套期保值對企業創新的影響

馬衛鋒 陳珙

摘要：近年來國際形勢擾動疊加新冠肺炎疫情沖擊，大宗商品價格呈現劇烈波動，這將極大地影響企業研發等創新性活動。套期保值具有平抑價格波動作用，因此套期保值的重要性日漸突出。本文創新性地從套期保值的角度去分析企業創新的影響因素，采用多期DID模型作為本文的實證模型。結果表明我國企業套期保值對企業創新具有促進作用，但是促進作用的時效性較短（套期保值當期有效），不具有長期影響效果，并且該激勵效應也會隨著行業的不同而呈現不同變化，這為后續研究套期保值與企業創新的實現提供了基礎。

關鍵詞：套期保值；企業研發創新；多期DID

一、引言

黨的二十大提出，我國到2035年進入創新型國家前列，這一目標離不開各行各業對于創新的不斷投入。隨著中國對創新及知識產權的關注度越來越高，國內的創新氛圍也越來越濃厚。但是近年來國際形勢變化、中美貿易摩擦、新冠肺炎疫情以及俄烏沖突加速了大宗商品和能源價格的波動，并且疫情后全球資本市場呈現新一輪寬松貨幣政策，而供需錯配下大宗商品價格巨幅波動，極大地影響了企業的生產經營，企業不得不考慮通過期貨市場去對沖價格漲跌帶來的經營風險。因此，研究套期保值對企業研發創新的議題顯得尤為重要，本文將有別于以往研究，從套期保值視角出發研究對沖是否能夠促進企業創新，在這個不確定性激增的市場環境下為企業持續創新提供啟示與建議。

本文從套期保值的角度研究企業創新的影響因素，由于本文所收集整理的套期保值數據具有單個個體反復、多次的特點，并且套保公告中披露的套期保值實施期限大都在12～24個月，因此本文采用多期DID模型對套期保值能否促進企業創新的問題展開研究。主要研究的問題有以下3個，H1：套期保值是否能夠激勵企業創新；H2：套期保值影響中國上市企業創新的期限；H3：套期保值影響企業創新是否具有行業異質性和時間異質性。

二、文獻綜述

（一）企業創新的相關研究

對于企業創新的研究屢見不鮮，根據筆者的梳理概況來說，影響企業創新的因素有很多。企業的創新發展既受內部管理的影響，也受外部經濟政策的影響。

就企業微觀個體的視角而言，影響企業創新的因素有資本結構、產權性質、家族所有權、管理層領導風格等。王玉澤等認為資本結構對于企業創新的影響存在“U”形關系，杠桿對企業創新兼具正、負兩種影響，各種效應會隨著杠桿率的高低變化而此消彼長。NazrulIslam等基于家族所有權和家族管理參與兩個角度去分析家族企業對企業技術創新的影響，結果表明，沒有家族管理參與的家族所有權與企業的技術創新存在負向關系。

就宏觀市場視角而言，影響企業創新的因素也呈現紛繁復雜的特征，例如綠色信貸政策、固定資產加計扣除政策等政府政策，新信息技術賦能下數字金融的助力以及經濟政策不確定性等都對企業創新產生了深遠影響。Jiang和Liu以中國上市新能源（NE）企業（2010—2017年）為例，應用傾向評分匹配模型（PSM）和泊松模型，研究了風險投資對NE企業創新的影響。結果表明，風險投資對新興產業企業創新具有積極而顯著的影響，其中政府參與和合資的創新激勵作用更為顯著。

（二）套期保值經濟后果的相關研究

在套期保值與企業價值關系的研究中，其理論基礎可追溯到MM定理。MM定理的前提假設是完美市場，而現實情況并非如此。許多學者逐步去掉一些假設條件，提出各種企業進行套期保值的理由。目前主要流行的理論有以下三個：第一是降低財務困境成本說，企業破產成本包含直接成本和間接成本，套期保值能夠降低公司破產的可能性，從而減少破產成本（Bartram等，2009）；第二是避免投資不足說，當企業面臨較高的外部風險時，可能會放棄一些有價值的投資機會，套期保值能夠降低企業面臨的風險，從而避免投資不足（Benson和Oliver，2004）；第三是減少預期稅收說，這一理論去掉了MM定理假設中的企業不納稅的條件，企業的稅負函數一般為凸性，套期保值可以通過降低企業稅前價值波動性而減少企業預期稅負。當然，還有另外一些學者通過研究套期保值與企業價值的關系得出了兩者負相關或不相關的結論。

三、套期保值促進企業創新的機理分析

一般而言，企業研發創新投入與企業所面臨的風險敞口之間呈倒“U”形關系，即當風險敞口在一定閾值內，隨著風險敞口的增加，企業研發創新投入也會增加，此類情況適用于初創型公司（董曉芳和袁燕，2014）；當風險敞口超過一定閾值后，隨著風險敞口的增加，企業研發投入的積極性受到抑制。假設Ino代表企業研發創新投入，企業面臨的總風險敞口用Δ表示，那么研發創新與總風險敞口有如下關系：

Ino=F（Δ），Ino′=F′（Δ）=A（Δ－a）

其中A<0，a為閾值，當企業總風險敞口Δ>a時，隨著風險敞口的增加，企業研發創新積極性受挫。對于企業總風險敞口而言，假設存在兩個部門，分別是生產經營部門以及研發創新部門。生產經營部門負責產生現時的損益，而研發創新部門在未來助力生產經營部門產生未來的損益。

表1是兩個部門的現時損失概率分布情況，為了不失一般性，兩個部門的損失L1均是無風險損失（即L1=0），不同的是生產經營部門面臨生產經營損失L2，其來源于成本端及收入端價格波動影響，而研發創新部門面臨研發失敗損失L3（由于該損失很大概率發生于未來，因此此時的L3已考慮折現因素），為了使損失平價，兩個部門的損失概率應該滿足：

由于研發創新風險無法通過風險控制工具進行對沖，而與公司生產經營相關的風險可以通過套期保值等套期工具進行有效對沖，假設模型企業能夠完全有效對沖生產經營的全部風險，因此與L2相關的損失概率方差在進行套期保值后可用σ′1=0表示。那么在此類情況下，企業面臨的總風險敞口可用未套期保值時的風險敞口（σ2Pre）與套期保值后的風險敞口（σ2Post）相減表示，即：

Δ會受到生產經營波動風險及研發創新風險影響，在大宗商品波動劇烈年份會導致生產經營風險σ1顯著提高，從而使得企業面臨的總風險敞口Δ變大，進而抑制企業研發投入的積極性。

四、研究設計

（一）數據來源

本文選取2007—2021年滬深兩市A股所有上市公司作為觀測對象，在剔除退市的企業后總計4807家企業。本文的套期保值數據是筆者在避險網的上市公司套期保值數據庫的基礎上，手工整理上市公司發布的套期保值相關公告及年報信息，逐一核實上市公司在該年份是否實施套期保值，總計得到1878份樣本。根據數據特點，筆者從所有樣本企業中篩選出只發布一次套期保值公告的樣本企業作為面板A數據集，以便后續的平行趨勢檢驗，所有樣本企業則命名為面板B數據集，以便后續的穩健性檢驗。

（二）變量選擇

（1）被解釋變量。本文主要側重企業的研發創新，因此筆者選取創新專利數量以及研發支出兩個指標以便更精準地衡量企業創新的程度。創新專利數量（Patent，以下簡稱P）的構建方法是根據國泰安數據庫整理的企業創新專利數據進行整理，總計得到8477份樣本，樣本期間為2007—2021年。在后續實證模型中，筆者采用創新專利數量總和P作為本文主回歸的被解釋變量，在穩健性檢驗中本文拓展了被解釋變量的類型，使用研發支出Inv作為被解釋變量對本文的實證模型進行穩健性檢驗（匯總的被解釋變量見表2）。

（2）解釋變量。本文的實證模型采用漸進雙重差分模型（Time-varyingDID），也被稱為多期DID模型。根據多期DID模型，解釋變量PostTreati，j的構建規則如下：在本文所使用的非平衡面板數據中，如果i企業在j年發布了套期保值公告，則PostTreati，j=1，否則為0。由于整理的套期保值公告中大部分企業發布的套保期限是12～24個月，因此為了深入研究套期保值對企業創新影響的持續期限問題，本文又拓展了3個新的解釋變量，構建規則如下：①為了研究企業開展套期保值對于企業當期和下1期的創新激勵效應，如果i企業在j年發布了套期保值公告，則PT_C2i，j=1且PT_C2i，j+1=1，否則為0；②為了研究企業開展套期保值對于企業下1期的創新是否具有激勵效應，構建PT_N1i，j，如果i企業在j年發布了套期保值公告，則PT_N1i，j+1=1，否則為0；③為了研究企業開展套期保值對于企業未來2年的創新是否具有激勵效應，構建PT_N2i，j，如果i企業在j年發布了套期保值公告，則PT_N2i，j+1=1，且PT_N2i，j+2=1，否則為0；④為了研究企業開展套期保值對于企業未來3年的創新是否具有激勵效應，構建PT_N3i，j，如果i企業在j年發布了套期保值公告，則PT_N3i，j+1=1，PT_N3i，j+2=1且PT_N3i，j+3=1，否則為0（匯總的變量見表2）。

（3）控制變量。本文的主要控制變量有企業規模Size、企業成立年齡Age、營運資本占比Wk、營收增長率g、政府補助的自然對數Sub、資產負債率Gearing。表2匯總了本文的回歸模型中所涉及的主要變量。

（三）模型設計

根據多期DID模型，本文基準回歸模型公式如下：

Pi，j=α0+β0PostTreati，j+∑βControl+YearFE+δi+εi，j（1）

其中：

（1）下標i、j分別代表企業和年份；

（2）Pi，j是衡量企業創新程度的被解釋變量；

（3）PostTreat是多期DID中實驗組的虛擬變量，即本文代表套期保值的解釋變量；

（4）Control是一系列控制變量；

（5）YearFE以及δi分別代表控制了時間固定效應和個體固定效應。

（6）α0、εi，j以及β0分別代表回歸模型的常數項、殘差項以及解釋變量的系數。

五、套期保值與企業創新的實證檢驗

（一）相關性分析

對本文的被解釋變量創新專利數量P進行了10%的縮尾處理后，其與本文的解釋變量PostTreat具有強相關性，顯著性水平小于1%，并且系數為正，這符合前述討論的假設，也為后續基準回歸奠定了研究基礎。用以穩健性檢驗的被解釋變量研發支出投入Inv與PostTreat沒有顯著關系，系數為-0.01，這與上文描述性統計中Inv標準差較大也基本一致。此外，其他控制變量中除了反映企業成長性的營收增長率g不顯著外，其他控制變量如企業規模Size、企業成立年齡Age、營運資本占比Wk、政府補助Sub以及資產負債率Gearing等指標與創新專利數量P均具有顯著的相關性。模型變量間的相關性統計分析結果如表3所示，其中每行每列的交叉項的值表示對應兩項指標之間的相關性及顯著性。

（二）平行趨勢檢驗

由于本文數據采用是否發布套期保值公告對特定年份進行賦值，即對特定年份劃分處理組和控制組。本文的參照點因企業自身發布套期保值公告而定，某個企業的參照點并不會對其他所有企業適用，而且還存在同一企業有多個參照點的案例出現，因此本文的平行趨勢檢驗中參照點具有復雜多樣性，這就有別于其他學者的研究中所采用的兩期DID或者是多期DID模型的平行趨勢檢驗。

為了解決上述問題，筆者剔除了重復發布套期保值公告的企業，只留下發布一次套期保值公告的企業作為平行趨勢檢驗的樣本（即面板A），選取各自發布套期保值公告時點作為參照點。

圖1是平行趨勢檢驗結果，從中可以發現在參照點之前年份均不顯著而且系數為負，而參照點后雖然前兩期并未達到顯著性要求，但從第3期開始之后均通過了顯著性檢驗而且系數為正，這表明在參照點前后處理組和控制組存在統計意義上的顯著差異，即本文后續實證模型的數據通過了平行趨勢檢驗。

（三）基準回歸分析

根據描述統計分析結果，為了使實證結果更具準確性，本文對被解釋變量P以及企業規模Size采取10%的縮尾處理，得到的基準回歸結果在表4第二列。PostTreat的系數為正（0.152），而且P值在5%的水平上具有統計顯著性，因此本文的第一個假設H1（套期保值能夠促進企業創新）成立。

（四）穩健性檢驗

為了避免基準回歸的結論具有偶然性，同時提高本文結論的準確性，筆者分別就更換代理變量、拓寬樣本兩個維度開展穩健性檢驗。

（1）更換代理變量。基準回歸中使用的衡量企業創新能力的指標是企業創新專利數量（P），它是依據企業每年申請的專利、發明專利、實用新型以及發明設計四類專利數量之和構成，為進一步驗證結論的穩健性，筆者采用另一種方法進而更換企業創新專利數量指標：使用企業每年研發支出投入（Inv）作為代理變量，實證回歸結果見表4中的第三列。

從結果中可以發現，在更換了代理變量后，代理變量與本文的解釋變量PostTreat顯著，企業研發支出投入Inv與解釋變量PostTreat在10%水平上顯著正相關。代理變量得到和基準回歸相同的結果（顯著正相關），這進一步支持了本文的第一個假設H1：企業開展套期保值能夠激勵企業創新。

（2）拓寬樣本范圍。本文基準回歸模型中使用的面板A面板數據是經過剔除重復發行套期保值公告企業后的數據庫，筆者從拓寬樣本范圍角度進一步驗證H1假設的穩健性，構建面板B，具體規則如下：保留重復發行套期保值公告企業，對于該類企業，PostTreati，j的構建規則與基準回歸保持一致，可能出現的情況（見表5）。

第一類

i企業連續N年發布套期保值公告，那么在這幾年里PostTreat均為1，PT_C2在該時期內均為1且在結束發布套期保值公告后的一年也為1；PT_N1在該時期的第一年為0，之后都為1且在結束發布套期保值公告后的一年也為1；PT_N2以及PT_N3同理，不再贅述

第二類

i企業間斷型發布套期保值公告且間隔年份大于1，那么PostTreat、PT_C2、PT_N1、PT_N2以及PT_N3的構建規則與基準回歸一致

第三類

i企業只發布一次套期保值公告，此類企業就是基準回歸中的樣本企業

此類方法的回歸結果見表4中的第四列，面板B共計54831個觀測樣本，是面板A的10倍有余。解釋變量PostTreat與被解釋變量企業創新專利數量P之間在5%的水平上顯著正相關，這和前文的基準回歸以及第一種更換代理變量的兩個回歸結果均保持一致，進一步支撐了本文H1的研究假設。

（五）異質性分析

在基準回歸的基礎上，筆者繼續深入研究套期保值促進企業創新的影響時效以及該影響效果是否會因行業的差異而呈現異質性的特點，即本文的H2假設以及H3假設。

（1）套期保值促進企業創新的時效問題。

為了研究H2假設，筆者在解釋變量PostTreat的基礎上新構建了4個解釋變量：PT_C2i，j、PT_N1i，j、PT_N2i，j以及PT_N3i，j（構建規則見表2實證模型中的變量匯總及描述）。概括來說，PT_C2用以研究套期保值對企業當期以及下1期創新的影響效果；PT_N1用以研究套期保值對企業下1期創新的影響效果；PT_N2用以研究套期保值對企業未來2期創新的影響效果；PT_N3用以研究套期保值對企業未來3期創新的影響效果。本節的回歸模型仍采用基準回歸模型，用上述新構建的解釋變量替代原解釋變量PostTreat，回歸結果如表6所示。

從表6中可以發現，四個回歸模型中只有第①組的解釋變量PT_C2與企業創新專利數量P在5%水平上顯著正相關（系數為0.134），其余三組回歸模型的結論均未能通過顯著性檢驗。值得注意的是PT_C2組與其他三組的不同點在于PT_C2組涵蓋了套期保值公告當期的數據，而PT_N1、PT_N2以及PT_N3均未涵蓋發布套期保值公告當期的數據，并且PT_C2組和基準回歸組的PostTreat顯著性對比可以發現基準回歸組的顯著性更強（1%水平上顯著）。

因此，針對H2假設，以上數據表明我國企業進行套期保值只對企業當期的創新具有激勵效應，雖然PT_C2組也達到顯著性要求，但是PT_N1組并不顯著，因此PT_C2組的顯著性主要來自當期的影響效果。

（2）套期保值促進企業創新是否具有行業異質性的特征。

在剔除了銀行和休閑服務行業后，篩選出機械設備、醫藥生物等二級子行業作為觀測行業，分別研究不同行業中套期保值與企業創新的影響關系從而研究H3假設。

本節仍然采用基準回歸中所用的實證模型式①，結果如表7所示。分組回歸結果表明：在機械設備、電氣設備、建筑裝飾這三個行業中，套期保值與企業創新在5%的水平上顯著正相關；輕工制造和家用電器這兩個行業中，套期保值與企業創新在10%的水平上呈顯著正相關。國防軍工行業中，套期保值與企業創新在1%的水平上顯著負相關；計算機行業中，套期保值與企業創新之間在5%的水平上顯著負相關。除上述行業外，其他行業分組的回歸中解釋變量均未通過顯著性檢驗。

從以上行業異質性的分析中可以發現，我國企業參與套期保值對企業創新的影響具有行業異質性，套期保值對企業創新的激勵效應對日常經營生產依賴大宗商品的行業影響較大，而對消費行業的影響較小，這符合企業現實生產經營的活動現狀。

六、總結與政策建議

本文的研究結果表明我國上市公司參與套期保值能夠促進企業創新，并且企業參與套期保值對企業創新的影響具有時期異質性以及行業異質性。對于時期異質性，實證結果表明套期保值促進企業創新的激勵效應只在發布套期保值當期有顯著影響關系；對于行業異質性，套期保值對企業創新的激勵效應對日常經營生產依賴大宗商品的行業影響較大，而對消費行業的影響較小，這和企業現實生產經營活動現狀一致。

雖然近年來我國上市公司參與套期保值的企業數量有了較快提升，但是與成熟市場經濟國家相比，我國上市公司整體的套期保值參與率還非常有限。今后，應加強套期保值相關的宣傳、教育，讓更多的企業具備開展套期保值業務的相關理念和技能；在社會上弘揚套期保值文化，以《中華人民共和國期貨和衍生品法》的實施為契機，加強對企業開展套期保值業務的政策支持力度，鼓勵企業持續性地開展套期保值活動，實現企業的長期穩健發展；推動期貨和衍生品市場的高質量發展，促進現有品種不斷完善，適時推出受企業套期保值需求旺盛的新品種、新工具。

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TheInfluenceofHedgingonEnterpriseInnovation

—AnEmpiricalStudyBasedonChineseListedCompanies

MAWeifengCHENGong

（TongjiUniversity，Shanghai200092，China）

Abstract：Inrecentyears，theinternationalsituationhasbeendisturbedunderthePandemicShock，thecommoditypriceshavefluctuatedviolently，whichwillgreatlyaffectinnovativeactivitiessuchasR&Dandinnovationofenterprises.Intheory，hedginghelpssmoothoutpricevolatility.Tothisend，thisdissertationaimstofindempiricalevidencethathedgingactivitiesaffectfirminnovation.TakingChineseA-sharelistedcompaniesastheresearchobjects，thisdissertationusesthetime-varyingDIDmodelforempiricalanalysis.TheresultsshowthatthehedgingofChineseenterprisescanpromoteChineseenterpriseinnovation，butthetimelinessofthepromotionisshort（thehedgingiseffectiveintheyear），ithasnolong-termeffect，andtheincentiveeffectwillvarywithdifferentindustries.

Keywords：Hedge；EnterpriseR&DInnovation；Time-varyingDID