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研发投入对企业绩效的影响——基于股权结构的调节效应

摘要

本文基于2015 -2017年中国软件服务业上市公司的数据，实证分析了研发投入与公司绩效的关系，以及股权结构对研发投入与公司绩效的影响。研究表明，上市软件服务公司研发投入对公司财务绩效具有显著的正向影响，不存在滞后性;股权集中度正向调节研发投入与公司绩效的关系。股权平衡负向调节研发投入与企业绩效的关系

关键词：股权结构，研发投入，企业绩效，软件服务上市公司

1、介绍

技术创新的主体是企业。企业注重创新的目的是提高企业的核心竞争力，实现企业价值的最大化。加大研发投入是企业创新的主要途径。创新的根本目的是提高企业的绩效。在全球化的趋势下，软件服务行业的上市公司如何抓住机遇，面对前所未有的挑战，提高研发投资转化的效率，促进企业绩效的提高，已成为我们关注的热点话题。本文在梳理文献的基础上，在建立多元回归模型的基础上，通过对2015-2017年我国软件服务业上市公司财务数据的统计分析，深入探究研发投入对企业绩效的影响，致力于软件行业的研究。服务行业上市公司认识到研发活动的重要性，改善研发投资的现状，为公司的长远发展提供合理化建议。

2.理论分析与假设

2.1 研发支出与企业绩效的关系

研发投资会给企业带来新产品、新工艺、新技术，使企业能够开拓新的市场，发展新的客户群，从而使企业获得差异化优势，从而增强竞争力，扩大品牌知名度，提高企业绩效。Fortune and Shelton(2012)重点研究了美国制药行业公司的研发投资，筛选出了303家公司。实证研究发现，研发活动与企业绩效显著正相关。水慧丽(2017)发现我国制造业上市公司研发投入与公司绩效之间存在显著的正相关关系，反映了向市场披露研发强度的积极信号，有利于保持和提高市场份额，提高企业绩效和企业价值。因此，本文认为研发投入能够促进企业的成长。

并做出以下假设:

H1:软件服务业上市公司研发投入与公司绩效呈正相关

研发活动是一个长期的过程，短期内不会成功。陆克莹(2017)发现我国软件和信息技术服务业上市公司的研发投入有利于企业净资产利率、研发资本投入和企业的提高。绩效之间存在显著的正相关，但需要两年时间才能显现，研发人员的绩效不存在滞后。综上所述，本文的假设如下:

H2:研发投入对软件服务业上市公司绩效的影响存在滞后性

2.2 股权结构对研发支出与公司绩效关系的调整效应

Yafeh amp; Yosha(2003)发现，随着持股比例的增加，大股东的监督职能会加强，促进研发创新活动的支出。Hosono(2004)也认为适度的股权集中度有利于企业的发展，适度的股权集中度有利于董事会的适度控制，同时可以选择更全面的经营者。一方面,股权越集中,越少的液体,股东往往在决策时考虑公司的长远利益,因此更注重企业创新活动(2017年秋帅),另一方面,可以有效地抑制小股东“搭便车”的行为(吴湘2017)基于此，本文提出:

H3:软件服务业上市公司股权集中度正向调节研发投资与公司绩效的关系

股权制衡是指多个大股东共同控制公司的权力。任何大股东在决策时都会受到其他大股东的限制。但是，股权平衡过高，大股东争权夺利的风险会增加，容易导致内部混乱，影响决策效率。原汇力(2016)研究结果表明，股权平衡负向调整了研发投资与公司绩效的关系。基于以上分析，本文提出第六个假设:

H4:软件服务业上市公司股权余额负向调节研发投入与公司绩效的关系

3、样本设计

3.1 样本选取及数据来源

本文选取2015-2017年我国软件和信息技术服务业上市公司(以下简称:软件服务业上市公司)作为研究样本。所有数据均来自东方财富网披露的上市公司年报，入选符合要求的公司共63家。本文对初始数据的筛选原则如下:第一，剔除存在缺失值的样本、变化异常的公司;第二，排除任何一年具有ST和ST*的公司;第三，不包括未披露的研发投资公司情况。本文使用数据统计分析软件Excel2010和EViews8对数据进行分析。

3.2 变量定义

解释变量。解释变量被用来衡量公司的财务绩效。营业利润率是衡量一个公司经营能力的重要指标。营业利润率越高，公司的盈利能力就越强。主营业务的来源是公司的最终利润。由于软件服务业的研发投入主要用于其核心产品的研发，因此本文以上市公司的营业利润率作为解释变量来衡量企业绩效。

解释变量。解释变量为企业研发支出。由于企业资产规模不同，研发投入存量数据存在较大差异。因此，研发资本投资强度反映了软件服务业上市公司的研发投资水平。

调节变量。调节变量又称交互变量，是指因变量与自变量之间的关系。变量或弱(或正或负)变量。股权集中度是通过第一大股东的持股比例来衡量的。股权余额的代理变量为第二大股东至第十大股东的持股比例与第一大股东Z10的持股比例之比。

控制变量。除了研发投资，其他因素也会影响企业绩效。本文选取企业规模、资产负债率、企业成长性和现金流量作为控制变量。模型中的变量定义如表1所示。

表一：变量指标体系

3.3建模

模型1:该模型不仅检验了H1:研发资本投入强度与企业绩效之间的关系，而且验证了H2:研发资本投入强度对企业绩效的滞后效应。

OPE=beta; t beta; t Ramp;Dmt beta; 1 SIZE beta; 2 LEV beta; 3 GROWTH beta; 4 CASH ɛ ( 1.1)

模型2:该模型主要用于验证H3和H4对研发投入与企业绩效关系的影响。

OPE=beta; 0 beta; 1 Ramp;Dm beta; 2 HERF beta; 3 SIZE beta; 4 LEV beta; 5 GROWTH beta; 6 CASH ɛ (2.1)

OPE=beta; 0 beta; 1 Ramp;Dm beta; 2 Z10 beta; 3 SIZE beta; 4 LEV beta; 5 GROWTH beta; 6 CASH ɛ (2.2)

OPE=beta; 0 beta; 1 Ramp;Dm beta; 2 HERF beta; 3 Ramp;Dm*HERF beta; 4 SIZE beta; 5 LEV beta; 6 GROWTH beta; 7 CASH ɛ (2.3)

OPE=beta; 0 beta; 1 Ramp;Dm beta; 2 Z10 beta; 3 Ramp;Dm*Z10 beta; 4 SIZE beta; 5 LEV beta; 6 GROWTH beta; 7 CASH ɛ (2.4)

4、实证结果与分析

4.1 描述性统计分析

采用EViews8数据处理软件对采集的面板数据进行描述性统计分析。结果如表1-1所示。从表中可以看出，软件服务行业上市公司的营业利润率差距非常显著，最大值为75.48，最小值为0.36。监管变量中股权集中度的最大值和最小值分别为54.77和4.15，平均值为24.303，说明大多数企业股权集中度适中，部分小企业股权集中度较高，容易产生“一”。仅仅是股票的问题。从股权制衡的角度,Z10的最大值为7.19,最小值为0.074,平均值是1.53,这表明样品的第二至第十大股东有很大区别的最大和最小值第一大股东的资产。存在股权高度分散、高度集中的现象。从控制变量的描述性统计分析来看，企业规模和现金流量存在差异，但差异不明显，资产负债率与企业成长之间存在显著差异。

表二：全样本描述性统计

4.2 相关分析

由表2-1可以看出，研发资金投入强度与企业经营利润率之间的相关系数为0.18438，通过5%的显著性检验，说明研发资金投入强度与企业经营利润率之间存在显著正相关关系。假设H1和H2。股权集中度与营业利润率的相关系数为0.1518，假设H4通过5%的显著性检验初步得到验证。

代理变量的相关系数Z10的股权平衡是-0.0990,不能5%的显著性检验,表明股权平衡和营业利润之间的相关性并不重要,但是它可以初步验证股权资产的营运利润率。产生负面影响。企业规模与现金流量、经营利润率呈显著正相

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