企業(yè)異質(zhì)性、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效
——基于GPS 的實證研究

杜雯秦，郭淑娟

（太原理工大學經(jīng)濟管理學院，山西太原 030024）

1 問題的提出

“十四五”規(guī)劃指出，要以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題，以改革創(chuàng)新為根本動力，持續(xù)增強發(fā)展動力和活力。2021 年3 月5 日，李克強總理在政府工作報告中也提出，促進科技創(chuàng)新與實體經(jīng)濟深度融合，充分發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展作用。上市公司是我國經(jīng)濟發(fā)展的“排頭兵”與科技創(chuàng)新的“引領(lǐng)者”，增強其研發(fā)能力可以提升我國整體科技水平，技術(shù)進步轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長引擎［1］，反哺經(jīng)濟并助力高質(zhì)量發(fā)展；同時，也有助于穩(wěn)固企業(yè)“護城河”，增強長遠競爭優(yōu)勢。為此，國家制定了若干舉措，從宏觀環(huán)境、產(chǎn)業(yè)政策及公司治理等內(nèi)外部發(fā)力，多方位鼓勵企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新。在政府與企業(yè)共同努力下，我國研發(fā)投入規(guī)模實現(xiàn)了“井噴式”增長。《全國年度統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)顯示，“十三五”期間，全社會研發(fā)經(jīng)費支出由1.42 萬億元增加到2.44 萬億元，漲幅達72%，R&D 投入強度由2.06%上漲至2.4%，我國科技實力躍上新臺階。然而，研發(fā)投入是否真的多多益善？從創(chuàng)新模式、創(chuàng)新投入產(chǎn)出多維度出發(fā)，現(xiàn)有文獻大多認為研發(fā)創(chuàng)新為企業(yè)成長提供內(nèi)生增長動力［2］，會顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率［3-4］；也通過成本效應(yīng)和品質(zhì)效應(yīng)間接促進了企業(yè)長遠發(fā)展［5］。然而，周菲等［6］指出，受研發(fā)高風險、周期長特性及專利申請與成果轉(zhuǎn)化等因素的影響，R&D 投入并不會取得立竿見影的效果，并運用Nash博弈和3SLS 模型，證實了民營企業(yè)研發(fā)投入對績效提升的滯后性。吳鋮鋮等［7］也支持了上述觀點，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對當期績效產(chǎn)生了抑制作用，卻能顯著提升下期績效。尹美群等［8］基于內(nèi)生視角，認為企業(yè)績效與創(chuàng)新投入存在反饋調(diào)節(jié)作用，且不同行業(yè)影響效果迥異，技術(shù)密集型企業(yè)二者具有周期關(guān)系，而勞動密集型企業(yè)R&D 投入?yún)s對本期及未來績效無顯著影響。由此可見，學術(shù)界對研發(fā)投入的經(jīng)濟后果莫衷一是，變量間相互影響的內(nèi)生關(guān)系，以及企業(yè)異質(zhì)性是不確定性結(jié)論的重要致因。此外，在實踐中，成長性好、績效突出的企業(yè)往往更傾向于開展高風險的創(chuàng)新活動，即樣本存在“自選擇偏誤”，這意味著在R&D 投入影響后果的相關(guān)實證研究中，以O(shè)LS 模型估計的系數(shù)并非為自變量的凈效應(yīng)。那么，研發(fā)投入的邊際貢獻究竟如何？是否具有滯后效應(yīng)？異質(zhì)情境下，研發(fā)支出對企業(yè)創(chuàng)新績效又存在怎樣的差異影響？這些問題的解決將為管理者制定適宜的研發(fā)投入決策，優(yōu)化資源配置，以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供指導與借鑒。

本文以2010—2019 年中國滬深A股上市公司為樣本，結(jié)合企業(yè)異質(zhì)性，探討研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的具體影響。預期貢獻有：第一，挖掘創(chuàng)新投入與績效的關(guān)系，并運用廣義傾向得分匹配法（GPS）緩解可能存在的內(nèi)生性與樣本自選擇問題，在此基礎(chǔ)上量化研發(fā)投入的動態(tài)作用，找尋最適區(qū)間以指導企業(yè)創(chuàng)新決策制定；第二，創(chuàng)新績效的提升并非一蹴而就，因此，本文亦考察了研發(fā)投入的時滯效應(yīng)，以深入探索并明晰企業(yè)創(chuàng)新活動的長遠價值；第三，將企業(yè)異質(zhì)情境納入研究框架，充分考慮人力資源配備、企業(yè)規(guī)模、行業(yè)與所有權(quán)屬性的差異效果，豐富了創(chuàng)新績效情境文獻，也為不同企業(yè)科技水平提升、“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略推行提供了更為具體靈活的指導。

2 理論假說

2.1 研發(fā)投入與創(chuàng)新績效

研發(fā)投入作為企業(yè)創(chuàng)新能力的具體體現(xiàn)，必然對其創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響。研發(fā)投入可以通過知識、技術(shù)、資本的積累效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)提升企業(yè)創(chuàng)新績效［9］。一方面，研發(fā)資金創(chuàng)造的新資本或資本升級，推出的新知識、新技術(shù)直接促進了企業(yè)創(chuàng)新［10］；頻繁的創(chuàng)新活動與研發(fā)人員交流培訓過程中，企業(yè)內(nèi)外部先進知識得以有效利用與整合，積極進行開放式創(chuàng)新，吸收轉(zhuǎn)化能力亦與日俱增，創(chuàng)新績效大幅提升。另一方面，研發(fā)儲備的知識、技術(shù)等資源與企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)相融合，產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，促進生產(chǎn)集成化與規(guī)范化，提高了產(chǎn)品市場適應(yīng)能力［9］，繼而加速成果轉(zhuǎn)化與價值實現(xiàn)。然而，有學者指出，過多的研發(fā)支出并無益于企業(yè)創(chuàng)新績效。盲目擴張科技經(jīng)費支出會導致企業(yè)經(jīng)營成本激增，甚至陷入財務(wù)困境［11］；創(chuàng)新資源配置也更加扭曲，過剩的研發(fā)投入難以被吸收、消化，導致資源利用率低下，繼而阻礙企業(yè)績效水平提升與生產(chǎn)力發(fā)展［12］。此外，信息約束也是導致企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化事倍功半的重要因素［13］。因此，部分文獻從動態(tài)視角出發(fā)，認為企業(yè)研發(fā)資金與創(chuàng)新績效具有先促進后抑制的倒“U”型關(guān)系特征。當資本投入水平較低時，對技術(shù)創(chuàng)新績效具有推動作用，隨著資本投入量逐漸達到閾值，其對創(chuàng)新績效的邊際貢獻也趨于制高點，此時，若繼續(xù)增加資本投入，反而會抑制創(chuàng)新績效提升［14］。Yeh 等［15］基于門檻效應(yīng)分析，認為存在某一最佳研發(fā)強度水平，會促使企業(yè)績效最大化，換言之，特定區(qū)間內(nèi)的研發(fā)投入才可發(fā)揮積極影響。倫蕊［16］的研究也支持了這一觀點，并發(fā)現(xiàn)風險超過收益的研發(fā)強度警戒線為12.68%。根據(jù)分析提出假設(shè)：

H1：研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的提升作用具有區(qū)間性。

2.2 企業(yè)異質(zhì)性、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效

研發(fā)投入與創(chuàng)新績效研究中異質(zhì)情境的分析不可或缺。在企業(yè)人力資本配置方面，呂洪燕等［17］認為，作為創(chuàng)新主體與最具能動性的核心要素，人力資本在其動態(tài)演化過程中能通過匹配技術(shù)結(jié)構(gòu)升級，營造創(chuàng)新生態(tài)，加速消費市場優(yōu)化等路徑誘發(fā)科技創(chuàng)新。裴政等［18］則將科技型企業(yè)總?cè)肆Y本異質(zhì)分解為數(shù)量與質(zhì)量要素，在此基礎(chǔ)上研究發(fā)現(xiàn)人力資本配備能“以量制勝”，發(fā)揮對技術(shù)創(chuàng)新的規(guī)模效應(yīng)，而人力資本質(zhì)量差異對創(chuàng)新績效的作用方式與機制卻大相徑庭，論證了人力資本的多層次影響。在企業(yè)規(guī)模方面，主流觀點認為研發(fā)投入只有在大企業(yè)中才能成為其他生產(chǎn)功能性活動的有效補充，發(fā)揮出最優(yōu)生產(chǎn)效率［19］。規(guī)模擴大為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供了充裕的研發(fā)資金保障，增加了企業(yè)承擔技術(shù)創(chuàng)新風險能力，因此大企業(yè)具有更強的創(chuàng)新動力［20］。研發(fā)投入的增加進一步拓寬企業(yè)創(chuàng)新邊界，獲取人才聚集優(yōu)勢，加速內(nèi)外部知識更迭，提高了企業(yè)學習效率，促使創(chuàng)新資源實現(xiàn)良好利用并收獲高效率的創(chuàng)新回報［21］。就產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與行業(yè)而言，劉和旺等［22］認為，得益于優(yōu)渥的創(chuàng)新環(huán)境與混合所有制改革，國有企業(yè)R&D 投入和專利產(chǎn)出均顯著高于民營企業(yè)。也有學者持相反觀點，認為開放式創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用在三資企業(yè)中表現(xiàn)得尤為充分［23］。高新技術(shù)企業(yè)集知識技術(shù)密集為一體，更傾向于依賴高技術(shù)含量的發(fā)明創(chuàng)造應(yīng)對不確定的環(huán)境，贏得市場競爭力。但有部分學者則發(fā)現(xiàn)，研發(fā)經(jīng)費投入并未有效轉(zhuǎn)化為高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)明專利技術(shù)［24］。上述研究均明確了研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系中考慮企業(yè)異質(zhì)性的影響機理具有重要意義?；诖?，提出假設(shè)：

H2：研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的作用效果隨企業(yè)異質(zhì)性存在差異。

3 研究設(shè)計

3.1 研究方法

企業(yè)制定創(chuàng)新戰(zhàn)略時，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化與成長性通常是不容忽視的考量因素，前期的高收益會激勵管理者繼續(xù)增加研發(fā)資金投入，即存在樣本“自選擇效應(yīng)”，易引發(fā)模型強烈內(nèi)生性，致使系數(shù)偏誤。傾向得分匹配法（PSM）試圖以某些特征變量為基礎(chǔ)，盡可能找尋近似隨機、能夠比較的兩組樣本展開因果檢驗，有效緩解了這一問題。然而，PSM 僅適用于0 或1 的二元處理變量，這極大限制了該方法的應(yīng)用范圍?；诖?，Hirano 等［25］進行改進并提出廣義傾向得分匹配法（GPS）。作為PSM 的拓展，GPS 克服了前者的固有缺陷，使連續(xù)處理變量情境（如本文研發(fā)投入強度）的應(yīng)對成為可能。故，運用GPS 方法探討研發(fā)投入強度對企業(yè)創(chuàng)新績效的凈影響效應(yīng)。

3.2 變量定義

2012 年黨的十八大明確提出要將科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。明晰研發(fā)活動的價值效應(yīng)對評估創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施效果及經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要，這也是研究的初心?？紤]到研發(fā)投入的長期效應(yīng)是本文擬探討的問題之一，需將因變量滯后幾期處理，為保證充足的樣本量，本文將2010 年作為研究起始年份；而研究結(jié)束可獲取的數(shù)據(jù)截至2019 年。因此，本文以2010—2019 年滬深A 股上市公司為研究對象。為排除異常值影響，確保結(jié)果準確，剔除如下企業(yè)：（1）金融、保險類公司；（2）ST、*ST 公司；（2）主要數(shù)據(jù)缺失樣本。篩選后共獲得12 506 個觀測值。研發(fā)投入及相關(guān)公司治理、財務(wù)數(shù)據(jù)源自CSMAR 數(shù)據(jù)庫，專利產(chǎn)出數(shù)據(jù)整理得到。涉及的主要變量有：

（1）結(jié)果變量：企業(yè)創(chuàng)新績效（inv）。專利是創(chuàng)新績效的外在與最直接表現(xiàn)，且相比申請數(shù)，專利獲得數(shù)涵蓋了同行對企業(yè)創(chuàng)新能力的評價，更為客觀［26］。因此，本文將企業(yè)專利獲得數(shù)加1，并取自然對數(shù)作為其創(chuàng)新績效的衡量指標。

（2）處理變量：研發(fā)投入（rd）。運用R&D支出與營業(yè)收入比值這一排除規(guī)模影響的相對指標測度研發(fā)投入。囿于模型設(shè)定，本文進行中心化調(diào)整，令研發(fā)投入最大值為1，剩余值取其真實值與最大值之比反映相對研發(fā)投入強度，以使樣本企業(yè)研發(fā)投入完整落入［0，1］區(qū)間。

（3）匹配變量：參考王楠等［27］、Raymond 等［28］的研究，選取資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負債率、企業(yè)價值、公司年齡、董事會規(guī)模、獨立董事比例、兩職合一、股權(quán)集中度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為匹配變量，并控制年度、行業(yè)虛擬變量。

變量定義如表1。

表1 變量定義與說明

3.3 描述性統(tǒng)計

表2 報告了變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。樣本公司平均研發(fā)資金支出為0.190，標準差0.178，公司個體創(chuàng)新投入差距懸殊，這也造成了現(xiàn)有文獻中關(guān)于科技創(chuàng)新效率與產(chǎn)出效果不一的結(jié)論。創(chuàng)新產(chǎn)出層面，樣本企業(yè)2010—2019 年創(chuàng)新績效均值為2.743，中位數(shù)2.833，極差6.717，專利產(chǎn)出整體水平并不高，一方面源于創(chuàng)新投入環(huán)節(jié)，另一方面亦可能是創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率低所致，企業(yè)人力、知識與創(chuàng)新管理能力羸弱，致使科技投入資金沒有發(fā)揮出應(yīng)有的貢獻值，資源配置及利用效率亟待提高。

表2 描述性統(tǒng)計

4 實證分析

4.1 研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效

廣義傾向得分法對研發(fā)投入處理效應(yīng)估計基于如下三個步驟展開：（1）估計處理變量（研發(fā)投入rd）條件分布；（2）估計結(jié)果變量（創(chuàng)新績效inv）的條件分布；（3）估計處理變量（rd）對結(jié)果變量（inv）的劑量反應(yīng)與處理效應(yīng)函數(shù)。

4.1.1 估計處理變量研發(fā)投入的條件分布

（1）研發(fā)投入Fractional Logic 回歸?？紤]到處理變量研發(fā)投入明顯的右偏分布，遂選取Fractional Logic 模型對其條件分布進行估計。如表3，擬合優(yōu)度即AIC 指標為0.703，模型整體擬合效果良好。從回歸結(jié)果可知：1）企業(yè)規(guī)模對研發(fā)投入有顯著負向影響，可能的原因是小規(guī)模企業(yè)中高新技術(shù)企業(yè)與民營企業(yè)占比更多，研發(fā)創(chuàng)新的動力與意愿更強烈；2）資產(chǎn)負債率負向影響R&D 投入，表明融資約束較高的企業(yè)，長期穩(wěn)定資金鏈支持的缺乏，極大制約了企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略推行；3）企業(yè)價值對其R&D 投入的影響顯著為正，意味著業(yè)績較高的公司更傾向于進行研發(fā)創(chuàng)新以提升其長期績效；4）兩職合一對企業(yè)R&D 投入存在正向影響，表明管理者權(quán)力能促進企業(yè)創(chuàng)新投入，但也應(yīng)防范“內(nèi)部人控制”現(xiàn)象的出現(xiàn)；5）創(chuàng)新投入與獨立董事比例正相關(guān)，與第一大股東持股比例負相關(guān)，說明企業(yè)內(nèi)部治理中監(jiān)督制約機制的建立有助于提升企業(yè)研發(fā)投入。上述結(jié)論與學者研究基本相符。

表3 研發(fā)投入強度的Fractional Logic 回歸結(jié)果

（2）平衡條件檢驗。GPS 分析前，應(yīng)驗證處理組和控制組樣本是否滿足平衡假設(shè)。該檢驗是為確保處理和控制組除研發(fā)投入外，不存在其他差異顯著的干擾特征。因此，借鑒Hirano 和Imbens［25］的研究思路對匹配樣本進行分組、分段。考慮到企業(yè)研發(fā)投入強度在［0，1］區(qū)間上所表現(xiàn)的顯著右偏分布，本文在聚集分布區(qū)域?qū)⑻幚韽姸妊邪l(fā)投入進行細分，分散分布區(qū)域粗分。選取研發(fā)投入強度為0.06、0.12、0.15、0.20 和0.30 作為臨界值，將企業(yè)樣本劃分為6 組；各組又按測算的gps 平均分為5段。表4 列示了平衡條件檢驗結(jié)果。觀察可知，未經(jīng)GPS 調(diào)整時，各匹配變量均存在顯著性差異。經(jīng)調(diào)整后，大多數(shù)匹配變量未通過T 值的差異性檢驗，說明控制組和處理組樣本特征已然無顯著差異。企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負債率與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)均值差異也有了大幅改善。平衡假設(shè)得以滿足。

表4 平衡性檢驗結(jié)果

4.1.2 估計結(jié)果變量企業(yè)創(chuàng)新績效的條件分布

在前一步驟rd 條件分布估計與傾向得分值gps測算基礎(chǔ)上，估計結(jié)果變量inv 的條件分布，見表5。加入高次冪和交互項的模型中，主效應(yīng)（rd 與gps一次項）依然能通過顯著性檢驗。因此，保留研發(fā)投入與gps 得分的平方項、三次項與交互項。即：

表5 結(jié)果變量創(chuàng)新績效條件分布估計結(jié)果

4.1.3 研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的劑量反應(yīng)與處理效應(yīng)函數(shù)

測算研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的凈效應(yīng)，如圖1。左圖為研發(fā)投入與創(chuàng)新績效間的劑量反應(yīng)函數(shù)；右圖為處理效應(yīng)，亦是左圖的邊際效應(yīng)函數(shù)。觀察左圖可知，研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的“N”型關(guān)系，隨著研發(fā)投入的增加，企業(yè)創(chuàng)新績效先上升，后下降，然后繼續(xù)上升。右圖中處理效應(yīng)函數(shù)更為直觀地反映了這一現(xiàn)象，當研發(fā)投入小于32%時，R&D 投入對企業(yè)創(chuàng)新績效為正向影響；但當創(chuàng)新投入介于32%～79%時，研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制效應(yīng)；繼續(xù)增加研發(fā)投入后，其對企業(yè)創(chuàng)新績效又發(fā)揮了正向促進效應(yīng)。該結(jié)論可以作如下解釋：研發(fā)投入作為一種要素資本，定然遵循邊際報酬遞減規(guī)律，若成本激增至超越邊際收益，研發(fā)投入就會對創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)為負向影響。同時，為成為某項研發(fā)的“首創(chuàng)者”以獲得長期政府研發(fā)補助，各創(chuàng)新主體會競相開展探索式創(chuàng)新，容易引發(fā)“踩腳效應(yīng)”導致資源利用效率低下；然而隨著研發(fā)投入進一步增加，知識資本規(guī)模效應(yīng)逐漸形成，企業(yè)開始吸引、匯聚先進技術(shù)與高科技人才，摸索、吸收新知識的能力不斷加強。由于規(guī)模效應(yīng)，其他生產(chǎn)環(huán)節(jié)、商業(yè)模式亦愈發(fā)集成化，創(chuàng)新速度加快，創(chuàng)新產(chǎn)出提高。

圖1 研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效

4.2 研發(fā)投入的長期效應(yīng)分析

上述分析表明，研發(fā)投入并非多多益善，企業(yè)應(yīng)選擇適宜的研發(fā)投入水平，提升其創(chuàng)新效率。然而，超過上限的研發(fā)投入是否完全無效呢？為驗證研發(fā)投入的長期效應(yīng)，本文對因變量企業(yè)創(chuàng)新績效分別滯后1 期、2 期和3 期處理并實證檢驗。由圖2劑量反應(yīng)函數(shù)可知，相比本期創(chuàng)新產(chǎn)出，研發(fā)投入對第二年及以后創(chuàng)新績效的提升效果甚優(yōu)，曲線變化幅度也愈發(fā)平緩。表明隨著時間推移，研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升作用逐漸被放大，抑制效果則被緩解，即從長遠看，加大研發(fā)投入有利于提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

圖2 研發(fā)投入的長期效應(yīng)

4.3 企業(yè)異質(zhì)性分析

4.3.1 人力資本異質(zhì)性

人力資本作為R&D 投入的有益補充，能夠與科技創(chuàng)新產(chǎn)生協(xié)同作用，提高創(chuàng)新效率。為驗證人力資本對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，本文將企業(yè)職工人數(shù)中研發(fā)人員占比作為人力資本測度指標，并按照中位數(shù)分為高/低人力資本兩個子樣本進行GPS 實證檢驗。人力資本異質(zhì)性結(jié)果如圖3 所示。觀察可知，在高人力資本樣本組中，曲線變化幅度更為平緩，研發(fā)投入出現(xiàn)抑制作用的點（左拐點）也明顯較晚（高人力資本組拐點研發(fā)投入為35%，低人力資本組為25%），這意味著人力資本的增加，在程度和區(qū)間上緩和了研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的抑制作用。這也印證了易明等的觀點［29］，即人力資本能夠通過技術(shù)吸收能力發(fā)揮對R&D 資金配置扭曲的糾偏作用。然而，值得關(guān)注的是，當企業(yè)人力資本增加后，企業(yè)創(chuàng)新績效并未呈現(xiàn)預期的大幅提升效果，研發(fā)投入的邊際效應(yīng)甚至更低。一方面可能源于低人力資本企業(yè)，管理者能力也略微不足，導致其更關(guān)注“面子工程”，偏好于增加外觀、實用新型等低風險的非發(fā)明活動［30］，從而使得根據(jù)專利獲得總數(shù)（為外觀、實用新型和發(fā)明專利的總和）計算的企業(yè)創(chuàng)新績效存在一定偏差；另一方面也反映了企業(yè)研發(fā)人員配備整體不足，人力資本水平較低（據(jù)《2017 年我國科技人力資源發(fā)展狀況分析》，我國研發(fā)人員總量逐年上升，但研究人員比重和企業(yè)研發(fā)人員比重卻呈下降趨勢），即使在人力資本較高的企業(yè)，也無法吸收過多的R&D 投資。因此，企業(yè)在關(guān)注人力資本匹配性的同時，也要進一步提高人力資本水平，從而避免企業(yè)創(chuàng)新管理中研發(fā)資金配置過多引發(fā)的“侵蝕效應(yīng)”，推動技術(shù)進步和效率提升。

圖3 人力資本異質(zhì)性分析

4.3.2 企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

依據(jù)資產(chǎn)規(guī)模中位數(shù)，將樣本劃分為大企業(yè)、小企業(yè)兩組，比較不同規(guī)模是否存在差異。企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性對研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的影響如圖4所示。觀察可知，與大企業(yè)樣本的“N”型不同，研發(fā)投入與創(chuàng)新績效在小規(guī)模企業(yè)中則呈現(xiàn)出倒“U”型關(guān)系，即隨著研發(fā)投入增加，企業(yè)創(chuàng)新績效先上升，后下降?？赡艿慕忉專阂皇切∑髽I(yè)由于風險承擔能力較弱，研發(fā)投入水平普遍不足，僅顯示了倒“N”型曲線的前半段；二是小規(guī)模企業(yè)資源錯配問題更突出。一旦達到研發(fā)投入上限，人才、管理水平難以平衡繼續(xù)增長的資金投入，帶來的只會是資源的浪費。此外，不難發(fā)現(xiàn)，大企業(yè)的創(chuàng)新績效顯著高于小企業(yè)，這與唐曼萍等［19］的研究相符，即研發(fā)投入的轉(zhuǎn)化與創(chuàng)新產(chǎn)出的維系需要一定的規(guī)模經(jīng)濟作為支撐，大企業(yè)不僅融資約束較低，而且也更易吸納更多高層次人才、開拓更廣泛的外部創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，從而提高創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率，增加創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.3.3 行業(yè)異質(zhì)性

為驗證行業(yè)異質(zhì)特征對企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的影響，本文將樣本細分為高新技術(shù)和非高新技術(shù)組，劑量反應(yīng)函數(shù)如圖5。行業(yè)異質(zhì)性結(jié)果對比可知，非高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新水平整體表現(xiàn)更優(yōu)，研發(fā)投入能顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績效，二者幾乎呈直線上升趨勢，左拐點也明顯更晚（非高新技術(shù)企業(yè)為53%；高新技術(shù)企業(yè)為32%），這與現(xiàn)有學者研究不太一致。可能的原因是非高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入水平普遍較低（據(jù)本文樣本統(tǒng)計，高新技術(shù)和非高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入強度均值分別為0.285 和0.126），反而導致創(chuàng)新邊際產(chǎn)出更大；同時，高科技行業(yè)研發(fā)難度與風險極高，加之政府政策與宏觀環(huán)境不確定，研發(fā)失敗風險也進一步增強，致使創(chuàng)新績效并未達到期望值。

4.3.4 所有權(quán)異質(zhì)性

本文進一步將樣本分為國有和民營企業(yè)兩組，探究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的影響。從圖6 所有權(quán)異質(zhì)性結(jié)果容易發(fā)現(xiàn)，兩組樣本中研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效均呈“N”型；但同等投入水平下，國有企業(yè)組曲線始終位于上方，說明國有企業(yè)樣本的創(chuàng)新產(chǎn)出環(huán)節(jié)顯著優(yōu)于民營企業(yè)。盡管民營企業(yè)體制靈活、富有創(chuàng)新活力，但受限于資本規(guī)模，技術(shù)、知識、管理水平欠缺等先天劣勢，加之融資“門檻”高、制度環(huán)境惡劣，在創(chuàng)新產(chǎn)出上仍然遜色于國有企業(yè)，資源配置效率和創(chuàng)新能力有待提高。

圖6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性分析

4.4 進一步討論

技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)破除資源環(huán)境困境，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑。這不僅需增加研發(fā)資金投入，高成果轉(zhuǎn)化率的保障亦不可或缺?，F(xiàn)有文獻以R&D投入多寡定義企業(yè)創(chuàng)新水平的研究方式，顯然忽略了研發(fā)投入的失效現(xiàn)象，而這一現(xiàn)象在現(xiàn)實中更具普遍性和廣泛性。據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》，2015—2019 年我國研發(fā)經(jīng)費投入逐年上漲，從1.42 萬億躍升至2.21 萬億，增速55.6%；而專利授權(quán)量增速為50.6%（從172 萬件增長為259 萬件），其中發(fā)明專利增速僅為26.2%（由359 千件增長為453 千件）。由此可見，我國科技創(chuàng)新經(jīng)費投入和產(chǎn)出成果的增速明顯不匹配，本文也從理論層面證實了企業(yè)創(chuàng)新過程中存在無效投入狀態(tài)。這一方面是由于生產(chǎn)要素本身存在邊際報酬遞減規(guī)律，另一方面也是創(chuàng)新資源錯配與創(chuàng)新生態(tài)惡劣導致的。在企業(yè)創(chuàng)新要素構(gòu)成中，科研人員匱乏，政府研發(fā)補助力度不足，而二者對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入具有補充和調(diào)節(jié)作用。在創(chuàng)新生態(tài)建設(shè)中，創(chuàng)新治理機制不完備、創(chuàng)新載體凝聚力不強、創(chuàng)新服務(wù)體系不健全，創(chuàng)新環(huán)境需持續(xù)優(yōu)化。

在滯后效應(yīng)方面，由于企業(yè)研發(fā)活動周期長，專利申請與成果產(chǎn)出需要時間，創(chuàng)新投入會顯著影響企業(yè)未來績效，結(jié)合本文研究結(jié)果可知，研發(fā)資金投入對創(chuàng)新績效的提升作用會隨時間逐步釋放，且相比于當期績效，其對企業(yè)未來創(chuàng)新績效的提升效果更大。企業(yè)的知識、技術(shù)、管理水平需要調(diào)整，實現(xiàn)與研發(fā)資源的高度融合與協(xié)調(diào)，繼而共同作用于企業(yè)績效。因此，管理者在制定創(chuàng)新決策時，對研發(fā)投入強度的選擇應(yīng)充分考慮企業(yè)其他要素的配備情況，規(guī)避單次投入過多資金、“急于求成”的做法。在創(chuàng)新模式上，也更適宜選擇漸進性創(chuàng)新，降低研發(fā)失敗風險的同時，也能有充足時間進行人員培養(yǎng)、制度環(huán)境建設(shè)，從而使研發(fā)資金價值高效發(fā)揮。

此外，企業(yè)資源、技術(shù)、知識、治理等異質(zhì)情境會影響研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系。具體地，本文研究發(fā)現(xiàn)，相較于對照組別，R&D 對大規(guī)模企業(yè)和國有企業(yè)創(chuàng)新績效的提升作用更為明顯，這意味著企業(yè)資源稟賦、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等特征某種程度上會發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，強化研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的促進效應(yīng)；高人力資本企業(yè)研發(fā)投入抑制創(chuàng)新績效的范圍與程度有所削弱，肯定了人力資本與知識對企業(yè)創(chuàng)新投入發(fā)揮的“催化劑”作用；然而，高新技術(shù)企業(yè)和高人力資本企業(yè)的創(chuàng)新績效卻不盡人意，成果轉(zhuǎn)化率較低，技術(shù)與知識優(yōu)勢并未獲得充分展現(xiàn)，研發(fā)經(jīng)費仍會“掣肘”創(chuàng)新績效。因此，企業(yè)應(yīng)充分了解自身具備的優(yōu)劣勢，把握與強化優(yōu)勢，致力于改進與補齊短板，從企業(yè)硬環(huán)境與軟環(huán)境兩層面，破除影響創(chuàng)新能力提升的各種“桎梏”，激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力與潛力。

5 結(jié)論與啟示

本文基于2010—2019 年我國滬深A 股上市公司數(shù)據(jù)，結(jié)合廣義傾向得分匹配法（GPS），探討了研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系及企業(yè)異質(zhì)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效有先促進后抑制再促進的“N”型關(guān)系特征，拐點分別為0.32和0.79，即［0.32,0.79］是研發(fā)投入的失效區(qū)間；（2）研發(fā)投入具有時滯效應(yīng)，且隨著時間變遷其創(chuàng)新促進效應(yīng)逐漸被放大；（3）企業(yè)異質(zhì)特征對研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系具有差異化影響。針對結(jié)論，提出建議：

第一，正確認識研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系，合理配置有限資源。研發(fā)投入并非多多益善，過剩的創(chuàng)新投入會產(chǎn)生消極影響，阻礙技術(shù)進步與效率提升。然而，長期來看，隨著科技投入的積累，該抑制作用逐漸消退，甚至可能誘發(fā)產(chǎn)業(yè)升級與技術(shù)革新。企業(yè)應(yīng)盡力找尋研發(fā)投入最適區(qū)間，在此區(qū)間內(nèi)適度加大創(chuàng)新投入強度，最優(yōu)化資源利用效率；亦不可忽視創(chuàng)新活動的持續(xù)性，將創(chuàng)新理念融入企業(yè)文化與經(jīng)營始終，助力企業(yè)長遠發(fā)展。

第二，持續(xù)優(yōu)化企業(yè)內(nèi)外部創(chuàng)新“軟環(huán)境”，降低科技創(chuàng)新的無謂溢出損失。企業(yè)應(yīng)重視吸收能力的培養(yǎng)，增強科研人員培訓力度，優(yōu)化人力、知識資本管理與運用，打造積極活躍、樂于創(chuàng)新的企業(yè)文化，最大限度紓解研發(fā)資金投入的失效現(xiàn)象。同時，政府也應(yīng)積極推動金融制度改革完善創(chuàng)新服務(wù)體系，實施人才引進與培育工程，加大創(chuàng)新載體建設(shè)力度，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境以確保經(jīng)濟效益與可持續(xù)創(chuàng)新能力的協(xié)同創(chuàng)造。

第三，結(jié)合企業(yè)異質(zhì)性特征選擇研發(fā)投入水平與創(chuàng)新模式，強化科技創(chuàng)新資源的協(xié)調(diào)匹配。各類企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展要素迥然不同，在創(chuàng)新戰(zhàn)略決策過程中，企業(yè)要充分考慮人力資本配置、資產(chǎn)規(guī)模、所屬行業(yè)與所有權(quán)性質(zhì)差異，制定適宜的研發(fā)資金投入強度，并遵循創(chuàng)新生態(tài)化匹配規(guī)律，保持探索式與利用式創(chuàng)新模式的平衡發(fā)展。

第四，善于利用優(yōu)勢并積極彌補自身不足，扭轉(zhuǎn)發(fā)展劣勢。小規(guī)模企業(yè)和民營企業(yè)要發(fā)揚自身創(chuàng)新氛圍濃厚、組織靈活高效的優(yōu)勢，進一步拓寬融資渠道，完善人才管理與薪酬制度以吸引和留住高層次人才；高新技術(shù)企業(yè)與高人力資本企業(yè)則要進一步激發(fā)技術(shù)與知識的創(chuàng)造力，變革創(chuàng)新模式，如通過建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、推進產(chǎn)學研合作創(chuàng)新等途徑降低研發(fā)失敗風險，提升創(chuàng)新績效。