摘 要：運(yùn)用2012—2015年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)負(fù)債水平與R&D投資水平之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明，二者之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系。負(fù)債水平與R&D投資水平之間倒“U”型關(guān)系的轉(zhuǎn)折點(diǎn)過低，很大程度上是由于負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制效應(yīng)太強(qiáng)造成的。為減輕負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制作用，企業(yè)應(yīng)加大創(chuàng)新投入力度，政府應(yīng)進(jìn)行適度宏觀調(diào)控。

關(guān)鍵詞：負(fù)債水平；R&D投資；實(shí)證研究

中圖分類號(hào)：F83248 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：

2095-3283（2016）09-0147-04

[作者簡(jiǎn)介]鐘波（1994-），男，漢族，江西吉安人，本科生，研究方向：公司財(cái)務(wù)。

1912年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家Joseph Alois Schumpeter 提出“創(chuàng)新理論”后，“創(chuàng)新觀念”引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。在經(jīng)濟(jì)全球化以及知識(shí)經(jīng)濟(jì)崛起的大背景下，創(chuàng)新對(duì)于國家的發(fā)展至關(guān)重要，尤其是對(duì)處在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的中國。如何加大技術(shù)創(chuàng)新力度，讓創(chuàng)新成為經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動(dòng)力，是當(dāng)前亟待解決的問題之一。黨的“十八大”報(bào)告指出，“必須大力推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與科技緊密結(jié)合，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多依靠科技進(jìn)步?！逼髽I(yè)是全社會(huì)技術(shù)創(chuàng)新的中堅(jiān)力量，要提高社會(huì)整體的技術(shù)創(chuàng)新水平，關(guān)鍵在于加大企業(yè)的R&D投資力度。厘清企業(yè)負(fù)債水平與R&D投資水平之間的關(guān)系，對(duì)于從資本結(jié)構(gòu)的角度來促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新投資具有重要意義，有助于加快建設(shè)創(chuàng)新型社會(huì)。

一、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于企業(yè)負(fù)債水平與R&D投資水平之間的關(guān)系，目前學(xué)術(shù)界還沒有統(tǒng)一的觀點(diǎn)。國外方面，Bhagat和Welch（1995）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，美國企業(yè)的負(fù)債水平與R&D投資水平呈顯著負(fù)相關(guān)，而日本企業(yè)的負(fù)債水平與R&D投資水平卻是呈顯著正相關(guān)[1]；Billings和 Fried（1999）的研究表明，公司的債務(wù)比例與R&D投資水平呈顯著負(fù)相關(guān)[2]；國內(nèi)方面，肖海蓮等（2014）認(rèn)為，由于R&D投資的高風(fēng)險(xiǎn)性，加之企業(yè)主觀不希望向市場(chǎng)披露其R&D投資項(xiàng)目的詳細(xì)信息，導(dǎo)致資本市場(chǎng)為企業(yè)的R&D項(xiàng)目提供資金十分有限，造成負(fù)債水平與企業(yè)的R&D投資呈顯著負(fù)相關(guān)[3]；溫軍等（2011）的研究表明，債券類交易型融資抑制了R&D投資，但作為關(guān)系型債務(wù)的銀行借款，出于信息優(yōu)勢(shì)、不需要企業(yè)公開披露R&D項(xiàng)目信息等原因，能夠支持企業(yè)進(jìn)行R&D投資[4]；趙自強(qiáng)等（2008）利用中國制造業(yè)上市公司2004—2005年間的數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了負(fù)債水平與R&D投資之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在非高科技產(chǎn)業(yè)中，公司負(fù)債與研發(fā)投資之間存在顯著的正臨界水平 “U”型關(guān)系[5]。可見，關(guān)于負(fù)債水平如何影響R&D投資的問題需要進(jìn)一步深入研究。本文結(jié)合已有研究結(jié)果，提出負(fù)債水平和R&D投資之間呈倒“U”型關(guān)系的假設(shè)，并利用2012—2015年中國上市公司的數(shù)據(jù)對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

負(fù)債水平對(duì)于企業(yè)的R&D投資既存在促進(jìn)作用，又存在抑制作用，同時(shí)考慮兩方面的作用，可以更全面認(rèn)識(shí)負(fù)債水平對(duì)R&D投資的影響。研究表明，采用債務(wù)融資會(huì)產(chǎn)生資產(chǎn)替代問題，企業(yè)會(huì)把從債權(quán)人處獲得的資金投資到高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的項(xiàng)目上。如果項(xiàng)目成功，負(fù)債融資的成本要低于與該高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目相匹配的資本成本，企業(yè)會(huì)獲得該項(xiàng)目帶來的超額收益。如果項(xiàng)目失敗，大部分的代價(jià)將由債權(quán)人承擔(dān)[6][7]。根據(jù)資產(chǎn)替代理論，負(fù)債越高的公司，越有可能去投資高風(fēng)險(xiǎn)、高收益項(xiàng)目，以獲得超額收益。R&D投資項(xiàng)目可以給企業(yè)帶來巨大的收益，因此高負(fù)債會(huì)激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行R&D投資，這是負(fù)債水平對(duì)R&D投資的促進(jìn)效用。

高負(fù)債也會(huì)抑制企業(yè)的R&D投資。盧馨等（2013）以及肖海蓮等（2014）的研究均表明，我國企業(yè)的R&D投資存在明顯的負(fù)債融資約束[3] [8]，若債權(quán)人不愿借錢給企業(yè)進(jìn)行R&D項(xiàng)目投資，必然會(huì)對(duì)借款企業(yè)進(jìn)行監(jiān)督，防止其將資金用于R&D投資。隨著負(fù)債的增加，企業(yè)面臨的債權(quán)人監(jiān)督會(huì)更加嚴(yán)格，R&D投資會(huì)相應(yīng)的減少。從馬如飛、何涌（2015）的研究來看，債權(quán)人監(jiān)督客觀上嚴(yán)重抑制了企業(yè)的R&D投資[9]。一方面，債權(quán)人為了保證資金的安全性，在貸款時(shí)會(huì)同借款人簽訂一系列的限制性條款，防止企業(yè)濫用資金。隨著債權(quán)人監(jiān)督的加強(qiáng)，企業(yè)將很難違背這些條款將資金用于高風(fēng)險(xiǎn)的R&D投資項(xiàng)目。另一方面，債權(quán)人希望企業(yè)盡可能披露詳細(xì)的投資項(xiàng)目信息，而該信息一旦披露，很容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿，造成R&D項(xiàng)目收益大幅降低，從而迫使企業(yè)不會(huì)主動(dòng)進(jìn)行R&D投資。

綜合負(fù)債水平對(duì)R&D投資的促進(jìn)與抑制兩方面的作用，二者之間應(yīng)呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，即當(dāng)負(fù)債水平處于轉(zhuǎn)折點(diǎn)以下時(shí)，由于促進(jìn)作用占主導(dǎo)地位，R&D投資水平隨負(fù)債水平的增加而增加；當(dāng)負(fù)債水平高于轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)，抑制作用占主導(dǎo)地位，R&D投資水平隨負(fù)債水平的增加而減少?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)：隨負(fù)債水平的提高，企業(yè)R&D投資水平先增加后減少。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文的樣本為2012-2015年中國A股上市公司，剔除了金融行業(yè)公司以及相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司，共7670個(gè)樣本。數(shù)據(jù)來源方面，R&D投資費(fèi)用、機(jī)構(gòu)持股比例、公司的性質(zhì)（是否國企，是否高新技術(shù)企業(yè)）這些數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫，其它數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。為消除極端值的影響，增加結(jié)果的可靠性，本文中所有的連續(xù)型變量均進(jìn)行了上下1%的winsorize處理。

（二）變量定義

1被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)R&D投資水平，參考肖海蓮等（2014）的做法，用企業(yè)R&D投資費(fèi)用的自然對(duì)數(shù)來衡量[3]。

2解釋變量

選取企業(yè)的負(fù)債水平作為被解釋變量，用總負(fù)債除以總資產(chǎn)來衡量。同時(shí)，為消除被解釋變量與解釋變量互為因果的影響，選擇滯后一期的負(fù)債水平進(jìn)行回歸分析。

3控制變量

根據(jù)其他文獻(xiàn)，還有很多因素對(duì)企業(yè)R&D投資有影響。易靖韜等（2015）發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模對(duì)R&D投資有正向影響[10]。文芳（2008），任海云（2010）等學(xué)者發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度對(duì)R&D投資有影響[11][12]，但沒有得到一致結(jié)論?？等A等（2011）發(fā)現(xiàn)CEO的股權(quán)報(bào)酬和企業(yè)研發(fā)呈顯著正相關(guān)[13]。還有文獻(xiàn)表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例[14]（王宇峰等，2012）、企業(yè)是否是國企[15]（唐躍軍、左晶晶2014）、是否是高新技術(shù)企業(yè)[16]（易靖韜等，2015）都會(huì)影響到企業(yè)的R&D投資水平。故選取公司規(guī)模、股權(quán)集中度、管理層持股比例、機(jī)構(gòu)持股比例、是否為國企、是否為高新技術(shù)企業(yè)作為控制變量，同時(shí)加入roa、營業(yè)收入增長率來控制公司的盈利性與成長性。為增加結(jié)果的可靠性，設(shè)置了年份、行業(yè)兩個(gè)虛擬變量。

（三）模型設(shè)計(jì)

使用最小二乘法進(jìn)行回歸，回歸模型為：

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。R&D的均值為17453，方差為2415，數(shù)值略大，最大值與最小值之間的差距也很明顯，表明不同企業(yè)間R&D投資水平有很大的差別。Lever的均值為0407，變動(dòng)范圍在0039-0904之間，由此可知，我國企業(yè)整體負(fù)債水平分布較為廣泛，低負(fù)債水平的企業(yè)相對(duì)較多，整體負(fù)債水平不高。樣本中是否為高新技術(shù)企業(yè)這一變量的均值為0641，有些偏高。這主要是因?yàn)橄鄬?duì)于高新技術(shù)企業(yè)，非高新技術(shù)企業(yè)更少披露R&D費(fèi)用信息，導(dǎo)致選擇的樣本中高新技術(shù)企業(yè)占比較大。

（二）相關(guān)性分析

表3列出了各個(gè)變量之間的相關(guān)性。R&D與lever之間的pearson相關(guān)系數(shù)為0079，spearman相關(guān)系數(shù)為0133，由此可看出來二者之間的線性相關(guān)程度不大，這在一定程度上為兩者之間的倒“U”型關(guān)系提供了證明。控制變量與解釋變量之間的各相關(guān)系數(shù)都不是很大，這在一定程度上說明了多重共線性問題不是很嚴(yán)重，提高了回歸模型的穩(wěn)健性。同時(shí)可以觀察到，各控制變量與被解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較小，它們之間不存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系。但考慮到相關(guān)分析只是簡(jiǎn)單的對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行分析，并未控制其他變量的水平保持不變，結(jié)果并不可靠。尋求控制變量與被解釋變量之間究竟存在何種關(guān)系，還是要根據(jù)回歸結(jié)果來分析。

（三）回歸結(jié)果

表4列出了模型（1）的回歸結(jié)果?？梢钥闯鰈ever^2的回歸系數(shù)為-20559，其t統(tǒng)計(jì)量的值為-79849，對(duì)應(yīng)的顯著性水平為1%顯著。Lever的回歸系數(shù)為10875，t統(tǒng)計(jì)量的值為45954，對(duì)應(yīng)的顯著性水平為1%。這些特征說明了負(fù)債水平與R&D投資水平之間確實(shí)存在著倒“U”型曲線的關(guān)系，研究假設(shè)得到驗(yàn)證。具體來看，026為負(fù)債水平與R&D投資水平之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)；當(dāng)負(fù)債水平小于026時(shí)，R&D投資水平隨負(fù)債水平的增加而增加；當(dāng)負(fù)債水平超過026時(shí)，R&D投資水平隨負(fù)債水平的增加而減少。對(duì)比我國企業(yè)負(fù)債平均值04，凸顯026這一轉(zhuǎn)折數(shù)值略低，反映出當(dāng)前負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制作用強(qiáng)勁，遠(yuǎn)超對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用，證明了許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)的兩者之間負(fù)相關(guān)關(guān)系?？刂谱兞糠矫妫蠖鄶?shù)控制變量回歸系數(shù)顯著性水平均很高，回歸系數(shù)的符號(hào)也與文獻(xiàn)研究的結(jié)果相一致?；貧w方程的R2為05167，調(diào)整后的R2為05148，F(xiàn)值為272，這些數(shù)據(jù)表明回歸方程的擬合效果還是真實(shí)合理的，模型是有效的。

四、結(jié)論

本文利用2012—2015年我國上市公司的數(shù)據(jù)，對(duì)負(fù)債水平對(duì)企業(yè)R&D投資水平的影響進(jìn)行了分析，實(shí)證結(jié)果表明，負(fù)債水平對(duì)企業(yè)R&D投資同時(shí)存在促進(jìn)與抑制效應(yīng)，在這兩種效應(yīng)的共同作用下，企業(yè)負(fù)債水平與R&D投資水平兩者之間表現(xiàn)出一種倒“U”型的關(guān)系。同時(shí)，實(shí)證結(jié)果也表明，負(fù)債水平與R&D投資水平之間倒“U”型關(guān)系的轉(zhuǎn)折點(diǎn)過低，很大程度上是由于負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制效應(yīng)太強(qiáng)造成的。為減輕負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制作用，加大企業(yè)創(chuàng)新投資力度，政府有必要進(jìn)行適度宏觀調(diào)控。首先，完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)法律法規(guī)，加大執(zhí)法力度。減少企業(yè)因披露R&D項(xiàng)目信息受到損失，提高企業(yè)R&D項(xiàng)目信息披露水平，從而減少債權(quán)人與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱情況，減輕逆向選擇，降低道德風(fēng)險(xiǎn)，債權(quán)人主觀上更支持企業(yè)的R&D項(xiàng)目。其次，加快銀行業(yè)的市場(chǎng)化進(jìn)程，加強(qiáng)銀行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)。隨著銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加劇，為獲得利潤，銀行會(huì)愿意為企業(yè)的R&D項(xiàng)目提供貸款，這將會(huì)降低負(fù)債對(duì)R&D投資的抑制程度。

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（責(zé)任編輯：郭麗春 藍(lán)亮）