■ 張亞媛 江南春 副教授（南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 南京 210023）

相關(guān)理論綜述

本文選擇的企業(yè)是信息技術(shù)服務(wù)型，均屬于高新技術(shù)型企業(yè)?？v觀高新技術(shù)企業(yè)R&D費(fèi)用投入績(jī)效的研究文獻(xiàn)，大致可分為三種類型：R&D投入引起的外部市場(chǎng)的反映（如股票收益率的波動(dòng)）；R&D投入對(duì)企業(yè)內(nèi)部當(dāng)期財(cái)務(wù)績(jī)效的影響（如凈資產(chǎn)收益率、每股收益的變化）；分析R&D投入對(duì)企業(yè)后期財(cái)務(wù)績(jī)效的影響即滯后效應(yīng)。文獻(xiàn)關(guān)注的角度迥異，研究結(jié)果呈現(xiàn)多樣性，如Li認(rèn)為R&D投入可以降低技術(shù)密集型企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提升股票的收益率。寇文煜認(rèn)為R&D投入能提高高新企業(yè)生產(chǎn)率，每年投入費(fèi)用的回報(bào)率約為20%-30%。梁萊歆等實(shí)證分析150 家中國(guó)高新技術(shù)上市公司認(rèn)為存在一定的滯后性，但沒(méi)有進(jìn)一步分析滯后期限。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)R&D投入研究已經(jīng)較為全面，我國(guó)相關(guān)研究存在以下不足：分析R&D投入對(duì)外部市場(chǎng)的影響，應(yīng)當(dāng)存在完全有效資本市場(chǎng)存在的基本前提。一般學(xué)者認(rèn)為我國(guó)資本市場(chǎng)目前僅僅弱式有效，所以分析我國(guó)上市公司R&D投入對(duì)企業(yè)股票影響的結(jié)論不太常用于對(duì)實(shí)務(wù)工作的指導(dǎo)；忽視了對(duì)現(xiàn)金流量的考慮，一般來(lái)說(shuō)公司現(xiàn)金流強(qiáng)勁，公司用加大研究開(kāi)發(fā)的支出費(fèi)用，從而使產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)性強(qiáng)，公司信用度高，經(jīng)營(yíng)發(fā)展前景更有潛力。財(cái)務(wù)報(bào)表上披露的“每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量”指標(biāo)隱含了現(xiàn)金流量上市公司充裕程度，說(shuō)明公司真實(shí)的資金流動(dòng)情況。我國(guó)在2006年新頒布的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則中才允許研發(fā)支出“有條件資本化”，并且對(duì)研發(fā)支出作出信息披露方面的才有了一定強(qiáng)制性要求，之前研發(fā)費(fèi)用的收集主要取自現(xiàn)金流量表附注“支付的其他與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金流量”和利潤(rùn)表附注的管理費(fèi)用明細(xì)以科研費(fèi)、咨詢及技術(shù)開(kāi)發(fā)費(fèi)等字眼的數(shù)據(jù)，關(guān)鍵數(shù)據(jù)在報(bào)表上語(yǔ)焉不詳，收集和研究起來(lái)比較困難，收集2006年以后特別是近幾年研發(fā)費(fèi)用數(shù)據(jù)使實(shí)證研究結(jié)果更有說(shuō)服力。企業(yè)所處行業(yè)的不同，R&D支出效率和對(duì)企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)績(jī)效的敏感性應(yīng)該不盡相同，所以從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義而言，樣本企業(yè)應(yīng)當(dāng)屬于同種行業(yè)，企業(yè)研究的產(chǎn)品種類大致相同，結(jié)果更具有說(shuō)服力。鑒于相關(guān)文獻(xiàn)存在的問(wèn)題，本文將描述性統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)理模型回歸分析相結(jié)合，收集中國(guó)信息服務(wù)類行業(yè)的上市公司最近四年（2010-2013年）等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，嘗試性的研究企業(yè)內(nèi)部因素對(duì)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度的影響。

研究設(shè)計(jì)

（一）樣本和數(shù)據(jù)

本文選擇了中國(guó)證券會(huì)行業(yè)的分類中隸屬于信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)類的全部上市公司，包括電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)三大類。本文收集了該行業(yè)137家公司2010-2013年4年年報(bào)數(shù)據(jù)，剔除了年報(bào)中研發(fā)費(fèi)用數(shù)據(jù)不全面的公司，最終獲得的可供有效研究的上市公司為113 家，根據(jù)各家企業(yè)官網(wǎng)公開(kāi)信息顯示樣本公司均為高新技術(shù)企業(yè)。本文的實(shí)證研究從公司的財(cái)務(wù)基本面分析著手，數(shù)據(jù)來(lái)源Wind 金融資訊軟件。

（二）變量與定義

本文選擇了盈利能力、再融資的能力、派現(xiàn)保障能力和營(yíng)運(yùn)能力等方面的財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)去分析其對(duì)公司現(xiàn)金政策的影響，因變量和自變量的具體指標(biāo)如表1所示。

表1 變量的定義和研究假設(shè)

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 線性回歸“進(jìn)入”回歸系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果

表4 線性回歸“step”法回歸系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果

（三）模型設(shè)計(jì)

根據(jù)已選擇的研究變量和相關(guān)假設(shè)，本文建立如下的線性回歸實(shí)證模型，其中ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)：

其中t 為時(shí)間參數(shù)，分別代表2010、2011、2011、2013年度，a 為常數(shù)項(xiàng)。

（四）統(tǒng)計(jì)分析方法

本文運(yùn)用SPSS13.0 軟件對(duì)樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)運(yùn)用兩種統(tǒng)計(jì)分析方法：

描述性統(tǒng)計(jì)；對(duì)選定的因變量和自變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。線性回歸中的“進(jìn)入（Enter）”法：根據(jù)假設(shè)的線性模型，分別以股利支付率和股利收益率為因變量，選取每股收益、資產(chǎn)負(fù)債率、每股凈現(xiàn)金流量和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率四個(gè)反映企業(yè)不同能力的財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)為自變量，統(tǒng)計(jì)計(jì)算自變量與因變量之間的回歸系數(shù)。對(duì)多元回歸方程和各回歸系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，主要包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，置信水平選擇系統(tǒng)默認(rèn)的95%。線性回歸中的“逐步（stepward）”法：進(jìn)行線性回歸中“進(jìn)入（Enter）”法后，對(duì)于擬合優(yōu)度不高的模型，本文擬運(yùn)用線性回歸中 “逐步”法，每一步，不在方程中的具有F 的概率最小的自變量被選入，當(dāng)方程中的變量使F變得足夠大，則移去這些變量，最終保留在回歸模型中的是對(duì)因變量具有明顯解釋作用的關(guān)鍵性因素，置信水平選擇系統(tǒng)默認(rèn)的95%。

實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

樣本公司2010-2013年4個(gè)年度的研發(fā)強(qiáng)度、每股收益、資產(chǎn)負(fù)債率、每股凈現(xiàn)金流量和總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2 所示。

從表2 可以看出：信息服務(wù)行業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度逐年遞增，表明企業(yè)對(duì)自主創(chuàng)新的關(guān)注度不斷提升；從橫向比較來(lái)看，信息服務(wù)行業(yè)公司的研發(fā)投入強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同期國(guó)家R&D 投入平均水平，表明信息服務(wù)企業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著引領(lǐng)和先導(dǎo)作用；信息服務(wù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度均高于6%，這可能應(yīng)歸功于國(guó)家政策的激勵(lì)，2012年國(guó)家財(cái)政部和國(guó)稅總局聯(lián)合下發(fā)文件《進(jìn)一步鼓勵(lì)軟件產(chǎn)業(yè)和集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干政策》規(guī)定企業(yè)年度研發(fā)費(fèi)用占收入比重不低于6%才能享受所得稅稅收的優(yōu)惠。數(shù)據(jù)顯示E P S 和CFOPS 均為正數(shù)，表明企業(yè)的盈利和現(xiàn)金流較好，但是橫向發(fā)現(xiàn)，EPS均低于同期的CFOPS，沒(méi)有相應(yīng)現(xiàn)金流支撐的收益存在著一定的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合信息行業(yè)特點(diǎn)該情況應(yīng)該是企業(yè)雖然銷售了大量的產(chǎn)品，但是同時(shí)（或許是看好未來(lái)市場(chǎng)前景而同期）追加了研發(fā)投入或其他更大的經(jīng)營(yíng)性投資，導(dǎo)致資金的大量流出，或者暫時(shí)未能正式形成被消費(fèi)者接受的產(chǎn)品，這些都可能會(huì)導(dǎo)致每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的減少。樣本企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率平均數(shù)不超過(guò)30%，低于上市公司A 股平均水平 ，說(shuō)明信息服務(wù)型企業(yè)是非資本密集型企業(yè)，另外對(duì)于這類盈利能力強(qiáng)（如表3中EPS數(shù)據(jù)顯示均為正數(shù)）的企業(yè)，本身“造血功能”強(qiáng)，對(duì)于債務(wù)性融資需求就會(huì)相應(yīng)降低。

（二）線性回歸分析結(jié)果

從表3 可以看出當(dāng)4 個(gè)自變量全部進(jìn)入時(shí)，EPS和CFOPS變量不能通過(guò)回歸系數(shù)不能通過(guò)“t”檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)是顯著的，可能原因是4 個(gè)變量之間存在著共線性問(wèn)題。從表4 的逐步回歸結(jié)果看出，模型中只剩下FINL 和SIZE 兩個(gè)自變量，調(diào)整R方在0.6左右，表明留在模型中的兩個(gè)變量對(duì)當(dāng)期研發(fā)強(qiáng)度的解釋程度達(dá)到60%，可以接受回歸結(jié)果，不同年度的回歸模型可以表示為：

結(jié)論

從逐步回歸法建立的模型可以得出：信息技術(shù)服務(wù)型企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度與資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)，企業(yè)存在高債務(wù)，償債壓力大時(shí)，企業(yè)研發(fā)投入謹(jǐn)慎；研發(fā)強(qiáng)度與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，企業(yè)資產(chǎn)越大，規(guī)模越高，研發(fā)投入的積極性越高。信息技術(shù)服務(wù)型企業(yè)的每股收益與每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流對(duì)研發(fā)強(qiáng)度影響不顯著。雖然報(bào)表資產(chǎn)負(fù)債率和資產(chǎn)指由當(dāng)期的期末數(shù)決定，但是一般的企業(yè)期末和期初變化幅度不大，所以可以理解為企業(yè)當(dāng)期的研發(fā)投入決策前主要考量已存在的償債壓力和企業(yè)規(guī)模，前導(dǎo)性指標(biāo)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入影響顯著。每股收益和每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流是當(dāng)期經(jīng)營(yíng)決策的成果指標(biāo)，研發(fā)投入存在著很大的風(fēng)險(xiǎn)，高的研發(fā)投入不一定是高盈利的績(jī)效驅(qū)動(dòng)的，所以結(jié)果性指標(biāo)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入影響不顯著。

1.寇文煜.關(guān)于跨國(guó)企業(yè)研究開(kāi)發(fā)國(guó)際化的實(shí)證研究.統(tǒng)計(jì)與決策，2004（3）

2.梁萊歆，張煥鳳.高科技上市公司R&D 投入績(jī)效的實(shí)證研究.中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2005（2）

3.朱孔來(lái)，李靜靜.中國(guó)股票市場(chǎng)有效性的復(fù)合評(píng)價(jià)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2013（1）