上市公司研发“粉饰”与股价崩盘风险

林 川

（四川外国语大学国际金融与贸易学院，重庆 400031）

一、引言

股价崩盘由于具有毫无征兆、传播速度快及传染性强的特征，对金融市场会产生极大危害。中国股票市场并不缺乏股价崩盘案例，无论是类似苏宁易购、长春生物等因不良信息爆发导致当日或短时间内的连续崩盘，还是乐视网、暴风集团等持续崩盘以及类似2001 年国有股减持、2015 年高杠杆配资与卖空机制出台引发的股票市场整体崩盘，都导致了金融市场波动，引发了市场投资者在一段时期内的恐慌，造成了资源错配，危及实体经济发展，也使得股价崩盘成为近年来宏观金融与微观金融研究热门话题（彭俞超，等，2018；崔学刚，等，2019）［1-2］。股价崩盘风险在不同企业间、不同类型股票市场间及不同国家股票市场间具有传染性，也进一步增强了股价崩盘的破坏性（Yuan，2005）［3］。例如，1987 年全球股灾中的股价崩盘传染（Jian，2008）［4］，1997年亚洲金融危机中股价崩盘传染（Cha、Sekyung，2000）［5］，以及2020 年初美国股票市场十几天内4 次熔断导致全球十多个国家相继熔断的“多米诺骨牌效应”。这些都表明，发现股价崩盘风险存在的原因，寻找能够抑制股价崩盘风险的机制与路径，对于保护企业、股东及市场投资利益，促进中国股票市场长期、健康、稳定发展，防范股票市场发展过程中的系统性金融风险，具有重要的理论与实际意义（王化成，等，2015）［6］。

什么因素导致了股价崩盘风险呢？Jin 和Myers（2006）、Kothari 等（2009）、Kim 等（2011）的早期研究均指出，管理层隐瞒信息行为是引发股价崩盘最直接的原因［7-9］。然而，管理层会隐瞒什么信息，或者说什么信息会触发管理层的隐瞒行为呢？Li（2011）指出，由于企业研发行为的价值难以估计，加上研发行为存在保密性，往往会带来严重的信息不对称［10］。研发行为所产生的收益，本身能够使市场投资者获得足够利益，降低市场投资者“用脚投票”概率。有文献指出，企业研发行为既是可持续发展的表现，也是履行社会责任、为市场投资者利益考虑的表现，从而提高了市场投资者对企业的信任度，也给市场投资者带来了直接收益，这都会降低股价崩盘风险。例如，Cohen 等（2013）指出，企业研发行为对市场投资者的影响虽然存在一定滞后性，但依然能够为市场投资者带来收益，从而带来企业股票价格的漂移现象，降低股价崩盘风险［11］；周铭山等（2017）针对创业板上市公司的研究指出，企业创新研发投入越多，使得市场投资者获得的收益越多，也会降低企业股价崩盘风险［12］。但是，由于研发行为存在高风险与不确定性，企业在研发过程中往往会隐瞒信息（Darrough、Rangan，2005）［13］，加剧企业与市场投资者之间信息不对称的程度，这会增加股价崩盘风险。例如，杨鸣京等（2019）结合代理理论与信息不对称理论的研究指出，企业研发活动由于存在风险收益，促使管理层为追逐收益而做出机会主义决策，也导致企业股价崩盘风险增加［14］；赵文耀等（2019）指出，研发投入存在“资源诅咒”效应，会增加股价崩盘风险，尤其是研发投入过度的企业［15］。可以看出，研发行为对股价崩盘风险的影响存在一定的不确定性。

企业研发行为中还存在一种相对较特殊的行为，企业为了应对《高新技术企业认定管理办法》（简称《管理办法》），以获得高新技术企业认定资格以及更多的政策支持与融资便利（孙刚等，2016）［16］，对研发投入进行调整与操纵，由此达到《管理办法》规定的临界值，即研发“粉饰”行为。由于“粉饰”的研发行为并非真正的研发行为，而是一种迎合政策的“经济异象”（程玲，等，2019）［17］，会抑制企业自主创新的积极性并影响企业技术创新效率、财务绩效与市场绩效［18-20］。那么，研发“粉饰”行为是否会影响股价崩盘风险以及影响机制是什么，就是本文研究关注的问题。

为了回答以上问题，本文以2014—2018 年间中国沪深A 股上市公司为样本，分析研发“粉饰”对股价崩盘风险的影响。与现有文献相比，本文边际贡献在于：一是从研发“粉饰”视角，分析企业研发行为对股价崩盘风险的影响，改变了现有文献多针对研发投入研究的现状，拓展了股价崩盘风险的研究视角；二是通过提供研发“粉饰”对股价崩盘风险影响的经验证据，摆脱现有文献仅关注“粉饰”的研发行为对企业自身经营与管理的影响，丰富了研发“粉饰”行为经济后果的研究；三是本文经验证据及研究结论，对监管部门规范企业研发行为、防范金融市场风险以及保护市场投资者利益也具有重要的实践指导意义。

二、制度背景与研究假说

由于研发投入占营业收入比例是国家对高新技术企业认证的重要标准之一，很多企业为了能够被认定为高新技术企业，获得其优惠政策，会主动进行研发“粉饰”，但这种行为违背了国家对于高新技术企业进行激励的初衷（王兰芳，等，2019）［20］。由于进行研发“粉饰”的企业不能达到高新技术企业标准，而仅仅是为了获得政策支持，并不具备持续研发的动力与完全的能力，也不能真正产出高新技术企业的科研成果，无法保证投资者获得稳定利润，因此存在恶劣的经济后果。加之研发“粉饰”这一行为，与管理层操弄真实盈余管理的行为相似，不但“欺骗”了企业部分股东的知情权与监管部门的政策，也“欺骗”了市场投资者的直接利益，严重影响市场投资者的决策偏误（孙刚，等，2016）［16］，从而导致股价崩盘风险。

研发“粉饰”行为往往伴随着企业管理层对于会计信息的操弄，破坏了会计信息的稳健性，使得企业在资本市场中不能完整、真实地披露信息，加剧了股价崩盘风险隐患。通常，为了达到高新技术企业门槛要求，企业往往会通过调整会计科目以虚增研发投入、研发资源低效配置以虚增研发费用、利用开发支出方面的会计政策操纵研发活动等方式进行研发“粉饰”［16，21-22］，这就意味企业在有选择披露信息的过程中，使会计报表变得“不真实”［22］，也意味除了能够直接获得研发“粉饰”收益的利益相关者外，企业对其他相关者都进行了信息隐瞒。于是，这种有选择披露信息与隐瞒信息的行为，就使得企业不断累积了崩盘风险。

研发“粉饰”行为虽然在短期内能够使得企业获得政府补贴，但属于管理层短视行为，不利于企业通过研发行为获得长期可持续发展动力，有可能带来大股东与市场投资者提前“用脚投票”，会损坏股东长期利益，也会积累股价崩盘风险。研发“粉饰”是企业管理层面临短期经营压力或是为了在短期内获得政府支持的一种手段，是一种明显的“短视”行为［23］，这种行为看似带来了企业短期收益，但实际上，对于投资者，尤其是类似机构投资者的长期投资者利益是有损坏的，因为企业无法保证在长期内会通过研发的投入而提升企业价值，也就无法实质上提升投资者的收益。同时，企业通过调整会计科目或虚增研发支出等进行的研发“粉饰”行为，由于并非真实研发活动，不但无法提升企业研发绩效，甚至还会降低研发绩效［24］。于是，当企业外部股东，尤其是类似机构投资者等长期外部股东，发觉企业存在虚假研发行为时，往往会提前减持，这也积累了股价崩盘风险。

综上所述，本文提出研究假说：

H：研发“粉饰”与股价崩盘风险之间存在显著地正相关关系，即若企业存在研发“粉饰”行为，则股价崩盘风险更高。

三、研究设计

（一）变量定义

1.股价崩盘风险（Stock Price Crash Risk，SPCR）。参考Kim 等（2011）［9］、Xu 等（2014）［25］、Jebran 等（2019）［26］现有文献针对股价崩盘风险的研究方法，分别以负收益偏态系数（Ncskew）与收益波动比率（Duvol）衡量股价崩盘风险，由于现有文献已经对该指标进行了大量说明，因此本文不再重复介绍。

需要指出的是，计算所得的变量Ncskew 与Duvol 数值越大，则相应的样本上市公司股价崩盘风险越高。

2. 研发“粉饰”（Whitewash）。首先，参考Gunny（2010）［27］方法，以分行业逐年回归的方法，测算企业研发投入占销售收入比值的理论值。

在式（1）中，R＆D/Sales为年末研发投资占销售收入的比值，MBV为年末市场账面价值比值，TobinQ为年末托宾Q值，INT/Sales为年末净利润与折旧之和占销售收入的比值。

其次，若计算所得的理论值未能够达到相关部门对于高新技术企业的认定标准［即根据《管理办法》指出的，若最近一年销售收入小于5000万元（含）的企业，研究开发费用总额占同期销售收入总额的比例5%；最近一年销售收入在5000 万元至2 亿元（含）的企业，比例不低于4%；最近一年销售收入在2 亿元以上的企业，比例不低于3%］，但依然在未来三年内获得了高新技术企业的认定资格，则认为该企业存在研发“粉饰”行为，则Whitewash=1，否则Whitewash=0。

3. 控制变量（Control_Variable）。参考现有文献加入控制变量，具体变量定义见表1。

（二）实证模型

1. 多元回归检验模型。根据研究内容及设计的变量，本文构建多元回归检验模型，即：

在式（2）中，考虑到股价崩盘风险影响的滞后性，分别以滞后一期的变量Ncskew与Duvol为被解释变量。同时，本文分别对样本的年度因素（Year）与行业因素（Ind）进行控制。另外，C为常数项，ε为残差项，a为待估参数。

2. 内生性检验模型。为了控制实证检验中可能存在的内生性问题，本文通过Heckman 两阶段回归检验方法进行内生性检验。其中，在第一阶段中，本文以企业所在城市是否具有国家级高新技术区的虚拟变量（HT）为工具变量，即若企业所在城市有国家级高新技术区，则HT=1，否则HT=0，以此构建第一阶段的检验模型，即：

在式（3）中，之所以选择变量HT为工具变量，一是因为所在城市是否具有国家级高新技术区，会影响企业自身达到高新技术企业标准，也就会有企业通过“粉饰”的研发行为达标，这满足工具变量相关性的要求；二是所在城市是否具有国家级高新技术区，并不会影响企业在股票市场的表现，也不会影响企业的股价崩盘风险，从而满足工具变量外生性的要求。

（三）数据说明

由于在测度研发“粉饰”变量中需要涉及之后三年的数据以及国家对高新企业认定的时滞，因此，本文以2014—2018 年间中国沪深A 股上市公司为样本进行实证检验，并按照以下原则对样本剔除：第一，剔除金融、保险、证券行业的上市公司样本；第二，剔除IPO 的上市公司样本；第三，剔除特殊处理的上市公司样本；第四，剔除同时在B 股或H 股交易的上市公司样本；第五，剔除年度交易不足30 周的上市公司样本；第六，剔除缺失数据且无法补充的上市公司样本。同时，本文对连续变量进行前后1%的Winsorize 缩尾处理。

最终，本文得到2014—2018 年间1183 家上市公司的4957 个样本。本文数据来源为色诺芬金融数据库。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

表2 给出主要变量的描述性统计结果。变量Ncskew 与Duvol均值分别为-0.333 与-0.211，这与现有不同文献对股价崩盘风险的测度结果相似。变量Whitewash均值为0.213，表明有21.3%的样本上市公司存在研发“粉饰”行为，这一比例相对较高。

表2 样本描述性统计结果

表3 给出本文主要变量分组描述性统计结果。可以看出，在变量Whitewash取值为1 组中，变量Ncskew与Duvol均值与中位数均比变量Whitewash取值为0 组更高，而且均能够通过常规置信水平的均值T 检验与方差Z 检验。这表明研发“粉饰”组中的样本公司，其股价崩盘风险水平相对更高，这初步验证了前文研究假说。

表3 分组描述性统计结果

（二）相关性分析

表4 给出本文主要变量相关性分析检验结果。首先，变量Whitewash与变量Ncskew与Duvol间的相关系数值显著为正，表明研发“粉饰”与股价崩盘风险间存在显著的正相关关系，这同样验证了前文的研究假说；其次，变量间的相关系数值并不高，表明纳入同一回归模型的变量间并不存在多重共线性问题。同时，本文进一步通过方差膨胀系数（VIF）进行辅助判断，各变量的VIF 值都在1—5 之间，同样表明变量间不存在多重共线性问题。

表4 相关性分析检验

（三）多元回归检验结果

表5 给出本文多元回归检验结果。从回归结果（1）与回归结果（2）来看，在未加入控制变量时，解释变量Whitewash回归系数值显著为正，而在回归结果（3）与回归结果（4）中加入控制变量后，解释变量Whitewash回归系数值同样显著为正，这表明研发“粉饰”与股价崩盘风险间存在显著的正相关关系，即相较于没有研发“粉饰”的上市公司，存在研发“粉饰”的上市公司股价崩盘风险更高。可见，研发“粉饰”行为对上市公司存在较为严重的不良后果，若上市公司存在研发“粉饰”行为，意味着管理层会为了达到“粉饰”的效果与目的，有选择地披露一部分“好”信息，隐瞒一部分“坏”信息，累积了引发股价崩盘的风险，而且研发“粉饰”行为不但无法给上市公司带来真正的研发效益，还会损害股东长期利益的行为，也会带来一部分股东的提前减持，从而也就累积了股价崩盘风险。

表5 多元回归检验结果

为了检验研究结论的稳健性，本文进行稳健性检验。首先，考虑到本文在回归模型中使用滞后一期的股价崩盘风险变量为被解释变量，因此稳健性检验以当期股价崩盘风险变量为解释变量后进行实证检验；其次，原始样本以整体样本进行检验，稳健性检验则以研发“粉饰”的公司为基础进行1∶1 配对后得到新样本后进行实证检验。稳健性检验结果与前文回归结果并无实质性差异，因此可以认为本文回归结果是稳健的。

（四）内生性检验结果

从表6 内生性检验结果来看，在第一阶段回归结果中，变量HT 回归系数显著为正，这表明工具变量与解释变量间具有相关性，能够满足工具变量相关性的要求，而第一阶段回归结果表明，若上市公司所在地为国家级高新技术区，则上市公司更有通过粉饰研发获得高新技术企业资质的可能性。而在第二阶段回归结果中，在加入对工具变量的考虑后，无论是否加入控制变量，解释变量Whitewash回归系数值依然显著为正，这表明考虑可能存在的内生性问题后，研发“粉饰”与股价崩盘风险之间依然存在显著的正相关关系。比较表4 与表5 的回归结果，表5 中解释变量Whitewash回归系数值更小，这表明内生性检验中确实存在一些未被控制变量所控制的因素产生的影响。另外，表5 回归结果中J 统计量表现出的Sargan 检验值也表明内生性检验选择的工具变量是合理的。

（五）异质性分组检验结果

1. 国有企业与非国有企业分组检验。国有企业与非国有企业在研发投入与研发创新方面存在一定差异。国有企业在研发资源方面具有优势，往往会比非国有企业投入更多研发资源［28］，尤其是前者因与政府间特殊的关系，更容易获得高新技术企业资质。而非国有企业由于自身资源限制，更加需要获得研发补贴，也就会比国有企业具有更强的研发“粉饰”动机［19］。那么，在不同所有制上市公司中，研发“粉饰”对股价崩盘风险的影响是否存在差异，本文将分别针对国有企业样本与非国有企业样本进行分组检验。

从表7 分组检验结果来看，首先，无论是在国有企业样本还是非国有企业样本中，解释变量Whitewash回归系数值依然显著为正，这表明无论是国有企业还是非国有企业，研发“粉饰”行为都会带来更高的股价崩盘风险；其次，比较不同类型企业的检验结果，在非国有企业样本检验结果中，回归结果的Adj R2及F值都更高，这表明在非国有企业中，研发“粉饰”对于股价崩盘风险的解释力度更高，样本检验结果的解释变量Whitewash回归系数值更大，而且系数值的显著程度也更高。可见，在非国有企业中，研发“粉饰”对于股价崩盘风险的影响力度更大。

表7 国有企业与非国有企分组检验结果

2. 制度环境差异分组检验。良好的制度环境能够降低企业参与研发活动的扭曲效应，促进企业更大程度投入到创新活动中，并以此提升企业创新效率［29］。同样，良好的制度环境也会促使企业积极争取高新技术企业资格的认定［30］，提高了企业研发“粉饰”的可能性。那么，在不同制度环境地区的上市公司中，研发“粉饰”对股价崩盘风险是否存在差异，本文将利用王小鲁等（2019）［31］提供的各年度、各省市市场化指数衡量制度环境，以高于市场化指数均值与低于市场化指数均值进行分组检验。

从表8 分组检验结果来看，首先，无论是在低制度环境样本还是高制度环境样本中，同样解释变量Whitewash回归系数值依然显著为正，这表明无论企业所处地区外部环境如何，研发“粉饰”行为都会带来更高的股价崩盘风险；其次，比较不同制度环境地区企业的检验结果，在高制度环境地区检验结果中，回归结果的Adj R2及F值都更高，而且Whitewash回归系数值的绝对值与显著程度也更高。可见，在高制度环境地区，企业研发“粉饰”行为会对股价崩盘风险产生更为严重的影响。

表8 低制度环境与高制度环境分组检验结果

五、进一步检验：研发“粉饰”影响机制

（一）研发“粉饰”、信息透明度与股价崩盘风险

信息透明度是研发“粉饰”影响股价崩盘风险的影响机制。管理层隐瞒信息行为，本身会积累企业股价崩盘的风险，而研发“粉饰”行为降低了企业信息透明度，增加了股价崩盘的风险。因此，本文参考廖飞梅等（2019）［32］的研究，以样本公司前三个年度操纵性应计利润绝对值之和衡量信息透明度（Inty），该指标越高，意味样本公司的信息透明度越差，并构建检验信息透明度影响机制的中介检验模型：

从表9 信息透明度影响机制检验结果来看，首先，回归结果（1）与回归结果（2）表明解释变量Whitewash与被解释变量Ncskew、Duvol间存在显著的正相关关系；其次，回归结果（3）表明解释变量Whitewash与中介变量Inty间也存在正相关关系，表明若上市公司存在研发“粉饰”行为，则其信息透明度更低；再者，回归结果（4）与回归结果（5）表明中介变量Inty与被解释变量Ncskew、Duvol间也存在显著的正相关关系，表明上市公司研发“粉饰”行为通过对信息透明度的影响，增加了股价崩盘风险，同时解释变量Whitewash与被解释变量Ncskew、Duvol间依然存在显著的正相关关系，表明信息透明度在研发“粉饰”与股价崩盘风险间产生了部分中介作用。

表9 信息透明度影响机制检验结果

（二）研发“粉饰”、大股东减持与股价崩盘风险

研发“粉饰”行为是管理层“短视”行为，虽然可能会在短期内给企业带来收益，但长期却会损害企业利益［33］。对企业经营与管理具有较强知情权的大股东若发觉企业存在研发“粉饰”行为，往往会提前“用脚投票”，无形中增加了股价崩盘风险［34］。因此，本文构建样本公司是否有大股东减持的虚拟变量（Msr），即若当年度样本公司有大股东减持，则Mrs=1，否则Mrs=0，并构建检验大股东减持影响机制的中介检验模型：

从表10 大股东减持影响机制检验结果来看，首先，与前文一致，回归结果（1）与回归结果（2）表明解释变量Whitewash与被解释变量Ncskew、Duvol间存在显著的正相关关系；其次，回归结果（3）表明解释变量Whitewash与中介变量Mrs间也存在正相关关系，表明若上市公司存在研发“粉饰”行为，则其大股东减持的概率更高；再者，回归结果（4）与回归结果（5）表明中介变量Mrs与被解释变量Ncskew、Duvol间也存在显著的正相关关系，这表明上市公司研发“粉饰”行为通过对大股东减持的影响，增加了股价崩盘风险，同时与信息透明度影响机制相似，解释变量Whitewash与被解释变量Ncskew与Duvol间依然存在显著的正相关关系，表明大股东减持在研发“粉饰”与股价崩盘风险间产生了部分中介作用。

表10 大股东减持影响机制检验结果

六、研究结论

研发“粉饰”行为是企业为获得高新技术企业资质以及相应政府补贴，而隐瞒或操纵自身真实研发投入的一种行为。由于企业在研发“粉饰”过程中往往伴随着对信息的操弄，会影响到股东长期利益，加剧积累股价崩盘风险。本文以2014—2018 年间沪深A 股上市公司为样本，实证检验了研发“粉饰”对股价崩盘风险的影响，研究发现：研发“粉饰”对股价崩盘风险具有正向影响，即相较于没有研发“粉饰”的上市公司，有研发“粉饰”的上市公司的股价崩盘风险更高，这一结论在控制了内生性因素后依然成立，而且在非国有企业、高制度环境地区中，企业研发“粉饰”行为对股价崩盘风险的影响更为严重。进一步研究发现，信息透明度、大股东减持是研发“粉饰”对股价崩盘风险影响的中介机制。

本文研究的政策启示在于：一是证明了为获得高新技术企业资格认证而进行的研发“粉饰”行为，不但会损害到企业长期利益，还会对企业在资本市场的表现产生影响。监管部门与投资者应该认识到研发“粉饰”的经济后果，进一步完善高新技术企业资格认证，从而更好地保护普通投资者利益。二是正确认识研发与研发“粉饰”之间的关系，研发“粉饰”虽然可能会在短期内为企业带来资金支持、减税优惠等，但长期一定会损坏企业以及股东利益，因此企业需要重视研发投入的长期性，减少这种短视行为。三是政府应为企业研发行为创造良好的环境，通过外部制度环境的提升，以软制度、弹性激励等方式监督与激励企业研发行为，变行政激励为市场激励，变行政处罚为市场处罚，通过市场机制抑制企业研发“粉饰”行为，从而保证企业研发投入的真实性以及研发效率的提升。