文/何睿杰，上海大学

随着我国经济不断的快速增长，目前我国经济总量已经跃居世界第二，经济发展速度之快举世皆惊。但是如果还保持长期依赖投资驱动经济粗放增长这种模式，那么人口红利逐渐的下降和世界顶尖技术的壁垒会成为经济持续稳定增长的瓶颈。因此重构经济增长动力机制，实现经济增长由粗放型向集约型转变是保持经济长期稳定增长的必然选择。

而要实现集约型的经济增长，很显然，技术创新是绕不过去的一个点。新古典增长理论已经告诉我们，任何一个国家经济可持续增长必然依靠技术创新。技术创新，指的是生产技术的创新，包括开发出新技术，抑或是将目前已有的技术进行应用创新。科学是技术之源，技术是产业之源，技术创新建立在科学道理的发现基础之上，而产业创新主要建立在技术创新基础之上。

那么在实际中技术创新到底是否能对经济增长产生较明显的效果，本文打算用软件行业上市公司的状况代替解释整个国家软件行业的发展。因为上市公司可以代表行业内最出色的公司。其发展状况可以在某种程度上代表行业发展的程度。因此本文拟以整个软件行业上市公司的研发投入作为解释变量代表公司对于技术创新的投入，而以这些上市公司的营业总收入和净利润的变化作为控制变量来代表这些公司的发展状况。希望以此来揭示该期间技术创新在公司市场成长和利润成长两个维度上的绩效特征，进而提出对我国技术创新政策的若干对策建议。

1 理论分析与研究假设

在熊彼特所阐述的竞争环境中，企业要达到持续成长需要以不断创新并促使创新有利可图为基础。具体地说，企业可以通过开展工艺创新、产品创新等形式的技术创新实现自身突破。工艺创新主要目标是强化生产技术壁垒，提高生产效率和节约生产成本。而企业持续开展产品创新，是要借助于新产品在性能、功效、外观等方面的重大改进，及时回应市场的需求，赢得产品的市场份额和定价权，可以实现规模扩张和收入及利润的稳定增长。当工艺创新与产品创新协一同前进时，企业将会不断赢得竞争优势，企业销售收入、净利润尤其是长期净利润持续增长。经济学理论认为，创新在企业成长中起着核心作用。大部分实证研究得出的结论亦是如此，例如Geroski和Machin(1993)在对1972~1983年间英国539家大型制造业上市公司的比较研究中发现，创新企业比非创新企业盈利能力更强，成长速度更快。吴延兵(2007)则利用2002年的中国工业企业普查数据中538个制造业企业为研究样本，通过横截面数据的计量研究表明，企业规模与R&D强度之间二者之间主要表现为一种非线性递增关系。

技术创新需要从研发开始直到研发成功市场认可，因此技术创新的基础及关键是研究与开发。由于研究与开发由于本身就有具有不同进度的问题，所以在国际上，基于企业层面数据研究技术创新与企业成长关系的实证文献，通常以研发支出作为技术创新的替代变量，以销售额增长率或主营业务收入增长率为企业的市场成长速度变量。这类文献大多得出了技术创新对企业市场成长具有显著促进作用的结论。Jooh和Eunsup(1995)对1986~1990年美国和日本143家高科技企业、Alfredo和Erasmo(2003)对1992~1997年意大利496家制造业企业、Seraina和Mario(2008)对1990~2003年英国770家非金融类上市公司的研究，均表明研发支出强度与企业市场增长具有正相关关系。其中，Seraina和Mario(2008)的研究还首次揭示了研发密集型产业中研发强度与企业成长持续性具有正向关系，Jooh和Eunsup(1993)的研究进一步强调，企业成长还受其他关键因素的影响，研发对企业是否重要依赖于研发是否是企业竞争战略的核心驱动力。而在国内研究研发支出与企业市场增长关系的文献较少。王玉春，郭媛嫣(2008)对2003~2005年A股制造业和信息技术业上市公司的相关研究表明，企业研发强度在促进当期主营业务收入增长上没有表现出明显的正相关性。国内外的相应研究结论存在部分差异，不过多数结论还是认为，研发强度对于促进企业市场成长作用较为显著。基于前述理论分析，本文提出如下假设：企业技术创新投入水平越高，其市场成长速度就越快。

其次，企业进行产品创新的目的主要是为了扩大市场份额，而工艺创新则主要定位于降低成本，增加企业的利润和利润率。因此如果要考察技术创新对企业成长的影响程度，应该将企业的研发投入对企业的营业利润、净利润和净利润率的影响纳入到考虑的范围之内。Capon(1990)通过对32篇文献的分析指出，总体而言，研发支出与企业的利润之间具有正向关系。Seraina和Mario(2008)在对英国公司的研究中，获得与以往对美国企业研究一致的结论，即企业研发强度与销售利润增长率正相关。国内，梁莱歆和严绍东(2006)依据深市上市公司2001年研发数据，研究发现研发强度与主营业务利润及主营业务利润增长率正相关。国内外研究存在一部分差异，但是国内的研究主要认为企业研发支出对企业利润和利润率的增长呈正相关关系。因此本文提出假设：企业技术创新投入水平越高，企业利润和利润率的增长速度就越快。

2 实证分析

本文以软件行业作为代表行业主要是因为现在是信息化社会，计算机的发展水平最能够代表一个国家整体的技术发展程度，同时由于软件技术是研发投入最快能够产生效益的行业之一，因为不需要经过实际的生产环节，通过对代码的修改和通过测试后能够直接产生效益，所以研发投入和产出的速度相较其他行业来说会更加快速，因此本文选择以软件行业上市公司为例进行实证研究。

考虑到企业总收入包含了营业外收入，净利润中包含了非经常性损益，非经常性损益包含了政府补贴，投资收益等内容，不是可持续性的收入，因此不能够直接体现企业的销售收入能力，因此本文截取了从2014年至2017年软件行业上市公司在年报中公布的研发费用、营业总收入和扣除非经常性损益后净利润作为因变量和自变量。可以较为准确地考量企业的销售收入和创造利润能力受到研发投入的影响程度。其中研发费用代表企业的创新力度，后文以RD表示；营业总收入代表企业的市场扩张程度，后文以MA表示；扣除非经常性损益后净利润代表企业的盈利能力，后文以PR表示。由于本文截取的是2014年至2017年软件行业上市公司的数据，因此有过往数据不全的软件行业公司上市公司被剔除在本次实证范围之外，最后本文实证选取了124家软件行业上市公司作为标的。

一般企业的净利润会受到企业的研发投入和企业的整体规模、市场扩张程度的影响，并且考虑到创新研发的效应可能并不一定在当年就会显现，因此本文第一部分主要的模型分为两个：

其中代表企业当年的扣除非经常性损益后的净利润，代表企业当年的研发费用支出，代表企业当年的营业总收入，代表企业上一年的研发费用支出。

第二部分考虑到可能这些指标增长率受到的影响可能会更加大，因此模型中用ΔRD、ΔRD、ΔPR代表上述指标的增长率，具体模型为：

其中代表企业当年的扣除非经常性损益后的净利润较上一年的增长率，代表企业当年的研发费用支出较上一年的增长率，代表企业当年的营业总收入较上一年的增长率，代表企业上一年的研发费用支出较上两年的增长率。

其中，模型3.1的结果为：

***、**、*分别代表在0.01、0.05、0.1的显著性水平上显著，括号中的数字代表该变量的t值，其余模型也同样。

从中我们可以发现在2016年中的研发费用对于企业的扣非后净利润关系不显著，其余三年都在0.01的显著性水平上显著，且都为正值。同时除了2014年,余下的三年中，营业总收入和企业的扣非后净利润之间的关系也显著为正。在拟合优度方面，大体上随着时间的推移拟合优度在下降，主要因素可能是因为有更多的外部因素可以影响到企业的扣非后净利润。导致企业扣非后净利润和企业研发投入、营业总收入的关系越发偏离线性。总体来说，从模型3.1我们可以看出，企业的扣非后净利润会受到同年研发投入和同年营业规模的正面影响，但是受到同年研发投入的影响程度在下降。

模型3.2的结果为：

从上述结果我们可以发现除了2016年的上年研发支出外，其余自变量和企业获得扣除非经常性损益后的净利润之间的关系都较为显著。模型拟合优度差别不大。可以发现相较于模型3.1，上年研发费用对企业扣非后净利润的影响程度不降反升。变化程度，相对而言，上年研发费用支出对企业扣非后净利润的影响程度更加稳定。而企业当年营业总收入和扣非后净利润之间的关系一直为正。

模型3.3的结果为：

由模型3.3我们可以看到2017年的企业同年研发费用变化率和企业同年营业总收入变化率对于2017年的企业扣非后净利润率变化率的影响程度并不显著。而2016年中，企业同年研发费用变化率与企业扣非后净利润率变化率呈现的负相关的，而2015年中却是正相关的，考虑到模型3.1和模型3.2中2016年的特殊情况，可能在201 6年中有非常大的外部影响因素大幅影响到了中国软件行业的发展。而企业营业总收入增长率和企业扣非后净利润增长率之间的关系并不稳定，随时间发生变化。

模型3.4的结果为：

从中我们不难发现不管是从拟合优度还是从各个自变量与因变量关系的显著性水平来说，该模型的效果都不是很好，可以说明企业上年年研发费用变化率和企业同年营业总收入变化率和企业扣非后净利润率变化率不成构线性关系。该模型对解释企业当年扣非后净利润变化率和上年研发投入变化率、当年营业总收入变化率的关系没有多少借鉴意义。

仅从模型结果来看，不考虑实际因素，拟合优度最佳的是模型3.3中2016年企业同年研发费用变化率和企业同年营业总收入变化率对于同年企业扣非后净利润率变化率的影响，这说明这些变量的关系最接近线性。但是相对的，模型3.3中根据2017年的数据得出的结论来看，这又是拟合优度非常差的。可以看出当年企业同年研发费用变化率和企业同年营业总收入变化率对于同年企业扣非后净利润率变化率之间的线性关系不是稳定的，会随时间的变化而产生非常显著的变化。而模型3.1和3.2之中的拟合优度差别不是很显著，说明这些变量之间的线性关系稳定性几乎不会随时间而产生非常大的变化。

3 结论

结合上述实证的结果和实际来看，首先，企业的扣除非经常性损益后的净利润会受到同年和上一年企业研发投入的正面影响。也就是说，在软件行业，一般越多的研发投入会带来更多的净利润。但是上年的企业研发投入变化率带给企业当年扣除非经常性损益后的净利润变化率的影响却是不一定的，可能为正也可能为负，在数值上差距也比较大。这与一般的常识相悖，可能是由于软件行业的技术瓶颈比较高，并且一般软件行业的研发投入中人工成本投入较大，由于中国目前软件人才人数相对固定，超量过多的研究投入并不一定能够带等同于研发投入增量的正面效应。而企业扣非后净利润受同年和上一年企业营业总收入的影响一直为正。而这两者之间的增长率之间的关系却岁时间发生变化，可能是在2017年中软件行业的规模效应发生了变化导致。

其次，在模型3.1和模型3.2中，不管是从拟合优度还是从变量间关系的显著性水平来说，很明显的是2016年的数据结果和其他年度的差异较大。考虑到2016年的情况，可能是十三五规划纲要刚刚出台，其中明确提出要促进云计算、大数据、物联网等广泛应用，规划重点提到了对政务云、大数据、人工智能、网络安全等领域的支持。十三五政策的引导作用对于整个软件行业来说无疑是非常巨大的，政府对其云计算、大数据等研发进行鼓励和实施优惠政策，可能导致上市公司对云计算等项目的研发投入一下子大幅上升，这是一种大环境带来的外部影响。但是具体的影响效果看来只能在政策刚出台的那一年最为出色。

再者，根据研究结果，我们可以看到虽然同年研发投入对企业净利润的影响力度在下降，但是当年的研发投入对于下一年的企业净利润的影响程度还是较为稳定，还略有上升。表明了目前可能由于中国软件技术水平有所上升，以前可以多借鉴较先进的欧美技术，现阶段想要带来更有创意、有颠覆性的技术型突破可能仅仅借鉴外国的基础技术已经不足够了，需要更长的时间来实现。导致企业净利润上升的时间点相对于研发投入的时间点来说更往后移了。而企业营业总收入对其扣非后净利润影响最大的一年是2016年，说明在2016年软件行业上市公司规模效应最为明显。

最后，由模型3.4的拟合效果和显著性水平都太差，我们可以得出企业上年年研发费用变化率和企业同年营业总收入变化率和企业扣非后净利润率变化率不成构线性关系。唯一可以说明的是2016年企业扣非后净利润增长率和上一年的企业研发投入增长率关系为正。

综上所述，对于软件行业来说，研发投入也就是创新力度能够带来更高的产出和产出水平的质量。那么对于国家而言，至少创新的确能够让国家的高端技术行业带来更多的产出，因此对于创新的扶持是很有必要的。但是仅仅一昧增加研发投入并不一定能够直接带来等同于研发投入增量的效益，政府还应该更多考虑到效率的问题，将适合量的资金投入到适合的项目之中，才能使得资金的使用更有效率。

[1]梁莱歆，严绍东.中国上市公司R＆D支出及其经济效果的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2006(7)：34-38.

[2]唐未兵,傅元海,王展祥.技术创新、技术引进与经济增长方式转变[J].经济研究，2014（7）：31-43.

[3]王玉春，郭媛嫣.上市公司R＆D投入与产出效果的实证分析[J].产业经济研究，2008(6)：44-52.

[4]吴延兵.市场结构、产权结构与R＆D——中国制造业的实证分析［J］.统计研究， 2007(5):67－75.

[5]Alfredo D.M.,Erasmo P.R＆D and the growth of rms:em pirical analysis of apanel of Italian frms[J].Research Policy,2003,1003-1014.

[6]Capon,N.,Farley,J.U.,Hoenig,S.Determinants of finan cial performance:A meta－analysis[J].Management Science,1990，36:1143-1159.

[7]Geroski,P.A.,Machin，S.Do innovating influence outperfor m non-innovators[J]Business Strategy Review Summer,1992，80-89.

[8]Jooh L.,Eunsup S.Moderating effects of R＆D on corp orate growth in U.S.and Japanese hi-tech industries-An empirica l study[J].The Journal of High Technology Management Research，1995，6(2):179－191.

[9]Seraina C.A.,Mario L.R＆D and performance persistenc e-Evidence from the United Kingdom[J].The International Journ al of Accounting,2008,293-311.