傅晨曦　李延喜

摘 要：探索技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)企業(yè)盈利持續(xù)性的規(guī)律，以此驅(qū)動(dòng)企業(yè)持續(xù)發(fā)展是一個(gè)新問題。本文將盈利持續(xù)性作為技術(shù)經(jīng)濟(jì)績效的新指標(biāo)導(dǎo)出技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的假說;建立GMM動(dòng)態(tài)自回歸模型、選擇深交所創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為樣本和運(yùn)用GMM估計(jì)法，證實(shí)了技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)盈利持續(xù)性的影響具有正向滯后效應(yīng);在R&D持續(xù)性和權(quán)益價(jià)值增長匹配條件下技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入能驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性逐年增加和盈利連續(xù)提升。此外，基于本文的研究成果可制定引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和管理的激勵(lì)政策，鼓勵(lì)高新企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入以驅(qū)動(dòng)企業(yè)未來的盈利持續(xù)性不斷提升和促進(jìn)上市企業(yè)健康發(fā)展。

關(guān) 鍵 詞：盈利持續(xù)性;技術(shù)創(chuàng)新投入;GMM估計(jì)法;盈利連續(xù)提升效應(yīng)

DOI：10.16315/j.stm.2022.04.004

中圖分類號(hào)： F 275 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Can technological innovation investment drive profitability persistence？：Empirical evidence from GEM of Shenzhen Stock Exchange

FU Chen-xi， LI Yan-xi

（School of Economics and Management， Dalian University of Technology， Dalian 116024， China）

Abstract：It is a new problem to study the reqular pattern of technological innovation investment driving enterprise profitability persistence and sustainable development. This paper takes profitability persistence as a new index of economic performance， and derives the hypothesis of profitability persistence driven by technological innovation investment. This study builds GMM dynamic auto-regressive model， and selects GEM firms of Shenzhen Stock Exchange as samples and uses GMM estimation method to empirically prove the impact of technological innovation investment on earnings sustainability having a positive lagging effect. And an encouraging new finding is that under the R&D persistence condition and matching the growth of equity value， continuous investment in technological innovation can drive profitability persistence to increase year by year and drive the continuous improvement of profits. Furthermore， based on the research results of this paper， policy-makers can formulate incentive policies to guide the investment and management of enterprise technological innovation， and encourage high-tech enterprises to continuously invest in technological innovation， so as to drive the continuous improvement of the future profitability of enterprises and promote the healthy development of listed enterprises.

Keywords：profitability persistence; technological innovation investment; GMM estimation method; continuous improvement of profits.

我國十四五規(guī)劃強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，同時(shí)將技術(shù)創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的加速器。近幾年來，我國已十分重視技術(shù)創(chuàng)新投入。2020和2021年，我國研發(fā)（技術(shù)創(chuàng)新）分別投入2.44萬億元、2.79萬億元人民幣，保持年增長率超10%，其中2021年度增長率14.2%（數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)公報(bào)）;2021年國家創(chuàng)新能力綜合排名上升至世界第12位（2012年位于第34名，來自科技部網(wǎng)頁：中國國家創(chuàng)新能力綜合排名2021）。深交所的創(chuàng)業(yè)板現(xiàn)有（截止2022年4月30日）

1 140家上市公司，2021年累計(jì)研發(fā)投入金額828.3億元，比2020年增長了29%。而且這個(gè)板塊企業(yè)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入合計(jì)約為2.78萬億元，同比增長23.62%，實(shí)現(xiàn)凈利潤合計(jì)1 923億元，同比增長25.08%（數(shù)據(jù)來自證券時(shí)報(bào)）。創(chuàng)業(yè)板的技術(shù)創(chuàng)新投入、營收和凈利潤同步增長，其發(fā)展質(zhì)量和盈利能力得到了顯著提升，正說明我國技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展已進(jìn)入了新時(shí)期。技術(shù)創(chuàng)新投入是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和支撐企業(yè)提升競爭力和盈利持續(xù)性的主要?jiǎng)恿?，因此，本文的技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性問題，是企業(yè)管理層，學(xué)者和投資人共同關(guān)注的焦點(diǎn)問題。

關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)企業(yè)績效提升的研究文獻(xiàn)比較豐富。但其研究結(jié)論還不一致，下面分兩種不同結(jié)論的研究文獻(xiàn)：

有些研究分別從并購估值[1]、股票投資回報(bào)[2]和未來企業(yè)績效的角度研究表明技術(shù)創(chuàng)新投入（常用R&D強(qiáng)度作為代理變量）與企業(yè)價(jià)值或未來企業(yè)績效之間沒有顯著的正相關(guān)關(guān)系，但也發(fā)現(xiàn)了R&D強(qiáng)度與股票投資回報(bào)波動(dòng)率成正相關(guān)和營業(yè)利潤增長呈正相關(guān)[21]。此外，從管理近視（短期主義）的視角研究發(fā)現(xiàn)同年R&D投入對(duì)短期績效有負(fù)面影響[3-5，36]。當(dāng)然，這些負(fù)面結(jié)論在早期的研究文獻(xiàn)中也有類似的研究。Jensen等[6]提出的代理沖突可能會(huì)限制研發(fā)投入的直接回報(bào)，而研發(fā)項(xiàng)目價(jià)值的破壞可能是管理和控制系統(tǒng)失效的結(jié)果[7]。因此，本文在技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)績效的研究中，需要適當(dāng)對(duì)其負(fù)面影響的關(guān)鍵因素（代理沖突與短期主義、管控失效和R&D費(fèi)用化）加以考慮。

更重要的一方面，學(xué)者、投資人和政策制定人更關(guān)注對(duì)技術(shù)（R&D）創(chuàng)新投入可以提升企業(yè)競爭力和企業(yè)績效這方面成果。許多研究成果表明，創(chuàng)新投入可以加強(qiáng)現(xiàn)有產(chǎn)品市場地位和提供進(jìn)入新產(chǎn)品市場領(lǐng)域的機(jī)會(huì)[8-10]，從而提高績效。從投資人的視角研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績效或企業(yè)價(jià)值之間存在正相關(guān)關(guān)系[11]。這方面相關(guān)的研究論文還很多，本文更關(guān)注的是技術(shù)投入對(duì)企業(yè)未來績效的影響的研究。

有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)績效提升的研究成果的結(jié)論不一致，而且在這方面的研究仍存在一些理論和實(shí)證模型方面的諸多問題。從理論上講，有些學(xué)者對(duì)創(chuàng)新投入的代理沖突與短期主義、管控失效和R&D費(fèi)用化等因素進(jìn)行研究得到是負(fù)面影響，這一負(fù)面的結(jié)論對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是不相吻合的。另一方面，許多學(xué)者就關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新投入能驅(qū)動(dòng)企業(yè)績效（績效度量常見用ROA或ROE）提升開展諸多的研究。本文所要追尋的后一主題，特別是本文引入盈利持續(xù)性（是衡量企業(yè)可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)造價(jià)值能力的重要指標(biāo)）替代傳統(tǒng)績效指標(biāo)，探討技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性不斷提升的規(guī)律，這是一個(gè)新課題。目前在實(shí)證方法論上，普通的多元回歸分析模型應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新投入的滯后效應(yīng)和盈利連續(xù)提升效應(yīng)的研究是不適合的，因?yàn)檫@一分析不能從一個(gè)模型觀測(cè)到跨期的技術(shù)創(chuàng)新投入的作用，而且產(chǎn)生一些異常結(jié)論，投資人和政策制定人對(duì)這樣的研究結(jié)果表示不贊同。因此本文探討應(yīng)用GMM的自回歸模型來解決這一問題，其目標(biāo)在于探索技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升的規(guī)律。為了達(dá)到這一目標(biāo)，提出了本文要證明的2個(gè)假設(shè)：第一，技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)盈利持續(xù)性有滯后效應(yīng)，第二，盈利逐年提升效應(yīng)。

與目前現(xiàn)有的研究文獻(xiàn)相比，本研究在理論和模型構(gòu)建方面有如下貢獻(xiàn)：第一，首次應(yīng)用動(dòng)態(tài)一階自回歸模型的系數(shù)度量創(chuàng)業(yè)板企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性，以盈利持續(xù)性（預(yù)計(jì)未來的盈利能力指標(biāo)）替代常規(guī)的績效指標(biāo)（諸如資產(chǎn)收益率ROA和企業(yè)價(jià)值），證實(shí)了滯后效應(yīng)假說。第二，基于滯后效應(yīng)的模型，證實(shí)了盈利持續(xù)提升效應(yīng)假說（在R&D持續(xù)性條件下技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入驅(qū)動(dòng)企業(yè)盈利能力逐年提升）。第三，根據(jù)本研究成果可制定引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和管理的激勵(lì)政策，鼓勵(lì)高新企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入以驅(qū)動(dòng)企業(yè)的盈利持續(xù)性不斷提升和促進(jìn)上市企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 技術(shù)創(chuàng)新和盈利持續(xù)性相關(guān)理論分析和假設(shè)提出

我國的創(chuàng)新立國發(fā)展戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)不斷增加技術(shù)創(chuàng)新投入，眾多學(xué)者和投入者都看到技術(shù)創(chuàng)新投入的新高潮正在來臨。本文的目的是探索技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的一些規(guī)律。本節(jié)對(duì)現(xiàn)有的有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績效關(guān)系和有關(guān)盈利持續(xù)性的研究文獻(xiàn)做的回顧和分析，并提出了理論假說，為下一節(jié)的GMM模型構(gòu)建和假說的實(shí)證分析提供理論支撐。

1.1 技術(shù)創(chuàng)新投入、盈利持續(xù)性與企業(yè)績效相關(guān)理論研究評(píng)述

技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)熱詞，很多研究文獻(xiàn)默認(rèn)技術(shù)創(chuàng)新等同于研發(fā)創(chuàng)新，在某種條件下兩者可以等同，本文也默認(rèn)這一約定。技術(shù)創(chuàng)新涉及面很廣，更多的創(chuàng)新理論都是源于技術(shù)創(chuàng)新（包括技術(shù)創(chuàng)新），而且認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新可驅(qū)動(dòng)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和企業(yè)績效提升。Guth[15]認(rèn)為企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新可以開發(fā)或引入新產(chǎn)品、降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本;然而Rothwell[16]突破“技術(shù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長”的理論約束轉(zhuǎn)到“市場拉動(dòng)技術(shù)”，肯定市場驅(qū)動(dòng)力在新產(chǎn)品技術(shù)中的重要作用。從財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略管理視角：Teece[17]的創(chuàng)新獲利（profiting from innovation）的理論揭示了“利益失衡”和“需要持續(xù)改善”2個(gè)關(guān)鍵假說，是本文所提的理論假說的基礎(chǔ)理論之一。Vanderpal[18]認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新投入可以顯著提高企業(yè)的財(cái)務(wù)可持續(xù)性（盈利持續(xù)性），是提高企業(yè)生產(chǎn)率和盈利能力的重要因素。為了保持在市場上的競爭優(yōu)勢(shì)，企業(yè)需要不斷地為尚未解決的問題找到新的解決方案，并保持持續(xù)的創(chuàng)新。著名學(xué)者William等[19]對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績效關(guān)系的研究起步較早，以生物技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，驗(yàn)證了企業(yè)價(jià)值的提高部分歸功于R&D投入。Ettlie[20]從全球視角，選取20個(gè)國家的制造業(yè)企業(yè)作為樣本，雖然樣本區(qū)域跨度很大，技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績效或企業(yè)價(jià)值之間存在正相關(guān)關(guān)系。最近，Lee等[22]發(fā)現(xiàn)了研發(fā)投入與投資回報(bào)率呈正向相關(guān)，國內(nèi)一些學(xué)者研究業(yè)的類似的結(jié)論，諸如張琴[23]選擇民營高科技企業(yè)作為研究對(duì)象、孫自愿等[24]選取2011—2015年滬深上市公司為樣本企業(yè)，研究后得出的結(jié)論為企業(yè)技術(shù)投入能夠提升企業(yè)績效。因此，技術(shù)創(chuàng)新已成為推動(dòng)企業(yè)價(jià)值增長和盈利持續(xù)性的重要?jiǎng)恿ΑＵ_認(rèn)識(shí)技術(shù)創(chuàng)新的特征和規(guī)律，特別是探討技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)盈利持續(xù)性提升的影響和機(jī)制，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

盈利持續(xù)性（也稱盈余持續(xù)性）不是一個(gè)新概念，其本質(zhì)是未來盈利增長可預(yù)期，是一個(gè)未來盈利能力指標(biāo)。不同于企業(yè)盈利能力指標(biāo)ROA（或ROE），盈利持續(xù)性的度量確定為盈利指標(biāo)的一階自回歸預(yù)測(cè)方程的系數(shù)。關(guān)于它和企業(yè)價(jià)值（或股價(jià)）結(jié)合研究的成果是比較豐富的;有的學(xué)者對(duì)盈利持續(xù)性理論進(jìn)行研究[25-26]，還有研究盈利持續(xù)性的影響因素：包括無風(fēng)險(xiǎn)收益、經(jīng)營現(xiàn)金流、剩余收益、賬面凈資產(chǎn)、產(chǎn)品組合、應(yīng)計(jì)項(xiàng)目、財(cái)務(wù)杠桿、內(nèi)部控制和營業(yè)增長等等[27-30]。已有文獻(xiàn)多數(shù)都把盈利持續(xù)性看作解釋變量，它與企業(yè)價(jià)值（企業(yè)績效）的關(guān)系;也有很多文獻(xiàn)將它與股本成本、CEO激勵(lì)薪酬、內(nèi)控制度并列作為解釋變量，研究這些解釋變量的相互作用對(duì)企業(yè)績效的影響。然而，這些解釋變量也會(huì)影響盈利持續(xù)性。正說明關(guān)于這方面的研究較多需要深入的問題，尤其在本文將盈利持續(xù)性看作被解釋變量，并與創(chuàng)新獲利理論結(jié)合可導(dǎo)出下面的2個(gè)假設(shè)，并聚焦在技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性提升的規(guī)律研究，這是本文的主題。

上述文獻(xiàn)回顧和理論分析，理清了技術(shù)創(chuàng)新投入能發(fā)揮驅(qū)動(dòng)引擎的作用，盈利持續(xù)性可作為企業(yè)未來的盈利能力關(guān)鍵變量，許多研究文獻(xiàn)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入看作一種長期投資已達(dá)成的共識(shí)。為此，本文所提出研究主題：技術(shù)創(chuàng)新投入能驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性提升，是當(dāng)前學(xué)術(shù)界需要深入研究的重要課題。這一課題將歸結(jié)為下面的2個(gè)假設(shè)的導(dǎo)出及其實(shí)證分析。

1.2 技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性及其假設(shè)提出

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，是在獲取新的商機(jī)和提升自身的競爭力，而且還能提升企業(yè)績效，這個(gè)結(jié)論在學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界已達(dá)成共識(shí)。而且有關(guān)技術(shù)投入的文獻(xiàn)研究表明技術(shù)投入被用作競爭優(yōu)勢(shì)、長期增長和技術(shù)進(jìn)步的來源，從而提高企業(yè)績效。從企業(yè)長期發(fā)展來看，企業(yè)R&D投入有助于提高投入企業(yè)的經(jīng)營績效。較強(qiáng)的競爭地位有助于提高企業(yè)的持續(xù)盈利能力和估值。Amankwah等[31]和You等[32]的研究成果表明，技術(shù)創(chuàng)新在促進(jìn)生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面發(fā)揮著核心作用，特別是在新興國家。Amankwah等[33]研究表明發(fā)展中國家（如中國）一旦長期的“技術(shù)追趕”（技術(shù)創(chuàng)新投入）效應(yīng)持續(xù)性成長，可促使國家和地區(qū)之間發(fā)展均衡。技術(shù)投入可以提高生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)效益，減少波動(dòng)，并在未來產(chǎn)生更好的利潤率。然而，幾十年以來，學(xué)術(shù)界的研究人員一直試圖衡量技術(shù)與企業(yè)績效之間的關(guān)系。在許多研究文獻(xiàn)的結(jié)果表明了不同結(jié)論。Tsao等[34]研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新會(huì)對(duì)短期盈利能力產(chǎn)生負(fù)面影響，因?yàn)榇蠖鄶?shù)企業(yè)會(huì)將技術(shù)投入列為當(dāng)期的R&D費(fèi)用支出。Racela等[35]研究表明，技術(shù)投入強(qiáng)度與企業(yè)經(jīng)營績效呈負(fù)相關(guān)。這些研究成果說明在技術(shù)創(chuàng)新投入過程中，還應(yīng)當(dāng)注意引導(dǎo)管理者不要看重短期效益，應(yīng)該在技術(shù)創(chuàng)新方面做更大的投入，以追求企業(yè)的長期績效（盈利持續(xù)性）。

假設(shè)的提出，既要考慮學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中已經(jīng)達(dá)成了共識(shí)，又要科學(xué)地強(qiáng)調(diào)R&D創(chuàng)新投入對(duì)績效指標(biāo)有正向影響，對(duì)績效指標(biāo)有滯后效應(yīng)（對(duì)同年有負(fù)向影響，后一年有正向影響）。因此，根據(jù)前面所回顧的創(chuàng)新獲利理論和盈余持續(xù)性，本文以盈利持續(xù)性代替?zhèn)鹘y(tǒng)績效（如ROA），從企業(yè)創(chuàng)新對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的基本指標(biāo)和盈利增長可持續(xù)性的角度來研究企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)未來盈利能力提升的影響。所以，本文提出以下的理論假設(shè)：

假設(shè)H1a：同年技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)同年的盈利持續(xù)性具有負(fù)向影響。

假設(shè)H1b：技術(shù)創(chuàng)新投入具有滯后效應(yīng)。第t年的技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)第t+1年盈利持續(xù)性有正向影響。

從會(huì)計(jì)利潤表的角度來看，大部分年度技術(shù)和創(chuàng)新投入在利潤表中列為期間費(fèi)用，這對(duì)當(dāng)年的收益產(chǎn)生了負(fù)面影響。因此，假設(shè)H1a似乎符合會(huì)計(jì)利潤計(jì)算的邏輯：R&D投入越大，當(dāng)期利潤的負(fù)面影響越大。然而，技術(shù)創(chuàng)新投入在未來預(yù)期會(huì)有較好的持續(xù)性盈利，因此假設(shè)H1b（滯后效應(yīng)）是本文的重點(diǎn)之一。

1.3 技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入促使盈利持續(xù)性按年連續(xù)提升

本研究與以往研究文獻(xiàn)聚焦于R&D投入會(huì)對(duì)短期盈利能力產(chǎn)生負(fù)面影響和企業(yè)績效的正向關(guān)系不顯著不同，通過研究技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)未來盈利能力的滯后效應(yīng)來驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性。更重要的理論突破是，考慮如何將盈利持續(xù)性如何從滯后一年的效應(yīng)能夠逐年不斷延續(xù)下去，以便形成技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升的理論假設(shè)。許多學(xué)者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入能夠驅(qū)動(dòng)企業(yè)長期績效的提升達(dá)成共識(shí)，本文的長期績效提升主要展現(xiàn)在盈利持續(xù)性系數(shù)逐年提升。在技術(shù)投入增加后，公司的長期經(jīng)營業(yè)績與其顯著正相關(guān)，而且技術(shù)投入增加，市場對(duì)其好處的認(rèn)知是滯后的。Andriesa等[37]從實(shí)證角度研究，證明了資源受限和財(cái)務(wù)寬裕的企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新分階段投入的不同經(jīng)濟(jì)效果，同時(shí)認(rèn)為資源可用性會(huì)引發(fā)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的分階段效應(yīng)。Eggers等[38]發(fā)現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新投入的績效略低于期望值時(shí)，追求R&D創(chuàng)新投入的動(dòng)機(jī)將最強(qiáng)，當(dāng)績效大幅低于期望值或大幅高于期望值時(shí)，動(dòng)機(jī)將減弱。企業(yè)的強(qiáng)大動(dòng)態(tài)能力在于企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新投入來產(chǎn)生差異化的產(chǎn)品和服務(wù)，以新的方式應(yīng)對(duì)新市場或現(xiàn)有市場，從而產(chǎn)生卓越的利潤[39]。Xu等[40]認(rèn)為創(chuàng)新投入的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化，并且證實(shí)了企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新意識(shí)，加大技術(shù)創(chuàng)新投入，才能帶來可持續(xù)增長;因此，本文提出了R&D持續(xù)改進(jìn)的基本條件（以下簡稱R&D持續(xù)性條件）：營業(yè)利潤率（OROE）>0，近三年（如2017年、2018年和2019年）年均研發(fā)投資強(qiáng)度≥3%;每年專利加權(quán)數(shù)CCPQ≥10。R&D持續(xù)性條件是用于本文從創(chuàng)業(yè)板篩選樣本的基本條件，也是告訴投資人和經(jīng)理們企業(yè)滿足R&D持續(xù)性的3個(gè)基本條件，我們預(yù)期企業(yè)可實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)盈利能力逐年提升的目標(biāo)。所以提出如下的假設(shè)：

假設(shè)H2：（盈利連續(xù)提升效應(yīng)）在企業(yè)R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性連續(xù)3年不斷提升。而且，在技術(shù)創(chuàng)新投入計(jì)劃與企業(yè)權(quán)益價(jià)值增長相匹配和企業(yè)R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入能驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升。

上述的假設(shè)H2為研究我國處于技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展而提出的。假設(shè)分2個(gè)結(jié)論，其中更為重要的是后一個(gè)結(jié)論，其前提條件除了R&D持續(xù)條件外，還強(qiáng)調(diào)了技術(shù)創(chuàng)新投入計(jì)劃與企業(yè)權(quán)益價(jià)值增長相匹配。例如，權(quán)益價(jià)值的平均年增長10.5%，可選匹配技術(shù)創(chuàng)新投入的R&D強(qiáng)度年增長為10%。其目的是能預(yù)計(jì)盈利連續(xù)提升目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，和應(yīng)用于高管的技術(shù)創(chuàng)新投入管理和促進(jìn)投資人形成正確評(píng)價(jià)研發(fā)支出的企業(yè)價(jià)值。另一方面，有關(guān)政策制定部門應(yīng)該考慮配套政策鼓勵(lì)企業(yè)分期連續(xù)的技術(shù)投入來驅(qū)動(dòng)企業(yè)盈利持續(xù)性成長。正如Acemoglu等[41]研究了技術(shù)創(chuàng)新過程發(fā)現(xiàn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以通過政策刺激企業(yè)創(chuàng)新和增加技術(shù)投入來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。而且假設(shè)H2可幫助政策制定人改進(jìn)政策引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入，最好保持一定的持續(xù)增長，可以促進(jìn)盈利持續(xù)性逐年提升。

2 盈利持續(xù)性模型設(shè)計(jì)和樣本選擇

2.1 研究樣本選取與數(shù)據(jù)來源

由于處于科創(chuàng)板起步階段，動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)還未形成，所以本文僅選取創(chuàng)業(yè)板的企業(yè)作為樣本企業(yè)。本文的樣本均來源于深圳創(chuàng)業(yè)板上市公司的上市企業(yè)，篩選樣本應(yīng)滿足R&D持續(xù)性條件：營業(yè)利潤率（OROE）>0;近3年（如2017年、2018年和2019年）年均研發(fā)投資強(qiáng)度≥3%;每年專利加權(quán)數(shù)CCPQ≥10。不滿足的企業(yè)將被剔除。另外，企業(yè)若是屬于下列屬性：ST和*ST公司;金融公司;企業(yè)只有1年虧損，但其絕對(duì)值大于前3年利潤之和。

根據(jù)上述篩選條件，證券交易所網(wǎng)站公布的上市公司年報(bào)樣本企業(yè)和CSMAR（中國證券市場與會(huì)計(jì)研究）數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)均來自深圳創(chuàng)業(yè)板上市公司，獲得了126家樣本公司（2019年創(chuàng)業(yè)板總樣本共有738家企業(yè)）和持續(xù)3～8年的非平行面板數(shù)據(jù)，這些樣本的面板數(shù)據(jù)由3～8年的非平行面板數(shù)據(jù)構(gòu)成（從2011年到2019年，不同IPO年份的企業(yè)，所觀測(cè)的面板樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)不一樣）。面板數(shù)據(jù)數(shù)量為663個(gè)公司年度觀察值，隨著當(dāng)前年份不同，樣本觀測(cè)點(diǎn)數(shù)量隨著年份遞增而遞減。

2.2 變量定義與度量

2.2.1 盈利持續(xù)性的度量

盈利持續(xù)性（也稱盈余持續(xù)性）本質(zhì)是企業(yè)盈利在未來將持續(xù)或盈利增長可預(yù)期，許多文獻(xiàn)將其度量確定為盈利指標(biāo)的一階自回歸方程的系數(shù)[12]：

ROAt+1=β0+β1ROAt+εt。（1）

其中，回歸系數(shù)β1確定為盈利持續(xù)性的度量指標(biāo)，β1越大，盈利持續(xù)性越好。

根據(jù)Sloan[13]的研究營業(yè)利潤（屬于持續(xù)性盈利）比暫時(shí)性盈利持續(xù)性好，本研究引入營業(yè)利潤率OROE：設(shè)定OROEt為第t年的營業(yè)利潤與凈資產(chǎn)比率，稱營業(yè)利潤率OROEt：

OROEt=營業(yè)利潤/賬面平均凈資產(chǎn);

營業(yè)利潤=營業(yè)務(wù)收入-營業(yè)務(wù)成本。

盈利持續(xù)性系數(shù)的計(jì)算：本文應(yīng)用Richardson等[14]和Dichev[42]的計(jì)算盈利持續(xù)性系數(shù)的方法，構(gòu)建盈利持續(xù)性自回歸模型：

OROEit +1=β0 +β1OROEit+β2RDit+β3RDit+1+…+B×Xit+ui+εit+1。（2）

其中：β1為盈利持續(xù)性的計(jì)量系數(shù)。β1越大，盈利持續(xù)性越越好。RDt是技術(shù)創(chuàng)新投入的變量。

為了更為直接與回歸分析模型結(jié)合，本文還借鑒了最近用多篇文獻(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)GMM估計(jì)法回歸模型研究成果發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新滯后效應(yīng)[43]，在本節(jié)的第3節(jié)構(gòu)建更具體的GMM模型，用于技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的實(shí)證分析。

2.2.2 技術(shù)創(chuàng)新投入的變量及其度量

技術(shù)創(chuàng)新投入是智力資本與金融資本相結(jié)合產(chǎn)生創(chuàng)造性產(chǎn)出的過程。具體而言，有大量的研究論文將R&D投入作為技術(shù)創(chuàng)新投入的重要指標(biāo)，而R&D創(chuàng)新投入強(qiáng)度（R&D支出/營業(yè)收入）是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)。

本文基于企業(yè)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出，采用了2種技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度：引入研發(fā)支出和專利產(chǎn)出。對(duì)于年報(bào)披露的R&D支出，創(chuàng)業(yè)板上市公司的R&D支出對(duì)盈利持續(xù)性具有顯著的正向影響;專利變量作為技術(shù)創(chuàng)新的另一個(gè)重要代理變量，在我國現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫條件下仍存在一定的應(yīng)用約束。本文介紹了專利的2種定量變量，包括發(fā)明專利數(shù)量（INV）和非發(fā)明專利數(shù)量（NPQ）（包括實(shí)用專利和外觀專利）?？紤]到發(fā)明專利形成的難度和作用，本文采用發(fā)明專利權(quán)衡系數(shù)為5，其他專利權(quán)衡系數(shù)為1。其理由是：發(fā)明專利申請(qǐng)的正式費(fèi)用為3 450元，而實(shí)用和外觀專利均僅需500元，應(yīng)接近7倍;另外，根據(jù)有效期，實(shí)用新型10年期滿后不能續(xù)展，發(fā)明專利20年期滿后可以續(xù)展。外觀專利的含金量（正式申請(qǐng)費(fèi)500元）肯定比實(shí)用專利的含金量低，所以我們選擇5倍的貢獻(xiàn)系數(shù)作為發(fā)明專利的權(quán)衡系數(shù)，其他專利的權(quán)衡系數(shù)為1。按選定的權(quán)衡系數(shù)其權(quán)衡專利數(shù)CCPQ的計(jì)算公式如下：

CCPQ=5INV+NPQ。

由于CCPQ變量與盈利持續(xù)性沒有顯著的相關(guān)性（本文進(jìn)行了實(shí)證分析，其結(jié)果證實(shí)了專利數(shù)對(duì)盈利持續(xù)性的影響很微弱且不顯著，為節(jié)約篇幅這里不羅列其分析過程和回歸結(jié)果表格），因此僅將CCPQ變量作為一個(gè)條件變量來選取樣本和觀察數(shù)據(jù)。

2.2.3 控制變量

本文借鑒Alam等[44]和Banker[45]的回歸模型的控制變量，選擇了一組可能影響因變量OROE的5個(gè)控制變量，如表1所示。為了控制企業(yè)規(guī)模和行業(yè)特性效應(yīng)，大型企業(yè)可能具有較低的企業(yè)市盈率高估的風(fēng)險(xiǎn)，為此選擇規(guī)模變量Size和行業(yè)平均市盈率的自然對(duì)數(shù)IPE變量作為兩控制變量以解釋不同行業(yè)和規(guī)模的系統(tǒng)差異;關(guān)于成長和財(cái)務(wù)杠桿對(duì)企業(yè)盈利持續(xù)性有重要的影響，為了能控制這方面的效應(yīng)，本研究增選了高成長Hgro和財(cái)務(wù)杠桿Lev不同企業(yè)的負(fù)債對(duì)盈利持續(xù)性的影響。另外，企業(yè)上市的年齡對(duì)盈利持續(xù)性對(duì)盈利持續(xù)性有一定的影響，因此增補(bǔ)了企業(yè)年齡Age衡量對(duì)企業(yè)盈利持續(xù)性的影響。

2.2.4 變量定義及其度量表

前述控制變量、被解釋變量（盈利持續(xù)性）、解釋變量（技術(shù)創(chuàng)新投入）等變量的定義和度量公式，如表1所示。

2.3 盈利持續(xù)性GMM實(shí)證分析模型設(shè)計(jì)

從應(yīng)用GMM估計(jì)的近期研究成果來看，技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)其績效影響的滯后效應(yīng)是很顯著的。也就是說，t年的技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)t+1年的企業(yè)績效產(chǎn)生正向影響。然而，本文將其績效替換為盈利持續(xù)性是否也是同樣的結(jié)論，下面闡述實(shí)證用到的GMM模型的構(gòu)建。

從R&D創(chuàng)新投入與績效研究的角度，加強(qiáng)R&D創(chuàng)新細(xì)分與企業(yè)價(jià)值關(guān)系的實(shí)證研究，是加強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)提高研究的重要組成部分，進(jìn)一步揭示了R&D創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的理論假說。本文運(yùn)用Richardson等[14]和Dichev等[42]的方法計(jì)算盈利持續(xù)性系數(shù)，構(gòu)建了盈利持續(xù)性自回歸模型，這一理論基礎(chǔ)也來源于盈利持續(xù)性的內(nèi)涵（即企業(yè)當(dāng)前的盈利將持續(xù)或未來的盈利增長可以預(yù)期），而盈利持續(xù)性的運(yùn)用是對(duì)盈利質(zhì)量的時(shí)間序列度量。因此，本文在自回歸分析模型公式（2）的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了以下模型，并借鑒了許多近期文獻(xiàn)運(yùn)用GMM估計(jì)法對(duì)自回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)R&D創(chuàng)新的滯后效應(yīng)[46]。

本文應(yīng)用盈利持續(xù)性自回歸系數(shù)的方法，構(gòu)建盈利持續(xù)性自回歸模型。這一理論基礎(chǔ)還是源于盈利持續(xù)性的內(nèi)涵（指企業(yè)盈利在未來將持續(xù)或增長是可預(yù)期的），同時(shí)，也利用盈利持續(xù)性是盈利質(zhì)量的一種時(shí)間序列計(jì)量，因此下面提出的時(shí)間序列模型可以用于檢驗(yàn)盈利持續(xù)性。

為了探索技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的規(guī)律，構(gòu)建了自回歸的基本模型，既上述的公式（2），本文采用盈利持續(xù)性（也稱盈余持續(xù)性）系數(shù)β1來預(yù)測(cè)未來盈利，盈利持續(xù)性的度量以O(shè)ROEt+1為因變量，OROEt為自變量，構(gòu)建了如下3個(gè)自回歸模型：

OROEit+1=β0+β1OROEit+β2RDit+1+β3RDit+B×Xit+ui+εit+1，（3）

OROEit+2=β0+β11OROEit+β12OROEit+1+β2RDit+2+β3RDit+1+B×Xit+1+ui+εit+2，（4）

OROEit+3=β0+β11OROEit+1+β12OROEit+2+β2RDit+3+β3RDit+2+B×Xit+2+ui+εit+3。（5）

與模型（3），（4）和（5）相對(duì)應(yīng)的且類似的模型用于的穩(wěn)健性檢驗(yàn)這里就不列示其具體公式。上述模型（包括模型（2））中，β1（或β12）為盈利持續(xù)性的計(jì)量系數(shù)。β1（或β12）越大，盈利持續(xù)性越強(qiáng)。上述模型中的β1（或β12）可以解釋盈利持續(xù)性，也可以用來預(yù)測(cè)未來的營業(yè)利潤。自回歸模型公式（3）中以第i企業(yè)和t+1年的營業(yè)利潤率變量OROEit+1為被解釋變量，以t年?duì)I業(yè)利潤率OROEit為解釋變量，第t+1年的技術(shù)投投入RDit+1和滯后一期技術(shù)投入RDit作為重要解釋變量，技術(shù)投入時(shí)間點(diǎn)t為動(dòng)態(tài)滑動(dòng)形成動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型。模型（3）中的β2到β3表示盈利持續(xù)性和技術(shù)創(chuàng)新投入的解釋變量之間的關(guān)系系數(shù)，B×Xit是控制變量向量X和相應(yīng)影響系數(shù)向量B的向量乘積。誤差分量ui被分為3個(gè)影響效應(yīng)：一是控制企業(yè)個(gè)體異質(zhì)性的獨(dú)立效應(yīng)（部分通過控制變量來實(shí)現(xiàn)）;二是控制時(shí)間（year）虛擬變量捕獲了宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)技術(shù)和盈利持續(xù)性的固定效應(yīng);三是將行業(yè)分為技術(shù)型和非技術(shù)型，因此使用行業(yè)效應(yīng)用來捕捉行業(yè)特定效應(yīng)。εit+1是隨機(jī)干擾項(xiàng)和是相互獨(dú)立的正態(tài)分布。模型（4）和（5）可類似進(jìn)行解釋，不再重復(fù)。

3 GMM估計(jì)和多元回歸分析

3.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)矩陣

1）描述性統(tǒng)計(jì)。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭兄饕兞康拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)特征，如表2所示。由表2可知，8個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)均無異常值，以下是主要變量的簡要說明：OROE營業(yè)利潤率平均值為28.3%，中位數(shù)低于平均水平25.4%，最低為1.8%;技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度RD的均值為7.9%，中位數(shù)低于均值為5.8%，最低值為1.1%;其他變量屬于控制變量，其描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都正常無奇異現(xiàn)象。

2）變量相關(guān)系數(shù)矩陣。變量之間的皮爾遜相關(guān)性，如表3所示。皮爾遜相關(guān)系數(shù)顯示在對(duì)角線下方。相關(guān)系數(shù)右上角帶*越多表示具有更高水平的統(tǒng)計(jì)顯著性。樣本期為2013—2019年。所有變量均遵循表1中的定義。***、**和*表示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分別在1%、5%和10%的顯著水平。

由表3可知，各變量直接相關(guān)系數(shù)最大值為0.53，均小于0.6，根據(jù)有關(guān)文獻(xiàn)的研究經(jīng)驗(yàn)表明下文回歸分析中可以忽略多重共線性問題[47-48]。

3.2 技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性的滯后效應(yīng)的實(shí)證分析

長期以來，許多學(xué)者偏好用普通多元回歸模型來檢驗(yàn)，諸如孫自愿等[24]用滯后的績效作為因變量分析技術(shù)與企業(yè)績效之間的關(guān)系，其影響系數(shù)不理想。本文基于GMM模型，采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，引入自回歸方法，將不同期的績效可放在同一個(gè)表格中，同時(shí)解決了內(nèi)生性問題和有偏估計(jì)問題（見下面的估計(jì)無偏性檢驗(yàn)）。

3.2.1 GMM估計(jì)的內(nèi)生性檢驗(yàn)

本文應(yīng)用GMM估計(jì)方法，只要通過下面工具變量檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)，解決了解釋變量（自回歸變量）的內(nèi)生性問題。

1）工具變量檢驗(yàn)（Hansen-test）。當(dāng)使用系統(tǒng)GMM時(shí)，通常期望工具變量子集都是外生的。Teixeira等[46]指出系統(tǒng)GMM可能會(huì)解決工具變量擴(kuò)散問題。Hansen test報(bào)告了工具變量過度識(shí)別檢驗(yàn)的P值，只要P

≥0.1，GMM估計(jì)的工具變量是有效的，如表4所示。表4中的3個(gè)模型的Hansen test的P值均大于0.1，也就是表4的工具變量通過了Hansen檢驗(yàn)。

2）一階自回歸的自相關(guān)檢驗(yàn)。首先從一階自回歸方程出發(fā)，消除個(gè)體的固定效應(yīng)。其次，將滯后變量作為自回歸方程中內(nèi)生變量的對(duì)應(yīng)工具變量。表4中的盈利持續(xù)性O(shè)ROE的自回歸檢驗(yàn)給出了與t+1、t+2和t+3 3個(gè)模型所考慮面板的每個(gè)變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)估計(jì)。在本研究中，AR（1）中的一階序列相關(guān)性檢驗(yàn)表明。3個(gè)模型均符合GMM估計(jì)的要求且P值均小于0.01，接受一階序列相關(guān)。同時(shí)，二階序列相關(guān)AR（2）檢驗(yàn)表明，由于AR（2）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，模型A（2）和模型A（3）的P值分別為0.26和0.71，因此可拒絕二階序列相關(guān)問題。也就是，表4的模型A（2）和A（3）通過了自回歸序列相關(guān)檢驗(yàn)，而且非常顯著，對(duì)兩假設(shè)通過檢驗(yàn)提供了強(qiáng)有力的保障。

3.2.2 假設(shè)H1a和H1b檢驗(yàn)

在表4的3個(gè)模型中，技術(shù)創(chuàng)新投入RD對(duì)盈利持續(xù)性（以O(shè)ROEit+1=β0+β1OROEit+…，中的系數(shù)β1來度量）有顯著影響，支持假說H1a（t+1年技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)t+1盈利持續(xù)性有負(fù)面影響）和假說H1b（技術(shù)創(chuàng)新投入是滯后效應(yīng)）。

1）假設(shè)H1a的檢驗(yàn)結(jié)果。由表4可知，本年R&D投入與盈利持續(xù)性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。模型的負(fù)面影響結(jié)果：模型A（1）中，被解釋變量的時(shí)間為t+1，同年份的技術(shù)創(chuàng)新投入RDit+1效應(yīng)系數(shù)為-0.695，在0.01水平顯著;模型A（2）的t+2年對(duì)應(yīng)的RDit+2效應(yīng)系數(shù)為-0.576，顯著水平0.01;A（3）中的同年技術(shù)投入RDit+3的效應(yīng)系數(shù)為-0.383，顯著水平0.01。這些結(jié)果表明技術(shù)創(chuàng)新投入影響效應(yīng)系數(shù)為負(fù)值，證實(shí)了技術(shù)創(chuàng)新投入與同年盈利OEOR持續(xù)性是負(fù)相關(guān)的。也就是上述實(shí)證結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H1a是成立的。

2）假設(shè)H1b的檢驗(yàn)結(jié)果。表4中的模型A（2），時(shí)間t+2，技術(shù)創(chuàng)新投入的滯后一期的解釋變量為RDt+1，其影響系數(shù)為0.48（顯著水平P<0.01），說明滯后一期的技術(shù)創(chuàng)新投入（RDit+1）對(duì)盈利持續(xù)性（系數(shù)為0.941）的滯后效應(yīng)很顯著。類似地，表4中的模型A（3），時(shí)間t+3，技術(shù)創(chuàng)新投入的滯后一期的解釋變量為RDit+2，其影響系數(shù)為0.409（顯著水平P<0.01），說明滯后一期的技術(shù)創(chuàng)新投入（RDt+2）對(duì)盈利持續(xù)性（系數(shù)為0.961）影響很顯著的（P<0.01）。上述的實(shí)證結(jié)果表明了假設(shè)H1b是成立的，而且設(shè)其盈利持續(xù)性系數(shù)都高于0.9。

控制變量對(duì)盈利持續(xù)性的影響很弱。除財(cái)務(wù)杠桿變量Lev外，其余4個(gè)控制變量的影響系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.026。此外，財(cái)務(wù)杠桿Lev對(duì)模型A（3）盈利持續(xù)性的正向影響（10%顯著水平下為0.102）。其他控制變量影響不顯著，影響系數(shù)的絕對(duì)值很小（小于0.026）。因此，除了財(cái)務(wù)杠桿外，這些控制變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性沒有改變前面的實(shí)證結(jié)果。

3.3 技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性逐年提升的分析和檢驗(yàn)

3.3.1 盈利持續(xù)性（指系數(shù)）連續(xù)3年不斷提升的分析

假設(shè)H1b的檢驗(yàn)通過，也就是技術(shù)創(chuàng)新投入RD對(duì)盈利持續(xù)性具有顯著的滯后正效應(yīng)的假說是成立的。為本文的假設(shè)H2的檢驗(yàn)奠定了良好的基礎(chǔ)。假設(shè)H2可借助于下面的2個(gè)實(shí)證結(jié)果來證實(shí)。

從表4的模型A（1）、A（2）和A（3）的被解釋變量OROEt+1，OROEt+2和OROEt+3的各自的一階自回歸方程的盈利持續(xù)性系數(shù)分別為0.852，0.941和0.961，呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)而且檢驗(yàn)的顯著水平（P<0.01水平）。此結(jié)果支持盈利持續(xù)性逐年在提升。

另一方面，表4的模型A（1）、A（2）和A（3）的技術(shù)創(chuàng)新投入RDt+1，RDt+2和RDt+3的各自影響系數(shù)分別為-0.695，-0.576和-0.383，其絕對(duì)值呈現(xiàn)逐年下降而且檢驗(yàn)的顯著水平（P<0.01水平）。也就是，三個(gè)模型的技術(shù)創(chuàng)新投入的負(fù)面影響系數(shù)的絕對(duì)值逐年下降，其結(jié)果也是以另外一方式在支持技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入在驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性提升。

綜合上述兩方面的盈利持續(xù)性上升的2種實(shí)證結(jié)果，可得到結(jié)論：技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性系數(shù)逐年提升的效應(yīng)是很顯著的，也就是證明了假設(shè)H2的前一半結(jié)論“在企業(yè)R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性（指系數(shù)）連續(xù)三年不斷提升”是成立的。

表4的實(shí)證證據(jù)表明了假設(shè)H2的前一半結(jié)論“技術(shù)創(chuàng)投入能驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性系數(shù)連續(xù)提升”是成立的。但它不等同于盈利連續(xù)提升。在一定的條件下，本文的假設(shè)H2的結(jié)論可以得到拓展到假設(shè)H2的后一半結(jié)論“在技術(shù)創(chuàng)新投入計(jì)劃與企業(yè)權(quán)益價(jià)值增長相匹配和企業(yè)R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入能驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升”。因此，下面基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)證分析和有關(guān)理論分析2個(gè)方面進(jìn)一步闡明技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升的作用。

3.3.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠B續(xù)提升效應(yīng)實(shí)證分析

經(jīng)過多次仿真計(jì)算，下面分析的前提條件是技術(shù)創(chuàng)新投入的4年滾動(dòng)計(jì)劃與權(quán)益資本增長計(jì)劃相匹配，而且其增長是同步的，那么企業(yè)的盈利能力（營業(yè)利潤額逐年提升）逐年增長。為了證實(shí)盈利連續(xù)提升效應(yīng)，基于表4形成的3個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

OROEit+1=0.852×OROEit+0.481×RDit-0.695×RDit+1+（BX+0.297）+εit+1，（6）

OROEit+2=0.954×OROEit+1-0.188×OROEit+0.471×RDit+1-0.544RDit+2+（BX+0.154）+εit+1，（7）

OROEit+3=0.961OROEit+2-0.263OROEit+1+0.409RDit+2-0.383RDit+3+（BX-0.373）+εit+1。（8）

選擇具有代表性的技術(shù)創(chuàng)新投入滾動(dòng)計(jì)劃與權(quán)益價(jià)值匹配情形，下面估計(jì)分析選擇與權(quán)益價(jià)值的平均年增長10.5%的匹配R&D強(qiáng)度年增長為10%。在計(jì)算營業(yè)利潤連續(xù)增長率之前，引入一個(gè)OROE的“保持率”（=OROEt/OROEt-1）和第t年?duì)I業(yè)利潤OEt：

OEt（第t年?duì)I業(yè)利潤）=保持率t×OROEt-1×（1+10.5%）×Et-1=保持率t×（1+10.5%）×OEt-1。

樣本的ROE的均值為10.5%統(tǒng)計(jì)，Et-1是在t-1年的權(quán)益價(jià)值，OEt-1=OROEt-1×Et-1。保持率均大于93%以上，那么盈利能力（用利潤增長率度量），每年增長均在8%以上，證實(shí)了盈利連續(xù)提升效應(yīng)假設(shè)。

對(duì)前面3個(gè)模型（6）、（7）、（8）取數(shù)學(xué)期望值，其條件是：OROEt、RDt取表2的均值，RDt+1，RDt+2，RDt+3，技術(shù)創(chuàng)新投入計(jì)劃與權(quán)益價(jià)值的平均年增長10.5%匹配，選擇R&D強(qiáng)度年增長為10%。由此，可得到估算結(jié)果，如表5所示。由表5可知，每三年連續(xù)增長率分別為9.5%，4.2%和12.8%，其平均每年增長8.83%。在這種選擇性估算分析情形下，營業(yè)利潤（盈利）連續(xù)逐年增長，也就是本文的盈利連續(xù)提升效應(yīng)假設(shè)是成立的。

從上述的盈利連續(xù)提升估算分析表來看其結(jié)果是達(dá)到本文的預(yù)期目標(biāo)，也支持了假設(shè)H2的后一半結(jié)論。但技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升是一個(gè)復(fù)雜的迭代管理過程，不是用一套模型就能夠全面解決的，所以下面也從理論層面作一些補(bǔ)充分析。

從理論方面看，技術(shù)創(chuàng)新看作一個(gè)多環(huán)節(jié)的復(fù)雜過程，因此，技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升是一個(gè)復(fù)雜的連續(xù)迭代管理過程，類似于He等[49]的商業(yè)創(chuàng)新模型的迭代過程。本文的技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升的結(jié)論，可為“R&D增長悖論（本悖論指不斷上升的技術(shù)創(chuàng)新投入并沒有轉(zhuǎn)化成企業(yè)價(jià)值）”從技術(shù)創(chuàng)新獲取連續(xù)利潤的本質(zhì)上找到了解惑的答案。強(qiáng)調(diào)這個(gè)復(fù)雜的管理過程，需要深入考慮R&D持續(xù)條件、創(chuàng)新投入計(jì)劃與企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)戰(zhàn)略（包括權(quán)益價(jià)值增長預(yù)算）相匹配，同時(shí)還要考慮與有關(guān)激勵(lì)政策相匹配和遵循技術(shù)創(chuàng)新的專利和商業(yè)秘密保護(hù)的有關(guān)法律，以促使技術(shù)創(chuàng)新投入獲得足夠的盈利，確保技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利能力持續(xù)提升。為此，建議上市企業(yè)高管和政策指定者認(rèn)識(shí)到技術(shù)創(chuàng)新投入管理的價(jià)值獲取（創(chuàng)新獲利）的規(guī)劃應(yīng)該是企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的重要組成部分，特別地，在技術(shù)創(chuàng)新投入滾動(dòng)計(jì)劃實(shí)施的迭代過程，經(jīng)理人和研發(fā)關(guān)鍵技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)明確技術(shù)創(chuàng)新投入持續(xù)性以驅(qū)動(dòng)盈利能力逐年提升是一種新挑戰(zhàn)。為了保持社會(huì)創(chuàng)新引擎的動(dòng)力作用，政府需要明智地支持企業(yè)的R&D創(chuàng)新投入能獲得足夠得利益（盈利連續(xù)提升）和權(quán)衡創(chuàng)新投入的溢出效益，而不僅僅是簡單統(tǒng)計(jì)R&D投入。

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)上述模型的穩(wěn)健性，即檢驗(yàn)了盈利持續(xù)穩(wěn)定的實(shí)證分析結(jié)果的穩(wěn)定性。本文采用變量度量公式變化對(duì)研究結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢驗(yàn)。

前面的模型（3）～（5）的盈利持續(xù)性指標(biāo)、RD度量做了一些調(diào)整替代和控制變量取值為第t+1年的數(shù)值以實(shí)現(xiàn)如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

第一，采用上述另一種計(jì)算方法（RD1=RD支出/總資產(chǎn)）計(jì)算R&D創(chuàng)新投入?；貧w結(jié)果，如表6所示。

表6中的模型B（2）與模型A（2）對(duì)應(yīng)，模型B（3）與模型A（3）對(duì)應(yīng)。表6給出了GMM估計(jì)回歸結(jié)果，解釋變量RD替換為RD1，GMM估計(jì)回歸結(jié)果表明，R&D投入對(duì)企業(yè)盈利持續(xù)性有顯著影響（系數(shù)0.688，顯著性為5%），假設(shè)H1a和假設(shè)H1b的成立。特別是，關(guān)于假設(shè)H2檢驗(yàn)的3個(gè)實(shí)證結(jié)果：表6表明盈利持續(xù)性系數(shù)逐年提升;同年RD1的負(fù)面影響系數(shù)逐年下降;需要技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入。表明假設(shè)H2仍然成立的。也就是說，模型的穩(wěn)健性通過了檢驗(yàn)：用RD1替代解釋變量RD后的回歸分析結(jié)論與表4和表6所得到結(jié)論是一致的。

第二，盈利持續(xù)性可選備選度量將表1中的OROE替換成OROA（營業(yè)利潤/總資產(chǎn)），其穩(wěn)健性分析結(jié)果，如表7所示。

GMM估計(jì)回歸結(jié)果表明R&D投入對(duì)企業(yè)盈利持續(xù)性有顯著影響，股權(quán)激勵(lì)變量對(duì)盈利持續(xù)性有正向促進(jìn)作用。即模型的穩(wěn)健性通過檢驗(yàn)：用OROA代替解釋變量OROE后的回歸分析結(jié)果與表4的結(jié)果一致。

第三，將表4的所有控制變量取值改為同年（與被解釋變量同樣的時(shí)間點(diǎn)）值，模型回歸結(jié)果，如表8所示。即控制變量的穩(wěn)健性通過檢驗(yàn)：回歸分析結(jié)果表8與表4的結(jié)果是一致的。

從上述3種穩(wěn)健性分析的結(jié)果來看，其結(jié)果進(jìn)一步證明了本文的2個(gè)假設(shè)，而且其結(jié)論是穩(wěn)健的。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性是一個(gè)難題，本文基于創(chuàng)新獲利理論和盈利持續(xù)性理論，構(gòu)建了盈利持續(xù)性分析的GMM動(dòng)態(tài)模型，將技術(shù)創(chuàng)新投入與盈利持續(xù)性的度量動(dòng)態(tài)化，導(dǎo)出2個(gè)重要假設(shè)。選擇我國創(chuàng)業(yè)板（GEM）上市企業(yè)作為樣本，應(yīng)用GMM估計(jì)方法對(duì)兩大假說進(jìn)行實(shí)證分析，得到如下的研究結(jié)果和理論貢獻(xiàn)：

1）技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性具有滯后效應(yīng)而且顯著，同時(shí)盈利持續(xù)性系數(shù)較高。表4中模型A（1）和模型A（3）的結(jié)果證實(shí)支持了假說H1b，技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)盈利持續(xù)性有顯著的滯后效應(yīng)，且影響系數(shù)較大（盈利持續(xù)性系數(shù)為0.941。更重要的是，本文應(yīng)用動(dòng)態(tài)一階自回歸模型的系數(shù)度量上市企業(yè)的盈利持續(xù)性，從GMM模型構(gòu)建解決了學(xué)者關(guān)注R&D強(qiáng)度與企業(yè)績效相關(guān)性并不顯著的問題;而且本文強(qiáng)調(diào)了在R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)盈利持續(xù)性的正向滯后效應(yīng)是顯著的，同時(shí)也支持創(chuàng)新獲利理論。

2）在R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性逐年提升。從表4的被解釋變量OROEt+1，OROEt+2和OROEt+3的各自的一階自回歸方程的盈利持續(xù)性系數(shù)呈現(xiàn)逐年上升，且這些系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上很顯著。此外表4的3個(gè)模型發(fā)現(xiàn)同年技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度RDt+1，RDt+2和RDt+3的各自負(fù)面影響系數(shù)絕對(duì)值在逐年（其）下降。綜合2種實(shí)證結(jié)果，假說H2的前一半結(jié)論“技術(shù)創(chuàng)投入能驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)性（指其系數(shù)）連續(xù)提升”是成立的。更重要的結(jié)論是，在技術(shù)創(chuàng)新投入計(jì)劃與企業(yè)權(quán)益價(jià)值增長相匹配和企業(yè)R&D持續(xù)性條件下，技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入能驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升。本文通過連續(xù)三年的動(dòng)態(tài)模型組的面板數(shù)據(jù)分析證實(shí)了技術(shù)創(chuàng)新逐年連續(xù)投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升效應(yīng)假說。借助這一盈利連續(xù)提升效應(yīng)的結(jié)論，在一定程度上可以破解困擾學(xué)術(shù)多年的“R&D增長悖論”。而且，強(qiáng)調(diào)了盈利連續(xù)提升效應(yīng)是復(fù)雜的連續(xù)迭代管理過程，類似于商業(yè)創(chuàng)新模型的迭代過程;因此，將R&D持續(xù)和技術(shù)創(chuàng)新投入增長與權(quán)益價(jià)值增長相匹配作為迭代管理過程的基本要求，也建議此迭代管理過程注重技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相匹配以確保實(shí)現(xiàn)盈利連續(xù)提升效應(yīng)的目標(biāo)。

5.2 政策建議

借助于上述研究的結(jié)論，可導(dǎo)出引導(dǎo)高新技術(shù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策建議：

1）建議高新技術(shù)企業(yè)必須要有戰(zhàn)略性的技術(shù)創(chuàng)新連續(xù)投入計(jì)劃和實(shí)施舉措，以維系企業(yè)未來的盈利持續(xù)性不斷提升。根據(jù)上述的技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)盈利持續(xù)性的滯后效應(yīng)，倡導(dǎo)創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板企業(yè)應(yīng)當(dāng)把技術(shù)創(chuàng)新（R&D）投入看作一種長期投資，并充分應(yīng)用本文模型組預(yù)測(cè)和安排企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入以實(shí)現(xiàn)盈利持續(xù)性提升。同時(shí)建議企業(yè)要根據(jù)自己的優(yōu)勢(shì)形成獨(dú)特技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，以生產(chǎn)出自己獨(dú)特新產(chǎn)品或新服務(wù)，以此來促使企業(yè)盈利連續(xù)提升。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代到來，建議每個(gè)企業(yè)技術(shù)項(xiàng)目應(yīng)該考慮現(xiàn)代IT應(yīng)用看做技術(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，以適應(yīng)目前的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場新競爭格局。

2）地方政府的激勵(lì)政策也要兼顧引導(dǎo)上市企業(yè)長期連續(xù)地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新投入，包括鼓勵(lì)技術(shù)隊(duì)伍組建和對(duì)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的長期投入計(jì)劃。假說H2的結(jié)論隱含著企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入管理是一個(gè)創(chuàng)新迭代過程，企業(yè)為獲得長期盈利連續(xù)提升效應(yīng)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)主動(dòng)發(fā)起創(chuàng)新。除了前一政策建議企業(yè)應(yīng)把技術(shù)創(chuàng)新投入作為戰(zhàn)略性項(xiàng)目付予實(shí)施，建議地方有關(guān)部門在有關(guān)短期激勵(lì)政策應(yīng)當(dāng)?shù)玫叫拚?，因?yàn)槠髽I(yè)高管層大多是注重短期效應(yīng)?；诘胤秸难a(bǔ)貼激勵(lì)政策對(duì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的發(fā)揮了部分作用[50]和技術(shù)創(chuàng)新投入的盈利連續(xù)提升效應(yīng)，本文建議其補(bǔ)貼激勵(lì)應(yīng)能對(duì)高新企業(yè)的長期追蹤，包括和國家有關(guān)稅收優(yōu)惠、人才引進(jìn)的政府補(bǔ)貼等獎(jiǎng)勵(lì)政策實(shí)施的追蹤，促使企業(yè)自身的技術(shù)創(chuàng)新投入逐步提升和主動(dòng)參與本產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，對(duì)有難度技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)在較長時(shí)間段做出安排，形成企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的長期戰(zhàn)略，并制定共創(chuàng)新技術(shù)共享新收益（包括國家和地方政府給予的長期補(bǔ)貼和激勵(lì)）。

3）建議遵循技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)盈利持續(xù)提升的規(guī)律，改進(jìn)原有政策的注重激勵(lì)R&D投入而不激勵(lì)其驅(qū)動(dòng)盈利提升的過程。創(chuàng)業(yè)板的83%企業(yè)還未納入本文的樣本企業(yè)。換句話說83%的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)還未具有技術(shù)創(chuàng)新投入驅(qū)動(dòng)盈利連續(xù)提升的效果。這是很嚴(yán)峻的問題。其原因在于，這類未進(jìn)入本文樣本的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)群體還未具備R&D持續(xù)條件（營業(yè)利潤率大于0;近三年年均研發(fā)投入強(qiáng)度≥3%;每年發(fā)明專利數(shù)>1）和未能建立長期的技術(shù)創(chuàng)新投入滾動(dòng)計(jì)劃并與相應(yīng)權(quán)益價(jià)值增長匹配。因此，在新政策中引入R&D持續(xù)條件和技術(shù)創(chuàng)新投入滾動(dòng)計(jì)劃及其實(shí)施的過程的有關(guān)激勵(lì)政策，這些新政策促使能創(chuàng)業(yè)板企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)本文提出的R&D持續(xù)條件和技術(shù)創(chuàng)新投入滾動(dòng)計(jì)劃與權(quán)益價(jià)值匹配。此外，為了保持技術(shù)創(chuàng)新引擎的動(dòng)力作用，政府需要支持企業(yè)的R&D創(chuàng)新投入能獲得足夠得利益（盈利連續(xù)提升）和權(quán)衡創(chuàng)新投入的溢出效益，而不僅僅是簡單統(tǒng)計(jì)R&D投入。

參考文獻(xiàn)：

[1] HITT M A，HOSKISSON R E，IRELAND D，et al.Effects of acquisitions on R&D inputs and outputs[J].Academy of Management Journal，1991，34（3）：693.

[2] CHAN L C，LAKONISHOK J，SOUGIANNIS T.The stock market valuation of research and development expenditures[J].Journal of Finance，2001，56（9）：2431.

[3] BOND S R，GUCERI I.R&D and productivity：Evidence from large UK establishments with substantial R&D activities[J].Economics of Innovation & New Technology，2017，26（2）：108.

[4] LEV B，RADHAKRISHNAN S，TONG J Y.Earnings component volatilities：Capital versus R&D expenditures[J].Production and Operations Management，2021，30（5）：1475.

[5] SRIDHAR S，NARAYANAN S，SRINIVASAN R.Dynamic relationships among R&D，advertising，inventory and firm performance[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2014，42（2）：277.

[6] JENSEN M C，Meckling W H.Theory of the firm：Managerial behavior，agency costs and ownership structure[J].Journal of Financial Economics，1976，3（2）：305.

[7] JENSEN M C.The modern industrial revolution，exit and the failure of internal control systems[J].The Journal of Finance，1993，48（5）：831.

[8] JAMES B E，MCGUIRE J B.Transactional-institutionalfit：Corporate governance of R&D investment in different institutional contexts[J].Journal of Business Research，2016，69（10）：3478.

[9] PATEL P C，GUEDES M J，SOARES N，et al.Strength of the association between R&D volatility andfirm growth：The role corporate governance and tangible asset volatility[J].Journal of Business Research，2018，88：282.

[10] WANG R，WANG F，XU L，et al.R&D expenditures，ultimate ownership and future performance：Evidence from China[J].Journal of Business Research，2017，71（1）：47.

[11] EBERHART A C，MAXWELL W F，AKHTAR R S.An examination of long-term abnormal stock returns and operating performance following R&D increases[J].The Journal of Finance，2004，59（2）：623.

[12] FREEMAN R，OHLSON J，PENMAN S.Book rate of return and prediction of earnings changes：An empirical investigation[J].Journal of Accounting Research，1982，20（2）：639.

[13] SLOAN R G.Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings[J].The Accounting Review，1996，71（3）：289.

[14] RICHARDSON S A.Accrual reliability，earnings persistence and stock prices[J].Journal of Accounting and Economics，2005，39（3）：437.

[15] GUTH W D.Guest editors introduction：Corporate entrepreneurship[J].Strategic Management Journal.1990（11）：5.

[16] ROTHWELL R.Towards the fifth-generation innovation process[J].International Marketing Review，1994，11（1）：7.

[17] TEECE D J.Profiting from technological innovation：Implications for integration，collaboration，licensing，and public policy[J].Research Policy，1986，15（6）：285.

[18] VANDERPALG.Impact of R & D expenses and corporate financial performance[J].Journal of Accounting and Finance，2015，5 （7）：135.

[19] WILLIAM W M，PAUL M S.Effect of R&D expenditures and funding strategies on the market value of biotech firms[J].Journal of Engineering and Technology Management，1996，（12）：287.

[20] ETTLIE J E.R&D and global manufacturing performance [J].Management Science，1998，44（1）：1.

[21] 張鐵山，鄧新策.基于上市大數(shù)據(jù)企業(yè)的經(jīng)營績效與研發(fā)投入關(guān)系研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì).2016（9）：77.

ZHANG T S，DENG X C.Research on the relationship between business performance and R & D investment of listed big data enterprises [J].Industrial technology and economics，2016（9）：77.

[22] LEE J，KWON H B，PATI N.Exploring the relative impact of R&D and operational efficiency on performance：A sequential regression-neural network approach[J].Expert Systems with Applications，2019（137）：420.

[23] 張琴.技術(shù)背景CEO、技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績效：基于民營高科技企業(yè)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問題，2018（5）：82.

ZHANG Q.Technological background：CEO，technological innovation and enterprise performance：An empirical analysis based on private high-tech enterprises [J].Economic Issues，2018（5）：82.

[24] 孫自愿，王玲，李秀枝，等.研發(fā)投入與企業(yè)績效的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究：基于內(nèi)部控制有效性的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].軟科學(xué)，2019（7）：51.

SUN Z Y，WANG L，LI X Z，et al.Research on the dynamic relationship between R & D investment and enterprise performance：The regulatory effect based on the effectiveness of internal control [J].Soft science，2019（7）：51.

[25] NOURY B，HAMMAMI H.The prediction of future cash flows based on operating cash flows，earnings and accruals in the French context[J].Journal of Behavioral and Experimental Finance，2020，28 （12）：100414.

[26] VEGANZONES D，SVERIN E，CHLIBI S.Influence of earnings management on forecasting corporate failure[J].International Journal of Forecasting，2021，https：//doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.09.006.

[27] PAGACH D P，WARR R S.Analysts versus time-series forecasts of quarterly earnings：A maintained hypothesis revisited[J].Advances in Accounting，2020，51（12）：100497.

[28] CHIU Y，HSIEH M TSAI C.Valuation and analysis on complex equity indexed annuities[J].Pacific-Basin Finance Journal，2019，57（10）：101175.

[29] 肖華，張國清.內(nèi)部控制質(zhì)量、盈余持續(xù)性與公司價(jià)值[J].會(huì)計(jì)研究，2013（5）：73.

XIAO H，ZHANG G Q.Internal control quality，earnings persistence and corporate value[J].Accounting Research，2013（5）：73.

[30] 許文靜，呂鵬，梁鳳弟.退市制度變革、盈利持續(xù)性與市場定價(jià)[J].學(xué)術(shù)研究，2018（4）：53.

XU W J，LV P，LIANG FD.Delisting system reform，profitability sustainability and market pricing[J].Academic Research，2018（4）：53.

[31] AMANKWAH A J，OSABUTEY E，EGBETOKUAN.Contemporary challenges and opportunities of doing business in Africa：The emerging roles and effects of technologies[J].Technological Forecasting & Social Change，2018，131（2）：171.

[32] YOU K F，BIANCO S D，LIN，Z B，et al.Bridging technology divide to improve business environment：insights from African nations[J].Journal Business Research，2019，97（2）：268.

[33] AMANKWAH A J，HINSONRE.Contextual influences on new technology ventures：A study of domestic firms in Ghana[J].2019，143（2）：289.

[34] TSAO S M，LIN C H，CHEN V.Family ownership as a moderator between R&D investments and CEO compensation[J].Journal of Business Research，2015，68（3）：599.

[35] RACELA O C，MATHUR I，Booth G G.Short and long run effects of internationalization and R&D intensity on firm performance[J].Journal of Multinational Financial Management，2016，34（1）：28.

[36] 胡楠，薛付婧，王昊楠.管理者短視主義影響企業(yè)長期投資嗎？—基于文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)[J].管理世界，2021（5）：139.

HU N，XUE F J，WANG H N.Does short sightedness of managers affect long-term investment of enterprises？：Based on text analysis and machine learning[J].Management world，2021（5）：139.

[37] ANDRIESA P，HNERMUND P.Firm-level effects of staged investments in innovation：The moderating role of resource availability[J].Research Policy，2020，49：103994.

[38] EGGERS J P，KAUL A.Motivation and ability？ A behavioral perspective on the pursuit of radical invention in multi-technology incumbents[J].Academy of Management Journal，2017，37（1）：56.

[39] TEECE D.J.Dynamic capabilities and entrepreneurial management in large organizations：Toward a theory of the （entrepreneurial） firm[J].European Economics Review，2016，86（1）：202.

[40] XU X，SHEN T，et al.The role of innovation investment and executive incentive on financial sustainability in tech-capital-labor intensive energy company：Moderate effect[J].Energy Reports，2020，6（10）：2667.

[41] ACEMOGLU D，AKCIGIT U，AIP H，et al.Innovation，reallocation，and growth[J].American Economic Review，2018，108（11）：3450.

[42] DICHEV I D，TANG V W.Earnings volatility and earnings predictability[J].Journal of Accounting and Economics，2009，47（1-2）：160.

[43] 田雪姣，鮑新中，楊大飛.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)成長的影響作用分析[J].管理縱橫，2020（11）：32.

TIAN X，BAO X，YANG D F.Analysis of the impact of technological innovation on the growth of GEM listed enterprises [J].Management Review，2020（11）：32.

[44] ALAM A，UDDINM.R&D investment，Uirm performance and moderating role of system and safeguard：Evidence from emerging markets[J].Journal of Business Research，2020，105（1）：94.

[45] BANKER R D，HUANG R，NATARAJAN R.Incentive contracting and value relevance of earnings and cash flow[J].Journal of Accounting Research，2009，47（3）：647.

[46] TEIXEIRA AC，QUEIRS AS.Economic growth，human capital and structural change：A dynamic panel data analysis[J].Research Policy，2016，45（8）：1636.

[47] 董直慶，王輝.市場型環(huán)境規(guī)制政策有效性檢驗(yàn)：來自碳排放權(quán)交易政策視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].統(tǒng)計(jì)研究，2021，38（10）：48.

DONG Z，WANG H.Effectiveness test of market-oriented environmental regulation policy：Empirical evidence from the perspective of carbon emission trading policy[J] Statistical research，2021，38（10）：48.

[48] 羅曉光，賀諾.董事會(huì)資本調(diào)節(jié)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)價(jià)值關(guān)系研究[J].科技與管理.2019，21（5）：55.

LUO X G，HE N.Research on the relationship between technology innovation investment and enterprise value regulated byboard of directors[J].Science-Technology and Management.2019，21（5）：55.

[49] HE J，ORTIZ J.Sustainable business modeling：The need for innovative design thinking[J].Journal of Cleaner Production，2021，298：126751.

[50] 劉佳，張琴，張艾湄.政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響研究：以A股高科技上市公司為例[J].科技與管理，2022，24（1）：77.

LIU J，ZHANG Q，ZHANG A M.Research on the impact of government subsidies on substantive innovation of enterprises：Taking A-share high-tech listed companies as an example[J].Science-Technology and Management，2022，24（1）：77.

[編輯：厲艷飛]

收稿日期： 2022-05-25

基金項(xiàng)目： 國家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目（18ZDA095）;國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（71731003）

作者簡介： 傅晨曦（1987—），男，博士研究生;李延喜（1970—），男，教授，博士生導(dǎo)師.