關于研發投入對于企業成長性影響的研究

張文新 蔣嘉欣 劉玥 宋時雨

【摘 要】本文以2013-2017年江蘇省190家上市公司為研究對象，對企業研發投入強度對企業成長性的影響進行研究，旨在總結現有成果，分析江蘇上市公司研發投入特點，構建研究框架，為進行下一階段的課題研究提供參考。

【關鍵詞】研發投入；成長性

一、引言

探討兩個變量之間的相關性問題，研究方法主要有因數分析、相關分析和回歸分析。正常情況下，雙變量相關性問題選用哪一種方法，都能得出一致的結論。回歸分析由于具有定量、預測和可控制的特點，為本文所采用的主要方法。

本文采用的數據分析工具為IBM SPSS Statistics 22，該統計軟件能夠根據引入的數據，自動進行相關性分析、回歸性分析等。

二、文獻綜述和理論假設

通過對相關文獻進行整理，可以大致將其按研究方向、研究對象、研究結論和所使用的方法進行分類。以往文獻對于研發投入和企業成長性的關系研究，主要有5方面的結論，包括正相關、負相關、無關、U型倒U型和滯后期。

（一）正相關

國內外都有得出研發投入與企業成長性呈正相關關系結論的文獻，也就是說這部分學者認為研發投入能夠促進企業業績增長和持續發展。

在這種觀點的基礎上，衍生出另外兩個方向的研究結論。一部分學者雖然認同研發投入對企業成長性的促進作用，但是他們覺得這種促進作用有滯后性，也就是企業加大研發投入強度，不會立刻在當期經營上收獲成效，大約要滯后2-3年，甚至更久。

另一部分學者著眼于對研發強度的具體研究，認為過量或不足都不利于企業成長，二者呈倒U型關系。

（二）負相關和無關

那么與之相對地，就有負相關與正U型的結論，認為加大研發投入不利于企業成長。還有少部分學者認為二者不相關，或者說相關性不顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2013-2017年我國江蘇省上市公司為研究對象， 剔除在財務報表中未公布研發支出以及財務數據不全的上市公司；考慮到研發投入對公司績效的滯后效應影響，剔除了上市不足四年的上市公司；剔除了被st和st*的上市公司，防止異常經營對研究結果產生影響，最終得到樣本公司190家。本文使用的數據為上市公司年報數據，均來自國泰安金融數據庫。

（二）變量設計

1.研發投入強度（RDI）。企業研發費用指其在產品、技術、材料、工藝、標準的研究和開發過程中發生的各項費用，本文采用研發費用占營業收入的比重這一指標對研發投入強度進行度量。

2.營業收入增長率（GR）。企業以盈利為主要目標，通過營業收入增長率反應企業成長性和經營發展情況。

3.控制變量。研究設計了資本結構（Lev）、企業規模（size）、股權集中度（CR）和自由現金流（Cfo）4個控制變量。

（三）模型設計

為考察研發投入強度和企業成長性之間的關系，本文建立模型：

GR=αi+βi*RDIi+ε（i=2013，2014，2015，2016，2017）

在回歸分析中，因變量的值由常量a和回歸部分決定，可以計算出自變量改變1單位，因變量平均改變的單位數量。上述模型公式中，α為截距，β為系數，ε作為殘差要對其進行兩方面的檢驗：1.是否獨立；2.是否為正態分布。

四、實證分析

（一）描述性統計

表4.1為選取的自、因變量原始數據的簡單描述性統計結果，表中包括樣本公司2017年的營業收入增長率、2013至2017每年研發強度的最值、均值和標準差。據表可知，各年樣本公司研發投入的平均值在4%左右，2013年研發強度最大的公司為蘇大維格（300331），達到21.85%，2014年為天澤信息（300209）20.42%，2015-2017年均為南大光電（300346），分別為24.46%、30.91%、21.69%；而研發費用在個別年份為0的公司包括2017年的玉龍股份（601028）以及2016年的南京新百（600682）。說明不同行業之間，各公司研發投入存在較大差異，所選樣本公司具有多樣性和代表性。

（二）實證結果與分析

根據所建立的模型，運用SPSS軟件，將2013-2017各年的研發投入費用與最后一年的營業收入增長率作相關分析。由表4.2.1呈現的第一列數據可得出初步結論：2016年的研發投入費用與2017年的營業收入增長率呈強線性正相關關系，且顯著性雙尾檢驗得出P值小于0.05，結論可信；2015年的研發投入費用與2017年的營業收入增長率呈正相關關系，但P值超過了0.05，相關不顯著；其余各年的研發投入費用與2017年的營業收入增長率不相關。從而可知，當年投入的研發費用并不會在當年就對營收產生較大影響，而是可能存在一個1-2年的滯后期。

再進一步針對2016和2015年的研發投入費用對2017年營收增長率作回歸分析，同時進行殘差檢驗。

GR=0.141+0.037*RDIi+ε（i=2016）

GR=0.194+0.026*RDIi+ε（i=2015）

同時，回歸分析必須對殘差e是否獨立進行檢驗。根據Durbin-Watson法可知，e呈正態分布，它的σ取值等于2最為理想，1-3之間比較正常，其余情況e不獨立。還可以通過繪制PP圖或標化殘差圖檢驗是否正太分布。由圖可知σ大約在2左右，殘差獨立，輸出結果可信。2016和2015年的回歸分析模型的殘差分別為2.034和2.036，接近于2，為理想取值。

表4.2.2 2016年回歸分析結果及殘差檢驗

（三）t檢驗

根據研發強度對公司成長性影響的回歸分析結果可知，當設定顯著性水平為10%時，2015-2016年研發強度對公司成長性的回歸系數分別為0.026和0.037，回歸系數t檢驗的t的絕對值分別為1.753（P=0.081<0.1）和2.762（P=0.006<0.1），均能通過檢驗，回歸系數具有顯著意義。常數項分別為0.194和0.141，常數項t檢驗的的絕對值分別為2.409（P=0.017<0.1）和1.830（P=0.069<0.1），常數項均能通過t檢驗，常數項具有顯著意義。

五、結論

綜合以上分析結果，以江蘇省190家上市公司為研究對象，可以得出以下結論：企業研發投入強度對企業成長性有促進作用，且存在大約兩年的滯后期。此外，單獨拿出2016年研發強度的數據，按照0-4%、4%-6%、7%這三個區間進行劃分，分別對各段作相關分析，發現在4%-6%這個區間里，這種研發強度的正向促進作用是最顯著的；在0-4%區間里，正向促進作用較弱；超過7%的投入比率，則有一個微弱的負相關關系。也就是可以推測出：不足或者過度的研發投入都會對企業成長產生不利影響，但是由于無法嚴格檢驗，其推測尚且存疑，有待進一步選取其他數據進行檢驗。

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