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李 星，戚 湧，2，张桂阳
(1.南京理工大学经济管理学院，江苏 南京 210094；
2.南京理工大学知识产权学院，江苏 南京 210094)
随着创新型国家战略的实施，企业自主创新能力的作用也更加突出，这有助于企业在激烈的市场竞争中取得优势地位[1]。但是关键核心技术的 “卡脖子”问题仍然无法避免，专利产出重量而轻质等问题仍需解决。中兴、华为等事件充分说明，部分发达国家对中国高科技企业的政治打压与技术封锁在未来可能会不断升级，国际竞争将呈现出高度不确定性。因此，我们需要提高风险意识和底线思维意识，加强组织、制度等基础条件保障，坚定不移地走自主创新道路，突破 “卡脖子”技术难题，加快构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的发展格局。高端装备制造业拥有附加值大、成长性好、科技含量高等特点，具备强大的市场竞争优势和发展潜力，能够带动引领中国制造业整体水平的提升[2]。高端装备制造业对于提升技术创新能力、培育创新机制发挥着巨大作用，是通过技术溢出促进中低端制造业发展的中坚力量[3]。然而，现阶段高端装备制造业仍存在核心竞争优势和创新能力不足、产业利润率低等问题，与世界先进水平相比，存在着一定差距。近年来，大数据、云计算、人工智能和区块链等数字技术发展迅猛，已逐渐融入企业生产经营的全过程。因此，在数字化浪潮的背景下对中国高端装备制造业技术创新的因果关系进行研究，有助于实现关键技术自主可控，构建自主可控安全高效的产业体系，这对指导高端装备制造企业的创新实践具有重要的理论和现实意义。
关于企业创新影响因素的研究，现有学者大都从企业面临的外部环境和内部特征等方面开展。在企业的外部环境方面，包括市场环境、环境不确定性、企业外部关系、政府政策等。例如，卿陶等[4]发现市场分割会削弱内销规模和出口规模对企业创新的促进作用。陈德球等[5]实证发现企业的合作经历和校友关系会提高联合投资企业创新产出和效率。谢斌等[6]发现创新激励政策的力度越大，就越能促进企业的渐进式创新和突破式创新。然而，余得生等[7]发现环境规制和融资约束会抑制企业创新，并且融资约束存在着中介作用。在企业内部特征上，主要有企业规模、股权集中度、财务状况和高管特征等。刘诗源等[8]认为大规模企业在风险承担、规模经济等方面存在更多优势，相较于中小规模企业，其创新意愿更强。股权结构是公司内部治理的最高级别，较高的股权集中度可以减轻高管业绩压力，促使他们有精力关注企业的长远发展，增加创新投入，还可以降低创新成本[9]。适当的高管激励能够有效提升企业创新绩效，促进企业正常运转。值得一提的是，拥有海外经历的高管在国有企业任职则更能发挥对创新的促进作用[10]。
然而已有研究还存在以下局限性：①现有研究大多仅讨论单个因素对企业创新影响的净效应，忽视多因素之间可能产生的联合效应。企业创新是复杂的决策行为，它受多种因素共同影响，仅凭借传统回归方法研究单个变量的净效应或者多变量的中介、调节效应可能无法解释透彻。②没有体现不同影响因素之间的互动关系。尽管企业内部治理和外部环境因素都能对企业创新产生净效应，但有可能公司内外部多种因素之间的互动作用可能会带来1+1>2的互补效应或1+1<2的替代效应。多种因素对企业创新的互动效果鲜有文献进行探讨。因此，揭示多种因素之间的协同联动作用，有助于充分理解企业技术创新的复杂性本质，为企业选择创新最优路径提供经验借鉴。③在研究视角上，鲜有文献从技术、组织、环境等多个视角对企业创新影响因素进行研究。企业创新本身具有高风险和高不确定性，它不仅会受到现有数字经济等技术条件的影响，还会受到政治关联等组织层面以及知识产权保护和政府补助等环境层面影响。因此，从组态视角展开研究，有助于深化对企业创新背后复杂的影响机理理解。
1.1 文献回顾
(1)理论分析。根据动态能力理论，企业可以根据环境的变化迅速整合内外部资源，获取竞争优势[11]。当前，数字技术已融入企业整合、重构内外部资源的创新过程中，它能够促进企业动态能力的生成和演化[12]。数字技术作为低层次动态能力，可提升高层次的动态能力水平，进而为企业创造效益[13]。数字经济下的数字技术具备自生长性，企业所处的数字化环境通常是复杂多变的，其数字化的新产品和服务边界也会相应发生变化，因此在数字经济背景下，企业需要依托于数字技术来识别和把握各种创新机会[14]。根据资源依赖理论，单个组织很难达到自给自足、充分掌控资源的最佳状态，只有当组织与环境进行交换时才能够得到外部资源。若企业与政府、供应商等保持的良好关系，可以便于企业获得所需的各类资源，进而在市场竞争中维持并扩大现有优势[15]。根据信息不对称理论，企业与政府之间信息不对称，由于存在严格的审批程序，政府无法深入了解企业创新情况，并且由于信息不对称的存在，政府无法对企业资金使用状况进行有效监督[16]。然而，若政府能够加大政策干预力度和财政支持，企业创新能力定会获得显著提升。
(2)影响因素分析。技术层面影响因素分析。基于技术视角，能够影响企业创新的因素主要有数字经济、人工智能、新型基础设施建设等。在企业层面，侯世英等[17]认为数字经济与市场整合对企业创新都有着显著的促进作用，而且数字经济对市场整合的创新激励存在着正向调节作用。胡山等[18]发现数字经济对企业创新绩效存在着显著的促进作用。在区域层面，数字经济能通过人力和研发资本提高创新水平，并且这种关系存在地区差异[19-20]。人工智能的出现可以提高企业生产效率、推进尖端技术、获取竞争优势，使得社会生活展现出 “液态化”特点[21]。孙丽文等[22]认为人工智能有助于加速实现产业数字化和智能化转型，高端装备制造业、汽车制造业可以结合人工智能技术，推动研发设计、生产制造等更加高效，从而为企业创新提供路径选择。而良好的数字基础设施可以促使上市公司技术知识向子公司扩散，进而加强与其他公司的技术创新合作[23]。不仅如此，数字基础设施能够在相关要素不发生空间转移的前提下，依靠信息元传递知识，大幅降低时间成本，提高知识传播效率[24]，为企业的技术创新带来便利。
组织层面影响因素分析。组织层面对企业创新产生影响的因素主要有组织文化、产权性质、企业规模和组织关系等。企业文化具有凝聚、导向、约束、整合、激励等多种功能[25]，具有创新氛围的企业文化可以促进企业创新水平的提高，增强创新活力。关于产权性质，非国有企业和大中型企业的创新行为与政府补助的关系较弱，政府的研发补贴对小微型企业关系较为明显，但是对国有企业存在着抑制作用[26]。非国有企业可以通过完善内部控制和高管激励来提高国有企业的技术创新水平[27]。此外，组织关系也能对企业创新产生显著影响。例如，于文超[28]发现地方官员更替的频率越高，越有利于企业创新水平的提升。相反，许松涛等[29]研究认为非重污染企业的政治关联不利于企业研发创新，但重污染企业的政治关联却能够提高企业创新水平。
环境层面影响因素分析。环境层面主要有制度环境和市场环境等。制度环境包含了正式制度和非正式制度环境，知识产权保护作为一种基础性的正式制度，可以将技术创新的正外部性内在化，进而对创新活动形成外部激励。良好的知识产权保护有助于完善企业的信息披露制度，减少企业重复投资，不仅如此，它还能吸引外商直接投资，促进跨国公司技术向本土传递，从而提高企业创新能力[30-31]。然而，也有学者[32-33]发现知识产权保护可能会增加企业的学习成本，导致企业失去创新热情，阻碍企业创新。社会信任作为典型的非正式制度，与正式制度存在替代效应，有助于减少政府对企业利润侵占的不良行为，增加企业创新的收益[34-35]。政府补贴作为一项重要政策，可以有效分散创新失败的风险，释放出政府认可企业创新行为的信息，加速各类资源向企业聚集[36-37]。当然，也有学者[38-39]持相反观点，认为补贴政策可能导致企业的寻租行为，使得企业为了迎合政策而投资于补贴的特定范围内，进而对企业的研发投入产生挤出效应。
1.2 理论模型构建
本文利用fsQCA的方法，探讨技术、组织和环境层面因素对企业创新的协同联动作用，并揭示不同因素之间的互动关系。因此，本文基于技术-组织-环境 (TOE)理论框架，将数字经济、制度环境、组织关系与企业创新相结合，构建影响高端装备制造企业创新的理论框架模型。
(1)技术层面。主要是代表数字经济发展的4个变量，如数字应用、数字服务、数字建设、数字设施。在技术因素与组织因素的相互作用中，技术因素会影响组织对技术的应用、采纳等各种行为[40]。数字技术设施可以提高信息传播速度、降低企业的信息交流成本，并且可以缓解信息不对称的问题，从而为企业创新提供技术支撑[41]。根据交易成本理论，在企业创新过程中，数字技术可以凭借信息传播、数据处理和信息获取等低成本优势[42]，缓解企业可能会存在的研发要素以及产品供需矛盾，继而提高创新质量。
(2)组织层面。包括企业的政治关联和供应链关系两个二级条件。根据资源依赖理论，组织很难实现完全自给自足，不同组织掌握的资源也存在较大差异。企业只有加强与外界的交流、合作才能提高创新能力[43]。政企间的纽带关系能够弥补市场竞争中存在的制度缺失问题，这可以为政治关联的企业提供产权保护，避免受到行政干预[44]。基于信号理论，政治关联能协助企业迅速获取政策信息，获得更多的创新资源，提高关联企业的技术创新能力[45]。因此，作为一种信号显示，政治关联可以缓解企业创新中存在的信息不对称问题，协助企业获取外部资源，提升创新绩效[46]。合作观认为，企业之间保持良好的合作关系，能发挥出供应商和客户所扮演的支持、监督和治理的角色[47]，从而促进资源互补和信息共享[48]。创新企业与客户、供应商关系的依存度紧密相关，当供应链关系越强时，越有利于特定知识、信息的有效传递，从而促进企业创新[49]。
(3)环境层面。包括知识产权保护和政府补助两个变量。根据信息不对称理论和外部性理论，若政府加大对知识产权侵权行为的监管力度，那么企业会更愿意对外披露研发信息，从而减少企业的融资难度。不仅如此，知识产权保护强度越大，企业创新成功的概率也越高，从而出现 “超越竞争”效应，激励行业领军企业进行创新活动[50]。近年来，中国企业获得的政府补助逐年增加，政府的财政补助在很大程度上推动了中国企业、产业以及地区的发展。政府补助能够有效促进企业创新水平的提高，原因在于政府补助能降低企业研发成本，从而缓解创新过程中存在的融资约束问题[51]。不仅如此，企业获得政府补助还意味着政府对企业研发项目的赞同，有利于企业取得外部投资人的信赖以获得更多投资基金[52]。
根据以上分析，本文基于TOE理论框架，构建影响企业创新质量的理论模型框架，见图1。
图1 研究框架
2.1 研究方法
为研究数字经济及其他因素对中国高端装备制造业企业创新的影响路径，本文采用模糊集定性比较分析的方法 (fsQCA)进行组态分析，使用的软件是fsQCA3.0。由于大多数据是连续型数据，因此采用Ragin提出的fsQCA的方法，它是对定性比较分析 (QCA)法的进一步拓展。在fsQCA方法中，首先要将连续性数据转换为0-1的隶属度。当变量的值越接近于1时，其对应的集合程度也就越高。本文选择模糊集定性比较分析 (fsQCA)研究数字经济及其他因素对企业创新的影响。原因如下：①数字经济以及企业创新质量等变量中不仅有定性指标，也有定量指标。以往的定性研究和定量研究大多只侧重于部分案例，从而无法揭示各因素间的多重并发关系。但是fsQCA方法适合中小样本，能将定性和定量分析有效结合。②想要揭示企业创新水平的提升路径，仅靠数字经济、政府补贴、知识产权保护、政治关联及供应链关系等变量的独立作用或两两交互作用进行实证分析还不够，利用fsQCA方法通过分析多重并发因果关系，有利于深入理解数字经济时代企业创新的差异化驱动机制。
2.2 样本和数据
本文选取沪深A股高端制造业的上市公司作为研究对象，时间区间为2017年和2018年。具体讲，本文根据高端装备制造业子行业的种类，将Wind数据库概念股分类中的 “高端装备制造、高铁、航母、机器人、通用航空、卫星导航、无人机、智能交通”行业的上市公司作为样本[53]。在剔除数据缺失的企业后，共得到129家企业。本文的企业创新、政府补贴、政治关联和供应链关系数据来自CSMAR数据库以及企业年报，数字经济、知识产权保护等数据来自 《中国统计年鉴》。为了保持数据的稳定性，本文将2017—2018年企业及地区层面的数据除以2作为截面数据进行研究。
2.3 变量测量和数据校准
(1)变量测量。结果变量：企业创新 (Inno)。本文参考黎文靖等[54]的研究，用企业的发明专利申请总数来表示。由于发明专利申请的程序较为严格和复杂，且在申请过程中需要经过申请、受理、初审、公布等环节，因此发明专利体现出高质量和高技术的优点[55]。当发明专利申请数越多时，代表着企业创新水平越高。
前因变量有以下5个。
数字经济：参照郭吉涛等[56]以及刘达禹等[57]的做法，选取样本企业所在省级行政区的数字经济指标进行研究。具体地，数字应用 (App)：每百人使用计算机数 (台)；
数字服务 (Ser)：移动电话普及率 (部/百人)；
数字建设 (Cons)：互联网宽带接入用户数 (万户)；
数字设施 (Fac)：光缆线路长度 (万公里)。
知识产权保护 (IPR)：知识产权保护水平包括立法、执法、司法等各个方面，知识产权保护力度与社会法制化程度、司法保护程度、知识产权保护意识等密切相关。因此，本文对知识产权保护的测度将按照以下方法进行：①司法保护程度，用专利侵权受理案件数量除以该地区当年获得的专利授权量，记为专利侵权率，1减去专利侵权率得到该地区的未侵权率，未侵权率越大表明了该地区知识产权保护的效果也就越好[58]；
②社会法制化程度，本文用当地的律师比例进行衡量，具体做法为该地区每万人律师人数除以10000[59]；
③区域知识产权保护意识，以省际高等院校数目度量；
④地区经济发展水平，以人均万元地区生产总值反映[60]。对4个指标进行标准化后加总取平均值即为知识产权保护水平，用符号Ipr表示。
政府补助 (Gov)：采用CSMAR数据库财务报表附注披露的 “营业外收支”中的有关政府项目手工整理得出，然后对政府补助取自然对数。
政治关联 (Pc)：采用虚拟变量来表示，当公司的董事长或总经理曾经或现任职于政府机构、军队或政协等取值为1，否则取值为0。
供应链关系 (Sc)：采用供应链集中度来表示，衡量方式为前5个供应商采购与前5个客户销售比例之和的均值，即 (向前5名供应商采购比例+向前5名客户销售比例)/2。
(2)变量校准。在模糊集定性比较分析中，各条件和结果 (企业创新)都被看作独立的集合，而各个案例在集合中都有各自的隶属分数，给案例赋予隶属分数的过程就是校准。借鉴已有研究，在杜运周等[61]、Gao等[62]研究基础上，运用直接校准法，对结果变量和前因变量进行校准。企业创新、数字经济各变量、知识产权保护、政府补助、政治关联和供应链关系交叉点的校准标准为0.5，完全隶属的校准标准为0.95，完全不隶属的校准标准为0.05。结果变量和条件变量的校准结果见表1。
表1 条件变量和结果变量的校准
3.1 单个条件的必要性分析
在进行条件组态的充分性分析之前，需要检验各个条件变量与结果变量之间的关系，分析单一条件是否为企业创新质量的必要条件。当一致性水平大于0.9时，可以认为该条件变量是结果变量的必要条件；
当一致性水平小于0.9时，则认为条件变量不是结果变量的必要条件。表2为使用fsQCA3.0软件分析的高创新质量与非高创新质量的必要条件检验结果。从表2可以看出，各条件变量的一致性值均小于0.9。因此，不存在影响高创新质量和非高创新质量的必要条件。该结果意味着企业创新质量会受到多种因素的共同影响，并非单一因素起作用。提高企业创新质量需要从技术条件、组织条件和环境条件3个维度进行整体分析，从而发掘各条件变量之间的协同联动作用。
表2 必要条件分析
3.2 条件组态的充分性分析
充分性分析可以展示多个条件因素组成的组态所导致结果的充分性，Schneider等[63]研究表明，决定充分性一致性的水平一般应不低于0.75，频数的阈值应根据不同的研究情境以及样本量的大小来确定，中小样本的频数阈值为1，而对于大样本，频数阈值应当大于1。在本文的研究中，最终确定的一致性阈值为0.8，频数阈值为2，共包含了129个样本。本文参照Fiss[64]的研究，●或●表示条件变量出现，⊗或⊗表示条件变量不存在，其中●和⊗代表核心条件，●和⊗代表边缘条件，空白代表条件可有可无。利用fsQCA3.0软件分析后的结果见表3。可以看出，共有5种高创新质量的组态路径，组态和总体解的一致性水平均高于0.7，总体解的一致性为0.734492，总体解的覆盖度为0.532759。
表3 产生高创新质量的条件组态
(1)组织-环境型。在组态1中，政治关联和知识产权保护因素的存在发挥了核心作用。该路径表明，尽管高端装备制造业企业在供应链关系方面存在限制，并且数字经济发展水平不高，但是在较强的政治关联和较高水平的知识产权保护作用下，企业可以实现高质量创新。
政治关联是企业拥有政治资源的一种体现，拥有政治资源后，通常意味着企业会获得更多信息和资源，这些信息和资源甚至会影响到政府部门的政策制定与执行。拥有政治关联的企业可以产生牢靠的制度环境，减少对外部环境的依赖程度。同时，由于具有政治关联的企业存在政治背景，他们从政府获得补贴时可能会掌握更多话语权，获得更多补贴。对于知识产权保护，其可以通过排他性来使企业获得事后垄断的权力，这种权力能够帮助企业在面临技术、产权等被侵权时获得合法的赔偿。不仅如此，知识产权保护可以使企业将创新的权利许可证出售给其他企业，从而增加研发投资，及时弥补企业技术溢出所产生的亏损，增加创新积极性和频率，最终提高创新水平和创新质量。因此，在政治关联和知识产权保护的联动作用下，企业创新能力会相应提高。该路径能够解释约32.9%的企业创新案例，并且可以解释大约9.94%的企业高创新质量案例。
(2)组织-技术型。组态2可看出，政治关联和数字应用发挥了辅助性作用，数字服务发挥了核心作用，其他条件变量的缺席发挥出了核心作用。这表明，政治关联与数字应用、数字服务可以促进高端装备制造业企业的创新质量提高。尽管环境条件有所欠缺，但若是发挥好政治关联的带动作用以及数字应用和数字服务的支撑作用，可以弥补环境条件缺失带来的不足。该路径可以解释大约27.8%的企业创新案例，并且有2.59%的高创新质量案例能被该路径所解释。中国存在的 “新兴”和 “转型”的制度特征，使企业更加重视政商关系的维持，政治关联也成为各行各业的隐藏资源。政府手握影响企业生存发展的资源配置权，具有政治关联的企业可以及时获得数字经济相关政策信息，并且更容易获得专项补贴、税收减免等红利，从而有利于企业数字化转型发展。这样在政治关联与数字应用的联动作用下可有效提高企业创新质量。
(3)全维度协同型。全维度协同型共有3个不同组态。通过横向对比组态3、组态4和组态5可以看出，3条路径中都存在政治关联的边缘条件，而核心条件和边缘条件存在差异。在组态3中，政治关联和数字应用发挥了辅助性作用，政府补贴和数字服务发挥出了核心作用，知识产权保护、数字建设和数字设施的缺席发挥了核心作用，该路径可以解释大约26.0%的企业创新案例，并且有2.20%的高创新质量案例仅能被该路径所解释。在组态4中，知识产权保护、政府补贴、数字建设和数字设施的存在是核心条件，政治关联的存在是边缘条件，数字应用和数字服务的缺席发挥了辅助和核心作用，但供应链关系是无关紧要的条件。该路径可以解释大约26.68%的企业创新案例，并且有1.96%的高创新质量案例能被该路径所解释。在组态5中，供应链关系、知识产权保护、政府补贴、数字建设、数字设施的存在是核心条件，政治关联的存在是边缘条件，数字应用的缺席是边缘条件。该路径可以解释大约21.60%的企业创新案例，并且仅有0.04%的高创新质量案例被该路径解释。综合来看，这3条路径的组织、环境和技术条件都存在并发挥作用，因此称为全维度协同型。
由此看出，即使有的路径中其他前因变量可能不完备，但TOE框架下的技术、组织和环境条件之间的协同联动作用可以驱动企业的高质量创新，例如组态3中的数字建设和数字设施情况较差，但是数字应用和数字服务等其他前因变量有效弥补了不足；
组态4和5中数字应用和数字服务情况较差，但是数字建设和数字设施弥补了不足。企业的政治关联、供应链关系以及知识产权保护发挥作用时，可更加容易获得专项补贴、税收优惠等福利，推动企业数字化水平的提高。因此，在组织-环境-技术型的联合驱动作用下，有助于企业实现高质量创新的目标。
3.3 稳健性检验
fsQCA方法中，可以采用更改案例频数和调整校准阈值的方式进行稳健性检验。本文将案例频数改为1，校准阈值由0.8变为0.78，其他处理方式不变，重新进行组态分析。由表4可以看出，尽管组态路径变为6条，但是这4条组态中的协同联动作用与上文中的结果基本一致，同样存在组织-环境型、组织-技术型和组织-环境-技术型这3种组态类型，这表明本文的研究结果是稳健的。
表4 稳健性检验
4.1 研究结论
(1)fsQCA必要条件分析表明，数字经济、组织因素和环境因素均无法独立作用于企业创新，只有数字经济、政治关联、供应链关系、知识产权保护和政府补贴联合作用，才能驱动企业高质量创新。
(2)高企业创新质量的驱动机制存在3种模式和5条路径。3种模式分别为政治关联和政府补贴共同解释下的组织-环境适配模式、政治关联和数字经济共同解释下的组织-技术适配模式以及组织、环境和数字经济共同解释下的全维度协同型适配模式。5条路径中，组织条件中的政治关联因素均作为边缘条件出现，表明政治关联因素不容忽视。研究还发现，企业创新具有多重并发因果效应，各因素的有效结合通过 “殊途同归”方式来提高企业创新质量。
4.2 实践启示
(1)对于高端装备制造业而言，可以从 “技术-组织-环境”的创新要素入手，积极融入产业数字化和创新生态网络中，结合自身条件和资源禀赋，完善研发创新的顶层设计，从整体视角考虑如何促进创新质量的提高。
(2)对于政府而言，应当注重技术、组织和环境因素的协同整合，探索出数字经济发展、组织关系和环境条件促进企业创新的多元化路径，有针对性地制定提高企业创新质量的方针政策，营造出良好的营商环境。通过研发补贴、税收减免等优惠政策大力扶持企业创新，加强与企业的通力合作，为实现创新驱动高质量发展出谋划策。
4.3 创新之处
(1)基于TOE理论框架，综合考虑数字经济的技术因素与政治关联、供应链关系、知识产权保护和政府补贴的组织、环境因素及其互动机制，从作用路径、适配模式、主动因素等方面揭示了企业创新的驱动机制，突出了高端装备制造业企业创新背后因果的复杂性，弥补了以往研究仅从技术、组织和环境等单一要素切入，无法揭示影响企业创新整体性和系统性因素的不足。
(2)采用fsQCA方法，从样本选取与分析手段两方面为创新管理研究提供将中小样本与典型案例相结合的研究模式。借助fsQCA方法，将数字经济、政治关联、供应链关系、知识产权保护和政府补贴要素等多个因素整合到同一框架，为企业创新研究提供全景式系统化分析的工具箱。
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