企業捐贈與科研投入的相關關系

陳穗林 袁臻 倫志國 辛海鋒

【摘? 要】首先，論文從科研人員和科研經費的角度考察了科研投入對企業捐贈的影響；其次，通過引入競爭綜合效應，分別考察了第一產業、第二產業和第三產業是否存在科研投入與企業捐贈的倒U型相關關系；再次，驗證了競爭綜合效應、觀察者效應、災難指數、高管變更對企業捐贈的影響；最后，控制上述影響，研究了科研投入與企業捐贈的相關關系。研究結果表明，科研人員與企業捐贈存在穩定顯著的負相關關系，科研經費與捐贈存在穩定顯著的正相關關系，同時倒U型相關關系可能僅存在于第三產業中的某些特定行業。

【關鍵詞】企業捐贈；科研投入；競爭綜合效應；觀察者效應

【中圖分類號】F273.1；C913.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）05-0040-06

1 引言

本研究旨在討論企業捐贈和研發投資的相關關系。該問題在學界較具爭議性，有學者認為，企業捐贈可以促進科研投入，幫助企業優化資源配置；有學者認為，R&D投入與企業捐贈存在擠壓關系；有學者認為，科研投入與企業捐贈的作用存在先增后減的特征，即捐贈與創新投資存在倒U型的相關關系。因此，為更好地解釋上述爭議，本文剔除2008-2022年中存在重大災難的年份，剔除企業間科研競爭和銷售競爭的綜合影響，引入R&D人員占企業人員的比例，以便對企業的R&D投入進行更全面的考察，并根據科研投入水平將企業劃分為14類，以便觀察是否存在倒U型相關關系。

2 文獻綜述

企業捐贈與科研投入的相關文獻可以劃分為企業捐贈模型和R&D對企業捐贈的作用兩類。其中，R&D對企業捐贈的作用，根據結果的不同又劃分為正相關和U型相關兩類。

2.1 企業捐贈模型

研究企業捐贈模型的學者一般是在控制企業財務指標和企業特征的情況下，研究環境變化對企業捐贈的影響。Attig和Brockman[1]研究了當地居民的親社會態度與企業社會責任之間的相關性，其在研究中控制了企業年齡、企業規模、資產收益率、資產負債率。研究發現，當公司總部設在老年人口眾多且大部分人口進行慈善捐贈的地區時，它們更有可能參與企業社會責任計劃。同時，研究表明，當地居民的企業社會責任偏好在企業社會責任與市場植入之間起正向中介作用，這暗示了企業受到社會觀察者的影響，塑造一個有更多觀察者的環境，有利于促進企業捐贈。然而，觀察者在企業捐贈中的作用尚未得到充分討論。Hoi等[2]基于2008年汶川地震后的企業捐贈樣本，檢驗了所有權身份與企業捐贈之間的關系。他們在Attig和Brockman的研究基礎上進一步控制了個體效應。研究發現，與國有企業相比，治理較好的民營企業更有可能進行理性捐贈，私營企業更有可能為2008年的地震捐款，這意味著不同的企業捐贈意向、捐贈邏輯和決策模式可能存在很大的差異，然而這種差異在以往的研究中并沒有在相同的模型框架下得到足夠深入的討論。盧正文和楊田田[3]以2020年滬深兩市A股上市公司為樣本，檢驗了行業差異和區域疫情程度對企業捐贈的影響。他們在Hoi等人的研究基礎上進一步控制了凈資產收益率，發現醫藥、醫療和公共衛生行業的企業捐贈水平高于其他行業，而疫情嚴重地區的企業捐贈水平明顯低于疫情輕度地區的企業。同時，當凈資產收益率提高時，區域疫情對捐贈的負面影響將明顯減弱，這意味著即使所有樣本都處于災害年份，災害對每個企業的影響也是不同的。同時，該研究為量化災害的負面影響提供了思路，但受樣本限制，并未推廣到其他災害年份。Hao等[4]選取了2008-2016年中國股市上市公司作為研究樣本，檢驗了2013年政治關聯、企業慈善與反腐運動之間的相關性。研究發現，2013年的反腐運動顯著減少了具有強政治關系的上市公司的慈善捐贈，并減少了政府對這些公司的補貼。這不僅意味著該運動有效遏制了企業與政府之間的關聯交易，而且意味著重大人為事件也會對企業捐贈決策產生重大影響。Choi和Hong[5]考察了具有較高治理水平的財閥企業是否實際上花費了更多的捐贈費用，其同時控制了資產負債率、資產收益率、企業年齡、企業規模、個體效應和時間效應。研究表明，通過ESG指標確定的優秀財閥公司可能不是真正的慈善公司。這意味著，如果采用理性決策模型來分析企業捐贈，則需要根據企業內部情況進行聚類，或者對回歸條件進行適當調整。趙均洪和顧鋒[6]以2011-2018年滬深A股上市公司為樣本，檢驗了集聚效應與企業捐贈的相關性。結果表明，企業捐贈與否、企業捐贈金額與集聚效應顯著相關。同時，公眾對企業的關注對集聚效應具有正向調節作用，營銷程度對集聚效應具有負向調節作用。這一方面證明了有觀察者的環境有利于促進企業捐贈；另一方面指出市場化引導下的理性決策會對捐贈形成擠出效應。但是該研究沒有深入討論公司內部如何存在擠出效應。

2.2 R&D對企業捐贈的作用

R&D對企業捐贈的影響的相關研究根據實證結果的不同可分為正相關和U型相關兩類。

第一，正相關的學者認為，企業捐贈與R&D投入之間存在顯著的正相關關系。Chang等[7]采用與學者研究的企業捐贈模型相似的模型，控制行業差異和研發投入，選取Thomson Reuters ASSET4數據庫中2002-2012年的美國上市公司作為研究樣本，考察了當前捐贈對未來企業價值的影響。結果表明，現金捐贈率與未來企業價值、資產收益率和Fama-French五因子模型預測的超額收益之間存在顯著正相關關系，同時，研發與捐贈之間存在顯著正相關關系。Huang等[8]考察了高管團隊特征與企業慈善事業之間的關系。研究發現，輸出職能背景、理工科教育專業較多的高層管理團隊對企業慈善事業的興趣較低。同時，研究試圖控制研發與高新技術產業。結果表明，高新技術企業與捐贈在1%的水平上呈顯著負相關，研發與捐贈在10%的水平上呈顯著正相關，這說明科技投入與捐贈之間存在一定程度的擠出效應。然而，研發與捐贈之間存在微弱的正相關關系，這意味著資金可能不是高科技公司負效應形成的核心原因。科研人員作為核心要素，在研發投入與捐贈關系的研究中可能是被忽視的因素。Cai等[9]選取了標準普爾500指數中的444家公司2003-2012年的數據來檢驗捐贈與獨立董事之間的相關性。結果表明，與非附屬捐贈相比，附屬捐贈與高管特征具有顯著相關性。與此同時，本研究非附屬捐贈試圖消除捐贈金額，這在以往的研究中并不常見，因此，控制變量的估計結果也有一定的參考價值，尤其是R&D和Top 5機構持股的成果。前者表明R&D與附屬捐贈顯著正相關，后者與附屬捐贈顯著負相關。這意味著股權越集中，企業越不需要通過捐款來討好散戶來維持股價。Xing和Zhang[10]選取2013-2018年中國滬深A股上市公司作為樣本，檢驗捐贈與企業研發投入的相關性。結果表明，滯后1期的捐贈與當期科研經費顯著正相關，且市場環境會增強該影響。總的來說，這些學者認為，企業捐贈可以提升企業的社會形象，增強消費者、投資者和員工對企業的信任和忠誠度，從而為企業帶來更多的利益、商機和市場競爭力。這些商機和市場競爭力可以促進企業加大科研投入，實現創新和技術進步。同時，科研投入可以使企業獲得更多的技術和知識資源，從而提高企業的經濟效益和產品質量，使企業的價值更加清晰明確。而企業在實踐過程中也會意識到自身的責任，這會促使企業更加關注社會利益和企業長遠發展，從而增加企業對社會的捐贈。

第二，U型相關的學者認為，企業捐贈與R&D投入之間存在顯著的U型相關關系。Yu等[11]使用657家上市制造業中小企業2015-2017年的面板數據來檢驗企業社會責任與研發投入之間的相關性。結果發現，CSR與R&D之間存在顯著的正向影響，而對R&D的平方則存在顯著的負向影響。這意味著適當的研發和為區域創新提供公平和支持的環境可以促進中小企業履行企業社會責任，但過度的研發會導致擠出效應。Wang等[12]考察了企業慈善捐贈與創新投資的關系。研究發現，以利他動機為導向的企業慈善捐贈對創新投資具有倒U型效應；以工具激勵為導向的企業慈善捐贈對創新投資具有U型效應。同時，國家持股可以增強利他動機導向的企業捐贈與創新投資之間的倒U型關系，削弱工具動機導向的企業捐贈與創新投資之間的U型關系。總的來說，該方向源于部分樣本中企業捐贈與研發投入存在顯著負相關關系的現象，這種現象顯然與支持正相關的學術主流相左。支持負相關的學者認為，企業在捐贈活動中的積極表現在很大程度上取決于政策環境和輿論。如果政府鼓勵企業履行社會責任和慈善捐贈，公眾將更加關注企業的社會形象和責任，這將促使企業增加慈善捐贈。然而，慈善捐贈往往需要企業投入大量的時間和資源，包括人力、物力和資金等，這會對企業的科研投入產生影響。此外，企業在捐贈活動中的投入往往是一次性的，而科研投入則需要持續穩定的支持，這也導致捐贈分配和科研投入存在一定程度的競爭。而支持U型相關的學者的貢獻在于彌合了正相關派與上述邏輯之間的矛盾。這些學者認為，適度的捐贈有助于增加企業研發支出，但過多的捐贈會對企業研發支出產生負面影響。

綜上所述，企業捐贈與科研投入的研究具有以下5個問題：第一，選取R&D經費作為R&D投資的唯一指標，忽略研究人員的重要性。第二，重視企業內部指標和外部環境的變化，忽略企業間的銷售競爭和科研競爭。第三，對觀察者效應缺乏有效深入的討論。第四，傾向于對不同的災難年份分別進行分析，以控制災難間的異質性。因此，缺少針對跨年度的災難負面影響的量化指標，這導致涉及面板數據的研究均未充分考慮災難的影響。第五，部分文獻已經證明了高層管理人員對企業捐贈決策的重要性。然而目前大部分實證研究并未剔除高層管理人員變更對企業捐贈的影響。因此，本研究嘗試對上述問題進行控制，以便更好地討論企業捐贈與科研投入的相關關系。

3 研究思路及模型設置

本研究包括4個階段：

第一階段，剔除大型災難年份，即2008年（汶川地震）、2010年（玉樹地震）、2020-2022年（新冠肺炎疫情），沿用Hoi等（2020）提出的控制變量，在控制科研經費（percfund）、資產負債率（Lev）、資產收益率（ROA）、股東權益報酬率（ROE）、經營年限（age）、企業規模（size）、個體效應（individual）和時間效應（time）的基礎上引入科研人員（percresearcher）、銷售人員（PercSalesman）、前五大客戶銷售額占比（Top5client），研究科研人員、科研經費與企業捐贈的相關關系。此外，下述所有模型中βjk均為相關系數，j為研究的階段，k為該階段模型中變量的序號，ε為隨機擾動項。第一階段模型如下：

percDonation=？茁10×percresearcher+？茁11×percfund+？茁12×PercSalesman+？茁13×Top5client+？茁14×controlvariable+ε

第二階段，基于第一階段模型，將企業根據產業歸屬劃分為3類，并引入競爭綜合效應（fund14×topi，i為科研競爭等級，此處代表14個變量），研究企業間的競爭是否對企業捐贈產生顯著影響，以及剔除競爭因素后科研人員和科研經費是否與企業捐贈具有相關關系。第二階段模型如下：

percDonation=？茁20 × percresearcher+ ？茁21 × percfund + ？茁22×fund14×topi + ？茁23 × PercSalesman + ？茁24× Top5client + ？茁25×controlvariable+ε

第三階段，基于第二階段模型，引入觀察者效應（observer），研究是否存在顯著的觀察者效應，以及控制觀察者效應后，科研人員、科研經費與企業捐贈的相關關系。第三階段模型如下：

percDonation=？茁30× percresearcher+ ？茁31×percfund+ ？茁32×observer+？茁33×fund14×topi+？茁34×PercSalesman+？茁35×Top5client+？茁36×controlvariable+ε

第四階段，基于第二階段模型，引入災難指數（disasterindex）和高級管理人員變更（SMC），研究災難嚴重程度和高管變更是否對企業捐贈產生顯著影響，以及控制這些影響后，科研人員、科研經費與企業捐贈的相關關系。第四階段模型如下：

percDonation=？茁40×percresearcher+？茁41×percfund+？茁42×disasterindex+？茁43×fund14×topi+？茁44×PercSalesman+？茁45×Top5client+？茁46×controlvariable+ε

percDonation=？茁50× percresearcher+ ？茁51× percfund+ ？茁52×disasterindex+？茁53SMC+？茁43×fund14×topi+？茁54×PercSalesman+？茁55×Top5client+？茁56×controlvariable+ε

4 變量含義及數據來源

本研究選取了2011-2019年1 358家滬深主板上市企業的面板數據，數據來自Wind數據庫、國家統計局官網和企業年度報告附錄，剔除了大型災難年份，且剔除了長期沒有捐贈項目的企業。

本文變量的測量方法如下：

第一，捐贈水平。采用捐贈金額占總資產的比例衡量捐贈水平。其中，捐贈金額來自財報附注中“營業外支出”項下的“捐贈支出”“慈善捐贈支出”“公益性捐贈支出”等。

第二，研發投入。采用研發人員比例和科研經費比例兩項指標衡量研發投入。其中，研發人員比例為研發人員數量與企業員工總數之比，科研經費比例為研發支出合計與總資產之比。

第三，銷售競爭。采用銷售人員人數占比和前五大客戶銷售收入占比兩項指標衡量銷售競爭。銷售人員人數占比越高意味著企業越依賴銷售人員，銷售競爭激烈程度越高。前五大客戶銷售收入占比越高意味著企業的收入來源越穩定，越不需要通過爭奪較小的市場份額來維持企業收入，銷售競爭激烈程度越低。

第四，冗余資源。沿用Wolf等[13]、Buchholtz等[14]、方靖怡[15]、盧正文和楊田田（2021）的觀點和做法，使用凈資產收益率作為冗余資源的衡量指標。

第五，競爭綜合效應1。本文采用科研競爭等級和前五大客戶收入占比的交乘項進行衡量。科研競爭等級（fund14）：把所有企業根據科研經費占總資產的比例從大到小排列，并根據順序劃分的14個等級。等級1賦值為1，代表科研競爭中處于絕對劣勢；等級14賦值為14，代表科研競爭中處于絕對優勢。競爭綜合效應越大，代表企業的競爭環境越好。

第六，競爭綜合效應2。本文采用科研競爭等級和訂單競爭等級的交乘項進行衡量。訂單競爭等級（top14）：把所有企業根據前五大客戶銷售收入占總資產的比例從大到小排列，并根據順序劃分的14個等級。等級1賦值為1，代表訂單不穩定，處于絕對劣勢；等級14賦值為14，代表訂單穩定，處于絕對優勢。

第七，觀察者效應。根據2019-2020年平均收入差把所有行業從小到大排列，剔除與公共事業相關的行業后，將剩余行業根據上述排列順序分為強相關組和弱相關組。強相關組的企業更多受到疫情的沖擊，代表企業必然會更重視面對面的消費者。根據觀察者效應，把屬于強相關組的企業賦值為1，其余賦值為0。

第八，災難指數。剔除企業所屬的產業后，災難指數為其他產業本期總產值與上一期總產值的差占上一期總產值的百分之比。

第九，高級管理人員變更。包括CEO變更、CFO變更、董事變更、監事變更。出現變更賦值為1，未出現變更賦值為0。

第十，高級管理人員變更程度。包括CEO變更程度、CFO變更程度、董事變更程度、監事變更程度。該變量為上一期高級管理人員的名單與本期管理人員的名單的相似度。相似度等于1代表沒有變更，等于0代表完全變更。

第十一，控制變量。包括公司成立年限、公司規模、公司業績、資產負債率。表1為具體變量定義表。

5 實證結果及分析

5.1 描述性統計

描述性統計包括上文提及的數據，原始數據來自2008-2021年的數據。捐贈水平有負數的原因是部分企業存在捐贈進項，因此，捐贈凈收入為負。所有變量的描述性統計具體如表2所示。

5.2 第一階段估計結果

該階段陸續控制了行業、個體和年份的固定效應，在其他學者模型的基礎上引入了percresearcher、PercSalesman和Top5client。結果表明，控制所有固定效應后，科研經費占比與捐贈占比存在5%水平顯著的正相關關系，科研人員占比與捐贈占比存在10%水平顯著的負相關關系（見表3）。

5.3 第二階段估計結果

該階段控制了時間和個體固定效應，把企業劃分為第一次產業、第二產業和第三產業，并嘗試引入競爭綜合效應。結果表明（見表4），第一產業科研經費與捐贈存在5%水平顯著的負相關，第二產業科研經費與捐贈存在1%水平顯著的正相關，第一產業的競爭綜合效應（除科研競爭等級13和14的企業外）均與企業捐贈存在10%水平的負相關關系，這意味著競爭優勢大，企業反而會減少捐贈占比。第二產業和第三產業的競爭綜合效應與捐贈存在不同程度的正相關關系，這意味著競爭優勢大，企業會增加捐贈占比。同時，由于企業的前五大客戶銷售占比一般相對穩定，因此，通過競爭綜合效應（fund14×topi）可以觀察科研經費是否與捐贈存在倒U型的相關關系。然而，結果表明第一產業、第二產業的競爭綜合效應系數基本呈單調遞減的趨勢，第三產業則存在較強的波動性，并沒有明顯的單調性或倒U型特征。

5.4 第三階段估計結果

該階段控制了時間和個體固定效應，剔除了科研競爭等級低于4的企業，引入了觀察者效應，并通過工具變量法剔除了科研人員、科研經費和觀察者效應的內生性。結果表明（見表5），觀察者效應與捐贈存在1%水平顯著的正相關關系，科研人員與捐贈存在5%水平的負相關關系，科研經費與捐贈存在1%水平顯著的正相關關系。同時，競爭綜合效應與捐贈存在不同程度的正相關關系，但是系數整體呈單調遞減趨勢，這說明科研投入與捐贈的正相關關系和負相關關系是同時存在的。而科研投入與捐贈的倒U型相關就目前的證據看來是極個別的現象，并不具有普遍性。

5.5 第四階段估計結果

該階段控制了行業、時間和個體固定效應，剔除了科研競爭等級低于5的企業，引入了災難指數和高層管理變更，并通過2SLS剔除了內生性問題。結果表明（見表6），災難指數與捐贈存在顯著的負相關關系，這意味著災難的負面影響越大，捐贈占比越多。SMC中僅有監事變更與捐贈存在顯著的正相關關系，這意味著該職位更換越少，捐贈占比越高。同時，控制SEM和災難指數后，科研人員與捐贈存在5%水平顯著的負相關關系，科研經費與捐贈存在5%水平顯著的正相關關系。

6 結論

第一，本研究在前人學者的基礎上引入了研究人員占總雇員的比例以豐富對科研投入與捐贈占比的相關關系的考察。結果表明，科研競爭等級高于4的企業，科研人員與捐贈存在顯著穩定的負相關關系，科研經費與捐贈存在顯著穩定的正相關關系。第二，為考察科研投入和捐贈在何種程度上存在倒U型關系，本研究引入了競爭綜合效應。結果表明，總體模型、第一產業模型和第二產業模型的競爭綜合效應的估計結果存在單調遞減的趨勢。第三產業模型的競爭綜合效應的估計結果則表現出一定的波動性，并沒有明顯的單調性特征。這與倒U型相關的結論存在很大差異，但如果選擇第三產業的某些產業作為樣本確實有可能出現類似的結論。第三，本研究發現，觀察者效應、災難的負面影響和監事的穩定程度均與捐贈占比存在不同程度顯著的正向影響。同時，控制這些影響后，企業科研人員與捐贈依然存在顯著的負相關關系，科研經費與捐贈依然存在顯著的正相關關系。這說明科研人員和科研經費的估計結果是穩定的。而科研人員與捐贈的負相關關系可能源于企業為避稅而設計的某些會計操作，同時，可能與科研人員與企業簽署的合同有關。

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