產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、債務(wù)來源與企業(yè)R&D投資——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

文 芳

(廈門大學(xué)工商管理博士后流動站,福建 廈門 361005)

負(fù)債融資是企業(yè)運(yùn)作的重要資金來源,國外大量文獻(xiàn)研究表明,債務(wù)約束是企業(yè)投資行為的重要影響因素[1],我國學(xué)者張棟[2]、童盼和陸正飛[3]等以中國上市公司為研究對象,也證實了負(fù)債融資對企業(yè)投資行為的影響。R&D投資因其對企業(yè)核心能力培植和可持續(xù)發(fā)展的重要意義而倍受理論和實務(wù)界的關(guān)注,西方學(xué)者發(fā)現(xiàn)由于理性債權(quán)人對R&D風(fēng)險的規(guī)避,導(dǎo)致高R&D公司低負(fù)債的特點(diǎn)[4]。然而,由于目前中國企業(yè)R&D投資信息披露的非強(qiáng)制性,使微觀層面的研究存在數(shù)據(jù)搜尋的困難。已有的研究多為利用統(tǒng)計數(shù)據(jù),從技術(shù)經(jīng)濟(jì)角度探討R&D投資在經(jīng)濟(jì)增長中的作用,直接利用中國上市公司數(shù)據(jù)對R&D投資進(jìn)行實證研究的文獻(xiàn)較少,且主要集中在R&D投資對公司業(yè)績的影響方面,關(guān)于債務(wù)約束對公司R&D投資影響的研究很少見。由于中國上市公司特有的產(chǎn)權(quán)性質(zhì),來自西方資本市場的研究結(jié)論在中國是否適用?債務(wù)約束對中國上市公司R&D投資帶來怎樣的影響?不同的負(fù)債來源對R&D投資的影響是否不同呢?這是本文試圖回答的問題。因此,文章以1999～2006年中國上市公司為樣本,在對樣本選擇偏誤進(jìn)行檢驗的基礎(chǔ)上,從企業(yè)微觀層面出發(fā),實證檢驗債務(wù)約束以及負(fù)債來源對公司R&D投資的影響。

本文的內(nèi)容安排如下:第一部分在進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上提出本文的研究假設(shè);第二部分介紹了數(shù)據(jù)的篩選、樣本選擇偏誤的檢驗和變量的設(shè)計;第三部分進(jìn)行實證檢驗并對實證檢驗的結(jié)果予以分析;最后是本文的研究結(jié)論與建議。

一、理論分析與研究假說

負(fù)債融資對企業(yè)投資行為影響的理論認(rèn)為,由于債權(quán)人擁有優(yōu)先且固定的對企業(yè)資產(chǎn)的要求權(quán),而股東承擔(dān)對企業(yè)債務(wù)的有限責(zé)任及對資產(chǎn)剩余的無限要求權(quán),當(dāng)企業(yè)經(jīng)營狀況變差時,股東會把損失盡量轉(zhuǎn)移到債權(quán)人身上;當(dāng)企業(yè)經(jīng)營前景良好時,股東保留全部的剩余利潤。當(dāng)公司資產(chǎn)風(fēng)險意外上升,或公司資產(chǎn)價值下降時,股東相對債權(quán)人獲益。這主要是因為風(fēng)險上升使得財富常常從債權(quán)人向股東轉(zhuǎn)移,便足以抵消因股票價格下降帶給股東的損失。這樣,股東利益最大化并不等于公司價值最大化,因為前者的目標(biāo)可能是因后者付出的代價造成的。Jensen和Meckling[5]提出股東和債權(quán)人間會產(chǎn)生資產(chǎn)替換問題,即具有債務(wù)的企業(yè)股東有動機(jī)投資于高風(fēng)險的資產(chǎn)。如果企業(yè)投資項目的風(fēng)險高于債權(quán)人的預(yù)期,那么企業(yè)債券的價格會下跌,從而給債權(quán)人帶來損失。由這一理論可以推知,理性的債權(quán)人并不青睞風(fēng)險大、周期長的R&D投資,造成高R&D公司低負(fù)債的資本結(jié)構(gòu)。

從債權(quán)人的角度出發(fā),Stigliz和Weiss[6]分析認(rèn)為,在信貸市場上,銀行的期望收益取決于借款人的還款概率和貸款利率。由于銀行不能完全了解借款人的投資風(fēng)險,為降低貸款的風(fēng)險損失,銀行傾向于提高利率,這就容易導(dǎo)致逆向選擇問題,即利率的提高有可能使低風(fēng)險的借款人退出市場,致使借貸市場上高風(fēng)險的借款人越來越多;也有可能產(chǎn)生道德風(fēng)險,誘使借款人選擇風(fēng)險更高的項目以承擔(dān)較高的利率負(fù)擔(dān),從而使得銀行貸款的平均風(fēng)險水平上升。愿意支付較高利率的借款人可能是那些預(yù)期還款能力較低的人,利率的提高可能是降低而不是提高銀行預(yù)期收益。因此,銀行寧愿選擇在較低的利率水平拒絕部分借款人的貸款要求,也不愿選擇在較高的利率水平滿足所有借款人的貸款要求,于是產(chǎn)生了信貸配給。在存在信貸配給的情況下,企業(yè)即使愿意接受貸款方提出的貸款利率,也無法為風(fēng)險高但仍具有投資價值的項目籌集到所需資金,從而導(dǎo)致投資不足現(xiàn)象的發(fā)生。Hall[7]認(rèn)為創(chuàng)新投資過程中會產(chǎn)生大量的無形資產(chǎn),比如高度專業(yè)化的人力資本,而銀行等債權(quán)人一般傾向于得到實物資產(chǎn)的抵押,因此,當(dāng)面臨應(yīng)當(dāng)貸款給R&D投資項目還是貸款給廠房設(shè)備項目的抉擇時,債權(quán)人常更傾向于后者。這就導(dǎo)致高R&D投資公司難以獲取負(fù)債融資。

從企業(yè)的角度來看,高負(fù)債的資本結(jié)構(gòu)意味著較高的財務(wù)風(fēng)險。由于負(fù)債利息的償付需要一組穩(wěn)定的現(xiàn)金收益流來支持,如果企業(yè)將資金用于風(fēng)險高且回收周期長的R&D投資,資金的回流將難以得到保證,這勢必進(jìn)一步加大了企業(yè)的償付風(fēng)險,威脅企業(yè)的生存。因此,即使企業(yè)能夠認(rèn)識到R&D投資對企業(yè)核心能力培植和提升競爭優(yōu)勢的重要性,高負(fù)債的資本結(jié)構(gòu)也使企業(yè)不得不先圖生存再圖發(fā)展。這便導(dǎo)致企業(yè)自身出于風(fēng)險規(guī)避的考慮,也不愿意以負(fù)債來支持R&D投資。基于以上分析,本文提出如下研究假說:

假說1:公司負(fù)債水平與R&D投資強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān)。

童盼、陸正飛[3]以1999年中國A股上市公司為對象,實證研究發(fā)現(xiàn),負(fù)債的來源不同,其對公司投資規(guī)模的影響也不同。目前,我國上市公司的主要負(fù)債來源是銀行借款和商業(yè)信用,由于商業(yè)信用比較分散,單筆交易的金額一般又較小,商業(yè)信用債權(quán)人對債務(wù)人基本上難以約束,這更應(yīng)導(dǎo)致商業(yè)信用債權(quán)人對R&D投資風(fēng)險的規(guī)避,使商業(yè)信用難以成為公司R&D投資的資金來源。銀行是專業(yè)性借貸機(jī)構(gòu),通常可以與債務(wù)人簽訂較為完備的借款合同,對企業(yè)借貸資金的使用等方面做出更為詳細(xì)的規(guī)定,還可以通過信貸人員在借貸資金發(fā)放后,對資金的使用途徑和使用效率進(jìn)行跟蹤。因此,在借款合同的約束下,銀行借款的債務(wù)違約風(fēng)險應(yīng)小于商業(yè)信用。張棟[2]也證實了公司負(fù)債融資來源不同,其對公司投資規(guī)模影響不同的觀點(diǎn)。有鑒于此,本文進(jìn)一步提出如下研究假說:

假說2:與銀行借款相比,商業(yè)信用對公司R&D投資強(qiáng)度有更顯著的負(fù)面影響。

目前,由于我國債券市場發(fā)育還不夠成熟,商業(yè)銀行依然是我國上市公司最主要的債權(quán)人。上市公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同,債務(wù)約束的剛性也有所不同。雖然我國金融體制改革不斷深入,但我國大部分銀行仍基本上由政府直接控股或通過國有企業(yè)間接控股,其他金融機(jī)構(gòu)向企業(yè)的貸款數(shù)量非常有限。盧峰和姚洋[8]指出,我國商業(yè)銀行更傾向于向國有企業(yè)提供貸款。國有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)背景意味著政府的最終擔(dān)保,國有商業(yè)銀行與國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的同一性,使商業(yè)銀行對國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司的債務(wù)約束減弱。相比而言,私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司較少獲得政府的財政支持,其與銀行之間的債權(quán)債務(wù)關(guān)系也是在相對市場化的條件下形成的,因此,公司也面臨更多的負(fù)債融資困境,債權(quán)人也有動力對其予以更有力的債務(wù)約束?；诖?本文提出研究假說:

假說3:相對于國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司而言,負(fù)債融資對私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司R&D投資強(qiáng)度約束更強(qiáng)。

二、研究設(shè)計

(一)樣本篩選與數(shù)據(jù)來源

本文選取符合以下條件的上市公司在1999～2006年間的年度橫截面的集合數(shù)據(jù)作為研究樣本:(1)選取1999年～2006年年報中披露了R&D投資的上市公司;(2)考慮到公司的決策制訂和規(guī)劃一般要先于決策的實施,本文將解釋變量滯后一期,所以剔除上市時間不足一年的公司;(3)由于金融類公司的財務(wù)特征與其他行業(yè)性公司存在很大差異,本文的研究樣本沒有包括行業(yè)類型屬于金融類的公司;(4)剔除各變量數(shù)據(jù)不全的公司。

本文用到的R&D投資數(shù)據(jù)主要來源于中國證券監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站 (www.csrc.gov.cn)提供的年度報告全文中披露的數(shù)據(jù),包括年報附注中 “待攤費(fèi)用”、“長期待攤費(fèi)用”、“預(yù)提費(fèi)用”、“與經(jīng)營活動相關(guān)的現(xiàn)金流量”四個項目中披露的R&D投資數(shù)據(jù),通過手工收集獲得。其他數(shù)據(jù)均來自于國泰安信息技術(shù)有限公司 (GTA)的CSMAR數(shù)據(jù)庫,部分財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)一步與公司年報中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了復(fù)核和補(bǔ)充。

(二)樣本分布

表1 樣本年度分布情況

樣本的年度分布情況如表1所示。表中第 (2)列全部年報數(shù)是指在樣本年度t期之前上市的公司在樣本年度t期披露的年報數(shù),也就是說,該數(shù)據(jù)不包括當(dāng)年上市公司當(dāng)年披露的年報,本文得到9275份年報;第 (3)列有效年報數(shù)是指全部年報剔除金融類上市公司年報和未能找到年報全文的年報,在1999～2006年間的有效年報有8841份,占全部年報的95.32%;從第 (4)列數(shù)據(jù)可知,在樣本期間,披露R&D投資數(shù)據(jù)的年報數(shù)為1405份,總體來看,該數(shù)據(jù)占有效年報數(shù)的15.89%,如第 (6)列所示;但從各年度來看,由1999年到2006年間,該比例由6.74%上升至19.21%,基本呈逐年增長趨勢;如前文所述,剔除了各變量數(shù)據(jù)不全的樣本,所以第 (7)列中最終保留的R&D數(shù)據(jù)為1338個;第 (8)列中各樣本年度的R&D數(shù)據(jù)個數(shù)占R&D數(shù)據(jù)總體的比例由1999年的3.29%到2006年的18.54%,也呈逐年上升的趨勢,這說明上市公司不僅逐漸認(rèn)識到R&D投資的重要性,也意識到自己的創(chuàng)新投入得到公眾認(rèn)可的重要性,在近年間逐步增強(qiáng)了R&D投資信息的披露。

(三)樣本選擇偏誤的檢驗

由于目前我國會計準(zhǔn)則對于R&D投資信息的披露為非強(qiáng)制性的,所以當(dāng)上市公司沒有披露R&D投資數(shù)據(jù)時意味著兩種可能:一是該公司沒有從事R&D投資活動,二是該公司從事了R&D投資活動但沒有披露R&D投資信息。如果屬于第二種情況,公司在作出是否披露R&D投資信息的抉擇時即包含了其選擇的動機(jī),而本文沒法區(qū)分這兩種原因,這便有可能造成本文的樣本選擇偏誤。為此,本文參考Hall和Oriani[9]的方法,通過Probit回歸對樣本選擇中可能存在的偏誤進(jìn)行檢驗。以公司是否披露R&D投資信息為因變量,當(dāng)公司披露R&D投資信息時取值為1,否則取值為0。其他變量包括公司所在行業(yè)R&D投資強(qiáng)度,取值為行業(yè)R&D投資總額與行業(yè)總產(chǎn)值之比,行業(yè)增長率,公司規(guī)模,取值為樣本期末公司總資產(chǎn)的自然對數(shù),公司資產(chǎn)負(fù)債率,取值為樣本期末公司負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比。檢驗結(jié)果顯示,行業(yè)R&D投資強(qiáng)度與R&D投資數(shù)據(jù)披露指標(biāo)之間回歸系數(shù)的t值 (Coeff./S.E.)為6.57951,在1%的水平上顯著正相關(guān),這說明從行業(yè)數(shù)據(jù)來看,行業(yè)R&D投資強(qiáng)度越大,其上市公司中披露R&D投資數(shù)據(jù)就越多,也就是說,從事R&D投資活動的公司大多選擇了披露①限于篇幅,檢驗過程未列出,若有需要作者可以提供。。本文樣本選擇不存在偏誤。

(四)變量選取與模型設(shè)計

在關(guān)于公司R&D投資研究的不同經(jīng)驗文獻(xiàn)中,變量的選取都不盡相同。在這里,本文選擇一些經(jīng)驗文獻(xiàn)中常用的、具有代表性的指標(biāo)來進(jìn)行實證分析。這些指標(biāo)包括:

1.被解釋變量:R&D投資強(qiáng)度。本文采用目前研究中最為常用公司R&D投資與主營業(yè)務(wù)收入之比來度量公司R&D投資的力度。

2.解釋變量:資產(chǎn)負(fù)債率,本文取值為公司總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值。負(fù)債來源為公司銀行借款和商業(yè)信用,其中銀行借款變量取值為 (長期借款+短期借款)/總資產(chǎn);商業(yè)信用變量取值為(應(yīng)付票據(jù)+應(yīng)付賬款+預(yù)收賬款)/總資產(chǎn)。

3.控制變量:學(xué)者們在研究中還發(fā)現(xiàn)其他一些因素也與公司R&D投資決策密切相關(guān),包括:

(1)公司規(guī)模因素,王任飛等[10]通過實證檢驗,證實公司規(guī)模是R&D投資的影響因素。本文取值為公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)。(2)公司業(yè)績,Lotta V¨a¨an¨anen[11]證實公司業(yè)績是 R&D投資的重要影響因素。本文取值為公司資產(chǎn)收益率。(3)公司相對現(xiàn)金流,本文取值為公司經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與年末總資產(chǎn)之比。(4)公司所在地市場化進(jìn)程 (MARKET),我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域不平衡已是人們的共識,本文認(rèn)為這與各地區(qū)市場化進(jìn)程有著必然的聯(lián)系,市場化進(jìn)程不同的地區(qū),政府對地方經(jīng)濟(jì)干預(yù)的力度不同,公司間競爭的自由度也不同,這些因素勢必對公司科技投入力度帶來不同程度的影響。鑒于各地區(qū)市場化進(jìn)程相對穩(wěn)定,本文以樊剛、王小魯[12]的市場指數(shù)來衡量公司所在地市場化進(jìn)程,設(shè)置虛擬變量,市場化指數(shù)大于和等于中位數(shù)的取值為1,否則取值為0。(5)行業(yè)變量,控制行業(yè)因素的影響,行業(yè)按證監(jiān)會的分類標(biāo)準(zhǔn) (除制造業(yè)繼續(xù)劃分為小類外,其他行業(yè)以大類為準(zhǔn)),共有19個行業(yè)虛擬變量。(6)年度變量,由于本文采用1999～2006年的R&D數(shù)據(jù),因此引入7個年度虛擬變量來控制不同年份宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對公司R&D投資的影響。

為檢驗假說1,本文設(shè)計公司負(fù)債水平對R&D投資強(qiáng)度影響的基本模型如下:

其中,RDR表示R&D投資強(qiáng)度;LEV表示資產(chǎn)負(fù)債率;CFA表示公司相對現(xiàn)金流;ROA表示業(yè)績;SIZE表示公司規(guī)模;MARKET表示公司所在地市場化進(jìn)程;INDUST表示行業(yè)虛擬變量;YEAR表示年度虛擬變量。根據(jù)假說1,本文預(yù)計φ1＜0。

為檢驗假說2,本文設(shè)計公司負(fù)債來源對R&D投資強(qiáng)度影響的方程如下:

方程 (2)是將方程 (1)中的解釋變量由公司負(fù)債水平,替換為債務(wù)來源,即銀行借款和商業(yè)信用。其中,LOAN為銀行借款變量,CREDIT為商業(yè)信用變量,其他變量含義與模型(1)相同。根據(jù)假說2,本文預(yù)期|φ2|＞|φ1|。

三、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計與初步分析

本文按照樣本公司資產(chǎn)負(fù)債率的不同由小到大分為0-20%,20-40%,40-60%,60-80%,80-100%五個區(qū)間,對各資產(chǎn)負(fù)債率區(qū)間的投資額進(jìn)行描述性統(tǒng)計。分區(qū)間描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表2所示,從表2中可以看出:

表2 上市公司各資產(chǎn)負(fù)債率區(qū)間的R&D投資狀況

1.由全樣本的描述性統(tǒng)計可知,中國上市公司的R&D投資強(qiáng)度的平均值僅為1.12%,R&D投資水平普遍偏低。一般認(rèn)為,企業(yè)R&D投資強(qiáng)度達(dá)到2%,企業(yè)才能基本生存,達(dá)到5%,企業(yè)才具有競爭力 (潘承烈,2006)?？紤]到上市公司是中國企業(yè)中的優(yōu)質(zhì)部分,由此可以推出,中國企業(yè)整體的R&D投資強(qiáng)度會更低。從全樣本公司在五個負(fù)債比率區(qū)間的R&D投資強(qiáng)度來看,隨著公司負(fù)債比率的提高,公司R&D投資強(qiáng)度均值和中位數(shù)都呈逐步降低趨勢,前文提出的假說1得到初步支持。

2.私有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,R&D投資強(qiáng)度的均值和中位數(shù)都隨公司資產(chǎn)負(fù)債率的增加而逐步降低;國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,R&D投資強(qiáng)度隨公司資產(chǎn)負(fù)債率的增加而逐步降低的趨勢并不明顯,在資產(chǎn)負(fù)債率為60-80%和80-100%的兩個區(qū)間中,R&D投資強(qiáng)度的均值甚至略有回升。私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司R&D投資強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0230,而國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司R&D投資強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0135,說明私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司各資產(chǎn)負(fù)債率區(qū)間的投資額波動幅度大于國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司R&D投資強(qiáng)度的波動幅度。公司產(chǎn)權(quán)背景不同,公司的資產(chǎn)負(fù)債率與R&D投資強(qiáng)度之間的關(guān)系存在差異,隨著資產(chǎn)負(fù)債率的上升,私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司的R&D投資強(qiáng)度下降得更為迅速。假說3得到了初步支持。本文將在隨后的回歸分析中進(jìn)一步檢驗上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

(二)回歸分析

模型 (1)的回歸結(jié)果如表3第 (1)-(3)列所示,其中第 (1)列為全樣本數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果,從中可以看出公司資產(chǎn)負(fù)債率與R&D投資強(qiáng)度在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān),這就說明,由于R&D投資具有高風(fēng)險、回收周期長等特點(diǎn),理性的債權(quán)人對R&D項目的借款并不青睞,造成了負(fù)債對公司R&D投資的顯著約束作用。假說1得到了支持。在第 (2)和 (3)列中,本文以公司實際控制人的類型為依據(jù),將樣本分為國有產(chǎn)權(quán)控股樣本組和私有產(chǎn)權(quán)控股樣本組,檢驗在不同產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,負(fù)債融資對R&D投資強(qiáng)度的影響有何不同。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,公司的負(fù)債比例對公司R&D投資強(qiáng)度并無顯著的約束作用,本文認(rèn)為這與該類上市公司的控股股東背景密切相關(guān),由于是國有產(chǎn)權(quán)控股,這類公司負(fù)債融資障礙較少,很容易從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款支持。尤其是其中的國家重點(diǎn)扶持產(chǎn)業(yè),如航天航空等高技術(shù)含量的產(chǎn)業(yè)部門,可以享受較多的財政和科技補(bǔ)貼,有著較為充裕的現(xiàn)金流,這些財務(wù)特征最終使該類上市公司避免了全樣本公司中財務(wù)杠桿對公司R&D投資強(qiáng)度顯著的負(fù)相關(guān)性。在第 (3)列的私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司組中,公司負(fù)債比例與R&D投資強(qiáng)度在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),二者之間的相關(guān)系數(shù)絕對值為國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司組相關(guān)系數(shù)絕對值的近八倍,說明兩組之間存在顯著性差異。在中國目前的金融市場上,私有產(chǎn)權(quán)控股公司存在較大的負(fù)債融資困難,因為沒有國家做后盾,商業(yè)銀行一般會認(rèn)為這類公司的金融風(fēng)險較高,當(dāng)它們從事R&D投資時進(jìn)一步加劇了公司的經(jīng)營風(fēng)險,在債權(quán)人看來更是如此,因此,高R&D投資必然低負(fù)債,這也是債權(quán)人理性選擇的結(jié)果。這也意味著私有產(chǎn)權(quán)控股公司只有更多地借助于內(nèi)源融資來解決其R&D投資的資金來源問題。

模型 (2)的回歸結(jié)果如表3第 (4)-(6)列所示,其中第 (4)列為全樣本數(shù)據(jù)回歸結(jié)果,可以看出,公司負(fù)債來源中的商業(yè)信用對R&D投資強(qiáng)度有著更為顯著的負(fù)面影響,二者在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),|φ2|＞|φ1|,由于該種債務(wù)關(guān)系的產(chǎn)生全憑債務(wù)人的信用,常缺乏抵押擔(dān)保,甚至在債務(wù)破產(chǎn)清算時,債權(quán)人的權(quán)益也難以得到足夠的保障,這都使商業(yè)信用的債權(quán)人更為排斥債務(wù)公司高風(fēng)險的R&D投資,驗證了假說2的觀點(diǎn)。與模型 (1)中公司負(fù)債率與R&D投資強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān)不同,銀行債款對公司R&D投資強(qiáng)度的影響并不顯著,我們進(jìn)一步分組檢驗。第 (5)和第 (6)列分別是國有產(chǎn)權(quán)控股和私有產(chǎn)權(quán)控股的樣本組中,債務(wù)來源對R&D投資強(qiáng)度影響的回歸結(jié)果。無論是銀行借款還是商業(yè)信用,私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司組中,負(fù)債比例與R&D投資強(qiáng)度相關(guān)系數(shù)絕對值都大于國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司組的相關(guān)系數(shù),且存在顯著性差異,這說明了私有產(chǎn)權(quán)控股上市公司中R&D投資債務(wù)約束的剛性。從不同債務(wù)來源來看,商業(yè)信用在兩組樣本中,都與公司R&D投資強(qiáng)度在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),但私有產(chǎn)權(quán)控股樣本組的相關(guān)系數(shù)絕對值為國有產(chǎn)權(quán)樣本組的四倍多;銀行借款在私有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中則對公司R&D投資強(qiáng)度有顯著的負(fù)面影響,而在國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,卻對公司R&D投資強(qiáng)度有顯著正向作用,這說明即使是高風(fēng)險的R&D項目,國有背景上市公司也能夠從商業(yè)銀行獲得信貸支持。

表3 公司負(fù)債對R&D投資強(qiáng)度影響的回歸分析

四、研究結(jié)論及建議

本文以1999～2006年中國上市公司為樣本,實證檢驗債務(wù)約束以及負(fù)債來源對公司R&D投資的影響。發(fā)現(xiàn)負(fù)債融資與公司R&D投資強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān);不同負(fù)債融資來源對公司R&D投資強(qiáng)度影響不同,相對于銀行借款而言,商業(yè)信用更難以成為高風(fēng)險的R&D投資的資金來源;上市公司實際控制人的類型不同,負(fù)債融資對其R&D投資強(qiáng)度的影響也不同,與國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司相比,私有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司中,負(fù)債對R&D投資的約束力更強(qiáng)。

結(jié)合當(dāng)前中國上市公司R&D投資不足的現(xiàn)狀,本文的研究結(jié)果表明,債務(wù)約束是導(dǎo)致公司R&D投資不足的重要因素之一。尤其是對于私有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司,債務(wù)融資難以成為其研發(fā)創(chuàng)新的重要資金來源。當(dāng)前中國政府大力推動自主創(chuàng)新,并希望加大中小企業(yè)自主創(chuàng)新力度,私有產(chǎn)權(quán)控股企業(yè)正是中小企業(yè)中的主力軍,但企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的資金該從何而來?根據(jù)前文的分析,企業(yè)難以用商業(yè)信用占用的資金進(jìn)行高風(fēng)險的研發(fā)投資,而銀行借款中,私有產(chǎn)權(quán)控股公司又缺乏國有產(chǎn)權(quán)控股公司的融資便利。文芳[13]研究發(fā)現(xiàn),國有產(chǎn)權(quán)控股的上市公司雖然占有較多的研發(fā)資源,但其研發(fā)投資效率并不比私有產(chǎn)權(quán)控股公司更好,那么銀行信貸資金對國有產(chǎn)權(quán)控股公司的青睞并不是基于市場體制下優(yōu)勝劣汰的結(jié)果,沒有實現(xiàn)創(chuàng)新資源的最佳配置。這一方面反映了私有產(chǎn)權(quán)上市公司R&D創(chuàng)新的融資瓶頸問題,另一方面也反映了國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司中的債務(wù)軟約束現(xiàn)象,由于國有產(chǎn)權(quán)控股上市公司與國有商業(yè)銀行產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的同一性,導(dǎo)致債務(wù)的治理作用難以真正發(fā)揮。在目前國家政策大力推動自主創(chuàng)新的今天,這些問題在金融體制改革中應(yīng)引起足夠的關(guān)注。

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