摘? 要：本文運(yùn)用無錫制造業(yè)上市公司2014～2017年的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了企業(yè)研發(fā)投入對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對(duì)當(dāng)年財(cái)務(wù)績(jī)效的影響不顯著，但是其存在滯后性，滯后j（j=1，2，3）年的研發(fā)投入可以正向調(diào)節(jié)財(cái)務(wù)績(jī)效，這種影響呈倒U型變化趨勢(shì)，倒U型最大值出現(xiàn)在研發(fā)投入后兩年。

關(guān)鍵詞：研發(fā)投入;企業(yè)績(jī)效;制造業(yè)

一、 引言

德國(guó)政府推出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略已近六年，目前它已經(jīng)成為一個(gè)風(fēng)向標(biāo)，指引著全球制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。無錫是中國(guó)民族工商業(yè)的發(fā)祥地，向來注重實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，制造業(yè)較為發(fā)達(dá)，自進(jìn)入智能化時(shí)代以來，更加注重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，取得長(zhǎng)足發(fā)展，所在的蘇南城市群成為“中國(guó)制造2025”試點(diǎn)示范城市群。但是無錫制造業(yè)在發(fā)展中也出現(xiàn)一些問題，主要表現(xiàn)為自主核心技術(shù)不足，創(chuàng)新資金投入相對(duì)不足，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新缺乏有效集聚，人才相對(duì)匱乏。發(fā)達(dá)國(guó)家R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重一般在5%～10%，而無錫市2018年為2.85%。在智能制造風(fēng)口下，是否應(yīng)當(dāng)增加研發(fā)投入支出是無錫制造業(yè)公司應(yīng)當(dāng)亟需解決的問題。

二、 文獻(xiàn)綜述

程宏偉等（2006）研究了96家上市公司R&D投入與業(yè)績(jī)之間的關(guān)系，結(jié)果表明研發(fā)強(qiáng)度對(duì)業(yè)績(jī)有正向促進(jìn)作用，但沒有表現(xiàn)出時(shí)間滯后性。[1]任海云，師萍（2009）對(duì)71家制造業(yè)公司進(jìn)行研究，研究結(jié)果支持上述結(jié)論。[2]Valdermar Smith等（2004）基于C-D生產(chǎn)函數(shù)分析研發(fā)投入對(duì)技術(shù)產(chǎn)出的影響，得出研發(fā)投入具有滯后性。[3]周亞虹，許玲麗（2007）以21家民營(yíng)企業(yè)為樣本分析其14個(gè)季度的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)浙江省桐鄉(xiāng)市民營(yíng)企業(yè)R&D投入對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)產(chǎn)生的影響呈倒U型。[4]而陸玉梅，王春梅（2011）分析99家上市公司2005-202008年數(shù)據(jù)，認(rèn)為當(dāng)年R&D投入對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，且存在顯著的滯后影響。[5]但是王燁，游春（2009）基于對(duì)中小企業(yè)板上市公司面板數(shù)據(jù)的分析，研究發(fā)現(xiàn)R&D資金投入對(duì)EPS和ROE等企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)影響均不顯著。[6]綜上文獻(xiàn)，不同地域、時(shí)間、行業(yè)的企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效與研發(fā)投入之間的關(guān)系尚未形成定論，需要進(jìn)一步研究。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文選取證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類為制造業(yè)且在無錫注冊(cè)的上市公司2014～2017年的數(shù)據(jù)，剔除信息披露不完整或缺失某年數(shù)據(jù)或某年出現(xiàn)ST的公司，最終得到27家無錫制造業(yè)上市公司2014～2017年平衡面板數(shù)據(jù)。所用數(shù)據(jù)來自CCER數(shù)據(jù)庫，并用SPSS22.0和Eviews10.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

（二） 研究假設(shè)

研發(fā)投入的增加有利于已有產(chǎn)品的優(yōu)化和新產(chǎn)品的開發(fā)，為開辟新市場(chǎng)、搶占市場(chǎng)份額、增加營(yíng)業(yè)收入提供保障，同時(shí)也有助于制造企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)革新，提高資源使用效率，增強(qiáng)企業(yè)的適應(yīng)性，從而降低企業(yè)生產(chǎn)成本，改善財(cái)務(wù)績(jī)效。因此，本文擬提出以下假設(shè)：

H1：研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效呈正相關(guān)。

研發(fā)活動(dòng)不是一蹴而就的，往往需要較長(zhǎng)的時(shí)間，從投入資金、人員等資源到取得研發(fā)成果，再到將該成果投入生產(chǎn)活動(dòng)，都要進(jìn)行研發(fā)投入。因此，本文擬提出以下假設(shè)：

H2：研發(fā)投入對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響具有滯后性。

（三）變量定義

1. 因變量

即企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效，本文選取以下11個(gè)指標(biāo)：流動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率（凈利潤(rùn)）、凈資產(chǎn)收益率（營(yíng)業(yè)利潤(rùn)）、資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率，接著使用因子分析法降維來評(píng)價(jià)企業(yè)在償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力等方面的整體表現(xiàn)。

2. 自變量

即研發(fā)投入強(qiáng)度，用研發(fā)支出總額占營(yíng)業(yè)收入比例表示。

3. 控制變量

本文引入公司規(guī)模、股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率、利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為控制變量。其中，本文采用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)作為公司規(guī)模的代理變量，選取第一大股東持股比例作為股權(quán)集中度的代理變量。另外還需考慮行業(yè)和年份不同對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響。其中，本文根據(jù)《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》將樣本分為高技術(shù)和非高技術(shù)制造業(yè)來控制行業(yè)差異因素。

（四）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)上述兩個(gè)假設(shè)，本文擬建立如下模型。

FPi，t=Ci+β1RDi，t-j+β2lnTAi，t+β3CR1i，t+β4DTAi，t+β5TPi，t+β6CAi，t+β7INi，t+β8Year2015i，t+β9Year2016i，t+β10Year2017i，t+εi，t（其中j=0，1，2，3）

其中，F(xiàn)Pi，t表示第i家公司在t年的財(cái)務(wù)因子得分，RDi，t-j代表第i家公司滯后j年的研發(fā)投入強(qiáng)度，lnTAi，t為總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)，CR1i，t為第一大股東持股比例，DTAi，t為資產(chǎn)負(fù)債率，TPi，t為利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率，CAi，t為流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。INi，t、Year2015i，t、Year2016i，t、Year2017i，t為虛擬變量：當(dāng)公司屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)時(shí)，INi，t=1，反之為0;當(dāng)t=2015時(shí)，Year2015i，t=1，否則為0;當(dāng)t=2016時(shí)，Year2016i，t=1，否則為0;當(dāng)t=2017時(shí)，Year2017i，t=1，否則為0。Ci為常數(shù)，代表第i家企業(yè)不可觀測(cè)的個(gè)體特征，εi，t為誤差項(xiàng)。

四、 實(shí)證結(jié)果及分析

（一） 財(cái)務(wù)績(jī)效的因子分析

1.有效性檢驗(yàn)

為判斷因子分析法的適用性，先檢驗(yàn)KMO值和Bartlett值。結(jié)果得到的每年的KMO值都在0.5以上，適合做因子分析;Bartlett檢驗(yàn)所得Sig值都是0，則F值檢驗(yàn)顯著，選取的數(shù)據(jù)取自正態(tài)分布總體。

2.公因子提取

使用主成分分析法進(jìn)行公因子提取，結(jié)果顯示2014～2017年公因子累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為80.404%、88.976%、80.209%、82.680%，都大于80%，能夠起較好的解釋作用。隨后經(jīng)過方差最大化得到因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果，據(jù)此對(duì)各主成分命名。

3.因子得分函數(shù)

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣可得主成分因子得分函數(shù)，例如2014年為：

Fi1=-0.043X1-0.017X2-0.145X3-0.059X4+0.154X5+0.137X6+0.103X7-0.013X8+0.240X9+0.237X10+0.241X11

同理可得Fi2、Fi3。

4.財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)得分

根據(jù)各主成分貢獻(xiàn)率，可以得到無錫制造企業(yè)每年財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分函數(shù)如下，以此計(jì)算每家公司每年具體的財(cái)務(wù)績(jī)效得分情況。

F2014=0.43474Fi1+0.18571Fi2+0.18359Fi3

F2015=0.27087Fi1+0.18870Fi2+0.18347Fi3+0.13976Fi4+0.10696Fi5

F2016=0.26359Fi1+0.21303Fi2+0.18747Fi3+0.13800Fi4

F2017=0.26212Fi1+0.21550Fi2+0.17483Fi3+0.17435Fi4

（二） 變量描述性統(tǒng)計(jì)

如表1所示，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)可得滯后j（j=0，1，2，3）年研發(fā)投入強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)特征。從中可以看出，無錫制造業(yè)上市公司研發(fā)投入強(qiáng)度相差懸殊，出現(xiàn)嚴(yán)重的兩極分化格局。

如表2所示，觀察四年無錫制造業(yè)上市公司研發(fā)投入強(qiáng)度分布可知：絕大多數(shù)公司研發(fā)投入強(qiáng)度在2%和5%之間，且位于該區(qū)間的公司數(shù)有增加趨勢(shì);國(guó)際經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為公司研發(fā)投入強(qiáng)度超過5%才具有一定競(jìng)爭(zhēng)力，而符合該要求的公司逐漸減少直至沒有;另外約有四分之一的公司在2%以下，未達(dá)到國(guó)際公認(rèn)的生存線。

（三） 相關(guān)系數(shù)分析

對(duì)FPi，t和RDi，t-j（j=0，1，2，3）進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)分別為0.068、0.173、0.274、0.136。由此可知企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效受當(dāng)期研發(fā)投入影響很小，之后相關(guān)性增強(qiáng)，滯后兩年的相關(guān)程度最大，隨后降低。

對(duì)自變量和各控制變量進(jìn)行相關(guān)性分析，基本上相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值小于0.3，而變量的VIF值表明模型沒有嚴(yán)重的多重共線性。

（四） 回歸結(jié)果檢驗(yàn)

如表3所示，當(dāng)j=0時(shí)，β1=0.008，即企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效有正向促進(jìn)作用，但未通過顯著性檢驗(yàn);當(dāng)j=1時(shí)，β1=0.029，即在10%的顯著性水平下，滯后一年的研發(fā)投入強(qiáng)度可以正向調(diào)節(jié)財(cái)務(wù)績(jī)效;當(dāng)j=2時(shí)，β1=0.051，即在10%的顯著性水平下，滯后兩年的研發(fā)投入強(qiáng)度與財(cái)務(wù)績(jī)效正相關(guān)，且相關(guān)性增強(qiáng);當(dāng)j=3時(shí)，β1=0.026，即兩者正相關(guān)關(guān)系減弱，但是在5%的顯著性水平下顯著。綜上，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響存在滯后性，當(dāng)年兩者沒有顯著關(guān)系，但是滯后j（j=1，2，3）年的研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效顯著正相關(guān)，這種相關(guān)性呈現(xiàn)出先增加后減少的倒U型變化趨勢(shì)，而滯后兩年的研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的正向調(diào)節(jié)作用最大，與相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果相一致。

在模型擬合程度方面，調(diào)整R2均超過0.5，F(xiàn)值均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，則擬合度較好，模型能夠較好的解釋無錫制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的影響因素。根據(jù)D-W檢驗(yàn)結(jié)果，可知模型不存在一階自相關(guān)，無序列相關(guān)。根據(jù)殘差散點(diǎn)圖可知不存在異方差性。因而，對(duì)于所構(gòu)建模型進(jìn)行的線性回歸分析是有效合理的。

五、 結(jié) 論

由上述研究結(jié)果可知，無錫制造業(yè)上市公司研發(fā)投入對(duì)當(dāng)年的財(cái)務(wù)績(jī)效沒有顯著影響。出現(xiàn)這種情況的原因可能是新技術(shù)尚未成熟或新產(chǎn)品尚未充分開拓市場(chǎng)，而研發(fā)活動(dòng)已經(jīng)投入大量成本，導(dǎo)致當(dāng)年該研發(fā)項(xiàng)目未能實(shí)現(xiàn)盈利或獲利較少。

研發(fā)投入對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的正向調(diào)節(jié)作用存在滯后性，在2014～2017年期間，這種促進(jìn)作用隨滯后年份呈倒U型變化趨勢(shì)，滯后兩年的促進(jìn)效果最大。這說明無錫制造業(yè)上市公司從進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)到實(shí)現(xiàn)盈利有一個(gè)較長(zhǎng)的周期，需要引進(jìn)研發(fā)人才，改進(jìn)研發(fā)技術(shù)，增強(qiáng)研發(fā)能力。企業(yè)管理者應(yīng)著眼于企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)利益，根據(jù)研發(fā)投入對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效影響的滯后性提前規(guī)劃、合理布局，做好研發(fā)投資。無錫市政府也應(yīng)加大對(duì)制造業(yè)公司研發(fā)活動(dòng)的支持力度，如在企業(yè)研發(fā)投入達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)且符合一定條件的情況下可給予適當(dāng)?shù)臏p稅優(yōu)惠或資金補(bǔ)助，從而激發(fā)無錫經(jīng)濟(jì)新的活力。

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作者簡(jiǎn)介：

蘇錦杰（1997.09-），男，籍貫：江蘇常熟，民族：漢;最高學(xué)歷：本科在讀;目前職稱：學(xué)生;研究方向：財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)。