张庆利，吴梦宸

（1.蚌埠学院 经济与管理系，安徽 蚌埠 233030；2.华中师范大学 经济管理学院 武汉 430070）

0 引言

当前加快经济发展方式转变是我国经济领域的又一场深刻变革，经济工作的战略重点由过去的单纯注重经济增长的数量过度到更加重视经济发展的质量。然而地方或者企业经济实力的持续发展最终要落实到研究与发展 （后文简称“研发”）活动上来，因为研发活动是科技活动中最具有创新性的部分，对科学技术向现实生产力转化起着至关重要的作用，即研发活动是推动经济增长的重要内在动力。但目前对研发投入所取得的经济效果大部分是以财务绩效来衡量的，而我们知道财务绩效是企业实际运营结果的外在表现，该指标除了经营者自身努力之外，政府补贴、垄断、资本市场失效等均会对其产生有利或不利的影响，更严重的情况是，许多企业的经营者通过盈余管理来粉饰财务报表造成该指标失真。相比之下，技术效率是衡量企业投入产出状况的指标，人员和收入指标相对难做手脚，相对真实。只有高效率支撑的良好财务绩效才是可信的，否则早晚会被资本市场所淘汰。研发活动的成功会降低企业的生产成本、扩大产品销售，从而最终反映为企业生产效率比竞争对手高。但同时研发活动又是有风险，高投入未必就一定产生高回报，因此，研究研发活动与生产效率之间的关系就成为国内外学者十分关注的领域。关于研发投入和经济增长的理论研究及实证分析虽然已经取得了丰富的成果，但大多限于国家、省际或行业等比较宏观的层次。现有有关研发投入的研究大多仅仅考虑的是经费投入，而极少把研发人员纳入研究范围。考虑到研发经费是研发人员进行技术创新的必要条件，而研发人员是科技创新活动的主体，为此，本文从研发经费投入和人员投入两个方面来考察研发活动对企业技术效率的影响。

1 实证研究设计与模型

1.1 变量设计及定义

在选择投入产出指标时除了注意指标的非负性之外，还尽量考虑所选指标要能客观反映评价对象的真实状况，本文选取资产总额和年末在职员工人数为投入指标，以主营业务利润作为产出指标，这样可以排出其他业务、金融资产、政府补贴等项目对企业利润的干扰，相对比较真实。

2006 版企业会计准则出台之前，研发投入的数据很难直接得到，于是大家采用两种来间接获取。第一种方法：利用财务报告附注中 “支付的其他与经营活动有关的现金”、“管理费用”、“预提费用”、“长期待摊费用”、“待摊费用”这五个项目披露的信息自己加工；第二种方法：由于2003年修订的《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号——招股说明书》第85条要求发行人应披露研究开发情况方面的信息，于是不少学者通过查阅上市公司的招股说明书可以得到相关公司连续3年的研发数据。前一种方法由于数据不是企业直接披露，而是研究者自己加工，数据的真实性大打折扣；后一种方法虽然数据是公司自己披露的，但公司上市有早有晚，同年度上市的公司数量有限，并且绝大多数有实力企业的股票早在20世纪90年代就挂牌交易，而他们又恰恰是研发活动的主要承担者，把它们排出在外显然不合常理。运用上市公司2007～2009年的数据，不仅保证了数据在时间上可比，更重要的是相关数据直接取自财务报告而不用研究者二次加工汇总，相对可靠。研发人员和研发经费直接采用公司年报披露的数据。研发人员比率用期末研发人员总数占职工总人数的比例来表示。目前对研发经费投入强度的衡量指标有3种：研发经费总额/总资产、研发经费总额/营业收入、研发经费总额/企业市场价值。由于我国资本市场不成熟，企业的市场价值很难准确计量，同时我们的研究年度只有3年，样本公司各年的主营业务基本没有变化，但总资产一般会因设备或者生产线的更新而起伏较大。因此研发投入强度选用年度研发经费总数除以相应年度的销售收入来表示。

鉴于公司技术效率除了受到研发因素的影响之外，还受其他多种因素的制约。为此，特引入以下两个变量作为控制变量：第一，公司规模。Henderson和Cockburn认为大企业中研发活动对企业经营的影响更为显著，研发经费支出的上升大体上与公司规模成正比。我们具体用公司期末总资产的自然对数表示企业规模，以控制因规模效应造成的影响；第二，资本结构。何枫、陈荣比较中、日两国的数据发现财务杠杆与企业效率负相关。本文用资产负债率来限制财务杠杆对公司效率的影响。文中涉及的各变量具体标识如表1所示：

表1 变量名称及标识

1.2 样本与数据来源

所有原始数据均来自中国证监会指定信息披露网站巨潮资讯网 （http://www.cninfo.com.cn），全部采用合并报表口径，涉及修订的，以修订后年报为准。由于2006版《企业会计准则》才强制要求上市公司披露研发费用，而以前年度的研发费在财务报告中没有直接体现，因此我们将分析期间定为2007～2009这3个会计年度。另外为了控制行业差异的影响，特将企业限定在制造行业内，为使得研究结论更加可靠，我们还把其中的 C0（食品、饮料）、C1（纺织、服装、皮毛）、C2（木材、家具）和C3（造纸、印刷）这四个分行业的公司剔除，这样使用完整连续3年披露了研发投入企业的平衡面板数据，即每年都是54家公司，3年共162个观测值。技术效率的计算借助Frontier 4.1分析软件完成。

1.3 研究模型

目前衡量经济增长的概念主要有全要素生产率、技术效率、规模效率等等，生产率的本质是投入与产出的比率，而效率是比较和分析生产率的指标，即实际生产率与最优生产率之比，它意味着产出一定时使用最小的投入或投入一定时获得最大的产出，因此，从企业层面上讲，效率指标比生产率指标的分析更有实际意义。规模效率可以衡量上市公司的规模大小是否处于一个最合适的规模状态，而技术效率反映着上市公司的经营管理水平和技术创新能力，最能反映企业的竞争实力。技术效率的评价方法又具体分为以数据包络分析（DEA）为代表的非参数法和以随机前沿分析（SFA）为代表的参数法两类[2]。DEA和SFA各有所长，DEA方法无需假设任何形式的函数，但该方法没有考虑随机因素对效率的影响，SFA则解决了这个问题，它把技术无效率分解为受随机扰动和技术非效率两部分。因此，本文效率指标采用SFA测算的技术效率值来衡量。 下面的 （1）、（2）、（3） 是借鉴 Battes和Coelli测算技术效率的模型。

以上模型中，下角标i为样本企业序号,t为时期序号；β0到 β5、λ 均为待估计的参数；式（1）中的 vit、uit相互独立，vit∈iid 并服从 N（0，）分布，uit反映那些在t时期仅仅影响第i个企业的随机因素，uit∈iid 并服从 N（0，）分布。 式（2）TEit=exp(－uit)表示第i个企业在t时期的技术效率水平，如果TEit=1，表明该公司的生产点位于生产前沿上，相反如果TEit值小于1，说明这家企业的生产点处在生产前沿之下，生产效率与同行的先进企业相比还有差距，即存在技术非效率。

研发人员是掌握和运用技术的主体，是企业重要的人力资源，他们才是企业技术创新的源泉，是技术进步的推进者，而技术创新和进步必定会带来成本的节约、销售量的增加、普通劳动力的减少等等，而这些最终都可以归结为一个企业生产效率的提高，核心竞争力的增强。因此，我们一般认为，从绝对数量上说，一个企业的研发人员越多，该企业的技术效率同其他企业相比越高；相对数量上也应如此，即研发人员比率较高的企业应该比研发人员比率低的企业有更好的生产效率。除了研发人员的投入之外，研发项目的顺利完成还要有相应的资金来保障。目前采用研发投入强度来衡量企业研发活动的投入是大家普遍接受的指标。但由于我国企业规模差异较大，而且研发活动存在一定的积聚效应，投入强度的大的企业或许会因规模本身较小而导致相对较高的研发投入不见的会取得明显的经济效果。因此，除了相对指标之外，企业研发经费总投入这一绝对指标也不应该缺少。为此，我们建立模型（4）、（5）、（6）、（7）来分别验证研发经费总额、研发经费投入强度、研发人员总数、研发人员比率对企业技术效率的影响。由于研发人员与研发经费都是技术效率的重要影响因素，那么把研发人员和经费投入两个因素纳入同一模型框架就十分必要。为此我们在前面四个基础模型的基础上又拓展出模型（8）和（9），以分析研发人员与研发经费的交互作用。

2 实证研究结果与分析

2.1 效率分析

表2是采用Frontier 4.1程序包得到的随机前沿估计参数，单边似然比检验LR=25.06，说明样本公司的技术效率存在显著差异，即采用SFA方法来测算企业的技术效率值是非常必要的。技术效率反映着上市公司的技术和经营管理水平，其意义为当其值等于1时，表示这些公司与其它样本公司相比，可以以较少的投入获得相同的产出。由表2的结果我们可以看出，在2007～2009这3年中，样本公司的平均技术效率值只有67.2%，平均来讲还有32.8%的改进余地或者潜力可挖。但值得欣慰的是，通过3年均值比较可看到，3个年度的技术效率呈现上升趋势。从个体来看，效率最好与最差企业的指标之差为0.85，同时间段的2008年，技术效率值达到80%有11家企业，说明他们的经营管理水平也相对较高，其余企业应该借鉴他们的经验，从成本控制、技术创新、有效管理等方面来转变经济增长方式，提高投入产出比，，真正提高企业的竞争能力。

表2 技术效率的随机前沿估计结果

2.2 描述性统计分析

对主要变量进行描述性统计分析，结果如表3所示。由表中数据可以看出：企业的研发经费投入差距很大，多者可拿出数亿元，少者则仅有区区几万元，研发经费投入强度整体较低，平均值（1.57%）没有达到国际上公认的维持生存的2%水平，但研发投入强度达到国际公认的具有竞争力水平（5%）的公司所占比重却由2007年的2%提高到11%。由此可以看出，制造业上市公司研发经费投入差异很大，分布不均，特别是研发费用强度普遍较低，但其中也不乏个别重视自主科技创新的公司。相比之下，研发人员投入相对比较理想，研发人员比率的均值（14.39%）超过了发达国家10%的水平。表中显示的两个控制变量为：整个样本公司的规模偏小，但资产负债率却比较高，均值达到50%，说明大部分企业资金比较吃紧，财务状况不容乐观。

2.3 回归分析

回归分析的结果如表4所示。从模型4可以看出，企业技术效率与研发经费投入总额显著正相关，模型6也显示，研发经费投入强度指标与技术效率回归关系通过了5%的显著性检验，也就是说无论是研发经费投入的绝对数还是相对数的提高均有利于公司技术效率的改进。模型5揭示出研发人员总数投入对企业技术效率的提升存在显著影响，但模型7说明研发人员比率对企业技术效率的影响没有像我们预期的那样显著回归。原因可能有两个：其一，大部分公司归国有资产管理部门控制，因此造成企业中低层次的技术人员冗余，技术队伍中真正掌握高精尖技术的高端研发人员较少，自主创新能力不足，人员投入过剩，自然影响企业效率；其二，科技创新需要各种资源的协调配合才能完成，除了研发人员，还必须有充足的研发费保障，而我国许多企业现有的资金、实验技术设备等资源配备大多不到位，造成现有技术人员的效用难以发挥，人浮于事。邓强等人的研究也表明，制造业企业技术能力投入要素中，研发人员投入存在冗余。

表3 描述性统计分析表

表4 研发投入对技术效率影响的各模型回归分析表

为了研究研发经费投入与人员投入对公司效率的共同影响，我们建立的模型8和9结果显示：在控制了人员与经费投入的交互影响之后，除了研发经费总额之外，研发经费投入强度和研发人员总数投入的回归系数均失去了显著性，表明研发人员更多的是通过提升技术开发或者对引进技术的吸收能力来间接促进技术效率增长，也就是赖明勇等人所谓的人力资本具有“同化器”作用。

3 研究结论与启示

本文以沪深两市A股2007～2009年连续3年披露了研发相关信息的上市公司为研究样本，在运用SFA方法具体测算出各个公司的技术效率值的基础上，考察了研发经费投入及其人员投入对企业技术效率的影响作用。上文的实证结果表明：①样本公司的技术效率均值只有67.2%，许多企业投入产出比不理想，说明经济增长仍然是靠增加要素投入而不是真正的内涵型的增长，还需要从成本控制、技术创新、有效管理等方面来真正提高企业的竞争能力；②研发经费投入不管是绝对数量还是相对值都与企业技术效率呈现显著正相关，企业的研发经费投入越多，对应的技术效率值越高；③但技术人员投入与技术效率的关系因采用的指标不同而结果出现差异，技术人员总数对技术效率的影响通过了显著性检验，但技术人员比率对技术效率的提升不存在明显的影响；④通过扩展模型可以看出，研发活动中的经费投入与人员投入均存在“积聚效应”，即绝对投入达到一定的“阈值”才会显示效用，这说明从研发能力上说还是规模大的企业占有绝对优势。

通过研究，我们还得到以下几点启示：①企业的研发活动是维持企业持续发展的根本源泉，充足的经费投入是保证研发活动顺利完成的必要条件，而研发成果的实际运用进而会促进企业技术效率的提高，因而与同行对手相比更有竞争实力；②研发人员作为企业研发活动的实施者，在研发活动中也起着决定性的作用，企业要想通过自主创新而实现快速扩张，则必须拥有一支高素质的研发队伍，虽然大多企业的研发人员比率超过10%，但这种理想的投入比率却并没有引起企业技术效率的正向提升，这说明企业应该多引进高层次的研发人员数量，压缩一般研发人员规模；③一定要协调好研发活动中经费投入与人员投入之间的关系，这二者相辅相成，只要在经费方面保证技术人员效用的正常发挥，才能真正提高一个企业的科技创新能力。

[1]Young B H，Pagan J A.Executive Compensation and Corporate Production Efficiency：a Stochastic Frontier Approach[J].Quarterly Journal of Business and Economics，2003，(41).

[2]Timothy J，Coelli D S，Prasada Rao，George E Battese 等著， 刘大成译.效率和生产率分析导论[M].北京：清华大学出版社，2009.

[3]范柏乃，江蕾，罗佳明.中国经济增长与科技投入关系的实证研究[J].科研管理，2004,(5).

[4]梁莱歆，曹钦润.研发人员及其变动与企业R&D支出——基于我国上市公司的经验数据[J].研究与发展管理，2010,(2).

[5]邓强.中国制造业企业技术能力效率研究[J].统计与决策，2010,(2).

[6]唐德祥，李京文，孟卫东.R&D对技术效率影响的区域差异及其路径依赖——基于我国东、中、西部地区面板数据SFA的经验分析[J].科研管理，2008,(2).

[7]周春应.跨国公司R&D投资对技术效率的影响——基于中国省级数据的实证检验[J].科技管理研究，2009,(12).

[8]何枫,陈荣.R&D对中日家电器企业效率差异的经验解释：SFA和DEA 的比较[J].研究与发展管理，2008,(6).