R&D投入和企业盈利能力相关性

样本协方差矩阵的特征值大于1的特征值只有4个，这意味着上述设置中的共同因子数量只有4个。因此，增加公因子数为5。本文第二次利用SPSS进行因子分析过程。并利用最大方差法对原来的因子负载做了旋转，提取了前五个主因子解释的总方差的8

3.80%，说明所选因子可以包含原始变量的大部分信息。表

3.2给出了前五个主因子的特征值及贡献率。表

3.4方差贡献率因子 特征值 贡献率 累计贡献率F1F2F3F4F54.0613

2.6987

1.1313

1.12531.03970.33850.22490.09430.09380.08670.33850.56330.65760.75140.8380进行最大方差旋转后得到的主因子负载矩阵如表

3.3示，根据表中因子载荷值的大小，我们依次提取出五个主因子。21表

3.5主因子负载矩阵原始变量 F1 F2 F3 F4 F5GPSPSOPEPCROEROAITRCATEPSCPOCS0.88540.90970.89590.88610.20950.51330.0457-0.1190-0.66060.30880.00680.08130.16860.35730.36210.31230.90030.8012-0.0087-0.01010.54860.7405-0.08600.0674-0.03960.03050.11890.10420.04470.04980.00530.43660.19490.0196-0.35110.8643-0.0435-0.0364-0.0449-0.0200-0.0798-0.0475-0.00120.70750.0853-0.02590.7749-0.0462-0.00540.02950.05410.0782-0.02490.05250.99020.04160.2043-0.0369-0.03320.0000提取五个主因子后，我们以贡献率作为权重，定义盈利能力综合因子 。计算公式如下：根据公式计算出盈利能力综合因子值如表
3.6，由于篇幅受限，只节选出其中10家公司6年的值；并将该综合因子值作为因变量和自变量研发投入回归模型进行实证分析。在下面的研究中，我们将运用回归模型对相关研究检测设进行实证检验。因为均值回归是对样本企业的平均水平进行检验，所以估计结果只能检验R&D投入对企业盈利能力提升作用的影响方向、累计效应、滞后性和短期效应。22表
3.6上市公司盈利能力综合评价指标股票代码 公司简称 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年002052同洲电子 -0.803814-0.436862 0.067448 -0.399308 -0.009413 -0.115273002053 云南盐化 -0.378373 -0.97290 -0.243570 -0.180357 0.274514 0.318781002054 德美化工 0.403309 0.084821 0.010451 -0.090777 0.274514 0.235576002094 青岛金王 -0.605885 -0.609149 -0.435782 -0.273298 -0.237940 0.017686002096 南岭民爆 0.837791 -0.183287 0.145078 0.242663 0.106562 0.109363002098 浔兴股份 -0.461492 -0.601712 -0.272433 -0.177116 -0.320112 -0.288789002099 海翔药业 -0.527289 -0.613037 -0.545507 -0.306760 -0.071831 -0.116672002100 天康生物 -0.443473 -0.246330 -0.278607 -0.16483 -0.209856 -0.254474002102 冠福家用 -
1.247234 -0.742930 -0.346625 -0.118809 -0.026152 0.099733002104恒宝股份0.325761 0.262190 0.185699 0.187366 0.765116 0.82227123
第4章 实证分析结果
4.1 描述性统计结果本文将收集到的93家企业的2004年-2009年年度报告和首次招股说明书、意向书中的研发费用信息进行归类整理，这些研发费用的信息将作为本文的样本面板数据。现将93家样本企业的单期R&D投入、R&D强度（RDD）、连续2-6年R&D投入的平均状况（用算术平均值表示）进行描述统计分析，如表

4.1所示。表

4.1样本公司R&D投入情况的描述性统计结果统计量 N 极小值 极大值 均值 标准差单期R&D投入（万元）单期RDD累计6年R&D投入（万元）累计6年RDD累计5年R&D投入（万元）累计5年RDD累计4年R&D投入（万元）累计4年RDD累计3年R&D投入（万元）累计3年RDD累计2年R&D投入（万元）累计2年RDD5585589393186186279279372372465465

1.00000.0001205.07640.000417

2.59640.0004139.95000.00049

1.21000.00022

1.60000.000238727

6.10000.199638948

3.8636

5.731138926

6.2064

6.8673388970.94008.572238840

4.08001

1.412338786

4.37001

3.67242990.77300.04131794

4.63800.08951569

4.82320.09361335

3.01890.33851001

4.76420.1120627

7.92930.094817030.05140.02934422

1.34920.59164313

1.64010.62624217

6.55560.76443663

5.15610.87412686

2.56730.8682从表

4.1可知：

（1）从单期R&D投入绝对数额上来看，最大值和最小值差距甚大，其中最大值387276万元，最小值1万元，均值2990万元，说明同年度里，样本企业研发投入差异较大，或是一家企业在不同年度的研发投入波动较大。R&D投入的标准差达到17030，同样说明样本企业研发投入有很大差异，这种差异可能与企业规模等其它影响因素有关。再者，从研发强度角度看，样本数据的R&D强度均值为0.04，即企业的平均研发投入占当年营业收入的4%，低于国际公认2%的企业生存水平，说明企业的相对投入水平较低。这可能与企业所属的行业性质有关，高科技行业24的R&D强度值相对较大，而怎么写作型行业的R&D强度值较小。R&D强度的标准差为0.03，说明企业R&D强度的差异较小，各企业的R&D投入占其营业收入的比例相当，企业可根据研发投入产出的盈利能力再次规划R&D费用的投入。
（2）单期R&D投入状况差别较大，这可能与企业的长远规划有关，R&D属于长期投资，我们就进一步分析累计年度R&D投入的平均状况（用累计年度算术平均值表示）。在累计年度披露的R&D投入数据，平均R&D资金极大值和极小值都相差很大，连续四年披露的R&D强度均值达到0.3385，即平均R&D投入占到当年营业收入的3

3.85%，说明研发投入的时滞期为四年。

（3）累计R&D费用投入的均值明显大于单期R&D投入。如单期均值为2990万元，累计年度中最小的是两年累计均值6277万元。六年累计的R&D费用均值大于五年累计的均值，五年的大于四年，随着时间的推移，企业越来越重视自主研发，每年都在加大研发投入的费用。
（4）累计R&D强度的均值均明显大于单期R&D强度。累计最大均值3

3.85%，累计最小均值为8.95%，而单期的强度均值

4.13%。充分说明样本企业更倾向于将营业收入的更大比例进行技术创新。由此可见，R&D投入的绝对量与企业规模、行业性质等有关，该指标不能够全面、准确反映企业真实R&D状况，而R&D强度是一个剔除企业规模影响的相对指标，可以较表
4.2样本公司的行业分类及R&D投入强度比较表所处行业 样本数 所占比例 RDD均值 标准差信息技术业食品、饮料723613%7%0.07410.02020.04150.0190石油、化学、塑胶、塑料机械、设备、仪表7214413%26%0.02840.04450.01580.0238金属、非金属造纸、印刷电子78247214%4%13%0.03240.02360.05060.02370.01310.0215其他制造业医药、生物制品建筑业纺织、服装、皮毛采掘业30126665%2%1%1%1%0.03330.03600.01040.03340.02280.02720.01190.00830.01250.0076为准确的反映企业的R&D状况，国内大多数文献的研究中也选用此指标。因此，本25文也选择R&D强度反映企业的R&D水平。本文通过证监会（CSRC）行业分类，将中小企业板的上市公司具体划为12个行业 ，他们具体是：信息技术业；食品、饮料业；石油、化学、塑胶、塑料业；机械、设备、仪表业；金属、非金属业；造纸、印刷业；电子业；其他制造业；医药、生物制品业；建筑业；纺织、服装、皮毛业；采掘业。由此对中小板R&D投入对企业盈利能力的问题进行初步研究。图

4.1 不同行业的RDD对比关系图通过对各个行业样本量和研发投入强度的比较，由表

4.2和图

4.1可知，机械、设备、仪表业所占样本数较多，占总样本量的26%，说明我国中小板企业同主板一样，制造业都是占据最多的行业。信息技术业的研发投入强度平均值最高，达到7.41%；信息技术业呈现技术更新速度快，产品市场的写作化等产业特征，这决定了信息技术业是一个高度依赖于R&D投入的行业。其次是电子业，其研发投入强度平均值为5.06%。充分说明中小板企业主要以高科技行业为主，该行业需要进行大量的研发活动，进行技术创新，从而达到行业领先标准。排名第三的是医药、生物制品业，研发投入平均值为
3.60%。该行业也是高科技产业的前沿行业，R&D投入较大。排名最低的是建筑业，RDD行业均值仅为1.04%，未达到国际公认的企业维持生存的标准（2%）。这与我国建筑行业整体科技含量偏低有关，创新成果少，转化率低，产生的效益不显著，企业盈利能力低。我国各建筑企业应加大对研发强度的投入，努力提高科技成果在建筑工程上的转化。排名倒数第二的是食品、饮料行业，这可能与我国饮料行业主要靠大品牌的强势带动有关，其他品牌不敢对太前沿的产品的研发投入过大。根据国26际标准，企业研发强度5%以上，企业在市场才有竞争力，样本企业中除信息技术与电子业外，其余行业研发投入强度均呈现不足，距国际标准差距较大。此外，除了研发投入强度均值排名前三的行业高于总样本的研发强度，其余行业的研发强度均值均低于总样本的研发强度均值。
4.2R&D投入对企业盈利能力影响的实证检验通过上一章节对盈利能力各项财务指标提取综合因子P和前一小节对数据的描述性统计结果，本节主要运用普通最小二乘回归的分析方法，对R&D投入对企业盈利能力提升的基本方向、以及这种作用对累积效应、滞后性和短期效应的结果进行讨论。本文共收集六年的研发投入强度的数据，分别选取当年、滞后一年、滞后两年、滞后三年、滞后四年、滞后五年和累计六年、累计五年、累计四年、累计三年、累计两年的时间跨度进行与其盈利能力综合因子进行回归分析，系数估计和t检验。表

4.3 R&D投入与盈利能力综合因子的单期回归结果系数当年

（1）滞后一年
（2）滞后两年
（3）滞后三年
（4）滞后四年
（5）滞后五年
（6）0.2228***(

5.678)0.2617***(

6.4139)0.2562***(

5.7000)0.2133***(

4.0565)0.1924**(

2.9483)0.1864**(2.0374)-0.0029(-0.0776)0.0276(0.7113)0.0698(

1.6199)0.2258***(

4.2456)0.3215***(

4.8411)0.3293***(

3.4812)0.3651***(10.4734)0.3918***(10.5310)0.3887***(9.2954)0.2440***(

4.7906)0.2136***(

3.3655)0.2282**(

2.4485)-0.3059***(-8.0973)-0.2696***(-

6.7696)-0.2753***(-

6.1329)-0.4258***(-7.3459)-0.4838***(-

6.5705)-0.4710***(-

4.4260)-0.1791***(-

4.8259)-0.1562***(-0755)-0.1541***(-

3.6226)-0.1160**(-

2.3476)-0.0486(-0.7998)-0.0950(-1.0784)0.0136(0.3440)0.0190(0.4519)0.0361(0.7572)0.0369(0.6591)0.0074(0.1080)-0.0380(-0.3773)-0.0753**(2.0116)-0.0725*(-

1.8301)-0.0608(-

1.3500)-0.0285(-0.5357)-0.0451(-0.6898)0.0107(0.1117)-0.0911**(-

2.3456)-0.0821**(-0003)-0.0777*(-

1.6680)-0.0603(-

1.1002)-0.0331(-0.4876)-0.0288(-0.2833)调整0.3940 0.4133 0.3916 0.3706 0.3650 0.3254样本数 536 459 368 276 184 92注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著如表
4.3和
4.4，模型的十一个方程分别在1%、5%和10%的显著性水平下一律通27过显著性检验，并且方程的拟合优度都保持在40%左右（调整后的）。解释变量和控制变量与盈利能力综合因子P的系数估计大都在1%的显著性水平下通过显著性检验。充分说明本文的样本数据对模型的拟合状况比较好。在表

4.3中，

（1）至
（6）列的回归结果可知， R&D强度的回归系数的值的大小略有不同，但所有的回归系数皆为正数，并且在1%、5%的显著性水平上显著，由此说明单期R&D投入对当年企业盈利能力水平的提升具有显著的正向影响，检测设一成立。在表
4.4中
（7）至（11）列的回归结果可知，累计的R&D投入与企业盈利能力的回归系数都为正数，也都在1%的显著性水平下通过显著性检验，其中累计六年的R&D投入和累计五年的R&D投入跟企业盈利能力的回归系数的值是0.3204、0.3041，均高于单期R&D投入跟企业盈利能力的回归系数的值，由此说明累计R&D投入对企业盈利能力的提升具有显著的正向影响，且六年累计和五年累计的效应比单期更显著。检测设二也是成立的。表

4.4 R&D投入与盈利能力综合因子的累计回归结果系数累计六年

（7）累计五年（8）累计四年（9）累计三年（10）累计两年(11)0.3204*** 0.3041*** 0.2138*** 0.1924*** 0.1617***（

2.8040） （

4.0481） （

1626） （

3.4317） （

3.6070）0.3804*** 0.3615*** 0.2392*** -0.0166 -0.0569（

3.9483） （

5.3951） （

4.3543） （-0.3397） （-

1.3632）0.2213** 0.2012*** 0.2606*** 0.1793*** 0.2388***（

2.4141） （

3.2490） （

4.9593） （

3.6423） （

5.9384）-0.4242*** -0.4498*** -0.4631*** -0.2254*** -0.2893***（-

3.9506） （-0.1063） （-7.9461） （-

4.7813） （-

6.5382）-0.0659 -0.0281 -0.0883 -0.1584*** -0.1591***（-0.7528） （-0.4682） （-

1.7284） （-

3.3133） （-

3.7717）-0.1239 -0.0633 -0.0597 0.0320 0.0475（-
1.1695） （-0.8825） （1.0612） （0.5832） （1.0276）0.0263 -0.0339 -0.0626 -0.0883* -0.0983**（0.2756） （-0.5211） （-

1.1609） （-0572） （-

2.2605）-0.0252 -0.0210 -0.0657 -0.1127* -0.1175***（-0.2510） （-0.3215） （-

1.1773） （-

2.1690） -

2.6201调整0.3529 0.3894 0.3743 0.2520 0.2957样本数91 182 264 365 457注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著28在表
4.3中
（2）至
（6）列的系数估计值，在滞后一至五期，这五种情况下，R&D投入与企业盈利能力的回归系数都在1%的显著性水平下通过显著性检验。充分说明我们建立的加入滞后期的回归方程是合理的，R&D投入对企业盈利能力的提升的滞后性是明显存在的，因此，检测设三成立。在表
4.3中
（2）至
（6）列的系数的估计值可知，R&D投入对其盈利能力的影响显现出滞后一年时提升作用更大的特征，一年后这种正向影响呈现下降趋势。如滞后一期时企业R&D强度与盈利能力的回归系数为0.2617，滞后二期时回归系数变为0.2562，滞后三期时的系数为0.2133，滞后四期时的系数为0.1924，滞后五期时的系数为0.1824，表现出随着滞后期的增加，R&D投入对企业盈利能力的提升作用逐渐下降的趋势，滞后三年的提升作用不如当年的强，也就证明了R&D投入对企业盈利能力的提升作用具有一定的短期效应。由此，检测设四成立。进一步观察表

4.3和表

4.4可得，各个控制变量与被解释变量之间也存在着显著的相关性。实力与企业盈利能力之间具有显著的正相关关系。资产负债率与企业上市年限对企业盈利能力具有负面效应。总资产对企业盈利能力的关系不明朗。实力与盈利能力的相关系数在模型中都为正值，并且这种正相关关系都在1%的显著性水平上通过了显著性检验，说明企业的实力与其盈利能力是同方向变化的，实力强的企业一般都有较高的盈利能力，随着滞后期的增加，盈利能力对企业的实力的正向影响逐渐增加。资产负债率对盈利能力的影响在各个方程中都显著为负，说明过度的长期负债对企业的盈利是不利的，企业应尽量减少长期负债对其盈利的不良影响。且随着滞后期的增加，资产负债率对盈利能力的负面影响也有所增加。总资产与企业盈利能力之间的关系在部分情况下为正值，又在部分情况下为负值，所以推断，总资产在方程中的作用不明朗。企业上市年限对其综合盈利能力的系数估计值皆为负，且在多数方程中没有通过显著性检验。所以，推断企业年龄对其盈利能力的负面影响不大。
4.3稳健性检验本文上一节已经实证检验了R&D投入强度对企业盈利能力的提升作用，现在本文以R&D投入的绝对数额代替R&D投入强度（RDD），对当期的方程再次进行回归。如表

4.5所示。为了简明起见，表内未给出行业虚拟变量的系数估计值。29由表

4.5可以看出，模型的拟合效果比R&D投入强度的拟合效果稍稍偏低，所有系数均通过显著性检验，但系数估计值比R&D投入强度的系数估计值低。因此可以认为R&D投入与企业盈利能力之间的互动关系的结论是稳健的。但是还是采用R&D投入强度的指标更为合理。表
4.5 R&D投入绝对数额与盈利能力综合因子的当年回归结果系数调整样本数当年0.0903**（
2.1766）-0.0901**（-2.0801）0.3644***（10.1916）-0.3535***（-9.3948）-0.1932***（-

5.0852）0.3627 53630

第5章 对策建议
5.1继续引导中小板企业加大R&D投入力度近几年来，我国虽然明确了加大科技投入以建设创新型国家、增强我国的经济实力和国际竞争力的发展目标。随着我国市场经济体制的不断发展和完善，企业在我国R&D投入中的地位越来越凸显出来，政府虽然也在不断加大对研发的投入力度，但政府在我国R&D经费投入中所占的比重不但没有增加，反而出现了减少的趋势。另外，我国的GDP高速增长的同时，R&D投入强度也出现高速增长的势头，虽然近几年R&D强度的增长速度很快，但我国的R&D投入强度与经济发展水平所处的阶段是不相适应的。从近十年的R&D投入强度增长趋势来看，我国R&D投入已经进入了一个快速增长的关键时期，这是我国科技发展的一个重要的转折点。我们为此欣喜的同时，也应该注意到我国R&D投入水平几乎滞后经济发展水平一个阶段，这种低水平的R&D投入很难满足我国实现科技跨越式发展的需求。因此继续加大我国对R&D的投入强度势在必行，尤其是要加大政府R&D投入强度，提高政府在R&D经费投入中的比重，这也是我国必须要把握的一个历史性机遇。
5.2 进一步规范我国上市公司R&D信息的披露我国上市公司有关研发费用的信息披露较之以前已经有了很大的进步，但还存在很多缺陷和不完善的地方。首先要加强研发支出的披露力度，规范研发支出的具体披露内容，同时注重财务数据和非财务数据。还可以在中期报中披露，这样更有利于信息的传递，更有利于投资者对企业做出评价，尤其注重中小板的企业，特别是研发增长出现异常波动的情况，合理引导企业研发投入，使研发支出发挥真正推动生产力发展的作用。最后，还可以采用定期聘请独立的评估机构对研发活动阶段的划分依据以及是否符合资本化、费用化的条件进行统一的评估和审计，加强对财务报告研发信息披露内容的审计力度，以防止有关企业利用会计准则，对企业经营盈利能力进行操控。
5.3激发企业研发投入积极性从实证结果来看，中小板企业研发投入对企业盈利能力具有正向影响作用，且这种影响具有滞后性。从企业市场竞争情况来看，在完善的市场竞争环境中，企业必将31成为研发投入的主体，这是市场经济发展的要求和必然结果。目前我国市场经济不完善，导致研发投入效果显著降低，使得企业进行研发投入的积极性受到很大影响，所以我国要实现研发投入持续与长时期的有效增长，就要要尽快完善市场经济体制，充分发挥市场作为资源配置的基础性作用，使研发投入成为生产要素之

一、参与资源分配以激发企业研发投入的积极性。

5.4企业技术创新体系建设设置企业内部研发机构，负责技术创新项目的提出、风险评估与监控，提高创新决策效率和落实相应职责；经常组织企业研发人员技术培训。同时，建立统筹的科技管理体系，研发活动的落实进行事前协调、整合、分工，加强科技创新活动监督；进一步强化其对知识产权的评估、定价、交易功能，开发无形资产评估工具并发布知识资本投资指南，提高创新管理的水平。健全知识产权保护制度，形成知识价值的发现与实现机制，引导企业重视核心科技资源的创造、积累、转移和利用。在技术及产权交易机构建立规范的技术产权交易平台，发展柜台交易、委托交易等各种交易方式，简化转让环节，提供退出通道，保证多元化投资融资渠道的畅通。32结论本文选取截止到2008年底深市中小板274家上市公司中的93家，从2004-2009年连续规范性披露研发费用的数据为研究样本，对中小板上市公司R&D投入与其盈利能力的关系进行了研究。在进行样本筛选的过程中，统计出我国上市公司关于R&D活动的披露情况。在相关文献进行综述的基础上和对R&D信息披露情况的分析以后，我们合理地提出本文的研究检测设，对所选取的研究变量建立线性回归模型进行实证检验后，得出了以下结论：
（1）R&D投入能够提升中小板企业的盈利能力，且累计投入五年以上比单期效应更显著。检测设1和检测设2成立。
（2）R&D投入对中小板企业的盈利能力的提升作用存在一至五年的滞后期，且滞后一年和滞后两年的投入大于当年的影响。检测设3成立。
（3）R&D投入对中小板企业的盈利能力的提升存在一个短期效应。滞后一年时的影响最为明显，一年以后，这种影响逐年减弱。检测设4成立。本文存在的研究缺陷主要有：
（1）在研究角度的选择上，文章仅局限于对R&D投入与提高企业业绩的核心——盈利能力进行相关性研究，未从公司治理结构的角度出发，研究企业内部管理层对于R&D信息的会计处理进行盈余管理。
（2）在变量的选择上，由于受R&D信息披露的影响，以国内大多数
参考文献的选择变量研发强度作为本文研发投入的写作技巧变量，未考察研发人员的投入，并对企业的专利、注册商标、论文发表数量进行统计，指标不够全面。
（3）在实证检验的过程中，文章构造的是静态面板数据，虽已保证了各变量之间的多重共线性和模型的有效性，但是在数据处理的过程中，未对模型加入固定效应和随机效应，构造动态出动态的面板数据，减小方程的误差。总之，随着我国新会计准则的出台，经济体系制度的不断完善，今后R&D信息可获得性的提高，涉及R&D活动的研究领域还是非常丰富的，可以进一步深入挖掘。33
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