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        股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步

        2021-03-29 09:58:26鄭明貴曾健林
        會(huì)計(jì)之友 2021年7期
        關(guān)鍵詞:股權(quán)集中度技術(shù)效率技術(shù)進(jìn)步

        鄭明貴 曾健林

        【摘 要】 運(yùn)用2013—2018年中國(guó)上市私營(yíng)礦業(yè)公司的平衡面板數(shù)據(jù),從股權(quán)集中度的視角,構(gòu)建基于DEA的Malmquist指數(shù),利用得出的相對(duì)動(dòng)態(tài)效率值來評(píng)價(jià)技術(shù)進(jìn)步,建立FGLS模型探究“一帶一路”倡議實(shí)施后股權(quán)集中度對(duì)技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率的影響,得出以下結(jié)論:(1)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步顯著正相關(guān);(2)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)效率呈顯著“U”型關(guān)系;(3)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司全要素生產(chǎn)率呈顯著倒“U”型關(guān)系,當(dāng)股權(quán)集中度為39.30%趨于相對(duì)控股時(shí),中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式達(dá)到最優(yōu)。

        【關(guān)鍵詞】 股權(quán)集中度; DEA-Malmquist指數(shù); 技術(shù)進(jìn)步; 技術(shù)效率; 全要素生產(chǎn)率

        【中圖分類號(hào)】 F271? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937(2021)07-0132-06

        “一帶一路”倡議為中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶來新機(jī)遇[ 1 ]。技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的核心動(dòng)力[ 2 ]。礦業(yè)作為資源性行業(yè),技術(shù)進(jìn)步顯得更為重要。在礦產(chǎn)資源開發(fā)與利用過程中伴隨著生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)重破壞和巨大的工業(yè)污染,通過技術(shù)進(jìn)步或提升技術(shù)效率既可以達(dá)到綠色發(fā)展的目的,又可以提升公司效益,成為環(huán)境保護(hù)規(guī)制下的最佳選擇。楊建君和盛鎖[ 3 ]指出股東是創(chuàng)新投資的主體,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資的終極決策者本質(zhì)上還是股東特別是大股東。因此,基于股權(quán)集中度視角,探究“一帶一路”倡議實(shí)施后股權(quán)集中度對(duì)中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率的影響具有重要的實(shí)踐意義。

        一、文獻(xiàn)回顧

        自熊彼特提出創(chuàng)新理論,明確指出創(chuàng)新是社會(huì)發(fā)展的不竭動(dòng)力后,眾多學(xué)者展開對(duì)技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)研究。Holderness和Sheehan[ 4 ]發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度高的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力強(qiáng)。

        隨著研究的深入,中國(guó)學(xué)者也展開對(duì)技術(shù)進(jìn)步的研究,但是由于研究視角和評(píng)價(jià)行業(yè)的不同最終得出的結(jié)論也迥乎各異。馮根福和溫軍[ 5 ]選取化工、電子、機(jī)械制造業(yè)、生物醫(yī)藥制品業(yè)、信息技術(shù)業(yè)及主營(yíng)業(yè)務(wù)為新能源、新材料的企業(yè)為樣本,發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的倒“U”型關(guān)系。

        也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)。如黃蕾[ 6 ]從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)角度,發(fā)現(xiàn)在高度競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)中,股權(quán)集中度與技術(shù)創(chuàng)新正相關(guān)。蔣衛(wèi)華[ 7 ]以高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象,同樣得出股權(quán)集中度與企業(yè)創(chuàng)新能力呈顯著正相關(guān)。然而肖序和常秋碧[ 8 ]以制造業(yè)上市公司為樣本,發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與研發(fā)投入呈顯著負(fù)相關(guān)。

        綜上所述,眾多學(xué)者探討股權(quán)集中度對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響,但由于研究視角不同、研究行業(yè)不同,得出的結(jié)果也有所差異。大部分學(xué)者在研究技術(shù)進(jìn)步時(shí),采用研發(fā)投入[ 6 ]、研銷比[ 5,7 ]、研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入之比[ 8 ]等指標(biāo)作為替代變量,然而用這些指標(biāo)衡量技術(shù)進(jìn)步存在較大的局限性。技術(shù)進(jìn)步應(yīng)是一個(gè)與過去比較相對(duì)的動(dòng)態(tài)效率值,而不是直接用研發(fā)投入等靜態(tài)絕對(duì)值或采用研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入等財(cái)務(wù)指標(biāo)的靜態(tài)比率值。由此,本文參考王哲等[ 9 ]的研究,決定采用Malmquist指數(shù)衡量技術(shù)進(jìn)步。

        本文的邊際貢獻(xiàn)在于:一是選取鮮少文獻(xiàn)涉及的中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司,基于股權(quán)集中度視角,探究“一帶一路”倡議實(shí)施后股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。二是構(gòu)建基于DEA的Malmquist指數(shù)來測(cè)算全要素生產(chǎn)率,并分解成技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步。

        二、理論分析與研究假設(shè)

        單邊治理理論認(rèn)為,公司股東的目的是追求利益最大化,技術(shù)進(jìn)步通常能給公司帶來長(zhǎng)期利益,因此股東往往會(huì)增加研發(fā)投入。代理理論認(rèn)為,股權(quán)高度集中能有效降低經(jīng)濟(jì)人的短期利潤(rùn)壓力,增加公司長(zhǎng)期的研發(fā)投入。由此提出假設(shè)1。

        假設(shè)1:股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步正相關(guān)。

        然而當(dāng)股權(quán)過度集中時(shí)會(huì)產(chǎn)生“掏空效應(yīng)”即大股東通過各種手段侵占原本屬于小股東的資金,影響資源配置效率,導(dǎo)致公司技術(shù)效率下降[ 10 ]。而股權(quán)分散的情況下,小股東的“搭便車”和“用腳投票”現(xiàn)象普遍,這些現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致股東對(duì)經(jīng)理人的監(jiān)督程度不高、企業(yè)信息的不對(duì)稱以及經(jīng)理人規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的心理,使企業(yè)缺少?gòu)拈L(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度考慮問題和關(guān)心資本長(zhǎng)遠(yuǎn)效率的約束機(jī)制,不利于長(zhǎng)期的研發(fā)投入[ 11 ]。技術(shù)效率是在現(xiàn)有技術(shù)上進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn),通過提高資源配置效率,能在短期內(nèi)提升公司績(jī)效和競(jìng)爭(zhēng)能力,因而股權(quán)相對(duì)分散的企業(yè)往往會(huì)更加注重技術(shù)效率的提升。由此提出假設(shè)2。

        假設(shè)2:股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)效率負(fù)相關(guān)。

        當(dāng)公司形成相對(duì)合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)平衡了“掏空效應(yīng)”和“搭便車”問題時(shí),將會(huì)體現(xiàn)出良好的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,而全要素生產(chǎn)率是判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式是否合適的重要指標(biāo)[ 12 ]。由此提出假設(shè)3。

        假設(shè)3:股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司全要素生產(chǎn)率呈倒“U”型關(guān)系。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)技術(shù)進(jìn)步評(píng)價(jià)模型

        Charnes等于1978年建立DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)相關(guān)理論后提出規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型,1984年Banker等在CCR模型的基礎(chǔ)上考慮規(guī)模報(bào)酬變動(dòng),提出規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。無論CCR模型還是BCC模型,都只適用于截面數(shù)據(jù)的橫向比較,無法對(duì)不同時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向?qū)Ρ?。Malmquist指數(shù)可以有效彌補(bǔ)DEA模型無法進(jìn)行縱向?qū)Ρ鹊牟蛔?。Malmquist指數(shù)是Malmquist于1953年提出的,1994年Fare等把Malmquist指數(shù)與DEA結(jié)合之后,越來越多的學(xué)者采用DEA-Malmquist指數(shù)來評(píng)價(jià)技術(shù)進(jìn)步[ 9 ]。私營(yíng)礦業(yè)公司經(jīng)營(yíng)規(guī)模會(huì)對(duì)公司的研發(fā)投入產(chǎn)生影響,因此本文構(gòu)建基于BCC模型的Malmquist指數(shù):

        (1)

        式中,Dti(xt,yt),Dti(xt+1,yt+1)表示利用t時(shí)期的投入向量,t時(shí)期、t+1時(shí)期的產(chǎn)出向量計(jì)算決策單元i的距離函數(shù),Dt+1i (xt+1,yt+1)和Dt+1i (xt,yt)含義類似。

        公式(1)中Mi(xt,yt,xt+1,yt+1)為全要素生產(chǎn)率(total factor productivity change,Tfpch),是全面反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的綜合指標(biāo),可以分解為技術(shù)進(jìn)步(technical change,Techch)和技術(shù)效率(technical efficiency change,Effch)。當(dāng)Techch>1時(shí)為技術(shù)進(jìn)步,Techch=1時(shí)為技術(shù)不變,Techch<1時(shí)為技術(shù)退步。Effch是技術(shù)效率,同時(shí)也反映了資源配置效率,當(dāng)Effch>1時(shí)為技術(shù)效率提升,Effch=1時(shí)為技術(shù)效率不變,Effch<1時(shí)為技術(shù)效率下降。此時(shí),公式(1)可改寫為:

        Mi(xt,yt,xt+1,yt+1)=■×[■×

        ■]■? ? (2)

        其中:Effch=■

        Techch=■×■■

        (二)投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

        依據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論,研發(fā)是技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要源泉[ 13 ],同時(shí)參考黃建山和李春米[ 14 ]的研究,本文選取公司在職員工總?cè)藬?shù)作為勞動(dòng)投入,選取公司年末資產(chǎn)總額和研發(fā)投入作為資本投入。技術(shù)進(jìn)步反映了人類運(yùn)用生產(chǎn)資料創(chuàng)造財(cái)富的能力,其往往表現(xiàn)為既定投入條件下產(chǎn)出增加,最終帶來公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的增長(zhǎng)[ 15 ]。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)成長(zhǎng)的動(dòng)力,它可以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)力[ 16 ]。因此選取公司利潤(rùn)率和成長(zhǎng)性作為產(chǎn)出指標(biāo)。投入產(chǎn)出指標(biāo)見表1。

        (三)變量定義

        1.被解釋變量

        技術(shù)進(jìn)步(Techch)、技術(shù)效率(Effch)和全要素生產(chǎn)率(Tfpch)。

        2.解釋變量

        股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理機(jī)制的基礎(chǔ),直接影響公司的技術(shù)創(chuàng)新決策[ 17 ]。股權(quán)集中度是衡量公司股權(quán)分布狀態(tài)的指標(biāo)[ 11 ]。本文選取股權(quán)集中度為解釋變量,用最大股東控股比例(STRUC)來衡量。

        3.控制變量

        依據(jù)財(cái)務(wù)理論,現(xiàn)金流能夠反映公司的財(cái)務(wù)狀況、資金流動(dòng)情況,會(huì)對(duì)R&D投資產(chǎn)生影響。Jensen于1986年提出自由現(xiàn)金流假說,認(rèn)為當(dāng)企業(yè)擁有充足且自由的現(xiàn)金流時(shí),往往會(huì)增加企業(yè)R&D投入。同時(shí)參照葉彬和任佩瑜[ 18 ]的研究,將現(xiàn)金流作為控制變量。Jensen和Meckling[ 19 ]研究發(fā)現(xiàn)負(fù)債率會(huì)對(duì)經(jīng)理人的行為產(chǎn)生約束,劉勝?gòu)?qiáng)和劉星[ 20 ]發(fā)現(xiàn)負(fù)債率與R&D之間存在“雙負(fù)”型關(guān)系,因而選取負(fù)債率作為控制變量。企業(yè)年齡會(huì)對(duì)公司的創(chuàng)新能力產(chǎn)生重要影響,遂選用企業(yè)年齡作為控制變量。企業(yè)年齡是一個(gè)絕對(duì)數(shù),為了使數(shù)據(jù)平滑對(duì)其取自然對(duì)數(shù)。資產(chǎn)回報(bào)率是衡量盈利能力的一個(gè)重要指標(biāo),也會(huì)對(duì)研發(fā)投資產(chǎn)生影響[ 6 ],選作控制變量。解釋變量和控制變量定義見表2。

        為了驗(yàn)證本文提出的3個(gè)假設(shè),深入探究股權(quán)集中度對(duì)技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率的影響,構(gòu)建以下模型:

        Techch=λ0 + λ1STRUC + λ2LEV +

        λ3CASH+λ4ROA+λ5YEAR+eit (3)

        Effch=λ0 + λ1STRUC + λ2LEV +

        λ3CASH+λ4ROA+λ5YEAR+eit (4)

        Tfpch=λ0 + λ1STRUC2 + λ2STRUC +

        λ3LEV+λ4CASH+λ5ROA+λ6YEAR+eit

        (5)

        四、實(shí)證分析

        (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

        本文以2013—2018年中國(guó)滬深上市私營(yíng)礦業(yè)公司為樣本,從國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)提取公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)現(xiàn)金流和資產(chǎn)回報(bào)率,從同花順網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和公司歷年年報(bào)中獲取公司年末資產(chǎn)總額、研發(fā)投入、勞動(dòng)投入、成長(zhǎng)性、利潤(rùn)率、股權(quán)集中度、負(fù)債率和企業(yè)年齡。剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的公司,最后得到31家公司的樣本。

        (二)描述性統(tǒng)計(jì)分析

        投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)分析見表3。

        由表3可知,選取的樣本數(shù)據(jù)離散程度較好,說明樣本具有較好的代表性。

        (三)Malmquist評(píng)價(jià)結(jié)果

        根據(jù)公式(2),借助Matlab軟件得到基于BCC模型的Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果,并繪制平均全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率圖,如圖1所示。

        由圖1可知,中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司平均全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率在2015年之后出現(xiàn)了較大的分化。具體來看,技術(shù)進(jìn)步乏力,尤其2018年Techch<1,表明長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎亟需進(jìn)一步激活。技術(shù)效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期影響大于技術(shù)進(jìn)步,成為短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升的重要手段。全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率表現(xiàn)出較高的一致性,但2017年之后全要素生產(chǎn)率大幅降低,技術(shù)效率也有所降低,說明依賴現(xiàn)有技術(shù)的調(diào)整和改進(jìn)已基本到位,中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司的長(zhǎng)期發(fā)展仍然需要技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步。

        (四)計(jì)量檢驗(yàn)

        在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸之前,要先進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn),判斷面板數(shù)據(jù)是否平穩(wěn),再考慮是否存在隨機(jī)效應(yīng)和組間異方差。不同被解釋變量的相應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

        由于Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)出來的效率值并不是[0,1]的截?cái)鄶?shù)據(jù),參照劉笑彤和楊德勇[ 21 ]的研究,本文決定不采用Tobit回歸。從表4可以看出,所有被解釋變量的面板數(shù)據(jù)都平穩(wěn),且都存在組間異方差,都不存在隨機(jī)效應(yīng)。為了處理三個(gè)模型中的組間異方差問題,參考陽立高等[ 22 ]的回歸模型,本文采用可行廣義最小二乘法(FGLS模型),建立了“固定效應(yīng)”FGLS模型。根據(jù)模型(3)、(4)和(5),借助Stata軟件得到回歸結(jié)果,見表5。

        模型(3)的結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1成立,即中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司股權(quán)集中度與技術(shù)進(jìn)步明顯正相關(guān),與部分文獻(xiàn)的結(jié)果一致。說明當(dāng)股權(quán)相對(duì)集中時(shí),在私營(yíng)礦業(yè)公司中大股東更愿意為了長(zhǎng)遠(yuǎn)利益選擇增加長(zhǎng)期技術(shù)投入促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。

        模型(4)結(jié)果表明股權(quán)集中度與技術(shù)效率雖然存在負(fù)相關(guān),但不顯著。為了探究其真實(shí)關(guān)系,運(yùn)用模型(5)的結(jié)果,依據(jù)股權(quán)集中度39.30%將樣本分成兩組,分別采用“固定效應(yīng)”FGLS模型回歸,結(jié)果見模型4a和模型4b。發(fā)現(xiàn)股權(quán)相對(duì)分散的公司更注重技術(shù)效率的提升,而股權(quán)相對(duì)集中的公司雖然存在“掏空效應(yīng)”導(dǎo)致技術(shù)效率相對(duì)較低,但是由于大股東自身利益也與公司息息相關(guān),并不會(huì)出現(xiàn)大幅度掠奪小股東資金等高度損害公司整體利益的行為。同時(shí)在股權(quán)相對(duì)集中時(shí),由于“支持效應(yīng)”的存在,大股東可能會(huì)犧牲個(gè)人利益為公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益服務(wù)。因此,當(dāng)股權(quán)相對(duì)分散時(shí)股權(quán)集中度與技術(shù)效率負(fù)相關(guān),當(dāng)股權(quán)相對(duì)集中時(shí)股權(quán)集中度與技術(shù)效率正相關(guān),呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。

        模型(5)的結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)3成立。依照模型(5)的系數(shù)計(jì)算得出,當(dāng)股權(quán)集中度穩(wěn)定在39.30%即趨于相對(duì)控股時(shí),“掏空效應(yīng)”和“搭便車”行為對(duì)公司的影響降到最低,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式達(dá)到最優(yōu)。

        (五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        1.基于切尾處理的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        對(duì)面板數(shù)據(jù)切去首尾5%的數(shù)據(jù),然后采用同樣的“固定效應(yīng)”FGLS模型進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)其回歸結(jié)果與原結(jié)果相比,股權(quán)集中度(STRUC)的顯著性和符號(hào)基本沒有變化,結(jié)果較為穩(wěn)健。

        2.基于更換回歸方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        本文采取“固定效應(yīng)”FGLS模型來處理異方差等問題,面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤模型(Panel Corrected Standard Errors,PCSE模型)同樣也能處理異方差等問題,所以在穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)選擇采用PCSE模型。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

        從表6的結(jié)果發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度(STRUC)及其平方項(xiàng)的顯著性和符號(hào)沒有發(fā)生較大變化,結(jié)果較為穩(wěn)健。

        五、研究結(jié)論與建議

        本文構(gòu)建了基于BCC模型的Malmquist指數(shù),利用得出的相對(duì)動(dòng)態(tài)效率值來評(píng)價(jià)中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步,以2013—2018年中國(guó)31家上市私營(yíng)礦業(yè)公司數(shù)據(jù)為樣本,從股權(quán)集中度的視角建立了“固定效應(yīng)”FGLS模型,并利用PCSE模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn):(1)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)進(jìn)步顯著正相關(guān);(2)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司技術(shù)效率呈“U”型關(guān)系;(3)股權(quán)集中度與中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司全要素生產(chǎn)率呈倒“U”型關(guān)系。

        由此提出以下建議:(1)從長(zhǎng)短期效果來看。中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司短期內(nèi)應(yīng)重視技術(shù)效率的提升,充分挖掘企業(yè)內(nèi)部技術(shù)潛力;長(zhǎng)期應(yīng)注重技術(shù)進(jìn)步,增加研發(fā)投入。(2)從股權(quán)結(jié)構(gòu)類型來看。股權(quán)相對(duì)集中的公司,在技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí),應(yīng)注重現(xiàn)有技術(shù)的調(diào)整和改進(jìn);股權(quán)相對(duì)分散的公司,在現(xiàn)有技術(shù)調(diào)整和改進(jìn)的基礎(chǔ)上,需要更多地關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新。(3)從治理結(jié)構(gòu)來看。中國(guó)私營(yíng)礦業(yè)公司在股權(quán)集中度方面應(yīng)向相對(duì)控股方向發(fā)展,構(gòu)建相對(duì)完善的公司治理結(jié)構(gòu),有效降低技術(shù)創(chuàng)新所帶來的風(fēng)險(xiǎn),充分發(fā)揮最大股東的“支持效應(yīng)”,同時(shí)平衡“掏空效應(yīng)”和“搭便車”行為,使公司經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式達(dá)到最優(yōu)。

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