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    研發(fā)投入、機(jī)構(gòu)投資者和股票回報(bào)

    2019-12-06 06:21:24曹之恒周賽金何亞男劉宸玥王菲
    中國(guó)市場(chǎng) 2019年29期
    關(guān)鍵詞:機(jī)構(gòu)投資者

    曹之恒 周賽金 何亞男 劉宸玥 王菲

    [摘要]文章以中國(guó)A股市場(chǎng)2013—2016年470家上市公司為樣本,采用組合分析和回歸分析的方法,從總體機(jī)構(gòu)投資者的影響角度出發(fā),探究研發(fā)投入比例、機(jī)構(gòu)投資者持股比例及其兩者的交互項(xiàng)對(duì)股票回報(bào)的影響。結(jié)果表明,研發(fā)投入和機(jī)構(gòu)投資者均對(duì)公司的超額收益有正向的影響,并且機(jī)構(gòu)投資者強(qiáng)化了研發(fā)投入的正向影響作用。此外,文章還根據(jù)組合選擇法提出了能夠獲得超額收益的投資策略。

    [關(guān)鍵詞]R&D投資;機(jī)構(gòu)投資者;股票回報(bào)

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201929012

    1引言

    在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中,R&D投資是一種典型的高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)投資,它雖然可以為企業(yè)創(chuàng)造高額壟斷利潤(rùn)(Phillips和Wrase,2006)和持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)(Dosi,1988),但其調(diào)整成本和融資成本通常較高,并且由于創(chuàng)新活動(dòng)的商業(yè)保密性和人力資本投入難以度量等特點(diǎn),導(dǎo)致企業(yè)與外界常常面臨著較高的信息不對(duì)稱(鞠曉生,2013)。

    同時(shí),隨著我國(guó)證券市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和市場(chǎng)制度的不斷完善,機(jī)構(gòu)投資者的數(shù)量與類型也逐漸增加,機(jī)構(gòu)投資者在公司治理中的角色也成為學(xué)術(shù)界研究的焦點(diǎn)。機(jī)構(gòu)投資者與小股東相比,其在收集信息的能力和投資專業(yè)化程度等方面都比較高。但是,機(jī)構(gòu)投資者在是否真正改善持股上市公司的治理水平,提高公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效方面,學(xué)術(shù)界還未取得一致結(jié)論。

    因此,本文從研發(fā)投入視角出發(fā),選取了2013—2016年中國(guó)A股市場(chǎng)470家上市公司作為研究樣本,具體分析機(jī)構(gòu)投資者持股、研發(fā)投入和股票市場(chǎng)表現(xiàn)之間的關(guān)系,并進(jìn)一步探討研發(fā)投入在資產(chǎn)定價(jià)中的作用,以及機(jī)構(gòu)投資者在其中的影響,從而為投資者和企業(yè)經(jīng)營(yíng)者提供具有借鑒意義的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和投資決策依據(jù)。

    本文的結(jié)構(gòu)接下來(lái)的部分按如下順序開展,第二部分是國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述,第三部分是樣本選擇與研究設(shè)計(jì),第四部分是數(shù)據(jù)描述與實(shí)證結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)論和啟示在第五部分。

    2文獻(xiàn)綜述

    從目前已有文獻(xiàn)來(lái)看,我國(guó)有大量研究R&D投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系,以及機(jī)構(gòu)投資者在公司治理中所發(fā)揮的作用的文獻(xiàn)。例如,吳延兵(2006)以中國(guó)四位數(shù)制造產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為研究樣本,發(fā)現(xiàn)R&D對(duì)生產(chǎn)率有顯著的正影響;陳國(guó)進(jìn)等(2016)通過(guò)PCAPM模型揭示了企業(yè) R&D投資與股票收益間的正相關(guān)關(guān)系,并用實(shí)證結(jié)果予以驗(yàn)證;袁蓉麗等(2010)基于股東積極主義的視角,研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)的投資基金對(duì)上市公司業(yè)績(jī)有正面作用。

    但上述文獻(xiàn)研究中對(duì)于企業(yè)收益率的衡量方法都較為單一,其研究結(jié)果對(duì)所選樣本之外的企業(yè)的適用性仍然有待商榷。在機(jī)構(gòu)投資者與研發(fā)投入關(guān)系的研究中,Wahal和McConnell研究發(fā)現(xiàn),機(jī)構(gòu)投資者持股能夠促使公司的研發(fā)支出等長(zhǎng)期投資行為的發(fā)生。同時(shí),當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者與企業(yè)研發(fā)投入之間存在的關(guān)系的研究較少,且對(duì)于將機(jī)構(gòu)投資者持股比例與企業(yè)研發(fā)投入分別分組再進(jìn)行組合的研究尚處于空白階段。以上研究雖存在不足,但仍具有很大的啟示與借鑒意義,試圖在此基礎(chǔ)上構(gòu)建關(guān)于R&D投資和機(jī)構(gòu)投資者更加完善的理論模型并加以實(shí)證分析。

    3樣本選擇與研究設(shè)計(jì)

    31樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文以2013—2016年具有R&D數(shù)據(jù)披露的A股上市公司為研究樣本,結(jié)合機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)和其他公司股價(jià)信息等變量進(jìn)行研究。因?yàn)閃ind數(shù)據(jù)庫(kù)中上市公司研發(fā)投入信息2013年前大量缺失,在2013年后才有詳細(xì)完整的記錄,所以選擇以2013年為研究起始點(diǎn)。為保證基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的合理性和穩(wěn)定性,本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選,剔除了金融類上市公司,剔除了在研究期間長(zhǎng)期停牌和退市以及相關(guān)研究數(shù)據(jù)缺失的公司,最終剩下470個(gè)有效樣本公司。本文中,使用的R&D投資和機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊,其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

    32研究設(shè)計(jì)

    321變量定義

    研發(fā)投入強(qiáng)度:參考盧馨(2013)和Li(2011)的做法,研發(fā)投入指標(biāo)的衡量采用相對(duì)數(shù)指標(biāo),即用研發(fā)投入額與年末主營(yíng)業(yè)務(wù)收入之比來(lái)表示。

    機(jī)構(gòu)投資者持股比例:以機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)量占該公司所有股票數(shù)量之比來(lái)表示。

    其他控制變量:資產(chǎn)負(fù)債率,采用t-1年年末負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比來(lái)表示。

    股票回報(bào)的測(cè)量:本文參考李學(xué)勇(2016)的做法,采用第t年7月到t+1年6月上市公司考慮紅利再投資的買入持有超額收益(BHAR)作為衡量股票超額回報(bào)的指標(biāo)。

    BHARi=∏Tt=1(1+Rit)- ∏Tt=1(1+MRt)

    其中,BHARi指的是公司i的買入持有超額收益,MRt是綜合市場(chǎng)月收益率,Rit是指公司i在t月考慮現(xiàn)金紅利再投資的股票收益率,t取12,即用每年7月至第二年6月的12個(gè)月度數(shù)據(jù),計(jì)算每個(gè)樣本公司2013—2016年的年度超額收益。具體的變量描述如表1所示。

    322研究方法

    (1)BHAR組合分析法

    本文根據(jù)個(gè)股的市場(chǎng)特征及公司特征對(duì)樣本股票進(jìn)行分組, 每組股票構(gòu)成一個(gè)投資組合, 利用上文計(jì)算的個(gè)股BHAR,計(jì)算各個(gè)組合的加權(quán)BHAR, 并對(duì)股票收益的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。參考Fama和French (2015) , 本文根據(jù)企業(yè)R&D投資強(qiáng)度和機(jī)構(gòu)投資者持股比例來(lái)構(gòu)造股票組合。具體的構(gòu)造方法為:根據(jù)公司R&D投資強(qiáng)度的數(shù)值大小, 按照升序進(jìn)行排序后分成四組:P1 (25%分位數(shù)) 、P2 (25%~50%分位數(shù)) 、P3 (50%~75%分位數(shù)) 以及P4 (75%~100%分位數(shù))。其中, P1為R&D投資強(qiáng)度最高的公司, P4為R&D投資強(qiáng)度最低的公司, 依此類推。類似于基本面因子的構(gòu)造, 計(jì)算t年7月至t+1年6月每組的流通市值加權(quán)的月平均買入持有超額回報(bào)率。在t+1年的6月底,再次構(gòu)造下一年的股票組合。然后在此前構(gòu)造的投資強(qiáng)度組合中,再根據(jù)個(gè)股的機(jī)構(gòu)投資者持股比例大小,再次分為L(zhǎng)owest、Low、High、Highest,依此類推,這樣構(gòu)造了16組不同的資產(chǎn)組合,得到了16個(gè)對(duì)應(yīng)的組合月個(gè)股超額回報(bào)率。

    (2)資本資產(chǎn)定價(jià)模型回歸法

    利用資本資產(chǎn)定價(jià)(CAPM)模型回歸得到的截距項(xiàng)作為上述組合對(duì)應(yīng)的超額收益。公式如下:

    Rit-Rft=αi+βi(Rmt-Rft)

    其中,Rit-Rft是股票i的t月的收益率減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。Rmt-Rft是 綜合A股流通市值加權(quán)的市場(chǎng)組合月收益率減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。

    (3)多元線性回歸法

    根據(jù)理論分析,本文構(gòu)建研發(fā)投入和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股票超額收益的規(guī)模模型,在回歸檢驗(yàn)之前,對(duì)連續(xù)型變量在上下1%水平上進(jìn)行了縮尾(winsorize)處理,以避免極端值的影響。具體的計(jì)量模型如下:

    BHAR=α+β1RD+β2IST+β3RD×IST+β4LEV+ε

    模型考察了研發(fā)投入、機(jī)構(gòu)投資者以及兩者的交互項(xiàng)對(duì)股票超額收益的影響,資產(chǎn)負(fù)債率作為控制變量。

    323描述性統(tǒng)計(jì)

    表2是各個(gè)相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可以看出,R&D強(qiáng)度的各個(gè)指標(biāo)最大值和最小值之間相差較大,這說(shuō)明不同企業(yè)在R&D投入方面存在很大的差異。從IST的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也可以看出,機(jī)構(gòu)投資者持股比例在不同的上市公司同樣差距較大。從中位數(shù)和均值的大小關(guān)系來(lái)看,數(shù)據(jù)基本上呈現(xiàn)均衡的分布。

    4實(shí)證結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    41實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    411組合分析法

    以每12個(gè)月構(gòu)造的買入持有超額收益作為組合收益率,結(jié)果如表3所示。

    從表3的分組結(jié)果中可以看出,在同等水平R&D的上市公司中,機(jī)構(gòu)投資者持股比例的高低對(duì)其超額收益的影響是十分明顯的,例如最高R&D研發(fā)投入比例水平P4下,機(jī)構(gòu)投資者持股Highest組比Lowest組的年股票回報(bào)高了64%??梢詷?gòu)建以下組合進(jìn)行套利,即買入高機(jī)構(gòu)投資者持股和高研發(fā)投入的股票組合(例如Highest-P4,374%),賣出低機(jī)構(gòu)投資者持股和低研發(fā)投入的股票組合(例如Low-P2,-469%),在理論上就可以獲得374%-(-469%)=843%年超額股票回報(bào)。

    412資本資產(chǎn)定價(jià)模型法

    以股票按R&D研發(fā)投入比例分組后,本文采用月度收益數(shù)據(jù),進(jìn)行一元線性回歸得出每組的回歸方程的截距項(xiàng)α作為股票組合的月度超額收益率數(shù)據(jù),其結(jié)果如下所示。

    月超額收益最高的組合依然是Highest-P4,即機(jī)構(gòu)投資者持股和研發(fā)投入比例最高的公司,從整體來(lái)看,高機(jī)構(gòu)投資者持股比例和高研發(fā)投入的組合(Highest-P4,High-P4,Highest-P3,High-P3)比低機(jī)構(gòu)投資者持股比例和低研發(fā)投入的組合(Low-P2,Low-P1,Lowest-P2,Lowest-P1)在月度股票超額收益表現(xiàn)方面明顯要好。在同研發(fā)投入水平下,高機(jī)構(gòu)投資者組的超額收益顯著比低機(jī)構(gòu)投資者組高,也符合前文BHAR法分組的結(jié)論。

    413多元線性回歸模型法

    為了進(jìn)一步探討機(jī)構(gòu)投資者對(duì)研發(fā)投入以及股票回報(bào)的影響,本文加入了機(jī)構(gòu)投資者與研發(fā)投入的交互項(xiàng),來(lái)考察其能否加強(qiáng)研發(fā)投入對(duì)股票回報(bào)的促進(jìn)作用。同時(shí),引入控制變量資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)和虛擬變量年,Year0,Year1,Year2分別表示2014年,2015年,2016年。當(dāng)取對(duì)應(yīng)年度時(shí)候,自變量取1,反之取0,當(dāng)Year0,Year1,Year2都取0時(shí)則代表自變量RD、IS以及兩者的交互項(xiàng)至少在10%的水平上顯著,且系數(shù)都為正。說(shuō)明與分組研究法得到的結(jié)論相同,企業(yè)研發(fā)投入和機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)股票回報(bào)具有明顯的促進(jìn)作用,且機(jī)構(gòu)投資者能夠強(qiáng)化研發(fā)投入與股票回報(bào)之間的正向關(guān)系。

    42穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    考慮到其他文獻(xiàn)研發(fā)投入比例用研發(fā)投入除以總資產(chǎn)來(lái)衡量,本文用此方法代替此前使用的研發(fā)投入除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比例來(lái)做穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,本文的主要結(jié)論不變。

    5結(jié)論與啟示

    本文為現(xiàn)有的研發(fā)投入和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股票回報(bào)的影響提供了理論支撐。本文的結(jié)論如下:一是適當(dāng)較高的研發(fā)投入對(duì)股票的超額收益具有促進(jìn)作用;二是總體機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高可以股票的正向回報(bào);同時(shí)機(jī)構(gòu)投資者可以強(qiáng)化研發(fā)投入和股票匯報(bào)之間的正向關(guān)系。

    得到的啟示是,研發(fā)投入是可以使公司獲得超額回報(bào)的,那么從公司的角度出發(fā),要注重研發(fā)創(chuàng)新,使得自身達(dá)到長(zhǎng)期上的盈利;政府需要提供給企業(yè)良好的創(chuàng)新環(huán)境,提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,完善資本市場(chǎng)。同時(shí),機(jī)構(gòu)投資者有助于公司的治理,例如增強(qiáng)研發(fā)投入水平,那么上市公司可以考慮引進(jìn)大型機(jī)構(gòu)投資者持股來(lái)增強(qiáng)公司管理,使其積極參與公司治理和戰(zhàn)略決策,發(fā)揮其專業(yè)化優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)雙贏。

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