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研发对企业成长的中期影响
摘要：本研究利用荷兰所有部门进行的六次创新调查的横截面波，分析了研发支出对中期内企业成长的影响。分析的重点是研发支出为正的企业，并调查更高的研发投资（与企业营业额成比例）是否转化为更高的中期增长率。与短期增长进行比较的方法是，遵循自研发投资连续五年以来的财务规模演变，并允许财务退出。总的来说，分位数回归技术表明，更高的研发对企业成长有积极的影响，并允许更多的企业成为高成长性企业。尽管如此，一旦一家公司投资于研发，即使更高的投资使该公司更有可能获得非常好的业绩，也不会降低其出现糟糕业绩的可能性。
关键词：企业成长 研发支出 产业动态 分位数回归
- 绪论
本文从短期到中期考察了研发支出与企业成长之间的关系。最近的文献证实，财务水平分析对于捕捉经济的异质性是必要的（Reichstein等人2010）。经济研究人员目前面临的一个挑战是扩大Gibrat的法律方法（Gibrat 1931），以了解如何解释这种异质性（Stam 2010）。特别是，产生高增长公司的过程已经成为几项工作的关注焦点（Henrekson和Johansson，2010年）。得到了强有力和多样性理论框架的支持（Nelson和Winter 1982；Aghion和Howitt 1992；Dosi等人1995年；Pakes和Ericson 1998年；Klette和Griliches 2000年），创新是企业绩效（尤其是持续绩效）差异消除的常见疑点之一。事实上，刺激研发是提高“精英成长型”企业增长率的重要途径（Stam和Wennberg，2009年）。因此，将更明确的研发和创新模式与已知的企业增长联系起来，是当前研究的一个挑战（Cefis和Orsenigo 2001）。
由于研发过程的不确定性，无论从长度还是结果来看，增长模式的异质性都可能存在于相同水平的研发中。然而，即使在成功的投资者中，异质性依然存在：尽管创新者与非创新者相比可能享有更高的就业增长，但这种差异的主要来源于少数公司（Freel 2000）的特殊创造就业活动。事实上，创新有助于“超级明星”的高速增长，也有助于建立和持续存在不寻求成为大企业的可盈利公司（Tether1997）；因此，了解创新公司群体中存在的多样性对于制定适当的创新政策至关重要。创新企业群体内的增长多样性可以通过增长率的分布来表示，这是创新成功的条件。分位数回归可使研究人员避免创新者/非创新者，并根据不同创新水平，有条件地分析增长率分布的变化（Coad和Rao 2008；Ho–Lzl 2009；Segarra和Teruel 2014）。我们的研究采用分位数回归来研究不同水平的研发支出如何影响企业增长率的（有条件）分布，同时明确考虑研发投资的长度和结果的异质性。
由于劳动力节约与创新创造劳动效应之间的权衡（Smolny 1998；Harrison等人2014年；Hall等人2008年），研发支出对就业增长的净影响不明确。如果我们隐含地假设一个理想的模式，单向地将研发与创新、生产力与就业增长联系起来（在这种情况下，直接的中间步骤也可能连接这条链的非相邻环），那么我们的研究将只考虑这条链的第一个环和最后一个环，这种信息整合了创新过程将失败。事实上，鉴于企业家自身的特点，他们需要了解研发回报的分配情况。如果不熟练，他们将遵循风险较小的增长策略，如模仿（Nelson和Winter 1982）。因此，我们的利息独立变量将仅为研发支出，而劳动力就业增长将是相关变量。正如Coad（2009）所说，“就业增长可以被视为投入（在生产过程中），但也可以被视为产出，例如，政策制定者对新工作的产生兴趣”（Coad 2009，第70页）。
将研发支出与企业增长联系起来的现有工作未能发现研发对企业增长的明显影响，“这与总体证据形成鲜明对比，总体证据表明研发和创新导致了国家级的更高增长”（Ho–Lzl 2009）。这一悖论的一个可能解释是，企业级增长通常在研发支出后的一年或两年内进行衡量（例如，Klomp和van Leeuwen，2001年；Coad和Rao，2008年），而“商业价值发现需要长时间的滞后才能最终实现销售或利润增长”和“SUC”成功的研发甚至可能需要更多的短期成本（例如与产品开发相关的成本），然后才能产生长期效益”（COAD和RAO 2010）。
因此，本文从三个方面扩展了研究与发展支出与企业就业增长之间复杂关系的现有经验。首先，我们承认创新过程在很大程度上是不确定的，我们希望观察投资者中的赢家和输家。因此，我们脱离了条件平均分析，研究了在调整研发支出不同水平的分配时，企业增长率分布的形状是如何变化的。其次，由于创新过程本身的持续时间，我们预计研发对企业增长的影响需要一段时间才能显现出来。因此，我们考虑不同的时间滞后，以便更清楚地了解公司研发投资后几年的公司增长演变。然而，在考虑中期性能时，会出现许多技术问题，如第节所示。4（方法论）。值得注意的是，只有少数关于生长性能的研究考虑了中期或长期，主要的例外是Brouwer等人的分析。（1993年）和Stam和Wennberg（2009年）（六年以上的启动时间），以及最近一些关于金融战略对增长影响的研究（例如，Pelham和Wilson，1996年；Leitner和Gu–ldenberg，2010年）。因此，我们的第三项贡献在于调整我们的测量和估算工具，以便识别和处理财务退出。
我们的调查结果表明，研发支出对企业就业产生积极影响。然而，这种影响在很大程度上是不对称的，因为只有当考虑到条件增长率分布的高分位数时，这种影响才会显现出来。此外，我们观察到，短期和中期的影响一般是收敛的。
本文的结构如下。在第2节我们描述了我们的战略所基于的理论背景和以往的经验证据。第3节介绍了数据集和变量，特别是我们最初对企业就业增长的衡量。接下来，将在第4节中讨论计量经济学方法。5结果。6结论。
- 理论根源和以往的经验证据
将研发、创新成功和企业绩效联系在一起的机制很大程度上归功于熊彼特的内生增长代表，根据熊彼特的内生增长代表，企业致力于创新，以便享受垄断性租金（Aghion和Howitt 1992；Klette和Griliches 2000）。前瞻性金融机构根据影响随机创新过程的预期回报率和回报率（intermsofsales或directlyintermsoffits）对其研究投入水平做出决定。创新的成功反过来会自动提高公司的盈利能力或生产力水平（Aghion和Howitt，1992年；Pakes和Ericson，1998年；Klette和Griliches，2000年）。然而，这种随机和优化的代表性受到了模型的挑战，在这种模型中，有限制的理性的代理人在不确定的环境中寻找更高效的技术，在这种环境中，创新对企业增长的影响本身是随机的（Nelson和Winter 1982）。在这样一个框架中，企业的创新能力是异质的，这不仅是因为它们的金融资源，而且因为它们获得技术机会的能力不同。研发必须被视为创新发现的新信息来源，同时也是开发企业利用外部知识能力的一种方式（Cohen和Levinthal，1989）。这种路径依赖性或创新累积性解释了创新集中在有限数量的公司手中（Dosi等人1995年），最终，持续表现优异的公司的存在（Capasso等人2014）。创新工作的不同结果促使对整个增长率分布进行分析，这取决于企业的研发支出水平。
更感兴趣的是与创新过程相关的组织问题，管理文献将其建模为一系列的操作和战略决策。除了描述从线性、顺序创新模型到更灵活、整体创新模型的演变（Takeuchi和Nonaka 1986；Rothwell 1994），这些研究还考虑了产品开发时间（Adler等人1995年；加拉纳基斯2006年）。Griffin（1997b，2002）和Barczak等人（2009）提供美国各行业、公司和项目类型的产品开发时间的实际测量值。特别是，行业和公司特征在平均产品开发时间中同样解释了观察到的异质性（Griff f n 1997a）。他们还表明，试图提高创新速度，使其成为市场上的第一位，并获得垄断性租金，并不总是一种成本效益高的策略。此外，它还包含了小步骤创新过程中的文件（Rothwell 1994），考虑到“Ewer、更大、更复杂、更具技术挑战性和更具创新性的项目都与更长的开发时间或时间的增加有关”（Griff n 2002，第292页）。因此，我们预计研发支出对企业增长的影响在不同的时间段会有所不同。例如，更激进的创新对企业增长的影响只有在中期才会显现出来。
如果预计研发和后续创新将提高销售增长率、生产力和盈利能力，1在就业增长方面，结果将更加模糊不清。简单地说，节省劳动力的过程创新可能会造成所谓的“技术失业”（劳动力破坏效应），而创造需求的产品创新将支持企业的扩张，特别是在就业方面（劳动力创造效应）。这种权衡首先是由DavidRicardo在他的“机械”2章中提出的，后来由Smolny（1998）进行了建模。这促使哈里森等人对产品与工艺创新对就业的不同影响进行了深入分析。（2014年）（来自法国、德国、西班牙和英国的数据）和Hall等人（2008年）（意大利数据）。使用稍有不同的方法，两项研究都不同意工艺创新的替代效应的存在，但集中在新产品商业化的积极影响上。如果这些考虑使我们了解现有的机制，那么它们只关注创新过程的第二步，并以技术成功为前提。与后者相关的其他研究也提出了人力资源管理的作用（Rammer等人。2009年）和劳动技能（2005年雷朋），作为研发的补充，以确保创新成功。这些结果为Cohen和Levinthal（1989）以及Dosi等人提供了实证支持。（1995年）：通过加强学习，研发费用发展竞争优势（Zahra和George 2002年），并对企业绩效产生累积影响。不同于这两个研究流，我们在不考虑创新成功和生产力变化的中间逻辑步骤的情况下，估计了研发支出与企业增长之间的关系。通过这样做，我们在技术上接近Hall（1987），Greenhalgh等人。（2001），Brouwer等人（1993）以及Stam和Wennberg（2009）、Ho–lzl（2009）、Ho–lzl和Friesenbichler（2010）以及Segarra和Teruel（2014）最近的作品。考虑到大型制造企业，Hall（1987）（针对美国）和Greenhalgh等人（2001年）（针对英国）发现研发投资对1年就业增长的积极影响。在859家荷兰制造企业的样本中，Brouwer等人（1993）研究与开发强度的增长对5年复合就业增长率有负面影响，但与产品相关的研究与开发所占比例显示出积极影响。作者通过Heckman模型控制选择偏差；然而，第二阶段回归中的修正项是不显著的。
最近的贡献主要集中在年轻和高增长企业（HGF）。通过对16个欧盟国家的社区创新调查，Ho–lzl和Friesenbichler（2010年）发现，仅在技术前沿国家，HGF的研发强度高于其他公司。在一组6年后存活的新公司之后，Stam和Wennberg（2009）评估了研发对6年就业增长率的影响。研发活动仅对包含最高十分之一（“超级明星成长公司”）或高科技公司的子样本的Firm增长产生积极影响。3值得注意的是，通过对高增长公司的子样本进行推断分析，并将结果与对T进行的相同分析结果进行比较，得出结果。他是整个人群（或另一个样本）。然而，当增长是因变量时，基于增长本身建立的样本来估计模型是危险的：基于因变量截断的估计策略“注定会失败，因为赫克曼（1979）关于样本选择的工作”中所详细阐述的所有原因”（Koenker和Hallock，2001年）。，第147页）。这是最近让一些研究人员采用分位数回归来研究鱼类生长模式异质性的原因之一。分位数回归表明，自变量（如研发支出）的增加水平如何对应于因变量（如增长率）的新预期条件分布，即我们对具有相同自变量新水平的假设个体样本的期望分布。4 ho？LZL（2009）采用分位数回归，发现研发强度对技术前沿国家、所有条件分位数（即条件分布的所有分位数）以及较高条件分位数的系数有正影响。Goedhuys和Sleuwaegen（2010年），在一项对11个非洲国家进行的创新研究中，发现产品创新对高条件分位数的3年增长率产生了积极影响，而对第80个条件分位数的过程创新产生了消极影响（该研究不采用任何研发支出衡量指标，但仅采用虚拟指标）。为几个创新指标构建的变量）。最后，Segarra和Teruel（2014）在对西班牙企业1年增长率的研究中采用了两步方法。在使用probit模型揭示了高增长率的决定因素后，他们应用分位数回归分析了高增长率的决定因素。它们揭示了内部和外部研发的不同影响，前者对最高分位数（高于第75个条件分位数）有积极影响，而后者则将条件增长率提高到中位数。
我们建立在这一新文献分支的直觉基础上，通过使用分位数回归来研究研发在延长时间范围内对企业增长的影响，并处理由此产生的企业退出问题。总的来说，考虑到现有的关于研发支出与就业增长之间联系的经验证据，存在着（1）增长率滞后和（2）样本选择（生存率、规模、增长率和部门特征）的不同组合，因此比较研究结果是不容易的，我们的经验策略Y将通过以下方式直接解决这一问题：（1）计算不同滞后条件下的就业增长率；（2）允许估计系数在就业增长率的条件分布上具有异质性；（3）解决因财务失败导致的选择偏差。
我们必须提醒读者，我们的分析只涉及宣布研发支出为正的公司。在下一节中，我们将解释为什么数据集的特性使我们做出这个决定。我们的研究结果与之前文献中的结果进行比较时，必须考虑到之前的研究是如何处理零Ramp;D服务问题的。Coaandrao（2010年）、Segarra和Teruel（2014年）（与我们一样，他们采用了研发支出的对数转换）和Klette和Griliches（2000年）选择了除外责任。n of o
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资料编号：[824]
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