黄千员，宋远方

（中国人民大学 商学院，北京 100872）

我国经济进入中高速发展新常态，为转变经济发展方式提供了机遇期，为实现从要素驱动向创新驱动转变，需要加大研发创新投入。企业作为研发创新的重要主体，其研发投入能够直接带动全社会研发创新。近年来，国家实施“双创”战略，对企业研发创新进行一系列的政策扶持，企业在研发投入上持续增长，但是整体上，我国企业的创新投入强度依然较低，2016年我国制造业企业平均研发投入强度仅为1.01%，与世界创新性国家在研发投入强度上存在差距。如何促进企业加大研发投入强度，成为理论界、实践界以及国家政策制定者所关注的焦点话题。

对于影响企业研发投入强度的因素，之前研究主要从两个视角进行了探讨。①从企业研发创新本身具有高风险和不确定性等特征出发，企业在研发投入时需要拥有一定的资源，具备一定的风险承担能力。相关学者探讨了企业规模［1］、风险资本［2］、组织资源冗余［3］、政府扶持［4-6］以及知识保护环境［7-8］等因素对研发投入的影响。②企业研发创新是重要的企业决策，从企业决策者或者决策过程的角度探讨影响企业研发创新投入的因素。如企业高管团队作为决策的主要制定者，其背景［9］、任期和权力［10］对企业研发创新的影响，以及企业对高管的激励方式会影响其进行创新的意愿，从而影响企业的研发支出强度［11-12］。这些研究从不同的视角探讨了企业研发创新投入的影响因素，但尚未完全揭示企业研发创新投入的全部影响因素，需要进一步探讨。

供应链作为企业获取关键资源和知识信息的重要渠道，企业供应链结构特征及其管理在企业获得竞争优势中发挥着越来越重要的作用［13］。供应链集中度是企业供应链结构的重要特征，包括供应商集中度和客户集中度两个维度，分别体现了供应链上游供应商和下游客户的分散程度［14-15］。在选择少数高质量的供应商和少数关键客户成为许多企业现实战略选择的情况下，相关研究发现，供应链集中度会对企业绩效［14，16］、资本成本［17］、银行贷款［18-19］、商业信用融资［20-21］、营运绩效［22］、审计费用［23］等多方面产生影响。从企业研发创新角度探讨供应链集中度对企业经营活动的影响成为近年来的一个重要话题，但相关研究还较为欠缺［24］，并且已有研究尚未得出一致的结论。企业进行研发创新投入是一项重要的经营决策，具有风险高、周期长和不确定性等特点，如何评估供应链集中度对企业研发投入的影响关系着企业研发创新活动的意愿和成败，应该对该问题进行探究。

鉴于此，本文拟对供应链集中度，包括供应商集中度和客户集中度，对企业研发投入的影响进行探讨。进一步地，不同产权性质企业并存是我国企业的一大特征，考虑不同产权性质的企业即国有企业和非国有企业，两类企业在市场地位和资源禀赋中存在着差异，那么，这种产权性质造成的差异会对企业经营活动产生怎样的影响，这是研究我国企业所绕不开的问题。在本研究中具体为供应链集中度对不同产权性质的企业研发投入强度是否存在差异化影响。

本文选取我国中小板上市制造业企业为研究样本，利用2010—2016年面板数据，获取3 096个有效的样本观测值，实证检验两个问题：①现实情景中，供应商集中度和客户集中度对企业创新投入强度产生怎样的影响？是风险假说还是战略性供应链协作假说？②在不同产权性质的企业中，供应链集中度对企业研发投入强度的影响是否相同？

本文的贡献主要表现在两方面。①从企业供应链结构的视角，探讨了供应链集中度，包括供应商集中度和客户集中度两个维度，对企业研发投入的影响。对加深和重新认识供应链集中度与企业研发投入之间关系的理论诉求进行回应，通过经验数据对风险假说和战略性供应链协作假说进行实证检验，同时本研究也对供应链与企业战略管理之间的关系做了探索。②丰富了对企业研发投入影响因素的研究，之前关于企业研发投入主要从研发创新活动本身和研发决策角度研究企业研发投入的影响因素，本研究丰富和发展了从供应链管理的视角来探讨企业研发投入的影响因素问题，并提供了相应的经验证据。

1 理论分析与研究假设

研究供应链集中度对企业研发投入的影响，存在不同的理论假说。①基于波特产业定位理论和交易成本机会主义假说，将供应链集中度作为一种风险因素，不利于企业进行研发投入。②从战略性供应链管理的视角出发，认为供应链集中度有利于企业进行内外部整合，发挥整体性战略协作优势，从而促进了企业研发投入。

PORTER［25］指出，一个行业的竞争状况由5种基本力量决定，即新进入者的威胁、替代品的威胁、来自购买者和供应商的议价能力以及行业现有竞争者之间的竞争，这5种力量决定了行业竞争力的大小和可能获得的潜在利润。供应商集中度和客户集中度的提高，都会造成其相对于企业更高的议价能力，而这种高议价能力会成为经营风险来源，从而加剧企业融资约束［24，26］。这种议价能力可能会使供应商和客户实施机会主义行为，对企业进行“敲竹杠”。供应链集中度作为一种风险因素，不利于企业加大研发创新投入进行专用性资产投资［27］。王勇和朱瑞星［28］直接将企业的客户集中度当成一种风险，他们利用沪深制造业上市公司的数据研究发现，企业的客户集中度显著负向影响企业的研发战略。

供应链管理改变了生产活动中各参与主体，特别是同一价值链上各主体之间的竞争状态，从零和博弈的竞争状态向共同解决问题和信任的紧密伙伴关系转变。供应链企业之间表现出一种战略协作优势（collaborative advantage），而非竞争优势（competitive advantage），同时也体现了组织竞争中的关系视角（relational view），供应链上参与者之间关系的长期性、多频次的沟通互动以及对提高整体性活动的参与，能够增加供应链整体的协作绩效［29］。如果供应链上的企业之间保持利益争夺的传统思维，在当下竞争激烈、多变的环境中，进行讨价还价不仅增加了交易成本，而且会损害从合作中获得的长期收益［30］，更不利于企业进行研发创新这类更高阶的活动。再者，相关研究也发现，供应链集中度能够传递供应链整合的信息，从而降低企业的审计费用［23］，缓解企业的股价崩盘风险［31］。王迪等［32］认为，银行在对企业授信的决策中，会认为客户集中度高的企业经营稳定性和经营能力较强，会对其提供更多的银行借款。从知识获取的角度看，供应链作为企业信息知识的来源渠道［29］，企业之间更倾向于在知识和信息这类资源上采取合作的方式进行管理，当企业能够从内外部获得丰富的知识资源时，企业更可能进行研发投资［33］。

1.1 客户集中度对企业研发投入的影响

首先，从产业组织理论客户议价能力与交易成本理论机会主义假说出发，客户集中度的提高会给企业带来负面影响。客户是决定产业竞争状况和利润潜力的重要力量之一，这种力量主要来自客户的议价能力。当客户集中度较高时，客户的议价能力较强，企业对客户的依赖性较大，客户在要求企业提高产品和服务质量的同时会压低价格，这些行为将会直接影响企业获得利润的潜力。唐跃军［34］利用我国上市公司制造业企业数据发现，企业的客户集中度与议价能力对企业绩效产生负面影响。

其次，客户集中度的提高会对企业产生资金约束。一方面，基于客户集中度的提高，客户的议价能力会造成对企业资金的占用行为。客户集中度越高，客户会要求更多的商业信用，企业获得商业信用会降低，即客户会延迟付款，企业的应收账款和应收票据等债权增加［21，35］，这无疑是对企业资金的占用，直接减少企业现金流。而在研发投入的资金来源中，客户集中度导致的资金占用将直接影响内部资金的丰富程度。并且，为了防患客户集中度提高带来的风险，企业将持有更多的现金［36］，这会挤占用于研发创新投入的资金。孟庆玺等［37］利用我国上市公司数据发现，客户集中度增加了企业的融资约束和经营风险。另一方面，客户集中度会影响企业外部融资效率。近年来，供应链金融兴起，成为缓解企业融资约束的重要融资方式。在供应链金融应收账款模式中，江伟和姚文韬［38］发现，来自主要客户的应收账款集中度高的企业，应收账款质押行为会被削弱，因为银行认为企业客户集中度较高是一种风险信号，可能导致信贷回收困难，所以，客户集中度较高的企业也容易面临银行信贷约束。CAMPELLO和GAO［19］研究发现，对于客户集中度较高的公司，银行在对其授信过程中会要求更高的利率，签订更多的限制性条约，它们在银行获得贷款的难度增加。

最后，客户集中度的提高，会增加企业对研发创新成果的获取难度。熊彼特［39］曾指出，创新成果的收获需要企业对市场有较强的控制能力。但是，根据产业组织议价能力分析，客户集中度的提高会降低企业对市场的控制能力。并且，企业研发投入被认为是一种专用性资产投资［40-41］，在客户集中度削弱企业对市场控制能力的同时，研发投入不能从市场获得回报的风险增加，所以企业倾向于降低研发投入强度以规避风险。

H1a 在其他情况既定的条件下，客户集中度的提高将对企业的研发投入强度产生抑制作用。

如前所述，在供应链管理中，强调在供应链上的企业之间实现长期的关系管理，而不是短期的随机交易，通过有效的沟通寻求共同解决问题的方案，充分进行信息共享［29］。供应链管理基本的思想包括系统的观点、共同目标与积极主动的管理，并且形成新的企业间长期关系［42］，供应链管理中企业之间的关系是一种超越单纯交易关系而更为紧密的合作，进一步使企业针对顾客企业进行“顾客化投资”［43］。顾客化投资包括增加研发创新的强度以提高产品和服务的质量，努力实现客户价值最大化，基于此，企业会增加研发投入的强度。

相关研究文献可以分为以下方面。①从战略供应链协作和积极交易成本的视角，认为客户集中度提高并没有导致讨价还价和机会主义行为。基于积极视角的交易成本看，与少数客户之间的交易互动会增进信任，这种信任会使得主要客户基于增加供应链战略协作考虑，不会选择机会主义行为，继而降低供应链上的交易成本，由互动而增加信任是供应链战略协作的核心思想［44］。田志龙和刘昌华［16］对我国中小板上市制造业企业的研究发现，对中小企业而言，客户集中度的提高表现出的并不是强势的议价能力，而是会降低客户的议价能力，因为与关键客户的互动增加了双方在供应链中的嵌入性，针对关键客户实施集中化战略，增加了对客户的专用性资产投资。褚剑和方军雄［31］从企业股价崩盘风险的角度，实证检验了客户集中度对企业股价崩盘风险的影响，发现客户集中度表现出供应整合效应，降低了股价崩盘风险，而不是通过议价能力加剧了股价崩盘风险。②从信息知识的角度分析，客户集中度提高，企业会与客户积极互动，从而寻求长期关系的建立，能够促进主要客户参与制造企业的生产过程，进行信息和知识分享。客户的信息溢出对于企业的创新活动具有促进作用［45-46］。如前所述，供应链管理作为一种关键资源的来源，有利于研发成功，主要客户积极参与和信息分析能够提高企业加强研发投入强度的积极性。③客户集中度的提高有利于对客户进行整合。赵丽等［47］研究发现，对客户进行整合会提高客户服务绩效，导致更高的企业经营绩效。客户集中度越高，说明企业与客户之间的交易越频繁，对于企业来讲，与少数客户进行频繁交易，能够减少企业运营的成本，如企业对客户的寻找成本和营销成本，从而带来较好的绩效［22］。另外，有研究发现，客户集中的提高会使客户对企业产生体恤效应，从而增加商业信用的提供［48］。并且，客户集中度的提高能够使企业为少数客户服务，进行顾客化投资，从而表现出较高的客户需求管理能力。而这种需求管理能力在时下的供应链金融中能够降低信贷过程中的信息不对称性，从而使企业获得较好的融资绩效［49］，增加融资能够缓解企业在研发投入中的资金束缚问题。王迪等［32］对供应商—客户的关系影响企业向银行借款的能力的研究发现，较高的客户集中度会形成企业与客户之间的亲密关系，这种亲密关系会成为企业的一种社会资本，缓解银行在对企业授信过程中的信息不对称，从而提高企业向银行借款的能力。

H1b 在其他情况既定的条件下，客户集中度的提高将对企业的研发投入强度产生促进作用。

1.2 供应商集中度对企业研发投入强度的影响

基于产业组织议价能力的视角，供应商集中度越高，企业对供应商的选择范围越小，形成对关键供应商的依赖关系，在双方竞争性关系的条件下，这种依赖性使供应商议价能力提高。供应商的强议价能力促使供应商提高价格、降低质量等，从而增加企业的采购成本，削弱企业服务于下游市场的能力，影响企业的经营收益。周雪茹［50］利用2005—2014年我国A股制造业企业的数据研究发现，供应商集中度与企业绩效呈现显著的负相关关系。而且，供应商集中度越高，议价能力越强，在交易过程中可能采取强势的支付政策，比如先付款后发货，减少对企业商业信用的提供。在企业出现资金周转问题时，难以获得供应商的支持，企业资金周转不灵将直接影响研发创新这类更高阶的活动，相应地，企业会减少研发投入强度，避免造成进一步的资金紧张。另外，供应链集中度的提高还会增加企业的路径依赖，与少数供应商形成长期关系和锁定效应，更换供应商将产生巨大成本，甚至造成技术知识的泄露。组织本身存在着惰性［51］，企业进行创新可以突破路径依赖和组织惰性，路径依赖和组织惰性是进行创新的重要障碍，这些障碍会影响企业增加研发投入强度的积极性。而且，供应商集中度的提高也会降低企业异质资源的来源，而异质性的资源是激发企业进行研发创新的重要动力［52］，这也会降低企业增加研发投入强度的积极性，从而导致研发投入强度的不足。

H2a 在其他情况既定的条件下，供应商集中度的提高将对企业的研发投入强度产生削弱作用。

在供应链管理中，减少供应商（supplier base reduction），即减少主要供应商的数量，与有限数量的高质量供应商建立业务关系，成为企业改变与供应商对立关系的关键行动［53-55］。减少供应商数量有利于及时通知供应商供货、减少库存管理成本、降低物流成本，并且由于采购数量大而获得数量折扣，增加订单规模效应［29］。由此可见，供应商集中度提高，将有利于企业成本管理和运营效率的提升，这也是企业提高经营绩效的途径。王立荣等［56］以我国高端制造业企业为样本研究发现，供应商集中度提高能够显著降低企业的管理费用，并且显著提高企业的总资产周转率，为供应商集中度能够提高企业经营效率这一观点提供了实证的支撑。在供应链管理理论中，供应商也是企业外部技术知识的来源，供应商数量减少作为企业现实选择，即企业提高供应商集中度，建立和维护长期关系有利于进行知识的共享，甚至带来供应链协同创新效应。

H2b 在其他情况既定的条件下，供应商集中度的提高将对企业的研发投入强度产生促进作用。

1.3 产权性质的调节作用

关于供应链集中度对企业研发投入强度的影响，国内外学者并没有得出一致的结论，这可能与我国正处在制度转轨时期有关。一方面，政府在资源配置中依然占据着重要作用，政府对经济的干预作用表现之一即为在我国存在产权性质不同的企业，即国有企业和非国有企业，当下随着国有企业混合所有制改革，还出现了国有资本和民营资本共同持股经营的现象。不同性质的企业在资源禀赋、受到的市场待遇方面有所不同，在面临的管理环境上存在一定的差异。例如，在银行信贷中，相对于国有企业，我国非国有企业以及众多的中小企业很难获得银行授信，这些企业面临紧迫的融资约束。一方面是企业与银行之间存在着信息不对称，导致银行对非国有企业出现“惜贷”和“慎贷”的问题［57］；另一方面，在银行信贷决策的过程中，由于银行受到地方政府干预或者获得地方政府信用背书，往往表现出倾向于对国有企业提供更多的信贷支持［58］。

另外，在经营目标上，国有企业的经营目标较为多元化，除了强调业绩指标和成长性之外，还包括承担增加就业等社会性责任，并且国有企业在落实国家政策方面发挥着重要作用。而非国有企业主要以经济效益为首要目标，所在的经营领域一般竞争激烈，有众多的市场参与者，受市场和行业力量的影响较大。在非国有企业的研发投入决策中，受到行业外部环境影响大。因此，考虑到产权性质的影响，相对于国有企业，在非国有企业中的供应链集中度对企业研发投入强度的影响更加显著。

H3a 相比国有企业，客户集中度的提高对非国有企业研发投入强度的影响更显著；

H3b 相比国有企业，供应商集中度的提高对企业研发投入强度的影响更显著。

2 研究设计

2.1 样本选择和数据来源

实施研发战略对制造业企业转型升级具有关键作用。在样本企业的行业选择上，本文主要选择制造业企业。陆国庆［59］在对我国上市公司不同规模企业的创新投入统计中发现，总体上，相对于大型企业和非上市企业，中小板上市企业的创新投入强度最高。研发创新数据为自愿披露数据，中小板上市企业的研发创新披露数据较为完整。

本研究以2010—2016年我国中小板上市公司为研究对象，截至2016年底，中小板上市公司一共有884个企业。在样本选择过程中，以证监会行业分类为标准，选择制造行业上市企业，剔除C99类不能明确划分具体行业的上市公司，以控制行业差异对结果的潜在影响。借鉴已有研究做法，剔除ST的样本企业和资产负债率大于1的样本企业，获得625家企业作为初始样本企业。进一步地，根据研究问题和主要观测变量缺失的样本，剩下578家公司，一共获得3 096个公司—年度非平衡面板数据，样本年度分布如表1所示。国有企业观测值为381个，非国有企业观测值2 715个。数据来源于国泰安上市公司数据库，企业产权性质的数据通过中国证监会指定的信息披露网站巨潮咨询网企业年报数据进行查找和补充。

表1 样本年度分布统计Tab.1 Sample annual distribution statistics

2.2 变量定义与测量

2.2.1 因变量研发投入强度（RDI） 由于企业规模的差异，企业每年用于研发投入的金额绝对值并不能体现企业研发投入的状况，相关变量应该能够与企业规模和企业市场地位相适应［60-61］。吴祖光等［24］采用企业研发费用与总资产的比值作为企业研发投入强度的代理变量，也有其他学者［27，60，62］利用企业每年的研发费用与营业收入的百分比值代表企业研发投入的强弱程度。上市公司在年报中就研发费用和研发投入强度进行披露，鉴于数据的可获得性，本文借鉴 CHEN 和 MILLER［60］、李丹蒙等［27］、吕迪伟等［62］的做法，采用研发费用与营业收入的比值作为研发投入强度的代理变量。

2.2.2 自变量供应链集中度 本文从客户和供应商两方面考察供应链集中度。客户集中度（CC）表现了企业客户的分散程度。借鉴吴祖光等［24］、王立荣等［56］的研究，利用上市公司披露的前五大各自销售额占企业总销售比值，将前五大客户销售额与企业销售额总额的比值作为客户集中度的代理变量。供应商集中度（SC）即企业供应商的分散程度，与客户集中度类似，将企业向前五大供应商采购额与全年采购额的比例作为供应商集中度替代变量。

2.2.3 调节变量产权性质（Owns） 企业的所有权性质以最终控制企业的资本性质确定，根据本研究假设，结合实证分析需要，当企业为非国有资本控股时，取值为1，国有资本控股取值为0。

2.2.4 控制变量 基于以前的研究，选择以下变量作为控制变量。①企业规模（Size）。企业规模对企业研发投入的影响，自熊彼特以来得到了讨论，不同规模的企业在研发投入上表现出差异。②盈利能力（ROA）。盈利能力是企业创造价值的能力，以资产回报率表示，以净利润与企业平均资产余额的比值计算。盈利能力高的企业，利润率较高，能为企业研发提供资金支持。③负债比率（Debtr）。企业负债比率表明企业举债经营的程度，会对企业投资产生影响，以年末总负债与年末总资产比值表示。④两权分离度（Seper）。控制权与所有权分立的程度对企业决策制定过程具有显著影响，熊艳［63］研究发现控制权与所有权分立程度与企业研发投入正相关。本文以实际控制人拥有上市公司控制权与所有权之差计算两权分立度。⑤政府补助（Psub）。政府对企业研发创新补助是企业研发投入的资金来源之一，特别是近年我国政府鼓励创新，大力支持企业的研发活动。本文对政府补助进行控制，以政府补助金额的自然对数进行计算。

主要研究变量的定义如表2所示。

表2 研究变量定义Tab.2 Definitions of the variables

① CC=（X1+X2+X3+X4+X5）／X，其中，X1、X2、X3、X4、X5为对前五大客户的销售额，X 为企业年度销售额总和。

2.3 实证模型

在不包括自变量的前提下，考察控制变量对企业研发投入的影响，建立回归模型（1）。

其中，b1为常数，b11～b16代表各控制变量的回归系数，t为年份，ε1为随机误差项（下同）。

在剔除控制变量对企业研发投入影响的基础上，将本研究的主要自变量客户集中度与供应商集中度纳入模型，建立回归模型（2）。

考虑调节变量，将调节变量企业性质（Owns）引入模型，建立模型（3）。

为了检验企业性质的调节作用，建立回归模型（4）。

3 实证分析

3.1 描述性统计

主要变量描述性统计如表3所示。中小企业上市公司在研发投入上很不平衡，出现两极分化的现象，但部分企业的研发投入强度较高，拉高了研发投入强度的平均值，我国中小板上市公司的投入强度相对较高。客户集中度的平均数为30%,中位数为25.87%，部分样本企业的客户集中度较高。客户集中度最大值达到98.98%，说明有个别企业客户集中度非常高，企业业务聚焦在少数客户。样本企业的供应商集中度，部分企业较高，但是分布较客户集中度相对均匀。样本企业的规模较为集中，企业规模自然对数平均数和中位数接近。样本企业资产负债率平均数为34.29%,中位数为32.66%,相差较小，说明样本企业规模分布较为集中。盈利能力的最小值和最大值差距较大，平均数为5.52%,中位数为4.97%，说明部分企业的盈利能力较好，拉高了样本的盈利水平。企业两权分离度最小为0，最大为39.23%,平均数为4.73%，中位数为0，说明样本观测值中，两权合一的企业占一半以上。样本企业中，政府补助的平均数和中位数接近，分布较为集中。

表3 描述性统计Tab.3 Descriptive statistics

对主要变量之间的相关性进行分析，采取Pearson相关系数检验，结果如表4所示。客户集中度、供应商集中度与企业研发投入的相关系数分别为0.079、-0.074，都在1%的显著性水平上显著，初步证明供应链集中度与企业研发投入之间存在非常紧密的关系，客户集中度与研发投入呈正相关关系，而供应商集中度与企业研发投入呈负相关关系。

表4 Pearson相关系数Tab.4 Pearson correlation coefficients

3.2 回归分析结果

本研究回归估计利用Stata14实现，在进行回归分析之前，为了保证模型估计的可靠性和一致性，本研究采取以下措施对数据进行预处理。①为了避免和降低异常值对回归结果的干扰，对进入模型的数据在1%的水平进行Winsorize处理。②本研究为非平衡面板数据，在对回归模型进行回归验证之前，对于非观测效应是否与特异误差无关，即对于是否存在不随时间变化的遗漏变量同时影响供应链集中度和研发投入强度，进而导致内生性问题，对回归模型进行了Hausman检验。各模型得到卡方统计量为0.000，在0.01的显著性水平上显著，拒绝非观测效应和特异误差无关的原假设，最后采用固定效用模型进行假设验证。PINDADO等［64］指出，对面板数据采用固定效应模型能够缓解遗漏变量带来的内生性问题。采用固定效应模型也在一定程度上保证了回归的稳健性。③在验证产权性质的调节效应时，对数据进行标准化处理，以减少变量间的多重共线性问题。对于所有回归模型进行稳健性回归，回归结果如表5所示。

3.2.1 客户集中度与企业研发投入强度 在表5模型2中，客户集中度（CC）对企业研发投入的回归系数为0.011，并且在0.01的显著性水平上显著，结果表明客户集中度对企业研发投入强度产生了积极的促进作用，H1b得到支持。当客户集中度提高一个百分点时，研发投入增加0.011个百分点，考虑研发投入的平均数和中位数分别为4.05%、3.5%，本文的回归结果是有意义的。客户集中度的提高有利于企业进行供应链整合，并且随着客户集中度的提高，企业逐渐专注于为越来越少的企业提供产品和服务，实施集中差异化战略，从而加大研发投入强度，通过创新提高产品的差异化程度。此外，随着客户集中度的提高，从客户整合过程中获得信息的难度降低，这些市场信息作为创新的机会受到重视。在本研究中，基于产业组织理论和交易成本理论的企业与客户之间零和博弈的竞争关系没有得到体现，而是表现出供应链上的战略协同。为关键客户做好服务，提供具有竞争力和差异性的产品，是许多企业现实性的选择，对于企业重视研发创新具有积极的促进作用。这一结果与吴祖光等［24］、李丹蒙等［27］的研究结果不一致，他们认为，客户集中度的提高，相应客户的议价能力增强，企业出于对风险的担忧，会减少研发创新的投入。

表5 回归分析结果Tab.5 Regression analysis results

3.2.2 供应商集中度与企业研发投入强度 在表5模型2中，供应商集中度（SC）对企业研发投入强度的回归系数为-0.012 8，在0.01的显著性水平上显著，H2a得到支持，说明供应商集中度对企业研发投入强度产生了显著的抑制作用。供应商集中度越高，一方面供应商的议价能力较强，可能通过提高产品价格和压低质量，对企业经营绩效产生影响。周雪茹［50］研究发现，供应商集中度越高，企业的资产收益率越低，即供应商集中度对企业的经营业绩产生了负面的影响。供应商集中度越高，供应商议价能力的提高影响企业的经营业绩，同时议价能力带来的先付款后发货的方式可能会要求企业提供更多的商业信用［35］，从而使企业研发的内部融资受到挤占，降低研发投入强度。另一方面，吴剑峰等［51］研究发现，供应商集中度的提高将产生锁定效应，企业更换供应商将增加交易成本，同时更换供应商可能导致技术知识的泄露，造成更大的经济损失。而供应商集中度的提高，企业的知识和技术来源减少，异质性降低，而信息知识的异质性是促进企业创新的重要因素［52］。所以，供应商集中度对企业研发投入强度产生了负面影响。

3.2.3 产权性质的调节作用 在表5模型4中，客户集中度与产权性质交互项的回归系数为0.002 2，在0.01的显著性水平上显著，说明产权性质对客户集中度与研发投入强度的关系产生了显著的正向调节作用。即相对于国有企业，在非国有企业中，客户集中度对企业研发投入强度的促进作用更加明显，即H3a得到验证。在非国有企业的研发决策中，更加注重来自市场客户的信息反馈，其客户集中度高有利于供应链信息整合和增强关系管理，从而客户集中度越高，越有利于企业加强研发投入强度。供应商集中度与产权性质交互项的回归系数为0.001 3，在0.05的水平上显著，说明产权性质对供应商集中度与研发投入强度的关系产生了显著的负向调节作用，即在非国有企业中，供应商集中度对企业研发投入强度的负向影响有所缓和。相应地，在国有企业中，供应商集中度对企业研发投入强度的负向影响更加显著。H3b没有得到实证支持，但是本研究结果依然具有理论和实践意义。在国有企业中，供应商集中度对企业研发投入强度的削弱作用更加显著，原因可能主要在于，供应商集中度的提高，导致来自供应商技术知识的异质性程度降低，这将不利于国有企业研发创新的成功，从而减少研发投入。而相对于国有企业，非国有企业更多是以市场竞争为导向，更加注重其所在供应链上下游供应商和客户的状态，相应地进行研发投入。整体上，供应商集中度削弱了企业的研发投入强度，但非国有企业的企业产权性质减少了供应集中度对研发投入强度的削弱作用，说明非国有企业试图将与少数供应商的业务往来视为增强供应链整合的利好因素，作为增强本身研发创新的来源，这也体现非国有企业进行战略性供应链管理的动机更为强烈。本研究与李丹蒙等［27］的研究结论相左，他们认为在非国有企业中，供应商集中度对企业研发投入的抑制作用更加明显。

3.3 稳健性检验

3.3.1 内生性检验 常见的内生性来源有逆向因果、遗漏变量以及常规测量误差。首先，检验逆向因果问题。从理论上分析，本研究主要检验供应链集中度对研发投入强度的影响，企业的供应商和客户分散程度会影响企业的经营绩效和信息等资源的获取，从而对企业研发投入中需要的资源产生影响，而研发投入决策是企业对于未来发展潜力的投入，所以其供应链上下游状态会对其研发投入决策产生影响，而研发投入强度不会对企业供应链集中度产生影响。另外，本研究对变量滞后一期进行回归，回归结果如表6所示。从表6模型2中可以看出，滞后一期客户集中度对研发投入强度的回归系数为0.003 4，并且在0.01的水平上显著，支持了客户集中度对对研发投入强度产生正向影响的结论；供应商集中度与研发投入强度的回归系数为-0.001 4，在0.1的水平上显著，显著性水平有所下降，但依然支持了供应商集中度对研发投入强度具有负向影响的假设。从表6模型4中可以看出，在非国有企业中，客户集中度对研发投入强度的正向影响有所加强，缓和了供应商集中度对研发投入强度的负向影响，与表5结果具有一致性，说明研究模型对于逆向因果具有较好的控制。

表6 内生性检验：对自变量滞后一期Tab.6 Endogenous test:lag on the independent variable

其次，对于可能由遗漏变量带来的内生性问题，本研究采取工具变量法进行稳健性检验。选择同行业其他企业供应链集中度平均水平作为供应链集中度的工具变量。本研究样本主要是中小板制造业企业，供应链集中程度是企业供应链管理呈现的结果和状态，企业在供应链管理方式上进行学习和借鉴，所以行业中其他企业供应链集中度会对企业供应链集中度产生影响，但是不能影响企业的研发投入强度，其他企业供应链集中度平均水平满足工具变量相关性和外生性的要求。在以往研究中，如孟庆玺等［37］将第一大供应商业务比例和第一大客户业务比例作为供应商集中度和客户集中度的代理变量。在本研究中以其他企业第一大供应商集中度均值（IndSC1_mean）和其他企业第一大客户集中度均值（IndCC1_mean）作为供应商集中度和客户集中度的工具变量。工具变量内生性检验结果如表7所示。

表7 内生性检验：工具变量法Tab.7 Endogenous test:instrumental variable

在表7 Pane A中，其他企业第一大客户集中度均值（IndCC1_mean）与客户集中度的相关系数为0.017 3，在0.05的水平上显著，其他企业第一大供应商集中度均值（IndSC1_mean）与供应商集中的相关系数为0.013 6，在0.05的水平上显著，说明本研究的工具变量有较好的解释力度。在表7 Pane B中，在利用工具变量控制了潜在的内生性后，客户集中度对企业研发投入强度的回归系数为0.015 4，在0.05的水平上显著，供应商集中度与企业研发强度的回归系数为-0.023 3，在0.01的水平上显著，与表5回归结果一致，说明本研究的计量模型具有稳健性。

3.3.2 改变关键变量的度量方式 在本研究中，供应商集中度、客户集中度以及研发投入强度为关键变量，改变关键变量度量方式的检验结果如表8所示。

表8 稳健性检验：改变关键变量度量方式Tab.8 Robustness test：change the measurement of key variables

首先，改变供应商集中度和客户集中度的度量方式，用前五大供应商业务均值（MSC5）和前五大客户业务均值（MCC5）分别作为供应商集中度和客户集中度的代理变量，结果如表8模型1和模型2所示。其次，参考孟庆玺等［37］的研究，以业务量占企业总业务量10%为标准，如果第一大供应商和第一大客户业务的占比达到10%以上，取值为1，如果占比在10%以下，则取值为0。对于研发投入强度，以企业研发投入费用总额取对数代表，其能够在一定程度上代表企业研发投入的多少，可以作为研发投入强度的代理变量。回归结果如表8模型3和模型4所示。表8的检验结果显示，部分结果的显著性有所下降，但是均支持了研究结论，说明本研究的模型和回归结果是稳健的。

4 结论与讨论

本文主要从企业供应链结构视角研究了供应链集中度对企业研发投入强度的影响。主要研究结论如下。①供应链集中度对企业研发投入强度产生显著的影响，但上下游供应链集中度对企业研发投入的影响存在差异。客户集中度对企业研发投入产生积极的促进作用，客户集中度发挥了有利于供应链整合的作用。供应商集中度对企业研发投入强度产生了抑制作用，随着供应商集中度的提高，企业的研发投入强度降低。②在我国经济转型过程中，客户集中度、供应商集中度对不同产权性质企业的研发投入强度影响存在差异。在非国有企业中，客户集中度对企业研发投入的促进作用更加显著；在国有企业中，供应商集中度对企业研发投入的削弱作用更加强烈，而在非国有企业中，供应商集中度对企业研发投入强度的削弱作用有所缓和。本研究在控制了潜在的内生性或改变关键变量的度量方式后，检验结果稳健。

在理论上，影响企业研发投入强度的因素是多方面的，企业研发创新本身的不确定性、风险等因素会对企业的规模、资源等提出特定的要求。企业研发创新作为重要决策，做出决策的高管团队也会对企业研发投入强度产生影响，包括企业对高管团队的激励方式、高管团队任期、构成以及公司治理结构等。随着企业之间的竞争逐渐转变为供应链之间的竞争，企业开始重组供应链管理，供应链上下游的结构特征、关系紧密程度等也会对企业研发投入产生影响。本文对企业研发投入强度的研究提供了与以往不同的视角，为解释我国企业在研发投入上的重大差异提供了新的解释视角。

在实践上，企业在研发投入的过程中，除了考虑研发活动本身的特点、长期和短期收益的差异以及如何对高管决策人员实施有效的激励以外，还应考虑企业所在供应链的集中程度。当企业客户集中度提高，基于供应链管理视角，企业为了更好地为关键客户服务，可以加大研发创新投入，而不是将客户集中当成一种风险，通过为少数客户提供差异化的产品和服务，而不是面向所有客户提供标准化产品，仅追求成本上的优势。客户因集中度过高而向企业实施“敲竹杠”的威胁在供应链管理的实践中较低。而在供应商集中度逐渐提高的现实环境中，特别是在国有企业中，应该保证一定的供应商分散程度，以避免企业研发投入决策受到过度影响。

本研究以2010—2016年我国中小板上市企业中的制造业企业为样本，虽然在实证分析中得出了显著的结论，但由于样本数据的来源和多样性上具有一定的局限性，可能会影响实证检验结果的可靠性。样本中，非国有企业样本占比较大，国有企业样本占比较小，在产权性质调节作用的验证中，可靠性有待提高。未来可以进一步利用更多的样本，对该研究问题进行实证检验。另一方面，从供应商集中度与客户集中度两个维度分别探讨供应链集中度对企业研发投入的影响，但这仅仅是从业务关系结构的角度度量了供应链集中度。在供应链管理中，供应商、供应商的供应商、核心企业、客户以及客户的客户等众多参与者形成了一个庞大的供应链嵌入网络。未来可以从供应商、企业、客户三元网络结构关系研究关系特征对于企业研发投入的影响，加深从供应链视角对企业研发投入的研究。同时，未来还可以进一步探讨供应链结构、供应链管理的发展对企业绩效的影响。