研发投入、风险承担与企业融资约束间的关联研究

裘丽娅，王建中



研发投入、风险承担与企业融资约束间的关联研究

裘丽娅，王建中

(安徽财经大学会计学院，安徽蚌埠 233030)

本文基于2007—2015年间我国A股上市制造型企业为研究样本，运用回归分析模型探讨研发投入、风险承担与企业融资约束之间的作用关联。实证研究结果表明：研发投入与企业融资约束显著正相关，风险承担与企业融资约束显著负相关。因信息不对称的存在，随着企业研发投入密度的增加，企业面临越发严重的融资约束问题。风险承担通过积极参与监督，缩减了企业同投资者信息交互的不对称水平，从而缓解了企业研发投入增加所造成的融资约束问题；本文还发现，民营、小规模以及关注度低的企业增加研发投入所面临的融资约束问题更为严重，此时企业风险承担的中介作用更为重要。

上市制造业；研发投入；风险承担；融资约束；信息不对称

信息科技的高速发展，快速的技术变革以及新兴业务及商业形态的不断涌现，为企业的生存与发展带来了新的机遇与挑战，创新成为时代的主题。企业研发创新行为作为其持续发展的原动力，得到了广大学者和企业的认可。然而，作为企业基于长远发展考虑的战略决策，研发创新行为往往需要持续的资金投入，用以应对未来可能出现的风险及不确定性因素。企业的研发创新行为往往面临着更高程度的信息不对称[1]，外部投资者缺乏对企业研发行为及相应产出的充分了解，也缺乏对管理人员的有效监督[2]，进而为企业带来了更高的外部融资成本。此种情况下，企业需要存储充分的内部现金来缓解可能出现的更为严重的融资约束现象。风险承担作为衡量制造型企业经济水平的指标，在降低其同外部投资者信息不对称及有效监督企业的代理问题方面发挥着重要的作用。风险承担参与机构通过积极地参与到企业的日常经营，充分挖掘企业的内部信息，并对外传递更为积极的投资信号，能够有效降低企业的信息堵塞，降低融资约束难度[3]。

基于此，本文试图探讨企业的研发投入行为与企业融资约束、风险承担与融资约束以及研发投入与风险承担(共同)对融资约束的影响，并分析其相应的内部作用机制，以期丰富相应的理论研究。

本文结构安排如下：第一部分阐述相关理论基础并提出研究假设；第二部分说明样本和检验模型；第三部分是实证结果分析；最后是结论。

一、理论分析与研究假设

(一)研发投入与融资约束

研发行为作为制造业维持创新水平的一种战略投入，具有其特殊的一面。与固定资产投资或金融投资不同，企业的研发行为更具私密性，因此对于外部投资者而言，其信息不对称程度也更高[4-5]。研发投入更多地属于企业的自身行为，由于技术保护及知识产权的因素，外部投资者往往难以充分了解其相关信息，并且对其相应的投入与产出之间的关联也知之甚少。此外，由于知识及技术的专有性，对于研发投入行为的了解要求外部投资者具备必要的技术能力或知识水平，这也造成了外部投资者无法对企业的研发行为具备全方位的了解，从而做出适当的决策。职业经理人存在以牺牲股东利益为代价，增加研发投入来为自己树立更加良好的职业形象动机[6]。增加研发投入并不总是为了企业的长远发展而考虑，有时是为了实现企业的短期目标，以获得必要的市场资源，甚至忽略高研发投入所带来的未来风险的增加。研发投入愈高，制造业未来发生研发创新失败所带来的成本便愈高[7]。因此，外部投资者由于对企业个体研发创新行为的不了解，其往往期望得到更高的投资回报率以弥补研发创新活动中所产生的高不确定性，而对于企业来说，这也意味着外部融资成本的提高。据此，考虑到信息不对称问题：基于以上分析，提出假设1。

假设1：研发投入与企业融资约束力正相关。

(二)风险承担的中介作用

与一般的投资者相比，风险承担被视为更为积极的投资者[1]，其能够有效降低企业与外部投资者之间的信息不对称程度[8]，从而改善其融资环境，主要表现在以下几个方面：

1. 风险承担机构往往更为热情地融入到制造业的日常管理当中，在其经营及决策的有效参与及监督方面，能够帮助风险承担机构更为充分地挖掘制造业内部信息[8]，并对信息进行必要的甄别与传播，从而帮助其他投资者及利益相关者更为充分地了解制造业信息，降低彼此间的信息不对称程度[9]。

2. 风险承担机构拥有更为专业的信息分析团队，能够有效甄别具有高价值、高成长性的目标制造业[10]，从而向市场及利益相关者传递更为积极的投资信号。Krishnan et al.[11]认为，具有优良名誉的风险承担团队能够更好地帮助制造业获得更高的绩效表现。

3. 风险承担机构的积极参与能够对制造业管理层进行有效的监督，以降低决策者同投资人两者的代理冲突。薄仙慧[2]通过分析发现，外部机构的适当参与能够有效改善非国有制造业的公司治理。

对于高研发投入的制造业而言，风险承担参与通过积极的参与及监督能够有效降低由于研发投入的增加所带来的信息不对称问题。风险承担参与降低了公司披露相关信息的成本。综上所述，风险承担参与能够通过降低制造业与其利益相关者之间的信息不对称程度，并传递更为积极地投资信号，从而缓解研发投入的增加所产生的融资约束问题。基于以上分析，提出假设2。

假设2：风险承担参与能缓解融资约束水平。

二、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文把2007—2015年间我国上海、深圳两地证券交易所上市的制造型企业作为研究样本来源。因为相比于其他行业，制造业往往具有更高的研发需求，研发支出的比重也更大。因此，依据2012年颁布的《上市公司行业分类指引》筛选相应的因素作为研究样本。为保证数据精确，根据以下原则对初始研究样本进行筛选。

1. 为避免公司上市当年财务包装的嫌疑，故对上市当年的样本进行剔除。

2. 剔除在2007年到2014年当中被ST的公司样本。

3. 为避免行业公司样本量过少对研究结论造成影响，要剔除掉年制造业数量少于10家的相应行业。

4. 剔除主要财务数据漏缺的样本。所采用数据都源于国泰安及Wind金融数据库。通过筛选，最终确定具有风险承担股东背景的上市公司样本观测数共1490例。

(二)变量选择

1. 解释变量。

(1)现金持有量变动。现金持有量是指企业可随时用于支配并不受外界条件所限制的货币及货币等价物。基于先前学者的研究，以往学者多以制造业现金和有价证券当年净增加额与总资产的比值来衡量企业的现金持有量变动，本文以现金与现金等价物净增加额与总资产比值衡量企业的融资约束程度。(2)融资约束指数。融资约束指数是指企业因内外部融资成本的差异形成的外部融资困境。本来采用DSTD、DNWC等变量构建多元回归分析来构造融资约束指数。

2. 被解释变量。

(1)研发投入密度。研发投入是指企业为进行某项技术或产品研发的经济利益流出。一般认为企业研发投入越高，企业的创新能力越强。借鉴以前学者研究，本文以企业实际研发支出与销售收入的比值衡量。(2)经营性现金流量净额。经营性现金流量净额指企业经营活动产生的现金总流入与经营活动产生的现金总流出的差额。本文以经营现金流量净额占总资产份额来衡量企业经营性现金流量净额。(3)短期流动负债增加额。此变量代表的含义为制造业短期流动负债的增加额与总资产比值，制造业所借入的短期负债可被用于现金的替代或被当做现金持有。(4)净营运资本增加额。制造业净营运资本的变化同总资产比值，其中前者以公司流动资产扣除货币资金和无息流动负债后得到，与短期负债效应类似，其可替代制造业现金持有或被作为现金持有。(5)风险承担。当制造业股东中有风险承担参与时，VC取值为1，反之为0。

3. 控制变量。

(1)投资机会。有学者研究认为，企业的投资机会对企业的研发投入具有显著影响，即投资机会越多企业可能进行的研发投入密度越大。托宾Q是用来衡量企业价值的一个重要指标，代表企业的未来成长机会和投资机会。本文参照FHP等模型引入托宾Q作为控制变量。(2)企业规模。在模型中加入此变量来控制制造业企业的规模效应以总资产的自然对数来衡量。(3)年度变量。在模型中加入此变量来控制经济周期变化对公司研发投入和融资约束的影响。

(三)模型设定与变量定义

本文借鉴Almeida等修正的流敏感性模型检验融资约束的相关研究假设，该模型在国内研究融资约束的相关文献中被广泛使用。

回归模型1：

为验证风险承担的作用，重点关注风险承担、研发投入密度与经营性现金流净额三者之间的交互项。根据前文理论假设，在该模型中，预期系数显著为正，表明研发投入密度越高，制造业融资约束程度愈高，而风险承担的参与能够显著缓解制造业的融资约束，并改善研发创新投入密度对融资约束水平的正向作用，即预期系数应显著为负。是风险承担背景，是行业调整研发创新投入密度。当制造业股东中有风险承担参与时，取值为1，反之为0。见回归模型2。

∆ Cashholdingi,t=αi+ β1CFi,t+ β2rd_ii,t-1*CFi,t+β3VCi,t-1*rd_ii,t-1*CFi,t+β4VCi,t-1*CFi,t

+β5VCi,t-1*rd_ii,t-1+β6VCi,t-1+ β7rd_ii,t-1+ β8TobinQi,t+ β9DSTDi,t(2)

+β10DNWCi,t+ β11Expi,t+ β12SIZEi,t+ Year_Dummy + firm_effect + δi

表1 变量定义

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

根据主要变量的描述性统计结果可知，其中制造业现金持有量变化的均值为-0.0005，表明样本制造业中现金持有变化占总资产的比重约为0.05%，最大值0.2577与最小值-0.2601反映我国A股上市制造型企业的现金持有量参差不齐，符合当前我国制造型企业现状，具有现实意义。均值为0.045，即样本制造业中经营性现金流量净额约占总资产的比重4.5%；制造业研发投入密度均值为0.033，表明样本制造业研发支出占初销售收入的比重平均为3.33%，研发投入最大值为1.7194，代表部分制造型企业具有较高的研发投入密度，而最小值为0，说明部分制造型企业缺乏研发投入力度，创新能力不足，整体研发水平还处于较低的状态；而在样本年度观测值中，具有风险承担背景的观测值约占1/4。其他控制变量中，整体均值为2.07，标准差为1.1060，标准差较高，说明我国制造型企业在企业规模方面差距较大。而短期流动负债变动、净营运资本变动及资本支出平均约占总资产的比重分别为4.3%、2.7%及6.35%。

(二)相关性分析

表2为各主要变量的相关分析结果，由分析结果可以看出，因变量与各主要变量之间均存在显著的相关性。同时，各变量彼此之间的相关系数绝对值最大值为与，等于0.3969，其余相关系数绝对值均小于0.3969，表明各个变量之间不存在严重的多重共线性问题，可进行回归分析。

由表中可以看出，经营性现金流量净额与现金持有量变动在1%置信水平上显著相关，系数为0.2469，在一定程度上验证了制造型企业的融资约束的存在；经行业调整研发密度与托宾成显著正相关关系，系数为0.0812，说明我国制造型企业在研发投入方面能够注重长远效益，与企业自身发展相适应；风险承担与经行业调整研发密度成显著正相关关系，系数为0.0927，说明风险承担对企业研发投入密度有积极的影响。

具体的研究结论将在后续的模型检验中做进一步分析。

表2 相关分析

注：***、**、*分别表示相关系数在1%、5%和10%的置信水平上显著(下同)。

(三)回归分析

为验证本文的主要研究假设，以Almeida等的模型为基础，依次考虑研发投入、风险承担对制造业融资约束的影响。如表3所示，模型1是融资约束基础模型(1)的回归分析结果，主要变量的回归系数是0.32，且在1%的水平上显著，表明样本企业普遍存在融资约束，即制造业每增加1单位经营性现金流，便需要储备平均0.32单位的现金以备后续的投资需要。对于其他控制变量，、和均在1%的水平上显著正向影响制造业的现金持有，而与则在1%的水平上显著负向影响现金持有，与理论预期相符。

考虑风险承担的作用。表3模型2与模型3分别对比了有风险承担参与的制造业样本与无风险承担参与的制造业样本，其研发投入密度对融资约束的影响异同。由回归结果可知，与两者间的交互项回归系数是0.0047，并在1%的置信水平上显著，说明制造业研发投入密度的提高可以显著增加其融资约束。每增加1单位研发投入密度，制造业便需要额外增加0.0047单位的现金以应对未来需求，假设1得到验证。根据模型2检验结果，发现有风险承担参与的制造业样本，研发创新投入密度对融资约束的作用并不显著，对照组模型3检验结果显示，无风险承担参与的样本，研发创新投入密度对融资约束的影响同样显著，系数为0.0055，在1%置信水平上显著，表明风险承担确实发挥了中介作用，能够显著缓解研发投入密度对制造业融资约束的影响，该结论在模型4的回归结果中得到了支持，、与三者的交互项系数为-0.0055，且在10%的水平上显著，支持了假设2。

四、研究结论

随着科技技术的不断发展，研发创新能力成为制造业保持持续竞争优势的必要手段。然而，制造业的研发创新行为是一个基于长远考虑的投资决策，亟须不断的资金支持，外部融资能力和制造业风险承担成为左右制造业研发创新投入的重要指标。与此同时，因信息不对称的存在，制造业研发投入的增加，又提高了其获得外部融资的成本，即制造业将面临更为严重的融资约束。此时，制造业的风险承担将发挥重要的中介作用，其通过更为积极地参与制造业的经营活动，并实施有效监督，帮助制造业缩减其余外部投资者的信息闭塞情况，降低因信息不对称所带来的潜在风险，从而缓解由于增加研发投入所产生的融资约束问题。

此外，目前制造型企业研发水平还处于较低的层次，研发质量不高，创新力不够，与国外领先相关企业差距较大。

表3 风险承担、研发投入与制造业融资约束

注：括号中为对应系数的T值，因变量为∆Cashholdingi

通过对2007—2015年我国A股上市的制造型企业样本的分析，验证了以上理论假设，进一步分析表明，相较于国有、大规模、关注度高的制造业，民营、小规模、关注度低的制造业面临着严重的融资约束问题，并且随着研发投入的增加企业面临更严重的融资约束，而此时，风险承担所发挥的中介作用也更为显著。本文也为如何解决融资难、融资贵等问题提供了新思路，一方面政府加大政策倾斜力度；另外，作为企业自身，应更好的运用风险承担参与杠杆，巧妙地缓解企业因研发投入而带来的融资约束问题，为企业自身发展注入新的活力。

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(责任编校：李延军)

10.15916/j.issn1674-327x.2017.02.007

F275.1

A

1674-327X (2017)02-0018-05

2016-09-13

安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2015186)

裘丽娅(1963-)，女，上海人，教授，博士。

王建中(1992-)，男，安徽合肥人，助教，硕士生。