政治关联对创业板企业创新效率的影响研究——基于DEA模型的分析

刘晓慧，刘西国（济南大学，山东济南250002）

一、引言

创新活动作为一种知识生产过程，存在一定的正外部性，这一现象在我国知识产权保护制度不完善的环境下尤为明显，企业的专利技术等创新成果不能得到有效保护，使得企业无法获得创新给企业带来的全部收益。因此，为了优化企业的资源配置，提升企业的创新效率，各个国家的政府部门开始对企业的创新活动进行干预。现有文献研究政治关联对创新效率的影响分为两派：一派认为企业的政治关联具有“抑制效应”，即企业政治关联的存在会抑制企业创新效率的提高；另一派学者则持相反的观点，目前尚未形成定论。本文对这一问题进行探究，以便为企业提供经验借鉴。

二、文献综述

持有政治关联“抑制效应”观点的学者认为，政治关联可能只是企业向政府寻租的手段，并不能促进企业的发展，反而会扭曲整个社会信贷等稀缺资源的有效配置（余明桂等，2010）；同时，还可能导致企业致力于多元化发展、并购等企业战略，导致企业缺乏技术创新动力，降低了企业创新绩效（张敏和黄继承，2009；袁建国等，2015）；梁莱歆和冯延超（2010）认为政治关联的存在，可能导致企业为了迎合政府而过度投资，产生较多的无效率投资。持相反观点的学者则认为，政治关联能够给企业带来税收优惠（吴文锋等，2009）、融资便利（罗党论和唐清泉，2009）、政府补贴（余明桂等，2010）等好处，为企业的创新活动提供更便利的条件。与政府建立政治关联能够降低企业被信贷歧视的概率，使企业获得更长的债务期限或更低的贷款成本（余明桂和潘红波，2008），降低企业的资本成本，为需要大量资金支持的创新活动提供资金保障。还有部分学者考虑到研发活动高保密性的特征，认为在知识产权保护体系较差的背景下，政治关联的存在能够帮助企业提升自身的产权保护水平，防止企业创新产出泄露导致的收益流失（Faccio，2006；罗党论和唐清泉，2009），使创新活动给企业带来的利润最大化。

三、理论分析与研究假设

1984年，Wernerfelt 提出了资源基础论的观点，认为企业是由各种有形和无形的资源组成的集合，企业通过获得更多的资源以及高效利用已有资源，将资源转化为企业独特的能力，从而形成企业竞争力。而企业建立政治关联的目的正是为了获取政府及其附属机构所拥有的各种资源和便利。我们可以从以下几个方面来论述政治关联是如何促进企业的创新效率的。

（1）政治关联的存在能够为企业提供创新所需要的资源。根据资源依赖理论的观点，资源的需求方会对资源的提供方产生依赖，因为任何一个组织的发展都离不开外部环境提供的资源的支持（李维安等，2015）。政治关联本身被认为是一种有价值的资源（梁莱歆和冯延超，2010），同时，拥有政治关联的企业在发展过程中，政府可以为其提供能够促进创新的资源（施定国等，2009；江雅雯等，2011），从而有利于企业创新效率的提高。政治关联除了能够为企业提供创新资源外，还能够为企业获得税收优惠、政府补助、优先获得产业政策信息、进入政府管制行业等利益（Claessens et al，2010；杜兴强等，2009），这些优惠政策可以帮助企业从不同方面降低研发投入的成本，直接或间接推动企业研发活动的开展。

（2）政治关联可以提高企业的风险容忍度。创新活动作为企业高风险的投资项目，具有较高的不确定性，例如，企业管理者可能为了规避风险而不进行创新活动。由于企业管理者受业绩考核的约束，可能会出现短视行为，不注重包括创新活动在内的能够为企业带来长远利益的发展战略，而政治关联的存在能够提高企业管理层对创新活动失败的容忍度（游家兴等，2010），并且使其愿意从事创新等有助于企业长期价值实现的活动（袁建国等，2015）。在我国市场、法制不健全，金融体系不完善，政治关联存在的情况下，企业从事研发创新活动受到限制或者创新活动失败时，政府能够为企业提供资源支持等助力，减少因为创新失败给企业带来的损失和不利影响，在一定程度上规避了创新活动中潜在的风险，使管理者因畏惧风险而不进行创新活动的意愿降低，提高了企业管理者对创新活动的风险容忍度，从而有助于企业技术创新活动的有效开展。

（3）政治关联可以保护创新活动为企业带来的收益。根据Teece 在1986年提出的创新收益观点，企业最终是否能够获得由技术创新活动所带来的收益，在很大程度上取决于企业所面临的产权保护水平。原因在于，企业虽然通过技术创新活动获得了超额利润、因创新节约的劳动，以及其他方面的收益，但这些收益可能会由于企业的产权保护水平较低，而造成企业收益的流失（蔡地等，2014）。特别是在我国知识产权保护机制并不完善的背景下，这种现象发生的概率更大。因此，我国许多企业都通过建立政治关联来提高自身的产权水平（罗党论和唐清泉，2009），以此来防止创新成果被侵占，维护技术创新活动给企业带来的利益（Sun et al.，2012）。

根据以上理论分析，提出本文的假设：企业存在政治关联对企业创新效率的提高具有促进作用。

四、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取2014-2017年我国创业板上市公司为初始研究样本，为了保证样本数据的有效性、提高研究结果的科学性与可靠性，对初始样本进行剔除，剔除ST、*ST的上市公司以及相关数据异常和缺失的研究样本，最终得到950 个有效样本观测值。考虑到创新活动具有投资回报周期长、可能存在滞后性的特点，本文用“创新效率”指标来选取滞后一期即2015-2017年的数据，其他变量则来自2014-2016年的数据。文中所用的创新效率数据通过DEA 法测算而得；政治关联数据通过Wind 数据库中“董事会与高管”一栏，手工收集得到；其他相关数据均来自于Wind 咨询金融终端和CSMAR 国泰安数据库。数据包络分析（DEA）采用DEAP2.1 软件分析处理，其他数据处理采用Stata14.0 和Excel 软件。

选取创业板上市公司作为研究样本的主要原因是：①创业板企业大多数属于电子信息等高科技行业，企业对创新活动的要求更高，因此样本更具有代表性；②创业板上市公司普遍发展速度较快，更需要从政府寻求帮助与获取资源；③创业板上市公司一般规模较小，针对创业板上市公司的研究能够为我国大部分中小企业提供经验借鉴。

（二）变量定义

1.创新效率（Inno）

参考赵树宽等（2013）、屈国俊等（2018）的研究方法，本文利用DEA（数据包络分析）法对企业的创新效率进行计算，采用DEA 方法中应用较广泛的CCR 模型对创新效率进行测算，CCR 模型主要处理“规模报酬不变”假设下的决策单元相对有效性评价问题。企业创新效率的具体测算指标如表1所示。

表1 创业板上市企业创新投入、产出指标

2.政治关联（Political）

参考潘红波等（2008）、袁建国等（2015）对政治关联的定义，本文将政治关联定义为虚拟变量，企业的董事长或CEO 现任或曾任政府或军队官员、人大代表、政协委员或在行业或在协会担任领导职务等时取值为1，否则为0。

3.控制变量（Controls）

本文的控制变量选取如下：企业的流动资产比率反映了企业的资产结构是否合理，选取资产流动比率（Car）为控制变量；企业营业收入增长率（Growth）作为公司成长能力的衡量指标，对企业的长期发展具有重要影响，选取该指标作为控制变量；规模较大的公司一般有更多的财力与物力投入到创新活动中，选取企业规模（Size）作为本文的控制变量；此外，选取企业盈利能力（Roe）、股权结构（Inst）、股权集中度（Top1）作为本文的控制变量。

各变量详细定义如表2所示。

表2 变量定义

流动资产比率 Car 流动资产比率=流动资产/总资产公司成长能力 Growth 营业收入增长率=（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入控制变量公司规模 Size 企业总资产的自然对数盈利能力 Roe 净资产收益率=税后利润/所有者权益股权结构 Inst 机构持股数量占公司总股份数量比例合计股权集中度 Top1 第一大股东所持股份占公司总股份比例合计

（三）模型构建

为了检验政治关联与企业创新效率之间的关系，构建如下模型：

Inno=β0+β1Political+β2Car+β3Growth+β4Size+β5Roe+β6Inst+β7Top1+ε

五、实证分析

（一）描述性统计

各变量描述性统计结果如表3所示。企业创新效率（Inno）的最大值为0.99，最小值为0.75，表明不同企业创新效率存在一定差距。企业“是否存在政治关联”（Political） 这一变量均值为0.33，表明创业板上市公司不存在政治关联的占较大比例。另一个值得关注的变量为企业的营业收入增长率（Growth），从表3可以看出，营业收入增长率最高的达到2557.93%，而最低的为-83.53%，这一指标反映企业的成长能力，结果表明创业板企业成长能力差距显著。

表3 变量描述性统计

（二）相关性检验

各变量间相关系数矩阵如表4所示。从表4可知，企业的政治关联与企业创新效率呈正相关关系，并且在5%的置信水平下显著。初步可以认为，存在政治关联的企业，其技术创新水平处于较高水平，创新效率也较不存在政治关联的企业更高。此外，各变量的Pearson 相关系数均较小，同时，经检验各个变量的方差膨胀因子VIF值均在1～2，说明变量之间不存在严重的多重共线性问题。

表4 变量间Pearson 相关系数矩阵

（三）回归分析

从表5的回归结果看，企业存在的政治关联与企业创新效率的之间的相关系数为0.006，说明企业政治关联与创新效率之间关系为正相关，且在5%的置信水平下显著。这一结果表明，在创业板上市公司中，政治关联的存在会促进企业创新效率的提高。企业的流动资产比率、成长能力、机构持股比例、股权集中度都与企业创新效率呈显著正相关关系，表明较高的流动资产率与较强的成长能力能够提高企业的技术创新水平，提高企业创新效率。而企业的规模与创新效率呈显著的负相关关系，表明企业规模较大并不利于创新效率的提升，这可能是规模大的企业研发创新活动审批程序复杂，从而阻碍了企业创新的积极性。

表5 政治关联与创新效率回归分析结果

注：* 表示p＜0.1，** 表示p＜0.05，*** 表示p＜0.01。

（四）稳健性检验

为了保证上述回归结果的可靠性，对研究样本进行随机观察抽样，并通过对样本值观察统计，即采用蒙特卡洛法检验回归结果的稳健性。通过对总体样本进行1000 次重复随机抽样，得到如表6所示的结果：企业的政治关联仍与企业创新效率呈现正相关关系，并且仍然在5%的置信水平下显著相关，其余变量与创新效率的相关性也与总样本回归结果类似。这表明总样本回归结果的稳健性。

表6 MC（1000）稳健性检验回归结果

六、结论与建议

本文以2014-2017年我国创业板上市公司为研究样本，利用DEA 模型与回归分析，研究政治关联与创新效率之间的关系并得出结论：创业板企业存在的政治关联会促进企业创新效率的提高。总之，政治关联的存在可以帮助企业获得更多的创新资源，还可以帮助企业获得税收优惠、优先获得补助等，为企业从事创新活动提供了环境保障。

针对以上结论，提出以下建议：

第一，政治关联的存在虽然能在一定程度上促进企业技术创新活动效率的提高，但企业不能过度寻求与依赖政治关联。寻求政治关联，企业需要付出大量的精力和财力，可能因此占用企业的创新资源，阻碍企业创新活动的进行。因此，企业应合理寻求和利用政治关联，提高企业技术创新效率。

第二，政府应当提高有关税收优惠、补助等资源分配活动的透明度，使企业之间的竞争更加公平公正，压缩企业寻求政治关联的空间，从而激发企业自身从事创新活动的动力，促进整个行业或社会的经济效率。