摘 ? ?要：科技創(chuàng)新已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要特征?；诮灰壮杀?、資源依賴(lài)以及不完全契約等理論框架，可從上下游產(chǎn)業(yè)鏈視角實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的具體影響及機(jī)制。利用中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)2001—2015年的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新效率具有顯著的抑制效應(yīng)，面板工具變量以及傾向得分匹配等內(nèi)生性識(shí)別策略也都得到一致的研究結(jié)論。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)主要通過(guò)提高企業(yè)融資約束、擴(kuò)大市場(chǎng)進(jìn)入威脅、減輕協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)等機(jī)制阻礙企業(yè)創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)商依賴(lài)；客戶(hù)依賴(lài)；技術(shù)創(chuàng)新；融資約束；市場(chǎng)進(jìn)入；協(xié)同創(chuàng)新

中圖分類(lèi)號(hào)：F425 文章標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-6152（2023）02-0017-15

DOI：10.16388/j.cnki.cn42-1843/c.20221201.001

一、引 ?言

中國(guó)改革開(kāi)放至今已經(jīng)走過(guò)四十年，在技術(shù)創(chuàng)新方面取得了巨大進(jìn)步。中國(guó)創(chuàng)新體系的演化路徑在很大程度上體現(xiàn)為一種開(kāi)放條件下的自主創(chuàng)新，持續(xù)吸收全球的知識(shí)和資源，不斷積累自身的創(chuàng)新基礎(chǔ)和能力（傅曉嵐，2017）［1］。隨著全球化的深入，中國(guó)的創(chuàng)新道路亦逐步開(kāi)放，越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)開(kāi)展集成創(chuàng)新，或者聚焦供應(yīng)鏈中的某一個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。然而，2018年的中興被美國(guó)制裁事件反映出中國(guó)企業(yè)在開(kāi)展開(kāi)放式創(chuàng)新時(shí)，也會(huì)面臨潛在威脅。于是，一個(gè)新的問(wèn)題亟需探討，即在開(kāi)放創(chuàng)新體系下，如何保持、提高企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。在企業(yè)的創(chuàng)新體系角色中，政府的創(chuàng)新扶持政策、與大學(xué)科研機(jī)構(gòu)的研究合作可以提高企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，而供應(yīng)鏈體系中供應(yīng)商和客戶(hù)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系密切，產(chǎn)生何種影響并不明朗。本文旨在使用中國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)證分析企業(yè)與供應(yīng)商、客戶(hù)關(guān)系如何影響企業(yè)創(chuàng)新。

供應(yīng)商和客戶(hù)是企業(yè)重要的利益相關(guān)者（Friedman、Miles，2006）［2］。已有文獻(xiàn)集中研究企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系對(duì)企業(yè)決策的影響，包括企業(yè)融資政策和資本結(jié)構(gòu)（Titman、Wessels，1988；Banerjee，等，2008；Chu，2012）［3-5］、盈余管理（Raman、Shahrur，2008）［6］、企業(yè)并購(gòu)（Ahern，2012；Ahern、Harford，2014）［7-8］、信息溢出（Boone、Ivanov，2012）［9］以及資本成本（Dhaliwal，等，2016）［10］等，鮮有研究從上下游產(chǎn)業(yè)鏈視角分析企業(yè)創(chuàng)新問(wèn)題。根據(jù)交易成本理論（Williamson，1979）［11］、資源依賴(lài)?yán)碚摚≒feffer、Salancik，1978）［12］以及不完全契約理論（Grossman、Hart，1986）［13］，上游供應(yīng)商依賴(lài)和下游客戶(hù)依賴(lài)會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。Chu等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)與其主要客戶(hù)之間的地理距離能夠反映知識(shí)溢出效應(yīng)［14］。本文基于企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈視角，實(shí)證研究供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的具體影響及其作用機(jī)制。

本文以中國(guó)A股主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板中的制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，分別使用企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比、前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比度量企業(yè)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)程度。研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)程度提高對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的抑制效應(yīng)。供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)主要通過(guò)影響企業(yè)融資約束、市場(chǎng)進(jìn)入威脅以及協(xié)同創(chuàng)新等機(jī)制阻礙企業(yè)創(chuàng)新。

相較已有研究，本文存在以下幾點(diǎn)創(chuàng)新之處：第一，從研究視角來(lái)看，現(xiàn)有的企業(yè)創(chuàng)新文獻(xiàn)要么聚焦企業(yè)本身的影響因素，要么關(guān)注純外部環(huán)境的影響，而從上下游產(chǎn)業(yè)鏈視角進(jìn)行分析的文獻(xiàn)相對(duì)比較少，本文是較早從供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)視角對(duì)企業(yè)創(chuàng)新問(wèn)題進(jìn)行研究的中文實(shí)證文章；第二，從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，本文實(shí)證分析了供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度、創(chuàng)新專(zhuān)利產(chǎn)出、專(zhuān)利產(chǎn)出質(zhì)量以及研發(fā)創(chuàng)新效率的影響，多維度分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，相較已有研究，內(nèi)容更加全面、豐富；第三，本文基于交易成本理論、資源依賴(lài)?yán)碚摵筒煌耆跫s理論，提出并驗(yàn)證供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的三種影響機(jī)制，加深了認(rèn)識(shí)和理解。

二、理論分析與研究假設(shè)

Williamson（1979）所提出的交易成本理論（Transaction Cost Theory）認(rèn)為，組織之間關(guān)系的決定性因素在于盡可能最小化交易成本，最大化交易效率［11］。根據(jù)該理論，企業(yè)與其上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)之間的密切協(xié)調(diào)和高度整合能夠通過(guò)資產(chǎn)專(zhuān)用性（Relationship-Specific Investments）實(shí)現(xiàn)效率的提高。此外，當(dāng)企業(yè)尋找新的潛在合作伙伴時(shí)，資產(chǎn)專(zhuān)用性提高轉(zhuǎn)換成本，作為一種防御策略，企業(yè)會(huì)增加研發(fā)投入，確保創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)。因此，交易成本理論預(yù)測(cè)，企業(yè)與其上游供應(yīng)商以及下游客戶(hù)之間的合作能夠促使企業(yè)進(jìn)行更多的研發(fā)創(chuàng)新投入。Pfeffer、Salancik（1978）所提出的資源依賴(lài)?yán)碚摚≧esource Dependence Theory）認(rèn)為，存在資源依賴(lài)關(guān)系的商業(yè)合作伙伴，談判和議價(jià)能力不對(duì)等，當(dāng)企業(yè)對(duì)其上游供應(yīng)商依賴(lài)較大時(shí)，企業(yè)在制定對(duì)自己有利的合同時(shí)自由度更小，擁有較強(qiáng)議價(jià)能力的上游供應(yīng)商能夠通過(guò)影響上游原材料供給來(lái)操縱價(jià)格，可能會(huì)降低企業(yè)的盈利能力，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)減少研發(fā)投入［12］。同理，當(dāng)企業(yè)對(duì)其下游客戶(hù)依賴(lài)較大時(shí)，下游客戶(hù)有較強(qiáng)的動(dòng)機(jī)討價(jià)還價(jià)，并扶植其他的潛在替代供應(yīng)商，從而降低企業(yè)的盈利能力，導(dǎo)致企業(yè)減少研發(fā)投入。此外，根據(jù)不完全契約理論（Incomplete Contracts Theory），在組織間關(guān)系中，當(dāng)一方的談判和議價(jià)權(quán)力不斷增強(qiáng)時(shí)，另一方會(huì)產(chǎn)生套牢問(wèn)題（Hold-Up Problems），意味著，當(dāng)企業(yè)由于供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)，面臨供應(yīng)商和客戶(hù)較強(qiáng)的議價(jià)能力以及較低的預(yù)期盈利時(shí)，企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)專(zhuān)用性投資的意愿降低，研發(fā)投入和創(chuàng)新下降（Grossman、Hart，1986［13］；Grout，1984［15］；Hart、Moore，1990［16］）。

本文主要涉及上下游合作與企業(yè)創(chuàng)新兩大類(lèi)文獻(xiàn)。首先，大量研究基于交易成本理論、資源依賴(lài)?yán)碚摵筒煌耆跫s理論，考察上下游企業(yè)合作對(duì)財(cái)務(wù)政策以及資本結(jié)構(gòu)的影響（Titman，1984［17］；Titman、Wessels，1988［3］；Banerjee，等，2008［4］；Chu，2012［5］）。當(dāng)企業(yè)供應(yīng)商破產(chǎn)清算時(shí)，企業(yè)會(huì)經(jīng)歷比較高的調(diào)整和轉(zhuǎn)換成本（Titman，1984［17］；Titman、Wessels，1988［3］）。Chu（2012）通過(guò)理論和實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)上游供應(yīng)商之間競(jìng)爭(zhēng)加劇以及供應(yīng)商之間的可替代性，企業(yè)杠桿率呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)［5］。企業(yè)上下游關(guān)系不僅影響財(cái)務(wù)政策，而且會(huì)對(duì)公司治理產(chǎn)生影響。Fee、Thomas（2004）較早研究企業(yè)橫向合并對(duì)供應(yīng)商和客戶(hù)的影響［18］。Ahern（2012）利用行業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商與客戶(hù)關(guān)系對(duì)企業(yè)并購(gòu)后合并收益具有較強(qiáng)的解釋力［7］。其次，本文也與日益增多的企業(yè)創(chuàng)新研究相關(guān)，大量研究發(fā)現(xiàn)一系列影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素，包括企業(yè)管理層特征（Chen，等，2015；Custódio，等，2019）［19-20］、公司治理（孔東民，等，2017；石曉軍、王驁然，2017）［21-22］、分析師關(guān)注（He、Tian，2013）［23］、反收購(gòu)（Chemmanur、Tian，2017）［24］、融資約束（張杰，等，2012；鞠曉生，等，2013）［25-26］、失敗容忍度（Manso，2011）［27］以及股票流動(dòng)性（Fang，等，2014）［28］等。

與本文研究比較接近的是Chen（2014）［29］和Chu等（2019）［14］。Chen（2014）構(gòu)建一個(gè)理論框架，通過(guò)確定買(mǎi)方權(quán)力的來(lái)源和買(mǎi)方權(quán)力清單的渠道，來(lái)模擬買(mǎi)方力量對(duì)供應(yīng)商產(chǎn)品創(chuàng)新和過(guò)程創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)零售商數(shù)量的減少會(huì)對(duì)供應(yīng)商的過(guò)程創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響，但當(dāng)需求彈性較低時(shí)，會(huì)對(duì)供應(yīng)商的產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。Chu等（2019）通過(guò)識(shí)別出供應(yīng)商與客戶(hù)之間關(guān)系，實(shí)證分析其對(duì)供應(yīng)商創(chuàng)新的知識(shí)溢出效應(yīng)，利用客戶(hù)和供應(yīng)商之間的地理距離作為企業(yè)之間知識(shí)溢出的代理指標(biāo)分析發(fā)現(xiàn)知識(shí)溢出與供應(yīng)商創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系，為解決潛在內(nèi)生性問(wèn)題，利用客戶(hù)總部遷移這一外生沖擊，得到一致的結(jié)論。

Titman（1984）［17］以及Titman、Wessels（1988）［3］認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)依賴(lài)少數(shù)幾家供應(yīng)商和客戶(hù)時(shí)，企業(yè)與其上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)之間關(guān)系較為緊密，企業(yè)與供應(yīng)商和客戶(hù)更愿意維持一種合作關(guān)系，共同分享產(chǎn)品和技術(shù)信息。因此，根據(jù)交易成本理論，若企業(yè)供應(yīng)商和客戶(hù)比較集中，對(duì)供應(yīng)商和客戶(hù)依賴(lài)較大，則企業(yè)更加傾向于建立并維持較強(qiáng)的合作關(guān)系，也更愿意在研發(fā)和創(chuàng)新等資產(chǎn)專(zhuān)用性上投入更多。此外，供應(yīng)商和客戶(hù)也會(huì)更傾向于支持企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。另一方面，資產(chǎn)專(zhuān)用性投資會(huì)導(dǎo)致高轉(zhuǎn)換成本，作為一種預(yù)防策略，企業(yè)可能會(huì)選擇增加創(chuàng)新投入。企業(yè)經(jīng)常會(huì)面臨新的競(jìng)爭(zhēng)者，這些新進(jìn)入者會(huì)對(duì)企業(yè)構(gòu)成威脅，尤其是對(duì)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈的行業(yè)。為了維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)份額，企業(yè)有動(dòng)機(jī)通過(guò)不斷創(chuàng)新來(lái)維持與上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)之間的牢固關(guān)系。綜上所述，提出本文的第一個(gè)研究假設(shè)：

研究假設(shè)1：上游供應(yīng)商依賴(lài)與下游客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。

供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)可能會(huì)阻礙企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。這是因?yàn)楫?dāng)企業(yè)對(duì)供應(yīng)商和客戶(hù)依賴(lài)較大時(shí)，根據(jù)資源依賴(lài)?yán)碚摚?yīng)商和客戶(hù)掌握較強(qiáng)的議價(jià)能力，基于自身利潤(rùn)最大化方面的考慮，供應(yīng)商和客戶(hù)有動(dòng)力去影響市場(chǎng)供給和需求，進(jìn)而影響市場(chǎng)價(jià)格，導(dǎo)致企業(yè)盈利下降，從而減少研發(fā)投入，最終抑制企業(yè)創(chuàng)新（Snyder，1996；Christopher、Gattorna，2005；Hendricks、Mcafee，2010）［30-32］。此外，基于不完全契約理論，隨著企業(yè)對(duì)其供應(yīng)商和客戶(hù)依賴(lài)的擔(dān)憂(yōu)日益增強(qiáng)，套牢問(wèn)題（Hold-Up Problems）出現(xiàn)，企業(yè)進(jìn)行前期資產(chǎn)專(zhuān)用性投資（如研究開(kāi)發(fā)等）的意愿會(huì)下降（Grossman、Hart，1986［13］；Grout，1984［15］；Hart、Moore，1990［16］）。由于擔(dān)心供應(yīng)商和客戶(hù)的議價(jià)能力越來(lái)越強(qiáng)，企業(yè)對(duì)其產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行技術(shù)升級(jí)的動(dòng)力下降，這將抑制企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新。因此，第二個(gè)研究假設(shè)如下：

研究假設(shè)2：上游供應(yīng)商依賴(lài)與下游客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有抑制效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本與數(shù)據(jù)

本文以2001—2015年間A股主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司為初始樣本，企業(yè)供應(yīng)商采購(gòu)和客戶(hù)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)均來(lái)自企業(yè)年報(bào)，但2000年以前的上市企業(yè)年報(bào)較難獲得，因此，將樣本研究年限限定為2001—2015年。由于本文在模型設(shè)定中需要對(duì)解釋變量進(jìn)行滯后處理，故剔除只有一期有效數(shù)據(jù)的樣本，另外剔除ST、*ST等特殊類(lèi)型企業(yè)樣本，最終獲得涵蓋1701家制造業(yè)上市企業(yè)，14712個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)值的研究樣本。

（二）供應(yīng)商依賴(lài)與客戶(hù)依賴(lài)

本文主要研究供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的具體效應(yīng)及其作用機(jī)制，使用企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比（Top5supplier_ratio）、前三大供應(yīng)商采購(gòu)額占比（Top3supplier_ratio）、第一大供應(yīng)商采購(gòu)額占比（Top1supplier_ratio）作為企業(yè)供應(yīng)商依賴(lài)的代理變量，使用企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比（Top5client_ratio）、前三大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比（Top3client_ratio）、第一大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比（Top1client_ratio）作為企業(yè)客戶(hù)依賴(lài)的代理指標(biāo)。

（三）企業(yè)創(chuàng)新

已有研究主要從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)維度來(lái)度量企業(yè)創(chuàng)新水平，創(chuàng)新投入主要使用企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度（Rdsales_ratio）來(lái)衡量，研發(fā)投入強(qiáng)度一般是指企業(yè)的研發(fā)投入占期初營(yíng)業(yè)總收入比重。目前，越來(lái)越多實(shí)證文獻(xiàn)使用企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出主要采用企業(yè)所獲專(zhuān)利數(shù)量來(lái)衡量，企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量能夠直接度量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的高低。參考已有文獻(xiàn)（He、Tian，2013［23］；Chang，等，2015［33］；Balsmeier，等，2017［34］），本文主要使用企業(yè)當(dāng)年所有申請(qǐng)的專(zhuān)利中最終獲得授權(quán)的專(zhuān)利數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的代理變量。不僅是創(chuàng)新專(zhuān)利產(chǎn)出，專(zhuān)利質(zhì)量以及創(chuàng)新效率也都是值得關(guān)注的問(wèn)題（Hirshleifer，等，2013）［35］，本文進(jìn)一步考察了供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量和創(chuàng)新效率的影響。

（四）控制變量

影響企業(yè)創(chuàng)新的因素有很多，本文參考已有相關(guān)文獻(xiàn)（鞠曉生，等，2013［26］；Chang，等，2015［33］；孔東民，等，2017［21］），加入其他可能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生重要影響的企業(yè)特征變量，包括：總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)（Ln_assets）；成立年限自然對(duì)數(shù)（Ln_firmage）；人均固定資產(chǎn)凈額自然對(duì)數(shù)（Ln_fixedpp）；人均營(yíng)業(yè)收入自然對(duì)數(shù)（Ln_salespp）；資產(chǎn)負(fù)債率（Leverage）；現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Cashassets_ratio）；營(yíng)業(yè)收入同比增速（Salesgrowth）；賬面市值比（MB_ratio）；總資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）；企業(yè)股票當(dāng)年持有期年化收益率（Stockreturn）；企業(yè)股票當(dāng)年交易日收益率標(biāo)準(zhǔn)差（Stockvolatility）；行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)（Herfindahl）及其平方項(xiàng)（Herfindahl_sq）。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

模型各研究變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。本文根據(jù)企業(yè)當(dāng)年前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比是否超過(guò)當(dāng)年同行業(yè)中位值水平，將樣本劃分為高供應(yīng)商依賴(lài)、低供應(yīng)商依賴(lài)兩個(gè)子樣本，根據(jù)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比是否超過(guò)當(dāng)年同行業(yè)中位值水平，將樣本劃分為高客戶(hù)依賴(lài)、低客戶(hù)依賴(lài)兩個(gè)子樣本，分別進(jìn)行均值差異檢驗(yàn)。具體來(lái)看，樣本企業(yè)三種類(lèi)型專(zhuān)利年平均授權(quán)總量約為12.7件，其中，發(fā)明專(zhuān)利年平均授權(quán)量約為2.1件，實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利年平均授權(quán)量約為10.5件，均值差異檢驗(yàn)結(jié)果顯示，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)較高的企業(yè)，平均創(chuàng)新專(zhuān)利產(chǎn)出顯著低于供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)較低企業(yè)，初步表明供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)可能不利于企業(yè)創(chuàng)新。樣本企業(yè)年平均研發(fā)投入強(qiáng)度約為2%，明顯偏低。專(zhuān)利質(zhì)量方面，樣本企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)總量中含金量較高的發(fā)明專(zhuān)利占比平均約為26%，仍然偏低，表明原創(chuàng)性的發(fā)明創(chuàng)新明顯不足。樣本企業(yè)第一大供應(yīng)商采購(gòu)額占比、前三大供應(yīng)商采購(gòu)額占比以及前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比分別約為15%、28%、36%，第一大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比、前三大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比、前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比平均約為13%、24%、30%。樣本企業(yè)總資產(chǎn)平均約為54.32億元；平均成立年限約為14.2年；人均固定資產(chǎn)凈額和營(yíng)業(yè)收入分別達(dá)到38.4萬(wàn)元和109.7萬(wàn)元；資產(chǎn)負(fù)債率和賬面市值比平均約為43%和82%；營(yíng)業(yè)收入同比增速約為25%；總資產(chǎn)回報(bào)率平均約為5%。各控制變量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差基本符合預(yù)期，均值差異檢驗(yàn)也都較為顯著。綜上所述，模型主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)及均值差異檢驗(yàn)結(jié)果初步表明本文變量選取是合理、可靠的。

（二）基準(zhǔn)模型估計(jì)

本文主要研究上游供應(yīng)商依賴(lài)、下游客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，結(jié)合本文的具體問(wèn)題，構(gòu)建如下多元回歸模型實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的具體效應(yīng)：

[Innovationi，t=α+β1Top5supplier_ratioi，t-1+]

[β2Firm Characteristicsi，t-1+β3Year Effects+]

[β4Industry Effects+β5Province Effects+εi，t] ?（1）

[Innovationi，t=α+β1Top5client_ratioi，t-1+]

[β2Firm Characteristicsi，t-1+β3Year Effects+]

[β4Industry Effects+β5Province Effects+εi，t] ?（2）

其中，Innovationi，t為企業(yè)i第t年的創(chuàng)新績(jī)效，本文主要使用企業(yè)當(dāng)年所有申請(qǐng)的專(zhuān)利中最終獲得授權(quán)專(zhuān)利數(shù)量表示，為降低異質(zhì)性，對(duì)企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)量進(jìn)行加一取對(duì)數(shù)處理，得到企業(yè)三種類(lèi)型專(zhuān)利授權(quán)總量自然對(duì)數(shù)Ln_patentall_grant、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量自然對(duì)數(shù)Ln_patentinv_grant、實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利授權(quán)量自然對(duì)數(shù)Ln_patentade_grant。此外，本文進(jìn)一步實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度、專(zhuān)利產(chǎn)出質(zhì)量以及研發(fā)創(chuàng)新效率的具體影響，研發(fā)投入強(qiáng)度即為企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)總收入比重（Rdsales_ratio），專(zhuān)利產(chǎn)出質(zhì)量使用企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量占企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)總量比重來(lái)表示（Patentinv_ratio），企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率（Innoefficiency）的計(jì)算參照Hirshleifer等［35］的計(jì)算方法（RD表示研發(fā)投入，單位：百萬(wàn)元）：

[Innoefficiencyi，t=]

[Patentall_granti，t+1RDi，t+0.8×RDi，t-1+0.6×RDi，t-2+0.4×RDi，t-3] ?（3）

Top5supplier_ratio和Top5client_ratio分別代表供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)自變量，F(xiàn)irm Characteristicsi，t-1表示上文中企業(yè)特征控制變量，企業(yè)特征控制變量的詳細(xì)定義見(jiàn)上文“變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)”部分。Year Effects、Industry Effects、Province Effects分別代表年度固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)、省份固定效應(yīng)。在本文的所有回歸模型估計(jì)中，對(duì)模型標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行異方差調(diào)整。

表2匯報(bào)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)量的多元回歸估計(jì)結(jié)果。企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比對(duì)下一年專(zhuān)利授權(quán)總量、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、非發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量的回歸系數(shù)分別為-0.603、-0.326、-0.472，且均在1%水平上顯著，意味著，企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比每提高十個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)下一年專(zhuān)利授權(quán)總量、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、非發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量顯著減少約6.03%、3.26%和4.72%。不論在統(tǒng)計(jì)意義上，還是在經(jīng)濟(jì)意義上都較為顯著。

企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比對(duì)企業(yè)下一年專(zhuān)利授權(quán)總量、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量以及非發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量相應(yīng)的回歸系數(shù)分別為-0.651、-0.264、

-0.608，且都在1%水平上顯著，表明客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利產(chǎn)出也具有顯著的負(fù)向影響，企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比每提高十個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)下一年專(zhuān)利授權(quán)總量、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、非發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量平均減少約6.51%、2.64%和6.08%。

控制變量方面，規(guī)模較大（Ln_assets）、營(yíng)收增速較快（Salesgrowth）、經(jīng)營(yíng)績(jī)效較好（ROA）的企業(yè)，創(chuàng)新專(zhuān)利產(chǎn)出較高。另一方面，成立時(shí)間較長(zhǎng)（Ln_firmage）、人均固定資產(chǎn)凈額較高（Ln_fixedpp）、杠桿率較高（Leverage）、股票收益率波動(dòng)較大（Stockvolatility）的企業(yè)，專(zhuān)利授權(quán)量反而較少。其他控制變量的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)則不顯著。

為全面考察供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，本文還實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度、專(zhuān)利質(zhì)量，以及研發(fā)創(chuàng)新效率的影響，如表3所示。供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)的回歸系數(shù)分別為-0.006和-0.005，均在1%水平上顯著，意味著供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)程度提高對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度存在顯著的負(fù)效應(yīng)。供應(yīng)商依賴(lài)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量具有顯著的負(fù)向影響，即企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比提高會(huì)導(dǎo)致下一年申請(qǐng)專(zhuān)利中發(fā)明專(zhuān)利所占比重顯著下降，客戶(hù)依賴(lài)程度提高對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量同樣存在顯著的不利影響。供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的回歸系數(shù)分別為

-0.083和-0.097，均顯著，表明供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)程度提高會(huì)顯著降低企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過(guò)基準(zhǔn)模型研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)不利于企業(yè)創(chuàng)新，為確保實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健、可靠，本文接下來(lái)分別通過(guò)替換相關(guān)變量、延長(zhǎng)滯后期限、改變估計(jì)方法、變換研究樣本等進(jìn)行模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)，表4匯總所有穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸估計(jì)結(jié)果。首先，替換相關(guān)變量，分別使用第一大供應(yīng)商采購(gòu)額占比和第一大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比，以及前三大供應(yīng)商采購(gòu)額占比和前三大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比作為自變量。接下來(lái)，更換企業(yè)創(chuàng)新因變量，使用企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)量替換專(zhuān)利授權(quán)量。然后，延長(zhǎng)滯后期限至滯后兩年和滯后三年。再次，進(jìn)一步使用泊松計(jì)數(shù)模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型重新進(jìn)行回歸估計(jì)。最后，改變研究樣本，分別考察2008年金融危機(jī)之前及剔除前兩年內(nèi)參與對(duì)外并購(gòu)的樣本。綜上所述，模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步顯示出本文研究結(jié)論是穩(wěn)健和可靠的。

2.異質(zhì)性分析

根據(jù)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、規(guī)模和行業(yè)屬性，以及周期屬性等，實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)在不同類(lèi)型企業(yè)中，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響差異，表5匯總所有異質(zhì)性分析的結(jié)果。首先，將樣本分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)，發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商依賴(lài)對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的不利影響較小，客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的不利影響在國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)中不存在顯著性差異。其次，將樣本企業(yè)劃分為規(guī)模較大和規(guī)模較小企業(yè)，發(fā)現(xiàn)不論是供應(yīng)商依賴(lài)，還是客戶(hù)依賴(lài)，對(duì)規(guī)模較大企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)向影響更加明顯。接下來(lái)，將樣本企業(yè)按照所屬制造業(yè)行業(yè)劃分為高科技企業(yè)與一般企業(yè)，不論是供應(yīng)商依賴(lài)，還是客戶(hù)依賴(lài)，對(duì)高科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的不利影響都更加明顯。最后，將樣本企業(yè)劃分為成熟期企業(yè)和成長(zhǎng)期企業(yè)兩種類(lèi)型，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)成熟期企業(yè)創(chuàng)新的不利影響更加顯著。

（四）內(nèi)生性處理

上文通過(guò)基準(zhǔn)模型回歸估計(jì)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析初步獲得供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。然而，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)同企業(yè)創(chuàng)新之間可能還存在“遺漏變量”和“反向因果”兩類(lèi)內(nèi)生性問(wèn)題，為減少內(nèi)生性問(wèn)題的干擾，本文接下來(lái)采用面板工具變量與傾向得分匹配兩種不同識(shí)別策略。

1.面板工具變量估計(jì)

參考Shi（2003）［36］、Dhaliwal等（2016）［10］的策略，選擇滯后兩年、滯后三年的同行業(yè)其他企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比平均值以及前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比平均值作為企業(yè)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)的工具變量。表6模型2表示第一階段回歸結(jié)果，其中，滯后兩期和滯后三期同行業(yè)其他企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比平均值對(duì)內(nèi)生解釋變量的回歸系數(shù)分別為0.126和0.087，均至少在5%水平上顯著，符合預(yù)期。此外，工具變量檢驗(yàn)也表明本文所選工具變量是合適的。表6模型3、模型4和模型5所示為第二階段回歸結(jié)果，供應(yīng)商依賴(lài)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)總量存在顯著的負(fù)向影響，不利于企業(yè)創(chuàng)新，同基準(zhǔn)模型得到的結(jié)論一致。

同理，表7所示為企業(yè)客戶(hù)依賴(lài)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的具體效應(yīng)，第一階段回歸結(jié)果顯示工具變量對(duì)內(nèi)生解釋變量的回歸系數(shù)均顯著為正，符合預(yù)期。第二階段回歸結(jié)果表明，企業(yè)客戶(hù)依賴(lài)對(duì)下一年專(zhuān)利授權(quán)總量、發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、非發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量的半彈性回歸系數(shù)分別為-3.277、-5.068、

-1.486，且都至少在5%水平上顯著，說(shuō)明客戶(hù)依賴(lài)同樣對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有明顯的抑制效應(yīng)。

2.傾向得分匹配估計(jì)

本文采用傾向得分匹配方法估計(jì)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。表8中A欄和B欄分別匯報(bào)了供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)是否較大對(duì)企業(yè)專(zhuān)利授權(quán)總量的具體影響，分別采用一對(duì)一匹配、鄰近匹配、卡尺匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配、樣條匹配以及馬氏匹配方法進(jìn)行估計(jì)。其中，ATE表示考慮整個(gè)樣本的匹配結(jié)果；ATU表示只考慮供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)較小樣本企業(yè)的匹配結(jié)果；ATT則為僅考慮供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)較大樣本企業(yè)的平均處理效應(yīng)，這也是本文最關(guān)心的結(jié)果。由表8可知，所有匹配結(jié)果均顯著為負(fù)，且都在1%水平上顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)論，即企業(yè)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)創(chuàng)新存在顯著抑制效應(yīng)。

五、影響機(jī)制分析

（一）供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)與企業(yè)融資約束

首先，實(shí)證分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)是否通過(guò)影響企業(yè)融資約束，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。參照Hadlock、Pierce（2010）［37］的方法，構(gòu)建如下反映企業(yè)融資約束程度的度量指標(biāo)：Fincons=-0.737×Ln（Assets）+0.043×Ln（Assets）2

-0.04×Firm age。其中，F(xiàn)incons融資約束指標(biāo)得分越高，表明企業(yè)所面臨的融資約束越嚴(yán)重。通過(guò)在模型中引入企業(yè)融資約束指標(biāo)以及融資約束與供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)的交互項(xiàng)，分析供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)是否通過(guò)影響企業(yè)融資約束進(jìn)而阻礙了企業(yè)創(chuàng)新。根據(jù)表9中A欄的回歸結(jié)果，融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明融資約束越嚴(yán)重，越不利于企業(yè)創(chuàng)新，與理論預(yù)期及現(xiàn)有研究一致。供應(yīng)商依賴(lài)與融資約束交互項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，企業(yè)融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)在供應(yīng)商依賴(lài)程度較高的企業(yè)中越顯著，供應(yīng)商依賴(lài)進(jìn)一步加劇了融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的抑制效應(yīng)。同理，客戶(hù)依賴(lài)與融資約束的交互項(xiàng)回歸系數(shù)也顯著為負(fù)，表明客戶(hù)依賴(lài)同樣加劇了融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的阻礙作用。綜上所述，上游供應(yīng)商依賴(lài)和下游客戶(hù)依賴(lài)通過(guò)提高企業(yè)面臨的融資約束，均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的負(fù)向抑制效應(yīng)。

（二）供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)與市場(chǎng)進(jìn)入威脅

其次，考察不同市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻行業(yè)中企業(yè)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響差異，行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)（Herfindahl）衡量行業(yè)的集中競(jìng)爭(zhēng)程度，赫芬達(dá)爾指數(shù)越低，說(shuō)明行業(yè)集中度越低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)市場(chǎng)進(jìn)入威脅越大，企業(yè)上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)更容易進(jìn)入，構(gòu)造市場(chǎng)進(jìn)入指標(biāo)：Entryeasy=0-Herfindahl，Entryeasy指標(biāo)越大，表明上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)更容易進(jìn)入企業(yè)所在行業(yè)，企業(yè)必須加快提高創(chuàng)新水平，形成新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和進(jìn)入門(mén)檻。在模型中引入Entryeasy以及Entryeasy與供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果如表9中B欄所示，交互項(xiàng)回歸系數(shù)均顯著為正，且都在1%水平上顯著，意味著，市場(chǎng)進(jìn)入顯著降低供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)向影響。

（三）供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)與協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)

隨著創(chuàng)新復(fù)雜程度不斷提高和技術(shù)進(jìn)步的不斷加快，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)日益成為企業(yè)創(chuàng)新依賴(lài)的重要資源，上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)是企業(yè)創(chuàng)新的重要合作伙伴，企業(yè)供應(yīng)商和客戶(hù)越集中，企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)越小，越不利于企業(yè)獲得來(lái)自上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)的知識(shí)溢出，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新不利。本文基于IncoPat科技創(chuàng)新情報(bào)平臺(tái)純手工收集整理中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)歷年創(chuàng)新專(zhuān)利合作伙伴數(shù)量（Innonetwork）。在模型中引入?yún)f(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)以及與供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)的交互項(xiàng)，表9中C欄報(bào)告具體的回歸結(jié)果，企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效具有顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)。協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)交互項(xiàng)回歸系數(shù)同樣也都顯著為正，說(shuō)明企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)能夠顯著降低供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的不利影響，驗(yàn)證了這一影響機(jī)制。最后，本文在模型中引入企業(yè)所在行業(yè)平均研發(fā)密集度（INDrdsales_ratio）及其與供應(yīng)商依賴(lài)、客戶(hù)依賴(lài)交互項(xiàng)，回歸結(jié)果如表9中D欄所示，研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)研發(fā)密集度越高的企業(yè)，供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)越大。

六、結(jié)論與政策建議

本文主要考察上游供應(yīng)商依賴(lài)，以及下游客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的具體效應(yīng)及其影響機(jī)制?；谥袊?guó)1701家制造業(yè)上市企業(yè)2001—2015年研究樣本，分別使用企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)額占比、前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額占比度量供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)，使用企業(yè)當(dāng)年所申請(qǐng)的所有專(zhuān)利中最終獲得授權(quán)的專(zhuān)利數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的代理指標(biāo)。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)上游供應(yīng)商依賴(lài)和下游客戶(hù)依賴(lài)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的抑制效應(yīng)。本文隨后分別采用面板工具變量和傾向得分匹配兩種不同識(shí)別策略緩解模型內(nèi)生性問(wèn)題的干擾，得到一致的研究結(jié)論。通過(guò)一系列內(nèi)容豐富的穩(wěn)健性檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文研究結(jié)論。機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商依賴(lài)和客戶(hù)依賴(lài)分別通過(guò)影響企業(yè)融資約束、市場(chǎng)進(jìn)入威脅、協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)以及特定關(guān)系投資等阻礙企業(yè)創(chuàng)新。

如何更好推動(dòng)企業(yè)自主創(chuàng)新對(duì)于中國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)更快、更好發(fā)展具有十分重要的意義。本文基于企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的視角研究企業(yè)創(chuàng)新問(wèn)題，不僅具有理論價(jià)值，同時(shí)還對(duì)政府和企業(yè)制定創(chuàng)新政策和戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實(shí)啟發(fā)意義。首先，政府在制定創(chuàng)新政策時(shí)要立足于產(chǎn)業(yè)鏈等更高的視角，注重推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈高效整合與協(xié)同創(chuàng)新；其次，企業(yè)在實(shí)施創(chuàng)新戰(zhàn)略時(shí)應(yīng)盡力避免對(duì)上游供應(yīng)商和下游客戶(hù)過(guò)度依賴(lài)；最后，企業(yè)要更加重視供應(yīng)商和客戶(hù)在內(nèi)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，提高創(chuàng)新效率。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 傅曉嵐. 中國(guó)創(chuàng)新之路［M］. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2017.

［2］ Friedman A L， Miles S. Stakeholders： Theory and Practice［M］. Oxford： Oxford University Press， 2006.

［3］ Titman S， Wessels R. The Determinants of Capital Structure Choice［J］. Journal of Finance， 1988（1）： 1-19.

［4］ Banerjee S， Dasgupta S， Kim Y. Buyer - supplier Relationships and the Stakeholder Theory of Capital Structure［J］. Journal of Finance， 2008（5）：2507-2552.

［5］ Chu Y. Optimal Capital Structure， Bargaining， and the Supplier Market Structure［J］. Journal of Financial Economics， 2012（2）： 411-426.

［6］ Raman K， Shahrur H. Relationship-specific Investments and Earnings Management： Evidence on Corporate Suppliers and Customers［J］. The Accounting Review， 2008（4）： 1041-1081.

［7］ Ahern K R. Bargaining Power and Industry Dependence in Mergers［J］. Journal of Financial Economics， 2012（3）： 530-550.

［8］ Ahern K R， Harford J. The Importance of Industry Links in Merger Waves［J］. Journal of Finance， 2014（2）： 527-576.

［9］ Boone A L， Ivanov V I. Bankruptcy Spillover Effects on Strategic Alliance Partners［J］. Journal of Financial Economics， 2012（3）： 551-569.

［10］ ?Dhaliwal D， Judd J S， Serfling M， et al. Customer Concentration Risk and the Cost of Equity Capital［J］. Journal of Accounting and Economics， 2016（1）： 23-48.

［11］ ?Williamson O E. Transaction-cost Economics： The Governance of Contractual Relations［J］. Journal of Law & Economics， 1979（2）： 233-261.

［12］ ?Pfeffer J， Salancik G R. The External Control of Organizations： A Resource Dependence Approach［M］. New York： Harper and Row Publishers， 1978.

［13］ ?Grossman S J， Hart O D. The Costs and Benefits of Ownership： A Theory of Vertical and Lateral Integration［J］. Journal of Political Economy， 1986（4）： 691-719.

［14］ ?Chu Y， Tian X， Wang W. Corporate Innovation Along the Supply Chain［J］. Management Science， 2019（6）： 2445-2466.

［15］ ?Grout P. Investment and Wages in the Absence of Binding Contracts： A Nash Bargining Approach［J］. Econometrica， 1984（2）： 449-60.

［16］ ?Hart O， Moore J. Property Rights and the Nature of the Firm［J］. Journal of Political Economy， 1990（6）： 1119-1158.

［17］ ?Titman S. The Effect of Capital Structure on a Firms Liquidation Decision［J］. Journal of Financial Economics， 1984（1）： 137-151.

［18］ ?Fee C E， Thomas S. Sources of Gains in Horizontal Mergers： Evidence from Customer， Supplier， and Rival Firms［J］. Journal of Financial Economics， 2004（3）： 423-460.

［19］ ?Chen Y， Podolski E J， Veeraraghavan M. Does Managerial Ability Facilitate Corporate Innovative Success［J］. Journal of Empirical Finance， 2015（C）：313-326.

［20］ ?Custódio C， Ferreira M A， Matos P. Do General Managerial Skills Spur Innovation？［J］. Management Science， 2019（2）： 459-476.

［21］ ?孔東民，徐茗麗，孔高文.企業(yè)內(nèi)部薪酬差距與創(chuàng)新［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2017（10）：144-157.

［22］ ?石曉軍，王驁然.獨(dú)特公司治理機(jī)制對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響：來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)公司雙層股權(quán)制的全球證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2017（1）：149-164.

［23］ ?He J J， Tian X. The Dark Side of Analyst Coverage： The Case of Innovation［J］. Journal of Financial Economics， 2013（3）： 856-878.

［24］ ?Chemmanur T， Tian X. Do Anti-takeover Provisions Spur Corporate Innovation： A Regression Discontinuity Analysis［R］. SSRN Working Paper， 2017.

［25］ ?張杰，蘆哲，鄭文平，陳志遠(yuǎn).融資約束，融資渠道與企業(yè)R&D投入［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2012（10）： 66-90.

［26］ ?鞠曉生，盧荻，虞義華.融資約束、營(yíng)運(yùn)資本管理與企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2013（1）： 4-16.

［27］ ?Manso G. Motivating Innovation［J］. Journal of Finance， 2011（5）： 1823-1860.

［28］ ?Fang V W， Tian X， Tice S. Does Stock Liquidity Enhance or Impede Firm Innovation［J］. Journal of Finance， 2014（5）： 2085-2125.

［29］ ?Chen Z. Supplier Innovation in the Presence of Buyer Power［R］. Carleton University， Department of Economics， 2014.

［30］ ?Snyder C M. A Dynamic Theory of Countervailing Power［J］. RAND Journal of Economics， 1996（4）： 747-769.

［31］ ?Christopher M， Gattorna J. Supply Chain Cost Management and Value-based Pricing［J］. Industrial Marketing Management， 2005（2）： 115-121.

［32］ ?Hendricks K， Mcafee R P. A Theory of Bilateral Oligopoly［J］. Economic Inquiry， 2010（2）： 391-414.

［33］ ?Chang X， Fu K， Low A， et al. Non-executive Employee Stock Options and Corporate Innovation［J］. Journal of Financial Economics， 2015（1）： 168-188.

［34］ ?Balsmeier B， Fleming L， Manso G. Independent Boards and Innovation［J］. Journal of Financial Economics， 2017（3）： 536-557.

［35］ ?Hirshleifer D， Hsu P H， Li D. Innovative Efficiency and Stock Returns［J］. Journal of Financial Economics， 2013（3）： 632-654.

［36］ ?Shi C. On the Trade-off Between the Future Benefits and Riskiness of R&D： A Bondholders Perspective［J］. Journal of Accounting and Economics， 2003（2）： 227-254.

［37］ ?Hadlock C J， Pierce J R. New Evidence on Measuring Financial Constraints： Moving Beyond the KZ Index［J］. Review of Financial Studies， 2010（5）： 1909-1940.

責(zé)任編輯：倪貝貝

（E-mail：shellni@ 163. com）

收稿日期：2022 - 08 - 14 本刊網(wǎng)址·在線期刊：http：//qks. jhun. edu. cn/jhxs

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“建設(shè)人才強(qiáng)國(guó)背景下激發(fā)科技人才創(chuàng)新活力研究”（21ZDA014）；中國(guó)社會(huì)科學(xué)院重大項(xiàng)目“加快構(gòu)建新發(fā)展格局，在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富?！保?022YZD006）；中國(guó)社會(huì)科學(xué)院青年啟動(dòng)項(xiàng)目“中國(guó)企業(yè)基礎(chǔ)研究：動(dòng)因與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)評(píng)價(jià)”（2023YQNQD036）

作者簡(jiǎn)介：趙奇鋒，男，河南駐馬店人，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所助理研究員，中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與智能治理實(shí)驗(yàn)室助理研究員，博士，E-mail：zhaoqifeng1992@163.com。