張靜

摘 要：以2015—2019年155家信息技術(shù)企業(yè)為研究樣本，通過建立回歸模型，對信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新投入的關(guān)系進行實證研究。研究結(jié)果表明，信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)集中度對創(chuàng)新投入具有抑制作用，與此對應(yīng)，股權(quán)制衡度對創(chuàng)新投入具有促進作用。研究說明，由于存在大股東與中小股東的代理沖突，信息技術(shù)企業(yè)控股股東因追求短期回報會減少創(chuàng)新投入;而多個大股東存在可以對控股股東的“掏空”行為起到抑制作用，從而促進企業(yè)創(chuàng)新投入水平的提升。

關(guān)鍵詞：股權(quán)結(jié)構(gòu);股權(quán)制衡度;創(chuàng)新投入;信息技術(shù)企業(yè)

中圖分類號：F270 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）18-0100-03

引言

現(xiàn)如今信息技術(shù)飛速發(fā)展，作為典型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，保持技術(shù)創(chuàng)新乃是信息技術(shù)企業(yè)維持可持續(xù)競爭力的關(guān)鍵所在。同時，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為我國創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分，也是實現(xiàn)“中國制造2025”和“互聯(lián)網(wǎng)+”的關(guān)鍵一環(huán)?，F(xiàn)有文獻雖然從多個方面探討過創(chuàng)新能力的影響因素，但以信息技術(shù)企業(yè)為研究對象，通過實證研究探討股權(quán)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新投入相關(guān)性的文獻還相對較少。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)性質(zhì)導致其創(chuàng)新投入具有較高的信息不對稱性，且沉沒成本相對于其他行業(yè)較高。此特點更增加了企業(yè)創(chuàng)新投入決策的不確定性，故分行業(yè)對企業(yè)創(chuàng)新投入進行深入研究，具有重要的理論意義與實踐意義。

股權(quán)結(jié)構(gòu)被認為是公司投資決策的主要驅(qū)動力，但對于股權(quán)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新投入的影響結(jié)果，學術(shù)界還未達成統(tǒng)一觀點。有學者指出，基于雙重委托代理理論和投資理論，較高的股權(quán)集中度會使控股股東傾向于“掏空”企業(yè)，侵害中小股東利益，進而不利于企業(yè)創(chuàng)新投入[1～3]。但又有學者表示，股權(quán)集中會促進大股東與中小股東利益趨同，進而有助于企業(yè)創(chuàng)新投入[4]。同時，對于股權(quán)制衡度對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，學者也進行了廣泛研究，但實證結(jié)論卻大相徑庭[5～6]。因此，本文將以股權(quán)集中度與股權(quán)制衡度為切入點，通過面板數(shù)據(jù)，對信息技術(shù)企業(yè)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新投入的影響進行實證分析，為信息技術(shù)企業(yè)優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)、提升創(chuàng)新投入決策水平提供理論基礎(chǔ)。

一、理論分析與研究假設(shè)

公司所有權(quán)與控制權(quán)的相互分離是現(xiàn)代公司的典型特征之一，公司所有人與公司實際控制人利益的不一致以及信息的不對稱，使得公司經(jīng)營者在作出決策時只關(guān)注眼前利益，而忽略了長遠收益，這將對與公司長遠利益密切相關(guān)的創(chuàng)新投入產(chǎn)生極大的抑制作用。但對于大型上市公司來說，代理問題產(chǎn)生的原因并不源于外部投資者與經(jīng)理之間的利益沖突，而是更多源于控股股東與中心股東之間的沖突。股權(quán)集中度雖在一定程度上降低了監(jiān)管成本，但也便于大股東侵害小股東利益。隧道挖掘效應(yīng)認為，大股東與中小股東的利益并不一致，二者有著較為嚴重的利益沖突。當股權(quán)制衡度較低時，控股股東傾向于實現(xiàn)自身利益最大化，從而造成對中小股東的利益侵害。我國信息技術(shù)企業(yè)上市公司第一大股東持股比例均值達到26.02%，最高值達到57.4%。由此可見，信息技術(shù)企業(yè)一股獨大現(xiàn)象嚴重。而在一股獨大嚴重的情況下，大股東憑借對公司超強的控制能力，極有可能利用各種“隧道挖掘”侵害中小股東利益。且創(chuàng)新投入的周期長、不確定性大等特點也使得控股股東放棄創(chuàng)新，轉(zhuǎn)而去追求企業(yè)的短期效益，從而對創(chuàng)新投入產(chǎn)生負面影響。同時，第一大股東與經(jīng)理人在可能存在的對控制權(quán)的爭奪中也會導致企業(yè)決策效率降低并做出短期投資決策行為?；诖?，預(yù)測信息技術(shù)企業(yè)上市公司第一大股東持股比例對創(chuàng)新投入有著不利影響。因此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：信息技術(shù)企業(yè)上市公司股權(quán)集中度的提升不利于企業(yè)創(chuàng)新投入。

通過前文分析可知，信息技術(shù)企業(yè)上市公司大股東由于“隧道挖掘”效應(yīng)的存在，與中小股東的利益并不一致。而多個大股東存在并形成制衡，可在一定程度上防控大股東對其他股東的利益侵蝕?；诖?，預(yù)期信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)制衡的存在會對創(chuàng)新投入存在促進作用。因此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)2：信息技術(shù)企業(yè)上市公司股權(quán)制衡度的提升有利于企業(yè)創(chuàng)新投入。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選取

本文以2015—2019年滬深A(yù)股信息技術(shù)上市公司為研究樣本，剔除ST類公司、數(shù)據(jù)缺失公司以及金融類上市公司，最終得到155家上市公司的775條樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于同花順iFind數(shù)據(jù)庫。本研究對模型中的連續(xù)變量進行了1%和99%水平上的縮尾處理，以減少極端值對本研究的影響。

（二）被解釋變量

被解釋變量為信息技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新投入水平，通過研發(fā)投入與總營業(yè)收入的比值（R&D-1）和研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值（R&D-2）進行衡量。

（三）解釋變量

解釋變量為股權(quán)集中度與股權(quán)制衡度。股權(quán)集中度（OC）通過信息技術(shù)企業(yè)上市公司第一大股東持股比例（OC-1）和前兩大股東持股比例（OC-2）進行衡量。股權(quán)制衡度（Balance）通過信息技術(shù)企業(yè)上市公司第二到第十股東持股比例與第一大股東持股比例的比值（Balance-1）和第二到第五股東持股比例與第一大股東持股比例的比值（Balance-2）來衡量。

（四）控制變量

控制變量選取參考已有研究[1～6]，從企業(yè)基本特征維度選取總資產(chǎn)（Size）、貨幣資金（Cash）、營業(yè)收入增長率（Income）、資產(chǎn)負債率（Lev）、總資產(chǎn)報酬率（ROA）作為控制變量。

（五）模型構(gòu)建

使用多元線性回歸檢驗股權(quán)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新投入的影響，模型中β0為常數(shù)項，εit為誤差項。

模型1（驗證股權(quán)集中度對創(chuàng)新投入的影響）：

R&D-1it=β0+β1OC-1it+β2Sizeit+β3Cashit+β4Incomeit+β5Levit+β6ROAit+εit

模型2（驗證股權(quán)制衡度對創(chuàng)新投入的影響）：

R&D-1it=β0+β1Balance-1it+β2Sizeit+β3Cashit+β4Incomeit+β5Levit+β6ROAit+εit

三、實證分析與結(jié)論

（一）描述性統(tǒng)計

對所研究樣本進行描述性統(tǒng)計后，可知我國信息技術(shù)企業(yè)上市公司創(chuàng)新投入均值為11.34%，而研發(fā)投入達到5%即可保持競爭力，由此可以說明，信息技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入水平總體較高，即證明信息技術(shù)企業(yè)對創(chuàng)新足夠重視。但研發(fā)投入標準差較大，說明信息技術(shù)企業(yè)不同個體之間對創(chuàng)新投入差異較大。從股權(quán)集中度指標可知，控股股東持股比例均值可達到26.02%，最大值可達到57.4%，可見信息技術(shù)企業(yè)一股獨大現(xiàn)象嚴重。同時，股權(quán)集中度標準差也較大，說明信息技術(shù)企業(yè)上市公司股權(quán)集中度差異較大。從股權(quán)制衡度指標可知，信息技術(shù)企業(yè)第二到第十股東持股與第一大股東持股比例均值為1.338，最小值為0.061%，說明信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)制衡度較低。

（二）相關(guān)性分析和多重共線性檢驗

對樣本數(shù)據(jù)進行相關(guān)性檢驗后可知，在1%顯著性水平下，信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)集中度與創(chuàng)新投入負相關(guān)，股權(quán)制衡度與創(chuàng)新投入正相關(guān)。由此說明，股權(quán)越集中，越不利于企業(yè)創(chuàng)新投入;股權(quán)制衡度越高，越有利于企業(yè)創(chuàng)新投入，初步證明前文所提出的假設(shè)1與假設(shè)2。同時，從企業(yè)創(chuàng)新投入與其他變量的關(guān)系可以看出，企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)總資產(chǎn)、貨幣資金、資產(chǎn)負債率和總資產(chǎn)報酬率顯著負相關(guān)，說明控制變量對創(chuàng)新投入確實有較強的解釋作用，對其進行控制可以減少偏差。同時為避免多重共線性問題，對樣本數(shù)據(jù)進行多重共線性檢驗，檢驗結(jié)果中共線統(tǒng)計量VIF均不大于10，所以自變量之間并不存在多重共線性問題。

（三）回歸分析和穩(wěn)健性檢驗

表1中的第（1）列和第（2）列為運用最小二乘法回歸所得出的模型1和模型2的檢驗結(jié)果。從表1中可以看出，信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)集中度與創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為-0.0756，股權(quán)制衡度與創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為0.3457，且回歸結(jié)果在1%的顯著性水平上顯著。由此說明，信息技術(shù)企業(yè)股權(quán)過于集中時，由于大股東的“隧道挖掘”效應(yīng)的存在會降低對企業(yè)的創(chuàng)新投入。與之對應(yīng)，股權(quán)制衡度較高時，存在多個大股東對企業(yè)共同控制與監(jiān)督，有效防止了大股東的“掏空”行為，降低了大股東出于自身利益對中小股東進行侵害的可能性，即驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。

為了確保實證分析的準確性，將企業(yè)創(chuàng)新投入評價指標改為研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值（R&D1）;將股權(quán)制衡度評價指標改為前兩大股東持股比例（OC2）;將股權(quán)集中度指標改為第二到第五股東持股比例與第一大股東持股比例的比值（Balance2），進行穩(wěn)健性檢驗。表1中的第（3）列和第（4）列為穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。由表1可知，回歸結(jié)果與前文一致，故說明實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

四、研究結(jié)論與建議

在信息技術(shù)企業(yè)上市公司中，當股權(quán)過于集中時，由于大股東對企業(yè)創(chuàng)新這種見效慢、周期長的投資較為保守，再加上大股東“隧道挖掘”效應(yīng)，故會降低對企業(yè)的創(chuàng)新投入。與之對應(yīng)，股權(quán)制衡度較高時，存在多個大股東對企業(yè)共同控制與監(jiān)督，有效防止了大股東的“掏空”行為，降低了大股東出于自身利益對中小股東進行侵害的可能性。故股權(quán)制衡度有助于企業(yè)的創(chuàng)新投入。因此，信息技術(shù)企業(yè)應(yīng)強化股權(quán)制衡的作用，避免一股獨大，以降低大股東與中小股東之間的代理成本，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新能力與競爭力。

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