费用粘性、融资约束与研发投入
侯晓红 孙岩
【摘 要】 成本管理和研发投入是企业提高竞争力的重要基础和保障。文章以2012—2018年沪深两市A股制造业上市公司为研究对象，从成本管理视角研究了费用粘性对企业研发投入的影响。研究发现费用粘性与企业研发投入之间呈倒U型关系，费用粘性小于0.4314时对研发投入具有促进作用，费用粘性大于0.4314时对研发投入具有抑制作用，证明了费用粘性的经济后果具有不同的区间效应。进一步研究发现，融资约束弱化了二者之间的关系。研究结论对深入理解研发投入的影响因素和费用粘性的经济后果具有重要意义，同时也为研究企业微观决策之间的关系提供了经验借鉴。
【关键词】 费用粘性; 研发投入; 融资约束
【中图分类号】 F234.2 ?【文献标识码】 A ?【文章编号】 1004-5937（2020）11-0032-07
一、引言
费用粘性是指企业在业务量上升时费用的增加大于业务量下降时费用减少的非线性变动[ 1 ]。现有关于费用粘性的研究，主要集中于其影响因素和动因两个方面，也有一些关于其经济后果的研究，主要涉及费用粘性对企业盈余预测准确性、盈余质量和失业率等企业外部评价的影响，而对企业内部资源决策的影响研究还没有开展[ 2-10 ]。费用粘性作为企业成本管理决策的结果，其产生的剩余资源可以为研发投入提供资源条件[ 11 ]，进而对企业研发投入产生影响。因此，对二者关系的研究，可以将企业的成本管理和研发投入纳入同一资源决策框架，能更好地揭示企业的微观决策行为和资源配置效率。由于成本管理和研发投入都受企业资金状况的约束，因此本文进一步研究融资约束对二者关系的影响。
本文的贡献主要体现在以下两个方面：
（1）丰富了费用粘性经济后果的研究文献。现有文献大多研究费用粘性的影响因素和动因，对其经济后果的研究较少，并且大多认为费用粘性具有“不好”的经济后果[ 12 ]，而本文验证了费用粘性经济后果的区间效应，即费用粘性在不同区间，其经济后果不同，为更好地理解费用粘性的经济后果提供了经验证据。
（2）拓宽了企业研发投入影响因素的研究视野。本文从成本管理决策视角，揭示了企业成本管理对研发投入的影响，为更好地研究企业微观决策之间的关系提供了经验借鉴。
二、文献回顾
自Anderson et al.[ 1 ]提出“费用粘性”概念并证明其存在性以来，国内外许多学者证明了费用粘性存在于世界的许多国家和地区，且广泛存在于不同的行业[ 3-5，13 ]。Banker et al.（2011）将费用粘性的动因归纳为调整成本、管理者预期和代理问题。调整成本大的企业，其费用粘性较大;管理者对未来持乐观预期，费用粘性较高，反之较低;管理者的“帝国构建”动机，会加大企业的费用粘性，而盈余管理动机则会使企业的费用粘性降低。同时，管理者能力、股权集中度（万寿义和田园，2017）、机构投资者持股和交叉上市等公司治理因素可以降低费用粘性。
近年来，关注费用粘性经济后果的文献逐渐增多。研究发现，费用粘性放大了盈余的波动性，降低了分析师盈余预测的准确性和盈余的持续性（蒋德全和徐巍，2018），混淆了盈余稳健性的估计结果，加剧了企业风险。这些研究发现，费用粘性导致不利的经济后果。但是也有研究发现，费用粘性对企业发展具有战略效应[ 13 ]，可以削弱管理者的盈余平滑动机（侯晓红和彭晶坤，2019）。孙铮和刘浩[ 3 ]指出，过高或过低的费用粘性对企业都不好，只有适度的费用粘性是有益的，适度的费用粘性可以降低企业的债券信用风险（侯晓红和王佳宁，2017），促进公司价值的提升[ 14 ]。
综上所述，现有文献关于费用粘性经济后果的研究结论还不一致，作为揭示企业成本管理行为“黑箱”的费用粘性，如何影响企业的研发投入，对研究企业成本决策的经济后果，全面考察企业资源的战略安排和资源配置效率具有重要意义，有助于投资者更好地理解和分析企业的成本管理行为和研发投入之间的关系。
三、理论分析与假设
（一）费用粘性与企业研发投入
在企业发展过程中，资源与战略的匹配并不总是处于最优状态，业务量上升时，管理者一般会做出增加资源的决策;但当业务量下降时，管理者并不会做出立即削减资源的决策[ 1 ]，由此产生费用粘性。调整成本觀认为，企业资源的向下调整成本高于向上调整成本（Plam，1993），为应对持续经营过程中的变化，企业应战略性地保留冗余资源。当管理者对企业未来持乐观预期时，为避免调整成本的发生，会选择保留冗余资源。可见，费用粘性是由于业务量的变化而带来的资源剩余，而剩余资源是可以被企业从容配置的资源。由于研发需要投入大量的资源，而研发失败的风险又影响管理者在研发创新上的投入，根据资源基础观，费用粘性的存在为管理者从容配置剩余资源提供了条件，从而为企业研发投入提供了资源基础，并且其缓冲作用能够鼓励企业尝试风险较高的创新活动。又因为该部分资源与企业日常经营活动并不高度相关，即使研发失败也不会对企业正常经营产生明显的影响，因此，费用粘性的存在，为企业在销售收入下降时依然保持研发投入提供了保障。
然而，由费用粘性产生的剩余资源并不是越多越好，过多的剩余资源会使企业产生惰性，降低研发创新的动力（Kim et al.，2008）。首先，管理者的“帝国构建”动机会使企业产生较高的费用粘性，管理者将由此产生的剩余资源主要用于公司规模的扩张，以扩展其帝国疆域，实现自身地位、权力和名誉等方面的私利（Masulis and Wang，2007）。其次，出于“偷懒”的原因，管理者在日常经营活动中会尽量减少资源配置等决策活动（Datta et al.，2010）。因此，管理者自利动机产生的费用粘性越高，用于研发创新活动的剩余资源越少[ 15 ]。过度自信的管理者在业务量下降时会选择更多、更久地保留企业的剩余资源，因而使企业的费用粘性水平增强，由此产生的剩余资源使管理者更愿意放在未来东山再起时的投资安排，而不考虑当下的合理利用，因而会影响对研发活动的投入。在业务量上升时，过度自信的管理者更倾向于并购和多元化投资[ 16 ]，由此导致过度投资。由于投资效率低下，使企业更易陷入财务困境（姜付秀等，2009），进而影响企业对研发创新活动的投入。
综上所述，基于调整成本考虑产生的适度费用粘性会为企业的研发投入提供资源基础和风险保障，而基于帝国构建动机和过度自信产生的超过调整成本产生的费用粘性会降低企业的研发投入，据此本文提出假设1。
H1：费用粘性与企业研发投入呈倒U型关系。
（二）融资约束对费用粘性与研发投入关系的调节作用
融资环境对企业决策具有重要影响。由于资本市场的不完善，企业进行外部融资时通常面临较高的融资成本，进而产生融资约束[ 17 ]。因为调整成本在高融资约束企业大于低融资约束企业，所以企业更倾向于保留较低限度的资源，因此融资约束使企业的费用粘性降低[ 18-19 ]，由此导致管理者可用于从容配置的剩余资源减少，因而会降低企业的研发投入（张杰等，2012）。同时，受融资约束程度高的企业具有较高的现金流风险[ 20 ]，不利于具有高风险的研发投入。此外，融资约束降低了管理者由于过度自信和出于“帝国构建”动机产生的费用粘性。一方面，在融资约束高的企业中，管理者受债权人干预、定期的本利支出以及现金流缺乏等情况的约束，管理者在业务量下降时不得不下调业务水平，削弱过度自信对企业费用粘性产生的增强作用（梁上坤，2015）;另一方面，高融资约束企业的现金流更加敏感[ 20 ]，企业更倾向于将增加的现金流入留存起来（Almeida et al.，2004），由此限制了管理者滥用职权增加可控资源，降低了管理者“帝国构建”动机产生的费用粘性。
综上所述，融资约束降低了企业对剩余资源的保留限度，抑制了过度自信管理者和管理者“帝国构建”动机产生的费用粘性，进而削弱了费用粘性对企业研发投入的影响。据此，本文提出假设2。
H2：融资约束对费用粘性与企业研发投入的关系具有调节作用，会削弱两者之间的关系。
四、实证设计
（一）数据来源与样本选择
选取2012—2018年我国沪深两市A股制造业上市公司为初始样本，并按以下方法进行筛选：（1）剔除当年被ST、*ST的公司样本;（2）剔除不满足Weiss模型計算条件样本;（3）剔除变量缺失样本。最终得到4 959个观测值。数据源自Wind数据库和CCER数据库。为减轻极端值影响，对所有连续变量按1%水平进行缩尾处理。
（二）变量定义与模型构建
五、实证结果与分析
（一）描述性统计与相关性分析
表2列示了主要变量的描述性统计。从表中可以看出，研发投入（R&D I）在0.0006～0.1784范围内波动，与《2018中国制造业上市公司价值创造白皮书》（2018）中统计结果相似，均值为0.0415，与美国、日本等制造强国10%以上的水平相比还有较大差距。费用粘性（Sticky）均值为0.1532，中位数为0.1427，表明我国制造业上市公司中普遍存在费用粘性。融资约束（Lev）均值为0.3841，且最小值为0.0523，表明上市公司普遍具有融资需求。其他变量数值均在合理范围。
表3是主要变量之间的Pearson（左下角）和Spearman（右上角）相关系数。从表中可以看出，各变量之间的相关系数绝对值均小于0.5，说明不存在高度相关的变量，主要变量的方差膨胀因子（VIF）均在3以内，表明本文变量不会因多重共线性影响回归结果。
（二）回归结果分析
表4列示了多元回归结果。从全样本看，第（1）列仅包含了控制变量，可以看出本文所选取的控制变量对研发投入具有一定的解释能力;第（2）列加入了费用粘性一次项和二次项变量，Sticky的系数？琢1在5%水平上显著为正，Sticky2的系数？琢2在1%水平上显著为负，说明费用粘性与企业研发投入之间呈倒U型关系，H1得证。从分组样本来看，第（3）列融资约束组中，Sticky和Sticky2不同时显著，而在第（4）列非融资约束组中，Sticky的系数？琢1在5%水平上显著为正，Sticky2的系数？琢2在5%水平上显著为负，表明融资约束抑制了费用粘性对研发投入的影响，H2得证。
六、稳健性检验
（一）区间检验
由于费用粘性与企业研发投入之间呈倒U型关系，计算其拐点为Sticky=0.4314，即当费用粘性小于0.4314时，费用粘性与企业研发投入呈正相关关系;而当费用粘性大于0.4314时，费用粘性与企业研发投入呈负相关关系。因此，以费用粘性拐点对样本分组，检验两侧区间费用粘性一次项与企业研发投入的关系，回归结果如表5所示。从表中可以看出，在拐点左侧区间，Sticky在1%水平下显著为正，而在拐点右侧区间，Sticky在10%水平下显著为负，说明H1结果稳健。
（二）更换因变量检验
为检验费用粘性与企业研发投入关系的稳定性，增强结论的可信度，将研发投入衡量方式由原来的研发支出总额/营业收入更换为研发支出总额/总资产后，重新对模型进行回归，结果如表6中第（2）列所示，Sticky的系数在1%水平上显著为正，Sticky2的系数在1%水平上显著为负，说明费用粘性与企业研发投入之间的倒U型关系依然存在，研究结论不变。
（三）倾向匹配法
在上文中，以单一变量Lev均值为标准将样本划分为融资约束企业和非融资约束企业两个子样本，当观测值在子样本间并非随机分配时，会出现选择偏差。因此，借鉴顾乃馨等[ 20 ]的做法，采用倾向得分匹配法对融资约束和非融资约束子样本进行匹配，结果如表7所示。表7中第（1）、（3）、（5）列分别为研发投入低、中、高倾向下融资约束样本，第（2）、（4）、（6）列分别为研发投入低、中、高倾向下非融资约束样本。当企业研发投入倾向较低或中等时，非融资约束子样本中Sticky系数显著为正且Sticky2系数显著为负，表明在研发投入倾向低或中等时，非融资约束企业费用粘性对研发投入产生的影响依然显著;而在融资约束子样本中却不显著，说明融资约束抑制了费用粘性对研发投入的影响。然而，随着企业研发投入倾向的增强，在高研发投入倾向组样本中，因企业本身就具有较强的研发投入倾向，所以无论企业是否面临融资约束，费用粘性对研发投入的非线性影响都不显著。因此，按照倾向得分匹配法进行样本匹配后的结果依然支持本文假设。
