城市群内企业创新投资是否存在联动效应
——来自国家级城市群的证据

郝盼盼，曹碧倖，贺亚楠

(山西财经大学会计学院，山西 太原 030006)

0 引言

城市群作为国家城镇化的主体形态，承载着国家及地区的发展使命，象征着城市的未来。城市群是促进创新要素聚集、实现企业融合创新进而打造世界级创新平台和增长极的重要载体。党的十九届五中全会通过的 《建议》提出要健全区域协调发展体制机制，这将城市群的协同发展提到新高度。截至2019年2月18日，国务院先后批复了10个国家级城市群，城市群不仅是解决大城市病的主要途径，更是发挥虹吸效应、促进区域发展均衡的重要引擎。

企业是城市群内重要的经济驱动单元。《国家 “十四五”规划纲要》强化企业创新主体地位，支持企业牵头组建创新联合体。已有研究侧重从微观视角出发关注个体企业创新投资决策，例如企业内部控制、分析师跟踪，媒体负面报道数量等[1-3]，忽略了企业之间创新投资的联动，尤其缺少在城市群这一大背景下的研究。那么，在国家级城市群中，企业创新投资是否存在联动性呢？这种联动能否进一步引起产出联动进而推动区域联动？这是本文需要探究的一系列问题，考虑到在我国区域协同发展中京津冀城市群的作用不可或缺，除已批复的10个国家级城市群外，也将其纳入本文的研究范围。

本文的边际贡献主要有两个方面：①拓展企业创新理论，为宏观区域研究找到微观证据。立足城市群层面，探究企业创新投资的联动性，突破已有个体决策及区域创新差异对比的研究局限。②基于大力鼓励创新成果有效转化的现实，将创新投资到创新产出再到经济后果这一完整的研发过程纳入分析框架，为研发投资效率提供新的分析路径，同时有助于为构建区域协调发展机制提供微观政策建议。

1 文献回顾

近年来，突破传统的研究框架，学者开始关注财务决策的 “趋同效应”“同群效应”和 “模仿效应”等，包括同行业[4-7]、同群体[8-9]、同地区[10-13]的决策联动。关于同地域联动性的研究最早源于股票投资，有学者[14]研究得出投资具有地区效应，表现为投资者更倾向于投资本地公司的股票。在资本结构决策中，企业的资产负债率和现金持有等决策存在地区效应[10]。在企业违规行为决策中，企业的违规倾向会随着同地区其他企业的上升而升高，这种效应在规模相近或CEO年龄相仿的企业中更明显[15]。近期，学者[11]开始关注企业投资决策的地域联动性，以美国上市公司为样本发现邻近公司对焦点公司的投资有影响，其甚至受到同地区不同行业其他公司投资的影响。以我国上市公司为样本，企业投资也具有同伴效应，地方政府干预会提升这种效应[16]。梳理上述文献的启发是：①与一般投资方式不同，企业创新投资决策具有高风险、高不确定性；②城市群这一地域环境具有空间组织紧凑、经济联系紧密等特殊性，在此地域下创新投资联动现象的研究更重要，但已有研究较欠缺。因此，选取国家级城市群这一特殊地域为样本，从地域联动角度探究企业创新活动，具有重要的理论和现实意义。

2 理论分析与研究假设

2.1 城市群内企业创新投资的联动效应分析

创新经济学理论提出创新是一种复杂的动态学习过程，它既受个体发展的影响，又需要个体之间的交互作为支撑。创新技术知识的隐含属性通过个体交流等方式才能获得；创新过程的不确定性激励组织组成互动网络；创新的复杂性决定聚集可降低信息成本。企业创新活动存在其社会网络下的同群效应[17]，而且企业研发投入同侪效应的形成机制在于获取决策相关信息和保持竞争优势[18]。此外，企业地理距离越近，其研发支出正相关关系越强[19]。

城市群是一种天然的集聚。聚集经济效益理论认为，企业的地理空间相邻能产生巨大经济效益。例如，城市群内基础设施和服务的共享、中间投资品的关联等将导致成本联动；企业所在城市的其他企业在地理上集聚而产生的外部经济会影响企业创新[20]；产业集聚能为企业提供宽松的外部金融环境以进行创新投资和强化生产力[21]；劳动力市场共享会引起人力资本联动；不同行业间的知识溢出和信息传播利于信息联动，生产性服务业和制造业集聚对区域创新效率的提升更多是通过知识溢出来实现的[22]。因而，城市群的空间聚集效应可为企业间的信息交互提供便利条件。本研究按企业总部所在城市群及行业属性进行分组，作出如下定义：不同城市群同行业间的创新联动反映的是行业联动[11]；同城市群不同行业间的联动将行业效应分离出去，反映了地域联动性，这种联动性得到的递增收益更能为该区域带来活力[23]；同城市群同行业间的联动则综合了地域和行业双重效应。本文将重点关注地域联动性，由此提出假设H1：同一城市群内不同行业的企业创新投资具有明显的地域联动性。

2.2 城市群内主导行业及核心城市企业创新的辐射带动作用

基础性产业凭借区域内资源禀赋发展成为主导行业，成为当地经济发展的核心支柱[24]。为了促进资源配置和调整产业结构，我国实施了一些遵循地方比较优势的产业政策，这些政策有利于区域主导行业的发展[25-26]。有学者[26-28]验证主导行业在缓解融资约束、增长出口贸易和促进企业绩效等方面发挥积极效果。主导行业处在产业链核心位置，在城市群内的高度集中能够发挥其正向溢出效应，向其他企业传播新知识和新技术。不同行业在进行创新投资决策时，为增加创新投资成功率、降低获取研发有关的信息成本，会对主导行业的创新决策产生学习行为[14]。据此提出假设H2a：在同一城市群内，其主导行业企业的创新投资对其他行业具有带动作用。

核心城市在国家级城市群中有着重要战略地位，其拥有的经济实力、科技水平等主导着一个地区的发展进程。根据美国经济学家赫尔曼在 《经济发展战略》提出的观点，长期来看发达区域的发展将带动欠发达区域经济增长。核心城市对城市群发展具有辐射效应的表现有：各城市经济规模、工业化程度等存在差异导致的关联产业效应；生产成本升高导致产业转移的梯度转移效应；各类型产业的不同企业之间以及不同行为主体之间产生的聚集效应[29]，这些发生在核心城市及其他城市之间的现象均有助于共同提升发展竞争力。2015年3月我国出台 《国家创新驱动发展战略纲要》，为核心城市推动区域创新作出政策指引，系统推进全面创新成为全面增强区域经济发展的动力，从而成为提升辐射能力的重要渠道。据此提出假设H2b：在同一城市群内，其核心城市的企业创新投资对其他城市具有辐射作用。

3 研究设计

3.1 样本选择和划分

本文以沪深A股上市的制造业和信息技术企业为样本，这类企业R&D投资较大且相关R&D信息披露全面，样本期为2008—2019年。同时对样本进行如下调整：①考虑到企业创新活动存在持续性，剔除连续3年未披露研发费用的企业；②剔除财务数据缺失及异常的企业；③对模型中的连续变量进行1%分位上的Winsorize处理。

本研究根据企业j所属的行业i和总部所在城市所属的城市群a对其进行划分。其中，行业分类按照2012年证监会发布的 《上市公司行业分类指引》中的二级行业标准划分；企业所属城市群的界定标准根据国家级城市群的城市名单进行确认。例如，德赛电池科技股份有限公司所属的行业i为电气机械及器材制造业，其总部所在城市为广东省深圳市，故其所属的城市群a为粤港澳大湾区。

此外，为了探究城市群内企业创新投资是否存在联动性，需要划分以下类别企业：①同群不同行业企业：与焦点企业j处于同一城市群，但属于不同行业的企业；②不同群同行业企业：与焦点企业j处于不同城市群，但属于同一行业的企业；③同群同行业企业：与焦点企业既属于同一城市群又属于同一行业的企业。

3.2 数据来源

本文的R&D支出数据通过查询CSMAR数据库及CNRDS数据库得到，研发人员数量占比来自CNRDS数据库，高铁站点数据查阅中国铁路总公司网站取得，其他财务数据均来源于CSMAR数据库。

3.3 变量定义

(1)创新投资变量。企业的R&D支出经常被用来代表企业创新投资水平。本研究采用研发支出与年初总资产之比测度企业的创新投资水平[30-31]。

(2)其他控制变量。考虑到企业创新活动还受到企业其他因素的影响，本研究加入一系列控制变量进行探析，包括资产收益率、托宾Q值、销售收入、销售增长率、现金流、企业规模及资产负债率等。

3.4 模型构建

为了验证城市群内企业创新投资是否存在联动性，构建如下模型[11]：

(1)

表1 变量定义

4 实证结果与分析

4.1 描述性统计

本文研究的11个国家级城市群按照东中西部划分所得的2008—2019年企业创新投资趋势如图1所示。本文利用国家统计局在进行农村住户调查时对东中西部的划分确定东中西部所辖省区[32],分类结果为：①东部地区城市群有北部湾、京津冀、长江三角洲城市群及粤港澳大湾区；②中部地区城市群为哈长、呼包鄂榆、长江中游及中原城市群；③西部地区城市群有成渝、关中平原和兰西城市群。由图1可知，位于不同地区城市群的创新投资差距是很明显的，且这种差距存在持续性，甚至有逐渐扩大趋势。处于东部地区城市群的创新投资是西部地区城市群的2倍多，与中部地区城市群的倍差虽相对较小，但差距仍较大。相比于中部地区与西部地区，东部地区的经济发展速度较快，这一发现表明城市群经济发展水平的不同是造成企业创新投资存在差异的一大因素。

图1 2008—2019年东中西部地区城市群内企业创新投资对比

本文所选样本的描述性统计结果见表2。表2中，样本企业创新投资最大值为0.151，最小值为0.0005，说明企业创新发展状况是不均衡的，部分企业可能还没有意识到创新重要性，预示其成为企业发展的主要动力还需要漫长时间。此外，不同群同行业企业的创新投资平均值最大，为0.0334，说明与西方国家高新技术企业创新投资相比，我国企业仍具有很大差距，投资水平亟待提高。

4.2 城市群内企业创新投资的联动效应分析

通过模型检验城市群内企业创新投资的联动性是否存在，实证结果见表3。表3中，列 (1)(2)是对不同城市群同行业企业和同城市群不同行业企业组合单独进行回归的结果，其分别在1%和5%的水平下显著，影响系数为0.1968和-0.0601，因而不同城市群同行业企业组合与同城市群不同行业企业组合内的创新投资均具有明显的关联性，证明行业效应和地域效应的存在性。验证了假设H1。列 (3)对同群同行业企业组合进行回归，结果显示在1%的显著性水平下存在正相关关系，这再次证明城市群内企业创新投资同时存在行业效应和地域联动效应。列 (4)～ (6)分别是对3个不同组合同期、滞后1期及滞后2期进行回归的结果。其中，不同群同行业企业组合及同群同行业企业组合同期及滞后期的估计系数正向显著，这再次说明企业创新投资行业效应、地域效应及其交叉效应的存在性。需要注意，在同城市群不同行业组合中滞后2期时，回归系数在10%的显著性水平下存在正相关性。这一现象出现的原因可能是在同一城市群内不同行业间创新信息传递存在一定的滞后性，且信息获取到创新决策的实施也存在滞后，因此同城市群内不同行业企业创新投资的联动效应存在明显的滞后性。

变量平均值中位数最小值最大值标准差样本量RDi,aj,t0.03150.01540.00050.1510.025710703RD-i,ap,t-k0.03260.02750.01160.08640.009711287RDi,-ap,t-k0.03340.02980.00710.1010.016711487RDi,ap,-j,t-k0.03310.02330.00200.08470.016411345Size21.7621.6219.7325.261.11712224ROA0.04920.0471-0.1870.2070.055512225Q2.1211.35260.9397.6661.19811797Sales0.6270.39420.1372.1890.35412227Sales growth0.1770.0060-0.3991.7500.31211067Book leverage0.3600.20700.04600.7880.18512225CF18.7917.843714.8922.621.4659928Corerd0.03470.02850.00250.05570.00916693Domrd0.03110.02760.00070.06490.011110579

表3 城市群内企业创新投资联动效应的回归结果

主导行业处于产业链关键环节，具有较强的上下游纵向关联效应，且拥有的先进技术和新知识在城市群内扩散和流动，促进企业间信息融合[33]。而核心城市不仅在经济发展水平等外部因素上有优势，其现代开放的文化氛围有助于信息流通。基于此，将进一步检验城市群主导行业 (核心城市)是否对去除主导行业 (核心城市)的其他行业企业 (其他城市企业)的创新投资有影响。对于城市群主导行业和核心城市的确定，本文将主导行业界定为城市群内上市公司市值占比最高的行业，核心城市则按国家发展改革委的规定确定。表4和表5分别列示了城市群主导行业和核心城市的回归结果。需要说明的是，兰西城市群由于样本缺乏，未得出相应结果。

城市群内主导行业的带动作用检验结果见表4。表4中，列 (1)为北部湾城市群的主导行业医疗制造业对其他行业企业创新投资的影响。其他列类似，变量Domrd表示各主导行业对其他行业企业创新投资的影响，其系数大多在1%和5%的水平下显著。可以看出，主导行业作为交易市场核心，能够帮助其他行业提高创新水平。上述结果验证了假设H2a。

表4 城市群内主导行业的带动作用检验结果

核心城市辐射作用的检验结果见表5。表5中，变量Corerd表示各城市群核心城市对其他城市企业创新投资的影响。可见，除南宁、呼和浩特和北京外，其他核心城市的企业创新投资均具有正向带动效应，假设H2b得到验证。对于京津冀城市群而言，北京作为其核心城市却没有表现出明显带动作用，这可能是因为除了北京以外，天津的发展水平也名列前茅，对其他城市的创新发展具有类似带动作用，且雄安新区的建立在一定程度上疏解了北京的城市功能，影响了京津冀城市群的发展格局。然而南宁和呼和浩特的辐射作用不强，可能是由于它们所在城市群仍处于初步成长阶段，核心城市的辐射带动作用还未显现。

表5 城市群内核心城市的辐射作用检验结果

4.3 调节机制分析

(1)政商关系的调节作用分析。社会主义市场经济的发展离不开政商关系的构建。对于新型政商关系的构建，习近平总书记指出新型政商关系就是 “亲”“清”两个字。健康稳定的政商关系能提升市场主体的创新动力和竞争活力，利于推动经济高质量发展[34]。根据中国人大国发院的政商关系排行榜对样本企业进行分组检验，样本企业总部所在地城市政商关系分数大于中位数定义为政商关系较好组，否则为政商关系较差组，以此研究政商关系对城市群创新投资联动性的调节作用。

通过比较两组数据可以发现，对于不同群同行业企业组合来说，其带来的行业效应在政商关系较差和政商关系较好时都有很显著的正向影响，同期关系分别为0.0887和0.0687，且存在滞后效应；对于同群同行业企业组合带来的地域及行业交叉效应，可以看到在政商关系较好的环境下，其正向影响更加显著。本文重点关注不同政商关系下城市群内企业创新投资联动的差异性：只有在政商关系较好时，同群不同行业企业创新投资才具有显著的正向联动性，且具有滞后性，滞后1期和2期的系数分别为0.1044和0.6948。这说明在政商关系较好时，政府为企业构建了良好发展环境，利于提升企业创新水平，为企业的健康、高效成长指明道路。

(2)企业信息环境的调节作用。企业的信息环境是否透明决定了市场参与者能否获得其相关信息。根据信息学习理论，为了减少决策不确定性，提高投资效率，焦点企业会产生向其他企业的学习行为[35]。那么，当企业所处的信息环境比较好时，城市群内企业创新投资联动效应会更加明显吗？本部分采用企业股价同步性来捕捉企业的信息环境[36]。已有研究表明，股价同步性与企业信息环境透明度负相关[7,37]，据此将股价同步性高于中位数的企业定义为企业信息环境较差组，否则为信息环境较好组。

企业信息环境的调节作用检验结果是，当企业信息环境较差时，不同群同行业企业组合在同期的回归系数都是极其显著的，分别为0.3456、0.1474和0.0651，且存在滞后效应；同群同行业企业组合的创新投资存在联动性。此外，同群不同行业企业组合系数均不显著，整体来看，在企业信息环境较差时，同行业企业组合的创新投资联动更加明显，原因可能是在此种情况下，为了增加可参考性，提高投资效率，焦点企业更优先于向自身同行企业学习。需要注意，当企业信息环境较好时，同群不同行业企业组合的创新联动效应显现，同期的系数分别为-0.9697，-1.0415和-2.0746，且滞后2期的系数在1%的水平下正显著，说明良好的企业信息环境有助于加强同群不同行业企业带来的地域效应。

5 稳健性检验

5.1 考虑 “研发人员占比”控制变量的再检验

人才是第一资源，研发人员作为企业核心生产要素，是企业最珍贵的资源和创新主力军。考虑到这一重要性，在本部分加入研发人员数量占比 (RDP)作为控制变量探究其对企业创新联动性的影响。结果与前文一致，验证了结果的稳健性。

5.2 考虑 “高铁开通”控制变量的再检验

随着中国步入高铁时代，时空距离大为缩短，地理易达性带来信息效率的提升[38]。那么，这种低成本高效率的出行方式的实施是否会促进城市群企业的信息交互，进而影响创新投资联动效应呢？本部分将高铁开通作为增加的控制变量进行检验，通过城市高铁站点数量加1后取对数来衡量高铁的建设水平。回归结果与前文一致，再次验证了本文结论的稳健性。

5.3 变量缩尾的再检验

上文对研究中使用到的连续变量进行1%和99%水平上的缩尾处理，为进一步验证前文结论的稳健性，本部分对相关变量进行5%分位上的双边缩尾[39]，3个不同企业组合的创新投资联动性依然存在，再次证明了结论的稳健性。

6 进一步分析：城市群内企业创新投资联动效应的经济后果

创新是将知识、技术和材料转化成顾客所需产品的全过程，不仅包括创新投资，还包括创新产出。已有研究往往忽视了创新产出的转化作用，在知识经济时代的大背景下，创新专利在提高企业商业价值，促进生产率进步及经济大幅增长等方面发挥了重要作用[40]。基于以上分析，将创新全过程纳入分析体系，检验 “创新投资—创新产出—经济后果”全过程的联动性。为了检验企业层面的经济后果，构建模型如下：

LnPATi,t=β0+β1Comovementi,t-1+β2Control+∑Ind+∑YEAR+ε

(2)

通过专利申请量来衡量创新产出，并将专利细分为发明、实用新型及外观设计对比分析，其中发明专利为创新质量最高的专利，回归结果见表6。表6中，列 (1)表示Comovementi,t-1系数在5%显著性水平下呈现正相关关系，为0.0167，这说明城市群内企业创新投资的联动性会进一步提高企业创新产出。分析专利细分结果可见，变量Comovementi,t-1只有与发明专利申请数在1%显著性水平下存在正相关关系，这说明城市群内企业创新投资的联动会提高发明专利这类质量较高的创新产出，利于进一步提高企业商业价值和竞争力。

表6 城市群内企业创新投资联动对创新产出的影响

在检验区域发展层面上的经济后果时，把模型 (2)中被解释变量替换为Differencei,a,t，用城市群内人均GDP来刻画城市群的区域发展差异性，其数据来源于 《中国城市统计年鉴》。城市群内区域层面创新产出联动性检验回归结果见表7。表7中，列 (1)(2)Comovementi,t-1影响系数分别在5%和1%水平下显著，当城市群内企业创新投资联动性提高1%，城市群内城市的全市人均GDP会增加3.17%，以市辖区人均GDP衡量会增加3.79%，说明创新联动性带来的经济效应在市辖区表现得更加明显，同时揭示了企业创新投资联动有利于提高城市群内城市发展水平，从而缩小城市之间的发展差距。

表7 城市群内区域层面创新产出联动性检验

7 结论与政策建议

本文立足11个国家级城市群来探究企业创新投资联动效应的存在性，并进一步分析其带来的经济后果，得出以下结论：①城市群内企业创新投资存在明显的地域效应，也具有显著的行业效应，且二者均存在一定滞后性；②城市群内主导行业进行创新活动能够带动其他行业进行创新投资，且核心城市对其他城市的创新具有正向辐射作用；③相对较差的政商关系而言，在良好的政商关系下城市群内企业创新投资的联动效应更明显；④在企业信息环境较透明时，城市群内企业创新投资的联动性更强；⑤城市群内企业创新投资的联动性会提高企业的创新产出，尤其是发明专利的申请量；同时这种联动性也会提高城市群内人均GDP，缩小区域发展差距。

本文得出的启示与建议如下：企业在进行创新决策时，应结合自身特点并积极关注同地域及同行业企业的创新活动，在减少信息成本的同时响应国家政策，不断提高创新水平,增加创新产出，改善信息环境，提高企业间交流效率。政府需要扮演好自己的角色：大力推进经济结构调整，为企业的创新活动提供一个良好的经济环境；积极构建 “亲”“清”政商关系，为企业的创新活动提供一个和谐的人文环境；加强区域基础设施建设，如构建发达的交通网络，发挥高铁带来的积极作用，为企业之间的信息交流提供便利；大力鼓励企业进行创新，针对企业的创新绩效给予合理奖励，在推进企业创新活动的同时带动人均GDP增长，从而缩小城市群间的发展差距，最终致力于解决区域发展不平衡不充分问题。