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    企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入的影響因素探究

    2022-01-15 00:50:40張馳劉芳
    中國商論 2022年1期
    關鍵詞:多元回歸因子分析法汽車行業(yè)

    張馳 劉芳(通訊作者)

    摘 要:為探究企業(yè)研發(fā)投入影響因素,本文選取2019年汽車行業(yè)上市公司年報披露的數(shù)據(jù)作為樣本,利用SPSS軟件進行實證研究并建立多元回歸模型。實證結(jié)果顯示,企業(yè)營運能力、償債能力和技術創(chuàng)新能力與企業(yè)研發(fā)投入有正向關系,成長能力、盈利能力與研發(fā)投入無顯著關系。最后,根據(jù)實證結(jié)果提出建議,以幫助企業(yè)提高自主創(chuàng)新力,實現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展。

    關鍵詞:企業(yè)研發(fā)投入;汽車行業(yè);因子分析法;SPSS;多元回歸

    本文索引:張馳,劉芳.企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入的影響因素探究[J].中國商論,2022(01):-151.

    中圖分類號:F279.23 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2022)01(a)--03

    1 文獻綜述

    在研發(fā)投入影響因素探究方面,許多學者在宏觀、微觀層面進行了探究。在宏觀層面,Day-Yang Liu(2005)[1]以中國臺灣領先的產(chǎn)品開發(fā)計劃為實證研究的基礎,實證結(jié)果表明政府的補貼與企業(yè)R&D呈正相關;Zhiying Liu等(2014)[2]通過博弈論研究了產(chǎn)品補貼策略鼓勵企業(yè)的研發(fā)活動;Zhao Yan(2018)[3]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、貨幣政策對于企業(yè)研發(fā)投資有積極影響;楊賢京等(2019)[4]通過分析數(shù)據(jù),表明政府的研發(fā)補貼可以有效促進企業(yè)的研發(fā)投資;王瑤(2019)[5]以企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策為出發(fā)點,探究企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策可以有效促進企業(yè)的研發(fā)投入強度;馮麗麗、王林(2020)[6]在考察相關數(shù)據(jù)后認為政府官員的經(jīng)驗及帶來的資源都對企業(yè)的研發(fā)投入產(chǎn)生影響。在微觀層面,劉笑霞,李明輝(2009)[7]的研究結(jié)果表明企業(yè)規(guī)模與企業(yè)研發(fā)強度之間存在顯著正向關系;黃國良、董飛(2010)[8]的實證結(jié)果表明管理者任期和管理者學歷對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生正向影響;別春曉等(2016)[9]根據(jù)相關數(shù)據(jù)實證分析企業(yè)研發(fā)知識產(chǎn)出、行業(yè)中企業(yè)競爭程度等因素對中成藥制造業(yè)研發(fā)投入的影響。

    綜合文獻分析,本文選取了技術研發(fā)較為重要的汽車行業(yè)作為研究對象,著眼于微觀角度,選取東方財富網(wǎng)、財經(jīng)網(wǎng)站169家車企年報數(shù)據(jù)進行分析,在對數(shù)據(jù)處理后最終選擇了108家車企2019年年報中的數(shù)據(jù)進行實證分析并根據(jù)實證結(jié)果提出針對性意見。

    2 研究設計

    本文選取車企年報披露的數(shù)據(jù)作為樣本,構(gòu)建多元線性回歸模型,對于企業(yè)研發(fā)投入的影響因素進行實證研究,探究企業(yè)成長能力、盈利能力、營運能力、償債能力、技術創(chuàng)新能力與企業(yè)研發(fā)費用的關系。本文中的數(shù)據(jù)來自東方財富網(wǎng)、新浪財經(jīng)等網(wǎng)站,使用SPSS與EXCEL軟件對數(shù)據(jù)進行處理。

    2.1 研究假設

    本文選取企業(yè)成長能力、盈利能力、營運能力與償債能力及技術創(chuàng)新能力作為解釋變量,對變量數(shù)據(jù)處理后進行模型構(gòu)建。

    2.1.1 成長能力

    企業(yè)的成長能力是指企業(yè)拓展經(jīng)營能力,隨著企業(yè)的發(fā)展,企業(yè)的利潤、規(guī)模與資產(chǎn)會不斷增加,使得企業(yè)不斷進行創(chuàng)新,獲得更加良好的發(fā)展環(huán)境。

    假設1:成長能力與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關。

    2.1.2 盈利能力

    盈利能力是企業(yè)在一定時間內(nèi)獲取利潤的能力,在企業(yè)的盈利能力較強時,將擁有更多的資金實力進行技術研發(fā)、規(guī)模擴大等發(fā)展。

    假設2:企業(yè)盈利能力與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關。

    2.1.3 營運能力

    營運能力反映了企業(yè)資金營運周轉(zhuǎn)情況,反映了企業(yè)對經(jīng)濟資源管理、運用的效率高低,營運能力越強表示企業(yè)的償債能力越強,企業(yè)利用資產(chǎn)獲取利潤的速度就越快。

    假設3:營運能力與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關。

    2.1.4 償債能力

    企業(yè)償債能力反映了企業(yè)對負債償還的能力,是企業(yè)戰(zhàn)略制定的重要因素。對于汽車行業(yè)來說,較好的償債能力能促進企業(yè)進行技術發(fā)展。

    假設4:償債能力與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關。

    2.1.5 技術創(chuàng)新能力

    企業(yè)的技術創(chuàng)新能力指企業(yè)所擁有的支持企業(yè)進行自主研發(fā)的技術力量,包括研發(fā)技術人員及企業(yè)所擁有的專利等組成部分,是企業(yè)核心競爭力的決定性因素。

    假設5:技術創(chuàng)新能力與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關。

    2.2 樣本及變量選取

    基于以上假設,對變量中的相關數(shù)據(jù)進行選取。

    2.2.1 樣本選取

    由于在汽車行業(yè)中,技術影響較大,因此本文選取了汽車行業(yè)上市公司2019年年報數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。

    2.2.2 變量定義

    (1)被解釋變量。本文選取研發(fā)費用占主營業(yè)務收入的比例作為被解釋變量,反映企業(yè)的研發(fā)投入信息。

    (2)解釋變量。由于企業(yè)的成長能力、盈利能力等由多個分析指標構(gòu)成,因此本文采用因子分析法,在解釋變量內(nèi)選取具有代表性的多個指標進行主成分分析法,得出成長能力、盈利能力、營運能力和償債能力的主成分綜合得分,從而進行回歸分析。

    (3)控制變量。選擇預期會對所選解釋變量及被解釋變量產(chǎn)生影響的變量:公司規(guī)模(Size)、公司年限(Age)、股權(quán)集中度(Con)、現(xiàn)金比率(CR)、自由現(xiàn)金流(Cash)。

    2.3 模型構(gòu)建

    本文采用SPSS對影響汽車行業(yè)企業(yè)績效的因素進行分析。以被解釋變量企業(yè)研發(fā)費用占主營業(yè)務收入比例(RDE)作為模型的因變量,以5個解釋變量(X1、 X2,…X5)作為自變量,得到多元回歸模型如下:

    其中,是常數(shù),是回歸方程的系數(shù),是干擾因子。

    3 實證分析

    3.1 描述性統(tǒng)計

    使用SPSS對變量進行描述性統(tǒng)計,根據(jù)結(jié)果,所選取的樣本數(shù)據(jù)中研發(fā)費用的平均值為4.52,可見在汽車行業(yè)中,企業(yè)的研發(fā)投入并不是很高,且差距較大。綜合分析變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果,數(shù)據(jù)的分布離散型程度較高,反映了行業(yè)內(nèi)發(fā)展不均衡的情況。

    3.2 相關性分析

    當兩個變量之間的相關性大于0.5時,說明兩個變量存在顯著的相關性,由相關性分析結(jié)果中的數(shù)據(jù)可知,所選取的解釋變量之間相關性均小于0.5,因此解釋變量之間的相關性并不顯著,滿足回歸分析的條件。

    3.3 回歸分析

    3.3.1 多重共線性分析

    為了保證回歸分析的準確性,對所選取的變量進行容差和膨脹因子(VIF)分析。

    一般來說,容差越大,VIF越小,變量之間的相關性越弱,當容差小于0.1且VIF<2時,說明變量可能共線;當VIF>10時,說明變量有很大的概率共線。由于數(shù)據(jù)不存在顯著共線,因此可以進行回歸分析。

    3.3.2 回歸分析

    使用SPSS對變量數(shù)據(jù)進行回歸分析,所得結(jié)果見表1。分析表1中的數(shù)據(jù),在置信水平為0.05的條件下,變量X3~X5均通過顯著性檢驗,對于被解釋變量的影響較為顯著,變量X1~X2未通過顯著性檢驗,對于被解釋變量的影響并不顯著。根據(jù)回歸分析結(jié)果,得到回歸方程為:

    3.4 實證結(jié)果及分析

    根據(jù)回歸分析數(shù)據(jù)對實證結(jié)果進行分析。

    3.4.1 成長能力與企業(yè)的研發(fā)投入無顯著相關關系,原假設1不成立

    成長能力顯著性為0.752,大于0.05,因此與企業(yè)的研發(fā)投入無顯著關系。這可能是由于成長能力較強的企業(yè)主要通過較高的成長能力進行經(jīng)營決策的制定,并不影響企業(yè)技術研發(fā)的決策制定。

    3.4.2 盈利能力與企業(yè)的研發(fā)投入無顯著相關關系,原假設2不成立

    盈利能力的顯著性為0.718,大于0.05,因此與企業(yè)的研發(fā)投入無顯著關系。企業(yè)的盈利能力更多用來維持企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定的經(jīng)營和發(fā)展,因此對于企業(yè)的技術研發(fā)來說無顯著的影響關系。

    3.4.3 營運能力對于企業(yè)的研發(fā)投入呈正相關,顯著性水平為0,原假設3成立

    當企業(yè)的營運能力比較穩(wěn)定時,企業(yè)便會關注技術信息資源等經(jīng)濟資源,因此當企業(yè)的營運能力較高時,企業(yè)利用技術資源進行技術研發(fā)的發(fā)展便會較強。

    3.4.4 償債能力與企業(yè)的研發(fā)投入呈正相關,顯著性水平為0,原假設4成立

    當企業(yè)的償債能力較強時,說明企業(yè)的資產(chǎn)發(fā)展趨于穩(wěn)定,可以支持企業(yè)進行技術研發(fā)等耗資較高的發(fā)展策略,因此企業(yè)的償債能力與企業(yè)的研發(fā)投入呈現(xiàn)明顯的正相關。

    3.4.5 技術創(chuàng)新能力與企業(yè)的研發(fā)投入呈正相關,顯著性水平為0,原假設成立

    企業(yè)的技術創(chuàng)新能力為企業(yè)進行研發(fā)投入的基礎,即當企業(yè)的技術人員數(shù)量越多、企業(yè)技術人員占員工數(shù)量的比例越大時,企業(yè)便會支出更多的研發(fā)費用,增加研發(fā)投入。

    4 針對實證結(jié)果給出建議

    隨著汽車行業(yè)市場競爭越來越激勵,對于汽車行業(yè)研發(fā)投入影響因素的探究,有助于企業(yè)制定提高自主研發(fā)能力的企業(yè)戰(zhàn)略,因此聯(lián)系實證結(jié)果,對汽車行業(yè)在營運能力、償債能力、技術創(chuàng)新力方面提出如下建議。

    4.1 加強經(jīng)濟資源管理,提高企業(yè)資產(chǎn)實力

    經(jīng)濟資源為企業(yè)技術研發(fā)提供了穩(wěn)定的基礎。因此,企業(yè)應注重經(jīng)濟資源的管理,提高企業(yè)的營運能力,從而提高企業(yè)的資產(chǎn)實力,增強技術研發(fā)能力。

    4.2 利用財務杠桿效應,提高企業(yè)償債能力

    企業(yè)應調(diào)控好資產(chǎn)結(jié)構(gòu),利用好長期負債、短期負債等財務杠桿,支持企業(yè)進行技術研發(fā)。在充分利用財務杠桿的基礎上,增加研發(fā)投入,能夠提高企業(yè)在行業(yè)中的核心競爭力,促進企業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展。

    4.3 注重技術人員培養(yǎng),增加技術人員占比

    企業(yè)應注重對技術人員的培養(yǎng),制定對技術人員的激勵政策,在保證企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的基礎上,增加技術人員占比,建立企業(yè)自身的技術研發(fā)班底。

    5 結(jié)語

    企業(yè)研發(fā)影響著企業(yè)的發(fā)展,對于汽車行業(yè)研發(fā)投入影響因素的探究,有利于企業(yè)克服自主研發(fā)緩慢的難題,幫助企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

    參考文獻

    [1]Day-Yang Liu, Lon-Fon Shieh. The effects of government subsidy measures on corporate R&D expenditure: a case study of the leading product development programme[J]. Int. J. of Product Development,2005,2(3).

    [2]ZhiyingLiu,QinqinLi,UdoBroll. The Government Subsidy Strategy Choice for Firm’s R&D: Input Subsidy or Product Subsidy?[J]. Economics Research International,2014.

    [3]Zhao Yan. Economic Transformation, Monetary Policy and Enterprise R&D Investment[P]. Proceedings of the 2018 International Conference on Economy, Management and Entrepreneurship (ICOEME 2018),2018.

    [4]???,???,???. Analysis of the Effectiveness of Government’s SME R&D Subsidies : Focusing on Information and Communications Technology(ICT) Industry[J]. Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society,2019,44(3).

    [5]王瑤.企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策對創(chuàng)新活動的影響研究:基于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J].公共經(jīng)濟與政策研究,2019(1):54-74.

    [6]馮麗麗,王林.地方官員任期對企業(yè)研發(fā)投入的影響[J].常州大學學報(社會科學版),2020,21(6):69-77.

    [7]劉笑霞,李明輝.企業(yè)研發(fā)投入的影響因素:基于我國制造企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的研究[J].科學學與科學技術管理,2009,30(3):17-23.

    [8]黃國良,董飛.我國企業(yè)研發(fā)投入的影響因素研究:基于管理者能力與董事會結(jié)構(gòu)的實證研究[J].科技進步與對策,2010,27(17):103-106.

    [9]別春曉,楊慧,陳玉文.我國中成藥制造業(yè)大型企業(yè)研發(fā)投入的影響因素[J].中成藥,2016,38(9):2051-2054.

    作者簡介:張馳(2000-),女,漢族,山東臨沂人,本科在讀,會計專業(yè)。

    通訊作者:劉芳(1980-),女,漢族,山東威海人,講師,碩士學位,主要從事財務會計方面的研究。

    Research on Influence Factors of Enterprise Innovation and R&D Investment

    —— Taking Auto Industries as Examples

    Business School, Shandong Normal University? Jinan, Shandong? 250014

    ZHANG Chi? LIU Fang

    Abstract: In order to explore the influence factors of enterprise R&D investment, this paper selects the data disclosed in the annual reports of listed automotive companies in 2019 and uses SPSS software to conduct empirical research and establishes a multiple regression model. According to the empirical results, the enterprise’s operational capabilities, solvency, and technological innovation have a positive relationship with the enterprise R&D investment, while growth ability and profitability have no relationship with R&D investment. Based on the empirical results, this paper puts forward targeted recommendations to help companies improve their independent innovation capabilities and achieve stable development.

    Keywords: R&D investment; auto industries; factor analysis; SPSS; multiple regression

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