郭玉晶，朱雅玲，張映芹

（陜西師范大學國際商學院，西安710119）

2018年6月，美國政府發(fā)布了加征關稅的商品清單，標志著中美“貿(mào)易戰(zhàn)”的正式開始，而從加征的關稅清單中可以看出，貿(mào)易戰(zhàn)背后針對的是“中國制造2025”，也就是說貿(mào)易戰(zhàn)的背后實質(zhì)是技術戰(zhàn)。雖然在同年12月，兩國正式宣布“休戰(zhàn)”90天，但是隨著中國技術的進一步提升，外部壓力必然有增無減。在中國經(jīng)濟經(jīng)歷40年高速增長以后，傳統(tǒng)的依靠勞動密集型的生產(chǎn)方式難以維系。隨著“人口紅利”的消失，企業(yè)用工成本逐步提升，傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢正在逐步消失，許多產(chǎn)業(yè)都在向東南亞等其他發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移，技術進步和產(chǎn)業(yè)升級成為繼續(xù)推動經(jīng)濟增長唯一的出路。在這一過程中，創(chuàng)新是最為關鍵的條件，在這一背景下，除了要盡快學習歐美國家的先進技術經(jīng)驗外，還需要扎扎實實地提升科技水平和進行產(chǎn)業(yè)升級，繼續(xù)推動和改進現(xiàn)有的技術創(chuàng)新政策，才是應對美國技術戰(zhàn)的根本戰(zhàn)略。企業(yè)正是創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的核心主體，技術創(chuàng)新是企業(yè)得以生存和發(fā)展的動力源泉，但技術創(chuàng)新效率不高仍然是中國企業(yè)創(chuàng)新的主要問題。中國社科院報告指出，中國的科技成果轉(zhuǎn)化率及其商品化的規(guī)模效益的比例僅為10%～15%，遠低于發(fā)達國家的60%～80%。清華大學與社會科學文獻出版社共同發(fā)布的《國家創(chuàng)新藍皮書：中國創(chuàng)新發(fā)展報告（2014）》中明確提出中國創(chuàng)新能力與美日等發(fā)達國家的最大差距在于創(chuàng)新效率，而企業(yè)內(nèi)部的股東與管理層作為企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實際執(zhí)行者，對企業(yè)技術創(chuàng)新效率具有直接的影響。因此，我國企業(yè)的技術創(chuàng)新效率究竟處于什么水平，股東與管理層對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的作用方式是哪些？對這些問題的回答有助于進一步提高企業(yè)技術創(chuàng)新能力、加快促進經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變。

一、文獻綜述

如何激發(fā)內(nèi)部股東以及管理層的創(chuàng)新動力是現(xiàn)代企業(yè)制度需要解決的重要問題，不同的治理結(jié)構(gòu)會影響到企業(yè)的創(chuàng)新水平，從而影響著企業(yè)的創(chuàng)新效率。但是由于選取對象，數(shù)據(jù)以及方法的不同，目前的研究結(jié)論還有一定的分歧，主要分為以下幾個方面：

（1）控股股東持股比例與企業(yè)技術創(chuàng)新。部分學者認為大股東持股比例與企業(yè)技術創(chuàng)新正相關［1-2］，也有學者提出控股方的持股比例過高時會抑制企業(yè)的創(chuàng)新［3］。還有學者認為控股股東類型影響企業(yè)技術創(chuàng)新，當大股東是銀行時，會對投入強度產(chǎn)生負面影響；但是當大股東為非財務公司時，大股東與研發(fā)投入正相關；當大股東是個人時，兩者關系不顯著［4］。但也有學者認為控股股東的持股比例與公司研發(fā)投資強度之間呈3次曲線關系［5］。也就是說，對于持股比例與技術創(chuàng)新效率的關系還不得而知，主要的原因是不同的作者選取了不同的外生變量，所得出的結(jié)果不同?？梢姡敶蠊蓶|持股的比例全面提升之后，大股東的監(jiān)督效果也會更為明顯，其對經(jīng)理人短視行為的抑制作用開始表現(xiàn)出來，企業(yè)的R&D投資也在全面提高強度；當大股東持股比例越過一定界限時，公司的絕對控制權(quán)就開始由大股東掌控，其行為也開始轉(zhuǎn)為謀取私利、追求控制力。

（2）股權(quán)制衡度與企業(yè)技術創(chuàng)新。目前關于股權(quán)制衡度與企業(yè)技術創(chuàng)新效率之間的關系，主要分為3種：第一種認為股權(quán)越集中，越有利于企業(yè)的創(chuàng)新［6-7］；第二種持相反看法，認為股權(quán)集中度與企業(yè)技術創(chuàng)新效率之間呈負相關［8-9］；第三種認為股權(quán)集中度與創(chuàng)新存在倒“U”型關系［10-11］。股東往往偏好于能增強其長期利益的活動，具有挑戰(zhàn)性的技術創(chuàng)新活動風險大，但是對長遠利益有質(zhì)的影響，因此，他們愿意支持技術創(chuàng)新活動，并且通過投資組合分散技術創(chuàng)新的風險。股東可以通過增加監(jiān)督成本來約束管理者的創(chuàng)新行為，保證自己的利益。

（3）機構(gòu)持股與企業(yè)技術創(chuàng)新。機構(gòu)投資者不僅具有雄厚的資金實力，而且在信息搜集分析、投資決策運作等方面都比個人投資者更加專業(yè)，因此，對經(jīng)營者控制的影響比較多。關于機構(gòu)投資者與企業(yè)R&D投入之間的關系，研究結(jié)論也分為3種：第一種認為機構(gòu)投資者有利于企業(yè)技術創(chuàng)新，而個人投資者則不明顯［12-13］；第二種認為兩者之間是負相關關系［14-15］；第三種認為兩者關系并不是簡單地促進或抑制關系，而是取決于外界不同環(huán)境的變化。如在不同的發(fā)展階段，有不同的變現(xiàn)。還有學者認為技術創(chuàng)新的效率取決于機構(gòu)投資者的類型，比如，指數(shù)型、成長型和價值投資型3種。不同類型的機構(gòu)投資者創(chuàng)新效率也不同。機構(gòu)投資者具有利用專業(yè)、信息及資金優(yōu)勢介入公司治理，進而影響到企業(yè)的創(chuàng)新效率。

（4）所有權(quán)差異與企業(yè)技術創(chuàng)新。經(jīng)過了國企改革、上市公司股權(quán)分置改革等重大舉措，中國企業(yè)國有股“一股獨大”的情況已逐步改變，伴隨著中國經(jīng)濟體制改革的進一步深入，中國企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征將繼續(xù)發(fā)生變化，公司治理范疇下的股權(quán)結(jié)構(gòu)對于企業(yè)技術創(chuàng)新的作用機制以及影響方式還有待更深層的研究。學者認為控股股東性質(zhì)不同，其對公司研發(fā)投入影響也不同，多數(shù)學者認為私有產(chǎn)權(quán)控股強于國有產(chǎn)權(quán)控股［16］。也有學者提出股權(quán)集中度的作用在不同的所有制性質(zhì)的企業(yè)中作用是不同的［17］，國有企業(yè)中股權(quán)集中度的上升能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新投入，家族企業(yè)中股權(quán)集中度的上升對創(chuàng)新投入具有顯著的阻礙作用。

綜上所述，已有文獻對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的測算多采用數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）或者隨機前沿方法（SFA）方法，并沒有考慮環(huán)境因素和隨機誤差的影響，并不能真實反映出企業(yè)技術創(chuàng)新的實際效率和管理水平，計算結(jié)果存在一定的誤差。上市公司是中國企業(yè)的排頭兵，對上市公司技術創(chuàng)新效率的研究對提升中國企業(yè)的整體創(chuàng)新力具有重要幫助。Fried等［18］提出的三階段DEA方法，有效剝離了環(huán)境因素和隨機誤差的影響，更能反映出企業(yè)的實際創(chuàng)新效率水平。因此，本文將在前人研究的基礎上，首先采用采用三階段DEA模型，基于中國上市公司2008—2017年的數(shù)據(jù)，測算出去除環(huán)境因素和隨機誤差的情況下企業(yè)的實際技術創(chuàng)新效率；在此基礎上，進一步使用截尾回歸（Tobit）模型，從企業(yè)內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的視角研究股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)的實際技術創(chuàng)新效率的影響，并提出相應的對策建議。

二、研究設計

（一）三階段DEA模型介紹

由于傳統(tǒng)的DEA模型不能剔除隨機因素與環(huán)境因素對決策單元效率評價的影響，F(xiàn)ried等［18］較早開始研究如何將環(huán)境因素和隨機噪聲引入DEA模型。因為該模型分為3個步驟，所以被學者稱為三階段DEA模型。三階段DEA模型能夠同時調(diào)整外部環(huán)境與隨機誤差等因素對效率的影響，使得所計算出來的效率值能更真實地反映決策單元的內(nèi)部管理水平。

（1）第一階段：傳統(tǒng)DEA模型。在第一階段，本文使用經(jīng)典的DEA方法進行測算，利用原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行初始效率評價。DEA模型分為投入導向和產(chǎn)出導向的，根據(jù)具體的分析目的，可以選擇不同的導向。一般而言，在大多數(shù)三階段DEA模型運用的文獻中，都選擇投入導向的BCC模型。

（2）第二階段：運用SFA回歸剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲。在第二階段，本文主要關注影響效率的松弛變量，第二階段的松弛變量主要由管理效率、環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲等構(gòu)成。因此，第二階段的主要目標是將以上的松弛變量分解成3種效應，即環(huán)境效應、管理效應和噪聲效應。實現(xiàn)的方法是借助SFA回歸，將第一階段計算出來的各種松弛變量對環(huán)境變量和噪聲變量進行回歸。根據(jù)Fried等［18］的想法，構(gòu)造如下類似SFA回歸函數(shù)，本文以投入導向為例，公式如下：

其中：Zi是投入產(chǎn)出的環(huán)境變量；βn是投入產(chǎn)出環(huán)境變量的系數(shù)；Sni是決策單元中，第i個決策單元中，第n項投入的松弛值；νni表示隨機干擾因素；νni+μni是混合誤差項，表示誤差項對投入產(chǎn)出的干擾；μni表示企業(yè)日常管理中的管理不善對投入松弛變量的干擾。其中ν～N(0，)是隨機誤差項，表示隨機干擾因素對企業(yè)投入松弛的影響。μ是管理無效率，假設其服從正態(tài)分布，即μ～N+(0，)，表示管理無效率對投入松弛變量的影響。SFA回歸的目的是為了剔除環(huán)境因素和隨機干擾因素對技術效率的測量，使得所有的決策單元都能處于相同的外部環(huán)境中，因此，基于以上分析，F(xiàn)ried等［18］提出調(diào)整后的公式，如公式（2）所示。

（3）第三階段：調(diào)整后的投入產(chǎn)出計算DEA效率。在第三階段，通過相似SFA回歸分析，將調(diào)整后的投入變量值替換原來的投入變量值，重新運用BCC模型進行效率估計，即可得到剔除環(huán)境因素和隨機因素的效率值，是相對真實的效率值，這時的效率值僅受技術管理的影響。

（二）三階段DEA模型變量

本文主要研究的是基于微觀企業(yè)層面的自主創(chuàng)新，在借鑒趙樹寬等［19］研究的基礎上，本文將創(chuàng)新分為研發(fā)性投入和生產(chǎn)性投入兩個部分，同理，產(chǎn)出也分為技術產(chǎn)出和盈利產(chǎn)出。

1.投入變量

投入因素包括人力投入因素和財力投入因素。這些因素短期內(nèi)即會影響企業(yè)技術創(chuàng)新效率。一些經(jīng)驗研究表明企業(yè)的要素稟賦，即科技開發(fā)人員和R&D資金的投入強度對創(chuàng)新效率有重要影響。本文創(chuàng)新投入共有以下4個投入變量。

（1）研發(fā)技術人員（人）。相關研究一般選擇R&D人員，作為上市公司技術人員的指標，技術人員作為企業(yè)投入的必備要素之一，不可或缺，因此，本文選擇公司的技術人員作為創(chuàng)新投入要素之一。

（2）研發(fā)費用（元）。R&D資金作為投入要素之一，對企業(yè)自主創(chuàng)新具有重要的作用，本文選取了企業(yè)年度R&D支出總額作為衡量企業(yè)創(chuàng)新指標之一。研發(fā)費用（RD）一般選擇R&D資本存量作為技術創(chuàng)新活動的資本投入指標。由于創(chuàng)新產(chǎn)品不同于一般產(chǎn)品，創(chuàng)新的當期產(chǎn)出不僅與當期的投入有關，也和之前的創(chuàng)新投入相關，也就是說過去的創(chuàng)新投入會對當下的以及未來的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生影響。因此，本文采用的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)與創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)之間滯后兩期。2007年，新的會計準則頒布和實施，準則要求上市公司必須在年報中披露“研發(fā)支出”的明細，其中就包含了研發(fā)支出的費用和人員。但是，該數(shù)據(jù)均屬于流量數(shù)據(jù)，并非存量指標，而DEA模型中要求資本研發(fā)投入均屬于存量指標，因此需要年報中的“研發(fā)支出”的流量指標換成存量指標。本文借鑒吳延兵［20］的“永續(xù)盤存法”，公式如式（3）所示：

其中：K代表當年的研發(fā)資本存量；E代表研發(fā)支出；δ代表研發(fā)資本存量的折舊率，本文參考吳延兵［20］的研究，假設折舊率等于15%；i代表不同的決策單元；t代表年份。該公式的含義為，決策單元當期的研發(fā)資本存量等于前期的資本存量減去資本折舊后的數(shù)值，同時在加上當期的研發(fā)支出。因此，首先需要計算出當期的資本存量，首先假定研發(fā)資本存量的平均增長率等于每年研發(fā)支出的平均增長率，即

將式（4）代入式（3）中，可得：

公式（5）就是由基期的研發(fā)支出計算出來的研發(fā)資本存量，該公式表明，以2008年為基期，2009—2012年的研發(fā)支出作為平均增長率，就可以得到企業(yè)當期的研發(fā)資本存量，最后在根據(jù)公式（3）計算企業(yè)歷年的研發(fā)資本存量。

（3）企業(yè)職工（人）。新技術開發(fā)出來以后，在技術產(chǎn)業(yè)中應用和推廣的過程中，企業(yè)職工的參與是技術得以成功轉(zhuǎn)化的重要因素。與R&D人員投入不同，技術轉(zhuǎn)化階段的人員活動的工作內(nèi)容不是開發(fā)新技術，而是將自主創(chuàng)新的高技術直接應用于新產(chǎn)品或者生產(chǎn)過程，本文選取年度上市公司企業(yè)員工總數(shù)作為衡量指標。

（4）固定資產(chǎn)凈值（元）。對于技術創(chuàng)新的投入形式，李濟廣和周玉潔［21］認為按物質(zhì)類型一般可以分為人、財、物3個方面的投入。對于技術創(chuàng)新的物的投入，以購買實驗設備和生產(chǎn)設備為主，因此，本文以固定資產(chǎn)凈值來表示。

2.產(chǎn)出變量

（1）自主創(chuàng)新變量。在產(chǎn)出指標的選擇上，能夠較好代表技術創(chuàng)新效率的指標就是專利申請量，新產(chǎn)品產(chǎn)值。由于上市公司年報中沒有公布新產(chǎn)品產(chǎn)值，限于數(shù)據(jù)資料獲取的途徑，本文無法獲得上市公司每年新產(chǎn)品的相關數(shù)據(jù)，因此，本文采用專利數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的代表。需要說明的是，根據(jù)中國的專利制度，專利被分為3種類型，分別是發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，其中發(fā)明專利最能體現(xiàn)企業(yè)的真正技術水平。因此，本文采用發(fā)明專利授權(quán)量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)的指標。

（2）企業(yè)盈利能力。企業(yè)創(chuàng)新最終目的是為了帶來經(jīng)濟效益，因此，盈利能力也是創(chuàng)新的一個重要產(chǎn)出。營業(yè)收入是企業(yè)某個階段的經(jīng)營成果的體現(xiàn)，決定著企業(yè)未來現(xiàn)金流，也會影響到企業(yè)的R&D投資。

（3）托賓Q。托賓Q理論提供了企業(yè)投資支出和股票價格相互關聯(lián)的理論，如果Q值比較高，那么企業(yè)的市場價值要高于資本的重置成本，企業(yè)發(fā)行較少的股票就可以買到較多的投資品，投資支出就會增加。如果Q值較低，企業(yè)的市場價值要低于重置成本，企業(yè)就不會購買新的投資品，相對的購買其他便宜的投資品，這樣投資支出就會降低。由此可見，托賓Q也對R&D投資行為有影響，本文把托賓Q作為上市公司創(chuàng)新產(chǎn)出的代表。

（4）環(huán)境變量。第二階段需剔除的環(huán)境因素也稱為外部影響因素，指的是那些影響企業(yè)創(chuàng)新效率但不在樣本主觀控制范圍之內(nèi)的因素，學者研究認為環(huán)境變量既包括國家的扶持激勵政策等總體環(huán)境［22］，也包括企業(yè)特征、市場結(jié)構(gòu)規(guī)模［23］等行業(yè)特征因素。因此，本文主要選擇以下6個指標作為環(huán)境變量。

①成立年限（年）。成立年限對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響主要表現(xiàn)在企業(yè)成立時間上，在初創(chuàng)期，企業(yè)主要從事技術開發(fā)和新產(chǎn)品開發(fā)的活動，此階段，企業(yè)研發(fā)投入大，產(chǎn)品銷售收入少，因此，投入的比重較大。隨著經(jīng)濟規(guī)模的擴大，當企業(yè)度過初創(chuàng)期后，進入穩(wěn)定期后，企業(yè)除了將研發(fā)經(jīng)費用于研究開發(fā)外，還需投入大量經(jīng)費用于市場開拓和擴大生產(chǎn)能力，在這個階段，技術研發(fā)投入的比重會有所降低。因此，企業(yè)不同的成立年限對企業(yè)的創(chuàng)新具有不同的影響。

②企業(yè)數(shù)量。企業(yè)數(shù)量的增加對于R&D經(jīng)費和R&D人員來說是有利的，當市場中企業(yè)數(shù)增加時，企業(yè)間的競爭程度越強，企業(yè)迫于競爭壓力會積極提高R&D經(jīng)費，進而提高其新產(chǎn)品產(chǎn)出水平。

③赫芬達爾指數(shù)。赫芬達爾-赫希曼指數(shù)代表了市場的競爭程度，是測量行業(yè)集中度的綜合指數(shù)，它是指行業(yè)中市場競爭主體的營業(yè)收入或者總資產(chǎn)占行業(yè)總收入或總資產(chǎn)的百分比。赫芬達爾指數(shù)能夠比市場占有率為主的指標更加明確地衡量出市場的競爭程度。具體如式（6）所示：

其中：X表示市場的總規(guī)模；Xi表示市場中某個企業(yè)的規(guī)模；Si=Xi/X代表了某個企業(yè)的市場占有率；N代表某個特定行業(yè)中所有的企業(yè)數(shù)量。

④生產(chǎn)總值（GDP，億元）。一般來說，地區(qū)生產(chǎn)總值越高的地區(qū)，對R&D人員具有較高的吸引力，R&D經(jīng)費和R&D人員數(shù)量比其他地區(qū)要高，同時其創(chuàng)新產(chǎn)出也會較高。

⑤外商投資（FDI，億美元）。外商投資會帶來技術溢出效應，因此，會間接提高企業(yè)的技術效率水平。

⑥政府補助（元）。政府補助是指政府為了激勵企業(yè)更多的投入研發(fā)，進而對企業(yè)進行補助。近年來政府對創(chuàng)新重視程度加大，導致企業(yè)加大研發(fā)力度，由于統(tǒng)計口徑中沒有專門的政府補貼數(shù)據(jù)，因此，本文采用上市公司利潤表中的補貼收入作為替代。企業(yè)三階段投入產(chǎn)出指標見表1。

表1 三階段DEA模型投入產(chǎn)出指標

（三）Tobit模型及其變量

計算出去除外在環(huán)境因素和隨機誤差及企業(yè)的實際技術創(chuàng)新效率后，進一步研究企業(yè)內(nèi)部因素對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響，由于股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)的實際運營影響較大，因此，本文從股權(quán)結(jié)構(gòu)的視角研究股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響。由于企業(yè)創(chuàng)新效率具有大于0的特性，采用一般回歸模型可能會導致回歸結(jié)果有偏，而Tobit模型屬于受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型，可以避免這樣的缺點。因此，在測算出企業(yè)的實際技術創(chuàng)新效率后，本文將使用Tobit模型驗證股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術創(chuàng)新的作用機制。

1.被解釋變量

企業(yè)技術創(chuàng)新效率（Effect）：在計算企業(yè)或者產(chǎn)業(yè)效率時，多數(shù)學者采用Malmquist指數(shù)（MA指數(shù)）作為創(chuàng)新效率的代表［24］，本文也依據(jù)慣例，采用MA指數(shù)代表企業(yè)技術創(chuàng)新效率。MA指數(shù)最初由Malmquist［25］于1953年提出，Caves等［26］于1982年開始將這一指數(shù)應用于生產(chǎn)效率變化的測算。如今，MA指數(shù)已經(jīng)被廣泛應用于金融、工業(yè)、醫(yī)療等部門生產(chǎn)效率的測算，并依據(jù)效率測算的結(jié)果進行國際比較方面的研究。作為企業(yè)技術創(chuàng)新效率的代表，本文將調(diào)整后的投入產(chǎn)出計算出來的MA指數(shù)作為被解釋變量。

2.解釋變量

（1）股權(quán)集中度（Sh1）。用大股東持股比例來表示，本文選擇第一大股東持股比例來度量股權(quán)集中度，第一大股東持股比例即第一大股東持有股票數(shù)與公司股份總數(shù)的比值。

（2）股權(quán)制衡度（Sh2-10）。本文參照文芳［5］的研究，用公司年末第二大股東到第十大股東所持股權(quán)數(shù)量與總股數(shù)的比例表示股權(quán)集中度，該值越大，說明股權(quán)制衡效果越強，該值越小說明股權(quán)制衡效果越弱。

（3）機構(gòu)持股（INS）。參考溫軍和馮根福［27］，使用基金、券商、險資和QFII持股比例之和表示。

（4）所有權(quán)屬性，以企業(yè)實際控制人屬性（Nature）表示。本文所涉及的產(chǎn)權(quán)屬性根據(jù)上市公司的實際控制人屬性來確定，產(chǎn)權(quán)屬性的不同對股權(quán)結(jié)構(gòu)和企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關系具有顯著的影響［16］。因此，根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫中涉及實際控制人的部分，將企業(yè)性質(zhì)劃分為國有和民營兩類，其中，國有的實際控制人具體包含了國有企業(yè)、國有非企業(yè)單位，記為Nature=1；民營企業(yè)的實際控制人包括自然人、自治組織以及外國政府等，記為Nature=0。

3.控制變量

（1）企業(yè)規(guī)模（Size），以期末企業(yè)資產(chǎn)總額的對數(shù)作為衡量指標。自熊彼特提出創(chuàng)新理論以來，學者就圍繞“熊彼特假設”展開多種討論，公司規(guī)模就是影響企業(yè)創(chuàng)新投資的重要因素。孫曉華和田曉芳［28］通過實證發(fā)現(xiàn)大企業(yè)比小企業(yè)具有更好的條件且會更為迫切地進行R&D投資和技術創(chuàng)新，公司規(guī)模是公司R&D投資的重要影響因素。盡管上述觀點存在一定的分歧，但他們都認為公司規(guī)模對企業(yè)R&D投資有著十分重要的影響。

（2）資本結(jié)構(gòu)，以企業(yè)的資產(chǎn)負債率（Debt）來表示，主要是指企業(yè)總負債和總資產(chǎn)的比率，它是衡量企業(yè)經(jīng)營活動能力的重要指標，也是評價企業(yè)經(jīng)營效率的指標。學者們研究資產(chǎn)負債率和技術創(chuàng)新效率的關系，發(fā)現(xiàn)較高的資產(chǎn)負債率會給企業(yè)帶來較大的償債壓力，影響到企業(yè)的正常運營；資產(chǎn)負債率較高的公司，可能會傾向于早日減少負債，同時減少創(chuàng)新活動，以獲得較低的資產(chǎn)負債率。

（3）企業(yè)成長能力，以可持續(xù)增長率（Growth）表示，營業(yè)收入增長率，（本期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入）/上期營業(yè)收入。企業(yè)成長能力反映了企業(yè)未來的發(fā)展能力，也是創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的證明。

（4）償債能力（LXBZ）。利息保障倍數(shù)主要是衡量企業(yè)現(xiàn)金流對利息的保障能力，代表了企業(yè)對負債的償付能力，它能夠保障企業(yè)償付債務的基本要求。不同償債能力的企業(yè)，其創(chuàng)新政策也可能不同，高償債能力的企業(yè)具有較高的現(xiàn)金流，可以進行較多的創(chuàng)新投資，但是較差償債能力的企業(yè)則相反。

（5）盈利能力，以權(quán)益收益率（ROE）表示。根據(jù)清華大學對我國企業(yè)進行的問卷調(diào)查，企業(yè)普遍認為缺乏資金是技術創(chuàng)新和投入的一大障礙。從某種意義上講，企業(yè)利潤率越高，資金就越充裕，應該越有利于創(chuàng)新活動的開展。

（6）職工薪酬。以年末企業(yè)發(fā)放職工薪酬總額表示（Salary）。企業(yè)創(chuàng)新效率的水平不僅與企業(yè)技術人員有關，企業(yè)職工對創(chuàng)新產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化效率也具有重要的影響力，因此，本文以職工薪酬水平來衡量企業(yè)職工對創(chuàng)新的影響力。

（7）行業(yè)控制變量（Indus）。以《上市公司行業(yè)分類指引》作為本文的行業(yè)分類標準，根據(jù)本文所包含的行業(yè)類別設置一定個數(shù)的虛擬變量，具體而言本文有12個行業(yè)，故設置11個變量。若企業(yè)屬于某行業(yè)則取1，否則取0。同理，年度變量，也是某一年設置為1，其余年份設置為0。

（8）年份控制變量（Year）。根據(jù)年份設置虛擬變量，如某一年設置為1，其余年份設置為0。各個變量的具體說明見表2。

表2 Tobit模型變量

（四）數(shù)據(jù)來源

隨著2007年新會計準則的頒布和實施，越來越多的上市公司在年報附注中披露“研發(fā)支出（R&D expenditure）”的明細，但是由于2007年上市公司投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)較少，因此，本文數(shù)據(jù)期間為2008—2017年。本研究中所需要的上市公司數(shù)據(jù)均來自于Wind和國泰安CSMAR的一般上市公司相關數(shù)據(jù)庫。本文上市公司的樣本選取遵循以下原則：①剔除所有者權(quán)益為負的企業(yè)和被ST、PT的企業(yè)，原因為這些上市公司的財務狀況處于異常狀況，將會影響研究結(jié)論；②由于研發(fā)投入具有滯后性，創(chuàng)新投入不能短時間見效，因此，所有的創(chuàng)新產(chǎn)出指標比創(chuàng)新投入指標滯后兩期；③剔除主要變量數(shù)據(jù)不全的企業(yè)；④GDP與FDI數(shù)據(jù)來自地方統(tǒng)計年鑒。由于DEA在計算MA指數(shù)時需要企業(yè)歷年數(shù)據(jù)，因此，經(jīng)過篩選，企業(yè)層面的數(shù)據(jù)最終共得到10年共計2930個平衡面板樣本。

三、實證結(jié)果

（一）三階段DEA效率測算結(jié)果

1.第一階段傳統(tǒng)DEA結(jié)果

利用傳統(tǒng)的DEA模型，運用DEAP2.1軟件對中國上市公司歷年技術創(chuàng)新效率進行分析，第一階段傳統(tǒng)效率值見表3。由于上市公司數(shù)量較多，本文無法列出全部上市公司的效率值，僅列出歷年國有企業(yè)，民營企業(yè)以及全部企業(yè)歷年的均值。

從表3可以得出，第一，綜合技術效率反映的是企業(yè)或者決策單元對資源配置的能力、資源使用效率的能力，是一個綜合指標。但是從表3可以發(fā)現(xiàn)，2008—2015年中國上市公司綜合技術效率較低，均值都在0.70以下，且呈現(xiàn)下降的趨勢。而純技術效率是指企業(yè)除去管理和技術外的因素，體現(xiàn)的生產(chǎn)效率相比綜合效率，純技術效率較高，且已超過0.83以上；但規(guī)模效率較低，除去2011年超過0.8外，其余年份均沒有超過0.8。綜合技術效率與規(guī)模效率離效率前沿面尚存在一定的距離，具有較大的提升空間。這說明中國上市公司創(chuàng)新效率不高的主要原因是由于規(guī)模效率較低。第二，歷年國有企業(yè)和民營企業(yè)的創(chuàng)新效率均值均為0.64，兩者之間的差別并不大，這與傳統(tǒng)的認識有差別，之前多數(shù)學者均認為民營企業(yè)由于產(chǎn)權(quán)清晰，激勵充足，創(chuàng)新效率可能會高于國有企業(yè)，但在上市公司中并未體現(xiàn)出來。然而，以上結(jié)果包含了隨機因素和環(huán)境變量的影響，不能完全反映其實際水平。為了消除隨機因素和環(huán)境變量的外生性影響保持行業(yè)間的可比性，本文采用第二階段SFA進行分析并進一步驗證這一結(jié)論。

表3 歷年上市公司創(chuàng)新效率均值

2.第二階段SFA回歸結(jié)果

分別以成立年限、企業(yè)數(shù)量、赫芬達爾指數(shù)、政府補助、生產(chǎn)總值以及外商直接投資為自變量建立SFA回歸模型，運用Frontier4.1軟件進行分析，估計結(jié)果見表4。

由表4可知，外部環(huán)境因素對企業(yè)各個部門的投入冗余產(chǎn)生顯著影響，并且在混合誤差項中存在創(chuàng)新的非效率。似然比的檢驗值表明，說明該模型具有一定的復合結(jié)構(gòu)，并且似然比的值較高，說明通過了檢驗，表明SFA模型對生產(chǎn)函數(shù)的模擬是合適的，影響企業(yè)技術創(chuàng)新效率的環(huán)境因素和隨機干擾因素是顯著的。同時本文將繼續(xù)分析各個環(huán)境因素對技術效率的影響。

具體而言：①政府補助對研發(fā)資本，研發(fā)人員和勞動投入的松弛變量均有顯著的負向影響，表明政府資助有利于經(jīng)費和人員的有效配置，這可能是因為政府對創(chuàng)新的重視程度加大，降低了創(chuàng)新風險，為企業(yè)創(chuàng)新提供了保障，企業(yè)能夠大膽地使用經(jīng)費和人員進行創(chuàng)新，減少了浪費；②行業(yè)內(nèi)的競爭程度對資本投入、技術人員均具有顯著的正向影響，說明了市場上行業(yè)內(nèi)的競爭越激烈，越不利于企業(yè)的技術創(chuàng)新，原因可能是行業(yè)內(nèi)存在跟風以及模仿的現(xiàn)象。由于盲目跟風，部分企業(yè)進入一些熱門的項目，增加了行業(yè)內(nèi)部的資本浪費和人員浪費；③外商投資對研發(fā)資本和研發(fā)人員均有顯著的負向影響，表明外商投資能給企業(yè)帶來技術溢出效應，外商在利用自己的資本組合國內(nèi)技術資源降低成本上比內(nèi)資更有優(yōu)勢，從而減少資本和人員的浪費；④生產(chǎn)總值對資本和人員松弛均有顯著的正向影響，一般來說，地區(qū)生產(chǎn)總值越高的地區(qū)，對R&D人員具有較高的吸引力，R&D經(jīng)費和R&D人員數(shù)量比其他地區(qū)要高，同時造成的浪費相對也會較不發(fā)達地區(qū)多；⑤成立年限對資本和人員松弛均有顯著的負向影響，表明企業(yè)成立時間越長對技術創(chuàng)新的開發(fā)越重視，平均來講，企業(yè)在成長過程中，成立時間越長，其研發(fā)投資也會越多，使用研發(fā)的經(jīng)驗也會比較豐富，這樣會在創(chuàng)新的過程中減少資源的浪費；⑥企業(yè)數(shù)量與行業(yè)競爭程度對資本和人員松弛的影響相同，企業(yè)數(shù)量與市場赫芬達爾指數(shù)代表的意義相同，均代表了市場的競爭程度，因此，說明當市場中企業(yè)數(shù)增加時，整個行業(yè)的研發(fā)數(shù)量也會相應增加，從而在整體上會造成創(chuàng)新資源的浪費。

由于各環(huán)境變量對于不同投入的影響有所不同，可能會導致決策單元處于不同的環(huán)境之中，面臨的環(huán)境也不同，從而造成效率估計結(jié)果的偏差。因此，必須對第一階段的投入變量進行調(diào)整，使所有的決策單元面對相同的環(huán)境，保證效率測度的準確性。這一結(jié)果需要應用SFA進行環(huán)境因素和隨機因素對效率影響的剝離分析，采用第三階段DEA來分析其真實的創(chuàng)新效率水平。

3.第三階段投入調(diào)整后的DEA結(jié)果

剔除環(huán)境因素和隨機干擾因素對上市公司投入產(chǎn)出影響后，再次運用DEA計算得出各個企業(yè)創(chuàng)新綜合技術效率和規(guī)模效率（表5），與表2比較各決策單元（DMU）效率值變化很大。

表4 第二階段SFA回歸結(jié)果

表5 調(diào)整后的上市公司創(chuàng)新效率

表5為調(diào)整后的創(chuàng)新效率，對比表2調(diào)整前的效率值，本文發(fā)現(xiàn)，在2008年、2009年、2011年以及2012年，綜合技術效率值相比沒有調(diào)整前的提升了，也就是說剔除環(huán)境因素的影響后，效率值提升受到了不利環(huán)境的影響。效率值上升是因為規(guī)模效率的增長所致，這一現(xiàn)象說明上市公司之前較低的技術效率確實是由于比較不利的環(huán)境所致，而非它們的技術管理水平低。效率的上升主要是由規(guī)模效率的提升，調(diào)整前的純技術效率并不是真實的，另外一方面也說明了現(xiàn)階段中國上市公司的創(chuàng)新效率都是低水平的，具有較大的提升空間。2010年和2013年效率值下降，可能的原因為受到了利好環(huán)境的影響。這說明調(diào)整前上市公司的創(chuàng)新效率并不是真實的技術管理水平，而是受到了環(huán)境因素和隨機因素的影響而被高估。

就國有企業(yè)而言，調(diào)整后的綜合技術效率要高于調(diào)整前的效率。主要表現(xiàn)為規(guī)模效率提升了，純技術效率降低了。說明國有企業(yè)的創(chuàng)新技術效率受到了不利環(huán)境的干擾，制約了技術水平的提高。在排除環(huán)境因素影響后，規(guī)模效率大幅度提高，但純技術效率降低。就民營企業(yè)而言，綜合技術效率歷年均上升了，并且純技術效率和規(guī)模效率均提升了。說明了民營企業(yè)受到了不利因素的干擾。這點與實際也相符，也就是說民營企業(yè)的純技術效率和規(guī)模效率均被嚴重低估。而國有企業(yè)與民營企業(yè)對比發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)和民營企業(yè)均受到了不利因素的干擾。

（二）Tobit模型結(jié)果

在測算出中國上市公司的實際創(chuàng)新效率后，本文在計算出企業(yè)技術創(chuàng)新效率的基礎上，通過Tobit模型驗證股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應，模型構(gòu)建如式（7）所示：

其中：Effect代表企業(yè)技術創(chuàng)新效率；Shareholder代表內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)；Controls代表各種控制變量；α0代表常數(shù)項；αi是股權(quán)結(jié)構(gòu)的系數(shù)；βi是控制變量的系數(shù)；ε代表隨機誤差項。

在計量分析中，本文控制了企業(yè)規(guī)模、企業(yè)負債率、企業(yè)成長速度、員工工資、利息保障以及權(quán)益收益率等指標后，結(jié)果見表6。表6中模型1驗證了大股東對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響；模型2加入了大股東的平方，來驗證是否具有倒“U”型關系；模型3驗證國有企業(yè)和民營企業(yè)中大股東對創(chuàng)新效率的影響是否具有顯著的差別；模型5驗證了股權(quán)制衡度對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響；模型6進一步驗證了國有企業(yè)和民營企業(yè)之間股權(quán)制衡度對創(chuàng)新效率的影響；模型7驗證了機構(gòu)投資者對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響；模型8則進一步驗證了國有企業(yè)和民營企業(yè)在機構(gòu)投資者之間的區(qū)別。

（1）通過表6可以發(fā)現(xiàn)，大股東在模型1、模型2、模型3、模型4、模型9中系數(shù)均為正，且在10%的水平下顯著。但是其二次項Sh1Sq的系數(shù)為負，這表明大股東持股與企業(yè)技術創(chuàng)新效率并非是單調(diào)的遞增或遞減關系，存在著倒“U”型關系。這也就是說，在一定界限下，大股東持股越高對企業(yè)創(chuàng)新效率起到促進作用。從委托代理的視角來分析，大股東持股對股東與經(jīng)理之間的代理沖突會有所緩解，但是過高的股權(quán)集中度又會帶來另一類代理問題——大股東與小股東的利益沖突。當大股東持股比例越過某一臨界值時，大股東有足夠的控制力實施有利于自身利益的R&D投資以構(gòu)建控制性資源，攫取控制權(quán)私有收益。同樣的觀點也得到其他學者的證實?？刂菩再Y源的聚集規(guī)模越大，控股股東就越有可能通過更大規(guī)模的資源在時間和空間維度上分配，并制定有利于自身利益目標的經(jīng)營、投資、融資和分配等一系列的財務政策。當大股東持股比例繼續(xù)增加時，大股東和企業(yè)的利益將被緊密地聯(lián)系在一起，如果大股東進行偷盜行為，攫取企業(yè)資源，那么其成本必然會高過其所獲得的收益。通過投資構(gòu)建控制性資源是控制性股東攫取控制權(quán)私有收益的重要途徑，在最優(yōu)契約框架下，由于控制權(quán)收益與控制權(quán)成本同時存在，控制權(quán)私有收益驅(qū)動的過度投資和控制權(quán)私有成本導致的投資不足將同時對企業(yè)的績效產(chǎn)生不同程度的影響。

表6 股權(quán)結(jié)構(gòu)與上市公司創(chuàng)新效率

從股權(quán)比例來看，不同類型股東的價值取向和目標是不同的?？毓晒蓶|的目標是通過長期穩(wěn)定的業(yè)務發(fā)展獲得盈利；而中小股東大多是短期利潤為目標，并不真正關心公司的長期發(fā)展。然而，技術創(chuàng)新恰恰是與企業(yè)的長期發(fā)展有關，因此，控股股東比少數(shù)股東更多地關注技術創(chuàng)新。控股股東在公司中占有較大的股權(quán)份額，技術創(chuàng)新如果成功，控股股東將獲得更大的收益，同時失敗的風險也更大，所以他們會更加注重監(jiān)控技術創(chuàng)新的過程，主要看重創(chuàng)新的盈利能力和未來的成長性。同時，公司的大股東為提高長期盈利能力參與企業(yè)決策行為更為熱情，企業(yè)的研發(fā)費用和股權(quán)集度中有很強的正相關關系，這表明第一大股東往往加大研發(fā)投入，以獲取高額回報和長期企業(yè)盈利能力。

（2）股權(quán)制衡度也被稱為股權(quán)集中度，對公司經(jīng)營決策、公司資源的配置以及公司的技術效率有著重要的影響。模型5、模型6、模型9檢驗了股權(quán)制衡度對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果顯示，系數(shù)顯著為負，說明股權(quán)制衡度高對當下的企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了負面影響。股權(quán)過于分散，使單一股東增加監(jiān)督成本，缺乏積極參與公司治理和價值創(chuàng)造活動的動力。我國的治理機制尚不完善，如果股權(quán)過于分散，更有可能導致公司治理缺乏效率，管理層過于強勢，不利于技術創(chuàng)新活動。但是，也有學者認為，股權(quán)過于集中雖然能減少股東和管理層之間的信息不對稱，但股東對于管理層實施的監(jiān)控也就過強，管理層對企業(yè)在技術創(chuàng)新活動的投資將會受到干擾，技術創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量會削弱，在技術創(chuàng)新財務績效上的表現(xiàn)也就越弱。因此，股權(quán)集中度太高也不利于企業(yè)改善技術創(chuàng)新績效。本文認為當公司股權(quán)比較分散和高度集中時，企業(yè)的研發(fā)投入都比較低，只有股權(quán)適度集中時，既克服了中小股東“搭便車”的行為，又加強了對企業(yè)的監(jiān)督管理，使公司所有者和經(jīng)營者利益一致，共同關注企業(yè)的長期發(fā)展，此時，企業(yè)研發(fā)投入水平最高，技術創(chuàng)新能力最強。當控股股東與中小股東的利益不一致，甚至產(chǎn)生沖突時，控股股東可能會因為“道德風險”而罔顧企業(yè)的日常經(jīng)營，特別是技術創(chuàng)新活動等。同樣地，國有控股企業(yè)對企業(yè)創(chuàng)新效率沒有通過顯著性檢驗，也就是說國有和民營企業(yè)的創(chuàng)新效率差別并不明顯。

（3）機構(gòu)投資者對企業(yè)創(chuàng)新效率為正向作用，在企業(yè)技術自主創(chuàng)新過程中，風險資本作為企業(yè)技術自主創(chuàng)新過程中的一種新型的資本市場投資方式，能較好地彌補企業(yè)技術自主創(chuàng)新過程中現(xiàn)行融資制度和現(xiàn)行融資模式的缺陷，為那些創(chuàng)業(yè)型的中小企業(yè)或者中小型的高新技術企業(yè)的科研成果和創(chuàng)業(yè)型的中小企業(yè)或者中小型的高新技術企業(yè)的技術項目提供了有效的篩選和市場化發(fā)展的途徑。在我國經(jīng)濟發(fā)展的過程中，由于我國經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性和體制上的特殊性，我國的上市公司已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展中的一支重要生力軍，但中小型的高新技術企業(yè)具有新興的、高層次的、尚未完全成熟定型的特點，因此，這類中小型的高新技術企業(yè)本身是不成熟的，而且其未來的發(fā)展還需要一定的時間。在這種條件下，傳統(tǒng)的商業(yè)銀行或者其他類型的金融機構(gòu)往往不愿意為這類中小型的高新技術企業(yè)提供資金支持。機構(gòu)投資者的介入，為上市公司尤其是中小型的高新技術企業(yè)技術自主創(chuàng)新提供了重要的資金支持，從而促進了企業(yè)的快速發(fā)展。

（4）已有的研究表明，股權(quán)性質(zhì)差異會對企業(yè)R&D投資行為產(chǎn)生不同的影響，根據(jù)最終控制人類型的不同，上市公司可分為國有控股上市公司、民營控股上市公司、外資控股上市公司、集體控股上市公司、社會團體控股上市公司、職工持股會控股上市公司6類。國有具體包含實際控制人為國有企業(yè)、國有非企業(yè)單位。民營包括外國政府、自治組織和自然人等。公眾企業(yè)沒有實際控制人歸為民營，其他企業(yè)實際控制人多數(shù)是高校，歸為國有。模型3、模型4、模型6、模型9分別檢驗了控股性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新效率的差異。但是結(jié)果并未統(tǒng)一，并且影響微弱，這意味著國有企業(yè)無論是在大股東持股或者股權(quán)制衡度中，并沒有顯著提高國有企業(yè)的創(chuàng)新效率。國有控股上市公司大多是由國有企業(yè)改制而來，為了保持國家的控制力，一般國有股權(quán)在其中占據(jù)很大比例，并且國有股在股權(quán)分置改革前是不能上市的。一方面，國有企業(yè)不僅是以盈利為目標，還要肩負起發(fā)展地方經(jīng)濟、促進就業(yè)和穩(wěn)定的社會責任，這都有可能會導致國有企業(yè)對創(chuàng)新的影響。

另外，根據(jù)科斯提出的產(chǎn)權(quán)理論，私有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)所有人享有企業(yè)的剩余利潤占有權(quán)，所有私營企業(yè)的擁有者或者實際控制人有著更強的自我激勵動機去不斷提高企業(yè)的效益。因而私有企業(yè)相比較于國營企業(yè)，擁有更強烈的欲望去追求更高的利潤。研發(fā)創(chuàng)新更加有利于企業(yè)長期穩(wěn)定的獲得高額利潤，而作為獲取高利潤的一種行之有效的手段，自然也會在私營企業(yè)中得到更多的重視和加強。

（5）其他控制變量。企業(yè)規(guī)模在模型1～模型4中的系數(shù)為正，但在模型5～模型8的系數(shù)為負，說明企業(yè)規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響作用尚不明顯。盈利能力變量在置信水平上表現(xiàn)出顯著性，且系數(shù)為正，說明企業(yè)利潤率越高，越有利于研發(fā)活動的開展，投入越多。這體現(xiàn)了研發(fā)活動與企業(yè)利潤之間的互動關系，即當企業(yè)有超額利潤率時，將會有充足的資金來支持企業(yè)的研發(fā)活動，然后企業(yè)通過研發(fā)活動進行技術革新也能有效的提升企業(yè)的利潤空間，這樣一種互動關系將使企業(yè)走上良性發(fā)展的道路。利息保障倍數(shù)的估計值為負，說明現(xiàn)金流狀況對企業(yè)創(chuàng)新效率投資決策的影響不明顯，現(xiàn)金流狀況在R&D投資決策中并不是像我們想象的那樣起著舉足輕重的作用，R&D活動對內(nèi)部現(xiàn)金流的依賴性不高。

四、結(jié)論與啟示

本文以中國上市公司為例，首先，基于三階段DEA方法實證測算了中國上市公司的技術創(chuàng)新效率，并對去除環(huán)境因素和未去除環(huán)境因素的效率進行了對比；其次，基于Tobit模型驗證了股權(quán)結(jié)構(gòu)對去除環(huán)境因素后創(chuàng)效效率的影響。結(jié)論如下：

第一，在剔除環(huán)境因素與隨機干擾因素后，綜合技術效率值相比沒有剔除前提高了，說明企業(yè)的創(chuàng)新效率受到了不利環(huán)境的影響，并非是它們的管理水平低下。效率的上升主要是因為規(guī)模效率的提升，也就是說調(diào)整前的純技術效率并不是真實的，另外一方面也說明了現(xiàn)階段中國企業(yè)的技術創(chuàng)新效率具有較大的提升空間。無論是國有企業(yè)或者民營企業(yè)，純技術效率或規(guī)模效率均被嚴重低估，但是調(diào)整后的民營企業(yè)創(chuàng)新效率值提升幅度要遠大于國有企業(yè)。第二，環(huán)境因素對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響顯著。在企業(yè)所處的外在環(huán)境影響中，政府補助、外商投資、企業(yè)成立年限對研發(fā)資本和研發(fā)人員等松弛變量具有顯著的負向影響，表明以上變量有利于企業(yè)創(chuàng)新；而行業(yè)競爭程度、地區(qū)生產(chǎn)總值與企業(yè)數(shù)量對人員和經(jīng)費的影響為正。第三，大股東持股與企業(yè)技術創(chuàng)新效率并非是單調(diào)的遞增或遞減關系，存在著倒“U”型關系。也就是說，在一定界限下，大股東持股越高對企業(yè)創(chuàng)新效率能起到促進作用。股權(quán)制衡度對企業(yè)技術創(chuàng)新效率產(chǎn)生了負面影響，制衡度越高，企業(yè)最終決策的效率越低，因此，不利于企業(yè)技術創(chuàng)新效率。機構(gòu)投資者對企業(yè)技術創(chuàng)新效率為正向作用，機構(gòu)投資者相比私人投資者，收集信息能力更強，且具有專業(yè)的背景，因此，能夠?qū)夹g創(chuàng)新效率起到促進作用。國有企業(yè)與民營企業(yè)無論是在大股東持股或者股權(quán)制衡度中，對企業(yè)技術創(chuàng)新效率起到的作用并沒有顯著的差別。

基于以上結(jié)論，得到的政策啟示：第一，應對不同控制權(quán)性質(zhì)的企業(yè)進行區(qū)別對待，具體而言，針對國有企業(yè)，為克服股權(quán)過度集中和“內(nèi)部人”控制導致管理者薪酬組合的扭曲和自主創(chuàng)新投資的不足，應適當降低企業(yè)的股權(quán)集中度；面對非國有企業(yè)，應該發(fā)揮大股東對經(jīng)理的監(jiān)督作用，同時防止大股東自利的“掏空行為”，將企業(yè)的股權(quán)集中度控制在合理區(qū)間。第二，進行企業(yè)所有制的改革，建立多元化的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)。國有企業(yè)一般應在風險高、投資大，并關系國家安全的重大高新技術研發(fā)領域具有主導地位。而外資和民營企業(yè)一般是高新技術研發(fā)的主導力量，但其總體規(guī)模小，創(chuàng)新能力低。改革企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)，建立多元的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和有效的激勵機制，促進企業(yè)技術創(chuàng)新效率的提升。第三，政府在企業(yè)技術創(chuàng)新效率的活動中，起到獨特的調(diào)節(jié)作用，既要矯正“市場失靈”，也要較少對企業(yè)的行政干預。政府應該不斷通過市場化改革，使得企業(yè)成為創(chuàng)新的主體，為企業(yè)創(chuàng)新營造良好的市場制度環(huán)境。建立完備的知識產(chǎn)權(quán)保護法律法規(guī)，強化知識產(chǎn)權(quán)的監(jiān)督和執(zhí)行機構(gòu)，確保企業(yè)創(chuàng)新有一個良好的外部制度環(huán)境。