企业捐赠与科研投入的相关关系

陈穗林 袁臻 伦志国 辛海锋

【摘  要】首先，论文从科研人员和科研经费的角度考察了科研投入对企业捐赠的影响；其次，通过引入竞争综合效应，分别考察了第一产业、第二产业和第三产业是否存在科研投入与企业捐赠的倒U型相关关系；再次，验证了竞争综合效应、观察者效应、灾难指数、高管变更对企业捐赠的影响；最后，控制上述影响，研究了科研投入与企业捐赠的相关关系。研究结果表明，科研人员与企业捐赠存在稳定显著的负相关关系，科研经费与捐赠存在稳定显著的正相关关系，同时倒U型相关关系可能仅存在于第三产业中的某些特定行业。

【关键词】企业捐赠；科研投入；竞争综合效应；观察者效应

【中图分类号】F273.1；C913.7                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）05-0040-06

1 引言

本研究旨在讨论企业捐赠和研发投资的相关关系。该问题在学界较具争议性，有学者认为，企业捐赠可以促进科研投入，帮助企业优化资源配置；有学者认为，R&D投入与企业捐赠存在挤压关系；有学者认为，科研投入与企业捐赠的作用存在先增后减的特征，即捐赠与创新投资存在倒U型的相关关系。因此，为更好地解释上述争议，本文剔除2008-2022年中存在重大灾难的年份，剔除企业间科研竞争和销售竞争的综合影响，引入R&D人员占企业人员的比例，以便对企业的R&D投入进行更全面的考察，并根据科研投入水平将企业划分为14类，以便观察是否存在倒U型相关关系。

2 文献综述

企业捐赠与科研投入的相关文献可以划分为企业捐赠模型和R&D对企业捐赠的作用两类。其中，R&D对企业捐赠的作用，根据结果的不同又划分为正相关和U型相关两类。

2.1 企业捐赠模型

研究企业捐赠模型的学者一般是在控制企业财务指标和企业特征的情况下，研究环境变化对企业捐赠的影响。Attig和Brockman[1]研究了当地居民的亲社会态度与企业社会责任之间的相关性，其在研究中控制了企业年龄、企业规模、资产收益率、资产负债率。研究发现，当公司总部设在老年人口众多且大部分人口进行慈善捐赠的地区时，它们更有可能参与企业社会责任计划。同时，研究表明，当地居民的企业社会责任偏好在企业社会责任与市场植入之间起正向中介作用，这暗示了企业受到社会观察者的影响，塑造一个有更多观察者的环境，有利于促进企业捐赠。然而，观察者在企业捐赠中的作用尚未得到充分讨论。Hoi等[2]基于2008年汶川地震后的企業捐赠样本，检验了所有权身份与企业捐赠之间的关系。他们在Attig和Brockman的研究基础上进一步控制了个体效应。研究发现，与国有企业相比，治理较好的民营企业更有可能进行理性捐赠，私营企业更有可能为2008年的地震捐款，这意味着不同的企业捐赠意向、捐赠逻辑和决策模式可能存在很大的差异，然而这种差异在以往的研究中并没有在相同的模型框架下得到足够深入的讨论。卢正文和杨田田[3]以2020年沪深两市A股上市公司为样本，检验了行业差异和区域疫情程度对企业捐赠的影响。他们在Hoi等人的研究基础上进一步控制了净资产收益率，发现医药、医疗和公共卫生行业的企业捐赠水平高于其他行业，而疫情严重地区的企业捐赠水平明显低于疫情轻度地区的企业。同时，当净资产收益率提高时，区域疫情对捐赠的负面影响将明显减弱，这意味着即使所有样本都处于灾害年份，灾害对每个企业的影响也是不同的。同时，该研究为量化灾害的负面影响提供了思路，但受样本限制，并未推广到其他灾害年份。Hao等[4]选取了2008-2016年中国股市上市公司作为研究样本，检验了2013年政治关联、企业慈善与反腐运动之间的相关性。研究发现，2013年的反腐运动显著减少了具有强政治关系的上市公司的慈善捐赠，并减少了政府对这些公司的补贴。这不仅意味着该运动有效遏制了企业与政府之间的关联交易，而且意味着重大人为事件也会对企业捐赠决策产生重大影响。Choi和Hong[5]考察了具有较高治理水平的财阀企业是否实际上花费了更多的捐赠费用，其同时控制了资产负债率、资产收益率、企业年龄、企业规模、个体效应和时间效应。研究表明，通过ESG指标确定的优秀财阀公司可能不是真正的慈善公司。这意味着，如果采用理性决策模型来分析企业捐赠，则需要根据企业内部情况进行聚类，或者对回归条件进行适当调整。赵均洪和顾锋[6]以2011-2018年沪深A股上市公司为样本，检验了集聚效应与企业捐赠的相关性。结果表明，企业捐赠与否、企业捐赠金额与集聚效应显著相关。同时，公众对企业的关注对集聚效应具有正向调节作用，营销程度对集聚效应具有负向调节作用。这一方面证明了有观察者的环境有利于促进企业捐赠；另一方面指出市场化引导下的理性决策会对捐赠形成挤出效应。但是该研究没有深入讨论公司内部如何存在挤出效应。

2.2 R&D对企业捐赠的作用

R&D对企业捐赠的影响的相关研究根据实证结果的不同可分为正相关和U型相关两类。

第一，正相关的学者认为，企业捐赠与R&D投入之间存在显著的正相关关系。Chang等[7]采用与学者研究的企业捐赠模型相似的模型，控制行业差异和研发投入，选取Thomson Reuters ASSET4数据库中2002-2012年的美国上市公司作为研究样本，考察了当前捐赠对未来企业价值的影响。结果表明，现金捐赠率与未来企业价值、资产收益率和Fama-French五因子模型预测的超额收益之间存在显著正相关关系，同时，研发与捐赠之间存在显著正相关关系。Huang等[8]考察了高管团队特征与企业慈善事业之间的关系。研究发现，输出职能背景、理工科教育专业较多的高层管理团队对企业慈善事业的兴趣较低。同时，研究试图控制研发与高新技术产业。结果表明，高新技术企业与捐赠在1%的水平上呈显著负相关，研发与捐赠在10%的水平上呈显著正相关，这说明科技投入与捐赠之间存在一定程度的挤出效应。然而，研发与捐赠之间存在微弱的正相关关系，这意味着资金可能不是高科技公司负效应形成的核心原因。科研人员作为核心要素，在研发投入与捐赠关系的研究中可能是被忽视的因素。Cai等[9]选取了标准普尔500指数中的444家公司2003-2012年的数据来检验捐赠与独立董事之间的相关性。结果表明，与非附属捐赠相比，附属捐赠与高管特征具有显著相关性。与此同时，本研究非附属捐赠试图消除捐赠金额，这在以往的研究中并不常见，因此，控制变量的估计结果也有一定的参考价值，尤其是R&D和Top 5机构持股的成果。前者表明R&D与附属捐赠显著正相关，后者与附属捐赠显著负相关。这意味着股权越集中，企业越不需要通过捐款来讨好散户来维持股价。Xing和Zhang[10]选取2013-2018年中国沪深A股上市公司作为样本，检验捐赠与企业研发投入的相关性。结果表明，滞后1期的捐赠与当期科研经费显著正相关，且市场环境会增强该影响。总的来说，这些学者认为，企业捐赠可以提升企业的社会形象，增强消费者、投资者和员工对企业的信任和忠诚度，从而为企业带来更多的利益、商机和市场竞争力。这些商机和市场竞争力可以促进企业加大科研投入，实现创新和技术进步。同时，科研投入可以使企业获得更多的技术和知识资源，从而提高企业的经济效益和产品质量，使企业的价值更加清晰明确。而企业在实践过程中也会意识到自身的责任，这会促使企业更加关注社会利益和企业长远发展，从而增加企业对社会的捐赠。

第二，U型相关的学者认为，企业捐赠与R&D投入之间存在显著的U型相关关系。Yu等[11]使用657家上市制造业中小企业2015-2017年的面板数据来检验企业社会责任与研发投入之间的相关性。结果发现，CSR与R&D之間存在显著的正向影响，而对R&D的平方则存在显著的负向影响。这意味着适当的研发和为区域创新提供公平和支持的环境可以促进中小企业履行企业社会责任，但过度的研发会导致挤出效应。Wang等[12]考察了企业慈善捐赠与创新投资的关系。研究发现，以利他动机为导向的企业慈善捐赠对创新投资具有倒U型效应；以工具激励为导向的企业慈善捐赠对创新投资具有U型效应。同时，国家持股可以增强利他动机导向的企业捐赠与创新投资之间的倒U型关系，削弱工具动机导向的企业捐赠与创新投资之间的U型关系。总的来说，该方向源于部分样本中企业捐赠与研发投入存在显著负相关关系的现象，这种现象显然与支持正相关的学术主流相左。支持负相关的学者认为，企业在捐赠活动中的积极表现在很大程度上取决于政策环境和舆论。如果政府鼓励企业履行社会责任和慈善捐赠，公众将更加关注企业的社会形象和责任，这将促使企业增加慈善捐赠。然而，慈善捐赠往往需要企业投入大量的时间和资源，包括人力、物力和资金等，这会对企业的科研投入产生影响。此外，企业在捐赠活动中的投入往往是一次性的，而科研投入则需要持续稳定的支持，这也导致捐赠分配和科研投入存在一定程度的竞争。而支持U型相关的学者的贡献在于弥合了正相关派与上述逻辑之间的矛盾。这些学者认为，适度的捐赠有助于增加企业研发支出，但过多的捐赠会对企业研发支出产生负面影响。

综上所述，企业捐赠与科研投入的研究具有以下5个问题：第一，选取R&D经费作为R&D投资的唯一指标，忽略研究人员的重要性。第二，重视企业内部指标和外部环境的变化，忽略企业间的销售竞争和科研竞争。第三，对观察者效应缺乏有效深入的讨论。第四，倾向于对不同的灾难年份分别进行分析，以控制灾难间的异质性。因此，缺少针对跨年度的灾难负面影响的量化指标，这导致涉及面板数据的研究均未充分考虑灾难的影响。第五，部分文献已经证明了高层管理人员对企业捐赠决策的重要性。然而目前大部分实证研究并未剔除高层管理人员变更对企业捐赠的影响。因此，本研究尝试对上述问题进行控制，以便更好地讨论企业捐赠与科研投入的相关关系。

3 研究思路及模型设置

本研究包括4个阶段：

第一阶段，剔除大型灾难年份，即2008年（汶川地震）、2010年（玉树地震）、2020-2022年（新冠肺炎疫情），沿用Hoi等（2020）提出的控制变量，在控制科研经费（percfund）、资产负债率（Lev）、资产收益率（ROA）、股东权益报酬率（ROE）、经营年限（age）、企业规模（size）、个体效应（individual）和时间效应（time）的基础上引入科研人员（percresearcher）、销售人员（PercSalesman）、前五大客户销售额占比（Top5client），研究科研人员、科研经费与企业捐赠的相关关系。此外，下述所有模型中βjk均为相关系数，j为研究的阶段，k为该阶段模型中变量的序号，ε为随机扰动项。第一阶段模型如下：

percDonation=？茁10×percresearcher+？茁11×percfund+？茁12×PercSalesman+？茁13×Top5client+？茁14×controlvariable+ε

第二阶段，基于第一阶段模型，将企业根据产业归属划分为3类，并引入竞争综合效应（fund14×topi，i为科研竞争等级，此处代表14个变量），研究企业间的竞争是否对企业捐赠产生显著影响，以及剔除竞争因素后科研人员和科研经费是否与企业捐赠具有相关关系。第二阶段模型如下：

percDonation=？茁20 × percresearcher+ ？茁21 × percfund + ？茁22×fund14×topi + ？茁23 × PercSalesman + ？茁24× Top5client + ？茁25×controlvariable+ε

第三阶段，基于第二阶段模型，引入观察者效应（observer），研究是否存在显著的观察者效应，以及控制观察者效应后，科研人员、科研经费与企业捐赠的相关关系。第三阶段模型如下：

percDonation=？茁30× percresearcher+ ？茁31×percfund+ ？茁32×observer+？茁33×fund14×topi+？茁34×PercSalesman+？茁35×Top5client+？茁36×controlvariable+ε

第四阶段，基于第二阶段模型，引入灾难指数（disasterindex）和高级管理人员变更（SMC），研究灾难严重程度和高管变更是否对企业捐赠产生显著影响，以及控制这些影响后，科研人员、科研经费与企业捐赠的相关关系。第四阶段模型如下：

percDonation=？茁40×percresearcher+？茁41×percfund+？茁42×disasterindex+？茁43×fund14×topi+？茁44×PercSalesman+？茁45×Top5client+？茁46×controlvariable+ε

percDonation=？茁50× percresearcher+ ？茁51× percfund+ ？茁52×disasterindex+？茁53SMC+？茁43×fund14×topi+？茁54×PercSalesman+？茁55×Top5client+？茁56×controlvariable+ε

4 变量含义及数据来源

本研究选取了2011-2019年1 358家沪深主板上市企业的面板数据，数据来自Wind数据库、国家统计局官网和企业年度报告附录，剔除了大型灾难年份，且剔除了长期没有捐赠项目的企业。

本文变量的测量方法如下：

第一，捐赠水平。采用捐赠金额占总资产的比例衡量捐赠水平。其中，捐赠金额来自财报附注中“营业外支出”项下的“捐赠支出”“慈善捐赠支出”“公益性捐赠支出”等。

第二，研发投入。采用研发人员比例和科研經费比例两项指标衡量研发投入。其中，研发人员比例为研发人员数量与企业员工总数之比，科研经费比例为研发支出合计与总资产之比。

第三，销售竞争。采用销售人员人数占比和前五大客户销售收入占比两项指标衡量销售竞争。销售人员人数占比越高意味着企业越依赖销售人员，销售竞争激烈程度越高。前五大客户销售收入占比越高意味着企业的收入来源越稳定，越不需要通过争夺较小的市场份额来维持企业收入，销售竞争激烈程度越低。

第四，冗余资源。沿用Wolf等[13]、Buchholtz等[14]、方靖怡[15]、卢正文和杨田田（2021）的观点和做法，使用净资产收益率作为冗余资源的衡量指标。

第五，竞争综合效应1。本文采用科研竞争等级和前五大客户收入占比的交乘项进行衡量。科研竞争等级（fund14）：把所有企业根据科研经费占总资产的比例从大到小排列，并根据顺序划分的14个等级。等级1赋值为1，代表科研竞争中处于绝对劣势；等级14赋值为14，代表科研竞争中处于绝对优势。竞争综合效应越大，代表企业的竞争环境越好。

第六，竞争综合效应2。本文采用科研竞争等级和订单竞争等级的交乘项进行衡量。订单竞争等级（top14）：把所有企业根据前五大客户销售收入占总资产的比例从大到小排列，并根据顺序划分的14个等级。等级1赋值为1，代表订单不稳定，处于绝对劣势；等级14赋值为14，代表订单稳定，处于绝对优势。

第七，观察者效应。根据2019-2020年平均收入差把所有行业从小到大排列，剔除与公共事业相关的行业后，将剩余行业根据上述排列顺序分为强相关组和弱相关组。强相关组的企业更多受到疫情的冲击，代表企业必然会更重视面对面的消费者。根据观察者效应，把属于强相关组的企业赋值为1，其余赋值为0。

第八，灾难指数。剔除企业所属的产业后，灾难指数为其他产业本期总产值与上一期总产值的差占上一期总产值的百分之比。

第九，高级管理人员变更。包括CEO变更、CFO变更、董事变更、监事变更。出现变更赋值为1，未出现变更赋值为0。

第十，高级管理人员变更程度。包括CEO变更程度、CFO变更程度、董事变更程度、监事变更程度。该变量为上一期高级管理人员的名单与本期管理人员的名单的相似度。相似度等于1代表没有变更，等于0代表完全变更。

第十一，控制变量。包括公司成立年限、公司规模、公司业绩、资产负债率。表1为具体变量定义表。

5 实证结果及分析

5.1 描述性统计

描述性统计包括上文提及的数据，原始数据来自2008-2021年的数据。捐赠水平有负数的原因是部分企业存在捐赠进项，因此，捐赠净收入为负。所有变量的描述性统计具体如表2所示。

5.2 第一阶段估计结果

该阶段陆续控制了行业、个体和年份的固定效应，在其他学者模型的基础上引入了percresearcher、PercSalesman和Top5client。结果表明，控制所有固定效应后，科研经费占比与捐赠占比存在5%水平显著的正相关关系，科研人员占比与捐赠占比存在10%水平显著的负相关关系（见表3）。

5.3 第二阶段估计结果

该阶段控制了时间和个体固定效应，把企业划分为第一次产业、第二产业和第三产业，并尝试引入竞争综合效应。结果表明（见表4），第一产业科研经费与捐赠存在5%水平显著的负相关，第二产业科研经费与捐赠存在1%水平显著的正相关，第一产业的竞争综合效应（除科研竞争等级13和14的企业外）均与企业捐赠存在10%水平的负相关关系，这意味着竞争优势大，企业反而会减少捐赠占比。第二产业和第三产业的竞争综合效应与捐赠存在不同程度的正相关关系，这意味着竞争优势大，企业会增加捐赠占比。同时，由于企业的前五大客户销售占比一般相对稳定，因此，通过竞争综合效应（fund14×topi）可以观察科研经费是否与捐赠存在倒U型的相关关系。然而，结果表明第一产业、第二产业的竞争综合效应系数基本呈单调递减的趋势，第三产业则存在较强的波动性，并没有明显的单调性或倒U型特征。

5.4 第三阶段估计结果

该阶段控制了时间和个体固定效应，剔除了科研竞争等级低于4的企业，引入了观察者效应，并通过工具变量法剔除了科研人员、科研经费和观察者效应的内生性。结果表明（见表5），观察者效应与捐赠存在1%水平显著的正相关关系，科研人员与捐赠存在5%水平的负相关关系，科研经费与捐赠存在1%水平显著的正相关关系。同时，竞争综合效应与捐赠存在不同程度的正相关关系，但是系数整体呈单调递减趋势，这说明科研投入与捐赠的正相关关系和负相关关系是同时存在的。而科研投入与捐赠的倒U型相关就目前的证据看来是极个别的现象，并不具有普遍性。

5.5 第四阶段估计结果

该阶段控制了行业、时间和个体固定效应，剔除了科研竞争等级低于5的企业，引入了灾难指数和高层管理变更，并通过2SLS剔除了内生性问题。结果表明（见表6），灾难指数与捐赠存在显著的负相关关系，这意味着灾难的负面影响越大，捐赠占比越多。SMC中仅有监事变更与捐赠存在显著的正相关关系，这意味着该职位更换越少，捐赠占比越高。同时，控制SEM和灾难指数后，科研人员与捐赠存在5%水平显著的负相关关系，科研经费与捐赠存在5%水平显著的正相关关系。

6 结论

第一，本研究在前人学者的基础上引入了研究人员占总雇员的比例以丰富对科研投入与捐赠占比的相关关系的考察。结果表明，科研竞争等级高于4的企业，科研人员与捐赠存在显著稳定的负相关关系，科研经费与捐赠存在显著稳定的正相关关系。第二，为考察科研投入和捐赠在何种程度上存在倒U型关系，本研究引入了竞争综合效应。结果表明，总体模型、第一产业模型和第二产业模型的竞争综合效应的估计结果存在单调递减的趋势。第三产业模型的竞争综合效应的估计结果则表现出一定的波动性，并没有明显的单调性特征。这与倒U型相关的结论存在很大差异，但如果选择第三产业的某些产业作为样本确实有可能出现类似的结论。第三，本研究发现，观察者效应、灾难的负面影响和监事的稳定程度均与捐赠占比存在不同程度显著的正向影响。同时，控制这些影响后，企业科研人员与捐赠依然存在显著的负相关关系，科研经费与捐赠依然存在显著的正相关关系。这说明科研人员和科研经费的估计结果是稳定的。而科研人员与捐赠的负相关关系可能源于企业为避税而设计的某些会计操作，同时，可能与科研人员与企业签署的合同有关。

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