资本成本与研发投入的互动关系研究

柯东昌 李连华

摘要：文章以我国2007年～2011年中国中小板和创业板上市公司为研究样本，实证检验了企业的债务资本成本和权益资本成本与企业R&D投入强度的之间的互动关系。文章的实证研究结果表明，企业的债务资本成本和权益资本成本越低，会促进企业提高研发投入强度；同时，通过构建联立方程模型的方法来考察控制内生性后的实证结果表明另一个重要的具有启示性的结论：企业的研发投入强度对企业的权益资本成本也有显著的负向影响，而且这一结论在多个回归结果中也非常稳健。

关键词：资本成本；投资；R&D；强度.

一、 理论分析与假设发展

投资与利率之间的这种反方向变动关系称为投资函数，并且，利率的高低会影响投资需求的解释，其实质是从投资使用的资金成本角度来探讨对投资需求的影响。具体考虑到研究与开发投资的特殊性，这种负向影响会更加明显。美国FASB于1974年出台的第2号财务会计准则公告（SFAS N0.2）就指出每个研究开发项目的未来经济利益存在着高度不确定性，甚至当一项目到达研发阶段以后，其新产品或新工序正在达到市场化或已经采用时，其失败率也是很高的，其失败的估计可能性大小因对失败的定义不同而不同，范围可达30%到90%。FASB认为有研究表明每三个来自研发部门认为技术上成功的新产品，平均仅有一个获得商业上的成功。因此，企业研究开发的投资必然要求其企业较低的资本成本，否则由于较高的资本成本，加上企业研究与开发投资的高风险性（失败率很高）和长期性，会导致企业更大的财务负担。因此，企业资本成本的高低对企业的研发投资的进行尤为重要，进而提出以下假设：

假设1：限定其他条件，企业债务资本成本与该企业的R&D投入强度负相关相关；

假设2：限定其他条件，企业权益资本成本与该企业的R&D投入强度负相关相关。

二、 研究设计

1. 研究模型与变量定义。本文主要借鉴了Levin et al. （1985）的模型，构建基本模型（1）如下：

RDIINC=？琢0+？琢1KB+？琢2KPEG+？琢3HHI+？琢4EDU+？琢5COMPENSA+？琢6CEOAGE+？琢7CEOGEND+？琢8UNIFY+？琢9MARKETTYPE+？琢10LISTAGE+？琢11INDEPENCEI+？琢12STATEDU+？琢13OWNOER+？琢14ROA+？琢15ASSET+？琢16LEV+？琢17TURNOVER+？琢18CASHI+？琢19ENVIRN+？琢20INDUS+？琢21YEAR+？着模型（1）

（1）被解释变量和解释变量的度量。本文采用企业该年度的研发支出总额与本期营业总收入的比率来度量企业该年度的研发投入强度（RDIINC）， 该变量的数值越大表示企业的研发投入强度越大。

考虑到数据的可得性和研究结论的稳健性，借鉴前述文献的的度量方法，本文将分别采用两种方法来度量债务资本成本：①财务费用/期末债务总额，这种方法计算的债务资本成本变量用KB1来表示；②财务费用/（长期借款+短期借款），这种方法计算的债务资本成本变量用KB2来表示。

本文采用Easton （2004）提出的PEG模型计量权益资本成本。具体而言，Easton （2004）的PEG模型简化如下：

Ki，t=■（公式1）

其中Ki，t为公司i在t期的权益资本成本；FEPSi，t+2为证券分析师预测的公司i在t+2期末的每股净收益均值，同理，FEPSi，t+1为证券分析师预测的公司i在t+1期末的每股净收益均值；Pi，t为公司i在t期末的股票价格。

为了研究结论的稳健性，本文模型中公司i在t期末的股票价格用两种方法来度量：①直接用该公司该年末的收盘价，这种方法计算的股权资本成本变量用KERG1来表示；②为了排除年末收盘价的异常波动带来的影响，本文用该年度12 月份股票日收盘价的均值，这种方法计算的股权资本成本变量用KERG2来表示。

（2）控制变量。HHI是产品市场竞争程度变量，采用Herfindahl指数来测量，其值越大表示产品市场竞争程度越低；EDU 为CEO的教育层级，按照CEO的学历层次分别赋值：中专及中专以下的赋值=1，大专的赋值=2，本科的赋值=3，硕士研究生的赋值=4，博士研究生的赋值=5；COMPENSA 为CEO的货币薪酬的自然对数；CEOAGE为CEO的年龄；CEOGEND 为CEO的性别（为男时取1，否则为0）；UNIFY 为CEO和董事长是否合一（合一时取1，否则为0）；MARKETTYPE为市场类型（若为创业板上市公司取1，否则取0）；LISTAGE 为公司已上市的年数；INDEPENCEI为独立董事比重等；STATEDU为实际控制人性质（若上市公司的实际控制人为政府机构取1，否则取0）；OWNOER为股权集中度；ROA为资产收益率；ASSET取本期期末资产总额的自然对数；LEV为资产负债率；TURNOVER为资产周转率；CASHI为本期经营活动产生的现金流量净额/期末资产总额；ENVIRN为企业经营环境指数总体评分（王小鲁、樊纲、李飞跃，2012）；INDUS为行业控制变量；YEAR为年度虚拟变量。

2. 样本选择及数据来源。由于笔者在搜集R&D数据的过程发现，绝大部分的中小板和创业板上市公司年报都披露了R&D金额的数据，且披露的形式比较类似。而在主板上市公司中，绝大部分上市公司没有披露R&D具体金额的信息。因此，本文选取中国深市的中小板和创业板上市公司为研究对象而没有选择主板上市公司，通过手工逐一翻阅2007年～2011五年期间中国中小板创业板上市公司的年报，筛选出了年报中披露了研究开发投入金额的上市公司样本，最后又删除了其他变量数据缺失的样本，最终本文得到1 241个观测值。其中，2007年～2011年各年的观测值个数分别为67个、144个、198个、372个和460个。需要说明的是：本文的研究开发费用是指广义的研究开发费用，不仅包括研发投入，而且包括技术开发费、新产品开发费、研究发展费和科研开发费等；其中债务资本成本和股权资本成本的估算所需要的财务数据全部来自深圳国泰安CSMAR数据库；其他变量有关高管特征、公司的财务数据和业绩等数据，若没有特别说明，均来源于深圳国泰安CSMAR数据库。

为了克服极端值的影响，本文对所有连续变量在1%和99%分位均进行了Winsorize处理，即令1% （99%）分位以外的数值等于1% （99%）分位数。

三、 实证研究结果及分析

1. 变量间的相关性分析。本文对模型涉及的变量之间的相关性进行了Pearson检验。其结果显示，企业研发投入强度（RDIINC）与衡量企业债务资本成本的两个变量（KB1和KB2）的均在1%的显著水平以上负相关，相关系数分别为-0.262 4和-0.135 6。企业研发投入强度（RDIINC）与衡量企业权益资本成本的两个变量（KPEG1和KPEG2）也均在1%的显著水平以上负相关，相关系数分别为-0.088 0和-0.087 7。上述结果初步支持了前文所提出的两个假设。进一步的有关结论需要下述多元回归来进行检验。

2. 多元回归分析。表1 报告了模型的多元回归（OLS）结果，债务资本成本和权益资本成本分别用两种不同的度量方式，按其不同的组合分别进行了4个回归。回归结果显示，模型F值的显著性水平均为0.000 0，说明模型整体显著。在债务资本成本的两种衡量方式下，KB1和KB2的系数均在 1%的显著性水平上显著为负，说明控制其他因素后，企业的债务资本成本越低，其研发投入强度（RDIINC）越大，从而支持了本文的假设1；权益资本成本的两种度量方式下，KPEG1和KPEG2的系数分别在 1%和5%的显著性水平上显著为负，说明控制其他因素后，企业的权益资本成本越低，其研发投入强度（RDIINC）越大，从而本文的假设2也得到了支持。

本文考虑到样本中R&D投入强度变量（RDIINC）中有15个观测值为零，所以该变量是以0为下限的拖尾变量（Censored Varible），即存在一定的角点解问题。为此本文进行了Tobit回归，其结果容易发现解释变量和控制变量的回归系数和显著水平均比较接近。进一步，从变量的描述性统计表可以发现债务资本成本KB1和KB2都存在一定的观测值小于0的情况，这仍然能反映出各企业间债务资本成本的大小差异。但是，考虑到现实中债务资本成本一般不会小于0，因此，为了本文的研究结论稳健，本文令这些小于0的债务资本成本等于0 （样本中共有283个观测值为负的情况），形成对应的调整后的两个债务资本成本变量KBADJ1和KBADJ2，进行回归的结果容易发现，调整后的债务资本成本与企业研发投入强度仍然在1%或5%的显著水平上显著负相关。为了节省篇幅，本文并没有将这些回归结果一一进行呈报。

3. 内生性的控制。

（1）控制内生性的理论分析。根据Merton （1987）构建的资本市场均衡模型显示，企业的投资者的数量增加，导致该企业的更低资本成本和和更高的市场价值。类似地，Heinkel et al. （2001）构建的均衡模型显示，更少的投资者持有该企业的股票，导致风险分散的机会降低了，从而导致企业的资本成本更高。结合已有的大量文献已经表明企业R&D强度较高，对企业的价值和增长均有明显的正向作用，因此会吸引更多的投资者，企业所被感知到的风险会降低。综合上述这些分析可知，企业R&D投入强度的不同，必然会对企业的资本成本产生影响。

因此，不仅企业资本成本会影响企业研发投入强度的高低，而且，企业研发投入强度的高低也会对企业的资本成本产生影响。即认为企业资本成本与R&D投入强度之间会存在互为因果关系的内生性问题。为此，本文下面将通过构建联立方程的方法来考察控制内生性后的实证结果。

（2）联立方程模型及其实证结果。本文参照了Zou and Adams（2008）、程智荣（2012）等很多文献的研究成果，采用了比较常用的影响债务资本成本的变量，构建影响债务资本成本的基本模型如下：

KB=？茁0+？茁1RDIINC+？茁2DEBT+？茁3FIXPERT+？茁4LIQUIT+？茁5STATEDU+？茁6ROA+？茁7ASSET+？茁8LEV+？茁9CASHI+？茁10ENVIRA+？茁11INDUS+？茁12YEAR+？准模型（2）

根据 Ogneva 等（2007），张然、王会娟和许超（2012）等相关文献的研究成果，本文采用比较常用的影响权益资本成本的变量，构建权益资本成本的影响因素模型如下：

KPEG=？酌0+？酌1RDIINC+？酌2EPS+？酌3BIM+？酌4TBETA+？酌5STATEDU+？酌6ROA+？酌7ASSET+？酌8LEV+？酌9CASHI+？酌10ENVIRN+？酌11INDUS+？酌12YEAR+？渍模型（3）

这两个模型中新增的变量分别如下：DEBT为本期期末负债总额的自然对数；FIXPERT为固定资产比重；LIQUIT为流动比率；EPS为每股收益；BIM为账面市值比；BETA为风险因子，来自锐思数据库。

模型（1）、模型（2）和模型（3）组成联立方程，采用三阶段最小二乘法（3sls）对其进行回归。从这表2的回归结果可以看出：在模型（1）中，债务资本成本（KB1）的系数在1%的水平上显著为负，相关系数分别为-0.151 6，这说明债务资本成本与企业研发投入强度显著负相关，企业的债务资本成本越低，越能提高企业的研发投入强度，这进一步支持了本文提出的假设1；权益资本成（下转第117页）本（KPEG1）的系数在1%水平上显著为负，相关系数分别为-1.429 7，这说明权益资本成本与企业的研发投入强度显著负相关，企业的权益资本成本越低，越能提高企业的研发投入强度，这进一步支持了本文提出的的假设2。

在模型（2）中，债务资本成本采用KB1度量时，企业研发投入强度（RDIINC）的系数在5%的水平上显著为负，相关系数分别为-0.173 1。因此这说明企业研发投入强度对企业债务资本成本的影响是否显著，这一结论还不够稳健。

在模型（3）中，权益资本成本采用KPEG1度量时，企业研发投入强度（RDIINC）的系数在1%的水平上显著为负，相关系数为-0.263 9。因此，从这可以说明，企业研发投入强度对企业资本成本有显著影响，即企业研发投入强度越大，企业的权益资本成本越低，而且结果非常稳健。

当采用KB2或KPEG2度量时所得到的另外三个回归结果（由于篇幅所限，未能列示）也表明，企业的债务资本成本或权益资本成本越低，越能提高企业的研发投入强度；同时，企业的研发投入强度对企业的权益资本成本也有显著的负向影响。但是，企业研发投入强度对企业债务资本成本的影响是否显著，这一结论还不够稳健。

四、 主要研究结论

本文利用我国2007年～2011年中国中小板和创业板上市公司年报中披露R&D投入金额的的经验数据，构建了多元线性回归模型，采用OLS和Tobit等多种回归方法实证检验了企业的债务资本成本和权益资本成本对企业R&D投入强度的影响情况。实证研究结果表明，企业的债务资本成本和权益资本成本均与企业R&D投入强度显著负相关，即企业的债务资本成本和权益资本成本越低，越促进企业提高研发投入强度。

同时考虑到，不仅企业资本成本会影响企业研发投入强度的高低，而且，企业研发投入强度的高低也会对企业的资本成本产生影响。即认为企业资本成本与R&D投入强度之间会存在互为因果关系的内生性问题。为此，本文通过构建联立方程模型的方法来考察控制内生性后的实证结果。其联立方程模型的实证报告结果表明，企业的债务资本成本和权益资本成本仍然与企业的研发投入强度显著负相关，即企业的资本成本对企业的研发投入强度有显著的负向影响。此外，联立方程模型的实证结果还表明另一个重要的具有启示性的结论，企业的研发投入强度对企业的权益资本成本也有显著的负向影响，即企业的研发投入强度越高，会导致企业的权益资本成本越低，而且这一结论在多个回归中也比较稳健。但是，企业的研发投入强度对企业的债务资本成本的负向影响情况在不同的债务资本成本度量方式中有不同的显著水平，因此，企业的研发投入强度对债务资本成本的显著影响这一结论还不够稳健。

参考文献：

1. 程智荣.内部控制确否显著降低资本成本探讨.现代财经，2012，（6）：50-60.

2. 张然，王会娟，许超.披露内部控制自我评价与鉴证报告会降低资本成本吗？——来自中国 A 股上市公司的经验证据.审计研究，2012，（1）：96-102.

3. FASB.Accounting for Research and Develo- pment Costs.Statement of Financial Accounting Standards，1974.

4. Easton， P.D. PE Rations， PEG Rations， and Estimating the Implied Expected Rate of Retum on Equity Capital.The Accounting Review，2004，79（1）： 73-95.

5. Ogneva， M.， K.R.Subramanaam， K.Raghu- nandan.Internal Control Weakness and Cost of Equity： Evidence from SOX Section 404 Disc- losures.The Accounting Review，2007，82（5）：1255- 1297.

6. Zou， H.， M.B.Adams.Debt Capacity， Cost of Debt， and Corporate Insurance.Journal of Financial and Quantitative Analysis，2008，43 （2）：433-466.

基金项目：厦门大学基础创新科研基金项目“研发投入、制度环境与企业转型”（项目号：201122G014）。

作者简介：李连华，浙江财经大学金融学院院长、教授，中南财经政法大学合作博士生导师，中南财经政法大学管理学博士；柯东昌，浙江财经大学会计学院讲师，厦门大学管理学（会计学专业）博士。

收稿日期：2014-08-20。