政府补助、财务分析师与企业R&D创新——基于财务分析师跟踪强度与预测偏差度的视角

陈 静,柏 婷,李国兰

(1.重庆理工大学 会计学院, 重庆 400054; 2.重庆工商大学派斯学院 会计学院, 重庆 401520)

一、引言

科技进步和创新对国家发展具有重要的战略作用。自主创新,尤其是R&D创新,是推动经济高质量发展、实现动能转换的迫切要求和重要支撑。2016年5月,中共中央、国务院发布《国家创新驱动发展战略纲要》明确指出企业作为我国资本市场的重要组成部分,企业R&D创新能力的高低对国家整体创新水平的影响至关重要。因此,企业R&D创新水平的提升是我国经济增长的重要因素,也是现阶段实现高水平科技自立自强的重要途径。我国政府主要采用税收优惠和政府补助政策帮助企业提升R&D创新水平,相对于前者,后者似乎更能刺激企业对创新活动的积极性[1]。但是,由于“市场失灵”的存在,我国诸多企业开展R&D创新项目的积极性并不高。R&D创新项目具有高投入、高风险以及回报期不确定等特点[1-4],企业管理层迫于业绩压力更倾向于将有限资源投向风险较低、回报期较明确的项目[5-6]。同时,创新成果的外部性特征使其极易被竞争者模仿,使企业难以获得R&D创新的全部收益,进而降低其对R&D创新项目的积极性。

大量研究指出,企业外部融资约束及企业R&D创新项目的委托代理冲突是影响其R&D创新水平的重要因素[7-11]。政府补助有助于解决企业内部创新资源相对不足的问题,降低R&D活动的不确定性[12],不仅能直接缓解企业R&D创新项目的资金压力[13],还会向外部投资者传递一种良好的信号[14],缓解企业外部融资约束压力。除此之外,财务分析师作为企业外部治理机制的另一重要力量[15-18],将有价值的信息传递给企业利益相关者。一方面,财务分析师通过跟踪解读包括政府补助、R&D创新项目在内的企业相关信息,不仅能够减少企业间信息不对称[6,9,11,19],还能弥补R&D创新项目信息不足的缺口[20],进而缓解R&D创新项目自身的委托代理冲突问题,提高企业R&D创新水平。另一方面,财务分析师作为有限理性经济人[21],其出具的预测报告会受到自身以及外界因素的干扰,如过度自信、认知偏差、维系良好客户关系、佣金收入、恶意降低信息获取成本等[22-25],导致预测报告与企业真实经营情况之间存在一定的偏差,并且该偏差大多倾向于乐观[26-30],使管理层为获取短期业绩增长[31],迎合财务分析师乐观预测目标的行为[32]而牺牲企业长期发展的机会,进而抑制企业的R&D创新积极性。

综上,政府补助、财务分析师跟踪均会对企业R&D创新水平产生影响。那么,政府补助与企业R&D创新之间的关系如何?财务分析师跟踪对政府补助与企业R&D创新的关系是否存在影响?财务分析师跟踪强度和财务分析师预测偏差度对政府补助与企业R&D创新水平之间关系的影响是否一致?厘清以上问题对于探析我国企业R&D创新能力的外部治理路径、提升企业核心竞争力、推进我国经济高质量发展具有重要的现实意义。

二、理论分析与假设提出

(一)政府补助与企业R&D创新

政府作为缓解企业外部融资约束的重要主体,科学制定并有效实施政府补助政策是纠正“市场失灵”、激励R&D创新项目的重要手段之一[33]。创新理论认为R&D创新项目具有难度大、周期长、风险大以及研发成果极易被社会其他成员模仿的特点,各相关环节都需要投入大量的人力和物力,而政府补助能够在一定程度上降低R&D创新项目的部分风险和不确定性。基于资金支持的角度,政府补助能够直接缓解企业在R&D创新项目上的资金压力,增强企业资金链活力以及降低企业R&D创新过程中的风险水平,使企业有充裕的资金开展R&D创新项目,进而促进企业对R&D创新项目的投入强度[34]。同时,政府通过补助政策引导、监督企业R&D创新的方向和进程,在一定程度上也会加速企业R&D产出的转化,如刘继兵等[35]发现政府补助与企业创新产出正相关,政府补助对企业创新产出具有显著的激励效应。

政府补助缓解了企业与资本市场投资者之间的信息不对称,同时向投资者传递企业具有投资价值的有利信号。出于涉及商业机密、同行竞争等原因,企业R&D创新相关信息通常较少对外披露,很大程度导致了企业与外部投资者之间的信息不对称。作为一种积极的“信号”信息,获得政府补助的企业往往被资本市场看好。一方面,政府在做出补助决策时通常会对众多企业进行筛选比对,最终选取具有补助价值的企业进行扶持。另一方面,政府对补助企业R&D创新项目进行全过程不间断的关注,使企业R&D创新项目的质量能够得到隐形保证。因此,基于信号传递理论,政府补助向外部投资者传递的信息使外部投资者加深了对企业R&D创新项目的了解,并向外部投资者传递企业R&D创新项目的价值以及质量保证等积极信号。政府补助行为加强了外部投资者对企业信誉以及R&D创新项目投资信心的认可度[36],促进了企业R&D创新项目的积极性,提高了创新成果转化率。

综上,政府补助不仅能直接缓解R&D创新活动的资金压力,还能降低R&D创新活动的不确定性以及向外部投资者传递良好的信号。基于上述分析,并结合我国现行政府补助政策,初步认为我国政府补助对企业R&D创新具有积极作用,据此,提出假设H1a、H1b。

H1a:政府补助与企业R&D投入正相关,即政府补助能提升企业R&D投入。

H1b:政府补助与企业R&D产出正相关,即政府补助能提升企业R&D产出。

(二)政府补助、财务分析师跟踪强度与企业R&D创新

政府R&D创新补助的效果受到企业内外部多种因素的共同影响。其中,企业内部控制质量是重要的内部影响因素之一。当企业内部控制出现缺陷时,极易产生委托代理冲突以及财务舞弊等消极现象。为了自身任期内良好的信誉和物质利益,管理层凭借信息优势地位,更青睐于风险小、投资收益期更为确切的低风险项目。R&D创新项目的保密性特征带来的信息不对称以及委托代理冲突问题,使经理层的短期行为更具隐蔽性,极大程度地削弱了政府的补助效果。

财务分析师作为企业外部治理机制及资本市场监督机制的重要组成部分[15-18],其以专业知识和技能对企业信息进行专业解读,能够有效缓解企业R&D创新项目产生的委托代理冲突以及融资约束问题。已有研究表明,财务分析师的专业解读能力和执业独立性有助于揭露公司的财务舞弊行为,抑制管理层机会主义行为[11],促使其更加勤勉地工作,识别有利的投资机会,将有限的企业资源和政府补助资金投入更具价值的R&D创新项目中,从而提高投资效率。与此同时,财务分析师作为企业与资本市场信息传递的中介者,其提供的“超额信息”,如政府补助资金使用情况、企业经营情况等相关信息可以帮助外部投资者更加深入地了解企业R&D创新项目的真实价值,刺激外部投资者的资金投入意愿,在较大程度上缓解了企业的融资约束压力。财务分析师使企业管理层、外部投资者更加清晰地了解R&D创新项目对企业长期发展的贡献程度以及该项目的投资价值等信息。随着两者间信息不对称问题的解决,政府补助降低了企业的融资成本以及R&D创新项目的资金压力,外部投资者可以利用财务分析师提供的信息评价管理层是否勤勉工作,减少管理层为了短期业绩压力而将取得的政府补助金用于R&D创新项目以外低风险项目的概率,进而保障企业R&D创新项目的顺利开展。

综上,财务分析师跟踪强度可以监督政府补助的使用情况,以及通过向资本市场传递企业R&D创新项目的价值信息来刺激企业投入R&D创新项目的积极性和创新成果的转化。据此,提出假设H2a、H2b。

H2a:财务分析师跟踪强度越大,政府补助与R&D投入之间的正相关关系越强。

H2b:财务分析师跟踪强度越大,政府补助与R&D产出之间的正相关关系越强。

(三)政府补助、财务分析师预测偏差度与企业R&D创新

财务分析师的跟踪强度越大并不意味着其盈利预测的准确性越高。当外界获得企业信息的机会越多[37],财务分析师之间的恶性竞争[38]以及羊群效应[39]影响下的迎合行为越难以避免,导致行业内财务分析师出具预测报告的质量有所下降[40],即其出具的预测报告与企业实际经营情况存在偏差,且该偏差大都倾向于乐观[26-30]。在过度自信、认知偏差、维系良好客户关系、佣金收入、恶意规避获取信息成本等因素的影响下[22-25],财务分析师通常不会充分披露,甚至放弃披露企业的不利信息,使其发布的预测报告与企业真实经营状况之间的偏差度增加。除此之外,财务分析师作为有限理性经济人,为获取更高的收益,对关联机构重仓股予以乐观评级[29]。究其原因,一方面,分析师的乐观预测报告在一定程度上将市场资金导向关联机构,使券商获得更多的分仓佣金,财务分析师获得更多的现金收入;另一方面,机构投资者拥有财务分析师是否能上榜《新财富》的投票权,因此,为“拉拢”机构投资者,财务分析师更倾向于发布乐观的预测报告,以获得更高的名誉收益。因此,财务分析师预测偏差度对政府补助与企业R&D创新之间的关系会产生进一步的影响。

首先,从财务分析师的信息解读作用来看,预测偏差度影响了财务分析师的信息解读机制所发挥的积极作用。财务分析师的预测偏差度越大,其出具的报告中“噪音”信息越多,意味着企业外部投资者从报告中了解到企业真实经营状况的可能性越低。此时,财务分析师不仅未缓解企业与外部投资者之间的信息不对称,还可能加剧信息不对称的程度,弱化了财务分析师作为信息中介者角色的作用效果。其次,从业绩压力作用来看,财务分析师的预测偏差度越大,其出具报告中的盈余预测值与企业现有资源配置所能创造价值的不匹配程度越高,加大了管理层达到其预测目标的难度。开展R&D创新项目需要大量人力、物力的投入,且投资回报期不确定,短期内会给企业带来明显的负效应。显然,企业R&D创新活动的开展与管理层短期经营目标是相矛盾的。因此,管理层可能为了迎合市场预期减少或放弃某些R&D创新项目,或将获得的政府补贴金用于其他有利可图的短期项目。

综上,财务分析师预测偏差度会弱化其信息中介以及外部治理作用,增强管理层业绩压力,导致其实施更多的机会主义行为,进而抑制政府R&D创新补助的效果。据此,提出假设H3a、H3b。

H3a:在一定跟踪强度基础上,财务分析师预测偏差度越大,政府补助与R&D投入之间的正相关关系越弱。

H3b:在一定跟踪强度基础上,财务分析师预测偏差度越大,政府补助与R&D产出之间的正相关关系越弱。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

以我国沪深A股上市企业2015—2019年数据为样本,考虑到行业特殊性的影响,设置以下条件对研究样本进行筛选:(1)删除处于ST、ST*及PT等非正常交易的样本;(2)删除未被财务分析师跟踪的样本;(3)删除未披露专利信息的样本;(4)删除财务数据缺失较多的样本。筛选后最终得到 4 917个样本观测值。本研究对解释变量政府补助、R&D投入以及R&D产出在1%及99%的水平上下进行缩尾处理。相关研究数据均来自国泰安数据库,其中,政府补助由财务报表附注中所披露的数据剔除与企业研发创新项目无关的补助款项后经手工整理得到,财务分析师预测偏差度利用Python对国泰安数据库中的原始数据进行匹配并按照变量定义整理得到。首先采用Excel对研究数据进行初步筛选整理,再利用Stata 13.0对样本数据进行回归分析。

(二)模型构建

为研究政府补助与企业R&D创新的关系,建立模型(1)和(2):

R&D=β0+β1Subsidy+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(1)

Output=β0+β1Subsidy+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(2)

其中,Subsidy为解释变量政府补助,R&D、Output为被解释变量R&D投入、R&D产出,Controls为控制变量,Industry、Year分别表示行业和年度虚拟变量,ε为随机扰动项。

为研究财务分析师跟踪强度以及预测偏差度对政府补助与企业R&D创新关系的调节作用,分别在模型(1)和(2)中设置财务分析师跟踪强度Analyst、政府补助与财务分析师跟踪强度的交互项Subsidy*Analyst、财务分析师预测偏差度Optimistic以及政府补助与财务分析师预测偏差度的交互项Subsidy*Optimistic,建立模型(3)～(10):

R&D=β0+β1Subsidy+β2Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(3)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Analyst+β3Subsidy*Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(4)

Output=β0+β1Subsidy+β2Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(5)

Output=β0+β1Subsidy+β2Analyst+β3Subsidy*Analyst+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(6)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(7)

R&D=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+β3Subsidy*Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(8)

Output=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(9)

Output=β0+β1Subsidy+β2Optimistic+β3Subsidy*Optimistic+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+ε

(10)

(三)主要变量说明

1.被解释变量

R&D投入(R&D):参考王维等[41]的研究,采用研发投入强度来衡量R&D投入,即研发投入与营业收入的比值。

R&D产出(Output):参考孙红梅等[42]的研究,用企业专利(发明专利、实用新型以及外观设计)申请数量的自然对数衡量。

2.解释变量

政府补助强度(Subsidy):参考霍江林等[13]的研究,用政府补助与营业收入的比值衡量。

3.调节变量

财务分析师跟踪强度(Analyst):参考周泽将等[43]的研究,用财务分析师跟踪人数的自然对数衡量。

财务分析师预测偏差度(Optimistic):参考伊志宏等[28]的研究,将财务分析师a在第t年对企业i的预测偏差度定义为:Oi,a,t=(EPSi,a,t-EPSi,t)/|EPSi,t|,最后对企业i第t年所有财务分析师的Oi,a,t计算平均值,得到企业层面的财务分析师预测偏差度Optimistic。

为控制其他变量对本研究回归结果的影响,借鉴以往相关研究控制变量的选取方式,并用逐步回归分析法对初步选择的控制变量进行回归分析,最终选取以下变量:企业规模Size、资产负债率Lev、净资产收益率Roe、偿债能力Cr、产权性质Soe、股权集中度Top1以及总资产周转率Turn作为本研究的控制变量。为控制行业和年度之间的差异,引入行业和年度两个虚拟变量。

本文变量定义如表1所示。

表1 变量定义

四、实证分析

(一)描述性统计及相关性分析

表2为主要变量的描述性统计结果。由表2可知,2015—2019年我国上市企业R&D投入强度的平均水平为0.053 8,最大值为2.516,最小值为1.12×10-6;R&D产出Output经过自然对数处理后的平均水平为4.943,最大值为11.460,最小值为0.693,说明我国上市企业对研发创新项目的投入强度以及各企业间研发创新产出水平存在较大差异。财务分析师跟踪强度Analyst经变量定义处理后平均水平为2.017,最小值为0.693,最大值为4.174(对应的财务分析师跟踪数量均值为9,最大值为64,最小值为1),说明财务分析师对选取企业跟踪是有所偏向的。财务分析师预测偏差度Optimistic平均水平为1.234,标准差为3.662,说明我国财务分析师所出具的预测报告是存在偏差的,且差异比较明显,间接证实了财务分析师所出具的预测报告质量参差不齐。表2还列示了其他控制变量的描述性结果,此处不一一赘述。

表2 主要变量描述性统计结果

表3列示了主要变量的相关性分析结果。由表3可知,本文主要变量之间的相关系数绝大部分是显著的。政府补助Subsidy、财务分析师跟踪强度Analyst与企业R&D投入和R&D产出均呈正相关,且在1%的统计水平上显著,说明政府补助Subsidy、财务分析师跟踪强度Analyst能有效促进企业研发创新水平的提升,假设H1a、H1b、H2a、H2b得到初步验证。财务分析师预测偏差度Optimistic与企业R&D投入和产出分别在10%和5%的统计水平上显著负相关,说明财务分析师预测偏差度会抑制企业研发创新水平的提升,假设H3a、H3b得到初步验证。

表3 主要变量的相关性分析

(二)实证分析结果

1.政府补助与企业R&D创新

由表4政府补助与企业R&D投入的检验结果可知,模型(1)中政府补助能有效促进我国上市企业研发投入强度的增加。同时,为了检验政府补助的R&D创新效应在不同类型企业之间是否存在差异,对研究样本进行以下处理:(1)根据企业产权性质的不同,将所有样本企业划分为国有企业和民营企业,其中国有企业样本 1 234个、民营企业3 683个。(2)根据企业规模大小的不同,将所有样本按照国家统计局颁布的大中小企业划分办法划分为大型企业和中小企业,其中大型企业4 675个,中小企业242个。国有企业样本回归结果中,政府补助Subsidy的回归系数为0.929,T值为14.27;民营企业样本回归结果中,政府补助Subsidy的回归系数为0.855,T值为27.41;大型企业样本回归结果中,政府补助Subsidy的回归系数为0.953,T值为30.86;中小企业样本回归结果中,政府补助Subsidy的回归系数为0.621,T值为5.19,且都在1%的统计水平上显著,再次为假设H1a提供了有力证明,同时也发现政府补助对国有企业和大型企业R&D投入的促进效果更强。

表4 政府补助与R&D投入的检验结果

由表5政府补助与企业R&D产出的检验结果可知:在全样本中,政府补助Subsidy的回归系数为14.817,T值为10.49,且在1%的统计水平上显著,说明模型(2)中政府补助与企业R&D产出正相关,即政府补助对上市企业R&D产出具有显著促进作用,假设H1b得到验证。在分样本检验结果中,政府补助与R&D产出都是正相关关系,其中国有企业、民营企业以及大型企业样本在1%统计水平上显著,中小企业并不显著,说明产权性质和企业规模是我国上市企业R&D产出水平的重要影响因素之一,即政府补助与国有企业和大型企业R&D产出的正相关性更强。

2.财务分析师跟踪强度的调节作用

由表6财务分析师跟踪强度对政府补助与企业研发创新关系调节作用的检验结果可知,模型3、模型4中财务分析师跟踪强度Analyst的回归系数都在1%的统计水平上显著正相关,表明我国财务分析师跟踪强度对企业R&D投入、R&D产出主要发挥积极作用,即财务分析师跟踪强度越大,企业的研发创新水平越高。政府补助与财务分析师跟踪强度交互项Subsidy*Analyst的回归系数为0.122、1.869,且分别在1%、5%的统计水平上显著,表明我国财务分析师跟踪强度主要发挥了信息中介和公司治理作用,即财务分析师跟踪企业的行为有利于加强企业信息的透明度,进而缓解信息不对称。同时,财务分析师作为公司外部治理机制的重要组成部分,在一定程度上能监督企业规范自身经营行为以及监控政府补助资金的使用情况。财务分析师跟踪强度越大,政府补助与企业R&D投入、R&D产出的正相关性越强,假设H2a、H2b得到验证。

3.财务分析师预测偏差度的调节作用

财务分析师预测偏差度对政府补助与企业研发创新关系的调节作用结果见表7。由模型(8)和模型(10)的回归结果可知:财务分析师跟踪强度Analyst的回归系数均在1%的统计水平上显著正相关;政府补助与财务分析预测偏差度交互项Subsidy*Optimistic的回归系数为-0.013、-0.416,分别在5%和10%的统计水平上显著,说明财务分析师对企业的跟踪能够促进企业研发创新水平的提升。但是在财务分析师跟踪强度一定的情况下,若财务分析师出具预测报告的质量偏低(即预测偏差度较大),则会弱化财务分析师的信息中介和公司治理作用,使政府研发创新补助效果下降。说明财务分析师预测偏差度越大,政府补助与R&D投入、R&D产出的正相关性越弱,假设H3a、H3b得到验证。

表7 政府补助、财务分析师与企业R&D创新的检验结果——预测偏差度视角

(三)稳健性检验

为加强本研究结论的稳健性,对研究假设进行如下稳健性检验:(1)研发创新水平越高的企业越容易获得政府扶持。为进一步控制政府补助与企业研发创新之间可能存在的内生性问题,用政府补助Subsidy的滞后一期值进行OLS回归。(2)替换政府补助的代理变量,用企业政府补助金额的自然对数衡量政府补助Subsidy。经过上述稳健性检验,发现在更换变量定义的情况下,实证分析结果与前文假设基本一致。由此,本文结论通过了稳健性检验(1)由于文章篇幅原因,稳健性检验结果不在正文展示,若有需要,请联系作者。。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

R&D创新能力是现代企业持续经营的决定因素,亦是国家提升国际竞争力的重要基石。资本市场监控和政府政策引导是提升企业R&D创新水平、保障企业生存发展的重要外部力量。根据本文对2015—2019年沪深A股上市企业的研究结果,政府补助能有效促进企业R&D创新的积极性和创新水平的提升;财务分析师作为资本市场监督企业经营过程的重要组成部分,能强化政府补助与企业R&D创新之间的正相关性。财务分析师跟踪强度与预测偏差对两者关系存在不同的调节作用,财务分析师跟踪数量越多,政府补助对企业R&D创新产生的激励作用越明显。但是随着财务分析师预测偏差度的增大(即其所出具预测报告的质量下降),财务分析师跟踪强度对政府R&D创新补助效果的积极作用会被弱化,即财务分析师预测偏差度会抑制政府补助与企业R&D创新之间的正相关性。

(二)政策建议

企业R&D创新水平不仅受企业内部因素的影响,还受到外部因素的显著影响。因此,本文从外部激励和监督视角提出以下建议:

(1)政府补助作为企业R&D创新的重要外部激励因素,政府部门应制定相关措施提升补助政策的精准度、增强“补助促创新”的引导效应。如制定并完善不同行业、不同规模的企业R&D创新衡量标准,对R&D投入、R&D产出绝对值赋予权重,并综合考虑企业产权性质以及企业规模等因素,给不同企业赋予不同的权重,以此综合指标作为政府补助决策的重要依据。

(2)完善企业R&D创新信息披露机制,引导企业自愿披露相关信息,优化市场信息环境,让外部投资者能够获取更多真实有价值的企业信息,缓解信息不对称,使外部投资者的利益得到保障。

(3)财务分析师是否能在《新财富》上榜是决定其收入和前途的决定性因素,而机构投资者的评分结果是其能否上榜的关键,这导致财务分析师通过各种投机取巧行为迎合机构投资者的“青睐”。因此,加强对机构投资者以及财务分析师从业者的职业道德教育势在必行,完善卖空机制收益模式以消除低质量的预测报告才能获得更高收益。

(4)企业管理层应提高对R&D创新的重视程度,重视企业R&D活动对企业长期发展的重要性,注重科研人才的引进,加强企业自身创新平台的构建,并制定长期与短期相结合的业绩考核指标,减少短期业绩压力对R&D创新项目的影响。