政治关联、高管激励与企业研发投资

（福建农林大学管理学院 福建福州350002）

在经济转型时期，法律制度还不完善，市场化程度还有待提高，政府对企业干预大，对于企业的发展起着至关重要的作用，在这一情况下，企业通过与政府建立关系从而获得一定的便利已成为一种普遍的现象。通过政治关联，企业可以获得有关技术创新多方面的扶持便利，如融资、税率等，而这些便利有助于企业拥有更多资金进行技术创新。所以政治关联作为一种独特社会资源，将会对企业技术创新行为产生影响，研究二者之间关系也就具有重要意义。目前，已有少数学者开始探讨政治关联对企业技术创新的影响，但并未得到统一结论，也有一些学者对二者起作用的中介变量进行了研究，如外部融资、进入壁垒等，但对二者关系起调节作用的调节变量研究还较少。基于此，本文从这一角度出发，根据资源基础理论、高层梯队理论以及委托代理理论，利用高新技术企业数据，探索政治关联对企业研发投入的影响，并希望通过研究可以找出对二者关系起调节作用的“第三方”，从而为企业管理建设提出针对性的建议。

一、文献综述及假设提出

（一）政治关联与研发投资

政治关联是指企业与政府部门及相关机构之间存在的联系，从某种意义上说，政治关联是企业一种独特的资源，资源基础理论表明独特的资源是企业保持永久竞争力的源泉，因此如若企业能利用好政治关联这一资源则可以使企业得到来自政府层面的扶持，甚至可能获取政府所拥有的某些稀缺资源，从而增强企业市场竞争力。Hambrick&Mason（1984）的高层梯队理论提出高管团队的个人特征会对企业战略决策产生影响，高管政治关联作为高管的社会资源也必然会对企业决策产生作用，在现有研究中，已有不少学者对政治关联与企业治理结构以及决策行为进行了研究，主要包括政治关联与企业业绩、税率、融资、政府援助以及行业进入壁垒等方面的关系研究。企业研发投资程度已成为企业战略决策的一部分，不可避免会受到高管政治关联情况的影响，具有政治关联的企业领导可以更快、更准确地获取政府有关技术创新的政策或者新项目申报信息，从而在决策过程中可以抓重点以获得来自政府的支持。王珍义（2014）、徐学霞（2013）、李传宪（2013）、蔡地（2014）等学者的研究都表明企业政治关联可以促进技术创新，甚至可以更容易地获得政府研发创新补贴。本文认为，政治关联是企业稀缺的资源，使得企业在融资、税率、政府补助等方面都获得了方便，让企业有更多的资金用于技术创新投入，增强企业技术创新能力，因此，基于以上分析，提出以下假设：

假设1：政治关联与研发投资具有正相关关系。

（二）高管激励对政治关联与企业研发投资的调节作用

调节作用是指存在第三个变量对因变量与自变量的关系产生影响，它可能正向影响这一关系也可能负向影响这一关系。在研究政治关联与研发投资关系时，也存在一些变量对这一关系进行调节，张平等学者的研究就发现高管平均受教育水平会对这一关系起到负向调节作用。

委托代理理论表明当企业两权分离时，所有者与管理者的目标存在差异，股东作为所有者追求的是企业利益最大化，而管理者在追求企业利益时还需考虑自身职位晋升、个人名誉等，因而当管理者进行管理决策时，一旦发现存在较大风险，就可能会为了避免失败带给自己不好影响而放弃机会从而保护自身利益。所以，为了防止这一现象，就应该采取激励措施，通过长短期激励使得管理者能够将个人利益与企业利益趋同化，从而促使企业更好发展。企业研发决策是一个高风险行为，投资周期长，一旦进行大强度研发投入就会很大程度影响企业流动资金周转情况，从而影响其他投资行为，所以对于管理者而言，进行研发决策是谨慎的，即使拥有政治关联这一资源，如果研发投资行为影响到个人未来发展，也会放弃政治关联所能带来的研发投资方面的便利。但是当企业能够给予薪酬或者股权上的激励，使管理者与企业命运联系起来，能站在企业未来发展的角度看问题，从而选择对企业发展有利的研发投资项目。何霞（2012）、蔡逸轩（2014）、于雪然（2104）等学者研究都发现高管激励能够有效促进企业研发投入，且高管激励也能对高管团队背景与企业研发投入的关系起到调节作用。本文认为，高管激励是一种对管理者肯定的行为，在激励下管理者更能考虑企业长期发展利益，不仅会加大研发投资，而且也会利用自身所拥有的社会资源为企业创造更多发展机会。基于以上分析，本文认为高管激励会对政治关联与企业研发投资关联产生调节作用，且产生的是正向调节作用，并提出以下假设：

假设2：高管薪酬激励对政治关联与企业研发投资关系具有正向调节作用；

假设3：高管股权激励对政治关联与企业研发投资关系具有正向调节作用。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

高新技术企业相对于其他企业更注重技术创新，对其进行研究更具有指导意义，因此本文选择创业板的高新技术企业作为研究对象。由于高新技术企业的评定以三年为一个周期，因而本文以2011年至2013年期间被评为或通过复审的高新技术企业为样本，剔除2013年企业研发投资和高管政治关联信息不完善以及出现ST的企业，最终选定239家企业作为研究样本，其中具有政治关联企业107家，不具有政治关联企业132家。

研究中所需的数据可以分为四类：企业研发投资数据、政治关联数据、高管激励数据以及控制变量数据。其中，企业研发投资数据中的研发投入和主营业务收入数据手工搜集于巨潮资讯网披露的企业年报；政治关联数据来自国泰安数据库中的高管简历，为了保证政治关联信息准确性，还利用“证券代码+董事长或总经理名称+简历”或“证券代码+董事长或总经理名称+人大代表”“证券代码+董事长或总经理名称+政协委员”等方式通过新浪财经网、东方财富网、网易财经网等网站对政治关联信息进行核对；而高管激励和控制变量数据中所需的高管平均薪酬、高管持股比例、总资产、总负债、营业收入、企业年龄、两职合一等数据均来自国泰安数据库。

（二）变量选取

1.企业研发投资选取。当前研究中，对企业研发投资的测量主要为：研发支出/主营业务收入、研发支出/总资产、研发人员/企业职工总人数等。本文认为，企业研发投入主要包括人、财、物三大部分，而人、财、物最终都将以资金的形式表现出来，因此主要考虑研发资金投入情况，但由于各个企业规模各不相同，如果仅以研发资金投入的绝对量作为研究变量，则缺乏对比性，因此本文采用研发资金投入的相对量指标来衡量企业研发投资情况，即采用研发投入/主营业务收入这一指标，用RDR表示。其中，研发资金投入数据主要搜集于年度报表中董事会报告披露的研发支出或者研发投入金额。

2.政治关联的选取。关于对政治关联的度量，当前学术界主要分为三大类：一是使用哑变量，这是众多学者常用的衡量标准，即如果企业高管具有政治关联就用1表示，否则用0表示；二是比例法，用高管中具有政治背景的人数/高管总人数表示；三是赋值法，即根据政治关联程度不同进行赋值，如徐学霞（2013）等学者将高管具有中央级政治关联赋值为-1，无政治关联赋值为0，省级、地市等级别政治关联赋值为1。本文研究目的是为了验证政治关联与企业研发投资的关系，而企业研发决策主要是由高管团队决定，其中董事长和总经理在这一决策中起着举足轻重的作用，因此在考虑政治关联时主要考虑董事长和总经理的政治背景。此外，本文研究的是政治关联是否对企业研发投资产生影响，而不是影响程度，因此借鉴张平 （2014）、罗明新（2013）等学者的研究，对政治关联的度量采用哑变量，即如果企业董事长或总经理具有政治关联用1表示，否则用0表示，其中，董事长或总经理在人大、政协、军队或政府部门中任职或曾经任职就认为具有政治关联。

3.调节变量的选取。在企业管理过程中，高管激励主要可以区别为物质激励和精神激励两大类，物质激励包括薪酬激励和股权激励，精神激励包括职位晋升、带薪休假等。由于精神激励难以客观衡量，因此本文主要考虑物质激励对政治关联与企业研发投资关系的调节效应，采用高管薪酬和高管持股比例这两大指标。其中，高管薪酬用高管团队成员的平均薪酬表示，高管持股比例为高管团队成员持股总额占总股数的比例。

4.控制变量的选取。除了政治关联外，影响企业研发投资情况的变量还很多，为了更好地揭示政治关联与企业研发投资之间的关系以及高管激励对这一关系的调节作用，在借鉴王珍义（2014）、彭忠文（2015）等人研究的基础上，本文还引入了企业规模、资产负债率、企业成长性、企业年龄、两职合一等变量作为控制变量。其中，企业规模用总资产的自然对数表示；资产负债率为总负债与总资产的比值；企业成长性主要从营业收入方面考虑，用样本年份营业收入减前一年营业收入的差与前一年营业收入的比值表示；企业年龄为样本年份减去企业成立年份；两职合一为哑变量，如果企业董事长和总经理两职合一，则用1表示，否则用0表示。

根据以上分析，本文所采用的各变量定义如下页表1所示。

（三）模型构建

根据上文的假设分析，具体模型构建如下：

模型 1：RDR=α+β1PC+β2Ctrol+ε

模型 2：RDR=α+β1PC+β2MI+β3（PC×MI）+β4Ctrol+ε

模型1用来验证政治关联与企业研发投资的关系，模型2是引入高管激励与政治关联的交叉项来验证高管激励对政治关联与企业研发投资关系的调节效应。模型中，RDR表示样本企业的研发投资，PC表示政治关联，MI为高管激励，包括高管平均薪酬（AC）和高管持股比例（MSR），PC×MI为政治关联与高管激励的交叉项，Ctrol为控制变量，包括企业规模 （SIZE）、资产负债率 （LEV）、企业成长性（GROWTH）、企业年龄（AGE）以及两职合一（DUAL）；α 表示常数项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项，用来修正模型。

三、实证检验

（一）描述性统计分析（见表2）

表2列示了各变量的描述性统计特征。（1）企业研发投资方面，高新技术企业的研发资金投入强度均值达到了7.44%，高于我国平均水平，说明高新技术企业相对于其他企业更注重技术创新投入，总体

上处于较好的创新状态，但与西方企业达到10%以上投入强度还有一段差距，因此大部分企业还要加大创新投入力度；而从极大值0.4672和极小值1.45E-06来看，不同企业重视程度各不相同，有些企业的研发投入资金占主营业务收入的比例几乎为0，造成企业间两级分化现象严重。（2）政治关联方面，均值为0.4477，表明董事长或总经理不具有政治关联的样本企业数量要稍高于具有政治关联的企业，但是从另一面也反映出企业寻求政治关联成为了一个普遍的现象。（3）高管激励方面，高管平均薪酬的均值为209 763.7元，高管持股比例的均值为36.78%，总体处于一种中等水平，而极大值和极小值则表明了企业间的差距，少数企业的高管平均薪酬和持股比例较高，极大值达到了1 158 356元、73.86%，但也有部分企业的高管平均薪酬较低，而高管持股比例甚至为0，说明不同企业对高管的激励力度有所不同。

表3是将样本企业区分为政治关联和非政治关联两类进行描述性统计对比分析。表3数据表明，不具有政治关联的企业研发资金投入强度无论是极大值、极小值还是平均值都高于具有政治关联的企业，这说明董事长或者总经理具有政治关联不仅不会提升企业技术创新投入力度，反而会起到弱化作用。而从高管激励来看，无论是高管平均工资还是高管持股比例，具有政治关联企业与不具有政治关联企业间的差距并不大，表明政治关联并不会对企业高管激励政策产生过多的影响。

（二）相关性分析（见表4）

表4变量的相关性分析结果表明，大部分变量的容忍度在0.75以上，个别变量的容忍度在0.2左右，但都大于0.1，不存在太低的容忍度；而在VIF值方面，大部分变量的VIF值都小于1.5，少数变量的VIF值在4左右，但数值都不太。从这两个指标结果可以看出，变量之间不存在多重共线性问题，可以进行回归分析。

（三）回归分析（见下页表5）

表5中，模型1是政治关联对企业研发投资影响的回归结果，模型2、模型3分别是高管平均薪酬和高管持股比例对政治关联与企业研发投资关系调节作用的回归结果。三个模型都通过了F检验，且调整R方分别达到了0.1196、0.1182、0.1152，因此，可以用来分析政治关联与企业研发投资的关系以及高管激励对二者关系的调节效应。

表1 变量选取与定义

表2 变量的描述性统计分析表

表3 政治关联与非政治关联企业间各变量的描述性统计对比分析

表4 变量的相关性分析结果

模型1数据表明，政治关联与企业研发投资在5%水平显著负相关，回归系数为-0.019，这表明在控制了企业规模、资产负债率、企业成长性、企业年龄、两职合一等变量的情况下，董事长或总经理具有政治关联的企业研发投入水平要比不具有政治关联的企业来得低，即政治关联削弱了企业研发投入力度，假设1未通过检验。

本文选取高管平均薪酬和高管持股比例表示高管激励情况，模型2和模型3的结果表明无论是高管平均薪酬还是高管持股比例，其与政治关联交叉项（AC×PC、MSR×PC）均未通过t检验，且模型的调整R方也未得到提升，也就是说高管平均薪酬、高管持股比例对政治关联与企业研发投资关系并未起到显著的调节作用，即高管激励对二者关系不存在调节效应，假设2、假设3均未通过检验。

回归结果还表明控制变量中资产负债率、企业年龄分别在1%、10%水平上对企业研发投资产生负作用，即企业资产负债率越高，研发投资就越小；企业年龄越大，研发投资也越小。而企业规模、企业成长性和两职合一未检测到它们对企业研发投资的作用。

（四）稳健性检验（见表6）

通过以研发人员投入代替研发资金投入进行回归分析，得到回归结果如表6所示，发现与前述结果没有出现太大的差别；同时还通过减少控制变量个数进行分析，也得到了相同结论，由于篇幅有限，结果未列出。以上检验均说明本文的研究结论是合理的。

四、结论与讨论

（一）相关结论

本文以创业板的高新技术企业为样本企业，根据高层梯队理论和资源基础理论，分析了政治关联对企业研发投资的影响，在这一分析基础上，借鉴委托代理理论，提出了高管激励对政治关联与企业研发投资关系的调节作用，根据相关数据分析结果，得到以下结论：（1）高新技术企业的研发投入强度相对较大，但与西方发达企业高达10%的研发投入相比还有一定差距，且企业间存在着严重的两级分化现象；（2）企业政治关联已是一个相对普遍的现象；（3）在控制企业规模、资产负债率、企业成长性、企业年龄、两职合一等变量的情况下，政治关联对企业研发投资产生了负向作用，即政治关联抑制了企业研发投入力度；（4）高管平均薪酬和高管持股比例未对政治管理与企业研发投资关系起到调节作用，即高管激励不能调节政治关联与企业研发投资关系。

表5 回归结果分析

表6 稳健性检验回归结果

（二）管理启示

本文研究结论对企业管理具有实践意义，特别是在技术创新决策、追求政治关联行为、激励机制设计等方面有了一定指导性。

1.企业要提高创新意识，持续加大研发投入。虽然从均值上看，高新技术企业的创新投入相对较高，但不可忽略两级分化现象以及与龙头企业之间的差距，因此大部分企业要想获取竞争优势就必须要持续加大研发投入。（1）要提升员工的创新意识，制定相关制度对员工新思想、新思维进行奖励，从而构建良好的创新氛围；（2）培养一支善于挖掘市场信息的队伍，能够通过消费者消费信号分析未来的需求，从而开发满足需求的新产品；（3）要关注国家政策导向，分析研发风险，能针对性地进行研发创新；（4）研发周期长，有后续追加资金需求，因而要追踪研发各个阶段，了解研发实时情况，有效追加研发投入。

2.企业不可盲目追求政治关联行为。虽然政治关联可以给企业带来一定便利，但是追求政治关联是一个高成本的行为，企业需要花费大量资源去维护这一关系，从而导致创新资本不足，不利于企业技术创新，而且伴随着市场化程度越来越大，政府干预也会越来越弱，因此企业要综合分析各方面情况，不可盲目追求政治关联这一行为。（1）企业高层团队作为企业决策的参与者，要充分分析政治关联作为社会资源带来的负面影响，特别是财力不足的创新型企业，不能为了追寻政治关联而使得企业资金出现困难；（2）已经具有政治关联的企业，不能过分“依赖”于政府，要积极通过各种融资途径获得企业周转资金，从而为创新投资储备更多资源，另一方面，政治关联企业要发挥政企关系的良性作用，接受政府的公共思维，但也要提升自身创新自主性，主动寻找市场需求。

3.合理设计高管激励机制。加薪、持股、晋升等都是一种对高级管理者肯定、激励的行为，但由于激励机制具有复杂性，并不是说激励越多就有利于企业发展，因此企业在设计高管激励机制时要充分考虑各方面。（1）要考虑高管成员的个人特征，分析高管性格类型，针对不同个性设计不同的激励方案；（2）从本文结果来看，虽然薪酬和持股都不产生调节作用，但持股数据表明要比薪酬效果好，所以企业要强化股权激励，通过持股使高管个人利益与企业利益联系起来，提升高管为企业长远发展考虑的意识；（3）企业要导入卓越绩效，把企业研发创新情况作为绩效考核的因素，通过绩效因素合理设计激励方案，从而强化激励效果。