股权结构、价值链属性与技术创新——基于中国信息技术企业的实证分析

顾露露 岑怡 郭三 张凯歌

(中南财经政法大学金融学院，湖北 武汉 430073)

选题意义及研究背景

技术创新是社会发展的核心动力。当今的信息技术行业为处于经济转型期的中国转变经济发展方式和实现产业升级改造做出了重要贡献。由于信息技术服务、数字内容服务、电子商务、研发设计服务的发展，尖端信息技术理念和许多传统产业形成完美结合，创造出许多高新科技产品和服务，如3D打印，O2O，P2P等，衍生成长出一批赫赫有名的优质民营企业，如阿里巴巴、腾讯、百度等，创造了许多就业机会，为中国经济发展创造了增长点。大量的信息技术新产品和应用，如自媒体，滴滴打车等也大大丰富方便了人民的日常生活。信息技术行业正成为高就业型的产业和名副其实的国民经济发展的助推器。

信息技术产业属于高新技术密集型产业，技术创新是行业的核心竞争力。既有的文献多研究公司股权结构与企业价值之间的关系(徐晓东、陈小悦，2003；徐莉萍等，2006；吴淑琨，2002；刘芍佳等，2003)[28][25][24][18]。但是对于信息技术产业的股权结构与技术创新的讨论相对较少。

从公司治理的角度看，股权集中度和制衡度的不同结构、所有者性质等都会影响与创新相关的公司决策，从而对企业技术创新能力产生影响。西方发达国家的企业股权相对分散，股东与企业管理者之间的委托代理问题比较突出(Jensen, 1976)[7]，但是冯根福(2004)[12]认为中国企业的股权结构特点是高度集中，因此双重委托代理问题会比较突出。即大股东与中小股东之间，以及股东与管理者之间的委托代理都可能产生委托代理问题。处于产业价值链不同环节的企业(研发、制造、营运)的创新投入和产出特点有所不同，因此其创新形成机制各异。国内外学者对于股权结构与企业绩效的研究不少，但对于价值链与技术创新的研究大多以技术创新对价值链的影响、价值链不同环节与技术创新的互动机制能否提高企业获利能力为主要研究问题，对于股权结构与创新之间的关系，以及价值链不同环节的创新特点没有做具体实证分析。

本文主要研究以下三个问题：

1.中国的信息技术上市公司的股权结构是否影响该企业的技术创新？

2.信息技术企业价值链因素又是怎样对技术创新产生影响？

3.信息技术企业的终极控制人性质会不会影响技术创新？

本文对股权结构与技术创新研究的贡献之一体现在对处于肩负产业升级重任的当代中国信息科技企业的公司治理角度的深入量化研究。通过2005～2013年582家中国信息技术企业的面板数据，本文实证分析了集权或分权式企业股权结构与中国信息技术企业技术创新的影响和传导机制，为以中国为代表的新兴经济体国家企业实现科技进步和产业结构的升级改造提供参考。

本文对股权结构与技术创新研究的贡献之二体现在引入了全球价值链分析。在国内外学者对股权结构与技术创新的研究中，价值链分析方法鲜有文献提及。本文在改进徐康宁和陈健(2008)[26]的分析方法基础上，以“制造、研发、营运”三个价值链环节多层面动态分析研究信息技术企业的技术创新能力变化。这为新兴经济体企业如何区分不同价值链的企业技术创新需要的股权结构特点，科学嵌入全球价值链的战略发展提供思路。

研究问题的相关假设和理论依据

股权结构涵盖股权集中度、股权制衡度以及终极控制人性质等所有权信息。国内外不少学者从委托代理理论角度解释股权结构与企业绩效之间的关系。

一、双重委托代理理论及研究假设

信息不对称的存在常常会产生双重委托代理问题。委托代理问题分为两个大类。第一类是股东与经营者的代理问题：经营者会由于缺乏大股东的监管而选择将管理层(经营者)自身利益最大化，使企业所有者的利益和实现企业价值最大化的目标受到损失；第二类是控股股东与少数股东的代理问题：少数股东由于自身资源能力有限，不能行使对所持股公司的决策权或表决权，股权集中度达到很高比例时，代理问题可能由大股东与经营者的矛盾转移到大股东与少数股东的代理问题上(Hicheon,2008; Li, J.and C.Qian , 2013)[6][9]。

大股东与中小股东之间存在着大股东为攫取私人控制权利益而会侵占中小股东权益，对企业价值形成“掏空效应”的问题；而股东与管理层的委托代理关系中，企业管理者的“道德风险”、“逆向选择”或为追求短期利益等因素会与股东追求企业价值最大化相冲突(刘渐和、王德应, 2010；Li, J.and C.Qian , 2013)[16][9]。

双重委托代理问题在股权集中度偏高的国家或行业更为突出。股权集中度的提高，使大股东能有效限制经营者的使自身利益最大化的投机行为，能避免股权分散时小股东由于“搭便车”而造成的监管不足，降低代理成本，增加股东财富；但股权的高度集中会削弱经营者寻找投资机会实现所有者的企业价值最大化的积极性，控股股东可能利用其在公司中的控股地位从事损害少数股东及公司利益的行为(冯根福，2004；孙兆斌，2006；刘渐和、王德应，2010；Deng and A.Newman 2013)[6][22][11][4]。

大股东行为主要存在两种表现:“支持效应(propping effect)”和“掏空效应(tunneling effect)”。“支持效应”是指大股东可能利用原本属于自身的资金支持企业的发展,并惠及公所有权为国有的企业经营效率并不比私营企业低，国有股可能是利于企业技术创新的公司和全体股东。大股东若不以短期利益最大化为目标，具有长远的投资目标以稳定公司的经营盈利状况的话，大股东的“支持效应”是利于企业的技术创新的。“掏空效应”是指大股东利用各种渠道侵占上市公司及其他股东的利益,通过证券回购、资产转移、利用转移定价进行内部交易等方式转移公司资金,侵害公司中小股东的利益(Johnson et al.， 2000)[8]。由于不同国家的制度环境、不同国家公司治理的特点，公司股权结构等对企业技术创新的影响会有所差异(Belloc, 2012)[1]。

与发达欧美国家企业技术创新的部分研究结果显示的股权集中度有效降低了与创新相关的代理成本和契约成本，支持股权集中的“支持效应”结论相一致，国内学者孙兆斌(2006)[12]也认为股权集中度和控股股东的持股比例与上市公司技术效率以及技术效率水平的提高显著正相关；黄蕾(2012)[13]在高度竞争行业也发现了同样的结果；有的学者认为两者之间是负相关的关系，集中股权对创新具有“掏空效应”，而多元化的股权对创新有正面影响。黄建山等(2009)[14]发现股权集中度与技术效率、公司绩效之间呈显著负相关关系。

有的学者认为股权集中度与技术创新不是简单的线性关系，而是存在倒U关系，即股权集中度在过高或过低的情况下并不会明显影响创新(Chen et al.，2014)[2]。只有当大股东的投票决策权处于中间临界点之间才会对创新具有显著影响。还有的研究成果显示股权集中度对技术创新没有直接影响。

国内文献关于股权制衡度对技术创新影响的研究结果也不一致。部分学者认为在高度竞争行业，股权制衡度能够缓解第一大股东对公司的绝对控制，抑制第一大股东的“掏空效应”，因此与技术创新投资是正相关的(黄蕾，2012)[16]；也有学者认为股权制衡度会产生公司内部力量的倾轧与消耗，降低技术效率(孙兆斌，2006；黄建山，2009)[12][17]。

本文通过对信息科技企业股权集中度和股权制衡度的分析，研究集权制或分权制股权结构更利于技术创新。首先我们提出假设1：

H1：股权集中度与中国信息科技企业的技术创新能力相关；

另外，为制止大股东的“掏空效应”，其余股东(除存在“掏空效应”的股东)可以采取协商合作方式对大股东的行为进行适当约束。为此，我们引入“股权制衡”，即有能力对个别大股东的掏空行为加以约束和限制的股东，探求股权制衡对技术创新产生何种影响。

因此，我们提出假设2：

H2：股权制衡度与企业技术创新之间无关；

二、企业价值链环节与技术创新

价值链概念最初由波特在1985年提出。之后学者们发现价值链影响企业创新绩效，将企业发展战略嵌入价值链的不同环节是利于提高其企业技术创新能力的。余泳泽(2009)[27]发现技术进步使价值链的各环节的技术效率得到改善；付强等(2011)[11]将我国高技术产业依次划分为“投入生产到中间产出”、“中间生产到最终产出”的两个阶段，发现我国高新技术企业不同价值链环节研发投入和经济效益背离的原因。两位学者都认为价值链的环节不同，其创新绩效存在差异。

2013世界投资报告以全球价值链为主题，将全球价值链确定为知识创造阶段、制造和组装三大主要环节。从宏观上将不同国家的企业在全球价值链上进行定位。从信息技术产业层面上看，横跨价值链不同环节的公司也比比皆是，但是目前鲜有文献研究不同的股权结构会不会影响不同价值链环节上企业的技术创新的效率问题。

企业所处的价值链环节不同可能会导致各个环节所投入的研发支出不同，股权结构在价值链不同环节对技术创新的影响可能也存在差异。和制造、组装等环节相比，研发主导型公司对新技术和新产品的需求和投入都很大。而且行业所处的价值链环节不一样，企业产品产出和盈利水平会不同。国内学者对嵌入在产业链中的技术创新机理进行研究，认为技术创新是上下游互动的结果。更进一步地，一些学者发现技术创新对制造业价值链攀升有重要影响，技术创新能力的增强能够使行业向价值链高端攀升(刘志迎，2009；简晓彬，2013)[20][15]。

笔者认为处于价值链不同环节的企业其技术创新的表现形式有所不同，因而股权结构对技术创新的影响机制差异很大。研发主导型企业更注重信息技术的原创和产品功能的设计改进，这种研发投入很大，成果的可预见性不高，因此风险巨大。企业决策时需要具有前瞻的战略眼光和敢于失败的勇气，集权型的股权结构可能更利于创新；制造为主的信息技术企业技术创新主要是通过改进机器设备性能和效率，加强生产流程改造而实现的，其投入较大，但创新结果的可预见性较强，因此集权型的股权结构也可能更利于创新项目的推进；最后，营运为主的信息科技企业创新集中于营销、投融资和管理，创新门槛较低，创新成果的可预见性相对较高，风险较小，因此分权型的股权结构可能更利于创新投入和产出效果的全程监控。由此可见，在技术创新研究中考虑价值链环节的差异与股权结构之间的关系可以更深入探究价值链与研发投入之间的关系以及该行业的技术创新机理，更高效率地提升中国信息技术企业的产业层次，提高产品附加值。

基于以上分析，本文提出假设3和假设4：

H3：处于价值链不同环节的信息科技企业的股权集中度对技术创新的影响与制造或营运价值链环节的企业没有差异；

H4：处于价值链不同环节的信息科技企业的股权制衡度对技术创新的影响与制造或营运价值链环节的企业没有差异；

三、终极控制人性质与技术创新

终极控制人的性质不同对企业经营效率和技术创新水平产生影响。现有文献显示不同的股东性质，如外资股权、国资控股也会不同程度对企业技术创新能力的提高起作用。

Choi et al (2011)[3]认为国有股权对技术创新有利，他们认为政府的干预间接引导企业技术创新，政府能为企业的技术创新提供一系列的政策支持。另外，从企业经营效率讲，所有权为国有的企业经营效率并不比私营企业低。但是中国的学者关于终极控制人与技术创新的主要研究结论是国家的干预并没有鼓励企业的技术创新，国有企业产权性质的特殊性阻碍了其发挥企业的利益最大化职能，削弱了企业技术创新的投入(刘渐和，2009；汤业国，2012)[19][23]。

国内部分学者认为国有企业相对于私有企业在政策、人才与研发能力上具有相对优势，因此更利于创新(黄蕾，2012)[16]。但是邵传林(2015)[21]认为民营企业比国有企业具有更强的企业家创新精神，而制度环境的改善有助于促进民营企业家创新精神的有效发挥。

因此，本文提出假设5：

H5：国有股权的企业技术创新能力无关；

学者们对外资股权与技术创新的关系也存在一些争议。国外学者大多认为外资股权参与本土企业的研发投入，有利于本土企业利用其它投资国的知识和技术资源，外资股权是利于提高企业创新效率的。Srholec(2009)[10]认为外资参股和技术合作会产生知识溢出效应，因此外资股权会提高当地企业技术创新能力。一些学者在Srholec(2009)[27]之后还指出国有股和机构持股与技术创新之间的正效应体现在滞后一期。有学者认为外资股权与技术创新之间存在非线性的U型相关关系(Díaz-Díaz, Aguiar-Díaz et al，2008)[5]。

国内学者认为外资股权对本土企业创新投入的影响呈负向影响。外资与本土企业技术差距的越大，外资进入对内资企业研发投入的负向作用越强，外资进入可能抑制本土企业创新。刘少波、孙兰和邓可斌(2014)[17]认为外资股权促进企业短期绩效，但抑制了企业长期绩效的提升。而一些学者则认为外资引入并不会对我国企业技术创新产生显著影响，FDI虽然在短期内会对自主研发表现出显著促进或抑制的作用,但长期影响并不显著。

基于以上的争议，本文认为外国投资者在对中国高新技术企业进行投资时，常会提供一定的资金、先进的管理经验及技术支持，有利于本土企业技术创新。我们提出假设6：

H6：外资股权与中国信息技术企业技术创新之间无关；

样本数据和研究方法

一、样本确定及数据来源

本文以2005～2013年中国信息技术类上市公司为样本(包括CSMAR数据库中中国的海外上市公司)，涵盖软件服务、硬件技术及设备、半导体及半导体设备以及通讯服务四大子行业。1着重研究股权结构和价值链对技术创新的影响。2同时我们借鉴了徐康宁和陈健(2008)[7]的方法，构造了信息技术产业的价值链环节变量并稍加改进，将价值链划分为三个环节：制造，研发和营运。价值链制造环节包括加工制造和零配件制造；研发环节包括科学技术服务和软件开发、数据信息处理等；营运环节主要涵盖投资、销售、运输仓储、管理以及租赁、金融、售后维修服务等。3

本文的研发支出数据、控制变量所涉及相关财务数据和股权结构中的外国投资者持股数据取自DataStream；股权集中度，股权制衡和所有权性质等股权结构数据取自Wind；行业价值链界定、企业注册日期等信息来自Osiris数据库。

数据显示，样本中硬件技术及设备和半导体及半导体设备两个行业分别有90%和95%以上的企业处于制造环节，通讯服务行业有80%的企业处于运营环节。相对而言，软件服务行业在三个环节上的分布更为均衡。由此可见，在行业分类的基础上进行价值链环节的划分可以立体地描述该行业企业的分布状况，有助于我们深入探究行业分布，价值链与研发投入之间的关系。4

二、变量设计

本文将研发密度作为被解释变量指代技术创新。解释变量主要包括股权结构变量，包括股权集中度、股权制衡度、国有企业、外资股权比例、价值链环节变量。

价值链(Valuechain)用来衡量企业所处的价值链环节。为检验价值链不同环节的信息技术企业的股权结构对企业技术创新是否存在差异，本文主要生成了两个交互项：股权集中度和价值链环节哑变量(H1Value)，如果该交互项显著为正，表明价值链不同环节的企业股权集中度和技术创新是成正相关关系的，反之亦然；设计的另一个交互项是股权制衡度和价值链不同环节哑变量(RSHValue)。如果该变量显著为负，表明价值链不同环节的信息技术企业股权制衡度越低，则企业技术创新能力越强，反之亦然。变量的具体说明见表1。

表1 变量说明一览表

实证结果与分析

一、样本描述性分析与相关性分析

表2列示了各变量的描述性统计分析，由该表可以看出，股权集中度的均值为33.41%，最小值为0.03%，最大值为74.4%。终极控制人性质为非国有的企业占所观察样本的80%以上。股权制衡度均值为65.05%。而外资持股比例最大值为80%，最小值近似为0。在价值链数据存在的583家企业中，处于制造环节的有343家，处于营运环节和研发环节的企业分别为136家和104家。

Pearson相关系数分析结果显示股权集中度与终极控制人性质存在显著的正相关关系，即终极控制人性质为国有的企业的股权集中度可能会更高；而股权集中度与股权制衡度呈现显著的负相关关系。外资持股与股权制衡度的相关系数0.1487，说明在某种程度上，股权制衡度的增强可能有利于外资持股比例的增加；外资股权与海外上市公司也存在显著的正相关关系且系数为0.5873，说明公司选择在海外上市可能对外资股权的持股比例有显著的正影响。

二、模型设定和研究方法

由于本文回归设计中研发密度因变量具有被0和1截断的特点，因此本文采用Tobit截断模型来进行回归估计。

表2 变量的描述性统计分析

μit～N(0,σ2)的独立分布的误差项。因变量左右分别在0和1处截断：

给定xi，的条件期望为：

因此参数估计采用最大似然估计(QML)是优于最小二乘(OLS)的选择。本文回归分析中所有的模型都增加了时间固定效应，以降低面板数据的时间差异带来的异质性和内生性问题。同时为了避免变量中的离群值对回归结果造成影响，我们对所有的变量进行了1%的缩尾离群值处理。5

本文重点研究中国信息科技企业股权结构、终极控制人性质与技术创新之间的关系。根据上述的研究假设，本文主要的计量模型如下：

上式解释变量的具体说明见表2。

三、回归分析结果

表3汇报了TOBIT回归分析的结果。股权集中度确实与技术创新能力存在显著的非线性关系反“N”型关系。根据模型5的回归结果，我们发现企业第一大股东持股比例在26.56%和50.63%之间对技术创新有显著的正面影响，验证了股权集中度的“支持效应”；而当第一大股东持股比例低于26.56%或者高过50.63%时对企业技术创新产生显著负面影响，验证了股权集中度过高，大股东对企业的“掏空效应”会凸显，而过低的股权集中度会产生股东和管理层之间的代理问题，使得管理者由于缺乏大股东的监管而选择将自身利益最大化，使企业所有者的利益和实现企业价值最大化的目标受到损失，从而不利于企业的技术创新投入。

中国信息技术企业股权制衡度与技术创新之间没有明显的相关关系。对于企业终极控制人性质的回归结果显示国有企业性质对技术创新形成明显的负面影响，外资股权在中国信息科技企业中没有对技术创新形成明显的影响作用。

对于价值链变量的回归结果显示研发环节的中国信息技术企业研发投入明显高于制造环节的企业，但是并不见得高过营运环节的企业。更为重要的是，交叉项的回归结果显示与制造或营运环节相比，研发环节的信息技术企业的股权集中度和技术创新之间是明显的正相关关系，而与股权制衡度则是明显的负相关关系。说明研发环节的中国的信息技术企业的高股权集中度、低股权制衡度结构更有利于技术创新。

表3 股权集中度、股权制衡度、价值链和终极控制人与技术创新的TOBIT分析

除了一般文献采用的企业财务数据的控制变量，如公司规模(SIZE)、资产负债比率(BDR)、企业成长性(GROW)和盈利能力指标(ROE)之外，本文在控制变量中加入了海外上市和公司年龄两个变量。结果验证了“绑定效应”(BONDING THEORY)的结论，即海外上市公司与技术创新有明显的正相关关系；而越年轻的企业其技术创新能力明显越强。

四、稳定性检验

本文还运用(1)前三大股东持股比例(H3)代替的第一大股东持股比例(H1)作为股权集中度来进行检验，其中H32表示H3的平方，H33表示H3的三次方；(2)前五大股东持股比例(H5)代替的第一大股东持股比例(H1)作为股权集中度来进行检验，其中H52表示H5的平方，H53表示H5的三次方；(3)用研发支出与期末总资产的比值(RDassets)来替代研发密度作为因变量来进行检验。方法(1)、方法(2)和方法(3)的检验模型分别为模型M6、M7、M8、M9。表4汇报了稳定性检验的回归结果。

由表4可以看出，对于股权集中度、股权制衡度、终极控制人性质以及外资持股四个主要解释变量，这三种方法的回归结果均与表4的回归分析结果惊人的一致。证明本论文的实证分析结果是非常稳健的。

结论及建议

本文以2005～2013年中国信息技术类上市公司为样本，着重研究股权结构、价值链环节以及终极控制人性质对信息技术企业技术创新的影响。经过实证分析我们得到以下结论：

第一，本文的实证研究结果验证了公司治理的双重代理理论。单纯的“支持效应”或“掏空效应”并不能解释中国的信息技术企业的股权结构和技术创新之间的关系。中国信息技术企业的股权集中度与技术创新之间呈现显著的反“N”型非线性关系，即当中国信息技术企业第一大控股股东的持股比例在26.56%到50.63%之间时对企业技术创新有显著的正面影响(“支持效应”)，而过小或者过大的股权集中度均对企业的技术创新形成显著的负面影响。其原因在于过高的股权集中度会导致控股股东的“掏空效应”大于“支持效应”，而过低的股权集中度会衍生代理问题，使得企业管理者由于缺乏大股东的监管而选择将自身短期利益最大化，从而不利于企业的技术创新投入；

第二，集权型的股权结构(高股权集中度、低股权制衡度)更有利于研发环节的信息技术企业的技术创新；而分权型的股权结构(低股权集中度、高股权制衡度)更利于营运环节的企业创新。这也暗示着当我国的信息技术企业的价值链环节覆盖制造、研发和营运价值链环节时，我们应适当调整不同价值链环节的企业的股权结构，以利于企业技术创新。

第三，国有企业性质不利于信息技术企业的技术创新，笔者认为这和样本的高新技术行业特征相关。其可能的原因有二：一者基于国有资产安全的考虑，国有企业管理层可能更关注资产的保值增值而舍弃一些高风险高回报的技术研发投入，影响企业创新能力发展；二者国企的行政干预、运作低效率等问题广为业界诟病，这也可能是影响企业创新发展的结症。外资股权对信息科技企业的技术创新没有明显影响。传统行业中对于中国企业的技术溢出效应没有在高新技术行业得到验证。

基于以上的结论，为提高信息技术行业的核心竞争力，改善目前信息技术行业创新动力不足的现状，我们提出以下建议：

1.由于过高或过低的股权集中度均不利于企业的技术创新投入，企业应积极完善公司治理和内部控制制度，选择合适的股权集中度水平，充分发挥股东、独立董事、监事的监督作用，促进企业技术创新；

2.信息技术行业的价值链各环节的股权结构与技术创新能力之间的协动关系有差异。研发环节的信息技术企业应保持较高的股权集中度，降低股权制衡度水平。这样可以扩大大股东对技术创新的“支持效应”，减少大股东之间的权利倾轧，有利于技术创新；而营运环节的企业应控制股权集中度，加强股权制衡，充分营造民主协商的治理模式，促进技术创新；

3.降低国有资本在信息技术企业中的持股比例，实现持股主体的多元化。由于股权性质的原因，国有企业较非国有性质的企业对高风险的技术研发投入较少，不利于企业技术创新。在原应属于充分竞争型的信息技术行业，我们可以通过增加民间投资，适度分散股权，引入战略投资者和机构投资者参与公司治理等方式引导企业技术创新能力的提升。

总之我们必须建立信息技术行业长远的技术创新和文化建设的发展规划，建立健全长效的创新投入股权结构机制，重视股东和员工创新价值观的培育，激励营造创新的文化氛围，不断加大行业企业对技术创新的投入力度，优化创新制度，从而不断促进我国信息技术企业技术创新能力的提高，为我国的信息技术企业在日趋激烈的国际市场竞争中提升价值链位置，提高产品附加值，为国家的经济发展战略布局服务。

注释

1.首先，从Osiris中检索营业地为中国(不包括港澳台)，GICS代码前两位为45和50的公司，得到样本公司505家(其中包括19家股票在新三板交易的公司)。考虑到部分中国概念股公司未包含在上述505家公司内，我们采用CSMAR的中国海外上市公司研究数据库对该样本进行补充，从中得到209家GICS代码前两位是45和50的公司(对于少数GICS代码缺失的公司，根据其业务确定其所属行业)。然后，我们根据公司英文名称去除上述714个样本中重复的样本92个，剩余样本622个。最后，我们去除上述样本中包含的19家股票在新三板交易的公司和1家ISIN代码缺失的公司，最终得到602个研究样本。

2.我们将信息技术企业界定为按全球行业分类代码(GICS)被划分为信息科技行业(一级代码为45)和通讯服务行业(一级代码为50)的公司，其中信息科技业又被划分为软件服务，硬件技术及设备和半导体及半导体设备三个子行业。之所以采用GICS行业分类标准，主要原因在于该标准能准确并完整的展现信息技术业的全貌。例如，GICS将信息科技行业划分的三个子行业，基本上涵盖了信息科技产业链的所有环节。

3.公司所处价值链环节的确定依据其NAICS代码，即北美产业分类体系代码。我们将主要代码(primary code)前两位为31,32和33的企业确定为制造环节企业，将主要代码前四位为5112(Software Publishers)，5182(Data Processing，Hosting，and Related Services)，5415(Computer Systems Design and Related Services)和5417(Scientific Research and Development Services)的企业确定为研发环节企业，将其他企业划分为运营环节企业。

4.本文确定研究样本所使用的GICS属于投资型分类标准，界定价值链环节所使用的NAICS属于管理型分类标准。管理型分类标准从制造角度进行分类，基本上以三次产业的划分为基础，严格区分商品和服务；投资型分类标准从消费角度进行分类，行业划分基于最终的产品。从表1可以看出两类分类标准之间的联系和差异。关于行业分类标准的更多讨论见杨朝军，郭鹏飞和焦涛(2004)。具体表格数据可向作者索取。

5.根据数据离群值的分布情况，对变量的1%的数据样本进行单边缩尾或者双边缩尾处理。其原理是：若数据为单边拖尾，则令该样本数据(左拖尾)中小于第1百分位的数据取第1百分位的数值，或令该样本数据(右拖尾)中大于第99百分位的数据取第99百分位的数值；若数据位双边拖尾，则令该样本数据中小于第0.5百分位和大于99.5百分位上的数据分别取第0.5百分位和大于99.5百分位上的数值。