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摘要：文章以无锡制造业上市公司为研究对象，选取其2012～2015年的R&D投入数据作为自变量，同时利用因子分析法得到财务绩效得分作为因变量，通过对两者进行实证分析，以探究R&D投入对无锡制造企业财务绩效的作用。结果发现，无锡制造业上市公司普遍研发投入不足，自主创新能力薄弱。当年的R&D投入与财务绩效没有显著的关系。但是R&D投入具有滞后性，滞后j年（j=1，2，3）的R&D投入对财务绩效有正向调节作用，并且该影响程度在2012～2015年期间随着时间的滞后呈现出先增加后减少，即倒U形变化趋势，滞后第2年的R&D投入对公司财务绩效的促进作用最强，显著性水平最高。
关键词：R&D投入；财务绩效；无锡制造业上市公司
一、引言
近年来，我国经济发展迈入新常态阶段，由原来的高速增长转为中高速增长，经济结构亟待优化升级，发展动力由要素和投资转向创新驱动。无锡是中国民族工商业的发源地之一，自经济进入新常态以来，不断推进供给侧结构性改革和创新驱动发展战略，由此其发展也取得了显著性进步，成为“中国制造2025”试点示范城市群之一。2016年，工业投入增长7%左右，规模以上工业总产值增长达3%。然而无锡制造业仍然存在一些问题，具体表现在自主创新能力薄弱，科技研发投入不足，创新成果转化能力不强，核心技术和自主品牌匮乏，与发达国家差距甚大。2016年，全社会R&D投入仅占比2.82%，而发达国家R&D投入强度一般在5%～10%。随着新一轮智能制造变革兴起，企业要想增强自身的核心竞争力，应当关注研发能力的提高，让创新成为制造业提质增效的新引擎。无锡制造业是全国具有代表性的产业，研发投入和财务绩效之间的关系不乏其自身的特点，面对新常态下的宏观发展背景，其要想实现创新转型升级，是否应该增加R&D投入，R&D投入的效果如何，其对公司财务绩效的影响怎样，这些都成为公司管理层和学术界迫切需要解决的问题。
二、文献综述
Leonard，William N.（1971）选取美国制造业1957～1967年的数据作为样本，发现R&D投入从第二年开始与销售、资产及净利润增长率存在正相关关系。Valdermar Smith， Mogens Diling-Hansen 等（2004）通过C-D生产函数模型，探究R&D资金投入与技术产出之间的关系，得出研发投入具有滞后性，其累积产出回报率在9%～12%之间。VanderPal Geoffrey A.（2015）以1979～2013年间103家高科技制造企业为样本，得出研发投入对企业经营绩效、利润增长和市场价值有正向促进作用。周亚虹，许玲丽（2007）对21家民营企业14个季度的面板数据进行研究，得出R&D投入与企业业绩呈现倒U型关系，业绩弹性最明显时为R&D投入后的第三个季度。仇云杰，魏炜（2016）基于PSM匹配法，重新考察了研发投入对财务绩效的影响，结果表明研发行为能有效提升自身绩效3%。陈霞（2017）运用创业板上市公司为样本进行研究，同样支持了上述结论。但是王君彩，王淑芳（2008）通过对电子信息制造业R&D投入与业绩的回归分析，认为两者的正相关关系并不显著，随后，李涛，黄晓蓓，王超（2008）对信息业和制造业的研究也得出了相同的结论。也有学者认为R&D投入对财务绩效具有负向调节作用，其中陆玉梅，王春梅（2011）使用2005～2008年期间99家上市公司的數据，研究表明两者之间存在显著的抑制作用。 综上文献，不同行业或地域的制造公司，由于R&D投入性质复杂，研发项目不确定性因素较多，所以R&D投入对企业财务绩效的结论难以统一。
三、研究设计
（一）样本选取及数据来源
本文以2012年证监会修订后的《上市公司行业分类指引》为标准，选取了注册地在无锡的制造业上市公司2012～2015年的数据。样本在选取中遵循了以下原则：一是剔除PT和ST类上市公司，因为这些企业亏损严重，研究准确性难以保证；二是剔除研发投入披露不完全或缺少某年数据的上市公司。因此，本文最终选取了在A股上市的32家无锡制造业上市公司2012～2015年期间的数据。所用数据来源于CCER和CSMAR数据库，处理与分析主要使用Spss22.0和Eviews9.0来完成。
（二）研究假设
无锡制造业上市公司要想培育自身的核心竞争力，研发活动的持续性投入和自主创新能力的提高是不可或缺的。R&D投入一方面有助于企业进行技术创新，精简传统生产步骤，提高产品产出效率，减少生产资源的投资，从而降低生产成本；另一方面有助于企业的产品创新，为新产品的开发提供资金支持，开辟新的销售市场进而提高营业收入。因此，R&D投入的增加可以为企业带来盈利，进而改善公司的财务绩效。本文拟提出如下假设。
假设1：R&D投入强度与财务绩效存在显著的正向关系。
研发活动是一个长期的过程，从研发开始到研制成功，再到投入使用都需要不断地进行R&D投入。周亚虹，许玲丽（2007）等学者也都认为R&D投入对财务绩效的影响具有一定的滞后性。因此，本文拟提出下列假设。
假设2：R&D投入对企业财务绩效的影响具有滞后性。
（三）变量定义
1. 因变量
即公司财务绩效，此处采用财务因子得分来综合评价。从盈利能力、偿债能力、营运能力和偿债能力四个方面，从以下 11个财务指标中进行选取：ROE（营业利润）、ROE（净利润）、ROA、营业利润与利润比率、流动比率、营业利润与流动负债比率、存货周转率、总资产周转率、营业收入增长率、营业利润增长率、净利润增长率，然后运用因子分析法，得到无锡2012～2015年每年的因子得分。
2. 自变量
即研发投入强度，其计算公式为：R&D投入强度=当年R&D支出总额/营业收入。 3. 控制变量
根据C-D生产函数和上述相关研究，发现影响制造企业财务状况的还有很多。因此，本文用固定资产的对数来控制企业规模对绩效的影响。创新产品利润率对财务绩效的作用同样不能忽视，不过由于其数据难以获得，引入销售利润率作为其代理变量。另外，本文用流动资产周转率、利润总额增长率和资产负债率来分别控制企业资产周转能力、未来成长潜力以及财务杠杆因素。除此之外，还需要考虑年份和行业差异对因变量的影响。本文根据2013年制定的《高技术制造业分类》，将无锡制造业分为高技术制造业和非高技术制造业，用以控制行业差异因素。
（四）模型设计
本文拟建立如下模型来检验上述两个假设。
FPi，t=C+β1RDi，t-j +β2CAi，t+β3TPi，t+β4SPi，t+β5ADi，t+β6lnFAi，t+β7INi，t+β8Year2013i，t+β9Year2014i，t+β10Year2015i，t+εi，t （其中，j=0，1，2，3）
其中，FPi，t代表第i个公司在t年的财务因子得分，RDi，t为第i个港囧四滞后j年的R&D投入强度，CAi，t表示企业的流动资产周转率，TPi，t表示企业的利润总额增长率，SPi，t表示企業的销售利润率，ADi，t代表资产负债率， lnFAi，t为固定资产的对数。INi，t为虚拟变量，当个体为高科技制造业时，INi，t=1，否则为0。Year2013i，t、Year2014i，t和Year2015i，t也为虚拟变量，当t=2013时，Year2013i，t=1，其他年份Year2013i，t=0；当t=2014时，Year2014i，t=1，其他年份Year2014i，t=0；当t=2015时，Year2015i，t=1，其他年份取0。C为常数，主要指企业不可观测的个体特征，εi，t为误差项。
四、实证结果及分析
（一）财务绩效的因子分析
1. 有效性检验
在运用因子分析法对无锡制造企业财务指标做综合评价前，首先要检验KMO值和Bartlett值，以此判断因子分析法适用与否。结果发现，每一年的KMO值都在0.6以上，当KMO值>0.5时，说明适合做因子分析；Bartlett检验中Sig值均为0，说明差异检验的F值检验显著，表示所选数据取自正态分布总体。
2. 公因子提取
在因子提取时，使用主成分分析法。研究结果得出，2012～2015年每年的公因子累计贡献率分别为87.239%、89.651%、80.499%、89.994%，都大于80%，说明可以替代原来多个财务指标的信息。然后运用最大方差法进行因子旋转，分析各个主成分中的载荷值大小，据此对各个主成分因子命名。
3. 因子得分函数
根据因子评分系数矩阵，可以得到其主成分因子得分函数，为节省篇幅，本文以2012年为例：
Fi1=-0.062xi1-0.071xi2+0.145xi3-0.062xi4+0.175xi5+0.019xi6-0.108xi7+0.057xi8-0.085xi9+0.158xi10
同理，可以得到Fi2、Fi3、Fi4的表达式。
4. 财务绩效综合评价得分
根据因子得分函数，以每个主成分因子的方差贡献率作为其加权比重，得到无锡制造业上市公司每年的综合得分函数，最终计算求出每家上市公司每年的财务绩效得分。
F2012=0.3832Fi1+0.2263Fi2+0.1607Fi3+0.1024Fi4
F2013=0.4063Fi1+0.2493Fi2+0.1399Fi3+0.1011Fi4
F2014=0.4474Fi1+0.1969Fi2+0.1607Fi3
F2015=0.3903Fi1+0.2377Fi2+0.1453Fi3+0.1266Fi4
（二）变量描述性统计
根据无锡制造业上市公司数据，可以得到财务绩效和滞后j（j=0，1，2，3）年的R&D投入的统计特征，如表1所示。由表得，2012～2015年的财务绩效的标准差是0.4945，这说明样本个体间的财务状况差异较大，该差异或为同一企业不同横截面上的差异，或为同一时间序列不同企业间的差异。而R&D投入强度的最值之间也差别悬殊，最大相差13.56%，这说明无锡制造业上市公司在研发活动和创新投入方面出现了两级分化严重的现状。
然后根据R&D投入强度数据，分别对样本企业在不同R&D强度下做数量和分布比例统计，如表2所示。由下表可知：有一半以上无锡制造业上市公司的R&D投入强度在2%～5%之间；大约有1/4在2%以下，即研发投入强度还不足国际认可的生存水平；少部分企业研发投入强度超过了5%，达到了国际上认为具备一定竞争力的阶段，且该段的分布比例在逐年增加。
（三）相关系数分析
通过对模型变量间的相关系数表分析可知，因变量财务绩效得分FPi，t与自变量滞后j（j=0，1，2，3）年的R&D投入强度的相关系数分别为0.080、0.164、0.268、0.125，可知财务绩效得分与当期的R&D投入强度几乎不相关，随后相关程度开始增加，在滞后二年时相关性最高，接着相关程度逐渐降低。
除此之外，自变量与各个控制变量之间的相关系数绝对值基本都在0.3以下，并且变量的VIF值远低于10，说明模型不存在严重的多重共线性问题。
（四）回归结果检验
最后，本文模型的实证结果如表3所示。
通过上表可知，当j=0时，β1=0.009，t=0.133，即当年研发投入强度RDi，t与企业财务绩效存在正相关关系，但是回归系数未通过显著性检验。当j=1时，β1=0.030，在10%的显著性水平下，滞后一年的R&D投入强度RDi，t-1与财务绩效存在正相关关系，此时R&D投入强度每增加一个百分点，当期财务绩效得分将改善0.030个单位。当j=2时，滞后两年的R&D投入强度RDi，t-2对因变量的正向调节作用明显增强，即在5%的显著性水平下，β1=0.055，这意味着RDi，t-2每增加一个百分点，当期财务绩效将改善0.055个单位。当j=3时，RDi，t-3与财务绩效的正相关关系和显著性都有所下降，但在10%的显著性水平下仍然显著。由此可见，R&D投入强度当年与财务绩效没有显著关系，不过R&D投入强度具有时间上的滞后性，滞后j年（j=1，2，3）的R&D投入强度对无锡制造企业具有显著的正向调节作用，在2012～2015年中，这种正向影响随时间的滞后呈现出倒U型变化趋势，即先增加后减少，并且在滯后2年时影响达到最大，这一规律也印证了两者的相关系数变化趋势。
此外，模型中四个回归方程Adjusted R2都大于0.5，F值也通过了1%的显著性水平检验，说明模型的拟合程度较好，可以较好地解释财务绩效的影响因素。根据Durbin和Watson给出的在1%的显著水平下的D-W表，可以看出回归模型的误差项之间不存在自相关或序列相关。之后分别用残差平方e2i，t-j与滞后j年（j=0，1，2，3）的估计FPi，t值做散点图，发现四个残差图都为等方差分布，即不存在异方差。因此，本文的线性回归分析对于所建立的模型是有效合理的。
五、结论
由无锡制造业上市公司R&D投入与财务绩效的回归结果，结果说明当年的R&D投入对财务绩效没有显著的影响。导致该现象出现的原因可能是研发投入当年，企业需要投入大量的生产成本，而此时新技术使用或新产品市场尚处于初级阶段，其所带来的利润仅能刚好弥补企业的R&D投资。因此，R&D投入与财务绩效的正向关系不显著。
R&D投入强度对财务绩效的促进作用存在滞后性，在本文选定的2012～2015年研究期间，这种正向影响程度随滞后时间呈现倒U型变化趋势，正向调节效果最明显时为滞后两年。其他学者研究R&D投入对财务绩效正向影响最大的滞后期一般为三个季度5或一年14，与之相比，所选样本公司的R&D投入滞后期较长。一方面说明无锡制造业上市公司在进行研发投入时，可能更加注重基础性研发和企业长远利益发展。虽然自从无锡制造业提出创新转型升级以来，部分制造业正在或即将经历创新升级的“镇痛期”，但是相信不久以后，无锡制造业的发展定会为无锡经济注入新的活力；另一方面也体现出了无锡制造业从R&D投入到企业盈利的周期还比较长，研发能力和研发技术尚有很大上升空间。管理层应该根据R&D投入滞后期对财务绩效的影响，提前布局，合理调配与创新相关资源，做好基础性R&D投资。无锡市政府也应当对处于研发当期的企业予以扶持，比如减轻研发投入当年的税负，对基础性R&D设施投入和开发周期较长的创新活动予以资金补助等。
参考文献：
[1]Smith Valdemar ， Dilling-Hansen Mogens， Eriksson Tor， Madsen Erik Strojer[J]. Applied Economics.2004（36）.
[2]Jefferson Gary H.， Bai Huamao ， Guan Xiaojing ， Yu Xiaoyun. Economics of Innovation & New Technology[J].2006 （15）.
[3]VanderPal Geoffrey A. Journal of Accounting & Finance[J].2015（15）.
[4]周亚虹，许玲丽.民营企业R&D投入对企业业绩的影响——对浙江省桐乡市民营企业的实证研究[J].财经研究，2007（07）.
[5]王君彩，王淑芳.企业研发投入与业绩的相关性——基于电子信息行业的实证分析[J].中央财经大学学报，2008（12）.
[6]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（03）.
*基金项目：国家级大学生创新训练计划项目“供给侧改革视角下无锡制造企业创新驱动及精益化管理（Lean Manufacturing）研究”（项目编号：201610295038）。
（作者单位：江南大学商学院）
关键词：R&D投入；财务绩效；无锡制造业上市公司
一、引言
近年来，我国经济发展迈入新常态阶段，由原来的高速增长转为中高速增长，经济结构亟待优化升级，发展动力由要素和投资转向创新驱动。无锡是中国民族工商业的发源地之一，自经济进入新常态以来，不断推进供给侧结构性改革和创新驱动发展战略，由此其发展也取得了显著性进步，成为“中国制造2025”试点示范城市群之一。2016年，工业投入增长7%左右，规模以上工业总产值增长达3%。然而无锡制造业仍然存在一些问题，具体表现在自主创新能力薄弱，科技研发投入不足，创新成果转化能力不强，核心技术和自主品牌匮乏，与发达国家差距甚大。2016年，全社会R&D投入仅占比2.82%，而发达国家R&D投入强度一般在5%～10%。随着新一轮智能制造变革兴起，企业要想增强自身的核心竞争力，应当关注研发能力的提高，让创新成为制造业提质增效的新引擎。无锡制造业是全国具有代表性的产业，研发投入和财务绩效之间的关系不乏其自身的特点，面对新常态下的宏观发展背景，其要想实现创新转型升级，是否应该增加R&D投入，R&D投入的效果如何，其对公司财务绩效的影响怎样，这些都成为公司管理层和学术界迫切需要解决的问题。
二、文献综述
Leonard，William N.（1971）选取美国制造业1957～1967年的数据作为样本，发现R&D投入从第二年开始与销售、资产及净利润增长率存在正相关关系。Valdermar Smith， Mogens Diling-Hansen 等（2004）通过C-D生产函数模型，探究R&D资金投入与技术产出之间的关系，得出研发投入具有滞后性，其累积产出回报率在9%～12%之间。VanderPal Geoffrey A.（2015）以1979～2013年间103家高科技制造企业为样本，得出研发投入对企业经营绩效、利润增长和市场价值有正向促进作用。周亚虹，许玲丽（2007）对21家民营企业14个季度的面板数据进行研究，得出R&D投入与企业业绩呈现倒U型关系，业绩弹性最明显时为R&D投入后的第三个季度。仇云杰，魏炜（2016）基于PSM匹配法，重新考察了研发投入对财务绩效的影响，结果表明研发行为能有效提升自身绩效3%。陈霞（2017）运用创业板上市公司为样本进行研究，同样支持了上述结论。但是王君彩，王淑芳（2008）通过对电子信息制造业R&D投入与业绩的回归分析，认为两者的正相关关系并不显著，随后，李涛，黄晓蓓，王超（2008）对信息业和制造业的研究也得出了相同的结论。也有学者认为R&D投入对财务绩效具有负向调节作用，其中陆玉梅，王春梅（2011）使用2005～2008年期间99家上市公司的數据，研究表明两者之间存在显著的抑制作用。 综上文献，不同行业或地域的制造公司，由于R&D投入性质复杂，研发项目不确定性因素较多，所以R&D投入对企业财务绩效的结论难以统一。
三、研究设计
（一）样本选取及数据来源
本文以2012年证监会修订后的《上市公司行业分类指引》为标准，选取了注册地在无锡的制造业上市公司2012～2015年的数据。样本在选取中遵循了以下原则：一是剔除PT和ST类上市公司，因为这些企业亏损严重，研究准确性难以保证；二是剔除研发投入披露不完全或缺少某年数据的上市公司。因此，本文最终选取了在A股上市的32家无锡制造业上市公司2012～2015年期间的数据。所用数据来源于CCER和CSMAR数据库，处理与分析主要使用Spss22.0和Eviews9.0来完成。
（二）研究假设
无锡制造业上市公司要想培育自身的核心竞争力，研发活动的持续性投入和自主创新能力的提高是不可或缺的。R&D投入一方面有助于企业进行技术创新，精简传统生产步骤，提高产品产出效率，减少生产资源的投资，从而降低生产成本；另一方面有助于企业的产品创新，为新产品的开发提供资金支持，开辟新的销售市场进而提高营业收入。因此，R&D投入的增加可以为企业带来盈利，进而改善公司的财务绩效。本文拟提出如下假设。
假设1：R&D投入强度与财务绩效存在显著的正向关系。
研发活动是一个长期的过程，从研发开始到研制成功，再到投入使用都需要不断地进行R&D投入。周亚虹，许玲丽（2007）等学者也都认为R&D投入对财务绩效的影响具有一定的滞后性。因此，本文拟提出下列假设。
假设2：R&D投入对企业财务绩效的影响具有滞后性。
（三）变量定义
1. 因变量
即公司财务绩效，此处采用财务因子得分来综合评价。从盈利能力、偿债能力、营运能力和偿债能力四个方面，从以下 11个财务指标中进行选取：ROE（营业利润）、ROE（净利润）、ROA、营业利润与利润比率、流动比率、营业利润与流动负债比率、存货周转率、总资产周转率、营业收入增长率、营业利润增长率、净利润增长率，然后运用因子分析法，得到无锡2012～2015年每年的因子得分。
2. 自变量
即研发投入强度，其计算公式为：R&D投入强度=当年R&D支出总额/营业收入。 3. 控制变量
根据C-D生产函数和上述相关研究，发现影响制造企业财务状况的还有很多。因此，本文用固定资产的对数来控制企业规模对绩效的影响。创新产品利润率对财务绩效的作用同样不能忽视，不过由于其数据难以获得，引入销售利润率作为其代理变量。另外，本文用流动资产周转率、利润总额增长率和资产负债率来分别控制企业资产周转能力、未来成长潜力以及财务杠杆因素。除此之外，还需要考虑年份和行业差异对因变量的影响。本文根据2013年制定的《高技术制造业分类》，将无锡制造业分为高技术制造业和非高技术制造业，用以控制行业差异因素。
（四）模型设计
本文拟建立如下模型来检验上述两个假设。
FPi，t=C+β1RDi，t-j +β2CAi，t+β3TPi，t+β4SPi，t+β5ADi，t+β6lnFAi，t+β7INi，t+β8Year2013i，t+β9Year2014i，t+β10Year2015i，t+εi，t （其中，j=0，1，2，3）
其中，FPi，t代表第i个公司在t年的财务因子得分，RDi，t为第i个港囧四滞后j年的R&D投入强度，CAi，t表示企业的流动资产周转率，TPi，t表示企业的利润总额增长率，SPi，t表示企業的销售利润率，ADi，t代表资产负债率， lnFAi，t为固定资产的对数。INi，t为虚拟变量，当个体为高科技制造业时，INi，t=1，否则为0。Year2013i，t、Year2014i，t和Year2015i，t也为虚拟变量，当t=2013时，Year2013i，t=1，其他年份Year2013i，t=0；当t=2014时，Year2014i，t=1，其他年份Year2014i，t=0；当t=2015时，Year2015i，t=1，其他年份取0。C为常数，主要指企业不可观测的个体特征，εi，t为误差项。
四、实证结果及分析
（一）财务绩效的因子分析
1. 有效性检验
在运用因子分析法对无锡制造企业财务指标做综合评价前，首先要检验KMO值和Bartlett值，以此判断因子分析法适用与否。结果发现，每一年的KMO值都在0.6以上，当KMO值>0.5时，说明适合做因子分析；Bartlett检验中Sig值均为0，说明差异检验的F值检验显著，表示所选数据取自正态分布总体。
2. 公因子提取
在因子提取时，使用主成分分析法。研究结果得出，2012～2015年每年的公因子累计贡献率分别为87.239%、89.651%、80.499%、89.994%，都大于80%，说明可以替代原来多个财务指标的信息。然后运用最大方差法进行因子旋转，分析各个主成分中的载荷值大小，据此对各个主成分因子命名。
3. 因子得分函数
根据因子评分系数矩阵，可以得到其主成分因子得分函数，为节省篇幅，本文以2012年为例：
Fi1=-0.062xi1-0.071xi2+0.145xi3-0.062xi4+0.175xi5+0.019xi6-0.108xi7+0.057xi8-0.085xi9+0.158xi10
同理，可以得到Fi2、Fi3、Fi4的表达式。
4. 财务绩效综合评价得分
根据因子得分函数，以每个主成分因子的方差贡献率作为其加权比重，得到无锡制造业上市公司每年的综合得分函数，最终计算求出每家上市公司每年的财务绩效得分。
F2012=0.3832Fi1+0.2263Fi2+0.1607Fi3+0.1024Fi4
F2013=0.4063Fi1+0.2493Fi2+0.1399Fi3+0.1011Fi4
F2014=0.4474Fi1+0.1969Fi2+0.1607Fi3
F2015=0.3903Fi1+0.2377Fi2+0.1453Fi3+0.1266Fi4
（二）变量描述性统计
根据无锡制造业上市公司数据，可以得到财务绩效和滞后j（j=0，1，2，3）年的R&D投入的统计特征，如表1所示。由表得，2012～2015年的财务绩效的标准差是0.4945，这说明样本个体间的财务状况差异较大，该差异或为同一企业不同横截面上的差异，或为同一时间序列不同企业间的差异。而R&D投入强度的最值之间也差别悬殊，最大相差13.56%，这说明无锡制造业上市公司在研发活动和创新投入方面出现了两级分化严重的现状。
然后根据R&D投入强度数据，分别对样本企业在不同R&D强度下做数量和分布比例统计，如表2所示。由下表可知：有一半以上无锡制造业上市公司的R&D投入强度在2%～5%之间；大约有1/4在2%以下，即研发投入强度还不足国际认可的生存水平；少部分企业研发投入强度超过了5%，达到了国际上认为具备一定竞争力的阶段，且该段的分布比例在逐年增加。
（三）相关系数分析
通过对模型变量间的相关系数表分析可知，因变量财务绩效得分FPi，t与自变量滞后j（j=0，1，2，3）年的R&D投入强度的相关系数分别为0.080、0.164、0.268、0.125，可知财务绩效得分与当期的R&D投入强度几乎不相关，随后相关程度开始增加，在滞后二年时相关性最高，接着相关程度逐渐降低。
除此之外，自变量与各个控制变量之间的相关系数绝对值基本都在0.3以下，并且变量的VIF值远低于10，说明模型不存在严重的多重共线性问题。
（四）回归结果检验
最后，本文模型的实证结果如表3所示。
通过上表可知，当j=0时，β1=0.009，t=0.133，即当年研发投入强度RDi，t与企业财务绩效存在正相关关系，但是回归系数未通过显著性检验。当j=1时，β1=0.030，在10%的显著性水平下，滞后一年的R&D投入强度RDi，t-1与财务绩效存在正相关关系，此时R&D投入强度每增加一个百分点，当期财务绩效得分将改善0.030个单位。当j=2时，滞后两年的R&D投入强度RDi，t-2对因变量的正向调节作用明显增强，即在5%的显著性水平下，β1=0.055，这意味着RDi，t-2每增加一个百分点，当期财务绩效将改善0.055个单位。当j=3时，RDi，t-3与财务绩效的正相关关系和显著性都有所下降，但在10%的显著性水平下仍然显著。由此可见，R&D投入强度当年与财务绩效没有显著关系，不过R&D投入强度具有时间上的滞后性，滞后j年（j=1，2，3）的R&D投入强度对无锡制造企业具有显著的正向调节作用，在2012～2015年中，这种正向影响随时间的滞后呈现出倒U型变化趋势，即先增加后减少，并且在滯后2年时影响达到最大，这一规律也印证了两者的相关系数变化趋势。
此外，模型中四个回归方程Adjusted R2都大于0.5，F值也通过了1%的显著性水平检验，说明模型的拟合程度较好，可以较好地解释财务绩效的影响因素。根据Durbin和Watson给出的在1%的显著水平下的D-W表，可以看出回归模型的误差项之间不存在自相关或序列相关。之后分别用残差平方e2i，t-j与滞后j年（j=0，1，2，3）的估计FPi，t值做散点图，发现四个残差图都为等方差分布，即不存在异方差。因此，本文的线性回归分析对于所建立的模型是有效合理的。
五、结论
由无锡制造业上市公司R&D投入与财务绩效的回归结果，结果说明当年的R&D投入对财务绩效没有显著的影响。导致该现象出现的原因可能是研发投入当年，企业需要投入大量的生产成本，而此时新技术使用或新产品市场尚处于初级阶段，其所带来的利润仅能刚好弥补企业的R&D投资。因此，R&D投入与财务绩效的正向关系不显著。
R&D投入强度对财务绩效的促进作用存在滞后性，在本文选定的2012～2015年研究期间，这种正向影响程度随滞后时间呈现倒U型变化趋势，正向调节效果最明显时为滞后两年。其他学者研究R&D投入对财务绩效正向影响最大的滞后期一般为三个季度5或一年14，与之相比，所选样本公司的R&D投入滞后期较长。一方面说明无锡制造业上市公司在进行研发投入时，可能更加注重基础性研发和企业长远利益发展。虽然自从无锡制造业提出创新转型升级以来，部分制造业正在或即将经历创新升级的“镇痛期”，但是相信不久以后，无锡制造业的发展定会为无锡经济注入新的活力；另一方面也体现出了无锡制造业从R&D投入到企业盈利的周期还比较长，研发能力和研发技术尚有很大上升空间。管理层应该根据R&D投入滞后期对财务绩效的影响，提前布局，合理调配与创新相关资源，做好基础性R&D投资。无锡市政府也应当对处于研发当期的企业予以扶持，比如减轻研发投入当年的税负，对基础性R&D设施投入和开发周期较长的创新活动予以资金补助等。
参考文献：
[1]Smith Valdemar ， Dilling-Hansen Mogens， Eriksson Tor， Madsen Erik Strojer[J]. Applied Economics.2004（36）.
[2]Jefferson Gary H.， Bai Huamao ， Guan Xiaojing ， Yu Xiaoyun. Economics of Innovation & New Technology[J].2006 （15）.
[3]VanderPal Geoffrey A. Journal of Accounting & Finance[J].2015（15）.
[4]周亚虹，许玲丽.民营企业R&D投入对企业业绩的影响——对浙江省桐乡市民营企业的实证研究[J].财经研究，2007（07）.
[5]王君彩，王淑芳.企业研发投入与业绩的相关性——基于电子信息行业的实证分析[J].中央财经大学学报，2008（12）.
[6]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（03）.
*基金项目：国家级大学生创新训练计划项目“供给侧改革视角下无锡制造企业创新驱动及精益化管理（Lean Manufacturing）研究”（项目编号：201610295038）。
（作者单位：江南大学商学院）