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Operation Management运营管理 2019年10月147DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2019.19.147企业研发投入影响因素研究综述①广西科技大学经济与管理学院 陈锦鸿 关勇军摘 要：党的十九大报告提出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。
创新一直都是企业最核心的竞争力之一，而企业研发投入是企业获得创新绩效最直接的途径。
从宏观环境到行业中观环境再到企业微观环境，影响研发投入的因素不胜枚举。
本文采用从宏观到微观的视角，对影响研发投入的因素进行文献梳理，总结各因素与研发投入之间关系的研究现状。
关键词：研发投入 影响因素 宏微观角度中图分类号：F069 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2019)10(a)-147-02在经济全球化的背景下，企业间的竞争已经不仅是产品成本与质量间的竞争，更多体现的是创新上的竞争。
在2007年，全球市值最高的十大公司分别是：埃克森美孚、通用电气、微软、中国工商银行、花旗集团、AT&T 、荷兰皇家壳牌、美国银行、中石油和中国移动。
而十年后的2017年，榜单赫然已面目全非，十家公司分别是：苹果、谷歌母公司、微软、脸书、亚马逊、伯克希尔-哈撒韦、腾讯、美国强生、埃克森美孚和阿里巴巴。
机具创新活力的互联网企业占据一半以上，在各类创新中最重要的是技术创新。
想要获得技术创新的竞争优势，就必须进行一定量的研发活动。
为了激发企业进行相应的研发活动，首先必须分析有哪些因素影响研发投入，而后从这些因素入手，采取相应的措施，方能达到激励企业研发的目的。
1 宏观角度通过梳理相关文献，发现影响企业研发投入的宏观因素主要有财税政策以及金融发展。
1.1 财税政策Rachel 等人(1995)讨论分析了英国研发新的财政激励措施的可取性。
对比6个经合组织国家进行研发的成本估计表明，税收政策为研发提供了相对于其他类型投资的实质性优势。
2014年第3期World Economic Papers June，2014中国研发投入的周期性及其非对称性———基于工业企业数据库的实证研究刘志阔蒋坤宏*摘要本文旨在分析研发投入的周期性是否受到研发政策的影响。
具体而言，基于中国高新技术企业认定政策，我们利用中国2001—2007年的工业企业数据，从企业层面上研究了中国研发投入的周期性特征，并重点考察了这种周期性特征如何受到该政策的影响。
我们发现：中国工业企业的研发投入总体上呈现显著的顺周期特征，并在繁荣期和衰退期存在非对称性，而这种非对称性在政策影响组和非影响组之间又存在异质性，受政策影响的企业在繁荣期表现出更强的顺周期特征，而不受政策影响的企业则在衰退期表现出更强的顺周期特征。
关键词研发投入周期性研发政策一、引言1999年出台《中共中央国务院关于加强技术创新发展高科技实现产业化的决定》之后，我国把加速科技进步放在经济社会发展的关键地位，强化企业的技术创新主体地位，对企业进行各种财政扶持和税收优惠，开始鼓励技术创新和高新技术企业的发展，以促使企业主动增加科技投入。
自1999年以来，中国的研发支出逐年快速增加，全社会研发支出占GDP比重从1999年的0．8%上升至2012年的2%，企业也成为研发活动的主体，中国企业研发支出占全社会研发支出的比例在2012年达到74%。
与此同时，中国企业层面的研发投入也存在短期的波动性，即研发投入的增长率既存在上升也存在下降，而且这种波动性和销售收入的波动存在密切关系，具体如图1所示。
同时，对于中国研发投入的文献，较多强调研发投入的影响因素和产出绩效，仍缺少对研发投入周期波动的研究。
可是，研发投入的周期性决定着经济的短期波动与长期增长之间的关系（Barlevy，2007；Bloom，2007），随着中国自主创新能力的快速提高，这个问题便愈加重要。
对于研发投入的周期性研究，现有文献在理论上推导了社会福利最大化下的研发投入周期，在实证上利用不同数据去检验现实经济中表现的研发投入*刘志阔，复旦大学中国社会主义市场经济研究中心，E-mail：lzhikuo@163．com，通讯地址：上海市杨浦区武川路78弄110幢701室，邮政编码：200433；蒋坤宏，复旦大学中国社会主义市场经济研究中心，E-mail：12110680004@fu-dan．edu．cn，通讯地址：上海市杨浦区武川路78弄113幢402室，邮政编码：200433。
研发投入与企业全要素生产率基于PSM和GPS的检验一、概述在当今全球经济一体化和科技迅猛发展的背景下，企业的核心竞争力日益依赖于其创新能力与技术进步。
《研发投入与企业全要素生产率基于PSM（Propensity Score Matching，倾向得分匹配）和GPS （Generalized Propensity Score，广义倾向得分）的检验》一文，旨在深入剖析研发投入如何影响企业全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP），并采用先进的统计方法精确衡量这一关系。
文章首先概述了研究的重要性和现实意义，指出在知识经济时代，持续的研发投入被视为推动企业可持续增长的关键动力，而全要素生产率作为衡量企业效率与技术进步的关键指标，其提升直接关联到企业的长期竞争力和市场份额。
本文的研究设计独到，通过构建PSM模型来识别并匹配具有相似特征但研发投入水平不同的企业，以此来缓解选择性偏差问题，确保比较的公平性与有效性。
进一步地，文章引入GPS方法，该方法能够在处理多处理变量及复杂因果路径时提供更为精细的分析工具，有助于更全面地捕捉研发投入对全要素生产率影响的多种路径和潜在机制。
“概述”部分将详细介绍研究背景，明确研究问题与假设，概述所采用的方法论框架，即如何结合PSM和GPS技术来克服传统计量经济学分析中的内生性挑战，并预览主要研究发现对理论及实践领域的潜在贡献。
通过这一综合性的研究途径，本文力图为企业决策者、政策制定者以及学术界提供关于如何有效提升企业研发效率与促进经济高质量发展的新见解。
1. 背景介绍：介绍研发投入和全要素生产率的概念及其在经济发展中的重要性。
研发投入（Research and Development Investment，简称RD）指的是企业在科技创新活动中所投入的资金、人力和其他资源，主要用于新产品、新技术的开发、研究和试验。
它是推动企业技术进步、提升产品竞争力和实现可持续发展的重要手段。
作者： 惠树鹏;张玉春
作者机构： 兰州理工大学经济管理学院
出版物刊名： 南京航空航天大学学报：社会科学版
页码： 21-25页
年卷期： 2014年 第2期
主题词： 高技术产业;研发效率;空间变动;随机前沿分析
摘要：运用随机前沿分析法对我国1995-2011年高技术产业的面板数据进行分析,结果显示,我国高技术产业研发效率整体较低,距离最优前沿面尚有近50%的改善空间。
高技术产业研发效率呈现明显的空间差异性,东部地区最高,高于全国平均水平;东北及中西部地区较低,在全国平均水平之下。
进一步研究表明,我国高技术产业研发效率具有明显的空间变动特征:一是我国高技术产业研发效率呈线性上升趋势,在不同空间上呈现特定的规律:东部地区按二次曲线规律增长,东北和中西部地区按线性规律增长。
二是我国高技术产业研发效率的空间差异性呈线性收敛趋势,而东部地区、东北和中西部地区都按二次曲线规律收敛。
运用技术无效率函数对高技术产业研发效率空间变动的影响因素分析发现,制度变迁、企业规模和市场结构对高技术产业研发效率的空间变动有显著的正向影响,这对各区域提升高技术产业的研发效率具有一定的参考价值。
