企业异质性对创新的影响
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（二）TFP的计算
本文用工业总产值表示企业的产出，用固定资产年平均余额表示企业的资本投入，用全部从业人员年均人数表示企业的劳动投入量。采用柯布道格拉斯生产函数建立全要素生产率测算的模型：
Yi=AiKαiLβi（1）
其中：Yi、Ki、Li分别代表企业i的产出、资本投入和劳动投入。α、β-为分布参数，均为小于1的正数，分别为劳动和资本产出弹性系数。
三、实证分析
（一）数据来源
本文使用中国工业企业数据库2009年的数据，包括全部国有企业及销售额500万以上的非国有企业，每个企业对应都有若干个观测值，如工业总产值、全部从业人员年平均人数、资产总值等，通过这些观测值来计算企业TFP及分析出口和TFP等要素对企业创新的影响。为了方便得出企业异质性对创新的影响，在处理数据时，本文参照谢千里对一些异常数值进行了删除，同时也删除了相关缺失的观测值。依据企业编码，我们构建了一个以457495个企业为截面单元的微观面板数据集，共计7319920个观察值。每个观察值都包含了企业的所有制特征、投入产出、新产品产值和出口交货值等方面的变量。
企业异质性对创新的影响
【摘要】我使用2009年中国企业大样本微观数据，运用C-D函数方法计算出中国工业企业的全要素生产率，利用Logit模型对影响企业创新的异质性特征从全要素生产率（TFP）因素进行了拓展，同时将所有制异质性作为“基础因子”，综合考察了多维度异质性特征、出口等对中国企业技术创新的影响。结果发现：（1）TFP因素对所有类型企业的创新倾向均具有显著的正向影响，即表现出明显的“创新自我选择”效应；（2）出口参与因素显著提高了各类型企业的创新倾向，企业规模对企业的技术创新影响存在显著的倒U型关系，企业的利润对于创新活动具有显著的正效应，相对与非国有企业而言，国有企业具有更高的创新倾向；（3）其他影响因素如地理位置、工业总产值等异质性特征在企业的创新活动中表现各异。
关于企业出口与创新的研究上，存在两种截然相反的观点。Salomon和Shaver使用西班牙企业调查数据研究得出出口参与与出口量都对产品创新产生积极作用的结论，且产品创新效应在出口行为发生之后更加显著。而Stokey和Young则认为企业出口贸易不一定能够促进企业的创新，对于发展中国家来说甚至有危害作用。
p=E[y=1/x]=1/（1=+e-z），其中z=β0+β1x1+β2x2+…=ln（p/1-p）（3）
P为事件发生的概率，ln（p/1-p）为机会发生概率的对数，z则被看成影响事件发生概率的因素的线性组合，经过Logit转换可得到
LogitP=β0+β1x1+β2x2+…（4）
在本文中，企业的创新是被解释变量。用企业是否有新产品销售产值（即如果有新产品销售产值则innov=1；若没有则innov=0）作为被解释变量，P为企业有新产品销售产值的概率的对数，同时设定了其他的解释变量，并最终设定模型为：LogitP=β0+β1tfp+β2scale+β3receive+β4stock+β5fixed+
而在企业异质性的其他特征与创新的关系研究上，国内外亦能找到相关文献。例如，吴延兵（2008）认为，市场集中度与创新强度之间存在倒U型关系；赵伟、韩媛媛和赵金亮（2012）综合考察了多维度异质性特征、出口等对中国企业技术创新的影响，得出了TFP因素对所有类型企业的创新倾向均具有显著的正向影响。
由国内外文献可以看出，对于企业异质性同企业创新的关系，目前并没有形成统一的定论。借鉴前人研究，并结合我国的现实背景，利用中国2009年的工业企业数据，对企业异质性生产率与出口等因素对企业创新的影响做出实证分析。
β6accets+百度文库7pay+β8revenue+β9profit+β10output+β11selvalue+β12aemployees+β13export+β14own+β15geol+β16geo2
为了测度TFP，首先对式（1）进行取对数变换，最终可得全要素生产率为：
TEPi=Exp（lnYI-αlnKI-βlnLi）（2）
通过计量软件Eviews分析计算得出2009年工业企业TFP值。
（三）模型设定
在借鉴国内外已有理论和实证研究的基础上，本文使用Logit模型来研究企业异质性出口和规模等企业要素对企业创新的影响。设定的Logit模型的基本形式为：
二、相关文献综述
企业异质性具有多重的特征，如全要素生产率、企业规模、资本密集度、利润、支付给工人的工资、技术工人的熟练程度等方面等，其中企业规模对创新的实证影响是众多国内外学者的研究对象，但关于企业规模与创新之间是什么样的关系，目前并没有形成一致的观点。熊彼特认为，大企业比小企业更有利于进行创新活动，这是因为创新活动通常需要投入较高的研发费用，而只有大企业才能承担这种高成本，另外，大企业在资金来源、风险分担上也比小企业具有更大的优势。不过，企业规模小也许会具有更强的创新能力，因为它所需要的研发成本相对来说也小；相反Arrow（1962）认为企业的垄断地位可能会削弱其创新激励。Aghion等（2005）认为创新活动和市场竞争程度之间存在倒U型关系，在竞争条件下，一方面会增加来自创新的利润，另一方面也会削弱落后者的创新激励。熊彼特的观点也受到了一些经济学家的挑战。Cohen等（1987）对1974～1977年美国345家企业的2494个经营单位的数据研究发现，企业规模和经营单位规模对创新几乎没有影响。
【关键词】异质性Logit模型；TFP；出口创新
一、引言
企业的创新活动关乎企业的生存能力和国家经济增长的可持续性，同时影响着国家的竞争力。本文从企业异质性的角度出发，考察了企业全要素生产率和企业的出口以及企业规模等其它要素对企业创新的影响。研究异质企业贸易理论的代表文献是Melitz、Antras和Bernard（2003），该理论主要是生产率高的企业选择出口，生产率低的企业则不出口。从企业异质性的理论出发，经济学家们还研究了企业异质性的主要特征和创新等要素的关系，目前关于企业的出口和生产率对企业创新的影响的研究文献不是很多。本文将从实证角度得出结论并给出解释和政策建议。
本文用工业总产值表示企业的产出，用固定资产年平均余额表示企业的资本投入，用全部从业人员年均人数表示企业的劳动投入量。采用柯布道格拉斯生产函数建立全要素生产率测算的模型：
Yi=AiKαiLβi（1）
其中：Yi、Ki、Li分别代表企业i的产出、资本投入和劳动投入。α、β-为分布参数，均为小于1的正数，分别为劳动和资本产出弹性系数。
三、实证分析
（一）数据来源
本文使用中国工业企业数据库2009年的数据，包括全部国有企业及销售额500万以上的非国有企业，每个企业对应都有若干个观测值，如工业总产值、全部从业人员年平均人数、资产总值等，通过这些观测值来计算企业TFP及分析出口和TFP等要素对企业创新的影响。为了方便得出企业异质性对创新的影响，在处理数据时，本文参照谢千里对一些异常数值进行了删除，同时也删除了相关缺失的观测值。依据企业编码，我们构建了一个以457495个企业为截面单元的微观面板数据集，共计7319920个观察值。每个观察值都包含了企业的所有制特征、投入产出、新产品产值和出口交货值等方面的变量。
企业异质性对创新的影响
【摘要】我使用2009年中国企业大样本微观数据，运用C-D函数方法计算出中国工业企业的全要素生产率，利用Logit模型对影响企业创新的异质性特征从全要素生产率（TFP）因素进行了拓展，同时将所有制异质性作为“基础因子”，综合考察了多维度异质性特征、出口等对中国企业技术创新的影响。结果发现：（1）TFP因素对所有类型企业的创新倾向均具有显著的正向影响，即表现出明显的“创新自我选择”效应；（2）出口参与因素显著提高了各类型企业的创新倾向，企业规模对企业的技术创新影响存在显著的倒U型关系，企业的利润对于创新活动具有显著的正效应，相对与非国有企业而言，国有企业具有更高的创新倾向；（3）其他影响因素如地理位置、工业总产值等异质性特征在企业的创新活动中表现各异。
关于企业出口与创新的研究上，存在两种截然相反的观点。Salomon和Shaver使用西班牙企业调查数据研究得出出口参与与出口量都对产品创新产生积极作用的结论，且产品创新效应在出口行为发生之后更加显著。而Stokey和Young则认为企业出口贸易不一定能够促进企业的创新，对于发展中国家来说甚至有危害作用。
p=E[y=1/x]=1/（1=+e-z），其中z=β0+β1x1+β2x2+…=ln（p/1-p）（3）
P为事件发生的概率，ln（p/1-p）为机会发生概率的对数，z则被看成影响事件发生概率的因素的线性组合，经过Logit转换可得到
LogitP=β0+β1x1+β2x2+…（4）
在本文中，企业的创新是被解释变量。用企业是否有新产品销售产值（即如果有新产品销售产值则innov=1；若没有则innov=0）作为被解释变量，P为企业有新产品销售产值的概率的对数，同时设定了其他的解释变量，并最终设定模型为：LogitP=β0+β1tfp+β2scale+β3receive+β4stock+β5fixed+
而在企业异质性的其他特征与创新的关系研究上，国内外亦能找到相关文献。例如，吴延兵（2008）认为，市场集中度与创新强度之间存在倒U型关系；赵伟、韩媛媛和赵金亮（2012）综合考察了多维度异质性特征、出口等对中国企业技术创新的影响，得出了TFP因素对所有类型企业的创新倾向均具有显著的正向影响。
由国内外文献可以看出，对于企业异质性同企业创新的关系，目前并没有形成统一的定论。借鉴前人研究，并结合我国的现实背景，利用中国2009年的工业企业数据，对企业异质性生产率与出口等因素对企业创新的影响做出实证分析。
β6accets+百度文库7pay+β8revenue+β9profit+β10output+β11selvalue+β12aemployees+β13export+β14own+β15geol+β16geo2
为了测度TFP，首先对式（1）进行取对数变换，最终可得全要素生产率为：
TEPi=Exp（lnYI-αlnKI-βlnLi）（2）
通过计量软件Eviews分析计算得出2009年工业企业TFP值。
（三）模型设定
在借鉴国内外已有理论和实证研究的基础上，本文使用Logit模型来研究企业异质性出口和规模等企业要素对企业创新的影响。设定的Logit模型的基本形式为：
二、相关文献综述
企业异质性具有多重的特征，如全要素生产率、企业规模、资本密集度、利润、支付给工人的工资、技术工人的熟练程度等方面等，其中企业规模对创新的实证影响是众多国内外学者的研究对象，但关于企业规模与创新之间是什么样的关系，目前并没有形成一致的观点。熊彼特认为，大企业比小企业更有利于进行创新活动，这是因为创新活动通常需要投入较高的研发费用，而只有大企业才能承担这种高成本，另外，大企业在资金来源、风险分担上也比小企业具有更大的优势。不过，企业规模小也许会具有更强的创新能力，因为它所需要的研发成本相对来说也小；相反Arrow（1962）认为企业的垄断地位可能会削弱其创新激励。Aghion等（2005）认为创新活动和市场竞争程度之间存在倒U型关系，在竞争条件下，一方面会增加来自创新的利润，另一方面也会削弱落后者的创新激励。熊彼特的观点也受到了一些经济学家的挑战。Cohen等（1987）对1974～1977年美国345家企业的2494个经营单位的数据研究发现，企业规模和经营单位规模对创新几乎没有影响。
【关键词】异质性Logit模型；TFP；出口创新
一、引言
企业的创新活动关乎企业的生存能力和国家经济增长的可持续性，同时影响着国家的竞争力。本文从企业异质性的角度出发，考察了企业全要素生产率和企业的出口以及企业规模等其它要素对企业创新的影响。研究异质企业贸易理论的代表文献是Melitz、Antras和Bernard（2003），该理论主要是生产率高的企业选择出口，生产率低的企业则不出口。从企业异质性的理论出发，经济学家们还研究了企业异质性的主要特征和创新等要素的关系，目前关于企业的出口和生产率对企业创新的影响的研究文献不是很多。本文将从实证角度得出结论并给出解释和政策建议。