王保林 蒋建勋 管璐

摘 要：以高技术企业为研究对象，讨论处于不同年龄阶段，针对不同成长速度下，高技术企业创新投入对企业成长的影响作用，对以往研究做出补充。研究发现：高技术企业研发投入对企业成长呈现倒U型关系;在高技术企业中，企业研发投入对于高成长速度的企业促进作用更强，且对于企业成长速度十分缓慢或衰退的企业，高技术企业研发投入并不能有效促进企业成长;对于高技术企业，企业年龄在企业创新对企业成长的影响关系中起到负向调节的作用，并且随着企业成长速度的加快，企业年龄在企业创新与企业成长关系中起到的负向调节作用越来越大。这意味着高技术企业需要适度的进行创新，同时应根据企业特征做出研发策略的调整。

关键词：高技术企业成长;创新投入;企业年龄

中图分类号：F 273.1 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2019）04-0416-09

在我国经济“新常态”背景下，创新驱动经济发展成为我国实现经济稳步增长的主要动力。作为创新相对活跃的高技术企业，是实现我国经济从高速发展阶段转向高质量发展，完成创新驱动发展战略的重要载体。高技术企业在发展过程中，不能只关注短期绩效，更应该从长远的角度关注企业成长。因为企业成长是知识与能力逐步积累的过程，它不仅表现在企业销售额和资产的增加、人力资源的扩充，同样是企业资源结构的改善、经营领域的多样化、竞争实力的增强以及组织的革新等质变的体现[1]。所以企业成长的好坏是企业能否在日益激烈的市场竞争中获得动力及竞争优势，并赢得更大生产发展空间的关键。哪些因素在影响高技术企业成长，通过怎样的企业决策促进高技术企业成长一直是学界关注的问题。

影响高技术企业成长最主要的因素是企业的研发创新水平。高技术企业通过创新研发投入，实现知识技术的创新并获得技术核心能力，由于核心技术的独特性和垄断优势，保证了企业在内部生产过程中能够付出较少的生产成本并获得更高的收益[2]，增加了企业销售利润的同时，更促进了高技术企业扩大规模;另外，创新研发对企业的影响是长期的，需要通过不断研发累积，并在研发过程中对資源进行优化配置、完善组织结构[3]，最终实现竞争力的提升与企业的成长。但创新研发投入和企业成长之间并非简单的正向线性关系，创新活动存在高风险，成功的研发创新能够给企业带来效益并促进成长，研发失败不仅会让企业的投资打了水漂，而且并不利于企业成长[4]。目前的研究多数讨论了研发投入对高技术企业成长的正向作用，虽然有研究指出创新研发也可能阻碍高技术企业成长，但没有研究对这2种不同观点的形成原因做出解释，因此需要进一步讨论怎样的研发策略能够促进企业成长，对于处于不同成长速度阶段的企业，研发投入的影响存在着怎样的差异。

此外，在对高技术企业研发投入与企业成长关系的研究不可以忽视企业自身特征的影响。企业年龄是反映企业间差异的重要特征。因为随着年龄的增长，企业逐渐累积起丰厚的资金、知识资本，使得年老企业比年轻企业在市场竞争中占据一定优势;但随着年龄的增长，年老企业倾向于依赖长期累积的经验，阻碍其捕捉不断变化的市场信息、学习新知识，导致企业落后于不断变化的环境，而年轻企业相对于老企业更富有创意，且更容易吸收并融合来自于外部的知识技术。因此有学者提出随着年龄的增长，企业在逐渐老化[5]，其成长速度也在不断降低。所以随着年龄的增长，不仅企业进行创新投入的动力在减弱，创新投入对于企业成长的促进作用也在企业组织惰性作用下显得不那么显著。已有研究多探讨了年龄或者创新投入对高技术企业成长的影响，但企业年龄与创新投入的交互作用如何影响企业成长还缺乏实证研究，并值得进一步探讨。

基于以上论述，文中以2007—2016年高技术产业上市公司为研究对象，探讨了高技术企业研发强度对高技术企业成长的影响。

1）以往研究认为创新投入正向线性影响高技术企业成长，但企业创新过程中存在许多不确定因素与不可预知的风险，创新投入也并非只会促进高技术企业成长，文中更细致深入研究了创新投入对企业成长的作用机理。

2）为了更细致地研究创新投入与高技术企业成长之间的关系，文中运用分位数回归方法将高技术企业按成长速度快慢进行分类讨论，不同于已有研究认为的创新投入对不同成长速度的高技术企业都存在促进作用，文中关注到处于低成长速度企业，研发创新对于企业成长并没有显著作用。

3）以往研究没有考虑企业年龄于创新投入的交互作用对于高技术企业成长的影响，年龄作为反映高技术企业特征的重要指标，不是简单直接作用于企业成长，由于企业衰老，路径依赖加上对新知识吸收缓慢是创新投入不能有效促进企业成长的主要原因。

1 理论分析与研究假设

法国经济学家Gibrat于1931年最早对企业成长与其影响因素之间的关系进行研究，在他提出的Gibrat定律中指出，企业成长的过程是随机的，影响企业成长的因素过于复杂并难以预料，并且不同规模企业的成长速度并不会因为规模的大小产生差异。之后不断有学者对其理论提出质疑，一些研究发现规模小的企业比规模大的企业成长速度更快[6]。对于影响企业成长的因素也逐渐得到了丰富与完善，包括企业内部因素，例如企业年龄、企业规模、企业研发投入、资产负载率、企业技术资本等[7-8];以及外部因素，例如所有制结构、市场环境、融资约束等[9-10]。根据熊彼特的创新理论，企业通过创新研发，开发生产新产品、采用新工艺或改进现有工艺、率先进入新市场这些创新活动，就能够获得更多的收益并占领更大市场份额，增强竞争力。增长理论也认为企业技术创新是驱动企业成长的重要动力。大多数研究表明，高技术企业研发投入促进了企业成长[11]。但也有部分研究发现高技术企业研发投入对于企业成长不存在影响关系，或者产生负面影响[12-13]。创新投入与高技术企业成长关系的研究结论尚不一致，其原因可以归结为研究背景的差异，以及没有对研究对象进行分类讨论。为了探究清楚创新投入对高技术企业成长具体产生怎样的影响，还需要考虑不同情境以及不同调节变量的影响。

1.1 高技术企业成长与创新投入

高技术企业在生产创造过程中有别于其他行业的企业，生产中大规模的使用并依赖高技术，且相对于其他行业拥有更高的知识密度，知识技术等核心要素的创新是高技术企业获得成长的重要途径。王核成[14]认为，高技术企业通过研发投入一方面增加了新产品的技术含量、提高了性能，使得价格上升，另一方面，新工艺、新设备的采用降低了生产及销售成本，使企业获得更高收益;研发投入提升了高技术企业对于知识的吸收能力，一方面帮助企业搜寻并获取外部异质性知识，另一方面加强了企业对于新知识技术的创造与转化[15]，使得企业更富有创新活力;再者，研发投入的增强促进了企业间的合作，特别是在现如今知识更新速度快、多样化知识融合需求高的情况下，企业仅凭借自身力量完成创新难度增加，因此企业通过合作获得更丰富的研发资源，同时也分摊了企业面临的研发风险[16]。高技术企业通过研发，在增加其销售收益的同时，更通过增强企业创新能力、整合多样性资源等方式提高了企业综合实力与可持续发展能力，促进了高技术企业成长。

但是研发费用高出行业平均水平或者低于行业平均水平的企业，其投资收益率都较低。因为随着研发资金投入的不断提高，企业研发过程中存在的风险等不协调因素对高技术企业成长带来消极效应也会放大。第一，创新研发从来都是一项风险与收益并存的企业活动，成功的研发促进企业成长，但研发失败也会给企业带来损失。小型的研发活动如果失败，所带来的损失可以在企业的承受范围之内。但如果企业对研发投入过大，不仅增大了风险，一旦研发失败其损失难以估量，这种“孤注一掷”的行为对于企业长期的发展也会带来不可忽视的负面影响。第二，企业可支配资金是有限的，虽然创新是高技术企业成长的重要动力，但企业成长是企业综合实力增强的体现，实现高技术企业成长同样需要企业对自身经营管理模式进行不断优化完善[17]，过多投入研发必然降低企业营销推广、组织管理的投入，破坏了企业的均衡发展，最终对企业成长产生消极作用。随着高技术企业研发投入的增加，其给企业带来的消极作用大于积极作用时，企业成长就会受到负向影响。因此文中提出以下假设

假设1：高技术企业研发投入与企业成长呈倒U型关系。

1.2 高技术企业成长速度差异与创新投入

高技术企业创新投入对于企业成长的影响结论存在差异，另一方面原因是通常只考虑了创新投入对于企业成长速度条件分布均值的影响，这样就使得难以反映企业成长数据在不同条件分布点的差异，对于异常值也无法做出处理[18]。部分学者运用分位数回归的方法解决这一问题，该方法可以准确地将不同成长速度企业进行区分，依照企业成长数据分布特点，分别拟合出创新投入与不同分布点企业成长速度的函数。但我国实证研究结论与国外研究存在差异。张维迎的研究认为由于高技术企业对于研发投入的高依赖性，我国高技术企业创新投入对企业成长在不同分位点都存在促进作用，尤其对于大幅度增长的企业存在更为明显的促进作用。而Coad[19]通过对美国高技术企业进行研发，发现创新仅对成长速度快的企业存在显著促进作用，而对于成长速度缓慢企业的促进效果并不明显。其主要原因在于研发资金投入的多少不能决定研发是否成功，那些创新能力、融资能力以及管理能力突出，具体表现为企业规模、综合实力处于增长阶段的企业才能够保证创新研发的成功与转化，促进企业成长。García[20]对欧洲高技术企业的研究同样得到唯有高速成长的企业，创新投入存在显著促进作用的结论。那么我国高技术企业研发投入对于企业成长影响的分析同样受到企业所处成长阶段的影响，创新研发对于快速成长的企业有较好的促进作用;同时应该注意到当企业处于成长速度缓慢或者规模收缩阶段时，表明此时企业不具备成功研发的能力，面对研发中存在的风险也缺乏良好的应对能力，此时创新研发并不会促进企业成长。基于以上论述，提出假设假设2：在高技术企业中，研发投入对于成长速度快的企业促进作用更强，对于成长速度缓慢或者处于衰退阶段的企业没有影响。

1.3 企业年龄对高技术企业成长和创新投入的调节

探索如何帮助高技术企业从创新中实现成长需要考虑企业特征进行分析。以往研究表明，不同年龄的企业其成长速度存在巨大的差异，多数学者认为企业年龄是阻碍企业成长的原因。Evance在其研究中指出企业年龄是决定企业成长速度的一个重要因素，随着企业年龄的增大，企业成长速度会随之降低。一些学者也对这一现象做出解释，Yasudat[21]运用仿生学的观点，将企业生命周期比作人类生命周期，认为随着企业年龄增加，衰老是导致企业成长速度减慢的原因。虽然老企业往往能够依靠其技术积累、成熟的管理模式以及资金上的优势，加上逐渐累积的企业声誉、市场份额以及客户资源，获得收益[22]。但老企业过分依赖其原有的发展路径，形成组织惯性阻碍新知识吸收也是限制其获得成长的原因。而年轻企业不具备老企业的优势，在不确定的市场环境中，年轻企业为了能够获得市场份额并存活下来，必须尽快建立起自己的优势。这也解释了为什么年轻企业往往成长速度会更快。

不同年龄的高技术企业对于创新的态度，以及创新投入对于这2类企业的作用效果存在差异，创新对企业成长的驱动作用也有所不同。其一，年轻企业更倾向于创新投入。Reinganum[23]认为年轻企业在创新过程中遇到的最大困难是市场的不确定性，为了增加创新的成功率，年轻企业必须比老企业投入更多的研发资金以实现创新的成功，从而获得市场。Cefis和Marsili[24]对新西兰制造业企业进行研究，发现创新能够增大年轻企业存活的几率，而且是决定新生企业存亡的重要依据。因此创新成为年轻企业生产获得优势的重要选择。其二，和老企业比较，创新投入对于年轻企业成长的促进作用更强。Segarra和Teruel[25]的研究指出年轻企业对于激进的创新理念更感兴趣，因为年轻企业需要新颖的想法发现商机，同时不会像老企业一样被沉没成本以及现有顾客基础所限制，新思想能够在年轻企业中更好地发挥出来，年轻企业创新投入能够得到高效的回报。杨柳青等[26]研究了企业特征对企业研发投入的影响，在其研究中指出虽然年老企业在长时间中获得了一定的累积，但“干中学”边际效益收益很小，且老企业过于依赖其原有的技术路径，原有的技术成果以及投资成为阻碍老企业吸收新技术的因素，最终导致了老企业并不能从创新投入中获得高效的收益。通过对上述文献的梳理，我们认为对于不同年龄段的高技术企业，其创新投入对企业成长的影响存在着差异。年轻的高技术企业，由于企业惯性较弱加上对于市场机遇及技术机会更为敏感，其创新投入对企业成长的促进效果更佳;年老的高技术企业由于依赖并受限与原有技术路径，导致不能对新知识进行有效的吸收融合以及开发，其创新投入对企业成长的促进效果欠佳。因此认为企业年龄在高技术企业創新投入对高技术企业成长关系中起到调节作用。

假设3：对于高技术企业，企业年龄在企业创新对企业成长的影响关系中起到负向调节的作用。

综上所述，研究构建了理论假设模型，如图1所示。

2 研究方法

2.1 数据收集

文中研究选取了2006—2016年中国A股上市公司制造业中属于高技术产业的企业数据。高技术产业的分类主要是依据中国国家统计局2013年《高技术企业（制造业）分类（2013）》的分类标准，并参考高洪成和王琳[27]的研究成果得到。文中选取的高技术产业包括电气机械及器材制造业，计算机通信和其他电子设备制造业，汽车制造业，铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业，通用设备制造业，医药制造业，仪器仪表制造业以及专用设备制造业。选择2006年作为起始时间是因为选取十年的企业数据，能够保证充足的数据量，有效反应变量之间的关系;再者，从2006年之后，企业财报中披露的研发数据比较完整。研究数据的来源主要是国泰安公司研究数据库（CSMAR）以及万德数据库，部分缺失数据通过查看企业年报得到。

研究中为了排除变量的内生性对模型的影响，对自变量进行了滞后一期处理。处理后自变量数据来自2007—2016年，而因变量的数据由2006—2015年的样本构成。对重要信息缺失的样本进行删除，最终得到的研究数据由1 147家企业共7 564个样本组成。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量，企业成长

关于企业成长指标的衡量方法较多。多数文献中使用销售额、市场份额、企业总资产以及员工人数来测量企业成长，也有学者通过因子分析法计算出企业成长综合指标，而其中运用较多的是企业销售额增长率以及企业员工数增长率。由于销售收入对资本和规模不敏感，因此根据Coad[28]的研究，选取销售额作为衡量高技术企业成长的指标。销售额增长率是由下一年与当年销售额差值比上当年销售额计算得到。

2.2.2 解释变量，创新投入

通过阅读文献，对于创新投入的指标选取一般为研发投入资金或者研发强度。考虑到企业研发资金投入大小受到企业规模的影响，并不能有效反应企业的创新投入力度。因此文中根据张信东的研究，选取研发强度作为创新投入的衡量标准。研发强度由研发支出与营业总收入之比得到。

2.2.3 调节变量，企业年龄

企业年龄可以是企业的自然年龄，也有学者提出企业的商业年龄[29]。研究中选取企业自然年龄，该计算年龄的方法能够从企业诞生之日起准确的反映企业的存在时间。依据García[30]的观点，为了缩小数据的绝对值从而方便计算，文中采用企业自成立到数据收集年份的年限来衡量。

2.2.4 控制变量

以往文献还认为企业规模、企业资产负债率、企业所处行业以及企业性质对企业成长有较强的相关关系。研究选取上述变量为控制变量，以下说明各控制变量的选取及测算方法。企业规模：选取企业总资产作为衡量变量，模型中对其取自然对数;企业资产负债率：以企业当年总负债与总资产的百分比衡量;企业所处行业：按照2位数行业代码生成，模型中为虚拟变量;企业性质：根据国泰安数据库分类，将企业分为民营企业、公众企业、中央国有企业、地方国有企业、集体企业以及外资企业，同样作为虚拟变量。变量定义与衡量方法见表1.

3 实证分析

3.1 描述性统计分析与相关性检验

首先对于模型研究中的变量进行描述性统计分析，以及变量间相关分析（采用Pearson相关系数分析方法），见表2.结果显示，企业成长与企业研发强度等变量相关。同时表中还可以看出各变量之间也

存在较为显著的相关关系。考虑到防止多重共线性对模型结果产生影响，文中采用R数据分析软件中的Kappa函数进行多重共线性诊断。软件计算结果得到对应的检验值为1.954，一般认为如果检验值大于100就存在严重共线性，如果小与100就认为共线不大。因此文中研究中解释变量间并不存在多重共线性，可以继续进行回归分析。

研究还对比了不同年龄阶段高技术企业研发投入的差异（如图2所示）。首先以10年为界限，将高技术企业数据观察样本分为4个阶段，分别是10年以下企业，10-20年企业，20-30年企业以及30年以上企业。图1是不同年龄阶段高技术企业研发强度核密度函数图，通过核密度函数有效拟合了不同年龄阶段企业研发强度数据的分布特点。从图中可以看出30年以下的多数高技术企业其研发强度接近4%，而企业年龄30年以上的多数高技术企业研发强度在2%左右。从中可以看出，虽然我国高技术企业研发强度均值（5%）达到了国际经济合作与发展组织（OECD）对于高技术企业划分的标准，但是其中多数高技术企业研发投入并未达到该划分标准。这也说明了我国高技术企业研发投入两极分化较为严重，总体来说研发投入力度还有所欠缺。

3.2 回归分析结果

基于上文阐述，为了研究企业创新投入以及企业年龄对企业成长的影响，文中以企业成长为因变量，企业研发强度等变量为自变量进行线性回归分析。为了更深入地讨论处于不同成长阶段的企业，企业研发强度以及年龄对企业成长的影响，文中依据Coad以及张信东的研究，采用分位数回归方法进行分析。使用分位数回归分析有如下几点优势：①传统的回归模型仅仅关注被解释变量的期望水平，解释变量仅仅解释了与被解释变量均值之间的关系，而分位数回归可以有效描述被解释变量数据分布的各个分位点受到解释变量的影响，丰富了线性回归的结果;②分位数回归相对于线性回归存在如下优势，及分位数回归适合具有异方差性的模型，分位数回归适合干扰项非正态分布的情况，分位数回归不易受到异常值的影响，因此更为稳健。

表3是模型回归结果统计，模型（1）、（2）是运用线性回归模型，以企业成长速度为因变量，滞后一期研发强度为自变量，分别检验企业研发投入对企业成长的影响，以及企业年龄的调节作用;模型（3）至（7）在模型（2）的基础上运用分位数回归模型进一步探讨企业创新投入对企业成长的作用，分别表示企业成长速度处于其数据分布的10%，25%，50%，75%和90%分位点时（即10%分位点表示企业成长速度较低，而90%分位点表示企业成长速度较高），企业创新投入以及与企業年龄交互项对高技术企业成长速度的影响。

假设1预测企业研发强度与高技术企业成长呈倒U型关系。当因变量为企业成长时，表3中模型（1）显示企业研发强度的系数显著为正（2.467，p<0.01），同时研发强度二次项系数显著为负（-0707，p<0.01），表明企业研发强度在一定范围内促进高技术企业成长，但如果研发强度超过一定值将对高技术企业成长带来不利影响。这一结论支持文中假设1.

假设2预测在高技术企业中，企业研发投入对于快速成长的企业促进作用更强，对于成长速度缓慢或者处于衰退阶段的企业没有影响。当因变量为企业成长数据分布不同分位点的企业成长速度时，表3中模型（4）到模型（6）均显示企业研发强度的系数正（p值均小于0.05），且随着成长性分为水平的增加，这种正向影响显著增大。说明处在不同成长阶段的高技术企业，研发投入对于企业成长的促进效果是不同的。特别是处于90%分位点的高技术企业，研发强度的系数为5.817，而其余分位点处的研发强度系数均小于2，說明对于高成长速度的企业，其研发投入的收益是很大的，因为这样的企业有能力将研发投入高效转化为企业效益，实现高投入高回报。同时对于多数高技术企业，创新研发有利于企业成长，与以往文献的研究结论一致。模型（2）中企业研发投入的系数并不显著，说明对于企业成长速度很低的企业，或者是正在收缩的高技术企业，研发投入并不是有效促进企业成长的方法，此时盲目投入研发资金将是一种浪费，对于成长速度低的企业应寻求其他手段对其现状进行改善。假设2也得到验证。

假设3预测对于高技术企业，企业年龄在企业创新对企业成长的影响关系中起到负向调节的作用。表3中模型（2）以及模型（4）到模型（7）显示，企业研发强度和企业年龄交互项系数显著为负（p值均小于0.1），证实了假设3。且值得注意的是，在模型（4）到模型（7）中，随着成长性分为水平的增加，该交互项系数绝对值越来越大。可以看出随着企业成长速度的增加，企业年龄在企业创新与企业成长关系中起到的负向调节作用越来越大。也就是说对于成长速度高的高技术企业，年轻企业的研发创新投入相对于年老企业对企业成长有更好的效果，而对于成长速度低的企业，年轻企业和年老企业这样的差异不大。模型（3）中交互项对于高技术企业成长不存在作用效果。

除此之外，从模型控制变量中可以看到，企业资产规模显著正向影响高技术企业成长，且成长速度越高的企业，企业规模的促进作用越大，这与国内外一部分研究有所不同。文中认为由于研究数据来源于高技术企业，企业资金以及资产起到相对重要的作用，可以通过“规模经济”理论进行解释，也就是通过增大规模可以增加企业经济效益从而带动企业成长。而企业负债率仅对低成长速度的企业产生负面影响，这也可以认为对于高技术企业，成长较好的企业拥有较强的偿还能力，因此负债不会影响企业成长;而成长较弱的高技术企业，其偿债能力不足，高额的负债成为企业成长的负担，会形成负债阻碍企业成长，且企业成长不足导致难以偿还负债的恶性循环。

4 结论与启示

文中以我国高技术上市企业为研究对象，基于创新理论和增长理论，深入研究了创新投入对高技术企业成长的作用机理，并实证了企业年龄对高技术企业创新投入与企业成长关系的调节效应。研究发现高技术创新投入与企业成长从整体上呈现倒U型关系;对于成长速度快的高技术企业，研发创新的促进作用最为明显，多数高技术企业成长都受到创新投入的正向影响，但对于成长速度极为缓慢或者处于规模收缩的高技术企业，研发创新并不能扭转企业所处逆境;企业年龄负向调节高技术企业创新投入与企业成长之间的关系，除了成长速度十分缓慢的企业不受该交互项影响，并且随着企业成长速度的加快，年轻企业研发创新的优势更为明显。

1）高技术企业创新投入与企业成长整体上呈现倒U型关系。通过进行研发创新，企业从中获得新的知识、工艺，增强核心技术能力。一方面降低企业生产成本，另一方面新的产品、技术可以帮助企业在与同行的竞争中获得优势，也为企业进入新的市场提供机会。不仅为企业获得收益、增加资产，也促使企业扩大生产经营规模，完善资源结构与组织结构。使得企业综合实力得到提升，促进企业成长。但是创新研发的风险及负面效果在以往研究中往往受到忽视，并且负面效应随着研发投入的增大而放大。研发投入不宜“孤注一掷”，如果研发投入过多，研发活动的高风险使得一旦研发失败，企业将难以承受损失并影响到企业的长期发展，不利于企业成长。再者，企业的成长过程需要各部门的协调发展，在企业资源有限的前提下，过量投入研发也会导致企业其他能力得不到提升，导致企业资源配置畸形，长期发展受到阻碍。所以随着研发投入的逐渐增多，上述负面影响逐渐扩大，最终导致高技术企业研发投入与企业成长的关系由正向逐渐转为负向发展。

2）通过对高技术企业成长细化分析，发现创新投入对不同成长速度企业的作用效果存在差异。对于高成长速度的企业，创新投入的作用效果最为明显;对于多数企业，创新投入对企业成长都存在正向作用;但对于成长速度极为缓慢，或者说处于规模收缩的企业，创新投入的促进效果消失。该结论不同于我国较早对高技术企业创新投入与企业成长关系的研究，以往研究认为创新投入对任何成长阶段企业都存在促进作用;却与欧美国家对于高技术企业成长与创新的研究保持一致。说明随着我国经济社会的发展，越来越多的高技术企业逐渐走向成熟，使得市场竞争变得越来越激烈，简单的研发资金投入并不是促进高技术企业成长的有效途径，研发创新的同时还得考虑企业自身综合实力与整体状况。处于快速成长阶段的高技术企业应鼓励研发创新;而处于缓慢成长或规模收缩的高技术企业应更重视企业基础建设，包括经营管理实力的增强，此时进行创新研发将大概率面临失败的风险。

3）企业年龄是高技术企业创新推动企业成长中不可忽视的因素。年轻企业具有更强烈的创新意愿与思维，年轻企业不会受到已有经验的束缚，不会受到路径依赖的影响，对于新的知识与创意会更敏感，对于异质性知识的吸收效果也好于年老企业，使得创新能够更好地促进年轻企业成长;年老企业会倾向于依照原有的模式和路径运营，已有的经验和运营管理模式成为老企业创新的阻碍，变革的成本也相较于年轻企业更大，所以可以看到创新投入对于年老企业的促进作用不如年轻企业。并且这一现象在高成长速度的企业更为明显，说明在信息技术日新月异的社会中，更为活跃并不断革新的年轻企业将获得更好的发展机会。

结论启发人们需要关注高技术企业创新投入与企业成长的两面性，考虑处于不同成长速度的企业创新投入的作用效果差异，以及企业年龄是影响高技术企业创新效果的重要因素。对企业而言，做出正确的创新决策需要考虑研发投入所占企业总资金比例，不应投入过量;需要根据自身成长速度，发展阶段，制定适合企业发展的研发计划;老企业应多对自身进行改革，学习年轻企业的新思维、新文化。对于政府而言，鼓励企业创新的同时也应该关注企业是否能够均衡发展，帮助企业在创新同时进行制度、组织结构的优化，一味地鼓励创新会导致企业头脑过热，反而适得其反;为不同发展阶段的企业制定适合的政策，高技术企业的成长速度差异表明了其在发展过程中所需要的政府支持重点的不同;年轻企业是创新的主要动力，需要得到政策上的扶持，同时老企业也需要政府协助改革，重新焕发出活力。研究也具有一定的局限性。研究数据来源于上市公司的高技术企业，事实上有大量优秀高技术企业沒有上市，加上数据来源于企业财报，在一定程度上存在数据的部分缺失，导致结论不能精准地解释理论及实际问题。在未来的研究中可以对数据做进一步完善，从而得到更准确的结论。

参考文献：

[1] Penrose E T.The theory of the growth of the firm[M].Oxford：Oxford University Press，1959.

[2]曹 兴，陈 琦，郭 然.高技术企业成长模式重构及实现方式[J].管理学报，2010，7（04）：570-576.

[3]张维迎，周黎安，顾全林.高新技术企业的成长及其影响因素：分位回归模型的一个应用[J].管理世界，2005（10）：94-101.

[4]Hlzl W.Is the R&D behaviour of fast-growing SMEs different？ Evidence from CIS III data for 16 countries[J].Small Business Economics，2009，33（01）：59-75.

[5]Shanmugam K R，Bhaduri S N.Size，age and firm growth in the Indian manufacturing sector[J].Applied Economics Letters，2002，9（09）：607-613.

[6]Evans D S.Tests of alternative theories of firm growth[J].Journal of Political Economy，1987，95（04）：657-674.

[7]唐跃军，宋渊洋.中国企业规模与年龄对企业成长的影响——来自制造业上市公司的面板数据[J].产业经济研究，2008（06）：28-35.

[8]Oliveira B，Fortunato A.Firm growth and R&D：evidence from the portuguese manufacturing industry[J].Journal of Evolutionary Economics，2017，27（03）：613-627.

[9]Faggio G，Konings J.Gross job flows and firm growth in transition countries：evidence using firm level data on five countries[M].Centre for Economic Policy Research，1999.

[10]Saeed A.Does nature of financial institutions matter to firm growth in transition economies？[J].Eurasian Journal of Business and Economics，2009，2（03）：73-90.

[11]Nelson R R，Winter S G.The schumpeterian tradeoff revisited[J].The American Economic Review，1982，72（01）：114-132.

[12]Brouwer E，Kleinknecht A，Reijnen J O N.Employment growth and innovation at the firm level[J].Journal of Evolutionary Economics，1993，3（02）：153-159

[13]Klette T J，Kortum S.Innovating firms and aggregate innovation[J].Journal of Political Economy，2004，112（05）：986-1018.

[14]王核成.R&D投入与企业成长的相关性研究[J].科学管理研究，2001（03）：13-16.

[15]De Jong J，Freel M.Absorptive capacity and the reach of collaboration in high-technology small firms[J].Research Policy，2010，39：47-54.

[16]Nunes P M，Serrasqueiro Z，Leito J.Is there a linear relationship between R&D intensity and growth？ Empirical evidence of non-high-tech vs.high-tech SMEs[J].Research Policy，2012，41（01）：36-53.

[17]Brown J，Earle J ，Lup D.What makes small firms grow？ finance，Human capital，technical assistance，and the business environment in romania[J].Economic Development and Cultural Change，2005，54（01）.

[18]张信东，薛艳梅.R&D支出与公司成长性之关系及阶段特征——基于分位数回归技术的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2010，31（06）：28-33.

[19]Coad A，Rao R.Innovation and firm growth in high-tech sectors：A quantile regression approach[J].Research Policy，2008，37（04）：633-648.

[20]García-Manjón J V，Romero-Merino M E.Research，development，and firm growth.Empirical evidence from European top R&D spending firms[J].Research Policy，2012，41（06）：1084-1092.

[21]Yasuda T.Firm growth，size，age and behavior in Japanese manufacturing[J].Small Business Economics，2005，24（01）：1-15.

[22]Tripsas M，Gavetti G.Capabilities，cognition，and inertia：Evidence from digital imaging[J].Strategic Management Journal，2000，21（10-11）：1147-1161.

[23]Reinganum J F.Innovation and industry evolution[J].The Quarterly Journal of Economics，1985，100（01）：81-99.

[24]Cefis E，Marsili O.A matter of life and death：innovation and firm survival[J].Industrial and Corporate Change，2005，14（06）：1167-1192.

[25]Segarra A，Teruel M.High-growth firms and innovation：an empirical analysis for Spanish firms[J].Small Business Economics，2014，43（04）：805-821.

[26]杨柳青，梁巧转，康 华.基于企业特征调节效应的国家创新体系与企业研发投入研究[J].管理学报，2016，13（05）：707-714.

[27]高洪成，王 琳.高中低技术产业范围界定标准探析[J].科技进步与对策，2012，29（13）：46-48.

[28]Coad A，Segarra A，Teruel M.Innovation and firm growth：Does firm age play a role？[J].Research Policy，2016，45（02）：387-400.

[29]顧力刚，韩福荣，徐艳梅.企业年龄研究[J].外国经济与管理，2000（12）：8-12.

[30]García-Quevedo J，Pellegrino G，Vivarelli M.R&D drivers and age：Are young firms different？[J].Research Policy，2014，43（09）：1544-1556.

（责任编辑：许建礼）