風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)非效率研發(fā)投資的雙向治理*
——來自我國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

劉娥平, 趙偉捷, 賀 晉

風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)非效率研發(fā)投資的雙向治理*
——來自我國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

劉娥平, 趙偉捷, 賀 晉

以2003—2012年中國上市公司為研究樣本，參考肖(Xiao, 2013)對(duì)企業(yè)研發(fā)投資的分類標(biāo)準(zhǔn)，采用多元線性回歸、PSM配對(duì)和工具變量等方法，實(shí)證檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)中國上市公司非效率研發(fā)投資的雙向治理作用。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：對(duì)于研發(fā)過度投資的上市公司樣本，風(fēng)險(xiǎn)投資能降低其研發(fā)投入；對(duì)于研發(fā)投資不足的上市公司樣本，風(fēng)險(xiǎn)投資能促進(jìn)其研發(fā)投入。在高科技行業(yè)公司樣本中，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)公司非效率研發(fā)投資的雙向治理作用依然顯著。另外，實(shí)證檢驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資與研發(fā)投資的內(nèi)生性、盈余管理和分類標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)健性等問題，并不會(huì)改變主要結(jié)論。研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能通過提供融資便利、緩解委托代理問題和發(fā)揮公司治理功能等幫助上市企業(yè)實(shí)現(xiàn)研發(fā)資源更高的配置效率。

風(fēng)險(xiǎn)投資； 研發(fā)投資； 公司治理； 過度投資； 投資不足

一、引 言

技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿χ?Aghion et al., 1992; Romer, 1986; Romer, 1990)，公司研發(fā)則是技術(shù)創(chuàng)新的重要組成部分。雖然研發(fā)對(duì)公司價(jià)值十分重要(Lev et al., 1996; 羅婷等，2009)，但由于研發(fā)活動(dòng)存在較高信息不對(duì)稱性帶來的逆向選擇問題，使得很多創(chuàng)新型中小企業(yè)面臨“融資難”，導(dǎo)致研發(fā)投資不足(Hall et al., 2010)。融資類型主要包括股權(quán)融資和債權(quán)融資，而中國的融資結(jié)構(gòu)以銀行為主，債券市場的發(fā)展對(duì)公司研發(fā)幾乎沒有促進(jìn)作用(Brown et al., 2013)，故研發(fā)投資不足的問題在中國可能更為嚴(yán)重。另一方面，研發(fā)過度投資，也會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)。以通用汽車為例，在上世紀(jì)80年代投入400億美元進(jìn)行研發(fā)，導(dǎo)致90年代計(jì)入損失65億美元，機(jī)會(huì)成本損失超過100億美元(Jensen, 1993)。所以，我們希望研究通過什么途徑能同時(shí)緩解研發(fā)過度投資和投資不足，進(jìn)而提升企業(yè)的研發(fā)投資效率。

近幾年，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用日益凸顯，成為國內(nèi)外熱門的研究領(lǐng)域。風(fēng)險(xiǎn)投資在中國更是飛速成長：根據(jù)中國創(chuàng)投委發(fā)布的《中國創(chuàng)業(yè)投資行業(yè)年度報(bào)告2013》顯示，截止至2012年底，中國備案創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)達(dá)到1093家，總資產(chǎn)2836億元，累計(jì)投資了11620家企業(yè)(馮中圣等，2014)，其中包括阿里巴巴、騰訊和百度等一大批具有國際知名度的創(chuàng)新型企業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)投資偏向高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的項(xiàng)目(Ueda, 2004)，研發(fā)投資正契合這種特點(diǎn)，而且風(fēng)險(xiǎn)投資家的意見對(duì)公司在需要專業(yè)知識(shí)和無形資產(chǎn)方面的投資具有重要作用(Celikyurt et al., 2014)?？梢?，風(fēng)險(xiǎn)投資與公司研發(fā)有緊密聯(lián)系。那么，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)公司研發(fā)投資有什么影響？風(fēng)險(xiǎn)投資能否在提升研發(fā)投資不足公司的研發(fā)投入的同時(shí)(Guo et al., 2013; 付雷鳴等，2012)，也降低研發(fā)投資過度公司的研發(fā)投入，實(shí)現(xiàn)對(duì)非效率研發(fā)投資的雙向治理作用？基于此，本文采用2003—2012年中國上市公司樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

本文對(duì)理論和實(shí)證的貢獻(xiàn)可能在以下幾個(gè)方面。第一，已有研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)研發(fā)的文獻(xiàn)，集中于風(fēng)險(xiǎn)投資能幫助創(chuàng)業(yè)型企業(yè)縮短新產(chǎn)品投入市場時(shí)間，提升其創(chuàng)新型產(chǎn)品的產(chǎn)出和促進(jìn)其研發(fā)投入(Guo et al., 2013; Hellmen et al., 2000)。目前文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投資的促進(jìn)作用，即風(fēng)險(xiǎn)投資能提升企業(yè)的研發(fā)支出，卻忽略研發(fā)投資過度也會(huì)浪費(fèi)資源，帶來非效率研發(fā)投資。因此，研發(fā)投資的增加并不必然導(dǎo)致研發(fā)投資效率的增加。本文對(duì)研發(fā)投資不足和研發(fā)過度投資企業(yè)做了較有效區(qū)分，不僅發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資能促進(jìn)研發(fā)投資不足企業(yè)的研發(fā)投入，還發(fā)現(xiàn)能抑制研發(fā)過度企業(yè)的研發(fā)投入的新證據(jù)，表明風(fēng)險(xiǎn)投資能雙向提高研發(fā)效率。第二，已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資能提升公司的投資效率(吳超鵬等，2012)，但企業(yè)主要的投資包括固定資產(chǎn)投資和研發(fā)投資，本文提供新的證據(jù)證明風(fēng)險(xiǎn)投資能通過研發(fā)投資這條路徑，既減緩研發(fā)投資不足，又減少研發(fā)投資過度，實(shí)現(xiàn)公司投資效率的提升。第三，已有文獻(xiàn)多用理查德森模型(Richardson, 2006)衡量企業(yè)投資效率，但由于固定資產(chǎn)投資與研發(fā)投資在資金來源等各方面有很大差異(Brown et al., 2013)，故理查德森模型很難合理衡量企業(yè)研發(fā)投資效率。肖(Xiao, 2013)針對(duì)研發(fā)投資的特點(diǎn)，提出了新的衡量研發(fā)投資效率的模型，本文將其模型引入風(fēng)險(xiǎn)投資研究領(lǐng)域，為該領(lǐng)域?qū)W者介紹新的研究工具。以上發(fā)現(xiàn)都是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資和研發(fā)文獻(xiàn)的有益拓展，并可能為相關(guān)領(lǐng)域的后續(xù)研究提供嶄新的視角。

二、相關(guān)研究評(píng)述和研究假設(shè)

(一)相關(guān)研究評(píng)述

風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)在融資和成長方面的重要性，是學(xué)術(shù)研究的熱門領(lǐng)域之一。風(fēng)險(xiǎn)投資不僅能為企業(yè)提供融資方面的幫助，還從很多方面影響著企業(yè)。在經(jīng)營活動(dòng)方面，普里等(Puri et al., 2012)和因德斯特等(Inderst et al., 2009)發(fā)現(xiàn)，有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的公司經(jīng)營規(guī)模能發(fā)展更大，失敗概率更小。博塔齊等(Bottazzi et al., 2008)和勒那(Lerner, 1995)認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資能在招募和監(jiān)督公司管理層方面提供建議，在公司董事會(huì)任職的風(fēng)險(xiǎn)投資家，會(huì)對(duì)公司CEO的撤換造成影響。吳超鵬等(2012)還發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資能提升公司的投資效率。因此，風(fēng)險(xiǎn)投資能幫助創(chuàng)業(yè)公司實(shí)現(xiàn)更高效率、更高的資產(chǎn)活躍度和更好的業(yè)績表現(xiàn)(Chemmanur et al., 2011; Tian, 2011; Nahata, 2008)。在資本市場方面，有研究表明風(fēng)險(xiǎn)投資可以提升創(chuàng)新型企業(yè)IPO成功的概率，并且對(duì)IPO首日回報(bào)率造成影響(Tian, 2011; 沈維濤等，2013)。陳工孟等(2011)利用中國數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)了類似結(jié)論。還有研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)IPO表現(xiàn)出擇時(shí)能力，也能降低企業(yè)IPO的盈余管理水平(Lee et al., 2011)。在長期回報(bào)率方面，布拉夫等(Brav et al., 1997)和張學(xué)勇等(2011)用不同地區(qū)的數(shù)據(jù)都發(fā)現(xiàn)，有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的企業(yè)長期回報(bào)率更高。

風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)的研發(fā)具有重要影響。赫爾曼等(Hellman et al., 2000)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資能幫助創(chuàng)業(yè)型企業(yè)縮短新產(chǎn)品投入市場的時(shí)間。切里科宇特等(Celikyurt et al., 2014)的研究表明，如果風(fēng)險(xiǎn)投資家在上市公司董事會(huì)任職，會(huì)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投資、提升其創(chuàng)新性產(chǎn)品的產(chǎn)出。郭等(Guo et al., 2013)利用中國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的公司表現(xiàn)更好，同時(shí)會(huì)進(jìn)行更多的研發(fā)投資。另外，付雷鳴等(2012)在中國創(chuàng)業(yè)板上市公司中也發(fā)現(xiàn)了類似結(jié)論。以上的文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)投資能夠促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投資，卻忽略了過度研發(fā)投資也有降低公司資源配置效率，損害中小股東利益的一面。因此，研發(fā)投資的增加并不必然帶來企業(yè)研發(fā)投資效率的增加，單獨(dú)強(qiáng)調(diào)提升研發(fā)投資也可能導(dǎo)致過度投資的不良后果。而本文研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)投資不僅能緩解研發(fā)投資不足，也能抑制研發(fā)投資過度，從兩方面幫助上市公司提升研發(fā)資源的配置效率。相比以前文獻(xiàn)提供的風(fēng)險(xiǎn)投資能提升公司研發(fā)投入的結(jié)論，本文結(jié)果對(duì)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)公司價(jià)值的影響提供了更直接的證據(jù)。

在研發(fā)投資效率方面，鑒于研發(fā)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長和公司價(jià)值的重要作用，很多文獻(xiàn)研究影響企業(yè)研發(fā)投入的因素。例如，納姆等(Nam et al., 2003)發(fā)現(xiàn)由于債權(quán)人不愿意承擔(dān)研發(fā)投資的高風(fēng)險(xiǎn)，因此負(fù)債率越高的公司會(huì)傾向更少的研發(fā)投入。不同規(guī)模、處于不同成長期、不同產(chǎn)品市場競爭強(qiáng)度的公司，他們?cè)谘邪l(fā)投入上也有不同決策(Fishman et al., 1999; Holmstrom, 1989; Aghion et al., 2005)。在外部監(jiān)管方面，布朗等(Brown et al.,2013)的研究表明，投資者保護(hù)越強(qiáng)的國家，其研發(fā)投資也會(huì)越大。以上文獻(xiàn)的不足之處在于，都假設(shè)企業(yè)在研發(fā)上的投資會(huì)增加企業(yè)價(jià)值。但是，跟固定資產(chǎn)投資一樣，如果對(duì)管理層缺乏有效的監(jiān)管，研發(fā)投資也容易成為管理層過度投資的重要手段。忽略不同企業(yè)的特征，單獨(dú)強(qiáng)調(diào)增加研發(fā)投資，可能帶來過度投資的不良影響，甚至可能對(duì)企業(yè)價(jià)值造成更大損害。而本文較有效地區(qū)分研發(fā)投資不足和研發(fā)過度投資企業(yè)，并有針對(duì)性地指出，在這兩類企業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)支出的不同作用。

另外，肖(Xiao, 2013)通過跨國研究，發(fā)現(xiàn)在國家層面，強(qiáng)有力的股東法律保護(hù)不僅能緩解研發(fā)投資不足，也能緩解研發(fā)投資過度。肖(Xiao, 2013)使用跨國數(shù)據(jù)，因此會(huì)有遺漏國家層面變量的可能，而且該文是從法律角度探討對(duì)研發(fā)過度投資的影響；而本研究使用中國在企業(yè)層面數(shù)據(jù)，避免了遺漏國家層面變量的可能性，研究結(jié)果更為可靠。同時(shí)，本文是從風(fēng)險(xiǎn)投資角度研究對(duì)研發(fā)過度投資影響，是一個(gè)較新的角度;也為如何有效降低企業(yè)研發(fā)過度投資這個(gè)關(guān)注度較低卻同樣重要的領(lǐng)域，提供了新的學(xué)術(shù)證據(jù)。

(二)研究假設(shè)

企業(yè)過度投資問題的重要原因，在于所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離形成的委托代理問題(唐雪松等，2007)。理論表明，股東與管理層之間的委托代理沖突，會(huì)影響公司潛在的最優(yōu)投資決策(Jensen et al., 1976)。管理層有營造“企業(yè)帝國”的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，而攫取私利最直接的方式就是擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，利用自由現(xiàn)金流投資，不惜投資于負(fù)凈現(xiàn)值項(xiàng)目(Jensen, 1986)。另外，管理層即使對(duì)股東忠誠，但由于過度自信也可能出現(xiàn)過度投資行為。希頓(Heaton, 2002)認(rèn)為，當(dāng)公司存在自由現(xiàn)金流，過度自信的管理者會(huì)高估一些項(xiàng)目的投資回報(bào)。由于研發(fā)投資通常與一些專業(yè)知識(shí)相關(guān)，一般的外部投資者在監(jiān)督管理層進(jìn)行創(chuàng)新項(xiàng)目時(shí)，會(huì)面臨更大的成本和能力不足問題。此外，因?yàn)檠邪l(fā)項(xiàng)目的高度不確定性，如果事后項(xiàng)目失敗，投資者也很難評(píng)估和追究公司管理層的責(zé)任(Xiao, 2013)。因此，如果導(dǎo)致研發(fā)過度投資的因素對(duì)公司決策者造成主導(dǎo)影響，這些公司的研發(fā)投資可能面臨嚴(yán)重的過度投資問題。

在非完美的市場中，因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱，一些公司可能會(huì)面臨外部融資約束，無論是在股權(quán)融資方面(Myers et al., 1984)，還是債務(wù)融資方面(Stiglitz et al., 1981)。如果不能以合理的成本獲得足夠的外部融資，有很好投資機(jī)會(huì)的企業(yè)就會(huì)出現(xiàn)投資不足現(xiàn)象。另外，跟固定資產(chǎn)投資不同，研發(fā)投資具有高度的信息不對(duì)稱性和風(fēng)險(xiǎn)性，債券市場的發(fā)展對(duì)公司研發(fā)幾乎沒有促進(jìn)作用(Brown et al., 2013)，所以研發(fā)的投資不足問題更加嚴(yán)重。納拉亞南(Narayanan, 1985)和斯坦(Stein, 1989)都認(rèn)為，由于短視行為，管理層會(huì)有動(dòng)機(jī)降低投資以促進(jìn)短期利潤的增長。同時(shí)，伯特蘭等(Bertrand et al., 2003)發(fā)現(xiàn)，公司管理層會(huì)通過保存資源以滿足私利，來追求一種“平靜生活”，他們會(huì)避免擴(kuò)張，即使面對(duì)一些凈現(xiàn)值為正的好項(xiàng)目。因此，如果導(dǎo)致研發(fā)投資不足的因素對(duì)公司決策者造成主導(dǎo)影響，這些公司可能出現(xiàn)研發(fā)投資不足行為。

風(fēng)險(xiǎn)投資家擅長在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域中尋找高收益的投資項(xiàng)目，而研發(fā)投資正契合這一特點(diǎn)，因此，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)優(yōu)化企業(yè)研發(fā)資源配置有很大作用。首先，風(fēng)險(xiǎn)投資能通過提供股權(quán)融資和降低內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱來緩解研發(fā)投資不足問題。風(fēng)險(xiǎn)投資不僅自身能為企業(yè)研發(fā)提供融資，而且與投資銀行、其他風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)因?yàn)闃I(yè)務(wù)往來有較好關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(Barry et al., 1990; Hochberg et al., 2007)，而關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能夠交流、分享信息(Ellison et al., 1995)，因此能降低企業(yè)與外部潛在投資者之間的信息不對(duì)稱，以更便利的成本為公司研發(fā)項(xiàng)目提供融資。其次，風(fēng)險(xiǎn)投資具有監(jiān)督管理層的公司治理功能。例如，風(fēng)險(xiǎn)投資能幫助公司招募管理層、對(duì)CEO更替有顯著影響。原本有研發(fā)過度投資或者研發(fā)投資不足傾向的管理層會(huì)減少提出凈現(xiàn)值為負(fù)值的研發(fā)投資方案，因?yàn)榧蓱劚唤?jīng)驗(yàn)豐富、治理能力強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)投資家向董事會(huì)提出解聘議案。與一般外部投資者不同，風(fēng)險(xiǎn)投資家對(duì)公司前景和投資機(jī)會(huì)十分熟悉，能發(fā)揮內(nèi)部投資者功能。當(dāng)管理層為攫取私利或者由于過度自信而推動(dòng)某些凈現(xiàn)值為負(fù)值的研發(fā)項(xiàng)目時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資家可以利用自身豐富的項(xiàng)目投資經(jīng)驗(yàn)，為董事會(huì)提供更合理的估值參考(Celikyurt et al., 2014)。這將有助于降低董事會(huì)與管理層之間的信息不對(duì)稱，緩解研發(fā)投資不足與研發(fā)過度投資。綜上，我們提出研究假設(shè)：

對(duì)于研發(fā)過度投資的上市公司，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠降低其研發(fā)投入；對(duì)于研發(fā)投資不足的上市公司，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠促進(jìn)其研發(fā)投入。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研發(fā)過度投資與投資不足樣本的構(gòu)建

根據(jù)前面推理可以得出，在研發(fā)過度投資與投資不足的企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投資的作用有所不同。我們參考肖(Xiao, 2013)的劃分方法，利用成長機(jī)會(huì)與獲得投資資金的難易程度兩個(gè)維度，將樣本劃分為研發(fā)過度投資與投資不足兩類。劃分方法的基本邏輯是，根據(jù)前一年的數(shù)據(jù)，如果該公司沒有很好的成長機(jī)會(huì)，卻面對(duì)著過量充足的資金，那么該公司當(dāng)年被認(rèn)為很有可能會(huì)研發(fā)過度投資；類似的，如果該公司有很好的成長機(jī)會(huì)，卻沒有足夠的投資資金，則該公司當(dāng)年被劃入研發(fā)投資不足樣本。在具體分類中，首先根據(jù)衡量成長機(jī)會(huì)變量的中位數(shù)，將全體樣本分為兩半，然后根據(jù)獲得投資資金難易程度變量的中位數(shù)再將每一半樣本分為兩半，則全體樣本被分成四類。同時(shí)具備容易獲得投資資金和低成長機(jī)會(huì)特征的樣本被劃分為過度投資樣本，同時(shí)具備不易獲得投資資金和高成長機(jī)會(huì)特征的樣本被劃分為投資不足樣本。

根據(jù)肖(Xiao, 2013)的劃分方法，在衡量獲得投資資金難易程度方面，共用了四種指標(biāo)、11個(gè)單獨(dú)變量。第一種指標(biāo)是信息不對(duì)稱程度。內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱會(huì)增加公司獲得投資資金的難度，因?yàn)橥顿Y者會(huì)對(duì)信息不對(duì)稱程度高的公司產(chǎn)生逆向選擇，要求更高的資本回報(bào)。第二種指標(biāo)是經(jīng)營現(xiàn)金流。經(jīng)營現(xiàn)金流是公司的內(nèi)部資金，通常是投資資金的首選來源，而管理層有動(dòng)機(jī)利用自由現(xiàn)金流投資獲取私利。第三種指標(biāo)是融資約束。面臨嚴(yán)重融資約束的公司通常更難獲得投資項(xiàng)目的資金，因?yàn)槊媾R的融資成本更高。第四種指標(biāo)是外部融資比例。因?yàn)橥ǔ碇v，外部融資要比內(nèi)源融資的資本成本高，所以依賴外部融資的企業(yè)更難獲得投資資金。每次分類用一個(gè)衡量獲得投資資金難易程度的變量，結(jié)合衡量成長機(jī)會(huì)的Tobin’s Q，由此產(chǎn)生了11種分類結(jié)果。在每一次分類中，公司的年度樣本可能被分在研發(fā)過度投資類別，或者投資不足類別，或者都不在這兩類。某個(gè)公司樣本每被分在研發(fā)過度投資(或投資不足)一次，其過度投資(或投資不足)指數(shù)就增加一。在單次的分類中，某樣本可能被分在研發(fā)過度投資類別，或者研發(fā)投資不足類別，而不能同時(shí)處于兩個(gè)類別。但當(dāng)11次分類結(jié)束，每個(gè)公司樣本會(huì)有對(duì)應(yīng)的研發(fā)過度投資指數(shù)和研發(fā)投資不足指數(shù)，甚至部分公司會(huì)同時(shí)具有較高的研發(fā)過度投資指數(shù)和研發(fā)投資不足指數(shù)。例如，在本研究的樣本中就有29個(gè)樣本的研發(fā)過度投資和投資不足指數(shù)同時(shí)大于等于3，也有3個(gè)樣本的研發(fā)過度投資和投資不足指數(shù)同時(shí)大于等于4，但是沒有樣本的研發(fā)過度投資與投資不足指數(shù)同時(shí)大于等于5。為了區(qū)分研發(fā)過度投資和研發(fā)投資不足樣本，我們只把研發(fā)過度投資(或投資不足)指數(shù)大于等于5的樣本歸類為研發(fā)過度投資(或投資不足)傾向樣本。我們并沒有運(yùn)用Richardson模型的思路來對(duì)研發(fā)投資進(jìn)行預(yù)測(cè)，因?yàn)檠邪l(fā)投資和固定資產(chǎn)投資在資金來源等方面有較大差異，基準(zhǔn)模型的選擇有較大困難。而且，我們認(rèn)為肖(Xiao,2013)的劃分方法是較好的選擇，其優(yōu)點(diǎn)是使用了11種單獨(dú)的變量來衡量獲得資金的難易程度，結(jié)合成長機(jī)會(huì)，產(chǎn)生了11種分類結(jié)果。即使單一種類的分類結(jié)果可能有些偏差，但綜合11種分類結(jié)果產(chǎn)生的指數(shù)，卻能產(chǎn)生較好的分類效果。

研發(fā)投資效率分類變量定義見表1。

表1 研發(fā)投資效率分類變量定義

(二)回歸模型

為了檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)上市公司研發(fā)投資效率的影響，我們構(gòu)建如下回歸模型：

R&Di,t=β0+β1×VCi,t+β2×Tobins′Qi,t-1+β3×Cashflowi,t-1+β4×Agei,t-1+β5×ROAi,t-1+β6×Levi,t-1+β7×Comi,t-1+β8×Comi,t-12+Year Dummy+Industry Dummy+εi,t

其中，被解釋變量R&Di,t表示公司i在第t年的研發(fā)投入比例。參考李(Li, 2011)和阿塔納斯沃(Atanassov, 2013)的研究，分別用以下兩個(gè)變量衡量公司的研發(fā)投入:(1)RDSij，等于公司i在第t年的研發(fā)支出除以前一年銷售額。(2)RDA，等于公司i在第t年研發(fā)支出除以前一年年末總資產(chǎn)。解釋VCi,t變量表示公司i第t年末前十大股東中是否有風(fēng)險(xiǎn)投資，若有則取值為1，否則為0。因?yàn)轭A(yù)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)投資能同時(shí)緩解研發(fā)過度投資和投資不足，所以我們預(yù)測(cè)在過度投資樣本中，β1<0；在投資不足樣本中，β1>0。

參考以前的文獻(xiàn)，我們對(duì)如下變量進(jìn)行了控制：考慮到公司成長性和現(xiàn)金流對(duì)公司研發(fā)投入的影響，借鑒肖(Xiao, 2013)的研究，加入托賓Q(Tobins)和現(xiàn)金流量(Cashflo)作為控制變量。鑒于不同成長階段、不同財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)對(duì)公司研發(fā)投資的影響，參考阿塔納斯沃(Atanassov, 2013)、納姆等(Nam et al., 2003)和付雷鳴等(2012)的研究，加入以上市年數(shù)衡量的公司年齡(Agei,tl1)、總資產(chǎn)收益率(ROAi,tl1)和長期負(fù)債率(Levi,tl1)作為控制變量。因?yàn)榘⒓痰?Aghion et al., 2005)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品市場競爭會(huì)影響企業(yè)研發(fā)投資，參考格里菲斯等(Griffith et al., 2005)的研究，用企業(yè)銷售額占行業(yè)比例代表市場競爭強(qiáng)度(Comi,tl1)，用其平方項(xiàng)(Yindustry Dummy)代表非線性效應(yīng)的影響。最后，本文還控制了年度和行業(yè)變量。參照以往研究，我們對(duì)99%分位和1%分位進(jìn)行縮尾處理(Winsorization)。表2給出了回歸模型(1)中各變量的定義。

表2 回歸模型變量定義

(三)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取2003—2012年間所有A股上市公司作為初始樣本，并剔除以下特征的樣本：(1)金融保險(xiǎn)行業(yè)的樣本；(2)凈資產(chǎn)為負(fù)或者長期負(fù)債率大于1的樣本；(3)其他異常值和數(shù)據(jù)不完整樣本。最終樣本包括1654個(gè)公司年度樣本，研究所需財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場交易數(shù)據(jù)來自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫。

對(duì)于上市公司年報(bào)十大股東是否具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景，我們按如下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行界定：(1)股東是否出現(xiàn)在VCSource投中數(shù)據(jù)庫收集的“活躍VC/PE投資機(jī)構(gòu)”名單中。VCSource數(shù)據(jù)庫是目前中國大陸在風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域最大、最專業(yè)的數(shù)據(jù)庫之一，目前收集了超過6000家VC/PE、券商等投資機(jī)構(gòu)，12000條私募投資記錄及5000條退出記錄，40000條企業(yè)并購信息、新股發(fā)行記錄、再融資分析等。(2)Venture Capital的中文翻譯為“風(fēng)險(xiǎn)投資”或“創(chuàng)業(yè)投資”，參考吳超鵬等(2012)的研究，當(dāng)公司十大股東的名稱含有“風(fēng)險(xiǎn)投資”或“創(chuàng)業(yè)投資”時(shí)，也界定其為具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的上市公司。在此基礎(chǔ)上，我們通過網(wǎng)絡(luò)搜索該股東主營業(yè)務(wù)，確認(rèn)其是否包括風(fēng)險(xiǎn)投資。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，在2003—2012年間數(shù)據(jù)完整的樣本中，上市公司年報(bào)十大股東共有170家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的觀測(cè)樣本為301個(gè)，占總觀測(cè)樣本的18.2%。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)肖(Xiao, 2013)對(duì)研發(fā)投資效率的衡量原理，上市公司在2003—2012年期間，相關(guān)指標(biāo)完整的初始樣本量有18321個(gè)。因?yàn)楹芏喙静⒉慌堆邪l(fā)投入，所以我們只能利用其中1654個(gè)有研發(fā)投入數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行回歸分析。根據(jù)肖(Xiao, 2013)對(duì)研發(fā)投資效率衡量的相關(guān)指標(biāo)即可對(duì)樣本進(jìn)行分類。為了更全面地利用樣本信息，我們選擇在18321個(gè)樣本中進(jìn)行研發(fā)過度投資和投資不足樣本分類，表3給出了各類樣本的分布情況。

表3 研發(fā)過度投資與投資不足樣本分布

由表3可知，研發(fā)過度投資樣本和研發(fā)投資不足樣本在分類樣本中較為均衡，分別為4339和4531個(gè)。但在披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)的樣本中，兩者卻有較大區(qū)別：研發(fā)過度投資樣本為235個(gè)，而研發(fā)投資不足樣本為700個(gè)。兩類樣本量相差較大的可能原因是，研發(fā)過度投資的企業(yè)，更不愿意進(jìn)行研發(fā)支出披露。因?yàn)槿缪芯考僭O(shè)所言，研發(fā)過度投資也是企業(yè)過度投資的重要表現(xiàn)，容易引起投資者對(duì)管理層“建立帝國”的懷疑，因此管理層傾向不披露相關(guān)細(xì)節(jié)。在高科技企業(yè)中，研發(fā)競爭是行業(yè)的主要競爭之一，越多的研發(fā)投入更容易引起競爭對(duì)手的關(guān)注，因此研發(fā)過度投資的企業(yè)更可能傾向不報(bào)告研發(fā)投入。我們認(rèn)為本文的樣本選擇沒有嚴(yán)重偏誤問題，因?yàn)閮深愖訕颖驹诳倶颖局邢鄬?duì)均衡，因此更可能的原因是研發(fā)數(shù)據(jù)披露的內(nèi)生性問題*針對(duì)研發(fā)數(shù)據(jù)披露的內(nèi)生性問題，我們?cè)谟行颖咀兩俚那闆r下，發(fā)現(xiàn)了與研究假設(shè)一致和穩(wěn)健的結(jié)果。另外，本文也采用PSM配對(duì)、工具變量法等緩解內(nèi)生性問題，主要結(jié)論沒有改變。。此外，在具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的樣本中，研發(fā)投資不足的樣本也明顯比過度投資樣本多。第一個(gè)可能原因，我們的研究假設(shè)為，研發(fā)投資不足和研發(fā)過度投資都不利于公司價(jià)值提升，因此，風(fēng)險(xiǎn)投資家作為重要的公司治理者和監(jiān)督者，有動(dòng)機(jī)對(duì)研發(fā)投資不足公司加大研發(fā)投入，但也會(huì)對(duì)研發(fā)過度投資公司降低研發(fā)投入，兩類子樣本比例不一定減少。第二個(gè)可能的原因是，風(fēng)險(xiǎn)投資家可能更注重研發(fā)保密對(duì)公司的重要性，研發(fā)投入多的公司更不愿意進(jìn)行研發(fā)披露。正如以前文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資更能提升研發(fā)投資不足公司的研發(fā)投入(Guo et al., 2013; 付雷鳴等，2012)。另外，研發(fā)投資不足的子樣本顯著多于過度投資的子樣本也與肖(Xiao, 2013)的研究結(jié)果一致。

表4給出了樣本的分行業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)。由表4可知，披露研發(fā)投入樣本主要分布在制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)中，有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的公司樣本同樣也集中于這兩個(gè)行業(yè)。這是因?yàn)檫@兩個(gè)行業(yè)包含了絕大部分的高科技公司。另外，不同行業(yè)中，有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的樣本比例也相差較大，在制造業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和傳播與文化產(chǎn)業(yè)中，比例相對(duì)較高；而在建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)業(yè)和社會(huì)服務(wù)業(yè)中則沒有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的樣本。

表4 披露研發(fā)投入樣本分行業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)

表5是回歸模型(1)中變量的描述性統(tǒng)計(jì)。在指數(shù)構(gòu)建方面，研發(fā)過度投資指數(shù)的均值為2.05，研發(fā)投資不足指數(shù)的均值為1.97，兩者基本相等。兩個(gè)指數(shù)的最大值都是11，說明上市公司研發(fā)投資傾向相差較大。研發(fā)支出與銷售額比例均值為2%，研發(fā)支出與總資產(chǎn)比例均值為1%，而根據(jù)肖(Xiao, 2013)對(duì)38個(gè)國家的公司年度樣本統(tǒng)計(jì)顯示，其研發(fā)支出與總資產(chǎn)比例均值為6%，說明中國上市公司從總體而言，對(duì)研發(fā)的投入不足。十大股東中有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的公司樣本為18.2%，而根據(jù)吳超鵬等(2012)對(duì)中國上市公司2002—2009年的樣本統(tǒng)計(jì)，具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景公司樣本比例為13.5%，說明近幾年風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)上市公司的影響越來越大。

表5 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投資效率的影響分析

1.多元回歸分析

我們首先用OLS回歸方法檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投入在全樣本中的影響，表6第(1)—(2)列報(bào)告了回歸結(jié)果。無論被解釋變量是RDSi,t還是RDAi,t，都發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)研發(fā)投入有促進(jìn)作用，并且在1%水平上顯著。我們的研究結(jié)果與郭等(Guo et al., 2013)和付雷鳴等(2012)的發(fā)現(xiàn)一致，進(jìn)一步肯定了我們數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性。

在控制變量中，Cashflowi,t-1跟研發(fā)投入的水平正相關(guān)，說明有更多現(xiàn)金流的企業(yè)會(huì)投資更多的研發(fā)項(xiàng)目，Tobins’Qi,t-1跟研發(fā)投入也是正相關(guān)，但是不顯著。此外，不同成長階段的公司對(duì)研發(fā)投入有顯著區(qū)別，剛上市不久、處于高速發(fā)展階段的公司傾向更大的研發(fā)投資水平。負(fù)債率高的企業(yè)容易面臨融資約束，導(dǎo)致偏低的研發(fā)投入。而產(chǎn)品市場競爭越激烈的企業(yè)，會(huì)在研發(fā)投入上有更大的力度。ROAt-1跟研發(fā)投入負(fù)相關(guān)，可能的原因是，盈利能力強(qiáng)的公司大多處于成熟階段，反而在研發(fā)投入上更少。所有回歸模型都控制了年度和行業(yè)變量，并使用在年度和行業(yè)維度的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。

根據(jù)研發(fā)過度投資指數(shù)，我們?cè)诒?第(3)—(4)列報(bào)告了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)研發(fā)過度投資的影響。在過度投資子樣本回歸中，當(dāng)被解釋變量是RDSi,t，我們發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投入有降低作用，并且在1%水平上顯著。這與我們推理相符，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能夠降低內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱和委托代理問題，也能基于自身的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，給管理層合適的建議，顯著緩解企業(yè)研發(fā)過度投資問題。當(dāng)被解釋變量是RDAi,t，雖然解釋變量系數(shù)的顯著性水平有所降低，但仍然為我們的推理提供了穩(wěn)健的證據(jù)。實(shí)證結(jié)果在較強(qiáng)的程度上支持我們的研究假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)投資能有效緩解上市公司研發(fā)過度投資的問題。

根據(jù)研發(fā)投資不足指數(shù)，我們?cè)诒?第(5)—(6)列報(bào)告了風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)研發(fā)投資不足的影響。根據(jù)結(jié)果，在研發(fā)投資不足子樣本中，無論被解釋變量是RDSi,t或者RDAi,t，我們都發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投入的促進(jìn)作用，而且都在1%水平上顯著。這為我們的推理提供了證據(jù)：風(fēng)險(xiǎn)投資能夠通過提供融資便利和發(fā)揮公司治理功能，識(shí)別好的研發(fā)投資機(jī)會(huì)，為項(xiàng)目提供融資，也緩解了股東與管理層之間的委托代理問題。實(shí)證結(jié)果也在較強(qiáng)程度上支持我們的研究假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)投資能有效緩解上市公司研發(fā)投資不足問題。

表6 多元回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)系數(shù)的t值。

2.高科技公司子樣本回歸分析

根據(jù)我們的樣本分類邏輯，用Tobin’s Q衡量一個(gè)公司在研發(fā)投資的成長機(jī)會(huì)。而布朗等(Brown et al., 2013)認(rèn)為，企業(yè)主要有兩類投資項(xiàng)目，包括研發(fā)投資和固定資產(chǎn)投資。因?yàn)閭鹘y(tǒng)行業(yè)的企業(yè)成長性也可能來自固定資產(chǎn)投資，而不是研發(fā)投資。我們認(rèn)為，高科技企業(yè)的成長機(jī)會(huì)主要來自研發(fā)投資。首先，高科技企業(yè)的競爭主要是新技術(shù)、新產(chǎn)品的競爭，研發(fā)投資的前景對(duì)公司成長是至關(guān)重要的。其次，眾多研發(fā)領(lǐng)域的文獻(xiàn)(例如羅婷等，2009)都強(qiáng)調(diào)在高科技企業(yè)中，研發(fā)投資而不是固定資產(chǎn)投資對(duì)公司成長、公司價(jià)值的重要性，而且高科技企業(yè)很大比例的新增固定資產(chǎn)投資也是來源于新技術(shù)和新產(chǎn)品的研發(fā)成功。因此，我們將樣本限定在更加依賴研發(fā)投資的高科技行業(yè)公司。對(duì)照國家統(tǒng)計(jì)局編寫的《中國高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》，我們將證監(jiān)會(huì)劃分的以下行業(yè)定義為高科技行業(yè)：C43、C47、C51、C7340、C78、C81、C85、G81、G83、G85和G87。根據(jù)高科技公司子樣本在研發(fā)過度投資和投資不足指數(shù)中的重疊情況，將研發(fā)過度投資(或投資不足)指數(shù)大于等于3的樣本定義為研發(fā)過度投資(或投資不足)樣本，然后重新檢驗(yàn)表6的回歸結(jié)果。

在表7的第(1)—(2)列中，我們報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)過度投資高科技公司子樣本的影響。當(dāng)被解釋變量是RDSi,t時(shí)，我們?cè)?%的顯著性水平上發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資有降低研發(fā)投入的作用。而當(dāng)被解釋變量是RDAi,t時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)投資的系數(shù)并不顯著，但與研發(fā)投入同樣是負(fù)向關(guān)系。在表7的第(3)—(4)列中，我們報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投資不足高科技公司子樣本的影響。無論被解釋變量是RDSi,t或者RDAi,t，我們都在1%的顯著性水平上發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)研發(fā)投入有顯著促進(jìn)作用。綜上，我們認(rèn)為，在高科技公司子樣本中，風(fēng)險(xiǎn)投資與研發(fā)投資效率的主要結(jié)論仍然成立，即風(fēng)險(xiǎn)投資不僅能緩解研發(fā)過度投資，也能緩解研發(fā)投資不足。

表7 多元回歸結(jié)果(高科技公司子樣本)

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)系數(shù)的t值。

(三)配對(duì)樣本對(duì)比分析

赫爾曼等(Hellman et al., 2000)研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型企業(yè)比模仿型企業(yè)更可能得到風(fēng)險(xiǎn)投資的青睞，另外，研發(fā)支出披露也有內(nèi)生性問題。針對(duì)上文可能存在的反向因果以及遺漏變量問題，本文采取傳統(tǒng)配對(duì)法和PSM(Propensity Score Matching)配對(duì)法進(jìn)行緩解。首先，在傳統(tǒng)配對(duì)法中，在研發(fā)投資過度(或投資不足)子樣本中，對(duì)每一個(gè)具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的樣本，基于以下三個(gè)條件，選擇一個(gè)非風(fēng)險(xiǎn)投資背景的樣本，進(jìn)行一對(duì)一配對(duì)：相同行業(yè)、相同年份、總資產(chǎn)規(guī)模相差不超過30%，然后用配對(duì)后的樣本重新進(jìn)行表6的回歸分析。其次，在PSM配對(duì)法中，我們選擇多維度的公司特征變量進(jìn)行配對(duì)，包括：公司規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、銷售額增長率和產(chǎn)品市場競爭強(qiáng)度。由于配對(duì)維度較多，樣本較少，需要對(duì)一家風(fēng)險(xiǎn)投資背景的公司配比兩家配對(duì)公司。我們首先檢驗(yàn)了PSM配對(duì)方法的有效性，即實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本是否存在顯著差異，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。我們列舉了研發(fā)過度投資中，有風(fēng)投背景組傾向得分(Pscore_VC)和無風(fēng)投背景組傾向得分(Pscore_NVC)的區(qū)別，檢驗(yàn)結(jié)果并沒有發(fā)現(xiàn)兩組均值存在顯著性差異的證據(jù)。其次，在研發(fā)投資不足的樣本中，結(jié)果也類似。這也進(jìn)一步支持了以公司規(guī)模(以公司銷售額衡量)、凈資產(chǎn)收益率、銷售額增長率和產(chǎn)品市場競爭強(qiáng)度四個(gè)維度的PSM配對(duì)是有效的。在PSM配對(duì)有效性檢驗(yàn)通過后，我們用配對(duì)后的樣本重新進(jìn)行表6的回歸分析。

表8 PSM配對(duì)有效性檢驗(yàn)

兩種配對(duì)方法的多元回歸結(jié)果如表9所示。表9第(1)、(2)列分別是在研發(fā)過度投資、研發(fā)投資不足子樣本中，以RDSi,t作為研發(fā)投入的衡量，利用傳統(tǒng)配對(duì)法的回歸結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)實(shí)證結(jié)論基本不受影響。表9第(3)、(4)列分別是在研發(fā)過度投資、研發(fā)投資不足子樣本中，以RDSi,t作為研發(fā)投入的衡量，利用PSM配對(duì)法的回歸結(jié)果，實(shí)證結(jié)果也與之前發(fā)現(xiàn)一致。另外，我們還在配對(duì)樣本對(duì)比分析中，用RDAi,t作為被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)實(shí)證結(jié)論基本不變(由于篇幅所限，正文沒有報(bào)告)。另外，由于個(gè)別實(shí)驗(yàn)樣本沒有找到同時(shí)滿足配對(duì)條件的樣本，所以最后在回歸方程中，研發(fā)過度投資和研發(fā)投資不足的樣本量比全部都有配對(duì)樣本時(shí)要少。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們采用工具變量法，進(jìn)一步來緩解內(nèi)生性問題。我們采用兩個(gè)工具變量：(1)卡明等(Cumming et al., 2010)發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資傾向于投資本地企業(yè)，因?yàn)楸阌诒O(jiān)管和減少信息不對(duì)稱程度。因此，吳超鵬等(2012)認(rèn)為，上市公司所在省份風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)密度，會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)入股的可能性，但是風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)密度卻不大可能對(duì)上市公司研發(fā)投資行為產(chǎn)生直接的影響。所以，本文第一個(gè)工具變量為上市公司所在省份風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的密度。其等于公司注冊(cè)地所在省份的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)目，除以該省份的上市公司數(shù)目。(2)根據(jù)資料，在我國，風(fēng)險(xiǎn)投資市場是在1998年政協(xié)“一號(hào)提案”(《關(guān)于加快發(fā)展我國風(fēng)險(xiǎn)投資事業(yè)的幾點(diǎn)意見》)之后得到迅速發(fā)展，因此在1998年或者之后上市的公司更有可能吸引到風(fēng)險(xiǎn)投資，而公司是否在1998年之后上市，并不直接影響公司的投融資行為。因此，本文的第二個(gè)工具變量為公司是否在1998年或者之后上市。同時(shí)利用以上兩個(gè)工具變量，我們重新進(jìn)行表6的回歸分析。實(shí)證結(jié)果表明，主要結(jié)論基本不受影響，即風(fēng)險(xiǎn)投資既能緩解研發(fā)過度投資，也能緩解研發(fā)投資不足。

表9 多元回歸結(jié)果(配對(duì)樣本)

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)系數(shù)的t值。

羅伊喬杜里(Roychowdhury, 2006)認(rèn)為，公司可能會(huì)通過研發(fā)投資來進(jìn)行盈余管理。而李等(Lee et al., 2011)研究發(fā)現(xiàn)，聲譽(yù)好的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)能有效降低企業(yè)在IPO時(shí)的盈余管理行為。所以，存在這種可能：風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)并不是影響了企業(yè)的研發(fā)投資，而是影響了企業(yè)的盈余管理。為了緩解這個(gè)問題，參考肖(Xiao, 2013)的研究，我們把更有可能進(jìn)行盈余管理的樣本，即當(dāng)年利潤與總資產(chǎn)之比的絕對(duì)值小于0.01的觀測(cè)樣本剔除，然后重新驗(yàn)證主要的研究假設(shè)。結(jié)果表明，主要結(jié)論基本沒有受到影響。

在主檢驗(yàn)的分類方法中，我們把樣本企業(yè)成長性(或獲得投資資金難易程度)中位數(shù)作為區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)。為了檢驗(yàn)分類方法對(duì)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們采用了另外一種分類方法作為檢驗(yàn)：在企業(yè)成長性維度，按照從高到低排序，前40%的樣本被定義為高成長性樣本，后40%樣本被定義為低成長性樣本，對(duì)于獲得投資資金難易程度的標(biāo)準(zhǔn)處理也類似?；谛碌姆诸悩?biāo)準(zhǔn)，形成了新的研發(fā)過度投資和投資不足指數(shù)，我們重新檢驗(yàn)表7和表8的回歸分析，發(fā)現(xiàn)結(jié)論基本不受影響。

除此之外，我們還做了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)因?yàn)檠邪l(fā)投入始終為非負(fù)值，而且分布特點(diǎn)符合Tobit模型要求，故我們也用Tobit模型替代OLS模型；(2)在回歸模型中控制了企業(yè)規(guī)模，用企業(yè)總資產(chǎn)衡量；(3)在回歸模型中控制了高管持股，用年末高管持股占公司總股本比例衡量；(4)把公司杠桿衡量變量換成公司負(fù)債率(總負(fù)債除以總資產(chǎn))；(5)用行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)衡量企業(yè)所在行業(yè)的產(chǎn)品市場競爭強(qiáng)度。我們發(fā)現(xiàn)，研究結(jié)論基本不受影響。

六、研究結(jié)論

本文以2003—2012年間170家風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和披露研發(fā)數(shù)據(jù)的1654個(gè)公司樣本，參考肖(Xiao, 2013)對(duì)研發(fā)投資效率的劃分方法，實(shí)證檢驗(yàn)了中國風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)對(duì)上市公司研發(fā)投資效率的影響。主要研究發(fā)現(xiàn)有：(1)對(duì)于研發(fā)過度投資公司，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠降低內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱和發(fā)揮公司治理功能，緩解委托代理問題和管理層過度自信，降低其研發(fā)投入；(2)對(duì)于研發(fā)投資不足公司，風(fēng)險(xiǎn)投資能夠提供融資便利和監(jiān)督管理層，提升其研發(fā)投入。以上結(jié)論在高科技行業(yè)公司中依然成立。我們使用了傳統(tǒng)配對(duì)法、PSM配對(duì)法和工具變量法來緩解可能的內(nèi)生性問題，發(fā)現(xiàn)結(jié)論沒有明顯改變。此外，我們還進(jìn)行了盈余管理問題處理、分類標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)健性檢驗(yàn)等，發(fā)現(xiàn)研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

本文的研究發(fā)現(xiàn)具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。首先，對(duì)公司股東和政府部門有重要啟示。本文研究表明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)不僅能夠提供融資，還能降低內(nèi)外部信息不對(duì)稱，監(jiān)督管理層，提高企業(yè)研發(fā)效率，因此公司股東應(yīng)該重視引入風(fēng)險(xiǎn)投資，發(fā)揮其作用。同時(shí)研究結(jié)果也為政府大力發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)提供了有力的證據(jù)。其次，國內(nèi)外文獻(xiàn)較多關(guān)注研發(fā)投入不足，而較少關(guān)注研發(fā)過度投資。本文表明風(fēng)險(xiǎn)投資既能緩解研發(fā)投資不足，也能緩解研發(fā)投資過度，這為以后更好地研究企業(yè)研發(fā)資源的配置效率，提供了有益的借鑒。最后，國內(nèi)外文獻(xiàn)較少關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)企業(yè)上市后的影響，而本文研究風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)中國上市公司研發(fā)效率的影響，為加深學(xué)者對(duì)這一領(lǐng)域的了解，增加了新的視角。

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【責(zé)任編輯：許玉蘭；責(zé)任校對(duì)：許玉蘭，楊海文】

2015—03—31

劉娥平，中山大學(xué)管理學(xué)院教授(廣州510275)； 趙偉捷，中山大學(xué)管理學(xué)院博士研究生(廣州510275)； 賀 晉 ，廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院副教授(廣州 510520)。

F271.5/F276.44

A

1000-9639(2015)06-0196-15