张完定,崔承杰,王 珍

(西安财经大学 商学院,陕西 西安 710100)

一、引言

中国步入“经济新常态”以来,调结构、稳增长成为发展主旋律。经济发展已不只是追求“量”的积累,更注重高质量的创新驱动下的经济发展。这一高质量发展目标和创新驱动发展战略的实现需要国家和企业共同发力,而科学技术的创新是其中最重要的一环。2016年初科技部等多部委共同发布了修订版《高新技术企业认定管理办法》,扶持认定的高新技术企业。到2018年,已有超过13.3万的高新技术企业获得认定,其中上市的有1 193家。高新技术企业作为微观层面技术创新的重要载体,创新效果提升显著。2017年全国高技术产业年总收入近16万亿元人民币,接近当年GDP的1/5,而10年前这一指标数值才刚刚达到7万亿。2018年高新技术企业作为主体的研发经费投入额占全国总研发经费支出的75.9%,而其他各种类型的企事业单位研发费用投入总计占比不到三成,研发费用的高低在一定程度上反映了企业对科技创新的重视程度。高新技术企业在一定程度上引领中国技术创新的风向标,提高高新技术企业技术创新能力及创新转化为企业绩效的能力对中国企业的长远发展十分重要。创新是引领发展的第一动力,中国企业大而不强、大而不优的问题仍然比较突出,高新技术企业承担更多的创新责任,只有不断创新才能突破发展瓶颈进而在全球化竞争中占据有利地位。2019年《财富》500强中,中国首次超过美国以129家的数量居于第1位,但相较于以科技类公司为主的美国,中国的高新技术企业占比较低,创新能力不强,创新成果转化为现实生产力的能力不足是现阶段存在的突出问题。

20世纪初,Joseph Alois Schumpeter在《Theory of Economic Development》一书中指出:“创新是经济社会发展的根本动力”。很多企业家和学者都在不断探索企业技术创新与其绩效和长期发展的关系,以期展现更好的企业技术创新的效果。然而,在保证符合高新技术企业认定标准的技术创新投入后,有很多企业并没有获得更优异的年报数据,中国高新技术企业存在科技创新成果向现实生产力转化能力不足的问题,如何让创新成果落地进而提高企业绩效是当下及未来亟待解决的问题。由此看来加大技术创新投入固然重要,但是更重要的是如何提高技术创新转化为企业绩效的能力,否则大量的技术创新投入将成为企业沉重的负担而带不来期望的收益。

治理机制的安排会影响企业创新资源的投入和分配,同时治理机制通过合理协调剩余控制权和剩余索取权的配置,充分调动管理层的创新积极性,可能会在一定程度上影响技术创新成果转化为现实生产力的效率。从公司治理学的角度,科学高效治理机制的构建可以较好地缓解冲突,使所有者和控制者统一目标,促进企业更好发展。对于高新技术企业而言,已有研究结果显示治理机制影响企业的技术创新行为并且对公司绩效也会产生一定影响。梳理后发现以往的研究多集中在治理机制对技术创新的影响及治理机制对企业绩效的影响,选取治理机制的某些维度研究其对技术创新与企业绩效关系的调节效应也较为常见。但是以往的研究存在的问题在于仅考虑治理机制的某个方面或某几个方面,例如考虑股权集中度、股权制衡度、高管持股比例对R&D与企业绩效的调节效应,调节变量考虑不全面将使结论的准确性大打折扣。在重点研究治理机制调节效应的前提下,调节变量的构成选择全面与否将直接影响研究结果的准确性。因此本文在以往研究的基础上,在研究治理机制对技术创新与企业绩效关系的调节作用时综合考虑治理机制的3个维度6个方面,考虑问题的角度更加全面,这是本文研究的理论意义所在。治理机制是否影响技术创新的绩效产出效率效果、治理机制的不同维度是否影响又会以何种方式影响另外二者的关系是本文研究的重点。理论研究最终的目标是使先进的理论付诸实践,当今世界国与国之间的较量很大程度上是科技的较量,科技的进步程度将是决定国家在世界舞台上话语权的重要因素之一。高新技术企业承担着中国的科技创新使命,因此本文的研究也对中国高新技术企业通过建立完善且有效的治理机制,提高技术创新成果转化为生产力的效率,从而实现企业绩效更优化具有一定的实践意义。

二、相关文献回顾

(一)技术创新对企业绩效影响的相关研究

在技术创新的实证研究中,学者们主要从技术创新的投入(研发资金、人员投入等)和产出(专利数、新产品数等)两个方面进行测量。鲁桐、党印在指标研究时发现,技术创新投入指标比产出指标有更高可比性,更能体现企业内部对技术创新的重视程度,可以更突出反映企业中的代理问题[1]。

而已有文献将企业绩效作为被解释变量时,相关研究主要从代表企业盈利能力和成长能力的部分财务指标入手。王楠等发现技术创新投入对企业绩效促进作用显著,在市场竞争度相对较低的企业中促进效果更明显[2]。Griffiths和Webster以1990—2005年内澳大利亚的大型公司为研究样本,发现企业内部因素之一的技术创新滞后一期时与企业绩效有正向相关关系[3]。

(二)治理机制对企业绩效影响的相关研究

根据治理机制相关理论研究,治理机制对企业绩效的相关研究主要是从内部治理机制的股权结构(股权集中度、股权制衡度)、董事会特征(两职合一、独立董事比例)、高管激励(高管薪酬强度、高管持股比例)3个维度6个方面展开。在股权结构对企业绩效影响的研究中,存在一些不尽相同的观点。Hosono等认为股权越集中、股权制衡度越科学,越有利于企业开展研发活动,从而有效促进企业绩效的增长[4]。Krause等在对CEO二元性的综述中表示,两职分离可以使控制权更好地接受所有权的监督,削弱壕沟效应[5]。任海云认为机构投资者和独立董事对R&D投入与企业绩效没有调节作用,机构投资者与企业绩效有显著的直接关系[6]。而Suganya等却发现,董事会的独立性与ROA、ROE显著负相关而董事会规模、审计委员会相关表现却与企业绩效的关系没有通过显著性检验[7]。关于高管激励机制对企业绩效影响的研究也很多。舒谦等研究发现股权激励(高管持股比例)越大,R&D投资力度越大,越能促进企业绩效提升[8]。但Fleming和Stellios通过对澳大利亚部分上市公司研究发现,高管薪酬因素并不能显著促进企业绩效的增加[9]。

(三)文献述评

在对国内外学者的既有研究成果进行归纳总结后,不难发现在对治理机制、技术创新与企业绩效关系的研究中,因为行业或地域、指标选择不同等,得出结论也各不相同。

在对既有文献分析后发现,将治理机制、技术创新与企业绩效三者整合在一起进行研究的文献相对较少,对治理机制的研究较为常见的是从激励和制衡监督两个方面考虑,包括股权结构、董事会独立性、高管激励制度等。高新技术企业与传统企业在技术创新上的投入以及研发能力上存在很大差异,但是以往的很多研究并未加以区分,这可能会导致可信度偏差,因此本文选择上市高新技术企业作为研究主体。另外在指标选取方面,由于学者们采用不同标准,得出结论也不一致。对于企业绩效的衡量基本上采用的是ROE、托宾Q等财务指标,即使有学者考虑了创新绩效,也几乎没有将其综合起来考虑企业绩效,因此本文根据统计学降维的思想,使用主成分分析方法,对企业绩效的7个二级指标进行降维处理,求出企业绩效综合得分CP。对治理机制的衡量,有从监督和激励两个方面选择的,也有的选择股权结构、董事会特征、高管激励的部分指标,还有的运用主成分分析法构造一个治理评价指数等。然而不全面的治理机制考量和简单构造的主成分评价指数难免会有失偏颇,对研究结果的探索往往不够深入,因此本文对治理机制的衡量将从3个维度6个方面进行,力求更加客观。

三、研究假设

(一)技术创新对企业绩效的影响

王楠等运用修正的标准差估计方法对4 556个高技术行业企业2005—2007年的面板数据实证研究发现,技术创新投入对企业绩效促进作用显著,只是市场结构会对这种促进作用有调节作用,市场集中度相对较低的行业这种促进作用表现得更加明显[10]。但是,考虑到技术创新活动从决策、执行到产出绩效需要一定的时间,有学者提出了滞后期的假设。蒋卫平、刘黛蒂以创业板上市公司5年数据实证研究R&D投入与绩效的相互关系,结果发现R&D投入与当期绩效显著负相关,对滞后1～3期的企业绩效显著正相关[11]。因此提出假设一:

H1:技术创新对当期企业绩效存在促进作用且存在滞后效应。

(二)股权结构对技术创新与企业绩效关系的调节作用

技术创新一般而言是一项投入成本高、周期较长且风险较高的活动,大股东与小股东对待创新可能持有不同的态度。一般认为大股东更多地考虑企业的长远发展,不会在意一时的成本投入,而小股东则更关注短期的收益是否稳定可得,其持有的股份更多是一种投机的动机。因此,股权越集中,越能使技术创新投入与公司长远发展一致,促进企业绩效的提升。陈丽霖、冯星昱对高新技术行业代表的IT行业面板数据研究发现,股权集中度越高控股股东的话语权越强,技术创新投入越多,企业绩效水平越高[12]。除了决策效率的加强,高的股权集中度可以有效监督和约束管理层,保证技术创新活动的高效执行,从而使企业绩效水平稳步提升。综上,本文认为股权集中度越高,对技术创新与企业绩效关系的影响越大。由此提出假设二:

H2:股权集中度对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节效应。

股权制衡度越高越能避免大股东的“一言堂”行为,比较理想的股权结构是多个大股东同时存在,而不是一股独大。大股东之间良好的制衡可以避免某一个占据绝对决策优势的大股东决策失误给公司带来灭顶之灾。陈德萍、陈永圣研究股权结构和ROE的关系发现,股权制衡度能显著提升企业绩效水平[13]。当股权制衡度较高时,可以保证主要的大股东都可以对企业战略和重要事项进行决策,削弱控股股东对董事会的控制,避免了控股股东“一言堂”行为对其他股东尤其是中小股东权利的损害。而且,集体决策行为一定意义上可以提升决策的科学性,使各个大股东相互制衡,各司其职,对企业技术创新及绩效有利。基于此,提出假设三:

H3:股权制衡度对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节效应。

(三)董事会特征对技术创新与企业绩效关系的调节作用

在单纯以委托—代理理论为基础的研究中,通常会得到董事长与总经理两职分离促进企业发展的结论。但在实证研究中,结论却是相反的。吴建祖等对139家创业板技术密集型上市企业研究发现,两职分离与高管团队绩效有显著负相关关系[14]。因此,两职分离不利于企业集中资源进行技术创新以应对市场发展,更不利于企业绩效发展,由此提出假设四:

H4:两职分离对技术创新与企业绩效的关系存在负向调节效应。

1976年美国证监会为了对抗高管对股权分散的公司董事会的控制,制定独立董事制度,中国在21世纪初引进该制度。独立董事制度实际上是一种权利制衡与监督制度,独立董事能否发挥作用以及发挥多大的作用与各国资本市场发展情况及国情相关。从中国现状来看,独立董事在一些企业创新和发展中的作用更像“花瓶”,还没有达到制度设立应有的理想效果。但是随着中国经济的发展,独立董事在上市公司中的作用势必日益提升。Suganya等发现董事会的独立性与ROA、ROE显著负相关,而董事会规模、审计委员会相关表现与企业绩效的关系却没有通过显著性检验[7]。郑岚清等研究不同性质A股企业发现,独立董事比例不超过47%时能促进企业创新绩效增长,且对国有企业促进作用明显,但若比例过高,就会明显导致非国有企业的创新绩效下降[15]。由此可见独立董事的比例并非越高越好,因此从理论和现实角度,提出假设五:

H5:独立董事比例对技术创新与企业绩效的关系存在负向调节效应。

(四)高管层激励机制对技术创新与企业绩效关系的调节作用

Kevin研究了“Sarbanes-Oxley Act”颁布之后的280家纽交所上市公司CEO薪酬与企业绩效的关系,发现由公司规模、CEO任期决定的CEO薪酬与企业绩效存在显著正相关关系[16]。汪涵玉、朱和平在研究制造业企业高管层激励机制如何调节创新与绩效关系时指出,高管层激励机制对企业技术创新与绩效关系有正向调节作用,在国有控股企业中,薪酬激励可以正向调节后两者关系[17]。高管薪酬激励是一种常见的相对短期的激励方式。给予高管较高的薪酬可以促使其更加努力勤勉地工作。在技术创新方面,高管更有动力在公司层面形成创新文化,为技术创新人员创造良好的创新环境,激励科研人员进行技术创新。因此,在一定条件下,高管薪酬激励越强,技术创新转化为企业绩效的效率越高,据此提出假设六:

H6:高管薪酬强度对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节效应。

任海云研究发现企业可以通过给经理人一定股权,增强其“主人翁”意识,可以使技术创新更好地转化为企业绩效[18]。高管持股是一种常见的相对长期的激励方式。为了弥补薪酬激励的短期效果和长期代理冲突,高管持股可以将高管从所有权的对立面转化为所有权人之一。企业的绩效及长远发展与其息息相关,可能促进其对创新成果转化企业绩效活动的支持,有利于创新成果转化为现实生产力进而提高企业绩效。因此,本文认为高管持股比例可以使企业技术创新转化为绩效效率更高,并提出假设七:

H7:高管持股比例对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节效应。

四、实证设计

(一)样本选取与变量说明

本研究样本来源于2017年国家科技部认定的1 193家上市高新技术企业。根据研究实际情况,对不合适的样本进行剔除。其中有134家企业部分指标异常,234家企业变量指标缺失较多,191家企业近5年的财报数据不完整。实际获取样本为634家数据完备的上市高新技术企业。另外,由于需要研究滞后效应,本研究收集了样本企业2013—2017年有效面板数据。一方面,样本做到了对高新技术产业的多板块、全行业、跨省市的全覆盖,信度较高;另一方面,该行业是国家大力扶持的战略产业,对国家实现高质量发展和创新驱动发展战略的实施都很重要,其技术创新活动、治理水平都对中国其他企业有较大指导意义。

被解释变量为企业绩效,考虑到企业绩效指标的客观性和代表性,结合相关文献和目前中国针对工商类竞争性企业的绩效评价体系和高新技术企业创新绩效的实际,本文将从3个维度7个二级指标来对企业综合绩效(Comprehensive Performance,CP)进行加权测算。根据统计学降维的思想,使用主成分分析的方法,对企业绩效的7个二级指标进行降维处理,求出企业绩效综合得分CP。

有一些变量如企业规模、资产负债率、资产现金回收率等也对企业技术创新与绩效关系有一定影响。为了减少这些影响对研究结论的干扰,本研究将企业规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、资产现金回收率(CASH)作为控制变量。具体变量选择见表1。

(二)模型设计

本文以中国高新技术上市公司为样本,研究治理机制对技术创新与企业绩效关系的调节作用。因此,技术创新对企业绩效的影响是基础,调节效应是重点。结合本文所提出的假设,参考荀人才将董事会异质性作为企业R&D投入与绩效调节变量研究调节效应的模型[19],研究模型如下:

模型一:控制变量(SIZE、CASH、LEV)→企业综合绩效CP:

CPit=α0+α1SIZEit+α2CASHit+α3LEVit+υit

模型二:解释变量(技术创新)→企业综合绩效CP:

CPit=α0+α1RDit+α2SIZEit+α3CASHit+α4LEVit+υit

模型三:在模型二中加入调节变量GM:

CPit=α0+α1RDit+α2GMit+α3SIZEit+α4CASHit+α5LEVit+υit

模型四:将技术创新(RD)与调节变量(GM)交乘项加入模型三:

CPit=α0+α1RDit+α2GMit+α3GMit*RDit+α4SIZEit+α5CASHit+α6LEVit+υit

其中,i代表第i个企业,t代表第t年。CPit代表第i个企业第t年的绩效,i=1,2,3,…,634,t=1,2,…,5,其他变量符号见表1。GMit代表第i个企业第t年治理机制各要素的水平,验证时将6个治理要素依次代入即可。模型三和模型四主要是验证各治理机制子变量对技术创新与企业绩效关系的调节作用,主要参考标准是模型四中交乘项系数及其显著性,若交乘项系数为正且显著,则认为有显著正向调节作用。

五、企业综合绩效测算

在国内外既有文献对企业绩效的相关研究中,通常使用一两个企业财务指标代表企业绩效。这种做法虽然从实际操作角度方便可行,但是也存在变量的选取不能全面概括企业绩效的问题,比如选用ROA作为企业绩效的衡量指标虽然能够衡量资产收益率却不能反映资金成本,此外可能导致注重短期收益而忽视企业长期风险,采用TobinQ作为企业绩效的衡量标准则对资本市场的有效性要求更高,而中国的资本市场目前并不十分完善,因此具有一定的局限性。如果选取企业绩效二级指标过多,虽然能较为全面反映绩效,但同时也因为其自身复杂性、共线性等原因会给研究工作带来麻烦。所以,如何做到既考量全面又可操作的绩效测算是实证分析的第一步。参考张运生等使用主成分分析研发绩效评价体系的研究[20],本文认为,对企业综合绩效的测算,也可以依靠主成分进行降维处理。用主成分分析法构建企业绩效的综合指标,依靠主成分进行降维处理,尽可能保留了更多更全面的绩效指标,同时考虑到盈利能力、成长能力、创新能力,将选取的数量众多的变量重新组合成一组相互无关的综合变量,使企业绩效的分析更加全面具体,结论也更加准确有效。通过这种方法进行处理既可以保留尽可能多的绩效指标使研究更加全面,又能很好地解决多指标绩效研究中的复杂性、共线性问题。

(一)无量纲化处理

当评价体系中各指标单位不统一或者差距较大时,无量纲化处理是必不可少的步骤。在本文的企业绩效二级指标中,专利数与其他比率关系的指标差异较大,因此需要进行无量纲化处理。由于在绩效评价时,本文所选7个指标除了两职分离外均是指标值越大绩效水平越高,属于正向指标,无需正向化处理,所以可以直接运用极差标准化的方法进行无量纲化处理,处理公式为:

其中,i表示第i个指标(i=1,2,…,7),t表示指标所在年度,Xi(t)表示第i个指标在第t年的观测值,Xi(max)和Xi(min)表示第i个指标在所有考察年份和企业中的极大值和极小值。

经过极值标准化处理的指标除了消除量纲上的差异,具备可加性外,还便于对综合绩效进行纵向比较。此外,将一般标准化处理的指标乘以10之后的新指标值更大更便于观察和比较。

(二)企业综合绩效的测算

通过SPSS22对选取的634家样本企业2013—2017年企业绩效的7个二级指标无量纲化后处理数据进行主成分分析适用性检验,得到的KMO值为0.689>0.6,显著性为0.000。因此,对企业绩效的二级指标进行主成分分析具有统计学意义。接下来,将逐步确定各二级指标的权重系数。首先,采用主成分分析法,根据各成分的特征值、方差贡献率和二级指标因子载荷确定其在主成分线性组合上的系数;其次将系数和方差贡献率进行指标权重归一化处理得出CP值。计算企业综合绩效的数据来源于表2和表3。

表2 企业绩效二级指标特征值、方差贡献率表

1.确定企业绩效与二级指标线性组合的系数

根据表2,在满足特征值大于1和累计方差贡献率大于65%的条件下,企业绩效的7个二级指标可以提取三个主成分,其特征值分别为2.657,1.166,1.047。根据表3的因子载荷表可知,第一主成分在ROE、ROA、ROIC(0.850,0.963,0.960)上有较高载荷,主要体现了企业的盈利能力;第二主成分在TQ、IRBR(0.556,0.585)上有较高载荷,主要体现企业的成长能力;第三主成分在NPGR、NPI(0.571,0.641)上有较高载荷,主要体现了企业的创新能力。

表3 企业绩效二级指标因子载荷表

企业绩效二级指标在不同主成分线性组合中的系数WCij的计算方法如下:

(1)

其中,i表示第i个二级指标,j表示第j个主成分。CXi表示第i个二级指标的因子载荷值,λj表示第j个主成分的特征值。

WCij表示的是每个二级指标在各主成分的系数,要想得到其在综合绩效上的系数还要结合方差贡献率综合考虑。各二级指标在企业综合绩效得分模型中的系数WYi计算方法为:

(2)

其中,i表示第i个二级指标,j表示第j个主成分。WCij表示第i个二级指标在第j个主成分上的系数,CYj表示第j个主成分的方差贡献率。根据式(1)、(2),即可得到企业综合绩效CP的得分模型如下:

CP=0.268 3ROE+0.314 6ROA+0.314 6ROIC+0.140 2TQ+0.249 6IRBR+0.219 5NPGR+0.033 1NPI

2.企业绩效二级指标权重归一化处理

企业综合绩效CP的得分模型中的系数虽然也能体现各二级指标的影响程度,但相对于指标权重而言,系数的表现力不够强。因此,本文将从二级指标系数出发,计算二级指标权重FWi,计算公式如下:

(3)

根据式(2)、(3),最终确定企业绩效综合得分模型各二级指标权重如表4所示。

从表4可以看出,各个指标在企业综合绩效中的重要程度有高有低,其中,盈利能力各指标权重超过了55%,从侧面反映出以往学者将盈利能力的部分指标代表企业绩效尽管不全面但在一定程度上有其可行性;企业成长能力指标和创新能力指标占比均只有两成左右,而作为创新能力代表之一的专利数也仅贡献2.15%,这也从侧面反映出高新技术企业的创新转化为绩效的能力还有待进一步加强。在得到企业绩效各个指标权重之后,将无量纲化处理的各指标加权即可得出各个企业每年的绩效综合得分CP。

表4 企业绩效综合得分模型指标权重

六、实证结果与分析

(一)描述性统计

在进行回归分析之前,首先对解释变量、被解释变量、调节变量及控制变量的各指标总体情况进行报告。

表5 变量描述性统计表

根据表5,样本企业的综合绩效得分(CP)极值为7.644和1.152,说明其绩效水平有较大差异,标准差为0.242,说明CP分布相对稳定。技术创新(RD)的平均值2.7%,相对于其他行业较高,说明高新技术企业确实是国家创新驱动发展战略的重要支持者。股权集中度(CR1)的中位数超过30%,说明控股股东总体权利还是比较大的。股权制衡度(EB)中位数达到57.7%,说明第一大股东对董事会控制能力较强。两职分离(CS)的样本中位数为1,标准差为0.456,说明样本企业的两职分离情况较为普遍。独立董事比例(IDP)均值为33.3%,符合独立董事比例超过1/3的制度要求。高管薪酬强度(ECI)的均值、极值、中位数均差距不大,说明各企业考察期内的高管薪酬相对稳定;高管股权激励(ESR)的极值差距较大,最大值达到了72.8%,说明样本中存在两职合一的情况。控制变量中企业规模(SIZE)均值和中位数分别为22.09和21.98,并且与极值差距不大,反映了样本企业规模虽有差异,但差异比较小。对于资产负债率(LEV)、资产现金回收率(CASH),企业间差距较大,但从均值和中位数来看,总体相对稳定。

(二)相关性分析

借助Stata15对各变量进行Pearson相关性检验来检验治理机制、技术创新与企业综合绩效的简单的相关关系,依靠相关系数的正负和显著性水平来判断变量间的相关性。另外,考虑到在研究主效应时要考虑技术创新对企业绩效影响的滞后性,在相关性分析中加入RD(t-1)和RD(t-2)来观察滞后期的技术创新与企业绩效的相关性。RD(t-1)指技术创新滞后一期、RD(t-2)指技术创新滞后二期。

相关性分析结果如表6所示。企业综合绩效(CP)与技术创新指标(RD)在三期(RD、RD(t-1)、RD(t-2))的正向相关性均在1%的水平上显著;治理机制中股权集中度(CR1)、高管激励(ECI、ESR)均在1%的显著水平上对企业绩效有正向相关关系,股权制衡度(EB)和独立董事比例(IDP)分别在5%和10%的显著性上对企业绩效有负向相关关系;各调节变量之间虽然在一定程度上相关性显著,但相关系数绝对值基本上小于0.15,不存在共线性。说明本文对于治理机制各维度指标的选择相对全面和准确。

表6 相关性分析结果

(三)多重共线性检验

为了更好地进行回归分析,也为了考察相关性分析中存在个别系数偏大的情况是否存在共线性,本文首先对4个模型的多重共线性进行检验。VIF检测结果显示,尽管部分模型加入调节变量时VIF变大了,但总体上看,本文所有变量的4个模型的方差膨胀因子VIF值均小于10。因此,可以确定本文所选4个模型所有变量不存在多重共线性问题,符合回归要求。

(四)回归分析

本文回归分析将从两个方面对构建的四个模型进行验证。第一是主效应的验证,在验证模型二中技术创新对企业绩效的影响之前,先对三个控制变量(SIZE、LEV、CASH)与解释变量(CP)的关系进行回归分析,再对当前及滞后一、二期的技术创新与企业绩效关系进行回归分析。第二是调节效应的验证,在模型二的基础上,将加入治理机制6个要素的模型三与加入治理机制6个要素与技术创新交乘项模型四进行对比,观察交乘项。另外,通过对面板数据模型的Hausman检验,观察p值发现均小于0.05,所以拒绝原假设(随机效应),选择固定效应模型展开回归分析。

1.技术创新对企业绩效影响的回归分析

技术创新对企业绩效影响的回归分析结果见表7,参数由变量系数、显著性和方差构成。其中,模型一显示的是三个控制变量对企业综合绩效(CP)的回归结果。模型二分别对应企业技术创新的当期和滞后一、二期上对企业绩效的回归。三期的技术创新对企业绩效均存在正向相关关系且显著。随着时间的滞后,技术创新的影响程度逐渐降低,但是调整的R2却越来越大,说明滞后期的拟合优度更好。这表明技术创新转化为企业绩效仍需要一定的时间,只是技术更迭速度和转化为效益的速度越来越快,假设一得到验证。

表7 主效应回归分析结果

用ROA对主效应做稳健性检验,结论与上文一致。回归分析结果见表8:

表8 主效应稳健性检验回归分析结果

2.调节效应回归分析

(1)股权结构的调节效应

加入调节变量中股权集中度指标的模型三和模型四回归结果见表9。其中技术创新与股权集中度交乘项(RD*CR1)与企业绩效的回归在1%的水平上显著,系数为0.054 8>0。而在模型三中,股权集中度对企业绩效的回归系数为0.001 02且在1%的水平上显著,相对于交互项的影响程度,股权集中度的单独影响效率很低。另外,根据调整后的R2,增加交互项的模型拟合优度更好。由此假设二,股权集中度对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节得以验证。

从表10可以看出,股权制衡度与技术创新的交乘项(RD*EB)与企业绩效的回归在1%的水平上显著,系数为3.219>0。而在没有交乘项的模型三中,股权制衡度自身并没有显著影响企业绩效,因此,股权制衡度为纯调节变量。另外,根据调整后的R2,增加交互项的模型拟合优度更好。由此假设三,股权制衡度对技术创新与企业绩效的关系存在正向调节得以验证。

表9 股权集中度回归分析结果

表10 股权制衡度回归分析结果

(2)董事会特征的调节效应

将两职分离作为调节变量的回归分析结果见表11,模型四中技术创新与两职分离的交乘项(RD*CS)与企业绩效的回归在5%的水平上显著,系数为-0.896<0。但在模型三中,两职分离本身对企业绩效的回归并没有通过显著性检验。这说明两职分离是一个纯调节变量,对技术创新转化为企业绩效的能力有增强作用。另外,根据调整后的R2,增加交互项的模型拟合优度更好。因此,两职分离对技术创新与企业绩效的关系起到负向调节作用,假设四得到验证。

将独立董事比例加入作为调节变量的模型三和模型四回归结果见表12。观察发现,技术创新与独立董事比例的交乘项(RD*IDP)并没有通过显著性检验。因此,本文认为独立董事比例并不能显著影响技术创新的绩效转化效率。而观察模型三回归结果,独立董事比例本身在5%的显著性水平上对企业绩效有负向(-0.158<0)影响。另外,从调整后的R2看,增加交互项的模型拟合优度几乎没有提高。因此,假设五不成立。

表11 两职分离的回归分析结果

表12 独立董事比例的回归分析结果

(3)高管激励机制的调节效应

从表13的模型四可以看出,技术创新与高管薪酬强度交乘项(RD*ECI)与企业绩效的回归系数为0.306>0,并且在10%的显著性水平上得到验证。模型三中的高管薪酬强度本身能在1%的显著水平上对企业绩效产生正向影响,但较技术创新与高管薪酬强度交乘项而言影响程度较低,系数仅为0.051 3。另外,根据调整后的R2,增加交互项的模型拟合优度更好。说明高管薪酬能提高技术创新转化为企业绩效的效率,假设六得到验证。

表14是将高管持股比例作为调节变量加入后的模型三和模型四的回归结果。模型四中,技术创新与高管持股比例的交乘项(RD*ESR)对企业绩效的回归在1%的水平上显著,系数为4.586>0。而模型三中高管持股比例本身对企业绩效影响虽然也很显著,但影响程度相对于交乘项要小得多,系数仅为0.121。观察可决系数调整的R2可以发现,模型四拟合优度更佳。因此,假设七得到验证。

表13 高管薪酬强度的回归分析结果

表14 高管持股比例的回归分析结果

综上所述,通过将治理机制的6个要素作为调节变量加入技术创新对企业绩效影响的模型中依次回归分析,可以得出以下实证结果:首先,技术创新对企业绩效有显著正向关系,并存在滞后效应;其次,治理机制中的股权结构、高管激励都能显著正向调节技术创新与企业绩效的关系,两职分离对技术创新与企业绩效关系有显著负向调节作用,而独立董事比例对二者关系并没有调节作用;另外,除股权制衡度和两职分离外的4个治理要素本身都能正向促进绩效的增长。基于此,本文认为治理机制能对技术创新与企业绩效的关系进行调节。

另外对调节效应相关假设做了稳健性检验,结果与本文结论一致,进一步验证了结论的准确性与可靠性,限于篇幅稳健性检验结果不在文中列出。

七、结论与对策建议

基于治理机制调节效应的技术创新与企业绩效关系研究,分别验证了高新技术企业技术创新与企业绩效关系的主效应和治理机制的调节效应。根据实证研究的结果,本文得出以下结论:(1)高新技术企业技术创新能促进企业绩效增长并存在滞后性。(2)股权集中度和制衡度对技术创新与企业绩效的关系有显著的正向调节效应。(3)两职分离本身对企业绩效影响不显著但对技术创新与企业绩效的关系有显著负向调节作用,独立董事比例本身会显著抑制企业绩效的增长且对技术创新与企业绩效的关系没有调节作用。(4)高管的短期激励(薪酬)和长期激励(股权)机制能正向调节技术创新与企业绩效的关系,高管激励机制本身也能在一定程度上促进企业绩效的增长。

为了更好地处理高新技术企业治理机制、技术创新及企业绩效的关系,对企业所有者和控制者提出以下四条建议。

(1)重视企业技术创新。企业通过持续技术创新投入,才能使企业获得持久竞争力。除了资金上的支持,企业还要在相关技术创新环境构建方面给予支持。首先,企业应该树立创新意识,在企业形成一种创新文化氛围;其次,企业技术创新要坚持以市场为导向,顺势而为;最后,企业技术创新要提高效率,缩短技术创新周期。企业技术创新效率的提高要结合企业自身情况,考虑技术创新投入的边际递减效应,而不只是简单增加创新投入量。提高技术创新效率还要加强企业内外部的合作,尤其是加强产学研协同创新,与此同时,企业要加强对产权的保护意识。

(2)改善股权结构。当股权在一定范围内更集中时,可以保证企业技术创新的持续供给,对创新活动有更好的把控力度,使企业绩效获得持续稳定增长。因此企业在进行股权结构设计时,需要引入注重长期利益的机构投资者(如保险、基金等)。这些外部投资者一方面了解金融市场,可以优化企业投资理念;另一方面,除了可以形成股东间的制约以防止大股东对中小股东利益的侵占,这些机构投资者还会综合考虑企业实际,认识到创新对企业长期可持续发展的重要意义,提升企业长期绩效水平。

(3)优化董事会治理。董事会是企业治理机制的核心,董事会对企业是否要进行技术创新及在多大程度上实施技术创新起着决定性作用。一个科学高效的董事会是企业获得持续创新和可持续发展的根本保证。两职分离对企业技术创新与绩效关系有负向调节作用,但是两职合一本身也具有内在的优势与弊端,因此要处理好两者之间的关系。此外,企业应逐步完善董事会治理相关的内部沟通和决策制度,让制度更好地服务于企业的发展。

(4)完善高管激励机制。高管薪酬激励作为一种常见的相对短期的激励方式,只有当企业对高管实施恰当的薪酬激励制度,高管才能为了企业的长期发展,积极鼓励创新,促进企业绩效增长,实现其自身价值和企业价值的双赢。但是企业薪酬激励要防止过犹不及,要把握好激励成本与企业绩效增长的关系。另外,高管持股作为一种相对长期的激励方式可以弥补薪酬激励的短期效果和长期代理冲突,企业可以通过实施股权激励制度使高管更积极地为企业服务。但是股权激励也需要有一定限度,避免出现“管理者掠夺利益”的现象。