創新行為信息披露與企業價值的關系

邱昌雯

摘 要：選取創業板中733家企業作為樣本，用托賓Q值衡量企業價值作為因變量，企業的創新行為信息披露頻次為自變量，對創新行為信息披露頻次與企業價值進行相關性分析;并且將信息披露分為強制性與自愿性，與企業價值建立二元線性回歸模型。實證結果表明，企業創新行為信息披露與企業價值正相關，且企業價值對自愿性創新行為信息披露敏感性更高。

關鍵詞：企業創新 創新行為信息披露 企業價值

一、引言

企業是創新的主體，是經濟發展的關鍵因素，因此企業創新能力越來越受到社會和投資者的關注。創新行為信息披露的質量不僅影響企業內部經營決策，而且對投資者和其他利益相關者也有著重大影響。在前人的研究基礎上將創新行為信息披露進一步分為自愿性和強制性披露，與企業價值進行實證分析。筆者認為兩者都與企業價值有著正相關關系。

二、研究假設

企業需要披露其創新行為向股東和市場釋放出創新的積極信息，既使股東滿意，也可以吸引投資者和潛在投資者的興趣。為了確切研究企業價值與企業創新行為信息披露的關系，我們提出本文第一個假設：

H1：創新行為信息披露與企業價值存在正相關性。

一般信息披露分為強制性和自愿性披露，不同類型的信息披露會帶來不同程度的影響。陳艷（2004）在會計信息披露方式的經濟學研究中提出，強制性信息披露是政策規定的基本要求，違背將會受到監管部門的強制性處罰，一旦受罰會在市場上引起負面作用，嚴重打擊企業形象，所以企業一般不會違反強制性披露。相反，自愿性披露是沒有法律強制力的，由于資本市場的競爭壓力，企業自愿披露信息以展示自己良好的經營成果，提高企業形象，從而吸引投資者降低資本成本。

創新行為信息披露也可分為強制性與自愿性披露，與其他信息類似，這兩類不同的創新行為信息披露對企業價值的影響也存在著差別，因此提出本文的第二個假設：

H2：相比較強制性創新行為信息披露，企業價值對自愿性信息披露的敏感性更高。

三、研究設計

（一）樣本選擇與來源

本文選擇創業板上市企業。創業板上市企業多為創新類企業，這也與大多數文獻選擇創業板上市公司為研究對象相一致。數據來源為深交所官網公布的七百多家創業板企業信息與國泰安數據庫數據，總樣本為763家。篩選標準：首先，選擇創業板上市企業2018年披露的年度財務報告和其他發布信息為研究對象。其次，選擇2018年前上市企業，保證2018年在市有一個完整會計年度。最后，剔除ST公司、數據不全或者異常的公司以及凈利潤為負的企業。最終，篩選出733家企業作為研究樣本。

（二）變量設計

1.因變量。國內文獻大多采用托賓Q值衡量企業價值，它是公司市場價值與重置成本之比。不過，企業的重置價值判定一般具有一定的主觀性，所以采用年末總資產代替。非流通股的價值難以客觀準確衡量，因為其一般以凈資產為基礎，因此采用非流通股股數與每股凈資產相乘作為非流通股總價值。這一方式與夏麗軍（2015）計算托賓Q值方法一致。計算公式（1）為：

2.自變量。中南大學李程程在《公益基金會信息披露的中美比較》指出信息披露的質量核心是透明度，而信息披露要素中的“渠道”“頻次”在信息披露中可以體現信息披露的質量，以及香港理工大學朱建欽在《信息披露質量及其經濟后果》指出依據披露動機、頻次、以及內容清晰程度構建一個直觀簡單的披露指數，有利于提升公司價值。因此，我們從這些理論與研究結果出發，用頻次來評價強制性信息披露是合適的。

企業創新行為信息披露一方面受政策要求，另一方面受市場的影響。由于政策要求而進行的披露歸類為強制性信息披露，受市場影響而進行的歸為自愿性披露。本文主要選取基于創新行為的稅收優惠政策、研發支出會計處理方法、專利侵權、違約訴訟、政府補貼金額、無形資產、研發支出作為強制性信息披露;選取企業創新文化、技術和產品風險、創新目標、創新項目發展規劃、創新人才培養計劃、員工創新獎勵規則、專利項目名稱、已獲專利數量、在申專利數量、研發資本化比例作為自愿性信息披露。

3.控制變量。企業價值的影響因素多種多樣，根據姜濤（2014）的文獻，主要包括公司規模、企業產權結構以及企業所處的地區市場化和經營環境等。為了消除這些因素帶來的系統性誤差，本文將這些作為控制變量，公司規模一般采用企業平均總資產衡量。產權結構劃分為國有企業、民營企業和混合所有制企業。本文將國有企業記為1，其他產權性質記為0。根據王小魯（2017）對中國地區統計調查發現，東部地區企業經營環境和市場化程度顯著地高于東北地區、中部及西部地區。因此本文參考前輩研究，將東部地區定為市場化程度及經營環境較好地區，其他地區為市場化和經營環境較差地區，樣本公司屬于東部地區的記為1，其他為0。表1即為本文所有變量及其定義。

四、實證分析

（一）相關性分析

針對假設1，對企業價值TQ創新行為信息披露總頻次X1+X2進行相關性分析，得到結果見表2，TQ與總披露頻次的相關性為0.918。可以認為TQ和創新行為信息披露頻次存在較強相關性，即創新行為信息披露與企業價值正向相關，所以接受假設1。

（二）回歸分析

針對假設2，在控制了公司規模、企業產權結構、企業所處地區市場化程度和經營環境變量的基礎上，我們對強制性信息披露與自愿性信息披露與企業價值的關系建立多元線性回歸模型，得到結果見表3。

根據回歸結果，X1的標準系數為0.231，X2的標準系數為0.439，X2的標準系數高于X1，所以自愿性創新行為信息披露對企業價值的影響顯著大于強制性。因此接受假設2。

此外，本文對得到的回歸方程進行了擬合度分析。若0≤R2≤1，說明自變量X1、X2能夠解釋TQ的變化。結果見表4。

同時，在控制變量的前提下，引入自愿性信息和強制性信息披露之后，增加解釋的R方為0.168，可見自愿性信息和強制性信息披露對模型的擬合程度還是有一定程度的幫助的。對于自變量X1、X2的檢驗，sig均小于0.05，說明自愿性信息和強制性信息披露對企業價值均有顯著性影響。

（三）穩健性分析

我們提出一種對模型穩健性分析的測試方案，為了減少樣本自選擇引起的偏差，本文將數據對產權性質和企業所處地區市場化程度和經營環境的不同進行分組回歸，即將總數據分為00、01、10、11四類。分類后，對強制性和自愿性創新行為信息披露頻次標準系數與前述模型的波動率進行分析，計算系數的相對誤差，計算公式（2）如下：

因為產權性質取值、企業所處地區市場化程度和經營環境取值均為二分變量，因此本文的n=4。i=1、2。Δ1為分組回歸后強制性企業創新行為信息披露頻次標準系數的波動率。Δ2為自愿性標準系數的波動率。

經過計算，我們得出Δ1=0.053，？2=0.036，誤差在5%以內，通過研究發現，對于我們前述的基本結論不變，因此我們的結論具有較好的穩健性。

五、研究結論與建議

本文研究了創新信息披露與企業價值的相關程度，比較自愿性和強制性創新行為信息披露對企業價值的影響程度。實證分析表明，企業價值與企業創新行為信息披露有正相關性，其中，企業價值對自愿性創新行為信息披露敏感性更高。

一方面，我國企業應當不斷提高自己的創新信息披露水平，尤其是以自愿性信息披露為代表的行為，以此來提高自己的企業價值;另一方面，監管部門應完善創新行為信息披露條例，鼓勵企業進行自愿性披露。

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