高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)支出與企業(yè)績效的關(guān)系探討

李葉婷

本文選取2015年在滬、深兩市連續(xù)披露研發(fā)支出信息的913家高新技術(shù)企業(yè)作為研究樣本，以凈資產(chǎn)收益率ROE作為被解釋變量，研發(fā)強(qiáng)度作為解釋變量，引入六個(gè)控制變量，構(gòu)建多元回歸模型。結(jié)果顯示：高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)支出與當(dāng)期企業(yè)績效的關(guān)系為有的行業(yè)正相關(guān)，有的行業(yè)沒有明顯關(guān)系。

高新技術(shù)企業(yè)

研發(fā)強(qiáng)度 企業(yè)績效

高新技術(shù)企業(yè)的科技創(chuàng)新基本上代表了我國企業(yè)的科技發(fā)展方向和自主創(chuàng)新實(shí)力，提高我國科技競爭力的基礎(chǔ)。本文以在我國上海和深圳證券交易所上市的高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，從財(cái)務(wù)績效方面對(duì)研發(fā)支出與企業(yè)績效的相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證分析，這不僅能夠豐富研究支出方面的相關(guān)理論，還可以讓企業(yè)正確認(rèn)識(shí)到研究開發(fā)活動(dòng)的重要性，提高其開展研發(fā)活動(dòng)的積極性。

研究假設(shè)與模型

徐欣、唐清泉（2010）在對(duì)我國上市公司專利類型和數(shù)量進(jìn)行劃分的基礎(chǔ)上，考查R&D投入對(duì)經(jīng)營業(yè)績和企業(yè)績效的影響，研究結(jié)果顯示R&D投入能夠提升業(yè)績并創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。周艷、曾靜（2011）以滬深兩市2002-2009年間披露R&D投入的公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入資金和人員都與企業(yè)績效正相關(guān)。

（1）研究假設(shè)?；趪鴥?nèi)外學(xué)者對(duì)于研發(fā)支出對(duì)企業(yè)績效的影響，本文提出如下假設(shè)：

Hl：高新技術(shù)行業(yè)中汽車制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)和儀器儀表制造業(yè)研發(fā)支出與企業(yè)績效正相關(guān)。

H2：高新技術(shù)行業(yè)中醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)支出與企業(yè)績效負(fù)相關(guān)。

H3：高新技術(shù)行業(yè)中電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，計(jì)算機(jī)通信以及其他電子設(shè)備制造業(yè)，鐵路船舶航空航天以及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)研發(fā)支出與企業(yè)績效正相關(guān)。

（2）樣本選取與數(shù)據(jù)來源。本文選取2015年在滬、深兩市上市的高新技術(shù)企業(yè)作為研究樣本。

1.在研究期間中的出現(xiàn)ST的，剔除該樣本；

2.在研究期間沒有披露研發(fā)支出信息的，剔除該樣本；

3.除A股之外還擁有B股和/或H股的，剔除該樣本；

經(jīng)過以上篩選程序，共選出符合條件的樣本企業(yè)共913個(gè)樣本。研究所用的凈資產(chǎn)收益率（ROE）等各項(xiàng)變量值來源于wind數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)通過手工查閱國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)信息得知，數(shù)據(jù)整理采用Excel，數(shù)據(jù)分析采用SPSS軟件。

（3）模型構(gòu)建。

1.相關(guān)性分析

考慮到研發(fā)支出的特點(diǎn)，選擇皮爾遜（Pearson）相關(guān)性分析來考查研發(fā)強(qiáng)度（RD）與企業(yè)績效的凈資產(chǎn)收益率（ROE）之間是否存在相關(guān)關(guān)系。

2.多元線性回歸模型

根據(jù)假設(shè)，構(gòu)建模型（3-1）如下：ROE=a+β1RD+β2ROA+β3DR+β4TAT+β5NP+β6MB+β7SIZE+￡（3-1）

其中，d為常數(shù)項(xiàng)，β1～β6為模型的回歸系數(shù)；ROE為被解釋變量；RD為解釋變量，表示研發(fā)強(qiáng)度；ROA為控制變量1，表示總資產(chǎn)報(bào)酬率；DR為控制變量2，表示資產(chǎn)負(fù)債率；TAT為控制變量3，表示總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；NP為控制變量4，表示凈利潤增長率；MB為控制變量5，表示營業(yè)收入增長率；SIZE為控制變量6，表示企業(yè)規(guī)模，即總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

實(shí)證分析

從表2-1（1）和表2-1（2）的共線性檢驗(yàn)，容許度也在0-1之間，且更靠近l，方差膨脹因子檢驗(yàn)（VIF）是容忍度的倒數(shù)，取值大于等于1。如果VIF>10則表明變量間存在較強(qiáng)的多重共線性，可能影響模型的估計(jì)。而本次回歸檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有變量的VIF值均處于1-4之間，模型不存在影響估計(jì)的多重共線性問題。D-W在2左右，殘差項(xiàng)間也相互獨(dú)立，用多元回歸分析較為可靠。 汽車制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)的回歸系數(shù)分別為0.154，0.051， 0.077.-0.108。Sig.分別為0.014，0.047， 0.044， 0.000。這四個(gè)行業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度通過了T檢驗(yàn)，顯著性水平在95%的置信水平下具有顯著性，所以他們的研發(fā)支出與企業(yè)績效成正相關(guān)，假設(shè)Hl成立；醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)支出與企業(yè)績效成負(fù)相關(guān)，在超過一定研發(fā)支出之后繼續(xù)擴(kuò)大會(huì)加大企業(yè)的內(nèi)部交易成本和管理成本，削弱企業(yè)競爭優(yōu)勢，降低企業(yè)績效，假設(shè)H2成立。表2-1（1）的企業(yè)獲利能力（ROA）和償債能力（DR）的Sig都在0.05以下通過顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為正對(duì)企業(yè)績效存在顯著的正向促進(jìn)作用。所以一定程度的增加資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績效有正向影響。而且四個(gè)行業(yè)的ROA系數(shù)都在0.8以上，說明企業(yè)的獲利能力與企業(yè)績效有很大的正相關(guān)性。汽車制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)的成長能力（NPGR）回歸系數(shù)為正且具有顯著性，所以成長能力的增加與企業(yè)績效也是正向關(guān)系。表201（2）的四個(gè)企業(yè)Sig.分別為0.476，0.564， 0.414，0.842。都大于0.05沒有通過顯著性檢驗(yàn)，這說明研發(fā)支出在當(dāng)期并不能提升企業(yè)績效，假設(shè)H3不成立。所以這四個(gè)行業(yè)的研發(fā)支出與企業(yè)績效沒有顯著性關(guān)系。電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，計(jì)算機(jī)通信以及其他電子設(shè)備制造業(yè)的獲利能力（ROA）和償債能力（DR）的Sig.都在0 05以下通過顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為正對(duì)企業(yè)績效存在顯著的正向促進(jìn)作用。

結(jié)論與建議

高新技術(shù)企業(yè)部分行業(yè)的上市公司當(dāng)期研發(fā)強(qiáng)度對(duì)當(dāng)期企業(yè)績效不具有顯著的正向促進(jìn)作用。雖然回歸系數(shù)為正，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)，這說明研發(fā)支出在當(dāng)期并不能提升企業(yè)績效，并未得到市場和投資者認(rèn)可。在實(shí)踐中研發(fā)活動(dòng)需要一定的周期，當(dāng)年期末研發(fā)活動(dòng)很有可能還沒有順利進(jìn)行完畢，自然也是可能未產(chǎn)生技術(shù)上和經(jīng)濟(jì)上的成果，無法對(duì)企業(yè)績效帶來積極的影響。研發(fā)活動(dòng)是技術(shù)創(chuàng)新的重要推動(dòng)力量，企業(yè)通過加大研發(fā)支出力度，實(shí)施創(chuàng)新戰(zhàn)略。同時(shí)，企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)研發(fā)活動(dòng)前期、中期和后期的管理，保證資源配置合理，減少浪費(fèi)提高效率。政府也需要從宏觀層面上加強(qiáng)引導(dǎo)，為創(chuàng)新企業(yè)提供幫助。