R＆D投入對企業績效影響的統計研究

藍志清 汪 洋

（贛州師范高等專科學校，江西 贛州 341000）

0 引言

R＆D 投入是實現企業創新發展的必要前提，也是企業績效提升的關鍵。近年來，許多研究者就R＆D 投入對企業績效的影響進行了實證分析，主要結論分為以下兩個方面：第一，R＆D 投入與企業績效具有顯著正相關關系［1］。王羲等［2］（2022）分析了R＆D 投入與創新績效之間的內在關系，結果顯示：政府補助、R＆D 投入均與企業創新績效呈正相關關系。巴曙松等［3］（2022）基于中國2015—2019年1597 家制造業上市公司的數據，通過靜動態面板模型對政府補助、R＆D 投入對企業創新績效的影響進行實證研究。結果顯示：政府補助和R＆D投入都顯著提升了企業創新績效。郭秀強等［4］（2020）對R＆D 投入、技術積累與高新技術企業市場績效之間的關系進行研究，結果表明R＆D 投入對企業績效有顯著正向影響。第二，R＆D 投入與企業績效具有顯著負相關關系或者關系并不顯著。張志花等［5］（2022）通過以2012—2018 年滬深A 股上市公司為樣本，對R＆D 投入強度與企業績效之間的關系進行研究，發現R＆D 投入與企業績效之間有顯著負相關關系；劉云等［6］（2020）通過對創業板上市的189 家中關村高新技術企業的R＆D 投入指標和企業績效指標進行面板數據回歸分析發現，當期研發支出與企業規模對企業績效水平的影響并不明顯。岳宇君等［7］（2022）以19 家數據驅動型企業為樣本，對R＆D 投入對企業經營績效的影響進行實證分析，結果顯示，R＆D 投入對經營績效的影響存在滯后性，在滯后二期更為顯著。

綜上所述，研究者們在進行R＆D 投入與企業績效的關系研究中得到的結論并不一致，甚至是相反的，原因可能是研究方法以及樣本數據的不同所致。因此，本文以江西省上市公司數據為樣本，采用面板門檻回歸模型對R＆D 投入與企業績效的影響關系進行統計研究，為江西省上市公司合理進行R＆D 投入規劃，顯著提升企業績效和促進創新驅動發展提供建議。

1 研究設計

1.1 面板門檻回歸模型的建立

面板門檻回歸模型由著名經濟學家Bruce E.Hansen于1999年提出［8］，基于靜態平衡面板數據的單一門檻模型的一般形式為：

其中，i代表不同的個體；t代表不同的時間；x1it、x2it分別代表控制變量和受到門檻變量qit影響的解釋變量；I()是一個示性函數，當門檻變量qit小于門檻值γ時為1，否則為0；μi代表個體效應；εit代表獨立同分布的隨機干擾項因素。將式（1）按示性函數分段即得到下式（2）：

即解釋變量x2it對被解釋變量的影響依賴于門檻變量qit的取值。當qit≤γ時，x2it的系數為β'1；而當qit＞γ時，x2it的系數為β'2。基于大部分研究者就R＆D 投入對企業績效影響的文獻研究，初步建立R＆D 投入強度與企業績效的面板門檻回歸模型如下：

其中，被解釋變量perit為企業的績效水平；rdit為企業的R＆D 投入強度；控制變量xit包括企業規模（scale）、資本結構（caps）和經營能力（ability）。

當R＆D 投入強度與企業績效存在三重或者三重以上門檻效應時，式（3）應該擴展為下式（4）：

1.2 變量說明

根據已有文獻的研究，一般采用公司財務指標中的總資產報酬率衡量企業績效水平。一般而言，規模越大的企業，其R＆D 投入會越大。如果單純地以R＆D 經費投入作為解釋變量則很有可能導致結果有較大誤差，故本文以R＆D 投入占營業收入的比例作為解釋變量。此外，根據相關學者的研究，企業規模（scale）、資本結構（caps）、經營能力（ability）等財務指標會對企業績效造成影響，故本文將其作為控制變量。具體的指標說明見表1。

表1 變量說明

1.3 數據說明及數據描述性統計分析

本文使用江西省2019—2021 年上市企業的面板數據，數據均來源于國泰安（CSMAR）金融數據、Wind 金融數據和巨潮資訊。數據的描述性統計分析結果見表2。

表2 數據的描述性統計分析結果

2 實證分析

2.1 相關性分析

在進行回歸分析之前一般需要先進行相關性分析，本文利用R 語言軟件計算各變量之間的相關系數，輸出結果見表3。

表3 各變量間的Pearson相關系數

從表3 的Pearson 相關系數可以看到，除了abiliy與rd、abiliy與caps、caps與ln（scale）之間的相關系數超過了0.3，其他變量之間的相關系數均小于0.3，表明各變量之間的相關系數較弱，可以認為各變量之間不存在多重共線性。

2.2 門檻效應顯著性檢驗

在進行模型顯著性檢驗之前，首先要確定模型中的門檻個數，其次是利用自抽樣法（Bootstrap）構造似然比檢驗F 統計量的漸進分布，最后對模型進行門檻效應顯著性檢驗得到不同門檻值。利用R語言軟件對式（4）進行門檻效應顯著性檢驗，輸出的檢驗結果見表4。

表4 門檻效應顯著性檢驗

由表4 可知，單一門檻、雙重門檻、三重門檻均通過了顯著性檢驗，因此可以認為，R＆D 投入對企業績效存在三重門檻效應。

2.3 R＆D投入對企業績效影響的回歸分析

在使用面板門檻回歸模型之前，先對各變量進行OLS 回歸分析，即模型1。為了判斷R＆D 投入與企業績效之間是否存在非線性關系，在OLS回歸模型的基礎上加入解釋變量R＆D 投入的二次項得到模型2。最后，依據式（4）對面板門檻進行回歸，即模型3。輸出的回歸結果見表5。

表5 R＆D投入對企業績效影響的回歸分析結果

首先，由模型1 輸出結果可知，隨著R＆D 投入的增加，企業績效顯著下降。其次，模型2 結果顯示，R＆D 投入與企業績效存在顯著的非線性關系。最后，從面板門檻回歸模型（即模型3）輸出結果可知：在不同門檻值區間時，R＆D 投入對企業績效的邊際系數符號及其顯著性存在明顯差異，R＆D 投入與企業績效的關系并不是簡單的顯著正相關或者負相關，而是會隨著R＆D 投入強度的不同表現出顯著差異。當rd≤0.002 時，R＆D 投入對企業績效的回歸系數為3.652，R＆D 投入與企業績效的影響為顯著正相關，表明在此區間內R＆D 投入強度越大，越有利于企業績效的提高；當0.002 ＜rd≤0.003 時，R＆D 投入對企業績效的回歸系數為-0.156，R＆D 投入與企業績效之間由顯著正相關轉為顯著負相關，這表明在此區間內R＆D 投入對企業績效有制約作用；當0.003 ＜rd≤0.006 時，回歸系數仍為負值，R＆D 投入與企業績效的影響為顯著負相關；當rd＞0.006 時，回歸系數為正值，R＆D投入與企業績效由顯著負相關轉為顯著正相關。

3 結論與建議

本文基于江西省2019—2021 年上市公司的面板數據，構建了面板門檻回歸模型，分析了R＆D 投入對企業績效的門檻效應。結果表明，R＆D 投入對企業績效存在顯著的三重門檻效應，R＆D 投入對企業績效的影響在不同門檻區間內存在方向、系數值上的顯著差異性。因此，企業應根據自身所處的R＆D 投入區間合理制定相應的研發計劃，當企業R＆D 投入處于低區間時，應當重視加大R＆D 投入；同時，當R＆D 投入上升至一定區間時，則需重點關注R＆D 投入效率問題，以避免R＆D 投入對企業績效的抑制作用。