研發投入對企業績效的影響
——基于Meta分析方法的研究

李正彪，劉洪穎

(1.云南師范大學 泛亞商學院，云南 昆明 679300；2.云南師范大學 經濟與管理學院，云南 昆明 679300)

研發投入是促進經濟增長的要素之一，這種促進作用不僅表現在國家層面，還表現在企業層面(Brown等，2009)[1]。企業通過研發學習并吸收新知識，進而影響企業績效。因此,多年來研發投入對企業績效的作用效果很受國內外學者的重視，但是由于研究采取的樣本、方法不同，這項研究在學術界一直未達成一致定論。目前存在以下結論：第一，研發投入與企業績效正相關；第二，研發投入與企業績效負相關；第三，二者關系具有滯后性；第四，二者之間并非線性相關，而是存在門檻效應。國內外學者嘗試從不同的行業,以不同的樣本采集方式，以及考慮非線性關系等不同角度，對二者關系進行了多層次的挖掘。其中,董靜和茍燕楠(2010)[2]認為在高技術行業機械設備業和醫藥行業之中，研發投入能促進企業盈利增長，；Lantz 和Sahut(2005)[3]則指出研發投入對企業財務績效有顯著的抑制作用;Wang和Wu(2012)[4]通過對新興市場高技術行業的實證分析,發現研發投入對企業績效的促進作用有顯著的滯后性;另外,韓先鋒和惠寧(2016)[5]、Yeh等(2010)[6]運用門檻效應模型考察了研發投入與企業績效之間的關系,結論表明二者之間并非簡單的線性相關。

綜上所述,研發投入與企業績效關系的研究結論差異,阻礙了相關理論的發展，使得企業難以在特定情境下,就是否進行研發投入,以及投入是否適量等問題,做出正確的決策。鑒于研發投入和企業績效相關研究較為豐富，且學術界對兩者關系一直爭論不休，這些條件使得Meta分析方法適用于該項研究之中。所以本文為得到更具普適性的結論，采取Meta分析方法對1985—2021年間SSCI期刊上發表的20篇英文文獻、北大核心期刊上發表的47篇中文文獻共計67篇實證文獻進行統計分析，更直觀地得到了研發投入與企業績效關系的結論,并采用Meta二元分析和回歸分析對可能存在的調節變量，比如滯后性、區域經濟水平、行業分類、績效類型等進行了實證檢驗。

本文的主要貢獻有以下幾點：第一，通過采用Meta分析方法對67篇實證文獻進行統計分析，克服了單個研究存在的樣本、對象、方法差異問題，更加全面地評估了研發投入與企業績效的關系；第二，從不同行業、不同經濟發展水平、不同績效類型的角度，證實了研發投入對企業績效的作用差異，有利于企業根據自身所處行業、區域經濟水平，以及所需實現的績效類型做出合理的研發投入預算；第三，通過滯后性的調節作用檢驗，評估了諸多學者質疑的滯后性帶來的不同作用效果，檢驗了研發投入在長期和短期內對企業績效的作用差異，為企業長短期規劃提供了參考。

一、文獻綜述與理論假說

(一)研發投入與企業績效

關于研發投入與企業績效關系的已有研究成果豐碩，但研究結論尚未達成一致。從內生增長理論的指導意義來看，研發投入對企業的生產增長率有積極作用，而生產率的增長有利于企業績效的提高。基于內生增長理論，Griliches(1979)[7]最早采用柯布道格拉斯(CD)生產函數模型，估算研發投入對企業生產率的作用，并將技術知識存量加入CD生產函數中，構建了改進的CD生產函數。Bronwyn和Jacques(1995)[8]將CD生產函數運用于法國制造類企業研發投入對生產率影響的研究，并發現研發投入與生產率存在正相關。Katharine(2001)[9]的研究也支持了研發投入和企業績效存在正相關的結論。可以看出，早期的相關研究主要從內生增長理論的角度，闡述了研發投入對企業績效的促進作用，近年來，雖然學術界仍然普遍認可基于內生增長理論下研發投入給企業績效帶來的積極作用，但更多地關注其他影響研發投入與企業績效關系的潛在因素，從而幫助企業更好地發揮研發投入的積極作用。

諸多企業內外部因素影響了研發投入對企業績效的作用效果。外部因素中，呂新軍等(2016)[10]認為不同市場競爭環境下，企業研發收益率存在顯著的差異，激烈的外部競爭環境中企業創新優勢容易被效仿，其他競爭者通過模仿擠占企業部分市場份額，可能導致研發收益率降低。目前，產業全球化趨勢給企業帶來了更多的技術溢出，劉帷韜等(2020)[11]研究發現，產業全球化有助于發揮研發投入對企業績效的促進作用，企業通過技術溢出可以實現績效的提升。還有學者認為區域經濟水平是影響研發收益率的重要因素，發展中國家面臨嚴重的融資約束，這導致了研發投入頻繁被打斷，經濟蕭條更是加重了融資約束對研發投入的阻礙作用，成力為和劉詩雨(2021)[12]探索了中美兩國之中，研發投入提升對各國企業績效帶來的作用差異，通過對比分析發現美國研發投入提升顯著提高企業長期績效，而中國的研發投入對長期績效作用不顯著。內部因素中，孫自愿等(2019)[13]研究發現企業內部控制對研發投入和企業績效關系有一定調節作用，內部控制有效性強化了研發投入對企業績效的正向影響。除了內部治理相關因素以外，企業策略相關因素也可能影響研發投入對企業績效的促進作用。采取差異化戰略的企業更加重視其產品和服務的差異性，因此投入了更多的人力和財力以獲取外部關鍵資源、提升自主創新能力，為提升企業績效掃清了更多障礙，這一點在許照成和侯經川(2019)[14]的研究中得到了證實。總的來說，在理論上大多數研究支持研發投入促進企業績效提升這一觀點，同時也有很多學者認為這種促進作用的實現還受到其他條件的限制。綜合以上觀點，本文先提出如下假設：

H1：研發投入與企業績效有顯著的正相關關系。

(二)潛在調節變量

鑒于研發投入與企業績效的關系可能受到一些調節作用的影響，本文運用Meta分析方法，將相關獨立樣本篩選出來并整合，進一步發掘調節變量的調節作用，以期更好地解釋研究結論差異化的原因。基于Meta分析的慣例，按情境因素和測量因素將調節變量分類。通過對67篇文獻進行梳理后，選取行業類型、區域經濟水平、數據采集時間和文獻來源作為情境因素，而滯后性、樣本量、績效類型為測量因素，并依次檢驗每個潛在調節變量的調節作用。

1.情境因素

(1)行業類型。對于研發投入和企業績效關系的研究，在研究對象的選擇上，無論是國內還是國外都存在很大的差異。從理論上講，不同行業特性不同，研發活動內容不同，所以對研發投入的需求也有差異，這導致不同行業的研發投入對企業績效的影響不一致，將不同行業的企業作為研究對象，可能得到不一樣的結論。比如部分行業中研發投入和企業績效可能存在著非線性關系，籠統地選取所有A股上市公司作為樣本，去研究研發投入和企業績效的線性關系，可能導致研究結論不穩健、不具體。這一點在段天宇等(2020)[15]的研究中得到了證實。另外，部分行業更加依賴研發投入得以生存，Zhang等(2014)[16]的研究就表明高新技術行業相對于傳統行業更需要密集的研發費用支出，同時研發投入對企業績效的作用更為顯著。通過大量文獻梳理發現已有研究對于行業的選擇十分多樣，在制造業、文化產業、醫藥產業、電子科技等行業都有涉及，造成了一定程度上的概念混淆。為了減少行業差異帶來的計量誤差，本文對行業類型的調節作用進行實證分析，并提出以下假設：

H2：行業類型對研發投入與企業績效的關系有調節作用，高新技術行業的研發投入與企業績效的關系相較于非高新技術行業更為顯著。

(2)區域經濟水平。研發投入與企業績效相關研究最早源于歐美發達國家，但經濟水平的發展，使得發展中國家越來越重視研發投入在企業持續經營、穩固市場份額、獲取超額利潤等諸多好處中發揮的作用。Chen和Oyakhilome(2019)[17]以美國納斯達克上市公司為樣本，發現研發投入對企業績效有顯著的促進作用。與之相反的是，Ashraful等(2020)[18]對12個新興市場國家的實證研究卻得到了兩者負相關的結果。由此可以看出，區域經濟發展水平可能致使研發投入對企業績效的作用不同。因此，提出以下假設：

H3：區域經濟水平對研發投入和企業績效的關系有調節作用，發達國家的研發投入與企業績效的關系相較于發展中國家更為顯著。

(3)數據采集時間。隨著經濟發展、金融市場完善，研發投入與企業績效之間的關系也可能發生變化，運用早期數據和較近時期數據分別進行研究也可能造成結論的差異。除此之外，早期的研究結論可能并不適應于當下經濟環境，采集較近時期的數據所得到的研究結論可能更具適應性。本文中選取的研究樣本年限跨度較大，為了使結論更具有說服力，將數據采集時間的潛在調節作用考慮在內，并提出以下假設：

H4：數據采集時間對研發投入和企業績效的關系有調節作用，數據采集時間越近，研發投入和企業績效的關系越顯著。

(4)文獻來源。在篩選整理研發投入與企業績效相關研究時，本文選取了在SSCI期刊和北大核心期刊上公開發表的文獻，但由于SSCI期刊的審稿程序相對于北大核心期刊更為嚴格，具體體現在SSCI采用匿名審稿制度，并且要求作者提供相關研究數據[19]。因此，這種審稿程序的嚴格性可能帶來研究結果的差異，為了證實文獻來源是否會帶來研究結論的不同，在此將文獻來源納入潛在調節變量，并提出以下假設：

H5:文獻來源對研發投入和企業績效的關系有調節作用，相較于北大核心，SSCI期刊上發表的研究中研發投入和企業績效關系更顯著。

2.測量因素

(1)滯后性。部分學者認為研發投入對企業績效的作用存在滯后性，這是因為從研發投入到產生投資收益需要一定時間，且時間長短還可能因為企業的特定屬性而有所不同。Xu和Sim(2018)[20]對中國和韓國制造類企業樣本進行分析，發現研發投入更顯著地促進了企業滯后一年業績。賁友紅(2017)[21]通過中國79家上市醫藥業和制造業相關公司的實證研究，也發現研發投入發揮作用有一定滯后，其中，研發投入抑制企業當期績效，對企業滯后一期的績效作用不顯著，但與滯后兩期的績效有顯著的正相關關系。基于以上論述，本文提出以下假設：

H6：滯后性對研發投入和企業績效關系有調節作用，考慮滯后性的研發投入與企業績效關系更為顯著。

(2)樣本量。不同研究中采集的樣本量不同，樣本量的差異可能對研究的結論以及穩健性產生影響，各研究中提取的效應值也可能受到樣本規模的影響，一般來說，樣本量越大，越能準確反映變量之間的關系。為了檢驗樣本量是否帶來研究結果的異質性，本文將樣本量納入潛在調節變量，并提出以下假設：

H7：樣本量大小對研發投入和企業績效的關系有調節作用，樣本量較大時研發投入和企業績效的關系更為顯著。

(3)績效類型。企業績效是指企業在一段時間內投入和產出的狀況，其中企業績效衡量一般分為財務績效、市場績效、經營績效等。本文采納的文獻中，績效測量主要分為財務績效和市場績效，財務績效主要包括銷售利潤率、ROA、ROE等[22]，市場績效主要包括托賓Q和EPS等。Chen和Oyakhilome(2019)[17]以美國納斯達克476家上市公司為樣本，分別對研發投入與托賓Q以及總資產收益率作多元回歸分析，檢驗結果證實研發投入對企業的市場績效作用更為顯著。Dejan和Aleksander(2020)[23]選取了中國、斯洛維尼亞、英國、美國和日本五個國家的樣本，并對市場績效和財務績效進行分類檢驗，結果顯示研發投入與市場績效的關系更為顯著，可以看出研發投入對市場績效和財務績效的作用有可能存在差異。本文認為研發投入的作用要轉化成財務績效，并反映在報表上需要一定的時間，所以當樣本時間選取不當時，研發投入對財務績效的作用無法完全顯現。基于以上論述本文提出以下假設：

H8：績效類型對研發投入和企業績效關系有調節作用，與研發投入和企業的市場績效有關系。

二、研究方法

(一)Meta分析法的適用性

Meta分析法不同于傳統的實證研究，它是在已有的研究基礎上對相同研究目的的實證文獻再次進行統計分析，通過對特定研究目的的文獻篩選整理，做出定量的、系統性的評價。Meta分析作為一種客觀的、科學的、可預見的研究方法，不僅可以檢驗自變量和因變量之間的關系，還可以檢驗調節變量帶來的結論差異。Meta分析的運用需要滿足兩個基本條件：一是兩個確定變量關系的相關實證研究數量較為豐富，一般要求30篇以上的文獻；二是研究結論存在異質性。而本文研究的變量滿足以下兩點：①研究研發投入和企業績效關系的成果頗豐，經篩選得到的67篇實證文獻適用于Meta分析；②研發投入與企業績效關系的研究結論具有很大的差異。由于本文研究問題的結論存在較大的異質性，而采用Meta分析能針對這種異質性作出定量分析，從而得到更具體、有效的結論。因此本文運用Meta分析方法對已有的研究進行整合，并對研發投入對企業績效的總效應和調節效應進行實證分析，以期得到更具普適性的結論。本文運用專業的Meta分析軟件Comprehensive Meta Analysis 3.0進行統計。

(二)文獻收集以及篩選

本文使用研發投入(R&D investment)、研發投入強度(R&D intensity)、研發費用(R&D expenditure)、企業績效(enterprise performance)、公司績效(firm performance)等術語進行檢索。為了盡可能涵蓋更多的相關文獻，本文通過Science Direct、EBSCO、Springer-Link、JSTOR、Elsevier、Wiley、中國知網、維普、萬方等數據平臺先后通過篇名、主題、關鍵詞等進行檢索，并進行初步篩選，最終得到259篇初始文獻。

為得到適合Meta分析的實證文獻，依照以下幾條標準對上述259篇文獻進行篩選：①研究問題必須是研發投入與企業績效的關系；②原始研究屬于實證文獻，剔除案例分析、文獻綜述等文獻；③研究格式、過程規范，必須報告樣本量、相關系數、t值等可以轉換為相關系數的統計量；④對于選取的樣本相同的研究進行剔除，保證樣本的獨立性。經過以上步驟，最終得到67篇有效的研究樣本，其中中文47篇、英文20篇，共計140個效應值。

(三)文獻編碼

獲取到樣本文獻后，對文獻進行編碼處理，為確保數據準確無誤，編碼過程由兩位掌握Meta分析的研究人員進行。首先，從研究層次和效應值層次對研究名稱、作者、發表年份、樣本量、研究對象、數據收集時間、變量測量方式、效應值來源、效應值大小等信息進行編碼。其次，針對潛在調節變量的設置進行編碼。最后，對于同一篇文獻中有報告多個相關系數的情況，本文采取以下方式進行編碼：①相關系數來自不同研究樣本，視為獨立樣本效應值；②由于本文將研發投入與企業績效關系的滯后性也納入潛在調節變量，因此對于當期和考慮滯后得到的相關系數經過分類后也納入Meta分析。

(四) 數據提取及統計量構建

筆者在整理相關研究時發現，學者們在變量選擇和研究方法上有較大的差異，衡量研發投入和企業績效相關性的指標主要有以下類型：①線性回歸系數；②非線性模型邊際效應系數；③含雙對數的彈性回歸系數。這導致提取的系數難以進行直接比較，而Meta分析應用到經濟學領域中,衡量各個變量關系的效應值一般可以選用回歸系數、相關性系數、彈性系數以及偏相關系數(徐雙麗和呂昭河，2019)[24]。在這幾類系數中，偏相關系數容易獲取，沒有單位差異、數量級差異，還具有經濟學含義的特性(Stanley和Doucouliaos,2012)[25]，這些特性使得偏相關系數更適用于本研究的實證分析。因此本文采用Christos和Geoff(2016)[26]的相關系數處理方法，構建可比效應統計量，對樣本中的回歸系數進行轉換，得到樣本的偏相關系數(PCC),轉換公式如下：

(1)

其中，t為提取的樣本回歸系數的t值，df為自由度，PCC即偏相關系數，PCC的標準差計算公式如下：

(2)

盡管偏相關系數相對于回歸系數有較強的可比性，但仍存在回歸系數的一個缺點，那就是當偏相關系數的絕對值接近1時，不服從正態分布(焦雨生，2019)[27]。因此需要進一步進行費雪轉換，得到綜合效應費雪Z值，轉換公式如下：

(3)

其中，PCC為上述通過轉換得到的偏相關系數。得到綜合效應Z值后，再進行總體效應的分析。本文采納的文獻信息見表1。

表1 納入文獻匯總

續表

三、實證結果

(一)偏倚檢驗

在進行Meta分析之前要對文獻進行偏倚性檢驗，這一步驟是為了確認采取的研究是否可靠。為了使檢驗結果更加直觀，首先，本文運用CMA3.0軟件生成漏斗圖，通過散點的分布狀況，判斷本文采用的文獻是否具有偏倚性，結果如圖1所示。

圖1 Meta分析漏斗圖

從圖1可以看出，散點集中在漏斗圖的頂端，主要分布于平均效應量周圍，并沿著漏斗圖兩側向下擴散，左右兩邊分布也較為均勻，只有少量樣本顯示在漏斗圖的下方(蔣建華等，2014)[28]。這說明本研究選取的文獻不存在出版誤差，樣本文獻是具有代表性的，因此可以認為本文研究結果也是可靠的。另外，本文還借鑒了Rosenthal(1979)[29]的失安全系數計算方法，得到本研究的失安全系數為24247，由于臨界值計算公式為5K+10,其中K代表效應值個數，所以失安全系數遠大于臨界值710，再一次驗證本文結果的可靠性。

(二)異質性檢驗

異質性檢驗作為Meta分析中十分重要的一環，是指對每個獨立研究樣本間存在的差異性進行檢驗，當樣本存在較大的異質性時，應采用隨機效應模型。異質性的大小一般采取Q值和I2值來衡量，Q值的判斷標準是：當Q>n-1時(n為研究樣本數量)，說明異質性顯著，應該運用隨機效應模型；當Q 60%時，說明存在異質性，此時應選擇隨機效應模型；當I2< 60%時，選擇固定效應模型。本文的檢驗結果如表2所示，Q值為4917.104，遠大于139，同時I2值為97.173%，也明顯大于60%，這兩項指標都表明研究樣本存在異質性，因此，本文認為選取隨機效應模型更合適。

表2 整體檢驗及異質性檢驗

(三)整體效應檢驗

整體效應檢驗結果如表2所示，兩種檢驗方法都顯示研發投入對企業績效有正向作用。由于前文已經討論過文獻存在的異質性，故采用隨機效應模型的檢驗結果。隨機效應檢驗結果顯示：研發投入與企業績效的相關系數為0.059(P<0.01),在95%的置信區間內顯著，說明總的來說研發投入能給企業績效帶來正面效應的，假設H1成立。雖然從整體上來說，研發投入能促進企業績效提升，但實際上在不同條件下，研發投入對企業績效的正面影響程度可能存在差異，這有待下文進一步分析。

(四)調節效應分析

整體異質性檢驗顯示研發投入和企業績效的關系存在高度異質性，這說明兩者的關系還受到一些調節變量的影響。為了進一步探討導致異質性的原因，本文選取以下潛在調節變量：行業分類、區域經濟水平、數據采集時間、文獻來源、滯后性、樣本量以及績效類型。并依據調節變量對文獻進行0～1編碼，對各個調節效應進行Meta二元檢驗分析，檢驗結果見表3。

表3 調節效應檢驗結果

從行業分類看，高新技術行業和非高新技術行業的研發投入和企業績效的相關系數分別為0.095、0.043，并且異質性檢驗結果也顯著(Q=3.934,P<0.05),說明高新技術行業的研發投入對企業績效的促進作用相較于非高新技術行業更為顯著，假設H2得以驗證；從區域經濟水平來看，發展中國家及地區與發達國家及地區的研發投入和企業績效的相關系數分別為0.046、0.115，異質性檢驗結果也顯著(Q=3.831,P<0.05),說明相對于發展中國家，發達國家及地區的研發投入對企業績效的促進作用更明顯，技術進步對于發達國家的經濟增長的促進作用可能更大，假設H3成立；從樣本量大小來看，2000以內的樣本量中，研發投入與企業績效的相關系數為0.099，2000以上的樣本量中，研發投入與企業績效的相關系數為0.021，異質性檢驗結果也顯著(Q=13.648,P<0.01)，說明樣本量對統計結果造成了一定偏差，假設H7成立，盡可能擴大研究樣本量能修正這種偏誤；從績效類型來看，研發投入與財務績效的相關系數為0.041，與市場績效的相關系數為0.106，并且異質性檢驗結果顯著(Q=9.815,P<0.01)，說明研發投入對市場績效的促進作用更為直接和迅速，而財務績效顯示在報表上需要一定時間，造成了研究關系存在滯后性，假設H8成立。

其他潛在調節變量如數據采集時間、文獻來源、滯后性等均對研發投入和企業績效的調節作用不顯著。從數據采集時間來看，檢驗結果不顯著，說明不同的數據采集年份未對研發投入與企業績效關系造成顯著的影響，本文采納文獻的研究年份沒有造成結論偏誤。從文獻來源來看，SSCI和北大核心發表的研究可靠性程度一致，再次證明本文采納的研究不存在發表偏誤。從滯后性來看，國內外文獻對于滯后性的考量，主要集中在滯后一期和滯后兩期。本文檢驗結果顯示滯后性的調節效應不顯著，這可能是因為本文選取的樣本，覆蓋了多個行業和地區，使得部分行業或地區存在的滯后性受到了掩蓋，這也說明了研發投入對企業績效的滯后作用并不是存在于所有行業中，而是存在于某些特定的研究樣本中。總的來說，研發投入既促進了企業長期績效，也促進了企業短期績效。

(五)Meta回歸分析

由于Meta分析減少了亞組的樣本個數，所以可能造成一定的誤差，為了克服這種誤差帶來的影響，本文還運用了Meta回歸分析再次對潛在調節變量進行檢驗。具體操作方法如下：首先，按各個調節變量對67篇文獻中140個效應值進行0～1編碼；其次，利用分析軟件自動生成各個相關系數的權重；最后，用加權最小二乘法對潛在調節變量進行回歸檢驗，并得到各個調節效應的數值。具體回歸檢驗結果見表4。

表4 Meta回歸檢驗

由表4顯示結果可知，行業類型的回歸系數為0.043,且檢驗結果顯著(P<0.05)，再次驗證高新技術行業研發投入對企業績效提升作用更顯著，假設H2成立；區域經濟水平的回歸系數為0.06,且檢驗結果顯著(P<0.05),再次驗證發達國家的研發投入更能有效促進企業績效提升，假設H3成立；績效類型的回歸系數為0.064,且檢驗結果顯著(P<0.01)，再次證實研發投入對市場績效的作用更明顯，假設H7成立;樣本量的回歸系數為0.072，且檢驗結果顯著(P<0.01)，再次說明樣本量大小會對研究變量之間的關系造成一定偏誤，假設H8成立。而其他潛在變量數據采集時間、文獻來源、滯后性則仍然不顯著。Meta回歸分析檢驗結果與前文中的Meta二元分析檢驗結果保持一致，因而再次驗證了本文Meta分析結果的穩健性。

四、結論和局限性

(一)結論

多年來關于研發投入與企業績效關系的研究層出不窮，已經有了豐富的研究成果，但由于研究對象和方法的差異未能得到一致的結論。首先，本文篩選并整理得到67篇相互獨立的研究樣本；其次，本文運用Meta分析方法，檢驗了研發投入和企業績效的關系，并通過Meta二元分析和Meta回歸分析檢驗了可能導致研究結論不一致的調節變量；最后，研究結果表明，研發投入對企業績效有著顯著的正向作用，同時，行業類型、區域經濟水平、績效類型以及樣本量對研發投入和企業績效之間的關系有顯著的調節作用。具體的結論和分析如下：

1.整體效應

整體效應檢驗結果顯示，研發投入能給企業績效帶來正面效應。對股東而言，高額的研發投入是一種高風險、高回報的戰略，因為股東期望獲得更好的收益。對企業而言，要在競爭殘酷的新時代生存下來，不得不通過研發活動獲取新知識，有了這些研發創新所帶來的新知識，企業將擁有難以被取代的競爭能力。要知道，我國研發投入的強度，相較于國際領先水平，還有較大的提升空間。因此，從長期可持續發展的角度出發，持續加強研發投入不僅有利于我國企業在國際上占據更大的市場份額，還有利于企業維持較高的盈利能力。鑒于已有研究的爭議，本文通過進一步科學的定量分析，得到了較為可靠的結論，既是對前人的總結，也為將來研發投入與企業績效的研究提供了借鑒。

2.調節效應

從調節效應檢驗結果來看，行業類型、區域經濟水平、樣本量以及績效類型均對研發投入和企業績效的關系具有一定的調節作用。就行業類型而言，高新技術行業的研發投入對企業績效的作用更為顯著，這可能是因為高新技術企業更需要通過研發投入來改進和創新產品，不斷適應新的需求，打造品牌效應，提高自身市場競爭力，高新技術企業應適當加大研發投入水平。就區域經濟水平而言，發達國家及地區的研發投入對企業績效的作用相較于發展中國家及地區更為顯著，根據新古典增長理論，當資本深化達到一定程度，企業的邊際收益開始下降，此時技術進步是保持可持續增長的唯一途徑。而發達國家在人力和資本投入上更飽和，其資本深化程度更高，所以發達國家研發投入帶來的技術進步使得企業績效提升更明顯。但隨著發展中國家的快速崛起，發展中國家也應向發達國家看齊，更加重視研發投入，確保研發投入增長適應經濟增長水平。就樣本量而言，樣本量小的研究中，研發投入與企業績效的關系更為顯著。依照統計學理論，樣本量越大，出現統計偏誤的可能性越小，所以適當增加樣本，有助于提高研究穩健性。就績效類型而言，研發投入對企業市場績效的促進作用相較于財務績效更為顯著，這是由于研發投入對市場績效的作用更為迅速且直接，而對財務績效的作用需要一定的轉化時間，才能呈現在報表上。所以在關注研發投入對企業績效的作用反饋時，應首先關注對市場績效的即時作用，再結合對滯后期的財務績效的作用，做出綜合的績效評估。

(二)實踐啟示

本文的實踐啟示在于：(1)從政府視角來看，各國政府應重視研發投入，聘請專業人才通過宏微觀分析，制定合理的研發投入標準，以適應經濟發展需要。對于發達國家而言，其資本深化程度較高，更應加大研發投入，從而促進技術進步，由技術進步帶動經濟增長。對于發展中國家而言，其資本深化程度、資源配置效率較低，應首先優化資本配置的結構問題，刺激投資需求，從而促進資本深化，并在這一過程中，動態調整研發投入水平以適應經濟發展需要。(2)從企業視角來看，企業要提高研發投入給自身帶來的效益，首先要對企業自身屬性有一個清晰的認知。對于高新技術企業來說，技術創新是其持續發展的不竭動力，是企業區分于其他同行的根本，高新技術企業應加大研發投入，以滿足技術創新所需。對于非高新技術企業來說，盡管研發投入所帶來的企業績效提升不及高新技術企業顯著，但也不能輕視研發投入的作用，因為有效創新仍能給非高新技術企業帶來可觀的收益。但非高新技術企業應該更注重研發投入的效率，而不是盲目地加大研發投入，應鼓勵企業通過專業的基本面分析和技術分析，制定適宜的研發投入水平，在幫助企業降低成本的同時，使企業收益最大化。

(三)研究局限與展望

本文梳理了研發投入和企業績效關系的相關實證文獻，運用Meta分析方法，對研發投入與企業績效的關系進行了進一步研究，克服了因樣本、研究方法不同而帶來的結論偏差,得到了更細化且更具普適性的結論。但是，本文仍存在一些不足：首先，受研究數量的限制，部分調節效應檢驗所需的樣本量較少，這可能導致檢驗功效降低，調節效應檢驗所呈現的異質性不顯著，不能完全排除該項調節變量檢驗存在異質性；其次，用于Meta分析的效應值需要滿足一定數量，而包含部分重要調節變量的文獻較少，導致這些調節變量無法納入Meta分析中，遺漏了部分調節變量；最后，本文納入的研究來自北大核心和SSCI期刊，兩者只包含了中、英文文獻，缺乏其他語種的文獻和未公開發表的文獻。

針對以上不足，未來可以擴展納入的文獻語種，并搜集未公開發表的文獻，增加如企業規模、企業生命周期、所有權屬性等潛在調節變量的檢驗。在統計方法上，由于Meta二元分析只能統計不同情境下兩個類別的樣本，因此可以對Meta二元分析進行改進，結合結構方程分析法，為研究提供更豐富的理論基礎。