投入与企业绩效

　　一、引言
　　研究与开发（以下简称研发）是企业技术创新的关键，也是提高企业竞争力的主要途径。由表1可以看出，20102014年我国Ramp；D投入的金额逐渐增加、强度逐渐增强，说明我国重视研发投入，希望通过研发投入来提高我国的创新能力。因此，Ramp；D投入对企业绩效的影响受到很多学者重视，相关研究也数不胜数。由2014年《中国统计年鉴》可知，按执行部门分，研究机构、企业、高校以及其他部门2014年的科技经费投入所占比例分别为14。80、77。30、6。90、1。00。20122014年企业的科技经费投入占全国研发投入经费的比例达到70以上，说明企业已经成为研发投入的主体。
　　本文选取创业板上市公司20122014年三年数据，运用Spass20。0软件，建立多元线性回归模型分析研发投入和企业绩效的关系，并分析研发投入是否存在滞后影响，希望通过研究能引起创业板公司对于Ramp；D投入的重视，合理支配研发支出，提高企业创新能力，谋求更好的发展。
　　二、理论分析与研究假设
　　（一）研发投入与企业当期财务绩效
　　研发投入与企业绩效的研究有三种不同的结果：一种认为Ramp；D投入与企业绩效存在正相关效应。Fortune和Shelton（2012）对303家美国医药行业公司的实证研究发现Ramp；D活动与企业绩效呈显著正相关。薛云奎、王志台（2001）利用上海交易所19961999年的数据证明了单位无形资产（研发支出）对企业经营业绩的贡献要高于固定资产，持续期较长且作用逐年增强。王晓婷（2015）研究发现Ramp；D投入强度与主营业务利润率和托宾Q值呈显著的正相关。一种认为Ramp；D投入与企业绩效存在负相关效应。郭研、刘一博（2011）以中关村的600家高科技企业三年的数据进行研究，发现高科技企业的企业规模与研发投入密度显著负相关，这种负相关关系受到国家优惠政策和市场压力影响。陆玉梅、王春梅（2011）运用99家上市公司年报的数据进行分析，认为当期的投入和上市公司经营绩效之间负向相关。还有一种认为，Ramp；D投入与企业绩效不存在相关效应。梅雪、韩之俊（2006）选取我国A股市场上的高科技上市公司为样本，研究了20002002年间高科技上市公司披露的净资产收益率与研发费用之间的关系，研究显示，公司净资产收益率与企业的研发费用之间不存在明显的相关关系。黎玉琴（2006）选取我国沪市3007家上市公司的20002004年数据进行研究，发现无形资产对企业经营业绩存在正向的影响，但是影响程度较小。
　　综上所述，研发投入对企业绩效的影响并没有确切的定论，因此，本文选择创业板上市公司进一步分析创业板中研发投入对企业绩效的影响。根据文献综述和相关理论基础，由于企业的研发投入是一项投入资金多风险大的项目，不仅影响企业的短期财务绩效，而且能够通过研发产出持久地影响企业的价值，综上，本文提出假设：
　　假设1：创业板上市公司研发投入与企业财务绩效负相关。
　　假设2：创业板上市公司研发投入与企业上期托宾Q值正相关。
　　（二）研发投入对企业绩效的滞后效应
　　一部分学者认为我国研发支出的投入与产出之间存在滞后效应，从而影响企业研发支出的投入速度和规模。王君彩、王淑芳（2008）选取电子信息行业为样本，通过从微观层面对企业研发投入和企业业绩的相关性进行分析，发现我国企业研发投入不能显著地影响企业的业绩，两者的相关系数较低，研发投入强度对企业业绩存在滞后效应。一部分学者认为我国研发支出的投入与产出之间不存在滞后效应。任海云、师萍（2009）选择71家制造业企业，实证分析公司Ramp；D投入和绩效的关系，研究发现研发投入和公司业绩显著相关，可是并没有发现研发投入的滞后效应。
　　由于研发活动能按照计划逐步推进，研发成果能够陆续形成并运用到企业中，会在企业中逐渐形成效应，对企业以后年份的財务业绩起到积极的作用。因此，本文提出以下假设：
　　假设3：创业板上市公司研发投入对企业的财务绩效存在滞后效应。
　　假设4：创业板上市公司研发投入对托宾Q值存在滞后效应。
　　三、研究设计
　　（一）样本选择与数据来源
　　从表2可以看出，在创业板中，制造业、信息技术服务业占比高达90左右，其中制造业占比最高。《2014年全国科技经费投入统计公报》中指出，制造业位于研究与试验发展（Ramp；D）经费投入超过500亿元的行业大类中。因此，选取创业板上市公司作为原始样本更加具有说服力。本文以20122014年连续三年披露研发费用的创业板上市公司为样本，剔除ST、PT类上市公司，以及数据缺失的公司，最终选取250家创业板上市公司。本文数据主要来自上市公司年报、国泰安数据库。
　　（二）变量设计
　　1。自变量：Ramp；D投入一般包含资金投入、技术人员的投入等能够量化的投入，由于企业的规模不同，研发投入不同，因此，选用相对数衡量更加准确。同时，由于企业对于研发人员的披露存在太多的不确定性，有些企业将公司内的技术人员与研发人员一起披露，导致信息不正确；有些企业为了公司机密不披露企业中的技术人员构成，因此，给相关研究带来阻碍。
　　基于种种导致研究结果不确定的原因，本文仅选择研发投入强度来衡量企业的Ramp；D投入。即研发强度研发费用营业收入。
　　2。因变量：企业通过研发投入一方面给企业带来专利等无形资产的增加，另一方面能够增加企业的绩效，提高企业的价值。但是，由于专利的质量良莠不齐，有些专利根本不能给企业带来积极的效益，专利产出不能当作衡量指标。一般来说，企业绩效通常从发展能力、盈利能力、创新能力以及市场价值四个方面来衡量，学者们在研究企业财务绩效时，通常选择单一指标进行。本文从盈利能力与发展能力两个方面构建财务绩效的综合评价指标，通过因子分析的方法，构建综合评价指标F。见表3。
　　根据降维后的结果得出的KMO值为0。760，Bartlett检验的卡方值为7667。804（p0。000）。从以上两项统计指标的检验可以得知，表3中设计的绩效评价指标数据适宜做因子分析。进行因子分析之后，提取特征值大于1的两个公因子，特征值方差的累积贡献率为87。182。这两个公因子从影响新材料企业的盈利和成长方面来评价企业的综合绩效，用它们来考核企业经济效益具有87。250的可靠性。对公共因子进行方差最大化正交旋转以使提取出的因子实际意义更容易解释。根据各成分得分系数，得到两个主成分的线性方程：
　　F10。193ROA0。214ANIR0。214ROE0。080NPG0。093OPG
　　F20。151ROA0。079ANIR0。032ROE0。527NPG0。510OPG
　　以各主成分指标的方差贡献率占方差累积贡献率的比重作为权重进行加权汇总，计算得出各年各企业财务绩效的综合得分。综合得分计算公式如下：
　　F（63。025F124。225F2）87。250
　　3。控制变量：除了Ramp；D投入之外，其他一些变量也会影响企业财务绩效。因此，将现金实力（Flash）、资产负债率（LEV）和公司规模（SIZE）作为企业Ramp；D投入的控制变量。相关的变量定义及计算公式见下页表4。
　　（三）模型构建
　　根据以上变量的定义，构建模型如下：
　　模型一：
　　Ft01Ramp；Dt2Sizet3Flasht4LEVt5Year0
　　Qt01Ramp；Dt2Sizet3Flasht4LEVt5Year0
　　模型二：
　　Qt101Ramp；Dt2Sizet13Flasht14LEVt15Year1
　　Ft111Ramp；Dt2Sizet13Flasht14LEVt15Year1
　　模型一用來检验Ramp；D投入对企业当期绩效的影响；模型二用来检验Ramp；D投入对企业绩效滞后一期的影响。
　　四、实证分析
　　（一）描述性统计（见表5）
　　国际上一般认为企业研发费用占到企业销售收入的2才能维持生存；研发费用达到销售收入的5才具有竞争力。表5显示，20122014年，创业板上市公司的研发投入强度几乎全部在25以及大于5的区间中，说明创业板的上市公司已经达到具有竞争力的水平。
　　从表6可以看出，创业板上市公司的Ramp；D投入的方差较大，说明不同企业Ramp；D投入相差较大，这种特征也表现出Ramp；D投入的高风险性和不确定性，以及有些企业的Ramp；D投入远远不够，应该加大Ramp；D投入。企业财务杠杆的差距也很明显，说明不同企业有着不同的资本结构。
　　（二）相关性分析（见表7）
　　由表7可以看出模型1中各变量之间的相关性，Ramp；D投入与企业的综合财务指标F相关系数为负，并在1水平下通过检验，Ramp；D投入与企业价值（Q）相关系数为正，并在1水平下通过检验。变量之间的相关关系大部分在5水平下通过检验，说明相互之间影响较弱。
　　（三）回归分析（见表8）
　　表8列出了Ramp；D投入与财务综合指标、托宾Q的回归结果。可以看出，研发投入与企业当年的总资产报酬率的回归系数为0。013，在99的置信区间内显著负相关，这说明创业板企业当年的研发投入力度过大，会导致企业的绩效出现骤然的下降，故假设1成立；研发投入与企业上年的托宾Q值的回归系数为0。0165，在90的置信区间内显著正相关，投资者在当年就对Ramp；D投入做出了积极的反应，对企业价值做出正确的评估，显然，企业的研发投入对企业市场价值的增加具有积极的作用，故假设2成立。结合表8、下页表9中Ramp；D投入对滞后期间企业绩效的回归结果，可以发现，研发投入对企业滞后一期的财务综合指标呈现负相关、与当期托宾Q值呈现正相关。这可能是由于创业板的企业大多是制造业与高新技术产业，其创新投入的期间比较短暂，能够出现立竿见影的效果，能够在当期提高企业的价值，同时，由于企业能够在财务报表中披露自己的研发投入信息，根据信号传递理论，这种现象能够给报表使用者如供应商、顾客等传递出企业发展良好的信号，使得顾客能够更加倾向于购买该企业的商品，从而不断提高企业的信誉，增加企业的市场价值。
　　五、结论与建议
　　（一）结论
　　本文以创业板250家公司20122013年Ramp；D投入强度为研究样本，分析了Ramp；D投入强度对企业绩效的影响以及其滞后效应。研究表明：（1）研发费用投入能够对托宾Q值产生正效应，而对企业财务绩效综合指标产生负效应，因此，企业可以通过合理地调整企业的研发投入来增加市场价值。（2）研发费用投入对企业财务绩效综合指标存在滞后效应，这是由于创业板公司的研发投入比较盲目，没有用长远的眼光看待问题，只看重眼前的效益，没有真正掌握核心技术，只是片面地进行模仿，没有进行自主的研发。
　　（二）建议
　　（1）注重原始创新。创业板公司对于研发投入存在一定的盲目性，正是由于创业板中的企业大多是制造业和高新技术产业，因此更应该注重研发投入的效率，应该尽可能注重原始创新，真正地掌握企业的核心技术，这样才能给企业注入新的活力，让企业能够与国际接轨。（2）拓宽研发费用投入的资金来源，合理规划资金结构。投资者要理性看待企业的研发活动，研发活动伴随着的不仅仅是高收益，还具有高度不确定性和高风险性。随着研发投入的增加，研发费用占用了大量资金，与研发活动相关的负债给企业带来了沉重的负担，造成企业的经营风险和破产风险。研发费用投入并不一定转变为无形资产，可能会存在项目搁浅或失败的情况。投资者要做到理性投资，防范相关投资风险。（3）积极开展合作研发。创业板公司规模小、人员资金不足，加之研发工作量大、成本高、周期长，难以实现独自研发。企业自主创新能力的培养离不开外部的帮助。合作研发是提高研发资源利用效率、缩短研发周期、实现资源共享、降低企业研发风险的重要途径，最终可以提高整个企业的研发效率和研发水平。
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　　作者信息：
　　刘雪瑶，女，北京工商大学硕士研究生；主要研究方向：财务管理理论。
　　张敏，女，中国矿业大学硕士研究生；主要研究方向：会计理论与方法。