投資潮涌背景下企業投資對創新績效的影響
——以戰略性新興產業為例

李斯林，姜 宏，郭文文

(上海財經大學 商學院，上海 200433)

0 引言

隨著新技術、新產業快速發展，戰略性新興產業成為未來經濟社會發展的核心力量，其優勢在于可以促進國家整體創新能力提升。目前，我國戰略性新興產業的核心要點是提升自主創新能力和創新績效，加大創新產出、加強創新成果轉化以提升產業核心競爭力。2010年《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》提出，戰略性新興產業是以重大技術突破和重大發展需求為基礎，對經濟社會全局和長遠發展具有重大引領帶動作用，知識技術密集、物質資源消耗少、成長潛力大、綜合效益好的產業。加快培育和發展戰略性新興產業對推進我國現代化建設具有重要戰略意義。自此，企業為搶占市場紛紛投資光伏、新能源、芯片等戰略性新興產業，形成一波又一波投資潮涌。在戰略性新興產業投資浪潮下，企業大規模新增投資能否真正促進創新績效提升？企業投資對創新產出和創新成果轉化的影響如何？不同行業、不同性質企業投資對創新績效的影響是否具有差異？此外，在由不同因素誘發的投資潮涌不同階段，企業投資對創新績效的影響有何不同？以上問題的答案能夠為相關部門制定戰略性新興產業發展政策提供參考。

目前，學界對投資潮涌的研究主要聚焦于機制和對經濟的傳導作用兩方面。形成機制研究主要基于政府和市場兩大視角發現政府補貼[1]、鼓勵性產業政策[2]、政府過多干預[3]、具備發展前景的產業認知[4]、金融市場需求增加[5]、市場競爭[6]會引發投資潮涌。對經濟的傳導作用主要包括積極和消極兩個方面，如引發產能過剩[4]和產業增長。本文關注戰略性新興產業發展過程中的投資潮涌，試圖分析投資潮涌背景下企業新增投資對創新績效的影響。本文邊際貢獻在于：①選擇戰略性新興產業上市公司作為研究樣本，實證分析不同因素驅動的投資潮涌下，投資支出對創新績效的影響，為提高戰略性新興產業創新水平提供理論依據；②將創新績效分為創新產出與成果轉化率，基于行業和所有制兩個視角進行異質性檢驗，探究不同行業特征與不同所有制企業投資對創新績效的差異化影響，為政策制定和企業決策提供參考。

1 投資潮涌相關研究與概念界定

潮涌現象最早由林毅夫[4]提出，其將投資潮涌定義為發展中國家特有的由不完全信息導致的企業投資向某一行業過度集中，進而產生嚴重產能過?，F象。產能過剩是指產能利用率低，可采用產業實際產出與潛在產出之比加以度量[7]。在產業升級階段，企業會投資技術成熟且產品市場已經存在的產業，由于眾多企業對產業前景的看法趨同，因而會出現一波又一波投資潮涌(林毅夫等，2010)。

1.1 投資潮涌相關研究

林毅夫[4]提出市場失靈論，認為由于信息不對稱，企業對具備發展前景產業的看法一致，導致投資潮涌經常發生在快速發展的發展中國家，同時由于企業投資過度增加，投資潮涌將不可避免地導致產能嚴重過剩、市場競爭激烈、企業大量虧損破產等問題；江飛濤等[1]提出體制扭曲論，發現投資潮涌產生的根源是地方政府不當干預，由于企業與地方政府對未來預期不同，并不會達成共識，政府官員為了追求短期GDP績效產生不當干預行為；周辰珣等[3]運用不完全信息靜態博弈模型，對政府主導和市場主導兩種模式下企業投資決策預期均衡結果進行分析，并基于宏觀經濟數據進行計量檢驗發現，政府在投資領域過多干預是潮涌現象產生的重要原因，政府主導模式下投資潮涌所導致的產能過剩后果比市場主導模式更加嚴重；張倩肖等[8]構建新熊彼特模擬模型，發現漸進工藝創新和長產能建設周期相結合是潮涌現象產生的根本原因，地方政府干預會加劇潮涌現象；郭吉濤[9]研究發現，地方政府干預、產業前景認知明確、銀行貸款意愿對傳統產業潮涌具有正向影響，而企業自主技術創新力度和產能信息充分程度則起抑制作用；Gilbert等[10]認為，行業內企業或領頭企業投資增加會給潛在進入企業傳遞市場需求增長的信號，進而引發投資潮涌。

綜上所述，國內外學者對投資潮涌的研究主要聚焦于形成機制和對經濟的傳導作用兩方面。在形成機制方面，學者們主要基于政府和市場兩大視角：從政府視角看，政府補貼、鼓勵性產業政策、政府過多干預均會導致或加劇投資潮涌；從市場角度看，具備發展前景的產業認知、漸進工藝創新和長產能建設周期、市場競爭、金融市場需求增加等會引發投資潮涌。在研究方法上，國內外學者通過構建不完全信息靜態博弈模型及“新熊彼特”模擬模型等分別進行定性或定量分析，較少從數據層面進行實證分析。

1.2 戰略性新興產業投資潮涌現象

與其它一般產業相比，戰略性新興產業屬于資本和技術密集型行業，因此戰略性新興產業創新水平提升對國家經濟發展具有重要作用。因較高的技術門檻而具有先發優勢的產業特性，產業內部競爭尤為激烈，且市場對產業預期較高，因而在戰略性新興產業內部極易產生投資潮涌[11]。2010年，無論是政府還是民間，對戰略性新興產業的投資熱情持續高漲，以光伏產業為例，全國眾多省市將其列為優先扶持發展的新興產業。2013年，國家發改委出臺多項支持政策，光伏產業進入快速發展階段。全國各省份企業紛紛投資光伏產業，大力建設光伏產業基地，我國光伏產業產量與裝機量大幅增長。由中國光伏行業協會披露數據可知，2011年我國光伏電池產量達到12.5GW，光伏裝機容量達到3GW。2020年上半年，我國光伏電池產量為59GW，是2011年的5倍。受光伏成本下降與國內配額制預期影響，2021年企業對光伏產業的投資意愿仍在持續上升。

在新能源汽車領域，早在2001年我國就正式將新能源汽車研究項目列入“十五規劃”和“863計劃”，并制定氫動力新能源汽車發展長期規劃。自此，我國開始重視新能源汽車產業發展。2010年，國家加大對新能源汽車產業的扶持力度，選擇5個城市試點私人購買新能源汽車補貼政策。2020年11月，國務院辦公廳發布《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035年)》，提出我國要邁向汽車強國，推動可持續綠色發展，必須全面發展新能源汽車。近年來，新能源汽車成為投資“風口”：傳統車企如一汽轉向生產新能源汽車，外資企業如特斯拉進入中國投資建廠。此外，市場上出現很多新興新能源車企，如蔚來汽車、小鵬汽車。

集成電路作為國家工業制造水平的代表，關乎國家安全與國民經濟運行，也是受資本追捧的戰略性新興產業。2014年，國家頒布《國家集成電路產業發展推進綱要》，并成立國家集成電路產業投資基金，重點投資行業龍頭企業，如中芯國際、長江存儲等。自2014年起，國家和地方政府發布多項規劃，在稅收、投融資、研發、進出口等領域制定多項扶持政策，大力支持和鼓勵集成電路產業發展，力爭提升其上下游產業競爭力，全國各地掀起芯片產業發展熱潮。

1.3 戰略性新興產業投資潮涌定量界定

本文選取投資支出與過度投資兩種指標，從橫向(產業間)與縱向(時間)兩個維度進行比較，進而界定戰略性新興產業投資潮涌。從橫向產業間比較看，戰略性新興產業樣本均值為18.667，非戰略性新興產業樣本均值為18.458，說明相比于非戰略性新興產業，戰略性新興產業的平均投資支出更大。2010年，國務院發布《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，戰略性新興產業投資支出平均值大幅增長。自此，戰略性新興產業年均投資支出均遠大于非戰略性新興產業，表明其投資支出水平更高，投資支出縱向時間年份特征見圖1。2008—2019年戰略性新興產業投資支出均值呈波動趨勢。整體來看，存在2010—2012年、2015—2019年兩波投資潮涌，而非戰略性新興產業投資支出在相應年份波動較小。2010年國務院發布《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，提出重點培育和發展戰略性新興產業。在政策大力支持下，戰略性新興產業成為頗具前景的產業，政府、企業與金融機構積極投資，形成第一波投資潮涌。投資潮涌初期，產業內企業紛紛加大投資支出。在中期，出現產能過?，F象，資產投資回報降低，企業在相關投資方面持更加謹慎的態度，投資支出呈現下降趨勢。隨著國家發布《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》，第一波投資潮涌促使一批企業獲利，因而在外部市場資本驅動下，一些企業自發地加大相關產業投資。隨著《深化科技體制改革實施方案》等一系列政策陸續實施，2015年第二波投資潮涌開始顯現。相較于由政策支持誘發的第一波投資潮涌，第二波投資潮涌下企業投資支出水平更高。這是因為第一波投資潮涌是企業為獲得補貼而以被動投資為主所引發，當前期先進入者獲得超額利潤之后，會誘發后進者跟風投資。因此，第二波投資潮涌不僅受到政策驅動，而且受市場因素的影響。

圖1 2008-2019年投資支出平均值Fig.1 Average investment expenditure from 2008-2019

2 理論分析

2.1 企業投資與創新產出

在投資潮涌背景下，企業投資增加會直接促使融資約束緩解、企業知識溢出與要素資源投入增多。首先，融資約束影響企業創新意愿與創新能力。企業融資約束較強意味著融資成本較高、受內部流動性沖擊的概率大，企業對創新活動的預期降低，創新意愿隨之降低。企業融資成本越高，外源融資約束越強，創新預期利潤越低，進而抑制企業創新決策；企業遭受內部流動性沖擊的概率越大，內源融資約束越強，企業開展創新活動的預期利潤越低，進而抑制企業創新決策[12]。此外，大量企業資金投入是創新活動開展的必要條件，資金供應不足可能導致企業無法進行創新活動或創新活動中斷。投資潮涌背景下，企業得到外部融資或增加自有資金投資，能夠在一定程度上緩解資金約束，增強企業創新意愿與創新能力。因此，本文提出以下假設：

H1：企業投資對創新產出具有正向促進作用。

2.2 企業投資與創新成果轉化率

企業投資對創新成果轉化率的影響分為促進與抑制兩個方向(見圖2)。

圖2 企業投資對創新成果轉化率的影響機制Fig.2 Influence mechanism of the conversion ratio of firm investment to innovation performance

2.2.1 企業投資對創新成果轉化率的促進作用

(1)當企業有能力投入更多要素(如資本、人力資源與技術等)進行研發創新時，上述要素投入能夠降低企業融資成本，提升資金流動性，從而提高創新成果轉化率與創新效率[13]。此外，創新活動風險較高，在很大程度上會抑制企業創新動力。創新需要鼓勵試錯的機制與寬容的創新環境，投資規模增加使企業擁有更多資本進行創新嘗試，即使創新失敗，也有足夠資本進行再創新，進而降低試錯成本，促進企業創新轉化效率提升。

(2)投資潮涌源于企業對產業前景的共識，能夠從直接和間接兩個方面加劇市場競爭。一方面，產業內企業投資額增加，產品市場競爭加劇[14]；另一方面，企業投資增多給潛在進入者傳遞市場前景良好的信號，產業內大量潛在競爭者進入會加劇市場競爭。在激烈的市場競爭環境下，企業搶占先機的動機強烈，會通過提高創新效率增強核心競爭力[11]。同時，若行業進入壁壘較低，企業面臨眾多競爭對手的威脅，導致其因經營不善而破產的風險加大[15]。因此，企業不得不優化創新資源配置，加速產品更新換代，以便在競爭中獲取更多市場份額[16]。

(3)熊彼特假說提出，規模越大，企業越具備創新優勢。相較于投資規模較小的企業，投資規模較大的企業擁有更雄厚的資本支持，更易推動創新成果轉化。此外，企業投資帶來的規模效應能夠提升創新成果轉化率，即企業前期大量投資有利于研發創新經驗積累，后期新增投資時，投入更容易轉化為創新績效。

2.2.2 企業投資對創新成果轉化率的抑制作用

(1)企業增加的投資一部分來源于外部融資，當外部融資來源是政府補貼時，由于政府和企業之間存在信息不對稱，企業為了自身利益最大化，很可能將補貼用于與創新無關的活動[17]。上述企業進入產業投資的目的僅僅是為了獲取補貼，企業尋租行為導致資源配置效率低下，從而抑制創新成果轉化。當融資來源于金融體系時，企業投資通常基于市場對產業良好發展前景的共識，進而產生金融機構的羊群效應，如風險投資數量與金額大幅增加，以及貸款資金支持條件寬松。部分企業進行投資的目的僅僅是為了獲得風投機構的投資，并未真正落實到技術創新活動中。在上述情景下，企業僅注重策略性創新而未進行實質性創新。

(2)產業內資本持續增加，將不可避免地帶來產能過剩、供過于求等問題。在上述情景下，企業資產閑置、運營效率低下、資源浪費，大量資金用于彌補因產能過剩產生的閑置成本，從而抑制創新成果轉化。此外，產能過剩企業對產業前景預期較差，對創新活動預期利潤較低，不會投入更多資源用于創新成果轉化。

(3)企業投資增加能夠吸引外部企業進入，市場競爭加劇會刺激企業管理層作出削減成本的決策，從而不利于創新轉化[18]。當市場競爭加劇時，企業缺乏必要的利潤積累，新增投資僅僅是為維持營運支出與價格戰成本，從而不利于企業創新活動。同時，部分企業傾向于模仿式創新與引進式創新，產品同質化現象較為嚴重。上述情景下企業新增投資盡管能夠促進創新產出，但會降低創新成果轉化率。因此，本文提出以下假設：

H2：企業投資對創新成果轉化率的影響是非線性的。

2.3 投資潮涌的影響

基于對某一行業前景的共識，大量企業涌入該行業，導致企業投資不斷向該行業集中，產生投資潮涌，加劇市場競爭，帶來產能過剩問題[4]。投資潮涌并不總能促進企業創新。在每一波投資潮涌前期，企業對于前景利好的產業存在共同認知，受羊群效應影響，金融機構愿意為產業內項目提供更多資金支持。此時，企業融資約束降低，投資回報增加，資本配置效率提高，企業投資對創新績效的促進效應大于抑制效應[19]，因而企業投資能夠促進創新成果轉化。隨著投資額增多，企業與產業內其它企業的信息不對稱會加劇市場競爭，導致產能嚴重過剩。同時，越來越多的企業進入產業，導致產業競爭加劇，產能過剩，存在大量“騙補”行為。此時，企業投資對創新績效的抑制效應大于促進效應，企業投資增加反而會抑制創新成果轉化。本文認為，不論是在投資潮涌前期還是后期，企業投資對創新成果轉化率的影響都是非線性的。但由于前期進入的企業具有先發優勢，因而在投資潮涌前期投資效率水平高于后期。因此，本文提出以下假設：

H3：在每一波投資潮涌前期與后期，投資增加對創新績效的影響可能相同但強度存在差異，且投資潮涌前期更能有效促進創新產出與成果轉化。

3 基準回歸分析

3.1 研究樣本與數據來源

本文實證研究對象是戰略性新興產業A股上市公司，數據時間跨度為2008—2019年，選取中國戰略新興產業綜合指數(簡稱“新興綜指”)下的樣本股，并對數據進行如下處理：①剔除金融行業數據；②剔除*ST、ST和PT股；③剔除財務數據不完整的公司；④剔除上市時間不足的公司。最終，得到794家企業共7 440個樣本。由于戰略性新興產業包含九大細分產業，本文基于《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》對戰略性新興產業的定義與《戰略性新興產業分類(2018)》，通過瀏覽樣本企業經營范圍，與戰略性新興產業樣本企業所屬細分產業進行匹配，結果如表1所示。

表1 樣本細分產業分布Tab.1 Subdivided industrial distribution of sample

本文涉及的企業數據來源于CSMAR數據庫、CNRDS數據庫、WIND數據庫與企業年度報告，行業水平數據來源于統計年鑒中各細分行業數據。

3.2 研究設計

3.2.1 變量說明

本文被解釋變量為企業創新水平。目前,企業創新度量方式主要有3種，即創新投入、創新產出以及創新效率。創新投入方面,相關指標包括研發人員投入與研發經費投入；創新產出方面，相關指標包括專利申請數量與新產品產值[20-22]；創新效率衡量方法主要有參數法如隨機前沿生產函數分析法(SFA)與非參數法如數據包絡分析方法(DEA)。鑒于戰略性新興產業上市企業產品產值及產品銷售收入等數據可得性，本文選取專利申請數量與研發投入指標衡量企業創新水平。具體來說，本文借鑒姜軍等[23]、吳堯和沈坤榮[24]的研究成果，采用專利申請數量衡量創新產出(PAT)，采用申請且最終被授予的專利數量與公司研發投入之比衡量創新成果轉化率(EFF)。

本文核心解釋變量為Invest，即企業新增投資支出。本文參考Richardson[25]的企業新增投資支出模型，其投資支出=(購建固定資產、無形資產和其它長期資產所支付的現金+購買子公司及其它營業單位所支付的現金-處置固定資產、無形資產和其它長期資產所收到的現金-處置子公司及其它營業單位所收到的現金)/年初總資產，直接選取企業新增投資支出的對數值衡量企業投資支出水平，同時構建投資支出的平方項檢驗投資與創新績效的非線性關系。

本文借鑒張玉娟和湯湘希[26]、王曉紅等[27]的研究成果，選取控制變量包括研發投入、股權集中度、高管薪資、企業年齡、企業規模、政府補貼、總資產收益率與資產負債率。由于企業專利申請存在一定的滯后性，將各解釋變量滯后一期處理，具體變量描述見表2。

表2 主要變量定義Tab.2 Definitions of main variables

3.2.2 基準模型構建

為了驗證新增投資對創新績效的影響，本文構建基準回歸模型如下：

Yi,t=β0+β1Investi,t-1+β2ControlVariablesi,t-1+Industry+year+ε

(1)

Yi,t=β0+β1Investi,t-1+β2Invest2i,t-1+β3ControlVariablesi,t-1+Industry+year+ε

(2)

3.3 基準回歸結果

3.3.1 描述性統計

為了減少異常值對研究結果的影響，本文對模型中的相關連續變量進行1%與99%水平上的縮尾處理(Winsorize)。主要變量描述性統計結果見表3。

表3 主要變量描述性統計結果Tab.3 Descriptive statistics of main variables

由描述性統計結果可知，企業專利申請即創新產出(PAT)范圍在0～6.8之間，均值為2.924，第25分位數為1.946，第75分位數為3.951，說明戰略性新興產業中存在無創新產出企業，同時，不同企業創新產出水平存在差異。專利申請與研發投入的比值即創新成果轉化率(EFF)范圍在0～32.79之間，均值為16.125，說明平均一單位的研發投入可帶來16.125單位的成果轉化。創新成果轉化率第25分位數為11.048，第75分位數為21.853，說明不同企業間創新成果轉化水平存在差異，且分布較為均勻。本文核心解釋變量投資水平(Invest)范圍為15.378～22.689，均值為18.866 7，標準差為1.479，第25分位數為17.712，第75分位數為19.592，說明不同企業間的新增投資水平差異較小。研發投入(RD)的均值為17.880，中位數為17.819，說明企業研發投入差異不大。

3.3.2 基準回歸結果

基準回歸結果見表4。其中，第(1)、第(3)列檢驗投資水平對創新產出的線性影響，第(2)、第(4)列檢驗投資水平對創新產出的非線性影響。第(1)、第(2)列的被解釋變量為創新產出，第(3)、第(4)列的被解釋變量為創新成果轉化率。

表4 基準回歸結果Tab.4 Results of benchmark regression

第(1)列中，投資支出系數在1%的水平下顯著為正，說明投資支出對創新產出具有顯著正向影響，即戰略性新興產業企業新增投資增多，企業創新產出隨之增加。第(2)列加入投資支出的二次項后，系數并不顯著，說明投資支出與創新產出不存在非線性關系。第(3)列中，解釋變量投資支出系數在1%的水平下顯著為正，說明投資支出對創新成果轉化率具有顯著正向影響。第(4)列加入投資支出的平方項之后，投資支出一次項系數顯著為正，投資支出平方項系數顯著為負，說明企業投資支出與創新成果轉化率之間存在倒U型關系。當企業新增投資水平低于臨界值時，投資支出增長對創新成果轉化具有促進作用；當企業新增投資水平超過臨界值時，投資支出對創新成果轉化率的影響轉為負向。

在回歸結果中，股權集中度對創新產出的影響均在10%的水平下顯著為正，說明股權集中度越高的企業越可能開展創新活動，同時，其創新成果轉化率越高。高管薪酬對創新成果轉化率的影響在1%的水平下顯著為正，說明高管薪酬水平較高的企業具備較高的創新成果轉化率。企業年齡對創新產出的影響在1%的水平下顯著為正，說明發展成熟的企業能夠開展更多創新活動，其創新產出也更多。企業規模對創新產出的影響在1%的水平下顯著為正，說明投資潮涌下，戰略性新興產業企業規模越大，創新產出越高。政府補貼強度與創新產出和創新成果轉化率關系顯著為正，說明政府補貼水平越高，企業創新產出越多?？傎Y產收益率系數均顯著為正，說明企業盈利能力越高，創新產出與創新成果轉化率越高。資產負債率系數均為顯著為正，說明企業負債水平越高，壓力越大，就越有動力開展創新活動。

4 進一步分析

4.1 穩健性檢驗

為了驗證本文實證結果的穩健性，對被解釋變量進行替換，替換后的回歸結果如表5所示。專利包含發明專利、實用新型與外觀設計，發明專利更加能夠體現技術創新成果，因而本文以發明專利申請量代替專利申請量進行穩健性檢驗。具體來說，采用發明專利申請量的對數值度量創新產出，并以發明專利申請量與研發投入的比值度量創新成果轉化率。從結果看，投資支出一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，與基準回歸結果一致。

表5 穩健性檢驗結果Tab.5 Robustness check

4.2 內生性處理

為了解決內生性問題，本文借鑒吳堯和沈坤榮[24]、呂越等(2018)的做法，選取同期企業所屬行業其它企業的平均投資支出作為工具變量。一方面，同一年份，同行業企業在投資支出上存在競爭關系，具有高度相關性，而其它企業投資支出與該企業自身創新能力沒有直接關聯。因此，同期企業所屬行業其它企業的平均投資支出符合工具變量所需的相關性與外生性條件。

表6第(2)、第(4)列為基準模型兩階段最小二乘法的回歸結果，為了避免共線性影響，相較于基準回歸，表6中的回歸不再增加行業控制變量。由表6可知，在引入工具變量后，投資水平與創新產出和創新成果轉化率的關系在1%的統計水平下顯著為正，與基準回歸結果一致，說明研究結果具有可靠性。

表6 內生性處理結果Tab.6 Results of endogeneity treatment

4.3 異質性分析

4.3.1 基于行業的分組回歸

本文根據要素密集度選取戰略性新興產業部分細分行業進行分組回歸，分析不同行業內企業投資對創新績效的差異化影響。在基準回歸與穩健性檢驗中，投資支出的二次項對創新產出PATt均無顯著影響，因而在后續回歸中不再展示。表7第(1)—(3)列為技術密集型行業(新一代信息技術產業、高端裝備制造業、新能源汽車產業、生物產業)投資支出與創新績效的回歸結果。第(1)列中，投資支出系數在1%的統計水平下顯著為正，說明企業投資能夠顯著促進企業創新產出增加。第(2)、第(3)列結果表明，投資支出一次項系數顯著為正，而二次項系數并不顯著，說明投資能夠顯著促進企業創新成果轉化，且兩者關系為線性關系。第(4)—(6)列為資源密集型(新材料產業、新能源產業、節能環保產業)行業回歸結果，其中，投資支出一次項系數均在5%的統計水平下顯著為正，說明投資支出對創新成果轉化率的影響呈倒U型，即當投資支出水平較低時，能夠促進創新成果轉化；當投資支出水平過高時，則抑制創新成果轉化。第(7)—(9)列為勞動密集型行業(數字創意產業、相關服務業)投資支出與創新績效回歸結果。由第(7)列結果可知，投資支出能夠顯著提升企業創新產出。第(9)列結果顯示，投資支出對創新成果轉化率的影響呈倒U型，且相較于資源密集型產業，促進效果以及二次項系數的顯著性更強。

表7 基于行業的分組回歸結果Tab.7 Results of group regression based on industry type

由此可見，對于任意戰略性新興行業，投資支出均能夠激勵創新產出提升，但這一激勵作用在勞動密集型行業中最顯著，技術密集型行業次之，資源密集型行業最低。由于投資支出能夠直接促進知識與人力資源溢出、研發投入如研發費用與研發人員增加，上述效應在勞動密集型與技術密集型行業中表現更顯著。對于創新成果轉化率，技術密集型、資源密集型行業內企業投資與其關系呈線性正相關，而勞動密集型行業內企業投資與其呈倒U型關系。這是因為技術密集型與資源密集型行業偏好創新投資，融資約束較小，且市場良性競爭與企業投資增加均能促進創新成果轉化。

4.3.2 基于企業所有制的分組回歸

Chen等[28]認為，信息不對稱和代理問題是企業投資效率的主要影響因素。國有企業和非國有企業能夠通過監管渠道、信息渠道緩解企業信息不對稱和代理問題，從而提高投資效率。然而，不同類型企業在代理問題和信息不對稱方面存在差異，因而其投資行為和投資效率也有所差異。本文按企業所有制(國企、民企、外資)，將可識別的6 999個樣本進行分組回歸，驗證不同所有制企業投資支出與創新績效的關系。表8第(1)列為國有企業投資支出與創新產出關系回歸結果，投資支出系數顯著為正，說明國有企業投資水平提高有利于企業創新產出。第(2)、第(3)列為國有企業投資支出與創新成果轉化率關系回歸結果，投資支出一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，說明投資支出與創新成果轉化的關系依舊呈倒U型。當國有企業投資水平較低時，增加投資額能夠促進創新成果轉化，而當國有企業投資水平較高時，繼續增加投資額會對創新成果轉化產生抑制作用。第(4)、第(7)列為民營企業、外資企業投資與創新產出關系回歸結果，可以發現，投資支出對創新產出的影響均顯著為正。第(5)、第(6)、第(8)、第(9)列為民營企業、外資企業投資支出與創新成果轉化關系回歸結果，可以看出，投資支出一次項均顯著為正，而投資支出二次項未通過顯著性檢驗，說明倒U型關系不成立。因此，無論是哪種產權性質，投資支出對創新產出的影響均顯著為正。國有企業投資支出與創新成果轉化率之間存在倒U型關系，非國有企業投資支出對創新成果轉化率的影響顯著為正，兩者為線性關系。

表8 基于企業所有制的分組回歸結果Tab.8 Results of group regression based on enterprise ownership

在代理理論背景下，國有企業普遍存在嚴重代理問題，與非國有企業相比，國企更易獲得政府補貼與外部金融機構授信，但其管理者缺乏所有權激勵，且具有更強的尋租動機，進而導致投資效率相對低下[29]。此外，國有企業管理者受市場的影響較小，除考慮經濟收益外，還要實現社會效益，包括增加就業和工資。由此，選擇在經濟上并不具有吸引力的地區開展生產活動以促進區域發展，提供廉價商品和服務等，導致投資效率較低[29]。當新增投資達到一定程度后，投資支出與創新成果轉化率會呈負向相關關系。對于民營企業與外資企業來說，企業需要不斷創新以維持自身市場份額，因而其創新意愿較強。同時，企業融資會受到更加嚴格的審查，管理者尋租可能性降低，使得企業投資對創新成果轉化率的促進效應始終大于抑制效應。

4.3.3 基于不同誘因的投資潮涌分組回歸

由投資潮涌定量界定可知，自2008年以來，戰略性新興產業共存在2010—2012年、2015—2019年兩波投資潮涌。兩波投資潮涌的誘因存在一定差異，第一波受政策因素驅動更多，第二波受市場干擾更大。因此，本文將戰略性新興產業企業數據分為第一波投資潮涌與第二波投資潮涌兩部分，分析兩次投資潮涌期間投資支出與創新的關系。

表9第(1)—(3)列為第一波投資潮涌下企業投資對創新績效的影響，結果表明，投資支出一次項估計系數顯著為正，二次項系數不顯著，表明投資支出增加能夠促進創新產出，加快創新成果轉化。第(4)—(6)列為第二波投資潮涌下企業投資對創新績效的影響，其中，第(4)列結果表明，投資支出估計系數顯著為正。第(5)、第(6)列結果顯示，投資支出一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，說明投資支出與創新成果轉化呈倒U型關系。第二波投資潮涌發生在企業投資支出水平較低時，投資額增加能夠促進企業創新成果轉化，而當企業投資支出水平較高時，投資額增加反而會抑制創新成果轉化。從橫向看，與第二波投資潮涌相比，第一波投資潮涌下，企業投資支出對創新績效的影響更顯著，表明企業通過大規模投資搶占市場和專利，無論是投資績效還是效率，均高于第二波投資潮涌的后進趨利者。

表9 基于不同誘因的投資潮涌分組回歸結果Tab.9 Results of group regression based on different inducements of investment surge

4.3.4 基于投資潮涌不同階段的分組回歸

在每一波投資潮涌發生時，企業平均投資水平與過度投資程度均呈現先上升后下降趨勢，因而本文將平均投資水平與過度投資程度上升區間定義為投資潮涌前期，將平均投資水平與過度投資程度下降區間定義為投資潮涌后期。在投資潮涌前期，企業對產業前景存在共同認知，在位企業紛紛加大投資，潛在進入者進入產業，企業投資水平穩步提升。企業投資支出增多導致資源配置效率降低、產能過剩。在投資潮涌后期，企業充分認識到產能過剩帶來的負面影響，出現投資支出下降、投資過度程度降低的情況，此時，企業追求良性發展。本文根據樣本投資年度均值較上一年的變化，按照投資潮涌時期進行分組回歸，分析不同階段投資與創新關系。

表10第(1)—(3)列為投資潮涌前期企業投資對創新績效的影響。其中，投資支出一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，說明投資支出能夠顯著促進創新產出，投資支出與創新成果轉化的倒U型關系成立。第(4)—(6)列為投資潮涌后期企業投資對創新績效的影響。結果顯示，投資支出一次項系數顯著為正，二次項系數并不顯著，說明投資支出與創新產出呈正向線性相關，與創新成果轉化的倒U型關系仍然成立。投資潮涌后期，企業投資支出水平提升能夠促進企業創新產出，推動企業創新成果轉化。從橫向對比看，投資潮涌前期企業投資支出對創新績效的影響大于后期。第(7)—(9)列為非投資潮涌時期企業投資對創新績效的影響，系數均不顯著，說明非投資潮涌時期，企業投資對創新產出和創新效率的促進作用弱于投資潮涌時期。

表10 基于投資潮涌不同階段的分組回歸結果Tab.10 Results of group regression based on different stages of investment surge

在每一波投資潮涌前期，對于前景利好產業的共同認知促使企業投資增加，同時市場相關創新較少，企業具有較大的創新空間。此時，投資對創新成果轉化的促進效應大于抑制效應。但企業投資額大幅上升最終會帶來市場惡性競爭，導致產能過剩，投資對創新成果轉化的抑制效應大于促進效應。在每一波投資潮涌后期，企業充分認識到產能過剩帶來的負面效應，投資會更加謹慎。此時，投資對創新成果轉化的促進效應更顯著，企業投資能夠促進創新成果轉化率提升。

5 結語

5.1 研究結論

本文在戰略性新興產業投資潮涌背景下，探究戰略性新興產業企業投資增多能否有效促進創新產出，進而加快創新成果轉化，基于2008—2019年中國戰略性新興產業綜合指數下樣本股公司數據進行實證，得出以下結論：

(1)整體來說，企業投資與創新產出之間存在正向線性關系，與創新成果轉化率之間存在倒U型關系。即企業投資增加能夠促進創新產出，但隨著企業投資超過臨界值，投資支出會抑制創新成果轉化。此外，基于細分行業和企業所有制的分組檢驗發現，企業投資對創新產出的影響均顯著為正，上述影響在技術密集型行業和非國有企業表現更為顯著。其次，勞動密集型行業、資源密集型行業與國有企業，其投資與創新成果轉化率的關系均呈倒U型，而在技術密集型行業與非國有企業，兩者則呈正向線性相關關系。

(2)戰略性新興產業投資潮涌的特征可以從產業維度與時間維度加以闡釋。從產業間對比看，戰略性新興產業投資支出與過度投資程度均在統計水平上高于非戰略性新興產業。從時間維度看，戰略性新興產業存在2010—2012年由政策驅動的第一波投資潮涌，以及2015—2019年由市場和政策共同驅動的第二波投資潮涌。在第二波投資潮涌下，投資支出及過度投資水平較高，變化幅度較大。在非投資潮涌階段，投資支出對創新產出的影響不再顯著。無論哪一波投資潮涌，企業投資均能夠有效促進創新產出，且在先發優勢的作用下，第一波效果更為顯著。

(3)無論是投資潮涌前期還是后期，投資支出與創新產出均呈正向線性相關關系，而與創新成果轉化率呈倒U型關系。從回歸系數數值可以看出，相較于后期，前期投資對創新產出的促進作用更顯著。

5.2 對策建議

(1)政府應鼓勵企業投資，同時避免投資過度。企業投資增加能夠促進創新產出，但投資過度會抑制勞動、資源密集型行業企業和國有企業創新成果轉化。因此，政府應支持企業投資，釋放其創新效應，同時構建過度投資預警機制，動態跟蹤企業投資趨勢，控制企業投資規模。

(2)合理引導企業投資。政策激勵能夠引發產業內投資潮涌，而且相較于投資潮涌后期，投資潮涌前期投資對創新產出的促進效果更顯著。政府應構建投資潮涌識別機制，積極引導企業進行投資活動，而在非投資潮涌時期謹慎投資，對創新活動實施有效激勵。

(3)有針對性地激勵產業創新。戰略性新興產業投資與創新績效的關系在不同所有制企業間存在差異，非國有企業投資對創新績效的促進作用更為顯著。因此，政府在推動戰略性新興產業創新發展時，應充分考慮不同企業間的異質性，尤其要重視技術密集型行業企業和非國有企業的投資創新效應，實行差異化扶持政策，充分發揮投資對創新績效的促進作用。

5.3 研究展望

本文在投資潮涌背景下，探究戰略性新興產業企業投資對創新績效的影響，但所得結論對一般企業是否具有普適性仍難以判斷。一方面，除以戰略性新興產業為主的高技術產業外，絕大部分傳統企業新增投資以擴大產能為主要目標，雖然任何行業中的投資潮涌勢必會導致產能過剩，但在非戰略新興產業中，投資與創新的因果關系會被大幅削弱。另一方面，戰略性新興產業具有高投入、高技術門檻特性，且享有國家戰略層面的政策扶持，企業具有大規模投資和搶占市場份額的動力。相反，在一般行業中，很難出現投資潮涌現象。未來若發生因事件沖擊導致的某個非戰略新興產業投資潮涌現象，則可以以此為樣本進行分析，并與本文結論進行比較，從而得到有價值的研究結論。