双重代理成本视角下分析师关注对企业研发投入的影响——基于科创板上市公司的实证研究

夏婷婷,杨卓儒,蔡新怡,赵 毅*

(1.河北工业大学 经济管理学院,天津 300401;2.英国伦敦大学学院,伦敦 WC1E6BT;3.南开大学 金融学院,天津 300350)

一、研究背景与问题提出

党的二十大报告指出,要坚持创新在中国现代化建设全局中的核心地位,强化企业在科技创新中的主体地位,构建新发展格局。作为增强企业创新的有力保证,尤其是针对我国科技创新型企业而言,研发投入决策制定实施直接关系到其成败。如何加大企业研发投入,也一直受到学界的广泛关注。

分析师作为衔接企业内外部沟通的桥梁,不可否认会对企业研发投入产生影响。然而对于分析师关注能否有效促进企业研发投入,学者们各持己见。基于信息不对称理论,分析师能够通过发布分析报告架构企业与投资者之间的桥梁,进而缓解企业研发创新面临的严重信息不对称问题。基于委托代理理论,分析师通过激励、监督双渠道降低代理冲突,进而增加企业人财物上的研发投入[1]。同时也有学者赞同分析师抑制论。He和Tian(2013)[2]基于西方背景制度研究发现,分析师更倾向于预测企业短期业绩,从而引发管理层短视行为,导致企业削减具有高度不确定性及高风险的研发投入。

我国上市公司中普遍存在两类委托代理问题,然而学者大多只关注第一类代理成本[3]。虽然已有研究表明,两类委托代理问题都可能影响研发投入,然而却没有学者将分析师关注、两类代理成本与研发投入放入同一框架研究,即从两类代理成本角度探究分析师关注究竟以何种渠道作用于研发投入[4]。基于此,本文运用中国科创板上市企业2019至2022年样本数据,将分析师关注、两类代理成本和企业研发投入纳入同一个分析框架,剖析分析师关注对企业研发投入的影响。同时以第一类代理成本作为调节变量,第二类代理成本作为中介变量,探讨分析师关注和企业研发投入之间的内在机制,从公司治理这一新的视角为分析师关注与企业研发投入的进一步研究提供参考。

相较已有研究,本文存在以下几点边际贡献:第一,分析师关注对企业研发投入的影响机制有待研究,尤其是针对以我国科技创新型企业为代表的科创板上市公司,现有文献鲜有专门针对此类企业的分析师关注与企业研发投入之间关系的研究。因此,本研究可作为我国注册制背景下对此类企业分析师关注和研发投入相关理论的有效补充和相关问题的深入探讨,为后续进一步研究奠定理论基础。第二,首次基于两类代理成本视角,不同于以往文献从融资约束层面出发,而是从公司治理层面探讨分析师关注对企业研发投入影响过程中的作用机理。第三,对完善分析师中介队伍、提高研发投入、加强公司治理建设相关政策制定提供切实可行的建议,为我国的创新性建设提供新角度、新启发。

二、理论分析与研究假设

(一)分析师关注与企业研发投入

具体而言,分析师关注对企业研发投入的影响有以下几个方面:

1.分析师关注的信息中介作用。分析师利用其行业专长,独立收集整理并深入挖掘分析上市公司公共信息和私人信息,进而发挥信息中介作用;尤其是分析师的专业性和独立性,使其能在解读具有复杂性和专业知识背景门槛的研发创新投入项目上更具有优势[5]。一方面,分析师主要以研究报告为信息载体向市场传递上市公司企业研发创新方面信息,在一定程度上提高研发投入信息传递的广度和深度,减轻信息交流障碍,有效改善因欺诈舞弊错漏等引起的披露信息质量问题[6]。另一方面,分析师更可能追随研发创新活动。基于分析师的专业性、独立性特点,当涉及极易产生代理问题的研发活动等事项时,相较于管理层、媒体等,分析师具有独特话语权,投资主体更加信任分析师提供的信息[7]。分析师客观无保留地将信息传递给投资主体,帮助投资主体充分理解企业研发投入所创造的价值,避免创新企业价值被低估,从而提升企业研发投入。此外,研发投入项目的高度复杂性引起的逆向选择问题提高了企业资本成本,而分析师介入后,在一定程度上改善了企业融资约束状况,进而提高了研发项目投入概率[5]。因此,分析师关注能够发挥信息中介作用,有效改善企业研发投入信息环境,降低研发投入过程中的信息不对称,进一步提高研发投入。

2.分析师关注的监督作用。分析师关注也有助于强化对企业研发投入过程的监督治理,从而提升研发创新投入。一方面,分析师能够直接监督企业研发投入活动。分析师关注人数越多,对上市企业的监督越强。已有文献研究表明,基于声誉机制,为提高分析师绩效与高额投资回报,分析师有动机对上市公司研发投入活动形成监督。分析师通过实地调研、与管理层互动交流[2]、开展会议等直接监督方式,提高分析追踪努力程度和采取更加谨慎的态度关注追踪公司的重大事项(如研发投入),进而震慑管理层、大股东,从而有效遏制管理层、大股东的投机冒险行为[8-9],管理层、大股东不会再过分关注企业短期目的而是转向企业研发创新投入。另一方面,分析师关注人数越多,越能显著提升企业的吸引力,其引致的监督集聚效应能够增加企业价值[10]。这既能避免投资主体对研发投入的低估进而加大研发投入,又能降低资本成本,提高研发投入项目净现值,从而提升研发投入[2]。故提出如下假设:

H1:分析师关注能够促进企业研发投入的提升。

(二)第一类代理成本的调节作用

作为企业的管理者和战略决策者,经理人应当代表股东利益。然而在契约不完全及道德风险背景下,企业所有权与经营权分离导致股东与经理存在利益相悖行为,尤其在涉及企业研发投入时,基于马科维茨投资组合理论,股东追求研发投入带来的长期利益;相反,经理人基于个人业绩、声誉、职业发展等考虑,会本能规避周期长、风险高的研发活动。与此同时,依据Aghion et al.[11]懒惰经理人假说,懒惰的经理人不愿意付出更多时间精力去经营管理需要持续性付出的研发创新项目[12]。分析师关注可能缓解第一类委托代理问题。一方面,分析师相较于个人投资者,其专业优势能够使其更好发挥信息中介作用,大大降低股东收集信息的成本,缓解股东经理人之间的信息不对称,进而降低二者之间代理冲突。另一方面,分析师能够发挥其监督功能,避免股东搭便车问题出现,抑制经理人在职消费等机会主义,降低其权力寻租成本,激发了经理人的管理能力和潜力,因此分析师关注能够平衡股东与经理人之间的利益,进而缓解股东与经理人之间的委托代理问题。

第一类代理成本的高低反映了管理层与股东利益是否一致。基于此,在第一类代理成本低的企业,经理人与股东之间的委托代理关系比较和谐,双方利益比较一致。当分析师介入第一类代理成本低的企业,分析师能更有效发挥其信息中介的桥梁作用和激励监督管理作用,使得经理人和股东利益更加趋同,抑制经理人对研发投入的挤出效应,从企业长远利益的角度出发提高其研发投入。故提出如下假设:

H2:第一类代理成本弱化分析师关注对企业研发投入的正相关作用。

(三)第二类代理成本的中介作用

对于股权相对集中或高度集中的中国上市公司而言,在我国公司治理结构不完善等背景下也滋生了大股东与中小股东之间的第二类委托代理问题,即大股东掏空行为,尤其是科技创新型企业。

具体而言,基于“隧道挖空”观点,拥有绝对话语权的大股东基于自利天性和机会主义行为,通过关联交易、恶意分红[13]等方式剥削侵害中小股东利益。大股东掏空行为往往会转移企业内部资金、降低企业生产效率进而降低企业研发投入[13-15]。与此同时,大股东的非理性掏空行为降低了企业资本配置效率。分析师关注在削减第二类代理成本过程中有着积极的作用。

一方面,分析师对大股东掏空行为的有效披露,有效改善研发投入信息环境,既能够使大股东收敛其机会主义行为,又能够降低中小股东监控成本。

另一方面,分析师关注能够有效督促大股东纠正与中小股东利益相悖的掏空行为,促使中小股东采取“用手投票”等积极方式保护自身利益[16]。与此同时,由于控股股东利益侵占行为较为隐秘,中小股东无法及时有效分辨,而分析师能运用其专业技能揭露控股股东利益侵占等隐秘行为。基于上述分析,提出如下假设:

H3a:分析师关注降低第二类代理成本。

H3b:第二类代理成本在分析师关注与企业研发投入之间具有中介效应。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文选取2019—2022年科创板上市公司作为样本数据,该数据均来源于CSMAR数据库。一方面,考虑到可靠性与可比性问题,本文①剔除ST、ST*和PT类企业;②剔除金融行业样本;③剔除研发投入等关键变量缺失的样本观测值。另一方面,考虑到异常值问题,本文对主要连续型变量进行1%和99%水平上的缩尾处理(Winsorize)。

(二)变量定义

1.被解释变量。本文选取企业当年研发投入金额,作为衡量企业研发投入的代理变量。为降低异质性影响,对研发投入金额做对数化处理。该数值越大,表明企业研发投入越大。此外,本文在稳健性检验部分采用研发人员数量的自然对数进一步分析。

2.解释变量。本文的解释变量是分析师关注。参考李春涛等[17]的做法,本文选用在一年内对企业关注的分析师数量进行度量。同时在后面的稳健性检验中,采用对企业发布的研究报告数量度量。为降低异质性影响,取上述变量加1后取对数衡量分析师关注这一变量。

3.调节变量。本文的调节变量是第一类代理成本。综观现有文献,大多采用管理费用率和总资产周转率度量第一类代理成本。虽然总资产周转率是从管理层生产经营角度反映第一类代理成本,然而其受企业规模等影响较大,同时管理层相较于关注公司盈利,更倾向于在职消费等。而管理费用率是将管理层在职消费等包含进去,故更能进一步反映第一类代理成本问题,其值越大,表明第一类代理问题越严重。

4.中介变量。参考王洪盾等[18]的度量方法,本文采用资金占用水平来反映第二类代理成本,大股东通常通过关联交易及资金占用侵害中小股东利益。相较于关联收益形成的隐蔽性应收账款,其他应收款更能反映大股东的“隧道行为”,因此使用其他应收款与总资产比值对第二类代理成本进行度量。该比值越大,则大股东与中小股东之间的代理冲突越严重。

5.控制变量。借鉴以往研究文献,本文控制了公司特征和其他相关因素可能对企业研发投入产生的影响,特设置如下变量:资产负债率(Lev)、资产收益率(ROA)、固定资产密集度(Tran)、资本支出(Cap)、营业收入增长率(Growth)、企业规模(Size)、流动比率(Liquidity)、净资产收益率(ROE)、管理层持股比例(MRS)、是否四大(Big4)。同时在模型中控制了年度效应(Year)和行业效应(Industry)。主要变量类型、名称及定义如表1所示。

表1 主要变量表

(三)模型设定

为检验分析师关注如何影响科创板上市公司创新投入,构建模型(1)进行检验

LnRDi,t=β0+β1LnAnai,t+β2Controli,t+
YearDummyi,t+IndustryDummyi,t+εi,t

(1)

其中,LnRDi,t为企业的创新投入指标,LaANai,t为分析师关注。YearDummyi,t和IndustryDummyi,t分别表示年份和行业哑变量。

四、分析师关注对企业研发投入的影响

(一)描述性统计

表2为主要变量描述性统计结果。从表2研发投入数量和人员的均值来看,科创板上市公司对研发投入都很重视,但是从研发投入金额及人员数量标准差出发,可以看出各公司研发投入存在较大差距。 分析师关注LnAna的均值为1.837(8人),但是标准差为0.88,这表明不同公司受分析师关注程度存在较大差异。

表2 主要变量描述性统计

对于两类代理成本而言,第一类代理成本最大值和最小值之间相差较大,这表明不同上市公司面临的第一类代理问题严重程度不同。与第一类代理成本相似,不同上市公司面临的第二类代理问题也存在较大差距。

在控制变量中,从企业规模、资产负债率、资产收益率等均值与标准差可以看出,样本具有良好的代表性。

(二)回归结果与内生性检验

表3展示了OLS和固定效应回归结果。其中,第(1)列OLS结果显示分析师关注与企业研发投入的回归系数为0.281,p<0.01,第(2)列Fe结果显示分析师关注与企业研发投入的回归系数为0.269,p<0.01,表明分析师关注和企业研发投入呈显著正相关关系,假设H1得到验证。

表3 分析师关注对研发投入的影响

考虑到分析师关注可能受到研发投入的影响,为了解决这一潜在内生性问题,参考Yu[19],引入预期分析师关注度这一工具变量并进行2SLS检验。工具变量构建方法如下:

跟踪的人数。Reporti,j,0为0-1变量,i公司基年被隶属于j券商的分析师跟踪则取1,否则取0。AnalystNumberj,0表示基年j券商拥有的分析师人数,AnalystNumberj,t表示t年j券商拥有的分析师人数。

本文数据取自2019至2022年,科创板首批公司于2019年上市,故以2019年作为基年。最后,对i公司t年度所有券商的预期关注度进行加总,得到以下预期分析师关注度:

(2)

其中,i表示受关注企业,j表示证券公司,t表示年度数。ExpectedCoveragei,j,t表示i公司在t年度预期被j券商分析师

(3)

基于将分析师关注的外生部分剥离构建预期分析师关注,所得预期分析师关注与本期研发投入无关,与实际分析师关注相关,故选取该变量充当工具变量进行2SLS回归。此外,第一阶段回归的F统计量为86.717,远大于10,可以拒绝“弱工具变量”的原假设,工具变量的选择是合适的。如表4的估计结果所示,在控制内生性问题之后,分析师关注系数显著为正,随着分析师关注的上升,企业研发投入越多,即分析师关注对企业研发投入起到正向促进作用,进一步验证了假设H1。

表4 内生性检验

(三)稳健性检验

第一,替换被解释变量。在前面的回归检验中,研发投入采用的是研发投入金额自然对数(LnRD)进行衡量,替换为研发人员数量的自然对数(lnRdperson)进行衡量,重新对模型(1)进行回归检验。 由表5列(1)回归结果可知,当模型(1)中的被解释变量替换为研发人员数量自然对数(lnRdperson)后,分析师关注(LnAna)的系数仍然为显著为正,故可认为分析师关注对企业的研发投入仍然有显著的促进作用,研究结果保持稳健。

表5 稳健性检验

第二,替换解释变量。在前面的回归检验中,分析师关注采用的是一年内分析师对上市公司关注数量进行衡量。这一方面基于分析师以研究报告为载体向市场传递信息,另一方面同一分析师可能基于上市公司关注度差异也会对研发投入产生影响[20]。因此本文采用跟踪分析一家公司的研报总数量(LnRep)来度量分析师关注,重新对模型(1)进行回归检验。表5列(2)结果所示,跟踪分析公司的研报总数量(LnRep)的系数仍然为显著为正,所以认为分析师关注对企业的研发投入仍然有显著的促进作用,研究结果保持稳健。

第三,滞后一期变量。考虑到分析师关注对科创板上市公司研发投入的影响可能具有滞后性,同时基于双向因果关系引发的潜在内生性问题,进一步以滞后一期的LnAna作为解释变量进行分析,结果见表5列(3)。根据回归结果,发现LnAna的系数仍然为显著为正,所以认为分析师关注对企业的研发投入仍然有显著的促进作用,研究结果保持稳健。

第四,对内生性问题的再思考——通过估计残差代理分析师“净关注”来弱化内生性。分析师关注可能受企业规模、业绩等波动性影响,为了消除这些因素进而弱化内生性影响,借鉴Yu[30]的做法,构建LnNetAna变量。首先对模型(4)进行回归,然后提取上述回归中的残差项将其作为分析师净关注的代理变量。

Coveragei,t=γ0+γ1Sizei,t+γ2ROAi,t+
γ3TobinQi,t+γ4INSi,t+γ5Levi,t+γ6Growthi,t+εi,t

(4)

表5列(4)结果显示:模型(1)中,LnNetAna回归系数在1%水平下显著为正,即本文假设H1的预期具有稳健性。

五、基于双重代理成本视角的影响机理

(一)第一类代理成本的调节作用

通过前文的文献梳理和理论分析发现,第一类代理成本可能弱化分析师关注对企业研发投入的正相关作用。为检验第一类代理成本在分析师关注影响企业研发投入的过程中是否发挥了调节作用,建模如下。

LnRDi,t=β0+β1LnAnai,t+β2Chargeratei,t+
β3Chargeratei,t×LnAnai,t+β4Controli,t+
Year Dummyi,t+Industry Dummyi,t+εi,t

(5)

表6显示了第一类代理成本调节效应检验结果。列(1)结果表明:模型(5)中第一类代理成本与分析师关注交乘项的系数均在1%水平下显著为负,说明第一类代理成本弱化了分析师关注与企业研发投入之间的正向促进作用,即代理成本越低的企业分析师关注对企业研发投入的正向影响越强。故模型(5)存在调节效应,H2得以验证,且分组检验在融资约束不同的企业第一类代理成本对分析师关注影响企业研发投入的调节作用上存在差异。

表6 全样本第一类代理成本调节效应

表7显示了不同融资约束下第一类代理成本调节效应检验结果。结果表明,融资约束较低组企业的第一类代理成本与分析师关注交互项系数为-0.542 4,且通过5%显著性水平检验。与之相比,高融资约束组第一类代理成本与分析师关注交互项系数没有通过显著性水平检验。这是因为当企业面临较低的融资约束,公司资金受限制程度降低,有更强的意愿和能力加大研发投入,故强化了第一类代理成本对分析师关注与企业研发投入的负向调节作用。

表7 子样本第一类代理成本调节效应

(二)第二类代理成本的中介作用

通过前文的文献梳理和理论分析发现分析师关注可能通过降低第二类代理成本而提高企业研发投入。为了验证这种作用路径的存在,构建如下模型(6)和(7):

Occupyi,t=β0+β1LnAnai,t+β2Controli,t+
Year Dummyi,t+Industry Dummyi,t+εi,t

(6)

LnRDi,t=β0+β1LnAnai,t+β2Occupyi,t+
β3+Year Dummyi,t+Industry Dummyi,t+εi,t

(7)

表8显示了全样本下中介效应检验结果。表8列(1)结果表明,分析师关注对研发投入的总影响效应显著,且两者存在显著的正相关关系。表8列(2)结果显示,分析师关注与第二类代理成本的回归系数为-0.063 2,p<0.05,表明分析师关注和第二类代理成本呈显著负相关关系,H3a得到验证。表8列(2)(3)结果显示,第二类代理成本在金融发展对企业研发投入的影响过程中发挥了部分中介作用。H3b得到验证。

表8 全样本下第二类代理成本中介效应检验

为进一步厘清第二类代理成本在两权分离不同企业中中介效应的差异,将样本分为掏空能力强和弱的两组并再次进行中介效应检验。检验结果如表9所示。表9结果表明,不论是在掏空能力强还是在掏空能力弱的企业,第二类代理成本在金融发展对企业研发投入的影响过程中发挥的中介作用都存在。但根据中介效应计算可得,掏空能力强的企业,第二类代理成本在分析师关注与企业研发投入之间的中介效应占比: (-0.0589)*(-0.1119)/0.26=2.52%。第二类代理成本在分析师关注与企业研发投入之间的中介效应占比(-0.102 5)* (-0.296 4)/0.319 4=9.51%,结果表明,掏空能力弱的企业第二类代理成本的中介效应高于掏空能力强的企业第二类代理成本的中介效应。究其原因,在掏空能力弱的企业,大股东更多表现为壕沟防守效应,分析师关注增加能有效遏制大股东掏空行为,提高了信息透明度,促使企业完善治理结构,进而提高研发投入。

表9 子样本下第二类代理成本中介效应检验结果

六、研究结论与启示

(一)研究结论

本文以2019—2022年科创板上市公司为研究对象,从两类代理成本出发,以第一类代理成本为调节变量,第二类代理成本为中介变量,从公司治理层面探讨了分析师关注对企业研发投入的影响机理并得出如下结论:(1)分析师关注对企业研发投入有显著的促进作用,有助于提高企业的创新效率;(2)第一类代理成本对分析师关注促进企业研发投入产生了负向调节作用,且进一步依据融资约束进行分组检验,结果发现低融资约束组企业的分析师关注对企业研发投入产生的负向调节作用更强;(3)分析师关注能降低第二类代理成本,第二类代理成本在分析师关注与企业研发投入之间具有中介效应,并且进一步依据掏空能力进行分组检验,结果发现掏空能力弱的企业第二类代理成本的中介效应高于掏空能力强的企业第二类代理成本的中介效应。

(二)管理启示

1.政府及监管部门应大力完善作为企业内外部沟通中介的队伍建设,完善分析师关注对研发投入的引导机制。不仅强调分析师信息传递功能,同时也要强调分析师关注信息传递的深度广度,保证实体经济研发创新活动持续平稳进行,有利于我国创新性国家战略落地转型。

2.就企业自身而言,应完善公司治理结构。考虑到分析师促进不同公司的研发投入在第一类代理问题及第二类代理问题程度上的区别,企业应注重“管理层短视”与“大股东掏空”行为,使得管理层与股东、控股股东与中小股东之间利益趋于一致,从而让分析师发挥更加有效的信息中介与激励监督作用来促进研发投入。

3.就市场而言,应完善市场信息披露机制。信息不对称是公司双重代理成本产生的缘由。科创企业面临的双重代理成本问题较为严重,更应注重信息披露,进而提升研发投入,保证科创企业可持续创新。