馬忠民　鞏雅慶??

摘要：新時代背景下，解決不平衡不充分的發(fā)展問題，必須依靠技術(shù)創(chuàng)新投入，堅持創(chuàng)新驅(qū)動、智能轉(zhuǎn)型。論文以2012—2016年江蘇省31家設備制造上市公司為樣本，選用研發(fā)投入、研究人員投入以及外部技術(shù)投入等為技術(shù)創(chuàng)新投入自變量指標，以凈資產(chǎn)收益率為調(diào)節(jié)變量，產(chǎn)業(yè)競爭強度為控制變量，借助于SPSS20分析了技術(shù)創(chuàng)新投入與技術(shù)創(chuàng)新投資效益間的關(guān)系，研究顯示技術(shù)創(chuàng)新投入與其投資效益為非線性關(guān)系，而呈倒U型關(guān)系。研究結(jié)論為新時代下制造業(yè)企業(yè)在進行技術(shù)創(chuàng)新投入時提供了有益借鑒：加大技術(shù)創(chuàng)新投入不能盲目，還要注重創(chuàng)新效率，關(guān)注市場動態(tài)，方能有效提升技術(shù)創(chuàng)新投資效益。

關(guān)鍵詞：新時代制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資效益上市公司

一、引言

歐美“再工業(yè)化”計劃、德國工業(yè)40戰(zhàn)略等都將制造業(yè)作為爭奪產(chǎn)業(yè)競爭的主戰(zhàn)場。制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，對社會經(jīng)濟的發(fā)展起到?jīng)Q定作用。目前我國制造業(yè)相對于發(fā)達工業(yè)強國，發(fā)展歷程短、產(chǎn)業(yè)基礎薄弱、缺乏核心技術(shù)和行業(yè)競爭力，總體仍處在國際分工價值鏈的低端。黨的十九大、《中國制造2025》以及十三五規(guī)劃綱要都明確提出了實施制造強國、促進先進制造業(yè)發(fā)展，堅持創(chuàng)新驅(qū)動、智能轉(zhuǎn)型。中國特色社會主義進入新時代，矛盾的焦點是解決不平衡不充分的發(fā)展問題，必須依靠技術(shù)創(chuàng)新投入，提高技術(shù)創(chuàng)新投資效益，提升制造業(yè)競爭力，促進我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。因此，研究制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資效益具有重要的現(xiàn)實意義與長遠意義。

二、研究假設

趙莉（2012）認為專利是影響技術(shù)創(chuàng)新績效的直接因素[1]，陶永明（2013）認為技術(shù)創(chuàng)新投入通過中介吸收能力和技術(shù)創(chuàng)新能力的作用，間接影響技術(shù)創(chuàng)新績效[2]，杜震、秦旭（2013）的研究表明原始創(chuàng)新投入的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性最高，但經(jīng)濟效益產(chǎn)出彈性最低[3]。孫春吉、李新功（2015）認為非R&D投入是提升技術(shù)創(chuàng)新投資效益的重要途徑[4]。藺濤、梁靜溪（2015）提出了我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技活動投入呈現(xiàn)上升趨勢，其中資本投入的推動作用較大，人力資源和技術(shù)投入的產(chǎn)出彈性較小[5]。顧天寶、張紅梅（2014）對制造業(yè)物流信息技術(shù)投入與企業(yè)收益進行投入產(chǎn)出評價，結(jié)果顯示投入產(chǎn)出效率不高[6]。李紹東（2012）研究了裝備制造業(yè)企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新問題，認為R&D 經(jīng)費支出、研發(fā)人員全時當量與企業(yè)規(guī)模之間為倒U型關(guān)系；新產(chǎn)品銷售收入與企業(yè)規(guī)模之間呈倒U型關(guān)系[7]。吳衛(wèi)華等（2014）發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)R&D投入強度與企業(yè)業(yè)績存在倒U型關(guān)系[8]。張鐵山、肖皓文（2015）技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)出與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率高低有關(guān)，對于技術(shù)創(chuàng)新綜合能力高而創(chuàng)新，效率低的制造業(yè)雖然投入較多，但產(chǎn)出效率相對較低[9]。程仲鳴、陳榮劍（2017）企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對競爭優(yōu)勢之間存在倒U型關(guān)系[10]。梳理學界的相關(guān)研究可以看出關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新投資效益研究各持不同意見，而研究的結(jié)果也各有不同。學者們在研究技術(shù)創(chuàng)新時常常會把影響因素分為內(nèi)部技術(shù)創(chuàng)新要素和外部創(chuàng)新要素來研究，本文假定技術(shù)創(chuàng)新投入的其他一切外部影響因素一致，只選擇主要技術(shù)創(chuàng)新投入要素：研發(fā)經(jīng)費、研發(fā)人力投入和外部技術(shù)投入來作出假設，以期證明這些要素與技術(shù)創(chuàng)新投資效益的關(guān)系，為此作出以下假設：

H1：研發(fā)經(jīng)費投入與其投資效益呈倒U型關(guān)系；

H2：研發(fā)人力投入與其投資效益呈倒U型關(guān)系；

H3：外部技術(shù)投入與研發(fā)經(jīng)費投入呈正相關(guān)關(guān)系。

三、樣本選取與數(shù)據(jù)來源

論文選取江蘇省設備制造業(yè)上市公司共31個作為樣本，在2012年—2016年五年間的技術(shù)創(chuàng)新投入及相關(guān)收入的數(shù)據(jù)進行研究，主要包括研究費用、研究人員投入、外部技術(shù)投入、凈資產(chǎn)收益率和銷售收入等相關(guān)數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)主要來源于巨潮資訊網(wǎng)各個上市公司的年度財務報告、同花順網(wǎng)的相關(guān)指標數(shù)據(jù)和《2015年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》。

四、指標選取與變量設計

（一）指標選取

基于研發(fā)經(jīng)費、研發(fā)人力的投入和外部技術(shù)的投入對技術(shù)創(chuàng)新投入發(fā)揮主要作用，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，故選取這三個指標作為技術(shù)創(chuàng)新投入指標。反應技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的主要指標有專利數(shù)量和新產(chǎn)品的銷售收入，考慮到專利數(shù)量的數(shù)據(jù)欠缺，故選用銷售收入作為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的指標。同時，在分析樣本公司的盈利能力時，選用了凈資產(chǎn)收益率。

（二）變量設計

研究選用新產(chǎn)品銷售收入（Y）來衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力，作為技術(shù)創(chuàng)新投資效益的因變量。自變量為研究費用、研究人員投入和外部技術(shù)投入。首先，可以利用研究費用占銷售收入的比重來表示研發(fā)投入強度（RDA），這樣有利于更好的體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新投入。其次，通過計算研究人員數(shù)量與全年平均從業(yè)員工總數(shù)之比來得出研發(fā)人員投入力度（RDP），并且用研發(fā)人員投入力度來更好的衡量研發(fā)投入。最后，把外部技術(shù)的引入、改造和吸收所投入的資金合三為一，歸總為外部技術(shù)投入（ET）。選擇調(diào)節(jié)變量為凈資產(chǎn)收益率（ROE），控制變量為產(chǎn)業(yè)競爭強度（HHI），用赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl—Hirschman Index）來表示產(chǎn)業(yè)競爭強度。

HHI=∑[DD（]N[]i=1[DD）]S2i

其中：Si——第i個企業(yè)的市場占有率；N——該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)數(shù)。HHI指數(shù)的值越大，數(shù)值越接近1，則說明該企業(yè)的壟斷程度越高，或者說市場集中程度就越高。該指標的變動范圍在1/N—1之間。

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

對所獲得的2012年—2016年江蘇裝備制造31個上市公司的樣本數(shù)據(jù)，利用SPSS20進行技術(shù)創(chuàng)新樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析如表1。

從表1可看出，研究投入強度的極小值為04%，而極大值卻為43%，兩個數(shù)據(jù)相差很大。一般情況下，RDA<1%的企業(yè)看作是很難在市場競爭中自立存在的企業(yè)；把RDA處于1%—2%之間的企業(yè)看作是勉強可以在激烈的市場競爭中生存的企業(yè)；至于2%3%的企業(yè)就是有自己的專有特色，甚至有自己的競爭優(yōu)勢所在，并且可以持續(xù)發(fā)展。本文的數(shù)據(jù)中LH股份的研發(fā)投入強度在2013年最低為04%，而其2012—2016年的平均研發(fā)投入強度為47%，這說明LH股份在競爭市場中處于艱難地位。在本文的31個樣本中，有1家企業(yè)RDA<1%，有3家企業(yè)1%3%。其中TG公司的研究投入強度最大，說明已經(jīng)在市場中占有一席之地。表中的數(shù)據(jù)顯示研究人員投入力度差異也很大，從整體均值來看RDP值還是不錯的。從外部技術(shù)投入的差值和標準差的數(shù)據(jù)來看各企業(yè)的外部技術(shù)投入差異很大。從表中HHI指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)可以看出雖然有很強勢的企業(yè)，但是均值不算太大，說明各企業(yè)間的競爭很激烈。

（二）相關(guān)性檢驗分析

對技術(shù)創(chuàng)新各指標進行相關(guān)性檢驗（為節(jié)省篇幅這里省略 Pearson 相關(guān)性檢驗表）。結(jié)果顯示，外部技術(shù)投入（ET）與銷售收入（Y）的相關(guān)系數(shù)為0708，并且它們在1%水平上顯著相關(guān)。這說明了外部技術(shù)投入對銷售收入有一定的影響作用，且呈正相關(guān)關(guān)系。RDP與Y的相關(guān)系數(shù)分別為-003，這說明RDP對Y起到負作用。RDA與ROE的相關(guān)系數(shù)為-0283，并且在1%上顯著相關(guān)，說明兩者呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。RDA與Y的相關(guān)系數(shù)為-0134，且在5%的水平上顯著相關(guān)。因此，先暫定RDA與Y存在負相關(guān)關(guān)系。RDA與ET的相關(guān)系數(shù)為0068，說明兩者呈正相關(guān)關(guān)系。從表2可以看出各個變量指標之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值都比較小，這就表明變量之間不會出現(xiàn)嚴重共線的情況。

（三）實證模型的建立

分別構(gòu)造三個線性回歸模型，用以驗證提出的假設，選用面板數(shù)據(jù)建立了以下回歸模型：

模型一：

Yt=β0+β1RDAt+β2ROEt+β3HHIt+μt

模型二：

Yt=β0+β1RDAt+β3RDPt+β3ROEt+β4HHIt+μt

模型三：

Yt=β0+β1RDAt+β2RDAt×ETt+β3ROEt+β4HHIt+μt

模型一為反映研究費用投入與其技術(shù)創(chuàng)新績效之間關(guān)系的模型。模型二是研究人員投入與技術(shù)創(chuàng)新績效關(guān)系模型。模型三為研究投入和外部技術(shù)投入相互調(diào)節(jié)下技術(shù)創(chuàng)新效益模型。其中Yt表示企業(yè)在t年的銷售收入。RDAt是在t年的研發(fā)投入力度；RDPt是在t年的研究人員投入力度；ROEt是在t年的凈資產(chǎn)收益率；ETt是在t年的外部技術(shù)投入；HHIt是在t年的產(chǎn)業(yè)競爭強度。而RDAt×ETt則是在t年研究費用投入強的與外部技術(shù)投入的交互項。

（四）多重性共線性檢驗

盡管在相關(guān)性分析中可以初步看出各變量之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值較小，出現(xiàn)嚴重多重共線的可能性不大。但是，為了驗證模型的真實性和可信度，本文利用SPSS20對三個模型進行了多重共線性分析，結(jié)果如表2。

表2顯示的容差數(shù)值都遠大于01，所以模型中的自變量之間不存在嚴重的多重共線性的問題。

（五）多元線性回歸模型統(tǒng)計分析結(jié)果

利用SPSS20對技術(shù)創(chuàng)新投資效益進行了多元線性回歸分析，表3為其統(tǒng)計分析結(jié)果：

從表3中可得到模型一中的β1=-0112為負，而β2=0078為正，所以模型一并不是簡單的線性回歸方程，研究費用投入強度與技術(shù)創(chuàng)新投資效益也不是簡單的線性關(guān)系，而是倒U型關(guān)系，所以假設一成立。同理，模型二中的研究人員投入力度與技術(shù)創(chuàng)新投資效益也呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，所以假設二也是成立的。在模型三比模型一多了一個研究投入強度和外部技術(shù)投入的交互項，但是模型三的F值卻比模型一大很多，這說明模型三的自變量對因變量的整體影響比模型一顯著很多。進一步證明了研究投入強度對外部技術(shù)投入具有一定的調(diào)節(jié)作用。而在變量相關(guān)性檢驗中RDA與ET的相關(guān)系數(shù)為正。綜上可得，研究費用投入強度與外部技術(shù)投入呈正相關(guān)關(guān)系，則假設三成立。

六、研究的借鑒與不足

制造業(yè)對社會經(jīng)濟的發(fā)展起到?jīng)Q定作用。新時代下，必須依靠制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，堅持創(chuàng)新驅(qū)動、智能轉(zhuǎn)型。本文以2012年到2016年江蘇省31家設備制造上市公司為樣本，采用研發(fā)投入、研究人員投入以及外部技術(shù)投入等作為技術(shù)創(chuàng)新投入的主要指標，分析與技術(shù)創(chuàng)新投資效益相關(guān)指標間的關(guān)系，研究顯示技術(shù)創(chuàng)新投入與其投資效益為非線性關(guān)系，會出現(xiàn)倒U型關(guān)系。說明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入存在臨界值，并不是投入越大越好。如果一味地加大投入，而沒有考慮創(chuàng)新效率，可能會導致新產(chǎn)品的成本過高，或者企業(yè)專注于自身新產(chǎn)品的研究，卻并沒有了解市場的動態(tài)需求，反而使企業(yè)陷入困境。

由于獲取數(shù)據(jù)的不足，本文只對技術(shù)創(chuàng)新的主要指標進行研究，沒有考慮其他影響因素，可能會導致研究結(jié)果存在一些缺陷；另外沒有具體研究技術(shù)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新效益的臨界值大小，有待于未來深入研究。

參考文獻：

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[10]程仲鳴，陳榮劍企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對競爭優(yōu)勢的影響——基于我國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].財會月刊，2017（29）：11—17

〔本文系國家社科基金（項目編號：17BGL141）；江蘇省教育廳高校哲學社科項目（項目編號：2017SJB1012）?！?/p>

（馬忠民、鞏雅慶，徐州工程學院管理學院。）