创新型科技企业杠杆率的研发强度效应研究

彭 斌

(北京建筑大学 经济与管理工程学院,北京 100044)

摘 要:企业研发有助于驱动科技型企业建立创新机制,实现企业持续稳健发展。从杠杆率角度,运用两阶段最小二乘法,结合我国科技型上市公司2010 -2015年创新投入数据,探讨杠杆率如何影响企业研发强度效应,进而影响企业价值。研究发现,杠杆率削弱了研发强度效应,对于高杠杆率企业,增长机会对研发强度效应的积极影响转变为消极影响;研发强度提高,则企业价值呈递减趋势。

关键词:创新型科技企业;杠杆率;增长机会;研发强度效应;企业价值

0 引言

为深化供给侧结构性改革,实现“中国制造2025”目标,我国在研发领域不断加大投入,2014年研发支出总额为13 015.6亿元,同比增长9.9%,占GDP比重为2.05%,同比提高0.04个百分点,研发强度已连续两年超过2%并呈持续上升态势;2015年研发支出达到14 169.9亿元,支出规模仅次于美国,稳居世界第二位。与许多发达国家一样,我国的研发强度主要由企业驱动。与公共研究机构和高等院校相比[1],2015年企业研发支出超过10 910.13亿元,占研发总投入的77%,较2011 年翻了一番,2016年企业研发支出超过78%。特别是创新型科技企业研发支出逐年攀升,如华为集团的研发支出由2006年的68亿元跃升至2015年的596亿元(相当92亿美元),10年提高近8.75倍,研发强度超过10%(企业500强排名,2015)。在此背景下,研究研发强度效应对企业价值的影响具有重要理论和现实意义。创新型科技企业的发展动机是利用资金增长,建立商业帝国。 这是因为股权融资削弱了股东控制权,加剧了主体代理问题[2],而杠杆率克服了股权在融资中的缺陷并影响研发强度[3-4]。Griffith R[5]认为增长机会是决定研发强度的重要因素,但未能阐述杠杆率是否适应增长机会对研发强度的影响。为此,本文提出第一个研究问题——杠杆率和研发强度的关系以及增长机会对杠杆率调节研发强度的影响程度。

是否投资研发,关键取决于研发对企业价值的影响。现有实证研究多着眼于研发对出口的影响[6]、对经济增长的作用和溢出效应[7-8],一些研究还检验了R&D对美国和日本企业价值的影响[9-10]。目前,作为创新投入的研发在我国得到两方面关注:一方面,基于创新存量的检验挖掘R&D投入提升企业价值的内涵[11];另一方面,根据中国证监会划分的行业特征分析纯技术R&D投入对企业价值的影响路径[12],但尚缺乏对我国创新型科技企业的探讨。为此,本文提出第二个研究问题——研发强度是否提升我国创新型科技企业价值。通常用利润或生产力评估企业价值[13],但因不能立即获得市场价值的变化且估计噪音较大,因此本文用股票回报评估企业价值。一些学者试图从内生性角度建立研发强度与企业价值间的因果关系[14],本文主要采用自系统估计内部工具的输出结果。为进一步衡量杠杆率对研发强度进而对企业价值的作用机理,本文采用两阶段最小二乘法(2SLS)估计,在识别第一阶段估计工具变量后关注企业价值。

1 理论假设

从债务融资和研发强度关系入手,本文预设债务融资与R&D强度负相关,原因有三:首先,根据企业交易成本理论,一个项目是债务融资还是股权融资取决于资产特异性程度。股权融资用于研发投资,资产特异性较高,故优于债务融资[15];其次,债务融资降低了自由现金流,迫使企业以实现股东利益最大化指导自身行为[16],尤其是投资研发不能立即给股东带来回报时,可能会限制经理过度投资[17];最后,外部融资需要信息。企业可能不愿意提供研发活动的相关信息,因为这可能导致一些风险,从而使研发投资受到抑制[18]。基于以上考虑,提出假设:

H1:杠杆率与R&D强度具有负相关关系。

Schmookler[19]的需求拉动假说认为,市场需求在研发投资规模方面起重要作用。需求拉动假说认为增长机会“呼唤”创新,换而言之,企业增长机会创造了产品潜在需求,驱动企业研发投资与产品开发。潜在增长机会越大,产品开发的潜在利润越高,因此研发投资的动力越大。在具有更多增长机会的企业,R&D强度可能更高。尽管需求拉动假说已受到批判[20],但还是得到美国实证数据支持。本文的第二个假设是杠杆率将调节企业增长机会与研发强度。具体来说,如果企业债务为增长机会融资,潜在增长机会对研发强度的影响将通过杠杆率作用而减弱,即:

H2:增长机会和研发强度的正相关关系通过杠杆率调节,并使企业债务融资规模缩小。

R&D投资是一种可以提高企业无形资产价值的活动。企业市场价值代表了研发投资产生的预期利润流的市场估值。这些都是基于对企业有形和无形资产市场回报的评估。虽然不是所有研发投资都会产生利润[21],但是科技型企业在创新之路上对无形资产的任何投资都应能提升企业市场价值[22]。结合上述理论假说,提出第三个假设:

H3:研发强度和创新型科技企业价值之间存在正相关关系,而杠杆率过高会使正相关减弱。

2 研究设计

2.1 模型设定

本文主要考虑杠杆率对研发强度效应的影响,采用2SLS法,分两个阶段完成:第一阶段确定研发强度的决定因素作为工具变量,包括增长机会、杠杆率、增长机会和杠杆率交叉项;第二阶段检验股票回报在计量企业价值受R&D强度的影响程度,估计的R&D强度是第一阶段确定的协变量,第一阶段要解决省略变量估计偏差。其中,宏观经济变量影响所有企业(i),为此使用固定效应模型,包括时间效应θt由系列二进制变量表示。为降低θ1,避免常数α的多重共线性模型表示式为:

ϑt+εit

(1)

考虑到不同科技行业(j)研发强度不同,两个行业均值的识别毫无意义,因此需要扩展模型来控制行业变化。 式(2)中的系数识别是基于行业变化,控制时间不变后特定行业的固定效应为:

ϑt+φj+εit

(2)

由于创新型科技企业比其它企业研发强度高,为此引入时变特定行业固定年效应θ×φjt,则

ϑt+φj+θ*φjt+εit

(3)

式(3)中除包括主要科技行业的固定效应外,还包括二阶行业固定效应,此外还添加一个时间效应和行业变量之间的交叉变量向量。在企业层面, 所有标准差(p值)的自相关是稳健的。

利用方程(1)-(3)确定R&D强度影响因素,随后使用2SLS法在第二阶段检验研发强度对企业价值Rijt的影响,具体表达式为:

+θ×ψjt+ξijt

(4)

式(4)中是由式(1) -(3)得到的估计变量,因此具有内生性,用普通最小二乘法(OLS)估计的标准差会有偏差, 为此用2SLS法通过式(1)-(3)排除工具变量,以实现企业层面估计的标准差自相关是稳健的。

2.2 变量定义

本文主要研究增长机会对研发强度效应的杠杆率作用,进而探讨其对企业价值的影响。增长机会(GO)用股票市价除以权益账面价值的(即市净率)近似值,以杠杆率(LR)反映企业的债务风险程度,通常用债务资本与资产的比值衡量;研发强度效应(R&D IE)是解释杠杆率作为影响企业价值的独立变量, 通过将研发支出表示为资产的百分比来衡量,研发强度效应因具体科技行业而异,包括华为在内的电子通信行业在我国拥有最高的研发强度。为此,需考虑包括行业和年度规模效应的数据特性。企业价值(FV)选取股票回报作为代理变量,股票回报越高,表明企业价值越大,国内外学者普遍采用基于月平均数据的连续复利回报率衡量股票回报。

控制变量包括企业规模(FS)、董事会支付(BP)、控股股东股权(CSH)、经营现金流(OCF)、审计委员会(AC)、外部董事(OD)。企业规模用总资产的自然对数表示; 董事会支付定义为注册董事会成员的平均支付除以总资产;经营现金流定义为经营活动现金流与资产比值;审计委员会用0与1的变量表示,如设有审计委员会为1,否则为0;外部董事占所有董事成员的比例定义外部董事。

2.3 样本选取与数据来源

科技型企业以其研发投入大、创新能力强而备受关注,与非科技型企业相比,其研发披露较充分、连续。考虑到数据的可获得性,本文将上交所、深交所上市的科技公司作为研究对象,创新型科技企业的选取主要依据中国证监会公布的行业划分标准(C1-C39),具体包括计算机、通信和其它电子、航空航天、医药等其它制造业。查阅某些科技型企业财务报告后发现,2009年以前(含2009年)企业创新意识薄弱,研发强度低,披露研发支出数据的科技型企业微乎其微,故本文将2010一2015年设定为样本区间。考虑到其它因素,对样本进行筛选:①剔除没有披露研发支出数据的上市公司;②剔除有异常经营情况的公司和披露不完整的样本;③剔除财务及其它相关数据缺失或者某些控制变量缺失的观察值。经过筛选后,最终获得1 785家上市创新型科技公司的样本数据。

本文数据来源于以下途径:①研发强度效应、杠杆率数据主要通过查阅上市公司年报与手工采集加工取得;②增长机会数据来源于企业财务报告附注,股票回报由上市公司协会数据加工而成;③控制变量数据主要来源于国泰安数据库(CSMAR),部分缺失数据由查阅Wind咨询金融数据库或者手工计算获得。

3 实证分析

3.1 描述性统计

表1给出了主要变量的描述性统计分析结果,R&D强度效应(R&D IE)的均值(中位数)为0.6(0.03),标准差为1.36。 研发强度效应的最大值为资产总值的10.43%;增长机会(GO)均值(中位数)为1.11(0.78),意味着样本的平均股价与单位参照值相比略高(低)。 由于大型企业的固定资产价值与其市场价值存在巨大差异,因此,该类型企业无法与研发强度高的大型企业相比。

表1主要变量描述性统计

变量均值标准差低四分位数(25)中位数(50)高四分位数(75)最小值最大值R&DIE0.601.3600.030.530.0110.43GO1.111.050.50.781.290.147.52LR0.440.20.280.450.580.040.95FS26.661.5325.5926.427.4822.9232.53BP1.011.230.280.611.26016.16CSH0.430.160.310.430.530.060.89OCF0.050.0900.040.09-0.310.53AC0.30.4600101OD0.380.160.330.330.50.011FV0.180.580.090.090.4-0.933.7

3.2 检验结果

表2检验了杠杆率与R&D强度效应的关系,表中(1)-(4)列创新型科技企业的杠杆率显著为负,这与本文假设H1相符;估计杠杆系数的平均值为-0.60, 也就是说,杠杆率每增加一个标准差,研发强度效应则降低0.118个单位,这是研发强度效应系数平均值的20%,表明杠杆率与研发强度的负相关关系在统计学和经济学上同样显著。

为检验假设H2,本文采用杠杆率和增长机会的交叉项(LR×GO)。表3中第(1)栏的交叉项为负,表明增长机会对R&D强度效应的积极影响被杠杆率削弱,杠杆率每增加一个标准差会使增长机会对R&D强度效应的正向影响降低27%,验证了假设H2。为进一步检验假设H2,本文基于杠杆率变量将样本分成四分位数的子样本, 然后生成4个二进制变量并标明每个子样本的间隔。 如果企业属于25百分位数(即四分位数),则LR25(LR2550)表示单位二进制变量,否则为零;同样,LR5075和LR75分别表示企业属于第三和第四的四分位数, 从而生成这些二进制变量和增长机会之间的4个交叉项,这样可以检验任何潜在的非线性关系。

表3第(2)-第(5)栏的统计结果表明,只有LR×GO 75显著为负。 也就是说,第(5)栏的估计系数意味着杠杆率每增加一个标准差将减少约20%的增长机会对R&D强度的正向影响。

表3中第(2)、(3)、(4)栏交叉项变量的符号为正且不显著,表明杠杆率处于极值状态,增长机会与研发强度由正相关关系转为负相关关系。表3中第(1)和第(5)栏的估计系数可评价当杠杆率增加时增长机会对R&D强度变化的边际效应。 首先,证实了当一般创新型科技企业(1)和高杠杆率创新型科技企业(5)的杠杆率都增加时,增长机会对R&D强度的积极影响减弱;其次,高杠杆率创新型科技企业衰减幅度小于一般创新型科技企业, 这意味杠杆率边际收益的递减稀释了增长机会对研发强度的积极影响,与上述杠杆率减弱效应吻合——高四分位子样杠杆率减弱效应为20%,所有一般创新型科技企业为27%。

用2SLS方法检验研发强度对企业价值的影响。企业价值是股价的市场反应,用股票回报计量,结果如表4所示。排除的工具变量是主要解释变量,用于确定表2、表3中的R&D强度,参见表4下半部分第一阶段估计数据。估计系数的p值、R2和F值说明工具变量是有效的。 表4的上半部分全样本和子样本回归结果显示,R&D强度的估计系数始终为正且显著,说明R&D强度对股票回报的影响具有直接贡献,两者之间服从显著正相关关系,这与Jensen M C(1993)和Chadha A,Oriani R(2010)发现股票投资回报和研发之间有显著关系的结论一致,说明研发强度对提升创新型科技企业价值具有积极作用。杠杆率和研发强度的交叉项(R&D IEХLR)与股票回报之间呈显著负相关关系,说明相对于低杆杆率的创新型科技企业,高杠杆率创新型科技企业的研发强度对企业价值的正向影响呈递减趋势,即高杠杆率企业每单位研发给企业带来的超额盈余越少,企业价值提升越缓慢,从而支持了假设H3

表2杠杆率(LR)对研发强度效应(R&DIE)的影响模型1

变量(1)(2)(3)(4)GO0.218***0.205***0.235***0.205***[0.002][0.004][0.001][0.004]LR-0.692***-0.496**-0.716***-0.498**[0.004][0.049][0.004][0.048]控制变量YESYESYESYES行业YESYESNOYES年度NOYESYESYESCons1.025***0.563**1.250***0.513**[0.000][0.011][0.000][0.026]R20.04580.1180.05270.117N1785178517851785

注:括号代表估计系数p值;***表示1%显著,**表示5%显著,*表示10%显著,下同

表3杠杆率(LR)对研发强度效应(R&DIE)的非线性影响模型23

变量(1)(2)(3)(4)(5)GO0.644***0.143**0.190***0.142**0.310***[0.004][0.021][0.006][0.049][0.003]CSH-0.482-0.504-0.544*-0.564*-0.512*[0.124][0.111][0.081][0.072][0.100]LR0.506[0.141]LR×GO-0.87***[0.009]LR25-0.195[0.289]LR×GO250.314[0.119]LR25500.0495[0.726]LR×GO25500.00697[0.962]LR5075-0.122[0.357]LR×GO50750.155[0.238]LR750.125[0.279]LR×GO75-0.316***[0.002]行业YESYESYESYESYES年度YESYESYESYESYESCons-0.02650.2920.2830.3470.221[0.925][0.126][0.146][0.076][0.281]R20.1320.1220.1130.1160.131N17851785178517851785

4 结语

本文利用2010-2015年在上交所和深交所上市的创新型科技企业面板数据,检验杠杆率对科技型企业创新投入研发强度效应的影响。结果发现,增长机会对研发强度效应有正向影响,杠杆率对研发强度有负向影响,当杠杆率极高时,增长机会和研发强度由正相关关系变为负相关关系。基于第一阶段估计R&D强度的内生性决定因素,本文使用2SLS法检验R&D强度对股票回报的影响,结果表明R&D强度能够提高股票回报,意味着创新型科技企业价值增加。 这是因为通过股票回报获得了未来期望现金流,进而影响企业战略决策。

表4研发强度对企业价值影响的2SLES估计

变量(1)(2)(3)(4)R&DIE0.0712*0.135***0.114**0.167***[0.062][0.002][0.016][0.002]LR0.7100.5140.4980.369[0.004][0.134][0.048][0.112]R&DIEХLR-0.319*-0.298**-0.186***-0.108***[0.073][0.052][0.002][0.001]CSH0.149**0.163**0.06560.0727[0.040][0.030][0.417][0.393]OCF-0.0314-0.0968-0.0087-0.105[0.818][0.683][0.995][0.661]AC-0.100***-0.0535-0.103***-0.0556[0.002][0.320][0.006][0.309]OD0.01570.0111-0.00580.0129[0.840][0.936][0.946][0.926]行业YESYESYESYES年度YESYESYESYESCons-0.184**-0.168**0.365***-0.147*[0.013][0.029][0.000][0.089]R20.090.030.090.01N1785178513871387第一阶段估计结果GO0.202***0.198***0.192***0.189***[0.000][0.000][0.000][0.000]FS0.178***0.171***0.190***0.172***[0.000][0.000][0.000][0.000]Ln(BP)0.168***0.167***0.172***0.171***[0.000][0.001][0.000][0.000]LE-0.428***-0.404***-0.476***-0.492***[0.002][0.005][0.004][0.003]CSH-0.450**-0.437**-0.184-0.444**[0.013][0.017][0.648][0.034]OCF-0.1190.549-0.2560.570[0.709][0.321][0.486][0.306]AC0.162**0.2110.148*0.219*[0.032][0.112][0.092][0.100]OD-0.249-0.364-0.142-0.367[0.160][0.276][0.481][0.273]行业YESYESYESYES年份YESYESYESYESCons-1.821***-0.169***-2.159***-1.501**[0.000]0.001][0.000][0.024]R20.1320.1320.1320.133F(p)值17.53(0.00)16.87(0.00)14.34(0.00)12.97(0.00)

在经历金融危机后,科技型企业研发强度效应的杠杆率作用复杂,表 2的结果与H1一致,美国、日本等发达国家也出现类似研究结果,但是杠杆率估计系数为负在某种程度上表示异常,这是因为企业获得更多借款意味金融管制放松,从而提高了研发强度。我国大多数创新型科技企业在2008年爆发的金融危机中经历了财务困境,债务驱动下的增长战略和缺乏风险管理增加了危机带来的经济脆弱性。科技型企业从危机中得到的教训是承认风险管理的重要性和重新评估增长战略。如果将研发视为一种风险投资,为实现风险管理,企业应尽力避免研发中存在债务融资以及债务驱动下的增长战略。这解释了为什么杠杆率削弱了增长机会对R&D强度效应的积极影响,进而提升了企业价值。表3的结果尤其说明高杠杆率削弱了增长机会的积极影响,表4说明高杠杆率使研发强度提升、企业价值呈递减趋势,样本中高杠杆率创新型科技企业的总负债与总资产的比值最小为0.58,低杠杆率创新型科技企业的总负债与总资产的比值最大为0.28。因此,供给侧结构性改革中创新型科技企业的杠杆率设定在[0.28,0.58]可充分发挥增长机会放大研发强度效应的正能量,提升企业价值。

基于上述实证分析,结合我国创新型科技企业现状,提出如下政策建议:①对于科技型企业,维持竞争优势的重要途径是加大研发投入强度。面对错综复杂的国际金融环境与新常态,科技型企业应该坚持实施创新增长战略,加大研发强度,不断积累经验与知识,走自主创新之路。另外,由研发创新成果带来的垄断性收益可使保持较强的盈利性,从而提升企业价值。所以,创新型科技企业要建立面向市场的增长战略,加强风险防控意识,优化债务融资结构,在此基础上加大研发投入,充分发挥增长机会对研发强度的积极作用,进而提升企业价值;②企业应注重供给侧结构性改革,充分利用杠杆率在增长机会、研发强度与企业价值关系中的调节作用。在利用创新增长加大研发投入强度的同时,应注重杠杆管理,将杠杆率控制在一个合理范围内,这样可使创新投入研发强度更好地转化为企业价值;③实现创新驱动,必须坚持企业的创新主体地位。因此,能否稳定发挥研发强度效应的杠杆率作用,引致更多科技型企业加大研发投入对提升社会科技投入总量、实现创新驱动具有重要意义。政府应合理搭配政策工具,支持中低杠杆率科技型企业提高创新投入研发强度但不排斥高杠杆率科技型企业,同时,耦合金融监管,杜绝“僵尸”贷款。除此之外,激励社会民间资本扶持高杆杆率科技型企业创新、提升研发强度的精准化,鼓励夹层融资和多元化融资等创新模式,优化创新型科技企业资本结构,使得高杠杆率趋于稳健合理,防范债务危机和债务风险,深化科技供给侧结构性改革,加大创新投入研发力度,振兴实体经济。

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StudyonR&DIntensityEffectofLeverageRatioinInnovativeScienceandTechnologyEnterprises

Peng Bin

(SEME, Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing 100044, China)

Abstract:Enterprise R&D help to drive science and technology enterprises to establish innovative mechanisms to achieve sustained and steady development. From the perspective of leverage, this paper uses the two-stage least-squares method, combined with 2010-2015 R&D data of listed companies in science and technology sector to explore how leverage affects the firm's R&D intensity effect. It is found that the leverage effect decreases the R&D intensity effect. For high leverage firms compared with the low leverage firms, the positive impact of growth opportunity on R&D intensity effect is negative, and increase of firm value caused by R&D intensity is declining trend. These results provide empirical evidence to improve the leverage ratio design of supply side structural reform.

Key Words:Innovative Science and Technology Enterprises; Leverage Ratio; Growth Opportunity;R&D Intensity effect;Firm Value

收稿日期:2017-05-11

基金项目:国家自然科学基金项目(71002098);中国博士后特别资助项目(2010198);青年英才计划项目(YETP1652)

作者简介:彭斌(1978-),女,湖南祁阳人,博士,北京建筑大学经济与管理工程学院硕士生导师,研究方向为企业财务与研发创新管理。

DOI:10.6049/kjjbydc.2017020049

中图分类号:F276.44

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2018)04-0089-06

(责任编辑:胡俊健)