【作　　者】
王玉冬（教授），李俊龙

【作者单位】
（哈尔滨理工大学经济学院，哈尔滨 164300）

【摘　　要】

【摘要】 本文运用统计学知识，选取沪深两市生物制药行业上市公司的面板数据为样本，在引入内部控制的基础上，研究创新投入对企业业绩的影响。在指标选取方面，本文将创新投入与内部控制量化指标作为解释变量，将反映企业绩效的总资产收益率作为被解释变量，公司规模、杠杆水平等作为控制变量。研究结果表明：创新投入和企业绩效显著正相关；不同内部控制水平下，创新投入对企业绩效的影响程度存在差异。
【关键词】 创新投入；内部控制；高新技术企业绩效；回归分析

一、引言
创新投入是企业在进行创新研发时，为了保证创新活动顺利进行所投入的一切必要的人力、物力及财力等资源。结合国内外研究成果及我国实际情况，创新投入可分为人力创新投入与资本创新投入两大类。
在管理学中，绩效是行为主体为达到一定的最终目标而在其所属的不同领域或层面上取得的有效产出，是行为主体期望并最终实际得到的经济结果。在企业层面上，绩效主要指企业对其盈利能力、内外资源配置以及资源报酬率等方面的评价。
对于高新技术企业而言，创新投入对企业绩效的拉动效果远比其他企业更加明显，这是由高新技术企业自身的高新性所决定的。而创新投入的高风险性会使得这种拉动效果变得非常不稳定，这种不稳定性进一步影响企业绩效的评价，使得创新投入与企业绩效两者关系更加复杂化。另外，鉴于内部控制问题无论在企业实践还是学术研究方面都有重要意义，且针对“内部控制与企业绩效”这一新兴热点的研究相对匮乏，笔者选择将其作为本文的一个研究方向。除了研究内部控制对企业绩效的影响外，本文还将在引入内部控制变量的基础上，研究创新投入对企业业绩影响的显著性，从而得到三者之间的相互联系。
二、文献回顾
随着研究理论的不断深化，研究手段的不断改善，国内外学者对创新投入与企业绩效关系的研究也在不断发生变化。
Lluís Santamaría（2009）等对西班牙制造业中小技术企业的非正式创新研发活动以及外部资源的利用状况进行了研究，发现非正式创新研发活动对中小科技企业绩效影响很大。Ehie、Olibe（2010）通过研究制造业和服务业企业中创新投入与企业绩效的连锁反应发现，美国制造业和服务业企业的创新投入能显著促进企业绩效的增长。Lin（2011）将知识多样性作为中介变量引入企业创新投入与企业关系种类对企业绩效影响的机制中，以美国2 404家科技型企业为研究对象，证实了知识多样性在企业绩效关系中具有中介作用；在高水平的知识多样化企业中，相较于创新投入，企业关系种类更能有效影响企业绩效；而在低水平的知识多样化企业中，创新投入则更能有效影响企业绩效。Wang、Wu（2012） 将业务类型与产业价值链引入企业科技活动与绩效影响机制中，并基于实证分析发现，具有多元化业务类型的企业创新投入能更好地促进企业绩效的增长；在相同的产业价值链中，相较于契约制企业，拥有自主品牌的企业的创新投入对绩效具有更显著、更积极的影响。
王玉春和郭媛嫣（2008）基于多元线性回归与修正的C-D（柯布-道格拉斯）生产函数模型，从研发经费投入与研发人力投入两个方向出发，分别用绝对指标与相对指标进行分析后发现，研发经费投入与企业绩效具有显著的相关性，而研发人力投入与企业绩效不存在明显的相关性。周艳和曾静（2011）以中国上市公司作为研究对象，运用面板数据分析发现，目前我国上市公司的科技创新投入基本都能显著地促进企业绩效的增长，但这种促进作用在不同行业中程度不同，且资金来源不同的科技创新投入对绩效影响的持续性也不同。此外，相较于其他高新技术企业，国有控股性质的高新技术企业的科技创新投入对绩效的推动作用表现得更为显著。
相较于国外，国内学者对高新技术企业创新投入与企业绩效关系方面的研究还停留在较为初步的阶段。目前，我国创新研发、知识产权保护等方面的有关制度匮乏，很多高新技术企业并不愿意过多披露创新研发活动的相关数据。由于关键性数据的缺失或模糊，学者的研究结论也不尽相同。
那么，前人关于创新投入对企业绩效影响效果的研究结果的差异是否是因为其未考虑内部控制水平的差异而产生？若在企业内部控制水平不同的情况下，创新投入对企业绩效的影响程度是否也会存在差异？基于上述问题，本文引入内部控制，对高新技术企业创新投入影响企业绩效的效果进行考察。
三、理论分析与研究假设
（一）创新投入与企业绩效
大量的创新投入所带来的创新成果，能够为企业带来独享性的技术优势，这种技术优势，对于技术依赖程度非常高的高新技术企业来说，就是企业生存发展的命脉，对企业绩效具有显著的推动效应。这种效应最直接的反应就是成本降低，销售增加，市场扩张。从长远角度来说，这种创新推动力，能够提高企业的长期绩效，增加企业的核心竞争力和未来价值。据此，本文提出以下假设：
H1：企业研发投入与企业绩效正向相关。
（二）内部控制与企业绩效
内部控制对于企业行为具有规范、监管、反馈和优化的作用。内部控制具有整体性，其内部各组成部分相互作用、相互衔接，使得整体总是处于从一种非平衡状态达到另一个非平衡状态的动态过程。其内部的任何变化，都将对整体产生影响，这种影响的结果，在外部表现为企业绩效的变化。内部控制通过对企业行为的规范与监管，将企业信息动态、实时地反馈给企业决策者，为优化企业行为提供了制度保障。内部控制的目的在于防患于未然，优秀的内部控制，通过事前预测、事中监督和事后反馈不断修正企业内部活动，并将其控制在管理者需要的轨道上。因此，内部控制优劣对企业绩效的增减有着重要作用，是控制企业行为的主要机制。据此，本文提出如下研究假设：
H2：企业内部控制水平越高，绩效水平就越高。
（三）市场化程度、股权制衡与上市公司价值
随着研究不断深入，国内外学者关于创新投入对高新技术企业绩效的影响的看法众说纷纭。有的认为，创新投入能够提高绩效，有的则持相反意见，还有学者认为，创新投入能够影响企业绩效，但存在一定滞后性。本文在总结上述观点的基础上引入内部控制概念，以尝试解释上述观点的差异性，并研究在不同内部控制水平下创新投入对企业绩效的影响程度。据此，本文提出以下假设：
H3：不同程度的内部控制水平下，创新投入对生物制药上市公司绩效的影响程度存在差异。
四、研究设计
（一）变量的选取与定义
1. 被解释变量。本文的被解释变量为企业绩效，并选用总资产收益率（ROA）作为企业绩效的衡量指标。总资产收益率是一项反映企业获利能力的重要指标，在一定程度上揭示了企业生产经营活动的效率，企业的销售收入、成本费用、资产结构、资金占用率和周转率等诸多指标都与总资产收益率直接相关。国内学者的大量实证研究表明，该指标对公司的各种信息具有较好的解释和综合能力，具有客观性、简洁性，并且便于比较。

2. 解释变量。
（1）创新投入（R&D）。企业创新投入所产生的创新成果使得企业能够具有新技术能力，这种新技术能力正是高新技术企业的核心能力之一，保证高新技术企业在激烈的产品竞争中脱颖而出。相比于其他企业而言，创新投入对于高新技术企业显得尤为重要，它能够快速推动高新技术企业的发展与蜕变。创新投入给高新技术企业带来的这种未来价值，正是构成高新技术企业绩效的重要部分。所以说，从长期来看，企业的创新投入对企业绩效具有积极作用（朱炎、张孟昌，2013）。然而，研发投入又具有一定的滞后性，短期内连续且巨额的研发支出，对企业盈利甚至生存都可能产生负面影响，因为其可能影响企业资金的正常流动（杜跃平、王良，2011）。对于处在不同行业的高新技术企业来说，创新投入的程度对企业绩效的贡献程度也不同，并且随着时间的推移而逐渐变小。综合前人的研究成果，本文认为创新投入与高新技术企业绩效之间存在明显的关联性，并选取研发成本作为主要衡量指标。
（2）内部控制（ICI）。《迪博·中国上市公司内部控制指数》（简称“迪博内控指数”）是综合反映我国上市公司内部控制水平与风险管理能力的量化指数体系。该指数源于2010年财政部立项批准的重点会计科研课题“中国上市公司内部控制指数研究”。自2011年发布以来，迪博内控指数得到监管机构、研究学者、上市公司以及主流媒体的广泛认可。实证研究表明，内部控制对上市公司有重大意义，良好的内部控制制度是上市公司运行、发展的有力保障，有助于提高公司绩效和股东收益。由于最新数据提供到2013年，2013 ~ 2014年的内部控制数据以2013年度的数据替代。
3. 控制变量。
（1）独立董事比例（OUT）。独立董事比例指独立董事占所有董事比例。一般认为，适度的独立董事比例有利于上市公司绩效的提高，但过高的独立董事比例，可能会干扰公司决策，导致决策效率下降，给公司带来不利影响。
（2）上市公司规模（SIZE）。采用公司总资产指标反映企业规模。企业规模代表企业获取资源和实现投资机会的能力，同时也是过去绩效的累积，因而与企业价值正相关，这在以往许多研究中得到证实（刘媛媛、黄卓、谢德逊、何小锋，2002）。
（3）杠杆水平（LEV）。采用权益乘数反映企业的杠杆水平。现有研究表明，适度的负债经营可以给企业带来财务杠杆效应，但是过高的负债规模将使企业面临较高的财务风险。在国内，债务融资具有负向治理效应，过高的杠杆水平常伴随较低的企业绩效（于东智，2003）。
（4）成长性（GROW）。企业的成长能力预示着未来的发展状况，而未来现金流入对企业绩效的衡量有着重要作用。一般而言，具有较好发展能力的企业，在未来能为企业带来较多的现金流入，有助于企业绩效的提升。
国内的研究中，通常使用总资产增长率、净资产增长率、主营业务收入增长率、营业收入增长率等来衡量企业成长性，鉴于这些财务指标之间的高度相关性（顾群，2011；陈琪，2012），本文使用总资产增长率来衡量公司的成长性。
（二）样本的筛选
本文的样本来自2012 ~ 2014年度在沪深发行A股的生物制药上市公司，样本的筛选过程如下：①剔除ST公司；②剔除数据缺失样本公司。剔除之后，有效样本共123个。除公司内部控制指数来自迪博内部控制指数外，本文的其他指标数据均来自国泰安上市公司数据库。
（三）模型的建立
根据以上分析，建立如下多元回归模型：
ROA=α0+α1R+α2ICI+α3OUT+α4OUT2+α5SIZE+α6LEV+α7GROW+ε
式中：R（R&D）为创新投入；ICI为内部控制指数；OUT为独立董事比例；ROA为总资产收益率代表的企业绩效；α0为截距；αi（i=1，2，…，6）分别为各变量的回归系数；ε为随机扰动项。
五、实证检验
（一）样本的描述性统计
表2为样本的描述性统计分析。从表中我们可以看出，SIZE指标的标准差为6.45E+09，而R指标的标准差仅为1.03E+08，说明创新投入的强度并没有因为企业规模的增加而显著变化。标准差前两高的指标分别是GROW和ICI，这说明生物制药行业上市公司内部控制水平与企业成长性在各企业之间相差悬殊。同一行业中，30.08%的公司内部控制水平较优，54.47%位于中游，而剩余15.45%内部控制水平相对较差，最高值820.810 0，而最低值仅为455.750 0，最高值与最低值相差较大。这说明关于内部控制问题的研究在我国理论界与实践中依然有待进一步引起重视。

（二）回归结果分析
数据运算过程中出现了异方差，笔者采用加权广义最小二乘法（WLS）进行处理，得到表3的回归结果。

如表3所示，模型的回归结果表明：代表研发投入的R值系数为正，并在1%水平上显著，说明就生物制药行业上市公司整体而言，创新投入的效用明显，创新投入越高，企业绩效越好，H1得到验证；代表上市公司内部控制水平的内部控制指数为正，并在1%水平上显著，H2得到验证。F值为4.85E+08，模型具有有效性，D-W值1.834 396，模型不存在自相关，模型结果是可靠的。
为了进一步验证H3，本文按内部控制指数的高低顺序，将样本分成三个典型子样本，分组原则以100为标度等距分组，如表4所示。

对三组数据分别进行回归分析，得到表5。
从表5中可以看出，作为检验因变量与自变量之间关系的F值分别为140.354 3、37.112 57和14.863 54，查表可知其均在1%水平上显著，说明模型具有统计上的有效性；D-W值分别为1.984 860、2.024 144和1.963 521，模型不存在自相关，模型结果可靠。
结合子样本A、B、C组的回归结果，分析可知：在A、B组中，衡量创新投入的R指标t值为正，在1%水平上显著。而在C组中，R指标为负，并且未呈现明显的显著性，这说明对于生物制药行业上市公司来说，内部控制水平不同，创新投入对企业绩效的作用存在差异性，甚至可能完全相反，H3得到检验。
六、研究结论
1. 研究结论。通过本文的研究我们发现，就整个生物制药行业上市公司来说，创新投入和内部控制水平对绩效的影响是显著的。分组数据表明，在不同内部控制水平下，创新投入、内部控制对上市公司企业绩效的影响存在较大的差异性。在内部控制水平较高的情况下，内部控制的作用较弱，企业绩效更多地与创新投入、股东独立性等因素相关；在内部控制水平中等的情况下，内部控制、创新投入与企业绩效显著正相关；而在内部控制水平较低的情况下，无论是内部控制指数，还是创新投入，对企业绩效的影响均存在一定的不确定性。
2. 局限性。本文实证表明，由于创新投入受公司内控水平的影响，针对不同内控水平，提高其企业绩效的方法应当是不同的。资源的稀缺性意味着未来企业之间的竞争在很大程度上将是效率的竞争，归根结底是创新能力和制度的竞争。本文的假设大多得到了验证，但也存在一些局限性，主要表现在：
第一，本文对上市公司数据的选取过程存在进一步完善的空间。在未来的研究中，如果能够加入其他高新技术行业的数据、扩大研究年份，或者整合国内两市所有板块上市公司数据进行研究，研究结果将更加完善，更能反映中国上市公司创新投入、内部控制和企业绩效的关系现状。
第二，本文在对模型指标的选择过程中存在狭隘性。在今后的研究中，如何建立更全面的指标体系，是未来的研究方向。
主要参考文献
Lluís Santamaría， María Jesús Nieto， Andrés BargeGil. Beyond formal R&D： Taking advantage of other sources of innovation in low and mediumtechnology industries［J］. Research Policy，2009（3）.
Ehie I. C.，Olibe K.. The effect of R & D investment on firm value： An examination of US manufacturing and service industries［J］. International Journal of Production Economics，2010（1）.
Lin B. W.. Knowledge diversity as a moderator： interfirm relationships， R&D investment and absorptive capacity［J］. Technology Analysis & Strategic Management， 2011（3）.
Wang H. W.，Wu M. C.. Business type， industry value chain and R&D performance： Evidence from hightech firms in an emerging market［J］. Technological Forecasting and Social Change，2012（2）.
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）.
朱焱，张孟昌.企业管理团队人力资本、研发投入与企业绩效的实证研究［J］.会计研究，2013（11）.