武赛龙,郭文强,付 岩
(新疆财经大学信息管理学院,新疆 乌鲁木齐,830012)
在当今经济全球化的时代背景之下,国与国之间的经济交流越来越频繁。从一方面来看,一个公司要提高自己的综合实力,增强自身的影响力,科技创新是一个必不可少的环节,而新技术的产生更是一个企业科技创新和综合实力的完美体现[1]。从另一方面来看,技术水平的竞争成为国家之间综合国力竞争的主要趋势,只有科学技术水平的提高,才能促进经济的发展[2]。2017 年10 月18 日,中共中央总书记习近平在十九大会议中指出,创新是一个国家源源发展的动力,而社会主义市场经济体制的创新更是一个国家综合国力进步的体现[3]。随着国家与企业之间的互助交流不断加深,政府补助也在随之增加,其中2016 年政府的补助总额达到了6568 亿元,同比增长12%,2017年政府补助总额7286 亿元,同比增长11%[4]。随着政府不断增加对上市公司的补助,有必要通过研究政府补助与研发投入之间的相关性,分析政府补助对研发投入的影响,使政府补助产生的效果最大化,促进上市公司的长远发展,从而促进我国经济的发展。
政府补助的解释是:企业从政府获得的货币性和非货币性资产。政府在企业投入的资本不属于政府补助,而是以实收资本计算。政府补助分为与收益相关和与资产相关,也是中国企业会计准则制定的部门[5]。政府扶持政策一般分为三种,一种是政府补助,一种是税收优惠,最后一种是一般政府补助。因为大多数学者研究过税收优惠和补贴,基本没有争议,所以本文只研究政府补助[6]。
研发投入是公司在产品研发、技术创新等活动中投入的资金[7]。严格意义上的研发活动可以划分为两个阶段,一个是研究阶段;另一个是开发阶段[8]。研究是指在具有一定调查成果前提下获取新的技术知识。开发是指在研究阶段之后将研究成果应用于商品的生产或使用。因此,如果所发生的费用符合资本化条件,需要计入资产的成本。最终的目标是研发新的技术和工艺,来满足人们方方面面的需要[9]。
杠杆效应是指上市公司在接受到政府的财政补助之后,降低了公司成本,从而使公司的经济效益得到了一定程度的提升[10]。即政府补助对上市公司研发投入具有积极的影响。我国学者朱平方和许伟民认为科技拨款和减税可以增加公司特别是大中型工业上市公司的研发投入,稳定的政府补助可以实现更好的结果。唐清泉、陆珊珊、李懿东研究发现不同的行业和产品受到政府补助的影响不同,具有公共产品性质的行业更适合直接补助,而更具竞争力的行业则应采用间接补助,研发投入随政府补助的增加而增加[11]。于永信则运用柯布-道格拉斯生产函数和GM(1,N)经济学模型进行实证研究,结果表明公司的研发投入和政府补助具有积极的促进作用,即具有杠杆效应[12]。
由上文的分析可以得到,虽然上市公司的研发投入具有不确定性和高风险性,但是,研究和开发活动具有积极的外部效应。首先,因为上市公司的技术创新活动在一定程度上提高了社会的创新水平,所以社会福利也有了一定的提升[13]。其次,上市公司每一年都会接受到政府的大量补助,所以研发投入也得到了一定的提高,因此上市公司在创新水平方面也得到了进一步的提升[14]。根据理论,一方面,政府补助减少了上市公司自有资金的使用,降低了研发活动过程中的风险。另一方面,政府补助使上市公司资金周转速度在一定程度上得到了很大的提升,使公司有更多的闲余资金进行设备的更新和人才的培养。基于这种观点,政府补助对上市公司的研发投入具有积极的影响。根据以上理论的分析和参考关相学者的研究结论,提出以下假设:
假设:政府补助对上市公司研发投入具有杠杆作用。
本文选取2015-2017 年沪深主板市场制造业上市公司为研究样本,同时遵循以下的标准进行筛选:(1)去除整个金融行业的数据;(2)去除ST和*ST 公司的数据;(3)消除有缺陷的和没有办法计算的2015 年以后的上市公司数据。通过以上各种条件的筛选后,最后取得186 个样本数据。本文的政府补助、研发投入和其他相关的数据来源于巨潮资讯网上披露的2015-2017 年的上市公司年报数据和国泰安数据库经过人工整理所得。
1.被解释变量。研发投入强度(R&D):本文所需要的数据来自沪深主板市场制造业上市公司财务年度报告中披露的研发投入金额,由人工搜集并整理得到。研发投入的金额和强度是投资的两大主要类型。然而不同规模的上市公司研发投入的总额不同,所以不具有可比性,因此研发投入强度更适合于本文的研究,并且使用本期研发投入金额/本期营业收入这一指标来进行衡量。
2.解释变量。政府补助(SUB):本文的政府补助指的是政府为了提高上市公司的研发投入而进行的补助。沪深主板市场制造业上市公司财务报告附注中的“营业外收入明细”和“政府补助明细”是政府补助数据的主要来源。本文以本期政府补助金额/本期营业收入来进行衡量。
3.控制变量
上市公司规模(SIZE):大型上市公司与小型上市公司之间具有较大的差异性。大型上市公司通过自身人力、物力和财力的优势,使研发活动更加的规范,能够更好地应对来自市场多元化的风险;与之不同的是,小型上市公司在人力、物力和财力方面没有大型公司所具有的优势,但是小型上市公司本身灵活性较高,可变性比较强,所以在研发活动中也具备了一定的优势。本文以上市公司年末总资产的自然对数这一指标来进行研究。
资产负债率(LEV):为了降低风险,债权人借出资金时都会在合同中规定其使用的范围和限制。由于上市公司在进行研发活动时具有较大的风险,所以债权人一般会增加一些限制条件来确保自己的权益不受到损失。因此,研发投入的强度也会受到资产负债率这一指标的影响。
净资产收益率(ROE):是衡量上市公司盈利能力的重要指标,也是杜邦分析的核心指标。一般来说,有良好的发展前景的上市公司净资产收益率都相对较高,同时,也会表明上市公司可以取得更大的收益;而一些较为保守的公司可能会坚持现状而不再投资于研究。所以,公司的研发投入会随着净资产收益率的变化而变化,应予以考虑。
现金流(CFO):大量的现金投入是上市公司进行研发活动必不可少的,如果想要研发项目能够继续进行,必须有充足的现金给予支持,因此是否有足够的现金将对上市公司的研发投入产生重大的影响。应该给予考虑。
各个变量的具体定义及计算过程详见表1:
表1 变量定义及计算表
参考相关学者和经过上文的分析,本文构建的实证模型如下:
该模型用于检验上述假设,即检验政府补助是否会对上市公司的研发投入产生促进的作用,其中α0-α5均为系数。ε 是一个平均值为零的随机误差项。
1.描述性统计
本文对每一个变量的最大值、最小值、平均值、标准差四个指标进行统计,见表2:
表2 变量描述性的统计
表2 变量描述性的统计
2.相关性分析
相关性分析是研究变量之间线性相关性的方法之一。本文在检验各独立变量与控制变量之间相关性时采用了Pearson 相关系数,相关性检验只能得到变量之间的相关关系,所得到的结果并不一定完全正确,还需要使用回归分析进一步进行检验。相关性的结果见表3:
表3 各变量Pearson 相关系数
表3 列示了Pearson 相关分析矩阵,由此发现,上市公司的研发投入与政府补助在1%的水平上具有显著的正相关性,所以表明了,政府补助对研发投入具有一定的积极促进作用。
从控制变量的角度来看,根据相关性分析,研发投入与上市公司规模之间并没有显著的相关性。研发投入与资产负债率,两者在1%水平上不具有相关性。上市公司的研发投入与净资产收益率和现金流都没有显著的相关性。通过相关性分析可以看出研发投入只与政府补助具有显著的相关性,和其他的控制变量没有太大的相关性。政府补助和其他的控制变量之间没有太大的相关性。资产负债率和上市公司的规模呈正相关,即上市公司的规模越大,资产负债率越高。净资产收益率和资产负债率呈负相关,上市公司的资产负债率越高,净资产收益率越低,说明公司的盈利能力越弱。现金流量和资产负债率也呈现负相关,即上市公司的资产负债率越高,公司的现金流越低。现金流和净资产收益率呈现显著的正相关。即上市公司的净资产收益率越高,公司的现金流动越强。
3.回归性分析
从表4 回归分析结果中可以发现:常量与研发投入显著相关。研发投入与政府补助具有显著的相关性,通过显著性检验,其系数为正,可见两者之间存在正相关关系,说明政府补助会促进上市公司的研发投入,所以说政府补助对研发投入的效果体现了杠杆效应,因此假设成立。从控制变量上来看,研发投入与上市公司规模没有显著的相关性,说明上市公司规模大小与研发投入没有直接的关联性。研发投入和资产负债率有明显的相关性,并且系数为负数,说明上市公司里面的资产负债率越大,上市公司可用于研发投入的资金就会越少,上市公司的研发投入强度就会降低。研发投入与净资产收益率并没有显著的相关性,说明上市公司的经营业绩并不好,因为上市公司的研发投入具有长期性,所以和上市公司的短期盈利能力和经营能力没有明显的相关性。研发投入和现金流具有显著的相关性,并且系数为负,说明上市公司用于研发投入的金额越多,公司的现金的流动就会越低。因此,无论解释变量还是控制变量对研发投入的影响程度不同,政府补助资金越多,公司的投入强度越大。因此假设成立。
表4 回归分析表
4.实证结果分析
根据以上的研究结果来看,研发投入与政府补助有明显的相关性。政府与上市公司之间是密不可分的,政府补助对上市公司的研发投入强度产生积极影响,即政府补助对上市公司研发投入具有杠杆效应。根据前面的理论分析和常识可以看出来上市公司的研发活动的风险随着政府补助的增加而降低,政府补助使上市公司资金周转速度在一定程度上得到了很大的提升,使公司有更多的闲余资金进行设备的更新和人才的培养,因此假设成立。除政府补助之外,还有本文研究的几个控制变量也对上市公司的研发投入产生了影响,具体来说,根据相关性分析可以看出来研发投入与这几个控制变量不具有明显的相关性,根据回归性分析可以看出来研发投入与资产负债率和现金流都具有显著的相关性,因此可以看出来两种不同的分析方法之间产生了一定的差异。因为相关性分析主要研究的是单个变量对研发投入的影响,回归分析主要研究的是多个变量共同对上市公司研发投入的影响,并且不同的变量之间也是具有影响的,所以本文以回归分析的结果为主,相关性分析的结果为辅。上市公司资产负债率具有明显的相关性,资产负债率越高,企业的研发投入越低。研发投入和现金流具有显著的相关性,并且系数为负,说明上市公司用于研发投入的金额越多,公司的现金的流动就会越低。总之,政府补助、资产负债率和现金流都会对上市公司的研发投入有着不同程度的影响。
本文通过对政府补助与制造业上市公司研发投入之间的实证研究,并基于2015-2017 年获得政府补助的沪深主板市场制造业上市公司的数据,分析了政府补助与上市公司研发投入之间的相关性,通过Excel、Spss22.0 等分析软件分析得出:政府补助对上市公司的研发投入强度产生积极影响。即政府补助对上市公司研发投入具有杠杆效应。本文研究的几个控制变量,资产负债率和现金流与上市公司的研发投入都有一定的相关性,资产负债率越高,上市公司的研发投入越少,现金流动性越强,公司的研发投入越低。因此,政府要完善现有补助体系,努力发挥资源的最大效益。
加大政府补助力度。根据研究结果表明,政府补助的资金越多,上市公司的研发投入资金就会越强。因此,应该加大政府补助力度。政府应该加强对中小制造业上市公司的补助力度,预防国企对政府补助产生依赖性,充分发挥政府在经济发展中的主导作用,保持市场竞争中的公平性,推动上市公司更好、更长远的发展。
加强研发投入管理。在搜集数据资料过程中发现,政府部门很难追踪公司研发活动资金使用情况的实时追踪,以确保资金到位。许多公司通过包装的项目获得政府的信任,为项目提供资金。因此,政府必须提前调查公司的研发项目,尽可能投入优秀的研发项目,并提高成功率。此外,在资金的后续使用中,政府还必须加强对公司研发活动的监督,落实政府扶持资金,真正投资于R&D 这就要求建立一个政府与公司之间长期活动的动态数据库,以及资金使用情况的细目。也就是说,公司应该定期向政府报告研究和开发项目的进展情况以及资金的使用情况。政府还必须派员工进行深入调查访问。如果公司违反了申请资金的原始目的,并且任意改变资金用途,政府可以防止公司及时滥用政府资源并对其进行相应的处罚,以确保资金得到适当和有效的投资研究和发展活动。
完善补助披露制度。在搜集数据资料过程中,会发现有很多的上市公司的政府补助披露不完整,并且有调整金额的痕迹,并没有对各个具体项目进行具体的披露。因此,完善政府补助披露制度至关重要。政府可以强制性规定上市公司在财务报告中要披露当年补助资金获得的原因以及资金的详细用途,这样一来可以为投资者提供更加完善的上市公司信息。
合理利用政府补助。制造业上市公司应建立合理的内部控制制度,规范自身行为,防止补助资金分流。在创新驱动战略和“大众创业创新”的背景下,制造业上市公司应该认识到自己乃至整个国家的创新意义。鉴于研究活动的高风险现象,政府必须为上市公司活动提供各种支持,以此提高国家的自主创新能力。同时制造业上市公司也不应该辜负政府的期望。合理有效利用研究经费,重视科技创新活动,增加投入,增强自主创新能力。
建立信息披露体系。研究活动非常私密,外部投资者对公司业务活动知之甚少,只能从公开披露的年度报告中获取信息。需要建立统一的R&D信息公开制度。上市公司在信息披露方面没有统一的规章制度,存在一系列的问题。一些公司只披露了资本化阶段的成本。有些公司只会公开研究阶段的成本。此外,公司会自主选择是否公开具体内容,使得外部研究人员不能获得足够的信息。因此,我们国家的会计准则应统一规定公司信息披露的形式和内容。