异质机构投资者与企业技术创新——基于不同期限机构投资者的实证检验

洪 敏,张 涛,王广凯

(1.中国社会科学院研究生院,北京 102488;2.湖南工学院经济与管理学院,湖南 衡阳 421002；3.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京 100732;4.中国证监会博士后科研工作站,北京 100033；)

0 引言

在美国金融市场，机构投资者越来越成为重要的股权投资者，美国的机构投资者主要包括养老基金、共同基金、保险公司、投资基金以及由银行和基金会管理的基金，Sias等发现20世纪80、90年代是美国机构投资者迅速发展的阶段，机构投资者持有比例从1980年的24.2%上升至1994年的50%[1]，这当中很大部分归因于养老基金的入市。而中国自股票市场建立以来，机构投资者也进入了快速增长期，据Wind数据库统计，从2003—2011年，机构投资者的持股市值从1535亿元增长到109871亿元，占流通股市值比重从12%增长到68%。与此同时，自2002年11月《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》颁布以来，合格境外机构投资者(QFII)也从2003年的12家增长到2011年的136家，持股市值也从8亿元增长到572亿元，现今中国机构投资者已经由基金、券商、保险公司、社保基金、QFII 以及其他机构投资者等多种类型组成。

技术创新属于企业的长期非生产活动，激励创新必须要有容忍失败的机制。上市公司应该比一般企业拥有优势，因为它们可以在大量的投资者之间转移风险，然而管理层代理问题也许会削弱这种优势。追求短期业绩的压力与被解雇的风险会使得风险厌恶的管理者减少企业的技术创新活动，但机构投资者的加入会使得情况发生变化，这是因为一方面，机构投资者追求的是企业的长期价值。相比较，个人投资者通常采取“用脚投票”方式，关注企业的短期绩效，以赚取股价短期变动收益；而机构投资者，特别是长期机构投资者采取“用手投票”方式，参与公司治理，以追求企业的长期价值。另一方面，机构投资者拥有雄厚的资金实力与充足的人力资源，它们能够充分收集企业信息，缓和与研发相关的信息不对称问题[2-3]，进而能够促使企业管理层加大企业的研发投入水平，以提升企业的长期价值。但并非所有的机构投资者都能促进技术创新，Borochin 等发现不同类型的机构投资者在评估企业价值与参与公司治理过程起了不同的作用，他们将机构投资者分为了专注型机构投资者与临时型机构投资者，只有专注型机构投资者才能加强公司治理[4]。实际上，早在1990年，Grave 等就发现机构投资者不一定有利于公司治理，相反，机构投资者的频繁交易使它们只关心当期利润，不能发挥积极的公司治理作用，且机构投资者行为会刺激相关公司行为的短视化。Bushee 则研究了机构投资者与研发支出的关系问题，他们发现：当机构投资者比例较高时，管理者不太可能削减研发支出(以便扭转利润下降趋势)，即机构投资者能促进企业技术创新；但他们也发现存在一个例外：当高周转率与冲动交易的机构投资者存在时，管理者会削减研发支出(以便扭转利润下降趋势)[5]。Yan等依据机构投资者的流动性，计算并区分了长期机构投资者与短期机构投资者。因此，本文依据Yan 等的研究方法，区分了长期机构投资者与短期机构投资者，考察它们对企业技术创新的不同作用。考虑到可能存在样本选择偏差问题，本文使用了倾向得分匹配方法对上述结论进行了稳健性检验。

1 相关文献

第一，关于机构投资者影响技术创新的研究。多数学者认为机构投资者能够促进技术创新。如：Francis 等发现股权集中度(包括机构)与研发支出之间有正相关关系[6]；Eng 等[7]、Aghion 等[8]、赵洪江等[9]都发现机构投资者能够促进企业技术创新。然而，也有少数学者认为机构投资者会抑制企业的研发支出，如Bushee发现有大量机构投资者的公司在业绩较差的情况下会倾向于削减研发支出；冯根福等研究了异质机构对企业技术创新的不同影响，发现证券投资基金对企业创新有显著的负效应，这种负效应在国有企业中表现得更为明显[11]。

第二，关于机构投资者影响公司治理的研究。学者普遍认为机构投资者能够改善公司治理。薄仙慧等的研究表明，机构投资者有利于公司治理的改善，但机构投资者的积极治理作用在国有控股公司中受到限制[12]。肖星等的研究发现，证券投资基金持股与公司业绩正相关，促进了公司治理水平的提高，而且认为，证券投资基金的这种积极作用同时源于他们“用脚投票”和“用手投票”两种效应[13]。

第三，关于异质机构投资者划分的研究。划分标准主要有持股时间、持股比例、商业关系、流动性、积极性等。例如：①商业关系标准。Brickley等[14]根据机构投资者是否与被投资企业的商业关系，将其划分为压力抵制型机构投资者和压力敏感型机构投资者两种类型。②持股比例标准。Koh根据机构投资者持股比重，分成了高持股比重机构投资者与低持股比重机构投资者[15]。③积极性标准。Almazan等将机构投资者划分为潜在的积极的机构投资者和潜在的消极的机构投资者两种类型。独立的投资咨询公司和投资公司属于前者，信托银行和保险公司则属于后者。④持股时间标准。Chen等根据机构投资者持股时间(是否超过一年)、持股比例以及与被投资企业的商业关系(是否独立)，对机构投资者进行了分类[16]。⑤流动性标准。Bushee 最早发现了高周转率与冲动交易的机构投资者的存在。在Bushee的研究基础上，Yan 等[17]依据机构投资者的流动性，区分了长期机构投资者与短期机构投资者。此后，Yan 和 Zhang 的分类标准得到国内外学者的广泛采用，如刘京军等[18]、Ramalingegowda 等[19]、Borochin等。

综上所述，机构投资者持股能促进企业技术创新，已经得到国内外学者的广泛认可，但机构投资者存在异质特征，它们能够在不同程度、不同方向上影响公司治理，进而影响企业技术创新。不同于以往没有考虑机构投资者异质性对企业技术创新影响的研究，本文依据Yan 等的分类标准，按流动性划分了长期机构投资者与短期机构投资者，采取了面板泊松回归方法与倾向得分匹配方法(PSM)研究了机构投资者对技术创新的影响，具有一定的创新性。

2 数据来源及指标说明

2.1 数据来源

本文的专利数据与主要财务指标数据来自Wind数据库。主要财务指标有六类：①偿债能力指标，包括资产负债率与流动比率；②营运能力指标，包括应收账款周转率与存货周转率；③盈利能力指标，包括销售净利率；④企业成长能力指标，包括销售收入增长率；⑤企业规模，用企业资产总额的自然对数来表示；⑥企业价值综合指标，包括权益净利率与资产净利率。技术创新产出指标主要用专利授权量来衡量。专利按类型可以分为发明专利、实用新型与外观设计，这些数据来自国泰安(CSMAR)专利数据库。

所有权数据来自锐思(Resset)数据库，主要指标有：①第一大股东持股比率；②前五名股东持股比例；③机构投资者持股比例。本文的机构投资者持股比例，主要包括基金、券商、保险公司、社保基金、QFII 以及其他机构投资者的持股比例合计。

为了控制极端值的影响，本文对除机构投资者持股份额与专利以外的其他变量进行了上下1%分位数的Winsor处理。

2.2 机构投资者分类

我们参照Yan和Zhang(2009)的分类方法，进一步划分了长期与短期机构投资者持股。

首先，计算机构k的总买入或总卖出：

(1)

(2)

CR_buyk,t和CR_sellk,t分别代表总买入和总卖出，Pi,t和Pi,t-1是机构k所持有股票i在t和t-1的价格，Sk,i,t和Sk,i,t-1是机构k所持有股票i在时刻t和t-1的股份数，ΔPi,t代表在t时刻股票i价格相对于上一期的变化。当时刻t机构k所持有股票少于时刻t-1时，表明机构k卖出了股票，将在股票i的资金变化计入总卖出中，反之计入总买入。

然后，计算每个机构的流动率(CR)：

(3)

基于机构过去一年的换手率计算出平均流动率：

(4)

最后，将机构按照AVG_CR的大小分成三组，最低的一组即为长期机构投资企业，最高的一组视作短期机构投资企业。与他们的研究不同，考虑到若根据平均流动率AVG_CR划分长期机构投资企业与短期机构投资企业会损失较多样本，本文直接用流动率(CR)作为分类标准。

2.3 其他控制变量

本文主要从两方面来选取控制变量：影响机构投资者持股比例的因素与影响技术创新水平的因素。

一方面，负债率、股利水平、企业规模、企业增长率、盈利水平等企业特征变量影响机构投资者持股比例。如Chaganti 等研究发现，机构投资者持股比例与长期债务权益比率负相关[20]。Noe等却发现，机构持股水平高的公司更倾向于高债务、高股利水平，从而使经营者不得不受市场规则的制约和减少浪费[21]。Gompers 等发现机构投资者更倾向投资于规模大的公司，带来大公司股票价格的上涨[22]。Grinblatt 等的研究表明除了公司特征外，公司离投资者的距离、是否使用投资者的母语以及是否有相同文化背景的高管会影响机构投资者的投资行为[23]。田澍等运用类似的研究方法，发现以中国证券投资基金为代表的机构投资者同样偏好净损失成本较低的个股，但同时关注股票所在地域的经济发展水平和行业特征。Lin 等分别考察了宏观层面与公司层面的影响因素，发现在公司层面上基金等机构投资者更倾向于投资于规模较大、增长较快、股权集中度较低、盈利历史较好、沪深300 指数的公司；而在宏观层面上机构投资者倾向投资于具有更好增长前景的内陆公司，同时地区的政治干预会影响机构投资者的投资决策[24]。企业环境绩效对机构投资者投持股比例有正向影响，并且这种影响只体现在长期机构投资者的持股比例上，短期机构投资者的持股比例不受企业环境绩效的影响[25]。

另一方面，股权集中度、股权激励、公司治理等会影响到企业的技术创新水平。如Lacetera 以美国医药行业为例，发现公司治理会影响到具体的资源配置和战略决策影响企业的创新活动[26]。夏芸等以2005—2006年披露了研发支出的中国高科技上市公司为样本发现高管股权激励与研发支出显著正相关，这种正相关关系在公司资源富余水平越高、业绩越好时更明显[27]。任海云考察2004—2008年中国A股制造业公司，发现股权集中有利于研发投入，一定的股权制衡很有必要，但一股独大和国有控股不利于研发投入[28]。鲁桐等分劳动密集型、资本密集型和技术密集行业研究了公司治理对创新的影响，他们发现三个行业中第二至第十大股东持股比例、基金持股比例和董监高持股比例对研发投入均有正向影响[29]。所以最终本文选取了偿债能力、营运能力、盈利能力、企业成长能力、企业规模、企业价值、第一大股东持股比率、前五名股东持股比例等控制变量。文中主要变量的定义如表1所示。

表1 主要变量定义

3 实证分析

表2显示了基本结果。第1～3列报告了泊松混合回归的基本结果，第4～6列报告了负二项回归的结果。机构投资持有份额前面的系数在0.8～1.6之间(考虑到可能存在的内生性问题，即反向因果，机构投资者可能偏向于创新水平高的企业，所以本文用机构投资者持有份额的滞后一期作为解释变量)。系数若为1.2则意味着机构投资者持有份额每增加10%，那么专利数据则增加12% 。泊松回归的缺陷在于，它假设均等分散，即方差等于期望。如果存在过度分散，即方差大于期望时，则可考虑负二项回归。负二项回归的过度分散参数alpha在1%显著性水平下不为0，这说明存在过度分散，使用负二项回归可以提高效率。

表2中第1列加入了所有控制变量，该结果显示存货周转率、销售收入增长率与销售净利率都对技术创新水平有显著性影响，其中销售收入增长率对企业技术创新水平有正向影响，销售收入增长越快，企业的技术创新水平越高。由于销售收入增长率主要衡量的是企业的成长能力，这就说明企业成长能力强的企业更注重提高企业创新水平。而存货周转率、销售净利率这两个衡量营运能力的指标对技术创新水平有显著性的负向影响(尽管系数很小)，这说明企业资金回收能力强反而不利于技术创新水平，这可能是由于资金回收能力强的企业往往非资本密集型企业，如一些快速消费品行业，这些行业技术创新活动往往比较弱；并且对于这些企业来说，资金回收能力是一个企业竞争力的重要组成部分，而技术创新活动是属于资金回收慢的非生产活动，过量投资创新活动反而会削弱企业竞争力。销售净利率的负向影响是不稳定的(表2将呈现的结果中，它有正向影响)，这主要是由于变量之间存在着某种程度的共线性所引起。此外，我们注意到企业规模对技术创新水平具有正向影响(尽管不显著，但t值达到了1.54)，这与熊彼特假说是一致的，大企业比小企业具有更高的技术创新水平。

考虑到同一类指标之间高度相关性可能带来严重的共线性问题，表2中第2～3列与第5～6列分别列示了向后逐步回归的结果。第2列显示在去除流动比率、资产净利率与第一大股东持股比例之后，资产负债率、前五大股东持股比例这两个变量的显著性水平明显得到提高。其中资产负债率对技术创新水平具有负向影响(尽管不显著，但t值达到了-1.32)，这说明高资产负债率阻碍了企业的技术创新水平，换句话来说，偿债能力越强的企业技术创新水平越高。理由可能是偿债能力弱的企业面临着债务约束，这会阻碍企业的技术创新行为，甚至对于某些企业，在生存都面临危机的情况下是不可能进行技术创新行为的。前五大股东持股比例对企业技术创新水平也具有显著的阻碍作用，这说明当大股东持股份额较多时会削弱企业的技术创新行为，这与大股东侵占企业利益的相关理论是相符的。在去除存在共线性的变量之后，销售净利率这一指标不再具有显著性影响。权益净利率与资产净利率这两个变量对企业技术创新水平具有负向影响，这似乎不符合直觉，因为这两个指标通常在财务分析中用来衡量企业价值的正向指标，一般认为企业权益净利率越高，那么企业价值越大。而表2则显示企业价值越大，反而技术创新水平越低。这主要是由于权益净利率它是一个综合指标，是权益乘数、资产周转率与销售净利率的乘积，而权益乘数衡量的是企业的杠杆水平，所以当企业负债较多时，权益净利率也会增大，此时创新水平则会随之下降(当销售净利率与资产周转率不变时)，这就解释了这两个变量之间的负相关关系。与任海云(2010)的研究一致，第一大股东持股比例与前五大股东持股比例越高越不利于企业技术创新。

表2 混合回归结果

续表2

注：括号中为t值，泊松回归的t是根据聚类稳健标准误得出，而负二项回归的t值是根据稳健标准误计算得出，*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表3显示了基本结果。第1～3列报告了泊松混合回归的基本结果，第4～6列报告了负二项回归的结果。负二项回归的过度分散参数alpha在1%显著性水平下不为0，这说明存在过度分散，使用负二项回归可以提高效率。负二项回归的结果显示，机构投资者持股只对发明专利有显著性的促进作用，机构投资者持有份额每增加10%，那么发明专利数则增加3.8%;而机构投资者持股对实用新型没有显著性影响，对外观设计反而有显著性的抑制作用，机构投资者持有份额每增加10%，那么外观设计下降3.73%。由于专利中发明专利比重越大，那么可以说专利的质量就越高。因此可以认为，机构投资者持股份额越大，专利的质量越高。

本文根据机构投资者的流动性，将机构投资者划分为长期机构投资者与短期机构投资者，分别考虑它们对企业技术创新水平的影响。表4中第1～2列报告了分别采取泊松混合回归与负二项回归的长期机构投资者份额的结果，第3～4列报告了分别采取泊松混合回归与负二项回归的短期机构投资者份额的结果。负二项回归的过度分散参数alpha为1.21～1.23之间，并且在1%显著性水平下不为0，这说明存在过度分散，使用负二项回归可以提高效率。从表4的结果可以看出，长期机构投资者份额前面的系数在0.9～1.5之间，这个系数与表2中机构投资者的系数比较相近，说明机构投资者对企业技术创新的影响主要体现在长期机构投资者上。表4第3～4列的结果也显示，短期机构投资者对技术创新水平没有显著性影响。

本文分别考察不同期限机构投资者对企业三类专利水平的影响(见表5)。负二项回归的过度分散参数alpha为0.976～2.241之间，并且在1%显著性水平下不为0，这说明存在过度分散，使用负二项回归可以提高效率。从表5的结果可以看出，长期机构投资者份额对发明专利具有显著性促进作用，而对实用新型与外观设计均不具有显著性影响。然而，短期机构投资者份额对三种专利类型均不具有显著性影响。这说明只有长期机构投资者份额的增加才能提高专利质量，进而提高我们企业技术创新水平。

表3 机构投资者与创新水平的实证检验(分三种专利类型)

表4 不同性质的机构投资者与创新水平

注：括号中为t值，它是根据聚类稳健标准误计算的，*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表5 不同性质的机构投资者与创新水平(分三种专利类型)

续表5

4 稳健性检验

为了获得更加稳健可靠的研究结论，考虑到可能存在反向因果等内生性问题——并不是机构投资者份额影响技术创新水平，而是技术创新水平更高的企业更能吸引机构投资者投资，本文采用倾向得分匹配方法来克服样本选择问题。

进行倾向得分匹配检验的基本步骤是：①首先选择协变量，估计倾向得分。可以采用Probit、Logit以及非参数方法估计倾向得分。Rosenbaum等建议使用形式灵活的logit模型，例如协变量的高次项与互动项[30]。Dehejia等认为，此时针对模型的设计形式要进行平衡性检验[31]，即检验自变量的分布在两组之间的差异性。②进行匹配。根据倾向得分值的相似性，选择匹配的样本。匹配的方法有很多，最直接的匹配方法是最近邻匹配，它是根据倾向得分值，选择最相近的匹配对象；Dehejia等[32]发现，当共同支撑假设得到较好满足时，大多数匹配方法的结果相近。所以本文直接采用最近邻匹配。③根据匹配后的样本计算平均处理效应。

本文以10%的机构持股比例作为分组标准，将机构持股比例大于或等于10%的股票定义为机构投资企业，反之则为非机构投资企业。在后述分析中，同样将长期机构持股(短期机构持股)比例大于或等于10%的股票定义为长期机构投资企业(短期机构投资企业)，反之则为非长期机构投资企业(短期机构投资企业)[33]。

首先，本文根据logit回归确定匹配变量，对二元解释变量(是否为机构投资企业)进行回归，以各匹配变量的回归系数为权重，计算出每一个企业的倾向得分，据此对机构投资企业与非机构投资企业进行匹配。回归结果显示，是否为机构投资企业与资产负债率、流动比率、第一大股东持股比例有显著的负相关关系，与销售收入增长率、前五大股东持股比例、企业规模有显著的正相关关系，而与销售净利率有很弱的正相关关系，与资产净利率、权益净利率没有显著的相关关系，据此可以计算倾向得分值。

倾向得分匹配方法需要检验两个假设前提：一是共同支撑假设；二是平衡性假设。共同支撑假设要求两组样本在匹配之后，机构投资企业与非机构投资企业的倾向得分的分布形态基本保持一致。图1中左图与右图分别列示匹配前与匹配后两组的核密度函数。左图显示，在匹配前两组的核密度函数存在显著差异，机构投资企业要比非机构投资企业的倾向得分均值要大。因此使用所有企业的样本来比较机构投资的作用，可能会产生有偏的结果。图1中右图显示，两组的核密度函数非常接近，这说明匹配之后，两组的特征非常相似，满足了共同支撑假设。

图1 机构投资企业与非机构投资企业的核密度图(匹配前与匹配后)

平衡性假设要求完成匹配之后，两组在各匹配变量之间不存在显著性差异，即各变量对机构投资者持股份额不再具有显著性影响。表6中t检验结果显示，在匹配之前两组资产负债率、销售收入增长率、前五名股东持股比例与第一大股东持股比例存在显著性差异，而在匹配之后，这种显著性明显下降，销售收入增长率、前五名股东持股比例与第一大股东持股比例在两组之间不再有显著性差异，而资产负债率在匹配之后，仅在10%显著性水平下存在差异。并且控制组与处理组均值的偏差都在5%之内，偏差下降幅度都在70%以上，这说明平衡性假设得到满足。

表6 平衡性假设检验

在完成匹配之后，便可计算机构投资企业与非机构投资企业在技术创新产出上的平均差异，即平均处理效应(ATT)，也就是处理组(机构投资企业)与控制组(匹配成功的非机构投资企业)在技术创新水平上的平均组间差异。表6报告了匹配前后的平均处理效应，该结果显示：在企业的基本特征相近的情况下，机构投资企业的专利数量要比非机构投资企业多出58.39个。

我们也将机构投资者划分为长期机构投资者与短期机构投资者，分别考虑它们在创新水平上的平均处理效应(ATT)。我们分别共同支撑假设与平衡性假设进行检验。图2与图3的结果显示，在匹配前两组的核密度函数存在显著差异，机构投资企业核密度函数在非机构投资企业的右侧，而在匹配之后两组的核密度函数非常接近，这说明匹配之后，两组的特征非常相似，共同支撑假设得到了满足。此外，表9与表10的平衡性假设检验结果表明：控制组与处理组均值的偏差都在5%之内，偏差下降幅度都在50%以上，并且两组在匹配之后都不存在显著性差异，这说明平衡性假设得到满足。表7也报告了长期机构投资企业与非长期机构投资企业在技术创新产出上的平均差异，该差异在10%显著水平下是显著的，长期机构投资企业的专利数量要比非长期机构投资企业平均多63.84个，高于机构投资企业的总体水平，这意味着在这些机构投资企业中，长期机构投资对技术创新水平的促进作用更为突出。根据倾向得分匹配的结果，得出：短期机构投资企业的专利数量要比非短期机构投资企业的专利数量要多43.14个，该数值要低于长期机构投资的63.84个。这说明尽管短期机构投资对企业的专利产出有显著的促进作用，但其作用要弱于长期机构投资的促进作用。对于具体的专利类型来说，机构投资企业的发明专利、实用新型与非机构投资企业的差异较为显著，分别比非机构投资企业多5.59、7.61个，而它们在实用新型上的差异并不显著；长期机构投资企业的发明专利与非长期机构投资企业之间的差异也较为显著，要比非长期机构投资企业平均多7.56个，高于机构投资企业与非机构投资企业的差异；短期机构与非短期机构投资企业在发明专利上的差异并不显著。

表7 比较平均处理效应

注：*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表8 三种专利类型的比较平均处理效应

注：*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01。

表9 平衡性假设检验(短期机构投资企业)

表10 平衡性假设检验(长期机构投资企业)

图2 长期机构投资企业与非长期机构投资企业的核密度图(匹配前与匹配后)

图3 短期机构投资企业与非短期机构投资企业的核密度图(匹配前与匹配后)

5 结论

本文从微观企业层面考察了机构投资者与技术创新的关系问题。与机构投资者的短视论相反，中国机构持股者显著促进了技术创新的发展，平均意义上机构投资者持股比例每增加10%，专利数量增加12%。并且，通过倾向得分匹配方法发现，在企业的基本特征相近的情况下，机构投资企业的专利数量要比非机构投资企业多出58.39个。进一步，本文根据流动性区分了短期机构投资者与长期机构投资者，发现两者在促进技术创新上的作用存在差异，机构投资者对技术创新的促进作用主要体现在长期机构投资者上。通过倾向得分匹配方法，我们也发现，尽管短期机构投资者也能促进企业技术创新水平的提高，但短期机构投资者的促进作用要弱于长期机构投资者。短期机构投资企业的专利数量要比非短期机构投资企业的专利数量要多43.14个，而长期机构投资企业的专利数量要比非长期机构投资企业多63.84个。而在具体专利类型上，本文发现：机构投资企业的发明专利、实用新型与非机构投资企业的分别比非机构投资企业多5.59、7.61个，而它们在实用新型上的差异并不显著；长期机构投资企业的发明专利要比非长期机构投资企业平均多7.56个，高于机构投资企业与非机构投资企业的差异；短期机构投资企业与非短期机构投资企业在发明专利上的差异并不显著。

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