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user: 4. 实证结果与分析 4.1. 描述性统计 表2的描述性统计显示2011~2013年间研发投入的平均强度6.25%，高于2014~2016年间均值0.0561。原因有：1) 从过程看，研发投入具有明显的阶段特征，研发过程越靠前端，离市场越远，研发基础性特征越强，信息越不充分，风险越大，因而用于早期建立进入门槛的投入就需要越多，确保研发企业维持以后研发成功后的垄断利润。2) 从宏观环境看，根据国家统计局、科学技术部、财政部联合发布的《全国科技经费投入统计公报》显示2011年至2016年间全国投入研究与实验发展经费分别为8687亿元、10298.4亿元、11846.6亿元、13015.6亿元、14169.9亿元和15676.7亿元，增长率分别为：23%、18.55%、15.03%、9.87%、8.87%和10.63%，2011~2013年间国家对研发投入的经费资助保持在15%的增速以上，而2014-2016年间回落到10%水平。结合以上情况，本文选择对前三年和后三年的研发投入强度分组进行Pearson相关性检验。 2011~2016年间前三年研发投入的平均强度高于后三年。如表3描述的是2011~2013年间不同行业间研发投入的差异。1) 制造业、信息业和商务租赁业是研发投入占比收入5%以上的三个行业。信息业研发投入最多，均值11.84%，行业内不同公司间研发投入的差距较大，标准差为0.1679，是制造业的2倍之多。制造业研发投入平均占比收入5.44%，样本公司间差距较小，整体较为平均。2) 采矿业、批发零售业、仓储业、公共服务业、卫生投入较少，在0.77%~4.2%不等。如表4描述的是2014~2016年间不同行业间研发投入的差异。1) 从整体强度看，制造业、信息业和商务租赁业仍然是研发投入强度在5%以上的行业，信息业研发投入最多，均值10.72%。2) 和2011~2013年间比较，制造业和信息业的研发投入强度降低为4.79%和10.72%，商务租赁业研发投入强度为6.36%，相较于2011~2013年有提高。 解释变量描述性统计结果显示(表5)：1) 非正式层级强度均值为4.59，最小0.69，最大值14.66，标准差3.17，不同样本间董事兼任数量差距较大。2) 非正式层级清晰度均值为0.3344，我国公司董事会中因董事兼任不同的上市公司职位，非正式层级确实存在，地位差异相对合理(基尼系数在0.4~0.6间表示相对合理)。3) 技术独立董事是否处于最高级的均值为0.14，即技术独立董事在因董事兼任数量不同形成的董事会非正式层级中排名第一的比例不超过15%。标准差0.344，差异较大，说明不同公司的技术独立董事的地位相差较大，可能是技术独立董事的社会资源差异造成。4) 董事会规模均值2.12，因董事会规模取董事会人数的自然对数，意味着董事会平均8~9人。 4.2. 相关性分析 表6是2011~2013年间被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量之间的Pearson相关系数表。从表中看出，董事会非正式层级强度与研发投入强度负相关关系不显著(−0.007)，即公司董事兼任其他公司董事、高管数量越多，研发投入强度会越低。董事会非正式层级清晰度与研发投入强度呈正相关(0.171)， Table 1 Variable names and definition 变量名称 变量符合 变量定义 被解释变量 研发投入强度 RDI 研发投入/主营业务收入 解释变量 董事会非正式层级清晰度 Gini G i n i = 2 C O V ( y ， r y ) N y ¯ 调节变量 技术独立董事处于非正式层级最高级 Tec-Ind 最高级为1，否则为0 董事会规模 B_Size 董事会总人数的自然对数 控制变量 独立董事占比 Ind 独立董事人数/董事总人数 企业规模 C_Size 企业期末总资产的自然对数，ln 股权集中度 FSH 前五大股东持股比例 资产负债率 Lev 企业期末负债与总资产的比例 创新环境 Env 2010年《中国区域创新能力报告》排名 表1. 变量名称及定义汇总 Table 2 R&D intensity of descriptive statistics (time RDI N Avg S.D. Min Max R D I ¯ 2011~2013 58 0.0625 0.0887 0.0004 0.5731 R D I ¯ 2014~2016 58 0.0561 0.0839 0 0.6874 表2. 研发投入强度描述性统计结果(时间) Table 3 2011~2013 Descriptive statistics of R&D investment intensity (industry Industry N Avg S.D. Min Max B (采矿业) 1 0.0168 0 0.0168 0.0168 C (制造业) 40 0.0544 0.0606 0.0004 0.2500 F (批发和零售业) 2 0.0402 0.0002 0.0404 0.0404 G (仓储业) 1 0.0077 0 0.0077 0.0077 I (信息业) 10 0.1184 0.1679 0.0099 0.5731 L (商务租赁业) 2 0.0607 0.0844 0.0011 0.1204 N (公共服务业) 1 0.0310 0 0.0310 0.0310 Q (卫生) 1 0.0049 0 0.0049 0.0049 表3. 2011~2013年间研发投入强度描述性统计结果(行业) Table 4 2014~2016 Descriptive statistics of R&D investment intensity (industry Industry N Avg S.D. Min Max B (采矿业) 1 0.0132 0 0.0132 0.0132 C (制造业) 40 0.0479 0.0711 0.0002 0.1914 F (批发和零售业) 2 0.0436 0.0003 0.0388 0.0522 G (仓储业) 1 0.0075 0 0.0075 0.0075 I (信息业) 10 0.1072 0.1556 0.0082 0.6874 L (商务租赁业) 2 0.0636 0.0773 0.0024 0.1290 N (公共服务业) 1 0.0300 0 0.0300 0.0300 Q (卫生) 1 0.0033 0 0.0033 0.0033 表4. 2014~2016年间研发投入强度描述性统计结果(行业) Table 5 Descriptive statistics of the variable N Avg S.D. Min Max TC 58 4.5882 3.1751 0.6931 14.6626 Gini 58 0.3344 0.0809 0.1682 0.4705 Tec-Indep 58 0.1400 0.3440 0 1 Board Size 58 2.1279 0.1678 1.6094 2.5649 表5. 解释变量的描述性统计结果 Table 6 2011~2013 Correlation coefficient of variable RDI Gini Tec-Ind B_Size Ind C_Size FSH_Rat Lev Industry Env RDI 1 Gini 0.171 ** 1 Tec-Ind 0.074 −0.011 1 B_Size −0.086 * −0.324 ** 0.145 * 1 Ind 0.036 0.182 * 0.024 −0.606 * 1 C_Size −0.015 −0.109 −0.094 0.141 −0.112 1 FSH −0.109 0.072 −0.071 −0.160 * 0.150 * 0.029 1 Lev −0.058 −0.006 −0.106 −0.054 0.122 0.378 ** −0.178 ** 1 Industry 0.179 ** −0.170 ** 0.007 0.048 −0.058 0.031 −0.025 −0.049 1 Env −0.086 −0.028 −0.011 0.049 0.04 −0.095 −0.116 0.009 −0.140 1 表6. 2011~2013年间变量相关系数 ** ， * 分别代表在0.01和0.05水平(双尾检验)下显著。 在1%水平上显著。技术独立董事与研发投入强度呈正相关，但不显著，技术独立董事对研发投入的正向作用不明显，可能因为描述性统计时发现，在创业板样本公司中有技术背景的独立董事处于最高级位置的情况较少。同时，董事会规模与研发投入强度之间反向关系，即董事人数越多，会反向影响董事会关于研发投入的决策效率，导致研发投入强度变小，结果在1%水平上显著。 表7是2014~2016年间被解释变量、解释变量、调节变量和控制变量之间的Pearson相关系数表。从表中看出，董事会非正式层级清晰度与研发投入强度呈正相关(0.153)，但并不显著。技术独立董事与研发投入强度呈正相关，但不显著，同样技术独立董事对研发投入的正向作用不明显，可能因为描述性统计时发现，在创业板样本公司中有技术背景的独立董事处于最高级位置的情况较少。同时，董事会规模与研发投入强度之间呈反向，董事人数越多，会降低研发投入的决策效率，进而导致研发投入强度变小，结果仍在1%水平上显著。因2014~2016年间董事会任职差异与研发投入的相关性较低，进行回归没有意义，因此本文最后在进行多元线性回归时采用2011~2013年间的数据。 4.3. 多元线性回归 通过多元线性回归分析(表8)，得出结论： 1) 董事会非正式层级清晰度与研发投入强度正相关，实证结果与假设一致。说明董事在不同公司兼任董事、高管等职位会为自身带来外部的资源，在董事会内部形成隐性地位层级。尤其在创业板上市的公司，有很大一部分公司是技术创新企业，在董事需要作出研发投入决策时，若在短时间内难以达成共识，董事更会依据隐形的层级来作出最终决策。而在高科技企业内部，本身有科技背景的董事，兼任的公司也大多是同类型的公司，隐性的层级会对研发投入的决策带来正向作用。 Table 7 2014~2016 Correlation coefficient of variable RDI Gini Tec-Ind B_Size Ind Com_Size FSH_Rat Lev Industry Env RDI 1 Gini 0.153 1 Tec-Ind 0.061 −0.009 1 B_Size −0.079 * −0.256 ** 0.152 * 1 Ind 0.040 0.169 * 0.018 −0.565 * 1 C_Size −0.010 −0.104 −0.143 0.136 −0.009 1 FSH_Rat −0.007 0.068 −0.088 −0.159 * 0.133 * 0.022 1 Lev −0.021 −0.011 −0.102 −0.043 0.116 0.274 −0.156 * 1 Industry 0.128 −0.183 * 0.004 0.048 −0.032 0.029 −0.015 −0.032 1 Env −0.079 −0.024 −0.009 0.049 0.02 −0.050 −0.111 0.005 −0.090 1 表7. 2014~2016年间变量相关系数 ** ， * 分别代表在0.01和0.05水平(双尾检验)下显著。 Table 8 Regression results of variable 缩写 模型1 模型1-1 模型1-2 Gini 0.141 * (3.421) 0.152 * (3.662) 0.146 * (3.527) Tec−Indep 0.074 (1.52) Tec−Indep*Gini 0.077 (1.61) BoardSize −0.129 ** (2.242) BoardSize*Gini −0.146 ** (2.718) 控制变量 Indep_Ratio 0.036 (1.12) 0.033 (1.09) 0.041 (1.21) Com_Size −0.015 (1.01) −0.018 (1.05) −0.016 (1.02) FirstSH_Ratio −0.109 (2.03) −0.112 (2.10) −0.119 (2.18) Lev −0.058 (1.69) −0.064 (1.72) −0.059 (1.71) Industry 0.179 * (3.165) 0.165 * (3.116) 0.149 * (3.085) Env −0.086 (1.82) −0.086 (1.82) −0.086 (1.82) R 2 0.117 0.108 0.123 调整R 2 0.107 0.058 0.116 F检验值 2.45 2.176 3.218 表8. 模型回归结果 2) 技术独立董事处于非正式层级最高级别时，董事会非正式层级清晰度与企业研发投入正相关关系会增强的假设没有得到验证。可能的原因有：2011~2013年间描述性统计结果发现关于技术独立董事是否处于董事会非正式层级的自变量均值是0.14，也就是说在创业板样本公司中，技术独立董事处于隐形层级第一位的情况并不多，因此假设能得到验证的可能性不大。 3) 董事会规模越大，董事会非正式层级清晰度与企业研发投入正相关关系会减弱，实证结果与假设一致。因为董事会规模的大小在一定程度上会影响董事会决策所受的信息干扰程度。在小规模董事会中，董事人数少，研发投入的决策相对更快；在大规模董事会中，层级清晰度会相对降低，受到来自不同领域董事的意见干扰，在基于较多董事个人认可的主观意见的互动过程中，非正式层级发挥的效率降低。