研发投入对企业创新绩效的影响

王良虎 王钊 马雅恬

摘 要：由于创新成为国家经济发展的主要推动力，尤其是企业作为国家创新的主要驱动力，其创新水平提高对国家整体创新水平的提升至关重要。因此，文章基于中国工业企业数据库中的微观企业数据，运用门槛回归模型实证分析了以企业规模为门槛变量，探讨了在不同企业规模区间内研发投入对企业创新绩效的影响。研究结果表明：研发投入对企业创新绩效的影响，确实存在着企业规模的门槛效应，在不同企业规模区间内，研发投入对企业创新绩效有着不同作用及影响力度。具体来说，当企业规模较大或较小时，研发投入对企业创新绩效促进作用较为明显。为进一步提高企业的创新绩效，应依据企业规模，合理增加企业研发投入、优化政府的资金支持与信息服务、加强企业创新理念的培育。

关键词：门槛回归;研发投入;创新绩效;企业规模

中图分类号：F 273.1

文献标识码：A   文章编号：1672-7312（2021）05-0568-08

The Impact of R&D Investment on Enterprise

Innovation Performance

——An Empirical Analysis Based on Different Enterprise Scales

WANG Lianghu1，WANG Zhao2，MA Yatian2

（1.School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing  211189，China;

2.School of Economics and Management，Southwest University，Chongqing，400715，China;

3.School of Economics and Management，Southwest University，Chongqing  400715，China）

Abstract：Innovation has become the main driving force for national economic development.Especially，when enterprises become the main driving force for national innovation，the improvement of its innovation is crucial to the improvement of the national innovation level.Based on the micro-enterprise data in the Chinese industrial firm database，the paper used the threshold regression model to empirically analyze the impact of R&D investment on the innovation performance of different enterprises scale.The results show that the impact of R&D investment on enterprise innovation performance does have the threshold effect of enterprise scale.Within different enterprise scales，R&D investment has different effects and influence on enterprise innovation performance.Specifically，when the enterprise scale is large or small，the R&D investment has a significant effect on their innovation performance.In order to further improve the enterprises innovation performance，it is necessary to reasonably increase the level of enterprises R&D investment，optimize government financial support and information services，and strengthen the cultivation of enterprise innovation concepts based on the enterprise scale.

Key words：threshold regression;R&D investment;innovation performance;enterprise scale

0 引言目前，世界處在知识经济与全球经济一体化的背景之下，创新成为国家或地区经济发展的助推力，是企业得以生存和可持续发展的关键。党和国家高度重视创新能力提高，在“十三五”规划建议中，将“创新”列为五大发展理念之首。经验表明，企业是创新的主要驱动力，企业创新指的是对现有产品或生产方式进行改进的经营活动，其主要是利用市场将新的科技创造转变为实际的产出，以获得潜在的超额利润，以使企业在激烈的市场竞争中获得一席之地。在企业创新发展的过程中，企业整体规模化经营和研发投入，对其创新绩效的提升起到重要作用。2019年，国家统计局、科技部和财政部8月27日联合发布的《2019年全国科技经费投入统计公报》显示，2019年，全国共投入研究与试验发展（R&D）经费22 143.6亿元，比上年增加2 465.7亿元，增长12.5%;R&D经费投入强度（与国内生产总值之比）为2.23%，其中来源于企业R&D经费达

16 921.8亿元，比上年增长11.1%，占全国R&D经费的比重达76.4%，由此可见，我国研发经费投入已初具规模，并且企业自身已成为研发投入的主体。随着我国研发经费支出逐年增加，尤其是以企业自身成为研发经费的主要支出主体的情况下，我国的企业創新绩效是否发生实质性的提升以及企业规模大小对企业创新绩效的影响又是怎样的呢？

1 文献综述目前，国内外关于研发经费支出对企业创新绩效的影响研究，尚未取得一致性结论。其一，研发经费支出对企业创新绩效具有显著的促进作用[1]。如EHIE and OLIBE（2010）[2]、BENEITO（2003）[3]研究表明，企业研发投入对其创新绩效有显著正向影响。马文聪等（2013）[4]基于广东省级企业数据库的数据，探讨了研发投入强度对企业创新绩效的影响，结论表明研发投入强度增加，显著促进了企业创新绩效的提升。严焰和池仁勇（2013）[5]采用浙江高技术企业问卷调查的微观数据，运用分组回归方法，对企业R&D投入与企业创新绩效之间的关系进行实证分析，研究发现，企业R&D投入与创新绩效具有相同的变化趋势。米雯静和任海云（2015）[6]以我国制造业上市企业为研究对象，对企业研发投入与绩效之间的关系进行了实证分析，研究表明，研发投入的增加，显著促进了企业的创新绩效。孙慧和王慧（2017）[7]选取沪深创业板高新技术企业为研究对象，研究得出，研发投入与政府补贴均对企业创新绩效具有显著正向影响。刘志强和卢崇煜（2018）[8]采用面板固定模型研究得出研发投入增加，增强了企业创新能力。姜娟和刘聪（2020）[9] 以我国2013—2018年沪深A股上市中小企业数据为研究样本，利用固定效应模型，实证研究了企业财务柔性、创新投入与创新绩效的关系。结果显示，企业创新投入与创新绩效具有显著正相关关系。其二，部分学者得出研发投入对企业创新绩效的正向影响并不确定，并且在某些情况下还会表现出负相关。如李显君等（2018）[10]研究表明，中国上市汽车企业创新投入与企业创新绩效之间存在非线性的关系，且这两者之间关系受所有权属性的影响。冯文娜（2010）[11]运用来自山东省高新技术企业的调查数据，研究了研发资金投入与研发人员投入对企业创新产出的影响，结果表明，研发人员投入对企业创新绩效不但没有正向作用，反而具有一定的负向作用。然而，企业创新绩效不仅受到研发投入影响，还会受到企业自身规模大小的制约，对于企业规模大小与企业创新绩效这两者之间关系的研究分析，可追溯到创新理论的奠基人熊彼特的“熊彼特假说”。虽然企业规模与创新绩效研究由来已久，但目前两者之间的关系研究，尚未得出一致性结论。一类研究支持“熊彼特假说”，即规模较大的企业有利于创新绩效的提高。如

BOOYENS（2011）[12]采用南非国家2002—2004年企业调查数据，研究表明，大企业有利于企业的技术创新。周黎安和罗凯（2005）[13]运用动态面板门槛的方法，研究得出，随着企业规模的增大，能有效提高企业的创新绩效水平。胡德勤（2018）[14]基于中国四位数制造业产业数据，研究发现，企业规模与创新强度之间呈现递增关系。而另一类研究则认为，中小企业有利于技术创新，其主要依据是小企业在破环性创新和低成本创新方面具有创新优势。STOCK等（2002）[15]选取计算机现代工业中的企业数据，研究得出，小型公司的动态创新能力和绩效较高。第三类研究则得出，企业规模与创新之间的关系，并非简单的线性关系。规模较大的企业相对于小企业而言，存在规模经济、研发资金充裕等方面的优势，因而其创新绩效相对较高;但是随着企业规模的不断扩大，其运营成本提高、人员交流难度加大等问题的出现，反而使创新绩效出现下滑。陈琨等（2016）[16]基于广东省产学研合作项目，探讨了企业规模与产学研创新绩效之间的关系，结果表明，创新绩效与企业规模存在倒“U”型关系。王金明（2015）[17]基于中国A股上市公司的年度数据，研究了企业规模对专利产出和专利密度的影响，研究发现，三者之间存在“U”型关系。李大军等（2014）[18]以中国2003—2010年上市公司的面板数据为基础，分析了企业规模对企业创新绩效的影响，通过检验发现，不同行业特征的企业规模与创新绩效之间表现出不同形态。CLARK（1999）[19]通过研究大量企业发现，化学工业存在一个比较特殊的情况，厂商规模有一个阈值，低于此阈值，厂商就几乎没有创新活动。通过对以上文献的简单梳理发现，在错综复杂的背景下，研发投入、企业规模对企业创新绩效的影响，并非简单的线性关系，而是呈现出多种形态。而且大多数研究只是从研发投入或企业规模单方面出发，研究了对企业创新绩效的影响，而未将两者综合起来考虑对企业创新绩效的影响。基于此，在以企业自身为研发投入主体的情况下，本文运用门槛回归模型，试图分析在不同企业规模下，研发投入对企业创新绩效的影响，以揭示由于企业规模大小的不同而导致创新绩效有所差异，为企业提高创新绩效水平提供科学的决策建议。

2 模型设定

2.1 基本模型基于上文分析，本文首先设置简单多元线性回归模型见式（1）。

IN=α0+α1RD+α2SIZE+α3CI+α4ALR+α5GOV+ξ

（1）式中：IN为企业创新绩效;RD为企业研发投入;SIZE为企业规模;CI为资本密集度;ALR为资产负债率;GOV为政府资助;ξ为随机干扰项。

2.2 二次函数模型模型（1）为简单的多元线性模型，其假设企业研发投入与企业规模对企业创新绩效之间为简单的线性关系。而通过对上述文献的梳理可知，企业研发投入和企业规模对企业创新绩效的影响并非简单的线性影响，因此将（1）式扩展为如下形式

IN=α0+α1RD+α2SIZE+α3RD2+α4SIZE2+α5CI+α6ALR+α7GOV+ξ

（2）

2.3 门槛回归模型

2.3.1 门槛模型设定以往大多数研究，研究研发投入对企业创新绩效的影响，只考虑了简单的线性关系，然而其两者之间的关系并非如此简单。基于此，本文建立了以企业规模为门槛变量门槛回归模型，分析企业研发投入在以企业规模为门槛变量情况下对企业创新绩效的非线性影响。对于“门槛效应”的研究，大多数采用分组经验与加入交叉项等方法，分组经验受到分组标准的制约，不能准确估计出门槛值，在模型中加入交叉项，虽然可估计出门槛值，但无法验证门槛值的正确性。直到1999年，HANSEN提出非动态面板门槛回归建模思路，才很好地解决了对“门槛效应”的准确衡量[20]。门槛变量的选择，可由理论模型外生决定，

HANSEN最初提出的门槛回归模型可表示为

yi=x*iβ1+ei，qi≤γ

（3）

yi=x*iβ2+ei，qiγ

（4）式中：yi为因变量;xi为p×1阶自变量向量;qi为门槛变量。门槛变量qi起到将样本划分为不同组，模型中对于回归系数的测算则要根据门槛变量大于或小于某一门槛值来确定。定义虚拟变量

di（γ）=（qi≤γ）

，其中I（·）为指示函数，即对于qi≤γ，I（·）=1，否则I（·）=0。由此，上述模型可转变为如下模型

yi=x*iβ+x*idi（γ）θ+ei

（5）其中，β=β2;θ=β1-β2。本文借鉴Hansen的门槛回归模型，建立单一门槛回归模型如下

IN=α0+λ1RD*I（SIZE≤γ）+λ2RD*I（SIZEγ）+α3CI+α4ALR+α4GOV+ξ

（6）式中：SIZE为门槛变量，表示企业规模大小，γ为门槛值，在单一门槛模型中，门槛值将样本观测变量划分为两个区间，不同区间内，研发投入的估计系数分别为λ1和λ2。

2.3.2 门槛值的确定门槛回归模型对门槛值的估计，是根据最小残差平方和确定的，即对于门槛回归模型中的门槛值γ，均可以使用OLS法求出其所对应的残差平方和，门槛估计值也就是使残差平方和最小时所对应的γ值，用式子表示为

=artminS1（γ）

（7）为了确定真实的门槛值，Hansen利用“格栅搜索法”来选择门槛值γ。

2.3.3 相关检验门槛回归模型的相关检验主要包含两方面的检验：一是门槛效应的显著性检验;二是门槛估计值真实性的检验。门槛回归模型显著性检验的目的，是检验不同样本区间估计出的系数是否显著不同，因此，不存在门槛值的零假设为H0：β1=β2，构造统计量

F1=S0-S1（）σ2（）

（8）由于在零假设下无法识别，因此，统计量分布并非卡方分布，1996年，Hansen提出“自抽样法”（Bootstrap）来模拟统计量的渐进分布。当确定变量存在门槛效应时，还需对门槛估计值的真实性进行检验，对门槛估计值的真实性检验的原假设为H0：=γ0。构造似然比检验统计量为

LR1（γ）=

S1-S1（）

（）

（9）而此时的LR1同样为非标准正态分布，而Hansen计算了其置信区间，即在显著性水平为α时，当

LR1（γ1）≤c（α）=-2ln[1-

（1-α）

时，不能拒绝原假设。其中，在95%的置信水平下，c（α）等于7.35。为确定是否存在多个门槛值，必须进行多个门槛值的检验。当拒绝LM检验时，表示至少存在一个门槛值，在假设确定了第一个门槛之后，再次进行下一个门槛值的搜索。在确定两个门槛之后，继续进行三个门槛值的检验，以此类推，直至无法拒绝零假设为止。

3 数据与变量

3.1 数据来源本文所用数据，来源于中国工业企业数据库，该数据库的统计数据为年度数据，是由国家统计局建立的。数据库样本范围为全部国有工业企业及规模以上非国有工业企业，其使用的“规模以上工业企业数据库”在国内微观企业数据库中较为权威，主要包含企业的两大信息：一是企业的基本情况;

二是企业的财务数据。由于数据库存在数据缺失、企业代码重复、统计指标改动等问题，本文将所需数据指标进行整理，从中剔除新产品产值为0及研发费用为0的企业，最终选出476家企业作为本文的研究对象。

3.2 变量界定

3.2.1 因变量本文中的因变量为企业的创新绩效。通过对已有文献的阅读可知，目前有两类指标来衡量企业创新绩效，一类主要是从投入角度考虑，将研发经费支出与研发人员数量作为衡量标准。研发投入只反映了投入状况而不是产出，而企业创新绩效的衡量，从产出的角度出发较为合适。另一类是从产出角度出发，但不同学者所选用的具体指标有所不同。采用的指标大致有两类：一是以新产品产值作为企业创新绩效的指标;二是以专利申请数作为衡量指标。COHEN和 LEVIN（1989）[21]认为专利的申请，许多未应用到企业实际的生产当中去，即科研成果转化率较低。

COMANOR和WILSON（1967）[22]以新产品销售收入来衡量企业创新绩效，其有效避免了專利申请数作为企业创新绩效的缺陷，同时根据数据的可得性，本文将新产品的产值与总产值之比作为企业创新绩效。

3.2.2 门槛变量文章采用企业规模作为门槛回归模型当中的门槛变量。从以往的研究来看，通常采用企业销售收入、总资产或职工人数来衡量一个企业的规模大小。SCHERER（1965）[23]通过研究企业规模定义与选择问题，其认为企业的销售收入在生产要素构成中地位较为中立，衡量企业规模指标，采用企业销售收入较为合适。因此，本文用企业的主营业务收入来表示企业规模大小。

3.2.3 解释变量解释变量为研发投入。研发投入包括研发经费投入和研发人员投入，根据已有的研究可知，研发经费投入与研发人员投入高度相关。因此，本文借鉴孙慧和王慧（2017）[7]方法，以研发经费投入与研发收入之比，表示解释变量[24]。

3.2.4 控制变量根据研发投入、企业规模对企业创新绩效影响的已有研究，本文选取以下指标作为可能影响的因素作为控制变量。

1）资本密集度。资本密集度在一定程度上代表了行业特征，不同行业的企业创新能力有所不同。

2）资产负债率。资产负债率在一定程度上对企业创新绩效有影响[25]，资产负债率代表了企业的负债水平，经验表明，其保持在50%左右时对企业发展有积极影响，若资产负债率越高，表明负债压力越大，企业资金使用紧张，因此企业研发投入大小会受影响，最终影响企业创新绩效水平。

3）政府补贴。政府补贴主要是通过直接补贴与间接补贴两种方式实现对企业补助。具体做法是直接财政拨款、税收优惠、间接税收返还等，对企业新产品的开发提供物质支持，以鼓励企业创新的积极性。基于数据的可得性及已有的研究[26]，本文将政府补贴收入占营业收入的比例，作为衡量政府对企业的补贴程度。本文利用Stata 13计量统计软件，对研究样本数据进行描述性统计分析，结果见表1。从变量的描述性统计来看，所选企业规模涵盖范围较广，因此，增加了研究的代表性。

4 实证检验与结果分析

4.1 门槛效应检验根据门槛模型分析步骤，首先要确定本文所研究内容是否存在以企业规模为门槛变量的门槛效应，若存在门槛效应，还需进一步验证门槛的个数，并求出每个门槛值，由表2自抽样300次的检验结果可知，单一门槛、双重门槛分别在1%水平和5%水平下显著，而三重门槛不显著，因此，上述门槛模型存在2个门槛值。

进一步通过计算得出第一个门槛值γ1为164.839百万元，在固定第一个门槛值后，得到第二个门槛值γ2为135.052百万元，固定第二个门槛值后，重新确定第一个门槛值，得出重新估计门槛值γ1仍为164.839百万元。表3为门槛估计值及其95%置信区间。

为更加直观地展现检验效果与置信区间，分别用图1、图2展示单一门槛模型和双重门槛模型的置信区间与最大似然估计量。

4.2 实证结果分析基于上述讨论，将基本模型、二次函数模型以及门槛回归模型做比较分析，三类模型的回归结果见表4。

首先，通过回归结果可知，在基本模型当中，企业规模对企业创新绩效有负向影响，但是不显著，研发投入则有利于企业创新绩效的提高，其他控制变量在不同程度上对企业创新有消极影响，但不显著。二次函数模型在加入企业规模二次项与研发投入二次项的情况下，企业规模的二次项系数为负（-1.06e-08），而一次项系数为正，由此表明，企业规模与企业创新绩效之间呈倒U型结构。研发投入一次项系数为正（559.924），其二次项系数显著为负（-1 647.629），表明当研发投入水平较低时，随着研发经费投入的增加，企业创新绩效得到有效提升，但随着研发投入水平进一步提高，由研发经费使用效率下降而造成一定的资源浪费，则不利于企业创新绩效的提高。其次，进一步对门槛回归模型的估计结果进行分析，分析发现不同企业规模水平下研发投入对企业创新绩效的影响有显著差异。具体来说，当企业规模小于135.052百万元时，研发投入与企业创新绩效呈现正相关，其系数为248.395;当企业规模在135.052～164.839百万元之间时，研发投入的系数虽然为正，但其系数变为34.882明显有所减少;当企业规模大于164.839百万元时，研发投入对企业创新绩效的促进作用明显提高。资本密集度对企业的创新绩效具有显著的负向影响，这与姜宁和黄万（2010）[22]研究结论相似;资产负债率的增加，导致企业自身负债压力增大，从而引起研发资金不足限制了创新绩效的提升;由于政府补贴并未有效地应用于企业研发活动中，故而，并未有效提升企业创新绩效，这也有效地验证了部分学者关于“政府补贴对企业研发投入存在挤出效应”的研究结论。通过对以上三类模型的简单分析可知，企业研发投入与企业创新绩效的关系，并不是简单的线性关系或是呈现倒U型关系，而是研发投入对企业创新影响存在着以企业规模为门槛变量的门槛效应。

5 研究结论与政策启示以往关于研发投入、企业规模对企业创新绩效的影响，未取得一致结论，一方面由于影响企业创新的因素较为复杂，另一方面，可能由于研究方法与所选样本的不同而造成研究结论有所差异，然而，研发投入与企业规模是影响企业创新不可忽视的因素。基于此，本文利用中国工业企业数据库中微观的企业数据，将研发投入与企业规模同时纳入到同一模型当中，以期揭示两者对企业创新绩效的影响。本文以研究研发投入、企业规模对企业创新绩效影响为目的，构建了基本模型、二次函数模型以及门槛回归模型。得出如下结论：

1）基本模型回归结果表明，企业规模与创新绩效之间呈负相关关系，但是不显著，而研发投入与企业创新绩效则具有显著的正相关关系。二次函数模型研究结果表明，研发投入、企业规模与企业创新绩效之间呈倒U型结构。

2）引入门槛回归模型，将企业规模作为门槛变量，讨论研发投入在不同企业规模水平下对企业创新绩效的影响。通过实证检验发现，研发投入对企业创新绩效的影响，确实存在着以企业规模为门槛变量的门槛效应。具体来说，当企业规模小于135.052百万元时，研发投入与企业创新绩效呈现正相关，其系数为248.395;当企业规模在135.052～164.839百万元之间时，研发投入的系数虽然为正，但其系数变为34.882，明显有所减少;当企业规模大于164.839百万元时，

研发投入对企业创新绩效的促进作用明显提高。

基于以上的研究结论，得出如下政策启示：第一，依据企业规模，合理增加企业研发投入。处于不同企业规模区间的企业在作出研发投入时，需要根据本企业规模大小选择合适的研发投入，作出正确的技术创新投入决策。企业规模较小时，往往创新热情較高，适时增加研发投入，将提高企业创新绩效，企业门槛值超过164.839百万元时，企业规模水平已初具规模，各项基础条件以满足企业创新的要求，这时应按照效用最大化的原则提高研发投入水平，以获得最大的经济效益。第二，优化政府的资金支持与信息服务。研究表明，政府补贴未能有效提高企业创新绩效，因此，政府应优化补贴方式，以有效促进企业创新绩效的提升，如对于风险较大的创新项目则采用以奖代补的显性财政补贴和研发支出扣除、加速折旧的隐性政府补贴并举的办法。再者，由于企业获取信息通道相对狭窄，搜寻信息成本较高，因此，政府应通过制度设计强化提升社会服务能力，为企业提供信息服务支持，提升企业创新绩效。第三，加强企业创新理念的培育。首先，企业内部要形成浓厚的创新文化氛围，企业管理层应树立正确的创新导向，并将其传递给企业员工，以提高企业员工的创新意愿。其次，重视对员工创新的奖励机制，使其创新成果得到认可，以提高员工创新的积极性。

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（责任编辑：韩 莉）