科研投入对A股上市公司新质生产力的影响

摘 要：[研究目的]在全球科技革命和产业变革背景下，帮助上市公司通过合理投入科研资金，加快形成与社会发展相适应的新质生产力，有助于促进我国经济高质量发展。[研究方法]以2015—2022年中国A股高新技术产业上市公司为研究对象，从可持续发展、劳动、创新三个维度构建新质生产力指标体系，运用熵值法进行测度，并构建实证模型，深入剖析科研投入对新质生产力的具体影响机制。[研究结论]首先，高新技术产业上市公司的科研投入显著提升了新质生产力水平；其次，调节效应结果显示，市场竞争程度和企业规模能够正向调节科研投入与新质生产力之间的关系；再次，异质性检验显示，相比于非国企和中小型企业，国有企业和大型企业的科研投入对新质生产力发展的促进作用更显著，经过一系列稳健性检验后结论依然成立。最后，从政策引导与激励、优化市场竞争环境、调整企业战略三个方面提出对策建议，不仅丰富了新质生产力的理论框架，而且对于指导企业优化科研投入结构，提高新质生产力具有重要的现实意义。

关键词：科研投入；新质生产力；高新技术产业；熵值法；调节效应

新质生产力很大程度上优化了传统的经济增长模式。而科研投入正是创新的基础和前提，是发展新质生产力的根本保障。当前学术界对新质生产力的研究大多仍集中在理论层面，其衡量方法还未形成统一框架。基于此，本文以2015—2022年中国A股市场中的高新技术产业上市公司为研究对象，构建指标体系，使用熵值法测算新质生产力水平，并实证分析科研投入对新质生产力的影响。最后，根据研究结论提出政策建议，以帮助企业在全球科技革命和产业变革背景下，通过合理投入科研资金加快形成新质生产力，这对于促进我国经济高质量发展具有重要的理论和现实意义。

一、文献综述与研究假设

为了深入探讨新质生产力与科研投入之间的关系，特别是针对高新技术产业上市公司的具体表现，本章首先综述了相关领域的研究文献，随后提出研究假设，为后文的实证分析提供了坚实的理论依据和明确的研究导向。

（一）文献综述

本部分梳理了关于新质生产力、科研投入与企业科技创新能力以及高新技术产业的相关研究成果，为研究假设提供了丰富的理论基础。

1.关于新质生产力的研究

新质生产力是生产力的子集，是能够引领经济社会向更高水平发展的新型生产力[1]，具有科技驱动创新、产业高效低耗、高品质生活和社会服务均等化、数字赋能和国家治理能力现代化等特征[2]。科技创新对生产力的影响愈发凸显，所以大部分学者在研究新质生产力时会将科技创新作为核心要素进行探讨[3-6]。

在指标测度方面，有的学者基于劳动者、劳动对象和生产资料三大维度构建了新质生产力综合评价指标体系，并使用熵值法测度了我国省级层面的新质生产力发展水平[7]。也有学者基于生产力二要素理论，构建了企业层面的新质生产力指标体系[8]。

2.关于科研投入与企业科技创新能力的研究

企业的研发投入包括人力资本和资金投入，代表人力资本的研发人员是创新绩效的主要贡献者。而必要的研发资金投入可以通过强化网络关系来加快研发成果转化效率[9]，提高绿色技术创新产出的数量、质量[10]，从而激发企业创新动力。比如，在农村地区，适当的金融科技研发资金投入有利于农村部分区域的数字化转型[11]。对中小微企业来说，加大技术投入资金，可以促进创新型技术在企业生产经营全过程中的应用[12]，有助于扶持中小企业在创新领域快速发展[13]。对于金融机构来说，加大对金融机构数字技术基础设施的投入，能加快实现金融机构的信用数字化管理[14]。而且，大数据、区块链、云计算等新兴科技手段在金融监管中的应用，能从更高维度提升金融监管效率[15]。

在企业创新影响因素中，从政府补贴角度出发研究的较多。部分学者认为政府补贴会加重企业寻租行为，对创新投入产生挤出效应，阻碍创新活动[16-17]；也有部分学者认为，政府补贴有利于促进企业持续创新，企业可以将政府无偿提供的资助作为研发资金使用以驱动自身科技的创新，即产生研发的正外部性[18-21]。

3.关于高新技术产业的相关研究

当前国际经济形势日益复杂严峻，国内经济下行压力逐渐加大，一些企业的经营发展遭遇许多困境[22]，党和国家开始高度重视新技术对经济社会发展的战略意义[23]。在此背景下，高新技术产业作为新质生产力的代表产业，成为企业绿色转型和内部产业结构升级的重要方向，国家也推出创业板市场专门协助创新型企业尤其是高科技企业筹资并进行资本市场运作[24]。高新技术产业创新效率的提升与研发要素的合理配置密切相关，很多学者也将研发投入纳入高新技术产业的研究范畴，比如，有学者认为研发经费外部支出和空间集聚有助于提高高新技术产业的研发效率[25]，技术研发投入对高新技术产业的创新效率有正向作用[26]。分区域来看，由于科研经费不足，中西部地区高新技术产业高质量发展水平较低[27]。

相比于以往学者的研究，本文边际贡献主要体现在：第一，目前大多文献对新质生产力的量化研究还较少，本文对新质生产力的测度更加全面和科学，不仅关注人力资本、生产工具，还纳入了可持续发展、生态环保、创新水平等评价因素；第二，已有关于科研投入与企业创新能力关系的研究大多停留在政府补贴层面，本文基于高新技术产业的特殊性，创新性地结合了科研投入的质量性特征，不仅拓宽了科研投入的研究视角，也有利于发现提高企业新质生产力的新因素；第三，不仅丰富了新质生产力的理论框架，而且对于指导企业优化科研投入结构，提高新质生产力具有重要的现实意义。

（二）研究假设

高新技术产业上市公司的科研投入是整个社会创新体系中的关键环节，是对传统劳动资料的高科技化更新，也是对劳动对象的深层次开发和利用。高新技术企业通过科研投入可以创造新的技术，改变传统的生产方式，形成全新的经济增长点，为提升新质生产力注入源泉。同样，基于投入产出理论，科研投入可以被视为一种生产要素的投入，企业可以利用该笔投入进行技术创新，提高生产要素的利用效率，进而提升全要素生产率和新质生产力水平。基于上述分析，本文提出第一个研究假设。

假设1（H1）：科研投入与高新技术产业上市公司的新质生产力水平正相关，即科研投入越高，新质生产力水平越高。

市场竞争程度在高新技术产业上市公司科研投入与新质生产力之间形成了动态的双向反馈机制。一方面，在高市场竞争环境下，高新技术产业上市公司面临更为严峻的竞争压力，为了获取竞争优势，必须加大研发投入、不断进行技术创新。在高竞争领域，企业会重点投资那些能快速产生市场回报、提升核心竞争力的科研项目，这种有针对性的科研投入会直接影响到盈利能力，更有利于形成新质生产力；另一方面，科研投入可以帮助企业开发出具有竞争优势的新产品或服务，满足消费者多元化需求，有助于企业在市场竞争中占据有利地位。这种由科研投入引发的市场竞争程度的提高会催生出更多的创新成果，推动整个行业的技术进步和创新发展，从而提升新质生产力水平。基于上述分析，本文提出第二个研究假设。

假设2（H2）：市场竞争程度在科研投入与新质生产力关系中起到调节作用，处于高竞争市场的公司，科研投入对新质生产力的正向影响更为显著。

根据马歇尔的规模经济理论，当企业扩大生产规模时，可以充分有效利用资源、降低单位产品成本，同时也能采用更先进的技术和设备，进一步提高生产效率和产品质量，实现经济效益最大化。新质生产力作为以全要素生产力提升为核心标志的先进生产力质态，同样与企业规模有着密切联系。一方面，当企业尤其是高新技术企业达到一定规模时，可以为科研投入提供更充足的财力支持，也会购买先进的研发设备、聘请高水平的研发人才，提高生产效率，科研投入的边际效益和风险承受能力也就提高，从而有利于增加新质生产力的总体效益；另一方面，对于高新技术产业而言，持续的科研投入可以通过推动技术创新促进企业产能的实质性增长和生产规模的不断扩大，更有利于新质生产力的孵化和培育。基于上述分析，本文提出第三个研究假设。

假设3（H3）：企业规模在科研投入与新质生产力关系中起到调节作用，在大型企业中，科研投入对新质生产力的提升作用更强。

二、研究设计与数据

为了更准确地评估高新技术产业上市公司新质生产力水平与科研投入之间的关系，本章构建了实证模型、详细介绍了实证研究所选样本、数据来源所采用的各项指标的定义和计算方法。

（一）样本选择与数据来源

本文选取2015—2022年中国A股市场中的高新技术产业上市公司为研究对象，并对样本进行如下处理：首先，由于ST和*ST股票通常是因为公司连续两年亏损或其他财务问题被交易所标记为特别处理的股票，其股价波动大、财务风险大且交易量小，为了提高模型的稳健性和可靠性，剔除ST和*ST企业；其次，剔除了数据缺失严重的样本和异常数据；最后，为了消除极端值对研究结果的影响，对数据进行winsor2进行缩尾处理，最终一共得到1 590家高新技术产业公司、12 720条样本数据。本文数据全部来源于CSMAR国泰安和Wind数据库，并使用Stata 16.0软件进行回归分析。

（二）模型设计

为了检验上述假设H1，本文构建了如下基准回归模型（1）：

（1）

其中，i、t分别表示企业和年份，NQPLit是因变量，表示第i家企业在t年的新质生产力水平；RDIit是自变量，表示第i家企业在t年的科研投入强度；Controls是控制变量合集；α0是常数项，α1、λ1分别是自变量和控制变量的待估参数，εit是随机误差项。

为了检验假设H2、H3中的调节效应，进一步考察企业规模和市场竞争程度对新质生产力的调节效应，构建如下调节模型（2）和（3）：

（2）

（3）

上述模型中，Size、Comp是调节变量，分别表示企业规模和市场竞争程度，本文重点关注交互项系数β3和θ3。

（三）指标说明

实证研究的因变量是新质生产力，由于其是一个复杂的多维度概念，本文设计了一套综合评价指标体系，并选择合适的统计方法进行测度。自变量是科研投入强度，控制变量是企业规模、股权集中度、市场竞争程度和企业年龄。各项指标的具体说明如下。

1.因变量：企业新质生产力（NQPL）。新质生产力涉及了生产力发展的各个层面，单一指标无法准确衡量。因此，本文在参考其他学者测算方法的同时[8]，融入自身对新质生产力的理解，从可持续发展、劳动、创新三个维度构建综合评价指标体系，并运用熵值法进行测度。其中，在可持续发展层面，加入企业环境、社会与治理综合得分，即ESG指标。在创新层面，由于专利申请数可以反映企业在特定技术领域的研发实力和技术水平，因此，本文将研发直接投入占比指标替换成专利申请总数，并与无形资产占比指标共同衡量企业的实质性创新水平。所有指标均为正向指标，具体的取值说明如表1所示。

2.自变量：科研投入强度（RDI）。用企业研发投入金额占营业收入的比例来衡量。

3.控制变量：借鉴以往学者的研究，选取企业规模（Size）、股权集中度（Top）、市场竞争程度（Comp）和企业年龄（Age）四个指标来控制企业的治理结构和经营状况。为了降低异方差的影响，将企业规模和企业年龄取自然对数。

具体的变量定义和计算公式如表2所示。

三、实证分析

在实证研究部分，首先，对因变量、自变量和控制变量进行描述性统计分析；其次，对科研投入和新质生产力之间的关系进行基准分析；接着，为了确保研究结果的可靠性和有效性，采用剔除异常年份的数据、替换被解释变量和内生性检验三种方法进行稳健性检验；另外，将市场竞争程度和企业规模作为调节变量，探究科研投入对高新技术产业上市公司新质生产力发展的内在作用机制；最后，进行异质性检验，分析产权性质和规模大小是否会影响科研投入与新质生产力之间的关系。

（一）描述性统计分析

各个变量的描述性统计分析结果如表3所示。本文共有12 720个样本量，新质生产力均值为6.515，标准差为3.705，最小值为0.43，最大值为18.43，表明我国高新技术产业上市公司的新质生产力发展水平还不高，总体呈正态分布，有进一步提升的空间，且不同企业之间存在较大差距，本文所选样本辨识度较高。科研投入强度均值为6.022，最小值与最大值之间差距最大，所选样本覆盖面宽泛，满足研究条件。其余控制变量取值均处于合理范围，能较好地发挥控制作用。

（二）基准回归分析

表4是本文的基准回归结果，整体上高新技术产业上市公司的科研投入对新质生产力发展水平具有显著影响。具体来看，（1）列和（2）列是因变量与自变量的直接回归结果，（1）列仅控制企业固定效应，（2）列控制了企业和年份双重固定效应，科研投入强度的回归系数均在1%的水平上显著为正；（3）列和（4）列是加入所有控制变量后的回归结果，（3）列仅控制企业固定效应，（4）列控制了企业和年份双重固定效应，科研投入强度分别在1%和5%的水平上显著为正，表明高新技术产业上市公司的科研投入强度能有效促进新质生产力的发展水平，本文假设H1得到验证。

（三）稳健性检验

为了验证前文实证分析结果的可靠性，本章通过剔除异常年份的数据、替换被解释变量以及内生性检验三种方法进行了稳健性检验。以下是具体的稳健性检验内容：

1.剔除异常年份

为了降低实证结果的不确定性，本文剔除了2020—2022年的数据再次进行回归。表5中列（1）的回归结果显示，科研投入强度系数在1%的水平上显著为正，假设H1成立。

2.替换被解释变量

在经济学和生产力相关研究中，全要素生产率（TFP）指标拥有成熟的计算方法，能够反映生产过程中的效率提升。因此，本文将全要素生产率作为新质生产力的替换变量。借鉴陈中飞和江康奇的研究[28]，采用能有效解决数据缩尾问题的LP法，并将测算出的TFP纳入模型（1）进行回归。表5中列（2）的回归结果显示，科研投入强度系数在1%的水平上显著为正，说明更换被解释变量的衡量方式后，企业科研投入同样能促进新质生产力的发展，结论稳健，假说H1依然成立。

3.内生性检验

基准回归结果表明，科研投入多的企业新质生产力水平更高，但是重视新质生产力发展的企业往往更倾向于投入研发资金，这会导致由双向因果引起的内生性问题。为了降低内生性问题的负面影响，将科研投入强度的滞后一期（L1.RDI）、滞后二期（L2.RDI）作为自变量纳入模型，回归系数在1%的水平上均显著为正，本文的研究结论仍然稳健。

（四）作用机制分析

为了进一步探究科研投入对企业新质生产力发展的作用机制，本文将市场竞争程度、企业规模作为调节变量，并把二者与自变量RDI的交乘项纳入回归模型，结果如表6所示。列（2）显示，市场竞争程度在1%的水平上显著为负，但其与科研投入强度的交乘项系数为0.0436，在10%的水平上显著为正，说明适度的市场竞争有助于激发高新技术企业的创新动力，促使企业合理配置资源，并加大科研投入力度以获取竞争优势。同时，科研投入的增加也可以提升企业的技术水平和创新能力，使其在市场竞争中更具优势，更有利于新质生产力的提升。

列（3）显示，企业规模和交乘项系数在1%的水平上均显著为正，意味着大规模企业的新质生产力水平往往更强，且企业规模在科研投入与新质生产力关系中起到了正向调节作用。主要原因是，大企业更容易产生规模经济效应和资源集聚效应，可以降低单位生产成本，提高生产效率，其技术溢出效应也更明显，即企业内部研发成果可以在更广泛的业务范围内推广应用，从而更有力地推动新质生产力的发展。

（五）异质性分析

产权性质不同的企业，在治理结构、激励机制和投资决策等方面均存在差异。为了检验产权性质是否会影响科研投入与新质生产力之间的关系，本文将样本企业分为国企和非国企两类进行研究，由于非国企中民企占比高达87.5%，因此将对民企再次进行回归分析。表7的结果显示，国企、非国企和民企的回归系数均在1%的统计水平上显著为正，且国企的回归系数最高，说明不同产权企业的科研投入对新质生产力发展水平都产生正向作用，但作用强度存在差异，其中，国企的促进作用最强。主要原因在于，国家在重大项目、关键技术攻关和新兴产业发展上，给予国企更多的政策支持，使得国企具备充足的财力进行大规模、长期且高风险的研发投入，这对于需要长期研发投入才能产生回报的新质生产力发展至关重要。

不同规模的企业，对新质生产力发展的影响也不尽相同。本文将大于等于资产总额中位数的企业划分为大型企业，反之称为中小型企业。表7中列（4）和列（5）的结果显示，大型企业科研投入对新质生产力的影响效果更为明显。大型企业的科研投入在资金实力、研发组织以及风险承受能力等方面具有明显优势，这些优势使得他们在提升高新技术产业上市公司新质生产力方面表现出更强的效能。但这并不否认中小型企业在某些特定领域和特定时期可能具有的灵活、创新和高效特性。总的来说，企业规模不同，作用也不同，这一结论再次验证了假设3。

四、结论与建议

本文基于2015—2022年高新技术产业上市公司的数据，从可持续发展、劳动、创新三个维度构建新质生产力的综合评价指标体系，并运用熵值法进行测度，通过构建面板数据模型，实证分析了科研投入对新质生产力的影响。研究结论主要有：其一，高新技术产业上市公司的科研投入与新质生产力发展水平显著正相关，即随着高新技术产业上市企业科研投入的增加，其新质生产力水平得以同步提升；其二，市场竞争程度与高新技术产业上市公司的新质生产力发展水平显著负相关，但其与科研投入的交乘项与新质生产力发展水平显著正相关，说明市场竞争程度在科研投入与新质生产力关系中起到正向的调节作用；其三，企业规模与新质生产力发展水平显著正相关，其与科研投入的交乘项对新质生产力发展水平同样有显著的正向影响。说明同样的研发投入，对大规模企业新质生产力产生的促进作用要比小规模企业更大；其四，科研投入对高新技术产业上市公司新质生产力的促进作用在国有企业和大型企业样本中更加显著。

基于研究结论，本文提出以下政策建议。第一，加强政策引导与激励。一方面，政府应通过设立专项科研基金、优化税收政策、提供低利率贷款等手段加大对高新技术产业的科研投入支持力度；另一方面，针对不同规模和产权性质的企业，政府应制定差异化的支持政策。对于大型企业，应鼓励其发挥规模效应和资金优势，加大科研投入力度；对于国有企业，切实发挥其在技术创新和产业升级中的引领作用；对于中小企业和民营企业，应提供政策扶持和融资支持，帮助其摆脱研发资金不足的困境。第二，不断改进与优化市场竞争环境。政府应进一步规范市场竞争秩序，降低市场准入门槛，打破行业壁垒，鼓励公平竞争。高新技术产业上市公司也可以加强市场调研、提升产品质量和服务水平，增强市场竞争力，从而更好地利用科研投入提升新质生产力。第三，持续调整和优化企业发展战略。高新技术企业一方面要立足于自身实际情况，制定并执行科学的科研投入战略，注重基础研究与应用研究相结合，强化与高校、科研院所的合作，优化内部研发机构设置，以科研投入为杠杆，撬动高新技术产业的新质生产力升级，确保科研投入能够转化为实实在在的新质生产力；另一方面，也应积极探索建立创新资源集聚平台，促进跨企业、跨领域的技术研发合作，提高整体科研投入的效率和产出效果。

注释：

1. 使用stata 16.0计算得出，结果保留三位小数。

2. *表示p值＜0.1，**表示p值＜0.05，***表示p值＜0.01，分别表示在10%、5%、1%的置信水平上显著；括号内为t值；回归系数保留四位小数。

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The Influence of Scientific Research Input on the New Quality Productive Forces of A-Share Listed Companies

—Empirical Analysis Based on High-Tech Industry Data

Zhou Huihui1 Shi Zhihui2 Lu Minfeng3

（1. Sanjiang University， School of Business and Law， Jiangsu， Nanjing， 210012; 2. Financial Technology Lab of Jiangsu Merchant Bank， Jiangsu， Nanjing， 210003; 3. Shanghai University， Shanghai Institute of Science and Technology Finance， Shanghai， 200444）

Abstract： [Research purpose] Under the background of the global scientific and technological revolution and industrial transformation， helping listed companies accelerate the formation of new quality productive forces that are adapted to social development through reasonable investment in scientific research funds is conducive to promoting the high-quality development of national economy. [Research method] Taking the listed companies of high-tech industries in China’s A-share market from 2015 to 2022 as the research object， a new quality productive forces indicator system is constructed from three dimensions of sustainable development， labor and innovation. The entropy method is used for measurement， and an empirical model is constructed to deeply analyze the specific influence mechanism of scientific research input on new quality productive forces. [Research conclusion] First， the scientific research input of listed companies in the high-tech industry has significantly enhanced the level of new quality productive forces. Second， the results of the moderation effect show that the degree of market competition and the scale of enterprises can positively moderate the relationship between scientific research input and new quality productive forces. Third， heterogeneity test shows that， compared with non-state-owned enterprises and small and medium-sized enterprises， research investment in state-owned enterprises and large enterprises has a more significant role in promoting the development of new quality productive forces. After a series of robustness tests， the conclusion still holds. Finally， countermeasure suggestions are put forward from three aspects： policy guidance and incentives， optimization of the market competition environment， and adjustment of enterprise strategies. This not only enriches the theoretical framework of new quality productive forces， but also has significant practical significance for guiding enterprises to optimize the structure of scientific research investment and improve new quality productive forces.

Key words： scientific research input; new quality productive forces; high-tech industries; entropy method; the moderation effect

基金项目：国家社会科学基金一般项目“互联网金融市场跨界风险的协同监管长效机制与政策研究”（21BJY022）；国家社会科学基金一般项目“基于区块链技术的供应链金融共生融资模式与协同决策研究”（20BGL009）。

作者简介：周慧蕙，女，1998年生，硕士，助教，研究方向为元宇宙经济与会计、数字经济。施志晖，男，1980年生，硕士，正高级工程师，研究方向为数字技术、金融、风险管理。陆岷峰，男，1962年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为宏观经济、商业银行、中小企业。