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        企業(yè)創(chuàng)新能力與股價崩盤風(fēng)險:基于中國股市的分析

        2018-12-05 08:06:12馮正華
        財(cái)政監(jiān)督 2018年23期
        關(guān)鍵詞:股價高管專利

        ●馮正華

        一、文獻(xiàn)綜述

        (一)關(guān)于創(chuàng)新

        黨的十八大提出,科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐,必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。如何提升創(chuàng)新水平,國內(nèi)外很多學(xué)者對此進(jìn)行了廣泛研究, 包括Batabyal and Nijkamp(2012)、Liu and Buck (2007)、Bratti and Felice(2012)、歐陽峣和劉智勇 (2010),以及李國璋和周彩云等(2010)等等。Marvel and Lumpkin(2007)研究認(rèn)為,人力資本對創(chuàng)新產(chǎn)出十分重要,包括一般和特殊的人力資本;技術(shù)型企業(yè)家對于市場營銷了解得越少越有利于他從事突破性的創(chuàng)新。也有學(xué)者研究了宏觀環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新的影響,如法律制度環(huán)境(Dosi et al.,2006;Tan et al.,2014;Tong et al.,2014)、財(cái)稅政策(安同良等,2009;張同斌和高鐵梅,2012)對國際創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)創(chuàng)新的影響。另外,還有學(xué)者研究認(rèn)為,政府補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠是扶持企業(yè)創(chuàng)新重要的兩種手段(Lee,1996;Aghion et al.,2012)。

        同時,也有學(xué)者對創(chuàng)新的效應(yīng)進(jìn)行了廣泛研究。Wignaraja(2008)和 Antonietti et al.(2011)研究認(rèn)為,技術(shù)創(chuàng)新有利于企業(yè)出口;Hasan et al.(2003)研究結(jié)論表明,技術(shù)創(chuàng)新對印度出口企業(yè)的影響是有限的。國外早期文獻(xiàn)的實(shí)證研究結(jié)論,支持專利保護(hù)對企業(yè)創(chuàng)新的正面影響(Licht和Zoz ,1998;Pazderka ,1999)。 Mansfield(1986)隨機(jī)抽取了100家美國的制造業(yè)企業(yè),考察了專利保護(hù)對其專利產(chǎn)出的影響,發(fā)現(xiàn)如果知識產(chǎn)權(quán)特別是專利權(quán)的保護(hù)缺失,大部分行業(yè)的專利產(chǎn)出將顯著下降,其中醫(yī)藥和化學(xué)行業(yè)受影響最大。

        我國學(xué)者對于創(chuàng)新效應(yīng)也進(jìn)行了廣泛研究。例如,易先忠等 (2007)利用中國1987-2004年的數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)我國的技術(shù)進(jìn)步以模仿為主,加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)會抑制模仿,不利于我國技術(shù)進(jìn)步,但當(dāng)我國技術(shù)提高到一定水平后,通過模仿促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的效應(yīng)減弱,加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠鼓勵自主創(chuàng)新,從而增快國內(nèi)技術(shù)進(jìn)步速度;劉小魯(2011)利用中國省際面板數(shù)據(jù),得出了知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)與自主研發(fā)比重呈現(xiàn)倒U型關(guān)系的結(jié)論。然而,企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體,高新技術(shù)企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主要力量。

        (二)關(guān)于股價崩盤風(fēng)險

        股價崩盤風(fēng)險是指上市公司股價出現(xiàn)極端負(fù)值的概率。基于代理理論視角的研究指出,管理層隱藏公司特質(zhì)利空消息是發(fā)生股價崩盤的主觀原因,信息不對稱是發(fā)生股價崩盤的客觀前提。出于私利原因,比如侵占公司現(xiàn)金流、建立企業(yè)帝國、進(jìn)行內(nèi)部交易、避稅、獲得更高的薪酬和職務(wù)消費(fèi),管理層傾向于隱藏利空消息 (Jin和Myers,2006;Bleck 和 Liu,2007;Kim 等 ,2011a;b;Xu 等,2014;Hu 等,2015)。 關(guān)于企業(yè)的負(fù)面消息可能損害企業(yè)形象,惡化企業(yè)與顧客、供應(yīng)商和銀行等利益相關(guān)者的關(guān)系,降低營業(yè)收入和經(jīng)營業(yè)績。因?yàn)楣芾韺与[藏利空消息和信息不對稱,利空消息不斷在公司內(nèi)部積累,公司股價逐漸被高估。但是管理層不能無限制隱藏關(guān)于企業(yè)的利空消息。隱藏利空消息存在一個盈虧平衡點(diǎn),超過該盈虧平衡點(diǎn)后,繼續(xù)隱藏利空消息的成本超過其收益。管理層被迫集中披露被隱藏的利空消息,導(dǎo)致股價崩盤。因此,Jin和Myers(2006)指出管理層隱藏利空消息是導(dǎo)致股價崩盤的主要原因。Kim等(2011b)發(fā)現(xiàn)CFO持有的期權(quán)越多,公司未來股價崩盤風(fēng)險越大。他們指出對短期股價的關(guān)注是導(dǎo)致管理層隱藏利空消息的主要原因。管理層私利動機(jī)會導(dǎo)致上市公司隱藏利空消息,因此加劇股價崩盤風(fēng)險(Kim 等,2011a;b;Xu 等,2014)。也有研究發(fā)現(xiàn)信息不對稱、非效率投資、盈余管理和避稅會導(dǎo)致企業(yè)股價崩盤(Bleck 和 Liu,2007;Hutton 等,2009;Kim 等,2011a)。

        隨著證券市場的迅猛發(fā)展,股價崩盤風(fēng)險不斷增加,股價崩盤現(xiàn)象時有發(fā)生。例如,2001年美國納斯達(dá)克(NASDQA)泡沫的破裂、2008年世界范圍的金融危機(jī)等。2015年6月,滬指在20天內(nèi)下跌1000點(diǎn),并且多次出現(xiàn)千股跌停;2016年年初,短短兩周時間A股市值蒸發(fā)超過十萬億;酒鬼酒等個股出現(xiàn)了暴跌情況。股價崩盤不僅嚴(yán)重干擾資本市場的正常運(yùn)行,也會給實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來嚴(yán)重危害,甚至可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)危機(jī)的爆發(fā)。因此,研究股價崩盤風(fēng)險(crash risk)的影響因素,尋找緩解股價崩盤風(fēng)險的方法,不僅具有學(xué)術(shù)意義,同樣具有重要的實(shí)踐意義。

        葉康濤等(2015)發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)內(nèi)控信息披露水平的提高,未來股價崩盤風(fēng)險顯著下降。王化成(2015)的研究發(fā)現(xiàn)第一大股東持股比例的提高有利于緩解未來股價崩盤風(fēng)險。因此,從上市公司的層面考察如何緩解股價崩盤風(fēng)險具有重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。因此,考察創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的影響,具有一定代表意義。本文利用中國A股2006-2016年的數(shù)據(jù),實(shí)證研究了企業(yè)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的效應(yīng),結(jié)果表明,創(chuàng)新能夠顯著有效地緩解股價崩盤風(fēng)險,穩(wěn)健性檢驗(yàn)也得到了高度一致的結(jié)果。

        本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。

        第一,本文深入研究創(chuàng)新在微觀上對股價的影響,有助于豐富創(chuàng)新方面的文獻(xiàn)。行權(quán)業(yè)績考核作為股權(quán)激勵計(jì)劃的重要特征,一方面能夠提高薪酬-業(yè)績敏感性,另一方面也會使薪酬-業(yè)績敏感性出現(xiàn)不連續(xù)變化。行權(quán)業(yè)績考核會對股權(quán)激勵的激勵效應(yīng)和負(fù)面后果產(chǎn)生放大作用。現(xiàn)有研究對行權(quán)業(yè)績考核的考察還比較缺乏,研究行權(quán)業(yè)績考核負(fù)面效應(yīng)的文獻(xiàn)更加少見。因此本文的研究有助于深化對股權(quán)激勵的理論認(rèn)識,豐富股權(quán)激勵方面的文獻(xiàn)。第二,本文考察創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的影響,有助于豐富股價崩盤風(fēng)險影響因素方面的文獻(xiàn)。很少有學(xué)者考察怎樣緩解股價崩盤風(fēng)險,本文從創(chuàng)新角度考慮如何緩解股價崩盤風(fēng)險,補(bǔ)充和發(fā)展了股價崩盤風(fēng)險影響因素方面的研究。第三,本文的研究結(jié)論具有一定現(xiàn)實(shí)意義,能夠?yàn)樯鲜泄揪徑夤蓛r崩盤風(fēng)險和制定相關(guān)政策提供借鑒和參考。

        后文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分是研究設(shè)計(jì)。第三部分是實(shí)證檢驗(yàn)和分析。第四部分是研究結(jié)論與啟示。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

        本文選擇2006-2016年滬深A(yù)股上市公司為初始樣本,剔除了金融和保險行業(yè)、資不抵債以及缺失相關(guān)變量的觀測值。在計(jì)算股價崩盤風(fēng)險時,使用了2006-2016年的個股和市場周收益數(shù)據(jù)。股票收益和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為了消除極端值的影響,對變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize處理。

        (二)變量定義

        1、股價崩盤風(fēng)險。參照 Chen等(2001),本文使用周個股特有收益的負(fù)偏態(tài)系數(shù)(Ncskew1)和上下波動比率(Duvol1)兩個連續(xù)指標(biāo)衡量個股股價崩盤風(fēng)險。

        首先將個股周收益回歸到[2,2]周的市場收益上,取其回歸殘差為周特有收益率,為了減少殘差分布偏度的影響,進(jìn)一步對其取自然對數(shù),即:Wi,t=Ln(1+εi,t),其中 εi,t為模型(1)的殘差。

        負(fù)偏態(tài)系數(shù)(Ncskew1)計(jì)算公式如模型(2);上下波動比率(Duvol1)計(jì)算公式如模型(3)。

        其中n為個股交易周數(shù),np和nd分別為個股特有收益高于和低于當(dāng)年平均周特有收益的周數(shù)。是個股當(dāng)年平均周特有收益。

        為了保證結(jié)果的穩(wěn)健,本文也參照Callen和Fang(2015),在 Chen 等(2001)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步剔除行業(yè)收益的影響,即將個股收益回歸到[1,1]周的市場收益和行業(yè)收益上,基于其殘差重新計(jì)算負(fù)偏態(tài)系數(shù)(Ncskew2)和上下波動比率(Duvol2)。

        2、創(chuàng)新。筆者從中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局(SIPO)提取了企業(yè)的專利數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的測度。SIPO提供了自1985年9月10日以來公布的全部中國專利信息,包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)三種專利的著錄項(xiàng)目及摘要。發(fā)明專利是三種類型中最原始的專利。因此,本文使用變量發(fā)明專利作為創(chuàng)新的代理變量。鑒于專利數(shù)量是大于等于0,所以在1%和99%的水平上對專利數(shù)量進(jìn)行winsorize處理,然后加1取自然對數(shù),作為創(chuàng)新產(chǎn)出最主要的測度。企業(yè)創(chuàng)新水平的穩(wěn)健性測度是專利的總數(shù),定義為在某一年內(nèi)授予給一個上市公司的發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利三種專利數(shù)量總和加1取自然對數(shù)。

        3、控制變量。其他控制變量包括:企業(yè)規(guī)模(Size),使用上市公司市值的自然對數(shù);市值賬面比(MB);資產(chǎn)負(fù)債率(Lev);盈利能力(ROE);機(jī)構(gòu)持股比例(IO),企業(yè)年齡(Age);行業(yè)和年度固定效應(yīng)。

        (三)研究設(shè)計(jì)

        本文的回歸分析主要檢驗(yàn)上市公司的創(chuàng)新是否會緩解股價崩盤風(fēng)險,借鑒先前的文獻(xiàn),結(jié)合本文樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn),建立回歸模型(4)。Crashrisk是股價崩盤風(fēng)險,Innovation表示企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出 (專利水平),Zi,t表示相關(guān)控制變量,包括企業(yè)規(guī)模(S ize);市值賬面比(MB);資產(chǎn)負(fù)債率(Lev);盈利能力(ROE);機(jī)構(gòu)持股比例(IO),企業(yè)年齡(Age)。 Fixeffect表示行業(yè),地區(qū)和年度固定效應(yīng)。

        三、實(shí)證結(jié)果分析

        (一)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        表1報告了實(shí)證分析中使用的變量描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。從表中可見,參照Chen等(2001)模型計(jì)算的股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)Ncskew1的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.015和0.734,Duvol1的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.523 和 0.328;參照 Callen 和 Fang(2015)模型計(jì)算的股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)Ncskew2的均值為0.061,標(biāo)準(zhǔn)差為0.694,Duvol2的均值為0.305,標(biāo)準(zhǔn)差為0.260,說明樣本觀測值之間股價崩盤風(fēng)險存在較大差異。本文的股價崩盤風(fēng)險與其他學(xué)者的均值有所差異,主要可能是由于樣本區(qū)間的差異所造成的。企業(yè)發(fā)明專利的數(shù)量 (Inno1)的均值為0.936,中位數(shù)為1.013,超過一半的上市公司都有發(fā)明專利,說明我國大部分上市公司都很重視創(chuàng)新,并產(chǎn)生了創(chuàng)新成果(專利)。

        (二)相關(guān)系數(shù)分析

        表1 描述性統(tǒng)計(jì)

        表2報告了相關(guān)變量的相關(guān)性分析結(jié)果。表2的結(jié)果表明:一是 NCSkew1和NCSkew2之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.809,說明衡量股價崩盤風(fēng)險的替代變量基本一致。二是創(chuàng)新(Inno1,Inno2)與股價崩盤風(fēng)險(NCSkew1,DUVol1)的相關(guān)系數(shù)都為負(fù),說明上市公司的創(chuàng)新可能會緩解股價崩盤風(fēng)險。

        (三)多元回歸分析

        表2 相關(guān)系數(shù)表

        表3 多元回歸:創(chuàng)新對崩盤風(fēng)險的效應(yīng)

        本文考察了中國上市公司的創(chuàng)新是否會緩解股價崩盤風(fēng)險,回歸結(jié)果如表3所示。列(1)至列(4)的解釋變量為股價崩盤風(fēng)險兩種測度的四種算法。回歸結(jié)果顯示,無論因變量是NCSkew還是DUVol,創(chuàng)新(Inno1)的系數(shù)都顯著為負(fù)。表4的結(jié)果說明創(chuàng)新顯著緩解了上市公司的股價崩盤風(fēng)險。

        目前,學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)認(rèn)為在信息不對稱背景下,管理層出于自利而隱藏經(jīng)營虧損等“壞消息”的代理行為是造成股價崩盤風(fēng)險的主要原因(Jin and Myers,2006;Hutton et al.,2009;Kim et al.,2011a,2011b;羅進(jìn)輝等,2014)。而創(chuàng)新可以顯著提升公司業(yè)績和公司價值(Jefferson et al.,2006;劉和旺等,2016),那么上市公司可能就沒有那么多“壞消息”,管理層也不需要去隱藏,還可能有更多的好消息(創(chuàng)新帶來公司業(yè)績的提升等),而股價是公司價值和公司業(yè)績的反映,而公司業(yè)績的提升有助于股價上漲,從而緩解公司股價崩盤風(fēng)險。因此,創(chuàng)新有利于緩解公司股價崩盤風(fēng)險。

        另一方面,為了鼓勵高管從事創(chuàng)新投資,公司會設(shè)計(jì)一套合理的事前激勵機(jī)制,這種事前的高管薪酬契約可以把創(chuàng)新投資的變動與高管薪酬的變動聯(lián)系起來(Cheng,2004;盧銳,2014),因此,創(chuàng)新可能會帶來高管薪酬的提升,那么高管的利益得到滿足后,將減緩代理問題,從而進(jìn)一步從根源上緩解股價崩盤風(fēng)險(見表 3)。

        (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表4顯示?;貧w結(jié)果跟表3中的結(jié)果表現(xiàn)出高度一致,即無論使用哪種測度股價崩盤風(fēng)險或創(chuàng)新產(chǎn)出水平,上市公司的創(chuàng)新都顯著緩解了股價崩盤風(fēng)險。

        四、研究結(jié)論與啟示

        股價崩盤作為極端風(fēng)險,使投資者財(cái)富在短時間內(nèi)大幅受損,挫傷投資者信心,可能引發(fā)系統(tǒng)金融風(fēng)險并危害實(shí)體經(jīng)濟(jì)(劉寶華等,2016)。因此本文利用2006-2016年非金融行業(yè)A股上市公司為樣本,以創(chuàng)新為視角,實(shí)證考察創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的效應(yīng)。

        本文實(shí)證檢驗(yàn)創(chuàng)新對股價崩盤風(fēng)險的影響,發(fā)現(xiàn)上市公司的創(chuàng)新能夠顯著緩解股價崩盤風(fēng)險。由于創(chuàng)新可以顯著提升公司業(yè)績和公司價值(Jefferson et al.,2006;劉和旺等,2016),而公司業(yè)績的提升有助于股價上漲,從而緩解了公司股價崩盤風(fēng)險。因此,創(chuàng)新有利于緩解公司股價崩盤風(fēng)險。另一方面,為了鼓勵高管從事創(chuàng)新投資,事前的高管薪酬契約可以把創(chuàng)新投資的變動與高管薪酬的變動聯(lián)系起來(Cheng,2004;盧銳,2014),因此,創(chuàng)新可能帶來會帶來高管薪酬的提升,緩解代理問題,從而進(jìn)一步從根源上減輕股價崩盤風(fēng)險。

        本文的研究具有一定理論和實(shí)踐意義。理論上,能夠深化和豐富創(chuàng)新的效應(yīng),尤其是微觀上對上市公司的效應(yīng),豐富創(chuàng)新和股價崩盤風(fēng)險兩方面的文獻(xiàn)。實(shí)踐上,能夠?yàn)樯鲜泄揪徑夤蓛r崩盤風(fēng)險和制定相關(guān)政策提供借鑒和參考。■

        表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

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