藍(lán)志清 汪 洋
(贛州師范高等??茖W(xué)校,江西 贛州 341000)
R&D 投入是實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的必要前提,也是企業(yè)績(jī)效提升的關(guān)鍵。近年來,許多研究者就R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響進(jìn)行了實(shí)證分析,主要結(jié)論分為以下兩個(gè)方面:第一,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效具有顯著正相關(guān)關(guān)系[1]。王羲等[2](2022)分析了R&D 投入與創(chuàng)新績(jī)效之間的內(nèi)在關(guān)系,結(jié)果顯示:政府補(bǔ)助、R&D 投入均與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系。巴曙松等[3](2022)基于中國(guó)2015—2019年1597 家制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù),通過靜動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)政府補(bǔ)助、R&D 投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果顯示:政府補(bǔ)助和R&D投入都顯著提升了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。郭秀強(qiáng)等[4](2020)對(duì)R&D 投入、技術(shù)積累與高新技術(shù)企業(yè)市場(chǎng)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)果表明R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著正向影響。第二,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效具有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系或者關(guān)系并不顯著。張志花等[5](2022)通過以2012—2018 年滬深A(yù) 股上市公司為樣本,對(duì)R&D 投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)R&D 投入與企業(yè)績(jī)效之間有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系;劉云等[6](2020)通過對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市的189 家中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)的R&D 投入指標(biāo)和企業(yè)績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)期研發(fā)支出與企業(yè)規(guī)模對(duì)企業(yè)績(jī)效水平的影響并不明顯。岳宇君等[7](2022)以19 家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)為樣本,對(duì)R&D 投入對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果顯示,R&D 投入對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響存在滯后性,在滯后二期更為顯著。
綜上所述,研究者們?cè)谶M(jìn)行R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系研究中得到的結(jié)論并不一致,甚至是相反的,原因可能是研究方法以及樣本數(shù)據(jù)的不同所致。因此,本文以江西省上市公司數(shù)據(jù)為樣本,采用面板門檻回歸模型對(duì)R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的影響關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究,為江西省上市公司合理進(jìn)行R&D 投入規(guī)劃,顯著提升企業(yè)績(jī)效和促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展提供建議。
面板門檻回歸模型由著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家Bruce E.Hansen于1999年提出[8],基于靜態(tài)平衡面板數(shù)據(jù)的單一門檻模型的一般形式為:
其中,i代表不同的個(gè)體;t代表不同的時(shí)間;x1it、x2it分別代表控制變量和受到門檻變量qit影響的解釋變量;I()是一個(gè)示性函數(shù),當(dāng)門檻變量qit小于門檻值γ時(shí)為1,否則為0;μi代表個(gè)體效應(yīng);εit代表獨(dú)立同分布的隨機(jī)干擾項(xiàng)因素。將式(1)按示性函數(shù)分段即得到下式(2):
即解釋變量x2it對(duì)被解釋變量的影響依賴于門檻變量qit的取值。當(dāng)qit≤γ時(shí),x2it的系數(shù)為β'1;而當(dāng)qit>γ時(shí),x2it的系數(shù)為β'2?;诖蟛糠盅芯空呔蚏&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的文獻(xiàn)研究,初步建立R&D 投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效的面板門檻回歸模型如下:
其中,被解釋變量perit為企業(yè)的績(jī)效水平;rdit為企業(yè)的R&D 投入強(qiáng)度;控制變量xit包括企業(yè)規(guī)模(scale)、資本結(jié)構(gòu)(caps)和經(jīng)營(yíng)能力(ability)。
當(dāng)R&D 投入強(qiáng)度與企業(yè)績(jī)效存在三重或者三重以上門檻效應(yīng)時(shí),式(3)應(yīng)該擴(kuò)展為下式(4):
根據(jù)已有文獻(xiàn)的研究,一般采用公司財(cái)務(wù)指標(biāo)中的總資產(chǎn)報(bào)酬率衡量企業(yè)績(jī)效水平。一般而言,規(guī)模越大的企業(yè),其R&D 投入會(huì)越大。如果單純地以R&D 經(jīng)費(fèi)投入作為解釋變量則很有可能導(dǎo)致結(jié)果有較大誤差,故本文以R&D 投入占營(yíng)業(yè)收入的比例作為解釋變量。此外,根據(jù)相關(guān)學(xué)者的研究,企業(yè)規(guī)模(scale)、資本結(jié)構(gòu)(caps)、經(jīng)營(yíng)能力(ability)等財(cái)務(wù)指標(biāo)會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效造成影響,故本文將其作為控制變量。具體的指標(biāo)說明見表1。
表1 變量說明
本文使用江西省2019—2021 年上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來源于國(guó)泰安(CSMAR)金融數(shù)據(jù)、Wind 金融數(shù)據(jù)和巨潮資訊。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表2。
表2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果
在進(jìn)行回歸分析之前一般需要先進(jìn)行相關(guān)性分析,本文利用R 語(yǔ)言軟件計(jì)算各變量之間的相關(guān)系數(shù),輸出結(jié)果見表3。
表3 各變量間的Pearson相關(guān)系數(shù)
從表3 的Pearson 相關(guān)系數(shù)可以看到,除了abiliy與rd、abiliy與caps、caps與ln(scale)之間的相關(guān)系數(shù)超過了0.3,其他變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.3,表明各變量之間的相關(guān)系數(shù)較弱,可以認(rèn)為各變量之間不存在多重共線性。
在進(jìn)行模型顯著性檢驗(yàn)之前,首先要確定模型中的門檻個(gè)數(shù),其次是利用自抽樣法(Bootstrap)構(gòu)造似然比檢驗(yàn)F 統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布,最后對(duì)模型進(jìn)行門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)得到不同門檻值。利用R語(yǔ)言軟件對(duì)式(4)進(jìn)行門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn),輸出的檢驗(yàn)結(jié)果見表4。
表4 門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)
由表4 可知,單一門檻、雙重門檻、三重門檻均通過了顯著性檢驗(yàn),因此可以認(rèn)為,R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效存在三重門檻效應(yīng)。
在使用面板門檻回歸模型之前,先對(duì)各變量進(jìn)行OLS 回歸分析,即模型1。為了判斷R&D 投入與企業(yè)績(jī)效之間是否存在非線性關(guān)系,在OLS回歸模型的基礎(chǔ)上加入解釋變量R&D 投入的二次項(xiàng)得到模型2。最后,依據(jù)式(4)對(duì)面板門檻進(jìn)行回歸,即模型3。輸出的回歸結(jié)果見表5。
表5 R&D投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的回歸分析結(jié)果
首先,由模型1 輸出結(jié)果可知,隨著R&D 投入的增加,企業(yè)績(jī)效顯著下降。其次,模型2 結(jié)果顯示,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效存在顯著的非線性關(guān)系。最后,從面板門檻回歸模型(即模型3)輸出結(jié)果可知:在不同門檻值區(qū)間時(shí),R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的邊際系數(shù)符號(hào)及其顯著性存在明顯差異,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系并不是簡(jiǎn)單的顯著正相關(guān)或者負(fù)相關(guān),而是會(huì)隨著R&D 投入強(qiáng)度的不同表現(xiàn)出顯著差異。當(dāng)rd≤0.002 時(shí),R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)為3.652,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的影響為顯著正相關(guān),表明在此區(qū)間內(nèi)R&D 投入強(qiáng)度越大,越有利于企業(yè)績(jī)效的提高;當(dāng)0.002 <rd≤0.003 時(shí),R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)為-0.156,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效之間由顯著正相關(guān)轉(zhuǎn)為顯著負(fù)相關(guān),這表明在此區(qū)間內(nèi)R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有制約作用;當(dāng)0.003 <rd≤0.006 時(shí),回歸系數(shù)仍為負(fù)值,R&D 投入與企業(yè)績(jī)效的影響為顯著負(fù)相關(guān);當(dāng)rd>0.006 時(shí),回歸系數(shù)為正值,R&D投入與企業(yè)績(jī)效由顯著負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)為顯著正相關(guān)。
本文基于江西省2019—2021 年上市公司的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建了面板門檻回歸模型,分析了R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的門檻效應(yīng)。結(jié)果表明,R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效存在顯著的三重門檻效應(yīng),R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響在不同門檻區(qū)間內(nèi)存在方向、系數(shù)值上的顯著差異性。因此,企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身所處的R&D 投入?yún)^(qū)間合理制定相應(yīng)的研發(fā)計(jì)劃,當(dāng)企業(yè)R&D 投入處于低區(qū)間時(shí),應(yīng)當(dāng)重視加大R&D 投入;同時(shí),當(dāng)R&D 投入上升至一定區(qū)間時(shí),則需重點(diǎn)關(guān)注R&D 投入效率問題,以避免R&D 投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的抑制作用。