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1研究設計

1．1研究方法

在效率測度方面，目前主要有兩類方法:一類是以Charnes(1978)［8］等提出的數據包絡分析方法(DEA)為代表，另一類是以Aligner等(1977)［9］提出的隨機邊界分析方法(SFA)為代表。與DEA方法相比，SFA方法具有明顯的優勢，前者采用數據規劃方法，無需建立變量之間嚴格的函數關系，也就難以對變量的顯著性進行檢驗，而后者則以堅實的經濟理論為基礎，可以判斷模型擬合的優劣。同時考慮到隨機沖擊效應和技術欠效率是隨機邊界模型理論的精髓，相比于平均生產函數和確定性前沿生產函數同樣具有優勢。基于以上考慮，我們決定采用這一方法。我們首先假設在沒有沖突的情況下，經營者為了實現高額回報率和企業的長遠發展，會根據其外部環境和內部條件設定其最佳創新投入。在放松這一假設后，任何形式的沖突都會降低企業的研發投入，使得該值并未達到最大，而我們恰恰可以把這一技術水平損失看作公司的實際技術創新能力與前沿技術創新能力的偏離。基于這一想法，在考慮沖突的情況下，公司的實際技術創新水平可以表示為。的相關變量，考慮了企業治理結構的異質性對企業技術創新行為的影響。(4)式和(5)式構成了異質性隨機邊界技術創新模型。通過這一設定，使得本文的后續分析具有很大的靈活性:其一，可以采用似然比檢驗進行定性分析，考察模型的異質性設定是否正確。其二，可以構造“技術創新效率指數”進行定量分析，它表示企業的實際研發支出與最佳研發支出的偏離程度。

1．2變量構造

1．2．1被解釋變量目前，理論界采用以下幾種方法來衡量企業的技術創新水平:一是用創新投入來衡量，如Hansen＆Hill(1991)以研發支出與銷售額的比值度量。二是以創新產出來衡量，Kochhar＆David(1996)［11］以公司開發的新產品數量作為技術創新水平的度量指標，鑒于技術創新成果的可比性較差，而且較少受管理層控制(Davidetal．，2001)［12］，所以不宜把創新產出作為被解釋變量，但創新投入卻不同，它主要由企業的經營者決定，加之考慮數據的可得性，故本文以研銷比作為企業技術創新的變量，記為LnInno。

1．2．2公司特征變量一是企業規模(size)。本文借鑒Hansen＆Hill(1991)［10］等學者的做法，選用企業固定資產年平均余額作為企業規模的度量。二是現金流動性(cash)。根據Jensen(1976)［3］提出的自由現金流假說，如果企業有充足的現金流，那么企業管理者傾向于擴大企業R＆D投資，以便獲取更多的控制權私有收益。本文選用經營活動現金流量凈額/營業收入總額來衡量。三是負債率(debt)。當企業外部融資受到約束導致企業內部資金不足時必然會減少研發投入。四是資產周轉率(TAT)。研發投入作為一種風險大、收益高的投資活動，其回收周期通常具有長期性，如果企業注重短期資產周轉的話，勢必會降低企業的研發投入水平。五是主營業務比重(ratio)。企業主營業務突出，更容易有更多的財力和物力去進行研發投入。本文選用企業第一位主營業務收入占總收入的比重來表示。

1．2．3沖突變量本文主要選取四種治理結構變量反映企業的沖突因素:一是股權集中度，我們用企業前三大股東持股比例作為變量;二是股權制衡度，我們選用Z指數對其進行度量。Z指數反映的是企業第一大股東和第二大股東之間的持股比例的比值，Z指數越大，意味著第一大股東和第二大股東之間的力量差異越大，第一大股東的優勢越明顯，其對公司的控制能力也越強，股東之間的制衡能力也隨之越弱;三是機構持股對沖突的影響，我們選用機構持股比例作為變量;四是高管激勵對沖突的影響，我們按照大多數學者的做法選用高管持股比例作為變量。本文數據來自于wind數據庫，樣本區間為2006－2011年。篩選原則如下:1)剔除金融類上市公司;2)為了避免離群值的影響，我們在第1%和99%百分位上對主要變量進行了Win-sorized縮尾處理，數據處理和估計均采用sta-ta12．1完成。各變量的名稱、含義以及相關統計特征如表1所示。

2結果及分析

2．1異質性隨機邊界技術創新模型估計結果為了保證估計結果的穩健性和客觀性，我們在多種設定下分別進行了估計。估計結果見表2。模型1為傳統的固定效應模型，模型2－模型6則是采取異質性隨機邊界模型，其中，模型3－模型6是在模型2的基礎上，通過對參數施加各種約束得到的回歸結果。根據各模型的對數似然值以及似然比檢驗，模型2要顯著優于其他模型，這意味著本文選用異質性隨機邊界模型是合理的，所以后文的分析主要是依據模型2進行。根據表2第一部分的回歸結果，我們發現無論是約束方程還是非約束方程，企業特征變量都通過了顯著性檢驗。企業規模對企業技術創新具有顯著負向影響，這是因為隨著企業規模的擴大，研發投入在總規模中的比例是降低的，從而導致企業規模變量為負。負債率與我們預期的符號一致，這意味著隨著企業負債水平的提高，用于研發的比例降低，不利于企業創新投入的提高，這與馮根福等(2008)［1］和王燕妮(2011)研究結論基本一致。資產周轉率對企業的創新投入影響為負，雖然創新是一種高收益的投資活動，但通常也伴隨著高風險和長周期特征，如果企業更注重資產的短期周轉，必將導致企業長期技術創新投入的不足。現金比率因素和主營業務占比因素的系數都顯著為正，這意味著主營業務占比越高，企業創新投入越多，這一方面是因為主營業務突出的企業有更多的精力去集中進行創新活動，發揮自己的比較優勢，另一方面是因為主營業務突出的企業通常是那些在該市場領域更突出、占據主導地位的企業，為了保持其領先地位也更傾向于投入更多進行研發，以提高產品的技術含量，保持其市場領先地位。表2的第二部分是對企業技術創新約束進行估計的結果。根據前文的理論分析，如果治理工具對技術創新約束(u)影響為負，意味著治理工具會降低沖突水平，有助于企業創新投入的增加;反之，則企業會降低創新投入。我們發現，股權集中度對技術創新約束的影響顯著為負，這意味著隨著股權集中度的提高，會降低沖突水平，促進企業參與創新活動，這也與Shleifer＆Vishny(1997)［14］的研究結果基本一致，股權集中可以提高大股東的監控能力，促使管理者關注企業的長期利益，從而有利于企業技術創新。反映股權制衡度指標的Z指數對企業技術創新約束的影響顯著為正，意味著隨著Z指數的增加，也即隨著股權制衡度的降低，企業的沖突也會愈加嚴重，從而降低企業的創新投入。正如楊建君等(2007)［15］研究發現，在中國的經濟環境下，大股東的存在對企業的技術創新投入有微弱的負影響。究其原因無非有二:一是企業股東之間制衡能力的減弱使得企業股東更關注自身利益而犧牲其他股東利益;二是隨著企業第一大股東比例的提高，第一大股東所承擔的風險也隨之提升，大股東存在資本鎖定風險促使其更傾向于投資風險較低、收益較為穩定的項目，從而對企業的技術創新投入產生約束。機構持股對技術創新約束的影響為負，但并不顯著。根據已有研究，機構持股對企業創新投入的影響也未達成一致結論(馮根福等，2008;任海云，2010)。機構投資者一方面具有較強的監督能力;另一方面，他們一般都采用組合投資方式，這種分散化的投資策略會降低其承擔的非系統性風險，所以從總體來看，機構持股比例的提高會在一定程度上增加企業的創新投入。高管持股比例對企業技術創新約束的影響顯著為負，這意味著高管激勵可以顯著降低企業的創新投入約束，提高企業的創新投入。這與國內學者對上市公司研發投入的實證結果基本保持一致(王燕妮，2011)。根據理論，股權激勵的核心是通過“金手銬”將公司的長期價值與經營者的利益捆綁在一起，從而減少了經營者的短期行為，降低委托成本，促使經營者從公司的長遠利益出發，增加企業的研發投入。表2第三部分是治理工具對創新投入不穩定性的影響。股權集中度和高管激勵對企業技術創新的不穩定性影響為正，通過了1%的顯著性水平，這意味著二者的大小會顯著影響企業技術創新的不穩定，隨著股權集中度的提高，其創新的不穩定性也隨之提高。反映股權制衡度的變量Z指數以及機構持股沒有通過顯著性檢驗，意味著上述兩個因素并不會對創新投入的不穩定性產生顯著影響。

2．2所有制、沖突對創新投入的影響分析為了進一步考察不同所有制企業沖突對創新投入的影響，我們把所有上市公司分為國有控股和非國有控股兩組，回歸結果見表3。首先，從技術創新投入約束方程回歸結果來看，股權集中度的提高有助于降低創新約束，而且對非國有上市公司的影響更為明顯。股權制衡度只能對國有上市公司創新約束產生顯著影響，這意味隨著股權制衡能力的降低，國有上市公司更容易發生沖突問題，降低企業的研發投入。相比于非國有上市公司，高管持股比例對國有上市公司的影響更大，高管持股比例的提高在國有上市公司中更容易降低創新投入約束。Shleifer＆Vishny(1997)認為，國有企業實際上為官員所控制，他們更關注自身的經濟利益和政治目標，在給定相同激勵機制的情況下，國有企業會更有效的降低沖突水平，提升企業的創新投入。其次，從創新投入約束不穩定性方程回歸結果來看，股權集中度和高管激勵對兩類性質上市公司的創新投入約束不穩定性影響為正，但是對國有上市公司的影響更大。這可能是因為國有企業由于經營目標多元化、產權主體虛置、多層委托關系的存在，加之技術創新的專業性、復雜性以及非程序性特征，更容易導致國有股東及其人的監督動力和監督能力的不足，股權集中度以及高管激勵的變化更容易導致企業的研發投入產生更大波動。最后，從控制變量來看，所有控制變量都通過了1%的顯著性水平，而且符號與所有樣本的回歸結果基本保持一致。

2．3上市公司技術創新效率分析在識別了各種治理機制對上市公司技術創新約束的影響之后，按照(7)式的設定，我們可以進一步得到各個企業的技術創新效率值。根據隨機邊界方法計算的技術創新效率的值域為［0，1］，數值的大小反映了企業研發投入效率的高低，1表示100%技術創新效率，0表示技術創新投入無效率。根據回歸結果我們得到3615個效率估計值，均值為0．645，標準差為0．075，最大值和最小值分別為0．798和0．298，所有上市公司投資效率的分布頻數如圖1所示。從圖1中可以看出，絕大部分企業的技術創新效率介于0．55到0．75之間，這說明我國上市公司面臨的沖突導致技術創新水平比最優水平低了約25%至45%，因而還具有較大的增長潛力可以挖掘，也就為各種政策提供可操作的空間。為了進一步考察所有制對上市公司技術創新效率的影響，我們繪制了圖2。從繪制的時序圖來看，在2006－2011樣本區間內，樣本總體的技術創新效率呈現上升趨勢。具體來看，國有上市公司在2006年的技術創新效率偏低，隨后呈現穩步增加趨勢，漸漸高于非國有上市公司，這也與李春濤和宋敏(2010)［5］的研究結論相一致。Atkinson＆Stiglitz(1980)［17］的分析認為，國有企業的出現是為了解決社會收益與企業自身成本不同而導致的市場失靈問題，因此從體制上來說，國有企業有條件比非國有企業更具有創新性。正如Davidetal．(2001)［12］發現的，即便非國有企業的勞動生產率比國有企業高，但是技術創新需要的大部分資源被國有企業所擁有，民營企業生產的更多是資本或勞動密集型產品，其技術附加值低，所以其創新效率低于國有企業。

3結論與啟示

本文基于沖突導致企業創新投入不足的特點，運用異質性隨機邊界模型對企業的技術創新效率進行了測算。主要研究結論是:第一，沖突問題使得中國上市公司的技術創新效率比最優水平低了25%～45%。第二，股權集中度的提高、股權制衡度的增強以及高管激勵政策的實施可以顯著降低沖突水平，提升企業的創新投入;機構持股不是影響沖突的關鍵因素。第三，國有控股公司治理結構的改善會更顯著提升企業的創新效率，在樣本期間內，國有控股公司技術創新效率呈現穩步增加趨勢，漸漸高于非國有控股公司。基于上述結論，得出如下研究啟示:第一，提升公司技術創新效率的過程中既要重視優化公司的股權結構，同時也要增強股東之間的制衡能力和采取有效的高管激勵政策，三者不可偏廢;第二，政府在促進國家自主創新戰略過程中，應重點關注對國有控股公司治理結構的完善，以進一步提高投入資源的配置效率。

作者：呂新軍單位：河南大學經濟學院