新舊動能轉換背景下企業會計信息質量、產權結構與R&D融資約束

于硯淼 左偉令 薛建輝 （山東商務職業學院 山東煙臺 64000 山東中醫藥大學 山東濟南 50300）

一、引言

伴隨著科技革命和產業變革，社會經濟發展會產生以新動力、新技術、新產業、新業態、新模式為代表的新動能替代舊技術、舊產業為代表的舊動能。在我國經濟發展形勢轉入“新常態”的宏觀背景下，為推動供給側結構性改革，轉變經濟發展推動力，2015年10月李克強總理首次在政府工作會議提出“新舊動能轉換”的概念。2017年1月20日，國務院辦公廳印發《關于創新管理優化服務培育壯大經濟發展新動能加快新舊動能接續轉換的意見》；2018年1月3日，國務院批復《山東新舊動能轉換綜合試驗區建設總體方案》（國函[2018]1號），山東省成為我國第一個以新舊動能轉換為主題的綜合試驗區。

為在新舊動能轉換過程中取得先機，企業需要改變發展理念，加大研發投入，投資研究新技術、新產業、新業態，促進新經濟的發展，從而轉換過去以資源為導向的舊動能，以解決目前面臨的經濟增速換擋、結構調整等問題。但實踐數據表明，企業R&D投資活動普遍面臨融資約束的困擾。與一般投資相比，R&D投資活動面臨著更高的不確定性和風險性。由于R&D投資涉及到企業的核心競爭力，通常不會對外披露研發活動情況，企業經營者和外部資金擁有者之間存在嚴重的信息不對稱（Hall，2002）。此外，為確保自己的競爭優勢地位，企業有必要不斷地對產品和技術進行跟蹤與創新，R&D投資是一個長期的持續性行為。為保證研發活動能夠順利進行，企業需要籌集充足且穩定的資金，彌補由于潛在的融資約束導致的資金短缺，因此有效解決融資約束成為企業R&D投資亟需解決的問題。

二、文獻回顧和研究假設

融資約束是國內外學者最近三十年的重要研究方向之一。Fazzari等（1988）通過對美國制造業企業1970—1984年投融資行為的分析得出，在不完美市場中，企業內外部融資無法彼此替代，外部融資成本通常高于內部融資成本，導致企業的投資行為更多地取決于內部資金水平，企業投資面臨融資約束。盧馨等（2013）檢驗證明了高新技術企業的研發行為對內部現金流敏感，融資約束問題顯著制約企業R&D投資。為此，本文提出假設1：

H1：上市公司R&D投入面臨融資約束，即內部現金流與研發投入正相關。

國內外學者普遍發現，會計信息質量的提高能夠有效地緩解融資約束，降低融資門檻。張純、呂偉（2007）以“現金-現金流”敏感度模型為基礎，研究發現信息披露水平的提高能減少信息不對稱，從而有效緩解企業的融資約束。袁東任、汪煒（2015）經研究同樣表明，信息披露質量與企業的融資約束水平呈負相關。高質量的信息披露水平能擴大企業的外源融資規模，提升企業的R&D投資規模。為此，本文提出研究假設2：

H2：會計信息質量的提高能緩解企業R&D投資所面臨的融資約束。

任秀梅、王玉新（2013）以深交所的信息評級制度來衡量企業會計信息質量，除檢驗并驗證會計信息質量能有效地降低外源融資成本之外，進一步提出產權性質對融資約束產生影響。相比于非國有制經濟體，會計信息質量對融資約束的緩解作用在國有企業中會減弱。孫光國、趙健宇（2014）指出，由于所有者缺位和預算軟約束，國有上市公司相對于民營企業更容易獲得外源融資。為此，本文提出假設3：

H3：相比于非國有上市公司，國有上市公司會計信息質量對融資約束的“對沖”作用較弱。

三、研究設計

（一）研究樣本。本文選取深證A股上市公司2013—2018年為研究樣本，鑒于IPO財務數據可能存在的特殊性，剔除在此期間首次公開發行上市的企業；剔除銀行、保險等金融企業；剔除在樣本期間內存在財務數據缺失的企業；考慮到企業經營數據的連續性和可比性，剔除因經營不善很有可能退市的PT和*ST企業。

針對企業R&D投資數據，本文按照以下原則進行收集整理：（1）如果CSMAR國泰安上市公司研發創新數據庫中收錄了企業研發投入金額，則以此金額作為企業R&D投資數據。（2）如果國泰安上市公司研發創新數據庫中未收錄，則開發階段支出的本期增加額及研發階段支出的本期增加額的總和作為企業R&D投資數據。（3）如果上述兩種情形均無數據披露，則選取會計科目“支付其他與經營活動有關的現金流”中有關研發、技術開發、科研等支出金額作為R&D投資數據。（4）通過以上情形收集整理，企業在樣本期間內完全沒有披露R&D投資數據，則將該企業從樣本數據中剔除。遵循上述原則篩選數據，共計得到1 009家樣本企業和6 054個樣本數據。本文其他財務數據來源為國泰安數據庫，使用STATA 12.0對數據進行整理和統計分析。

（二）模型與變量設計。

1.會計信息質量的度量。會計信息質量作為不可觀察變量，通常采用代理變量的形式進行衡量。Dechow等（1995）使用財務舞弊信息作為會計信息質量的代理變量；張純、呂偉（2007）采用信息披露等級替代會計信息質量；Johnson等（2002）采用盈余質量衡量會計信息質量。

本文采用修正的Jones模型計算操控性應計利潤，修正后的Jones模型由a、b、c三個子公式構成，其絕對值作為會計信息質量的代理變量。計算過程如下：

其中，TA代表總利潤，△CA和△CL分別代表流動資產變動額和流動負債變動額，△STD為短期借款變動額，Dep為本期固定資產折舊金額。

分行業對模型（b）分別進行回歸分析。

其中，△REV表示營業收入變動額，△REC代表應收賬款變動金額，PPE為固定資產原值。為剔除企業規模的影響，模型（b）整體除以期初總資產Asset進行標準化操作。

將上式的回歸系數β1、β2和β3帶入模型（c），經計算得到可操控性應計利潤，其絕對值代表會計信息質量。

AQ的數值越接近0，表明企業的可操控性利潤越少，會計信息質量越高。

2.模型設計。自Fazzari等提出使用FHP模型檢驗并發現企業研發投入顯著依賴內部現金流結論后，“投資-現金流”敏感度成為衡量R&D融資約束的重要衡量指標。本文以FHP模型為基礎檢驗我國上市的企業研發投入對內部現金流的依賴性。由于企業的投資行為受到未來市場預期的影響，研究采用前期的托賓Q值作為控制變量以衡量企業未來的投資機會。企業營業收入的增長情況也會影響到企業的投資行為，因此研究將營業收入增長率也引入到模型中。高負債率的企業面臨財務困境的可能性較大，從而限制企業從外部獲取資金，而高投資回報率的企業更受外部投資人的青睞，容易獲取外源融資，因此本文模型中引入資產負債率、股票年化收益率以衡量財務杠桿、收益性對企業R&D投資的影響。考慮到上市年限、企業規模、時間和行業的影響，模型中也引入相應的控制變量。本文的基礎模型構建如下：

模型（1）中的回歸系數α1為研發投入的“投資-現金流”敏感度指標，用以度量企業R&D融資約束情況。如果回歸結果顯示α1顯著為正，說明企業R&D投資與內部現金流顯著正相關，研發投入的外部融資渠道受到限制。為考察會計信息質量對企業研發投入的影響，本文在模型（1）的基礎上引入會計信息質量與內部現金流的交叉項，構建模型（2）。如果回歸系數α2顯著為負，說明會計信息質量的提升有助于降低企業R&D投資對內部資金的依賴度。

為研究不同產權性質條件下R&D融資約束和會計信息質量之間的關系，本文在模型（2）中加入產權性質變量，并將模型（3）按照國有制經濟體與非國有制經濟體分別進行回歸分析。

上述模型所使用的變量定義如下頁表1所示。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計。觀察下頁表2發現，2013—2018年間，深證A股上市公司研發平均投資水平達到2.66%，超過國際普遍認可的維持企業生存的R&D投資水平2%，并且R&D投入中位數小于其平均值，表明半數以上企業的研發投入不足以維持企業生存，整體上距離保證競爭優勢的研發投入5%的水平線差距明顯。企業內部現金流的中位數雖然接近其均值，但較大的跨度表明上市公司的財務狀況和經營成果波動較大，企業內源融資對研發活動的支持能力差異較大。對于會計信息質量，其樣本極值之間的差距和標準差較大，表明企業的會計信息質量差異明顯，存在企業會計信息披露不完善的情況。

表1 變量定義說明

表2 主要變量描述性統計

表3 企業R&D“投資-現金流”敏感性的回歸結果

表4 企業R&D融資約束與會計信息質量的回歸結果

（二）回歸分析。

1.R&D投資的融資約束檢驗。首先對總體樣本進行多元線性回歸分析，考慮到新舊動能轉換政策實施前后經濟環境會有較大程度的差異，公司的融資環境會面臨較大改變，研究進一步分析新舊動能轉換政策提出前后的企業R&D融資約束之間的差異。回歸結果如表3所示。通過對總體樣本的回歸分析，R&D投資活動與內部現金流在10%的水平上顯著正相關，說明研發投入對內源融資具有顯著的依賴性，融資約束問題存在于深市A股上市公司的研發投入活動中。本文將2015年以前的樣本數據劃分為新舊動能轉換政策前期子樣本，將2015年以后的樣本數據劃分政策后期子樣本，分別對子樣本進行回歸分析。分組回歸分析結果顯示，無論新舊動能轉換政策提出前后，企業的研發投入均與內部現金流呈現顯著正相關關系，企業的R&D投資活動仍然顯著受內部現金流的制約，融資約束依然存在。假設1得到驗證支持。

2.會計信息質量對R&D融資約束的影響。為考察會計信息質量對企業R&D融資約束的具體影響，本文將會計信息質量與內部現金流的交叉項（AQCF）引入總樣本和分組樣本的回歸分析模型中。回歸結果見表4。通過對總樣本和子樣本的分析，AQCF的回歸系數均顯著為負，表明會計信息質量的惡化將削減企業的研發投入，企業在進行R&D投資決策時將面臨更嚴峻的融資約束難題，假設2得到驗證。借助于新舊動能轉換政策的落地實施，企業的研發活動雖然仍依賴于內源融資，但其回歸系數由0.7627降至0.0968，同時AQCF的回歸系數也在政策實施過程中明顯降低，表明R&D投資對內源融資的依賴性得到改善。

3.產權性質對R&D融資約束的影響。為研究產權性質對企業研發投入活動的影響，本文按照產權性質進一步將樣本數據進行分組，分別將國有制企業和非國有制企業按照新舊動能轉換政策實施前后進行分析。回歸結果見下頁表5。整體上，不論是國有企業還是非國有企業，其研發投入均存在融資約束，但是通過新舊動能轉換政策的實施，非國有企業內部現金流的回歸系數大幅度降低，表明非國有企業的研發投入對內源融資的依賴性明顯減弱。然而，非國有企業內部現金流的回歸系數仍然明顯高于國有企業，表明非國有企業R&D投資活動對內源融資的依賴性依然較高。

表5 企業R&D融資約束與產權性質的回歸結果

新舊動能轉換政策實施前，會計信息質量的提高有助于緩解非國有制企業所面臨的融資約束，隨著經濟形勢的轉變，非國有制經濟體同樣得到政策扶持，會計信息質量與內部現金流的交叉項的回歸結果不再顯著。與之相反，在新舊動能轉換政策實施后，國有企業需要通過提供高質量的會計信息質量來緩解研發投入所面臨的融資約束。

五、結論與建議

（一）結論。通過對2013—2018年深證A股上市公司的財務數據進行回歸分析，本文得出如下結論：

1.深證A股上市公司的R&D投資活動存在融資約束，企業的研發投入與內部現金流顯著正相關，內部現金流是企業研發活動的主要資金來源，即使是在新舊動能轉換政策實施后，研發活動對內源融資的依賴性依然存在，但是依賴性有所降低。

2.會計信息質量的提高能降低企業研發活動對內部現金流的依賴性。企業通過提供高質量的會計信息，可以向外部市場傳遞積極的信號，有效解決信息不對稱問題，幫助外部投資人了解公司經營狀況，從而有效緩解融資約束難題。

3.深證A股上市公司的研發活動受到產權性質的影響。整體上，國有企業的身份性質對企業R&D投資活動具有一定的推動作用。無論國有企業還是非國有企業，其研發投入均顯著受到內部現金流的制約，其中非國有企業的R&D投資活動對內部現金流的依賴性更強，但經過新舊動能轉換政策的實施，非國有企業R&D投資活動對內部現金流的依賴性明顯得到了緩解。在新舊動能轉換政策實施前，非國有企業通過提高會計信息質量可以降低對內源融資的依賴性，但在政策實施后，會計信息質量對融資約束的緩解作用減弱。而國有企業之前得到政府的大力扶持，資金來源充足，在新舊動能轉換政策前，會計信息質量對研發活動融資約束的緩解效果在國有企業中并不顯著，但隨著經濟環境的轉變，國有企業也需要向市場提供高質量的會計信息，以獲得資金支持。

（二）建議。根據以上研究結論，本文提出三點建議。

1.規范信息披露機制。建立有效機制鼓勵和監督企業提供高質量的會計信息，嚴格遵守會計準則，對于R&D投資活動，引導企業對外部投資者適度公開信息，以減少企業內外的信息不對稱性，吸引更多投資，使企業的研發活動得到更多的資金支持。

2.進行精準的政策扶持。目前我國經濟發展進入“新常態”，面臨經濟轉型壓力，在金融市場流動性不足或市場避險情緒較高的情況下，企業難以從外部金融市場籌集到R&D活動所需要的充足資金，因此需要政府進行必要的宏觀調控。政府需要建立具有前瞻性的研發補貼制度，在市場不景氣時，通過政府補貼緩解企業研發活動面臨的融資約束，保證R&D活動的可持續性，鼓勵企業通過研發創新推動產能升級；在市場過熱的情況下，減少政府補貼以減緩過度投資的問題。同時健全政府補貼項目的選擇機制，建立研發項目的事前評估、事中督查和事后檢查機制，有針對性地選取研發項目進行補貼，合理高效地運用政府補貼資金。

3.優化銀行的信用評級制度。在目前的銀行信用管理體系中，難以有效評估企業研發活動的風險與機遇，導致R&D投資活動得不到充足的銀行信貸支持。銀行可以引入大數據技術，對企業研發信息進行挖掘，多維度多方面地評估研發活動，有效識別風險，使債務融資成為R&D投資活動中有效的資金來源之一。