孫景蔚，吳學強

(杭州電子科技大學 經(jīng)濟學院，浙江 杭州 310018)

研發(fā)投資會如何影響企業(yè)的績效？這個問題一直是國內(nèi)外經(jīng)濟學者關注的熱點問題之一。大量研究認為，研發(fā)投資與企業(yè)績效正相關，如Cho & Pucik(2005)[1]，Cefis & Marsili(2006)[2]，Warusawitharana(2008)[3]，Artz et al.(2010)[4]，Knott(2012)[5]，孫維峰和黃祖輝(2013)[6]，任海云(2014)[7]，Urbaniec(2015)[8]，陳霞(2017)[9]，王維和王越(2018)[10]，王新紅和聶亞倩(2019)[11]等研究都發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)投資促進了企業(yè)市場價值的增長和財務狀況的改善；Bhagwat & DeBruine(2014)[12]通過對制藥行業(yè)的研究，發(fā)現(xiàn)研發(fā)費用與企業(yè)銷售收入正相關；Kraft & Czarnitzki(2002)[13]發(fā)現(xiàn)R&D強度與企業(yè)信用等級正相關；Villalonga(2004)[14]，Berzkalne & Zelgalve(2014)[15]認為研發(fā)投資可以為公司創(chuàng)造無形資產(chǎn)，這些無形資產(chǎn)為企業(yè)所帶來的競爭優(yōu)勢更加具有可持續(xù)性。但是，也有研究認為研發(fā)投資對促進企業(yè)盈利和市值增長并無作用或有反作用，如Carlin et al.(2004)[16]，Lin & Lee(2006)[17]發(fā)現(xiàn)研發(fā)與企業(yè)績效總體上并不存在顯著正向關系；Konings & Xavier(2002)[18]，Chan & Fung(2012)[19]則發(fā)現(xiàn)研發(fā)支出對企業(yè)績效有負向影響。戴小勇和成力為(2013)[20]基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的研究發(fā)現(xiàn)，高新技術企業(yè)的研發(fā)強度處于1.1%-4.13%時，對資產(chǎn)收益率的促進效應明顯，而對于低技術企業(yè)則是處于0.74%-3.73%時促進效應才明顯；陳建麗等(2015)[21]，韓先鋒和惠寧(2016)[22]則發(fā)現(xiàn)研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響存在“門檻”效應，即在某個門檻值之前，研發(fā)投資對企業(yè)績效是負作用，只有當投資規(guī)模越過門檻值以后，才會呈現(xiàn)積極作用。從上面的文獻分析可以看到，盡管大多數(shù)學者認為研發(fā)投資可以為企業(yè)帶來更高的盈利能力和公司價值，有利于績效的改善；但是，另一些學者所提出的不同甚至相反的意見也不可忽視，因為這無疑表明在某些情況下研發(fā)投資確實不支持企業(yè)績效的提升。但是，“某些情況”是指什么？也就是說，研發(fā)投資在什么情況下會對企業(yè)績效產(chǎn)生消極影響，在什么情況下會產(chǎn)生積極影響？這顯然是一個還有待深入探討的重要問題。

一、研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響機理

從理論上說，研發(fā)投資影響企業(yè)績效的途徑主要是兩個：一是研發(fā)投資支出作為企業(yè)經(jīng)營費用的一部分，對企業(yè)利潤有直接的負向影響；二是研發(fā)投資將增加企業(yè)的知識資本存量，而知識資本可以為企業(yè)帶來收益，因此對企業(yè)利潤有正向影響?？偟挠绊懣梢杂霉奖硎救缦拢?/p>

π=α·K-RD

(1)

式(1)中的π代表在其它條件不變時，企業(yè)研發(fā)投資所帶來的利潤。K代表研發(fā)投資所形成的知識資本數(shù)量，α是知識資本的收益率。一般來說0<α<1，且像普通資本的收益率一樣，α具有遞減的特性，但因為市場并非是完美和瞬時出清的，所以α將并不呈現(xiàn)連續(xù)地遞減，而是呈階梯狀地遞減。即在一定時期內(nèi)，α將具有穩(wěn)定性，只有當知識資本的積累達到了一定的程度以后，α才會下降，然后再穩(wěn)定一段時期，再下降，直到與普通資本的收益率相等時為止。RD表示研發(fā)投資額。

為了探究RD對企業(yè)利潤π的影響，將公式(1)兩邊對RD求導，得到公式(2)

(2)

結論1：在一個給定的時期，只要知識資本的收益率保持穩(wěn)定，隨著研發(fā)投資規(guī)模的擴大，其越過某一門檻值以后將對企業(yè)績效產(chǎn)生積極影響。

進一步假設普通資本(除了知識資本之外的所有其它資本)的收益率為β，在整個行業(yè)普通資本的存量保持不變的條件下，β也會穩(wěn)定不變。顯然，只有當α≥β時，企業(yè)才會進行研發(fā)投資，因為當α<β時，研發(fā)投資的機會成本較大，使其不如其它普通投資合算。所以，隨著研發(fā)投資規(guī)模擴大，在規(guī)模遞增效應的作用下，企業(yè)知識資本存量大幅增加，且增加得越來越快，這必將使知識資本的收益率α出現(xiàn)遞減，但它不會遞減到零，而是會逼近到與其它普通資本的收益率β相等的水平。也就是說，α和β之間存在如下關系：

(3)

式(3)關系的存在，表明在普通資本存量保持不變的條件下，企業(yè)研發(fā)投資會存在上限，這一上限取決于普通資本的收益率β的大小，這是理論分析的結論之二。

由上述理論分析的結論，就研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響提出如下有效投資規(guī)模區(qū)間假說：

二、對有效投資規(guī)模區(qū)間假說的實證檢驗

采用Hansen(1999)[23]面板門檻模型檢驗以上假說。具體做法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)本身的特點劃分門檻，根據(jù)門檻值將樣本數(shù)據(jù)劃分為多個區(qū)間，根據(jù)各區(qū)間內(nèi)的特征來分析研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響。這種方法的特點是可以有效避免人為劃分區(qū)間所帶來的估計問題。

單一門檻回歸模型的形式為：

Yit=ui+θXit+β1ditI(dit≤r)+β2ditI(dit>r)+εit

(4)

其中i表示企業(yè)，t表示年份，Y表示被解釋變量，d表示企業(yè)的研發(fā)投資規(guī)模，r表示的是對應規(guī)模的門檻值。I(·)為示性變量，當括號內(nèi)條件滿足時取1，否則取0。X表示其他控制變量的向量集，θ為控制變量的系數(shù)集。μ是企業(yè)的個體固定效應，模型要求在給定解釋變量下，隨機擾動項ε服從正態(tài)分布。

在估計模型的門檻值時，采用Hansen格點搜尋法，首先通過使模型殘差平方和最小估計門檻值r，然后對所估計的門檻值r進行相應的顯著性檢驗。由于采用的F統(tǒng)計量不服從標準分布，故采用Hansen檢驗，通過自抽樣方法獲取其漸進分布及其臨界值，由此判斷門檻效應的存在性；同時，構造似然比統(tǒng)計量LR對r是否等于真實門檻值進行檢驗，如果r在真實門檻值95%的置信區(qū)間內(nèi)，則認為估計的門檻值等于真實門檻值。

雙重門檻的檢驗采用模型(4)的擴展形式：

Yit=ui+θXit+β1ditI(dit≤r1)+β2ditI(r1r2)+εit

(5)

其中的系數(shù)設定與模型(4)類似。門檻值的估計是先假設單一門檻模型r1已知，再進行r2的搜索。在證明r2漸進有效后，固定r2再對r1進行搜索。若數(shù)據(jù)存在三重門檻或更多重門檻，則按同樣方法將模型進行擴展。

樣本數(shù)據(jù)來源于2005-2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了我國年收入500萬以上的所有非國有工業(yè)企業(yè)以及所有國有工業(yè)企業(yè)。截取2005-2007年這一時間區(qū)間的主要原因是在該區(qū)間內(nèi)，數(shù)據(jù)庫有較全的研發(fā)投資、廣告費用等關鍵變量數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)樣本的處理上，采用戴小勇等(2013)[20]的處理方法，剔除如下樣本數(shù)據(jù)：一是指標缺失或者明顯錯誤的樣本。比如資產(chǎn)總額為負數(shù)、0或者營業(yè)收入科目為0等，這類樣本存在明顯的統(tǒng)計偏誤，故予以刪除；二是營業(yè)狀態(tài)為非正常狀態(tài)的樣本；三是在職員工少于10的樣本。這類樣本大多缺乏健全的會計制度，故予以刪除；四是營業(yè)時間不足1年的企業(yè)。這類樣本數(shù)據(jù)的波動性較大，不具有代表性；五是未連續(xù)三年出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫的樣本，因為懷疑這類樣本企業(yè)的經(jīng)營狀況出現(xiàn)了較大的變化，不具有代表性。通過上述處理，最終得到513 687個樣本組成的平衡面板數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)的處理通過Stata12.0實現(xiàn)，模型的主要變量說明如下(考慮到各類企業(yè)之間的可比性，對企業(yè)績效、研發(fā)投資規(guī)模等變量采用相對指標進行測度)：

因變量。企業(yè)績效(OPR)，采用營業(yè)利潤率(Operating Profit Ratio)作為衡量企業(yè)相對績效的測度指標，該指標可以較有效地剔除非日常型經(jīng)營活動(如政府補助、意外收支等)對績效的影響，。

自變量。研發(fā)投資規(guī)模(r&d)，采用研發(fā)投資總額與資產(chǎn)總額的比值作為研發(fā)投資相對規(guī)模大小的測度指標；同時，考慮到研發(fā)投資對績效的影響可能會存在滯后效應，將分別提供帶滯后期(T-1R)和不帶滯后期的回歸結果。

控制變量。借鑒已有研究成果，選取以下6個變量作為控制變量：一是廣告投資的相對規(guī)模(advertise)，用廣告投資總額與資產(chǎn)總額的比值測度；二是企業(yè)規(guī)模(size)，用企業(yè)資產(chǎn)的自然對數(shù)表示；三是資本結構(level)，用企業(yè)資產(chǎn)負債率表示；四是資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(turnover)，以銷售收入與資產(chǎn)比值表示；五是職工人數(shù)(employ)，以全年在職人數(shù)表示；六是企業(yè)的產(chǎn)權性質(zhì)(government)，取虛擬變量，以1代表國有企業(yè)，0代表非國有企業(yè)。

(一)門檻存在性檢驗

在使用面板門檻模型之前，首先需要對門檻的存在性進行檢驗，即采用上述自抽樣方法進行檢驗。若結果顯示模型存在門檻值，則說明研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響是如假說般的非線性的影響。表1是門檻存在性的檢驗結果，研發(fā)投資對績效的影響在單一門檻與雙重門檻假設下分別在5%和1%置信水平下顯著，說明研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響均存在兩個門檻值。也就是說，研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響存在三個顯著不同的區(qū)間，總體呈非線性變化。

表1 研發(fā)投資門檻效應的存在性檢驗結果

注：F統(tǒng)計量與P值時通過bootstrap自抽樣300次計算得到的；**、***分別代表在5%、1%的顯著性水平下顯著

表2 研發(fā)投資門檻值估計結果

表2是根據(jù)數(shù)據(jù)自身特征估計得到的模型門檻值：在雙重門檻下，可根據(jù)門檻值將研發(fā)投資分為三個區(qū)間(0,1.470%)，(1.470%，1.841%),(1.841%,+∞)。

(二)對實證結果的分析

以研發(fā)投資做門檻變量，研究其與企業(yè)績效的非線性關系，其結果如表3所示，第二列和第三列是帶滯后項的回歸結果，第四列和第五列是不帶滯后項的回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)：

首先，在帶滯后項的回歸中，滯后項不顯著，且通過F檢驗發(fā)現(xiàn)，引入滯后項并不顯著提高模型的擬合優(yōu)度，因此從技術上剔除了滯后項，下面只分析不帶滯后項的回歸結果。

其次，研發(fā)投資作為控制變量引入模型時，其對企業(yè)績效的影響不顯著；而當作為門檻變量進入模型時，對企業(yè)績效有顯著的影響，說明研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響并非簡單的線性關系，而是呈門檻效應關系。

最后，當研發(fā)投資處于較低的第一區(qū)間(0,1.470%)時，其對企業(yè)績效的影響不顯著，這個結果驗證了當研發(fā)投資過少時，其對企業(yè)績效正向影響不顯著甚至有負影響的假說；當研發(fā)投資處于第二區(qū)間(1.470%，1.841%)時，研發(fā)投資對企業(yè)績效有顯著的正向影響,即研發(fā)支出與資產(chǎn)之比每增加1%，企業(yè)的營業(yè)利潤率會增加0.083%。這一結果驗證了當企業(yè)研發(fā)支出達到某一門檻值以后，其對企業(yè)績效會有顯著正影響的假說；當研發(fā)強度處于第三區(qū)間(1.841%,+∞)時，研發(fā)投資對企業(yè)績效的系數(shù)不再顯著甚至為負數(shù)，這驗證了當企業(yè)研發(fā)投資過度以后，會對企業(yè)績效產(chǎn)生消極影響的假說。綜上可見，在這50多萬家樣本企業(yè)里，研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響從平均意義上來說確實存在門檻效應，由下限門檻和上限門檻組成了一個有效投資區(qū)間，當研發(fā)投資處在有效投資區(qū)間內(nèi)時能顯著提高企業(yè)績效，當?shù)陀诨蚋哂谟行顿Y區(qū)間時，其對企業(yè)績效的正影響不顯著甚至變?yōu)樨撚绊?，這在很大程度上支持了我們的理論假說。

從其他控制變量的系數(shù)結果以及顯著性水平來看，資本結構越高，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越低均可以提高企業(yè)績效，非國有企業(yè)比國企有更好的企業(yè)績效，而雇傭人數(shù)、廣告投資對企業(yè)績效無明顯影響。

表3 包含門檻變量對企業(yè)績效的回歸結果

注：r&d_1、r&d_2、r&d_3分別代表研發(fā)投資投資規(guī)模的低、中、高三個區(qū)間，*、**、***分別代表在10%、5%、1%下的顯著性水平下顯著。

表4列示了2005-2007年樣本企業(yè)的研發(fā)投資情況。從研發(fā)投資看，有0.24%的企業(yè)研發(fā)投資處于有效投資區(qū)間內(nèi)，91.02%的企業(yè)處于投資不足的狀態(tài)，8.73%的企業(yè)處于過度投資的狀態(tài)。所以，從樣本企業(yè)的情況看，絕大多數(shù)工業(yè)企業(yè)如果增加研發(fā)投資，將會對改善績效起到有益的作用；同時，有少部分企業(yè)在研發(fā)上出現(xiàn)了過度投資現(xiàn)象，這個問題也需要引起重視，因為過度的研發(fā)投資不僅會浪費研發(fā)資源，而且還會對企業(yè)績效不利。

表4 樣本工業(yè)企業(yè)的研發(fā)投資情況

三、研究結論及其政策含義

分析表明，由于研發(fā)投資在知識資本的形成效率上具有規(guī)模遞增的特性，而知識資本的收益率最終將收斂于普通資本的收益率，致使研發(fā)投資對企業(yè)績效的影響存在規(guī)模門檻效應，這種門檻效應并非表現(xiàn)為單一規(guī)模門檻，而是表現(xiàn)為規(guī)模上的“有效投資區(qū)間”門檻，即在一定時期內(nèi)，當研發(fā)投資低于下限門檻值時，研發(fā)投資對企業(yè)績效有負向影響，當研發(fā)投資高于下限門檻值以后，研發(fā)投資對企業(yè)績效有正向影響，當研發(fā)投資繼續(xù)增加，高于上限門檻值以后，研發(fā)投資又會對企業(yè)績效有負向影響。采用2005-2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中50多萬家有效樣本企業(yè)數(shù)據(jù)，運用門檻面板數(shù)據(jù)模型，檢驗了上述理論假說。實證結果顯示，當研發(fā)投資的相對規(guī)模達到第一門檻值1.470%且小于上限門檻值1.841%時，研發(fā)投資對企業(yè)績效具有顯著的正效應，而當投資的相對規(guī)模小于第一門檻值或大于上限門檻值時，正效應不顯著，這個結果驗證了所提出的理論假說。通過考察樣本企業(yè)的研發(fā)投資情況，發(fā)現(xiàn)96.51%的企業(yè)研發(fā)投資的相對規(guī)模低于第一門檻值，這說明對2005-2007年間我國多數(shù)工業(yè)企業(yè)而言，增加研發(fā)投資將有助于改善績效；同時還發(fā)現(xiàn)有2.99%的樣本企業(yè)研發(fā)投資的相對規(guī)模高于上限門檻值，存在過度投資現(xiàn)象。本文的政策含義是，第一，由于當時我國大多數(shù)工業(yè)企業(yè)的研發(fā)投資不足，所以我國政府較長時期以來一直采取強有力的手段(譬如補貼、稅收減免等)激勵企業(yè)進行研發(fā)投資不僅是理性的，而且是必要的；第二，少數(shù)企業(yè)特別是少數(shù)國有企業(yè)的過度研發(fā)投資問題需要引起重視，因為過度的研發(fā)投資不但浪費研發(fā)資源，而且對企業(yè)績效不利。