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user: 4. 实证分析 4.1. 描述性统计 样本数据基本情况如表1所示。研发投入(RDI)平均值为0.0975，中值为0.0755。据《2017年中国科技统计年鉴》显示，2009~2016年全国研发投入最高为0.0211，因此说明，人工智能产业由于属于知识密集型产业，人工智能公司研发投入水平较高；研发投入(RDI)最小值0.0008，最大值0.484，说明研发投入同时也存在较大个体差异。 Table 1 Descriptive statistic 变量 N 均值 标准差 中值 最小值 最大值 ROA 315 0.0626 0.0485 0.0570 −0.0669 0.245 RDI 315 0.105 0.0975 0.0755 0.000800 0.484 GOV 315 0.0154 0.0178 0.0101 0.0000465 0.105 GRO 315 0.0798 0.0773 0.0699 −0.161 0.357 SIZE 315 22.16 1.330 22.02 19.95 26.53 TOP1 315 0.310 0.147 0.285 0.0801 0.749 TAT 315 0.520 0.337 0.436 0.0550 2.387 表1. 描述性统计 4.2. 皮尔森(Pearson)相关性检验 表2给出了回归变量的相关系数。大部分相关系数值均小于0.7；大部分变量之间不存在严重共线性问题，这说明指标设计具有较好的区分度。 Table 2 Pearson correlation tes ROA RDI GOV GRO SIZE TOP1 ROA 1 RDI 0.0100 1 GOV −0.108 * 0.458 *** 1 GRO 0.861 *** −0.118 ** −0.146 *** 1 SIZE −0.00900 −0.296 *** −0.285 *** 0.132 ** 1 TOP1 0.184 *** −0.258 *** −0.183 *** 0.164 *** 0.171 *** 1 TAT 0.125 ** −0.335 *** −0.350 *** 0.232 *** 0.330 *** 0.170 *** 表2. Pearson相关性检验 注： *** 、 ** 、 * 分别指的是1%、5%和10%的显著性水平。 从单变量的分析看，研发投入与创新绩效的相关系数未通过显著性检验，说明研发资本投入与创新绩效之间不存在显著的相关性，初步验证了CAS理论下，研发投入与创新绩效之间存在的复杂关系。政府补助与研发投入相关系数为0.458，通过了显著性1%的检验，说明政府补助对人工智能公司研发投入有显著的刺激效应。政府补助与创新绩效相关系数为−0.108，通过了显著性10%的检验，说明政府补助对人工智能公司创新绩效可能存在抑制效应。 4.3. 主效应与滞后效应检验 由于研发投入与创新绩效的复杂关系可能是一种非线性关系，因此本文对函数(1)进行“连接检验”(link test)来检验函数(1)形式是否正确。检验结果显示，函数(1)不存在设定误差，可以用来进行主效应检验，其结果如表3。 Table 3 Regression results of main effect and lag effect model 变量 (1) (2) (3) RDI 0.0494 *** −0.00667 0.0817 ** (3.068) (−0.236) (2.117) SIZE −0.00412 *** 0.00205 0.0160 *** (−3.067) (0.967) (2.822) TOP1 0.0296 *** 0.0380 ** 0.0861 *** (4.015) (2.066) (2.766) TAT −0.00332 −0.00764 −0.0101 (-0.868) (−1.135) (−0.885) GRO 0.554 *** 0.322 *** 0.254 *** (19.74) (5.321) (2.649) Constant 0.0919 *** −0.0130 −0.275 ** (3.171) (−0.296) (−2.365) YEAR 控制 控制 控制 N 315 227 133 Adj-R2 0.772 0.325 0.316 表3. 主效应与滞后效应模型回归结果 注：括号汇报的是T值， *** 、 ** 、 * 分别指的是1%、5%和10%的显著性水平。 1) 结果(1)显示，当期研发投入与当期创新绩效之间的回归系数为0.0494，通过1%的显著性检验，假设1成立；从控制变量来看，公司规模与当期创新绩效之间的关系在1%显著性水平下负相关。由于本文衡量研发投入是以研发投入占营业收入这个相对指标来衡量的，因此企业规模越大，研发投入产生的经济利益流入越多，并且往往形成规模效应，导致该比例越小；而规模较小的企业则难以形成巨大的规模效应，该比例往往较高。因此，企业规模与研发投入强度呈显著负相关，是符合现实情况的。公司成长性和股权集中度在1%显著性水平下正相关，说明公司的可持续增长和股权高度集中对创新绩效有积极影响。 2) 从结果(1)与(3)的对比结果可以看出，当期模型中，研发投入的回归系数为0.0494；滞后两期模型中，研发投入的回归系数为0.0817，从系数变化来看，研发投入对创新绩效的弹性呈递增趋势，同时显著性水平从1%降到5%，由此表明，对于人工智能公司而言，研发投入越高，创新绩效会越好。且研发投入对创新绩效的促进效果经过两年的积累后更明显，假设2成立。 4.4. 调节效应检验 在上文的主效应检验中，公司营运能力与创新绩效关系并不显著。进行调节效应分析时，一般要求所选取的控制变量与因变量之间显著相关，因此在政府补助调节效应检验过程中，保留公司规模、公司成长性和股权集中度这三个主要控制变量。 分析结果见表4，交互项RDI_GOVV的回归系数−0.0713，在5%的水平下显著，表明政府补助对研发投入与创新绩效之间的影响关系具有反向调节作用，假设3成立。 Table 4 Moderating effect model regression result 变量 (4) RDI 0.0911 *** (3.503) RDI_GOVV −0.0713 ** (−2.275) GOVV 0.00721 * (1.715) GRO 0.549 *** (19.73) SIZE −0.00367 *** (−2.727) TOP1 0.0289*** (3.936) Constant 0.0795 *** (2.717) YEAR 控制 N 315 Adj-R2 0.776 表4. 调节效应模型回归结果 注：括号汇报的是T值， *** 、 ** 、 * 分别指的是1%、5%和10%的显著性水平。 本文进一步计算当研发投入取不同值时，政府补助对创新绩效的边际效应分别为多少，见图2。 图2. RDI取值不同时GOV对ROA的平均边际效应 结果表明：相对于政府补助小于1.54%的人工智能公司，随着研发投入的增加，政府补助大于等于1.54%的人工智能公司的政府补助对创新绩效的边际效应逐渐减小；当研发投入增大到一定值时，政府补助大于等于1.54%的人工智能公司创新绩效的边际值比政府补助小于1.54%的人工智能公司的低。 4.5. 稳健性检验 本文采用净资产收益率代替资产收益率，得出的实质结果基本一致，假设1和假设2继续得到支持。本文以政府补助中位数为分界线，政府补助大于等于中位数的，令GOVE = 1，反之，GOVE = 0。设置虚拟变量GOVE对政府补助的调节效应进行稳健性检验，结果显示在5%的水平下显著，表明政府补助对研发投入与创新绩效之间的影响关系具有反向调节作用，与前文结论一致。限于篇幅，不再详细报告。 5. 结论与政策建议 5.1. 实证结论与定性分析 以上研究结果显示，假设1、假设2、假设3均通过验证。这说明：(1) 人工智能公司研发投入与当期创新绩效显著正相关，且研发投入存在滞后效应和积累效应。(2) 当政府补助达到一定值时，增加政府补助对研发投入与创新绩效之间关系有反向调节效应。以下将对实证结果进行定性分析： 研发投入的“流”，对创新绩效的正向影响是一个长期呈现的过程。研发投入与当期创新绩效和滞后两期的创新绩效显著正相关，与滞后一期创新绩效无显著关系，且回归系数为负。人工智能技术研发与成果转化相对于其他高新产业，所经历的周期更加漫长，公司若没有良好的现金流和充足资金的“聚集”，则难以支撑长期研发支出。尤其是初创企业，容易进入企业生命周期中的“死亡谷”。基于研究机构Gartner对“新兴技术成熟度曲线”的普遍规律，AI技术已处于期望膨胀期与泡沫化的关键阶段，按照行业专家李开复的观点：“倒闭潮将集中爆发在2018年，直接的原因是AI项目融资高峰期在2017年上半年，一般融资的使用周期是18个月左右”。但如果人工智能公司跳出“死亡谷”，技术研发成功转换成新产品，开始在市场盈利，R&D资本投入对公司创新绩效的正向影响是显著的，且这种促进效应逐年增加。 当政府补助小于1.54%时，增加研发投入对创新绩效的边际效应变大；当政府补助大于1.54%时，增加研发投入对创新绩效的边际效应减小反而对创新绩效有反向影响。说明，一方面，由于研发投入大，研发周期长，风险大，研发活动存在“市场失灵”的情况。 政府需要对研发活动的“市场失灵”进行矫正，需要有考核的“标识”。这具体表现为向人工智能公司提供直接资金资助或者间接的税收优惠，此时政府补助对研发投入会产生激励效应。另一方面，当政府补助过高时，公司可能会将政府补助用于弥补亏损，粉饰财务报表，此时会产生“账面效应”，公司的研发创新能力和核心竞争力并没有得到提升。 5.2. 政策建议 1) 政府加大对R&D等支持力度能够起到“标识”作用 根据上文的描述性分析可知，目前大部分人工智能公司的政府补助出于较低水平，此时提高政府补助水平，有利于创新绩效的进一步提升，因此政府应继续加大对人工智能产业的补助力度，扩大补助范围，增加补助方式，注重政府补助对人工智能公司的有效性。其次要建立政府补助引导人工智能公司R&D活动的长效机制，从而有效帮助建设和提升公司核心竞争力，公司创新绩效也能得到持续提升。最后，政府应对补助的人工智能公司展开定期的评估考核工作，将评估结果与后期补助发放挂钩，使有限的资源得到充分的利用。 2) 人工智能公司加强研发投入中资源“聚集”机制的建设 人工智能公司的产品更新换代快，如果不对研发投入进行良好的管理，很快会被市场淘汰。一方面要重视研发投入，通过不断研制出新产品，满足客户新需求，提高市场份额，提升企业价值。另一方面要提高研发效率。研发投入与创新绩效回归系数较小，表明很多产品在研发过程中会以失败告终，这不仅无法提升企业价值，还会造成资源浪费，费用增加。尽管研发投入必然会有部分项目以失败告终，但是公司需尽量做好控制措施，事前充分进行可行性研究，事中强化研发阶段的监督，事后注重经验的总结，尽量降低失败率，提高研发效率。 3) 人工智能公司协同创新中重视“积木”机制的经营 人工智能公司需要重视处理与政府、科研院所和金融机构等组织在协同创新过程中互惠互利关系。这样才能在更大范围增加投入资源的“流”。