描述性創新信息披露能夠促進企業研發投入嗎？
——基于A股上市公司的經驗證據

周 明，許 言，徐國慶

（東華理工大學經濟與管理學院，江西南昌 330313）

一、引 言

黨的二十大報告指出，加快實施創新驅動發展戰略，強化企業科技創新主體地位。研發投入作為提高創新能力的先決條件與經濟基礎，具有重要作用。但根據2020 年全球研發2 500 強企業數據顯示（1），我國入榜企業的平均研發投入低于其他國家，普遍存在企業研發投入強度偏低、高研發投入的企業數量較少等問題。如何加大社會資金對企業技術創新的支持力度，提高企業獲得創新資源的公平性與便利性，對提升企業研發投入具有重要意義。

描述性創新信息披露是指以文本形式描述年度財務報告中會計報表以外的信息，是與創新活動高度相關的非財務信息。描述性創新信息披露能夠幫助投資者甄別創新項目，并對其進行合理估值，提高投資者對企業創新活動的認知水平［1］。提高描述性創新信息披露質量有助于股東合理評估企業管理層的管理績效，避免管理層只顧短期利益、規避職業風險而產生創新資源錯配的短視行為［2］。此外，代理理論認為，高質量的創新信息披露有助于提升股價信息含量，幫助中小投資者識別大股東行為，對提高研發投入具有促進作用。綜上所述，描述性創新信息披露在企業創新活動過程中具有重要意義，會對創新資金的籌措與配置產生一定的影響。那么，描述性創新信息披露水平是否對企業研發投入意愿及其強度產生影響，又是通過何種途徑發揮作用？兩者關系又受到哪些因素的影響？這些問題值得深入探究。

已有文獻多以信息披露、信息透明度為對象，研究其對企業研發投入的影響［3-4］，鮮有文獻研究年報中的描述性創新信息披露對企業研發投入的影響。本文基于文本分析法，使用關鍵詞詞頻對描述性創新信息披露水平進行測度，研究了描述性創新信息披露對企業研發投入的影響及其作用機制。本文的主要貢獻在于：①豐富了企業描述性創新信息披露與企業創新的研究脈絡。與其他研究相比，本文重點關注描述性創新信息披露帶來的經濟后果，從企業內外部梳理了描述性創新信息披露對企業研發投入的作用機制，為助增企業研發投入提供了新的理論思路；②補充了創新文本信息類的研究文獻。已有文獻大多關注定量的信息披露及其披露后果，但數字背后隱含的真相和意義往往難以深究，描述性創新信息披露有助于閱讀者了解企業創新活動的真實情況，因此，研究具有一定的現實意義。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

信息披露既包括財務信息也包括非財務信息，相較于財務信息，非財務信息披露內容具有更多的可挖掘性。隨著市場信息披露制度的進步與完善以及對信息披露要求的提高，越來越多的研究開始關注非財務信息披露后果［5-6］。

Allen 對企業創新行為進行了研究，認為創新信息披露動機是為了節約知識保護成本，提升創新能力［7］。隨后，也有研究顯示提升創新信息披露水平是為了緩解業績困境［8］。故企業描述性創新信息的披露動機多是為了發揮其積極效應，而關于創新信息披露測度方式的研究大多分為兩類：一類采用內容分析法，如李慧云等［9］、程新生等［10］、韓鵬和岳園園［11］等學者通過建立指標評價體系對披露內容進行打分，衡量企業創新信息披露水平；另一類采用文本分析法，由于內容分析法需要較高的人工成本與較多的時間精力，近年來，胡楠等［12］、周澤將等［13］學者多使用“種子詞+Word2vec 擴充詞”的詞頻分析法衡量企業創新信息披露水平。之后，對創新信息披露的研究主要聚焦影響因素和披露經濟后果兩個方面。影響因素主要為：①分析師跟蹤人數。在外部市場壓力下，根據“信息中介假說”“市場壓力假說”“合謀假說”皆可得出，分析師跟蹤人數越多，企業創新信息披露語調越積極［14］。②知識產權保護。知識產權保護能有效紓解企業創新信息困境，表現為地區知識產權保護越強，創新文本信息越充分［13］。披露的經濟后果主要為：①市場反應方面。韓鵬和岳園園［11］以創業板公司為研究對象，提出企業創新信息披露能夠提升企業價值，獲得投資者認同；程新生等［10］發現，創新信息披露能帶來顯著的正向市場反應，表現為創新信息披露水平越高，產生的長期超額收益越高；李巖瓊和姚頤［15］從分析師預測角度解讀研發文本披露的信息價值，得出研發文本信息具有一定的信息含量，其對分析師來說是“多說有益”；韋琳和肖夢瑤［1］認為，描述性創新信息能夠為投資者提供公司特質信息。②企業創新影響方面。多數學者認為，創新信息披露對企業創新有顯著的正向影響：何瑞卿［16］認為，創新信息披露能提高股價信息含量，從而提高企業創新產出；胡楠等［12］發現，描述性創新信息披露能預測企業未來真實創新活動水平；陶顏等［17］認為，創新描述能預測公司未來創新績效，即公司下一年度的專利申請數量；韋琳和肖夢瑤［1］進一步分析得出，描述性創新信息披露能夠提高企業的創新產出水平和研發補助金額。然而，也有少數學者從特定行業研究得出，由于創新項目的專用性，存在關鍵信息泄露的風險，創新信息披露對企業創新有顯著的負向影響［18］。

結合現有文獻可以看出，創新信息披露與企業創新之間的關系還未有統一的定論，仍具有可研究的空間，因此，本文研究描述性創新信息披露與企業研發投入之間的關系，為緩解我國企業創新投入強度偏低的困境提供一定的現實依據。

（二）理論分析及假設

1.描述性創新信息披露與研發投入：融資約束機制

企業創新投資往往存在風險高、周期長、沉沒成本高、期望回報率不確定等特性，致使企業創新投資面臨外部融資約束、內部治理沖突等問題。提高企業描述性創新信息披露質量，能夠降低企業與外部投資者之間的信息不對稱程度，緩解融資約束。首先，描述性創新信息披露有助于向外部投資者傳遞企業相關創新信息，影響外部投資者對創新項目的判斷。就企業而言，形成融資約束的根本原因是信息不對稱［19］，描述性創新信息披露是企業向外部投資者反饋自身創新項目運作情況的最主要途徑，對獲得有效的資金供給有積極作用。其次，描述性創新信息披露有助于投資者識別和評估企業的創新項目與創新能力。就投資者而言，由于公開市場中的信息有限，其對項目投資的判斷需要較高的信息搜集成本，因此，也希望得到更高的風險溢價［4］。而創新信息披露能幫助投資者充分了解、評估企業創新項目的發展潛力與回報周期，降低投資回報的不確定性，提高其投資意愿。最后，描述性創新信息披露可以提高企業聲譽。創新信息披露是企業向投資者傳遞項目利好信息的良好渠道。根據信息傳遞理論，如果企業不能及時地傳遞信息，那么投資者通常會將其看成壞消息。因此，企業及時、高質量地披露與創新有關的信息，能夠向投資者傳遞好的信號［20］，從而提升企業信譽，減輕企業債務融資約束。

綜上所述，提高描述性創新信息披露水平有助于投資者對創新項目價值進行合理評估，緩解企業創新外部融資約束，提高企業研發投入。因此，基于描述性創新信息披露的信號傳遞效應，本文提出假設1a。

H1a：描述性創新信息披露通過緩解企業融資約束提高企業研發投入。

2.描述性創新信息披露與研發投入：公司治理機制

與普通投資不同，創新投資會面臨更為突出的代理問題［21］。管理層與股東間的第一類代理沖突和大股東與中小股東間的第二類代理沖突會對企業的研發意愿及研發投入產生負面影響。描述性創新信息披露有助于緩解信息不對稱，減少代理沖突，發揮治理作用。

現代企業管理中經營權與所有權分離形成了委托代理關系，而多數委托人（股東）與代理人（管理層）之間存在利益追求上的差異。在公司運營中，管理層掌握管理決策權與信息優勢，在保證自身利益的前提下可能會做出對企業創新不利的決策，影響企業創新意愿。描述性創新信息披露能夠緩解股東與管理層之間的信息不對稱，降低第一類代理成本，提高管理層研發投入意愿。首先，就管理層而言，由于當前對管理層的業績評價多關注公司短期業績，而創新投資的回報周期與回報率不確定性都較高，管理層需承擔較高的職業風險，因此，出于職業擔憂，即使研發投入有利于企業的長期發展，管理層也會謹慎對待研發投資項目［22］。創新信息披露有助于股東準確甄別管理層行為，減少企業績效評價中非必要因素的干擾，合理評價管理層的管理成效，幫助其減輕職業擔憂。其次，就股東而言，由于股東處于信息劣勢，難以觀測到管理層在企業經營過程中的“暗箱操作”。描述性創新信息披露有助于股東加強對管理層的監控，減少管理層利用信息不對稱獲取私利或為短期利益最大化而削減研發投入的自利行為，確保研發資金的合理使用。最后，就“平靜生活偏好假說”而言，公司經理人通常不愿冒險而偏好追求穩健收益的平靜生活［23］。描述性創新信息的披露作為外部監督的一種方式，使外部市場更易感知管理層的決策行為，提高其選擇“安逸”的機會主義成本。

當前，我國上市企業普遍存在“一股獨大”的現象，這種股權結構設計使得大股東能夠擁有比現金流權更多的控制權，控制權與現金流權的分離使大股東有動機與能力通過關聯交易、貸款擔保、資金占用等方式侵占中小股東利益，減少創新資源配置［24-25］。描述性創新信息披露能有效彌補中小股東的信息劣勢，降低第二類代理成本，減少大股東利益侵占行為。首先，就中小股東而言，描述性創新信息披露能向市場傳遞準確的信號，這些信號可提升股價信息含量［16］，緩解信息不對稱。中小股東可以通過減持向市場傳遞公司負面信息，以牽制大股東掏空行為［25-26］。其次，中小股東能夠識別研發項目的信息有限，為降低收益風險會更加關注企業的短期利益，產生短視行為，進而影響企業研發投入。描述性創新信息披露有利于中小股東合理評估創新項目，做出正確投資決策，減少其短視行為，加大對研發投入的支持力度。

綜上所述，描述性創新信息披露能夠緩解股東與管理層之間的信息不對稱，彌補中小股東的信息劣勢，降低第一類、第二類代理成本，提高企業研發投入。因此，基于描述性創新信息披露的治理效應，本文提出假設1b和假設1c。

H1b：描述性創新信息披露通過降低第一類代理成本提高企業研發投入；

H1c：描述性創新信息披露通過降低第二類代理成本提高企業研發投入。

3.描述性創新信息披露影響研發投入的橫截面效應

企業的創新信息披露不是一種孤立的行為，其披露后果受到多種因素的影響。從企業自身特性來看，產權性質和規模大小會對描述性創新信息披露的經濟后果產生影響。就產權性質而言，一方面，與非國有企業相比，國有企業擁有政府支持，開展研發活動時在融資渠道、資源獲取等方面占據優勢［27］；另一方面，作為創新驅動發展戰略中的重要創新主體，國有企業被寄予“打造原創技術策源地”之厚望，為增強自身創新能力而加大研發投入的主觀能動性更強。因此，在自身資源優勢和研發積極性較高的情況下，國有企業描述性創新信息披露對企業研發投入水平的激勵效應會弱于非國有企業。就企業規模而言，創新行為會因企業規模的不同而產生差異。相對于大型企業而言，一方面，中小企業由于抵押品缺乏和信息嚴重不對稱，使得創新融資更加困難［28］，因而更有動力披露企業創新相關信息，以期緩解企業融資困境；另一方面，從“中國制造”到“中國創造”的轉變過程來看，創新是中小企業發展壯大的重要源動力，為增加有利于企業長期發展的創新項目，中小企業更愿意向市場傳遞創新信息，以獲得投資者關注。由此可看出，中小企業描述性創新信息披露對企業研發投入水平的促進作用更強。

綜上所述，描述性創新信息披露在非國有企業和中小企業中的激勵效應更強。據此，本文提出假設2和假設3。

H2：在其他條件不變的情況下，相對于國有企業，非國有企業描述性創新信息披露對企業研發投入的促進作用更大。

H3：在其他條件不變的情況下，相對于大型企業，中小企業描述性創新信息披露對企業研發投入的促進作用更大。

從企業的外部環境來看，外部市場競爭環境的差異會影響企業描述性創新信息披露的信號效應和治理效應。一方面，當行業集中程度較低時，市場競爭程度較大，為了謀取競爭優勢，企業迫切需要外部融資，會主動披露更多與創新相關的信息以緩解企業外部信息不對稱，提高研發投入，持續改善、革新產品［29］；另一方面，在競爭壓力下，管理層受到的外部約束更多，股東對信息披露要求更高，同時對管理層的監督更加嚴格，描述性創新信息披露可約束管理層的自利行為，進而提升企業研發投入水平。

綜上所述，較高程度的市場競爭可強化描述性創新信息披露對企業研發投入的激勵效應。據此，本文提出假設4。

H4：在其他條件不變的情況下，行業競爭程度正向調節描述性創新信息披露與企業研發投入的正相關關系。

從企業內部治理機制來看，合理有效的激勵機制有助于管理層的管理目標與股東的管理目標趨于一致，使管理層更關注企業長久發展，從而有利于提升企業描述性創新信息披露水平。高管激勵機制通常有薪酬激勵與股權激勵兩種方式：其一，薪酬激勵主要是使用工資、獎金等短期獎勵方式對高管進行物質激勵。當創新投資回報期長、可能影響短期業績表現時，高管可能出于自身利益考慮而規避創新投資，薪酬激勵能在一定程度上緩解高管短期績效擔憂，產生一種“創新補償效應”［30］，增強管理者事業心與責任感，從而提升描述性創新信息披露水平。其二，股權激勵是一種長期激勵方式，將管理層與股東的利益相捆綁。管理層為了企業的長遠發展更加注重對創新項目的孵化培養，在一定程度上避免了“短視行為”。因此，合理的高管激勵機制有利于提高企業描述性創新信息披露水平，從而提高企業研發投入強度。

綜上所述，本文提出假設5和假設6。

H5：在其他條件不變的情況下，高管薪酬激勵正向調節企業描述性創新信息披露與企業研發投入的正相關關系。

H6：在其他條件不變的情況下，高管股權激勵正向調節企業描述性創新信息披露與企業研發投入的正相關關系。

綜上，本文的理論分析思路如圖1所示。

圖1 理論分析思路

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2007—2021 年中國A 股上市公司為研究樣本（2）。其中，描述性創新信息披露指標構建數據來自WinGo 財經文本數據平臺；企業研發投入、專利申請量數據來自CNRDS數據庫；控制變量中市場化程度指標來源于王小魯等［31］編制的《中國分省份市場化指數報告》；其余指標來源于國泰安數據庫。本文對初始樣本進行了如下處理：①考慮存在經營狀況異常的樣本，剔除了ST類上市公司；②考慮金融行業財務結構、財務報表與其他行業的差別，剔除了金融保險類上市公司；③考慮樣本異常值可能存在的影響，對連續變量進行上下1%的縮尾處理。樣本經過以上處理后，共獲得28 747個觀測值。

（二）變量選取與模型設定

1.變量選取

（1）解釋變量：描述性創新信息披露。本文使用關鍵詞詞集占比法衡量描述性創新信息披露水平，具體測量步驟如下：①確定描述性創新信息披露相關的種子詞集。參考胡楠等［12］、周澤將等［13］的做法，確定種子詞集為“技術創新”“研發”“研究”“開發”“專利”“發明”。②對年報進行文本分析，擴充種子詞。通過使用Word2vec神經網絡模型對年報語料進行文本分析，計算詞語語義相似度，對種子詞集進行相似詞擴充，通過篩選最終確定了420 個與創新信息相關的關鍵詞詞集。③構建描述性創新信息披露指標。使用關鍵詞詞集的詞頻數之和占年報全文總詞數的比例衡量描述性創新信息披露水平（Disc），其取值越高，描述性創新信息披露水平越高。

（2）被解釋變量：研發投入。參照王雷和周方召［32］的做法，本文使用研發投入強度（RD）即企業研發投入金額與營業總收入的比值衡量企業當年研發投入水平。

（3）控制變量。借鑒已有文獻［12，33］，本文從企業財務特征、內部治理特征、外部市場環境三個方面選取控制變量。其中，企業財務特征包括企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、資產收益率（Roa）、固定資產占比（Capint）、現金流（Cash）、營收增長率（Growth）、企業價值（Tobin'sQ）；內部治理特征包括董事會規模（Board）、獨立董事占比（Inde）、機構投資者持股（Inshr）；外部市場環境包括地區市場化程度（Mar）。另外，考慮年報中其他信息含量對企業研發投入可能存在潛在影響，本文還在模型中加入年報文本長度（Length）作為控制變量，同時還控制了年份（Year）、行業（Ind）等層面的固定效應。

具體變量定義見表1所列。

表1 變量定義

2.模型設定

為探究描述性信息披露對企業研發投入的影響，本文構建模型如下：

其中：RD表示企業研發投入強度；Disc表示企業描述性創新信息披露水平，考慮信息披露影響存在滯后性，在回歸中做滯后一期處理；Year 和Ind分別表示年份和行業固定效應；ε為隨機擾動項；其他變量為控制變量。考慮異方差的存在，為得到更穩健的推斷對標準誤進行了公司層面的聚類調整。

（三）描述性統計

表2為描述性統計結果，可以看出，描述性創新信息披露水平的均值為0.546，最大值為2.513，最小值為0.011，說明各企業描述性創新信息披露水平存在顯著差異；企業研發投入強度均值為0.045，最大值、最小值分別為0 和0.265，說明各企業研發投入強度差異較大。除此而外，其他控制變量描述性統計結果未發現異常現象。

表2 描述性統計

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

表3列示了描述性創新信息披露與企業研發投入的回歸結果。其中，列（1）為未加入企業財務特征、內部治理特征、外部市場環境以及年份和行業固定效應的回歸結果，可以看出，描述性創新信息披露與企業研發投入之間呈顯著正相關關系（系數為0.056，在1%水平上顯著），說明企業描述性創新信息披露水平越高，研發投入強度越強；列（2）至列（4）是在第（1）列的基礎上依次加入企業財務特征、內部治理特征、外部市場環境、年份固定效應、行業固定效應等變量的回歸結果，可以看出，調整后的R2值逐列提高，表明其他控制變量選取合理，描述性創新信息披露水平（Disc）符號方向與顯著性水平無明顯改變，仍在1%水平上顯著為正，說明在充分考慮了其他控制變量后，描述性創新信息披露對企業研發投入的正向激勵效應仍然顯著。

表3 描述性創新信息披露與研發投入

（二）內生性檢驗

1.工具變量法

針對描述性創新信息披露與研發投入可能存在的反向因果問題，在主回歸中已將自變量做了滯后一期處理，但考慮還可能存在遺漏變量等內生性問題，為此，本文嘗試使用工具變量來弱化內生性問題。在參考已有研究的基礎上［34］，本文將樣本中同年度同規模同行業企業（除本企業外）的描述性創新信息披露水平均值（m1）和同年度同規模同省份企業（除本企業外）的描述性創新信息披露水平均值（m2）作為Disc 的工具變量。從相關性來說，在相同的年度和規模下，相同行業的企業經營相似的業務，其描述性創新信息披露具有一定的相似性，相同省份的企業面對相似的外部環境，其描述性創新信息披露也具有一定的相似性；從外生性來看，其他企業的描述性創新信息披露難以對本企業的創新活動產生影響，故工具變量較好地滿足了其應具備的相關性和外生性要求。本文分別用兩階段最小二乘法（2SLS）和GMM 估計法進行檢驗，結果見表4所列。第一階段回歸結果顯示，工具變量與解釋變量之間存在高度相關性，且弱識別檢驗顯示Cragg-Donald WaldF值遠大于臨界值10，拒絕弱工具變量假設；第二階段回歸結果顯示，描述性創新信息披露對企業研發投入的激勵效應均顯著為正，進一步支持了本文結果的穩健性。

表4 工具變量回歸

2.樣本選擇問題

（1）企業可能出于其他目的而選擇性披露創新信息，導致出現自選擇偏差。對此，本文選擇熵平衡法和處理效應模型來緩解自選擇偏差導致的估計偏誤。

首先，對自選擇偏差問題多數文獻采用匹配法尋找處理組的反事實樣本，以獲得總體平均處理效應。由于傾向匹配模型等傳統匹配方法難以聯合并平衡所有協變量且高度依賴第一階段logit 模型的設定，故本研究使用熵平衡法消除企業組與對照組在各個協變量上的差異。其中，對企業組和對照組的設置參照了周澤將等［13］、姜英兵等［35］的研究思路，如果企業當年描述性創新信息披露水平排名在前30%，則Disc_high=1，否則賦值為0。

其次，匹配法只能解決可觀測變量的樣本選擇問題，針對不可觀測變量的樣本選擇問題，本文參考以往研究［36］選擇處理效應模型進行估計。由于處理效應模型要求選擇模型至少包含一個外生變量，因此，本文使用前文工具變量（m1、m2）進行回歸，結果見表5所列。其中，列（1）報告了經熵平衡匹配后的估計結果，可以看出，在充分控制可測變量的選擇性偏差問題后，描述性創新信息披露對企業研發投入的促進作用仍顯著；列（2）和列（3）為處理效應模型的估計結果，可以看出，列（2）工具變量估計系數顯著為正，說明工具變量的選擇有效，列（3）顯示Disc_high系數顯著為正，說明在充分考慮不可測變量的選擇性偏誤問題后，描述性創新信息披露對企業研發投入的激勵效應仍顯著。此外，LR 檢驗顯示拒絕處理變量無內生性假設，說明使用處理效應模型進行估計是有效的。

表5 樣本選擇問題

（2）企業研發投入數據存在部分缺失值，在回歸中缺失數據容易被企業忽視，可能存在樣本選擇偏差問題。為此，本文使用Heckman兩階段模型緩解可能存在的估計偏誤（3），結果見表5列（4）。結果顯示，LR 檢驗結果拒絕原假設，說明本文選擇Heckman 兩階段模型緩解樣本選擇偏差帶來的估計偏誤是有效的；此外，第二階段回歸結果與前文檢驗結果一致，故在充分考慮存在樣本選擇偏差的情況下，本文的結論仍具有穩健性。

（三）穩健性檢驗

1.替換關鍵變量

為了保證結論的穩健性，本文更換解釋變量描述性創新信息披露與被解釋變量研發投入的度量方式。首先，描述性創新信息披露多見于文獻中管理層討論與分析章節［37］，因此，本文計算了企業年報MD&A 章節中的描述性創新信息關鍵詞詞頻，將其定義為Disc_MD&A 替換指標Disc，可有效減輕年報中其他因素的影響；其次，使用絕對指標研發投入金額的自然對數（RD1）替換研發投入強度（RD）。回歸結果見表6列（1）和列（2），可以看出，無論是替換解釋變量，還是替換被解釋變量，回歸結果均在1%水平上顯著為正，印證了前文的結論。

表6 穩健性檢驗結果

2.更換計量模型

由于企業研發投入數據符合截斷特征，本文運用Tobit 模型進行穩健性檢驗，回歸結果見表6 列（3）。可以看出，描述性創新信息披露水平回歸系數仍顯著為正，進一步支持了結論的穩健性。

3.更改樣本范圍

由各年度《全國科研經費投入統計公報》顯示，我國各地區之間的研發投入水平具有一定的差異性。為緩解各地發展差異可能對結果產生的影響，參考張勇［38］的做法，將企業地址在北京、上海、廣州和深圳四座一線城市的樣本剔除，重新進行回歸，結果見表6列（4），可以看出，原文的研究結論仍然成立。

五、作用機制分析

本研究采用中介效應方法分別驗證“融資約束”“第一類代理成本”“第二類代理成本”是否為描述性創新信息披露影響企業研發投入的中間變量。

首先，檢驗描述性創新信息披露對企業研發投入的影響，設定見模型（1），觀察系數為β1；其次，檢驗描述性創新信息披露對中間變量（Channel）的影響，設定見模型（2），觀察系數為α1；再次，同時分析描述性創新信息披露和中間變量對研發投入的影響，設定見模型（3），觀察系數為δ1和δ2。如果α1、δ2顯著，δ1不顯著，則中介變量具有完全的中介效應；如果α1、δ2顯著，δ1顯著小于β1，則中介變量具有部分的中介效應，此時，中介效應占總效應的比重為（β1-δ1）/β1或α1δ2/β1。

（一）融資約束機制

參照李春濤等［28］的研究，本文采用SA 指數（4）衡量上市公司所面臨的融資約束，SA 指數的絕對值表示融資約束（FC），其值越大，公司所面臨的融資約束程度越高，回歸結果見表7列（1）和列（2）。表7 中，列（1）因變量為SA 指數，描述性創新信息披露水平（Disc）的系數在1%上顯著為負，說明描述性創新信息披露與企業融資約束之間存在顯著的負向關系，創新信息披露內容越多，企業的融資約束越低；列（2）中，把中介變量融資約束（FC）放入基準模型后，Disc 的系數由0.048 下降到0.047，但仍在1%的水平上顯著，SA 指數在1%的水平上顯著為負，說明融資約束對企業描述性創新信息披露的激勵作用存在部分中介效應；此外，本文采用系數乘積法進行中介效應檢驗，經過計算得到統計量SobelZ的值為3.386，大于5%顯著性水平上的臨界值0.97，其中介效應占比為1.843%，說明提高描述性創新信息披露水平有利于緩解企業外部信息不對稱困境，傳遞利好信號，減少企業外部融資壓力，提高企業研發投入強度。由此，驗證了H1a。

表7 作用機制分析

（二）公司治理機制

參考相關研究［39-40］，本文采用管理費用率即管理費用與營業總收入的比值衡量第一類代理成本（AC1），管理費用率越高，則第一類代理成本越高，股東與管理層之間的代理沖突越大，回歸結果見表7列（3）和列（4）；選用其他應收款與總資產的比值衡量第二類代理成本（AC2），該指標反映了大股東通過侵占資金掠奪中小股東利益的程度，比值越大說明第二類代理成本越高，大股東與小股東之間的代理沖突越大，回歸結果見表7列（5）和列（6）。

表7中，列（3）因變量為第一類代理成本，描述性創新信息披露水平（Disc）系數在1%水平上顯著為負，說明描述性創新信息披露與企業第一類代理成本之間存在顯著的負向關系，創新信息披露內容越多，企業的第一類代理成本越低；列（4）中，把中介變量第一類代理成本放入基準模型后，Disc的系數由0.048下降至0.043，但仍在1%的水平上顯著，第一類代理成本系數在1%的水平上顯著為負，說明第一類代理成本對企業描述性創新信息披露的激勵作用存在部分中介效應；此外，統計量SobelZ的值為7.207，大于5%顯著性水平上的臨界值0.97，其中介效應占比為6.471%。

表7列（5）中因變量為第二類代理成本，描述性創新披露水平Disc 的系數在1%水平上顯著為負，說明描述性創新信息披露與企業第二類代理成本之間存在顯著的負向關系，創新信息披露內容越多，企業的第二類代理成本越低；列（6）中，把中介變量第二類代理成本放入基準模型后Disc 的系數由0.048下降至0.047，但仍在1%的水平上顯著，第二類代理成本系數在1%的水平上顯著為負，說明第二類代理成本對企業描述性創新信息披露的激勵作用存在部分中介效應；此外統計量SobelZ的值為2.757，大于5%顯著性水平上的臨界值0.97，其中介效應占比為1.309%。

綜上所述，描述性創新信息披露可以削弱企業內部信息不對稱程度，降低內部代理成本，提高企業研發投資意愿。由此，驗證了H1b、H1c。

六、進一步分析

（一）異質性分析

本文從企業產權性質、企業規模分別考察描述性創新信息披露對企業研發投入影響的異質性。

根據企業產權性質，本文將樣本分為國有企業和非國有企業進行分組回歸，結果見表8 列（1）和列（2）。可以看出，無論是國有企業還是非國有企業，描述性創新信息披露對企業研發投入的激勵效應均顯著為正，通過費舍爾組合檢驗法對分組間系數差異顯著性進行驗證，兩者系數差異顯著（Bootstrap檢驗實證P值為0.000），說明描述性創新信息披露的激勵效應存在所有制差異，非國有企業由于具有自身創新內驅力更強、融資難題更嚴峻等特性，描述性創新信息披露的激勵效應更強。由此，驗證了H2。

表8 異質性分析：企業自身特質

為了從企業規模視角分析描述性創新信息披露對企業研發投入的異質性影響，根據企業總資產的中位數將企業分為大型企業（總資產大于中位數）和中小型企業（總資產小于中位數）進行分組回歸，結果見表8 列（3）和列（4）。可以看出，描述性創新信息披露對企業研發投入的促進作用均顯著為正，系數差異顯著（Bootstrap 檢驗實證P值為0.000），說明描述性創新信息披露的激勵效應在中小型企業更強，描述性創新信息披露水平的提升更有助于中小企業在市場傳遞信息，緩解融資難題，提高研發投入強度。由此，驗證了H3。

（二）內外部環境的影響

1.外部作用環境

參考已有研究［41］，本文采用行業集中程度（用赫芬達爾指數衡量，該指數越低，行業集中程度越低，市場競爭程度越大）衡量市場競爭程度。在基準模型（1）的基礎上加入行業集中程度變量（HHI）以及其與描述性創新信息披露水平的交互項（Disc×HHI），檢驗公司外部作用環境對描述性創新信息披露激勵效應的調節作用，具體公式如下：本文利用模型（4）檢驗行業集中程度的調節效應，回歸結果見表9 列（1）。可以看出，交互項（Disc×HHI）的回歸結果顯著為負，說明行業集中程度越低，市場競爭程度越強，描述性創新信息披露的激勵效應越強，驗證了H4。可見，市場競爭程度正向調節描述性創新信息披露對研發投入的促進作用。

表9 內外部環境影響分析

2.內部治理機制

參考已有研究［30，42］，本文采用高管前三名薪酬總額的自然對數衡量高度薪酬激勵，使用高管持股數量與股本總數的比值衡量企業股權激勵。在基準模型（1）的基礎上加入薪酬激勵變量（Pay）、股權激勵變量（Stock）以及其分別與描述性創新信息披露水平的交互項（Disc×Pay、Disc×Stock），檢驗公司內部治理機制對描述性創新信息披露激勵效應的調節作用，具體公式如下：

本文利用模型（5）和模型（6）檢驗內部治理機制的調節效應，回歸結果見表9列（2）和列（3）。可以看出，列（2）中薪酬激勵交互項（Disc×Pay）的回歸系數不顯著，說明薪酬激勵對企業描述性創新信息披露與研發投入兩者關系的調節作用不顯著，H5 未得到驗證；列（3）中股權激勵交互項（Disc×Stock）的回歸系數顯著為正，說明股權激勵正向調節兩者之間的正相關關系，H6 得到驗證。原因可能是：薪酬激勵作為一種簡單的物質獎勵，難以輕易轉變管理層的管理目標；而股權激勵有助于綁定管理層的個人利益與公司的長期發展，使管理層在研發決策上更關注企業長期利益。因此，股權激勵能增強描述性創新信息披露的激勵效應，薪酬激勵的調節效應不顯著。

（三）創新產出檢驗

為了深入研究描述性創新信息披露的經濟后果，本文采用研發投入產出比（CF）（5）、發明專利申請總數（Patent）衡量企業的創新產出，以檢驗描述性創新信息披露能否改善創新資源配置，提高企業創新產出，回歸結果見表10 列（1）和列（2）。可以看出，描述性創新信息披露的回歸系數皆顯著為正，說明提高描述性創新信息披露水平有助于提高企業投入產出比和創新產出。通過沿用上文的工具變量，使用2SLS回歸進行檢驗，回歸結果見表10列（3）和列（4），可以看出結論具有穩健性。由此可知，企業描述性創新信息披露水平對企業創新產出具有正向影響，提高企業描述性創新信息披露水平有助于提高企業研發投入產出比，增加企業發明專利申請總數。

表10 創新產出檢驗

七、結論與建議

（一）結論

本文基于2007—2021 年滬深A 股上市公司的樣本數據，研究了企業描述性創新信息披露對企業研發投入的影響及其作用軌跡。研究發現：①描述性創新信息披露能夠促進企業增加研發投入，即描述性創新信息披露質量越高，企業研發投入強度越大，這一激勵效應經過內生性測試和一系列穩健性檢驗后仍保持顯著；②描述性創新信息披露通過緩解企業外部融資約束、降低企業內部第一類和第二類代理成本影響企業研發投入；③相較于國有企業、大型企業，描述性創新信息披露對企業研發投入的促進作用在非國有企業、中小規模企業中更強；④外部作用環境、內部治理機制也影響兩者關系，即在市場競爭程度越大情境下企業描述性創新信息披露對研發投入的促進作用越強，企業內部股權激勵能正向調節描述性創新信息披露與企業研發投入的關系；⑤進一步分析發現，提高描述性創新信息披露水平有助于提升企業的投入產出比，刺激更多創新產出，對企業創新能力的改善具有重要意義。

（二）建議

根據研究結論，本文提出以下建議：

第一，完善披露細則，強化信息監管。首先，制定披露細則時應擴大創新業務披露范圍，對創新信息披露內容提出更高的標準與要求；其次，加強事后監管力度，按細分行業類別進行監管，在披露后及時進行審核，加強問詢力度；最后，針對企業的描述性創新信息披露建立評估體系，樹立行業典范以推動描述性創新信息披露的積極性和主動性，減少語焉不詳、信息不全、披露不規范等現象的發生，提高信息披露質量。

第二，保持市場活力，推動良性競爭。首先，持續深入推進“放管服”改革，營造良好的營商環境；其次，完善公平競爭制度，深化市場化改革，營造公平競爭氛圍；最后，進一步完善反壟斷機制，提供良性競爭的外部環境，促進企業間公平競爭，激發市場活力，維護市場競爭秩序，以加強企業描述性創新信息披露對企業研發投入的積極影響。

第三，規劃治理機制，加大激勵力度。首先，公司在內部激勵設計中不能盲目采用薪酬激勵手段，需要優化薪酬激勵評價體系，設置更合理的薪酬激勵方式，比如，在薪酬激勵評價體系中納入對企業創新投入、創新成果管理的指標，以提高創新驅動力；其次，公司應合理設計股權激勵機制，完善高管評價體系，增強高管創新意識，在內部激勵體系設計中需要考慮持股數過高會稀釋股東財富的問題，如可考慮在股權激勵機制中納入股票期權等方式，設置相應的激勵條件與限制期限，建立完善的股權激勵體系，以保證股權激勵能發揮其調節效應。

注 釋：

（1）數據來源我國與國際于《2021 年歐盟工業研發投資記分牌》。

（2）考慮我國與國際會計準則趨同時間為2007 年，故本文樣本以2007年為起始點。

（3）Heckman 兩階段模型要求選擇模型中至少包含一個排他性變量，即尋找一個變量，雖然其能夠影響企業是否進行研發，但不影響企業研發投入量。參考已有研究［43-44］，本文選擇企業成立年限和上一年是否進行研發作為影響企業研發投入決策的識別變量，第一階段回歸結果顯示2個變量符合排他性要求。

（4）根據Hadlock＆Pierce 方法構建SA 指數：-0.737size+0.043size2-0.04age，其中，size 為企業規模，age 為企業年齡。

（5）參考已有研究［45］，研發投入產出比使用專利申請總數與研發費用總額的比值。