新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換背景下企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與R&D融資約束

于硯淼 左偉令 薛建輝 （山東商務(wù)職業(yè)學(xué)院 山東煙臺(tái) 64000 山東中醫(yī)藥大學(xué) 山東濟(jì)南 50300）

一、引言

伴隨著科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生以新動(dòng)力、新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式為代表的新動(dòng)能替代舊技術(shù)、舊產(chǎn)業(yè)為代表的舊動(dòng)能。在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)轉(zhuǎn)入“新常態(tài)”的宏觀背景下，為推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)力，2015年10月李克強(qiáng)總理首次在政府工作會(huì)議提出“新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換”的概念。2017年1月20日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于創(chuàng)新管理優(yōu)化服務(wù)培育壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能加快新舊動(dòng)能接續(xù)轉(zhuǎn)換的意見》；2018年1月3日，國務(wù)院批復(fù)《山東新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)總體方案》（國函[2018]1號(hào)），山東省成為我國第一個(gè)以新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換為主題的綜合試驗(yàn)區(qū)。

為在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中取得先機(jī)，企業(yè)需要改變發(fā)展理念，加大研發(fā)投入，投資研究新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而轉(zhuǎn)換過去以資源為導(dǎo)向的舊動(dòng)能，以解決目前面臨的經(jīng)濟(jì)增速換擋、結(jié)構(gòu)調(diào)整等問題。但實(shí)踐數(shù)據(jù)表明，企業(yè)R&D投資活動(dòng)普遍面臨融資約束的困擾。與一般投資相比，R&D投資活動(dòng)面臨著更高的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性。由于R&D投資涉及到企業(yè)的核心競爭力，通常不會(huì)對(duì)外披露研發(fā)活動(dòng)情況，企業(yè)經(jīng)營者和外部資金擁有者之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱（Hall，2002）。此外，為確保自己的競爭優(yōu)勢(shì)地位，企業(yè)有必要不斷地對(duì)產(chǎn)品和技術(shù)進(jìn)行跟蹤與創(chuàng)新，R&D投資是一個(gè)長期的持續(xù)性行為。為保證研發(fā)活動(dòng)能夠順利進(jìn)行，企業(yè)需要籌集充足且穩(wěn)定的資金，彌補(bǔ)由于潛在的融資約束導(dǎo)致的資金短缺，因此有效解決融資約束成為企業(yè)R&D投資亟需解決的問題。

二、文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

融資約束是國內(nèi)外學(xué)者最近三十年的重要研究方向之一。Fazzari等（1988）通過對(duì)美國制造業(yè)企業(yè)1970—1984年投融資行為的分析得出，在不完美市場(chǎng)中，企業(yè)內(nèi)外部融資無法彼此替代，外部融資成本通常高于內(nèi)部融資成本，導(dǎo)致企業(yè)的投資行為更多地取決于內(nèi)部資金水平，企業(yè)投資面臨融資約束。盧馨等（2013）檢驗(yàn)證明了高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)行為對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流敏感，融資約束問題顯著制約企業(yè)R&D投資。為此，本文提出假設(shè)1：

H1：上市公司R&D投入面臨融資約束，即內(nèi)部現(xiàn)金流與研發(fā)投入正相關(guān)。

國內(nèi)外學(xué)者普遍發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高能夠有效地緩解融資約束，降低融資門檻。張純、呂偉（2007）以“現(xiàn)金-現(xiàn)金流”敏感度模型為基礎(chǔ)，研究發(fā)現(xiàn)信息披露水平的提高能減少信息不對(duì)稱，從而有效緩解企業(yè)的融資約束。袁東任、汪煒（2015）經(jīng)研究同樣表明，信息披露質(zhì)量與企業(yè)的融資約束水平呈負(fù)相關(guān)。高質(zhì)量的信息披露水平能擴(kuò)大企業(yè)的外源融資規(guī)模，提升企業(yè)的R&D投資規(guī)模。為此，本文提出研究假設(shè)2：

H2：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高能緩解企業(yè)R&D投資所面臨的融資約束。

任秀梅、王玉新（2013）以深交所的信息評(píng)級(jí)制度來衡量企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，除檢驗(yàn)并驗(yàn)證會(huì)計(jì)信息質(zhì)量能有效地降低外源融資成本之外，進(jìn)一步提出產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)融資約束產(chǎn)生影響。相比于非國有制經(jīng)濟(jì)體，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)融資約束的緩解作用在國有企業(yè)中會(huì)減弱。孫光國、趙健宇（2014）指出，由于所有者缺位和預(yù)算軟約束，國有上市公司相對(duì)于民營企業(yè)更容易獲得外源融資。為此，本文提出假設(shè)3：

H3：相比于非國有上市公司，國有上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)融資約束的“對(duì)沖”作用較弱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本。本文選取深證A股上市公司2013—2018年為研究樣本，鑒于IPO財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可能存在的特殊性，剔除在此期間首次公開發(fā)行上市的企業(yè)；剔除銀行、保險(xiǎn)等金融企業(yè)；剔除在樣本期間內(nèi)存在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；考慮到企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可比性，剔除因經(jīng)營不善很有可能退市的PT和*ST企業(yè)。

針對(duì)企業(yè)R&D投資數(shù)據(jù)，本文按照以下原則進(jìn)行收集整理：（1）如果CSMAR國泰安上市公司研發(fā)創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫中收錄了企業(yè)研發(fā)投入金額，則以此金額作為企業(yè)R&D投資數(shù)據(jù)。（2）如果國泰安上市公司研發(fā)創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫中未收錄，則開發(fā)階段支出的本期增加額及研發(fā)階段支出的本期增加額的總和作為企業(yè)R&D投資數(shù)據(jù)。（3）如果上述兩種情形均無數(shù)據(jù)披露，則選取會(huì)計(jì)科目“支付其他與經(jīng)營活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金流”中有關(guān)研發(fā)、技術(shù)開發(fā)、科研等支出金額作為R&D投資數(shù)據(jù)。（4）通過以上情形收集整理，企業(yè)在樣本期間內(nèi)完全沒有披露R&D投資數(shù)據(jù)，則將該企業(yè)從樣本數(shù)據(jù)中剔除。遵循上述原則篩選數(shù)據(jù)，共計(jì)得到1 009家樣本企業(yè)和6 054個(gè)樣本數(shù)據(jù)。本文其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫，使用STATA 12.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和統(tǒng)計(jì)分析。

（二）模型與變量設(shè)計(jì)。

1.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的度量。會(huì)計(jì)信息質(zhì)量作為不可觀察變量，通常采用代理變量的形式進(jìn)行衡量。Dechow等（1995）使用財(cái)務(wù)舞弊信息作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量；張純、呂偉（2007）采用信息披露等級(jí)替代會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；Johnson等（2002）采用盈余質(zhì)量衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

本文采用修正的Jones模型計(jì)算操控性應(yīng)計(jì)利潤，修正后的Jones模型由a、b、c三個(gè)子公式構(gòu)成，其絕對(duì)值作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量。計(jì)算過程如下：

其中，TA代表總利潤，△CA和△CL分別代表流動(dòng)資產(chǎn)變動(dòng)額和流動(dòng)負(fù)債變動(dòng)額，△STD為短期借款變動(dòng)額，Dep為本期固定資產(chǎn)折舊金額。

分行業(yè)對(duì)模型（b）分別進(jìn)行回歸分析。

其中，△REV表示營業(yè)收入變動(dòng)額，△REC代表應(yīng)收賬款變動(dòng)金額，PPE為固定資產(chǎn)原值。為剔除企業(yè)規(guī)模的影響，模型（b）整體除以期初總資產(chǎn)Asset進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作。

將上式的回歸系數(shù)β1、β2和β3帶入模型（c），經(jīng)計(jì)算得到可操控性應(yīng)計(jì)利潤，其絕對(duì)值代表會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

AQ的數(shù)值越接近0，表明企業(yè)的可操控性利潤越少，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高。

2.模型設(shè)計(jì)。自Fazzari等提出使用FHP模型檢驗(yàn)并發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入顯著依賴內(nèi)部現(xiàn)金流結(jié)論后，“投資-現(xiàn)金流”敏感度成為衡量R&D融資約束的重要衡量指標(biāo)。本文以FHP模型為基礎(chǔ)檢驗(yàn)我國上市的企業(yè)研發(fā)投入對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流的依賴性。由于企業(yè)的投資行為受到未來市場(chǎng)預(yù)期的影響，研究采用前期的托賓Q值作為控制變量以衡量企業(yè)未來的投資機(jī)會(huì)。企業(yè)營業(yè)收入的增長情況也會(huì)影響到企業(yè)的投資行為，因此研究將營業(yè)收入增長率也引入到模型中。高負(fù)債率的企業(yè)面臨財(cái)務(wù)困境的可能性較大，從而限制企業(yè)從外部獲取資金，而高投資回報(bào)率的企業(yè)更受外部投資人的青睞，容易獲取外源融資，因此本文模型中引入資產(chǎn)負(fù)債率、股票年化收益率以衡量財(cái)務(wù)杠桿、收益性對(duì)企業(yè)R&D投資的影響?？紤]到上市年限、企業(yè)規(guī)模、時(shí)間和行業(yè)的影響，模型中也引入相應(yīng)的控制變量。本文的基礎(chǔ)模型構(gòu)建如下：

模型（1）中的回歸系數(shù)α1為研發(fā)投入的“投資-現(xiàn)金流”敏感度指標(biāo)，用以度量企業(yè)R&D融資約束情況。如果回歸結(jié)果顯示α1顯著為正，說明企業(yè)R&D投資與內(nèi)部現(xiàn)金流顯著正相關(guān)，研發(fā)投入的外部融資渠道受到限制。為考察會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上引入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與內(nèi)部現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)，構(gòu)建模型（2）。如果回歸系數(shù)α2顯著為負(fù)，說明會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升有助于降低企業(yè)R&D投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴度。

為研究不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)條件下R&D融資約束和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間的關(guān)系，本文在模型（2）中加入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量，并將模型（3）按照國有制經(jīng)濟(jì)體與非國有制經(jīng)濟(jì)體分別進(jìn)行回歸分析。

上述模型所使用的變量定義如下頁表1所示。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)。觀察下頁表2發(fā)現(xiàn)，2013—2018年間，深證A股上市公司研發(fā)平均投資水平達(dá)到2.66%，超過國際普遍認(rèn)可的維持企業(yè)生存的R&D投資水平2%，并且R&D投入中位數(shù)小于其平均值，表明半數(shù)以上企業(yè)的研發(fā)投入不足以維持企業(yè)生存，整體上距離保證競爭優(yōu)勢(shì)的研發(fā)投入5%的水平線差距明顯。企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的中位數(shù)雖然接近其均值，但較大的跨度表明上市公司的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果波動(dòng)較大，企業(yè)內(nèi)源融資對(duì)研發(fā)活動(dòng)的支持能力差異較大。對(duì)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，其樣本極值之間的差距和標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量差異明顯，存在企業(yè)會(huì)計(jì)信息披露不完善的情況。

表1 變量定義說明

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 企業(yè)R&D“投資-現(xiàn)金流”敏感性的回歸結(jié)果

表4 企業(yè)R&D融資約束與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的回歸結(jié)果

（二）回歸分析。

1.R&D投資的融資約束檢驗(yàn)。首先對(duì)總體樣本進(jìn)行多元線性回歸分析，考慮到新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施前后經(jīng)濟(jì)環(huán)境會(huì)有較大程度的差異，公司的融資環(huán)境會(huì)面臨較大改變，研究進(jìn)一步分析新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策提出前后的企業(yè)R&D融資約束之間的差異?；貧w結(jié)果如表3所示。通過對(duì)總體樣本的回歸分析，R&D投資活動(dòng)與內(nèi)部現(xiàn)金流在10%的水平上顯著正相關(guān)，說明研發(fā)投入對(duì)內(nèi)源融資具有顯著的依賴性，融資約束問題存在于深市A股上市公司的研發(fā)投入活動(dòng)中。本文將2015年以前的樣本數(shù)據(jù)劃分為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策前期子樣本，將2015年以后的樣本數(shù)據(jù)劃分政策后期子樣本，分別對(duì)子樣本進(jìn)行回歸分析。分組回歸分析結(jié)果顯示，無論新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策提出前后，企業(yè)的研發(fā)投入均與內(nèi)部現(xiàn)金流呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，企業(yè)的R&D投資活動(dòng)仍然顯著受內(nèi)部現(xiàn)金流的制約，融資約束依然存在。假設(shè)1得到驗(yàn)證支持。

2.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R&D融資約束的影響。為考察會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)R&D融資約束的具體影響，本文將會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與內(nèi)部現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)（AQCF）引入總樣本和分組樣本的回歸分析模型中?；貧w結(jié)果見表4。通過對(duì)總樣本和子樣本的分析，AQCF的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的惡化將削減企業(yè)的研發(fā)投入，企業(yè)在進(jìn)行R&D投資決策時(shí)將面臨更嚴(yán)峻的融資約束難題，假設(shè)2得到驗(yàn)證。借助于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策的落地實(shí)施，企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)雖然仍依賴于內(nèi)源融資，但其回歸系數(shù)由0.7627降至0.0968，同時(shí)AQCF的回歸系數(shù)也在政策實(shí)施過程中明顯降低，表明R&D投資對(duì)內(nèi)源融資的依賴性得到改善。

3.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)R&D融資約束的影響。為研究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入活動(dòng)的影響，本文按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)一步將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，分別將國有制企業(yè)和非國有制企業(yè)按照新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施前后進(jìn)行分析?；貧w結(jié)果見下頁表5。整體上，不論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，其研發(fā)投入均存在融資約束，但是通過新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策的實(shí)施，非國有企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的回歸系數(shù)大幅度降低，表明非國有企業(yè)的研發(fā)投入對(duì)內(nèi)源融資的依賴性明顯減弱。然而，非國有企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的回歸系數(shù)仍然明顯高于國有企業(yè)，表明非國有企業(yè)R&D投資活動(dòng)對(duì)內(nèi)源融資的依賴性依然較高。

表5 企業(yè)R&D融資約束與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的回歸結(jié)果

新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施前，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高有助于緩解非國有制企業(yè)所面臨的融資約束，隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的轉(zhuǎn)變，非國有制經(jīng)濟(jì)體同樣得到政策扶持，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與內(nèi)部現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)的回歸結(jié)果不再顯著。與之相反，在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施后，國有企業(yè)需要通過提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來緩解研發(fā)投入所面臨的融資約束。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論。通過對(duì)2013—2018年深證A股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，本文得出如下結(jié)論：

1.深證A股上市公司的R&D投資活動(dòng)存在融資約束，企業(yè)的研發(fā)投入與內(nèi)部現(xiàn)金流顯著正相關(guān)，內(nèi)部現(xiàn)金流是企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的主要資金來源，即使是在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施后，研發(fā)活動(dòng)對(duì)內(nèi)源融資的依賴性依然存在，但是依賴性有所降低。

2.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高能降低企業(yè)研發(fā)活動(dòng)對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流的依賴性。企業(yè)通過提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，可以向外部市場(chǎng)傳遞積極的信號(hào)，有效解決信息不對(duì)稱問題，幫助外部投資人了解公司經(jīng)營狀況，從而有效緩解融資約束難題。

3.深證A股上市公司的研發(fā)活動(dòng)受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。整體上，國有企業(yè)的身份性質(zhì)對(duì)企業(yè)R&D投資活動(dòng)具有一定的推動(dòng)作用。無論國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，其研發(fā)投入均顯著受到內(nèi)部現(xiàn)金流的制約，其中非國有企業(yè)的R&D投資活動(dòng)對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流的依賴性更強(qiáng)，但經(jīng)過新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策的實(shí)施，非國有企業(yè)R&D投資活動(dòng)對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流的依賴性明顯得到了緩解。在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策實(shí)施前，非國有企業(yè)通過提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量可以降低對(duì)內(nèi)源融資的依賴性，但在政策實(shí)施后，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)融資約束的緩解作用減弱。而國有企業(yè)之前得到政府的大力扶持，資金來源充足，在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換政策前，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)研發(fā)活動(dòng)融資約束的緩解效果在國有企業(yè)中并不顯著，但隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的轉(zhuǎn)變，國有企業(yè)也需要向市場(chǎng)提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，以獲得資金支持。

（二）建議。根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出三點(diǎn)建議。

1.規(guī)范信息披露機(jī)制。建立有效機(jī)制鼓勵(lì)和監(jiān)督企業(yè)提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，嚴(yán)格遵守會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，對(duì)于R&D投資活動(dòng)，引導(dǎo)企業(yè)對(duì)外部投資者適度公開信息，以減少企業(yè)內(nèi)外的信息不對(duì)稱性，吸引更多投資，使企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)得到更多的資金支持。

2.進(jìn)行精準(zhǔn)的政策扶持。目前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，面臨經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型壓力，在金融市場(chǎng)流動(dòng)性不足或市場(chǎng)避險(xiǎn)情緒較高的情況下，企業(yè)難以從外部金融市場(chǎng)籌集到R&D活動(dòng)所需要的充足資金，因此需要政府進(jìn)行必要的宏觀調(diào)控。政府需要建立具有前瞻性的研發(fā)補(bǔ)貼制度，在市場(chǎng)不景氣時(shí)，通過政府補(bǔ)貼緩解企業(yè)研發(fā)活動(dòng)面臨的融資約束，保證R&D活動(dòng)的可持續(xù)性，鼓勵(lì)企業(yè)通過研發(fā)創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)能升級(jí)；在市場(chǎng)過熱的情況下，減少政府補(bǔ)貼以減緩過度投資的問題。同時(shí)健全政府補(bǔ)貼項(xiàng)目的選擇機(jī)制，建立研發(fā)項(xiàng)目的事前評(píng)估、事中督查和事后檢查機(jī)制，有針對(duì)性地選取研發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)貼，合理高效地運(yùn)用政府補(bǔ)貼資金。

3.優(yōu)化銀行的信用評(píng)級(jí)制度。在目前的銀行信用管理體系中，難以有效評(píng)估企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇，導(dǎo)致R&D投資活動(dòng)得不到充足的銀行信貸支持。銀行可以引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)企業(yè)研發(fā)信息進(jìn)行挖掘，多維度多方面地評(píng)估研發(fā)活動(dòng)，有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，使債務(wù)融資成為R&D投資活動(dòng)中有效的資金來源之一。