上市公司研發“粉飾”與股價崩盤風險

林 川

（四川外國語大學國際金融與貿易學院，重慶 400031）

一、引言

股價崩盤由于具有毫無征兆、傳播速度快及傳染性強的特征，對金融市場會產生極大危害。中國股票市場并不缺乏股價崩盤案例，無論是類似蘇寧易購、長春生物等因不良信息爆發導致當日或短時間內的連續崩盤，還是樂視網、暴風集團等持續崩盤以及類似2001 年國有股減持、2015 年高杠桿配資與賣空機制出臺引發的股票市場整體崩盤，都導致了金融市場波動，引發了市場投資者在一段時期內的恐慌，造成了資源錯配，危及實體經濟發展，也使得股價崩盤成為近年來宏觀金融與微觀金融研究熱門話題（彭俞超，等，2018；崔學剛，等，2019）［1-2］。股價崩盤風險在不同企業間、不同類型股票市場間及不同國家股票市場間具有傳染性，也進一步增強了股價崩盤的破壞性（Yuan，2005）［3］。例如，1987 年全球股災中的股價崩盤傳染（Jian，2008）［4］，1997年亞洲金融危機中股價崩盤傳染（Cha、Sekyung，2000）［5］，以及2020 年初美國股票市場十幾天內4 次熔斷導致全球十多個國家相繼熔斷的“多米諾骨牌效應”。這些都表明，發現股價崩盤風險存在的原因，尋找能夠抑制股價崩盤風險的機制與路徑，對于保護企業、股東及市場投資利益，促進中國股票市場長期、健康、穩定發展，防范股票市場發展過程中的系統性金融風險，具有重要的理論與實際意義（王化成，等，2015）［6］。

什么因素導致了股價崩盤風險呢？Jin 和Myers（2006）、Kothari 等（2009）、Kim 等（2011）的早期研究均指出，管理層隱瞞信息行為是引發股價崩盤最直接的原因［7-9］。然而，管理層會隱瞞什么信息，或者說什么信息會觸發管理層的隱瞞行為呢？Li（2011）指出，由于企業研發行為的價值難以估計，加上研發行為存在保密性，往往會帶來嚴重的信息不對稱［10］。研發行為所產生的收益，本身能夠使市場投資者獲得足夠利益，降低市場投資者“用腳投票”概率。有文獻指出，企業研發行為既是可持續發展的表現，也是履行社會責任、為市場投資者利益考慮的表現，從而提高了市場投資者對企業的信任度，也給市場投資者帶來了直接收益，這都會降低股價崩盤風險。例如，Cohen 等（2013）指出，企業研發行為對市場投資者的影響雖然存在一定滯后性，但依然能夠為市場投資者帶來收益，從而帶來企業股票價格的漂移現象，降低股價崩盤風險［11］；周銘山等（2017）針對創業板上市公司的研究指出，企業創新研發投入越多，使得市場投資者獲得的收益越多，也會降低企業股價崩盤風險［12］。但是，由于研發行為存在高風險與不確定性，企業在研發過程中往往會隱瞞信息（Darrough、Rangan，2005）［13］，加劇企業與市場投資者之間信息不對稱的程度，這會增加股價崩盤風險。例如，楊鳴京等（2019）結合代理理論與信息不對稱理論的研究指出，企業研發活動由于存在風險收益，促使管理層為追逐收益而做出機會主義決策，也導致企業股價崩盤風險增加［14］；趙文耀等（2019）指出，研發投入存在“資源詛咒”效應，會增加股價崩盤風險，尤其是研發投入過度的企業［15］?？梢钥闯?，研發行為對股價崩盤風險的影響存在一定的不確定性。

企業研發行為中還存在一種相對較特殊的行為，企業為了應對《高新技術企業認定管理辦法》（簡稱《管理辦法》），以獲得高新技術企業認定資格以及更多的政策支持與融資便利（孫剛等，2016）［16］，對研發投入進行調整與操縱，由此達到《管理辦法》規定的臨界值，即研發“粉飾”行為。由于“粉飾”的研發行為并非真正的研發行為，而是一種迎合政策的“經濟異象”（程玲，等，2019）［17］，會抑制企業自主創新的積極性并影響企業技術創新效率、財務績效與市場績效［18-20］。那么，研發“粉飾”行為是否會影響股價崩盤風險以及影響機制是什么，就是本文研究關注的問題。

為了回答以上問題，本文以2014—2018 年間中國滬深A 股上市公司為樣本，分析研發“粉飾”對股價崩盤風險的影響。與現有文獻相比，本文邊際貢獻在于：一是從研發“粉飾”視角，分析企業研發行為對股價崩盤風險的影響，改變了現有文獻多針對研發投入研究的現狀，拓展了股價崩盤風險的研究視角；二是通過提供研發“粉飾”對股價崩盤風險影響的經驗證據，擺脫現有文獻僅關注“粉飾”的研發行為對企業自身經營與管理的影響，豐富了研發“粉飾”行為經濟后果的研究；三是本文經驗證據及研究結論，對監管部門規范企業研發行為、防范金融市場風險以及保護市場投資者利益也具有重要的實踐指導意義。

二、制度背景與研究假說

由于研發投入占營業收入比例是國家對高新技術企業認證的重要標準之一，很多企業為了能夠被認定為高新技術企業，獲得其優惠政策，會主動進行研發“粉飾”，但這種行為違背了國家對于高新技術企業進行激勵的初衷（王蘭芳，等，2019）［20］。由于進行研發“粉飾”的企業不能達到高新技術企業標準，而僅僅是為了獲得政策支持，并不具備持續研發的動力與完全的能力，也不能真正產出高新技術企業的科研成果，無法保證投資者獲得穩定利潤，因此存在惡劣的經濟后果。加之研發“粉飾”這一行為，與管理層操弄真實盈余管理的行為相似，不但“欺騙”了企業部分股東的知情權與監管部門的政策，也“欺騙”了市場投資者的直接利益，嚴重影響市場投資者的決策偏誤（孫剛，等，2016）［16］，從而導致股價崩盤風險。

研發“粉飾”行為往往伴隨著企業管理層對于會計信息的操弄，破壞了會計信息的穩健性，使得企業在資本市場中不能完整、真實地披露信息，加劇了股價崩盤風險隱患。通常，為了達到高新技術企業門檻要求，企業往往會通過調整會計科目以虛增研發投入、研發資源低效配置以虛增研發費用、利用開發支出方面的會計政策操縱研發活動等方式進行研發“粉飾”［16，21-22］，這就意味企業在有選擇披露信息的過程中，使會計報表變得“不真實”［22］，也意味除了能夠直接獲得研發“粉飾”收益的利益相關者外，企業對其他相關者都進行了信息隱瞞。于是，這種有選擇披露信息與隱瞞信息的行為，就使得企業不斷累積了崩盤風險。

研發“粉飾”行為雖然在短期內能夠使得企業獲得政府補貼，但屬于管理層短視行為，不利于企業通過研發行為獲得長期可持續發展動力，有可能帶來大股東與市場投資者提前“用腳投票”，會損壞股東長期利益，也會積累股價崩盤風險。研發“粉飾”是企業管理層面臨短期經營壓力或是為了在短期內獲得政府支持的一種手段，是一種明顯的“短視”行為［23］，這種行為看似帶來了企業短期收益，但實際上，對于投資者，尤其是類似機構投資者的長期投資者利益是有損壞的，因為企業無法保證在長期內會通過研發的投入而提升企業價值，也就無法實質上提升投資者的收益。同時，企業通過調整會計科目或虛增研發支出等進行的研發“粉飾”行為，由于并非真實研發活動，不但無法提升企業研發績效，甚至還會降低研發績效［24］。于是，當企業外部股東，尤其是類似機構投資者等長期外部股東，發覺企業存在虛假研發行為時，往往會提前減持，這也積累了股價崩盤風險。

綜上所述，本文提出研究假說：

H：研發“粉飾”與股價崩盤風險之間存在顯著地正相關關系，即若企業存在研發“粉飾”行為，則股價崩盤風險更高。

三、研究設計

（一）變量定義

1.股價崩盤風險（Stock Price Crash Risk，SPCR）。參考Kim 等（2011）［9］、Xu 等（2014）［25］、Jebran 等（2019）［26］現有文獻針對股價崩盤風險的研究方法，分別以負收益偏態系數（Ncskew）與收益波動比率（Duvol）衡量股價崩盤風險，由于現有文獻已經對該指標進行了大量說明，因此本文不再重復介紹。

需要指出的是，計算所得的變量Ncskew 與Duvol 數值越大，則相應的樣本上市公司股價崩盤風險越高。

2. 研發“粉飾”（Whitewash）。首先，參考Gunny（2010）［27］方法，以分行業逐年回歸的方法，測算企業研發投入占銷售收入比值的理論值。

在式（1）中，R＆D/Sales為年末研發投資占銷售收入的比值，MBV為年末市場賬面價值比值，TobinQ為年末托賓Q值，INT/Sales為年末凈利潤與折舊之和占銷售收入的比值。

其次，若計算所得的理論值未能夠達到相關部門對于高新技術企業的認定標準［即根據《管理辦法》指出的，若最近一年銷售收入小于5000萬元（含）的企業，研究開發費用總額占同期銷售收入總額的比例5%；最近一年銷售收入在5000 萬元至2 億元（含）的企業，比例不低于4%；最近一年銷售收入在2 億元以上的企業，比例不低于3%］，但依然在未來三年內獲得了高新技術企業的認定資格，則認為該企業存在研發“粉飾”行為，則Whitewash=1，否則Whitewash=0。

3. 控制變量（Control_Variable）。參考現有文獻加入控制變量，具體變量定義見表1。

（二）實證模型

1. 多元回歸檢驗模型。根據研究內容及設計的變量，本文構建多元回歸檢驗模型，即：

在式（2）中，考慮到股價崩盤風險影響的滯后性，分別以滯后一期的變量Ncskew與Duvol為被解釋變量。同時，本文分別對樣本的年度因素（Year）與行業因素（Ind）進行控制。另外，C為常數項，ε為殘差項，a為待估參數。

2. 內生性檢驗模型。為了控制實證檢驗中可能存在的內生性問題，本文通過Heckman 兩階段回歸檢驗方法進行內生性檢驗。其中，在第一階段中，本文以企業所在城市是否具有國家級高新技術區的虛擬變量（HT）為工具變量，即若企業所在城市有國家級高新技術區，則HT=1，否則HT=0，以此構建第一階段的檢驗模型，即：

在式（3）中，之所以選擇變量HT為工具變量，一是因為所在城市是否具有國家級高新技術區，會影響企業自身達到高新技術企業標準，也就會有企業通過“粉飾”的研發行為達標，這滿足工具變量相關性的要求；二是所在城市是否具有國家級高新技術區，并不會影響企業在股票市場的表現，也不會影響企業的股價崩盤風險，從而滿足工具變量外生性的要求。

（三）數據說明

由于在測度研發“粉飾”變量中需要涉及之后三年的數據以及國家對高新企業認定的時滯，因此，本文以2014—2018 年間中國滬深A 股上市公司為樣本進行實證檢驗，并按照以下原則對樣本剔除：第一，剔除金融、保險、證券行業的上市公司樣本；第二，剔除IPO 的上市公司樣本；第三，剔除特殊處理的上市公司樣本；第四，剔除同時在B 股或H 股交易的上市公司樣本；第五，剔除年度交易不足30 周的上市公司樣本；第六，剔除缺失數據且無法補充的上市公司樣本。同時，本文對連續變量進行前后1%的Winsorize 縮尾處理。

最終，本文得到2014—2018 年間1183 家上市公司的4957 個樣本。本文數據來源為色諾芬金融數據庫。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計分析

表2 給出主要變量的描述性統計結果。變量Ncskew 與Duvol均值分別為-0.333 與-0.211，這與現有不同文獻對股價崩盤風險的測度結果相似。變量Whitewash均值為0.213，表明有21.3%的樣本上市公司存在研發“粉飾”行為，這一比例相對較高。

表2 樣本描述性統計結果

表3 給出本文主要變量分組描述性統計結果?？梢钥闯?，在變量Whitewash取值為1 組中，變量Ncskew與Duvol均值與中位數均比變量Whitewash取值為0 組更高，而且均能夠通過常規置信水平的均值T 檢驗與方差Z 檢驗。這表明研發“粉飾”組中的樣本公司，其股價崩盤風險水平相對更高，這初步驗證了前文研究假說。

表3 分組描述性統計結果

（二）相關性分析

表4 給出本文主要變量相關性分析檢驗結果。首先，變量Whitewash與變量Ncskew與Duvol間的相關系數值顯著為正，表明研發“粉飾”與股價崩盤風險間存在顯著的正相關關系，這同樣驗證了前文的研究假說；其次，變量間的相關系數值并不高，表明納入同一回歸模型的變量間并不存在多重共線性問題。同時，本文進一步通過方差膨脹系數（VIF）進行輔助判斷，各變量的VIF 值都在1—5 之間，同樣表明變量間不存在多重共線性問題。

表4 相關性分析檢驗

（三）多元回歸檢驗結果

表5 給出本文多元回歸檢驗結果。從回歸結果（1）與回歸結果（2）來看，在未加入控制變量時，解釋變量Whitewash回歸系數值顯著為正，而在回歸結果（3）與回歸結果（4）中加入控制變量后，解釋變量Whitewash回歸系數值同樣顯著為正，這表明研發“粉飾”與股價崩盤風險間存在顯著的正相關關系，即相較于沒有研發“粉飾”的上市公司，存在研發“粉飾”的上市公司股價崩盤風險更高?？梢?，研發“粉飾”行為對上市公司存在較為嚴重的不良后果，若上市公司存在研發“粉飾”行為，意味著管理層會為了達到“粉飾”的效果與目的，有選擇地披露一部分“好”信息，隱瞞一部分“壞”信息，累積了引發股價崩盤的風險，而且研發“粉飾”行為不但無法給上市公司帶來真正的研發效益，還會損害股東長期利益的行為，也會帶來一部分股東的提前減持，從而也就累積了股價崩盤風險。

表5 多元回歸檢驗結果

為了檢驗研究結論的穩健性，本文進行穩健性檢驗。首先，考慮到本文在回歸模型中使用滯后一期的股價崩盤風險變量為被解釋變量，因此穩健性檢驗以當期股價崩盤風險變量為解釋變量后進行實證檢驗；其次，原始樣本以整體樣本進行檢驗，穩健性檢驗則以研發“粉飾”的公司為基礎進行1∶1 配對后得到新樣本后進行實證檢驗。穩健性檢驗結果與前文回歸結果并無實質性差異，因此可以認為本文回歸結果是穩健的。

（四）內生性檢驗結果

從表6 內生性檢驗結果來看，在第一階段回歸結果中，變量HT 回歸系數顯著為正，這表明工具變量與解釋變量間具有相關性，能夠滿足工具變量相關性的要求，而第一階段回歸結果表明，若上市公司所在地為國家級高新技術區，則上市公司更有通過粉飾研發獲得高新技術企業資質的可能性。而在第二階段回歸結果中，在加入對工具變量的考慮后，無論是否加入控制變量，解釋變量Whitewash回歸系數值依然顯著為正，這表明考慮可能存在的內生性問題后，研發“粉飾”與股價崩盤風險之間依然存在顯著的正相關關系。比較表4 與表5 的回歸結果，表5 中解釋變量Whitewash回歸系數值更小，這表明內生性檢驗中確實存在一些未被控制變量所控制的因素產生的影響。另外，表5 回歸結果中J 統計量表現出的Sargan 檢驗值也表明內生性檢驗選擇的工具變量是合理的。

（五）異質性分組檢驗結果

1. 國有企業與非國有企業分組檢驗。國有企業與非國有企業在研發投入與研發創新方面存在一定差異。國有企業在研發資源方面具有優勢，往往會比非國有企業投入更多研發資源［28］，尤其是前者因與政府間特殊的關系，更容易獲得高新技術企業資質。而非國有企業由于自身資源限制，更加需要獲得研發補貼，也就會比國有企業具有更強的研發“粉飾”動機［19］。那么，在不同所有制上市公司中，研發“粉飾”對股價崩盤風險的影響是否存在差異，本文將分別針對國有企業樣本與非國有企業樣本進行分組檢驗。

從表7 分組檢驗結果來看，首先，無論是在國有企業樣本還是非國有企業樣本中，解釋變量Whitewash回歸系數值依然顯著為正，這表明無論是國有企業還是非國有企業，研發“粉飾”行為都會帶來更高的股價崩盤風險；其次，比較不同類型企業的檢驗結果，在非國有企業樣本檢驗結果中，回歸結果的Adj R2及F值都更高，這表明在非國有企業中，研發“粉飾”對于股價崩盤風險的解釋力度更高，樣本檢驗結果的解釋變量Whitewash回歸系數值更大，而且系數值的顯著程度也更高?？梢?，在非國有企業中，研發“粉飾”對于股價崩盤風險的影響力度更大。

表7 國有企業與非國有企分組檢驗結果

2. 制度環境差異分組檢驗。良好的制度環境能夠降低企業參與研發活動的扭曲效應，促進企業更大程度投入到創新活動中，并以此提升企業創新效率［29］。同樣，良好的制度環境也會促使企業積極爭取高新技術企業資格的認定［30］，提高了企業研發“粉飾”的可能性。那么，在不同制度環境地區的上市公司中，研發“粉飾”對股價崩盤風險是否存在差異，本文將利用王小魯等（2019）［31］提供的各年度、各省市市場化指數衡量制度環境，以高于市場化指數均值與低于市場化指數均值進行分組檢驗。

從表8 分組檢驗結果來看，首先，無論是在低制度環境樣本還是高制度環境樣本中，同樣解釋變量Whitewash回歸系數值依然顯著為正，這表明無論企業所處地區外部環境如何，研發“粉飾”行為都會帶來更高的股價崩盤風險；其次，比較不同制度環境地區企業的檢驗結果，在高制度環境地區檢驗結果中，回歸結果的Adj R2及F值都更高，而且Whitewash回歸系數值的絕對值與顯著程度也更高?？梢?，在高制度環境地區，企業研發“粉飾”行為會對股價崩盤風險產生更為嚴重的影響。

表8 低制度環境與高制度環境分組檢驗結果

五、進一步檢驗：研發“粉飾”影響機制

（一）研發“粉飾”、信息透明度與股價崩盤風險

信息透明度是研發“粉飾”影響股價崩盤風險的影響機制。管理層隱瞞信息行為，本身會積累企業股價崩盤的風險，而研發“粉飾”行為降低了企業信息透明度，增加了股價崩盤的風險。因此，本文參考廖飛梅等（2019）［32］的研究，以樣本公司前三個年度操縱性應計利潤絕對值之和衡量信息透明度（Inty），該指標越高，意味樣本公司的信息透明度越差，并構建檢驗信息透明度影響機制的中介檢驗模型：

從表9 信息透明度影響機制檢驗結果來看，首先，回歸結果（1）與回歸結果（2）表明解釋變量Whitewash與被解釋變量Ncskew、Duvol間存在顯著的正相關關系；其次，回歸結果（3）表明解釋變量Whitewash與中介變量Inty間也存在正相關關系，表明若上市公司存在研發“粉飾”行為，則其信息透明度更低；再者，回歸結果（4）與回歸結果（5）表明中介變量Inty與被解釋變量Ncskew、Duvol間也存在顯著的正相關關系，表明上市公司研發“粉飾”行為通過對信息透明度的影響，增加了股價崩盤風險，同時解釋變量Whitewash與被解釋變量Ncskew、Duvol間依然存在顯著的正相關關系，表明信息透明度在研發“粉飾”與股價崩盤風險間產生了部分中介作用。

表9 信息透明度影響機制檢驗結果

（二）研發“粉飾”、大股東減持與股價崩盤風險

研發“粉飾”行為是管理層“短視”行為，雖然可能會在短期內給企業帶來收益，但長期卻會損害企業利益［33］。對企業經營與管理具有較強知情權的大股東若發覺企業存在研發“粉飾”行為，往往會提前“用腳投票”，無形中增加了股價崩盤風險［34］。因此，本文構建樣本公司是否有大股東減持的虛擬變量（Msr），即若當年度樣本公司有大股東減持，則Mrs=1，否則Mrs=0，并構建檢驗大股東減持影響機制的中介檢驗模型：

從表10 大股東減持影響機制檢驗結果來看，首先，與前文一致，回歸結果（1）與回歸結果（2）表明解釋變量Whitewash與被解釋變量Ncskew、Duvol間存在顯著的正相關關系；其次，回歸結果（3）表明解釋變量Whitewash與中介變量Mrs間也存在正相關關系，表明若上市公司存在研發“粉飾”行為，則其大股東減持的概率更高；再者，回歸結果（4）與回歸結果（5）表明中介變量Mrs與被解釋變量Ncskew、Duvol間也存在顯著的正相關關系，這表明上市公司研發“粉飾”行為通過對大股東減持的影響，增加了股價崩盤風險，同時與信息透明度影響機制相似，解釋變量Whitewash與被解釋變量Ncskew與Duvol間依然存在顯著的正相關關系，表明大股東減持在研發“粉飾”與股價崩盤風險間產生了部分中介作用。

表10 大股東減持影響機制檢驗結果

六、研究結論

研發“粉飾”行為是企業為獲得高新技術企業資質以及相應政府補貼，而隱瞞或操縱自身真實研發投入的一種行為。由于企業在研發“粉飾”過程中往往伴隨著對信息的操弄，會影響到股東長期利益，加劇積累股價崩盤風險。本文以2014—2018 年間滬深A 股上市公司為樣本，實證檢驗了研發“粉飾”對股價崩盤風險的影響，研究發現：研發“粉飾”對股價崩盤風險具有正向影響，即相較于沒有研發“粉飾”的上市公司，有研發“粉飾”的上市公司的股價崩盤風險更高，這一結論在控制了內生性因素后依然成立，而且在非國有企業、高制度環境地區中，企業研發“粉飾”行為對股價崩盤風險的影響更為嚴重。進一步研究發現，信息透明度、大股東減持是研發“粉飾”對股價崩盤風險影響的中介機制。

本文研究的政策啟示在于：一是證明了為獲得高新技術企業資格認證而進行的研發“粉飾”行為，不但會損害到企業長期利益，還會對企業在資本市場的表現產生影響。監管部門與投資者應該認識到研發“粉飾”的經濟后果，進一步完善高新技術企業資格認證，從而更好地保護普通投資者利益。二是正確認識研發與研發“粉飾”之間的關系，研發“粉飾”雖然可能會在短期內為企業帶來資金支持、減稅優惠等，但長期一定會損壞企業以及股東利益，因此企業需要重視研發投入的長期性，減少這種短視行為。三是政府應為企業研發行為創造良好的環境，通過外部制度環境的提升，以軟制度、彈性激勵等方式監督與激勵企業研發行為，變行政激勵為市場激勵，變行政處罰為市場處罰，通過市場機制抑制企業研發“粉飾”行為，從而保證企業研發投入的真實性以及研發效率的提升。