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user: 3. 数据获取与实证分析 3.1. 样本筛选与来源 1. 中国样本企业的筛选 首先，通过同花顺iFinD沪深数据浏览器选取相应的指标，按照全球行业分类系统GISC进行分行业数据提取；然后，对提取出的2917只沪深上市的股票数据进行处理，筛选出“公司简介”中含有“高新技术企业”字段并于2015年1月1日之前上市的公司；最后，剔除2010年至2014年间研发费用缺失的样本和同时在A股B股上市的样本，得到501家沪深上市高新技术企业样本。 2. 美国样本企业的筛选 首先，通过通达信客户端下载“美股——科技股”股票数据，得到136家美股科技股初步列表；然后，通过同花顺iFinD股票数据浏览器选取相应待研究的指标，输入136家美股科技股股票代码，提取数据；最后删除2010年至2014年间研发费用缺失和指标数据不全的样本，得到美国高科技企业有效样本59家。 本研究利用Excel2013对数据进行搜集和相关数据图线的绘制，利用SPSS19.0进行数据统计和相关检验。 3.2. 描述统计分析结果 1. 中美两国高科技企业大部分来自信息技术领域，美国企业中这一比例更高 对所选取的中美两国企业分别进行描述性统计分析。结果显示(见表2)，中国上市的高科技企业在GICS行业分类中各行业的分布相对分散，中国上市高科技企业分布在信息技术行业的占比为27.9%，其次为工业行业25.9%。而美国高科技企业大部分集中在信息技术行业，占比高达79.7%。表明中美两国高科技企业分布均具有行业差异，中国和美国的高科技企业大部分来自信息技术领域，且美国高科技企业来源于信息技术领域的比例更高。 Table 2 Statistics of GICS industry of valid sample enterprises in China and the United State PRC USA 频率 百分比 频率 百分比 有效 - 0 0 7 11.9 非日常生活消费品 57 11.4 1 1.7 工业 130 25.9 1 1.7 医疗保健 49 9.8 1 1.7 原材料 94 18.8 1 1.7 电信业务 1 0.2 1 1.7 信息技术 140 27.9 47 79.7 日常消费品 18 3.6 0 0 能源 10 2 0 0 金融 2 0.4 0 0 合计 501 100 59 100 表2. 中美两国有效样本企业所属GICS行业统计 资料来源：本文研究整理。 2. 美国高科技企业研发投入强度均值高于中国企业 大部分中国高科技企业研发投入强度处在10%以下，大部分美国高科技企业研发投入强度处在10%以上，且美国样本企业中研发投入强度高于20%的企业数量占比超过15%。中美两国样本企业研发强度研发投入强度有逐年增加趋势(见表3)。 Table 3 Distribution of R&D investment intensity in Sino-US high-tech enterprise RDI区间(%) 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 PRC USA PRC USA PRC USA PRC USA PRC USA [0， 5) 70.46 6.78 73.25 8.47 64.67 6.78 62.28 6.78 66.47 6.78 [5， 10) 23.15 13.56 19.36 10.17 24.95 13.56 25.95 11.86 22.16 10.17 [10， 15) 4.39 44.07 4.59 47.46 5.99 33.90 6.19 28.81 5.59 27.12 [15， 20) 0.80 20.34 1.40 15.25 1.20 25.42 2.00 32.20 2.59 30.51 [20， ∞) 1.20 15.25 1.40 18.64 3.19 20.34 3.59 20.34 3.19 25.42 合计 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 表3. 中美高科技企业研发投入强度区间分布% 资料来源：本文研究整理。 表4显示，美国高科技企业样本总体研发投入强度的均值在各个年度均约为中国高科技企业研发投入强度的三倍，标准差也比中国大，表明中美两国高科技企业研发投入强度均存在行业差异，但是美国高科技企业研发投入强度在行业间的差异比中国大，假设H15部分成立。分行业来看，工业和电信业务领域中，中国高科技企业研发投入强度高于美国，而其他行业中，美国高科技企业研发投入强度均比中国高科技企业研发投入强度大。 Table 4 Average R&D investment intensity of high-tech enterprises in China and the United States (by industry) 行业 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 非日常生活消费品 PRC 3.747 3.559 4.026 4.180 4.341 USA 11.074 9.018 11.356 13.833 13.724 工业 PRC 4.050 4.240 4.919 4.854 4.732 USA 3.610 3.187 2.925 2.804 2.953 医疗保健 PRC 4.752 4.490 4.963 5.757 5.807 USA 20.545 22.357 22.290 19.985 20.600 原材料 PRC 3.038 3.096 3.550 3.859 3.848 USA 11.495 11.724 11.234 10.316 10.880 电信业务 PRC 8.530 19.860 26.280 26.895 14.570 USA 2.656 2.822 3.584 3.103 2.879 信息技术 PRC 6.746 7.156 8.473 8.864 8.580 USA 15.715 15.770 15.579 16.922 16.747 日常消费品 PRC 2.014 2.369 2.644 2.455 2.418 USA - - - - - 能源 PRC 5.360 4.899 6.521 5.634 5.776 USA - - - - - 金融 PRC 0.413 0.559 0.405 0.335 0.375 USA - - - - - 总样本均值 PRC 4.595 4.750 5.533 5.755 5.642 USA 15.366 15.568 15.617 16.776 16.654 标准差 PRC 4.867 5.701 5.826 5.774 5.491 USA 13.316 11.922 8.404 12.227 9.459 表4. 中美两国高科技企业样本研发投入强度均值(分行业)% 资料来源：本文研究整理。 3. 与中国高科技企业相比，美国高科技企业平均盈利能力高，平均成长能力低 关于中美两国高科技企业研发投入强度的比较已经在前文做过陈述，在资产负债率、总资产净利率和净资产收益率方面，美国高科技企业样本的均值高于中国高科技企业均值，营业收入增长率和利润总额增长率方面，美国高科技企业样本的均值均低于中国高科技企业均值(见图1)。表明2014年美国高科技企业平均盈利能力好于中国高科技企业，但是美国高科技企业平均成长能力却低于中国高科技企业。 图1. 中美两国样本企业数据对比 3.3. 多元线性回归分析结果 在进行回归分析之前，对变量进行相关分析检验，结果显示，中国高科技企业2010年和2013年的企业研发投入强度与2014年企业营业收入增长率IR在5%水平下存在显著相关关系。美国高科技企业2010年至2014年的各年度企业研发投入强度均与2014年企业总资产净利率ROA在1%水平下存在显著相关关系，2010年和2013年企业研发投入强度与2014年企业营业收入增长率IR在1%水平下存在显著相关关系。经进一步检验，得出中美两国高科技企业研发投入强度RDI与企业规模LNS、资产负债率ALR三个变量之间不存在共线性关系。 1. 中美高科技企业研发投入强度与企业盈利能力的关系检验 由前文相关分析结果可知，中美两国高科技企业研发投入强度与企业净资产收益率ROE均不存在显著相关关系，美国高科技企业研发投入强度与总资产净利率ROA存在相关关系，因此本文选用总资产净利率ROA作为企业盈利能力的代表，对比中美两国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力的关系。 对中美两个国家的样本分别以2014年度企业总资产净利率ROA作为因变量，不同年份研发投入强度RDI作为自变量，企业规模LNS和资产负债率ALR作为控制变量，进行五次多元回归，将计算结果进行整理得到两国的比较数据(见表5)。 F检验结果显示，对于中国高科技企业和美国高科技企业来讲，模型的线性关系在5%的水平下均显著成立。 进一步对模型中的各解释变量进行t检验，发现中国高科技企业与美国高科技企业存在差别： (1) 研发投入强度RDI 中国高科技企业不同年份的研发强度RDI均未通过显著性检验，但是美国高科技企业研发强度RDI均在5%的水平下显著，即通过了变量显著性检验，且相关系数为负数，表明美国高科技企业研发投入强度与企业盈利能力中的总资产净利率ROA负相关。从而推断出假设H1和假设H2不成立。通过2010年至2014年的研发投入强度与2014年企业总资产净利率ROA的相关系数以及t检验，可以看出美国高科技企业研发投入强度对ROA的影响存在滞后性，而中国高科技企业中这种情况不存在，从而推断出H7不成立，H8成立，H9不成立。进一步观察美国高科技企业样本的多元回归结果中的RDI回归系数，发现分别以各年度研发投入强度为自变量时，模型整体在5%水平下显著成立，回归系数均为负数，且绝对值由大到小排序： β 1 ( 2012 ) > β 1 ( 2014 ) > β 1 ( 2011 ) > β 1 ( 2013 ) > β 1 (2010) 表明美国高科技企业基期总资产净利率受前面几年研发投入的影响程度不同，其中受前面第二年，即t − 2期的研发投入影响最大，其次为当期t年份的影响，而受t − 4年份的研发投入影响程度最小。 Table 5 Results of ROA regression by RDI in different years of high-tech enterprises in China and the United State 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 Constant PRC −11.234 (−3.040) −11.577 (−3.123) −11.447 (−3.085) −11.825 (−3.19) −12.366 (−3.322) USA −8.305 (−1.094) −10.156 (−1.427) −8.266 (−1.094) −9.691 (−1.408) −13.002 (−1.844) RDI PRC −0.061 (−1.421) −0.026 (−0.639) −0.034 (−0.838) −0.006 (−0.152) 0.037 (0.765) USA −0.308 *** (−3.452) −0.258 *** (−3.921) −0.352 *** (−3.517) −0.289 *** (−4.423) −0.218 *** (−3.626) ALR2014 PRC −0.148 *** (−9.934) −0.145 *** (−9.756) −0.145 *** (−9.853) −0.143 *** (−9.751) −0.141 *** (−9.650) USA −0.064 (−1.465) −0.060 (−1.423) −0.066 (−1.507) −0.061 (−1.483) −0.044 (−1.050) LNS2014 PRC 1.747 *** (5.552) 1.750 *** (5.551) 1.743 *** (5.525) 1.755 *** (5.561) 1.778 *** (5.625) USA 1.621 *** (3.097) 1.685 *** (3.323) 1.651 *** (3.174) 1.665 *** (3.379) 1.769 *** (3.444) R 2 PRC 0.170 0.167 0.167 0.166 0.167 USA 0.318 0.351 0.322 0.388 0.330 DW PRC 1.417 1.416 1.417 1.419 1.416 USA 1.80 1.844 1.77 1.794 1.873 F PRC 33.843 33.199 33.317 33.045 33.270 USA 8.540 9.929 8.72 11.611 9.035 Sig. PRC 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 USA 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 表5. 中美两国高科技企业不同年份RDI对ROA回归结果 注：括号内为t值，***表示在5%的水平下显著相关，资料来源：本文研究整理。 (2) 资产负债率ALR 在分别对中国高科技企业样本和美国高科技企业样本进行的五次回归中，中国高科技企业资产负债率均在5%的水平下显著，即通过了变量显著性检验，而美国高科技企业资产负债率均未通过变量显著性检验。 (3) 企业规模LNS 在分别对中国高科技企业样本和美国高科技企业样本进行的五次回归中，中美两国的高科技企业规模均在5%的水平下显著，即均通过了变量显著性检验。同时，中国高科技企业的企业规模系数高于美国。 对比中美两国高科技企业样本回归模型的R 2 ，可以看出，中美两国高科技企业模型得到的R 2 都比较低，模型的整体解释力度不够高，但是美国高科技企业样本回归的R 2 值处在0.318~0.388之间，而中国高科技企业样本回归的R 2 值处在0.166~0.170之间。表明美国高科技企业样本的拟合效果好于中国高科技企业样本，推断出假设H3成立。 2. 中美高科技企业研发投入强度与企业成长能力的关系检验 中美两国高科技企业研发投入强度均与企业营业收入增长率IR存在显著相关关系，与利润总额增长率RR不存在显著相关关系，因此本文选用企业营业收入增长率IR作为企业成长能力的代表，对比中美两国高科技企业研发投入强度与企业成长能力的关系。对两个国家的样本分别以2014年度企业营业收入增长率IR作为因变量，不同年份研发投入强度RDI作为自变量，企业规模LNS和资产负债率ALR作为控制变量，进行五次多元回归，将计算结果进行整理得到两国的比较数据(表6)。 Table 6 Relative result of RDI to IR of high-tech enterprises in China and America in different year 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 Constant PRC 8.557 (0.324) −5.207 (−0.198) −3.099 (−0.117) −2.109 (−0.08) −6.064 (−0.230) USA 37.121 (1.224) 20.779 (0.742) 40.577 (1.339) 30.356 (1.057) 21.353 (0.809) RDI PRC −0.338 (−1.093) 0.822 *** (2.832) 0.598 *** (2.086) 0.585 *** (2.011) 0.861 *** (2.535) USA 0.099 (0.278) 0.564 *** (2.175) 0.002 (0.005) 0.311 (1.140) 0.673 *** (2.988) ALR2014 PRC −0.010 (−0.092) 0.090 (0.852) 0.063 (−0.605) 0.057 (0.544) 0.060 (0.579) USA −0.394 *** (−2.248) −0.327 (−1.970) −0.407 *** (−2.315) −0.367 *** (−2.153) −0.343 *** (−2.168) LNS2014 PRC 1.056 (0.470) 1.367 (0.612) 1.382 (0.616) 1.363 (0.608) 1.581 (0.705) USA −0.319 (−0.152) 0.083 (0.042) −0.411 (−0.197) −0.146 (−0.071) 0.030 (0.016) R 2 PRC 0.003 0.017 0.010 0.009 0.014 USA 0.102 0.172 0.101 0.122 0.227 DW PRC 1.735 1.756 1.749 1.727 1.723 USA 1.578 1.583 1.569 1.591 1.555 F PRC 0.554 2.831 1.607 1.505 2.300 USA 2.093 3.820 2.065 2.547 5.375 Sig. PRC 0.645 0.038 0.187 0.212 0.077 USA 0.112 0.015 0.115 0.065 0.003 表6. 中美高科技企业不同年份RDI对IR回归结果 注：括号内为t值，***表示在5%的水平下显著相关，资料来源：本文研究整理。 F检验结果显示，中国高科技企业与美国高科技企业在模型整体的线性检验结果方面存在差异：在以2013年研发投入强度为自变量时，中国高科技企业模型的线性关系在5%的水平下显著成立，以其他年份的研发投入强度为自变量时，模型线性关系不显著成立；在分别以2013年和2010年研发投入强度为自变量时，美国高科技企业模型的线性关系在5%的水平下显著成立，以其他年份的研发投入强度为自变量时，模型线性关系不显著成立。 进一步对以2013年研发投入强度为自变量的中美高科技企业线性回归模型进行分析，对模型中的各解释变量进行t检验，发现中国高科技企业与美国高科技企业也存在差别： (1) 研发投入强度RDI 中国和美国高科技企业研发强度RDI均在5%的水平下通过了变量显著性检验，且相关系数均为正，从而推断出假设H4和假设H5成立。同时，2013年企业研发投入强度均对2014年的营业收入增长率产生影响，说明中美两国企业研发投入强度对企业营业收入增长率的影响均存在滞后性，假设H10和H11成立，而2010年至2013年中国企业研发投入强度均对企业2014年的营业收入增长率产生了显著影响，且相关系数要高于美国同期的相关系数。因此，推断出中国高科技企业研发投入强度对企业成长能力的滞后性大于美国，假设H12成立。 进一步观察美国高科技企业样本的多元回归结果中的RDI回归系数，发现分别以各年度研发投入强度为自变量时，当模型整体在5%水平下显著成立时，回归系数均为正数，且绝对值由大到小排序： β 1 ( 2010 ) > β 1 (2013) 表明美国高科技企业基期营业收入增长率受前面几年研发投入的影响程度不同，其中受t − 4期的研发投入影响最大。中国高科技企业研发投入强度回归系数也是这样的关系。从而可以推断出对中美高科技企业来说，研发投入会对后面一年的营业收入产生显著促进作用，同时这种促进影响并不会结束，在之后第四年时会带来营业收入的又一次增长。 (2) 资产负债率ALR 在分别对中国高科技企业样本和美国高科技企业样本进行的五次回归中，中国的高科技企业资产负债率在5%的水平下均未通过变量显著性检验。美国的高科技企业资产负债率有四次通过了5%水平下的变量显著性检验，但是只有以2010年度的研发投入强度为解释变量时，模型线性关系在5%水平下显著成立。 (3) 企业规模LNS 在分别对中国高科技企业样本和美国高科技企业样本进行的五次回归中，中美两国的高科技企业的企业规模在5%的水平下均未通过变量显著性检验。 结合研发投入强度对企业盈利能力的回归结果，可以推断出，中国高科技企业的资产负债率和企业规模对研发活动的影响均大于美国，假设H13和假设H14成立。 对比中美两国高科技企业样本回归模型的R 2 ，可以看出，中美两国高科技企业模型得到的R 2 都比较低，模型的整体解释力度不够高。美国高科技企业样本回归的R 2 值处在0.102~0.227之间，而中国高科技企业样本回归的R 2 值均低于0.02。表明美国高科技企业样本的拟合效果好于中国高科技企业样本，推断出假设H6成立。 3. 政府补贴对高科技企业研发活动影响的检验 由于美国高科技企业在财务披露中未涉及政府补贴，所以本部分只针对中国高科技企业样本进行分析。描述统计分析结果显示，中国政府对企业补贴差异性较大，补贴力度最大值为企业总资产的5.8%，最小值为企业总资产的0.001%，平均值为0.72%。 对各变量进行相关性分析，结果显示政府补贴与企业研发投入强度在1%的水平下存在有显著正相关关系。且中国高科技企业研发投入强度RDI与企业规模LNS、资产负债率ALR和政府补贴FS四个变量之间不存在共线性关系。 分别以2014年企业总资产净利率、净资产收益率、营业收入增长率和利润总额增长率为解释变量，2014年企业研发投入强度为解释变量，企业规模、资产负债率和政府补贴为控制变量，利用SPSS19.0进行多元线性回归，并与未加入FS时的回归结果进行比较(见表7)。结果显示，引入政府补贴变量FS后，提高了研发投入强度RDI对企业总资产净利率ROA和净资产收益率ROE的解释力度。加入政府补贴FS变量后，研发投入强度RDI在5%水平下显著，通过了变量显著性检验。对于研发投入强度RDI和营业收入增长率IR、利润总额增长率RR之间的关系并没有产生影响。表明政府补贴对企业研发活动产生正向影响，假设H16成立。 Table 7 Comparison of regression test results before and after adding FS variabl ROA ROE IR RR Constant Before −11.234 *** (−3.040) −26.743 *** (−4.446) 8.557 (0.324) −804.657 *** (−2.683) After −13.587 *** (−3.772) −29.823 *** (−5.018) 5.248 (0.198) −831.321 *** (−2.748) RDI2014 Before −0.061 (−1.421) −0.097 (−1.377) −0.338 (−1.093) −0.252 (−0.072) After −0.128 *** (−2.896) −0.186 *** (−2.561) −0.365 (−1.126) −0.699 (−0.189) ALR2014 Before −0.148 *** (−9.934) −0.162 *** (−6.686) −0.010 (−0.092) −0.778 (−0.642) After −0.150 *** (−10.349) −0.165 *** (−6.906) −0.013 (−0.123) −0.774 (−0.635) LNS2014 Before 1.747 *** (5.552) 3.233 *** (6.313) 1.056 (0.470) 69.352 *** (2.716) After 1.885 *** (6.168) 3.414 *** (6.770) 1.306 (0.581) 71.035 *** (2.767) FS2014 Before − − − − After 1.464 *** (5.096) 1.963 *** (4.141) 0.366 (0.173) 10.098 (0.418) R 2 Before 0.170 0.106 0.003 0.016 After 0.210 0.136 0.004 0.016 DW Before 1.417 1.387 1.735 0.484 After 1.408 1.393 1.763 0.487 F Before 33.843 19.740 0.554 2.610 After 32.799 19.424 0.479 2.051 Sig. Before 0.000 0.000 0.645 0.051 After 0.000 0.000 0.751 0.086 表7. 加入FS变量前后的回归检验结果对比 注：括号内为t值，***表示在5%的水平下显著相关，资料来源：本文研究整理。