趙慧 宋婕 張俊民

(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，天津 300222)

引言

2017年5月14日，“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇的召開，意味著“一帶一路”科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃的啟動(dòng)，同時(shí)也拉開了共建21世紀(jì)科技絲綢之路的序幕。在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，我國(guó)R&D總投資大幅增加。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《2015年全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》數(shù)據(jù)，2015年，全國(guó)R&D總投入經(jīng)費(fèi)14169.9億元，其中企業(yè)為10881.3億元，占比76.8%。可見，作為R&D活動(dòng)主體，企業(yè)是科技創(chuàng)新的中堅(jiān)力量，而手握投資決策權(quán)的管理層是將R&D資源轉(zhuǎn)換成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的“催化劑”。基于此，近些年大量研究基于高階理論考察管理層任期[31]、年齡[13]、教育程度[3]、性別[24]、職業(yè)背景[14]等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)R&D投資的影響。然而，理論上，管理層人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征首先應(yīng)決定其認(rèn)知能力，進(jìn)而才對(duì)R&D投資決策產(chǎn)生影響。而對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)能力則是最重要的認(rèn)知能力之一。更為重要的是，相比其他類型投資，R&D投資過(guò)程漫長(zhǎng)、特殊、變化莫測(cè)，極具高失敗風(fēng)險(xiǎn)，投資項(xiàng)目能否在未來(lái)給企業(yè)帶來(lái)價(jià)值回報(bào)很大程度上取決于管理層的預(yù)測(cè)能力。

鑒于此，借鑒Goodman等[4]、趙慧等[32]的研究，本文以R&D投資前三年盈利預(yù)測(cè)的平均準(zhǔn)確性來(lái)反映管理層預(yù)測(cè)能力，實(shí)證考察其對(duì)企業(yè)R&D投資的影響。使用2009～2016年披露R&D投資信息的A股上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，企業(yè)隨后的R&D投資越多，且這種促進(jìn)作用在高環(huán)境不確定性、強(qiáng)融資約束的公司更明顯。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，R&D投資對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的促進(jìn)作用越強(qiáng)?？傊?，研究表明管理層預(yù)測(cè)能力有助于提高企業(yè)R&D投資質(zhì)量。

本文期冀有如下增量貢獻(xiàn)：其一，從管理層預(yù)測(cè)能力視角考察其對(duì)企業(yè)R&D投資的影響，研究有助于豐富管理層人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)企業(yè)R&D投資行為影響的已有文獻(xiàn)。其二，采用“管理層預(yù)測(cè)能力—R&D投資行為—企業(yè)未來(lái)績(jī)效”的研究范式，以期在管理層預(yù)測(cè)能力與企業(yè)未來(lái)績(jī)效之間架起橋梁，從而揭示預(yù)測(cè)能力影響R&D投資進(jìn)而影響企業(yè)未來(lái)績(jī)效的作用機(jī)制。其三，本文研究證實(shí)，當(dāng)公司面臨外部高環(huán)境不確定性與強(qiáng)融資約束時(shí)，內(nèi)部管理層的強(qiáng)預(yù)測(cè)能力能有效緩解外部環(huán)境約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的不利影響，研究拓展了環(huán)境不確定性與融資約束對(duì)企業(yè)R&D投資影響的文獻(xiàn)。其四，以預(yù)測(cè)能力為視角研究企業(yè)R&D投入強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)后果的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，對(duì)強(qiáng)化企業(yè)在我國(guó)R&D投入和自主創(chuàng)新中的主體地位，促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

文獻(xiàn)回顧與假設(shè)發(fā)展

作為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)必不可少的財(cái)務(wù)資源要素，R&D投資是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步這臺(tái)“發(fā)動(dòng)機(jī)”的主要“燃料”，而手握投資決策權(quán)的管理層，其認(rèn)知能力會(huì)導(dǎo)致對(duì)R&D投資做出不同的選擇?，F(xiàn)有研究主要基于高階理論將企業(yè)R&D投資決策方面的差異歸因于管理層人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的異質(zhì)性。如對(duì)于管理層任期，有研究表明，長(zhǎng)期在任的管理層缺乏創(chuàng)新的興趣和投資的動(dòng)力，故會(huì)減少R&D投資[5]；而有學(xué)者卻發(fā)現(xiàn)，較長(zhǎng)的任期會(huì)提升管理層的經(jīng)營(yíng)能力，為提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，管理層會(huì)加大R&D投資[31]。對(duì)于管理層年齡，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，雖然年輕的管理者有冒險(xiǎn)精神，但考慮到R&D投資的高風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)職業(yè)生涯的負(fù)面影響，也會(huì)選擇逃避R&D投資項(xiàng)目[6]；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，越年輕的管理者，有著對(duì)自身職業(yè)生涯更長(zhǎng)遠(yuǎn)的預(yù)期，傾向于對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)性的R&D活動(dòng)進(jìn)行投資[13]。研究也表明，管理層教育程度、性別與職業(yè)背景對(duì)R&D投資具有重要影響。Gao等發(fā)現(xiàn)管理層教育水平越高，其信息處理能力與樂(lè)于創(chuàng)新的意識(shí)越強(qiáng)，越傾向于對(duì)R&D進(jìn)行投資[3]；王清等發(fā)現(xiàn)女性高管傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)性較低的投資決策，對(duì)R&D的態(tài)度更為保守[24]；韓忠雪等肯定了具有技術(shù)背景的管理者對(duì)R&D投資及其效率的促進(jìn)作用[14]?？梢?，現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)研究主要通過(guò)“可觀察的”人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征刻畫管理層“難以觀察的”認(rèn)知能力，以探討其對(duì)R&D投資決策的影響。然而，理論上，管理層人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征(如年齡、學(xué)歷、性別等)并非直接對(duì)企業(yè)行為產(chǎn)生作用，而是通過(guò)轉(zhuǎn)化形成管理層能力(如預(yù)測(cè)能力)來(lái)影響企業(yè)行為。這使得直接檢驗(yàn)管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)企業(yè)R&D投資及其經(jīng)濟(jì)后果的影響顯得更為直接與重要。本文嘗試在這一方面做一點(diǎn)突破。

理論上，管理層在制定R&D投資決策時(shí)，需要確定備選投資方案并估計(jì)投資項(xiàng)目的凈現(xiàn)值，這依賴其對(duì)未來(lái)市場(chǎng)前景、投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)以及未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)能力。加之R&D投資的高風(fēng)險(xiǎn)性和高不確定性，這要求管理層具備更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。換言之，管理層預(yù)測(cè)能力的強(qiáng)弱直接影響R&D投資的多寡。從能力角度來(lái)看，管理層制定R&D投資決策是一個(gè)搜集信息、分析信息，并據(jù)此信息分配資金的過(guò)程。在這一過(guò)程中，除需要公共信息外，更需要管理層耗費(fèi)時(shí)間與精力發(fā)揮自身能力所搜集得來(lái)的私有信息[12]。一般而言，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)這個(gè)個(gè)體優(yōu)勢(shì)能夠降低管理層獲取制定R&D投資決策所需信息的成本，對(duì)未來(lái)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)及宏觀環(huán)境變化的判斷更有把握，對(duì)R&D投資風(fēng)險(xiǎn)及未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確。因此，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層有意愿且有能力在R&D上進(jìn)行更多的投資。從動(dòng)機(jī)角度來(lái)講，基于理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)，管理層做出任何決策在很大程度上取決于該決策是否能滿足其自身的預(yù)期[22]。對(duì)預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層而言，不僅關(guān)注物質(zhì)薪酬，也期望通過(guò)企業(yè)更好的發(fā)展證明自身的能力，以憑借良好的聲譽(yù)在職業(yè)經(jīng)理人市場(chǎng)中獲得更好的發(fā)展。此外，R&D投資信息不僅向市場(chǎng)傳遞企業(yè)是否具有良好發(fā)展前景和利潤(rùn)上升空間的信號(hào)[25]，也成為傳達(dá)管理層預(yù)測(cè)能力的有效信號(hào)。在聲譽(yù)機(jī)制的影響下，能力強(qiáng)的管理者更為關(guān)注自身的職業(yè)生涯[29]，而R&D投資給企業(yè)帶來(lái)的未來(lái)收益可能會(huì)使管理層從“標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)”中勝出。因此，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層有動(dòng)機(jī)開展創(chuàng)新活動(dòng)。綜上可知，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層對(duì)R&D投資有更強(qiáng)的偏好性。為區(qū)別于其他管理層，有能力也有動(dòng)機(jī)通過(guò)更多而非更少的R&D投資來(lái)證明自己的能力，增強(qiáng)自身的聲譽(yù)[8]。故提出如下假設(shè)：

H1：管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，企業(yè)隨后的R&D投資越多。

以上分析表明，企業(yè)R&D投資的多寡在很大程度上取決于管理層預(yù)測(cè)能力的強(qiáng)弱。為論證這一觀點(diǎn)，本文從環(huán)境不確定性與融資約束兩個(gè)方面做進(jìn)一步分析。

一方面，如果R&D投資的多寡在很大程度上取決于管理層預(yù)測(cè)能力強(qiáng)弱的話，那么，我們應(yīng)該能觀察到，在環(huán)境不確定性程度較高的情況下，這種促進(jìn)作用更明顯。這是因?yàn)镽&D投資本身就具有高不確定性的特點(diǎn)，而更為不確定的環(huán)境加大了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的不穩(wěn)定性，增加了管理層預(yù)測(cè)R&D投資未來(lái)市場(chǎng)前景、投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)以及未來(lái)現(xiàn)金流的難度，使管理層在制定R&D投資決策時(shí)更為謹(jǐn)慎。此時(shí)，對(duì)管理層的預(yù)測(cè)能力提出了更高的要求。預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)的管理層，對(duì)不確定性的承受能力更強(qiáng)。換言之，相比外部環(huán)境不確定性程度較低時(shí)，當(dāng)外部環(huán)境不確定性程度較高時(shí)，管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的正向影響更為明顯。

另一方面，如果R&D投資的增加受到管理層預(yù)測(cè)能力的較強(qiáng)影響，那么，即使公司面臨強(qiáng)融資約束，管理層依然會(huì)增加R&D投資。這是因?yàn)楣芾韺拥膹?qiáng)預(yù)測(cè)能力保證了R&D投資項(xiàng)目的成功率與未來(lái)收益，這反過(guò)來(lái)有助于緩解企業(yè)的融資約束，從而為R&D投資提供更多的資金支持。如潘前進(jìn)等采用DEA法測(cè)算管理層能力，發(fā)現(xiàn)能力強(qiáng)的管理層顯著緩解了企業(yè)的融資約束[23]。相反，若預(yù)測(cè)能力較弱，管理層本身對(duì)是否進(jìn)行R&D投資可能已猶豫不決，當(dāng)公司同時(shí)還面臨強(qiáng)融資約束時(shí)，管理層可能毅然放棄R&D投資項(xiàng)目。因此，在強(qiáng)融資約束下，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層面對(duì)優(yōu)質(zhì)的R&D投資項(xiàng)目依然會(huì)選擇加大投資。基于以上分析，本文提出如下兩個(gè)假設(shè)：

H2：相比低環(huán)境不確定性，管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用在高環(huán)境不確定性下更明顯。

H3：相比弱融資約束，管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用在強(qiáng)融資約束下更明顯。

研究設(shè)計(jì)

一、樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2009～2016年披露R&D投資信息的A股上市公司為初始樣本，在剔除了金融保險(xiǎn)業(yè)、退市、當(dāng)年IPO以及相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本后，最終得到5145個(gè)樣本觀測(cè)值。本文主要使用上市公司的年度業(yè)績(jī)預(yù)告作為管理層盈利預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源[10][28]，其主要數(shù)據(jù)來(lái)自iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)。除公司治理數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)外，其他數(shù)據(jù)均來(lái)自iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize處理，以減少異常值的影響。數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析軟件為STATA13.1。

二、模型設(shè)定與變量定義

為考察管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的影響，建立如下模型：

其中，R&Di,t為研發(fā)投資變量，本文采用以下兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量：第一，研發(fā)投資/期初總資產(chǎn)(R&D_ATi,t)，為消除量綱差異，回歸時(shí)以該比率乘以100作為觀測(cè)值；第二，研發(fā)投資的自然對(duì)數(shù)(lnR&Di,t)。

FAbilityi,|t-3,t-1|為管理層預(yù)測(cè)能力變量。由于管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)外部而言難以觀測(cè)，如何對(duì)其度量是本文的難點(diǎn)。Goodman等認(rèn)為，對(duì)外披露的盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性是管理層預(yù)測(cè)能力的一個(gè)有效替代變量。理論上，外部盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越高的管理層，其內(nèi)部預(yù)測(cè)能力也較強(qiáng)[4]，且有能力的管理者有動(dòng)機(jī)通過(guò)披露更準(zhǔn)確的盈利預(yù)測(cè)向外部投資者傳遞自身能力的信息[9]。因此，借鑒Goodman等[4]、趙慧等[32]的研究，本文以R&D投資前三年盈利預(yù)測(cè)的平均準(zhǔn)確性來(lái)衡量管理層預(yù)測(cè)能力。具體地，對(duì)點(diǎn)預(yù)測(cè)，以盈利預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差除以盈利預(yù)測(cè)值后的絕對(duì)值表示；對(duì)于閉區(qū)間預(yù)測(cè)，以盈利預(yù)測(cè)范圍的中值與實(shí)際值的差除以盈利預(yù)測(cè)范圍的中值后的絕對(duì)值表示[2]。為便于理解，將該值乘以-1表示管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)，F(xiàn)Abilityi,|t-3,t-1|越大，表明盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越高，管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。根據(jù)假設(shè)H1，我們預(yù)期α1顯著為正。

為了檢驗(yàn)假設(shè)H2，本文用公司所在地區(qū)過(guò)去三年GDP變動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定性[11]，并以其年度中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將樣本劃分為環(huán)境不確定性程度較高組與較低組，對(duì)模型(1)進(jìn)行分組回歸。根據(jù)假設(shè)H2，我們預(yù)期環(huán)境不確定性程度較高組相較于較低組而言，預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用系數(shù)α1更大且更為顯著。為了檢驗(yàn)假設(shè)H3，本文以公司過(guò)去三年平均股利支付率作為融資約束的代理變量[19]，逐年將樣本按照股利支付率分為兩組，第1組股利支付率較低，為融資約束較高組；第2組股利支付率較高，為融資約束較低組，對(duì)模型(1)進(jìn)行分組回歸。根據(jù)假設(shè)H3，我們預(yù)期融資約束較高組相較于較低組而言，預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用系數(shù)α1更大且更為顯著。

控制變量方面，考慮到稅收優(yōu)惠政策對(duì)研發(fā)投資的直接刺激作用，本文控制了稅收優(yōu)惠(ETR)指標(biāo)，以企業(yè)實(shí)際承擔(dān)的所得稅稅負(fù)衡量[16][18]，為便于理解，將實(shí)際所得稅稅負(fù)乘以-1來(lái)衡量稅收優(yōu)惠，ETR越大，表明企業(yè)享受的稅收優(yōu)惠程度越高。為便于研究，本文將管理層定義為能夠參與企業(yè)重要戰(zhàn)略決策制定，具有執(zhí)行權(quán)力的(正或副)董事長(zhǎng)、(正或副)總經(jīng)理、(正或副)總裁、財(cái)務(wù)總監(jiān)、財(cái)務(wù)負(fù)責(zé)人以及董事會(huì)秘書的管理群體[34]?；诟唠A理論，以任期、年齡與學(xué)歷來(lái)衡量管理層的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。以職位權(quán)、激勵(lì)權(quán)與運(yùn)作權(quán)來(lái)衡量管理層自主權(quán)，以此反映管理層制定R&D投資決策時(shí)的自主空間[30]。此外，還控制了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流、公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率以及行業(yè)和年份效應(yīng)。具體的變量定義及說(shuō)明參見表1。

表1 變量定義

實(shí)證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2可知，研發(fā)投資(R&D_ATi,t)的均值(中位數(shù))為0.026(0.022)，最小值接近于0，最大值為0.123，表明公司研發(fā)投資平均約為期初總資產(chǎn)的2.6%，研發(fā)投入比例普遍不高；研發(fā)投資(lnR&Di,t)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.383，表明不同公司間R&D投資額存在比較大的差異。預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的均值與中位數(shù)分別為-0.100和-0.057，最小值與最大值分別為-1.106和-0.001，說(shuō)明管理層預(yù)測(cè)能力差異較大。稅收優(yōu)惠程度(ETRi,t-1)均值為-0.145，最小值為-0.803，最大值為0.754，說(shuō)明在我國(guó)不同上市公司享受的稅收優(yōu)惠程度差異較大。截至考察年度末，管理層最短在任(Tenurei,t-1)不滿1年，最長(zhǎng)在任12年，標(biāo)準(zhǔn)差為1.740；管理層年齡(Agei,t-1)的均值(中位數(shù))約為47歲，最年輕約為35歲，最大年齡約為64歲；管理層大多為本科學(xué)歷，最低為中專及中專以下學(xué)歷，最高為博士學(xué)歷。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，樣本公司管理層在任期、年齡與學(xué)歷方面存在異質(zhì)性。管理層自主權(quán)(Decisioni,t-1)的均值(中位數(shù))約為4，最小值與最大值約為1和8，標(biāo)準(zhǔn)差為1.022，說(shuō)明樣本公司間管理層擁有的自主權(quán)差異較大。其余控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)詳見表2。未報(bào)告的VIF測(cè)試表明，模型中各變量的VIF值均不大于2，說(shuō)明模型不存在多重共線性問(wèn)題。

二、回歸分析

表3報(bào)告了主檢驗(yàn)的回歸結(jié)果，其中第(1)和第(2)列分別以R&D_ATi,t和lnR&Di,t來(lái)衡量研發(fā)投資。從表3中可知，無(wú)論是R&D_ATi,t還是lnR&Di,t，管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，預(yù)測(cè)能力與研發(fā)投資之間呈正相關(guān)關(guān)系，即管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，企業(yè)隨后的R&D投資越多，支持了假設(shè)H1。這表明企業(yè)R&D投資的多寡受到管理層預(yù)測(cè)能力強(qiáng)弱的影響，因?yàn)轭A(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層有能力也有動(dòng)機(jī)通過(guò)增加R&D投資以獲得更長(zhǎng)遠(yuǎn)的回報(bào)。

表4進(jìn)一步報(bào)告了管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)企業(yè)R&D投資的促進(jìn)作用在不同的環(huán)境不確定性與融資約束下是否存在差異。首先，以企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性程度的高低進(jìn)行分組檢驗(yàn)，第(1)列與第(2)列、第(3)列與第(4)列分別以R&D_ATi,t和lnR&Di,t作為因變量。從表中可知，當(dāng)以R&D_ATi,t作為因變量時(shí)，管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的回歸系數(shù)在環(huán)境不確定性程度較高組中為1.174，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，而在環(huán)境不確定性程度較低組中僅為0.199，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且前者的回歸系數(shù)約為后者的六倍。鄒至莊檢驗(yàn)(Chow test)結(jié)果表明，兩組間管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的系數(shù)差異在5%的水平上顯著。當(dāng)以lnR&Di,t作為因變量時(shí)，可以得出類似結(jié)論。這些結(jié)果說(shuō)明，在環(huán)境不確定性程度較高的情況下，預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用更明顯，支持了假設(shè)H2。

表3 管理層預(yù)測(cè)能力對(duì)企業(yè)R&D投資決策的影響

其次，以企業(yè)面臨的融資約束程度的大小進(jìn)行分組檢驗(yàn)，第(5)列與第(6)列顯示，當(dāng)以R&D_ATi,t作為因變量時(shí)，管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的回歸系數(shù)在融資約束較高組中為1.280，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，而在融資約束較低組中僅為0.336，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且前者的回歸系數(shù)約為后者的四倍。鄒至莊檢驗(yàn)(Chow test)結(jié)果表明，兩組間管理層預(yù)測(cè)能力(FAbilityi,|t-3,t-1|)的系數(shù)差異在10%的水平上顯著。第(7)列與第(8)列報(bào)告了以lnR&Di,t為因變量的分組檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出類似結(jié)論。這說(shuō)明，在融資約束程度較高的情況下，預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用更明顯，支持了假設(shè)H3。根據(jù)前文理論分析，較大的環(huán)境不確定性與較高的融資約束對(duì)管理層的預(yù)測(cè)能力提出了更高的要求，此時(shí)， R&D投資對(duì)預(yù)測(cè)能力的依賴性更強(qiáng)，這使得預(yù)測(cè)能力在R&D投資決策中有著更為顯著的影響。

表4 環(huán)境不確定性與融資約束下管理層預(yù)測(cè)能力與企業(yè)R&D投資之間的關(guān)系

三、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.變換主要變量

首先，重新衡量管理層預(yù)測(cè)能力。管理層出于預(yù)測(cè)誤差的考慮，選擇將實(shí)際預(yù)測(cè)值更貼近閉區(qū)間預(yù)測(cè)的上限，故對(duì)閉區(qū)間預(yù)測(cè)，以其上限來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[1]，重新衡量預(yù)測(cè)能力。結(jié)果見表5中Panel A的第(1)列與第(2)列，結(jié)論不變。其次，用研發(fā)投資與營(yíng)業(yè)收入之比(R&D_REVi,t)重新衡量R&D投資水平[21]，為消除量綱差異，回歸時(shí)以該比率乘以100作為觀測(cè)值。結(jié)果見表5中Panel A的第(3)列，結(jié)論不變。再次，以公司規(guī)模作為融資約束的分組標(biāo)準(zhǔn)[20]，將樣本按照公司規(guī)模的年度行業(yè)中位數(shù)分為融資約束較高組與較低組，結(jié)果見表5中的Panel B，結(jié)論依然穩(wěn)健。

2.考慮信息不對(duì)稱的影響

為論證主檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，本文還從信息不對(duì)稱的角度做進(jìn)一步分析。一方面，信息不對(duì)稱使外部投資者對(duì)管理層預(yù)測(cè)能力及R&D投資等信息所知甚少。預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層，為防止逆向選擇，有能力也有動(dòng)機(jī)通過(guò)更多的R&D投資向外界傳遞自身能力的信息[8]。另一方面，我國(guó)轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)的特征也放大了因R&D投資的不確定性所導(dǎo)致的信息不對(duì)稱[17]，使管理層制定R&D投資決策難度加大，而預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層有能力降低信息不對(duì)稱。但若預(yù)測(cè)能力較弱，信息不對(duì)稱增加了R&D投資項(xiàng)目失敗的風(fēng)險(xiǎn)，削弱了預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用。因此，本文認(rèn)為預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用在信息不對(duì)稱程度較高組更明顯。為此，以公司成立年限作為信息不對(duì)稱程度的代理變量[7]，并以其年度中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為信息不對(duì)稱程度較高組與較低組，結(jié)果見表5中的Panel C。結(jié)果顯示，F(xiàn)Abilityi,|t-3,t-1|的估計(jì)系數(shù)僅在信息不對(duì)稱程度較高組顯著，這進(jìn)一步驗(yàn)證了預(yù)測(cè)能力對(duì)企業(yè)R&D投資有促進(jìn)作用的假設(shè)。

3.對(duì)樣本選擇性偏誤的考慮

由于預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層偏好選擇經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)好的公司，而這類公司本身很可能更為重視R&D投資，因此可能存在選擇性偏誤的問(wèn)題，預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用可能會(huì)因好公司效應(yīng)而被淹沒(méi)。因此，本文借鑒徐欣等[27]的做法，以公司過(guò)去三年平均經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)(Tobin’s Q)的年度行業(yè)中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)，將樣本分為經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)水平不同的兩組。如果預(yù)測(cè)能力對(duì)于不同經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)水平的企業(yè)的R&D投資都有促進(jìn)作用，則可以消除樣本選擇性偏誤的問(wèn)題，且能進(jìn)一步支持本文的研究假設(shè)?；貧w結(jié)果見表5中的Panel D，在按Tobin’s Q年度行業(yè)中位數(shù)的分組檢驗(yàn)中，管理層預(yù)測(cè)能力依然會(huì)促進(jìn)企業(yè)的R&D投資。此外，雖鄒至莊檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，但預(yù)測(cè)能力在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較低組中的回歸系數(shù)與顯著性要大于其在較高組中的系數(shù)與顯著性，這說(shuō)明由于R&D投資預(yù)示著企業(yè)未來(lái)業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)，故對(duì)于前期經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)相對(duì)較低的企業(yè)而言，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層更加關(guān)注企業(yè)的R&D投資，本文的研究假設(shè)得到進(jìn)一步的支持。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上接表5

4.考慮稅收政策實(shí)施情況的影響

為分析2016年1月1日起實(shí)施的《關(guān)于完善研究開發(fā)費(fèi)用稅前加計(jì)扣除政策的通知》([2015]119號(hào))的影響，本文以2016年為界將樣本分為兩組，政策實(shí)施前即2009～2015年為一組，政策實(shí)施后即2016年為一組，進(jìn)一步分析新政策實(shí)施是否會(huì)影響到管理層預(yù)測(cè)能力與企業(yè)R&D投資之間的關(guān)系。理論上，新政策實(shí)施后，相關(guān)企業(yè)享受到的稅收優(yōu)惠增加，所需繳納的稅費(fèi)減少，管理層手握的現(xiàn)金流增多，故預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層有更強(qiáng)烈地動(dòng)機(jī)進(jìn)行R&D投資，因此本文認(rèn)為預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用在新政策實(shí)施后效果更明顯。結(jié)果見表5中的Panel E。結(jié)果顯示，在新政策實(shí)施后，雖鄒至莊檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，但FAbilityi,|t-3,t-1|的估計(jì)系數(shù)更大且更顯著，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了預(yù)測(cè)能力對(duì)企業(yè)R&D投資有促進(jìn)作用的假設(shè)。

進(jìn)一步分析：對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的影響

R&D投資是企業(yè)面向創(chuàng)新配置資源的策略，作為影響企業(yè)未來(lái)績(jī)效的一個(gè)非充分條件，R&D投資對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的提高作用是建立在將R&D資源投入到產(chǎn)品、技術(shù)以及流程創(chuàng)新的基礎(chǔ)上而實(shí)現(xiàn)的，其高風(fēng)險(xiǎn)性與高估值主觀性對(duì)管理層的預(yù)測(cè)能力提出了更高的要求，也使預(yù)測(cè)能力的內(nèi)在價(jià)值影響更加顯著。理論上，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層所制定的R&D決策能夠提高企業(yè)未來(lái)績(jī)效。一方面，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層能識(shí)別有效R&D投資項(xiàng)目，對(duì)R&D投資的未來(lái)價(jià)值有更強(qiáng)的預(yù)見性，通過(guò)增加有效R&D項(xiàng)目的投入，進(jìn)而提升企業(yè)未來(lái)績(jī)效。另一方面，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的掌控力也較強(qiáng)，通過(guò)適時(shí)調(diào)整R&D投資的策略和方向促進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)。基于高階理論“管理層個(gè)人特質(zhì)—經(jīng)營(yíng)決策選擇—企業(yè)未來(lái)績(jī)效”的分析框架，本文進(jìn)一步考察預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用是否能夠提高企業(yè)未來(lái)績(jī)效。

為檢驗(yàn)這一問(wèn)題，設(shè)計(jì)了模型(2)：

其中，Performancei,|t,t+3|用ROA和Tobin’s Q來(lái)衡量，分別表示公司當(dāng)年與未來(lái)1年、2年以及3年內(nèi)平均的績(jī)效水平。對(duì)管理層預(yù)測(cè)能力分年度計(jì)算中位數(shù)，并建立預(yù)測(cè)能力虛擬變量(FA*i,|t-3,t-1|)，大于其年度中位數(shù)，表示預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，賦值為1，否則為0。同時(shí)引入研發(fā)投資與預(yù)測(cè)能力的交互項(xiàng)(R&D_AT*i,t×FA*i,|t-3,t-1|)，由于交互項(xiàng)與構(gòu)成它的自變量低次項(xiàng)間常常存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系而導(dǎo)致多重共線性問(wèn)題，故對(duì)其進(jìn)行了“對(duì)中”處理[26]。此外，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[15][33]，在模型(2)中還對(duì)可能影響企業(yè)未來(lái)績(jī)效的管理層特征、公司特征以及公司治理特征進(jìn)行了控制。其中，關(guān)于管理層特征的控制變量包括管理層任期(Tenurei,t，任期的平均數(shù))、年齡(Agei,t，年齡的平均數(shù))、學(xué)歷(Educationi,t，學(xué)歷的平均數(shù))、薪酬(Payi,t，前三名管理層薪酬的自然對(duì)數(shù))、持股比例(Holdingi,t，管理層持股比例)；關(guān)于公司特征的控制變量包括公司規(guī)模(Sizei,t，期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù))、財(cái)務(wù)杠桿(Levi,t，資產(chǎn)負(fù)債率)、成長(zhǎng)能力(Growthi,t，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率)、盈利能力(Lnnii,t，凈利潤(rùn)的自然對(duì)數(shù))；關(guān)于公司治理特征的控制變量包括兩職合一(Dualityi,t，虛擬變量，董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職合一賦值為1，否則為0)、董事會(huì)規(guī)模(Boardi,t，董事會(huì)規(guī)模的自然對(duì)數(shù))、董事會(huì)獨(dú)立性(Indepi,t，獨(dú)立董事所占比例)、第一大股東持股比例(Top1i,t，第一大股東持股比例)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOEi,t，虛擬變量，國(guó)有企業(yè)賦值為1，否則為0)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Insi,t，機(jī)構(gòu)投資者持股比例)、公司上市年限(Listagei,t，公司上市年限)。在回歸中，還控制了行業(yè)(Ind)和年份(Year)效應(yīng)對(duì)公司績(jī)效的影響。

表6 企業(yè)未來(lái)績(jī)效回歸結(jié)果

表6報(bào)告了受預(yù)測(cè)能力影響的R&D投資對(duì)未來(lái)1年內(nèi)、2年內(nèi)及3年內(nèi)績(jī)效均值的影響。從表中可知，研發(fā)投資的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，研發(fā)投資與預(yù)測(cè)能力虛擬變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)也都至少在10%以上的水平上顯著為正，且在未來(lái)期間該交互項(xiàng)的系數(shù)越來(lái)越大，顯著性越來(lái)越強(qiáng)。此結(jié)果表明，當(dāng)管理層的預(yù)測(cè)能力存在差異時(shí)，R&D投資對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的影響存在異質(zhì)性，且受預(yù)測(cè)能力影響的R&D投資對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的正向提升作用在投資之后有一個(gè)較長(zhǎng)的持續(xù)周期，并伴有逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)，這可能是由于從R&D投入到價(jià)值產(chǎn)出需要一個(gè)時(shí)間過(guò)程。為排除多重共線性問(wèn)題對(duì)回歸結(jié)果的影響，計(jì)算各變量的VIF值，發(fā)現(xiàn)均小于3.6，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題。

研究結(jié)論與啟示

R&D投資決策依賴于管理層對(duì)未來(lái)市場(chǎng)前景、投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)以及未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)能力?？梢?，了解管理層的預(yù)測(cè)能力對(duì)外部投資者判斷公司R&D投資質(zhì)量來(lái)說(shuō)至關(guān)重要?；诖耍疚膹墓綬&D投資決策的主導(dǎo)者—管理層及其預(yù)測(cè)能力入手，實(shí)證考察預(yù)測(cè)能力這一“軟信息”對(duì)公司R&D投資的影響。以2009～2016年披露R&D投資信息的A股上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，企業(yè)隨后的R&D投資越多，且預(yù)測(cè)能力對(duì)R&D投資的促進(jìn)作用在高境不確定性與強(qiáng)融資約束下更明顯。此外，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，管理層預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，R&D投資對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的促進(jìn)作用越強(qiáng)?？傊?，研究表明管理層預(yù)測(cè)能力有助于提高企業(yè)R&D投資質(zhì)量。

根據(jù)研究結(jié)論，本文有如下啟示：首先，個(gè)人特征只是管理層異質(zhì)性的影響因素，而管理層能力(如預(yù)測(cè)能力)才是管理層異質(zhì)性最直接的體現(xiàn)。以盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性來(lái)衡量管理層預(yù)測(cè)能力這一“軟信息”，能夠揭示出公司R&D投資的多寡及其對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的影響，外部投資者可以利用這一“軟信息”識(shí)別公司R&D投資質(zhì)量并以此作為制定投資決策的現(xiàn)實(shí)參考。其次，管理層預(yù)測(cè)能力會(huì)對(duì)企業(yè)決策行為(如R&D投資行為)產(chǎn)生顯著影響，作為影響公司R&D投資的重要內(nèi)生性因素，在管理層任命決策中要注重對(duì)預(yù)測(cè)能力的有效評(píng)估，讓預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的管理層握有更多的經(jīng)營(yíng)決策權(quán)，這不僅對(duì)完善人力資源管理等公司治理機(jī)制有一定的指導(dǎo)意義，也對(duì)提高公司資源配置效率有顯著影響。同時(shí)，對(duì)處于新興與轉(zhuǎn)型市場(chǎng)中的中國(guó)企業(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新能力具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。