鐘 晨 張浩楠

（四川師范大學(xué)商學(xué)院 四川成都 610000）

本文以成渝地區(qū)制造業(yè)行業(yè)的上市公司為研究樣本，探究在成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的政策下，創(chuàng)新能力、融資能力對(duì)于企業(yè)經(jīng)營績效所產(chǎn)生的影響變化。其中，本文將重點(diǎn)探究創(chuàng)新能力的影響效果，融資能力分析為輔，并針對(duì)此影響，為成渝地區(qū)制造業(yè)企業(yè)提出相應(yīng)政策建議，促進(jìn)其持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

一、創(chuàng)新能力與企業(yè)績效文獻(xiàn)綜述

（一）國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)研究

國內(nèi)外學(xué)者均對(duì)創(chuàng)新能力與企業(yè)績效的關(guān)系有過深入研究，但結(jié)論不盡相同。一方面，王喜剛（2016）在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出組織和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績效有正向影響的結(jié)論；陳收等（2015）通過研究78家上市公司面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與績效呈正向關(guān)系；劉勝楠等（2019）通過大樣本分析得出研發(fā)投入具有滯后性，但仍與企業(yè)績效存在正向關(guān)系。另一方面，吳曉云等（2015）運(yùn)用多元回歸分析得出技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績效的中介作用并不明顯；李曉宇等（2019）通過研究制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)投入在組織變革轉(zhuǎn)型前對(duì)企業(yè)績效有負(fù)面影響。

（二）國外相關(guān)文獻(xiàn)研究

國外對(duì)于此研究的結(jié)論依然存在分歧，其觀點(diǎn)主要為正相關(guān)與負(fù)相關(guān)。YOOJ等（2019）認(rèn)為研發(fā)投入加大有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，從而促進(jìn)企業(yè)績效；Hafeez（2012）通過中小企業(yè)的研究中，發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)新的潛力大，而創(chuàng)新對(duì)于改善企業(yè)績效有著積極的影響。而Graham等（2005）通過大規(guī)模訪談發(fā)現(xiàn)，大部分管理者認(rèn)為提高研發(fā)投入反而不利于利潤增長。

（三）現(xiàn)有文獻(xiàn)評(píng)述

針對(duì)創(chuàng)新能力與企業(yè)績效的關(guān)系，國內(nèi)外主要觀點(diǎn)為正相關(guān)，但仍未達(dá)成統(tǒng)一意見，因此仍然具有較高的討論價(jià)值。本文在分析現(xiàn)有國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，增加了國家政策對(duì)企業(yè)所帶來的一系列變化，并將研究范圍縮小至成都和重慶地區(qū)。重點(diǎn)回答了以下幾個(gè)問題：第一，創(chuàng)新能力與企業(yè)績效兩者之間存在怎樣的關(guān)系？第二，政策是否能提高創(chuàng)新能力對(duì)于企業(yè)績效的影響力度？第三，對(duì)于處于此政策下的成渝地區(qū)制造業(yè)上市公司而言，應(yīng)采取怎樣的態(tài)度來面對(duì)影響？

二、創(chuàng)新能力與企業(yè)績效設(shè)計(jì)研究

（一）樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文選取了A股中成渝地區(qū)2018與2020年制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，并進(jìn)行篩選以保證研究有效性，篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：選取這一時(shí)期持續(xù)經(jīng)營的公司，剔除樣本中存在研究數(shù)據(jù)缺失的公司，剔除樣本中未經(jīng)營存在異常的公司。按以上條件進(jìn)行篩選，本文最終選取樣本為85家合格公司。

（二）解釋變量及被解釋變量測(cè)度

1.解釋變量為創(chuàng)新能力。由于本文研究樣本均為制造業(yè)企業(yè)，其創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在相關(guān)專利技術(shù)及實(shí)物產(chǎn)品，而研發(fā)費(fèi)用主要反映了企業(yè)在研發(fā)活動(dòng)中所產(chǎn)生的各種費(fèi)用。因此，選取研發(fā)費(fèi)用這一指標(biāo)，對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新能力進(jìn)行衡量。

2.被解釋變量為企業(yè)績效。本文選取凈利潤作為衡量企業(yè)績效的財(cái)務(wù)指標(biāo)，其計(jì)算公式為：

凈利潤=（營業(yè)利潤+營業(yè)外收入-營業(yè)外支出）/（1-所得稅稅率）

由公式可以看出，凈利潤變化與各種因素有關(guān)，其中主要受主營業(yè)務(wù)影響最多，而創(chuàng)新活動(dòng)主要服務(wù)于主營業(yè)務(wù)，因此，兩者可能存在相關(guān)一致性。同時(shí)受所得稅稅率影響，政策中對(duì)于創(chuàng)新企業(yè)給予稅收優(yōu)惠，稅收可能成為影響結(jié)果的因素之一。凈利潤綜合了主營業(yè)務(wù)和稅率，因此選取其作為指標(biāo)。

（三）研究模型

本文建立單變量線性回歸，即一元線性回歸模型，研究企業(yè)創(chuàng)新能力對(duì)企業(yè)績效的影響。本文在原有模型的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理，即將原始自變量及因變量調(diào)整為以e為底的自然對(duì)數(shù)函數(shù)，并對(duì)小于零的數(shù)據(jù)進(jìn)行了絕對(duì)值處理。取對(duì)數(shù)之后不會(huì)改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系，但壓縮了變量的尺度，有利于數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，同時(shí)削弱了模型的共線性、異方差性等。調(diào)整后具體模型如下：

Ln(Net profit)=α+β×Ln(R&D)+ε

其中net profit為被解釋變量；R&D為解釋變量；α截距項(xiàng)；β為解釋變量系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三、創(chuàng)新能力與企業(yè)績效實(shí)證結(jié)果及分析

（一）研究樣本2018年實(shí)證結(jié)果

通過導(dǎo)入相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，得到研究樣本2018年創(chuàng)新能力與企業(yè)績效的關(guān)系，如表1-1所示。

如表1-1，β值（自變量對(duì)因變量的影響系數(shù)）為0.334，即每增加1%的研發(fā)費(fèi)用投入，凈利潤將會(huì)增加0.334%，說明創(chuàng)新能力與企業(yè)績效之間呈現(xiàn)正相關(guān)的線性關(guān)系。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)中，P值為0.000，當(dāng)P<0.01時(shí)，說明碰巧出現(xiàn)的概率小于1%，因此可以否定無效假設(shè)，即數(shù)據(jù)有效，通過檢驗(yàn)；在對(duì)數(shù)據(jù)的擬合度檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)R平方值為0.994，數(shù)值大小反映了因變量的全部變異能通過回歸關(guān)系被自變量解釋的比例，數(shù)值介于0—1之間，越接近1則擬合度越好。綜上所述數(shù)據(jù)有效，通過檢驗(yàn)。

（二）研究樣本2020年實(shí)證結(jié)果

通過導(dǎo)入相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，得到研究樣本2020年創(chuàng)新能力與企業(yè)績效的關(guān)系，如表1-2所示。

表1-2 2020年創(chuàng)新能力與企業(yè)績效OLS回歸分析模型回歸結(jié)果

如表1-2，β值（自變量對(duì)因變量的影響系數(shù)）為0.579，即每增加1%的研發(fā)費(fèi)用投入，凈利潤將會(huì)增加0.579%，說明創(chuàng)新能力與企業(yè)績效之間呈現(xiàn)正相關(guān)的線性關(guān)系。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)P值為0.000；在對(duì)數(shù)據(jù)的擬合度檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)R平方值為0.988。綜上所述數(shù)據(jù)有效，通過檢驗(yàn)。

（三）穩(wěn)健型檢驗(yàn)

為考察評(píng)價(jià)方法和指標(biāo)解釋能力的強(qiáng)壯性，本文進(jìn)行了穩(wěn)健型檢驗(yàn)?；久抗墒找媾c原有被解釋變量存在聯(lián)系，且能夠反映企業(yè)經(jīng)營績效，因此在保持原解釋變量不變的情況下，將被解釋變量更換為基本每股收益。

在對(duì)于2018年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)中，P值小于1%，因此拒絕原假設(shè)；R平方值為0.272，存在擬合性；在對(duì)于因變量系數(shù)的分析中，因變量系數(shù)β為0.02。

在對(duì)于2020年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)中，P值小于1%，因此拒絕原假設(shè)；R平方值為0.492，存在擬合性；在對(duì)于因變量系數(shù)的分析中，因變量系數(shù)β為0.129。對(duì)比之下發(fā)現(xiàn)兩者均為正相關(guān)關(guān)系且處于上升趨勢(shì)。綜上所述，本文的結(jié)論通過了穩(wěn)健型檢驗(yàn)。

四、融資能力與企業(yè)績效實(shí)證結(jié)果及對(duì)比討論

融資能力與制造型企業(yè)息息相關(guān)，相比其他行業(yè)，制造型企業(yè)更多的屬于重資產(chǎn)導(dǎo)向型行業(yè)。對(duì)于重資產(chǎn)導(dǎo)向型企業(yè)，需要投入大量資金用于建設(shè)固定資產(chǎn)、生產(chǎn)產(chǎn)品以保證存貨充足等。制造企業(yè)想要增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，就需要提高融資能力，通過對(duì)外舉債以滿足對(duì)于資金使用及周轉(zhuǎn)的需求。因此，相較于將重心放在提高創(chuàng)新能力上，融資能力是否能為企業(yè)帶來更大的效益，是本文需要繼續(xù)探討的問題。

財(cái)務(wù)費(fèi)用的產(chǎn)生主要與支付利息、借款利息的手續(xù)費(fèi)用等有關(guān)，融資規(guī)模越大，產(chǎn)生的利息總量和手續(xù)費(fèi)用就越多，所以企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用的情況一定程度上反映了融資能力。同時(shí)，財(cái)務(wù)費(fèi)用與研發(fā)費(fèi)用同屬于期間費(fèi)用，都能夠直接對(duì)凈利潤產(chǎn)生影響，具有更好的可比性。綜上所述，本文選擇財(cái)務(wù)費(fèi)用這一財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)企業(yè)的融資能力情況進(jìn)行衡量。

與前文研究方法相同，本章使用一元線性回歸模型，將相關(guān)數(shù)據(jù)帶入并進(jìn)行分析，此時(shí)解釋變量由LN（R&D）變?yōu)長N（F&E）得到表1-3及表1-4。

表1-3 2018年融資能力與企業(yè)績效OLS回歸分析模型回歸結(jié)果

表1-4 2020年融資能力與企業(yè)績效OLS回歸分析模型回歸結(jié)果

如表所示，2018年及2020年的P值均為0.000、R平方值分別為0.881和0.853，均通過檢驗(yàn)，說明數(shù)據(jù)有效。

對(duì)比2018年的影響系數(shù)，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.334、融資能力的影響系數(shù)為0.357；對(duì)比2020年的影響系數(shù)，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.579、融資能力的影響系數(shù)為0.374。對(duì)比得出，雖然融資能力在2018年的影響能力略高于創(chuàng)新能力，但總體來說創(chuàng)新能力的影響力度更大；同時(shí)，受國家創(chuàng)新政策支持，創(chuàng)新能力的影響作用提升明顯。

五、實(shí)證結(jié)果討論

（一）創(chuàng)新能力影響的正負(fù)性討論

觀察2018年與2020年的β值，發(fā)現(xiàn)影響系數(shù)均為正數(shù)，說明創(chuàng)新能力能夠推動(dòng)企業(yè)發(fā)展。究其原因，本文認(rèn)為有如下兩個(gè)方面：第一，注重創(chuàng)新有利于企業(yè)提高對(duì)市場(chǎng)的敏感程度，通過創(chuàng)新不斷嘗試發(fā)掘消費(fèi)者偏好，從而研發(fā)出適眾群體更廣的產(chǎn)品，提高產(chǎn)品銷量以達(dá)到促進(jìn)利潤的結(jié)果。第二，創(chuàng)新活動(dòng)必然投入大量研發(fā)費(fèi)用，費(fèi)用作為一種成本支出，可以一定程度上降低企業(yè)當(dāng)期營業(yè)利潤，因此影響稅前利潤的研發(fā)費(fèi)用具有稅盾效應(yīng)。

（二）創(chuàng)新能力的影響力度討論

對(duì)比2018年和2020年的影響系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)其呈上升趨勢(shì)。本文認(rèn)為影響力擴(kuò)大的原因如下：第一，受國家宏觀政策影響，如對(duì)于創(chuàng)新企業(yè)的稅收減免等，企業(yè)的稅盾效應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)，應(yīng)交稅費(fèi)的減少意味著企業(yè)所獲得的凈利潤將相應(yīng)增加；第二，國家政策的政治性導(dǎo)向，使得成渝地區(qū)制造業(yè)企業(yè)對(duì)于創(chuàng)新能力這一指標(biāo)更為重視，也更加積極地投入到創(chuàng)新活動(dòng)當(dāng)中，研發(fā)費(fèi)用的投入加大，有利于企業(yè)開發(fā)高技術(shù)含量產(chǎn)品、招聘高精尖科研人員等，提高了創(chuàng)新能力。

（三）創(chuàng)新能力與融資能力的對(duì)比討論

通過對(duì)比創(chuàng)新能力和融資能力的影響力，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力的正向影響力度更大，主要原因在于：第一，在總體方針下，國家更為支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展而非虛擬經(jīng)濟(jì)，同時(shí)強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)當(dāng)中的核心地位，作用到局部地區(qū)同樣適用，因此，金融政策的支持力度顯然會(huì)小于創(chuàng)新正常的支持力度，政策所帶來的正向推動(dòng)作用也就相對(duì)較?。坏诙?，融資活動(dòng)應(yīng)當(dāng)在合理范圍內(nèi)進(jìn)行，過高的企業(yè)負(fù)債會(huì)導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用等籌資成本上升從而影響利潤，同時(shí)較高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)降低企業(yè)償債能力，一旦出現(xiàn)資金鏈斷裂或資不抵債，就極易導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)或重組，這樣的結(jié)果并不是國家希望看到的，因此，在對(duì)于企業(yè)融資的態(tài)度上保有謹(jǐn)慎。

六、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文通過對(duì)比2018與2020年成渝地區(qū)的85家制造業(yè)上市公司并進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。

1.創(chuàng)新能力與企業(yè)績效呈正相關(guān)；同時(shí)，在政策出臺(tái)后，影響系數(shù)從2018年的0.334提升到2020年的0.579，說明研發(fā)投入對(duì)于企業(yè)凈利潤的正向促進(jìn)作用相比以前有了進(jìn)一步提升。并且將被解釋變量更換為每股收益后，模型通過了穩(wěn)健型檢驗(yàn)，說明解釋有效。

2.融資能力與企業(yè)績效同樣呈正相關(guān)，且影響系數(shù)從2018年的0.357提升到2020年的0.374，同樣有略微的上升趨勢(shì)。

3.相比融資能力，通過提升創(chuàng)新能力可以更有效地促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。雖然在2018年融資能力的影響力高于創(chuàng)新能力的影響力，但國家政策出臺(tái)后，其影響增長率和總影響能力都低于創(chuàng)新能力，因此，應(yīng)更重視創(chuàng)新能力的發(fā)展。

（二）建議

1.積極響應(yīng)國家政策。作為成渝地區(qū)的新興制造企業(yè)，應(yīng)利用好此次國家戰(zhàn)略所帶來的政策紅利。企業(yè)應(yīng)獲取與科技研發(fā)相關(guān)的政策支持，例如貸款和稅收優(yōu)惠等。建立合理的人才引入機(jī)制，重視研發(fā)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)，提升企業(yè)創(chuàng)新能力；可以效仿東部沿海企業(yè)成功經(jīng)驗(yàn)，與科研機(jī)構(gòu)或本地高校建立合作，共同研發(fā)自主創(chuàng)新產(chǎn)品，增強(qiáng)企業(yè)在科技方面的核心競(jìng)爭(zhēng)力；同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)企業(yè)科研方面的監(jiān)督機(jī)制，保障科研投入轉(zhuǎn)化能力，真正做到科研成果能為企業(yè)所用，并有效促進(jìn)企業(yè)的經(jīng)營能力和可持續(xù)發(fā)展。

2.秉持適度原則。無論是研發(fā)還是融資，都應(yīng)當(dāng)在合理的范圍內(nèi)進(jìn)行，片面提高科研水平或是大量融資都不利于企業(yè)長期發(fā)展。作為企業(yè)的經(jīng)營者應(yīng)當(dāng)擁有全局意識(shí)，在重視創(chuàng)新能力和融資能力的同時(shí)，不忽略其他因素所產(chǎn)生的影響，多維度促進(jìn)良性企業(yè)發(fā)展。