馬薇薇

（蚌埠學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽蚌埠233030）

信息不對(duì)稱條件下研發(fā)投入與融資價(jià)格

馬薇薇

（蚌埠學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽蚌埠233030）

經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，研發(fā)投入在企業(yè)資源分配中的比例不斷增長(zhǎng)。研發(fā)投入具有的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致研發(fā)企業(yè)融資價(jià)格提高，產(chǎn)生融資約束。文章使用2007—2015年中國(guó)A股持續(xù)在市的制造業(yè)公司數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與融資價(jià)格顯著正相關(guān)；如果企業(yè)增加研發(fā)信息披露，降低信息不對(duì)稱，研發(fā)投入的價(jià)格效應(yīng)會(huì)降低。

研發(fā)投入；融資價(jià)格；信息不對(duì)稱

0 引言

我國(guó)現(xiàn)行會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)研發(fā)投入的核算和披露設(shè)置專門的科目，雖然可以獲得企業(yè)關(guān)于研發(fā)投入的規(guī)模，但是研發(fā)本身的信息含量不僅僅體現(xiàn)在投入規(guī)模上，還體現(xiàn)在規(guī)模背后有關(guān)研發(fā)活動(dòng)或者項(xiàng)目的可行性、保密性、時(shí)間長(zhǎng)短以及市場(chǎng)價(jià)值等，這些因素均具有不確定性；這些信息在內(nèi)部人和外部投資者之間的分布會(huì)形成不同程度的信息不對(duì)稱，對(duì)于研發(fā)活動(dòng)未來(lái)的市場(chǎng)價(jià)值形成不同的認(rèn)知，或者因?yàn)閷I(yè)性而無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)價(jià)其未來(lái)價(jià)值。而信息不對(duì)稱又會(huì)帶來(lái)代理問題，影響融資決策[1]。

已有文獻(xiàn)對(duì)于研發(fā)的研究主要是關(guān)注影響研發(fā)投入的因素、研發(fā)投入與公司價(jià)值的關(guān)系等，從信息不對(duì)稱角度研究研發(fā)投入與公司融資的關(guān)系不多，更鮮有關(guān)注研究和開發(fā)資金投入與融資價(jià)格的關(guān)系。本文利用上市公司研發(fā)投入和資本成本數(shù)據(jù)，研究研發(fā)投入所具有的不確定性對(duì)研發(fā)企業(yè)融資價(jià)格的影響；投資者和企業(yè)擁有的研發(fā)投入信息量對(duì)于研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格影響的調(diào)節(jié)作用。為研發(fā)投入及研發(fā)信息影響融資價(jià)格的關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

1 理論分析與假設(shè)

研發(fā)投入是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)投資，其風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在技術(shù)不確定、商業(yè)不確定、經(jīng)濟(jì)不確定。項(xiàng)目能否成功是首先面臨的不確定性。如果失敗，研究和開發(fā)過(guò)程中的資源耗費(fèi)將成為沉沒成本，無(wú)法收回。即使項(xiàng)目能夠成功，能夠帶來(lái)的未來(lái)收益大小也具有很大的不確定性，這種收益具有滯后性，滯后的時(shí)間或長(zhǎng)或短，風(fēng)險(xiǎn)也不盡相同。而且，研發(fā)投入的不確定性無(wú)法像其他資產(chǎn)一樣可以比較評(píng)價(jià)。研發(fā)活動(dòng)或者項(xiàng)目對(duì)于公司具有唯一性，無(wú)法通過(guò)有組織的市場(chǎng)交易表現(xiàn)其價(jià)值，會(huì)計(jì)處理程序和結(jié)果對(duì)于研發(fā)投入的確認(rèn)計(jì)量結(jié)果所能傳達(dá)的研發(fā)活動(dòng)價(jià)值及其變化有限，這些因素加劇了研發(fā)投入的信息不對(duì)稱[2]。

研發(fā)投入的上述特征對(duì)融資的影響明顯，除了影響融資渠道外，對(duì)投資者要求的風(fēng)險(xiǎn)收益（融資價(jià)格）的影響不容忽視。資本成本是商業(yè)資產(chǎn)的投資者要求獲得的預(yù)期收益率，是以價(jià)值最大化為目標(biāo)的經(jīng)理評(píng)價(jià)投資項(xiàng)目的貼現(xiàn)率或最低回報(bào)率，是投資者承擔(dān)的機(jī)會(huì)成本，取決于公司或項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)[3]。研發(fā)投入越高，投入回收及其未來(lái)收益的不確定性也就會(huì)增加，資本提供者索取的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償隨之增加，進(jìn)而提高資本成本?；诖?，提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

H1：研發(fā)投入越高，研發(fā)活動(dòng)的不確定性越大，會(huì)導(dǎo)致投資者要求的企業(yè)融資價(jià)格提高。

信息不對(duì)稱下的融資約束理論指出：公司內(nèi)部人和外部人對(duì)信息的掌握程度不同使得其要求的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償各異，導(dǎo)致企業(yè)融資價(jià)格不同。信息不對(duì)稱程度越高，投資者逆向選擇的可能性越大，企業(yè)承受的逆向選擇成本越高，對(duì)融資渠道和融資成本產(chǎn)生影響。因此，良好的信息披露能夠減輕內(nèi)外部的信息占有差距，企業(yè)披露質(zhì)量越高，投資者掌握的信息就越多，索取的資本報(bào)酬率就越低，企業(yè)的融資價(jià)格就會(huì)降低[4-6]；國(guó)內(nèi)研究者曾穎與陸正飛[7]利用資本數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)收益信息的透明度及深圳證券交易所的公司披露評(píng)級(jí)與股權(quán)融資價(jià)格呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)；汪煒和蔣高峰（2004）[8]研究指出信息不對(duì)稱對(duì)于高新技術(shù)行業(yè)或者新興行業(yè)的融資影響程度更大。因此本文的第二個(gè)假設(shè)為：

H2：外部投資者掌握的信息越少，全面深入認(rèn)識(shí)企業(yè)真實(shí)情況的可能性越低，導(dǎo)致對(duì)企業(yè)不確定性評(píng)價(jià)水平上升，使其融資價(jià)格提高。

研發(fā)活動(dòng)具有專業(yè)性、保密性特點(diǎn)，企業(yè)出于自身利益考慮不能全面深入披露研發(fā)投入的相關(guān)信息，投資者基于自身的信息解讀能力可能無(wú)法深入理解研發(fā)本身的專業(yè)性和真實(shí)價(jià)值。研發(fā)信息對(duì)于投資者評(píng)估企業(yè)價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)具有重要的作用，增加研發(fā)信息的披露，可以促使研發(fā)投入吸引更多的投資[9]。因此，國(guó)內(nèi)外會(huì)計(jì)準(zhǔn)則都在不斷改進(jìn)研發(fā)相關(guān)會(huì)計(jì)信息的披露，包括設(shè)置專門的披露項(xiàng)目和要求企業(yè)利用財(cái)務(wù)報(bào)告的附注盡可能的全面說(shuō)明研發(fā)投入情況。這些舉措對(duì)于緩解研發(fā)投入在內(nèi)外部人的信息占有差異方面發(fā)揮了重要作用。投資者掌握的關(guān)于研發(fā)投入的真實(shí)信息越多，對(duì)于研發(fā)投入的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)判斷越準(zhǔn)確，有助于減弱研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格影響的程度。反之，掌握的信息越少，外部投資者無(wú)法對(duì)這些創(chuàng)新型企業(yè)和創(chuàng)新性項(xiàng)目準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，影響現(xiàn)有和潛在投資對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評(píng)估，會(huì)做出逆向選擇和對(duì)公司要求額外的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，研究和開發(fā)投入越大，導(dǎo)致公司融資價(jià)格越高。上市公司研發(fā)信息披露的重要目的之一是能夠緩解公司與外部投資者的信息不對(duì)稱，使得其要求的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率降低。因此提出本文的第三個(gè)假設(shè)：

H3：信息不對(duì)稱的程度越低，外部投資者能夠更好地認(rèn)識(shí)研發(fā)投入的未來(lái)價(jià)值，對(duì)于研發(fā)不確定性的評(píng)價(jià)越低，有助于減輕研發(fā)投入對(duì)于融資價(jià)格的影響程度。

2 數(shù)據(jù)及研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本及數(shù)據(jù)

本文以2007—2015年在中國(guó)A股主板上市的制造業(yè)公司為研究樣本，主要考慮2007年《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（2007）》實(shí)施，增設(shè)了“開發(fā)支出”，研究與開發(fā)的數(shù)據(jù)可得性增加；同時(shí)制造行業(yè)上市公司包含樣本企業(yè)數(shù)量最多，研發(fā)投入在制造型企業(yè)中經(jīng)常發(fā)生。在以上基礎(chǔ)上，本文刪除樣本期非連續(xù)在市公司，最終得到769家公司，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)。研究數(shù)據(jù)主要來(lái)自銳思（RESSET）、國(guó)泰安（CSMAR），刪除了資本成本為負(fù)等異常觀測(cè)值。所有數(shù)據(jù)使用stata12進(jìn)行處理和分析。

2.2 變量定義

（1）因變量：融資價(jià)格

本文使用資本成本作為融資價(jià)格的代理變量。資本成本是投資者基于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)索取的要求報(bào)酬率，風(fēng)險(xiǎn)越大，資本成本越高。資本成本由股權(quán)資本成本和債務(wù)資本成本組成，兩種資本的加權(quán)平均（CP）作為總資本成本。

本文采用剩余收益估價(jià)方法（Gordon模型）計(jì)算權(quán)益資本成本。其主要計(jì)算公式如下：

其中，dps1是每股股利；p0是上年末收盤價(jià)；g是可持續(xù)增長(zhǎng)率。

債務(wù)資本成本使用計(jì)算方法如下：

債務(wù)資本成本=[（1-T）×（利息費(fèi)用+資本化利息費(fèi)用）]/（短期借款+長(zhǎng)期負(fù)債）（2）

將股權(quán)資本成本和債務(wù)資本成本分別按照各自在總資本中的比例加權(quán)平均得到加權(quán)平均資本成本。

（2）自變量

研發(fā)投入。現(xiàn)有文獻(xiàn)使用最多的是研發(fā)強(qiáng)度（RDS）指標(biāo)作為研發(fā)投入的度量。研發(fā)強(qiáng)度（RDS）指標(biāo)的計(jì)算公式為：

信息不對(duì)稱程度。由于信息不對(duì)稱程度無(wú)法直接觀察，已有文獻(xiàn)測(cè)量企業(yè)與外部人之間的信息不對(duì)稱程度采用間接方法。如企業(yè)上市期間、非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、股票周轉(zhuǎn)率、買賣價(jià)差與分析師跟隨人數(shù)等，我國(guó)學(xué)者大多使用深圳證交所發(fā)布的公司信息披露評(píng)級(jí)。本文綜合French和Roll[10]、Leuz和Verrecchia[11]等的研究方法，采用以股票價(jià)格波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差（PSD）測(cè)量信息不對(duì)稱程度，股票的價(jià)格波動(dòng)（PSD）越大代表信息不對(duì)稱程度越高。以公司收盤價(jià)季度標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)計(jì)算年度值。

（3）控制變量

融資價(jià)格的大小受到很多因素影響，借鑒已有文獻(xiàn)并結(jié)合本文研究目的，使用以下指標(biāo)作為影響融資價(jià)格的控制變量：企業(yè)規(guī)模（SIZE）、收益率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、賬面市值比（MB）、換手率（TO）、貝塔系數(shù)（BETA）。

2.3 研究模型

為了檢驗(yàn)研發(fā)投入、信息不對(duì)稱程度對(duì)融資價(jià)格的影響，本文建立以下模型：

其中，β0是截距項(xiàng)，β1-βi是回歸系數(shù)，ε為誤差項(xiàng)，CONTROLS是控制變量，定義如表1所示。

表1 主要變量定義

3 研究結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2是樣本各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。融資價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0260，波動(dòng)較??；值得注意的是研發(fā)投入（RDS）的最大值為0.259，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.019，波動(dòng)較大。樣本中部分上市公司研發(fā)投入為0，研發(fā)強(qiáng)度的極差比較大，反映出上市公司之間對(duì)于研發(fā)的重視和投入差距；信息不對(duì)稱程度的最大值和最小值分別是1.559和0.001，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.160，說(shuō)明企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度差別較大。

表2 全樣本變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 變量的相關(guān)性分析

使用模型回歸分析前對(duì)各變量的相互關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。本文使用Pearson相關(guān)分析檢驗(yàn)變量之間的相互關(guān)系程度，結(jié)果如表3所示。

表3 融資價(jià)格與研發(fā)投入、信息不對(duì)稱之間相關(guān)性檢驗(yàn)

變量之間的相關(guān)性系數(shù)分析結(jié)果顯示，融資價(jià)格（CP）與信息不對(duì)稱（PSD）之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，具有進(jìn)一步研究的意義。其他變量間相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值表明絕大部分之間沒有出現(xiàn)多重共線性。

3.3 不同研發(fā)強(qiáng)度的融資價(jià)格比較分析

將研發(fā)強(qiáng)度按照大小分成高、中、低三組，分別比較各組的融資價(jià)格水平，結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示，研發(fā)強(qiáng)度越高，融資價(jià)格水平越高，最低組與最高組的均值與中位數(shù)差異檢驗(yàn)均在1%的水平上顯著，與本文的假設(shè)預(yù)期一致。

表4 不同研發(fā)強(qiáng)度的融資價(jià)格比較分析

注:均值與中位數(shù)差異是高與低組的檢驗(yàn)，***表示顯著性水平1%。

3.4 研發(fā)投入、信息不對(duì)稱與融資價(jià)格之間的實(shí)證分析

利用多元回歸分析來(lái)研究研發(fā)投入、信息不對(duì)稱對(duì)融資價(jià)格的影響，以及信息不對(duì)稱程度是否有助于調(diào)節(jié)研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格的影響，并考察模型的解釋能力和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著程度。本文數(shù)據(jù)為Panel Date，首先對(duì)每個(gè)模型適用估計(jì)方法進(jìn)行檢驗(yàn)，適用固定效應(yīng)模型的分析結(jié)果顯示：Prob＞F=0.000，顯著拒絕選擇混合最小二乘估計(jì)（Pooled OLS）的原假設(shè)；同時(shí)也做了Hausman檢驗(yàn)，顯示Prob＞chi2=0.00，顯著拒絕原假設(shè)，表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型估計(jì)參數(shù)。

（1）研發(fā)投入、信息不對(duì)稱對(duì)融資價(jià)格的影響

研究投入、信息不對(duì)稱與融資價(jià)格的回歸結(jié)果如表5所示。

表5 研發(fā)投入、信息不對(duì)稱與融資價(jià)格回歸結(jié)果

表5中（1）—（3）列的回歸結(jié)果顯示：?jiǎn)为?dú)對(duì)研發(fā)投入（RDS）與融資價(jià)格(CP)進(jìn)行回歸，系數(shù)是0.215，在1%的水平上顯著，表明研發(fā)投入的增加使得融資價(jià)格增加，證明了本文的第一個(gè)假設(shè)；單獨(dú)對(duì)信息不對(duì)稱程度(PSD)與融資價(jià)格(CP)進(jìn)行回歸，系數(shù)為0.0263，在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明信息不對(duì)稱的增加導(dǎo)致融資價(jià)格增加，證明了本文的第二個(gè)假設(shè)。模型3的多元回歸同樣支持以上兩個(gè)假設(shè)。

（2）信息不對(duì)稱程度對(duì)研發(fā)投入影響融資價(jià)格的調(diào)節(jié)作用

為了驗(yàn)證假設(shè)3，本文首先對(duì)信息不對(duì)稱程度（PSD）變量以中位數(shù)為界將研究對(duì)象分為信息不對(duì)稱程度高的組和信息不對(duì)稱程度低的組，檢驗(yàn)信息不對(duì)稱的變化是否有助于調(diào)節(jié)研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格的影響，回歸結(jié)果如表5中（4）和（5）列所示?；貧w分析表明，信息不對(duì)稱程度低的公司研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格影響系數(shù)為0.291，信息不對(duì)稱程度高的組研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格的影響程度為0.403，提高了38.49%。兩者在1%的水平上均顯著。為了比較組系數(shù)的差異，使用Bootstrap方法隨機(jī)抽樣500次進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，兩者實(shí)際差異0.112的經(jīng)驗(yàn)p值為0.000，表明兩者的差異顯著，說(shuō)明信息不對(duì)稱程度提高導(dǎo)致研發(fā)投入影響融資價(jià)格程度的加強(qiáng)，證明了本文第3個(gè)假設(shè)。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了測(cè)試結(jié)論的穩(wěn)健性，本文替換了研發(fā)強(qiáng)度指標(biāo)，使用研發(fā)投入除以總資產(chǎn)計(jì)算；同時(shí)使用深圳證券交易所的信息披露評(píng)價(jià)結(jié)果替換信息不對(duì)稱指標(biāo)（只針對(duì)深市上市公司），分別使用文中方法回歸，結(jié)果沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化。限于篇幅，以上兩個(gè)結(jié)果沒有在文中報(bào)告。

4 結(jié)論

研發(fā)投入作為一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)投資，對(duì)公司的融資政策，尤其是融資價(jià)格產(chǎn)生影響。本文研究了研發(fā)投入對(duì)融資價(jià)格的影響，并檢驗(yàn)了信息不對(duì)稱程度對(duì)于兩者關(guān)系的影響。研究結(jié)論表明，研發(fā)投入作為一項(xiàng)投資，雖然能夠增加未來(lái)價(jià)值，但是其風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視。研發(fā)投入規(guī)模的增加導(dǎo)致投資者索取更高的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬，即形成企業(yè)的融資價(jià)格。研發(fā)投入的天然特點(diǎn)導(dǎo)致其不能很好地披露相關(guān)信息，如果信息不對(duì)稱程度高，會(huì)導(dǎo)致研發(fā)投入影響融資價(jià)格的程度加強(qiáng)，反之會(huì)減弱。這一發(fā)現(xiàn)為認(rèn)識(shí)研發(fā)投入與融資價(jià)格的關(guān)系以及信息不對(duì)稱對(duì)兩者關(guān)系的影響提供了直接證據(jù)。

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（責(zé)任編輯/浩天）

F830.9

A

1002-6487（2017）11-0053-04

安徽高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（KJ2015A143）；安徽省高校人文社科研究一般項(xiàng)目（113052015SK01）

馬薇薇（1981—），女，山東曹縣人，碩士，講師，研究方向：金融管理。