企業(yè)績效對研發(fā)投入的影響研究——基于盈余管理的中介模型

黃文舉 史金平

(湖北大學 商學院，湖北 武漢 430062)

0 引言

近幾年，技術創(chuàng)新是熱點話題，創(chuàng)新一直都是保持持續(xù)發(fā)展和不斷上升的核心動力。對于企業(yè)而言，在產品趨于同質化的市場中，只有不斷創(chuàng)新，才能讓企業(yè)具備較強的核心競爭力，技術創(chuàng)新在企業(yè)持續(xù)經(jīng)營中扮演著至關重要的角色。“十四五”規(guī)劃把創(chuàng)新放在首位，堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。同樣，新時代發(fā)展呼吁創(chuàng)新，鼓勵創(chuàng)新，企業(yè)作為市場創(chuàng)新的主體，企業(yè)研發(fā)投入問題需要關注。目前，我國關于企業(yè)研發(fā)投入方面的研究文獻已經(jīng)非常豐富了，但是對于企業(yè)績效和研發(fā)投入之間的關系探索主要關注研發(fā)投入對企業(yè)績效的各種影響上，關于企業(yè)績效是否也會對研發(fā)投入產生影響，以及其影響路徑的文獻較少。本文選取2007-2018年我國深圳證券交易所(簡稱深證)A股上市公司的數(shù)據(jù)作為研究樣本，探尋企業(yè)績效對研發(fā)投入的影響及其影響路徑。

1 文獻綜述及研究假設

1.1 企業(yè)績效與研發(fā)投入

關于企業(yè)績效與研發(fā)投入之間的關系研究有很多，可以分為三種：一是顯著線性關系。仇云杰和魏煒[1]創(chuàng)造性的將傾向得分匹配法應用到實證研究中，驗證企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)績效的促進作用。齊秀輝、王維和武志勇[2]通過對我國上市公司進行研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對企業(yè)績效有顯著的正向影響。孫慧和王慧[3]也有相同的發(fā)現(xiàn)。賴丹和伍志婷[4]發(fā)現(xiàn)無論是研發(fā)資金投入還是人員投入，都會對企業(yè)財務績效產生顯著的正向影響。劉勇和徐選蓮[5]通過實證研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入會顯著降低投入當期的企業(yè)績效。二是滯后效應。由于研發(fā)投入到研發(fā)產出之間存在時間差，因此研發(fā)投入對企業(yè)績效的影響可能也會存在時間差。劉云、馬志云和張孟亞等[6]通過分析在創(chuàng)業(yè)板上市的189家中關村高新技術企業(yè)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對企業(yè)績效的影響具有滯后性，即在投入當期，對企業(yè)績效的影響微弱，但是隨著時間推移，研發(fā)投入對企業(yè)績效的影響會逐漸增強。黃怡和鄭小丹等[7]以2010-2013年福建省的上市公司為對象，郭倩文、徐煥章和王譯[8]以2013-2017年在我國創(chuàng)業(yè)板上市的公司的面板數(shù)據(jù)為樣本，榮鳳芝、鐘旭娟[9]以2016-2018年在創(chuàng)業(yè)板上市的450家高新技術企業(yè)為研究對象，也都得出了類似結論。李書鋒、楊蕓和黃小琳[10]認為研發(fā)投入對企業(yè)績效的促進作用滯后兩期，同時，公司績效還會反過來調節(jié)研發(fā)投入。段海艷、李巖和郭凱[11]以文化創(chuàng)意類企業(yè)為研究對象得出結論，研發(fā)投入對企業(yè)績效的正向影響具有滯后性，且最大滯后期為滯后一期。三是非線性關系。陳建麗、孟令杰和王琴[12]以制造業(yè)上市公司為研究對象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與企業(yè)績效之間存在雙門限效應。汪涵玉和朱和平[13]、韓先鋒和董明放等[14]認為，研發(fā)投入與企業(yè)績效的非線性關系呈現(xiàn)倒U型，并且韓先鋒和董明放[14]還發(fā)現(xiàn)在不同的資本條件下，研發(fā)投入與企業(yè)績效之間的非線性關系還會呈現(xiàn)出“倒N型”“N型”。張東生、王曉光和牛雪芝[15]運用更為客觀的方法，即在研究中運用非平衡統(tǒng)計理論以及郎之萬方程，通過方程求解方式，得出研發(fā)投入與企業(yè)績效之間的非線性關系。這種方式在此類研究中具有創(chuàng)新性和客觀性。趙毅、王楠和張陸洋[16]以2017-2019年我國科創(chuàng)板上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，通過構建固定效應面板門檻模型，研究企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)績效的影響，研究結果表明，兩者之間呈現(xiàn)出“倒V型”的非線性關系，且研發(fā)強度存在最優(yōu)區(qū)間，為2.42%～4.11%。

然而，關于企業(yè)績效是否會影響研發(fā)投入以及影響機制的文獻在國內幾乎沒有，徐晨[17]指出，未來的研究可以探尋企業(yè)績效對研發(fā)投入的反饋作用，或者兩者的相互影響。因此，本文提出如下假設1：

H1：企業(yè)績效對研發(fā)投入產生影響，且兩者之間呈現(xiàn)倒U型關系。

1.2 企業(yè)績效、盈余管理與研發(fā)投入

1.2.1 企業(yè)績效與盈余管理

企業(yè)高層管理者為了向外界傳遞經(jīng)營狀況良好，有巨大發(fā)展?jié)摿Φ男盘枺源嗽诰S持原有投資者的同時吸引更多投資，得到更多的資金支持，會產生一定的盈余管理行為。楊彩虹[18]指出，企業(yè)的盈余管理行為，包括應計盈余管理和真實盈余管理，會對企業(yè)未來的財務績效和市場績效產生負向影響。靳珊[19]發(fā)現(xiàn)，在加入風投資本這個變量后，增強了真實盈余管理對企業(yè)績效的負向影響，卻減弱了應計盈余管理對企業(yè)績效的負向影響。楊金磊、童廣印和楊位留[20]從企業(yè)產權異質性的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)盈余管理與企業(yè)績效之間存在負相關關系，并且這種負向關系在盈余管理強度較大的企業(yè)更加明顯。

但也有學者持有不同的意見，徐向藝、盧剛[21]通過對A股上市公司的數(shù)據(jù)進行實證分析發(fā)現(xiàn)，盈余管理強度與企業(yè)的期望—績效差距呈正U型關系。車培榮、尚茹南和侯銳[22]選取2010-2016年我國A股上市公司的數(shù)據(jù)進行實證分析發(fā)現(xiàn)，公司績效壓力與盈余管理強度顯著正相關，實際績效與預期績效偏差越大，企業(yè)的盈余管理程度越強。黃蔚和湯湘希[23]通過研究2007-2016年A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從短期上看，在很大程度盈余管理作為中介變量，對企業(yè)的短期績效產生正向影響，但是企業(yè)績效并沒有得到實質性的改善。

1.2.2 盈余管理與研發(fā)投入

范海峰等[24]發(fā)現(xiàn)公司盈虧幅度較小時，盈余操縱的動機強烈且主要手段就是削減研發(fā)投入。代霞[25]發(fā)現(xiàn)真實盈余管理會負向影響企業(yè)研發(fā)投入。喬瑞紅和王伯娟[26]通過研究2011-2015年創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，盈余管理與研發(fā)投入之間顯著負相關。林華[27]發(fā)現(xiàn)企業(yè)會通過削減研發(fā)投入進行真實盈余管理。但也有學者有不同的看法，孫良柱[28]以2013-2018年我國A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)盈余管理通過融資約束這個中介變量正向促進企業(yè)研發(fā)投入強度。據(jù)此，本文提出以下兩個假設：

H2：企業(yè)績效對盈余管理產生影響，且兩者之間呈現(xiàn)顯著的倒U型關系。

H3：企業(yè)績效通過盈余管理產生中介效應影響研發(fā)投入。

1.3 研發(fā)投入與其它變量

范曉男、張雪鮑和曉娜[29]基于A股制造業(yè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)市場競爭越激烈，企業(yè)技術創(chuàng)新投入越多。楊蕙銘、秦捷[30]利用創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)技術創(chuàng)新與資產負債率之間呈現(xiàn)出倒U形的趨勢。楊旭東[31]、許世飛和雷良海[32]發(fā)現(xiàn)政府補助與企業(yè)創(chuàng)新投入和產出都存在顯著的正向關系。陳秋星、陳少暉[33]選取2013-2017年滬深A股上市公司的數(shù)據(jù)，進行實證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)股權混合度與企業(yè)技術創(chuàng)新投入呈倒U型關系，而企業(yè)稅負則反向影響技術創(chuàng)新投入。李園園、李桂華、邵偉和段珅[34]采用2013-2017年污染企業(yè)A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對技術創(chuàng)新投入產生正向的非線性效應，而且這種正向影響呈現(xiàn)出邊際效率遞減特征。另外，還有很多其它的變量諸如高管海外背景、產權保護、數(shù)字金融以及組織慣性等會對企業(yè)研發(fā)投入產生影響。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007-2018年深證A股上市公司數(shù)據(jù)作為實證研究的樣本，并對該樣本數(shù)據(jù)進行整理，對于有缺項的公司年度數(shù)據(jù)進行剔除，同時為了減少極端值的影響，對各項指標進行了縮尾處理，最后得到了總共包含11 930個觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。本文各個變量的數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，并且數(shù)據(jù)的處理通過EXCEL完成，數(shù)據(jù)分析通過STATA軟件完成。

2.2 變量定義

(1)研發(fā)投入(R&D)。關于研發(fā)投入的度量有很多種方式，可以是絕對量，也可以用相對量，本文采用相關研究中大多數(shù)學者所采用的相對量表示方式，即用企業(yè)研發(fā)投入金額占當期營業(yè)收入的比重來表示研發(fā)投入強度。

(2)企業(yè)績效(TQ)。對于企業(yè)績效的衡量方式也有很多種，本文選取托賓Q值來表示，另外，為了避免解釋變量和被解釋變量之間相互影響的內生性問題，將滯后一期的企業(yè)績效作為本文的解釋變量。

(3)盈余管理(EM)。盈余管理是指企業(yè)為了掩蓋真實的經(jīng)營狀況，向外界傳遞有利于企業(yè)自身發(fā)展的信號，追求自身利益最大化，從而在對外公布的會計信息上做一些調整與操控。盈余管理分為應計盈余管理和真實盈余管理，應計盈余管理是指企業(yè)管理高層在會計政策上所做的一些調整，比如固定資產折舊方法的調整等。真實盈余管理是指企業(yè)管理者通過構造真實交易活動或控制企業(yè)相關活動的發(fā)生時間，調節(jié)操控公司對外披露的會計盈余的盈余管理活動，常用的方法是增減酌量性費用，即可以由管理者決定支出水平的費用，比如研發(fā)投入費用等。由于外部監(jiān)管力度的不斷增強，大多數(shù)企業(yè)選擇通過真實盈余管理來進行盈余管理行為。因此，本文選擇用真實盈余管理來衡量中介變量盈余管理。關于真實盈余管理的量化處理，本文采用相關研究中所采用的Roychowdhury(2006)關于計算真實盈余管理的模型，分別計算出ABCFO(異常經(jīng)營活動現(xiàn)金流)、ABPROD(異常產品成本)、ABDISX(異常操控費用)，這三項指標分別由以下三個模型(1)(2)(3)的殘差項來量化表示，最后再由公式(4)計算得到真實盈余管理。

(1)

(2)

(3)

EM=ABPROD-ABCFO-ABDISX

(4)

其中，CFOt——當期的經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量

PRODt——當期的營業(yè)成本與當期存貨的變動額的合計數(shù)

DISXt——當期的銷售費用與管理費用之和

At-1——上期期末資產總額

St——當期營業(yè)收入

△St——當期營業(yè)收入變動額

△St-1——上年營業(yè)收入的變動額

(4)其它控制變量。除了企業(yè)績效、盈余管理之外，影響研發(fā)投入的因素有很多。本文在閱讀現(xiàn)有的相關文獻之后，決定在模型中引入企業(yè)規(guī)模(Size)、資產期限結構(Am)、銷售毛利率(Gmos)、現(xiàn)金流量(Cash)、資產負債率(Lev)以及營業(yè)收入增長率(Gsales)6個控制變量。各個變量的具體定義以及計算方式如表1所示。

表1 變量定義

2.3 模型構建

為了驗證以上4條假設，研究企業(yè)績效對研發(fā)投入的總影響，以及企業(yè)績效通過盈余管理對研發(fā)投入的間接影響，本文將建立中介效應模型來進行檢驗。因此，構建如下三個計量模型：

RDt=β0+β1TQt-1+β2TQ2t-1+β3Sizet+β4Amt+β5Gmost+β6Casht+β7Levt+β8Gsalest+εt

(5)

EMt=α0+α1TQt-1+α2TQ2t-1+α3Sizet+α4Amt+α5Gmost+α6Casht+α7Levt+α8Gsalest+εt

(6)

RDt=φ0+φ1TQt-1+φ2TQ2t-1+φ3EMt+φ4Sizet+φ5Amt+φ6Gmost+φ7Casht+φ8Levt+φ9Gsalest+εt

(7)

其中，t表示年份，β0、α0、φ0為截距項，εt表示為隨機擾動項。這三個模型中，模型(5)表示的是企業(yè)績效對研發(fā)投入的總效應(一次項系數(shù)為β1，二次項系數(shù)為β2)。模型(6)表示的是企業(yè)績效對盈余管理的影響(一次項系數(shù)為α1，二次項系數(shù)為α2)。模型(7)表示的是控制中介變量盈余管理后企業(yè)績效對研發(fā)投入的直接影響(一次項系數(shù)為φ1，二次項系數(shù)為φ2)。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計

本文選取了2007-2018年深證A股上市公司的數(shù)據(jù)作為實證研究，經(jīng)篩選后共有觀測值10 930個，各個變量的描述性統(tǒng)計分析如表2所示，可以看到，被解釋變量研發(fā)投入的平均值為4.7%，最小值為0.003，最大值為0.144，兩者相差較大，說明有的企業(yè)比較重視研發(fā)投入，而有的企業(yè)并不重視，各企業(yè)研發(fā)投入強度差距較大。解釋變量企業(yè)績效的平均值為2.123，最小值為1.055，最大值為4.860，標準差為1.033，說明各上市企業(yè)的經(jīng)營狀況之間存在一定差距。中介變量盈余管理強度的觀測值只有6 620個，這是由于盈余管理變量由Roychowdhury(2006)計算真實盈余變量的模型得來的，計算結果涉及回歸方程的殘差項，因此觀測值有一定的減少，該變量的平均值為0.162，最小值為0.011，最大值為0.549，說明各企業(yè)對會計信息管理操控強度存在差異性。控制變量中，企業(yè)規(guī)模的平均值為21.729，最小值為20.273，最大值為23.731；資產期限結構的平均值為0.201，最小值為0.023，最大值為0.477；銷售毛利率的平均值為0.540，最小值為0.084，最大值為1.925；現(xiàn)金流量的平均值為0.041，最小值為-0.071，最大值為0.153；資產負債率的平均值為0.368，最小值為0.087，最大值為0.713；營業(yè)收入增長率的平均值為0.185，最小值為-0.228，最大值為0.861。

表2 變量統(tǒng)計特征描述

3.2 相關性分析

對各個變量進行相關性分析，相關性分析結果如表3所示，由分析結果可知，企業(yè)績效及其二次項與研發(fā)投入之間的相關系數(shù)分別為0.247，0.222，均在1%的顯著性水平下高度相關。企業(yè)績效及其二次項與盈余管理之間的相關系數(shù)分別為0.245和0.234，也都在1%的顯著性水平下高度相關。盈余管理與研發(fā)投入之間的相關系數(shù)為-0.014，與相關回歸的系數(shù)基本一致，兩者之間的關系還有待進一步回歸分析探討。可以看到，除了企業(yè)績效一次項和二次項之間的相關系數(shù)大于0.8之外，其它各個變量之間的相關系數(shù)均小于0.8，甚至小于0.5，由此可見，本文回歸模型中的各個變量之間具有很好的相互獨立性，因此可以判定該模型中不存在嚴重的多重共線性的問題。

3.3 回歸分析

本文選取2007-2018年全部深證A股上市公司的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本進行計量驗證，通過Hausman檢驗結果可知，應該選擇固定效應模型。同時，為了減小異方差和截面自相關對回歸結果的影響，使用“xtscc,fe”命令對模型進行回歸分析。

表3 各變量間相關性分析

3.3.1 企業(yè)績效對盈余管理影響的回歸分析

表4中的方程(2)是企業(yè)績效對盈余管理的回歸結果，可以看到，企業(yè)績效的一次項系數(shù)為0.026 4，二次項系數(shù)為-0.002 1，且均在1%的顯著性水平下高度相關，假設H2得到驗證。從整體上看，企業(yè)績效對盈余管理強度呈現(xiàn)出先加強后減弱的倒U型關系。拐點左邊，隨著企業(yè)績效的提升，盈余管理強度也會隨之加強，此時，企業(yè)績效水平較低，可能沒有達到企業(yè)的經(jīng)營目標，作為上市公司，為了盡量避免向外界傳遞經(jīng)營不善的信號或者對外傳遞更好的經(jīng)營狀況，維護自身利益最大化，企業(yè)會更傾向于通過盈余管理來調整會計信息，操作企業(yè)盈余，讓財務報表更“好看”，從而在穩(wěn)定現(xiàn)有股東的同時吸引更多投資。拐點右邊，隨著企業(yè)績效的繼續(xù)提升，盈余管理的強度反而會有所減弱，此時，企業(yè)績效水平較高，可能已經(jīng)實現(xiàn)經(jīng)營目標或者超出期望值，企業(yè)將不再追求對外公布的會計信息過多的盈余管理，相應的盈余管理程度就會有所下降。

3.3.2 中介效應分析

表4中，方程(1)表示的是企業(yè)績效對研發(fā)投入強度的總效應，在其回歸結果中，企業(yè)績效的一次項系數(shù)為正值，二次項系數(shù)為負值，分別為0.002 8和-0.000 5，且均在1%的水平下顯著，假設H1得到驗證，表明隨著企業(yè)績效的不斷提升，它對研發(fā)投入的影響呈現(xiàn)出先促進后抑制的倒U型關系。方程(2)中為企業(yè)績效對盈余管理的回歸結果，一次項系數(shù)為0.026 4，二次項系數(shù)為-0.002 1，同樣在1%的水平下顯著，即企業(yè)績效對盈余管理強度的影響呈現(xiàn)出先加強后減弱的倒U型關系。方程(3)中的回歸結果表示的是在控制了盈余管理的影響之后，企業(yè)績效對研發(fā)投入的直接影響，其中，企業(yè)績效一次項的系數(shù)為正值(0.001 9)，在5%的水平下顯著，二次項系數(shù)為負值(-0.000 3)，在1%的水平下顯著，中介變量盈余管理的系數(shù)為負值(-0.007 0)，在10%的水平下顯著，假設H3得到證實。說明存在部分中介效應，即企業(yè)績效對研發(fā)投入產生直接影響，同時企業(yè)績效又通過盈余管理對研發(fā)投入產生間接影響。

圖1繪制出企業(yè)績效影響研發(fā)投入的總效應和控制盈余管理后的直接效應的變化曲線圖，可以看到，在觀測范圍內，總效應曲線與直接效應曲線相交，企業(yè)績效對研發(fā)投入的總效應先是大于控制盈余管理后的直接效應，隨著企業(yè)績效的進一步提升，直接效應逐漸與總效應趨于一致，最終超過直接效應超過總效應。因此，企業(yè)績效通過盈余管理影響研發(fā)投入的中介效應隨著企業(yè)績效的提升而逐漸由正的變?yōu)樨摰模薪樾絹碓叫　?/p>

3.4 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗實證研究得出結論的穩(wěn)定性，以及證明結果的可靠性，本文在原有樣本數(shù)據(jù)的基礎上，剔除金融行業(yè)以及ST的數(shù)據(jù)后得到新的樣本數(shù)據(jù)，并基于新的樣本數(shù)據(jù)進行實證分析，最后得到的回歸結果與原結果基本一致，只有部分控制變量的符號以及顯著性水平發(fā)生改變，但是解釋變量和中介變量的方向和大小與原結果一致，能夠得出與原實證研究相同的結論。因此，表明本文的實證研究結果具有一定的穩(wěn)健性。

4 結論與建議

4.1 結論

本文對2007-2018年我國深證A股上市公司的有效樣本數(shù)據(jù)進行實證研究，分析了企業(yè)績效對研發(fā)投入的影響以及盈余管理對兩者的中介效應，實證研究結果表明：

(1)企業(yè)績效對研發(fā)投入呈現(xiàn)出先增強后減弱的趨勢，即兩者之間呈現(xiàn)倒U型關系，除了盈余管理的中介效應外，當企業(yè)績效持續(xù)提高時，企業(yè)的關注點將不再是通過加大研發(fā)投入來繼續(xù)發(fā)展，而是通過風險投資或者擴大規(guī)模等方式來獲得進一步發(fā)展，當然也有可能是企業(yè)的研發(fā)投入已經(jīng)出現(xiàn)成果，因此，在拐點右邊，隨著企業(yè)績效的繼續(xù)提升，研發(fā)投入金額占營業(yè)收入的比重會下降。

表4 研發(fā)投入的中介效應回歸結果

圖1 總效應與直接效應對比圖

(2)企業(yè)績效與盈余管理之間呈現(xiàn)出倒U型關系，即企業(yè)績效對盈余管理先增強后減弱，因為當企業(yè)績效越過拐點后，企業(yè)績效可能已經(jīng)達到目標或者超過期望值，此時企業(yè)將不再需要通過盈余管理行為來粉飾對外公布的會計信息，因此，在拐點右邊，隨著企業(yè)績效的進一步提升，盈余管理會有所減弱。

(3)企業(yè)績效通過盈余管理來間接影響研發(fā)投入。即盈余管理在企業(yè)績效與研發(fā)投入之間擔任中介角色，企業(yè)績效除了直接影響研發(fā)投入外，還會通過盈余管理來間接影響研發(fā)投入。

4.2 建議

(1)企業(yè)應從長遠利益出發(fā)，而不是僅僅著眼于眼前的短期利益，從短期看，盈余管理確實會讓企業(yè)的財務信息“好看”，但是從長期看，會給企業(yè)帶來不良后果之外，還會損害投資人的利益，因此，企業(yè)應當減少盈余管理行為，把工作重心從事后進行會計調整向著力提高企業(yè)績效轉移。

(2)企業(yè)績效水平不高時，企業(yè)會加大研發(fā)投入以期使企業(yè)獲得突破性的發(fā)展。但是，企業(yè)績效較好時，也不要忽視研發(fā)投入的繼續(xù)投入，以及技術創(chuàng)新的持續(xù)產出，對于企業(yè)來說，技術創(chuàng)新是企業(yè)獲取核心競爭力，持續(xù)發(fā)展的不竭動力。

(3)對于企業(yè)外部環(huán)境來說，政府部門應加大市場監(jiān)管力度，避免企業(yè)對外公布的會計信息進行調整和操縱，對投資者的投資決策產生誤導，損害投資者的利益。