股權(quán)結(jié)構(gòu)對信息技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的實證研究

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(xiàn)標(biāo)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(xiàn)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(xiàn)還相對較少。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)性質(zhì)導(dǎo)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(rèn)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(xué)術(shù)界還未達(dá)成統(tǒng)一觀點。有學(xué)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(xué)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(xué)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(yuǎn)收益，這將對與公司長遠(yuǎn)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(rèn)為，大股東與中小股東的利益并不一致，二者有著較為嚴(yán)重的利益沖突。當(dāng)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(dá)到26.02%，最高值達(dá)到57.4%。由此可見，信息技術(shù)企業(yè)一股獨大現(xiàn)象嚴(yán)重。而在一股獨大嚴(yán)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(fù)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(dǎo)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(fù)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(dá)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)可知，控股股東持股比例均值可達(dá)到26.02%，最大值可達(dá)到57.4%，可見信息技術(shù)企業(yè)一股獨大現(xiàn)象嚴(yán)重。同時，股權(quán)集中度標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)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(fù)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(fù)債率和總資產(chǎn)報酬率顯著負(fù)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(zhǔn)確性，將企業(yè)創(chuàng)新投入評價指標(biāo)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(biāo)改為前兩大股東持股比例（OC2）;將股權(quán)集中度指標(biāo)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(dāng)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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