摘要：利用工程机械行业上市公司财务数据，在柯布-道格拉斯生产函数中加入研发投入，并利用面板数据模型研究R & D投入对工程机械行业产出的影响。实证结果表明：虽然研发投入对我国工程机械行业的产出有显著的正向作用，但我国的工程机械行业仍然主要依靠资本和劳动力推动，其中资本的作用最大，研发投入对产出增加的作用小于资本和劳动力。

　　关键词：工程机械行业；柯布-道格拉斯生产函数；面板数据模型；R & D

　　中图分类号：F012 文献标识码：A 文章编号：1006-723X（2014）03-0053-04

　　随着经济结构转型升级的推进，企业的研究与开发费用（Research & Development Expenditure）不断增长，研发费用的增加对企业产出的影响越来越受到关注。从服装行业到家电行业，再到最近的工程机械产业和通信设备产业，产业逐渐从低端的劳动密集型产业向中高端的产业进军，与服装等行业更注重劳动力投入相比，资本和技术在工程机械行业具有更加重要的地位。因此，本文选取工程机械行业作为研究R & D投入对企业产出的影响。

　　由于较早时期的上市公司年报并不披露企业研究开发费用，因此许多学者在如何从公司报表中获取研发费用信息展开了研究。[1]随着2007年《新会计准则》的实施，上市企业年报中开始较多地披露研发费用，关于研发费用对企业影响的实证文章逐渐增多。罗婷等深入研究了R & D投入与公司价值的关系，但是其研究采用了公司股票价格作为衡量R & D投入效果的指标，而股票价格受到许多因素的影响，并不能准确反映R & D的投入效果。[2]卢方元和靳丹丹通过30个省区的面板数据研究了R & D投入对经济增长的影响，结果表明：R&D投入对经济发展具有明显的促进作用。[3]夏良科以大中型工业企业为样本进行实证研究发现，R & D支出对提高全要素生产率具有显著作用。[4]张杰等研究认为要素市场的扭曲抑制了企业的R & D投入，企业普遍采取加大低成本要素的投入来扩大产出。[5]李平等认为由于知识产权保护的缺失，使得国内企业更倾向于模仿和引进技术而不是自主研发。[6]国际贸易会带来技术溢出，李小平和朱钟棣研究了国外R & D支出对于的技术溢出效应。[7]蒋殿春和夏良科[8]、吴琼[9]、景雪峰[10]研究了FDI投资所带来的技术溢出效应。工程机械行业的技术含量很高，但目前国内的研究主要从企业经营战略、产业竞争力、FDI投资和产业集群等方面进行，而对于R & D支出影响的研究较少。本文将利用面板数据模型研究R & D投入对工程机械行业产出的影响。

　　一、理论分析

　　基于生产函数的索罗模型是研究产出增长的经典模型。在索罗增长模型中虽然包含了全要素生产率、资本存量和劳动投入，但是技术的增长是外生的。Romer建立了一个内生经济增长模型，考虑了在技术研究上投入的资本、劳动力所带来的生产率的提高。[11]考虑一个柯布道格拉斯生产函数

　　其中，如果α+β>1则是生产的规模报酬递增，企业应当选择扩大规模，反之则是规模报酬递减。γ可以理解为研发效率，就是将研发投入转为生产力的效率。对于不同的行业来讲，研发、资本和劳动力这三个要素的重要性是不一样的。在低端产业当中，劳动力要素是最重要的。服装制造业是典型的劳动密集型产业。而有些产业需要有较大的资本存量，才能够产生规模效益，如钢铁行业。而有些产业则是轻资本重技术，例如IT业，只要拥有比较创新的技术就可以短时间内成长为IT巨头。有些行业则是资本与技术并重，比如汽车、工程机械等行业，既需要一定的资本存量，又需要不断进行技术开发。正在进行产业结构的升级，正在从劳动密集型产业转向资本密集型和高技术产业。技术的增长并不一定来自于本国的R & D投入，发达国家的技术可能通过国际贸易渠道、FDI投资等方式溢出到其他国家。[12][13]工程机械行业是这几年当中发展较快的高技术产业，本文关注R & D投入对工程机械行业产出的影响。

　　二、变量选取和数据处理

　　首先需要解决R & D投入的测量问题，Pakes & Schankerman等研究采用的R & D存量进行研究。[14]但这样的处理带来两个问题，一是初期存量的估算；二是折旧率的设定问题。这两个问题都需要研究者做较为主观的设定。而且在本文的模型当中，产出的增长需要依靠R & D持续的投入，之前的R & D已经计算到全要素生产率当中。其次，R & D的投入中相当多的一部分是对研发人员的投入。因此在R & D的研究当中容易出现重复计算的问题。在上市公司的会计报表中，研发投入列在管理费用当中的研发开支，而研发人员的薪水列在支付给职工以及为职工支付的现金。这样就不会出现重复计算，而且本文采用企业员工人数，而不是支付给职工的薪水作为劳动投入。

　　产出应当采用企业的增加值，企业增加值=销售收入-原材料成本。但是由于在的会计报表处理中，购买原材料的成本和支付给职工的工资都是合在一起记录的，无法分离。因此本文采用分配法来计算企业增加值，企业增加值=固定资产折旧+劳动者报酬+生产税净额+营业盈余。在会计报表中，生产税净额+营业盈余=营业利润，因此本文的企业增加值采用企业财务报表中的：支付给职工以及为职工支付的现金，营业利润，固定资产折旧、油气资产折耗和生产性生物资产折旧等三项相加来作为企业增加值。除此之外，固定资产净值作为资本存量，企业职工人数作为劳动力投入的数据，研发支出作为R & D投入。支付给职工以及为职工支付的现金，营业利润，固定资产折旧、油气资产折耗和生产性生物资产折旧，固定资产净值等四项数据来自CSMAR数据库，企业职工人数和研发支出整理自各公司年度报告。其中，职工人数来自于年度报告中的“董事、监事、高级管理人员和员工情况”，研发支出来自于财务报表附录中的管理费用详细。样本区间为2007～2012年，样本公司包括中联重科、徐工机械、三一重工、太原重工、山河智能、山推股份。所有数据均进行取对数处理。

　　三、实证研究

　　面板数据的第一步是要进行平稳性的检验，以避免出现伪回归。平稳性检验最常用的方法是单位根的检验。Levin & Lin（1993）和Levin et al. （2002）提出了检验面板单位根的LLC方法。Maddala & Wu（1999）又提出了ADE-Fisher和PP-Fisher方法，本文首先对面板数据的平稳性进行检验，结果如下所示：