第一章 绪论
第一节 选题背景及意义
创新是一个经济长期增长的重要驱动力，索洛早在 1956 年表明技术进步是经济持续增长的必要条件。“创新理论”的鼻祖熊彼特强调企业追求技术创新存在诸多优点：微观来说可以保持自身优势、免受竞争者的威胁，宏观来说甚至还可以突破制度的束缚、促进经济的发展。德鲁克则认为创新是赋予资源新的活力，发挥创新的作用可以使资源变得更为有效。同时，他也指出创新是一个企业的核心过程，要想实现持久的发展，创新是最主要、也是最可能的方式。 而当前，我国恰逢经济增长速度换挡期、结构调整阵痛期以及前期政策消化期“三期叠加”，结构性矛盾纵横交织，经济下行压力加大，我国经济发展进入了“新常态”，其主要特点之一是发展动力从传统要素驱动转向创新驱动。而传统要素驱动的生产模式主要以简单的来料加工、低技术含量为特征，在当下的创新浪潮中存在很大的劣势，导致传统企业普遍存在着创新能力低下的状况。在创新驱动转型的的大背景下，国家多次强调创新重要性，党的十八大报告提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置”，2015 年底中央大力推出供给侧改革，其关键正是通过产业的调整，即通过创新，来提高生产率，来引导需求的结构调整与升级。扩张作为企业生存发展的必然途径，是企业尤为重要的战略决策之一。在这样的大背景下，为积极推进供给侧改革，应对经济下行压力和科技创新带来的冲击，更多的传统企业希望借助资本市场，通过加大内部投资或并购重组等方式实现转型和发展。从行为表现上来看，近几年国内上市公司的投资冲动十分强劲，以快速扩张为目的的海内外并购案屡屡发生，而且并购金额也是逐年攀升。
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二、选题的意义
对国内外学者们在创新绩效方面的研究进行分析发现，现有的研究主要集中于产业和地区层面的创新绩效分析，而从微观视角度出发度量企业创新绩效的研究较少。并且，现有研究中有关企业创新绩效指标过于片面，本文将重点放在如何从效率角度设计企业创新绩效的度量指标，丰富了现有的企业创新绩效的研究；现有学者偏重于对以医药行业为代表的高新技术行业的研究，而忽略了对中低等技术部门的企业的研究。而本文以我国沪深两市所有上市公司为样本，对比了不同扩张方式所带来的创新绩效的差异，进一步研究扩张规模对创新绩效的影响，为今后扩张型上市公司的创新绩效研究提供了新的思路。传统企业希望借助资本市场，通过加大内部投资或并购重组等方式实现转型和发展。这类企业要想通过扩张来实现自身的转型升级，必须先弄厘清以下几个问题：扩张会对企业自身的创新绩效产生怎样的影响，扩张规模对其自身的创新绩效有怎样的影响，以及在实施扩张时应该如何调整其他影响因素才能有效地提升企业自身的创新能力。本文运用超效率 DEA 模型计算的企业创新绩效指标对比分析两种扩张方式的差异，并分析扩张规模对创新绩效的作用，这可以为企业进行扩张决策提供参考。
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第二章 文献综述
第一节 企业扩张选择的文献综述
企业扩张是指企业的规模和素质主动、积极地带有战略性、目的性的增长和提高（蒋永祥，1998）。陈红儿和丁轩（2004）按行业和产品不同将企业扩张分为单一化扩张、多种化扩张、一体化扩张和多元化扩张。而更多的实证研究都按扩张方式不同将企业扩张分为内部扩张和外部扩张（Karim，2004；姜付秀等，2009；李霞，2010；蔡强宏，2013；叶玲和王亚星，2013），其中，内部扩张主要指企业进行自行投资，而外部扩张在实践中主要以企业并购的形式进行（姜付秀等，2009；李霞，2010）。 如何进行企业扩张方式的选择一直都是学者们研究的重点。姜付秀等（2008）针对 1998-2006 年我国沪深两市所有上市公司展开实证研究，发现中国上市公司主要进行自行投资作为主要的扩张方式；进一步分析发现，实际控制人类别、董事会活跃度、股权集中度、现金和企业规模等都是影响企业扩张方式的选择的重要因素，内部扩张和外部扩张之间呈现显著的互补关系。李霞（2010）对此进一步补充，认为企业文化、企业战略类型、市场的竞争程度和资源的特性也是企业扩张方式选择的重要因素。姜付秀等（2009）从管理者过度自信出发，发现其与企业的总投资水平以及自行投资呈现显著的正相关，但其与并购扩张之间并没有显著的关系。杨昆和王国顺（2009）从知识视角出发，发现企业的财务资源闲置可以对扩张方式与短期成长速度之间的关系起到调节的作用，而企业的人力资源闲置则不具这一作用。李井林等（2013）从公司 IPO 决策的融资动因出发，研究发现并购扩张与内部投资活动共同驱动了公司 IPO 决策，内部投资是上市公司成长过程中的常态，而并购可能是上市公司在发展过程中进行的一种选择。Jensen（1986）的研究表明，一方面，负债融资既能提高企业财务杠杆作用，同时又能降低委托代理问题；另一方面，资产负债率的提高将有利于企业减少闲置的财务资源，在一定程度上避免了管理者出于自身利益考虑滥用闲置资源进行盲目投资的行为的发生。
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第二节 创新绩效度量的文献综述
近年来，大量学者对企业创新绩效的度量方法展开了研究。对当前的研究成果进行整理与分析，发现学者们的研究可以概括为以下三个方面：一是基于产出角度的企业创新绩效度量；二是基于投入角度的企业创新绩效度量；三是基于多维度的企业创新绩效的度量。Scherer（1965），Griliches and Hausman（1986），Acs and Audretsch（1992）对专利与研发之间的关系展开了深入的研究后，认为专利是衡量技术创新的有效指标。杨娟（2014）认为，专利被授权数量较好地衡量了企业技术创新活动所产生的效益，因此可以作为企业技术创新转化效率的体现。谌燕（2005）考虑到专利申请到正式被授权需要相当长一段时间，选取延迟一年的专利授权数量作为创新绩效的产出代理变量；温军和冯根福（2012）则认为专利申请数量替代专利授权数更能反映企业当期的创新绩效。 除了专利数量外，专利质量也是企业创新绩效不容忽视的部分。国外拥有比较健全的知识产权保护体系和完善的专利数据库，国外学者可以获得更多有关企业创新的数据（如专利申请、授权数量、被引用次数等）。此外，大量学者对专利质量进行了研究，发现专利质量与其被引次数呈现出显著的正相关关系，因此认为专利被引次数可以作为专利质量的代理变量。Trajtenberg（1990），Jaffe et al（1993）较早将专利被引用次数纳入企业创新绩效的度量体系；Hall et al 于 2001年建立其 NBER 专利数据库，并考虑了专利和被引次数存在的截断问题：由于存在时间较短，截止某一日期的新专利的被引次数明显被低估，被引次数不能用来衡量专利的质量。他们使用权重的方法对被引次数进行重新的计算，这种方法在国外得到了广泛的认可和应用，Acharya（2007）、Chava（2013）和 Cho（2016）等均采用了该方法。该方法不仅衡量了数量，更考虑了专利的质量，更科学地反映企业的而创新绩效，但由于缺少专利引文数据库，该方法在我国并没有很大的适用性。
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第三章 基于超效率 DEA 模型的上市公司创新绩效度量 ....... 15
第一节 超效率 DEA 模型的介绍 ......... 15
第二节 样本来源与变量设计 ....... 16
第三节 上市公司创新绩效的度量与分析 ........... 19
第四章 基于面板 Tobit 模型的创新绩效影响因素分析 ........... 26
第一节 企业创新绩效影响因素识别 ........... 26
第二节 变量的简单分析 ....... 28
第三节 基于面板 Tobit 模型的回归分析 ..... 32
第五章 模型的稳健性检验 .......... 38
第一节 产出变量的替换 ....... 38
第二节 全样本回归分析 ....... 39
第五章 模型的稳健性检验
第一节 产出变量的替换
第三章中，我们选取的投入指标分别是技术人员数量和研发资本存量，产出变量是专利申请数量和净资产收益率。理论上，创新产出应该包括专利产出和其他产出，但影响净资产收益率的因素众多，为了说明结果的稳健性，本节将净资产收益率删去，仅以专利申请数作为产出变量，借助超效率 DEA 模型再次计算创新绩效值。计算结果的分组统计结果表 5.1 所示，可以看到，内部扩张企业的平均创新绩效值（newscore）为 0.68101，高于外部扩张企业的 0.661576。而表 5.2 的独立样本 T 检验的结果也与第三章保持一致，认为内部扩张型企业和外部扩张型企业的创新绩效的均值和方差存在显著的不同，因此分样本估计是有意义的。得到新的创新绩效值后，进一步结合扩张规模和其他影响因素构建面板 Tobit模型进行回归分析。表 5.2 正是回归的结果，与表 4.5 相对应，（1）—（3）为使用面板 Tobit 模型，（4）—（6）报告了面板固定效应和面板随机效应的回归结果。据表 5.3 的（1）—（3），内部扩张规模（in）的系数为-0.0401，在 5%的水平下显著；外部扩张的二次项（ex2）为 0.608（前文中为 0.596），一次项系数（ex）为-0.254（前文中为-0.246），得到转折点为 0.2088（前文中为 0.2063）。#p#分页标题#e#
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结论
本文从当前我国大力推进供给侧改革的大背景以及现代企业不断进行扩张的重要事实出发，提出了研究企业扩张的创新绩效及影响因素的必要性。对现有的研究进行梳理与分析后，本文发现，首先，有关创新绩效的研究主要集中在产业和行业方面，并且大多数文献都是选取投入或产出角度，单方面地度量创新绩效，而较少有文章从效率的角度对上市公司的创新绩效进行科学的度量；再次，大多数研究都把注意力放在高新技术企业的外部扩张（并购）上，而忽略了对中低技术企业样本的研究，同时也缺乏内部扩张对企业创新绩效的影响研究；最后，有关扩张规模对企业创新绩效的影响研究更是暂付阙如。 本正是基于上述的经济背景和现有理论的不足，选取了2009-2015年我国沪深两市全部上市公司作为样本，先借助超效率DEA模型对上市公司的创新绩效进行了合理的度量；再进行两个独立样本T检验，来讨论不同扩张方式所带来的创新绩效的差异；最后采用面板Tobit模型对扩张型上市公司创新绩效的影响因素进行回归分析。实证研究的主要结论如下：
第一，我国上市公司整体创新绩效正处于一个较低的水平，其中计算机、通信和其他电子设备制造业，电气机械和器材制造业，化学原料和化学制品制造业以及医药制造业等高新技术行业的创新绩效较高，在所有行业中排名靠前；根据独立样本T检验的结果，内、外部扩张型上市公司创新绩效的方差和均值都存在显著的不同。
第二，内部扩张规模与上市公司的创新绩效呈现显著的负相关，而外部扩张规模与上市公司的创新绩效呈现“U”型关系，转折点出现在外部扩张规模为0.2时，即当外部扩张规模小于0.2时，其与上市公司的创新绩效呈现负相关，但一旦外部扩张规模大于0.2，外部扩张规模与创新绩效呈现正相关。
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参考文献（略）
