基于面板門(mén)檻模型的企業(yè)研發(fā)支出影響因素研究

崔俊富　郭素　張?zhí)珮?lè)

摘 要：科技創(chuàng)新是人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)步的重要因素，改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)科技水平快速提高，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量迅速擴(kuò)大，已經(jīng)穩(wěn)居世界第二位。目前企業(yè)創(chuàng)新已經(jīng)成為中國(guó)科技創(chuàng)新的主導(dǎo)力量。使用面板門(mén)檻模型對(duì)中國(guó)企業(yè)研發(fā)支出影響因素進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)門(mén)檻效應(yīng)比較顯著，不同企業(yè)規(guī)模會(huì)影響核心解釋變量對(duì)研發(fā)支出的作用。

關(guān)鍵詞：企業(yè)；研發(fā)支出；面板門(mén)檻模型；影響因素

中圖分類號(hào)：F061.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ 文章編號(hào)：１００９ — ２２３４（２０23）01 — ００87 — ０4

一、引言

科技創(chuàng)新是人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)步的重要因素之一，從歷史維度來(lái)看，整個(gè)人類發(fā)展史就是不斷追求更高層次科技創(chuàng)新水平的過(guò)程。熊彼特認(rèn)為，創(chuàng)新是把生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的“新組合”引入生產(chǎn)體系，從而建立一種新的生產(chǎn)函數(shù)，作為內(nèi)在要素推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。［1］Solow構(gòu)建模型對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步大約貢獻(xiàn)了87.5%的人均產(chǎn)出增長(zhǎng)。［2-3］整體來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步通過(guò)多種形式對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出貢獻(xiàn)，如教育、干中學(xué)、R&D等等。［4］

世界時(shí)鐘是人類發(fā)展史的重要概念，指的是世界時(shí)間以文明發(fā)達(dá)地區(qū)的時(shí)間為基準(zhǔn)。在人類文明的前中期中國(guó)一直是世界時(shí)鐘的核心地區(qū)，但是近代以來(lái)，世界時(shí)鐘逐漸轉(zhuǎn)移到西方。文明的領(lǐng)先源于科技的領(lǐng)先，工業(yè)革命之前技術(shù)發(fā)明以經(jīng)驗(yàn)總結(jié)為基礎(chǔ)，主要來(lái)自于生產(chǎn)過(guò)程中的偶然發(fā)現(xiàn)，工業(yè)革命之后西方世界轉(zhuǎn)向了以科學(xué)與實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)的發(fā)明方式，而中國(guó)未能實(shí)現(xiàn)這種發(fā)明方式轉(zhuǎn)變，使得中國(guó)和西方的技術(shù)差距迅速擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)差距也隨之迅速擴(kuò)大。［5］這種狀況在新中國(guó)成立之后，特別是改革開(kāi)放之后大為改觀。

二、中國(guó)科技創(chuàng)新情況

新中國(guó)成立以來(lái)，特別是改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)采取多種措施推動(dòng)科技發(fā)展，加大科技投入。從研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重來(lái)看，1995-2019年中國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出由348.7億元增長(zhǎng)到2.2萬(wàn)億，增長(zhǎng)了60多倍，占GDP比重由0.6%增長(zhǎng)到2.2%，提高了1.6個(gè)百分點(diǎn)。［6］與歐盟和OECD等國(guó)際經(jīng)濟(jì)體比較，1995年差距比較大，2013年中國(guó)超過(guò)了歐盟平均水平，之后一直高于歐盟平均水平，與OECD平均水平持續(xù)接近，2019年差距僅有0.2個(gè)百分點(diǎn)。［7］

在科技投入的支持下，中國(guó)科技水平迅速提高。從三方專利來(lái)看，改革開(kāi)放初期，中國(guó)三方專利非常少，只有幾十件，與美國(guó)、歐盟差距非常大。近10年平均增速在20%以上，與美國(guó)、歐盟持續(xù)接近，2018年中國(guó)三方專利數(shù)量已經(jīng)達(dá)到美國(guó)、歐盟的40%以上。［7］

科技進(jìn)步為中國(guó)經(jīng)濟(jì)騰飛提供了堅(jiān)實(shí)的科技支撐。2020中國(guó)GDP達(dá)到15.2萬(wàn)億美元，占世界比重為18.2%，穩(wěn)居世界第二位，與美國(guó)的差距進(jìn)一步縮小。楊武等、李翔等、孟凡蓉等從不同角度對(duì)科技進(jìn)步的作用做出了積極探索，驗(yàn)證了科技進(jìn)步對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)騰飛的巨大貢獻(xiàn)。［8-10］

從科技創(chuàng)新主體來(lái)看，目前中國(guó)科技創(chuàng)新的主導(dǎo)力量已由政府轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)，2019年企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出接近1.7萬(wàn)億元，占全部研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出的比重超過(guò)了3/4。歐盟發(fā)布的《2020歐盟產(chǎn)業(yè)研發(fā)支出記分牌》顯示，2019年研發(fā)支出最多的2500家公司中，中國(guó)上榜企業(yè)536家，研發(fā)支出1190億歐元，同比增長(zhǎng)21%。華為排名最高，世界第3，研發(fā)支出為167.1億歐元，同比增長(zhǎng)31.2%。阿里巴巴、騰訊、中國(guó)建筑等公司也進(jìn)入全球前100名?？梢哉f(shuō)，企業(yè)創(chuàng)新的大幅度進(jìn)步已經(jīng)成為推動(dòng)中國(guó)科技創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心力量。［11］

三、中國(guó)企業(yè)研發(fā)支出的影響因素

（一）模型設(shè)定

建立模型時(shí)，一般假定模型的結(jié)構(gòu)是不變的，也就是參數(shù)是穩(wěn)定的。為了研究模型參數(shù)是否變化，鄒至莊提出了基于殘差的檢驗(yàn)方法，根據(jù)樣本量的大小可以分為鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)和鄒氏預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。［12］但是，這些傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方法一般是主觀確定分界點(diǎn)（門(mén)檻值），將數(shù)據(jù)一分為二進(jìn)行檢驗(yàn)，模型的穩(wěn)健性不足。為了克服主觀設(shè)定門(mén)檻值的缺陷，Hansen提出了門(mén)檻回歸。［13］假定樣本數(shù)據(jù)為yi，Xi，qi，分別代表因變量、自變量、門(mén)檻變量，門(mén)檻變量可以是自變量的一部分。［14］建立門(mén)檻回歸模型

γ為需要估計(jì)的門(mén)檻值。當(dāng)數(shù)據(jù)為面板形式時(shí)，［15］門(mén)檻模型可以改寫(xiě)成面板形式

1978年以來(lái)，中國(guó)推行的改革開(kāi)放力度大、范圍廣，經(jīng)濟(jì)環(huán)境迅速改變，相對(duì)于固定參數(shù)模型，使用變參數(shù)模型可以更好地模擬創(chuàng)新情況，另外，相對(duì)于截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)可以提供三維信息。因此，本文選擇面板門(mén)檻模型研究中國(guó)企業(yè)的研發(fā)支出情況。

（二）變量說(shuō)明

變量分別為研發(fā)支出、流動(dòng)資產(chǎn)、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用和凈利潤(rùn)。研發(fā)支出為被解釋變量。相對(duì)于其他資產(chǎn)指標(biāo)，流動(dòng)資產(chǎn)兼具規(guī)模性和流動(dòng)性，一方面可以有效反映企業(yè)規(guī)模，另一方面周轉(zhuǎn)速度快，可以及時(shí)轉(zhuǎn)化為研發(fā)形態(tài)，將流動(dòng)資產(chǎn)設(shè)定為門(mén)檻變量。企業(yè)利潤(rùn)是研發(fā)支出的經(jīng)費(fèi)來(lái)源，提升企業(yè)利潤(rùn)率對(duì)于提高企業(yè)研發(fā)具有明顯的促進(jìn)作用。管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用作為費(fèi)用類科目，一方面對(duì)企業(yè)的研發(fā)支出形成壓力，另一方面有效管理、有效財(cái)務(wù)會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)生促進(jìn)作用。為了準(zhǔn)確模擬研發(fā)支出與企業(yè)利潤(rùn)、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用的關(guān)系，分別將其設(shè)定為核心解釋變量進(jìn)行討論。數(shù)據(jù)來(lái)源于上交所上市公司公報(bào)，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

2baf566f630d746e086bccad27b9da610f0f19d082f31d667eb81c061adeeb05

（三）模擬結(jié)果

建立面板門(mén)檻模型需要檢驗(yàn)是否存在門(mén)檻效應(yīng)以及門(mén)檻的個(gè)數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

可以看出，單門(mén)檻模型1通過(guò)了顯著性水平為0.05的顯著性檢驗(yàn)，單門(mén)檻模型2和單門(mén)檻模型3通過(guò)了顯著性水平為0.1的顯著性檢驗(yàn)，所有的雙門(mén)檻模型均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因此選擇單門(mén)檻模型，模擬結(jié)果如表4所示。

模型1以流動(dòng)資產(chǎn)作為門(mén)檻變量，管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用作為控制變量，凈利潤(rùn)作為核心解釋變量。模擬結(jié)果顯示：流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)研發(fā)支出具有明顯的門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)低于門(mén)檻值（980）時(shí)，凈利潤(rùn)對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為0.025，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)高于門(mén)檻值（980）時(shí)，凈利潤(rùn)對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為0.099，說(shuō)明隨著企業(yè)規(guī)模的增大，凈利潤(rùn)對(duì)企業(yè)研發(fā)支出具有增強(qiáng)的正向作用。

模型2以流動(dòng)資產(chǎn)作為門(mén)檻變量，財(cái)務(wù)費(fèi)用、凈利潤(rùn)作為控制變量，管理費(fèi)用作為核心解釋變量。模擬結(jié)果顯示：流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)研發(fā)支出具有明顯的門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)低于門(mén)檻值（1297）時(shí)，管理費(fèi)用對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為-0.058，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)高于門(mén)檻值（1297）時(shí)，管理費(fèi)用對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為-0.14，說(shuō)明隨著企業(yè)規(guī)模的增大，管理費(fèi)用對(duì)企業(yè)研發(fā)支出具有增強(qiáng)的負(fù)向作用。

模型3以流動(dòng)資產(chǎn)作為門(mén)檻變量，管理費(fèi)用、凈利潤(rùn)作為控制變量，財(cái)務(wù)費(fèi)用作為核心解釋變量。模擬結(jié)果顯示：流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)研發(fā)支出具有明顯的門(mén)檻效應(yīng)，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)低于門(mén)檻值（854）時(shí)，財(cái)務(wù)費(fèi)用對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為0.022，不過(guò)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)流動(dòng)資產(chǎn)高于門(mén)檻值（854）時(shí)，財(cái)務(wù)費(fèi)用對(duì)研發(fā)支出的作用系數(shù)為-0.16，說(shuō)明隨著企業(yè)規(guī)模的增大，財(cái)務(wù)費(fèi)用對(duì)企業(yè)研發(fā)支出的作用出現(xiàn)由正向到負(fù)向的轉(zhuǎn)變。

另外，需要注意到的是，觀察以流動(dòng)資產(chǎn)為門(mén)檻變量的似然比函數(shù)圖，模型1的模擬結(jié)果要優(yōu)于模型2和模型3，這與F檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的，也就是模型1的參考價(jià)值高于模型2和模型3。

四、結(jié)語(yǔ)

作為最大的發(fā)展中國(guó)家，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快增長(zhǎng)是不斷提高人民生活水平，實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的關(guān)鍵支撐。改革開(kāi)放以來(lái)，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)騰飛過(guò)程中，科技創(chuàng)新做出了巨大貢獻(xiàn)。從創(chuàng)新主體來(lái)看，企業(yè)創(chuàng)新目前已經(jīng)成為中國(guó)科技創(chuàng)新的主導(dǎo)力量。使用面板門(mén)檻模型對(duì)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)研發(fā)支出具有明顯的門(mén)檻效應(yīng)，不同的企業(yè)規(guī)模會(huì)影響核心解釋變量對(duì)研發(fā)支出的作用。為了確保企業(yè)研發(fā)支出穩(wěn)定增長(zhǎng)，應(yīng)當(dāng)采取必要的措施。

一是合理擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模。要充分尊重市場(chǎng)優(yōu)先法則，企業(yè)發(fā)展以市場(chǎng)為導(dǎo)向，確保企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大與市場(chǎng)需求相匹配。二是提升企業(yè)利潤(rùn)。企業(yè)發(fā)展過(guò)程中，要做好產(chǎn)品差異化，降低產(chǎn)品成本，提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，提升企業(yè)盈利能力。三是合理控制經(jīng)營(yíng)費(fèi)用。管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用為研發(fā)支出提供了管理保障和財(cái)務(wù)支持，企業(yè)發(fā)展過(guò)程中要及時(shí)關(guān)注管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用增長(zhǎng)情況，形成與研發(fā)支出平衡增長(zhǎng)的雙贏局面。

〔參 考 文 獻(xiàn)〕

［1］約瑟夫﹒熊彼特著.何畏，易家祥，譯.經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論——對(duì)于利潤(rùn)、資本、信貸、利息和經(jīng)濟(jì)周期的考察［M］.北京：商務(wù)印書(shū)館，1991.

［2］Robert M. Solow. A Contribution to the Theory of Economic Growth ［J］.The Quarterly Journal of Economics， 1956， 70（01）：65-94.

［3］Robert M. Solow. Technical Change and the

Aggregate Production Function ［J］.The Review of Economics and Statistics， 1957， 39（03）：312-320.

［4］David Romer. Advanced Macroeconomics［M］. New York：McGraw-Hill， 1996.

［5］林毅夫.李約瑟之謎、韋伯疑問(wèn)和中國(guó)的奇跡——自宋以來(lái)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展［J］.北京大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2007（04）：5-22.

［6］國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒［DB/OL］.http：//www.stats. gov.cn/tjsj/ndsj/.

［7］IMF Statistical Data［DB/OL］.https：//www.imf.org/en/ Data#global.

［8］楊武，楊淼.基于景氣狀態(tài)的中國(guó)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)序性研究［J］.管理學(xué)報(bào)，2017（02）：235-244.

［9］李翔，鄧峰.科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)研究———基于動(dòng)態(tài)空間面板模型的實(shí)證分析［J］.經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2018（06）：144-154.

［10］孟凡蓉，陳子韜，袁夢(mèng).科技創(chuàng)新、科技資源與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的耦合研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2019（09）：63-74.

［11］European Commission. The 2020 EU Industrial R&D Investment Scoreboard ［DB/OL］. https：//ec.europa.eu/ commission/.

［12］李子奈，潘文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第四版）［M］.北京：高等教育出版社，2015.

［13］Bruce E. Hansen. Sample Splitting and Thr

eshold Estimation［J］. Econometrica， 2000， 68（03）：575-603.

［14］陳強(qiáng).高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版）［M］.北京：高等教育出版社，2014.

［15］Bruce E. Hansen. Threshold Effects in Non-Dynamic Panels：Estimation， Testing， and Inference［J］.Journal of Econometrics， 1999， 93（02）：345-368.

〔責(zé)任編輯：孫玉婷〕

收稿日期：２０23 — 01 — １０

基金項(xiàng)目：本文系山東社科規(guī)劃項(xiàng)目“科技創(chuàng)新促進(jìn)山東省“十強(qiáng)”產(chǎn)業(yè)發(fā)展測(cè)度研究”（項(xiàng)目編號(hào)：19CQXJ41）的階段性研究成果。

作者簡(jiǎn)介：崔俊富（1982—），男，山東濟(jì)寧人，博士，副教授，主要研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)分析；郭素（1987—），女，山東聊城人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，講師，主要研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)分析；張?zhí)珮?lè)（1988—），男，山東濟(jì)南人，管理學(xué)博士，講師，主要研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)分析。