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| 研究人员比例、研究费用与企业创新 |
| 第656期 作者：□文/徐瑛聪 时间：2021/5/1 14:52:47 浏览：258次 |
［提要］ 创新对于国家和企业的可持续发展至关重要。采用国泰君安数据库截至2018年末的上市公司数据，从研究费用的中介效应角度探究研究人员比例对企业创新力的影响作用及其内在机制。研究发现：研究人员比例对企业创新力有显著的正向作用，同时研究费用的中介效应明显，中介效应占总效应的37.44%。
关键词：企业创新力；研究人员比例；研究费用；中介效应
中图分类号：F272；F273.1 文献标识码：A
收录日期：2021年3月1日
一、引言
创新对于国家和企业的可持续发展至关重要。在国际上，纷纷提出“再工业化”、“工业4.0”等战略，这关系到中国能否走出“中等收入关键”。新一轮的科技革命已经迫在眉睫，中国经济的发展需要找到新的发力点。在十九大中提出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑，到2030年时使我国进入创新型国家前列。同时，企业创新是国家实现自主创新的关键，2015年，国家高新区内企业研发经费支出达4，521.6亿元，占全国企业的31.8%，全部研发投入占生产总值的比重达5.5%，是全国平均水平的2.6倍。
从以往文献中来看，熊彼特（1912）提出创新理论以来，系统地论述了创新的含义、主体、动力、决定因素、经济条件以及它对经济影响，认为创新能力是企业竞争、区域发展和国家经济持续增长的关键要素。李春涛、宋敏（2010）对中国制造企业的创新活动进行了分析，认为国有产权降低了激励对创新的促进作用，CEO的薪酬激励能促进企业进行创新。冯根福、温军（2008）通过对公司治理与技术创新关系进行分析，认为股权集中度与企业技术创新存在“倒U型”关系，国有持股比例越高，技术创新能力越低，独立董事制度与企业技术创新存在正相关关系。聂辉华、谭松涛（2008）对中国规模以上工业企业进行分析，得出企业的创新与规模、市场竞争之间均呈倒U型关系。鲍新中和孙晔（2014）认为创新研发投入与企业绩效正相关。国内文章较少从研发人员比重和研发费用内在角度对企业创新力进行分析，因此本文从研发费用角度探究研发人员比重对企业创新力的影响，并为企业和政府提供决策上的建议。
二、数据来源与变量设定
（一）数据来源。本文的研究数据及样本选自国泰安数据库，用EXCEL剔除在上市公司信息中专利获得量、研发费用、总资产和总负债纰漏不全和缺失的样本，最后剔除ST上市的企业样本，最终共选取546个上市公司样本进行分析研究。
（二）变量设定
1、因变量。在现有关于创新产出的研究中，常用企业专利数量和企业研发新产品数量这两种方法进行衡量，但企业研发新产品数量往往数据不好搜集，为了数据的可搜集性，所以本文研究的因变量采用企业专利获得数量，用来表示企业的创新力，数据来源于国泰安数据库。
2、自变量。本文选择企业研究人员占总员工数比例的研究人员比例作为自变量，研究人员的水平很大程度上决定着研发费用的使用方向和效率，数据来源于国泰安数据库。
3、中介变量。温军、冯根福（2012）表明了研发费用对企业创新的效应，为了避免企业差异性带来的影响，将研发费用取对数作为代替变量，数据来源于国泰安数据库。
4、控制变量
（1）企业年龄。通常企业年龄长，创新体会越完善，越可能进行技术创新。为了消除企业年龄的差异性影响，。釆用“2021年减去企业创立年份”的自然对数作为替代变量。数据来源于国泰安数据库和企业年报。
（2）企业规模。根据聂辉华和谭松涛（2008）阐述了企业的规模对创新有显著的正效应，本文选用企业总资产来说明企业规模，将企业的总资产取对数表示企业规模，从而消除企业规模带来的差异性，数据来源于国泰安数据库。
（3）企业总负债。企业总负债是指企业承担并需要偿还的全部债务。包括流动负债和长期负债、递延税项等，本文选择企业总负债作为控制变量，为了消除企业的差异性，将总负债进行对数化操作，数据来源于国泰安数据库。
以上变量详细说明，见表1。（表1）
三、实证分析
为了准确地评估各类企业变量与企业专利数之间的关系，实证分析分为两步。第一步使用相关性分析，寻找变量间的规律；第二步根据企业专利数的数据特征，使用计数型数据常用的泊松回归模型来衡量各企业变量对企业创新的影响。
（一）相关性分析。从表2中可以看出，企业创新力、研发人员比重、研发费用这三个主要变量两两间均存在显著的正向相关关系。企业专利数同企业总负债、企业总负债也存在显著的正向相关关系，同时全部变量的方差膨胀因子（VIF）均严格小于5，说明变量之前不存在多重共线性干预。（表2）
（二）回归分析。企业专利数是典型的计数数据，只能取正整数，对于这种数据建模，最常见的方法就是采用泊松回归（PRM）进行估计。在使用泊松回归拟合之前，需要考虑到模型是否存在过度离散的情况，即方差Var（λ）大于均值λ，Var（λ）＝Фλ，其中Ф称为色散系数，如果Ф>1，则认为该数据出现过度离散现象，可能会导致标准误差变小，从而影响回归系数的显著性水平。再出现过度离散现象后，我们应采用准泊松回归。假设随机变量Y服从于准泊松分布，其均值为λ，准泊松回归的表达式如下：
ln（Y）＝β0+β1X1+β2X2+…+βnXn
在R软件当中，可直接使用“qcc”包来检验数据是否存在过度离散现象，经检验，p-value值为0，小于0.05，认为确实存在过度离散现象。
（三）中间效应检验。采用因果逐步回归法进行分析，模型1是研发人员比重对于企业创新力的准泊松回归，模型2是企业研发人员比重对企业研发费用的线性回归，模型3是企业研发人员比重和企业研发费用对企业创新力的准泊松回归。模型具体如下：
模型1：ln（Patents）=α0+α1RDpersonRatio+α2Age+α3TotalAssets+α4TotalLiability+ξ1
模型2：RDSpendsum=β0+β1RDpersonRatio+β2Age+β3TotalAssets+β4TotalLiability+ξ2
模型3：ln（Patents）=γ0+γ1RDpersonRatio+γ2Age+γ3TotalAssets+γ4TotalLiability+γ5TotalLiability+ξ3
拟合结果如表3所示。（表3）
经检验结果，模型1体现了企业研发人员比重对企业创新力有显著的正向作用，模型2体现了研发人员比重对企业研发费用有显著的正向作用，同时模型3的结果显示，企业研发人员比重和企业研发费用对企业创新力均有显著的正向作用，即因果逐步回归法可以认为中介效应的存在，为了准确明晰中介效应的存在和影响，采用Bootstrap方法进行中介检验。结果如表4所示。（表4）
从间接效应95%置信区间［0.196，7.166］得出，很显然不包含0，中介效应成立，直接效应为5.419，研发人员比重通过研发投入对企业专利的间接效应为3.244，研发人员比重对企业专利的总效应为8.663，中介效应占比37.44%。
四、结论及建议
（一）结论。本文主要从企业自身的因素的出发，侧重探究研发人员比重和研发投入对企业创新力的影响，采用国泰安数据库中上市公司数据进行实证分析，研发人员比重对企业创新力有显著的正向作用，研发人员比重能够直接的体现一个企业创新能力的程度。同时用于反映企业规模的总资产对企业创新力也有着显著的正向作用。企业研发费用在研发人员比重对企业创新力的影响中起到了中介作用，占比达到37.44%，这表明企业研发费用投入的提升能够提升企业创新力。
（二）建议。本文的研究也能为提升企业创新力的政策的制定提供参考借鉴。一方面企业研发人员水平和数量是一个企业创新能力的潜力所在，企业创新能力的提升关键在于人才，所以对于企业和政府，应当支持研究人才的落户，保障研究人员的要求，企业和政府应加大对研究费用的投入和补助，才能更好地引进人才，用好人才；另一方面政府应大力提升对企业创新的支持力度，加强政策的引导，提高政府对企业创新的补助，优化资助结构加大研发设置完备、创新体系健全、吸纳能力强、有能力进行开拓性创新活动企业的资助。
（作者单位：重庆工商大学数学与统计学院）
主要参考文献：
［1］李文茜，刘益.技术创新、企业社会责任与企业竞争力——基于上市公司数据的实证分析［J］.科学学与科学技术管理，2017.38（01）.
［2］鲍新中，孙晔，陶秋燕，盛晓娟.竞争战略、创新研发与企业绩效的关系研究［J］.中国科技论坛，2014（06）.
［3］寇宗来，高琼.市场结构、市场绩效与企业的创新行为——基于中国工业企业层面的面板数据分析［J］.产业经济研究，2013（03）.
［4］周亚虹，贺小丹，沈瑶.中国工业企业自主创新的影响因素和产出绩效研究［J］.经济研究，2012.47（05）.
［5］肖丁丁，朱桂龙，戴勇.R&D投入与产学研绩效关系的实证研究［J］.管理学报，2011.8（05）.
［6］冯宗宪，王青，侯晓辉.政府投入、市场化程度与中国工业企业的技术创新效率［J］.数量经济技术经济研究，2011.28（04）.
［7］李春涛，宋敏.中国制造业企业的创新活动：所有制和CEO激励的作用［J］.经济研究，2010.45（05）.
［8］解维敏，唐清泉，陆姗姗.政府R&D资助，企业R&D支出与自主创新——来自中国上市公司的经验证据［J］.金融研究，2009（06）.
［9］冯根福，温军.中国上市公司治理与企业技术创新关系的实证分析［J］.中国工业经济，2008（07）.
［10］聂辉华，谭松涛，王宇锋.创新、企业规模和市场竞争：基于中国企业层面的面板数据分析［J］.世界经济，2008（07）.
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