创新链视阈下我国大企业科学研究反哺驱动力研究

来源:用户上传      作者:王斌 谭清美

　　［摘 要］ 从创新链视角厘清我国大企业科学研究反哺影响因素，对改进企业反哺行为并优化支持政策具有重要启示意义。基于2010―2020年我国30个省级行政区规上工业企业面板数据研究发现，在创新链上游环节，企业技术转移并不能有效激发科学研究反哺倾向且对反哺强度有显著抑制，这在西部地区更为突出，而在东部和中部地区却出现部分逆转；在中游环节，企业科技转化能力可激发科学研究反哺倾向，但却无助于提升反哺强度；在下游环节，现阶段我国区域新产品市场绩效规模同样虽可激发反哺倾向但却难以提升反哺强度，尤以中部地区为甚。进一步研究发现，专利侵权纠纷可正向调节技术转移对科学研究反哺倾向的影响，并可减弱技术转移对反哺强度的抑制性，市场利润率和市场集中度分别正向调节科技转化能力和新产品绩效规模对反哺强度的影响。当市场利润率低于22%时，企业科技转化能力抑制科学研究反哺倾向，反之则产生促进作用；当产学研合作强度低于门槛值时，企业技术转移对反哺倾向和强度均具有负向影响，反之则导致抑制效应大幅减弱。
　　［关键词］科学研究反哺；创新链；技术转移；科技转化能力；新产品市场规模
　　［中图分类号］ F2731；F4243［文献标识码］ A［文章编号］ 1673-0461（2023）02-0046-08
　　一、引言
　　近年来，在关键核心技术“卡脖子”情景下，我国大企业科学研究反哺问题日益引起社会关注和广泛讨论。然而由《中国科技统计年鉴2021》数据显示，我国2020年基础研究经费企业来源占比仅为652%，而由《美国科学与工程指标2020》数据显示，2017年美国基础研究经费企业来源占比已达288%。可见，现阶段我国企业科学研究反哺力度与发达国家相比有较大差距［1］，这对我国大企业原始创新和核心技术突围构成严峻挑战。而在既往文献研究中，关于企业科学研究投入问题的讨论，多从宏观性的科研体制和微观性的资源根植性角度展开分析，而对中观层面的创新链相关因素探讨偏少。尤其是近年来随着企业创新竞争在上中下游环节逐渐加剧情形下，从创新链视阈剖析企业科学研究反哺问题日益重要。与既往文献多聚焦于对下游创新绩效影响因素的剖析相比，本文从创新链上游环节的技术转移、中游环节的科技转化能力、下游环节的新产品市场绩效三个层面，剖析我国企业科学研究反哺驱动问题，籍此提供一个基于“创新链”视阈下的中观层面科学研究反哺分析框架。
　　“反哺”在生物学中常用来描述生物幼体成熟后衔食喂养其母体的现象，基于此，本文将科学研究反哺界定为企业在发展壮大后开展科学研究资源投入的行为。考虑到我国较多规上工业企业的发展多经历一条自技术引进至业务扩大再至源头创新的发展路径，故本文选取规上工业企业作为科学研究反哺的代表样本。为充分探究企业科学研究反哺的多维特征，本文从科学研究反哺倾向和反哺强度两个维度分别剖析，前者重在考察企业反哺科学研究的意愿程度，后者重在考察企业反哺科学研究的资源投入强度。
　　二、研究假设
　　对于规上工业企业而言，科学研究的主要目的在于提升产品基础性前沿技术或关键核心技术［2］，以此增强产品市场竞争力，抢占更多市场份额并获取创新溢r空间。因此，从终端市场的逐利性动机而言，大企业更倾向于利用上游技术成果拓展下游市场并攫取更多利润，如曾德明等（2021）研究发现企业在创新链上游开展广泛且有成效的基础研究合作对企业创新绩效有正向影响［3］。反之，若企业在创新链上游实施过多的技术转让行为，则难以对产品技术升级和市场绩效形成有力支撑，反而对企业科学研究反哺努力形成负反馈，打击企业科学研究反哺信心和动力。区域专利侵权纠纷程度的加剧，可能使企业更深入认识到专利对核心技术的防护作用，促使企业构建基础专利和外围专利协同的技术防护网［4-5］。这有助于弱化企业技术转让意愿并增强高质量专利产出动力，由此激发科学研究反哺倾向并提升反哺强度。此外，企业通过产学研合作可提升技术转化外部合作能力，从而将技术成果转化置于优先地位［6］，如宣晓冬等（2021）认为参加产学研合作的企业更有能力开展基于科学的技术开发活动［7］；蒋舒阳等（2021）发现产学研基础研究合作有助于企业实现突破式创新［8］。因此，产学研合作有助于对企业科学研究反哺工作形成正反馈效应，进一步激发企业科学研究反哺倾向并提升反哺强度。根据上述分析，提出假设：
　　假设1：在创新链上游环节，企业技术转移难以有效激发科学研究反哺倾向和强度，但专利侵权纠纷和产学研合作对技术转移的反哺抑制效应有减缓作用。
　　企业在创新链上游环节的科学研究成果更多是为了增强产品市场竞争力，从而占据更多市场份额及利润［9-10］，而这需要一定的科技转化能力作为支撑。因此，当企业拥有的科技转化能力越高，则越利于增强企业科学研究成果市场转化的预期和信心［11-12］，从而能更有效激发企业科学研究反哺意愿。然而，科技转化能力建设本身并不能为科学研究反哺投入提供资源支撑，反而会占用企业较多研发资源，这可能会对上游环节的科学研究反哺投入形成资源竞争效应，减少科学研究反哺强度。对此，企业需要在产品终端市场获取较高市场利润才可有效支撑创新链中游和上游的资源投入需求，如贺小刚等（2017）研究发现良好的盈利能力和基础研究收益的增加有助于支撑企业投入更多基础研究资源［13］。故市场利润率的提升，有助于减弱科技转化能力建设对科学研究反哺投入的资源竞争。由上分析，提出如下假设：
　　假设2：在创新链中游环节，企业科技转化能力建设可激发科学研究反哺倾向，但无助于提升反哺强度，但良好的市场绩效可增强科技转化能力的反哺激励效应。
　　近年来，我国规上工业企业在以渐进性研发为主导的创新模式下，在新产品市场取得一定成效，这有助于激发企业开发基础性前沿技术和关键核心技术的动力［14］，而在创新链逆向反馈作用下，区域新产品市场规模可反向激发企业科学研究反哺意愿。但现阶段我国本土规上工业企业新产品市场规模仍较为有限，与大型跨国公司相比存在一定差距，尚未形成对科学研究反哺投入的强力支撑。此外，在市场竞争较为激烈的环境下，新产品市场份额更易被稀释分散，单一企业所获得的新产品市场绩效不足以支撑科学研究反哺投入需求［15］，而市场结构的适度集中可导致企业积累必要的新产品市场份额和绩效，这可能更有助于企业利用新产品市场绩效反哺科学研究资源需求，如FLAVIO等（2020）发现市场集中度的提升与企业创新绩效之间可形成一定的倒U型曲线关系［16］。由上分析，提出如下假设：

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　　假设3：在创新链下游环节，现阶段新产品市场规模虽有助于激发企业科学研究反哺倾向但无助于提升反哺强度，而市场结构适度集中可增强新产品市场规模对反哺强度的支撑。
　　三、研究设计
　　（一）变量与数据
　　1被解释变量
　　本文用企业科学研究经费投入与市场利润率相比表征“科学研究反哺倾向”，这主要是考虑到当企业市场绩效较好时，企业自然具备更为充足的科学研究反哺资源，在此情况下企业自然更有能力提升科学研究资源投入，但这难以表明企业具有较高的反哺倾向，而可能是一种“大河有水小河满”的自然结果。反之，当企业市场绩效欠佳状态下，企业仍能在科学研究领域投入大量资源，则体现出企业较高的科学研究反哺倾向。本文用企业科学研究费投入占R&D经费比重表征“科学研究反哺强度”，以体现企业科学研究反哺的实际能力。
　　关于“科学研究”内涵，《中国科技统计年鉴》在指标解释中，将其界定为“基础研究”和“应用研究”两个构成部分。前者以获得一般性原理或理论为成果目标，后者以获得原理性应用模型、论文、报告及专利为成果目标。关于企业科学研究反哺经费支出，本文用“企业R&D经费内部支出”剔除“试验发展经费支出”，以获得企业基础研究和应用研究经费支出总额，此外，考虑到企业科学研究反哺也包括对高校院所的资源支持，故本文将“企业R&D经费对境内研究机构及高校支出”纳入其中，以充分体现企业对科学研究的资金投入。考虑到科学研究经费支出主要用于人员工资和设备购置，故以2008年为基期的加权平减指数“05×居民消费价格指数+05×固定资产投资价格指数”平减处理。
　　2解释变量
　　技术转移：用区域内规上工业企业技术输出交易额表征。考虑到技术转移输出额量纲较大，为降低指标量纲并弱化数据波动性，对该指标予以对数处理。
　　科技转化能力：从企业研发机构人、财、物三个方面综合表征，将企业研发机构仪器设备费、研发机构人员数、新产品开发经费三个指标综合加权，采用熵值法测算各年份权重。上述指标中，研发仪器设备费用“永续盘存法”折旧处理并换算成存量指标，并以2008年为基期的固定资产投资价格指数平减处理；新产品开发经费以2008年为基期的加权平减指数“05×居民消费价格指数+05×固定资产投资价格指数”平减处理。
　　新产品市场规模：用规上工业企业新产品销售收入表征，体现区域新产品市场规模对企业科学研究反哺的支撑力。新产品销售收入指标数据以2008年为基期的居民消费价格指数平减处理并取对数。
　　3控制变量
　　专利侵权纠纷：从司法和执法两个维度综合体现区域专利侵权纠纷程度。其中，专利侵权纠纷司法指标主要反映专利诉讼审判情况，用“04×专利纠纷一审诉讼率+06×专利纠纷二审诉讼率”测度，从北大法宝案例库搜集专利侵权立案数，从《中国知识产权年鉴》搜集专利授权数，并用当年度专利侵权司法立案数与上年度专利授权数相比测算专利侵权纠纷诉讼率。专利侵权纠纷执法指标主要反映专利行政管理部门对区域内专利侵权行为的行政执法情况，用当年度专利侵权执法立案数与上年度专利授权数相比测算。本文用熵值法测算指标各年份权重。为提升指标量纲而将综合指标值乘以1 000，以便于计量分析。
　　财政科技支持：用政府来源资金占规上工业企业R&D经费内部支出比重表征。在企业创新实践中，财政支持意在发挥杠杆效应和风险弥补效应，以此激励企业开展研究工作。
　　外资强度：用外资企业新产品销售收入占区域新产品销售收入的比重测算。相对而言，跨国工业企业科学研究反哺行为起步较早，对本土企业可形成一定的引导和激励效应。
　　市场绩效：用企业市场利润率表征，以企业市场利润额与主营业务收入相比测算。市场绩效是企业开展科学研究工作的重要保障，故将该指标纳入模型控制变量中。
　　产学研合作：用研企合作和校企合作强度的加权综合指标表征。前者用企业来源资金在研发机构R&D经费中的占比表征；后者用企业来源资金在高校R&D经费中的占比表征。用熵值法测度两个构成指标在各年份的权重。
　　成熟产品绩效：用规上工业企业成熟产品销售收入占主营业务收入比重测算。与新产品相比，成熟产品业务更多反映企业的守成倾向，或可导致企业创新惰性而影响科学研究动力。
　　
　　4数据来源
　　本文以我国30个省级区域2010―2020年规上工业企业相关指标数据为主，数据来源包括《中国工业统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，因数据可得性问题，我国港澳台和西藏地区未考虑在内。少部分指标如外资强度、财政科技支持因缺乏规上工业企业相关数据而搜集于《中国高技术产业统计年鉴》。专利侵权纠纷指标相关数据从北大法宝知识产权案例库手工整理和《中国知识产权年鉴》获得。
　　5时滞处理
　　实践中，技术转移、科技转化能力和新产品市场等因素对企业科学研究反哺的影响，并非在当年产生影响，而是存在一定滞后性。为体现变量间的时滞关系且便于学术讨论，本文将各影响因素与科学研究反哺之间的时滞设为1年。
　　（二）基准模型构建
　　在企业研发实践中，科学研究反哺行为往往具有一定的惯性特征，这导致既往年份的反哺努力也会对后期反哺行为产生影响，故需考虑企业科学研究反哺的动态性。为此，本文采用系统GMM模型开展基准模型回归分析。
　　1考察技术转移、科技转化能力和新产品市场规模对企业科学研究反哺的线性影响
　　Yit=c+β1lnTechoutit+β2Transfit+β3lnNewsit
　　+β4Cooperit+β5FDIit+β6Profitit+β7Disputeit

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　　+β8Finintenit+β9Matureit+ηi+μt+εit（1）
　　其中，Y包括lnSRC、SRI。ηi和μt表示个体效应和时间效应，c和ε为常数项和误差项，i表示地区，t表示年份。
　　在式（1）基础上，纳入虚拟变量，从区域异质性角度考察技术转移和新产品市场规模对企业科学研究反哺的影响。设D为虚拟变量，D1=1表示东部地区，D1=0表示其他地区；D2=1表示中部地区，D2=0表示其他地区；当D1、D2均为0时，表示西部地区。
　　2考察专利侵权纠纷程度对企业技术转移影响科学研究反哺的调节效应
　　Yit=c+β1lnTechoutit+β2Disputeit×lnTechoutit
　　+β3Transfit+β4lnNewsit+βZit+ηi+μt+εit（2）
　　式（2）中，Y包括lnSRC、SRI。Z榭刂票淞浚下同。
　　3考察市场绩效对企业科技转化能力影响科学研究反哺强度的调节效应
　　Yit=c+β1lnTechoutit+β2Transfit+β3Profitit
　　×Transfit+β4lnNewsit+βZit+ηi+μt+εit（3）
　　4考察市场集中度对新产品市场规模影响科学研究反哺强度的调节效应
　　Yit=c+β1lnTechoutit+β2Transfit+β3lnNewsit
　　+β4lnHHIit×lnNewsit+βZit+ηi+μt+εit（4）
　　式（4）中，HHI为区域市场集中度，用HerfindahlHirschman Index度量。但实际计算中，无法获取各企业的市场销售数据，为此，本文将大型、中型、小型企业营业收入分别除以各规模类型下的企业数，得到各规模类型下单位企业的市场规模，并与区域企业总营业收入相比求得各规模下单位企业市场占有率，代入HHI公式求得区域市场集中度并对数处理。
　　（三）门槛模型构建
　　企业产学研合作水平和市场绩效的发展变化，可能转变企业技术转移和科技转化能力对企业科学研究反哺的作用效果。为实证分析上述门槛效应是否显著，本文构建门槛效应模型。
　　1以产学研合作为门槛变量，以企业技术转移为核心解释变量
　　Yit=c+θ1lnTechoutit×I（Cooperit≤γ）
　　+θ2lnTechoutit×I（Cooperit＞γ）+βXit+εit（5）
　　式（5）中，I（・）为指示函数，γ为门槛值，Y包括lnSRC、SCI，X为其他解释变量和控制变量。
　　2以市场利润率为门槛变量，以科技转化能力为核心解释变量
　　Yit=c+θ1Transfit×I（Profitit≤γ）+θ2Transfit×I（Profitit＞γ）+βXit+εit（6）
　　式（6）中，Y为lnSRC，X为其他解释变量和控制变量。
　　四、模型回归结果分析
　　（一）基准回归结果分析
　　1考察创新链不同环节对企业科学研究反哺的线性影响
　　根据式（1）设定，操作STATA 150软件运行SYSGMM命令程序，得回归结果见表2。
　　在表2中，变量lnTechout系数在模型1中不显著，且在模型2中显著为负，表明在上游环节，企业较多技术转移不利于激发科学研究反哺倾向，且显著抑制反哺强度。可见，若企业不能将上游技术充分转化应用，则会打击科学研究反哺动力。变量Transf系数在模型1中显著为正，但在模型2中却不显著，表明在中游环节，企业科技转化能力越强，越能激发科学研究反哺倾向，但却无助于提升反哺强度。可见，企业在中游环节提升科技转化能力，同时在下游环节维持较高市场绩效，反哺效果才能更佳，否则将导致反哺“心有余而力不足”。这可由变量Profit系数印证。变量Profit系数在模型1中不显著，而在模型2中显著为正，表明企业市场绩效尽管对科学研究反哺倾向无显著影响，但可有力支撑反哺强度。在创新链下游环节，变量lnNews系数在模型1中显著为正，但在模型2中为负值且不显著，表明区域新产品市场规模可激发企业科学研究反哺倾向，但却无助于提升反哺强度。可见，现阶段我国区域新产品市场规模尚不足以支撑企业科学研究反哺资源需求。在控制变量中，变量Cooper系数在模型1和2中均显著为正，表明产学研合作有助于提升企业科学研究反哺倾向和强度；变量Dispute系数在模型1中为正值而在模型2中显著为负，表明区域专利侵权纠纷可激发企业科学研究反哺倾向，但也易消耗企业资源而对反哺投入形成挤出效应，从而抑制反哺强度；变量Fininten系数在模型2中显著为正，表明财政科技支持有助于提升企业科学研究反哺强度；变量Mature
　　系数在模型1中不显著，在模型2中为负值且具显著性，表明企业依赖成熟业务无助于激发科学研究反哺倾向并抑制反哺强度。
　　2考察创新链不同环节影响科学研究反哺的区域异质性效应
　　由式（1）所设虚拟变量，操作STATA 150软件运行SYSGMM程序，回归结果见表3。
　　 在表3中，变量“D1×lnTechout”在模型1中系数为负值但并不显著，而在模型4中系数为弱正值且具显著性，这表明对于东部地区规上工业企业而言，在上游环节的技术转移无助于激发科学研究反哺倾向，但对反哺强度却有弱正向促进性。变量D2×lnTechout在模型2中系数为正值且显著性较高，而在模型5中系数为负值且显著性也较高，这表明对于中部地区规上工业企业而言，技术转移有助于激发科学研究反哺倾向，但却无助于提升反哺强度；变量lnTechout在模型3和5中系数均为负值且较为显著，表明对于西部地区规上工业企业而言，技术转移对科学研究反哺倾向和强度均有显著抑制效应。可见，创新链上游环节的技术输出转移，对不同地区规上工业企业的科学研究反哺有异质性影响。其中，东部地区反哺强度受其激励；中部地区出现明显的科学研究反哺相悖性，即反哺倾向受其激励但反哺强度却受其抑制；西部地区出现反哺倾向和强度的双重抑制。

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　　由前述线性效应可知，在创新链下游环节，区域新产品市场规模尽管可对科学研究反哺倾向有一定激励作用，但却难以对反哺强度形成充分支撑。为从区域异质性视角深入认识这一问题，本文从东、中、西部不同地区开展虚拟效应分析。由表4中变量D2×lnNews回归结果发现，相对于东部和西部地区而言，上述结论在中部地区更为显著。
　　3考察相关因素对创新链不同环节影响科学研究反哺的调节效应
　　根据式（2）、（3）、（4）中调节变量设定，得回归结果见表5。
　　
　　 在表5中，变量Dispute×lnTechout系数值在模型1中为0035且显著性较强，而在表2中，变量lnTechout在模型1中系数值为-0413且并不显著，二者对比表明在专利侵权纠纷的调节作用下，企业在上游环节的技术转移对科学研究反哺倾向的影响转变为正向激励性。在表5中，变量Dispute×lnTechout系数值在模型2中为-0001，而在表2中，变量lnTechout系数值在模型2中为-0015，尽管二者均为负值且均具较高显著性，但从系数值比较看，变量Dispute×lnTechout系数值较变量lnTechout系数值更小，这表明专利侵权纠纷对企业技术转移抑制科学研究反哺强度具有一定的减缓作用。同理，在表2中，变量Transf系数值在模型2中为-0050，即呈弱负向性且不显著，而在表5中，变量Profit×Transf系数值为3250，呈强正向性且具显著性，表明在市场绩效调节下，科技转化能力对企业科学研究反哺强度由弱抑制性转变为正向激励性。在表2中，变量lnNews系数值在模型2中为-0008，呈弱负向性且不显著，而在表5中，变量lnMHHI×lnNews系数值在模型4中为0002，呈弱正向性但具较强显著性，表明市场集中度的提升，对新产品市场规模影响科学研究反哺强度具有一定正向促进作用。但由变量lnMHHI×lnNews系数值的弱正向性可见，市场集中度的提升也并非越高越好，而可能具有一定的限度。可见，区域市场结构的适度提升，有助于新产品市场规模支撑企业科学研究反哺资源需求。
　　（二）门槛效应回归结果分析
　　以产学研合作和市场利润率作为门槛变量，以技术转移和科技转化能力为区制变量。根据门槛效应模型设定，通过操作STATA 150软件运行门槛效应程序，得回归结果见表6。
　　
　　 由表6模型1可知，当以市场利润率为门槛变量时，科技转化能力对企业科学研究反哺倾向具有显著门槛效应。当市场利润率低于22%时，企业科技转化能力对科学研究反哺倾向具有较高的抑制效应，而当市场利润率高于22%时，上述抑制效应大幅减弱，并转变为正向促进效应。这表明当企业在终端市场绩效较差时，企业科技转化能力建设反而会严重阻碍科学研究反哺倾向提升。在模型2和3中，当以产学研合作为门槛变量时，企业技术转移对科学研究反哺倾向和强度的影响有显著门槛效应。当产学研合作强度分别低于门槛值0047和0102时，企业技术转移对科学研究反哺倾向和强度分别具有显著负向影响，即当企业技术转移额度每增长1%，可导致企业科学研究反哺倾向下降0801%，以及导致反哺强度降低0012个单位。而当产学研合作强度高于上述门槛值时，企业技术转移对科学研究反哺倾向和强度的影响发生明显转变，其中，对反哺倾向的影响系数由-0801降为-0205，对反哺强度的影响系数由-0012降为-0004，且影响效应均变为不显著。可见，当产学研合作强度低于一定门槛值时，企业技术转移显著抑制科学研究反哺倾向和强度，而随着产学研合作强度提升并高于一定门槛值，上述抑制效应大幅减弱。
　　五、结论与建议
　　本文从创新链视角，剖析了上、中、下游相关因素对企业科学研究反哺倾向和强度的影响效应，籍此挖掘企业科学研究反哺阻力和动力，由实证分析得出以下结论：①在创新链上游环节，企业技术转移并不能激发科学研究反哺倾向和强度，甚至具有抑制性，尤其体现在西部地区；在创新链中游和下游环节，企业科技转化能力和区域新产品市场规模虽有助于激发企业科学研究反哺倾向，但却无助于提升反哺强度，尤以中部地区为甚。②区域专利侵权纠纷对企业技术转移影响科学研究反哺倾向具有显著正向调节效应，并可减缓技术转移对反哺强度的抑制效应；市场利润率对企业科技转化能力影响科学研究反哺强度有显著正向调节效应；市场集中度可改善新产品市场规模对科学研究反哺强度的支撑作用。③当市场利润率低于22%时，企业科技转化能力科学研究反哺倾向具有较高抑制性，反之则导致抑制效应发生逆转；当产学研合作强度低于门槛值0047和0102时，企业技术转移对科学研究反哺倾向和强度分别具有显著负向影响，反之则导致抑制效应大幅减弱。
　　根据实证分析结论，本文提出促进企业科学研究反哺的对策建议：
　　第一，在创新链上游环节，规上工业企业应尽量减少对基础性前沿技术和关键核心技术的转移转让行为，以避免打击企业科学研究信心和市场预期。同时，企业应通过产学研合作和科技转化能力建设等多种渠道，提升企业科学研究成果市场转化的能力，籍此增强企业科学研究反哺倾向并提升反哺强度。此外，政府应通过财政科技支持鼓励规上工业企业构建专利防护网，形成对区域内工业企业关键核心技术的保护，并激发企业科学研究反哺动力。
　　第二，在创新链中游环节，规上工业企业应适度控制科技转化能力建设资源投入，尤其应避免消耗过多研发资源而挤占科学研究反哺投入。对此，可采取若干措施，其一，企业应努力提升市场绩效总体规模，从而有效平衡科技转化能力建设和科学研究反哺间的资源竞争关系，为二者协同发展提供资源保障；其二，政府对企业科技转化能力建设应提供一定财政支持，发挥财政杠杆激励效应，增强企业科学研究反哺信心和成果转化预期。

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　　第三，在创新链下游环节，考虑到现阶段我国规上工业企业新产品市场规模尚不足以支撑科学研究反哺资源需求，故在确保市场体系公平竞争及开放有序下，可鼓励部分高技术企业适度提升市场集中度，增强企业开拓新产品市场的能力并积累更多市场绩效。政府在选择财政科技支持对象及支持额度时，应将新产品市场绩效作为重要标准，以此鼓励企业积极开拓新产品市场并弱化其对成熟产品市场的依赖，使企业在新产品市场具备较强的竞争力。
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　　Research on the Driving Force of Scientific Research Feedback
　　in Large Enterprises in China in the Perspective of Innovation Chain
　　Wang Bin1， Tan Qingmei2
　　（1. School of Economics， Jiangsu University of Technology， Changzhou 213001， China;
　　2. School of Economic and Management， Nanjing University of Aeronautics and Aerospace， Nanjing 211106， China）
　　Abstract： It is important to clarify the factors influencing scientific research feedback of large enterprises in China from the perspective of innovation chain for improving the feedback behavior of enterprises and optimizing the support policies. Based on the panel data of industrial enterprises from 30 provinces and regions in China from 2010 to 2020， it is found that in the upstream link of the innovation chain， enterprise technology transfer cannot effectively stimulate the feedback tendency of scientific research and has a significant inhibition on the intensity of back feeding， which is more prominent in the western region， but is partially reversed in the eastern and central regions; in the middle reaches， the technological transformation ability of enterprises can stimulate the feedback tendency of scientific research ， but it is not conducive to improving the feedback intensity; in the downstream link， the performance scale of China’s regional new product market at this stage can also stimulate the feedback tendency， but it is difficult to improve the feedback intensity， especially in the central region. Further research shows that patent infringement disputes can positively adjust the impact of technology transfer on the feedback tendency of scientific research， and can weaken the inhibition of technology transfer on the feedback strength. Market profit margin and market concentration can positively adjust the impact of technology transformation capability and new product performance scale on the strength of feeding back. When the market profit margin is lower than 22%， the enterprise’s technological transformation capability inhibits the feedback tendency of scientific research， otherwise， improve the feedback tendency; when the intensity of industrystudyresearch cooperation is lower than the threshold value， enterprise technology transfer has a negative impact on the tendency and intensity of feeding back， otherwise， the inhibition effect will be greatly weakened.
　　Key words：scientific research feedback; innovation chain; technology transfer; science and technology transformation capacity; new product market size
　　（任编辑：李 萌）

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