中國企業研發決策同群效應的空間計量分析

朱艷麗，陸雪艷，林志帆

(1. 河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；2. 福建省統計科學重點實驗室，福建 廈門 361005；3. 北京師范大學 人文與社會科學高等研究院，廣東 珠海 519087)

0 引言

近年來，《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020)》《國家創新驅動發展戰略綱要》的提出以及黨的十九大報告中有關建設創新型國家的論述，都在強調科技創新的核心地位。在此背景下，企業作為科技創新主體及科技成果轉化的主力軍，其對技術創新的重視不斷加強。創新不僅被視為衡量企業發展前景和市場競爭力的重要因素，而且是企業屹立不倒的根本。相較發達國家，中國大多數企業存在科技創新能力不強、創新效率低下等問題。在外部市場環境和經濟政策不確定性的影響下，企業準確預測未來市場行情和宏觀經濟政策形勢更加困難。因此，對于企業而言，如何制定正確的研發決策至關重要。

通常而言，企業在決策時不僅會考慮自身因素，還會關注具有相似地位企業的同類決策，且同群企業的影響可能比其它任何可觀測因素的影響更為顯著[2]。這種“近朱者赤，近墨者黑”的個體間傳導效應即為同群效應(Peer Effect)。目前，企業研發決策同群效應研究受到越來越多的關注。已有研究一般根據企業所在行業劃分同群企業，粗略地將除企業自身外所有其它同群企業的平均研發強度作為同群效應的代理變量，通過考察其估計系數和顯著性判斷企業是否存在同群效應，從而導致內生性問題嚴重。大多數研究忽視了同群效應中群的劃分，沒有全面考察同群企業種類，因而無法判斷何種同群企業對企業研發決策的影響最為顯著。此外，已有研究只考察同群企業研發決策對本企業同類決策的影響，忽視了同群企業其它特征變量的潛在影響。由此，本文基于空間面板計量模型，從地區、行業和企業財務特征相似度3個角度，考慮同群企業劃分標準，全面考察企業研發決策是否存在以及存在何種同群效應，并在此基礎上，探究這種同群效應對企業績效的影響，以期為經理人提供更加科學的建議。

本文可能的邊際貢獻主要體現在：第一，首次采用空間面板計量模型對企業研發決策的同群效應進行實證檢驗。通過設定空間權重矩陣定義同群企業，相比于將除企業自身外所有其它同群企業的算術平均值作為同群效應代理變量的做法更加規范，并且采用空間計量方法可以有效克服采用傳統計量模型導致的遺漏變量問題；第二，不僅基于行業角度考察同群企業劃分標準，而且從地區和企業財務特征相似度角度，考察同群企業劃分依據。通過構建不同的空間權重矩陣，比較地區、行業和企業財務特征相似度3類同群企業對研發決策的影響差異，以判斷何種同群企業在本企業進行研發投入策略模仿時最重要；第三，考慮內生同群效應和外生同群效應，即探討同群企業研發決策對本企業研發決策的影響，以及同群企業各特征變量對本企業研發決策的傳導效應；第四，在考察同群效應的基礎上，檢驗企業研發決策的同群效應對本企業市場和會計績效的影響，深化對同群效應經濟后果的認識；第五，對創新驅動發展戰略實施前后同群效應的階段異質性進行分析，檢驗創新驅動發展戰略實施效果。

1 文獻綜述

同群效應(peer effects)，也被稱為同伴效應或同儕效應，具體是指個體行為不僅受自身經濟利益的影響，也受周圍具有相似地位與特征的其他個體影響，從而導致自身行為和行為結果發生變化。Manski[3]認為，同群效應是指個體行為在某種程度上會隨著同群者行為的變化而變化，實質上是一種模仿行為；Lee[4]將同群效應分為內生同群效應和外生同群效應，即其他個體行為對本個體行為的影響是內生同群效應，而其他個體特征對本個體行為的影響是外生同群效應；Lieberman & Asaba[5]指出，企業決策行為存在同群效應的原因是為了獲取決策相關信息和保持自身競爭優勢；萬良勇等[6]、李佳寧和鐘田麗[7]、曾江洪等[8]從信息獲取和競爭性兩類動機角度，分析企業決策同群效應產生的內在機制。一方面，由于企業決策結果的不確定性及理性人假設，企業需要充足的信息支持以盡可能地降低決策失誤帶來的成本。Bikhchandani 等[9]指出，當信息獲取成本較高時，企業管理者對其它企業決策的依賴更大。另一方面，為了維護自身聲譽和應對競爭壓力，企業會通過模仿其他個體行為維持自身市場地位和聲譽[10]。Park 等[11]認為，這種同業模仿反映了企業管理者的保守心理；Li & Yao[12]指出，企業模仿與自身存在關聯的企業是一種占優決策，模仿同群企業可以節約信息搜尋成本，維持市場地位并降低競爭壓力和破產風險。因此，企業管理者通常難以忽視相似群體的影響而實現決策獨立。

考慮到同群效應在企業決策中的重要性，國內外學者展開了大量的研究。具體而言，在投資決策方面，Dougal等[13]發現，企業對同地區企業投資水平高度敏感，并認為地區集聚經濟是影響企業投資的重要因素；李佳寧和鐘田麗[7]以同行業跨區域其它企業作為同群企業，證實企業投資決策存在顯著正向同群效應。在并購決策方面，萬良勇等[6]以行業標準劃分同群企業，發現同群企業并購績效越好同群效應越顯著，且同群效應對同產權性質企業的影響更顯著。在現金持有決策方面，Chen等[14]從行業角度證實企業現金持有具有同群效應。在高管薪酬決策方面，趙穎[15]在考慮企業區域分布和行業異質性的基礎上，證實中國上市公司存在同行業高管薪酬的同群效應和不同行業高管薪酬的追趕效應。在資本結構決策方面，鐘田麗和張天宇[2]從行業視角證實，企業資本結構和負債期限結構決策受同群企業決策的影響顯著。總的來說，上述文獻證實企業在投資、并購、現金持有、高管薪酬和資本結構等決策方面存在同群效應，豐富了企業財務金融領域的同群效應研究。

在企業眾多決策中，研發投入是影響企業長期發展前景和市場競爭力的重要因素。由于高風險、高投入、回報期限不確定、潛在收益大等特點，相比于傳統決策行為，研發投入對信息的依賴和市場競爭需求更大。因此，同群效應對企業研發具有較大影響。然而，企業研發決策同群效應研究仍較為匱乏。孫曉華和李明珊[16]從企業與行業兩個層面研究企業研發投資的決定因素，結果發現，企業研發投資同時受自身微觀因素和行業平均研發強度的影響，且行業因素對研發投資差異的平均貢獻率遠大于企業因素。以行業為標準劃分同群企業，得出類似結論的還有羅福凱等[17]、曾江洪等[8]、馮戈堅和王建瓊[18]。劉靜和王克敏[19]選擇同一行業中規模在企業i的[70%,130%]之間，杠桿在企業i的[50%,150%]之間且與企業i賬面市值比最為接近的10家企業作為企業i的同群企業，結果發現，同群企業研發支出對企業自身研發行為具有顯著正向影響，而且本企業與同群企業的地理距離越近，同群效應越顯著；彭鎮等[20]進一步將同群效應分為來自企業行為的內生影響和來自企業特征的外生影響，通過在模型中增加異質性特征的交互項探究企業研發激勵因素，結果發現，同群企業平均研發強度對本企業研發投入具有正向激勵作用。

以上文獻對企業研發決策的同群效應進行了深入分析，為政府部門創新激勵政策制定和企業研發決策制定提供了有益的經驗證據，但還存在一些改進之處。首先，大多數研究粗略地將除企業自身外所有其它同群企業研發投入的算術平均作為同群效應的代理變量，這種做法內在假定同一群體中其它企業對本企業的影響是同質的，而采用空間計量方法可以有效克服傳統計量模型導致的變量遺漏問題。其次，大多數研究僅從行業角度劃分同群企業[21]，但同群企業劃分標準并不是唯一的。事實上，同一省份企業由于地理位置鄰近且受同一地方政策的影響，具有經濟發展特征相似、技術溢出效應顯著等特征，企業可以更方便地與其它企業進行溝通，進而產生基于地域的同群效應[22-24]。例如，安徽省科技廳于2017年4月發布了《支持科技創新若干政策》，其中，單個企業研發設備購置補助最高可達500萬元，單個科研項目累計資助最高可達500萬元。該政策強調地區間聯動投入和業績的導向作用，極大地調動了安徽省各市(縣)企業科技研發積極性。當大量企業對政府政策作出相同的響應時，就會促使同地企業決策行為趨同化。此外，即便是屬于同一行業或處于同一地區的上市公司，企業規模和財務風險等財務特征指標也可能存在較大差異[19,25]。企業可能更傾向于模仿與自身具有相似財務特征的其它企業。現有研究未對同群企業劃分依據進行考察和驗證，也未全面考察同群企業類型及影響差異。最后，已有研究只考察因變量間的直接關系，即企業研發決策之間的相互影響(內生同群效應)。事實上，其它企業的特征變量可能通過企業間的關聯網絡影響本企業研發決策(外生同群效應)。

2 研究設計

2.1 模型設定

為了揭示企業研發決策可能存在的內生和外生同群效應，本文借助空間面板計量模型對企業研發決策的同群效應進行研究，具體形式如式(1)所示。

Yt=ρYt-1+λWYt+μWYt-1+Xtβ1+WXtβ2+α+ξtιN+εt,t=1,…,T

(1)

其中，Yt表示N×1維的被解釋變量，即研發投入強度，Xt是N×K維的外生解釋變量；Yt-1是被解釋變量的時間滯后項，W為經過行標準化處理后的空間權重矩陣，WYt、WYt-1分別是被解釋變量的空間滯后項和時空滯后項，WXt代表外生解釋變量的空間滯后項，α表示N×1維的個體固定效應，ιN是一個N×1維的單位向量，ξtιN表示時間固定效應，εt表示N×1維的隨機誤差項。ρ表示被解釋變量的滯后效應，μ為被解釋變量的擴散效應，β1表示外生解釋變量的回歸系數，λ為同期企業間策略互動的空間效應，即內生同群效應；β2表示其它企業特征變量對本企業研發決策的影響，即外生同群效應。若ρ=μ=0，則模型(1)為靜態空間杜賓模型；反之，則為動態空間杜賓模型。

在驗證企業研發決策同群效應存在性的基礎上，參考Vega & Elhorst[26]、金剛和沈坤榮[27]的做法，采用空間自滯后模型(SLX)進一步探究企業間研發決策互動對企業績效的影響，具體模型設定如下：

Yt=θ1Xt+θ2WXt+δZt+α+ξtιN+εt，t=1,…,T

(2)

其中，Yt是N×1維的被解釋變量，即企業績效(以反映市場估值的Tobin Q和盈利表現的ROA加以衡量)；Xt表示企業t年研發投入強度，WXt為同群企業研發投入強度；Zt是N×K維的控制變量；θ1、θ2分別代表本企業研發投入強度和同群企業研發投入強度對本企業績效的影響系數，δ表示外生控制變量的估計系數，其它變量含義同式(1)。

2.2 估計方法

由于空間效應的存在，各觀測樣本缺乏獨立性，從而導致傳統計量經濟學的最小二乘估計方法不再適用于空間計量模型估計。目前，針對混合空間和時間效應的動態模型，主要有3種估計方法：偏誤修正的極大似然(ML)估計和準極大似然(QML)估計；基于工具變量或廣義矩的估計(IV/GMM)；貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡洛估計(MCMC)。本文選取偏誤修正的極大似然(ML)估計方法，用于估計模型(1)。

2.3 空間權重矩陣設定

本文從地區、行業和企業財務特征相似度3個維度構造相應的空間權重矩陣W-pro、W-ind、W-fin，研究中國企業研發決策的不同種類同群效應。具體而言，地區空間權重矩陣W-pro是一個N×N維的0-1矩陣，以中國不同省域為劃分標準，與企業i的注冊地同屬一個省份的企業即為企業i的同群企業，賦值為1，否則為0。行業空間權重矩陣W-ind是一個N×N維的0-1矩陣，以2012年中國證監會行業分類為劃分標準，與企業i屬于同一行業的企業即為企業i的同群企業，賦值為1，否則為0。參考劉靜和王克敏[19]的做法，財務空間權重矩陣W-fin是類似地理距離矩陣的N×N維矩陣，以企業財務特征為劃分標準，選擇規模在企業i[70%，130%]之間且財務杠桿在企業i[50%，150%]之間的企業為企業i的同群企業，定義賬面市值比之差的絕對值|BMi-BMj|為兩企業間的財務距離。基于上述同群企業劃分標準，3類空間權重矩陣第i行第j列的矩陣元素可以設定如下：

W-proij=

W-indij=

W-finij=

2.4 變量選擇

為了有效降低企業規模因素對研發投入的影響，參考郭玥[28]、朱艷麗[25]、胡亞茹等[29]的研究成果，本文采用研發投入占公司總資產的比重表示研發投入強度。考察同群企業研發投入對企業績效的影響，采用托賓Q(Tobin Q)和資產收益率(ROA)分別衡量企業市場績效、會計績效。本文核心變量的具體含義如表1所示。

表1 變量設定

2.5 數據說明

本文選取2013—2019年中國A股上市公司為研究對象，數據來源于Wind金融數據庫和國泰安(CSMAR)數據庫。為確保研究結論的可靠性，本文對原始數據作如下篩選：①剔除ST、PT和金融保險類上市公司；②剔除同一行業內少于兩家樣本公司的上市公司；③剔除在樣本期內行業代碼發生改變或注冊地發生變更的上市公司；④剔除2012年以后上市的公司。最終，得到916家上市公司，共6 412個樣本。為防止數據中的異常值對研究結果的干擾，本文進一步對數據作Winsor縮尾處理。為了研究方便，本文中企業規模、政府補貼、董事會規模、高管薪酬和營業收入等變量均采用自然對數形式表示。

表2為本文所涉及變量描述性統計結果。由表2可知，本研究的核心變量研發投入強度，極小值為0.000 3，極大值為0.111 0，表明中國上市公司間的研發投入存在較大差異。因此，有必要分析上述差異受何種因素影響。企業規模和政府補貼的標準差分別為1.181 0、1.387 0，在分析上市公司研發決策同群效應時，上述差異不容忽視。股權性質的平均值為0.273 0，表明樣本企業大部分為非國有企業。

此外，觀察樣本公司的行業分布情況可以發現(見表3)，樣本公司所處行業主要集中于信息傳輸、軟件和信息技術服務業、建筑業和制造業等創新技術要求較高的行業。其中，制造企業占總樣本的80%以上。

表2 描述性統計結果

表3 行業分布情況

續表3 行業分布情況

3 實證結果分析

3.1 空間相關性分析

本文對2013—2019年中國A股上市公司研發投入強度進行全局空間自相關Moran's I指數檢驗，從整體上刻畫觀測值的空間分布情況，結果如表4所示。由表4可知，3類空間權重矩陣下的Moran's I值均為正，相應的p值均小于0.01，表明在1%顯著性水平下，中國A股上市公司間的研發投入強度具有顯著正向空間相關性。

表4 研發投入強度全局Moran's I值檢驗結果

3.2 企業研發決策同群效應分析

為了分析上市公司研發決策是否存在以及存在何種同群效應，本文基于空間面板計量模型，分析在不同空間權重矩陣設定下的同群效應差異。表5為靜態空間杜賓模型(靜態SDM)和動態空間杜賓模型(動態SDM)估計結果。

通過對比靜態和動態SDM的估計結果可知，行業同群效應下動態SDM中企業研發投入強度的時空滯后項W*L.inno_asset顯著為正且大于其空間滯后項W*inno_asset，而靜態SDM中無法體現上述結果。此外，在靜態SDM中，資產收益率對企業研發投入強度具有顯著促進作用，而在動態SDM中卻截然相反，說明在考慮被解釋變量的時間滯后項后，企業更關注當前利潤而不愿冒險投資研發活動。需要強調的是，3類同群效應下動態SDM的擬合優度(0.790 0，0.815 0和0.819 0)明顯大于靜態SDM的擬合優度(0.050 0，0.056 0和0.063 0)。由此可見，采用動態SDM考察上市公司研發決策的同群效應更加合理，研究結論也更加科學。

從動態SDM的估計結果可知，不同空間權重矩陣下，研發投入強度的時間滯后項L.inno_asset均顯著為正，說明上市公司研發決策具有明顯的慣性，即企業在制定新的研發決策時，更傾向于參考上一年決策。將3類同群效應估計結果進行對比可以發現，上市公司研發決策存在顯著行業內生同群效應，而地區和相似財務特征維度下的內生同群效應并不顯著。具體而言，企業會對同行業其它企業當年和上一年的同類決策行為進行模仿，且W*L.inno_asset的估計系數(0.122 0)明顯大于W*inno_asset估計系數(0.072 0)。原因在于，同行業企業間具有相似的產品或服務，研發投入主要集中在產品和技術層面，而新產品和技術投入市場需要一定的過渡期，并且企業對于現階段自身研發活動的保密性較高，而上一年同群企業研發決策信息獲取更加方便，成本也更低。因此，企業在對同行業其它企業研發決策進行模仿時，傾向于參考其上一年決策行為，但也存在愿意冒險的企業，不計成本地模仿同行業其它企業當年研發決策。對于地區和財務特征同群效應，從WX的估計結果可以看出，同群其它企業的解釋變量對本企業研發決策具有顯著影響，即存在顯著外生同群效應。

3.3 企業研發決策同群效應的經濟后果

本文在驗證兩者關系的基礎上，進一步分析同群企業研發決策對本企業績效的影響，以期為企業管理者制定研發決策提供支持和建議。本文將企業績效分為市場績效和會計績效，考察本企業和同群企業研發投入對本企業績效的影響，估計結果如表6所示。對于企業自身研發投入與本企業績效的關系，一方面，研發投入對本企業會計績效具有顯著抑制作用，說明企業研發資金投入作為成本費用會降低企業會計利潤；另一方面，研發投入能夠顯著促進本企業市場績效提升，即增加創新研發投入可以促進本企業市場價值提升。盡管研發投入犧牲了企業短期盈利，但投資者認為這種研發投入是有價值的，是能夠提升企業市場估值的，說明資本市場投資者已具備一定的價值投資意識。對于同群企業研發投入與企業績效的關系，同行業和財務特征相似的其它企業研發投入對本企業市場績效存在顯著抑制作用，而同行業其它企業研發投入會顯著抑制本企業會計績效提升，說明行業或財務特征相似的同群企業間存在研發投入的競爭效應而非協同效應。這一發現符合經濟市場規律，當環境資源總量和社會總收益一定時，企業會為爭奪有利的生產條件或市場地位而競爭，其它企業的盈利和市場估值提升最終會對本企業產生負向影響。

表5 企業研發決策同群效應模型估計結果

表6 企業研發決策同群效應對企業績效影響的估計結果

3.4 穩健性檢驗

為使研究結論更為穩健可靠，本文通過調整研究樣本和構建嵌套矩陣方式，對動態SDM的估計結果進行穩健性檢驗。一方面，選擇2013—2019年中國A股制造業上市公司為研究對象，對表5的實證結果再次進行驗證，結果如表7第2～4列所示。通過與前文實證結果進行對比可以發現，調整研究樣本后的結論并沒有實質性改變，說明本研究結論具有穩健性。另一方面，考慮到同群企業劃分標準可能綜合多方面特征，本文進一步構建地區和行業、地區和財務、行業和財務3類嵌套空間權重矩陣，將以上3類空間權重矩陣元素兩兩相乘并進行行標準化處理，以更嚴格的同群企業劃分標準研究上市公司研發決策同群效應的存在性和差異性，結果如表7第5～7列所示。通過與表5結果進行對比可以發現，估計系數大小和顯著性并未發生較大改變，表明3類嵌套矩陣下上市公司研發決策行為具有較強的慣性。行業與財務嵌套空間權重矩陣下企業研發決策同群效應顯著，說明同行業下的不同企業即便具有相似的產品與服務，但若其在財務特征如規模和財務杠桿等方面差異較大，也會存在一定的壁壘。因此，只有同行業且財務特征相似的其它企業，才容易被選為本企業的同群企業并作為本企業研發決策的模仿對象。此外，各解釋變量估計系數方向和大小沒有實質性改變，說明本研究結論具有穩健性。

表7 穩健性檢驗結果

4 階段異質性分析

為了對2013—2019年中國A股上市公司研發投入強度變化趨勢進行考察，本文繪制各年所有樣本公司研發投入強度平均值變化趨勢圖。從圖1可見，2013—2016年樣本公司研發投入強度平均水平呈下降趨勢，但在2016年迎來轉折，此后，研發投入強度平均水平增長態勢顯著。究其原因，主要與2016年國務院印發的第15號文件《國家創新驅動發展戰略綱要》有關，文件強調了科技創新在國家發展中的突出位置。

考慮到《國家創新驅動發展戰略綱要》的影響，本文以2016年為界線，將樣本分為2013—2016年和2017—2019年兩個子區間，進一步探討創新驅動發展戰略實施前后，中國A股上市公司研發決策同群效應的階段異質性，具體結果如表8所示。通過對比兩個子區間的估計結果可知，2016年后，W*L.inno_asset的系數不僅由不顯著變為在1%水平上顯著，而且其值明顯增加，說明創新驅動發展戰略實施后，為了維持自身市場地位，企業加強了對同群企業上一年研發決策的參考。對比3類同群效應估計結果可知，2016年以前，企業除參考本企業上一年決策外，僅以同行業其它企業當期研發決策，以及財務相似的同群企業上一期研發決策作為參考。2016年以后，在國家政策激勵下，企業與同地區、同行業以及具有相似財務特征的其它企業均存在同群效應。其中，同一省份政策激勵下的地區同群效應最顯著，說明政府對創新研發的激勵政策實施效果顯著。

5 結語

5.1 研究結論

本文以2013—2019年中國A股上市公司為研究對象，利用空間面板計量模型，從地區、行業和企業財務特征相似度3個維度劃分同群企業，構造相應的空間權重矩陣，分析企業研發決策的內生同群效應和外生同群效應，檢驗研發決策同群效應對企業績效的影響，并進一步進行階段異質性分析。

(1)上市公司研發決策具有明顯的慣性，上一年研發決策對當年研發決策具有顯著正向影響，說明研發投資具有較高的不可逆性和黏性。

(2)中國A股上市公司間的研發決策存在顯著行業內生同群效應和外生同群效應，而且企業更重視同行業中與自身具有相似財務特征的企業；地區和企業財務特征相似的內生同群效應并不顯著，僅通過解釋變量產生外生同群效應。

(3)對于企業研發決策同群效應的經濟后果，一方面，研發投入對企業會計績效具有顯著抑制作用；另一方面，研發投入能夠顯著促進企業市場績效提升，說明盡管企業研發犧牲了短期盈利，但對股市估值的影響顯著為正，即中國資本市場投資者已具備一定的價值投資意識。同行業和財務特征相似的同群企業研發決策對本企業市場績效具有顯著抑制作用，行業同群企業研發投入會對本企業會計績效具有顯著抑制作用，說明行業或財務特征相似的同群企業間存在研發投入的競爭效應而非協同效應。

(4)2016年創新驅動發展戰略實施后，上市公司平均研發投入水平顯著上升，3類同群效應顯著增強。

圖1 2013—2019年上市公司研發投入強度變化趨勢

表8 分時段動態SDM的估計結果

5.2 研究啟示

(1)政府角度。首先，為了引導更多企業進行創新研發投資，帶動社會整體創新水平提升，相關部門可以加大創新產品和服務采購力度，支持企業研發，鼓勵企業突破瓶頸。其次，對于同地區企業，政府部門可以宣傳創新示范企業，促進其它企業模仿；對于同行業企業，政府可以通過產業創新政策提高行業競爭程度，營造良好的行業競爭氛圍，促使同群企業加大創新研發投入。最后，為有效落實創新驅動發展戰略，提升企業技術水平和創新能力，政府需要引導企業進行良性競爭，提高研發創新的正外部性，實現共贏。具體而言，政府應出臺有針對性的產業激勵政策，鼓勵并引導企業進行差異化研發，避免重復研究，從而提高研發效率。

(2)企業角度。首先，為加快建設創新型社會，提升整體技術創新水平，企業應積極響應政府相關政策，積極進行創新研發投入，在追求自身差異化發展的同時，也不能忽視與其它企業協作。其次，培養價值投資意識，研發投入對企業會計績效具有顯著抑制作用，而對市場績效具有顯著促進作用。因此，為追求長期發展，企業應在一定程度上忽略研發投入帶來的短期盈利損失，注重企業市場估值。最后，同一行業或財務特征相似企業研發投入增加會顯著抑制本企業會計績效和市場績效提升。因此，為實現利潤或價值最大化目標，企業可以通過增加自身研發投入沖抵因其它企業競爭效應帶來的負向影響，摒棄盲目研發策略模仿，從而實現績效目標。

5.3 不足與展望

本文借助空間面板計量模型對企業研發決策的3種同群效應進行研究，采用3類不同的空間權重矩陣(地區、行業和財務空間權重矩陣)，通過對比不同空間權重矩陣下的估計結果，分析地區、行業和財務特征3個標準下的同群效應差異。本文基于單個空間權重矩陣研究發現，只有行業同群企業間存在研發決策互動行為(內生同群效應)，因而未考慮多個空間權重矩陣的加權。未來研究可以從加權空間權重矩陣角度，即構建多個空間權重矩陣的加權組合，在同一模型中對比不同空間權重矩陣的相對重要性，從更規范的角度考察不同標準下同群效應大小及差異，從而對現有研究作進一步拓展。