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摘要：本文运用通信设备制造业上市公司相关数据，用PSM和OLS回归的方法研究了该行业2010-2016年间研发投入对企业盈利的影响。发现不重视效益的研发投入会损害企业盈利，进一步探究发现，研发投入对企业盈利的影响存在临界点，当研发投入低于临界点时，研发投入将提升企业盈利，当超过临界点时，研发投入将损害企业盈利。
关键词：研发投入;企业盈利;通信设备制造业
一、引言
随着快速便捷且费率更低的4G网络的普及给大众生活带来了丰富体验的同时，5G网络已然来临。当前信息化时代，智能手机不断推陈出新，通信设备制造类企业面对品牌和型号繁多的移动设备，唯有创新才能在行业的大风浪中站稳脚跟，获得盈利。然而该行业创新的效率如何，是否研发投入能相应地为企业带来利润的增长，是该行业噬需了解的问题。
二、文献综述
关于研发投入与盈利，相关学者用不同的方法从不同的角度得出了不一致的结论。一方面，部分学者认为研发投入可以提升企业盈利。Morbey通过对研发费用在100万美元以上的企业研究得出了这一结论;（仇云杰，2016）运用PSM的方法发现研发投入可以提高生产率，但因地域和所有制不同存在差别;（吴利华等，2018）发现研发投入只有在市场化水平高的地方，对企业盈利的影响才明显。另一方面，部分学者认为研发投入会削弱企业盈利。（Lantz&Sahut，2005）认为研发投入会使企业财务绩效显著减少;（Gou，2004）发现软件行业研发投入会降低利润;（陈刚，2010）认为，当地研发资本降低了全要素生产率。
此外，也有部分学者认为研发投入对盈利的影响并非线性关系。（李显君，2018）以汽车及其零配件企业为研究对象得出了这一结论，并认为该非线性关系受所有权属性差异的影响;（韩先锋等12018）以智慧城市上市公司为例也得出了相似的结论，并认为其受企业规模、资本结构和资本密度门槛效应的影响;（Hartmann，2006）认为研发投人存在拐点。
以上学者用不同的方法对不同的行业研究得出了不一致的结论，而通信设备制造业是具有较高技术的行业，却鲜少有学者触及研究。因此，本文旨在用PSM及OLS回归结合的方法，探明该行业研发绩效，为其提供参考。
三、研究设计
本文参考（张帅兵，2013）变量选取的方法，定义如下变量，如表1所示。本文的数据主要来源于国泰安数据库，并剔除了ST公司和数据缺失的样本，最终样本量为1279。
借鉴其他学者的模型，本文构建如下模型。
PROBITi=α+β1SPENDING+β2SIZE+β3LEV+ε
其中PROBIT表示某上市公司当年度盈利水平，以（ROA或EPS表示）;Spending为当年度研发投入;SIZE与LEV为控制变量;α为常数项，β1，β2，β3为系数，ε为残差项。
四、实证分析
（一）PSM匹配结果分析
借鉴（孙晓华，2014）PSM的方法，设置虚拟变量SP，有研发投入取值为1，作为实验组，没有研发投入取值为。，作为控制组，并1：1配对。分别对匹配前后的ROA和EPS的均值对比，结果如表2所示。数据显示，匹配前后的实验组数据均低于控制组，初步表明，研发投入并未相应地带来盈利的提升。且对于ROA，ATT在5%的水平下显著，表明该次匹配有效。
（二）实证回归结果分析
模型回归结果如表3所示。Spending与ROA和EPS分别在1%和5%的水平下负相关，表明研发投入削弱了盈利水平。LEY分别在5%和1%的水平下负显著，表明企業负债越高，盈利越低;SIZE主要是为了控制企业规模的不同对实证结果造成差异，所以其不显著并不影响整体结果。
以研发投入中位数为界，本文将样本分为研发投入低和高两组，分别回归，结果如表3所示。由表可知，在研发投入较低的组，Spending对BOA和EPS分别在10%和5%的水平下正显著;在研发投入较高的组，Spending对BOA和EPS分别在1%和5%的水平下负显著。结果表明，该行业研发投入存在临界点，当研发投入低于临界点时，研发投入将提升企业盈利;当研发投入超过临界点时，研发投入将损害企业盈利
五、稳健性分析
（一）考虑滞后性
选取BOA和EPS滞后一期的数据，其他变量依然选用当年数据。结果显示，Spending均在1%的水平下负相关;进一步分组中，以BOA为因变量在研发投入较低组不显著，其余结果均与前文一致。表明研发投入对当期和滞后一期均有影响。
（二）考虑指标选取的有效性
定义研发投入为研发资本化投入占当期净利润的数值。结果显示，研发资本化投入占比均在5%的水平下负相关;进一步分组显示，在研发资本化投入较高的组，研发资本化投入在5%的水平下负向显著，在研发投入较低的组未有显著性，但其系数值为正，结果与前文基本一致，表明指标选取有效。
六、结语
本文以通信设备制造业为例，研究发现该行业研发投入会削弱企业盈利。进一步研究发现，研发投入存在临界点，当低于临界点时，研发投入将提升企业盈利;当超过临界点时，研发投入将损害企业盈利。这一结果的原因笔者猜想如下。
1.研发投入过度。该行业属于技术高新的行业，投入研发费用有助于提升企业竞争力，同时树立企业良好形象，因此造成了研发投入的过度。
2.研发投入转化效率低。研发投入资金费用化，未能及时转化成能为企业带来效益的资产，转化效率低。笔者建议该行业公司应根据公司及行业特点，寻求研发投入临界点并不断逼近，提高研发投入的转化效率。 参考文献：
[1]Morbey GK.R&D Expenditures and Profit Growth[J].Research Technology Management，1989，32（3）：20-23.
[2]Lantz J S，J M Sahut.R&D Investment and the Finan-cial Performance of Technological Finns[J].InternationalJournal of Business，2005，10（3）：251-270.
[3]Hartmann GC，Myers MB，rosenbloomRS.Planing S.Planing your firm's R&D investment J].Research TechnologgyManagers，2006，49（2）25-36.
[4]李顯君，王巍，刘文超，王京伦.中国上市汽车公司所有权属性、创新投入与企业绩效的关联研究[J].管理评论，2018，30（2）：71-82.
[5]仇云杰，魏炜.研发投入对企业绩效的影响——基于倾向得分匹配法的研究[J].当代财经，2016（3）;96-106.
[6]何琼，卞继红.股权结构、研发投入与企业绩效[J].中国集体经济，2019（8）;68-69.
[7]吴亦嘉.研发投入对企业绩效影响探究——以创业板为例[J].商场现代化，2019（3）：113-114.
[8]韩先锋，董明放.研发投入对企业绩效影响的门槛效应[J].北京理工大学学报（社会科学版），2018，20（2）：95-101+116.
[9]吴利华，黄镜蓉.研发投入、广告支出与企业盈利能力[J].华东经济管理，2018，32（3）：141-147.
[10]陈刚.R&D溢出、制度和生产率增长[J].数量经济技术经济研究，2010，27（10）：64-77+115.
[11]张帅兵.研发投入、技术创新产出与盈利能力关系研究[D].济南：山东大学，2013（4）;50.
作者简介：
赵慧仙，四川大学商学院，四川成都。
关键词：研发投入;企业盈利;通信设备制造业
一、引言
随着快速便捷且费率更低的4G网络的普及给大众生活带来了丰富体验的同时，5G网络已然来临。当前信息化时代，智能手机不断推陈出新，通信设备制造类企业面对品牌和型号繁多的移动设备，唯有创新才能在行业的大风浪中站稳脚跟，获得盈利。然而该行业创新的效率如何，是否研发投入能相应地为企业带来利润的增长，是该行业噬需了解的问题。
二、文献综述
关于研发投入与盈利，相关学者用不同的方法从不同的角度得出了不一致的结论。一方面，部分学者认为研发投入可以提升企业盈利。Morbey通过对研发费用在100万美元以上的企业研究得出了这一结论;（仇云杰，2016）运用PSM的方法发现研发投入可以提高生产率，但因地域和所有制不同存在差别;（吴利华等，2018）发现研发投入只有在市场化水平高的地方，对企业盈利的影响才明显。另一方面，部分学者认为研发投入会削弱企业盈利。（Lantz&Sahut，2005）认为研发投入会使企业财务绩效显著减少;（Gou，2004）发现软件行业研发投入会降低利润;（陈刚，2010）认为，当地研发资本降低了全要素生产率。
此外，也有部分学者认为研发投入对盈利的影响并非线性关系。（李显君，2018）以汽车及其零配件企业为研究对象得出了这一结论，并认为该非线性关系受所有权属性差异的影响;（韩先锋等12018）以智慧城市上市公司为例也得出了相似的结论，并认为其受企业规模、资本结构和资本密度门槛效应的影响;（Hartmann，2006）认为研发投人存在拐点。
以上学者用不同的方法对不同的行业研究得出了不一致的结论，而通信设备制造业是具有较高技术的行业，却鲜少有学者触及研究。因此，本文旨在用PSM及OLS回归结合的方法，探明该行业研发绩效，为其提供参考。
三、研究设计
本文参考（张帅兵，2013）变量选取的方法，定义如下变量，如表1所示。本文的数据主要来源于国泰安数据库，并剔除了ST公司和数据缺失的样本，最终样本量为1279。
借鉴其他学者的模型，本文构建如下模型。
PROBITi=α+β1SPENDING+β2SIZE+β3LEV+ε
其中PROBIT表示某上市公司当年度盈利水平，以（ROA或EPS表示）;Spending为当年度研发投入;SIZE与LEV为控制变量;α为常数项，β1，β2，β3为系数，ε为残差项。
四、实证分析
（一）PSM匹配结果分析
借鉴（孙晓华，2014）PSM的方法，设置虚拟变量SP，有研发投入取值为1，作为实验组，没有研发投入取值为。，作为控制组，并1：1配对。分别对匹配前后的ROA和EPS的均值对比，结果如表2所示。数据显示，匹配前后的实验组数据均低于控制组，初步表明，研发投入并未相应地带来盈利的提升。且对于ROA，ATT在5%的水平下显著，表明该次匹配有效。
（二）实证回归结果分析
模型回归结果如表3所示。Spending与ROA和EPS分别在1%和5%的水平下负相关，表明研发投入削弱了盈利水平。LEY分别在5%和1%的水平下负显著，表明企業负债越高，盈利越低;SIZE主要是为了控制企业规模的不同对实证结果造成差异，所以其不显著并不影响整体结果。
以研发投入中位数为界，本文将样本分为研发投入低和高两组，分别回归，结果如表3所示。由表可知，在研发投入较低的组，Spending对BOA和EPS分别在10%和5%的水平下正显著;在研发投入较高的组，Spending对BOA和EPS分别在1%和5%的水平下负显著。结果表明，该行业研发投入存在临界点，当研发投入低于临界点时，研发投入将提升企业盈利;当研发投入超过临界点时，研发投入将损害企业盈利
五、稳健性分析
（一）考虑滞后性
选取BOA和EPS滞后一期的数据，其他变量依然选用当年数据。结果显示，Spending均在1%的水平下负相关;进一步分组中，以BOA为因变量在研发投入较低组不显著，其余结果均与前文一致。表明研发投入对当期和滞后一期均有影响。
（二）考虑指标选取的有效性
定义研发投入为研发资本化投入占当期净利润的数值。结果显示，研发资本化投入占比均在5%的水平下负相关;进一步分组显示，在研发资本化投入较高的组，研发资本化投入在5%的水平下负向显著，在研发投入较低的组未有显著性，但其系数值为正，结果与前文基本一致，表明指标选取有效。
六、结语
本文以通信设备制造业为例，研究发现该行业研发投入会削弱企业盈利。进一步研究发现，研发投入存在临界点，当低于临界点时，研发投入将提升企业盈利;当超过临界点时，研发投入将损害企业盈利。这一结果的原因笔者猜想如下。
1.研发投入过度。该行业属于技术高新的行业，投入研发费用有助于提升企业竞争力，同时树立企业良好形象，因此造成了研发投入的过度。
2.研发投入转化效率低。研发投入资金费用化，未能及时转化成能为企业带来效益的资产，转化效率低。笔者建议该行业公司应根据公司及行业特点，寻求研发投入临界点并不断逼近，提高研发投入的转化效率。 参考文献：
[1]Morbey GK.R&D Expenditures and Profit Growth[J].Research Technology Management，1989，32（3）：20-23.
[2]Lantz J S，J M Sahut.R&D Investment and the Finan-cial Performance of Technological Finns[J].InternationalJournal of Business，2005，10（3）：251-270.
[3]Hartmann GC，Myers MB，rosenbloomRS.Planing S.Planing your firm's R&D investment J].Research TechnologgyManagers，2006，49（2）25-36.
[4]李顯君，王巍，刘文超，王京伦.中国上市汽车公司所有权属性、创新投入与企业绩效的关联研究[J].管理评论，2018，30（2）：71-82.
[5]仇云杰，魏炜.研发投入对企业绩效的影响——基于倾向得分匹配法的研究[J].当代财经，2016（3）;96-106.
[6]何琼，卞继红.股权结构、研发投入与企业绩效[J].中国集体经济，2019（8）;68-69.
[7]吴亦嘉.研发投入对企业绩效影响探究——以创业板为例[J].商场现代化，2019（3）：113-114.
[8]韩先锋，董明放.研发投入对企业绩效影响的门槛效应[J].北京理工大学学报（社会科学版），2018，20（2）：95-101+116.
[9]吴利华，黄镜蓉.研发投入、广告支出与企业盈利能力[J].华东经济管理，2018，32（3）：141-147.
[10]陈刚.R&D溢出、制度和生产率增长[J].数量经济技术经济研究，2010，27（10）：64-77+115.
[11]张帅兵.研发投入、技术创新产出与盈利能力关系研究[D].济南：山东大学，2013（4）;50.
作者简介：
赵慧仙，四川大学商学院，四川成都。