疫情期間企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與研發(fā)投入的關(guān)系

周峻宇

【關(guān)鍵詞】新冠肺炎疫情;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);研發(fā)投入;制造業(yè);Z計(jì)分模型

【中圖分類號(hào)】F426.67;F273.1;F406.7【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2021）05-0159-03

0 引言

2020年，新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)影響深遠(yuǎn)，給我國(guó)制造業(yè)造成了不小的打擊。據(jù)《中國(guó)制造業(yè)500強(qiáng)企業(yè)受疫情影響分析報(bào)告》顯示，疫情給48.18%的企業(yè)帶來(lái)了較大的損失，某些行業(yè)一季度復(fù)工率不足20%。即使是已復(fù)工的企業(yè)，受人員跨域流動(dòng)限制、上下游供應(yīng)恢復(fù)困難等各種問(wèn)題的影響，實(shí)際生產(chǎn)能力低于同期。為了更深入地了解制造業(yè)企業(yè)受疫情沖擊的影響，本次研究將著眼于分析疫情期間制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，結(jié)合企業(yè)研發(fā)投入因素，探究疫情引起的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化。在強(qiáng)調(diào)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實(shí)背景下，基于新視角探討在宏觀環(huán)境突變的情況下，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，或許可以為有關(guān)企業(yè)優(yōu)化科研產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)和緩解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控一直在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制中占據(jù)重要地位，關(guān)于影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的因素，傳統(tǒng)研究文獻(xiàn)主要從企業(yè)本身財(cái)務(wù)指標(biāo)入手。曹德芳等人（2005） [1]曾對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析得出，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與負(fù)債規(guī)模結(jié)構(gòu)、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力有密切的關(guān)系。海小輝等人（2006） [2]也用財(cái)務(wù)和市場(chǎng)指標(biāo)對(duì)β系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)企業(yè)在資本市場(chǎng)上的表現(xiàn)亦會(huì)導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化。除了公司本身的財(cái)務(wù)狀況，在注重科技創(chuàng)新的今天，研發(fā)投入因素在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中愈顯重要作用，自然也會(huì)對(duì)企業(yè)的整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。比如，羅宏清等人（2005） [3]發(fā)現(xiàn)，無(wú)論企業(yè)是否屬于高新技術(shù)類，研發(fā)投入的增加都能緩解企業(yè)的財(cái)務(wù)困境。但同時(shí)，黃曼行等人（2014） [4]又指出研發(fā)投入具有高度的不確定性，易受到企業(yè)內(nèi)外部治理環(huán)境的影響。在疫情這樣的特殊環(huán)境下，各類企業(yè)因宏觀環(huán)境變化所受的沖擊不盡相同，導(dǎo)致其各類財(cái)務(wù)指標(biāo)波動(dòng)也可能不同于以往。因此，在疫情這樣的“黑天鵝”事件下，研發(fā)投入對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)起到怎樣的作用，是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。

在本次研究開(kāi)展之前，已有多名學(xué)者對(duì)Z計(jì)分模型在企業(yè)經(jīng)營(yíng)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面的問(wèn)題進(jìn)行了研究。向德偉（2002） [5]運(yùn)用Z計(jì)分模型對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析;黃曼行等人（2014） [4]使用該模型發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不同的中小企業(yè)的作用具有差異性。說(shuō)明該模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指導(dǎo)性較強(qiáng)。同時(shí)，嚴(yán)若森（2010） [6]也利用該模型對(duì)企業(yè)如何在金融危機(jī)期間降低短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響進(jìn)行分析。這也凸顯出在宏觀環(huán)境改變的情況下，該模型仍具有適用性。

綜合以上分析可以看出，以往雖有學(xué)者對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和研發(fā)投入進(jìn)行研究，但多數(shù)立足于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正常時(shí)期，并未涉及類似疫情這樣的宏觀環(huán)境突變的情況，這也為本研究在這一新情境下的開(kāi)展提供了機(jī)遇。鑒于此，本文將結(jié)合Z計(jì)分模型的適用性和A股制造業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可獲得性，并在了解疫情前后企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探究研發(fā)投入與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究假設(shè)

新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)一季度的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大影響，制造業(yè)企業(yè)由于各類生產(chǎn)要素流通不暢，導(dǎo)致企業(yè)的盈利營(yíng)運(yùn)能力和資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)受到較大的影響，而這又會(huì)引發(fā)企業(yè)自身運(yùn)營(yíng)方面的資金周轉(zhuǎn)困難問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化。據(jù)此提出假設(shè)1：在疫情沖擊下，多數(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)增加。

由于各類企業(yè)在研發(fā)方面的投入有較大差異，科技因素在產(chǎn)值中占比不同，研發(fā)投入強(qiáng)度較大的企業(yè)對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的依賴性相對(duì)較低，因此可能受本次新冠肺炎疫情的影響更小。據(jù)此提出假設(shè)2：研發(fā)投入強(qiáng)度較大的企業(yè)，在疫情期間相較于傳統(tǒng)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)要低。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

Z計(jì)分模型（Altman，1968）常用于衡量企業(yè)的短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。該模型選取了5種財(cái)務(wù)指標(biāo)比值，并根據(jù)每種指標(biāo)的特點(diǎn)賦予不同的權(quán)數(shù)。該模型的表達(dá)式如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X3+0.999X5

公式中的5種指標(biāo)分別反映了企業(yè)在償債、盈利和經(jīng)營(yíng)方面的能力。

（1）償債能力：X1=營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)，該比值反映企業(yè)資產(chǎn)流動(dòng)性;X4=公司市值/總負(fù)債，該比值反映了企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值與負(fù)債之間的關(guān)系。

（2）盈利能力：X2=留存收益/總資產(chǎn)，該比值反映了企業(yè)的權(quán)益積累水平，比值越高，說(shuō)明企業(yè)能靈活分配的所有者權(quán)益越多;X3=息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)，該比值反映了企業(yè)的盈利水平，比值越高，說(shuō)明獲利能力越強(qiáng)。

（3）經(jīng)營(yíng)能力：X5=營(yíng)業(yè)收入/總資產(chǎn)，該比值反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，比值越高，說(shuō)明企業(yè)的銷售經(jīng)營(yíng)能力越強(qiáng)。由于本次研究采用Z計(jì)分原始模型，根據(jù)Altman對(duì)過(guò)去統(tǒng)計(jì)分析得出的經(jīng)驗(yàn)性臨界值 [5]（見(jiàn)表1）。

2.2.2 解釋變量

研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D）即研發(fā)費(fèi)用占公司營(yíng)業(yè)收入的比重。本文用此指標(biāo)作為解釋變量描述企業(yè)對(duì)科技投入的重視程度。此處參考羅宏清等人（2005） [3]在研究研發(fā)投入與財(cái)務(wù)困境時(shí)所用的變量。

2.2.3 控制變量

借鑒嚴(yán)若森（2010） [2]的研究，并在考慮樣本容量及自由度的基礎(chǔ)上，本文選取資產(chǎn)負(fù)債率（DTAR）這一指標(biāo)作為控制變量。企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率也會(huì)影響到企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)且與判定企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的Z值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)根據(jù)以往的文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn) [3，4]，本文設(shè)置企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）變量和企業(yè)成立年數(shù)（Age）為控制變量，并根據(jù)證監(jiān)會(huì)對(duì)制造業(yè)的29個(gè)子目分類，設(shè)置28個(gè)行業(yè)性質(zhì)（Industry）虛擬變量，對(duì)所選樣本的制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)加以控制。

2.3 回歸方程構(gòu)建

本文以Z指標(biāo)為因變量，以R&D、DTAR、ROE、Age、Industry指標(biāo)為自變量，建立回歸方程如下：

Z=α0+α1R&D+α2DTAR+α3ROE+α4Age+∑■■■■αiIndustry+μ

其中，α0，α1，α2，α3，α4，∑■■■■αi為常數(shù)項(xiàng)，μ是誤差項(xiàng)或干擾項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 樣本選取

本次研究選取了證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類中的制造業(yè)企業(yè)，剔除B股、ST股和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整的樣本，得到了2 085個(gè)制造業(yè)公司樣本（數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)），獲取它們2019年年報(bào)（疫情前）和2020年一季報(bào)疫情期間的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算出Z值，并根據(jù)疫情的發(fā)生設(shè)置A組（疫情前）和B組（疫情期間），同時(shí)對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。

3.2 實(shí)證結(jié)果分析

3.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

利用EXCEL對(duì)以上兩組的Z值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，得到的結(jié)果見(jiàn)表2。

表2是基于表1的風(fēng)險(xiǎn)分組歸類獲得的。從具體數(shù)據(jù)來(lái)看，在2 085組前后對(duì)比樣本中，高風(fēng)險(xiǎn)樣本相較于疫情前增加了242個(gè)，低風(fēng)險(xiǎn)樣本則減少了228個(gè)，并且Z值均值和中位數(shù)均有所下降;不過(guò)同時(shí)，有部分樣本因涉及醫(yī)療健康和智能技術(shù)等產(chǎn)業(yè)，Z值有所上升。因此，這次疫情所引起的制造業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加具有普遍性，只有少數(shù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)下降。這說(shuō)明，在疫情沖擊下，多數(shù)制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)有一定程度增長(zhǎng)，這使假設(shè)1得到印證。

3.2.2 相關(guān)性分析

利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS21.0對(duì)兩組的連續(xù)變量進(jìn)行雙變量相關(guān)分析，得到的結(jié)果見(jiàn)表3。

從表3可以看出，由于各自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.4，所以不存在嚴(yán)重的多重共線性關(guān)系，并且無(wú)論是A組還是B組，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率均與Z值具有較為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而凈資產(chǎn)收益率與Z值具有正向相關(guān)關(guān)系，這也符合我們對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的一般認(rèn)知。表3也顯示，企業(yè)研發(fā)投入本身已經(jīng)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有著正向相關(guān)性，而疫情的發(fā)生進(jìn)一步保持了這種相關(guān)性。

3.2.3 回歸分析

根據(jù)上述數(shù)據(jù)并同樣使用SPSS21.0，對(duì)以上兩組的各變量進(jìn)行多元線性回歸分析。得到的結(jié)果見(jiàn)表4。

回歸分析中的Industry變量為控制項(xiàng)，表4中略。該表顯示，無(wú)論疫情前和疫情期間，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率都與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有較為突出的負(fù)向關(guān)系，而ROE與Z值的正向關(guān)系在疫情后顯著增強(qiáng)，說(shuō)明疫情期間仍能大量盈利的企業(yè)，其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)保持在較低水平。疫情期間，研發(fā)投入強(qiáng)度的回歸系數(shù)雖有下降，但仍保持著對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Z值的較高的正向影響。這說(shuō)明，即使是受到了突發(fā)性疫情的沖擊，研發(fā)投入強(qiáng)度較大的企業(yè)，Z值也依然相對(duì)較大，其短期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小，這使假設(shè)2得到印證。

4 研究結(jié)論

本文具體分析了新冠肺炎疫情對(duì)制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是否有影響，以及對(duì)科研重視程度不同企業(yè)的影響是否有差異，使用Z計(jì)分模型，選取了2 085家A股制造業(yè)樣本進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果說(shuō)明，我國(guó)企業(yè)應(yīng)通過(guò)加大研發(fā)投入力度、改善科研投資結(jié)構(gòu)來(lái)抵御疫情這類突發(fā)性事件所導(dǎo)致的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化。當(dāng)然，若是能靈活調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，順應(yīng)新的市場(chǎng)需求，則更能夠有效地降低風(fēng)險(xiǎn)，甚至能化風(fēng)險(xiǎn)為新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

當(dāng)前，我國(guó)企業(yè)正處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵時(shí)期，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)該抓住結(jié)構(gòu)調(diào)整的機(jī)遇，加大研發(fā)創(chuàng)新力度，讓企業(yè)能夠承受宏觀環(huán)境突變帶來(lái)的各種風(fēng)險(xiǎn)。本文實(shí)證研究結(jié)果也為有關(guān)政策的制定提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。其中含義在于，行政管理部門為促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行，削弱突發(fā)性事件對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不良影響，應(yīng)當(dāng)加大對(duì)創(chuàng)新性制造業(yè)的優(yōu)惠和扶持力度，為各類制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供有利的政策環(huán)境。

同時(shí)，受所選主題的限制，本文也存在著以下不足：本次研究主要對(duì)象為A股上市公司，而中小企業(yè)可能受疫情沖擊更大，其研發(fā)投入與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，也可能更具有特殊性;受企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)受各類因素影響，雖然所選報(bào)告期內(nèi)，疫情對(duì)企業(yè)的影響最為普遍和深遠(yuǎn)，但若是對(duì)中美貿(mào)易戰(zhàn)等因素加以控制，或許能得出更精確的結(jié)果。以上所述也能成為未來(lái)研究的方向。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]曹德芳，曾慕李.我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2005（6）：38-39.

[2]海小輝，王力賓.我國(guó)滬市上市公司影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素實(shí)證分析[J].云南財(cái)貿(mào)學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2006

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[3]羅宏清，肖科斌，鄧玲婉.企業(yè)研發(fā)投入、高管激勵(lì)與財(cái)務(wù)困境[J].金融經(jīng)濟(jì)，2016（18）：130-133.

[4]黃曼行，任家華，嚴(yán)娛.我國(guó)中小企業(yè)R&D投資與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)——基于分位數(shù)回歸方法[J].科技管理研究，2014，34（14）：113-117.

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