我國上市公司研發投入同伴效應研究

鮑樹琛，代 明

(1.浙江理工大學 經濟管理學院，浙江 杭州 310018；2.湖南大學 工商管理學院，湖南 長沙 410006)

0 引言

研發是一個動態過程，誘導市場中相互競爭的公司通過尋找和試驗新知識獲取經濟租金。然而，在信息化和網絡化交織的社會背景下，同行業公司在財務與運營決策上并不是完全獨立的，往往會產生社會互動[1]。就研發決策互動而言，以2020年新冠疫情事件為例，我國近20家生物醫藥公司開展新冠病毒疫苗研制工作，在研發競賽中，相互模仿行為大大刺激了生物醫藥行業蓬勃發展。鑒于此，分析公司研發投入是否以及如何受同行業公司的影響具有重要意義。

社會心理學指出，在特定群體內，目標個體決策受到同伴群體行為的影響而表現出與同伴行為趨同傾向，該現象被稱為同伴效應[2]。從狹義角度看，同伴效應是一種被動式模仿行為，故目標個體在選擇模仿對象時會優先向同伴群體學習。在公司財務領域，同伴效應研究已取得長足發展，其基本假設為同伴公司信息披露會給關聯公司帶來外部性影響，使關聯公司能夠更好地推斷某些財務行為的潛在收益。例如，公司資本結構[1]、股票分割[3]、并購決策[4]、投資決策[5]、現金持有[6]、高管減持[7]等財務行為均會受到同伴企業影響。對于公司研發決策行為是否受其它公司影響，當前研究主要從兩個角度展開：一是從研發要素角度出發，強調技術外溢效應對高科技產業技術進步的重要影響[8]；二是從社會關系角度，強調公司間社會關系的存在，使公司研發活動更易被網絡中其它公司察覺與模仿[9]。有別于上述研究思路，本文從同伴效應角度深度剖析公司研發決策行為，既可以彌補傳統研究中將研發決策行為視為公司獨立決策結果的短板，又能夠直觀反映公司被動式創新策略。

本文將研究重點放在我國上市公司研發投入的微觀動力基礎上，即同伴公司作出研發決策時可能存在內生互動關系。具體而言，由于信息不完備性和市場競爭壓力，上市公司在確定研發投入水平時，除考慮公司個體特質因素外，還可能模仿同行業其它公司研發活動。因此，本文以2008—2018年我國A股上市公司為研究樣本，首先實證檢驗上市公司研發投入同伴效應的存在性，然后對同伴效應形成機制與影響因素進行分析，最后提出針對性建議。

本文可能貢獻在于：首先，通過實證分析檢驗我國上市公司研發投入的同伴效應。現有研究主要針對目標公司內部特征或外部政策環境進行分析，本文在此基礎上，考慮同伴公司研發決策對目標公司的影響。同時，同伴效應研究視角更能直觀地反映我國上市公司習慣于采用被動式創新策略；其次，研究同伴公司制定研發決策對目標公司的影響路徑。Lieberman & Asaba[10]認為，信息不完備和競爭壓力是同行業公司影響本公司行為的兩個路徑。本文對上述兩個路徑進行實證檢驗，并為Lieberman & Asaba的理論預測提供證據支持；最后，對政策沖擊、產權性質、行業地位、融資約束等4個影響研發投入同伴效應的因素進行補充性檢驗，揭示研發投入同伴效應特征，對于提高我國上市公司高管研發決策能力具有重要啟示意義。

1 理論分析與研究假設

1.1 研發投入同伴效應的存在性

公司高管在研發決策制定過程中，往往面臨構造性無知：不清楚未來會發生什么，即前向不確定性[11]。這意味著公司高管過去獲取的知識儲備已發生貶值，按照過去認知進行研發決策可能會錯判行動的某些后果。然而，其它組織決策可以使某條行動路徑合法化，從而引起市場的注意和反饋[12]。模仿其它組織行為比自己花費時間、努力和資源獲取新知識的代價要低廉，并且模仿足以將無知降低到可控制水平(有限理性)[13]。因此，公司高管在制定研發決策時可以設法利用其它組織知識，而非單純付出較高的試錯成本以獲得復雜決策所需的全部知識。實際上，在試錯成本較高且研發成果具有高度不確定性的情況下，只獲取特定信息并保留對部分信息的無知是經過理性計算得出的結果。

雖然目標公司可以向不同類型公司學習研發行為，但鑒于行業環境和市場競爭等因素的相似性，以及封閉圈子形成的共識，目標公司更傾向于與同行業公司展開互動。行業內信息轉移研究認為，一家公司的信息可以用來推斷同行業相關公司的特征[14]。例如，在行業協會等正式或其它非正式安排中，公司可以學習行業相關研發知識，尤其是未編碼的研發知識，這能夠使行業聯系成為有效學習的參照路徑[4]。綜上可知，本文推斷，一家上市公司有動機模仿同行業其它公司的研發行為，以相對較低的成本降低研發不確定性。基于此，本文提出如下研究假設：

H1：上市公司研發投入存在同伴效應。

1.2 研發投入同伴效應形成機制

Lieberman&Asaba[10]發現，信息不完備和市場競爭是同行群體模仿行為的兩個主要機制。前者認為，由于信息不完備，公司在決策時會參考同行業其它公司傳遞出來的特定有用信息；后者認為，公司為應對市場競爭并保持相對競爭地位會模仿同行業競爭對手。兩種形成機制都可能導致研發決策過程中出現同伴效應。

基于信息的理論側重于信息本身，該理論認為，在高度不確定性情況下，同行業公司決策可能會成為目標公司的重要信息來源。在以不可逆性為主要特征的研發領域，不確定性和風險通常被視為首要問題。在相同行業中，上市公司研發活動容易以編碼信息方式披露出來，進而觸發競爭對手的適當反應。研發信息在擴散過程中，為接收該信息的目標公司提供低風險和近乎免費的標準，從而帶來收益，如降低試錯成本以及搭便車[10]。因此，信息不完備的公司高管在制定研發決策時，更可能向同行業其它公司學習研發行為，因為其相信后者包含有關發展契機、投資機會和行業前景的判斷[15]。即使研發失敗，目標公司高管也可以與同行業其它公司高管分擔責任，從而保護個人職業聲譽[16]。

基于競爭的理論認為，同行業公司相互模仿以抵銷競爭對手的競爭行為并維持自身競爭地位[17]。在此框架中，模仿行為特征是對風險和競爭的被動反應，這反映了同伴效應的動機風險厭惡性特征[18]。由于研發投入與決定公司競爭力的戰略性資產獲取直接相關，所以目標公司會模仿競爭對手創新行為，研發相似產品[19]。同時，市場競爭越激烈，目標公司就越需要應對競爭對手的創新行為[20]。即使目標公司的研發決策在市場競爭中犯錯，也會很快從行業市場份額變化中認清錯誤，調整自身相關決策。基于此，本文提出如下研究假設：

H2：研發投入同伴效應在信息優勢弱的公司中更顯著。

H3：研發投入同伴效應在競爭壓力大的公司中更顯著。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

本文選取2008—2018年我國滬深A股上市公司作為研究對象。根據已有研究慣例，剔除金融行業上市公司、ST類公司以及數據缺失樣本，最終得到18 230個公司—年度觀測值。為避免離群值對實證結果的影響，本文對相關連續變量在1%的水平上進行Winsorize處理。

上市公司政府補助和名義所得稅稅率相關數據來自Wind數據庫，其它財務數據來自CSMAR數據庫。本文按照證監會2012版行業分類目錄對上市公司進行行業分類，除制造業按照兩位代碼外，其余行業均采用一位代碼。

2.2 模型構建與變量定義

為檢驗研發投入同群效應的存在性，參考Chen&Ma[5]、Gordon等[14]的研究成果，構建如下回歸模型：

RDt=α+βRD_peert-1+γCV_peert-1+λCVt-1+∑Year+∑Industry+ε

(1)

模型(1)表示目標公司研發投入RDt是關于同伴公司研發投入RD_peert-1、同伴公司特征CV_peert-1、目標公司特征CVt-1、年度及行業特征的函數。為了使研究結論更為穩健，本文采用兩種方式構造公司研發投入變量：一是研發費用/期末總資產，即變量RDa；二是研發費用/營業收入，即變量RDi。借鑒Leary & Roberts[1]的做法，將同行業所有公司剔除目標公司后的研發投入均值作為同伴公司研發投入衡量指標RD_peer。目標公司特征變量如下：公司規模Size(公司期末總資產的自然對數)、杠桿水平Lev(期末總負債/期末總資產)、公司成長性Q(托賓Q)、資產收益率Roa(凈利潤/期末總資產)、政府補助Subsidy(政府補助的自然對數)、名義所得稅稅率Taxrate、雇員人數Employees(雇員人員的自然對數)。同伴公司特征變量按照目標公司特征變量計算方式，將同行業所有公

為了檢驗研發投入同伴效應形成機制，本文在模型(1)的基礎上，引入度量信息優勢和競爭壓力變量，并分別與同伴公司研發投入進行交乘。關于信息優勢度量，首先，參考Houston等[21]的做法，使用公司注冊地與四大直轄市間最短距離的自然對數衡量信息優勢(Dis)。大多數政策是在北京制定的，直轄市可能在政策正式發布前已知曉部分信息，因此直轄市鄰近城市有可能提前發現有利可圖的研發機會。因此，Dis越大，距離越遠，信息優勢越弱。其次，借鑒陳運森[22]的做法，使用Pajek軟件計算公司所占據的結構洞，以此度量信息優勢(Stru)。結構洞理論描述的是在競爭環境中社會結構如何為行動者創造機會，擁有豐富結構洞的公司可以獲取信息優勢[20]。因此，Stru越大，信息優勢越大。

關于競爭壓力度量，首先，使用赫芬達爾指數HHI=1-∑(Salei/Sale)2，其中，Salei表示i公司營業收入，Sale表示該公司所屬行業的營業收入合計；其次，使用該公司所屬行業內公司數量的自然對數Indnum。HHI或Indnum越大，行業競爭越激烈，公司面臨的競爭壓力越大。

3 實證檢驗與分析

3.1 描述性統計

表1為主要變量描述性統計結果。由表1可知，目標公司平均研發投入占總資產的2%，平均研發投入占營業收入的4.1%。同伴公司平均研發投入占總資產的2.1%，平均研發投入占營業收入的4.3%。目標公司與同伴公司研發投入的均值較為接近，在一定程度上表明二者在研發決策上可能存在相似性。

表1 主要變量描述性統計結果

3.2 研發投入同伴效應存在性檢驗

表2是基于模型(1)對H1的檢驗結果。在表2第(1)列和第(2)列回歸結果中，同伴公司研發投入RD_peer的系數均為正，且在1%水平上顯著,說明在控制同伴公司特征和目標公司特征等因素后，可以發現目標公司研發投入明顯受同伴公司研發投入的影響，即同伴公司上一年度研發投入越多，目標公司第二年度研發投入就越多。因此，我國上市公司研發投入存在同伴效應，由此H1得證。

表2 研發投入同伴效應的存在性檢驗結果

3.3 研發投入同伴效應形成機制檢驗

表3為基于信息優勢機制的研發投入同伴效應假說檢驗回歸結果。如果觀測到信息優勢程度對研發投入同伴效應具有反向調節作用，則可以證明這種同伴效應至少部分來自于信息優勢機制。表3第(1)列和第(2)列中，交互項RD_peer×Dis的系數均在1%的水平上顯著為正，表明目標公司離直轄市越遠，信息獲取能力越弱，研發投入同伴效應越強。表3第(3)列和第(4)列中，交互項RD_peer×Stru的系數分別在10%和1%的水平上顯著為負，表明目標公司結構洞越豐富，信息獲取能力越強，研發投入同伴效應越弱。由此可知，上市公司研發投入同伴效應的形成部分是基于信息優勢機制，由此驗證了H2。

表4是基于競爭壓力機制的研發投入同伴效應假說檢驗回歸結果。如果觀測到競爭壓力程度對研發投入同伴效應具有正向調節作用，則可以證明這種同伴效應至少部分來自于競爭壓力機制。表4第(1)列和第(2)列中，交互項RD_peer×HHI的系數分別在10%和5%的水平上顯著為正。表4第(3)列和第(4)列中，交互項RD_peer×Indnum的系數分別在5%和1%的水平上顯著為正。這表明行業競爭壓力越大，研發同伴效應越強。上市公司研發投入同伴效應的形成部分是基于競爭壓力機制，由此驗證了H3。

表4 基于競爭壓力的形成機制檢驗結果

3.4 補充性檢驗

為了更深入地理解同伴公司行為對目標公司研發決策的重要性，進一步對其它可能影響研發投入同伴效應的因素進行補充性檢驗。此處，從政策沖擊、產權性質、行業地位和融資約束維度展開研究。

3.4.1 政策沖擊

好的政策具有連續性和穩定性，這類政策鼓勵生產性活動，可以直接調動上市公司獨立自主研發活動的積極性，從而削弱同伴效應。相應地，一系列政策如果不能為公司研發活動提供有效保障，那么公司研發策略會趨于被動保守，模仿性研發發生概率會遠高于創造性研發。研發鼓勵政策是國家為激勵企業研發而推行的一系列優惠政策。2008年，國家稅務總局發布《關于印發〈企業研究開發費用稅前扣除管理辦法(試行)〉的通知》(國稅發〔2008〕116號)，對研究開發費用扣除主體、范圍、程序等基本問題予以明確。2013年，財政部、國家稅務總局發布《關于研究開發費用稅前加計扣除有關政策問題的通知》(財稅〔2013〕70號)，擴大了研發費用加計扣除范圍。2015年，財政部、國家稅務總局、科技部聯合發布《關于完善研究開發費用稅前加計扣除政策的通知》(財稅〔2015〕119號)，再次擴大研發費用加計扣除范圍，簡化會計核算與管理流程，明確不適用稅前加計扣除政策事項等，并廢止國稅發〔2008〕116號文和財稅〔2013〕70號文，該通知自2016年1月1日起執行。2018年，財政部、稅務總局、科技部發布《關于提高研究開發費用稅前加計扣除比例的通知》(財稅〔2018〕99號)，將研發費用稅前加計扣除比例上調至75%。梳理上述政策可知，政府正逐年加大研發政策激勵力度，特別是在2016年及以后。該類政策激增促使公司高管研發認知能力提升，從而促進知識在自主研發活動中的運用?；诖耍疚念A期，在《財稅〔2015〕119號》發布后，上市公司研發投入同伴效應會有所削弱。

為考察政策沖擊的影響，本文構造變量Policy，并與變量RD_peer交乘。以《財稅〔2015〕119號》政策文件為界線，2016年及以后，設置Policy為1；2016年以前，Policy則為0。表5第(1)列和第(2)列是針對政策沖擊影響的檢驗結果，發現交互項RD_peer×Policy的系數分別在10%和1%的水平上顯著為負，表明研發政策實施可以提高上市公司自主研發能力，同伴效應有所削弱。

3.4.2 產權性質

從產權層面看，國有企業決策程序相對繁瑣，在創新戰略制定時需要考慮政府政策，部分研發項目由國資委直接決定。而非國有企業基本上有明確的所有者責任主體，可以自主確定公司創新戰略，受行政約束較小。在國有企業與非國有企業競爭領域，國有企業經常能在信貸、土地和研發投入方面獲得特殊優惠政策。上述優惠政策會減小國有企業競爭壓力，其高管容易產生“富則思安”的思想，采取跟隨模仿同行業公司研發策略不僅可以保持競爭優勢，也能免于因自主研發失敗而承擔國有資產流失責任。然而，非國有產權系統會促使所有者為其資本尋找報償而主動承擔研發風險，同伴效應較弱?；诖?，本文預測，相對于非國有企業，國有企業研發投入受同伴效應的正向影響更為顯著。

為考察產權性質的影響，本文構造變量SOE，并與變量RD_peer交乘。當上市公司為國有企業，SOE設置為1；當上市公司為非國有企業，SOE設置為0。表5第(3)列和第(4)列是針對產權性質影響的檢驗結果，交互項RD_peer×SOE的系數分別在10%和1%的水平上顯著為正，表明相對于非國有企業，國有企業研發投入受同伴效應的正向影響更為顯著。

表5 基于政策沖擊與產權性質分類檢驗結果

3.4.3 行業地位

一般而言，行業領先者能夠通過合理分配公司資源和技術進行研發創新，更有可能發現潛在投資機會，從而使同行業其它公司對行業領導者的威脅降低。Leary&Roberts[1]的證據表明，行業領先者的財務政策不受同行財務政策影響，盡管同行業公司在塑造目標公司資本結構中起重要作用；Park等[23]認為，行業跟隨者公司具有更強的動力模仿同行投資行為，以降低投資不確定性?；诖?，本文預測，相對于行業跟隨者，行業領先者公司研發投入受同伴效應的影響更小。

為考察行業地位的影響，本文構造虛擬變量Leader，并與變量RD_peer交乘。借鑒王磊等[24]和易志高等[7]的做法，采用市場占有率、銷售凈利率和公司規模3個因素界定行業領導者地位。首先，在同年度同行業內，按照上述3個因素分別對樣本進行十分位排序并賦予分值，排序最高得10分，排序最低得1分；其次，將3個因素分值進行求和，得到公司行業內地位綜合評分，選取分值為前20%的觀測樣本作為行業領導者，將剩余樣本視為行業追隨者。若上市公司為行業領導者，則Leader設置為1，否則為0。表6第(1)列和第(2)列是針對行業地位影響的檢驗結果，交互項RD_peer×Leader系數分別在5%和1%的水平上顯著為負，表明與行業跟隨者相比，行業領先者公司研發投入受同伴效應的影響更小。

3.4.4 融資約束

研發投入與公司融資能力密切相關，如果缺乏外部融資渠道，公司將無法開展NPV為正的研發項目。公司缺乏資金獲取渠道將導致財務狀況不穩定，從而提高管理層對研發失敗的敏感性。對風險日益增長的認識很可能會將公司高管引向更安全和保守的選擇，融資約束也就限制了公司研發機會。Chen & Ma[5]發現，融資約束會減少公司投資決策中的模仿行為，因為考慮到財務受限公司的高融資成本，模仿行為的成本更高。基于此，本文預測，相對于融資約束較小的公司，融資約束較大的公司研發投入受同伴效應的影響較小。

為考察融資約束的影響，本文構造變量AbsSA，并與變量RD_peer交乘。借鑒Hadlock&Pierce[25]的方法，本文構造衡量融資約束的變量SA。由于SA為負數，為了方便說明交互項系數符號的意義，本文將SA取絕對值處理，生成變量AbsSA。AbsSA數值越大，公司受到的融資約束越強。表6第(3)列和第(4)列是針對融資約束影響的檢驗結果，交互項RD_peer×AbsSA系數均在1%的水平上顯著為負，說明相對于融資約束較小的公司，融資約束較大的公司研發投入受同伴效應的影響較小。

表6 基于行業地位與融資約束分類的檢驗結果

3.5 穩健性檢驗

(1)剔除同時發行B股或H股的樣本觀測值。由于上市地制度環境對上市公司財務行為具有綁定效應，為避免制度性差異對研究結論的干擾，本文對同時發行B股或H股樣本公司予以剔除并重新進行回歸，結論沒有發生實質性改變。

(2)剔除IPO年度樣本觀測值。由于在IPO年度，我國上市公司普遍存在財務包裝行為，很可能在研發投入方面進行異常操縱，故剔除IPO年度樣本觀測值，重新進行回歸，結論保持不變(見表7)。

表7 穩健性檢驗結果(剔除B/H股、剔除IPO年度)

(3)內生性檢驗。目標公司研發投入與同行業其它公司研發投入間的因果關系可能是由映射問題引起的，即兩者信息存在重疊。解決映射問題的常用方法是工具變量法，借鑒Leary & Roberts[1]、潘子成[26]的研究方法，本文采用同行業其它公司平均股票特質收益率作為工具變量。首先，股票收益可以反映公司研發決策情況，滿足工具變量相關性要求；其次，剔除目標公司同行業公司平均股票特質收益率可以分離出導致目標公司股價變化的很大一部分影響因素，變量平均值也有助于降低任何特定公司的噪聲，并且不會直接影響目標公司研發投入，進而滿足工具變量的外生性要求(見表8)。為了度量股票特質收益率，本文基于2015-2017年股票收益月度數據對包含行業因素的資本資產定價模型進行回歸，計算殘差。

表8 穩健性檢驗結果(基于工具變量法)

(2)

(3)

4 結語

4.1 研究結論

早期研究主要聚焦于獨立公司個體，割裂了現實中同伴公司間的互動關系。雖然趙國慶和張中元[8]研究發現技術外溢效應對產業技術進步的影響，馮戈堅和王建瓊[9]研究發現公司創新活動存在社會網絡同群效應，但均存在以下不足：①未能慮行業異質性對研發投入的影響；②未能系統闡釋研發投入同伴效應的信息優勢和競爭壓力兩種形成機制。本文豐富了公司研發決策的同伴效應研究，進一步對政策沖擊、產權性質、行業地位、融資約束4個影響研發投入同伴效應的因素展開補充性檢驗，有助于更好地揭示研發投入同伴效應特征，具有一定的理論意義和現實價值。

本文以我國2008—2018年滬深A股上市公司為研究對象，實證研究研發投入同伴效應的存在性、形成機制及影響因素，主要研究結論如下：①我國上市公司研發投入受同行業公司研發行為的顯著影響，使用工具變量法的估計結果顯示，該效應依然存在；②信息優勢和競爭壓力是研發投入同伴效應的形成機制，即研發投入同伴效應對信息優勢弱或競爭壓力大的公司更顯著；③研發政策可以提高上市公司自主研發能力，同伴效應有所削弱。相對于非國有企業，國有企業研發投入受同伴效應的正向影響更為顯著。與行業跟隨者相比，行業領先者研發投入受同伴效應的影響更小。相對于融資約束較小的公司，融資約束較多的公司研發投入受到同伴效應的影響更小。

4.2 對策建議

(1)在實踐中，研發投入同伴效應可以增強公司研發意識，以較低的成本為研發決策提供參考依據。但目標公司應審慎對待同伴公司尤其是行業領導者的研發信息，利用專業技能和方法對研發信息的真實性加以識別，準確把握研發政策、行業發展、公司自身特征等因素，合理布局研發投資項目。如果公司管理層不加判斷地盲目根據同伴公司研發信息進行決策，則可能陷入非效率投資誤區。

(2)由于同伴效應可能對企業存在負外部性，監管部門應降低信息不對稱程度，營造寬松的監管治理氛圍，正確引導公司研發決策行為動機，避免研發投資非優化配置。此外，應加大行業內居領導地位的上市公司信息披露監管力度，提升上市公司信息披露質量，降低研發信息噪音，營造良好的信息環境。對于處于競爭劣勢的公司，監管部門需要做好風險提示，警惕該類公司在制定研發策略時熱衷于“講故事”的跟風行為。同時，政府要加強研發激勵政策推廣，努力營造行業競爭氛圍，鼓勵同伴公司間展開自主研發競賽，從而助力企業創新。

(3)研發投入同伴效應是一種被動式創新策略，在一定程度上會誘導公司喪失自主創新動力。因此，處于行業領先地位的公司應起模范帶頭作用，摒棄被動式創新策略，拓展與其它公司協同創新的廣度與深度，促使高效生產技術和有關管理經驗擴散，從而提高全社會勞動生產率。

4.3 不足與展望

本文存在以下不足：①同伴效應度量方式存在誤差問題。Angrist[27]指出，即使使用工具變量法，也難以完全避免映射問題，進而導致同伴效應估計系數偏高。因此，未來研究需要開發更準確的度量指標；②對同伴效應經濟后果的認識不夠深刻。因此，研發投入同伴效應能否切實提高公司資源配置效率或公司價值，有待未來研究進一步探討；③研發投入的同伴效應不僅可能發生在同行業公司之間，還可能發生在特定社會網絡公司之間，如產業鏈上下游企業間的協同創新等。因此，未來可以進一步探索不同類型群體間的同伴效應。