创新活动与企业绩效——基于有中介的作用

2020-04-07詹研

现代营销·理论 2020年4期

詹研

摘要：以2016-2018年697家高新技术企业数据为样本，探究企业创新活动与企业绩效之间的关系。通过引入技术创新产出这一中介变量，将创新活动划分为科技产出和成果转化两个阶段，结果发现：滞后一期、二期的资金、人力研发投入均对企业绩效有着显著正向影响;资金和人力研发投入均对技术创新产出有着显著正向影响;创新产出显著促进了企业绩效的提升。创新产出发挥着部分中介效应。研究结论为企业有效开展创新活动提供了有益参考。

关键词：创新活动;企业绩效;中介效应

一、引言

随着信息化时代的到来，企业的经营环境愈加复杂，面临的市场竞争日益激烈，此时，提升自主研发创新能力是企业站稳脚跟、获得长足发展的制胜法宝。高新技术企业具有知识、人才、技术密集的典型特点，足推动国家技术进步、促进社会经济发展的核心力量，典研发创新效率也足国家、地区和产业研发实力的重要休现。企业进行研发活动的最终目的足获取核心竞争力，提高企业绩效，而研发活动转化为经济效益是一个复杂曲折的过程，企业首先通过研发投入产生新技术，再通过技术商业化运用以产出最终经济成果，创新产出足研发投入转化为企业绩效的中介桥梁。企业的创新活动足同时包括科研产出阶段和成果转化阶段的递进过程，其中任何一个阶段的成败都会影响研发活动的价值创造结果，研发投入对企业绩效的影响机理足科学研究的重点。

基于创新活动的两阶段过程，本文旨在探究研发投入、创新产出与企业绩效之问的关系，技术创新产出的中介作用，本文的创新点主要体现在以卜三个方面：第一，区别于以往研究中广泛使用的研发投入与企业绩效之问的单向直接过程，本文将创新活动划分为研发投入转化为创新产出、创新产出转化为经济效益两个过程，以探究创新产出的中介效应;第二，丰富化了研发投入的衡量方式，即同时考虑人力研发投入与资金研发投入两个维度;第三，丰富了研发投入的时问衡量广度，同时考虑滞后一期和滞后二期的研发投入。

二、理论分析与研究假设

（一）研究假没

1、企业研发投入与企业绩效

针对企业研发投入与企业绩效之问的关系，国内外学者已经开展了大量研究，并出现了诸如正相关、不相关、负相关、线件、非线性等多种研究结果，主要可分为以下3种观点：

第一种观点认为研发投入与企业绩效之问存在线性正相关关系。段海艳等[1]（2020）发现文化创意类上市公司研发投入对滞后1期的企业绩效有显著正向影响，对滞后2期的影响不显著;王临夏[7]（2020）研究发现新能源汽车企业的研发投入积极影响其经济绩效。

第二种观点认为研发投入与企业绩效之问存在线性负相关关系。张俭等[11]（2014）以我国上市公司连续三年的面板数据为研究样本，发现研发投入与企业盈利能力之问旱现显著的负相关关系，这种负作用甚至影响到企业以后两年的效益;郭斌[2]（2006）发现软件开发企业研发强度对利润率、产出率存在着显著负向影响。

第三种观点认为研发投入与企业绩效之问并非简单的线性关系。韦围旺[8]（2020）认为过往的研发投入有助于优化中小企业债务结构，促进其效益的提升，但过度投资却适得其反;一些学者认为研发投入与企业绩效之问存在门槛效应，武志勇等[9]（2020）实证研究发现当期、滞后一期、滞后二期的研发投入均以国际化程度为门槛，对企业价值影响呈u型关系。

研发投入作为一种投资活动，具有高风险性，但长期的研发积累可以给企业带来持续的竞争性优势，使企业在激烈竞争中处于领先地位，帮助企业获取新专利、研发新产品，从而给企业带来超额收益。考虑到研发投入要转化为切实的经济利益需要多种要素的持久投入，所以研发投入的影响存在一定的滞后性。基于以上分析，本文提出假设：

H1：企业研发投入对企业绩效具有显著正向影响，并存在滞后性。

2、企业研发投入与技术创新产出

关于研发投入与技术创新产出的研究，主要体现在对创新系统的解构以及对技术创新效率的分析上。刘和东等[5]（2019）基于“黑箱”视角，发现企业在研发投入转化为创新产出阶段资源投入利用效率较低，产出转化能力较低;王利政[6]（2011）研究了“十一五”以来我国高技术产业发展中存在的突出问题，指出我国高技术产业的R&D经费投入强度与专利产出比重处于较低水平。

总结已有研究结果可知，多数学者认同研发投入的增加一定程度上可以增加技术创新产出，随着内部研发经费的投入和研究人员的大力参与，通过科学研究、技术开发和反复试验，企业最终产出创新成果，如新工艺、新技術、新产品等。基于以上分析，本文提出假设：

H2：企业研发投入对企业技术创新产出具有显著正向影响。

3、技术创新产出与企业绩效

Griliches[l2]（1981）针对美国上市公司进行的实证研究发现，公司拥有的专利数量越多，公司价值越大。李诗等[3]（2013）认为专利数量增加有利于提升企业价值，并且发明专利对企业价值的促进作用相对于实用新型专利、外观专利而言更为显著。

随着研究的深入，创新产出研究重点开始从专利数量拓展到专利质量层面。许伯桐[10]（2018）以创新型上市公司2006-2013年的数据为样本进行实证研究，发现专利数量的剧增对企业经营绩效有显著的负向影响，专利质量能促进企业经营绩效的改善。

一方面，创新产出通过促进企业对新技术、新工艺的应用及推广，改善企业的牛产方式，提高企业的生产效率，使企业具有成本优势;另一方面，创新产出同市场需求相结合，使企业生产出个性化的高附加值产品，扩大市场占有率，最终提高企业盈利能力。创新产出还可以形成技术垄断，给企业带来持续性竞争优势。基于以上分析，本文提出假设：

H3：技术创新产出与企业绩效存在显著正向影响。

4、企业技术创新产出的中介作用

刘和东等[5]（2019）基于“黑箱”视角，将高新技术企业创新系统解构为研发和商业化两个子系统。其中，研发子系统是指从初始研发投入到中间技术创新产出的上游技术研发过程，商业化子系统则是指从创新产出向最终创新经济收益转化的卜游技术商业化过程。李作志等[4]（2019）把研究视角从以往单系统的“黑箱”结构向多系统“灰箱”结构转变，构建了多系统网络结构，将技术创新过程分解成科技系统、经济系统两大过程，前者为科技研发阶段，而后者则为科技研发成果向经济成果转化阶段。

技术创新产出是研发投入影响企业绩效的中介桥梁，是研发投入最终能否成功提升企业经济效益的关键制约因素。企业通过投入研发经费、培养大量研究人员，其粮本目的是研发出领先的新工艺、新产品等创新产出。而将创新产出转化为经济成果，又需要进一步的投入，如市场调研费用、安装费用、营销费用等，通过不断试验和推广，创新产出才有可能转化为经济产出并提高企业绩效。基于以上分析，本文提出假设：

H4：企业技术创新产出在研发投入与企业绩效的关系中起部分中介作用。

三、研究设计

（一）变量定义与指标选取

为探究企业的研发创新活动对企业绩效的影响机制，本文将企业的创新活动分解为研发支出孵化为科技成果、科技成果有效转化为经济产出两个阶段，以辨析企业技术创新产出在研发投入对企业绩效影响过程中发挥的中介效应。因此，本文共设置了被解释变量、解释变量、中介变量以及控制变量4类变量。

企业绩效内涵丰富，同时包括企业短期的综合表现和长期的发展状况，托宾Q值充分考虑到了企业的现状与未来发展状况，能够反映企业长期业绩以及未来现金流收益等信息。本文研究的创新活动具有高风险性、高失败性等特征，是一个周期长、跨度大、成效和收益缓慢的过程，短期难以促进业绩的提升，真正影响的是企业的未来前景和长期发展状况，所以本文选择托宾Q值来代表企业绩效水平。

企业的研发投入可以细分为研发资金投入和研发人力投入两个部分。参照以往研究，本文选取研发资金投入相对值来衡量研发资金投入强度，使用研发人力投入相对值来度量研发人力投入力度。研发投入相对值指标能够在一定程度上消除企业规模对研究造成的影响，真实有效地反映研发投入对企业绩效的影响。

研发投入使用增量指标，作为对应，创新产出也使用增量指标。专利数量足企业进行研发活动的一个最直接的创新成果，足研发投入得到有效利用的直接体现。因此，本文选取企业每年新增专利申请数量来衡量企业创新产出。

从公司治理和经营情况出发，本文选取总资产、资产负债率、主营业务收入增长率、总资产的现金回收率、产权性质、行业、公司年龄、董事长与CEO兼任情况、前两大股东持股比例之和作为控制变量。

具体各变量的解释说明与赋值情况列示于表1中。

（二）样本选择与数据来源

本文以2016-2018年的高新技术企业上市公司为研究样本，并剔除异常样本以保证数据的有效件。具体样本筛选遵循以下原则：（1）为保证样本公司披露数据的完整性与真实性，剔除2016年后上市的公司;（2）为避免特殊值对回归结果产生的异常影响，剔除研究期间内ST、★ST特别处理的上市公司;（3）剔除金融类上市公司;（4）剔除数据异常或缺失的公司。经筛选，最终选取697家上市公司作为研究样本，共1394组数据。

本文的样本研究期问为20162018年，有关上市公司各项数据均取自CSMAR国泰安數据库，并使用统计软件Stata进行数据分析。

（三）模型构建

1、主效应检验

CP=a0+a1RD+a2CL+e1

（1）

IO=b0+b1RD+b2CL+e2

（2）

CP=c0+c1IO+c2CL+e3

（3）

企业研发投入、技术创新产出与企业绩效之间的两两影响关系的判断是本文的主效应检验。主效应检验一共采用三个方程，其中，使用方程（1）检验企业研发投入（RD）对企业绩效（CP）的影响，使用方程（2）检验研发投入对创新产出（IO）是否存在显著影响，使用方程（3）检验创新产出对企业绩效的影响。CL代表上文提到的各种控制变量（Control variables），e1、e2、e3代表各个方程的误差项。

2、中介效应检验

CP=d0+d1IO+d2RD+d3CL+e4

（4）

借鉴Bardon[13]提出的中介效应检验三步法：首先，检验研发投入对企业绩效是否有显著影响;其次，检验企业研发投入对创新产出足否有显著影响;最后，检验加入企业创新产出变量之后，研发投入对企业绩效足否仍有显著影响。中介效应检验的第一、二步由方程（1）、（2）完成，第三步由方程（4）完成。

四、实证研究

（一）描述性统计

从企业长期绩效水平来看，托宾q值均值为1.588，高新技术企业表现良好，不过该指标的区间浮动较大，不同企业的市场价值差距明显。企业研发资金投入强度在相邻年的差别较小，资金投入水平具有稳定性特征。不过仍有部分企业资金投入强度为0，高新技术企业对研发的重视程度依然有较大差距。2016年、2017年人力投入强度最大值分别高达0.875和0.844，一定程度上反映了企业对研发人才培养的重视。从中介变量来看，新增专利数量标准差和极差均较大，说明不同企业创新产出实力有着较大的差距; 2017年新增专利数量均值为97.189，可见高新技术产业整体创新产出水平较高。企业总资产对数值的标准差为0.965，波动性明显降低。从资本结构来看，资产负债率均值为0.422，高新技术产业整体杠杆水平良好，但最大值为4.543，意味着仍有部分企业面临着巨大债务问题。高新技术企业主营业务增长率均值达剑26.1%，其在未来有较大的成长空间，但不同企业的盈利增长水平有着较大差距。

（二）相关性分析

从相关系数矩阵的结果可知，2016年资金投入力度（0.143，p<0.01）、人力投入力度（0.190，p<0.01）与托宾q值均存在显著正相关关系;2017年的资金投入力度（0.116，p<0.01）和人力投入力度（0.215，p<0.01）与托宾q值存在显著正相关关系，假设H1得到初步验证。此外，绝大多数的控制变量之间的相关性小于0.3，不存在明显的多重共线性问题;且多数控制变量与企业绩效之问存在显著关系，说明控制变量选取合理，模型设计科学，有利于后续的研究。值得注意的是，2016年、2017年的资金、人力投入强度都在1%的水平上显著相关，相关性均大于0.4，因此同一年份两个维度的研发投入指标不适合同时放入回归方程。

（三）回归结果

1、主效应检验

研发投入、创新产出与企业绩效之问的具体回归结果如表2所示。模型1、模型2和模型3分别对研发投入与企业绩效、研发投入与技术创新产出、技术创新产出与企业绩效之间的关系进行了检验。

从模型1的检验结果可知，无论是2016年，还是2017年，人力投入强度与资金投入强度的回归系数均通过1%的显著件水甲检验，其回归系数均为正值，说明滞后一期、滞后二期的人力投入强度与资金投入强度对企业绩效均有显著的正向影响，研发投入对企业绩效的影响具有滞后件，假设H1得到支持。

从模型2的检验结果可知，2016年的资金投入强度和人力投入强度的回归系数均通过5%的显著性水平检验，均对技术创新产出有显著的正向影响;2017年资金投入强度的回归系数通过了5%的显著件水平检验，人力投入强度的回归系数通过1%的显著件水平检验，均对企业技术创新产出有着显著正向影响。回归结果表明，当期、滞后一期的研发投入对创新产出均有显著正向影响，假设H2得到验证。

从模型3的检验结果可知，2017年专利申请数量对企业绩效的回归系数显著为正。假设H3得到验证。

由此可得，假设H1，H2，H3均得到支持，主效应得到验证。研发投入与创新产出均可以促进企业绩效的提升，研发投入可以促进创新产出水平。

2、中介效应检验

中介效应检验由模型1、模型2和模型4共同组成，其中，模型1和模型2的结果在主效应检验中已经得到验证。模型4则同时使用研发投入与专利申请数量作为自变量去对企业绩效进行回归，通过关注研发投入与专利申请数量的回归系数变化情况来判断技术创新产出是否发挥着中介效应。具体回归结果如表3所示。

在回归方程中加入专利申请数量这一中介变量后，2016年资金投入强度的系数由0.0221变为0.0212，显著件水平保持不变，说明专利申请数量这一变量的加入部分削弱了资金投入强度对企业绩效的正向影响，部分中介效应存在;2016年人力投入强度的系数由0.0078变为0.0074，系数显著件由0.000变为0.001，系数变小且系数显著性变低，同样存在部分中介效应。

2017年，资金投入强度的系数由0.0307变为0.0298，显著件水平保持不变，资金投入强度对企业绩效的正向影响被削弱，存在部分中介效应;2017年的人力投入强度的系数由0.0060变为0.0055，系数显著性由0.006变为0.012，系数变小且系数显著性变低，人力投入强度对企业绩效的影响被削弱，同样存在部分中介效应。

总休看来，技术创新产出的中介效应得到检验，假设H4成立。

五、结论与建议

1、高新技术企业资金研发投入强度和人力研发投入强度均对创新产出、企业绩效均有显著正向影响。高新技术企业应加大在核心技术方面的各项研发投入，注重对研发人才的栽培与重视，加强专业人才队伍的建设，注重企业的长期表现，形成企业的核心竞争力。

2、创新产出对研发投入和企业绩效起部分中介作用，优化机制、提高创新效率足高新技术企业将研发投入转化为经济成果的关键。目自高新技术企业在研发投入方面仍然面临着转化率低、成功率低、回报率低等问题，这些问题意味着资源的浪费，企业需合理配置研发经费，适当减少中间环节，加强对研发机制的监管与控制。

参考文献：

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