基于外部压力视角的政治关联与企业创新研究①

樊子君,郝艳慧,薄明明

(东北财经大学 会计学院/中国内部控制研究中心，辽宁 大连 116025)

一、引 言

近年来，创新在国家经济活动以及企业生存发展中扮演着越来越重要的角色，“大众创业，万众创新”的双创理念深入人心。创新不仅是企业提升竞争力和长期价值的核心，也是经济获得持续增长的源泉。然而，一方面，创新不能使企业在短期内获得能够可靠估计的回报，风险和不确定性较高。另一方面，我国政府拥有大量的公共资源，经济尚处于政府高度参与的发展阶段，银行和金融体制被政府强力控制。目前对于政府的监督尚不完善，政府人员仍有可能利用所掌握公共资源寻租，如特别生产许可权、特别销售许可权、高质量的政策性资源(土地使用权、政府补助、税收优惠、政府关税和进口配额)等，获取租金收益。企业更倾向于通过政治关联寻求外部帮助以实现自身的战略目标，创新动力下降。

政治关联在带来诸多有价值的资源的同时，也给企业资源的配置带来一定的影响。一方面，拥有政治关联的企业，投资能力和投资需求随之增加，容易导致过度投资。另一方面，为维持已建立的政治关联，满足政府的政治目标，企业还可能承担大量的偏离企业价值最大化的任务，如冗余员工安置等，成为企业长期发展的隐形成本。

很多学者对企业创新的影响因素进行了研究，杨道广等[1]研究了媒体压力对企业创新的影响。江轩宇等[2]考察了会计信息可比性对企业创新的影响。杨其静[3]首先将政治关联与企业创新联系在一起，提出企业会考虑政治关联和创新投入的成本及收益，以在二者之间做出选择。此后，党力等[4]、袁建国等[5]的实证研究均证明了政治关联与企业创新的负相关关系。然而，有些学者也得出了与之相反的结论。政治关联对企业创新到底有何影响？这个问题目前尚未形成一个统一的结论。

行为经济学认为，偏好和信念在某种程度上影响个体决策。作为偏好和信念形成的决定因素，对管理人员的决策情景的研究有助于解释企业的行为。产品市场和资本市场是企业开展各种业务的两大重要场所，是理解企业决策所不能忽视的因素。企业会通过对以创新投入增加企业未来价值和以政治关联获取短期利益的成本及收益进行权衡，并在两者之间做出选择，来自产品市场的竞争压力和来自资本市场的盈余预测压力无疑会对企业行为的选择具有解释能力。在企业面临的产品竞争压力和盈余预测压力发生变化时，政治关联对企业创新的影响会怎样变化？基于这种背景，本文研究了政治关联对企业创新的影响，以及外部压力因素的调节作用。

二、理论分析及假设提出

(一)政治关联与企业创新

在“政治集中、经济分权”的制度背景下，我国政府拥有大量公共资源，并高度参与经济活动，而目前对于政府的监督尚不完善。田利辉和张伟[6]指出，在我国法律制度不完善或无法贯彻落实的情况下，政府会利用手中的权力做出有利于具有政治关联的企业决定，使其能够获得更多的政府补贴、税收优惠、土地、政府信用、非正式的产权保护、被管制市场或行业的进入权等制度性资源。胡旭阳[7]、于蔚等[8]指出民营企业家的政治身份往往代表了该企业良好的社会形象和光明的发展前景，从某种程度上来说，政治关联是企业预期经营绩效的信号，能够降低资金提供者和使用者之间的信息不对称程度，吸引更多的投资者，有利于企业获取长期资金来源，缓解融资约束。因此，政治关联可为企业带来一系列的无形资源。

创新是企业核心竞争力的力量源泉，对于企业的生存发展至关重要。但创新具有资产专用性、风险高、回报周期长等特征，且研发支出中有很大部分归属于内部研发人员的人力资本，不易衡量，不利于外部专家的监督评价。同时，创新产出中的新知识部分相对来说不易储存、产权化过程较复杂，使得创新带来的私人收益可能低于社会收益[9]，降低了企业的创新动力。杨其静[3]借助品质纵向差异竞争模型阐明了在政府权力较大时，企业将热衷于政治关联而不是进行自主创新来谋求长期发展。可见，企业可以在政治关联中获得一系列有利、稳定的资源，比回报周期长、不确定程度高的创新更有吸引力，导致研发创新动力不足。

人们从事合乎社会需要的、促进经济增长的活动的激励来源于制度，而如果制度没有给予人们这些激励的话，那么这些活动会变得稀缺。对经济增长来说，制度变迁的影响是至关重要的，有效率的经济组织是经济增长的关键。依据上述理论，政治关联是企业构建的与政府的关系，属于一种非正式的制度，是企业在长期经营过程中潜移默化形成的，并随着建立政治关联的相对价格或成本收益而发生改变，政治关联的建立和维护必然会影响企业的创新活动。

根据社会交换理论，交换双方当事人中的一方在获得对方帮助的同时，要承担回报的义务，而这种义务又往往难以确定。企业为获得并维持政治关联，进而从政治关联中获得收益，需要付出某种代价，且这种代价是不确定的。刘慧龙等[10]指出这种代价可能是企业过度偏离企业价值最大化的目标，以实现政府目标，造成员工冗余等。李维安等[11]发现民营企业为购买“金融资源”，慈善捐赠积极性更高，捐款数额也更多。

企业的政治关联带来的不利影响还在于，政治关联可能会导致过度投资。一方面，有政治关联的企业可能会投资于不利于企业长期发展但能带来短期收益的项目，从而有助于实现当地政府的绩效目标。另一方面，有政治关联的企业会获得更多政府补助、政府贷款以及其他贷款，投资机会也比无政治关联的企业要多，从而加剧企业的过度投资，降低其创新投资能力。

综合来看，政治关联不仅削弱了企业的创新动机，还占用了企业的创新资源，从而导致企业的创新投入减少，相应地创新产出下降。影响机制如图1所示。

图1 政治关联影响企业创新的机制

基于此，本文提出假设1：

假设1：政治关联与企业创新之间是负相关关系，即政治关联会导致企业创新产出不足。

(二)产品竞争压力的调节作用

来自产品市场的竞争压力对政治关联与企业创新的负向关系具有调节作用。在产品市场竞争较为激烈、市场竞争压力较大时，企业产品市场的平均利润率降低，企业正常生产经营活动可利用的资源相对较少，可能更容易选择能够带来短期经济利益的策略。并且当市场竞争压力带来的经营不善可能性加大时，管理层面临着降薪、降职甚至被辞退的风险，此时存在政治关联的企业，管理层会选择利用政治关联来改善他们的处境，而更少地考虑加大创新投入。具体来说，一方面，当企业面临来自产品市场的竞争威胁时，为改善随之而来的需求下降的处境，可以加大研发、创新投入，提高创新产出，生产新的更具有竞争力的产品来应对产品市场的变化。这是最根本的解决措施，但该策略的成本高、回报周期长、不确定性大，无法解决企业的燃眉之急。与此相比，谋求政治关联获得收益，成本较低、回报周期较短、不确定性较小，成为管理层“更好”的选择。另一方面，企业创新受既定的制度和程序的约束，而利用政治关联获得收益就没有这些限制，因而以建立和维持政治关联的手段获取收益更受管理层青睐。此外，产品竞争压力会影响企业未来收益以及管理层对企业未来收益的预期，管理层在做出选择时会更多地考虑企业未来将面临的损失。在这种情况下，创新具有进攻性，而通过政治关联谋求收益的行为多为防御性，企业选择政治关联这种防御性战略的可能性加大。可见，产品竞争压力强化了企业通过政治关联进行寻租，弱化研发创新的动机。

基于此，本文提出假设2：

假设2：产品竞争压力对政治关联与企业创新之间的关系起到显著的正向调节作用，对具有政治关联的企业来说，面临的产品竞争压力越大，创新产出不足的情况越严重。

(三)盈余预测压力的调节作用

资本市场对企业价值的反应是企业利益相关者的关注点，是企业面临的另一个主要情境。外部预期盈余是外部利益相关者对企业未来盈利的分析和预测。分析师往往具备更高水平的专业知识、更广泛更可靠的信息来源、更客观更精确的分析手段，普通投资者倾向于相信分析师对企业的经营预测，并根据分析师的盈余预测和评级报告做出投资决策。如果企业无法满足分析师的盈余预测和评级报告，会对公司的股价产生不利影响，从而影响管理层的职业前景，这就形成了盈余预测压力。盈余预测压力来源于管理层对企业未来盈利预期与分析师预测之间的差异。管理者可通过隐藏负面信息、外部期望管理、盈余管理等方式来应对过高的外部盈余预期，甚至也可能改变经营决策，如降低创新投资等，以增大当期收益，达到分析师预期水平。

在企业进行创新、研发活动的初始阶段，很容易因未满足资本化条件增加当期费用化支出，从而造成当期利润减少。基于显示自己恰当地履行了管理层职责从而维护自身利益的动机，管理层相对来说更重视企业当期的利润，为避免创新活动增加当期费用，在做出决策时，管理层可能会利用手中职权将创新项目排除在外。另外，成功的创新活动其产出一般表现为无形资产或专利，而对这些产出没有明确的评价方法，投资者不易确定其价值。因此，管理者可能会减少创新投入，转而通过政治关联渠道获得制度性资源来增加企业盈余。

盈余预测压力与产品竞争压力有所不同。首先，盈余预测压力来源于外部分析师的经营预测与管理层预期之间的差异，是企业无法实现外部期望的压力，如果企业预期能够达到分析师预测水平，则该企业不存在盈余预测压力。更为重要的是，一般来说，盈利能力强、社会声誉好、在行业内处于领先地位的企业更为在乎企业的社会地位，从而更加重视分析师盈余预测，当管理层预期无法实现分析师的盈余预测时，会产生更大的压力。

随着相关研究以及实践活动的增多，部分成熟的投资者认识到了分析师盈余预测的乐观倾向和羊群效应，并试图纠正。本文将盈余预测压力一分为二，即企业绝对的盈余预测压力与市场平均水平后的相对盈余预测压力，分别分析这两种压力对政治关联与企业创新关系的影响。

基于此，本文提出假设3：

假设3：盈余预测压力对政治关联与企业创新之间的关系起着显著的正向调节作用，即具有政治关联的企业，盈余预测压力越高，创新产出不足情况更严重。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选取2007—2014年A股民营企业为样本。因自2006年企业会计准则修订后，企业对其研发支出的披露才日趋完善，本文样本选取始于2007年。因国有企业本身具有政治背景，我们难以在其中区分出政治关联起到的作用。因此，本文只研究民营企业，并对样本进行了以下处理：剔除金融保险类公司，因金融保险类公司情况与一般公司不同；剔除在研究期间出现过ST的公司，以保证财务政策的一贯性；剔除样本期间数据错误或数据缺失的公司；对连续四年以上的样本才能进行盈余预测估计，因而删除不符合连续四年要求的公司；对连续变量进行1%—99%水平的缩尾处理，以消除极端值的影响。

本文研究所需的企业创新投入、创新产出以及财务等数据均来自国泰安及万德数据库，政治关联数据来自国泰安数据库中的董监高个人特征信息，并参考巨潮资讯网进行补充。假设1和假设2共获得6 147个样本，盈余预测压力分析需要连续四年以上的样本，故假设3有5 268个样本。本文采用泊松回归模型时，自动删除了不满足观测要求的样本，所以样本数量发生变化。本文采用Stata12.0进行回归分析。

(二)模型设定

1.政治关联与企业创新

在以专利数量作为企业创新产出的代理变量时，因为专利数量为非负整数，且专利的形成过程不是既定不变的，服从泊松过程，即便是对因变量进行对数变换，采用普通最小二乘估计得到的结果也是有偏的[5]，因而需要利用其他测量方法。国外文献*Hausman etal(1984)首先利用泊松分布模型研究了专利数量与R&D支出的关系，Halletal(1986)利用非线性模型、泊松分布模型和负二项分布模型研究了专利数量与R&D支出的关系。在研究因变量为专利数量的函数时，最常用的是泊松回归模型和负二项回归模型。然而，使用泊松回归模型进行分析的前提假设比较严格，即数据分布的条件均值与条件方差相等。当不满足以上条件，即条件均值与条件方差不相等时，可采用负二项回归模型。故本文综合采用负二项模型和极大似然法估计的泊松回归模型进行实证分析。极大似然法的实质在于，估计的参数能使这个样本出现的概率最大，因而不会再去选择其他小概率的参数，从而将估计的参数当作估计的真实值。

负二项回归模型如式(1)所示：

Log(Patenti,t)=β0+β1POLi,t-1+β2Sizei,t+β3Agei,t+β5ROAi,t+β6Growthi,t+β7FCFi,t+β8FOi,t+β9Dirsharei,t+β10Indepi,t+β11DUi,t+β12CPi,t+β13ISi,t+β14MTenui,t+β15Medui,t+β16Magei,t+β17Area1i,t+β18Area2i,t+β19Area3i,t+β20Area4i,t+β21Area5i,t+β22Area6i,t+Year+Industry+εi,t

(1)

泊松回归模型如式(2)所示：

E(Patenti,t/xi,t)=exp(β0+β1POLi,t-1+β2-22Controlsi,t+Year+Industry+εi,t)

(2)

其中，i代表企业个体，t表示年度标识，Patenti,t表示i公司t年的专利数量，POL表示政治关联，鉴于政治关联发挥作用的时间效应，本文采用期初的政治关联。其他变量为控制变量，εit为随机扰动项。

2.产品竞争压力的调节作用

为验证假设2，模型设计如式(3)所示：

Log(Patenti,t)=β0+β1POLi,t-1+β2PMCi,t+β3POLi,t-1×PMCi,tβ4-24Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(3)

其中，PMCi,t表示i公司t年面对的产品竞争压力，POLi,t-1×PMCi,t为期初政治关联与本期产品竞争压力的交乘项，其他变量含义与模型(1)一致。

3.盈余预测压力的调节作用

为检验假设3，模型设计如式(4)所示：

Log(Patenti,t)=β0+β1POLi,t-1+β2GAPi,t+β3POLi,t-1×GAPi,t+β4-24Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(4)

其中，GAPi,t表示绝对盈余预测压力，POLi,t-1×GAPi,t为期初政治关联与本期绝对盈余预测压力的交乘项，其他变量含义与模型(1)一致。将绝对盈余预测压力GAPi,t替换为相对盈余预测压力GAP1i,t可得到一个类似的负二项回归模型，用以检验相对盈余预测压力对政治关联与企业创新关系的调节作用。

(三)变量定义

1.创新产出(Patent)

一般来说，采用专利申请数量或新产品产值作为企业创新产出的代理变量。鉴于新产品产值的数据难以获取，将专利申请数量作为企业创新产出的代理变量。本文借鉴袁建国等[5]方法，采用发明专利的申请量(Patent1)和包含发明专利、外观设计以及实用新型的总申请量(Patent2)来衡量。

2.政治关联(POL)

借鉴余明佳和潘红波[12]的度量方法，采用高管政治背景来衡量。如果上市公司高管过去或现在有政府工作经历、担任人大代表、党代表或政协委员，则取值为1；若无以上经历，则取值为0。前面所指的上市公司高管为董事长和总经理，董事长和总经理拥有公司最高决策权和管理权，因为董事长和总经理拥有公司的最高决策权和管理权，相应地政治关联程度应该是最高的。

3.产品竞争压力(PMC)

本文采用行业内产品市场的竞争程度作为产品竞争压力的代理变量。其中，产品市场竞争程度采用3个指标来衡量。HHI，赫芬德尔指数。本文借鉴贺小刚等[13]的方法，用以下公式计算赫芬德尔指数：HHIi,t=∑(Xi,j/∑Xj)2，其中，Xi，j为行业j中公司i的主营业务收入，∑Xj为行业j中全部企业的主营业务收入。HHI数值越小，表明企业在行业内占有的市场份额越小，企业面临的竞争程度越高。为了易于衡量，采用“1-HHI”来衡量行业竞争性，该值越大，表明竞争程度越高。Nature，代表该行业是否为垄断行业的变量。如果企业所在行业为垄断行业，则取值为0，否则取值为1。结合我国民营企业的行业分布情况，将B类、D类、G类和I类这4个行业定义为垄断行业*B类：采矿业。D类：电力、热力、燃气及水生产和供应业。G类：交通运输、仓储和邮政业。I类：信息传输、软件和信息技术服务业。，行业趋于垄断，几乎不存在行业内竞争压力。IC1，代表行业集中度的变量。本文借鉴以前的研究，采用行业内前四名企业销售额总和与行业销售额总和的比值CR4衡量行业集中度，该数值越大，表明前四名的企业所占市场份额越大，行业集中度越高，垄断程度越高，行业竞争压力越小。与赫芬德尔指数类似，本文采用“1-CR4”来衡量竞争程度。

4.盈余预测压力(GAP/GAP1)

5.控制变量

本文还控制了企业规模、企业年龄、财务状况、治理结构、高管特征及任期、制度环境等变量。其中，企业规模(Size)较大时，具有规模经济效应，能够有效应对风险，可及时融通资金，创新能力较强，此指标用总资产的自然对数衡量。本文预期该指标系数为正。

企业年龄(Age)。企业成立时间不同，进行创新的动机以及可供创新活动支配的资源就会有所差别。新成立企业为开拓市场，开发自己的产品，往往会进行更多的研发活动，加大企业创新投入，此时企业的研发动机和研发能力都较强，创新产出较高。随着企业成立年限增加，企业在行业内已拥有一定的市场份额，创新动机减弱。该指标用当年年份减去公司上市年份再加1取自然对数衡量。本文预期该指标系数为负。

企业财务状况。资产负债率(Lev)：资产负债率较高时，债权人为保护自身利益，会对资金的使用提出诸多限制。一般来说，债权人会限制企业将资金投资于风险高、回报周期长的创新项目。在这种情况下，企业缺乏充足的资源进行创新活动，不利于企业创新。资产负债率=总负债/总资产。本文预期该指标系数为负。总资产收益率(ROA)：企业盈利能力越强，所获得的利润越多，就有更多的资源可用于创新活动，且企业进行创新行为的压力就越小，越能增加创新产出，此指标用净利润/总资产衡量。本文预期该指标系数为正。成长性(Growth)：一般来说，一方面，成长性高的企业往往面临着更好的发展前景，为抓住时机抢占市场份额，企业可能会忽略企业创新。另一方面，成长性高的企业倾向于将可利用资金用于扩大企业规模，因而可用于创新活动的资源受到限制。与之不同的是，成长性高的高新技术企业的创新需求往往会增加，这些企业会选择增加创新投入，进行更多的研发、创新活动。因此，本文不对该指标系数进行预期。企业自由现金流(FCF)：企业自由现金流越充足，越能提供创新所需要的资源，此指标用(净利润+利息费用+非现金支出-营运资本追加-资本性支出)/期初总资产衡量。本文预期该指标系数为正。

企业治理结构。股权集中度(FO)：股权集中度越高，风险分散难度越大，大股东和中小股东之间代理成本越高，企业创新绩效越差[16]，此指标用前五大股东的赫斯菲尔德指数表示。本文预期该指标系数为负。董事长持股比例(Dirshare)：相对于创新而言，管理者更重视企业规模的扩张、个人财务的积累以及闲暇等福利待遇，当管理者持有企业的股份时，可缓解 “管理者短视”行为，激发创新积极性，此指标用董事长持股数量/公司总股数表示。本文预期该指标系数为正。独立董事比例(Indep)：独立董事比例越高，监督作用越强，越能规范公司治理，有利于创新，此指标用独立董事人数/董事会总人数表示。本文预期该指标系数为正。两职兼任(DU)：两职合一，管理者的权力越大，越不利于企业创新，此指标为虚拟变量，若董事长和总经理为同一人，则取值为1，否则为0。本文预期该指标系数为负。高管薪酬(CP)：富有激励性的薪酬，有利于降低代理成本，此指标用高管前三名薪酬总额自然对数表示。本文预期该指标系数为正。机构持股(IS)：机构投资者能够对企业起到很好的监督作用，且机构投资者会从企业长远发展的角度出发，作出有利于增加企业未来价值的决策，增加企业的研发、创新投资活动[17]。此指标用期末机构持股数量/总股数表示。本文预期该指标系数为正。

高管特征及任期。高管任期(MTenu)：高管任期越长，能力越强，注重非报酬因素，能够追求企业创新[18]，此指标采用截止到报告期董事长和总经理在现在职位上的已有任期年限均值来衡量。本文预期该指标系数为正。高管教育背景(Medu)：对主要高管(董事长、总经理)教育背景按中专及以下、大专、本科、研究生、博士及博士后的顺序分别赋值为1、2、3、4、5，然后计算二者教育背景均值。一般来说，高管学历越高，越具有创新积极性，从而有利于企业创新。本文预期该指标系数为正。高管年龄(Mage)：采用董事长和总经理的平均年龄的自然对数衡量。一般来说，高管年龄越大，对企业创新越持保守态度。本文预期该指标系数为负。

制度环境(Area1-6)。当制度环境比较薄弱，相对于进行研发活动的高投入、高风险以及回报周期长，企业更容易通过寻求政治关联获益，此时民营企业有更强的动机建立政治关联[19]。反之，外部制度环境比较完善时，企业会专注于研发来保持竞争力而不是通过政治关联寻求短期收益。由于各区域制度环境有所不同，本文借鉴贺小刚等[13]的方法，采用上市公司所在区域的虚拟变量进行衡量，按照东北、华北、华东、华南、华中、西北、西南这7个区域，设置6个区域虚拟变量。

不同行业的企业创新能力不同，各年度的宏观经济背景也有所差异，因而控制行业(Industry)和年度(Year)变量，共设置7个年度虚拟变量和19个行业虚拟变量。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

描述性统计结果如表1所示。

表1主要变量描述性统计

对于被解释变量创新产出，其中，发明专利的申请量最大值为578.00，标准差为154.60，均值为10.40，最小值为0。专利总和的申请量最大值为638.00，标准差为171.80，均值为19.50，最小值为0。从该结果来看，创新产出的取值波动较大，不同的样本创新产出差异较大，这表明，本文使用负二项模型分析以专利申请数量作为代理变量的企业创新产出具有合理性。

对于衡量企业产品市场竞争压力和盈余预测压力的变量，其中，衡量企业产品市场竞争压力的Nature、HHI及IC1的均值分别为0.91、0.94及0.71，标准差分别为0.29、0.11及0.19，说明不同的指标衡量的产品市场竞争压力分布大体一致，具有稳定性，且每个指标数值波动都较小，这在一定程度上印证了对于产品市场竞争压力的度量比较准确，说明这几个变量的选择具有合理性。绝对盈余预测压力的均值为0.04，该值大于0，且标准差为0.05，该值较小，说明分析师的盈余预测高于管理层对企业的经营预期。

为了单独对主要解释变量政治关联进行分析，统计了民营上市公司政治关联状况(限于篇幅，表未列出)。结果表明，具有政治关联的民营企业的平均所占比例达到0.46，说明民营企业建立政治关联的情况较为普遍。进一步区分政治关联类型，其中代表类政治关联所占比例平均达到0.81，远远高于官员类政治关联所占比例。从变化趋势上来看，代表类政治关联随时间的推移而增加，而官员类政治关联则呈现出相反的变化趋势，可能是国家相关约束政策的作用所致。根据具有政治关联的企业与不具有政治关联的企业专利申请情况对比(限于篇幅，表未列出)，具有政治关联的企业的发明专利申请数量均值、专利总申请数量均值均低于不具有政治关联的企业，在一定程度印证了预测的政治关联与企业创新之间的负相关关系。但由于政治关联组和非政治关联组企业在政治关联存在区别外，企业的其他特征也会有所不同，因而需要做进一步分析。

(二)回归分析

1.政治关联与企业创新

政治关联对企业创新的影响(nbreg)的负二项模型回归结果(限于篇幅，表未列出)表明，以发明专利申请量为代理变量，控制行业变量时，政治关联的系数为负，且在5%的水平上显著；以专利总申请量为代理变量，在不控制行业变量时，政治关联的系数仍为负且在5%的水平上显著。该结果表明政治关联与企业创新呈负相关关系，即政治关联不利于企业创新。

其他变量与预测的基本一致，需要解释的变量如下：制度环境变量Area1、Area2、Area3、Area4、Area6的系数显著为正，Area5(西北地区)不显著，按照系数重要性水平排序为华南、华东、华北、西南、华中，在以上排序中，地区市场化程度依次降低，即企业所在地区市场化程度越高，制度环境越好，越有利于企业创新，从而增加创新产出。以专利总和为代理变量时，成长性系数显著为负，说明企业在高速成长阶段，更注重扩大企业规模，抢占市场份额，相对来说可用于创新活动的资源较少，创新活动也较少。

观察政治关联对企业创新的影响的泊松回归(ppml)模型分析结果，该结果表明无论是以发明专利申请量还是专利总申请量作为代理变量，政治关联的系数均在1%的水平上显著为负，其他变量的系数与上文预测基本一致。假设1得到证明。

2.产品竞争压力的调节作用

模型2中包含交乘项，该交乘项产生的交互影响可能使我们不能准确地区分构成交乘项的两个变量自身所发挥的作用，因而采用中心化方法进行处理。中心化方法的思想是，在回归模型中，采用中心化后的主变量进行交乘，主项保持原值不变，因政治关联为虚拟变量，故交乘项中政治关联并没有进行中心化。

观察产品竞争压力的调节作用(nbreg)的负二项回归模型回归结果、产品竞争压力的调节作用(ppml)的泊松回归模型的回归结果，发现无论是采用负二项回归模型还是泊松回归模型分析，在采用发明专利和专利总和作为创新产出代理变量时，政治关联与产品竞争压力的交乘项POL×HHI、POL×HHI、POL×IC1、POL×Nature均为负，且在1%的水平上显著，这与假设2一致，即产品竞争压力对政治关联与企业创新之间的负向关系有正向调节作用。

3.盈余预测压力的调节作用

首先分析绝对盈余预测压力的调节作用，观测负二项模型回归结果发现，无论是以发明专利申请量还是专利总申请量作为企业创新产出的代理变量，绝对盈余预测压力和政治关联的交乘项POL×GAPR的系数均为负，且在5%的水平上显著，即绝对盈余预测压力对政治关联与企业创新之间的关系具有正向调节作用，使得两者之间的负相关关系更严重。

接下来分析相对盈余预测压力的调节作用，分别采用程度变量GAPR1和方向变量DGAP1衡量相对盈余预测压力。观察负二项模型分析结果发现，无论是以发明专利申请量还是专利总申请量作为代理变量，相对盈余预测压力与政治关联的交乘项POL×GAPR1和POL×DGAP1均在5%及以上的水平上显著为负，说明相对盈余预测压力加重了政治关联对企业创新的负面影响。

基于发明专利和专利总和的模型估计，均证明绝对盈余预测压力和相对盈余预测压力对于政治关联与企业创新的关系具有正向调节作用。综上所述，盈余预测压力加重了政治关联对企业创新的负面影响。

(三)稳健性检验

1.只选取高新技术企业样本

对于非高新技术企业来说，创新活动所起的作用并不重要，即便是不进行创新活动，也不会影响到企业关键的生产经营活动，在这种情况下，企业的创新需求并不高，创新动机也不强，无法判断政治关联对企业创新的影响。为排除这种因素的干扰，本文只选取了高新技术企业的样本。鲁桐和党印[20]采用聚类分析的方法做了定量分析，按照要素密集度将公司分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型这三类，进一步进行详细分类，技术密集型包括电子、机械、设备、仪表、医药、生物制品制造业、信息技术业，结合传统高新技术企业分类方法，本文将制造业C2、C3、C4以及信息技术业I作为高新技术企业的代表，利用第三部分模型，重新检验上述假设，得到的结论基本不变。

2.替换期初政治关联变量

采用不同的度量方式，分别采用政治关联强度变量和期末政治关联虚拟变量。借鉴党力等[4]的方法，将高管(董事长或总经理)政治关联类型分为四类，分别为党代表、政协委员、人大代表以及之前是否从政。如果高管具有以上特征，则对应的虚拟变量取值为1，如果没有，则取值为0，将得到的四个数值相加，得到政治关联强度变量，用来替换期初政治关联变量；使用企业期末政治关联变量替换期初政治关联变量，因可能在建立政治关联一段时间后才会发挥作用，且政治关联与创新产出之间可能存在着反向因果关系*那些预期未来创新水平比较差的企业出于未来绩效的考虑会主动寻求政治关联，从而能够获得更多的政府补贴和政府采购，同时，企业的政治关联还能够帮助企业奠定市场地位，从而有利于企业产品市场的开发，弥补由于创新不足所导致的未来预期绩效的下降。, 故构建0—1虚拟变量。分别用以上两个变量替换期初政治关联变量后，采用负二项模型重新检验各假设，结论基本不变。

区分政治关联类型。代表类政治关联与官员类政治关联有所区别，与代表类政治关联相比，官员类政治关联对企业创新的不利影响可能更严重。在本文中，将从政类政治关联定义为官员类政治关联，其他三类政治关联定义为代表类政治关联，设置0—1虚拟变量，重新检验各假设。得到的结果表明，官员类政治关联和代表类政治关联均不利于企业创新，即两者的系数均为负，但官员类政治关联系数比代表类政治关联系数更显著，这说明官员类政治关联对创新的不利影响更严重，继续采用政治关联检验假设2和假设3，结论依然成立。

3.更换盈余预测压力的代理变量

因分析师盈余预测和管理层经营预期会相互影响，随着双方掌握的信息的变化和外部环境的变化而变化[12]，是一个不断更新的过程，为避免反向因果，本文采用期初盈余预测压力作为盈余预测压力的代理变量，采用总的专利申请量作为创新产出的代理变量，结论仍成立。

4.增加研发投资控制变量。

考虑到未加入研发投资控制变量可能造成的疏漏，在模型中加入研发投资，采用当年新增研发投资与期初总资产的比例衡量此变量，重新检验各假设，发现研发投资系数显著为正，政治关联系数、政治关联与各调节变量的交乘项系数，在显著性和方向上均未发生变化。

以上检验表明本文结论较为稳健。

(四)进一步分析：产品市场竞争压力与盈余预测压力的综合调节作用

前面分别研究了产品市场竞争压力和盈余预测压力对政治关联与企业创新关系的影响，这里对二者的的综合调节作用进行进一步分析。研究路线如下：将所有样本按其产品市场竞争压力和盈余预测压力的高低进行分组，最终分为产品市场竞争压力和盈余预测压力程度双低、一高一低、一低一高和双高四组。然后在以上四个分组中，分别研究政治关联与企业创新之间的关系，比较四个政治关联的系数数值和显著性水平的差异。最终得到了以下结果(限于篇幅，表未列出)：

在产品市场竞争压力和盈余预测压力均较低的组中，政治关联系数显著为正，这说明当来自产品市场的竞争压力和来自资本市场的盈余预测压力都比较低时，企业的创新压力较低，可利用资源较多，此时建立政治关联反而会增加企业的创新活动和创新投入，有利于企业创新。

在产品市场竞争压力高、盈余预测压力低，和产品市场竞争压力低、盈余预测压力高的组中，政治关联系数均为负，但显著性水平有所不同。具体来说，在产品市场竞争压力较低、盈余预测压力较高的组中，政治关联会对企业创新产生负面影响，但该负面影响显著性更低；在产品市场竞争压力较高、盈余预测压力较低的组中，政治关联也会对企业创新产生负面影响，且该影响更显著。由此可见，尽管产品市场竞争压力和盈余预测压力都会加剧政治关联与企业创新之间的负相关关系，但产品竞争压力的加剧作用更明显。

在产品市场竞争压力和盈余预测压力均较高的组中，政治关联系数为显著为负，且具有重要性。这表明，在产品竞争压力与盈余预测压力均很高的组中，政治关联对企业创新的不利影响最严重，即在二者的综合作用下，企业会更倾向于通过建立并维持政治关联来获取短期收益，而不是进行研发、创新活动，此时企业的创新动机最弱，创新资源也被寻租活动占用。

通过进一步分析，按照产品竞争压力和盈余预测压力两个维度进行分组验证产品与资本市场的综合调节作用，得到的结果与主回归分析一致，说明本文的结论可靠。

五、结论与启示

企业创新，不仅是企业生存发展的关键，对于我国建设创新型国家也具有重要意义。在我国的制度背景下，本文分析了政治关联对企业创新的损害机理，支持了两者呈负相关关系的观点，即政治关联削弱了企业的创新动机，占用了企业的创新资源，不利于企业创新。基于此，本文研究了产品竞争压力与盈余预测压力对政治关联与企业创新之间的负相关关系的调节作用，研究结果表明，这两种外部压力对于二者之间的负向关系均有正向调节作用。当企业面临的压力较大，如企业面临财务困境或市场份额减少等问题时，会倾向于通过建立政治关联尽快改善企业的处境，谋求企业的生存发展，这说明分析企业决策时情景因素的考虑是必要的。

进一步讨论：

第一，企业为什么会从事寻租活动？从本质上来看，企业的活动无非分为生产性活动和非生产性活动。其中，寻租活动是一种典型的非生产性活动。统计研究表明，相对于国有企业来说，我国民营企业政治关联的情况较为普遍，研发投入比例较低。虽然创新可提高企业的核心竞争力，增加产品异质性，但创新耗费大量资源，风险较大，而通过政治关联寻租可获得一系列特权和优惠。企业家运营企业的最终的目的是获取利润并使自身利益最大化，无论是生产性活动还是非生产性活动，都是其实现最终目的的手段。当企业家认为他通过寻租活动获得的收益要高于创新活动，并且无需承担创新活动的风险时，自然会选择进行寻租活动。

第二，情境因素对企业资源配置是否存在影响？在产品竞争压力较大时，企业倾向于通过政治关联寻租来缓解这种压力，从而会占用企业的创新资源。在盈余预测压力较大时，企业需要满足分析师和投资者的盈余预期快速提高业绩，企业寻租收益远快于创新，寻租活动的吸引力也大大增加。因此，情境因素对企业家行为及其资源配置存在影响。

第三，对于如何提高企业自主创新能力，本文得到了以下启示：建立健全对于政府参与经济活动的监督机制，引导形成良好的政府—市场关系。具体可采取以下方式：一是改革以政府为主导的资源配置方式，逐步改变政府官员手中拥有垄断权力的现状，削弱政府对市场的控制。二是提高现有经济政策、法律等的透明度。积极营造创新的文化氛围。对高新技术企业创新活动推行适当的股利政策，在全社会形成一种积极创新的全民价值观。