高新技术企业研发费用核算与管理外文翻译资料

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高新技术企业研发费用核算与管理

一 摘要

因为对研发资本化的可靠性，客观性和价值相关性的担忧，GAAP要求在财务报表中全额支付研发费用。为了解决这些问题，本文首先估计了大量上市公司的研发资本，并且认为这些估计值具有统计可靠性和经济意义；然后调整研发资本化样本公司的报告收益和账面价值，发现这种调整与投资者价值相关；最后，记录了公司研发资本和随后股票收益之间的显著关联，建议对研发密集型公司的股份进行系统性定价，或对与研发相关的额外市场风险因素进行补偿。

二 关键词：研发；资本化；无形资产；市场估值；定价

三 引言

即使是从以往的数据进行事后分析，研发成本和未来具体收入之间的直接关系也还没有得到证实。例如，三项重点关注行业里集中研究开发活动的企业的实证研究说明，一般是没有发现研发支出与作为衡量后续销售，盈利或行业销售份额的未来利益增长之间存在显著的相关性（财务会计准则第2号，第14页）。

假定研发支出和后续效益没有关系是财务会计准则委员会在1974要求在公共企业财务报告中将研发支出全部费用化的一个主要原因。过去20年来，美国和其他发达经济体的研发投入在前所未有的增长，出现了许多新的，基于科学的行业（如软件，生物技术和电信）。然而，根据“研究与开发成本与具体未来收入之间的直接关系一般尚未得到证明”的说法，美国研发全面费用化的要求仍然有效。显然，美国标准制定者关注研发资本化所需估算的可靠性和客观性，以及相关的审计风险，同时要求监管机构严格审查为管理层提供更多盈余管理的潜在机会。

本研究的主要目的是解决研发资本化的可靠性，客观性和价值相关性的问题。我们首先估计大型研发密集型企业研发支出与后续收益之间的关系。这个估计使我们能够计算企业特定研发资本及其摊销率，以及周期性研发费用摊销的计量（与美国通用会计准则的费用相比，这等于研发经费）。然后，我们调整研发资本化样本公司的报告收益和账面价值，结果显示调整后的价值与股票价格和回报率显著相关，表明了研发资本化过程与投资者的价值相关性。最后，我们在跨期背景下证明研发资本与随后的股票回报可靠相关。这个有趣的发现可能是由于研发密集型公司股票的系统性定价错误（市场失灵），或者是或研发资本的一个额外的市场风险因素（均衡回报）。总而言之，这里提供的证据表明，研发支出与后续收益之间的关联一般来说具有统计意义和经济意义，与财务会计准则第2号中研发支出和后续效益之间缺乏关联的重要前提存在明显的矛盾。

四 重要段落翻译

1.介绍

经济学和相关领域的研发研究（例如组织行为）是广泛和不断发展的（参见Cohen和Levine，1989年的调查），主要受到创新在经济增长和社会福利理论中的重要作用的刺激。相比之下，这个重要主题在会计文献中经常被忽略，如下面的简短研究调查所示：Dukes（1976）考查了投资者对研发的看法，并得出结论试他们按照全部研发费用化调整财务报告；Ben Zion（1978）表明，企业的市场价值减去账面价值是横向比较于研发和广告支出。Hershey和Weygandt（1985）证明，Tobin Q值（市场价值与资产重置成本的比率）与R＆D销售比率（R＆D强度）横向比较相关；Wooldridge（1988）和Chan等人（1990）追求了不同的评估研发相关性的方法，他们使用一个事件方法记录了积极的投资者对公司的研发公告的反应；Bublitz和Ettredge（1989）根据来源于分析师的预测错误提供了类似的证据；最后，一些研究旨在评估财务会计准则第2号的经济后果，虽然一些研究人员发现小企业的研发强度在财务会计准则第2号颁布之后有所下降（例如Horwitz和Kolodny 1981，Wasley和Linsmeier 1992），但其他研究人员未能观察到管理研发决策的重大变化（例如，Elliott 等，1984）。总的来说，在记录投资者对研发资本方面的认知的同时，创新的会计研究确实很少。上述研究通常使用代替的研发投资，比如研发销售比,而我们估计的是公司特有的研发资本和调整财报全部研发费用。此外,当我们检查投资者是否充分调整研发费用化(市场效率)时,以往并没有研究调查过这个问题。

在第2节中，我们介绍了估算研发与收益之间关系的方法，第3节中描述了研发资本化进程的大纲，第四节描述研发资本化的报告收益和账面价值的调整，而第5节介绍了同期的分析，将股票价格和收益与研发调整后的财务变量相关联，第6节报告将研发资本与之相关随后的股票回报进行跨期分析，而第7节结束研究，总结观点。

1. 估计研发-盈余关系

我们对研发资本及其摊销率的估计来自资产价值与其产生的收益之间的根本关系。因此，我们定义了在期间t的企业i的收益E,作为有形资产TA和无形资产IA的一个函数，后者包括研发资本：

（1）

虽然收入和有形资产的价值（按历史成本）在财务报表中报告，但无形资产IA并不报告，因此必须进行估计。鉴于我们专注于研发，我们将其从无形资产中剔除，并对其进行定义价值为RDC,作为未经批准的过去R＆D支出的总和。 那些是预期产生当前和未来收益的支出：

（2）

其中，是t-k年（k = 0 ..... n）的美元研发支出对后续收益的贡献（即t年度研发支出在t年仍然有效的比例),将表达式（2）代入（1）得到：

(3)

其中，其中是其他（而不是研究开发）的无形资产，是研发调整后的收益，即报告收益加上当前研发支出减去研发资本的摊销。

注意，我们是从公司的收益中得出研发资本的价值。另一种方法是从公司的市场和账面（或重置成本）价值之间的差异来估计这个价值（例如，Cockburn和Griliches，1988; Hall，1993a）。我们更愿意从其直接收益-利润中获得研发资本，而不是从市场价值中估计，因为前者避免了使用市场价格来估计资产或负债价值的恶性循环。这种循环性源于一般推定，即市场价格由所报告的财务变量确定，因此这种价格不能在逻辑上用于确定金融变量的价值。此外，从市场价值估计基本变量（例如研发资本或环境责任）排除了调查市场效率在被检查变量方面的程度。

根据以上模型建立和分析得出结论：企业的研发支出与行业之间的关联是由著名的“外溢”现象引起的，即企业努力学习，并从其他公司的创新活动中受益。显然，为了从他人的知识中获益，一个人必须发展一种利用这些知识的能力，通过增加自己的研发（例如，雇用那些追随其他公司活动的科学家）来实现。事实上，经济学家们观察到，在自主研发方面投资更多的公司比研发支出较低的公司能更好地利用外部知识的知识（如Evenson和Kislev，1973；Mowery，1983）。Cohen和Levinthal（1989）发现，企业投资研发有两个目的：产生新知识和发展“吸收能力”——识别，吸收和利用他人知识的能力。因此研发溢出将有助于企业研发支出与相关企业（行业）之间的积极关联。

1. 调整报告的收益和账面价值

行业摊销率（）用于计算每个样本公司的年度研发摊销（）：

(4)

因此，周期性研发费用摊销（目前的研发支出显然不同于GAAP费用）是目前和过去研发支出的总和（）每次乘以适当的摊销率（）。

研发费用资本化调整后的收益（）等于报告（GAAP）收益（）加上研发支出减去研发费用（4）,即如下：

= - （5）

为了避免分析复杂化，我们不调整研发资本化（）的递延所得税，以下记录在回报和研发调整数据之间的联系将通过增加递延税收来加强。

每个样本公司年终的研发资本（）来自1975年（财务会计准则第2号生效），每年累计计算，年度研发支出的未摊派部分：

（6）

其中n是研发的有用寿命或持续时间。

上述调整对样本公司报告数据的影响是巨大的，平均（公司和年度）报告收益由于研发费用（即调整后和报告收入之间的百分比差异）产生了低估。根据模型计算分析发现：所有样本公司和年份的平均收入低估为20.55％；由于研发资金不足，报告的股权的低估达到了科研仪器和计算机硬件12.6％和其他行业12.3％；所有样本公司和年份的平均账面价值低估为22.2％。

调整后的权益报酬率和报告的权益报酬率之间的关系更为复杂，是研发支出增长率，研发资本摊销率及其持续时间的函数。其他条件相同，研发支出增长率高的企业研发资本化后的权益报酬率将高于报告的权益报酬率。这是通过对所有样本企业和年回归运行证实的，资本化后的和报告的权益报酬率之间的差距是研发支出的五年几何增长率，其系数为0.115（t值= 6.49）的研发增长率。

1. 同期分析：股票价格，收益和研发资本化

我们希望检测从上述研发资本化流程得出的变量的价值相关性，这可以通过在同期设定中检查股票价格（或收益）与研发资本化估计之间的关系，以及评估研发调整后的变量与后续股票收益之间的跨期关联。前者同时期的分析表明，目前投资者对投资者关联度的认知程度，而跨期分析可能表明市场无效率（即投资者未能充分认识到研发的价值相关性）。Kothari和Zimmerman（1995）评估了会计研究的回报和价格模型的充分性，并得出结论：“利用回报和价格模型更可能产生更有说服力的证据”。本文采用这一建议，并检查以下回报和价格模型。

通过模型验证分析，得出结论如下：

确切地说，对于每个样本公司和年份，我们从调整之前公开的数据调整了收益，账面价值和研发资本。例如，1982年的收益，账面价值和样本公司的研发资本是根据1975年数据计算的研发摊销率调整所得。表4中报告的值是从1976-1991年16个个体年回归得出的平均回归系数和相应的t值。

从表4可以看出，在所有回报和价格配置中，我们对报告收益的调整，即研发资本化收益和GAAP收益之间的差额，如预期的具有统计可靠性。而且，收益错报的系数显着大于报告的收益。由于研发费用资本化调整后的收益减去报告收益等于研发的年度投资净额，较大的回归系数证明了投资者对该项投资的重视。这样的重视程度正好符合这项研究的一个主题，即一般来说，研发投入对未来收益和现金流量有贡献。当估计的研发资本包括在价格回归中时，它也具有很高的统计学意义。因此，研发的年度净投资和累积的研发资本都与投资者价值相关。。

由于我们的样本数量很大（约有1300家公司），因此包含相当数量的研发支出相对较少的公司，可能扭曲上述发现。因此，我们通过研发资本——权益价值对所有样本公司进行排名，并利用价格和回报模型回归到这一排名的前四分之一的企业中，从而将重点放在研发投入相对较大的公司上。显然，在回归方法分析中，密集型研发资本公司的收益错报系数大于相应的总样本系数。此外，在总样本的系数在统计学上不显著的情况下，研发资本较大公司相同变量的系数非常显著。

1. 跨期分析：研发资本和随后的股票回报

前面同期的分析，表明了研发资本化估算的价值相关性，揭示了一个最有趣和重要的问题：当报告或处理时只是按GAAP部分调整研发费用，投资者是否充分认识到研究与开发信息的价值相关性？这种部分调整类似于“盈余公告后漂移”（伯纳德和托马斯，1990年），表明投资者在公告日期对预期收益作出一般反应，但这种反应是不完整的（反应不足）。投资者对新信息的反应程度（完整性）取决于资本市场的效率，也可能同时对市场具有重要的监管意义。例如，如果发现投资者对当前的研发信息过度反应或反应不足，那么他可以通过改变披露环境来改善投资者对信息的理解。

投资者对研发信息的反应的程度可以基于当前可用信息的研发资本化估计与随后的股票回报相关，在跨期设置中进行检查。一个重要的关联可能表明研发信息的同时期调整是不完整。我们在Fama和French（1992）最近使用的一个模型中研究了这种关联，，其中股票收益对以下基本方面的滞后值进行回归分析：系统性风险（beta;），企业规模（市值），账面市值比，财务杠杆和收益价格比。为了在此模型中评估回报和滞后研发资本之间的关系时确保研发变量不代表分析中存在的其他风险或错误定价变量（例如，市场上市价或市盈率），我们增加了这些基本因素，其中公司估计的研发资本由市场价值所决定。

在Fama-French研究的模型中，仅有两个变量存在统计学意义——规模和账面市值比。系统性风险在每一个回归上都具有统计学上的意义，其他影响因素同样如此。我们的结果在系数上与Fama-French的接近。例如，Fama-French报告指出，账面市值比平均风险溢价（每单位市值回归斜率的溢价）为每月0.40%，而我们估计的市值（B/M）系数为0.33%。因此，在回报和基本影响因素关系方面，我们的科学公司样本与全面的COMPUSTAT样本没有太大差异。

当研发资本市值比率包括在回归中时，其系数为正，统计学上显著优于0.01水平。这一发现对于研发资本

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