【科创板上市企业的企业绩效影响因素实证探析17000字（论文）】

3科创板上市企业的企业绩效影响因素实证分析【摘要】随着经济的发展，企业的利益相关者愈发复杂，人们对于企业绩效影响因素的分析也逐渐深入。由于我国科创板于2019年才上市，学者对于科创板上市企业绩效影响因素的分析较少，故本文对影响科创板上市企业的企业绩效进行分析。在文献分析中，对企业绩效的定义、特征、评价方法和影响因素进行阐述；在理论分析中，对相关理论进行了说明，为实证分析的进行提供了理论说明。在实证分析中，本文选取了在众多影响因素中，选取了职工薪酬、税收优惠、研发投入作为自变量，选取了股权集中度、企业规模、企业年龄、独立董事比例、成长性和资产负债率作为控制变量，分别进行了描述性、相关性和回归分析。实证研究结果证明，流转税优惠、职工薪酬和研发投入对企业绩效均有明显的正向推动作用，所得税优惠对企业绩效呈负相关且不显著。最后本文结合研究结果，提出了一些建议并指出了本次研究的局限之处。【关键词】科创板，企业绩效，影响因素，多元线性回归目录摘要ⅰ一、绪论1（一）研究背景1（二）研究背景1（三）研究方法1（四）论文结构与框架1二、文献综述3（一）企业绩效的研究31.国外文献综述32.国内文献综述4（二）相关关系研究61.人力资本与企业绩效62.资金投入与企业绩效73.技术投入与企业绩效8（三）其他相关理论91.薪酬激励理论92.政府干预理论103.技术创新理论10三、研究设计10（一）样本选取10（二）变量及研究假设11（三）构建研究模型13四、实证研究14（一）描述性统计分析14（二）相关性分析15（三）回归分析17五、结论与建议20（一）结论20（二）建议21（三）局限性21参考文献22一、绪论（一）研究背景科创板是于2019年7月在中国新开的板块，而能够在此板块上市的企业，大都符合国家当前的战略、也大都致力于突破一些关键核心技术。又基于2020年疫情的影响，我国针对性地提出了“双循环”的新发展格局——更是强调了扩大本国内需、提高本国企业经营绩效的重要性。故科创板上市企业的发展对于中国经济的发展也十分重要。（二）研究意义本文主要对影响科创板上市公司的企业绩效的因素进行分析研究，在理论分析的基础上，结合相关数据，对影响因素进行实证研究。在文献分析时，作者发现众多学者对主板和中小板的研究已经较多，故本文着重对开市尚未满两年的科创板进行实证分析，检验其他板块得出的影响因素是否在科创板企业也适用，从而为科创板上市企业经营管理提供新思路，也为国家政策支持提供建议。（三）研究方法本文主要采用文献分析法、理论分析法和实证分析法相结合的方式进行调研。1.文献分析法。通过阅读大量的文献，包括知网中的数据库文献、统计报告等，对现有的研究做出总结归纳，掌握与企业绩效相关的研究成果及研究现状，明确本文的研究方向。2.理论分析法。基于相关研究领域的理论基础，才能为本文的研究内容提供支持，从客观的角度分析研究的思路和作用机制，有了理论的支持，实证分析才具有意义。3.实证分析法。确定研究的主要变量。合理假设并建立模型之后，搜集科创板上市企业中披露研究所需的变量的数据，对这些数据进行整理和筛选，剔除数据较少的样本，剔除研究期间内被ST或*ST处理的公司，并对剩余样本数据进行标准化处理，借助SPSS和Eviews9.0对其进行描述性分析和回归分析。根据实证研究结果检验假设是否成立，分析数据得出最终的研究结论。最后，根据已有结论提出有效建议并分析此次实证研究的不足之处。（四）论文结构与框架论文一共有分为以下5个部分：第一章，绪论。主要说明论文的研究背景、研究意义、研究方法以及论文的结构与框架。第二章，文献综述和理论基础。界定企业绩效的概念，评价方法以及国内外对于影响企业绩效的因素的研究现状进行阐述。从经济学企业绩效的影响三因素：人力、资金、技术，分别探讨其对企业绩效的影响。补充相关理论说明，为下一章的进行实证分析做好理论基础的铺垫。第三章，研究设计。本章根据第二章的理论分析，选取了影响企业绩效的因素，构建了影响关系模型，并结合其他学者的研究对变量进行合理假设。第四章，实证研究。根据搜集到的数据进行实证分析，包括描述性分析、相关性分析和回归性分析，验证第三章的假设。第五章，结论与建议。对本文的实证研究结果进行总结，并从企业角度提供一些建议，同时提出此次研究的不足之处。具体框架如图1.1所示：科创板上市企业的企业绩效影响因素分析科创板上市企业的企业绩效影响因素分析研究主题研究主题：职工薪酬激励、税收优惠、研发投入与企业绩效之间的关系研究文献综述研究背景文献综述研究背景设计设计企业绩效为因变量量，职工薪酬、税收优惠、研发投入为自变量，构建模型搜集数据进行搜集数据进行实证研究研究，验证假设研究结论研究结论、建议以及局限性图1.1论文框架图二、文献综述（一）企业绩效的研究《马克思主义政治经济学》（马克思，1843）明确表明：企业以追求利润最大化为目标。因此，在有关企业战略的相关研究中，如何提高企业绩效便成了学者、企业家以及众多利益相关者所关注和研究的话题。而对于企业绩效的研究，首先要明确企业绩效的定义，其次择则应该选取恰当的企业绩效评价方法。1.国外文献综述1.1企业绩效的定义据研究，企业绩效这一概念最早由Dainels(1967)提出。“执行、履行、表现和成绩”是“绩效”在牛津字典中的定义，而据Drucker·P·F（2002）在《卓有成效的管理者》（1943）一书中所言，“绩效”即是结果。因此企业绩效通常被理解为企业经营的结果、经营的业绩。此外，Hoang和Antoncic（2003）认为企业绩效应该能够兼顾企业的获利性和创造性，并且两人在此基础上，将企业绩效分为财务绩效和成长绩效。在研究中，国外大多数学者认为企业绩效通常涵盖了财务绩效、商业绩效和组织绩效。1.2企业绩效评价方法随着现代工业的诞生和发展，企业绩效的评价也逐渐成熟。企业绩效的评价，可以根据数据不同的来源分为主管绩效和客观绩效。根据学者McGee（1995）&Murphyetal（1996）的研究，主观绩效评价指标主要有企业增长率（即企业的发展速度：现期的收益和上期收益之比）、销售额及利润率等；客观绩效评价指标主要有销售增长率（本年销售额除以上年销售额再减去1）、投资回报率（即ROI，年利润或年均利润除以投资总额再乘百分号）、资产报酬率（所得税、利息费用和净利润的和除以平均资产总额在乘以百分号）等。虽然客观绩效评价指标更加直接和客观，但是在中国，由于企业并不愿意对外公布企业经营的相关数据，且学者Dawcs（1999）发现企业绩效的衡量指标无论是主观测量还是客观测量，两者的评价结果都不会有太大的差异，具有一定的相关性。因此，在本文的研究中，将不再区分主管绩效和客观绩效。1.3企业绩效的影响因素研究学者Galaletal.（1994）提出，对于政府撤资的企业，绩效似乎有更好的趋势。根据学者Jack和Tittenbrun（1996）的研究，企业产权为影响企业绩效的关键因素之一。学者Motowidlo和Borman（1997）指出，企业绩效主要由任务绩效和周边绩效构成。其中任务绩效受到任务知识、习惯和技能的影响；相对应的，周边知识、习惯和技4能也会影响周边绩效。因此，影响企业绩效的因素则为上述六个方面。在Frydman等（1999）的研究中，外部管理者相比而言对企业绩效的影响更大，且人们对于宏观因素的分析也越发重视。Ramamurti（2000）则对于可能影响企业绩效的宏观因素做出了说明，比如竞争压力，行业经济情况，国家政策等因素。Carlineta1（2001）提出，竞争机制对企业绩效的提高具有至关重要的影响。Bartel和Harrison（2005）则进一步研究发现，在缺乏竞争力的环境下，有其是当国家补贴制度不完善时，国有企业的企业绩效明显劣于非国有制的企业。2.国内文献综述2.1企业绩效的定义国内有关企业绩效的研究稍显落后，但随着经济的发展，国内学者对于企业绩效的研究也日益丰富。MBA智库百科有关企业绩效的定义为：“企业绩效主要由经营效益和经营业绩这两部分组成。其中经营效益是针对企业总体而言，主要通过企业的盈利、偿债和发展能力以及运营状况等表现；经营业绩主要是针对企业的经营者，多数情况下是通过其对企业经营、成长、发展等方面提供的价值来判断。”根据学者尹雪婷（2020）的研究，迄今为止，中国众学者对于企业绩效的研究可以分成3个理解角度：a.企业绩效仅是一个结果；b.企业绩效不仅仅是一个结果，同时还包括企业在运营管理中的过程；c.企业绩效是更加丰富的过程，比如在目标之前的行为也可以囊括在内。近几年内，有关学者也对企业绩效进行了更进一步的探索。学者刘芳莲（2020）认为，绩效就是企业的业绩和效率，且企业绩效的具体含义会随着实证研究的研究对象不同而有不同的侧重点。学者高岩（2020）通过研究对企业绩效的定义方法分为了三种：a.目标法。通过制定的企业目标完成度来衡量企业绩效；b.资源法。通过企业价值资源的获取能力来衡量企业绩效；c.成分法。通过对企业员工的行为或者组织与员工互动的行为来对企业绩效进行衡量。学者邓媛媛（2020）认为，企业绩效是一定时期内企业的经营成果，主要体现在利润的获取情况上。而学者杨冉（2020）通过将企业绩效与财务绩效作对比，认为企业绩效即经营绩效，企业绩效既包含了财务绩效，也涵盖了非财务绩效，是一个需要全面、多维度衡量的指标。2.2企业绩效的特征多因性。企业绩效的多因性是指多方面的因素都可能对影响企业绩效产生影响，通常可以分为内部因素和外部因素。内部因素主要与职工素质、职工的效率、职工的管理5和组织等；外部因素主要是指行业的经济情况、国家对行业的支持与否以及自然环境等。在企业某一经营期间内，企业绩效的优劣受到各方面各种因素的共同作用，因此，在有关企业绩效的研究中，要多维度、多方面地进行分析，从而能够达到企业绩效的目标。多维性。企业绩效的多维性是指对企业进行分析整合时，要根据不同的研究目的，从不同的角度和方向开展研究。一般情况下，对企业的绩效进行评估时，要根据企业绩效评价的目的，结合行业的兴衰、政策的变动、发展的重点，制定一个尽可能评价财务效益、偿债能力、运营情况、发展能力、外部相关者、技术创新等的多个指标的评价模型。动态性。企业绩效的动态性是指企业绩效并不是一成不变的，随着时间的发展，随着方案的实施以及其他内外部因素的影响，企业绩效都会变化。企业绩效的动态性，就要求无论是企业的领导者还是管理者，都应该以发展的眼光看待企业绩效，及时而敏锐地观察到影响企业绩效发生变化因素的变化，从而能够不断地调整企业发展的方向和方式，制定合理的计划，确保企业健康地发展。2.3企业绩效评价方法根据学者尹雪婷（2020）等的研究，企业绩效的评价分别经历了19世纪中后期的财务绩效评价阶段、20世纪初至90年代的财务评价体系阶段、20世纪90年代至今的以战略为核心的评价体系阶段。在这三个主要的阶段中，企业绩效由最初的对于简单成本、盈利情况的计量，到第二阶段以杜邦分析法和沃尔评分法作为主要的绩效评价体系，企业虽然对企业绩效的评价更为精细和复杂，但仍局限于将财务绩效的评价，作为企业绩效的评价方法。而现下仍处于的第三阶段，尹雪婷（2020）指出了仅用财务绩效来衡量企业绩效的缺陷：财务绩效仅代表过去，仅仅是对企业绩效的部分测量。所以这一阶段的学者，在对其进行研究时，加入了能够反映组织和战略的无形资产价值的衡量。在学者李恒等（2003）的研究中，在此阶段，研究者研究出了平衡记分卡、作业成本法，盈利能力分析法等方法来评价企业绩效，并得到广泛传播。通过研究中国近十年的企业绩效评价方法，大多中国学者，如余屈（2011）、林文婷和潘孝珍（2012）、谢刚（2012）、杜军和王皓妍（2013）、王素莲和阮复宽（2015）、张伟和郭力宏等（2017）等都会将企业绩效评价指标分为财务指标和非财务指标。而在这些学者中，又有大部分学者，如余屈（2011）、林文婷和潘孝珍（2012）、杜军和王皓妍（2013）、王晓婷（2015）、陈妍圆（2020）等为了方便和计量，将财务会计指标作为评价企业绩效的方法。财务绩效的评价方法虽然数据易于搜集、操作简便，但是此法的不6全面、不具备前瞻性使得其在实际评价中还需要非财务绩效进行补充。非财务绩效是包含了除财务绩效以外其他影响企业绩效的因素之和，涉及员工、顾客对企业的满意程度、产品和服务的质量，企业的战略目标及实施情况、企业的研发投入及结果等。本文为了降低收集的难度、提高研究的准确性，将用财务绩效的方法来评价企业绩效。2.4企业绩效的影响因素研究根据学者周小亮（1996）的研究，企业有效的管理制度可以提高劳动者的素质，继而能够推动企业绩效水平的提高。学者路风（2000）则认为，企业绩效的水平与企业经营者控制力和管理能力的有关。学者姚树荣（2003）提出，企业绩效同时受内外部因素的影响，但其中最重要的影响因素是人力资本。学者田利辉（2005）研究表示，企业绩效与国家对企业的持股规模呈左高右低的U型关系，且总体而言，非国家持股的企业的企业绩效明显比国家持股的企业表现得要好。在学者荣鹏飞和葛玉辉等（2008）的研究中，企业绩效不仅受到内部、外部因素的影响，还受到企业绩效管理和评价系统本身的影响。而通过学者钱红光和刘岩（2019）实证分析研究，可以得出“在一定限度内，混合所有制企业的企业绩效优于非混合企业，并且股权混合的程度越高，企业绩效越好”的结论。学者仲珩（2020）通过实证研究发现，在制造行业中，职工薪酬与企业绩效呈正相关。而在学者薛峰（2020）的研究中，企业绩效与员工持股正相关，内部控制对企业绩效的调节作用在非国有企业中的效果更明显。学者张雯雯（2020）提出，投资支出与企业绩效呈非对称倒U型关系。学者陈妍圆（2020）通过实证分析得出结论：政府税收优惠和研发投入都对企业绩效有正向影响作用。学者刘芳莲研究发现，研发资金、研发人员的投入与企业绩效呈正相关。（二）相关关系研究在经济学有关企业绩效影响因素的阐述中，人力资本的投入、资金投入以及技术研发的投入对企业绩效有着重要的影响，下文将具体说明国内外学者对这三大要素对企业绩效影响的研究。1.人力资本与企业绩效纵观古今，横看中外，学者们对于人力资本的定义都与“技能、知识”有关，当代人的相关研究则在此基础上加入了“健康”这一要素。学者张燕（2020）则还加入“价值观、应变、社交、沟通、信息搜集及处理等能力”。而当今企业对于人力资本的评价则会更多地参考个人的学历、证书以及以往的工作内容、经验和收入。人力资本理论则诞生在20世纪60年代，主要代表人物是美国经济学家Schultz和Becker，这两位学者分7别从宏观国家和企业角度，以及微观的员工角度，表明了人力资本对国家经济和企业绩效的重要影响作用。在国外的相关研究中，众多学者通常对人力资本对于企业绩效的影响持肯定态度。学者AuroraA.C.Teixeira、AnabelaS.S.Queirós（2016）则在其研究中基于动态面板数据估计，发现人力资本和国家的生产专业化动态是经济增长的关键因素。此外，他们还发现人力资本与高知识密集型产业结构变化的相互作用对经济增长具有显著影响。更进一步，他们发现这种效应的表现取决于国家类型和分析的时期。具体来说，在更长的时间跨度（1960—2011）和更发达的国家(经合组织)，人力资本和结构变化之间的相互作用的影响是积极的。学者BaharBayraktar-Sağlam（2016）则认为，在经合组织国家，证据表明作为技术进步的源泉的人力资本促进了经济增长。另一方面，研究结果表明，人力资本刺激增长，反过来，增长改善了高收入经合组织经济体的人力资本形成。学者YogaAffandi；DonniFajarAnugrah；PakasaBary（2019）则将人力资本认为是一个定量的因素，以受教育年限等变量衡量，研究结果表明，人力资本是经济增长的主要驱动力。在国内的相关研究中，学者张燕（2020）以1999—2019沪深两市A股公司为研究对象，得出了人力资本成本与企业绩效呈偏向于负向的非线性关系，即人力资本成本在不断投入的过程中，成本机制往往会先于激励机制发挥作用；且员工由于不同薪酬而产生的攀比心理则在非国有企业影响更加显著。此外，经过实证分析，张燕还发现人力资本结构的优化有利于企业绩效的提高。学者刘丽辉（2021）则通过对2014—2018广州科研企业的实证研究发现，人力资本对于当期毛利率呈显著的正向激励，而对当期总资产周转率和短期偿债能力则是负向激励作用。学者仲珩（2019）则在研究2010—2017沪深市A股制造业企业的基础上，得出了人力资本投入与企业绩效呈相关的结论。学者梁阜、李树文、耿新（2020）通过对中国300余家科技企业的研究，得出了人力资本对于企业绩效的作用，受到企业生命周期的影响。2.资金投入与企业绩效根据阅读文献发现，国内外学者对于资金投入对企业绩效的直接影响的研究并不多，故此部分关于资金投入对于企业绩效的影响则通过已有的关于财务方面的研究进行说明。国外学者Maria‐TeresaMarchica；RobertoMura（2010）发现，财政灵活性的影响在统计上是显著的，在经济上也是相当大的。此外，长期绩效测试显示，财务灵活的公司不仅投资更多，而且投资更好，企业绩效也更好。学者Islam；Luo（2018）采用随8机前沿方法考察了加拿大18家林业上市公司2000—2014年的财务状况，发现加拿大森林公司的企业绩效对于财务状况的好坏有着强大的依赖。学者NihatAktas；EttoreCroci；DimitrisPetmezas（2015）以1982—2011年间的美国公司为样本，认为高效的资金、资产管理使企业能够将未充分利用的企业资源重新配置到更有价值的用途上，从而提升企业绩效。国内学者李芳敏（2019）选用了2012—2016年上市公司为样本，结合实证分析发现，不同企业的财务柔性有一定的区别，企业资金的投入对于企业绩效总体来看是呈正向激励作用，但是根据回归分析，这种正向作用只存在于一定的区间范围内。学者张婕、金宁、张云（2021）通过对2012—2018年G60科创走廊的企业进行实证分析，得出了金融投入对于企业绩效有推动作用，且关键在于正确使用金融工具。学者刘阿珍（2018）以沪深A股2007—2016这10年的上市公司数据作为研究对象，发现不同企业对于货币政策的反应不同。面对紧缩的货币政策，企业虽有应对之法，但是企业绩效却不会有所增加。学者杨晶（2020）则基于资金投入对于企业绩效的重要影响对创业板上市公司企业的资金使用问题进行分析探讨。学者李文立（2020）通过对医药制造企业的实证分析研究发现，融资约束对企业绩效有负向作用，且对于非国有企业的影响更显著。而货币政策通过影响银行放贷，从而影响资金投入，也会对企业绩有明显的改善或抑制作用。综上，通过国内外有关财务方面与企业绩效的关系研究，可以认为，资金投入对企业绩效有着显著的正向促进作用。3.技术投入与企业绩效技术投入最早由学者熊皮特提出，他指出，区别于一般的研发创新，技术投入具有一定的商业性质。国内最早的相关定义是由清华学者提出，他们对于技术投入的定义涵盖了从理论提出到投入实践的整个过程，并认为技术投入具有风险性和不确定性。国外对于技术投入的定义，则偏向于从几个行为活动的效果来研究。关于技术投入对企业绩效的影响，国内更注重技术投入对企业绩效的作用，而国外研究则注重技术投入本身和对经济的影响，同时也更强调专利的作用。国外学者大多认为技术投入对企业绩效有促进作用。学者ShuddhasattwaRafiq；RuhulSalim；RussellSmyth（2016）使用精确匹配（CEM）方法研究了美国168矿业公司，研发活动从对利润和销售的负贡献转变为正贡献的转折点分别为37年和22年，这意味着企业在研发上的投资需要时间才能对财务业绩的底线衡量产生真正的影响。学者JunbingHuang；BingjiangLuan；XiaochenCai；HongZou（2020）基于2000—20169年独特面板数据的实证结果表明，技术投入可以提高企业绩效，且不同阶段和参与者的技术投入会影响企业绩效。学者AlamMd.Samsul；AtifMuhammad；Chien-ChiChu；SoytaşUğur（2019）则认为技术投入对于企业竞争力有显著影响，并能促进企业绩效的提升。学者WaqarWadho;AzamChaudhry（2018）利用巴基斯坦的企业独特的创新调查数据，采用了一个多阶段结构模型，将企业的技术创新决策、技术投资、产品创新和企业绩效联系起来，研究产品技术投入的水平对企业绩效的影响，研究发现，技术投入不仅提高了劳动生产率，而且提高了企业绩效。国内学者朱清香（2021）对技术投入对企业绩效的影响做了相关的文献分析，发现技术投入对于企业绩效可以正向影响，也可负向影响，甚至影响不显著。学者沈飞、周延、刘俊峰（2021）则发现，技术投入会有助于企业形成先发优势，继而提升企业的竞争力、再进一步提高市场份额，有助于企业绩效的提高。学者王天一（2021）通过对于科创板86家企业的实证研究分析发现，技术投入对于企业绩效的影响具有一定的滞后性，即在技术投入的当期并不会产生显著影响。学者吴学强（2020）对于我国2015—2018制造业企业的研究发现，技术投入对于企业绩效的影响是非线性的，且具有双重门槛效应。即只有在5.21%到15.04%这个区间时，技术投入对于企业绩效才会有显著的正向激励作。学者陈昱（2020）通过对海康威视的案例研究发现，技术投入是企业形成核心竞争力的关键，技术投入对于企业的很多财务指标都有正向作用。学者朱义师（2019）通过对922家中小板上市企业的研究，发现技术投入对于企业的成长和盈利都有促进作用，但是对于企业绩效的影响有显著的行业区别。学者苏红、刘富成（2019）则通过对中小板高新技术企业进行多元回归分析，发现技术投入、技术创新水平越高，企业绩效越好。（三）其他相关理论基于上文有关企业绩效与人力资本、资金投入、技术投入的关系论述，本文选取职工薪酬代表人力资本的投入，税收优惠看做资金投入的一种特殊方式，选取研发投入作为技术投入的代表，并对相关理论进行补充说明。1.薪酬激励理论美国心理学家AbrahamMaslow在其1943年出版的《Theoryofhumanmotivation》中，首次提出了激励理论。Maslow将人的需求划分为5部分，并且认为激励作用只有在人的需求未被实现时才有作用。除此之外，Maslow还将薪酬对于员工的激励作用贯穿其中。学者Herzberg则认为，一个人的行为会受到激励因素和保健因素的影响。激励因素与员工的工作有关，涉及职工薪酬；而保健因素诸如环境的保障只能保证不会产生负面10影响。员工对于薪酬的需要使得企业能够通过薪酬激励来提高员工工作的积极性，将个人的收入实现水平与企业绩效联系起来。也有学者认为，同一企业内，员工之间的薪酬差距也会成为激励的因素，但要有清晰公正的衡量标准。2.政府干预理论政府干预理论最早由凯恩斯提出，是凯恩斯针对上世纪30年代的经济危机所提出的应对之法，与后来的罗斯福新政有异曲同工之处，都强调了国家宏观调控对经济、行业以及企业的重要意义。在中国，改革开放以来的经济的迅猛发展也离不开政府的宏观调控。面对市场失灵、信息不对称、供需不对称以及通货膨胀或通货紧缩等有损国家经济发展的问题时，政府干预常常使得国民经济转危为安。国家政策的变动，对行业的支持程度，都对企业的发展有着至关重要的影响。因此再分析企业绩效时，政府干预也至关重要。3.技术创新理论JosephAloisSchumeter（约瑟夫·阿洛伊斯·熊彼特）在《经济发展理论》（1012）一书中，最早提出创新这一概念，并对其进行概念界定。在他看来，创新是对资源、生产要素、规划的重新分配和调整的动力，是企业适应社会变化发展的核心。在此基础上，技术创新随着时代发展，产生了四个学派：a.新古典学派。代表人物为罗默和索罗，各自观点分别为内生经济增长理论和新古典经济增长理论。据罗默研究，企业进行研发投入活动的成本远远大于复制产品的成本，而基于技术创新对于行业的重要性，政策支持和产权保护则能提高企业对研发的热情。b.新熊彼特学派。Mansfield，作为该学派的代表人物，他在熊彼特的理论之上，更注重将技术创新运用于实践中。c.制度创新学派。该学派强调了制度的制定和实施对于创新的保护和支持作用，认为通过制度，产权能够得到保护，继而创新能够受到重视和发展。d.国家创新系统学派。该学派强调宏观调控在技术创新中的作用，主张国家制度安排，使得企业创新在各部门各行业之间得以合理进行，从而提高国家总体经济水平。三、研究设计本文以2020年3月31日到2021年3月31日的科创板上市公司为研究对象，再用回归模型对影响企业绩效的因素进行实证分析。（一）样本选取论文选取了从2020年3月31日到2021年3月31日的122家科创板上市公司为研究11对象。本文指标数据均采集自CSMAR数据库，剔除了2020年3月31日到2021年3月31日所有ST、*ST公司样本，剔除所有数据严重样本、剔除不含有研发投入的公司样本。同时采用Excel2010、SPSS23.0和Eviews9.0作为辅助分析工具。（二）变量及研究假设1.因变量——企业绩效（ROA）本文的被解释变量为企业绩效。在第二章中，已经对国内外关于企业绩效评价体系进行了研究。鉴于目前学术界主要依据会计基础、市场基础和经济基础对于企业绩效进行测量，且由于市场理论的影响因素复杂多变、经济基础理论代表指标EVA需要以成熟的股票市场为依据且计算复杂，故本论文使用会计指标作为企业绩效的衡量方式，选择总资产收益率作为企业绩效的衡量指标，用字母ROA公式如下：总资产收益率=净利润/平均资产总额2.自变量和研究假设（1）职工薪酬（WAGE）企业职工薪酬是企业对职工的一种付出的回报，也是一种激励，根据委托代理理论以及利益相关者理论，企业职工薪酬在一定程度上影响着企业员工对工作的努力程度，继而能够对生产效率和企业绩效产生影响。根据所阅读的文献，本文将仿照一些学者的研究，将支付给职工的薪酬比率=支付给员工以及为员工支付的其他费用/销售商品和提供劳务所得的现金作为职工薪酬水平的衡量标准。假设H1：职工薪酬对企业绩效呈正向激励（2）税收优惠（PIT&PTT）在有关税收优惠的文献中，学者大都人为税收优惠由两部分组成——所得税优惠和流转税优惠。所得税优惠的衡量方法也众说纷纭，本文将采用学者刘杰（2018）的研究，将所得税优惠用0.25减去所得税费用比润总额来确定，用字母PIT表示；流转税费优惠用0.17减去营业税金及附加比营业收入来确定，用字母PTT表示。其中，虽然自018年5月1日起，我国税率有所改变，但鉴于税率在此仅作优惠程度衡量，便不将此变化考虑在内。假设H2a：所得税优惠对企业绩效呈显著正向影响；假设H2b：流转税优惠对企业绩效有显著正向影响。（3）研发投入（RD）本文参考学者陈妍圆（2020）的研究，将研发投入用研发投入强度进行衡量，用字12母RD表示，则RD=研发投入绝对值/营业收入。假设H3：研发投入对企业绩效呈正向激励3.控制变量本文研究企业绩效的影响因素，除本文解释变量对所研究的被解释变量企业绩效产生的影响，企业中一些其他的因素也会对企业绩效产生影响，因此为了提高模型设定的准确性和结果的可靠性，将以下变量设为该模型的控制变量。（1）股权集中度（TOP1）阅读相关文献，可以发现，学者们关于股权集中度对企业绩效的影响意见并不一致。一些学者认为股权集中度越大，企业绩效越好。根据委托代理理论，股权集中在少数人手里，有利于企业的所有者对于公司监管与治理，有效减轻信息不对称产生的问题，从而提高企业绩效。然而，一些学者则认为股权集中度对企业绩效呈反向激励。由于股权过于集中，这也便于大股东以权谋私，并不利于企业的发展。中国的国有企业也容易出现这类问题。结合两方观点，也有学者提出股权集中度对企业绩效呈倒U型关系。总之，根据众多学者研究，股权集中度对企业绩效是有影响的，本文为了提高研究的可信度，用第一大股东持股比例来作为股权集中度的衡量标准，并将此作为控制变量来减少对实验的影响。（2）企业规模（SIZE）企业规模是对企业经营、生产范围的划型。在我国的有关企业的法案中，企业规模通常可以用企业的从业人员数、销售额、资产总额等指标来划分。在本文中，为了便于统计和计量，企业规模这一变量通过企业总资产的自然对数来衡量。企业的规模越大，通常意味着企业的单位成本越小；也意味着企业有更良好的声誉和资源，这有利于企业竞争力的形成，对企业绩效的提高有一定的促进作用。（3）企业年龄（AGE）虽然科创板的企业最早于2019年7月22日首批上市，但是这些企业的建立时间并不一致：最早追溯到1985年成立的股票代码为688183的企业，最晚则是2016年成立的股票代码为688256的企业。企业年龄的大小对企业绩效也有着一定的影响：企业年龄大的企业，有一定的声誉，形成了一定的规模，有一定的抗风险能力，但是企业也可能面临着边际报酬递减等发展问题；年龄较小的企业虽然抗风险能力不强、无法通过规模经济降低成本，但是其发展势头迅猛，即将迎来发展红利期等。因此认为，企业年龄对于企业绩效存在影响方面，故在此将企业年龄作为控制变量。13（4）独立董事比例（BODI）独立董事是指独立于企业股东之外，不参与企业的经营管理，拥有所在企业相关的专业性知识，对企业的发展决策提供建议的董事。独立董事比例也会在不同程度对企业绩效产生影响：独立董事比例高的企业，支付给独立董事的薪酬将提高企业经营管理的成本，同时越多的独立董事可能并不意味着“人多力量大”，反而会因为各执己见而导致决策慢、行动效率低下等问题；独立董事比例低的企业，则难以保证独立董事所起到的“中和”作用，中小股东容易遭受大股东的倾轧，企业很可能成为一言堂，企业的战略战术容易被大股东所左右，企业可能发展缓慢。考虑到独立董事比例对企业绩效的影响，本论文将次变量作为控制变量。（5）成长性（GROWTH）企业的成长快慢，成长的程度都会产生不同的绩效水平，同时不同的成长阶段也会对职工的需求、对研发的投入、对内部控制的要求也有所区别，故本论文设置营业收入增长率来作为企业的成长能力的衡量依据，并将此设置为控制变量，以提高研究的准确性。成长性用GROWTH来表示，计算公式为：营业收入增长等于本年营业收入减去上年营业收入的差再除以上年营业收入，此结果越大，则表示企业的成长性越好。（6）资产负债率（DAR）资产负债率的计算式为：资产负债率=总负债/总资产，反映了在企业的总资产中，有多少比例的资产是通过借债来筹集的，也反映了企业利用债权人提供的资金，所能将企业经营的好坏程度，进而可以估测债权人发放贷款的安全程度。如若企业资产负债率较高，则说明企业的风险程度较低，也意味着企业可以通过举债的手段，扩大生产规模，提高竞争力，提高企业绩效。（三）构建研究模型对以上所有变量列一个表，如图3.1所示：表3.1变量表变量性质变量符号变量名称变量的解释因变量ROA企业绩效总资产收益率=净利润/平均资产总额自变量自变量WAGE职工薪酬支付给职工的薪酬比率=支付给员工以及为员工支付的其他费用/销售商品和提供劳务所得的现金PIT所得税优惠0.25-所得税费用/利润总额PTT流转税优惠0.17-营业税金及附加/营业收入RD研发投入研发投入绝对值/营业收入控制变量控制变量TOP1股权集中度第一大股东持股数/总股数SIZE企业规模LN（总资产）AGE企业年龄 统计年度—建立年度BODI独立董事比例独立董事人数/董事会人数GROWTH成长性(本年营业收入-上年营业收入)/上年营业收入DAR资产负债率总负债/总资产本论文采取多元线性回归模型实证研究科创板上市企业绩效的影响因素，将资产负债率、成长性、股权集中度、企业规模作为控制变量，其余为因变量。根据前文研究以及数据和模型的进行程度，结合假设，设计如下模型：1.模型一：控制变量对企业绩效的影响ROA=a+β1*TOP1+β2*SIZE+β3*AGE+β4*BODI+β5*GROWTH+β6*DAR+ε；2.模型二：职工薪酬和税收优惠对企业绩效的影响ROA=a+β1*TOP1+β2*SIZE+β3*AGE+β4*BODI+β5*GROWTH+β6*DAR+β7*WAGE+β8*PIT+β9*PTT+ε3.模型三：研发投入和税收优惠对企业绩效的影响ROA=a+β1*TOP1+β2*SIZE+β3*AGE+β4*BODI+β5*GROWTH+β6*DAR+β7*RD+β8*PIT+β9*PTT+ε其中，a为常数项回归系数，ε为模型的误差项四、实证研究（一）描述性统计分析本文数据均采自CSMAR数据库，并对数据进行了基本的核实的标准化的处理，符合实证分析对数据效度和信度的要求。在表4.1中，本论文对自变量和控制变量均作了描述性统计分析，具体如下表所示。15表4.1描述统计变量性质变量最小值最大值平均值标准差因变量ROA-0.1250660.09983830.0117346810.022745155WAGE03.44919670.1732116920.382850653自变量PIT-0.4572342.54136480.1517485150.255151224PTT00.1699390.161159710.016836331RD05.40490020.2537111650.698851998控制变量DAR0.0318990.7353720.1983126640.149581909GROWTH-0.9540921.25313-0.1354373640.311379042TOP19.3569.4429.7227450812.87875471SIZE20.05302824.66131321.383924680.713853477AGE4.0000031.0000013.87704925.27206558BODI00.60.3477313950.113631607由表4.1的描述性统计结果可以看出，科创板上市企业在2020年3月31至2021暖3月31日这一年间的总资产收益率ROA最大值为9.98%，最小值为-12.51%左右，均值为1.17%。从表中可以看出，尽管调研期间受到疫情影响，但是所调研的科创板上市企业整体经营情况并不悲观。股票代码688256支付给职工的薪酬比率达到最大值3.45左右，该企业于2016年3月15日成立，于2020年7月20日刚上市，发展势头迅猛。所得税优惠的最大值2.54与最小值-0.45之间的差距要比流转税优惠最大值0.17和最小值0之间的差距更大，且根据所得税优惠的标准差0.255和流转税优惠的标准差0.017，可以看出在不同的企业之间，企业在同一时期内的流转税要更稳定一点。学者陈妍圆（2020）研究认为，所得税优惠更多的直接作用于企业本身，最终对要素的分配产生影响；而流转税则更偏向于影响企业产品的价格，进而改变供需结构。则根据描述性分析研究，可以发现，税收优惠对于不同行业不同企业的直接支持相差较大，但在产品供需方面则调控较少。研发投入、股权集中度以及企业年龄的最大值和最小值都差距较大。控制变量资产负债率、成长性、企业规模和独立董事比例的最大值和最小值之间差距较小，且标准差也较小。（二）相关性分析结合第三部分的模型假设，利用SPSS23对所研究的自变量和控制变量做相关性分析。16表4.2WAGEPITPTTRDDARTOP1GROWTHSIZEAGEBODIWAGE1.000PIT0.1101.000PTT-0.1140.0331.000RD.520**.185**-0.0711.000DAR-.161**-0.009.172**-.255**1.000TOP10.0040.041-.122*-.133*0.0621.000GROWTH-.146*0.0070.032-.265**0.0960.0631.000SIZE-0.062-0.0980.080-.120*.158*-0.014.196**1.000AGE-0.058-0.048-0.041-.155*0.020.147*0.1070.0141.000BODI0.058-0.035-0.036-0.0060.0650.1240.0170.0720.0851.000**.在0.01级别（双尾），相关性显著。*.在0.05级别（双尾），相关性显著。根据表4.2相关性分析，可知：职工薪酬与研发投入显著正相关，与资产负债率、成长性显著负相关，与所得税优惠、股权集中度、独立董事比例呈正相关但不显著，与流转税优惠企业规模、企业年龄呈负相关但不显著；所得税优惠与研发投入显著正相关，与股权集中度、流转税优惠和成长性呈正相关但不显著，与其他变量呈负相关但不显著；流转税优惠与资产负债率呈显著正相关，与股权集中度呈显著负相关，与成长性、企业规模和所得税优惠呈正相关但不显著，与其他变量呈负相关但不显著；研发投入与职工薪酬、所得税优惠呈显著正相关，与资产负债率、股权集中度、成长性、企业规模、企业年龄均呈显著负相关，与其他变量呈负相关但不显著；17资产负债率与企业规模呈显著正相关，与职工薪酬、流转税优惠、研发投入呈显著负相关，与所得税优惠呈负相关但不显著，与其他变量呈正相关但不显著；股权集中度与企业年龄呈显著正相关，与流转税优惠、研发投入呈显著负相关，与企业规模呈负相关但不显著，与其他变量呈正相关但不显著；企业成长性与企业规模成显著正相关，与职工薪酬、研发投入呈显著负相关，与其他变量均呈正相关但不显著；企业规模与资产负债率和成长性呈显著正相关，与研发投入呈显著负相关，与企业年龄、独立董事比例和流转税优惠成正相关但不显著，与其他变量呈负相关但不显著；企业年龄与研发投入呈显著负相关，与股权集中度呈显著正相关，职工薪酬、所得税优惠和流转税优惠呈负相关但不显著，与其他变量呈正相关但不显著；独立董事比例与所得税优惠、流转税优惠和研发投入呈负相关但不显著，与其他变量呈正相关但不显著。（三）回归分析利用SPSS23和Eviews8.0对科创板上市公司相关数据进行OLS线性回归分析。根据第三部分的模型设计，表4.3.1为仅有控制变量的模型1，表4.3.2则在控制变量的基础上，加上了所有的自变量的模型，如表4.3.1所示。表4.3.1模型1标准化系数t显著性共线性统计R方调整后R方FDWSigBeta容差VIF(常量)-0.70810.4803TOP10.01260.14230.88710.92851.077SIZE0.09380.99410.32230.82431.2132AGE0.09841.12240.26410.95431.04780.1640.1203.7161.8920.002BODI-0.019-0.22070.82570.96731.0338GROWTH0.24122.74460.0070.94971.053DAR-0.323-3.50420.00070.8661.1547a.因变量：ROA18表4.3.2模型1标准化系数t显著性共线性统计R方调整后R方FDWSigBeta容差VIF(常量)-2.530.0128TOP10.12081.54450.12530.84161.1882SIZE0.09131.08390.28080.72611.3772AGE0.0180.24030.81060.91481.0931BODI-0.013-0.1750.86130.95731.04460.4330.3828.4162.206.00bGROWTH0.17592.22770.02790.82611.2105DAR-0.254-3.0880.00260.7591.3174WAGE-0.328-1.340.1830.085911.647PIT-0.088-1.210.2290.97061.0303PTT0.45935.641E-070.77671.2874RD0.12980.52950.59750.085711.673a.因变量：ROA如表4.3.1，表4.3.2所示，在模型1中，R方为0.164，调整后的R方为0.120；模型2中的R方为0.433，调整后的R方为0.382。本文选用R方检验回归方程的拟合度，R方越接近0，拟合效果越差，越接近1，拟合程度越好。由此可见，模型2的拟合度明显优于模型1。本文选用DW值检验模型是否存在自相关，当模型越接近于2时，模型不存在自相关。由表4.3.1,表4.3.2可知，模型1的DW值为1.892，模型2的DW值为2.206，模型1的DW值比模型2更接近数值2，但两个模型的DW值均接近2，故可认为模型1和模型2均不存在自相关。本论文选用容差和方差膨胀因子VIF来检验模型的多重共线性：模型1中，容差均大于0.1，且VIF均小于10，故模型1不存在多重共线性问题；模型2中，除了自变量WAGE和RD，其余变量容差均大于0.1，且VIF均小于10，所以模型2在变量WAGE和RD上存在多重共线性。故在下表中，分别去除RD变量，WAGE变量，进行模型2、模型3的回归分析。19表4.3.3模型2标准化系数t显著性共线性统计R方调整后R方FDWSigBeta容差VIF(常量)-2.4860.0144TOP10.1111.46530.14570.8921.121SIZE0.0891.06120.29090.7281.374AGE0.01950.26030.79510.9161.092BODI-0.015-0.210.83390.9611.0400.4320.3869.3812.1822E-10GROWTH0.17792.26360.02550.8281.208DAR-0.258-3.1520.00210.7641.309WAGE0.20642.46580.01520.7311.369PIT-0.09-1.2360.21910.9721.029PTT0.44745.73279E-080.841.191a.因变量：ROA在该表中，去除变量RD，DW为2.182，接近标准数值2，不存在自相关性。Sig在0.1以内，所以该模型成立。又在该模型中，方差膨胀因子VIF均小于10，故该模型不存在多重共线性。GROWTH的T值为2.2636，显著性小于0.05，Bata为0.1779，故可得因变量ROA企业绩效与GROWTH呈显性正相关。DAR的T值为-3.152，显著性低于0.01，故资产负债率与因变量企业绩效呈显性负相关。变量WAGE的T值为2.4658，Bata为0.2064，P值小于0.05，故职工薪酬对企业绩效显著负相关。PTT流转税优惠T值为5.7327，Bata为0.4474，P值小于0.01，故流转税优惠对企业绩效影响显著。因此假设H1、H2b成立。20表4.3.4模型3标准化系数t显著性共线性统计R方调整后R方FDWSigBeta容差VIF(常量)-2.28380.0243TOP10.0981.279350.20340.8831.132SIZE0.07350.880540.38050.7451.343AGE0.02750.366880.71440.9201.083BODI-0.02-0.26790.78930.9621.0400.4240.3789.0862.1363E-10GROWTH0.19372.479630.01470.8501.176DAR-0.253-3.06370.00270.7591.317PIT-0.095-1.2980.1970.9751.026PTT0.44025.470883E-070.8011.248RD0.1792.11980.03620.7291.372a.因变量：ROA该模型在去除WAGE变量后，根据DW值和Sig值，不存在自相关性，模型成立；又由于VIF值小于10，故该模型不存在多重共线性。GROWTH流转税优惠T值为2.47963，Bata为0.1937，P值小于0.05，故GROWTH成长性对企业绩效影响显著。DAR资产负债率T的绝对值为3.0637，大于2.58，显著性小于0.01，故资产负债率对企业绩效影响显著。PTT流转税优惠T值为5.47088，显著性远小于0.01，Bata值为0.4402，故流转税优惠对企业绩效显著正向激励。研发投入T值为2.1198，大于1.96，P值小于0.05，Bata值为0.179，故研发投入对企业绩效显著正向激励。因此假设H2b、H3成立。五、结论与建议（一）结论本文研究了科创板上市企业的企业绩效影响因素。根据理论研究，职工薪酬、税收优惠、研发投入均对因变量企业绩效有正向激励作用。然而在实证分析研究中，所得税优惠对于企业绩效的影响为负向激励且不显著。故在本论文所提出的假设中，有假设H1、H2b、H3成立，H2a不成立，即职工薪酬和流转税优惠以及研发投入均对企业绩效有显著21的正向激励作用，所得税优惠对企业绩效呈负向激励作用且不显著。（二）建议适当提高职工薪酬薪酬待遇。根据模型2和验证的假设H1，职工薪酬对企业绩效的发展有显著的正向影响作用，且根据第二部分阐述，职工与企业绩效息息相关，适当地提高职工薪酬、保障职工待遇，也有利于提高员工的积极性、创造力。科创板上市企业在其经营发展过程中也应加重对“人”的重视，合理分配职工薪酬，建立良好的职工薪酬分配制度，奖惩制度，增长制度，使得员工职工薪酬与企业绩效更加紧密相连，从而让员工更加积极主动地位企业做贡献。根据模型2,3和验证的假设H2b，可见流转税优惠对企业绩效有显著的正向激励作用。而所得税优惠则对企业绩效有负向激励作用且不显著。由于企业绩效对流转税优惠反应更灵敏，因此企业应该积极响应国家政策对不同行业和不同企业的偏向，关注市场对产品的供求关系，从而利用国家税收优惠，最大限度提高企业绩效，促进企业发展。根据模型3和验证的假设H3，研发投入对企业绩效有正向激励作用。由于科创板企业注重于根据国家政策、科学技术等方面，因此研发投入对企业绩效也十分重要。（三）局限性1.研究对象不成熟由于本论文研究的是科创板上市企业，但由于科创板于2019年7月22日才正，在开板至研究截止点2021年3月21日，期间不断有企业上市，故研究的企业最多也刚上市不足2年，这就导致了研究企业的经营管理尚未成熟全面。2.数量不足由于研究对象为科创板，由于科创板正式开板不足2年，上市企业数量有限。又由于剔除了一些数据不全面、信息未披露等因素，样本容量不够大，这可能会影响研究的结果。3.影响因子不全面本文进行研究的影响因素仅在众多因素中提取了三个，然而实际影响企业绩效的因素不止于此，可能会影响实证分析的结果。4.变量衡量有缺陷对于衡量自变量、因变量以及控制变量的指标，并不能完全代表相应的变量。本文根据数据特点和变量的特点，采用了上文的指标对其进行测评，由于测评指标单一，对于衡量结果有所偏差，继而可能会影响实证分析的结果。22参考文献：[1]MariFederico,MassiniAnnalisa,MelattiIgor,TronciEnrico.AConstraintOptimization–BasedSenseandResponseSystemforInteractiveBusinessPerformanceManagement[J].AppliedArtificialIntelligence,2021,35(5).[2]ZouTao,BaiSijun,TsaiSang-Bing.EnterprisePerformanceOptimizationManagementDecision-MakingandCoordinationMechanismBasedonMultiobjectiveOptimization[J].MathematicalProblemsinEngineering,2021,2021.[3]RodrigoBasco,FelipeHernández-Perlines,MaríaRodríguez-García.Theeffectofentrepreneurialorientationonfirmperformance:AmultigroupanalysiscomparingChina,Mexico,andSpain[J].JournalofBusinessResearch,2020,113.[4]JunbingHuang,BingjiangLuan,XiaochenCai,HongZou.TheroleofdomesticR&Dactivitiesplayedincarbonintensity:EvidencefromChina[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2020,708.[5]YogaAffandi,DonniFajarAnugrah,PakasaBary.Humancapitalandeconomicgrowthacrossregions:acasestudyinIndonesia[J].EurasianEconomicReview,2019,9(3).[6]AlamMd.Samsul,AtifMuhammad,Chien-ChiChu,SoytaşUğur.DoescorporateR&Dinvestmentaffectfirmenvironmentalperformance?EvidencefromG-6countries[J].EnergyEconomics,2019,78.[7]Islam,Luo.Financingconstraintsandinvestmentefficiency:evidencefromapanelofCanadianforestfirms[J].AppliedEconomics,2018,50(48).[8]WaqarWadho,AzamChaudhry.Innovationandfirmperformanceindevelopingcountries:ThecaseofPakistanitextileandapparelmanufacturers[J].ResearchPolicy,2018,47(7).[9]BlendiGerdoçi,GuidoBortoluzzi,SiditaDibra.Businessmodeldesignandfirmperformance[J].EuropeanJournalofInnovationManagement,2018,21(2).[10]AuroraA.C.Teixeira,AnabelaS.S.Queirós.Economicgrowth,humancapitalandstructuralchange:Adynamicpaneldataanalysis[J].Rese