研發投入資本化與盈余管理

龔家鳳 沈烈

【摘要】研發投入資本化的制度安排， 除了能夠激發企業研發活力、提升創新能力， 還給盈余管理提供了空間， 因而成為各利益相關者關注的重點。 選擇“人工智能第一股”KXF公司作為研究對象， 對其管理層借助研發資本化進行盈余管理的動機、手段和影響研究， 結果表明： 研發投入資本化與凈利潤的變動存在反向關系， 說明可能存在盈余管理行為; 管理層為掩蓋收入后續增長疲乏、避免利潤下降進行盈余管理， 而業績壓力強化了該動機; 盈余管理能夠粉飾業績， 達到使業績平穩增長的目的， 但盈余管理行為會給未來業績增長帶來較大的“副作用”。

【關鍵詞】研發投入;資本化;盈余管理;人工智能

【中圖分類號】 F276.6? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）23-0041-9

一、引言

“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”， 在黨的“十九大”已經上升為國家戰略[1] 。 2021年， 作為“十四五”規劃的開局之年， 人工智能已經成為推動國家發展的中堅力量， 涉及安防、政務、交通、教育、醫療等在內的多個領域， 具體應用包括智慧政法、智能互聯網汽車、智能服務機器人、智能語音交互系統、視頻圖像身份識別、智慧醫療等。 在當前保持高質量經濟發展的背景下， 人工智能企業面臨著激烈的競爭， 要想在市場競爭中占有一席之位， 創新策源能力是關鍵[2] ， 無形資產具有一定的獨特性和難以模仿性， 其正是人工智能企業核心競爭力的異質性資源[3] 。 這些企業在語音識別、視覺識別、自動化技術等的研發及與實體經濟的融合上迎來了巨大發展機遇， 同時也面臨著嚴峻挑戰。

根據我國現行會計準則的規定， 無形資產是企業擁有或控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產， 包括土地使用權、專利權、著作權、商標權、非專利技術和特許權。 我國《企業會計準則第6號——無形資產》規定， 無形資產的內部研發活動分為研究階段和開發階段， 由于研究階段具有較大的不確定性， 將無形資產的研發投入全部作為費用化處理， 計入當期損益， 抵減了企業當期利潤; 開發階段具備形成新產品的基本條件， 其研發投入符合資本化條件的可資本化處理， 在達到預定用途后滿足無形資產確認條件時， 可確認為無形資產， 后續在一定年限內進行攤銷， 因此對當期利潤沒有直接影響， 內部開發無形資產資本化的處理能夠滿足企業短期提高凈利潤的需求。 雖然開發階段研發投入資本化需要滿足五個條件①， 但由于資本化條件是原則性而非操作性的， 因此實踐中對于符合資本化條件的判斷較為模糊， 會計準則的自由裁量權為企業盈余管理提供了一件“合法外衣”。 同時， 人工智能行業技術創新難度大， 未來不確定性強， 企業為獲取技術創新優勢以保持核心競爭力， 通常會加大研發投入金額， 而研發投入的資本化處理也為其盈余管理提供了空間。 因此， 對人工智能行業研發投入資本化與盈余管理的關系進行研究具有重要意義。

基于以上背景， 本文選擇“人工智能第一股”KXF股份有限公司（簡稱KXF）作為研究對象， 分析其利用研發投入資本化對利潤進行調節的動機、手段及其影響， 重點關注這家營業收入達百億的企業進行盈余管理的動機， 揭示盈余管理給企業未來業績和研發能力培養帶來的潛在風險， 最后為企業實現持續、健康的發展提出建議。

二、理論基礎與文獻綜述

（一）理論基礎

現代企業所有權與經營權分離， 由此產生委托代理關系。 委托人與代理人通過簽訂管理契約和報告規則實現風險分擔。 但委托人與代理人之間存在契約摩擦， 即管理契約和報告規則與企業實際情況存在不一致的情形， 同時由于存在信息不對稱， 委托人與代理人之間不完全透明的信息交流與溝通導致摩擦， 盈余管理由此產生。 在完善的資本市場中， 財務報告具有重要的信息含量， 根據信號傳遞理論， 利益相關者依據接收到的信號做出相應的反應， 企業管理者為了獲得預期的市場反應， 滿足管理契約和報告規則的要求， 可能會利用其擁有的信息優勢進行盈余管理。 人工智能企業會進行大量的研發活動， 研發投入金額也較高， 其會計處理為管理者提供了進行盈余管理的機會。 對研發投入采用資本化處理， 能夠避免當期業績出現大幅下滑， 除了能夠粉飾經營業績， 還能向市場傳遞企業研發能力較強的信號， 維護企業良好的發展形象， 以增加投資者對公司未來發展的預期。

（二）文獻綜述

盈余管理是指企業管理層在遵循會計準則原則的前提下， 通過選擇不同的會計政策或借助非會計手段， 誤導其他的信息使用者對企業經營業績的理解或影響基于會計數據形成的契約結果， 以實現管理層效用最大化或企業市場價值最大化的目的。 目前主要包括兩類盈余管理方式： 真實盈余管理通過安排真實交易， 對企業現金流、未來經營成果以及長期價值產生影響; 應計盈余管理通過會計政策的選擇與運用， 改變實際盈余在不同會計期間的反映。 我國對盈余管理的研究目前已有豐富的成果， 具體可分為影響因素、經濟后果以及手段等方面。

1. 影響因素。 盈余管理的影響因素具體可細分為企業外部因素和內部因素。 外部環境和外部利益相關者均可能對企業行為產生影響， 因此企業外部因素對盈余管理的影響包括外部環境和外部利益相關者兩個方面。 外部環境因素包括宏觀經濟、環境不確定性和行業景氣程度等。 寧博等[4] 發現， 市場出現信用違約后， 由于信用風險傳染對非違約企業產生影響， 其中償債能力弱或融資需求高的非違約企業具有更強的盈余管理動機。 外部利益相關者因素包括監管機構、審計師以及投資者等[5-9] 。

公司管理層限于管理契約和報告規則的要求， 需要按照既定的時間和方式對外報送財務報告， 因此公司內部因素對盈余管理的研究具體包括高管因素和企業特征兩個方面。 高管因素包括： CEO聲譽與盈余管理之間呈倒U型關系[10] ; 高管的學術經歷和董秘的審計背景能夠抑制公司的盈余管理行為， 提高盈余質量[11，12] ; 董事會性別斷裂帶、CEO權力與企業的盈余管理程度呈正相關關系[13，14] ， 并且管理層集權程度越高， 其盈余管理程度越高[15] 。 企業特征包括： 基于互聯網的商業模式為上市公司盈余管理提供了更多的空間， 顯著降低了盈余管理質量[16] ; 企業經營期望落差、金融化程度與融資約束均會導致管理層更強的盈余管理動機[17-19] ; 公司內部控制存在缺陷時， 也會導致更高程度的盈余管理[20] 。

2. 經濟后果。 現有研究認為， 盈余管理降低了會計信息質量， 影響信息使用者對公司收益的客觀判斷， 因此對盈余管理經濟后果的研究基本集中在負面影響， 如黃亮華和湯曉燕[21] 研究發現， 企業存在向上的真實盈余管理行為， 關鍵審計事項的披露更加具有差異性， 尤其是體現在審計應對部分， 導致關鍵審計事項的披露數量多、篇幅長[22] ; 盈余管理行為還會導致審計投入增加、抑制企業創新產出等[23，24] ， 對公司未來業績也會產生不利影響[25] 。 但也有研究表明， 盈余管理能夠促進技術創新、獲取更多政府補助、顯著降低債務融資成本[26-28] 。 汪煒和袁東任[29] 研究發現， 盈余質量對自愿性信息披露有契約作用和鑒證作用， 能夠顯著降低代理成本， 提高公司價值與自愿性披露水平的相關性。

3. 手段。 目前， 盈余管理的手段主要是利用較靈活的項目或具有控制權的交易實現盈余管理目標， 如母子公司交易、資產處置和公允價值計量等[30-33] ， 也有研究發現公司利用供應鏈關系資源進行盈余管理[34] 。 研發投入資本化也成為盈余管理的重要手段， 但利益相關者能夠識別公司的盈余管理行為， 并采取應對措施， 如降低信用評級、出具非標審計意見等。

研發投入資本化處理能夠激發企業研發活動的積極性， 提升企業核心競爭力， 產生價值效應， 但研發投入會計政策的選擇， 除了受到企業內部開發活動的項目進展影響， 還可能受到管理層機會主義的干預， 體現在企業為了平滑收益、避免被ST、扭虧為贏或再融資的需要而選擇對研發投入進行資本化處理。 會計準則為研發投入的會計處理提供了較大的靈活性， 同時管理層有能力對研發投入的會計處理進行操縱， 因此為其盈余管理提供了空間。 管理層在業績壓力較大的情況下， 可能選擇研發投入資本化處理來避免營業利潤下降， 因此只有在企業盈余管理動機較弱的情況下， 研發投入資本化才具有較高的價值相關性， 從而發揮其信號傳遞的作用。 李昊洋和韓琳[35] 從企業債務違約風險視角， 認為違約風險會產生市場的負面反應， 因此管理層為避免利益相關者遭受損失， 會利用資本化研發投入進行盈余管理。 王燕妮等[36] 研究發現， 公司收益較高時， 傾向于將研發投入費用化進行盈余管理; 公司具有扭虧壓力時， 則傾向于利用研發投入資本化進行盈余管理， 以避免企業處于虧損狀態。 現有研究大多認為業績壓力是管理層進行盈余管理的主要動機， 研發投入資本化作為真實的盈余管理活動， 具有較強的隱蔽性和較大的靈活性， 很難通過常規的真實盈余管理模型進行識別。

上述對盈余管理的影響因素和經濟后果進行分析的文獻較多， 對盈余管理具體手段研究的則較少， 也缺乏對研發投入資本化與盈余管理之間路徑的深入剖析， 但已經將盈余管理、研發投入資本化與業績壓力等聯系起來， 為本文提供了框架性借鑒。 研發投入資本化作為盈余管理的重要手段之一， 其相關研究以實證研究為主， 缺乏對單個案例的深入探討， 未能提供研發投入資本化與企業盈余管理之間因果關系的證據， 也未能解釋外部環境影響管理層盈余管理行為的路徑， 因此也難以直觀地感受到人工智能企業進行盈余管理的內外部環境、影響程度和操縱后果。

三、研究設計

本文采用案例研究方法， 在理論分析與文獻梳理之后， 選取KXF作為案例分析對象， 結合KXF2008 ～ 2020年的財務報表、審計報告、年度報告以及關于該案例的媒體報道等相關資料， 分析KXF利用研發投入資本化方式進行盈余管理的手段、動機及其經濟影響。

（一）研究對象

本文選擇KXF作為案例分析對象， 主要是考慮到： 首先， 大樣本對研發投入和其資本化進行研究， 通常關注的是影響因素和經濟后果， 案例研究則能夠更細致地分析研發投入資本化對企業業績影響的具體方式和路徑， 便于進行深入研究。 其次， 人工智能近幾年發展如火如荼， 而KXF被稱為“人工智能第一股”， 其核心技術全部來自自主研發②， 研發投入金額巨大， 2020年其研發投入高達24.16億元， 對其進行案例分析有助于研究人工智能行業的研發投入資本化問題。 最后， 通過對2019年人工智能概念股信息技術和軟件服務業的公司進行統計， 發現研發投入資本化比例平均為21%， 而KXF研發投入資本化的比例長期維持在50%左右， 遠遠高于可比行業資本化的比例， 因此選擇KXF作為案例研究對象， 分析其高比例研發投入資本化的動機、手段和影響， 具有一定的現實意義。

（二）研究思路

首先， 本文從KXF自上市以來的研發投入資本化比例居高不下作為證據對其進行推斷， 并進行橫向和縱向分析， 初步推測其可能存在盈余管理行為。 其次， 通過縱向分析研發投入資本化與凈利潤的變動關系， 推斷其進行盈余管理的動機; 進一步結合市場情況對營業收入和應收賬款進行分析， 推斷目前企業的市場壓力較大， 能夠為盈余管理動機提供支撐; 同時結合報表信息， 對盈余管理的“副作用”進行分析， 說明盈余管理對業績的改善只是暫時的， 反而給企業長遠發展帶來了較大的潛在風險。 最后， 結合理論分析， 對管理層盈余管理行為和動機進行推測， 建議企業在進行研發投入資本化時綜合考慮對技術能力、可持續性發展的影響。

四、基于研發投入資本化比例較高的盈余管理證據推斷

KXF成立于1999年， 2008年在深交所掛牌上市， 主營業務是語音及語言、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等， 所涉及的應用領域包括教育、醫療健康、廣告營銷、交通出行、智能家居等。 KXF與同行業其他公司相比， 研發投入資本化比例居高不下， 基于此， 本文從研發投入整體情況、橫向、縱向以及研發項目四個方面進行具體分析。

（一）整體情況

KXF2008 ～ 2020年的研發投入相關數據如圖1所示。 上市以來， 一方面， KXF研發投入金額逐年上升， 與營業收入的增長趨勢基本一致， 說明KXF作為一家通過研發打造核心競爭力的公司非常重視研發活動， 這一點從研發人員的變化中（2014年的1658人增加到2020年的6461人）也得以證實③， 研發人員比例維持在60%左右。

另一方面， 研發投入占營業收入的比例存在一個轉折點， 具體表現為： 2014年之前， 研發收入占營業收入的比例逐年上升， 且研發投入的增長比例高于營業收入的增長比例（如圖2所示）， 而從2014年開始， 研發投入占營業收入的比例呈下降趨勢， 且研發投入的增長比例總體低于營業收入的增長比例。 這可能是由于2014年以后市場競爭較激烈， 而KXF的營業收入雖然逐年增長， 但增速放緩， 且利潤質量不高， 導致2014年以后除了2018年， 其他年份研發投入的增長比例低于營業收入的增長比例， 研發投入占營業收入的比例也呈現下降趨勢④。 特別是2020年， 在營業收入保持29.23%增速的情況下， 研發投入占營業收入的比例首次下降到20%以下， 這與人工智能產業激烈競爭的情況并不相符。

（二）縱向分析

上市以來⑤， KXF平均研發投入資本化比例為46%， 研發投入及資本化比例常年維持在較高的水平， 但不同年份之間相差較大， 而人工智能概念股同行業公司的平均研發投入資本化比例為23%， 遠高于可比公司平均水平。

（三）橫向分析

人工智能技術涉及多個傳統行業， 而KXF屬于軟件和信息技術服務業， 其運營模式可能與其他行業存在區別， 因此本文選擇了人工智能概念板塊下的162家公司， 剔除2020年上市的16家公司以及不屬于軟件和信息技術服務業的83家公司， 共得到包括KXF在內的63家公司進行同行業對比。 運用PSM方法進行1∶3匹配， 共匹配得到對照組31個公司—年度值， 匹配所選擇的協變量包括公司規模、研發投入與研發產出， 其中： 公司規模用期末總資產的自然對數進行衡量; 研發投入用研發投入占營業收入的比例進行衡量; 研發產出用集團公司當年獨立獲得授權的專利數量進行衡量， 包括發明專利、實用新型和外觀設計專利。 東華軟件（002065）、四維圖新（002405）、神州泰岳（300002）、恒生電子（600570）和東軟集團（600718）公司的多個年度值匹配成功， 因此本文選擇這五家公司作為KXF的可比公司對研發投入資本化進行橫向分析。

通過分析KXF與可比公司的研發投入及資本化情況（限于篇幅， 具體情況未予列示）可知， 四維圖新和恒生電子每年研發投入占營業收入的比例基本保持在40%左右， 高于KXF的研發投入占營業收入的比例， 但這兩家公司的研發投入資本化比例均較低， 尤其是恒生電子， 2009年以來研發投入資本化金額均為0， 而四維圖新研發投入資本化比例在20%左右。 東華軟件和東軟集團研發投入占營業收入的比例相對于KXF偏低一些， 它們的研發投入資本化比例也遠遠低于KXF， 基本在10%以下。 神州泰岳上市以來， 其研發投入資本化平均比例為31.98%， 同樣低于KXF的45.97%。 根據年報披露的信息， 東軟集團2015年以來研發人員的占比達75%以上， 遠高于KXF的60%， 且其研發活動產出效率較高， 但研發投入資本化比例平均不到10%。 因此， 從橫向分析來看， 即便在重視研發活動且研發效率較高的公司， 其研發投入資本化比例也比KXF低很多， 從而推斷KXF存在利用研發投入資本化進行盈余管理的可能。 另外， 由于研發投入資本化處理具有的靈活性使同行業可比公司的會計信息失去可比性， 降低了會計信息質量， “人為”地為利益相關者做出經濟決策增加了難度。

（四）研發項目具體分析

根據2018年發布的《深圳證券交易所行業信息披露指引第12號——上市公司從事軟件與信息技術服務業務》（深證上[2018]203號）第八條第二點的規定： 上市公司存在研發投入資本化情形的， 應披露研發投入資本化金額、相關項目的基本情況、實施進度; 研發投入資本化的依據及相關內部控制制度的內容和執行情況。 因此， KXF于2018年起在年報中對研發投入資本化的項目進行了詳細披露（限于篇幅， 具體情況不再列示）。

首先， 已披露的項目研發周期較長， 至少在兩年以上， 而人工智能市場瞬息萬變， 進展緩慢的研發項目不利于在未來快速占領市場， 也可能會使利益相關者對其研發能力產生懷疑。 其次， 研發項目金額過高， 研發投入資本化金額巨大， 如基于大數據的精準教學與智能學習平臺項目當前的研發投入資本化金額已達到2.53億元， 智能語音交互能力平臺目前研發投入資本化金額共2.32億元， KXF人工智能開放平臺及商業變現體系研發當前的研發投入資本化金額共1.94億元， 并且仍處于開發階段。 再次， 研發項目后續情況不明， 如2019年仍處于研發階段的項目在2020年年報中并未進行持續披露， 特別是基于大數據的精準教學與智能學習平臺項目、智能語音交互能力平臺和KXF人工智能開放平臺及商業變現體系研發， 這三個項目資本化金額均在2億元左右， 無法了解其后續是否完成開發， 確認為無形資產抑或是研發中止應轉為當期損益， 不利于利益相關者了解其研發產出及判斷未來收益。 最后， 公司對于研究階段資本化條件的說明比較模糊， 在公司年度報告和審計報告中， 均是按照準則的相關規定進行模板化披露， 沒有結合公司產品研發的特點進行具體可操作的表述， 如可比公司東華軟件在年報中說明“對于滿足基本條件并符合開發支出資本化的項目， 公司會及時提交總經理辦公會討論， 審批通過后， 項目正式立項進入資本化開發階段”， 而KXF針對公司的研發投入資本化條件沒有做進一步說明。

綜上所述， KXF對于開發階段研發投入資本化的條件劃分比較粗糙， 缺乏可操作性， 且研發項目研發周期長、投入金額過高和后續情況不明， 可能使利益相關者對其研發能力、研發投入資本化的合理性以及未來形成無形資產的經濟效益產生懷疑。

五、KXF盈余管理手段、動機及“副作用”推斷

（一）手段： 研發投入資本化金額與利潤指標變動趨勢相反

KXF在中文語音合成市場處于領先地位， 享受著高額的政府補助， 市場對其預期較高， 因此企業業績壓力較大。 尤其是在2014年百度陸續發布了一系列具備創造性的Deep Speech深度語音識別系統等， 且該軟件是完全免費的， 對KXF原有的市場造成了巨大的沖擊， 這可能是KXF營業收入增速下降的主要原因。

KXF的營業利潤、凈利潤與研發投入資本化情況如圖3所示， 若按照研發投入全部費用化對營業利潤和凈利潤進行調整， 可以發現研發投入資本化金額與調整后的營業利潤呈相反的趨勢， 即當年調整后營業利潤較高時， 研發投入資本化金額較低， 而當年調整后營業利潤較低時， 研發投入資本化金額較高， 通過對研發投入資本化金額的調整， 實現營業利潤的穩定增長， 推測KXF可能存在利用研發投入資本化進行盈余管理的可能。 對研發投入資本化與凈利潤的關系進行分析， 發現研發投入資本化金額與調整后凈利潤也呈現相反的趨勢， 這一趨勢在2015 ～ 2020年表現得更為明顯， 凈利潤實現了更為穩定的增長， 進一步推斷KXF可能存在利用研發投入資本化進行盈余管理的情況。 尤其是2015 ～ 2019年KXF的營業收入保持高速增長（如圖4所示）， 平均增長率達40%， 但凈利潤卻表現為微增或微減， 這與企業實際運行規律不一致， 從另一個角度也反映了KXF的盈利能力堪憂， 可能存在通過研發投入資本化進行盈余管理的動機， 以實現“包裝”業績的目的。

（二）動機

1. 維持利潤指標平穩增長。 KXF利用研發投入資本化對利潤進行盈余管理， 可以使營業利潤和凈利潤均維持在比較平穩的增長趨勢， 向市場傳遞公司發展良好的信號。 若研發投入全部費用化， 對KXF的營業利潤進行調整， 得到調整前后對比如圖5所示。

2014 ～ 2018年調整后的營業利潤持續下降， 尤其是2017 ～ 2019年連續三年調整后的營業利潤均為負， 說明營業利潤質量較低， 且調整后營業利潤增長率波動幅度更加明顯， 由此推斷KXF可能存在利用研發投入資本化進行盈余管理的情況， 以實現營業利潤指標的平穩增長。 結合圖3， 調整后的凈利潤增長亦波動較大， 2014 ～ 2018年調整后凈利潤增長趨勢持續下降， 2019年調整后凈利潤增長率雖為正， 但調整后凈利潤仍為負。 這說明在業績不好時， 企業可能會提高研發投入資本化比例， 以減小當期的利潤壓力。 通過這樣的方式， KXF在市場壓力較大的情況下， 其凈利潤基本保持著較為平穩的增長， 可見KXF對研發投入資本化調整利潤指標依賴性較大。

2. 緩解業績壓力。 2010年人工智能語音識別領域取得突破性進展， KXF作為較早一批進入人工智能行業的企業， 憑借其“先發”優勢， 迎來了初期的快速增長， KXF在2010 ～ 2013年營業收入平均增長率達到42.6%。 2014年以后人工智能技術和產業基礎積累成熟， 雖然整個人工智能產業仍保持增長， 但是增速放緩， 而且增長的行業大多表現在無人駕駛、機器人和大數據等， 同時2014年在智能語音識別市場出現了一些強有力的競爭對手， 如亞馬遜、百度、阿里和小米等巨頭公司， 并且這些巨頭公司以免費或較低價格提供服務， 對于KXF的主營業務沖擊較大， 雖然人工智能市場擴大， 但KXF在2014年左右其營業收入增長率出現了較為明顯的下降。 除此之外， 寒武紀、騰訊云、曠視、云從科技等后起之秀也在躍躍欲試， KXF遭受到“前有強敵后有追兵”的雙面夾擊， 面臨資本市場和生存空間的雙重壓力。 如圖6所示， KXF在2013 ～ 2020年除了2017年和2018年， 營業收入增長率逐年下降， KXF市場表現“疲乏”。 分析還發現， 營業利潤增長率遠遠低于營業收入增長率， 存在“增收不增利”的現象， 強化了KXF通過研發投入資本化進行盈余管理的動機。

KXF在2008 ～ 2020年的應收賬款相關數據如圖7所示。 由圖可知， 應收賬款增長率持續為正， 一方面是與營業收入規模有關， 另一方面是公司采用應收款形式銷售較多。 結合應收賬款占營業收入比例進行分析， 發現該比例持續較高， 2014年該比例達到57.16%， 最低比例是2008年的38.73%， 較高的應收賬款會使企業可供使用的貨幣資金減少， 影響企業現金流， 另外采用應收款銷售也是市場“話語權”下降的表現。

對圖8 KFX的壞賬率進行分析， 其壞賬率從2008年的1.39%增長到2020年的4.43%， 較高的壞賬率通常意味著客戶質量不高， 或者應收款形成的營業收入不真實， 最終通過資產減值損失予以沖銷， 如2020年KXF的壞賬損失達到2.77億元， 計提的壞賬準備高達7.91億元， 2019年KXF的壞賬損失達到2.21億元， 計提的壞賬準備為5.72億元。 這也從側面反映出在人工智能市場上， KXF的客戶質量不高， 且市場話語權在下降， 其業績壓力不斷加大， 盈余管理動機增強。

綜上所述， KXF營業收入增速放緩、應收賬款比例較高， 在人工智能行業快速發展的情況下， 其近年來的業績情況不太理想， 市場話語權下降， 呈現后續增長乏力之“疲態”， 且營業利潤質量較低。 根據信號傳遞理論， 對于科技創新型企業， 采用提高研發投入資本化比例的方式進行盈余管理， 能夠提高企業業績的同時， 還能夠向市場傳遞其創新能力較強的信息。 根據信息不對稱理論， 管理者的信息優勢為其進行盈余管理提供了機會， 而外部利益相關者由于處于信息劣勢， 可能無法識別管理者利用研發投入資本化進行盈余管理的行為。 由此可以看出， KXF通過研發投入資本化維持利潤指標平穩增長， 是管理層利用研發投入資本化進行盈余管理的主要動機， 而業績壓力增強了這一動機。

（三）高比例研發投入資本化的“副作用”

KXF在長期高比例研發投入資本化的會計處理之下， 其總資產和無形資產均得到了增長， 具體如圖9所示。

2020年公司的無形資產相對于2008年上市之初增長了81倍， 而總資產也增長了41.62倍， 無形資產凈額占總資產的比重從2008年的4%左右增長到2020年的7.68%。 但無形資產未來通過攤銷進入管理費用或產品成本， 最終對利潤產生影響。 根據KXF的會計政策， 內部自行研發的無形資產， 在2 ～ 5年內進行攤銷， 并且由于較高的研發投入資本化比例， 形成的無形資產金額較高， 未來攤銷壓力巨大⑥， 2008 ～ 2020年無形資產攤銷情況具體如圖10所示。

由圖10可知， 2008 ～ 2020年公司當年無形資產攤銷金額逐年上升， 平均增長率高達67%， 而快速增長的無形資產攤銷金額與每年新增內部開發的無形資產密不可分⑦， 內部開發形成的無形資產占無形資產余額比例的均值為59.64%， 如2019年新增內部開發無形資產金額為9.26億元， 由此產生的無形資產攤銷每年新增至少為1.85億元， 占當年凈利潤的比例接近20%。 公司在2015 ～ 2017年凈利潤增長率下降， 可能也是受到無形資產攤銷壓力的影響， 在市場壓力和內部無形資產攤銷的雙重壓力之下， KXF可能不得不繼續維持其較高的研發投入資本化比例， 以緩解利潤指標所面臨的巨大壓力。 因此， 在選擇對研發投入進行資本化處理時， 還需要考慮未來存在“反噬”的風險， 避免影響其未來的可持續發展。

六、結論

本文采用案例分析方法， 分別從證據推斷、手段推斷、動機推斷三個方面分析KXF利用研發投入資本化進行盈余管理的行為及其可能存在的“副作用”。 研究結果表明： KXF研發投入資本化與凈利潤長期呈現反向變動關系， 由此推斷其可能存在盈余管理行為。 公司采用研發投入資本化會計處理， 掩蓋公司營業利潤質量較低、凈利潤下降、市場增長疲乏的現象， 以達到使企業利潤指標平穩增長、粉飾財務報表的目的。 維持利潤指標平穩增長， 是公司進行盈余管理的主要動機， 而市場壓力強化了這一動機， 尤其是2014年之后在智能語音識別市場上出現了很多強有力的競爭對手， 對公司的沖擊較大， 同時受到前期研發投入資本化形成無形資產進行攤銷的侵蝕， 使得公司業績壓力增大， 公司不得不選擇持續高比例研發投入資本化， 對業績進行盈余管理， 在報表中勉強維持持續增長的凈利潤。

對外部投資者來說， 盈余管理行為可能會誤導其對企業真實經營情況和研發能力的判斷， 尤其是KXF采用研發投入資本化的會計處理， 增加營業利潤， 可能使外部投資者錯誤地認為其持續盈利能力較強， 同時研發投入資本化形成無形資產， 使投資者對其研發能力產生過于樂觀的估計， 從而對公司業績形成不合理的預期， 最終可能會導致投資失敗。 對內部管理者來說， 對企業進行盈余管理， 可能導致內部決策的不合理， 公司面對市場新寵百度、騰訊、阿里等互聯網企業⑧， 特別是面對百度Speech語音識別系統、阿里天貓精靈等市場反響較好的語音識別相關智能硬件產品時， 沒有能夠很好地推出“拳頭產品”予以應對， 這些市場曾經都是KXF的主戰場。 此時， KXF對市場變化感到恐慌， 直接或間接導致KXF在2019年裁減研發人員將近500人⑨， 不僅降低了公司研發能力， 也對公司未來可持續發展造成了不良影響。 綜上， 為降低外部投資者與內部管理者之間的信息不對稱， 增強會計信息的可比性， 本文建議企業在披露研發投入資本化情況時， 能夠結合公司產品特點， 設定研究階段和開發階段的關鍵節點， 以實現兩個階段的清晰劃分， 并對開發階段資本化條件做可操作性的表述， 增強相關財務信息的可理解性。

人工智能行業自2019年進入發展戰略2.0時期， 作為我國掌握自主產權并處于國際領先水平的行業， 應用前景廣闊， 國家出臺了很多政策支持人工智能行業的發展。 2020年新冠疫情非但沒有影響人工智能行業的發展， 反而加速了其成長， 疫情期間人工智能發揮了非常重要的作用， 使政務、醫療保健和線上教育等多個行業受益。 本文基于KXF的案例研究認為： 盈余管理行為對企業利潤指標的改善是暫時的， 不具有可持續性， 從長遠來看可能給未來帶來研發能力下降、利潤質量不高、未來業績壓力大等較為突出的潛在風險， 公司想要真正地提高業績水平， 還是要基于市場， 擁有自主創新能力， 才能在競爭激烈的市場競爭中擁有自己的一席之地。 人工智能崛起為數據基礎服務提供了長期向好的基本面， 到2025年中國人工智能核心產業規模將超過4000億元， 未來人工智能賦能實體經濟市場規模將呈指數型增長。 通過提高研發投入資本化比例， 對外能夠傳遞研發能力較強的信號， 短期內提高了企業的業績， 但將成為長期發展的負累， 受到資本化研發投入未來攤銷的“反噬”， “走捷徑”無法幫助企業在市場中占據長期發展優勢， 只有依靠關鍵技術引領核心競爭力， 以技術創新作為發展的最主要手段， 持續推進公司穩健經營， 借助科技創新帶來高質量增長， 為我國經濟提供不竭動力。

【 注 釋 】

① 這五個條件是：完成該無形資產以使其能夠使用或出售在技術上具有可行性;具有完成該無形資產并使用或出售的意圖;無形資產產生經濟利益的方式，包括能夠證明運用該無形資產生產的產品存在市場或無形資產自身存在市場，無形資產將在內部使用的，能夠證明其有用性;有足夠的技術、財務資源和其他資源支持，以完成該無形資產的開發，并有能力使用或出售該無形資產;歸屬于該無形資產開發階段的支出能夠可靠地計量。

② 根據KXF2019年年度報告。

③ 由于KXF在2008 ～ 2014年的年度報告中并未披露研發人員的數量，因此只能收集到2014 ～ 2020年度的數據，其中2014年的相關數據來自2015年的年度報告。

④ KXF在2009年年報和審計報告中披露的研發投入金額均為54843064.76元，但是在2010年年報和審計報告中披露的研發投入可比期間數據2009年的金額是62657125.94元，年報和審計報告均未作解釋，本文分析使用的研發投入數據來自2009年審計報告，下同。

⑤ 由于數據庫中無法獲取上市以前的研發投入信息，因此無法進行上市前后的比較分析。

⑥ 2016 ～ 2020年無形資產攤銷金額分別為2.06億元、2.48億元、3.68億元、6.15億元、9.09億元。

⑦ KXF2014年以后的年報中沒有單獨披露內部開發形成的無形資產攤銷金額，但2008 ～ 2013年內部開發形成的無形資產攤銷金額平均占當年無形資產攤銷金額的比例為85%。

⑧ 百度、騰訊、阿里等互聯網企業進軍智能語音識別市場，雖然該業務只占這些企業主營業務很小的比例，但其是KXF的主營業務之一，因此對KXF沖擊較大。

⑨ 數據來自2019年年度報告，研發人員數量由2018年的6902人減少到2019年的6404人，離職員工中包括公司限制性股票激勵計劃的激勵對象。

【 主 要 參 考 文 獻 】

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