研發投入對上市公司技術效率的影響
——基于專利產出中介效應的分析

劉傳新，陳 超

（南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京 210095）

1 引言

在“大眾創業，萬眾創新”的時代背景下，我國投入了大量的人力、物力和財力進行科研創新，正向以科技創新為導向的科研大國大步邁進，企業在其中起著主導作用。近年來的中美貿易戰讓我國企業認識到提升自主創新能力的重要性和緊迫性，唯有具有核心競爭力的企業，才能在競爭中立于不敗之地，才能實現可持續發展。從“互聯網＋”到“智能＋”，伴隨著物聯網、大數據、云計算等技術的發展以及AI、5G等新一代信息技術的興起，我國計算機、通信和其他電子設備制造業進入大發展階段，成為帶動高新技術產業發展的主要力量。提升該行業的創新能力，尤其是實現高質量的創新，對于我國制造業由“大而不強”向“大而強”轉變，促使我國由“制造大國”邁向“制造強國”具有重要意義。

由此引發本文從實證的角度研究我國計算機、通信和其他電子設備制造業“創新與技術效率之間關系”的問題，從技術效率的角度，探究研發投入對企業績效的影響，是否有利于企業的發展？與此同時，作為創新產出的專利又在其中扮演何種角色？通過回答上述問題，以期為企業提出有針對性的創新活動策略。

2 文獻綜述

關于研發投入與企業績效的研究起步較早，且國內外已取得較為豐富的研究成果，但相關研究結論存在較大差異。多數學者認為研發投入能夠促進企業效率以及績效水平的提升（Petr Hanel et al.,2002;Jefferson,2004;Hu,2005;范凌鈞等，2010）[1]-[4]，而部分學者認為研發投入不利于企業效率以及績效水平的提升，具有阻礙作用（Gou et al.,2004;Lantz&Sahut,2005）[5]-[6]。此外，Toshiyuki、Mika（2008）[7]研究發現，研發資金的投入與技術效率的關聯關系會因所處行業的不同而發生變化。喬均（2015）[8]通過實證分析認為，研發投入對食品企業技術效率的影響呈現出“不規律性”。董明放和韓先鋒（2016）[9]提出，研發投入強度對技術效率的影響是呈負向門檻效應和邊際效率遞減的非線性特征，并且這種非線性關系具有顯著的空間差異。

綜上所述，學術界尚未對研發投入與企業效率之間的關系形成一致的研究結論，并且在研究過程中忽視了專利產出在兩者關系中所起的作用。研發從投入到產出通常是一個漫長的過程，并不是一蹴而就的，存在一定的滯后性和累積性。這使得研發投入與效率或績效水平之間的關系更為復雜，有必要展開相關研究進一步理清二者關系。

3 理論分析與研究假設

技術創新理論認為創新不僅能改變生產函數，還會對經濟發展起到關鍵性的促進作用，對于企業而言，通過研發活動實現技術創新，滿足市場需求，獲取競爭優勢，作為異質性資源的專利使得企業的這種競爭優勢具有持續性，從而實現利潤增長，最終能夠實現可持續發展。因此，提出如下假設：

H1：研發金額投入對技術效率具有正向影響。

H2：研發人員投入對技術效率具有正向影響。

H3：專利產出在研發投入對技術效率的影響機制中起中介作用。

4 研究設計

4.1 樣本選取及數據來源

本文以2014—2018年我國計算機、通信和其他電子設備制造業上市公司為研究樣本，剔除研究期內任一年度出現所需財務數據、研發數據和專利數據嚴重缺失以及被ST和*ST的公司，最終涉及137家上市公司，共685個有效樣本數據。本研究數據主要來源于國泰安數據庫（CSMAR），缺失數據通過中國知識產權局專利檢索系統和巨潮資訊網披露的上市公司年報進行補充，宏觀數據來源于《中國統計年鑒》及其他地區相關部門發布的統計資料。

4.2 變量設計及模型構建

4.2.1 變量設計

（1）技術效率變量。采用技術效率作為企業績效的衡量指標，以總資產、員工人數和董監高薪酬為投入變量，以營業收入為產出變量，以政府補助和宏觀經濟波動為環境變量，基于三階段DEA模型計算上市公司各年度技術效率值。

（2）研發投入變量。選取研發金額投入、研發人員投入來衡量當期研發投入。研發金額投入采用永續盤存法計算研發投入資本存量：

（3）專利產出變量。采用專利數量作為專利產出變量。專利數量是指上市公司母公司及其控股子公司2014—2017年度的三類專利申請總數。

（4）控制變量。上市公司的技術效率還會受到其他因素的影響，本文選取企業規模、資本結構、股權集中度、股權制衡度、企業年限和企業性質虛擬變量作為控制變量。

各變量定義及說明具體見表1。

表1 變量定義及其說明

4.2.2 模型構建

為驗證本文提出的假設，建立如下基于面板數據的多元回歸模型：

模型1：

模型2：

模型3：

模型4：

5 實證分析

5.1 描述性統計分析

各變量的描述性統計見表2。由表可見，樣本公司的技術效率均值為0.168，普遍較低，具有較大的提升空間。所獲政府補助最大值為45.89%，最小值為0.021%，差異較大，政府補助存在一定的“挑選優勝者”現象（Wallsten,2000;Radicic,2015）。研發投入強度均值達到7.378%，超過5%，研發人員均值為1392人，說明樣本公司創新投入水平較高，具有一定競爭力。企業專利申請數標準差為890.7，創新產出具有較大差異性。

表2 變量的描述性統計

5.2 相關性分析

關于DEA模型，其投入、產出指標須符合單調性原則，對總資產、員工人數、董監高薪酬以及營業收入進行相關性分析，發現投入和產出之間存在高度顯著的正相關，因此，可以判斷本文選取的投入和產出指標是相對客觀、合理的，可以進行進一步效率的分析。

對各變量進行相關性分析，主要變量間的相關系數如表3所示，研發投入存量和研發人員數均與技術效率在1%的水平上顯著正相關，專利數量也與技術效率顯著正相關。各變量相關系數小于0.8，初步排除多重共線性，進一步計算各變量的方差膨脹因子，VIF值遠小于10，表明可排除多重共線性的影響。

表3 主要變量間相關系數

5.3 企業技術效率測度

5.3.1 傳統DEA模型分析初始效率

利用DEAP2.1軟件，對2014—2018年樣本公司的效率進行測度。由表4可知，在不考慮外部環境因素和隨機誤差對技術效率影響的情況下，2014—2018年樣本公司的綜合技術效率平均為0.340，效率水平整體偏低，存在較大的提升空間，其中，純技術效率為0.517，規模效率為0.680，說明綜合技術效率較低是由于純技術效率和規模效率不高共同造成的，即樣本公司在企業管理水平、內外部資源的整合利用以及公司規模等方面均需進一步改進。

表4 第一階段技術效率歷年均值

5.3.2 似SFA回歸剔除環境因素和隨機誤差

采用Frontier4.1軟件，分別以第一階段DEA模型估計結果得到的總資產冗余、員工人數冗余和董監高薪酬冗余為被解釋變量，以政府補助和GDP增長率為解釋變量，基于SFA建立多元線性回歸模型，利用MLE估計分別計算環境變量對投入冗余的影響，估計結果如表5所示。

由表可知，三個模型的LR值均通過了1%的顯著性水平檢驗，環境變量大多通過了5%的顯著性水平檢驗，表明環境因素的選取較為合理，環境因素對投入冗余具有顯著影響，通過SFA模型剔除環境因素的影響是十分必要的。三個模型的gamma均趨近1，且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明隨機干擾因素對投入冗余具有顯著影響，通過SFA模型剝離隨機誤差的影響也十分必要。

表5 環境變量對投入冗余變量的SFA估計結果

5.3.3 調整后投入產出變量的DEA效率分析

運用DEAP2.1軟件，基于原始產出值以及第二階段剔除環境因素、隨機誤差影響的調整后投入值，得到樣本公司2014—2018年更為真實、客觀的效率狀況，具體見表6。對比可知，第一階段純技術效率低下是因為外部環境較差和隨機誤差較大，經過三階段DEA發現，綜合技術效率較低是由于規模效率較低造成的，上市公司應適度擴大經營規模，以促進整體技術效率的提升。

表6 第三階段技術效率歷年均值

5.4 回歸分析

5.4.1 研發投入與技術效率的關系

如表7所示，模型1是研發投入存量對技術效率的回歸分析，可以看出，研發金額投入對技術效率的影響并不顯著，假設H1不成立，原因在于，近年來，企業的研發投入資金更多的是用于模仿創新，即單純的技術引進和流程改造，自主創新能力提升有限，難以形成核心競爭力從而提高技術效率，此外，研發金額投入具有盲目性，企業只重視研發資本的投入，卻忽視了對內外部資源的管理，使得企業難以有效協調和整合相關資源，造成配置的失當、資源的浪費，不僅無法改進技術效率，甚至會對技術效率產生抑制作用。模型2是研發人員投入對技術效率的回歸分析，研發人員數與技術效率顯著正相關，假設H2成立。

5.4.2 中介效應檢驗

根據中介效應檢驗程序（溫忠麟等，2004）[11]，在模型2的基礎上，構建研發人員數對專利數量影響的回歸模型3，構建以研發人員數和專利數量為解釋變量，以技術效率為被解釋變量的回歸模型4，回歸結果如表7所示，研發人員數對專利數量有顯著正相關影響，模型4中，專利數量對技術效率的影響不顯著，但研發人員數對技術效率的影響依舊顯著正相關且相關系數降低，進行Sobel檢驗，結果顯著，說明專利數量在研發人員投入與技術效率關系中存在部分中介效應，研發人員數對技術效率的積極影響有一部分是通過促進專利數量，間接影響技術效率實現的，假設H3成立。

6 結論與政策建議

6.1 研究結論

本文以2014—2018年我國計算機、通信和其他電子設備制造業137家上市公司為樣本，運用三階段DEA模型、DEA—TOBIT模型，對研發投入、專利產出與技術效率之間的作用機制進行實證研究，主要結論如下：①樣本公司技術效率低下主要是由于規模效率較低造成的；②研發投入存量對技術效率的影響并不顯著；③研發人員數與技術效率顯著正相關，研發人員數對專利數量有顯著正相關影響；④專利數量在研發人員投入與技術效率關系中存在部分中介效應。

6.2 政策建議

基于研究結論，得到如下政策建議：①目前我國計算機、通信和其他電子設備制造業上市公司技術效率受限于其規模效率低下，應適度擴大其規模，提升企業整體實力；②企業在注重研發資本持續性投入的同時，更需加大對資源的利用和管理，充分吸納并整合內外部資源，優化資源的配置；③企業應重視研發人員的作用，通過引進、培養高端人才，提高勞動力質量，發揮人的主觀能動性，做好人力資本的管理；④促進創新投入到創新產出的轉化，注重專利在技術轉移的實踐過程中所產生的經濟價值，尋求關鍵性、共性以及顛覆性的技術創新，做好產業的轉型升級。

表7 多元回歸結果