新時代背景下的制造業企業技術創新投資效益研究

馬忠民　鞏雅慶??

摘要：新時代背景下，解決不平衡不充分的發展問題，必須依靠技術創新投入，堅持創新驅動、智能轉型。論文以2012—2016年江蘇省31家設備制造上市公司為樣本，選用研發投入、研究人員投入以及外部技術投入等為技術創新投入自變量指標，以凈資產收益率為調節變量，產業競爭強度為控制變量，借助于SPSS20分析了技術創新投入與技術創新投資效益間的關系，研究顯示技術創新投入與其投資效益為非線性關系，而呈倒U型關系。研究結論為新時代下制造業企業在進行技術創新投入時提供了有益借鑒：加大技術創新投入不能盲目，還要注重創新效率，關注市場動態，方能有效提升技術創新投資效益。

關鍵詞：新時代制造業技術創新投資效益上市公司

一、引言

歐美“再工業化”計劃、德國工業40戰略等都將制造業作為爭奪產業競爭的主戰場。制造業作為國民經濟的支柱產業，對社會經濟的發展起到決定作用。目前我國制造業相對于發達工業強國，發展歷程短、產業基礎薄弱、缺乏核心技術和行業競爭力，總體仍處在國際分工價值鏈的低端。黨的十九大、《中國制造2025》以及十三五規劃綱要都明確提出了實施制造強國、促進先進制造業發展，堅持創新驅動、智能轉型。中國特色社會主義進入新時代，矛盾的焦點是解決不平衡不充分的發展問題，必須依靠技術創新投入，提高技術創新投資效益，提升制造業競爭力，促進我國制造業轉型升級。因此，研究制造業企業技術創新投資效益具有重要的現實意義與長遠意義。

二、研究假設

趙莉（2012）認為專利是影響技術創新績效的直接因素[1]，陶永明（2013）認為技術創新投入通過中介吸收能力和技術創新能力的作用，間接影響技術創新績效[2]，杜震、秦旭（2013）的研究表明原始創新投入的技術創新產出彈性最高，但經濟效益產出彈性最低[3]。孫春吉、李新功（2015）認為非R&D投入是提升技術創新投資效益的重要途徑[4]。藺濤、梁靜溪（2015）提出了我國高新技術產業的科技活動投入呈現上升趨勢，其中資本投入的推動作用較大，人力資源和技術投入的產出彈性較小[5]。顧天寶、張紅梅（2014）對制造業物流信息技術投入與企業收益進行投入產出評價，結果顯示投入產出效率不高[6]。李紹東（2012）研究了裝備制造業企業規模與創新問題，認為R&D 經費支出、研發人員全時當量與企業規模之間為倒U型關系；新產品銷售收入與企業規模之間呈倒U型關系[7]。吳衛華等（2014）發現高新技術企業R&D投入強度與企業業績存在倒U型關系[8]。張鐵山、肖皓文（2015）技術創新投入產出與企業技術創新能力和創新效率高低有關，對于技術創新綜合能力高而創新，效率低的制造業雖然投入較多，但產出效率相對較低[9]。程仲鳴、陳榮劍（2017）企業技術創新對競爭優勢之間存在倒U型關系[10]。梳理學界的相關研究可以看出關于技術創新投資效益研究各持不同意見，而研究的結果也各有不同。學者們在研究技術創新時常常會把影響因素分為內部技術創新要素和外部創新要素來研究，本文假定技術創新投入的其他一切外部影響因素一致，只選擇主要技術創新投入要素：研發經費、研發人力投入和外部技術投入來作出假設，以期證明這些要素與技術創新投資效益的關系，為此作出以下假設：

H1：研發經費投入與其投資效益呈倒U型關系；

H2：研發人力投入與其投資效益呈倒U型關系；

H3：外部技術投入與研發經費投入呈正相關關系。

三、樣本選取與數據來源

論文選取江蘇省設備制造業上市公司共31個作為樣本，在2012年—2016年五年間的技術創新投入及相關收入的數據進行研究，主要包括研究費用、研究人員投入、外部技術投入、凈資產收益率和銷售收入等相關數據。本文數據主要來源于巨潮資訊網各個上市公司的年度財務報告、同花順網的相關指標數據和《2015年全國科技經費投入統計公報》。

四、指標選取與變量設計

（一）指標選取

基于研發經費、研發人力的投入和外部技術的投入對技術創新投入發揮主要作用，并考慮到數據的可獲得性，故選取這三個指標作為技術創新投入指標。反應技術創新產出能力的主要指標有專利數量和新產品的銷售收入，考慮到專利數量的數據欠缺，故選用銷售收入作為技術創新產出能力的指標。同時，在分析樣本公司的盈利能力時，選用了凈資產收益率。

（二）變量設計

研究選用新產品銷售收入（Y）來衡量技術創新產出能力，作為技術創新投資效益的因變量。自變量為研究費用、研究人員投入和外部技術投入。首先，可以利用研究費用占銷售收入的比重來表示研發投入強度（RDA），這樣有利于更好的體現技術創新投入。其次，通過計算研究人員數量與全年平均從業員工總數之比來得出研發人員投入力度（RDP），并且用研發人員投入力度來更好的衡量研發投入。最后，把外部技術的引入、改造和吸收所投入的資金合三為一，歸總為外部技術投入（ET）。選擇調節變量為凈資產收益率（ROE），控制變量為產業競爭強度（HHI），用赫芬達爾—赫希曼指數（Herfindahl—Hirschman Index）來表示產業競爭強度。

HHI=∑[DD（]N[]i=1[DD）]S2i

其中：Si——第i個企業的市場占有率；N——該產業內的企業數。HHI指數的值越大，數值越接近1，則說明該企業的壟斷程度越高，或者說市場集中程度就越高。該指標的變動范圍在1/N—1之間。

五、實證分析

（一）描述性統計分析

對所獲得的2012年—2016年江蘇裝備制造31個上市公司的樣本數據，利用SPSS20進行技術創新樣本數據描述性統計分析如表1。

從表1可看出，研究投入強度的極小值為04%，而極大值卻為43%，兩個數據相差很大。一般情況下，RDA<1%的企業看作是很難在市場競爭中自立存在的企業；把RDA處于1%—2%之間的企業看作是勉強可以在激烈的市場競爭中生存的企業；至于2%3%的企業就是有自己的專有特色，甚至有自己的競爭優勢所在，并且可以持續發展。本文的數據中LH股份的研發投入強度在2013年最低為04%，而其2012—2016年的平均研發投入強度為47%，這說明LH股份在競爭市場中處于艱難地位。在本文的31個樣本中，有1家企業RDA<1%，有3家企業1%3%。其中TG公司的研究投入強度最大，說明已經在市場中占有一席之地。表中的數據顯示研究人員投入力度差異也很大，從整體均值來看RDP值還是不錯的。從外部技術投入的差值和標準差的數據來看各企業的外部技術投入差異很大。從表中HHI指數的相關數據可以看出雖然有很強勢的企業，但是均值不算太大，說明各企業間的競爭很激烈。

（二）相關性檢驗分析

對技術創新各指標進行相關性檢驗（為節省篇幅這里省略 Pearson 相關性檢驗表）。結果顯示，外部技術投入（ET）與銷售收入（Y）的相關系數為0708，并且它們在1%水平上顯著相關。這說明了外部技術投入對銷售收入有一定的影響作用，且呈正相關關系。RDP與Y的相關系數分別為-003，這說明RDP對Y起到負作用。RDA與ROE的相關系數為-0283，并且在1%上顯著相關，說明兩者呈現負相關關系。RDA與Y的相關系數為-0134，且在5%的水平上顯著相關。因此，先暫定RDA與Y存在負相關關系。RDA與ET的相關系數為0068，說明兩者呈正相關關系。從表2可以看出各個變量指標之間的相關系數的絕對值都比較小，這就表明變量之間不會出現嚴重共線的情況。

（三）實證模型的建立

分別構造三個線性回歸模型，用以驗證提出的假設，選用面板數據建立了以下回歸模型：

模型一：

Yt=β0+β1RDAt+β2ROEt+β3HHIt+μt

模型二：

Yt=β0+β1RDAt+β3RDPt+β3ROEt+β4HHIt+μt

模型三：

Yt=β0+β1RDAt+β2RDAt×ETt+β3ROEt+β4HHIt+μt

模型一為反映研究費用投入與其技術創新績效之間關系的模型。模型二是研究人員投入與技術創新績效關系模型。模型三為研究投入和外部技術投入相互調節下技術創新效益模型。其中Yt表示企業在t年的銷售收入。RDAt是在t年的研發投入力度；RDPt是在t年的研究人員投入力度；ROEt是在t年的凈資產收益率；ETt是在t年的外部技術投入；HHIt是在t年的產業競爭強度。而RDAt×ETt則是在t年研究費用投入強的與外部技術投入的交互項。

（四）多重性共線性檢驗

盡管在相關性分析中可以初步看出各變量之間的相關系數的絕對值較小，出現嚴重多重共線的可能性不大。但是，為了驗證模型的真實性和可信度，本文利用SPSS20對三個模型進行了多重共線性分析，結果如表2。

表2顯示的容差數值都遠大于01，所以模型中的自變量之間不存在嚴重的多重共線性的問題。

（五）多元線性回歸模型統計分析結果

利用SPSS20對技術創新投資效益進行了多元線性回歸分析，表3為其統計分析結果：

從表3中可得到模型一中的β1=-0112為負，而β2=0078為正，所以模型一并不是簡單的線性回歸方程，研究費用投入強度與技術創新投資效益也不是簡單的線性關系，而是倒U型關系，所以假設一成立。同理，模型二中的研究人員投入力度與技術創新投資效益也呈現倒U型關系，所以假設二也是成立的。在模型三比模型一多了一個研究投入強度和外部技術投入的交互項，但是模型三的F值卻比模型一大很多，這說明模型三的自變量對因變量的整體影響比模型一顯著很多。進一步證明了研究投入強度對外部技術投入具有一定的調節作用。而在變量相關性檢驗中RDA與ET的相關系數為正。綜上可得，研究費用投入強度與外部技術投入呈正相關關系，則假設三成立。

六、研究的借鑒與不足

制造業對社會經濟的發展起到決定作用。新時代下，必須依靠制造業技術創新投入，堅持創新驅動、智能轉型。本文以2012年到2016年江蘇省31家設備制造上市公司為樣本，采用研發投入、研究人員投入以及外部技術投入等作為技術創新投入的主要指標，分析與技術創新投資效益相關指標間的關系，研究顯示技術創新投入與其投資效益為非線性關系，會出現倒U型關系。說明企業技術創新投入存在臨界值，并不是投入越大越好。如果一味地加大投入，而沒有考慮創新效率，可能會導致新產品的成本過高，或者企業專注于自身新產品的研究，卻并沒有了解市場的動態需求，反而使企業陷入困境。

由于獲取數據的不足，本文只對技術創新的主要指標進行研究，沒有考慮其他影響因素，可能會導致研究結果存在一些缺陷；另外沒有具體研究技術創新投入與創新效益的臨界值大小，有待于未來深入研究。

參考文獻：

[1]趙莉高新技術企業專利管理與技術創新績效關聯研究[D].華中科技大學，2012

[2]陶永明企業技術創新投入對創新績效影響研究——基于吸收能力視角[D].東北財經大學，2013

[3]杜震，秦旭高技術產業創新投入配置對創新效率影響分析[J].工業技術經濟，2013（4）：105—107

[4]孫春吉，李新功技術創新資源投入對產業創新績效的影響——基于非R&D投入的調節反應[J].發展研究，2015（4）：33—35

[5]藺濤，梁靜溪我國高技術產業創新投入產出效率研究[J].產業經濟，2015（2）：54—57

[6]顧天寶，張紅梅河北省制造業企業物流鏈信息技術投入產出效率評價[J].河北經貿大學學報，2014，35（1）：114—116

[7]李紹東中國裝備制造業的企業規模與創新[J].中國科技論壇，2012（2）：53—58

[8]吳衛華，萬迪防，吳祖光高新技術企業R&D投入強度與企業業績——基于會計和市場業績對比的激勵契約設計經濟與管理研究[J].經濟與管理研究，2014（05）：93—102

[9]張鐵山，肖皓文中國制造業技術創新能力和效率評價研究[J].工業技術經濟，2015（10）：99—106

[10]程仲鳴，陳榮劍企業技術創新對競爭優勢的影響——基于我國制造業上市公司的經驗證據[J].財會月刊，2017（29）：11—17

〔本文系國家社科基金（項目編號：17BGL141）；江蘇省教育廳高校哲學社科項目（項目編號：2017SJB1012）。〕

（馬忠民、鞏雅慶，徐州工程學院管理學院。）