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摘 要：技术作为一种独特的资源，是科技企业的灵魂所在，对于高新技术企业而言，技术获取方式在企业战略中占有重要地位，选择何种获取方式会受到企业规模、生命周期、地域等因素的制约，进而对研发投入绩效产生影响。文中联系资源基础理论和交易成本理论，以高新技术企业为研究对象，深入考察技术获取方式对企业绩效的调节机制。通过收集证监会两个行业共236家企业2012—2016年度的年报数据和问卷调研数据，设计技术自主化程度指标来定量界定不同技术获取方式，并采用固定效应模型的方法。结果表明：对于高新技术企业而言，增加研发投入有利于提高企业绩效;技术获取方式起到调节作用，会影响到研发投入的产出效率。因此，从提高企业要素生产率的角度而言，科技企业应当重视技术获取方式的选择对研发投入绩效的影响，根据企业自身的特点选择匹配性的技术获取方式类型。
关键词：企业战略;技术获取方式;研发投入;企业绩效;资源基础
中图分类号：F 270.3108-08
Abstract：As an unique resource，technology is the soul of the technology enterprises.For high-tech enterprises，technology acquisition modes occupy an important position in the enterprise strategy，which will be restricted by the enterprise scale，life cycle，region and other factors，and then influence the performance of R&D investment.Connecting to Resource-Based View and Transaction-Cost Theory，this paper uses the data of 236 high technology enterprises from two industries of CSRC（2012—2016）to examine the moderator effect of technology acquisition modes.Based on the data collected from annual reports and questionnaire inquiry，the paper adopted Fixed Effects Model and found that increasing R&D investment contribute to corporate performance.Moreover，technology acquisition modes play the role of moderator and strongly affect the R&D productivity.To sum up，from the point of increasing enterprises’ factor productivity，a technology enterprise should attach importance to the influence of the choice of technology acquisition mode on the performance of R&D input，and then choose the proper type according to the characteristics of the enterprise itself.
Key words：enterprise strategy;technology acquisition modes;R&D;corporate performance;resource-based view
0 引 言研發活动对于科技企业的发展尤为重要，它是企业获得持续竞争力的不竭动力。科技企业研发投入与绩效之间的关系，一直都是学术界关注的热点问题。多数研究表明，科技企业的研发投入与绩效之间有显著的正相关关系，即研发投入越多，科技企业的盈利能力、发展能力都会增强[1]。另一些研究发现，由于研发活动具有投资效益，因此存在产出的滞后性，所以投入与绩效在当时看来是负相关的[2]。除此之外，企业规模等因素的差异可能会导致二者呈现“倒U型”的关系[3]。技术作为一种独特的资源，是科技企业的灵魂所在。资源基础理论认为，企业是各种资源的集合体，由于各种不同的原因，企业拥有的资源具有异质性，这决定了企业竞争力的差异。交易成本理论也提出，交易成本是客观存在的，当交易成本过大并高于市场配置资源的效益时，企业可能会被迫转向在内部配置资源而非通过市场手段。因此，科技企业必然面临采用何种方式来获取技术资源的战略选择。现有的研究很少关注技术获取方式对研发投入绩效的影响，有关技术获取方式的实证研究更是罕见。基于前人研究的基础，文中联系资源基础理论和交易成本理论，引入技术获取方式这一调节变量，并设计技术自主化程度指标来定量界定不同技术获取方式，以在A股上市的高新技术企业为研究对象，采用固定效应模型的方法，深入考察技术获取方式对企业绩效的调节机制。技术获取方式在企业战略中占有重要地位，选择何种获取方式会受到企业规模、生命周期、地域等因素的制约，进而对研发投入绩效产生影响。具体而言，不同技术获取方式各有利弊：传统上认为，自主研发能力和自主知识产权作为科技企业的核心竞争力的体现，不能轻易地采取外部化获取，并且采用自主研发获取技术的企业能够充分占有创新成果，有激励不断创新以满足市场需求，获得垄断利润[4]。而近年来，很多企业已经将外部技术获取视为一种重要的技术来源，通过外部渠道来获取技术能缩短开发周期、减少研发任务、规避风险等[5]。 1 理论与研究假设
1.1 研发投入与企业绩效企业的研发投入是企业研究与开发活动的统称，其用途主要是为了改造生产技术以及提升服务水平，进而能够对企业的盈利能力、发展能力产生深远影响。Beneito[6]研究发现，研发投入对技术创新具有“引致效应”。对于高新技术企业而言，强大的技术知识创新能力是获取核心竞争力、不断成长的重要源泉。所以，高新技术企业的研发投入对企业绩效会产生作用。学术界对高新技术企业研发投入与绩效关系的研究尤为丰富，但至今都没有达成一致性的结论。大部分研究均显示，企业的研发投入和绩效呈现出显著的正相关关系。Sougiannis[7]在考察研发投入对企业绩效的影响时，发现企业每增加1元的研发投入支出，在未来的7年内会增加2元的盈余，并增加5元的市场价值。 Lee和Shim[8]分别从美国和日本的6个高科技行业中抽取了143家企业，以托宾Q值法为理论基础，研究发现研发投入和企业的市场价值增长有显著正相关性，并且发现研发活动对美国企业的业绩贡献很大，在企业的战略因素中研发活动是企业取得相对优势的重要因素。梁莱歆[9]以我国高科技上市公司为研究对象，运用综合性指标较为全面地衡量企业绩效，发现我国高科技企业的研发投入与其盈利能力和发展能力的相关关系较显著，但存在两年的投资滞后期。逄淑媛等[10]选取了202家各行业技术领先的全球研发顶尖公司和中国科技企业作对比研究，结果表明，研发投入与专利产出、主营业务收入显著正相关，中国企业研发效率显著低于海外科技企业。也有一些研究发现，研发投入对企业绩效提升效果不明显，甚至有负效应。Brown[11]选取美国、日本以及西欧部分国家1978—1990年数据，就研发支出与公司销售业绩的关系进行研究发现，样本公司年均研发支出增长了4倍左右，但年均销售收入仅增长10个百分点。这表明，研发投入的提升不一定能促进公司绩效。朱卫平、伦蕊[12]收集了2004年上半年某市全部197家高新技术企业2003年度的数据，通过实证分析发现目前我国高新技术企业的科技资金、人力资源投入与企业绩效之间基本不存在显著相关关系。郭斌[13]结合2002年度我国软件开发企业统计资料和杭州软件企业数据，利用多元线性回归发现中国软件业在研发强度对企业绩效的影响上，研发强度对利润率存在着显著性的负向影响，并且在一定程度上对于产出率也存在着负向影响。王亚萍等进一步引入内部控制的调节作用，认为当期和滞后1期R&D投入对企业绩效具有显著的负向影响;滞后2期的R&D投入对企业绩效具有显著的正向影响。基于熊彼特技术创新理论，企业可以通过投入一定的研发费用进行技术创新，来降低产品成本和人力成本，并对提高产品质量、提升产品性能等具有重要作用，而这些效应最终将扩大企业市场占有率、提升企业销售业绩。高新技术企业进行研发活动势必会通过增强技术创新能力提升自身价值创造能力，而企业最根本的价值就是财务价值，利润是最直观的表现形式，因此，研发活动对企业的利润贡献具有积极意义，基于此，提出如下假设：假设1：企业研发投入对企业绩效存在显著正向影响。
1.2 技术获取方式的调节作用
1.2.1 理论基础从实现利润最大化的角度来考虑，企业需要选择合适的技术获取方式以平衡技术资源的不足和交易成本过高造成的影响。资源基础理论认为企业各自拥有的资源具有异质性，这种异质性的资源是企业获取竞争优势的来源，能够为企业带来经济租金。技术是一种重要的资源，一方面，企业的资源能力和资源的对外互补程度影响着技术获取方式的选择。另一方面，技术获取方式的选择直接关系到技术资源的独占性问题，进而会影响到企业的垄断收益。交易成本理论认为在现实的市场条件下，交易成本是客观存在的，当交易成本过大并高于市场配置资源的效益时，企业被迫转向在内部配置资源。综上所述，资源基础理论解释了选择外部资源获取（合作研发和外部购买）的主要动机，而交易成本理论进一步解释了不同技术获取方式存在的原因。企业在选择自身的技术获取方式时，是权衡资源互补所带来的收益和机会主义行为所导致的交易成本的综合结果。
1.2.2 假设推理关于技术获取方式的分类，国内外学者基于自身研究角度不同提出了多种分类方法，文中选取的是Cho[14]的分类方法，按照企业研发力量的参与程度从低到高把技术获取方式划分为外部购买、合作研发和自主研发3大类。从内涵上来讲，外部购买是指企业通过研发合同、技术许可甚至是获得物等方式来获取技术的活动;合作研发是指两个或两个以上的伙伴通过贡献不同的资源，共同努力达到互补目标的研发活动;自主研发是指企业利用自有的人力、资金和知识，在现有的研发机构和团队内进行的研发活动。一般而言，不同类别的技术获取方式对企业绩效产生的影响有所不同。自主研发作为一种内部技术获取方式，很大程度上能够帮助企业规避外部获取技术资源所带来的交易成本，因而对于绩效具有一定的正向影响。杜健、吴晓波等[15]将技术获取方式直接作为自变量研究其对企业绩效的影响，结果表明，自主研发对企业的生产绩效存在显著的正面影响。朱爱辉认为，企业通过自主研发获取技术资源，反映出企业具有一定的技术创新能力和资金实力，一旦研发获得成功，企业可以凭借研发成果获得巨额的垄断利润。基于以上的分析，本研究提出自主研发对研发投入和企业绩效关系的调节作用可假设为：假设2a：自主研发对研发投入与企业绩效的关系起正向调节作用。然而，随着数字化、信息化和智能化时代的到来，许多企业因自身条件的限制倾向于选择外部获取技术资源，从而能够节省时间成本，快速獲取技术资源带来的益处。从以往的实证研究来看，有关外部购买和合作研发与企业绩效的关系方面的主题不在少数。Jones[16]的分析结果表明，外部技术获取对企业绩效的影响会因内部资源丰富程度的不同而具有显著差异。而Kuen-Hung[17]等的结果则进一步表明，内部技术获取对外部技术获取与企业绩效存在正向调节作用。根据以上实证研究，做出假设：假设2b：外部购买对研发投入与企业绩效的关系起正向调节作用。假设2c：合作研发对研发投入与企业绩效的关系无明显调节作用。 以上推理和假设如图1所示。
2 研究方法
2.1 样本与数据2012年，中华人民共和国证券监督管理委员会（下称“证监会”）修订并发布了新的上市公司行业分类方法《上市公司行业分类指引》。文中考虑到企业市场化程度因素，尽量平衡国有企业这类特殊群体的在研究样本中所占的比例，以“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的236家上市公司作为我国高新技术企业研究样本。 考虑到数据的可得性和完整性，以及研究问题的时滞性，样本是2012—2016这5年高新技术企业的特征信息，数据主要来源于问卷回收、数据库整理以及公开信息的分析。具体而言，文中研究使用的财务数据从CSMAR（国泰安经济金融数据库）下载整理得到，上市公司地域、成立时间、人员数量等特征信息主要从Wind数据库得到，而其他的基本信息以及涉及技术自主化程度的信息来源于财新网、巨潮网等权威互联网资讯平台。考虑到实证结果的准确性，对获得的原始数据使用了删除缺失值、用箱线图方法删除异常值等预处理方法，最后实际使用两个大类的181家上市公司2012—2016这5年的表现和特征信息的面板数据作为研究样本。
2.2 变量设计与测量
2.2.1 因变量：企业绩效一直以来，对于研发投入绩效的度量，有众多评价方法，且均存在着各自的合理性和局限性。Fang-MeiTseng et.Al[18]认为高新技术企业绩效评价应包括财务业绩、生产能力和创新能力等方面。这类评价方法能够综合地反映高新技术企业绩效。然而，在实证研究中，这些指标存在着数据缺失率高、权重分配主观等问题。另外，学术界对创新能力的衡量，多用专利数、R&D投入指标，这种度量方式存在两个问题：其一，并非所有企业的创新都采取专利为主的策略[19];其二，R&D投入和研发投入在本质上没有太大区别，而在本研究中，研发投入是“因”，而非“果”，所以在此作为创新绩效也不甚合理。综上，文中用主营业务利润率指标来衡量企业绩效。之所以使用主营业务利润率，而不是学界常用的净利润率，主要是考虑到净利润率包含的利润来源不仅有与公司研发相关直接业务，还有金融投资等其他业务，无法客观准确地反映研发投入绩效。
2.2.2 自变量：研发投入目前主流的实证研究中，对研发投入的测量通常用研发投入占主营业务收入比重和研发人员占比两个方面来界定。文中参照相关研究认为，企业的研发投入，虽然体现在人员、技术、品牌等诸多方面，但是究其根源，投入的效果和产出无外乎通过研发人员和专利、设备等资本品发生作用。在我国会计准则中，研发支出科目包含了在研究与开发过程中所使用资产的折旧、消耗的原材料、直接参与开发人员的工资及福利费、开发过程中发生的租金以及借款费用等。因此，当用研发支出占营业收入比重来反映企业研发投入的大小，研发人员占比指标就没有太大的必要，反而显得多余。综上所述，直接采用研发支出占主营业务收入之比这个指标来衡量高新技术企业研发投入的相对大小。
2.2.3 调节变量技术获取方式是文中重点关注的调节变量，根据获取来源不同，将技术获取方式分为自主研发、合作研发和外部购买3种。在国内外研究中，对于技术获取方式的界定主要从定性的角度予以辨析，不同方式的界限相对笼统、模糊，所以该领域的实证研究相对较少。文中参考Jones和杜健等的研究方法，在综合考虑所选取的高新技术行业样本特征、企业共性与个性等因素后，引入了技术自主化程度（dep）这一指标，用以衡量高新技术企业在技术获取方式上的自主化大小。在计算技术自主化程度指标时，由于现有公开数据缺乏，部分可获得的数据又缺少信度，因此文中同时参考了同类型文献广泛使用的问卷内容，设计了包含半结构访谈、自填式的Likert量表来测度（见表1），并结合交易所信息披露、公司官网、新闻报道等信息来源，综合分析得出样本企业在2012—2016各年份的技术自主化程度，其中，问卷里得分总值越高，则表示技术自主化程度越高。对该数据，采用技术自主化程度的1/3位点、2/3位点得出3个经验区间，区分3种不同的技术获取方式：[0.2，0.62），外部购买;[0.62，0.68]，合作研发;（0.68，1]，自主研发。
2.2.4 控制变量借鉴汤建影[20]和朱卫平的做法，在模型中设置如下控制变量（见表2）。
Size表示企业规模，文中用企业当年的总资产的自然对数IN（size）表示企业规模大小。企业规模与企业风险的关系在现有研究中存在一定的争议，未能得出一致的结论，因此在这里不对其系数符号进行预测。
Lc表示企业的生命周期，借鉴了Dickinson[21]和宋常等[22]的研究采用现金流分解法来界定企业所处的生命周期，把不同的现金流模式组合作为对生命周期的替代，具体分为成长期、成熟期、衰退期。Edu表示科教资源密集度，反映了企业所处环境的科技、教育知识水平，结合我国的国情，用企业所在城市中大学的双一流学科数量作为替代。企业所在城市科教资源密集度越高，获取人才、知识的成本就相对越低，就更加倾向于采用自主化程度高的技术获取方式，如自主研发。另外，还考虑了地域、股权性质和上市年龄3个控制变量，主要是为了减少城市发展水平差异、企业所有制差异及上市时间长短给绩效带来的干扰。这些控制变量的影响效果并不明确，在接下来的分析中拟通过计量分析，明确是否应将其纳入控制变量。
2.3 模型设计与检验文中待检验的研究假设为研发投入对企业绩效的主效应作用、技术获取方式在研发投入影响企业绩效的过程中的调节作用，自变量-研发投入是连续变量，调节变量-技术获取方式是类别变量。根据显变量的调节效应分析方法，当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，应选择分组回归方法并比较自变量系数变化的差异，而不是使用层次回归分析和方差分析。面板模型的方法选择比较过程如下：首先，通过描述统计方法判断因变量与自变量、控制变量的大体函数关系，发现用线性模型是合适的。其次，进行多重共线性检验，发现没有多重共线性现象，不会造成估计系数方差偏大。再接着，分别进行混合模型、固定效应模型和随机效应模型的估计，并用几种检验方法进行模型选择和优化。通过拉格朗日乘子检验（LM test，R语言用plmtest函数实现）发现随机效应模型显著优于混合模型，说明不同企业、不同时点上都存在差异;通过F联合检验（F test，R语言用pFtest实现）发现固定效应模型显著优于混合模型，且加入时间项后时间项显著，因此需在固定效应模型中加入时间因子，说明不同企业存在差异，在不同时点上的确定性差异显著;通过豪斯曼检验（Hausman test，R语言用phtest函数实现）发现固定效应模型优于随机效应模型，说明不同企业存在差异，在不同时点上的随机性差异不需考虑。期间还使用单位根检验发觉数据具有平稳性，使用异方差检验发觉系数估计需要考虑异方差，使用时间序列相关检验发觉系数估计需要考虑序列相关性。因为科教资源密集度（Edu）、公司股权性质（Own）在时间上无变化，故在固定效应模型中它们的控制作用无法体现，最终不加入模型。綜合考虑，应考虑存在异方差和序列相关性、需要控制时间因子的固定效应模型进行回归分析：用企业绩效（Pro）作为因变量，在控制了企业规模（Lnsize）、企业生命周期（Lc）、地区市场化程度（Mar）、上市年龄（Age）变量及时间因子（year）情况下进行固定效应模型的面板回归，接着选择Robust covariance matrix estimation（又称三明治估计Sandwich estimator，用R语言coeftest函数、 arellano参数实现）进行存在序列自相关的方差稳健估计，并对系数使用t检验得出变量显著性水平;该函数不提供R方、调整R方和F值，对因素分析的影响不大。 3 实证结果
3.1 描述性统计文中用到的有效企业观测值为614个，涉及“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的181家上市公司在2012—2016这5年内的特征信息。表3为各变量的均值、标准差及相关系数，从中可见，各变量之间基本存在着较为显著的相关关系，由此初步验证本研究所提出的相关假设。在做进一步分析之前，文中检验了自变量之间是否存在共线性的问题，结果发現回归分析过程中VIF最大值为1.78，远小于10，因此不存在多重共线性问题。
3.2 分组回归分析基于变量设定和
参考文献，文中利用分组回归方法检验研发投入的主效应和技术获取方式的调节效应，具体实施步骤如下。第一步，将所有的控制变量和自变量放入回归模型，作为基准组，目的是检验控制变量的控制作用是否显著，以及在控制这些变量的前提下探究自变量对因变量的主效应作用是否显著。第二步，根据技术自主化程度的经验分组方法，将所有有效观测值分为外部购买、合作研发和自主研发3组，以便探究不同组别下自变量对因变量的主效应作用，以及不同技术获取方式的调节作用。第三步，在不同组内，分别进行模型检验，选取每组最适合使用的面板回归模型，发现3组数据特点仍然适合Robust covariance matrix estimation（又称3明治估计Sandwich estimator），使用coeftest函数、 arellano方法实现，结果见表4.第四步，通过对比3组数据与基准组的自变量系数变化量、变化量的正负性、变化量的绝对值以及显著性水平，得出自变量对因变量的主效应作用、不同技术获取方式在自变量影响因变量的过程中起到的调节作用（正负性及强弱）。
3.2.1 主效应检验由模型1～4可知，自变量的系数显著为正，说明研发投入对企业绩效具有显著的正向影响，证明假设1成立。
3.2.2 调节效应检验模型2和模型1对比可知，研发投入的回归系数分别在0.01和0.001的水平上显著，且模型4研发投入的回归系数相比模型1增加了0.004 140 578，说明自主研发的调节作用为正，但强度远小于外部购买和合作研发的调节强度，证明假设2a成立。
模型3和模型1对比可知，研发投入的回归系数均在0.001的水平上显著，且模型2中的研发投入系数相较模型1增加了0.033 448 8，说明外部购买具有正向调节作用，证明假设2b成立。
模型4和模型1对比可知，研发投入的回归系数分别在0.05和0.001的水平上显著，且模型3研发投入的回归系数相比模型1减少了0.028 853 52，说明合作研发具有负向的调节作用，并且强度小于外部购买的调节强度，证明假设2c不成立。通过将技术获取方式作为控制变量放到模型中，获得每种技术获取方式下的截距项，再根据各分组模型和基准组的自变量系数（斜率），依据线性假设，即可得到调节效应作用图。如图2所示，基准拟合线与分组拟合线均呈现上升趋势，表明研发投入对企业绩效具有正向影响。同时，伴随着研发投入的增加，企业通过自主研发的方式得到的产出增长弱于外部购买，而合作研发的方式会削弱研发投入对企业绩效的正向影响，表明自主研发对研发投入与企业绩效关系的正向调节作用弱于外部购买，而合作研发对研发投入与企业绩效关系则起到反向的调节作用。
4 结 语综合上述的实证分析，本研究主要得出如下结论：对于高新技术企业而言，研发投入对企业绩效有显著的正向影响;同时，技术获取方式在研发投入与企业绩效的关系中具有明显的调节作用。具体结论和启示如下。
1）研发投入对企业绩效有显著的正向影响。对于高新技术企业而言，研发投入的增加意味着企业在增强自身的控制力，以获取更多的资源，谋求更高的市场地位。本研究通过收集236家互联网及软件信息技术两大类高新技术企业2012至2016年的面板数据，采用分组回归等方法，最终证明研发投入的增加对企业绩效有显著的正向影响。2）技术获取方式在研发投入对企业绩效影响的过程中有显著的调节作用，但调节方向因获取方式不同而有所差异。研发投入的增加虽然能够增强企业在复杂环境中的控制力，但同时也要考虑这种行为的效率问题。研究发现，技术获取方式的选择会影响到研发投入的产出效率。具体而言，外部购买和自主研发对研发投入和企业绩效的关系起到正向调节作用，其中，外部购买的正向调节作用要强于自主研发，而合作研发则会削弱研发投入对企业绩效的正向影响。结合上述结论可以得出：对于高新技术企业而言，无论选择哪种技术获取方式，增加研发投入，都能够带来企业绩效的提高。但值得注意的是，由于技术获取方式的选择会影响到研发投入的产出效率，因此企业在选择技术获取方式时应科学评估企业现阶段的发展程度，理性定位企业发展的战略目标，合理预测将要面临的风险与成本，同时，尽可能地利用企业内部与环境中一切可利用的资源，慎重选择技术获取方式，以帮助企业最大限度地发挥研发投入对企业绩效的正向作用。与此同时，如同其他研究，文中在创作过程中遇到了许多主客观因素的制约，因而不可避免地存在不足之处，希望在今后的研究中针对不足之处加以完善，并对研发投入和企业绩效关系问题开展更多创新性的研究。第一，样本中部分个体的时间跨度较短。文中以“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的236家上市公司作为研究样本，以2012—2016这5年高新技术上市公司的表现和特征信息作为研究的对象。在数据处理时发现，有些公司刚刚上市不久，并不能满足5年的要求，时间跨度较短，可能会对文中的实证研究结果产生一定的影响。因此在今后研究中要尽量保证样本信息的完善，以免导致研究结果存在偏差。第二，被解释变量的选择。文中参考众多文献在衡量企业绩效时，文中选取主营业务利润率作为被解释变量。在价值链视角下，核心利润是价值链环节创造价值的根本体现，用主营业务利润率作为被解释变量相对合理、客观。但基于高新技术企业的特殊性质，创新与学习能力、服务效率等企业软性绩效同样非常重要，所以仅仅采用主营业务利润率来衡量企业绩效不免略显单薄。因此今后在构建高科技企业的评价体系时，应当遵循定量与定性指标结合、个性与共性结合、以财务指标为基础等原则。最后，文中采用技术获取方式作为调节变量，研究研发投入和企业绩效的关系。在今后的研究中，可以尝试改变调节变量，例如研究领导者的领导风格对研发投入和绩效关系的调节作用，可以从权威式领导、参与式领导和放任式领导3种不同的领导方式出发，探讨每一种领导方式对研发投入和绩效是否存在调节作用等。总之，要从多角度进行创新研究，使研发投入和企业绩效关系的相关研究更加丰富。 参考文献：
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（责任编辑：严 焱）
关键词：企业战略;技术获取方式;研发投入;企业绩效;资源基础
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Abstract：As an unique resource，technology is the soul of the technology enterprises.For high-tech enterprises，technology acquisition modes occupy an important position in the enterprise strategy，which will be restricted by the enterprise scale，life cycle，region and other factors，and then influence the performance of R&D investment.Connecting to Resource-Based View and Transaction-Cost Theory，this paper uses the data of 236 high technology enterprises from two industries of CSRC（2012—2016）to examine the moderator effect of technology acquisition modes.Based on the data collected from annual reports and questionnaire inquiry，the paper adopted Fixed Effects Model and found that increasing R&D investment contribute to corporate performance.Moreover，technology acquisition modes play the role of moderator and strongly affect the R&D productivity.To sum up，from the point of increasing enterprises’ factor productivity，a technology enterprise should attach importance to the influence of the choice of technology acquisition mode on the performance of R&D input，and then choose the proper type according to the characteristics of the enterprise itself.
Key words：enterprise strategy;technology acquisition modes;R&D;corporate performance;resource-based view
0 引 言研發活动对于科技企业的发展尤为重要，它是企业获得持续竞争力的不竭动力。科技企业研发投入与绩效之间的关系，一直都是学术界关注的热点问题。多数研究表明，科技企业的研发投入与绩效之间有显著的正相关关系，即研发投入越多，科技企业的盈利能力、发展能力都会增强[1]。另一些研究发现，由于研发活动具有投资效益，因此存在产出的滞后性，所以投入与绩效在当时看来是负相关的[2]。除此之外，企业规模等因素的差异可能会导致二者呈现“倒U型”的关系[3]。技术作为一种独特的资源，是科技企业的灵魂所在。资源基础理论认为，企业是各种资源的集合体，由于各种不同的原因，企业拥有的资源具有异质性，这决定了企业竞争力的差异。交易成本理论也提出，交易成本是客观存在的，当交易成本过大并高于市场配置资源的效益时，企业可能会被迫转向在内部配置资源而非通过市场手段。因此，科技企业必然面临采用何种方式来获取技术资源的战略选择。现有的研究很少关注技术获取方式对研发投入绩效的影响，有关技术获取方式的实证研究更是罕见。基于前人研究的基础，文中联系资源基础理论和交易成本理论，引入技术获取方式这一调节变量，并设计技术自主化程度指标来定量界定不同技术获取方式，以在A股上市的高新技术企业为研究对象，采用固定效应模型的方法，深入考察技术获取方式对企业绩效的调节机制。技术获取方式在企业战略中占有重要地位，选择何种获取方式会受到企业规模、生命周期、地域等因素的制约，进而对研发投入绩效产生影响。具体而言，不同技术获取方式各有利弊：传统上认为，自主研发能力和自主知识产权作为科技企业的核心竞争力的体现，不能轻易地采取外部化获取，并且采用自主研发获取技术的企业能够充分占有创新成果，有激励不断创新以满足市场需求，获得垄断利润[4]。而近年来，很多企业已经将外部技术获取视为一种重要的技术来源，通过外部渠道来获取技术能缩短开发周期、减少研发任务、规避风险等[5]。 1 理论与研究假设
1.1 研发投入与企业绩效企业的研发投入是企业研究与开发活动的统称，其用途主要是为了改造生产技术以及提升服务水平，进而能够对企业的盈利能力、发展能力产生深远影响。Beneito[6]研究发现，研发投入对技术创新具有“引致效应”。对于高新技术企业而言，强大的技术知识创新能力是获取核心竞争力、不断成长的重要源泉。所以，高新技术企业的研发投入对企业绩效会产生作用。学术界对高新技术企业研发投入与绩效关系的研究尤为丰富，但至今都没有达成一致性的结论。大部分研究均显示，企业的研发投入和绩效呈现出显著的正相关关系。Sougiannis[7]在考察研发投入对企业绩效的影响时，发现企业每增加1元的研发投入支出，在未来的7年内会增加2元的盈余，并增加5元的市场价值。 Lee和Shim[8]分别从美国和日本的6个高科技行业中抽取了143家企业，以托宾Q值法为理论基础，研究发现研发投入和企业的市场价值增长有显著正相关性，并且发现研发活动对美国企业的业绩贡献很大，在企业的战略因素中研发活动是企业取得相对优势的重要因素。梁莱歆[9]以我国高科技上市公司为研究对象，运用综合性指标较为全面地衡量企业绩效，发现我国高科技企业的研发投入与其盈利能力和发展能力的相关关系较显著，但存在两年的投资滞后期。逄淑媛等[10]选取了202家各行业技术领先的全球研发顶尖公司和中国科技企业作对比研究，结果表明，研发投入与专利产出、主营业务收入显著正相关，中国企业研发效率显著低于海外科技企业。也有一些研究发现，研发投入对企业绩效提升效果不明显，甚至有负效应。Brown[11]选取美国、日本以及西欧部分国家1978—1990年数据，就研发支出与公司销售业绩的关系进行研究发现，样本公司年均研发支出增长了4倍左右，但年均销售收入仅增长10个百分点。这表明，研发投入的提升不一定能促进公司绩效。朱卫平、伦蕊[12]收集了2004年上半年某市全部197家高新技术企业2003年度的数据，通过实证分析发现目前我国高新技术企业的科技资金、人力资源投入与企业绩效之间基本不存在显著相关关系。郭斌[13]结合2002年度我国软件开发企业统计资料和杭州软件企业数据，利用多元线性回归发现中国软件业在研发强度对企业绩效的影响上，研发强度对利润率存在着显著性的负向影响，并且在一定程度上对于产出率也存在着负向影响。王亚萍等进一步引入内部控制的调节作用，认为当期和滞后1期R&D投入对企业绩效具有显著的负向影响;滞后2期的R&D投入对企业绩效具有显著的正向影响。基于熊彼特技术创新理论，企业可以通过投入一定的研发费用进行技术创新，来降低产品成本和人力成本，并对提高产品质量、提升产品性能等具有重要作用，而这些效应最终将扩大企业市场占有率、提升企业销售业绩。高新技术企业进行研发活动势必会通过增强技术创新能力提升自身价值创造能力，而企业最根本的价值就是财务价值，利润是最直观的表现形式，因此，研发活动对企业的利润贡献具有积极意义，基于此，提出如下假设：假设1：企业研发投入对企业绩效存在显著正向影响。
1.2 技术获取方式的调节作用
1.2.1 理论基础从实现利润最大化的角度来考虑，企业需要选择合适的技术获取方式以平衡技术资源的不足和交易成本过高造成的影响。资源基础理论认为企业各自拥有的资源具有异质性，这种异质性的资源是企业获取竞争优势的来源，能够为企业带来经济租金。技术是一种重要的资源，一方面，企业的资源能力和资源的对外互补程度影响着技术获取方式的选择。另一方面，技术获取方式的选择直接关系到技术资源的独占性问题，进而会影响到企业的垄断收益。交易成本理论认为在现实的市场条件下，交易成本是客观存在的，当交易成本过大并高于市场配置资源的效益时，企业被迫转向在内部配置资源。综上所述，资源基础理论解释了选择外部资源获取（合作研发和外部购买）的主要动机，而交易成本理论进一步解释了不同技术获取方式存在的原因。企业在选择自身的技术获取方式时，是权衡资源互补所带来的收益和机会主义行为所导致的交易成本的综合结果。
1.2.2 假设推理关于技术获取方式的分类，国内外学者基于自身研究角度不同提出了多种分类方法，文中选取的是Cho[14]的分类方法，按照企业研发力量的参与程度从低到高把技术获取方式划分为外部购买、合作研发和自主研发3大类。从内涵上来讲，外部购买是指企业通过研发合同、技术许可甚至是获得物等方式来获取技术的活动;合作研发是指两个或两个以上的伙伴通过贡献不同的资源，共同努力达到互补目标的研发活动;自主研发是指企业利用自有的人力、资金和知识，在现有的研发机构和团队内进行的研发活动。一般而言，不同类别的技术获取方式对企业绩效产生的影响有所不同。自主研发作为一种内部技术获取方式，很大程度上能够帮助企业规避外部获取技术资源所带来的交易成本，因而对于绩效具有一定的正向影响。杜健、吴晓波等[15]将技术获取方式直接作为自变量研究其对企业绩效的影响，结果表明，自主研发对企业的生产绩效存在显著的正面影响。朱爱辉认为，企业通过自主研发获取技术资源，反映出企业具有一定的技术创新能力和资金实力，一旦研发获得成功，企业可以凭借研发成果获得巨额的垄断利润。基于以上的分析，本研究提出自主研发对研发投入和企业绩效关系的调节作用可假设为：假设2a：自主研发对研发投入与企业绩效的关系起正向调节作用。然而，随着数字化、信息化和智能化时代的到来，许多企业因自身条件的限制倾向于选择外部获取技术资源，从而能够节省时间成本，快速獲取技术资源带来的益处。从以往的实证研究来看，有关外部购买和合作研发与企业绩效的关系方面的主题不在少数。Jones[16]的分析结果表明，外部技术获取对企业绩效的影响会因内部资源丰富程度的不同而具有显著差异。而Kuen-Hung[17]等的结果则进一步表明，内部技术获取对外部技术获取与企业绩效存在正向调节作用。根据以上实证研究，做出假设：假设2b：外部购买对研发投入与企业绩效的关系起正向调节作用。假设2c：合作研发对研发投入与企业绩效的关系无明显调节作用。 以上推理和假设如图1所示。
2 研究方法
2.1 样本与数据2012年，中华人民共和国证券监督管理委员会（下称“证监会”）修订并发布了新的上市公司行业分类方法《上市公司行业分类指引》。文中考虑到企业市场化程度因素，尽量平衡国有企业这类特殊群体的在研究样本中所占的比例，以“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的236家上市公司作为我国高新技术企业研究样本。 考虑到数据的可得性和完整性，以及研究问题的时滞性，样本是2012—2016这5年高新技术企业的特征信息，数据主要来源于问卷回收、数据库整理以及公开信息的分析。具体而言，文中研究使用的财务数据从CSMAR（国泰安经济金融数据库）下载整理得到，上市公司地域、成立时间、人员数量等特征信息主要从Wind数据库得到，而其他的基本信息以及涉及技术自主化程度的信息来源于财新网、巨潮网等权威互联网资讯平台。考虑到实证结果的准确性，对获得的原始数据使用了删除缺失值、用箱线图方法删除异常值等预处理方法，最后实际使用两个大类的181家上市公司2012—2016这5年的表现和特征信息的面板数据作为研究样本。
2.2 变量设计与测量
2.2.1 因变量：企业绩效一直以来，对于研发投入绩效的度量，有众多评价方法，且均存在着各自的合理性和局限性。Fang-MeiTseng et.Al[18]认为高新技术企业绩效评价应包括财务业绩、生产能力和创新能力等方面。这类评价方法能够综合地反映高新技术企业绩效。然而，在实证研究中，这些指标存在着数据缺失率高、权重分配主观等问题。另外，学术界对创新能力的衡量，多用专利数、R&D投入指标，这种度量方式存在两个问题：其一，并非所有企业的创新都采取专利为主的策略[19];其二，R&D投入和研发投入在本质上没有太大区别，而在本研究中，研发投入是“因”，而非“果”，所以在此作为创新绩效也不甚合理。综上，文中用主营业务利润率指标来衡量企业绩效。之所以使用主营业务利润率，而不是学界常用的净利润率，主要是考虑到净利润率包含的利润来源不仅有与公司研发相关直接业务，还有金融投资等其他业务，无法客观准确地反映研发投入绩效。
2.2.2 自变量：研发投入目前主流的实证研究中，对研发投入的测量通常用研发投入占主营业务收入比重和研发人员占比两个方面来界定。文中参照相关研究认为，企业的研发投入，虽然体现在人员、技术、品牌等诸多方面，但是究其根源，投入的效果和产出无外乎通过研发人员和专利、设备等资本品发生作用。在我国会计准则中，研发支出科目包含了在研究与开发过程中所使用资产的折旧、消耗的原材料、直接参与开发人员的工资及福利费、开发过程中发生的租金以及借款费用等。因此，当用研发支出占营业收入比重来反映企业研发投入的大小，研发人员占比指标就没有太大的必要，反而显得多余。综上所述，直接采用研发支出占主营业务收入之比这个指标来衡量高新技术企业研发投入的相对大小。
2.2.3 调节变量技术获取方式是文中重点关注的调节变量，根据获取来源不同，将技术获取方式分为自主研发、合作研发和外部购买3种。在国内外研究中，对于技术获取方式的界定主要从定性的角度予以辨析，不同方式的界限相对笼统、模糊，所以该领域的实证研究相对较少。文中参考Jones和杜健等的研究方法，在综合考虑所选取的高新技术行业样本特征、企业共性与个性等因素后，引入了技术自主化程度（dep）这一指标，用以衡量高新技术企业在技术获取方式上的自主化大小。在计算技术自主化程度指标时，由于现有公开数据缺乏，部分可获得的数据又缺少信度，因此文中同时参考了同类型文献广泛使用的问卷内容，设计了包含半结构访谈、自填式的Likert量表来测度（见表1），并结合交易所信息披露、公司官网、新闻报道等信息来源，综合分析得出样本企业在2012—2016各年份的技术自主化程度，其中，问卷里得分总值越高，则表示技术自主化程度越高。对该数据，采用技术自主化程度的1/3位点、2/3位点得出3个经验区间，区分3种不同的技术获取方式：[0.2，0.62），外部购买;[0.62，0.68]，合作研发;（0.68，1]，自主研发。
2.2.4 控制变量借鉴汤建影[20]和朱卫平的做法，在模型中设置如下控制变量（见表2）。
Size表示企业规模，文中用企业当年的总资产的自然对数IN（size）表示企业规模大小。企业规模与企业风险的关系在现有研究中存在一定的争议，未能得出一致的结论，因此在这里不对其系数符号进行预测。
Lc表示企业的生命周期，借鉴了Dickinson[21]和宋常等[22]的研究采用现金流分解法来界定企业所处的生命周期，把不同的现金流模式组合作为对生命周期的替代，具体分为成长期、成熟期、衰退期。Edu表示科教资源密集度，反映了企业所处环境的科技、教育知识水平，结合我国的国情，用企业所在城市中大学的双一流学科数量作为替代。企业所在城市科教资源密集度越高，获取人才、知识的成本就相对越低，就更加倾向于采用自主化程度高的技术获取方式，如自主研发。另外，还考虑了地域、股权性质和上市年龄3个控制变量，主要是为了减少城市发展水平差异、企业所有制差异及上市时间长短给绩效带来的干扰。这些控制变量的影响效果并不明确，在接下来的分析中拟通过计量分析，明确是否应将其纳入控制变量。
2.3 模型设计与检验文中待检验的研究假设为研发投入对企业绩效的主效应作用、技术获取方式在研发投入影响企业绩效的过程中的调节作用，自变量-研发投入是连续变量，调节变量-技术获取方式是类别变量。根据显变量的调节效应分析方法，当自变量是连续变量，调节变量是类别变量时，应选择分组回归方法并比较自变量系数变化的差异，而不是使用层次回归分析和方差分析。面板模型的方法选择比较过程如下：首先，通过描述统计方法判断因变量与自变量、控制变量的大体函数关系，发现用线性模型是合适的。其次，进行多重共线性检验，发现没有多重共线性现象，不会造成估计系数方差偏大。再接着，分别进行混合模型、固定效应模型和随机效应模型的估计，并用几种检验方法进行模型选择和优化。通过拉格朗日乘子检验（LM test，R语言用plmtest函数实现）发现随机效应模型显著优于混合模型，说明不同企业、不同时点上都存在差异;通过F联合检验（F test，R语言用pFtest实现）发现固定效应模型显著优于混合模型，且加入时间项后时间项显著，因此需在固定效应模型中加入时间因子，说明不同企业存在差异，在不同时点上的确定性差异显著;通过豪斯曼检验（Hausman test，R语言用phtest函数实现）发现固定效应模型优于随机效应模型，说明不同企业存在差异，在不同时点上的随机性差异不需考虑。期间还使用单位根检验发觉数据具有平稳性，使用异方差检验发觉系数估计需要考虑异方差，使用时间序列相关检验发觉系数估计需要考虑序列相关性。因为科教资源密集度（Edu）、公司股权性质（Own）在时间上无变化，故在固定效应模型中它们的控制作用无法体现，最终不加入模型。綜合考虑，应考虑存在异方差和序列相关性、需要控制时间因子的固定效应模型进行回归分析：用企业绩效（Pro）作为因变量，在控制了企业规模（Lnsize）、企业生命周期（Lc）、地区市场化程度（Mar）、上市年龄（Age）变量及时间因子（year）情况下进行固定效应模型的面板回归，接着选择Robust covariance matrix estimation（又称三明治估计Sandwich estimator，用R语言coeftest函数、 arellano参数实现）进行存在序列自相关的方差稳健估计，并对系数使用t检验得出变量显著性水平;该函数不提供R方、调整R方和F值，对因素分析的影响不大。 3 实证结果
3.1 描述性统计文中用到的有效企业观测值为614个，涉及“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的181家上市公司在2012—2016这5年内的特征信息。表3为各变量的均值、标准差及相关系数，从中可见，各变量之间基本存在着较为显著的相关关系，由此初步验证本研究所提出的相关假设。在做进一步分析之前，文中检验了自变量之间是否存在共线性的问题，结果发現回归分析过程中VIF最大值为1.78，远小于10，因此不存在多重共线性问题。
3.2 分组回归分析基于变量设定和
参考文献，文中利用分组回归方法检验研发投入的主效应和技术获取方式的调节效应，具体实施步骤如下。第一步，将所有的控制变量和自变量放入回归模型，作为基准组，目的是检验控制变量的控制作用是否显著，以及在控制这些变量的前提下探究自变量对因变量的主效应作用是否显著。第二步，根据技术自主化程度的经验分组方法，将所有有效观测值分为外部购买、合作研发和自主研发3组，以便探究不同组别下自变量对因变量的主效应作用，以及不同技术获取方式的调节作用。第三步，在不同组内，分别进行模型检验，选取每组最适合使用的面板回归模型，发现3组数据特点仍然适合Robust covariance matrix estimation（又称3明治估计Sandwich estimator），使用coeftest函数、 arellano方法实现，结果见表4.第四步，通过对比3组数据与基准组的自变量系数变化量、变化量的正负性、变化量的绝对值以及显著性水平，得出自变量对因变量的主效应作用、不同技术获取方式在自变量影响因变量的过程中起到的调节作用（正负性及强弱）。
3.2.1 主效应检验由模型1～4可知，自变量的系数显著为正，说明研发投入对企业绩效具有显著的正向影响，证明假设1成立。
3.2.2 调节效应检验模型2和模型1对比可知，研发投入的回归系数分别在0.01和0.001的水平上显著，且模型4研发投入的回归系数相比模型1增加了0.004 140 578，说明自主研发的调节作用为正，但强度远小于外部购买和合作研发的调节强度，证明假设2a成立。
模型3和模型1对比可知，研发投入的回归系数均在0.001的水平上显著，且模型2中的研发投入系数相较模型1增加了0.033 448 8，说明外部购买具有正向调节作用，证明假设2b成立。
模型4和模型1对比可知，研发投入的回归系数分别在0.05和0.001的水平上显著，且模型3研发投入的回归系数相比模型1减少了0.028 853 52，说明合作研发具有负向的调节作用，并且强度小于外部购买的调节强度，证明假设2c不成立。通过将技术获取方式作为控制变量放到模型中，获得每种技术获取方式下的截距项，再根据各分组模型和基准组的自变量系数（斜率），依据线性假设，即可得到调节效应作用图。如图2所示，基准拟合线与分组拟合线均呈现上升趋势，表明研发投入对企业绩效具有正向影响。同时，伴随着研发投入的增加，企业通过自主研发的方式得到的产出增长弱于外部购买，而合作研发的方式会削弱研发投入对企业绩效的正向影响，表明自主研发对研发投入与企业绩效关系的正向调节作用弱于外部购买，而合作研发对研发投入与企业绩效关系则起到反向的调节作用。
4 结 语综合上述的实证分析，本研究主要得出如下结论：对于高新技术企业而言，研发投入对企业绩效有显著的正向影响;同时，技术获取方式在研发投入与企业绩效的关系中具有明显的调节作用。具体结论和启示如下。
1）研发投入对企业绩效有显著的正向影响。对于高新技术企业而言，研发投入的增加意味着企业在增强自身的控制力，以获取更多的资源，谋求更高的市场地位。本研究通过收集236家互联网及软件信息技术两大类高新技术企业2012至2016年的面板数据，采用分组回归等方法，最终证明研发投入的增加对企业绩效有显著的正向影响。2）技术获取方式在研发投入对企业绩效影响的过程中有显著的调节作用，但调节方向因获取方式不同而有所差异。研发投入的增加虽然能够增强企业在复杂环境中的控制力，但同时也要考虑这种行为的效率问题。研究发现，技术获取方式的选择会影响到研发投入的产出效率。具体而言，外部购买和自主研发对研发投入和企业绩效的关系起到正向调节作用，其中，外部购买的正向调节作用要强于自主研发，而合作研发则会削弱研发投入对企业绩效的正向影响。结合上述结论可以得出：对于高新技术企业而言，无论选择哪种技术获取方式，增加研发投入，都能够带来企业绩效的提高。但值得注意的是，由于技术获取方式的选择会影响到研发投入的产出效率，因此企业在选择技术获取方式时应科学评估企业现阶段的发展程度，理性定位企业发展的战略目标，合理预测将要面临的风险与成本，同时，尽可能地利用企业内部与环境中一切可利用的资源，慎重选择技术获取方式，以帮助企业最大限度地发挥研发投入对企业绩效的正向作用。与此同时，如同其他研究，文中在创作过程中遇到了许多主客观因素的制约，因而不可避免地存在不足之处，希望在今后的研究中针对不足之处加以完善，并对研发投入和企业绩效关系问题开展更多创新性的研究。第一，样本中部分个体的时间跨度较短。文中以“互联网和相关服务”和“软件和信息技术服务业”两个大类的236家上市公司作为研究样本，以2012—2016这5年高新技术上市公司的表现和特征信息作为研究的对象。在数据处理时发现，有些公司刚刚上市不久，并不能满足5年的要求，时间跨度较短，可能会对文中的实证研究结果产生一定的影响。因此在今后研究中要尽量保证样本信息的完善，以免导致研究结果存在偏差。第二，被解释变量的选择。文中参考众多文献在衡量企业绩效时，文中选取主营业务利润率作为被解释变量。在价值链视角下，核心利润是价值链环节创造价值的根本体现，用主营业务利润率作为被解释变量相对合理、客观。但基于高新技术企业的特殊性质，创新与学习能力、服务效率等企业软性绩效同样非常重要，所以仅仅采用主营业务利润率来衡量企业绩效不免略显单薄。因此今后在构建高科技企业的评价体系时，应当遵循定量与定性指标结合、个性与共性结合、以财务指标为基础等原则。最后，文中采用技术获取方式作为调节变量，研究研发投入和企业绩效的关系。在今后的研究中，可以尝试改变调节变量，例如研究领导者的领导风格对研发投入和绩效关系的调节作用，可以从权威式领导、参与式领导和放任式领导3种不同的领导方式出发，探讨每一种领导方式对研发投入和绩效是否存在调节作用等。总之，要从多角度进行创新研究，使研发投入和企业绩效关系的相关研究更加丰富。 参考文献：
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（责任编辑：严 焱）