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user: 2. 中美高科技企业研发绩效评估模型构建 2.1. 研究假设 中美两国高科技企业的研发活动包括人员投入、资金投入以及相关的活动费用。考虑到中美两国企业财务数据披露的差异，参考学者常用的研发活动指标，本文选用研发投入强度，即研发费用占营业收入的比重作为衡量中美两国高科技企业研发活动投入的主要衡量指标。 企业经过一系列研发活动能够带来包括专利、发明、实用新型等具有间接经济效益的成果和新产品销售收入等具有直接经济效益的成果，并最终表现为企业盈利能力的提高和成长能力的提升。其中，盈利能力方面，本研究参考券商在进行上市公司盈利能力评估时通用的指标，选取总资产净利率(Return on Assets， ROA)和净资产收益率(Return on Equity， ROE)作为考核指标。在成长能力方面，选取营业收入增长率和利润总额增长率作为考核指标。据此，提出本文的假设： H1：中国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力成正相关关系。 H2：美国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力成正相关关系。 H3：美国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力的相关性大于中国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力的相关性。 H4：中国高科技企业研发投入强度与企业成长能力成正相关关系。 H5：美国高科技企业研发投入强度与企业成长能力成正相关关系。 H6：美国高科技企业研发投入强度与企业成长能力的相关性大于中国高科技企业研发投入强度与企业成长能力的相关性。 由于企业研发活动带来的经济效益具有时滞性，本文提出如下后续假设： H7：中国高科技企业研发投入强度对企业盈利能力的影响存在滞后性。 H8：美国高科技企业研发投入强度对企业盈利能力的影响存在滞后性。 H9：中国高科技企业研发投入强度对企业盈利能力影响的滞后性程度大于美国高科技企业研发投入强度对企业盈利能力影响的滞后性。 H10：中国高科技企业研发投入强度对企业成长能力的影响存在滞后性。 H11：美国高科技企业研发投入强度对企业成长能力的影响存在滞后性。 H12：中国高科技企业研发投入强度对企业成长能力影响的滞后性程度大于美国高科技企业研发投入强度对企业成长能力影响的滞后性。 企业研发活动还受到企业规模、资产负债结构、财政补贴等多方面影响，本文将这些影响因素作为控制变量进行分析，将企业研发投入强度的变动导致企业盈利能力和成长能力变动的过程称为研发活动，提出本文的其他假设： H13：中国高科技企业企业规模对研发活动的影响程度大于美国高科技企业企业规模对研发活动的影响程度。 H14：中国高科技企业资产负债结构对研发活动的影响程度大于美国高科技企业资产负债结构对研发活动的影响程度。 H15：不同行业企业研发活动存在差异，中国高科技企业研发活动的行业差异性大于美国高科技企业。 由于美国政府对于企业的财政补贴的数据难以获取，本文提出的最后一个假设将只针对中国高科技企业样本进行论证。 H16：中国政府对高科技企业的财政补贴能够促进企业研发活动。 2.2. 变量选择与设计(见表1) 2.2.1. 被解释变量选取 (1) 盈利能力PA (Profit Ability) 企业的各项活动包括研发投入的最终目标是提高企业的盈利水平。资本市场上常采用的企业盈利能力评估指标主要包括总资产净利率ROA和净资产收益率ROE。其中，总资产净利率ROA反映的是公司运用全部资产获取利润的水平，一个企业的ROA越高，就说明这家公司的投入产出能力越高，企业的资产运用效率也较高，净资产收益率ROE反应的是股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率，一个企业的ROE越高，表明企业运用自有资本的效率越高。 (2) 成长能力GA (Growth Ability) 高科技企业通过研发活动中一系列过程形成产品或技术，最终通过出售、租赁等方式将高科技产品、技术以及服务市场化，实现收入进而推动企业不断发展。综合考虑中美两国数据可得性与可比性，本文选取营业收入同比增长率和利润总额同比增长率作为衡量高科技企业的成长能力的指标，分别用符号IR和RR表示。 2.2.2. 解释变量与控制变量选取 本文选择研发投入强度RDI (R&D Intensity)作为主要解释变量，表示企业每单位收入中用于投入研发活动的金额，表达公式为： 研 发 投 入 强 度 = 研 发 总 投 入 主 营 业 务 收 入 企业研发投入对企业经营发展产生影响的同时，也会受到其他一些因素的影响，因此本文还加入了公司规模、资产负债率和政府的财政补贴等控制变量。其中公司规模、资产负债率在对中国和美国高科技企业进行分析时均加入分析。而最后一项财政补贴，由于美国企业公布的年报数据未对此项做出披露，故只针对中国高科技样本企业进行分析。本文用总资产的自然对数值来表示公司的规模，用LNS表示。资产负债率(Asset-liability Ratio)是衡量企业偿债能力的指标，用ALR表示。最后，选用政府财政补贴占总资产的比重这一比值作为财政补贴力度的衡量指标，用FS表示。财政政府补贴在实际数据搜集时，选用财务报表附注中的“营业外收入明细–政府补助”一项作为测算数据。 Table 1 Variables and calculation methods of this stud 衡量变量 计算方式 被解释变量 盈利能力 总资产净利率(ROA） 净利润/平均资产总额 净资产收益率(ROE) 税后利润/所有者权益 成长能力 营业收入增长率(IR) (本期营业收入 − 上期营业收入)/上期营业收入 利润总额增长率(RR) (本期利润总额 − 上期利润总额)/上期利润总额 解释变量 研发投入强度(RDI) 研发总投入/主营业务收入 控制变量 公司规模(LNS) Ln (期末总资产) 资产负债率(ALR) 负债总额/资产总额 财政补贴(FS) 政府补助/资产总额 表1. 本研究的各个变量及计算方式 2.3. 模型设计 根据前文提出的假设和选取相应的变量，本研究将建立如下三方面的模型，其中，前两部份模型适用于中国高科技企业和美国高科技企业样本，第三部分模型仅适用于中国高科技企业样本分析。 1. 研发投入强度对企业盈利能力影响的模型： R O A t − k = β 0 + β 1 ( t − k ) R D I t − k + β 2 L N S t + β 3 A L R t + ε (1) R O E t − k = β 0 + β 1 ( t − k ) R D I t − k + β 2 L N S t + β 3 A L R t + β 4 i I D N i + ε (2) 其中， β 0 是截距项， β 1 至 β 4 为各变量的回归系数， ε 为残差项，t表示年份，k为滞后期， k = 0 ，   1 ，   2 ，   3 ，   4 。 2. 研发投入强度对企业成长能力影响的模型： I R t − k = β 0 + β 1 ( t − k ) R D I t − k + β 2 L N S t + β 3 A L R t + ε (3) R R t − k = β 0 + β 1 ( t − k ) R D I t − k + β 2 L N S t + β 3 A L R t + ε (4) 其中， β 0 是截距项， β 1 至 β 4 为各变量的回归系数， ε 为残差项，t表示年份k为滞后期， k = 0 ，   1 ，   2 ，   3 ，   4 。 3. 中国政府补贴对企业研发活动影响的模型： R O A t = β 0 + β 1 R D I t + β 2 L N S t + β 3 A L R t + β 4 F S t + ε (5) R O E t = β 0 + β 1 R D I t + β 2 L N S t + β 3 A L R t + β 4 F S t + ε (6) I R t = β 0 + β 1 R D I t + β 2 L N S t + β 3 A L R t + β 4 F S t + ε (7) R R t = β 0 + β 1 R D I t + β 2 L N S t + β 3 A L R t + β 4 F S t + ε (8) 其中， β 0 是截距项， β 1 至 β 4 为各变量的回归系数， ε 为残差项，t表示年份。