鄭朝亮 張含笑 劉善球

【摘? 要】在企業(yè)存量資金不變的情況下，增加創(chuàng)新投入就意味著償還債務資金的減少，會對債務償還造成影響。論文篩選上海證券交易所和深圳證券交易所2 124家上市公司作為研究對象構建多元回歸模型，對公司創(chuàng)新投入與公司債務償還關系進行實證研究。結論：①創(chuàng)新投入對公司債務償還具有負相關影響；②在國家扶持下公司創(chuàng)新投入對其債務償還負向影響更大。論文豐富了公司創(chuàng)新投入對債務償還影響的理論，為公司創(chuàng)新投入提供了借鑒和參考。

【關鍵詞】創(chuàng)新投入；債務償還；政策扶持

【中圖分類號】F273.1；F832.5；F275? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）05-0036-05

1 引言

創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的動力。世界知識產權組織發(fā)布的《2021年全球創(chuàng)新指數(shù)報告》顯示，中國從2020年的第14位上升到第12位，連續(xù)9年保持上升。從增長速度來看，中國企業(yè)的創(chuàng)新投入費用的增長明顯高于大多數(shù)國家，21世紀是知識經濟時代，中國經濟進入高質量增長階段。在中國政府大力支持企業(yè)技術創(chuàng)新背景下，推出系列扶持“專精特新”企業(yè)降低稅費，盤活存量資金，降低公司創(chuàng)新風險，促進公司創(chuàng)新投入資金增長，創(chuàng)新投入的增加反過來會對自身債務的償還具有影響。2018年后中國企業(yè)優(yōu)化結構推進高質量發(fā)展，科技作為引領企業(yè)發(fā)展的驅動力作用愈加凸顯。中共十八大提出“創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，中國經濟處在升級換擋、優(yōu)化結構、轉換動能的關鍵期?！蹦壳捌髽I(yè)數(shù)智化轉型升級需要持續(xù)不斷追加創(chuàng)新投入，在各級地方政府出臺大量扶持企業(yè)發(fā)展政策背景下，降低了公司稅費負擔，進而能夠有更多資金流向研發(fā)創(chuàng)新，但同時因創(chuàng)新的不確定風險存在，創(chuàng)新資金的大量投入未必能帶來回報，甚者帶來財務債務償還風險，現(xiàn)行階段中國公司研發(fā)創(chuàng)新投入的增加會對企業(yè)債務償還造成什么影響成為一個研究命題。為補充實證研究疫情視角下公司科技創(chuàng)新投入對其債務償還造成的影響，本文篩選2021年上海證券交易所和深圳證券交易所2 124家公司數(shù)據(jù)，構建多元回歸模型，從公司科技創(chuàng)新投入和債務償還方面，分析二者之間的關系，為公司進一步完善創(chuàng)新機制提供數(shù)據(jù)支持和參考。

2 研究目的

不同經濟環(huán)境下企業(yè)對創(chuàng)新投入的意愿強度不一樣，對企業(yè)創(chuàng)新投入的大小取決于管理層對未來債務償還帶來財務風險的看法和未來現(xiàn)金流保障程度。研究2020年至2021年中國企業(yè)在疫情沖擊背景下上市公司創(chuàng)新投入對公司債務償還的影響，來檢驗在經濟社會特殊階段公司創(chuàng)新投入對債務償還的影響是否偏離正常市場經濟條件下的理論預測軌跡，以及在享受政府扶持政策條件下對這種影響起到什么作用，為地方政府制定企業(yè)扶持政策和資金監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支持及參考。

3 文獻綜述與研究假設

關于企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入與公司償債能力之間的關系，前期很多學者從不同層面對此進行研究。潘潤婷等（2022）指出研發(fā)投入對企業(yè)長期償債能力有負向影響，由于研發(fā)期內難以形成利潤以及研發(fā)產品不受歡迎，公司難以取得大量現(xiàn)金流入，導致長期償債能力減弱。郭麗婷和徐鑫（2020）指出資產負債率與創(chuàng)新支出之間存在著負向關系，即企業(yè)資產負債率越高，企業(yè)進行創(chuàng)新投資概率越小。肖海蓮等（2014）指出基礎性創(chuàng)新投資顯著地受到債務規(guī)模融資約束，一般創(chuàng)新支出對債務融資規(guī)模影響不明顯。王宇峰和張娜（2014）指出長期借款和短期借款對創(chuàng)新支出都具有影響力，同時說明長期借款對創(chuàng)新支出的影響作用大于短期借款。韓曉杰（2017）認為融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投入成反比。劉督等（2015）實證結果表明公司總體負債水平能夠促進企業(yè)的創(chuàng)新投入產出。曾凌玲（2016）認為制造型公司資產負債率越高，則企業(yè)的創(chuàng)新投入就越小；短期負債越多創(chuàng)新投入越??；長期負債對創(chuàng)新投入不敏感。Bronwyn（1992）、Harley等（2002）指出科技支出強度與負債比例存在顯著正相關。Bester（1985）和Hubbard（1998）指出美國企業(yè)存在杠桿融資比率與企業(yè)無形資產投入比存在顯著負相關關系。趙隆昌等（2021）提出企業(yè)資產負債率與創(chuàng)新投資負相關，即企業(yè)的資產負債率越高，該企業(yè)進行R&D投資的可能性就越低。從上面學者論述可以看出對創(chuàng)新投入和償還債務之間的關系中外學者有不同甚至相反的觀點。企業(yè)所處經濟和社會環(huán)境不同，對同一問題可以有不同層面視角的回答，目前企業(yè)在疫情影響下所處數(shù)智轉型高質量發(fā)展階段，實證檢驗這一命題具有現(xiàn)實意義。

3.1 創(chuàng)新投入對公司債務償還的影響

進入21世紀大智移云等科學技術發(fā)展日新月異，當下百年未有大變局下唯有科技創(chuàng)新才能使企業(yè)立于不敗之地，唯創(chuàng)新才能發(fā)展成為企業(yè)共識。要創(chuàng)新就要資金投入，高科技人才及高新裝備都需要較大規(guī)模資金，當企業(yè)有較富余的資金時債務比率低，企業(yè)更傾向研發(fā)創(chuàng)新投入，企業(yè)的負債率高其研發(fā)投入就少。當企業(yè)想要進行創(chuàng)新研發(fā)投入等經濟活動時，資產負債率水平就顯得尤其重要。在公司存量資金保持穩(wěn)定的情況下，創(chuàng)新投入的資金多就意味著償債能力的減弱，綜上論述文章提出如下假設：

H1：創(chuàng)新投入對公司債務償還存在負向影響。

3.2 政策扶持下創(chuàng)新投入對公司債務償還的影響

政府政策扶持鼓勵是科技創(chuàng)新的催化劑，政策鼓勵和支持措施促進生產要素和生產條件重新組合。由于創(chuàng)新投入具有外部性和高風險性，使企業(yè)對創(chuàng)新投入的積極性大大降低，一定程度上抑制了企業(yè)創(chuàng)新。要降低企業(yè)研發(fā)過程中的不確定性，保證有正常的營運資金供應，政府制定的扶持鼓勵政策對企業(yè)的創(chuàng)新投入有重要引導傾向。基于上述理論本文先分析創(chuàng)新投入與公司債務償還之間的關系，在此基礎上，把政府政策扶持因素加入模型，研究政策扶持背景下上市公司創(chuàng)新投入與公司債務償還之間的關系。故提出下面假設：

H2：政府政策扶持背景下的公司創(chuàng)新投入對債務償還負向影響更大。

4 研究方法

4.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

篩選中國上海證券交易所和深圳證券交易所上市公司數(shù)據(jù)，利用Excel和SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行清洗處理，扣除不完整和缺失數(shù)據(jù)的公司，扣除ST類有風險警示的公司，最終得到2 124家公司2021年報表和相關數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。文章運用了Excel進行數(shù)據(jù)整理，使用SPSS軟件進行實證分析研究。

4.2 變量設定

第一，被解釋變量。本文采用的公司債務償還因變量財務指標為資產負債率。根據(jù)現(xiàn)有學者研究，普遍使用公司資產負債率、產權比率、股東權益比率、利息保障倍數(shù)評價公司的債務償還能力，資產負債率能夠更直觀地反映企業(yè)的資本結構，衡量企業(yè)的償債能力也更為顯著，故本文用總資產負債率（TDR）來衡量企業(yè)償債能力。其計算公式為：資產負債率=年末負債總額/年末資產總額×100%。第二，解釋變量。本文的解釋變量為創(chuàng)新投入水平，本文用創(chuàng)新投入金額/營業(yè)收入計算出企業(yè)的年度創(chuàng)新投入水平，用符號R&D表示。第三，控制變量。由于各企業(yè)間存在總資產收益率、規(guī)模等差異性，故本文選取企業(yè)規(guī)模（資產總額自然對數(shù)）、總資產收益率、公司的償債能力作為控制變量。第四，虛擬變量。本文的虛擬變量為政府政策扶持。如果企業(yè)當年度享受政府政策扶持時則賦值為1，否則賦值為0。具體變量定義如表1所示。

4.3 模型構建

綜上理論假設，為區(qū)分公司是否享受政策扶持，構建未享受政策扶持的模型（1）和享受政策扶持的模型（2）：

TDR=α0+α1R&D+α2SIZE+α3ROA+α4LDR+ε? ? ?（1）

TDR=β0+β1R&D+β2ZCFC+β3SIZE+β4ROA+β5LDR+ε? ?（2）

其中，α0、β0為常數(shù)項，αi、βi（i=1，2，3，4，5）為系數(shù)，ε為隨機誤差項。

模型（1）檢驗H1創(chuàng)新投入對企業(yè)償債能力的影響；模型（2）檢驗H2享受政策扶持下創(chuàng)新投入對企業(yè)償債能力的影響。

4.4 描述性統(tǒng)計

首先，本文運用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)處理，進行公司因變量的總體描述統(tǒng)計，對樣本企業(yè)中的債務償還數(shù)值分布狀況進行分析，同時對自變量和控制變量進行總體描述統(tǒng)計，結果如表2和表3所示。

表2描述了樣本的企業(yè)償債能力總體狀況。從樣本總體看，中國滬深上市公司2021年企業(yè)償債能力在（0.032，3.648），均值為0.471，標準差為0.187，通過數(shù)據(jù)表格可知公司資產負債率小于1，這說明大部分公司總資產大于總負債。營運狀況良好，但表3中ROA指標最小為-0.57，說明還存在一些凈利潤較低的企業(yè)。

第一，從表3可知R&D的均值為9.661，其最大值為5 712.9，最小值為0，說明不同公司創(chuàng)新投入存在較大差異，這也說明滬深交易所不同行業(yè)公司對技術創(chuàng)新的依賴程度有差異，從而對創(chuàng)新投入的重視程度不一樣，也可能公司缺乏科技創(chuàng)新意識，導致了創(chuàng)新投入資金較少。創(chuàng)新投入標準差為149.63，這體現(xiàn)出上市公司整體的研發(fā)投入強度處在不穩(wěn)定的水平。

第二，一般來說流動比率等于2時，對于企業(yè)來說是健康的。LDR的均值為1.831，這反映出我國深滬上市公司目前短期償債能力較強，其最大值為37.3，最小值為0.1，標準差為1.7，這體現(xiàn)出公司之間的短期償債能力處在較穩(wěn)定的水平。

第三，ROA的最大值和最小值的差別比較大，平均數(shù)為0.032，且標準差接近0.072，這說明大部分企業(yè)的盈利能力較弱且我國深滬上市公司整體的總資產收益率處在較為穩(wěn)定的水平。

第四，SIZE公司規(guī)模的平均水平達到13.57，標準差為1.376，這表明我國深滬上市公司之間的規(guī)模差異較小。

4.5 相關性分析

創(chuàng)新投入R&D自變量、債務償還TDR因變量和控制變量流動比率、規(guī)模（資產總額對數(shù)）和總資產收益率的相關性分析。在進行多元線性回歸分析時，應先進行變量間相關性分析，這主要是為了檢驗多元回歸模型中兩兩變量間是否存在相關性，以保證多元回歸分析時的可行性。因為因變量為連續(xù)性數(shù)據(jù)，故采用SPSS進行皮爾遜相關系數(shù)檢驗，表4數(shù)據(jù)主要包括科技創(chuàng)新投入、公司債務償還以及控制變量之間的兩兩相關性，下面將基于表中的相關性數(shù)據(jù)分析結果，分別說明模型中的解釋變量、被解釋變量以及控制變量之間的關系。其數(shù)據(jù)結果如表4所示。

表4數(shù)據(jù)分析結果如下：第一，創(chuàng)新投入與企業(yè)債務償還之間的關系。數(shù)據(jù)顯示創(chuàng)新投入與企業(yè)償債能力的相關系數(shù)為-0.048，并且在5%的水平上顯著。根據(jù)創(chuàng)新投入與企業(yè)債務償還能力相關系數(shù)符號可以判斷二者之間存在負相關，從而初步證明了文章提出的第一個假設H1，因此，可以對二者之間的關系進行回歸分析，同時也為進一步研究政府扶持政策在研發(fā)投入與企業(yè)償債能力之間具有的調節(jié)作用奠定基礎。其中，企業(yè)的債務償還能力與企業(yè)規(guī)模SIZE的相關系數(shù)為0.375，在1%的水平上顯著，說明企業(yè)規(guī)模是衡量企業(yè)能否償還債務的重要指標，對公司償債能力存在較大影響；反之企業(yè)償債水平也反映了公司規(guī)模的大小。第二，表4顯示，解釋變量（R&D）和控制變量LDR之間顯著性水平為0.09，大于0.05說明二者之間存在不顯著關系，解釋變量（R&D）和控制變量SIZE之間存在顯著關系，顯著性系數(shù)為0.018，小于0.05，在5%的水平上顯著。說明創(chuàng)新投入對企業(yè)債務償還能力的影響外，同時考慮了創(chuàng)新投入與規(guī)模變量SIZE間的影響。

4.6 回歸分析

4.6.1 對模型進行多元回歸分析

由表5模型摘要可以看出，調整后的R方為37.2%，說明模型的預測變量、自變量因素能夠解釋因變量TDR變化的37.2%達到可以接受程度。德賓-沃森值為1.922接近2說明樣本各自是獨立的。

表6可以看出研發(fā)投入R&D的顯著性是0.003，小于0.05，有顯著性影響，同理ROA、LDR均有顯著性，并且變量R&D、ROA和LDR的膨脹系數(shù)VIF均小于5，分別為1.01、1.05和1.04，說明變量之間沒有多重共線性，研發(fā)支出的系數(shù)為-6.52，說明研發(fā)支出與公司債務償還存在負向影響，從而證明了假設H1?？傎Y產凈利率與公司債務償還TDR也存在負向影響，流動負債率LDR與債務償還存在負向影響，即流動負債率越高，債務償還能力越低，也符合償還債務理論。多元回歸模型如下：

研發(fā)投入TDR=0.593-6.515R&D-0.720ROA-0.054LDR

從表7殘差統(tǒng)計及圖1回歸標準化殘差圖來看，殘差的平均值為0.47，最小值為-1.52，最大值為0.95，標準偏差0.11，圖1近似正態(tài)分布，也說明模型符合診斷可以接受。

4.6.2 政策扶持下企業(yè)研發(fā)投入和公司債務償還的關系驗證

如在線性模型中增加政府扶持政策變量，重新作多元線性回歸如表8所示，增加政府扶持政策變量后模型摘要及表9增加政府扶持政策變量后回歸系數(shù)，可以看出增加政策扶持ZCFC變量后，調整后的R方變化為37.1%，比未增加該變量時R方37.2%降低0.1%，增加政策扶持的模型解釋力度減弱，并且政策扶持ZCFC變量系數(shù)值為-0.004，創(chuàng)新投入系數(shù)由-6.52變化為-6.55，負向系數(shù)更大，即政策扶持條件下，創(chuàng)新研發(fā)投入對公司債務償還成負向影響并且影響更強，證明了假設H2。增加政策扶持變量后的模型如下：

研發(fā)投入TDR=0.596-6.554R&D-0.722ROA-0.054LDR-0.004ZCFC

5 結論及建議

本文選取2021年滬深2 124家上市公司為統(tǒng)計樣本，對政策扶持下的創(chuàng)新投入對公司債務償還的影響進行實證檢驗和分析。結論：①創(chuàng)新投入對公司債務償還產生負向影響；②存在政策扶持下的公司創(chuàng)新投入對債務償還的負向影響更強。為檢驗模型的穩(wěn)健性，本文通過殘差統(tǒng)計以及回歸標準化殘差圖進一步判斷，驗證假設和模型具有穩(wěn)健性。研究結果表明即使在疫情對中國經濟較大沖擊下，樣本企業(yè)的創(chuàng)新投入對公司債務償還產生負向影響，支持了正常市場條件下的假設，另外也同時驗證了存在政策扶持下的公司創(chuàng)新投入對債務償還的負向影響更強的假設，說明了假設在不同經濟態(tài)勢下的適用性，豐富了企業(yè)創(chuàng)新投入相關理論，為完善企業(yè)創(chuàng)新投入機制提供了數(shù)據(jù)參考。下一步會將公司研究樣本劃分為國有公司與非國有公司，以及分行業(yè)進行驗證檢驗優(yōu)化模型，將規(guī)模和企業(yè)性質分別作為中介效應檢驗模型進行處理。另外，分別按照是否享受行業(yè)內扶持政策進行數(shù)據(jù)處理，分析其社會特殊經濟時期企業(yè)創(chuàng)新投入對債務償還的影響，還需考慮企業(yè)享受扶持政策影響因子的滯后性，可以進一步用傾向差分法來構建模型驗證，受篇幅限制將是下一步的研究方向。

在當前企業(yè)轉型升級高質量發(fā)展階段，基于上述研究結論，提出建議：

①創(chuàng)新投入要在保證到期債務償還的前提下進行。創(chuàng)新投入是公司生存發(fā)展的法寶，但基于創(chuàng)新的不確定性風險，大量的資金投入可能得不到回報，且降低公司長短期債務償還能力，故創(chuàng)新投入要保證資金周轉能夠償還到期債務的前提下量力而行。

②政策扶持條件下，加大對公司扶持補助資金的監(jiān)管。對扶持補助資金企業(yè)要合理分配，建立專戶加大監(jiān)管，合理使用防止浪費，減少非必要成本和費用，提高使用效益，促進企業(yè)高質量發(fā)展。

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