研发投入、环境规制与企业绩效——基于面板门槛模型的实证分析

彭文斌 胡 娟 谢晓琪

(1.湖南科技大学，湖南 湘潭 411201；2.湖南财政经济学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

企业绩效是衡量企业经营水平的重要指标，也是决定企业生存发展的关键所在。企业的诸多因素都直接或间接地影响企业绩效，如产品利润空间、企业技术创新程度等，其中研发投入所带来的企业自主创新能力则是企业在竞争环节中的核心优势。正如《国务院办公厅关于进一步支持企业技术创新的通知》中明确提出，我国要进一步加大财政科技投入力度，鼓励更多的企业增加研发投入，通过研发投入来实现创新能力的提升。但是企业在提升企业绩效的过程中，不仅会受到内部研发投入、成本等方面的影响，外部政策环境也会对其产生影响。党的十九大报告指出，由于目前经济发展与生态环境的失衡，企业也需实行严格的生态环境保护制度，形成绿色发展方式。因此，企业的发展也必然会受到环境规制的制约，而研发投入与企业绩效也会随环境规制的强弱程度而受到不同影响。

制造业企业在经营过程中面临着环境规制和要素成本的双重约束，而企业绩效又影响着企业经营和生存发展。鉴于此，研发投入与企业绩效是什么样的关系？环境规制对企业的发展有什么样的影响？不同的环境规制下，制造业企业的研发投入与企业绩效的关系又有何不同的影响？研究环境规制下制造业企业研发投入对企业绩效的影响作用对企业制定发展战略具有重要的现实意义。同时，现有研究对企业绩效、研发投入以及环境规制的研究甚少，本文进一步丰富了行业中一定时期的财务绩效基础理论的研究。

现有文献对研发投入、环境规制与企业绩效的文献集中于两者之间的影响关系，如段天宇等(2020)针对医药制造业研究了R&D强度与企业绩效之间的门槛效应关系[1]，姚林如等(2017)研究了不同环境规制对企业绩效的影响[2]，耿晔强和李园园(2019)在中国制造业企业中研究了环境规制、政府补贴与企业研发投入三者的关系[3]。基于此，本文使用2010-2018年114个制造业企业的微观数据，综合考虑创新以及环境因素对制造业企业的影响作用，研究研发投入、环境规制以及企业绩效三者的关系，将环境规制作为门槛变量，分析在不同的环境规制下研发投入与企业绩效之间的影响关系。本文研究思路为：首先对研发投入、企业绩效以及环境规制分别进行回归分析，其次运用Hansen门槛模型，以环境规制为门槛变量，研究研发投入与企业绩效在环境规制的控制下存在的门槛关系，最后探究在不同程度的环境规制下，研发投入对企业绩效存在何种不同影响，充分考虑环境规制对研发投入与企业绩效的影响路径，为制造业企业的持续发展提供建议。

二、文献综述

(一)研发投入与企业绩效

针对研发投入和企业绩效两者之间的作用机制的研究，现阶段存在的观点主要有以下几种：其一是研发投入与企业绩效呈正效应关系，认为企业在研发方面加大投入就能够获得更好的绩效。曹阳(2018)收集国内生物医学相关的上市公司相关数据，借助实证分析法研究在政府补贴的主导作用下企业在研发方面投入量的变化情况以及与企业业绩之间的关系，其结论是企业在研发上投入的资金越多，企业业绩普遍越好[4]。Jian Xu和Jae-Woo Sim(2018)收集并整理了中韩制造业企业的相关资料，以此为基础分析了研发投入对企业绩效的作用机制，得出结论为这些企业在研发方面投入越高，其企业绩效越好[5]。其二是研发投入从负方向上影响了企业绩效，并表示企业提高研发投入的同时会抑制企业绩效。庄婉婷等(2018)选择752家中小板上市企业为研究对象，整理并分析了这些企业于2012至2016年间的财务数据，通过分析发现，在不计算政府补贴的前提下，企业R&D投入与企业绩效成负向相关[6]；孙自愿等(2019)选择国内上市公司2011年到2015年间相关数据作为研究样本，实证分析后得出，企业在研发方面增加投入会对企业业绩产生一定限制效果；[7]其三是研发投入和企业绩效之间的关系受到多种因素的影响，或呈现为非确定性，表示两者之间并不存在明确的影响机制。尹美群等(2018)从内生性的角度出发针对不同行业做了相关实证研究，认为从劳动密集型行业角度看，企业增加研发支出并不能对提高绩效起到理想作用[8]；其四为二者之间呈现为非线性关系。韩先锋等(2018)借助面板门槛回归法对我国智慧型城市上市公司有关资料进行分析，认为二者为“U形”非线性关系，通过研究分析资本构成与性质、研发投入和企业绩效之间的作用关系，提出对于利润较高的企业来说，研发投入能够在很大程度上影响其短期绩效，基于资本密度门槛前提下，二者之间的关系呈现为“倒N形”型和“N形”非线性状态[9]。朱慧明等(2019)以分位数回归作为研究方法，分析了各种分位水平下企业社会责任对于其绩效的影响，并得出对于利润良好的企业的长期绩效具有较高的推动作用[10]。从总体角度出发，针对这一领域的研究，国内外学者有着不同看法，造成这一现象的部分原因在于行业或检测方法的选择不同。

(二)环境规制、研发投入与企业绩效

现阶段，国家和政府设置的环境标准越来越高，这使得企业违规成本大幅提升，为了减少这方面的制约，企业必须从提高研发投入，加大创新能力方面入手，以此实现利润最大化。所以环境规制的改变在很大程度上促使企业研发投入与企业绩效二者的关系发生改变。

第一，针对环境规制与研发投入的关系，学术界存在着不一样的观点。一些学者表示环境规制能够从正方向上影响研发投入。何兴邦(2017)通过收集和分析民营上市企业经营数据得出，环境规制能够在很大程度上刺激企业不断加大研发支出[11]。另一些学者表示环境规制促使企业降低研发支出。谢乔昕(2016)通过研究得出环境规制能够从负方向上影响着企业研发支出，受环境规制影响越大，企业在研发方面投入量减少的程度越大[12]。

第二，针对环境规制与企业绩效的关系，一些学者表示二者之间并不存在直接关联性，徐彦坤(2020)选择国内工业行业上市公司2006至2013年相关数据为研究样本，通过分析得出，环境处罚对于改变企业经营绩效所起到的作用极小[13]。邹国伟等(2018)表示环境政策执行力度不到位的情况下，对于企业绩效基本没有影响[14]；另有一部分业界人士表示环境规制能够从负方向上影响企业绩效。姚林如等(2017)总结出命令型环境规制在很大程度上抑制了企业绩效[12]；也有部分学者表示环境规制从正方向上影响着企业绩效，具体如杨蓉彭等(2021)通过分析2012年到2018年间国内大型污染企业相关数据得出，环境约束力度越大，企业绩效提升越明显[15]。

目前针对环境规制、研发投入与企业绩效三者间影响关系的综合研究不多，米莉等(2020)认为环境规制能够促使企业提高研发支出，而且对于企业可持续发展有着积极的意义[16]。肖雁飞等(2020)以国内251家上市企业相关数据为研究样本，通过分析得出，从短期来看，环境规制能够抑制企业绩效，而研发投入以中介的身份能够促进企业长期绩效的提升，但是其促进作用较小[17]。所以，对于这三者关系的研究，业界并未达成一致看法，需要做更多、更深入的研究。

三、研究设计

(一)基准回归模型

基于前述文献分析，本文认为企业研发投入与企业绩效存在非线性关系，同时环境规制对其非线性关系具有影响，为了检验研发投入与环境规制对企业绩效的影响，构建以下回归模型：

ROAit=β0+β1RDit+β2Logsizeit+β3Cdenit+β4Cstrit+β5Propertyit+εit

(1)

ROAit=β0+β1ERit+β2Logsizeit+β3Cdenit+β4Cstrit+β5Propertyit+εit

(2)

ROAit=β0+β1RDit+β2ERit+β3Logsizeit+β4Cdenit+β5Cstrit+β6Propertyit+εit

(3)

其中，模型中β0为常数项，β1-β7为各个回归变量的系数，i、t分别代表企业和时间，εit为随机误差项。

(二)门槛模型

为避免在结构变化点上的主观判断造成的误差，采用Hansen方法提出的面板门槛模型将环境规制模拟为门槛变量，在此影响下研究研发投入与企业绩效的非线性结构变化点[18]。

单门槛面板回归模型：

ROAit=RDitβ1I(ERit≤γ1)+RDitβ2I(ERit>γ1)+Xit+μi+εit

(4)

其中i、t分别表示企业编号和年份，I为虚拟变量，当核心解释变量满足括号条件时取1，反之取0；ROAit表示企业绩效的被解释变量；核心解释变量RD为研发投入占营业总收入收入比重；ER(Environmentalregulation)为环境规制充当门槛变量，γ为其门槛值；Xit为控制变量；μi、εit分别为企业个体效应和随机误差项。

在估计门槛值时，采用Hansen中格点搜寻法寻找使模型残差平方和最小的门槛值，得到门槛估计值，对于采用的F统计量检验出来不服从标准分布的，Hansen采用“自抽样”(Bootstrap)获取其渐进分布及其临界值，以此判定相关变量之间是否存在门限效应。然后，构造似然比检验统计量LR对门限值γ1是否等于真实值γ1进行检验。如果门槛值γ1在其95%置信区间内，可以认为估计值等于实际值。[19]

当门槛变量存在两个或两个以上门槛时，需要重复上述步骤去寻找其他的门槛值。

如果存在两个门槛，则模型(4)可扩展为：

ROAit=RDitβ1I(ERit<γ1)+RDitβ2I(γ1γ2)+Xit+μi+εit

(5)

(三)变量与数据

1.样本选取与数据来源

本文以2010-2018年制造A股在沪深两地上市的中国公司面板数据为研究对象，按照以下标准选取数据：(1)选择2010-2018年持续披露研发投入的上市制造企业；(2)剔除制造业相关ST公司；(3)剔除所需指标数据不全的公司。最后，获得114家制造业上市公司连续9年的1062份样本数据。其中所需企业相关数据均来自于CSMAR数据库，其余变量数据来源于《中国城市统计年鉴》，部分缺失数据通过上市公司年报、企业社会责任报告手工搜集以及采用插值法进行填补[20]，实证分析通过统计软件stata14进行。

2.变量解释

(1)被解释变量

将企业绩效作为被解释变量，与管理费用相比，研发投入更具周期性和风险性，对当期成本、利润以及市场的预期都会产生影响。因此，以总资产收益率(ROA)衡量企业绩效，在债务偿还情况、盈利能力和经营能力等方面都能够全面反映公司的经营情况，是财务管理的主要指标。另外，选择营业收益率指标作为总资产报酬率的替代变量，判断回归结果的可靠性。

(2)解释变量

选取研发投入(RD)作为解释变量，由于企业规模不同，单纯选用研发投入指标难以进行对比，因此企业研发投入采取研发投入强度来衡量。研发投资强度由研发投资与营业总收入的比率表示，并反映了相应的收入和支出比例。

(3)门槛变量

采用环境规制(ER)作为门槛变量，考虑到制造业属于工业中一大类产业，结合环境污染多个逆向环境规制指标，参考样本企业的营业板块，最终选取工业烟尘排放量代表制造业企业中不同城市对产业的环境规制程度。

(4)控制变量

据以往研究经验，为了更好地控制内生性问题，本文控制可能对企业业绩产生较大影响的其他变量，保证得出更可靠的研究结论。包括：①企业规模(Logsize)；②资本密度(Cden)；③资本结构(Cstr)，采用资产负债率来衡量；④企业性质(Property)，国企取值为1，民营取值为2，外资取值为3，民营与外资的交互性取值为6。此外，本文还对行业以及时间固定效应进行了控制，变量定义见表1所示。

表1 变量定义

3.变量描述性统计分析

由表2变量的统计性结果可知：ROA的均值为0.041，表明制造业企业绩效的增长空间相对较大，极小值为-1.06，极大值为0.38，企业之间有盈利有亏损差距较大，可知样本包含度较大，代表性较强。2010年至2018年中国A股制造业上市公司的RD均值为6.16%，标准差为0.059，极小值为0.28%，极大值为99.99%，说明不同企业的研发强度同样存在较大差距。一般认为研发投入强度在2%以上的具有生产能力，5%以上的具有竞争力。从表2统计的均值来看，样本公司在制造业中的平均竞争力较好。其它控制变量，如企业规模、企业密度、企业机构和企业性质整体标准差都较小，说明制造业上市公司样本对于控制变量的分散程度较为集中，但企业结构的极小值与极大值之间差值较大，说明样本在企业结构方面概括性比较强，整体样本的代表性较好。

表2 描述性统计结果

四、实证分析

(一)基准回归分析

研发投入、环境规制与企业绩效三者间影响关系的基准回归结果如表3所示。列(1)即模型1分析结果，仅考虑研发投资对企业绩效的影响，其(RD)回归系数为-0.132，在5%的统计水平上显著，说明在制造业企业中研发投入对企业绩效存在显著负向影响。列(2)即模型2分析的结果，只有环境规制作为解释变量引入，以研究环境规制对企业绩效的影响，其(ER)回归系数为0.00513，并也在5%的统计水平上显著，说明环境规制一定程度上可以提高企业绩效。列3即模型3分析结果，同时考虑到研发投入和环境规制对企业绩效的影响，研发投入的回归系数为-0.125，具有5%的统计显著性，环境规制的回归系数为0.0049，这在5%的统计水平上也是显著的。从回归系数看，环境规制并没有较大影响研发投入对企业绩效的相关关系，始终与企业绩效负相关，即加大研发投入，而企业绩效降低。

观察控制变量发现，企业规模、企业密度、企业结构基本与企业绩效成负相关关系，说明当企业规模和企业密度越高时，为了增加研究成本和降低公司的运营利润，通常会对研发进行更多的投资，最终导致企业绩效较差。

表3 研发投入、环境规制、企业绩效回归结果

(二)门槛模型分析

选取ROA指标衡量企业绩效，对环境规制门槛的存在性以及存在个数进行检验，表4显示了构造的“F”统计量和通过“自抽样法”获得的p值。现单一门槛、双重门槛以及三重门槛检验下P值均小于0.1，即在10%显著水平上存在三重门槛，且双重门槛在1%水平上显著。

表5显示了环境规制的三重门槛估计值及其95%置信区间，由于三重门槛值和单门槛值重复，因此剔除了三重阈值。下文将基于双重门槛模型对环境规制下研发投入和企业绩效的影响进一步研究分析，考虑到本文采取的环境规制指标为逆向指标，因此将环境规制划分为低强度环境规制(ER>=8.6321)、中等强度环境规制(6.4599

表6 门槛效应回归结果

由表6的门槛效应回归估计结果表明，研发投入对企业绩效存在较强的门槛关系，且在环境规制大于6.4599时，研发投入对企业绩效的影响均通过5%的统计性显著。从相关系数看，研发投入始终对企业绩效存在负相关关系，但影响程度随着环境规制的减弱也随之减低，从原来的-0.125变成-0.0938，即原来环境规制在6.4599与8.6321之间时，研发投入提高1个百分点，而企业绩效随之降低0.125个百分点，在环境规制大于8.6321时，研发投入提高1个百分点，企业绩效仅降低0.0938个百分点。

其原因可能是，对于制造业而言，一般企业的研发投入活动时间相对来说都比较长。从初始研发投入到无形资产的形成，再到给公司带来收益都需要时间的积累。并且，制造业创新技术含量高，产品更新速度快，对公司的研发能力要求高，因此加大研发投入在短期内只能增加成本费用，从而使得研发投入对企业绩效产生负向影响。

但随着各省市对烟尘排放量的严加控制，正如新古典经济理论中所说的资源配置不当问题，环境规制将企业污染排放所造成的社会成本内部化，企业因此增加运营成本，降低生产率。所以，提高环境治理强度将增加公司污染控制成本，降低公司绩效。在环境规制低时，烟尘排放量高，但整体市场都不受约束，大型企业与小型企业的研发投入对企业绩效的影响都不如严格的环境规制时的影响程度大，因为面对严格的环境规制，企业必须支付更多的管理成本来解决环境污染问题，从而使得运营成本、技术创新投资都增加，[21]但企业难以随之取得较好业绩，因此影响因子增大。

同样对于控制变量，企业结构即资产负债率对企业绩效存在抑制效果。原因很可能是资产负债率越高，运营风险越大，企业的融资能力和盈利能力都受到负向影响，并最终导致企业业绩下降。企业规模同样与企业绩效存在负相关关系，大规模的制造业企业的经营业绩反而低于小规模企业，可能的原因是大企业的人力、物力等一系列运营成本以及费用都要高于小规模企业，从而使得企业绩效低于小规模企业。

(三)稳健性检验

本文通过替换被解释变量将ROA总资产报酬率替换为营业利润率，它是一个衡量企业运营效率的指标，计算公式为营业利润率=净利润/营业总收入，该指标直观反映了企业在不考虑非运营成本情况下的盈利能力强弱。营业利润率越高，说明企业在当期产生的营业利润越大，盈利能力越强；相反，则表明企业当期销售额提供的营业利润越少，导致盈利能力越弱。因此，使用此变量来替换ROA指标也可以很好地反映企业绩效。

表7 稳健性检验

表7为营业利润率做解释变量，环境规制做门槛变量得出来的门槛效应稳健性检验分析，在环境规制的影响下，研发投入对企业绩效依旧存在三重门槛，均在10%统计性水平上显著，说明被解释变量对门槛值显著性影响不大，对应门槛区间内各门槛变量、控制变量与环境规制强度的相关系数大小变化不大且符号均没有发生改变，环境规制门槛效应仍为显著且稳健。

五、结论与启示

(一)结论

制造业研发投入强度与企业绩效存在负向影响，加大研发投入，企业绩效反而降低。说明短期内的研发投入难以使企业绩效得到增长，主要原因是，对于制造业而言，研发费用的资本化率和费用转化率都相对比较低，且从利润报表中可以看出大多数企业将研发费用和管理费用合并在一起，并没有将所有的研发投入转化为资本，这很难不导致当期利润减少和公司业绩下降。

环境规制对企业绩效存在抑制性作用，且高强度环境规制使研发投入对企业绩效的影响加强。尽管目前我国制造业发展趋势较好，但发展过程中在环境方面也付出了巨大的代价。主要是因为在制造业企业最初处于发展阶段时，国家在环境规制方面对企业的约束相对有限，企业违规成本较低，即使在环境保护和治理方面低投入也不会导致严重后果，且企业加强研发投入进行创新活动通常具有较高风险，而为非法生产或污染支付的金额往往低于为提高生产水平而进行的研发投资或防治污染的收入。因而企业不愿意去耗费时间和精力提高研发创新投入来改变现有生产技术水平。在此背景下，企业普遍缺乏创新动力，单纯依靠资源优势就能取得良好的绩效。因此，在环境规制较弱时，加强研发投入的投入强度，反而使企业绩效降低。随着环境规制的增强，企业不得不花费更多的时间成本和金钱成本来关注环境问题带来的影响，所以研发投入强度对企业绩效的影响程度也随之降低。

此外，本文还发现在环境规制的控制下，不同企业类型中研发投入对企业绩效的影响也不一样。国企中研发投入与企业绩效的影响系数为0.266，而民营企业的影响系数为0.084(由于篇幅有限，未列出回归结果，感兴趣的读者可向作者索要)。该结果说明国企面临更严格的环境约束，所投入的环境成本、经营总成本相比民营企业来说更高，而民营企业相对来说束缚较少，因此受环境规制的影响比国企低。

(二)启示

我国对于烟尘排放量应该进一步控制，同时进一步完善相关环境规制政策，加大对于环保的执法力度，对制造业企业采用多元化的环境规制形式，促进企业进行治理创新和技术创新，使其在履行环保义务下兼顾企业绩效的提升。总之，企业应该以积极的态度应对环境规制政策，不仅要恪守环境规制要求，履行环保义务，还要做出恰当的战略调整来巩固企业绩效的提升。

从长远角度来看，制造业企业还是应该加强在创新方面的研发投入强度。虽然研发投入对企业绩效在短期内为负向影响，但创新是制造业企业的核心竞争力，高效率的企业研发可以缩短产品成型时间，从而正向对企业绩效产生影响，因此创新才是企业发展的长远之策。如果不创新，单纯加强研发投入强度，很可能会造成资源被过多占用，同时给企业造成资金负担而不是对等的业绩回报，甚至有可能会拖垮整个企业的资金流。另外，研发投入强意味着企业拥有高技术创新水平，从持续发展的眼光来看，这将大幅度提高企业的核心竞争力，使其在当前产能过剩的市场中拥有独特竞争优势，确保其在市场中的持续经营。

同时，企业更需要有效提高研发投入的活动效率，以便研发投资资源能够得到充分、有效的配置和使用。并不是单纯增强研发投入强度就能提高企业绩效，只有使研发活动的投入得到实现并且提高，才是真正实现提高企业绩效的目标。公司在市场上的竞争力不仅仅取决于研发投入强度，还取决于多种因素，如产品的销售模式、价格表现等。只有将这些因素很好地结合起来，研发投资的过程甚至结果才是有效的。重点投资基础技术和关键技术资源，以减少企业在非核心研发资源上的投入，有效控制研发成本，提高研发竞争力和投入产出比。