科研投入對A股上市公司新質生產力的影響

摘 要：[研究目的]在全球科技革命和產業變革背景下，幫助上市公司通過合理投入科研資金，加快形成與社會發展相適應的新質生產力，有助于促進我國經濟高質量發展。[研究方法]以2015—2022年中國A股高新技術產業上市公司為研究對象，從可持續發展、勞動、創新三個維度構建新質生產力指標體系，運用熵值法進行測度，并構建實證模型，深入剖析科研投入對新質生產力的具體影響機制。[研究結論]首先，高新技術產業上市公司的科研投入顯著提升了新質生產力水平；其次，調節效應結果顯示，市場競爭程度和企業規模能夠正向調節科研投入與新質生產力之間的關系；再次，異質性檢驗顯示，相比于非國企和中小型企業，國有企業和大型企業的科研投入對新質生產力發展的促進作用更顯著，經過一系列穩健性檢驗后結論依然成立。最后，從政策引導與激勵、優化市場競爭環境、調整企業戰略三個方面提出對策建議，不僅豐富了新質生產力的理論框架，而且對于指導企業優化科研投入結構，提高新質生產力具有重要的現實意義。

關鍵詞：科研投入；新質生產力；高新技術產業；熵值法；調節效應

新質生產力很大程度上優化了傳統的經濟增長模式。而科研投入正是創新的基礎和前提，是發展新質生產力的根本保障。當前學術界對新質生產力的研究大多仍集中在理論層面，其衡量方法還未形成統一框架。基于此，本文以2015—2022年中國A股市場中的高新技術產業上市公司為研究對象，構建指標體系，使用熵值法測算新質生產力水平，并實證分析科研投入對新質生產力的影響。最后，根據研究結論提出政策建議，以幫助企業在全球科技革命和產業變革背景下，通過合理投入科研資金加快形成新質生產力，這對于促進我國經濟高質量發展具有重要的理論和現實意義。

一、文獻綜述與研究假設

為了深入探討新質生產力與科研投入之間的關系，特別是針對高新技術產業上市公司的具體表現，本章首先綜述了相關領域的研究文獻，隨后提出研究假設，為后文的實證分析提供了堅實的理論依據和明確的研究導向。

（一）文獻綜述

本部分梳理了關于新質生產力、科研投入與企業科技創新能力以及高新技術產業的相關研究成果，為研究假設提供了豐富的理論基礎。

1.關于新質生產力的研究

新質生產力是生產力的子集，是能夠引領經濟社會向更高水平發展的新型生產力[1]，具有科技驅動創新、產業高效低耗、高品質生活和社會服務均等化、數字賦能和國家治理能力現代化等特征[2]?？萍紕撔聦ιa力的影響愈發凸顯，所以大部分學者在研究新質生產力時會將科技創新作為核心要素進行探討[3-6]。

在指標測度方面，有的學者基于勞動者、勞動對象和生產資料三大維度構建了新質生產力綜合評價指標體系，并使用熵值法測度了我國省級層面的新質生產力發展水平[7]。也有學者基于生產力二要素理論，構建了企業層面的新質生產力指標體系[8]。

2.關于科研投入與企業科技創新能力的研究

企業的研發投入包括人力資本和資金投入，代表人力資本的研發人員是創新績效的主要貢獻者。而必要的研發資金投入可以通過強化網絡關系來加快研發成果轉化效率[9]，提高綠色技術創新產出的數量、質量[10]，從而激發企業創新動力。比如，在農村地區，適當的金融科技研發資金投入有利于農村部分區域的數字化轉型[11]。對中小微企業來說，加大技術投入資金，可以促進創新型技術在企業生產經營全過程中的應用[12]，有助于扶持中小企業在創新領域快速發展[13]。對于金融機構來說，加大對金融機構數字技術基礎設施的投入，能加快實現金融機構的信用數字化管理[14]。而且，大數據、區塊鏈、云計算等新興科技手段在金融監管中的應用，能從更高維度提升金融監管效率[15]。

在企業創新影響因素中，從政府補貼角度出發研究的較多。部分學者認為政府補貼會加重企業尋租行為，對創新投入產生擠出效應，阻礙創新活動[16-17]；也有部分學者認為，政府補貼有利于促進企業持續創新，企業可以將政府無償提供的資助作為研發資金使用以驅動自身科技的創新，即產生研發的正外部性[18-21]。

3.關于高新技術產業的相關研究

當前國際經濟形勢日益復雜嚴峻，國內經濟下行壓力逐漸加大，一些企業的經營發展遭遇許多困境[22]，黨和國家開始高度重視新技術對經濟社會發展的戰略意義[23]。在此背景下，高新技術產業作為新質生產力的代表產業，成為企業綠色轉型和內部產業結構升級的重要方向，國家也推出創業板市場專門協助創新型企業尤其是高科技企業籌資并進行資本市場運作[24]。高新技術產業創新效率的提升與研發要素的合理配置密切相關，很多學者也將研發投入納入高新技術產業的研究范疇，比如，有學者認為研發經費外部支出和空間集聚有助于提高高新技術產業的研發效率[25]，技術研發投入對高新技術產業的創新效率有正向作用[26]。分區域來看，由于科研經費不足，中西部地區高新技術產業高質量發展水平較低[27]。

相比于以往學者的研究，本文邊際貢獻主要體現在：第一，目前大多文獻對新質生產力的量化研究還較少，本文對新質生產力的測度更加全面和科學，不僅關注人力資本、生產工具，還納入了可持續發展、生態環保、創新水平等評價因素；第二，已有關于科研投入與企業創新能力關系的研究大多停留在政府補貼層面，本文基于高新技術產業的特殊性，創新性地結合了科研投入的質量性特征，不僅拓寬了科研投入的研究視角，也有利于發現提高企業新質生產力的新因素；第三，不僅豐富了新質生產力的理論框架，而且對于指導企業優化科研投入結構，提高新質生產力具有重要的現實意義。

（二）研究假設

高新技術產業上市公司的科研投入是整個社會創新體系中的關鍵環節，是對傳統勞動資料的高科技化更新，也是對勞動對象的深層次開發和利用。高新技術企業通過科研投入可以創造新的技術，改變傳統的生產方式，形成全新的經濟增長點，為提升新質生產力注入源泉。同樣，基于投入產出理論，科研投入可以被視為一種生產要素的投入，企業可以利用該筆投入進行技術創新，提高生產要素的利用效率，進而提升全要素生產率和新質生產力水平。基于上述分析，本文提出第一個研究假設。

假設1（H1）：科研投入與高新技術產業上市公司的新質生產力水平正相關，即科研投入越高，新質生產力水平越高。

市場競爭程度在高新技術產業上市公司科研投入與新質生產力之間形成了動態的雙向反饋機制。一方面，在高市場競爭環境下，高新技術產業上市公司面臨更為嚴峻的競爭壓力，為了獲取競爭優勢，必須加大研發投入、不斷進行技術創新。在高競爭領域，企業會重點投資那些能快速產生市場回報、提升核心競爭力的科研項目，這種有針對性的科研投入會直接影響到盈利能力，更有利于形成新質生產力；另一方面，科研投入可以幫助企業開發出具有競爭優勢的新產品或服務，滿足消費者多元化需求，有助于企業在市場競爭中占據有利地位。這種由科研投入引發的市場競爭程度的提高會催生出更多的創新成果，推動整個行業的技術進步和創新發展，從而提升新質生產力水平。基于上述分析，本文提出第二個研究假設。

假設2（H2）：市場競爭程度在科研投入與新質生產力關系中起到調節作用，處于高競爭市場的公司，科研投入對新質生產力的正向影響更為顯著。

根據馬歇爾的規模經濟理論，當企業擴大生產規模時，可以充分有效利用資源、降低單位產品成本，同時也能采用更先進的技術和設備，進一步提高生產效率和產品質量，實現經濟效益最大化。新質生產力作為以全要素生產力提升為核心標志的先進生產力質態，同樣與企業規模有著密切聯系。一方面，當企業尤其是高新技術企業達到一定規模時，可以為科研投入提供更充足的財力支持，也會購買先進的研發設備、聘請高水平的研發人才，提高生產效率，科研投入的邊際效益和風險承受能力也就提高，從而有利于增加新質生產力的總體效益；另一方面，對于高新技術產業而言，持續的科研投入可以通過推動技術創新促進企業產能的實質性增長和生產規模的不斷擴大，更有利于新質生產力的孵化和培育?；谏鲜龇治?，本文提出第三個研究假設。

假設3（H3）：企業規模在科研投入與新質生產力關系中起到調節作用，在大型企業中，科研投入對新質生產力的提升作用更強。

二、研究設計與數據

為了更準確地評估高新技術產業上市公司新質生產力水平與科研投入之間的關系，本章構建了實證模型、詳細介紹了實證研究所選樣本、數據來源所采用的各項指標的定義和計算方法。

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2015—2022年中國A股市場中的高新技術產業上市公司為研究對象，并對樣本進行如下處理：首先，由于ST和*ST股票通常是因為公司連續兩年虧損或其他財務問題被交易所標記為特別處理的股票，其股價波動大、財務風險大且交易量小，為了提高模型的穩健性和可靠性，剔除ST和*ST企業；其次，剔除了數據缺失嚴重的樣本和異常數據；最后，為了消除極端值對研究結果的影響，對數據進行winsor2進行縮尾處理，最終一共得到1 590家高新技術產業公司、12 720條樣本數據。本文數據全部來源于CSMAR國泰安和Wind數據庫，并使用Stata 16.0軟件進行回歸分析。

（二）模型設計

為了檢驗上述假設H1，本文構建了如下基準回歸模型（1）：

（1）

其中，i、t分別表示企業和年份，NQPLit是因變量，表示第i家企業在t年的新質生產力水平；RDIit是自變量，表示第i家企業在t年的科研投入強度；Controls是控制變量合集；α0是常數項，α1、λ1分別是自變量和控制變量的待估參數，εit是隨機誤差項。

為了檢驗假設H2、H3中的調節效應，進一步考察企業規模和市場競爭程度對新質生產力的調節效應，構建如下調節模型（2）和（3）：

（2）

（3）

上述模型中，Size、Comp是調節變量，分別表示企業規模和市場競爭程度，本文重點關注交互項系數β3和θ3。

（三）指標說明

實證研究的因變量是新質生產力，由于其是一個復雜的多維度概念，本文設計了一套綜合評價指標體系，并選擇合適的統計方法進行測度。自變量是科研投入強度，控制變量是企業規模、股權集中度、市場競爭程度和企業年齡。各項指標的具體說明如下。

1.因變量：企業新質生產力（NQPL）。新質生產力涉及了生產力發展的各個層面，單一指標無法準確衡量。因此，本文在參考其他學者測算方法的同時[8]，融入自身對新質生產力的理解，從可持續發展、勞動、創新三個維度構建綜合評價指標體系，并運用熵值法進行測度。其中，在可持續發展層面，加入企業環境、社會與治理綜合得分，即ESG指標。在創新層面，由于專利申請數可以反映企業在特定技術領域的研發實力和技術水平，因此，本文將研發直接投入占比指標替換成專利申請總數，并與無形資產占比指標共同衡量企業的實質性創新水平。所有指標均為正向指標，具體的取值說明如表1所示。

2.自變量：科研投入強度（RDI）。用企業研發投入金額占營業收入的比例來衡量。

3.控制變量：借鑒以往學者的研究，選取企業規模（Size）、股權集中度（Top）、市場競爭程度（Comp）和企業年齡（Age）四個指標來控制企業的治理結構和經營狀況。為了降低異方差的影響，將企業規模和企業年齡取自然對數。

具體的變量定義和計算公式如表2所示。

三、實證分析

在實證研究部分，首先，對因變量、自變量和控制變量進行描述性統計分析；其次，對科研投入和新質生產力之間的關系進行基準分析；接著，為了確保研究結果的可靠性和有效性，采用剔除異常年份的數據、替換被解釋變量和內生性檢驗三種方法進行穩健性檢驗；另外，將市場競爭程度和企業規模作為調節變量，探究科研投入對高新技術產業上市公司新質生產力發展的內在作用機制；最后，進行異質性檢驗，分析產權性質和規模大小是否會影響科研投入與新質生產力之間的關系。

（一）描述性統計分析

各個變量的描述性統計分析結果如表3所示。本文共有12 720個樣本量，新質生產力均值為6.515，標準差為3.705，最小值為0.43，最大值為18.43，表明我國高新技術產業上市公司的新質生產力發展水平還不高，總體呈正態分布，有進一步提升的空間，且不同企業之間存在較大差距，本文所選樣本辨識度較高?？蒲型度霃姸染禐?.022，最小值與最大值之間差距最大，所選樣本覆蓋面寬泛，滿足研究條件。其余控制變量取值均處于合理范圍，能較好地發揮控制作用。

（二）基準回歸分析

表4是本文的基準回歸結果，整體上高新技術產業上市公司的科研投入對新質生產力發展水平具有顯著影響。具體來看，（1）列和（2）列是因變量與自變量的直接回歸結果，（1）列僅控制企業固定效應，（2）列控制了企業和年份雙重固定效應，科研投入強度的回歸系數均在1%的水平上顯著為正；（3）列和（4）列是加入所有控制變量后的回歸結果，（3）列僅控制企業固定效應，（4）列控制了企業和年份雙重固定效應，科研投入強度分別在1%和5%的水平上顯著為正，表明高新技術產業上市公司的科研投入強度能有效促進新質生產力的發展水平，本文假設H1得到驗證。

（三）穩健性檢驗

為了驗證前文實證分析結果的可靠性，本章通過剔除異常年份的數據、替換被解釋變量以及內生性檢驗三種方法進行了穩健性檢驗。以下是具體的穩健性檢驗內容：

1.剔除異常年份

為了降低實證結果的不確定性，本文剔除了2020—2022年的數據再次進行回歸。表5中列（1）的回歸結果顯示，科研投入強度系數在1%的水平上顯著為正，假設H1成立。

2.替換被解釋變量

在經濟學和生產力相關研究中，全要素生產率（TFP）指標擁有成熟的計算方法，能夠反映生產過程中的效率提升。因此，本文將全要素生產率作為新質生產力的替換變量。借鑒陳中飛和江康奇的研究[28]，采用能有效解決數據縮尾問題的LP法，并將測算出的TFP納入模型（1）進行回歸。表5中列（2）的回歸結果顯示，科研投入強度系數在1%的水平上顯著為正，說明更換被解釋變量的衡量方式后，企業科研投入同樣能促進新質生產力的發展，結論穩健，假說H1依然成立。

3.內生性檢驗

基準回歸結果表明，科研投入多的企業新質生產力水平更高，但是重視新質生產力發展的企業往往更傾向于投入研發資金，這會導致由雙向因果引起的內生性問題。為了降低內生性問題的負面影響，將科研投入強度的滯后一期（L1.RDI）、滯后二期（L2.RDI）作為自變量納入模型，回歸系數在1%的水平上均顯著為正，本文的研究結論仍然穩健。

（四）作用機制分析

為了進一步探究科研投入對企業新質生產力發展的作用機制，本文將市場競爭程度、企業規模作為調節變量，并把二者與自變量RDI的交乘項納入回歸模型，結果如表6所示。列（2）顯示，市場競爭程度在1%的水平上顯著為負，但其與科研投入強度的交乘項系數為0.0436，在10%的水平上顯著為正，說明適度的市場競爭有助于激發高新技術企業的創新動力，促使企業合理配置資源，并加大科研投入力度以獲取競爭優勢。同時，科研投入的增加也可以提升企業的技術水平和創新能力，使其在市場競爭中更具優勢，更有利于新質生產力的提升。

列（3）顯示，企業規模和交乘項系數在1%的水平上均顯著為正，意味著大規模企業的新質生產力水平往往更強，且企業規模在科研投入與新質生產力關系中起到了正向調節作用。主要原因是，大企業更容易產生規模經濟效應和資源集聚效應，可以降低單位生產成本，提高生產效率，其技術溢出效應也更明顯，即企業內部研發成果可以在更廣泛的業務范圍內推廣應用，從而更有力地推動新質生產力的發展。

（五）異質性分析

產權性質不同的企業，在治理結構、激勵機制和投資決策等方面均存在差異。為了檢驗產權性質是否會影響科研投入與新質生產力之間的關系，本文將樣本企業分為國企和非國企兩類進行研究，由于非國企中民企占比高達87.5%，因此將對民企再次進行回歸分析。表7的結果顯示，國企、非國企和民企的回歸系數均在1%的統計水平上顯著為正，且國企的回歸系數最高，說明不同產權企業的科研投入對新質生產力發展水平都產生正向作用，但作用強度存在差異，其中，國企的促進作用最強。主要原因在于，國家在重大項目、關鍵技術攻關和新興產業發展上，給予國企更多的政策支持，使得國企具備充足的財力進行大規模、長期且高風險的研發投入，這對于需要長期研發投入才能產生回報的新質生產力發展至關重要。

不同規模的企業，對新質生產力發展的影響也不盡相同。本文將大于等于資產總額中位數的企業劃分為大型企業，反之稱為中小型企業。表7中列（4）和列（5）的結果顯示，大型企業科研投入對新質生產力的影響效果更為明顯。大型企業的科研投入在資金實力、研發組織以及風險承受能力等方面具有明顯優勢，這些優勢使得他們在提升高新技術產業上市公司新質生產力方面表現出更強的效能。但這并不否認中小型企業在某些特定領域和特定時期可能具有的靈活、創新和高效特性?？偟膩碚f，企業規模不同，作用也不同，這一結論再次驗證了假設3。

四、結論與建議

本文基于2015—2022年高新技術產業上市公司的數據，從可持續發展、勞動、創新三個維度構建新質生產力的綜合評價指標體系，并運用熵值法進行測度，通過構建面板數據模型，實證分析了科研投入對新質生產力的影響。研究結論主要有：其一，高新技術產業上市公司的科研投入與新質生產力發展水平顯著正相關，即隨著高新技術產業上市企業科研投入的增加，其新質生產力水平得以同步提升；其二，市場競爭程度與高新技術產業上市公司的新質生產力發展水平顯著負相關，但其與科研投入的交乘項與新質生產力發展水平顯著正相關，說明市場競爭程度在科研投入與新質生產力關系中起到正向的調節作用；其三，企業規模與新質生產力發展水平顯著正相關，其與科研投入的交乘項對新質生產力發展水平同樣有顯著的正向影響。說明同樣的研發投入，對大規模企業新質生產力產生的促進作用要比小規模企業更大；其四，科研投入對高新技術產業上市公司新質生產力的促進作用在國有企業和大型企業樣本中更加顯著。

基于研究結論，本文提出以下政策建議。第一，加強政策引導與激勵。一方面，政府應通過設立專項科研基金、優化稅收政策、提供低利率貸款等手段加大對高新技術產業的科研投入支持力度；另一方面，針對不同規模和產權性質的企業，政府應制定差異化的支持政策。對于大型企業，應鼓勵其發揮規模效應和資金優勢，加大科研投入力度；對于國有企業，切實發揮其在技術創新和產業升級中的引領作用；對于中小企業和民營企業，應提供政策扶持和融資支持，幫助其擺脫研發資金不足的困境。第二，不斷改進與優化市場競爭環境。政府應進一步規范市場競爭秩序，降低市場準入門檻，打破行業壁壘，鼓勵公平競爭。高新技術產業上市公司也可以加強市場調研、提升產品質量和服務水平，增強市場競爭力，從而更好地利用科研投入提升新質生產力。第三，持續調整和優化企業發展戰略。高新技術企業一方面要立足于自身實際情況，制定并執行科學的科研投入戰略，注重基礎研究與應用研究相結合，強化與高校、科研院所的合作，優化內部研發機構設置，以科研投入為杠桿，撬動高新技術產業的新質生產力升級，確保科研投入能夠轉化為實實在在的新質生產力；另一方面，也應積極探索建立創新資源集聚平臺，促進跨企業、跨領域的技術研發合作，提高整體科研投入的效率和產出效果。

注釋：

1. 使用stata 16.0計算得出，結果保留三位小數。

2. *表示p值＜0.1，**表示p值＜0.05，***表示p值＜0.01，分別表示在10%、5%、1%的置信水平上顯著；括號內為t值；回歸系數保留四位小數。

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The Influence of Scientific Research Input on the New Quality Productive Forces of A-Share Listed Companies

—Empirical Analysis Based on High-Tech Industry Data

Zhou Huihui1 Shi Zhihui2 Lu Minfeng3

（1. Sanjiang University， School of Business and Law， Jiangsu， Nanjing， 210012; 2. Financial Technology Lab of Jiangsu Merchant Bank， Jiangsu， Nanjing， 210003; 3. Shanghai University， Shanghai Institute of Science and Technology Finance， Shanghai， 200444）

Abstract： [Research purpose] Under the background of the global scientific and technological revolution and industrial transformation， helping listed companies accelerate the formation of new quality productive forces that are adapted to social development through reasonable investment in scientific research funds is conducive to promoting the high-quality development of national economy. [Research method] Taking the listed companies of high-tech industries in China’s A-share market from 2015 to 2022 as the research object， a new quality productive forces indicator system is constructed from three dimensions of sustainable development， labor and innovation. The entropy method is used for measurement， and an empirical model is constructed to deeply analyze the specific influence mechanism of scientific research input on new quality productive forces. [Research conclusion] First， the scientific research input of listed companies in the high-tech industry has significantly enhanced the level of new quality productive forces. Second， the results of the moderation effect show that the degree of market competition and the scale of enterprises can positively moderate the relationship between scientific research input and new quality productive forces. Third， heterogeneity test shows that， compared with non-state-owned enterprises and small and medium-sized enterprises， research investment in state-owned enterprises and large enterprises has a more significant role in promoting the development of new quality productive forces. After a series of robustness tests， the conclusion still holds. Finally， countermeasure suggestions are put forward from three aspects： policy guidance and incentives， optimization of the market competition environment， and adjustment of enterprise strategies. This not only enriches the theoretical framework of new quality productive forces， but also has significant practical significance for guiding enterprises to optimize the structure of scientific research investment and improve new quality productive forces.

Key words： scientific research input; new quality productive forces; high-tech industries; entropy method; the moderation effect

基金項目：國家社會科學基金一般項目“互聯網金融市場跨界風險的協同監管長效機制與政策研究”（21BJY022）；國家社會科學基金一般項目“基于區塊鏈技術的供應鏈金融共生融資模式與協同決策研究”（20BGL009）。

作者簡介：周慧蕙，女，1998年生，碩士，助教，研究方向為元宇宙經濟與會計、數字經濟。施志暉，男，1980年生，碩士，正高級工程師，研究方向為數字技術、金融、風險管理。陸岷峰，男，1962年生，博士，教授，博士生導師，研究方向為宏觀經濟、商業銀行、中小企業。