黃文舉 史金平

(湖北大學(xué) 商學(xué)院，湖北 武漢 430062)

0 引言

近幾年，技術(shù)創(chuàng)新是熱點(diǎn)話題，創(chuàng)新一直都是保持持續(xù)發(fā)展和不斷上升的核心動(dòng)力。對(duì)于企業(yè)而言，在產(chǎn)品趨于同質(zhì)化的市場(chǎng)中，只有不斷創(chuàng)新，才能讓企業(yè)具備較強(qiáng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，技術(shù)創(chuàng)新在企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)中扮演著至關(guān)重要的角色。“十四五”規(guī)劃把創(chuàng)新放在首位，堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐。同樣，新時(shí)代發(fā)展呼吁創(chuàng)新，鼓勵(lì)創(chuàng)新，企業(yè)作為市場(chǎng)創(chuàng)新的主體，企業(yè)研發(fā)投入問題需要關(guān)注。目前，我國(guó)關(guān)于企業(yè)研發(fā)投入方面的研究文獻(xiàn)已經(jīng)非常豐富了，但是對(duì)于企業(yè)績(jī)效和研發(fā)投入之間的關(guān)系探索主要關(guān)注研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的各種影響上，關(guān)于企業(yè)績(jī)效是否也會(huì)對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生影響，以及其影響路徑的文獻(xiàn)較少。本文選取2007-2018年我國(guó)深圳證券交易所(簡(jiǎn)稱深證)A股上市公司的數(shù)據(jù)作為研究樣本，探尋企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的影響及其影響路徑。

1 文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

1.1 企業(yè)績(jī)效與研發(fā)投入

關(guān)于企業(yè)績(jī)效與研發(fā)投入之間的關(guān)系研究有很多，可以分為三種：一是顯著線性關(guān)系。仇云杰和魏煒[1]創(chuàng)造性的將傾向得分匹配法應(yīng)用到實(shí)證研究中，驗(yàn)證企業(yè)研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用。齊秀輝、王維和武志勇[2]通過對(duì)我國(guó)上市公司進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響。孫慧和王慧[3]也有相同的發(fā)現(xiàn)。賴丹和伍志婷[4]發(fā)現(xiàn)無(wú)論是研發(fā)資金投入還是人員投入，都會(huì)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效產(chǎn)生顯著的正向影響。劉勇和徐選蓮[5]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入會(huì)顯著降低投入當(dāng)期的企業(yè)績(jī)效。二是滯后效應(yīng)。由于研發(fā)投入到研發(fā)產(chǎn)出之間存在時(shí)間差，因此研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響可能也會(huì)存在時(shí)間差。劉云、馬志云和張孟亞等[6]通過分析在創(chuàng)業(yè)板上市的189家中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響具有滯后性，即在投入當(dāng)期，對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響微弱，但是隨著時(shí)間推移，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響會(huì)逐漸增強(qiáng)。黃怡和鄭小丹等[7]以2010-2013年福建省的上市公司為對(duì)象，郭倩文、徐煥章和王譯[8]以2013-2017年在我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市的公司的面板數(shù)據(jù)為樣本，榮鳳芝、鐘旭娟[9]以2016-2018年在創(chuàng)業(yè)板上市的450家高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，也都得出了類似結(jié)論。李書鋒、楊蕓和黃小琳[10]認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用滯后兩期，同時(shí)，公司績(jī)效還會(huì)反過來調(diào)節(jié)研發(fā)投入。段海艷、李巖和郭凱[11]以文化創(chuàng)意類企業(yè)為研究對(duì)象得出結(jié)論，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向影響具有滯后性，且最大滯后期為滯后一期。三是非線性關(guān)系。陳建麗、孟令杰和王琴[12]以制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間存在雙門限效應(yīng)。汪涵玉和朱和平[13]、韓先鋒和董明放等[14]認(rèn)為，研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效的非線性關(guān)系呈現(xiàn)倒U型，并且韓先鋒和董明放[14]還發(fā)現(xiàn)在不同的資本條件下，研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的非線性關(guān)系還會(huì)呈現(xiàn)出“倒N型”“N型”。張東生、王曉光和牛雪芝[15]運(yùn)用更為客觀的方法，即在研究中運(yùn)用非平衡統(tǒng)計(jì)理論以及郎之萬(wàn)方程，通過方程求解方式，得出研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的非線性關(guān)系。這種方式在此類研究中具有創(chuàng)新性和客觀性。趙毅、王楠和張陸洋[16]以2017-2019年我國(guó)科創(chuàng)板上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，通過構(gòu)建固定效應(yīng)面板門檻模型，研究企業(yè)研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，研究結(jié)果表明，兩者之間呈現(xiàn)出“倒V型”的非線性關(guān)系，且研發(fā)強(qiáng)度存在最優(yōu)區(qū)間，為2.42%～4.11%。

然而，關(guān)于企業(yè)績(jī)效是否會(huì)影響研發(fā)投入以及影響機(jī)制的文獻(xiàn)在國(guó)內(nèi)幾乎沒有，徐晨[17]指出，未來的研究可以探尋企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的反饋?zhàn)饔?，或者兩者的相互影響。因此，本文提出如下假設(shè)1：

H1：企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生影響，且兩者之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。

1.2 企業(yè)績(jī)效、盈余管理與研發(fā)投入

1.2.1 企業(yè)績(jī)效與盈余管理

企業(yè)高層管理者為了向外界傳遞經(jīng)營(yíng)狀況良好，有巨大發(fā)展?jié)摿Φ男盘?hào)，以此在維持原有投資者的同時(shí)吸引更多投資，得到更多的資金支持，會(huì)產(chǎn)生一定的盈余管理行為。楊彩虹[18]指出，企業(yè)的盈余管理行為，包括應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理，會(huì)對(duì)企業(yè)未來的財(cái)務(wù)績(jī)效和市場(chǎng)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響。靳珊[19]發(fā)現(xiàn)，在加入風(fēng)投資本這個(gè)變量后，增強(qiáng)了真實(shí)盈余管理對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響，卻減弱了應(yīng)計(jì)盈余管理對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)向影響。楊金磊、童廣印和楊位留[20]從企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)盈余管理與企業(yè)績(jī)效之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且這種負(fù)向關(guān)系在盈余管理強(qiáng)度較大的企業(yè)更加明顯。

但也有學(xué)者持有不同的意見，徐向藝、盧剛[21]通過對(duì)A股上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，盈余管理強(qiáng)度與企業(yè)的期望—績(jī)效差距呈正U型關(guān)系。車培榮、尚茹南和侯銳[22]選取2010-2016年我國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，公司績(jī)效壓力與盈余管理強(qiáng)度顯著正相關(guān)，實(shí)際績(jī)效與預(yù)期績(jī)效偏差越大，企業(yè)的盈余管理程度越強(qiáng)。黃蔚和湯湘希[23]通過研究2007-2016年A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，從短期上看，在很大程度盈余管理作為中介變量，對(duì)企業(yè)的短期績(jī)效產(chǎn)生正向影響，但是企業(yè)績(jī)效并沒有得到實(shí)質(zhì)性的改善。

1.2.2 盈余管理與研發(fā)投入

范海峰等[24]發(fā)現(xiàn)公司盈虧幅度較小時(shí)，盈余操縱的動(dòng)機(jī)強(qiáng)烈且主要手段就是削減研發(fā)投入。代霞[25]發(fā)現(xiàn)真實(shí)盈余管理會(huì)負(fù)向影響企業(yè)研發(fā)投入。喬瑞紅和王伯娟[26]通過研究2011-2015年創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，盈余管理與研發(fā)投入之間顯著負(fù)相關(guān)。林華[27]發(fā)現(xiàn)企業(yè)會(huì)通過削減研發(fā)投入進(jìn)行真實(shí)盈余管理。但也有學(xué)者有不同的看法，孫良柱[28]以2013-2018年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)盈余管理通過融資約束這個(gè)中介變量正向促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度。據(jù)此，本文提出以下兩個(gè)假設(shè)：

H2：企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理產(chǎn)生影響，且兩者之間呈現(xiàn)顯著的倒U型關(guān)系。

H3：企業(yè)績(jī)效通過盈余管理產(chǎn)生中介效應(yīng)影響研發(fā)投入。

1.3 研發(fā)投入與其它變量

范曉男、張雪鮑和曉娜[29]基于A股制造業(yè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入越多。楊蕙銘、秦捷[30]利用創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與資產(chǎn)負(fù)債率之間呈現(xiàn)出倒U形的趨勢(shì)。楊旭東[31]、許世飛和雷良海[32]發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出都存在顯著的正向關(guān)系。陳秋星、陳少暉[33]選取2013-2017年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)股權(quán)混合度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入呈倒U型關(guān)系，而企業(yè)稅負(fù)則反向影響技術(shù)創(chuàng)新投入。李園園、李桂華、邵偉和段珅[34]采用2013-2017年污染企業(yè)A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生正向的非線性效應(yīng)，而且這種正向影響呈現(xiàn)出邊際效率遞減特征。另外，還有很多其它的變量諸如高管海外背景、產(chǎn)權(quán)保護(hù)、數(shù)字金融以及組織慣性等會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007-2018年深證A股上市公司數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究的樣本，并對(duì)該樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，對(duì)于有缺項(xiàng)的公司年度數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，同時(shí)為了減少極端值的影響，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了縮尾處理，最后得到了總共包含11 930個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。本文各個(gè)變量的數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，并且數(shù)據(jù)的處理通過EXCEL完成，數(shù)據(jù)分析通過STATA軟件完成。

2.2 變量定義

(1)研發(fā)投入(R&D)。關(guān)于研發(fā)投入的度量有很多種方式，可以是絕對(duì)量，也可以用相對(duì)量，本文采用相關(guān)研究中大多數(shù)學(xué)者所采用的相對(duì)量表示方式，即用企業(yè)研發(fā)投入金額占當(dāng)期營(yíng)業(yè)收入的比重來表示研發(fā)投入強(qiáng)度。

(2)企業(yè)績(jī)效(TQ)。對(duì)于企業(yè)績(jī)效的衡量方式也有很多種，本文選取托賓Q值來表示，另外，為了避免解釋變量和被解釋變量之間相互影響的內(nèi)生性問題，將滯后一期的企業(yè)績(jī)效作為本文的解釋變量。

(3)盈余管理(EM)。盈余管理是指企業(yè)為了掩蓋真實(shí)的經(jīng)營(yíng)狀況，向外界傳遞有利于企業(yè)自身發(fā)展的信號(hào)，追求自身利益最大化，從而在對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息上做一些調(diào)整與操控。盈余管理分為應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理，應(yīng)計(jì)盈余管理是指企業(yè)管理高層在會(huì)計(jì)政策上所做的一些調(diào)整，比如固定資產(chǎn)折舊方法的調(diào)整等。真實(shí)盈余管理是指企業(yè)管理者通過構(gòu)造真實(shí)交易活動(dòng)或控制企業(yè)相關(guān)活動(dòng)的發(fā)生時(shí)間，調(diào)節(jié)操控公司對(duì)外披露的會(huì)計(jì)盈余的盈余管理活動(dòng)，常用的方法是增減酌量性費(fèi)用，即可以由管理者決定支出水平的費(fèi)用，比如研發(fā)投入費(fèi)用等。由于外部監(jiān)管力度的不斷增強(qiáng)，大多數(shù)企業(yè)選擇通過真實(shí)盈余管理來進(jìn)行盈余管理行為。因此，本文選擇用真實(shí)盈余管理來衡量中介變量盈余管理。關(guān)于真實(shí)盈余管理的量化處理，本文采用相關(guān)研究中所采用的Roychowdhury(2006)關(guān)于計(jì)算真實(shí)盈余管理的模型，分別計(jì)算出ABCFO(異常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流)、ABPROD(異常產(chǎn)品成本)、ABDISX(異常操控費(fèi)用)，這三項(xiàng)指標(biāo)分別由以下三個(gè)模型(1)(2)(3)的殘差項(xiàng)來量化表示，最后再由公式(4)計(jì)算得到真實(shí)盈余管理。

(1)

(2)

(3)

EM=ABPROD-ABCFO-ABDISX

(4)

其中，CFOt——當(dāng)期的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量

PRODt——當(dāng)期的營(yíng)業(yè)成本與當(dāng)期存貨的變動(dòng)額的合計(jì)數(shù)

DISXt——當(dāng)期的銷售費(fèi)用與管理費(fèi)用之和

At-1——上期期末資產(chǎn)總額

St——當(dāng)期營(yíng)業(yè)收入

△St——當(dāng)期營(yíng)業(yè)收入變動(dòng)額

△St-1——上年?duì)I業(yè)收入的變動(dòng)額

(4)其它控制變量。除了企業(yè)績(jī)效、盈余管理之外，影響研發(fā)投入的因素有很多。本文在閱讀現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)之后，決定在模型中引入企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)(Am)、銷售毛利率(Gmos)、現(xiàn)金流量(Cash)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)以及營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(Gsales)6個(gè)控制變量。各個(gè)變量的具體定義以及計(jì)算方式如表1所示。

表1 變量定義

2.3 模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證以上4條假設(shè)，研究企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的總影響，以及企業(yè)績(jī)效通過盈余管理對(duì)研發(fā)投入的間接影響，本文將建立中介效應(yīng)模型來進(jìn)行檢驗(yàn)。因此，構(gòu)建如下三個(gè)計(jì)量模型：

RDt=β0+β1TQt-1+β2TQ2t-1+β3Sizet+β4Amt+β5Gmost+β6Casht+β7Levt+β8Gsalest+εt

(5)

EMt=α0+α1TQt-1+α2TQ2t-1+α3Sizet+α4Amt+α5Gmost+α6Casht+α7Levt+α8Gsalest+εt

(6)

RDt=φ0+φ1TQt-1+φ2TQ2t-1+φ3EMt+φ4Sizet+φ5Amt+φ6Gmost+φ7Casht+φ8Levt+φ9Gsalest+εt

(7)

其中，t表示年份，β0、α0、φ0為截距項(xiàng)，εt表示為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。這三個(gè)模型中，模型(5)表示的是企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的總效應(yīng)(一次項(xiàng)系數(shù)為β1，二次項(xiàng)系數(shù)為β2)。模型(6)表示的是企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理的影響(一次項(xiàng)系數(shù)為α1，二次項(xiàng)系數(shù)為α2)。模型(7)表示的是控制中介變量盈余管理后企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的直接影響(一次項(xiàng)系數(shù)為φ1，二次項(xiàng)系數(shù)為φ2)。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取了2007-2018年深證A股上市公司的數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究，經(jīng)篩選后共有觀測(cè)值10 930個(gè)，各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表2所示，可以看到，被解釋變量研發(fā)投入的平均值為4.7%，最小值為0.003，最大值為0.144，兩者相差較大，說明有的企業(yè)比較重視研發(fā)投入，而有的企業(yè)并不重視，各企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度差距較大。解釋變量企業(yè)績(jī)效的平均值為2.123，最小值為1.055，最大值為4.860，標(biāo)準(zhǔn)差為1.033，說明各上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況之間存在一定差距。中介變量盈余管理強(qiáng)度的觀測(cè)值只有6 620個(gè)，這是由于盈余管理變量由Roychowdhury(2006)計(jì)算真實(shí)盈余變量的模型得來的，計(jì)算結(jié)果涉及回歸方程的殘差項(xiàng)，因此觀測(cè)值有一定的減少，該變量的平均值為0.162，最小值為0.011，最大值為0.549，說明各企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)信息管理操控強(qiáng)度存在差異性。控制變量中，企業(yè)規(guī)模的平均值為21.729，最小值為20.273，最大值為23.731；資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)的平均值為0.201，最小值為0.023，最大值為0.477；銷售毛利率的平均值為0.540，最小值為0.084，最大值為1.925；現(xiàn)金流量的平均值為0.041，最小值為-0.071，最大值為0.153；資產(chǎn)負(fù)債率的平均值為0.368，最小值為0.087，最大值為0.713；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的平均值為0.185，最小值為-0.228，最大值為0.861。

表2 變量統(tǒng)計(jì)特征描述

3.2 相關(guān)性分析

對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)性分析結(jié)果如表3所示，由分析結(jié)果可知，企業(yè)績(jī)效及其二次項(xiàng)與研發(fā)投入之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.247，0.222，均在1%的顯著性水平下高度相關(guān)。企業(yè)績(jī)效及其二次項(xiàng)與盈余管理之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.245和0.234，也都在1%的顯著性水平下高度相關(guān)。盈余管理與研發(fā)投入之間的相關(guān)系數(shù)為-0.014，與相關(guān)回歸的系數(shù)基本一致，兩者之間的關(guān)系還有待進(jìn)一步回歸分析探討?？梢钥吹?，除了企業(yè)績(jī)效一次項(xiàng)和二次項(xiàng)之間的相關(guān)系數(shù)大于0.8之外，其它各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.8，甚至小于0.5，由此可見，本文回歸模型中的各個(gè)變量之間具有很好的相互獨(dú)立性，因此可以判定該模型中不存在嚴(yán)重的多重共線性的問題。

3.3 回歸分析

本文選取2007-2018年全部深證A股上市公司的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本進(jìn)行計(jì)量驗(yàn)證，通過Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可知，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。同時(shí)，為了減小異方差和截面自相關(guān)對(duì)回歸結(jié)果的影響，使用“xtscc,fe”命令對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。

表3 各變量間相關(guān)性分析

3.3.1 企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理影響的回歸分析

表4中的方程(2)是企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理的回歸結(jié)果，可以看到，企業(yè)績(jī)效的一次項(xiàng)系數(shù)為0.026 4，二次項(xiàng)系數(shù)為-0.002 1，且均在1%的顯著性水平下高度相關(guān)，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。從整體上看，企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理強(qiáng)度呈現(xiàn)出先加強(qiáng)后減弱的倒U型關(guān)系。拐點(diǎn)左邊，隨著企業(yè)績(jī)效的提升，盈余管理強(qiáng)度也會(huì)隨之加強(qiáng)，此時(shí)，企業(yè)績(jī)效水平較低，可能沒有達(dá)到企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，作為上市公司，為了盡量避免向外界傳遞經(jīng)營(yíng)不善的信號(hào)或者對(duì)外傳遞更好的經(jīng)營(yíng)狀況，維護(hù)自身利益最大化，企業(yè)會(huì)更傾向于通過盈余管理來調(diào)整會(huì)計(jì)信息，操作企業(yè)盈余，讓財(cái)務(wù)報(bào)表更“好看”，從而在穩(wěn)定現(xiàn)有股東的同時(shí)吸引更多投資。拐點(diǎn)右邊，隨著企業(yè)績(jī)效的繼續(xù)提升，盈余管理的強(qiáng)度反而會(huì)有所減弱，此時(shí)，企業(yè)績(jī)效水平較高，可能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)或者超出期望值，企業(yè)將不再追求對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息過多的盈余管理，相應(yīng)的盈余管理程度就會(huì)有所下降。

3.3.2 中介效應(yīng)分析

表4中，方程(1)表示的是企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入強(qiáng)度的總效應(yīng)，在其回歸結(jié)果中，企業(yè)績(jī)效的一次項(xiàng)系數(shù)為正值，二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)值，分別為0.002 8和-0.000 5，且均在1%的水平下顯著，假設(shè)H1得到驗(yàn)證，表明隨著企業(yè)績(jī)效的不斷提升，它對(duì)研發(fā)投入的影響呈現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制的倒U型關(guān)系。方程(2)中為企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理的回歸結(jié)果，一次項(xiàng)系數(shù)為0.026 4，二次項(xiàng)系數(shù)為-0.002 1，同樣在1%的水平下顯著，即企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理強(qiáng)度的影響呈現(xiàn)出先加強(qiáng)后減弱的倒U型關(guān)系。方程(3)中的回歸結(jié)果表示的是在控制了盈余管理的影響之后，企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的直接影響，其中，企業(yè)績(jī)效一次項(xiàng)的系數(shù)為正值(0.001 9)，在5%的水平下顯著，二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)值(-0.000 3)，在1%的水平下顯著，中介變量盈余管理的系數(shù)為負(fù)值(-0.007 0)，在10%的水平下顯著，假設(shè)H3得到證實(shí)。說明存在部分中介效應(yīng)，即企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生直接影響，同時(shí)企業(yè)績(jī)效又通過盈余管理對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生間接影響。

圖1繪制出企業(yè)績(jī)效影響研發(fā)投入的總效應(yīng)和控制盈余管理后的直接效應(yīng)的變化曲線圖，可以看到，在觀測(cè)范圍內(nèi)，總效應(yīng)曲線與直接效應(yīng)曲線相交，企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的總效應(yīng)先是大于控制盈余管理后的直接效應(yīng)，隨著企業(yè)績(jī)效的進(jìn)一步提升，直接效應(yīng)逐漸與總效應(yīng)趨于一致，最終超過直接效應(yīng)超過總效應(yīng)。因此，企業(yè)績(jī)效通過盈余管理影響研發(fā)投入的中介效應(yīng)隨著企業(yè)績(jī)效的提升而逐漸由正的變?yōu)樨?fù)的，中介效應(yīng)越來越小。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)實(shí)證研究得出結(jié)論的穩(wěn)定性，以及證明結(jié)果的可靠性，本文在原有樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，剔除金融行業(yè)以及ST的數(shù)據(jù)后得到新的樣本數(shù)據(jù)，并基于新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，最后得到的回歸結(jié)果與原結(jié)果基本一致，只有部分控制變量的符號(hào)以及顯著性水平發(fā)生改變，但是解釋變量和中介變量的方向和大小與原結(jié)果一致，能夠得出與原實(shí)證研究相同的結(jié)論。因此，表明本文的實(shí)證研究結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文對(duì)2007-2018年我國(guó)深證A股上市公司的有效樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析了企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入的影響以及盈余管理對(duì)兩者的中介效應(yīng)，實(shí)證研究結(jié)果表明：

(1)企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入呈現(xiàn)出先增強(qiáng)后減弱的趨勢(shì)，即兩者之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，除了盈余管理的中介效應(yīng)外，當(dāng)企業(yè)績(jī)效持續(xù)提高時(shí)，企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)將不再是通過加大研發(fā)投入來繼續(xù)發(fā)展，而是通過風(fēng)險(xiǎn)投資或者擴(kuò)大規(guī)模等方式來獲得進(jìn)一步發(fā)展，當(dāng)然也有可能是企業(yè)的研發(fā)投入已經(jīng)出現(xiàn)成果，因此，在拐點(diǎn)右邊，隨著企業(yè)績(jī)效的繼續(xù)提升，研發(fā)投入金額占營(yíng)業(yè)收入的比重會(huì)下降。

表4 研發(fā)投入的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

圖1 總效應(yīng)與直接效應(yīng)對(duì)比圖

(2)企業(yè)績(jī)效與盈余管理之間呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系，即企業(yè)績(jī)效對(duì)盈余管理先增強(qiáng)后減弱，因?yàn)楫?dāng)企業(yè)績(jī)效越過拐點(diǎn)后，企業(yè)績(jī)效可能已經(jīng)達(dá)到目標(biāo)或者超過期望值，此時(shí)企業(yè)將不再需要通過盈余管理行為來粉飾對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息，因此，在拐點(diǎn)右邊，隨著企業(yè)績(jī)效的進(jìn)一步提升，盈余管理會(huì)有所減弱。

(3)企業(yè)績(jī)效通過盈余管理來間接影響研發(fā)投入。即盈余管理在企業(yè)績(jī)效與研發(fā)投入之間擔(dān)任中介角色，企業(yè)績(jī)效除了直接影響研發(fā)投入外，還會(huì)通過盈余管理來間接影響研發(fā)投入。

4.2 建議

(1)企業(yè)應(yīng)從長(zhǎng)遠(yuǎn)利益出發(fā)，而不是僅僅著眼于眼前的短期利益，從短期看，盈余管理確實(shí)會(huì)讓企業(yè)的財(cái)務(wù)信息“好看”，但是從長(zhǎng)期看，會(huì)給企業(yè)帶來不良后果之外，還會(huì)損害投資人的利益，因此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)減少盈余管理行為，把工作重心從事后進(jìn)行會(huì)計(jì)調(diào)整向著力提高企業(yè)績(jī)效轉(zhuǎn)移。

(2)企業(yè)績(jī)效水平不高時(shí)，企業(yè)會(huì)加大研發(fā)投入以期使企業(yè)獲得突破性的發(fā)展。但是，企業(yè)績(jī)效較好時(shí)，也不要忽視研發(fā)投入的繼續(xù)投入，以及技術(shù)創(chuàng)新的持續(xù)產(chǎn)出，對(duì)于企業(yè)來說，技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)獲取核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展的不竭動(dòng)力。

(3)對(duì)于企業(yè)外部環(huán)境來說，政府部門應(yīng)加大市場(chǎng)監(jiān)管力度，避免企業(yè)對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息進(jìn)行調(diào)整和操縱，對(duì)投資者的投資決策產(chǎn)生誤導(dǎo)，損害投資者的利益。