蔣天旭 朱 敏

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，成都 610074）

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效關(guān)系的探析

蔣天旭 朱 敏

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，成都 610074）

本文以總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率作為反映企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的因變量，以研發(fā)密度、技術(shù)人員比率、資本支出率和專利作為反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的自變量，同時(shí)選用控制變量資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模 （Size）進(jìn)行回歸估計(jì)，得出如下結(jié)論：企業(yè)研發(fā)密度、企業(yè)技術(shù)人員比率、專利授權(quán)數(shù)均與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在正相關(guān)關(guān)系，資本支出率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新 經(jīng)濟(jì)績效 正相關(guān) 研發(fā)密度 技術(shù)人員比率 專利授權(quán)數(shù)

前言

所謂技術(shù)創(chuàng)新是指企業(yè)運(yùn)用新技術(shù)、新知識(shí)，采用新生產(chǎn)方法、管理模式，開發(fā)出適應(yīng)市場需求的新產(chǎn)品和新工藝。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量，滿足客戶需求，提升市場競爭份額，獲取有效客戶資源，鞏固企業(yè)核心競爭力的重要方法；也是企業(yè)提升生產(chǎn)績效、降低生產(chǎn)成本、提升企業(yè)效益的重要決策。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷提升以及現(xiàn)代信息時(shí)代的不斷發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)的影響是極為明顯的，作為市場競爭主體之一的企業(yè)，其發(fā)展和創(chuàng)新將決定著未來的發(fā)展趨勢。尤其是技術(shù)，作為企業(yè)核心的要素資源，對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展是極為關(guān)鍵的。2014年，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組正式成立，小組成立以后就積極倡導(dǎo)我國政府必須加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新力度，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)的自主創(chuàng)新，花大力氣推動(dòng)企業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化。特別是市場競爭激烈的今天，企業(yè)也必須只有實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，才能在激烈的競爭中獲勝，才能有效搶占市場份額，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的不斷提升。

在不斷自主研發(fā)創(chuàng)新的背景下，我國創(chuàng)新型企業(yè)得到了迅速發(fā)展，縱觀社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展新行情，創(chuàng)新性企業(yè)已經(jīng)成為繁榮市場活力的重要組成主體，他們主要集中于創(chuàng)業(yè)板這一新興市場板塊，其特征表現(xiàn)為創(chuàng)新能力強(qiáng)、發(fā)展速度快、風(fēng)險(xiǎn)程度較高、成立時(shí)間短、企業(yè)規(guī)模小等。自2009年創(chuàng)業(yè)板成立以來，自主創(chuàng)新為市場競爭力形成源的創(chuàng)新型企業(yè)得到了我國政府以及相關(guān)學(xué)者的重視。對(duì)當(dāng)前我國創(chuàng)業(yè)板上市公司進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)超過90%以上的創(chuàng)業(yè)板上市公司均為高新技術(shù)企業(yè)，這些上市公司強(qiáng)調(diào)企業(yè)自主創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新，他們將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新看作企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的根本動(dòng)力因素。根據(jù)有關(guān)核算，2015年，我國約超過200多家的創(chuàng)業(yè)板上市公司其研發(fā)強(qiáng)度超過了5%，與上一年相比提升了0.35個(gè)百分點(diǎn)，位于三板之首。如此之高的研發(fā)強(qiáng)度同時(shí)也必然存在這樣一個(gè)最基本的現(xiàn)實(shí)，即較高的資金投入。眾所周知，作為規(guī)模較小的高新技術(shù)企業(yè)，資金不足是企業(yè)發(fā)展面臨的重要瓶頸之一，如此高的研發(fā)強(qiáng)度意味著企業(yè)將會(huì)產(chǎn)生大量的資金投入，并且技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)長期的過程，有時(shí)甚至投入的周期超過10年以后企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益才有所好轉(zhuǎn)。對(duì)于中小型的高新技術(shù)企業(yè)來說，這種技術(shù)創(chuàng)新是否適用呢，為此，我國政府、企業(yè)、理論研究者等對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在的關(guān)系是極為關(guān)注的。在本文研究中，作者將以我國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究案例，進(jìn)行兩者之間關(guān)系的實(shí)證研究，以前探索企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間到底存在一種什么樣的關(guān)系，兩者作用的機(jī)制是什么，從而為我國企業(yè)管理者進(jìn)行企業(yè)資源配置提供理論指導(dǎo)，并促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

1 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效關(guān)系的研究設(shè)計(jì)

1.1 研究假設(shè)

熊彼特創(chuàng)新理論是創(chuàng)新理論的先河，對(duì)后期創(chuàng)新理論的研究產(chǎn)生了極為重要的影響，其后技術(shù)創(chuàng)新理論得到了重視和發(fā)展。我國理論研究者將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的過程歸納為：創(chuàng)意產(chǎn)生——要素投入——進(jìn)行實(shí)驗(yàn)——實(shí)現(xiàn)突破——新技術(shù)或新工藝的產(chǎn)生——申請專利——研發(fā)新產(chǎn)品、新服務(wù)——走向市場，從企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的過程來看，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)十分復(fù)雜的過程，但是其中兩個(gè)環(huán)節(jié)我們必須加以重視：（1）企業(yè)只有進(jìn)行要素的投入，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)才能開始；（2）專利產(chǎn)出是企業(yè)技術(shù)過程中控制效率最直接的體現(xiàn)。在整個(gè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中，這兩個(gè)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。根據(jù)對(duì)國外的理論研究梳理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者也強(qiáng)調(diào)技術(shù)創(chuàng)新過程中的這兩個(gè)要素，Griliches（2012）根據(jù)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程的研究認(rèn)為，企業(yè)加強(qiáng)對(duì)要素投入的控制對(duì)企業(yè)效益的影響是十分明顯的，并且企業(yè)專利對(duì)企業(yè)效益的提升形成正面影響效益，在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程的研究中，必須合理考察企業(yè)要素控制變量和專利變量，才能形成全面的結(jié)論，否則得出的結(jié)果均是片面的。

在本文實(shí)證研究中，作者將從全面的角度出發(fā)，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和專利兩個(gè)變量作為重要的解釋變量進(jìn)行考察，從而驗(yàn)證企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的關(guān)系，其中企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的變量具體設(shè)計(jì)為研發(fā)支出、研發(fā)技術(shù)人員、資本支出等；而專利則是指企業(yè)獲得相關(guān)專利機(jī)構(gòu)授權(quán)、對(duì)其競爭者形成有效技術(shù)壁壘的創(chuàng)新成果。在此設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，作者提出了如下假設(shè)：

假設(shè)1：企業(yè)研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在正相關(guān)關(guān)系

假設(shè)2：企業(yè)技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在正相關(guān)關(guān)系

假設(shè)3：資本支出率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系

假設(shè)4：專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在正相關(guān)關(guān)系

1.2 模型設(shè)計(jì)

為了有效驗(yàn)證企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的關(guān)系，本文共設(shè)計(jì)了4個(gè)模型進(jìn)行兩者之間關(guān)系的驗(yàn)證，具體如下所示：

模型1：

模型1主要是驗(yàn)證企業(yè)研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間關(guān)系的實(shí)證模型，同時(shí)也驗(yàn)證了企業(yè)研發(fā)密度對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的滯后影響效應(yīng)。

模型2：

模型2主要是驗(yàn)證企業(yè)技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間關(guān)系的實(shí)證模型。

模型3：

模型3主要是驗(yàn)證資本支出率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間關(guān)系的實(shí)證模型。

模型4：

模型4主要是驗(yàn)證企業(yè)專利變量與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間關(guān)系的實(shí)證模型，同時(shí)也驗(yàn)證了企業(yè)專利變量對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的滯后影響效應(yīng)。

在上述4個(gè)模型中，模型中的符號(hào)所代表的含義如表1所示：

表1 模型符合的含義

2 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效關(guān)系的實(shí)證研究結(jié)果

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

2.1.1 公司經(jīng)濟(jì)績效變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 公司績效變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)濟(jì)績效的兩個(gè)衡量變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下：總資產(chǎn)收益率（ROA）的極小值為－13.442；極大值為27.983，均值為5.253，標(biāo)準(zhǔn)差為3.791；凈資產(chǎn)收益率（ROE）的極小值為－26.872；極大值為37.982，均值為6.782，標(biāo)準(zhǔn)差為1.934。可見被選的樣本中，各個(gè)創(chuàng)業(yè)板上市公司的企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效存在較大的個(gè)體差異，但是企業(yè)績效均位于合理的范圍之內(nèi)。

2.1.2 公司技術(shù)創(chuàng)新等變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 公司技術(shù)創(chuàng)新等變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司技術(shù)創(chuàng)新等變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下：研發(fā)密度 （RDS）3年整體的極小值為0.000；極大值為43.533，均值為6.634，標(biāo)準(zhǔn)差為7.341；技術(shù)人員比率 （Tech）的極小值為 0.000；極大值為 94.563，均值為26.742，標(biāo)準(zhǔn)差為7.325；資本支出率 （Caper）3年整體的極小值為－24.653；極大值為40.232，均值為8.935，標(biāo)準(zhǔn)差為6.232；專利 （Patent）3年整體的的極小值為0.000；極大值為4.564，均值為1.353，標(biāo)準(zhǔn)差為1.032。

根據(jù)對(duì)公司技術(shù)創(chuàng)新等變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，樣本公司企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在較大的差距，因此研發(fā)密度 （RDS）、技術(shù)人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）等3個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差均呈現(xiàn)較大的數(shù)值；根據(jù)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新各變量的極小值來看，研發(fā)密度 （RDS）3年整體、技術(shù)人員比率 （Tech）2014年、專利 （Patent）3年整體均為0，這表明樣本企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新還存在很大的差距，不容樂觀，我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的資本支出率 （Caper）2014年為負(fù)值 （－24.653），充分說明了這一不樂觀的局面；另外，標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，樣本企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新各指標(biāo)也在可接收的范圍之內(nèi)，樣本有進(jìn)一步研究的意義。

2.1.3 控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表4 控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

根據(jù)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司控制變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下：資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）的極小值為1.325；極大值為64.872，均值為21.492，標(biāo)準(zhǔn)差為 14.653；企業(yè)規(guī)模 （Size）的極小值為19.763；極大值為22.442，均值為20.321，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2431。

根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)可見，樣本企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）存在較大的差異，但是企業(yè)規(guī)模 （Size）卻基本相差不大。

2.2 相關(guān)性分析

對(duì)總資產(chǎn)收益率 （ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、研發(fā)密度 （RDS）、技術(shù)人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）、專利 （Patent）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）、企業(yè)規(guī)模 （Size）等變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 各變量的Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)

根據(jù)Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)方法，對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：總資產(chǎn)收益率 （ROA）和凈資產(chǎn)收益率 （ROE）的Pearson相關(guān)性系數(shù)為0.976，作為同樣反映樣本企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的兩個(gè)變量，其性質(zhì)是一樣的，兩者表現(xiàn)出較高的相關(guān)性符合預(yù)期。

研發(fā)密度 （RDS）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）、凈資產(chǎn)收益率 （ROE）Pearson相關(guān)性系數(shù)分別為0.324、0.314，符合研發(fā)密度 （RDS）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效正相關(guān)關(guān)系的研究假設(shè)1。技術(shù)人員比率（Tech）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、研發(fā)密度 （RDS）的Pearson相關(guān)性系數(shù)分別為0.156、0.124、0.432，符合技術(shù)人員比率（Tech）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效正相關(guān)關(guān)系的研究假設(shè)2；同時(shí)技術(shù)人員比率 （Tech）與研發(fā)密度 （RDS）之間也存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。資本支出率 （Caper）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、研發(fā)密度 （RDS）、技術(shù)人員比率 （Tech）的Pearson相關(guān)性系數(shù)分別為－2.314、－2.434、－0.231、－0.123，符合資本支出率 （Caper）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的負(fù)相關(guān)關(guān)系的研究假設(shè)3；同時(shí)資本支出率 （Caper）與研發(fā)密度 （RDS）、技術(shù)人員比率 （Tech）之間也存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。專利 （Patent）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）、凈資產(chǎn)收益率 （ROE）、研發(fā)密度 （RDS）、技術(shù)人員比率（Tech）、資本支出率 （Caper）的Pearson相關(guān)性系數(shù)分別為0.212、0.135、0.256、0.332、0.213符合專利 （Patent）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效正相關(guān)關(guān)系的研究假設(shè) 4；同時(shí)專利 （Patent）與研發(fā)密度（RDS）、技術(shù)人員比率 （Tech）、資本支出率 （Caper）之間也存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

另外，作為控制變量資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模 （Size）與反映企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的各指標(biāo)以及反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)指標(biāo)也存在正相關(guān)關(guān)系。可見，一個(gè)企業(yè)實(shí)力越強(qiáng)、資本越雄厚、企業(yè)規(guī)模越多，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的能力將越強(qiáng)，企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效將表現(xiàn)出更高的特點(diǎn)?？傊?，通過各變量的Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，可以初步斷定研究假設(shè)是成立的，但是Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)僅僅是一個(gè)初步檢驗(yàn)，還需要進(jìn)行深入的回歸研究。

2.3 回歸分析

2.3.1 研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)

利用模型1進(jìn)行企業(yè)研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)，結(jié)果如表6所示。

表6 研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果

以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以研發(fā)密度 （2012）、研發(fā)密度 （2013）、研發(fā)密度（2014）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸估計(jì)，其中研發(fā)密度 （2012）的估計(jì)系數(shù)為0.254，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2012）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2012）每增加 1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高0.254%；研發(fā)密度 （2013）的估計(jì)系數(shù)為0.247，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2013）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2013）每增加1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高 0.247%；研發(fā)密度（2014）的估計(jì)系數(shù)為0.243，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2014）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2014）每增加1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高0.243%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)1，即研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （總資產(chǎn)收益率 （ROA））之間是正相關(guān)關(guān)系。

同樣，以凈資產(chǎn)收益率 （ROE）作為因變量，以研發(fā)密度 （2012）、研發(fā)密度 （2013）、研發(fā)密度 （2014）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模（Size）作為自變量進(jìn)行回歸估計(jì)，其中研發(fā)密度（2012）的估計(jì)系數(shù)為0.305，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2012）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2012）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高0.305%；研發(fā)密度 （2013）的估計(jì)系數(shù)為0.324，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2013）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2013）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高0.324%；研發(fā)密度（2014）的估計(jì)系數(shù)為0.235，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明研發(fā)密度 （2014）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，研發(fā)密度 （2014）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高0.235%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)1，即研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （凈資產(chǎn)收益率 （ROE））之間是正相關(guān)關(guān)系。

兩個(gè)模型均驗(yàn)證了假設(shè)1，即研發(fā)密度與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間是正相關(guān)關(guān)系。

2.3.2 技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)

技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果如表7所示。

表7 技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果

以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以技術(shù)人員比率 （Tech）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）、企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為90.2%，F(xiàn)值為14.656，由此可見模型擬合較好。其中技術(shù)人員比率 （Tech）的估計(jì)系數(shù)為0.112，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明技術(shù)人員比率 （Tech）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，技術(shù)人員比率 （Tech）每增加1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高0.112%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)2，即技術(shù)人員比率 （Tech）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （總資產(chǎn)收益率 （ROA））之間是正相關(guān)關(guān)系。

同樣，以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以技術(shù)人員比率 （Tech）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）、企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為92.3%，F(xiàn)值為16.092，由此可見模型擬合較好。其中技術(shù)人員比率 （Tech）的估計(jì)系數(shù)為0.132，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明技術(shù)人員比率 （Tech）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，技術(shù)人員比率 （Tech）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高0.132%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)2，即技術(shù)人員比率 （Tech）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （凈資產(chǎn)收益率 （ROE））之間是正相關(guān)關(guān)系。

兩個(gè)模型均驗(yàn)證了假設(shè)2，即技術(shù)人員比率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間是正相關(guān)關(guān)系。

2.3.3 資本支出率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)

資本支出率與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果如表8所示。

表8 資本支出率 （Caper）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果

以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以資本支出率 （Caper）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）、企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為89.3%，F(xiàn)值為15.95，由此可見模型擬合較好。其中資本支出率 （Caper）的估計(jì)系數(shù)為0.233，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明資本支出率 （Caper）與總資產(chǎn)收益率（ROA）之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，資本支出率 （Caper）每增加 1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則降低0.233%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)3，即資本支出率 （Caper）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （總資產(chǎn)收益率（ROA））之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系。

同樣，以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以資本支出率 （Caper）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）、企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸，該回歸模型下，修正后的R2為92.3%，F(xiàn)值為19.87，由此可見模型擬合較好。其中資本支出率 （Caper）的估計(jì)系數(shù)為－0.241，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明資本支出率 （Caper）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，資本支出率（Caper）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則降低0.241%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)3，即資本支出率 （Caper）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （凈資產(chǎn)收益率（ROE））之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系。

兩個(gè)模型均驗(yàn)證了假設(shè)3，即資本支出率（Caper）與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.3.4 專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)

專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果如表9所示。

表9 專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間的回歸估計(jì)結(jié)果

以總資產(chǎn)收益率 （ROA）作為因變量，以專利授權(quán)數(shù) （2012）、專利授權(quán)數(shù) （2013）、專利授權(quán)數(shù) （2014）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模（Size）作為自變量進(jìn)行回歸估計(jì)，其中專利授權(quán)數(shù) （2012）的估計(jì)系數(shù)為0.198，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù) （2012）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù) （2012）每增加 1%，總資產(chǎn)收益率（ROA）則提高0.198%；專利授權(quán)數(shù) （2013）的估計(jì)系數(shù)為0.178，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù) （2013）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù)（2013）每增加1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高0.178%；專利授權(quán)數(shù) （2014）的估計(jì)系數(shù)為0.187，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù) （2014）與總資產(chǎn)收益率 （ROA）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù) （2014）每增加1%，總資產(chǎn)收益率 （ROA）則提高0.187%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)4，即專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （總資產(chǎn)收益率 （ROA））之間是正相關(guān)關(guān)系。

同樣，以凈資產(chǎn)收益率 （ROE）作為因變量，以專利授權(quán)數(shù) （2012）、專利授權(quán)數(shù) （2013）、專利授權(quán)數(shù) （2014）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Debt）和企業(yè)規(guī)模 （Size）作為自變量進(jìn)行回歸估計(jì)，其中專利授權(quán)數(shù) （2012）的估計(jì)系數(shù)為0.121，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù)（2012）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù) （2012）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高 0.121%；專利授權(quán)數(shù)（2013）的估計(jì)系數(shù)為0.194，在1%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù) （2013）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù) （2013）每增加 1%，凈資產(chǎn)收益率（ROE）則提高0.194%；專利授權(quán)數(shù) （2014）的估計(jì)系數(shù)為0.193，在5%的顯著性水平檢驗(yàn)下是顯著的，這說明專利授權(quán)數(shù) （2014）與凈資產(chǎn)收益率 （ROE）之間呈現(xiàn)正相關(guān)，專利授權(quán)數(shù)（2014）每增加1%，凈資產(chǎn)收益率 （ROE）則提高0.193%。該回歸估計(jì)驗(yàn)證了假設(shè)4，即專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效 （凈資產(chǎn)收益率 （ROE））之間是正相關(guān)關(guān)系。

兩個(gè)模型均驗(yàn)證了假設(shè)4，即專利授權(quán)數(shù)與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間是正相關(guān)關(guān)系。

3 研究結(jié)論

從企業(yè)基礎(chǔ)創(chuàng)新活動(dòng)的過程來看，一個(gè)企業(yè)要想形成技術(shù)壁壘，占有絕對(duì)優(yōu)勢，就必須進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，要么進(jìn)行新產(chǎn)品的研發(fā)，要么進(jìn)行新工藝的改造。但是不論兩者如何創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新必須在原有的產(chǎn)品和服務(wù)基礎(chǔ)上進(jìn)行，從而實(shí)現(xiàn)新突破，形成企業(yè)核心而獨(dú)特的競爭優(yōu)勢。這種創(chuàng)新一旦經(jīng)過專利機(jī)構(gòu)的權(quán)威認(rèn)定，那么企業(yè)在該技術(shù)領(lǐng)域就形成了獨(dú)一無二的壟斷技術(shù)，其競爭對(duì)手因?yàn)樵撈髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新被遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在競爭行列的隊(duì)伍后，企業(yè)的競爭優(yōu)勢凸顯。而企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的另一好處在于有助于企業(yè)在該領(lǐng)域形成絕對(duì)的核心競爭力，從而獲取高額的壟斷利益。相反如果一個(gè)企業(yè)沒有創(chuàng)新，一味模仿，在激烈的市場競爭中，企業(yè)就難以形成絕對(duì)的競爭優(yōu)勢，難以形成有效且穩(wěn)固的技術(shù)壁壘，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力存在不足，企業(yè)的績效就無從談起。本文驗(yàn)證了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效之間存在的正相關(guān)關(guān)系，有利于增強(qiáng)我國創(chuàng)新性企業(yè)的管理指導(dǎo)。

［1］任海云.公司治理對(duì)R＆D投入與企業(yè)績效關(guān)系調(diào)節(jié)效應(yīng)研究［J］.管理科學(xué)，2011，（5）：12～14

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［3］徐欣，唐清泉.R＆D活動(dòng)、創(chuàng)新專利對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響——來自中國上市公司的研究 ［J］.研究與發(fā)展管理，2014，（4）：23～25

［4］徐偉民.科技政策與高新技術(shù)企業(yè)的R＆D投入決策——來自上海的微觀實(shí)證分析 ［J］.上海經(jīng)濟(jì)研究，2013，（5）：5～6

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The Enterprise Technical Innovation and the Analysis of Relationship between Enterprise Econom ic Performance

Jiang Tianxu Zhu Min
（Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610074，China）

Based on the total return on assets and return on netassetsas the dependentvariable reflects the enterprise economic performance，this paper takes development density，technical personnel ratio，ratio of capital expenditure and patentas reflect the enterprise technology innovation of the independent variable，and selects control variable asset－liability ratio（Debt）and firm Size（Size）for regression estimation.The conclusions are：there was a positive correlation between the rate of capital expenditure and the density of enterprise development，enterprise technical personnel ratio，the number of patent license and the enterprise economic performance，and there is a negative correlation relationship between enterprise economic performance.

enterprise technology innovation；economic performance；positive correlation；R＆D intensity；technical personnel ratio；patent license number

10.3969／j.issn.1004－910X.2016.01.007

F273.1

A

（責(zé)任編輯：史 琳）

2015—11—30

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目 “勞動(dòng)資本化：企業(yè)家及其他創(chuàng)新勞動(dòng)激勵(lì)模式探索 （2005）”（項(xiàng)目編號(hào)：70472081）。

蔣天旭，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：企業(yè)管理。朱敏，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。研究方向：企業(yè)管理、市場營銷、消費(fèi)者行為、國際貿(mào)易。