發(fā)明專利申請、內(nèi)外部監(jiān)督與研發(fā)信息印象管理

周 明，肖 谷，徐國慶

（東華理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江西 南昌 330013）

一、引言

企業(yè)研發(fā)信息披露是緩解企業(yè)內(nèi)外部信息不對稱的關(guān)鍵途徑，其質(zhì)量受到多方面的重視。 尤其在2017 年修訂的《公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則》中，監(jiān)管部門對企業(yè)核心技術(shù)、核心人員和在研項目等均進(jìn)行了專門的規(guī)定。 在目前的企業(yè)報告中，研發(fā)信息披露仍以描述性披露為主，具有低規(guī)范性和弱監(jiān)管性的特點，因而研發(fā)信息披露中存在普遍的印象管理行為。 管理者通過刻意操縱研發(fā)信息披露內(nèi)容和格式，使研發(fā)信息表現(xiàn)出明顯的偏向和引導(dǎo)，極大地?fù)p害了信息披露的客觀性和真實性［1-2］。 這也侵害了外部投資者和中小股東的利益，降低了市場整體運行效率。

操縱信息積極程度作為一種常見的印象管理手段，能夠潛移默化地影響信息使用者對真實研發(fā)業(yè)績的感知，繼而對各方面利益相關(guān)者帶來不同程度的經(jīng)濟(jì)后果。 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，管理者對信息披露積極程度的操縱水平可能受多個因素的影響，如高管個人特征［3］、企業(yè)內(nèi)外部治理［4］、行業(yè)競爭程度［5］等。 部分針對財務(wù)業(yè)績和社會責(zé)任的研究發(fā)現(xiàn)，管理者在企業(yè)業(yè)績較差時更傾向于采取印象管理行為，提高相應(yīng)的信息披露積極程度。 如降低企業(yè)報告可讀性以掩蓋負(fù)面業(yè)績［6-7］，或采取更樂觀的措辭以提高文本積極性等［8］。 同時，這一關(guān)系受到企業(yè)內(nèi)外部治理的約束作用。

相較于實用新型和外觀設(shè)計，發(fā)明專利往往更具新穎性、先進(jìn)性和實用性，目前已被廣泛用于衡量企業(yè)真實研發(fā)業(yè)績。 相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)明專利數(shù)量受管理者機會主義行為影響較小，更能代表企業(yè)的核心技術(shù)產(chǎn)出并為企業(yè)帶來長期價值的增加［9-11］。 同時，發(fā)明專利數(shù)量與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)強的正相關(guān)，是地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的重要推動力量［12-14］。 目前，已有研究開始關(guān)注發(fā)明專利與企業(yè)研發(fā)信息披露的關(guān)系， 但主流研究仍集中于研發(fā)信息對發(fā)明專利的影響及其路徑研究，直接關(guān)注發(fā)明專利對企業(yè)研發(fā)信息披露水平和披露策略的研究較少。如何雨晴［15］發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量較多時，往往傾向于披露更多增量信息的同時降低了可讀性。該研究證明企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量能夠影響企業(yè)研發(fā)信息披露策略， 但現(xiàn)有的研究在這一問題上尚未形成直接的結(jié)論。

作為企業(yè)真實研發(fā)業(yè)績的直接反映，企業(yè)發(fā)明專利究竟會如何影響企業(yè)研發(fā)信息披露的印象管理水平？這一影響關(guān)系有著何種內(nèi)在機理？解決以上問題對提高投資者信息使用效率、凈化研發(fā)信息披露環(huán)境和保護(hù)利益相關(guān)者權(quán)益具有重要意義。 因此，本文從印象管理理論出發(fā)，以企業(yè)研發(fā)信息積極程度衡量研發(fā)信息印象管理水平，建立系統(tǒng)GMM 模型，探討企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量對企業(yè)研發(fā)信息積極程度的影響，并進(jìn)一步驗證企業(yè)內(nèi)外部監(jiān)督在其中的約束作用。

已有關(guān)于印象管理的研究主要針對財務(wù)信息和社會責(zé)任信息， 鮮有文獻(xiàn)具體討論研發(fā)信息印象管理水平影響因素。本文將拓展組織層面印象管理行為的研究，同時也為深入解讀企業(yè)研發(fā)信息披露提供新的視角。 本文從研發(fā)信息內(nèi)容的角度出發(fā)，對企業(yè)研發(fā)信息披露水平進(jìn)行拆解，進(jìn)而測度總體研發(fā)信息披露水平和積極程度。該做法一定程度上可為深入挖掘研發(fā)信息內(nèi)容結(jié)構(gòu)“潛臺詞”提供新的思路。本文收集年度報告中分散的研發(fā)信息，通過建立規(guī)范的指標(biāo)體系， 根據(jù)信息披露的具體性、 針對性等多個維度制定嚴(yán)格的評定標(biāo)準(zhǔn)，獲取年度報告中的研發(fā)信息披露情況。這在一定程度上避免了過去相關(guān)研究對研發(fā)信息采集不全且包含無關(guān)信息的問題，以及詞頻法忽略“上下文”語義信息和文本深層信息的問題。

二、基本假設(shè)的提出

（一）發(fā)明專利與研發(fā)信息印象管理

印象管理（Impression Management）由心理學(xué)家Goffman 于1959 年提出，指個體為了達(dá)到某種目的，采用多種表現(xiàn)形式改變或影響自己在他人心目中形象的行為。 在管理學(xué)、組織行為學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)中，印象管理主要表現(xiàn)為企業(yè)管理者通過操縱企業(yè)報告中的信息披露粉飾企業(yè)的外在形象，影響外部信息使用者的判斷，從而最大化自己利益的行為。

印象管理的“雙組件模型”認(rèn)為，當(dāng)前形象與預(yù)期形象的差異是影響個體印象管理動機的主要因素之一。 當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利越少時，當(dāng)前形象與預(yù)期形象的差異越大，管理者的印象管理動機越強［16］。 研發(fā)活動作為企業(yè)的核心活動之一，其業(yè)績直接影響到企業(yè)未來的核心競爭力。對研發(fā)信息的積極披露預(yù)示著未來盈余水平和研發(fā)水平的提高。 信號傳遞理論認(rèn)為，研發(fā)信息披露能夠增強投資者信心刺激股價上漲，促進(jìn)企業(yè)估值的長期溢價［17］。 發(fā)明專利數(shù)量的減少很可能意味著企業(yè)未來核心競爭力的下降，此時為避免股價下降或波動，管理者通常會選擇采取印象管理行為，提高研發(fā)信息披露的積極性［6］。

管理者行為理論同樣支持上述假設(shè)。 首先，從內(nèi)部薪酬制度來看，為了減輕管理者和股東之間的代理問題，企業(yè)往往會通過績效工資制度和股權(quán)激勵制度進(jìn)行利益捆綁，使管理者薪酬水平與企業(yè)業(yè)績掛鉤。 激勵制度的實施增強了管理者對企業(yè)短期績效和企業(yè)股票價格的敏感性，增加了管理者提高企業(yè)短期績效的機會主義動機［16-18］。 其次，從經(jīng)理人市場競爭角度來看，外部經(jīng)理人市場能夠通過聲譽機制作用于管理者行為。 管理者在經(jīng)理人市場中的聲譽直接受到所在企業(yè)業(yè)績的影響，當(dāng)企業(yè)業(yè)績較差時，經(jīng)理人的競爭力也會隨之下降，此時管理者為了提高自身經(jīng)理人聲譽和市場競爭力，存在較強的利用印象管理粉飾業(yè)績的傾向［19］。

絕對的信息優(yōu)勢地位和不健全的市場監(jiān)管也為管理者實行印象管理行為提供了操作空間。 委托代理理論和信息不對稱理論認(rèn)為，相對于外部信息使用者，內(nèi)部管理者總是擁有更多的私有信息［20］。 受信息獲取成本的限制和有限關(guān)注的影響，外部信息使用者并不總是能辨別管理者披露信息的真實性和可靠程度［21］，而同時，我國證券市場對于研發(fā)信息披露的監(jiān)管尚不完善。 我國于《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第28 號——創(chuàng)業(yè)板公司招股說明書》( 2014 年修訂)中對招股說明書研發(fā)信息披露內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的規(guī)定和界定，但年度報告中針對研發(fā)活動支出、研究開發(fā)成果以及企業(yè)研發(fā)行為的全面規(guī)定仍存在缺失，研發(fā)信息披露受管理者主觀意愿影響較大［22］。 以上外部監(jiān)管的缺位均降低了管理者機會主義的隱性成本，增加了印象管理的可能性。

綜上所述，當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量越少時，企業(yè)當(dāng)前形象與預(yù)期形象差異越大，此時企業(yè)為了避免股價下降或波動，管理者為了避免薪酬和自身競爭力的下降，越會傾向于在研發(fā)信息披露中采取印象管理行為，進(jìn)行業(yè)績粉飾。 同時，我國證券市場信息披露監(jiān)管的不完善和投資者有限的信息識別能力均為企業(yè)印象管理行為提供了操縱空間。 因此，當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量較低時，企業(yè)會傾向于采取印象管理行為，提高研發(fā)信息披露的積極程度。 在表現(xiàn)形式方面，Lang 和Lundholm［23］研究發(fā)現(xiàn)，操縱信息披露主題的方式是印象管理行為的主要表現(xiàn)形式之一，即當(dāng)管理者試圖通過印象管理操縱研發(fā)信息積極程度時，在內(nèi)容構(gòu)成上可能表現(xiàn)為增加積極信息（研發(fā)成果與資源）的比重或減少負(fù)面信息（研發(fā)風(fēng)險提示）的比重。 基于以上分析，提出以下研究假設(shè)：

H1：當(dāng)發(fā)明專利數(shù)量較少時，管理者會增加印象管理行為來提高研發(fā)信息積極程度。

（二）內(nèi)外部監(jiān)督的調(diào)節(jié)作用

從企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督機制來看，董事會帶來的監(jiān)督對管理者印象管理行為具有約束作用。 董事會規(guī)模越大，帶來的約束作用越強，管理者就越難通過印象管理行為掩蓋較差的研發(fā)業(yè)績。首先，董事會規(guī)模越大，則其內(nèi)部成員掌握的專業(yè)知識的種類越多元，具備研發(fā)相關(guān)專長人員的概率越大，同時存在獨立董事的比例也會隨之增大，對企業(yè)研發(fā)信息披露的監(jiān)管越有效［24］。其次，董事會規(guī)模的擴大能夠提高投資者參與公司治理的效率，降低董事會內(nèi)部操控的可能，從而提高董事會治理水平［25］。 最后，較大的董事會規(guī)模能夠分散董事會成員在實施監(jiān)管時的工作量，提高整體監(jiān)管效力，從而提高對管理者印象管理行為的約束作用［26］。 據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：董事會規(guī)模對發(fā)明專利數(shù)量與研發(fā)信息印象管理水平的關(guān)系存在負(fù)向的調(diào)節(jié)作用。

從企業(yè)外部監(jiān)督機制來看，分析師關(guān)注也對管理者印象管理行為存在約束作用。 作為重要的金融中介，分析師能夠利用自身的專業(yè)知識，通過公司公告、媒體報道、電話會議、私下接觸等渠道獲取公開和非公開信息，準(zhǔn)確判斷企業(yè)真實的經(jīng)營狀況，識別管理層機會主義行為［27］。分析師關(guān)注程度越高，管理者印象管理行為被識別的可能性也隨之增加。 此時，考慮到印象管理行為被識別后可能的負(fù)面經(jīng)濟(jì)后果，管理者會傾向于做出更謹(jǐn)慎和保守的決策。 已有研究發(fā)現(xiàn)，分析師對企業(yè)關(guān)注度上升時，企業(yè)機會主義行為水平明顯下降［28］。 據(jù)此，本文認(rèn)為分析師關(guān)注同樣能抑制管理者通過印象管理掩蓋較差研發(fā)業(yè)績的行為，由此提出如下假設(shè)：

H3：分析師關(guān)注對發(fā)明專利數(shù)量與研發(fā)信息印象管理水平的關(guān)系存在負(fù)向的調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

本文將研發(fā)信息積極程度作為被解釋變量以考察發(fā)明專利申請數(shù)對印象管理水平的影響，由于發(fā)明專利申請數(shù)對信息披露的影響存在時滯性，因此選用滯后一期的發(fā)明專利申請數(shù)作為核心解釋變量。 由于同一企業(yè)不同年度的信息披露行為存在一定的慣性［29］，當(dāng)期積極程度往往會與上一期積極程度強相關(guān)，因此研究將滯后一期的研發(fā)信息積極程度加入模型中以控制其內(nèi)在影響。 研究所有模型均控制行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，并采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤修正異方差，控制變量均滯后一期以減少內(nèi)生性的影響。 基于此，建立動態(tài)面板模型：

為檢驗假設(shè)H2 和假設(shè)H3，探究董事會規(guī)模與分析師關(guān)注對發(fā)明專利申請數(shù)量與研發(fā)信息積極程度的調(diào)節(jié)作用，在模型（1）的基礎(chǔ)上分別增加董事會規(guī)模（Bd）和分析師關(guān)注（Ana）與發(fā)明專利申請數(shù)量的交互項，構(gòu)建模型（2）和模型（3）：

（二）變量設(shè)計

1.發(fā)明專利

已有文獻(xiàn)對發(fā)明專利的測度可分為申請數(shù)量和授權(quán)數(shù)量。 考慮到發(fā)明專利申請期較長且授權(quán)與否易受其他因素的影響［30-32］，因此發(fā)明專利申請量比授權(quán)量更具時效性和穩(wěn)定性。本文借鑒黎文靖等［10］和蔣楠［33］的做法，使用申請數(shù)量衡量發(fā)明專利。

2.研發(fā)信息積極程度

本文通過建立研發(fā)信息披露指標(biāo)體系對企業(yè)年度報告研發(fā)信息披露水平進(jìn)行測度?？偨Y(jié)已有研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者對指標(biāo)體系基礎(chǔ)項目已達(dá)成了較為一致的結(jié)論，而維度劃分則相對多樣，主要包括是否強制披露［34］、研發(fā)過程和環(huán)境［35］以及信息披露積極程度［36］等。 為了更好地對信息披露積極程度進(jìn)行測度，本文參考程新生［36］的研究成果，將企業(yè)創(chuàng)新信息披露歸納為三類：研發(fā)成果與資源、在研項目進(jìn)度以及研發(fā)風(fēng)險提示。從信息積極程度來看，研發(fā)成果與資源主要涉及企業(yè)已有成功研發(fā)經(jīng)驗和支持未來研發(fā)項目成功的因素，積極程度最高；由于研發(fā)活動不確定性強、周期長，在研項目信息積極程度低于前者；研發(fā)風(fēng)險提示的披露多是企業(yè)出于強制性信息披露的要求和風(fēng)險規(guī)避的目的，向信息使用者傳遞的負(fù)面信號，因而積極程度最低。根據(jù)具體項目的復(fù)雜程度，賦值標(biāo)準(zhǔn)分為 0 分、1 分或 0 分、1 分、2 分, 具體如表 1 所示。 參考多數(shù)文獻(xiàn)的做法，采用變異系數(shù)法對得分進(jìn)行歸一化處理后賦權(quán)并加總，得到正面信息（研發(fā)成果與資源）、中性信息（在研項目進(jìn)度）、負(fù)面信息（研發(fā)風(fēng)險提示），分值越高則表明披露越全面和具體。

表1 研發(fā)信息披露指標(biāo)體系

本文從多個角度減少手工評分的主觀性偏誤。 首先，將不同指標(biāo)對應(yīng)的披露內(nèi)容分別細(xì)化為具體性、針對性和時效性三個維度，制定統(tǒng)一規(guī)則保證評分的一致性。 其次，采取三層復(fù)核的形式進(jìn)行評分，以減少個體主觀性為結(jié)果帶來的偏差。 最后，本文參考胡楠［37］的做法，利用WINGO 數(shù)據(jù)庫擴充“科技”“創(chuàng)新”等關(guān)鍵詞并形成種子詞集，計算得到種子詞在上市公司年報中的詞頻，利用Pearson 相關(guān)性分析對比評分結(jié)果與詞頻法結(jié)果的一致性。 分析發(fā)現(xiàn)，評分結(jié)果的研發(fā)信息總體披露水平和詞頻法的研發(fā)信息總體披露水平相關(guān)性為0.786，在1%水平下顯著，側(cè)面印證了評分結(jié)果的穩(wěn)定性。

在企業(yè)報告語調(diào)積極程度的相關(guān)研究中，多數(shù)學(xué)者采用“（正面語調(diào)比例-負(fù)面語調(diào)比例）÷（正面語調(diào)比例+負(fù)面語調(diào)比例）”的方式計算凈正面語調(diào)。 本文參考林樂和謝德仁［38］、黃萍萍和李四海［39］等研究計算企業(yè)報告語調(diào)積極程度的方法，通過三個維度信息披露得分計算研發(fā)信息積極程度：

其中，Degree 代表研發(fā)信息披露積極程度，Positive、Negative、Disclo 分別代表正面信息、負(fù)面信息和總體披露水平。

3.調(diào)節(jié)變量

本文借鑒已有文獻(xiàn)，以企業(yè)一年內(nèi)被跟蹤分析的分析師（團(tuán)隊）數(shù)量作為分析師關(guān)注的代理變量，以董事會人數(shù)的自然對數(shù)作為董事會規(guī)模的代理變量，如表2 所示。

4.控制變量

為了控制其他公司特征對研發(fā)信息披露積極程度的影響，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文選取以下變量作為控制變量（表2 中列出了變量定義及符號）：代表公司基本特征的公司規(guī)模、公司年齡、固定資產(chǎn)、企業(yè)價值；代表公司財務(wù)績效的資產(chǎn)收益率、利潤率、營業(yè)收入增長率；代表公司治理的高管薪酬。 另外，企業(yè)得到的政府專項補貼和研發(fā)資金直接影響企業(yè)研發(fā)活動［40］，因此選擇政府補貼和研發(fā)投入作為控制變量。

表2 變量定義

（三）數(shù)據(jù)來源

本文選取2015—2019 年創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)公司為樣本， 在此基礎(chǔ)上剔除上市時間晚于2015年的企業(yè)和2015—2019 年期間被ST 的企業(yè)，最終得到1 575 個觀測樣本。研發(fā)信息披露數(shù)據(jù)和政府補貼數(shù)據(jù)手工收集于企業(yè)年度報告，專利申請數(shù)據(jù)來自CNRDS 數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫。

（四）描述性統(tǒng)計

對研發(fā)信息披露情況按維度進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表3 所示。 研發(fā)信息積極程度（Degree）均值為0.395＞0，可見樣本年報對研發(fā)信息披露積極信息整體多于負(fù)面信息。 披露總水平均值為0.096，表明我國創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)信息披露總體水平不高。 正面信息、中性信息和負(fù)面信息的均值分別為0.049、0.028 和0.019，其中積極信息均值最高，表明樣本公司相對而言更傾向于披露積極的信息；中性信息方差（0.027）相對較大，即樣本企業(yè)中性信息披露水平差異更大；負(fù)面信息得分明顯低于另外兩個維度，表明樣本企業(yè)傾向于減少對負(fù)面信息的披露。

表3 研發(fā)信息披露描述性統(tǒng)計

其他主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4 所示。 企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量（Patent）均值為15.93，最大值為390，最小值為0，表明樣本企業(yè)研發(fā)業(yè)績差異較大。 董事會規(guī)模（Bd）方差為0.163，差異較小。

表4 主要變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）基本回歸結(jié)果

為解決靜態(tài)面板模型中存在的內(nèi)生性和估計偏誤等問題， 研究采用系統(tǒng)GMM 模型對動態(tài)面板進(jìn)行估計。 表5 為發(fā)明專利申請數(shù)量對研發(fā)信息積極程度影響的系統(tǒng)GMM 模型回歸結(jié)果，其中第1 至3 列分別為未加入和加入控制變量以及剔除不顯著控制變量的結(jié)果。 研究同時檢驗了模型設(shè)定的合理性和有效性。表5 結(jié)果顯示，研究所構(gòu)建的系統(tǒng)GMM 模型皆存在一階自相關(guān)，不存在二階自相關(guān)，不拒絕擾動項無自相關(guān)的原假設(shè)；模型對應(yīng)的Sargan 檢驗p值均大于10%，故不認(rèn)為回歸結(jié)果存在過度識別。

表5 發(fā)明專利申請數(shù)量對印象管理水平影響的回歸結(jié)果

從第2 列回歸結(jié)果看，滯后一期的發(fā)明專利申請數(shù)量（Patent）對研發(fā)信息積極程度（Degree）的回歸系數(shù)為-0.00 141，在1%的置信水平下顯著，表明上期發(fā)明專利申請數(shù)量對當(dāng)期研發(fā)信息積極程度存在顯著的負(fù)向影響，尤其是當(dāng)企業(yè)上期發(fā)明專利申請數(shù)量下降時，當(dāng)期研發(fā)信息積極程度會顯著上升。 由第1 和第3 列可知，這一結(jié)論在不加入控制變量和剔除不顯著控制變量時依然成立。 由此，假設(shè)H1 得到驗證。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.負(fù)面信息披露歸因分析

本文核心變量研發(fā)信息積極程度（Degree）指標(biāo)同時由正面信息、負(fù)面信息和總體披露水平共同決定。 一般說來，企業(yè)并不總是能完全并準(zhǔn)確地識別負(fù)面風(fēng)險信息，因此，負(fù)面風(fēng)險信息披露水平的下降既可能是企業(yè)信息操縱行為的結(jié)果，也可能由于企業(yè)未能準(zhǔn)確識別負(fù)面風(fēng)險信息所導(dǎo)致。

為了驗證企業(yè)對真實研發(fā)風(fēng)險狀況的認(rèn)識程度，本文以負(fù)面信息披露水平（Negative）為被解釋變量，利用已有數(shù)據(jù)建立面板固定效應(yīng)模型。 結(jié)果表明，企業(yè)負(fù)面風(fēng)險信息披露與企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量（Patent）回歸系數(shù)顯著為正，即當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量越多時，企業(yè)負(fù)面風(fēng)險信息披露水平越高。 究其原因，當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量降低時，企業(yè)更傾向于采取印象管理行為，降低對負(fù)面風(fēng)險提示信息的披露以提高整體研發(fā)信息披露的積極程度；當(dāng)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量增加時，企業(yè)研發(fā)失敗的預(yù)期損失也隨研發(fā)活動的增加而增加，此時企業(yè)會更傾向于提高負(fù)面風(fēng)險信息披露水平以規(guī)避風(fēng)險。 總之，這均說明企業(yè)對負(fù)面信息披露存在一定的操縱行為。

此外，為了驗證負(fù)面信息披露歸因問題對主要結(jié)論的影響，本文參考林樂和謝德仁［38］的做法，進(jìn)一步對主要變量進(jìn)行Pearson 相關(guān)性分析。結(jié)果表明，研發(fā)信息積極程度（Degree）與正面信息的相關(guān)系數(shù)為0.748，與負(fù)面信息的相關(guān)系數(shù)為-0.194，均在1%水平下顯著，可見研發(fā)信息積極程度更多地捕捉了正面信息披露水平， 而受負(fù)面信息披露水平的影響則相對有限。綜上所述，本文認(rèn)為負(fù)面信息披露歸因問題對整體結(jié)論影響較小。

2. PSM 模型分析

動態(tài)面板模型通過引入變量滯后值作為工具變量以減輕內(nèi)生性帶來的影響，但這一做法仍不能完全避免樣本自選擇和變量內(nèi)生性問題。 基于以上考慮， 本文選用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，簡稱PSM）進(jìn)一步檢驗前文的數(shù)據(jù)結(jié)果。本文首先以發(fā)明專利申請數(shù)量（Patent）將樣本劃分為處理組（Patent≥中位數(shù)）和控制組（Patent＜中位數(shù)），此時，發(fā)明專利申請數(shù)量對研發(fā)信息積極程度的因果影響表現(xiàn)為處理組樣本的平均處理效應(yīng)（ATT）。 本文選用前文的控制變量以及研發(fā)信息積極程度滯后一期作為協(xié)變量， 以Logit 模型估計傾向得分（PS），并通過樣條匹配（Spline Matching）對樣本進(jìn)行匹配，計算相應(yīng)的ATT 值。

圖1（a）和（b）分別為匹配前后的核密度函數(shù)概率分布圖。 對比可見，匹配前兩組PS 值的概率分布差異較大，而匹配后則較為接近，表明匹配效果較好。 為了保證PSM 結(jié)果的可靠性，本文針對配對進(jìn)行平衡性檢驗，結(jié)果顯示除企業(yè)年齡（Age）的標(biāo)準(zhǔn)后偏差為17.00%外，其余協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)后偏差絕對值均小于10%，說明PSM 數(shù)據(jù)結(jié)果較為可靠。 表6 為PSM 平均處理效應(yīng)結(jié)果，其中標(biāo)準(zhǔn)誤和z 值均通過Bootstrap 自助抽樣法獲得。 結(jié)果表明，匹配后的處理組（研發(fā)業(yè)績較好）企業(yè)相對于控制組（研發(fā)業(yè)績較差）企業(yè)的印象管理水平更低，結(jié)論與前文一致。

表6 PSM平均處理效應(yīng)

五、調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表7 中的第2 列和第4 列分別列出了董事會規(guī)模與分析師關(guān)注在發(fā)明專利申請數(shù)量與研發(fā)信息積極程度關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。 其中董事會規(guī)模與發(fā)明專利申請數(shù)量交互項 （Bd×Patent）系數(shù)顯著為正，證明董事會規(guī)模在發(fā)明專利申請數(shù)量和印象管理水平的關(guān)系中存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用，當(dāng)董事會規(guī)模更大時，其發(fā)揮的約束作用更強，抑制了研發(fā)業(yè)績對印象管理水平的負(fù)向影響，從而假設(shè)H2 得到驗證。 分析師關(guān)注與研發(fā)業(yè)績交互項（Ana×Patent）系數(shù)在1%置信水平下顯著為正，與模型（1）中發(fā)明專利申請數(shù)量系數(shù)方向相反，說明當(dāng)分析師關(guān)注上升時，發(fā)明專利申請數(shù)量對印象管理水平的負(fù)向影響受到了削弱，即認(rèn)為分析師關(guān)注存在負(fù)向的調(diào)節(jié)作用，從而假設(shè)H3 得到驗證。

表7 董事會規(guī)模、分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

六、研究結(jié)論與啟示

本文選用2015—2019 年創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，從印象管理理論出發(fā)，研究了上市公司發(fā)明專利對研發(fā)信息印象管理的影響，以及企業(yè)內(nèi)外部監(jiān)督的調(diào)節(jié)作用。 研究發(fā)現(xiàn)：（1）上市公司研發(fā)信息披露存在普遍的印象管理行為，并不能完全反映企業(yè)真實研發(fā)業(yè)績。 企業(yè)研發(fā)信息印象管理受到發(fā)明專利申請的顯著影響，具體表現(xiàn)為，當(dāng)發(fā)明專利申請數(shù)量較少時，管理者會顯著增加研發(fā)信息中研發(fā)成果與資源的披露比重， 以提高研發(fā)信息披露積極程度，避免可能的股價波動和管理者自身競爭力下降。 （2）進(jìn)一步分析這一關(guān)系的內(nèi)在機理時，發(fā)現(xiàn)董事會規(guī)模越大和分析師關(guān)注程度越高，發(fā)明專利申請對研發(fā)信息印象管理水平的負(fù)向影響越弱。 表明企業(yè)內(nèi)外部監(jiān)督對管理者印象管理行為的約束是有效的。

企業(yè)對研發(fā)信息披露的操縱會對信息使用者產(chǎn)生誤導(dǎo)，導(dǎo)致其做出錯誤的決策，不利于市場健康有序地運行。 因此，約束企業(yè)研發(fā)信息印象管理行為，提高研發(fā)信息披露對企業(yè)真實研發(fā)業(yè)績的反映能力，對各利益相關(guān)方都具有重要意義。 本文根據(jù)研究結(jié)論提出以下政策建議。 第一，充分發(fā)揮外部監(jiān)督機制的約束作用。 首先，監(jiān)管部門可以在關(guān)注研發(fā)信息真實性和準(zhǔn)確性的同時，對研發(fā)信息披露內(nèi)容和格式進(jìn)行規(guī)范，壓縮研發(fā)信息的可操縱空間。 其次，相關(guān)部門應(yīng)強化對分析師行業(yè)的監(jiān)督、規(guī)范和引導(dǎo)，提高分析師的整體業(yè)務(wù)水平和職業(yè)操守［41］，發(fā)揮分析師的外部監(jiān)督作用。第二，完善公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)。首先，企業(yè)可以建立健全董事會、監(jiān)事會和內(nèi)部審計委員會等內(nèi)部監(jiān)督機構(gòu)以約束管理者自利行為。 其次，制定合理的薪酬制度和考核標(biāo)準(zhǔn)，在保證薪酬激勵效果的同時，降低管理者對短期績效的敏感性。 最后，可適當(dāng)增加股東與管理者的溝通和相互信任，以降低管理者的機會主義傾向。 第三，投資者應(yīng)審慎地使用企業(yè)研發(fā)信息。 我國股票市場中的大部分中小投資者受有限關(guān)注和專業(yè)能力限制［42］，并不能準(zhǔn)確識別企業(yè)研發(fā)信息披露中的印象管理行為。 因此，投資者在進(jìn)行投資決策前應(yīng)適當(dāng)考慮專業(yè)人員或機構(gòu)的建議，并增加對企業(yè)風(fēng)險提示信息的關(guān)注。

本文的結(jié)論豐富了發(fā)明專利對企業(yè)研發(fā)信息披露策略的影響關(guān)系相關(guān)內(nèi)容，明晰了企業(yè)內(nèi)外部監(jiān)督在其中的調(diào)節(jié)作用。 但研究尚存在一些不足之處。 研究僅從研發(fā)信息積極程度衡量印象管理水平，另外有部分研究從語調(diào)積極程度、描述性信息可讀性等角度刻畫印象管理行為水平，但管理層印象管理行為表現(xiàn)形式較復(fù)雜，除此之外還可能表現(xiàn)為披露具體性、相關(guān)性、支持性、內(nèi)部合理性等［43］。 限于手工測算的效率和準(zhǔn)確率較低，未來研究可通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與計算機文本分析相結(jié)合的方法去挖掘潛在文本特征，豐富管理層印象管理水平測度指標(biāo)。