企业研发投入具有“类保险”效应吗——基于新能源汽车骗补事件

2014年5月，习近平总书记在上海考察时强调，“发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路，企业要加大研发强度，用好用活政策，使之成为一个强劲增长点。”发展新能源汽车需要大量资源投入，研发活动具有高不确定性，加大研发投入不仅会牺牲企业当期利润，而且不一定获得预期回报；如果缩减研发投入又可能失去发展机遇，增加企业被日新月异的科技发展淘汰的风险。在新能源汽车企业面临两难选择的关键时期，我国政府于2009年开始提供多种形式的补贴，其初衷在于带动企业加大自有资源投入、提高自主创新能力，进而扩大产业规模、降低研发及生产成本，最终走上创新发展道路。但目前政府补贴监管程序不完善，部分企业通过虚假改装、电池重复使用、关联交易等方式骗补，与企业应履行的社会责任背离，引起政府监管部门和社会高度关注。2016年9月8日，财政部对骗补企业予以通报,并公示骗补调查结果，涉及的政府补贴金额高达92.71亿元。这场新能源汽车产业的“骗补风暴”迅速侵袭资本市场，使多家上市企业身陷其中。

目前关于研发投入的研究关注企业研发投入与企业绩效的关系方面，但并未得出一致结论，主要可以归纳为三大类观点：二者正相关，即企业研发投入对企业绩效具有正向影响[1-3]。研发投入强度高的企业不仅会在日常经营中表现出更好的成长力，而且面对危机时会表现出更强的生命力和风险承受力[4]。二者不相关或负相关。LIN等[5]基于美国258家科技企业的研究发现，科研成果商业化是一个复杂且漫长的过程，企业研发投入与创新绩效之间不存在显著相关性；江伟,姚文韬[6]实证发现，企业研发投入与创新绩效负相关；二者间的相关性具有阶段性特征。严若森等[7]基于企业行为理论的研究发现，当企业实际绩效不及预期时，研发投入能显著提升企业价值，反之则会弱化促进效应，甚至使研发活动丧失价值效应；韩先锋和董明放[8]利用门槛回归技术分析发现，企业研发投入与企业绩效呈显著N型非线性规律，只有当企业研发投入强度超过一定门槛值时，才会起到提升企业绩效的作用。

上述研究困境催生了学术界对企业研发投入“类保险”效应的探讨。所谓“类保险”效应是指，企业前期“负责任”的行为并不一定会在短时间内提升企业绩效，但会赢得投资者和公众信任，积累起声誉资本。一旦发生负面事件，声誉资本就会发挥作用，对企业价值产生“类保险”效应，缓解资本市场的消极反应，减少市值损失[9]。企业研发投入是履行社会责任的重要内容[10]，可以作为一种风险管理工具，避免或减少负面事件给企业带来的消极影响[11] 。Brammer等[12]研究发现，履行社会责任通过提供保护网和减缓负面事件的冲击对企业产生“类保险”效应，降低企业研发风险；Godfrey等[13]基于理论模型研究发现，良好的企业社会责任履行表现有助于积累道德资本和声誉资本，并在负面事件发生时发挥类似“保险”的作用，减少企业市值损失；Vanhamme等[14]发现，企业履行社会责任的历史能有效降低负面事件对企业的消极影响；权小锋等[15]研究了负面事件的市场反应，指出高质量的投资者关系管理能减少股东财富损失、保护股东利益，具有“类保险”效应；吉利等[16]研究了新环保法发布对金属类上市企业市场反应的影响，发现企业社会责任履行情况与累计超额收益率显著正相关，积极承担社会责任能发挥“类保险”效应。此外，还有研究认为“类保险”效应受到企业行为特征影响，如唐蕾等[17]针对疫苗事件的市场反应，指出当发生负面事件时，采取及时、诚恳的回应策略有助于减缓解企业受到的消极影响；SHIU&YANG[18]认为，负面事件发生频率越高，“类保险”效应越弱。

社会责任负面事件的发生会引致投资者对涉事企业作出消极评价，该消极评价是否具有溢出效应？该效应是否会波及涉事企业所在产业的其它企业？此外，企业消极影响程度取决于众多因素，研发投入是否也是影响投资者对涉事企业及其所在产业其它企业进行价值评估的因素之一？企业研发投入在负面事件期间能否发挥“类保险”效应，减轻来自资本市场的消极反应？迄今为止，学界有于“类保险”效应的研究主要侧重于企业社会责任表现方面，少有文献通过负面事件直接检验企业研发投入的“类保险”效应。因此，本文结合2016年我国多家新能源汽车上市企业骗企业补受行政处罚的事件，从案例分析和产业检验两个角度入手，对上述问题展开探索性实证研究。

1 研究假设

1.1 社会责任负面事件的产业溢出效应

Strachan等[19]分析了84起美国企业违规事件的市场反应，发现当企业陷入负面事件时，其平均累计超额收益持续下降；肖华、张国清[20]基于“松花江事件”，发现在负面事件期间，吉林化工及化工产业其它企业的股票日超额收益率和累计超额收益率均显著为负，即负面事件产生了显著的产业溢出效应；肖红军、张俊生和曾亚敏[21]针对“金沙江水电项目紧急叫停案”，指出在负面事件期间，投资者对涉事企业普遍作出消极的市场反应，且该消极反应对电力产业其它企业的溢出效应显著，说明负面事件不仅会对涉事企业产生消极影响，还会对涉事企业所在产业产生较强的信号传递效应。由此推测，2016年9月8日，财政部公示骗补调查结果并通报涉事企业，很可能向新能源汽车产业传递市场整顿信号，使得产业内企业诚信受到质疑，进而提高其未来获取政府新能源补贴的成本，降低短期经济绩效，引致资本市场对企业价值产生负面评价。据此，本文提出如下假设：

H1a：在社会责任负面事件窗口期内，资本市场会对涉事企业的价值作出负面评价，即涉事企业的累计超额收益率为负；

H1b：在社会责任负面事件窗口期内，资本市场对涉事企业的负面评价会溢出到新能源汽车产业，即新能源汽车产业的平均累计超额收益率为负。

1.2 企业研发投入的“类保险”效应

Dowling[22]指出，在资本市场中，投资者将企业声誉视为其作出投资和购买决策的重要衡量指标；Roberts等[23]基于资源基础观理论指出，企业可以通过生产具有社会责任属性的产品获得良好声誉、形象和投资者信任，使得社会责任表现成为企业重要的竞争性优势资源；刘睿智、张鲁秀[24]发现，高研发投入强度有利于企业产生新技术、更新生产工艺，推出更优质的产品，以此建立差异化优势、赢得市场口碑，进而获得更好的企业声誉、品牌形象和投资者信任；汪平、刘旭[25]基于股东角度，分析研发投入对企业的影响机制，发现投资者会对研发投入强度高的企业作出正向反应。不同研发投入强度的企业，其内在活力以及对于未来发展的掌控有着天壤之别，这一差异备受理性投资者关注，因而他们会以降低要求报酬率的方式鼓励企业研发。即便是处于新兴资本市场时期的中国，股票市场也能正向促进对企业研发投入。由此可见，企业研发投入强度不同，会导致投资者对企业声誉评价差异，尤其是在社会责任负面事件期间，这种声誉评价差异通过股价体现出来。据此，本文提出如下假设:

H2a:在社会责任负面事件期间，资本市场对研发投入强度不同的企业的消极反应程度存在差异。

陈煦江[26]通过对血铅电池事件研究发现，企业在日常经营活动中，增强研发投入、注重产品质量、尽可能杜绝以产品为媒介的负面事件发生，是积极承担“避害”社会责任的表现，具有“类保险”效应，可以减轻负面事件给企业带来的损失；Connolly等[27]认为，对投资者而言，企业研发本身就体现了董事会和管理层为增强企业未来竞争力而作出的努力，这种努力会为企业带来正向的市场反应；Toicanen等[28]发现,在排除其它因素干扰后，企业研发投入强度与股票回报的波动性显著正相关。此外，依据Carroll对社会责任的划分，企业关注消费者及市场需求，加大研发投入，对企业的产品、技术等不断更新，均是积极承担“伦理责任”的表现，有助于企业社会责任全面履行。由此可见，研发投入是企业积极履行社会责任的重要信号，可以为投资者决策传递有用信息。在本次事件中，在新能源汽车骗补调查结果公布后，市场对于不同研发投入强度企业作出差异性的消极反应程度不同。企业研发投入强度越高，其在日常经营过程中积累的道德资本和声誉资本越多，投资者的消极反应程度较轻，即研发投入具有“类保险”效应；对于研发投入强度低的企业，对产品质量和产品创新不够重视，传递出社会责任心较差、违规风险较高、受监管压力较大等不良信号，投资者会作出较强烈的消极反应。据此，提出如下假设：

H2b:在社会责任负面事件期间，企业研发投入具有“类保险”效应，能减轻资本市场的消极反应程度，减少市值损失，即企业研发投入与累计超额收益率显著正相关。

2 案例研究

2.1 数据收集

本文通过东方财富网(www.eastmoney.com)，逐一查询新能源汽车产业上市企业的公开财务报表、公告及相关新闻报道，根据企业公告栏披露因新能源汽车骗补事件遭受行政处罚事件，整理出金龙汽车、西部资源、力帆股份和东风汽车5家上市企业，具体如表1所示。

另外，由于亚星客车严格遵守国家新能源汽车推广补贴规范，专注于以创新为引领和支撑的发展模式，实施的研发战略具有一定代表性。为进一步探究企业研发投入的“类保险”效应，本文将亚星客车作为“研发标杆”企业，纳入案例分析框架进行比较研究。根据文献回顾和理论分析，“类保险”效应的产生主要取决于负面事件发生前企业不同研发投入强度在投资者心目中形成的“差异化”形象。因此，本文选取案例企业在骗补事件发生前两年的研发投入情况进行分析。RD2014、RD2015分别表示2014年和2015年案例企业研发支出总额占净资产的比例，RDAV为2014年和2015年研发支出总额占净资产比例的平均值。从表2可以看出，亚星客车研发投入强度高，占净资产比例远高于其它4家案例企业。

2.2 事件定义

本文主要采用事件研究法展开分析，案例企业骗取新能源汽车推广应用补助资金而遭受行政处罚为研究的“事件”，事件研究的整个过程包含事件日、事件期间和估计期间选定。财政部于2016年9月8日对骗补事件予以通报并公示调查结果，引起政府监管部门和社会各界极大关注，当天的信号传递效应最强。因此，本文将2016年9月8日定为事件日，亚星客车采用同样的事件日。此外，对相关企业日超额收益率和累计超额收益率分两种情况衡量，即以事件日的[-5，5]区间作为事件期，事件日的[+1，150]区间作为延续期，考察骗补事件和行政处罚对案例企业的长期影响。回归部分选取事件日的[+1，t]区间(t=+3,+5,+7)为事件期。两部分均以事件日的[-146，-26]为估计时间窗口。

2.3 事件反应度量

本文采用单因素市场模型估算正常情况下的个股日收益率：

E(Rit)=αi+βitRmt+ε

式(1)中，Rmt表示市场在第t个交易日的实际收益率，ε为随机误差项。以[-146，-26]为估计时间窗口，采用普通最小二乘法，对股票i在事件窗口期前120个交易日的个股日收益率与市场日收益率进行回归，得到参数αi和βit，以此计算E(Rit)，即股票i在第t交易日的期望收益率。

本文选取超额收益率衡量资本市场上投资者对骗补事件作出的反应。在事件窗口期内，按照公式(2)计算各交易日的超额收益率，按照公式(3)计算累计超额收益率。

式(2)中，ARit、Rit和E(Rit)分别表示股票i在第t交易日的超额收益率、实际收益率和期望收益率。

式(3)中，ARit为股票i在第t交易日的超额收益率，CARit表示股票i的累计超额收益率。

2.4 案例研究结果

如表3所示，亚星客车的日超额收益率均值为正；力帆股份、西部资源、金龙汽车和东风汽车的日超额收益率均值均为负；各案例企业的日超额收益率呈现较大差异。

为了更加直观地观察案例企业在事件窗口期内的反应趋势，本文将5家案例企业的日超额收益率以折线图的形式呈现。从图1可以看出，在[-5，+5]事件区间内，力帆股份、西部资源、金龙汽车和东风汽车的日超额收益率均呈下降趋势，且事件发生日后的日超额收益率均小于0，表明资本市场上投资者对4家案例企业均作出了消极评价；未涉事的亚星客车的日超额收益率总体呈上升趋势，表明资本市场上投资者对亚星客车给予了积极评价。

其次，本文将金龙汽车、西部资源、力帆股份和东风汽车4家违规企业的事件窗口期延长为[+1，150]，根据公式(1)、(2)计算得到事件日后各日的超额收益率，再按照月份取平均值，得出月平均超额收益率AR2，进一步研究骗补事件对违规企业的长期影响。从图2可以看出，4家违规企业在事件发生当月的AR2均小于零，此后西部资源和金龙汽车的AR2呈现较大幅度的波动。值得关注的是：力帆股份和东风汽车的月平均超额收益率持续低迷，从2016年9月至2017年4月一直为负。这表明，骗补事件对企业的消极影响持续时间长，严厉的行政处罚使涉事企业遭受了难以恢复的打击。

在社会责任负面事件期间，企业研发投入强度是否是影响投资者对案例企业作出不同价值评价的影响因素之一？为此，本文将案例企业在负面事件期间的累计超额收益率和事发前两年的研发投入情况结合起来进行比较分析。如图3所示，在负面事件期间，资本市场对力帆股份、西部资源、金龙汽车和东风汽车4家案例企业作出了消极反应(CAR为负)，接受了假设H1a；资本市场对亚星客车反应积极(CAR为正)，亚星客车高强度的研发投入很可能具有“类保险”效应，减轻了骗补事件对企业造成的市值损失，接受了假设H2b。

3 企业研发投入“类保险”效应检验

3.1 样本选取与数据来源

为检验骗补事件对新能源汽车产业的影响，本文参照以往学者的研究经验，根据问财网(https://www.iwencai.com/)搜索新能源汽车概念板块，得到202家上市企业。剔除掉估计时窗和事件期数据不足的77家企业以及在事件窗口内被ST的2家企业，最终得到数据齐全的123个样本。市场日回报率和个股日回报率数据来自CSMAR国泰安数据库。根据单因素市场模型，计算整理得到123家企业的CAR(Cumulative Abnormal Return)，剩余数据均来自CCER经济金融数据库，数据处理使用Stata 14.0。

3.2 变量设置

(1)市场反应指标。本文以累计超额收益率(Cumulative Abnormal Return，CAR)度量骗补事件发生后资本市场对新能源汽车上市企业的反应。选取[+1，t]为事件时窗,(t=+3,+5,+7)，选取[-146，-26]为估计时窗，根据前述事件反应度量公式计算CAR。选定2016年9月8日为事件日(t=0)，其原因在于该日公布了骗补事件调查结果，共涉及新能源汽车40.1万辆、政府补贴金额92.71亿元，事件信号传递效应最强。

(2)研发投入指标。既有研究对企业研发投入衡量的方式多样，如研发投资存量[29]、研发支出占营业收入比例[30]等。本文重点探究企业研发投入的“类保险”效应，而“类保险”效应的发挥主要取决于企业在负面事件发生前的行为表现，即企业前期高强度研发投入形成的声誉资本。也就是说，企业在骗补事件发生前的研发投入行为是影响负面事件期间投资者对企业进行价值评价的重要因素。因此，本文依据陈煦江[26]的观点，选取样本企业事件发生前两年的研发投入强度作为度量指标，具体为2014年研发支出总额占净资产比例RD2014、2015年研发支出总额占净资产比例RD2015、2014—2015年研发支出总额占净资产比例的平均值RDAV。

(3)控制变量。企业累计超额收益率CAR必然受到诸多因素影响，借鉴陈煦江[26]的研究，结合中国股市实际情况，本文在回归部分加入以下控制变量：①以样本企业2016年末总资产的自然对数控制企业规模(SIZE)对CAR的影响；②以资产负债率(LEV)控制财务风险对CAR的影响；③以净资产收益率(ROE)控制经济收益对CAR的影响。具体变量定义如表4所示。

3.3 模型构建

为检验新能源汽车骗补事件是否对新能源汽车产业存在溢出效应，以及样本企业研发投入与资本市场反应之间的相关性，本文根据假设和变量建立如下模型：

CAR(+1,t)=α0+α1RD+α2SIZE+α3ROE+α4LEV+ε

预期α1显著为正，此时企业研发投入RD与累计超额收益率CAR显著正相关，企业研发投入具有“类保险”效应,假设H2b得到证明。

3.4 实证分析

(1)描述性统计。表5结果显示，在骗补事件发生后的3天、5天和7天内，新能源汽车上市企业平均累计超额收益率CAR均小于零，表明资本市场对涉事企业的负面评价溢出到新能源汽车产业整个领域，该产业上市企业整体受到市场的消极影响，验证了H1b。累计超额收益率CAR的最大值、最小值相差甚远，说明资本市场对不同涉事企业及新能源汽车产业各企业的消极反应程度存在差异。

(2)企业研发投入与累计超额收益率的效应检验。为进一步探究不同企业消极反应程度差异产生的原因和影响因素，本文以新能源汽车骗补事件发生前两年的企业研发投入情况，即2014、2015年企业研发支出总额占净资产比例和2014—2015年研发支出总额占净资产比例的平均值为解释变量，对CAR进行回归，检验企业研发投入是否具有“类保险”效应。回归结果如表6所示。

从回归结果看，在骗补事件发生期间，投资者对新能源汽车产业中研发投入强度不同的企业评价差异显著。其中，新能源汽车上市企业研发投入与骗补事件发生后的累计超额收益率CAR[+1，+3]、CAR[+1，+5]、CAR[+1，+7]之间，除2015年的研发投入与CAR[+1，+7]在5%的显著性水平上正相关外，其余均在1%的显著性水平上正相关，说明企业研发投入具有“类保险”效应，企业越重视研发投入，越能有效缓解社会责任负面事件带来的消极市场反应，检验结果与H2a、H2b一致。

3.5 稳健性检验

考虑到不同的计算模型可能影响CAR趋势，本文采用行业模型计算的累计超额收益率CAR代替市场模型进行回归，总体回归结果与前文一致，企业研发投入与超额收益率、累计超额收益率依然显著正相关。

考虑到事件当年企业研发投入对CAR的影响，本文采用2014—2016年研发支出总额占净资产比例的平均值替代RDAV进行回归，回归结果与前文一致，企业研发投入与超额收益率、累计超额收益率依然显著正相关。

4 结语

创新是时代的主旋律，国家经济发展离不开企业创新。“十二五”规划强调，要推动建设创新型国家，鼓励企业从创新中获益，“十三五”规划更是把创新摆在五大发展理念的首要位置。企业创新的核心要素是研发投入，而研发投入强度是企业根据自身条件，结合外部市场环境，以利润最大化为目标作出的重要战略选择。在经济新常态下，企业研发战略的制定需要以更加全面的风险评估和利弊分析为基础。本文将企业研发投入与社会责任负面事件结合起来，通过案例分析和实证检验拓宽了研究边界，丰富并完善了负面事件中企业研发投入效应的研究，可为企业研发战略选择提供有益参考，具有一定理论与现实意义。

4.1 研究结论

本文采用事件研究法，分析2016年我国新能源汽车产业因骗补而受到行政处罚的上市企业，发现涉事企业普遍受到负面事件的消极影响。通过延长事件期，计算事件发生以后月份的平均超额收益率，发现涉事企业受该事件消极影响持续的时间较长。引入“研发标杆”企业，发现在负面事件期，资本市场对不同研发投入强度企业的消极反应程度存在差异，投资者对研发投入强度高的企业作出了积极的价值评价。回归分析结果显示，骗补事件具有显著的产业溢出效应，新能源汽车上市企业股价普遍受到事件的消极影响，即产业平均累计超额收益率为负。案例研究和回归分析表明，在负面事件期间，企业研发投入与累计超额收益率显著正相关，投资者对重视研发创新的企业给予积极评价，高强度研发投入能降低负面事件对企业股价的潜在影响，具有“类保险”效应。

4.2 实践启示

根据上述理论分析和研究结论，本文分别从企业、行业、政府和公众4个角度提出如下建议：

(1)应将企业研发投入的“类保险”效应纳入决策参考范围。虽然企业前期研发投入并不一定会在短时间内带来绩效提升，但企业积极履行社会责任的行为会赢得投资者和公众信任，积累良好的声誉资本。因此，在当前经济转型升级提质大背景下，企业应将研发投入的“类保险”效应纳入决策参考范围，准确、全面地把握研发投入对企业绩效的影响机理，科学选择企业研发投入强度。

(2)企业研发投入决策应与风险管理相结合。追根溯源，研发投入的目的在于提高企业自主创新能力，进而提升企业绩效。但与一般要素投入不同，研发投入具有高风险性，并且难以在短期内获得丰厚回报。在科技发展日新月异的今天，无论是新技术冲击，还是世界经济缓慢下行，都给企业经营和资本市场带来了前所未有的挑战。因此，企业应将风险管理与研发管理结合起来，利用研发投入的“类保险”效应降低企业整体经营风险，进而提升企业绩效。

(3)应进一步加大企业研发投入信息披露力度。企业不仅要重视研发投入，还要寻求合适的信息渠道，将“自主研发、积极创新”的良好形象传递给投资者和社会公众，提高声誉度，充分发挥其“类保险”效应，缓解负面事件的消极影响。

(4)建立科学的研发投入动态管理机制。当前，企业所处的外部环境日益复杂，生存发展面临诸多不确定性，不仅要求企业从战略层面思考如何通过完善管理机制以应对高变动性、复杂性和不确定性的外部环境，还需要从战术层面科学地作出研发投入决策。具体而言：首先，应舍弃掉单一、缺乏针对性的静态标准，结合研发投入与负面事件发生期间累计超额收益率之间的规律，根据国家政策、产业环境、企业风险、社会热点事件等实际情况，对研发投入进行实时、动态调整，建立有针对性、科学有效的研发投入动态管理机制；其二，从行业层面看，行业对技术创新和研发投入的需求越大，行业整体创新氛围和技术环境越好，越有利于发挥研发投入“类保险”效应。因此，行业协会应督促行业自律，发挥市场中介的桥梁作用，为企业创新提供公平有序的市场保障；其三，从政府层面看，政府部门应着力营造良好的政策环境，加强对政府补贴发放与使用的监管，实施政府补贴协同监管机制，防范骗补等不端行为发生，将有限的政府补贴用在刀刃上，将补贴的“种子基金”作用落到激励企业自主创新实处，实现企业研发投入健康和良性循环；其四，从公众层面看，对企业社会责任履行的考察，不仅要关注企业产品质量、慈善捐赠行为，也要重视企业在研发投入方面作出的努力。只有构建起企业、行业、政府和公众“共治善治”的社会治理格局，才能更好地推动企业自主创新，保障国家创新驱动发展战略的成功实施。

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企业研发投入具有“类保险”效应吗
——基于新能源汽车骗补事件

Does Enterprise R&D Investment Provide “Insurance-like” Effects?——Based on the study of the new energy vehicle fraud event

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