股票回購對企業(yè)創(chuàng)新的影響：成本機制抑或信號機制？

楊青 高基喬

（復(fù)旦大學經(jīng)濟學院，上海 200433）

一、引言

創(chuàng)新是微觀企業(yè)和宏觀經(jīng)濟體長期發(fā)展的驅(qū)動力。自1912年熊彼特在《經(jīng)濟發(fā)展理論》一書中提出創(chuàng)新理論以來，關(guān)于創(chuàng)新的研究經(jīng)久不衰。從企業(yè)創(chuàng)新的層面來看，由于創(chuàng)新活動具有周期長、不確定性高、異質(zhì)性風險大等特點，職業(yè)生涯考慮（Career Concern）和平靜生活（Quiet Life）等假說都指出企業(yè)的創(chuàng)新活動面臨著嚴重的委托代理問題。同時，創(chuàng)新活動也具有外溢效應(yīng)。這些因素導致私人部門的創(chuàng)新投入低于最優(yōu)水平（Nelson, 1959；Arrow, 1962）。而金融市場可以在一定程度上克服逆向選擇和道德風險問題，從而降低企業(yè)的外部資本成本，提高資源配置效率；同時，也能增強對經(jīng)理人的監(jiān)督、降低企業(yè)信息不對稱程度（Holmstrom，1989）。所以從金融市場的角度來看，它的發(fā)展和成熟可以有效地促進創(chuàng)新活動（Hsu & Tian，2014）。

近年來，隨著我國股票回購相關(guān)法律規(guī)定的逐步完善12018年10月《中華人民共和國公司法修正案》草案，經(jīng)國常會審議正式通過。新版公司法的主要變化是股份回購制度的專項修改，對公司股份回購進一步開放。2018年11月，證監(jiān)會等三部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于支持上市公司回購股份的意見》，明確指出上市公司股份回購是國際通行的公司實施并購重組、優(yōu)化治理結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定股價的必要手段，已是資本市場的一項基礎(chǔ)性制度安排。，作為資本市場的一項基礎(chǔ)性制度安排，A股市場上的股票回購事件開始大量增加。在現(xiàn)有的股票回購文獻中，主要論證了其對于公司價值的影響。具體而言，已有文獻集中于研究股票回購存在正向的公告效應(yīng)，也就是股票回購可以在短期提高股票的超額收益率（Ikenberry et al, 1995；Lie, 2005）；論證股票回購可以作為盈余管理的手段（Hribar et al, 2006）；以及股票回購后的公司表現(xiàn)等（Almeida et al，2016）。但對于股票回購與企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系的研究相對較少。部分研究僅衡量了企業(yè)的研發(fā)投入，或者主要采用國外數(shù)據(jù)（Almeida et al, 2016；Wang et al,2021），因而目前對中國情境下的股票回購的影響尚缺乏足夠的實證研究。

作為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，研發(fā)創(chuàng)新對于企業(yè)長期健康發(fā)展尤為重要。關(guān)于企業(yè)的創(chuàng)新活動，目前已經(jīng)有較多文獻在研究其影響因素。例如，僅從微觀層面上考慮，現(xiàn)有文獻已經(jīng)證明了公司可以通過強大的公司治理（O’Connor & Rafferty，2012），針對管理層設(shè)計可以容忍短期失敗并獎勵長期成功的合同（Manso，2011）等來促進創(chuàng)新。而金融分析師（He & Tian，2013）以及股票流動性（Tian & Wang，2014）則對企業(yè)帶來了短期壓力，抑制了企業(yè)的研發(fā)活動。國內(nèi)的研究主要關(guān)注了企業(yè)規(guī)模（朱有為和徐康寧，2006）、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（董曉慶等，2014）、政府支持（肖文和林高榜，2014）、要素市場扭曲（戴魁早和劉友金，2016）、融資融券制度（權(quán)小鋒和尹洪英，2017；郝項超等，2018）、分紅激勵（曹春方和張超，2020）、勞動保護（倪驍然和朱玉杰，2016）、股權(quán)質(zhì)押（姜軍等，2020）、所得稅稅負（陳明藝等，2021）等方面對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

圖1 我國上市公司股票回購事件與創(chuàng)新活動增長趨勢

尤其需要指出的是，已有文獻雖然采用國外數(shù)據(jù)對于股票回購和公司的研發(fā)活動做出了一些研究，但這些研究卻并未取得一致的結(jié)論。比如，Grullon & Michaely（2004）認為股票回購是因為缺乏投資機會，因此導致回購后公司的收益下降。此外，進行回購的公司降低了其當前的資本支出和研發(fā)水平。Almeida et al（2016）的研究顯示，經(jīng)理人愿意犧牲資本支出和人力支出來進行股票回購，從而使他們能夠滿足分析師對收益的預(yù)測。出于迎合分析師預(yù)期導致的股票回購對于公司研發(fā)投入具有負向的影響。Nguyen et al（2020）同樣指出公司愿意犧牲未來發(fā)展和推遲技術(shù)進步而進行股票回購。Wang et al（2021）采用國別數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠和臨時性地發(fā)放股利是公司選擇回購的兩個主要原因，并且回購后資本支出和研發(fā)支出減少。

但是部分研究也顯示了不同的結(jié)果：Almeida et al（2020）的結(jié)果顯示股票回購提升了專利的質(zhì)量，他們將這一結(jié)果解釋為公司發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變，在回購之后公司更愿意探索新技術(shù)和突破式的創(chuàng)新。另外，俞毛毛和馬妍妍（2020）利用我國數(shù)據(jù)進行研究，得到股票回購對于當期的研發(fā)投資具有促進作用的結(jié)果。股票回購提升了投資者情緒，即管理層有動機迎合投資人，保障自身的地位，導致公司提高了研發(fā)投入。

作為股利政策的一種形式，股票回購行為本身是成熟的資本市場上的一種基礎(chǔ)性的制度。但受限于我國以往股票回購數(shù)量較少，股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響的理論分析與實證檢驗仍然不足，中國情境下股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新活動所發(fā)揮的作用更需要實證檢驗。近年來日益增多的回購事件，不僅為本研究提供了數(shù)據(jù)支持，同時也使得關(guān)于股票回購的討論具有更強的現(xiàn)實意義。本文旨在通過研究這一話題，為我國股票市場的制度改革與企業(yè)長期發(fā)展的成效提供一定的證據(jù)支持。

由于創(chuàng)新活動本身具有著長周期的特點，創(chuàng)新的產(chǎn)出也存在一定的滯后性，因此本文最終選擇2011—2018年的A股上市公司作為研究樣本，討論股票回購是否促進了企業(yè)的創(chuàng)新活動。特別從創(chuàng)新的投入、產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量三個維度來進行分析。在具體的研究中，股票回購與企業(yè)創(chuàng)新活動可能是同時發(fā)生的，尤其是對于研發(fā)投入端而言。在傳統(tǒng)資金約束理論中，股票分紅會通過資金占用的方式擠出企業(yè)的實體投資，股票回購就常被看作是現(xiàn)金分紅的一種替代手段。因此二者之間的內(nèi)生性問題使我們難以確定股票回購是阻礙了還是提高了企業(yè)創(chuàng)新水平。為了緩解內(nèi)生性的問題，我們將因變量滯后一期，并在所有回歸中都包含了行業(yè)、年份和所在地區(qū)的固定效應(yīng)，以控制遺漏的和隨時間變化的固定特征；并且本文也選取了同行業(yè)的企業(yè)回購概率的均值作為工具變量以得到可靠的結(jié)論。

實證結(jié)果表明：股票回購對于研發(fā)投入、專利產(chǎn)出具有促進的作用，而對于專利的質(zhì)量具有抑制的作用。穩(wěn)健性檢驗和工具變量的結(jié)果與主回歸基本保持一致。特別的，我們發(fā)現(xiàn)對于具有發(fā)送信號動機的公司（即不存在董事長和總經(jīng)理/CEO兩職兼任的公司），股票回購對于研發(fā)投入的促進作用更顯著。

本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，本文在Chemmanur & Jiao（2012）的模型基礎(chǔ)上進行簡化和改進，構(gòu)建理論模型來分析股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的影響，并闡明其影響機制主要為股票回購的成本和緩解信息不對稱性兩方面。第二，本文補充了對于中國股票回購的研究。現(xiàn)有對于股票回購的研究集中在公告效應(yīng)、影響因素和價值效應(yīng)等方面，尚缺少股票回購對于企業(yè)長期戰(zhàn)略影響的研究，本文提供了股票回購對于創(chuàng)新活動影響的證據(jù)。第三，本文不僅研究了股票回購對于研發(fā)投入的影響，同時研究了股票回購對于研發(fā)活動產(chǎn)出的質(zhì)量、數(shù)量以及效率的影響。

本文的其余部分安排如下：第二部分進行了理論分析并提出研究假說；第三部分介紹數(shù)據(jù)來源和實證模型；第四部分分析了主要實證結(jié)果，并進行內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗；第五部分進一步討論影響機制；第六部分為結(jié)論。

二、理論分析與研究假說

（一）理論模型

本文基于Chemmanur & Jiao（2012）關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新的理論模型，并參考了石曉軍和王驁然（2017）的做法，根據(jù)中國資本市場特征對模型進行改進。假設(shè)市場上存在現(xiàn)任者、職業(yè)經(jīng)理人和外部投資者三類參與者；在風險中性條件下，現(xiàn)任者有努力工作或偷懶兩種狀態(tài)。博弈分為三期，具體如下：

1.現(xiàn)任者：

在第0期，企業(yè)決定實施項目的類型。現(xiàn)任者可以選擇從事高創(chuàng)新項目（H）或者低創(chuàng)新項目（L）。如果項目成功，企業(yè)獲得高回報RS；如果項目失敗，獲得低回報RF。我們假設(shè)對于不同類型的現(xiàn)任者，實施不同的項目對于個人的成本分別是：努力的現(xiàn)任者實施高創(chuàng)新項目成本為eH，實施低創(chuàng)新項目成本為eL；而偷懶的現(xiàn)任者的成本分別為e'H和e'L。特別是，由于在高創(chuàng)新程度下是非傳統(tǒng)的項目，因此需要投入更高的成本，即：

eH＞eL＞e'H＝e'L＝0

努力的現(xiàn)任者實施不同項目成功的概率分別為ηH和ηL。同樣，偷懶的現(xiàn)任者實施兩種項目成功的概率為η'H和η'L。我們假設(shè)無論實施任何一種項目，努力的情況下，項目都擁有更高的成功概率。而高創(chuàng)新的活動具有高風險和高回報的特點，因此我們合理假設(shè)：

1＞ηH＞ηL＞η'H＝η'L＞0

第1期，現(xiàn)任者發(fā)送項目的短期業(yè)績信號G（好）與B（壞），以緩解信息不對稱性。假設(shè)信號成本分別為CG和CB。在此時可能產(chǎn)生控制權(quán)的爭奪，外部投資者可能選擇替換管理層。當業(yè)績?yōu)閴臅r，現(xiàn)任者選擇不發(fā)送任何信號；而當企業(yè)有好的業(yè)績時，現(xiàn)任者有動機向外部投資者發(fā)出信號，以便和其他不良業(yè)績的企業(yè)區(qū)分。所以，我們有理由認為CG＞CB。另外，我們假設(shè)努力的現(xiàn)任者實施高創(chuàng)新項目發(fā)送良好短期信號的概率為δH，實施低創(chuàng)新項目時發(fā)送良好短期信號的概率為δL。而偷懶的現(xiàn)任者的概率分別為δ'H和δ'L。

由于資本市場上的信息不對稱，在第0期，現(xiàn)任者知道自己選擇努力或者偷懶，但是外部投資者不知情，假定市場上努力的現(xiàn)任者的概率是θ；第1期，外部投資者通過觀察短期業(yè)績信號來判斷現(xiàn)任者努力與否。假定高創(chuàng)新項目具有更高的信息不對稱性，則其努力與否并不能在短期業(yè)績中充分體現(xiàn)。同時，低創(chuàng)新項目的短期不確定性低、信息不對稱性小，現(xiàn)任者努力與否可以通過短期業(yè)績得到充分反映，外部投資者更容易判斷現(xiàn)任者的努力程度。即存在：

1＞δL＞δH＞θ＞δ'H＞δ'L＞0

第2期，項目結(jié)束，實現(xiàn)預(yù)期收益?，F(xiàn)任者根據(jù)項目類型和自身的努力程度最大化其自身收益Π。其目標函數(shù)考慮薪酬和自身的努力成本，其中薪酬與項目的利潤相關(guān)，如下：

下標i代表了短期信號類型，i∈{G，B}。下標j代表了努力程度，j∈{eH，eL，0}，下標p代表了項目類型k∈{H，L}。

2.職業(yè)經(jīng)理人：

職業(yè)經(jīng)理人帶來的收益是市場的期望收益。即職業(yè)經(jīng)理人的表現(xiàn)要優(yōu)于不努力的現(xiàn)任者，但劣于努力的現(xiàn)任者。

根據(jù)貝葉斯公式，因為δH＞δ'H，所以我們有如下條件：

即：職業(yè)經(jīng)理人帶來的收益低于在觀測到好的信號時的收益，高于在觀測到不好的信號時的收益。同理，在職業(yè)經(jīng)理人實施低創(chuàng)新項目時，上述結(jié)論同樣存在。

3.外部投資者：

對于外部投資者來說，基于職業(yè)經(jīng)理人帶來的期望收益，我們合理假設(shè)如果短期業(yè)績信號是好的（G），那么他們就支持現(xiàn)任的創(chuàng)始人繼續(xù)管理。在項目結(jié)束后，現(xiàn)任者獲得全部三期的薪酬。如果他們觀察到的短期業(yè)績信號是壞的（B），他們就將尋找職業(yè)經(jīng)理人替換現(xiàn)任者。當發(fā)出壞的中期信號的時候，董事長和CEO或者總經(jīng)理兩職兼任的現(xiàn)任者以ρ的概率被外部投資者成功替換（即0＜ρ＜1），因為他們具有相對穩(wěn)固的地位；而職業(yè)經(jīng)理人一定會被替換（即ρ＝1）?，F(xiàn)任者獲得前兩期的薪酬，并以1－ρ的概率獲得第三期的薪酬。

4.混合均衡：

在均衡的條件下，偷懶的現(xiàn)任者有動機去模仿努力的現(xiàn)任者。如果偷懶的現(xiàn)任者偏離了努力的現(xiàn)任者的選擇時，立刻就會被外部投資者識別出他們是不努力的類型，即外部投資人會尋求在第1期替換現(xiàn)任者，從而使其損失部分薪酬，因此存在著一個混合均衡。

而當努力的現(xiàn)任者選擇高創(chuàng)新項目時，其收益為：

而當努力的現(xiàn)任者選擇低創(chuàng)新項目時，其收益為：

當ΠH＞ΠL時，努力的現(xiàn)任者有動機實施高創(chuàng)新項目。

引理1：當ηH＞ηL的差距足夠大或eH＞eL的差距足夠小的時候，也就是對于努力的現(xiàn)任者而言，實施高創(chuàng)新的項目帶來的收益會顯著高于低創(chuàng)新項目的收益時，或者實施高創(chuàng)新的項目的相對成本較小時，努力的現(xiàn)任者有足夠的動機去實施高創(chuàng)新項目。

引理2：當CG＞CS的差距足夠小的時候，即發(fā)送良好的短期信號的相對成本較低的時候，努力的現(xiàn)任者更有動機發(fā)送信號來揭示自身的類型，保障自身的薪酬。因而努力的現(xiàn)任者更有動機去實施高創(chuàng)新項目。

引理3：當δH＞δL的差距足夠大的時候，即短期信號發(fā)送在實施高創(chuàng)新項目能夠較為有效地揭示出項目進展，保證現(xiàn)任者的地位時，努力的現(xiàn)任者更有動機去實施高創(chuàng)新項目。因為他們在中期信號發(fā)送后，有較高的概率不被替換掉。

引理4：當ρ足夠大的時候，即發(fā)送壞的短期信號，現(xiàn)任者被外部投資者撤換的概率較大的時候，現(xiàn)任者更有動機去發(fā)送良好的短期信號來揭示自身的類型。即發(fā)送良好的短期信號對于職業(yè)經(jīng)理人來說更為重要，以保證高創(chuàng)新項目的實施。

（二）研究假說

股票回購是上市公司利用現(xiàn)金等方式從市場上購回本公司發(fā)行在外的股票，達到優(yōu)化公司資本結(jié)構(gòu)的市場行為?，F(xiàn)有文獻關(guān)于股票回購動機的研究指出股票回購的目的主要集中在以下方面：①信號傳遞。在當前公司股價被市場低估，公司有動機通過股票回購提升當前股票價格，向市場顯示未來的強勁業(yè)績（Ikenberry et al, 1995；Lie，2005）。②財務(wù)動機。股票回購可以成為公司盈余管理的手段，即利用回購操作提高每股凈收益，迎合分析師的預(yù)期和投資人（Hribar et al, 2006；Almeida et al, 2016,2020）。③替代現(xiàn)金股利。股票回購比現(xiàn)金分紅更靈活，因此公司為了分配多余的資本而進行股票回購操作。同時現(xiàn)金股利表示公司對分配收益的持續(xù)承諾，而股票回購并非定期發(fā)生，在靈活度上更高（Jagannathan et al，2000）。在上述模型基礎(chǔ)上，我們利用股票回購與否作為現(xiàn)任者向外部投資者傳達好或壞短期業(yè)績信號的方式。

在本文中，我們研究的是股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的具體影響。梳理現(xiàn)有文獻我們提出以下兩個主要的潛在影響機制：成本機制和信號機制。其中，成本機制體現(xiàn)在模型設(shè)定中發(fā)送信號的成本C。而信號機制主要體現(xiàn)在信號發(fā)送的有效性δ，即緩解信息不對稱性，揭示項目進展以保障現(xiàn)任者的地位。

1.成本機制：

首先，充足的現(xiàn)金持有量將激勵并促進管理層從事創(chuàng)新活動。Himmelber & Peterson（1994）發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與內(nèi)部融資之間在經(jīng)濟上具有顯著關(guān)系。由于資本市場的不完善，內(nèi)部融資是小型高科技公司通過研發(fā)來獲得技術(shù)的主要決定因素。He & Wintoki（2016）論證了研發(fā)投資是公司現(xiàn)金資產(chǎn)比率增加的主要原因之一。實證結(jié)果顯示自上世紀80年代開始，美國公司現(xiàn)金持有量對研發(fā)投資的敏感性逐漸提高，國內(nèi)和全球競爭的加劇是研發(fā)密集型公司持有現(xiàn)金的傾向增加的重要原因。

Wang et al（2021）指出股票回購的現(xiàn)金更多來自于內(nèi)部資金。由于股票回購減少了內(nèi)部現(xiàn)金儲備，提高了企業(yè)的財務(wù)杠桿，因此有可能減少未來創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出。另外對于融資約束程度較高的公司，本身其投資行為就更依賴于內(nèi)部融資渠道。因此對于這樣的公司，回購的擠出效應(yīng)會更明顯。Chen & Wang（2012）指出，融資約束程度較高的公司在回購后超額收益和經(jīng)營績效明顯較差。另外Almeida et al（2016）也證實了股票回購對于資本支出和研發(fā)投入等投資行為的抑制作用。

基于信號發(fā)送的成本角度考量，由于股票回購擠出企業(yè)研發(fā)投入，較低的研發(fā)投入可能降低了公司未來的專利產(chǎn)出，也可能降低了專利的平均質(zhì)量。因此，在成本機制主導的情況下，我們提出假設(shè)如下：

H1a：回購行為抑制了公司的研發(fā)投入。

H2a：回購行為抑制了公司未來的專利產(chǎn)出，也降低了公司未來的專利質(zhì)量。

2.信號機制

Miller & Modigliani（1961）指出，當市場是不完備時，公司可以利用分紅政策的變化來給外部投資者傳遞關(guān)于公司未來現(xiàn)金流的信號，即股票回購可以反映出股價被低估或管理層對未來投資機會樂觀估計。該信號傳遞的動機得到了實證證據(jù)的充分支持，Brav et al（2005）和Mitchell & Dharmawan（2007）等都證明股票回購決策是由于股價低估和經(jīng)理人對公司良好投資機會的預(yù)期。在信號機制下，管理層通過股票回購會向投資人和市場發(fā)出積極信號：創(chuàng)新和增長潛力并未很好地反映在價格中，當前股票價格被低估，管理層確信公司的績效將通過未來的創(chuàng)新產(chǎn)出而得到改善。在這種情況下，公司進行股票回購操作實現(xiàn)了對于公司價值的正確評估，緩解了管理層和投資人之間的信息不對稱。根據(jù)前述的模型，這樣的信號發(fā)送將有助于經(jīng)理人實施創(chuàng)新活動，即股票回購在創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出等層面都具有促進的作用。

另外，股票回購可能僅僅是管理層短視行為，以掩蓋自身的類型，避免被外部投資者替換。已有實證研究也揭示了從事短期盈余管理的管理層存在著窗飾行為：Kedia &Philippon（2009）發(fā)現(xiàn)欺詐性管理者傾向于對創(chuàng)新進行過度投資，以掩蓋生產(chǎn)力下降的趨勢。Polk & Sapienza（2009）檢驗了股票市場定價錯誤會如何影響公司的投資決策。在正向誤定價的情況下，公司有動機通過投資性行為維持無定價，甚至投資于凈現(xiàn)值為負的投資項目中來迎合投資人。因此，管理者可能會尋求通過過度投資于研發(fā)項目來減輕投資者的擔憂，從而達到掩蓋基礎(chǔ)業(yè)務(wù)弱點的目的。肖虹和曲曉輝（2012）指出我國上市公司也存在R&D投資迎合投資人的行為，且與股權(quán)融資渠道密切相關(guān)；許汝俊和侯衡（2020）指出我國股票回購?fù)瑯哟嬖谟戏治鰩燁A(yù)期的動機的機制；俞毛毛和馬妍妍（2020）也證實了“投資者情緒—迎合投資”的機制存在。

在這種情況下，由于投資者可以較容易地獲取公司的研發(fā)投入和專利數(shù)量信息，但難以衡量專利質(zhì)量，管理層的迎合動機可能導致其僅專注于企業(yè)的研發(fā)投入和數(shù)量。即雖然股票回購對于企業(yè)的研發(fā)投入有正向促進作用，專利的產(chǎn)出可能提高，但專利的質(zhì)量將可能下降。因此在信號機制主導的情況下，我們提出以下假設(shè)：

H1b：股票回購促進了企業(yè)的創(chuàng)新投入。

H2b：股票回購促進了公司未來的專利產(chǎn)出，但降低了公司未來的專利質(zhì)量。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2010—2018年的中國A股上市公司為研究對象，并遵循已有研究慣例和本文研究特點對樣本進行如下篩選：（1）剔除所有金融行業(yè)的上市公司；（2）剔除了所有ST、ST*、ST**公司的年樣本；（3）剔除了核心變量缺失的公司年樣本；（4）剔除了尚未完成的回購樣本和以0元或者1元的名義價格進行股權(quán)激勵注銷的回購樣本；（5）對連續(xù)變量進行了上下1%的Winsorize處理。

本文具體數(shù)據(jù)來源如下：股票回購數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫，企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫，研發(fā)投入、專利數(shù)量和引用數(shù)據(jù)來自于CNRDS數(shù)據(jù)庫。

（二）主要實證模型與變量定義

關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新活動的衡量，我們參考Nguyen et al（2020）、倪驍然和朱玉杰（2016）、曹春方和張超（2020）的做法，將自變量滯后一期，并采用模型（1）—（3）檢驗股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的影響。

對于回購事件，本位在剔除回購關(guān)鍵變量缺失、異常值、尚未完成的回購交易、ST公司和金融行業(yè)公司后，按照董事會預(yù)案日的時間，進行公司—年度層面的加總，得到2504筆有效的回購觀測值。對于回歸模型中的關(guān)鍵自變量Reperchase，本文在具體的實證檢驗部分，分別采用了啞變量Reper_dummy和連續(xù)變量Reper_amount來進行衡量。

對于企業(yè)創(chuàng)新的衡量指標主要分為研發(fā)的投入和產(chǎn)出兩個方面。對于研發(fā)投入的衡量，本文采用了公司當年研發(fā)支出金額。同時參考了Cao et al.(2020)的做法，對于缺失的研發(fā)支出，本文選擇用0來替代。

對于創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量的衡量指標主要是授予專利數(shù)。本文采用的是公司當年獨立獲得的全部專利數(shù)，在后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗中，我們按照不同專利類別賦予了不同的權(quán)重。

對于創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量的衡量指標主要是專利引用數(shù)。專利引用分為前向引用（Forward citation）和后向引用（Backward citation）。前向引用指該專利的被引用次數(shù)。后向引用指為發(fā)明該專利而引用其他專利的次數(shù)。鑒于前向引用指標具有時間上的滯后性，而我國的回購事件在2018年后快速增長，因此在回購事件后專利的前向引用指標較為不可靠。已有文獻如Harhoff et al（2003）、Lanjouw & Schankerman（2004）、Eggers & Kaul（2018）均證明了后向引用與專利價值呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。因此我們采用了后向引用來作為專利質(zhì)量的衡量指標。

為本文的控制變量。參考現(xiàn)有文獻，本文控制了如下變量：現(xiàn)金比率（Cash）、資本支出（Capex）、固定資產(chǎn)比率（PPE）、杠桿比率（Leverage）、公司規(guī)模（Size）、機構(gòu)持股比率（Institution）、資產(chǎn)收益率（ROA）、托賓q比率（Tobinq）、換手率（Turnover）、上市年限（Age）和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）。同時，還加入了年度啞變量（Year）、行業(yè)啞變量（Industry）和地區(qū)（上市公司注冊所在城市）啞變量（City），以分別控制年度、行業(yè)及地區(qū)固定效應(yīng)。

變量的具體定義詳見表1。變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表1 變量定義

表2 變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）主要實證結(jié)果

本文基準回歸結(jié)果報告在表3中?；鶞驶貧w結(jié)果顯示：從投入角度看，股票回購對于公司的研發(fā)投入具有促進作用?；貧w結(jié)果支持本文的假設(shè)H1b，即信號發(fā)送機制是股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的主要影響渠道，并且股票回購增加了公司的研發(fā)投入。

表3 股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響

從產(chǎn)出角度看，股票回購提高了公司的專利產(chǎn)出數(shù)量，卻降低了專利的平均質(zhì)量?；貧w結(jié)果支持假設(shè)H2b，仍然支持信號機制是股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的主要影響渠道。無論采用連續(xù)變量還是啞變量來衡量股票回購，上述結(jié)果都保持一致。

（二）內(nèi)生性檢驗

為了進一步緩解潛在的內(nèi)生性問題，本文參考Cao et al.（2020）的做法，選擇同行業(yè)的企業(yè)在觀測值年份前后三年內(nèi)（即差值在[-1，+1]區(qū)間內(nèi)）是否回購的概率均值作為目標企業(yè)是否回購的工具變量。現(xiàn)有研究通常假設(shè)內(nèi)生性只存在個體層面，而不存在行業(yè)層面，因此可以采用行業(yè)的平均值來替代單個樣本的變量，從而解決內(nèi)生性問題。工具變量檢驗的結(jié)果報告在表4中2弱工具變量檢驗中，三組回歸的F統(tǒng)計量分別為167.57、321.57和320.10，均大于10，說明該工具有效。。

表4 股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響的工具變量檢驗

在第一階段回歸中，企業(yè)所在行業(yè)平均的回購概率與目標企業(yè)是否回購的行為具有顯著的正相關(guān)的關(guān)系。在采用了工具變量之后，第二階段回歸結(jié)果與基準結(jié)果保持一致。因此工具變量檢驗的結(jié)果進一步證實，股票回購提高了公司的創(chuàng)新投入和數(shù)量上的產(chǎn)出，卻犧牲了創(chuàng)新活動的質(zhì)量。

（三）穩(wěn)健性檢驗

在穩(wěn)健性檢驗的部分，本文采用了替換變量、PSM配對和只保留主動式回購的方式進行了穩(wěn)健性檢驗。

首先，我們采用了替換變量的方法。在創(chuàng)新投入方面，我們將研發(fā)投入的金額Ln（1+RD）替換為研發(fā)投入占上年總資產(chǎn)的比值RD_ratio，進行回歸?；貧w結(jié)果在表5的回歸結(jié)果在（1）和（2）列，結(jié)果顯示，無論是啞變量還是連續(xù)變量，回購都顯著提高了研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比值。

在專利規(guī)模的衡量上，我們按照專利的不同類型賦予了不同的權(quán)重。我國專利法將專利區(qū)分為三種類型，分別是發(fā)明專利、外觀設(shè)計和實用新型專利。值得注意的是，三種專利之間的創(chuàng)新程度和對企業(yè)的貢獻不同，其中以發(fā)明專利的創(chuàng)新程度最高，外觀設(shè)計的創(chuàng)新程度最低。因此，借鑒權(quán)小鋒和尹洪英（2017）的做法，我們將發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計專利按 1∶1/2∶1/3 的權(quán)重，計算三種專利的加權(quán)總數(shù)，并用其與1之和的自然對數(shù)衡量專利產(chǎn)出規(guī)模。回歸結(jié)果在表5的回歸結(jié)果在（3）和（4）列，結(jié)果顯示，無論是啞變量還是連續(xù)變量，回購都提高了加權(quán)的專利產(chǎn)出，其中啞變量的結(jié)果更為顯著。

表5 股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響的替換變量檢驗

(0.002) (0.002) (0.113) (0.113) (0.128) (0.128) (0.019) (0.019)Institution -0.001 -0.001 -0.020 -0.031 -0.033 -0.020 -0.004 -0.002(0.001) (0.001) (0.081) (0.081) (0.085) (0.084) (0.014) (0.014)Tobinq 0.001*** 0.001*** -0.001 -0.001 -0.007 -0.007 0.002 0.002(0.000) (0.000) (0.009) (0.009) (0.011) (0.011) (0.002) (0.002)Size -0.000 -0.000 0.107*** 0.109*** 0.299*** 0.296*** 0.028*** 0.028***(0.000) (0.000) (0.028) (0.028) (0.026) (0.026) (0.004) (0.004)ROA 0.016** 0.017** 1.847*** 1.872*** 0.646 0.613 0.003 -0.002(0.007) (0.007) (0.355) (0.354) (0.479) (0.481) (0.079) (0.079)Turnover -0.000 -0.000* -0.018*** -0.019*** -0.014* -0.013* -0.001 -0.000(0.000) (0.000) (0.006) (0.006) (0.007) (0.007) (0.001) (0.001)Age -0.003*** -0.003*** -0.183*** -0.184*** -0.048 -0.046 -0.000 -0.000(0.000) (0.000) (0.027) (0.027) (0.030) (0.030) (0.005) (0.005)SOE 0.001 0.001 0.091* 0.082* 0.236*** 0.247*** 0.024*** 0.026***(0.001) (0.001) (0.049) (0.049) (0.050) (0.050) (0.008) (0.008)年份固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制行業(yè)固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制城市固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制Constant 0.026*** 0.025*** -1.419** -1.448** -5.601*** -5.560*** -0.588*** -0.583***(0.007) (0.007) (0.578) (0.577) (0.533) (0.533) (0.074) (0.074)Observations 18948 18948 18948 18948 18948 18948 18948 18948 Adjusted R-squared 0.450 0.448 0.372 0.372 0.593 0.592 0.274 0.274

在專利的質(zhì)量衡量上，我們采用了公司被授予的專利的后向引用總數(shù)進行替換。具體結(jié)果報告在（5）和（6）列，研究結(jié)論與后向引用的平均數(shù)保持一致。出于穩(wěn)健性考量，我們也采用了下一年授予專利在授予當年所得到的平均前向引用作為替換變量，回歸結(jié)果在（7）和（8）列，和后向引用具有類似的結(jié)果。

其次，為解決遺漏變量的問題，參考姜軍等（2020）及曹春方和張超（2020）的做法，我們進行了PSM配對來控制遺漏變量的問題。具體而言，本文以是否進行回購操作進行Logit估計，以預(yù)測值作為得分，并進一步根據(jù)得分按照最鄰近匹配原則和1:2的配對比例進行匹配。為避免損失過多樣本，本文采取了有放回的方式。

PSM配對的結(jié)果匯報在表6中，結(jié)果與主回歸基本保持一致：回購事件促進了研發(fā)的投入和專利的產(chǎn)出，但專利的平均引用數(shù)下降。

表6 股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響的PSM檢驗

(0.799) (0.798) (0.709) (0.710) (0.377) (0.378)PPE -0.061 -0.012 0.045 0.079 -0.003 -0.014(0.204) (0.205) (0.230) (0.230) (0.093) (0.093)Capex 0.625* 0.628* 0.341 0.348 0.287 0.285(0.363) (0.366) (0.405) (0.407) (0.190) (0.190)Leverage -0.522** -0.511** -0.433* -0.419* -0.147* -0.152*(0.215) (0.216) (0.224) (0.225) (0.086) (0.086)Institution -0.051 -0.022 0.158 0.176 -0.086* -0.091*(0.113) (0.113) (0.162) (0.161) (0.052) (0.052)Tobinq 0.040** 0.038** -0.014 -0.014 -0.025*** -0.025***(0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.009) (0.009)Size 0.851*** 0.853*** 0.107** 0.107** 0.045*** 0.045***(0.039) (0.039) (0.051) (0.051) (0.017) (0.017)ROA 1.452 1.593* 3.480*** 3.591*** 0.329 0.292(0.893) (0.893) (0.827) (0.827) (0.407) (0.408)Turnover -0.018 -0.019* -0.009 -0.009 0.015** 0.015**(0.011) (0.011) (0.014) (0.014) (0.006) (0.006)Age -0.162*** -0.162*** -0.115** -0.115** 0.013 0.013(0.044) (0.044) (0.053) (0.053) (0.019) (0.019)SOE -0.116 -0.160* 0.000 -0.026 0.015 0.024(0.094) (0.094) (0.106) (0.105) (0.035) (0.034)年份固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制行業(yè)固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制城市固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制Constant -14.621*** -14.622*** -1.517 -1.506 -0.468 -0.469(0.824) (0.828) (1.064) (1.061) (0.347) (0.348)Observations 4515 4515 4515 4515 4515 4515 Adjusted R-squared 0.635 0.633 0.346 0.345 0.564 0.564

最后，我國上市公司股票回購一般分為被動式回購和主動式回購兩類。被動回購主要是指原計劃進行股權(quán)激勵的股權(quán)已經(jīng)失效，上市公司需買入并進行注銷為目的而進行的回購。采用股權(quán)激勵注銷為目的的股票回購，通常會以0元或者1元的名義價格進行注銷（以0元或1元標識的回購事件已經(jīng)剔除出主回歸樣本）。主動式回購的用途包括實施員工持股計劃、實施股權(quán)激勵計劃、盈利補償、重大資產(chǎn)重組后的補償承諾以及市值管理等。

考慮到主動式回購是公司自由裁量的選擇，相對于被動式的回購更具有代表性。我們采用了只考慮主動式回購行為而構(gòu)建回購的啞變量和連續(xù)變量，重新進行檢驗，具體結(jié)果匯報在表7中。盡管主動回購行為相對較少，在一定程度上損失了樣本，但具體結(jié)果和主回歸基本一致，主動式的股票回購對于研發(fā)投入和專利數(shù)量產(chǎn)出具有促進作用，對于專利平均質(zhì)量具有抑制作用。

表7 主動式股票回購對企業(yè)創(chuàng)新影響

五、進一步討論

（一）成本機制

為進一步分析股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新活動的影響機制，本文進行了以下異質(zhì)性分析。首先，本文檢驗成本機制的影響，如果成本機制的假設(shè)成立，對于融資約束程度較高的公司，股票回購對創(chuàng)新活動的擠出效應(yīng)應(yīng)該更為顯著。

借鑒Kaplan & Zingales（1997）、魏志華等（2014）的做法，我們以中國上市公司為樣本構(gòu)建 KZ 指數(shù)，用以衡量公司面臨的融資約束程度。具體而言，我們按以下步驟構(gòu)建 KZ指數(shù)：對全樣本各個年度都選取經(jīng)營性凈現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金持有量/上期總資產(chǎn)、資產(chǎn)負債率和托賓Q值進行分類構(gòu)建kz1-kz5，前三項小于中位數(shù)取1，后兩項大于中位數(shù)取1，則kz=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5。采用排序邏輯回歸，將kz作為因變量對經(jīng)營性凈現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金持有量/上期總資產(chǎn)、資產(chǎn)負債率和托賓Q值進行回歸，估計各變量的回歸系數(shù)。利用回歸系數(shù)計算每家公司的 KZ指數(shù)，其值越大，表示融資約束程度越大。

我們將上一期的KZ指數(shù)與股票回購的變量進行交乘并加入原回歸中。結(jié)果報告在表8中，結(jié)果顯示企業(yè)面臨的融資約束主要對于研發(fā)投入產(chǎn)生了負面的影響。但是交互項的結(jié)果不顯著，說明融資約束程度較高的公司，股票回購對于創(chuàng)新活動不存在更嚴重的抑制作用。實證結(jié)果與基準回歸結(jié)果一致，即成本機制不是股票回購對企業(yè)創(chuàng)新作用的主要渠道。

表8 成本機制對于企業(yè)創(chuàng)新的影響

Capex 0.644** 0.655** 0.128 0.124 0.169 0.167(0.280) (0.281) (0.263) (0.264) (0.124) (0.124)Leverage -0.316** -0.319** -0.432*** -0.423*** -0.054 -0.056(0.160) (0.161) (0.144) (0.145) (0.061) (0.061)Institution -0.270*** -0.289*** -0.097 -0.110 -0.053 -0.048(0.092) (0.092) (0.106) (0.106) (0.036) (0.036)Tobinq 0.037*** 0.037*** -0.005 -0.004 -0.017*** -0.017***(0.012) (0.013) (0.011) (0.011) (0.005) (0.005)Size 0.845*** 0.850*** 0.110*** 0.113*** 0.050*** 0.049***(0.030) (0.030) (0.033) (0.033) (0.011) (0.011)ROA 1.053* 1.098* 1.870*** 1.900*** 0.466** 0.450*(0.566) (0.566) (0.488) (0.488) (0.234) (0.235)Turnover -0.014 -0.015* -0.027*** -0.028*** 0.003 0.003(0.009) (0.009) (0.008) (0.008) (0.004) (0.004)Age -0.229*** -0.235*** -0.231*** -0.234*** -0.038*** -0.037***(0.041) (0.041) (0.039) (0.039) (0.014) (0.014)SOE 0.020 0.006 0.113* 0.105* 0.049** 0.052***(0.065) (0.065) (0.060) (0.060) (0.020) (0.020)年份固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制行業(yè)固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制城市固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制Constant -14.694***-14.769*** -1.186* -1.227* -0.446** -0.423*(0.639) (0.639) (0.693) (0.692) (0.220) (0.221)Observations 15182 15182 15182 15182 15182 15182 Adjusted R-squared 0.664 0.663 0.388 0.387 0.515 0.515

（二）信號機制

管理層進行股票回購可能出于向外部投資者發(fā)送短期業(yè)績信號的目的。按照Bernstein（2015）的做法，對于董事長和CEO或者總經(jīng)理兩職兼任的管理層，因為他們較少地面臨失去工作的風險，他們的工作更加安全，地位更加穩(wěn)固，因此受到來自市場的壓力較小。對于這一類的經(jīng)理人來說，通過股票回購來向投資人傳遞信號的動機較弱，信號機制的作用可能相對較小。

因此我們針對樣本中的企業(yè)，增加了兩職兼任的啞變量Entrench，與股票回購進行交乘，再次進行回歸。如果信號機制成立的話，兩職兼任的企業(yè)股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的影響應(yīng)當較小，即交互項的系數(shù)為負。回歸結(jié)果報告在表9中，結(jié)果顯示迎合機制也主要對于研發(fā)投入產(chǎn)生作用，無論以啞變量還是連續(xù)變量衡量，交乘項的系數(shù)都呈現(xiàn)顯著負相關(guān)的關(guān)系，即信號機制成立。這也與基準回歸的結(jié)果保持一致，再次驗證了本文的假設(shè)。但對于專利的產(chǎn)出沒有顯著影響。

表9 信號機制對于企業(yè)創(chuàng)新的影響

（三）創(chuàng)新效率

從上述回歸中可以看到，股票回購?fù)瑫r增加了企業(yè)的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出。為進一步判斷股票回購對于企業(yè)創(chuàng)新的作用，本文在投入和產(chǎn)出端之外，進一步地檢驗股票回購是否對于創(chuàng)新活動的效率產(chǎn)生影響。本文借鑒姜軍等(2020)的方法，在基準模型的基礎(chǔ)上增加研發(fā)投入和股票回購的交互項來測度股票回購對于創(chuàng)新產(chǎn)出效率的作用，該交互項的系數(shù)代表了股票回購對于創(chuàng)新產(chǎn)出效率的影響。在實證結(jié)果中，本文分別檢驗了全部回購和主動式回購，結(jié)果報告在表10中。結(jié)果顯示交互項系數(shù)為正，即股票回購的公司每單位創(chuàng)新投入所產(chǎn)出的專利數(shù)更高，因此股票回購也提高了公司的創(chuàng)新效率。

表10 股票回購對于創(chuàng)新效率的影響

(0.055) (0.055) (0.055) (0.055)年份固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制行業(yè)固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制城市固定效應(yīng) 控制 控制 控制 控制Constant -0.951 -1.109* -1.065* -1.097*(0.647) (0.648) (0.646) (0.647)Observations 18948 18948 18948 18948 Adjusted R-squared 0.381 0.379 0.380 0.379

六、結(jié)論

股票回購作為資本市場的一項基礎(chǔ)性制度安排，是股利發(fā)放的常見的形式之一，同時能夠為投資者傳遞公司積極向好的信號。雖然一些國外的文獻論及其對于企業(yè)創(chuàng)新活動的研究，但是卻尚未取得一致性的結(jié)論，并且基于西方國家的制度背景的結(jié)論和作用機理與中國企業(yè)有所差異。本文的研究選擇我國上市公司的回購行為作為研究對象，補充了中國情境下的短期的股票回購行為對于長期的企業(yè)創(chuàng)新影響的研究。

首先，在理論層面上，本文在Chemmanur and Jiao（2012）的研究基礎(chǔ)上改進了理論模型，研究了股票回購影響企業(yè)創(chuàng)新的兩條作用機制。在信號機制下，股票回購本身作為管理層向外部投資者發(fā)送的業(yè)績信號，在一定程度上緩解了信息不對稱性和市場壓力，有助于管理層持續(xù)地進行高風險的創(chuàng)新研發(fā)活動。在成本機制下，股票回購的現(xiàn)金成本可能對研發(fā)投入產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，不利于企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動。

其次，在實證層面上，本文以2011—2018年上市公司為樣本，具體驗證了兩種機制的潛在影響。實證結(jié)果表明，股票回購促進了研發(fā)投入和專利數(shù)量產(chǎn)出，也提高了創(chuàng)新產(chǎn)出的效率。實證數(shù)據(jù)支持信號機制占據(jù)主導作用，即股票回購可以成為管理層向外部投資者發(fā)送信號的一種工具，緩解管理層與外部投資者之間的信息不對稱性和市場短期的業(yè)績壓力，因而對于企業(yè)的創(chuàng)新投資具有正向的促進作用。但值得注意的是，企業(yè)主要關(guān)注的仍然是創(chuàng)新數(shù)量上的增長，在一定程度上犧牲了創(chuàng)新的質(zhì)量，股票回購對于專利的平均質(zhì)量具有負面的影響。與國外的研究結(jié)果相比，我國市場上股票回購信號作用更為顯著，說明我國上市公司的管理層面臨著更高的信息不對稱性和市場壓力。

從公司的角度來看，合理利用股票回購的政策，及時向外部投資人發(fā)送業(yè)績信號，有助于公司的創(chuàng)新活動和長期健康發(fā)展。同時，管理層需要注意企業(yè)研發(fā)支出效率和專利質(zhì)量，避免產(chǎn)生大量低質(zhì)量的專利產(chǎn)出。從監(jiān)管的角度看，政府應(yīng)當進一步規(guī)范股票回購的行為，在放寬股票回購的基礎(chǔ)上，鼓勵企業(yè)采用股票回購等多種方式向外部投資人發(fā)放紅利，引導企業(yè)發(fā)揮股票回購的積極作用，避免揠苗助長，犧牲創(chuàng)新的質(zhì)量來片面追求專利的數(shù)量。