众所周知，企业是整个国民经济的细胞，只有企业的长足发展才能实现经济的长期繁荣与稳定。而从长远的观点看，企业要发展，则需要技术创新。长期的有效的技术创新是保证企业保持企业竞争力、永远立于不败之地的关键所在。国外的实践表明：要使企业实现持续地卓有成效地进行技术创新，两个方面的因素是缺一不可的：一是来自于企业内部的创新决策；二是来自企业外部的大环境，即国家所制定的创新政策。 20实际50年代初，美籍奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特(J.A.Schumpeter)提出了著名的“熊彼特假设”，即认为垄断性市场组织与大企业都有利于企业技术创新。 熊彼特假设提出以后，引起了许许多多经济学家的兴趣。各国经济学家使用不同的方法对“假设”进行了实证的检验，所得到的结论更是具有多样性，有的支持，有的否定，即使到现在，也没有统一定论。本文所作的工作可以为这一方面的研究起到补充的作用，为这一领域的研究提供新的来自中国的肯定的或否定的证据。 本文我们首先尝试使用对数线性模型来估计企业技术创新的规模弹性，但是估计结果并不理想。并且从以往的研究来看，有关模型形式的选择一直就存在很大的争议。因此为了减小模型设定误差，我们将不设定模型的具体形式，所有的模型都将采用非参数模型的设定的方法。 通过对数据进行统计分析发现，本文所使用的数据存在严重的非正态性和非对称性。因此，如果用最小二乘法进行估计，则会使得估计结果出现严重的偏误而不可信。本文将使用相对于最小二乘法更具有稳健性的分位点回归估计法。 另外，由于本文所使用的是截面数据，容易受异方差问题干扰，因此我们进一步采用加权回归的方法来估计模型。同时，根据以往研究经验知道，模型可能存在内生性问题，因此，本文将所有模型在所有数据集上进行内生性检验，并且首先估计不存在内生性的模型。 应用软件R对模型进行估计，得出了以下一些有意义的结果： 1、比较分位点回归法与最小二乘法所得到的估计结果发现，两者存在显著差别，说明分位点回归估计法是一种有效的估计方法。 2、从估计结果来看，企业科技投入强度和技术创新投入强度(R&D投入强度)与企业规模之间存在复杂的函数关系，很难用一个确定的简单函数加以描述，说明本文选择非参数方法的合理性。 3、研究发现，企业科技投入强度和技术创新投入强度(R&D投入强度)与企业规模之间存在四种关系：倒U形、多峰型、水平直线型和非标准V形。 本文的创新之处主要表现在以下几个方面： 1、首次应用上海市微观企业数据分行业分析企业技术创新的规模效应。在研究规模效应时，分别使用了对数线性模型和非参数模型两种方法进行估计。 2、首次引用了并应用惩罚性非参数分位点回归估计方法进行研究。 3、对模型估计过程中可能出现的诸如异方差和内生性等问题进行了有效的处理。 4、分别采用了企业科技投入强度和企业R&D投入强度作为模型中的因变量来考察企业的规模效应，从中发现不同行业间，或同一行业内关于这两种投入强度规模效应的相似与差异。 不足之处表现在三个方面：第一，由于某些变量难以观测，而多变量问题的估计难度很高，致使模型设定为单变量模型。这一问题也是国内外相关研究所遇到的普遍问题，今后的研究应该收集和选用更多的相关变量，发展更加精确的模型估计方法；第二，样本容量的变化可能会对研究结果产生影响；第三，受论文篇幅的制约，本文集中讨论企业投入这一方面的规模效应，而没有研究产出方面的相关问题。 本文结构安排如下：第一章对所研究的问题进行了描述；第二章对以往研究进行了详细总结之后，我们在第三章提出来本文的研究方法：非参数分位点回归法，并介绍了此方法。最后，在第四章中我们分析了估计的结果，并据此提出了一些有益的政策建议。