企業異質性、研發投入與創新績效
——基于GPS 的實證研究

杜雯秦，郭淑娟

（太原理工大學經濟管理學院，山西太原 030024）

1 問題的提出

“十四五”規劃指出，要以推動高質量發展為主題，以改革創新為根本動力，持續增強發展動力和活力。2021 年3 月5 日，李克強總理在政府工作報告中也提出，促進科技創新與實體經濟深度融合，充分發揮創新驅動發展作用。上市公司是我國經濟發展的“排頭兵”與科技創新的“引領者”，增強其研發能力可以提升我國整體科技水平，技術進步轉變經濟增長引擎［1］，反哺經濟并助力高質量發展；同時，也有助于穩固企業“護城河”，增強長遠競爭優勢。為此，國家制定了若干舉措，從宏觀環境、產業政策及公司治理等內外部發力，多方位鼓勵企業開展研發創新。在政府與企業共同努力下，我國研發投入規模實現了“井噴式”增長?！度珖甓冉y計公報》數據顯示，“十三五”期間，全社會研發經費支出由1.42 萬億元增加到2.44 萬億元，漲幅達72%，R&D 投入強度由2.06%上漲至2.4%，我國科技實力躍上新臺階。然而，研發投入是否真的多多益善？從創新模式、創新投入產出多維度出發，現有文獻大多認為研發創新為企業成長提供內生增長動力［2］，會顯著提升企業全要素生產率［3-4］；也通過成本效應和品質效應間接促進了企業長遠發展［5］。然而，周菲等［6］指出，受研發高風險、周期長特性及專利申請與成果轉化等因素的影響，R&D 投入并不會取得立竿見影的效果，并運用Nash博弈和3SLS 模型，證實了民營企業研發投入對績效提升的滯后性。吳鋮鋮等［7］也支持了上述觀點，發現研發投入對當期績效產生了抑制作用，卻能顯著提升下期績效。尹美群等［8］基于內生視角，認為企業績效與創新投入存在反饋調節作用，且不同行業影響效果迥異，技術密集型企業二者具有周期關系，而勞動密集型企業R&D 投入卻對本期及未來績效無顯著影響。由此可見，學術界對研發投入的經濟后果莫衷一是，變量間相互影響的內生關系，以及企業異質性是不確定性結論的重要致因。此外，在實踐中，成長性好、績效突出的企業往往更傾向于開展高風險的創新活動，即樣本存在“自選擇偏誤”，這意味著在R&D 投入影響后果的相關實證研究中，以OLS 模型估計的系數并非為自變量的凈效應。那么，研發投入的邊際貢獻究竟如何？是否具有滯后效應？異質情境下，研發支出對企業創新績效又存在怎樣的差異影響？這些問題的解決將為管理者制定適宜的研發投入決策，優化資源配置，以技術創新驅動經濟高質量發展提供指導與借鑒。

本文以2010—2019 年中國滬深A股上市公司為樣本，結合企業異質性，探討研發投入對創新績效的具體影響。預期貢獻有：第一，挖掘創新投入與績效的關系，并運用廣義傾向得分匹配法（GPS）緩解可能存在的內生性與樣本自選擇問題，在此基礎上量化研發投入的動態作用，找尋最適區間以指導企業創新決策制定；第二，創新績效的提升并非一蹴而就，因此，本文亦考察了研發投入的時滯效應，以深入探索并明晰企業創新活動的長遠價值；第三，將企業異質情境納入研究框架，充分考慮人力資源配備、企業規模、行業與所有權屬性的差異效果，豐富了創新績效情境文獻，也為不同企業科技水平提升、“創新驅動發展”戰略推行提供了更為具體靈活的指導。

2 理論假說

2.1 研發投入與創新績效

研發投入作為企業創新能力的具體體現，必然對其創新績效產生影響。研發投入可以通過知識、技術、資本的積累效應和規模經濟效應提升企業創新績效［9］。一方面，研發資金創造的新資本或資本升級，推出的新知識、新技術直接促進了企業創新［10］；頻繁的創新活動與研發人員交流培訓過程中，企業內外部先進知識得以有效利用與整合，積極進行開放式創新，吸收轉化能力亦與日俱增，創新績效大幅提升。另一方面，研發儲備的知識、技術等資源與企業生產環節相融合，產生規模效應，促進生產集成化與規范化，提高了產品市場適應能力［9］，繼而加速成果轉化與價值實現。然而，有學者指出，過多的研發支出并無益于企業創新績效。盲目擴張科技經費支出會導致企業經營成本激增，甚至陷入財務困境［11］；創新資源配置也更加扭曲，過剩的研發投入難以被吸收、消化，導致資源利用率低下，繼而阻礙企業績效水平提升與生產力發展［12］。此外，信息約束也是導致企業研發創新轉化事倍功半的重要因素［13］。因此，部分文獻從動態視角出發，認為企業研發資金與創新績效具有先促進后抑制的倒“U”型關系特征。當資本投入水平較低時，對技術創新績效具有推動作用，隨著資本投入量逐漸達到閾值，其對創新績效的邊際貢獻也趨于制高點，此時，若繼續增加資本投入，反而會抑制創新績效提升［14］。Yeh 等［15］基于門檻效應分析，認為存在某一最佳研發強度水平，會促使企業績效最大化，換言之，特定區間內的研發投入才可發揮積極影響。倫蕊［16］的研究也支持了這一觀點，并發現風險超過收益的研發強度警戒線為12.68%。根據分析提出假設：

H1：研發投入對創新績效的提升作用具有區間性。

2.2 企業異質性、研發投入與創新績效

研發投入與創新績效研究中異質情境的分析不可或缺。在企業人力資本配置方面，呂洪燕等［17］認為，作為創新主體與最具能動性的核心要素，人力資本在其動態演化過程中能通過匹配技術結構升級，營造創新生態，加速消費市場優化等路徑誘發科技創新。裴政等［18］則將科技型企業總人力資本異質分解為數量與質量要素，在此基礎上研究發現人力資本配備能“以量制勝”，發揮對技術創新的規模效應，而人力資本質量差異對創新績效的作用方式與機制卻大相徑庭，論證了人力資本的多層次影響。在企業規模方面，主流觀點認為研發投入只有在大企業中才能成為其他生產功能性活動的有效補充，發揮出最優生產效率［19］。規模擴大為企業技術創新提供了充裕的研發資金保障，增加了企業承擔技術創新風險能力，因此大企業具有更強的創新動力［20］。研發投入的增加進一步拓寬企業創新邊界，獲取人才聚集優勢，加速內外部知識更迭，提高了企業學習效率，促使創新資源實現良好利用并收獲高效率的創新回報［21］。就產權性質與行業而言，劉和旺等［22］認為，得益于優渥的創新環境與混合所有制改革，國有企業R&D 投入和專利產出均顯著高于民營企業。也有學者持相反觀點，認為開放式創新模式對企業創新效率的促進作用在三資企業中表現得尤為充分［23］。高新技術企業集知識技術密集為一體，更傾向于依賴高技術含量的發明創造應對不確定的環境，贏得市場競爭力。但有部分學者則發現，研發經費投入并未有效轉化為高新技術企業的發明專利技術［24］。上述研究均明確了研發投入與企業創新績效關系中考慮企業異質性的影響機理具有重要意義?；诖?，提出假設：

H2：研發投入對創新績效的作用效果隨企業異質性存在差異。

3 研究設計

3.1 研究方法

企業制定創新戰略時，創新成果轉化與成長性通常是不容忽視的考量因素，前期的高收益會激勵管理者繼續增加研發資金投入，即存在樣本“自選擇效應”，易引發模型強烈內生性，致使系數偏誤。傾向得分匹配法（PSM）試圖以某些特征變量為基礎，盡可能找尋近似隨機、能夠比較的兩組樣本展開因果檢驗，有效緩解了這一問題。然而，PSM 僅適用于0 或1 的二元處理變量，這極大限制了該方法的應用范圍。基于此，Hirano 等［25］進行改進并提出廣義傾向得分匹配法（GPS）。作為PSM 的拓展，GPS 克服了前者的固有缺陷，使連續處理變量情境（如本文研發投入強度）的應對成為可能。故，運用GPS 方法探討研發投入強度對企業創新績效的凈影響效應。

3.2 變量定義

2012 年黨的十八大明確提出要將科技創新擺在國家發展全局的核心位置，實施創新驅動發展戰略。明晰研發活動的價值效應對評估創新驅動發展戰略實施效果及經濟高質量發展至關重要，這也是研究的初心?？紤]到研發投入的長期效應是本文擬探討的問題之一，需將因變量滯后幾期處理，為保證充足的樣本量，本文將2010 年作為研究起始年份；而研究結束可獲取的數據截至2019 年。因此，本文以2010—2019 年滬深A 股上市公司為研究對象。為排除異常值影響，確保結果準確，剔除如下企業：（1）金融、保險類公司；（2）ST、*ST 公司；（2）主要數據缺失樣本。篩選后共獲得12 506 個觀測值。研發投入及相關公司治理、財務數據源自CSMAR 數據庫，專利產出數據整理得到。涉及的主要變量有：

（1）結果變量：企業創新績效（inv）。專利是創新績效的外在與最直接表現，且相比申請數，專利獲得數涵蓋了同行對企業創新能力的評價，更為客觀［26］。因此，本文將企業專利獲得數加1，并取自然對數作為其創新績效的衡量指標。

（2）處理變量：研發投入（rd）。運用R&D支出與營業收入比值這一排除規模影響的相對指標測度研發投入。囿于模型設定，本文進行中心化調整，令研發投入最大值為1，剩余值取其真實值與最大值之比反映相對研發投入強度，以使樣本企業研發投入完整落入［0，1］區間。

（3）匹配變量：參考王楠等［27］、Raymond 等［28］的研究，選取資產規模、資產負債率、企業價值、公司年齡、董事會規模、獨立董事比例、兩職合一、股權集中度、產權性質為匹配變量，并控制年度、行業虛擬變量。

變量定義如表1。

表1 變量定義與說明

3.3 描述性統計

表2 報告了變量描述性統計結果。樣本公司平均研發資金支出為0.190，標準差0.178，公司個體創新投入差距懸殊，這也造成了現有文獻中關于科技創新效率與產出效果不一的結論。創新產出層面，樣本企業2010—2019 年創新績效均值為2.743，中位數2.833，極差6.717，專利產出整體水平并不高，一方面源于創新投入環節，另一方面亦可能是創新成果轉化率低所致，企業人力、知識與創新管理能力羸弱，致使科技投入資金沒有發揮出應有的貢獻值，資源配置及利用效率亟待提高。

表2 描述性統計

4 實證分析

4.1 研發投入與企業創新績效

廣義傾向得分法對研發投入處理效應估計基于如下三個步驟展開：（1）估計處理變量（研發投入rd）條件分布；（2）估計結果變量（創新績效inv）的條件分布；（3）估計處理變量（rd）對結果變量（inv）的劑量反應與處理效應函數。

4.1.1 估計處理變量研發投入的條件分布

（1）研發投入Fractional Logic 回歸?？紤]到處理變量研發投入明顯的右偏分布，遂選取Fractional Logic 模型對其條件分布進行估計。如表3，擬合優度即AIC 指標為0.703，模型整體擬合效果良好。從回歸結果可知：1）企業規模對研發投入有顯著負向影響，可能的原因是小規模企業中高新技術企業與民營企業占比更多，研發創新的動力與意愿更強烈；2）資產負債率負向影響R&D 投入，表明融資約束較高的企業，長期穩定資金鏈支持的缺乏，極大制約了企業創新戰略推行；3）企業價值對其R&D 投入的影響顯著為正，意味著業績較高的公司更傾向于進行研發創新以提升其長期績效；4）兩職合一對企業R&D 投入存在正向影響，表明管理者權力能促進企業創新投入，但也應防范“內部人控制”現象的出現；5）創新投入與獨立董事比例正相關，與第一大股東持股比例負相關，說明企業內部治理中監督制約機制的建立有助于提升企業研發投入。上述結論與學者研究基本相符。

表3 研發投入強度的Fractional Logic 回歸結果

（2）平衡條件檢驗。GPS 分析前，應驗證處理組和控制組樣本是否滿足平衡假設。該檢驗是為確保處理和控制組除研發投入外，不存在其他差異顯著的干擾特征。因此，借鑒Hirano 和Imbens［25］的研究思路對匹配樣本進行分組、分段?？紤]到企業研發投入強度在［0，1］區間上所表現的顯著右偏分布，本文在聚集分布區域將處理強度研發投入進行細分，分散分布區域粗分。選取研發投入強度為0.06、0.12、0.15、0.20 和0.30 作為臨界值，將企業樣本劃分為6 組；各組又按測算的gps 平均分為5段。表4 列示了平衡條件檢驗結果。觀察可知，未經GPS 調整時，各匹配變量均存在顯著性差異。經調整后，大多數匹配變量未通過T 值的差異性檢驗，說明控制組和處理組樣本特征已然無顯著差異。企業規模、資產負債率與產權性質均值差異也有了大幅改善。平衡假設得以滿足。

表4 平衡性檢驗結果

4.1.2 估計結果變量企業創新績效的條件分布

在前一步驟rd 條件分布估計與傾向得分值gps測算基礎上，估計結果變量inv 的條件分布，見表5。加入高次冪和交互項的模型中，主效應（rd 與gps一次項）依然能通過顯著性檢驗。因此，保留研發投入與gps 得分的平方項、三次項與交互項。即：

表5 結果變量創新績效條件分布估計結果

4.1.3 研發投入對企業創新績效的劑量反應與處理效應函數

測算研發投入對企業創新績效的凈效應，如圖1。左圖為研發投入與創新績效間的劑量反應函數；右圖為處理效應，亦是左圖的邊際效應函數。觀察左圖可知，研發投入與企業創新績效存在顯著的“N”型關系，隨著研發投入的增加，企業創新績效先上升，后下降，然后繼續上升。右圖中處理效應函數更為直觀地反映了這一現象，當研發投入小于32%時，R&D 投入對企業創新績效為正向影響；但當創新投入介于32%～79%時，研發投入對企業創新績效產生抑制效應；繼續增加研發投入后，其對企業創新績效又發揮了正向促進效應。該結論可以作如下解釋：研發投入作為一種要素資本，定然遵循邊際報酬遞減規律，若成本激增至超越邊際收益，研發投入就會對創新產出表現為負向影響。同時，為成為某項研發的“首創者”以獲得長期政府研發補助，各創新主體會競相開展探索式創新，容易引發“踩腳效應”導致資源利用效率低下；然而隨著研發投入進一步增加，知識資本規模效應逐漸形成，企業開始吸引、匯聚先進技術與高科技人才，摸索、吸收新知識的能力不斷加強。由于規模效應，其他生產環節、商業模式亦愈發集成化，創新速度加快，創新產出提高。

圖1 研發投入與企業創新績效

4.2 研發投入的長期效應分析

上述分析表明，研發投入并非多多益善，企業應選擇適宜的研發投入水平，提升其創新效率。然而，超過上限的研發投入是否完全無效呢？為驗證研發投入的長期效應，本文對因變量企業創新績效分別滯后1 期、2 期和3 期處理并實證檢驗。由圖2劑量反應函數可知，相比本期創新產出，研發投入對第二年及以后創新績效的提升效果甚優，曲線變化幅度也愈發平緩。表明隨著時間推移，研發投入對企業創新績效的提升作用逐漸被放大，抑制效果則被緩解，即從長遠看，加大研發投入有利于提升企業創新績效。

圖2 研發投入的長期效應

4.3 企業異質性分析

4.3.1 人力資本異質性

人力資本作為R&D 投入的有益補充，能夠與科技創新產生協同作用，提高創新效率。為驗證人力資本對企業創新績效的影響，本文將企業職工人數中研發人員占比作為人力資本測度指標，并按照中位數分為高/低人力資本兩個子樣本進行GPS 實證檢驗。人力資本異質性結果如圖3 所示。觀察可知，在高人力資本樣本組中，曲線變化幅度更為平緩，研發投入出現抑制作用的點（左拐點）也明顯較晚（高人力資本組拐點研發投入為35%，低人力資本組為25%），這意味著人力資本的增加，在程度和區間上緩和了研發投入對企業創新績效的抑制作用。這也印證了易明等的觀點［29］，即人力資本能夠通過技術吸收能力發揮對R&D 資金配置扭曲的糾偏作用。然而，值得關注的是，當企業人力資本增加后，企業創新績效并未呈現預期的大幅提升效果，研發投入的邊際效應甚至更低。一方面可能源于低人力資本企業，管理者能力也略微不足，導致其更關注“面子工程”，偏好于增加外觀、實用新型等低風險的非發明活動［30］，從而使得根據專利獲得總數（為外觀、實用新型和發明專利的總和）計算的企業創新績效存在一定偏差；另一方面也反映了企業研發人員配備整體不足，人力資本水平較低（據《2017 年我國科技人力資源發展狀況分析》，我國研發人員總量逐年上升，但研究人員比重和企業研發人員比重卻呈下降趨勢），即使在人力資本較高的企業，也無法吸收過多的R&D 投資。因此，企業在關注人力資本匹配性的同時，也要進一步提高人力資本水平，從而避免企業創新管理中研發資金配置過多引發的“侵蝕效應”，推動技術進步和效率提升。

圖3 人力資本異質性分析

4.3.2 企業規模異質性

依據資產規模中位數，將樣本劃分為大企業、小企業兩組，比較不同規模是否存在差異。企業規模異質性對研發投入與創新績效的影響如圖4所示。觀察可知，與大企業樣本的“N”型不同，研發投入與創新績效在小規模企業中則呈現出倒“U”型關系，即隨著研發投入增加，企業創新績效先上升，后下降?？赡艿慕忉專阂皇切∑髽I由于風險承擔能力較弱，研發投入水平普遍不足，僅顯示了倒“N”型曲線的前半段；二是小規模企業資源錯配問題更突出。一旦達到研發投入上限，人才、管理水平難以平衡繼續增長的資金投入，帶來的只會是資源的浪費。此外，不難發現，大企業的創新績效顯著高于小企業，這與唐曼萍等［19］的研究相符，即研發投入的轉化與創新產出的維系需要一定的規模經濟作為支撐，大企業不僅融資約束較低，而且也更易吸納更多高層次人才、開拓更廣泛的外部創新網絡，從而提高創新成果轉化率，增加創新產出。

4.3.3 行業異質性

為驗證行業異質特征對企業研發投入與創新績效的影響，本文將樣本細分為高新技術和非高新技術組，劑量反應函數如圖5。行業異質性結果對比可知，非高新技術企業創新水平整體表現更優，研發投入能顯著提升企業創新績效，二者幾乎呈直線上升趨勢，左拐點也明顯更晚（非高新技術企業為53%；高新技術企業為32%），這與現有學者研究不太一致。可能的原因是非高新技術企業研發投入水平普遍較低（據本文樣本統計，高新技術和非高新技術企業研發投入強度均值分別為0.285 和0.126），反而導致創新邊際產出更大；同時，高科技行業研發難度與風險極高，加之政府政策與宏觀環境不確定，研發失敗風險也進一步增強，致使創新績效并未達到期望值。

4.3.4 所有權異質性

本文進一步將樣本分為國有和民營企業兩組，探究產權性質對研發投入與創新績效的影響。從圖6 所有權異質性結果容易發現，兩組樣本中研發投入與企業創新績效均呈“N”型；但同等投入水平下，國有企業組曲線始終位于上方，說明國有企業樣本的創新產出環節顯著優于民營企業。盡管民營企業體制靈活、富有創新活力，但受限于資本規模，技術、知識、管理水平欠缺等先天劣勢，加之融資“門檻”高、制度環境惡劣，在創新產出上仍然遜色于國有企業，資源配置效率和創新能力有待提高。

圖6 產權性質異質性分析

4.4 進一步討論

技術創新是企業破除資源環境困境，實現高質量發展的有效途徑。這不僅需增加研發資金投入，高成果轉化率的保障亦不可或缺?，F有文獻以R&D投入多寡定義企業創新水平的研究方式，顯然忽略了研發投入的失效現象，而這一現象在現實中更具普遍性和廣泛性。據《中國統計年鑒》，2015—2019 年我國研發經費投入逐年上漲，從1.42 萬億躍升至2.21 萬億，增速55.6%；而專利授權量增速為50.6%（從172 萬件增長為259 萬件），其中發明專利增速僅為26.2%（由359 千件增長為453 千件）。由此可見，我國科技創新經費投入和產出成果的增速明顯不匹配，本文也從理論層面證實了企業創新過程中存在無效投入狀態。這一方面是由于生產要素本身存在邊際報酬遞減規律，另一方面也是創新資源錯配與創新生態惡劣導致的。在企業創新要素構成中，科研人員匱乏，政府研發補助力度不足，而二者對企業研發經費投入具有補充和調節作用。在創新生態建設中，創新治理機制不完備、創新載體凝聚力不強、創新服務體系不健全，創新環境需持續優化。

在滯后效應方面，由于企業研發活動周期長，專利申請與成果產出需要時間，創新投入會顯著影響企業未來績效，結合本文研究結果可知，研發資金投入對創新績效的提升作用會隨時間逐步釋放，且相比于當期績效，其對企業未來創新績效的提升效果更大。企業的知識、技術、管理水平需要調整，實現與研發資源的高度融合與協調，繼而共同作用于企業績效。因此，管理者在制定創新決策時，對研發投入強度的選擇應充分考慮企業其他要素的配備情況，規避單次投入過多資金、“急于求成”的做法。在創新模式上，也更適宜選擇漸進性創新，降低研發失敗風險的同時，也能有充足時間進行人員培養、制度環境建設，從而使研發資金價值高效發揮。

此外，企業資源、技術、知識、治理等異質情境會影響研發投入與創新績效的關系。具體地，本文研究發現，相較于對照組別，R&D 對大規模企業和國有企業創新績效的提升作用更為明顯，這意味著企業資源稟賦、產權結構等特征某種程度上會發揮調節作用，強化研發投入對創新績效的促進效應；高人力資本企業研發投入抑制創新績效的范圍與程度有所削弱，肯定了人力資本與知識對企業創新投入發揮的“催化劑”作用；然而，高新技術企業和高人力資本企業的創新績效卻不盡人意，成果轉化率較低，技術與知識優勢并未獲得充分展現，研發經費仍會“掣肘”創新績效。因此，企業應充分了解自身具備的優劣勢，把握與強化優勢，致力于改進與補齊短板，從企業硬環境與軟環境兩層面，破除影響創新能力提升的各種“桎梏”，激發創新創業活力與潛力。

5 結論與啟示

本文基于2010—2019 年我國滬深A 股上市公司數據，結合廣義傾向得分匹配法（GPS），探討了研發投入與創新績效的關系及企業異質性的影響。研究發現：（1）研發投入與企業創新績效有先促進后抑制再促進的“N”型關系特征，拐點分別為0.32和0.79，即［0.32,0.79］是研發投入的失效區間；（2）研發投入具有時滯效應，且隨著時間變遷其創新促進效應逐漸被放大；（3）企業異質特征對研發投入與創新績效的關系具有差異化影響。針對結論，提出建議：

第一，正確認識研發投入與創新績效的關系，合理配置有限資源。研發投入并非多多益善，過剩的創新投入會產生消極影響，阻礙技術進步與效率提升。然而，長期來看，隨著科技投入的積累，該抑制作用逐漸消退，甚至可能誘發產業升級與技術革新。企業應盡力找尋研發投入最適區間，在此區間內適度加大創新投入強度，最優化資源利用效率；亦不可忽視創新活動的持續性，將創新理念融入企業文化與經營始終，助力企業長遠發展。

第二，持續優化企業內外部創新“軟環境”，降低科技創新的無謂溢出損失。企業應重視吸收能力的培養，增強科研人員培訓力度，優化人力、知識資本管理與運用，打造積極活躍、樂于創新的企業文化，最大限度紓解研發資金投入的失效現象。同時，政府也應積極推動金融制度改革完善創新服務體系，實施人才引進與培育工程，加大創新載體建設力度，優化創新環境以確保經濟效益與可持續創新能力的協同創造。

第三，結合企業異質性特征選擇研發投入水平與創新模式，強化科技創新資源的協調匹配。各類企業的創新發展要素迥然不同，在創新戰略決策過程中，企業要充分考慮人力資本配置、資產規模、所屬行業與所有權性質差異，制定適宜的研發資金投入強度，并遵循創新生態化匹配規律，保持探索式與利用式創新模式的平衡發展。

第四，善于利用優勢并積極彌補自身不足，扭轉發展劣勢。小規模企業和民營企業要發揚自身創新氛圍濃厚、組織靈活高效的優勢，進一步拓寬融資渠道，完善人才管理與薪酬制度以吸引和留住高層次人才；高新技術企業與高人力資本企業則要進一步激發技術與知識的創造力，變革創新模式，如通過建立產業聯盟、推進產學研合作創新等途徑降低研發失敗風險，提升創新績效。