EVA、股权集中度对央企研发投入影响的研究

李斌曹琳向有涛

（1、2中国地质大学（武汉）经济管理学院会计系湖北武汉430074 3湖北省社会科学院湖北武汉430077）

一、引言

经济增加值（Economic Value Added，EVA）是指从税后计算的净利润当中扣除资本成本后的所得，比传统会计指标更能反映一个企业的价值创造能力。该指标于20世纪80年代末由思腾斯特管理咨询公司创立。

随着EVA指标在企业业绩考核中的作用越来越大，2010年，国务院国资委颁布相应文件，建立起了以经济增加值（EVA）为核心的企业业绩考核指标体系，其中将EVA考核的比重提高到了40分。2012年底，又将EVA在企业绩效考核中的权重提高到了50分。国资委大力推行EVA考核的目的在于引导央企从追求短期利润向增加企业长期价值转变，约束央企的投资浪费行为，鼓励央企高管从事对企业长远发展具有战略意义的研发投资，使央企更加注重企业资源的配置效率，最终促使企业回到理性发展的轨道上。

文章以我国上市央企为研究对象，分析了EVA、股权集中度与研发支出之间的动态关系，探讨了如何通过优化股权结构实施EVA绩效考核机制，引导上市央企增加研发投入，实现长期价值。相关的经验证据与结论，对于优化民营企业及非上市公司的治理结构，促进技术创新方面亦具有一定的参考价值。

二、文献回顾与理论假设

国内外学术界对企业EVA考核指标的实施与研发支出之间的关系进行了大量的研究。Lovata，Costigan（2002）研究发现应用EVA的样本公司比没有应用的公司有更高的研发支出。杨世春（2008）研究表明EVA业绩评价体系更加注重企业长期价值创造，能够有效地缓解企业长期研发投资不足的问题。李志学和郝亚平等（2014）以130家上市中央企业为研究对象，指出EVA考核能促进中央企业控股上市公司尤其是高技术产业中的央企控股上市公司的研发能力和水平，有利于促进这类上市公司进行技术转型升级。谭丹凤（2015）依据经济增加值理论，验证了2010年实施的经济增加值考核办法对中央控股上市公司研发投资行为的正相关影响。

综合前人研究，可以发现EVA对企业研发支出的影响主要表现在能够给企业高管带来一种长期价值创造的理念，使其更加关注有长期价值的投资项目。企业技术创新项目本身具有的资金需求大、周期长和风险大等特征，以传统的会计利润为中心的企业绩效考核方式，必然会导致企业管理层选择性地减少资金需求大的研发投资项目的力度。而经济增加值（EVA）考核则引进了会计调整的相关概念，对一些能够产生长期收益的项目，采用资本化替代费用化的方式，在EVA计算的过程中可将研发费用作为一项重要的会计调整项，通过上述办法鼓励经营者积极开展研发活动，提升企业长期价值创造能力。在国资委现行的以EVA为核心的企业绩效考核体系中，减轻了管理层因为追求短期盈余指标而减少研发投入的问题。这虽然不能改变研发投入活动本身所具有的特性，但改变了管理层的决策理念，促使其更加积极进行有利于企业可持续发展的研发投入。基于以上，本文提出第1个假设：

H1：央企实施EVA考核对研发投入有正向相关性的促进作用。

除业绩考核因素外，研究表明股权集中度与企业研发投入有相关性。陈晓（2000）和谢军（2006）等学者认为持股比例越高的大股东，相比于股权分散的企业，其对公司内部管理层的监管能力越强，有利于降低经理人企业投资的短视行为。大股东更愿意追求研发投入高风险所带来的高回报性。大股东更多地考虑企业的可持续发展，注重长期利益，而小股东则更加关注短期利益的实现，股权相对集中有利于发挥大股东的效能，增加企业研发投入。Yafeh & Yosha（2003）、杨建君和盛锁（2015）的研究则持相反观点：认为股权越集中，研发投资就越少。陈隆等（2005）通过对制造业的数据进行研究发现，企业研发投入与股权集中度之间呈U型关系，适度分散和绝对集中的股权结构均有利于企业增加研发投资。刘胜强和刘星（2010）的研究结果表明，企业研发投入与第一大股东持股比例存在U型关系。杨建君等（2015）的实证研究结果亦支持了U型关系的假设。

基于前人的研究，我们认为央企管理层同样面临着根据相关主管部门的风险偏好权衡研发项目风险与收益，进行资源配置的问题。国资委作为央企的控制性股东，现阶段其投资已集中到关系国计民生与社会经济命脉的关键行业领域，偏好通过稳健的财务控制来平衡长短期收益之间的关系。上市央企股权分散程度相对较高，其管理层面临小股东追求短期收益压力，控股股东股权比例的适度增加可以缓解资本市场压力，有利于企业增加长期研发投入。但随着控股股东股权比例的不断提高，超过最佳股权比例时，则会带来控股股东对管理层过度监督的问题，削弱管理者技术创新的自主性与灵活性。同时，管理者与控股股东之间的代理问题会进一步凸显，造成管理层风险偏好降低，在研发投资决策上出现短视行为。因此，只有适度股权结构能够有效平衡股东和代理人之间的矛盾。小股东群体在一定程度上分散了大股东的创新投资风险，股权适度集中可使管理者的战略规划更符合大股东追求长期利益的发展目标，有利于加大研发投入上的资源配资。基于此，本文提出第2个假设：

H2：随着央企股权集中度的提高，上市央企EVA与研发投入之间的关系会呈现出倒“U”型的非线性关系。

三、模型设定与研究方法

根据以上的理论分析，央企上市公司EVA与研发投入之间可能因为股权集中度的不同而呈现出非线性关系，从而表现出区间效应。但是，无法准确判断央企EVA与研发投入之间是否存在结构转折点。所以需要进行OLS和静态面板回归分析，检验央企EVA对研发投入的影响是否显著，之后再进行是否存在区间效应的分析，即在不同股权集中度下，上市央企EVA对研发投入的影响趋势是存在差别的。以下是静态面板模型和门槛面板模型的构建过程。

（一）静态面板模型

一般来说，静态面板模型可根据随机干扰项的不同将静态面板模型分为固定效应模型与随机效应模型两种情况。模型形式见（1）式：

上述模型中：i表示公司，t表示年份；R&D表示被解释变量；EVA表示解释变量；SIZE和Dual为控制变量；α为常数项，βi为待估参数，μi为个体效应，γt为时间效应，ξit为随机干扰项。

（二）门槛面板模型

由于早期文献对于模型中门槛值的确定，主要由研究者自身主观决定，为了避免人为划分门槛区间所造成的误差和偏误问题，同时，为了使门槛区间的划分更为科学合理，本文采用Hansen在1999年提出的门槛面板模型来研究在不同的股权集中度区间下经济增加值（EVA）对公司研发投入R&D的影响效果。本文重点介绍单一门槛模型的构建，进而延伸到双重门槛甚至多重门槛。以研发投入R&D为被解释变量构建门槛模型如下：

其中，i表示公司，t表示年份，R&D和EVA分别为被解释变量（研发投入）和解释变量（经济增加值）。Xit为一组对公司研发投入有显著影响的控制变量，包括公司规模（SIZE）、独立董事比例（Dual），git为门槛变量，即本文分析所要用到的股权集中度（Topl），γ为门槛值，需要通过具体估计才能得到，μi用于反映不可观测的央企个体效应，ξit～i.i.dN（0，δ2）为服从正态分布的随机干扰项。

同时对各变量观察值进行累堆，经过变换后的模型使用（4）式的矩阵形式来表达：

对于给定的门槛值γ，我们可以结合（4）式对其进行最小二乘（OLS）方法估计β的估计值：

相应的残差平方和为：

四、实证分析与结果

（一）样本选取与数据来源

本文研究的是上市央企经济增加值EVA对企业研发投入R&D影响的区间效应。选取央企为研究对象，剔除了ST央企、未上市央企、数据缺失的央企以及金融央企上市公司，最终得到了32家央企的样本数据。研究数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR），考虑到数据的可获得性，我们选择2007—2015年作为样本期，并采用Stata软件进行数据分析。

表1列示了模型中主要变量的定义方法和基本描述性统计量。根据表1，可以看出上市央企的研发投入的标准差很大，而且最小值和最大值之间的差距巨大，说明我国上市央企的研发投入上以及在不同年份上的研发投入的差距悬殊。央企研发投入最小值与最大值之间相差巨大，表明我国央企之间的价值创造能力差距较大。其他控制变量最大值和最小值的差距也比较大，SIZE、Top1和Dual分别达到了7.31、0.65和0.584。说明本文选取的上市央企在公司规模、研发投入以及创造能力等方面都存在很大的差异。

表1 变量描述性统计结果

表2中呈现的是变量之间的线性相关系数，从中我们可以发现R&D、EVA、SIZE、Top1和Dual的线性相关程度都比较低。除了SIZE与Top1线性系数达到了0.626，其他变量之间的线性关系都在0.5以下。同时变量的方差膨胀因子（VIF）也小于2，VIF的平均值只有1.5，说明变量之间不存在严重的共线性问题。

表2 各变量相关系数矩阵

（二）实证结果

1.静态面板模型分析。表3模型1、模型2、模型3和模型4分别表示OLS、稳健OLS、固定效应模型、效应模型。模型1、模型2和模型4中EVA能够显著提升上市央企的研发投入。根据表3中的模型1的回归系数可知上市央企的EVA每提高1个单位，其研发投入就会增加0.151；稳健OLS结果与此相同；模型4中EVA每提高1%，上市央企的研发投入R&D就会增加0.094%，从而验证了本文的假设1。从表3可以发现模型1—4中股权集中度（Top1）对央企研发投入都没有显著的影响。这可能是由于股权集中度（Top1）与央企研发投入之间不是单一的线性关系，所以才出现二者关系不显著的现象。由于不同的股权结构会对公司业绩产生影响，从而导致央企对研发活动可投入的资金大小不同，所以在不同股权集中度下，公司经济增加值EVA对研发活动贡献是不一样的。

表3 静态面板回归结果

2.门槛面板模型分析。模型3反映的是企业的个体效应，其中央企业EVA对研发投入的影响并不显著，可能是由于股权集中度（Top1）存在门槛效应（施东晖，2003），导致二者的关系不显著，所以本文建立门槛面板模型，对央企的研发投入与EVA之间的关系进行进一步研究。

首先需要确定门槛变量（股权集中度）中门槛值的个数和门槛估计值。我们依次在一个门槛、两个门槛以及三个门槛的假设下对模型进行估计，得到门槛效应检验的F统计量和相应的P值，见下页表4。结果显示，单一门槛的效应非常显著，相应的P值为0.040，F值为14.484，即有一个门槛值的假设是成立的。但是二重门槛和三重门槛效应均不显著，在10%的显著性水平上不显著，拒绝存在两个或者三个门槛值的原假设，其自抽样P值分别为0.850和0.700，说明股权集中度有两重或三重门槛值的假设不成立。之后，通过门槛个数及门槛值来确定面板门槛模型的具体形式。因此，下面将基于一重门槛模型进行分析研究。

表4 门槛效果检验

通过图1可以更为清晰地了解估计门槛值参数及其置信区间的构建过程。门槛参数的估计值是LR等于0时的取值。在本文的单一门槛模型中的门槛估计值0.542是在统计量LR数值小于5%的显著性水平下的临界值而得到的，通过此方法能够得到比较严谨有效的门槛值，具体详情可见图1和表5。我们可以根据得到的门槛值将各上市央企的股权集中度分为高低两组，即低股权集中度（EVA1）和高股权集中度（EVA2）两种类型。

图1 门槛值1的估计值和置信区间

表5 门槛参数估计结果

在表6中我们重点分析EVA和研发投入之间的关系。除了高股权集中度的央企没有通过显著性检验，其他各变量都通过了检验。其中公司规模SIZE在5%的水平上显著，独立董事比例在1%的水平上显著。另外，低股权集中度的央企的EVA与研发投入R&D正相关；而股权比较集中的央企的EVA与研发投入负相关，但不显著。整体而言，在考虑公司股权集中度差异的情况下，EVA与研发投入存在正相关关系，并且公司EVA对研发投入的影响程度会随着股权集中度的不同而发生变化，从而验证了本文的假设2。所以，得出了公司EVA和研发投入之间不是单一的线性关系。同时，股权比较分散时，央企EVA与研发投入正相关；当股权比较集中时，央企EVA与研发投入呈负相关关系。

表6 门槛模型估计结果

（三）稳健性检验

为了保证本文央企EVA与研发投入之间会呈现出倒“U”型的关系结论的可靠性，我们进一步以股权集中程度（Top1）为区间变量将样本分为两个区间，分别对EVA与央企研发投入进行线性回归，则两个区间样本中，EVA与研发投入之间的线性关系方向应当为正、负。具体而言，以第一大股东的持股比例不同将样本分为两个组，即股权分散组（Top1＜54.2%）和股权集中组（Top＞54.2%），最后分别考察在不同组别下EVA对研发投入的影响。

表7 稳健性检验估计结果

由表7的结果来看，央企EVA在股权分散组和股权集中组中与研发投入之间依次为正、负线性关系。其中在股权分散组中EVA与央企研发投入在10%的水平上显著，但在股权集中组中EVA与研发投入的负相关关系不显著。这与上文中的结论相一致，进一步验证了本文门槛面板模型结果的稳健性。本文认为上市央企股权分散程度相对较高，其管理层面临小股东追求短期收益压力，控股股东股权比例的适度增加有利于企业追求长期发展目标，增加长期研发投入。但是随着控股股东股权比例的不断提高，超过公司最佳股权比例时，则会带来控股股东对管理层过度监督问题和管理层与大股东之间的代理问题，使得管理层在投资决策时出现短视行为，减少公司研发投入。

五、研究结论与启示

本文基于2007—2015年上市央企的面板数据，利用静态面板回归模型和门槛面板回归模型，通过研究发现，央企EVA与研发投入之间是一个以股权集中度为门槛变量的非线性关系，在不同的股权集中度的情况下，EVA与研发投入之间不再是单一的线性关系，而是会因股权的集中与分散而发生变化。

本研究的启示在于：国有企业应重视由于公司股权结构配置可能带来的公司治理难题，同时企业需要设计良好、有效的股权治理机制来协调股东与管理者在企业创新方面目标不一致的问题。国资委继续坚持价值管理理念，在将EVA作为主要考核指标的同时，应继续深化国有企业机制体制改革，引入市场竞争机制，以便更好发挥EVA考核对企业研发投入的引导作用。