研发投入、独立董事与企业价值

R&D Investment, Independent Directors and Corporate Value

摘要: 本文以我国2016年至2022年中国上市公司为研究对象，探究研发投入和独立董事占比对企业价值的影响。研究发现：研发投入与企业价值呈现负相关关系，独立董事占比与企业价值呈现负相关关系。但研发投入与独立董事占比的交互项会对企业价值产生积极影响，从而提高企业的整体绩效。在稳健性检验方面，研究采用ROE替换ROA进行分析，结果显示替换后的模型依然稳健，这进一步验证了研究结论的可靠性和稳定性。

Abstract: This paper explores the effects of R&D investment and the percentage of independent directors on enterprise value with Chinese listed companies from 2016 to 2022 in China. It is found that R&D investment is negatively correlated with enterprise value, and the proportion of independent directors is negatively correlated with enterprise value. However, the interaction term between R&D investment and the percentage of independent directors positively affects enterprise value, thus improving the overall performance of enterprises. In terms of robustness test, the study uses ROE to replace ROA for analysis, and the results show that the replaced model is still robust, which further validates the reliability and stability of the findings.

1. 引言

在当今全球经济环境下，企业价值的提升已成为各行各业关注的焦点。作为企业持续发展的关键因素，研发投入和独立董事占比对企业价值的影响备受学者和从业者们的关注。研发投入作为企业创新的主要推动力量，不仅可以带来技术进步和产品优化，还能够提升企业竞争力和市场地位。而独立董事作为公司治理结构的重要组成部分，旨在监督公司管理层、保护股东利益，从而提高企业的透明度和治理效率。

然而，关于研发投入和独立董事对企业价值的影响机制，学术界存在着不同的观点和争议。一些研究认为增加研发投入可以直接提高企业的价值[1]，因为研发活动有助于创造新产品、开拓新市场，从而增加企业的收入和利润。另一方面，一些学者则认为独立董事的作用有限，可能无法有效监督公司管理层，因此对企业价值的影响并不显著[2]。

在这种背景下，本文旨在深入探讨研发投入和独立董事占比对企业价值的实际影响，并尝试解释这种影响背后的机制。通过对2016年至2022年中国上市公司的大量数据进行实证分析，本文回答了以下几个问题：研发投入对企业价值有何影响？独立董事占比对企业价值有何影响？研发投入与独立董事占比的交互项对企业价值有何影响？这些问题的答案将有助于更好地理解企业管理和治理结构对企业绩效的影响，为企业管理者和投资者提供决策参考。

通过本研究的实证分析，我们希望能够为企业管理实践和学术研究提供新的视角和启示，促进企业管理和治理领域的进一步探讨，推动企业价值的提升和可持续发展。

2. 理论分析与研究假设

2.1. 研发投入企业价值

研发投入可以促进企业的创新能力提升，帮助企业开发新产品、新技术和新服务，从而保持竞争力并开拓新市场。但如果企业在研发项目上投入过多资金、时间和人力，但最终并不能产生足够的市场竞争力或者创新成果，那么这些过度的研发投入可能会对企业的价值造成负面影响。另外，企业的研发成果可能无法得到市场的认可和回报。即使企业进行了大量的研发工作，但如果市场对其产品或技术并不感兴趣，或者竞争激烈，那么这些研发投入可能无法转化为企业的实际价值。最后，企业在研发活动中可能存在管理不善的情况。如果企业缺乏有效的研发管理和监督机制，可能会导致研发投入的资源被浪费或者研发成果无法有效转化为商业机会，从而影响企业的价值表现[3]。根据上述分析，提出以下假设：

H1：研发投入对企业价值存在负向影响。

2.2. 独立董事占比与企业价值

独立董事作为公司治理结构中的重要一环，通常发挥着监督、建议和决策的作用，有助于提高公司的透明度和决策的公正性。然而，由于独立董事通常不直接参与公司的日常经营管理，他们可能对公司业务的具体情况和市场环境了解不够深入，导致决策效率下降，难以及时做出决策[4]。另外，为了避免风险和遵守法规，独立董事可能更倾向于保守的决策，导致公司在市场竞争中缺乏灵活性和创新性，错失发展机会。再者，独立董事可能代表不同的利益集团，他们的决策可能受到利益冲突的影响，难以客观公正地为公司利益着想，导致决策不一致或者出现内部矛盾。最后，任职独立董事需要支付报酬，而且独立董事的职责和义务较多，可能增加公司的管理成本，尤其是对于小型企业而言可能负担较重。综上所述，独立董事在一些情况下可能对企业的价值产生负面影响。由此，提出本文的第二个假设：

H2：独立董事占比对企业价值存在负向影响。

2.3. 研发投入、独立董事占比与企业价值

独立董事作为公司治理结构中的重要组成部分，能够提供独立的意见和建议，帮助公司有效管理风险。当公司进行研发投入时，独立董事可以就研发项目的风险和回报进行独立评估，提供客观的意见，帮助公司做出明智的决策。此外，研发投入通常需要长期的投入和规划，而独立董事能够提供独立的战略规划和监督，确保公司的研发项目与整体战略目标保持一致。独立董事的参与可以帮助公司避免盲目跟风和短期行为，使研发投入更加符合公司长期发展规划。而且，研发投入往往需要激励创新和高绩效，而独立董事可以参与制定激励机制，确保员工的绩效与公司的长期目标相一致。独立董事的独立性和公正性有助于提高激励机制的有效性，激发员工的创新活力。最后，独立董事在公司治理中扮演着信息披露和透明度的角色，能够确保公司的研发投入情况得到适当披露，提高公司的透明度和信誉。透明度和信息披露有助于吸引投资者和市场的信任，提升公司的价值。综上所述，研发投入和独立董事之间的交互作用或许有助于提升企业价值，基于此，提出本文的第三个假设：

H3：独立董事占比在研发投入与企业价值之间起到正向调节作用。

3. 研究设计

3.1. 样本选择与数据来源

除数据选自2016到2022年中国上市企业，并对数据进行了相对应的处理：删除了金融公司；删除了数据不全的公司；删除了ST以及ST*的公司。相关上市公司数据来自于国泰安数据库，得到24,785个数据并使用stata17.0进行实证检验。

3.2. 变量定义

被解释变量：企业价值通常用于衡量一个企业的市场价值，本文采取总资产收益率(ROA)，即企业税后净利润与总资产之间的比率来表示企业价值。

解释变量：研发投入(RD)，本文采用研发投入总额占营业收入的比例作为衡量研发投发强度的指标[5]。

控制变量：独立董事占比(Indep)，本文采用独立董事数量与董事会规模之比来衡量[6]。

其他控制变量：参考文献，选取以下控制变量，Growth表示营业收入增长率；FirmAge表示成立年限；TMTPay1表示表示管理层前三名薪酬总额的自然对数；GrossProfit表示销售毛利率。

3.3. 模型设计

为验证研究假设，本文构建如下回归模型：

$ROA={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{RD}}_{i,t}+{\alpha }_2{\text{Growth}}_{i,t}+{\alpha }_3{\text{FirmAge}}_{i,t}+{\alpha }_4{\text{TMTPay1}}_{i,t}+{\alpha }_5{\text{GrossProfit}}_{i,t}+\epsilon$ (1)

$ROA={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{Indep}}_{i,t}+{\alpha }_2{\text{Growth}}_{i,t}+{\alpha }_3{\text{FirmAge}}_{i,t}+{\alpha }_4{\text{TMTPay1}}_{i,t}+{\alpha }_5{\text{GrossProfit}}_{i,t}+\epsilon$ (2)

$ROA={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{RD}}_{i,t}+{\alpha }_2{\text{M}}_{i,t}+{\alpha }_3{\text{Indep}}_{i,t}+{\alpha }_4{\text{Growth}}_{i,t}+{\alpha }_5{\text{FirmAge}}_{i,t}+{\alpha }_6{\text{TMTPay1}}_{i,t}+{\alpha }_7{\text{GrossProfit}}_{i,t}+\epsilon$ (3)

其中，i表示企业，t表示年份，α_0表示截距项，M表示研发投入与独立董事占比的交互项(M = RD*Indep)，ε表示残差项。模型(1)用于验证假设H1，模型(2)用于验证假设H2，模型(3)用于验证假设H3。

4. 实证分析

4.1. 描述性统计

Table 1. Descriptive statistics of variables

表1. 变量的描述性统计

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
ROA	22,876	0.041	0.079	−1.13	1.285
RD	22,876	5.94	74.766	0	10914.97
Indep	22,876	37.839	5.648	14.29	80
Growth	22,876	0.397	14.533	−0.913	1878.372
FirmAge	22,876	2.979	0.292	1.609	4.174
TMTPay1	22,876	14.737	0.69	5.334	18.584
GrossProfit	22,876	0.297	0.183	−2.978	0.997

公司价值(ROA)：有22,876个观测值，平均值(Mean)为0.041，标准差(SD)为0.079，最小值(Min)为−1.13，最大值(Max)为1.285 (详见表1)。这个变量的值域表明了公司市场价值的分布情况。

研发投入(RD)：平均值为5.94，标准差为74.766，最小值为0，最大值为10914.97 (详见表1)。这个变量的值域表明了公司对研发的投入情况。

独立董事占比(Indep)：平均值为37.839，标准差为5.648，最小值为14.29，最大值为80 (详见表1)。这个变量的值域表明了公司的独立董事占比情况。

4.2. 相关性分析

Table 2. Correlation analysis

表2. 相关性分析

	ROA	RD	Indep	Growth	FirmAge	TMTPay1	GrossP~t
ROA	1
RD	−0.040^***	1
Indep	−0.012^*	0.007	1
Growth	0.007	0.004	−0.008	1
FirmAge	−0.063^***	−0.041^***	−0.023^***	0.001	1
TMTPay1	0.174^***	0.015^**	−0.019^***	0.023^***	0.122^***	1
GrossProfit	0.363^***	0.064^***	0.01	0.009	−0.111^***	0.109^***	1

Standard errors in parentheses ^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。

公司价值(ROA)与RD之间的相关性系数为−0.040，标记为^***，表示在0.01水平上显著。这表明公司价值(ROA)与研发投入(RD)之间存在显著相关性(详见表2)，即研发投入的增长可能会减少公司价值(ROA)的值。

公司价值(ROA)与独立董事占比(Indep)之间的相关性系数为−0.012，标记为^*，表示在0.1水平上显著。这表明公司价值(ROA)与独立董事占比(Indep)之间存在相关性，即独立董事占比的增加可能会降低公司价值(ROA)的值(详见表2)。

4.3. 共线性分析

Table 3. VIF value

表3. VIF值

	VIF	1/VIF
RD	1.00	0.999954
Indep	1.00	0.999954
Mean VIF	1.00	.

在数据中，研发投入(RD)和独立董事占比(Indep)的VIF值都为1，这意味着这两个变量之间不存在多重共线性问题。总体而言，研发投入(RD)和独立董事占比(Indep)的VIF值和1/VIF值均表明这两个变量之间不存在多重共线性问题或多重共线性问题不显著(详见表3)。这为下面的回归分析提供了基础。

4.4. 回归结果分析

Table 4. Empirical regression results

表4. 实证回归结果

	(1)	(2)	(3)
VARIABLES	ROA	ROA	ROA
RD	−0.000^**		−0.001^**
	(−2.34)		(−1.99)
Indep		−0.000^**	−0.000^***
		(−2.13)	(−2.95)
M (RD*Indep)			0.000^*
			(1.91)
Growth	0.000	0.000	0.000
	(0.13)	(0.10)	(0.24)
FirmAge	−0.012^***	−0.011^***	−0.013^***
	(−7.39)	(−6.89)	(−7.87)
TMTPay1	0.016^***	0.016^***	0.016^***
	(21.23)	(21.00)	(21.30)
GrossProfit	0.149^***	0.148^***	0.152^***
	(40.25)	(39.67)	(39.64)
Constant	−0.208^***	−0.200^***	−0.194^***
	(−18.00)	(−16.60)	(−15.56)

Standard errors in parentheses ^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。

首先，表4第一列表示公司价值(ROA)与研发投入(RD)之间存在负相关关系(p值为^**)。这表明随着公司研发投入的增长，公司价值(ROA)值会相应减少。这可能是因为研发投入的过度投入，但并没有获得市场的充分认可和回报，导致公司大量资源的浪费。这一回归结果印证了假设一，研发投入对企业价值存在负向影响。

然后，表4第二列表示公司价值(ROA)与独立董事占比(Indep)之间存在负相关关系(p值为^**)。这意味着如果公司的独立董事占比越高，公司价值(ROA)值可能会降低。这可能是因为任职独立董事需要支付报酬，增加了公司的管理成本。另外，独立董事大都不直接参与公司事务，他们对于公司业务的具体情况和市场环境了解不够深入，导致决策效率下降，从而使得公司价值(ROA)值降低。这就印证了假设二，独立董事占比对企业价值存在负向影响。

接着，表4第三列表示公司研发投入(RD)与独立董事占比(Indep)的交互项与企业价值之间存在正相关关系(p值为^*)。换言之，当研发投入与独立董事占比同时增加时，企业价值随之会增加。这可能是因为独立董事作为公司治理结构中的重要组成部分，能够提供独立的意见和建议，帮助公司有效管理风险。当公司进行研发投入时，独立董事可以就研发项目的风险和回报进行独立估，提供客观的意见，帮助公司做出明智的决策。另外，研发投入通常需要长期的投入和规划，而独立董事能够提供独立的战略规划和监督，确保公司的研发项目与整体战略目标保持一致。独立董事的参与可以帮助公司避免盲目跟风和短期行为，使研发投入更加符合公司长期发展规划。再者，研发投入往往需要激励创新和高绩效，而独立董事可以参与制定激励机制，确保员工的绩效与公司的长期目标相一致。独立董事的独立性和公正性有助于提高激励机制的有效性，激发员工的创新活力。最后，独立董事在公司治理中扮演着信息披露和透明度的角色，能够确保公司的研发投入情况得到适当披露，提高公司的透明度和信誉。透明度和信息披露有助于吸引投资者和市场的信任，提升公司的值。这一结果印证了假设三，研发投入和独立董事占比的交互项与企业价值呈正向关系。

4.5. 稳健性分析

Table 5. Robust test

表5. 稳健性检验

	(1)	(2)	(3)
VARIABLES	ROE	ROE	ROE
RD	−0.000^**		−0.002^*
	(−2.04)		(−1.85)
Indep		−0.000^**	−0.001^***
		(−2.30)	(−2.97)
M (RD*Indep)			0.000^*
			(1.79)
Growth	0.000	0.000	0.000
	(1.18)	(1.14)	(1.25)
FirmAge	−0.021^***	−0.020^***	−0.022^***
	(−6.03)	(−5.76)	(−6.41)
TMTPay1	0.038^***	0.038^***	0.038^***
	(22.62)	(22.46)	(22.67)
GrossProfit	0.231^***	0.229^***	0.235^***
	(26.04)	(25.77)	(26.01)
Constant	−0.505^***	−0.487^***	−0.476^***

Standard errors in parentheses ^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01。

为了验证结论的可靠性，本文进行了稳健性检验。本文采用净资产收益率(ROE)来衡量企业价值[7]，从表5可以看出，更换企业价值的衡量变量后，模型(1)、(2)、(3)的参数结果任然显著。

5. 结论与启示

5.1. 结论

本文基于我国2016~2022年上市公司的数据，实证检验了研发投入、独立董事占比与企业价值的关系。研究发现：

1) 研发投入对企业价值存在负向影响。

2) 独立董事占比对企业价值存在负向影响。

3) 研发投入与独立董事占比的交互项对企业价值存在正向影响。

5.2. 启示

管理层应该关注研发投入的效率和成果转化，加强独立董事在公司治理中的作用，并重视研发投入和独立董事之间的协同效应，以提升公司的企业价值。这些启示可以帮助公司更好地制定战略决策，优化资源配置，提高企业绩效和竞争力。