高科技企業的營銷能力對創新的影響
——創新過程的視角

郭立新，陳傳明

（1.淮陰工學院商學院，江蘇 淮安223001；2.南京大學，江蘇 南京210093）

一、引言

在高科技領域和全球競爭市場中，核心技術和前沿技術成為企業制勝的“法寶”，而創新投入作為創新動力，是誕生核心和前沿技術的源泉（Lerner al，2007）。在高質量發展背景下，創新成為我國企業制定發展戰略時“繞不開”的主題，只有不斷加大創新資源投入，才能不斷提升我國企業的自主創新能力和全球競爭力。

改革開放以來，通過引進、消化、吸收的創新模式，中國科技型公司的技術創新能力得到提升，然而，與發達國家相比，仍然存在差距。技術差距的長期存在已經引起政府的高度重視，因而不斷出臺諸如研發減稅、研發補貼、研發支出加計扣除等激勵政策。由于研發活動的巨額投入、高失敗率的存在（張玉臣等，2017），令許多高科技企業在制定研發投入決策時處于“保守和觀望”的狀態，或者出現以獲取政策優惠為目的研發操縱現象（楊國超等，2017）。企業界和決策層迫切需要知道，研發投入與企業績效之間究竟存在何種關系?，F有研究出現了諸如正相關、不相關、負相關、線性、非線性等多種研究結果，這不僅給學術界準確理解研發投入與公司績效的關系帶來困難，而且，也對企業創新實踐產生了不利影響。

另外，營銷活動是企業生產及其他經營活動和市場需求之間的紐帶和橋梁，營銷能力則是通過長期的資源投入和市場運作逐漸形成的知識、技能和慣例的集合。公司品牌建立、企業使命和價值觀的傳播、顧客價值的創造在一定程度上均依賴于公司營銷能力的提升。對營銷能力培育和提升需要大量人、財、物等資源的投入。在資源約束下，對營銷活動的重點投入，必定會影響到公司在其他方面的投入。在奉行市場導向戰略的企業，更會將資金、人員、關系資源等投向市場開拓和占領，投向公司內部營銷人員知識、技能的培訓和激勵，從而減少其他方面的投入。高科技行業公司的研發投入由于涉及的技術含量、技術復雜程度均較高，具有投資大、風險高、周期長的特點，在當前“看得見收益”的營銷投入和“看不見收益”的研發投入面前，許多企業更傾向選擇營銷投入，特別是對上市公司而言，股東收益、高管薪酬、地位、職業發展以及公司股票的市場表現，均與當前公司績效息息相關，因此，上市公司高管選擇能夠短期、快速提高公司績效的營銷投入就不足為奇，特別是當上市公司的營銷能力較高時，營銷投入產生的績效收益更加明顯、有效，投向營銷活動和市場開拓的意愿更強烈。因此，營銷投入可能對研發投入存在“擠出效應”，營銷能力越強的公司，這種“擠出效應”可能越強。然而，過去研究主要分析了營銷能力的積極效應，如Hooley 等（1999）和Vorhie s（1998）的研究，又如，Morgan 等（2009）的研究發現營銷能力及其整合不僅顯著促進市場績效提升，而且顯著促進公司財務績效的提升，Vorhies等（2007）發現營銷能力通過影響員工和顧客的滿意度而對公司績效產生影響。國內也有大量類似研究，例如，韓順平等（2006）、李巍等（2011）、崔登峰等（2018）、顧雷雷等（2017）、李先江（2013）的研究表明營銷能力對企業績效有顯著的積極影響。營銷能力可以直接提升公司績效已得到學術界的研究證實，然而，營銷能力是否對公司研發投入產生影響以及何種影響，現有研究未有明確的結論。

此外，創新投入的成敗，取決于企業研發投入所產生的技術成果能否得到市場的認可和接納，即企業的營銷活動能否有效地將公司改進產品或新產品推向市場，營銷能力強的企業可能會更有效地將這些研發成果推向市場，獲得顧客認可，提高創新成功的概率。但是以前的文獻主要研究了營銷能力對創新結果的直接效應，較少研究涉及營銷能力對研發投入和公司績效的關系的調節影響?；诂F有研究局限，本文從創新決策和成果轉化兩個階段，分析營銷能力對企業創新不同階段的影響差異，主要回答兩個問題：一是營銷能力在創新決策階段，對創新投入有何影響？二是在創新成果轉化階段，營銷能力的調節效應。

二、理論綜述與研究假設

1.創新投入階段營銷能力的作用

能力理論認為，企業能力是指運用資源實現其目標的能力，是企業的累積性學說，是一種組織學習能力，它融合企業的各種技能和知識（Hamel and Prahalad，1990），它包括知識、技術、管理和價值四個系統（Leonard Barton，1992）。營銷能力則是指企業利用各種資源以滿足市場需求、創造市場價值的一種能力（Vorhies et al，2005），是一種可以跨越研發、生產、財務等多種部門以實現內部資源整合，實現企業利潤增長的能力（Morgan et al，2009），它通過實施客戶關系、品牌、新產品開發和供應鏈等方面的運作和管理，來實現資源整合和建立競爭優勢（Ramaswami et al，2009；Bhargava et al，2012），是整合和利用內外各種資源提供產品、服務以滿足市場需求的過程和能力（Day，1994），是在營銷活動過程中產生的滿足顧客需求的一種技能（Carson et al，1993），是為顧客提供讓渡價值的能力（Srivastava et al，1999）。

公司營銷能力對企業創新十分重要（韓德昌等，2010），直接影響企業的產品或服務創新能否得到市場的認可，營銷能力強的企業更容易以更快的速度和規模將創新產品和服務推向市場，贏取和維護市場競爭優勢，原因在于營銷能力強的公司具有更廣泛、更穩定的客戶關系和市場基礎，市場運作和銷售活動效率更高。實際上，較多的實證研究對此邏輯提供了經驗數據的支持，例如，Amabile 等（1996）通過一萬多家企業樣本數據的研究發現營銷能力對公司創新活動和創新產出具有顯著的促進作用，Song 等（1996）基于376 家美國企業樣本的研究表明，營銷能力對企業產品研發、產品創新和識別創新方向等方面具有顯著的積極作用，Weeraw ardena（2003）的研究發現營銷能力對公司創新和市場競爭具有正向作用，O'Cass等（2014）以171家中小企業的實證發現，當公司知識資源和創新能力融合度超越聲譽資源與營銷能力的融合度時，公司成長性得到加強，高聲譽資源與低營銷能力的匹配對公司成長的影響則未通過檢驗。Mu（2015）以中國和美國企業為樣本的實證研究發現營銷能力對企業新產品發展具有顯著的促進作用，提出了構建與企業探索式創新相一致的營銷能力架構建議。Mark Chen 等（2016）以170家企業樣本的研究表明在高動蕩市場中，營銷能力與新產品開發呈現正相關，Martin 等（2016）以拉丁美洲新創國際化企業為研究對象，探討了營銷能力的績效效應對競爭環境的依賴。

此外，國內也有部分文獻研究了營銷能力的影響，例如，于建原等（2007）通過137家企業樣本的實證研究表明，營銷能力正向影響創新欲望、預期和績效。陳錕，于建原（2009）通過問卷調查分析，實證檢驗了營銷能力對企業創新的正向或負向影響可能受到環境動態性的調節，營銷能力通過技術創新方式的不同選擇對創新績效有不同的影響，在低動態性環境中，采用漸進式創新和提高營銷能力能夠獲取較好的創新績效，在高動態性的環境中，營銷能力對創新有雙重影響效應。李清政等（2011）以國內890家企業樣本的實證研究表明營銷能力對企業創新投入強度和投入總量均有顯著的正向影響。陳曉紅，于濤（2013）以340家中小上市公司樣本的研究發現營銷能力對企業研發投入和市場績效均有顯著的正向影響。楊智，張茜嵐，謝春燕（2009）以197家企業樣本的實證研究表明創新導向戰略和市場導向戰略均通過營銷能力對公司績效產生影響。

現有文獻主要關注營銷能力對創新結果的影響，較少涉及營銷能力對研發投入的影響，雖然少量研究表明營銷能力對公司的研發投入或創新投入有顯著的促進作用，然而，這些研究囿于研究樣本的局限，所得結論不一定適用于其他行業或其他類型的企業。我們認為，對于高科技行業公司而言，囿于研發投入的高風險、高收益和高投入共存的特性，企業在研發投入決策時比較慎重，營銷能力高的公司可能更傾向于選擇市場導向的戰略，以期通過風險相對較低的市場開發和營銷投入來實現公司績效的提升，考慮到公司整體資金、人力等資源的有限性和高科技研發項目資金需求的巨大性，高營銷能力公司更愿意將資源投入到可以立竿見影的營銷活動領域，從而對公司研發投入產生“擠出效應”，對公司研發投入產生不利影響；而對營銷能力較低的公司而言，由于不能在銷售、廣告等市場競爭手段方面與競爭對手展開有效競爭，因此，更現實的選擇是通過研發投入來實現產品或技術更新換代或升級，超越競爭對手，從而贏取市場競爭優勢，基于以上分析，可以提出以下假設：

假設H1：在其他條件不變的情況下，營銷能力對公司研發投入存在顯著的負向影響。

2.研發投入、績效的動態影響

在高度競爭的環境下，高技術行業的市場競爭焦點在于核心技術，核心技術必須依靠持續的研發投入和創新積累（CESAR et al，2014；HASHI et al，2013），成功的研發可以帶來市場競爭優勢（LAURSEN et al，2006），核心技術通常具有一定的異質性，而企業異質的、難以模仿和替代的核心資源是企業獲取競爭優勢的來源（Wernerfelt，1984），研發活動形成的技術、工藝改進、發明專利以及知識產權等，可以降低成本、提升質量，阻止競爭對手的“模仿”行為，促進研發成果具備了一定程度的異質性、難以模仿特征，這些結果會給企業帶來一段時期的持續競爭優勢和收益（Barney，2001）。部分實證研究對上述邏輯提供了支持，這些經驗研究基本上支持研發投入與公司績效存在顯著的正相關的線性關系，例如，Wakelin（2001）、Falk（2012）、Connolly等（2005）、尹美群等（2018）、范旭等（2018）等從不同測量和視角的研究表明研發投入對企業績效有顯著的正向影響。

然而，也有學者認為，研發投入不一定有利于提升績效。例如，當研發投入比例很小時，可能和企業績效關系不大；如果研發投入占收入和利潤比例較大，可能對公司績效還有負面影響。例如，Lin等（2006）以258家美國企業作為研究樣本的研究結果發現研發投入與企業績效不存在顯著的相關關系。Hitt等（1991）、Quo（2004）的研究發現研發投入與企業績效顯著負相關。此外，也有研究人員認為研發投入與公司績效的關系可能是非線性的，例如，戴小勇等（2013）、（2018）的研究發現提出了“研發投入-績效關系”存在非線性關系。

本文認為，就現有研究結果而言，研發投入與公司績效的“復雜關系”表現，可能存在三個方面的原因：一是研究對象所處行業、制度、文化背景、歷史階段和地域不同，則二者關系存在差異是容易接受的；二是因為有許多企業因研發失敗而破產，未能進入現有研究文獻的實證樣本，導致現有經驗研究的樣本選擇可能存在偏誤；三是因為現有研究較少考慮研發投入、公司績效的動態連續性和相互影響的內生關系。事實上，高技術行業的研發活動一般具有分階段、周期長和持續投入的特點，公司當期的研發投入可能深受過去研發投入的影響。例如，去年的研發項目可能跨財務結算年度需要今年繼續投入，某些前期啟動的研發項目因不可預測因素的影響導致需要追加投入而延續到本期，某些周期長的研發項目或研發技術可能存在“路徑依賴”，過去通過研發投入形成的技術積累和技術范式，迫使企業繼續沿著原有技術路徑和技術積累繼續投入，研發投入具有明顯的“依賴過去”的鮮明特點，過去研發投入高往往意味著現在投入也高。此外，對公司績效而言，前期公司績效差異，導致了公司可支配資金和資源差異，前期績效更好時，企業有更多的資金和資源來拓展市場、擴大生產規?；蜻M行其他投資活動，從而可能有更好的當期績效?；谝陨戏治?，可以提出以下假設：

假設H2：當其他條件不變時，公司前期研發投入與當期正相關。

如前文所言，公司研發投入決策是在資源約束下做出的，公司研發投入大小一方面取決于公司研發投入意愿，另一方面取決于其投入能力，公司前期績效差異在某種程度上決定了其研發投入能力大小。前期公司績效較好時，公司有更多的可支配剩余用于研發投入，從而對當期研發投入產生積極影響。結合以上分析和參考文獻[50][51]的研究結論，本文提出以下研究假設以作為檢驗調節效應的基礎：

假設H3：當其他條件不變時，公司前期績效與當期研發投入正相關。

3.營銷能力的調節效應

如前文所言，現有實證研究較多地檢驗了營銷能力對企業創新、公司績效的直接影響，但是較少研究涉及營銷能力對公司研發投入和公司績效關系的調節影響，少量研究分析了營銷投入與研發投入交互作用對公司績效的影響。例如，黃曉波等（2018）研究了營銷投入（銷售費用）與研發投入的交互作用對公司績效的影響，發現二者的交互項對公司績效有顯著的正向影響。實際上，營銷能力會影響到研發項目的市場實現，特別是對高新技術行業而言，營銷能力與研發能力的交互作用是不容忽略的。例如，Weerawardena（2003）的研究結果也證明營銷能力對奉行“創新-基礎”式競爭戰略公司的重要性，營銷能力不僅影響企業創新，而且影響可持續競爭優勢；Trainor 等（2011）的實證研究表明營銷能力不僅受到市場和技術導向的影響，而且通過與企業網絡技術能力、人力資源整合對公司績效產生積極影響；Chang 等（2010）以韓國公司樣本的實證研究表明公司營銷能力顯著正向調節客戶關系管理技術投資與公司績效的關系；Ngo 等（2012）的研究發現通過營銷能力和創新能力配合和交互作用，市場導向戰略能夠顯著促進顧客相關和創新相關績效；O'Cass 等（2014）的研究表明知識資源、聲譽資源、產品創新能力和營銷能力匹配好壞對中小企業的成長至關重要，當營銷能力與其他資源和能力融合程度高時，企業成長績效更高，因此，關于營銷能力與其他公司能力和行為交互作用的相關研究，充分說明營銷能力可能會對研發投入與公司績效的關系產生調節影響。

進一步分析可以發現，營銷能夠影響研發投入和公司績效的關系，主要基于兩方面的原因：一方面，營銷能力有助于公司更準確識別市場需求及其變化趨勢的信息，從而幫助企業選準適應市場需求和未來變化趨勢研發項目，提高研發項目的成功概率，營銷能力較高的公司，一般具有較好的客戶關系，顧客滿意度和忠誠度較高，與顧客溝通較好，因而能夠更深入、全面地了解顧客需求，準確、及時獲取更高質量的市場信息，從而有助于公司把握正確的研發方向，研發出適銷對路的新產品，促進研發投入轉化為公司績效。對營銷能力較弱特別是以技術導向為主的公司而言，容易陷入“技術自戀”的陷阱，以追求更先進、更新的技術為研發投入的指導方向，以技術思維替代市場思維選擇研發項目，容易迷失新技術和新產品研發的方向。顯然，一個不符合市場發展趨勢和需求變化特點的研發項目，即便技術上成功，也可能會得不到市場的認可，從而導致公司研發投入不能轉化為公司績效。另一方面，營銷能力有助于企業能夠以需要的速度和規模將研發活動產生的新產品、新技術推向市場，從而有效地將研發投入轉化為公司收益，營銷能力強的公司一般擁有更廣泛的客戶關系基礎、更好的品牌資源和能力更強的銷售隊伍，能夠在競爭對手來不及做出反應的情況下，將新產品、新技術推向市場，形成一定的技術性市場壁壘和進入障礙。而營銷能力弱的企業，則不能有效地將研發成果推向市場，在技術發展和新產品更新速度加快的背景下，如果不能讓研發的新產品和新技術迅速地實現商業化，則有較大概率導致研發失敗，研發投入不能有效轉化為企業收益。基于以上分析，本文提出以下假設：

假設H4：當其他條件不變時，營銷能力正向調節研發投入與公司績效的關系。

三、研究設計

1.變量定義與模型構建

（1）變量定義

本文選取的變量主要有營銷能力、研發投入、公司績效和控制變量四個部分：

①營銷能力（MCP）。現有研究對公司營銷能力的測量主要有兩種方法，一種方法是直接采用部分經營指標，如存貨周轉率、銷售人員比例、銷售費用率等，另一種方法是采用隨機前沿生產函數進行計算，隨機前沿生產函數反映了一定技術條件和生產要素下，投入組合與最大產出之間的函數關系（顧雷雷等，2017，2018）。本研究認為，第一種方法的優點是可以直接使用公司財務相關數據，局限在于各種測量指標只是在某一個方面反映公司的營銷能力大小，對公司營銷能力的測度不夠全面、綜合。

因此，本文采用第二種方法對高科技上市公司的營銷能力進行測量。參考顧雷雷等（2017，2018）的方法，我們采用柯布-道格拉斯生產函數計算銷售前沿，投入要素選擇公司應收賬款、公司銷售費用和管理費用，產出使用公司主營業務收入，使用軟件Frontier4.1 計算上市公司營銷能力，計算模型見方程（a）（b），上式中，Incomeit指公司i 在t 期的主營業務收入，它反映了營銷活動的產出，Accrit指公司i 在t 期的應收賬款，它反映了公司為了保持客戶、提高顧客滿意和忠誠的投入，Scostit指公司i 在t 期的銷售費用，它反映了公司銷售活動的投入，Mcostit指公司i在t期的管理費用，反映了公司銷售過程以及經營過程的管理成本，MCPi指公司i的營銷能力，計算模型通過對道格拉斯生產函數兩邊取自然對數后構建，εit是生產函數模型的隨機沖擊項，ui是生產函數模型的“非負無效率項”，滿足ui～N（0，σu2）分布，它反映了公司i距離前沿銷售的距離。由于本文收集的上市公司樣本數據時間跨度較短，屬于短面板數據，并且公司營銷能力變化不大，因此在模型計算時選擇個體固定效應模型，即營銷能力不隨時間變化模型。

②研發投入（RD）。主要包括費用和資本支出，不包括研發人員投入，具體用研發支出占營業收入之比進行測度。

③公司績效（ROA）。主要用財務指標方法，用公司的年度凈利潤/公司年度平均總資產來測度。

④主要的控制變量。為了減少其他變量對回歸結果的影響，參考尹美群等（2018）和曹廷求（2007）的方法，我們選取盡可能多的控制變量，共選取了公司規模、杠桿比率、現金流、吸入的組織冗余、營業收入增長率、第一大股東持股比例六個指標，具體測量方法為：公司規模（SIZE）的測量指標為總資產的自然對數，杠桿比率（LEV）的測度指標為資產負債率，現金流（CASH）的測度指標為經營活動產生現金流/總資產），吸入的組織冗余（Slack）的計算指標為銷售費用+財務費用+管理費用之和/以營業收入，反映公司成長性的指標營業收入增長率（Growth）的計算方法為本年度數值-上一年度數值/上一年度數值，⑥第一大股東持股比例（CR1），第一大股東持股數/公司總股份數。其他控制變量：年度，按照虛擬變量編碼，是該年度則為1，否則為0，實際控制人性質，虛擬變量，是該控制人則為1，否則為0，行業也按虛擬變量編碼，是該行業，則編碼為1，否則為0.

（2）模型構建

①營銷能力與研發投入。

為了研究公司營銷能力對研發投入的影響，考慮到本文對營銷能力的隨機前沿生產函數測量時，使用的是面板數據的固定效應模型，測量的營銷能力不隨時間變化，我們構建模型（1）來檢驗營銷能力對公司研發投入的影響。方程（1）中MCP表示營銷能力，RD 表示研發投入，μi為不可觀測的公司個體誤差成分，εit是模型時間序列誤差成分和橫截面誤差成分的綜合，下標i 表示公司個體，t 表示時間。ΣControls 表示控制變量，主要包括了前文所介紹的控制變量，與一般的研究相比，本文將公司第一大股東持股比例加入了模型，以增加模型的擬合優度，原因在于近年國內較多實證研究發現公司高管持股（胡艷，馬連福，2015）、股權結構（張玉娟，湯湘希，2018）對公司研發投入存在顯著的影響。

②公司績效對研發投入的反饋影響。

為檢驗公司績效對于研發投入的反饋影響以及研發投入的動態變化，我們構建了模型（2），在模型中分別加入了公司績效當期、滯后一期、滯后二期變量，用來檢驗公司績效對研發投入的反饋影響，同時，加入了研發投入滯后一期、二期的變量，用來檢驗研發投入的動態連續變化，其中，ROAi，t、ROAi，t-1、ROAi，t-2分別指公司i的績效的當期、滯后一期、滯后二期，RDi，t-1、RDi，t-2分別指公司i 的研發投入的滯后一期、滯后二期，αi為主要研究變量的回歸系數，α0表示截距項，ΣControls表示所有的控制變量，αk表示控制變量的系數，μi為不可觀測異質性，εit是模型隨機擾動項。

③營銷能力對研發投入和公司績效關系的影響

為了檢驗公司營銷能力對研發投入和公司績效關系的調節作用，我們在模型（2）的基礎上，引入公司營銷能力和研發投入的乘積項構建了模型（3），其中，RDt×MCPt表示當期乘積項，RDt-1×MCPt-1表示滯后一期乘積項，δi為主要研究變量的回歸系數，δ0表示截距項，ΣControls 表示所有的控制變量，δk表示控制變量的回歸系數，μi為不可觀測異質性，εit是模型隨機擾動項。

2.樣本選擇

本文選取2012-2017 年共六年的中國滬、深A 股上市高科技公司為研究樣本，參考OECD的規定，對上市高科技公司的抽樣標準為根據上市公司所屬行業，凡是屬于計算機行業、通信行業、儀器儀表制造、醫藥制造、生物工程、電子設備制造類別，則抽取為樣本。為了保證數據的有效性，在初步樣本選擇的基礎上，進一步對樣本進行了處理：①為了保證公司財務數據的準確性，剔除了在2012-2017 年中被特殊處理的ST、*ST 等公司樣本；②剔除了在2012-2017 年中主要研究變量數據缺失較嚴重的公司樣本。通過篩選，本文最終獲得2076 個有效研究樣本觀測點，主要的樣本數據來自中國CCER 數據庫。

四、實證分析

1.描述統計分析

（1）主要研究變量的描述統計分析

為了消除數據極端值對結果的不利影響，在進行描述統計分析以前，對有極端值的部分連續變量進行了兩端1%的Winsorize 處理，使用統計軟件stata14 對主要的研究變量進行了描述統計分析，結果見表1。

表1 描述統計結果

（2）相關性分析

在進行回歸分析之前，為了對所有研究變量之間的關系有一個初步的了解，我們對所有變量用STATA軟件進行了相關分析結果見表2。從表中可以看出，所有研究變量間的Pearson相關系數均在0.5 以下且較小，反映了變量間沒有出現明顯的多重共線性問題，所以適合進行回歸分析。

表2 相關系數表

2.回歸分析

（1）內生性檢驗

由于本文所構建模型及選擇的估計方法，涉及使用工具變量，而使用工具變量更有效的前提是存在內生解釋變量，即解釋變量與擾動項相關，因此，進行回歸分析前，對全部解釋變量和控制變量進行了內生性檢驗。借鑒王振山等（2014）、Wooldridge（2012）的方法，建立如下個體固定效應模型（c）的方法，對解釋變量的內生性進行檢驗。

模型（c）中Y為被解釋變量，X為解釋變量和控制變量，Z為后期解釋變量和后期控制變量，F 為時間虛擬變量，U 為個體異質性。如果Z 的系數γ 不顯著或為0，則接受所有變量均為外生變量的假設；如果Z 的系數γ 顯著不等于0，則拒絕原假設，認為相應變量為內生變量。本文使用樣本數據以公司績效為被解釋變量，以研發投入為解釋變量，以公司規模、資產負債率、營業收入增長率、組織冗余、現金流為控制變量，對上述模型進行了回歸分析。結果表明，除公司規模外，其他解釋變量和控制變量均具內生性。

（2）營銷能力對研發投入的影響

考慮營銷能力短期變化較小，采用個體固定效應模型對營銷能力進行測度。本文采用多種估計方法比較分析營銷能力對研發投入的影響，回歸結果見表3。首先，采用不考慮個體和時間差異的最小二乘估計方法（OLS），將所有變量2076個樣本觀測值作為整體視為混合橫截面數據進行回歸，方程在0.1%的水平上顯著，R2為21.9%，營銷能力回歸系數為-0.18，顯著性水平為0.1%以上；其次，采用總體平均估計法（PA）進行比較性回歸，使用STATA的xtreg，pa命令進行混合估計法回歸，方程在0.1%的水平上顯著，營銷能力回歸系數為-0.089，顯著性水平為0.1%，營銷能力的回歸系數大小降低約一半，但是回歸方向仍然為負值；再次，使用廣義最小而乘法的隨機效應模型對營銷能力和公司績效的關系進行估計，方程的顯著性水平在0.1%以上，R2為18.4%，營銷能力回歸系數為-0.091，顯著性水平為0.1%以上，營銷能力的回歸系數與混合回歸差異不大；最后，使用隨機效應模型的組間估計法，通過將所有變量按時間進行平均后進行OLS 回歸，回歸方程在0.1%的水平上顯著，R2為26.6%，營銷能力回歸系數為-0.218，顯著性水平為0.1%以上，營銷能力回歸系數和模型的解釋能力均比其余估計方法有所提升。從表3 可以看出，不管采用何種估計方法，結果均顯示營銷能力對公司研發投入有顯著的負向影響，假設H1得到支持。

（3）公司績效對研發投入的反饋影響

為了檢驗公司績效可能對研發投入的反饋影響，我們根據模型（2）進行了兩個固定效應模型和兩個GMM 模型的回歸分析，回歸結果見表4。從回歸結果來看，兩個固定效應模型fe1、fe2的F檢驗均在統計上顯著，模型fe1的回歸結果進一步驗證了當期績效與當期研發投入的負相關關系，但是前一期、前二期的公司績效的回歸系數不顯著，表明公司績效對研發投入的反饋影響未得到樣本數據支持。將研發投入滯后兩期加入方程建立模型fe2，回歸結果顯示研發投入滯后一期顯著與當期的研發投入正相關，回歸系數為0.218，顯著性為0.1%，表明研發投入具有一定的動態連續性，這與高科技公司的研發活動特點是一致的。高技術研發項目一般是分階段、分批次投入，而非一次性投入，前期投入往往影響并決定了后期投入，研發投入滯后二期均顯著并與當期的研發投入負相關，樣本公司的研發周期大約是兩年。在模型GMM1中，考慮研發投入動態性的基礎上，進一步用廣義矩估法檢驗當期公司績效與研發投入的關系，二者仍然是負相關關系。與固定效應模型相比，回歸系數變大，前期研發投入仍然與當期研發投入正相關，回歸系數為0.407，顯著性為0.1%。與固定效應模型相比，系數增加，但是前二期研發投入的回歸系數不再顯著，進一步加入公司績效滯后兩期數據構建的GMM2，與固定效應模型結果一致，這兩個滯后期均未通過顯著性檢驗，當期公司績效和滯后一期研發投入均通過顯著性檢驗，結論與前面模型的結果一致。與固定效應模型和GMM1 相比，回歸系數均進一步變大，這是因為使用了更多的工具變量和回歸系數標準誤差加大的緣故。為了檢驗GMM估計結果的一致性，對模型GMM1、GMM2的擾動項進行了差分一階、差分二階的自相關檢驗，差分一階的檢驗結果分別為P=0.0005和P=0.001，表明差分一階自相關，差分二階的檢驗結果分別為P=0.577和P=0.522，表明差分二階不存在自相關，對模型GMM1、GMM2 的Sargan 檢驗結果分別為P=0.139 和P=0.421，不拒絕原假設，表明所有工具變量有效，模型不存在過度識別。模型（2）的檢驗結果表明，當期公司績效與當期研發投入負相關，前期研發投入對當期研發投入有顯著的積極影響，假設H1 得到驗證，但是前期公司績效對當期研發投入的正向影響未通過顯著性檢驗，假設H3 未得到支持，可能是因為上市公司的融資能力較強，研發投入對公司績效的依賴程度低。

表3 模型（1）多種結構參數估計法比較回歸結果表

表4 模型（2）回歸結果表

（4）營銷能力對研發投入和公司績效的關系的調節作用

為了分析營銷能力對研發投入和公司績效的關系的調節作用，本文基于模型（3）首先進行了三步固定效應模型回歸，回歸結果見表5。從表中可以看出，在模型fe1 中，研發投入當期、滯后兩期以及當期研發投入與營銷能力乘積項進入模型，其中研發投入當期、滯后一期對公司績效的影響結果與模型（1）（2）的分析結果仍然保持一致，乘積項的回歸系數為1.08，顯著性為5%，表明營銷能力對當期研發投入與當期公司績效具有顯著的調節作用，這種作用具體表現為降低當期研發投入對當期公司績效的負面影響，表明雖然當期研發投入因不能在當期產生效益而表現為成本，降低了公司績效，但是營銷能力強的公司則可以通過營銷努力、增加營業收入來降低這種負面影響，模型fe2 在考慮公司績效動態性加入公司績效滯后兩期數據后，上述結論仍然成立，考慮到研發投入績效效應的滯后性，模型fe3 進一步加入了乘積項滯后一期，但未通過顯著性檢驗，考慮到三個固定效應模型的內生性，我們進一步用系統GMM 估計法對模型（3）進行了回歸分析，從表5 可以看出，當期研發投入仍然與當期公司績效負相關，前期研發投入仍然與公司績效正相關，營銷能力與研發投入乘積項的回歸系數方向為正，且在0.1%水平以上顯著，說明營銷能力顯著“正向”調節當期研發投入與當期公司績效的關系，當公司營銷能力越高，研發投入對公司績效的負向影響就越弱，因此，假設H4得到驗證。

表5 模型（3）回歸結果表

為了進一步分析營銷投入對研發投入和公司績效的關系的調節作用，我們取營銷能力和研發投入均值加減一個標準差，利用系統GMM估計的模型結構參數繪制以下調節效應圖1，圖中LMCP表示營銷能力均值減去一個標準差時，研發投入與公司績效的回歸直線。HMCP表示營銷能力均值+1個單位標準差時，研發投入與公司績效的回歸直線，圖1中MMCP則指營銷能力取均值加2 個標準差時研發投入與公司績效的關系直線，橫坐標為研發投入，縱坐標為公司績效。從圖1 中可以看出，當營銷能力高于一個標準差時，研發投入與公司績效的關系直線斜率絕對值降低，研發投入對公司績效的負向影響減弱，當公司營銷能力在均值以上兩個標準差時，研發投入與公司績效的關系發生反轉，從負向關系轉變為正向關系，這是因為當公司營銷能力強到一定程度，可以加快公司研發項目的成果轉化和商業化，彌補研發投入帶來的負向影響。

圖1 GMM估計-營銷能力調節效應圖

（5）穩健性檢驗

為了保證研究結果的穩定性，我們采用替換因變量的方法來對本文的主要回歸方程進行穩健性檢驗，參考梁萊歆等（2010）的辦法，利用公司利潤率（Profit）即營業利潤/營業收入替代ROA對主要研究模型進行穩健性檢驗，對模型（1）（2）（3）穩健檢驗回歸結果所得結論與前文基本一致。

五、研究結論與政策啟示

1.主要的研究結論

本文通過隨機前沿生產函數，從“技術效率”的視角研究公司營銷能力對研發投入及其績效關系的影響。研究結果與現有其他學者研究發現的正向關系有所不同，表現在：公司營銷能力對研發投入存在顯著的抑制作用和“擠出效應”，即公司營銷能力對研發投入有顯著的負向影響，表明營銷能力越強的公司越傾向于增加營銷活動方面的投入，從而在資源約束下降低了公司的研發投入。通過在動態模型中引入營銷能力和研發投入交互項，檢驗營銷能力對研發投入和公司績效的調節影響，結果發現：營銷能力對研發投入和公司績效的關系具有顯著的“正向”調節作用，即當公司營銷能力較高時，當期研發投入對當期公司績效的負向影響效應減弱，表明營銷能力在一定程度上可以降低研發投入的風險，通過市場手段可以彌補當期研發投入所產生的成本對當期公司績效和利潤的不利影響。此外，本文還進一步發現研發投入、企業績效存在獨自和交互的正反饋影響機制。

2.政策啟示

營銷能力與技術創新能力、營銷投入與研發投入一直是企業界和學術界共同關心的話題。對企業而言，在總資源有限的條件下，選擇研發投入還是營銷投入？提升營銷能力還是提升技術創新能力？確實是一個“兩難”的問題。選擇研發投入，短期內一般會降低企業績效，但是可能給企業帶來長期績效提升和效益；不選擇研發投入而選擇營銷投入的話，較大可能提升公司短期績效，但是可能由于技術的變革和需求變化而在未來的市場競爭中處于劣勢，甚至被淘汰。就理論而言，本文的研究豐富和補充了營銷能力、研發投入和公司績效關系研究領域的內容，同時，將營銷能力變量引入創新研究領域，分析二者的交互作用對公司績效的影響，進一步拓展了創新投入研究的范圍。

其次，對技術創新能力較強而營銷能力較弱的高科技行業企業而言，在重視研發投入和產品創新的同時，應重視公司營銷能力的培養，構建公司研發部門和營銷部門協同工作機制，通過營銷部門提供的市場信息和需求變化趨勢指導公司精準選擇符合市場需求的研發項目，基于公司產品自身的創新特點，構建與競爭對手不同的營銷系統，實施差異化的競爭戰略。對營銷能力較強而技術創新能力較弱的公司而言，則應該強化研發活動，適當增加研發投入，避免完全被現實市場特點所左右而陷入“市場陷阱”，從而失去戰略眼光和長遠發展潛力。

3.研究的不足與展望

受數據可獲得性限制，本文主要以高科技上市公司為研究樣本，這給本文研究結論帶來局限。未來可以非上市高科技公司為研究對象，進一步檢驗本研究結論的適用范圍。此外，比較研究高科技公司與傳統制造企業在營銷能力、研發投入和公司關系的差異方面，也是一個重要的方向。