刘 璐
（上海师范大学 商学院，上海 200234）
国家“十四五”规划中进一步强调要以创新驱动经济高质量发展，加快建设创新型国家，不断强化企业的创新主体地位。企业是推动创新的生力军，如何提高企业创新的效率和效果已成为学术界和实务界关注的热点话题。研发是企业创新的源泉和实现技术进步的主要手段，是企业在激烈的市场竞争中获取并保持竞争优势的重要前提。
关于研发投入与创新成果产出的关系，相关的研究表明，研发支出与专利产出之间显著正相关（Pakes和Griliches，1980）[1]。徐欣和唐清泉（2012）[2]也证实了企业研发投入越多，专利产出的数量越大。朱平芳和徐伟民（2003）[3]、胡元木（2012）[4]的研究发现，研发投入的增加并不一定会带来创新成果产出水平的提升，关键在于提高研发投入和产出的质量和效率。
关于研发投入对企业经营业绩的影响，相关的研究表明研发投入并不是越多越好，由于资源配置和利用效率的不同，即使投入相同的资源，对创新能力的提高作用也不尽相同，给企业带来的业绩提升作用也存在差异（Hitt等，1991）[5]。关于研发投入对企业市场价值和市场认同度的影响，从投资者角度看，Doukas和Switzer（1992）[6]的研究表明，投资者会对企业增加研发投入的信息产生积极的反应，为企业在资本市场上带来超额股票回报；
而Chan等（2001）[7]发现，只有研发强度相对较高的高科技公司，增加研发投入的信息才能带来积极的市场反应。
从分析师这一资本市场上重要的信息中介的角度来看，一方面，分析师倾向于跟踪研发投入水平较高的公司，因为这类公司通常具有较为乐观的前景，投资者对其信息需求也较大。徐欣和唐清泉（2010）[8]的研究证实，企业研发投入或产出水平越高，分析师跟踪相应会越多，并且分析师更关注企业的发明专利以及专利的增量。然而Previts等（1994）[9]却认为分析师偏好盈余相对平滑的公司，由于研发的不确定性和复杂性以及信息的不对称，对于研发信息的分析会加大分析师预测失误和推荐出错的概率。
总结研发活动所产生的经济效益的相关研究，可以看出虽然相关文献从各个方面考察了研发投入给企业带来的经济效益，但是得出的结论不尽相同，这从一定程度上表明，研发活动对企业经济效益的正向影响可能并不是绝对的，在研发投入量之外还存在其他因素导致了研发投资与其所产生的经济效益之间关系的差异，因此相同的研发投入可能会产生不同的经济效益。
本文认为，研发投入可以从两方面进行衡量：研发投入的量与研发投入的模式。研发投入量越高并不绝对意味着所产生的经济效益越好，还需要考虑研发的投入模式，这种研发投入模式是指研发资金的投入方式，衡量的是研发投入的一种时间序列上的特征，例如研发所需的全部资金是一次性地投入还是持续平稳地进行投入，代表了企业对研发项目是否具有长期的清晰的计划、良好的管理，以及研发投入是否能够被有效地利用（任海云，2011）[10]。
本文在已有的关于研发投入相关研究的基础上，以沪深两市2009-2017年间有连续的研发投入的上市公司为样本，探究研发投入持续性这一研发在时间序列上的投入模式是否存在以及对企业产生的经济后果，是否会为企业带来经济效益，创造竞争优势，从而促进企业经营业绩的提高，并且这种持续性研发投入所带来的价值能否得到市场的认同。
企业研发活动具有重要的战略性意义。研发活动的特征也决定了持续性的研发投入的必要性和重要性：首先，研发活动通常是一个长期性、持续性、积累性的投资过程，其产生的收益在短期内很难加以准确的衡量，一旦停止对新技术的后续投资，前期投资也往往会报废（卢馨等，2013）[11]。其次，研发活动具有较高的风险，研发活动的产出具有较大的不确定性，研发成功率较低，很大一部分原因是企业在研发决策和管理环节上的缺陷（Hoskisson和Hitt，1988）[12]。第三，创新过程形成的“知识”难以存储并且商业化过程时间较长（Hall，2002）[13]。这一特征意味着研发活动需要大量的资金保证和长期持续性的投入，任何投入的中断所造成的研发人员的流失都会最终给企业带来无法挽回的损失。第四，研发活动具有很高的信息不对称（H a ll，2002）[13]，外部投资者很难获得研发相关的信息，同时很难监督研发人员的努力水平，加大了外部投资者评估研发项目优劣的难度，容易引发投资者逆向选择的问题和由于委托代理问题导致的管理层道德风险。最后，研发活动具有阶段性，不同阶段的成本和收益并不是等量增加的，研发投入达到一定的数量才能带来业绩的同比例提升（戴小勇和成力为，2013）[14]。由此看来，持续性的研发投入模式有利于降低甚至规避高昂的调整成本，确保企业研发项目按照计划顺利实施，有助于企业获得理想的创新产出，为企业带来更大的竞争优势，创造更好的竞争绩效（吴淑娥等，2016）[15]。
持续性的研发投入能够提高研发活动给企业带来的经济效益。首先，从公司治理的角度来看，以往的文献认为公司治理机制与研发投入相关（冯福根和温军，2008[16]；
张兆国等，2014[17]）。根据委托代理理论，管理者与股东的目标利益函数不同，这导致了二者对于研发的决策存在差异，而合理的公司治理机制能够对管理者的研发行为产生有效地监督和激励作用，缓解委托代理问题，协调管理者和股东的利益（唐清泉和易翠，2010）[18]，促使管理者从提升公司长期价值的角度出发对研发活动进行有效的决策和管理，实现公司的长远发展（任海云，2011）[10]。从信号传递的角度来看，高持续性的研发投入作为一种信号，传递出企业对研发活动顺利进行的决心和信心，对研发成果的市场前景具有乐观预期，表明了这种研发投入模式向市场传递了关于研发的增量信息，缓解了信息不对称，有利于投资者掌握关于研发进展和前景的更全面的信息，帮助其正确地认识企业研发活动的价值（韩鹏和岳园园，2016[19]；
程新生等，2020[20]）。
基于上述分析，本文认为研发投入模式能够对企业研发活动所带来的经济后果产生相应的影响，研发投入所产生的经济效益最直观的反映之一就是创新成果的产出。较高的研发投入持续性意味着企业研发项目进展较为顺利，并且管理者对企业研发活动具有清晰的计划并能够进行有效的管理，意味着研发投入的利用效率较高，其成果的产出能力较强。因此，本文提出假设H1：
假设H1：在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发活动带来的创新成果产出越多。
持续性的研发投入能使企业提供具有更高的技术含量和消费者认可度的产品，为企业带来更高的溢价，使企业取得更大的盈利空间，从而提高企业的盈利能力。因此，本文提出假设H2：
假设H2：在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发活动对企业经营业绩的提升作用越大。
研发投入能够影响市场参与者对企业的经营预期，最终使企业在市场上获取更大的竞争优势，投资者看好企业未来的发展前景，对企业未来发展能力具有良好的预期，企业价值得到提升，企业在资本市场上的认同度得以提高。因此，本文提出假设H3：
假设H3：在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发活动对企业市场认同度的提升作用越大，企业的市场价值越高。
（一）样本选择与数据来源
本文选取2009-2017年在沪深上市的公司为研究对象，并对这些公司进行了以下的筛选：首先，剔除2009-2017年间至少一年没有研发投入数据的上市公司。本文关注的问题之一是研发投入的持续性，需要连续年度的研发数据计算研发投入的持续性系数。其次，剔除研发投入在上一年度销售收入占比低于0.5%的企业。本文研究的是研发投入的模式对企业所产生的经济效益，因此将研究对象集中在研发活动重要程度以及研发强度相对较高的企业，以研发投入占上一年度销售收入的0.5%为界限，剔除研发投入没有达到该要求的上市公司。最后，剔除了企业专利、财务、股票市场等相关数据缺失的企业。经过上述样本筛选程序，最终得到的样本公司为356家。本文所用到的研发投入相关数据来源于同花顺，公司的财务数据、股票市场交易数据、专利数据等基本数据来自于国泰安数据库。
（二）研究变量与模型设计
1.研发投入持续性的衡量。本文关注的主要问题是研发投入的持续性。持续性这一名词主要出现在会计盈余研究领域，是衡量企业盈余质量的重要标准，代表了当期盈余对未来盈余的预测能力，较高的预测能力代表着较好的盈余持续性（Sloan，1996）[21]，意味着企业拥有较为平稳的盈余状况和较高的经营管理质量（肖华和张国清，2013）[22]，并且作为决策有用的信息，是外部投资者进行投资决策的重要参考。以往文献对于会计盈余持续性的计量大多运用线性回归模型，在这种模型中，回归系数越大，会计盈余的持续性越高，即当期的会计盈余对未来期间会计盈余的预测能力越强（Sloan，1996）[21]。本文借鉴了这种关于会计盈余持续性的定义和计量方法，使用“研发投入持续性”这一研发投入方式的特征，作为研发投入在时间序列模式上的衡量。本文所探讨的研发投入持续性可以从两个角度来理解：一是研发投入非预期部分对下一期研发投入的影响，即当期研发投入非预期变化成为未来各期研发投入的永久性部分的程度；
二是当期研发投入水平对未来研发投入水平的预测能力，即企业的外部投资者、信息中介等利益相关者利用当期研发投入，预测未来研发投入的能力。对研发投入的持续性采用模型（1）进行计量：
其中，由于计算研发投入持续性需要用到下一年的研发投入水平，因此这里的t的取值范围为2009-2016年。RDIt是当期研发投入与上一年度销售收入的比值。回归系数β1即为研发投入的持续性系数，β1的值越大，表明研发投入的持续性越强，即当期的研发投入对未来期间研发投入的预测能力越强，本期未预期的研发投入成为研发投入序列中一个永久部分的程度越高。如果研发投入持续性这一研发活动在时间序列上的投入模式是存在的，那么模型（1）中的研发投入持续性系数β1应该显著为正。
2.研发投入持续性的经济效益。本文所研究的研发投入的持续性更多的是衡量研发投入模式以及研发投入的质量和效率，其经济效益的产出可能会有两种途径：一是直接产生相应的经济效益，即研发投入的持续性不受研发投入水平的影响；
二是通过调节研发投入水平与经济后果之间的关系间接带来经济效益。本文采用两种模型分别检验研发投入持续性所产生的经济效益。
第一种模型是检验研发投入持续性所产生的直接效应。将研发投入的持续性作为自变量，相应的经济效益包括创新成果产出、企业的经营业绩、市场价值和市场认同度作为因变量。第二种模型是检验研发投入持续性所产生的间接效应。研发投入持续性作为调节变量对研发投入水平与其所产生的经济后果之间的关系进行调节，主要的自变量相应地变为研发投入水平与研发投入持续性的交乘项。
具体来说，根据H1，本文分别采用模型（2）和（3）检验研发投入持续性对创新成果产出的直接影响和间接调节效应：
其中，P AT代表企业的创新成果产出，这里选用企业发明专利的申请数量作为企业研发项目创新成果产出水平的衡量指标。专利作为创新活动的直接产出，通常用来评价企业的创新能力。专利成果包括发明专利、外观设计专利和实用新型专利三类，其中发明专利创新成分最高（徐欣和唐清泉，2012）[2]，就能够更好代表企业的实质性创新成果。本文用发明专利来衡量企业创新成果产出，企业提交申请的发明专利数量越多，表明其创新成果产出越丰厚。主要的自变量BETA代表企业研发投入持续性，即根据模型（1）所估计出的持续性系数β1。公司创新成果、经营业绩以及市场价值除了受到研发投入持续性的影响以外，还会受到公司其他基本层面的因素的影响。本文将企业研发投入水平（RDI）、企业规模（SIZE）、资本结构（LEV）、第一大股东是否为国有股（SOE）、企业年龄（AGE）作为控制变量（任海云，2011）[10]。由于通过模型（1）计算出的研发投入持续性系数对于每家公司在整个样本期间只有一个值，而对于经济效益衡量指标和部分控制变量，每家公司每一年都有不同的数值，因此本文将因变量和控制变量取样本期间的均值作为代理变量。对于研发投入持续性对创新成果产出直接影响的检验模型（2），本文主要关注的是回归系数α1。根据H1，如果研发投入的持续性越高，企业创新成果产出越多，那么模型（2）中的回归系数α1应该显著为正。对于研发投入持续性对研发投入水平与创新成果产出之间关系的间接影响的检验模型（3）中，RDI×BETA是主要自变量，即研发投入水平和研发投入持续性的交乘项。其他变量的定义和计量方法同上。对于模型（3），本文主要关注的是回归系数θ1，根据H1，如果在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发活动所带来的创新成果产出越多，那么模型（3）中的回归系数θ1应显著为正。
对于H2，本文分别采用模型（4）和（5）检验研发投入持续性对企业经营业绩的直接影响和间接调节效应：
其中，GP M代表企业的经营业绩，本文选取了销售毛利率这个指标作为因变量，检验企业研发投入的持续性对企业经营业绩的影响。由于研发主要影响的是企业的主要产品的销售和获利能力，因此销售毛利率能够较好地衡量研发活动对企业经营业绩的影响。其他变量的定义和计量方法同上。对于研发投入持续性对经营业绩直接影响的检验模型（4），本文主要关注的是回归系数α1。根据H2，如果研发投入的持续性越高，企业经营业绩越好，那么模型（4）中的回归系数α1应该显著为正。对于研发投入持续性对研发投入水平带来的经营业绩提升作用的间接影响的检验模型（5），本文主要关注的是回归系数θ1，根据H2，如果在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发活动对企业经营业绩的提升作用越大，那么模型（5）中的回归系数θ1应该显著为正。
对于H3，本文分别采用模型（6）和（7）检验研发投入持续性对企业市场价值和市场认同度的直接影响和间接调节效应：
其中，FCV代表企业的市场价值和市场认同度，本文选用托宾q值（TQ）和分析师关注度（ANA）这两个指标来衡量研发活动所产生的资本市场层面的经济效益。托宾q是指企业的资本在股票市场上的市场价值与其重置成本的比率。托宾q的值越高，表明投资者看好企业未来的发展前景，企业在资本市场上获得了更高的价值。而分析师关注度则是从机构投资者角度衡量公司在资本市场上的价值和市场认同度，本文选用跟踪该公司的分析师数量来衡量分析师的关注度。一般来说，分析师需要权衡相关的收益和成本来决定是否跟踪一家企业，经营业绩较好、发展前景较为乐观的公司更容易受到分析师的关注，分析师跟踪会更多。其他变量的定义和计量方法同上。对于研发投入持续性对企业市场价值和市场认同度直接影响的检验模型（6），本文主要关注的是回归系数α1。根据H3，如果研发投入的持续性越高，企业的市场价值和市场认同度越高，那么模型（6）中的回归系数α1应该显著为正。对于研发投入持续性对研发投入水平带来的企业市场价值和市场认同度提升作用的间接影响的检验模型（7），本文主要关注的是回归系数θ1，根据H3，如果在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，研发对企业市场价值和市场认同度的提升作用越大，那么模型（7）中的回归系数θ1应该显著为正。
表1列示了本文用到的各个变量的定义和衡量方式。
表1 变量定义和衡量方式
（一）描述性统计
图1展示了样本公司的研发投入平均水平的年度分布情况。从图1中可以看出，除了2010年以外，其他年度研发投入水平相对来说差异不大，基本保持在4%～6%之间，并且样本公司的研发投入水平基本呈现逐年递增的趋势，说明总体上样本公司研发投入水平在这9年间变动不大，相对来说较为平稳，而且有增加的趋势。
图1 样本公司的研发投入平均水平的年度分布情况
表2列示了样本公司的数量和研发投入水平的行业分布情况。从表2中各行业样本公司数量的分布可以看出，样本公司较多地分布在计算机、通信和其他电子设备制造业（C39）、医药制造业（C27）以及电气机械及器材制造业（C38）等行业。
表2 样本公司的数量和研发投入水平的行业分布情况
从研发投入水平的行业分布可以看出，黑色金属冶炼及压延加工业（C31）、信息传输、软件与信息技术服务业（I）、仪器仪表制造业（C40）计算机、通信和其他电子设备制造业（C39）以及电气机械及器材制造业（C38）等行业的研发投入水平较高，这些行业大多属于高新技术产业或对技术要求较高的制造业，因此需要大量的研发投入和高强度的研发活动。
表3展示了本文主要变量的描述性统计，其中分析师跟踪数量（ANA）、发明专利申请数量（P AT）以及公司年龄（AGE）列示的是进行自然对数转换前的绝对数量。从表中可以看出，用模型（1）估计出的每家样本公司在2009-2017年这9年间的研发投入的持续性系数β1的均值为0.34，在1%的统计水平下显著为正，说明研发投入持续性这一现象是存在的，这也为后续考察研发投入持续性的经济效益提供了支持。样本公司在样本期间的研发投入平均水平（RDI）约为5.40%，基本达到了国际上认为的具备竞争力的标准5%（唐清泉和易翠，2010）[18]，但是中位数只有3.98%，说明能够达到该标准的公司还是少数，中国上市公司的研发投入强度需要提高。并且样本公司研发投入最低的只占销售收入的0.84%，而最高的公司研发投入能够达到销售收入的90%以上，说明样本公司间研发投入水平存在较大的差异。从因变量经济效益的描述性统计中可以看出，样本公司间的销售毛利率、托宾q值、分析师跟踪水平以及专利申请数量离散程度都较大，特别是托宾q值、分析师跟踪数量和专利申请数量，这是因为公司的市场价值和创新成果的产出较多地依赖公司所在的行业。对于不同的行业，公司的市场价值和创新成果产出差异较大。因此不同行业的托宾q值、分析师跟踪数量和专利申请数量差异悬殊是正常的现象，本文也在回归模型中对行业变量进行了控制，来体现这种行业间的差异。
表3 变量的描述性统计
（二）回归结果分析
1.研发投入持续性对创新成果产出的影响。表4列示了模型（2）与模型（3）的回归结果，即研发投入持续性对创新成果产出的影响的回归分析。列（1）是不加入研发投入持续性，单纯考察研发投入水平对创新成果产出的影响，结果表明，研发投入水平对企业专利申请数量没有显著影响（RDI=0.95，t=0.64），研发支出对企业创新成果产出没有显著的促进作用，这与胡元木（2012）[5]的研究结论相似。列（2）是模型（2）的回归结果，即研发投入持续性对创新成果产出的直接影响，可以看到，研发投入持续性BETA的系数为-0.02（t=-0.11），这个值不具有统计上的显著性，说明研发投入持续性对企业的创新成果产出不具有显著的直接影响。列（3）列示了模型（3）的回归结果，即研发投入持续性对创新成果产出的间接调节效应，交乘项RDI×BETA的系数为8.12，t值为2.23，在5%的统计水平下显著为正，说明研发投入持续性对研发活动的创新成果产出具有显著的正向调节作用，也就是说，在一定的研发投入水平下，研发投入持续性越高，研发活动带来的创新成果产出越多，这个结果支持了本文的H1。
表4 模型（2）与模型（3）的回归结果
2.研发投入持续性对企业经营业绩的影响。表5列示了模型（4）与模型（5）的回归结果，即研发投入持续性对企业经营业绩影响的回归分析。列（1）是研发投入水平对企业经营业绩的影响，从表中可以看出，研发投入水平与企业经营业绩之间存在显著正相关关系（R D I=0.41，t=3.87，在1%的水平下显著为正），这表明，研发投入水平对企业经营业绩具有显著的提升作用，这个结果支持了罗婷等（2009）[23]的研究结论。列（2）是模型（4）的回归结果，即研发投入持续性对企业经营业绩的直接影响，研发投入持续性BETA的系数为不具有统计上的显著性（t=0.30），这个结果不支持研发投入持续性对企业经营业绩具有显著的直接影响。列（3）展示了模型（5）的回归结果，即研发投入持续性对企业经营业绩的间接调节效应，交乘项R D I×BETA的系数为1.32，t值为5.25，在1%的统计水平下显著为正，说明研发投入持续性对研发活动与企业经营业绩之间的正相关关系具有显著的正向调节作用，此结果支持了本文的H2，即在一定的研发投入水平下，研发投入持续性越高，研发活动对企业经营业绩的提升作用越大。
表5 模型（4）与模型（5）的回归结果
3.研发投入持续性对企业市场价值和市场认同度的影响。表6列示了模型（6）与模型（7）的回归结果，即研发投入持续性对企业市场价值和市场认同度的影响的回归分析。本文从两个方面考察研发投入持续性与企业市场价值和市场认同度之间的关系，企业的托宾q值（TQ）和分析师跟踪数量（ANA）。其中，表6的列（1）-（3）展示了研发投入的水平和持续性与企业的托宾q值之间的关系，列（4）-（6）列示了研发投入的水平和持续性对分析师跟踪数量的影响。列（1）和列（4）的结果表明，研发投入水平与企业市场价值和市场认同度之间存在正相关关系，研发投入水平越高，企业的托宾q值越大（R D I=4.25，t=4.69），分析师关注度也越高（R D I=0.93，t=1.79），这一结果与罗婷等（2009）[23]以及徐欣和唐清泉（2010）[8]的研究结论相同。列（2）和列（5）是模型（6）的回归结果，即研发投入持续性对企业市场价值和市场认同度的直接影响，可以看到，当因变量分别为托宾q和分析师跟踪数量时，研发投入持续性BETA的系数都不具有统计上的显著性（相应的t值分别为-1.32和-0.07），说明研发投入持续性对企业的市场价值和市场认同度不具有显著的直接影响。列（3）和列（6）列示了模型（7）的回归结果，即研发投入持续性对企业的市场价值和市场认同度的间接调节效应，当因变量为TQ时，交乘项R D I×BETA的系数为8.04，当因变量为ANA时，交乘项R D I×BETA的系数为3.46，t值分别为3.41和2.74，在1%的统计水平上均显著为正，这一结果支持了研发投入持续性对研发活动带来的企业市场价值和市场认同度提升的作用具有显著的正向调节效应，即在一定的研发投入水平下，研发投入持续性越高，研发活动对企业市场价值和市场认同度的提升作用越大，这个结果支持了本文的H3。
表6 模型（6）与模型（7）的回归结果
综合上述的实证结果，本文的H1、H2和H3均得到了证实，即研发投入的持续性会产生相应的经济效益，对企业创新成果产出、经营业绩提升、市场价值和市场认同度的提高具有一定的作用，但是这个作用并不是直接的，而是通过调节研发投入水平与公司创新成果、经营业绩、市场价值和市场认同度之间的关系来影响研发活动所产生的经济效益。具体来说，在相同的研发投入水平下，研发投入的持续性越高，发明专利申请数量越多，公司的销售毛利率越高，托宾q值越大，分析师跟踪数量越多，也就是说在研发投入量一定的前提下，持续性较强的研发投入会对公司的创新成果产出、经营业绩、市场价值和市场认同度产生更加积极的影响。
本文研究了研发投入持续性所产生的经济后果，从研发投入持续性的角度出发，考察研发在时间序列上的投入模式是否会影响研发活动给企业带来的经济效益。通过实证研究发现，研发投入持续性这一现象在样本公司中是存在的，说明样本公司的研发投入总体是具有持续性这一特征的，并且研发投入的持续性能够产生相应的经济效益。但是这种经济效益并不是研发投入持续性直接产生的，而是通过影响研发投入的经济后果，间接地发挥作用。也就是说，研发投入持续性并不能独立地产生直接的经济效益，而是更多地作为一种调节变量，通过调节研发投入水平与其所产生的经济后果之间的关系，间接地影响企业的创新成果产出水平、经营业绩的高低、市场价值和市场认同度的大小。实证结果表明，在一定的研发投入水平下，研发投入持续性越高的公司，创新成果产出越多，经营业绩越好，市场价值和市场认同度越高。
本文的研究结论对市场参与者具有一定的现实启示：首先，对于企业来说，研发活动虽然能够带来长期价值，但是由于研发投入模式的不同，相同的研发投入水平可能会给企业带来不同的经济效益。为了更好地提升研发活动的价值，最大程度地发挥研发投资给企业创新成果产出、经营业绩和市场价值产生的积极作用，企业应当重视研发活动的持续性，这就要求企业管理者在对研发项目的投入进行计划和管理的过程中，不仅仅要关注研发投入量，还应该重点关注研发投入的模式和效率，尽量采用高持续性的研发投入方式，尽可能保证研发项目持续有计划的进行，确保研发投入能够带来预期的收益，达到提升公司价值的目的。其次，对于投资者来说，除了关注企业研发投入水平以外，还应该对研发投入模式予以重点关注，其中一个关键指标就是研发投入的持续性，投资者可以将研发投入的持续性的高低作为进行投资选择和对投资对象进行评估时考虑的一个重要因素。最后，也为政府在制定促进企业加大研发持续性投入的相关政策时，应对研发投入模式给予足够的重视，引导企业改善研发投入模式，提高研发投入的质量和效率，使研发活动持续有效进行，最大程度地发挥研发投资的价值，更好地推动企业创新，实现高质量发展。
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