摘要：提高全要素生产率是推动经济高质量发展的重要途径之一。本文通过以实践为基础的研究方法，梳理研发投入对企业全要素生产率影响的相关文章，分析总结现有研究结论，发现现有结论尚未统一，研发投入对企业全要素生产率的影响有着正向作用、短期抑制作用、滞后效应以及非线性关系等模式，引入调节变量发现作用效果也会有所改变。同时，本文就研发投入对企业全要素生产率影响的实证研究进行梳理，分析研究结论产生差异的原因，并以此提出研究展望。

关键词：研发投入；全要素生产率；文献综述

一、研究背景和目的

党的二十大报告提出要“提高全要素生产率，推动经济高质量发展”的紧迫要求。提高全要素生产率，注重创新与技术进步，才能真正解决技术被“卡脖子”的问题，进而推动经济保持高质量发展，这也正是当前政府与企业所面对的重要挑战。在全球经济竞争日益激烈的背景下，企业如何提高其全要素生产率已成为了学术界和实务界关注的焦点。全要素生产率是衡量一个国家或企业在投入一定数量的资本和劳动力后产生的总产出效率的指标。在这个领域中，研发投入被普遍认为是推动技术进步和提升生产效率的重要因素。现代经济中，企业投资于研发的规模和方向直接影响其创新能力、生产效率及市场竞争力。已有研究表明，研发投入不仅能促进企业内部技术进步，还能通过知识溢出效应，对整个行业和国家的经济增长产生深远的影响。因此，探讨研发投入与企业全要素生产率之间的关系，具有重要的理论意义和实践价值。

全要素生产率也常被称为技术进步率，从“技术进步率”这一名称来讲，创新与技术进步正是提升全要素生产率的关键要素。一国经济的核心主体是企业，企业也是创新的主要载体，企业内部研发投入又是企业创新的源泉。研发投入在一定程度上能够体现企业对技术创新的积极性和支持力度，研发投入量越高企业也更愿意去探索新的领域，充足的研发投入是实现企业创新、实现经济增长提高全要素生产率的前提。

关于研发投入与全要素生产率关系的研究已有较为丰富的文献。有研究表明，企业在研发上的投资往往能够通过提高技术水平和生产工艺来直接提升生产率。持续的研发投入能够带来持续的收益，从而增强企业的竞争优势。但梳理以往文献发现，研发投入对企业全要素生产率的影响并非全部是正向的，也存在反向。因此，本文通过以实践为基础的研究方法系统化地梳理和分析已有文献，将为理解研发投入对企业全要素生产率的影响机制提供新的视角，也将为政策制定者和企业管理者提供参考依据，以更好地配置资源，提升企业的长期竞争力和可持续发展能力。

二、相关概念及界定

（一）研发投入

研发投入（R&D）是指研究开发过程中经费的投入，金额包括研发设备购买及升级改造、折旧费用以及材料燃料费用、相关研发人员工资福利费用等。关于研发投入指标的选择，众多学者对研发投入研究的侧重点不同而出现衡量指标上的差异。多数学者采用企业研发投入强度作为衡量指标，即研发投入占营业收入或总资产的比重，该指标考虑了企业规模大小对研发投入的影响，增加了不同规模企业之间的纵向可比性。盛明泉等（2020）根据会计准则中无形资产的定义，对于企业是否重视研发做出进一步考量，在衡量标准中更加侧重考查研究阶段投资，其认为研究阶段投资即费用化支出金额可以更为准确地反映企业对未知领域的投入，采用了研发支出中费用化金额与营业收入之比来量化企业研发投入强度。研发团队的规模即所有员工中研发人员的数量同样也能反映企业研发投入强度，定义为：研发人员人数占总员工人数的比重。科研人员是企业人力资本中最核心的部分，对企业技术发展有着不可替代的力量，在融智重于融资的今天，一个企业对高素质技术人才的重视，更能够体现企业研发投入的强度。同时也有学者通过构建函数更为全面地量化研发投入强度，吴延兵（2006）在物质存量的基础上构建柯布-道格拉斯形式的知识生产函数计算R&D存量，将 R&D支出、R&D人数及滞后结构同时纳入考虑。在以后的研究中，应充分考虑所选指标对研究问题的适用性——是侧重于考察创新阶段前期的经费支撑、人员投入还是侧重于考察对创新成果的衡量，也可以结合多种指标综合运用来构建函数从而提出更具有建设性的建议。

（二）全要素生产率

全要素生产率（TFP）一般含义为资源（包括人力、物力、财力等）开发利用效率，是指在一个系统内，总产出量与全部生产要素的投入之比，通常被解释为总产出中不能由要素投入所解释的“剩余”。后续学者进一步研究，发现控制企业技术进步这一变量使其相同时，产生的效率仍有不同，认为“余值”还包括其他没有识别的增长上的差异和度量上的差异，如效率的改善、规模效应、资源配置能力等。

TFP的核心在于其能够超越单纯的投入量度，捕捉影响生产效率的多种因素。传统的生产函数通常将输出（Y）视为资本（K）与劳动（L）等可见投入的函数，即 Y=F（K，L） ，其中，Y代表实际产出，而F是基于资本和劳动的期望产出。然而，在实际经济活动中，产出还受到技术进步、管理水平、创新能力等不可直接量化的因素影响。这些因素综合起来，形成了全要素生产率的内涵。当全要素生产率提高时，即使投入的劳动和资本量没有增加，企业或经济体的产出却能显著增长，这通常被视为技术进步或管理效率提升的结果。因此，全要素生产率的提升被认为是经济增长的重要动力。

三、文献综述

追根溯源，研发投入对全要素生产率的影响研究集中于宏观经济层面，后来在探讨研发投入对企业绩效的影响时，一些学者认为单一的企业绩效指标如总资产报酬率、托宾Q值等并不能很好地衡量研发投入实际利用效率，并且随着新经济增长理论的兴起以及数据统计技术的完善，开始引用全要素生产率这一指标，更为合理地反映企业创新研发投入的效率，衡量企业的高质量发展。国内外学术界也逐渐开始关注研发投入对企业全要素生产率的作用，以研发投入对企业全要素生产率的影响为主线，进行了积极实践并取得了大量的研究成果。

（一）促进效应

最早在20世纪60年代，国外就有研究表明研发投入能够促进生产率的增长。有外国学者从研发投入入手，探寻研发投入对企业绩效产出和生产率的影响，并得到预期中的正向促进作用随着资本市场制度完善和经济的发展。国内也有研究表明，研发投入对全要素生产率的影响有着正向促进作用。吴延兵（2006）基于中国大中型工业企业的面板数据，测算了中国工业产业的R&D资本存量，在考虑市场因素、规模因素、产权因素的影响后，发现R&D与生产率之间依旧有显著正相关关系。曹泽和李东（2010）结合我国地理位置将样本数据分为中部、东部和西部，研究表明不同类型的研发投入如企业研发投入、高校科研院研发投入、区域技术引进累计投入均对全要素生产率的增长有正向促进作用。向国成（2018）利用1998年至2015年中国30个省市面板数据对研发投入与经济发展质量的关系进行了研究，结论表明研发投入对经济发展质量的作用表现为正向效应，只是在越过不同的分工门槛变量时促进强度会有所改变。

（二）短期抑制效应

张海洋（2005）基于1999年至2002年3个工业行业面板数据，分别衡量R&D和外资外部性对内资部门全要素生产率变化的影响，研究表明自主研发对生产率作用效果不显著或呈现抑制作用。金雪军等（2006）以我国改革开放以来的数据为基础研究R&D投入、技术引进与全要素生产率，其认为在当时的时代背景下，技术引进初期能够提高全要素生产率，但当国内与国外差距缩小后，发达国家因利益原因不再愿意转让核心技术，而没有自身的研发或者研发投入较少，技术引进不能再有效地提高全要素生产率。汤二子等（2012）对样本容量近30万的我国制造业企业数据研究发现，我国制造业企业的技术还比较落后，企业研发对生产率呈现消极作用，原因是企业进行研发产生企业绩效层面的可见成果有着时滞性且企业可能更关注提高产品质量而忽视了生产效率。也有学者从异质性角度出发，认为科学研究虽在短期内不能直接提高全要素生产率，但从长期角度看有显著的正向作用，技术开发则对全要素生产率的提高有着显著抑制作用。一些研究表明研发活动开展成本较高，特别是在企业初创时期，R&D对企业会产生明显的负面影响，转化为有效生产力的风险较大，且研发成果容易被复制，所以在一些特殊的行业或企业特定的成长期，研发投入对企业全要素生产率呈现明显的抑制作用。

（三）滞后效应

考虑到研发投入所带来的技术更新及应用不能及时在全要素生产率的提升上得到反映，部分学者认为研发投入对全要素生产率的影响有着滞后性。邓力群（2011）采用全国数据进行实证分析，进一步研究R&D投入与经济增长的数量关系，发现 R&D存量每增加1%，TFP增加0.3%左右，并且这一影响存在滞后期，一般滞后期为2年至3年。杨勇等（2014）利用PE/VC支持的创新企业数据实证研究了技术创新与企业全要素生产率之间的关系，同时采用GMM法解决内生性问题，研究发现研发投入对企业生产率有正向影响，且存在两年的滞后期。孔东民（2014）等使用规模以上中国四位制造产业数据，研究发现研发投入对全要素生产率有显著的促进作用，并表现为滞后一期的效应，且相比于国有企业这种滞后一期效应在民营企业中更为显著。

（四）非线性关系

研发投入对全要素生产率影响在研发初期、中期、后期的结果表现也有所不同，于是一些学者继续探索该话题的研究结论是否存在一个最佳状态。宗庆庆等（2013）通过对我国两万多家工业企业数据进行实证分析，采用广义倾向得分匹配法，相较于前人只考虑研发与否，宗庆庆等考虑了研发投入量，同时更为具体地解决了内生性问题，处理结果表明两者关系呈现“倒 U 型”研发强度临界值0.83。孙晓华等（2014）通过对2005年至2007年中国工业企业数据进行实证分析，利用倾向匹配得分法探究研发活动对企业生产率的影响，认为研发强度与企业生产率呈现“正U型”，临界值为0.488%，对多数研究得出的负效应给出了原因，认为研发投入强度与发达工业国家相比普遍较低，还没有到达产生拐点的阶段，并且企业的结构及管理也会因短视而造成研发投入偏低，应进一步加大R&D投入强度以促进企业生产率提升。盛明泉等（2020）利用2013年至2018年沪深两市A股上市公司数据实证检验了探索式创新对企业全要素生产率的影响，并对研发强度的衡量方法做进一步改进，发现探索式创新对企业全要素生产率的影响有着“拐点效应”呈现“正U型”，门槛值为5.75，对比我国探索式创新水平，认为仍需长期的坚持以及更多的资金投入。

研究选取的企业生命周期不同得出的结论也会有所不同，但该部分学者认为，过低和过高的研发投入对全要素生产率的影响均不明显，即研发投入强度存在着最优区间。

（五）引入调节变量

为进一步探究研发投入对企业全要素生产率的影响，一些学者在实证模型中引入调节变量进行研究，如公司规模、治理结构、金融环境、内外部融资约束、财税政策等角度。孙晓华（2014）以公司规模为调节变量，研究企业规模差异下研发投入对生产率的提高会有怎样的影响，在研发投入的产出弹性中引入企业规模的因素，进而衡量企业规模这一要素是否能够强化研发投入对企业全要素生产率的促进作用。研发活动仅仅依靠企业自身资源难以满足企业研发阶段的投入，而探索阶段需要大量资金支持，创新产出的不确定性、无法控制的投资风险都增大了企业外部融资的成本及难度。学术界普遍认为，企业研发在自由竞争市场上存在融资约束，认为融资约束是限制企业自主创新、加强研发的重要因素，而缓解企业融资约束能够帮助企业平稳度过研发探索阶段的困难时期。张杰等（2012）基于企业数据考察了融资约束对企业研发投入的影响，认为融资约束的存在会使有研发需求的企业处于被动状态，不利于企业的R&D投入，并且该不利影响在民营企业中更为显著；进一步分析金融市场化改革在二者中的作用，发现抑制效应并未因此得到有效的缓解。顾群（2013）针对高新技术企业研究发现，对于企业面临的融资约束问题，金融发展能够帮助企业从多种渠道筹集资金进而起到缓解作用，促进高新技术企业研发投资效率的提高。考虑到企业的外部环境，特别是中国特有的市场调节以及政府干预的环境下，政府应当积极发挥作用，引导企业自主创新、加大研发力度，税收作为政府提供公共产品的资金来源，对企业的融资和投资决策有着指导性作用。一些学者从财税政策角度进行研究，认为企业税负的降低能够缓解研发投入资金对企业日常经营活动资源的侵占，降低研发投入在一定时期内给企业带来的负面作用，进而提高企业全要素生产率，也有学者从企业所得税税率降低、企业避税、产业政策等角度对财税政策在研发投入与其企业全要素生产率之间的影响进行了探讨。

四、文献述评

基于以实践为基础的研究方法对以往的文献归纳整理可以看出，研发投入对企业全要素生产率影响的结论尚未统一。多数学者认为研发投入能够促进企业全要素生产率的提高，有助于企业高质量发展。但也有一些学者考虑到企业的生命周期，将企业的存续阶段考虑在内，认为在特定时期内研发投入抑制了企业全要素生产率的增长；同时也有学者认为研发投入的不确定性会给企业带来未知的风险、占用企业发展营运资金、有着研究成果被剽窃的可能性，使得研发投入会对企业全要素生产率产生负作用。后续有学者认为研发投入对企业全要素生产率的影响存在时滞性，这也与抑制作用产生了逻辑上的联系，研发活动本身具有周期长的特性，并且研究结果能够在全要素生产率上得以体现需要时间以及市场的认可。总结以上经验，继续对二者之间的研究进行模型上的改进，得出研发投入对全要素生产率的影响存在“U型”或“倒U型”模式，即存在一个最优投资期间，这也为企业研发活动带来了进一步的指导作用。

为了缓解特定阶段或特殊情况下研发投入对企业全要素生产率的负向影响，众多学者从公司内外部角度切入研究，探讨如公司内部的高管激励、公司治理、股权结构、公司规模等的异质性是否能够带来不一样的结果；以及财税政策、融资环境、生产性服务业的支撑等等较为宽松的外部环境是否能够帮助企业平稳度过研发活动初始时的困难时期。梳理以上研究过程，关于研发投入对企业全要素生产率影响结论的差异，客观上原因可能如下：第一，研究时间范围不同，即当期研发投入转化为有效的企业全要素生产率需要一定的时间，以及过度投资造成企业正常运营的损耗从而造成结果的差异。第二，主要解释变量选择有所不同，研发投入包括人力、资金、专利成果、因子分析法测算等等量化标准，全要素生产率虽然定义清晰明确但计算方式也有所不同。第三，不同行业对研发投入的依赖程度有所不同，如电子信息、医药等行业，企业投入研发的力度较大，从而转化为有效收益提高全要素生产率的时期也会产生差异。第四，研究方向不同，采用的模型也有所差异，并且对数据处理的方法不同也会造成研究结果的不统一。

五、研究展望

基于研发投入对企业全要素生产率的研究总结，可以提出以下研究展望：第一，选择具体行业深入分析，对于不同行业而造成结论的不同，可以在以后的研究过程中对某一具体行业具体分析，如果该行业与外部环境相关性较大还可以将外部环境考虑在内，进行异质性分析，得出更为全面的结论。第二，采用不同研发投入指标以及不同的企业全要素生产率计算方法，验证结果是否稳健。第三，分阶段研究，在分析研发投入对企业全要素生产率的影响时，将企业开始研发的年限考虑在内，尽量使样本具有一致性，多时期研究研发投入对企业全要素生产率的影响，从而能更具有针对性地提出建议。

参考文献：

[1]盛明泉，吴少敏，张娅楠.探索式创新与企业全要素生产率[J].农业经济研究，2020（01）：28-41.

[2]吴延兵.R&D存量、生产函数与生产效率[J].经济学，2006，5（04）：1129-1156.

[3]曹泽，李东.R&D投入对全要素生产率的溢出效应[J].科研管理，2010，3（02）：18-34.

[4]向国成，邝劲松，文泽宙.研发投入提升经济发展质量的分工门槛效应研究——来自中国的经验数据[J].世界经济文汇，2018（04）：84-100.

[5]张海洋. R&D两面性、外资活动与中国工业生产率增长[J].经济研究，2005，（05）：107-117.

[6]金雪军，欧朝敏，李杨.全要素生产率、技术引进与R&D投入[J].科学学研究，2006，（05）：702-705.

[7]汤二子，孙振.企业研发和培训投入对产出与生产率的影响研究[J].科学学与科学技术管理，2012，33（11）：143-149.

[8]邓力群.我国R&D投入对TFP贡献的实证分析[J].南京社会科学，2011，（04）：152-156.

[9]杨勇，袁卓.技术创新与新创企业生产率——来自VC/PE支持企业的证据[J].管理工程学报，2014，28（01）：56-64.

[10]孔东民，庞立让.研发投入对生产率提升的滞后效应：来自工业企业的微观证据[J].农业经济研究，2014（06）：69-90.

[11]宗庆庆，周亚虹.内生情形下企业研发对生产率作用评估[J].世界经济文汇，2013（06）：39-54.

[12]孙晓华，王昀.企业规模对生产率及其差异的影响——来自工业企业微观数据的实证研究[J].中国工业经济，2014，（05）：57-69.

[13]张杰，芦哲，郑文平.融资约束、融资渠道与企业R&D投入[J].世界经济，2012（10）：66-90.

作者简介：曹柔柔（1998.08-）；女；汉族；重庆市人；硕士研究生；重庆理工大学，会计学院；研究方向：研发投入与全要素生产率