燕洪國，邢丹萍

（杭州電子科技大學(xué) 會計學(xué)院，浙江 杭州 310018）

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的測度及對公司績效影響的實證研究
——來自2006—2015年滬深兩市制造業(yè)上市公司的證據(jù)

燕洪國，邢丹萍

（杭州電子科技大學(xué) 會計學(xué)院，浙江 杭州 310018）

文章基于2006—2015年我國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，通過采用LP與O P法計算企業(yè)全要素生產(chǎn)率測度企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度，在此基礎(chǔ)上從財務(wù)績效和市場績效兩個維度實證檢驗制造業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新對其公司績效的影響。研究結(jié)果表明：企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對其公司財務(wù)績效和市場績效均有顯著的促進(jìn)作用，尤其在市場績效維度上，技術(shù)創(chuàng)新對于技術(shù)密集型制造企業(yè)績效的促進(jìn)作用更為顯著。

制造業(yè)；技術(shù)創(chuàng)新；企業(yè)全要素生產(chǎn)率；公司績效

一、引言

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有助于其構(gòu)建核心競爭力與可持續(xù)發(fā)展。創(chuàng)新最早由經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特提出，他認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是一個能夠不斷從內(nèi)部革新經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的創(chuàng)造性過程。研發(fā)活動是企業(yè)發(fā)展的內(nèi)驅(qū)力，企業(yè)要獲得持續(xù)的核心競爭優(yōu)勢，需要不斷技術(shù)創(chuàng)新并促使企業(yè)受益，最直接也是最直觀的即提升企業(yè)績效。鑒于此，國內(nèi)外學(xué)者對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的衡量及對公司績效的影響展開了深入研究。Zhen Deng等[1]研究結(jié)果表明：企業(yè)的專利申請數(shù)和授權(quán)數(shù)越多，經(jīng)營績效越好，即專利能夠顯著提升企業(yè)業(yè)績。李柏洲、蘇屹[2]通過研究企業(yè)發(fā)明專利數(shù)，驗證了發(fā)明專利數(shù)對企業(yè)利潤的正向效應(yīng)。朱乃平等[3]以中國高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本得出企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能夠正向促進(jìn)企業(yè)財務(wù)績效的結(jié)論。Garner、Nam和Ottoo[4]從技術(shù)創(chuàng)新效率角度剖析：企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入會直接影響其創(chuàng)新效率，而技術(shù)創(chuàng)新效率提高會改善經(jīng)營過程的資源配置效率，影響企業(yè)資本運作，從而改善企業(yè)財務(wù)績效。

然而，技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)財務(wù)績效具有一定的滯后性，且有學(xué)者指出財務(wù)績效指標(biāo)存在盈余管理等問題，僅評價技術(shù)創(chuàng)新對財務(wù)績效的影響，對分析企業(yè)成長性與長期創(chuàng)新投資意義不大。因此，不斷有學(xué)者研究技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)市場價值的影響。Grilliches[5]運用托賓Q值做回歸，最早研究了R&D投入與企業(yè)市場價值的關(guān)系，Hall[6]研究表明企業(yè)的R&D投資會促進(jìn)其市場價值的提升。研發(fā)投資可以通過產(chǎn)生預(yù)期未來現(xiàn)金流量以及鎖定企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的方式提高企業(yè)的價值，從而引起資本市場中企業(yè)股票價格的持續(xù)上漲。此外，企業(yè)的創(chuàng)新投資決策還具備成長性的利好信號，會傳遞到資本市場使股票價格發(fā)生積極反應(yīng)。徐欣和唐清泉[7]在描述我國上市企業(yè)專利數(shù)量及類型的基礎(chǔ)上，從分析師的跟蹤的視角，發(fā)現(xiàn)分析師的跟蹤有利于企業(yè)R&D活動被資本市場所認(rèn)同，從而為企業(yè)帶來市場價值的提升。

從現(xiàn)有研究成果來看，用R&D支出或強度、專利數(shù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新的研究最為廣泛，但是這兩類指標(biāo)存在很大的局限。首先，企業(yè)R&D支出或研究強度能否帶來技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)果具有很大的不確定性；其次，采用專利數(shù)指標(biāo)來衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，如果企業(yè)未申請專利或非專利技術(shù)申請數(shù)的遺漏以及研發(fā)披露制度不完善等因素都會使其科學(xué)性大打折扣。鑒于此，本文嘗試以2006—2015年在滬深兩市A股制造業(yè)上市公司為研究對象，以企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的衡量指標(biāo)，揭示企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與公司績效之間的關(guān)系。

二、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的衡量：企業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度

全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，簡稱TFP）被理解為扣除要素貢獻(xiàn)后的“剩余”生產(chǎn)率水平，或者是由于技術(shù)進(jìn)步以及制度改良等非生產(chǎn)性投入對于產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)。1928年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯和數(shù)學(xué)家柯布，提出了著名的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D生產(chǎn)函數(shù)）。即：

其中，Yi，t表示產(chǎn)出，Li，t和 Ki，t分別表示勞動和資本的投入；Ai，t即是通常所說的全要素生產(chǎn)率，它能夠同時提高各種要素的邊際產(chǎn)出水平，表示綜合技術(shù)水平，α，β分別表示勞動與資本投入的彈性系數(shù)。對Ai，t進(jìn)行測度，可以衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。

顯然，企業(yè)TFP是建立在嚴(yán)密的生產(chǎn)函數(shù)下計算得出，從效率層面比較綜合地考慮了技術(shù)創(chuàng)新的過程，因此選擇企業(yè)TFP來衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度更為合理。魯曉東[8]認(rèn)為用TFP來衡量技術(shù)創(chuàng)新這種方法，起源于經(jīng)濟(jì)學(xué)家對經(jīng)濟(jì)增長源泉的探索。估算TFP方法眾多。索羅提出運用OLS估計索羅殘值（SRA）計算TFP，然而，用最小二乘法（OLS）估算全要素生產(chǎn)率會存在選擇性偏差和內(nèi)生性問題。Olley和 Pakes[9]與 Levinsohn和 Petrin[10]，先后提出了OP法與LP法。OP法可以較好地處理樣本數(shù)據(jù)相互決定偏差所引起的內(nèi)生性問題和樣本選擇偏差問題，并系統(tǒng)地考慮到了企業(yè)進(jìn)入退出效應(yīng)。LP法除了可以解決內(nèi)生性問題外，還可以靈活選取中間投入變量，相對OP法還具有解決數(shù)據(jù)丟失問題的優(yōu)勢。因此，本文采用LP法計算企業(yè)TFP，并用OP法做穩(wěn)健性檢驗。目前運用OP法和LP法測度企業(yè)TFP的研究主要運用中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，如魯曉東[8]、張杰[11]、聶輝華[12]、楊汝岱[13]等都基于該數(shù)據(jù)庫研究企業(yè)TFP，且研究期間集中于1999—2008年。

由于統(tǒng)計年鑒從 2009年起不再公布細(xì)分行業(yè)的工業(yè)增加值，導(dǎo)致大量依據(jù)該數(shù)據(jù)庫測算企業(yè)TFP的研究停留在2008年，對于2009年至今企業(yè)TFP的測度非常稀缺。本文參考袁堂軍[14]，突破數(shù)據(jù)限制，嘗試采用我國制造業(yè)上市公司財務(wù)報告數(shù)據(jù)來計算。

鑒于2017年統(tǒng)計年鑒尚未發(fā)布，2016年數(shù)據(jù)無法進(jìn)行價格指數(shù)平減，本文以2006—2015年作為研究期間。用主營業(yè)務(wù)收入代表產(chǎn)出Y、固定資產(chǎn)表示資本投入K、支付給職工或為職工支付的現(xiàn)金代表勞動成本L。LP法的代理變量中間投入M=主營業(yè)成本+諸費用-固定資產(chǎn)折舊-勞動報酬。OP 法中的代理變量中間投資 Iit=Ki，t+1-Ki，t，其中Iit表示i企業(yè)在t期的中間投入。此外，利用統(tǒng)計年鑒中的價格指數(shù)，對主營業(yè)務(wù)收入Y、固定資本存量K、中間投入M進(jìn)行平減。

通過以上數(shù)據(jù)處理，圖1的核密度圖可以比較直觀地反映兩種方法下的測算結(jié)果。

圖1 LP法與OP法下TFP估計值的核密度函數(shù)圖

由于制造業(yè)企業(yè)存在技術(shù)選擇異質(zhì)性，參考楊汝岱[13]及袁堂軍[14]的做法。本文同時以主營業(yè)務(wù)收入與職工人數(shù)為權(quán)重，計算2006—2015年10年制造業(yè)企業(yè)加權(quán)TFP。從圖2看出，2006—2015年企業(yè)加權(quán)TFP整體呈平緩上升趨勢，TFP增長率從最高3.02%到最低-0.62%間波動。本文通過多種衡量方式保證自變量測度的準(zhǔn)確性與穩(wěn)健性。

圖2 2006—2015年中國制造業(yè)上市公司的加權(quán)TFP趨勢圖

三、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對公司績效影響實證研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文所選取的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫與2016年中國統(tǒng)計年鑒。通過篩選滬深兩市A股制造業(yè)上市公司，剔除ST，*ST企業(yè)，并對數(shù)據(jù)做了如下處理：一是去除了關(guān)鍵指標(biāo)缺失或為零的樣本；二是去除了重復(fù)的觀測值；三是剔除企業(yè)規(guī)模較小的樣本；四是剔除關(guān)鍵指標(biāo)的極端值。最終保留了2006—2015年共有12 069個觀測值，企業(yè)數(shù)1 742個。

（二）實證研究回歸模型的構(gòu)建

根據(jù)本文研究目的構(gòu)建回歸模型如下：

其中：perf為公司績效，分別通過財務(wù)績效（ROA和ROE）以及市場績效（Tobin-Q）來衡量，其他變量如表1所示。

（三）變量具體說明

被解釋變量：公司績效。從以往研究發(fā)現(xiàn)，對公司績效的評價有財務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)。財務(wù)績效指標(biāo)會存在盈余管理等問題，而由于我國資本市場發(fā)展并不健全，股票價格偏離其真實價值，因此用托賓Q值反映上市公司的市場價值也不十分準(zhǔn)確。然而中國資本市場的有效性程度是在逐步提高的。因此，本文參考陳德萍[15]等的相關(guān)研究采用這兩項指標(biāo)綜合反映公司績效。

表1 變量選取與定義

本文財務(wù)績效指標(biāo)選取了總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率兩個指標(biāo)?？傎Y產(chǎn)收益率能綜合反映企業(yè)的經(jīng)營效率。凈資產(chǎn)收益率是反映公司資本收益能力的國際通用指標(biāo)，也是杜邦模型中的核心指標(biāo)。市場績效指標(biāo)選取托賓Q，它隱含了資本市場對公司長期經(jīng)營績效的預(yù)期。

解釋變量：企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度，用上文測度的企業(yè)全要素生產(chǎn)率衡量

控制變量：參考《上市公司行業(yè)分類指引（2012修訂）》與陽立高[16]對制造業(yè)結(jié)構(gòu)的分類，設(shè)置行業(yè)虛擬變量，篩選出技術(shù)密集型制造業(yè)，探討其技術(shù)創(chuàng)新對績效影響的真實表現(xiàn)。此外，從以往對企業(yè)績效的大量研究中篩選出產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、發(fā)展能力、股權(quán)集中度、高管激勵與企業(yè)績效相關(guān)的重要因素作為本研究的控制變量。

四、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對公司績效影響的實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2的描述性統(tǒng)計揭示了變量的樣本數(shù)、均值、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差，可以看出各企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度（TFP）均值 6.672，最大值 9.781，最小值是3.937，說明各企業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新程度存在較大差異。在總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、與主營業(yè)務(wù)收入增長率（GROWTH）上，各企業(yè)存在正負(fù)兩極化的特征，財務(wù)績效指標(biāo)ROA與ROE的均值分別為4.1%與7.4%，市場績效Tobin-Q的均值為2.333。各變量的樣本數(shù)基本一致，沒有太多缺失值，各變量的標(biāo)準(zhǔn)差均保持較低水平。

表2 研究變量描述性統(tǒng)計特征

（二）回歸分析結(jié)果

通過財務(wù)績效與市場績效兩個維度，本文將樣本數(shù)據(jù)代入以下三個回歸模型中，運用STATA14.0軟件得到表3的回歸結(jié)果。

表3 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度（TFP：LP法）與績效的回歸結(jié)果

回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)：模型一和模型二中企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對財務(wù)績效ROA與ROE都在1%的置信水平下顯著，且系數(shù)為正，表明制造業(yè)上市公司提高技術(shù)創(chuàng)新程度可以顯著改善企業(yè)的財務(wù)績效；模型三的結(jié)果顯示企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對市場績效Tobin-Q在5%的置信水平下顯著，系數(shù)為正，說明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新也可以顯著改善企業(yè)的市場績效，但同時反映了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對財務(wù)績效的促進(jìn)效果比對市場績效更加顯著，這可能與我國資本市場有效性不高有關(guān)。

通過觀察行業(yè)虛擬變量TECH發(fā)現(xiàn)，在模型三中，系數(shù)為正且在1%的置信水平下顯著正相關(guān)，雖然在模型一和模型二中并沒有通過顯著性檢驗，但系數(shù)仍然為正。因此我們認(rèn)為，相對于勞動與資本密集型制造企業(yè)，技術(shù)密集型制造企業(yè)通過提高技術(shù)創(chuàng)新程度，更能顯著提高企業(yè)市場績效，改善長期經(jīng)營業(yè)績，更能獲得投資者的青睞，促進(jìn)企業(yè)成長。但是，在對財務(wù)績效的改善上，與其他類型的企業(yè)相比并沒有顯著的區(qū)別。

對于所有的控制變量，三個模型的回歸結(jié)果保持一致。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE對企業(yè)財務(wù)績效與市場績效顯著為負(fù)相關(guān)，這說明國有企業(yè)在通過技術(shù)創(chuàng)新來改善企業(yè)績效的效果并沒有非國有企業(yè)好。資產(chǎn)負(fù)債率LEV與企業(yè)績效顯著為負(fù)；公司規(guī)模SCALE與企業(yè)績效也為顯著負(fù)相關(guān)，這說明公司一味提高財務(wù)杠桿、擴大規(guī)模反而會降低技術(shù)創(chuàng)新對績效的正向影響。此外，公司成長性、股權(quán)集中度、高管激勵都與公司績效正相關(guān)，并在1%的置信水平下顯著。說明公司成長性好會促進(jìn)績效的改善；股權(quán)集中度適度提高，大股東會更積極參與公司經(jīng)營，從而會改善公司績效；高管薪酬是對高管激勵的方式，基于委托代理理論，高管會更加關(guān)注公司的績效改善。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為驗證本文研究結(jié)論的可靠性，本文采用OP法計算得出的企業(yè)TFP，代入回歸模型中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果如表4所示。由于OP法本身的局限性：會遺漏中間投資小于0的樣本，最終保留6 713個樣本。

表4 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度（TFP：OP法）與績效的回歸結(jié)果

從表4可以發(fā)現(xiàn)，基于OP法下的回歸結(jié)果與LP法下的回歸結(jié)果基本一致。自變量技術(shù)創(chuàng)新程度與財務(wù)績效ROA、ROE在1%置信水平下顯著正相關(guān)，與市場績效Tobin-Q在5%的置信水平下顯著正相關(guān)。技術(shù)密集型企業(yè)對財務(wù)績效與市場績效均呈正向關(guān)系，并與市場績效在1%置信水平下顯著正相關(guān)。

五、結(jié)論與建議

本文采用LP法與OP法計算2006—2015年我國制造業(yè)上市公司的企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度的衡量指標(biāo)，并結(jié)合以往研究，從財務(wù)績效和市場績效兩個維度，實證檢驗了制造業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新對公司績效的影響。

首先，企業(yè)提升技術(shù)創(chuàng)新程度會顯著提高公司財務(wù)績效和市場績效。這是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新直接帶來積極的經(jīng)濟(jì)影響導(dǎo)致：一方面，通過降低生產(chǎn)經(jīng)營成本，增加企業(yè)利潤，提高財務(wù)績效；另一方面，企業(yè)獲得新技術(shù)增強市場競爭力，提高了外部投資者對企業(yè)長期發(fā)展的信心，從而提升市場價值。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視研發(fā)活動，提高技術(shù)創(chuàng)新程度，進(jìn)而提高企業(yè)績效。

其次，對于技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)，提升技術(shù)創(chuàng)新程度在改善市場績效上比非技術(shù)密集型企業(yè)更為顯著。由于企業(yè)大量的技術(shù)研發(fā)活動不僅提升自身創(chuàng)新水平，還向資本市場傳遞利好信號，在資本市場中獲得更好的形象，吸引了更多投資者目光，從而使市場價值提升。因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視自身在資本市場的R&D信息建設(shè)。

最后，對比以往人們在企業(yè)創(chuàng)新活動上過多關(guān)注投入與產(chǎn)出，從研發(fā)效率與資源的優(yōu)化配置角度評價企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新更合理。因此，從企業(yè)全要素生產(chǎn)率的視角考慮企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，對企業(yè)評價自身技術(shù)創(chuàng)新程度具有借鑒意義。同時，企業(yè)可以通過合理利用研發(fā)支出，引進(jìn)、培養(yǎng)高技術(shù)人才，增加企業(yè)技術(shù)與知識儲備，優(yōu)化研發(fā)流程，切實提高企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力，以獲得可持續(xù)競爭力，促進(jìn)整個社會經(jīng)濟(jì)增長與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

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F273.1

A

1004-2768（2017）11-0136-05

2017-09-18

浙江省軟科學(xué)重點項目“提升浙江省創(chuàng)新綜合實力的財稅政策研究——基于提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率微觀視角”（2017C25G2040442）

燕洪國（1971-），男，遼寧沈陽人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，杭州電子科技大學(xué)會計學(xué)院副教授，研究方向：資本市場與公司理財；邢丹萍（1992-），女，浙江桐廬人，杭州電子科技大學(xué)會計學(xué)院碩士研究生，研究方向：資本市場與公司理財。

A 校對：L）