鄭春美 ，吳東昇

(1.武漢大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 武漢430072；2.云南經(jīng)濟管理學(xué)院 財會金融學(xué)院，云南 昆明 650300)

0 引言

技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)為獲取超常規(guī)利潤而進行的始于研發(fā)活動、終于市場實現(xiàn)并能產(chǎn)生新產(chǎn)品、新工藝、開拓新市場或影響組織結(jié)構(gòu)的一種綜合性活動[1]。技術(shù)創(chuàng)新可以增強企業(yè)核心競爭力，使企業(yè)形成可持續(xù)發(fā)展內(nèi)生動力，進一步改善企業(yè)經(jīng)營狀況，提升企業(yè)價值。自中美貿(mào)易戰(zhàn)以來，中國制造領(lǐng)域很多關(guān)鍵技術(shù)受制于人，大幅增加研發(fā)投入是加快我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、解決“卡脖子”技術(shù)問題的必然選擇，也是機構(gòu)投資者判斷企業(yè)未來價值的關(guān)鍵?，F(xiàn)有文獻表明，研發(fā)投入是衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)[2-3]，創(chuàng)新能力代表企業(yè)未來市場價值?；诖耍疚膰@研發(fā)投入價值相關(guān)性展開研究，檢驗資本市場能否合理反映企業(yè)創(chuàng)新能力并鼓勵企業(yè)持續(xù)進行研發(fā)投入。2007年實施的《企業(yè)會計準則第6號——無形資產(chǎn)》規(guī)范了企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)披露；2018年財政部《關(guān)于修訂印發(fā)2018年度一般企業(yè)財務(wù)報表格式的通知》將研發(fā)費用從管理費用中抽離出來單獨列報，為研究研發(fā)投入價值相關(guān)性提供了依據(jù)。

在學(xué)術(shù)研究層面，Li[4]、Lin等[5]、納超洪等[6]均發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與企業(yè)股票回報正相關(guān)。然而，研發(fā)投入相關(guān)并不意味著研發(fā)投入價值也相關(guān)[7]?！皶嬘嗑哂袃r值相關(guān)性”是學(xué)術(shù)界公認的事實[8 -9]。由于研發(fā)投入是會計盈余的重要組成部分，而會計盈余則是研發(fā)投入重要的資金來源[10]，因此研發(fā)投入價值信息與會計盈余價值信息必然存在某些重合。那么，研發(fā)投入是否提供了與盈余無關(guān)的增量信息？王宇峰[11]、王燕妮等(2011)運用Ohlson模型對增量信息進行實證檢驗，但由于樣本規(guī)模小、時間跨度短導(dǎo)致結(jié)果可能有誤，也欠缺對價值相關(guān)性影響因素的進一步探討。本文在信息披露制度更完善、信息收集技術(shù)更先進的環(huán)境下重新探討研發(fā)投入價值相關(guān)性問題，可進一步拓展研究范疇。

研發(fā)投入價值相關(guān)性源于資本市場對企業(yè)創(chuàng)新能力的認知，那么創(chuàng)新能力影響因素是否會對價值相關(guān)性產(chǎn)生影響？CSMAR數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計資料顯示，截至2020年，我國上市企業(yè)平均機構(gòu)投資者持股比例達到41.30%，說明機構(gòu)投資者已成為重要的市場參與主體，其通過參與董事會治理活動對企業(yè)經(jīng)營決策產(chǎn)生影響。持有戰(zhàn)略投資意圖的機構(gòu)投資者因關(guān)注長期利益往往會通過監(jiān)督[12-13]或支持[14]等方式影響企業(yè)研發(fā)活動，提高企業(yè)創(chuàng)新能力。那么，戰(zhàn)略投資者對研發(fā)投入的關(guān)注能否提高研發(fā)投入價值相關(guān)性？此外，管理層是作出研發(fā)投入決策的主體，如果研發(fā)投入具有價值相關(guān)性，那么管理層就有實施研發(fā)操縱行為的動機。若實施研發(fā)操縱行為后，企業(yè)研發(fā)投入并未發(fā)生實質(zhì)性改變，企業(yè)創(chuàng)新能力也不會有明顯提高，那么當(dāng)這種操縱行為被市場識別時，研發(fā)投入價值相關(guān)性是否有所降低？

本文以2008-2020年A股高新技術(shù)企業(yè)為樣本，借鑒Kerr[15]的研究，設(shè)計實際研發(fā)投入增長指標(biāo)對上述問題進行解析，以彌補現(xiàn)有研究不足，并為政府制定創(chuàng)新激勵政策和加強市場監(jiān)管提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 研發(fā)投入價值相關(guān)性

研發(fā)投入價值相關(guān)性來源于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。熊彼特認為，創(chuàng)新需要創(chuàng)造出新價值。基于此，本文結(jié)合理論分析和實證研究，梳理研發(fā)投入價值相關(guān)性產(chǎn)生路徑。

在價值鏈模型中，研發(fā)活動是一項重要的增值活動。微笑曲線理論認為，處于研發(fā)端的企業(yè)能夠持續(xù)賦予產(chǎn)品高附加值，生存壓力較小。持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新有助于增強企業(yè)學(xué)習(xí)能力和吸收能力，進而從根本上提高企業(yè)市場競爭力[1]。Zahra等[16]發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新能力是企業(yè)構(gòu)建全球競爭力的重要影響因素；Kogan等[17]發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新可以提高企業(yè)中長期全要素生產(chǎn)率；李文茜等(2017)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入通過提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出增強企業(yè)競爭力。依據(jù)信號理論，高競爭力企業(yè)可以在生產(chǎn)經(jīng)營活動中向市場釋放積極信號，并獲取更高的市場定價。

從股票估值角度出發(fā)，現(xiàn)金流折現(xiàn)模型認為，當(dāng)其它條件不變時，未來現(xiàn)金流量越高，股價也就越高。鐘凱[18]認為股價能夠反映企業(yè)未來盈利能力；Sougiannis[19]、Curtis等[20]、吳利華等[21]均發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入通過向市場傳遞企業(yè)未來擁有良好盈利能力的信號，進而與企業(yè)市場價值產(chǎn)生聯(lián)系。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：研發(fā)投入提供的盈余無關(guān)信息正向影響股票回報，即研發(fā)投入具有價值相關(guān)性。

1.2 機構(gòu)投資者與價值相關(guān)性

機構(gòu)投資者對創(chuàng)新管理層起監(jiān)督作用[12]，這種監(jiān)督一般通過緩解代理問題提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量[13]。然而，并非所有監(jiān)督都是有效的。企業(yè)研發(fā)是一種以犧牲短期利益為代價博取長期利益的活動，偏好短期利益的財務(wù)投資者往往缺乏研發(fā)決策動機；而戰(zhàn)略投資者由于長期持有大量股份，所以他們更愿意也更有能力對企業(yè)進行有效監(jiān)督。此外，戰(zhàn)略投資者還掌握著豐富的行業(yè)資源[22]，可以利用信息、知識、人才等優(yōu)勢資源[14]支持企業(yè)研發(fā)活動[23]。在監(jiān)督與支持機制的雙重作用下，被戰(zhàn)略投資者支持的企業(yè)能夠更高效地提高企業(yè)創(chuàng)新能力，企業(yè)研發(fā)投入價值相關(guān)性也更強。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：戰(zhàn)略投資者有助于提高研發(fā)投入價值相關(guān)性。

1.3 研發(fā)操縱與價值相關(guān)性

在有效市場假設(shè)下，股價能夠及時、完全地反映所有歷史信息。如果研發(fā)投入存在價值相關(guān)性，企業(yè)上一年度研發(fā)投入將成為市場定價的一個基準。為調(diào)節(jié)市場反應(yīng)以維持市場價值，管理層會實施研發(fā)操縱，以使本年度研發(fā)投入不低于上述基準。目前，學(xué)術(shù)界有關(guān)研發(fā)操縱的研究較少。本文梳理相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，以盈余管理[24-27]和迎合政策[28-30]為動機的研發(fā)操縱引起學(xué)者廣泛關(guān)注。由此可見，不能一味判定以調(diào)節(jié)市場反應(yīng)為動機的研發(fā)操縱行為一定存在。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H3：中國市場上有部分企業(yè)管理層會實施研發(fā)操縱行為，使企業(yè)本年度研發(fā)投入不低于上一年度研發(fā)投入。

與盈余管理類似，研發(fā)操縱是一種機會主義行為。在操縱行為下，研發(fā)投入數(shù)據(jù)增長無法提高企業(yè)創(chuàng)新能力，也就無法影響企業(yè)市場價值。當(dāng)前，與盈余管理相關(guān)的研究較多。如Kim等[31]從機制角度探討了盈余管理如何影響定價決策；Moardi等[32]發(fā)現(xiàn)機會主義盈余管理會引發(fā)股價下跌。近幾年，以盈余管理為動機的研發(fā)操縱研究也提供了類似證據(jù)。Kothari等[25]、Xiang等[26]發(fā)現(xiàn)，上述研發(fā)操縱會對企業(yè)股價造成負面影響。因此，本文認為如果以調(diào)節(jié)市場反應(yīng)為動機的研發(fā)操縱行為存在，且市場能夠識別這種操縱，那么研發(fā)操縱會降低企業(yè)研發(fā)投入價值相關(guān)性。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4：實施研發(fā)操縱行為的企業(yè)，其研發(fā)投入價值相關(guān)性較低。

2 實驗設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

考慮到2007年我國會計準則規(guī)范了企業(yè)研發(fā)投入披露數(shù)據(jù)，且實驗中使用差分變量，因此本文以2008-2020年A股高新技術(shù)企業(yè)原始數(shù)據(jù)為研究樣本并進行如下篩選：第一,依據(jù)《證監(jiān)會行業(yè)分類指引》2012年版剔除金融業(yè)樣本；第二，剔除所有ST和*ST樣本；第三，剔除數(shù)據(jù)缺失樣本；第四，剔除無法計算研發(fā)操縱水平的樣本。最終，共獲得15 022個研究樣本。研發(fā)投入數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，其它數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量與解釋變量

本文被解釋變量為買入并持有收益率(BHR)，以當(dāng)年5月至次年4月為計算期且考慮紅利再投資。本文解釋變量包括：①名義研發(fā)投入增長(NR&Dsurp)：研發(fā)投入增加值除以年初總資產(chǎn)；②盈利增長(Earnsurp)：稅后凈利潤增加值除以年初總資產(chǎn)；③實際研發(fā)投入增長(RR&Dsurp)：借鑒Kerr[15]、李青原等[33]的變量構(gòu)建方法，用Earnsurp對NR&Dsurp回歸后得到的殘差衡量，該變量從研發(fā)投入中完全排除了會計盈余相關(guān)因素。

2.2.2 調(diào)節(jié)變量

(1)戰(zhàn)略投資者虛擬變量(IVE_S)：當(dāng)企業(yè)擁有戰(zhàn)略投資者時取值為1，否則取值為0。本文依據(jù)證監(jiān)會《發(fā)行監(jiān)管問答——關(guān)于上市公司非公開發(fā)行股票引入戰(zhàn)略投資者有關(guān)事項的監(jiān)管要求》識別戰(zhàn)略投資者。借鑒葛永盛等[22]的研究，用“連續(xù)3年持股5%以上”的條件篩選長期持有較大比例股份的機構(gòu)投資者。Cornett等[34]研究發(fā)現(xiàn)，在維護客戶關(guān)系和政策監(jiān)管雙重壓力下，機構(gòu)投資者參與公司治理的意愿較弱。參照上述研究，本文將銀行、信托公司、保險公司、數(shù)據(jù)庫中劃分為“其它”的公司認定為壓力敏感型企業(yè)，將其他投資者認定為壓力不敏感企業(yè)，并將壓力不敏感作為愿意履行相應(yīng)職責(zé)機構(gòu)投資者的基準。

(2)研發(fā)操縱虛擬變量(RDM)：企業(yè)實施研發(fā)操縱行為取值為1，否則為0。RDM構(gòu)建包括3個步驟：

第一步，計算操縱前研發(fā)增量。Roychowdhury[35]構(gòu)建的真實盈余管理模型得到學(xué)者廣泛認可。由于研發(fā)投入屬于真實盈余管理模型中酌量性費用的一部分，因此本文使用酌量性費用模型測算操縱性研發(fā)投入水平，模型的適應(yīng)性在胡元木等[36]的研究中已經(jīng)得到驗證。具體模型構(gòu)建如下：

(1)

其中，RD代表研發(fā)投入，A代表總資產(chǎn)，S代表營業(yè)收入。利用上述模型，按照行業(yè)-年份分組回歸求殘差，殘差ε就是操縱性研發(fā)投入水平abRDI。操縱前研發(fā)增量adj_NR&Dsurp根據(jù)公式(2)計算。

adj_NR&Dsurpi.t=NR&Dsurpi,t-abRDIi,t

(2)

第二步，統(tǒng)計操縱前研發(fā)增量adj_NR&Dsurp的正負性，將其劃分為正或零組(+/0)和負組(-)；統(tǒng)計操縱后研發(fā)增量NR&Dsurp的正負性，將其劃分為正或零組(+/0)和負組(-)。

第三步，借鑒Bartov等[37]的建議，通過操縱前后研發(fā)增量變化路徑確定樣本是否實施研發(fā)操縱。如果研發(fā)增量變化路徑為-→+/0，那么說明樣本有可能實施研發(fā)操縱，RDM取值為1；如果研發(fā)增量變化路徑為-→-、+/0→-、+/0→+/0，那么說明樣本未實施研發(fā)操縱，則RDM取值為0。楊宗翰等[29]和丁瀟君等[30]識別研發(fā)操縱的方法是在基準值附近人為設(shè)定一個較小的區(qū)間，認為區(qū)間內(nèi)所有樣本均實施過研發(fā)操縱，但這種方法很有可能忽視了正好落在該區(qū)間的樣本，或者放過了操縱行為過于激進而超出該區(qū)間的樣本,因此本文不予采納。

2.2.3 控制變量

參考已有研究，本文選取如下5個變量作為控制變量：①企業(yè)規(guī)模(Size)：企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)；②賬面市值比(B2M)：企業(yè)賬面價值除以市場價值；③財務(wù)杠桿(Lev)：企業(yè)總負債除以總資產(chǎn)；④企業(yè)年齡(Age)：企業(yè)上市年數(shù)；⑤上期買入并持有至到期收益率(BHRt-1)，即BHR的一階滯后項。

2.3 模型設(shè)計與分析

本文構(gòu)建如下模型檢驗假設(shè)H1。其中，模型(3)采用Ohlson模型，同時控制名義研發(fā)投入增長變量和盈利增長變量檢驗已有研究[11]，模型(4)對實際研發(fā)投入增長變量進行檢驗。下標(biāo)i、t代表樣本企業(yè)i在年度t的變量值，YEAR為年度固定效應(yīng)，IND為行業(yè)固定效應(yīng)。

BHRi,t=α0+α1NR&Dsurpi,t+α2Earnsurpi,t+α3Sizei,t+α4B2Mi,t+α5Levi,t+α6Agei,t+α7BHRi,t-1+YEAR+IND+εi,t

(3)

BHRi,t=β0+β1RR&Dsurpi,t+β2Sizei,t+β3

B2Mi,t+β4Levi,t+β5Agei,t+β6BHRi,t-1+YEAR+IND+εi,t

(4)

本文在模型(4)的基礎(chǔ)上，加入戰(zhàn)略投資者虛擬變量構(gòu)建模型(5)，以檢驗假設(shè)H2。

BHRi,t=γ0+γ1RR&Dsurpi,t+γ2IVE_Si,t+γ3RR&Dsurpi,t×IVE_Si,t+γ4Sizei,t+γ5B2Mi,t+γ6Levi,t+γ7Agei,t+γ8BHRi,t-1+YEAR+IND+εi,t

(5)

本文使用密度函數(shù)連續(xù)性檢驗法和反事實測試法檢驗假設(shè)H3。如果假設(shè)H3成立，則本文進一步在模型(4)的基礎(chǔ)上加入研發(fā)操縱虛擬變量構(gòu)建模型(6)，用以檢驗假設(shè)H4。

BHRi,t=μ0+μ1RR&Dsurpi,t+μ2RDMi,t+μ3RR&Dsurpi,t×RDMi,t+μ4Sizei,t+μ5B2Mi,t+μ6Levi,t+μ7Agei,t+μ8BHRi,t-1+YEAR+IND+εi,t

(6)

本文借鑒Kerr[10]、李青原等[33]的研究方法，采用固定效應(yīng)混合OLS模型進行實證檢驗。對混合OLS模型可用性進行測試，Hausman檢驗結(jié)果顯示固定效應(yīng)顯著優(yōu)于隨機效應(yīng)(p<0.0001)，F(xiàn)檢驗顯示固定效應(yīng)并不顯著優(yōu)于混合效應(yīng)OLS(p=0.6199)。此外，對所有連續(xù)變量進行前后1%的縮尾處理，在所有模型中控制Robust穩(wěn)健標(biāo)準誤和企業(yè)個體聚類標(biāo)準誤，使用Stata15.1進行數(shù)據(jù)處理和分析。

3 實證檢驗

3.1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從中可見，BHR均值為0.143 7，標(biāo)準差為0.556 7，說明樣本平均買入并持有收益率為14.37%，且不同樣本之間差異較大。NR&Dsurp的均值顯著高于RR&Dsurp的均值 (t=350.813 0)，這是由于RR&Dsurp不包含盈余相關(guān)部分所致。 IVE_S的均值為0.244 9，說明有24.49%的樣本企業(yè)擁有戰(zhàn)略投資者。RDM的均值為0.221 7，說明有22.17%的企業(yè)被認為最有可能實施過研發(fā)操縱行為。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.1 Sample descriptive statistics

表2為主要變量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)和方差膨脹因子結(jié)果。從中可見，所有解釋變量和控制變量之間的相關(guān)系數(shù)均不超過0.5，且各變量方差膨脹因子均小于10，說明模型設(shè)計不存在多重共線性問題。RR&Dsurp和Earnsurp在P=100%水平上不存在相關(guān)性，說明RR&Dsurp構(gòu)建良好。BHR與RR&Dsurp的相關(guān)性系數(shù)在1%水平上顯著，初步表明研發(fā)投入具有價值相關(guān)性。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.2 Correlation coefficient matrix

3.2 假設(shè)檢驗

(1)研發(fā)投入價值相關(guān)性。表3列示了模型(3)和模型(4)的回歸結(jié)果。其中，第(1)列～第(3)列對應(yīng)模型(3)，可見無論模型中單獨包含還是同時包含NR&Dsurp和Earnsurp，兩者系數(shù)均在1%水平上正向顯著，說明研發(fā)投入存在價值相關(guān)性，這與王宇峰[11]、王燕妮等(2011)的研究結(jié)論一致。第(4)列對應(yīng)模型(4)，可見RR&Dsurp系數(shù)正向顯著，即RR&Dsurp每提高一個標(biāo)準差，BHR將上升2.63%，且其與全樣本BHR均值相比達到18.29%，具有明顯的經(jīng)濟學(xué)意義。綜上所述，假設(shè)H1得到驗證。

表3 研發(fā)投入價值相關(guān)性分析結(jié)果Tab.3 Multiple regression results of the value-relevance of R&D input

(2)戰(zhàn)略投資者的調(diào)節(jié)作用。表4第(1)列、第(2)列為模型(5)的回歸結(jié)果，其中第(1)列不包括交互項，第(2)列包括交互項。從中可見，交互項系數(shù)在1%水平，顯著為正，說明戰(zhàn)略投資者對研發(fā)投入價值相關(guān)性的調(diào)節(jié)作用顯著，假設(shè)H2成立。另外，相比于沒有戰(zhàn)略投資者的企業(yè)，有戰(zhàn)略投資者支持的企業(yè)每標(biāo)準差RR&Dsurp能解釋的BHR上升了2.18%，與全樣本BHR均值相比達到15.19%。為進一步檢驗只有戰(zhàn)略投資者關(guān)注才能提升研發(fā)投入價值相關(guān)性，本文在表4第(3)列、第(4)列補充連續(xù)3年持股5%以上且壓力敏感的財務(wù)投資者測試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，交互項系數(shù)不顯著，說明這類機構(gòu)投資者對研發(fā)投入價值相關(guān)性的影響不顯著。

表4 戰(zhàn)略投資者影響結(jié)果Tab.4 The effect of strategic investor on value-relevance of R&D input

(3)為判斷是否存在以調(diào)節(jié)市場反應(yīng)為動機的研發(fā)操縱，本文對全樣本進行統(tǒng)計分析，結(jié)果見圖1。以0.001 5為區(qū)間繪制NR&Dsurp百分比分布直方圖發(fā)現(xiàn)，名義研發(fā)投入增長比0小的企業(yè)(10.09%)明顯少于比0多的企業(yè)(15.47%)。本文依據(jù)McCrary[38]的密度函數(shù)連續(xù)性檢驗法，繪制以0為分界線的密度函數(shù)，發(fā)現(xiàn)分布密度在0值有一個明顯的跳躍，0兩側(cè)分布的對數(shù)差為0.331 0(p=3.94%)，這與通過直方圖觀察得到的結(jié)論一致。

圖1 名義研發(fā)投入增長百分比分布Fig.1 Distribution histogram of NR&D surp

盡管密度函數(shù)連續(xù)性檢驗結(jié)果已經(jīng)證明研發(fā)操縱的存在，但為進一步排除“只是恰好有很多企業(yè)研發(fā)投入比上一年高，而并非所有企業(yè)均實施研發(fā)操縱”的可能，本文補充反事實測試。如前文所述，研發(fā)增量變化路徑為“-→+/0”的樣本最可能實施研發(fā)操縱行為，那么完全相反的路徑“+/0→-”則最不可能實施研發(fā)操縱行為。如果沒有研發(fā)操縱，那么屬于這兩條路徑的樣本數(shù)量應(yīng)當(dāng)近似。本文對全樣本、“十三五”規(guī)劃之前的樣本、“十三五”規(guī)劃之后的樣本分別進行統(tǒng)計分析，結(jié)果見表5?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是全樣本還是分時段樣本，“-→+/0”的樣本均在1%水平上顯著高于“+/0→-”的樣本。這表明，為調(diào)節(jié)市場反應(yīng)，有部分管理層實施了研發(fā)操縱行為，導(dǎo)致研發(fā)投入不低于上一年度研發(fā)投入，假設(shè)H3得到驗證。

表5 反事實測試結(jié)果Tab.5 Counterfactual test

(4)研發(fā)操縱的調(diào)節(jié)作用。表6為假設(shè)H4的檢驗結(jié)果。第(1)、(2)列為模型(4)分組的回歸結(jié)果，其中第(1)列是未實施研發(fā)操縱行為的樣本，結(jié)果發(fā)現(xiàn)RR&Dsurp系數(shù)在1%水平上顯著為正；第(2)列是實施了研發(fā)操縱行為的樣本，結(jié)果發(fā)現(xiàn)RR&Dsurp系數(shù)不顯著。這表明，在實施研發(fā)操縱行為后，研發(fā)投入價值相關(guān)性減弱。第(3)列為模型(6)的全樣本回歸結(jié)果，可見雖然RR&Dsurp系數(shù)顯著為正，但是交互項系數(shù)不顯著，說明市場對研發(fā)操縱行為的識別能力較弱。

表6 市場對研發(fā)操縱的識別結(jié)果Tab.6 Capital market's resolution capability of R&D manipulation

為剖析市場不能完全識別研發(fā)操縱的原因，本文借鑒Burgstahler等[39]對盈余管理的研究，考慮連續(xù)研發(fā)增長的影響。本文統(tǒng)計所有樣本在樣本年度前的研發(fā)投入增長情況，構(gòu)建連續(xù)增長年數(shù)變量L。表7為依據(jù)模型(6)按L進行分組回歸的結(jié)果。從中可見，第(1)列樣本在上一年度未實現(xiàn)研發(fā)增長，交互項系數(shù)在1%水平上負向顯著。即RR&Dsurp每提高一個標(biāo)準差，研發(fā)操縱樣本BHR將額外下降7.11%，且與全樣本BHR均值相比高達49.45%，說明市場不僅識別了這類企業(yè)的研發(fā)操縱行為，還對其予以懲罰。第(2)～(4)列樣本在樣本年度前連續(xù)1年、2年、≥3年實現(xiàn)了研發(fā)增長，交互項系數(shù)均為非負向顯著，說明市場未正確識別這類企業(yè)的研發(fā)操縱行為。

表7 考慮連續(xù)增長后市場對研發(fā)操縱的識別結(jié)果Tab.7 The effect of sustained growth on the resolution capability

企業(yè)上一年度研發(fā)投入是市場評價研發(fā)投入水平的一個重要基準，若會計信息連續(xù)超過基準水平則有助于提高投資者信心，從而引發(fā)更好的市場反應(yīng)[37，40]。

一般而言，投資者對研發(fā)投入連年增長的企業(yè)更有信心，而信心會阻礙市場對研發(fā)操縱的識別。為驗證信心的存在，本文在模型(4)中加入L及其與RR&Dsurp的交互項進行回歸，結(jié)果見表8。第(1)列直接用L進行交互，結(jié)果發(fā)現(xiàn)交互項系數(shù)在5%水平上顯著為正。第(2)列按L的不同數(shù)值進行交互，結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)L≥3時交互項系數(shù)顯著為正。這說明，投資者信心對研發(fā)投入長期增長企業(yè)的影響更顯著。與上一年度未實現(xiàn)研發(fā)投入增長的企業(yè)相比，研發(fā)投入連續(xù)增長3年以上的企業(yè)每標(biāo)準差RR&Dsurp能解釋的BHR上升了1.91%。

表8 研發(fā)連續(xù)增長的作用結(jié)果Tab.8 The effect of sustained growth on the value-relevance of R&D input

3.3 內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗

(1)內(nèi)生性問題。本文對研發(fā)投入價值相關(guān)性的檢驗可能存在反向因果內(nèi)生性問題。買入并持有收益率高的企業(yè)更容易受到市場關(guān)注，為維護創(chuàng)新型企業(yè)形象，其會更加努力加大研發(fā)投入。為解決上述問題，本文引入按行業(yè)、注冊地區(qū)分組計算的平均真實研發(fā)投入增長RR&Dsurp_indprov作為工具變量，使用2SLS模型重新估計模型(4)，結(jié)果見表9。其中，第(1)列為一階段回歸，可見工具變量顯著影響RR&Dsurp；第(2)列是二階段回歸，可見RR&Dsurp仍然在5%水平顯著正向影響B(tài)HR；另外，K統(tǒng)計量和C統(tǒng)計量表明不存在識別不足及弱工具變量的問題。這表明，在控制反向因果內(nèi)生性問題后，研發(fā)投入仍具有價值相關(guān)性，結(jié)論不變。

表9 內(nèi)生性檢驗結(jié)果Tab.9 Endogeneity test

(2)本文依次使用“十二五”進入經(jīng)濟新常態(tài)后的樣本進行檢驗、利用Fama-Macbeth回歸進行檢驗、排除信息含量較低的虧損企業(yè)樣本進行檢驗、使用行業(yè)-年回歸重新計算RR&Dsurp，結(jié)果見表10第(1)～(4)列, 發(fā)現(xiàn)主效應(yīng)仍然穩(wěn)健。

表10 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.10 Robustness test

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

習(xí)近平總書記在中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)的講話中指出：“深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革必須貫徹落實新發(fā)展理念……適應(yīng)發(fā)展更多依靠創(chuàng)新、創(chuàng)造、創(chuàng)意的大趨勢?！边@一講話充分肯定了資本市場對于企業(yè)創(chuàng)新的重要作用。市場定價是聯(lián)系資本市場與微觀企業(yè)的重要環(huán)節(jié)，在大力推進金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，企業(yè)研發(fā)投入價值相關(guān)性問題日益引起學(xué)者關(guān)注。本文以2008-2020年A股高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本進行實證分析，得出以下結(jié)論：①研發(fā)投入具有顯著價值相關(guān)性，在當(dāng)前環(huán)境下，資本市場能夠識別企業(yè)研發(fā)投入并給予正向反饋；②戰(zhàn)略投資者關(guān)注有助于提高研發(fā)投入價值相關(guān)性，資本市場重視戰(zhàn)略投資者對企業(yè)創(chuàng)新能力的提升作用，會相應(yīng)提高研發(fā)投入定價；③部分管理者通過實施研發(fā)操縱行為避免研發(fā)投入減少，但這種行為一旦被市場識別就會削弱研發(fā)投入價值相關(guān)性。研發(fā)投入連續(xù)增長有助于提高投資者信心，而投資者信心增強反過來會阻礙市場對研發(fā)操縱行為的識別。

4.2 理論貢獻

本文理論貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)本文在已有研究的基礎(chǔ)上，深入剖析研發(fā)投入價值相關(guān)性形成機制，引入戰(zhàn)略投資者和研發(fā)操縱兩種創(chuàng)新能力影響因素并研究它們的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在上述因素的作用下，研發(fā)投入價值相關(guān)性發(fā)生明顯改變，由此豐富了研發(fā)投入價值相關(guān)性研究。

(2)已有研究大多集中于探討戰(zhàn)略投資者如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力[12-14，22-23]，本文著眼于創(chuàng)新能力受到影響后的市場反應(yīng)，將研究視角拓展為資本市場識別能力，豐富了戰(zhàn)略投資者與企業(yè)研發(fā)活動關(guān)系研究。

(3)以往有關(guān)研發(fā)操縱的研究大多圍繞盈余管理[24-27]和迎合政策[28-30]兩種視角展開，鮮有考慮資本市場對研發(fā)操縱的識別能力,本文以“調(diào)節(jié)市場反應(yīng)”為動機，研究研發(fā)操縱對研發(fā)投入價值相關(guān)性的調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)市場對研發(fā)操縱行為存在弱識別現(xiàn)象，并從投資者信心角度解釋了這種弱識別現(xiàn)象，初步打開了研發(fā)操縱與資本市場關(guān)系的“黑箱”。

4.3 實踐啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下啟示：

(1)戰(zhàn)略投資者應(yīng)通過影響企業(yè)創(chuàng)新能力提高研發(fā)投入價值相關(guān)性。在中國制造向中國智造轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)應(yīng)對戰(zhàn)略投資者抱有積極態(tài)度，政府部門應(yīng)出臺更多新政策吸引戰(zhàn)略投資者參與公司治理，以提高企業(yè)創(chuàng)新能力，改善企業(yè)市場表現(xiàn)。

(2)市場中存在以調(diào)節(jié)市場反應(yīng)為動機的研發(fā)操縱行為，但市場不能很好地識別這一現(xiàn)象。研發(fā)投入在市場定價中占據(jù)重要地位，因此投資者應(yīng)警惕企業(yè)的機會主義投資行為，規(guī)避研發(fā)操縱被識別后可能造成的投資損失；另外，相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)也需要加強對研發(fā)操縱行為的監(jiān)督，引導(dǎo)市場更加公平、透明。

4.4 不足與展望

本文存在如下不足：①參考證監(jiān)會的定義并借鑒已有研究無法準確識別出所有戰(zhàn)略投資者，對于戰(zhàn)略投資者的認定沒有一個可以精確到數(shù)值的具體標(biāo)準，這可能會對研究結(jié)論產(chǎn)生一定的負面影響；②僅用投資者信心解釋市場對研發(fā)操縱行為的弱識別現(xiàn)象，諸如信息披露水平、投資者專業(yè)程度等因素也有可能阻礙市場對研發(fā)操縱的識別，未來將對此展開深入研究。