However, due to the professionalism and complexity of R&D activities, the information asymmetry between government and enterprises,as well as the subjectivity of some accounting policies, government supervision is difficult to keep effective. Enterprise managers often carry out R&D manipulation in order to obtain tax incentives, achieve profit objectives and earn private interests. In the short term, this may bring some "benefits" to enterprises themselves, but in the long run, it will not only reduce the innovation output of enterprises and the efficiency of technological innovation, which is not conducive to the substantive innovation of enterprises, but also have a negative impact on national independent innovation. Existing studies have shown that management motivation and internal governance are important factors affecting corporate earnings manipulation. According to the principal-agent theory, the board of directors, as a bridge between the management and shareholders, supervises and restricts the management on behalf of the interests of shareholders. Nowadays, the research on gender, age, tenure and other characteristics among board members is mostly based on the executive echelon theory, focusing on the impact of the heterogeneity of attribute characteristics among board members on R&D manipulation, ignoring the potential common role between attribute characteristics. There is little research on the impact of board team characteristics on enterprise R&D manipulation. Will the overlapping effects of multiple characteristics such as age, gender and tenure of board members affect the supervision function of the board of directors, and then affect the occurrence of R&D manipulation of enterprises? In view of this, based on the demographic fault theory, this paper introduces the perspective of board members' multiple characteristics to study the impact of board faultlines on R&D manipulation of enterprises, in order to put forward valuable suggestions.
This paper selects Chinese A-share listed companies from 2009 to 2019 as the research object and empirically studies the impact of the board faultlines on R&D manipulation. It takes the degree of marketization as the internal and external environmental factors respectively,and investigates the moderating role of the two in the relationship between the board faultlines and R&D manipulation. In order to put forward targeted suggestions for different types of enterprises, this paper also makes relevant heterogeneity analyses, including the nature of property rights, ownership concentration and operating performance.
It is found that firstly there is a significant U-shaped relationship between the board faultlines and R&D manipulation, that are, when the board faultlines are within the threshold, the information diversification effect of the board faultlines is greater than the conflict effect, and the improvement of the supervision function of the board can inhibit the R&D manipulation of enterprises. When the board faultlines exceed the threshold, the conflict effect intensifies and the positive impact of the supervision function of the board of directors weakens, but it promotes the occurrence of R&D manipulation. Secondly the strengthening of internal control and the improvement of the degree of marketization will strengthen the U-shaped curve relationship between the board faultlines and R&D manipulation of enterprises. That is, the strengthening of internal control and the improvement of marketization will help to improve the quality of accounting information, promote the integration of effective information resources, and improve the supervision willingness and ability of the board of directors, so as to curb the R&D manipulation of enterprises. Third, in non-state-owned enterprises, for enterprises with high equity concentration and good operating performance, the U-shaped relationship between the board faultlines and R&D manipulation of enterprises is more significant. The above research helps to reveal the black box of the faultlines of the board affecting the R&D manipulation of enterprises. And based on the internal and external environmental factors of enterprises, it not only provides a theoretical basis for the effective implementation of enterprise supervision by the regulatory authorities, but also has certain enlightenment significance for the improvement of the internal governance mechanism of the board of directors and the healthy development of the whole capital market environment.
创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。对于企业而言,创新有利于创造和维持竞争优势,实现可持续发展[1]。研发是企业创新的核心保障,为鼓励企业加大创新力度,国家不断出台优惠政策以支持企业创新[2]。我国于2008年首次发布《高新技术企业认定管理办法》并于2016年进行修订,对达到高新技术企业认定门槛的企业给予政府补助和税收优惠,以此激励企业加大研发投入。
由于研发活动的专业性、复杂性和不确定性,加上政企间信息不对称,政府监管部门难以识别企业研发活动是否真实,由此给企业研发操纵行为提供了可乘之机[3]。近年来,企业研发操纵行为屡见不鲜,不仅导致企业研发绩效和创新产出降低[4],更造成国家财税资源流失,影响创新型国家建设目标实现[5]。九鼎新材(002201)于2021年3月18日发布公告,宣布重新获得高新技术企业认定。查阅其年报发现,2017、2018、2019年该公司营业收入均高于两亿元,研发支出占营业收入的比重恰好达到3%的认定门槛。上述企业现象并非个例,杨国超等[3]研究发现,部分企业通过研发操纵手段达到《管理办法》认定标准,并且在税收征管力度较弱地区,企业研发操纵现象严重。因此,如何通过抑制企业研发操纵促进创新效率提升,对于中国产业发展具有重要现实价值。
现有企业研发操纵行为影响因素研究可以归纳如下:一是独立董事[6]、高管学术经历[7]等公司内部层面,二是审计委员会专业背景[5]、私募股权投资[8]等外部监督层面。既有研究表明,管理层动机与内部治理是影响企业盈余操纵行为的重要因素[5]。基于委托代理理论,董事会作为连接管理层和股东间的桥梁,代表股东利益对管理层进行监督和制约。以往学者基于独立董事、董事特征等层面探究董事会对公司盈余操纵的影响,考察单一特征或少数特征的作用[9]。鲜有学者基于董事会整个团队特征层面展开研究,忽略了董事会成员不同特征间的交叉和制衡作用。董事会成员年龄、性别、任期等特征的交叉和重叠作用,能否影响董事会的监督职能,进而对企业研发操纵行为产生影响?借鉴Lau &Murnighan[10]提出的断裂带理论,本文基于董事会成员多重特征视角并结合人口统计断层理论,探究董事会成员多个特征间重叠作用对企业研发操纵行为的影响,进而打开董事会断裂带对企业研发操纵影响的“黑箱”,以期为企业完善自身治理机制提供启示。进一步地,董事会断裂带对企业研发操纵的作用不可避免地受到企业所处内外部环境的影响。从内部看,内部控制作为公司治理制度可以缓和委托代理关系,提高信息透明度,抑制企业违规行为。从外部看,市场化程度较高的国家和地区,法制环境较好,能够有效约束企业盈余管理行为。
综上所述,本文以2009—2019年中国A股上市公司为样本,研究董事会断裂带对研发操纵的影响,并将内部控制、市场化程度分别作为内外部环境因素,以考察两者在董事会断裂带与研发操纵间的调节作用。研究发现:董事会断裂带与研发操纵呈显著U型关系,内部控制加强、市场化程度提升均能够强化董事会断裂带与研发操纵的U型曲线关系。
本文研究贡献主要体现在以下方面:第一,丰富董事会断裂带经济后果相关研究。现有研究主要集中在企业绩效、跨国并购、企业价值、创新研发、公司股价崩盘风险层面[11-13],对于如何影响企业研发操纵行为这一问题鲜有探究。第二,从董事会断裂带角度丰富企业研发操纵影响因素研究。以往文献大多考察董事会单一特征或少数特征的影响,本文基于董事会整体特征层面,结合断裂带理论考察董事会断裂带对研发操纵的治理作用,为研发操纵研究提供新的方向。第三,引入内外部环境因素,探讨内部控制和市场化程度对董事会断裂带与研发操纵关系的影响机制。第四,进行产权性质、股权集中度以及经营业绩异质性分析。本研究不仅可为监管部门对企业进行有效监管提供理论依据,而且对于企业完善董事会内部治理机制,以及促进整个资本市场健康发展具有一定的启示意义。
Lau&Murnighan[10]将断裂带纳入团队特征与公司治理研究框架,提出团队断裂带的概念,认为团队断裂带是一种假设分界线,并根据团队成员间一个或多个特征将团队分成两个或多个子群体。当一些团队成员的一个或多个特征相同或相似,并且与团队其他成员存在较大差异时,即该团队存在断裂带。断裂带有强弱之分,团队成员相同或相似特征越多,与其他团队差异越大,断裂带越强。现有相关研究大多以高管梯队理论为依据,关注董事会成员间属性特征的异质性,忽略了属性特征间的潜在作用。与仅关注某一或少数特征不同,断裂带理论从人口统计学角度出发,关注子群体类型,综合考虑群体多个特征间的交互与制衡作用[14]。
目前,学术界就董事会断裂带对公司的影响持两种不同观点。部分学者认为,董事会断裂带对企业决策和绩效具有负向影响。基于社会认同理论和自我分类理论,团队成员根据某些特征对自己和他人进行分类,与具有相同或相似特征的人进行沟通、交流,进而形成不同子群体。断裂带导致成员对自身所处子群体具有强烈的认同感,而对其它子群体甚至整个团队的认同感较弱[15]。因此,董事会断裂带会损害团队凝聚力,加剧团队内部冲突,从而导致董事会整体决策效率下降[16-17]。李维安等(2015)、李小青和周建[12]、Van Peteghem等[18]发现,董事会断裂带的存在促使董事会难以达成一致意见,削弱团队成员间信任感,阻碍董事会决策资源整合,并对跨国并购、企业战略绩效具有负向影响;梁上坤等[13]发现,由于董事会断裂带的存在,董事会内部观点难以统一,进而引起子群体间的矛盾冲突,削弱董事会的监督意愿和监督能力。与前述观点相反,也有学者认为,董事会断裂带能够给公司带来正面效应。已有文献发现,基于信息多样化效应,董事会个体特征多样化能够为董事会决策提供多样化视角,激励整个团队学习行为[19],优化董事会内部信息处理过程[20],帮助企业作出有效决策[21],从而提升企业绩效。马连福等[22]指出,董事会认知能力断裂带能够促使成员思想碰撞,激发创新观点,促进信息整合,从而有利于公司创新战略决策制定;王晓亮和邓可斌[23]认为,董事会断裂带能够促进董事会内部合作交流,为决策方案提供多元化观点,强化董事会对管理层的监督职能,从而提高资本结构决策效率。
现有学者发现,企业研发操纵动机主要表现在享受政策优惠、实现盈利目标和获得管理者私利3个方面。在享受政策优惠方面,国家为鼓励企业加大研发力度颁布《高新技术企业认定管理方法》,部分公司为达到高新技术企业认定门槛进行研发操纵[3]。获得高新技术企业认定资格的企业可享受15%的税率优惠、加计扣除税收优惠及免税优惠,在降低自身税负[2]的同时,获得更多政府补助[3]。在实现盈利目标方面,企业通过研发操纵实现“保盈”目标[4]或获得IPO业绩(黄亮华、谢德仁,2014)。在获取管理者私利方面,管理层在程序正当性和结果正当性两个方面通过研发支出资本化操纵进行薪酬辩护,以确保自身薪酬、奖金最大化[24]。
从研发操纵可行性看,具体分为3个方面:第一,会计政策的隐形选择。我国会计准则允许企业研发支出资本化,但能否满足上述条件则依赖于企业和审计师的职业判断。因此,企业可以利用会计政策的隐形选择对研发支出进行调节(万源星等,2020),如通过减少研发资本化支出降低税负,或通过增加研发资本化支出提高市值。第二,监管部门审核质量较低。由于政策实施过程中的信息不对称、搜集时间和成本过高等问题[3],政府监管部门难以准确判断企业研发投入的真实性,导致审查趋于形式化。第三,企业违规成本较低。税务机关若发现企业存在研发费用归集不准确问题,则需要对其税前扣除额进行调整[25],涉及高新技术企业资质认定的5年内不得再申请,但未涉及罚金或行政处罚,因而在一定程度上会纵容企业机会主义行为。
虽然研发操纵行为短期可以为企业带来一些“好处”,但长期看企业并未真正创新,不利于自身创新发展,研发绩效难以真正得到提升。部分学者基于研发操纵治理角度研究发现,从外部监督层面看,审计师委员会的技术背景能够有效监督研发活动中的机会主义行为,抑制企业研发活动盈余管理[5]。在IPO前进行研发操纵的上市企业在IPO当年及IPO后,私募股权投资能够显著抑制企业研发操纵[8]。从内部监督层面看,技术独立董事的专业背景能够促使其发挥监督职能,有效抑制管理层R&D费用操纵行为[6]。高管学术经历能够提升会计信息稳健性,约束企业研发操纵等短期行为[7]。
政府创新补助政策在一定程度上对高新技术企业认定门槛具有逆向引导作用,能够诱导企业进行研发操纵的策略性迎合行为[25]。企业研发操纵方式主要为调整会计科目或利用实际经营活动操纵研发投入[3]。上述方式并不能增加企业创新产出,相反会降低企业技术创新效率[2],严重影响企业长期发展。董事会作为公司内部治理机制的重要组成部分,承担监督公司日常经营、配置资源等任务。董事会监督能够缓解委托代理问题,抑制管理层寻租行为,促进内部治理水平提升[15]。董事会成员的年龄、任期、性别、持股比例等特征均会影响董事会治理效力,进而对企业行为产生影响。
基于信息处理理论,董事会个体多样化特征形成的断裂带具有信息多样化效应:一方面,有利于信息渠道整合,为董事会决策提供多样化思维[22];另一方面,董事会成员特征差异可以有效拓展战略决策视角,提升群体认知能力,实现专业知识、社会资源互补。在此情况下,管理层基于投机的研发操纵行为易受到董事会监督和质疑。基于不同信息来源,董事会内部成员对信息进行深度分析,促使团队从组织整体利益出发,以企业长远目标为重,抑制研发操纵这种短期“虚假”创新行为[3]。由此,信息多样化效应得以显现。基于社会认同理论和自我分类理论,董事会个体多样化特征形成的断裂带能够促使子群体内部成员相互认同,不同子群体间存在歧视,从而导致团队内部冲突[21]。董事会断裂带越强,成员对所在群体的认同感越强,同时对其他子群体的排斥甚至敌意越重[12]。在此情况下,群体间矛盾冲突爆发,不信任感和敌对情绪升级,子群体内部成员对其他子群体成员的偏见加剧,团队整体凝聚力下降[26]。由此,董事会内部无法实现有效沟通,董事会的监督意愿和监督能力减弱[16],从而为企业研发操纵行为提供机会和空间。
董事个体多样化特征形成的董事会断裂带兼具信息多样化效应和冲突效应,其最终影响效果取决于上述两种效应的相对水平(张耀伟等,2021)。因此,本文认为,董事会断裂带对研发操纵不是简单的单向影响,两者存在更为复杂的非线性关系。在董事会断裂带较弱时,成员间同质化现象严重,信息多样化效应较弱,董事会断裂带增强能够促进董事会子群体成员间特征差异性提升,促使董事会实现信息交流和整合,因而信息多样化效应显著,冲突效应不显著。此时,董事会断裂带对信息多样化效应的边际效应大于对冲突效应的边际效应,从而抑制企业研发操纵。随着董事会断裂带增强,当其达到临界值时,信息多样化效应与冲突效应间的差距最大,二者边际效应相同,对企业研发操纵行为的抑制作用最显著。随后,当其达到一定程度时,因董事会子群体成员间差异过大,团队断裂和分割现象愈发清晰,团队成员间意见分歧严重,认知负担和内部冲突加剧,冲突效应对研发操纵的正向影响增强,董事会断裂带对冲突效应的边际效应大于对信息多样化的边际效应,进而诱发企业研发操纵行为。基于上述分析,本文提出以下研究假设:
H1:董事会断裂带与研发操纵呈显著U型关系,当董事会断裂带处于一定范围内时,抑制研发操纵;当董事会断裂带超过临界值时,促进研发操纵。
2.2.1 内部控制的调节效应
内部控制本质上是公司治理契约在企业内部的延伸,更是对企业内部权力运作发挥激励、监督作用的内在制度安排[27]。根据委托代理理论,当公司具有良好的内部控制体系时,能够有效提升会计信息质量,避免投资过度或投资不足,抑制会计信息操纵、公司腐败等不良行为。
当企业内部控制体系较为健全时,企业内部机构设置、权责分配规范,能够明确团队共享目标。在此情况下,出于共同目标追求,董事会子群体摒弃彼此固有偏见,促进信息交换和知识共享,促使团队成员进行观点碰撞与交流,从而增强成员对其他子群体乃至整个董事会的认同感[13]。由此,信息多样化效应、董事会监督意愿和监督能力得以强化,有助于增强董事会断裂带对研发操纵的抑制作用。当内部控制体系存在较大缺陷时,企业委托代理问题无法得到有效缓解,管理层有机会建立“商业帝国”,其目标与股东目标难以达成一致,导致信息不对称和代理问题加剧。在此情况下,董事会子群体成员间的异质性会引发情感隔阂,激化不同子群体间的矛盾冲突,导致子群体间缺乏有效信息交流,不利于董事会决策资源整合,从而降低决策参与和监督的有效性。此时,企业自利动机加重,企业研发操纵行为难以得到有效抑制。基于上述分析,本文提出以下研究假设:
H2:内部控制正向调节董事会断裂带与研发操纵的U型关系,即U型曲线在内部控制水平较高的情况下更加陡峭。
2.2.2 市场化程度的调节效应
由于中国各地区间发展不平衡,不同地区市场化程度存在显著差异[28]。市场化程度较低的地区,法制环境较差、知识产权保护匮乏,存在较多政府干预。在上述市场环境下,市场识别和反应能力较差,存在市场失灵现象。较低的地区市场化程度会加剧外部投资者与企业间的信息不对称,董事会内部成员难以获取准确的市场信息,无法根据当前市场环境进行信息与资源整合。此时,董事会内部冲突加剧,董事会的监督意愿和监督能力降低,对企业研发操纵的抑制作用不显著。市场化程度较高的地区,法制环境完善、知识产权保护有效且政府干预较少。上述市场环境下,市场资源配置的有效性提升,董事会成员间信息整合、传递和共享效率较高,企业内部资源和要素流动自由、快捷。同时,董事会子群体成员间距离缩小,矛盾冲突缓解,企业内部监管力度得以提升,从而抑制企业研发操纵行为。此外,企业易于从市场中获得创新所需资金[28],不需要采取研发操纵手段获取高新技术补贴,且较高的市场透明度导致企业研发操纵行为容易被市场识别,代理成本和违规成本增加,面临较高的诉讼风险和成本。由此,企业研发操纵动机减弱,从而抑制企业研发操纵行为。基于上述分析,本文提出以下研究假设:
H3:市场化程度正向调节董事会断裂带与研发操纵的U型关系,即U型曲线在市场化程度高的情况下更加陡峭。
本文选取2009—2019年沪深A股上市公司为初始样本,并按照以下标准进行样本筛选:①剔除ST、*ST、PT状态的上市公司;②剔除金融业上市公司;③剔除资不抵债的上市公司;④剔除研发操纵等重要数据缺失的上市公司。最终,得到2 887家上市公司非平衡面板数据,共13 165个观测值。为了避免离群值的影响,本文对所有连续变量两端进行1%水平的Winsorize缩尾处理。除市场化程度和内部控制数据外,其它数据均来源于国泰安(CSMAR)数据库和万德(WIND)数据库,部分缺失数据通过查阅年报获得,数据分析处理由Stata 16.0软件完成。
3.2.1 被解释变量
研发操纵(Abn_RD)。借鉴Gunny[29]和朱红军等[4]的研究方法,构建以下模型对企业研发操纵进行估计。
(1)
(2)
(3)
其中,RD为当年研发支出,TA为企业总资产,MV为企业市值的自然对数,Q为托宾Q值,INT为营业利润,Noramal_RD为估计的正常研发支出,Abnormal_RD为异常研发支出,即研发操纵部分。本文将异常研发支出取绝对值并将其乘以100,以此构造研发操纵变量。
3.2.2 解释变量
董事会断裂带。本文借鉴梁上坤等[14]的研究方法,选取董事性别、董事年龄、退休董事、独立董事、内部董事、兼职董事、财务经历、董事任期、持股份额9个特征作为董事会断裂带的划分依据。基于上述9个特征对公司年度董事进行聚类分析,采用层次聚类方法确定最优聚类分组数为3组,并采用K-均值聚类方法将每个初始类簇分为3组。参考梁上坤等[14]的研究成果,本文采用断裂带强度(Fstrength)、断裂带距离(Fdistance)和断裂带交互项(Fau)衡量董事会断裂带。断裂带强度衡量子群体中成员的相同程度,断裂带距离衡量不同子群体间的差异程度,断裂带交互项为断裂带强度和断裂带距离的交互项,具体计算公式如下:
(4)
其中,g为最优聚类分组,g=3;j为董事特征;p为计算断裂带所需的特征个数,p=9;k为子群体,q为子群体个数,q=3;i为子群体成员;为k子群体成员在f特征上的平均值;
为所有群体成员在f特征上的平均值; xifk为k子群体中i成员的f特征值,vgk为g种分组方式下第k子群体中的成员个数。
(5)
其中,表示子群体1中成员在f特征上的平均值;
表示子群体2中成员在f特征上的平均值。
3.2.3 调节变量
(1)内部控制(IC)。选取迪博数据库中中国上市公司内部控制指数除以100,以此作为内部控制的代理变量。
(2)市场化程度(Market)。本文采用《中国分省份市场化指数报告(2018)》中各地区市场化指数作为市场化程度衡量指标,市场化指数越高,表明该地区市场化程度越高。
3.2.4 控制变量
参考以往研究,本文控制可能对企业研发投入造成影响的公司层面、公司治理层面及外部相关因素。公司层面,控制公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、总资产报酬率(Roa)、营业收入增长率(Growth)、企业年龄(Age)、股票收益率(Return)、研发强度(RD)。公司治理层面,控制董事会规模(Boardsize)、董事会独立性(Indep)、两职合一(Dual)、董事会会议次数(Meeting)、高管薪酬激励(Salary)、股权集中度(Top5)、高管持股(Eshareratio)。外部层面,控制变量为四大审计事务所(Big4)。此外,Industry、Year分别表示行业与年度虚拟变量。各变量定义和具体计算见表1。
表1 变量定义与说明
Tab.1 Variable definitions and description
变量类型变量名称变量符号定义被解释变量研发操纵Abn_RD异常研发支出解释变量断裂带强度Fstrength子群体中成员的相同程度断裂带距离Fdistance不同子群体间的差异程度断裂带交互项Fau断裂带强度和断裂带距离的交互项调节变量内部控制IC采用迪博数据库中内部控制指数除以100市场化程度Market根据王小鲁等(2018)编写的《中国市场化指数》衡量控制变量公司规模Size企业资产总额取自然对数资产负债率Lev总负债/资产总额总资产报酬率Roa净利润/资产总额营业收入增长率Growth本年营业收入-上年营业收入/上年营业收入企业年龄Age企业成立年限取自然对数股票收益率Return考虑现金红利再投资的个股年度回报率研发强度Rd研发支出/营业收入董事会规模Boardsize董事会人数取自然对数董事会独立性Indep董事会中独立董事人数占董事会总人数的比例两职合一Dual若公司董事长与总经理为同一人则取值为1,否则为0董事会会议次数Meeting年度董事会会议召开次数高管薪酬激励Salary高管前三名薪酬总和取自然对数股权集中度Top5前五大股东持股比例高管持股Eshareratio高管持有股份占公司总股本数的比例四大审计事务所Big4若公司当年聘用的事务所为四大会计师事务所取值为1,否则为0年度Year年度虚拟变量行业Industry行业虚拟变量
参考朱红军等[4]、梁上坤等[14]的研究成果,为分析董事会断裂带对研发操纵的影响,本文构建以下模型:
Abn_RDi,t=β0+β1Faultlinei,t-1+β2Faultlinei,t-12+βControlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t-1
(6)
其中,Abn_RD表示研发操纵,Faultline表示董事会断裂带,包括断裂带强度、断裂带距离及断裂带交互项。Controls为控制变量,Year、Industry分别表示年度和行业虚拟变量。为验证董事会断裂带与研发操纵的U型关系,加入董事会断裂带的二次项,若假设H1成立,则系数β1和β2均显著不为0。β0为截距,ε表示随机误差项。
为检验内部控制、市场化程度对于董事会断裂带与研发操纵关系的调节效应,本文分别构建以下模型:
Abn_RDi,t=β0+β1Faultlinei,t-1+β2Faultlinei,t-12+β3ICi,t-1+β4Faultlinei,t-1×ICi,t-1+β5Faultlinei,t-12×ICi,t-1+β0Controlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t-1
(7)
Abn_RDi,t=β0+β1Faultlinei,t-1+β2Faultlinei,t-12+β3Marketi,t-1+β4Faultlinei,t-1×Marketi,t-1+β5Faultlinei,t-12×Marketi,t-1+βControlsi,t-1+∑Year+∑Industry+εi,t-1
(8)
其中,IC为内部控制,Market为市场化程度。为验证调节变量的调节作用,分别加入董事会断裂带一次项、董事会断裂带二次项与调节变量的交互项,若假设H2、H3成立,则董事会断裂带二次项与调节变量的交互项系数β5显著不为0。
描述性统计结果如表2所示。由表2可知,研发操纵(Abn_RD)的均值为0.714,最小值为0.009,最大值为4.645,说明不同企业研发操纵金额差距较大,个别企业研发操纵水平较高。董事会断裂带中,断裂带强度(Fstrength)、断裂带距离(Fdistance)、断裂带交互项(Fau)的均值分别为0.628、1.459、0.923,标准差分别为0.093、0.161、0.201,说明企业间董事会断裂带强度与断裂带距离差异较大。总体来看,上述变量描述性结果均处于合理区间,基本满足正态分布特征,无异常值出现。
表2 描述性统计结果
Tab.2 Descriptive statistics
变量名称样本量均值标准差最小值中位数最大值Abn_RD13 1650.7140.7670.0090.5064.645Fstrength13 1650.6280.0930.4470.6190.883Fdistance13 1651.4590.1611.1501.4511.865Fau13 1650.9230.2010.5650.8971.507IC13 1656.4521.15906.6718.150Market13 16511.9305.6261.64012.68024.330Size13 16522.0501.22419.97021.87026.000Lev13 1650.3930.1970.0480.3800.861Roa13 1650.0400.057-0.2360.0390.190Growth13 1650.1850.346-0.4410.1271.958Age13 1652.6950.4001.3862.7733.401Return13 1650.0870.557-0.619-0.0772.308Rd13 1650.0460.04500.0360.263Boardsize13 1652.1260.1911.6092.1972.639Indep13 1650.3750.0530.3330.3330.571Dual13 1650.2970.457001Meeting13 1659.7853.7484923Salary13 16514.3200.65812.79014.30016.170Top513 1650.5370.1450.2060.5400.870Eshareratio13 1650.0890.15000.0060.623Big413 1650.0450.207001
相关性统计结果显示,断裂带强度和断裂带距离相关系数为0.386且在1%的水平下显著,说明两者度量具有一致性。进一步计算各变量的VIF值发现,变量的VIF均值小于10,说明变量间不存在严重多重共线性问题,自变量对因变量的解释是可靠的。限于篇幅,相关性分析统计结果不予列示。
表3为董事会断裂带与研发操纵回归分析结果。表3模型(1)为基准回归,检验控制变量对研发操纵的影响,回归结果显示,控制变量大多对因变量具有显著影响。模型(2)(3)(4)在第(1)列的基础上,分别加入断裂带强度(Fstrength)、断裂带距离(Fdistance)以及断裂带交互项(Fau)的一次项和二次项。模型(2)中Fstrength、Fstrength2的回归系数分别为-0.331 6和0.296 7,但不显著。模型(3)中Fdistance、Fdistance2的回归系数分别为-1.275 7和0.391 8,均在1%水平下显著。模型4中Fau、Fau2的回归系数分别为-0.514 4和0.247 6,均在5%水平下显著。Fau兼具Fstrength和Fdistance的特征,虽然Fdistance与Abn_RD的关系并不显著,但Fau与Abn_RD的关系在5%水平下显著。断裂带交互项兼具断裂带强度和断裂带距离的特征,因而以下回归均采用断裂带交互项进行验证。
表3 回归分析结果
Tab.3 Regression analysis results
变量Abn_RD(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)Fstrength-0.331 6(-0.56)Fstrength20.296 7(0.74)Fdistance-1.275 7***(-4.04)Fdistance20.391 8***(3.54)Fau-0.514 4**-0.511 6**-0.512 7**-0.500 9**-0.511 9*(-2.10)(-2.07)(-2.16)(-2.03)(-1.94)Fau20.247 6**0.247 5**0.246 8**0.241 9**0.245 9**(2.24)(2.21)(2.33)(2.19)(2.06)IC-0.024 2***-0.024 7***(-3.18)(-3.26)Fau×IC-0.362 0***(-4.86)Fau2×IC0.175 6***(4.28)Market-0.005 3***-0.005 3***(-5.28)(-5.29)Fau×Market-0.088 3***(-8.57)Fau2×Market0.039 6***(6.13)Size-0.061 4***-0.061 7***-0.060 9***-0.061 3***-0.058 8***-0.058 7***-0.063 7***-0.063 8***(-7.03)(-7.24)(-7.14)(-7.33)(-7.23)(-7.24)(-7.43)(-7.42)Lev0.277 3***0.277 2***0.273 7***0.278 8 ***0.275 8***0.275 5***0.273 8***0.276 7***(6.86)(6.80)(6.85)(6.97)(6.84)(6.90)(6.85)(6.60)Roa1.103 1***1.101 0***1.114 3***1.112 0***1.298 4***1.298 2***1.108 3***1.113 7***(6.39)(6.51)(6.39)(6.57)(10.62)(10.27)(6.48)(6.69)Growth0.090 5***0.090 4***0.090 7***0.090 1***0.097 0***0.096 5***0.089 8***0.089 6***(4.13)(4.19)(4.04)(4.08)(4.02)(3.99)(4.23)(4.29)Age0.032 4*0.032 8*0.032 1*0.0321*0.030 70.031 00.026 80.026 7(1.72)(1.74)(1.77)(1.70)(1.60)(1.64)(1.35)(1.34)Return0.123 4***0.123 5***0.123 6***0.123 8***0.125 3***0.125 9***0.124 9***0.124 9***(4.90)(4.87)(4.88)(4.85)(4.82)(4.80)(4.96)(4.96)Rd5.444 5***5.443 5***5.444 6***5.446 2***5.452 9***5.453 3***5.444 1***5.449 6***(19.43)(19.33)(19.57)(19.58)(19.32)(19.29)(19.56)(19.29)Boardsize0.034 00.043 70.008 40.026 80.027 10.026 60.015 80.015 5(1.20)(1.50)(0.32)(0.98)(0.97)(0.95)(0.62)(0.61)Indep0.263 4***0.257 1***0.272 2***0.269 8***0.274 7***0.272 6***0.242 7**0.248 7**(2.79)(2.72)(2.87)(2.84)(2.90)(2.83)(2.42)(2.56)Dual0.012 70.013 20.011 80.012 20.012 00.012 00.014 60.014 4(1.37)(1.42)(1.34)(1.36)(1.38)(1.39)(1.63)(1.58)Meeting0.005 5***0.005 6***0.005 3**0.005 3**0.005 0**0.005 1**0.005 3**0.005 2**(2.63)(2.62)(2.55)(2.51)(2.46)(2.51)(2.52)(2.53)Salary0.074 2***0.074 5***0.073 9***0.074 0***0.074 4***0.074 2***0.082 2***0.082 4***(17.48)(17.72)(17.84)(18.15)(16.80)(16.49)(18.09)(18.21)Top50.061 70.061 70.059 40.059 70.062 20.061 20.069 5*0.070 3(1.53)(1.57)(1.49)(1.52)(1.54)(1.51)(1.65)(1.63)Eshareratio-0.147 2***-0.148 1***-0.133 4***-0.143 7***-0.140 0***-0.139 1***-0.129 6***-0.128 1***(-4.84)(-5.06)(-4.73)(-5.17)(-5.58)(-5.51)(-5.12)(-5.02)Big40.025 00.024 90.027 40.024 40.028 60.028 20.028 60.028 9(0.92)(0.92)(1.00)(0.90)(1.11)(1.12)(1.03)(1.06)IndustryYesYesYesYesYesYesYesYesYearYesYesYesYesYesYesYesYes_cons0.869 7***0.940 4**1.935 1***1.138 7***0.981 0***0.825 0***0.879 8***0.816 7***(4.97)(2.56)(8.93)(4.16)(4.46)(4.56)(4.54)(4.32)N131 6513 16513 16513 16513 16513 16513 16513 165R20.143 10.143 10.143 80.143 40.144 40.144 70.144 50.145 0
注:***、** 、和*分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著,下同
参考Haans[30]的观点,证明董事会断裂带与研发操纵的U型关系,应满足以下3个条件:①董事会断裂带二次项系数显著为正;②董事会断裂带取最小值时曲线斜率显著为负,取最大值时曲线斜率显著为正;③曲线拐点在董事会断裂带取值范围内。本文进一步作U型关系检验,在模型(4)的基础上绘制U型曲线,如表4和图1所示。结果表明,Fau2的系数显著为正(β=0.247 6,p<0.05),满足第一个条件;Fau的取值范围介于0.565~1.507之间,在0.565与1.507处的斜率分别为负(β=-0.234,p<0.05)和正(β=0.232,p<0.01),满足第二个条件;曲线拐点为1.039,在董事会断裂带取值范围内,满足第三个条件。因此,董事会断裂带与研发操纵呈显著U型关系,即当董事会断裂带低于阈值时,董事会子群体成员间特征差异能够促进董事会成员信息整合,提升董事会监督能力,从而抑制企业研发操纵;当董事会断裂带超过阈值时,董事会子群体间矛盾加剧,不利于内部监管,冲突效应显著,从而加剧企业研发操纵。由此,假设H1得到验证。
图1 董事会断裂带与研发操纵的U型曲线
Fig.1 U-shaped curve between board faultlines and R&D manipulation
表4 董事会断裂带与研发操纵的U型关系检验结果
Tab.4 U-shaped relationship test between board faultlines and R&D manipulation
项目InvestU型关系检验p=0.027拐点1.039拐点置信区间(95%)[0.565,1.507]最小值斜率-0.234(p=0.027)最大值斜率0.232(p=0.006)
为确保结果的可靠性,本文在构建乘积项前对自变量和调节变量进行中心化处理,以规避多重共线性问题。表3中模型(5)—(8)在主回归模型的基础上加入调节变量,模型(5)、模型(6)检验内部控制的调节效应。模型(5)中IC的回归系数为-0.024 2,在1%水平下显著,表明健全的内部控制机制能够抑制企业研发操纵。模型(6)中Fau×IC的回归系数为-0.362 0, Fau2×IC的回归系数为0.175 6,均在1%水平下显著。结合图2可知,当内部控制IC较高时,董事会断裂带与研发操纵的U型关系曲线更为陡峭;当董事会断裂带较低时,董事会断裂带对研发操纵的抑制作用更为显著;当董事会断裂带超过阈值后,董事会断裂带增加导致研发操纵行为快速增加。由此,假设H2得到验证。
图2 内部控制调节效应
Fig.2 Moderating effect of internal control
模型(7)和模型(8)检验市场化程度的调节效应。模型(7)中Market的回归系数为-0.005 3,在1%水平下显著,表明市场化程度提升能够抑制企业研发操纵。模型(8)中Fau×Market的回归系数为-0.088 3,Fau2×Market的回归系数为0.039 6,均在1%水平下显著。结合图3可知,当市场化程度较高时,董事会断裂带与研发操纵的U型关系曲线更为陡峭;当董事会断裂带较低时,董事会断裂带对研发操纵的抑制作用更为显著;当董事会断裂带超过阈值后,董事会断裂带增加导致研发操纵行为快速增加。由此,假设H3得到验证。
图3 市场化程度调节效应
Fig.3 Moderating effect of marketization degree
考虑到遗漏变量及因果互换导致的内生性问题,本文采用两阶段最小二乘法进行检验。参考梁上坤[14]的研究成果,以剔除本公司董事会断裂带的行业年度均值作为工具变量。如表5所示,iv为工具变量的一次项,iv2为工具变量的二次项。模型(1)、模型(2)为第一阶段回归结果。结果显示,iv的回归系数均为负,iv2的回归系数均为正,均在10%水平下显著,表明iv与Fau、Fau2的U型关系显著。模型(3)为第二阶段回归结果,即加入iv后就Fau对Abn_RD的影响进行检验。回归结果显示,Fau的回归系数为-0.506 2,Fau2的回归系数为0.242 4,均在5%水平下显著,说明在利用工具变量控制内生性问题后,董事会断裂带与研发操纵依然呈显著U型关系,与前文实证结果一致。
表5 内生性检验与稳健性检验结果
Tab.5 Endogenous test results and robustness test results
变量(1)(2)(3)(4)(5)FauFau2Abn_RDAbn_RDAbn_RDiv-1.607 8*-2.862 4*(-1.80)(-1.85)iv20.760 4*1.330 8*(1.69)(1.68)Fau-0.506 2**-0.516 2**-0.516 2**(-2.14)(-2.20)(-2.00)Fau20.242 4**0.250 0**0.250 0*(2.02)(2.12)(1.89)ControlsYesYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesYesYearYesYesYesYesYes_cons2.430 5***3.738 7***1.190 6***1.258 4***1.258 4***(5.43)(4.83)(4.33)(4.85)(3.59)N13 13713 13713 13713 16513 165R20.180 70.180 80.143 20.067 40.144 1
为提升研究结论的可靠性,本文进行如下稳健性检验:第一,Tobit回归。由于研发操纵变量介于0~1之间,因而本文采用Tobit回归进行稳健性检验,模型(4)中Fau的回归系数为-0.516 2,Fau2的回归系数为0.250 0,均在5%水平下显著,回归结果与前文基本相同。 第二,Cluster检验。为缓解组内相关性问题,本文对主回归进行公司层面的Cluster检验,模型(5)中Fau的回归系数为-0.516 2,在5%水平下显著,Fau2的回归系数为0.250 0,在10%水平下显著,回归结果具有稳健性。第三,缩小样本回归。制造业升级和发展与国家综合实力紧密相关,科技创新能力提升是制造业发展的关键。由此,本文缩小样本容量,选取行业大类制造业样本进行回归。结果显示,董事会断裂带与研发操纵呈显著U型关系,与前文验证结果一致,支持前文假设。
前文已经验证董事会断裂带与企业研发操纵的U型关系,进一步地,参考以往研究发现,董事会断裂带对企业研发操纵的影响与产权性质、股权集中度及经营业绩密切相关,具体见表6。
表6 拓展性分析回归结果
Tab.6 Regression results of expansibility analysis
变量Abn_RD国有企业非有企业高股权集中度 低股权集中度盈利企业亏损企业经营业绩好经营业绩差(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)Fau-0.304 7-0.648 3**-0.586 8***-0.429 9-0.529 7**-0.437 6-0.636 4**-0.341 0(-1.19)(-2.44)(-3.03)(-1.26)(-1.96)(-0.71)(-2.23)(-1.55)Fau20.133 50.319 7***0.277 2***0.218 10.249 9**0.269 40.316 1**0.154 3(1.08)(2.78)(2.96)(1.54)(1.99)(0.93)(2.46)(1.50)ControlsYesYesYesYesYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesYesYesYesYesYearYesYesYesYesYesYesYesYes_cons1.464 3***1.412 7***1.122 5***1.591 7***1.311 4***0.283 71.001 3**1.267 4***(4.76)(3.52)(3.40)(4.12)(3.88)(0.67)(2.50)(4.79)N3 8449 3216 5726 59311 8111 3546 6406 525R20.115 30.160 00.125 70.171 40.144 80.226 90.136 10.144 8
已有研究表明,公司治理水平在产权性质方面有所差异[31],这种差异性可能影响董事会断裂带对企业研发操纵的作用。
本文按产权性质差异将全样本划分为国有企业组和非国有企业组,结果显示,国有企业董事会断裂带Fau、 Fau2的回归系数分别为-0.304 7、0.133 5,但并不显著;非国有企业Fau的回归系数为-0.648 3,在5%水平下显著,Fau2的回归系数为0.319 7,在1%水平下显著。由此可见,相对于非国有企业而言,国有企业能够显著弱化董事会断裂带对研发操纵的治理作用,影响董事会监督职能发挥,原因在于:一方面,国有企业所有者缺位现象普遍存在,其重要经营决策和管理层人事任命均由政府部门决定,“一股独大”的特征打破了公司董事间的制衡,话语权掌握在国有股东董事手中。当董事会断裂带小于阈值时,大部分非国有股东董事无法实现有效沟通,难以发挥信息多样化效应与董事会监督职能,导致董事会断裂带对研发操纵的抑制作用较弱。另一方面,国有企业需要承担更多责任,其目标多样化和政府干预能够淡化董事会特征对研发操纵的影响[32]。由此,董事会的治理职能难以发挥,因而非国有企业董事会断裂带与研发操纵的U型关系更为显著。
股权集中度能够反映大股东对企业经营战略决策的影响,不同股权集中度可以产生不同的治理效果。部分学者认为,股权集中能够促进有效监督机制构建,抑制管理层自利行为,缓解因股权分散引发的股东与管理层代理问题;部分学者认为,股权集中可能导致大股东追求私人利益的意愿和能力增强,进而侵害中小股东利益,引发大股东与中小股东间的委托代理问题,从而不利于公司治理。由此,股权集中度差异对董事会断裂带与研发操纵的关系具有何种影响,需要进一步探讨。
本文将前五大股东持股比例作为股权集中度的代理变量,并依据其中位数将样本企业分为高股权集中度企业和低股权集中度企业。结果显示,高股权集中度企业董事会断裂带Fau、Fau2的回归系数分别为-0.586 8、0.277 2,均在1%水平下显著;低股权集中度企业Fau、 Fau2的回归系数分别为-0.429 9、0.218 1,不显著。结果表明,高股权集中度企业,董事会断裂带对研发操纵的影响更为显著。较高的股权集中度意味着大股东需要承担较大风险,一旦决策失败会严重损害自身利益,对股东控制权构成一定威胁,因而对于研发创新这种高风险活动,高股权集中度企业更为谨慎[33]。虽然被认定为高新技术企业短期内可以获得政府补贴、减税政策优惠,但研发操纵这种“虚假”创新行为并非实质性创新,企业并未将虚增的研发投入用于创新研发活动,从长期看对企业发展具有不利影响,无益于企业研发绩效提升[3],股东也无法获取相关长远利益。此外,企业研发操纵行为一旦暴露,不仅对自身信誉造成无法弥补的伤害,而且需要承担大量违规成本,对企业和大股东均具有不利影响。因此,出于自身利益和风险规避的考虑,高股权集中度企业的大股东更有动力监督董事会决策,强化董事会的信息多样化效应,发挥董事会监督职能,缓解委托代理问题,避免管理层自利行为,进而强化董事会断裂带对于研发操纵的影响。
相较于业绩较好的公司,业绩较差的公司通常面临更大的风险,实际经济损失、法律诉讼、声誉损害等不良情况时有发生[34]。亏损是经营业绩较差的具体体现,已有研究发现,盈利企业的减税激励大于亏损企业,原因在于盈利企业需要按应纳税所得额缴纳所得税,因而其研发操纵动机更强。
为进一步考察经营业绩异质性对董事会断裂带与研发操纵关系的影响,本文按照是否盈利、经营业绩中位数对全样本进行分组回归。结果显示,盈利企业董事会断裂带Fau、Fau2的回归系数分别为-0.529 7、0.249 9,均在5%水平下显著;亏损企业董事会断裂带Fau、Fau2的回归系数分别为-0.437 6、0.269 4,不显著。上述结果表明,盈利企业董事会断裂带与研发操纵的U型关系更为显著。经营业绩较好企业Fau、Fau2的回归系数分别为-0.636 4、0.316 1,均在5%水平下显著;经营业绩较差企业Fau、Fau2的回归系数分别为-0.341 0、0.154 3,不显著。上述结果表明,经营业绩较好的企业经营风险较低,更关注研发操纵等负向盈余管理行为,即经营业绩较好的企业董事会断裂带与研发操纵的U型关系更为显著。
本文以2009—2019年中国A股上市公司为样本,考察董事会断裂带对企业研发操纵的影响,以及内部控制和市场化程度对二者关系的调节作用,并基于主研究框架进行异质性分析,得到如下主要结论:
(1)董事会断裂带与研发操纵呈显著U型关系,其最终影响取决于董事会断裂带的信息多样化效应和冲突效应的相对水平。当董事会断裂带较低时,子群体成员间差异化特征能够促进信息交流和整合,由此提升董事会监督能力,抑制研发操纵;当董事会断裂带超过临界值时,子群体成员间差异化特征导致矛盾和冲突加剧,团队内部分裂,最终弱化董事会的监督意愿和能力,促进研发操纵。
(2)内部控制和市场化程度均正向调节董事会断裂带与研发操纵的U型关系,即健全的企业内部控制制度、较高的地区市场化水平有利于董事会断裂带发挥治理职能,在合理范围内抑制研发操纵行为。
(3)董事会断裂带与研发操纵的U型关系因产权性质、股权集中度及经营业绩差异有所不同,在非国有企业、股权集中度较高、盈利和经营业绩较好的企业中,董事会断裂带与研发操纵的U型关系更为显著。
(1)对于上市公司来说:第一,如何实现董事会结构优化,充分利用董事会成员特征差异发挥优势作用具有重要意义。上市公司在聘用董事时,应充分考虑董事会成员特征差异,如教育程度、职业背景、工作经历等方面,通过发挥董事会断裂带的信息多样化效应拓展信息渠道,强化董事会监督职能,抑制因注重短期利益进行的研发操纵行为,从而提高企业创新水平。第二,完善内部控制制度,提升董事会治理水平,强化董事会断裂带的正向作用。第三,完善外部监管机制,利用市场化监管力量抑制企业研发操纵行为。第四,非国有企业、股权集中度较高、盈利及经营业绩较好的企业应利用董事会特征差异,通过控制董事会断裂带发挥董事会的监督职能,确保企业健康发展,提升企业价值。
(2)对于监管部门来说:第一,根据董事会断裂带情况对上市公司采取差异化策略,关注董事会断裂带较低或过高的上市公司,拓展审查空间,构建惩罚机制,加大惩处力度,提高违规成本。对于申请高新技术企业认定的企业进行严格审查和复查,营造良好的公司外部治理环境。第二,在现有政策法规的基础上,完善创新激励政策,鼓励企业自主创新,通过抑制研发操纵行为促进企业实质性创新。
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