釀酒制造業上市公司技術革新與企業績效的相關性實證研究

黃 妍，劉 青，黃亞東

（江蘇食品藥品職業技術學院，江蘇淮安 223002)

隨著經濟全球化的飛速發展，不僅人們的生活水平在不斷提高，我國的科技也是在不斷蓬勃發展，但是從整體上看，我國依然存在創新能力不強，科技發展水平不高的狀況。而技術革新能力關乎企業的生存和發展，黨的十九大報告中也指出要加快建設創新型國家，加強國家創新體系建設，強化戰略科技力量，表明了無論是國家還是企業都認識到了創新的重要性和意義。因此，在這樣的市場經濟環境中，企業必須不斷提高企業核心技術水平，維持企業核心競爭優勢，才能獲得持續生存和發展的機會。

酒精及飲料酒制造業在我國有著悠久的歷史，經歷了輝煌的發展時期和發展歷程，為我國的經濟發展做出了不朽的貢獻，但是隨著新工業的產生和不斷崛起，酒精及飲料酒制造業因為創新力的不足和技術革新發展速度較慢等原因，帶來了發展上的阻礙。并且因為近年來國家宏觀制度的調控，政策的不斷改變，與之相關的部門和政府單位對酒精制造業的要求也不斷趨于嚴格，這些政策的實施對酒精制造業的健康發展也產生了不同程度的影響。因此，要想改變消極的市場現狀，就要求酒精及飲料酒制造業提升自身的創新能力，發展屬于自身的核心競爭力，保持和鞏固其在行業中的地位。

1 文獻綜述

研發支出對企業績效有著密不可分的影響，因此研究研發支出對企業績效的影響也就成為了學者的研究熱點。學者對于研究企業研發支出與企業績效之間的關系，基本采用實證分析方法，論證二者是否具有相關關系，有著怎樣的相關關系。根據現有的研究文獻，學者對研發支出與企業績效之間的相關性結論大致分為以下3種。

1.1 研發支出對企業績效呈現顯著正相關關系

梁萊歆、張煥鳳[1]研究發現，高科技企業研發支出強度與企業盈利能力和成長能力之間存在著顯著的正相關關系，而研發投入對后續年度企業績效的產出效應呈逐漸下降趨勢。程宏偉、張永海等[2]運用96 家高新技術企業上市樣本數據進行實證研究和分析，研究結果表明，研發投入對企業績效有正向影響，但是隨著年份的延長，這種影響將逐漸減弱，同時也發現高新技術企業整體研發投入水平較低。彭澤瑤、黃德忠[3]在對汽車制造業的實證研究中，得出該行業的研發支出與企業績效呈顯著正相關關系，并且這種關系的影響未表現滯后性。同樣的，外國學者Garner、Nam 等[4]研究了243 家互聯網和生物制藥企業，并且在研究研發投入與企業績效關系的同時，引入創新速度，結果同樣表明，研發投入與企業績效存在正相關關系。Ren 和Eisingerich在對中小企業績效進行實證研究中也發現，研發投入的增長會對企業績效產生積極的影響。

1.2 研發支出對企業績效呈現負相關或不相關關系

游春[5]以滬市A股中小企業上市公司信息為研究數據，研究表明，R&D 支出與ROE 所代表的企業績效不相關。陸玉梅、王春梅[6]以2005年—2008年連續3年99 家制造業和信息技術業上市公司研發投入數據為研究基礎，實證研究結果表明，研發投入強度與當期的企業績效的關系表現為負相關。李中、周勤[7]也在上市公司的實證研究中證實了，研發投入與企業績效呈負相關關系。此外，楊劍發現，研發密度對企業績效的影響是呈非線性關系的，這意味著研發支出對企業績效的影響呈先減后增的曲線關系。

1.3 研發支出對企業績效呈現滯后性關系

周艷、曾靜[8]以在2002年—2009年滬深上市，連續披露研發支出信息的企業為研究樣本。實證研究發現，研發費用投入、研發人員投入與企業利潤呈正向相關，并且均存在滯后效應。孔慶景[9]、毛德鳳、李靜等[10]在各自的實證研究中均發現，研發投入能夠促進企業營業利潤率的增長，并且這種促進作用具有一定的滯后性。

2 研究設計

2.1 研究假設

研發投入強度的強弱對企業有著不同程度的競爭優勢，企業的研發能力決定了企業的核心競爭能力。當企業研發出新的產品，可以為企業帶來極大的競爭優勢，這些優勢可以為企業帶來產品的不可替代性，起到降低企業成本，提高企業利潤的作用，從而促進企業在市場中占據舉足輕重的位置，提高企業績效。所以，針對上述的研究基礎和理論基礎，提出以下假設：

假設1：研發投入強度與企業績效呈正相關關系。

假設2：研發投入強度對企業績效的影響具有滯后性。

2.2 樣本選擇與數據來源

本文所選擇的研究樣本數據，主要是在創業板上市的酒精及飲料酒制造業企業，共有34 家公司，在剔除了ST 股和財務數據不完整的創業板上市公司后，共選擇23 家2015年至2017年公司的財務數據為研究樣本進行實證分析。

2.3 變量設計（見表1）

2.3.1 解釋變量

研發投入強度（RDI）是衡量企業創新能力的核心指標，用來表示企業對科技創新活動的重視程度,所以在相關研究中，大多數學者都選取研發投入強度為解釋變量。因此，本文也選取研發投入強度為解釋變量。研發投入強度的計算有3 種方法：研發支出/銷售收入、研發支出/總資產、研發支出/權益市場價值。根據本文模型的建設需要，選取研發支出與銷售收入的比值來表示研發投入強度，其具體表達公式如下：

2.3.2 被解釋變量

本文中的被解釋變量是企業績效，企業績效是指一定經營期間企業的經營效益和經營者業績。主要有兩種評價指標：一是財務績效指標，二是市場績效指標。但是，由于我國資本市場的不完善，市場績效指標難以體現企業價值。所以，本文選取財務績效指標來反映企業績效。

凈資產報酬率（ROE）作為杜邦分析法體系中綜合性最強，最具代表性的指標，它是反映企業所有者投資回報的重要指標，也是反映企業盈利能力的核心指標。因此，選取該指標代替企業績效作為被解釋變量，具體表達公式如下：

2.3.3 控制變量

為了確保本文研究的技術革新與企業績效關系的全面性和準確性，在進行回歸模型時，還應該選取可能會影響企業價值的因素作為控制變量。

（1）企業規模（SIZE）

企業規模指對企業生產、經營等范圍的劃型。企業規模的大小在一定程度上對企業價值具有不可缺少的影響，為此，在變量中引入企業規模作為控制變量，以控制其對研究結果的影響。其表達公式如下：

（2）資產負債率（LEV）

資產負債率是用以衡量企業利用債權人提供資金進行經營活動的能力，以及反映債權人發放貸款的安全程度的指標，它可以反映公司的債務水平，也可以反映企業財務結構的合理性和償還債務的安全性，資產負債比率表示為年末負債總額除以年末資產總額的百分比，具體公式如下：

（3）成長性（GROWTH）

成長性是衡量一個企業發展速度的重要指標，代表著企業未來的發展和成長潛力，因此，企業的成長性對本次的研究也有著不可缺少的影響，所以引入成長性作為控制變量，并且選取營業收入增長率來表示，具體表示公式如下：

2.4 模型構建

表1 變量定義表

相關性分析是分析兩個或者多個相關變量，由此來衡量這些變量之間的密切程度。多個相關性的元素之間必須存在某種聯系或概率才能夠對其進行相關性分析。在以往的相關性實證性研究中，大部分的學者都會采用多元回歸分析方法來進行實證研究，因此本文在借鑒前人研究成果的前提下，根據上述研發投入強度與相關指標的假設模型。建立以下模型：

在模型中，α 是回歸方程的截距項，β 是各項變量的回歸系數，ε 為殘差項，Y 為被解釋變量，及本文中的凈資產報酬率，i 表示樣本企業，t 表示樣本企業所屬的年份。

3 實證分析

3.1 描述性統計分析

本文通過對樣本企業整理的數據，運用spss22.0 分析系統，得出描述性統計結果，具體見表2樣本描述性統計分析表。

從表2可以看出，研發投入強度2015年至2017年的極大值為5.27 %，極小值為0.05 %，平均值為1.15225 %，標準偏差為1.205765，說明在樣本企業中，不同的企業之間的研發投入強度水平差距較大，而且企業從2015年到2017年不僅極大值從5.27%降到了3.52%，平均值和標準偏差也都有所降低，表明了樣本企業不僅對研發投入的重視程度不夠，還有遞減的趨勢。凈資產報酬率極小值都是正數，但是之間的離散程度也很大，說明企業雖然都可以利用企業自有資產獲得利潤，但是各自企業的自有資產獲利能力不盡相同。從各項指標的極大值極小值可以看出，極大值與極小值之間的差距相對較大，尤其是成長性指標。

3.2 相關性檢驗

根據研究的需要，對上述的相關變量的數據進行相關性檢驗，具體相關性分析檢驗結果見表3。

表2 樣本描述性統計分析表

表3 變量相關性分析表

從表3 變量分析表中可以看出，研發支出與凈資產報酬率之間的相關性為0.116，雖沒有通過顯著性水平，但是可以初步判斷出研發支出與企業績效呈正相關關系，也就是企業的研發投入強度越大，企業績效越高，即表明企業技術革新可以提高企業績效。由于相關性分析的結果僅僅是變量之間的相關關系，未考慮其他相關的變量的影響，具體是否顯著正相關還需進一步結合回歸分析進行檢驗才能最終判定。還可以通過表4 初步判斷變量之間是否共線，如果存在共線問題，會影響回歸分析的效果，可能使得回歸結果不具有統計學意義，一般解釋變量的相關系數大于0.8，表明會產生共線的可能性。此次相關性分析表中極大值為0.737，小于0.8，可以判斷此次的研究回歸結果不存在共線問題。

3.3 回歸分析

根據變量相關性分析表的內容，可以初步判斷企業技術革新與企業績效呈正相關關系，但是具體的顯著性和滯后性還需要運用回歸分析進行進一步檢驗。

（1）企業研發投入強度與當期的企業績效的回歸分析（表4—表6）

由4 表—表6 可知，R 平方反映的是因變量的全部變異能通過回歸關系被自變量解釋的比例，數值為0.038，說明所建的模型具有一定的擬合度，有一定的解釋能力；D—W 值又稱為杜賓瓦爾遜值，為0.540，小于2，表明模型的殘差項之間不存在自相關，VIF 值是指方差膨脹因子，取值范圍大于等于1，VIF 值越大，變量之間的多重共線性就越嚴重，從回歸模型系數表中可以看出，VIF 值都大于1，遠小于10，表明自變量之間的相關性對回歸模型影響較小，不存在多重共線性問題。可以看出，回歸模型試驗具有統計學意義，具有一定的參考價值。

表4 2015年—2017年研發投入強度與企業績效的模型匯總表b

表5 2015年—2017年研發投入強度與企業績效的方差分析表b

回歸結果顯示，回歸模型中的F 值為3.628，對應的P 值為0.004，顯著性水平小于0.05，表明當期的研發投入強度對企業績效的影響是顯著的。回歸系數與相關系數之間的關系呈正相關關系，所以回歸系數為1.538，表明研發投入強度與企業績效呈顯著正相關關系，所以假設1 研發投入強度與企業績效呈正相關關系成立。

（2）企業研發投入強度與滯后期的企業績效的回歸分析

回歸結果如表7 所示，企業技術革新與企業績效的回歸系數分別為0.941、1.500和3.396。說明企業技術革新與企業績效存在正相關關系，并且三期的數值呈逐漸上升的趨勢，它表明企業技術革新對企業績效的作用有一定的滯后性，其作用在不斷上升。因此，假設2 研發投入強度對企業績效的影響具有滯后性成立。

表6 2015年—2017年研發投入強度與企業績效的回歸模型系數表a

表7 研發投入強度與企業績效的回歸分析表

4 研究結論

本研究以在創業板上市的23 家酒精及飲料酒制造業為研究對象，提出假設，運用多元回歸模型進行實證分析，探討創業板酒精及飲料酒制造業研發投入與企業績效之間的關系。根據實證分析結果，得出以下結論：

（1）樣本公司的研發投入強度在逐年下降，同時企業間研發投入強度不均衡。從前文的描述性分析可以看出，研發投入強度的各年度均值都在1%左右，而且研發投入強度在逐年遞減，這表明樣本公司的研發水平在逐步下降，競爭優勢日益落后。同時，研發投入的標準差數值較大，反映出樣本企業之間研發投入水平存在較大的差距，部分企業的研發意識缺乏，存在投入不足現象。對此，企業應當加強并規劃企業研發投入強度的力度，合理的，有計劃的開展積極有效的研發投入活動。

（2）研發投入強度與企業績效呈正相關關系。企業的研發投入強度能夠提升企業盈利能力，促進企業績效。即企業可以通過增強研發活動來提高市場競爭力和企業經營績效。具有滯后性，回歸系數在逐年增加，表明企業研發投入強度對企業績效的影響不僅僅表現為當期的正向促進，也表現出對后期的企業績效有促進作用，且作用在不斷增強。基于此，企業應當提高企業技術革新研發效率，快速回籠資金，降低企業負擔，保持企業的優勢地位。

所以，希望通過此次的實證研究來引起企業經營者對技術革新的重視，由此來激勵企業開展積極有效的技術革新活動，構建企業自身的核心競爭力，提高企業績效。