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四川省工業(yè)企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響分析

2020-09-09 03:30:52熊旖旎
福建質(zhì)量管理 2020年16期
關(guān)鍵詞:科技能力企業(yè)

熊旖旎

(成都理工大學(xué)商學(xué)院 四川 成都 610059)

一、實(shí)證研究

(一)研究假設(shè)

本文提出以下假設(shè):

H1:研發(fā)投入會促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的提高,且二者正相關(guān)。

H2:研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新的影響具有滯后性。

(二)樣本選取及數(shù)據(jù)來源

把2014年到2018年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為研究樣本,按照行業(yè)分別對其五年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)均來自四川省統(tǒng)計(jì)年鑒。

(三)變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量——企業(yè)創(chuàng)新成效(Y)

一級指標(biāo)(1)——技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)

二級指標(biāo)(1)——a.新產(chǎn)品銷售收入(35%)b.專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓與許可收入(10%)

一級指標(biāo)(2)——技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力指標(biāo)

二級指標(biāo)(2)——a.新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)(25%)b.專利申請數(shù)(10%)c.有效發(fā)明專利(10%)d.科技論文發(fā)表數(shù)(10%)

(四)變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量(Y)——企業(yè)創(chuàng)新能力:由指標(biāo)體系各指標(biāo)加權(quán)獲得

2.解釋變量——內(nèi)部研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)(R&D1):企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入金額;R&D人員全時當(dāng)量(R&D2)R&D人員全時當(dāng)量

3.調(diào)節(jié)變量——政府科技補(bǔ)助(Sub):當(dāng)年政府科技補(bǔ)助金額取

4.控制變量——(1)企業(yè)規(guī)模(size):當(dāng)年企業(yè)資產(chǎn)總額取對數(shù);(2)償債能力(Lev):當(dāng)年企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率;(3)產(chǎn)品銷售率(Sales):當(dāng)年銷售產(chǎn)值與生產(chǎn)總值的百分比;(4)獲利能力(profi):年總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率表示;(5)年度變量(Year)——共設(shè)置4個啞變量,本年取1,其他為0

二、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

對上述指標(biāo)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析,可以看出企業(yè)規(guī)模最大值8895.91,最小值1.26,說明企業(yè)規(guī)模差別還是較大的,相對于企業(yè)規(guī)模其他三個控制變量償債能力、產(chǎn)品銷售率、獲利能力標(biāo)準(zhǔn)偏差較小。償債能力最大值84.92%,說明企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率相當(dāng)高,存在一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險,可以推測其對研發(fā)投入力度相對較小,最小值為28.79%,資產(chǎn)負(fù)債率稍低,推測可能研發(fā)投入會較多;產(chǎn)品銷售率最大值107.67%,最小值92.09%,企業(yè)的產(chǎn)品銷售能力整體較強(qiáng);再看調(diào)節(jié)變量,政府補(bǔ)助最小值為0,最大值125794.6,可以看出在某些行業(yè)的企業(yè)政府并沒有科技補(bǔ)助,這些企業(yè)對于創(chuàng)新的投入只能內(nèi)部投入,可能創(chuàng)新成效相對較低;解釋變量內(nèi)部研發(fā)投入與R&D全時當(dāng)量標(biāo)準(zhǔn)差也較大,說明企業(yè)不同行業(yè)、不同規(guī)模對創(chuàng)新的投入也存在較大的差別。

(二)相關(guān)性分析

由數(shù)據(jù)分析結(jié)果知:雙尾顯著性水平都小于0.01,相關(guān)系數(shù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可以進(jìn)行回歸分析找出其關(guān)系。

(三)回歸分析

將調(diào)節(jié)變量和控制變量納入回歸模型中,我們得到如下的回歸系數(shù)

系數(shù)a,b模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)誤差標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Betat顯著性1(常量)企業(yè)規(guī)模償債能力(%)產(chǎn)品銷售率(%)獲利能力(%)內(nèi)部研發(fā)投入R&D人員全時當(dāng)量-1979409.671-10.6093789.71917880.567-801.2293.73850.0651022588.10212.7402082.71710700.8972969.307.45513.727-.031.073.060-.011.665.296-1.936-.8331.8201.671-.2708.2163.647.056.407.072.098.788.000.0002(常量)企業(yè)規(guī)模(取對數(shù))償債能力(%)產(chǎn)品銷售率(%)獲利能力(%)內(nèi)部研發(fā)投入R&D人員全時當(dāng)量政府補(bǔ)助-1763735.677-7.2823843.57915343.362495.3563.55448.7903.035987999.52112.3292006.07010347.4592898.172.44313.2291.099-.021.074.051.007.633.288.097-1.785-.5911.9161.483.1718.0183.6882.762.078.556.059.142.865.000.000.007a.年度=0b.因變量:企業(yè)創(chuàng)新能力

我們根據(jù)模型2的相關(guān)系數(shù),在顯著性大于95%的水平下,其回歸模型為:

企業(yè)創(chuàng)新成效=3.554*內(nèi)部研發(fā)投入+48.790*R&D人員全時當(dāng)量+3.035*政府補(bǔ)助-176.3735

這就說明,當(dāng)內(nèi)部研發(fā)投入或人員全時當(dāng)量或政府補(bǔ)助每增加一個單位,企業(yè)創(chuàng)新能力就會提高一個單位。1.解釋變量分析。(1)R&D人員全時當(dāng)量結(jié)果分析。R&D人員全時當(dāng)量對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響最為顯著,系數(shù)最大為48.790,意味著每增加或者減少一單位的,R&D人員全時當(dāng)量,R&D人員全時當(dāng)量作為研發(fā)投入的一部分,說明研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響正相關(guān)。(2)內(nèi)部研發(fā)投入。內(nèi)部研發(fā)投入是指企業(yè)內(nèi)部單獨(dú)對企業(yè)創(chuàng)新所做的投入,有模型2可知,企業(yè)內(nèi)部投入對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響還是較大,系數(shù)為3.554大于1,同樣,內(nèi)部研發(fā)投入作為研發(fā)投入的代表性指標(biāo)之一,也驗(yàn)證了假設(shè)1,研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。2.調(diào)節(jié)變量分析。政府科技補(bǔ)助作為調(diào)節(jié)變量但是其系數(shù)為3.035,同樣的企業(yè)創(chuàng)新成效有促進(jìn)作用,說明政府科技補(bǔ)助對企業(yè)的投入,同樣會影響企業(yè)的創(chuàng)新成效,政府增加科技補(bǔ)助,企業(yè)創(chuàng)新成效會提高,政府減少科技補(bǔ)助,企業(yè)的創(chuàng)新成效會降低。3.控制變量分析。(1)企業(yè)規(guī)模。企業(yè)規(guī)模的系數(shù)為負(fù)數(shù),說明企業(yè)規(guī)模的大小對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響表現(xiàn)為抑制作用。(2)償債能力、產(chǎn)品銷售率、獲利能力。償債能力的衡量本文是用資產(chǎn)負(fù)債率作為衡量,由于企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率是企業(yè)財(cái)務(wù)相關(guān)指標(biāo),具有一定的安全界限,其對企業(yè)創(chuàng)新成效的影響并不能簡單概括,產(chǎn)品銷售率和獲利能力同理。4.結(jié)論。綜上,假設(shè)H1成立,在將政府補(bǔ)助作為調(diào)節(jié)變量時,企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入會促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的提高,而且兩者正相關(guān)。此外,企業(yè)可關(guān)注以下三方面:(1)大量引進(jìn)優(yōu)質(zhì)的科技金融研究復(fù)合人才;(2)提高科技和產(chǎn)品的創(chuàng)新支撐力;(3)完善科技金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

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