第二章 文献综述
第一节 国外学者相关研究
一 R＆D投入绩效的内涵
国外学者对R＆D投入绩效内涵的研究大多集中在R＆D投入绩效的基本含义、影响等方面。
Allen等人（1980）定义了R＆D投入绩效的基本含义。
Papas（1985）、Griliches（1991）研究分析了R＆D活动与生产力的内涵问题。
Gold（1989）定义了R＆D可提供的六大类型的贡献，然后讨论了它们对于评估R＆D投入绩效的影响。
Pisano（1990）研究了实证下的企业R＆D投入绩效的内涵。
Bilderbeek（1999）在绩效控制的背景下，对“R＆D投入绩效衡量”这一主题进行理论考察。
国外学者在早期对R＆D投入绩效的内涵研究比较多样，格式也不尽统一，大多都是从基本内涵入手再逐步深入。
二 影响R＆D投入绩效的因素
国外学者对R＆D投入绩效的影响因素研究主要集中在以下方面：研究人员的素质、发表论文情况、企业自身运营情况、获取R＆D技术的途径、合作机构的经验、R＆D信息的来源、企业创新意识、研发愿景和文化、组织效能、战略定位等。
Allen等人（1980）认为当R＆D项目经理承担主要责任并且将项目与组织的其他部分紧密联系起来时，R＆D技术服务项目表现出更高的绩效。
Bilderbeek（1999）针对荷兰R＆D绩效测量实践进行了实证研究。结果证明，对管理人员的评估在整个测量系统是非常有价值的，能对整个R＆D体系产生积极、正面的影响。
Cohen等人（2002）使用卡内基梅隆调查法和R＆D数据来评估美国制造业“公共”（即大学和政府R＆D实验室）研究对R＆D活动的影响。研究发现，R＆D活动对于少数行业的研发至关重要，重要的是影响到大部分制造业的研发。公共研究既开发了新的研发项目，也有助于完成现有项目。结果还表明，大学研究影响R＆D的关键途径包括发表论文和报告、公共会议、非正式信息的交流和咨询等。
Pradhan（2003）使用DEA-Tobit研究模型研究了1989～1990年公司样本数据。分析结果表明，自由化产生的竞争压力有效地推动了印度制药企业积极开展R＆D活动。企业的经营年限、规模、盈利能力、无形资产、出口导向和对外直接投资等因素被认为是行业创新活动的决定性因素。
Fey等人（2005）主要探讨了外部研发治理模式的选择方式，以及对新思想接受程度和知识创造性使用是如何影响研发绩效的。高级研发绩效被认为是公司从外部（高等学校、R＆D研究机构联盟）获取R＆D信息和公司自身R＆D活动这两个因素之间的相互作用的结果。
Hoang等人（2005）认为多样的合作经验和特定的合作经验有助于提高R＆D投入绩效，但对绩效的影响力正在逐渐减小。
Tsai等人（2005）重点研究了作为R＆D投入绩效的评价指标使用中R＆D产出弹性的两个变量之间的关系。结果表明R＆D生产率与企业规模之间存在近似的“U”形关系，也就是说，公司规模越大，在R＆D投入绩效方面也越具有优势。
Cassiman等人（2006）结合生产力方式和计量方法的可操作性特点，在影响企业的互补性战略中搜索变量，分析内部研究与开发和外部知识获取之间的互补性。研究结果表明，内部研发和外部知识获取是互补性的创新活动，但互补程度取决于公司战略环境的其他因素。研究还确定了R＆D活动对基础研发的依赖——大学和R＆D研究机构是创新过程中信息的主要来源，同时大学和R＆D研究机构也是影响内部研发和外部创新活动之间互补性的重要变量。
Enkel等人（2009）研究的是开放创新意识及其与R＆D的关联性，研究发现开放创新意识有助于企业R＆D投入绩效的提高。研究从战略、组织、行为、知识、法律和商业的角度及其对经济影响等方面积极讨论了开创性创新意识对企业R＆D投入绩效的影响和趋势。
Tripathy等人（2013）通过研究印度制造业R＆D投入绩效影响因素发现，研发愿景、研发方向和研发文化是非常关键的成功因素，对R＆D投入绩效有很大的影响。虽然研发愿景、研发方向和研发文化只是R＆D活动中的短期目标，但印度制造业应该为其规划适当的研发管理战略以实现长期目标，比如快速实现收益和盈利的能力。
Berchicc（2013）研究发现更加依赖于外部R＆D活动的企业具有更好的R＆D创新绩效。适度的R＆D外包能得到更好的创新产出，因为企业的研发能力降低了R＆D外包的负面影响。研究最后通过提出R＆D创新模式，更好地为开放型R＆D知识储备度较高的企业提供进一步开发R＆D边际机会成本。
Tollman等人（2016）强调组织效能是提高R＆D投入绩效的一个关键因素。研究结果证明：生产力的关键驱动力是组织效能，组织效能的定义为组织中个人努力追求其使命的程度。通常来讲，组织效能的有效性取决于个人和团队花费时间、相互沟通的程度和作出决定的方式，公司提高和维持R＆D生产力的方式是通过强化组织效能，同时，公司的R＆D投入绩效取决于其员工的行为。
综观国外学者对R＆D投入绩效影响因素的研究，大多数是以企业为研究对象进行的，得出的结论主要来自主观和客观两个方面。主观因素主要包括研究人员的素质、企业自身经营状况、企业的创新意识和观念等；客观因素主要包括研究合作机构的经验、获取R＆D技术的方式、R＆D信息的来源、市场需求等。
三 R＆D投入绩效评价的方法和模型
国外学者对R＆D投入绩效评价的方法使用分为数据包络模型（DEA）、平衡计分卡法、全生命周期模型、结构方程模型（SEM）、DEA-AHP模型、DEA-Tobit模型、DEA三阶段法、随机前沿模型、网络过程分析法、模糊层次分析法等。
Coccia（2001）研究考察了R＆D系统的公共实验室，并建立了基于k指数R＆D活动测量的数学模型，并从研究实验室的R＆D投入绩效评估相关方法综合获得了金融、科技方面的评分。这种方法是研发管理者和政策制定者与其他研究机构建立的与时间序列相关的绩效指标评价体系，可以作为战略规划的工具，也可用于改进公共研发机构的个人活动和整体绩效。
Pillai等人（2002）提出了一个涵盖R＆D项目整个生命周期的综合绩效指标框架，该框架确定了R＆D项目生命周期每个阶段的关键因素，并通过一个公式将其整合到一起，得出一个综合绩效指数，最后用于评价R＆D项目在其生命周期内的任何时间点的总体绩效。
Chen等人（2004）使用数据包络分析来评估位于台湾新竹科学工业园区的31台计算机和外围设备的R＆D投入绩效。
Bremser等人（2004）将Stage-Gate方法与R＆D管理与平衡计分卡结合起来，建立了一套综合的评价框架来展示企业如何将R＆D资源、R＆D活动和企业的战略目标三者联系起来。
Coccia（2004）的研究使用了Wilks方法进行判别分析，并成功应用于意大利国家研究委员会的200个公共R＆D研究机构。模型中使用大量指标创建了一项宏观输出指数，得到了R＆D投入绩效评分，并得出最终结论：这个模型是研究机构内部决策和提高公共研究机构R＆D研究绩效的有用工具。
Banwet等人（2006）从平衡计分卡法的四个方面（财务、客户、创新和学习、内部业务流程）对政府和企业的R＆D投入绩效进行评估。
Wang（2007）构建了一个跨国生产模型，用于评估总体R＆D活动的相对效率，采用近年来被应用的30个国家的数据和随机前沿法。研究将R＆D资本存量和人力资源作为投入，获得的专利数和出版的学术刊物数作为产出，同时将影响R＆D投入绩效的环境因素也加入其中作为影响因子。他采用了随机前沿法评价了R＆D活动的相对效率。结论表明R＆D投入绩效指标与收入水平呈正相关。
Prajogo等人（2008）使用结构方程建模技术对R＆D部门的研发绩效、产品质量、创新方面进行评估，研究结果显示在R＆D部门实施全面、整合的R＆D制度管理对提高R＆D投入绩效有重大贡献。
Jyoti等人（2008）应用综合的DEA-AHP模型来评估国家研发机构在相对效率方面的表现。结果表明，相对效率的高低不仅取决于R＆D产量，而且取决于R＆D输出的质量。
Lee等人（2009）研究使用数据包络分析来衡量和比较国家R＆D项目的绩效水平，然后运用Mann-Whitney U检验的Kruskal-Wallis检验来比较研发计划的表现，同时还介绍了两种结合变量重要的替代方法——AR模型和集成输出。
Liu（2010）利用DEA两阶段法来评估台湾当局支持的研究机构的研发表现并进行排序。DEA两阶段法可以确定每个有效的研究机构的跨组织和组织内部的具体优势。两阶段的R＆D评估模型将R＆D过程分为技术开发和技术扩散两个阶段，由此将研究机构区分为四类——成功者、市场营销者、创新者和劣势者。
Lee等人（2010）在研究中应用了综合模糊层次分析法和数据包络分析来衡量国家氢能技术开发研发绩效和相对效率。在第一阶段，模糊AHP有效地反映了思想的模糊性；在第二阶段，DEA方法从经济学角度评价了国家在氢能技术开发领域的研发绩效的相对效率。此外，效率得分可以作为政策制定者对于重点研发计划的基础数据。
Tohumcu等人（2010）建立了基于网络过程分析和数据包络分析的方法来评估R＆D项目的绩效。ANP（网络过程分析）被扩展成从区间对比矩阵中获得的区间权重，同时在超效率的DEA模型中，区间权重被定义为评价区域的约束条件，从而得到R＆D项目的绩效排序。超效率DEA模型也被用于修改和处理丢失的数据。
Sun等人（2010）基于模糊层次分析法和模糊TOPSIS理论，提出了基于模糊层次分析法的绩效评估模型和模糊TOPSIS技术，用于帮助R＆D研究人员在主观模糊和模糊的语言环境下进行绩效评估。他们所提出的方法让R＆D活动中决策分析人员能够更好地理解完整的评估过程，并提供更加准确、有效、系统的决策工具。
Hung等人（2013）利用数据包络分析方法对我国台湾地区电信计划进行评估，通过建立结构方程模型，分析团队沟通和团队结构对研发绩效的影响。结果表明，团队沟通与研发绩效高度相关，团队结构对研发绩效没有重大影响，还发现绩效水平较高的研究团队更多侧重于研究策略、R＆D制度管理和激励的结构型研究层面。
Jeon等人（2015）的研究采用了R＆D投入绩效的DEA三阶段模型。该模型由三个因素组成：投入（研发经费投入和研究人员投入）、产出（专利数和论文数）以及成果（技术经济收益、产品销售和节约的成本）。将从投入到产出的效率阶段（阶段1），产出到成果的有效期（阶段2）以及从投入到结果的生产阶段（阶段3）三个因素之间递进转换过程，定义为三个阶段。每个阶段的绩效通过数据包络分析来评价。
国外学者对R＆D投入绩效评价的方法和模型选择上大多采用定量的方式，主要以DEA及其衍生模型、层次分析法、全生命周期模型、网络过程分析法等及这些方法的相互结合，从而对R＆D投入绩效进行评价研究。
四 提升R＆D投入绩效的对策研究
国外学者对提升R＆D投入绩效的对策研究主要分为以下几个方面。
1.外资政策
Bertrand（2009）调查了外资并购对1994～2004年所选公司研究与开发（R＆D）活动的影响。他使用了法国创新型制造企业的财务数据，采用了评分序列相关的差异性评估技术。研究结果发现：外国公司对法国企业的收购会增加研发支出，法国被收购公司的外部和内部研发支出同时上涨；研发部门更多地向本地研究机构提供服务，地方公共研究机构和大学提供服务；内部研发支出的增长有利于基础和应用研究的发展；研发预算的增长不仅得益于公司内部提供的资金，还可以从外部合作伙伴，特别是母公司获得融资。在此研究基础上，他质疑外国的收购行为是否会阻碍被收购公司的研发发展，从而对本国创新体系不利。综上所述：首先，收购带来了资金使用效率的提高，足以抵消整合市场产生的各种成本，推动企业投入更多的研发，收购并不动摇管理者以牺牲研发为代价的短期决策和更多其他金融决策；其次，在技术引进和国外研发成果的推动下，利用国家创新体系的政策优惠，采用收购方式获取目标公司的专业R＆D知识和信息，收购方有更大的概率发展被收购方的创新能力，加强与当地合作伙伴的联系，而不是减少和转移研发资金。
Zahra等人（2008）的研究发现，公司通过国际化经营，可以获得盈利能力大幅度增长的机会，然而，关于国际收购的业务收益研究证据却是与之矛盾的。研究采用组织学习理论框架，提出了国际创业活动对财务业绩的预期影响取决于企业的R＆D技术吸收能力这一观点。通过整理研究全球217家制造业公司的样本数据，发现：公司收购国外企业可以降低国际风险，同时可以用来解释企业盈利能力与收入增长之间的关系。这些结果促使企业高管建立内部研发活动和进一步提高R＆D创新能力，以成功引进和使用从国外市场获得的新技术、新信息。
2.R＆D的税收
Wu（2005）研究了国家研究与发展税收抵免对各州私人研发支出的影响。解释变量包括联邦政府研发补贴、高等教育公共服务和研发目标计划以及其他控制变量。研究结果显示，采用国家R＆D税收抵免政策有效刺激了更多的工业研发支出。此外，国家高等教育服务和研发有针对性的R＆D计划在研发投入的决策中是很重要的。这一政策评估向国家决策者发出了积极的信号，显示出利用研发政策工具促进创新型经济发展的巨大潜力。
Ientile等人（2009）讨论了R＆D税收抵免政策评估提出的各种问题，估算了税收抵免对研发投入的直接影响。他们通过不同的方法和证明假设获得：R＆D税收抵免政策具有有效性。他们还认为，对研发税收抵免的综合评估应包括间接成果的研究，提高评估研究中的统一性和可比性将有助于减少评估与政策设计和实施之间的差距。
Mohnen等人（2009）通过研究发现，1996年，经合组织国家中的12个国家实施了研发税收优惠政策，到2008年增加到了21个国家。大多数国家选择了以制定不同税收层次为基础的税收优惠政策，而不是采用直接的研发税收优惠。他们近期对税收优惠政策的有效性进行了评估，在净福利收益项上显示了一定程度的参数敏感性，但这些参数并不十分精确。在基于税收层次划分的税收激励相关的支付转移或不必要损失往往取决于公司的规模大小，更确切地说取决于实施税收优惠政策前公司的研发水平。报告中还解读了荷兰过去政策变化的成功之处，并模拟了现有荷兰R＆D税收激励计划中各种参数变化及其带来的影响，结果显示，在计划参数中引入边际效益对研发支出的增加影响并不大，而税收优惠政策对小公司比对大公司更为有效。
3.R＆D系统的改革、合作与创新
Yegorov（2009）的研究显示，20世纪80年代后期，苏联是世界科学界最重要的国家之一，这在很大程度上是因为它进行了大量的军事装备研究与生产运用。苏联研发并投入使用了数量众多的基础设施，但缺乏研究成果商业化转化的有效机制。20世纪90年代初和21世纪初，后苏联时代俄罗斯的研发体系转型的主要目标是将科学活动从军事转向民生的重新定位。基于宏观层面的统计数据分析表明，这一尝试并不是特别成功。事实上，大多数新独立国家甚至不能保持原有的科学活动的规模发展。在后苏联国家（在文章中，他们的研究重点对象是俄罗斯和乌克兰），无法继续生产要使用的R＆D资源，因此研发体系的投入未能产生创造财富的且商业上可行的成果。包括俄罗斯和乌克兰在内的所有后苏联时代的国家，不仅需要在研发体系内进行重大改革和转型，而且也需要更广泛的“环境”的重大改变。近年来，研发活动的发展不仅仅取决于总体经济形势本身，也取决于后苏联国家的总体政策。俄罗斯表示要恢复科技活动影响力，而乌克兰的国家科学体系的发展并没有明确的目标。但是，两国面临一些共同的问题——相关研究机构的发展和对行业研发成果的需求激增，科学活动国际化后，知识产权法律保护得到充分普及，科技院校等至关重要研究机构在俄罗斯和乌克兰快速发展。研究还发现，在过去一段时间，研发部门的改革相对平稳缓和，而且不系统，涉及前一个时期的习惯性影响因素和消极的发展因素（例如，老龄化人力的替代水平极低，研究实验室的科学设备大部分过时以及与市场经济无关的体制 ）等加大了改革和创新的阻力，尽管有新技术和持续增长的研发资金支持，两国研发体系转型仍然存在严重问题。
Czarnitzki等人（2007）认为，合作和财政补贴虽然不相同但却是很有效提高R＆D投入绩效的办法，并且作者采用计量经济学模型来分析非政府层面的R＆D和专利活动。研究发现，合作对提高R＆D投入绩效具有积极的作用。在德国，对私人性质的R＆D研究补贴不会对研发和专利产生负面影响，同时合作还带来了额外激励以改善R＆D投入绩效。对芬兰的R＆D活动主体来说，公共资金是研发的重要资金来源，如果没有补贴，R＆D活动主体将减少投入和较少参与研发和专利活动，而那些没有获得补贴的企业如果获得公共资助，则会表现更好。
Jan等人（2006）系统研究中国台湾地区工业研发体系，是由工业企业、政府研发机构、学术机构和大学三部分组成。通过研究中国台湾地区的经验发现，高新技术产业和工业企业的有效互动已经成功地支持了工业的发展，工业技术研究所（ITRI）近几十年来在工业发展中发挥了关键作用。研究综合分析了工业和农业研究所及其主要研发任务的绩效评价方式，对发展中国家有正面、积极的影响。
4.R＆D活动与产学研的结合
Bercovitz和Feldman（2006）阐述了大学在整个R＆D活动创新体系中的作用的框架。研究建立的框架将影响大学知识型创新能力的经济、社会以及政治因素都包含其中，并以能创造经济收益的方式重新利用新知识，从而为经济增长和繁荣做出贡献。他们的目的是建立大学与其他的行业关系并对这个关系在知识型创新体系中的作用进行更深层次的了解。结果表明，注重发展企业内部研发的企业将很大部分的研发资金分配给大学机构，且与大学机构建立了多层次的R＆D合作关系。
Asakawa等人（2010）通过分析日本203个公司的实验室样本来评价R＆D创新政策的影响，同时研究企业开放创新政策和外部合作对研发绩效的影响。结果显示：开放创新政策对企业和当地大学或商业组织之间的合作产生极其显著的影响。结果还显示了开放创新政策如何通过外部合作来提高研发绩效。
Lai和Change（2010）发现面对全球化技术和市场快速转型的挑战，R＆D活动已成为企业进行创新的主要途径之一，只通过减少运营成本已经不足以确保公司的生存。因此，企业必须通过改革和获取R＆D资源以促进组织内的创新。他们研究调查了中国台湾地区机械制造商R＆D机构的企业动机和绩效。研究为了探索动机和绩效之间的关系，对R＆D机构采取两个不同但互补的观点：运营成本经济学（TCE）和资源型理论学（RBT）。这项研究包括管理调查、探讨参与R＆D活动的公司的动机问题，R＆D机构的治理结构类型，治理结构与绩效之间的关系，以及中国台湾地区机械工业研发联盟的动机与绩效之间的关系（TMI）。最终研究的结果表明：TCE和RBT观点下的企业动机与R＆D机构的绩效有显著的正相关关系。然而，其他解释变量，如治理结构类型和企业属性，对TMI研发机构的绩效没有显著影响。
5.企业管理者的意识
Huang和 Sharif（2009）的研究总结了广东、香港、澳门和台湾（HKMT）之间的经济一体化程度。研究结果表明，1999～2003年，四地资助的公司经济活动有助于广东制造业企业的生产力增长。此外，港铁资助的公司在R＆D和创新活动方面的积极性比广东公司要低。最后研究结果表明，广东省受到资助的公司几乎都是由香港公司主导的，与之相关的是企业管理者的意识，并讨论了香港特别行政区和广东省近期的创新政策的实施情况。