馬忠民　鞏雅慶??

摘要：新時(shí)代背景下，解決不平衡不充分的發(fā)展問(wèn)題，必須依靠技術(shù)創(chuàng)新投入，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智能轉(zhuǎn)型。論文以2012—2016年江蘇省31家設(shè)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(biāo)，以凈資產(chǎn)收益率為調(diào)節(jié)變量，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)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(shí)代下制造業(yè)企業(yè)在進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新投入時(shí)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(chǎng)動(dòng)態(tài)，方能有效提升技術(shù)創(chuàng)新投資效益。

關(guān)鍵詞：新時(shí)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(jì)劃、德國(guó)工業(yè)40戰(zhàn)略等都將制造業(yè)作為爭(zhēng)奪產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到?jīng)Q定作用。目前我國(guó)制造業(yè)相對(duì)于發(fā)達(dá)工業(yè)強(qiáng)國(guó)，發(fā)展歷程短、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、缺乏核心技術(shù)和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，總體仍處在國(guó)際分工價(jià)值鏈的低端。黨的十九大、《中國(guó)制造2025》以及十三五規(guī)劃綱要都明確提出了實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)、促進(jìn)先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智能轉(zhuǎn)型。中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，矛盾的焦點(diǎn)是解決不平衡不充分的發(fā)展問(wèn)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(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。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(shí)意義與長(zhǎng)遠(yuǎn)意義。

二、研究假設(shè)

趙莉（2012）認(rèn)為專利是影響技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的直接因素[1]，陶永明（2013）認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新投入通過(guò)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(jī)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(jì)效益產(chǎn)出彈性最低[3]。孫春吉、李新功（2015）認(rèn)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(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技活動(dòng)投入呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中資本投入的推動(dòng)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(duì)制造業(yè)物流信息技術(shù)投入與企業(yè)收益進(jìn)行投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)，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(wèn)題，認(rèn)為R&D 經(jīng)費(fèi)支出、研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)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(qiáng)度與企業(yè)業(yè)績(jī)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(duì)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(duì)較低[9]。程仲鳴、陳榮劍（2017）企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)之間存在倒U型關(guān)系[10]。梳理學(xué)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(jiàn)，而研究的結(jié)果也各有不同。學(xué)者們?cè)谘芯考夹g(shù)創(chuàng)新時(shí)常常會(huì)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(lái)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(fèi)、研發(fā)人力投入和外部技術(shù)投入來(lái)作出假設(shè)，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(shè)：

H1：研發(fā)經(jīng)費(fèi)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(fèi)投入呈正相關(guān)關(guān)系。

三、樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

論文選取江蘇省設(shè)備制造業(yè)上市公司共31個(gè)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(jìn)行研究，主要包括研究費(fèi)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(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)各個(gè)上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告、同花順網(wǎng)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)和《2015年全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

四、指標(biāo)選取與變量設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)選取

基于研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人力的投入和外部技術(shù)的投入對(duì)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(gè)指標(biāo)作為技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)。反應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的主要指標(biāo)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(biāo)。同時(shí)，在分析樣本公司的盈利能力時(shí)，選用了凈資產(chǎn)收益率。

（二）變量設(shè)計(jì)

研究選用新產(chǎn)品銷售收入（Y）來(lái)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(fèi)用、研究人員投入和外部技術(shù)投入。首先，可以利用研究費(fèi)用占銷售收入的比重來(lái)表示研發(fā)投入強(qiáng)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(guò)計(jì)算研究人員數(shù)量與全年平均從業(yè)員工總數(shù)之比來(lái)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(lái)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(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度（HHI），用赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl—Hirschman Index）來(lái)表示產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。

HHI=∑[DD（]N[]i=1[DD）]S2i

其中：Si——第i個(gè)企業(yè)的市場(chǎng)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(shuō)明該企業(yè)的壟斷程度越高，或者說(shuō)市場(chǎng)集中程度就越高。該指標(biāo)的變動(dòng)范圍在1/N—1之間。

五、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)所獲得的2012年—2016年江蘇裝備制造31個(gè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)，利用SPSS20進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1。

從表1可看出，研究投入強(qiáng)度的極小值為04%，而極大值卻為43%，兩個(gè)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(qiáng)可以在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)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(qiáng)度在2013年最低為04%，而其2012—2016年的平均研發(fā)投入強(qiáng)度為47%，這說(shuō)明LH股份在競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中處于艱難地位。在本文的31個(gè)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(qiáng)度最大，說(shuō)明已經(jīng)在市場(chǎng)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(lái)看RDP值還是不錯(cuò)的。從外部技術(shù)投入的差值和標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)來(lái)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(qiáng)勢(shì)的企業(yè)，但是均值不算太大，說(shuō)明各企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)很激烈。

（二）相關(guān)性檢驗(yàn)分析

對(duì)技術(shù)創(chuàng)新各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)（為節(jié)省篇幅這里省略 Pearson 相關(guān)性檢驗(yàn)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?cè)?%水平上顯著相關(guān)。這說(shuō)明了外部技術(shù)投入對(duì)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(shuō)明RDP對(duì)Y起到負(fù)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(shuō)明兩者呈現(xiàn)負(fù)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(fù)相關(guān)關(guān)系。RDA與ET的相關(guān)系數(shù)為0068，說(shuō)明兩者呈正相關(guān)關(guān)系。從表2可以看出各個(gè)變量指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值都比較小，這就表明變量之間不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重共線的情況。

（三）實(shí)證模型的建立

分別構(gòu)造三個(gè)線性回歸模型，用以驗(yàn)證提出的假設(shè)，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(fèi)用投入與其技術(shù)創(chuàng)新績(jī)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(jī)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(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。而RDAt×ETt則是在t年研究費(fèi)用投入強(qiáng)的與外部技術(shù)投入的交互項(xiàng)。

（四）多重性共線性檢驗(yàn)

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(duì)值較小，出現(xiàn)嚴(yán)重多重共線的可能性不大。但是，為了驗(yàn)證模型的真實(shí)性和可信度，本文利用SPSS20對(duì)三個(gè)模型進(jìn)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(yuǎn)大于01，所以模型中的自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性的問(wèn)題。

（五）多元線性回歸模型統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

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

從表3中可得到模型一中的β1=-0112為負(fù)，而β2=0078為正，所以模型一并不是簡(jiǎn)單的線性回歸方程，研究費(fèi)用投入強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新投資效益也不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是倒U型關(guān)系，所以假設(shè)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(shè)二也是成立的。在模型三比模型一多了一個(gè)研究投入強(qiáng)度和外部技術(shù)投入的交互項(xiàng)，但是模型三的F值卻比模型一大很多，這說(shuō)明模型三的自變量對(duì)因變量的整體影響比模型一顯著很多。進(jìn)一步證明了研究投入強(qiáng)度對(duì)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(yàn)中RDA與ET的相關(guān)系數(shù)為正。綜上可得，研究費(fèi)用投入強(qiáng)度與外部技術(shù)投入呈正相關(guān)關(guān)系，則假設(shè)三成立。

六、研究的借鑒與不足

制造業(yè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到?jīng)Q定作用。新時(shí)代下，必須依靠制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智能轉(zhuǎn)型。本文以2012年到2016年江蘇省31家設(shè)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(biāo)，分析與技術(shù)創(chuàng)新投資效益相關(guān)指標(biāo)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(huì)出現(xiàn)倒U型關(guān)系。說(shuō)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(méi)有考慮創(chuàng)新效率，可能會(huì)導(dǎo)致新產(chǎn)品的成本過(guò)高，或者企業(yè)專注于自身新產(chǎn)品的研究，卻并沒(méi)有了解市場(chǎng)的動(dòng)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(duì)技術(shù)創(chuàng)新的主要指標(biāo)進(jìn)行研究，沒(méi)有考慮其他影響因素，可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果存在一些缺陷；另外沒(méi)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(lái)深入研究。

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〔本文系國(guó)家社科基金（項(xiàng)目編號(hào)：17BGL141）；江蘇省教育廳高校哲學(xué)社科項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2017SJB1012）?！?/p>

（馬忠民、鞏雅慶，徐州工程學(xué)院管理學(xué)院。）