论融资约束\R&D投资与公司成长性
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中图分类号：F270 文献标识码：A
内容摘要：本文以2004-2008年期间A股上市公司为样本观测值，检验了融资约束、r&d投资与公司成长性之间的关系。研究发现，公司受到的融资约束水平越高，R&D投资对内部现金流量的敏感性越强；在不同融资约束水平下，R&D投资对公司成长性的影响具有差异性，且随着融资约束水平的增强，R&D投资对公司成长性的促进作用逐渐降低。
关键词：R＆D投资 融资约束 现金流量 成长性
研究背景
技术创新战略是企业实现竞争优势的源泉。企业只有构建基于创新的竞争方式，将R&D投资作为一项长期竞争策略，自主成为技术创新活动的主体，才能获取核心技术能力。由于资本市场的不完善、信息不对称及R&D投资的高度不确定性等，使得外部投资者的投资意愿降低，当公司内源资金无法满足R&D投资需求、需要外部融资时，必须支付较高的资本成本而形成了融资约束问题，即公司的R&D投资决策受融资约束水平的影响。
Hall（2002）认为，技术创新投资中利用外源融资比较困难，且融资成本也较高。Bond et al.（2003）用欧拉方程推导出技术创新投资中存在融资约束，发现现金流对不同国家企业的R&D 投资的影响存在差异，如在英国企业中现金流与R&D投资之间呈显著正相关，而在德国企业中则不显著；Mohnen et al.（2002）研究发现，融资约束的存在使企业技术创新投资明显降低；扈文秀等（2009）研究也表明，企业技术创新项目投资的概率与融资约束呈负相关。
而R&D投资与公司成长性之间的关系，学者研究表明，公司的研发支出对其未来成长机会具有重要的影响（Deng et al.，1999；Garner et al.，2002）；文芳（2009）研究发现，R&D投资对公司盈利能力具有显著的正向作用。从现有文献看，对R&D投资方面的融资约束研究更多的是进行理论模型研究；尤其中国企业R&D投资信息披露的非强制性和数据的缺乏，较多采用对某一地区的高科技企业进行问卷调查的方式，直接采用中国上市公司大样本数据进行研究较少；同时，缺乏对R&D投资、融资约束与公司成长性三者关系的实证研究。因此，在公司面临融资约束时，R&D投资对公司的成长性产生怎样的影响？鉴此，本文以2004―2008年期间中国A股上市公司为观测值，从微观视角考察不同融资约束水平下公司R&D投资与成长性之间的关系。
研究假说的提出
研究表明，公司的一般投资与内部现金流之间具有正向关系，受融资约束影响大的公司具有较高的投资―现金流敏感性（Fazzari et al.，1988；郭丽虹等，2009）。公司R&D投资可能比一般投资耗费更多的资金，其收益具有长期性与滞后性；同时因研发活动的保密性、创造性及不确定性，更容易导致公司与投资者之间的信息不对称。因此，投资者为保护自身利益，往往会要求公司为使用外部资金而支付相应的溢价，公司在进行外部融资时会受到不同程度的融资约束。很多公司的R&D投资主要依靠内部资金，根据我国科技部的《科技统计报告》整理可知，我国2005-2007年的R&D经费主要来自企业的自有资金，平均达到69.1%。因此，外部融资约束强的公司R&D投资将更依赖于公司的内部现金流。鉴于此，本文提出如下假说：
假说1：公司受到的融资约束程度越高，R&D投资对内部现金流的敏感性越强。
公司成长性具有持续性特点，即以公司的持续经营为前提；为保证公司生产经营活动的顺利有序进行，需要稳定充足的资本作为保障。公司内部资金往往满足不了公司扩张、成长的需求，需要从外部融通资金。因此，绝大多数公司的成长会受到融资约束的影响。而一个公司是否具有成长性很大程度上取决于其自主创新能力，这与公司的R&D投资密切相关，只有不断进行技术创新投资，才能推陈出新。因此，融资约束在某种程度上可能会影响到技术创新投资对公司成长性的促进作用。鉴此，本文提出如下假说：
假说2：随着公司融资约束的增强，R&D投资对公司成长性的促进作用将减弱。
研究设计
（一）样本选择
本文以2004-2008年期间年度报告中披露技术创新投资数据的A股上市公司为样本选择对象，在剔除金融类公司、ST公司及净资产为负、财务数据不全的公司后，最终获得1113个样本观测值。样本公司的R&D投资和技术人员比率来自各公司的年度报告，由手工收集而成；其他财务数据来自Wind数据库。
（二）融资约束指标的选择
从已有的文献来看，度量融资约束的替代变量主要有：股利支付率、公司规模、已获利息倍数、净资产收益率、负债水平等。本文选取已获利息倍数作为替代指标。当公司的已获利息倍数较高时，表明其偿债能力较强，也具有一定的盈利性，银行愿意提供贷款，公司的外部融资能力较高，受到外部融资约束较小。因此，本文根据已获利息倍数的高低将样本公司进行分组，即当已获利息倍数小于3时划分为高融资约束组，当已获利息倍数在介于3与10之间时划分为中等融资约束组，而当已获利息倍数大于10时划分为低融资约束组，这样，高、中、低融资约束组的样本观测值分别为357家、342家与414家。
（三）模型构建与变量界定
本文构建如下的实证模型，以分别验证上文所提出的假说1与假说2：
（1）
（2）
模型（1）研究不同融资约束条件下，R&D投资与公司内部现金流敏感性的关系。其中，因变量RDi,t为研发密度，等于i公司t期的R&D支出/期初销售收入，自变量为内部现金流量，即CFi,t为i公司t期的经营活动现金净流量/期初销售收入；控制变量为滞后一期的投资机会Qi,t-1和现金存量CSi,t-1，其中，投资机会Qi,t-1等于（流通股股数×年末收盘价+非流通股股数×每股净资产+负债账面价值）/期初总资产，现金存量CSi,t-1等于期初货币资金/期初销售收入。εi,t表示随机误差项；α表示变量的系数。
模型（2）研究不同融资约束条件下，R&D投资对公司成长性的影响。其中，因变量Growi,t表示i公司t期的成长性，以两种指标来衡量，即总资产增长率（Grow1）和主营业务收入增长率（Grow2）。由于技术创新的投入与产出之间具有滞后性，在该模型中对自变量均滞后一期，RDi,t-1表示i公司t-1期的研发密度；同时，选取了资产负债率ADR、公司规模Size与技术人员比率Tech为控制变量，其中，资产负债率ADRi,t-1为期初总负债/期初总资产，公司规模Sizei,t-1为期初总资产的对数，Techi,t-1为期初技术人员人数/员工总人数。φi,t-1表示随机误差项；β表示变量的系数。
实证检验结果与分析
（一） 描述性统计结果分析
表1给出了研究变量的描述性统计结果。从中可知，公司的研发密度（RD）均值仅为2.4%，表明上市公司R&D支出在销售收入中所占的比重较低，其最大值为26.2%，最小值为0，说明不同公司之间的研发投入能力存在较大差别。现金流销售收入比（CF）均值为23.1%，说明平均而言公司的现金流量不高，可能是影响公司R&D投资水平低的原因之一，其最大值为5.068，最小值为-1.598，表明各个公司间的内部现金流量差异较大。托宾Q的均值和中位数均大于1，说明上市公司具有较好的投资机会，其发展前景受到了广大投资者的认可，投资者愿意付出更大的代价获得，但其最大值、最小值及标准差来看，各公司的投资机会差异很大。现金存量（CS）的均值为0.621，其最大值为6.98，最小值仅为0.002。从成长性指标（Grow）来看，总资产增长率和主营业务收入增长率的均值分别为0.73和2.216，其相应的最大值、最小值及标准差显示了各公司的成长性存在较大差异。资产负债率（ADR）的均值为0.446，公司规模（Size）的均值为21.424；技术人员比率的均值为0.168，显示了技术人员在员工总数中所占的比重偏低，在一定程度上影响了公司的R&D投资力量，但其最大值为0.706，最小值仅为0.018，说明各公司对技术人员的配备具有相当大的差异。
（二）相关分析
表2列示了模型(1)研究变量的Pearson相关系数。从中可知，R&D投资与现金流量（CF）、托宾Q及现金持有率（CS）均显著正相关，相比而言，R&D投资与现金流量的相关系数最高，说明R&D投资对现金流量的依赖性最强。表3报告了模型（2）研究变量的相关系数。其中，两个成长性指标Grow1、Grow2均与研发密度（RD）显著正相关，说明R&D投入的增加有助于提升公司的成长性；公司成长性与资产负债率、公司规模均呈正相关，而与技术人员比率的相关性不明确，这有待于下文的检验。从表2、表3可知，各变量之间的相关系数绝对值均低于或接近20%，说明两个模型的研究变量之间不存在多重共线性。
（三）回归模型结果分析
1.不同融资约束下R&D投资与内部现金流的关系。表4报告了R&D投资与内部现金流的回归结果。模型（1）、（2）、（3）分别表示低、中和高融资约束组。由F检验结果可知，三个模型回归结果均显著有效； 值显示模型的拟合效果尚可。从表4可见，在不同的融资约束下，研发密度（RD）与现金流销售收入比（CF）均呈显著的正相关关系，模型（1）、（2）、（3）的CF系数分别为0.351、0.947和1.891，显示了随着公司融资约束程度的提升，CF的系数逐步加大。这表明公司受到的融资约束越高，则R&D投资对内部现金流量的敏感性越强，印证了本文的假说1。
就控制变量而言，投资机会托宾Q的系数为正，在模型（1）、（2）中均在10%的水平上显著，说明投资机会越多，公司的研发密度越高，提高了公司的R&D投资水平，但在模型（3）不显著，可能源于融资约束的增强，投资机会对R&D投资的正向影响减弱；滞后一期的现金存量（CS）与R&D投资之间呈正相关，显著性水平均为5%以上，意味着期初现金持有率越高，公司对R&D投资越多。
2.不同融资约束下R&D投资与公司成长性的关系。表5报告了不同融资约束水平下R&D投资对公司成长性影响的回归结果。其中，模型（1）、（3）、（5）是以总资产增长率作为成长性的替代指标；模型（2）、（4）、（6）是以主营业务收入增长率来衡量成长性。由F检验结果可知，六个模型回归结果均显著有效， 值显示模型的拟合效果尚可。从表5可知，模型（1）、（3）中的研发密度（RD）的系数分别为0.647、0.519，且在5%水平上显著；而模型（5）中的RD系数为0.505，且不显著。这表明R&D投资对公司的成长性具有正向作用，但随着融资约束程度的加大，R&D投资对公司成长性的促进作用逐渐降低，支持了本文的假说2。
模型（2）、（4）、（6）中研发密度（RD）的系数分别为0.801、0.682、0.611，并在5%和10%的水平上显著，其系数呈现出随着融资约束的增强而逐渐变小的趋势，进一步为本文假说2提供了经验证据。就控制变量而言，资产负债率（ADR）在模型（1）、（2）、（3）中不显著，但在另外三个模型中的系数为显著为正，说明在融资约束的情况下，资产负债率对R&D投资产生正面影响；而公司规模（Size）和技术人员比率（Tech）的影响不显著。
（四）稳健性检验
由于净资产收益率（ROE）等于销售净利率、资产周转率和权益乘数的乘积，能够全面反映公司的流动性、盈利能力和偿债能力，本文以连续三年的加权平均净资产收益率作为融资约束的衡量指标，当样本公司ROE≥10%时，说明公司的盈利能力较强，外部融资能力也较高，将样本归为低融资约束组；当ROE
结论
本文以沪深两市2004-2008年期间披露技术创新投资的中国A股上市公司为样本观测值，实证检验了融资约束、R&D投资与公司成长性的关系。研究结果发现，公司受到的融资约束程度越强，R&D投资对内部现金流量的敏感性越强；在不同融资约束水平下，R&D投资对公司成长性的影响具有差异性，且随着融资约束水平的增强，R&D投资对于公司成长性的促进作用逐渐减弱。本文的研究不仅拓展了公司成长性的研究视角，而且为提升公司R&D投资效率、促进公司成长提供经验证据。
参考文献：
1.Hall, B．H. The financing of research and development[J]．Oxford Review of Economic Policy, 2002, 18(1)
2.Bond S., Harhoff D., Van Reenen J. Investment, R＆D and financial constraints in Britain and Germany[Z]. Institute for Fiscal Studies Working Paper, 2003
3.Mohnen P., Therrien P. Comparing the innovation performance of Canadian firms and those of selected European countries: An econometric analysis[J]. 2002s, 80.CIRA-NO:Scientific Series
4.扈文秀，孙伟，柯峰伟.融资约束对创新项目投资决策的影响研究[J].科学学与科学技术管理，2009(3)
5.Deng, Z., B. Lev, F. Narin. Science and Technology as Predictors of Stock Performance[J]. Financial Analysts Journal, 1999,55(3)
6.Garner J. L., J. Nam R. Ottoo R. E. Determinants of Corporate Growth Opportunities of Emerging Firms[J]. Journal of Economics and Business, 2002,54(1)
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8.郭丽虹，马文杰.融资约束与企业投资―现金流量敏感度的再检验[J].世界经济，2009 (2)
作者简介：
黄莲琴（1967―），女，福建省福州大学管理学院副教授，厦门大学会计学博士，研究方向：公司财务。
杨伟滨（1985―），男，福州大学管理学院研究生。