鄧曦東　張滿

【摘 要】 基于投資者情緒理論，對(duì)高新技術(shù)企業(yè)上市公司R&D投入、投資者信心與企業(yè)價(jià)值三者之間的關(guān)系進(jìn)行理論分析，并選取2011年至2013年中國A股高新技術(shù)企業(yè)上市公司為樣本，利用層次分析法和回歸分析法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明，高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與企業(yè)價(jià)值存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，且投資者信心在兩者之間起部分中介作用。即R&D投入對(duì)高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值的正向影響，有一部分是通過影響投資者信心間接對(duì)高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響。

【關(guān)鍵詞】 高新技術(shù)企業(yè)； R&D投入； 投資者信心； 中介效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F276.44 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-5937（2016）08-0047-04

一、引言

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)2013年的研發(fā)與試驗(yàn)費(fèi)用支出超過了2 000億元，分別比2012年和2011年增加了17%和41%①。研發(fā)投入（R&D）是企業(yè)的關(guān)鍵資源之一，是投資者衡量高新技術(shù)企業(yè)投資價(jià)值的核心因素。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)R&D投入與企業(yè)價(jià)值關(guān)系，有兩種不同的觀點(diǎn)。Chan et al.[1]、Hana et al.[2]、Chambers et al.[3]的研究表明，投資者對(duì)R&D投入持有積極態(tài)度，披露有關(guān)增加R&D投入的信息會(huì)引起股價(jià)上漲，R&D投入與股價(jià)正相關(guān)；研發(fā)投入水平不僅和超額收益之間顯著正相關(guān)，這種正相關(guān)關(guān)系還會(huì)持續(xù)很長時(shí)間。在我國，徐欣等[4]、姚會(huì)娟[5]采用國內(nèi)不同上市公司的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)活動(dòng)能提高企業(yè)價(jià)值和經(jīng)營業(yè)績；投資者制定決策時(shí)傾向于研發(fā)信息披露較規(guī)范的企業(yè)。不同的是，Kothari[6]、Aboody et al.[7]研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)支出對(duì)企業(yè)長期盈利能力的作用并不明顯，甚至有可能損害到企業(yè)價(jià)值。國內(nèi)學(xué)者朱衛(wèi)平等[8]、謝小芳等[9]基于國內(nèi)上市公司的研究也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的科技資金投入并不一定提高企業(yè)的績效，也沒有顯著地提高企業(yè)的價(jià)值。

通過分析現(xiàn)有的研究成果發(fā)現(xiàn)，較多文獻(xiàn)是從公司內(nèi)部角度來研究R&D投入與公司價(jià)值的關(guān)系。諸如投資者信心之類的外部資本市場因素對(duì)R&D投入與公司價(jià)值關(guān)系的影響并沒有引起應(yīng)有的重視，也缺乏相應(yīng)的檢驗(yàn)和分析。

二、問題提出與研究假設(shè)

行為金融學(xué)的學(xué)者提出，讓人們意識(shí)到資本市場中噪聲交易者的存在。王美今和孫建軍[10]參考國外學(xué)者研究成果，選取滬深兩市的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)果表明投資者情緒確實(shí)會(huì)給股價(jià)帶來一定的影響。針對(duì)高新技術(shù)企業(yè)，R&D投入是否會(huì)對(duì)投資者信心產(chǎn)生影響？R&D投入影響企業(yè)價(jià)值的路徑又是怎樣的呢？投資者信心在其中起著怎樣的作用呢？本文不僅研究了高新技術(shù)企業(yè)R&D投入對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生何種影響，更深入地利用層次分析法檢驗(yàn)了高新技術(shù)企業(yè)R&D投入對(duì)其價(jià)值的驅(qū)動(dòng)機(jī)理以及投資者信心在兩者之間的中介傳導(dǎo)效應(yīng)。

本文樣本選取2011年至2013年中國滬深A(yù)股高新技術(shù)企業(yè)的上市公司，實(shí)證檢驗(yàn)R&D投入、投資者信心與企業(yè)價(jià)值三者的關(guān)系。與以往同類研究不同之處在于，本文著重于高新技術(shù)企業(yè)，將投資者信心這一因素納入研究范疇，檢驗(yàn)其對(duì)R&D投入與企業(yè)價(jià)值關(guān)系之間的中介效應(yīng)?；诖耍魅缦路治觯?/p>

（一）高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系

高新技術(shù)企業(yè)依托于技術(shù)，著眼于創(chuàng)新，與傳統(tǒng)企業(yè)不同的是，其知識(shí)技能和其他無形資產(chǎn)發(fā)揮了決定性的作用。持續(xù)的R&D投入作為追求核心技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力源泉，以致企業(yè)獲得技術(shù)先進(jìn)的產(chǎn)品和能夠在激烈的市場競爭中領(lǐng)先對(duì)手的能力。因此認(rèn)為R&D投入能夠影響企業(yè)價(jià)值。即R&D投入越高，企業(yè)價(jià)值越大；R&D投入越低，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新緩慢，市場競爭力弱，企業(yè)價(jià)值越小。為了降低可能的原因帶來的差異，本文的研究重點(diǎn)選擇研發(fā)支出披露較完善的高新技術(shù)企業(yè)上市公司作為樣本。根據(jù)上述分析，提出第一個(gè)假設(shè)。

H1：在其他條件不變的情況下，高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與企業(yè)價(jià)值顯著正相關(guān)。

（二）高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與投資者信心的關(guān)系

根據(jù)投資者情緒理論，并非所有投資者都是完全理性的，投資者心理因素（積極或消極）在其決策行為以及市場定價(jià)中有著重要的作用和地位。除了企業(yè)內(nèi)部的自身因素，研究對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響時(shí)，將投資者信心納入，會(huì)使研究更具有實(shí)際利用價(jià)值。投資者往往認(rèn)為R&D投入合理的企業(yè)，對(duì)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新有長遠(yuǎn)的計(jì)劃，從而對(duì)公司股票增長持積極態(tài)度，即表現(xiàn)出較強(qiáng)的投資者信心；反之，投資者信心則較弱。據(jù)此提出第二個(gè)假設(shè)。

H2：在其他條件不變的情況下，高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與投資者信心顯著正相關(guān)。

（三）高新技術(shù)企業(yè)R&D投入、投資者信心與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系

根據(jù)投資者情緒理論，資本市場和投資者的行為都會(huì)在一定程度上受到投資者情緒的影響。企業(yè)深入理解投資者情緒的影響因素，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，合理配置資源，進(jìn)而增強(qiáng)投資者信心和提升企業(yè)價(jià)值。尤其對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)，企業(yè)的發(fā)展高度依賴獨(dú)特的優(yōu)勢——先進(jìn)技術(shù)。努力加強(qiáng)人才挖掘和技術(shù)創(chuàng)新的上市公司，往往會(huì)重視R&D投入，從而能夠增強(qiáng)投資者信心。若投資者對(duì)公司持有信心，股價(jià)也會(huì)因這一良性信號(hào)而上升，最終提升上市公司價(jià)值；若企業(yè)不重視R&D投入，產(chǎn)品和技術(shù)遭市場淘汰，失去競爭優(yōu)勢，投資者不再看好企業(yè)前景，拋售股票，則企業(yè)股價(jià)震蕩，企業(yè)價(jià)值降低。由此，提出第三個(gè)假設(shè)。

H3：投資者信心在高新技術(shù)企業(yè)R&D投入與企業(yè)價(jià)值之間的正相關(guān)關(guān)系中起中介傳導(dǎo)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

根據(jù)國家高新技術(shù)企業(yè)的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)的完整性，本文選取了2011年至2013年中國滬深A(yù)股電子行業(yè)、軟件行業(yè)和醫(yī)藥制造業(yè)的上市公司為樣本。其中剔除各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)無法獲得和市凈率或資產(chǎn)報(bào)酬率小于零的樣本，最終得到的是3年間154家上市公司總計(jì)462個(gè)樣本。本文的數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和上市公司的年報(bào)。使用的數(shù)據(jù)處理軟件有STATA10.0和Excel2010。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.投資者信心的度量

綜合國內(nèi)外研究，本文借鑒丁福麗[11]的做法并根據(jù)所選樣本，運(yùn)用股票市場中被普遍披露的直接指標(biāo)描述投資者信心。選取主營業(yè)務(wù)增長率（Gro）、市凈率（Pb）和年換手率（Tr），利用主成分分析法（Principal Component Analysis）構(gòu)建投資者信心指數(shù)（Ic）。選取特征值大于1的前兩個(gè)主成分，各指標(biāo)的權(quán)重為主成分方差貢獻(xiàn)率與兩個(gè)主成份累計(jì)貢獻(xiàn)率之比。最終結(jié)果為：

Ic=0.3699×Gro+0.4926×Pb+0.4073×Tr （1）

2.公司價(jià)值的度量

本文采用了兼有理論性和在實(shí)踐上具有可操作性的托賓Q值作為企業(yè)價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)。其計(jì)算公式為：

TQ值=（股票市值+凈債務(wù)）/期末總資產(chǎn)

3.R&D投入的度量

現(xiàn)有文獻(xiàn)中計(jì)算研發(fā)投入的方法也有多種。本文采用研究中常用的公司研發(fā)費(fèi)用與營業(yè)收入之比衡量企業(yè)的R&D投入。其計(jì)算公式為：

R&D投入=研發(fā)費(fèi)用/營業(yè)收入

4.控制變量

考慮到其他變量也可能對(duì)高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值產(chǎn)生影響，綜合有關(guān)文獻(xiàn)，本文設(shè)置了如下控制變量，如表1所示。

（三）研究方法與模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值之間的關(guān)系以及投資者信心是否為中介變量，本文參考了溫忠麟等[12]的方法。根據(jù)羅婷等[13]的研究，R&D投入對(duì)公司股價(jià)的影響滯后一期，所以本文采用前一期的R&D投入數(shù)據(jù)，實(shí)際數(shù)據(jù)年份是2010年至2013年。根據(jù)此分析程序，本文分別設(shè)置了如下3種回歸模型：

其中，TQi，t表示第i家高新技術(shù)企業(yè)上市公司第t年末的托賓Q值，RDi，t-1表示第i家高新技術(shù)企業(yè)上市公司第t-1年末的R&D投入強(qiáng)度，Ici，t表示第i家高新技術(shù)企業(yè)上市公司第t年末的投資者信心指數(shù)，Controlvi，t表示第i家高新技術(shù)企業(yè)上市公司在第t年末的各種控制變量，εi，t是模型的擾動(dòng)項(xiàng)。模型中主要變量已標(biāo)準(zhǔn)化。式（2）用來檢驗(yàn)R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值的相關(guān)性，若β1顯著為正，則H1得證。式（3）去掉控制變量Roa，用來檢驗(yàn)R&D投入與中介變量投資者信心的關(guān)系，若β2顯著為正，則H2得證。式（4）用來檢驗(yàn)投資者信心在R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值關(guān)系之間起中介作用，若系數(shù)β3及其顯著性都減小，則投資者信心在R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值關(guān)系之間起部分中介作用；若β3變得不顯著，則投資者信心在R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值關(guān)系之間起完全中介作用。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2是所選樣本各變量的描述性統(tǒng)計(jì)，控制變量年度和企業(yè)屬性沒有包括在內(nèi)。由表2可知，高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值最大值為8.1538（最小值為0.1971），標(biāo)準(zhǔn)差為1.1315，說明各家高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值相差較大。R&D投入強(qiáng)度最大值為0.4133，均值為2.83%。投資者信心指數(shù)最大值為12.5245（最小值為0.8287），標(biāo)準(zhǔn)差為1.4656，說明高新技術(shù)企業(yè)投資者信心差別較大。另外樣本中國有企業(yè)占比29.22%，說明我國高新技術(shù)企業(yè)中國有股持有率較低，同時(shí)也說明民營企業(yè)在我國高新技術(shù)企業(yè)中較活躍。

（二） 相關(guān)分析

表3是變量的相關(guān)分析表（除年度外）。由表3可知，Spearman系數(shù)和Pearson系數(shù)兩種相關(guān)分析結(jié)果基本一致。投資者信心、總資產(chǎn)報(bào)酬率、現(xiàn)金凈流量與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值顯著正相關(guān)，R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值正相關(guān)但是不顯著，之后的模型分析會(huì)考慮增加必要的控制變量。R&D投入與投資者信心顯著正相關(guān)。資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)屬性與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值顯著負(fù)相關(guān)，也與投資者信心顯著負(fù)相關(guān)。此外VIF值均小于3，說明回歸模型變量之間不存在多重共線性問題。

（三）模型的回歸結(jié)果

本文采用Excel、STATA12.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及多元回歸分析，對(duì)模型（2）（3）（4）的回歸結(jié)果如表4。

由表4模型（2）的回歸結(jié)果可知企業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)為負(fù)，且在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明企業(yè)規(guī)模與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值負(fù)相關(guān)，可能是因?yàn)榻┠旮咝录夹g(shù)企業(yè)在市場力量的推動(dòng)下不斷地轉(zhuǎn)型升級(jí)、調(diào)整發(fā)展，規(guī)模較小的企業(yè)靈活性高，能較快地適應(yīng)市場變化，從而獲得較高的市場價(jià)值；R&D投入回歸系數(shù)為0.0922，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明控制了其他變量后，R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值存在顯著正相關(guān)關(guān)系，H1成立。從模型（3）的回結(jié)果可知，企業(yè)屬性與投資者信心顯著為負(fù)，表明高新技術(shù)企業(yè)中投資者對(duì)民營企業(yè)較有信心；R&D投入的回歸系數(shù)為0.190，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明控制了其他變量后，R&D投入與中介變量投資者信心顯著正相關(guān)，H2成立。從模型（4）的回歸結(jié)果可知投資者信心的回歸系數(shù)為0.475，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明控制了其他變量后，投資者信心與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值顯著正相關(guān)；R&D投入的回歸系數(shù)為0.0418，顯著性水平為10%，與模型（3）相比系數(shù)和顯著性均較小，說明將投資者信心加入模型后，R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值之間的顯著相關(guān)性降低。由中介效應(yīng)分析程序可知，R&D投入對(duì)高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)是部分通過中介變量投資者信心傳導(dǎo)的。即有一部分的R&D投入是先通過影響投資者信心，再間接對(duì)高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響的，H3成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證所得因果關(guān)系的可靠性，本文做了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：首先，用營業(yè)利潤率代替托賓Q值表示高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值，對(duì)模型（2）（3）（4）進(jìn)行回歸；其次，分別去掉樣本中3%的R&D投入強(qiáng)度最高的企業(yè)和3%的R&D投入強(qiáng)度最低的企業(yè)進(jìn)行回歸。統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本保持一致，從而證實(shí)了研究結(jié)論的穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論

本文首先基于投資者情緒理論對(duì)R&D投入、投資者信心與高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值三者之間的關(guān)系進(jìn)行了定性分析，然后以2011年至2013年153家高新技術(shù)企業(yè)上市公司為研究樣本，利用層次分析法和回歸分析法實(shí)證檢驗(yàn)了高新技術(shù)企業(yè)上市公司R&D投入、投資者信心與企業(yè)價(jià)值三者之間的關(guān)系。結(jié)果表明，控制了其他變量后R&D投入與高新技術(shù)企業(yè)上市公司價(jià)值顯著正相關(guān)，但此正相關(guān)關(guān)系是通過中介變量投資者信心部分傳導(dǎo)的。因此，為了提高企業(yè)價(jià)值，高新技術(shù)企業(yè)上市公司在合理配置內(nèi)部優(yōu)勢資源的同時(shí)，也要關(guān)注外部資本市場因素，加強(qiáng)投資者信心的建設(shè)。

本文的研究存在以下不足：（1）僅使用了2011年至2013年的樣本，可能會(huì)由于樣本期間的選擇制約研究結(jié)論的適用性；（2）高新技術(shù)企業(yè)樣本選取時(shí)忽略了企業(yè)數(shù)很少的行業(yè)，也沒有控制行業(yè)變量，可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。筆者今后會(huì)改進(jìn)不足之處并繼續(xù)關(guān)注相關(guān)研究。

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