可转换债券、期权契约异质性与企业研发投入

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可转换债券、期权契约异质性与企业研发投入
张学平 孙国浩

(首都经济贸易大学 工商管理学院，北京 100070)

摘 要： 本文以2009-2017年发行可转换债券的上市公司为初始样本，通过倾向得分匹配-双重差分法(PSM-DID)，探讨不同期权契约条款设计下可转换债券融资对企业研发投入水平的影响。研究发现，企业研发投入水平在可转换债券发行后整体上得到显著提升；风险承担和融资约束在可转换债券对于企业研发投入的影响机制中发挥了部分中介作用。进一步研究发现，不同期权契约条款设计存在异质性影响。具体而言，为更好地发挥可转换债券对研发活动的促进效应，企业可以考虑转股条款内嵌转股激励、赎回条款内嵌赎回激励、向下修正条款内嵌回售抑制。本文试图为基于中国情境的可转换债券发行实践提供新的经验证据，为企业基于预期的可转换债券期权契约条款设计提供参考。

关键词： 可转换债券； 研发投入； 期权契约条款； 倾向得分匹配； 双重差分

一、引言
当前，我国经济正处于创新驱动转型的关键时期，创新在形成竞争优势和促进经济可持续增长中的作用已得到广泛认可[1]，而足够资金供给、持续研发投入激励及风险偏好管理是提高企业创新能力和长期绩效的基础和保障。企业研发投资活动相较企业一般投资活动而言，具有投资周期长、风险不确定性高、信息不对称性严重等特征[2-4]，加之受我国资本市场与金融市场发展不充分的外部影响，风险厌恶型管理层在进行研发投资决策时往往较为谨慎，这极大地制约了企业的创新发展[5]。因此，如何保证我国企业创新投资的可持续性，已经成为学术界和实业界所共同关注的重要问题。

现有大量文献从公司治理结构、管理者特质、企业生命周期、经济不确定性等方面对企业研发投入的影响因素进行了有益探讨，但在融资方式与研发投入水平之间关系的研究中尚有诸多不足。2017年2月15日，证监会发布《上市公司非公开发行股票实施细则》，对上市公司定向增发提出了更严格的要求，鼓励在审项目和拟申报项目发行可转换债券。国泰安数据库统计显示，2017年2月15日至2019年12月31日，A股上市公司已公开发行238支可转换债券，累计规模达4 423.25亿元，可转换债券已逐步成为再融资监管新规后上市公司再融

资方式之一。可转换债券作为混合型融资方式，不仅兼备债务融资与权益融资的特点，同时内嵌看涨期权属性[6]。一方面，债券持有者拥有自行决定将债券转换为标的上市公司股票的选择权；另一方面，发行上市公司拥有约定赎回债券的选择权。因此，可转换债券内嵌看涨期权具有凸性和长期性，不仅可以缓解企业融资约束，而且能够激励管理层承担风险，有助于管理层更加关注长期业绩回报。这也与技术研发活动的风险性和长期性特征相契合。上市公司发行可转换债券募集资金能否提升企业研发投入水平？如果答案是肯定的，关键性期权契约条款将是有效促进企业研发投入水平提升的关键，如果条款设计不合理，可转换债券对研发活动的促进效应可能会被削弱，甚至成为高管谋求私利的工具。

众多学者针对上市公司发行可转换债券后企业经济后果进行了广泛的研究，但受到样本选择和模型设定等因素的影响，对可转换债券融资和研发投入水平的相关性问题鲜有研究。可转换债券发行后如何影响企业研发投入水平?其内在作用路径和传导机制是什么？关键性期权契约条款又发挥怎样的作用?伴随着可转换债券在我国的深入发展，研究可转换债券这一混合融资方式对于研发活动的影响具有重要的现实意义。因此，本文以2009-2017年发行可转换债券的上市公司为初始样本，采用倾向得分匹配法，为每一家发行可转换债券的公司匹配未发行可转换债券的公司。利用双重差分法，比较发行可转换债券的公司和匹配公司在可转换债券发行前后研发投入水平的变化，探讨风险承担效应与融资约束效应在可转换债券对企业研发投入水平影响过程中的部分中介传导效应，并进一步分析可转换债券期权契约条款设置是否会影响可转换债券与企业研发投入水平之间的关系。

本文可能的贡献在于：第一，丰富了企业发行可转换债券经济后果的研究文献，并验证风险承担效应和融资效应所发挥的部分中介传导机制作用，在一定程度上打开了可转换债券融资作用于企业研发活动的“内在黑箱”，延伸了文献对两者关系的认识；第二，通过探讨不同期权契约条款设计条件下可转换债券对企业研发投入的影响，进一步拓宽问题研究视角，在现有文献的基础上为企业合理设计激励性的期权契约条款提供了经验证据；第三，与以往文献简单使用固定效应方法不同，本文通过使用倾向得分匹配和双重差分方法，对可能存在的样本自选择性偏误进行控制，使得实证结果更具信服力。

二、文献综述与假设提出
(一)可转换债券与企业研发投入水平研究
Modigliani和Miller(1959)[7]的MM定理指出，在完美资本市场假设下，公司投资决策不会受到其融资方式的影响。但是后续越来越多的学者研究表明，由于不同的融资方式可筹集资金数额、偿还期限和融资成本不同，企业的投资决策实际上与其融资方式密切相关。国外学者在融资方式对企业研发投入水平影响研究基础上，较早展开了可转换债券对于企业研发投入水平影响的探讨。其中，Schwartz和Brenna(1982,1988)[8，9]在假设所有可转换债券持有人同时行使其转换选择权的前提下，分析了可转换债券的价值对公司风险变化敏感性程度，发现当管理层从事风险波动程度高的投资活动时，会降低可转换债券的债券属性价值，但同时增加了内嵌期权属性的价值，因此可转换债券在鼓励管理层从事高风险、高收益的研发投入活动方面发挥重要作用。在此基础上，Green(1984)[10]进一步分析了可转换债券对风险转移激励的影响，发现可转换债券中转换特权可以减少高风险债务和高风险投资机会造成的扭曲性投资激励，鼓励管理层选择最优投资政策。Green的分析给予了管理层如何合理设计可转换债券条款以减少不利投资激励的参考。Dutordoir等(2014)[11]在检验2000—2010年西欧地区可转换债券发行动机时发现，当管理层面临风险性较高、收益难以衡量和评估的技术创新项目时，更倾向于发行可转换债券进行募集资金，通过将其转换为标的上市公司普通股的方式减轻技术创新项目的潜在财务风险。

此外，Stein(1992)[12]认为，可转换债券融资有助于克服外部直接负债融资的高成本与外部股权融资相关的逆向选择成本。在Stein的模型中，公司被假定面临相当大的财务困境风险(即其当前杠杆率很高)，此时可转换债券内嵌的看涨期权起着重要作用，通过公司强制转换以降低杠杆率，从而通过后门将股权纳入公司的资本结构中。Mayers(1998)[13]扩展了Stein的模型，以考虑如何使用可转换债券来帮助为当前和未来的一系列投资融资，如果投资被证明是有价值的，可转换债券持有人会选择将债券转换为标的公司股票，从而节省一系列短期直接债券的发行成本，为未来有利可图的投资提供资金。随后Mayers(2000)[14]分析了美国289家公司在可转换债券进行转换与被赎回前后投资活动变化，指出公司要求的未来资本规模和时间的不确定性程度越大，可转换债券在抑制投资不足问题和最小化未来融资相关的成本方面就越有效。Wang(2009)[15]在一个动态模型框架下也指出，可转换债券作为混合性融资工具，其内嵌看涨期权特性也会为企业未来持续研发投入提供稳定的现金流。

国内学者也对检验可转换债券理论的适用性与条款设计等问题进行了有益探讨，其中屈文洲和林振兴(2010)[16]对2002年至2008年A股上市公司发行可转换债券的动机进行了实证研究，结果支持“后门股权融资”[12]动机假说。肖万等(2020)[17]也验证了可转换债券融资有利于抑制管理层不当行为，可更好地识别和利用有价值的投资项目。此外，黄福广和李西文(2010)[18]在研究上市公司可转换债券发行条款设计时指出，单纯为融资而发行可转换债券的做法是一种短期行为，在进行发行条款设计时，还应该充分发挥可转换债券治理效应，鼓励公司从多角度权衡发行可转换债券的效果。

总结上述文献，可转换债券作为一种股债属性兼备的混合型融资工具，为企业当期开展研发活动提供低成本的资金保障。其债券特性会对管理层滥用资金的行为产生约束，促使管理层提高募集资金使用效率，做出最优的研发投入的决策。由于其内嵌看涨期权特性，当研发的技术项目被证明是有价值的，可转换债券持有人会选择将债券转换为标的公司普通股，为企业未来持续研发投入提供稳定的现金流。这与创新活动风险性和长期性的特征相契合。基于此本文提出如下假设。

H1 可转换债券的发行有利于企业研发投入水平的提升。

(二)可转换债券促进企业研发投入水平提升的机制
1.风险承担机制

可转换债券融资不同于直接债务融资，可转换债券内嵌看涨期权在提高企业风险承担能力方面具有独特优势：一方面，可转换债券看涨期权价值与发行公司正股股价波动性呈现正相关的关系，当管理层从事风险波动程度高的研发投入活动时，会增加标的股票预期价值的波动，内嵌看涨期权价值溢价越多[8-9]；另一方面，当发行公司正股股价上涨时，债券持有人可以转换期权，即以约定转股价格转换为标的上市公司股票股权获利。Brigham(1966)[19]指出当发行公司正股股价长期走势低迷，持续大幅低于转股价时，发行人可能对转股价进行下修，鼓励持有人行使转股权。因此，可转换债券的融资有助于提高公司的风险承担水平，鼓励管理层在从事高风险、高收益的研发投入活动方面发挥重要作用。

风险承担是企业研发投入决策中的一个重要影响因素。虽然一旦研发成功能为企业带来巨大收益，但是研发投入活动本身蕴藏着巨大的风险，在研发投入过程中将会面临很多的不确定性，例如项目选择、研发周期、研发人员配置以及研发投入占比高低对企业整体运营造成的影响等，且研发投入最终的产出结果无法预知，这些因素中都包含了较强的风险因子。现有研究表明，风险承担水平高的企业，在面临收益难以衡量和评估的技术创新活动决策时，管理层更善于捕捉风险背后的机会，更好地识别和利用有价值的投资项目，在环境因素不利的情况下会保障研发活动的持续进行[20-22]。基于以上分析，本文提出如下假设。

H2a 可转换债券的发行通过提高企业风险承担水平对企业研发投入产生积极影响。

2.融资约束机制

可转换债券融资在缓解企业融资约束方面发挥着重要作用。一方面，可转换债券具有较低的票面利率，相较于直接负债融资，偿付利息压力小；另一方面在可转换债券存续期内，企业研发投入项目效益逐步显现，预期对企业经营业绩产生正面效应。此时，债券持有人将行使其转换特权，使企业融资资金分次供给，会进一步缓解企业的融资约束压力，为研发投入提供持续稳定的资金来源。

现有研究表明，融资约束与研发投入水平之间存在显著的负相关关系[23-25]。一方面，研发投入活动面临的融资约束源于交易双方的信息不对称，由于我国目前并未强制性要求企业报告创新状况，为了防止竞争对手窥探自己的商业秘密，许多企业不愿披露研发项目的详细信息，使得外部投资者很难获得研发进展情况，进而不愿意对“未知”企业进行投资；另一方面研发投入活动是知识生产过程，最终产出成果是专利等无形资产，难以有效形成信贷机构认可的贷款抵押品。加之外部融资体系不完善等因素，企业进行外源融资面临各种壁垒与歧视，使得企业创新研发活动筹集资金的难度相较其他投资活动筹集资金的难度更大。管理层在进行投资决策时，不得不放弃许多优质研发项目，造成研发投资偏离最优水平。基于以上分析，本文提出如下假设。

H2b 可转换债券的发行通过缓解企业融资约束对企业研发投入产生积极影响。

(三)可转换债券促进企业研发投入的期权契约条款设计
可转换债券契约条款的设计与制定是可转换债券发行中的关键环节[26]，除了票面利率、存续期和担保等标准化契约条款之外，能够对可转换债券发行人在可转换债券存续期内的行为进行约束的期权契约条款也是可转换债券契约条款的重要组成部分。因此，如何设计与制定合理的可转换债券期权契约条款，使其既能达到发行企业低成本融资和优化企业资本结构的目标，还可以有效地约束和激励管理层，保证投资者与其他利益相关者的利益不受损害，成为各方共同关注的问题。

可转换债券期权契约条款中充斥着各方博弈，主要分为转股条款、赎回条款、回售条款、向下修正条款四类，这些契约条款赋予投资者和发行人不同的权利与义务，为可转换债券在预期之上增加了更多博弈的因素[27]。其中，转股价格向下修正条件要比回售条件更容易满足，在可转换债券触发回售条款之前，只要转股价格及时修正，回售门槛就可以继续降低。因此本文中重点聚焦转股条款、赎回条款以及向下修正条款，以探讨不同期权契约条款设计条件下可转换债券对企业研发投入水平的影响。

1.转股条款设置

可转换债券自发行结束六个月后进入转股期。当转股条款设置较小的转换激励时，持有人行使转换权的动机会减弱。若转换失败，标的公司将不得不承担较大的偿还本息的压力，此时凸显了可转换债券“收益下有保底”的债性特点。当公司现金流量不足时，需要售卖公司资产或向银行借款偿还债务，这将会增加公司的财务和经营风险。当转股条款设置较高的转换激励时，持有人行使转换权的动机会增强，如转股成功投资者可通过转股来分享正股上涨带来的收益，不仅未来偿还本息的可能性更低，而且有效降低股东与债权人之间潜在资产替代风险[28]。此时凸显了可转换债券“收益上不封顶”的股性特点。研发活动具有高风险、长期性等特征，通常会在长期提升公司的股票价格。因此，当可转换债券股性凸显时，有利于管理层对公司的发展形成稳定的预期，容忍研发活动早期失败，将研发投入决策的视野放长远，为实现真正的公司价值增长而努力工作。基于此本文提出如下假设。

H3a 转股条款内嵌转股激励越高，可转换债券对企业研发投入水平的提升作用越显著。

2.赎回条款设置

赎回条款是标的上市公司股价连续高于某个水平情况下，发行人有权以事先约定价格赎回未能提前转股的可转换债券。截至2019年12月，我国可转换债券市场中，出现过114只可转债触发强制赎回条件，占发行数量的26.8%。提前赎回本质上是一种促使持有人转股的手段，体现发行人在博弈中处于较为强势的地位。不同的赎回条款将会导致不同的赎回激励，赎回条款设置条件越宽松，越有利于发行人。赎回条款设置的赎回激励越小，可转换债券的存续期间越长，受到市场利率波动的风险就会越高。当市场利率大幅下降时，发行人的付息压力会相对增加，增加发行公司财务费用支出。当赎回激励较大时，发行人通过促使持有人转股可以缓解偿本付息的压力，从而降低财务风险。同时，持有人转股后允许公司继续后续融资且不受未偿债务的影响。Korkeamaki和Moore(2004)[29]通过考察可转换债券的赎回特征，分析了Mayer序贯融资理论的有效性。他们假设，如果发行人期望可转换债券有效地为高风险研发投入项目融资，发行人应设定较弱的看涨保护条款(即无赎回权或软赎回权，而非硬赎回权)。因此，赎回条款的设置在为企业未来持续研发投入提供稳定的现金流方面发挥着重要作用。基于此本文提出如下假设。

H3b 赎回条款内嵌赎回激励越高，可转换债券对企业研发投入水平的提升作用越显著。

3.向下修正条款设置

转股价向下修正条款是当上市公司的股价连续低于某个约定的水平时，将触发转股价格向下修正。向下修正条款的设定对发行人和投资者都具有保护作用。当可转换债券进入回售期后，如果标的公司股价持续下跌，临近触发约定的回售条款时，发行人需要承担未来现金流较大的不确定性。此时，如果向下修正条款具有回售抑制时，发行人往往选择下调转股价格促成投资者转股，以规避投资者进行回售，保证企业正常经营不受影响。同时，对于投资者而言，发行人在下调转股价后，可转换标的公司普通股数增多，若正股价格反转，投资者获益。截至2019年12月，我国可转换债券市场中，出现过83只可转债向下修正转股价113次。刘大巍(2010)[30]研究表明，向下修正条款设置回售抑制较强时，可转换债券股性凸显，对投资者的转股行为产生较大的影响。因此，发行人进行向下修正转股价在减轻公司财务压力、保证研发投入资金稳定性方面发挥着积极作用。基于此本文提出如下假设。

H3c 向下修正条款内嵌回售抑制越强，可转换债券对企业研发投入水平的提升作用越显著。

三、研究设计
(一)样本选取与数据来源
本文所使用的上市公司发行可转换债券相关数据来自Wind数据库中“可转换债券研究专题”显示为“已发行”的数据表。若上市公司期间存在多次发行可转换债券行为，本文仅保留首次发行可转换债券的样本，并以“可转换债券上市日期年份”来定义可转换债券的实施年度，也就是双重差分(DID)研究中的“事件年度”。由于我国上市公司从2007年起实施新的《企业会计准则》，本文将样本的研究开始期间定义为2007年，同时为了更加符合DID的研究框架，研究中需要t-2至t+2年的企业研发投入数据。因此，本文选择了2009—2017年发行可转换债券的公司作为处理组，这样可以保证处理组的公司至少具有可转换债券实施前两年和实施方案后两年的数据。在此基础上，剔除ST类、金融类及相关数据缺失样本。最终选取符合标准的87家发行可转换债券的上市公司样本作为考察对象。由于样本公司较少，本文采用PSM倾向得分匹配方法对发行可转换债券的样本公司按1:2进行匹配，最终得到了处理组与控制组共261家样本公司的1288个观测值。

(二)研究方法与模型设计
1.倾向得分匹配法

鉴于发行可转换债券的总体样本数量相对较少，为了降低样本的选择偏误及多维指标匹配控制组样本难度，本文采用倾向得分匹配法(PSM)，从未处理组中找到与处理组具有类似特征的个体，从而构造反事实实验[31]。PSM方法使用的步骤如下：首先，构建可转换债券发行影响因素的Logit模型，根据现有文献及相关理论，可转换债券发行受到公司治理机制、资本结构、盈利能力等因素影响[19]，因此，具体选取指标如表1所示，所有匹配变量均为滞后一期。然后，利用Logit模型，分别计算在给定企业个体特征下，选择发行可转换债券的概率。最后，基于估计出的倾向得分值，采用最近邻1:2匹配的方法寻找与处理组样本倾向得分值最接近的控制组样本。

表1 控制变量及测量方法

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2.双重差分

本文使用倾向得分匹配方法为发行可转换债券融资的公司找到未发行可转换债券融资的公司与之相匹配，使两组公司具有相同的发行可转换债券概率，从而满足双重差分的假设条件，即控制组公司如果发行可转换债券，其研发投入水平变化会按照处理组公司的路径演进。

为验证可转换债券与企业研发投入水平关系，构建模型(1)验证假设1。

RD_Invi,t=β0+β1Treati+β2Posti,t+β3Treati×Posti,t+βControlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(1)

其中，因变量RD_Inv为企业研发投入水平，自变量Treat为处理组企业是否发行可转换债券的虚拟变量，发行过可转换债券的企业取值为1，未发行过可转换债券的企业取值为0。Post为事件发生前后年份的虚拟变量，企业发行可转换债券之后的年份取值为1，企业发行可转换债券当年及之前的年份取值为0。交互项Treat×Post的系数β3代表了可转换债券发行前后企业投入水平的变化，是本文主要的待估参数。若β3显著为正，则表明可转换债券能够提升企业研发投入水平。

为了验证H2a与H2b，本文参照温忠麟等(2004)[32]的研究来进行中介效应检验，构建模型(2)和模型(3)对风险承担和融资约束可能的传导机制进行检验。

Mediatori,t=β0+β1Treati+β2Posti,t+β3Treati×Posti,t+βControlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(2)

RD_Invi,t=β0+β1Treati+β2Posti,t+β3Treati×Posti,t+β4Mediatori,t+βControlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(3)

其中，Mediator代表中介变量，具体分别验证了企业风险承担(RiskT)和融资约束(Sa)。

为了验证假设3a-3c，本文借鉴Seru(2014)[33]和王姝勋等(2017)[34]的研究，构建模型(4)和模型(5)，考察可转换债券期权契约条款设计下可转换债券对企业研发投入水平的影响。

RD_Invi,t=β0+β1Treati+β2Posti,t+β3Treati×Posti,t×Elementsi,t+βControlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(4)

RD_Invi,t=β0+β1Treati+β2Posti,t+β3Treati×Posti,t×GElementsi,t+β4Treati×Posti,t×(1-GElementsi,t)+βControlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(5)

其中，Elements代表可转换债券各契约条款设计要素，具体分别验证了转股激励(Conversion)、赎回激励(Redeem)、回售抑制(Correct)，未发行组公司按照与其匹配的发行组公司的转股激励、赎回激励、回售抑制定义Elements。GElements为虚拟变量，如果样本公司的转股激励、赎回激励、回售抑制高于或者等于样本中位数，则取值为1，否则为0。

(三)变量定义
1.因变量

企业研发投入水平(RD_Inv1)。对于研发投入水平指标，现有文献中，研发投入水平测度主要有两种形式。部分学者以年度研发投入总额与年末总营业收入的比重作为研发投入水平的替代变量[1]，但这一指标可能导致研发投入水平的波动性过高。因此本文在采用该指标的同时，进一步以年度研发投入总额占期初总资产的比重[5]，作为研发投入水平的替代变量，变量名称为RD_Inv2。

2.自变量

自变量包括企业是否发行可转换债券的虚拟变量(Treat)、事件发生年份前后的虚拟变量(Post)及二者交互项(Treat×Post)。如果企业发行过可转换债券，Treat取值为1，否则取值为0。如果年度处于发行可转换债券之后的年份，Post取值为1，否则取值为0。本文预期交互项(Treat×Post)的待估参数显著为正。

3.中介变量

本文的中介变量为风险承担(RiskT)、融资约束(Sa)。其中以Sa指数的绝对值度量企业所面临的融资约束，Sa指数由Hadlock和Pierce(2010)[35]研究中的企业规模及年龄两个随时间变化不大且具有很强外生性的变量构建，其在中国情境的研究中得到较为广泛的应用[36-37]，计算如式(6)所示；以盈余的波动性度量风险承担变量，具体而言，首先对企业每年ROA采用行业平均值进行调整，然后计算出企业在观测时段内经行业调整ROA的标准差[22]。计算如式(7)

Sai,t=-0.737×LnSizez+0.043×LnSize2-0.040×Age

(6)

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(7)

4.期权契约条款变量

转股条款转股激励(Conversion)：本文借鉴由Burlacu(2000)[38]提出的Delta值模型进行度。Delta值为可转换债券价格的波动与标的股票价格波动的比值，也可以视为可转换债券对权益价格的敏感性，Delta值越高表明可转换债券转股激励越高。此时可转换债券呈现出股性凸显特点。计算公式如式(8)。赎回条款赎回激励(Redeem)：可转债中的赎回条款中规定，当公司股价满足一定条件时，公司有权按照之前约定的条件赎回未转股的可转债。本研究也采用Delta值模型的方法来计算赎回激励。同样的原因，赎回价格一般都高于转股价格的130%。除了把式(8)中的转股价格换成赎回价格之外，其他的变量均与转股激励的变量一致。向下修正条款回售抑制(Correct):本文采用发行方案中所规定的正股价持续低于转股价百分比。当设置低于转股价百分比越高时，向下修正条款内嵌回售抑制越强，越能够保证可转换债券成功转股，避免回售压力。

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(8)

式(8)中，S0和X分别表示可转换债券发行日股票价格和初始转股价格；r为5年期国债年收益率；T为可转债存续期，σ表示发行前1年基础股票收益率标准差；δ为发行前1年股利收益率；N(·)为标准正态分布的累计概率密度函数。

5.控制变量

本文参照现有文献研究，选取企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、流动比率(Lr)、净资产收益率(Roe)、股权集中度(Top1)、董事会规模(Board)、两职合一(Dual)、公司成立年限(Age)等。表1列示了上述控制变量名称、符号及度量方法。

四、实证结果与分析
(一)样本匹配效果检验
表2呈现了各变量匹配前后差异的比较结果。从T值检验结果看出，处理组和控制组均值在进行匹配前均存在显著差异，而匹配后各变量均值不存在显著差异，且匹配后各变量标准化偏差绝对值均小于5%。此外，本文绘制了相应核密度函数图，进一步比较匹配前后处理组和控制组倾向得分值差异，可以看出，在匹配前处理组和控制组核密度曲线形态偏差较为严重，如果直接计算会因样本选择偏误造成错误的估计，而匹配后处理组和控制组核密度曲线形态基本一致，表明匹配后处理组与控制组的变量指标值更为接近，验证了各匹配变量选取的合理性，这表明平衡性检验得到有效满足，符合使用双重差分方法的前提条件。

表2 PSM(1∶2)匹配后的平衡性检验

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图1 匹配前组间核密度 图2 匹配后组间核密度

(二)描述性统计
表3为变量描述性统计结果。研发投入(RD_Inv1)均值为0.039 9，最大值和最小值分别为0.268 8和0，表明样本企业之间的研发投入水平差异化较大，在实务中通常认为企业研发投入水平超过5%才具有核心竞争优势，我国企业尚需进一步加强技术项目的研发投入力度以获取竞争力。转股激励(Conversion)最大值和最小值0.851 0和0.557 6，均值为0.724 0，表明我国发行的可转换债券股性较为凸显。赎回激励(Redeem)中间值和均值差别不大，波动较小。正股价持续低于转股价的幅度(Correct)最大值达到了0.95，最小值为0.80，均值为0.865 7，标准差为0.040 7，总体分布较为均匀；其他变量均值、极值与方差之间的基本特征与现有文献基本一致。

表3 相关变量的描述性统计

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(三)相关性分析
为检验各主要变量之间是否存在多重共线性，本文计算了模型中主要变量Pearson相关系数，从表4中可以看出，企业是否发行可转换债券(Treat)的系数为0.146，并且在1%水平上显著，表明企业发行可转换债券对研发投入表现出敏感性。控制变量方面，研发投入水平(RD_Inv1)与资产负债率(Lev)、流动比率(lr)及公司规模(Size)显著负相关，表明规模较小公司更有研发投入的动力，但高负债会制约其研发投入。此外，因变量与各自变量、控制变量之间的相关系数均小于0.5，且方差膨胀因子VIF均小于5，说明主要变量之间互无严重的多重共线性的影响。

表4 双重差分模型相关系数

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注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上显著。

(四)多元回归分析
1.可转换债券对企业研发投入的影响

为了检验假设1是否成立，本文使用模型(1)进行了双重差分回归检验。在回归过程中，不仅对地区和行业固定效应进行控制，而且为了避免聚集效应对企业个体层面标准误差的影响，本文对企业个体层面进行cluster处理，具体的检验结果如表5所示。列(1)给出了没有加入控制变量的结果，可以更加直观地显示出可转换债券对公司研发投入强度的净影响；列(2)则加上了所有控制变量。其中，因变量为研发投入水平(RD_Inv1)。观测交互项(Treat×Post)的估计系数没有出现明显变化且都在1%的水平上显著为正，从列(2)来看，Treat×Post估计系数为0.016 1，显示出相较于未发行可转换债券的上市公司，发行可转换债券的上市公司研发投入水平整体上得到了显著提升。当前，可转换债券已逐渐成为我国上市公司再融资的主要方式，不仅为企业当期开展研发活动提供低成本的资金来源，而且可转换债券相对于普通债券融资的优势在于其内嵌转换期权的设计，当管理者进行风险波动程度高的研发活动时，会增加可转换债券内嵌期权属性的价值。因此，可转换债券有助于调动管理层进行技术研发项目投资的积极性。列(3)与列(4)因变量换成研发投入总额/总资产(RD_Inv2)，分别重复了列(1)与列(2)的回归，以更好地呈现检验结果的稳健性。可以看出，Treat×Post系数值略有下降，但仍然在1%的水平上显著为正。因此，假设1得到验证。

表5 可转换债券融资与企业非投资效率

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注：***、**、*分别代表在1%、5%和10%水平上显著；括号内值为t统计值。下同。

2.可转换债券对研发投入驱动机制

上文验证了可转换债券融资对研发投入水平存在促进效应，但可转换债券融资是通过何种内在传导机制影响企业的研发投入呢?如前文理论部分所述，可转换债券内嵌看涨期权有助于减轻公司管理者的风险厌恶情绪，在鼓励管理层从事高风险、高收益的研发投入活动方面发挥重要作用。另一方面，可转换债券票面利率低，并且当企业研发投入项目效益逐步显现时，持有人可行使其转换特权，进一步减轻企业融资约束压力，为企业未来持续研发投入提供稳定的现金流。因此，可转换债券可能通过风险承担效应和融资约束效应促进企业研发投入水平的提升。

本文参照温忠麟等(2004)[32]的研究来进行中介效应检验。表6显示了中介效应检验结果，从列(2)可以看出Treat×Post回归系数在5%水平上显著为正；从列(4)可以看出Treat×Post回归系数在1%水平上显著为负；把中介变量风险承担、融资约束分别加入到模型(3)后，Treat×Post的回归系数的绝对值出现了较明显下降。列(1)-(3)表明可转换债券发行可以通过提高企业风险承担水平，进而对企业研发投入水平提升产生积极影响，存在风险承担效应。列(1)、列(4)和列(5)说明可转换债券发行可以通过缓解企业融资约束压力，进而对企业研发投入水平提升产生积极影响，存在融资约束效应。即风险承担效应和融资约束效应是可转换债券对研发投入水平影响的主要中介传导机制。

表6 中介效应检验结果

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3.转股条款对可转换债券促进效果的影响

表7显示了转股条款设置对可转换债券促进研发投入水平提高的影响。从列(1)与列(3)可以看出，无论使用RD_In1还是RD_Inv2作为研发投入水平的代理变量，Treat×Post×Conversion系数都显著为正且在1%的水平显著为正。当可转换债券股性凸显时，有利于管理层对公司的发展形成稳定的预期，容忍研发活动早期失败，将研发投入决策的视野放长远，为实现真正的公司价值增长而努力工作。分组检验可以看出Treat×Post×GConversion在5%的水平显著为正，且大于Treat×Post×(1-GConversion)的估计系数。这表明可转换债券对企业研发投入水平的促进效应主要集中在转股激励较高的企业中，而在转股激励较低企业中的促进效应并不明显。因此，假设3a得到验证。

表7 转股条款对可转换债券促进研发投入水平的影响

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4.赎回条款对可转换债券促进效果的影响

表8显示了赎回条款设置对可转换债券促进研发投入水平的影响。从列(1)与列(3)可以看出，Treat×Post×Redeem系数在1%的水平显著为正。当赎回激励较大时，发行人通过促使持有人转股可以缓解偿本付息的压力，同时公司后续融资不受未偿债务的影响，在为未来研发投入提供稳定持续的现金流方面发挥着重要作用。通过赎回激励高低分组检验可以看出，Treat×Post×GRedeem在1%的水平显著为正，且大于Treat×Post×(1-GRedeem)的估计系数。这表明可转换债券对企业研发投入水平的促进效应主要集中在赎回激励较高的企业中，而在赎回激励较低企业中的促进效应并不明显。因此，假设3b得到验证。

表8 赎回条款对可转换债券促进研发投入水平的影响

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5.向下修正条款对可转换债券促进效果的影响

表9显示了向下修正条款设置对可转换债券促进研发投入水平的影响。从列(1)与列(3)可以看出，Treat×Post×Correct系数在1%的水平显著为正。发行人通过选择下调转股价格促成投资者转股，以规避投资者回售，可以降低承担未来现金流较大的不确定性，更有利于企业长期投资优质研发项目建设。分组检验可以看出，Treat×Post×GRedeem在1%的水平显著为正，且大于Treat×Post×(1-GCorrect)的估计系数。这表明向下修正条款内嵌回售抑制越强，可转换债券对企业研发投入水平的促进效应越明显。因此，假设3c得到验证。

表9 向下修正条款对可转换债券促进研发投入水平的影响

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(四)稳健性检验
本文从以下三个方面进行稳健性检验。(1)内生性检验：虽然本文使用倾向得分匹配-双重差分方法(PSM-DID)来解决内生性问题，但是可能仍然无法完全解决这一问题。鉴于现有文献中对于可转换债券融资并没有很好的工具变量去替换，本文在公司层面使用固定效应模型进行回归，同时考虑到可转换债券发行和事件发生交互项与研发投入水平变量之间的显著相关关系可能是由于某些未列在模型内的遗漏变量所致，在使用当期因变量前提下，将自变量滞后一期，进一步缓解内生性问题。(2)替换样本：本文同样针对所选取的处理组和控制组样本进行了稳健性测试，对处理组和控制组按照样本财务绩效、公司治理等维度进行PSM(1∶1)匹配，并对匹配后的样本进行重新检验。(3)增加控制变量：企业面临技术项目周期长、风险性较高的创新活动时，资金的投入意愿与其自身所处金融市场环境、所属产权性质密切相关。为此，文章在控制变量里加入了金融市场环境、所属产权性质变量，再次进行回归。表10为稳健性检验结果，可以看出检验结果与本文结论保持一致。

表10 稳健性检验

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五、研究结论与建议
本文以2009-2017年发行可转换债券的上市公司为初始样本，探讨可转换债券发行后企业研发投入水平的变化。考虑到企业发行可转换债券可能存在的自选择问题，本文利用倾向得分匹配选择了合适的控制组，并使用双重差分模型识别了可转换债券发行对公司研发投入水平的影响，并采用公司个体固定效应、滞后自变量、替换样本等作为稳健性检验。实证结果表明：(1)在可转换债券发行前后2年的观测期内，相较于未发行可转换债券的上市公司，发行可转换债券的上市公司研发投入水平整体上得到了显著提升。(2)风险承担效应和融资约束效应是可转换债券激励企业提高研发投入水平的两个主要传导机制。(3)进一步的研究发现，不同可转换债券期权契约条款设计存在异质性影响。具体而言，为更好地发挥可转换债券对研发投入的促进作用，企业可以考虑转股条款内嵌转股激励、赎回条款内嵌赎回激励、向下修正条款内嵌回售抑制等。

本文的研究结论不仅有助于进一步理解可转换债券在鼓励管理层从事高风险、高收益的研发投入活动方面发挥的重要作用，同时为企业合理设计可转换债券期权契约以提高研发投入水平提供参考。结合本文的研究，提出两点建议。(1)对于公司本身来说，一方面，可转换债券作为有效促进企业研发投入的融资工具，在设计募集资金使用评估考核标准时，各利益主体应对绩效目标有所修正，不应局限于会计指标，可适当加入与创新活动相关的业绩指标，如研发投入指标、新产品销售收入指标等，克服其短期化行为倾向，建立有效的研发投入激励机制；另一方面，可转换债券对研发投入水平的促进作用有赖于设计与制定合理的期权契约条款。企业应该综合考虑自身资产和经营情况，完善期权契约条款的治理功能，使企业在实现降低融资成本的目标的同时，更充分地发挥可转换债券对提高研发投入水平的促进作用。(2)对于监管部门来说，一方面，要进一步完善相关政策，激活公司可转换债券的正向激励性功能和负向抑制性功能，为企业，尤其是创业型和科创型企业的研发创新保驾护航；另一方面，要进一步引导可转换债券募集资金使用的信息披露，规范企业的信息披露方式，及时了解技术创新项目的研发进展和资金需求情况，以便在恰当的时机予以补助和扶持，保障企业研发活动持续进行。

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Convertible Bond,Option Contract Heterogeneity and R&D Investment Level
ZHANG Xue-ping,SUN Guo-hao

(College of Business Administration,Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China)

Abstract：This article takes convertible bonds issued by Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2009 to 2017 as the initial sample,and uses propensity score matching-double difference method (PSM-DID) to explore the impact of convertible bond financing on corporate R&D investment under different option contract terms.The results show that the R&D investment level of enterprises has been significantly improved after the issuance of convertible bonds;risk-taking and financing constraints play a partial intermediary role in the impact mechanism of convertible bonds on R&D investment of enterprises.Further research shows that different option contract clauses have heterogeneous effects.Specifically,in order to give full play to the promotion effect of convertible bonds on R&D activities,enterprises can consider conversion incentives embedded in conversion clauses,redemption incentives embedded in redemption clauses,and resale suppression embedded in downward amendment clauses.This paper attempts to provide new empirical evidence for the practice of convertible bond issuance based on China’s situation,and provide reference for enterprises to design the contract terms of convertible bond options based on expectations.

Key words：convertible bonds;R&D investment;option contract terms;propensity score matching;double difference