下面是小編為大家整理的新常態下R,供大家參考。
1 新常態下R&D投入對企業財務績效影響探究
摘要：文章以無錫制造業上市公司為研究對象，選取其 2012～2015 年的 R&D 投入數據作為自變量，同時利用因子分析法得到財務績效得分作為因變量，通過對兩者進行實證分析，以探究 R&D 投入對無錫制造企業財務績效的作用。結果發現，無錫制造業上市公司普遍研發投入不足，自主創新能力薄弱。當年的 R&D 投入與財務績效沒有顯著的關系。但是 R&D 投入具有滯后性，滯后 j 年（j=1，2，3）的 R&D投入對財務績效有正向調節作用，并且該影響程度在 2012～2015 年期間隨著時間的滯后呈現出先增加后減少，即倒 U 形變化趨勢，滯后第 2 年的 R&D 投入對公司財務績效的促進作用最強，顯著性水平最高。
關鍵詞：R&D 投入；財務績效；無錫制造業上市公司
一、引言
近年來，我國經濟發展邁入新常態階段，由原來的高速增長轉為中高速增長，經濟結構亟待優化升級，發展動力由要素和投資轉向創新驅動。無錫是中國民族工商業的發源地之一，自經濟進入新常態以來，不斷推進供給側結構性改革和創新驅動發展戰略，由此其發展也取得了顯著性進步，成為“中國制造 2025”試點示范城市群之一。2016 年，工業投入增長 7%左右，規模以上工業總產值增長達 3%。然而無
2 錫制造業仍然存在一些問題，具體表現在自主創新能力薄弱，科技研發投入不足，創新成果轉化能力不強，核心技術和自主品牌匱乏，與發達國家差距甚大。2016 年，全社會R&D投入僅占比2.82%，而發達國家R&D投入強度一般在5%～10%。隨著新一輪智能制造變革興起，企業要想增強自身的核心競爭力，應當關注研發能力的提高，讓創新成為制造業提質增效的新引擎。無錫制造業是全國具有代表性的產業，研發投入和財務績效之間的關系不乏其自身的特點，面對新常態下的宏觀發展背景，其要想實現創新轉型升級，是否應該增加 R&D 投入，R&D 投入的效果如何，其對公司財務績效的影響怎樣，這些都成為公司管理層和學術界迫切需要解決的問題。
二、文獻綜述
Leonard，William N.（1971）選取美國制造業 1957～1967年的數據作為樣本，發現R&D投入從第二年開始與銷售、資產及凈利潤增長率存在正相關關系。Valdermar Smith， Mogens Diling-Hansen 等（2004）通過 C-D 生產函數模型，探究 R&D 資金投入與技術產出之間的關系，得出研發投入具有滯后性，其累積產出回報率在 9%～12%之間。VanderPal Geoffrey A.（2015）以 1979～2013 年間 103 家高科技制造企業為樣本，得出研發投入對企業經營績效、利潤增長和市場價值有正向促進作用。周亞虹，許玲麗（2007）對 21 家
3 民營企業 14 個季度的面板數據進行研究，得出 R&D 投入與企業業績呈現倒 U 型關系，業績彈性最明顯時為 R&D 投入后的第三個季度。仇云杰，魏煒（2016）基于 PSM 匹配法，重新考察了研發投入對財務績效的影響，結果表明研發行為能有效提升自身績效 3%。陳霞（2017）運用創業板上市公司為樣本進行研究，同樣支持了上述結論。但是王君彩，王淑芳（2008）通過對電子信息制造業 R&D 投入與業績的回歸分析，認為兩者的正相關關系并不顯著，隨后，李濤，黃曉蓓，王超（2008）對信息業和制造業的研究也得出了相同的結論。也有學者認為 R&D 投入對財務績效具有負向調節作用，其中陸玉梅，王春梅（2011）使用 2005～2008 年期間 99 家上市公司的?稻藎?研究表明兩者之間存在顯著的抑制作用。
綜上文獻，不同行業或地域的制造公司，由于 R&D 投入性質復雜，研發項目不確定性因素較多，所以 R&D 投入對企業財務績效的結論難以統一。
三、研究設計
（一）樣本選取及數據來源
本文以 2012 年證監會修訂后的《上市公司行業分類指引》為標準，選取了注冊地在無錫的制造業上市公司 2012～2015 年的數據。樣本在選取中遵循了以下原則：一是剔除PT 和 ST 類上市公司，因為這些企業虧損嚴重，研究準確性難以保證；二是剔除研發投入披露不完全或缺少某年數據的
4 上市公司。因此，本文最終選取了在 A 股上市的 32 家無錫制造業上市公司 2012～2015 年期間的數據。所用數據來源于 CCER 和 CSMAR 數據庫，處理與分析主要使用 Spss22.0 和Eviews9.0 來完成。
（二）研究假設
無錫制造業上市公司要想培育自身的核心競爭力，研發活動的持續性投入和自主創新能力的提高是不可或缺的。R&D 投入一方面有助于企業進行技術創新，精簡傳統生產步驟，提高產品產出效率，減少生產資源的投資，從而降低生產成本；另一方面有助于企業的產品創新，為新產品的開發提供資金支持，開辟新的銷售市場進而提高營業收入。因此，R&D 投入的增加可以為企業帶來盈利，進而改善公司的財務績效。本文擬提出如下假設。
假設 1：R&D 投入強度與財務績效存在顯著的正向關系。
研發活動是一個長期的過程，從研發開始到研制成功，再到投入使用都需要不斷地進行 R&D 投入。周亞虹，許玲麗（2007）等學者也都認為 R&D 投入對財務績效的影響具有一定的滯后性。因此，本文擬提出下列假設。
假設 2：R&D 投入對企業財務績效的影響具有滯后性。
（三）變量定義
1. 因變量
即公司財務績效，此處采用財務因子得分來綜合評價。
5 從盈利能力、償債能力、營運能力和償債能力四個方面，從以下 11 個財務指標中進行選取：ROE（營業利潤）、ROE（凈利潤）、ROA、營業利潤與利潤比率、流動比率、營業利潤與流動負債比率、存貨周轉率、總資產周轉率、營業收入增長率、營業利潤增長率、凈利潤增長率，然后運用因子分析法，得到無錫 2012～2015 年每年的因子得分。
2. 自變量
即研發投入強度，其計算公式為：R&D 投入強度=當年R&D 支出總額/營業收入。
3. 控制變量
根據 C-D 生產函數和上述相關研究，發現影響制造企業財務狀況的還有很多。因此，本文用固定資產的對數來控制企業規模對績效的影響。創新產品利潤率對財務績效的作用同樣不能忽視，不過由于其數據難以獲得，引入銷售利潤率作為其代理變量。另外，本文用流動資產周轉率、利潤總額增長率和資產負債率來分別控制企業資產周轉能力、未來成長潛力以及財務杠桿因素。除此之外，還需要考慮年份和行業差異對因變量的影響。本文根據 2013 年制定的《高技術制造業分類》，將無錫制造業分為高技術制造業和非高技術制造業，用以控制行業差異因素。
（四）模型設計
本文擬建立如下模型來檢驗上述兩個假設。
FPi，t=C+β1RDi，t-j +β2CAi，t+β3TPi，t+β4SPi，
6 t+β5ADi ， t+β6lnFAi ， t+β7INi ， t+β8Year2013i ，t+β9Year2014i，t+β10Year2015i，t+εi，t （其中，j=0，1，2，3）
其中，FPi，t 代表第 i 個公司在 t 年的財務因子得分，RDi，t 為第 i 個港?逅鬧禿?j 年的 R&D 投入強度，CAi，t表示企業的流動資產周轉率，TPi，t 表示企業的利潤總額增長率，SPi，t 表示企?I 的銷售利潤率，ADi，t 代表資產負債率， lnFAi，t 為固定資產的對數。INi，t 為虛擬變量，當個體為高科技制造業時，INi，t=1，否則為 0。Year2013i，t、Year2014i，t 和 Year2015i，t 也為虛擬變量，當 t=2013時，Year2013i，t=1，其他年份 Year2013i，t=0；當 t=2014時，Year2014i，t=1，其他年份 Year2014i，t=0；當 t=2015時，Year2015i，t=1，其他年份取 0。C 為常數，主要指企業不可觀測的個體特征，εi，t 為誤差項。
四、實證結果及分析
（一）財務績效的因子分析
1. 有效性檢驗
在運用因子分析法對無錫制造企業財務指標做綜合評價前，首先要檢驗 KMO 值和 Bartlett 值，以此判斷因子分析法適用與否。結果發現，每一年的 KMO 值都在 0.6 以上，當 KMO 值>0.5 時，說明適合做因子分析；Bartlett 檢驗中Sig 值均為 0，說明差異檢驗的 F 值檢驗顯著，表示所選數
7 據取自正態分布總體。
2. 公因子提取
在因子提取時，使用主成分分析法。研究結果得出，2012～2015 年每年的公因子累計貢獻率分別為 87.239%、89.651%、80.499%、89.994%，都大于 80%，說明可以替代原來多個財務指標的信息。然后運用最大方差法進行因子旋轉，分析各個主成分中的載荷值大小，據此對各個主成分因子命名。
3. 因子得分函數
根據因子評分系數矩陣，可以得到其主成分因子得分函數，為節省篇幅，本文以 2012 年為例：
Fi1=-0.062xi1-0.071xi2+0.145xi3-0.062xi4+0.175xi5+0.019xi6-0.108xi7+0.057xi8-0.085xi9+0.158xi10
同理，可以得到 Fi2、Fi3、Fi4 的表達式。
4. 財務績效綜合評價得分
根據因子得分函數，以每個主成分因子的方差貢獻率作為其加權比重，得到無錫制造業上市公司每年的綜合得分函數，最終計算求出每家上市公司每年的財務績效得分。
F2012=0.3832Fi1+0.2263Fi2+0.1607Fi3+0.1024Fi4
F2013=0.4063Fi1+0.2493Fi2+0.1399Fi3+0.1011Fi4
F2014=0.4474Fi1+0.1969Fi2+0.1607Fi3
8
F2015=0.3903Fi1+0.2377Fi2+0.1453Fi3+0.1266Fi4
（二）變量描述性統計
根據無錫制造業上市公司數據，可以得到財務績效和滯后 j（j=0，1，2，3）年的 R&D 投入的統計特征，如表 1 所示。由表得，2012～2015 年的財務績效的標準差是 0.4945，這說明樣本個體間的財務狀況差異較大，該差異或為同一企業不同橫截面上的差異，或為同一時間序列不同企業間的差異。而 R&D 投入強度的最值之間也差別懸殊，最大相差13.56%，這說明無錫制造業上市公司在研發活動和創新投入方面出現了兩級分化嚴重的現狀。
然后根據R&D投入強度數據，分別對樣本企業在不同R&D強度下做數量和分布比例統計，如表 2 所示。由下表可知：有一半以上無錫制造業上市公司的 R&D 投入強度在 2%～5%之間；大約有 1/4 在 2%以下，即研發投入強度還不足國際認可的生存水平；少部分企業研發投入強度超過了 5%，達到了國際上認為具備一定競爭力的階段，且該段的分布比例在逐年增加。
（三）相關系數分析
通過對模型變量間的相關系數表分析可知，因變量財務績效得分 FPi，t 與自變量滯后 j（j=0，1，2，3）年的 R&D投入強度的相關系數分別為 0.080、0.164、0.268、0.125，可知財務績效得分與當期的 R&D 投入強度幾乎不相關，隨后
9 相關程度開始增加，在滯后二年時相關性最高，接著相關程度逐漸降低。
除此之外，自變量與各個控制變量之間的相關系數絕對值基本都在 0.3 以下，并且變量的 VIF 值遠低于 10，說明模型不存在嚴重的多重共線性問題。
（四）回歸結果檢驗
最后，本文模型的實證結果如表 3 所示。