财务冗余、环境不确定性与研发投资——基于中国制造业上市公司的实证分析

（上海工程技术大学管理学院，上海 201620）

一、引言

目前我国已经进入“刘易斯拐点”、“人口红利”及“低生产要素成本”等优势减弱，资本报酬边际递减规律作用显现。经济新常态下，国家更加注重发展的质量，其中促进企业技术创新，是推动结构升级、经济转型的重要途径，是提升国家竞争力的核心。习近平总书记在考察调研之时多次强调制造业对实体经济的重要性，要将制造大国变为制造强国。为此，我国实施了“中国制造2025”战略规划，党的十九大报告强调提升技术创新能力，化压力为动力、化被动为主动。因此，研究制造业企业的研发创新意义重大。

企业研发对人力、物力等资源的要求较高，且具有长期性、高风险性、技术成果的未知性以及外溢性，需要企业持续、大量的财务支撑，且因其存在高风险，受外部融资约束较高，难以及时获得资金，此时企业制定合理的财务政策十分重要。财务冗余最早由Myers（1984）[1]提出，并为其他学者普遍定义为企业所拥有的超出其正常经营所需的流动资金与无风险借贷能力，是灵活财务政策的体现。目前有关财务冗余与研发投资的较少且结论未统一，一方面，大多学者认为企业财务冗余是自由现金构成的资金池，可以在企业研发资金短缺时，迅速并且低成本地提供资金支持，起到平滑或缓和的作用；另一方面，由于存在代理问题，过多的冗余资金反而加剧内部治理机制问题的产生，管理者会倾向于将资金投资于风险小、对自身有利的项目中，追求短期利益最大化，出现“帝国构建”等问题。

此外，企业所处的经营环境日益复杂，宏观经济波动、信息技术更迭、产业结构升级以及市场需求变化等诸多不确定因素构成了企业环境不确定性[2]。现有对不确定性与企业研发的研究多从单个视角考虑，如经济政策、贸易政策、金融环境、政治等视角。如有学者实证发现贸易政策不确定性会促进企业研发投资[3]；经济政策不确定性与企业研发投资呈倒U 形[4-5]或正相关关系[6]，但也有学者指出宏观经济政策不确定性加剧了信贷风险及融资约束，极大抑制企业研发创新[7]。此外研发投资还与由地方官员变更或官员任期和产业政策交错程度刻画的政策不确定性具有显著负相关关系[8-9]。但在发达国家“再工业化”、跨国竞争日益激烈，世界各国利益摩擦不断，且国内各方面调整发展的背景下，企业投资决策或战略规划需综合考虑，因此从环境不确定性这一整体外部环境视角讨论企业研发投资显得尤为必要。

有鉴于此，本文以2010—2018 年我国制造业A股上市公司为样本，结合组织行为、资源基础等理论，试图探讨制造业企业财务冗余、环境不确定性与投资研发的关系；环境不确定性对财务冗余与研发投资关系是否有所影响。本文可能存在的贡献在于将对象集中于制造业企业，进一步探讨财务冗余与研发投资的关系，丰富相关研究；并将环境不确定性纳入该框架，拓展了财务冗余以及研发创新的研究视角。

二、理论分析与研究假设

（一）财务冗余对企业研发投资的影响

财务冗余是企业财务动态管理的体现，能够帮助企业及时调动生产经营资源抵御或利用所处环境不确定性带来的风险或收益。企业通过财务冗余可缓解融资约束、为研发活动提供资金支持，帮助企业把握发展机遇。一方面，研发活动持续周期长，具有资产专用性、调整成本高且研究成果不确定性等特征，需要持续高强度的资金投入。高风险贯穿研发创新活动整个过程，投资者要求的风险溢价较高，此外，研发创新涉及大量复杂的专业技术知识且通常与企业发展战略密切相关，投资者可获得的已披露信息较少，信息不对称进而导致逆向选择，最终增强了融资约束、推高了研发投资成本。又因研发成果在开发与产业化阶段容易被模仿或复制，企业无法完全拥有研发投资的收益，即弱独占性，加上技术革新速度加快，技术进步周期缩短等原因，加剧了外部融资约束程度，导致研发投资不足。另一方面，企业大量进行研发投资带来的技术创新，可扩展原有产品市场或率先进入蓝海市场，提高市场占有率及品牌价值，增强核心竞争力，是实现高质且长久的发展的关键。相较于财务冗余带来的代理问题[10]，研发投资更受前述融资约束影响。企业拥有充足的财务冗余，意味着较高的现金储备以及低成本的对外借贷能力或较低的财务杠杆，可在内源融资方面提供资金支持，同时向外界传递出的较高的偿债能力，拥有剩余举债能力，可再次获得外部资金。因此财务冗余可以帮助企业缓解融资约束及时把握机会，激励企业进行研发创新活动，为研发活动提供稳定的资金支持。因此，本文提出如下假设：

假设1：财务冗余与研发投资显著正相关。

（二）环境不确定性对研发投资的影响

企业是环境的产物，其所有的战略投资决策离不开其所处的环境，而不确定性是当前环境最为显著的特征。环境不确定下，企业无法预测外部环境变化，企业研发投资决策必然受环境不确定性的影响。首先，企业研发创新具有显著的专用性，高度的投资不可逆性[11]，基于实务期权理论，研发投资相当于一项看涨期权，同时，企业加大研发投资意味着放弃等待更好的投资机会，产生等待价值即机会成本。等待价值与环境不确定性正相关[12]，环境不确定性程度增强，等待价值提高。此时，企业无法判断研发创新带来的未来收益是否高于研发成本与等待价值之和，将暂缓投资活动，等待环境明朗、更多信息得以披露再做决策，导致研发投入减少。其次，同行业企业研发投资决策实际上是企业对所处行业前景以及发展机遇的预判，行业投资决策方向可以为企业提供决策参考，降低研发投资决策风险及市场风险。通过竞争性学习和信息性学习，企业会提高研发投入[13]。当外部环境不确定性增强，信息不对称随之提高，企业无法取得同群企业研发信号，获取资源及信息的途径受到限制，创新动力削弱[14]。最后，研发的进程受制于许多不可控因素，创新过程中任何因素的变化都会带来叠加效应，甚至导致创新活动终止。外部环境产生较大波动时，研发的持久性与不可预测性可能导致企业创新与市场机会不匹配[15]，可能无法达到预期经济收益，也将使企业降低研发投资。因此，本文提出如下假设：

假设2：环境不确定性与研发投资显著负相关。

（三）财务冗余、环境不确定性与研发投资

企业在外部环境波动时，能否将有限资源合理配置，是其能否应对风险或把握机会的重要问题。当企业所处环境稳定，企业可以获取准确的市场变化数据、对技术变革进行预测，稳定增长的收益也使其愿意将充足的资金用于研发并有能力承担相应风险。而当外部环境的不确定性较高时，企业无法准确把握市场并制定准确的生产经营策略，最终体现为企业盈余波动，进而影响股价波动，向资本市场传递出发展不利、前景不明等不利信号，导致外部投资者控制资金输出，并要求更高的回报，进而增加了企业融资成本。此时企业通常处于较高的经验风险当中，财务状况不佳、可自由支配的现金减少，企业管理层通常不愿将大量资金投资于长期性的研发活动、承担加大研发带来的额外风险，因此财务冗余被优先投入日常生产经营活动，以缓冲外部环境的冲击，导致减少研发投资甚至暂停部分研发项目。因此，本文提出如下假设：

假设3：环境不确定性会削弱财务冗余与研发投资的相关性。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文以沪深上市的制造业企业2014—2018 年的数据为初始样本，剔除了ST 及PT 类公司、财务数据缺失的公司等，对连续变量进行了上下1%的缩尾处理，最终获得2 209 个有效样本。公司数据来源于CSMAR 数据库并采用Stata 13.0 进行数据处理。

（二）主要变量定义

1.被解释变量：研发投资（RD）。研发投入受企业规模及资产状况影响，直接使用研发投入的绝对值具有较大的局限性，因此本文用研发投入金额/资产总额衡量。

2.解释变量：财务冗余（FS）。借鉴毕晓方等（2017）[16]大多数学者的方法，具体计算公式如表1所示，该衡量指标考虑到了财务冗余的超额属性以及行业特征，有良好的综合性，同时，考虑到研发投资决策发生在企业整个经营年度，因此本文将财务冗余滞后一期，即用上年期末数表示本年财务冗余数额。

3.调节变量：环境不确定性（EU）。环境的不确定性会导致企业核心业务发生波动，最终将体现在企业经营收入的波动上。现有研究多以销售收入的标准差来反映外部环境不确定性，但企业销售收入的变动中，有一部分是企业在稳定成长中发生的，因此，本文借鉴Ghosh 和Olsen（2009）[17]、申慧慧等（2012）[18]、樊燕萍和崔怀谷（2018）[19]的方法，首先计算企业过去5 年的非正常销售收入的标准差，再除以同年同行业的该值中位数后，来衡量当年环境不确定性。

企业过去5 年的非正常销售收入取模型（1）回归所得残差，其中Sale 为销售收入；Year 为年度变量，若Year 为所测当年，则取值为5，前一年则取4，以此类推直至取值为1：

4.控制变量：本文对预期会对回归结果产生影响而又不在本文计划研究变量范围内的变量进行控制，详细定义如表1 所示。

表1 变量定义

（三）模型构建

为检验假设1、假设2，分别构建了模型（1）、模型（2），为检验假设3 的调节效应，加入FS 与EU 的交互项，构建了模型（3）：

四、实证分析

（一）描述性统计

描述性统计结果如表2 所示，RD 均值和中位数分别为0.021 7 和0.019 6，说明制造业企业研发创新活动普遍存在，但2%的投资力度仍低于发达国家；最大值显示部分企业研发投资占总资产比重较高，可达12.23%；最小值0.000 1 则反映出部分企业研发投资较少，说明样本间研发投资水平差异较大。财务冗余的均值为-0.014 7，说明大多企业的财务冗余低于行业均值；最小值为-0.364 4，最大值为0.378 9，说明部分企业财务冗余严重不足而部分较为充足，各企业对财务冗余的重视程度存在差异。环境不确定性的均值为1.187 5，最大值和最小值分别为7.380 2 和0.012 5，企业面临环境不确定性较大，但各样本企业间面临的市场竞争及发展压力还是有较大差别。

表2 描述性统计

（二）相关性分析

各变量间的相关性如表3 所示，各变量之间存在一定相关性。财务冗余与研发投资的相关系数为0.194，表明财务冗余对研发活动具有显著的促进作用，初步验证了假设1；环境不确定性与研发投资的相关系数为-0.167，显著负相关，环境不确定增强，企业研发投资的意愿会被削弱，初步验证了假设2，但具体关系仍需通过多元回归分析作进一步检验。此外，本文计算得各变量的方差膨胀系数（VIF）均低于2，均值为1.32，远低于临界值10，可判断各变量之间不存在多重共线性。

表3 主要变量的相关性分析

（三）回归分析

表4 列示了各模型的回归结果，可以看出，模型（2）中FS 与RD 呈正相关，且在1%的水平上显著，说明制造业企业的财务冗余可促进研发活动，假设1 成立。控制变量中，企业LEV 系数为0.009 2、ROA为0.072 2，与RD 在1%水平上显著正相关，说明企业外部借款能力增强或经营绩效提高时，可取得更多资金促进研发投资的增加。SIZE 与RD 在1%的水平上显著负相关，说明企业在扩大规模的同时可能会减少或忽视维持高水平的研发投资。企业年龄的系数为负，在5%的水平下显著，说明随之企业年龄增大，组织决策机构难免变得复杂、变得僵硬迟钝，影响投资决策导致研发投入会减少。公司成长性的系数为负，在5%水平下显著，表明企业处于快速发展时，研发投资力度较小。

模型（2）中，环境不确定性与研发投资呈负相关，在1%水平上显著，说明当企业面临的环境不确定性的升高时，投资研发的强度会减弱，这一结果进一步验证了假设2。为检验环境不确定性对财务冗余与研发投资关系的影响，引入财务冗余（FS）与环境不确定性（EU）的交互项（FS*EU），构建了模型（4）。模型（4）中，财务冗余与研发投资显著正相关，环境不确定性与研发投资显著负相关，财务冗余与环境不确定性的交互项（FS*EU）与研发投资显著负相关，说明环境不确定性的增加会削弱财务冗余对研发投资的促进作用，假设3 得以验证。此外，本文采用替换变量的方法进行稳健性检验，将研发投资、环境不确定性的衡量分别由研发投资的对数，以及营业收入的变异系数代替，主要结论基本不变。

表4 回归结果分析

五、结论

本文以2014—2018 年我国制造业上市公司为样本，探讨了财务冗余、环境不确定性与研发投资三者的关系，发现：财务冗余对研发投资有促进作用，环境不确定性的增强会使企业减少研发投入，环境不确定性会削弱财务冗余与研发投资的正相关关系。基于上述研究结论，本文提出以下意见：面对外部环境不确定性，企业应制定灵活财务政策，重视财务冗余的积累，利用冗余资金及剩余借贷能力，为企业研发提供较为稳定的资金支持，增强核心竞争力。同时，制造业作为实体经济的重要基础，政府应该加大力度予以引导，考虑企业自身禀赋并进行政府补贴，完善法律法规，激励企业研发创新。