沉淀性冗余资源对我国制造业企业技术创新绩效的影响探

本文是一篇职称论文，本文以2013—2021年我国沪深股市a股制造业上市公司为研究样本，采用固定效应模型研究了沉淀性冗余资源、股权集中度与制造业企业技术创新绩效之间的关系，同时还研究产权异质性在沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间发挥的影响作用。

1  文献综述

如今，企业的可持续发展越来越依赖于自身的创新水平，而资源又是企业开展创新活动的关键因素。对企业而言，高效利用内部冗余资源以促进创新，相对比获取并利用外部资源更为现实。冗余资源的概念最早由cyert等（1963）提出，指超出组织实际需要的那部分资源。基于企业资源的流动性差异，学者们又将冗余资源分为了沉淀性冗余资源与非沉淀性冗余资源，其中沉淀性冗余资源是指已被组织吸收，但可被重新利用的资源，例如闲置的生产设备、知识储备、人力资源等；非沉淀性冗余资源是指企业内部能够被随时利用不受约束的资源，主要包括现金及现金等价物。

如何利用冗余资源促进企业创新绩效是目前学术界研究的一个热点问题。部分学者从资源基础理论出发，认为企业是由人力、物力、财力等资源组成，企业创新离不开资源供给，而冗余资源可以在不影响企业主营业务的同时，还能够帮助企业抵御外部环境的冲击、化解组织内部冲突、促进企业多元化创新发展（柏群等，2020；袁胜军等，2021；malen等，2017）。另有部分学者基于代理理论认为，冗余资源是企业经营低效率的表现，管理者可能利用冗余资源建立个人帝国，增加在职消费，不但不能够促进企业的创新活动，而且还使得冗余资源对企业的创新投入产生了挤出效应（eddleston等，2008）。此外，依据资源约束理论，部分学者研究认为冗余资源会增强企业管理层的惰性，导致其对外部环境变化不敏感且缺乏创新性（舒欢等，2022），从而会阻碍企业积极响应市场需求（vanacker等，2017）。

当今学术界关于沉淀性冗余资源对企业技术创新绩效的影响研究尚未得出一致结论。付龑钰等（2022）首次从网络视角出发以创业板上市公司的联盟组合为样本，研究发现沉淀性冗余资源的“沉淀性”及其高转换成本等属性导致该资源难以流向创新项目，因此不利于企业的创新发展。海本禄等（2020）研究认为沉淀性冗余资源会引发委托代理间的矛盾，会降低企业的经营效率，进而也会对企业的技术创新绩效产生负向影响作用。蒋丽芹等（2021）基于资源基础观研究认为沉淀性冗余资源是通过知识搜寻路径以正向影响企业的创新绩效。islam等（2021）研究认为对沉淀性冗余资源的有效利用能够为企业建立起资源壁垒，为创新活动提供资源保障，有利于提高企业的创新绩效。也有学者认为沉淀性冗余资源与企业技术创新绩效之间存在着非线性关系。王亚妮等（2014）从企业的创新项目和创新成果2个角度出发，研究认为沉淀性冗余资源与企业创新项目及创新成果均存在“u”型关系。陈爽英等（2017）研究认为企业过多或过少吸收冗余资源均会阻碍企业的创新投入，只有将企业中的冗余资源控制在合理范围内才能提高企业创新绩效。王钰等（2021）以创业板企业为样本，研究发现沉淀性冗余资源与企业创新活动之间存在着倒“u”型关系。

2   研究假设

2.1  沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效影响作用的假设

本文认为沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效存在着2方面的影响。一方面，沉淀性冗余资源与制造业企业日常生产经营活动联系较为密切，当沉淀性冗余资源较少时很难被企业识别，即使被识别，少量沉淀性冗余资源也大多被用于生产，而不是用于创新活动，因此较少的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效产生的影响作用并不显著（李晓翔等，2011）。但是随着沉淀性冗余资源的不断增加，出于为应对市场竞争以及对企业未来长远发展的考虑，制造业企业管理者利用沉淀性冗余资源开展创新活动的意愿会不断增强，因而会将沉淀冗余资源如闲置的生产设备、知识储备、人力资源等投入到企业的创新活动之中，并逐渐形成专业化技术，进而会提高制造业企业的技术创新绩效。另一方面，过度的沉淀性冗余资源则会对制造业企业技术创新绩效产生负向影响作用，其主要原因为：1）存在过度的沉淀性冗余资源会导致制造业企业组织臃肿、灵活性差，难以对多变的市场环境做出快速响应，而且过度的沉淀性冗余资源也需要企业承担较高的管理维护费用，从而对制造业企业创新资源产生出了负面的挤出效应（王娟茹等，2021）；2）存在过度的沉淀性冗余资源可能会导致制造业企业满足现状，使得企业管理层因盲目自信而选择次优项目，进而会造成制造业企业创新效率低下、创新产出不佳。由此可见，只有适度的沉淀性冗余资源才能够有效提高制造业企业的技术创新绩效。基于以上分析，本文提出研究假设h1：沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间呈现出倒“u”型关系。

2.2  股权集中度的调节作用假设

企业的技术创新活动离不开企业股东的支持和推动，而股权集中度则是衡量企业股权分配及企业稳定性的主要指标之一，可以反映出股东对企业整体的控制程度及是否拥有决策话语权。在具有一定股权集中度的企业中，股东能够对企业管理层实施更好地监督控制，从而可以降低代理成本，减少管理层“搭便车”等自利行为，并能够引导、促进企业内部适度的沉淀性冗余资源流向技术创新领域（沈毅等，2020）。此外，具有一定股权集中度企业的决策效率和资源配置效率也通常较高，能够更快、更好地将创新思路与创新资源转化为企业的创新成果。由此可见，股权集中度可以增强适度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的正向影响作用。但是股权集中度也可能会加大过度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的负向影响作用。这是由于一方面当制造业企业内部的沉淀性冗余资源过多时，容易促使能够主导企业运营的大股东安于现状、不思进取，从而会极大削弱对制造业企业开展技术创新的推动作用；另一方面当企业内拥有过度的沉淀性冗余资源时，也容易诱发企业大股东的谋私行为，使得其为了确保自身利益而侵占、挪用企业资源（陈欣远等，2022），从而导致沉淀性冗余资源流向了非企业创新的其他领域，这必然也会对制造业企业开展技术创新产生了非常不利的负面影响。基于以上分析，本文提出研究假设h2：股权集中度能够强化沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间的倒“u”型关系，即股权集中度既可以增强适度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的正向促进作用，也会加大过度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的负向抑制作用。

3   研究设计

3.1  样本选择与数据来源

鉴于数据的可获得性，本文将2013—2021年我国沪深股市a股制造业上市公司作为研究样本，在剔除了st、*st、pt企业以及数据大量缺失的公司样本之后，最终获得了788家公司的7 092份样本观测值。本文使用的数据主要源自于国泰安数据库（csmar）、cnrds数据库及其企业年报。为了尽量减少异常值对研究结果的影响，本研究对连续变量在1%和99%水平上进行了winsorize缩尾处理，对相关数据的处理与回归分析使用了excel、stata15软件。

3.2  变量定义

1）被解释变量：企业技术创新绩效（lnpatent）。已有研究文献主要采用经总资产调整的研发支出（徐长生等，2018）、新产品销售收入（曹霞等，2017）、专利申请数量等（王宛秋等，2020）来衡量企业技术创新绩效。鉴于国家知识产权局和国泰安数据库中的专利数据较为全面客观，并且企业专利申请数量也更能反映企业对创新活动的投入，以及企业创新的成果绩效，因而本文决定使用专利申请总量加1的自然对数来衡量企业技术创新绩效。

2）解释变量：沉淀性冗余资源（aslack）。本文借鉴胡丹等（2019）的研究采用管理费用加销售费用之和与营业收入的比值来衡量沉淀性冗余资源。

3）调节变量：股权集中度（top1）、产权性质（soe）。本文借鉴刘振等（2018）的研究，采用第一大股东持股比例来衡量股权集中度；按照企业若为国有企业则取值为1，否则取值为0的方式来衡量产权性质（soe）。

4）控制变量：本文选取公司规模（size）、资产负债率（lev）、公司上市年限（age）、净资产收益率（roe）、独立董事占比（indep）等作为控制变量，对可能影响企业技术创新绩效的因素加以控制。此外，本文还加入了年份虚拟变量（year）。

4   实证结果与分析

4.1  描述性统计及相关性分析

本文主要变量的描述性统计结果如表2所示，其中制造业企业技术创新绩效的平均值为3.854，标准差为1.416，表明作为研究样本的制造业企业之间的技术创新绩效参差不齐。制造业企业沉淀性冗余资源的均值为0.153，最大值为0.904 ，最小值为0.010，表明不同制造业企业在沉淀性冗余资源方面存在着差异。股权集中度的平均值为0.332，最大值为0.764，表明制造业企业中第一大股东的持股比例相对较高，大股东对企业运营的影响作用较大。本文主要变量的相关性分析结果如表3所示。由表3可见，各主要变量之间的相关系数均小于0.6，表明本文构建的模型、公式不存在严重的多重共线性。

4.2  回归结果分析

4.2.1 沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效的回归结果分析

沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效的回归分析结果如表4所示。由表4可见，本文在不控制其他变量的情况下进行回归分析后发现，沉淀性冗余资源的系数为0.941且在5%的水平上显著，沉淀性冗余资源平方项的系数为-4.925且在1%水平上显著。在控制可能影响制造业企业技术创新绩效的变量之后，沉淀性冗余资源的系数为1.229，沉淀性冗余资源平方项的系数为-1.942，且均在1%水平上显著，初步验证了沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间呈现出倒“u”型关系（图2）。由表4可见，在加入控制变量后模型（1）的拟合度由0.075提升到0.285，表明模型得到了进一步优化。

为了避免出现伪倒“u”型关系，本文又对研究样本数据进行了utest检验，检验结果如表5所示。通过utest检验进一步验证了沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间呈现出倒“u”型关系，即假设h1得到验证。由表5可见，倒“u”型曲线的转折点位于沉淀性冗余资源取值区间内的0.316 3处,即当沉淀性冗余资源指标小于该转折点值时，制造业企业技术创新绩效会随着沉淀性冗余资源的增加而提高；当沉淀性冗余资源指标大于该转折点值时，增加沉淀性冗余资源反而会降低制造业企业的技术创新绩效。研究表明，较少的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效产生的影响作用不够显著，而过度的沉淀性冗余资源则会对制造业企业技术创新绩效产生负面影响作用，只有适度的沉淀性冗余资源才能够有效提高制造业企业的技术创新绩效。

4.2.2 股权集中度的调节作用分析

为了分析股权集中度在沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间发挥的调节作用，本文对沉淀性冗余资源与股权集中度的交互项（aslack×top1），以及沉淀性冗余资源平方项与股权集中度的交互项(aslacksq×top1)开展回归检验，回归分析结果如表6所示。由表6可见，沉淀性冗余资源与股权集中度交互项的系数为正且在5%水平上显著，沉淀性冗余资源平方项与股权集中度的交互项系数为负且在5%水平上显著。根据haans等（2016）关于倒“u”型关系调节作用的研究理论，本文认为股权集中度强化了沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间的倒“u”型关系，即假设h2得到验证。为了更加直观地反映股权集中度在沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间发挥的调节作用，本文还绘制出股权集中度调节效应如图3所示。由图3可见，相较于低股权集中度的曲线，高股权集中度的曲线相对更为陡峭。

5   结论与建议

本文以2013—2021年我国沪深股市a股制造业上市公司为研究样本，采用固定效应模型探究了沉淀性冗余资源、股权集中度与制造业企业技术创新绩效之间的关系，并同时还研究产权异质性在沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间发挥的影响作用。根据以上研究得出如下结论。

1）沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间存在着倒“u”型关系，转折点数值为0.316 3，即当沉淀性冗余资源指标小于该转折点值时，制造业企业技术创新绩效会随着沉淀性冗余资源的增加而提高；当沉淀性冗余资源指标大于该转折点值时，增加沉淀性冗余资源反而会降低制造业企业的技术创新绩效。研究表明，当前我国制造业企业沉淀性冗余资源的均值为0.153,而在本文的研究样本中部分制造业企业的沉淀性冗余资源还远远没有达到最优值。

2）股权集中度能够强化沉淀性冗余资源与制造业企业技术创新绩效之间的倒“u”型关系，既可以增强适度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的正向促进作用，也会增强过度的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的负向抑制作用。

3）在我国不同产权性质的制造业企业中的沉淀性冗余资源对制造业企业技术创新绩效的影响作用存在着明显差异，在非国有制造业企业中沉淀性冗余资源与企业技术创新绩效之间存在的倒“u”型关系，要比在国有制造业企业中沉淀性冗余资源与企业技术创新绩效之间存在的倒“u”型关系更为显著。

参考文献（略）

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