我國上市公司研發投入對公司績效影響的滯后效應研究

摘要：研發投入是企業技術創新的重要途徑，對提升公司績效有著重要的作用。文章選取2007-2011年我國滬深兩市制造業91家上市公司持續5年的面板數據作為研究對象，采用雙向固定效應模型實證分析了上市公司研發投入對公司績效的滯后效應。研究發現，我國上市公司的研發投入對公司績效存在著顯著的滯后效應，且滯后兩年的效果最為顯著。

關鍵詞：研發投入；公司績效；面板數據；雙向固定效應模型

一、 引言

科技研發在經濟增長中一直發揮著突出的作用，眾多的經濟學家將經濟持續增長的根源歸咎為研發活動，即有組織的知識創造、生產、擴散和應用的過程（Wang，2007）。我國正處于經濟轉軌時期，從2005年至今研發經費和研發強度都不斷增加。根據2007年世界經合組織發布的報告《主要科學技術指標》，我國的研發支出水平已經位居世界第四。雖然我國的研發支出水平已有較大的提升，但是研發投入強度僅為1.4%，仍遠低于西方發達國家的2.68%，這說明我國研發活動帶來的產出效應仍較低。企業作為研發活動的執行主體、資金的投入主體和科技轉化為生產率和產品的直接承擔者，在國家科技研發體系中占有重要的地位，而上市公司則是重中之重。加強上市公司的研發能力，可以有效的提升企業的核心競爭力，進而提高企業的績效。

現有關于研發投入的文獻大多集中于地區、國家等宏觀層面的研究，較少的關注上市公司的研發行為對公司績效的影響。由于受到數據無法獲取的約束，學者們研究企業的研發行為均選取小樣本進行分析，這使得研究結果的可靠性令人懷疑，更鮮有文獻能針對研發投入對公司績效滯后效應做專門的探討。針對現有研究中存在的問題，本文選取2007年～2011年我國滬深兩市制造業91家上市公司持續5年的面板數據作為研究對象，采用雙向固定效應模型實證分析了上市公司研發投入對公司績效的滯后效應。

本文其余部分安排如下：第二部分為文獻回顧，對國內外文獻進行了梳理和分析；第三部分為研究設計，重點闡述了雙向固定效應模型的設計；第四部分為實證結果與分析；第五部分為本文的結論與展望。

二、 文獻回顧

國外關于研發投入對公司績效影響的研究開展的較早，取得了豐碩的研究成果。Young和Byrne等（2000）則證實了研究投入會對企業未來的價值有明顯的促進作用。Gamer等（2002）研究發現，研發投入會對企業價值產生重要的影響。Brown和Petersen（2011）的后續研究也發現研發投入對企業價值的發揮著巨大的積極作用。Markides （1999）提出了研發投入的“加速化陷阱”，即長期加速研發投入可能會給企業帶來高成本風險和不可預知的后果。然而，Li（2011）則認為研發投入可以降低技術密集型企業的風險，增強企業股票的收益率。Aboody和Lev（2001）研究了研發投入對化工企業績效的影響，發現這種影響具有顯著的滯后性，且滯后三年的效果最顯著。

國內關于研發投入的研究起步較晚，學者們主要是沿襲國外學者的研究思路，并以中國的數據進行檢驗。何偉（2003）研究發現，我國研發投入僅在3年內對企業的績效產生正向影響，存在較為明顯的短視性。梁萊歆和張煥鳳（2005）對150家高新技術上市公司的實證分析，結果發現研發投入存在一定的滯后性，但未明確指出滯后期。王玉春和郭媛嫣（2008）研究發現，僅有前一期研發投入、前兩期研發投入與本期產出均有正相關關系。其中，前兩期研發投入與本期產出的正相關關系比前一期研發投入與本期產出的正相關關系更加明顯，這說明公司研發投入產出具有滯后性，且滯后性兩年的效果比滯后性一年的效果顯著。然而，任海云和師萍（2009）以滬市71家制造業上市公司為研究對象，發現研發投入并未表現出滯后性。

國內外學者關于研發投入對公司績效影響的研究已經取得了較多的成果，但西方發達國家的經驗能否適用于我國上市公司，一定程度上令人質疑。國內學者檢驗研發投入對公司績效的滯后效應時研究樣本為混合截面數據，采用的檢驗方法為簡單的OLS回歸，這樣得出的結論能否具有代表性也值得商榷。

三、 研究設計

1. 樣本選擇與數據來源。本文選取了2007年～2011年我國年滬深兩市的制造業上市公司為研究對象，樣本的篩選過程如下：首先，剔除在財務報表中未公布研發支出的上市公司；其次，考慮到研發投入對公司績效的滯后效應影響，本文剔除了上市不足四年的上市公司；再次，剔除了被ST和*ST的上市公司；最后剔除財務數據不全的上市公司。經過對樣本的平衡處理后，我們共獲得91家制造業上市公司2007年～2011年的面板數據本文主要通過手工收集上市公司相關報表中的研發投入信息，研究所采用的上市公司財務數據均來自于銳思金融數據庫。

2. 變量定義與模型設定。

（1）變量定義。被解釋變量：衡量企業績效的指標主要有凈資產收益率（ROE）、托賓Q等。由于我國資本市場尚不健全，采用托賓Q作為企業績效的代理變量會存在數據難以獲取、非流通股權市值難以計量等問題。所以，本文采用ROE作為企業績效的代理變量。解釋變量：目前，國內外學者主要采用研發水平和研發強度來計量研發投入。研發水平為RD支出的自然對數，采用研發水平的學者主要有王玉春和郭媛嫣（2008）、康艷玲等（2011）。研發強度為研發支出與主營業務收入的比率，采用研發強度的學者主要有Keizer等（2002）、Sher和Yang（2005）。本文綜合考慮現有研究的成果，擬分別采用研發水平和研發強度作為企業研發投入的代理變量。控制變量：為了控制公司其他特征對企業績效的影響，本文選用的控制變量主要有：企業的資本結構（Lev）為企業期末的資產負債率，企業規模（Size）為企業總資產的自然對數，企業成長性（Growth）為企業主營業務收入的增長率，自由現金流（CFO）為企業自由現金流量與總資產的比率。

（2）模型設定。面板數據（Panel Data）可以從時間和截面兩維度挖掘模型中存在的潛在信息，已被廣泛的運用于實證研究中。現有研究主要采用的面板數據中的固定效應模型進行分析，即只考慮了個體效應，且未調整不同時期不同公司的殘差相關關系，這樣得出的結論往往帶有較大的偏誤。在對面板數據分析時，如果僅使用考慮個體效應的面板數據模型，此時估計出來的結果會有較大的偏差，且這個偏誤會隨著時間效應的增加而不斷增大。所以，本文在設定研究模型時不僅考慮了個體效應的影響，還考慮時間效應的影響。在處理面板數據時，為了確定是選擇固定效應模型還是隨機效應模型，本文采用Hausman檢驗進行了分析。Hausman檢驗的結果顯示，p值為0.000，故拒絕原假設“H0”：，即應使用固定效應模型，而非隨機效應模型。

為了科學考察研發投入對公司績效的滯后效應，本文綜合考慮個體效應和時間效應，構建雙向固定效應模型（Two-way FE）。模型（1）為了考察研發水平對公司績效的滯后效應，而模型（2）主要是考察研發強度對公司績效的滯后效應。

ROEit=?琢0+?琢1RDLit-n+?琢2Levit+?琢3Sizeit+?琢4Growthit+?琢5Cfoit+?琢6?撞Yearit+?濁it+vit（1）

ROEit=?琢0+?琢1RDLit-n+?琢2Levit+?琢3Sizeit+?琢4Growthit+?琢5Cfoit+?琢6?撞Yearit+?濁it+vit（2）

其中，n為0時，模型分別表示當期研發水平或研發強度對公司績效的影響；n為1時，模型表示研發水平或研發強度對滯后1期的公司績效的影響；n為2時，模型表示研發水平或研發強度對滯后2期的公司績效的影響；n為3時，模型表示研發水平或研發強度對滯后3期的公司績效的影響。為了控制時間效應的影響，特設定年度虛擬變量Year，在n=0時，Year以2007年為基期；在n=1時，Year以2008年為基期；其他情況以此類推。ηi為不可觀察的個體效應，νit為隨機干擾項。由于本文選取的樣本均為制造業上市公司，所以模型中未考慮行業效應的影響。

四、 實證結果與分析

根據前文的分析，本文采用STATA12.0中的雙向固定效應模型回歸方法進行估計。表1為研發投入與公司績效滯后效應的雙向固定效應分析結果。從模型（1）的回歸結果可以發現：研發水平對當期的公司績效關系并不顯著，t值僅為1.61。這可以說明，研發投入的當年并不能給公司的績效帶來正面的影響。研發水平與滯后一期的公司績效在0.1的水平下顯著正相關，彈性系數為0.034。這可以說明，我國上市公司的研發投入需要一年的時間才能得到市場的認可，本文的這一結論驗證了謝小芳等（2009）的論斷。研發水平與滯后二期的公司績效在0.01的水平下顯著正相關，彈性系數高達0.062。這可以說明，我國上市公司研發投入在滯后兩年后可以增強企業的核心競爭力，顯著的提升企業的績效，發揮了研發的推動器作用。研發水平與滯后三期的公司績效在0.1的水平下顯著正相關，彈性系數僅為0.015。這可以說明，我國研發投入提升企業績效的功效在滯后三年時已有所下降，一定程度上凸顯出了現階段企業技術研發的競爭性較為激烈，新技術在三年后就有可能面臨被淘汰的危險。總體而言，研發水平對公司績效的三種滯后效應的彈性系數分別為0.034、0.062和0.015，呈現出倒V型的趨勢。這意味著，我國上市公司的研發水平對公司績效的影響存在著顯著的滯后效應，且最佳滯后期為兩年。

從模型（2）的回歸結果我們發現，研發水平與公司績效的彈性系數分別為1.388、1.907和0.754，顯著性水平分別為0.1、0.01和0.1，呈現出倒V型的趨勢。值得說明的是，研發水平與研發強度對公司績效的影響系數有著較大的差異，并非是研究數據存在異常信息，而是由于兩個變量的量綱不同造成的。具體而言，研發水平為研發支出的自然對數，均值為16.303，而研發強度為研發支出和主營業務收入的比率，均值僅為0.015，可以看出研發水平和研發強度存在量綱上的差異。簡言之，我們可以發現研發投入對公司績效的影響存在著顯著的滯后效應，且最佳滯后期為兩年。

五、 研究結論與展望

本文選取2007年～2011年我國滬深兩市制造業91家上市公司持續5年的面板數據作為研究對象，采用雙向固定效應模型實證分析了上市公司研發投入對公司績效的滯后效應。研究發現，我國上市公司的研發投入對公司績效存在著顯著的滯后效應，且滯后兩年的效果最為顯著。本文的政策建議可歸納如下：一方面，科技創新是企業發展的動力，上市公司應加大在研發方面的投入，通過技術創新增強企業的市場競爭力，進而推動公司績效的持續增長；另一方面，由于研發投入在滯后兩年時的外溢效應是最大的，上市公司應注重企業研發投入的持續性，在制定企業的研發政策時應合理把握研發投入的時機。企業的產權性質、成長性水平、公司治理水平、所處的生命周期等一系列因素均對研發投入對公司績效的滯后效應會產生重要的影響，本文將在日后的研究中放寬研究范圍、增加控制變量，探尋多因素影響下企業研發投入對公司績效的滯后效應的作用機理。

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作者簡介：汪克夷，大連理工大學管理與經濟學部教授、博士生導師；趙心剛，大連理工大學管理與經濟學部博士生；孫海洋，大連理工大學管理與經濟學部博士生。

收稿日期：2012-06-04。