0 引言
创新对于企业发展至关重要，甚至直接影响企业长期市场竞争力水平。目前，我国正致力于建设创新型国家，创新在企业发展战略中的地位日益凸显。为推动我国产业结构优化与经济转型升级，2014年李克强总理提出大众创业、万众创新的“双创”发展战略。2016年《中国家族企业健康指数报告》显示，与非家族企业相比，家族企业无论是研发投入规模还是研发投入占销售收入比例在整体上都明显偏低，且只有不到一半的家族企业进行了创新研发活动。2017年7月，国务院常务会议指出，应深入实施创新驱动发展战略，推进“双创”战略深入开展，提升国民经济综合竞争力。很显然，在国家重视创新的大环境及大背景下，考虑到家族企业在我国国民经济发展中的重要地位，以及当前我国家族企业整体上正值发展与创新升级关键期，如何促进我国家族企业加大创新投入及提升创新绩效，成为我国经济转型时期的一个重大理论与现实问题，而如何基于合适维度解构或解析此重大问题尤为重要。
目前，国内外研究主要探讨家族控制权、家族治理结构及家族权威等因素对家族企业创新绩效的影响。实际上，随着中国经济转型步伐的推进，政府掌握着众多资源，越来越多的家族企业热衷于建立政治关联。经济转型时期，由于企业外部制度尚不完善，一些由政府主导的资源配置给家族企业带来了融资约束问题，而金融市场不完善及产权保障不足乃至缺失使家族企业研发活动面临较大的不确定性。正因如此，为缓解正式制度不完善带来的不利影响，维系良好的社会关系而获取政府资源并保有社会情感财富，家族企业往往会通过建立政治关联获取寻租收益，而政治关联策略选择可能导致家族企业在整体战略方面忽视或排挤创新投入；抑或是，家族企业政治关联会对家族企业创新投入产生“挤出效应”，而这不利于家族企业赢得竞争优势，影响其长期发展。因此，经济转型时期，探讨政治关联对家族企业创新及其绩效的影响具有重要意义。
大量既有研究表明，作为正式制度的一种替代机制，政治关联显著影响企业价值及绩效，对企业发展发挥着至关重要的作用。现有研究主要基于社会资本资源观或高阶理论探讨政治关联与企业创新绩效间的关系。从社会资本资源观角度看，政治关联有助于促进资源有效配置，为企业提供产权保障，促进企业发展[1]。良好的政企关系有助于企业缓解融资约束，获得银行贷款，促进企业创新发展[2]。在法制不健全情形下，政治关联通过减少信息不对称而降低创新活动潜在风险[3]。建立政治关联有利于企业获取税收优惠与创新补贴，相比于非政治关联企业而言，能够降低企业研发成本，提高其研发支出水平[4]。从高阶理论角度看，高管政治关联特征通过影响企业战略选择而影响企业绩效，如企业政治关联程度越高，越容易诱发其政治寻租行为[5]。政治关联在缓解市场竞争的同时会削弱企业研发创新压力与动力，使企业进行并购及多元化扩张[6] 。政治关联虽然能够缓解企业融资约束，但却会降低企业创新效率[7]。通过对现有文献进行梳理可知，关于政治关联与企业创新绩效间关系的研究尚无定论，具体研究结论因研究视角与研究变量选择的特殊性及问题所置情境不同而各异。
然而，上述研究并未完全针对家族企业，家族企业特征之一是重视非经济影响而忽视经济影响。因此，单纯依靠经济学假设，并不能充分解释家族企业创新绩效普遍偏较低的原因及政治关联与家族企业创新绩效间的关系。Gómez-Mejía等[8]提出社会情感财富理论(Socioemotional Wealth，SEW)，认为与非家族企业相比，家族企业的本质特征在于其对保有社会情感财富的重视，即家族企业在进行战略决策时，往往会追求以家族为中心的非财务效益，并将企业社会情感财富得失作为自身决策参考点。Gómez-Mejía等[9]将社会情感财富概括为以下3个内涵：家族成员之间与企业相关联的情感亲情需求、家族企业文化价值观以及基于利他主义对待家族成员，进一步指出研发活动具有高风险性特征，往往会对家族企业社会情感财富造成损害，进而导致家族企业创新投入动力不足、强度不够或绩效偏低。研究家族企业创新绩效不能忽略或必须基于对社会情感财富的考量。朱沆等[10]指出，运用社会情感财富理论研究家族企业能够避免基于传统经济学理论范式解释家族企业实际经营管理分裂问题。就此而言，基于社会情感财富理论和我国转型时期的制度环境，探讨政治关联对家族企业创新绩效的影响具有特殊的理论意义与政策意涵。
另外，该研究领域存在争议的原因除研究视角不同外，还有研究变量选取的特殊性。仅从政治关联对研发投入或研发产出的影响进行研究，可能会放大或缩小政治关联对企业创新绩效的影响。实际上，企业研发创新不仅包括从创意产生到研发投入过程，还包含创新技术市场化进而转化为产出的过程。其中，研发投入反映企业创新投入水平，而研发产出如专利产出数据则反映企业创新发明信息以及技术创新商业化价值。就企业创新绩效而言，研发投入与研发产出二者缺一不可。正因如此，本研究从研发投入与研发产出两个方面衡量家族企业创新绩效，以避免仅仅采用研发投入或研发产出单一指标所致的缺陷。
鉴于上述分析，本研究基于社会情感财富理论，以我国上市家族企业为研究样本，从研发投入与研发产出两个方面，分析政治关联对家族企业创新绩效的影响，并运用倾向匹配得分模型(PSM)进行稳健性检验，结合我国转型时期特殊的制度环境，考察其对这种影响关系的调节作用，旨在丰富关于政治关联与家族企业创新绩效间关系的理论研究与经验证据，并切实为我国家族企业创新及绩效提升提供相关政策建议。
1 理论分析与研究假设
1.1 政治关联与家族企业创新绩效
Berrone等[11]将社会情感财富划分为5个维度：家族权力与控制、家族成员企业认可感、紧密的社会联系、情感依恋、家族跨代传承。高质量社会网络有助于家族企业获取社会资源、积累社会资本，并维系家族对企业的长期控制与影响力。因此，家族企业十分重视社会资本及社会关系的运用。作为一种彰显企业高管或负责人某种政治背景特征的政企社会关系，政治关联能够帮助家族企业获取政府资源、进行政治寻租及相关信息筛选，进而影响家族企业创新绩效。
(1)为降低风险、实现家族财富最大化，同时维系紧密的社会关系、保有社会情感财富，家族企业在寻求政治关联过程中往往会减少高风险且收益不确定的研发创新活动，挤占生产性支出进行政治寻租并获取超额收益。一方面，社会情感财富理论的一个重要维度是家族企业倾向于建立紧密的社会联系，将内部家族成员间的情感互利关系拓展到企业内外部非家族成员或非家族群体。因此，家族企业热衷于建立政治关联。但外部社会资本具有双重属性，政治关联在为家族企业带来外部便利资源的同时，为了与政府建立良好关系，获取政府支持，家族企业必须投入大量精力与成本，并占用大量生产性支出，导致企业技术创新投入不足；另一方面，Chen等[12]研究发现，家族企业控制模式较为集中、内部家族利益一致、所有权与控制权统一，这些能够有效减少各方利益协调成本，同时防止信息泄露，从而有利于家族企业保有政治寻租带来的超额收益，促进政治寻租。企业家政治关联实质上是一种私人政治资本，在监督不力情形下，企业家往往会利用政商关系获取政府救济与权力寻租[13]。
(2)政治关联的存在会降低市场竞争，并抑制家族企业创新自主性。具体来说，政治关联会影响企业各项战略选择，家族企业建立政治关联后更易获取地方政府政策保护，不必进行持之以恒的创新活动即能维持较高的市场占有率水平。因此，政治关联会降低市场竞争对家族企业研发创新的激励作用。此外，政商关系使得家族企业承担了许多地方经济增长与就业的“政治包袱”[14]，为促使家族企业持续发展、稳定传承以及迎合本地官员晋升需要，这些家族企业更倾向于投资低风险、获利稳定的项目，而不愿进行高风险长期研发投资[15]。
(2)家族企业独特的治理模式与控制权结构导致其对政治资源的利用有别于非家族企业。根据Gómez-Mejía等[9]的观点，家族企业保守的研发行为，并非单纯是由于企业研发活动的高风险性，而是源于规避研发创新活动可能带来的社会情感财富损失。Chen and Hsu[16]提出，家族企业大多为风险厌恶型，善于控制家族将企业风险性决策如研发投资等视为对自身家族控制与传承的威胁。Konig等[17]将家族企业旧人力资本及技术设备淘汰视为社会情感纽带的一种损失。由于研发投资必定引入外部财务资本与人力资本，其具备汰旧属性，且会削弱家族成员间的情感关系、稀释家族控制、降低家族成员对企业的认同感等，从而造成家族企业社会情感财富损失。此外，朱沆等[18]研究发现，政治关联会增强企业家对短期社会情感财富损失与政治寻租收益损失的重视，诱导部分关注远期利益或具备社会情感财富的企业家放弃风险较高的研发投资战略，产生决策上的短期导向，进而导致其长期研发投入意愿不足或缺失。
很显然，家族企业创新研发活动面临较大的不确定性风险，与之相关的社会情感财富收益为风险型收益。权衡之下，家族企业倾向于通过政治寻租获取收益，减少高风险创新项目，避免社会情感财富损失[19]。据此，本研究提出如下假设：
H1：在其它条件既定情形下，具备政治关联的家族企业其研发投入水平更低。
H2：在其它条件既定情形下，具备政治关联的家族企业其研发产出水平更低。
1.2 政治关联、制度环境与家族企业创新绩效
制度环境对企业融资、投资等财务决策具有重大影响，成为影响企业研发风险的重要外部因素。政治关联导致家族企业产生战略短期导向，而制度环境完善能够在一定程度上缓解政商关系对家族企业的不利影响。
(1)制度环境较好地区，其市场化水平较高，金融市场发展较完善，能够提供较好的法律产权保障，家族企业面临的融资约束限制较少，家族企业能在资本市场上快速及低成本募得资金，从而面临的各种风险相对较小，无须投入大量精力及成本即能建立政治关联以获取创新补贴、融资优惠等政府资源。与此同时，良好的制度环境能够提升企业研发活动预期收益，并在一定程度上减少家族企业为保护社会情感财富而进行的政治寻租行为[20-21]。
(2)面对完善的外部制度环境，企业家为降低家族控制合法性风险，往往倾向于与其它企业保持战略一致性，即确保企业各项行为符合业内大多数企业标准，如资本强度、创新投入及风险承担等，这些均要求家族企业提高或维持现有研发投入水平，从而减少政治寻租。
(3)外部制度环境不利因素会削弱家族企业传承意愿，降低企业持续经营的长期导向[22]。在家族企业交接班关键时期，外部制度环境不利于家族传承，同时研发创新活动收益不确定，长期来看具备高风险特征。家族企业为保有社会情感财富，自然会产生战略上的短期导向，进而减少研发投入。Danny Miller and Le Breton-Miller[23]将促使家族企业产生战略短期导向的社会情感财富称为约束型社会情感财富，这类社会情感财富会引导家族关注短期非经济利益，加强企业控制，导致企业投资战略保守与研发创新不足，最终损害企业长期社会情感财富积累与绩效提升。朱沆等[18]研究发现，正式制度如市场化程度能够削弱约束型社会情感财富的短期导向，即好的制度环境有助于弱化家族控制愿望对家族企业创新投入的抑制作用。基于以上分析，本研究提出如下假设：
H3：在其它条件既定情形下，家族企业所处地区制度环境越好，政治关联对家族企业研发投入的抑制作用越弱。
H4：在其它条件既定情形下，家族企业所处地区制度环境越好，政治关联对家族企业研发产出的抑制作用越弱。
综上所述，本文构建研究框架如图1所示。
2 研究设计
2.1 样本选择与数据来源
本研究参考Chrisman等[24]的观点，将家族企业定义为：①企业实际控制人为自然人或家族；②企业实际控制人持股比例大于10%且为该企业第一大股东。据此，本研究选取2012-2015年中国沪深两市A股上市家族企业为研究样本。本研究对样本依据下述原则筛选：一是剔除当年ST和*ST公司；二是剔除银行、证券等金融类公司；三是剔除财务状况存在严重问题及重要变量缺失的样本。按照上述原则筛选后，本研究最终获得2 603家公司的年度观测值。
本研究中的政治关联数据是根据上市公司年报高管个人简历经手工整理而得，通过百度搜索、巨潮网等网站披露的相关信息对家族企业实际控制人与管理层政治身份进行比对确认，以最大程度上确保政治关联数据的准确性。本研究家族企业研发投入数据来源于同花顺数据库，其它数据来源于国泰安数据库。
图1 研究框架
2.2 变量定义与测量
(1)被解释变量。本研究重点探讨政治关联对家族企业创新绩效的影响。因此，被解释变量是衡量家族企业创新绩效水平的指标。目前，学术界关于企业创新绩效的衡量方法尚未形成统一公认的标准。与现有文献大多仅从研发投入或研发产出单一角度衡量企业创新绩效不同，本研究从研发投入与研发产出两个维度衡量企业创新绩效，以保证实证结果更为稳健全面并更具有说服力。就研发投入而言，本研究采用研发投入强度，即以企业R&D投入占总资产的比重(R&D_1)作为度量指标；就研发产出而言，本研究采用企业专利申请数与总资产的比值(Patent_1)作为企业创新绩效度量指标。基于此，最终采用家族企业研发投入强度与研发产出两个维度指标衡量家族企业创新绩效。
(2)解释变量。本研究解释变量为政治关联。对此，以家族企业实际控制人政治身份作为度量标准，构建政治关联虚拟变量P。若家族企业实际控制人现任或曾任各级党代表、人大代表、政协委员或政府官员，则P赋值为1，否则为0。
(3)调节变量。本研究调节变量为制度环境。对此，采用市场化指数(Ins)作为制度环境代理变量，并以王小鲁等[25]编制的中国各省份市场化指数报告中各省2014年市场化指数总体评分进行度量。
(4)控制变量。本研究考虑以下3个方面的控制变量：①公司基本特征与财务特征变量。其中，公司年龄(Age)定义为观测年度减去公司成立年度加上1的自然对数，公司规模(Size)定义为员工人数的自然对数；资产负债率(Lev)定义为年末公司总负债与总资产的比值，盈利能力(Roa)定义为公司净利润与年末总资产的比值；②公司治理变量。其中，高管团队规模(Tmts)定义为公司高管团队成员总数的自然对数，家族所有权(LS)定义为家族第一大股东持股比例；③虚拟变量。包括控制行业特征与年份特征对实证研究的影响，即样本公司是否属于制造业行业虚拟变量(Industry)、以2012年为基准年得到的3个年度虚拟变量(Year)。本文研究变量及其度量见表1。
表1 变量说明
变量类型变量名称变量代码 变量定义 被解释变量研发投入 R&D_1 企业R&D投入/总资产 研发产出 Patent_1 专利申请数/每亿元总资产 解释变量 政治关联 p 家族企业实际控制人现任或曾任党代表、人大代表、政协委员、政府官员则p =1,否则为0 调节变量 制度环境 Ins 市场化指数,取自王小鲁等编制的各省2014年市场化指数总体评分 控制变量 公司年龄 Age 观测年度减去公司成立年度加上1的自然对数 公司规模 Size 公司员工人数的自然对数 家族所有权 Ls 家族第一大股东持股数占公司股本总数的比例 高管规模 Tmts 公司高管团队成员总数的自然对数 资产负债率 Lev 公司年末总负债与总资产的比值 盈利能力 Roa 总资产净利润率,即公司净利润与年末总资产的比值 年度 Year 虚拟变量,若样本属于该年度则取值为1,否则为0 行业 Industry 虚拟变量,若样本属于该行业则取值为1,否则为0
2.3 研究模型
本研究构建如下模型检验政治关联对家族企业创新绩效的影响，以及制度环境对此影响的调节作用：
R&D_1i,t=β0+β1Pi,t+∑βi×Controli,t+εi,t
(1)
(2)
(3)
(4)
其中，i和t分别表示企业和年份，相关变量定义见表
为常数项，
为各变量回归系数，Controli,t为多个控制变量的向量，εi,t为随机干扰项。
3 实证结果分析
3.1 描述性统计结果
变量描述性统计结果如表2所示。从中可见：①解释变量政治关联(P)的平均值为0.464，即家族企业实际控制人具有政治背景的样本公司占总样本的46.4%，说明我国大部分上市家族企业为实现家族财富最大化、维系紧密的社会关系都会寻求政治关联；②被解释变量研发投入(R&D_1)的均值为2.39%，最大值为10.46%，标准差为1.704，研发产出(Patent_1)的均值为0.782，中位数为0.332，最大值为7.589，这些数据均表明我国上市家族企业创新绩效普遍偏低，且离散度相对较高；③样本家族企业资产负债率(Lev)均值为0.327，标准差为0.173，表明家族企业偏好规避风险的特点，在一定程度上显示了家族企业为保有社会情感财富而规避创新风险的潜在逻辑。
表2 变量描述性统计结果
变量均值最小值中位数最大值标准差 VIF R&D_12.394 0.071 2.035 10.461 1.704 1.18 Patent_1 0.782 0 0.332 7.589 1.246 1.05 P 0.464 0 0 1 0.472 1.08 Age 2.518 1.386 2.565 3.219 0.393 1.04 Size 7.423 5.429 7.363 10.018 0.945 1.46 Ls 0.338 0.090 0.324 0.675 0.136 1.05 Tmts 1.805 1.099 1.792 2.708 0.341 1.06 Lev 0.327 0.035 0.309 0.745 0.173 1.57 Roa 0.053 -0.017 0.047 0.170 0.037 1.28
注：对所有连续型变量进行上下1%Winsorize缩尾处理
3.2 相关性分析
表3为变量的Pearson相关系数分析结果。从表3中可以看出：①政治关联(P)与研发投入(R&D_1)、研发产出(Patent_1)在1%显著性水平上负相关，相关系数分别为-0.190、-0.098，说明存在政治关联的家族企业创新绩效水平更低，与本研究假设H1、H2一致；②企业资产负债率(Lev)与研发投入(R&D_1)在1%显著性水平上负相关，企业盈利能力(Roa)与研发投入(R&D_1)在1%显著性水平上正相关，说明当家族企业资产负债率过高时，家族企业为降低风险及规避社会情感财富损失将减少研发活动，体现了家族企业保守型特点，而当企业盈利能力较好及经营稳定时，家族企业则会适当增加研发投入，追求家族财富最大化；③制度环境(Ins)与创新绩效(R&D_1、Patent_1)在1%显著性水平上正相关，说明良好的外部制度环境有利于家族企业创新绩效提升；④模型各变量间存在一定的相关关系，但相关性普遍偏低，相关系数最大值仅为0.467。
另外，本研究对所有变量进行膨胀因子检验(VIF值测试)，结果显示所有VIF值均小于1.6，远低于临界值10，表明模型不存在严重的多重共线性问题。
表3 变量Pearson相关系数分析结果
变量 R&D_1 Patent_1 p Age Size Ls Tmts Lev Roa R&D_1 1.00 Patent_1 0.189∗∗∗ 1.00 p -0.190∗∗∗ -0.098∗∗∗ 1.00 Age -0.035∗ -0.076∗∗∗ 0.086∗∗∗ 1.00 Size 0.071∗∗∗ 0.013 0.160∗∗∗ 0.086∗∗∗ 1.00 Ls -0.080∗∗∗ -0.038∗ 0.023 -0.117∗∗∗ 0.017 1.00 Tmts 0.099∗∗∗ -0.031 0.061∗∗∗ -0.006 0.196∗∗∗ -0.083∗∗∗ 1.00 Lev -0.131∗∗∗ -0.068∗∗∗ 0.109∗∗∗ 0.114∗∗ 0.467∗∗∗ -0.028 0.128∗∗∗ 1.00 Roa 0.253∗∗∗ 0.051∗∗∗ -0.027 -0.017 0.084∗∗∗ 0.108∗∗ -0.003 -0.326∗∗∗ 1.00
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著，双尾检验，下同
3.3 回归分析
本研究使用的是混合截面数据，不同样本之间可能存在较大的截面差异，普通最小二乘法(OLS)无法解决异方差问题，因此采用加权最小二乘法(WLS)进行回归分析，表4为政治关联与家族企业创新绩效多元回归结果。从中可见，6个模型F值均在10以上，且在1%显著性水平上显著，说明本研究构建的模型整体有效。
表4 政治关联、制度环境与创新绩效回归结果
变量R&D_1模型1 模型2 模型3Patent_1模型4 模型5 模型6p -0.653∗∗∗ -0.592∗∗∗ -0.572∗∗∗ -0.274∗∗∗ -0.268∗∗∗ -0.293∗∗∗ (-5.17) (-4.80) (-4.80) (-3.11) (-2.91) (-3.08) Ins 0.066∗∗∗ 0.070∗∗∗ 0.051 6∗ 0.042 (6.00) (6.12) (1.81) (1.35)p×Ins 0.058∗∗ 0.072∗∗∗ (2.15) (3.01) Age -0.091 3 -0.132 -0.139 -0.139 -0.143 -0.133 (-0.55) (-0.81) (-0.86) (-1.20) (-1.23) (-1.16) Size 0.274∗∗∗ 0.261∗∗∗ 0.271∗∗∗ 0.078∗ 0.077∗ 0.064 (3.92) (3.82) (3.92) (1.75) (1.72) (1.48) Ls -1.020∗∗ -1.122∗∗∗ -1.176∗∗∗ -0.081 9 -0.072 2 -0.139 (-2.54) (-2.82) (-2.94) (0.33) (0.29) (0.56)Tmts 0.361∗∗ 0.438∗∗∗ 0.415∗∗ -0.070 -0.063 -0.034 (2.11) (2.61) (2.49) (-0.58) (-0.52) (-0.29) Lev -1.353∗∗∗ -1.446∗∗∗ -1.484∗∗∗ -0.406 -0.414 -0.367 (-3.70) (-3.97) (-4.09) (-1.60) (-1.62) (-1.43) Roa 8.665∗∗∗ 8.064∗∗∗ 8.035∗∗∗ 0.758 0.701 0.737 (5.24) (5.02) (5.01) (0.70) (0.64) (0.67)常数项 0.838 0.935 0.935 0.732∗ 0.742∗ 0.742∗ (1.19) (1.37) (1.37) (1.67) (1.69) (1.70) R2 0.156 0.183 0.187 0.057 0.057 0.069 F值 10.09∗∗∗ 10.90∗∗∗ 10.71∗∗∗ 17.06∗∗∗ 15.90∗∗∗ 14.71∗∗∗样本数 2 603 2 603 2 603 2 603 2 603 2 603
注：括号内为t统计值，下同
模型1显示，政治关联(P)的相关系数为-0.653，在1%显著性水平上与研发投入(R&D_1)负相关，表明家族企业建立政治关联抑制了家族企业研发投入活动，假设H1得到验证。模型4显示，政治关联(P)的相关系数为-0.274，在1%显著性水平上与研发产出(Patent_1)负相关，表明家族企业建立政治关联不利于企业研发产出，假设H2得到验证。这两者说明，由于研发投资具有高风险性及汰旧属性，而家族企业集中控制模式有利于保有政治寻租带来的超额收益，为了维系家族情感、避免社会情感财富损失，家族企业倾向于建立政治关联并引致企业战略上的短期导向，从而忽视了自身创新长期竞争力建设，最终对家族企业创新绩效产生不利影响。
模型2、模型5中加入了制度环境代理变量市场化指数(Ins)。从表4中可以看出，市场化指数(Ins)与研发投入(R&D_1)、研发产出(Patent_1)分别在1%和10%显著性水平上正相关，说明家族企业所在地区制度环境越好，家族企业创新绩效水平越高。具体而言，制度环境越好的地区，金融市场发展越完善，越能有效缓解家族企业融资约束问题，并为家族企业研发活动提供充足资金；而外部法律产权保障程度越高，越有利于家族企业长期稳定经营与发展并降低研发活动风险，从而越能促进家族企业创新绩效提升。
为进一步检验政治关联对家族企业创新绩效的抑制作用是否因家族企业所在地区制度环境水平不同而存在差异，本研究将政治关联(P)与代理变量市场化指数(Ins)交叉项(P×Ins)分别引入模型3、模型6中，并在回归之前对该交叉项进行标准化处理。从表4回归结果可以看出，在模型3中，交互项政治关联×市场化指数(P×Ins)与研发投入(R&D_1)间的相关系数为0.058，在5%显著性水平上为正；在模型6中，交互项政治关联×市场化指数(P×Ins)与研发产出(Patent_1)间的系数为0.072，在1%显著性水平上为正，二者均与主效应系数符号相反。即表4所示回归结果表明，家族企业所在地区制度环境越好，政治关联对家族企业创新绩效的抑制作用越弱，假设H3、H4得到验证。这表明，家族企业所在地区制度环境越好，越能对家族企业与政府间的关系进行有效监督，从而家族企业进行政治寻租的空间越小。事实上，制度环境的完善有助于增强家族企业传承意志，在法律产权保障、金融市场等各项制度完善情形下，家族企业研发活动预期收益将更高，同时也能有效降低家族企业控制权被稀释的风险，而这在一定程度上能够减少家族企业为保护社会情感财富进行的政治寻租。
3.4 稳健性检验
为检验以上研究结论的可靠性，本研究进行3类稳健性检验。
3.4.1 基于倾向得分匹配法的稳健性检验
倾向得分匹配法(Propensity Score Method，PSM)的基本思想是，在评估某项决策或行为的影响时，通过倾向得分值在控制组样本中构建与实验组特征最为相近的样本进行配对分析，从而有效降低样本选择偏差以及混合变量对考察变量的混杂偏移[26]。PSM法可将多维信息浓缩成一个得分因子，将具有政治关联的家族企业与特征相似但不具备政治关联的家族企业相匹配，能够较好地避免政治关联对家族企业创新绩效一般回归所带来的估计偏差，并得出政治关联对家族企业创新绩效的净影响，从而能够有效解决内生性问题。
实际上，家族企业是否具备政治关联既不是随机的，也并非外生决定的。本研究以家族企业是否具备政治关联为标准，将总体样本分为两大类：一类是实验组，即具有政治关联的家族企业，记为Pi=1；一类是控制组，即无政治关联的家族企业，记为Pi=0。在家族企业既定样本特征Xi情形下，家族企业i具备政治关联的条件概率为:
p(Xi)=pr(Pi=1|Xi)=E(Pi|Xi)
(5)
本研究根据有无政治关联家族企业间p值的相近程度进行配对。本研究选取的匹配向量Xi包括公司年龄(Age)、公司规模(Size)、家族所有权(Ls)、高管规模(Tmts)、资产负债率(Lev)、盈利能力(Roa)，上述变量均对家族企业创新绩效存在一定影响。由于分组变量政治关联(P)是一个0～1虚拟变量，因此本研究采用Logit概率模型估计家族企业政治关联倾向得分，即PS值。在获得倾向得分值后，本研究选用最近邻匹配法在控制组样本中寻找与实验组PS值最为接近的样本作为匹配对象，进而进行检验分析。
本研究采用“对被处理单位的平均处理效应”(Average Treatment Effect on the Treated，ATT)估计政治关联对家族企业创新绩效的影响。因此，对于家族企业i，假设其倾向匹配得分为p(Xi)，则政治关联P对家族企业创新绩效的平均处理效应为:
(6)
其中，
分别表示同一家族企业在有政治关联与无政治关联处理情形下的创新绩效水平。
表5反映了主要变量在最近邻匹配前后的样本特征及平衡性检验结果。第3、第4列表示实验组与控制组在匹配前后的样本均值，第5列为样本匹配前后的标准偏差(Standardized Error)，即实验组与控制组样本均值之差除以方差平均值的平方根，第6、第7列则分别表示实验组与控制组样本均值检验T值与P值。
从表中可以看出，匹配之后各变量标准偏差显著降低，其中减小幅度最大的为资产负债率(Lev)，偏差减小了97.69%；减少幅度最小的为家族所有权(Ls)，偏差减小了31.62%。根据Rosenbaum and Rubi[26]的观点，如果匹配后变量标准化偏差绝对值小于20，则可认为匹配效果较好。从表5中可以看出，匹配后标准偏差绝对值最高仅为9.3%，说明本研究匹配估计结果较为可靠。此外，根据T检验，绝大部分变量如公司年龄(Age)、公司规模(Size)、高管团队规模(Tmts)、资产负债率(Lev)等，匹配前实验组与控制组均值均存在显著差异，而匹配后两组均值差异在统计上不再显著。由此可见，经过倾向得分匹配，实验组与控制组样本个体差异基本得到消除，匹配结果通过平衡性测试。
表5 变量匹配前后差异对比
变量 样本平均值实验组 控制组标准化偏差%T检验T值 P值Age 匹配前 2.542 2.470 39.3 -4.39 0.000 匹配后 2.526 2.514 3.1 0.91 0.362 Size 匹配前 7.530 7.210 94.4 -8.28 0.000 匹配后 7.410 7.455 -5.0 -1.48 0.138 Ls 匹配前 0.340 0.333 13.6 -1.18 0.237 匹配后 0.338 0.326 9.3 2.70 0.007 Tmts 匹配前 1.820 1.776 34.1 -3.12 0.002 匹配后 1.799 1.817 -5.4 -1.55 0.121 Lev 匹配前 0.340 0.300 17.3 -5.62 0.000 匹配后 0.327 0.326 0.4 0.12 0.904 Roa 匹配前 0.052 0.054 -13.6 1.38 0.167 匹配后 0.053 0.055 -8.4 -2.38 0.018
表6呈现了针对不同家族企业创新绩效衡量指标所得的PSM处理效应。从中可以看出，变量研发投入(R&D_1)匹配之后实验组均值为2.139，控制组均值为2.823，ATT平均处理效应为-0.683，且在1%显著性水平上通过显著性检验。检验结果表明，在控制企业其它主要变量影响后，政治关联家族企业研发投入比与之相匹配的无政治关联家族企业研发投入平均低0.683，约为24.19%，意味着家族企业建立政治关联抑制了其研发投入活动，从而假设H1得到验证。从表6中可以看出，变量研发产出(Patent_1)匹配后实验组均值为0.703，控制组均值为0.874，ATT平均处理效应为-0.171，在5%显著性水平上通过显著性检验，从而假设H2得到验证。这些结果表明，家族企业独特的治理模式与控制结构有利于家族企业进行政治寻租，并维持紧密的社会关系以获取社会资本，从而保有家族社会情感财富，但政治寻租或政治关联则会对家族企业研发活动产生“挤出效应”，抑制家族企业创新自主性，从而对家族企业创新绩效产生不利影响。通过比较可以发现，匹配之后的ATT绝对值有所下降，T检验绝对值亦有所降低，说明通过PSM法能够有效分离政治关联对家族企业创新绩效的影响。
本研究进一步选用企业研发投入占营业收入的比重(R&D_2)作为研发投入(R&D_1)替代指标，选用专利申请数加上1的自然对数(Patent_2)作为研发产出(Patent_1)替代指标，分别进行最近邻倾向得分匹配。结果发现，匹配之后替代变量实验组均值低于控制组均值，且在1%水平上显著。
通过以上分析可以看出，如果不根据企业特征值匹配，直接计算有无政治关联家族企业的创新绩效，则ATT值略高于匹配之后的ATT值，而这将高估政治关联对家族企业创新绩效的影响。这说明，通过PSM法有效剔除家族企业其它变量对被解释变量创新绩效的影响，从而能够很好地解决内生性问题，使得本研究实证结果更为准确可靠。
表6 倾向得分匹配(PSM)处理效应
变量 处理效应 实验组 控制组 ATT 标准误 T值 R&D_1 匹配前 2.164 2.850 -0.686 0.069 -9.88∗∗∗ 匹配后 2.139 2.823 -0.683 0.114 -5.97∗∗∗ Patent_1 匹配前 0.696 0.954 -0.257 0.051 -5.00∗∗∗ 匹配后 0.703 0.874 -0.171 0.083 -2.08∗∗ R&D_2 匹配前 4.347 6.141 -1.794 0.175 -10.23∗∗∗ 匹配后 4.368 5.811 -1.443 0.299 -4.83∗∗∗ Patent_2 匹配前 2.145 2.419 -0.274 0.056 -4.93∗∗∗ 匹配后 2.097 2.530 -0.433 0.066 -6.58∗∗∗
3.4.2 基于替代变量的稳健性检验
为确保本实证结果的稳健可靠性，在加权最小二乘法基础上，继续以企业研发投入占营业收入的比重(R&D_2)、专利申请数加上1的自然对数(Patent_2)分别作为研发投入、研发产出替代指标进行稳健性检验回归，回归结果如表7所示。从中可以看出，在模型1～模型6中，政治关联变量(P)的系数均在1%显著性水平上为负，政治关联与市场化指数交互项(P×Ins)系数在模型3与模型6中均显著为正，与表4研究结果一致，说明本研究实证结果稳健可靠。
表7 替代变量稳健性检验回归结果
变量R&D_2模型1 模型2 模型3Patent_2模型4 模型5 模型6p -1.295∗∗∗ -1.218∗∗∗ -1.200∗∗∗ -0.443∗∗∗ -0.408∗∗∗ -0.428∗∗∗ (-4.18) (-3.94) (-3.92) (-5.59) (-5.09) (-5.36) Ins 0.249∗∗∗ 0.257∗∗∗ 0.112∗∗∗ 0.103∗∗∗ (2.75) (2.73) (3.67) (3.43) p×Ins 0.144∗∗∗ 0.172∗∗∗ (2.59) (2.83) Age -0.385 -0.442 -0.448 -0.021 0 -0.046 4 -0.038 5 (-0.94) (-1.08) (-1.10) (-0.18) (-0.41) (-0.34) Size 0.070 2 0.064 2 0.071 6 0.310∗∗∗ 0.307∗∗∗ 0.299∗∗∗ (0.46) (0.42) (0.46) (5.58) (5.57) (5.43) Ls -2.256∗∗ -2.345∗∗ -2.395∗∗ 0.281 0.241 0.300 (-2.31) (-2.41) (-2.43) (0.89) (0.77) (0.95) Tmts 1.168∗∗∗ 1.271∗∗∗ 1.258∗∗∗ 0.470∗∗∗ 0.516∗∗∗ 0.532∗∗∗ (2.85) (3.12) (3.08) (3.77) (4.19) (4.34) Lev -8.697∗∗∗ -8.850∗∗∗ -8.888∗∗∗ 0.419 0.350 0.396 (-8.85) (-8.93) (-8.88) (1.55) (1.31) (1.48) Roa -8.737∗∗ -9.225∗∗ -9.237∗∗ 2.239∗∗ 2.018∗ 2.033∗ (-2.33) (-2.45) (-2.45) (2.07) (1.89) (1.89) 常数项 9.587∗∗∗ 9.662∗∗∗ 9.675∗∗∗ -1.632∗∗∗ -1.598∗∗∗ -1.613∗∗∗ (5.46) (5.55) (5.56) (-3.26) (-3.22) (-3.26) R2 0.219 0.225 0.226 0.134 0.146 0.152 F值 13.95∗∗∗ 13.06∗∗∗ 12.36∗∗∗ 18.33∗∗∗ 18.80∗∗∗ 17.86∗∗∗ 样本数 2 603 2 603 2 603 2 603 2 603 2 603
3.4.3 基于研发投入与研发产出的独立性检验
国内学者有关企业研发投入与研发产出的关系尚未得出一致性结论，大部分学者认为研发投入与创新产出显著正相关，而其它学者则提出不同看法。朱月仙和方曙[27]研究发现，弱小国研发专利申请量与研发经费支出存在显著的二次或三次函数关系；胡元木[28]实证结果表明，研发投入与专利产出无显著相关关系。因此，家族企业研发投入与研发产出间很可能存在影响关系，如果政治关联只能通过研发投入对研发产出产生影响，那么研发产出降低只能说明研发投入减少，不能体现企业创新效率变化。本研究参考刘宝华和王雷[29]的观点，使用以下两种方法排除上述可能性。首先，本研究在研发产出模型中控制研发投入变量，如表8所示。回归结果表明，家族企业研发投入与研发产出虽然正相关，但政治关联对研发产出的抑制作用不受影响。其次，本研究从创新效率角度出发，以单位研发投入可获得的发明专利、实用新型专利与外观设计专利衡量企业创新产出，结果表明，政治关联抑制企业发明专利产出，但对实用新型专利与外观设计专利产出无显著影响，即政治关联会对家族企业创新效率产生不利影响，从侧面说明家族企业研发投入与研发产出间无显著因果关系。
表8 企业研发投入与研发产出独立性检验结果
变量 Patent_1 Patent_2 p -0.176∗∗ -0.328∗∗∗ (-1.99) (-4.24) R&D_1 0.150∗∗∗ 0.176∗∗∗ (5.96) (6.50) Age -0.125 -0.005 (-1.13) (-0.05) Size 0.037 0.262∗∗∗ (0.84) (4.88) Ls 0.235 0.460 (1.01) (1.53) Tmts -0.124 0.407∗∗∗ (-1.07) (3.47) Lev -0.202 0.656∗∗ (-0.81) (2.46) Roa -0.545 0.715 (-0.51) (0.68) 常数项 0.606 -1.779∗∗∗ (1.47) (-3.85) R2 0.093 0.175 F值 16.53∗∗∗ 20.83∗∗∗ 样本数 2 603 2 603
4 研究结论与政策建议
4.1 研究结论
建设创新型国家、提高企业自主创新能力是事关我国产业结构优化升级、经济转型及现代化建设的重大战略举措。家族企业作为一种特殊的民营经济体，在促进我国国民经济发展过程中发挥着不可替代的作用。新时期，家族企业原有依靠低成本、高消耗、低技术、低附加产出的经营方式已无法适应迅速发展的竞争环境。要促进家族企业持续发展，实现产业优化升级，家族企业应进行研发创新，“轻数量、重质量”，以新技术新产品提升企业市场竞争力，促进企业长期发展。而家族企业区别于非家族企业的本质特征在于其对社会情感财富的重视，紧密的社会联系是社会情感财富的重要内涵之一。政治关联作为一种彰显企业家政治背景特征的政企社会关系，对企业创新具有重要影响。本研究基于社会情感财富理论这一全新视角，从研发投入与研发产出两个方面实证检验政治关联对家族企业创新绩效的影响，以及制度环境的调节作用，避免了基于传统经济学理论范式解释家族企业实际经营管理分裂问题，有助于进一步理解我国家族企业社会情感财富的治理作用。①从社会情感财富理论角度看，政治关联的存在将引导企业家战略短期导向，不利于家族企业创新绩效提升。首先，创新活动具有高风险性特征且具备汰旧属性，其会削弱家族成员间的情感关系、稀释家族控制、降低家族成员对企业的认同感等，对企业社会情感财富造成威胁。其次，政治关联的作用在很大程度上受到与企业家关系密切的地方官员职位更替的影响。企业家为避免官员职位变动不确定性带来的影响，会产生短期行为，即政治关联会增强企业家对短期社会情感财富损失与政治寻租收益损失的重视，诱导部分关注远期利益或有社会情感财富的企业家放弃风险较高的研发投资活动，转而进行政治寻租获取确定性超额收益，对家族企业创新投资活动产生“挤出效应”，阻碍家族企业创新活动，不利于其扩大研发投资规模及创新成果产出；②家族企业所在地区制度环境越好，政治关联对家族企业创新绩效的抑制作用越弱。主要原因在于，正式制度或制度环境的完善能够对家族企业政治寻租活动产生监督制约作用，并在较大程度上减少其政治寻租空间、削弱其战略短期导向，从而弱化政治关联对家族企业创新活动及其绩效的抑制作用。
4.2 政策建议
基于以上研究结论，结合我国转型时期制度环境等现实约束条件，本研究提出如下政策建议：①我国家族企业应充分意识到社会情感财富的双重治理作用，规避社会情感财富的负面影响，减少对社会资本及社会关系运用的过分重视，避免为了维系家族控制、过分保护社会情感财富而进行政治寻租，抑制技术创新活动；②家族企业应更多基于自身长期发展与竞争能力提升需要，权衡社会情感财富损益及政治关联得失，减少社会情感财富及政治关联对企业研发活动的抑制作用，控制政治关联时间及成本，避免企业战略短期导向，加大企业创新投入力度，提升企业创新绩效；②政府应充分发挥公共服务职能，规范与完善技术扶持、政府补贴、税收优惠等创新激励政策，增强政府政策透明度及公平性，压缩政府与家族企业相互关联的政治寻租空间，充分发挥市场资源配置作用，促进金融市场发展，为家族企业提供良好的法律产权保障，扫除影响家族企业发展的外部制度障碍，并降低家族企业研发活动风险，激励家族企业加大创新投入，促进家族企业提升创新绩效。
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