盈余信息一直是投资者关注的焦点[1]。盈余阈值如零盈余、上期盈余和分析师预测盈余的实现将伴随证券市场的利好消息[2],促使股票价格上升[3-5];反之,将会受到市场惩罚[6],甚者影响CEO的奖金和发展机会[7,8]。因此,大量证据表明,管理者会进行真实盈余管理行为以达到上述阈值[9-11],而削减研发(R&D)、广告等酌量性支出等现象[12]较为频发。
事实上,学界关于削减R&D支出操纵行为的探讨较多[13-16],究其原因在于:①由于R&D投入与收益往往跨期,易于刺激管理者的机会主义削减行为;②由于R&D支出频繁、项目繁多,且兼具短期经营性支出与长期资本性支出等特点,因此对其预算的执行难以约束且监督较难,为管理者进行调节提供了便捷;③由于在越来越强调研发创新的竞争市场中,其对企业核心竞争力的重要性不言而喻,因此R&D投资决策是股东及其他利益相关者迫切关注的重点。上述情况体现了深入研究R&D操纵行为的必要性。
相比于应计盈余管理,真实盈余管理被认为更加损害公司长期利益[9,17],那么,这种真实盈余管理动机下的R&D削减对企业创新产出会造成何种影响?已有研究探讨较少。一方面,R&D支出会计计量是对技术可行性、未来经济利益流入可能性、财务资源及其它资源可获得性等专业事项的判断。同时,企业所处行业、研发流程、业务模式、内部管理制度等因素均会对此产生影响。因此,判断管理者对R&D支出的削减是出于真实盈余管理动机还是正常性战略投资安排较为困难。另一方面,国内大多数有关真实盈余管理的实证研究都使用Roychowdhury[9]模型,无法单独识别削减研发支出的操纵行为[18],使得建立此种行为与创新产出的关系存在一定障碍。
鉴于此,本研究使用Gunny[11]构建的模型估计异常性R&D支出,识别出基于真实盈余管理动机的R&D削减,进而探讨其对创新产出的影响。研究发现,相较于其它动机下的削减行为,基于真实盈余管理动机的R&D削减导致了更低的专利产出数量、发明专利占比及创新效率。本研究贡献主要体现在以下3个方面:①通过划分R&D削减动机,细化盈余管理经济后果研究。在本研究设计中,将R&D削减动机分为真实盈余管理动机与其它动机两类,进而有效揭示真实盈余管理下R&D削减的负面影响;②对创新产出进行全面细致量化。通过使用专利数量、发明专利占比及专利数量占R&D投入的比例,从创新产出数量、质量及效率3个维度,系统探讨基于真实盈余管理动机的R&D削减对创新产出的影响;③在研究中补充分析师盈余预测这一阈值。国内对盈余管理的研究较多,而从管理层迎合分析师预测的文献较少,多以零盈余、上期盈余为盈余阈值,本研究对于盈余管理的界定考虑了以上3类阈值,以对现有文献作出有益补充。
从盈余管理具体方式看,学界将其分为利用会计准则控制盈余的应计盈余管理与通过操控正常经营活动影响报告盈余的真实盈余管理两种类型[2,19],且两者具有替代性[20-23]。从两者实施后果看,应计盈余管理带来的影响是短暂的,且其在随后期间具有逆转性,而真实盈余管理可能促使企业采取次优行为,因而学界普遍认同真实盈余管理会产生较为严重的负面影响[9]。然而,在实践中,众多研究发现,公司管理层通过适时而刻意地构造、调整或改变公司实际经营、投资和筹资活动等干预会计信息的行为频频发生[9,24],特别是在会计准则日益严格且执行力度加大背境下,管理者进行应计盈余的空间不断被压缩,且应计盈余管理成本不断增加,使得真实盈余管理成本相对降低[24],因而从应计盈余管理向真实盈余管理转变的动机日益加强[25-27]。
Roychowdhury[9]将真实盈余管理具体手段分为销售操控、生产操控和费用操控3种方案;Bruns & Merchant[28]、Graham等[12]指出,相较于应计盈余管理,管理者更倾向于通过调节酌量性费用进行真实盈余管理,而R&D投资因获益风险大、收益周期长,因此在企业盈余管理行为中是普遍被操纵的项目。众多研究也发现,企业刚达到或刚超过盈余阈值时往往伴随着R&D支出的下降[13,17,29,30]。因此,从本质上看,与企业战略性收缩等其它动机导致的R&D支出减少不同,真实盈余管理动机下的R&D削减属于一种短视行为,即管理者出于对短期利益的追求,对R&D项目投资决策并非以企业财务目标为导向,导致以牺牲长期价值为代价而提高短期利润 [31,32]。Bereskin等[33]、朱红军等[18]均发现,在微利、微增企业中,R&D削减会导致创新产出数量下降。因此,本研究提出如下假设:
H1:与其它动机下的R&D削减相比,真实盈余管理动机下的R&D削减会导致更低的创新产出数量。
依据创新的新颖性,创新可分为渐进式创新与突破式创新两种。其中,渐进式创新是在现有需求的基础上对现有产品或技术进行的微小改进或过程创新,是较低层次的创新。突破式创新包括寻找新技术、新流程规律及方法[34],是与现有技术、产品、服务、市场和顾客差距较大的创新,是一种高层次的创新活动,从事此类活动需要依靠新知识或者脱离既有知识为企业提供新设计、创造新市场并投入相当多的资源与时间[35,36]。除此之外,突破式创新在组织和资源方面存在高度风险[37],其回报率具有高度不确定性,在一定程度上加剧了股东和管理者的信息不对称,诱发了管理者的机会主义行为[38,39]。Wu[40]、Chang等[41]发现,管理者面临的业绩压力越大,其对突破式创新的抑制作用也就越大。基于此,本研究认为,当管理者为达到盈余阈值削减R&D支出时,其更易于削减那些风险较大、难以监管的突破式创新项目。因此,本研究提出如下假设:
H2:与其它动机下的R&D削减相比,真实盈余管理动机下的R&D削减会导致更低的创新产出质量。
如前文所述,真实盈余管理动机下的R&D削减可能使得企业对创新项目的调整并非以财务目标为导向,其目的更多是出于自身利益如薪酬提升、职业安全等考虑[42,43],或是为迎合部分股东对企业短期业绩表现的偏好[41],这种代理问题的存在使得管理者在削减R&D支出时并非以项目价值为标准[41]。同时,真实盈余管理是通过对企业各项实际活动的提前安排实现的,一般其后果需要在年终会计核算时才能体现[23],这也加大了管理者在实行这一操纵行为时选择那些低效率创新项目进行缩减的难度。因此,本研究提出如下假设:
H3:与其它动机下的R&D削减相比,真实盈余管理动机下的R&D削减会导致更低的创新效率。
根据上述理论推导及研究假设,本研究构建概念模型如图1所示。
图1 本研究概念理论模型
鉴于我国现行会计准则从2007年起开始实行,且对R&D支出由原来的全部费用化处理调整为有条件的资本化,因此本研究以2007—2017年沪深A股上市公司为样本,专利相关数据(包括专利申请数量、申请类型及各类型数量)来源于CSMAR数据库中“上市公司研发创新”子库,其它财务数据来源于WIND数据库。本研究剔除金融类、保险类、ST、*ST、交叉上市及关键数据缺失的公司,共得到8 179个原始观测值以备后续处理。由于在后续实证回归中,被解释变量取未来1~3期,因此本研究实际检验期间为2007-2016年。
(1)真实盈余管理动机下的R&D削减。本研究借鉴Bereskin等[33]的研究设计,通过以下两个步骤识别和量化真实盈余管理动机下的R&D削减。首先,使用Gunny[11]的方法,估计企业异常性R&D支出,具体模型如下:
其中,RDi,t为公司i在t年的R&D支出额,Ai,t-1为公司i在t-1年的资产总额,Mvi,t为公司i在t年市值取自然对数,Inti,t为公司i在t年扣除折旧摊销费用前的营业利润。将模型(1)分行业分年度回归,估计得到每个公司在每年的残差即为异常性R&D支出。
其次,保留即异常性R&D支出为负的观测值作为后续样本,在此样本中识别区分真实盈余管理动机与其它动机下的R&D削减。已有研究普遍认为,零盈余、上期盈余和分析师预测盈余是管理者所关注的盈余阈值,将微增、微利或是刚达分析师预期的公司推定为利用真实性经营活动向上进行盈余管理[26,44,45]。因此,借鉴已有结论,将当年ROA、当年与上一期ROA的差值、分析师盈余误差位于[0,0.01]范围内的公司界定为R&D削减由真实盈余管理动机导致,分别设置虚拟变量Bench1=1、Bench2=1、Bench3=1,除此之外则认为R&D削减由其它动机导致,Bench1、Bench2、Bench3均取0。此外,参考已有研究普遍认可的度量方式[33,45-46],本研究通过以下公式计算分析师盈余误差:(每股收益实际披露值—每股收益预测平均值)/每股收益预测平均值*100。
(2)创新产出。本研究从数量、质量、效率3个维度衡量R&D削减对创新产出的影响。考虑到数据可获取性,与以往度量创新产出的方式一致,本研究使用专利申请数作为企业创新产出数量(PatentC)。根据我国现行《专利法》的规定,专利可分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利3种,鉴于发明专利是代表企业技术创新活动创造性、原创性程度最高的成果专利(张信东等,2016),本研究认为其最能够反映企业创新质量,因此以发明专利占比并取自然对数量化创新质量(PatentQ)。创新效率主要是衡量在特定R&D投入水平上创新产出高低,本研究参考Bereskin等[33]的研究,以专利数量占研发投入的比例并取自然对数对其进行衡量(PatentE)。
(3)其它变量。借鉴朱红军等[18]、Bereskin等[33]、Chang等[41]的模型设定,本研究还对以下几方面因素进行控制:①公司规模(Size)、盈利能力(Roa)、杠杆(Lev)、公司成长性(Growth)、经营活动现金流(Cfo)等公司财务层面因素;②股权集中度(Share)、两职合一(Dual)等反映公司治理层面的因素;③公司产权性质(Soe);④年份虚拟变量(Year)与行业虚拟变量(Ind),以分别控制宏观经济和行业因素。变量具体定义及描述见表1。
基于上述变量,本研究构建以下模型对上文提出的3个研究假设依次进行检验。
PatentCi,t+1(t+2,t+3)=β0+β1Bench1(Bench2,Bench3) +β2NRdi,t+β3Sizei,t+β4Roai,t+β5Levi,t+β6Mbi,t+β7Cfo+β8Soei,t+β9Sharei,t+β10Duali,t+∑Year+∑Ind+δi+εi,t
(2)
PatentQi,t+1(t+2,t+3)=β0+β1Bench1(Bench2,Bench3)+β2NRdi,t+β3Sizei,t+β4Roai,t+β5Levi,t+
β6Mbi,t+β7Cfo+β8Soei,t+β9Sharei,t+β10Duali,t+∑Year+∑Ind+δi+εi,t
(3)
PatentEi,t+1(t+2,t+3)=β0+β1Bench1(Bench2,Bench3)+β2NRdi,t+β3Sizei,t+β4Roai,t+β5Levi,t+
β6Mbi,t+β7Cfo+β8Soei,t+β9Sharei,t+β10Duali,t+∑Year+∑Ind+δi+εi,t
(4)
在模型(2)中,专利申请数是非负计数变量,因此借鉴朱红军等[18]的研究,采用泊松(Poisson)回归,对于上述3个维度的创新产出变量在回归模型中先后分别使用未来第一期、第二期和第三期的数值作为被解释变量,以反映创新产出滞后效应,后文实证检验使用STATA13.0完成。
本研究涉及的主要变量描述性统计结果如表2所示。表2中,从创新产出数量(PatentC)看,样本企业申请专利数差距较大,最低为3个,最高达118个,标准差达到36.841,表明我国企业创新产出极不平衡;为了更加直观地展示样本企业创新产出质量情况,表2中对创新产出质量(PatentC)的描述性统计基于发明专利占比数据,在后续回归中进行对数化处理。从创新产出质量(PatentQ)看,发明专利占比(发明专利申请数/专利申请数)平均为0.458,表明企业专利主要以实用新型专利和外观设计专利为主;从创新产出效率(PatentE)看,专利占比(专利申请数/当年研发支出总额)取对数后,标准差为1.317,均值为-14.699,表明样本企业创新效率差异较大,且总体效率偏低。Bench1、Bench2、Bench3的均值分别为0.031、0.156、0.023,显示分别有3.1%、15.6%、2.3%的公司是出于盈余管理动机削减R&D支出,在零盈余、上期盈余和分析师预测盈余3个盈余阈值中,上期盈余是公司最为普遍关注的。除此之外,其它控制变量如规模(Size)、盈利能力(Roa)、杠杆(Lev)等统计数值基本与已有文献结果相符。同时,考虑到有关财务和治理的各项指标比较容易产生多重共线性问题,计算方差膨胀因子(VIF)后发现,各变量VIF均小于10,因此这一问题可以忽略。
表1 变量定义与说明
变量符号具体计算及描述被解释变量创新数量PatentC专利申请数创新质量PatentQLn(当年发明专利申请数/当年专利申请数)创新效率PatentELn(当年专利申请数/当年R&D支出总额)解释变量Bench1若公司当年削减R&D行为是为达到零阈值,则Bench1=1,否则为0真实盈余管理动机Bench2若公司当年削减R&D行为是为达到上期盈余阈值,则Bench2=1,否则为0Bench3若公司当年削减R&D行为是为达到分析师预测值,则Bench3=1,否则为0控制变量正常性R&D支出NRd具体计算公式为:NRd=α0∧+α1∧(1/Ai,t-1)+α2∧Mvi,t+α3∧Qi,t+α4∧(Inti,t/Ai,t-1),α0∧、α1∧、α2∧、α3∧、α4∧由上文模型(1)估计得到公司规模SizeLn(年末总资产)盈利能力Roa总资产收益率公司杠杆Lev资产负债率成长性Mb账面市值比经营活动现金流Cfo经营活动现金流/期末总资产公司产权性质Soe若公司为国有企业则取值为1,否则为0股权集中度Share公司第一大股东持股比例两职合一Dual若董事长兼任总经理则取值为1,否则为0年度虚拟变量Year共计10年,用来控制宏观经济的影响行业虚拟变量Ind行业根据中国证监会《上市公司行业分类指引》分类,按照现有研究惯例,制造业按二级代码细分,其它则按一级代码细分
表2 主要变量描述性统计结果
变量均值标准差最小值1/4分位数1/2分位数3/4分位数最大值PatentC33.40736.841371744118PatentQ0.4580.31700.2080.4060.6921PatentE-14.6991.317-18.025-15.521-14.632-13.834-11.572Bench10.0310.17300001Bench20.1560.36300001Bench30.0230.15100001NRd0.0270.0210.0010.0130.0230.0350.120Size21.9351.25519.88720.98721.74222.62825.700Roa0.0570.061-0.1550.0260.0500.0850.426Lev0.3850.2110.0520.2120.3620.5460.995Mb2.6282.0800.2141.2002.0523.42411.213Cfo0.0460.064-0.1370.0070.0430.0840.225Soe0.3511.84000001Share0.3540.1490.0390.2350.3360.4520.891Dual0.2880.45300011
表3列示了真实盈余管理动机下R&D削减对未来3期创新数量影响的回归结果。从中可见,对于未来一期的专利申请数量(PatentC1),真实盈余管理动机代理变量(Bench1、Bench2、Bench3)均在1%水平上显著为负,系数分别为-0.253、-0.079、-0.153,而对于未来二期、三期的专利申请数量(PatentC2、PatentC3)则部分显著。结合被解释变量定义方式可知,Bench1、Bench2、Bench3分别识别了在存在R&D支出削减公司中当期ROA、当年与上一期ROA的差值、分析师盈余误差是否位于[0,0.01]这一区域,即公司是否为了达到零盈余、上期盈余和分析师预测盈余通过削减R&D支出进行盈余管理。表3中Bench1、Bench2、Bench3系数均为负且基本显著,表明公司削减R&D支出对未来专利申请数量的影响因削减动机不同而不同。具体而言,与其它动机相比,真实盈余管理动机下的R&D削减会显著导致未来专利申请数下降,对企业创新产出数量产生更为严重的后果,且对于未来一期的影响尤为明显,这与朱红军等[18]的结论一致,支持了本研究假设H1。
表3 真实盈余管理动机下R&D削减对创新数量的影响
PatentC1PatentC2PatentC3PatentC1PatentC2PatentC3PatentC1PatentC2PatentC3Bench1-0.253∗∗∗-0.189-0.104(-2.801)(1.473)(-0.568)Bench2-0.079∗∗∗-0.266∗∗∗0.086(-4.062)(9.920)(1.433)Bench3-0.153∗∗∗-0.331∗∗∗-0.167∗(-3.928)(-7.779)(-1.856)NRd9.790∗∗∗2.720∗∗∗0.6649.815∗∗∗2.816∗∗∗0.58510.077∗∗∗1.894∗0.879(13.086)(-2.620)(0.466)(13.130)(-2.719)(0.411)(13.433)(1.828)(0.615)Size0.342∗∗∗-0.0570.381∗∗∗0.332∗∗∗0.0820.365∗∗∗0.293∗∗∗-0.149∗∗0.415∗∗∗(7.731)(-0.969)(4.607)(7.508)(1.339)(4.405)(6.419)(-2.505)(4.882)Roa0.023∗∗∗0.036∗∗∗0.0060.024∗∗∗0.033∗∗∗0.0060.025∗∗∗0.041∗∗∗0.009(11.007)(8.613)(0.974)(11.152)(7.825)(0.968)(11.481)(9.673)(1.495)Lev0.0010.014∗∗∗-0.009∗∗∗0.0020.011∗∗∗-0.008∗∗∗0.0010.016∗∗∗-0.009∗∗∗(1.154)(7.031)(-3.041)(1.264)(5.590)(-2.851)(0.919)(7.780)(-3.013)Mb-0.063∗∗∗-0.046∗∗∗-0.021-0.061∗∗∗-0.034∗∗-0.019-0.065∗∗∗-0.069∗∗∗-0.024(-7.619)(-2.724)(-0.956)(-7.370)(-1.991)(-0.899)(-7.784)(-3.982)(-1.120)Cfo0.779∗∗∗-1.769∗∗∗-2.362∗∗∗0.800∗∗∗-1.897∗∗∗-2.375∗∗∗0.745∗∗∗-1.786∗∗∗-2.400∗∗∗(4.601)(-7.652)(-7.265)(4.719)(-8.187)(-7.319)(4.395)(-7.771)(-7.378)Soe0.1690.917∗∗0.5790.1910.789∗∗0.5470.1490.900∗∗0.623(1.148)(2.360)(1.411)(1.295)(2.003)(1.324)(1.012)(2.306)(1.508)Share0.020∗∗∗0.010∗∗∗0.057∗∗∗0.019∗∗∗0.007∗0.055∗∗∗0.020∗∗∗0.0050.066∗∗∗(9.642)(2.589)(6.892)(9.334)(1.913)(6.518)(9.631)(1.370)(6.898)Dual0.106∗∗∗0.0520.210∗∗∗0.105∗∗∗0.0700.217∗∗∗0.125∗∗∗0.0440.205∗∗∗(3.799)(1.016)(3.180)(3.770)(1.365)(3.269)(4.419)(0.856)(3.088)Year控制控制控制控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制控制控制控制N1 9611 4881 0261 9611 4881 0261 9611 4881 026
控制变量方面,对于未来3期的专利申请数量(PatentC1、PatentC2、PatentC3),较为一致的结果包括以下几项:正常性R&D支出(NRd)系数均为正,且大部分显著,表明随着企业R&D投入度的不断增大,创新产出数量亦会增加;公司规模(Size)、盈利能力(Roa)与创新产出数量整体呈正相关关系,表明我国实力雄厚的企业拥有的创新成果更多;股权集中度(Share)与两职合一(Dual)代理变量的回归系数均为正,且大部分显著,反映了高股权集中度、董事长与总经理两职合一在一定程度上可以有效激励管理者关注企业长期利益,积极推动企业进行创新活动。总体来看,控制变量回归结果符合已有文献结论且与我国企业实际情况相符。
表4列示了真实盈余管理动机下R&D削减对未来3期创新质量影响的回归结果。由表4可知,其对于创新质量的影响表现得并不是很有规律性,如以零盈余为盈余阈值识别企业R&D削减是否出于真实盈余管理动机时,Bench1系数分别为-0.127、-0.120、-0.199,且仅对未来一期、三期的创新质量(PatentQ1、PatentQ3)有显著负向影响;以上期盈余为盈余阈值识别企业R&D削减动机时,Bench2仅对未来一期创新质量(PatentQ1)有显著负向影响;而以分析师预测盈余为盈余阈值识别企业R&D削减动机时,Bench3仅对未来二期创新质量(PatentQ2)的回归系数为负。这可能是因为:一方面,本研究使用发明专利数量占比衡量创新质量,发明专利作为企业较高层次的创新活动成果,无论在研发难度还是研发风险上都是其它成果所无法比拟的,因此发明专利数量不仅受创新投入水平的影响,还受研发项目周期及成功概率等因素的复杂影响。因此,此处不同盈余阈值下真实盈余管理的实行对于创新质量影响的滞后效应难以呈现出一致性,但总体来看,在未来3期内均有所表现,这也反映了相比于其它动机,当R&D削减达到盈余阈值时,可能更易于削减那些风险较大、难以监管的突破式创新项目,由此支持了本研究假设H2。
控制变量中值得注意的是,表4中杠杆(Lev)系数基本为负,且大部分在1%水平上显著,表明当企业负债较高时更注重“稳字当先”,会减少风险极高的突破式创新,这符合债权人的利益诉求,也反映出企业平衡财务风险与经营风险的能力。
表5列示了真实盈余管理动机下R&D削减对未来3期创新效率影响的回归结果。当企业真实盈余管理动机是出于“保盈”时,对于未来3期内的专利申请效率(PatentE1、PatentE2、PatentE3),当以零盈余、上期盈余为盈余阈值识别企业R&D削减是否出于真实盈余管理动机时,Bench1、Bench2回归系数均呈现出全部或部分负向显著。以分析师预测盈余为盈余阈值识别企业R&D削减动机时,Bench3在各项回归中均不显著,对于本研究假设H3部分支持。这可能是因为,与发达市场相比,我国上市公司被分析师跟踪的历史较短,且对于分析师所扮演的角色及其在公司治理中的作用尚存争议。同时,较多研究认为零盈余与上期盈余时我国企业普遍关注短期利润目标,对盈余管理的刻画主要从“保盈”动机出发,此处基于分析师预测盈余这一盈余阈值刻画盈余管理(Bench3)时回归系数不稳健性也基本符合我国企业实际情况。
表4 真实盈余管理动机下R&D削减对创新质量的影响
变量PatentQ1PatentQ2PatentQ3PatentQ1PatentQ2PatentQ3PatentQ1PatentQ2PatentQ3Bench1-0.127∗∗-0.120-0.199∗∗∗(-2.193)(-0.865)(-2.746)Bench2-0.035∗0.005-0.031(1.650)(0.208)(-0.355)Bench30.151-0.289∗∗-0.013(1.370)(2.352)(-0.126)NRd4.010∗∗∗4.698∗∗∗3.967∗∗∗0.2692.820∗∗∗3.972∗∗∗4.004∗∗∗4.638∗∗∗4.001∗∗∗(6.315)(5.319)(10.339)(0.563)(2.849)(9.265)(4.402)(4.422)(10.300)Size0.071∗∗∗0.085∗∗∗0.078∗∗0.053∗∗0.0460.079∗∗0.070∗∗∗0.084∗∗∗0.079∗∗(2.807)(5.125)(2.364)(1.990)(1.039)(2.391)(3.032)(2.904)(2.403)Roa-0.003-0.009∗∗∗-0.005∗∗∗-0.004∗-0.008∗∗∗-0.004∗∗∗-0.003-0.009∗∗-0.004∗∗∗(-0.887)(-3.066)(-5.677)(-1.742)(-3.314)(-4.042)(-0.827)(-2.059)(-4.248)Lev-0.004∗∗∗-0.004∗∗∗-0.003∗∗∗-0.000-0.006∗∗∗-0.003∗∗∗-0.004∗∗∗-0.004∗∗∗-0.003∗∗∗(-4.600)(-5.492)(-3.400)(-0.153)(-5.107)(-3.088)(-3.299)(-3.159)(-3.078)Mb0.024∗∗∗0.054∗∗∗0.066∗∗-0.002-0.034∗∗∗0.065∗∗0.024∗∗0.054∗∗∗0.065∗∗(3.493)(3.889)(2.491)(-0.267)(-3.210)(2.476)(2.409)(3.359)(2.449)Cfo0.1610.3060.5900.183-0.0040.5840.1510.3140.573(0.324)(1.197)(1.335)(0.788)(-0.027)(1.401)(0.489)(0.898)(1.289)Soe0.269∗∗∗0.0370.246∗∗∗0.174-0.1980.251∗∗∗0.271∗∗0.0380.249∗∗∗(5.014)(0.836)(5.237)(1.449)(-1.319)(5.212)(2.442)(0.298)(5.187)Share-0.002∗∗∗-0.002∗∗∗-0.002∗∗∗-0.005∗-0.004∗∗-0.002∗∗∗-0.003∗∗-0.002-0.002∗∗∗(-4.859)(-5.926)(-3.140)(-1.806)(-2.359)(-4.290)(-2.029)(-1.415)(-3.506)Dual-0.019∗-0.006-0.066∗∗0.0230.103∗∗∗-0.064∗-0.020-0.008-0.064∗(-1.698)(-0.208)(-1.989)(0.595)(2.845)(-1.848)(-0.565)(-0.194)(-1.850)_cons-2.427∗∗∗-2.790∗∗∗-2.709∗∗∗-1.922∗∗∗-1.585-2.721∗∗∗-2.432∗∗∗-2.771∗∗∗4.001∗∗∗(-4.538)(-7.309)(-3.641)(-3.391)(-1.551)(-3.723)(-4.996)(-4.577)(10.300)Year控制控制控制控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制控制控制控制N858524271858524271858524271R20.0340.0460.0560.007 70.021 40.0550.0340.0490.055
表5 真实盈余管理动机下R&D削减对创新效率的影响
变量PatentE1PatentE2PatentE3PatentE1PatentE2PatentE3PatentE1PatentE2PatentE3Bench1-0.293∗∗-0.1920.145(-1.982)(-1.272)(1.192)Bench2-0.128∗∗∗-0.134∗∗∗-0.329∗∗∗(-2.785)(-3.858)(-3.153)Bench3-0.072-0.175-0.073(-0.290)(-1.088)(-0.547)NRd-3.956∗∗∗10.791∗∗∗12.586∗∗∗3.865∗∗∗-11.293∗∗∗-4.261∗∗∗-3.894∗∗∗-11.327∗∗∗-4.118∗∗∗(-2.896)(7.098)(7.335)(2.815)(-8.991)(-6.417)(-2.884)(-8.801)(-7.513)Size-0.450∗∗∗-0.513∗∗∗-0.444∗∗∗-0.444∗∗∗-0.491∗∗∗-0.267∗∗∗-0.453∗∗∗-0.510∗∗∗-0.341∗∗∗(-7.818)(-3.136)(-10.568)(-8.593)(-2.922)(-2.834)(-6.882)(-3.102)(-3.808)Roa0.019∗∗0.027∗∗∗0.024∗∗∗0.019∗∗0.027∗∗∗0.011∗∗∗0.019∗∗0.028∗∗∗0.008∗∗(2.198)(3.274)(3.169)(2.323)(3.403)(2.594)(2.414)(3.249)(2.392)Lev-0.0020.007∗0.008∗∗∗-0.0010.008∗0.005-0.0010.008∗0.005(-0.450)(1.679)(3.017)(-0.379)(1.709)(0.765)(-0.382)(1.734)(0.805)Mb-0.006-0.025-0.186∗∗∗-0.005-0.024-0.080∗∗∗-0.005-0.021-0.079∗∗∗(-0.274)(-1.173)(-3.105)(-0.245)(-1.179)(-5.616)(-0.211)(-1.135)(-5.654)Cfo0.100-0.651-0.1630.169-0.617-0.8540.075-0.641-0.776(0.356)(-1.256)(-0.156)(0.627)(-1.210)(-1.643)(0.279)(-1.245)(-1.576)Soe0.571∗∗∗0.265-0.1440.607∗∗∗0.3450.500∗∗0.571∗∗∗0.2640.311(3.194)(1.067)(-1.584)(2.967)(1.501)(2.507)(3.172)(1.064)(1.411)Share-0.016∗∗-0.012-0.001-0.015∗∗∗-0.013∗0.028-0.015∗∗-0.012∗0.023(-2.583)(-1.639)(-0.191)(-2.625)(-1.892)(1.572)(-2.542)(-1.680)(1.512)Dual0.227∗∗∗-0.1080.202∗∗∗0.215∗∗∗-0.1260.144∗∗0.219∗∗∗-0.1070.169∗∗∗(4.045)(-1.179)(2.998)(3.786)(-1.503)(2.317)(4.011)(-1.161)(2.760)_cons-4.380∗∗∗-3.152-4.893∗∗∗-4.546∗∗∗-3.555-9.902∗∗∗-4.352∗∗∗-3.206-8.199∗∗∗(-2.985)(-0.865)(-6.037)(-3.374)(-0.957)(-4.182)(-2.642)(-0.877)(-3.747)Year控制控制控制控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制控制控制控制N1 1858605881 1858605881 185860588R20.045 30.039 70.1370.046 10.042 00.041 80.043 00.039 90.031 0
此外,公司规模(Size)系数在各项回归中均显著为负,结合表3与表4结果可以发现,相较于大规模公司,虽然小规模公司在创新产出数量与质量方面有所欠缺,但创新活力与效率却更胜一筹。
为检验结果的可靠性,本研究进行以下几个方面的稳健性检验:
(1)借鉴Canace等[45]的研究,扩大真实盈余管理界定范围。在异常性R&D支出为负的样本中,将当年ROA、当年与上一期ROA的差值、分析师盈余误差位于[0,0.05]范围内的公司界定为R&D削减由真实盈余管理动机导致,分别设置虚拟变量Bench1=1、Bench2=1、Bench3=1。除此之外,则认为R&D削减由其它动机导致,Bench1、Bench2、Bench3取0,重新进行检验,结果如表6所示。值得注意的是,出于简便性考虑,此处只针对未来1期创新数量、质量及效率进行检验,后续稳检性检验亦如此。总体来看,相比于其它动机,真实盈余管理动机下的R&D削减对未来创新数量、质量及效率都会产生不同程度的显著负向影响,结论与前文基本保持一致。
表6 扩大真实盈余管理界定范围的检验结果
变量PatentC1PatentQ1PatentE1PatentC1PatentQ1PatentE1PatentC1PatentQ1PatentE1Bench1-0.193∗∗∗-0.073∗∗∗-0.009(-13.154)(-3.198)(-0.235)Bench2-0.035∗∗∗-0.139∗∗-0.090∗(-3.245)(-2.205)(-1.803)Bench3-0.076∗∗∗-0.002-0.047(-4.830)(-0.152)(-1.581)NRd2.023∗∗∗3.933∗∗∗-5.903∗∗∗2.395∗∗∗0.208-5.971∗∗∗2.064∗∗∗3.888∗∗∗-5.752∗∗∗(4.188)(6.280)(-3.339)(4.959)(0.463)(-3.562)(4.214)(4.268)(-3.236)Size0.388∗∗∗0.071∗∗∗-0.176∗∗∗0.417∗∗∗0.054∗∗-0.175∗∗∗0.447∗∗∗0.069∗∗∗-0.181∗∗∗(16.260)(2.852)(-5.859)(17.504)(1.979)(-5.560)(18.541)(2.962)(-6.090)Roa0.003∗∗-0.005∗0.013∗∗0.007∗∗∗-0.0040.015∗∗∗0.005∗∗∗-0.0040.014∗∗∗(2.440)(-1.648)(2.434)(5.278)(-1.549)(2.977)(3.447)(-1.060)(2.769)Lev0.004∗∗∗-0.004∗∗∗-0.0000.005∗∗∗-0.0000.0000.004∗∗∗-0.004∗∗∗-0.000(4.865)(-4.723)(-0.011)(5.907)(-0.099)(0.188)(5.220)(-3.299)(-0.014)Mb-0.031∗∗∗0.022∗∗∗-0.001-0.029∗∗∗-0.0020.000-0.027∗∗∗0.025∗∗-0.000(-6.063)(3.242)(-0.068)(-5.625)(-0.242)(0.014)(-5.279)(2.517)(-0.022)Cfo1.760∗∗∗0.1520.1511.892∗∗∗0.2090.1851.899∗∗∗0.1260.175(15.555)(0.305)(0.325)(16.691)(0.890)(0.421)(16.785)(0.408)(0.388)Soe-0.473∗∗∗0.271∗∗∗-0.324-0.511∗∗∗0.190-0.324-0.518∗∗∗0.276∗∗-0.329(-5.216)(5.006)(-1.430)(-5.642)(1.631)(-1.415)(-5.705)(2.487)(-1.492)Share0.002∗∗-0.003∗∗∗-0.0010.003∗∗∗-0.005∗-0.0010.004∗∗∗-0.003∗∗-0.001(2.050)(-5.456)(-0.371)(3.166)(-1.830)(-0.471)(3.311)(-2.047)(-0.359)Dual-0.047∗∗-0.0150.072∗-0.038∗∗0.0220.073∗-0.057∗∗∗-0.0200.068∗(-2.557)(-1.374)(1.844)(-2.077)(0.572)(1.920)(-3.087)(-0.567)(1.681)_cons—-2.384∗∗∗-10.628∗∗∗—-1.926∗∗∗-10.657∗∗∗—-2.397∗∗∗-10.537∗∗∗—(-4.584)(-15.496)—(-3.373)(-15.090)—(-4.926)(-15.662)Year控制控制控制控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制控制控制控制N1 9618581 1851 9618581 1851 9618581 185R2—0.0350.091—0.0440.045—0.0360.037
(2)前文分析均基于异常性R&D支出为负的样本,此处借鉴朱红军等[18]的研究,使用全样本进行双重差分检验(DID)。根据前文模型(1)估计的异常性R&D支出(εRDi,t)结果,设置哑变量Indicator,若公司在某一年的异常性R&D支出为负,则Indicator取1,否则为0,交乘项Indicator*Bench则表征了基于真实盈余管理动机削减R&D支出的上市公司。回归结果如表7所示,交乘项Indicator*Bench1、Indicator*Bench2、Indicator*Bench3部分负显著,表明在一定程度上,真实盈余管理动机下削减R&D支出的公司具有显著较低的创新数量、质量与效率,验证了本文假设。
表7 全样本双重差分检验结果
变量PatentC1PatentQ1PatentE1PatentC1PatentQ1PatentE1PatentC1PatentQ1PatentE1Bench1-0.133∗∗∗-0.145∗-0.007(-3.989)(-1.695)(0.056)Bench2-0.042∗∗∗-0.031∗-0.005(-4.278)(-1.856)(-0.132)Bench3-0.042∗∗-0.211∗-0.086∗(-1.989)(-1.882)(-1.700)Indicator-0.033∗∗∗-0.047∗∗∗0.146∗∗∗-0.043∗∗∗-0.005-0.157∗∗∗-0.035∗∗∗-0.062∗∗-0.147∗∗∗(-5.449)(-2.629)(10.693)(-6.555)(-0.351)(-13.647)(-5.792)(-2.506)(15.669)Indicator∗Bench1-0.171∗∗∗-0.270∗∗-0.026∗(-3.268)(-2.195)(-1.675)Indicator∗ Bench20.040∗∗∗-0.039-0.067(2.686)(-1.163)(-1.342)Indicator∗ Bench3-0.054∗-0.357∗∗-0.030(-1.679)(-2.315)(-0.131)NRd-0.3594.884∗∗∗-8.135∗∗∗-0.347-0.212-8.199∗∗∗-0.2954.942∗∗∗-8.157∗∗∗(-1.356)(12.303)(-8.917)(-1.310)(-0.323)(-9.044)(-1.113)(7.877)(-9.172)Size0.576∗∗∗0.058∗∗∗-0.191∗∗∗0.574∗∗∗0.002-0.190∗∗∗0.574∗∗∗0.058∗∗∗-0.190∗∗∗(7.415)(4.763)(-6.905)(7.153)(0.099)(-6.755)(4.726)(3.431)(-6.703)Roa0.006∗∗∗-0.0040.014∗∗∗0.006∗∗∗-0.007∗∗∗0.014∗∗∗0.006∗∗∗-0.0040.014∗∗∗(6.798)(-1.230)(7.540)(6.620)(-4.259)(8.349)(6.963)(-1.492)(7.839)Lev0.003∗∗∗-0.003∗∗∗-0.002∗∗∗0.003∗∗∗0.001-0.002∗∗∗0.003∗∗∗-0.003∗∗∗-0.002∗∗∗(7.340)(-5.147)(-2.728)(7.513)(1.440)(-2.604)(7.004)(-4.016)(-2.786)Mb0.020∗∗∗0.019∗∗∗0.0020.021∗∗∗-0.0070.0020.021∗∗∗0.019∗∗∗0.002(7.170)(2.936)(0.201)(7.374)(-1.423)(0.213)(7.333)(2.747)(0.203)Cfo0.825∗∗∗0.293-0.0170.832∗∗∗0.2040.0020.803∗∗∗0.275-0.020(13.144)(0.827)(-0.095)(13.226)(0.971)(0.012)(12.775)(1.270)(-0.115)Soe-0.097∗∗0.144∗∗∗-0.133∗∗-0.100∗∗0.129∗∗∗-0.122∗-0.097∗∗0.144∗-0.132∗∗(-2.491)(3.874)(-2.119)(-2.565)(3.044)(-1.914)(-2.490)(1.822)(-2.104)Share0.003∗∗∗-0.002∗∗∗-0.0010.003∗∗∗-0.000-0.0010.003∗∗∗-0.002∗∗∗-0.001(5.097)(-7.199)(-0.611)(4.988)(-0.295)(-0.704)(5.121)(-2.746)(-0.661)Dual-0.089∗∗∗-0.0040.039-0.089∗∗∗0.0320.039∗-0.085∗∗∗-0.0050.040∗(-7.711)(-0.297)(1.625)(-7.756)(1.522)(1.676)(-7.293)(-0.217)(1.715)_cons—-2.164∗∗∗-10.317∗∗∗—-0.945∗∗-10.344∗∗∗—-2.142∗∗∗-10.343∗∗∗—(-8.087)(-17.289)—(-2.494)(-17.137)—(-6.064)(-16.956)Year控制控制控制控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制控制控制控制N3 9393 7694 0513 9393 7694 0513 9393 7694 051R2—0.0380.029—0.0140.030—0.0380.029 3
(3)考虑到R&D支出对于专利的影响具有滞后性,且可能延续若干期,由此产生序列相关性问题,本研究分别计算未来一期、二期、三期创新数量(创新质量、创新效率)较上一期的差量,记为CPatentC(CPatentQ、CPatentE)作为被解释变量重新进行回归,主要回归结果如表8所示。表8显示,Bench1、Bench2、Bench3系数整体为负,且显著程度不同,表明当企业R&D削减达到盈余阈值时,这种真实盈余管理行为无论对于未来创新数量、质量还是效率整体上均呈现负向影响,为前文结论提供了支持性证据。
自Roychowdhury[9]提出真实盈余管理度量模型以来,公司为了“保盈”或是迎合分析师预期进行真实盈余管理的行为受到许多关注,虽然普遍认为这种行为会对公司产生不利影响,但由于无法准确识别和构建这种行为“投入”与“产出”的关系[33],对真实盈余管理后果的研究凤毛麟角。作为真实盈余管理费用操纵行为中典型的一项被调节项目,企业R&D支出与创新产出的关系较为明晰,使得探讨上述问题具有可行性。本研究以2007—2017年沪深A股上市公司为样本,基于管理者R&D投资决策行为,系统检验真实盈余管理后果。具体分析如下:首先,借鉴Gunny[11]的研究设计,识别出异常性R&D支出为负的公司;其次,基于零盈余、上期盈余和分析师预测盈余对真实盈余管理动机进行刻画识别,从而将样本公司削减R&D支出的动机区分为真实盈余动机与其它动机;在此基础上,检验公司在真实盈余管理动机下削减R&D支出对创新产出的影响。结果发现,与其它动机相比,真实盈余管理动机下的R&D削减会导致更低的创新产出、创新质量及创新效率。
本研究启示在于,虽然企业R&D支出减少时有发生,但当管理者出于真实盈余管理动机考虑时,可能更多地是基于私人利益考虑,并不会严格以R&D项目价值作为是否削减的衡量标准,这使得真实盈余管理动机下R&D削减对创新产出有更为严重的负面影响,特别是在创新质量方面的下降,对于企业长期核心竞争力的折损不言而喻。将管理者表现与是否能提高公司财务业绩挂钩、用公司每日股价衡量公司成效,这已经是现在几乎所有上市公司恪守的金科玉律,在一定程度上使得管理者过分关注是否达到盈余阈值、完成利润目标,导致其实行削减R&D的短视投资行为。通用电气公司总裁杰克·韦尔奇(Jack Welch)回答对“短视主义”的采访时认为,股东的关注点本来就不应该被用来替代企业长期战略,好的首席执行官需要同时实现短期目标和长期目标。基于这一现实问题,本文结论有助于从具体层面揭示真实盈余管理后果,为企业R&D投资决策行为相关研究提供新经验证据。
表8 替换被解释变量检验结果
(1)真实盈余管理动机下R&D削减对创新数量差量的影响CPatentC1CPatentC2CPatentC3CPatentC1CPatentC2CPatentC3CPatentC1CPatentC2CPatentC3Bench1-4.242∗∗∗-8.681∗∗-0.506∗∗∗(-2.635)(-2.334)(-4.550)Bench2-2.5005.228-4.528(-1.247)(1.336)(-1.349)Bench3-1.515∗-1.434-1.839(-1.945)(-0.414)(-0.183)(2)真实盈余管理动机下R&D削减对创新质量差量的影响CPatentQ1CPatentQ2CPatentQ3CPatentQ1CPatentQ2CPatentQ3CPatentQ1CPatentQ2CPatentQ3Bench1-0.085∗∗∗-0.011-0.387∗∗∗(-3.403)(-0.237)(-8.925)Bench2-0.036∗-0.025-0.029(-1.718)(-0.641)(-0.660)Bench3-0.067-0.148∗∗-0.200∗∗∗(-0.674)(-2.108)(-3.353)(3)真实盈余管理动机下R&D削减对创新效率差量的影响CPatentE1CPatentE2CPatentE3CPatentE1CPatentE2CPatentE3CPatentE1CPatentE2CPatentE3Bench1-0.089∗-0.558∗-1.409∗∗∗(-1.947)(-1.953)(-9.193)Bench2-0.101∗-0.112∗∗∗-0.043(-1.713)(-2.620)(-0.496)Bench3-0.093-0.421-0.147(-0.599)(-0.730)(-0.547)
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