不同研究领域中企业研发投入产出效率研究

不同研究领域中企业研发投入产出效率研究摘要在机器自动化、人工智能等前沿技术发展的推动下，第四次工业革命正在来临，全球资本都积极涌向相关技术的研发中，希望通过对技术的掌握在未来市场中分得一块蛋糕。然而，研发活动作为企业的长期发展策略，营收周期长且风险大的特点一直以来都是各企业对研发投入持保守态度的主要原因。因此，较适当准确地衡量研发投入的产出效率以帮助企业和投资者更好地做出研发投资决策具有重要的意义。本文首先对关于企业研发投入产出的国内外文献进行研读，并深入了解了我国研发投入规模排名全球前列的企业的投入现状，将企业分为致力于“结果技术”领域及“过程技术”领域两组，为实证研究的开展打下基础。通过企业披露的相关财报数据，分别对两组样本的研发效益进行实证分析。结果显示，两组实证模型中，企业研发投入存量的增加都在带来销售收入的同时降低了企业产品成本，研发投入存量增长率的增加都会提高企业产品成本生产率。其中，过程技术企业的带动程度均更高。最后，基于实证结果，本文对企业如何做出合适的研发决策提出了建议。关键词：研发投入，结果技术，过程技术，产出效率

AbstractDrivenbythedevelopmentofrobotautomation,artificialintelligenceandothercutting-edgetechnologies,thefourthindustrialrevolutionisapproaching.Globalcapitalisrushingtotheresearchanddevelopmentofrelevanttechnologies,hopingtoshareapieceofthefuturemarketbymasteringkeytechnologies.However,asalong-termdevelopmentstrategyofenterprises,theconsiderationofitscharacteristicsoflongrevenuecycleandhighriskhavealwayshindertheenterprisestoholdrightviewstowardsR&Dinvestment.Thus,amoreappropriateandaccuratemeasurementoftheoutputefficiencyofenterprises'R&DinputisrequiredtohelpenterprisesandinvestorsmakebetterR&Dinvestmentdecisions.ThispaperfirststudiesthedomesticandforeignliteraturesontheR&Dinputandoutputofenterprises,anddeeplyunderstandsthestatusquooftheR&DinputoflargeenterprisesrankingtopinChina,anddividestheenterprisesamplesintotwogroupsthatarededicatedtothefieldof“resulttechnology”andthefieldof“processtechnology”,soastolayafoundationfortheempiricalresearch.Then,throughtherelevantfinancialstatementdatadisclosedbytheenterprises,thispaperempiricallyanalyzedtheresearchanddevelopmentbenefitsofthesamples.Theempiricalresultsshowthatinthetwoempiricalmodels,theincreaseofR&Dinputstocknotonlybringssalesrevenuebutalsoreducestheproductcostoftheenterprise,andtheincreaseofR&Dinputstockgrowthratewillimprovetheproductcostproductivityoftheenterprise.Amongthem,thedrivingdegreeofprocesstechnologyenterprisesishigher.Finally,basedontheresults,suggestionsonhowtomakeappropriateR&Ddecisionsareputforward.Keywords:R&Dinput,resulttechnology,processtechnology,outputefficiency

目录1绪论 绪论1.1题目背景及目的重塑人们生活习惯的科技的发展，能给产业带来无穷的新商机，而掌握关键技术的企业将在市场中具备独特的竞争力。在机器人、人工智能等前沿技术发展的推动下，第四次工业革命已经正在来临，给各产业都带来了巨大的潜在发展机会。在当前以创新为核心竞争力的国际竞争形势下，我国为抓住第四次技术革命提高综合国力的契机，从政策上，早于2009年年底提出战略性新兴产业的概念，2017年出台《新一代人工智能发展规划》，将人工智能为代表的新兴技术发展提高到国家战略层面；从高新技术企业的数量与融资金额上，分别占据全球总数的23%、33.18%，仅居美国之后，可见我国希望从技术出发提升国家实力的决心[1]。但研发能力的高低不仅取决于研发投入总量，增加研发投入只是提高研发能力的必要而非充分条件，最终还要依靠研发投入与产出之间转化的效率来评价[2]。从中国科技统计年鉴的数据可以看出，在对新技术研发投入的经济主体中，从2011年开始，企业的研发投入金额占据全国R&D总投入额的比例一直在70%以上，企业是重要的研发投入主体。尤其在技术知识密集型产业中，无形的技术构成核心竞争力的关键因素。其中的企业普遍的特点是，投入研发经费占总产出比高，科技人员占总就业人数中高。由于技术研发投入的营收周期长，产出效率难以衡量的特点，相比于其他企业，它们面临更高的风险和竞争。本文拟通过设立模型，对研发投入规模排名全球前列的中国企业为获取稀缺资源而付出的研发投入的长期经济效益进行进一步的衡量。根据欧盟委员会对全球46个国家和地区的2500家主要企业2017会计年度研发投入调查而发布的《2018年欧盟工业研发投资记分牌》(The2018EUIndustrialR&DInvestmentScoreboard)中的2500家企业名单，整理出研发投入最高的60家中国上市公司作为研究对象[13]。这些企业普遍在全球市场上有一定的地位，2017年研发投入金额均超过10亿元人民币，研发动机强且目的较清晰。以他们为研究对象，即剔除了国内众多获得高新技术企业称号但实际研发活动盲目或仅为获得政府补助的企业研发情况。此外，由于技术特点不同，对不同技术领域进行研发投入，营收周期与经济效益会有差异。为有效衡量企业研发投入对其产出促进的提升作用，使研究成果更说服力，本文将把研究对象根据技术研发特点的不同分类后进行研究。因样本数据数量有限而各企业研发投入领域丰富，不易直接按企业所在技术领域细分为组，本文将企业所涉及技术领域大致分为两类：将技术直接应用至产品以满足顾客需求的“结果技术”、将技术应用于生产制造过程以提高生产效率、降低成本的“过程技术”，分别进行实证分析。主要概念界定研发投入研发活动（research&development），简称R&D。本文定义的“研发投入”的量化指标采用的是企业年报中披露的研发开发科目的数据，指企业在研究和开发阶段所产生的费用的总和。具体包括最初创意的产生、产品小样的设计、后期的验证生产等过程中产生的费用，后期产业化后员工工资等人力成本；生产过程中的原材料成本；生产设备、实验室等的基础建设成本；生产制造过程中产生的其它费用等费用[3]。市场需求及竞争者产品随着时间前进都在变化，一个企业的产品或者服务也必须跟上时代的步伐进行有意义的改造和创新，这就要求企业必须进行相对应的技术研发。通过技术研发来有效的提高产品质量，形成新的成本较低的工艺，从而服务于公司的产品或者服务。研发活动是企业成长的不竭动力和条件，本质上是企业投资策略的表现。企业的研发投入水平，直接影响着企业在市场上的竞争能力。研发活动虽然风险较高、前期投入比较多，但是也具有高收益性。研发过程中具有很多不确定性，包括前期投入中有形资产与无形资产形成的不确定性、形成以后企业将这些成果投入生产是否能创造价值的不确定性、研发活动的收益性是否具有递延效果的不确定性，以及这些无形资产是否会被外泄或抄袭使得企业对技术的知识产权界定不清晰的不确定性。但一旦企业获得了研发活动所创造的成果，企业就拥有了领先于其他企业的科学技术。企业可以凭借这一竞争优势迅速在市场上占有一席之地，获得高额的回报[4]。结果技术与过程技术“结果技术”，即将技术直接应用至产品以满足顾客需求的技术。企业的客户可直接在产品体验中看到企业研发投入的努力，如视觉体验提高、使用效果更流畅、功能多样化等。致力于结果技术领域的主要为传统行业划分中的信息通信制造及服务业、制药与生物技术业、航天航空与军工业等。“过程技术”，即将技术应用于生产制造过程以达到提高生产效率、降低成本目的的技术。致力于过程技术领域的主要为传统行业划分中的化工与新能源开发行业、工业制造与自动化行业、汽车及其他运输设施制造业等。研发产出效率研发产出效率，是指研发投入资金与其所创造价值之间的关系，是反映投资效果的一项指标。企业创造的价值主要指在企业经营期间做出的相关工作所取得的经营成果，可以用主营业务收入、主营业务利润等财务指标来衡量[5]。论文构成及研究方法论文构成本文主要针对两个方面进行研究：第一，分别讨论两种不同技术领域中的企业研发投入动因、影响因素、研发产出的成效特点等；第二，测算不同行业中企业研发投入的产出效率。本文主要将结合企业的研发投入情况与企业发展状况，分析研发投入程度对企业产出和绩效的推动作用。首先，相关文献综述。对企业内部资源基础理论、研发投入创新的相关研究进行较全面的回顾，为实证检验提供理论支持。其次，梳理分析我国不同技术领域中企业目前的研发投入水平，结合其发展情况，理论深入分析我国企业研发投入情况。再次，在理论分析的基础上提出相关假设，建立模型实证分析，主要是通过衡量企业研发投入存量的增加对企业的销售收入、产品成本的影响，以及投入存量的增长率对成本生产率产生的影响分析研发投入对高新技术企业的绩效的推动作用。最后，通过实证结果得到相关结论，为企业提高研发投入效率提出对策和建议。并对本文的研究局限进行总结，争取改进不足之处。研究方法本文整理统计了两个技术领域中企业公开披露的相关数据，对其研发实际投入情况进行了较深入了解。并建立了计量模型，在执行描述性分析、单位根检验、多重共线性检验等计量检验方法后回归得到实证结果，综合资料和客观数据得出研究结论。本文运用规范分析与实证研究，比较全方位地解析了我国高新技术企业研发投入对企业绩效的影响，采取的主要研究方法有以下两种：一，文献分析法。本文在充分查阅国内外有关学术文献和著作的基础上，对企业研发投入对企业绩效的影响的有关研究成果和发展脉络做了梳理和把握，并加以概括和总结，进而找出现有文献的不足和本文的切入点，利用理论分析工具对企业研发投入对企业盈利能力起的积极作用进行了理论分析和论证。二，实证研究法。本文通过选取企业的研发投入数据以及企业经营的财务数据，在以前相关研究模型的基础上逐步加入本研究设计的研究变量改造模型，用描述性统计、多元线性回归分析、稳健性检验等方法对上述理论分析的结果进行实证检验。相关理论及国内外研究状况企业内部资源基础理论企业将其拥有的各类人力、财力、物力资源投入到生产经营活动中，以获得经营收益，同时为了获得持续的竞争优势，企业还不断对各类资源配置进行调整和优化。以1984年沃纳菲尔特（Wernerfelt）发表的“企业的资源基础论”为起点，资源基础理论，是从资源角度研究企业生产经营和市场竞争的主流理论。该理论的代表人物Barney（1991）认为,企业的持续竞争优势建立在企业拥有的有价值、稀缺的、难以模仿和不可替代的资源基础之上。他进一步将企业资源要素划分为物质资源、人力资源和组织资源[6]。随着资源基础观在企业战略决策中地位的不断提升，资源概念得到了扩展，企业获得资源的能力、企业合理分配资源的能力、企业内部稀缺的生产流程、知识管理、信息技术、企业文化都被划入了广义的资源范畴，这些资源对企业战略目标的实现至关重要。理论假设企业具有不同的有形和无形的资源，这些资源可转变成独特的能力，资源在企业间是不可流动的且难以复制；这些独特的资源与能力是企业持久竞争优势的源泉。为学者对企业行为的研究提供了新思路。企业竞争优势根源于企业的特殊的不可模仿的资源，这种特殊资源能够给企业带来经济利益。柯布-道格拉斯生产函数柯布道格拉斯生产函数（cobb-douglasproductionfunction）是学者用来预测国家和地区的工业系统或者大企业的生产的一种经典经济数学模型，该函数假设如果有任何一种投入品为零，则产出也为零，因此每种生产要素都是不可或缺，不能被完全替代的。它采用了边际分析方法，在经济学领域关于分析要素投入对产出的贡献率、规模收益和其他系列问题的研究中被广泛使用，在经济计量学和数理经济学的研究与应用中都具有重要的地位[7]。国内外研究状况目前关于研发投入与产出的研究，普遍集中于对宏观经济领域数据的分析，主要运用实证分析方法，通过构建模型（柯布－道格拉斯生产函数模型等），以数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）为代表的非参数方法等对科研投入与产出绩效的相关关系进行分析。许多经济学者也用全要素生产率来分析企业研发投入对某些具体行业生产率的影响。同时研究关注不同资金来源的科研投入，如政府投入与企业投入对产出的溢出效应的差别分析。以及研发投入产出效率相关的外部因素，主要集中在市场竞争程度和企业规模方面。还有些学者关注研发投入对产出的滞后效应，结果显示研发经济效果与支出之间具有至少2年的滞后效应。Griliches（1979）最早利用柯布-道格拉斯模型和其含纳的企业内生增长理论研究了企业研发投入对其生产效率的影响，结果表明两者之间存在显著的正向关系[8]。在后续研究（1986）中新增了大量企业样本量后，也得出研发投入对生产力增长率的贡献为正的结论，其中基础研究的研发支出相比其他支出对生产力的提升更重要。Koellinger（2008）对不同创新类型对营业收入增长的影响进行了实证分析，结果表明无论对于互联网还是非互联网的企业，研发投入都对营业收入的增长产生了正向影响。但当提高技术创新投入强度，利润并没有一定随之增加[9]。毛育晖等（2014）收集了我国中小板上市的高新技术企业6年的观测值，基于扩展的柯布-道格拉斯生产函数分析企业资源投入与产品成本的关系，以及资本存量增长率的调整对产品成本生产率的影响。结果表明，企业营销资源和研发资源投入可以降低企业的成本，而人力资源投入会提高企业的成本；企业以高于销售收入增长率的速率对发资本存量进行投入能提高产品成本生产率，而以高于销售收入增长率的速率对人力资本存量进行投入则会降低产品成本生产率[10]。吴延兵（2006）基于扩展的柯布－道格拉斯生产函数，运用中国2002年制造产业的横截面数据对R&D与生产率之间的关系进行了实证检验。尤为值得参考的是，文章额外考虑了R&D的测量问题：选择存量还是流量、R&D的双重计算问题：R&D投入在数据定义上与同进入生产函数的物质资本投入、劳动投入的重复性、以及生产函数模型被解释变量的选择问题：是销售增加值还是销售产值。分别估计了两种不同的生产函数模型,在控制了市场因素和产权因素的影响后，结果表明R&D对生产率均有显著的正相关关系[3]。上官小放等（2013）选择了江西省高新技术企业的截面数据，构建对数型的柯布－道格拉斯生产函数模型，以市场结构、企业规模和融资能力等作为虚拟变量，对江西省高新技术企业科技投入对产出的溢出效应进行了分析。结论表明，科技投入与企业经营业绩有显著的正相关关系，但政府科技投入的作用小于企业科技投入；企业规模的扩大、行业集中度的增加和国有产权比重的降低对企业科技投入产出绩效的提高有促进作用[4]。陈鲁夫等（2017）参考“钻石模型”理论，将创新绩效的影响因素划分为五类，以新一代信息产业为研究对象，利用5年的数据，采用多元回归模型对该产业创新绩效的影响因素进行实证分析。结果表明：众多因素共同影响时，新一代信息产业的生产要素、需求多样性、相关产业以及政府等因素对创新绩效影响更显著，而市场规模、竞争等因素的影响没有通过显著性检验[11]。

中国企业研发投入现状众所周知，我国投入研发经费的企业数量及金额虽然规模巨大且处于世界前列，但企业研发投入占销售收入的比例相较于其他国家企业依然较低。在高新技术领域中，由于技术创新产出大多数为新技术与新业态的结合，要受较多的不确定因素影响，如技术复杂性、技术价值可评估性、市场需求的不确定性、竞争环境的变化风险等。笔者通过在审计实习期间对多家高新技术企业的实地考察了解到，由于我国对通过高新技术企业认定的企业给予大幅税收优惠的做法，不少处于高新技术边缘行业如文娱业、危废处理业的中小型企业，在市场竞争激烈的压力下实际并不具备自主研发的动力，为达到研发投入金额占销售收入4%的高新技术企业认定目标，虚报研发项目，将一般经营费用转移归属至研发部门中，或研发目的短视化乃至性质已变，导致研发投入金额虚高。虽从统计数据上看，研发投入强度水平已有较大提高，但实际我国企业仍然于趋向于依靠低生产要素成本的经营模式发展，并没有形成内部创新驱动的内生性增长模式，与一般定义上的企业为获取稀缺资源和特定优势而付出的研发投入内涵不一致。直接以高新技术企业作为研究对象，数据的准确性难以得到保证，研究结果的有效性也不高。因此，以下讨论主要围绕本文的研究对象：入围于2018年12月17日颁布的2018年欧盟产业研发投入记分牌（以下简称为记分牌）的中国企业展开。记分牌考察了2017年度研发投入最多的前2500家公司，分布在46个国家。每家研发投资超过2500万欧元，总额达7364亿欧元，占全球产业研发投入的90%左右。其中，榜上前50名企业就占据了2500家中的40%，仅1家为中国企业。2500家公司中，美国公司（778家）研发投入占全球产业研发投资的37.2%，日本（339家）占13.6%，中国（438家）占9.7%，来自其他地区的公司（945家）占39.5%[13]。中国企业在记分牌中研发投入金额排至美国与日本之后且仅占10%的表现，与研发投入总量达到全球33.18%的统计结果比对可知，中国企业的研发投入集中度较低，由于研发投入的企业数量多，单体投入金额小，虚增的可能性更高。入围记分牌的中国企业技术领域根据记分牌报告中的分类分布如图2.1所示，该图也代表了我国研发资本投入的主要技术领域分布，电子信息通信（ICT，在记分牌中定义为互联网、电脑软硬件、电子设备组件、远程通信设备等）占约48.4%，其次为汽车及其他运输设施制造领域，占约11.4%。图2.1中国入榜企业研发投入金额占比本文将其中的电子信息通信制造及服务业、制药与生物技术业、航天航空与军工业归于“结果技术”领域，化工与新能源开发行业、工业制造与自动化行业、汽车及其他运输设施制造业等归于“过程技术”领域。从图2.2所示的按行业划分的过去近10年间全球R&D投资额变动趋势可了解到，过程技术领域的研发投入相较结果技术领域规模较小，增长幅度也相对温和。注：由欧盟联合会根据研发数据的可得性对1674家公司统计得到[13]。图2.2中国入榜企业研发投入金额占比实证分析提出假设本文的研究对象为在全球市场上有一定的地位，2017年研发投入金额均超过10亿元人民币，研发动机强且目的较清晰的企业。以它们为研究对象，即剔除了国内众多获得高新技术企业称号但实际研发活动盲目或仅为获得政府补助的企业研发情况。差异化和成本领先是这些企业开展研发活动的两个战略性方向。通过产品差异化战略，企业可获得独特的竞争优势，进而创造独特的现金流和新的利润。而成本领先战略通过技术创新、开发新的生产线和机器设备、改变生产配方、直接减少原材料和能耗等手段降低企业生产成本。同时，提高科研创新能力，可以加快企业产品更新换代速度，推出竞争力强且能有效满足消费者需求的优质产品，降低废品率。因此，本文认为研发投入可提高收入、降低产品成本，提出假设1：H1：企业研发投入存量的增加在带来销售收入的同时会降低企业产品成本。但从企业家的角度考虑，他们不仅关注降低成本，同时关注销售收入的扩大、市场影响力的提高，从而达到利润增加的目的。通常情况下，研发资本存量被企业视为获取稀缺资源的基础和实现收益增长的调节杠杆。通过对资本存量的调整，带动企业生产率更大程度地增长。故本文也将讨论资本存量的投入调整对产品成本生产率的影响，提出假设2：H2：企业研发投入存量增长率的增加会提高企业产品成本生产率。因本文将样本企业分为结果技术领域及过程技术领域两种，因此另提出假设3、假设4，对应第二组过程技术的企业样本模型。模型推导与构建根据企业资源基础理论，本文从投入产出角度出发，对传统的柯布道格拉斯生产函数进行扩展，将研发投入存量引入生产要素，加入若干控制变量，探索研发投入对企业绩效的影响。为寻求发展，企业将其拥有的资源分配到研发活动和人力活动等中，为生产提供所需的各种条件。企业在每个期间对研发活动和人力资源活动的投入存在累积效应，形成资本存量。企业资源投入对生产率的影响存在滞后效应，因此采用资本存量更能完整地反映企业资源投入与生产率的关系。若企业在会计年度t对研发活动的投入占当年销售收入Yt的比重为Srt，研发资本存量Rt的增加值与SrtYt成正相关关系。随着科技不断进步，已有的技术不断被淘汰取代，企业的研发成果会逐渐失去竞争力，逐渐因为过时被新产品和服务所追赶和替代。因此，企业的研发资本存量也会因为科技发展而随着时间以每年e的速度减少。故企业研发资本存量的增加值可以表示为：∆R企业是物质资本和人力资本两种生产要素的博弈均衡，两种生产要素相互作用，就能产生剩余，即企业价值与任一单独要素创造的价值之和的差额。企业业绩的好坏与企业拥有的人力资本存量大小密切相关。令企业在人力资源活动上的投入与销售收入的比值为Sht，人力资本存量Ht的增加值与ShtHt正相关。同样，人力资本存量也会随着时间以每年ｆ的速度减少，这是因为：首先，在当今知识经济时代，知识更新换代的速度不断加快，使原有的知识和技能变得相对落后，无法满足新技术和设备对人的要求；其次，劳动者的身体健康水平随着年龄增加而逐渐降低，劳动生产力下降；最后，环境变化使得劳动者原有的经验失效。因而，企业人力资本存量的增加值可以表示为：∆H企业的收益依赖于企业的研发资本存量和人力资本存量这两个生产要素的作用，同时还依赖于企业的产品成本。新古典经济学的生产函数可以很好地估计产业内生产要素的弹性，其中柯布－道格拉斯生产函数因其简单直观的特点成为实证研究学者最普遍采用的函数形式。因此，本文用柯布－道格拉斯生产函数的形式刻画上述三种企业资源投入与产出的关系，并且假设规模收益不变，则企业资源投入与产出之间的函数关系可以表示为：Yt其中，Yt为销售收入，θ为生产系数，Ct为生产成本。Rt和Ht分别代表营销资本存量、研发资本存量和人力资本存量，α、β分别代表研发资本存量和人力资本存量的产出弹性，1-α-β是产品成本的产出弹性。为研究研发资本存量和人力资本存量的增长率对产品成本生产率的影响，本文给出资本投入增长率与销售收入增长率的关系式如下：atgt为企业在t期的销售收入增长率，at是企业使研发资本存量增长率等于销售收入增长率的控制参数，bt是企业使人力资本存量增长率等于销售收入增长率的控制参数。为使行业竞争中位于前列，企业会努力使销售收入增长率达到或超过行业平均水平，为此，这些企业需要考虑是否将相关资本投入增长率与对应的销售收入增长率进行匹配。当参数at与bt等于1时，表示企业选择与实际销售收入增长率的速率增加研发与人力资本存量；当参数大于1，表示企业选择以小于实际销售收入增长率的速率增加资本存量；参数小于１，则表示企业选择以大于实际销售收入增长率的速率增加资本存量。将式（1）代入式（4），得到：Rt将式（2）代入式（4），得到：Ht=b将式（5）和式（6）代入式（3）可以得到：YtCt=θ对式（7）等号两边取对数，可得到本文初步模型：lnYtC式（8）中at、bt和gt的取值即可能为正，也可能为负，由于负数取对数无意义，本文参照毛育晖等（2014）的做法，在不改变变量单调性的情况下，将gtatlnYtCt=λ0+其中，RVEi,t代表技术领域i在t期的平均收入增长率；Field代表样本企业类型，Field=0表示致力于“结果技术”领域的企业。Field=1则代表致力于“过程技术”的企业。本文对研发资本存量和人力资本存量的计算采用永续盘存法，以研发资本存量为例，第t期的研发资本存量等于t-1期的研发投入加上t-1期的研发资本存量，再减去原研发资本存量在t-1期的损耗，即：R其中，Et-1是t-1期的研发投入量，Rt-1是t-1期的研发资本存量。只要确定基期研发资本存量，即可推算每个年度的存量值，基期存量计算公式如下。其中，gR是企业历年研发投入的平均增长率。R指标选取根据数据的可得性，企业资本投入产出用企业销售收入度量，产品成本用销售成本度量，数据分别使用企业年报中的主营业务收入和主营业务成本指标数据。研发投入数据来自年报附注中披露的年度研发支出项目，人力资源投入数据来自现金流量表中的支付给职工以及为职工支付的现金项目。行业平均收入增长率则从中国统计年鉴中各行业的收入数据整理得到。各变量定义如表3.1所示：表3.1变量定义变量类型变量名称变量符号变量定义及说明主变量销售收入Y选取企业报表中的主营业务收入产品成本C选取企业报表中的主营业务成本研发投入R&D研发支出人力资本投入H支付给职工以及为职工支付的现金研发投入占比Srt研发投入/销售收入人力资源投入占比Sht人力资源投入/销售收入控制变量技术领域企业平均收入增长率RVEi,t技术领域i在t期的平均收入增长率企业所处技术领域Field取值为0、1分别表示致力于“结果技术”、“过程技术”领域的企业计量统计为使研究结论更具有实际意义和参考价值，选择研发动机强，研发活动规范且已形成规模的大型企业为研究对象。本文根据欧盟委员会对全球46个国家和地区的2500家主要企业2017会计年度研发投入调查而发布的《2018年欧盟工业研发投资记分牌》中的2500家企业名单，整理出研发投入最高的60家在2012年前已完成上市并披露财务报表的公司作为研究对象。由于研发数据披露的限制，收集2012至2017共6年的观测值，组建平衡面板数据。数据来源于巨潮资讯网、Wind数据库、各国外证券交易所网站及各公司官网，运用Stata12.0进行统计分析。以下分析中，结果技术模型对应的是处于“结果技术”领域的企业为样本，即field=0的模型结果；过程技术模型对应的是处于“过程技术”领域的企业为样本，即field=1的模型结果。描述性分析模型中涉及的变量描述性分析见表3.2。表3.2变量描述性分析变量名称均值标准差最小值最大值Y347,953.24342,059.16140.182,502,661.24C319,554.93313,550.99114.331,070,440.11R&D39,316.9347,735.144.72220,881.20H6,212.954,965.062.5044,686.74RVEi,t0.190.21-0.053.23注：Y、C、R&D、H的计量单位为十万元。从上表可看出，2012年至2017年间企业收入最大值为25,026,612万元，最小值1,401.83万元，标准差为342,059.16；企业研发投入最大值2,208,812万元，最小值1143.37万元，表明样本企业之间存在较明显的规模差异。单位根检验在进行实证回归分析之前，为避免数据的时间序列性破坏计量模型中随机抽样的基本假设，出现“伪回归”现象，首先对各变量进行平稳性检验[16]。本文采用ADF单位根检验方法，结果如表3.3所示：

表3.3变量ADF检验变量名称检验形式ADF检验值临界值显著性水平是否平稳结果技术模型lnSrt(C,0,3)-3.988697-3.1199105%是lnSht(C,T,0)-3.417235-3.31034910%是lng(C,0,4)-3.089976-2.71375110%是lng(C,T,4)-3.444799-3.38833010%是RVE(0,0,4)-3.078136-2.9868671%是过程技术模型lnSrt(C,0,3)-3.198535-3.1145695%是lnSht(0,0,4)-3.059656-2.88610110%是lng(C,0,4)-3.971867-3.3209695%是lng(C,0,3)-3.143564-2.77112910%是RVE(C,T,1)-4.596832-3.9333645%是结果表明，在10%的显著性水平下，所选变量的数据均不存在单位根，呈现平稳关系。多重共线性检验其次，为避免多重共线性导致方程回归系数估计的精度降低，分别对两个模型进行多重共线性检验。结果如表3.4所示，本文模型中所有变量的VIF值小于10，不存在显著的多重共线性，表明两组模型都可以通过检验要求。表3.4变量多重共线性检验变量结果技术模型VIF过程技术模型VIFlnSrt4.434.08lnSht5.688.78lng3.645.56lng6.356.45RVE5.465.34Hausman检验本文先后采用固定效应模型和随机效应模型进行了回归，然后进行Hausman检验，检验记过的p值为0，表明固定效应模型更有效。模型回归与结果分析在计算资本存量时，研发资本折旧率及人力资本折旧率均取现有文献中普遍采用的15%，即e=f=15%,以此刻画企业每年资本存量减少的比率。表3.5给出了面板数据最终采用的固定效应模型的变量系数回归结果。表3.5固定效应模型实证结果变量结果技术模型过程技术模型lnSrt0.160582**0.197538***lnSht-0.208355**-0.316585**lng1.041506**0.946456*lng-1.345454*-2.535253*RVE0.1454630.132435Field—0.100934ε-12.435565-18.32455*注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。实证结果显示，两组模型中的γ1、γ2均非常显著，表明企业研发资本投入和人力资本投入都与产品成本有显著相关性。根据函数（8），建立二元一次方程组，可分别计算出结果技术模型中研发资本的产出弹性α=0.1014，人力资本的产出弹性β=-0.1392；过程技术模型中α=0.2136，结合函数（3）可发现，α为正表示研发活动成果对降低企业产品成本有重要影响，增加研发资源投入可以在实现销售收入的同时降低产品成本，β为负则表示增加人力资源投入会实现销售收入，但同时也提高了产品成本。结果技术模型中，研发资本投入变化率每增加1单位，就会带来0.1014单位的销售收入提高，1.0378单位的产品成本降低；过程技术模型中，研发资本投入变化率每增加1单位，就会带来0.2136单位的销售收入增长变化率，1.0655单位的产品成本降低变化率。假设1和3得到验证。且易知，过程技术模型中，研发资本投入的回报更高。这可能是因为过去6年间，过程技术企业的产品市场需求更旺盛。以汽车行业为例，在长期供不应求的情况下，通过技术工艺扩产能带来的增长空间相较于客户群体有限的信息技术企业市场更广阔。而由从江南春等（2015）及吴丹丹等（2018）的研究结果可知，研发强度对企业盈利能力存在长达3年的滞后效应[14]，对于结果技术企业如医药制造业滞后效应更大，4年前的研发投入对企业价值的影响最具有统计学上的显著意义[15]。因此，所选2012至2017年样本体现的是企业于2009年至2014年的研发投入的成果，当时结果技术企业的研发投入成果虽有很强的前瞻性，但仍未得到突破性的能被市场普遍接受的成果。根据实际经济情况来看，人工智能技术也仅在近两年才出现在人们日常生活中并被普遍关注。也许目前根据可得的数据，并不足以得到企业完整的绩效增长结果，因此无法准确衡量过程企业研发成效，有待未来进一步的跟进评估。企业在研发资本存量和人力资本存量增长率上的调整行为对产品成本生产率的影响可从系数γ3、γ4看出。两个模型的回归结果均显示γ3显著为正，表明企业通过提升研发资本存量的增长率可以提高企业产品成本生产率，支持假设2人力资本的产出弹性β与系数γ4均显著为负，表示增加人力资源投入会实现销售收入，但同时也提高了产品成本，且通过提高人力资本存量增长率，不能达到提高产品成本生产率的目的。这可能是因为样本企业因为其国际影响力的增加，为乘胜招揽更多高质量高学历人才，并迫于竞争压力及内外部期望，提高了员工福利水平，导致人力资本成本过高。人力给企业带来收益的同时，也削弱了产品的价格竞争力[10]另外，企业平均收入增长率的系数γ5

建议与启示建议企业为应对市场环境变化和竞争所制定的资源配置决策对企业价值的形成具有极其重要的作用。在制定企业战略和配置资源的过程中，企业要关注于资本存量增长率的调整。一方面，企业可通过计算研发投入和人力投入关于产品成本的弹性来寻找降低产品成本的机会，寻找公司战略中有偏差和短视的决策并及时调整；另一方面，可监测企业根据知识发展情况（销售收入增长率）而采取的对应资源配置策略（根据销售收入增长率确定各种资本存量投入的增长率）是否有效。对于结果技术企业而言，虽实证结果显示，研发投入的产出相较过程技术企业不高。但这仅为基于企业于2009年至2014年的研发投入在截止2017年展现的成果。结果技术的自身特点在于从研发投入到产生成效的时间跨度大、具有重塑人们未来生活的潜力。当研究的时间区间延长，可能会显示不同的结果。因此，结果技术企业更应坚持于长期利益，在研发的道路上浅尝辄止可能会导致研发失败，得不偿失。总结与研究局限本文用销售收入和成本，以及产品成本生产率代表了企业研发战略执行的总体结果，并突出了研发资本和人力资本存量的增长率对成本生产率的重要性。由于主客观条件的限制，本文仍存在一定的局限性，总结如下。一，将样本企业分为结果技术与过程技术两类，但实际上，部分的研发活动所涉及的技术领域多样，难以直接根据欧盟联合会对其所在行业的划分而分类。两组样本中企业的归属具有一定主观性；二，研发费用的数据来自企业披露的年度财务报告，但因各企业关于研发费用的会计认定方法不同，可比性会在一定程度上削弱；三，研发投入与企业绩效的关系受到众多因素的影响，比如国家经济政策导向、企业家决策、竞争市场环境等，而本文考虑到数