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(lái)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(lái)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(kāi)發(fā)與利用過(guò)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(guò)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(lái)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(lái)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(guò)度集中時(shí)會(huì)產(chǎn)生“掏空效應(yīng)”即大股東通過(guò)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(wèn)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(guò)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(wèn)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(wú)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(wú)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(wú)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(lái)越多的學(xué)者采用DEA-Malmquist指數(shù)來(lái)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(lái)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(jiàn)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(lái)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(shuō)，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(jiàn)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(lái)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(jiàn)表3。

由表3可知，選取的樣本數(shù)據(jù)離散程度較好，說(shuō)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(lái)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(shuō)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(jiàn)表4。

由于Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)出來(lái)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(wèn)題，參考陽(yáng)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(jiàn)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(shuō)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(jiàn)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(méi)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(lái)處理異方差等問(wèn)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(wèn)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(jiàn)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(méi)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(lái)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(lái)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(lái)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(lái)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(lái)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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