盈利能力、资本结构与企业技术创新——来自山东省高新技术制造企业的数据

（中国海洋大学财务处 中国海洋大学管理学院 山东青岛 266100）

一、引言

后经济危机时代，各国经济复苏缓慢，世界经济形势日趋严峻。受其影响，我国经济的增长速度也逐步放缓，经济发展的可持续性令人担忧。为保障经济的平稳快速发展，优化产业结构，转变经济发展方式，已成为不容忽视的重大战略选择；而自主创新，尤其是技术创新正逐渐成为实现这一战略目标的重要选择。当前，在巨大的市场竞争压力下，企业已逐步认识到创新的重要性，纷纷加大对技术创新的投入，技术创新能力和市场竞争能力不断增强。

企业技术创新的影响因素较多，不仅涉及市场势力和行业竞争程度等（袁锋、陈晓剑、吴开亚，2004；温军、冯根福、刘志勇，2011）外部要素；而且包括盈利能力、资本结构和企业规模等（Balakrishnan、Fox，1993；戴跃强、达庆利，2007；柴斌峰，2011）内部因素。实践表明，企业进行技术创新的R&D投入具有投资数额大、占用期限长及高收益和高风险并存的显著特征，这通常使得相应的筹资和投资活动面临较高的财务风险；而企业盈利能力的增强则有利于自身现金流量的积累，有助于企业采取风险较小的内源融资。

因此，在经营过程中关注企业盈利能力、资本结构和R&D投入之间的相互影响和内在的动态联系，构建合理的资本结构，在提高盈利能力和市场竞争力的同时，努力控制和降低财务风险，对企业具有重要的现实意义。

二、文献述评与研究假设

（一）文献述评

在现实中，学者们从不同的领域，以不同的思维方式聚焦于对盈利能力、资本结构与企业R&D投入的研究，已有文献的研究成果归纳起来主要包括以下几个方面：

1.R&D投入与资本结构。关于R&D投入与资本结构的关系，学术界主要有以下几种观点：（1）企业R&D投入与资本结构负相关。Mueller和Zimmermann（2009）以德国6000家中小型企业为样本，对企业R&D支出和权益筹资的关系进行实证检验后指出，企业的R&D支出与其股权比例正相关，与负债比例负相关。柴斌峰（2011）选取2004-2008年间沪深两市342家民营上市企业为研究对象，对企业资本结果与其R&D投入的相互影响进行实证分析后认为，资本结构与R&D投入显著负相关。Hall（2005）及戴跃强、达庆利（2007）等也持有同样的观点。（2）企业 R&D投入与资本结构正相关。Davidson和Brooks（2004）在研究企业R&D投入强度、代理成本和企业价值之间的关系时指出，企业的研发投入与其资本结构正相关。刘运国和刘雯（2007）以2001-2004年间持续披露R&D投入的454家上市企业为样本进行实证检验后发现，企业的R&D投入与其资产负债率显著正相关。（3）企业R&D投入与资本结构不相关。张信东和姜小丽（2008）利用山西省40家高新企业的调查数据进行实证分析后指出，企业的研发投入与其负债比例之间不存在显著关系。赵自强和赵湘莲（2008）等的研究结论也与此基本一致。（4）其他观点。例如：Casson，Martin和Nisar（2008）就指出，企业的R&D投入与其负债比例不存在线性关系。

2.盈利能力的调节作用。良好的盈利能力通常是企业R&D投入稳定增加和技术能力持续进步的重要保障。根据优序融资理论，当需要进行筹资时，企业应尽量采取内部留存收益、债务筹资、权益筹资的筹资顺序。因此，从理论上讲，盈利能力较强企业的财务杠杆水平可能会比较低。此外，Titman和Wessels（1988）研究表明，企业的盈利能力与其负债比率显著负相关；而鉴于R&D投入高风险的特性，企业的负债比例较高时，为降低财务风险和潜在的破产威胁，企业往往不愿意进行R&D投入。显然，当企业的盈利能力较高时，根据优序融资理论，企业往往采取内源性融资，从而降低自身财务风险，这也为企业R&D投入的提高提供了契机。

纵观国内外研究动态，学者们往往分别探讨企业R&D投入与资本结构之间的关系及盈利能力的调节作用，并未做出一致性论述，研究结论尚存在分歧。基于此，本文试图将盈利能力、资本结构和企业R&D投入联系起来进行研究，以期为企业在R&D投入科学决策方面提供些许有益参考。

（二）研究假设

要素资本理论指出，企业的研发投入经过一定的技术路径将最终转化为专利技术、专有技术等专用性较强的技术资产。而交易成本经济学的企业筹资理论认为，企业的债务资本价值与其资产的专用性程度负相关，企业的权益资本价值与其资产的专用性程度正相关。换言之，企业在进行研发等专用性水平很高的投资时，应更多的采用权益筹资。基于此论述，本文提出假设1：

H1：企业R&D投入与其资本结构负相关。

根据企业资源理论，异质性、专用性的资源能够提升企业的市场竞争能力，维持其竞争优势。Collis和Montgomery（1997）认为，企业进行研发投入等专用性资产的投资，可使其获取更高的投资报酬率。同时，优序融资理论业已指出，盈利能力与企业资本结构负相关。因此，我们推断，盈利能力会影响企业R&D投入和资本结构之间的内在联系。基于此，本文提出假设2：

H2：盈利能力和资本结构对企业R&D投入具有交互影响。

三、变量选取与样本选择

（一）变量选取

1.R&D投入。借鉴国内外相关研究成果（Hansen、Hill，1991；温军、冯根福、刘志勇，2011），我们选取研发投入与企业销售收入的比值作为衡量企业R&D投入强度的指标。

2.盈利能力。梁莱歆、张焕凤（2005）指出，与净利润相比，主营业务利润受其他业务收入、偶然性收入等影响较小，能够更好地评价企业盈利能力。因此，在评价企业盈利能力时，本文采用主营业务利润率。

3.资本结构。与国内外大部分相关文献一样，本文采用资产负债率作为衡量资本结构的指标。

4.控制变量。结合相关文献和研究结论，本文以企业规模、成长性、营运能力、资产结构、市场势力和实际所得税率为控制变量。其中，企业规模以样本企业年末资产的自然对数来测算；企业成长性以主营业务增长率来衡量；资产结构以企业期末固定资产与期末总资产的比值测算；对于市场势力，由于实际计算过程中难以获得边际成本的相关数据，本文并未采用勒纳指数作为市场势力的代理变量，而是选用了总资产贡献率[（利税总额+利息支出）/平均资产总额]来测算这一变量；最后，实际所得税率为企业所得税费用与其利润总额比值。而且，若样本企业当年的利润为负，则视其企业所得税为零。此外，为控制盈利能力、资本结构之间的年度差异，本文以2007年度为参照系，设置了年度虚拟变量Year08、Year09、Year10和Year11。以Year08为例，对于2008年的样本，Year08取值为1，在其他年度下Year08取值为0，其他年度虚拟变量以此类推。

（二）样本选择与数据来源

本文选取在沪深两市发行A股的山东省高新技术制造企业为研究样本，以其2007-2011年存续的样本企业统计数据为基础对研究假设进行实证检验。在数据搜集过程中剔除了ST类、数据异常和数据缺失的企业，整理后共得到121个符合条件的有效样本。样本的R&D投入相关数据主要根据上市企业年度财务报告手工整理而得，其他数据主要来自CCERTM中国证券市场数据库系统。

四、模型设计与实证检验

（一）模型设计

根据上述理论分析，本文通过构建如下实证检验模型来验证相关假设：

为验证 H1，构建模型（1）：

为验证H2，在模型（1）的基础上加入盈利能力及其和资本结构指标的交互变量（PROR×LEV），并构建模型（2）：

其中，R&DInt表示企业R&D投入强度，PROR表示企业盈利能力，LEV表示企业资本结构，αi为模型的回归系数，i=0，1，2，3；（PROR×LEV） 表示盈利能力和资本结构的交互变量；β为控制变量的系数，Ctrl Variable代表控制变量，包括企业规模（SIZE）、企业成长性（GROW）、资产结构（TAR）、市场势力（MPOW）和实际所得税率（TAX）及年度虚拟变量 （YEAR08、YEAR09、YEAR10 和 YEAR11），μ 和 λ为各模型的残差。

（二）实证检验及分析

本文运用横截面多元线性回归对样本数据进行实证检验。

1.描述性统计和Pearson相关性分析。

（1）描述性统计。首先，我们对样本数据进行了不分年度的描述性统计，其结果见表1。由表1可知，山东省高新技术制造业企业样本研发投入强度的最大值为16.5%，最小值仅为0.0017%，平均值为1.7%；其标准差为0.025，因此研发投入强度波动不大，这说明样本企业的总体研发投入水平较差。按国际公认标准，研发投入通常要达到企业销售收入的2%，才能维持其生存，达到销售收入的5%，才可使企业更具竞争优势，由此可知，样本企业的研发投入严重不足。而且，企业盈利能力和资本结构的平均值分别为28.6%和40.2%，其标准差为0.151和0.187，说明样本企业盈利能力和资本结构的差异并不是很大，除个别企业外，基本保持在一定范围内。

表1 描述性统计表

但是，样本企业的规模、成长性、资产结构的最大值与最小值之间的差距均较大，表明样本企业在规模、成长性和资产结构方面存在较明显的差异。此外，描述性统计的结果还显示，样本企业的市场势力差异较小，实际税负水平的差异也不大。

（2）Pearson相关性分析。本文对相关变量进行了不分年度的Pearson相关性检验，检验结果见表2。

从表2可以得出，研发投入强度（R&DInt）与盈利能力（PROR）在1%的水平上显著正相关，与资本结构 （LEV）在1%水平上显著负相关；盈利能力 （PROR）与企业资本结构（LEV）在1%的水平上显著负相关；并且，检验结果显示，企业规模（SIZE）、成长性（GROW）和实际税负水平（TAX）不但可以影响企业的资本机构 （LEV），而且皆在1%水平上与企业研发投入强度显著负相关，意味着企业规模、成长性和税负水平对其研发投入具有重要影响。显然，根据Pearson检验，样本企业的研发投入水平、盈利能力和资本结构存在内在联系。当然，更准确的结论还有待于对回归模型的检验。

2.模型回归检验与分析。本文运用最小二乘法进行回归分析，并对回归结果进行稳健性检验。我们发现，在回归过程中，年度虚拟变量的系数并不显著，这意味着年度差异对回归模型的被解释变量影响较小，因此，我们直接对研究样本五年的数据进行分析，不再考虑年度差异。

我们对H1和H2进行了多元线性回归检验，回归结果见表3。由表3可知，在模型 （1）中，研发投入指标（R&DInt）与资本结构（LEV）显著负相关，并且，模型（1）的Adj-R2值为 0.209，其 F 值为 6.300，P 值（Sig.）小于 0.01，即F值检验在1%的水平上显著，这表明模型（1）的拟合效果较好。此外，模型的D.W检验值为1.838，各变量的VIF值皆小于2，表明模型（1）的各解释变量之间基本不存在显著的一阶自相关和多重共线性。因此，模型（1）较好地验证了假设H1，即企业的研发投入与其资本结构呈负相关关系。

此外，本文通过模型（2）对企业盈利能力、资本结构和研发投入之间的内在联系进行验证。由表3可知，在考虑了盈利能力与资本结构对研发投入的交互影响后，研发投入指标（R&DInt）与盈利能力（PROR）在 1%的水平上显著正相关，与资产负债率（LEV）在5%水平上显著正相关，与盈利能力（PROR）和资本结构（LEV）的交互项（PROR×LEV）在1%水平上显著正相关；而且，模型（2）的Adj-R2值为0.282，其 F 值为 6.906，P 值（Sig.）小于 0.01，即 F 值检验在1%的水平上显著，这表明模型（2）的拟合效果较好。此外，模型的D.W检验值为1.780，各变量的VIF值皆小于10，表明模型（2）的各解释变量之间基本不存在显著一阶自相关和多重共线性。因此，模型（2）较好地验证了H2，上述结论意味着盈利能力和资本结构的确会共同影响企业的研发投入水平。

表2 Pearson相关性分析表

表3 模型多元回归表

五、研究结论与启示

本文从后经济危机时代企业转变发展方式的背景出发，以2007-2011年山东省高新技术制造业上市企业为样本，通过构建多元线性回归模型检验了企业盈利能力、资本结构和R&D投入之间的关系，其结论如下：

结论一：R&D投入水平与企业的资本结构负相关。

实证结果表明，企业资本结构能够对其R&D投入水平产生负向影响。企业的无形资产具有增强其盈利能力，提升企业举债能力的功能。显然，加大R&D投入，提升企业技术资产的比重，不仅可以优化高新技术企业的资产结构，还可以降低其财务风险。由于高新技术产业普遍存在技术更新换代周期短、产品淘汰速度快和财务风险高等特点，这就要求高新技术企业的管理者在做出财务决策时必须关注收益和风险的匹配问题，谨慎、合理地运用财务杠杆，努力降低企业财务风险。

结论二：盈利能力和资本结构对企业R&D投入水平存在交互影响。

综合考虑了盈利能力与资本结构的交互作用后，模型（2）的检验结果显示，盈利能力与资本结构的交互项（PROR×LEV）与企业研发投入水平存在显著的线性关系，即企业的盈利能力与资本结构能够对其R&D投入水平产生交互影响。

综上所述，企业为提高其市场竞争能力和经营业绩而进行R&D投入时，应充分重视资本结构的影响：一方面，负债的存在可能导致企业财务风险的提高，使得债权人要求更高的风险报酬并对企业的研发决策进行限制；另一方面，当企业的负债比例较高、财务风险较大时，企业可能面临较高的偿债压力，从而导致其现金大量流出，产生资金链断裂的风险，最终影响自身的R&D投入。而较强的盈利能力可以为企业带来充足的现金流入，不仅可以反映企业的经营前景，而且可以缓解企业的财务压力，并保证企业的R&D投入。因此，在企业经营过程中，不仅应分别考虑盈利能力、资本结构和市场竞争程度对自身R&D投入水平的影响，还应着重考虑它们之间的内在联系及其与R&D投入之间的协调关系，从而科学决策，选择合理的筹资方式，努力做到风险与收益的均衡，以真正提高企业的经营业绩和市场竞争能力，最终实现企业价值最大化的经营目标。