母公司控股、融资约束与企业创新投入

刘志雄

(中国政法大学 商学院,北京 100088)

摘 要:利用2012-2017年我国A股上市公司数据,检验母公司控股对企业创新投入的作用。结果发现:子公司创新投入意愿明显不足。进一步分析发现,融资约束弱化了母公司控股与企业创新投入意愿之间的关系。运用变换模型估计和变量处理方法检验后,结论仍然十分稳健。结论为法学和经济学的有限责任理论、管理学的前景理论与威胁刚性模型提供了经验证据,从而丰富了上述领域文献。同时,对我国集团型公司治理中的创新管理具有一定借鉴意义。

关键词:母公司控股;融资约束;创新投入;前景理论;威胁刚性模型

Parent Company Holding,Financial Constraints and Enterprise Innovation

Liu Zhixiong

(Business School,China University of Political Science and Law,Beijing 102249,China)

AbstractBased on the data of Chinese listed companies from 2012 to 2017,this paper examines the effect of parent company holding on innovation investment.The results show that subsidiary companies are significantly less willing to invest in innovation.Further analysis shows that financial constraints weaken the relationship between parent company holding and enterprise innovation investment intention.After the transformation model estimation method and variable processing method,the conclusion is still very robust.This analysis provides empirical evidence for the limited liability theory of law and economics and the "prospect theory" and "threat rigidity model" of management,thus enriching the literature in these fields.At the same time,this paper has a certain reference significance for innovative management in group corporate governance in China.

Key Words:Parent Company Holding; Financing Constraints; Innovation Input; Prospect Theory; Threat-Rigidity Model

收稿日期:2020-01-16

基金项目:国家自然科学基金项目(71702084);中国政法大学新兴学科培育与建设计划(20180615A03)

作者简介:刘志雄(1975-),男,湖南永兴人,博士,中国政法大学商学院教授、博士生导师,研究方向为产业经济、公司治理与法商管理。

DOI10.6049/kjjbydc.2019090026

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2020)07-0079-08

0 引言

企业创新是我国高质量发展的重要动力,在企业创新中,投入是关键。现有文献多聚焦于企业创新的影响因素。其中,有研究强调市场特征的重要性,如市场竞争性、产业生命周期和人才等[1];也有研究分析了制度因素,如产权制度、市场化、知识产权保护等[2-4];另有文献研究了企业特征因素,如企业规模、公司治理、政治关联和企业社会责任等[5-8]。综上,企业创新有两个明显特征,一是创新是一个长期和持续的过程,需要大量资金、设备、人才等方面持续投入;二是创新是一项风险较高的经营活动。因此,如何平衡投入与风险之间的关系是企业面临的重大问题。

近年来较多研究关注了企业融资约束与企业创新投入之间的关系。有研究指出,中国企业创新可能更多受制于融资约束,原因在于,虽然近年来我国金融市场得到了快速发展,资金总体较为丰裕,但融资难、融资贵现象依然没有得到根本性改变[4]。融资包括股权和债权融资两方面,股权融资主要来源于股市和其它企业投资,债权融资主要来源于银行信贷[9]。在股权融资方面,一些文献将融资约束和集团治理纳入统一研究框架,考察其对企业创新的影响。较多研究关注集团金字塔结构对子公司创新的重要影响。一方面,有研究认为母公司对子公司控制力度越小,子公司自由度越大,则创新活动可能越多,并把集团母公司对子公司的嵌入方式分为行政嵌入和市场嵌入,并认为在行政嵌入时,子公司受到控制程度高,因而创新能力低,而后者创新能力更高[10]。另一方面,有研究认为集团公司可以在内部进行融资操作,从而在一定程度上解决企业创新投入问题,此时相对于单体公司来说,子公司融资能力比较强,因而对创新是有帮助的[11]。此外,还有文献将政治关联与融资约束联系起来,考察对企业创新的影响[12-14]

现有研究已经较为丰富,并得到了许多有益结论。但是,鲜有文献从有限责任视角讨论母公司控股对企业创新投入意愿的影响。我国《公司法》规定,公司可以设立子公司,子公司具有法人资格,并依法独立承担民事责任。在实践中,母公司设立子公司的目的,不仅是为了方便独立地管理项目,而且可以有效规避风险[15]。子公司通常注册资本较少,即便投资失败,所遭受经济损失也较小,相应地,母公司承担的责任也小。但是,如果项目成功,则母公司可以占有大部分收益。那么,创新作为企业经营活动,子公司是否愿意冒险投入?此外,企业创新需要投入,如果面临不同融资约束时,企业创新投入意愿是否有差异?这是本文关注的重点。

本文边际贡献在于,基于有限责任理论,试图从法人角度定义母子公司,并研究其对企业创新投入的影响。同时,用股权大小评价母公司对子公司控制力度,以便使度量更加精确。此外,现有文献多研究创新结果,而本文则关注创新投入意愿。本文进一步丰富了国内有关法律与经济学、管理学交叉领域的文献。

1 理论分析与研究假设

1.1 母公司控股与企业创新投入

从法学理论和企业理论来看,有限责任是公司最重要的法律问题和最突出特征之一。这一制度大大提高了人们风险共担和合作意愿,并能迅速将代理人或团队的专业技能与众多资金有机结合,从而使得公众公司相比其它企业组织形式在资本筹集和管理专业化方面占据优势。同时,这一制度还能避免公司参与者(如股东、员工、经理)之间就谁应当承担公司责任展开浪费性斗争[16]。与有限责任制度相联系的另一个问题是,子公司成立的目的是什么?许多经济和管理类文献将研究视角集中在子公司角色多样化上。例如,子公司或扮演开拓市场的角色,或被定位为寻求资源的角色,也有的可能因技术优势而被要求承担研发工作[17-18]。然而,法学类文献则将视角集中在有限责任方面。例如,母公司实际上是子公司的股东,两者相互之间财产独立、责任独立、人格独立,母公司仅对子公司债务承担责任。由于子公司承担有限责任,母公司可能以较低的资本额注册子公司,支持子公司从事短期获利较高、甚至是高风险活动。如果成功,母公司可获益,否则关闭子公司[19]。因此,道德风险在母子公司情况下更严重,子公司往往更看重短期利益,并制定相应战略,而不愿意进行持久大量投资。此外,如前所述,有研究指出,母公司对子公司的控制力会影响子公司自由度,从而影响公司创新活动。因此,本文提出如下假设:

H1a:母公司控股子公司创新投入意愿更低;

H1b:母公司控股占比越高,子公司创新投入意愿越低。

1.2 母公司控股、融资约束与企业创新投入

如前所述,与控股母公司相比,子公司创新投入意愿更低。但融资约束高低如何影响母公司控股对企业创新投入呢?需要进一步探讨。

目前,在融资约束与企业创新投入之间关系方面有两种观点。第一种观点认为,融资约束促进企业创新投入。其主要理论基础来自于前景理论(Prospect Theory),试图解释在不确定性和风险环境下人们如何决策。早期理论认为,人们在面对风险时,总是基于风险和收益的期望效用进行理性计算,并据此作出最终决策。但是,Tversky&Kahneman[20]指出,理性假设不一定符合现实,至少在复杂决策环境下理性行为假设值得怀疑。归纳起来,前景理论有4个重要观点:①大多数人在面对收益时是风险规避的;②大多数人在面对损失时是风险追求的;③大多数人对损失比对收益更敏感;④大多数人常高估小概率事件,而低估大概率事件[20-23]。Markowitz[24]认为,人们决策选择的目标为前景,即潜在收益或损失。因此,当企业面临融资约束,并预计企业经营绩效下降,甚至将陷入困境时,企业决策者将更愿意冒险,倾向于投资有风险但对企业长远稳定和发展有益的创新项目[25-26]。于是,在融资约束背景下,企业决策者试图通过增加研发支出来提升企业创新绩效。

第二种观点认为,融资约束抑制企业创新投入。Staw等(1981)构建了一个“威胁刚性”(Threat-Rigidity)模型,认为威胁(如融资能力下降、融资约束较高等)会导致组织在信息处理、集中控制和资源节约等方面受到限制,从而导致企业刚性增加,并降低组织适应环境变化的能力。该观点得到较多有关组织衰退和资源稀缺性文献支持。因此,当面临融资约束时,企业更倾向于保守而不是革新,会尽力提高效率,而不会追求创新[27-28]。此外,有关职业生涯声誉和管理者投资效率的研究文献也支持了第二种观点[29-30],该观点认为,在企业融资约束情境中,当经理预期企业经营环境变得更困难时,基于个人声誉考虑,其会在研发等投资方面变得谨慎,减少不确定性研发项目投资,而将有限资金用于前景较好的项目,以降低失败可能性。

综上所述,由于融资约束对企业创新投入的影响存在正向和负向两种可能,因此,从理论上来说,融资约束在调节母公司控股与企业创新投入之间关系时,也存在两种可能。基于以上论证,本文提出以下两个竞争性假设:

H2a:融资约束强化了母公司控股对企业创新投入的影响;

H2b:融资约束弱化了母公司控股对企业创新投入的影响。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文初始样本为我国上市公司2012-2017年数据。为了保证研究效度,本文遵循广泛应用的文献方法筛选样本,具体处理如下:①剔除ST和*ST公司,这类公司经营活动异常,创新投入会受到影响;②剔除金融和保险类公司,这类公司会计处理、创新投入等方面具有特殊性;③剔除指标缺失和无效样本;④对连续变量在1%和99%分位上进行缩尾处理。通过层层筛选,最终确定样本公司6年的14 045个有效观测值。

2.2 变量选取

(1)被解释变量。目前,学界通常采用两种指标衡量创新。一种是创新投入,如研发投入、研究人员数量等;另一种是创新产出,如专利等。由于本文研究的是创新投入意愿,因而采用研究中常用的创新投入强度衡量企业创新投入意愿(Inno),研发强度为研发投入与营业收入的比值。

(2)解释变量。母公司控股变量用虚拟变量PS表示,如果该公司有母公司,即为子公司,赋值为1,否则为0。在母子公司关系方面,现有文献主要集中在企业集团研究领域。借鉴已有研究,在本文研究样本公司中,根据第一大股东性质判断母子公司关系情况[31]。数据显示,样本中公司第一大股东包括自然人、公司、合伙企业、电信科学技术研究院等事业单位,以及类似于沂源县南麻镇集体资产经营管理中心等非公司法人。考虑到本文研究的是母子公司关系对技术创新的影响,设立子公司关键在于可以承担有限责任,进而以自身出资额为限承担创新活动的高风险。因此,即使公司第一大股东不是企业,而是其它法人,也会有类似效果。基于上述考虑,本文将第一大股东属于法人组织的视为有母公司,反之,则没有。需要说明的是,部分公司身兼两种角色,即上面有母公司,下面又有子公司。按照公司成立时间顺序,该公司首先是作为子公司出现的,在这种情况下,这类公司算作子公司,当作有母公司的情况来处理。

此外,研究还考虑了母子公司关系紧密程度。这种紧密程度通常表现为母公司控股额度大小,控股额度越大,表示母子公司关系会因利益捆绑而越紧密。根据前文对母子公司关系的定义,采用第一大股东判断是否为母子公司。因此,如果具有母子关系,则母子公司关系紧密程度可用第一大股东占有股份比例衡量,即最大股权集中度(Top Share)。

(3)调节变量。学界关于融资约束衡量方法主要分为两类。一类是利用企业规模、年龄利息等指标构建一个复合指数反映融资约束,例如KZ指数、WW指数、SA指数等,但这些指标构建时不仅存在自相关和多重共线等问题,而且与我国企业运营和资本市场基本情境不太一致 [32]。另一类是基于企业现实情况,利用关键指标反映企业融资约束。融资包括股权融资和债权融资两方面,股权融资主要来自股市,考虑上市公司利用股权融资的企业占比不高,因此本文考察的是债权融资。债权融资主要来源于银行、非银行金融机构和其它企业,其中银行信贷是主要来源。一方面,借鉴Li&Yu(2009)、文东伟和冼国明(2014)的研究,用企业利息支出衡量企业融资约束程度,企业利息支出越多,意味着企业融资能力越强,面临融资约束程度越小。为了消除企业规模对银行贷款的影响,同时,考虑到银行贷款时通常要求企业抵押固定资产,因此采用利息支出(Interest Costs,IC)与固定资产之比反映企业面临的外源融资约束(FC1),比值越大,意味着企业融资能力越强,面临融资约束越小。另一方面,除银行信贷外,商业信用融资也可缓解企业融资约束。其中,应付账款是债务企业从债权企业获得商业信用融资的一种重要方式[33]。与银行信贷不同的是,债权企业在授予债务企业商业信用融资时,一般不会用固定资产抵押,但债权企业会充分考虑债务企业总资产情况。同时,为了消除企业规模影响,用应付账款(Payable Account,PA)与总资产之比度量企业商业信用使用率(FC2),比值越大,意味着企业融资能力越强,融资约束越小[34]。因此,本文利用利息支出与应付账款两个关键指标度量企业融资约束。

(4)控制变量。根据已有经验,引入控制变量包括公司规模(Asset)、企业年龄(Age)、财务杠杆(Leverage)、财务绩效(ROA)、成长性(Growth)、二元性(Duality)、董事会规模(BSize)、产业竞争程度(HHI)和股权性质(Owner)。

表1 变量定义

变量类型变量名称变量符号变量说明因变量创新投入Inno研发强度=研发投入/营业收入自变量母公司控股PS有母公司为1,否则为0调节变量融资约束FC1利息支出比率=利息支出/固定资产FC2应付账款比率=应付账款/总资产公司规模Asset公司总资产的自然对数公司年龄Age公司成立年限财务杠杆Leverage资产负债率=负债总额/总资产财务绩效ROA资产收益率=净利润/总资产控制变量成长性Growth营业收入增长率=(期末营业收入-期初营业收入)/期初营业收入二元性Duality董事长和总经理由同一人担任为1,否则为0母公司控股比例TopShare第一大股东持股数/公司股份总数董事会规模BSize董事会总人数产业集中度HHI上市公司所处行业的赫芬达尔指数股权性质Owner国有=1,非国有=0

资料来源:作者整理

2.3 模型构建

构建模型(1)以检验H1a、H1b,即母公司控股对企业创新投入的影响。

(1)

其中,INNOit为公司it 年创新投入,PSit代表企业母公司控股;Controlit代表所有控制变量,为回归系数,j为控制变量个数,εit为随机扰动项。同时,本文还引入行业(industry)和年度(year)哑变量,以控制行业和时间因素可能带来的影响。

构建模型(2)以检验H2a、H2b,即融资约束对母公司控股与企业创新投入关系的调节作用。

(2)

模型(2)与模型(1)的被解释变量、解释变量和控制变量均相同,其中β为回归系数,模型(2)仅在模型(1)基础上增加了融资约束(FCit)以及融资约束和母公司控股的交互项PSit×FCit。同时,还引入了行业(industry)和年度(year)哑变量,以控制行业和时间因素可能带来的影响。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

表2报告了变量的描述性统计结果,包括均值、标准差、最小值、最大值、1/4分位数、中位数和3/4分位数。表2显示,企业创新投入最小值为0.009%,最大值为25.590%,差异较大,平均创新投入占营业收入比重为4.122%;母公司控股均值为0.760,25%的百分位数为1,说明大多数公司都有母公司,对样本进一步分析发现,大约23%的公司没有母公司,或上面既有母公司,下面又有子公司;融资约束变量利息支出比率最小值为-0.573,最大值为3.143,说明样本企业利息收入差异较大,平均利息支出比率为0.094;应付账款比率最小值为0.002,最大值为0.317,平均利息支出比率为0.082;最大股权集中度最小值为8.630%,最大值为74.820%,相差较大,平均值为34.496%,中位数为32.260%,平均值与中位数相差不大。

3.2 回归结果与分析

3.2.1 母公司控股与企业创新投入

利用模型(1)检验母公司控股对企业创新的影响。实证结果如表3中(1)―(4)列所示,第(1)、(2)列不控制行业和时间变量,而第(3)、(4)列控制行业和时间变量,其中第(2)、(4)列增加母公司控股虚拟变量。从模拟结果来看,模型变量方向和显著性非常稳定,而且在控制行业和时间变量后,模型拟合度更好。考虑到国有企业和非国有企业在子公司设立、企业创新投入方面可能存在差异,在第(4)列基础上,第(5)列增加了股权性质变量,第(6)和(7)列分别是国有企业和非国有企业回归结果。回归结果显示,第(5)列回归结果中的股权性质不显著,而在区分国有企业和非国有企业后,国有企业样本回归结果中的母公司控股变量不显著,非国有企业样本回归结果中的母公司控股变量显著为负,与第(2)、(4)、(5)列中的母公司控股变量类似,均显著为负。

表2 主要变量描述性统计结果

变量均值标准差最小值最大值百分位数25%50%75%创新投入4.1224.2650.00925.5901.4053.3004.970母公司控股0.7600.4270.0001.0001.0001.0001.000FC10.0940.408-0.5733.143-0.0040.0260.066FC20.0820.0650.0020.3170.0350.0670.112公司规模1.20e+102.80e+103.31e+082.05e+111.77e+093.70e+099.08e+09公司年龄16.6925.5562.15837.96413.00016.52220.703财务杠杆0.4370.2130.0500.9100.2660.4290.601财务绩效0.0620.114-0.5270.3540.0250.0650.113成长性0.1930.532-0.5763.705-0.0390.0950.266二元性2.7011.7251.00011.0002.0003.0003.000最大股权集中度(%)34.49614.9248.63074.82022.65032.26044.630董事会规模5.6871.6292.00011.0004.0006.0006.000产业集中度288.993471.03241.0001965.00041.00042.000301.000股权性质0.3950.4890.0001.0000.0000.0001.000

实证结果表明,母公司控股(PS)对企业创新投入意愿具有显著负向影响,说明有母公司的企业,创新投入意愿较低。母子公司关系紧密程度(Top Share)系数为负,且显著性水平超过1%,说明母公司与子公司关系越紧密,控制程度越高,子公司创新投入意愿越低。进一步地分股权性质进行回归,结果表明,不同股权性质类型母公司控股对企业创新投入的影响不同。具体来说,在国有控股类型企业中,母公司控股对企业创新投入影响不显著,即是否有母公司不影响企业创新投入意愿。可能的解释是,国有控股类型企业预算约束较低,因此会按既定企业目标安排相关事项,包括研发。然而,在非国有控股类型企业中,母公司控股对企业创新投入的影响显著为负,即相对于单体公司和母公司而言,子公司创新投入意愿较低。

3.2.2 母公司控股、融资约束与企业创新投入

为了进一步厘清融资约束对母公司控股与创新投入关系的影响,在回归模型(1)中增加融资约束及其与母公司控股的交互项。如前所述,融资约束分别用利息支出比率(FC1)和应付账款比率(FC2)两个变量衡量,并分别带入回归方程。同时,考虑到国有企业和非国有企业在融资约束方面具有显著差异,回归时对企业性质进行了控制。表4报告了融资约束的调节作用回归结果,结果表明:

(1)在全样本回归中,母公司控股对企业创新投入意愿有显著负向影响。具体来说,表4中第(1)列PS回归系为-0.466,显著水平超过1%,第(4)列PS回归系为-1.347,显著水平超过1%,这与主效应回归结果一致。

(2)在全样本分析中,无论用利息支出比率,还是用应付账款比率衡量融资约束,融资约束与企业创新投入意愿均呈反向关系。表4第(1)、(4)列FC的回归系数分别为-1.667、-1.347,显著性水平均超过1%,说明融资约束值越大,即银行贷款融资或商业信用融资越多,融资约束越小,企业创新投入意愿越低。原因可能在于,创新投入通常来说是一项风险高且投入大的经营活动,如果企业自有资金较少,而研发投入主要依靠贷款融资和商业信用融资,无疑会增加企业经营不确定性,并最终给企业带来经营风险。

(3)从融资约束和母公司控股的交互项来看,在全样本回归中,融资约束和母公司控股的交互项对企业创新投入意愿有显著正向影响。具体来说,当融资约束用利息支出比率衡量时,交互项回归系数为1.043,显著为正;当融资约束用应付账款比率衡量时,交互项回归系数为13.01,同样显著为正。母公司控股变量系数为负,而交互项系数为正,说明融资约束弱化了母公司控股与企业创新投入意愿的关系。因此,H2b得到支持。具体来说,银行贷款融资和商业信用融资越少,即融资约束值越小,则融资约束越大,母公司控股对企业创新投入意愿的影响程度越小。

(4)考虑到母公司对子公司的控制强弱不同,以母公司对子公司控股额度(Top Share)的中位数进行分组,并对高控股和低控股两组进行回归。表4第(2)、(3)、(5)、(6)列回归结果显示,在母公司控股(PS)、融资约束(FC)以及两者的交互项(PS*FC)对企业创新投入意愿影响的显著性和系数大小方面,高控股组均要高于低控股组。具体来说,用利息支出比率(FC1)衡量融资约束时,从第(2)、(3)列的回归结果来看,高控股组的母公司控股(PS)、融资约束(FC)以及两者交互项(PS*FC)的回归系数显著,而低控股组的回归系数不显著,但符号一致,而且系数影响要小于高控股组;而用应付账款比率(FC2)衡量融资约束时,从第(5)、(6)列的回归结果来看,母公司控股(PS)、融资约束(FC)以及两者交互项(PS*FC)的回归系数均非常显著,但低控股组的母公司控股(PS)、融资约束(FC)以及两者的交互项(PS*FC)对企业创新投入意愿的影响程度要显著小于高控股组。综上所述,母公司对子公司占有股份越多,控制权越强,子公司自主经营权越小,子公司创新投入意愿越低,因此,H1b得到支持。

表3 母公司控股主效应回归结果

变量不控制行业和时间变量(1)(2)控制行业和时间变量(3)(4)(5) (6) (7) PS-0.408∗∗∗-0.461∗∗∗-0.440∗∗∗1.771-0.343∗∗∗(-4.44)(-5.33)(-4.89)(1.34)(-3.43)lnAsset-0.189∗∗∗-0.159∗∗∗-0.146∗∗∗-0.123∗∗-0.118∗∗-0.184∗∗∗-0.0819(-4.92)(-4.09)(-3.91)(-3.27)(-3.13)(-4.14)(-1.40)lnAge-1.189∗∗∗-1.090∗∗∗-1.298∗∗∗-1.152∗∗∗-1.141∗∗∗-1.877∗∗∗-0.970∗∗∗(-11.56)(-10.36)(-13.03)(-11.16)(-10.93)(-10.50)(-7.56)Leverage-5.848∗∗∗-5.714∗∗∗-4.624∗∗∗-4.505∗∗∗-4.481∗∗∗-2.399∗∗∗-5.628∗∗∗(-25.73)(-24.94)(-21.36)(-20.73)(-20.53)(-8.19)(-18.84)ROA-2.344∗∗∗-2.492∗∗∗-2.472∗∗∗-2.516∗∗∗-2.531∗∗∗-0.627-3.704∗∗∗(-6.35)(-6.73)(-7.25)(-7.39)(-7.40)(-1.53)(-7.24)Growth-0.00849-0.0447-0.229∗∗-0.248∗∗∗-0.248∗∗∗-0.104-0.297∗∗(-0.11)(-0.55)(-3.11)(-3.37)(-3.36)(-0.90)(-3.17)Duality-0.053 4∗-0.043 1-0.048 3∗-0.040 1∗-0.038 20.0052 7-0.055 9∗(-2.39)(-1.92)(-2.37)(-1.97)(-1.87)(0.17)(-2.13)TopShare-0.036 8∗∗∗-0.034 1∗∗∗-0.021 7∗∗∗-0.018 6∗∗∗-0.018 4∗∗∗-0.021 2∗∗∗-0.015 3∗∗∗(-13.76)(-12.48)(-8.77)(-7.33)(-7.18)(-6.10)(-4.30)BSize-0.149∗∗∗-0.131∗∗∗-0.100∗∗∗-0.0877∗∗∗-0.0868∗∗∗-0.0392-0.0983∗∗(-6.21)(-5.41)(-4.50)(-3.92)(-3.86)(-1.40)(-3.04)HHI-0.000 187∗-0.000 187∗-0.000 156∗-0.000 161∗0.000 736∗∗0.000 4750.000 950∗∗(-2.34)(-2.34)(-2.15)(-2.22)(2.77)(1.19)(2.79)Owner-0.0697(-0.79)年度效应控制控制控制控制控制行业效应控制控制控制控制控制_cons16.39∗∗∗15.34∗∗∗11.76∗∗∗11.28∗∗∗10.16∗∗∗9.955∗∗∗9.253∗∗∗(20.84)(18.71)(14.48)(13.43)(11.54)(5.85)(6.97)N11 06811 06811 06811 06811 0683 8967172F232.40∗∗∗211.49∗∗∗162.65∗∗∗157.63∗∗∗153.89∗∗∗35.42∗∗∗109.06∗∗∗Adjust R20.15840.159 80.304 7 0.304 90.306 60.209 50.311 3

注:括号里的数字为T值;*、**、***分别表示在5%、1%、0.1%的水平上显著

表4 融资约束的调节作用回归结果

融资约束变量:FC1(1)全样本(2)高控股(3)低控股融资约束变量:FC2(4)全样本(5)高控股(6)低控股PS-0.466∗∗∗-0.876∗∗∗-0.170-1.347∗∗∗-1.807∗∗∗-0.938∗∗∗(-5.14)(-7.32)(-1.37)(-10.14)(-9.59)(-4.94)FC-1.667∗∗∗-2.009∗∗∗-1.450∗∗∗-11.52∗∗∗-12.54∗∗∗-10.31∗∗∗(-6.82)(-4.69)(-4.64)(-8.92)(-6.10)(-5.99)PS∗FC1.043∗∗∗1.569∗∗0.43413.01∗∗∗13.99∗∗∗10.80∗∗∗(3.39)(3.17)(0.99)(9.30)(6.59)(5.54)lnAsset-0.115∗∗-0.292∗∗∗0.0291-0.131∗∗∗-0.302∗∗∗0.000 211(-3.04)(-6.55)(0.48)(-3.46)(-6.77)(0.00)lnAge-1.139∗∗∗-0.658∗∗∗-1.702∗∗∗-1.145∗∗∗-0.641∗∗∗-1.721∗∗∗(-10.92)(-5.25)(-10.36)(-11.00)(-5.13)(-10.51)Leverage-4.174∗∗∗-2.593∗∗∗-5.618∗∗∗-4.242∗∗∗-2.729∗∗∗-5.596∗∗∗(-18.76)(-9.19)(-16.57)(-18.22)(-9.31)(-15.60)ROA-2.506∗∗∗-0.865∗-4.118∗∗∗-2.525∗∗∗-0.850∗-4.161∗∗∗(-7.33)(-2.02)(-7.79)(-7.40)(-1.98)(-7.90)Growth-0.249∗∗∗-0.139-0.358∗∗-0.269∗∗∗-0.141-0.391∗∗∗(-3.38)(-1.48)(-3.21)(-3.64)(-1.49)(-3.49)Duality-0.040 6∗-0.036 9-0.054 5-0.036 7-0.036 8-0.046 9(-1.99)(-1.53)(-1.63)(-1.80)(-1.52)(-1.40)TopShare-0.018 9∗∗∗-0.019 8∗∗∗(-7.38)(-7.72)BSize-0.092 5∗∗∗-0.090 4∗∗∗-0.091 6∗-0.089 1∗∗∗-0.097 3∗∗∗-0.077 2∗(-4.11)(-3.31)(-2.56)(-3.97)(-3.57)(-2.17)HHI0.000 655∗0.000 988∗∗0.000 4890.000 764∗∗0.001 09∗∗0.000 630(2.47)(2.83)(1.23)(2.89)(3.12)(1.59)Owner-0.110-0.134(-1.25)(-1.49)年度效应控制控制控制控制控制控制行业效应控制控制控制控制控制控制_cons10.14∗∗∗10.72∗∗∗9.423∗∗∗11.20∗∗∗11.70∗∗∗10.50∗∗∗(11.54)(10.32)(6.66)(12.65)(11.17)(7.35)N110525 4845 56811 0685 4885 580F(31,11036) 147.20∗∗∗ 64.20∗∗∗ 85.19∗∗∗148.62∗∗∗64.99∗∗∗ 85.45∗∗∗Adjust R20.310 3 0.269 50.326 10.312 00.271 80.3263

注:括号里的数字为T值;*、**、***分别表示在5%、1%、0.1%的水平上显著

3.3 稳健性检验

从理论上来说,母公司控股与企业创新投入意愿之间没有因果关系问题。母子公司关系是企业在注册时已经确定的,不受企业创新投入意愿影响。但考虑到估计方法和变量选取可能存在问题,分别采用改变模型估计方法和替换变量方法进行稳健性检验。

(1)改变模型估计方法。为了弱化可能存在的异方差对回归结果的影响,本文对主效应回归方程进行检验:运用修正White异方差标准误方法,具体结果见表5第(1)列;为了进一步控制组内及组间序列相关问题,运用对公司和年份双重聚类(Cluster2)方法,具体结果见表5第(2)列;采用控制异方差和自相关问题的面板数据模型(Xtgls)方法,具体结果见表5第(3)列。从3种不同模型估计结果来看,母公司控股对企业创新投入的影响依然均显著为负。同时,其它变量系数依然稳健。

(2)替换变量方法。本文还采用经验研究中经常使用的替换变量方法进行稳健性检验。表5列出了替换融资约束变量的回归结果,其中,第(4)列采用应付账款(Payable Account,PA)衡量融资约束变量,第(5)列采用利息支出(Interest Costs,IC)衡量融资约束变量。从回归结果来看,与前文回归相比,模型中变量系数方向和显著性基本一致,说明模型极为稳健。

(3)股权性质分类回归方法。考虑到国有与非国有企业在企业设立目的和融资约束方面的差异,本文采取分股权性质进行稳健性检验。分企业性质回归结果显示,用利息支出比率(FC1)衡量融资约束时,融资约束对国有和非国有企业创新投入意愿影响均显著。具体来说,表6第(1)、(2)列融资约束的回归系数分别为-13.55和-1.367,显著性水平均超过1%,说明融资约束对国有企业创新投入意愿的负向影响要大于非国有企业。用应付账款比率(FC2)衡量融资约束时,融资约束对国有企业创新投入意愿没有显著影响,而对非国有企业创新投入意愿有显著负向影响。原因可能在于,非国有企业资金更为紧张,应付账款越多,融资约束更高。

表5 改变模型估计和替换变量的稳健性检验结果

改变模型估计方法(1) White(2) Cluster2(3) Xtgls替换变量方法(4)PA(5)ICPS-0.461∗∗∗-0.461∗-0.440∗∗∗-0.522∗∗∗-0.505∗∗∗(-5.33)(-2.44)(-15.81)(-5.50)(-5.42)FC-2.57e-10∗∗-2.84e-09∗∗(-2.77)(-2.77)PS∗FC2.56e-10∗∗2.79e-09∗∗(2.76)(2.73)lnAsset-0.123∗∗-0.123-0.17 6∗∗∗-0.098 0∗-0.098 4∗(-3.28)(-1.88)(-17.46)(-2.47)(-2.44)lnAge-1.153∗∗∗-1.153∗∗∗-0.993∗∗∗-1.146∗∗∗-1.156∗∗∗(-11.17)(-5.54)(-33.00)(-10.94)(-11.05)Leverage-4.498∗∗∗-4.498∗∗∗-3.459∗∗∗-4.442∗∗∗-4.379∗∗∗(-20.70)(-8.74)(-49.58)(-20.30)(-19.72)ROA-2.507∗∗∗-2.507∗∗∗-1.099∗∗∗-2.550∗∗∗-2.538∗∗∗(-7.36)(-3.75)(-9.28)(-7.46)(-7.38)Growth-0.244∗∗∗-0.244∗-0.209∗∗∗-0.250∗∗∗-0.248∗∗∗(-3.31)(-2.37)(-9.20)(-3.39)(-3.35)Duality-0.039 5-0.039 5-0.006 79-0.037 4-0.037 9(-1.94)(-1.83)(-1.15)(-1.83)(-1.85)TopShare-0.018 7∗∗∗-0.018 7∗∗∗-0.014 5∗∗∗-0.018 7∗∗∗-0.018 5∗∗∗(-7.36)(-3.94)(-21.07)(-7.27)(-7.21)BSize-0.088 8∗∗∗-0.088 8∗-0.051 7∗∗∗-0.087 9∗∗∗-0.088 1∗∗∗(-3.97)(-2.32)(-8.62)(-3.89)(-3.91)HHI0.000 733∗∗0.000 733∗∗∗0.000 471∗∗∗0.000 750∗∗0.000 747∗∗(2.76)(7.18)(6.65)(2.83)(2.81)GK-0.0834-0.0863(-0.94)(-0.97)_cons10.30∗∗∗12.93∗∗∗10.13∗∗∗9.789∗∗∗9.802∗∗∗(11.97)(8.33)(44.61)(10.78)(10.59)1106811052年度效应控制控制控制控制控制行业效应控制控制控制控制控制N11 06811 06811 06811 06811 068F/Chi21566.80∗∗∗155.18∗∗∗33679.99∗∗∗145.14∗∗∗145.01∗∗∗R20.30850.30690.3070

注:括号里的数字为T值;*、**、***分别表示在5%、1%、0.1%的水平上显著

表6 股权性质分类回归稳健性检验结果

融资约束变量:FC1(1)国企(2)非国企融资约束变量:FC2(3)国企(4)非国企PS3.050∗-0.367∗∗∗2.262-0.967∗∗∗(2.28)(-3.64)(0.80)(-6.17)FC-13.55∗∗∗-1.367∗∗∗11.08-10.31∗∗∗(-4.60)(-5.11)(0.43)(-7.23)PS∗FC13.06∗∗∗0.716∗-7.1359.010∗∗∗(4.29)(2.01)(-0.28)(5.30)lnAsset-0.173∗∗∗-0.0743-0.158∗∗∗-0.116∗(-3.91)(-1.27)(-3.55)(-1.97)lnAge-1.847∗∗∗-0.967∗∗∗-1.870∗∗∗-0.986∗∗∗(-10.36)(-7.54)(-10.47)(-7.71)Leverage-2.292∗∗∗-5.282∗∗∗-2.941∗∗∗-4.984∗∗∗(-7.66)(-17.35)(-9.47)(-15.56)ROA-0.650-3.777∗∗∗-0.749-3.656∗∗∗(-1.59)(-7.39)(-1.83)(-7.16)Growth-0.085 2-0.302∗∗-0.082 4-0.350∗∗∗(-0.74)(-3.23)(-0.72)(-3.71)Duality0.004 01-0.058 7∗0.004 34-0.052 9∗(0.13)(-2.24)(0.14)(-2.02)

续表6 股权性质分类回归稳健性检验结果

融资约束变量:FC1(1)国企(2)非国企融资约束变量:FC2(3)国企(4)非国企TopShare-0.021 1∗∗∗-0.015 5∗∗∗-0.023 5∗∗∗-0.016 4∗∗∗(-6.09)(-4.35)(-6.72)(-4.61)BSize-0.045 5-0.103∗∗-0.040 2-0.099 9∗∗(-1.62)(-3.20)(-1.44)(-3.10)HHI0.0002 820.000 886∗∗0.000 4690.000 983∗∗(0.70)(2.60)(1.18)(2.90)Owner年度效应控制控制控制控制行业效应控制控制控制控制_cons8.543∗∗∗9.078∗∗∗9.030∗∗10.43∗∗∗(4.98)(6.84)(3.00)(7.82)N38867 1663 8967172F(31,11036) 34.41∗∗∗103.68∗∗∗34.27∗∗∗104.59∗∗∗Adjust R20.215 80.314 40.214 70.316 1

注:括号里的数字为T值;*、**、***分别表示在5%、1%、0.1%的水平上显著

4 主要结论

本文从法学和管理学角度构建了一个分析母公司控股、融资约束与企业创新投入的研究视角。选取2012-2017年中国A 股上市公司样本,不仅研究了母公司控股对企业创新投入的影响,而且通过引入融资约束变量,考察融资约束在母公司控股与创新投入之间的调节作用。研究发现:①在考察期内,样本中子公司创新投入意愿较低,这为法学界对有关子公司经营活动目标短期化的判断提供了经验证据;②在引入融资约束调节变量后,研究发现,融资约束弱化了母公司控股对创新投入的影响,说明融资约束越小,即融资能力越强,母公司控股对创新投入的影响会减弱,反之,则会进一步增强,结论从另一个角度支持了融资约束的抑制假说;③从股权性质角度来看,国有企业股权性质会削弱母公司控股对企业创新投入意愿的影响,这从一个角度说明了国有和非国有控股企业在融资约束及对短期利润诉求方面的差异;④对样本中母公司控股权额度进行分组后,研究发现,母公司控股权额度越高,子公司创新投入意愿越低,这与大多研究结论类似,原因在于,母公司控股权额度越高,子公司受限制越多,创新活力也就越低,这启示企业要用战略眼光处理母子公司关系,充分发挥子公司自主性和知识创造的作用。

参考文献:

[1] 蒲艳萍,顾冉.劳动力工资扭曲如何影响企业创新[J].中国工业经济,2019(7):137-154.

[2] 江雅雯.市场化程度视角下的民营企业政治关联与研发[J].科研管理,2012(10):48-55.

[3] 魏浩,巫俊.知识产权保护、进口贸易与创新型领军企业创新[J].金融研究,2018(9):91-106.

[4] 严若森,姜潇.关于制度环境、政治关联、融资约束与企业研发投入的多重关系模型与实证研究[J].管理学报,2019,16(1):72-84.

[5] 江雅雯,黄燕,徐雯.政治联系、制度因素与企业的创新活动[J].南方经济,2011(11): 3-15.

[6] 陈德球,金雅玲,董志勇.政策不确定性、政治关联与企业创新效率[J].南开管理评论,2016,19(4):27-35.

[7] 李爽.要素价格扭曲、政治关联与中国工业企业的技术创新积极性[J].财贸研究,2018,29(7):1-14.

[8] 孟猛猛,陶秋燕,雷家骕.企业社会责任与企业成长:技术创新的中介效应[J].研究与发展管理,2019,31(3):27-37.

[9] 孙博,刘善仕,姜军辉,等.企业融资约束与创新绩效:人力资本、社会网络的视角[J].中国管理科学,2019(4): 179-189.

[10] 郑丽,陈志军.集团内部嵌入形式对子公司技术创新的影响[J].经济管理,2017(3):76-89.

[11] 谢家智,刘思亚,李后建.政治关联、融资约束与企业研发投入[J].财经研究,2014,40(8):81-93.

[12] 易也嵘,李谢.政治关联、融资约束与创新效率的关系探讨——来自民营上市企业的经验证据[J].商业经济研究,2015(23):75-78.

[13] 王健,袁瀚坤.政府补贴、融资约束与民营企业创新——来自中国A股上市公司的经验证据[J].金融与经济,2019,49(3):49-54.

[14] 邓翔,李双强,李德山.政府采购、融资约束与企业创新[J].科技进步与对策,2018,35(12):98-104.

[15] 施天涛.公司法论[M].北京:法律出版社,2018.

[16] 弗兰克·伊斯特布鲁克,丹尼尔·费希尔.公司法的经济结构[M].北京:北京大学出版社,2018.

[17] BIRKINSHAW J,HOOD N.An empirical study of development processes of foreign owned subsidiaries in Canada and Scotland[J].Management International Review,1997,37(4): 339-364.

[18] DUNNING J.Multinational enterprises and the globalization of innovatory capacity[J].Research Policy,1994(23): 67-89.

[19] 斯蒂芬·M·班布里奇,M·托德·亨德森.有限责任——法律与经济分析[M].上海:上海人民出版社,2019.

[20] KAHNEMAN A T.Advances in prospect theory:cumulative representation of uncertainty[J].Journal of Risk and Uncertainty,1992,5(4):297-323.

[21] TVERSKY K A .Prospect theory:an analysis of decision under risk[J].Econometrica,1979,47(2):263-292.

[22] RIEGER M O,WANG M.Cumulative prospect theory and the St.Petersburg Paradox[J].Economic Theory,2006,28(3):665-679.

[23] RIEGER M,WANG M.Prospect theory for continuous distributions[J].Journal of Risk and Uncertainty,2008,36(1):83-102.

[24] MARKOWITZ H.The utility of wealth[J].Journal of Political Economy,1952,60(2):151-158.

[25] BOWMAN,EDWARD H.Content analysis of annual reports for corporate strategy and risk[J].Interfaces,1984,14(1):61-71.

[26] BROMILEY P.Testing a causal model of corporate risk taking and performance[J].Academy of Management Journal,1991,34(1):37-59.

[27] CAMERON K S,KIM M U,WHETTEN D A.Organizational effects of decline and turbulence[J].Administrative Science Quarterly,1987,32(2):222-240.

[28] D AVENI R A.The aftermath of organizational decline:a longitudinal study of the strategic and managerial characteristics of declining firms[J].The Academy of Management Journal,1989,32(3):577-605.

[29] KINI O,WILLIAMS R.Tournament incentives,firm risk,and corporate policies[J].Journal of Financial Economics,2012,103(2):350-376.

[30] SERFLING,MATTHEW A.CEO age and the riskiness of corporate policies[J].Journal of Corporate Finance,2014,25:251-273.

[31] 窦欢,张会丽,陆正飞.企业集团、大股东监督与过度投资[J].管理世界,2014(7):134-143+171.

[32] HADLOCK C J,PIERCE J R.New evidence on measuring financial constraints: moving beyond the KZ index[J].Review of Financial Studies,2010,23(5):1909-1940.

[33] LONG,CHERRY,XIAOBO,ZHANG.Cluster-based industrialization in China: financing and performance[J].Journal of International Economics,2011,84,112-123.

[34] GUARIGLIA A,MATEUT S.Credit channel,trade credit channel,and inventory investment:evidence from a panel of UK firms[J].Journal of Banking&Finance,2006,30(10):2835-2856.

(责任编辑:陈 井)