研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響
——以安徽省A股上市公司為例

潘三毛

(安徽財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院 大位會(huì)計(jì)學(xué)院，合肥 230601)

一、引言

2018年以來，中國的外部環(huán)境發(fā)生明顯變化，在需求端表現(xiàn)為中美貿(mào)易爭端不斷升級(jí)，在生產(chǎn)端表現(xiàn)為中國核心技術(shù)被“卡脖子”。尤其是后者，凸顯了我國制造業(yè)被發(fā)達(dá)國家鎖定在全球價(jià)值鏈底部的被動(dòng)局面。因此，企業(yè)由關(guān)注勞動(dòng)投入轉(zhuǎn)向增加研發(fā)投入的重要性和急迫性與日俱增。

從微觀層面研究研發(fā)投入對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響，向來是學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)。按照觀點(diǎn)不同，主要分成四類：第一類研究認(rèn)為兩者呈顯著的正相關(guān)關(guān)系[1-2]；第二類研究認(rèn)為兩者呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[3]；第三類研究認(rèn)為兩者呈U型關(guān)系[4]；最后一類研究認(rèn)為兩者沒有顯著關(guān)系[5]。

但是有研究發(fā)現(xiàn)，不但研發(fā)投入絕對(duì)量能帶來企業(yè)業(yè)績水平的提升或下降，而且研發(fā)投入的變動(dòng)也對(duì)企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生重大影響[6]。由于這一論斷提出的時(shí)間較晚，相關(guān)研究較為缺乏。國外研究方面：Mudambi 和Swift認(rèn)為企業(yè)的研發(fā)投入波動(dòng)呈現(xiàn)“跳躍”特征，因此也將研發(fā)投入波動(dòng)稱為“研發(fā)投入跳躍”，并發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入的變化與公司業(yè)績水平的提高有關(guān)，波動(dòng)越大、業(yè)績水平越高[7-8]。Swift和Jirásek的研究對(duì)該結(jié)論提出了質(zhì)疑[9-10]。前者發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入的變化幅度，無論是正向跳躍還是負(fù)向跳躍，都與組織失敗的可能性呈正相關(guān)。后者研究結(jié)果則表明，財(cái)務(wù)績效較低的企業(yè)研發(fā)投資波動(dòng)較大。國內(nèi)研究方面：吳建祖和肖書鋒的研究表明研發(fā)投入跳躍與企業(yè)績效正相關(guān)[11-12]；賈慧英等的研究表明研發(fā)投入跳躍并非越高越好，跳躍幅度與組織績效呈倒U 型關(guān)系[13]。

綜上，不難發(fā)現(xiàn)，以往涉及企業(yè)研發(fā)投入波動(dòng)的研究都默認(rèn)其類型為“跳躍”波動(dòng)，但這種波動(dòng)特征在不同國別案例或區(qū)域?qū)嵺`中并不符合實(shí)際。原因是，他們通過建立研發(fā)投入GARCH 模型，計(jì)算GARCH 模型的學(xué)生化殘差，用學(xué)生化殘差的最大值作為研發(fā)投入波動(dòng)的取值，并假定其他年份研發(fā)投入都平穩(wěn)變化。但這種做法實(shí)際上與現(xiàn)實(shí)相悖。我國企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則把企業(yè)內(nèi)部研發(fā)分為兩個(gè)階段：研究階段與開發(fā)階段。研究階段支出偏向探索性的支出，開發(fā)階段支出偏向開發(fā)式創(chuàng)新投資。相對(duì)于開發(fā)階段支出，研究階段支出有更大的風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果具有很大的不確定性。在會(huì)計(jì)處理時(shí)，前者費(fèi)用化處理，直接計(jì)入當(dāng)期利潤；后者滿足一定條件，資本化處理，形成無形資產(chǎn)，分期計(jì)入利潤。眾所周知，企業(yè)研發(fā)要經(jīng)歷很長時(shí)間才能成功，為了平滑收益或滿足收益預(yù)期的動(dòng)機(jī)，管理者通常會(huì)操縱研發(fā)支出[14]。因此，研發(fā)經(jīng)費(fèi)實(shí)際上不會(huì)在某一年大量投入，而應(yīng)該是分年逐步投入。既然企業(yè)研發(fā)投入的波動(dòng)有其他特征，其對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響與“跳躍”波動(dòng)影響有何差異？這是本文關(guān)注的問題。

基于安徽省A股上市公司2012-2016年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用面板分位數(shù)建立計(jì)量模型，檢驗(yàn)研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響。發(fā)現(xiàn)在考察期間，樣本企業(yè)研發(fā)投入波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績的關(guān)系與跳躍波動(dòng)的影響研究結(jié)論類似，呈正相關(guān)關(guān)系。本文可能的新意在兩個(gè)方面：(1)用標(biāo)準(zhǔn)離差率重新度量了企業(yè)研發(fā)投入的真實(shí)波動(dòng)，而非以往相關(guān)文獻(xiàn)基于“學(xué)生化殘差最大值”的假設(shè)波動(dòng)。(2)重新評(píng)估非假設(shè)的“跳躍”型研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響，為相關(guān)研究結(jié)論增添新的實(shí)證證據(jù)支持。

二、研究假設(shè)

技術(shù)創(chuàng)新理論認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新過程劃分為“創(chuàng)新構(gòu)思階段”“研究開發(fā)階段”“中試階段”“批量生產(chǎn)階段”“市場營銷階段”和“創(chuàng)新技術(shù)擴(kuò)散”六個(gè)階段。通常，前三個(gè)階段需要大量的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，而后三階段主要專注于新產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售，研發(fā)投入較少。并且，企業(yè)創(chuàng)新過程的六個(gè)階段循環(huán)往復(fù)，交織在一起，研發(fā)投入呈現(xiàn)階段性變化。當(dāng)市場上出現(xiàn)大量與新產(chǎn)品類似的產(chǎn)品，或者消費(fèi)者的需求發(fā)生變動(dòng)，前一輪研發(fā)的好處很快就會(huì)消失。為了生存與發(fā)展，企業(yè)勢必要進(jìn)行下一輪的新產(chǎn)品研發(fā)活動(dòng)。為了做到這一點(diǎn)，企業(yè)必須主動(dòng)管理自己的研發(fā)預(yù)算，削減落后的項(xiàng)目，增加有前途的項(xiàng)目，這就導(dǎo)致了研發(fā)支出的波動(dòng)和業(yè)績的向好轉(zhuǎn)變和提升。綜上，較高的研發(fā)投入波動(dòng)可能說明企業(yè)能夠積極主動(dòng)地進(jìn)行新產(chǎn)品的開發(fā)，滿足消費(fèi)者的需求，從而取得先發(fā)優(yōu)勢，獲得較好的業(yè)績。因此，本文提出如下假設(shè)：

企業(yè)研發(fā)投入波動(dòng)與業(yè)績正相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源說明

本文選擇2012-2016年安徽省A 股上市公司數(shù)據(jù)，其中，研發(fā)投入波動(dòng)指標(biāo)用到的數(shù)據(jù)期間為2012-2016年，其余變量的數(shù)據(jù)期間為2014-2016年。所有數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選程序：(1)選擇屬于A股市場的安徽省上市公司，并剔除了股票被ST 的公司；(2)根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)關(guān)于上市公司行業(yè)的分類，選取了采掘業(yè)、制造業(yè)(其中的第4小類石油、化學(xué)、塑膠、塑料業(yè)、第5小類電子業(yè)、第6小類金屬、非金屬業(yè)、第7小類機(jī)械、設(shè)備、儀表業(yè)和第8小類醫(yī)藥、生物制品)和信息技術(shù)業(yè)這三個(gè)行業(yè)的安徽A股上市公司；(3)進(jìn)一步剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司，最終得到41家安徽省上市公司的財(cái)務(wù)資料。研發(fā)支出波動(dòng)數(shù)據(jù)手工計(jì)算得出，其他數(shù)據(jù)均來源于國泰安CSMAR系列研究數(shù)據(jù)庫。

(二)變量選取和說明

1.被解釋變量的選擇和衡量

學(xué)者們經(jīng)常用總資產(chǎn)凈利潤率 (ROA)和TobinQ指標(biāo)衡量企業(yè)業(yè)績。在采用TobinQ指標(biāo)作為衡量組織績效的代理變量時(shí)，很多企業(yè)有非流通股存在，資本的市場價(jià)值無法準(zhǔn)確衡量，而且企業(yè)資產(chǎn)的重置成本衡量也存在偏差，TobinQ的計(jì)算準(zhǔn)確性實(shí)際上存在很大疑問。因此本文借鑒馬海燕等[15]、唐錦銓[16]、劉海建等[17]的做法，用總資產(chǎn)凈利潤率(ROA)衡量企業(yè)業(yè)績。計(jì)算公式為：總資產(chǎn)凈利潤率=凈利潤/資產(chǎn)總額平均余額，資產(chǎn)總額平均余額=(本年年初資產(chǎn)總額+本年年末資產(chǎn)總額)/2。

2.解釋變量的選擇和衡量

如引言所述，“學(xué)生化殘差最大值”無法準(zhǔn)確衡量企業(yè)研發(fā)投入波動(dòng)。又因?yàn)榘不帐?1個(gè)上市公司研發(fā)投入的平均數(shù)不相同，所以也不宜采用標(biāo)準(zhǔn)差來比較研發(fā)投入的波動(dòng)性。標(biāo)準(zhǔn)離差率采用相對(duì)數(shù)的形式，不受平均數(shù)不同的影響。本文用標(biāo)準(zhǔn)離差率來衡量研發(fā)投入波動(dòng)，符號(hào)為R&Dcv。計(jì)算公式為：R&Dcv=SDRD3/Xrd3。SDRD3表示連續(xù)三年研發(fā)投入的標(biāo)準(zhǔn)差，Xrd3表示連續(xù)三年研發(fā)投入的平均數(shù)。

3.控制變量的選擇和衡量

本文主要研究研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響，但企業(yè)業(yè)績還受到其他變量的影響。參照J(rèn)irásek[10]、吳建祖和肖書鋒[11-12]、賈慧英等[13]的文獻(xiàn)，將其他影響企業(yè)業(yè)績的指標(biāo)“企業(yè)規(guī)模(lnSIZE)”“銷售收入(lnSALES)”“資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)”“速動(dòng)比率(QC)”“營運(yùn)資金銷售收入比(WCR)”作為控制變量。

企業(yè)規(guī)模(lnSIZE)：取企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)。企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)需要大量的資金投入，并且需要承擔(dān)很大的風(fēng)險(xiǎn)。一般來說，規(guī)模大的企業(yè)，資金比較充足，抗風(fēng)險(xiǎn)能力也較強(qiáng)。 但是企業(yè)規(guī)模越大，管理層級(jí)也越多，管理的難度也隨之增大，還會(huì)造成效率低下，從而使企業(yè)的業(yè)績下降。

銷售收入(lnSALES)：取銷售收入的自然對(duì)數(shù)。企業(yè)的銷售收入如果連年增長，說明有更多的資金流入企業(yè)，研發(fā)投入需要的資金也較充足，企業(yè)的業(yè)績也較高。

資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)：企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率越高，說明需要償還的到期債務(wù)越多，用于研發(fā)投入的資金就少，企業(yè)的業(yè)績也較差。計(jì)算公式為：資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額。

速動(dòng)比率(QC)：本文以速動(dòng)比率來測量組織冗余。速動(dòng)比率反映企業(yè)不受約束的冗余資源，比如多余的營運(yùn)資本。速動(dòng)比率可以用來衡量企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)中，有多少資產(chǎn)可以立即出賣用于償還流動(dòng)負(fù)債的能力。計(jì)算公式為：速動(dòng)比率=速動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債，其中：速動(dòng)資產(chǎn)=流動(dòng)資產(chǎn)-存貨。

營運(yùn)資金銷售收入比(WCR)：此指標(biāo)為營運(yùn)資金周轉(zhuǎn)率的倒數(shù)。企業(yè)的營運(yùn)資金越多，意味著企業(yè)總體資產(chǎn)的變現(xiàn)能力強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)越小。企業(yè)的現(xiàn)金流能力越強(qiáng)，企業(yè)可投入于研發(fā)活動(dòng)的資金越充裕。但低風(fēng)險(xiǎn)意味著低報(bào)酬，收益率也越低。營運(yùn)資金銷售收入比越大，企業(yè)業(yè)績?cè)降?。?jì)算公式為：營運(yùn)資金銷售收入比=(流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債)/銷售收入。

(三)模型構(gòu)建

綜上，建立如下線性回歸模型：

ROAi,t=α0+α1R&Dcvi,t+α2lnSIZEi,t+α3lnSALESi,t+α4LEVi,t+α5QCi,t+α6WCRi,t+εi,t

其中，α0為常數(shù)項(xiàng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，α1、α2、α3、α4、α5、α6是系數(shù)。下標(biāo)i表示公司，t表示時(shí)間，ROAi,t表示企業(yè)業(yè)績，R&Dcvi,t表示研發(fā)投入波動(dòng)，lnSIZEi,t表示企業(yè)規(guī)模，lnSALESi,t表示銷售收入的對(duì)數(shù)，LEVi,t表示資產(chǎn)負(fù)債率，QCi,t表示速動(dòng)比率，WCRi,t表示營運(yùn)資金銷售收入比。

(四)計(jì)量方法

傳統(tǒng)回歸模型主要關(guān)注被解釋變量的條件均值，所以無法考察不同分位數(shù)下解釋變量對(duì)被解釋變量的影響差別。而Koenker 和Bassett在1978年提出的線性分位數(shù)回歸理論，用被解釋變量的條件分位數(shù)對(duì)解釋變量進(jìn)行回歸，捕捉分布上尾和下尾的特征，得出解釋變量對(duì)不同部分被解釋變量產(chǎn)生的不同影響，有效解決了這個(gè)問題[18]。因此，本文采用面板分位數(shù)回歸模型，考察不同分位數(shù)下研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績究竟會(huì)產(chǎn)生何種影響。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

給各變量做一個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)，如表1。從表1可知，企業(yè)總資產(chǎn)凈利潤率的均值為0.034，標(biāo)準(zhǔn)差為0.053，最小值-0.134與最大值0.229之間相差0.363，差額較大，說明安徽省上市公司的總資產(chǎn)凈利潤率兩極分化較嚴(yán)重。研發(fā)投入波動(dòng)的最小值0.000 4和最大值0.154相差0.153 6，標(biāo)準(zhǔn)差為0. 023，表明安徽省的上市公司之間研發(fā)投入波動(dòng)存在一定差距。其他控制變量如資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率和營運(yùn)資金銷售收入比等，最大值與最小值之間也呈現(xiàn)較大差異。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

注：本表根據(jù)Stata14.0統(tǒng)計(jì)軟件的計(jì)算結(jié)果整理得出，下文各表結(jié)果與此相同。

為了對(duì)被解釋變量、解釋變量和控制變量進(jìn)行相關(guān)性分析，本文計(jì)算了spearman相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表2所示。從表2變量之間的相關(guān)系數(shù)可知，絕對(duì)值絕大部分在0.500以下，表明這些變量之間并不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表2 spearman相關(guān)系數(shù)表

(二)回歸結(jié)果

對(duì)所收集的安徽省A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，得到的檢驗(yàn)結(jié)果P值為0.000，確定選取固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果見表3，分析結(jié)論作為面板分位數(shù)回歸的參照。從表3可知，研發(fā)投入波動(dòng)的回歸系數(shù)為0.447，在5%的置信水平下顯著，說明研發(fā)投入波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績正相關(guān)。即研發(fā)投入波動(dòng)每提高1個(gè)單位，企業(yè)業(yè)績將提高0.447個(gè)單位。這個(gè)結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)。

表3 面板分位數(shù)模型的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。括號(hào)中的數(shù)字為bootstrap得到的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

為了更加詳細(xì)地了解不同分位點(diǎn)上的回歸結(jié)果，以便提供一個(gè)關(guān)于條件分布的更完整的統(tǒng)計(jì)特征描述，本文采用了面板分位數(shù)模型進(jìn)行估計(jì)。本文選擇了10分位、25分位、50分位、75分位和90分位五個(gè)分位數(shù)，以揭示研發(fā)投入波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績的具體聯(lián)系，相關(guān)結(jié)果見表3。

從表3面板分位數(shù)回歸結(jié)果可知，25分位、50分位、75 分位和90分位的回歸系數(shù)分別為0.584、0.507、0.844和0.959，分別在1%、1%、1%和10%的置信水平下顯著。顯示研發(fā)投入波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績存在正相關(guān)關(guān)系，且回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的提高呈上升趨勢。原因可能是研發(fā)投入的波動(dòng)大表明公司積極主動(dòng)進(jìn)行創(chuàng)新，從而提高企業(yè)核心競爭力，在競爭中更容易擊敗對(duì)手，獲得更大的超額利潤。

從表3還可知，不同分位數(shù)下所給出的參數(shù)估計(jì)不一樣，說明研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響呈現(xiàn)分位異質(zhì)性。如表3 所示，雖然在中分位和高分位上，研發(fā)投入波動(dòng)與企業(yè)業(yè)績呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，但在低分位10分位上，未通過顯著性檢驗(yàn)。說明低分位企業(yè)的研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績沒有影響。其原因，可能因?yàn)閯?chuàng)新需要一定的人力、物力和財(cái)力，并承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)，這些低分位的公司無力承擔(dān)，所以很少進(jìn)行研發(fā)投入。

對(duì)于控制變量，在固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)中，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)業(yè)績負(fù)相關(guān)，且在5%的置信水平下顯著。可能的解釋是，規(guī)模大的企業(yè)占有的市場份額較大，雖然產(chǎn)品的更新?lián)Q代十分重要，但這些公司為了避免過早地?fù)p害自己現(xiàn)有產(chǎn)品價(jià)值，常常放慢創(chuàng)新的速率。而規(guī)模較小的企業(yè)可能在不斷推出新產(chǎn)品，搶占市場份額，所以造成大企業(yè)利潤率下滑。銷售收入與業(yè)績正相關(guān)，且在1%的置信水平下顯著，說明銷售收入越多的企業(yè)，總資產(chǎn)凈利潤率越高。資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)業(yè)績負(fù)相關(guān)，說明企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越高，總資產(chǎn)凈利潤率越低。其余的控制變量不顯著。

需要進(jìn)一步指出的是，研發(fā)投入波動(dòng)的回歸系數(shù)在固定效應(yīng)模型估計(jì)中為0.447，低于除10分位以外的其他分位數(shù)回歸系數(shù)?？梢姡绻皇褂梅治粩?shù)回歸，固定效應(yīng)模型結(jié)果可能低估研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響。

五、結(jié)論

綜上，本文通過建立計(jì)量模型，采用固定效應(yīng)模型和面板分位數(shù)回歸模型，利用安徽省41個(gè)A股上市公司2012—2016 年的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響。研究結(jié)果表明：

1.在中、高水平的分位數(shù)上，研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績的正向促進(jìn)作用得到了支持。其中，研發(fā)投入波動(dòng)程度每提高1個(gè)單位，企業(yè)業(yè)績的提升范圍為0.507-0.959個(gè)單位。在10分位上，研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)企業(yè)業(yè)績沒有影響。

2.對(duì)處于不同分位數(shù)企業(yè)而言，研發(fā)投入波動(dòng)和企業(yè)業(yè)績的關(guān)系存在顯著差異，研發(fā)投入波動(dòng)對(duì)總資產(chǎn)凈利潤率高的企業(yè)具有更大的促進(jìn)作用。

3.若不采用面板分位數(shù)回歸，僅采用固定效應(yīng)模型，可能得出不全面的結(jié)論。