【制造业研发投入与公司绩效的关系实证探究17000字（论文）】

绪论1.1研究背景及其意义1.1.1研究背景在现代知识和经济飞速发展的情况下,知识、研发、技术在企业的生存发展、竞争优势的获取中发挥着十分重大的作用。许多的制造业公司通过进行研发活动可以获得新的知识和技术，然后利用这一部分新发现的知识技术去生产新的产品，利用新商品的销售获得企业利润的增长，同时也会利用新产品的优势去垄断商业市场，而制造业除了拥有产品优势外，还会形成产品生产的技术优势，这两类优势相互结合，使得企业在市场上占有优先地位，形成独特的竞争优势。当企业拥有竞争优势时，会获得更多的收入，企业利润也会相应的增长，这一部分利润增长在一定程度上还可以改善企业的经营状况。不过研发投入除了带来新的优势和利润增长外，还会带来风险。研发投入是一件投资周期长并且具有高风险的企业活动，企业的所有者或者是经营管理者常常会因为短时间内得不到回报，或者是出于自身既得利益的考虑，从而放弃对研发活动的资金投入。企业所有者和经营者是逐利的团体，大多数情况下，他们会选择合理的方法去规避投资带来的风险，这一特性会使他们减少对研发资金的投入。制造业是经济行业中的支柱产业，无论是国家或者是地区都十分重视制造业的发展，尤其是自1978年改革开放政策实施后至今，制造业企业获得了一场迅猛发展的机遇，对于国家经济水平的提高以及人民生活质量和国家就业率提升都产生了十分积极地作用。不过也正是由于制造业发展太过迅速，所以它的发展是存在漏洞的。粗放的发展制造业带来的是产品的低值性以及服务的不完善性，因此近几年来，制造业发展的优势越来越弱，并逐渐开始不再占有优势，如果制造业行业想要进一步发展，那么每一个制造业企业都亟需解决的事就是关于制造业如何进行转型升级的问题、以及如何去提高产品的价值与企业服务价值。研发是技术创新升级的必要动力和源泉，所以对于上述问题的解决，必然离不开企业提高对研发活动的重视，只有加大研发投入，才有可能去产生新的技术，实现生产销售的新突破。1.1.2研究意义长久以来，在大部分人的理念里都是这样认为的：研发投入费用高的企业的发展前景和发展规模相比于其他研发费用较低的企业来说要好很多；重视研发投入的制造业企业也更受社会各界的尊重和认可。制造业作为国家经济发展中的重要行业，更应该关注研发投入对于企业的绩效的影响到底有多大。本次研究就是为了探寻对于我国制造业上市公司来说，研发投入对于企业自身绩效是产生正影响还是负影响这一问题。现阶段，我国研发投入虽然是逐年增长，但主要集中在外商投资企业、高科技企业，而且与发达国家、发达地区相比，我国企业的研发投入水平仍然较低。目前来说，如果我国制造业企业想要进一步发展免于走向下坡路的话，就必须要拥有独特的产品、服务，形成自身的竞争优势。竞争优势的形成离不开企业对于技术的创新，而技术的创新离不开企业对于研发活动的重视，只有进行研发资金的投入才可以换来技术的进步和产品的升级，从而使其发展成为企业的核心竞争力。长期以来，我国大部分的制造业企业对于研发活动不够重视，所以导致了研发的低投入，低投入意味着低回报，低回报使得我国制造业企业开始停滞不前，制约企业和行业的发展进步。本文将制造业的上市公司作为分析对象，就该类型企业的研发投入与企业绩效的相关性进行实证分析，并提出相对应的对策。1.2文献综述1.2.1国外研究概况针对制造业上市公司研发投入的研究最早是Griliches（1981），他首次对研发资金投入与企业业绩是否存在相关关系而进行了有关的学术研究（主要依托于实证），把公司预期所能达到的经济效益作为公司的市场价值的衡量指标，然后他发现研发资金投入和公司的业绩关系存在着正向相关性[1]。Grossmanetal.（1991）在设定动态的供需均衡的前提之下，将企业研发投入与企业的全要素生产两者进行结合研究，提出来研发会促进企业的生产这一理论[2]。Hirschey（1985）选取世界排名前五百的企业进行研究（通过托宾Q值衡量企业的股权价值），结论是托宾Q值会促进企业价值的提升[3]。GaryJefferson（2014）对我国不同行业和不同性质的制造业公司进行研究后发现，我国的制造业企业的研发投入与企业绩效仍然是显著的正向相关关系[4]。Tsai,Wang（2015）提出来要重新审视并以研发投入与公司规模作为两个变量，以此来研究二者和R&D产出的弹性关系。通过对台湾上市的企业研究发现企业规模对R&D投入生产率的影响呈现倒U型[5]。HowardW.H.Chanetal.（2019）通过对澳大利亚和美国公司的研究发现实施单一研发核算会计的模式可能不太理想。具体来说，国外学者的研究结果表明，允许公司在研发资本化或费用化之间进行选择是相当值得的，对公司绩效会有积极的影响[6]。PraharadCKetal.（2020）通过对公司的核心竞争力进行研究反思，总结发现企业若想实现财务绩效的提升必须要进行创新，从本田、佳能、NEC等公司研究后发现，企业的核心能力是一项综合多种组织模式和技术的能力，还会涉及到服务和制造业组织和价值交付等[7]。1.2.2国内研究概况赵武阳等（2012）二人针对企业的技术创新和产业结构升级问题作了相关研究，并指出，对于企业来说，技术的创新和产业的结构升级已经成为了企业可持续发展的重要环节，因此企业若是想实现可持续的发展，必须要加强对于研发活动的投入[8]。何强等（2012）选取2004－2007年的634家中国制造业上市公司的数据作为研究样本，发现研发投入对于企业当期的股权价值有正向促进作用[9]。宋沁青（2013）依据会计政策变更情况，选取变更前和变更后的公司数据作为对比分析，结果发现会计政策变更后对于企业研发投入的激励作用更加明显[10]。康志勇（2013）他利用2001－2007年中国制造业企业的有关数据系统作为凭借，综合的考察了融资约束、政府政策支持这两个因素对于企业研发投入的影响（包括单独影响和共同影响），发现融资对于中国本土的制造业企业的研发活动具有一定程度的抑制[11]。万迈等（2014）选取2010－2012年医药制造业企业上市公司的数据作为研究样本，针对企业的研发强度进行实证分析，结果发现若我国医药企业研发强度不强时，对于企业绩效的提升作用不明显，也就是说研发投入与产出呈现正相关，并存在一定滞后[12]。陈海声等（2018）他们从企业R&D投入和企业业绩两个方面入手，研究“R&D投入对企业业绩的影响”和“企业业绩是否又对研发投入产生反作用”两个问题，研究结果结果表明：当期的企业业绩对R&D投入并无影响。进一步分析后，总结出这样的结论：企业的业绩对于研发投入存在滞后性，R&D对当期企业业绩存在显著的正向影响[13]。陈娟（2020）选取2015-2018年装备制造业上市公司的相关数据作为研究对象，探究装备制造业上市公司研发投入对于企业绩效的影响，通过实证检验发现研发经费投入对企业的综合绩效呈现出明显的正相关关系，说明装备制造业行业研发投入对企业绩效呈现正向促进作用，调整好两者的关系，有助于促进我国经济的发展，提高制造业发展水平[14]。王利军等（2021）选取了湖北省53家制造业上市公司进行相关研究，将53家制造业公司2016-2019年数据作为样本，进行相关的实证分析，实证结果显示湖北省制造业上市企业他们的研发费用投入的力度与其企业当期的财务绩效呈现出负相关关系，但是进一步研究滞后一期的企业财务绩效时发现：研发投入对滞后一期的财务绩效有明显的促进作用，呈现正向相关性。并基于上述研究针对湖北省制造业提出了相关建设性的建议[15]。1.2.3文献述评综上所述，关于公司研发投入对企业绩效的影响，国内外众多学者都进行了较为细致的研究，国外学者对于制造业研发投入研究的主攻方向是R&D对全要素生产率、公司价值与公司业绩三个方面。在我国目前的经济体制之中，绝大多数的企业其研发资金投入与其企业业绩之间的关系仍然是十分显著的正向相关关系。此处与国外有所区别是，我国制造业上市公司不仅仅是非国有企业，而是国有企业与非国有企业并存。以我国国内作为研究范围，制造业行业为选取的研究对象，对制造业企业的R&D投入与企业绩效之间的关系进行实证研究，最后发现这样一个结论，我国的制造业上市企业他们对研发活动的资金投入或是其他相关投入已经达到了国际世界上公认的可以维持生存的水平（2%），但是他们的分布并不均匀，而且存在较大差距，也就是说高投入和低投入现象并存，除此之外，很明显的看出来研发投入和企业业绩之间的关系为正向相关。而且不同性质的企业对于研发投入和企业绩效之间的关系也有所不同。每个学者都有自己的研究观点，也给出了学者本人对于研发投入和企业绩效影响的观点，为今后的相关研究提供了理论依据。本文在此背景下，以制造业上市公司作为研究对象，对研发投入对企业绩效的影响进行了深入研究。1.3研究内容框架及其方法1.3.1内容框架本篇文章的主要研究内容是我国的制造业上市企业他们的研发投入和企业绩效之间的关系，研究行业确定为制造业，主要采取实证分析的方法，借助某些工具以及数据，研究上市公司研发投入对于企业绩效的影响，探究两者之间存在的关系。本篇文章一共分为五个模块，具体情况如下：第一章：绪论。这一部分主要内容为研究背景及研究意义，简要介绍本篇文章的主要研究内容以及所采用的研究方法，搭建整篇文章的框架。第二章：理论分析与研究假设。此部分着重分析梳理了研发投入、公司绩效等有关理论，并根据这些理论提出本文的研究假设。第三章：研究设计。用以选取适合本篇文章研究的样本，以及针对样本所提出的变量以及研究模型。第四章：实证分析。根据以上部分所确定的样本、样本的变量以及研究模型，选取适合本篇研究的方法，并利用有关软件进行实证分析的检验，对所获得的结果进行实证分析。第五章：结论及建议。对前面的研究进行总结，并提出相应的对策建议。

研究背景及其意义研究背景及其意义国内外研究概况绪论国内外研究概况绪论研究内容框架研究内容框架及其方法概念界定概念界定理论分析相关概念、理论分析理论分析相关概念、理论分析及研究假设研究假设研究假设样本选择与数据收集样本选择与数据收集变量选择研究设计变量选择研究设计研究模型研究模型描述性统计分析描述性统计分析实证检验与分析实证检验与分析相关性分析相关性分析回归性分析回归性分析结论及建议结论及建议图1研究框架

1.3.2研究方法（1）文献研究法，通过不同的途径搜集本课题的期刊、论文等文献资料，深入了解R&D与企业绩效的理论基础，并在此基础上，进一步分析存在的问题并提出相应的建议，对全文的撰写提供一定的理论基础。（2）实证分析法，本篇文章通过选取制造业的上市公司样本数据作为依托，所采用数据的范围为2016-2020年，并根据文章假设构建出理论模型，采用实证分析的研究方法，对上市公司（制造业）的R&D投入和企业绩效之间的关系进行研究检验，最后根据数据结果得出本文结论。（3）归纳整理法，对本课题研究的现状的进行分析，通过搜索企业网站进行信息查询等方式搜集到目前经济状态下，我国制造业研发投入的大体概况，对其进行归纳总结并深入分析。从多个角度研究改良方案，为企业和政府同时提供相关的建议，为研究我国制造业研发投入与绩效关系提供理论支撑。

2相关概念及理论基础2.1概念界定2.1.1研发投入（R&D）研发投入即R&D（researchanddevelopment），指的是企业为了增加其知识总量，并运用这些知识去增加他们的经济收入，从而进行的一系列的从无到有的创造性活动。根据目前我国实行的会计准则来看，该准则第六号无形资产的第七条对R&D投入做出了新的定义：它将其分为“研究”与“开发”，前者研究是企业为了获取新的知识和新的技术从而进行的创造和探索活动，这一类活动带有强烈的目的性；而后者开发是在所研究的科技成果产业化之前，将其应用于某种计划或是项目，目的在于制造出具有独创性的产品、装置或者材料。制造业企业的研发投入活动可以这样认为：公司用在研发投入上面的各项花销，包括企业在其技术、产品、所用材料、采取的行业标准以及公益性的研发活动等等的各项费用支出。除了在行业之中，学术界的大部分学者在研究研发投入时也常会采用这两个指标作为研究的标准：研发费用投入与研发人员投入。研发费用的投入就是在研发项目中企业所投入的资金，即各项费用开支；而研发人员投入则是企业在进行研发活动时候所雇佣的人员（专家、技术人员等等）占企业总体人员的比值。就本文的研究内容来说，从以往学者的实际经验出发，单纯的绝对性指标不具有十分严苛的可考究性，因此，选择相对指标来进行研究，采用研发投入的强度作为衡量指标，然后去比较企业的R&D投入状况。对研发活动的定量研究结果表明：企业将资金投入在研发活动上面所获得的收益率是十分可观的。长期从事经济学研究的学者将投资研发活动所获得收益率分成了两大类：私人收益率和社会收益率。私人收益率说的是企业直接从某一个研究项目中获得到的利润比率；社会收益率则是整个行业或者是全社会从某一项或多项研发项目中共同获得的利益。通过数据分析得知，R&D的社会收益率远远高于私人收益率，原因大概是由于企业之间的相互模仿、并在模仿中进行创新和改进，这一效应节约了大量的研究成本，就是说后继者无需从最初的状态进行资金消耗，而是直接享受部分研究成果并进行改进。但是这并不是说社会收益率就一定要更好，根据目前已知的研究结果，不管是社会收益率还是私人收益率，对于企业来说，经济收益都是十分可观的，收益率大致在0.2-0.4的范围内。2.1.2企业绩效企业绩效这一概念是说企业在一定时间内进行生产经营活动，通过这一系列的活动而获得的经济利益和用货币表现出的业绩。企业的相关业绩是对一个时间段内企业经营成果的反应。虽然说关于企业绩效的相关研究较为丰富，但是研究界对它概念的界定并没有达成共识。许多专家学者对于企业业绩的衡量是采用以下两种方式的：其一，财务绩效法；其二，市场绩效法。财务绩效法是通过企业财务相关数据来衡量一个企业经营所获利润的能力，主要采用的方法是资产收益率、主营业务增长率等等。市场绩效法是学者们采用公司目前市值的股价是否波动来衡量的。2.1.3制造业上市公司制造业上市公司是一个行业的统称以及对公司性质概括的一个综合性定义，它是指对产品、资源（包括能源、资金、原材料、技术、机械设备等）按照目前经济状态下社会的需求去生产社会消费品的一类企业，并且这类企业已经按照国家有关规定或是行业规定在可上市的证券交易所进行上市交易。根据我国最新规定，制造业可以划分为食品、纺织、家具、化工塑料生产、电子制造、金属与非金属提炼、机械仪表制造、医药类及其他。2.2理论分析2.2.1生产要素理论生产要素理论最先提出者是英国政治经济学家威廉·配第，他把企业生产的经济要素归结成为人类劳动和土地，这也是经济史上最早的“生产要素二元论”。随着社会经济的不断发展，美国的经济学家马歇尔提出了“生产要素四元论”即在生产要素三元论的基础上增加了组织作为新的元素。在我国的经济发展历程中，经济的发展体现出我国独特的经济特性。随着时代的变迁和经济的发展，资源的内容也是不断拓展延伸的，但是资源从头至尾都是需要人来掌控的，离开了人的资源就没有经济性的含义。经济组织的目的是为了创造，并不断发展进步，并且对于资源的利用程度和利用深度也是不断的拓展，所以对生产要素的相关定义也是不断完善发展的。2.2.2技术创新理论美国著名的经济学家熊彼特在1912年首次提出了技术创新理论，他认为“资本主义国家迅猛发展的动力是技术创新”。此外，他认为创新是实现生产条件与生产要素的新的结合，并以此来搭建企业新的生产函数。二十世纪中期之后罗默等经济学家逐步开始对研发项目与经济增长相关性进行研究，研发项目所产生的科技以及技术的创新是有归属权的，并且这些成果创新应用于企业生产中来为企业带来超高额的利润，这类创新成果带入生产中之后具有一定程度的盈利性和垄断性。从创新理论来看，企业进行研发活动能够为组织带来超额的利润，但是这种利润的形成需要企业不断进行研发投入。而这超额利润会由于竞争企业的模仿而不断减弱，为了维持超额利润，企业不得不不断地进行研发投入。因此不难看出，任何的研发活动，都需要企业进行连续不断的投入，所以保持研发投入的持续性具有至关重要的意义。2.2.3企业产权理论现代企业的一个重要里程碑或者分水岭来说，是企业的所有权和管理权的分离，企业的所有者们与管理者之间订立一定的契约合同，给管理者充分的经营企业日常活动的权利，与此同时管理者要保证所有者对资本的掌控权和索取权。通常情况下，所有者和管理者双方的自身利益和长期的企业目标存在差异甚至有可能互相对立。所以企业产权理论的存在主要是为了揭露企业信息披露的重要性，明确管理人员与企业所有者权利的区分，体现这两种产权追求目标的分歧。对于制造业来说，企业的所有权与企业经营权分离程度较其他企业来说更高，因此管理者一般都会根据个人短期绩效的要求来控制企业的研发活动费用的支出，对长期的企业绩效产生了一定程度的负面影响，从而进一步导致了企业的所有者权益提高困难。2.3研究假设制造业公司如果想要形成自己的核心竞争力，培育新的竞争优势，那么必然少不了增加对研发活动的资金支出。在保持稳定资金投入的前提下，企业研发团队才可以保持持续研发活动的开展，不断提升自身的研发能力，实现技术进步，其最终目的是为了增加企业的经济效益，提高企业的经营利润。因此制造业企业进行R&D投入最终是为了促使经营业绩提高，实现公司价值的提升。理论上来说，企业产出是取决于多方面的因素，包括技术的进步、资本的投入、劳动力的投入及研发资金的投入。从以上理论不难看出，研发投入是制造业企业产出的决定要素之一，企业的研发投入可以提高企业研究创新的能力。2.3.1研发投入与企业绩效随着现代经济不断发展，在实体经济遭受虚拟经济的冲击程度日渐加深的情况下，制造业依然是国家经济发展的支柱型产业，不管是实体经济还是虚拟经济，交易所需的产品必然是由制造业生产，制造业处于经济贸易供应链的上游，故而制造业的产品升级对于经济发展具有促进作用。因此针对于研发投入与企业绩效的关系，及研发投入对企业的绩效有什么影响这两个问题，经济学界的学者们存在很多不同的观点，正是由于这些不同观点的存在，研发投入对于企业绩效的影响至今仍是一个十分热门的话题。根据目前存在的研究结论和成果，结合本文研究目的，针对制造业研发投入和企业绩效的关系，提出假设1：假设1：制造业上市公司的研发投入对其企业的绩效具有促进的关系。2.3.2公司性质的调节作用如果不考虑其他因素，单就制造业企业对于研发投入所持有的目的来说，国有企业的目的更加的多元性，研发投入转化为研究成果的概率更低，投产也更低，国有企业针对于研发投入可能更多的是作为一种责任，而非是经济目的。而非国有企业由于自负盈亏，销售与企业经济效益直接挂钩，因而非国有企业更多的是为了提高企业竞争力与市场占有份额而去进行产业的研发投入，所以研发投入对于非国有性质的企业绩效产生的正向影响会更加明显。对此，本文提出了第2个假设：假设2：根据企业性质来说，研发投入对私营企业的企业绩效的正向影响比国有性质企业的正向影响要更加明显。3研究设计3.1样本选取和数据来源本部分内容对论文选取的数据进行了说明，并对文章选取的研究变量进行理论性的解释，并以数据、变量、以及文章假设构建出可以进行实证检验的理论模型，进而对模型进行描述性的统计、相关分析和回归分析。3.1.1样本选择本文以已经上市的制造业公司作为研究对象，根据国家有关部门统计的研发投入数据，截取2016-2020五年为数据研究对象。从此类数据中可以看出，我国制造业企业的研发费用的投入主要是集中在制造业上，由于考虑到样本数据的获取性问题，本文删除了部分并没有连续地对研发支出进行投入的公司，与此同时也剔除了一部分数据不全面的公司。在本文的数据选择中，样本公司为制造业行业的上市公司，采用2016-2020年年报中披露的研发投入费用的支出信息，并从这些信息之中筛选出一些披露规范、拥有研发活动的规模较大或对研发活动相关制度制定完善的上市公司，最终采用筛选后符合条件的公司的相关数据。3.1.2数据来源本文中所采用的研发费用支出数据主要来源于巨潮资讯网站公布的一些上市公司的年报信息，具体的R&D支出数据均有在年报附注中进行了披露，R&D支出指的是会计当期发生的研究阶段支出与开发阶段支出费用之和。本篇文章的其他数据来源为CSMAR经济金融研究数据库（国泰安研究服务中心）。3.2研究变量设计3.2.1被解释变量企业绩效。一般情况下，企业绩效会被认为是企业在一定的时期内，经营的效益或者说是经营者业绩，衡量它的指标主要分成两大类，一类指标称为会计指标，另一类指标则是市场指标。在本文做出的假设1之中，将主营业务利润率作为一个单独的指标用来衡量企业一段时间内的经营成果，为了保证实验结果的稳健性，对这一指标还进行了托宾Q值检验。其中，主营业务利润率是反应一个企业经营能力的主要指标，并且对于制造业来说，研发活动主要就是针对企业所日常经营的主要经营产品，是最为直接的可以影响到主营业务的收入，增加企业的主营业务的利润。因此本文阅读借鉴了常勇（2006）、任海云、周艳等学者用主营业务利润率作为衡量企业有关绩效的方法。主营业务利润率（ROS）＝主营业务利润/主营业务收入3.2.2解释变量研发投入。由于制造业的研发投入可能会受到很多方面的影响，且受各方面影响的程度较深，所以许多经济学的学者在对这一理论进行研究时，大多会采用研发投入的强度用来衡量某一企业研发投入的情况。基于目前状态下，这类研究主要有四大类方法对研发投入进行了衡量，分别是：①研发支出/企业利润、②研发支出/总资产、③研发支出/主营业务收入、④研发支出/公司价值。因为研发投入对于企业来说是一种流量数据，所以在本文之中借鉴了许多学者的观点（徐欣、唐清泉、曹媛（2009）、王燕妮（2011），徐向艺（2012）、徐宁等），由于研发投入为流量数据，因此在所选取的全部数据中，本文选择了同样作为流量数据的主营业务收入来对比参考，即：用研发支出和主营业务收入两者之间的比值来表示企业在研发投入上的强度，可表示为：研发投入（RDI）＝研发支出/主营业务收入。3.2.3调节变量公司性质：公司性质这一指标用STA表示，根据目前我国的企业性质，分为了国有企业和民营企业，这两大类也是我国社会主义市场经济中的两大类经济主体，这两类企业的经营方式、经营理念、其组织架构、以及所处的政策环境等等都存在一些差异，并且明显可以看出这两类企业对于公司R&D投入的强度和关注程度有十分明显的差异。基于这两类公司性质的不同，将国有公司定义为“1”，民营（非国有）公司定义为“0”。3.2.4控制变量为了保证实证结果的准确性与可采用性，本文还引入了其它指标作为控制变量。（1）企业规模（SIZE）研究过往的研究成果可以发现，企业的规模对于企业绩效会产生一定程度的影响，大多数情况来说，规模程度大的公司存在范围和规模经济，而与之相比之下，这类企业更容易的利用自身内外部优势去获取更好的资源或资金投入，然后进行资源整合，从而进行新一轮的价值创造，以影响企业的经营绩效。所以本文选取公司规模作为研究相关关系的控制变量之一，用企业总资产的对数来表示规模的大小。企业规模（SIZE）＝Ln企业总资产（2）资产负债率（LEV）对于任何一个企业来说，其公司自身的资产负债率是一个非常重要的衡量指标，它可以影响到企业的绩效。资产负债率是一个企业总负债比上企业总资产的比值，它可以反映出企业的资本构成，企业的资产负债率不同，会带来不同的经济效益。当一个企业的资产负债率较高时，表示该公司的负债水平较高，企业很大程度上负担着高额的利息费用支出，使得企业在进行研发投入决策时更加谨小慎微。因而在本文中选择这一指标作为另外一个控制变量。资产负债率（LEV）＝总负债/总资产（3）自由现金流量比率（CFO）自由现金流量比率（CFO），是用企业自由现金流量与企业期末总资产相比较，制造业企业自由现金流量越多，表明该企业可以动用的流动资金金额越多，进行的投融资活动会更加频繁，开展研发投入的次数也会随之上升。自由现金流量比率（CFO）＝期末自由现金流量/企业总资产（4）经营期限（AGE）制造业公司成立的年限，用AGE来表示，制造业上市公司建立的时间越久，公司所进行的研发活动越频繁，与企业绩效之间的关系也越趋近于稳定。本文中的被解释变量、解释变量、控制变量以及调节变量的有关说明如表1所示：表1变量类型及说明变量类型变量名称有关说明被解释变量企业绩效（ROS）主营业务利润/主营业务收入解释变量研发投入（RDI）研发支出/主营业务收入调节变量公司性质（STA）国有企业“1”；民营企业“0”控制变量企业规模（SIZE）Ln企业总资产资产负债率（LEV）总负债/总资产自由现金流量比率（CFO）期末自有现金流量/期末总资产经营期限（AGE）研究数据年份——成立年限3.3研究模型在本文中，探究关于研发投入和企业绩效之间的相关关系，把研发投入作为本篇内容的解释变量，而将企业绩效定义为被解释变量，而后根据企业绩效的有关影响，引入企业规模（SIZE）、企业的资产负债率（LEV）、企业自由现金流量比率（CFO）与经营期限作为四个控制变量，与此同时为了保证本文研究的科学性与可靠性，将公司性质作为一个重要的调节变量。并根据本文所做出的研究假设，设计研究模型如下：根据假设1研发投入和企业绩效的关系构建如下关系模型：模型=1\*ROMANI：ROS=α0+α根据假设2国有企业与非国有企业研发投入对企业绩效的影响，参考学者们关于R&D投入影响公司绩效的相关资料，构建如下模型：模型II：ROS=

4实证检验与分析本文研究的依据是第二章所提出的研究假设，分别建立相应的实证模型，并且运用2016年至2020年制造业上市公司的一些数据来进行实证的检验，通过对数据的比对分析，验证实证所得的结果与所提出的假设的相符程度。4.1描述性统计分析4.1.1样本的描述性统计本篇文章通过对数据的筛选，选取了制造业上市公司的200家公司作为样本，研究研发投入相关的资金投入和研发人员的投入及相关的业绩指标，继而进行描述性统计分析。表2样本公司的R&D投入统计表年份样本数极大值极小值样本均值标准差20162000.485940.001450.057120.0630620172000.682330.002030.060230.0693120182000.788450.002260.065590.0872420192000.898260.002710.072190.0956320202001.238550.002540.071850.11403从表2描述的研发资金投入强度的分析可以得知，制造业上市公司的R&D资金的投入强度各项描述性统计指标均有上升，但是强度都比较低。R&D资金投入强度的极小值分别是0.00145、0.00203、0.00226、0.00271以及0.00254，根据数据可以得知存在R&D资金投入强度的极大值超过了公司的主营业务收入的公司；对R&D资金投入的均值进行分析也可以得知均值正在逐年稳步上涨。通过上述分析可以得知，制造业企业逐步开始重视研发支出的投入，并且不断加大对研发投入的支持力度，R&D资金支出比率也在稳步上升，但制造业上市公司之间仍存在参差不齐的差异。从表3描述制造业企业研发人员投入的强度来看，2016-2020年五年期间研发人员投入强度的极小值总体在2%范围上下波动，而研发人员投入强度最大在65%左右浮动，对于研发人员的均值并没有太大的变动，维持在20%左右，说明制造业上市公司较为注重研发人员的引入，并且对研发人员的投入有一定的稳定性，也表现出注重研发的持续。表3研发人员占比描述性统计年份极小值极大值均值标准差20160.020270.649190.192440.1232120170.021250.650290.189310.1245520180.019860.656190.192340.1228720190.022310.637830.194490.1247620200.023660.651220.198360.12403从表格4里我们可以轻易发现我国的综合绩效指标、研发投入资金强度、研发人员投入强度和公司负债率、总资产对数等等指标的极大值和极小值之间的差距比较大，极差较大说明制造业上市企业在公司规模、资产、绩效以及研发投入上面的差距是较大的，绩效的综合指标和公司总资产对数的标准差比较大，这一点说明在绩效综合指标和公司的规模（SIZE）上面存在较大的差异。表4变量的统计描述极小值极大值均值标准差绩效综合指标P-12.8566111.087540.890571.31576研发投入资金强度0.008130.485410.18690.09885研发投入人员强度0.0213220.650370.2137810.10758公司总资产对数2.7540927.8183523.089761.87259资产负债率0.031240.953420.510270.21435自由现金流量-0.911871.318610.065390.17213成立年限1318.320.20624.1.2分组样本描述性统计按照公司的性质，我们把制造业选取的上市公司划分为国有与非国有企业，并分成两组进行不同的分析，由此分析得到表5的数据，在年报之中披露研发数据的公司之中，有137家为制造业非国有企业、63家国有制造业企业。在他们的绩效指标之中，非国有企业的极大值、极小值和均值都要高于国有企业相应的数值，因此以此可以看出，非国有性质的制造业上市公司对于研发投入可能更为良性；但是比较其他方面比如公司规模、人员投入等等、国有企业的指标都高于非国有，所以得出国有企业拥有更良好的公司规模以及融资渠道，这也是有利于开展研发活动的因素。表5按照企业性质分组进行描述性统计企业性质绩效综合指标PR&D资金投入强度R&D人员投入强度企业总资产对数资产负债率自由现金流量成立年限非国有企业极小值-3.105000.004250.0197919.376670.2441-0.911871极大值11.605741.283550.6574225.377650.786720.4678729均值1.512020.075310.2012121.749370.439610.078754.3标准差1.418330.096290.126481.116720.190120.181520.05834国有企业极小值-12.784880.002310.0243719.760140.05164-0.427611极大值5.608560.878840.6741526.763310.970361.3186141均值0.678170.054710.1997822.761260.530010.0526412.6标准差1.542820.87320.295211.297230.194220.1516770.120634.2相关性分析在进行有关实证分析之前，我们首先要对变量进行相关性分析，并将相关性分析的数据来作为初步判断变量之间依赖关系的数据证明，为后续进行的回归性分析奠定实证的数据理论基础。本篇文章采用了SPSS软件，利用皮尔森相关系数来分析各变量之间的相关关系，分析结果详见表6。表6变量相关性分析PRDDRPDSTAOMSIZEALRCFOAGEP（Pearson）10.184***0.218***-0.134***0.397**-0.066-0.291**0.0460.086RDD（Pearson）0.184***10.164**-0.132**0.131**-0.211**-0.279**0.0270.015RPD（Pearson）0.218***0.164**10.0640.017-0.079-0.091*0.0180.041STA（Pearson）-0.134***-0.132**0.0641-0.213***-0.408**0.077-0.084*-0.067OM（Pearson）0.397**0.131**0.017-0.213***1-0.087*-0.149**0.061-0.247SIZE（Pearson）-0.066-0.211**-0.079-0.408**-0.087*10.553**-0.069-0.055LEV（Pearson）-0.291**-0.279**-0.091*0.077-0.149**0.553**1-0.127**0.272CFO（Pearson）0.0460.0270.018-0.084*0.061-0.069-0.127**10.077AGE（Pearson）0.0860.0150.041-0.067-0.247-0.0550.2720.0771注：***、**和*表示在0.01、0.05和0.1双侧上显著相关通过对变量进行的皮尔森相关系数分析之后，我们得到表6的相关数据。制造业企业的研发强度和研发水平都与企业绩效在1%的水平上面呈显著的正相关关系，与本篇文章的假设预期一致。制造业上市公司的公司性质与综合绩效以及研发资金的投入强度在1%的水平上呈现显著负相关性，说明了对比国有性质的企业，在制造业中非国有企业的研发投入更加的积极，绩效表现也更加优越。相比于国有企业，非国有企业的研发投入要明显强于国有企业，可以得出这样的结论：非国有性质的企业更加注重对研发投入的支出。在我国制造业上市公司中，不同的公司研发投入不同，差距较大。从不同的年度来看，总的研发投入占比是呈现出上升趋势的。再来看公司规模和研发资金投入的强度加上公司性质在1%的水平上显著呈正相关趋势，说明制造业公司的规模越大，企业的研发资金投入就越多，并且规模较大的制造业企业大多数是国有制造业上市公司，而国有制造业上市公司的规模明显比非国有公司的规模要大。之后我们关注到资产负债率与制造业上市公司绩效综合指标、研发投入的强度在1%的水平上呈现显著的负相关，这一现象说明财务状况经营不良的企业，研发活动的投入明显要少，公司绩效也表现为停滞状态；同时，资产负债率还和公司性质和公司规模在1%的水平上面呈显著正相关关系，也就是说公司的负债比率越大，公司的性质偏向于国有企业的话，公司规模也就趋向于更大。相关性分析结果中的皮尔森相关系数值大部分维持在一个稳定状态，也就是说本文的模型并不存在严重的共线性，因此接下来的线性回归模型具有合理性以及科学性。4.3回归性分析4.3.1研发投入对当期企业业绩的影响根据本篇文章所做出的假设1对此进行实证检验，我们首先对研发投入对企业绩效是否存在影响进行检验。表7Anova模型平方和Df均方FSig.1回归99.632519.83613.5320.000残差866.0355861.472总计967.541561由表7可以得知，模型的F值为13.532，模型整体对因变量的拟合程度要好，与之相对应Sig.为0.000低于0.01，也就是说所有自变量都不能造成因变量发生显著的影响的可能性为0，自变量与因变量显著线性相关，至少存在一个解释变量对被解释变量产生影响，说明用多元线性模型可以很好地合理反应研发资金投入、研发人员投入与企业绩效之间的关系，为之后多元线性回归分析提供了重要前提。在多元线性回归可以进行下去的前提下，本文将R&D投入作为自变量，将其分为人员投入（RPD）和资金投入（RDD）；把公司规模、资产负债率以及自由现金流量的比率作为控制变量，以企业综合分析得出的企业绩效作为因变量，对以上几个因素进行线性回归分析得到表8。表8R&D投入回归系数模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1（常量）-1.9721.108-1.9450.053RDD1.5680.5840.1132.7180.0060.9051.108RPD0.6990.3430.2823.5580.0010.9711.032SIZE0.1590.0490.1563.3110.0010.6931.454LEV-2.0560.306-0.323-6.6870.0000.6621.526CFO0.1030.3110.0130.3230.7510.9851.018AGE0.8650.8430.0770.9960.0840.7871.522研究研发投入对当期的企业绩效的影响，对制造业企业研发投入与企业绩效进行回归验证，结果如表8所示。从表格当中看出，研发投入中人员投入的显著性为0.001，资金投入的显著性为0.006，两者都要小于0.01，所以在1%的水平上面呈现显著的正相关性。两者的线性回归系数分别是0.699和1.568，因而假设1得到数据验证，当制造业企业进行1单位的R&D资金方面的投入会得到1.568个单位的综合企业绩效；当企业进行1单位的研发人员投入时，则会得到0.699个单位的综合企业绩效回报。根据表格中共线性统计量的数据可以看出，各因素的容差都小于并且接近1，VIF膨胀因子都小于2并且数据在1附近上下浮动，因此可以得出结论：各个变量之间并不存在多重共线性，所以本文所做出的模型是有效的。在控制影响因素（企业规模、资产负债率、自由现金流量比率等）情况下，研发资金投入强度在百分之一的显著性水平下呈现出正相关，这表明研发投入对于企业绩效的影响是显著的正向方向的影响。即可以得知，加大研发投入的强度（包括资金投入以及人员投入），当期企业综合绩效会有一定程度的提高。4.3.2公司性质差异之下研发投入与企业绩效公司性质对于一个公司做出什么样的决策和怎样去执行这样一个决策以及执行程度会起到重要作用，不同性质的公司对待研发投入所持有的目的和态度是不一样的。对于上述情况，本文将制造业上市公司按照国有上市制造业公司与非国有上市制造业公司两类分别进行线性回归分析，得出如下两个图表：表9与表10。表9国有制造业上市公司回归系数模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）B标准误差试用版1（常量）-2.0401.655-1.3220.227RDD2.3121.1300.1372.0380.044RPD0.7070.7220.066-0.9670.331SIZE0.1210.0770.1091.5720.119LEV-0.5040.537-0.078-0.9670.341CFO0.0980.6100.0110.1660.871AGE0.0650.8630.1880.2960.096根据上表可以看出，国有制造业上市公司的R&D投入强度（RDD投入强度显著性检验值0.044，RPD投入强度显著性检验值0.331）的显著性检验值都要大于0.01，因此国有制造业上市公司的研发投入对企业综合绩效并没有十分显著的线性相关关系。表10非国有制造业上市公司回归系数模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）B标准误差试用版1（常量）-4.0211.356-2.9570.002RDD2.3120.6370.0681.2870.008RPD1.8170.4970.0941.7990.042SIZE0.2810.0650.2434.2320.001LEV-3.3360.362-0.526-8.9450.000CFO0.1070.3240.0170.3260.745AGE0.0970.7350.9300.2910.171从表10中可以看出，私营性质的制造业企业的R&D投入强度（RPD投入强度显著性检验值为0.008，RDD投入强度显著性检验值为0.002）的显著性检验值均小于0.01，也就是说非国有制造业上市公司他们的研发投入与企业综合绩效之间有着明显正向的线性相关关系，因此本文假设2可以得到验证，并且对比两者之间的数据可以得知，公司性质对研发投入和企业绩效之间的关系会呈现出反向作用的调节。4.4稳健性检验为了检验本文所做出实证分析结果的可靠性，本节进行了稳健性检验。4.4.1研发投入对企业绩效影响的稳健性检验将解释变量当中的企业价值作为被解释变量；而将研发投入作为解释变量，进一步对模型进行新的多元线性回归分析，结果如表11所示：表11研发投入与企业绩效关系稳健性检验模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1（常量）-1.9621.098-1.9650.049RDD1.5580.5740.1232.7080.0070.9151.109RPD0.6790.4330.2893.5780.0010.9721.033SIZE0.1690.0590.1763.2190.0010.6951.434LEV-2.1560.309-0.403-6.6770.0000.6681.626CFO0.1130.3160.0150.3630.7660.9951.008AGE0.8690.8510.0780.9970.0850.7891.542由表11可以显然看出，研发投入对于制造业企业绩效呈现出十分明显的正向促进的关系，因此本文所做出的假设1通过稳健性检验。4.4.2公司性质对企业绩效影响的稳健性检验在检验本文的假设一不存在严重的偏差之后，本文所做出的假设2针对于不同性质的公司，国有企业与非国有企业进行稳健性检验。结果如表12、表13所示：表12国有制造业企业稳健性检验模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）B标准误差试用版1（常量）-2.0411.653-1.4220.231RDD2.3131.1310.1382.0480.045RPD0.7180.7240.067-0.9570.332SIZE0.1220.0870.1191.5620.121LEV-0.5140.554-0.079-0.9870.339CFO0.0990.6170.0130.1670.874AGE0.0770.8650.1890.2940.089表13非国有制造业企业稳健性检验模型非标准的系数标准的系数T-Value显著性（Sig.）B标准误差试用版1（常量）-4.0111.357-2.8970.001RDD2.3220.6870.0671.2890.009RPD1.8270.3970.0961.8010.040SIZE0.2850.0750.2414.2350.001LEV-3.3230.291-0.524-8.9470.000CFO0.1060.3340.0150.3290.746AGE0.0990.7450.9320.2920.172由表12、表13结果可以看出，在国有企业与非国有企业中，研发投入对企业绩效的正向相关性依然十分明显，因此假设2公司性质的稳健性检验通过。4.5实证结果综述综合本章所做出的上述情况，可以得出，研发投入对于制造业上市公司的企业绩效来说是呈现明显的正向线性相关的，而且不同性质的公司对于研发投入对企业绩效的影响不同，非国有性质的制造业上市公司的企业绩效受到研发投入的影响要明显强于国有性质的制造业上市公司。5研究结论与相关建议本篇文章通过对翻阅国内外有关的研究文献，结合相关知识理论，通过描述性分析、回归分析等数据分析的研究方法，对制造业上市公司研发投入对于企业绩效的影响关系进行深入研究调查，结合实证结果之后，可以得出以下研究结论:5.1研究结论通过对实证数据的有关分析，运用相关实证研究的方法，选择我国制造业上市公司作为样本数据，综合实证分析结果，得出如下结论：1.研发投入对于制造业企业绩效具有十分显著的正向影响，这一结果可以表明若制造业企业增加对研发投入费用的支出，可以提高制造业企业的盈利能力，对企业产生经济效益，进而达到提升企业绩效的结果。2.在研发投入对企业绩效是正向相关的关系的前提之下，进一步研究公司性质时还可以得知，这样一种正向影响在非国有公司之中更加地明显。一些非国有的制造业公司研发投入的目的相比于国有公司来说更加的单纯，非国有企业进行研发投入的目的就是为了提高企业绩效与产品的竞争力，形成独特的企业竞争优势；而国有制造业企业往往会承担更多的非经济性目的，例如一个地区的创新考核压力指标等等较为复杂的目的。因而对于许多研发活动所获得的成果并不能大规模的投入使用去产生经济利益，使其商业化，许多研发支出并没有拥有较大的经济市场，也就不存在研发绩效，或是研发绩效微小。所以非国有企业的研发支出对其企业产生经济效益正促进影响要大于国有性质的企业。但是不可否认的是，本文通过实证分析，发现无论是国有企业还是非国有企业研发投入都能在企业绩效中产生积极的正向影响，因此可以得出，研发投入对企业绩效会产生一定程度的促进作用，也就是说研发投入就是是企业发展和技术创新源泉。5.2相关建议制造业如果想实现制造业的转型升级，加强企业自身的自主创新能力，向市场提供具有竞争力的产品和服务，提高企业盈利水平和盈利能力的话，就要着手从提高企业研发投入开始。第一，制造业应当加大对研发支出的投入。作为企业创新的重要前提—企业的研发活动，这一类活动带来的研究成果往往是新技术、新产品或者是新的生产能力，这会给企业带来一定时期内的市场垄断，也就是意味着企业在这段时间内会拥有独特的核心竞争能力，从而扩大市场份额，带来高额的利润回报。不断进行研发投入，也就会获得源源不断的新的竞争优势，从而使经济效益提高，资金充裕后研发投入的支出也会随之水涨船高，形成研发投入和经济效益的良性循环。除了加大支出外，还要保持研发投入的连贯性。对于制造业企业来说，研发投入是一个源源不断的过程，研发投入对于企业的影响也不仅限于当期，所以保持必要的研发投入连贯性对于企业绩效的持续提高会有较大的促进作用。而且对于一个研发项目的投入，从前期准备到中期发展再到后期投入必然要经历一个漫长的过程，因此保持研发投入的连贯性对于企业来说是十分必要的。第二，要更加合理的规划国有企业研发投入转化为经济效益的进程。完善国有企业的管理体制，减少责任性开发指标，增加鼓励机制，促进国有企业充分参与市场。我国国有企业承担了更多的创新责任，因此对于研发成果转化为经济收入的比率是处于一个较低的状态，应当更合理的完善相关政策，促进国有企业改革，使其充分参与市场和行业竞争，提高国