)新;投入強(qiáng)度;組態(tài)路徑;模糊集定性比較分析

DOI：10.16315/j.stm.2021.04.007

中圖分類號(hào)： F275

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1008-7133（2021）04-0050-07

Abstract：Using 26 listed manufacturing enterprises on the main board of the Shenzhen Stock Exchange as the research object， the fuzzy set qualitative comparative analysis （fsQCA） was used to explore six influencing factors and how they combine to affect the enterprises' investment in science and technology innovation. The study reveals that there are three paths of strong grouping of STI investment in manufacturing industry： talent-oriented path， internal and external linkage path and internally driven path. The findings further address the asymmetric causal relationship between the intensity of STI inputs and the influencing factors.

Keywords：science and technology innovation;input intensity;configuration path;qualitative comparative analysis of fuzzy sets

科技創(chuàng)新是提升國家綜合實(shí)力的戰(zhàn)略支撐，加大科技創(chuàng)新投入可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級，對產(chǎn)業(yè)集聚具有正向效應(yīng)[1]。黨的十九屆五中全會(huì)明確指出“要提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位?！薄笆濉币詠?，我國科技創(chuàng)新能力有了大幅提升，這主要?dú)w功于我國研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入持續(xù)增長：2019年，我國有507家企業(yè)進(jìn)入全球研發(fā)投入2 500強(qiáng);全社會(huì)研發(fā)投入從2015年的1.42萬億元增長到2020年的約2.4萬億元，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率預(yù)計(jì)超過60%;在“全球創(chuàng)新指數(shù)”中，我國排名從2015年的第29名躍至2020年的第14名。雖然我國在創(chuàng)新型國家建設(shè)上取得了決定性進(jìn)展，但隨著當(dāng)前世界制造領(lǐng)域格局加速重構(gòu)，中國企業(yè)特別是高新技術(shù)企業(yè)不斷遭遇全球化貿(mào)易壁壘，如華為遭遇美國制裁，其關(guān)鍵原因是全球半導(dǎo)體材料供貨不足，這說明企業(yè)目前發(fā)展重點(diǎn)在于解決技術(shù)問題而非規(guī)模和速度，思考如何避免讓關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”。總的來說，我國企業(yè)在科技創(chuàng)新方面的投入比例仍然普遍低于西方國家，這與我國制造業(yè)大國的地位有所出入。因此，制造業(yè)企業(yè)要想取得市場競爭力，必須加大科技創(chuàng)新投入力度，堅(jiān)持科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，爭取在技術(shù)前沿領(lǐng)域取得重大突破，把科研成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。為此，研究制造業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度的影響因素、分析多種組態(tài)路徑對我國制造業(yè)企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

企業(yè)科技創(chuàng)新投入的影響因素一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，大多數(shù)研究者認(rèn)為企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性、企業(yè)績效、人力資本和政府補(bǔ)助是企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新投入的主要原因。

1.1 企業(yè)內(nèi)生動(dòng)力

1）企業(yè)年齡。根據(jù)企業(yè)生命周期理論，企業(yè)發(fā)展與成長的歷程主要包括4個(gè)階段：初創(chuàng)期、成長期、成熟期與衰退期。Ortega等[2]認(rèn)為企業(yè)生命周期與其對外創(chuàng)新合作的積極性相關(guān)，企業(yè)在初創(chuàng)期至成熟期與外部創(chuàng)新主體的合作會(huì)更加豐富和穩(wěn)定。王莉靜等[3]選取了12個(gè)國內(nèi)外制造業(yè)企業(yè)，探討其創(chuàng)新過程中資源整合的不同路徑。制造業(yè)企業(yè)在不同發(fā)展階段，其開放程度、資源匹配、吸納能力等方面有所差異，科技創(chuàng)新在企業(yè)初創(chuàng)期、成長期和成熟期這3個(gè)生命周期階段作用會(huì)更加明顯。劉詩源等[4]也指出從企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出角度看，處于不用生命周期的企業(yè)其創(chuàng)新意愿存在巨大差異，處于成熟期的企業(yè)具有更強(qiáng)烈、更積極的意愿進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。因此，企業(yè)年齡是影響企業(yè)科技創(chuàng)新投入的重要因素。

2）企業(yè)規(guī)模。企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新活動(dòng)之間聯(lián)系緊密。Hall等[5]指出，創(chuàng)新活動(dòng)是其他生產(chǎn)活動(dòng)的有效補(bǔ)充。相對于小規(guī)模企業(yè)，大規(guī)模企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的最大化[6]。大部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)規(guī)模對科技創(chuàng)新投入的影響呈正相關(guān)。馮根福等[7]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模是影響國內(nèi)企業(yè)科技創(chuàng)新的關(guān)鍵內(nèi)部因素，其重要性和貢獻(xiàn)率均處于所有影響因素中的首位。池仁勇等[8]認(rèn)為企業(yè)規(guī)模越大，其科技創(chuàng)新投入意愿越強(qiáng)，大規(guī)模企業(yè)擁有更多的資源、資金投入、研發(fā)人員及技術(shù)積累等優(yōu)勢。同時(shí)，對創(chuàng)新失敗的風(fēng)險(xiǎn)承受能力更強(qiáng)，更愿意利用其資源優(yōu)勢擴(kuò)大科技創(chuàng)新投入。但也有學(xué)者指出企業(yè)規(guī)模與科技創(chuàng)新之間并非都是正相關(guān)關(guān)系。Yin等[9]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模不同，其創(chuàng)新重心存在較大差異。大規(guī)模企業(yè)著重于過程的創(chuàng)新，而小規(guī)模企業(yè)著重于產(chǎn)品的創(chuàng)新。因此，企業(yè)規(guī)模是企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新投入不可忽視的影響因素。

3）企業(yè)成長性。根據(jù)資源觀理論，企業(yè)的成長過程就提高企業(yè)資源利用率、解決資源過剩的過程。企業(yè)成長性是企業(yè)內(nèi)部資源與能力交互作用的結(jié)果，是企業(yè)獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要來源[10]。徐海峰等[11]選取了1 416家上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)90%的企業(yè)成長性綜合指數(shù)小于1，40%以上研發(fā)強(qiáng)度的企業(yè)只能勉強(qiáng)生存。

企業(yè)成長性對企業(yè)的科技創(chuàng)新投入有一定影響，即企業(yè)成長性水平越高，研發(fā)投入力度越強(qiáng)。馬紅等[12]實(shí)證發(fā)現(xiàn)企業(yè)成長性會(huì)影響企業(yè)的研發(fā)決策，對企業(yè)研發(fā)投入具有正向影響效應(yīng)。因此，企業(yè)成長性是加強(qiáng)企業(yè)科技創(chuàng)新投入的重要前因變量。

4）企業(yè)績效。大多數(shù)學(xué)者研究的表明科技創(chuàng)新對企業(yè)績效有正向作用。李璐等[13]研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與制造業(yè)企業(yè)績效之間呈正相關(guān)，且研發(fā)資金比研發(fā)人員的投入作用更加明顯。有部分學(xué)者存在其他觀點(diǎn)，認(rèn)為二者不是簡單的線性關(guān)系。張國平等[14]認(rèn)為研發(fā)投入與企業(yè)績效是非線性關(guān)系，在其他因素作用下是相互促進(jìn)的，即研發(fā)投入促進(jìn)企業(yè)績效的提高，而企業(yè)績效反作用于研發(fā)投入的增加。因此，將企業(yè)績效納入科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度的影響因素是必要的。

5）人力資本。知識(shí)分子群體既是科技服務(wù)的對象，又是科技創(chuàng)新的主力軍，良好的教育可以培養(yǎng)人的創(chuàng)新能力。隨著創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，很多學(xué)者開始研究人力資本與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。王娟等[15]研究發(fā)現(xiàn)員工學(xué)歷與企業(yè)創(chuàng)新績效呈正相關(guān)，其中研究生以上學(xué)歷員工對企業(yè)科技創(chuàng)新績效促進(jìn)作用明顯，大專及以下學(xué)歷員工對企業(yè)科技創(chuàng)新績效抑制作用明顯。楊芳等[16]認(rèn)為企業(yè)的管理團(tuán)隊(duì)平均學(xué)歷越高，越關(guān)注自主研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)行科技創(chuàng)新投入的意愿越強(qiáng)。因此，人力資本是科技創(chuàng)新投入激勵(lì)因素的重要組成部分。

1.2 外部資金支持

我國實(shí)施科教興國戰(zhàn)略，所以政府十分重視對企業(yè)科技創(chuàng)新的資金支持。有證據(jù)表明政府補(bǔ)助對企業(yè)科技創(chuàng)新投入有顯著地促進(jìn)作用，即補(bǔ)助資金越多，對企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入強(qiáng)度的激勵(lì)作用越明顯，且在不同生命周期，其激勵(lì)效果也有所差異。陳亞平等[17]發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助與研發(fā)投入之間呈正相關(guān)，當(dāng)企業(yè)處于成長期或成熟期時(shí)，政府補(bǔ)助的增加能明顯刺激企業(yè)研發(fā)投入的增長;當(dāng)企業(yè)處于初創(chuàng)期時(shí)，其促進(jìn)作用變?nèi)?而對于衰弱期的企業(yè)來說，增加政府補(bǔ)助會(huì)抑制其研發(fā)投入的積極性。但政府補(bǔ)助并不是在任何情況下都是越多越好的。藍(lán)圖等[18]認(rèn)為政府補(bǔ)助與企業(yè)研發(fā)投入呈非線性關(guān)系，只有適度的補(bǔ)助才能促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入，過度補(bǔ)助會(huì)導(dǎo)致資源的錯(cuò)配與浪費(fèi)，對企業(yè)研發(fā)投入的積極性并沒有促進(jìn)作用。因此，企業(yè)的科技創(chuàng)新需要政府的資金支持，且政府要將補(bǔ)助控制在合理區(qū)間，優(yōu)化資源配置。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者在科技創(chuàng)新投入影響因素方面的研究已經(jīng)十分成熟，但研究結(jié)論比較單一，均是從科技創(chuàng)新投入單一影響因素進(jìn)行討論。因此，本文沒有采用傳統(tǒng)的二元分析法，而是從組態(tài)構(gòu)型出發(fā)，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)生動(dòng)力-外部資金支持-科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度提升路徑模型，研究影響因素與科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度之間的非對稱關(guān)系，如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

QCA分析法是基于布爾代數(shù)的集合論組態(tài)分析方法，通過研究結(jié)果變量與條件變量之間的子集關(guān)系，從整體上探究多個(gè)案例中的非對稱性因果關(guān)系問題[19-20]，最終得出條件與結(jié)果之間的多條組態(tài)路徑，即多個(gè)條件變量對結(jié)果變量具有同等效力的多種組合方式[21]。不同于對稱性實(shí)證方法，這種方法放寬了線性回歸中的統(tǒng)一假設(shè)，允許某些條件變量不存在或者不出現(xiàn)。根據(jù)變量類型可以劃分為csQCA（清晰集定性比較分析）、mvQCA（多值定性比較分析）和fsQCA（模糊集定性比較分析）。

根據(jù)杜運(yùn)周等[22]的研究，csQCA只能處理二分變量，即校準(zhǔn)取值必須為“0”或者“1”，容易產(chǎn)生矛盾組態(tài)，即不同的案例被賦予相同的值。mvQCA是csQCA的“延伸版”，雖然能夠進(jìn)行多值分類，較csQCA更加精確。但就國內(nèi)而言，多值定性比較分析研究領(lǐng)域仍一片空白，參考文獻(xiàn)較少。而fsQCA不僅可以處理部分隸屬問題，還可以解決分類問題，也沒有矛盾組態(tài)的產(chǎn)生。

因此，綜合以上分析，本文運(yùn)用fsQCA3.0軟件，使用模糊集定性比較分析法（fsQCA）來分析制造業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度的影響因素，及其如何共同作用于對科技創(chuàng)新的投入效果。

2.2 變量設(shè)計(jì)

2.2.1 結(jié)果變量

科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度，本文選取研發(fā)投入強(qiáng)度來衡量。研發(fā)投入是指企業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的經(jīng)費(fèi)投入，包括研究和開發(fā)2個(gè)階段的投入。研發(fā)投入需要與既有的知識(shí)水平相協(xié)調(diào)，它是科技創(chuàng)新能力的基本投入要素。本文參考已有研究，以研發(fā)投入與營業(yè)收入之比來衡量研發(fā)投入強(qiáng)度。

2.2.2 條件變量

1）企業(yè)年齡。企業(yè)作為特殊的生命體，與自然界其他生命體一樣，用年齡表示其從誕生到死亡的生命歷程。本文以企業(yè)成立至今的年限來衡量企業(yè)年齡。

2）企業(yè)規(guī)模。根據(jù)國家研究制定的《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》，企業(yè)規(guī)?？梢詮摹皬臉I(yè)人員數(shù)”、“營業(yè)收入”、“資產(chǎn)總額”3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行劃分。本文選取“營業(yè)收入”指標(biāo)來衡量企業(yè)規(guī)模。

3）企業(yè)成長性。參考已有研究，以營業(yè)收入增長率來衡量企業(yè)成長性，為本期營業(yè)收入增長額與上年?duì)I業(yè)收入之比。營業(yè)收入增長率是評價(jià)一個(gè)企業(yè)成長狀況的重要指標(biāo)，該指標(biāo)越高，表明企業(yè)市場前景越好，業(yè)務(wù)擴(kuò)張能力越強(qiáng)。

4）政府補(bǔ)助。本文選取與企業(yè)日常活動(dòng)相關(guān)的政府補(bǔ)助金額來衡量。由于與企業(yè)日?；顒?dòng)無關(guān)的政府補(bǔ)助通常超出企業(yè)常規(guī)經(jīng)營范圍，具有偶發(fā)性的特點(diǎn)，所以本文不考慮包括代扣代繳個(gè)人所得稅手續(xù)費(fèi)返還、退稅及進(jìn)項(xiàng)稅加計(jì)抵減在內(nèi)的非日常補(bǔ)助。

5）企業(yè)績效。根據(jù)以往學(xué)者的研究，大多數(shù)人選取凈資產(chǎn)收益率作為企業(yè)績效水平的衡量指標(biāo)，即報(bào)告期凈利潤與平均凈資產(chǎn)之比。由于加權(quán)的計(jì)算方式更為嚴(yán)謹(jǐn)，本文選取加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率來衡量。凈資產(chǎn)收益率是衡量上市企業(yè)利用資本、股東利用資金使用效率的重要指標(biāo)，反映了企業(yè)經(jīng)營績效。

6）人力資本。本文以員工受教育水平來衡量企業(yè)人力資本。參考Barro等[23]的做法，用本科及以上員工數(shù)與總員工數(shù)之比來衡量員工受教育水平。

變量設(shè)定，如表1所示。

2.3 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選取深圳證券交易所主板26家制造業(yè)上市企業(yè)作為研究對象，對其2020年年度報(bào)告中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在樣本選擇上，根據(jù)fsQCA分析法的操作策略，條件變量不是越多越好，應(yīng)該保持在合適的水平。例如小規(guī)模樣本（10～40個(gè)案例樣本）的條件變量應(yīng)控制在7個(gè)以內(nèi)，6個(gè)條件變量的案例數(shù)量應(yīng)大于25個(gè)。因此，本文最終選取26個(gè)案例數(shù)量，以保證組態(tài)結(jié)果的內(nèi)部效度。同時(shí)，案例選擇應(yīng)當(dāng)追求案例間的最大異質(zhì)性，即所選案例同時(shí)包含正面案例和反面案例[24]。因此，本文所選案例在規(guī)模、地域、時(shí)間跨度、產(chǎn)業(yè)等各方面多元化，尤其是績效水平和成長性水平有巨大差異。所有數(shù)據(jù)口徑一致，避免了不同數(shù)據(jù)來源所造成的計(jì)量基礎(chǔ)偏差。

3 結(jié)果分析

3.1 校準(zhǔn)

校準(zhǔn)采用fsQCA方法需要對所收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，將變量轉(zhuǎn)化為“0”至“1”之間的模糊集隸屬分?jǐn)?shù)，使其轉(zhuǎn)化為集合概念，使原始數(shù)據(jù)能夠得到集合的解釋意義[25]。本文根據(jù)Plewa等[26]校準(zhǔn)方法，將1個(gè)結(jié)果變量和6個(gè)條件變量定性的錨點(diǎn)設(shè)置為案例數(shù)據(jù)的90%、50%和10%，分別對應(yīng)完全隸屬、交叉點(diǎn)、完全不隸屬。其中，交叉點(diǎn)是區(qū)分完全隸屬與完全不隸屬的分界點(diǎn)。校準(zhǔn)后的結(jié)果，如表2所示。

3.2 必要條件分析

由于必要條件在后續(xù)真值表計(jì)算程序中會(huì)被消除，為避免對結(jié)果產(chǎn)生影響，在組態(tài)分析前，必須對單個(gè)要素進(jìn)行必要性分析，其結(jié)果如表3所示。

一致性是衡量某個(gè)條件變量是否為必要條件的重要指標(biāo)。參考Ragin[27]和Schneider等[28]的研究結(jié)論，一致性分?jǐn)?shù)大于等于0.9，表明這個(gè)條件變量是結(jié)果的必要條件。由表3可知，各條件變量的一致性分?jǐn)?shù)均小于0.9，說明任何前因條件都不足以成為科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的必要條件。因此，有必要對科技創(chuàng)新投入組合路徑進(jìn)行進(jìn)一步的組態(tài)分析。

3.3 組態(tài)分析

在組態(tài)分析的程序運(yùn)行中，會(huì)出現(xiàn)3種解，分別為簡約解（考慮簡單和困難反事實(shí)分析）、中間解（僅考慮簡單反事實(shí)分析）和復(fù)雜解（不考慮反事實(shí)分析）。合理且復(fù)雜適中的中間解是學(xué)者進(jìn)行研究分析的首選。既在簡約解又在中間解出現(xiàn)的條件變量為核心條件，僅在中間解出現(xiàn)的條件變量為邊緣條件?！癖硎驹摋l件存在，且為核心條件;表示該條件存在，且為邊緣條件;表示該條件不存在;空白處表示該條件可有可無，其出現(xiàn)與否不影響結(jié)果。本文將一致性閾值設(shè)置為0.85，頻數(shù)設(shè)置為1。標(biāo)準(zhǔn)分析后，最終得到5條科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的組態(tài)路徑，如表4所示。

由表4可知，5條路徑的一致性分別為0.91、0.85、0.89、0.89和0.91，且總的一致性為0.88，均高于閾值0.8，表明這5條路徑是科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的充分條件。模型解總的覆蓋度為0.67，表明這5條路徑對所有案例科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的原因有67%的解釋程度?？偟膩碚f，制造業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度受內(nèi)外因素共同作用。下面對這5條科技創(chuàng)新投入強(qiáng)的組態(tài)路徑進(jìn)行歸納分析：

組態(tài)1為人才導(dǎo)向型路徑：對應(yīng)表4中的路徑1，這條路徑僅以人力資本為核心條件，缺乏邊緣條件，且政府補(bǔ)助可有可無。該組態(tài)路徑表明在不考慮政府補(bǔ)助的情況下，當(dāng)企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性和企業(yè)績效處于較低水平時(shí)，加強(qiáng)人力資本的投入，即提高員工受教育水平，可以提高企業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度。這類路徑的代表企業(yè)有金智科技（江蘇金智科技股份有限公司），科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度為8.56%。2020年，該企業(yè)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入18.58億元，同比下降了7.78%，實(shí)現(xiàn)歸屬于上市公司股東的凈利潤6 505.86萬元，同比下降了33.9%，加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率僅為4.9%，同比下降了2.82%，但該企業(yè)的員工受教育水平達(dá)到了71.45%。相對于其他制造業(yè)案例企業(yè)，該企業(yè)沒有企業(yè)規(guī)模和政府補(bǔ)助的優(yōu)勢，且企業(yè)成長性、企業(yè)績效處于負(fù)增長狀態(tài)，但是企業(yè)始終堅(jiān)持以人為本，通過高校招聘、專家推薦等各種渠道吸納人才，積極建立產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，積極組建優(yōu)秀研發(fā)隊(duì)伍，實(shí)現(xiàn)了高強(qiáng)度的科技創(chuàng)新投入。

組態(tài)2為內(nèi)外聯(lián)動(dòng)型路徑：對應(yīng)表4中的路徑2、路徑3和路徑4，這類路徑既以外部補(bǔ)助為核心條件，也以企業(yè)規(guī)?；蚱髽I(yè)績效等內(nèi)生動(dòng)力為核心條件，企業(yè)年齡或企業(yè)成長性為邊緣條件。其中，路徑2的企業(yè)年齡和路徑3的人力資本可有可無。該組態(tài)路徑表明，在某些條件缺失的情況下，外部資金支持和企業(yè)績效、企業(yè)規(guī)模等內(nèi)部條件均處于較高水平時(shí)，企業(yè)擁有更大意愿加強(qiáng)科技創(chuàng)新投入。這類路徑的代表企業(yè)有中材科技（中材科技股份有限公司）和偉星股份（浙江偉星實(shí)業(yè)發(fā)展股份有限公司），科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度分別為4.89%和4.14%。2020年，中材科技實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入187.1億元，同比增長37.68%;實(shí)現(xiàn)歸屬于上市公司股東的凈利潤20.5億元，同比增長48.7%;加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率為16.55%，同比增長了4.2%;政府補(bǔ)助達(dá)到了19 031.87萬元。但員工受教育水平僅為17.79%，企業(yè)年齡僅為19年，均處于較低水平。與中材科技的高成長不同，偉星股份2020年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入24.96億元，同比下降8.65%，企業(yè)規(guī)模也相對較小。但該企業(yè)的加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率為16.23%，政府補(bǔ)助達(dá)到了4 131.64萬元，均處于較高水平。這兩家企業(yè)雖然在年齡、規(guī)模和成長性方面有巨大差異，但均受企業(yè)內(nèi)外條件聯(lián)動(dòng)作用，在高績效、政府資金扶持的刺激下，企業(yè)對于提高科技創(chuàng)新投入有很強(qiáng)的積極性。

組態(tài)3為內(nèi)部驅(qū)動(dòng)型路徑：對應(yīng)表4中的路徑5，這條路徑以企業(yè)規(guī)模和企業(yè)績效為核心條件，以企業(yè)年齡和企業(yè)成長性為邊緣條件，缺乏政府補(bǔ)助和人力資本。該組態(tài)路徑表明，在政府補(bǔ)助和人力資本處于較低水平時(shí)，擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，提高企業(yè)績效，可以提高企業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度。這類路徑的代表企業(yè)有達(dá)安基因（廣州達(dá)安基因股份有限公司），科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度為4.44%。2020年，該企業(yè)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入534 120.96萬元，同比增加了386.35%;加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率有80.21%之高;員工受教育水平達(dá)到了53.08%。但政府補(bǔ)助僅3 598.34萬元，沒有達(dá)到均值。說明該企業(yè)在政府補(bǔ)助資金不足的情況下，利用高績效、高成長等內(nèi)部條件優(yōu)勢，發(fā)展規(guī)模經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)了科技創(chuàng)新的高投入。這是因?yàn)檫_(dá)安基因作為PCR市場的龍頭企業(yè)，以自主創(chuàng)新貫穿核酸檢測全產(chǎn)業(yè)鏈，并積極拓展海外市場，實(shí)現(xiàn)了銷售規(guī)模的快速增長。且根據(jù)疫情發(fā)展和抗疫需要，達(dá)安基因還要繼續(xù)加大研發(fā)投入力度，推進(jìn)新型冠狀病毒核酸檢測相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)與研制。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

回顧以往相關(guān)文獻(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者采取改變校準(zhǔn)臨界值或改變一致性水平這2種方法，對組態(tài)路徑進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，本文將各變量定性的錨點(diǎn)設(shè)置為案例數(shù)據(jù)的95%、50%和5%，分別對應(yīng)完全隸屬、交叉點(diǎn)和完全不隸屬，案例頻數(shù)不變。發(fā)現(xiàn)6條組態(tài)路徑與調(diào)整前基本一致，核心條件大致相同。其次，本文將一致性閾值由0.85提高至0.88，發(fā)現(xiàn)新模型的4條組態(tài)路徑和調(diào)整前的組態(tài)路徑完全一致。綜上所述，研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4 研究結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本文以26個(gè)制造業(yè)企業(yè)為研究對象，通過運(yùn)用fsQCA分析法，探討了制造業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度的影響因素及其組合效應(yīng)，最終得出如下結(jié)論：

1）5條組態(tài)路徑可以整理歸納為3種路徑類型：人才導(dǎo)向型路徑、內(nèi)外聯(lián)動(dòng)型路徑和內(nèi)部驅(qū)動(dòng)型路徑。結(jié)果表明制造業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度的影響因素具有復(fù)雜性和多元化特點(diǎn)，受企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性、企業(yè)績效、政府補(bǔ)助和人力資本多種因素的組合影響，企業(yè)要根據(jù)自身實(shí)際狀況選擇合適的研發(fā)路徑，以便提高產(chǎn)出效率。

2）對于大部分企業(yè)來說，企業(yè)績效在促進(jìn)科技創(chuàng)新投入方面作用較為明顯。在這5條路徑中，企業(yè)績效雖然不是加強(qiáng)科技創(chuàng)新投入的必要條件，但有4條路徑的核心條件均包含企業(yè)績效。說明提提高企業(yè)盈利能力，改善經(jīng)營狀況，可以有效提高企業(yè)科技創(chuàng)新投入的積極性。

3）外部資金支持不是企業(yè)加大科技創(chuàng)新投入的必要條件，部分企業(yè)僅在內(nèi)生動(dòng)力的刺激下也能有高投入。路徑1和路徑5在缺乏政府補(bǔ)助的情況下，依靠人力資本、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)績效等內(nèi)部條件，仍加強(qiáng)了科創(chuàng)投入。

4.2 對策建議

1）加強(qiáng)企業(yè)科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)。近幾年，我國制造業(yè)企業(yè)雖然加大了在人才引進(jìn)方面的力度，但總量仍偏少;且做基礎(chǔ)性工作的人較多，而從事技術(shù)研發(fā)等方面的高學(xué)歷人才緊缺。因此，企業(yè)應(yīng)該重視高層次人才的培養(yǎng)與引進(jìn)。一方面，企業(yè)要完善激勵(lì)機(jī)制，以員工持股、技術(shù)入股、薪資獎(jiǎng)勵(lì)等多種獎(jiǎng)勵(lì)方式吸引高層次人才，建立務(wù)實(shí)、以人為本的用人機(jī)制。另一方面，企業(yè)要加強(qiáng)對現(xiàn)有員工的技術(shù)培訓(xùn)，通過與各大高校建立產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，提高他們的科技文化素養(yǎng)和技術(shù)專長，推動(dòng)高層次創(chuàng)新人才脫穎而出。

2）發(fā)揮政府科技資源優(yōu)化配置作用。當(dāng)前，我國科技資源配置不盡合理，資源分散，集聚度較低，主要表現(xiàn)在行業(yè)、地域等方面分配不均。總體上來看，東部地區(qū)研發(fā)投入遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)研發(fā)投入遠(yuǎn)高于其他產(chǎn)業(yè)。因此，政府要大力推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對這類處于發(fā)展初期的企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)扶持，幫助其突破關(guān)鍵技術(shù)。政府要發(fā)揮好資源整合的成效，根據(jù)不同地區(qū)、行業(yè)的經(jīng)濟(jì)情況，觀察企業(yè)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)變化，合理、適度分配人才和資金等科技資源，提高資源與產(chǎn)業(yè)的匹配度。值得注意的是，政府資金并不是越多越好，當(dāng)研發(fā)補(bǔ)助過剩時(shí)，企業(yè)可能會(huì)將其用于其他方面，對研發(fā)投入形成擠出效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]汪發(fā)元，鄭軍.科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對產(chǎn)業(yè)集聚的影響：基于長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)據(jù)的空間杜賓模型分析[J].科技進(jìn)步與對策.2020，37（13）：45.

[2]ORTEGA A R，ROSINA M，JORDI S C.Ownership structure and innovation：Is there a real link？[J].The Annals Of Regional Science，2005，39（4）：637.

[3]王莉靜，丁琬君.制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程中資源整合的影響因素與路徑：基于企業(yè)生命周期的多案例研究[J].中國科技論壇，2021（1）：95.

[4]劉詩源，林志帆，冷志鵬.稅收激勵(lì)提高企業(yè)創(chuàng)新水平了嗎？：基于企業(yè)生命周期理論的檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)研究.2020，55（6）：105.

[5]HALL B H，NATHAN R.Handbook of the economics of innovation[M].State of New Jersey：North Holland Publishing Company，2010：1.

[6]MINTZBERG H.Structure in fives：Designing effective organizations[J].Administrative Science Quarterly，1983，29（2）：285.

[7]馮根福，鄭明波，溫軍，等.究竟哪些因素決定了中國企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新：基于九大中文經(jīng)濟(jì)學(xué)權(quán)威期刊和A股上市公司數(shù)據(jù)的再實(shí)證[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（1）：17.

[8]池仁勇，於珺，阮鴻鵬.企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的影響研究：基于信用環(huán)境與知識(shí)存量視角[J].華東經(jīng)濟(jì)管理.2020，34（9）：43.

[9]YIN X，ZUSCOVITC E.Is firm size conducive to R&D choice？A strategic analysis of product and process innovations[J].Journal of Economic Behavior & Organization，1998，35（2）：243.

[10]伊迪斯·彭羅斯.企業(yè)成長理論[M].上海：上海人民出版社，2007：1.

[11]徐海峰，陳存欣.企業(yè)成長性對研發(fā)投入的影響研究[J].科學(xué)管理研究，2019（3）：115.

[12]馬紅，王元月.負(fù)債融資、企業(yè)成長性與研發(fā)投入[J].財(cái)會(huì)通訊，2016（6）：61.

[13]李璐，張婉婷.研發(fā)投入對我國制造類企業(yè)績效影響研究[J].科技進(jìn)步與對策，2013（24）：80.

[14]張國平，金通.經(jīng)濟(jì)全球化挑戰(zhàn)與產(chǎn)業(yè)集群動(dòng)態(tài)能力提升[J].財(cái)經(jīng)論叢，2012（4）：15.

[15]王娟，王毅.企業(yè)員工學(xué)歷水平與企業(yè)創(chuàng)新績效[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）.2016，36（6）：40.

[16]楊芳，郭悅.高管團(tuán)隊(duì)能力特征、股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)R&D投入：基于創(chuàng)業(yè)板上市公司的實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)之友. 2021（6）：118.

[17]陳亞平，田輝.政府研發(fā)補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響：基于SFA-CDM模型的研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2020（9）：27.

[18]藍(lán)圖，張彥.政府補(bǔ)助、研發(fā)投入與科技創(chuàng)新企業(yè)融資效率研究[J].中國注冊會(huì)計(jì)師，2020（12）：70.

[19]RAGIN C C.The comparative method moving beyond qualitative and quantitative strategies[M].California： University of California Press，1987：1.

[20]FISS P C.A set-theoretic approach to organizational configurations[J].Academy of Management Review，2007，32（4）：1180.

[21]MARX A，RIHOUX B，RAGIN C.The origins，development，and application of qualitative comparative analysis：The first 25 years[J].European Political Science Review，2014，6（1）：115.

[22]杜運(yùn)周，賈良定.組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）：管理學(xué)研究的一條新道路[J].管理世界，2017，33（6）：155.

[23]BARRO R，LEE J W.International Comparisons of Educational Attainment[J].Journal of Monetary Economics，1993，32（3）：363.

[24]張明，杜運(yùn)周.組織與管理研究中QCA方法的應(yīng)用：定位、策略和方向[J].管理學(xué)報(bào)，2019，16（9）：1312.

[25]RAGIN C C.Using qualitative comparative analysis to study causal complexity[J].Health services research，1999，34：1225.

[26]PLEWA C，HO J，CONDUIT J，et al.Reputation in higher education：A fuzzy set analysis of resource configurations[J].Journal of Business Research，2016，69（8）：3087.

[27]RAGIN C C.Redesigning social inquiry：Fuzzy sets and beyond[J].Social forces，2010，88（4）：1936.

[28]SCHNEIDER C Q，WAGEMANN C.Set-theoretic methods for the social sciences[M].Cambridge： Cambridge University Press，2012：1.

[編輯：厲艷飛]