企業創新能力與股價崩盤風險：基于中國股市的分析

●馮正華

一、文獻綜述

（一）關于創新

黨的十八大提出，科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置。如何提升創新水平，國內外很多學者對此進行了廣泛研究， 包括Batabyal and Nijkamp（2012）、Liu and Buck （2007）、Bratti and Felice（2012）、歐陽峣和劉智勇 （2010），以及李國璋和周彩云等（2010）等等。Marvel and Lumpkin（2007）研究認為，人力資本對創新產出十分重要，包括一般和特殊的人力資本；技術型企業家對于市場營銷了解得越少越有利于他從事突破性的創新。也有學者研究了宏觀環境對企業創新的影響，如法律制度環境（Dosi et al.,2006;Tan et al.,2014;Tong et al.,2014）、財稅政策（安同良等,2009;張同斌和高鐵梅,2012）對國際創新、產業創新和企業創新的影響。另外，還有學者研究認為，政府補貼和稅收優惠是扶持企業創新重要的兩種手段（Lee,1996;Aghion et al.,2012）。

同時，也有學者對創新的效應進行了廣泛研究。Wignaraja（2008）和 Antonietti et al.（2011）研究認為，技術創新有利于企業出口；Hasan et al.（2003）研究結論表明，技術創新對印度出口企業的影響是有限的。國外早期文獻的實證研究結論，支持專利保護對企業創新的正面影響（Licht和Zoz ，1998;Pazderka ，1999）。 Mansfield（1986）隨機抽取了100家美國的制造業企業，考察了專利保護對其專利產出的影響，發現如果知識產權特別是專利權的保護缺失，大部分行業的專利產出將顯著下降，其中醫藥和化學行業受影響最大。

我國學者對于創新效應也進行了廣泛研究。例如，易先忠等 （2007）利用中國1987-2004年的數據進行經驗分析，發現我國的技術進步以模仿為主，加強知識產權保護會抑制模仿，不利于我國技術進步，但當我國技術提高到一定水平后，通過模仿促進技術進步的效應減弱，加強知識產權保護能夠鼓勵自主創新,從而增快國內技術進步速度；劉小魯（2011）利用中國省際面板數據，得出了知識產權保護與自主研發比重呈現倒U型關系的結論。然而，企業是技術創新的主體，高新技術企業是技術創新的主要力量。

（二）關于股價崩盤風險

股價崩盤風險是指上市公司股價出現極端負值的概率。基于代理理論視角的研究指出，管理層隱藏公司特質利空消息是發生股價崩盤的主觀原因，信息不對稱是發生股價崩盤的客觀前提。出于私利原因，比如侵占公司現金流、建立企業帝國、進行內部交易、避稅、獲得更高的薪酬和職務消費，管理層傾向于隱藏利空消息 （Jin和Myers，2006；Bleck 和 Liu，2007；Kim 等 ，2011a；b；Xu 等，2014；Hu 等，2015）。 關于企業的負面消息可能損害企業形象，惡化企業與顧客、供應商和銀行等利益相關者的關系，降低營業收入和經營業績。因為管理層隱藏利空消息和信息不對稱，利空消息不斷在公司內部積累，公司股價逐漸被高估。但是管理層不能無限制隱藏關于企業的利空消息。隱藏利空消息存在一個盈虧平衡點，超過該盈虧平衡點后，繼續隱藏利空消息的成本超過其收益。管理層被迫集中披露被隱藏的利空消息，導致股價崩盤。因此，Jin和Myers（2006）指出管理層隱藏利空消息是導致股價崩盤的主要原因。Kim等（2011b）發現CFO持有的期權越多，公司未來股價崩盤風險越大。他們指出對短期股價的關注是導致管理層隱藏利空消息的主要原因。管理層私利動機會導致上市公司隱藏利空消息，因此加劇股價崩盤風險（Kim 等，2011a；b；Xu 等，2014）。也有研究發現信息不對稱、非效率投資、盈余管理和避稅會導致企業股價崩盤（Bleck 和 Liu，2007；Hutton 等，2009；Kim 等，2011a）。

隨著證券市場的迅猛發展，股價崩盤風險不斷增加，股價崩盤現象時有發生。例如，2001年美國納斯達克(NASDQA)泡沫的破裂、2008年世界范圍的金融危機等。2015年6月，滬指在20天內下跌1000點，并且多次出現千股跌停；2016年年初，短短兩周時間A股市值蒸發超過十萬億；酒鬼酒等個股出現了暴跌情況。股價崩盤不僅嚴重干擾資本市場的正常運行，也會給實體經濟帶來嚴重危害，甚至可能導致經濟危機的爆發。因此，研究股價崩盤風險（crash risk）的影響因素，尋找緩解股價崩盤風險的方法，不僅具有學術意義，同樣具有重要的實踐意義。

葉康濤等（2015）發現隨著企業內控信息披露水平的提高，未來股價崩盤風險顯著下降。王化成（2015）的研究發現第一大股東持股比例的提高有利于緩解未來股價崩盤風險。因此，從上市公司的層面考察如何緩解股價崩盤風險具有重要的現實和理論意義。因此，考察創新對股價崩盤風險的影響，具有一定代表意義。本文利用中國A股2006-2016年的數據，實證研究了企業創新對股價崩盤風險的效應，結果表明，創新能夠顯著有效地緩解股價崩盤風險，穩健性檢驗也得到了高度一致的結果。

本文的研究貢獻主要體現在以下幾點。

第一，本文深入研究創新在微觀上對股價的影響，有助于豐富創新方面的文獻。行權業績考核作為股權激勵計劃的重要特征，一方面能夠提高薪酬-業績敏感性，另一方面也會使薪酬-業績敏感性出現不連續變化。行權業績考核會對股權激勵的激勵效應和負面后果產生放大作用。現有研究對行權業績考核的考察還比較缺乏，研究行權業績考核負面效應的文獻更加少見。因此本文的研究有助于深化對股權激勵的理論認識，豐富股權激勵方面的文獻。第二，本文考察創新對股價崩盤風險的影響，有助于豐富股價崩盤風險影響因素方面的文獻。很少有學者考察怎樣緩解股價崩盤風險，本文從創新角度考慮如何緩解股價崩盤風險，補充和發展了股價崩盤風險影響因素方面的研究。第三，本文的研究結論具有一定現實意義，能夠為上市公司緩解股價崩盤風險和制定相關政策提供借鑒和參考。

后文結構安排如下：第二部分是研究設計。第三部分是實證檢驗和分析。第四部分是研究結論與啟示。

二、研究設計

（一）樣本選取和數據來源

本文選擇2006-2016年滬深A股上市公司為初始樣本，剔除了金融和保險行業、資不抵債以及缺失相關變量的觀測值。在計算股價崩盤風險時，使用了2006-2016年的個股和市場周收益數據。股票收益和財務數據來自CSMAR數據庫。為了消除極端值的影響，對變量進行了上下1%的Winsorize處理。

（二）變量定義

1、股價崩盤風險。參照 Chen等（2001），本文使用周個股特有收益的負偏態系數（Ncskew1）和上下波動比率（Duvol1）兩個連續指標衡量個股股價崩盤風險。

首先將個股周收益回歸到[2，2]周的市場收益上，取其回歸殘差為周特有收益率，為了減少殘差分布偏度的影響，進一步對其取自然對數，即：Wi,t=Ln(1+εi,t)，其中 εi,t為模型（1）的殘差。

負偏態系數（Ncskew1）計算公式如模型（2）；上下波動比率（Duvol1）計算公式如模型（3）。

其中n為個股交易周數，np和nd分別為個股特有收益高于和低于當年平均周特有收益的周數。是個股當年平均周特有收益。

為了保證結果的穩健，本文也參照Callen和Fang（2015），在 Chen 等（2001）模型的基礎上進一步剔除行業收益的影響，即將個股收益回歸到[1，1]周的市場收益和行業收益上，基于其殘差重新計算負偏態系數（Ncskew2）和上下波動比率（Duvol2）。

2、創新。筆者從中華人民共和國國家知識產權局（SIPO）提取了企業的專利數量作為企業創新產出的測度。SIPO提供了自1985年9月10日以來公布的全部中國專利信息，包括發明、實用新型和外觀設計三種專利的著錄項目及摘要。發明專利是三種類型中最原始的專利。因此，本文使用變量發明專利作為創新的代理變量。鑒于專利數量是大于等于0，所以在1%和99%的水平上對專利數量進行winsorize處理，然后加1取自然對數，作為創新產出最主要的測度。企業創新水平的穩健性測度是專利的總數，定義為在某一年內授予給一個上市公司的發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種專利數量總和加1取自然對數。

3、控制變量。其他控制變量包括：企業規模（Size），使用上市公司市值的自然對數；市值賬面比（MB）；資產負債率（Lev）；盈利能力（ROE）；機構持股比例（IO），企業年齡（Age）；行業和年度固定效應。

（三）研究設計

本文的回歸分析主要檢驗上市公司的創新是否會緩解股價崩盤風險，借鑒先前的文獻，結合本文樣本數據的實際特點，建立回歸模型（4）。Crashrisk是股價崩盤風險，Innovation表示企業的創新產出 （專利水平），Zi,t表示相關控制變量，包括企業規模（S ize）；市值賬面比（MB）；資產負債率（Lev）；盈利能力（ROE）；機構持股比例（IO），企業年齡（Age）。 Fixeffect表示行業，地區和年度固定效應。

三、實證結果分析

（一）描述性統計結果

表1報告了實證分析中使用的變量描述性統計的結果。從表中可見，參照Chen等（2001）模型計算的股價崩盤風險指標Ncskew1的均值和標準差分別為0.015和0.734，Duvol1的均值和標準差分別為0.523 和 0.328；參照 Callen 和 Fang（2015）模型計算的股價崩盤風險指標Ncskew2的均值為0.061，標準差為0.694，Duvol2的均值為0.305，標準差為0.260，說明樣本觀測值之間股價崩盤風險存在較大差異。本文的股價崩盤風險與其他學者的均值有所差異，主要可能是由于樣本區間的差異所造成的。企業發明專利的數量 （Inno1）的均值為0.936，中位數為1.013，超過一半的上市公司都有發明專利，說明我國大部分上市公司都很重視創新，并產生了創新成果（專利）。

（二）相關系數分析

表1 描述性統計

表2報告了相關變量的相關性分析結果。表2的結果表明：一是 NCSkew1和NCSkew2之間的相關系數高達0.809，說明衡量股價崩盤風險的替代變量基本一致。二是創新(Inno1,Inno2)與股價崩盤風險(NCSkew1，DUVol1)的相關系數都為負,說明上市公司的創新可能會緩解股價崩盤風險。

（三）多元回歸分析

表2 相關系數表

表3 多元回歸：創新對崩盤風險的效應

本文考察了中國上市公司的創新是否會緩解股價崩盤風險，回歸結果如表3所示。列（1）至列（4）的解釋變量為股價崩盤風險兩種測度的四種算法。回歸結果顯示，無論因變量是NCSkew還是DUVol，創新(Inno1)的系數都顯著為負。表4的結果說明創新顯著緩解了上市公司的股價崩盤風險。

目前，學術界的主流觀點認為在信息不對稱背景下，管理層出于自利而隱藏經營虧損等“壞消息”的代理行為是造成股價崩盤風險的主要原因(Jin and Myers，2006;Hutton et al.，2009；Kim et al.,2011a,2011b；羅進輝等，2014)。而創新可以顯著提升公司業績和公司價值（Jefferson et al.,2006;劉和旺等，2016），那么上市公司可能就沒有那么多“壞消息”，管理層也不需要去隱藏，還可能有更多的好消息（創新帶來公司業績的提升等），而股價是公司價值和公司業績的反映，而公司業績的提升有助于股價上漲，從而緩解公司股價崩盤風險。因此，創新有利于緩解公司股價崩盤風險。

另一方面，為了鼓勵高管從事創新投資，公司會設計一套合理的事前激勵機制，這種事前的高管薪酬契約可以把創新投資的變動與高管薪酬的變動聯系起來（Cheng，2004;盧銳，2014），因此，創新可能會帶來高管薪酬的提升，那么高管的利益得到滿足后，將減緩代理問題，從而進一步從根源上緩解股價崩盤風險（見表 3）。

（四）穩健性檢驗

本文進行了如下穩健性檢驗，結果如表4顯示。回歸結果跟表3中的結果表現出高度一致，即無論使用哪種測度股價崩盤風險或創新產出水平，上市公司的創新都顯著緩解了股價崩盤風險。

四、研究結論與啟示

股價崩盤作為極端風險，使投資者財富在短時間內大幅受損，挫傷投資者信心，可能引發系統金融風險并危害實體經濟（劉寶華等，2016）。因此本文利用2006-2016年非金融行業A股上市公司為樣本，以創新為視角，實證考察創新對股價崩盤風險的效應。

本文實證檢驗創新對股價崩盤風險的影響，發現上市公司的創新能夠顯著緩解股價崩盤風險。由于創新可以顯著提升公司業績和公司價值（Jefferson et al.,2006;劉和旺等，2016），而公司業績的提升有助于股價上漲，從而緩解了公司股價崩盤風險。因此，創新有利于緩解公司股價崩盤風險。另一方面，為了鼓勵高管從事創新投資，事前的高管薪酬契約可以把創新投資的變動與高管薪酬的變動聯系起來(Cheng,2004;盧銳，2014)，因此，創新可能帶來會帶來高管薪酬的提升，緩解代理問題，從而進一步從根源上減輕股價崩盤風險。

本文的研究具有一定理論和實踐意義。理論上，能夠深化和豐富創新的效應，尤其是微觀上對上市公司的效應，豐富創新和股價崩盤風險兩方面的文獻。實踐上，能夠為上市公司緩解股價崩盤風險和制定相關政策提供借鑒和參考。■

表4 穩健性檢驗