摘要：创新投资是制造业企业转型升级、提升核心竞争力的核心驱动力，但其对经营绩效的影响并非简单线性关系，存在显著的区间异质性与门槛特征。本文选取2019年我国A股制造业上市公司年度面板数据，以企业研发资金投入、研发人员投入衡量创新投资水平，以总资产净利率表征企业经营绩效，以企业研发投入强度为门槛变量，运用门槛回归模型实证检验创新投资对制造业企业经营绩效的非线性门槛效应。研究结果表明：制造业企业创新投资对经营绩效存在双重门槛效应，创新投入处于合理区间时，对经营绩效的促进作用最为显著；投入过低难以形成创新赋能效应，投入过高则会产生资源冗余、成本挤占的抑制效应。最后，本文从企业创新资源配置、行业创新引导、政策精准扶持三个层面提出优化建议。

关键词：制造业企业；创新投资；经营绩效；门槛效应；门槛回归模型

制造业是我国实体经济的根基，是推动产业升级、实现经济高质量发展的核心载体。当前，我国制造业正处于从规模扩张向质量提升转型的关键阶段，创新驱动成为制造业突破技术瓶颈、破解产能过剩、提升盈利水平的核心路径。但在产业实践中，制造业企业创新投资与经营绩效呈现出显著的差异化现象，并未形成统一的正向匹配关系。

一方面，部分中小制造企业创新投入不足，研发资金、研发人员配置匮乏，核心技术依赖外部引进，产品同质化严重、附加值低，即便维持稳定的生产经营规模，也难以实现绩效稳步增长，陷入“低创新、低绩效”的发展困境。另一方面，部分大型制造企业盲目扩张创新投入，过度堆砌研发资源，存在研发项目重复、资源配置低效、创新成本过高的问题，高额的创新投入挤占生产运营、市场拓展资金，短期内大幅压缩企业利润空间，出现“高创新、低绩效”的投入悖论。除此之外，大量制造业企业的创新投入绩效呈现区间化特征，创新投入在不同规模、不同强度下，对企业盈利、运营效率的影响效果存在明显差异。

基于此，传统线性研究视角已无法解释制造业企业创新投资与经营绩效的复杂关系。创新投资对经营绩效的影响并非简单的正向或负向线性关联，而是存在临界阈值与区间异质性，即显著的门槛效应。从企业经营逻辑来看，创新活动具有高投入、高风险、长周期的特征，创新资源的边际效用会随投入规模变化发生动态调整：投入低于临界值时，创新积累不足，无法形成技术突破与产品迭代优势，难以拉动绩效提升；投入处于最优区间时，创新资源配置高效，技术创新能够有效优化生产工艺、降低生产成本、提升产品竞争力，显著赋能经营绩效；投入超过临界阈值后，边际收益递减、管理成本激增、资源冗余等问题凸显，创新投入的正向赋能效应被抵消，甚至抑制企业经营绩效增长。

现有研究多聚焦于创新投资对企业绩效的线性影响，较少关注二者的非线性门槛特征，且针对制造业细分行业的精准实证研究较为匮乏。有鉴于此，本文基于创新资源配置理论与边际效用递减理论，采用门槛回归模型，实证检验我国制造业企业创新投资对经营绩效的门槛效应，识别最优创新投入区间，厘清二者的非线性作用机制，为制造业企业精准配置创新资源、提升创新投入回报率、实现创新与绩效协同发展提供理论支撑与实践参考。

一、理论分析与研究假设

（一）创新投资与企业经营绩效的线性关联理论

学术界关于创新投资与企业经营绩效的关联研究已形成丰富成果，但尚未形成统一结论。部分学者认为创新投资对企业绩效具有显著正向促进作用。李涛等（2021）[1]研究指出，制造业企业通过持续的研发资金与人员投入，能够实现技术革新、产品升级与生产效率提升，帮助企业构建差异化竞争优势，扩大市场份额，进而显著提升盈利水平与经营绩效。张敏（2022）[2]认为，创新投入能够优化企业生产要素配置，降低单位生产成本，提升企业核心竞争力，是制造业企业突破发展瓶颈、实现绩效增长的核心动力。

也有学者提出创新投资存在绩效滞后效应与抑制效应。王浩宇（2020）[3]研究发现，制造业创新研发周期长、不确定性高，短期创新投入会大幅增加企业运营成本，挤占经营性现金流，对当期经营绩效产生负向冲击。刘思琪（2023）[4]指出，盲目扩张创新投入会导致企业资源分散、管理效率下降，研发资源冗余会显著降低创新投入回报率，弱化创新对绩效的赋能作用。

综合现有研究可以发现，创新投资与制造业企业经营绩效并非简单的线性关系，正向促进与负向抑制效应在不同投入规模下交替存在，这也预示二者之间存在显著的非线性门槛特征，单一线性模型无法精准刻画二者的作用关系。

（二）创新投资对经营绩效的门槛作用机制

基于资源基础观与边际效用递减理论，制造业企业创新投资对经营绩效的影响存在明显的区间异质性，以创新投入强度为核心门槛变量，可划分为三个作用区间。

1. 低创新投入区间。当企业创新投入强度低于第一门槛值时，企业研发资金、研发人员投入规模较小，创新活动仅停留在浅层技术改良、工艺微调层面，无法实现核心技术突破与产品创新。此时创新资源投入的边际收益极低，难以形成差异化竞争优势，无法有效拉动企业营收与利润增长，创新投资对经营绩效的促进作用微弱，甚至因少量创新投入增加运营成本，轻微抑制绩效提升。

2. 适度创新投入区间。当企业创新投入强度跨越第一门槛值、处于双门槛区间内时，创新资源配置趋于合理，研发投入能够精准对接企业生产升级、产品迭代需求，企业逐步实现核心技术自主可控，生产效率、产品附加值、市场竞争力显著提升。此时创新投入的边际收益达到峰值，能够有效对冲创新研发成本，持续推动企业营收增长、盈利能力提升，对经营绩效呈现显著的正向促进效应。

3. 高创新投入区间。当企业创新投入强度突破第二门槛值后，创新资源投入过度扩张，出现边际收益递减现象。一方面，大量研发资金长期占用、研发人员冗余、研发项目重复投入，大幅增加企业管理成本与财务压力；另一方面，过度创新会导致企业资源分散，忽视主营业务优化与市场运营，同时创新研发的不确定性风险加剧，研发失败概率提升，最终导致创新投入的正向赋能效应弱化甚至消失，对经营绩效的促进作用显著下降，甚至产生负向抑制效果。

基于上述理论机制分析，本文提出研究假设：H：制造业企业创新投资对经营绩效存在显著的双重门槛效应，不同创新投入区间对经营绩效的影响效果存在显著差异。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2019年我国A股制造业上市公司为研究样本，遵循学术研究通用样本筛选原则，剔除ST、*ST财务异常企业、数据严重缺失企业、上市不足一年的企业，最终得到1892家制造业上市公司的年度有效观测数据。所有企业微观数据均来源于国泰安CSMAR数据库、东方财富Choice数据库，行业分类依据证监会2012年制造业行业分类标准，数据处理与实证分析采用Stata16.0软件完成。

（二）变量设定

1. 被解释变量：经营绩效（ROA）。参考现有制造业企业绩效研究通用指标，本文选取总资产净利率（ROA）衡量企业经营绩效，该指标能够综合反映企业资产盈利效率与整体经营水平，规避了单一营收、净利润指标的片面性，数据稳定性与真实性更强。计算公式为：总资产净利率=净利润/平均总资产×100%。

2. 解释变量：创新投资（RD）。本文从资金投入维度衡量企业创新投资水平，选取企业研发支出总额占营业收入的比值（研发投入强度）作为核心解释变量，精准反映企业创新资源投入的相对规模与重视程度，契合制造业企业创新投入的核心特征。

3. 门槛变量：创新投入强度（RD）。选取与解释变量一致的研发投入强度作为门槛变量，用于识别创新投资影响经营绩效的临界阈值，检验不同投入区间的异质性影响。

4. 控制变量。为规避其他因素对实证结果的干扰，借鉴已有研究成果，选取企业规模（SIZE）、企业年龄（AGE）、资产负债率（LEV）、营业收入增长率（GROW）、股权集中度（TOP1）作为控制变量，全面控制企业个体特征、财务状况、成长能力与治理结构的影响。其中：企业规模以企业总资产对数衡量；企业年龄以企业成立年限衡量；资产负债率=总负债/总资产；营业收入增长率=（本年营收-上年营收）/上年营收；股权集中度以第一大股东持股比例衡量。

（三）计量方法设定

本文核心研究目标是检验创新投资对制造业企业经营绩效的非线性门槛效应，因此采用Hansen（1999）[5]提出的静态面板门槛回归模型，该模型能够有效识别变量之间的非线性区间关系，精准测算门槛临界值，规避人为分组的主观偏差。

基于前文理论假设，本文构建双重门槛回归模型如下：

ROA=β+βRD·I(RD≤γ)+βRD·I(γ<RD≤γ)+βRD·I(RD>γ)+ΣβControl+μ+ε

其中，ROA为企业i的经营绩效，RD为企业创新投资强度，γ、γ为双重门槛临界值，I(·)为指示函数，满足括号内条件时取值为1，否则为0；Control为各控制变量，μ为个体固定效应，ε为随机扰动项，β为各变量回归系数。

三、计量结果与分析

（一）描述性统计

为明确各变量的数据分布特征，规避极端值对实证结果的干扰，本文对所有变量进行1%水平的缩尾处理，各核心变量描述性统计结果如表1所示。

由表1可知，2019年我国制造业上市公司总资产净利率（ROA）均值为0.048，整体盈利水平稳健，但最大值与最小值差距较大，说明制造业企业经营绩效分化明显；创新投入强度（RD）均值为0.045，即样本企业平均研发投入占营收比重为4.5%，符合制造业行业创新投入特征，但其标准差为0.038，表明不同企业创新投入力度差异显著，部分企业创新投入严重不足，部分企业投入规模偏高，为门槛效应的存在提供了数据支撑。各控制变量数据分布合理，无极端异常值，样本数据具备良好的实证有效性。

（二）门槛效应检验与门槛值确定

本文首先通过自举抽样法（Bootstrap）反复抽样300次，对单一门槛、双重门槛、三重门槛效应进行显著性检验，确定最优门槛数量，检验结果如表2所示。

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

由表2检验结果可知，单一门槛效应在1%水平下显著，双重门槛效应在5%水平下显著，三重门槛效应未通过显著性检验。因此，本文研究模型最优门槛数量为双重门槛，验证了创新投资对制造业企业经营绩效存在两段区间的非线性影响，前文研究假设成立。

进一步测算双重门槛的具体临界值，结果如表3所示。第一门槛值γ=0.023，第二门槛值γ=0.086，即创新投入强度2.3%和8.6%为两个临界阈值，可将样本企业划分为低投入区间（RD≤2.3%）、适度投入区间（2.3%<RD≤8.6%）、高投入区间（RD>8.6%）三个组别。

（三）门槛回归结果与分析

基于确定的双重门槛值，本文对模型进行回归分析，最终门槛回归结果如表4所示。

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

根据表4回归结果，结合三个创新投入区间，具体分析如下：

1. 低创新投入区间（RD≤2.3%）。此区间内创新投资对经营绩效的回归系数为0.125，在10%水平下显著为正。说明当企业创新投入强度低于2.3%时，创新投入对绩效存在微弱的促进作用。此时企业创新投入规模较小，仅能满足基础技术升级需求，虽能小幅优化生产经营效率，但无法形成核心创新优势，边际赋能效应较弱，对经营绩效的提升效果有限。

2. 适度创新投入区间（2.3%<RD≤8.6%）。此区间内回归系数为0.482，在1%水平下显著为正，系数远高于另外两个区间。表明当创新投入强度处于2.3%-8.6%的最优区间时，创新投资对制造业企业经营绩效的正向促进作用达到峰值。该区间下企业创新资源配置精准高效，研发投入能够有效转化为技术优势、产品优势和市场优势，大幅提升企业盈利水平与经营质量，创新投入的性价比与回报率最高。

3. 高创新投入区间（RD>8.6%）。此区间内回归系数为0.196，在5%水平下显著为正，系数相较于适度区间大幅下降。说明当创新投入强度超过8.6%后，创新对绩效的促进效应显著弱化。此时企业创新投入过度扩张，资源冗余、成本过高、研发风险加剧等问题凸显，创新边际收益快速递减，大量创新资源无法有效转化为经营效益，导致创新赋能绩效的能力大幅下降，出现“高投入、低增效”的现象。

从控制变量来看，企业规模、成长能力、股权集中度均显著正向影响经营绩效，说明企业规模越大、成长速度越快、股权结构越集中，企业经营稳定性与盈利水平越高；资产负债率显著负向影响经营绩效，过高的财务杠杆会增加企业财务风险，抑制绩效提升，符合企业经营基本逻辑。整体模型拟合度良好，实证结果真实可靠。

四、结论及建议

（一）研究结论

本文以2019年A股制造业上市公司为研究样本，基于双重门槛模型实证检验了创新投资对企业经营绩效的非线性门槛效应，主要得出以下结论：第一，制造业企业创新投资对经营绩效存在显著的双重门槛效应，二者并非简单线性关系，而是呈现“弱促进-强促进-弱促进”的区间非线性特征；第二，创新投入强度的两个临界门槛值为2.3%和8.6%，2.3%-8.6%为制造业企业创新投入的最优区间，该区间内创新资源配置效率最高，对经营绩效的赋能效果最优；第三，创新投入过低无法形成核心创新优势，绩效提升效果微弱，创新投入过高会引发资源冗余、边际收益递减，显著弱化创新的绩效赋能效应。

（二）对策建议

基于上述研究结论，为优化制造业企业创新资源配置、破解创新投入绩效悖论、实现创新与经营绩效协同提升，本文从企业、行业、政策三个层面提出针对性建议。

1. 企业层面：精准把控创新投入区间，优化资源配置效率。制造业企业应摒弃“创新投入越多越好”的误区，结合自身经营规模、发展阶段，将研发投入强度控制在2.3%-8.6%的最优区间。中小型制造企业普遍存在创新投入不足的问题，应适度加大研发资金与人员投入，突破技术瓶颈，培育核心竞争力；大型制造企业需严控过度创新，精简冗余研发项目，优化创新资源配置，聚焦核心技术研发，降低创新成本与研发风险，提升创新投入回报率。同时，企业应建立创新投入绩效评估机制，动态调整创新投入规模，实现创新资源精准赋能经营绩效。

2. 行业层面：搭建行业创新共享平台，引导差异化创新布局。制造业行业协会应充分发挥统筹引导作用，梳理行业最优创新投入标准，针对不同规模、不同细分领域企业发布创新投入指导区间。搭建行业技术共享、成果转化平台，降低中小企业创新研发成本，解决创新投入不足、创新效率低下的问题；同时规范行业创新秩序，避免头部企业盲目扎堆高端研发、重复投入，减少行业创新资源浪费，推动全行业创新资源高效配置，整体提升制造业行业创新绩效水平。

3. 政策层面：实施精准化创新扶持政策，完善创新激励机制。政府及监管部门应摒弃一刀切的创新扶持政策，基于企业创新投入区间实施差异化扶持。对创新投入低于2.3%的低创新企业，加大研发补贴、税收优惠力度，引导企业重视创新研发，补齐创新短板；对创新投入处于最优区间的企业，持续给予政策支持，鼓励企业深耕核心技术，巩固创新优势；对过度创新、资源冗余的企业，加强政策引导与规范，督促企业优化创新结构，提升创新质量。同时完善制造业知识产权保护体系、技术成果转化体系，降低企业创新风险，为创新赋能企业绩效提供良好的市场环境。