这篇文章是2010年教育部人文社科基金“中国企业对发达国家直接投资与自主创新能力研究”（10YJC790246）的阶段性成果，也是一篇实证研究的文章。
周煊,程立茹,王皓.技术创新水平越高企业财务绩效越好吗?——基于16年中国制药上市公司专利申请数据的实证研究[J].金融研究,2012(08):166-179.
01 · 背景
经济学家普遍都认同创新是现代社会经济增长的核心，也一直尝试去有效地度量它。最早人们使用R&D指标（研发投入）来进行度量，但是R&D毕竟只是一个单纯的资金投入指标，不太好衡量研发的产出情况。后来，学者们注意到“专利”这个产出指标，并且研究认为，专利申请量比专利授权量更能反映创新水平。
国外关于专利数据和企业绩效的研究从20世纪60年代就开始了，而在我国，利用专利数据探讨技术创新与企业绩效关系的研究是从2008年前后才开始的，并且存在着很多问题。本
文章归纳如下
：
截面数据：
许多样本在同一个时间下的不同数据
时间序列数据：
同
一个样本随时间变化产生的不同数据
面板数据：
截面数据和时间序列数据的综合，即许多样本随时间变化产生的不同数据。
02· 行业选择和研究假设
专利研究应限定在一个行业内或者几个相似的行业中。根据业界以往的研究，在
制药、化学、机械
等行业中，专利通常具有重要的地位（倾向性）。所以，文章选取了专利倾向性最高的
制药行业
作为研究对象。
文章认为，在我国，发明专利衡量了技术创新的研发属性，外观设计衡量了技术创新的市场属性。实用新型在科技含量上不如发明专利，在市场导向性方面不如外观设计。
而在绩效指标的选择上，应选择企业最为关心的财务指标——
产品创收/市场竞争能力和企业盈利能力
，因此文章选取了销售收入、销售收入增长率、主营业务利润率和总资产收益率等财务指标。并且做出如下2个基本假设：
①企业技术创新的
数量
水平越高，企业绩效越好
03 · 研究样本和数据构建
根据
证监会的“行业分类指引”
中的行业代码，确定了C8（医药、生物制品）到C81（医药制造业）中的C8101（化学药品原药制造业）、C8105（化学药品制剂制造业）、C8110（中药材及中成药加工业）的131家医药类上市公司。
根据131家上市公司的公开信息，如主营业务、药品收入比例等，剔除混业经营致使医药行业收入比例不到一半、医药商业收入治理过高、化学药和中药同时生产等三种情况下的不合格样本。
最后保留的62家医药制药上市公司全部从事单一化学药制造或者中药制造的单一业务，且历年自制药品的销售收入和利润占全部收入和利润的80%以上。其中，“化学药组”样本容量35；“中药组”样本容量27。
文章通过62家公司历年上市公司的年报，获得了历年纳入报表范围的母公司名称和子公司名称
（子公司一般是动态变化的）
，以每年纳入报表范围的母公司名称和子公司名称为对象，通过
中国专利信息中心的
专利数据库检索系统
，检索每一个名称下的专利。此外，还通过上市公司的年报记录当年的各项财务指标。
随后，加总合并企业历年的专利数据资料，由于专利存在时滞效应，文章在统计专利数据时不仅核算当年的专利数据，还统计前3年拥有的专利数据。文章认为：4年内申请的专利数据可以比较全面地反映企业的技术创新水平。
04 · 数据分析
文章从积累量和趋势上进行了研判，结论是1995-2010年间，62家上市企业共申请专利6813件，其中发明专利占60.65%、外观设计占33.41%、实用新型只占5.94%。并且，在2003年以后，各类专利申请量都呈现跨越性增长，且发明开始超越外观，呈现稳定的上升态势。
其中，
被解释变量是财务数据度量的企业绩效。
文章认为最能体现产品创收/市场竞争能力的指标是销售收入（sale）和销售收入增长率（salegrowth），最能体现企业盈利能力的指标是主营业务利润率（saleprofit）和总资产收益率（ROA）。限于文章篇幅，文章只报告了销售收入（sale）和总资产收益率（ROA）的结果，销售收入增长率（salegrowth）和主营业务利润率（saleprofit）则用于稳健性检验。
解释变量是企业创新能力（以专利度量）
，发明记为x，实用新型记为y，外观设计记为z，总数记为xyzall。同时引入了二次项来测试是否存在U型曲线效应，还设置了行业的交叉项分析，以便考察行业之间的差异性。在考察技术创新数量和技术创新质量和企业财务绩效关系时，将企业连续4年的三类专利总数作为衡量技术创新数量和质量强度的替代指标。
模型中的控制变量分别是：
总资产（asset，取对数）、资产负债率（debt）、行业虚拟变量（industry，化学药为1，中药为0）、资本密集度（intensity，固定资产与销售收入之比）、所有制类型（state，0-1变量。国有为1，否则为0）、地区变量（area，0-1变量。企业位于东部省份为1，中西部省份取0）。
对每个回归模型，都用3种面板数据方法进行估计，即混合模型（pooling model），固定效应模型（fixed effect），随机效应模型（random effect）。通过Hausman检验结果，报告固定效应模型。文章在固定效应模型的估计过程中使用了组内估计量（within estimator），估计结果和讨论如下：
