劉曙光，劉洋

（中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，青島 266100）

1 研究背景和文獻(xiàn)綜述

黨的十九大報(bào)告指出：“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系是跨越關(guān)口的迫切要求和我國(guó)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)。必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效益優(yōu)先，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革?！雹倭?xí)近平在中國(guó)共產(chǎn)黨第十九次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告[EBOL].http://cpc.people.com.cn/n1/2017/1028/c64094-29613660-7.html，2017-10-28.上市公司一般為地區(qū)經(jīng)濟(jì)和行業(yè)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，其發(fā)展質(zhì)量是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的晴雨表[1]。營(yíng)利能力作為企業(yè)發(fā)展質(zhì)量最重要的衡量指標(biāo)之一，企業(yè)平均投資回報(bào)率長(zhǎng)期處于低位會(huì)造成經(jīng)濟(jì)下行壓力[2]，不利于中國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)的投資回報(bào)率應(yīng)當(dāng)成為改變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能的重要目標(biāo)之一。2010年前后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步模式開(kāi)始由技術(shù)引進(jìn)為主轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)[3]，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能能否無(wú)縫銜接和持續(xù)到位地轉(zhuǎn)換，取決于各經(jīng)濟(jì)主體科技創(chuàng)新的成效。然而，最新文獻(xiàn)顯示，上市公司創(chuàng)新發(fā)展需求迫切，總體創(chuàng)新投入強(qiáng)度水平在2012～2015年總體趨勢(shì)并沒(méi)有顯著改善，雖然接近部分發(fā)達(dá)國(guó)家水平，但與制造業(yè)強(qiáng)國(guó)及全球領(lǐng)先企業(yè)仍差距很大，上市企業(yè)的創(chuàng)新投入及升級(jí)變化基本能夠反映出行業(yè)發(fā)展的總體情況[4]，急需對(duì)上市企業(yè)2010年后創(chuàng)新投入對(duì)其發(fā)展質(zhì)量的作用機(jī)理與強(qiáng)度進(jìn)行探究，為政策制定提供參考。

在國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中，大量研究表明創(chuàng)新投入能夠提高盈利水平，進(jìn)而提升公司績(jī)效，但視角和結(jié)論并不一致。普遍的觀點(diǎn)認(rèn)為創(chuàng)新投入強(qiáng)度的提升對(duì)企業(yè)績(jī)效具有正向關(guān)系[5-7]，這種觀點(diǎn)遭到質(zhì)疑，因?yàn)橛械膶?shí)證研究文獻(xiàn)并未發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效之間的這種正向關(guān)系，企業(yè)創(chuàng)新投入不一定會(huì)持續(xù)推動(dòng)企業(yè)績(jī)效的提升[8]。隨著研究的深入，多數(shù)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效之間并非簡(jiǎn)單的正向或負(fù)向關(guān)系，而是一種非線性關(guān)系，會(huì)隨著創(chuàng)新投入強(qiáng)度的不同而變化[9]。例如，潘清泉和魯曉瑋[10]、張潔[11]利用創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效呈顯著倒U 形關(guān)系；Lee 和Marvel[12]對(duì)韓國(guó)2 676 家國(guó)際中小型企業(yè)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出R＆D 投入與企業(yè)績(jī)效呈水平放置的S 形關(guān)系的結(jié)論。此外，學(xué)者們還發(fā)現(xiàn)在創(chuàng)新投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效之間存著中介效應(yīng)和雙向的因果關(guān)系。李常洪等[13]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入是通過(guò)創(chuàng)新產(chǎn)出作為中介對(duì)企業(yè)績(jī)效發(fā)揮正向作用的；Jano?ová 和Jirásek[14]以德國(guó)大型工業(yè)企業(yè)為樣本進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)績(jī)效能夠反饋調(diào)節(jié)創(chuàng)新投入的規(guī)模。Markarian 等[15]、許罡和朱衛(wèi)東[16]發(fā)現(xiàn)企業(yè)管理層研發(fā)投資決策會(huì)考慮企業(yè)當(dāng)期資產(chǎn)收益率，如果資產(chǎn)收益率下降則會(huì)削減企業(yè)創(chuàng)新投入。

總體而言，研究創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效的國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)已經(jīng)很多，但多數(shù)利用了線性回歸的方法，可能不能準(zhǔn)確揭示出創(chuàng)新投入強(qiáng)度與企業(yè)營(yíng)利能力在不同投入強(qiáng)度與時(shí)間線上的復(fù)雜非線性關(guān)系，也不能良好地處理兩者之間存在的中介效應(yīng)和雙向的因果關(guān)系導(dǎo)致的較高內(nèi)生性與樣本偏誤等問(wèn)題，以及因選取的企業(yè)績(jī)效指標(biāo)為單一指標(biāo)，指標(biāo)代表性可能較弱等問(wèn)題。針對(duì)于此，本文采用廣義傾向匹配法、主成分分析法及聚類分析法等方法研究企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)其第二年至第四年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)。下文安排為：第二節(jié)為理論模型；第三節(jié)為實(shí)證研究與分析；第四節(jié)為實(shí)證分析；第五節(jié)為主要結(jié)論與政策啟示。

2 理論模型

作為高投入、高風(fēng)險(xiǎn)的投資活動(dòng)，企業(yè)的創(chuàng)新行為是一種風(fēng)險(xiǎn)投資行為。企業(yè)家對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行投資前需要做成本—收益分析，投資與否取決于企業(yè)家對(duì)創(chuàng)新期望收益的評(píng)估。假設(shè)經(jīng)營(yíng)企業(yè)i的理性企業(yè)家在基期對(duì)某項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行決策，在不創(chuàng)新的情況下，技術(shù)創(chuàng)新所需時(shí)間T期內(nèi)，每一期的貼現(xiàn)率為r0i（i=1，2，…，T），每一期需要?jiǎng)?chuàng)新投入Ii（i=1，2，…，T），每一期的投入為各期影響創(chuàng)新投入的諸如企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資成本x1、科研人員工資x2等因素的函數(shù)，即

企業(yè)家選擇此項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新的基期總成本為

如果企業(yè)家進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，那么企業(yè)家面臨如下問(wèn)題：此項(xiàng)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)的可能性如何。技術(shù)創(chuàng)新作為風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，其成果的取得與否以及創(chuàng)新成果的多少都是具有一定概率的，即風(fēng)險(xiǎn)性，這種描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生次數(shù)的概率一般服從泊松分布。

假設(shè)技術(shù)創(chuàng)新的總成果可以由許多微小的單位成果所組成，單位成果越多表示創(chuàng)新活動(dòng)所取得的創(chuàng)新水平越高。假設(shè)在其他條件不變的情況下，創(chuàng)新活動(dòng)所取得的單位成果總數(shù)m—— 創(chuàng)新總成果數(shù)，服從P（X=m）=e?λλm/m!（m=0，1，…，n）的泊松分布，創(chuàng)新成果數(shù)m的概率P（X=m）即在其他條件不變情況下，要取得總數(shù)為m的總成果所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。

企業(yè)家在進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新成果評(píng)估的時(shí)候，會(huì)充分考慮能夠取得既定創(chuàng)新成果的概率，即風(fēng)險(xiǎn)性，會(huì)采用期望技術(shù)成果數(shù)E（m）做決策，可知如果m服從上述P（X=m）=e-λλm/m!（m=0，1，…，n）的泊松分布，E（m）=m。對(duì)于一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新投資而言，在投入水平I一定的情況下，所能取得的預(yù)期總成果數(shù)是受技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性制約的，限制技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性的因素包括技術(shù)儲(chǔ)備m1、基礎(chǔ)研究支持m2、創(chuàng)新組織效率m3和創(chuàng)新人員品質(zhì)m4等，即

假設(shè)企業(yè)家所經(jīng)營(yíng)企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)由資本K、勞動(dòng)力L和技術(shù)水平A決定，即函數(shù)形式為Yt=F（At，Kt，Lt）。其中，應(yīng)用新技術(shù)后的期望技術(shù)水平At取決于技術(shù)創(chuàng)新期望總成果E（m），可設(shè)為

研發(fā)的新技術(shù)可用于增加產(chǎn)品產(chǎn)量、提高產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)新產(chǎn)品替代舊產(chǎn)品，無(wú)論哪一方面，就滿足消費(fèi)者某種需求而言，均體現(xiàn)在此種需求效用的提高上。如果將消費(fèi)者效用假設(shè)為消費(fèi)滿足此種需求的產(chǎn)品數(shù)量的提高，則產(chǎn)品質(zhì)量提高與新產(chǎn)品的產(chǎn)生便可以歸納為生產(chǎn)出了更多的產(chǎn)品量，即技術(shù)水平的進(jìn)步最終體現(xiàn)在其他生產(chǎn)投入一定情況下產(chǎn)生更多的產(chǎn)出。

企業(yè)產(chǎn)量的提升在不同產(chǎn)品市場(chǎng)上對(duì)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生不同的作用，在壟斷產(chǎn)品市場(chǎng)上，廠商的產(chǎn)量變動(dòng)會(huì)對(duì)產(chǎn)品價(jià)格P產(chǎn)生較大影響，追求利潤(rùn)最大化的壟斷企業(yè)會(huì)在新技術(shù)帶來(lái)成本降低與增加產(chǎn)品供應(yīng)量使得產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生變化之間選擇利潤(rùn)最大化的產(chǎn)品供給量。而對(duì)于壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)與完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的企業(yè)而言，由于市場(chǎng)上企業(yè)較多且企業(yè)很難影響產(chǎn)品價(jià)格Pt，故其利潤(rùn)的增加來(lái)自于新技術(shù)帶來(lái)的成本的降低與產(chǎn)品供應(yīng)量增加導(dǎo)致的收益規(guī)模的增加?？紤]到中國(guó)多數(shù)行業(yè)中企業(yè)數(shù)量較多且企業(yè)多數(shù)擁有自己的品牌，因此分析壟斷競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品市場(chǎng)上的企業(yè)家創(chuàng)新活動(dòng)具有較高理論與實(shí)際意義。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新前后的收益差為

長(zhǎng)期來(lái)看，壟斷競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)家的競(jìng)爭(zhēng)廠商也會(huì)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，行業(yè)總體技術(shù)進(jìn)步會(huì)導(dǎo)致壟斷企業(yè)家所采用的新技術(shù)與行業(yè)總體技術(shù)水平差距越來(lái)越小，行業(yè)技術(shù)進(jìn)步會(huì)導(dǎo)致壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上的產(chǎn)品價(jià)格下降，進(jìn)而導(dǎo)致新技術(shù)帶來(lái)的收益的下降。假設(shè)新技術(shù)會(huì)在N期后失去高于市場(chǎng)平均水平的優(yōu)勢(shì)，此時(shí)新技術(shù)的成本與行業(yè)平均成本相同，新技術(shù)帶來(lái)的潛在收益ΔRN=0，則基期的期望總收益為

如果經(jīng)濟(jì)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)較弱，新技術(shù)的擴(kuò)散會(huì)更快，從而導(dǎo)致行業(yè)平均水平的上升更快，N的減小會(huì)導(dǎo)致企業(yè)家對(duì)創(chuàng)新總體收益E（ΔR）評(píng)估值減少。創(chuàng)新所帶來(lái)的期望總收益率為

假設(shè)創(chuàng)新投資在企業(yè)家基期總資產(chǎn)Ki0中的份額為a，創(chuàng)新活動(dòng)的機(jī)會(huì)成本收益率為r*，則選擇創(chuàng)新所能夠得到的潛在總資產(chǎn)Kit為

企業(yè)家對(duì)創(chuàng)新期望收益的評(píng)估值取決于企業(yè)家內(nèi)在的特質(zhì)和外在的限制條件，對(duì)一個(gè)技術(shù)引進(jìn)向自主技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟(jì)體而言，其企業(yè)家或許在初期是創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的，如果經(jīng)濟(jì)體的外在限制條件使得風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的企業(yè)家也選擇創(chuàng)新，那么其他類型的企業(yè)家也會(huì)選擇進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。因此，設(shè)企業(yè)家對(duì)資產(chǎn)的效用函數(shù)U（Kit）為

式（11）反映了只有技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)期收益率E（rI）在不小于機(jī)會(huì)成本收益率r*的情況下，企業(yè)家才會(huì)選擇技術(shù)創(chuàng)新。聯(lián)立式（2）、式（6）和式（7），可得

將式（13）代入式（12）后聯(lián)立式（3）和式（4），可得

其中，Q（I，m1，m2，…，mn）=G[f（I，m1，m2，…，mn）]，決定了企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)的營(yíng)利能力的提升水平。只有E（ΔR）不小于機(jī)會(huì)成本收益率r*下的潛在收益，企業(yè)家才會(huì)選擇技術(shù)創(chuàng)新，而企業(yè)家一旦選擇創(chuàng)新，則必然會(huì)在可調(diào)動(dòng)資金約束下實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的最大化，即其決定了企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)的盈利水平：

求出一階條件，可得

Q（I，m1，m2，…，mn）=G［f（I，m1，m2，…，mn）］，除了投入水平I，函數(shù)Q的具體形狀還受技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性及新技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化為盈利的難易程度制約，限制技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性的因素包括技術(shù)儲(chǔ)備m1、基礎(chǔ)研究支持m2、創(chuàng)新組織效率m3和創(chuàng)新人員品質(zhì)m4等。不同群組的微觀企業(yè)正是由于這些因素的差異，創(chuàng)新投入與盈利水平函數(shù)Q也存在很大差異。從政策制定者的角度看，制定的宏觀政策通過(guò)影響不同類型企業(yè)對(duì)投入成本I、技術(shù)儲(chǔ)備m1、基礎(chǔ)研究支持m2、創(chuàng)新組織效率m3和創(chuàng)新人員品質(zhì)m4等方面的影響來(lái)調(diào)節(jié)企業(yè)的營(yíng)利能力。例如，2008年公布實(shí)施的《企業(yè)研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用稅前扣除管理辦法（試行）》規(guī)定企業(yè)研發(fā)費(fèi)用可以乘以1.5 后在稅前扣除，這樣便使得企業(yè)研發(fā)成本大幅降低，研發(fā)投入越大，稅負(fù)越小，企業(yè)盈利越高；對(duì)不同行業(yè)實(shí)行的產(chǎn)業(yè)政策中，通過(guò)改善扶植行業(yè)中企業(yè)所面臨的籌資、人才、市場(chǎng)和基礎(chǔ)研究支持等方面的創(chuàng)新條件，提高企業(yè)創(chuàng)新收益，達(dá)到行業(yè)扶植目的。

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新及新技術(shù)應(yīng)用到生產(chǎn)中并產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益需要時(shí)間，不同創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力的影響在時(shí)間點(diǎn)上是不同的。總體而言，技術(shù)創(chuàng)新在較低投入強(qiáng)度上，受資金限制，會(huì)使得技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程和新技術(shù)應(yīng)用過(guò)程更加漫長(zhǎng)，前期創(chuàng)新投入帶來(lái)的后期折舊與攤銷比例增加，造成短期內(nèi)營(yíng)利能力的下降，作用為負(fù)。隨著時(shí)間的推移，新技術(shù)對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力的正向作用開(kāi)始顯現(xiàn)，長(zhǎng)期內(nèi)促進(jìn)企業(yè)的營(yíng)利能力，但由于這種低投入的創(chuàng)新所得到的技術(shù)水平也較低，這種正向作用會(huì)維持在較低水平上；在適度的創(chuàng)新投入強(qiáng)度下，技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程與新技術(shù)應(yīng)用過(guò)程不再受制于資金限制，對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力的負(fù)向作用時(shí)滯縮短，顯示出中短期內(nèi)促進(jìn)企業(yè)營(yíng)利能力的增加，產(chǎn)出的新技術(shù)一般處于中等水平，因此對(duì)營(yíng)利能力的正向作用也維持在中等水平上；而較高創(chuàng)新投入強(qiáng)度下，由于技術(shù)創(chuàng)新有內(nèi)在的規(guī)律與周期，在不缺乏資金約束的情況下，過(guò)高的創(chuàng)新投入也會(huì)使得后期折舊與攤銷比例增加從而導(dǎo)致后期營(yíng)利能力下降，超出所需資金，在短期可能會(huì)形成負(fù)向作用，而在長(zhǎng)期則會(huì)產(chǎn)生較高水平的正向作用。在極高投入上，由于高精尖技術(shù)創(chuàng)新難度極大，投入應(yīng)用后的盈利風(fēng)險(xiǎn)也更大，加之高投入帶來(lái)的后期折舊與攤銷比例，在長(zhǎng)期可能會(huì)對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生負(fù)向作用。

3 實(shí)證研究與分析

3.1 研究設(shè)計(jì)

采用Hirano 和Imbens[17]提出的廣義傾向得分法（generalized propensity score matching，GPSM）研究不同創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)第二年和第三年?duì)I利能力影響的劑量反應(yīng)情況。本文使用的是微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新投入強(qiáng)度與營(yíng)利能力存在嚴(yán)重互為因果的內(nèi)生性，即較高創(chuàng)新投入導(dǎo)致企業(yè)擁有更高營(yíng)利能力，更高營(yíng)利能力又導(dǎo)致更高的創(chuàng)新投入強(qiáng)度。GPSM 克服了傾向得分法（propensity score matching，PSM）不能處理不同處理強(qiáng)度的問(wèn)題，良好地避免了內(nèi)生性的影響[18]，也能夠克服上市公司因?yàn)榕禦＆D 投入數(shù)據(jù)有所選擇而造成的樣本選擇性偏誤問(wèn)題，GPSM 法可自行對(duì)應(yīng)匹配變量，能夠充分利用樣本信息消除此種偏誤[19]。GPSM 的基本步驟有以下三步。

第一步，以協(xié)變量估計(jì)處理變量的條件概率密度并計(jì)算廣義傾向得分。如表1所示，各個(gè)樣本組的處理變量rdr 具有不同程度的偏態(tài)，并不嚴(yán)格服從正態(tài)分布。借鑒Wagner[20]的做法，利用Fraction Logistic 回歸得到處理變量Ti的條件概率密度。對(duì)于企業(yè)i，給定協(xié)變量Xi，處理變量條件期望為

F（·）滿足Logistic 累積分布函數(shù)，且要求處理變量取值應(yīng)在[0，1]之內(nèi)。在廣義線性模型（general linear model，GLM）框架下，最大化伯努利對(duì)數(shù)似然函數(shù)為

然后，計(jì)算廣義傾向得分值，即

第二步，利用估計(jì)的廣義傾向得分和處理變量估計(jì)產(chǎn)出變量條件期望。為了達(dá)到更好的擬合效果，本文選擇各變量的最高三次項(xiàng)進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)：

第三步，根據(jù)回歸系數(shù)構(gòu)建平均劑量反應(yīng)函數(shù)μ（t）：

其中，N是樣本容量；TE（t）是平均處理效應(yīng)，用來(lái)計(jì)算任一非0 處理強(qiáng)度下與控制組的差異。式（20）加入廣義傾向得分和處理變量的三次項(xiàng)來(lái)估計(jì)產(chǎn)出變量條件期望的做法，可以使得平均處理效應(yīng)TE（t）將復(fù)雜的曲線類型和各階段變化特征反映出來(lái)，便于觀察不同創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力的影響機(jī)制。

表1 各變量的計(jì)算方法與統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)特征

3.2 變量選擇與統(tǒng)計(jì)特征

為了克服單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)所帶來(lái)的代表性不足問(wèn)題，采用主成分分析法計(jì)算綜合營(yíng)利能力指標(biāo)，用于成分分析的盈利指標(biāo)為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、固定資產(chǎn)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)凈利潤(rùn)率、資產(chǎn)增值保值率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率三年平均值以及主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率三年平均值。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為0.78，根據(jù)Kaiser 和Rice[21]的建議，KMO 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值處于0.70～0.79 為可以接受區(qū)間，能夠計(jì)算出具代表性的綜合營(yíng)利能力指標(biāo)。企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度利用創(chuàng)新投入總金額與營(yíng)業(yè)收入的百分比作為指標(biāo)，GPSM 需要將處理變量控制在區(qū)間[0，1]內(nèi)，將原始的創(chuàng)新投入強(qiáng)度根據(jù)公式rdr=（rdt?rdmax）/（rdmin?rdmax）進(jìn)行處理。

協(xié)變量需要與處理變量和產(chǎn)出變量均相關(guān)。文獻(xiàn)顯示：企業(yè)規(guī)模和政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效有積極的影響[13]；企業(yè)大股東的持股比例有利于強(qiáng)化創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用[22]；企業(yè)內(nèi)源性融資渠道[23]、企業(yè)年齡[24]、不同所有制[25-27]對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入影響也存在差異。此外，根據(jù)Hambrick 和Mason[28]提出的高層梯隊(duì)理論，企業(yè)高層的相關(guān)特征也會(huì)影響創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效。例如，Barker 和Mueller[29]認(rèn)為，具有商科背景特點(diǎn)的CEO（chief executive officer，首席執(zhí)行官）會(huì)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境及財(cái)務(wù)融資狀況，故可能對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)不重視，甚至可能削減創(chuàng)新投入。根據(jù)文獻(xiàn)分析與實(shí)際擬合結(jié)果，本文選擇流動(dòng)性、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、政府補(bǔ)助、企業(yè)年齡、股權(quán)集中度、CEO 海外背景、CEO 學(xué)術(shù)背景、CEO 金融背景以及所有制類型和行業(yè)代碼作為協(xié)變量。各變量的計(jì)算方法與統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)特征如表1所示，各樣本組創(chuàng)新強(qiáng)度的概率分布如圖1所示。

圖1 創(chuàng)新強(qiáng)度分布密度圖

企業(yè)創(chuàng)新投入的數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)“上市公司研發(fā)創(chuàng)新”子數(shù)據(jù)庫(kù)，高管信息來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)“上市公司人物特征”子數(shù)據(jù)庫(kù)，其他財(cái)務(wù)信息來(lái)自國(guó)泰安CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，行業(yè)與企業(yè)年齡等企業(yè)特征變量數(shù)據(jù)則來(lái)自于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。2010年前后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步模式開(kāi)始由技術(shù)引進(jìn)為主轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，因此在各變量數(shù)據(jù)合并之后，將研究期間定為2009～2015年，將行業(yè)代碼統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為2012年證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引》中的行業(yè)代碼，為了克服變量殘缺，使用線性插值法對(duì)相關(guān)變量的缺失值進(jìn)行了插值，在剔除了歷年ST 樣本后共計(jì)得到9 636 個(gè)研究樣本。

4 實(shí)證分析

4.1 總樣本與所有制類型分析

由于企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)具有風(fēng)險(xiǎn)大、周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，本文將對(duì)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)第二年、第三年和第四年?duì)I利能力的影響進(jìn)行分析。將樣本分為總樣本、國(guó)有企業(yè)樣本和非國(guó)有企業(yè)樣本三部分，各樣本第一步滯后一期、滯后兩期和滯后三期的協(xié)變量與對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新強(qiáng)度的Fraction Logistic 回歸結(jié)果如表2所示。

從總體樣本協(xié)變量和處理變量一階滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果和 AIC（Akaike information criterion，赤池信息量準(zhǔn)則）統(tǒng)計(jì)量看，協(xié)變量對(duì)處理變量的擬合效果較好。流動(dòng)性、資產(chǎn)負(fù)債率、政府補(bǔ)助、CEO 學(xué)術(shù)背景、CEO 海外背景與被解釋變量均呈顯著的正相關(guān)，除了CEO 海外背景和CEO 金融背景啞變量分別通過(guò)10%、5%顯著性檢驗(yàn)外，其他均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)意義與現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)相符；企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、股份集中度、CEO金融背景則與創(chuàng)新投入強(qiáng)度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，均通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn)。二階滯后項(xiàng)的回歸中協(xié)變量也較好地?cái)M合了處理變量，各協(xié)變量系數(shù)符號(hào)與一階滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果保持了一致，但顯著性檢驗(yàn)上，除了CEO 金融背景不顯著，CEO 海外背景通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)外，其他均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)；三階滯后項(xiàng)的回歸中各變量系數(shù)符號(hào)與前兩者回歸保持了一致，各變量顯著性檢驗(yàn)結(jié)果與二階滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果保持了一致。

圖2顯示，不同創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第二年企業(yè)的營(yíng)利能力具有水平S 形的劑量反應(yīng)函數(shù)曲線，表明當(dāng)創(chuàng)新投入強(qiáng)度較低時(shí)，創(chuàng)新投入由于無(wú)法快速轉(zhuǎn)化為盈利及后期折舊與攤銷，對(duì)第二年的營(yíng)利能力造成了負(fù)向作用，降低了企業(yè)的營(yíng)利能力；當(dāng)創(chuàng)新投入強(qiáng)度達(dá)到一定值之后，開(kāi)始對(duì)第二年的企業(yè)營(yíng)利能力具有正向的影響，但是當(dāng)創(chuàng)新投入達(dá)到較高值之后，創(chuàng)新強(qiáng)度對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向作用；創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第三年的企業(yè)營(yíng)利能力的影響雖然也是水平的S 形，但較低和較高的創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的負(fù)向作用轉(zhuǎn)變?yōu)檎蜃饔茫@種正向作用在創(chuàng)新投入較低時(shí)是邊際遞增的，而較高的創(chuàng)新投入強(qiáng)度的正向作用是邊際遞減的；劑量反應(yīng)曲線在第四年則變?yōu)榱诉呺H遞減的正向作用。處理變量對(duì)第二年到第四年?duì)I利能力劑量反應(yīng)曲線的變化說(shuō)明，總樣本上，企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)營(yíng)利能力的影響具有時(shí)滯，隨著時(shí)間的推移，不同創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力作用持續(xù)加強(qiáng)，但較低和較高的創(chuàng)新投入強(qiáng)度在短期內(nèi)會(huì)形成負(fù)向作用，較高創(chuàng)新投入強(qiáng)度在長(zhǎng)期會(huì)對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生邊際遞減的正向作用。從影響周期看，較低和較高投入強(qiáng)度需要兩年時(shí)滯才能對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力產(chǎn)生正向作用，而中等投入強(qiáng)度則維持了第二年到第四年對(duì)營(yíng)利能力的正向作用。

images/BZ_84_2608_553_2708_585.pngimages/BZ_84_2494_396_2526_427.pngimages/BZ_84_2358_396_2424_427.pngimages/BZ_84_2291_396_2354_427.pngimages/BZ_84_2357_553_2457_585.pngimages/BZ_84_2106_553_2206_585.pngimages/BZ_84_1856_553_1955_585.pngimages/BZ_84_1691_395_1756_427.pngimages/BZ_84_1605_553_1705_585.pngimages/BZ_84_1413_331_1477_361.pngimages/BZ_84_1355_553_1454_585.pngimages/BZ_84_1251_331_1308_361.pngimages/BZ_84_1104_553_1204_585.pngimages/BZ_84_922_396_953_427.pngimages/BZ_84_854_553_953_585.pngimages/BZ_84_603_553_703_585.pngimages/BZ_84_407_475_471_506.png

images/BZ_85_2635_333_2701_364.pngimages/BZ_85_2608_563_2708_595.pngimages/BZ_85_2494_405_2525_436.pngimages/BZ_85_2358_405_2424_436.pngimages/BZ_85_2290_405_2354_436.pngimages/BZ_85_2356_563_2456_595.pngimages/BZ_85_2106_563_2206_595.pngimages/BZ_85_1855_563_1955_595.pngimages/BZ_85_1694_405_1760_436.pngimages/BZ_85_1605_563_1705_595.pngimages/BZ_85_1354_563_1454_595.pngimages/BZ_85_1104_563_1203_595.pngimages/BZ_85_921_405_953_436.pngimages/BZ_85_853_563_953_595.pngimages/BZ_85_602_563_702_595.pngimages/BZ_85_406_484_471_515.png

圖2 總樣本、國(guó)有企業(yè)樣本與非國(guó)有企業(yè)樣本劑量反應(yīng)曲線

為考察不同所有制類型的企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的作用，將樣本分成國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)樣本進(jìn)行考察。國(guó)有企業(yè)樣本創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第二年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)函數(shù)曲線也呈現(xiàn)水平S 形，但較低的創(chuàng)新強(qiáng)度也對(duì)第二年的營(yíng)利能力具有正向的作用，較高的創(chuàng)新投入強(qiáng)度依舊對(duì)營(yíng)利能力造成負(fù)向作用；第三年的劑量反應(yīng)函數(shù)曲線呈現(xiàn)倒U 形，較高投入強(qiáng)度依舊會(huì)產(chǎn)生負(fù)向作用，但較第二年則平緩許多；第四年的劑量反應(yīng)曲線也呈現(xiàn)倒U 形，較高投入強(qiáng)度依舊會(huì)產(chǎn)生負(fù)向作用。非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)各年的營(yíng)利能力劑量反應(yīng)曲線均呈現(xiàn)水平S 形，在第二年反應(yīng)曲線上，較低的創(chuàng)新投入強(qiáng)度上呈現(xiàn)較陡的下降曲線，顯示較低創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力具有很大的負(fù)向作用，而創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的作用的最大值也較低，創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第三年?duì)I利能力的正向作用變得較強(qiáng)，較低投入強(qiáng)度呈現(xiàn)出邊際遞增的正向作用，在較高投入強(qiáng)度上則呈現(xiàn)出邊際遞減的正向作用，但在第四年的反應(yīng)曲線的中低投入強(qiáng)度上，對(duì)營(yíng)利能力的影響出現(xiàn)了急劇下滑，雖然中高投入強(qiáng)度的作用緩慢上升，但是較高投入強(qiáng)度的作用再次變?yōu)樨?fù)向。國(guó)有企業(yè)樣本和非國(guó)有企業(yè)樣本劑量反應(yīng)曲線的對(duì)比說(shuō)明，非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新投入具有更高的風(fēng)險(xiǎn)性，對(duì)營(yíng)利能力的影響持續(xù)時(shí)滯更長(zhǎng)，盈利期更短。

很多研究認(rèn)為國(guó)有企業(yè)剩余索取權(quán)和內(nèi)部創(chuàng)新激勵(lì)制度缺失等導(dǎo)致其創(chuàng)新效率會(huì)低于非國(guó)有企業(yè)[27，30]。也有實(shí)證研究[31]證實(shí)其創(chuàng)新效率并不低于非國(guó)有企業(yè)，甚至更高。本文的研究結(jié)論支持了后一種觀點(diǎn)，這可能是國(guó)有企業(yè)比非國(guó)有企業(yè)在規(guī)模、資金與資源獲取、稅收以及政府補(bǔ)貼上具有明顯優(yōu)勢(shì)[32]造成的。國(guó)有企業(yè)相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)擁有更多的創(chuàng)新補(bǔ)貼與更低的融資成本，導(dǎo)致除較高投入強(qiáng)度外，對(duì)營(yíng)利能力始終保持正的作用力；相反，非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)則面臨著嚴(yán)峻的信用約束與國(guó)有企業(yè)的擠壓，因此對(duì)各年?duì)I利能力造成較大影響。

4.2 行業(yè)聚類分析

為了更好地分析不同行業(yè)類型企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的作用，本文采用聚類分析的方法對(duì)不同行業(yè)進(jìn)行分類。借鑒魯桐和黨印[33]、尹美群等[34]進(jìn)行行業(yè)分類的方法，將行業(yè)分成資本密集型、技術(shù)密集型和勞動(dòng)密集型三種類型。資本密集型行業(yè)的特點(diǎn)是固定資產(chǎn)比例非常高；技術(shù)密集型行業(yè)則體現(xiàn)在研發(fā)薪酬比較高而固定資產(chǎn)比例較資本密集型行業(yè)低；勞動(dòng)密集型企業(yè)則體現(xiàn)出固定資產(chǎn)比例和研發(fā)薪酬比均較低的行業(yè)特點(diǎn)。因此，聚類分析指標(biāo)選取固定資產(chǎn)比例和R＆D 支出薪酬比兩個(gè)指標(biāo)，聚類步驟是：首先，計(jì)算分行業(yè)固定資產(chǎn)比例和R＆D 支出薪酬比的行業(yè)均值；其次，按照固定資產(chǎn)比例進(jìn)行聚類分析，比例大的為資本密集型行業(yè)；最后，將剩下的行業(yè)按照研發(fā)薪酬比再次進(jìn)行聚類分析，研發(fā)薪酬比大的為技術(shù)密集型行業(yè)，其余則為固定資產(chǎn)比例和研發(fā)薪酬比雙低的勞動(dòng)密集型行業(yè)。最終的聚類分析結(jié)果如表3所示。

表3 聚類分析結(jié)果

第一階段的Fraction Logistic 回歸結(jié)果如表4所示，各樣本回歸結(jié)果顯著性和AIC 統(tǒng)計(jì)量顯示協(xié)變量對(duì)處理變量的擬合效果較好。各樣本組的創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的劑量反應(yīng)函數(shù)曲線如圖3所示。資本密集型樣本的劑量反應(yīng)曲線顯示，創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第二年企業(yè)營(yíng)利能力的劑量反應(yīng)曲線呈現(xiàn)正U 形，較低創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的作用為負(fù)向，可能是因?yàn)榍捌趧?chuàng)新投入帶來(lái)的后期折舊與攤銷比例增加，降低了第二年的企業(yè)收益，從而造成營(yíng)利能力下降，達(dá)到一定創(chuàng)新投入強(qiáng)度后，其對(duì)營(yíng)利能力的作用變?yōu)檎蚯疫呺H遞增，較高的創(chuàng)新強(qiáng)度不會(huì)再對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生負(fù)向作用；第三年的劑量反應(yīng)曲線則呈現(xiàn)反S 形，在較低和中度創(chuàng)新投入強(qiáng)度上，其對(duì)營(yíng)利能力的正向作用邊際遞減，而在較高的投入強(qiáng)度上，其對(duì)營(yíng)利能力的正向作用邊際遞增；第四年的劑量反應(yīng)曲線則呈現(xiàn)水平S 形。從盈利周期看，較低投入強(qiáng)度僅第三年會(huì)對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生正向作用，中等強(qiáng)度則三年均為穩(wěn)健正向，較高投入強(qiáng)度會(huì)在第四年變?yōu)樨?fù)向作用。

images/BZ_88_2610_556_2709_587.pngimages/BZ_88_2330_398_2394_429.pngimages/BZ_88_2358_556_2458_587.pngimages/BZ_88_2108_556_2208_587.pngimages/BZ_88_1857_556_1957_587.pngimages/BZ_88_1573_398_1638_429.pngimages/BZ_88_1607_556_1707_587.pngimages/BZ_88_1287_333_1343_364.pngimages/BZ_88_1356_556_1456_587.pngimages/BZ_88_1106_556_1206_587.pngimages/BZ_88_833_398_897_430.pngimages/BZ_88_862_556_962_587.pngimages/BZ_88_627_556_726_587.pngimages/BZ_88_423_477_487_508.png

images/BZ_89_2635_333_2701_364.pngimages/BZ_89_2325_405_2389_436.pngimages/BZ_89_2608_563_2708_595.pngimages/BZ_89_2357_563_2457_595.pngimages/BZ_89_2107_563_2206_595.pngimages/BZ_89_1856_563_1956_595.pngimages/BZ_89_1567_405_1633_436.pngimages/BZ_89_1605_563_1705_595.pngimages/BZ_89_1355_563_1454_595.pngimages/BZ_89_1104_563_1204_595.pngimages/BZ_89_827_405_891_437.pngimages/BZ_89_861_563_960_595.pngimages/BZ_89_625_563_724_595.pngimages/BZ_89_421_484_485_515.png

圖3 聚類劑量函數(shù)曲線

技術(shù)密集型樣本的劑量反應(yīng)曲線顯示，創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)各年的企業(yè)營(yíng)利能力均呈現(xiàn)水平S 形。第二年的反應(yīng)曲線上，較低和中低創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力具有較高的負(fù)向作用，前期創(chuàng)新投入帶來(lái)的后期折舊與攤銷比例增加拉低了營(yíng)利能力，在中高創(chuàng)新投入強(qiáng)度上，其對(duì)營(yíng)利能力具有較為緩和的正向作用，較高創(chuàng)新投入強(qiáng)度上，其作用轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向，且對(duì)營(yíng)利能力作用最大值相對(duì)較低；在對(duì)第三年?duì)I利能力影響上，較低強(qiáng)度依舊維持了對(duì)營(yíng)利能力的負(fù)向作用，跨入中等強(qiáng)度后對(duì)營(yíng)利能力的作用力變?yōu)檎?，較高創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的作用仍舊為負(fù)。從營(yíng)利周期上看，較高和較低創(chuàng)新投入強(qiáng)度在第二年到第四年期間均維持了對(duì)營(yíng)利能力的負(fù)向作用，而中高投入強(qiáng)度維持了穩(wěn)健的正向作用。總趨勢(shì)上，技術(shù)密集型企業(yè)的較低創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利水平的作用具有長(zhǎng)期性，會(huì)有投入強(qiáng)度的門檻，這與此類行業(yè)研發(fā)難度高、周期長(zhǎng)、見(jiàn)效慢的高精尖技術(shù)的特點(diǎn)相符。

對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)而言，創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第二年和第三年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線也呈現(xiàn)水平S 形，而對(duì)第四年?duì)I利能力的反應(yīng)曲線則變?yōu)榱朔碨 形。較低創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)第二年和第三年?duì)I利能力的作用為負(fù)向，較高投入強(qiáng)度則對(duì)第二年和第三年?duì)I利能力作用為正且邊際遞減，而到了第四年則會(huì)變?yōu)檫呺H遞增的正向作用。從盈利周期看，低投入強(qiáng)度在第四年才會(huì)對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生正向影響，而其他強(qiáng)度則會(huì)產(chǎn)生持續(xù)的正向作用。這種作用機(jī)制說(shuō)明勞動(dòng)密集型企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為營(yíng)利的周期更長(zhǎng)，可能與此類行業(yè)多為消費(fèi)品，新產(chǎn)品不僅需要技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用周期，還需要一段時(shí)間來(lái)創(chuàng)造和引領(lǐng)時(shí)尚有關(guān)。

5 主要結(jié)論與政策啟示

5.1 主要結(jié)論

2010年左右中國(guó)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)進(jìn)步模式開(kāi)始由技術(shù)引進(jìn)為主轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能能否無(wú)縫銜接和持續(xù)到位地轉(zhuǎn)換，取決于各經(jīng)濟(jì)主體科技創(chuàng)新的成效，作為創(chuàng)新主體和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)骨干企業(yè)的上市公司，其創(chuàng)新投入及升級(jí)變化基本能夠反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的總體情況?；诖耍疚睦肎PSM 對(duì)2009～2015年上市公司創(chuàng)新投入強(qiáng)度與企業(yè)綜合營(yíng)利能力的關(guān)系進(jìn)行了研究，得出了與近期學(xué)者有一定不同的結(jié)論，為此類研究起到一定的補(bǔ)充作用。主要結(jié)論如下：第一，總體上創(chuàng)新投入強(qiáng)度與第二、三年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線呈水平S 形，與第四年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線呈倒U 形；第二，國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新投入強(qiáng)度與第二年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線呈水平S 形，與第三年和第四年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線均呈倒U 形，而非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新投入強(qiáng)度與各年?duì)I利能力的劑量反應(yīng)曲線均呈水平S 形，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新投入比非國(guó)有企業(yè)更易在短期內(nèi)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益；第三，資本密集型企業(yè)第二年的反應(yīng)曲線呈U 形，第三年呈反S 形，第四年呈水平S 形，表現(xiàn)出復(fù)雜的變化趨勢(shì)；第四，技術(shù)密集型企業(yè)各年的反應(yīng)曲線均呈水平S 形，較高與較低強(qiáng)度負(fù)作用明顯；第五，勞動(dòng)密集型企業(yè)第二年和第三年反應(yīng)曲線呈水平S 形，第四年呈反S 形，說(shuō)明創(chuàng)新投入對(duì)營(yíng)利能力產(chǎn)生作用的時(shí)滯更長(zhǎng)。

5.2 政策建議

根據(jù)上述對(duì)不同總體樣本組的研究結(jié)論，提出如下政策建議。

第一，總體上，除較低和較高技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度上對(duì)第二年盈利水平產(chǎn)生負(fù)作用外，第三、四年均為正作用且強(qiáng)度越大作用越強(qiáng)，但第四年正向作用單調(diào)遞減。較高強(qiáng)度正向作用更弱的原因體現(xiàn)在兩方面：一是既有創(chuàng)新投入下，由非投入因素導(dǎo)致的創(chuàng)新效率較低，新技術(shù)產(chǎn)出不足；二是存在新技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)盈利的市場(chǎng)條件的限制。鑒于此，在總體政策制定上一方面應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)加大創(chuàng)新投入強(qiáng)度，容忍企業(yè)短期盈利水平下降和尊重創(chuàng)新規(guī)律；另一方面需制定增強(qiáng)創(chuàng)新人員質(zhì)量、提高基礎(chǔ)研究支持力度等非投入類政策，提高既有創(chuàng)新效率。此外，從政策上破除企業(yè)新技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的外界限制藩籬。

第二，國(guó)有企業(yè)比非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的正向影響時(shí)滯更短，這是國(guó)有企業(yè)在規(guī)模、資金和資源獲取、稅收及政府補(bǔ)貼上具有明顯優(yōu)勢(shì)造成的。因此，在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的背景下，在政策制定時(shí)一方面應(yīng)側(cè)重公有制經(jīng)濟(jì)如何有效納入以資源配置的合理性與公平性為特征的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系，另一方面需要破除對(duì)非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的阻礙條件和增強(qiáng)其創(chuàng)新投入與非投入因素，增強(qiáng)市場(chǎng)配置創(chuàng)新資源的作用。

第三，資本密集型企業(yè)各年技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)營(yíng)利能力的反應(yīng)曲線體現(xiàn)出更為復(fù)雜的變化趨勢(shì)。低投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)營(yíng)利能力的正向影響時(shí)間很短，較高強(qiáng)度則可以較快轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益，但第四年開(kāi)始變負(fù)。因此，在政策制定時(shí)應(yīng)當(dāng)側(cè)重于鼓勵(lì)資本密集型企業(yè)維持在中高創(chuàng)新水平上，同時(shí)重視該類企業(yè)非投入因素的改善，提高企業(yè)創(chuàng)新效率以產(chǎn)生更高水平的新技術(shù)成果，克服較高技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度帶來(lái)的長(zhǎng)期負(fù)向作用。

第四，技術(shù)密集型企業(yè)各年創(chuàng)新投入強(qiáng)度對(duì)盈利水平的反應(yīng)曲線均呈現(xiàn)出水平S 形關(guān)系，尤其較低投入水平在短期和長(zhǎng)期均對(duì)營(yíng)利能力負(fù)向作用較大，在較高強(qiáng)度上各年也均保持了負(fù)向作用。技術(shù)密集型企業(yè)承擔(dān)了供給側(cè)改革和新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換更高的責(zé)任，因此在政策制定時(shí)一方面應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)企業(yè)加大中高創(chuàng)新投入強(qiáng)度，出臺(tái)相關(guān)政策定向降低此類企業(yè)高投入強(qiáng)度下的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，增強(qiáng)其創(chuàng)新意愿；另一方面加強(qiáng)該類企業(yè)非投入因素的改善，提高企業(yè)創(chuàng)新效率以克服較高技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度帶來(lái)的長(zhǎng)期負(fù)向作用。

第五，勞動(dòng)密集型企業(yè)為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重點(diǎn)改造的企業(yè)，由于此類企業(yè)創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益不僅需要新技術(shù)產(chǎn)生的時(shí)滯，而且新技術(shù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的時(shí)滯更長(zhǎng)，因此在政策制定時(shí)一方面應(yīng)當(dāng)側(cè)重于鼓勵(lì)該類企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高的創(chuàng)新強(qiáng)度，產(chǎn)生更高水平的新技術(shù)，另一方面應(yīng)當(dāng)出臺(tái)相關(guān)精準(zhǔn)政策，使資本配置市場(chǎng)和產(chǎn)品市場(chǎng)對(duì)此類企業(yè)有更長(zhǎng)、更寬松的盈利容忍周期。