成長機會門檻下企業的研發投入與經營績效

王曉燕 梁彥清

摘 要：本文以2012—2018年創業板上市公司平衡面板數據為研究樣本，運用面板門檻模型和固定效應模型，研究不同成長階段企業的研發投入與經營績效之間的關系。研究結果表明：研發投入與經營績效會受到成長機會的影響，存在非線性的雙門檻效應。當成長機會低于第一門檻值時，研發投入對經營績效的相對影響顯著為負，且影響程度較高;當成長機會發展到第一門檻值和第二門檻值之間時，研發投入對經營績效的影響顯著為正;當成長機會超過第二門檻值時，研發投入對經營績效的相對影響顯著為正，且影響程度明顯降低。進一步區分行業的研究結果顯示，無論是低成長階段還是高成長階段，制造業研發投入對經營績效的影響程度均要低于非制造業，這為我國研發投入政策的制定提供了數據支撐和實踐經驗。

關鍵詞：成長機會;研發投入;經營績效;面板門檻模型;固定效應模型

中圖分類號：F279.24 ?文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2019）12-0088-08

一、問題的提出

中小企業要想發展壯大，保持競爭優勢，技術創新是關鍵，而技術創新的核心則是需要企業持續不斷地注入研發投資。引入新產品和新工藝的創新型企業可以增強其市場實力和競爭優勢[1]。2009年10月23日，28家中小高科技企業獲得創業板首批上市資格，與主板市場不同，創業板市場主要以中小企業、高新科技企業為服務對象。2009—2018年創業板上市公司從28家發展到744家，整個板塊的發展肩負著提升中小企業技術創新能力和推動經濟發展的重任。近年來，創業板上市公司的研發投入強度基本維持在7%—8%，2013年后出現下降[2]。研發投入強度呈現下降態勢，研發支出反而不斷上升，2009—2018年平均研發支出金額從1 555.85萬元增長至9 310.27萬元，年均復合增長率為22.96%，增長速度較快。從行業差異看，由于信息傳輸、軟件和信息技術服務業中無形資產占比較高，研發支出也相對較高，平均研發投入強度均值一直在10%以上，而農、林、牧、漁業以及采礦業等行業，無形資產占比相對較低，平均研發投入強度一直在5%以下。

從創業板上市公司的研發數據來看，研發投入呈現遞增趨勢，然而作為一種技術創新生產要素的投入，研發投入同樣符合邊際報酬遞減規律，但研發投入的成本與收益具有明顯的弱對應性，這也就帶來一系列的問題：一是持續不斷的研發投入一定能夠帶來企業的高回報和高收益嗎，經營績效是否隨著研發投入的增加呈現線性或者非線性的變化趨勢？二是如果存在非線性的變化趨勢，創業板塊中研發投入對企業產出或者經營績效的影響是否存在一個或者幾個門檻效應？三是研發投入與經營績效的關系在不同行業之間是否存在顯著差異，企業所屬行業特征是否會影響門檻值的確定？這都是亟待解決的一系列問題。

關于企業研發投入的國內外研究主要分為兩大類：一類是將企業研發投入作為因變量，研究企業研發投入的前置變量，即企業研發投入的影響因素;另一類是將企業研發投入作為自變量，研究企業研發投入的后置變量，即企業研發投入與產出或者經營績效等的關系。從企業研發投入的外部影響因素看，相關研究主要圍繞政府政策[3]、市場競爭程度[4]、行業特征[5]和地區差異[6]等因素展開。從企業研發投入的內部影響因素看，相關研究主要圍繞企業性質[7]、資本結構[8]、企業規模[9]和管理者特征[10]等因素展開。學者們對于企業研發投入與產出或者經營績效的研究，主要存在以下三種觀點：正相關、負相關和不相關。Dugal和Morbey[11]發現，研發支出能夠提升企業績效，而且新產品或者更高效的生產過程將使企業免受經濟衰退的影響。杜勇等[12]以2007—2012年高新技術上市公司為樣本，發現研發投入與盈利能力之間存在顯著正相關關系，但與成長能力的相關關系不顯著。朱衛平和倫蕊[13]對中國軟件產業進行實證分析，發現研發強度對利潤率存在顯著負向影響。還有部分學者認為，研發投入與企業績效不相關[14]或者呈現倒U型關系[15]。

以上研究成果豐富了企業研發投入方面的研究，但得出不同的結論，筆者認為可能存在兩方面的原因：一是忽略了研發投入行為的連貫性，因而有學者將研發投入融入中間鏈條，更細致地捕捉前置因素對研發投入產生何種影響，進而影響績效的行為[16];二是沒有考慮研發投入的階段性特征，忽略了研發投入對企業績效影響的延遲性以及研發投入的溢出效應。近年來，有學者開始關注研發投入是否越多越好，是否存在適度范圍，是否存在門檻效應。孫曉華和辛夢依[17]基于2002—2009年36個工業行業的面板數據，通過實證研究發現研發投資存在門檻效應。戴小勇和成力為[18]指出，企業存在最佳研發投入強度區間，在我國有研發投資活動的大部分企業中，研發投入強度仍低于第一個門檻值。盡管這些研究表明研發投入存在區間效應，但關于研發投入與經營績效的研究還尚未達成共識，而且主要集中在工業企業等研究領域。此外，生命周期理論表明，處于起步階段和成長階段的企業研發重點都存在差異，或者在新產品的設計和改進上，或者在核心競爭力的提升上，以使自己的產品有別于競爭對手。因此，本文運用面板門檻模型，考慮研發投入的動態性，引入企業生命周期理論，從企業的不同成長機會分析研發投入滯后一期對經營績效的影響，并根據制造業和非制造業的不同屬性，深入分析行業之間研發投入行為的差異性，以期為技術創新政策的制定和調整提供經驗證據。

本文的貢獻主要體現在：一是運用創業板上市公司平衡面板數據本身的特點劃分成長區間，從企業不同的成長機會出發，即低成長階段、中低成長階段和高成長階段，分析了企業的研發投入與經營績效之間的作用機制，豐富了企業研發投資行為的研究視野;二是考慮了行業異質性的影響，將制造業和非制造業嵌入到同一框架體系進行分組研究，論證了兩者對研發投入的差異性影響。受時間限制，創業板自開板以來，企業成立時間最長為10年，相對于主板企業而言樣本區間還較短，因而研發投入對經營績效的影響還需要更長時間跨度的檢驗。

二、研究設計

（一）門檻回歸方法及模型設定

根據前面的文獻回顧可以看出，企業的研發投入與經營績效之間可能存在非線性關系，傳統的線性模型無法解釋在不同成長機會下研發投入對經營績效的作用路徑及效應。本文利用Hansen[19]提出的面板門檻模型，通過研究研發投入與經營績效之間的關系，進一步探討研發投入是不是越多越好。由于面板門檻模型并不要求回歸系數為常數，允許研究被解釋變量和解釋變量之間的非線性聯系，因而門檻方法可以有效解決之前研究中假設樣本分割是外生的問題。

（二）數據來源

本文使用平衡面板數據，相關數據來源于Wind數據庫和Csmar數據庫，部分缺失數據借助上市公司年報和巨潮資訊網等途徑手工搜集和整理。以2012年12月31日前上市的創業板公司為研究樣本，時間跨度為 2012—2018年，按照以下原則對樣本進行篩選：一是剔除金融類、被ST和PT的上市公司;二是考慮到企業研發投入對經營績效的滯后性，企業研發支出選取2011—2017年的數據，計算發展能力以2011年的觀測值作為基期，選取2011—2018年的數據，其余變量則選取2012—2018年連續7年的數據。最終，本文選取了2012—2018年連續7年191家創業板上市公司的平衡面板數據作為研究對象。為了消除極端值的影響，對變量數據在1%和99%分位上進行縮尾處理。本文的數據分析通過Stata15.0和Excel2016等軟件實現。

（三）變量說明與指標選取

被解釋變量：經營績效（Tobins Q）。以往大多數研究以資產收益率（ROA）作為衡量指標，未考慮企業的未來預期情況。本文借鑒姚冰湜等[20]的研究，采用當期Tobins Q衡量企業當期經營績效，Tobins Q=市值/總資產。

解釋變量：研發投入（R&D）。關于研發投入學術界一般采用絕對數和相對數兩種類型的指標衡量，絕對數強調從總量上衡量企業的研發活動，相對數一般用研發支出占銷售收入的比重，或者研發支出占總資產的比重等比率指標衡量。雖然相對數考慮了不同企業間的差異，但由于模型中在控制變量里已經考慮了企業規模等差異性的影響，因而本文借鑒陳修德等[21]的研究，考慮研發投資行為對經營績效的滯后影響，選取研發投入總額自然對數的滯后一期衡量研發投入。

門檻變量：成長機會（GROWTH）。關于企業成長機會的衡量主要有兩種方法：一是單一指標法，比如總資產增長率和營業收入增長率等;二是綜合指標法，選取反映企業成長機會的多維指標衡量，為了綜合反映企業的成長機會，本文采用綜合指標法衡量企業的成長機會。為了降低成長機會指標維度，同時消除變量之間的多重共線性影響，本文利用主成分分析法計算成長機會指數。借鑒曹廷求等[22]與孫戈兵等[23]的研究，本文選取市凈率（PB）、每股凈資產（NAPS）、營業收入增長率（BRGR）、總資產增加率（TAGR）、凈資產增長率（ROEGR）和凈利潤增長率（NPGR）等變量作為反映成長機會的指標。在進行主成分分析前，進行KMO和SMC檢驗，判定適合做主成分分析。通過主成分因子碎石圖判定選擇三個主成分因子，進而第一主成分子因子、第二主成分子因子和第三主成分因子的貢獻率分別為31.07%，28.44%和22.92%，累計貢獻率達到82.42%，能夠較好地代表成長機會的綜合指標。因此，以各因子的貢獻率為權重構建成長機會指數，GROWTH=（0.3107f1+0.2844f2+0.2292f3）/0.8242。

控制變量。本文將對企業的經營績效和研發投入具有重要影響的因素作為控制變量：企業規模（SIZE），用年末總資產的自然對數表示;企業年齡（AGE），用當期年份減去成立年份表示;資本結構（LEV），用企業年末負債總額/資產總額×100%表示;資本密集度（CAP），用總資產/營業收入表示;股權集中度（STCON），用企業第一大股東持股比例表示;市場化水平（MARKET），用《中國分省份市場化指數報告（2016）》中的市場化指數表示，2015—2018年的數據通過加權平均法預測得出;產權性質（NATURE），根據終極控制人是否國有區分國有企業和民營企業，其中國有企業取值為1，民營企業取值為0。需要特別說明的是，市場競爭環境能夠推動企業不同程度的技術創新，也是影響研發投入和經營績效的重要因素。

本文主要變量的描述性統計如表1所示。2012—2018年創業板樣本公司總資產自然對數均值為21.470萬元，研發投入自然對數均值為17.490萬元，研發投入占總資產比重相對較大。在創業板樣本公司中，上市年份最高為9年，上市時間不是很長，屬于新興板塊，資本密集度、資產負債率以及市場競爭力離散程度不大，而股權集中度標準差為12.460，則呈現較大的離散度。

三、檢驗與回歸結果分析

（一）門檻效應單一及多重選擇檢驗

采用面板門檻模型回歸時，要檢驗是否存在門檻效應以及存在幾個門檻值。

借鑒Hansen[19]與連玉君和程建[24]的研究，考慮到研發投入對經營績效存在滯后影響，采用Bootstrap方法，得到相應的F統計量和P值。在單一門檻檢驗情形下，F統計量為198.031，相應的P值為0.000，說明在1%的顯著性水平上存在單一門檻效應，且其門檻值為0.216。在此基礎上進行雙重門檻檢驗發現，F統計量為79.308，相應的P值為0.000，說明在1%的顯著性水平上存在雙重門檻效應，其門檻值分別為0.216和0.712。當進行三重門檻效應檢驗時，F值為0.000，P值為0.317，說明無法拒絕原假設，即不存在三重門檻效應。首先，從顯著性水平來看，雙重門檻效應模擬相對較好。其次，采用以下兩種方法進行穩健性檢驗：一是采用凈資產收益率衡量經營收益;二是將當期研發投入納入解釋變量。穩健性檢驗結果顯示，均是雙重門檻模擬效果較好，因而本文選取雙重門檻模型來研究研發投入對經營績效的非線性影響。

在雙重門檻模型的門檻檢驗中，兩個門檻值0.216和0.712均在95%的置信區間內，門檻估計值有效。同時通過繪圖可以更為直觀清晰地看出其門檻估計值等于真實值，繪制搜索第一個門檻、第二個門檻效應的似然比統計量和門檻估計折線圖，發現門檻估計值位于95%的置信區間，是LR值小于5%顯著性水平的臨界值7.350對應的區間。限于篇幅，第一個門檻估計值與置信區間圖和第二個門檻估計值與置信區間圖末在正文列出，留存備索。因此，根據0.216和0.712兩個門檻值將創業板上市公司劃分為三個成長階段，即低成長階段（GROWTH≤0.216）、中低成長階段（0.2160.712）。

表2列示了2012—2018年不同成長階段的樣本公司數，可以看出連續7年中有70.38%的樣本公司處于低成長階段，18.10%的樣本公司處于中低成長階段，僅有11.52%的樣本公司處于高成長階段。這說明創業板上市公司還有很大的發展空間，通過合理制定研發投資的戰略決策，可以有效提高經營績效。

（二）基準回歸結果分析

通過Hausman檢驗，在5%的顯著性水平上拒絕原假設，選擇采用固定效應模型進行分析，結果如表3所示。表3列（2）和列（4）均為考慮異方差影響之后的穩健性估計。

從表3列（1）和列（2）來看，回歸結果基本相同。在低成長階段，研發投入的系數相對于中低成長階段為-0.063，并且在1%的水平上顯著為負;在中低成長階段，研發投入的系數為0.322，并且在5%的水平上顯著為正;在高成長階段，研發投入的系數相對于中低成長階段為0.060，并且在1%的水平上顯著為正，低成長階段，研發投入的系數絕對值顯著大于高成長階段的系數絕對值。經過分析可知，在低成長階段、中低成長階段和高成長階段，研究投入的系數分別為0.259、0.322和0.382，可以看出，隨著研發投入的不斷注入，技術創新能力呈現快速增長態勢，而且在創業板中研發投入遠遠沒有達到投入量的飽和點。從表3列（3）和列（4）的回歸分析結果來看，加入年度影響因素之后，擬合優度值R2從0.231提升到0.570，擬合效果加強。在低成長階段、中低成長階段和高成長階段，研發投入的系數分別為0.276、0.317和0.354，且均在1%的水平上顯著，與未加入年度變量的影響結果一致。研發投入對經營績效的影響之所以會出現階段性遞增的特征，主要是創業板上市時間相對于主板公司時間較短，而且創業板本身具有孕育高科技企業和提升其創新能力的平臺，雖然研發投入本身具有投入時間長和風險不確定的特點，但在長時間的滲透影響過程中，研發投入會作為潛在的無形資產為企業帶來超額收益。之所以呈現階段式遞增的特點，究其本質是源于企業在初級成長階段，持續發展是企業的生命力，創新對于此階段的企業來說是謹慎的，因而這一階段初創企業和信息產業的企業經常在創新活動中進行大規模、高風險的投資，從而導致更多的研發投入，技術擴散速度相對較慢，技術轉化為效益的周期較長，對經營績效的影響較小;到企業呈現穩定增長態勢，企業經營狀況處于持續穩定增長階段時，成熟企業和非信息產業的企業研發投入對于企業的意義就得以體現，通過無形的滲透，從而影響到企業的各個方面，最終對經營績效產生顯著正向影響。就控制變量而言，企業規模與經營績效之間存在顯著負向關系，企業規模越大，相應的企業日常經營與治理更為復雜，從而影響經營績效。企業年齡與經營績效之間存在顯著正向關系，企業年齡越大，企業融資能力就更強，內部控制能力更完善，更能有效提升經營績效。

（三）行業差異化分析

傳統的經濟增長理論認為，技術創新是經濟增長的重要源泉，而研發投資行為是技術創新的重要方式。通過雙重門檻模型的回歸分析，可以判斷不同成長機會下創業板上市公司的研發投入與經營績效存在非線性關系，但對于不同行業的影響也存在差異。因此，研發投入對于經營績效的敏感性也存在差異，需要結合企業的行業類型進一步深入分析研發投入對經營績效的影響。本文采用2012年中國證券監督管理委員會行業分類方法，對191家創業板上市公司進行行業劃分，由于制造業數量相對較多，將制造業細分到次類，與其他行業門類大類并列。其中計算機、通信和其他電子設備制造業、醫藥制造業等體現新材料、新技術和新工藝的行業占比較大，具有一定的優勢。從創業板上市公司來看，除了少數公司進行了轉型和發生了行業變更，大部分公司的主營業務沒有發生實質性變化。

由于2012—2018年創業板上市公司數為191個，為了便于分析將樣本企業分為制造業和非制造業行業，回歸結果如表4所示。表4列（1）和列（2）考慮年份和企業個體效應的影響，列（3）和列（4）是在列（1）和列（2）的基礎上考慮異方差的影響，進行的異方差穩健性估計。

從表4制造業和非制造業的分樣本回歸結果可以看出，在低成長階段，制造業研發投入和非制造業研發投入的相對影響系數分別為-0.040和-0.044，并且均在1%的水平上顯著;在高成長階段，制造業研發投入和非制造業研發投入的相對影響系數分別為0.029和0.041，并且均在1%的水平上顯著。另外，進行鄒檢驗，鄒檢驗值為5.46，P值為0.000，這進一步驗證了制造業與非制造業之間存在明顯的結構性差異，究其原因是非制造業比如信息傳輸、軟件和信息技術服務業以及科學研究和技術服務業普遍強調自身的技術優勢，其行業本身更側重于研發投資行為，以提高企業的技術創新能力。因此，在低成長階段和高成長階段，相對于制造業，非制造業研發投入對經營績效的相對影響系數絕對值較大。這也正好印證了制造業的研發投入為何總是滯后于非制造業，是由于其本身的行業特點決定的，非制造業研發投入的產出效應增長較快和拉動優勢明顯等現象，成為越來越多的制造業企業轉型升級的數據支撐和實踐經驗。

四、研究結論與政策建議

（一）研究結論

技術創新驅動經濟增長，決定企業健康成長。因此，企業技術創新能力的提高成為增強企業競爭力的有效路徑，目前也是學者們普遍關注的熱點問題，而研發投入是實現企業長期穩健發展的重要手段。以往的文獻過多集中在研發投入前置鏈條和后置鏈條的線性關系上，忽視了研發投入的階段性特征和生產要素邊際遞減的特點，這也就可能造成研發投入對經營績效的非線性影響。因此，本文以2012—2018年創業板上市公司的平衡面板數據為研究對象，對企業的研發投入與經營績效的關系，以及研發投入是否存在門檻效應進行了經驗分析，并得出以下結論：

第一，成長機會存在雙重門檻，具有明顯的區間效應。在低成長階段和高成長階段，企業的研發投入與經營績效之間分別呈現顯著負相關和顯著正相關關系，而且低成長階段的相對影響程度顯著高于高成長階段，在中低成長階段，研發投入與經營績效呈現顯著正相關關系。這說明由于研發投入作為專利等無形資產的投入，必然會帶來企業的超額收益，而且在不同的成長階段，除受研發投入的成本影響外，還受市場環境和行業特征等因素的影響。

第二，由于行業本身特征對研發投入的影響存在異質性，將行業分為制造業和非制造業進行門檻回歸差異檢驗，結果發現無論是低成長階段還是高成長階段，制造業研發投入對經營績效的影響程度均要低于非制造業，而且制造業研發投入的外部性顯現還是相對較慢的。

（二）政策建議

基于上述研究結論，筆者提出如下政策建議：

第一，正確認識企業的研發投入與經營績效的階段性和動態性。盡管研發投入是企業創新能力提升的核心環節，但研發投入并不是企業尋求創新的萬能鑰匙，它還可能產生“雙刃劍”的效果。在不同的成長機會下，研發投入對經營績效的影響可能產生正向影響、負向影響甚至影響不顯著，如果利用不當，造成資金的占用，收益短期內又無法收回，可能會導致企業資金鏈的斷裂，出現虧損甚至破產。因此，企業進行戰略決策時，應當客觀地看待研發投入所帶來的企業增長效應，結合企業不同的成長機會，利用研發投入的階段性和動態性，積極探索符合企業可持續增長和業績提升的合理研發路徑，提升企業的核心競爭力和未來的抗風險能力。

第二，充分考慮行業差異對企業研發投入的影響。不同行業對于技術的依賴性不同，而且技術研發的行業關聯還受到宏觀環境和政策導向等諸多因素的影響，比如計算機、通信和其他電子設備等行業中，無形資產占比相對較高，核心技術的創新是企業成長的關鍵，而傳統采礦業和服務業等行業對于技術的依賴程度相對較低，相應研發投入行為就少。不論是高新制造業還是傳統非制造業，要保持競爭力，就需要合理安排研發投入，實現正確的產業技術轉型。因此，行業研發投資戰略的選擇，應該充分考慮行業異質性及其潛在因素對研發投入的影響，并合理優化研發資源的配置結構。

第三，經營績效受研發投入的影響存在明顯滯后性，企業處于不同成長階段，產生的收益可能來自于之前研發投入帶來的滲透影響，研發投入在企業發展的不同階段保持不同的配置比例，既要有效規劃實施，也要考慮前期影響，合理提升企業研發資源的配置能力。在政府層面，發揮其主導作用，進行必要的宏觀調控，給予符合條件的企業相應的研發補貼，鼓勵企業研發的同時彌補企業研發投入不足;在企業層面，重視企業自身競爭力的提升，考慮企業規模與經營績效協調發展，自主強化企業的研發能力，實現研發資源與其他資源的有效協同運行。

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（責任編輯：孫 艷）