政治關(guān)聯(lián)促進還是抑制企業(yè)創(chuàng)新？

楊繼東 趙文哲 趙奇鋒

0 引言

創(chuàng)新是驅(qū)動一個國家實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)增長的重要動力(Solow, 1957)。黨的十九大報告指出：“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。”創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的核心是推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存、比較優(yōu)勢、企業(yè)價值投資回報(Porter, 1992; Hall et al., 2005; Hsu, 2009; Eisdorfer and Hsu, 2011)。如何提高企業(yè)創(chuàng)新能力，是企業(yè)管理者和政策制定者共同關(guān)心的重要課題。

企業(yè)創(chuàng)新受到多種因素影響。大量研究表明，在中國特殊的政治、經(jīng)濟環(huán)境下，政治關(guān)聯(lián)可能是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。企業(yè)政治關(guān)聯(lián)反映企業(yè)和政府之間的某種特殊關(guān)系，理論上，政治關(guān)聯(lián)和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系并不確定。一方面，政治關(guān)聯(lián)可能弱化企業(yè)的創(chuàng)新激勵，具有所謂的政治資源詛咒效應(yīng)(袁建國等, 2015)。政治關(guān)聯(lián)企業(yè)通常更容易獲得銀行貸款、政府補貼，或者增加其他企業(yè)進入障礙，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)很可能基于政治資源保護方面的考慮，減少企業(yè)創(chuàng)新。楊其靜(2010)認(rèn)為，企業(yè)面臨政治關(guān)聯(lián)和能力建設(shè)的權(quán)衡，導(dǎo)致政治關(guān)聯(lián)和企業(yè)創(chuàng)新之間存在某種替代關(guān)系。另一方面，企業(yè)政治關(guān)聯(lián)可能對企業(yè)創(chuàng)新具有一定的促進作用，由于企業(yè)創(chuàng)新投入需要資金和產(chǎn)權(quán)保護，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更容易獲得銀行貸款和得到政府的保護，因此政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的創(chuàng)新能力可能更強。田利輝和張偉(2013)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)政治關(guān)聯(lián)具有顯著的產(chǎn)權(quán)保護效應(yīng)和政府偏袒效應(yīng)。

與此同時，雖然國內(nèi)學(xué)者關(guān)于政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系方面的實證研究較多，但是，已有研究由于樣本選擇和研究方法的差異，尚未得到一致結(jié)論。袁建國等(2015)研究發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新存在“詛咒效應(yīng)”，通過降低市場競爭、刺激企業(yè)過度投資等降低企業(yè)創(chuàng)新水平。而江雅雯等(2011)則發(fā)現(xiàn)企業(yè)主動建立政治關(guān)聯(lián)會給企業(yè)研發(fā)活動帶來正向影響。因此，究竟政治關(guān)聯(lián)和企業(yè)創(chuàng)新之間存在何種關(guān)系？影響機制是什么？仍然需要仔細研究。基于此，本文試圖在以下幾方面對已有文獻進行拓展：第一，本文基于2004—2015年上市公司數(shù)據(jù)，采用工具變量方法處理政治關(guān)聯(lián)內(nèi)生性問題，研究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響及其作用機制；同時，注重分析政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新影響的分布效應(yīng)。第二，著重考察政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的時變效應(yīng)，政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系依賴特定的政治經(jīng)濟環(huán)境，中國不斷變化的社會經(jīng)濟環(huán)境可能導(dǎo)致政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系存在時變的特征。第三，本文著重研究政治關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機制，特別地，在機制解釋方面不僅考慮企業(yè)層面，而且從企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家這一全新視角分析其中的作用機制，對已有研究形成了較為全面的補充。

本文研究結(jié)果顯示，平均來說，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有較為顯著的負面影響，但是，分位數(shù)回歸估計結(jié)果顯示政治關(guān)聯(lián)對中等創(chuàng)新水平企業(yè)的影響較大。為解決企業(yè)政治關(guān)聯(lián)內(nèi)生性問題，更準(zhǔn)確獲得高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)之上，采用兩種識別方法：面板工具變量估計方法以及傾向得分匹配估計方法。在面板工具變量估計中，本文選取兩個有效工具變量：①同行業(yè)、同地區(qū)當(dāng)年其他企業(yè)是否存在高管政治關(guān)聯(lián)指示變量。②企業(yè)所在城市市級主要領(lǐng)導(dǎo)(書記/市長)是否受到違紀(jì)處罰0-1指示變量。面板工具變量估計和傾向得分匹配估計均表明，平均而言，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新存在負面影響，高管政治關(guān)聯(lián)確實會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生阻礙作用。通過替換相關(guān)變量、延長滯后期限、改變估計方法以及剔除特殊樣本等，本文進行了一系列豐富的穩(wěn)健性檢驗，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果進一步驗證了本文的研究結(jié)論。

值得注意的是，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響隨著中國政治、經(jīng)濟環(huán)境的變化而改變。通過研究政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新影響的時變效應(yīng)，本文發(fā)現(xiàn)，2007年之前，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的負面影響比較大，國際金融危機爆發(fā)后，市場競爭環(huán)境加劇，企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的重視提高。但隨后出臺了“四萬億”投資計劃，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)獲得大量廉價信貸資源，進行技術(shù)創(chuàng)新動力下降。隨著2012年十八大后開始強力反腐，重塑政府與市場之間的關(guān)系，政治關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新的抑制效應(yīng)開始顯著下降。

高管政治關(guān)聯(lián)主要通過以下五種機制阻礙企業(yè)創(chuàng)新：首先，政治關(guān)聯(lián)會顯著降低企業(yè)未來研發(fā)投入，不利于企業(yè)創(chuàng)新；其次，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生負面影響，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的研發(fā)效率相對較低；第三，政治關(guān)聯(lián)助長了企業(yè)過度投資傾向，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更加傾向于對外兼并收購，擴大規(guī)模，這會對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入產(chǎn)生一定程度的“擠出效應(yīng)”，進而會對創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響；第四，從企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家層面，高管政治關(guān)聯(lián)使得個體發(fā)明家專利產(chǎn)出下降；最后，政治關(guān)聯(lián)不僅降低了企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家專利產(chǎn)出水平，還會降低發(fā)明家的創(chuàng)新參與意愿。

相較已有文獻，本文的貢獻在于：首先，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)價值的影響被廣泛討論(Faccio, 2006)。國內(nèi)學(xué)者也對中國企業(yè)政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)行為和績效的影響進行了深入研究(楊其靜，2010)。但是，關(guān)于政治關(guān)聯(lián)如何影響企業(yè)創(chuàng)新的討論并不是很多。黨力等(2015)討論了政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系，但是主要使用企業(yè)R&D 投入作為創(chuàng)新指標(biāo)，本文使用專利申請作為創(chuàng)新指標(biāo)。同時，在研究方法上，通過工具變量和傾向得分匹配兩種不同識別策略，一定程度上緩解了政治關(guān)聯(lián)內(nèi)生性問題，使研究結(jié)論更加穩(wěn)健、可靠。其次，在研究內(nèi)容上，本文考慮到政治關(guān)聯(lián)的異質(zhì)性和時變性，進一步研究了政治關(guān)聯(lián)隨時間及政治經(jīng)濟環(huán)境的調(diào)整變化情況；袁建國等(2015)也使用了專利指標(biāo)衡量企業(yè)創(chuàng)新，但是并沒有考察政治關(guān)聯(lián)對專利影響的分布效應(yīng)。本文發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)聯(lián)對不同創(chuàng)新能力的企業(yè)影響存在差異，政治關(guān)聯(lián)對中等創(chuàng)新能力的企業(yè)的抑制效應(yīng)更大。最后，本文在具體影響機制分析上，不僅考慮了企業(yè)層面的影響，而且進一步從企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家這一更加微觀層面進行分析，提出發(fā)明家創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新參與這兩種全新的作用機制。袁建國等(2015)研究發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新存在“詛咒效應(yīng)”，通過降低市場競爭、刺激企業(yè)過度投資等降低企業(yè)創(chuàng)新水平。本文從減少企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家專利產(chǎn)出和降低發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿阻礙企業(yè)創(chuàng)新的角度對機制進行分析。

本文接下來的內(nèi)容安排如下：第1節(jié)是理論分析與研究假設(shè)；第2節(jié)介紹數(shù)據(jù)變量及描述性統(tǒng)計；第3節(jié)介紹本文識別策略與結(jié)果分析；第4節(jié)著重研究政治關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新的具體機制；最后是簡要結(jié)論。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 企業(yè)政治關(guān)聯(lián)

政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)行為和績效的影響已經(jīng)引起廣泛關(guān)注。世界各國尤其是轉(zhuǎn)型國家企業(yè)存在較為普遍的政治關(guān)聯(lián)現(xiàn)象(Faccio, 2006)。政治關(guān)聯(lián)可能會對企業(yè)的多種行為產(chǎn)生影響，大量實證研究表明，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更容易進入政府管制性行業(yè)，更容易獲得政府補貼和銀行貸款，更容易在資本市場上以更快的速度、更低的成本和更高的發(fā)行價進行IPO。Claessens et al.(2008)使用企業(yè)政治捐獻來衡量企業(yè)政治關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)在選舉過程中為巴西聯(lián)邦議員提供政治捐獻的企業(yè)在競選后可以顯著地獲得更多的銀行貸款，并實現(xiàn)更高的股票收益。更為常用的政治關(guān)聯(lián)變量是考察企業(yè)大股東和高管的政治背景，比如是否為議會成員、政府高官或者是否與高層政治人物具有密切關(guān)系；大部分文獻發(fā)現(xiàn)，特殊的政治聯(lián)系有助于企業(yè)獲得上市機會、便利的融資條件和政府補貼(Faccio, 2006; Francis et al, 2008; 余明桂和潘紅波, 2008; 吳文鋒等, 2008; 羅黨論和唐清泉, 2009)。

中國企業(yè)的政治關(guān)聯(lián)問題也很快成為學(xué)術(shù)研究的一個熱點。羅黨論和劉曉龍(2009)使用2004—2006年民營上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)政治關(guān)聯(lián)能有效幫助其進入政府管制行業(yè)，進而顯著提高企業(yè)績效。張敏和黃繼承(2009)通過研究發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的多元化程度要顯著高于非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)幫助企業(yè)獲得了更多的多元化資源，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)實施的多元化帶來的風(fēng)險顯著低于非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)。潘紅波等(2008)以地方政府控制的上市公司收購非上市公司的事件為背景，研究了并購前后上市公司市場業(yè)績的變化，發(fā)現(xiàn)企業(yè)政治關(guān)聯(lián)可以保護企業(yè)產(chǎn)權(quán)免受地方政府損害。田利輝和張偉(2013)利用2001—2008年上市公司數(shù)據(jù)，研究了中國企業(yè)政治關(guān)聯(lián)的三大效應(yīng)，即社會負擔(dān)效應(yīng)、產(chǎn)權(quán)保護效應(yīng)和政府偏袒效應(yīng)。

由于政治關(guān)聯(lián)可以為企業(yè)帶來包括再融資機會在內(nèi)的廉價資源，從而有增進企業(yè)價值的作用，但同時也可能對公司治理和企業(yè)核心能力建設(shè)等方面造成深遠的負面影響(楊其靜, 2011)。這就使得實證文獻對于政治關(guān)聯(lián)是否影響公司價值存在兩種對立的結(jié)論。一些研究認(rèn)為政治關(guān)聯(lián)能夠增進企業(yè)的市場價值。比如，魏剛等(2007)發(fā)現(xiàn)，來自政府背景的獨立董事越多，公司經(jīng)營績效越好，而吳文鋒等(2008)更是以1999至2004年民營上市企業(yè)為樣本進行實證研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)高管的地方政府背景能提升公司的市場價值。然而，另一些研究卻顯示政治關(guān)聯(lián)會惡化公司價值，F(xiàn)an et al.(2007)以1993至2001年在滬深兩市上市的A股公司為樣本發(fā)現(xiàn)，具有政府背景的公司在IPO三年之后的股價收益率要比沒有政府背景的公司低18%，而且利潤增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、銷售利潤率等經(jīng)營指標(biāo)也相對較差。余明桂等(2010)發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)通過與地方政府建立政治聯(lián)系，來俘獲掌握著財政補貼支配權(quán)的地方政府官員，進而得到更多的財政補貼收入。而且，在制度環(huán)境越差的地區(qū), 政治關(guān)聯(lián)的補貼獲取效應(yīng)越強。

創(chuàng)新是企業(yè)戰(zhàn)略的一項重要內(nèi)容，雖然一些學(xué)者開始討論政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，但無論是在理論層面還是在實證研究層面，關(guān)于政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，已有研究尚未得到一致結(jié)論。一些研究發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新是不利的，另外一些研究認(rèn)為政治關(guān)聯(lián)能夠促進企業(yè)創(chuàng)新。本文分別從以上兩方面進行理論分析并提出研究假設(shè)。

1.2 政治關(guān)聯(lián)抑制企業(yè)創(chuàng)新

楊其靜(2011)認(rèn)為政治關(guān)聯(lián)能夠為企業(yè)帶來政治資源，會激勵企業(yè)進行“尋租”活動，而技術(shù)創(chuàng)新往往投入巨大，而且存在較高的失敗風(fēng)險，因此，政治關(guān)聯(lián)促使企業(yè)將更多資源投入“尋租”，擠壓企業(yè)內(nèi)部研發(fā)創(chuàng)新投入。此外，政治關(guān)聯(lián)降低了企業(yè)績效(鄧建平和曾勇, 2009)，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的盈利能力普遍較差(潘越等, 2009)，企業(yè)可投入研發(fā)創(chuàng)新的資源減少，進一步損害企業(yè)的創(chuàng)新能力。政治關(guān)聯(lián)不僅降低了企業(yè)的研發(fā)投入水平，而且降低了企業(yè)的研發(fā)效率。羅黨論等(2012)發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更容易產(chǎn)生過度投資。Chen et al.(2011)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)加劇企業(yè)的過度投資行為，顯著降低企業(yè)投資效率。黃新建和唐良霞(2013)以及張敏等(2010)也都得到類似的結(jié)論。企業(yè)的過度投資行為分散企業(yè)內(nèi)部資源，導(dǎo)致企業(yè)投資結(jié)構(gòu)失調(diào)，不僅造成企業(yè)研發(fā)投入水平下降，而且導(dǎo)致企業(yè)管理層注意力分散，企業(yè)研發(fā)效率下降。此外，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)還具有較強的多元化擴張沖動，更加傾向于對外并購(胡旭陽和史晉川, 2008;潘紅波等, 2008; 張雯等, 2013)，對外并購占用企業(yè)內(nèi)部大量資源，對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入存在明顯的“擠出效應(yīng)”，不利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

以上基于企業(yè)層面因素的考慮，除了企業(yè)層面因素，高管政治關(guān)聯(lián)還會影響企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家的創(chuàng)新行為。劉慧龍等(2010)考察了政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)員工配置效率的影響，發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的員工冗余程度較高，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)由于政治壓力不會輕易解雇員工，導(dǎo)致企業(yè)員工勞動生產(chǎn)率偏低(Bertrand et al., 2006; Yuan, 2011)。從企業(yè)創(chuàng)新研究看，發(fā)明家是企業(yè)內(nèi)部從事技術(shù)創(chuàng)新活動的主要群體(Manso, 2011; Bernstein et al., 2018)，Schmookler(1962)和Arrow(1962)開創(chuàng)的企業(yè)創(chuàng)新決定因素研究強調(diào)一種“自上而下”的觀點，企業(yè)創(chuàng)新策略由利潤最大化目標(biāo)決定，然后由員工實施。因此，這一領(lǐng)域的大部分文獻集中從企業(yè)和市場層面上解釋企業(yè)創(chuàng)新水平差異(Lerner et al., 2011; Ferreira et al., 2014; Seru, 2014; Bernstein, 2015)。相比之下，本文強調(diào)企業(yè)創(chuàng)新可能遵循“自下而上”邏輯，其中，企業(yè)內(nèi)部發(fā)明家在技術(shù)創(chuàng)新方面發(fā)揮重要作用，且不能輕易更換，因為發(fā)明家由于高度的企業(yè)特定和項目特定的知識而難以被替代(Hall et al., 1986; Hall and Lerner, 2010)。政治關(guān)聯(lián)不僅降低企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家專利產(chǎn)出水平，還會降低發(fā)明家的創(chuàng)新參與意愿。創(chuàng)新需要一系列獨特、有效的激勵機制(Manso, 2011)，在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)中，管理層主要忙于“尋租”行為，缺乏對企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新管理和激勵的關(guān)注。因此，政治關(guān)聯(lián)不利于激發(fā)企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家的創(chuàng)新熱情。

綜上所述，本文提出假設(shè)1。

研究假設(shè)1： 政治關(guān)聯(lián)抑制企業(yè)創(chuàng)新。政治關(guān)聯(lián)通過降低企業(yè)盈利及研發(fā)傾向進而使研發(fā)投入下降；政治關(guān)聯(lián)助長企業(yè)過度投資，降低企業(yè)研發(fā)效率。政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更加偏好對外并購，擠壓內(nèi)部研發(fā)創(chuàng)新投入。從企業(yè)內(nèi)部管理看，政治關(guān)聯(lián)降低了企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家創(chuàng)新專利產(chǎn)出。政治關(guān)聯(lián)降低了企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿。

1.3 政治關(guān)聯(lián)促進企業(yè)創(chuàng)新

另外一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有正向促進作用。潘越等(2009)發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更容易獲得政府的財政補貼。政治關(guān)聯(lián)除了能夠為企業(yè)帶來政府財政補貼，還能有效緩解企業(yè)融資約束。于蔚等(2012)認(rèn)為政治關(guān)聯(lián)能夠通過信息效應(yīng)與資源效應(yīng)兩種途徑有效緩解企業(yè)融資約束。信息效應(yīng)指政治關(guān)聯(lián)通過發(fā)送信號，降低資金供求雙方的信息不對稱；資源效應(yīng)指政治關(guān)聯(lián)能夠強化企業(yè)的資源獲取能力，從而提高企業(yè)未來收益。鄧建平和曾勇(2011)對中國上市企業(yè)中ST企業(yè)的實證分析也得到類似的結(jié)論。除了獲得政府補貼以及緩解融資約束，政治關(guān)聯(lián)還在企業(yè)多元化進程中發(fā)揮重要作用，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的多元化程度顯著高于非關(guān)聯(lián)企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)幫助企業(yè)獲得更多的多元化資源(張敏和黃繼承, 2009)。不同于以上靜態(tài)分析，李健等(2013)基于動態(tài)面板模型考察不同層級政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)未來績效的影響，發(fā)現(xiàn)無論是中央政治關(guān)聯(lián)還是地方政治關(guān)聯(lián)，都能顯著提升企業(yè)價值。王永進和盛丹(2012)發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)能夠改善企業(yè)的契約執(zhí)行環(huán)境，尤其是對于在契約執(zhí)行中處于弱勢地位的民營企業(yè)。此外，政治關(guān)聯(lián)在一定程度上還能降低企業(yè)受到違規(guī)處罰的概率(許年行等, 2013)。綜上所述，我們提出研究假設(shè)2：

研究假設(shè)2： 政治關(guān)聯(lián)通過幫助企業(yè)獲得政府補貼、緩解融資約束、保障契約執(zhí)行等促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

1.4 政治關(guān)聯(lián)影響創(chuàng)新的分布效應(yīng)

現(xiàn)有關(guān)于政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，主要關(guān)注企業(yè)政治關(guān)聯(lián)與創(chuàng)新條件均值的關(guān)系，即研究平均來說，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響(袁建國等，2015)。然而，對不同創(chuàng)新能力的企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)的影響可能存在差異。類似地，一些文獻研究了政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)績效的影響。發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)主要通過稅收優(yōu)惠，補貼和獲得貸款等渠道影響公司績效(楊其靜，2010)。然而。Xie等(2017)利用中國上市公司的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)聯(lián)雖然能夠增加公司績效，但政治關(guān)聯(lián)的正向作用，隨著公司績效的增加而減少。政治關(guān)聯(lián)能夠幫助公司獲取補貼、銀行貸款，但這些政治關(guān)聯(lián)帶來的優(yōu)惠，隨著公司績效的增加而下降，對于那些公司績效好的企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)的作用顯著降低，反之，對于公司績效較差的企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)對公司績效的影響更大。我們認(rèn)為，雖然政治關(guān)聯(lián)可能有助于提高公司績效，但是可能產(chǎn)生“政治資源詛咒”，降低公司的創(chuàng)新能力。袁建國等(2015)發(fā)現(xiàn)，平均來說，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有負面影響。然而，政治關(guān)聯(lián)的詛咒可能隨著公司創(chuàng)新能力的變化而變化，政治關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新能力的影響也可能存在分布效應(yīng)，即對不同創(chuàng)新能力企業(yè)的影響存在差異。對于創(chuàng)新能力很強的企業(yè)，可能并不依賴政治關(guān)聯(lián)的作用；但是創(chuàng)新能力很弱的企業(yè)，建立政治關(guān)聯(lián)后，政治關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新抑制效應(yīng)可能更強。因此，有必要考察政治關(guān)聯(lián)與創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)變量與描述性統(tǒng)計

2.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文主要考察企業(yè)董事長和總經(jīng)理高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。國泰安公司專利與研發(fā)創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫提供了中國所有上市企業(yè)歷年專利申請量數(shù)據(jù)。不同產(chǎn)業(yè)之間創(chuàng)新活動存在明顯差異，制造業(yè)企業(yè)與非制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動的側(cè)重點就存在較大差異，制造業(yè)企業(yè)主要關(guān)注產(chǎn)品創(chuàng)新和發(fā)明創(chuàng)新，而對于非制造業(yè)企業(yè)，其更加注重商業(yè)和服務(wù)模式、流程以及外觀設(shè)計等方面的創(chuàng)新。因此，基于可比性和樣本容量方面的考慮，本文將研究對象的范圍限定在中國A股制造業(yè)上市企業(yè)。參考以往研究，本文剔除了ST、*ST等特殊類型企業(yè)?？紤]到國有企業(yè)的特殊性，本文剔除了國有上市公司。我們收集并整理了2004至2015年中制造業(yè)上市企業(yè)董事長和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)資料，最終獲得一個覆蓋1614家制造業(yè)企業(yè)的2004至2015年的非平衡面板數(shù)據(jù)，總計13478個企業(yè)-年份觀測值。企業(yè)各項財務(wù)指標(biāo)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫CSMAR、Wind數(shù)據(jù)庫以及企業(yè)歷年年報。

2.2 創(chuàng)新產(chǎn)出

企業(yè)創(chuàng)新可以分別從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個方向來衡量，創(chuàng)新投入主要指企業(yè)的研發(fā)投入，創(chuàng)新產(chǎn)出主要指企業(yè)所獲專利(Hall et al., 2010)。本文遵循以往文獻中的做法，使用企業(yè)當(dāng)年專利申請量作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)(Acharya and Subramanian, 2009; Galasso and Simcoe, 2011; Hirshleifer et al., 2012; He and Tian, 2013; Fang et al., 2014; Chang et al., 2015; Sunder et al., 2017; Acharya and Xu, 2017; Balsmeier et al., 2017)。原因主要有以下兩點：其一，企業(yè)研發(fā)支出僅僅衡量的是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的資源投入狀況，無法反映出企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新效率，企業(yè)之間的創(chuàng)新質(zhì)量和效率差異明顯，而企業(yè)專利產(chǎn)出能夠直接體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的高低(Lerner et al., 2011)；其二，從數(shù)據(jù)可得性方面，企業(yè)專利申請數(shù)據(jù)要好于研發(fā)支出數(shù)據(jù)，中國上市企業(yè)的研發(fā)支出數(shù)據(jù)主要是從2007年開始公布，而國泰安公司專利與研發(fā)創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫包含中國所有上市企業(yè)從1989至2015年歷年專利申請數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量要明顯好于企業(yè)研發(fā)支出數(shù)據(jù)。此外，在穩(wěn)健性檢驗中我們還使用企業(yè)專利授權(quán)量作為因變量，重新估計高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)專利產(chǎn)出的影響。

根據(jù)中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的分類，中國境內(nèi)專利主要可劃分為以下三種類型：發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設(shè)計專利。其中，發(fā)明專利技術(shù)含量最高，也最難獲得，實用新型和外觀設(shè)計專利則比較容易獲得，由于外觀設(shè)計專利數(shù)據(jù)較少，本文將實用新型專利與外觀設(shè)計專利歸為一類。本文分別使用企業(yè)專利申請總量(Patentall_apply)、發(fā)明專利申請量(Patentinv_apply)以及實用新型和外觀設(shè)計專利申請量(Patentad_apply)作為專利產(chǎn)出因變量，不僅研究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)專利產(chǎn)出數(shù)量的影響，同時進一步探究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)專利產(chǎn)出質(zhì)量的影響。

2.3 政治關(guān)聯(lián)

本文主要考察企業(yè)董事長和總經(jīng)理高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，我們根據(jù)企業(yè)董事長和總經(jīng)理個人簡歷，收集并整理中國所有制造業(yè)上市企業(yè)董事長政治關(guān)聯(lián)(President_pc)和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)(CEO_pc)指示變量，結(jié)合董事長政治關(guān)聯(lián)和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)指標(biāo)，重新構(gòu)建企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)指標(biāo)(PreCEO_pc)，若企業(yè)董事長或總經(jīng)理至少有一位存在政治關(guān)聯(lián)，則取值為1，反之為0。此外，本文還進一步區(qū)分董事長和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)的級別，包括處級及以上級別政治關(guān)聯(lián)(President_pc1; CEO_pc1)、廳局級及以上級別政治關(guān)聯(lián)(President_pc2;CEO_pc2)、省部級及以上政治關(guān)聯(lián)(President_pc3;CEO_pc3)以及國級政治關(guān)聯(lián)(President_pc4; CEO_pc4)。分別考察企業(yè)高管不同級別政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

2.4 控制變量

為準(zhǔn)確得到高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的具體影響，本文在參考以往文獻的基礎(chǔ)上加入了一系列影響企業(yè)創(chuàng)新的重要控制變量(Chang et al., 2015)，這些控制變量包括：

企業(yè)研發(fā)支出占總資產(chǎn)比重(Rdassets_ratio)，Atanassov(2013)認(rèn)為企業(yè)研發(fā)支出是企業(yè)創(chuàng)新活動的一項重要投入；企業(yè)總資產(chǎn)自然對數(shù)(Ln_assets)，本文使用企業(yè)總資產(chǎn)自然對數(shù)作為企業(yè)規(guī)模的代理變量，Hall and Ziedonis(2001)研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模較大的資本密集型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出更高；企業(yè)年齡(Firmage)，根據(jù)生命周期理論，在不同的發(fā)展階段，企業(yè)的戰(zhàn)略決策與行為也有所不同，考慮到生命周期對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，我們根據(jù)企業(yè)成立時間推算出企業(yè)的年齡并加以控制；企業(yè)人均固定資產(chǎn)凈額自然對數(shù)(Ln_fixedpp)，技術(shù)創(chuàng)新是一項高投入活動，需要大量機器設(shè)備等物資資本投入，本文使用企業(yè)人均固定資產(chǎn)凈額的自然對數(shù)作為企業(yè)資本密度的代理指標(biāo)并加以控制；企業(yè)人均營業(yè)收入自然對數(shù)(Ln_salespp)，技術(shù)創(chuàng)新同企業(yè)員工的勞動生產(chǎn)率密切相關(guān)，企業(yè)員工的勞動生產(chǎn)率越高，技術(shù)創(chuàng)新效率一般也越高。本文使用企業(yè)人均營業(yè)收入的自然對數(shù)作為企業(yè)員工勞動生產(chǎn)率的代理指標(biāo)；企業(yè)總資產(chǎn)回報率(ROA)，技術(shù)創(chuàng)新常常伴隨高額投入，而且創(chuàng)新失敗的風(fēng)險比較高，只有盈利能力比較強的企業(yè)才能負擔(dān)長期高額投入，因此，本文采用企業(yè)總資產(chǎn)回報率來衡量企業(yè)的盈利能力并加以控制；企業(yè)營業(yè)收入同比增速(Salesgrowth)，本文使用企業(yè)營業(yè)收入同比增速作為企業(yè)未來成長機會的代理變量，企業(yè)未來成長機會越多，發(fā)展前景越好，企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新的動力也就越大；企業(yè)賬面市值比(MB_ratio)，本文同時采用企業(yè)賬面市值比來衡量企業(yè)未來成長機遇；企業(yè)資產(chǎn)負債率(Leverage)，本文還通過在模型中引入資產(chǎn)負債率來控制企業(yè)資本結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響；現(xiàn)金資產(chǎn)比率(Cashassets_ratio)，本文還考慮了企業(yè)現(xiàn)金持有對技術(shù)創(chuàng)新的影響，我們使用現(xiàn)金資產(chǎn)比率指標(biāo)作為企業(yè)現(xiàn)金持有的代理變量(Lyandres and Palazzo, 2016)；企業(yè)股票持有期年收益率(Stock_return)，企業(yè)股票的市場表現(xiàn)也是影響創(chuàng)新的重要因素(Fang et al., 2014)，本文采用企業(yè)股票當(dāng)年持有期年收益率作為股票市場表現(xiàn)的衡量指標(biāo)；企業(yè)股票當(dāng)年交易日收益率標(biāo)準(zhǔn)差(Stock_volatility)，Chan et al.(2001)發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)支出與股票收益波動顯著正相關(guān)，為了控制企業(yè)股票波動的影響，本文使用企業(yè)股票當(dāng)年日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差來度量企業(yè)股票收益的波動狀況；企業(yè)所在行業(yè)赫芬達爾指數(shù)(Herfindahl)及其平方項(Herfindahl_sq)，創(chuàng)新與產(chǎn)品市場競爭之間存在“倒U型”關(guān)系(Aghion et al., 2005)，基于此，本文根據(jù)企業(yè)當(dāng)年市場份額計算得到各行業(yè)的赫芬達爾指數(shù)及其平方項，本文將行業(yè)赫芬達爾指數(shù)作為行業(yè)競爭程度的衡量指標(biāo)。

由于技術(shù)創(chuàng)新和專利申請存在一定時滯，參照以往文獻，本文對所有控制變量進行滯后一期處理。為消除樣本離群值的影響，本文對所有變量在99%和1%分位點處進行縮尾處理。[注]處理樣本離群值主要有縮尾和截尾兩種方法，由于不會損失樣本自由度，文獻中常采用縮尾方法處理離群值。

2.5 描述性統(tǒng)計

表1匯報了模型主要變量的描述性統(tǒng)計量，包括樣本觀測值數(shù)目、平均值、中位值以及標(biāo)準(zhǔn)差。由表1可知，所有樣本企業(yè)各類專利年平均申請總量約為13.2件，其中，發(fā)明專利申請量平均約為4.6件，實用新型和外觀設(shè)計專利申請量平均約為8.4件。[注]Chang et al.(2015)研究樣本中美國企業(yè)年平均專利申請量約為13.5件；He and Tian(2013)研究樣本中企業(yè)平均專利申請量約為9.8件。此外，本文還報告了政治關(guān)聯(lián)企業(yè)與非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的均值差異檢驗結(jié)果(第5列和第6列)，均值差異檢驗結(jié)果顯示，無論是專利申請總量、發(fā)明專利申請量還是實用新型和外觀設(shè)計專利申請量，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)均顯著少于非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)，初步表明高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新可能具有不利影響。政治關(guān)聯(lián)企業(yè)樣本在所有樣本中所占的比例約為11%。其他控制變量的分布也都具有較高的離散程度。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

續(xù)表

注： ***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平，根據(jù)企業(yè)高管是否具有政治關(guān)聯(lián)進行均值差異檢驗。

資料來源： 作者整理。

在正式進行實證分析之前，首先對模型主要變量進行相關(guān)性分析，企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)(PreCEO_pc)與企業(yè)專利產(chǎn)出(Ln_patentall_apply、Ln_patentinv_apply、Ln_patentad_apply)之間的相關(guān)系數(shù)均為負值，且都在5%水平上顯著，高管政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)專利產(chǎn)出顯著負相關(guān)，說明政治關(guān)聯(lián)企業(yè)相較于一般企業(yè)專利產(chǎn)出更低。另外，模型控制變量與因變量之間的相關(guān)性也都比較明顯，初步表明本文的模型設(shè)定及變量選取是合理的。[注]由于文章篇幅所限，本文沒有詳細報告具體相關(guān)系數(shù)矩陣。

本文遵循大部分現(xiàn)有研究做法，使用企業(yè)歷年專利申請量作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量，專利是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的重要途徑，一般來說，企業(yè)都會將創(chuàng)新產(chǎn)出以申請專利的形式確定。專利申請量即為模型因變量。此外，根據(jù)董事長或總經(jīng)理是否具有政治關(guān)聯(lián)構(gòu)造企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)0-1指示變量，若董事長或總經(jīng)理至少一人存在政治關(guān)聯(lián)，取值為1，反之為0，實證分析企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的具體影響及其作用機制。

圖1 政治關(guān)聯(lián)企業(yè)與非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)專利申請趨勢 注： 1表示政治關(guān)聯(lián)企業(yè)，0表示非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)。資料來源： 作者使用STATA14計量分析軟件繪制。

圖1所示為政治關(guān)聯(lián)企業(yè)與非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)歷年平均專利申請總量趨勢圖，從圖1中可以明顯看出，2011年以前，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)平均專利申請總量顯著低于非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)，但在2011年以后，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)與非關(guān)聯(lián)企業(yè)的差異消失，初步表明高管政治關(guān)聯(lián)在一定程度上不利于企業(yè)創(chuàng)新，但隨著時間推移，尤其是2012年以來，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)與非關(guān)聯(lián)企業(yè)在專利產(chǎn)出上的差異逐漸消失。

3 識別策略與結(jié)果分析

3.1 基本分析

3.1.1 基準(zhǔn)模型估計

首先，本文進行基準(zhǔn)模型估計，參考Chang et al.(2015)的研究設(shè)計，本文基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

(1)

其中，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出Innovationi,t分別代表三個變量：企業(yè)專利申請總量(Patentall_applyi,t)、發(fā)明專利申請量(Patentinv_applyi,t)以及實用新型和外觀設(shè)計專利申請量(Patentad_applyi,t)。模型自變量為企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)(PreCEO_pc)，若企業(yè)董事長或總經(jīng)理具有政治關(guān)聯(lián)，取值為1，反之為0。Xk,i,t-1代表上文所提到的企業(yè)層面一系列控制變量，Industryj和Yeart分別表示行業(yè)和年份固定效應(yīng)，本文對以上兩種效應(yīng)均加以控制。

表2匯報了基準(zhǔn)模型估計結(jié)果，采用最小二乘估計方法。模型(1)至模型(3)分別表示專利申請總量、發(fā)明專利申請量、實用新型和外觀設(shè)計專利申請量。由表2可知，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)均顯著為負。具體來看，根據(jù)模型(1)至模型(3)估計結(jié)果，相對于非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)專利申請總量平均減少約25.6%；發(fā)明專利申請量平均減少約14%；實用新型和外觀設(shè)計專利平均減少約28.2%，表明高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的不利影響。

表2 基準(zhǔn)模型：高管政治關(guān)聯(lián)影響

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

其他控制變量方面，企業(yè)研發(fā)投入占比越高、總資產(chǎn)規(guī)模越大、營業(yè)收入增長越快、現(xiàn)金持有越充足，則企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出越高。另一方面，企業(yè)成立時間越久、人均固定資產(chǎn)凈額和人均營業(yè)收入越高、資產(chǎn)負債率以及股票收益率波動越大，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越低。行業(yè)赫芬達爾指數(shù)的估計系數(shù)為正，但在統(tǒng)計上不顯著?？傎Y產(chǎn)報酬率以及股票收益率的影響也都不顯著。

本文在基準(zhǔn)模型中發(fā)現(xiàn)高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的負面效應(yīng)，接下來分別分析董事長和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)的影響，表3分別報告了企業(yè)董事長政治關(guān)聯(lián)和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的具體影響，由表3可知，總體上與基準(zhǔn)模型估計結(jié)果一致，即無論是董事長政治關(guān)聯(lián)還是總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)都對企業(yè)創(chuàng)新存在不利影響。單從專利申請總量來看，董事長政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的負面效應(yīng)更明顯一些。

表3 董事長、總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

本文還進一步區(qū)分董事長和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)的不同級別，實證考察不同級別政治關(guān)聯(lián)的影響。表4詳細匯報了企業(yè)董事長和總經(jīng)理不同級別政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的具體影響。根據(jù)表4，絕大部分模型政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)顯著為負，說明無論何種級別政治關(guān)聯(lián)，都會顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新，但不同級別政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的“抑制效應(yīng)”大小不一，企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)的級別越高，對創(chuàng)新的阻礙效應(yīng)也越大，具體來看，國級政治關(guān)聯(lián)，也即最高級別政治關(guān)聯(lián)，對創(chuàng)新的不利影響最大。

表4 董事長、總經(jīng)理不同級別政治關(guān)聯(lián)影響

注： 控制變量與基準(zhǔn)模型中的控制變量一致，小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

3.1.2 政治關(guān)聯(lián)效應(yīng)的時變特征

圖2 政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新動態(tài)影響圖示 資料來源：作者整理繪制。

政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響并不是一成不變的，會隨著時間以及外部政治、經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生變化。圖2列示了2005—2015年，逐年回歸后得到政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出估計系數(shù)變化趨勢。2008年國際金融危機以前，政治關(guān)聯(lián)估計系數(shù)為負，對企業(yè)創(chuàng)新具有明顯的“抑制效應(yīng)”。國際金融危機爆發(fā)后，政治關(guān)聯(lián)估計系數(shù)絕對值明顯下降，說明由于金融危機導(dǎo)致市場競爭環(huán)境加劇，即使是擁有政治資源的企業(yè)，為了生存競爭，也不得不重視技術(shù)創(chuàng)新。然而，中國政府隨后啟動了“四萬億”投資計劃，大量投資項目由部分擁有政治資源的非國有企業(yè)獲得，降低了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新動力。此外，2012年十八大以來中央開展“反腐風(fēng)暴”，加大力度懲治腐敗行為，也使得企業(yè)政治關(guān)聯(lián)的作用下降。

2012年黨的十八大召開以來，黨中央強力反腐，為本文提供了一個檢驗政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的理想條件。黨力等(2015)認(rèn)為，尋求政治關(guān)聯(lián)和提高創(chuàng)新能力是企業(yè)發(fā)展的兩個互為替代的手段。反腐敗由于增加了企業(yè)謀求政治關(guān)聯(lián)的相對成本，顯著提高了企業(yè)的創(chuàng)新激勵。在反腐敗政策出臺以后，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的研發(fā)支出顯著增加，反腐敗促進了企業(yè)創(chuàng)新。但是，他們的研究僅僅使用2012年前后的時間變化來衡量反腐，不能排除2012年后中國其他情況變化導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新變化。為了解決這一問題，本文考察了各省腐敗官員被查。根據(jù)已有的文獻(王賢彬等，2016)，如果政治關(guān)聯(lián)主要通過尋租活動給企業(yè)帶來幫助，那么當(dāng)官員越腐敗，政治關(guān)聯(lián)的作用越大。反之，當(dāng)反腐敗活動增加，政治關(guān)聯(lián)的作用就會受到抑制。如果該地區(qū)主要官員被查，則對該地區(qū)政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的影響較大。

模型設(shè)定如下：

(2)

表5分別匯報了省級主要官員腐敗被查(Officercorruption)[注]各地區(qū)省級主要官員腐敗被查數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。、反腐敗(Year2012)以及所在地市場化進程得分(Marketscore)[注]各地區(qū)市場化進程得分?jǐn)?shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。的影響。根據(jù)表5，在控制了反腐及市場化程度影響之后，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)依然為負，說明政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的負面影響仍然存在。省級主要官員被查與企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)交互項系數(shù)顯著為正，且都在1%水平上顯著，說明政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的負面影響顯著削弱了，在主要官員被查后，政治關(guān)聯(lián)這一企業(yè)資源失去效力，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)為了生存競爭，不得不加大創(chuàng)新力度。政治關(guān)聯(lián)、省級主要官員被查、反腐風(fēng)暴、市場化程度四重交互項系數(shù)顯著為正，說明在2012年反腐風(fēng)暴以及省級主要官員被查后，在市場化程度較高的地區(qū)，政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的不利影響顯著下降了，說明這些地區(qū)的政治關(guān)聯(lián)企業(yè)在政治尋租中斷后，開始注重技術(shù)創(chuàng)新。

表5 腐敗、反腐及市場化影響

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，企業(yè)控制變量與基準(zhǔn)模型一致，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

3.1.3 分位數(shù)回歸估計

基準(zhǔn)模型僅考慮高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)平均專利產(chǎn)出的影響，為了考察其對不同創(chuàng)新水平企業(yè)的影響，本文進行分位數(shù)回歸估計，表6匯報了具體的估計結(jié)果，模型(1)至模型(8)分別匯報了20%～90%分位點的估計結(jié)果，此外，我們還控制企業(yè)層面控制變量以及年份和行業(yè)固定效應(yīng)。由表6可知，除了模型(1)以外，所有模型中政治關(guān)聯(lián)估計系數(shù)均顯著為負，且都在1%水平上顯著，從系數(shù)絕對值大小來看，中間分位數(shù)的估計系數(shù)絕對值要明顯大于高分位數(shù)企業(yè)，但與低分位數(shù)企業(yè)的差異不大，說明政治關(guān)聯(lián)對于那些中低創(chuàng)新水平的企業(yè)影響較大。

表6 分位數(shù)回歸估計結(jié)果

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

3.1.4 潛在遺漏變量分析

公司治理是影響企業(yè)經(jīng)營決策的重要因素，本文首先通過選取公司治理指標(biāo)來控制公司治理因素的影響，本文所選取的用來衡量公司治理水平的具體指標(biāo)包括：第一大股東持股比例(Top1share_ratio)、前十大股東持股比例(Top10share_ratio)、機構(gòu)投資者持股比例(Institute_ratio)、董事會規(guī)模(Boardsize)、高管規(guī)模(Executivesize)、董事長與總經(jīng)理是否兼任(PreCEO_same)。表7 Panel A匯報了具體的估計結(jié)果。由表7可知，在控制了公司治理影響因素后，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)仍然顯著為負，表明高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的不利影響不會受到公司治理這一潛在因素的干擾。企業(yè)融資約束也會對創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響，本文選取了三個衡量企業(yè)融資約束程度的代理指標(biāo)：企業(yè)是否分紅(Bonus)、股利支付率(Dividend_ratio)、SA指數(shù)(SA_index)。表7 Panel B列示了具體的回歸估計結(jié)果，如表7所示，在控制了企業(yè)融資約束后，高管政治關(guān)聯(lián)仍然顯著不利于企業(yè)創(chuàng)新，本文結(jié)論依然成立。企業(yè)高管如董事長和總經(jīng)理個人特征對企業(yè)創(chuàng)新也具有較大的影響，本文分別控制了企業(yè)董事長和總經(jīng)理的個人特征，包括性別(President_male；CEO_male)、年齡(President_age；CEO_age)以及當(dāng)年薪酬(President_pay；CEO_pay)等變量。表7 Panel C報告了具體的估計結(jié)果。由表7可以明顯看出，在控制了企業(yè)董事長和總經(jīng)理個人特征后，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響仍然顯著為負，本文結(jié)論未發(fā)生根本性改變。另外，我們還考慮到企業(yè)所在地的市場化程度及文化特征，控制了企業(yè)所在地市場化進程總得分(Localmarket)、國有及國有控股企業(yè)產(chǎn)值比重(Localsoe)、每萬人宗教組織數(shù)量(Localreligion)、保險密度(Ln_localinsurdensity)以及保險深度(Localinsur_deep)。在控制了上述所有市場化程度及文化特征變量之后，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)依然顯著為負，本文結(jié)論仍然成立。

表7 模型潛在遺漏變量分析

注： 所有模型均控制了年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，以及基準(zhǔn)模型中的一系列控制變量，小括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

3.2 內(nèi)生性處理

3.2.1 內(nèi)生性問題

通過上文基準(zhǔn)模型估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的不利影響。但是，模型可能受到兩種類型內(nèi)生性問題的干擾，第一種內(nèi)生性問題即模型遺漏變量偏誤，雖然本文已經(jīng)在已有研究的基礎(chǔ)之上控制了一系列影響企業(yè)創(chuàng)新的控制變量，但仍然可能會存在一些遺漏變量，這些遺漏變量會導(dǎo)致估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤。另外一種可能存在的內(nèi)生性問題即反向因果關(guān)系，即企業(yè)本身在選擇高管時就存在異質(zhì)性，創(chuàng)新型的企業(yè)在選擇高管時可能更傾向于那些沒有政治關(guān)聯(lián)的候選人，這種由反向因果關(guān)系所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題也會導(dǎo)致模型估計結(jié)果有偏。

針對本文模型可能存在的以上兩種內(nèi)生性問題，本文采用面板工具變量估計方法緩解模型的內(nèi)生性問題，使模型估計結(jié)果更加穩(wěn)健可靠。此外，本文還采用傾向得分匹配方法進行估計。

3.2.2 面板工具變量估計

基準(zhǔn)模型估計結(jié)果顯示高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的不利影響，但這一結(jié)果可能會受到模型內(nèi)生性的干擾。一般而言，存在兩種不同類型的內(nèi)生性問題，可能導(dǎo)致估計結(jié)果是有偏的：一類是由于遺漏某些同時對政治關(guān)聯(lián)和企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響的變量所造成的，對于這類內(nèi)生性問題，本文策略是在參考以往研究的基礎(chǔ)上，從企業(yè)層面和地區(qū)層面盡可能控制影響企業(yè)創(chuàng)新的重要變量；另一類是反向因果所造成的內(nèi)生性問題，對于這類內(nèi)生性問題，我們采用工具變量方法進行處理。在回歸分析中，一個有效的工具變量應(yīng)當(dāng)滿足以下兩個條件：①相關(guān)性，工具變量要與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，即Cov(xt,zt)≠0。②外生性，工具變量要與模型擾動項無關(guān)，即Cov(xt,zt)=0，也即是說，工具變量影響被解釋變量的唯一渠道是通過與其相關(guān)的內(nèi)生解釋變量，排除了所有其他可能的影響渠道(陳強, 2014)?；谏鲜鰞蓷l標(biāo)準(zhǔn)，本文選取同行業(yè)、同地區(qū)當(dāng)年其他企業(yè)高管是否具有政治關(guān)聯(lián)指示變量(Pc_other)、企業(yè)所在城市主要領(lǐng)導(dǎo)(書記、市長)是否受到違紀(jì)處罰(Officercorruption)兩個工具變量。

首先，需要進行內(nèi)生性檢驗，本文采用Hausman-Wu內(nèi)生性檢驗來驗證內(nèi)生性問題是否存在。所有檢驗結(jié)果均表明內(nèi)生性問題存在，采用工具變量估計是必要的。[注]由于篇幅所限，本文沒有具體報告Hausman-Wu內(nèi)生性檢驗的結(jié)果。表8詳細匯報了面板工具變量的估計結(jié)果，作為參照，本文同時報告了最小二乘估計結(jié)果。表8模型(2)所示為第一階段估計結(jié)果，其中，表明企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)會受到同行業(yè)、同地區(qū)其他企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)狀況的影響，如果同行業(yè)、同地區(qū)其他企業(yè)存在政治關(guān)聯(lián)，則該企業(yè)也傾向于政治關(guān)聯(lián)，這同我們之前的預(yù)期相一致。企業(yè)所在城市主要領(lǐng)導(dǎo)是否受到違紀(jì)處罰指示變量的估計系數(shù)為-0.033，且在10%水平上顯著，說明如果企業(yè)所在城市主要領(lǐng)導(dǎo)受到違紀(jì)處罰，則當(dāng)?shù)仄髽I(yè)政治關(guān)聯(lián)傾向顯著下降，與本文預(yù)期也是相符的。此外，Anderson LM檢驗顯著拒絕原假設(shè)，說明模型不存在識別不足問題，即所選工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)。Cragg-Donald WaldF統(tǒng)計量明顯大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗的臨界值，顯著拒絕弱工具變量原假設(shè)，說明模型不存在弱工具變量問題。Sargan過度識別檢驗也顯示不存在過度識別問題(Arellano, 1987; Baum et al., 2003; Wooldridge, 2010)。模型(3)至模型(5)列示了第二階段回歸估計結(jié)果，由表8可知，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)專利申請總量、發(fā)明專利申請量以及非發(fā)明專利申請量的估計系數(shù)分別為-0.348、-0.446、-0.131，除了對非發(fā)明專利影響不顯著外，其他都在10%水平上顯著。面板工具變量估計結(jié)果進一步表明高管政治關(guān)聯(lián)明顯不利于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。

表8 面板工具變量估計結(jié)果

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，中括號內(nèi)為P值，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

3.2.3 傾向得分匹配估計(Propensity Score Matching)

我們也使用非參數(shù)方法進行了估計。在采用傾向的分匹配方法進行估計時，協(xié)變量都通過了平衡性檢驗，圖3匯報了傾向得分匹配估計的平衡性檢驗結(jié)果，所有協(xié)變量匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都小于10%，而且所有協(xié)變量t檢驗的結(jié)果都不拒絕控制組與處理組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)。由于文章篇幅所限，沒有詳細匯報平衡性檢驗的t統(tǒng)計量及其p值。平衡性檢驗結(jié)果表明，經(jīng)過傾向得分匹配后，政治關(guān)聯(lián)和非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的個體特征差異得到較大程度的消除。此外，本文還報告了傾向得分的共同取值范圍(見圖4)，從圖4可以直觀地看出，大多數(shù)觀測值均在共同取值范圍內(nèi)(on support)，故在進行傾向得分匹配時僅會損失少量樣本。

圖3 各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差匹配前后變動資料來源： 作者使用STATA14計量分析軟件繪制。

圖4 傾向得分的共同取值范圍資料來源： 作者使用STATA14計量分析軟件繪制。

表9模型(1)至模型(8)分別報告采用一對一匹配、鄰近匹配、卡尺匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配、樣條匹配以及馬氏匹配方法后的估計結(jié)果。其中，ATE表示考慮整個樣本的匹配結(jié)果；ATU表示只考慮非政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的匹配結(jié)果；ATT表示只考慮政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的匹配結(jié)果，也是我們最關(guān)心的結(jié)果。由表9可知，除一對一匹配不顯著外，所有匹配估計結(jié)果均顯著為負，這意味著高管政治關(guān)聯(lián)使得企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出平均下降20%左右，同基準(zhǔn)模型估計結(jié)果較為接近。

表9 高管政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新(PSM)

注： ***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平，模型(1)至模型(8)代表不同匹配方式，上表小括號中匯報的標(biāo)準(zhǔn)誤差除了模型(8)以外皆通過自助法得到。

資料來源： 作者整理。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

上文中得到了高管政治關(guān)聯(lián)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗證據(jù)，本文接下來分別通過更換相關(guān)變量、延長滯后期限、改變估計方法、剔除特殊樣本等進行一系列穩(wěn)健性檢驗。表10報告了具體的估計結(jié)果，具體檢驗結(jié)果如下：

首先，使用專利授權(quán)量替換專利申請量作為度量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的因變量，重新研究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)基本上顯著為負，說明高管政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)專利授權(quán)量，表明模型結(jié)果是穩(wěn)健的。

其次，在上文中我們參考已有文獻將高管政治關(guān)聯(lián)自變量以及其他控制變量進行一階滯后處理，為了驗證結(jié)果是否穩(wěn)健，本文同時將自變量進行滯后兩年處理，模型自變量滯后兩期并不改變本文的研究結(jié)論。

表10 模型穩(wěn)健性檢驗匯總

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平，其他控制變量與基準(zhǔn)模型一致，同時控制年份和行業(yè)固定效應(yīng)。

資料來源： 作者整理。

本文將企業(yè)專利申請數(shù)據(jù)視為連續(xù)變量進行處理，這也是絕大部分文獻中的做法。本文在此基礎(chǔ)上還采用泊松計數(shù)模型進行估計，采用泊松計數(shù)模型的估計結(jié)果仍然顯著為負，進一步驗證了本文結(jié)論的可靠性。本文同時采用負二項回歸模型估計高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)專利產(chǎn)出的影響，同樣發(fā)現(xiàn)高管政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)專利產(chǎn)出，不利于企業(yè)創(chuàng)新。

由于各種原因，在中國制造業(yè)上市企業(yè)中，相當(dāng)一部分企業(yè)的專利申請量為零，本文接下來剔除那些專利申請量為零的樣本，重新分析企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。在剔除專利申請量為零的樣本后，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響依然為負，且基本上顯著，不改變本文基本結(jié)論。

2009年國際金融危機以后，中國迎來專利產(chǎn)出的“井噴期”，中國專利申請量呈現(xiàn)“指數(shù)型”增長。為穩(wěn)健起見，本文接下來剔除2009年之后樣本，研究發(fā)現(xiàn)，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響依然顯著為負，本文結(jié)論依然成立。

3.4 異質(zhì)性分析

本文接下來考察政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)是否具有異質(zhì)性，分別根據(jù)企業(yè)行業(yè)和區(qū)域?qū)傩?、生產(chǎn)率及規(guī)模進行異質(zhì)性分析。另外，本文還進一步分析了分析政治關(guān)聯(lián)與非關(guān)聯(lián)企業(yè)專利分布狀況。

(1) 高技術(shù)企業(yè)與一般企業(yè)。國家統(tǒng)計局發(fā)布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類》將制造業(yè)中的醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天及設(shè)備制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)以及信息化學(xué)品制造業(yè)定義為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，本文同樣遵循這一分類標(biāo)準(zhǔn)，將樣本企業(yè)按照所屬制造業(yè)行業(yè)劃分為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)和一般產(chǎn)業(yè)企業(yè)，分別探究高管政治關(guān)聯(lián)對以上兩種類型企業(yè)的具體影響。表11列示了具體的估計結(jié)果，由表11可知，高管政治關(guān)聯(lián)給高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的不利影響要顯著大于一般企業(yè)。

表11 異質(zhì)性分析(1)：高技術(shù)企業(yè)與一般企業(yè)

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

(2) 高生產(chǎn)率企業(yè)與低生產(chǎn)率企業(yè)。本文還根據(jù)企業(yè)人均營業(yè)收入是否超過所在行業(yè)當(dāng)年平均水平，將樣本企業(yè)劃分為高生產(chǎn)率企業(yè)和低生產(chǎn)率企業(yè)兩種類型，分別研究高管政治關(guān)聯(lián)對上述兩種不同類型企業(yè)的影響有何差異。表12報告了具體的估計結(jié)果，由表12可知，無論是專利申請總量、發(fā)明專利申請量還是非發(fā)明專利申請量，高管政治關(guān)聯(lián)對高生產(chǎn)率企業(yè)創(chuàng)新的負面影響更加明顯。

表12 異質(zhì)性分析(2)：高生產(chǎn)率企業(yè)與一般企業(yè)

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

(3) 東部企業(yè)與中西部企業(yè)。中國內(nèi)部不同地區(qū)間經(jīng)濟、社會、文化差異較大，本文參考已有研究中的區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本企業(yè)劃分為東部企業(yè)和中西部企業(yè)兩大類，[注]關(guān)于中國不同經(jīng)濟區(qū)域的劃分，學(xué)術(shù)界比較流行的做法是將中國的31個省份及直轄市按照地理位置和經(jīng)濟社會發(fā)展水平劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域，其中，東部地區(qū)包括：北京、遼寧、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括：黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)則包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。由于樣本中中部和西部地區(qū)的企業(yè)相對較少，因此，本文將中部和西部地區(qū)的企業(yè)合二為一，統(tǒng)稱為中西部企業(yè)。實證研究高管政治關(guān)聯(lián)對東部地區(qū)企業(yè)以及中西部地區(qū)企業(yè)的影響差異。由表13可知，政治關(guān)聯(lián)對中西部企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的不利影響更為明顯，原因主要在于中西部地區(qū)市場化程度較低，政府對市場和企業(yè)干預(yù)較多。

表13 異質(zhì)性分析(3)：東部企業(yè)與中西部企業(yè)

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

(4) 規(guī)模較大企業(yè)與規(guī)模較小企業(yè)。最后，本文將樣本企業(yè)按照營業(yè)收入是否超過均值，劃分為規(guī)模較大企業(yè)和規(guī)模較小企業(yè)，分別考察政治關(guān)聯(lián)對不同規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的影響，表14報告了具體的估計結(jié)果。由表14可知，高管政治關(guān)聯(lián)對小規(guī)模企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的不利影響，但對規(guī)模較大企業(yè)的影響則不顯著。小規(guī)模企業(yè)抗風(fēng)險能力較差，更加關(guān)注短期利益，高管政治關(guān)聯(lián)能夠為企業(yè)帶來短期超額利潤，但長期風(fēng)險較大，而技術(shù)創(chuàng)新需要企業(yè)進行長期的持續(xù)投入，因此，對于小規(guī)模企業(yè)，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的不利影響更為明顯。

表14 異質(zhì)性分析(4)：規(guī)模較大企業(yè)與規(guī)模較小企業(yè)

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

4 影響機制分析

本文最后重點探究高管政治關(guān)聯(lián)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的影響機制，分別從企業(yè)總體層面和企業(yè)內(nèi)部發(fā)明家個體層面進行分析。

4.1 高管政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)研發(fā)投入

技術(shù)創(chuàng)新需要企業(yè)進行長期、持續(xù)研發(fā)投入(Manso, 2011)。根據(jù)研究假設(shè)1，政治關(guān)聯(lián)通過降低企業(yè)盈利和研發(fā)傾向進而阻礙企業(yè)創(chuàng)新。表15匯報了政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)盈利的具體影響，考慮到滯后期的影響，本文分別對政治關(guān)聯(lián)自變量進行滯后一至四期處理。根據(jù)表15，政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)盈利。表16則報告了高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投入的影響，考慮到傳導(dǎo)滯后的影響，我們分別報告了高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)未來一期、未來兩期、未來三期、未來四期研發(fā)投入的影響。由表16可以明顯看出，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)均顯著為負，表明高管政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)未來的研發(fā)投入。具體來看，高管政治關(guān)聯(lián)使得企業(yè)未來一年、兩年、三年、四年研發(fā)投入平均減少約8.8%、9.3%、12.4%和14.3%，不利影響逐年增大。

表15 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)盈利的影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

表16 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投入的影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

4.2 高管政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)研發(fā)效率

高管政治關(guān)聯(lián)不僅降低企業(yè)未來研發(fā)投入，而且會影響企業(yè)的研發(fā)效率。Hirshleifer et al.(2013) 定義企業(yè)研發(fā)(創(chuàng)新)效率如下：

(3)

本文同樣采用此種方法計算企業(yè)研發(fā)效率(Innoefficiency)，研究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)效率的影響，具體估計結(jié)果見表17，根據(jù)表17，所有高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)均顯著為負，且都至少在5%水平上顯著，即高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)效率具有顯著的負向影響。高管政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)的研發(fā)效率，進而不利于企業(yè)創(chuàng)新。

表17 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)效率的影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

4.3 高管政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)對外并購

高管政治關(guān)聯(lián)能夠帶來其他企業(yè)所不具備的資源，比如，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)在獲得政府補貼、銀行信貸時更有優(yōu)勢，這同時也會助長企業(yè)的過度投資行為，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)更加傾向于進行兼并收購，擴大規(guī)模，會對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。本文接下來研究高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)并購(M_A)行為的影響。若企業(yè)當(dāng)年并購其他企業(yè)，M_A取值為1，反之為0。表18報告了相應(yīng)的估計結(jié)果。由表18可知，所有高管政治關(guān)聯(lián)估計系數(shù)均為正，除了滯后一期估計系數(shù)不顯著外，其他均至少在10%水平上顯著。總體來看，高管政治關(guān)聯(lián)助長了企業(yè)的過度投資行為，對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”，從長期看不利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

表18 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)并購行為的影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

4.4 高管政治關(guān)聯(lián)與發(fā)明家創(chuàng)新產(chǎn)出

以上三種機制均從企業(yè)層面研究高管政治關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新的不利影響，本文接下來從企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家創(chuàng)新角度進行分析。本文從IncoPat科技創(chuàng)新情報平臺收集并整理了中國所有制造業(yè)上市企業(yè)內(nèi)部超過十萬名發(fā)明家2004至2015年歷年所獲專利數(shù)據(jù)，實證考察企業(yè)高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。表19匯報了具體的估計結(jié)果，由表19可以明顯看出，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家專利產(chǎn)出存在顯著的負向影響，高管政治關(guān)聯(lián)會對個體發(fā)明家創(chuàng)新產(chǎn)生阻礙作用，進而不利于企業(yè)創(chuàng)新。

表19 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家專利產(chǎn)出的影響

續(xù)表

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新，這一領(lǐng)域的大部分文獻集中從企業(yè)和市場層面上解釋企業(yè)創(chuàng)新水平差異(Lerner et al., 2011; Ferreira et al., 2014; Seru, 2014; Bernstein, 2015)。從現(xiàn)實中企業(yè)創(chuàng)新研究看，發(fā)明家是企業(yè)內(nèi)部從事技術(shù)創(chuàng)新活動的主要群體(Manso, 2011)。Schmookler(1962)和Arrow(1962)開創(chuàng)的企業(yè)創(chuàng)新決定因素研究強調(diào)一種“自上而下”的觀點，企業(yè)創(chuàng)新策略由利潤最大化目標(biāo)決定，然后由員工實施。相比之下，本文在分析政治關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新的機制中，強調(diào)企業(yè)創(chuàng)新可能遵循“自下而上”邏輯。其中，企業(yè)內(nèi)部發(fā)明家在技術(shù)創(chuàng)新方面發(fā)揮重要作用，且不能輕易更換，因為發(fā)明家由于高度的企業(yè)特定和項目特定的知識而難以被替代(Hall and Lerner, 2010)。政治關(guān)聯(lián)可能通過影響企業(yè)內(nèi)部從事技術(shù)創(chuàng)新活動的群體行為，進而影響企業(yè)創(chuàng)新。

4.5 高管政治關(guān)聯(lián)與發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿

高管政治關(guān)聯(lián)除了降低發(fā)明家創(chuàng)新產(chǎn)出，還會降低發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿。本文通過分析發(fā)明家專利樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)上市企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家獲得專利的平均年限約為3.76年。我們對個體發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿的定義如下：若發(fā)明家未來連續(xù)三年未獲得任何專利，則該發(fā)明家當(dāng)年未參與創(chuàng)新活動，反之定義其參與創(chuàng)新活動(Participant_3yr)。此外，本文還分別根據(jù)發(fā)明家未來四五年是否獲得專利來定義發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿(Participant_4yr；Participant_5yr)。實證研究高管政治關(guān)聯(lián)對發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿的影響，表20詳細列示了具體的回歸估計結(jié)果。由表20可知，高管政治關(guān)聯(lián)的估計系數(shù)除了在模型(3)中不顯著外，其他均顯著為負，表明高管政治關(guān)聯(lián)顯著降低了企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家的創(chuàng)新參與意愿，從而對企業(yè)總體創(chuàng)新水平產(chǎn)生間接的不利影響。

表20 高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家創(chuàng)新參與意愿的影響

注： 小括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示1%、5%、10%(雙尾)的統(tǒng)計顯著性水平。

資料來源： 作者整理。

5 結(jié)論

作為一個正處于轉(zhuǎn)型中的發(fā)展中大國，企業(yè)政治關(guān)聯(lián)是一個重要的研究視角。本文實證考察了高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的具體影響及其作用機制。基于中國制造業(yè)上市企業(yè)2004至2015年董事長和總經(jīng)理政治關(guān)聯(lián)與專利申請數(shù)量非平衡面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，高管政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的“抑制效應(yīng)”，會阻礙企業(yè)創(chuàng)新。分位數(shù)回歸估計結(jié)果顯示政治關(guān)聯(lián)對中等創(chuàng)新水平企業(yè)的不利影響更加明顯。考慮到模型可能存在的內(nèi)生性問題，本文分別進行了潛在遺漏變量分析、面板工具變量估計以及傾向得分匹配估計，均得到政治關(guān)聯(lián)阻礙企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗證據(jù)。本文隨后分別通過替換相關(guān)變量、延長滯后期限、改變估計方法以及剔除特殊樣本等進行一系列豐富的穩(wěn)健性檢驗，絕大部分穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表明本文結(jié)論是穩(wěn)健和可靠的。本文還分別從企業(yè)行業(yè)及區(qū)域?qū)傩浴⑸a(chǎn)率及規(guī)模等角度進行異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)高管政治關(guān)聯(lián)在高技術(shù)企業(yè)、高生產(chǎn)率企業(yè)以及小規(guī)模企業(yè)中對企業(yè)創(chuàng)新的不利影響更為明顯。此外，政治關(guān)聯(lián)還會影響企業(yè)專利分布，相較于非關(guān)聯(lián)企業(yè)，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的專利分布更為集中。

本文最后重點進行影響機制分析，研究發(fā)現(xiàn)高管政治關(guān)聯(lián)主要通過五種影響機制阻礙企業(yè)創(chuàng)新：首先，高管政治關(guān)聯(lián)會降低企業(yè)未來研發(fā)投入水平；其次，高管政治關(guān)聯(lián)能夠降低企業(yè)研發(fā)效率，對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生間接不利影響；第三，高管政治關(guān)聯(lián)會助長企業(yè)過度投資行為，使得企業(yè)傾向于對外并購，擴大規(guī)模，并對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，從而不利于企業(yè)創(chuàng)新；第四，從企業(yè)內(nèi)部個體發(fā)明家層面，高管政治關(guān)聯(lián)會降低個體發(fā)明家專利產(chǎn)出，不利于發(fā)明家技術(shù)創(chuàng)新；最后，高管政治關(guān)聯(lián)不僅會降低個體發(fā)明家專利產(chǎn)出，還會進一步降低發(fā)明家的創(chuàng)新參與意愿，進而導(dǎo)致企業(yè)總體創(chuàng)新水平的下降。另外，本文還從反面檢驗政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)融資約束影響，發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)不僅沒有緩解企業(yè)融資約束，反而加劇了企業(yè)融資約束，進一步驗證了本文研究結(jié)論。本文為政治關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新研究提供了新的研究方法、研究視角與機制解釋，為正確認(rèn)識和處理政企關(guān)系提供了啟發(fā)。

本文的結(jié)論對于我國當(dāng)前正在實施“自主創(chuàng)新”戰(zhàn)略具有重要的啟示。創(chuàng)新不單單是一個企業(yè)的行為，也與企業(yè)面臨的政治環(huán)境相關(guān)。要大力推進“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，需要從一個更好的社會和政治環(huán)境激發(fā)全社會創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活力。本文的結(jié)論表明，要鼓勵企業(yè)創(chuàng)新，一是需要構(gòu)建新型政商關(guān)系，減少政府對企業(yè)干預(yù)，做到讓市場在資源配置中發(fā)揮根本性作用，才能真正激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。新型政商關(guān)系的實質(zhì)是避免企業(yè)高層利用政治上的資源為企業(yè)爭取更多的資源，這些資源看似有利于企業(yè)的發(fā)展，但是卻是以損害其他企業(yè)和行業(yè)整體利益為代價的，這最終將會導(dǎo)致企業(yè)的尋租行為，并將利用政治資源獲得資金用于效率低下的項目，進而妨礙創(chuàng)新。二是需要不斷完善“反腐敗”制度建設(shè)，腐敗扭曲了資源配置，扭曲了市場激勵，阻礙了企業(yè)創(chuàng)新。反腐敗不是一時之計，而是需要從制度上根本遏制腐敗發(fā)生的土壤。從某種程度上來說，企業(yè)管理層的政治關(guān)系是產(chǎn)生腐敗的一個重要因素，反腐敗能夠在一定程度上遏制政治關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新的不利影響。