馬鉸鉸 吉晨陽(yáng)

（ 陜西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院）

一、引言

科技的高速發(fā)展正以一種全新的方式改變著世界格局，特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的快速發(fā)展、新能源技術(shù)等智能化產(chǎn)物的出現(xiàn)，一直作為我國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的主導(dǎo)因素——?jiǎng)?chuàng)新，成為各個(gè)企業(yè)爭(zhēng)先恐后想要完成的使命。根據(jù)2020年《科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的數(shù)據(jù)可知，我國(guó)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度保持持續(xù)提升狀態(tài)，但受新冠疫情等因素影響，投入增速有所回落。即便如此，研發(fā)投入強(qiáng)度總體在明顯提高。研發(fā)投入能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)差異化經(jīng)營(yíng)，同樣也給企業(yè)的績(jī)效造成一定的影響。R&D經(jīng)費(fèi)投入增速之快，使得企業(yè)研發(fā)投入主體作用逐漸凸顯。在企業(yè)的拉動(dòng)作用下，我國(guó)一些重點(diǎn)領(lǐng)域的研發(fā)投入強(qiáng)度穩(wěn)步提高，正在給產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)能力提升和關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)創(chuàng)造條件，同樣也使得區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展得到進(jìn)一步鞏固。但是，由于研發(fā)投入存在跨期收益的特點(diǎn)，研發(fā)的成果在投入過(guò)程中，往往不會(huì)立刻顯示效果，即研發(fā)結(jié)果為企業(yè)帶來(lái)的效益或者影響可能存在滯后。截至目前，隨著各行業(yè)研發(fā)投入水平的不斷提高，對(duì)于研發(fā)投入能否提升企業(yè)績(jī)效水平，已成為相關(guān)學(xué)者研究的重要話題。但由于各個(gè)時(shí)期研究所用的樣本、指標(biāo)等有所不同，結(jié)果仍存在著不同聲音。鑒于此，本文以2017—2021年中國(guó)A股上市公司為研究樣本，探究研發(fā)投入與公司績(jī)效間的關(guān)系，并進(jìn)一步探究二者是否存在滯后效應(yīng)，以期豐富我國(guó)關(guān)于研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究。

二、文獻(xiàn)綜述回顧

（一）研發(fā)投入對(duì)當(dāng)期公司績(jī)效的關(guān)系研究

一方面，企業(yè)不斷加強(qiáng)創(chuàng)新活動(dòng)投入最主要的目的是為了得到更多的績(jī)效回報(bào)，而且過(guò)去不少國(guó)內(nèi)外學(xué)者也曾證實(shí)過(guò)，研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)能夠提高企業(yè)多數(shù)環(huán)節(jié)的效率，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。例如陳霞(2017)基于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),以實(shí)證方法檢驗(yàn)高管激勵(lì)、研發(fā)投入與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系,結(jié)果證明研發(fā)投入可以有效提升企業(yè)業(yè)績(jī)[1]。郭倩文,徐煥章,王譯(2020)則選擇創(chuàng)業(yè)板上市公司為樣本，結(jié)果同樣證實(shí)二者存在顯著正相關(guān)關(guān)系[2]。但另一方面，由于公司績(jī)效可能對(duì)研發(fā)投入存在反饋?zhàn)饔茫髽I(yè)會(huì)根據(jù)過(guò)去創(chuàng)新收益情況來(lái)決定當(dāng)期或未來(lái)研發(fā)投入的金額，而且由于研發(fā)投入存在跨期收益的特點(diǎn)，企業(yè)可能在后續(xù)發(fā)展中才會(huì)享受到過(guò)去研發(fā)活動(dòng)帶來(lái)的成果。所以，學(xué)者進(jìn)行研究時(shí)會(huì)得出不同結(jié)論，汪涵玉和朱和平(2018)以200多家制造業(yè)企業(yè)為樣本,通過(guò)實(shí)證分析得出研發(fā)投入對(duì)企業(yè)當(dāng)期績(jī)效有著負(fù)向影響的結(jié)論[3]。彭文斌,胡娟,謝曉琪(2022)選取我國(guó)制造業(yè)的114家上市公司面板數(shù)據(jù),以環(huán)境規(guī)制作為門(mén)檻變量構(gòu)建模型,研究發(fā)現(xiàn)在制造業(yè)企業(yè)中研發(fā)投入強(qiáng)度會(huì)抑制企業(yè)績(jī)效的增長(zhǎng)[4]。而黃禹等（2013）以我國(guó)新能源企業(yè)上市公司為研究對(duì)象，結(jié)果發(fā)現(xiàn)研究期間的R&D投入對(duì)企業(yè)績(jī)效之間不存在明顯關(guān)系[5]。

（二）研發(fā)投入與滯后績(jī)效的相關(guān)性

石博文（2022）以175家高污染上市公司連續(xù)十年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明研發(fā)投入和媒體關(guān)注度對(duì)企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)，并且存在滯后效應(yīng)[6]。李書(shū)鋒,楊蕓,黃小琳（2020）以我國(guó)所有A股上市公司為研究對(duì)象，得出相同結(jié)論，且證明在滯后二期顯著正相關(guān)[7]。與之相反，惲嘉欣,劉艷萍（2018）是以傳媒上市公司為研究樣本，發(fā)現(xiàn)該行業(yè)研發(fā)投入與當(dāng)年財(cái)務(wù)績(jī)效間并不存在顯著性,且其研發(fā)投入的滯后效應(yīng)也不明顯[8]。由此可見(jiàn)，由于學(xué)者研究中選擇的行業(yè)、變量和研究期間的不同，研究結(jié)論也存在差異。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）研發(fā)投入與當(dāng)期企業(yè)績(jī)效的假設(shè)

縱觀眾多基于研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效的研究文獻(xiàn)可知，各位學(xué)者在二者影響關(guān)系的研究中尚未達(dá)成一致意見(jiàn)。根據(jù)比特熊的創(chuàng)新理論，創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑，內(nèi)源性的創(chuàng)新活動(dòng)是上市公司取得良好收益和實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)。也就是說(shuō)于多數(shù)企業(yè)而言，一旦成功研發(fā)環(huán)節(jié)有所突破，給企業(yè)創(chuàng)造核心競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)，還會(huì)幫助企業(yè)降低生產(chǎn)管理成本，增加利潤(rùn)。通過(guò)上述分析，文章提出假設(shè)：

H1：研發(fā)投入對(duì)企業(yè)當(dāng)期績(jī)效存在顯著正向影響。

資金、技術(shù)人員和機(jī)械設(shè)備等的投入是企業(yè)加強(qiáng)研發(fā)活動(dòng)的主要表現(xiàn)。若企業(yè)對(duì)研發(fā)活動(dòng)資金投入越多，研發(fā)成功的可能性越大，進(jìn)而越有可能給企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值；而專業(yè)的技術(shù)人員會(huì)使得研發(fā)活動(dòng)的進(jìn)行更加順利、專業(yè)性更強(qiáng)。因此，文章以資金和技術(shù)人員的投入驗(yàn)證研發(fā)投入對(duì)績(jī)效的影響，針對(duì)假設(shè)H1進(jìn)一步分析，提出以下假設(shè)：

H1a:研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)當(dāng)期績(jī)效之間存在正向關(guān)系。

H1b:技術(shù)人員占比與企業(yè)當(dāng)期績(jī)效之間存在正向關(guān)系。

（二）研發(fā)投入與滯后期績(jī)效的假設(shè)

由于研發(fā)投入存在跨期收益的特點(diǎn)，過(guò)去研發(fā)活動(dòng)的投入可能在未來(lái)才顯示出預(yù)想的結(jié)果。且學(xué)者過(guò)去在研究二者關(guān)系時(shí)，也曾表明研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響存在滯后效應(yīng)。新技術(shù)的研發(fā)到新產(chǎn)品樣本的生產(chǎn)，再到產(chǎn)品最終確定投入規(guī)?；纳a(chǎn)，整個(gè)過(guò)程需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的時(shí)間。也就是說(shuō)企業(yè)在t期對(duì)研發(fā)活動(dòng)的投入不一定會(huì)給n期帶來(lái)績(jī)效的增長(zhǎng)，但很有可能會(huì)給t+n期創(chuàng)造收益，即研發(fā)投入對(duì)公司績(jī)效存在滯后作用。因此，提出假設(shè)：

H2：研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效具有滯后性。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2017—2021年中國(guó)A股上市公司為實(shí)證研究對(duì)象，在保證樣本科學(xué)合理的前提下進(jìn)行篩選，最終得到1667個(gè)研究樣本，以此進(jìn)行對(duì)研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效關(guān)系的研究。文中所用數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)證分析采用stata17軟件。其中，文章按照以下原則對(duì)初始樣本進(jìn)行篩選：

1.剔除ST、*ST、金融類上市公司，以及企業(yè)樣本連續(xù)經(jīng)營(yíng)不足五年、存在異常值和缺失值的公司。

2.剔除ROA和ROE為負(fù)的樣本公司。

3.為消除極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，本文對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行Winsorize縮尾處理。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

財(cái)務(wù)指標(biāo)通常作為企業(yè)績(jī)效的衡量標(biāo)準(zhǔn)，績(jī)效主要指企業(yè)對(duì)其盈利能力、內(nèi)外資源配置以及資源報(bào)酬率等方面的評(píng)價(jià)。因此本文在參考大量文獻(xiàn)后選取ROA和ROE作為被解釋變量，用于檢驗(yàn)解釋變量及其它因素對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。由于中國(guó)資本化市場(chǎng)的程度不高，一直備受國(guó)外學(xué)者推崇的托賓Q值在此并不能很好的進(jìn)行解釋。

2.解釋變量

由于企業(yè)在研發(fā)方面的投入體現(xiàn)在人財(cái)物等多方面，本文選取多數(shù)學(xué)者采用的指標(biāo)研發(fā)投入強(qiáng)度作為解釋變量之一，在此基礎(chǔ)上，本文還將選取研發(fā)人員數(shù)量在企業(yè)總?cè)藬?shù)中的占比作為第二個(gè)解釋變量，從另一個(gè)角度來(lái)驗(yàn)證二者間的關(guān)系，以便增強(qiáng)檢驗(yàn)的可靠性。

3.控制變量

由于公司績(jī)效的影響因素有很多，本文借鑒多數(shù)學(xué)者已有的研究，選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長(zhǎng)性、資產(chǎn)負(fù)債率、高管激勵(lì)力度、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為控制變量，為了減少遺漏變量給研究結(jié)果造成的影響，本文加入了固定效應(yīng)模型。

（三）模型構(gòu)建

根據(jù)上述假設(shè)，構(gòu)建以下模型：

首先，為了驗(yàn)證假設(shè)H1，即研發(fā)投入對(duì)企業(yè)當(dāng)期績(jī)效之間的關(guān)系，構(gòu)建了模型（1）～（4）。模型1和2是檢驗(yàn)研發(fā)投入強(qiáng)度和公司價(jià)值的關(guān)系，即H1a。模型3和4是對(duì)技術(shù)人員占比與公司價(jià)值關(guān)系的檢驗(yàn)，即H1b。

其次，為了探究研發(fā)投入對(duì)企業(yè)滯后期效應(yīng)的影響，提出模型（5）和（6），其中，RDSi,t-n表示滯后n年的研發(fā)強(qiáng)度。

表1 變量定義與符號(hào)

五、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，可以看出整個(gè)樣本公司中代表企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)總資產(chǎn)收益率ROA最小值0.004與最大值0.217之間差距較大，凈資產(chǎn)收益率也是如此，這都表明不同企業(yè)的盈利能力差別很大。研發(fā)投入強(qiáng)度的均值為16.52，最大值和最小值分別為69.08和0.540，且根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差13.06可知，企業(yè)對(duì)于研發(fā)投入的重視程度有較大不同，仍有不少企業(yè)對(duì)研發(fā)環(huán)節(jié)的重視程度不足。技術(shù)人員占比最小值為0.06，最大值為24.54，均值為4.997，根據(jù)4.379的標(biāo)準(zhǔn)差可知，各企業(yè)在技術(shù)人員引進(jìn)中也存在不小的差異，這可能與企業(yè)所處的不同行業(yè)有關(guān)。對(duì)于控制變量而言，不同企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間存在較大差異，部分企業(yè)存在一定程度的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）相關(guān)性分析

表3為各變量之間相關(guān)性分析，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與公司當(dāng)期績(jī)效的相關(guān)系數(shù)為0.039和0.021，與總資產(chǎn)收益率在1%的水平上顯著為正，與凈資產(chǎn)收益率在10%的水平上顯著為正，初步驗(yàn)證了H1a。技術(shù)人員占比與ROA在1%的水平上顯著為正，初步說(shuō)明技術(shù)人員越多能為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值更大，與假設(shè)H1b相符。而與ROE之間在1%的顯著性水平上存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)不符，二者存在矛盾，具體結(jié)果還需進(jìn)行回歸進(jìn)一步分析。另外，本文所涉及變量的VIF值均小于1，表明各變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。

表3 相關(guān)性系數(shù)

（三）多元回歸分析

回歸分析結(jié)果如表4所示，本文選擇聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和固定效應(yīng)模型，得到以下結(jié)果。前兩列是研發(fā)投入強(qiáng)度和企業(yè)績(jī)效ROA及ROE的回歸結(jié)果，可以看到研發(fā)投入強(qiáng)度與公司績(jī)效的回歸系數(shù)均為0.000，且在1%的水平上顯著呈正相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)H1a相符，即如果企業(yè)對(duì)研發(fā)環(huán)節(jié)的投入越多，給公司帶來(lái)的績(jī)效可能就越多。（3）、（4）列是檢驗(yàn)不同企業(yè)技術(shù)人員占比對(duì)公司績(jī)效的影響，可以看出技術(shù)人員占比與ROA和ROE之間的回歸系數(shù)分別為-0.003和-0.005，且在1%的水平上呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，與假設(shè)H1b不符,即技術(shù)人員占比越多可能并不會(huì)給企業(yè)帶來(lái)更多的價(jià)值。

表4 各模型多元回歸結(jié)果

另外，（5）、（6）列是檢驗(yàn)我國(guó)A股上市公司研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)公司績(jī)效影響的滯后作用，可以看出滯后一期的RDS與績(jī)效總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)均為0.000，且在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明研發(fā)投入強(qiáng)度與公司績(jī)效之間存在顯著相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。回歸還發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率與ROA之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)給企業(yè)帶來(lái)較大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，不利于公司價(jià)值的提升；而高管薪酬激勵(lì)越高，其績(jī)效越好；公司價(jià)值還與發(fā)展能力成顯著正相關(guān)，即企業(yè)發(fā)展前景越好，公司績(jī)效越高。

（四）進(jìn)一步研究

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)公司績(jī)效之間是否存在滯后效應(yīng)，本文分別對(duì)滯后一期、滯后二期和三期進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有在滯后一期時(shí)研發(fā)投入強(qiáng)度與公司績(jī)效之間存在顯著相關(guān)關(guān)系，而滯后二期和三期的RDS與ROA和ROE之間均不存在相關(guān)性，也就是說(shuō)滯后一期研發(fā)投入強(qiáng)度的變化會(huì)對(duì)績(jī)效產(chǎn)生顯著影響，但滯后二期以后將不再對(duì)企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)生影響，不會(huì)給企業(yè)帶來(lái)遞延收益，由于文章篇幅有限，具體相關(guān)數(shù)據(jù)不再展示。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了使得上述結(jié)論更具有可靠性，本文用托賓Q值代替前文的財(cái)務(wù)指標(biāo)ROA和ROE作為公司績(jī)效的指標(biāo)，經(jīng)處理得到1624家企業(yè)的8120個(gè)樣本，對(duì)上述提出的模型再次回歸分析，檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性，結(jié)果與前文得出的結(jié)論基本一致。

六、研究結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

文章以2017—2021年中國(guó)全部A股上市公司為研究對(duì)象，研究研發(fā)投入與公司價(jià)值之間的關(guān)系，以及二者之間是否存在滯后性，在定性分析基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證分析。以企業(yè)績(jī)效為被解釋變量，研發(fā)投入強(qiáng)度和技術(shù)人員占比作為解釋變量，對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行一系列的分析和檢驗(yàn)，得到結(jié)論：第一，研發(fā)投入占比與公司績(jī)效呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，即研發(fā)環(huán)節(jié)資金投入的增加會(huì)給企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)績(jī)效的增長(zhǎng)。第二，技術(shù)人員占比與財(cái)務(wù)績(jī)效是顯著負(fù)相關(guān)，即技術(shù)人員越多可能并未給公司帶來(lái)績(jī)效增加，反而有可能造成企業(yè)價(jià)值的減少。第三，檢驗(yàn)得出研發(fā)投入強(qiáng)度與績(jī)效之間存在滯后性，且滯后一期的RDS與績(jī)效通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，滯后兩期、三期的研發(fā)投入強(qiáng)度未通過(guò)檢驗(yàn)。這說(shuō)明研發(fā)環(huán)節(jié)的投入的確存在跨期收益特點(diǎn)，這種投入轉(zhuǎn)換成實(shí)際價(jià)值需要一定的時(shí)間和過(guò)程，也就是說(shuō)當(dāng)期投入會(huì)延續(xù)到下期同樣給企業(yè)帶去效益。

（二）相關(guān)建議

首先，政府層面可以增加財(cái)政支持，以鼓勵(lì)更多“保守”的公司增加對(duì)研發(fā)的投資。此外，政府還可以通過(guò)定向減免稅、加大財(cái)政補(bǔ)貼等方式予以支持，同時(shí)，政府應(yīng)合理配置研發(fā)投入資源，一些高新技術(shù)企業(yè)目前依舊處在發(fā)展初期，政府可以拓寬企業(yè)外部融資渠道，加速企業(yè)成長(zhǎng)。其次，完善信息披露制度，重視核心技術(shù)人員的信息披露，例如受教育程度。加強(qiáng)對(duì)技術(shù)人員信息的披露可以幫助企業(yè)內(nèi)部研究開(kāi)發(fā)者更科學(xué)的探討研發(fā)對(duì)績(jī)效的影響，要確保核心技術(shù)人員的投入。同時(shí)，企業(yè)也要建立內(nèi)外部的監(jiān)督機(jī)制，以便于核查企業(yè)信息披露的正確性，核查財(cái)政補(bǔ)貼的使用情況等。

企業(yè)層面要合理增加研發(fā)投入，增加在研發(fā)支出上信息披露的詳細(xì)性。企業(yè)內(nèi)部應(yīng)降低人才冗余度，更多地引進(jìn)核心技術(shù)人才。最后，企業(yè)還應(yīng)該提高內(nèi)部的管理效率，保證研發(fā)成果的成功率。研發(fā)結(jié)果的成功率是影響企業(yè)未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵，對(duì)于RDS投資與效率較低的公司相比，效率較高的企業(yè)或位于效率前沿面上的企業(yè)會(huì)獲得更多利潤(rùn)[9]。所以，企業(yè)可以通過(guò)提高內(nèi)部的管理效率，以保障成果轉(zhuǎn)化率。例如積極尋求與跨國(guó)企業(yè)合作引入新科技、根據(jù)企業(yè)自身戰(zhàn)略和國(guó)家未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，高效利用核心技術(shù)人員、資金等資源等進(jìn)行改善。