創新投入對企業績效的影響研究

王珊珊

（陜西理工大學經濟管理與法學學院，陜西 漢中 723000）

一、引言

科技是第一生產力，也是促使我國經濟快速發展的重要力量，對于企業而言，其在不斷地促使創新能力的提高，進而提高市場中的核心競爭力。根據相關資料顯示近幾年來，我國上市企業不斷加大對研發創新領域投入力度，來增強企業創新能力，提高核心競爭力。然而根據一些市場經濟的經驗，不難發現，對于企業而言，不斷地加大研發投入，可以使得企業的科技水平不斷地優化提升，但不同企業的創新投入對其產生的影響有所差別，因此研究研發投入對企業業績的影響具有重要意義。但是，企業創新投入與其績效是否具有相關關系，目前相關領域專家還沒有統一結論，部分專家認為存在負相關，部分認為存在正相關。因此本文在前述專家研究的理論基礎上，提出相關問題假設，采用實證分析法來檢驗其假設問題，針對回歸出來的結果，提出相關針對性建議。

二、理論分析與研究假設

1.創新投入與財務績效

Muller 等（2009）認為在中小企業業成長中，伴隨研發投入的不斷加大可能會遇見一些困境，是因為企業難以在短期內解決高強度研發投入的項目面臨問題，如果解決好困境問題，短期內達到促進企業發展的效果，反而會抑制企業發展。孫維峰（2012）以上市公司為研究對象，以相關數據作為分析基礎，研究發現，上市企業的所有權性質會影響研發投入的效果，具體表現在對企業績效的影響僅在非國有企業中有所體現，國有企業中正相關關系不具有明顯性。張儉等（2014）以2009—2011 年上市公司為研究樣本，企業的研發活動與企業進行研發的當年及隨后兩年的績效顯著負相關，特別是對企業的盈利能力影響更明顯。陳可喜，張暢等（2018）在研究研發投入對企業業績產生的影響時，以2014—2016 年A 股信息技術行業為研究對象，以相關數據為分析基礎，研究發現，企業的研發投入會對當期的財務績效具有明顯的正向作用。因此根據上述已有研究，本文建立如下假設：

H1：其他條件相同的情況下，創新投入與當期企業績效存在正相關。

2.創新投入對企業績效影響具有滯后性影響

鄭駿川（2012）運用實證分析法，以上市公司為研究對象，將企業分為科技型和非科技型，對2007—2010 年相關數據研究分析發現，科技型收購者和非科技型收購者比較而言，前者即科技型研發投入對財務業績產生的影響較大。吳翔（2017）研究發現在滯后一期內，研發支出對企業績效的影響存在正向的顯著性。楊世忠等（2019）以我國上市企業相關數據作為研究基礎發現，研發投入力度對企業財務績效具有明顯作用，且滯后兩期的效果表現更為明顯。萬道俠等（2021）認為高新技術企業研發投入對長期的績效滯后和累積效應，尤其對滯后兩年和累積兩年的效應最為顯著，對企業短期的企業績效或許成消極影響。因此根據上述研究分析，本文建立第二個假設：

H2：其他條件相同的情況下，企業創新投入會對滯后一期、二期企業績效存在正相關影響作用。

三、研究設計

1.樣本選擇與數據來源

本文選用滬深A 股上市公司為研究對象，使用2012—2021年的相關數據進行研究，數據來源于國泰安數據庫。保證樣本數據的真實性，可以準確地分析出創新投入對企業績效影響作用，數據樣本時在下載時剔除ST 企業、金融及保險業。首先，采用Excel 數據分析軟件對原始相關數據進行簡單處理，把數據不完整的企業剔除掉最后得到20947 個觀測值。其次，運用相關理論，建立多元線性回歸模型，在此基礎上，運用Stata17 統計軟件，對數據進行相關處理分析，包含但又不僅限于描述性統計分析、相關性分析與回歸分析等。

2.變量選取

（1）被解釋變量

本文選擇托賓Q 作為被解釋變量，能夠衡量企業績效的指標，能夠反應其他相關指標是如何對企業績效進行影響，能夠全面綜合性反映出企業相關資產的市場價值，是能夠真實反映企業績效的指標。

（2）解釋變量

本文選擇研發強度（RD）作為解釋變量，用來衡量企業技術創新投入。企業之間會受到企業規模、成長性、股權集中度及財務杠桿等多因素影響，故會導致企業之間，研發支出絕對值具有較大差別。若選用研發支出絕對值作為解釋變量，會影響回歸結果，進而導致顯著性結果的嚴重失去真實性。

（3）控制變量

本文選擇企業規模（Size）、財務杠桿（Lev）、兩職合一（Dual）、成長性（Growth）、股權集中度（TOP1）、產權性質（Soe）、審計事務所（Big4）、公司年限（FirmAge）、機構持股比例（Inst）、管理費用率（Mfee）等作為控制變量，還有行業和年度作為虛擬變量的控制變量。本文涉及各個變量詳細定義，如表1 所見。

3.模型構建

（1）本文參考劉金林等（2022），根據問題假設H1 構建下面模型：

模型一：

（2）為研究滯后效應的影響，選擇以滯后一期的研發支出強度、滯后二期的研發支出強度為解釋變量，相關控制變量也進行滯后一期、二期。根據問題假設H2 構建下面模型：

模型二：

模型三：

四、實證分析

1.描述性統計分析

由表2 可知，TobinQ 均值為2.137，最大值、最小值分別為0.802、17.73，并且標準差大于1，代表不同企業之間存在較大的差異。RD 最大值為28.47，最小值為0.03，均值為4.979，說明不同企業都進行創新投入差距較大。由于本文的樣本來源于A 股上市公司，難免會導致公司規模存在較大差異，標準差保持較高水平，況且始終大于1。財務杠桿最大值0.925，最小值0.0349，但是標準差小于1，說明是大樣本量中存在的正常現象。成長性最小值-0.66，最大值4.33，均值為0.173，說明部分企業的成長性存在較大差距問題，大部門企業的成長處于緩慢狀態。兩職合一均值為0.311，表示樣本中30%的企業存在董事長總經理兩職合一的情況。股權集中度最大值為0.758，最小值為0.0813，均值為0.331，表示樣本中1/3 的企業存在一股獨大的情況。產權性質均值0.269，樣本中存在的國有企業較少，大部分為非國有企業。公司年限均值為2.9，最大值為3.611，最小值為2.906，說明大部分企業處于發展階段。機構持股比例均值為0.234，最大值0.887，最小值0.000029，大部分企業都不存在共同機構投資情況，但有少數企業存在這種情況。管理費用率均值為0.0898，最大值0.766，最小值0.00695，表示企業進行的管理費用相對于企業整體而言，幾乎沒有發生。審計事務所均值為0.051，樣本中代表選擇四大會計事務所較少。

表2 描述性統計分析結果

2.相關性分析

本文構建了多元線性回歸的模型，為保證提供的觀測值參數準確性，需要先對模型進行檢驗多重共線的問題，再進行主回歸。

根據表4 可知，解釋變量VIF 值為1.46，各個控制變量的VIF 值處于1.03 至1.95 范圍之內，均都小于10，可以看出各變量之間并不存在多重共線性。根據表3 相關性分析說明Size、Lev、Soe、FirmAge、Top1 與Big4 均與在1%的顯著性水平上負相關，RD、Dual、Growth、Inst 與Mfee 在1%的顯著性水平上正相關。由于本次相關性的初步簡單的分析，還僅僅是單因素分析，不能完全說明解釋變量和被解釋之間的關系，非常需要進行進一步分析，故還需要用回歸分析來確定創新投入與企業績效之間的關系。

表3 相關性分析結果

表4 共線性分析

3.主回歸分析

本文采用OLS 方法對前文三個模型進行回歸，進而研究上市公司創新投入對當期企業績效以及滯后期間的企業績效之間的關系。從表5 中對模型一的回歸分析可知，創新投入與企業績效的回歸系數為0.028，表明RD 與TobinQ 在1%的顯著性水平上正相關，每增加一個單位RD，企業的TobinQ 就會上升0.028 個單位，說明研發支出強度會增加企業當期績效，二者呈現出正相關關系，因此驗證本文的假設H1。此外，公司規模、財務杠桿、成長性、股權集中度、產權性質、機構持股比例、管理費用率與審計事務所的回歸系數分別為-0.419、-0.509、0.294、-0.735、-0.162、1.871、1.779 與0.239，表明在1%的顯著性水平上，成長性、機構持股比例、管理費用率與審計事務所等存在顯著正向影響，公司規模、財務杠桿、股權集中度和產權性質顯著負向影響當期托賓Q 值。而兩職合一與公司年限對于托賓Q 值則無顯著性影響。創新投入的滯后性回歸結果如上表5 中模型二和模型三可知。對RD 進行滯后一期時，RD對托賓Q 的回歸系數為0.036，兩者顯著關系變更明顯。對RD進行滯后二期時，RD 對托賓Q 的回歸系數為0.046，可以看出滯后兩期比滯后一期的顯著性更明顯，影響效果較為明顯。對于滯后兩期的創新投入每增加一個單位，企業的市場價值就會提高0.046 個單位，由此可見，在經過1、2 年的間隔期后，企業科技創新投入會對財務績效產生明顯的正向影響，假設H2 得到驗證。

表5 主回歸結果

4.穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量

在其他條件保持不變情況，本文選擇用ROE 代替TobinQ，使用最小二乘法回歸分析方法來進行穩健性檢驗。回歸結果如表6 所示，經過被解釋變量替換后，模型一的回歸系數為0.001，并且在5%的水平上顯著，創新投入對的企業績效依舊是正相關性，模型二和模型三的穩健性檢驗后的相關系數為0.002、0.003，且在1%的置信水平上顯著性，技術創新對滯后一期或滯后二期的企業績效還是顯著的正相關性，并且影響也存在滯后性。因此，經過穩健性檢驗可以得出本文提出的兩個假設結論成立。

表6 替換被解釋變量檢驗結果

（2）縮短回歸期限

本文選擇用縮短后的期限為2016—2021 年，進行進一步穩健性檢驗，結果如表7 所示。對模型一、模型二與模型三等進行穩健性檢驗后回歸系數分別為0.036、0.047、0.058，并且均在1%顯著性水平上，證明創新投入對當期企業績效存在正相關，對滯后一期、滯后二期的企業績效還存在顯著正向影響，故進一步證明前文中假設H1 和假設H2 結論成立。

表7 縮短回歸期限檢驗結果

五、結論及建議

科技進步、企業發展的同時，需要不斷加大研發投入力度，獲得較高的市場競爭力，但鑒于各種因素的存在，不同企業財務績效受到研發投入力度產生的效果具有差異性，因此本文以滬深A 股上市企業為例，對研發投入對企業財務績效產生的影響進行研究，為盡量展示客觀的研究結果，本文在研究對象的選擇上，剔除了保險金融類、ST 企業。本文先通過描述性統計進行簡要分析，然后使用相關性分析進行單因素分析，發現創新投入與企業績效存在1%顯著性水平正相關。通過基準回歸發現證明本文假設H1 與假設H2 成立，且RD 每變動一個單位，企業的托賓Q 值會正向變動0.028 個單位，RD 對滯后一、兩期的企業績效成正相關關系。隨后把被解釋變量由TobinQ 替換為ROE，再進行最小二乘法回歸分析，發現仍存在顯著性水平，假設結論依然正確，進而增強結論的可靠性。

針對前文的研究結論，本文提出具體建議如下。

首先，企業需要根據自身行業特點、現在經歷的生命周期、經營戰略等，作出合理、高效的創新投入決策。對于企業而言，需要了解自身所處發展階段，根據自身的公司發展戰略，準確全面地判斷自身產品和生產流程是否有必要進行更新優化。假設企業處于衰退期，就需要考慮是繼續生產將要淘汰的產品，還是加大創新的研發投入，研發出具有突破性的產品，還是考慮到研發投入帶來的風險性，選擇戰略性地放棄新產品，來維持企業穩定經營。

其次，企業結合自身實際情況，針對性進行創新投入。一般情況下，創新投入可以分為兩類：人力資源和物質資源。若一個企業財務績效較差，應當篩查是哪個環節出現問題，那個環節需要加強，針對性地對相應的環節進行創新投入，而不是盲目地進行加大創新投入，這樣會使得創新投入的效果大打折扣，嚴重時還會產生到消極影響。同時，企業在進行創新投入時，也組員制定合理的創新投入計劃，提高研發創新的商業化能力也是必要的。在實施創新投入計劃中，企業應該認識到技術創新對企業績效的積極促進作用，激發科技創新內生動力，為企業主體營造科技創新環境和氛圍，提高企業的基礎性創新能力。