我国企业研发投入影响因素研究--基于股权结构视角论文

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1、 2不多见。鉴于此，本文将从股权集中度、股权制衡度、股权性质、国有股持股以及高管持股 等多方面入手，系统考察股权结构对企业研发投入的影响。 2 理论分析与假设提出 2 理论分析与假设提出 代理理论认为， 股权结构是解决经营者代理行为的重要制度安排。 当公司的股权处于高 度分散时， 单个股东由于持股比例较小， 监督收益不足以弥补监督成本， 从而出现 “搭便车” 现象。这一行为直接导致股东对管理者的内部监督弱化，管理者成为企业的实际控制者。他 们出于短期效益目标考虑， 很可能不愿从事过多的研发投入。 随着股东持股比例地逐步提高， 大股东对管理者短视行为的监督效应逐渐增强，企业研发投入的力度开始加大

2、。但是，当大 股东的持股比例达到某一阀值时， 他们便对公司拥有了足够的控制权， 从而转向攫取小股东 所不能获取的控制权私有收益。 在堑壕效应的作用下， 控制性股东利益主导下的投资行为将 偏离公司价值最大化原则， 使得研发投入力度再一次降低。 在控制性股东持股比例进一步增 大的过程中，他们对控制权私有收益的攫取成本将远远超过其获得的收益，此时，控制性股 东和企业的利益紧密联系在一起。 在利益趋同效应的作用下， 企业的研发投入又会再度加大。 综合上述因素考虑， 本文认为企业的研发投入力度与股权集中度呈现一种先上升再下降、 最 后再上升的 N 型关系。因此可得以下假设： H1：股权集中度与企业研发投

3、入存在“N”型关系 由上述分析可知， 大股东的存在虽然能够强化对公司管理者的监督作用， 但由于股东之 间效用函数的差异，大股东在经营决策时并非会考虑全体股东的整体利益。正如 Pagano and Roell（1988）的研究发现，当公司有多个大股东同时存在时，他们之间的相互监督可以缓 解控制权私有收益地攫取。 因此股权制衡的存在可以对增加企业长期价值的研发投入产生促 进作用。由此可得以下假设： H2：股权制衡度与企业的研发投入存在正相关关系。 股东的监督动力和监督能力是具有差异性的， 所以， 不同的大股东对企业研发投入的影 响也有所不同。国有股控股股东由于具有产权主体缺位、代理关系多层次性、经

4、营目标多元 化等特点，从而导致其对代理人的监督动力和监督能力不足，易形成严重的内部人控制。内 部人控制常会造成企业经营目标的短期化， 不利于企业的研发投入。 对于非国有股控股股东 而言，产权主体明晰，以追求利润最大化作为主要出发点，而这些正与研发投入的根本目的 获取创新垄断“准租”相一致。此外，非国有股控股股东常在其投资的企业担任管理者， 这对研发投入过程中的代理问题具有一定地缓解作用。根据上述分析可提出以下假设： H3：国有股持股比例的提高不利于企业的研发投入。 研发投入高风险与高收益并存的特征， 对股东和经营者的吸引程度是不一样的。 股东可 以通过组合投资来分散研发投入的风险， 同时又可预

5、期获得高回报， 因而研发投入对股东而 言吸引力是很高的， 但对公司的经营者来讲却并非如此。 原因在于研发投入主要着眼于公司 的长远利益，且需要高额的资金投入，因而会对公司财务的短期目标形成巨大压力，这与经 营者的任期、报酬主要取决于公司当前的经营业绩相抵触；此外，企业的研发投入需要有新 的管理技术作支撑， 这将意味着经营者必须进行不断地学习， 但这会增加经营者的个人成本， 削弱他们对创新的追求。 因此， 若没有有效的激励， 经营者常会缺乏研发投入的动力。 反之， 当经营者持有公司股份时， 他们的利益便与整个企业的价值紧密联系在一起， 这在一定程度 上可以避免经营者的道德风险， 提高经营者对研发

6、投入的支持力度。 根据以上所述可提出以 下假设： H4：经营者持股比例地提高对企业研发投入存在积极效应。 3 变量选择与模型设计 3 变量选择与模型设计 33.1 样本筛选与数据来源 由于国内上市公司主要以制造业为主， 而且它们对技术的依赖性较强， 易于获取足够的 样本和所需数据，因此本文选取 2007-2009 年度披露了研发投入的制造业、信息技术业 A 股上市公司作为研究样本。 在其确定过程中遵循以下原则： 剔除经营成果不能真实反映其 市场价值的 ST、PT 公司；剔除 2007 年 1 月 1 日以后新上市的公司；剔除在发行 A 股的 同时还发行 B 股、H 股、N 股的公司；剔除部分数

7、据缺失的公司，最终得到有效样本 146 家。 鉴于我国现有会计制度并没有强制要求上市公司对外系统地披露其研发费用， 所以， 本 文对于研发投入数据的搜集主要基于以下考虑： （1） 根据薛云奎等 （2001） 的研究结果显示， 上市公司大多从“支付的与经营活动有关的现金”项目披露研发费用，少数公司是从“管理 费用”或“预提费用”的细目来披露； （2）从2007年1月1日起我国上市公司开始实行新会计 准则，增设“开发支出”科目核算企业内部研究和开发阶段的支出。为了使所获数据具有一 定的可比性，本文研发投入的数据皆从公司年报“支付的与经营活动有关的现金”中进行摘 录，至于其他的财务数据则来自于RES

8、SET和CCER数据库。 3.2模型设计 根据前述研究假设，同时参照国内外的实证研究结论，本文构建如下模型： RDSi t=a+1C1i t+2C12i t+ 3C13i t+4Zi t+5SHSi t+6UCi t+7MSHi t+8SIZEi t+9LEVi t+ 10-15Indj+16-17 Yearj+i t 模型中a为截距，117为回归方程的系数，i t是残差项，其它变量具体描述如表 1 所示。 4 实证结果与分析 4 实证结果与分析 4.1 描述性统计分析 表 2 是 20072009 年样本公司各变量的描述性统计。由表 2 可以看出，仅就样本公司 而言，其研发支出的平均水平偏低

9、，与发达国家要求的 2%才能维持企业生存的标准相去甚 远。代表股权集中度的 C1均值为 0.365，最高达到 0.838，这表明第一大股东对样本公司的 控制力极强。从股权制衡度 Z 值的描述性统计来看，样本公司的股权制衡度差异较大，有 的公司制衡度很高，有的公司则直接由第一大股东完全控制，因此，总体来讲样本公司的股 权制衡是不足的。值得注意的是，我国已于 2007 年年底基本完成股权分置改革，但样本公 司国有股持股比例均值为 0.2，最高值达 0.78，国有股持股比例仍然较高。至于经营者的持 股比例均值仅为 0.018，持股比例偏低。股权制衡、国有股持股、经营者持股、企业规模以 及资产负债率与

10、研发投入的相关系数分别为 0.139、-0.197、0.139、-0.167、-0.203，均在 5% 的水平下显著，与理论分析一致。因此，初步的统计分析为以上假设提供了有力的支持。 4.2 回归结果分析 表 3 是模型回归结果。模型 1 考察了控制变量对企业研发投入地影响，模型 2、3、4、 5、6 分别考察了股权集中度、股权制衡度、国有股持股、股东性质以及经营者持股与企业 研发投入的关系。各模型的拟合优度依次为 0.126、0.148、0.137、0.143、0.13 和 0.138，相 应 F 统计量的显著性水平均为 0.000，且各模型的方差膨胀因子和 DW 检验表明模型不存 在多重共

11、线性和序列相关性。因此，模型的拟合优度尚可。 与理论预期相同， 企业的资本结构与其研发投入存在负相关关系， 自变量的系数在各模 型中均为负值，且都在 1%的水平下显著。即企业拥有较高的负债水平会抑制企业的研发 表 1 其它变量具体描述 表 1 其它变量具体描述 变量类型 变量名称 变量说明 预期符号 被解释变量 RDSi t 第 t 年 i 企业研发投入与营业收入之比 4C1i t 第 t 年 i 企业第一大股东持股比例 + C12i t 第 t 年 i 企业第一大股东持股比例的平方 - C13i t 第 t 年 i 企业第一大股东持股比例的立方 + Z i t 第 t 年 i 企业第二至第五

12、大股东持股比例的和与第一大股东持股比例之比 + SHS i t 第 t 年 i 企业国有股持股数与企业总股数之比 - UC i t 第 t 年 i 企业第一大股东的最后控股股东类别若为国有股，UC=1；否则 UC=0 - 解 释 变 量 MHS i t 第 t 年 i 企业经营者持股数与企业总股数之比 + SIZE i t 第 t 年 i 企业营业收入的自然对数 - LEV i t 第 t 年 i 企业期末负债总额与期末资产总额之比 - Indj 本文将包含样本较少的食品饮料、纺织服装行业设为基础行业， 若样本公司属于石化、 塑胶行业， 则 Ind1=1，否则为 0； 若样本公司属于石化、 塑

13、胶行业， 则 Ind1=1，否则为 0；若样本公司属于电子行业，则 Ind2=1，否则为 0； 若样本公司属于金属行业，则 Ind3=1，否则为 0；若样本公司属于机械设备行业，则 Ind4=1，否则为 0；若样本公司属于医药生物行业，则 Ind5=1，否则为 0；若样本公司属于信息技术行业，则 Ind6=1，否则为 0 控 制 变 量 Yearj 本文将 2007 年设为基础年度，若数据来源于 2008 年，Year1=1，否则为 0；若数据来源于 2009 年，Year2=1，否则为 0 表2 变量的描述性统计 表2 变量的描述性统计 变量名称 最大值 最小值 均值 中值 标准差 相关系数

14、RDS 0.124377 0.000009 0.010602340.005848090.01387775 - SIZE 25.6568 18.4268 21.260574 21.269212 1.2226952 -0.167* LEV 0.9695 0.0842 0.489834 0.486738 0.1685527 -0.203* C1 0.838273 0.080187 0.365438660.355823000.14896632 - Z 2.703421 0.010538 0.454757970.263534260.47397358 0.139* SHS 0.748963 0.00000

15、0 0.199850150.162545920.21449443 -0.197* MHS 0.893291 0.000000 0.018290570.000036120.09428309 0.139* 注：相关系数表示研发投入与相应变量的相关系数。*表示在 0.05 的水平下显著。 投入，表 3 中各模型均证实了这一点。行业特征变量 Ind4、Ind5、Ind6 在各模型中的系数 在 0.01、0.05、0.1 的水平下显著且均为正值，这表明机械设备、医药生物、信息技术业的 研发投入水平要明显高于食品饮料、 纺织服装这一研发水平较为普通的行业。 对于年度虚拟 变量，Year2在各模型的系数在 0.05 的水平下基本显著而且也都为正值，这说明 2009 年样 本企业的研发投入力度要远远高于 2007 年。 值得强调的是， 公司规模变量在模型 16 的系 数均为-0.001，且各系数均显著，这反映出企业规模与其研发投入呈负相关关系。即企业规 模越大，研发投入水平越低，此发现验证了国黎安等（2005）的研究结论。 模型 2 中 C1 、 C12、 C13与研发投入分别在 5%、 10%、 1%的水平上显著相关， 而且 C1 、 C13与研发投入呈正相关关系， C12与研发投入则呈负相关关系。 这表明公司的研发投入随着 股权集中度的上升，呈现出先上升后下降再上升的趋势，即为“N”