沈棟昌，謝會麗

（杭州電子科技大學(xué) 會計學(xué)院，浙江 杭州 310018）

融資約束對研發(fā)投入的影響

沈棟昌，謝會麗

（杭州電子科技大學(xué) 會計學(xué)院，浙江 杭州 310018）

文章以2012—2015年A股上市公司為研究樣本，研究了融資約束對研發(fā)投入的影響。研究結(jié)果表明，融資約束的存在阻礙了上市公司進行研發(fā)投資的傾向及研發(fā)投入強度，較高的融資約束嚴(yán)重阻礙了上市公司的研發(fā)創(chuàng)新活動。因此，為了促進上市公司的研發(fā)投入，解決融資約束問題是關(guān)鍵。

融資約束；研發(fā)投入傾向；研發(fā)投入強度

一、引言

創(chuàng)新研發(fā)是促進國家經(jīng)濟發(fā)展的重要推進器，而國家整體創(chuàng)新能力的強弱很大程度上依賴于企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出。如何提高企業(yè)的整體創(chuàng)新水平，促進研發(fā)投入，提高研發(fā)效率，是實務(wù)界急需解決的難題。

充足穩(wěn)定的資金流是企業(yè)順利進行研發(fā)的重要支撐（汪煒、袁東任，2015）[1]，一旦資金鏈緊張甚至斷裂，企業(yè)整體的研發(fā)活動將會趨于停滯。也恰恰由于研發(fā)活動本身高投入、高風(fēng)險、結(jié)果高度不確定的特點，使彼時的企業(yè)往往面臨更高的融資成本（Himmelberg和 Petersen，1994）[2]。高度的信息不對稱影響了企業(yè)進行有效融資來開展研發(fā)活動（Hall，2002）[3]。融資約束對研發(fā)投入的影響成為有待實證檢驗的問題。

國內(nèi)外相關(guān)文獻更多的集中討論融資約束與研發(fā)投入的強度（胡杰、任丹陽，2017）[4]、研發(fā)投入的效率（陳修德等，2015）[5]、研發(fā)投入的密度（胡艷、馬連福，2015）[6]、研發(fā)產(chǎn)出（高艷慧等，2015）[7]等問題上，而極少有學(xué)者將視角投于研發(fā)投入最原始的問題——研發(fā)投入的傾向問題。在面臨融資約束時，企業(yè)首先需要考慮的是：迎難而上，進行研發(fā)投資以保證企業(yè)的發(fā)展從而促使未來期間突破融資約束？還是采取“留得青山在”的做法，暫時先不進行投資？同時，對于融資約束與企業(yè)研發(fā)投入強度的關(guān)系上，由于研究樣本或者研究變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)不同等原因，不同學(xué)者持有的觀點卻大相徑庭。較多的學(xué)者研究認(rèn)為融資約束的存在阻礙了企業(yè)進行研發(fā)（Brown等，2009；盧馨等，2013）[8-9]，減弱了企業(yè)的研發(fā)投入強度。但也有學(xué)者研究認(rèn)為融資約束的存在反而促進了企業(yè)進行研發(fā)（Harris，Rogers，2003）[10]，以此突破約束的瓶頸。

基于此，本文首先探究了融資約束與研發(fā)投入傾向之間的關(guān)系，彌補融資約束與研發(fā)投入傾向研究領(lǐng)域缺少相關(guān)文獻的不足；并以2012—2015年的最新樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，重新論證當(dāng)今市場環(huán)境下融資約束研發(fā)對投入強度的影響。

二、理論推理及研究假設(shè)

（一）融資約束與研發(fā)投資傾向企業(yè)產(chǎn)生融資約束的一部分原因是由于代理沖突，但融資約束的存在一定程度上反而能夠緩解代理沖突（Denis，Sibilkov，2010）[11]，使經(jīng)理人與企業(yè)投資者的利益趨于一致。

當(dāng)企業(yè)在面臨資金緊張的情況下，經(jīng)理人往往會“斤斤計較”，謹(jǐn)慎地進行企業(yè)的各項投資活動，他們會選擇放棄負收益的和低收益的項目（Denis等，1993）[12]，減少非效率的投資（Jensen，1986）[13]，進而選擇收益更大的優(yōu)質(zhì)項目（Hovekimian，2011）[14]，謹(jǐn)慎進行研發(fā)投入。

企業(yè)投資者主要通過分紅來享受企業(yè)的經(jīng)濟收益，因此投資者利息多少與企業(yè)業(yè)績的好壞是緊密聯(lián)系的。而企業(yè)是一個持續(xù)經(jīng)營發(fā)展的實體，其幾乎所有的活動都是圍繞業(yè)績目標(biāo)開展的。盡管企業(yè)進行研發(fā)投入的確能夠正向影響企業(yè)的業(yè)績，但是對企業(yè)業(yè)績影響存在滯后的效應(yīng)（王君彩、王淑芳，2008）[15]，這也決定了研發(fā)的見效過程是一個緩慢的過程，不僅如此，研發(fā)與生俱來的高風(fēng)險也往往讓企業(yè)進行此類活動時慎之又慎。

綜上所述，從經(jīng)理人與企業(yè)投資者的角度看，在面臨外部高融資約束的情況下，由于研發(fā)本身的內(nèi)在特點，企業(yè)并沒有理由在原本面臨資金困難的情況下，還冒險進行高風(fēng)險長時期的投資，謹(jǐn)慎投資的做法更符合企業(yè)長遠的利益，也更能保護企業(yè)投資者的利益。因此提出：

假設(shè)1：融資約束促使企業(yè)更不愿意進行研發(fā)投資。

（二）融資約束與研發(fā)投入強度

研發(fā)活動是現(xiàn)金流敏感性很強的活動，較大的現(xiàn)金流波動不利于企業(yè)進行長期投資，而融資約束程度越高，企業(yè)整體的投資活動的現(xiàn)金流敏感性也越大，對企業(yè)投資活動帶來的影響也就越大。

企業(yè)面臨融資約束的根源在于內(nèi)部資金流不足，以及信息不對稱引起的高額外部融資成本?？梢哉f，融資約束成為了企業(yè)進行高效融資的障礙（Fazzari等，1988）[16]。隨之而來的是，企業(yè)的投資問題也直接或者間接地受到融資約束的影響（盧馨等，2013）[9]，而企業(yè)進行研發(fā)所面臨的外部融資約束程度往往比其他一般的投資更為嚴(yán)重（Himmelberg，Petersen，1994）[2]。

我們認(rèn)為，由于企業(yè)與外部存在嚴(yán)重的信息不對稱效應(yīng)，在進行外部融資時會面臨高額的融資成本，給原本用于研發(fā)活動的羸弱的資金流重重一擊，加之研發(fā)投入的現(xiàn)金流敏感性強，研發(fā)成果見效慢等原因，反而更加加劇了企業(yè)謹(jǐn)慎研發(fā)的心態(tài)，從而更傾向于減少研發(fā)活動而使企業(yè)避免接受高風(fēng)險。“巧婦難為無米之炊”，基于上述分析，我們可以提出：

假設(shè)2：融資約束的存在減弱了企業(yè)的研發(fā)投入強度。

三、樣本選擇與研究設(shè)計

（一）樣本選擇

本文選取了全部A股上市公司2012—2015年的所有公司數(shù)據(jù)，并經(jīng)過以下調(diào)整：（1）剔除金融保險業(yè)上市公司；（2）剔除*ST、ST等受到證監(jiān)會警告以及處罰的公司；（3）剔除其他數(shù)據(jù)缺失以及數(shù)據(jù)異常的公司。另外，在融資約束的確定時，我們選取了融資約束代理變量下前33%與后33%的樣本數(shù)據(jù)；在進行研發(fā)投資強度的研究時，我們還剔除了研發(fā)投入數(shù)據(jù)未披露或者披露不充分的公司。通過上述處理，本文最后得到研發(fā)投資傾向的研究觀測值6 320個；得到研究研發(fā)投入強度的研究觀測值4 986個。本文的數(shù)據(jù)來源于國泰安csmar數(shù)據(jù)庫，其中本研究主要變量研發(fā)投入強度數(shù)據(jù)來源于csmar數(shù)據(jù)庫公司專利與創(chuàng)新部分，并根據(jù)上市公司年度報告對研發(fā)投入的相關(guān)數(shù)據(jù)進行補缺。為了減弱極端值對我們研究結(jié)果的影響，本文對各變量進行了上下各1%的極端值（winsorize）處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量

（1）研發(fā)投資傾向。參照蔡地（2015）[17]的做法，當(dāng)年若沒有進行研發(fā)投入則研發(fā)投資傾向（Rdd）為0；進行研發(fā)投入則研發(fā)投資傾向為1。如果上市公司當(dāng)年未披露研發(fā)投入，本文將其視為研發(fā)投入為零。

（2）研發(fā)投入強度?，F(xiàn)有文獻對于研發(fā)投入強度的衡量方法較多，比較常見的是采用研發(fā)投入量與營業(yè)收入的比值與研發(fā)投入量與總資產(chǎn)的比值。本文借鑒胡杰和任丹陽（2017）[4]做法，采用了研發(fā)投入量與當(dāng)年營業(yè)收入的比值來衡量企業(yè)當(dāng)年的研發(fā)投入強度。

2.解釋變量

現(xiàn)有文獻中對融資約束的研究成果較為豐富，對于融資約束的衡量方法也各有特色?？偟膩碚f，融資約束的衡量方式有兩類：單一的變量的判別形式、多變量構(gòu)造的指數(shù)判別形式的衡量方式、單變量多指標(biāo)的判別形式。我們認(rèn)為，利息保障倍數(shù)及能夠反映企業(yè)的償債能力，又能夠衡量企業(yè)的盈利能力，是融資約束的一個較好的替代變量。因此本文借鑒Almeida（2004）[18]的做法，采用利息保障倍數(shù)作為融資約束的替代變量。本文在確定其融資約束時，對利息保障倍數(shù)從大到小進行排列，分別選取了樣本前33%（低融資約束組，F(xiàn)ci=0）和后33%（高融資約束組，F(xiàn)ci=1）的觀測值。

3.控制變量

本文在研究融資約束對于研發(fā)投入強度的影響上，本文參照了多位學(xué)者的研究，選取了企業(yè)成長性、資本結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的盈利能力以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為控制變量。另外，本文還控制了年度和行業(yè)對于研究的影響。詳細的變量名稱、符號如表1所示。

表1 變量定義表

（三）研究模型

為了檢驗本文假設(shè)，我們根據(jù)要求構(gòu)建了如下兩個研究模型：

模型 1：Prob（Rdd=1）=α0+αiFci+αjControl+CYear+CIndustry+ε

模型 2：RD=α0+αiFci+αjControl+CYear+CIndustry+ε

其中，模型（1）為 Probit回歸模型，模型（2）為多元線性回歸模型；Control為控制變量。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析

表2與表3列示了模型1主要變量的描述性統(tǒng)計分析及相關(guān)性分析情況。從表2中我們可以看出：研發(fā)投資傾向上面，Rdd的均值為0.781，說明大部分的企業(yè)傾向于進行研發(fā)投資。從各控制變量來看，我國不同上市公司的企業(yè)規(guī)模存在較大差別。而在盈利能力、現(xiàn)金流、企業(yè)成長性上面，最小值均小于0，說明我國部分上市公司企業(yè)的盈利能力較差，存在收入負增長的現(xiàn)象，同時也有部分企業(yè)的現(xiàn)金流量情況不佳。從表3看，研發(fā)投資傾向與融資約束之間的spearman相關(guān)系數(shù)為-0.129，在1%的水平顯著通過，并與其余的控制變量之間存在顯著的相關(guān)性；另外，表3說明除了融資約束會影響企業(yè)的研發(fā)投資傾向，企業(yè)的成長性、盈利能力、資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金流的多少以及不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)都對研發(fā)投入傾向產(chǎn)生影響。

表2 模型1的描述性統(tǒng)計分析

表3 模型1的spearman相關(guān)性分析

根據(jù)模型2的描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析，我們發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入強度與融資約束負相關(guān)，兩者的spearman相關(guān)系數(shù)為-0.278，且在1%的水平上顯著通過，研究假設(shè)2得到初步的驗證。由于篇幅所限，相關(guān)的表格此處不予列出，其余變量的相關(guān)性不再贅述。

（二）多元回歸分析

表4列示了模型1以及模型2的回歸分析結(jié)果。從模型（1）我們可以看出：研發(fā)投入傾向與融資約束呈負相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)為-0.090 4且在10%水平上顯著，說明融資約束的存在阻礙了企業(yè)進行研發(fā)投資，從而驗證了假設(shè)1。從控制變量上看，企業(yè)的盈利能力越強，企業(yè)更傾向于進行研發(fā)投入；企業(yè)的負債程度越高，研發(fā)投入的傾向越弱。這兩者的結(jié)論與蔡地（2015）[17]的研究結(jié)論一致。另外，通過本模型研究，我們還發(fā)現(xiàn)高成長性的企業(yè)投資的傾向越弱，而相較于國有企業(yè)，民營企業(yè)的研發(fā)投資傾向更高，而企業(yè)的現(xiàn)金流越多，則企業(yè)進行研發(fā)投資的傾向越高。

表4 模型1、模型2回歸分析

從模型（2）的研究結(jié)果我們可以看出，在含有研發(fā)投入的樣本企業(yè)中，高融資約束的存在使得企業(yè)的研發(fā)投資強度更弱，兩者之間的相關(guān)系數(shù)為-0.003 9且在1%水平上顯著，從而驗證了假設(shè)2。從控制變量上看，資產(chǎn)負債率以及企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投入之間的相關(guān)系數(shù)顯著為負，說明企業(yè)的負債率越高，企業(yè)規(guī)模越大，其相應(yīng)的研發(fā)投入強度越弱，同時在研發(fā)投入強度的影響因素研究中，企業(yè)的資產(chǎn)收益率與研發(fā)投入強度之間并無顯著的關(guān)系，這些結(jié)論都與蔡地（2015）[17]的研究結(jié)論一致。另外，企業(yè)的成長性以及現(xiàn)金流與研發(fā)投入強度之間的相關(guān)系數(shù)為正，說明企業(yè)的成長性越高、企業(yè)的現(xiàn)金流越多，其相應(yīng)的研發(fā)投入的強度也會越大，這與康華（2016）[22]的研究結(jié)果一致。同時，回歸結(jié)果還說明，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的研發(fā)投入強度更弱，這也符合實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)的結(jié)論,并與馮根福和溫軍（2008）[21]的結(jié)果保持一致。

另外，模型（1）與模型（2）的研究中，各變量之間的方差膨脹因子（VIF）均小于10，說明各變量之間并不存在明顯的多重共線性問題。

五、穩(wěn)健性檢驗

為了保證研究結(jié)果的可靠性，本文采用如下方法進行穩(wěn)健性檢驗：

1.增加控制變量。有較多的學(xué)者在研發(fā)投入的研究中加入了“企業(yè)年齡”作為控制變量。因此，本文在模型（1）的研究中，增加該控制變量。改變后，Probit模型融資約束與研發(fā)投入傾向之間的回歸系數(shù)為-0.05，且在5%水平上顯著。

2.更換替代變量。本文還采用了研發(fā)投入與年初總資產(chǎn)的比值來度量企業(yè)的研發(fā)投入強度，重新進行回歸分析。融資約束與更換后的研發(fā)投入強度指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)為-0.007 4，且在1%水平上顯著通過，從而驗證了上述實證研究結(jié)果的可靠性。

3.變更樣本。上述研究我們采用了2012—2015年4年的數(shù)據(jù)進行研究，因此此處我們改變研究樣本，采用其中任意1年的數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。上述模型1與模型2的主要變量的相關(guān)性檢驗結(jié)果仍舊與上述結(jié)果保持一致。

4.為了防止異方差對于本文研究的影響，我們在進行實證檢驗時采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差的處理方法。

六、研究結(jié)論與啟示

本文分別從研發(fā)投資傾向以及研發(fā)投入強度兩個維度，系統(tǒng)分析了融資約束對于研發(fā)投入的影響。通過研究，我們可以得出以下結(jié)論：與低融資約束企業(yè)相比，上市公司面臨的較高的融資約束會阻礙其開展研發(fā)活動，企業(yè)進行研發(fā)投入的傾向更低；同時融資約束的存在也導(dǎo)致企業(yè)的研發(fā)投入強度更弱。總的來說，較高的融資約束的存在嚴(yán)重地阻礙了企業(yè)進行研發(fā)投資。因此，對于上市公司而言，融資約束的存在是其進行研發(fā)創(chuàng)新的“絆腳石”，公司應(yīng)避免自身處于“融資難”、“融資貴”的尷尬處境，進而促使企業(yè)的研發(fā)活動能夠順利進行。

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（責(zé)任編輯：D 校對：L）

F273.1

A

1004-2768（2017）06-0140-04

2017-04-11

浙江省哲學(xué)社會科學(xué)重點研究基地——浙江省信息化與經(jīng)濟社會發(fā)展研究中心課題（14XXHJD02YB）；浙江省教育廳科研項目（Y201326559）；杭州市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃課題（M16JC046）

沈棟昌（1993-），男，浙江紹興人，杭州電子科技大學(xué)會計學(xué)院碩士研究生，研究方向：公司治理、資本市場；謝會麗（1977-），女，山西霍州人，杭州電子科技大學(xué)會計學(xué)院副教授，浙江工商大學(xué)博士研究生，研究方向：公司治理、會計理論與實務(wù)。