科技和产业

因素	子指标	指标取值说明	权重/%
新型劳动者	研发人员薪资占比	研发费用-工资薪酬/营业收入	3
研发人员占比	研发人员数/员工人数	7
人均工资占比	(工资薪酬/员工人数)/营业收入	7
新型劳动对象	固定资产占比	固定资产/资产总额	9
制造费用占比	经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)	9
新型劳动资料	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	3
研发租赁费占比	研发费用-租赁费/营业收入	7
研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	3
无形资产占比	无形资产/资产总额	18
商誉占比	商誉净值/资产总额	12
总资产周转率	营业收入/平均资产总额	9
权益乘数倒数	所有者权益/资产总额	13
新质生产力			100

因素	子指标	指标取值说明	权重/%
新型劳动者	研发人员薪资占比	研发费用-工资薪酬/营业收入	3
研发人员占比	研发人员数/员工人数	7
人均工资占比	(工资薪酬/员工人数)/营业收入	7
新型劳动对象	固定资产占比	固定资产/资产总额	9
制造费用占比	经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)	9
新型劳动资料	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	3
研发租赁费占比	研发费用-租赁费/营业收入	7
研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	3
无形资产占比	无形资产/资产总额	18
商誉占比	商誉净值/资产总额	12
总资产周转率	营业收入/平均资产总额	9
权益乘数倒数	所有者权益/资产总额	13
新质生产力			100

变量名称	变量符号	变量含义
营业收入增长率	Rga	(营业收入总额-上年营业收入总额)/上年营业收入总额×100%
经营杠杆	Dol	(净利润+所得税费用+财务费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销)/(净利润+所得税费用+财务费用)
融资约束指数	kz	kz指数
托宾Q值	Tobin Q	市场价值与资产重置成本之比
资产负债率	Dar	总资产与总负债之比
同群企业营业收入增长率	pRga	同行业同群企业营业收入增长率的均值
同群企业经营杠杆	pDol	同行业同群企业经营杠杆的均值
同群企业融资约束	pkz	同行业同群企业kz指数的均值
同群企业托宾Q值	pTobin Q	同行业同群企业市场价值与资产重置成本之比的均值
同群企业资产负债率	pDar	同行业同群企业总资产与总负债之比的均值

变量名称	变量符号	变量含义
营业收入增长率	Rga	(营业收入总额-上年营业收入总额)/上年营业收入总额×100%
经营杠杆	Dol	(净利润+所得税费用+财务费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销)/(净利润+所得税费用+财务费用)
融资约束指数	kz	kz指数
托宾Q值	Tobin Q	市场价值与资产重置成本之比
资产负债率	Dar	总资产与总负债之比
同群企业营业收入增长率	pRga	同行业同群企业营业收入增长率的均值
同群企业经营杠杆	pDol	同行业同群企业经营杠杆的均值
同群企业融资约束	pkz	同行业同群企业kz指数的均值
同群企业托宾Q值	pTobin Q	同行业同群企业市场价值与资产重置成本之比的均值
同群企业资产负债率	pDar	同行业同群企业总资产与总负债之比的均值

变量	样本数	均值	标准差	最小值	中位数	最大值
NPro	35 299	0.200	0.050	0.070	0.201	0.368
NPro_ind	35 299	0.201	0.030	0.095	0.203	0.288
Rga	35 299	0.163	0.410	-0.574	0.100	2.537
Dol	35 299	1.330	1.011	-2.129	1.265	6.177
kz	35 299	1.475	2.158	-4.848	1.575	6.903
Tobin Q	35 299	2.020	1.390	0.000	1.590	8.952
Dar	35 299	0.429	0.209	0.055	0.420	0.935
Prga	35 299	0.163	0.092	-0.569	0.151	0.974
Pdol	35 299	1.330	0.151	0.442	1.294	2.215
Pkz	35 299	1.475	0.806	-2.959	1.129	4.791
Ptobin Q	35 299	2.020	0.479	1.088	1.961	8.445
Pdar	35 299	0.429	0.078	0.055	0.402	0.875

变量	样本数	均值	标准差	最小值	中位数	最大值
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Pkz	35 299	1.475	0.806	-2.959	1.129	4.791
Ptobin Q	35 299	2.020	0.479	1.088	1.961	8.445
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	NPro	NPro	NPro	NPro
NPro_ind	0.774^*** (37.720)	0.557^*** (28.687)	0.669^*** (22.418)	0.579^*** (19.938)
常数项	0.048^*** (11.343)	0.120^*** (28.661)	0.044^*** (3.753)	0.066^*** (6.562)
样本数	35 299	35 299	35 299	35 299
Controls	No	No	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes
R²	0.234	0.451	0.240	0.457

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	NPro	NPro	NPro	NPro
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变量	tfp_lp	tfp_op	制造业子样本	加入宏观控制变量
NPro_ind	1.608^*** (2.912)	1.214^** (2.456)	0.647^*** (18.838)	0.487^*** (16.361)	0.579^*** (19.927)
lngdp					0.003
					(0.528)
常数项	8.044^*** (29.807)	7.417^*** (31.096)	0.077^*** (10.821)	11.430 (1.417)	0.032 (0.506)
样本数	33 599	33 599	23 070	23 070	35 290
Controls	Yes	Yes	No	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.026	0.028	0.107	0.400	0.456

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变量	(1)	(2)	(3)	(4)
NPro_ind	0.348^*** (22.006)	0.471^*** (9.679)	0.591^*** (16.598)	0.535^*** (17.386)
p_leaders	0.454^*** (15.830)
p_followers		0.000 (0.000)
常数项	0.034^*** (3.306)	0.108^*** (5.663)	0.081^*** (6.652)	0.047^*** (3.463)
样本数	10 582	10 598	17 588	17 711
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.532	0.388	0.456	0.459

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
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常数项	0.034^*** (3.306)	0.108^*** (5.663)	0.081^*** (6.652)	0.047^*** (3.463)
样本数	10 582	10 598	17 588	17 711
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Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.532	0.388	0.456	0.459

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	国企	非国企	低市场化	中市场化	高市场化
NPro_ind	0.643^***	0.524^***	0.609^***	0.641^***	0.603^***
	(12.821)	(16.096)	(12.386)	(16.173)	(11.660)
常数项	0.071^***	0.077^***	0.061^***	0.055^***	0.064^***
	(4.311)	(5.886)	(3.044)	(4.004)	(3.695)
样本数	12 245	23 054	7 929	15 423	7 693
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.475	0.443	0.453	0.475	0.442
Chow检验	Chi²(1) =16.39 Prob>Chi² = 0.000 0	Chi²(1) =5.15 Prob>Chi² = 0.000 0

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	国企	非国企	低市场化	中市场化	高市场化
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	(4.311)	(5.886)	(3.044)	(4.004)	(3.695)
样本数	12 245	23 054	7 929	15 423	7 693
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Chow检验	Chi²(1) =16.39 Prob>Chi² = 0.000 0	Chi²(1) =5.15 Prob>Chi² = 0.000 0

企业发展新质生产力的同群效应研究

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曾湘婷

科技和产业 | 企业应用 2025,25(9): 241-248

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科技和产业 | 企业应用 2025, 25(9): 241-248

企业发展新质生产力的同群效应研究

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曾湘婷

作者信息

福建师范大学经济学院, 福州 350108

曾湘婷(2001—),女,福建漳州人,硕士研究生,研究方向为数字经济

Study on the Cluster Effect of Developing New Quality Productive Forces in Enterprises

Xiangting ZENG

Affiliations

School of Economics, Fujian Normal University, Fuzhou 350108, China

出版时间: 2025-05-10

文章导航

摘要

收起

以2011—2022年中国A股上市公司为样本,基于企业同群效应的视角考察新质生产力发展水平行业同群效应。研究发现,在以行业为同群企业划分标准下,新质生产力发展存在显著的同群效应。在形成机理方面,企业学习机制和竞争机制是新质生产力同群效应形成的主要原因。异质性分析表明,同群企业新质生产力水平在国有企业和市场化进程环境中更能促进焦点企业新质生产力发展。

关键词

新质生产力 / 同群效应 / 学习机制 / 竞争机制

Abstract

收起

Developing new quality productive forces is an inherent requirement and an important focus for promoting high-quality development. Based on the perspective of peer group effects, the industry peer group effects of the development level of new quality productive forces for A-share listed companies in China from 2011 to 2022 were examined. It is found that there is a significant peer group effect in the development of new quality productive forces in the industry-based peer group classification standard. In terms of the formation mechanism, the learning mechanism and competition mechanism are the main reasons for the peer group effect of new quality productive forces. The heterogeneity analysis shows that the new quality productive forces level of peer group enterprises can better promote the development of focal enterprises in the environment of state-owned enterprises and medium-level marketization process.

Key words

new quality productive forces / peer group effect / learning mechanism / competition mechanism

引用本文

曾湘婷. 企业发展新质生产力的同群效应研究. 科技和产业, 2025 , 25 (9) : 241 -248 .

Xiangting ZENG. Study on the Cluster Effect of Developing New Quality Productive Forces in Enterprises[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (9) : 241 -248 .

正文

收起

新质生产力是中国把握经济规律命脉和实现高质量发展所追求的新型生产力质态,加快发展新质生产力在推动经济发展、提升产业竞争力和应对国际竞争等方面具有重大意义。在微观企业层面,同群企业的新质生产力发展是否会对该企业的新质生产力发展产生促进作用,以及企业如何通过学习和竞争同行业的其他企业来实现自身的新质生产力发展,这些问题都有待研究。本文从企业微观角度出发,探索行业同群企业新质生产力发展对焦点企业新质生产力发展的影响,并进一步探究学习机制和竞争机制在其中发挥的作用。解决这些问题有助于理解同群效应如何在企业微观层面发挥作用,对促进企业发展具有重要的现实意义。

在现有文献中,针对企业新质生产力的研究往往聚焦于企业作为独立决策和行动实体的视角,强调了个体企业的特征以及外部环境因素在其发展中的重要作用。例如,环境、社会和治理(environmental, social, and governance,ESG)发展水平对企业新质生产力的发展有正向促进效应^[1];企业数字化转型能够促进新质生产力加快发展^[2-3]。然而,这种研究倾向在一定程度上忽略了企业群体间的互动和相互影响,从而可能限制了对企业发展动态的全面理解。

在企业层面,同群企业新质生产力主要通过学习机制和竞争机制进而影响焦点企业新质生产力水平。首先,企业作为科技创新的主体,在科技创新引领现代化产业体系建设上发挥主力军的作用^[4]进而发展新质生产力,不仅是顺应时代发展的必然选择,也是实现长远发展的必由之路。其次,企业以利益最大化为目标,由于利益驱动,同行业内企业之间经常出现竞争与博弈,这些企业间的决策会相互影响,具有刺激性和辐射性^[5]。以上两个方面使得企业在进行模糊决策时发展新质生产力的行为会受到行业内其余企业加快发展新质生产力行为的影响,产生同群效应。基于此,本文对企业新质生产力同群效应的形成机制进行了充分讨论,并经过安慰剂检验、替换被解释变量、剔除疫情年份、制造业子样本回归、加入宏观控制变量等稳健性检验。在形成机制研究方面,追随者企业通过向领导者企业学习,不断加快其新质生产力发展,且面临较大市场竞争压力的企业受同群企业影响更大。进一步,从企业个体特征、外部媒体关注度以及市场化进程3个方面详细探讨了新质生产力同群效应的异质性。

本文的边际贡献主要有以下几点:①试图通过同群效应的相关理论进一步剖析同群企业新质生产力与企业自身新质生产力之间的内在关联,以丰富企业新质生产力发展的影响因素,同时也为同群效应的研究领域提供了新的视角和扩展。②在当前的学术研究中,企业新质生产力水平的测度已经成为一个备受关注的热点领域。尽管已有文献从要素视角出发,构建了区域新质生产力的综合评价指标体系^[6-7],但针对企业层面的新质生产力测度研究多聚焦于生产力二要素视角^[1,3]。为了更全面、深入地探讨企业新质生产力的发展,基于马克思生产力理论,采用三要素构成指标,对企业微观层面在新型劳动资料、新型劳动对象以及新型劳动者3个维度的发展水平进行了全面和客观的评估。③通过探究二者的同群效应存在性深入分析学习机制和竞争机制在其中发挥的作用。

1 文献回顾与理论假设

收起

同群效应又称模仿效应,强调个体行为受到周围相同处境人群的影响,因而导致个体改变自己的行为和决策,以符合或接近其周围人群的行为模式。行业同群效应是指同一行业内的公司倾向于模仿并跟随同行的决策,进而采取相似的经营、财务和投资决策,以求获得类似的利益或避免潜在风险。

近年来,同群效应理论在企业行为研究领域中得到了广泛的关注和应用。在企业管理学领域,同群效应特指企业在进行管理决策时受到同行业或同地区中其他企业影响,跟随其他企业决策的现象。Smallwood和Conlisk^[8]从信息不对称动态模型出发,研究发现企业在寻求最优决策的过程中,通过学习和模仿其他企业的决策,能够显著降低运营成本,进一步实现最佳的决策选择。Lieberman和Asaba^[9]在已有研究成果的基础上将商业模仿行为的动机分为“信息学习”理论和“竞争”理论两大类别。在地区同群效应方面,石桂峰^[10]研究发现在地方政府干预较强的地区,企业投资的同伴效应更为强烈;陆蓉和常维^[11]研究发现企业的违规决策具有地区群发特征,“近墨者黑”现象主要来源于交流式学习和观察式学习两种模仿机制;李志生等^[12]研究发现企业过度负债存在地区同群效应,过度负债水平越高,企业经营能力越弱;彭镇等^[13]构建面板固定效应模型,研究发现在同一地区内,企业的慈善捐赠决策受到同地区其他企业慈善捐赠行为的显著正向影响。赵颖^[14]通过构建理论模型,研究发现高管薪酬的同群效应会促进企业价值的提升,降低盈利风险;李秋梅和梁权熙^[15]研究发现企业金融化决策在同行业内存在显著的传染效应,在追求“信息学习”和降低“代理成本”上容易促使企业发生“脱实向虚”;杜勇等^[16]基于供应链共同股权网络视角,研究发现企业数字化转型的同群效应会降低经营风险,增强整个供应链的稳定性。

1.1 企业新质生产力行业同群效应的存在性

企业加快新质生产力发展的行为可能存在行业同群效应。第一,企业学习和模仿同群企业的行为进行新质生产力发展可以降低决策成本。当一家企业成功实施发展策略以促进新质生产力发展,并取得显著成效时,其成功经验往往会引起同行业其他企业的关注和模仿。企业发展新质生产力,可以通过改善人力资本结构,引入新技术、创新业务模式或提升运营效率等方式,以获取竞争优势和持续增长的能力。其他企业会倾向于模仿在新质生产力发展上取得成功企业的决策,这种模仿行为可能是出于对市场趋势的敏锐捕捉,也可能是为了降低自身在探索新领域时的不确定性和风险。第二,管理者作为企业决策的主体,往往会参考和借鉴同群企业内其他领导者的决策信息^[17]。因此,企业管理层在进行新质生产力发展决策时可能存在“搭便车”现象,由于其能力的不足,或者出于个人声誉的维护,进而会模仿同群企业中较高能力的管理层所做出的决策^[18],从而产生同群效应。结合上述分析,提出如下假设。

H1:企业加快新质生产力发展的行为存在行业同群效应,同群企业的新质生产力水平越高,焦点企业的新质生产力水平也越高。

1.2 企业新质生产力行业同群效应的形成机制

企业新质生产力水平的提升往往会受到行业同群效应的影响,主要源于同行企业之间的相互学习与模仿行为。本文基于学习机制与竞争机制深入探究企业新质生产力行业同群效应的形成机制。

企业新质生产力的行业同群效应可能由同群企业之间的学习机制产生。焦点企业在获取同群企业的相关信息后,会结合自身的实际情况和发展目标,进行理性的学习行为。企业通过学习和借鉴行业内发展新质生产力的成功案例,为降低信息成本,会模仿学习同群企业的相应决策,减少试错成本,提高成功概率。根据社会学习理论,同一行业中,领导企业往往在市场上占据主导地位、拥有较大市场份额和较高品牌知名度,因而具备更大的影响力和更强的信息优势^[19],能够更快速、更准确地获取和处理市场信息,做出更加明智且独立的决策。相反,由于跟随企业在市场份额、品牌知名度等方面不如领先企业,难以获得与领先企业同等水平的市场信息,为降低信息不对称带来的风险,跟随企业往往会采取学习同群企业的行为。当同群企业响应政策号召,不断进行技术变革和产业变革,提升新质生产力水平,获取更多的外部资源,并以此实现收益最大化。焦点企业会因同群企业取得的成功而模仿学习他们的决策行为,以促进自身新质生产力发展。结合上述分析,提出如下假设。

H2:企业新质生产力行业同群效应部分来源于“学习机制”,与领先企业相比,跟随企业新质生产力行业同群效应更显著。

企业新质生产力的行业同群效应也可能由同群企业之间的竞争机制产生。根据动态竞争理论,企业与竞争对手之间并非单向的孤立存在,而是形成一种相互影响、相互作用的互动关系^[20]。在这种理论框架下,企业的行为会触发竞争对手的反应,而竞争对手的回应又会反过来对原企业的决策和行为产生显著影响。就企业加快发展新质生产力而言,新质生产力追求高效能、高质量的生产方式^[21],因而企业不仅要加大创新投入,提高创新投入效率,还要提高企业提高全要素生产率,降低成本,进一步提高市场竞争力。当同群企业不断发展新质生产力,焦点企业为了不失去其市场地位以及维持自身的竞争优势,也会加快新质生产力发展。当市场竞争程度越高,焦点企业的管理层会格外关注同行业或同类型企业的行为决策,有助于更快地识别市场趋势,并据此迅速调整发展策略,这些企业通过相互模仿的方式以抵消竞争对手带来的风险,进一步维持市场竞争优势^[22]。结合上述分析,提出如下假设。

H3:企业新质生产力行业同群效应部分来源于“竞争机制”,市场竞争程度越高,企业新质生产力行业同群效应更显著。

2 研究设计

收起

2.1 样本选择与数据来源

以2011—2022年中国A股上市公司为研究对象,数据主要来源于CSMAR数据库和WIND数据库。为了确保研究结果的准确性和可靠性,采取以下措施对样本数据进行处理:①剔除样本期间内经营不善的^*ST、ST和PT公司;②剔除被解释变量、解释变量和控制变量数据缺失的企业样本,减轻缺失值带来的影响。最后得到35 299个样本观测值。为了消除极端值的影响,对所有连续变量在1%和99%水平上进行了缩尾处理。

2.2 变量定义与测度

2.2.1 企业新质生产力水平

如何准确衡量企业新质生产力水平(npro),现有研究尚未达成一致意见,但根据马克思主义生产力理论,从三要素视角出发能够更好地衡量新质生产力水平。故本文参照宋佳等^[1]的指标选取方法,将各子指标重新归类,分为新型劳动者、新型劳动对象和新型劳动资料。并在新型劳动者因素中加入“人均工资占比”子指标,在新型劳动资料因素中加入“商誉占比”子指标,采用独立性权重方法测度新质生产力综合指标,结果见表1。

2.2.2 同群群体的识别及其企业新质生产力水平测度

同群企业指的是与焦点企业处于同一行业的其他企业。参考霍春辉等^[23]的做法,将与焦点企业相同行业的其他企业定义为同行业同群企业,并以该群体其他企业的新质生产力水平(去除焦点企业的新质生产力水平)的平均值作为衡量同行业同群企业新质生产力水平(NPro_ind)的指标。

2.2.3 控制变量

将营业收入增长率(Rga)、经营杠杆(Dol)、融资约束指数(kz)、托宾Q值(Tobin Q)和资产负债率(Dar)均纳入控制变量。此外,为排除控制变量行业同群效应的影响,与焦点企业位于同一行业其他企业控制变量年度均值也分别纳入控制变量。变量定义见表2。

2.3 模型设定

(1)$NPr{o}_{i,j,t}={\alpha }_{0}+{\beta }_{0}NPro\_in{d}_{i,j,t}+\sum Control{s}_{i,j,t}+\sum peerControl{s}_{i,j,t}+\sum Id+\sum Year+\sum Pro+{\epsilon }_{i,j,t}$

式中:i为A股上市公司;j为上市公司所处行业;t为年份;被解释变量NPro_i,j,t为企业i在t年的新质生产力水平;核心解释变量$NPro\_in{d}_{i,j,t}$为企业i在t年的同群企业新质生产力水平;Controls_i,j,t为一系列控制变量;peerControls_i,j,t为一系列同群企业控制变量;$\sum Year$为时间固定效应;$\sum Pro$为省份固定效应;$\sum Id$为个体固定效应;${\alpha }_{0}$为常数项;${\beta }_{0}$为影响系数;${\epsilon }_{i,j,t}$为随机扰动项。

3 实证研究

收起

3.1 变量描述性分析

变量描述性统计结果见表3。焦点企业新质生产力的均值为0.200,标准差为 0.050,最小值为0.070,最大值为0.368,表明焦点企业新质生产力水平存在较大差异。同群企业新质生产力水平的均值为0.201,标准差为0.030,最小值为0.095,最大值为0.288,表明多数同群企业新质生产力水平差距小于焦点企业新质生产力水平。

3.2 基准回归

表4分析了企业新质生产力是否存在同群效应。在4种不同模型设定下进行回归分析,包括不包含控制变量、仅包含企业特征变量、仅包含同群特征变量,以及同时包含企业和同群特征变量的情况,同群企业新质生产力系数分别为0.774、0.557、0.669和0.579,且均在1%的显著性水平上为正。这些结果明确表明,企业的新质生产力发展水平显著受到同群企业新质生产力的正向影响。

3.3 稳健性检验

3.3.1 安慰剂检验

使用安慰剂检验来评估前文回归结果的稳健性。检验思路如下:如果企业新质生产力的同群效应是由其他不可观测的共同因素引起的,那么即使随机选择同群企业,同群效应仍应继续存在。依据此思路将企业新质生产力的同群指标随机分配给所有企业,进行回归模拟。如图1所示,模拟所得的回归系数呈现以零为中心的正态分布,即随机选取的同群企业对焦点企业的新质生产力没有统计意义上的显著性。这表明,企业新质生产力的同群效应并非完全由其他不可观测的共同因素驱动,也验证了从行业维度考察企业新质生产力同群效应的有效性。

3.3.2 替换被解释变量

新质生产力以全要素生产率大幅提升为核心标志,参考宋佳等^[1]的做法,采用LP(Levinsohn-Petrin) 法和OP(Olley-Pakes)法计算全要素生产率作为代理变量,检验企业新质生产力发展水平是否存在同群效应。表5第(1)列与第(2)列显示,LP法、OP法回归系数分别为1.608和1.214,分别在1%及5%的水平上显著,该结果表明研究结论仍然成立。两种全要素生产率衡量方法都说明企业新质生产力确实存在同群效应,假设H1结论依然稳健。

3.3.3 子样本回归

制造业作为实体经济的核心组成部分和国家经济的重要支柱,对于国家经济的发展具有举足轻重的作用。因此,深入研究制造业企业中新质生产力发展的同群效应具有非常重要的意义。对制造业子样本进行回归检验,回归结果见表5列(3)和列(4),表明企业新质生产力水平受同群效应影响的结论仍然显著。

3.3.4 加入宏观控制变量

主模型中控制了一系列会对新质生产力产生影响的公司层面的微观变量。为了进一步提升研究的严谨性和准确性,额外控制了宏观层面的变量,以确保研究结论不受外部环境变化的干扰。稳健性检验结果见表5。

4 进一步研究

收起

4.1 形成机制分析

基于上述研究,证实了企业新质生产力发展存在显著的行业同群效应,但其中的形成机制仍需进一步检验。因此,为了深入探究企业新质生产力的行业同群效应,继续从学习机制和竞争机制进一步检验企业新质生产力的行业同群效应。

4.1.1 学习机制

借鉴文雯等^[24]、解学梅和朱琪玮^[25]的研究方法,根据行业内市值划分领先企业和追随企业,以探究企业新质生产力发展水平的同群效应是否由学习机制驱动。具体步骤如下:首先,根据企业在行业内的市值从大到小排序,将排名前30%的企业定义为领先者,排名后30%的企业定义为追随者;然后,在分析领先者对追随者(或追随者对领先者)的反应时,采用领先者(或追随者)的子样本,并在计算解释变量同群企业新质生产力发展水平时,仅采用行业内所有追随者(或领先者)作为同群企业,重新计算其平均值。表6展示了假设H2的检验结果,其中列(2)的系数0.471大于列(1)的系数0.348,这表明处于劣势地位的企业更倾向于向行业领先者学习新质生产力的发展经验,即新质生产力的行业同群效应部分源于“学习机制”的假设得以证实,与领先企业相比,跟随企业新质生产力行业同群效应更显著。此外,同一行业的企业可能会出现领先者和追随者相互学习,并逐渐向行业平均水平靠拢的现象。

4.1.2 竞争机制

表6中的列(3)和列(4)分析了企业新质生产力发展水平的同群效应是否由竞争机制引发。具体而言,参考陈玲芳^[19]的研究方法,采用赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)来衡量市场竞争程度,并以中位数为标准将企业分为高竞争组和低竞争组,然后将其放入模型(1)中进行回归分析。回归结果显示,高竞争组的回归系数在1%水平上显著为正,并且高于低竞争组的回归系数。这表明,目标企业面临的市场竞争越激烈,其模仿同群企业发展新质生产力的行为越明显,由此验证假设H3。

4.2 异质性分析

为深入探讨企业新质生产力的行业同群效应差异化表现,从企业个体特征、企业市场化进程差异做异质性讨论。

4.2.1 企业个体特征异质性

在数字经济发展的大背景下,企业发展新质生产力与国家政策方针的导向呈现高度一致性,这是企业顺应时代潮流的必然结果。与非国有企业相比,国有企业在执行政府政策时展现出更为坚定的决心和更强的行动力。其独特的优势在于拥有更丰富的资源和更高的风险承担能力,这使得国有企业在推动新质生产力发展时展现出更为显著的同群效应。

从表7第(1)列、第(2)列的回归结果来看,企业新质生产力的影响系数均显著为正,但相比于非国有企业,国有企业的影响系数为0.667,明显大于非国有企业的影响系数,这一数据差异明确证实国有企业在发展新质生产力时,其同群效应相较于非国有企业更为显著。以上结果表明,国有企业在推动新质生产力发展的同群效应上表现更为显著,这与其在资源、风险承担能力以及对政策执行力度上的优势密不可分。

4.2.2 市场化进程差异异质性

基于市场化理论,研究发现随着市场化程度的提高,企业更能够高效地获取市场信息,并基于这些信息独立地做出决策。因此,在高度市场化的环境中,企业学习和模仿其他企业的动机相对较弱,这可能导致企业发展新质生产力的同群效应减弱。采用王小鲁等^[26]提出的市场化指数中的政府与市场关系得分作为衡量地区市场化程度的指标,并参考俞红海等^[27]的做法,将市场化指数测算至2022年。以市场化程度的25%和75%作为分界点,将样本划分为低、中、高3个市场化程度组,并进行了分组检验,回归结果见表7(3)列~列(5)。结果显示,低、中市场化指数对应的回归系数均大于高市场化组对应的系数,这表明市场化进程越深,企业新质生产力发展同群效应会相应减弱。这可能是因为在低中市场化程度的地区,企业面临的市场不确定性较高,独立决策的风险较大。因此,这些企业更倾向于通过参考同群企业的决策来获取信息,以便更准确地判断市场形势,从而做出更为合理的决策。

5 结论与对策建议

收起

在国家加快发展新质生产力的目标导向下,从同群效应视角解释企业新质生产力水平的行业特征,探究同群企业新质生产力水平对焦点企业的影响及同群效应形成机理,得出如下结论。

(1)企业加快新质生产力发展的行为存在行业同群效应,同群企业的新质生产力水平越高,焦点企业的新质生产力水平也越高,并且这一作用在经过一系列稳健性分析后仍然显著。

(2)形成机制表明,企业新质生产力行业同群效应来源于“学习机制”和“竞争机制”,与领先企业相比,跟随企业新质生产力行业同群效应更显著,且市场竞争程度越高,企业新质生产力行业同群效应更显著。

(3)异质性研究表明,企业新质生产力在国有企业和市场化进程中的同群效应更为显著。

为了更好地发挥新质生产力同群效应,实现中国高质量发展,基于研究结论,聚焦企业视角,提出以下对策建议。

(1)引导企业坚定加快新质生产力发展的战略方向。新质生产力是推动企业转型升级的关键动力,企业应充分认识到新质生产力的重要性。新质生产力不仅意味着技术上的创新和进步,更代表着企业在管理模式、市场策略等方面的全面升级。通过加快发展新质生产力,企业可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量,从而增强市场竞争力。

(2)鼓励企业制定明确的新质生产力发展战略以适应新一轮的技术变革与产业变革。一方面,企业要加强创新能力建设,建立健全创新激励机制,增加研发经费的投入,开展前瞻性、基础性和关键性技术的研发,提升企业的技术创新能力。另一方面,鼓励企业与高校、科研机构建立紧密的产学研合作关系,共同开展技术攻关和人才培养,实现资源共享和优势互补。

(3)加快企业资源整合与协同。首先,整合企业内外部资源,包括资金、技术、人才等,提高资源利用效率,并且与供应商、客户等建立稳定的合作关系,实现资源共享和优势互补。其次,推进绿色生产发展,引入环保技术和设备,降低生产过程中的能耗和排放,减少资源浪费。最后,加强企业间的合作与相互学习,增加与合作伙伴的沟通协作,共同应对市场挑战和机遇,寻求合作创新的机会,共同开发新产品、新技术和新市场。

参考文献

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文献

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2025年第25卷第9期

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接收时间：2024-11-09
首发时间：2025-07-18
出版时间：2025-05-10

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收稿日期：2024-11-09

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福建师范大学经济学院, 福州 350108

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

因素	子指标	指标取值说明	权重/%
新型劳动者	研发人员薪资占比	研发费用-工资薪酬/营业收入	3
研发人员占比	研发人员数/员工人数	7
人均工资占比	(工资薪酬/员工人数)/营业收入	7
新型劳动对象	固定资产占比	固定资产/资产总额	9
制造费用占比	经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)	9
新型劳动资料	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	3
研发租赁费占比	研发费用-租赁费/营业收入	7
研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	3
无形资产占比	无形资产/资产总额	18
商誉占比	商誉净值/资产总额	12
总资产周转率	营业收入/平均资产总额	9
权益乘数倒数	所有者权益/资产总额	13
新质生产力			100

因素

子指标

指标取值说明

权重/%

新型
劳动者

研发人员薪资占比

研发费用-工资薪酬/营业收入

研发人员占比

研发人员数/员工人数

人均工资占比

(工资薪酬/员工人数)/营业收入

新型
劳动对象

固定资产占比

固定资产/资产总额

制造费用占比

经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)

新型劳
动资料

研发折旧摊销占比

研发费用-折旧摊销/营业收入

研发租赁费占比

研发费用-租赁费/营业收入

研发直接投入占比

研发费用-直接投入/营业收入

无形资产占比

无形资产/资产总额

商誉占比

商誉净值/资产总额

总资产周转率

营业收入/平均资产总额

权益乘数倒数

所有者权益/资产总额

新质生产力

100

变量名称	变量符号	变量含义
营业收入增长率	Rga	(营业收入总额-上年营业收入总额)/上年营业收入总额×100%
经营杠杆	Dol	(净利润+所得税费用+财务费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销)/(净利润+所得税费用+财务费用)
融资约束指数	kz	kz指数
托宾Q值	Tobin Q	市场价值与资产重置成本之比
资产负债率	Dar	总资产与总负债之比
同群企业营业收入增长率	pRga	同行业同群企业营业收入增长率的均值
同群企业经营杠杆	pDol	同行业同群企业经营杠杆的均值
同群企业融资约束	pkz	同行业同群企业kz指数的均值
同群企业托宾Q值	pTobin Q	同行业同群企业市场价值与资产重置成本之比的均值
同群企业资产负债率	pDar	同行业同群企业总资产与总负债之比的均值

变量名称

变量符号

变量含义

营业收入增长率

Rga

(营业收入总额-上年营业收入总额)/上年营业收入总额×100%

经营杠杆

Dol

(净利润+所得税费用+财务费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销)/(净利润+所得税费用+财务费用)

融资约束指数

kz指数

托宾Q值

Tobin Q

市场价值与资产重置成本之比

资产负债率

Dar

总资产与总负债之比

同群企业营业收入增长率

pRga

同行业同群企业营业收入增长率的均值

同群企业经营杠杆

pDol

同行业同群企业经营杠杆的均值

同群企业融资约束

pkz

同行业同群企业kz指数的均值

同群企业托宾Q值

pTobin Q

同行业同群企业市场价值与资产重置成本之比的均值

同群企业资产负债率

pDar

同行业同群企业总资产与总负债之比的均值

变量	样本数	均值	标准差	最小值	中位数	最大值
NPro	35 299	0.200	0.050	0.070	0.201	0.368
NPro_ind	35 299	0.201	0.030	0.095	0.203	0.288
Rga	35 299	0.163	0.410	-0.574	0.100	2.537
Dol	35 299	1.330	1.011	-2.129	1.265	6.177
kz	35 299	1.475	2.158	-4.848	1.575	6.903
Tobin Q	35 299	2.020	1.390	0.000	1.590	8.952
Dar	35 299	0.429	0.209	0.055	0.420	0.935
Prga	35 299	0.163	0.092	-0.569	0.151	0.974
Pdol	35 299	1.330	0.151	0.442	1.294	2.215
Pkz	35 299	1.475	0.806	-2.959	1.129	4.791
Ptobin Q	35 299	2.020	0.479	1.088	1.961	8.445
Pdar	35 299	0.429	0.078	0.055	0.402	0.875

变量

样本数

均值

标准差

最小值

中位数

最大值

NPro

35 299

0.200

0.050

0.070

0.201

0.368

NPro_ind

35 299

0.201

0.030

0.095

0.203

0.288

Rga

35 299

0.163

0.410

-0.574

0.100

2.537

Dol

35 299

1.330

1.011

-2.129

1.265

6.177

35 299

1.475

2.158

-4.848

1.575

6.903

Tobin Q

35 299

2.020

1.390

0.000

1.590

8.952

Dar

35 299

0.429

0.209

0.055

0.420

0.935

Prga

35 299

0.163

0.092

-0.569

0.151

0.974

Pdol

35 299

1.330

0.151

0.442

1.294

2.215

Pkz

35 299

1.475

0.806

-2.959

1.129

4.791

Ptobin Q

35 299

2.020

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1.961

8.445

Pdar

35 299

0.429

0.078

0.055

0.402

0.875

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	NPro	NPro	NPro	NPro
NPro_ind	0.774^*** (37.720)	0.557^*** (28.687)	0.669^*** (22.418)	0.579^*** (19.938)
常数项	0.048^*** (11.343)	0.120^*** (28.661)	0.044^*** (3.753)	0.066^*** (6.562)
样本数	35 299	35 299	35 299	35 299
Controls	No	No	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes
R²	0.234	0.451	0.240	0.457

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

NPro

NPro_ind

0.774^***
(37.720)

0.557^***
(28.687)

0.669^***
(22.418)

0.579^***
(19.938)

常数项

0.048^***
(11.343)

0.120^***
(28.661)

0.044^***
(3.753)

0.066^***
(6.562)

样本数

35 299

Controls

Yes

Year

Yes

Pro

Yes

R²

0.234

0.451

0.240

0.457

变量	tfp_lp	tfp_op	制造业子样本	加入宏观控制变量
NPro_ind	1.608^*** (2.912)	1.214^** (2.456)	0.647^*** (18.838)	0.487^*** (16.361)	0.579^*** (19.927)
lngdp					0.003
					(0.528)
常数项	8.044^*** (29.807)	7.417^*** (31.096)	0.077^*** (10.821)	11.430 (1.417)	0.032 (0.506)
样本数	33 599	33 599	23 070	23 070	35 290
Controls	Yes	Yes	No	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.026	0.028	0.107	0.400	0.456

变量

tfp_lp

tfp_op

制造业
子样本

加入宏观
控制变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

NPro_ind

1.608^***
(2.912)

1.214^**
(2.456)

0.647^***
(18.838)

0.487^***
(16.361)

0.579^***
(19.927)

lngdp

0.003

(0.528)

常数项

8.044^***
(29.807)

7.417^***
(31.096)

0.077^***
(10.821)

11.430
(1.417)

0.032
(0.506)

样本数

33 599

23 070

35 290

Controls

Yes

Year

Yes

Pro

Yes

adj.R²

0.026

0.028

0.107

0.400

0.456

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
NPro_ind	0.348^*** (22.006)	0.471^*** (9.679)	0.591^*** (16.598)	0.535^*** (17.386)
p_leaders	0.454^*** (15.830)
p_followers		0.000 (0.000)
常数项	0.034^*** (3.306)	0.108^*** (5.663)	0.081^*** (6.652)	0.047^*** (3.463)
样本数	10 582	10 598	17 588	17 711
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.532	0.388	0.456	0.459

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

领先者对跟
随者的反应

跟随者对领
先者的反应

高竞争

低竞争

NPro_ind

0.348^***
(22.006)

0.471^***
(9.679)

0.591^***
(16.598)

0.535^***
(17.386)

p_leaders

0.454^***
(15.830)

p_followers

0.000
(0.000)

常数项

0.034^***
(3.306)

0.108^***
(5.663)

0.081^***
(6.652)

0.047^***
(3.463)

样本数

10 582

10 598

17 588

17 711

Controls

Yes

Year

Yes

Pro

Yes

adj.R²

0.532

0.388

0.456

0.459

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	国企	非国企	低市场化	中市场化	高市场化
NPro_ind	0.643^***	0.524^***	0.609^***	0.641^***	0.603^***
	(12.821)	(16.096)	(12.386)	(16.173)	(11.660)
常数项	0.071^***	0.077^***	0.061^***	0.055^***	0.064^***
	(4.311)	(5.886)	(3.044)	(4.004)	(3.695)
样本数	12 245	23 054	7 929	15 423	7 693
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Pro	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
adj.R²	0.475	0.443	0.453	0.475	0.442
Chow检验	Chi²(1) =16.39 Prob>Chi² = 0.000 0	Chi²(1) =5.15 Prob>Chi² = 0.000 0

变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

国企

非国企

低市场化

中市场化

高市场化

NPro_ind

0.643^***

0.524^***

0.609^***

0.641^***

0.603^***

(12.821)

(16.096)

(12.386)

(16.173)

(11.660)

常数项

0.071^***

0.077^***

0.061^***

0.055^***

0.064^***

(4.311)

(5.886)

(3.044)

(4.004)

(3.695)

样本数

12 245

23 054

7 929

15 423

7 693

Controls

Yes

Year

Yes

Pro

Yes

adj.R²

0.475

0.443

0.453

0.475

0.442

Chow检验

Chi²(1) =16.39
Prob>Chi² = 0.000 0

Chi²(1) =5.15
Prob>Chi² = 0.000 0