雙重委托代理理論視角下股權集中與研發投資間關系研究——基于托賓Q、現金流和行業調節效應的分析

章 丹

(浙江財經大學工商管理學院，浙江 杭州 310018)

一、引 言

股權集中會對企業研發投資產生重要影響，我國不僅存在大量股權集中的上市公司，也存在諸如新浪和奇虎360等股權分散的公司，上述公司的研發投資活動均較為活躍。理論研究方面，雙重委托代理理論認為我國上市公司中存在股東與經理人之間的委托代理行為以及大股東與中小股東之間的委托委托行為［1］。基于委托代理理論(AP理論)的相關研究認為股權集中能夠減輕股東與經理人之間的委托代理矛盾，大股東比中小股東有更多的動力去監督經理人實施長期投資活動，從而有利于企業研發投資［2］，而基于委托委托理論(PP理論)的相關研究則認為股權集中會導致大股東與中小股東之間的矛盾，大股東可能會與經理人合謀以犧牲中小股東利益為代價來追求自身利益而不是公司價值，例如通過資產轉移和利用轉移定價等手段進行內部交易以獲取控制權私有收益而不是進行風險較大的研發投資，因此不利于企業研發投資［3］。

現有文獻雖然對股權集中與研發投資之間的關系進行了研究，但是結論并不一致，其主要原因可能在于:(1)針對我國上市公司的研究忽視了研發投資所具有的連續性特征，即管理者會依據去年的研發投資來對本年度的研發投資進行預算，同時，也未考慮當年的研發投資可能受到去年或者更長時期的股權集中度等變量的影響;(2)未考慮不同情形下股權集中度與研發投資之間關系的變化。因此，本研究擬在現有研究基礎上利用我國上市公司數據，采用廣義矩估計(GMM)方法檢驗以托賓Q模型為基礎的動態面板數據模型，分析股權集中對研發投資的影響，并進一步分析在托賓Q、現金流和行業等相關因素影響下股權集中與研發投資之間關系的不同表現。

二、相關文獻回顧

股權集中度作為一項重要的內部治理機制，決定了企業所有者的利益分配和享有的權力，同時也決定了企業研發投資的權責利在不同所有者之間的分配。因此，股權集中度對研發投資能夠產生最為直接的影響，現有研究對此關注的也較多，然而研究結論卻不盡相同。(1)股權集中度對研發投資產生負向影響的研究:楊建君和盛鎖的研究表明股權集中度對研發投資具有顯著負向影響，因為從風險規避考慮，股權越集中，大股東承擔的企業特殊風險越大，越不愿意進行研發投資［4］;Jackie分析了股權集中對大股東防御能力的影響，考慮到研發投資未來收益的不確定性以及對公司資產可能帶來的創造性破壞，大股東會存在某種惰性從而人為避免研發投資，因此股權集中度對研發投資具有負向影響［5］。(2)股權集中度對研發投資產生正向影響的研究:李垣等考慮了股權集中會導致大股東與經理人的利益趨于一致，從而有利于研發投資［6］;任海云認為股權集中使大股東有動機和能力監督經理人，使經理人按照股東利益行事，保證研發投資項目的執行，因此股權集中度對研發投資具有正向影響［7］;Brossard和Lavigne在托賓Q模型的基礎上，采用系統GMM(廣義矩估計)對歐洲2004－2010年上市公司的面板數據進行了分析，認為樣本公司的股權集中度都很高，同時，其研發投入也較高［8］。(3)股權集中度對研發投資不存在顯著影響的研究:Hicheon等采用隨機效應GLS回歸對韓國1998－2003年的制造業上市公司的面板數據進行了分析，且在模型中加入了滯后一期的解釋變量，研究結果表明股權集中度對研發投資不存在顯著影響［9］;Choi的研究結合中國公司的特征進行了分析，股權集中在監視和控制管理者行為過程中并不具有正向影響，因此對研發投資的影響也并不顯著［10］。(4)股權集中度對研發投資具有U型影響的研究:劉勝強和劉星對我國上市公司股權集中度普遍偏高的現象進行了研究，股權集中使大股東擁有足夠能力實施獲取更多控制權私有收益的研發投資，從而導致所有權激勵的正效應將被大股東盜竊的負效應所淹沒，此階段的控股股東持股比例與公司研發投入強度之間呈負向的激勵效應，當大股東持股比例超過上述極值點時，大股東的利益和小股東之間更多的表現為一致性，在利益趨同效應的作用下，研發投資隨第一大股東持股比例的提高而增大［11］。(5)股權集中度對研發投資具有倒U型影響的研究:徐潔菲和郭志勇詳細分析了股權集中對公司的兩方面作用，一方面是大股東有足夠的控制權去監督管理公司，使公司改善弊端，降低股東和公司管理層之間的利益沖突，從而提高研發投資，但另一方面，當大股東的控制權很大時，大股東有可能因控制權私有收益而損害公司利益和其他小股東利益，從而降低研發投資。因此，股權集中度對研發投入具有顯著倒U型影響［12］;Chen發現股權集中對研發投資具有倒U型影響，即之前隨著股權集中度的增加，研發投資會增加，但是當股權集中度超過一定程度后，研發投資會降低［13］。

由此可見，關于股權集中對研發投資影響的研究結論不僅包括正向和負向，還包括無影響和倒U型等，結論的不一致可以從代理理論進行分析:一方面股權集中會降低股東與經理人之間的委托代理矛盾，使得大股東具有動力和意愿監督經理人實施研發投資行為;另一方面股權集中會增加大股東與中小股東之間的委托委托矛盾，使得大股東產生有效的“防御塹壕”，從而傾向于以中小股東的利益為代價來獲得私人收益，回避風險較大的研發投資。但是，目前針對我國上市公司的研究忽視了變量的滯后性以及不同情形下兩類代理矛盾強度的差別。因此，本文擬采用動態面板數據模型分析上市公司股權集中對研發投資的影響，并研究不同因素影響下兩者間關系的差異性。

三、理論模型構建

現有研究大多將托賓Q模型作為分析公司投資行為的標準模型，但是由于該模型來源于新古典投資模型，而這類模型往往假設正常的競爭性公司會最大化股東的財富，從而回避了公司治理中存在的各種代理問題。因此，研究借鑒Matthew和Sanghoon的思路［14］［15］，即以托賓Q模型為基礎增加其他解釋變量來分析公司研發投資行為。另外，劉勝強和劉星、李垣等、徐潔菲和郭志勇等認為股權集中度對投資行為的影響是非線性的［6］［11］［12］。Sanghoon等認為公司的現金流對投資行為具有重要影響。［15］最后行業和年份也可能會對研發活動產生影響。因此，本文構建如下模型:

其中，RDit表示公司i在t年度的研發投資(采用研發支出/總資產進行測量)，Qit表示平均托賓Q值，Xit表示解釋變量矩陣，εit表示誤差項。假定可觀測的平均托賓Q能夠較好的測量理論值邊際托賓Q，那么在模型中平均托賓Q能夠完全反應公司所有的投資機會。OCit表示公司股權集中度(采用Herfindahl_5指數進行測量)，OC2it表示公司股權集中度的平方，CFit表示公司現金流(采用經營現金流/總資產進行測量)。INi表示公司行業(如果屬于生物制藥和化工等行業則取值為1，否則為0)，yeart表示不同的年份。為了減少異方差等因素的影響，采用半對數形式，由于現金流變量可能存在負值，因此并沒有取對數。

諸多研究分析了去年的研發投資可能會對今年的研發投資產生影響，即認為當去年的研發投資獲得了較大的收益時可能會刺激管理者增加今年的研發投資，因此，在以上分析基礎上提出模型(1)的滯后一期①如果采用滯后二期及其以上進行分析，后期數據處理結果并不理想。模型(2)?？紤]到影響研發投資的重要因素:托賓Q、現金流和行業可能會對股權集中度與研發投資之間的關系產生調節效應，從而導致股權集中度與研發投資之間的關系發生變化，因此，提出增加調節變量的模型(3)。

四、樣本選擇及數據來源

現有研究結論存在不一致的原因可能是數據質量問題，由于上市公司研發支出數據在近幾年才被明確地披露②研發支出與“管理費用”中所列的“研發費用”是兩個不同的概念。，因此，以往研究大多應用近似的數據，這影響了研究結論。為得到高質量的實證數據，在選擇樣本和收集數據過程中應遵循一套嚴格的篩選標準，包括盡量選擇高科技企業、年報中明確披露研發支出的公司、剔除ST和資不抵債的公司、近幾年專利授權較多的公司等。

(一)樣本的選擇

經過嚴格的篩選，從上市公司中篩選出134家符合要求的上市公司，其中生物制藥行業12家，化工行業23家，電子信息行業37家，電子器件行業24家，儀器儀表行業9家，醫療器械行業2家，機械行業25家，其他行業2家。最終選取2009～2012年度披露了研發投入的這134家上市公司作為研究樣本，得到的面板數據共134*4=536個①上市公司年報來源于新浪財經網站。。

(二)數據來源

數據主要來源于公司年報和國泰安CSMAR數據庫，對于部分公司在個別年份缺失的數據(例如托賓Q值)首先通過查找CCER中國經濟金融數據庫獲得，其次采用的方法是認為近兩年該指標數據并沒有發生變化，優先采用前一年數據作為當年的數據，在前一年數據缺失的情況下考慮后一年的數據。面板數據的描述性統計結果如表1所示。

表1 描述性統計結果

五、研究結果與分析

為了便于對比，首先，按照現有研究思路采用普通回歸對靜態模型進行分析;其次，采用差分矩估計和系統矩估計對動態模型(即模型(2))進行分析;最后，對模型(3)中變量的調節效應進行檢驗。數據處理軟件為stata12.1。

(一)靜態模型

對靜態模型(1)主要采用現有研究普遍采用的混合回歸進行分析，具體步驟包括:首先采用現有研究普遍應用的普通最小二乘法(OLS)分析研發投資與股權集中度之間的關系;其次考慮到面板數據可能存在的時間序列相關，采用可行廣義最小二乘法(FGLS)修正。

混合回歸模型的結果如表2所示，普通最小二乘法分析結果表明股權集中度一次項和二次項與研發投資之間的關系是顯著負相關。托賓Q值與研發投資之間的關系是顯著正相關?，F金流與研發投資之間的關系是顯著正相關。采用隨機效應模型檢驗結果(如表3所示)發現模型中存在時間維度上的序列相關，但是不存在橫截面維度上的序列相關。

對于存在時間序列相關的面板數據，可以采用可行廣義最小二乘法(FGLS)進行修正，其結果如表2所示。股權集中度一次項和二次項與研發投資之間的關系是顯著負相關，托賓Q與研發投資之間存在顯著正向關系，現金流與研發投資之間存在顯著正向關系，生物制藥和化工等注重工藝研發行業的研發投資低于其他注重產品研發行業的研發投資。由此可見，可行廣義最小二乘法(FGLS)的結果與普通最小二乘法(OLS)混合回歸模型的結果一致，但是，前者的標準誤明顯小于后者。

表2 靜態模型(1)分析結果

表3 隨機效應模型檢驗

(二)動態模型

由于靜態模型估計無法解決序列相關性等問題，同時考慮到研發投資與其他變量之間可能存在滯后效應影響，因此采用動態模型(2)進行分析能夠使得模型估計結果更加準確(結果如表4所示)。

表4 動態模型(2)分析結果

差分GMM結果表明滯后一期研發投資對研發投資具有顯著正向影響，股權集中度一次項對研發投資具有顯著負向影響，二次項對研發投資具有顯著負向影響，滯后一期股權集中度一次項對研發投資具有顯著負向影響，二次項對研發投資具有顯著負向影響，托賓Q對研發投資的影響不顯著，滯后一期托賓Q對研發投資的影響不顯著，現金流對研發投資的影響不顯著，滯后一期現金流對研發投資具有顯著負向影響。差分GMM模型通過檢驗，其p值為0.0013。

系統GMM結果表明滯后一期研發投資對研發投資具有顯著正向影響，股權集中度一次項對研發投資具有顯著負向影響，二次項對研發投資具有顯著負向影響，滯后一期股權集中度一次項對研發投資具有顯著負向影響，二次項對研發投資具有顯著負向影響，托賓Q對研發投資的影響不顯著，滯后一期托賓Q對研發投資的影響不顯著，現金流對研發投資的影響不顯著，滯后一期現金流對研發投資具有顯著負向影響。系統GMM模型通過檢驗，其p值為0.0002。

差分GMM和系統GMM的標準誤和系數差距并不大，同時，依據現有理論系統GMM比差分GMM估計的效率更高，因此，在兩者差別不大的情況下考慮優先采用系統GMM。

對系統GMM擾動項的序列相關和過度識別進行檢驗，其結果如表5所示，擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，依據現有理論，只要不存在二階自相關便表明擾動項無自相關。另外，Sargan檢驗表明模型中不存在過度識別問題。

表5 動態模型(2)擾動項的序列相關和過度識別檢驗

(三)調節效應檢驗

結合現有研究檢驗托賓Q、現金流和行業對股權集中度與研發投資間關系產生的調節效應，檢驗方法是對比未增加調節變量的模型(2)和增加調節變量的模型(3)的分析結果。

表6表明在模型(2)基礎上增加調節變量后模型(3)的擬合度增加。股權集中度和托賓Q值的交互項系數為負數且顯著，股權集中度和現金流的交互項系數為正數且顯著，股權集中度和行業的交互項系數為不顯著。

表6 調節效應檢驗

(四)穩健性檢驗

穩健性分析主要包括:(1)改變主要變量的定義與計算。對于被解釋變量R＆D投資采用研發支出與主營業務收入之比，Herfindahl_5指數改為前五大股東持股比例之和，托賓Q值全部采用CCER中國經濟金融數據庫中的數據;(2)增加控制變量。增加公司的成長性、高管特征等控制變量;(3)重新定義樣本。刪除具有缺失數據的公司，重新篩選樣本進行分析。研究結果沒有發生顯著變化，因此，研究結果具有較好的穩健性。

六、結 語

本文構建了以托賓Q模型為基礎的研發投資模型，并利用2009—2012年的數據對上市公司股權集中與研發投資間的關系進行了分析，主要得到以下結論:

1．采用國內研究普遍采用的混合回歸對靜態模型進行分析，結果表明股權集中度一次項對研發投資具有負向影響，二次項對研發投資具有負向影響?？紤]滯后效應的動態面板數據模型分析結果表明股權集中度與研發投資之間呈顯著負相關關系，股權集中度平方與研發投資之間呈顯著負相關關系，同時，滯后一期股權集中度與研發投資之間呈顯著負相關關系，滯后一期股權集中度平方與研發投資之間呈顯著負相關關系。以上現象出現的原因在于研發投資收益的不確定性可能會給公司資產帶來創造性的破壞，同時股權的高度集中也使得大股東不用擔心公司會被惡意收購，因此，股權集中的公司在缺乏外部監督和股東分散化的情況下，大股東更有可能以其他股東的利益為代價來追求自身利益而不是公司價值的最大化，且這種可能性隨著股權集中度的增加而加速增加，從而導致當年和第二年研發投資降低速度越來越快。由于時間的關系，股權集中度變化對當年研發投資的影響會大于對第二年研發投資的影響。

2．托賓Q對股權集中度與研發投資之間的關系具有顯著負向調節效應，現金流對股權集中度與研發投資之間的關系具有顯著正向調節效應，行業對股權集中度與研發投資之間的關系不具有顯著調節效應。以上現象的原因可能在于市場價值越高的公司大股東更加傾向于長期投資活動，因此，雖然存在以中小股東利益為代價追求自身利益的可能性，但是，由創新為公司帶來的成長可能是大股東追求的首要戰略目標。隨著公司現金流的增加，股權集中度對研發投資的負向影響程度會增加。其原因可能在于現金流充足的公司中大股東具有更強的意愿去提高私有利益以及滿足自身對公司發展的要求，例如提高在職消費、改善辦公條件、擴大企業規模以及進行資本市場上的投資等，在此過程中會降低風險較大的研發投資。按照論文對行業的劃分方法，不同行業中股權集中度對研發投資影響沒有顯著差異性。

隨著越來越多公司明確披露研發數據，在未來幾年的研究中可以不斷增加樣本數量，從而進一步提高研究結論的說服力。另外，影響研發投資的因素有很多，而本研究構建的模型只是基于標準投資模型，因此，在此模型的基礎上引入新的變量并分析引入變量對研發投資的影響可以作為下一步深入研究的方向。

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