李 燕

(廣東技術(shù)師范大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，廣州 510665)

0 引 言

黨的十八大明確提出“科技創(chuàng)新”是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐。在此背景下，各地政府和企業(yè)加大研發(fā)投入，專利申請及授權(quán)量增長迅猛，因此有學(xué)者質(zhì)疑專利數(shù)量所代表的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新[1]。研究珠三角制造業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)對企業(yè)自我創(chuàng)新價(jià)值提升機(jī)制能為中國制造2025、粵港澳大灣區(qū)企業(yè)自主創(chuàng)新和政府創(chuàng)新激勵(lì)政策提供一定的借鑒意義，因此有較強(qiáng)的實(shí)踐意義和政策意義。

關(guān)于R&D投入對企業(yè)績效的影響研究得出的結(jié)論存在較大的差異。Griliches Z以美國大型制造企業(yè)為研究對象，結(jié)果發(fā)現(xiàn)R&D投入與企業(yè)生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)關(guān)系[2]。Hsu C等以118家美國跨國公司為研究樣本，得出了R&D投入與企業(yè)績效之間呈負(fù)相關(guān)[3]。也有學(xué)者的研究認(rèn)為二者之間存在非線性關(guān)系，劉學(xué)之根據(jù)209家中美范圍內(nèi)上市企業(yè)2009年至2015年相關(guān)數(shù)據(jù)，證明R&D投入具有動(dòng)態(tài)邊際效應(yīng)，它和企業(yè)績效之間呈“倒U型”的非線性關(guān)系[4]。

關(guān)于企業(yè)專利數(shù)量對企業(yè)價(jià)值的影響，Griliches研究發(fā)現(xiàn)，美國公司的專利擁有量與公司價(jià)值(Tobin’s Q)存在顯著的正相關(guān)[5]。黎文靖等發(fā)現(xiàn)非發(fā)明專利對企業(yè)市場價(jià)值影響不大，而發(fā)明專利能提高企業(yè)的市場價(jià)值[1]。米晉宏等通過對2000—2017年我國上市公司的專利數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的專利數(shù)量對企業(yè)價(jià)值和營業(yè)總收入有顯著的正向影響[6]。

上述文獻(xiàn)分別就研發(fā)投入、專利數(shù)量與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系進(jìn)行了不同角度的研究，卻難以完整反映研發(fā)投入作用于企業(yè)自我創(chuàng)新價(jià)值提升的機(jī)理。本文以2009—2016年的珠三角制造業(yè)企業(yè)為樣本,以專利授權(quán)為中介,考察企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)自我創(chuàng)新價(jià)值提升的影響機(jī)制。本文希望回答以下3個(gè)問題：企業(yè)研發(fā)投入當(dāng)期或是滯后幾期如何影響專利授權(quán)量(尤其是對發(fā)明專利授權(quán)量的影響)？專利被授權(quán)后是否真的帶來企業(yè)價(jià)值的提升？除了專利授權(quán)量,企業(yè)研發(fā)支出通過非專利創(chuàng)新部分能否帶來企業(yè)價(jià)值的提升？因此此研究通過專利授權(quán)量為中介來考察研發(fā)投入的創(chuàng)新機(jī)制具有一定的創(chuàng)新和理論意義。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 研發(fā)投入與專利授權(quán)

企業(yè)研發(fā)投入的目的是通過創(chuàng)新活動(dòng)提高自身的競爭力和企業(yè)價(jià)值，創(chuàng)新活動(dòng)最直接的體現(xiàn)是專利。Griliches認(rèn)為，即使專利數(shù)并不能完全代表企業(yè)研發(fā)的所有創(chuàng)新產(chǎn)出，但是它能夠良好的體現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入的效率[5]。

我國的專利分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利(本文將后兩種專利作為非發(fā)明專利)。其中發(fā)明專利從申請到授權(quán)的時(shí)間一般超過2年，而實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利在6個(gè)月內(nèi)即可完成申請到授權(quán)。因此，本文提出假設(shè)1。

H1a：企業(yè)的研發(fā)投入與發(fā)明專利授權(quán)量滯后2年或3年正相關(guān)。

H1b：企業(yè)的研發(fā)投入與非發(fā)明專利授權(quán)量當(dāng)年或滯后1年正相關(guān)。

1.2 專利授權(quán)量與企業(yè)價(jià)值提升

專利被授權(quán)說明企業(yè)的研發(fā)投投入的創(chuàng)新成果得到法律的認(rèn)可和保護(hù)，企業(yè)可以通過自己實(shí)施、轉(zhuǎn)讓或者許可來獲利。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為企業(yè)的專利擁有量能顯著提升企業(yè)價(jià)值。但專利數(shù)量成為企業(yè)或地方政府的創(chuàng)新業(yè)績或政績時(shí)，可能帶來的是專利數(shù)量的“粗放”式增長，張波濤等的研究證明了在我國存在這種現(xiàn)象[7]。相比非發(fā)明專利，發(fā)明專利能更多體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新能力[1]。因此提出假設(shè)2。

H2：專利授權(quán)量有助于企業(yè)價(jià)值提升，其中發(fā)明專利的影響更大一些。

1.3 研發(fā)投入、專利授權(quán)與企業(yè)價(jià)值提升

按照熊彼特創(chuàng)新的含義，創(chuàng)新是建立一種新的生產(chǎn)函數(shù)，將生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的“新組合”引入生產(chǎn)體系，因此創(chuàng)新不僅僅是一個(gè)技術(shù)概念，而是與企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益緊密相連的，因此研發(fā)投入中有的創(chuàng)新并不是完全通過專利體現(xiàn)出來。專利是創(chuàng)新“活動(dòng)”的較好指標(biāo)，但不能反映創(chuàng)新活動(dòng)導(dǎo)致的實(shí)際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，尤其是專利數(shù)量的“粗放”式增長的背景下[7]，專利作為創(chuàng)新的中間調(diào)節(jié)手段通過激勵(lì)企業(yè)研發(fā)投入來提升企業(yè)價(jià)值的作用較小。因此提出假設(shè)3。

H3：專利授權(quán)量能激勵(lì)企業(yè)研發(fā)投入來提升企業(yè)價(jià)值，但研發(fā)投入除了通過專利來提升企業(yè)價(jià)值外，還有其他非專利創(chuàng)新部分提升企業(yè)價(jià)值。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2009—2016年間滬深兩市所有珠三角A股制造業(yè)上市公司為初始樣本，剔除凈資產(chǎn)為負(fù)、研發(fā)投入數(shù)據(jù)缺失、被ST的上市公司，同時(shí)剔除上市不滿4年的上市公司。得到最終樣本為226家公司1 006個(gè)年度觀測值。本文樣本數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

2.2 變量定義

因變量。以資產(chǎn)收益率ROA(RETURN OF ASSET)作為企業(yè)價(jià)值的代理變量。企業(yè)資產(chǎn)收益率是全面反映一個(gè)企業(yè)資金運(yùn)作的整體效果的指標(biāo)，能夠較好地反映企業(yè)的當(dāng)期價(jià)值，因此借鑒國內(nèi)外學(xué)者對企業(yè)價(jià)值或績效的研究，本文以ROA作為因變量。

中介變量。選取發(fā)明專利授權(quán)量和非發(fā)明專利授權(quán)量為中介變量。發(fā)明專利授權(quán)量以INPAT表示，非發(fā)明專利授權(quán)量以NINPAT表示。之所以選專利授權(quán)量而不選專利申請量作為變量，是因?yàn)閷＠跈?quán)量更能代表企業(yè)實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新。

自變量。相比研發(fā)投入金額，研發(fā)投入強(qiáng)度能更好地反映企業(yè)研發(fā)上支出力度，是更有“含金量”的數(shù)據(jù)，本文選自研發(fā)強(qiáng)度作為自變量，即企業(yè)R&D投入占企業(yè)營業(yè)收入的百分比，以RD表示。

控制變量。國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模(SIZE，總資產(chǎn)的對數(shù))和資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)也會(huì)在一定程度上影響研發(fā)投入及價(jià)值創(chuàng)造效應(yīng)，因而對上述變量進(jìn)行控制(見表1)。

表1 變量定義表

2.3 模型構(gòu)建

為檢測研究假設(shè)H1a和H1b，即企業(yè)的研發(fā)投入是否影響專利授權(quán)量，基于理論分析及前人的計(jì)量模型形式構(gòu)建模型(1)和模型(2)。為檢測H2，借鑒相關(guān)學(xué)者的計(jì)量模型構(gòu)建模型(3)。為檢測H3，構(gòu)建模型(4)，如果H2只有發(fā)明專利與企業(yè)價(jià)值正相關(guān)，則在模型(4)中剔除INPAT變量及其交叉項(xiàng)。

INPATit=β0+β1RDit-2+β2RDit-3+θCONTROLSit+Vi+ξit

(1)

INPATit=β0+β1RDit+β2RDit-1+θCONTROLSit+Vi+ξit

(2)

ROAit=β0+β1INPATit+β2NINPATit+θCONTROLSit+Vi+ξit

(3)

ROAit=β0+β1RDit+β2INPATit+β3NINPATit+β4INPATit×RDit+β5NINPATit×RDit+θCONTROLSit+Vi+ξit

(4)

其中，各模型中β0是常數(shù)項(xiàng)，Vi表示個(gè)體不可觀測效應(yīng)，表示企業(yè)間的異質(zhì)性，ξit是誤差項(xiàng)，β1、β2、β3、β4、β5均指系數(shù)項(xiàng)。ROAit、RDit、INPATit、NINPATit分別表示公司資產(chǎn)收益率、R&D投入強(qiáng)度、發(fā)明專利授權(quán)量和非發(fā)明專利授權(quán)量，CONTROLSit代表相關(guān)的控制變量。INPATit×RDit和NPATit×RDit作為發(fā)明專利和非發(fā)明專利授權(quán)量與研發(fā)投入的交互項(xiàng)，衡量當(dāng)期的發(fā)明專利和非發(fā)明授權(quán)量對研發(fā)投入影響企業(yè)價(jià)值的調(diào)節(jié)效應(yīng)，如果系數(shù)顯著為正(負(fù))，說明專利授權(quán)量激勵(lì)(擠出)了研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造，有正(負(fù))向調(diào)節(jié)作用，進(jìn)而證明H3。

3 實(shí)證分析

3.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

模型(3)和模型(4)中相關(guān)變量是當(dāng)年數(shù)據(jù)，得到最終樣本為216家公司1 006個(gè)年度觀測值；模型(2)需要連續(xù)兩年的數(shù)據(jù)，經(jīng)篩選得到756個(gè)年度觀測值；模型(1)需連續(xù)4年的數(shù)據(jù)，經(jīng)篩選得到383個(gè)年度觀測值。表2為變量的描述性統(tǒng)計(jì)，珠三角上市公司研發(fā)投入強(qiáng)度的均值為4.54%，最小投入強(qiáng)度為0.01%，最大則達(dá)到27.58%。

表2 2009—2016年變量的描述性統(tǒng)計(jì)

為了體現(xiàn)研發(fā)投入強(qiáng)度、發(fā)明專利授權(quán)量和非發(fā)明專利授權(quán)量的變化趨勢，以2009—2016年的上述變量的年平均值作出如圖1所示的趨勢分析圖。由圖1可見，珠三角上市公司對研發(fā)創(chuàng)新信息披露的家數(shù)呈現(xiàn)顯著上升態(tài)勢，說明近年來創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)意識(shí)增強(qiáng)，研發(fā)投入強(qiáng)度的平均值在2009—2016年間呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，發(fā)明專利及非發(fā)明專利的授權(quán)量的平均數(shù)均出現(xiàn)上升態(tài)勢，非發(fā)明專利上升更為顯著。

圖1 2009—2016年RD、INPAT和NINPAT年均值變化趨勢

3.2 研發(fā)投入與專利授權(quán)

如表3所示，因變量INPAT和NINPAT分別代表了模型(1)和模型(2)的回歸結(jié)果。從模型(1)的結(jié)果來看，滯后2期的研發(fā)投入RDt-2在10%顯著水平與發(fā)明專利授權(quán)量INPAT正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為95.841，滯后3期的研發(fā)投入RDt-3在1%顯著水平與發(fā)明專利授權(quán)量INPAT正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為198.23，驗(yàn)證了假設(shè)H1a，結(jié)果還表明研發(fā)投入滯后3期RDt-3對發(fā)明專利授權(quán)量INPAT的相關(guān)系數(shù)更大，且影響更為顯著。從模型(2)的結(jié)果來看，無論是當(dāng)期RD還是滯后一期的研發(fā)投入RDt-1對非發(fā)明專利授權(quán)量NINPAT均沒有顯著的影響，說明非發(fā)明專利授權(quán)量近年大幅度的增長并不是由于研發(fā)投入強(qiáng)度的增強(qiáng)，否定了假設(shè)H1b，這一點(diǎn)印證了非發(fā)明專利“粗放”式增長可能是由于產(chǎn)業(yè)政策激勵(lì)的影響[1]。兩個(gè)模型的控制變量中只有企業(yè)規(guī)模SIZE均呈現(xiàn)1%顯著水平的正相關(guān)，說明規(guī)模越大的企業(yè)，兩類專利的授權(quán)量越多，其中模型2中的相關(guān)系數(shù)為151.17，模型(1)中的相關(guān)系數(shù)為23.93，進(jìn)一步說明規(guī)模大的企業(yè)更有動(dòng)機(jī)追求非發(fā)明專利的申請與授權(quán)。

3.3 專利授權(quán)與企業(yè)價(jià)值提升

如表4所示，發(fā)明專利授權(quán)量INPAT在10%顯著水平與企業(yè)的資產(chǎn)收益率ROA正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.001 5，而NINPAT非發(fā)明專利授權(quán)量與企業(yè)資產(chǎn)收益率相關(guān)性不顯著。兩個(gè)控制變量即企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模SIZE與資產(chǎn)負(fù)債率LEV均與資產(chǎn)收益率ROA在1%水平上顯著相關(guān)，其中在企業(yè)規(guī)模為正相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率為負(fù)相關(guān)。模型3的回歸結(jié)果部分驗(yàn)證了假設(shè)H2，即專利中僅有發(fā)明專利對企業(yè)價(jià)值提升有正向影響，但影響系數(shù)較??；非發(fā)明專利則對企業(yè)價(jià)值提升無明顯影響。

表3 研發(fā)投入對專利授權(quán)的回歸結(jié)果

注:***、**和*分別表示顯著性水平為1%、5%和10%,下同

表4 專利授權(quán)與企業(yè)價(jià)值提升的回歸結(jié)果

3.4 研發(fā)投入、發(fā)明專利授權(quán)與企業(yè)價(jià)值提升

為了進(jìn)一步探索研發(fā)投入是如何影響企業(yè)價(jià)值提升的機(jī)理，在前面理論分析和回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上，下面分別以研發(fā)投入一元回歸、加入發(fā)明專利授權(quán)的多元回歸及再引入兩者交叉項(xiàng)的回歸的多元回歸進(jìn)行分析。

如表5所示，第2列為單獨(dú)對當(dāng)期的研發(fā)投入RD與企業(yè)資產(chǎn)收益率ROA進(jìn)行回歸的結(jié)果，表明當(dāng)期的研發(fā)投入并不能顯著提升企業(yè)的價(jià)值；列3在列2的基礎(chǔ)上加上了自變量發(fā)明專利授權(quán)量INPAT，與前面結(jié)論一樣，INPAT在10%顯著水平正向影響ROA；列4單獨(dú)對滯后一期的研發(fā)投入RDt-1與企業(yè)資產(chǎn)收益率ROA進(jìn)行回歸，結(jié)果表明滯后1期的研發(fā)投入在10%顯著水平正向影響ROA；列5的自變量有發(fā)明專利授權(quán)量、滯后2期的研發(fā)投入RDt-2和滯后3期的研發(fā)投入RDt-3，回歸結(jié)果表明3個(gè)自變量均與ROA正相關(guān)，INPAT和RDt-1在10%顯著水平上顯著，RDt-2在5%顯著水平上顯著，說明滯后2期的研發(fā)投入相比滯后1期和滯后3期對ROA的影響更顯著；列6在列5的基礎(chǔ)上添加了INPAT與RDt-2和RDt-3的兩個(gè)交叉項(xiàng)，結(jié)果顯示兩個(gè)交叉項(xiàng)分別在1%和10%的水平上顯著，且系數(shù)均為正，說明變量INPAT加強(qiáng)了RDt-2和RDt-3對ROA的正向影響，驗(yàn)證了H3的前面內(nèi)容，即發(fā)明專利授權(quán)量能激勵(lì)企業(yè)研發(fā)投入來提升企業(yè)價(jià)值。通過表4和表5的一系列回歸結(jié)果，還表明研發(fā)投入滯后1期RDt-1顯著提升企業(yè)價(jià)值，這種提升即沒有通過發(fā)明專利和非放專利的中介傳導(dǎo)效應(yīng)，驗(yàn)證了H3的后面內(nèi)容，即研發(fā)投入除了通過專利來提升企業(yè)價(jià)值外，還有其他非專利創(chuàng)新部分提升企業(yè)價(jià)值。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證實(shí)證結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，本文采用2種替換變量的方法對上述各個(gè)回歸進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，對各模型中的自變量取每兩年均值，替代原自變量進(jìn)行回歸分析，所得結(jié)果與原自變量結(jié)果基本一致；其次，本文將表4和表5回歸中的因變量ROA用TobinQ替代進(jìn)行回歸分析，所得結(jié)果與原因變量結(jié)果基本一致。限于篇幅，穩(wěn)健性結(jié)果未在文中列示。

表5 研發(fā)投入、發(fā)明專利授權(quán)與企業(yè)價(jià)值提升的回歸結(jié)果

4 結(jié)論與啟示

本文利用珠三角制造業(yè)上市公司2009—2016年的研發(fā)投入強(qiáng)度、發(fā)明專利數(shù)據(jù)、非發(fā)明專利數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對研發(fā)投入、專利授權(quán)和企業(yè)價(jià)值提升之間的相互關(guān)系進(jìn)行了研究，嘗試探索研發(fā)投入對提升企業(yè)價(jià)值的內(nèi)在機(jī)理。相關(guān)研究結(jié)果回答了前文的問題，結(jié)論如下：第一，近年來非發(fā)明專利授權(quán)量的顯著增長并不是源于研發(fā)投入的加強(qiáng)，可能更多是由于產(chǎn)業(yè)政策激勵(lì)的企業(yè)短期追求專利數(shù)量的結(jié)果。第二，研發(fā)投入的加強(qiáng)能顯著提高發(fā)明專利的授權(quán)量，但需要滯后2期和3期才有顯著效果。第三，在專利中，僅發(fā)明專利授權(quán)量能顯著提升企業(yè)價(jià)值，且能激勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)研發(fā)投入來提高企業(yè)價(jià)值。第四，研發(fā)投入除了通過發(fā)明專利的創(chuàng)新提升企業(yè)價(jià)值外，還有其他創(chuàng)新成果也促進(jìn)了企業(yè)價(jià)值的提升。

本文的分析結(jié)果為企業(yè)通過研發(fā)投入達(dá)到價(jià)值創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理補(bǔ)充了新的證據(jù)和解釋，也為珠三角制造業(yè)上市公司創(chuàng)新發(fā)展提供了證據(jù)，分析結(jié)果可為政府和企業(yè)提供如下建議：第一，政府在倡導(dǎo)創(chuàng)新理念和出臺(tái)相關(guān)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)激勵(lì)政策的同時(shí)，除了數(shù)量的要求更要注重質(zhì)量，我國不僅要成為專利大國，更要向?qū)＠麖?qiáng)國邁進(jìn)。具體到珠三角制造業(yè)，作為全國制造業(yè)的重要基地，更是粵港澳大灣區(qū)的科技創(chuàng)新的主力軍，政府應(yīng)制定政策引導(dǎo)企業(yè)提高專利的質(zhì)量，推動(dòng)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。第二，發(fā)明專利更能體現(xiàn)創(chuàng)新價(jià)值，但發(fā)明專利需要更多的投入及更長的研發(fā)周期，企業(yè)應(yīng)從市場需求和自身企業(yè)特征制定專利戰(zhàn)略，切實(shí)地從提高企業(yè)創(chuàng)新價(jià)值的角度考慮加大發(fā)明專利的研發(fā)投入。第三，由于發(fā)明專利申請授權(quán)過程較長，企業(yè)研發(fā)投入不一定通過專利形式達(dá)到企業(yè)價(jià)值的創(chuàng)新，因此政府應(yīng)營造良好的市場環(huán)境，為企業(yè)研發(fā)投入提供便利條件，引導(dǎo)企業(yè)多方面提高創(chuàng)新質(zhì)量。珠三角制造業(yè)企業(yè)則更應(yīng)該通過有效地加大研發(fā)投入，以多種形式的創(chuàng)新來取得自身的創(chuàng)新優(yōu)勢進(jìn)而對標(biāo)世界三大灣區(qū)。