沈欣悅

摘??要：以滬深A(yù)股上市的制造業(yè)企業(yè)為樣本，結(jié)合外部政府研發(fā)資助與內(nèi)部股權(quán)集中度兩方面要素，探討企業(yè)研發(fā)投入對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響機(jī)制。研究認(rèn)為企業(yè)研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新效率之間存在倒“U”型關(guān)系，即企業(yè)科研創(chuàng)新投入強(qiáng)度存在最優(yōu)區(qū)間；政府研發(fā)資助顯著正向激勵技術(shù)創(chuàng)新效率，并在研發(fā)投入與創(chuàng)新效率之間起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用；股權(quán)集中度則是無論對技術(shù)創(chuàng)新效率的激勵作用還是對研發(fā)投入與創(chuàng)新效率的調(diào)節(jié)效應(yīng)都不顯著。

關(guān)鍵詞：企業(yè)研發(fā)投入；技術(shù)創(chuàng)新效率；政府研發(fā)資助；股權(quán)集中度

中圖分類號：F273.1??文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A??文章編號：1005-6432（2023）11-0000-05

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2023.11.000

1??前言

目前，中國由第三輪產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中的中低端產(chǎn)業(yè)接受國轉(zhuǎn)變成為轉(zhuǎn)出國，這預(yù)示著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策已經(jīng)初步取得成效。盡管改革開放與人口紅利為中國制造業(yè)帶來了全球第一的產(chǎn)值，高溢價的核心技術(shù)和知識專利仍保留在歐美發(fā)達(dá)國家手中，這使得中國處于全球加工鏈中獲得附加值最低的區(qū)域。這一現(xiàn)狀對企業(yè)技術(shù)水平提出要求，政府先后設(shè)立包括“973計劃”、“863計劃”等多項國家重點(diǎn)研發(fā)計劃，以支持自主產(chǎn)權(quán)的獲取。

科研創(chuàng)新投入不斷提高，核心專利的產(chǎn)出情況卻并未得到改善，這說明在投入與產(chǎn)出之間存在效率問題。我國研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域目前存在三個問題：企業(yè)科技投入轉(zhuǎn)化率低，政府研發(fā)資助利用率低，以及技術(shù)創(chuàng)新成果商業(yè)化程度低?，F(xiàn)有研究大多強(qiáng)調(diào)研發(fā)投入，但考慮到研發(fā)創(chuàng)新的不確定性和高風(fēng)險性，以及轉(zhuǎn)化時間較長，只考察投入而忽略產(chǎn)出并不能正確的反映企業(yè)創(chuàng)新績效。因此，本文以技術(shù)創(chuàng)新效率為研究對象，分析研發(fā)投入強(qiáng)度對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，將政府研發(fā)資助與股權(quán)集中度作為調(diào)節(jié)變量，以研究這兩者在企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)出過程中的作用。2???文獻(xiàn)綜述

根據(jù)已收錄論文的可視化分析，大部分學(xué)者對于企業(yè)科技創(chuàng)新的研究都是基于研發(fā)投入角度，但近年來對于技術(shù)創(chuàng)新效率的研究正在逐漸增加。對于研發(fā)投入與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，相關(guān)研究普遍采用兩階段或三階段DEA模型，認(rèn)為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)全過程存在三個重要研究對象，即投入指標(biāo)（研發(fā)資本投入與科研人才投入）、產(chǎn)出指標(biāo)（專利數(shù)量與新產(chǎn)品產(chǎn)值）與績效指標(biāo)（技術(shù)創(chuàng)新績效與商業(yè)化績效）。李爽與陳慶江認(rèn)為企業(yè)研發(fā)投入對科研創(chuàng)新效率有正向顯著的促進(jìn)作用，關(guān)于政府投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，前者認(rèn)為無有效影響，后者則認(rèn)為存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用。陳水娟認(rèn)為研發(fā)投入與專利產(chǎn)出率存在倒“U”型關(guān)系，并考察了管理權(quán)激勵與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用。

已發(fā)表的文獻(xiàn)中，技術(shù)創(chuàng)新效率和企業(yè)研發(fā)投入的主要影響因素基本相同，為政府資助強(qiáng)度（直接資金補(bǔ)助、間接優(yōu)惠政策）、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)（兩職分離率、董事會規(guī)模、股權(quán)集中度、高管激勵情況）和企業(yè)基本情況（企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、所在行業(yè)、企業(yè)運(yùn)營情況），但不同學(xué)者研究結(jié)論的差異性較大。

鄭延冰認(rèn)為政府資助水平雖與企業(yè)研發(fā)投入指標(biāo)顯著正相關(guān)，但對企業(yè)研發(fā)效率并無顯著促進(jìn)作用。葉祥松認(rèn)為在現(xiàn)階段情況下，政府對于科技創(chuàng)新活動的支持存在門檻效應(yīng)，知識創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新之間存在轉(zhuǎn)化問題。周陽鵬認(rèn)為內(nèi)部控制對研發(fā)效率存在正向影響，由股權(quán)制衡度負(fù)向調(diào)節(jié)，國有企業(yè)性質(zhì)正向調(diào)節(jié)。陳金勇認(rèn)為管理層持股對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的作用機(jī)制呈現(xiàn)倒“U”型動態(tài)特征，影響效應(yīng)會隨著持股比例增加由激勵轉(zhuǎn)為塹壕效應(yīng)。Shilei?Cao的研究結(jié)論為市場競爭和企業(yè)規(guī)模對兩階段創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響，產(chǎn)業(yè)出口強(qiáng)度和政府干預(yù)對兩階段創(chuàng)新效率具有負(fù)向影響。

已有研究成果缺乏對企業(yè)研發(fā)影響因素和研發(fā)效率影響機(jī)制整體性的考察。本文的研究思路在于：一是以企業(yè)研發(fā)投入為影響技術(shù)創(chuàng)新效率的主要變量，研究企業(yè)選擇研發(fā)支出強(qiáng)度的最優(yōu)區(qū)間；二是研究變量之間是否存在非線性關(guān)系；三是兼顧內(nèi)外部視角，研究政府研發(fā)資助強(qiáng)度與股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用。

3???理論回顧和假設(shè)提出

3.1??企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新效率的關(guān)系

目前已有文獻(xiàn)存在三種假設(shè)，分別認(rèn)為企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新效率存在正相關(guān)、負(fù)相關(guān)和非線性關(guān)系。我國企業(yè)目前總體研發(fā)投入程度較小，無論是企業(yè)知識存量還是科研基礎(chǔ)設(shè)施都未達(dá)到最優(yōu)水平，處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，增加研發(fā)投入可以顯著提高創(chuàng)新績效。當(dāng)企業(yè)研發(fā)投入超出一定程度時，認(rèn)為其會產(chǎn)生“過猶不及效應(yīng)”和“溢出效應(yīng)”。一方面，優(yōu)質(zhì)項目的有限性和科研人才的稀缺性會導(dǎo)致超出一定程度的投入存在更大風(fēng)險；另一方面，研發(fā)項目過多可能導(dǎo)致監(jiān)管缺失和資源配置問題，因此認(rèn)為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入對技術(shù)研發(fā)效率的正向影響存在某一閾值，并提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)研發(fā)投入對技術(shù)創(chuàng)新效率之前呈倒“U”型關(guān)系。

3.2???政府資助的調(diào)節(jié)作用

部分學(xué)者認(rèn)為政府研發(fā)資助在企業(yè)研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新效率之間存在正向調(diào)節(jié)作用。一方面，政府研發(fā)資助減少了企業(yè)的融資約束，拓寬科研項目的選擇范圍，提高長線投資和增加技術(shù)要素投入的意愿。另一方面，企業(yè)獲得來自政府的投資，暗示研發(fā)項目質(zhì)量合格，且研發(fā)將會接受政府監(jiān)督，為項目后續(xù)進(jìn)展提供了保障，因此提出假設(shè)：

另一方面，政府投入的性質(zhì)決定了比起經(jīng)濟(jì)效益政府更關(guān)心社會效益，事實證明政府科研資助更傾向于選擇具有回收期長、盈利低、公共性質(zhì)較強(qiáng)的項目，這樣的項目雖然對國家整體科技水平有著積極影響，但在短期內(nèi)并不能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升，提出假設(shè)：

3.3???股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用

根據(jù)委托代理理論，管理層存在操縱投資決策影響自己薪酬利潤的傾向。當(dāng)股權(quán)較為分散時，股東缺乏對企業(yè)的絕對控制，因此管理層和股東、大小股東之間存在較高的協(xié)調(diào)成本；同時，較為分散的股權(quán)決定了每個股東從決策中獲得的利潤都是有限的，易產(chǎn)生搭便車行為。根據(jù)利益收斂假說，大股東利益相關(guān)程度越高，越有動力對管理層的投資決策行為進(jìn)行監(jiān)督，提出假設(shè)：

：股權(quán)集中度在企業(yè)研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新效率之間有顯著正向調(diào)節(jié)作用。

另一方面，股權(quán)集中度過高時，大股東控制的資源增加，會導(dǎo)致雙重代理理論中大小股東的利益均衡被打破。小股東一般傾向于獲得短期既得利益，這與研發(fā)投資周期長風(fēng)險大的特點(diǎn)相矛盾。而大股東可能產(chǎn)生尋租行為和關(guān)聯(lián)交易等行為，也更易做出風(fēng)險傾向型決策，影響項目的成功率和研發(fā)效率。因此，可提出研究假設(shè)：

根據(jù)上述理論分析與研究假設(shè)，本文提出如圖1所示的理論框架：

4???研究設(shè)計

4.1??研究樣本與數(shù)據(jù)來源

在行業(yè)分類中，制造業(yè)上市時間久、樣本數(shù)量多，A股數(shù)據(jù)公開，接受證監(jiān)會管控，因此本文使用的研究樣本是來自滬深A(yù)股制造業(yè)的2136家上市公司。為保證嚴(yán)謹(jǐn)性，本文對樣本進(jìn)行篩選：一是刪除了ST、*ST、PT類企業(yè)；二是上市時間不足年的企業(yè)；三是關(guān)鍵變量缺失的觀察值；四是對連續(xù)性變量上下1%的極端值采取Winsorize處理。最終本文得到1272個樣本數(shù)據(jù)，初始觀測值11448個。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫。使用SPSS軟件、Matlab軟件和STATA?15.1軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析。

4.2??變量定義與測量方法

4.2.1??因變量：企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率（RE）

企業(yè)科研產(chǎn)出一般用兩個指標(biāo)衡量，一是專利申請或獲取數(shù)，即技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出；二是新產(chǎn)品產(chǎn)值或銷售額，即商業(yè)化效率?？紤]到技術(shù)研發(fā)時間，采用滯后兩年的專利申請數(shù)作為科研產(chǎn)出指標(biāo)。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率用專利申請數(shù)與企業(yè)研發(fā)支出的比值來衡量。

4.2.2???自變量：企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度（INV）

企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度用企業(yè)研發(fā)支出總額與企業(yè)總資產(chǎn)的比值來衡量。

4.2.3??調(diào)節(jié)變量

調(diào)節(jié)變量選用指標(biāo)為政府研發(fā)資助強(qiáng)度（SUB）和企業(yè)股權(quán)集中度（CON）。政府研發(fā)資助強(qiáng)度用政府對企業(yè)相關(guān)科研補(bǔ)助總額與企業(yè)總資產(chǎn)的比值來衡量。企業(yè)股權(quán)集中度用前五大股東持股比例總和衡量。

4.2.4??控制變量

影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的因素有很多，本文僅研究制造業(yè)，因此對控制變量的選取簡化處理，選擇企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成熟度和資產(chǎn)負(fù)債率作為本文的控制變量，詳見表1。其一，企業(yè)性質(zhì)根據(jù)企業(yè)屬性進(jìn)行判定，將中央與地方國有企業(yè)判定為國有企業(yè)，民營、外資和集體企業(yè)判定為非國有企業(yè)；其二，一般認(rèn)為，企業(yè)規(guī)模影響企業(yè)創(chuàng)新能力和企業(yè)承擔(dān)創(chuàng)新投資風(fēng)險的能力，因此本文用企業(yè)總資產(chǎn)取自然對數(shù)對其賦值；其三，企業(yè)成熟度用上市時長衡量，認(rèn)為該因素影響企業(yè)科研經(jīng)驗的累積和創(chuàng)新配套設(shè)施的完善程度；其四，資產(chǎn)負(fù)債率可以用來衡量企業(yè)資金的利用能力，資產(chǎn)負(fù)債率過高可能導(dǎo)致研發(fā)初始投入的資金不足，或在研發(fā)過程中出現(xiàn)資金鏈斷裂的情況；而資產(chǎn)負(fù)債率過低則說明企業(yè)外部資金運(yùn)用能力較弱。

4.3???研究模型

基于理論分析和研究設(shè)計，本文構(gòu)建如下模型進(jìn)行假設(shè)驗證。首先，為了驗證企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系，建立模型（1）：

為驗證政府研發(fā)資助強(qiáng)度和股權(quán)集中度發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用，在模型（1）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建了模型（2）和模型（3）：

模型（1）為驗證企業(yè)研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新效率之間是否存在非線性關(guān)系，加入了自變量的平方項；模型（2）、模型（3）為研究調(diào)節(jié)效應(yīng)，加入了調(diào)節(jié)變量與自變量的交互項。為了避免平方項和交互項帶來的多重共線性問題，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了去中心化處理。

5???實證檢驗結(jié)果分析

5.1???描述性統(tǒng)計

運(yùn)用SPSS軟件對主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表2所示。企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度均值為2.061，樣本企業(yè)的研發(fā)績效普遍偏低；在政府研發(fā)資助強(qiáng)度上，均值為0.471，最大值卻達(dá)到了2.5883，表明政府研發(fā)資助呈現(xiàn)偏好性和差異性；股權(quán)集中度極端值差異較大，其均值則接近于中位數(shù)，說明股權(quán)集中與分散的樣本企業(yè)數(shù)量基本持平。

就控制變量而言，企業(yè)規(guī)模的自然對數(shù)值差異較小，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的頻數(shù)劃分也較為平均；就資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)而言，上市公司資產(chǎn)負(fù)債率應(yīng)保持在40%～60%，而樣本企業(yè)均值為40.05%，反映樣本企業(yè)財務(wù)杠桿利用能力不足。

5.2???相關(guān)性分析

采用MATLAB軟件計算各個變量之間的Spearman相關(guān)系數(shù)，從而檢驗其相關(guān)性，結(jié)果如表3所示。

變量間的相關(guān)系數(shù)基本均小于0.5，說明變量的選取并不存在嚴(yán)重多重共線性的問題，指標(biāo)設(shè)計有較高的合理性和區(qū)分度。

5.3???回歸分析

本文運(yùn)用Stata?15.0軟件對模型進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。由于模型存在平方項和交互項，在對變量數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理之后，在回歸過程中對模型進(jìn)行了多重共線性檢驗。若模型中的方差膨脹因子VIF>10，則認(rèn)為該回歸方程存在嚴(yán)重的多重共線性問題，實驗結(jié)果顯示不存在多重共線性問題。

5.3.1??企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響

從模型（1）的回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的一次項在1%的顯著性水平上顯著為正，平方項在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這表明了企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率具有倒U型關(guān)系，與所作的矩陣散點(diǎn)圖結(jié)果基本相符，研究假設(shè)H1得到了驗證。企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度較小會導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新體系和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不完善，研發(fā)監(jiān)管缺失等問題。隨著研發(fā)投入占比持續(xù)增加，創(chuàng)新研發(fā)出現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，企業(yè)積累經(jīng)驗和科研人才獲取，從而提高技術(shù)創(chuàng)新效率。然而，當(dāng)企業(yè)研發(fā)投入占比過高時，研發(fā)資金的冗余和優(yōu)質(zhì)項目的有限性之間的不匹配，導(dǎo)致研發(fā)具有更高風(fēng)險。

企業(yè)規(guī)模在1%的水平上顯著為負(fù)，即企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大會導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新效率的降低。資產(chǎn)負(fù)債率在5%的水平上顯著為正，說明隨著企業(yè)融資約束指數(shù)值的降低，將為企業(yè)進(jìn)行科研投入提供足夠資金并擴(kuò)大可供選擇的科研項目范圍，帶來技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。