企業技術創新與企業經濟績效關系的探析

蔣天旭 朱 敏

（西南財經大學，成都 610074）

企業技術創新與企業經濟績效關系的探析

蔣天旭 朱 敏

（西南財經大學，成都 610074）

本文以總資產收益率和凈資產收益率作為反映企業經濟績效的因變量，以研發密度、技術人員比率、資本支出率和專利作為反映企業技術創新的自變量，同時選用控制變量資產負債率 （Debt）和企業規模 （Size）進行回歸估計，得出如下結論：企業研發密度、企業技術人員比率、專利授權數均與企業經濟績效之間存在正相關關系，資本支出率與企業經濟績效之間存在負相關關系。

企業技術創新 經濟績效 正相關 研發密度 技術人員比率 專利授權數

前言

所謂技術創新是指企業運用新技術、新知識，采用新生產方法、管理模式，開發出適應市場需求的新產品和新工藝。技術創新是企業提升產品質量，滿足客戶需求，提升市場競爭份額，獲取有效客戶資源，鞏固企業核心競爭力的重要方法；也是企業提升生產績效、降低生產成本、提升企業效益的重要決策。隨著科學技術的不斷提升以及現代信息時代的不斷發展，技術創新對企業的影響是極為明顯的，作為市場競爭主體之一的企業，其發展和創新將決定著未來的發展趨勢。尤其是技術，作為企業核心的要素資源，對企業可持續發展是極為關鍵的。2014年，中央網絡安全和信息化領導小組正式成立，小組成立以后就積極倡導我國政府必須加強對企業的技術創新力度，鼓勵企業進行技術的自主創新，花大力氣推動企業科技成果的轉化。特別是市場競爭激烈的今天，企業也必須只有實現技術創新，才能在激烈的競爭中獲勝，才能有效搶占市場份額，實現企業經濟效益的不斷提升。

在不斷自主研發創新的背景下，我國創新型企業得到了迅速發展，縱觀社會主義市場經濟發展新行情，創新性企業已經成為繁榮市場活力的重要組成主體，他們主要集中于創業板這一新興市場板塊，其特征表現為創新能力強、發展速度快、風險程度較高、成立時間短、企業規模小等。自2009年創業板成立以來，自主創新為市場競爭力形成源的創新型企業得到了我國政府以及相關學者的重視。對當前我國創業板上市公司進行統計發現超過90%以上的創業板上市公司均為高新技術企業，這些上市公司強調企業自主創新、技術創新，他們將企業技術創新看作企業實現可持續發展的根本動力因素。根據有關核算，2015年，我國約超過200多家的創業板上市公司其研發強度超過了5%，與上一年相比提升了0.35個百分點，位于三板之首。如此之高的研發強度同時也必然存在這樣一個最基本的現實，即較高的資金投入。眾所周知，作為規模較小的高新技術企業，資金不足是企業發展面臨的重要瓶頸之一，如此高的研發強度意味著企業將會產生大量的資金投入，并且技術創新是一個長期的過程，有時甚至投入的周期超過10年以后企業經濟效益才有所好轉。對于中小型的高新技術企業來說，這種技術創新是否適用呢，為此，我國政府、企業、理論研究者等對企業技術創新和企業經濟績效之間存在的關系是極為關注的。在本文研究中，作者將以我國創業板上市公司為研究案例，進行兩者之間關系的實證研究，以前探索企業技術創新和企業經濟績效之間到底存在一種什么樣的關系，兩者作用的機制是什么，從而為我國企業管理者進行企業資源配置提供理論指導，并促進企業實現可持續發展。

1 企業技術創新與企業經濟績效關系的研究設計

1.1 研究假設

熊彼特創新理論是創新理論的先河，對后期創新理論的研究產生了極為重要的影響，其后技術創新理論得到了重視和發展。我國理論研究者將企業技術創新的過程歸納為：創意產生——要素投入——進行實驗——實現突破——新技術或新工藝的產生——申請專利——研發新產品、新服務——走向市場，從企業技術創新的過程來看，企業技術創新是一個十分復雜的過程，但是其中兩個環節我們必須加以重視：（1）企業只有進行要素的投入，技術創新活動才能開始；（2）專利產出是企業技術過程中控制效率最直接的體現。在整個企業技術創新過程中，這兩個是關鍵環節。根據對國外的理論研究梳理發現，國內學者也強調技術創新過程中的這兩個要素，Griliches（2012）根據對企業技術創新過程的研究認為，企業加強對要素投入的控制對企業效益的影響是十分明顯的，并且企業專利對企業效益的提升形成正面影響效益，在企業技術創新過程的研究中，必須合理考察企業要素控制變量和專利變量，才能形成全面的結論，否則得出的結果均是片面的。

在本文實證研究中，作者將從全面的角度出發，將企業技術創新投入和專利兩個變量作為重要的解釋變量進行考察，從而驗證企業技術創新與企業經濟績效之間的關系，其中企業技術創新投入的變量具體設計為研發支出、研發技術人員、資本支出等；而專利則是指企業獲得相關專利機構授權、對其競爭者形成有效技術壁壘的創新成果。在此設計基礎上，作者提出了如下假設：

假設1：企業研發密度與企業經濟績效之間存在正相關關系

假設2：企業技術人員比率與企業經濟績效之間存在正相關關系

假設3：資本支出率與企業經濟績效之間存在負相關關系

假設4：專利授權數與企業經濟績效之間存在正相關關系

1.2 模型設計

為了有效驗證企業技術創新與企業經濟績效之間的關系，本文共設計了4個模型進行兩者之間關系的驗證，具體如下所示：

模型1：

模型1主要是驗證企業研發密度與企業經濟績效之間關系的實證模型，同時也驗證了企業研發密度對企業經濟績效的滯后影響效應。

模型2：

模型2主要是驗證企業技術人員比率與企業經濟績效之間關系的實證模型。

模型3：

模型3主要是驗證資本支出率與企業經濟績效之間關系的實證模型。

模型4：

模型4主要是驗證企業專利變量與企業經濟績效之間關系的實證模型，同時也驗證了企業專利變量對企業經濟績效的滯后影響效應。

在上述4個模型中，模型中的符號所代表的含義如表1所示：

表1 模型符合的含義

2 企業技術創新與企業經濟績效關系的實證研究結果

2.1 描述性統計

2.1.1 公司經濟績效變量的描述性統計結果

表2 公司績效變量的描述性統計結果

根據對創業板上市公司經濟績效的兩個衡量變量進行描述性統計，結果如下：總資產收益率（ROA）的極小值為－13.442；極大值為27.983，均值為5.253，標準差為3.791；凈資產收益率（ROE）的極小值為－26.872；極大值為37.982，均值為6.782，標準差為1.934。可見被選的樣本中，各個創業板上市公司的企業經濟績效存在較大的個體差異，但是企業績效均位于合理的范圍之內。

2.1.2 公司技術創新等變量的描述性統計

表3 公司技術創新等變量的描述性統計結果

根據對創業板上市公司技術創新等變量進行描述性統計，結果如下：研發密度 （RDS）3年整體的極小值為0.000；極大值為43.533，均值為6.634，標準差為7.341；技術人員比率 （Tech）的極小值為 0.000；極大值為 94.563，均值為26.742，標準差為7.325；資本支出率 （Caper）3年整體的極小值為－24.653；極大值為40.232，均值為8.935，標準差為6.232；專利 （Patent）3年整體的的極小值為0.000；極大值為4.564，均值為1.353，標準差為1.032。

根據對公司技術創新等變量的描述性統計結果可以看出，樣本公司企業技術創新存在較大的差距，因此研發密度 （RDS）、技術人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）等3個變量的標準差均呈現較大的數值；根據對企業技術創新各變量的極小值來看，研發密度 （RDS）3年整體、技術人員比率 （Tech）2014年、專利 （Patent）3年整體均為0，這表明樣本企業技術創新還存在很大的差距，不容樂觀，我國創業板上市公司的資本支出率 （Caper）2014年為負值 （－24.653），充分說明了這一不樂觀的局面；另外，標準差的數據統計顯示，樣本企業的技術創新各指標也在可接收的范圍之內，樣本有進一步研究的意義。

2.1.3 控制變量的描述性統計

表4 控制變量的描述性統計結果

根據對創業板上市公司控制變量進行描述性統計，結果如下：資產負債率 （Debt）的極小值為1.325；極大值為64.872，均值為21.492，標準差為 14.653；企業規模 （Size）的極小值為19.763；極大值為22.442，均值為20.321，標準差為0.2431。

根據以上統計可見，樣本企業資產負債率（Debt）存在較大的差異，但是企業規模 （Size）卻基本相差不大。

2.2 相關性分析

對總資產收益率 （ROA）、凈資產收益率（ROE）、研發密度 （RDS）、技術人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）、專利 （Patent）、資產負債率 （Debt）、企業規模 （Size）等變量進行Pearson相關性檢驗，檢驗結果如表5所示。

表5 各變量的Pearson相關性檢驗

根據Pearson相關性檢驗方法，對各變量進行相關性檢驗，結果顯示：總資產收益率 （ROA）和凈資產收益率 （ROE）的Pearson相關性系數為0.976，作為同樣反映樣本企業經濟績效的兩個變量，其性質是一樣的，兩者表現出較高的相關性符合預期。

研發密度 （RDS）與總資產收益率 （ROA）、凈資產收益率 （ROE）Pearson相關性系數分別為0.324、0.314，符合研發密度 （RDS）與企業經濟績效正相關關系的研究假設1。技術人員比率（Tech）與總資產收益率 （ROA）、凈資產收益率（ROE）、研發密度 （RDS）的Pearson相關性系數分別為0.156、0.124、0.432，符合技術人員比率（Tech）與企業經濟績效正相關關系的研究假設2；同時技術人員比率 （Tech）與研發密度 （RDS）之間也存在較強的正相關關系。資本支出率 （Caper）與總資產收益率 （ROA）、凈資產收益率（ROE）、研發密度 （RDS）、技術人員比率 （Tech）的Pearson相關性系數分別為－2.314、－2.434、－0.231、－0.123，符合資本支出率 （Caper）與企業經濟績效的負相關關系的研究假設3；同時資本支出率 （Caper）與研發密度 （RDS）、技術人員比率 （Tech）之間也存在較強的負相關關系。專利 （Patent）與總資產收益率 （ROA）、凈資產收益率 （ROE）、研發密度 （RDS）、技術人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）的Pearson相關性系數分別為0.212、0.135、0.256、0.332、0.213符合專利 （Patent）與企業經濟績效正相關關系的研究假設 4；同時專利 （Patent）與研發密度（RDS）、技術人員比率 （Tech）、資本支出率 （Caper）之間也存在較強的正相關關系。

另外，作為控制變量資產負債率 （Debt）和企業規模 （Size）與反映企業經濟績效的各指標以及反映企業技術創新的相關指標也存在正相關關系?？梢姡粋€企業實力越強、資本越雄厚、企業規模越多，企業技術創新的能力將越強，企業經濟績效將表現出更高的特點?？傊?，通過各變量的Pearson相關性檢驗，可以初步斷定研究假設是成立的，但是Pearson相關性檢驗僅僅是一個初步檢驗，還需要進行深入的回歸研究。

2.3 回歸分析

2.3.1 研發密度與企業經濟績效之間的回歸估計

利用模型1進行企業研發密度與企業經濟績效之間的回歸估計，結果如表6所示。

表6 研發密度與企業經濟績效之間的回歸估計結果

以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以研發密度 （2012）、研發密度 （2013）、研發密度（2014）、資產負債率 （Debt）和企業規模 （Size）作為自變量進行回歸估計，其中研發密度 （2012）的估計系數為0.254，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2012）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，研發密度 （2012）每增加 1%，總資產收益率 （ROA）則提高0.254%；研發密度 （2013）的估計系數為0.247，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2013）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，研發密度 （2013）每增加1%，總資產收益率 （ROA）則提高 0.247%；研發密度（2014）的估計系數為0.243，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2014）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，研發密度 （2014）每增加1%，總資產收益率 （ROA）則提高0.243%。該回歸估計驗證了假設1，即研發密度與企業經濟績效 （總資產收益率 （ROA））之間是正相關關系。

同樣，以凈資產收益率 （ROE）作為因變量，以研發密度 （2012）、研發密度 （2013）、研發密度 （2014）、資產負債率 （Debt）和企業規模（Size）作為自變量進行回歸估計，其中研發密度（2012）的估計系數為0.305，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2012）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，研發密度 （2012）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高0.305%；研發密度 （2013）的估計系數為0.324，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2013）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，研發密度 （2013）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高0.324%；研發密度（2014）的估計系數為0.235，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明研發密度 （2014）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，研發密度 （2014）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高0.235%。該回歸估計驗證了假設1，即研發密度與企業經濟績效 （凈資產收益率 （ROE））之間是正相關關系。

兩個模型均驗證了假設1，即研發密度與企業經濟績效之間是正相關關系。

2.3.2 技術人員比率與企業經濟績效之間的回歸估計

技術人員比率與企業經濟績效之間的回歸估計結果如表7所示。

表7 技術人員比率與企業經濟績效之間的回歸估計結果

以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以技術人員比率 （Tech）、資產負債率 （Debt）、企業規模 （Size）作為自變量進行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為90.2%，F值為14.656，由此可見模型擬合較好。其中技術人員比率 （Tech）的估計系數為0.112，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明技術人員比率 （Tech）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，技術人員比率 （Tech）每增加1%，總資產收益率 （ROA）則提高0.112%。該回歸估計驗證了假設2，即技術人員比率 （Tech）與企業經濟績效 （總資產收益率 （ROA））之間是正相關關系。

同樣，以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以技術人員比率 （Tech）、資產負債率 （Debt）、企業規模 （Size）作為自變量進行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為92.3%，F值為16.092，由此可見模型擬合較好。其中技術人員比率 （Tech）的估計系數為0.132，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明技術人員比率 （Tech）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，技術人員比率 （Tech）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高0.132%。該回歸估計驗證了假設2，即技術人員比率 （Tech）與企業經濟績效 （凈資產收益率 （ROE））之間是正相關關系。

兩個模型均驗證了假設2，即技術人員比率與企業經濟績效之間是正相關關系。

2.3.3 資本支出率與企業經濟績效之間的回歸估計

資本支出率與企業經濟績效之間的回歸估計結果如表8所示。

表8 資本支出率 （Caper）與企業經濟績效之間的回歸估計結果

以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以資本支出率 （Caper）、資產負債率 （Debt）、企業規模 （Size）作為自變量進行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為89.3%，F值為15.95，由此可見模型擬合較好。其中資本支出率 （Caper）的估計系數為0.233，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明資本支出率 （Caper）與總資產收益率（ROA）之間呈現負相關，資本支出率 （Caper）每增加 1%，總資產收益率 （ROA）則降低0.233%。該回歸估計驗證了假設3，即資本支出率 （Caper）與企業經濟績效 （總資產收益率（ROA））之間是負相關關系。

同樣，以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以資本支出率 （Caper）、資產負債率 （Debt）、企業規模 （Size）作為自變量進行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為92.3%，F值為19.87，由此可見模型擬合較好。其中資本支出率 （Caper）的估計系數為－0.241，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明資本支出率 （Caper）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現負相關，資本支出率（Caper）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則降低0.241%。該回歸估計驗證了假設3，即資本支出率 （Caper）與企業經濟績效 （凈資產收益率（ROE））之間是負相關關系。

兩個模型均驗證了假設3，即資本支出率（Caper）與企業經濟績效之間是負相關關系。

2.3.4 專利授權數與企業經濟績效之間的回歸估計

專利授權數與企業經濟績效之間的回歸估計結果如表9所示。

表9 專利授權數與企業經濟績效之間的回歸估計結果

以總資產收益率 （ROA）作為因變量，以專利授權數 （2012）、專利授權數 （2013）、專利授權數 （2014）、資產負債率 （Debt）和企業規模（Size）作為自變量進行回歸估計，其中專利授權數 （2012）的估計系數為0.198，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數 （2012）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，專利授權數 （2012）每增加 1%，總資產收益率（ROA）則提高0.198%；專利授權數 （2013）的估計系數為0.178，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數 （2013）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，專利授權數（2013）每增加1%，總資產收益率 （ROA）則提高0.178%；專利授權數 （2014）的估計系數為0.187，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數 （2014）與總資產收益率 （ROA）之間呈現正相關，專利授權數 （2014）每增加1%，總資產收益率 （ROA）則提高0.187%。該回歸估計驗證了假設4，即專利授權數與企業經濟績效 （總資產收益率 （ROA））之間是正相關關系。

同樣，以凈資產收益率 （ROE）作為因變量，以專利授權數 （2012）、專利授權數 （2013）、專利授權數 （2014）、資產負債率 （Debt）和企業規模 （Size）作為自變量進行回歸估計，其中專利授權數 （2012）的估計系數為0.121，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數（2012）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，專利授權數 （2012）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高 0.121%；專利授權數（2013）的估計系數為0.194，在1%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數 （2013）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，專利授權數 （2013）每增加 1%，凈資產收益率（ROE）則提高0.194%；專利授權數 （2014）的估計系數為0.193，在5%的顯著性水平檢驗下是顯著的，這說明專利授權數 （2014）與凈資產收益率 （ROE）之間呈現正相關，專利授權數（2014）每增加1%，凈資產收益率 （ROE）則提高0.193%。該回歸估計驗證了假設4，即專利授權數與企業經濟績效 （凈資產收益率 （ROE））之間是正相關關系。

兩個模型均驗證了假設4，即專利授權數與企業經濟績效之間是正相關關系。

3 研究結論

從企業基礎創新活動的過程來看，一個企業要想形成技術壁壘，占有絕對優勢，就必須進行技術創新。企業進行技術創新，要么進行新產品的研發，要么進行新工藝的改造。但是不論兩者如何創新，技術創新必須在原有的產品和服務基礎上進行，從而實現新突破，形成企業核心而獨特的競爭優勢。這種創新一旦經過專利機構的權威認定，那么企業在該技術領域就形成了獨一無二的壟斷技術，其競爭對手因為該企業的技術創新被遠遠甩在競爭行列的隊伍后，企業的競爭優勢凸顯。而企業技術創新的另一好處在于有助于企業在該領域形成絕對的核心競爭力，從而獲取高額的壟斷利益。相反如果一個企業沒有創新，一味模仿，在激烈的市場競爭中，企業就難以形成絕對的競爭優勢，難以形成有效且穩固的技術壁壘，企業可持續發展的動力存在不足，企業的績效就無從談起。本文驗證了企業技術創新與企業經濟績效之間存在的正相關關系，有利于增強我國創新性企業的管理指導。

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The Enterprise Technical Innovation and the Analysis of Relationship between Enterprise Econom ic Performance

Jiang Tianxu Zhu Min
（Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610074，China）

Based on the total return on assets and return on netassetsas the dependentvariable reflects the enterprise economic performance，this paper takes development density，technical personnel ratio，ratio of capital expenditure and patentas reflect the enterprise technology innovation of the independent variable，and selects control variable asset－liability ratio（Debt）and firm Size（Size）for regression estimation.The conclusions are：there was a positive correlation between the rate of capital expenditure and the density of enterprise development，enterprise technical personnel ratio，the number of patent license and the enterprise economic performance，and there is a negative correlation relationship between enterprise economic performance.

enterprise technology innovation；economic performance；positive correlation；R＆D intensity；technical personnel ratio；patent license number

10.3969／j.issn.1004－910X.2016.01.007

F273.1

A

（責任編輯：史 琳）

2015—11—30

國家自然科學基金資助項目 “勞動資本化：企業家及其他創新勞動激勵模式探索 （2005）”（項目編號：70472081）。

蔣天旭，西南財經大學工商管理學院碩士研究生。研究方向：企業管理。朱敏，西南財經大學工商管理學院教授，博士生導師。研究方向：企業管理、市場營銷、消費者行為、國際貿易。