研发机构规模扩大能够提高创新质量吗？

Does the Expansion of Research and Development Institutions Contribute to the Improvement of Innovation Quality？

摘要

创新驱动发展战略下要求经济实现高质量发展， 企业创新质量是重要标志之一。研究企业研发机构规模对创新质量的影响机制， 对提升企业创新质量、 促进经济高质量发展具有重要意义。本文选取2010年－2020年我国29个省、 自治区、 直辖市的高技术产业省际面板数据， 采用联立方程模型和面板门槛模型对研发机构规模与创新质量间的线性关系和非线性关系进行分析。研究结果表明： 研发机构规模与创新质量之间存在显著正向线性关系； 研发机构规模对创新质量的贡献作用随着创新质量水平、 创新数量水平的提高而增大。

Abstract

The high-quality development of economy should be achieved under the innovation-driven development strategy， and the innovation quality of enterprises is one of the important factors to measure it. Investigating the impact mechanism of the scale of research and development （R&D） institutions on innovation quality is of significance for enhancing enterprise innovation quality and promoting high-quality economic development.This article， employing simultaneous equation model and panel threshold model， analyzes both the linear and non-linear relationships between the scale of R&D institutions and innovation quality， based on the provincial panel data of high-tech enterprises from 29 provinces in mainland China from 2010 to 2020. The results show that there is a significant positive linear relationship between them， and the contribution of the scale of R&D institutions to innovation quality increases with the improvement of innovation quality and the level of innovation quantity.

Graphical abstract

关键词

研发机构规模 / 创新质量 / 联立方程模型 / 面板门槛模型

Key words

R&D institution scale / innovation quality / simultaneous equation model / panel threshold model

近年来， 全球逐渐迈入科技创新进步与经济产业转变的新时期， 创新逐渐成为世界各大经济体相互竞争、 共同发展的重要战略。党的十九大报告中阐明坚定实施创新驱动发展战略、 加快建设创新型国家的同时， 也提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”^［1］30的论断， 明确指出经济的高质量发展将会逐渐替代传统发展模式， 成为新时代经济发展的关键性指导思想^［2］。经济的高质量发展本质是为了满足人民日益增长的美好生活需要^［3］， 创新成为第一动力是经济转向高质量发展的重要体现^［4］。随着创新3.0时代的到来， 科技创新已然成为一国经济发展的重要推动力^［5］。中美贸易关系的紧张态势以及新冠疫情对世界经济的冲击， 都对我国提高自主创新水平、 发展高质量经济提出了更高要求。

创新质量指的是一个国家、 区域或某一产业层面进行创新的水平， 包括创新方法的竞争力、 创新成果的质量等^［6］。创新质量也指企业某项创新产出的创新成果转化为用户需要的产品， 通过市场交换与流通为企业带来的经济效益水平^［7］。创新质量对经济高质量发展产生重要的推动作用， 实现企业层面的科技创新与质量、 动力、 效率变革是实现经济高质量发展的核心动力^［4］。高技术企业是发明专利申请的一大主体， 近年来， 我国专利申请数量快速增长， 截至2019年， 我国（不含港澳台）有效发明专利拥有量达到186.2万件， 提前完成了“十三五”规划所确定的目标^［8］。从新产品销售收入和发明专利占比角度看， 我国创新数量虽然处于快速增长阶段， 但创新质量的水平仍有待提高。在实现创新数量稳定增长的同时保证创新质量的水平， 才能够为国家发展建设作出贡献。

研发机构是企业开展创新活动的主要部门， 研发机构的创新能力、 创新动力以及研发机构的规模等都决定着企业的创新地位。企业研发机构的科技创新绩效产出对企业向创新导向型转变产生直接影响^［9］， 企业研发机构不仅是实施包括产品、 管理等各方面创新的主要承担者^［10］， 是全面提高企业自主创新能力的中坚力量^［11］， 也是企业开展专利研发活动并完成专利的发明、 申请与落地的主要部门。只有当研发机构规模达到一定程度时， 才能实现研发投入的高效利用， 在降低研发成本的前提下为企业提供高效率的创新， 从而充分发挥企业研发创新能力， 促进创新成果的转化， 实现企业创新质量水平的提高。

研发机构规模与创新质量之间关系密切。研发机构规模的扩大对创新质量的影响同时存在正向机制和负向机制， 且创新质量对研发机构规模具有正向的反馈机制。研发机构规模具有的规模经济效应能够有效提高创新质量的水平。同时， 研发机构规模也可能存在规模不经济效应， 表现在规模的扩大会造成管理难、 决策慢、 沟通效率低等问题。创新质量水平的提高能够产生显著的经济效益与技术效益， 为企业持续优化创新提供多方面的支持， 包括在资金技术积累、 团队协调等方面对研发机构规模产生正向反馈。

研究企业研发机构规模与创新质量的关系具有重要的理论意义和实践意义。本文以高技术产业省际数据为例， 研究企业研发机构规模与创新质量的线性关系， 并分析在时间窗口、 研发机构规模、 创新质量与数量、 研发投入和企业规模等要素处于不同水平时， 研发机构规模对创新质量的贡献， 发现其中的规律与问题： 一方面， 对丰富国家创新理论和创新规模理论具有重要的理论意义； 另一方面， 对指导企业合理设置研发机构规模， 提高创新质量， 最终推动国家经济高质量发展具有十分重要的实践意义， 同时， 对于政府宏观管理也具有重要的借鉴作用。

1 相关研究

关于创新质量的界定， 现有研究多从企业层面的研究质量、 研发质量、 创新质量等角度出发。Cammann等^［12］认为研究质量涵盖了科学声誉、 专利数量、 成果转化收益、 著作与论文的数量及被引次数、 所培养的研究生数量与质量等。研发质量的概念较早由Juran^［13］提出， 认为研发质量是通过对企业开展的研发工作所产出的知识信息满足用户需求的程度进行衡量得到的。创新质量的概念则较早由Haner^［14］提出， 认为创新质量包括经营管理质量、 产品和服务质量与生产过程质量三个维度。周冠华、 杨幽红^［15］认为创新质量是企业所提供的创新产品、 创新服务、 创新过程、 创新市场化等能够满足顾客需求的程度。

关于创新质量的测度及其影响因素的实证研究， 研究方向呈现多元化特点。一方面， 对创新质量的测度一般从企业技术、 企业专利等角度进行， 如李宏兵、 段雪怡等^［16］从技术稳定性、 先进性和保护范围三个维度构建指标体系评价得出专利合享价值， 对企业三种类型专利的创新质量进行计算并加总得到总创新质量。胡江峰、 黄庆华等^［17］以发明专利申请和实用新型专利申请表示高质量创新和低质量创新。另一方面， 对创新质量的影响因素研究角度颇多， 如陈战光、 李广威等^［18］对研发投入、 知识产权保护与企业创新质量间的关系进行了研究， 发现研发投入能够提高创新质量， 知识产权保护与创新质量之间呈倒U形关系。贺亚楠、 袁春生等^［19］采用发明专利占比并取对数来量化创新质量， 研究发现真实盈余管理动机下的R&D削减会导致未来三期更低的创新质量。

关于研发机构规模与创新的关系， 现有研究多从企业规模、 科研机构研发规模等角度进行。一些学者对企业规模与创新的关系进行研究， 第一种观点以熊彼特为代表， 认为企业规模对创新产生正向影响^{［20‐21］}， 规模越小的企业， 其在资金链以及技术资源等方面劣势明显， 创新效率更低， 而规模较大的企业在这些方面优于小企业^［22］； 另一种观点认为小企业创新效率更好， 大企业在创新中组织调度更迟缓、 部门间和部门内沟通效率较低， 研发热情不如小企业高涨^［23］， 且将创新资源用于扩大规模时会对研发投入产生挤出效应^［24］； 还有一种观点认为企业规模与创新具有非线性关系， Kijkasiwat等^［25］研究发现企业规模对创新绩效产生积极作用和消极作用， 罗雪婷^［26］、 刘诚达^［27］等学者认为企业规模对创新的作用呈倒“U”型。张震^［28］对创新质量、 创新数量与企业规模的关系进行了研究， 认为我国创新质量水平仍有待提高。王鹏、 陈迅等^［29］则从科研机构的规模角度分析其与产出之间的关系， 研究了高校的研发规模对科研产出的影响， 发现两者间存在显著非线性关系， 且负效应逐渐减弱。

关于研发规模的创新效率， 已有众多学者从多种角度采用丰富的研究方法进行了分析。一些学者对不同区域研发机构的创新效率进行了分析， 如Mulyanto^［30］采用制度分析法， 从研发生产力角度出发研究了印尼的研发机构绩效， 发现不同水平的研发人员与研发经费、 不同地区等因素都对研发生产力产生显著影响。陈关聚、 安立仁^［10］运用随机前沿方法对我国各省外资企业研发机构的创新效率进行了研究， 认为我国企业创新效率的地区差距显著， 且与地区经济发展程度不具有一致性。还有一些学者对某地区某行业或某领域研发机构的创新效率进行了分析， 如闵剑、 曹孟天^［31］立足于科研成果创新性角度， 对科研机构预算拨款绩效建立了评价指标体系， 探究科研机构预算的创新绩效。罗利华、 胡先杰等^［11］利用静态和动态DEA模型研究了大中型工业企业研发机构的创新效率， 认为江苏省的企业研发机构的产出效率有较大提升空间。谢子远^［32］从海洋科研领域出发， 研究机构规模与创新效率的关系， 发现规模越小， 对创新效率的促进效应越差。

综上可以看出， 现有研究一方面对创新质量的测度方法具有多样性特点， 国内外不同学者从各自数据可获得性出发， 建立了多种创新质量测算量化方法； 另一方面对创新质量的影响因素研究具有多元化特点， 包括专利异质性、 碳排放交易制度、 政府研发投入与政策激励、 对外技术依赖与技术进步路径、 省际知识溢出等， 但对于企业研发机构规模与企业创新质量之间的关系进行的研究较为缺乏。因此， 本文在以下几个方面进行研究：

第一， 企业研发机构规模与创新质量关系的相关研究较少。研发机构规模对创新质量的影响是线性还是非线性， 是积极的、 消极的或不明显的； 研发机构规模在何种状态下对企业创新质量的贡献最大； 创新质量对研发机构规模是否存在反馈作用等， 这些问题都有待研究。

第二， 从研究方法看， 包括线性和非线性效应研究。从线性效应角度看， 研发机构规模与创新质量之间可能存在正向或负向的线性关系， 需要进行研究。从非线性效应角度看， 企业研发机构规模对创新质量的影响可能受到时间窗口、 研发机构规模自身、 创新质量、 创新数量、 研发投入和企业规模等因素的影响， 在这些因素呈现不同水平时， 研发机构规模对创新质量的影响也随之呈现出不同特点， 这些方面也需要进行分析。

2 影响机制与理论基础

2.1 研发机构规模与创新质量的线性效应研究

研发机构规模与创新质量之间的影响机制如图 1 所示， 包括研发机构规模的成长机制、 扩大研发机构规模对创新质量产生的正向与负向影响以及创新质量对研发机构规模的正向反馈机制。

研发机构规模的成长机制体现为： 在参与创新的过程中， 企业的技术引进、 自主创新等创新活动、 成果的转化、 利润的获得等驱动因素、 创新的数量、 质量以及创新速度水平等都会促进研发机构规模的扩大。第一， 企业提升吸收先进技术的能力， 提高对其进行研发的效率等均能够通过技术引进来实现^［33］， 对于企业来说， 对相关领域的成熟技术进行引进， 不仅能够降低研发时间、 研发人员及经费成本， 还能在降低研发风险的同时提高研发效率。第二， 企业的自主创新在创造新产品、 积累技术的同时， 能够提升技术吸收能力， 摆脱路径依赖， 实现向高端价值链的攀升^［34］。第三， 企业创新成果的转化与落地、 较高水平的创新质量等都是企业在激烈的市场竞争中立足的资本， 能够通过为企业带来的收益实现持续创新， 以扩大创新规模。第四， 创新速度、 创新质量的提高对提高经济收益具有快速且显著的效果^［35］。这些方面的发展进步都对企业的研发机构产生促进作用， 足够规模的研发机构才能顺应企业创新发展的需求。

扩大研发机构规模对企业创新质量同时产生正向影响和负向影响。就正向影响机制而言， 扩大企业研发机构规模具有规模经济效应、 研发投入效应、 创新门槛效应等， 对提高创新质量水平具有促进作用。当研发机构规模的规模经济效应表现为处于较低水平时， 企业相应的研发设备、 研发经费与人员等均处于较低水平， 而进一步发展对企业研发创新的要求却具备研发需求高、 难度大等特点， 对研发设备、 经费以及人员等的投入具有较高要求。因此， 研发机构规模不足的企业存在研发投入能力与创新发展需求不匹配的情况， 造成研发创新效率低下， 创新质量低等问题。当企业研发机构规模扩大到一定水平时， 才能有足够的研发经费来购置更好的研发设备、 组建研发能力更强的研发团队， 更好地协调研发经费与研发人员等资源的配置， 从而提高研发效率和创新质量水平， 满足企业发展创新的需求。研发机构规模的创新门槛效应表现为当企业创新能力较差时， 研发设备、 经费、 人员等各方面投入不足， 难以满足企业发展需求。这导致企业创新质量水平低下， 难以成功在激烈的市场竞争中立足。当企业创新能力水平提高到一定程度， 才能够充分实现研发设备、 研发经费与人员等研发资源的合理配置， 促进企业创新质量的提高。

就负向影响机制而言， 扩大企业研发机构规模存在管理沟通效率问题、 资源利用效率问题等， 对提高创新质量水平产生阻滞作用。对研发部门组织形式进行调整升级是实现创新能力管理的途径， 创新项目的实施与落地需要企业部门间实现良好的沟通与协调^［36］。扩大研发机构规模的管理沟通效率问题主要出现在研发团队上， 规模扩大在使企业扩充研发队伍的同时， 带来了不可避免的管理沟通效率下降的问题。研发人员增加意味着研发团队内部人员冗杂， 不同学历、 思想、 研发方式等的碰撞会造成沟通成本增加、 沟通时效性降低、 管理难度增加等问题， 不利于企业快速形成有利决策， 拖缓研发创新进度， 最终对企业提高创新质量水平产生阻碍。扩大研发机构规模的资源利用效率问题主要体现在研发投入上， 创新的一个重要组成部分就是创新资源投入^［11］， 包括时间、 经费、 人力、 技术等资源。当研发机构规模扩大， 而各部门的管理协调能力较为落后时， 就会造成时间、 人员、 设备等的浪费， 使得创新效率降低， 研发经费与研发技术等的投入回报率不高， 最终不利于企业创新质量水平的提高。

创新质量对研发机构规模具有一定的正向反馈机制。企业较高水平的创新质量能够提高企业研发投入、 降低研发风险， 从而促进研发机构规模的进一步扩大。一方面， 创新质量的提高说明企业研发能力的增强， 能够更好地促进创新成果的产出和转化， 为企业带来可观的经济利益， 实现资金积累。企业开展持续创新的资源一部分得益于资金的持续投入^［37］， 提高企业的创新研发投入， 在增加研发经费和研发人员上都能产生有利影响。另一方面， 创新质量的提高能够促进企业的创新技术积累， 为企业创造持续性价值。创新质量的提高是研发团队高度协调的有力证明， 能够建立创新信心， 提供成功经验， 形成持续性的创新动力。

由此提出假设H1： 企业研发机构规模与创新质量互相具有正向线性效应。

2.2 研发机构规模对创新质量的非线性效应

熊彼特理论及其研究进展认为， 规模与创新之间存在倒“U”型关系， 即存在一个规模值， 能够使创新水平达到最高。随着企业规模的扩大， 研发经费、 人员、 技术资源等积累得越多， 研发动力越足， 应对研发风险的能力也越强。但当规模持续扩大到一定水平时， 研发动力逐渐减弱甚至丧失^［23］。达到这一规模值之前， 规模与创新呈增长率递减的正向关系^［24］。

研发机构规模与创新质量也可能存在非线性效应， 需要进一步进行研究。一方面， 研发机构规模自身对创新质量可能存在非线性效应， 即可能存在一个研发机构规模值使得创新质量处于最高水平； 另一方面， 研发机构规模也可能在不同因素的影响下对创新质量产生非线性贡献， 包括研发机构规模自身、 时间、 创新质量、 创新数量、 研发投入、 企业规模等。因此， 本文从这些因素出发分别建立门槛模型， 对研发机构规模对创新质量的非线性效应进行研究， 探究两者间是否存在非线性效应， 以及在受到哪些因素影响时会呈现显著的非线性效应。

2.2.1 研发机构规模自身门槛效应

从熊彼特理论出发认为， 研发机构规模对创新质量的影响可能存在自身的门槛效应， 即当研发机构规模处于不同水平时， 其对创新质量的贡献可能有较大差别。当研发机构规模较小时， 企业存在创新能力不强、 动力不足、 研发投入水平低等问题， 研发机构的规模经济效应得不到应有的发挥， 因此对创新质量的贡献较弱。当研发机构规模逐渐扩大， 达到一定水平时， 企业逐渐形成了完整的符合企业发展需要的创新模式， 研发投入趋于稳定， 研发团队逐渐协调， 此时研发机构的规模经济效益得到最大发挥， 对企业创新质量产生较大贡献。当研发机构规模继续扩大， 管理沟通效率低下等规模不经济效应逐渐凸显， 其对创新质量的贡献又会有所下降。

由此提出假设H2： 企业研发机构规模与创新质量之间存在倒“U”型关系。

2.2.2 研发机构规模的创新质量门槛效应

研发机构规模对创新质量的影响可能存在创新质量门槛效应。当企业创新质量处于较低水平时， 说明企业的创新能力较差、 研发成果的质量较低、 创新能为企业带来的经济效益也较弱。由此造成的研发投入不够高、 创新动力不足、 创新能力不可持续等问题， 不利于研发机构部门的扩大和成长， 从而导致研发机构规模对创新质量的贡献较弱， 甚至出现负向影响。当企业创新质量水平提高时， 说明企业的创新能力有所提高、 研发成果的质量取得进步、 为企业带来的经济效益也有可观的增长： 一方面能够通过提高研发经费和研发劳动力的投入、 提高企业对研发风险的承受能力等促使研发机构规模发展壮大； 另一方面也能实现创新技术积累， 促进研发团队协调合作， 为提高研发人员积极性和创造性提供保障^［37］。因此， 企业创新质量水平的提高有利于扩大研发机构规模， 充分发挥研发机构规模对促进创新质量提高的正向影响， 形成良性循环。

由此提出假设H3： 创新质量水平越高， 研发机构规模对创新质量的贡献越大。

2.2.3 研发机构规模的创新数量门槛效应

研发机构规模对创新质量的影响可能存在创新数量门槛效应。创新数量体现的是创新的规模， 企业创新数量的增加， 不仅能加强企业产品与服务在市场上的竞争优势， 也能通过创新带来的技术升级实现生产成本的降低^［38］。创新数量是创新质量的基础， 足够大的创新数量才能保证创新质量的提高^［29］。当创新数量水平较低时， 企业的创新基础较差， 研发机构规模较小、 研发能力不足。通过扩大研发机构的规模能够借助规模效应对创新质量产生贡献， 但由于较低的创新数量无法提供坚实基础， 使其产生的贡献有限。当创新数量水平较高时， 企业具备了足够坚实的创新基础， 此时扩大研发机构规模， 能更充分地发挥规模效应的积极作用， 在创新数量的支撑下对创新质量产生较大贡献。

由此提出假设H4： 创新数量水平越高， 研发机构规模对创新质量的贡献越大。

3 研究方法与研究数据

3.1 研究方法

本文选择联立方程模型对研发机构规模与创新质量之间的线性关系进行研究， 选择面板门槛回归模型对两者间的非线性关系以及显著影响因素进行研究， 以尽可能全面地考察研发机构规模与创新质量间的关系。

3.1.1 联立方程模型

创新质量（Y）、 研发机构规模（S）、 创新数量（N）和包括研发经费投入（K）和研发劳动力投入（L）在内的研发投入之间存在着错综复杂的关系， 并且存在明显的内生变量。对所有数据取对数后， 研发投入选择研发经费投入作为代表进行分析， 并在每个方程中都引入企业规模（P）和经济发展水平（G）作为控制变量。模型如下所示， 其中，c_ij 为各变量的弹性系数， i为方程序号， j为方程内的变量序号。

\left\{\begin{array}{l}\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)=c_{\mathrm{11}}+c_{\mathrm{12}}\mathrm{l}\mathrm{n}(S)+c_{\mathrm{13}}\mathrm{l}\mathrm{n}(N)+c_{\mathrm{14}}\mathrm{l}\mathrm{n}(K)+\\ c_{\mathrm{15}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+c_{\mathrm{16}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+c_{\mathrm{17}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{1})\\ \mathrm{l}\mathrm{n}(S)=c_{\mathrm{21}}+c_{\mathrm{22}}\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)+c_{\mathrm{23}}\mathrm{l}\mathrm{n}(N)+c_{\mathrm{24}}\mathrm{l}\mathrm{n}(K)+\\ c_{\mathrm{25}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+c_{\mathrm{26}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+c_{\mathrm{27}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{2})\\ \mathrm{l}\mathrm{n}(N)=c_{\mathrm{31}}+c_{\mathrm{32}}\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)+c_{\mathrm{33}}\mathrm{l}\mathrm{n}(S)+c_{\mathrm{34}}\mathrm{l}\mathrm{n}(K)+\\ c_{\mathrm{35}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+c_{\mathrm{36}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+c_{\mathrm{37}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{3})\\ \mathrm{l}\mathrm{n}(K)=c_{\mathrm{41}}+c_{\mathrm{42}}\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)+c_{\mathrm{43}}\mathrm{l}\mathrm{n}(S)+c_{\mathrm{44}}\mathrm{l}\mathrm{n}(N)+\\ c_{\mathrm{45}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+c_{\mathrm{46}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+c_{\mathrm{47}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{4})\end{array}\right.

方程（1）为创新质量方程， 主要影响因素包括企业研发机构规模、 创新数量、 研发经费投入、 研发劳动力投入、 企业规模与当地经济发展水平。

方程（2）为研发机构规模方程， 影响因素为创新质量、 创新数量、 研发经费与劳动力投入、 企业规模与经济发展水平。

方程（3）为创新数量方程， 影响因素包括创新质量、 研发机构规模、 研发经费投入和劳动力投入、 企业规模以及经济发展水平。

方程（4）为研发经费投入方程， 影响因素包括创新质量、 创新数量、 研发机构规模、 研发劳动力投入、 企业规模以及经济发展水平。

3.1.2 面板门槛回归模型

Hansen ^［39］对平衡面板数据的面板门槛模型进行的研究表明， 现实中几乎不存在完全符合线性效应的经济现象， 复杂的非线性效应才是常态。非线性效应主要表现为门槛变量处于不同门槛区间时， 主要解释变量对被解释变量的贡献会出现明显变化。

以研发机构规模的创新数量门槛为例， 假设研发机构规模存在创新数量的单门槛效应， 则表示存在一个创新数量门槛值τ， 在创新数量的取值处于不同门槛区间， 即N≤τ或N>τ时， 研发机构规模对创新质量影响的贡献存在显著差异， 甚至可能正负相异。当N≤τ时， 研发机构规模对创新质量的弹性系数为θ₁； 当N>τ时， 研发机构规模对创新质量的弹性系数为θ₂。据此建立的单门槛公式如下所示。

\left\{\begin{array}{l}{\left.\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)\right|}_{N\le \tau }=c_{\mathrm{1}}+{\theta }_{\mathrm{1}}\mathrm{l}\mathrm{n}(S)+{\alpha }_{\mathrm{11}}\mathrm{l}\mathrm{n}(K)+{\beta }_{\mathrm{11}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+\\ {\beta }_{\mathrm{12}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+{\beta }_{\mathrm{13}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{5})\\ {\left.\mathrm{l}\mathrm{n}(Y)\right|}_{N>\tau }=c_{\mathrm{2}}+{\theta }_{\mathrm{2}}\mathrm{l}\mathrm{n}(S)+{\alpha }_{\mathrm{21}}\mathrm{l}\mathrm{n}(K)+{\beta }_{\mathrm{21}}\mathrm{l}\mathrm{n}(L)+\\ {\beta }_{\mathrm{22}}\mathrm{l}\mathrm{n}(P)+{\beta }_{\mathrm{23}}\mathrm{l}\mathrm{n}(G)(\mathrm{6})\end{array}\right.

若存在双门槛或三门槛效应， 则存在2个或3个不同的门槛值τ₁、 τ₂……将N分割为3个或4个数值区间， 每个区间对应不同的研发机构规模弹性系数θ₁、 θ₂……， 其他变量的门槛效应同理。

3.2 变量与数据

在进行指标选取时， 被解释变量参考张古鹏、 陈向东等^［40］以及俞立平^［41］等学者的研究， 由发明专利申请占比来表示创新质量（Y）， 具体由发明专利申请数与专利申请数的比值求得。解释变量选择企业研发机构平均人员数表示企业研发机构规模（S）， 由各省高技术企业研发机构人员数与研发机构数量的比值计算得到。控制变量中最重要的为创新数量（N）， 选择新产品销售收入作为其替代变量。另外， 再选择R&D经费内部支出、 R&D人员折合全时当量、 主营业务收入和地区生产总值作为控制变量， 分别表示企业研发经费投入（K）、 企业研发劳动力投入（L）、 企业规模（P）和经济发展水平（G）。最终本文所选取的指标及其含义与符号如表 1 所示。

各项指标的数据来源包括国家统计局、 历年《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。其中， 2017年的研发机构人员数与主营业务收入两项指标出现数据缺失， 本文采用2016年与2018年该项指标数据的平均值对其进行插补； 地区生产总值数据经指数平滑以消除价格变动影响。由于西藏、 青海两地的历年数据有较多缺失， 难以采用数学方法进行插补， 因此将其剔除。变量的具体描述统计如表 2 所示。

4 实证分析结果

4.1 联立方程估计

平衡面板数据是时间序列数据与截面数据的结合， 同时具有两者的特点， 本文所选用的数据为10年短面板数据， 通常不需要进行平稳性检验。联立方程估计的结果如表 3 所示。

方程（1）为创新质量方程， 拟合优度较低， 为0.173。其中， 研发机构规模和研发经费投入对创新质量具有显著正向贡献， 研发劳动力投入和创新数量对创新质量具有负面影响。方程（2）为研发机构规模方程， 拟合优度为0.402。其中， 仅创新质量、 研发劳动力投入和经济发展水平通过了统计检验， 创新质量对研发机构规模具有较大的贡献， 研发劳动力投入对研发机构规模也具有一定贡献。方程（3）为创新数量方程， 拟合优度为0.932。其中， 仅研发机构规模与研发劳动力投入未通过统计检验， 创新质量对创新数量具有负向影响， 研发经费投入和企业规模均对创新数量具有较大的贡献。方程（4）为研发经费投入方程， 拟合优度同样较高， 为0.965。其中， 仅研发机构规模和企业规模未通过统计检验， 其余各项对研发经费投入均具有正向贡献， 贡献从大到小依次为研发劳动力投入、 创新质量、 创新数量和经济发展水平。

对以上结果进行分析可知：

第一， 根据方程（1）和方程（2）的结果可知， 研发机构规模对创新质量的弹性系数为0.175， 创新质量对研发机构规模的弹性系数为0.385， 且均通过显著性水平为1%的统计检验。这说明研发机构规模与创新质量之间互相存在显著的线性效应， 验证了假设H1。研发机构规模的扩大能够通过提升研发创新能力、 顺应规模经济效应和创新门槛效应等途径促进企业创新质量的提高； 创新质量的提高也能够通过提高企业研发投入、 降低研发风险等途径促进研发机构规模的进一步扩大， 进而形成良性循环。

第二， 根据方程（1）和方程（3）的结果可知， 创新数量对创新质量的弹性系数为-0.062， 创新质量对创新数量的弹性系数为-0.296， 且均通过显著性水平为5%的统计检验。这说明创新数量与创新质量之间互相存在负向的线性效应。创新可以从创新数量和创新质量两个维度同时进行衡量， 一味地追求创新数量会造成创新数量急剧扩大， 而质量提升缓慢甚至水平有所下降的问题； 而过于强调创新质量， 力求每一项创新都能带来最优效益， 又会造成创新难度大、 时间跨度长等问题， 进而影响创新数量的提高。因此， 衡量好创新数量与创新质量之间的关系， 找到最佳平衡点， 才能使创新发挥最大作用。

第三， 根据方程（1）和方程（4）的结果可知， 研发经费投入对创新质量的弹性系数为0.221， 创新质量对研发经费投入的弹性系数为0.408， 且均通过显著性水平为1%的统计检验。这说明两者之间具有较好的互动关系， 且创新质量对研发经费投入具有较强的正向影响。一方面， 研发资金、 人员、 设备、 技术等是开展创新研发活动的主要因素， 也是提升企业创新质量的重要因素， 其中研发经费是其他各项因素的基础。研发团队的工资与管理协调、 研发设备的采购和维护、 研发技术的引进与研发等各方面都需要耗费一定的资金予以支撑。另一方面， 创新质量的提高能为企业提供更具竞争力的产品和服务、 使企业更具市场竞争地位、 为企业带来可观的利润， 其中的一部分能够转化为后续创新活动的经费投入。

第四， 根据方程（1）的结果， 企业规模对创新质量的弹性系数为0.026； 根据方程（2）的结果可知， 被解释变量为研发机构规模时， 创新数量、 研发经费投入、 企业规模等变量对研发机构规模的弹性系数分别为-0.017、 0.070、 0.018， 这些系数均未通过统计检验。这说明企业规模对创新质量以及创新数量、 研发经费投入、 企业规模等因素对研发机构规模均不存在显著的线性影响， 但仍可能存在某些非线性效应， 需要建立门槛模型进一步验证。

对各变量间通过统计检验的关系进行可视化处理， 如图 2 所示。其中， 箭头方向表示作用方向， 实线表示正向作用， 虚线表示负向作用， 线条越粗表示回归系数越大。可以更为直观地看到研发机构规模与创新质量之间存在的显著线性关系。

4.2 面板门槛效应估计

基于前文提出的门槛模型假设， 当这些门槛变量处于不同水平时， 研发机构规模对创新质量的贡献有何变化。目前与门槛效应相关的研究所涉及的门槛上限均为三门槛， 计算更多门槛没有意义， 因此本文最高对三门槛进行分析。

4.2.1 研发机构规模自身门槛效应估计

研发机构首先进行单门槛检验， 得到F检验值为3.839， 对应的p值为0.067， 因此， 在10%显著性水平下拒绝无门槛的原假设。再进行双门槛检验， F检验值为3.290， 对应的p值为0.074， 再进行三门槛检验， 得到F检验值为1.877， 对应的p值为0.135， 因此， 要接受双门槛的原假设， 结果如表 4 所示。

研发机构规模的两个门槛值分别为3.525和4.475， 换算成原数值分别为33.954和87.795， 门槛值将研发机构平均人员数分为低、 中、 高三个区间， 每个区间的数据量依次为28个、 224个和67个。各区间弹性系数随着研发机构规模的扩大而降低， 依次为0.258、 0.220和0.204， 且均显著。这说明研发机构规模较小时， 扩大研发机构规模对创新质量的促进作用较大， 而当研发机构规模逐步扩大， 不断接近企业开展高质量研发活动所需要的阈值时， 进一步扩大研发机构规模对创新质量的促进作用会减弱， 部分验证了假设H2。一方面， 由于我国科技发展起步虽然较晚， 但发展速度较快； 另一方面， 本文采用的省际数据中和了每个地区的大小企业差异， 因此， 分析结果已经跨越了熊彼特理论中倒“U”型曲线的最高点。

4.2.2 研发机构规模的创新质量门槛效应估计

研发机构首先进行单门槛检验， 得到F检验值为226.413， 对应的p值为0.000， 拒绝无门槛的原假设； 然后进行双门槛检验， 所得F检验值为193.733， 对应的p值为0.000， 说明存在双门槛效应； 再继续进行三门槛检验， 得出F检验值为90.152， 对应的p值为0.000， 说明存在三门槛效应， 因此， 选择三门槛进行分析， 所得结果如表 5 所示。

创新质量的三个门槛值分别为-1.038、 -0.749、 -0.513， 换算成原数值分别为0.354、 0.473、 0.599， 门槛值将企业发明专利申请占比分为低、 一般、 较高和高四个水平， 每个区间的数据量分别为35个、 102个、 111个和71个。各区间弹性系数随着创新质量的提高而增大， 依次为-0.052、 0.029、 0.081和0.131， 且仅第二区间未通过显著性水平为5%的统计检验。这说明创新质量水平过低时， 盲目扩大研发机构规模反而会造成创新质量的降低； 且创新质量水平的不断提高， 能使研发机构规模对创新质量的贡献随之增加， 呈现边际效益递增， 验证了假设H3。

4.2.3 研发机构规模的创新数量门槛效应估计

研发机构首先进行单门槛检验， 得到F检验值为6.866， 对应的p值为0.015， 因此， 应当在5%显著性水平下拒绝无门槛的原假设； 再进行双门槛检验， 得到F检验值为5.448， 对应的p值为 0.029， 说明存在双门槛效应； 继续进行三门槛检验， 得到F检验值为4.162， 对应的p值为0.016， 说明在5%的显著性水平下存在三门槛， 因此， 采用三门槛模型进行分析， 结果如表 6 所示。

创新数量的门槛值分别为3.487、 6.516、 7.869， 换算成原数值分别为32.688亿元、 675.869亿元、 2 614.949亿元， 将企业新产品销售收入划分为低、 一般、 较高、 高四个水平， 每个区间的数据量分别为45个、 150个、 92个、 32个。各区间弹性系数依次为0.082、 0.128、 0.155和0.188， 且除第一区间外， 其余均通过了显著性水平1%下的统计检验， 说明企业创新数量水平越高， 研发机构规模的扩大对创新质量的促进作用越大， 验证了假设H4。

4.2.3 联立方程稳健性检验

考虑到选择单一替代变量对创新数量与创新质量进行界定的做法不能完美表达出这两个变量的内涵， 因此选择不同的变量对创新数量和创新质量以及本文的主要解释变量研发机构规模进行重新测度， 并再次构建联立方程模型， 以使研究结果更为稳健。所选择的替换变量如表 7 所示。

根据替换变量以及前文构建的联立方程模型估计得到的结果如表 8 所示。

第一， 根据方程（1）和方程（2）的结果可知， 研发机构规模对创新质量的弹性系数为0.235、 创新质量对研发机构规模的弹性系数为0.146， 且均在1%的显著性水平下通过统计检验， 说明创新质量与研发机构规模之间存在显著的互相促进效应， 进一步验证了假设H1。

第二， 根据方程（1）与方程（3）的结果可知， 创新数量对创新质量的弹性系数为-0.090， 创新质量对创新数量的弹性系数为-0.043， 且均未通过统计检验， 说明我国创新质量与创新数量之间不存在显著的影响效应， 即创新数量的增加不能促进创新质量的提高， 创新质量的提高也不能使创新质量增加。

第三， 根据方程（1）与方程（4）的结果可知， 研发经费投入对创新质量的弹性系数为0.694， 创新质量对研发经费投入的弹性系数为0.267， 且均通过显著性水平为1%的统计检验， 说明两者间具有良好的互动关系。

综合以上分析结果可知， 使用替换变量得到的分析结果与基于原变量所得的分析结果大致相同， 可以认为本文所得的结论较为稳健。

5 研究结论与展望

5.1 研究结论

本文构建了企业研发机构规模与创新质量的线性及非线性机制研究框架， 综合运用联立方程模型和面板门槛模型对相关变量的线性关系以及非线性关系进行了研究。综合以上研究得出如下结论：

1） 研发机构规模与创新质量之间存在显著的线性关系。

根据联立方程模型的结果进行分析可知， 研发机构规模与创新质量之间存在显著的线性关系。研发机构规模对创新质量的弹性系数为0.183， 创新质量对研发机构规模的弹性系数为0.427， 且均通过显著性水平为1%的统计检验。一方面， 扩大企业研发机构规模， 能够有效提升企业研发创新能力， 充分发挥规模经济效应和创新门槛效应， 以促进创新质量水平的提高； 另一方面， 企业的创新质量水平提高， 也能够促使企业在市场竞争中占据优势地位、 提高企业生产的产品与服务的竞争力， 为企业带来可观的经济收益的同时， 增强企业研发创新的信心和动力、 降低企业开展研发活动的风险， 促进研发机构规模进一步扩大。

2） 创新质量水平较高时， 研发机构规模对创新质量的贡献作用更大。

随着企业创新质量水平的提高， 研发机构规模对创新质量的贡献显著增加， 从-0.064、 0.077提高到0.135。这说明当企业创新水平过低时， 不考虑企业实际发展情况就盲目扩大研发机构规模， 不仅不能很好地促进创新质量的提高， 甚至会由于急功近利使创新质量水平出现倒退。在创新质量水平适当提高后， 再根据企业自身实际发展情况对研发机构进行整顿和扩大， 才能够有效发挥规模经济效应， 对创新质量产生正向影响。当企业的创新研发逐渐步入正轨后， 创新质量提升逐渐稳定， 扩大研发机构规模对创新质量的贡献逐渐增加， 形成良性循环。

3） 随着创新数量水平的提高， 研发机构规模对创新质量的弹性贡献增加。

研发机构规模对创新质量的贡献总体上随着创新数量水平的提高而提高。这说明创新数量是创新质量的基础， 当创新数量水平较低时， 企业存在创新基础差、 能力弱、 动力不足等问题， 难以实现创新质量大的突破。当创新数量达到一定水平后， 企业积累了充足的研发资金、 丰富的创新经验和高度协调的研发团队， 即高水平的创新数量意味着企业具备坚实的创新基础， 在这一前提下对研发机构规模进行扩大能够更好地发挥规模经济效应， 实现创新质量水平的提高。

5.2 研究展望

采用联立方程模型和面板门槛模型， 从宏观层面对研发机构规模与创新质量间的线性关系和非线性关系进行了分析。本文的主要局限在于受数据可得性限制， 未能从更为微观的企业层面或城市层面对研发机构规模与创新质量间的关系进行进一步分析。未来的研究可以在搜集整理企业或城市统计口径的微观数据的基础上， 对研发机构规模进行更为恰当的界定， 从而能更直观地分析研发机构规模与创新质量之间的关系， 得出更具有针对性的研究结论。

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基金资助

浙江省自然科学基金重点项目： 制造业从数量型创新向质量型创新转型机制研究(Z21G030004)