【作者简介】张强劲，云南民族大学管理学院副教授，博士后。
【基金项目】国家自然科学基金地区项目“‘双支柱’调控框架下我国国债政策与货币政策联动机制研究”（71963037）阶段成果。
【摘要】组织冗余是企业创新要素来源的重要渠道，为研究它对企业创新效率的影响，构建随机前沿生产函数模型和面板门槛模型，以我国沪深A股高端制造业上市企业为样本进行实证研究。研究表明：组织冗余对企业创新效率存在抑制作用，存在倒“Ｕ”型门槛效应，且对国有与非国有企业创新效率的影响不存在产权异质性。
【关键词】组织冗余；企业创新效率；随机前沿生产函数模型；面板门槛模型；产权异质性
随着制造业逐步成为全球竞争的重点，我国制造业发展模式中核心技术对外依赖性强的短板不断显现，核心技术供需矛盾在高端制造业中表现尤为突出。高端制造业成为引领我国经济向创新驱动转型升级的关键引擎，而与之对应的是技术创新效率难以实现与R＆D投入的同步。《中国企业改革发展2020蓝皮书》指出，企业技术创新效率不足仍是制约我国制造业高质量发展的严重阻碍。组织冗余是企业创新投入的组成部分，从高端制造企业创新要素来源方式的角度分析组织冗余对创新效率的影响机理，对于在不断增长的R＆D投入下，企业技术创新效率提升具有重要意义。组织冗余是企业中处于闲置状态的资源，在企业外部环境获取资源渠道受限的情况下，冗余资源能够为创新活动提供内部资源供给，随着管理水平的提升，对于企业冗余资源的优化配置也在一定程度上丰富了企业的创新资源。对组织冗余与创新效率之间关系的讨论，大致可分两个阶段。早期的研究更多的集中在组织冗余对于企业绩效的影响。Tan和Peng研究了中国企业组织冗余与绩效的非线性关系；蒋春燕和赵曙明选取中国上市公司的时间序列数据研究组织冗余与绩效的关系，认为二者之间可能存在倒“Ｕ”型关系；George对私人企业的研究，认为冗余放松了内部控制，创造的资金可以重新引导到产出不确定的项目。随着研究不断的深入，研究的问题更加聚焦。Herold等通过量化组织冗余、引入创新指数，研究认为二者存在倒“Ｕ”型关系；Kim等认为组织冗余与研发投入具有倒“Ｕ”型关系；Voss等的研究在本领域极具代表性，认为不同性质的冗余对创新的影响有差异；Bradley等认为在动态环境中组织冗余为创新活动提供灵活性。此外，有的学者认为组织冗余对创新效率的影响关系并不明确，组织冗余存在“最优区间”，当低于门槛值或高于门槛值时都不利于企业创新效率提升，甚至会产生“挤出效应”；还有的学者认为组织冗余对企业创新效率影响并不显著。 进一步梳理组织冗余对企业创新效率的影响之后发现，在现有基础上还有研究空间：一是将二者关系看作是单纯线性关系进行分析讨论多，对于其非线性关系的研究还有空间。二是选用省级层面的宏观数据进行研究的较多，关注不同行业、不同层级、不同产权性质企业创新效率差异性的还有待加强。因而，从高端制造企业的微观层面出发，分析组织冗余与企业创新效率之间存在的非线性关系，研究二者之间的门槛效应，并基于产权不同考察组织冗余对企业创新效率的异质性颇具价值。 Bourgeois在Cyert和March提出组织冗余定义的基础上将其划分为可恢复冗余、潜在冗余、可利用冗余三类，并认为组织冗余有利于企业建立创新文化，促进创新效率提升。我国制造业管理水平整体不高，企业内部组织冗余不少，而冗余资源是创新要素的来源途径，在企业创新活动中发挥着重要作用。从代理理论看，由于委托代理行为导致的经理人与股东利益存在偏差，经理人将为保障自身岗位稳固而放弃在短期内无法获得收益的创新项目。另外，过度的冗余资源会导致管理者过度自信，提高管理者为谋求自身对权力、声望的追求而增加盲目投资的可能性，会对研发投入产生“挤出效应”，从而降低企业创新效率。组织理论认为组织冗余对企业创新效率具有促进作用，首先，企业可以直接消耗冗余资源缓解创新活动的资源约束问题，保证创新活动能够持续进行；其次，冗余资源能够在企业面临外部环境变化和创新风险时发挥“缓冲垫”作用，对企业“内核”起到保护作用；最后，由于冗余资源能够缓解创新失败带来的风险，将有助于提高企业管理者创新投入的自信心，缓解企业内部冲突，营造良好的创新氛围。于是，假设如下：H1：组织冗余对高端制造企业创新效率存在抑制作用； H2：组织冗余对高端制造企业创新效率的抑制作用受冗余资源丰富程度的影响，存在门槛效应。随机前沿分析法（SFA）与数据包络分析法（DEA）作为参数与非参数效率分析方法的代表，也是企业创新效率测度的两种常用方法，二者侧重不同。DEA为非参数方法，注重相对效率评价，对未达到有效的评价单元提出投入、产出的改进策略，而对随机误差的影响关注不高。SFA是参数方法，通过预先设定生产函数形式拟合生产前沿边界，且考虑随机误差与技术无效率的存在，以便于创新效率值的测算。本文基于随机前沿模型的基本形式，构建SFA模型测度企业创新效率，如式（1）所示：
其中：yit为企业i在t时期的实际产出；f（·）表示具有完全效率时的最大产出；xit为企业i在t时期的投入；vit-μit为复合误差结构，vit为随机干扰项，μit为技术非效率影响项，，二者相互独立。进而，将创新效率Ef定义如下：
当μit=0时，Efit=1，决策单元位于前沿面上，技术有效；当μit＞0时，Efit＜1，存在技术非效率的干扰。将式（1）两边取对数可得到对数形式随机前沿模型，在此基础上通过设定参数来检验模型设定合理性，γ介于0与1之间，若γ=0则表示不存在技术非效率项，此时运用最小二乘（OLS）估计即可；当γ≠0时表示存在技术非效率项，模型选用合理。将企业当期R＆D的经费（X（1））与人员（X（２））作为生产函数投入指标，选用当期申请专利数量（y）作为产出指标，构建对数形式的创新效率测度模型如下：
其中，α0为常数项，α1和 α2分别为企业R＆D的经费和人员弹性；νit的影响作用，在上述模型基础上引入技术非效率函数：
其中，T为一系列对技术非效率产生影响的因素构成的向量，分量为企业年龄（z（1）），企业规模（z（2））、资产负债率（z（3））、第一大股东持股比例（z（4））、企业管理水平 （z（5））；δ０为常数项，δ=（δ1，δ2，δ3，δ4，δ5）为待估系数向量，系数为正则表示对应的影响因素对创新效率具有负向作用，反之为正向作用；εit为随机干扰项。为进一步探究组织冗余与企业创新效率之间是否存在非线性关系，发挥面板数据分析的优势以及门槛效应研究变量间非线性关系的显著特点。基于基础面板门槛模型，以组织冗余（s）为门槛变量构建单门槛模型（多门槛模型可据此推广）如下：
其中：Efit表示企业i在t时期的创新效率；ρ（1）0和 ρ（2）0分别为组织冗余在不同门槛区间对创新效率的影响系数；γ为门槛值；I（·）为示性函数，当门槛变量满足条件时取1，不满足则取0；ρ＝（ρ1，ρ2，ρ3，ρ4，
ρ5）为控制变量的待估系数向量；i、t、zit、εit的意义与式（4）相同。被解释变量：企业创新效率（Ef）由企业创新效率测度模型测度。资本投入（x（1））选取企业当年R＆D经费投入度量；人员投入（x（2））选取企业当年R＆D人员投入度量。创新产出为企业当期专利申请总量（y）。解释变量：企业组织冗余（s），按Bourgeois的分类分为三种：可恢复冗余用企业财务、管理、销售三大费用与销售收入的比值度量，潜在冗余用负债权益比（总负债／所有者权益）度量，可利用冗余用速动比率（速动资产／流动负债）度量，综合采用三类组织冗余的均值作为度量企业组织冗余的替代变量。 控制变量：企业年龄（z（1））用当年年份与企业成立年份之差的自然对数度量，企业规模（z（2））用企业总资产的自然对数度量，资产负债率（z（3））用企业年末总负债占年末总资产的比例度量，第一大股东持股比例（z（4））用企业第一大股东持股数量占总股数的比例度量，管理水平（z（5））用企业管理费用率（管理费用／营业总收入）度量。引入虚拟变量：产权性质（soe），若企业为非国有，则soe=0；若企业为国有，则soe=1。实证选取我国沪深A股上市企业中的高端制造业公司为样本，由于2012年11月至2014年1月间我国沪深两市IPO停止，考虑数据的连续性和最新可获得性，选取2015—2017年间324家高端制造企业年度数据样本。其中，企业专利与研发人员数据来源于CSMAR数据库，其余指标数据均来源于WIND数据
库。并已对数据作以下处理：（1）删除包含ST、*ST类的样本企业；（2）删除其中含有缺失值的样本。利用Stata16.0软件对所选样本做Pearson检验，分析各变量间的相关性。检验结果显示：创新产出与经费投入、人力投入、企业规模、资产负债率之间都存在1％显著水平的正相关关系，创新产出与组织冗余、
管理水平之间存在1％显著水平的负相关关系，而与其余变量之间关系并不显著。采用方差膨胀因子（VIF）诊断变量间的多重共线性，结果各变量VIF值均小于10、平均值为1.74，可认为不存在多重共线问题。 利用Frontier4.0软件，按照上文构建的企业创新效率测度模型，测算得出2015—2017年间我国高端制造企业各年平均创新效率分别为0.538、0.550和0.522，呈现先增后降的趋势。参数估计如表1所示。
从表1可以看出 γ、σ2μ值分别为0.682、1.634，都通过了1％水平的显著性检验，表明技术非效率存在，模型选用合理。在创新投入方面，R＆D的经费与人力投入弹性系数分别为0.277和0.537，也都通过了1％显著水平检验，即：高端制造企业每增加R＆D的1单位经费和1单位人员投入分别有助于企业创新效率提高0.277个单位和0.537个单位。表明高端制造企业增R＆D的经费和人员投入对企业创新效率具有显著促进作用，且对人员的投入作用明显高于经费的投入作用。从创新要素来源途径看，组织冗余在 5％水平上显著为正，系数为0.233，表明组织冗余对高端制造企业创新效率存在抑制作用。假设H1得到验证。此外，企业年龄、第一大股东持股比例分别在10％、5％水平显著为正，管理水平在10％水平上显著为负，表明企业年龄越大、第一大股东持股比例越高越不利于高端制造企业创新效率的提高，而管理水平提升能够促进高端制造企业创新效率的提高。为探究组织冗余对企业创新效率之间是否存在非线性关系，以及这种关系是否会随着冗余量的变化而变化，即是否存在门槛效应？将组织冗余作为门槛变量，用Stata16.0软件进行门槛效应检验。从检验结果看，在10％检验水平上接受单重门槛存在，但不接受双重门槛存在。因而，可认为组织冗余对高端制造企业创新效率的影响存在单重门槛效应，门槛值为 0.9837。进一步对面板门槛模型参数估计，如表2所示。
从表2看，组织冗余未跨越门槛值时，对创新效率的影响在5％水平上显著为正，且冗余资源每增加1个单位促进企业创新效率提升0.046个单位；当组织冗余跨越门槛值时，转变为在1％水平上显著为负的抑制作用，此时，冗余资源每增加1个单位导致创新效率下降0.021个单位。由此可见，组织冗余对于高端制造企业创新而言并非越多越好，也不是越少越好，二者之间存在倒“Ｕ”型门槛效应。假设H2得到验证。 进一步把高端制造企业样本依据其产权性质划分为非国有和国有企业，将组织冗余作为门槛变量进行单重门槛效应检验。结果显示，组织冗余对非国有企业与国有企业创新效率的影响不存在产权异质性。通过构建随机前沿生产函数模型及面板门槛模型，选取我国高端制造企业数据，实证分析组织冗余对企业创新效率的影响，检验是否存在门槛效应和产权异质性。得出：2015—2017年间我国高端制造企业各年创新效率呈现先增后降的趋势。组织冗余对企业创新效率存在抑制作用，二者间表现出倒“Ｕ”型门
槛效应。按非国有和国有企业产权性质划分，组织冗余对企业创新效率不存在产权异质性。 因此，对于高端制造业企业。一方面，要坚定企业占领未来技术前沿的信念，持续加大对R＆D的经费和人员等创新要素投入力度，保障研发创新活动有稳定资源供给。另一方面，要加快企业管理制度改革，提升管理者识别、利用冗余资源的能力和企业资产管理水平，将冗余量控制在合理区间，并且应重视对内部冗余资源的优化配置，充分发挥冗余资源对企业创新活动的积极作用。
文章刊于《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》2022年第6期。篇幅限制，注释从略。若需引用，请查阅原文。