政府補助、財務分析師與企業R&D創新
——基于財務分析師跟蹤強度與預測偏差度的視角

陳 靜,柏 婷,李國蘭

(1.重慶理工大學 會計學院, 重慶 400054; 2.重慶工商大學派斯學院 會計學院, 重慶 401520)

一、引言

科技進步和創新對國家發展具有重要的戰略作用。自主創新,尤其是R&D創新,是推動經濟高質量發展、實現動能轉換的迫切要求和重要支撐。2016年5月,中共中央、國務院發布《國家創新驅動發展戰略綱要》明確指出企業作為我國資本市場的重要組成部分,企業R&D創新能力的高低對國家整體創新水平的影響至關重要。因此,企業R&D創新水平的提升是我國經濟增長的重要因素,也是現階段實現高水平科技自立自強的重要途徑。我國政府主要采用稅收優惠和政府補助政策幫助企業提升R&D創新水平,相對于前者,后者似乎更能刺激企業對創新活動的積極性[1]。但是,由于“市場失靈”的存在,我國諸多企業開展R&D創新項目的積極性并不高。R&D創新項目具有高投入、高風險以及回報期不確定等特點[1-4],企業管理層迫于業績壓力更傾向于將有限資源投向風險較低、回報期較明確的項目[5-6]。同時,創新成果的外部性特征使其極易被競爭者模仿,使企業難以獲得R&D創新的全部收益,進而降低其對R&D創新項目的積極性。

大量研究指出,企業外部融資約束及企業R&D創新項目的委托代理沖突是影響其R&D創新水平的重要因素[7-11]。政府補助有助于解決企業內部創新資源相對不足的問題,降低R&D活動的不確定性[12],不僅能直接緩解企業R&D創新項目的資金壓力[13],還會向外部投資者傳遞一種良好的信號[14],緩解企業外部融資約束壓力。除此之外,財務分析師作為企業外部治理機制的另一重要力量[15-18],將有價值的信息傳遞給企業利益相關者。一方面,財務分析師通過跟蹤解讀包括政府補助、R&D創新項目在內的企業相關信息,不僅能夠減少企業間信息不對稱[6,9,11,19],還能彌補R&D創新項目信息不足的缺口[20],進而緩解R&D創新項目自身的委托代理沖突問題,提高企業R&D創新水平。另一方面,財務分析師作為有限理性經濟人[21],其出具的預測報告會受到自身以及外界因素的干擾,如過度自信、認知偏差、維系良好客戶關系、傭金收入、惡意降低信息獲取成本等[22-25],導致預測報告與企業真實經營情況之間存在一定的偏差,并且該偏差大多傾向于樂觀[26-30],使管理層為獲取短期業績增長[31],迎合財務分析師樂觀預測目標的行為[32]而犧牲企業長期發展的機會,進而抑制企業的R&D創新積極性。

綜上,政府補助、財務分析師跟蹤均會對企業R&D創新水平產生影響。那么,政府補助與企業R&D創新之間的關系如何?財務分析師跟蹤對政府補助與企業R&D創新的關系是否存在影響?財務分析師跟蹤強度和財務分析師預測偏差度對政府補助與企業R&D創新水平之間關系的影響是否一致?厘清以上問題對于探析我國企業R&D創新能力的外部治理路徑、提升企業核心競爭力、推進我國經濟高質量發展具有重要的現實意義。

二、理論分析與假設提出

(一)政府補助與企業R&D創新

政府作為緩解企業外部融資約束的重要主體,科學制定并有效實施政府補助政策是糾正“市場失靈”、激勵R&D創新項目的重要手段之一[33]。創新理論認為R&D創新項目具有難度大、周期長、風險大以及研發成果極易被社會其他成員模仿的特點,各相關環節都需要投入大量的人力和物力,而政府補助能夠在一定程度上降低R&D創新項目的部分風險和不確定性。基于資金支持的角度,政府補助能夠直接緩解企業在R&D創新項目上的資金壓力,增強企業資金鏈活力以及降低企業R&D創新過程中的風險水平,使企業有充裕的資金開展R&D創新項目,進而促進企業對R&D創新項目的投入強度[34]。同時,政府通過補助政策引導、監督企業R&D創新的方向和進程,在一定程度上也會加速企業R&D產出的轉化,如劉繼兵等[35]發現政府補助與企業創新產出正相關,政府補助對企業創新產出具有顯著的激勵效應。

政府補助緩解了企業與資本市場投資者之間的信息不對稱,同時向投資者傳遞企業具有投資價值的有利信號。出于涉及商業機密、同行競爭等原因,企業R&D創新相關信息通常較少對外披露,很大程度導致了企業與外部投資者之間的信息不對稱。作為一種積極的“信號”信息,獲得政府補助的企業往往被資本市場看好。一方面,政府在做出補助決策時通常會對眾多企業進行篩選比對,最終選取具有補助價值的企業進行扶持。另一方面,政府對補助企業R&D創新項目進行全過程不間斷的關注,使企業R&D創新項目的質量能夠得到隱形保證。因此,基于信號傳遞理論,政府補助向外部投資者傳遞的信息使外部投資者加深了對企業R&D創新項目的了解,并向外部投資者傳遞企業R&D創新項目的價值以及質量保證等積極信號。政府補助行為加強了外部投資者對企業信譽以及R&D創新項目投資信心的認可度[36],促進了企業R&D創新項目的積極性,提高了創新成果轉化率。

綜上,政府補助不僅能直接緩解R&D創新活動的資金壓力,還能降低R&D創新活動的不確定性以及向外部投資者傳遞良好的信號。基于上述分析,并結合我國現行政府補助政策,初步認為我國政府補助對企業R&D創新具有積極作用,據此,提出假設H1a、H1b。

H1a:政府補助與企業R&D投入正相關,即政府補助能提升企業R&D投入。

H1b:政府補助與企業R&D產出正相關,即政府補助能提升企業R&D產出。

(二)政府補助、財務分析師跟蹤強度與企業R&D創新

政府R&D創新補助的效果受到企業內外部多種因素的共同影響。其中,企業內部控制質量是重要的內部影響因素之一。當企業內部控制出現缺陷時,極易產生委托代理沖突以及財務舞弊等消極現象。為了自身任期內良好的信譽和物質利益,管理層憑借信息優勢地位,更青睞于風險小、投資收益期更為確切的低風險項目。R&D創新項目的保密性特征帶來的信息不對稱以及委托代理沖突問題,使經理層的短期行為更具隱蔽性,極大程度地削弱了政府的補助效果。

財務分析師作為企業外部治理機制及資本市場監督機制的重要組成部分[15-18],其以專業知識和技能對企業信息進行專業解讀,能夠有效緩解企業R&D創新項目產生的委托代理沖突以及融資約束問題。已有研究表明,財務分析師的專業解讀能力和執業獨立性有助于揭露公司的財務舞弊行為,抑制管理層機會主義行為[11],促使其更加勤勉地工作,識別有利的投資機會,將有限的企業資源和政府補助資金投入更具價值的R&D創新項目中,從而提高投資效率。與此同時,財務分析師作為企業與資本市場信息傳遞的中介者,其提供的“超額信息”,如政府補助資金使用情況、企業經營情況等相關信息可以幫助外部投資者更加深入地了解企業R&D創新項目的真實價值,刺激外部投資者的資金投入意愿,在較大程度上緩解了企業的融資約束壓力。財務分析師使企業管理層、外部投資者更加清晰地了解R&D創新項目對企業長期發展的貢獻程度以及該項目的投資價值等信息。隨著兩者間信息不對稱問題的解決,政府補助降低了企業的融資成本以及R&D創新項目的資金壓力,外部投資者可以利用財務分析師提供的信息評價管理層是否勤勉工作,減少管理層為了短期業績壓力而將取得的政府補助金用于R&D創新項目以外低風險項目的概率,進而保障企業R&D創新項目的順利開展。

綜上,財務分析師跟蹤強度可以監督政府補助的使用情況,以及通過向資本市場傳遞企業R&D創新項目的價值信息來刺激企業投入R&D創新項目的積極性和創新成果的轉化。據此,提出假設H2a、H2b。

H2a:財務分析師跟蹤強度越大,政府補助與R&D投入之間的正相關關系越強。

H2b:財務分析師跟蹤強度越大,政府補助與R&D產出之間的正相關關系越強。

(三)政府補助、財務分析師預測偏差度與企業R&D創新

財務分析師的跟蹤強度越大并不意味著其盈利預測的準確性越高。當外界獲得企業信息的機會越多[37],財務分析師之間的惡性競爭[38]以及羊群效應[39]影響下的迎合行為越難以避免,導致行業內財務分析師出具預測報告的質量有所下降[40],即其出具的預測報告與企業實際經營情況存在偏差,且該偏差大都傾向于樂觀[26-30]。在過度自信、認知偏差、維系良好客戶關系、傭金收入、惡意規避獲取信息成本等因素的影響下[22-25],財務分析師通常不會充分披露,甚至放棄披露企業的不利信息,使其發布的預測報告與企業真實經營狀況之間的偏差度增加。除此之外,財務分析師作為有限理性經濟人,為獲取更高的收益,對關聯機構重倉股予以樂觀評級[29]。究其原因,一方面,分析師的樂觀預測報告在一定程度上將市場資金導向關聯機構,使券商獲得更多的分倉傭金,財務分析師獲得更多的現金收入;另一方面,機構投資者擁有財務分析師是否能上榜《新財富》的投票權,因此,為“拉攏”機構投資者,財務分析師更傾向于發布樂觀的預測報告,以獲得更高的名譽收益。因此,財務分析師預測偏差度對政府補助與企業R&D創新之間的關系會產生進一步的影響。

首先,從財務分析師的信息解讀作用來看,預測偏差度影響了財務分析師的信息解讀機制所發揮的積極作用。財務分析師的預測偏差度越大,其出具的報告中“噪音”信息越多,意味著企業外部投資者從報告中了解到企業真實經營狀況的可能性越低。此時,財務分析師不僅未緩解企業與外部投資者之間的信息不對稱,還可能加劇信息不對稱的程度,弱化了財務分析師作為信息中介者角色的作用效果。其次,從業績壓力作用來看,財務分析師的預測偏差度越大,其出具報告中的盈余預測值與企業現有資源配置所能創造價值的不匹配程度越高,加大了管理層達到其預測目標的難度。開展R&D創新項目需要大量人力、物力的投入,且投資回報期不確定,短期內會給企業帶來明顯的負效應。顯然,企業R&D創新活動的開展與管理層短期經營目標是相矛盾的。因此,管理層可能為了迎合市場預期減少或放棄某些R&D創新項目,或將獲得的政府補貼金用于其他有利可圖的短期項目。

綜上,財務分析師預測偏差度會弱化其信息中介以及外部治理作用,增強管理層業績壓力,導致其實施更多的機會主義行為,進而抑制政府R&D創新補助的效果。據此,提出假設H3a、H3b。

H3a:在一定跟蹤強度基礎上,財務分析師預測偏差度越大,政府補助與R&D投入之間的正相關關系越弱。

H3b:在一定跟蹤強度基礎上,財務分析師預測偏差度越大,政府補助與R&D產出之間的正相關關系越弱。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

以我國滬深A股上市企業2015—2019年數據為樣本,考慮到行業特殊性的影響,設置以下條件對研究樣本進行篩選:(1)刪除處于ST、ST*及PT等非正常交易的樣本;(2)刪除未被財務分析師跟蹤的樣本;(3)刪除未披露專利信息的樣本;(4)刪除財務數據缺失較多的樣本。篩選后最終得到 4 917個樣本觀測值。本研究對解釋變量政府補助、R&D投入以及R&D產出在1%及99%的水平上下進行縮尾處理。相關研究數據均來自國泰安數據庫,其中,政府補助由財務報表附注中所披露的數據剔除與企業研發創新項目無關的補助款項后經手工整理得到,財務分析師預測偏差度利用Python對國泰安數據庫中的原始數據進行匹配并按照變量定義整理得到。首先采用Excel對研究數據進行初步篩選整理,再利用Stata 13.0對樣本數據進行回歸分析。

(二)模型構建

為研究政府補助與企業R&D創新的關系,建立模型(1)和(2):

R&D=β0+β1Subsidy+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(1)

Output=β0+β1Subsidy+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(2)

其中,Subsidy為解釋變量政府補助,R&D、Output為被解釋變量R&D投入、R&D產出,Controls為控制變量,Industry、Year分別表示行業和年度虛擬變量,ε為隨機擾動項。

為研究財務分析師跟蹤強度以及預測偏差度對政府補助與企業R&D創新關系的調節作用,分別在模型(1)和(2)中設置財務分析師跟蹤強度Analyst、政府補助與財務分析師跟蹤強度的交互項Subsidy*Analyst、財務分析師預測偏差度Optimistic以及政府補助與財務分析師預測偏差度的交互項Subsidy*Optimistic,建立模型(3)～(10):

R&D=β0+β1Subsidy+β2Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(3)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Analyst+β3Subsidy*Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(4)

Output=β0+β1Subsidy+β2Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(5)

Output=β0+β1Subsidy+β2Analyst+β3Subsidy*Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(6)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(7)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+β3Subsidy*Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(8)

Output=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(9)

Output=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+β3Subsidy*Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(10)

(三)主要變量說明

1.被解釋變量

R&D投入(R&D):參考王維等[41]的研究,采用研發投入強度來衡量R&D投入,即研發投入與營業收入的比值。

R&D產出(Output):參考孫紅梅等[42]的研究,用企業專利(發明專利、實用新型以及外觀設計)申請數量的自然對數衡量。

2.解釋變量

政府補助強度(Subsidy):參考霍江林等[13]的研究,用政府補助與營業收入的比值衡量。

3.調節變量

財務分析師跟蹤強度(Analyst):參考周澤將等[43]的研究,用財務分析師跟蹤人數的自然對數衡量。

財務分析師預測偏差度(Optimistic):參考伊志宏等[28]的研究,將財務分析師a在第t年對企業i的預測偏差度定義為:Oi,a,t=(EPSi,a,t-EPSi,t)/|EPSi,t|,最后對企業i第t年所有財務分析師的Oi,a,t計算平均值,得到企業層面的財務分析師預測偏差度Optimistic。

為控制其他變量對本研究回歸結果的影響,借鑒以往相關研究控制變量的選取方式,并用逐步回歸分析法對初步選擇的控制變量進行回歸分析,最終選取以下變量:企業規模Size、資產負債率Lev、凈資產收益率Roe、償債能力Cr、產權性質Soe、股權集中度Top1以及總資產周轉率Turn作為本研究的控制變量。為控制行業和年度之間的差異,引入行業和年度兩個虛擬變量。

本文變量定義如表1所示。

表1 變量定義

四、實證分析

(一)描述性統計及相關性分析

表2為主要變量的描述性統計結果。由表2可知,2015—2019年我國上市企業R&D投入強度的平均水平為0.053 8,最大值為2.516,最小值為1.12×10-6;R&D產出Output經過自然對數處理后的平均水平為4.943,最大值為11.460,最小值為0.693,說明我國上市企業對研發創新項目的投入強度以及各企業間研發創新產出水平存在較大差異。財務分析師跟蹤強度Analyst經變量定義處理后平均水平為2.017,最小值為0.693,最大值為4.174(對應的財務分析師跟蹤數量均值為9,最大值為64,最小值為1),說明財務分析師對選取企業跟蹤是有所偏向的。財務分析師預測偏差度Optimistic平均水平為1.234,標準差為3.662,說明我國財務分析師所出具的預測報告是存在偏差的,且差異比較明顯,間接證實了財務分析師所出具的預測報告質量參差不齊。表2還列示了其他控制變量的描述性結果,此處不一一贅述。

表2 主要變量描述性統計結果

表3列示了主要變量的相關性分析結果。由表3可知,本文主要變量之間的相關系數絕大部分是顯著的。政府補助Subsidy、財務分析師跟蹤強度Analyst與企業R&D投入和R&D產出均呈正相關,且在1%的統計水平上顯著,說明政府補助Subsidy、財務分析師跟蹤強度Analyst能有效促進企業研發創新水平的提升,假設H1a、H1b、H2a、H2b得到初步驗證。財務分析師預測偏差度Optimistic與企業R&D投入和產出分別在10%和5%的統計水平上顯著負相關,說明財務分析師預測偏差度會抑制企業研發創新水平的提升,假設H3a、H3b得到初步驗證。

表3 主要變量的相關性分析

(二)實證分析結果

1.政府補助與企業R&D創新

由表4政府補助與企業R&D投入的檢驗結果可知,模型(1)中政府補助能有效促進我國上市企業研發投入強度的增加。同時,為了檢驗政府補助的R&D創新效應在不同類型企業之間是否存在差異,對研究樣本進行以下處理:(1)根據企業產權性質的不同,將所有樣本企業劃分為國有企業和民營企業,其中國有企業樣本 1 234個、民營企業3 683個。(2)根據企業規模大小的不同,將所有樣本按照國家統計局頒布的大中小企業劃分辦法劃分為大型企業和中小企業,其中大型企業4 675個,中小企業242個。國有企業樣本回歸結果中,政府補助Subsidy的回歸系數為0.929,T值為14.27;民營企業樣本回歸結果中,政府補助Subsidy的回歸系數為0.855,T值為27.41;大型企業樣本回歸結果中,政府補助Subsidy的回歸系數為0.953,T值為30.86;中小企業樣本回歸結果中,政府補助Subsidy的回歸系數為0.621,T值為5.19,且都在1%的統計水平上顯著,再次為假設H1a提供了有力證明,同時也發現政府補助對國有企業和大型企業R&D投入的促進效果更強。

表4 政府補助與R&D投入的檢驗結果

由表5政府補助與企業R&D產出的檢驗結果可知:在全樣本中,政府補助Subsidy的回歸系數為14.817,T值為10.49,且在1%的統計水平上顯著,說明模型(2)中政府補助與企業R&D產出正相關,即政府補助對上市企業R&D產出具有顯著促進作用,假設H1b得到驗證。在分樣本檢驗結果中,政府補助與R&D產出都是正相關關系,其中國有企業、民營企業以及大型企業樣本在1%統計水平上顯著,中小企業并不顯著,說明產權性質和企業規模是我國上市企業R&D產出水平的重要影響因素之一,即政府補助與國有企業和大型企業R&D產出的正相關性更強。

2.財務分析師跟蹤強度的調節作用

由表6財務分析師跟蹤強度對政府補助與企業研發創新關系調節作用的檢驗結果可知,模型3、模型4中財務分析師跟蹤強度Analyst的回歸系數都在1%的統計水平上顯著正相關,表明我國財務分析師跟蹤強度對企業R&D投入、R&D產出主要發揮積極作用,即財務分析師跟蹤強度越大,企業的研發創新水平越高。政府補助與財務分析師跟蹤強度交互項Subsidy*Analyst的回歸系數為0.122、1.869,且分別在1%、5%的統計水平上顯著,表明我國財務分析師跟蹤強度主要發揮了信息中介和公司治理作用,即財務分析師跟蹤企業的行為有利于加強企業信息的透明度,進而緩解信息不對稱。同時,財務分析師作為公司外部治理機制的重要組成部分,在一定程度上能監督企業規范自身經營行為以及監控政府補助資金的使用情況。財務分析師跟蹤強度越大,政府補助與企業R&D投入、R&D產出的正相關性越強,假設H2a、H2b得到驗證。

3.財務分析師預測偏差度的調節作用

財務分析師預測偏差度對政府補助與企業研發創新關系的調節作用結果見表7。由模型(8)和模型(10)的回歸結果可知:財務分析師跟蹤強度Analyst的回歸系數均在1%的統計水平上顯著正相關;政府補助與財務分析預測偏差度交互項Subsidy*Optimistic的回歸系數為-0.013、-0.416,分別在5%和10%的統計水平上顯著,說明財務分析師對企業的跟蹤能夠促進企業研發創新水平的提升。但是在財務分析師跟蹤強度一定的情況下,若財務分析師出具預測報告的質量偏低(即預測偏差度較大),則會弱化財務分析師的信息中介和公司治理作用,使政府研發創新補助效果下降。說明財務分析師預測偏差度越大,政府補助與R&D投入、R&D產出的正相關性越弱,假設H3a、H3b得到驗證。

表7 政府補助、財務分析師與企業R&D創新的檢驗結果——預測偏差度視角

(三)穩健性檢驗

為加強本研究結論的穩健性,對研究假設進行如下穩健性檢驗:(1)研發創新水平越高的企業越容易獲得政府扶持。為進一步控制政府補助與企業研發創新之間可能存在的內生性問題,用政府補助Subsidy的滯后一期值進行OLS回歸。(2)替換政府補助的代理變量,用企業政府補助金額的自然對數衡量政府補助Subsidy。經過上述穩健性檢驗,發現在更換變量定義的情況下,實證分析結果與前文假設基本一致。由此,本文結論通過了穩健性檢驗(1)由于文章篇幅原因,穩健性檢驗結果不在正文展示,若有需要,請聯系作者。。

五、研究結論與政策建議

(一)研究結論

R&D創新能力是現代企業持續經營的決定因素,亦是國家提升國際競爭力的重要基石。資本市場監控和政府政策引導是提升企業R&D創新水平、保障企業生存發展的重要外部力量。根據本文對2015—2019年滬深A股上市企業的研究結果,政府補助能有效促進企業R&D創新的積極性和創新水平的提升;財務分析師作為資本市場監督企業經營過程的重要組成部分,能強化政府補助與企業R&D創新之間的正相關性。財務分析師跟蹤強度與預測偏差對兩者關系存在不同的調節作用,財務分析師跟蹤數量越多,政府補助對企業R&D創新產生的激勵作用越明顯。但是隨著財務分析師預測偏差度的增大(即其所出具預測報告的質量下降),財務分析師跟蹤強度對政府R&D創新補助效果的積極作用會被弱化,即財務分析師預測偏差度會抑制政府補助與企業R&D創新之間的正相關性。

(二)政策建議

企業R&D創新水平不僅受企業內部因素的影響,還受到外部因素的顯著影響。因此,本文從外部激勵和監督視角提出以下建議:

(1)政府補助作為企業R&D創新的重要外部激勵因素,政府部門應制定相關措施提升補助政策的精準度、增強“補助促創新”的引導效應。如制定并完善不同行業、不同規模的企業R&D創新衡量標準,對R&D投入、R&D產出絕對值賦予權重,并綜合考慮企業產權性質以及企業規模等因素,給不同企業賦予不同的權重,以此綜合指標作為政府補助決策的重要依據。

(2)完善企業R&D創新信息披露機制,引導企業自愿披露相關信息,優化市場信息環境,讓外部投資者能夠獲取更多真實有價值的企業信息,緩解信息不對稱,使外部投資者的利益得到保障。

(3)財務分析師是否能在《新財富》上榜是決定其收入和前途的決定性因素,而機構投資者的評分結果是其能否上榜的關鍵,這導致財務分析師通過各種投機取巧行為迎合機構投資者的“青睞”。因此,加強對機構投資者以及財務分析師從業者的職業道德教育勢在必行,完善賣空機制收益模式以消除低質量的預測報告才能獲得更高收益。

(4)企業管理層應提高對R&D創新的重視程度,重視企業R&D活動對企業長期發展的重要性,注重科研人才的引進,加強企業自身創新平臺的構建,并制定長期與短期相結合的業績考核指標,減少短期業績壓力對R&D創新項目的影響。