【会计稳健性与企业创新投入关系的实证分析7700字（论文）】

会计稳健性与企业创新投入关系的实证分析一、引言 4二、会计稳健性与企业创新投入理论概述 4（一）会计稳健性理论基础 4（二）企业创新投入理论基础 5三、会计稳健性与企业创新投入现状分析 5（一）我国上市企业创新投入现状 5（二）企业创新投入的影响因素 61.企业规模 62.盈利能力 63.融资约束 64.高管激励 6四、会计稳健性与企业创新投入的关系的实证研究 7（一）理论假设 7（二）研究设计 81.数据来源与处理 82.变量选择与定义 8（三）模型设计 10（四）实证结果分析 101.描述性统计分析 102.相关性分析 103.回归分析 124.分组回归 13五、结论 13参考文献 15一、引言在科技不断进步及市场竞争日益激烈的大环境下，创新已成为企业适应外部环境变化、保障竞争优势、提升竞争力的基本途径与保障。与此同时，会计稳健性作为企业会计工作的基本准则，对企业创新投入决策及整体发展有重要影响。选择此论题的目的是以相关学术理论为支撑，结合我国企业创新投入及会计稳健性的现状，提出会计稳健性与企业创新投入的理论关系。通过实证分析，加以检验并最终得出结论，帮助企业了解两者关系，进而促进企业的健康可持续发展。受国家宏观调控政策及市场环境变动的影响，我国企业普遍存在创新转型的问题，企业进行合理创新投入的任务日益紧迫。因此，如何在保证会计稳健性的同时进行合理的创新投入成为企业亟待解决的重要课题。研究此论题有助于完善企业内部会计核算制度、降低创新投资风险，有利于提高企业的经济效益和市场竞争力，对我国上市企业以及国民经济持续健康发展具有一定的现实意义。二、会计稳健性与企业创新投入理论概述（一）会计稳健性理论基础会计稳健性，又称为会计谨慎性，它作为一项会计信息计量原则由来已久，对会计实践和理论的有着深远的影响。会计师Bliss(1924)最早对这项原则进行了总结，它认为会计稳健性意味着“预计任何损失而不预计任何收益”，随后Devine(1963)和Sterling（1967）发现企业外部财务报告中普遍体现着会计稳健性准则。美国财务会计准则委员会（FASB）于1980年发布了《财务会计公告第二辑》，明确将稳健性定义为：“在充分考虑企业经营过程中的不确定性与风险而作出的谨慎反应”，倘若预计未来收付的金额有两个且其发生概率相同，则应当采用其中更悲观的估计值。国际会计准则委员会（IASC）也对其概念做了详细的阐述：稳健性是指在不确定情况下，要持谨慎态度进行会计估计，不得高估资产和收益，也不得低估负债和费用。而我国对稳健性原则的应用最早可追溯至我国财政部于1992年颁布《企业会计准则》中，它首次提出，允许企业计提坏账准备，部分行业固定资产折旧可采取加速折旧法，存货计价可采取后进先出法等；随后我国又在1998年进一步调整了会计稳健性的应用规定，并将相关要求明确在《股份有限公司会计制度》相关文件中；至2006年，财政部才正式将会计稳健性作为我国企业会计信息质量要求之一，并在同年颁布的《企业会计准则》中指出，企业进行会计确认、计量和报告时需保持谨慎态度，不得高估资产或者收益、低估负债或者费用。（二）企业创新投入理论基础美国经济学家熊彼特最早提出创新这一概念，根据熊波特的定义，创新是一种新的生产函数，创新是一种全新的组合，它将生产要素和生产条件重新组合。创新从模式上看分为自主创新和模仿创新，前者具有自主知识产权，自主知识产权为企业建造护城河，使企业在行业里具有垄断地位，后者是在市场上成熟技术的基础上进行消化整合，对创新进一步升级，推动了市场的进一步发展。企业管理者是推动企业创新投入的关键，管理层在企业创新方面具有决策权，企业创新具有风险高、投入高、不确定性强的特点。风险高，从创新投入到创新产出需要投入大量的人力、物力，伴随着研发失败的风险沉没成本高企；投入高，创新往往需要大量持续的投入；不确定性强，企业创新有随时失败的风险，即使有成果产出也会有成果转换利润的风险。三、会计稳健性与企业创新投入现状分析（一）我国上市企业创新投入现状尽管受到疫情影响，2020年上市公司科技创新步伐并未放缓。沪深两市上市公司2020年研发费用总计高达10414.27亿元，首次突破万亿，较2019年的9154.09亿元同比增长13.77%，占营业收入比重上升至5.41%。图3-12010-2020年沪深两市上市公司研发费用及其占营业收入比重走势（单位：亿元百分比）（二）企业创新投入的影响因素1.企业规模熊彼特假说（Schumpeter,J.A.,1942）最早提出企业规模对创新投入的影响。由于创新活动需要巨额、长期的研发投入，大规模的企业才拥有充足的资金或通畅的外部融资渠道以负担高昂的研发费用。另外，创新研发具有高风险、高收益的特征，因此，创新成果具有极大的不确定性，研发成功可能会获得远高于行业平均水平的收益率，而一旦研发失败，巨额的研发投入都会变成沉没成本，因此，只有较大规模且多元化的企业才具备消化研发失败风险的能力。2.盈利能力

企业盈利能力同样会影响其创新投入水平。由于R＆D投入内在的高成本、高风险所造成的收益不确定性以及信息不对称和道德风险问题，加之我国金融发展水平不发达，利用外源资金支持为企业研发活动融资的渠道往往不通畅。根据融资次序理论，企业研发活动的融资次序是由内源融资渠道向外源融资渠道依次排列的，因此，企业研发支出主要依靠内源性融资。而盈利能力是影响企业内源资金丰裕程度的重要因素，强大的盈利能力是企业为研发创新进行内源融资的基础。3.融资约束融资约束描述的是企业进行外源融资时受到的限制程度。尽管有些学者秉持“企业研发投入主要依赖于内源融资”这样一个观点。但其实，一来，企业研发活动的前期投入巨大，而那些亟需研发创新的新兴行业企业，仅依靠内源融资很难覆盖巨额的前期投入。所以，即使研发投资存在收益不确定性以及市场失灵问题，企业反而越来越受青睐外源融资渠道，其支撑作用日益突出。另一方面，随着近年来互联网、大数据技术的发展，金融机构能够对企业研发投资的风险加以识别和控制，在一定程度上缓解了企业研发活动和外部金融机构的信息不对称问题，使得金融机构的外部融资逐步成为企业R＆D投入的主要来源。因此，融资约束主要通过影响企业外源资金的丰裕程度来影响企业创新。对于那些融资约束较低的企业来说，它们的外源资金十分充足，有利于支持企业开展研发项目。4.高管激励所有权和经营权相分离是现代企业管理制度的主要特征之一,

企业高管和所有者追求的目标不尽一致，于是带来了委托代理问题。企业所有者希冀最大化长期利润，经理人则力图最大化其在任期间的个人收益。关于企业创新活动，高管的决策至关重要。在做研发投资决策时,

高管首要考虑个人成本和收益。由于经理人的报酬通常是和企业短期业绩挂钩的工资、奖金等激励,导致企业高管更加专注于有利于提高企业短期绩效的投资，而放弃可能会为企业带来长期价值的创新研发投资。一般来说,创新投活动投入高、周期长,创新成果转化具有时滞,且伴随着很高的不确定性,一旦失败,公司短期利润会大幅下滑,企业高管可能会面临降薪降职甚至被解雇的风险。出于保持工作和收入稳定的考虑,企业高管开展创新研发的激励不足。另一方面,创新投入的高风险可能带来高收益,因此,若企业经理认为创新投入带来的个人期望收益超过成本,他们会投资。如果企业实施长期股权激励,高管的工资水平和企业长期利润挂钩,经理人就会更有动力进行创新投资。四、会计稳健性与企业创新投入的关系的实证研究（一）理论假设企业创新是研发新产品、新技术的财务投资行为，具有高投入、高风险、低可比等显著特点。稳健的会计披露一方面有助于抑制税收的“挤出效应”，激励企业增加研发投入；另一方面会计信息质量的提高有助于外部投资者客观评估企业真实研发信息，组织透明度的增加也有助于缓解代理冲突，提高管理层创新决策意愿。Aboodyetal.（2000）充分考察了企业创新的信息不对称性，认为投资者对技术创新信息的有效获取是进行投资的前提和基础。对于信息交流不完善的研发项目，投资者由于信息劣势会做出逆向选择，提高企业的融资成本。而会计稳健性的提高有利于提升公司的组织可见度，相对透明的研发信息有助于债权人准确衡量创新活动的经济价值，降低投资者对企业的信任成本和风险补偿要求，融资成本的降低有利于提高企业获取创新资源的能力，促进企业创新投入。最后，会计信息质量的提高有助于缓解股东-经理人代理冲突，改善公司治理质量，提高管理层的创新意愿。在委托代理结构下，管理层是企业经营决策的主要制定者。理性经济人的思想导致高管优先考虑职业前途与最大化个人利益。而高风险、长周期的研发活动不利于经理人稳定的职业发展，导致管理层对于创新活动的负面态度。同时创新项目的投资成本是股东和债权人承担，在委托代理下持股股东也难以全面了解创新项目的真实价值，进一步抑制了管理层的创新意愿。会计稳健性的提升有利于经理人向劣势信息地位的持股股东传递企业经营和创新投入的客观信息，缓解债权人对管理层道德风险的担忧，降低公司的代理成本。基于上述分析，提出本文的假设：H1：提升会计稳健性能够促进企业的创新投入。产权性质对于会计稳健性对创新投入的促进作用具有显著调节效应。根据资源基础理论，特殊的异质性资源是企业竞争力的基础，较好的创新资源配置是企业进行技术研发的必要条件。相对于非国有企业，国有企业在融资约束、风险承担等方面具有显著的资源优势，为国有企业技术研发提供了较好的基础条件。陆正飞和胡诗阳（2015）认为国有企业的第一类代理问题比非国有企业更加严重。会计稳健性的提高有助于促使国有企业管理层公允地披露国有企业客观经营状况，专注国有企业的长远利益。公司治理水平的提升有助于降低股东-经理人的委托代理矛盾，提高创新资源配置效率，提高国有企业技术研发水平。非国有企业的委托代理问题更多的是第二类即大股东与中小股东的矛盾，且非国有企业的技术创新也更加依赖外部资源，而会计稳健性对非国有企业利润的低估可能会提高部分创新项目的融资难度，加之较低的风险承担水平，导致了会计稳健性的提升对于非国有企业创新投入的作用更小。由此,提出本文的假设：H2：相对于非国有企业，会计稳健性更有利于促进国有企业的创新投入。（二）研究设计1.数据来源与处理本文以2013年至2020年主板制造业上市公司为样本，并对初始样本进行如下处理：（1）剔除金融业上市公司样本；（2）剔除相关变量存在缺失的样本；（3）对所有连续变量在1%和99%的水平上进行缩尾处理。经过以上流程的筛选，本文最终得到7124个“公司-年度”样本。实证数据均来自国泰安数据库。2.变量选择与定义（1）被解释变量为准确衡量企业的创新投入水平，使用年度研发支出与年初总资产的比值（RD1）、企业年度研发支出与年初营业收入的比值（RD2）两种方法衡量企业的创新投入。（2）解释变量本文采用Khan和Watts的C_SCORE模型来衡量会计稳健性。首先根据Basu模型：EPS其中，EPSi,t为公司i第t年扣除非经常性损益的基本每股收益；Pi为公司i第t-1年末股票价格；Ri,t为当年5月至次年4月的股票年回报率；Di,t∗RKhan和Watts在模型（1）基础上加入公司规模、市账比和资产负债率三个影响会计稳健性的变量，将上述模型拓展为：G_SCORE=C_SCORE=其中，Sizei,t为当年企业总资产自然对数；MBi,t为当年市场价值与账面价值的比例；进一步将模型（2）和模型（3）代入到模型（1）中，整理得到：EPS对模型（4）进行分年度回归可以估计出系数ω0−3(3)控制变量参考已有研究，本文从三个方面选取了控制变量，公司特征：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、营利性（Roa）、现金流量（Oca）、成长性（Growth）和上市时间（Age）；董事会治理：两职兼任（Dual）、董事会规模（Board）；外部环境：市场竞争度（Cpe），并控制年度、行业固定效应。变量的具体定义如表4-1所示。表4-1主要变量定义与说明变量名称变量名称变量符号变量定义被解释变量创新投入RD1年度研发支出/年初总资产RD2年度研发支出/年初营业收入解释变量会计稳健性CScore根据模型（3）计算得到，数值越大稳健性程度越高分组变量产权性质SOE企业为国有企业取1，否则取0控制变量公司规模Size总资产的自然对数资产负债率Lev总负债/总资产盈利性Roa净资产收益率现金流量·Oca经营活动现金流量/年初总资产成长性Growth营业收入增长率上市时间AgeLn(1+公司上市的年数)两职兼任Dual董事长总经理二职合一则取1，否则取0董事会规模Board董事会人数市场竞争度Cpe销售费用/营业收入年度固定效应Year年度虚拟变量行业固定效应Ind行业虚拟变量，制造业行业企业依据前两位代码分类，其他企业按行业按照一位行业代码分类（三）模型设计为检验公司会计稳健性对创新投入的影响，本文建立如下多元线性回归模型：R其中等式左边为公司i第t+1期的创新投入，右边为公司i第t期的会计稳健性、一系列控制变量以及年度和行业哑变量。如果假设1推断正确，那么β1应该显著大于0，即会计稳健性的改善能够促进公司创新投入水平的增加。（四）实证结果分析1.描述性统计分析本文对实证分析中的主要变量进行了描述性统计分析。从表4-2可以看到，创新投入（RD1/RD2）的均值和中位数分别为0.0226/0.0201和0.0391/0.0347，标准差为0.0161/0.0293，这表明我国上市公司的创新投入水平普遍偏低，且不同企业间的研发支出具有一定差异。会计稳健性水平（CScore）的平均值为0.0108，标准差为0.4133，说明我国上市公司整体稳健性水平不高、样本间存在差异。其余控制变量均在合理范围内。表4-2描述性统计分析变量样本量均值标准差最小值中位数最大值RD171240.02260.01610.00040.02010.0848RD271240.03910.02930.00060.03470.1665CScore71240.01080.4133-2.35940.00991.1897Size712422.30991.156120.160122.164725.6462Lev71240.41050.18910.06940.40110.8673Roa71240.04250.0548-0.16440.03740.1976Cash71240.05290.0641-0.12790.050.2305Growth71240.15170.3235-0.42210.10462.0747Age71242.23150.73770.69312.30263.2581Dual71240.2720.445001Board71242.25080.16391.79182.30262.7081Mcc71240.15270.04520.1180.13670.4692.相关性分析变量间相关性检验结果列示于表4-3，左下角为Pearson相关性系数，右上角为Spearman相关性检验结果。可以看到，研发支出的两种衡量方式RD1和RD2的Pearson相关系数为0.753，Spearman相关性系数为0.729，且均在1%的水平上显著相关，表明二者一致性较高、关联度较好。公司会计稳健性（CScore）和研发支出（RD1/RD2）的Pearson相关系数为0.061/0.051，Spearman相关性系数为0.072/0.053，均在1%的水平上显著为正；这一结果初步支持了理论分析部分的推断，即改善会计稳健性能够提升公司的创新投入水平。此外，研发投入和其它主要控制变量间的相关系数基本都维持在0.4以下，表明本文的实证模型不存在明显的多重共线性。表4-3相关性分析变量RD1RD2CScoreSizeLevRoaOcaGrowthAgeDualBoardCpeRD110.729***0.072***-0.098***-0.086***0.235***0.129***0.109***-0.158***0.064***-0.048***-0.125***RD20.701***10.053***-0.143***-0.177***0.066***-0.040***0.023*-0.196***0.095***-0.072***-0.137***CScore0.061***0.051***1-0.197***0.164***-0.139***-0.088***-0.006-0.043***0.012-0.053***-0.111***Size-0.063***-0.124***-0.264***10.503***-0.0180.050***0.055***0.403***-0.148***0.228***-0.01Lev-0.079***-0.175***0.035***0.499***1-0.435***-0.186***-0.0070.304***-0.106***0.144***-0.137***Roa0.170***0.004-0.093***0.019-0.414***10.505***0.312***-0.211***0.094***-0.034***0.134***Oca0.118***-0.038***-0.074***0.054***-0.198***0.506***10.075***-0.070***0.034***-0.0050.140***Growth0.036***-0.020*0.0090.065***0.0180.212***0.0071-0.135***0.064***-0.020*-0.002Age-0.125***-0.151***-0.065***0.398***0.314***-0.189***-0.066***-0.056***1-0.229***0.168***0.051***Dual0.059***0.095***0.024**-0.138***-0.109***0.074***0.034***0.039***-0.232***1-0.194***0.014Board-0.031***-0.073***-0.052***0.246***0.159***-0.014-0.008-0.0050.170***-0.183***1-0.019Cpe-0.080***-0.050***-0.089***-0.061***-0.104***0.081***0.063***-0.006-0.027**0.028**-0.039***1注：***、**、*分别表示统计检验在0.01、0.05和0.10水平上显著。3.回归分析表4-4会计稳健性与创新投入变量RD1RD2（1）（2）（3）（4）L.CScore0.0013***0.0010**0.0025***0.0017**（2.9913）（2.2701）（3.3559）（2.2925）L.Size-0.0011***-0.0002(-4.3361)(-0.5645)L.Lev0.0003-0.0322***-0.2274(-11.5938)L.Roa0.0620***0.0222**（10.9881）（2.1179）L.Cash0.0116***-0.0192***（2.8289）(-2.7330)L.Growth0.0013*-0.0006（1.9324）(-0.4587)L.Age-0.0005-0.0020***(-1.5134)(-3.5515)L.Dual0.0013***0.0050***（2.6895）（5.5401）L.Board0.0018-0.0009（1.3170）(-0.3655)L.Cpe0.0325**0.0345（2.0831）（1.2625）Constant0.0244***0.0327***0.0414***0.0546***（5.1203）（4.3788）（4.8693）（4.0543）Ind&YearYesYesYesYesN5394539453945394AdjR20.0970.160.1090.176注：***、**、*分别表示统计检验在0.01、0.05和0.10水平上显著。表4-5不同产权性质下会计稳健性对企业创新投入的影响变量国有企业非国有企业RD1RD2RD1RD2L.CScore0.0013***0.0019**0.00030.0004（2.3482）（2.2424）（0.372）（0.3357）Constant0.0622***0.1226***0.0150.0148（6.3798）（7.1595）（1.3694）（0.764）Ind&YearYesYesYesYesControlsYesYesYesYesN2009200933853385AdjR20.2180.240.140.163本文应用模型（5）对假设1进行回归分析，实证结果如表4-4所示。回归（1）以研发支出与总资产的比例衡量企业研发投入，只控制年度和行业固定效应，滞后一期的会计稳健性（CScore）的回归系数为0.0013，在1%水平上显著；回归（2）添加一系列影响企业创新投入的控制变量，会计稳健性指标（CScore）的回归系数依然在5%的水平上显著为正。支持本文会计稳健性正向影响企业创新投入的假设。第（3）列和第（4）列以研发支出与营业收入的比例衡量企业研发投入，回归得到的结论不变。这表明，会计稳健性的改善可以增强组织可见性、降低创新项目的信息不对称，投资者对技术创新的充分评估和信任程度的增加有助于降低企业的融资压力，增强对企业创新的支持；同时委托代理矛盾的缓解，也有利于管理层专注于企业的长期竞争优势维护，提升研发决策意愿，最终提升了企业的创新投入水平。假设H1得到验证。4.分组回归本文对不同产权性质下会计稳健性对于企业创新投入的影响进行了分组检验，表4-5报告了回归结果。可以看到，无论是研发支出比总资产、还是以研发支出比营业收入衡量研发强度，会计稳健性对国有企业和非国有企业的创新投入都表现出一定的促进作用。进一步区分发现，对于国有企业，会计稳健性的回归系数分别在1%和5%水平上显著，显著性水平高于非国有企业。这表明会计稳健性更能促进国有企业的创新投入，会计稳健性水平越高、国有企业的研发强度提升更明显。相比于国有企业，非国有企业的股东-经理人的代理问题较小，同时