资本深化、研发创新对企业技术进步的影响研究——异质门槛效应视角

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(1.南昌大学 管理学院，江西 南昌 330031； 2.南昌大学 经济管理学院，江西 南昌 330031)

1 引言

“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。十九大报告明确指出，“创新驱动发展战略大力实施，创新型国家建设成果丰硕”。2017年我国研究与试验发展经费支出达到17500亿元，研发经费投入强度2.12%，其中约78.5%的研发经费支出源自于企业。要促进经济高质量发展，实现产业升级和高端化目标的根本路径在于企业创新。尽管我国企业研发投入总量持续增长，但研发投入强度依旧不高，创新投入与产出的效率不容乐观，整体上还是呈现出“轻技术创新、重规模扩张”的低端化发展趋势。另一方面，随着城镇化、工业化进程的加快，我国正经历着资本加速形成的过程，即资本深化的过程。那么，在企业资本深化的进程中，如何有效释放研发创新的“溢出红利”，从而促进企业技术进步、推动产业转型升级，已成为亟待解决的问题。

在学术界，研发创新投入与企业技术进步之间的关系已经得到了各国数据的检验，但并没有形成统一结论。概况起来可以分为以下四个方面的研究：第一，促进作用论，即研发投入有利于企业的技术进步。Griffith等[1]构建了R&D、技术进步和技术收敛之间的理论框架，指出R&D对企业技术进步的影响是通过提高吸收能力来实现的。Sharma[2]利用印度制药企业的经验数据，得出研发投入对企业全要素生产率的影响系数为15%的结论。周亚虹等[3]以中国工业企业数据为样本，研究发现研发投入有利于企业的技术积累，进而提高企业的生产率。叶静怡和林佳[4]研究了企业创新促进全要素生产率增长的传导机制，并指出民营企业研发的全要素生产率增长效应最高，外资企业次之，国有企业最差。第二，抑制作用论，即研发投入阻碍了企业的技术进步。Quo等[5]以中国软件行业为样本，发现研发投资强度与企业利润率、生产率均为负相关。陈刚[6]的研究也发现本地R&D资本对全要素生产率起到了阻碍作用。张玉臣和杜千卉[7]指出盲目增加企业科技经费与科技人员投入，对企业技术进步的提升有负向影响。第三，不确定性论。Lin等[8]对美国258家企业的专利与财务数据进行研究后发现，企业研发与绩效之间不存在显著的相关关系。Fernandes[9]也认为R&D并不一定能够促进企业生产率的提高，也可能有阻碍作用。第四，非线性论。Wang[10]指出存在最低的研发投入阈值，使得研发投资对企业绩效有效。戴小勇和成力为[11]使用门槛面板数据模型研究得出，研发投入强度在达到第一门槛值时，对企业的全要素生产率和ROA产生显著的促进作用，而超过第二门槛值时，该影响变得不明显。董明放和韩先锋[12]通过对中国战略性新兴产业的研究，发现研发投入强度对产业绩效的影响呈显著的倒“N”型非线性特征，且存在空间和产业异质性。王惠等[13]则以企业规模为门槛变量，检验了中国高技术产业R&D投入强度对绿色创新效率的双重门槛效应。

综上所述，关于研发投入与企业技术进步之间的关系，学术界尚未形成一致的结论，多样性的研究结果可能恰恰反映出二者之间并非简单的线性关系。然而，学者们对二者非线性关系的探讨尚不充分，鲜有基于资本深化视角剖析研发投入对企业技术进步影响的研究，且大多使用宏观和产业数据。此外，企业会因所在行业、所有制身份、所属地区不同，表现出不同的行为特征，研发创新对企业技术进步影响可能存在的异质效应在研究中却常被忽略。基于此，本文利用上市公司面板数据，以资本深化程度作为门槛变量，来检验研发投入对企业技术进步的非线性影响及其异质门槛特征，以期为政府制定相应的科技政策、企业采取合适的研发措施提供理论参考和经验借鉴。

2 理论分析及假设提出

2.1 资本深化、研发创新与企业技术进步的关系

资本深化在企业层面表现为资本劳动比的不断提升，意味着企业在生产经营过程中资本积累比劳动力积累的速度更快。金融深化、工资上涨和政府投资等因素直接导致了资本的深化。资本深化程度的不同，可能造成研发创新投入对企业技术进步的影响也不同。适度的资本深化可能与企业的研发创新产生协同效应，促进企业技术进步，而技术的进步又能进一步提升企业吸收新增资本的能力。资本积累是技术创新产生以及扩散的基础和保障[14],只有在充足的资本积累下，企业才愿意加强创新环境建设。可以说技术研发是以资本为基础的，资本的积累为新技术的研发提供了必要的硬件支持，同时又为高素质人才的后续教育和培训机会提供了物质保障。不论是在“硬件”还是“软件”方面，资本的投入都会对研发创新促进企业技术进步的效果产生重要的助推作用。

然而，当出现过度资本深化时，则可能在要素边际效用递减及资源配置扭曲等因素的作用下对研发创新产生抑制作用，甚至会阻碍企业的技术进步。根据哈罗德-多马经济模型，资本深化会导致资本生产效率降低，技术进步的空间变得越来越小。当资本投入超过某一峰值时，投入要素的增加并不能带来产出的同比例增加，这是由资本的边际报酬递减规律决定的。此时，研发创新投入不能弥补资本边际产出下降所带来的效率降低，资本深化对企业技术进步的影响出现了抑制作用。另一方面，随着企业物质资本的持续深化，人才的培养速度和资源的协调程度跟不上物质资本的积累进程，单纯依靠研发投入无法驱动企业的持续技术进步，资本深化对企业效率产生“挤出效应”。可见，企业应该注重资本深化的“质”而不是“量”。研发投入对企业技术进步影响的研究结论会产生分歧，部分原因可能是由于企业的资本深化程度不同。据此，本文提出假设：

假设1上市公司研发创新对企业技术进步的影响存在受限于资本深化程度的门槛效应。

2.2 行业差异

研发创新对企业技术进步的影响，在不同行业之间差异较大。Liang和Zhang[15]指出内部研发、技术转让、技术溢出、用户创新反向传播等企业技术创新渠道对生产率的影响在不同行业的影响强度不同。Hall等[16]的研究发现，高科技行业中企业专利拥有量对公司价值的作用显著高于传统行业。本文认为，高技术行业企业之间的竞争主要表现为核心技术的竞争，研发创新在这个过程中至关重要。而传统企业的研发活动固然也重要，但未必是企业最为重要的生产要素，技术进步对研发投入的反应不如高技术行业敏感。另一方面，高技术行业的核心研发活动处于价值链的高端，原始创新明显更多，阶段性特征表现突出，不同阶段的投资收益和风险都会相差很大；且由于高技术行业具有产品与工艺更新速度快、人才投资大等特点，研发创新中断所造成损失也会更大，调整成本更高[11]。据此，本文提出假设：

假设2上市公司研发创新对企业技术进步影响的资本深化门槛效应存在行业异质性。高科技行业相对于传统行业而言影响效果更为显著、非线性特征更突出。

2.3 所有制身份差异

我国企业产权性质的差异会导致企业不同的行为特征，这也是历来学术界备受关注的问题。一般认为，国有企业相比非国有企业而言，政策和制度上占优势，既能获得部分行业的垄断势力，也更易获得金额可观的政府补贴。挤出效应和高额利润往往导致国有企业在市场竞争时表现出“惰性”，其依靠研发创新促进企业技术进步提升企业绩效的动力相对不足。如Hu和Jefferson[17]的研究发现，非国有企业较国有企业有更强的专利申请倾向，即具有更高的创新意愿和能力。另一方面，国有企业管理者的激励机制不够完善，产权制度上的局限性使其在经营过程中不如非国有企业灵活，治理效率和资源管理水平都相对更低[18]。据此，本文提出假设：

假设3上市公司研发创新对企业技术进步影响的资本深化门槛效应存在所有制上的异质性。非国有企业相对于国有企业而言影响效果更为显著、非线性特征更突出。

2.4 区域差异

我国幅员辽阔，区域发展存在较大差异。东部地区相比中西部地区而言，在地理位置、人才、经济实力、开放程度、国家政策等方面都更有优势。东部地区企业获取资源的便利性更高，创新意识更强，再加上创新在区域内的溢出效应明显，使得东部地区企业的研发创新投入能发挥更大的效应，对企业技术进步的促进作用更明显。另一方面，以Penrose[19]为代表的资源基础理论认为，企业可被视作管理框架下各种资源的集合，企业的效率是由对资源的投资和对资源的管理两方面能力所共同决定的。中西部地区由于长期以来在经济发展水平等方面的先天不足，可能导致该地区企业在整体资源管理上的能力与资源的投资力度不匹配，协调信息资源、人力资源的难度大，企业研发投入对技术进步的作用受到抑制。据此，本文提出假设：

假设4上市公司研发创新对企业技术进步影响的资本深化门槛效应存在空间上的异质性。东部地区企业相对于中西部地区企业而言影响效果更为显著、非线性特征更突出。

3 研究设计

3.1 样本选取及数据来源

本文选取沪深A股上市公司在2011～2016年的数据作为研究样本，考虑到数据的可得性及其质量，对初始样本进行了如下必要的筛选：第一，剔除了ST、*ST、PT公司、已经退市的公司及借壳上市的公司；第二，剔除了2013年12月31日之后上市的公司，原因是为保证样本公司至少有两年以上的上市经验，经营相对稳定；第三，由于2011年以前上司公司技术人员数量披露的很少，而2016年之后的专利申请数据尚未更新，故研究区间选择2011年到2016年之间；第四，考虑到部分行业无须开展创新活动也能持续经营下去，参考袁建国等[20]的做法，剔除了农林牧渔业、电力煤气及水的生产和供应商、交通运输仓储业、批发和零售贸易、金融保险业、房地产业、社会服务业、传播与文化产业、综合类行业所涉及的公司；第五，剔除了资产负债率大于1的公司；第六，剔除了数据严重缺失的公司。最终，符合条件的公司共有1548家，形成9288个观测值。数据主要来自WIND数据库和CSMAR数据库，并结合公司年报对数据做了补充和整理。

3.2 变量说明及描述性统计

(1)被解释变量：企业技术进步

主要从效果和效率两个层面选择了两个指标：①专利申请量(PATENT)，专利技术是推动企业技术进步的重要因素。在我国，专利从申请到授权历时时间长，且专利的申请周期也有差异，故相比专利授权数量，专利申请量能更好地评价企业的技术进步情况。本文把企业当年申请的发明专利、实用新型和外观设计的数量之和作为该企业当年的专利申请量。②全要素生产率(TFP)，企业要创新发展，就必须寻找增长的新动力，这个增长动力主要来自于全要素生产率。它是衡量技术进步的重要指标。参考鲁晓东和连玉君[21]中的固定效应估计法，依据C-D生产函数来计算上市公司的全要素生产率。

(2)门槛变量：企业资本深化程度(CAPITAL)

对资本深化的衡量一般有两种方法，一种是资本产出比，另一种是资本劳动比。参照大部分学者的做法，本文选择后者，用企业固定资产除以员工人数作为企业资本深化程度的代理变量，在实证中作为门槛变量，考察在不同门槛值构成的区间内，研发创新对企业技术进步的影响是否有差异。

(3)核心解释变量：研发投入强度(RD)

研发投入强度作为模型中的核心解释变量，用企业研发支出总额占营业收入的比例表示。相对于研发投入绝对数指标而言，研发投入强度在不同企业之间更具可比性，更能反映与企业规模与市场地位等因素相匹配的研发创新投入情况。

(4)其他控制变量

主要包括：①技术人员占比(TECH)，用企业技术人员总数除以员工总数表示，可以从人力资本角度体现企业的创新投入；②企业规模(SIZE)，采用资产总额的对数来衡量；③杠杆率(LEV)，用总负债与总资产的比值表示；④企业年龄(AGE)，取观测年与公司成立年份的差值；⑤金融支持(FIN)，参考董明放和韩先锋[12]的做法，选取流通股占股本总额的比值来表示。

3.3 模型设定

为了实证检验研发创新对企业技术进步的非线性影响，找到资本深化程度的最优区间，本文采用Hansen[22]发展的门槛面板回归模型，该方法允许变量间内生性的存在。进一步结合企业所在行业、所有制身份以及区域特征，考察研发投资对企业技术进步的异质门槛效应，这里分别设定如下单门槛模型和双门槛模型，如(1)、(2)式所示，多重门槛以此类推，接下来将会逐一检验。

Yit=θ+α1SIZEit+α2LEVit+α3AGEit+α4FINit+

α5TECHit+β1RDitI(CAPITALit≤γ)+

β2RDitI(CAPITALit>γ)+μi+λt+εit

(1)

Yit=θ+α1SIZEit+α2LEVit+α3AGEit+α4FINit+

α5TECHit+β1RDitI(CAPITALit≤γ1)+

β2RDitI(γ1

β3RDitI(CAPITALit>γ2)+μi+λt+εit

(2)

其中Yit代表第i家公司在t年的技术进步水平指标(分别用年专利申请量的自然对数和全要素生产率衡量)，I(·)为指示函数，γ为单一门槛值，γ1,γ2为双重门槛值，μi反映个体效应，λt反映时间效应，εit为随机干扰项。

4 实证结果与分析

4.1 基于行业差异的资本深化、研发创新对企业技术进步的影响

按照证监会行业分类标准(2001版)，把样本公司中的6个行业(石油化工塑胶塑料、电子、金属非金属、机械设备仪表、医药生物制品、信息技术业)归为高技术行业，其他作为传统行业，分组检验资本深化、研发创新对不同行业企业技术进步的影响是否存在差异。

(1)门槛效应检验

在使用门槛模型前，首先需要对是否存在门槛效应及门槛的个数进行检验。通过Bootstrap重复自抽样300次，分别对不存在门槛值、存在一个门槛值和存在两个门槛值的原假设进行检验。如表1所示，全样本和分行业样本的单一门槛与双重门槛效果均显著，三重门槛效应则均不显著。因此，假设1得到验证，后续回归均采用双门槛模型。

利用残差平方和最小原理，进一步搜索门槛变量的取值，得到如表2所示的不同行业门槛估计值及95%水平置信区间，且各门槛值的95%置信区间都是LR<7.35构成的区间，表明估计的门槛值具有真实性。

表1 基于行业差异的门槛效应存在性检验

表2 基于行业差异的门槛估计值与95%水平置信区间

(2)实证结果分析

门槛面板模型的系数估计结果如表3所示，为消除异方差的影响，对样本作了稳健标准差检验。结合表2的门槛估计值，可以看出：①对于全样本而言，在以资本深化程度门槛值为界限的三个区间内，专利申请量和全要素生产率随研发投入的增加均表现出先升后降的倒“U”型变化规律，这说明资本投资不足和投资过度都不利于企业技术进步。②从分组回归结果来看，随着资本深化门槛的提升，研发投入对技术进步的回归系数均表现为显著的先升后降趋势。以高技术行业为例，随着资本深化程度跨越第一个门槛，研发投入系数由0.2149和0.0326升为0.4998和0.2951，而当资本深化程度跨越第二个门槛时，研发投入系数又降为0.0451和-0.0919，这也说明适度的资本深化通过影响投资水平、提高劳动生产率等途径促进了企业的创新能力，而过度的资本深化产生边际递减效应，资本的产出效率下降，研发投入要素的增长未能带来企业技术进步的持续提升，结论与预期一致。③高技术行业的研发投入对技术进步的影响系数普遍高于传统行业，在三个门槛区间的系数斜率变化也更大，原因可能是高技术行业产品与工艺技术更新速度更快，研发活动对于其竞争力的维持显得更为重要，故研发创新对其技术进步的促进作用更大。另一方面，高技术行业研发投入的调整成本更高，涉及的创新活动多涉及不确定性较高的基础性研发，不同研发阶段风险和收益会有明显差异，且需要充足的资金支持，这也正好印证了高技术行业的资本深化门槛估计值均高于传统行业的结果，假设2得到验证。④从其他控制变量系数来看(以全样本为例)，企业规模对专利申请量的影响显著为正，对全要素生产率的影响显著为负；而企业年龄与专利申请量显著负相关，与全要素生产率显著正相关，反映出规模大和“年轻”的企业在专利申请上表现得更有活力，但规模小和“年长”的企业在资源配置、要素效率方面更有优势；负债率高的企业表现出更高的技术进步水平；股票的流通性与专利申请量的关系表现为显著正相关，但对全要素生产率的影响不显著，资本市场的金融支持对企业技术进步的作用不够明显；技术人员占比对企业技术进步的影响不显著，“多而不精”可能是这些企业技术人员存在的通病，员工工作经历、年限、受教育水平等因素对企业技术进步的影响可能比人员数量更为重要。

表3 基于行业差异的门槛面板模型的系数估计结果

4.2 基于所有制差异的资本深化、研发创新对企业技术进步的影响

为检验资本深化、研发创新对企业技术进步的影响在不同所有制身份的企业间是否有显著差异，进一步将样本划分为国有企业和非国有企业两大类，同样在Bootstrap自抽样300次后，发现在以专利申请量为被解释变量时，国有企业和非国有企业都只有单一门槛通过显著性检验，门槛值分别为186.34和213.95，而当以全要素生产率为被解释变量时，单一门槛和双重门槛都通过显著性检验，国有企业的门槛估计值为93.53和121.02，非国有企业的门槛估计值为116.02和256.48，非国有企业的门槛值均高于国有企业。同时，各门槛值95%置信区间均通过LR值小于7.35的真实性检验。

由系数估计结果(表4)可知：(1)国有企业与非国有企业在资本深化程度跨过门槛值后，研发投入对专利申请量的促进作用显著增强。(2)国有企业资本深化程度在93.53～121.02之间时，研发投入对全要素生产率的促进作用最明显，而非国有企业的这个最优区间则为116.02～256.48。整体来看，随着资本深化门槛的提高，研发投入对全要素生产率的影响在两类企业中均表现出先升后降的趋势，尤其是当跨过第二重门槛值后，研发投入的增加反而对全要素生产率起到了抑制作用。(3)非国有企业研发投入系数普遍高于国有企业，各门槛区间内系数的差异更大，反映非国有企业研发投入对企业技术进步的促进效果更好、非线性特征也更明显。原因可能在于非国有企业在经营上较国有企业灵活性更强、治理效率更高、资源管理水平更佳[23]，且国有企业有着先天政策和制度上的优势，反而降低了其依靠自主研发提升绩效的动力，而系数差异大的原因与高技术企业类似，此处不再赘述。结论与假设3预期相符。

表4 基于所有制差异的门槛面板模型的系数估计结果

4.3 基于地区差异的资本深化、研发创新对企业技术进步的影响

中国区域经济发展的区域特征明显，为研究不同区域下资本深化、研发创新对企业技术进步的影响，按照样本公司注册所在地划分为东部地区和中西部地区两组，根据前述步骤分别进行门槛存在性检验和门槛面板模型回归，两组样本的单一门槛和双重门槛均通过显著性检验，且门槛值估计有效。

根据门槛面板模型的系数估计结果(表5)可知：(1)在以专利申请量为被解释变量时，东部地区研发投入系数呈现先升后降的趋势，且当资本深化程度在177.87～217.58之间时研发投入系数最大，而超过217.58的门槛值后，研发投入系数显著为负；中西部地区的这个最优区间是103.12～140.79，在其他区域内研发投入系数均为负值。在以全要素生产率为被解释变量时，东部和中西部地区的资本深化程度在分别跨越124.91和54.33的门槛值时，研发投入系数均由显著为正变为显著为负。当物质资本持续深化时，没有高素质的人力资本、高水平的资源配置能力与之相匹配，此时，单纯靠研发经费的投入难以维持较高的创新产出，甚至出现了效率上的负相关。(2)东部地区的研发投入系数高于中西部地区，两个门槛区间内系数斜率变化也更大。相比而言，东部地区市场化程度更高，制度环境、经济发展状况、开放程度等方面优势更为明显，企业的研发创新意识更高，研发投入可能在区域内更易产生溢出效应。同时，该地区企业在研发、人力等资源的管理和配置上占据优势，使得研发创新对企业技术进步的促进作用更为显著。假设4得到证实。

表5 基于地区差异的门槛面板模型的系数估计结果

5 研究结论与政策建议

本文运用上市企业2011～2016年的面板数据，在考虑资本深化门槛因素的基础上，采用门槛回归技术实证分析了研发创新对企业技术进步的异质门槛效应，得出以下结论：(1)在资本深化门槛条件下，研发创新投入对企业技术进步的影响呈现复杂的非线性关系，存在门槛效应和最优资本深化程度区间。全样本企业研发投入对专利申请量和全要素生产率的影响呈显著的倒U型非线性关系，最优资本深化程度区间为[93.99，217.25]。(2)研发创新对技术进步影响的资本深化门槛效应表现出显著的行业异质性特征，高技术行业较低技术行业表现出更为明显的非线性特征，在三个门槛区间内影响的变化程度更大，研发投入的影响系数及资本深化程度门槛值均更高。(3)不同所有制身份的企业研发创新对技术进步影响的资本深化门槛效应存在显著差异，非国有企业相比国有企业而言非线性特征更为明显，研发投入的影响系数及资本深化的门槛值也更高。(4)研发创新对技术进步影响的资本深化门槛效应呈现出区域异质性特征，在不同门槛区间内东部地区企业技术进步边际效应递减程度更为明显，研发投入的影响系数也更高，对企业技术进步的促进作用更显著。

据此，本文提出如下建议：首先，充分认识到合理的资本深化程度才能充分发挥研发创新投入对企业技术进步的促进作用，为了避免过度资本深化所带来的负面影响，企业应转变资本深化方式，把注重“量”的深化转为注重“质”的提高，应引导人才培养、机制创新与资本深化的完美匹配，确保机械设备、生产工艺的“硬”技术与人力资源、制度的“软”技术同步与时俱进，为研发创新创造良好的环境基础。其次，轻资产化的发展模式更有利于高技术行业企业的技术进步，这应是高技术行业发展路径的有效选择。“变轻”将有利于高技术企业将资金和精力集中于价值链的高附加值环节，如核心技术研发、品牌提升、市场拓展等，而将一些重资产低技术含量环节如产品、零部件的生产转移出去，从而极大地提升企业的核心竞争力。最后，企业应根据自身所有制身份、所在地区资源禀赋及产业的现实情况，采取差异化的研发投入策略，不断提升R&D资源的管理水平和利用效率，并适时将资本深化程度调整至合理水平。政府也应根据上述异质规律，有针对性地对企业的研发活动进行扶持和引导，如制定和实施差异化的政府补贴、技术奖励、税收优惠政策，并根据企业的实际发展情况对相关政策进行及时的修订和调整，进而最大程度地释放企业的研发溢出红利。