《高端装备制造业研发投入对企业绩效影响的实证研究》11000字（论文）

绪论1.1研究背景制造业是一个国家发展的根基，是衡量一个国家经济发展水平的重要指标，在一国经济的发展中处于战略性的核心地位，中国是制造业的大国，中国经济的发展不能脱离实体经济存在，想要发展好实体经济，提高实体经济的质量，就必须要注重高端装备制造业的发展，把高端装备制造业放到战略性的策略中。自2010年起国家就把新兴产业当成经济发展的重要支撑，提出要加快战略性产业的发展，使之在未来能够成为主导产业。高端装备制造业就属于战略性的新兴产业，从而受到了广泛的关注。2015年，国务院再次表明中国的制造业建设，争取到2025年成为《中国制造2025》，由此可见高端装备制造业已经成为我国经济建设的重点。然而，高端装备制造业的依旧发展面临诸多困难。在美中贸易战中，中国的制造业成为美国限制的首要目标，关于高端装备制造业的企业都被征收了关税，尤其是后来对华为的制裁中让我们再一次感受到了“落后就要挨打”的声音。不过也反应出来了高端装备制造业对一国的重要性。从高端装备制造业的发展来看，高端装备得到了很好的支持，已形成一定的规模，企业的生产能力也在不断增强。但是也面临着比较严峻的问题，比如技术薄弱、研发投入不足、自主创新能力存在欠缺等，因此通过研发投入这一因素对高端装备制造业公司效率产生影响的研究，解决企业技术创新的问题尤为重要。1.2研究意义理论意义：对装备制造业的研究从行业的角度丰富了研发投入对企业绩效的研究成果，从两个指标的角度研究能够改善企业的投资比例，有利于公司管理能力治理体系的提升，也能够为公司的未来规划提供参考建议。现实意义：企业的技术创新是企业长久发展的动力，而作为高端装备制造业更要注重技术创新，从美国制裁华为来看，科技技术对于高端装备制造业的重要性，对高端装备制造业的研究能够了解行业的情况，发现行业的不足，从而能给出一些参考意见。1.3研究内容本文第一章介绍研究背景、意义、内容和方法。第二章中阐明国内外的研究现状和成果，对后来的模型构建有理论基础。第三章先对本文研究的相关概念进行界定，包括高端装备制造业、企业绩效等，然后分析了研发投入和企业绩效之间的理论基础。第四章简单介绍了目前我国高端装备制造业的发展状况以及企业的目前经营状况。第五章根据相应的理论基础构造相应模型，通过实证从而研究企业研发投入同公司绩效之间的关系。最后总结本文，并针对本文的结论提出相关建议和对策。1.4研究方法1.4.1文献分析法为了保障文章研究的科学性以及严谨性，本文将国内和国外相关文献进行了整理并学习。一方面，对这些参考文献以及资料进行整理，同时了解学习了诸多学者的研究成果；另一方面，将这些参考文献资料与本文研究案例的实际情况相结合，因而从整体上提高了文章研究的科学性及严谨程度，使得研究有理可依。1.4.2实证分析法全文的研究是结合实际的数据展开分析的，数据都是真实存在可以查阅得到的。采用实证分析的方法，可以让文章的研究更贴合实际，因而论文的研究会更具有科学性、严谨性，得出的结论也更具有参考价值。1.4.3定性分析法与定量分析法本文采用定性分析和定量分析相结合，实证分析和理论分析相互支撑的研究方法。于定性研究中，多元回归分析是最基础最常用的一种方法，适用于研究多因素对变量的影响，并且能够有效预测和估计因变量。在本文的研究中，企业的绩效不仅仅受到研发投入的影响，还可能受到企业资产结构、企业的运营能力、企业未来的成长性等多方面的影响，因此可以选择多元回归模型进行回归分析。2文献综述2.1国外文献综述2.1.1研发投入和绩效的研究研发投入与企业绩效正相关。LosBart(2000)对美国制造型企业进行实证分析，提出了企业的研发投入和企业的财务绩效呈正相关的观点[1]。Balloit（2012）分析了法国上市公司研发投入与绩效间的关系，认为研发投入能够有效提高企业的业绩。[2]。Teirlinack(2017)研究了中小企业的各项指标，并得出研发支出能有效促进并提升公司的财务绩效的结论。[3]。ZhipengZang;QiweiZhu;HelenaMogorrón-Guerrero(2019)研究利用中国上市文化创意企业2011-2013年的面板数据，发现无论是在当期还是在滞后期，R&D投资对财务绩效都有正向影响。然而，实际控制人缓和了这些积极影响。具体而言，当中央政府为实际控制人时，对企业财务绩效有正向调节作用。另一方面，当实际控制人为地方政府或国有企业时，财务绩效没有明显的调节作用；当自然人为实际控制人时，财务绩效存在明显的负调节作用[4]。SuboXu,YaodongWang（2020）使用2014年国家研发项目参与机构的数据和2018年之前的研究相关绩效结果，采用负二项回归，证明公共R&D对创新绩效有正向影响。投资越多，创新绩效越高。政府和企业在技术商业化和技术交易方面的投资对研发阶段和组织性质的影响各不相同。研究结果表明，当公共研发投入考虑受资助组织、研发阶段、支持目的等因素时，公共研发是有效的[5]。研发投入与企业绩效呈负相关。Chaiporn,OlimpiaC.,Racela（2015）发现重点致力于研发和投资的公司，企业绩效没有因此而上升，由此认为研发投入与企业绩效是呈负相关的[6]。Verrwal（2017）选取223家荷兰的上市制造业企业的数据并进行实证分析，认为在全球外包知识交流过程中，上市企业存在的较高认知与规范性障碍会负向调节创新投入与财务绩效间的关系[7]。Amit（2019）选取印度多家公司为研究对象，构建模型实证分析创新投入活动中的多个指标对企业绩效的影响，发现过程创新、产品创新和企业的创新文化对企业绩效的影响有着相差较大的区别，仅仅只有过程创新这一指标的创新活动对企业绩效有显著影响，其余指标对企业绩效的影响微乎其微[8]。研发投入与企业绩效呈不相关。Shrihari等（2014）选取了美国的高端制造业企业连续3年的指标作为数据，实证分析吼得出企业的研发投入与其绩效不相关。YasunoriOuchida(2016)指出公司为了提高自身的财务绩效，是需要不断增加研究投入的经费，但是同时也指出的是企业的研发支出与企业财务绩效的增长速度之间并不存在必然的联系[9]。2.1.2研发投入与企业绩效存在滞后性OlaLome（2016）将选取的企业以研发投入的强度为参照区分成差、中、强三组，得出研发投入强度高的企业显然比其他企业在企业绩效等方面有着更好的表现，并提出对于处于成长期的企业来说，研发投入是和企业绩效呈正相关的，但同时也存在着两年的滞后期。而在外部动荡期间，更加重要的是企业研发投入的灵活性的增加，这可能是企业在金融危机等外部动荡期间其研发活动对企业绩效产生强烈影响的一个重要因素。MiXue;FengGuozhong等研究医药企业研发投入强度和其治理结构的关系，检验企业研发投入对其绩效的滞后效应，以2009-2016年133家医药上市企业平衡面板数据为样本，运用STATA13.0软件进行回归分析，结果显示研发投入和企业绩效之间存在滞后效应[10]。2.2国内文献综述2.2.1研发投入和企业绩效的研究研发投入与企业绩效呈正相关。宫义飞、夏燕春（2017）选取上市公司连续3年的1624组数据进行实证分析，以研发投入与主营业务收入之比的结果表示其研发投入强度，以总资产收益率表示企业绩效，发现前者对后者有着正向的影响[11]。钟凤英、刘欢、赵轩（2018）对441家装备制造业企业5年的数据进行处理，发现企业研发投入有助于提高企业绩效，并提出了企业需结合实际，改变原有研发投入的方式，重点提高研发投资的管理水平以提高企业绩效的建议[12]。王秋霞（2018）选取了工业企业作为样本并建立模型，实证分析研究了外部因素对于企业创新和财务绩效的影响，研究发现外部制度因素对企业的财务绩效产生影响的一个重要影响因素是生态技术创新对财务绩效产生的正向影响[13]。潘雄峰、孔新男和张静(2019)以我国多家上市公司为样本，得出了不管处于哪个阶段，企业研发投入对其财务绩效都有着正向作用的结论14]。研发投入与企业绩效负相关。贲友红（2017）以研发经费投入强度和企业综合绩效等为指标，对79家医药企业展开实证分析，得出研发投入和企业业绩水平呈负相关的结论，这主要是因为医药制造业的创新意识不强、创新成果转化率不高[15]。陈素琴（2018）选取上市公司的年报作为研究数据，实证研究了企业研发投入与其财务绩效之间的关系，得出企业研发投入和其当年财务绩效呈负相关的关系[16]。苏涛永（2019）认为企业当期的研发投入会显著降低企业的当期绩效[17]。郑李明、姚淑敏、华君、林慧根（2019）选取中国A股20家有代表性的上市公司作为研究对象，运用多元回归模型检验了企业创新投入对企业绩效的影响，提出中国的上市公司，其投入研发的比例越大，对企业绩效会有副作用[18]。2.2.2研发投入与企业绩效存在滞后性狄小路（2018）选取2016年高端装备制造业上市公司作为研究对象，研究发现研发经费投入显著影响企业经营绩效，同时存在滞后效应[19]。焕章、郭倩文等（2019）将297家创业板上市公司连续5年的1485组数据作为样本进行实证研究分析，结果显示研发投入具有滞后性；在对未来三年的研究中发现，当期的研发投入对未来企业绩效起到了正向作用[20]。林华（2019）以创业板上市公司作为研究对象，发现研发投入会使当期和下一期的企业绩效显著下降，并伴随带有滞后效应[21]。2.3国内外研究现状述评从国内外的研究成果来看，关于研发投入对于企业绩效的影响还没有达成一致的意见。这种不同在研究的行业、变量的选取和样本的选择中表现出来，但是大多数学者认为研发投入和公司的绩效成正相关。对于相关指标的选取，以及研发投入的指标也都大同小异，关于企业绩效的影响有使用财务指标的也有使用市场指标的。值得注意的是关于两者之间滞后性的影响，国内外学者的研究趋同，都认为存在正向影响的也表现出了滞后性。3相关概念和理论基础3.1概念界定3.1.1研发投入研究与开发简称研发，是指企业和科研机构以获取科学技术新知识、创新新技术或实质改进现有技术、产品和服务为目的而从事的一系列活动。广义上看，研发是指全社会的科学研究；狭义上看，研发侧重企业对研究项目的投入，这也是本文偏向关注的层面。3.1.2企业绩效绩效，由“绩”与“效”两部分构成。“绩”是目标利润的体现；“效”是企业日常经营中投入与产出的比值。这两部分的共同作用形成绩效。企业绩效指一定经营期间的企业经营效益和经营者业绩。其评价指标有如下三种分类：（1）财务指标这类指标多数选取利润表以及资产负债表的有关数据来展开分析，用以评估企业是否能够按时偿还有关债务、是否能够利用现有资源开展日常运营、是否能够从主营业务和投资活动中获取利益、是否能够维持企业的长久发展。常用的财务指标有净资产收益率、总资产报酬率等。（2）市场价值指标此类指标多与资本在交易中的价格有关，多数研究集中于上市公司的股票价格。常见的指标有市盈率、托宾Q值等。（3）经济指标此类指标多指经济增加值（EVA）。EVA是指税后净营业利润与加权平均资本成本的差额，是企业的经济利润。这里的资本成本包含权益和债务两种。经济增加值大于零，才能创造经济利润。3.2相关理论基础3.2.1熊彼特创新理论该理论认为，所谓创新就是要“建立一种新的\t"/item/%E7%86%8A%E5%BD%BC%E7%89%B9%E5%88%9B%E6%96%B0%E7%90%86%E8%AE%BA/_blank"生产函数”，即“\t"/item/%E7%86%8A%E5%BD%BC%E7%89%B9%E5%88%9B%E6%96%B0%E7%90%86%E8%AE%BA/_blank"生产要素的重新组合”，就是要把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的“新组合”引进生产体系中去，以实现对生产要素或生产条件的“新组合”。在以往传统的经营模式下，经济发展只是一个量变，而在引入了创新之后，经济发展才会发生质变。在该理论中，企业只有通过创新才能从本质上改变其经济循环，进而从内向外地改善经济结构，从而让经济实现真正地增长。如若企业止步于已有的创新，企业家会因创新不足逐渐消失，资本主义社会也终将不复存在。技术创新可以有效提高企业绩效、加快经济发展，研发投入作为其基础环节，可助力业绩水平的提升。4我国高端装备制造企业的发展状况4.1我国高端装备制造企业的规模水平4.1.1高端装备制造业企业数量图4-1我国高端装备制造业企业数量数据来源：choice数据库从图4-1可以看出，从2015-2018年我国高端装备制造业企业数量不断增加，增长的幅度也逐渐扩大，截至到2018年12月31日，我国总共有40868家从事高端装备制造的企业。4.1.2高端装备制造业行业规模图4-2我国高端装备制造行业市场规模数据来源：choice数据库与此同时，可以从图4-2中可以看出我国高端装备制造业的市场规模也在不断扩大，到2018年底，40868家企业总市值达到8.7万亿。4.2我国高端装备制造业企业的创新能力表4-1高端装备制造企业2010-2018年创新能力201020112012201320142015201620172018研发人员（人）98625713990051642354180514819422521952063206401021716162325426研发支出（亿元）2379.183422.333939.634565.285120.65668.016260.86850.527467.56政府资金（亿元）120.31177.43211.54247.81261.56297.08282.32281.27285.33从表4-1可以看出，我国高端装备制造企业的研发人员增长迅速，每年都有所增加，从2010年的986257人增加到2018年的2325426人，十年间翻了2倍多，可见对开发人员的投入之重。同样的研发的费用也在上升，从2010年的2379.18亿元到7467.56亿元，涨幅有3倍之多，可见研发投入的增长速度超过研发人员的增长速度。在表中还可以看出政府对企业的扶持在总体上也是增加的，从2010年的120.3亿元到2018年的285.3亿元，中间2015到2017年有短暂下滑，其余均上升，也反映了政府对企业研发的重视。4.3我国高端装备制造企业的经营状况4.3.1销售收入图4-3高端装备制造业2015-2018销售收入数据来源：choice数据库从图4-3可以看出，我国高端装备制造业销售收入缓慢上升，从2015年的6.4万亿到2018年，我国高端装备制造业销售收入超过9万亿元，在装备制造业中的占比提高到15%，较2015年相比增长44%。5高端装备制造业研发投入对企业绩效影响的实证分析5.1样本选取和数据来源本文根据高端装备制造业的定义以及证监会对行业的分类选取上市公司的样本，初步筛选72家上市公司作为样本，为了得到更加准确的结果，对数据进行了如下的处理：（1）剔除ST公司，因为ST公司在生产经营上可能遇到一些问题，对公司的绩效可能有不正常的影响，因此对这些上司公司进行剔除。（2）对数据异常或者数据缺失的公司进行剔除，在样本公司里有很多公司最重要的数据研发投入存在严重缺失，如果缺失的数据较多直接剔除，如果仅个别缺失，采用该公司的平均数进行填补，这一项数据的处理过程中删除的公司较多。（3）本文的数据选择的是2016-2019年的数据，因此2016年上市后的公司找不到数据，对这些数据删除。根据以上的处理，最终仅有25家公司符合条件，相关的公司如表5-1所示，选取这25家公司的相关数据作为样本进行研究。表5-1样本公司及其证券代码证券代码证券简称证券代码证券简称证券代码证券简称000039中集集团300166东方国信600498烽火通信000063中兴通讯300170汉得信息600588用友网络002008大族激光300369绿盟科技600690海尔智家002049紫光国微300395菲利华600699均胜电子002129中环股份300424航行科技600703三安光电002180纳思达600031三一重工600893航发动力002371北方华创600482中国动力601127小康股份002439启明星辰600487亨通光电601766中国中车601989中国重工本文的研究数据主要来源于国泰安CSMER数据库，少部分数据取自choice金融终端等。5.2变量的选取5.2.1解释变量在大多数参考文献中都采用了研发投入与营业收入之比来表示研发投入强度，本文也采取了这种方法，可以有效避免不同企业的个体差异和企业规模的影响。研发投入越高，表示企业投入研发的资金越多，创新水平也越高，即RD=研发费用投入/期末总资产（5-1）5.2.2被解释变量被解释变量的指标可以用市场指标和财务指标以及经济增加值EVA来衡量，而EVA数据的查找难度很大且存在很多缺失值故不使用，而财务指标相对市场指标来说更能够反映企业的内部经营情况，因此采用财务指标作为被解释变量，对总资产收益率进行回归分析，对净资产收益率做稳健性检验。总资产收益率是企业资产盈利能力的表现，能够全面反映债权类资产和债务类资产的使用效率，能够较好反映出企业的经营状况。净资产收益率除了能反映企业的盈利能力，更能够体现股东的获利程度，是企业经营其中一个目标。ROA=净利润/平均资产总额（5-2）ROE=净利润/平均股东权益（5-3）5.2.3控制变量控制变量是对存在对解释变量产生影响的其他变量，除了解释变量以外，因此要对这类变量进行控制。在企业绩效的影响中，还有运营能力、成长能力、企业规模、资产结构、等多方面因素的影响。（1）企业规模企业的规模愈大企业的规模效应愈强，企业产生的成本会较低，因此可以认为企业的规模与企业的绩效正相关。本文以期末总资产这一角度对企业的规模进行衡量，由于总资产现值偏大，因此在进行回归分析时将对企业的期末总资产提取两次自然对数。SIZE=期末资产总额（5-4）（2）资产负债率企业的负债水平也能够影响企业的绩效，合理的资产负债水平在保证企业正常生产经营的条件下使企业获得税盾价值。因此资产负债率也最为控制变量之一。LEV=期末负债总额/期末资产总额（5-5）（3）总资产周转率在企业的生产经营过程中，资产的使用效率同企业绩效息息相关，资产周转的速度直接影响到企业的生产经营。TAT=总资产周转率（5-6）（4）营业收入增长率营业收入增长率是用来体现一个企业的运营水平，营业收入的提高会使企业绩效也随之相应上升。GROUTH=本年营业收入增加额/上年营业收入总额（5-7）5.3模型构建综上理论分析，及选取的解释变量、控制变量、被解释变量，构建的模型如下：δ模型1研究研发投入对公司绩效的影响：ROAij=β0+β1RDit+β2SIZEit+β3LEVit+β4TATit+β5GROUTHit+δ模型2:将ROA换成ROE进行稳健性检验ROEij=β0+β1RDit+β2SIZE+β3LEVit+β4TATit+β5GROUTHit+δROEij=β0+β1RDi,t-1+β2SIZE+β3LEVit+β4TATit+β5GROUTHit+δi代表企业，t代表年份，表示误差项，β为常数项。先前学者的研究表明研发投入与企业绩效之间可能存在着滞后效应，因此本文检验滞后一期和滞后两期研发投入对企业绩效的影响，构建的模型3和4如下：模型3：δROAij=β0+β1RDi,t-1+β2SIZE+β3LEVit+β4TATit+β5GROUTHit+模型4：δROAij=β0+β1RDi,t-2+β2SIZE+β3LEVit+β4TATit+β5GROUTHit+其中RDi,t-1表示研发投入的滞后一期，RDi,t-2表示滞后两期，其它变量与模型一相同。5.4实证分析5.4.1变量的描述性统计表5-2变量的描述性统计VARIABLESNmeanminmaxsdcode100131257.247year1002,0182,0162,0191.124ROA1000.0510-0.05090.1400.0384ROE1000.0905-0.2110.2520.0677RD1000.04200.0001700.4030.0846SIZE1003.1703.0333.2840.0640LEV1000.4960.1190.9160.194TAT1000.5450.1101.1000.226GROUTH1000.504-0.3313.5840.693从表5-2我们可以看出，研发投入的最大值为0.403，最小值为0.00017，说明样本公司中最多的研发投入占营业收入达40.3%，样本公司中最少的研发投入占营业收入仅达0.017%，可见样本公司的研发投入相差十分巨大，而平均值为0.042，表明样本公司平均的研发投入仅占营业收入的4.2%，可见有明显的差异存在于公司之间的研发投入，许多企业缺乏自主创新意识，公司的研发投入普遍偏低。另外总资产收益率（ROA）最大值为14%，最小值为-5.09%，这体现在样本企业的绩效存在着较大差别，5.1%为ROA的均值，则体现出样本公司大部分是利润为正的公司，但是这个数值仍然偏小，总体而言，样本企业的业绩一般。资产负债率（LEV）的最大值为0.916，最小值为0.119，均值为0.496，资本的结构差别显著，这可能会对研发的产出有影响。总资产周转率（TAT）最大值为1.100，最小值为0.110，平均值为0.545，样本公司的资产运营的效率也存在很大差异，资产的运行较慢，理论上对研发投入不利。营业收入增长率最小为-0.331，最大值为3.584，平均值为0.693，说明营业收入还是有一种增长的趋势，样本公司的发展有潜力。5.4.2相关性分析两变量间的相关性选用Pearson相关系数来开展研究，从而对变量间的相关性关系做出初步判断。（1）RD与当期ROA的相关性分析ROARDSIZELEVTATGROUTHROA1RD-0.02601SIZE-0.505***-0.281***1LEV-0.582***-0.1640.697***1TAT0.146-0.343***0.277***0.421***1GROUTH-0.0920-0.0290-0.167*-0.196*-0.428***1（注：***表示在1%的水平下显著相关，**表示在5%水平下显著相关）从表5-3中，可知，0.146、-0.505、-0.582分别为TAT、SIZE、LEV与ROA的相关系数值，其中LEV和SIZE在1%的水平下显著负相关，说明资产负债率和企业的规模与企业的绩效负相关，TAT在与ROA分析中没有通过显著性检验，说明两者不相关。而RD和ROA没有通过相关性检验，初步说明当期的研发投入对企业的作用不太明显。（2）RD与滞后期ROA的相关性分析表5-4RD与滞后期ROA的相关性分析ROAL.RDSIZELEVTATGROUTHROA1L.RD-0.03801SIZE-0.505***-0.290**1LEV-0.582***-0.1280.697***1TAT0.146-0.318***0.277***0.421***1GROUTH-0.09200.00200-0.167*-0.196*-0.428***1（注：***表示在1%的水平下显著相关，**表示在5%水平下显著相关）从表5-4中，可知SIZE、LEV、与ROA仍然显著相关，研发投入的滞后期依然没有影响公司的绩效，因此可以初步判断得出RD的滞后期也与ROA的相关性不强。5.4.3回归分析（1）RD与当期企业绩效的回归分析表5-5RD与当期ROA的回归分析(1)(2)VARIABLESyVARIABLESyRD-0.020RD-0.019(-1.01)(-0.98)SIZE-0.005**SIZE-0.119**(-2.12)(-2.06)LEV-0.127***LEV-0.127***(-5.88)(-5.78)TAT0.073***TAT0.073***(5.51)(5.51)GROUTH-0.004GROUTH-0.004(-0.83)(-0.82)Constant0.199***Constant0.455**(3.79)(2.56)Observations100Observations100R-squared0.546R-squared0.545***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1为了避免企业规模过大的影响，对企业的规模取两次对数，（1）表示取一次对数后的结果，（2）表示取两次对数后的结果。从表5-5中可以看出调整的R平方为0.545，说明模型比较合理。然而解释变量RD与被解释变量ROA二者之间没通过显著性检验，说明研发投入这一因素对当期企业绩效的影响并不强烈。控制变量中SIZE、LEV、TAT通过了显著性检验，说明两者同企业的绩效显著相关，其中LEV、SIZE两个因素和企业绩效负相关，表明资产负债率即经营举债比越高或者企业的规模越大，企业的绩效越差。TAT与企业绩效正相关，说明总资产周转率越大，企业的资金周转的速度越快，企业的绩效越好，企业的经营生产的周期就越短，企业也就能够获得更高的收益。（2）RD与滞后期企业绩效的回归分析表5-6RD与滞后期ROA的回归分析(1)(2)VARIABLESROAROAL.RD-0.017-0.001(-0.71)(-0.03)SIZE-0.105-0.092(-1.58)(-1.08)LEV-0.140***-0.135***(-5.24)(-4.14)TAT0.074***0.068***(4.88)(3.39)GROUTH-0.008-0.005(-1.45)(-0.53)Constant0.417**0.374(2.05)(1.41)Observations7550R-squared0.4980.431***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1(1)代表滞后一期，（2）代表滞后两期。我们可以看到L.RD与ROA的系数为负，说明两者之间呈现负作用，但是两者之间没有通过显著性检验，因此认为研发投入的滞后期和企业绩效仍然不相关。LEV和TAT仍在1%的显著性下相关，说明资产负债率和总资产周转率能够对企业绩效产生影响。通过以上的实证分析，解释变量研发投入强度RD无论是在当期还是滞后一、二期和被解释变量ROA之间没有显著性关系，在SIZE、LEV、TAT、GROUTH4个控制变量中，LEV和TAT与ROA显著相关，回归结果中LEV系数为负，说明资产负债率和企业的绩效负相关，TAT的系数为正，说明总资产周转率和企业绩效正相关，这两点和现实理论相符合。5.4.4稳健性检验为了对文章的结论能够得到更好的展现，以下将用ROE替代ROA作为被解释变量进行稳健性检验，回归结果如下：表5-6RD的稳健性检验(1)(2)VARIABLESROEVARIABLESROERD-0.068L.RD-0.165(-0.32)(-0.66)SIZE0.000SIZE0.001(0.01)(0.17)LEV-0.141***LEV-0.126**(-3.17)(-2.41)TAT0.179***TAT0.163***(7.51)(5.51)GROUTH0.039**GROUTH0.061***(2.60)(3.38)Constant0.046Constant0.022(0.38)(0.16)Observations100Observations75R-squared0.429R-squared0.412Ftsst2.78e-10Ftsst4.86e-07r2_a0.398r2_a0.370F14.10F9.688t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1从表5-6中，可以看到替换解释变量后，结果与之前的一致，因此可以支撑本文研发投入与企业绩效不相关这一结论，即二者之间也不存在滞后效应。6结论与建议6.1结论通过本文的实证研究，本文得出了下列结论：（1）研发投入与企业绩效呈不相关。研发投入对于企业绩效所产生的影响受到公司规模、所处行业、样本数据的影响，所研究的结果可能与理论不一致。（2）举债经营比率和公司绩效负相关。即公司的举债越高，公司承受的偿还本金和利息的压力越大，公司的经营能力就会受到束缚，并且过高的负债使企业的承担的财务风险也有所提高，从而对企业的盈利水平产生影响。（3）总资产周转率同企业绩效呈现正相关。总资产周转率展现了企业的经营水平，反应了企业的运营能力，总资产周转率表示企业收回资金的能力，总资产周转率越大，企业的经营效率越高，资金回收能力越强，获得的利润也越高。6.2建议传统上我们普遍认为，研发投入是企业技术创新的直接影响因素，因此主观认为，研发投入越高，企业的创新绩效越好，进而企业绩效越好。即便如此，企业创新投入并不能够直接带来高的企业绩效，在缺乏有效监管时，企业创新投入可能被无效使用。虽然本文的实证表明研发投入和企业绩效之间没有关系，但是可能由于选取的数据少，数据的时间较短，以及对数据的处理有问题等，才得出了无关的结论，但是从理论上讲，高端装备制造业是一种战略性的企业，它的研发投入能给公司带来收益。而且从数据上看，研发投入占公司总资产的比例非常小，在样本公司中平均值为1.6%。因此也有可能是研发投入过少，导致研发的效率比较低，研发的成果不显著造成的，因此在研发投入和提升企业的绩效上本文提出以下几点建议：6.2.1研发投入方面（1）加强校企合作众所周知，与企业相比，学校在培养创新型人才、开展科技研究等方面具有着明显的优势。然而，科技成果和科技研究的转换只有在实践中应用，才能帮助经济与社会的发展。企业，特别是生产高端装备的企业，更应注重与科研机构和高校的交流与合作，将科研成果应用于实际。与学校相比，企业拥有丰富的市场经验，能够在第一时间挖掘科研成果的商业价值，并将其投放于市场。因此，国家需制定相关政策促进校企合作，如建立与行业直接对接的专业学校，有针对性地培养与高端装备产业相关的科研人才等，从而增加学生的就业机会，进而提高社会的生产效率。（2）拓宽融资渠道企业的研究和发展离不开资金的支撑，特别是高端装备制造企业，其主要生产大型高新技术产品，对资金的要求则相应更高。但因为研发投入周期较长、风险较高的原因，易受到融资渠道的影响从而出现投资不足或中途撤资等一系列情况，导致研发工作直接被扼杀在摇篮中，使企业无法迈步向前。因此，政府的相关部门应通过拓宽企业融资渠道的方式以有效支持相关的研发工作。（3）加强市场监管制度我国虽建立了相应的产权保护制度，但与日本、美国等科技大国相比还是有所差距。当下，企业产权维护意识差、市场保护机制不够完善。且有研究表明，我国产权纠纷案件时有发生，相关部门也没有出台对侵权赔偿等相应的法律法规。这就造成我国的非法侵权成本低、产权纠纷案屡见不鲜。因此，国家应加市场监管制度，让有关部分出台相关法律法规，对我国企业的产权加以保护。同时应加大力度对企业宣传应合法保护自身相关权益，提高产权保护意识，使研发成果得到切实保护，进而更好的应用于企业生产、提升企业绩效。6.2.2公司内部治理方面公司的内部治理也和企业的绩效息息相关，首先公司应保证内部结构的合理，对执行效率低的部门进行有效的监督与控制，要发挥企业内部的高效率运作。其次，公司要保持合适的资产负债水平，不要有资金方面的压力，避免企业陷入高负债经营中。最后在企业进行产品的销售过程中，要合理利用销售渠道，尽可能多的实现产品的销售收入，提高企业的运营能力。参考文献[1]LosBart,VerspagenBart.R&Dspilloversandproductivity.EvidencefromU.S.manufacturingmicrodata[J].EmpiricalEconomics,2000,(25):127-148.[2]Ballot,ErolTaymaz.Firms'humancapital,R&Dandperformance:astudyonFrenchandSwedishfirms[J].EmpiricalEconomics,2012,43(2):581-596.[3]TeirlinckP.ConfigurationsofStrategicR&DDecisionsandFinancialPerformanceinSmall-SizedandMedium-SizedFirms[J].JournalofBusinessResearch,2017(74):55-65.[4]ZhipengZang,QiweiZhu,HelenaMogorrón-Guerrero.HowDoesR&DInvestmentAffecttheFinancialPerformanceofCulturalandCreativeEnterprises?TheModeratingEffectofActualController[J].Sustainability,2019,11(2):2-11[5]SuboXu,YaodongWang.ResearchontheImpactofR&DInvestmentonthePerformanceofChineseCommunicationListedCompanies[J].InternationalJournalofSocialScienceandEducationResearch,2020,3(3):102-108[6]ChaipornV.,OlimpiaC.,Racela.Short-andlong-runeffectsofinternationalization