外来的和尚会念经?CEO外部继任对研发补助效果的影响

□ 苏宏宇

(清华大学 社会科学学院,北京 100084)

一、引 言

围绕政府补助是挤出还是激励企业研发投入,学者们之间存在着争议。一方面,政府补助会促进企业加大研发投入,是对企业研发资源的有效补充和正面的信号效应,且有助于获得外部资源,从而降低企业研发活动的成本,促进企业研发创新[1]。另一方面,部分学者则指出,随着政府补助的增加,企业创新动力可能不足的问题,从而对企业自身的研发投入产生挤出或替代效应[2]。企业创新活动是一个充满不确定性和高风险的活动,政府补助对企业研发投入的影响效果,与企业战略决策过程直接相关。

然而,多数研究却往往忽视了作为决策主体的高管团队,特别是CEO的影响。在实践中,企业时常希望通过变更CEO来刺激企业创新活动,而继任来源如何影响企业创新活动,相关研究并没有达成一致。本文是尝试弥补这一空白,采用委托代理理论、资源基础观和信号理论等视角,以中国A股主板上市公司为研究对象,选取2007—2019年的面板数据,实证考察不同继任来源下,政府补助和研发投入的关系,以期对相关研究以及政策管理实践有所贡献。

二、理论分析

(一)政府补助与企业研发投入

政府补助会激励企业研发投入,首先,政府补助能够弥补企业研发投入的成本,提高企业研发投入的积极性[3]。因为创新活动的不确定性,企业研发投入的意愿不强烈,而政府补助在一定程度上弥补企业的研发投入。其次,政府补助的获得提高了企业获取内外部资源的能力,从而使企业有更加充足的资本和资源投入研究活动。这是因为,政府补助带来的不仅仅是资金上的支持,还有与研发活动相关的创新资源和信息共享,而且政府信用在一定程度上为企业提供了背书。因此,政府补助对企业的合作者和外部投资者而言,还是一种积极的信号,减少信息不对称的影响,使企业更容易获得外部投资和外部的创新资源,相对地减少研发活动边际成本[4]。不仅如此,对于企业内部的决策层而言,政府补助提高了企业对研发项目成功的预期,增强管理层的信心,为获取更高的报酬而加大研发投入。

假设1:政府补助正向激励企业自身的研发投入。

(二)CEO继任来源、政府补助与企业研发投入

从资源基础观的角度出发,技术创新投入是企业构建持续竞争优势的重要来源,创新型企业的高管团队往往被赋予较大的管理自主权,以适应高度不确定性、快速变化和复杂的创新环境。这就导致高管团队对企业研发投入决策具有决定性作用[5]。然而,代理理论的观点认为,由于管理层和股东利益可能存在的不一致,管理层往往趋于风险规避,追求短期的稳定利益,而忽视长期利益。创新活动本身的不确定性和复杂性特征,要求企业高管自身在决策时不但要投入更多的资源,也面临更大的投资风险。特别是研发投入失败的情况下,CEO要面临离职和业界声誉下降的风险。随着CEO在企业任职时间的增长,这种风险规避趋势会更加明显,从而影响研发投入决策。因而企业往往通过变更CEO的形式来激励创新。特别是希望引入外部继任者来推动企业创新。这是因为,外部继任者能够丰富企业高管团队的知识和技能结构,带来外部信息资源的优势。基于信息和决策理论,决策时的信息数量的多少和质量的高低决定了决策的质量。多样化的认知结构意味着多样化的信息来源和对信息与战略的多层次解读,这有利于激发创新和充分的讨论,从而提高决策的质量,并且多样性也使团队更容易接受并推进组织实施战略变革。

假设2:相比内部继任者,CEO为外部继任者时,政府补助更能激励企业研发投入。

三、实证结果

(一)样本选取

样本选择2007—2019年A股主板上市公司,并进行筛选:(1)剔除业绩较差的ST和PT类公司。(2)剔除金融行业的公司,因为这类公司的行业特点明显有别于板块内其他的行业。(3)剔除主要变更CEO的个人特征数据、企业研发投入或政府补助等关键数据缺失的公司。最终获得样本为736 家公司1153条数据。为减少异常值的影响,对连续变量在1%和99%分位数水平上进行缩尾处理。

本文数据来源主要为国泰安(CSMAR)数据库中的公司研究系列,其中:财务数据来自上市公司财务报表数据库和上市公司财务指标分析数据库;研发投入来自上市公司研发创新数据库,而高管团队特征则来自上市公司治理结构研究数据库和上市公司人物特征研究数据库。此外,针对个别数据缺失的情况,还从锐思(RESSET)数据库,上市公司年报,证券交易所网站等来源进行补充。

(二)变量定义

在本研究中,政府补助数据为筛选后数据,仅保留与研发活动相关的明细项目。筛选过程如下:首先以各类科技计划项目、研究项目或专业术语等正向关键词检索。其次检索各类社会保障、土地及拆迁、自然灾害补偿等明显与研发活动无关的删除词。最后,以包含入选词而不含删除词的明细项目作为与研发补助;而对于两类词的交集,则采用进一步筛选和人工比对等方式,最后确认是否属于研发活动相关的政府补助。这样尽可能地减少只采用关键词入选时存在的较大误差。其他本文用到的模型中的变量定义见下表。

表1 变量定义表

(三)面板模型结果

根据前文假设和样本数据的特征,构建面板数据模型。首先,建立模型1,即验证政府补助与研发投入的关系的基础模型。在此基础上,模型2加入CEO继任来源与政府补助的交互项,以验证CEO继任来源对政府补助与研发投入的关系的调节作用。在模型估计方法的选择上,采用系统GMM估计方法,以应对可能出现的内生性问题。Arellano-Bond序列相关检验和Hansen检验的结果表明模型设定合理和工具变量的有效。另外,共线性检验则发现,各变量的VIF值均不超过2,表明不存在严重的多重共线性问题。

从表2动态面板模型的估计结果可以看到,在模型1中,政府补助(Sub)变量的系数显著为正(p<0.1),支持假设1,政府研发补助正向激励了企业自身的研发投入。模型2中,加入继任来源变量及其与政府补助的交互项后,结果发现,两者交互项为正向显著(p<0.01),支持假设2,表明CEO为外部继任者时,政府补助更能激励企业研发投入。由图1可以看到,在不同来源的CEO继任情形下,政府补助与企业自身的研发投入呈现两种截然相反的关系:在CEO为外部继任时,政府补助能够正向激励企业的研发投入;而当CEO为内部继任者时,政府补助却反而挤出了企业自身的研发投入,随着政府补助的增加,企业自身的研发投入在逐步减少。

图1 继任来源的调节作用

表2 面板模型结果

(四)进一步讨论

尽管为缓解研究中可能存在的内生性问题,本文采用的系统GMM估计方法,并通过了相关检验。前文的研究结论还可能存在如下问题:模型是否存在样本选择偏误,即获得政府补助的企业，本身研发投入就显著地高于未获得研发补助的样本的研发投入水平,从而无法得出是政府补助正向刺激了企业的研发投入的研究结论。为解决这个问题,本文尝试仅用获得政府补助(即大于0)的研究样本来验证前面的模型,结果发现,虽然对应变量的系数略有差异,但方向和显著性仍与前文一致,进一步支持本文的研究结论。

此外,在前文模型的基础上,本文使用高新技术企业的样本和国有企业的样本对本文的结论进行了验证,结果仍与前文一致,这也说明作为政府补助政策受益较大的高新技术企业和国有企业,CEO的继任来源亦会显著地调节政府补助政策对企业投资的影响效果。进一步支持了本文的研究结论。

四、结论与展望

本文以2007—2019年发生CEO继任的中国A股主板上市公司为研究样本,探索不同CEO继任来源下,政府补助对企业研发投入的影响的差异。得到以下结论:(1)政府补助会对企业自身研发投入有正向的激励作用。(2)CEO继任来源的差异,会显著影响政府补助对企业研发投入的影响,具体而言:外部CEO能够更好的利用政府补助来增加企业研发投入,而内部继任的CEO则未能有效的利用政府补助,反而挤出了企业自身的研发投入。(3)在高新技术企业和国有企业样本中,上述结论仍然成立。

本文的贡献可以体现在以下几个方面: (1)对政府补助与研发投入的相关研究的补充。以往研究往往忽视作为决策主体的高管团队,特别是CEO的对企业决策的影响,本文CEO继任现象出发,指出政府补助对研发投入的影响会随CEO继任来源的差异而表现相反的两种效应。(2)对CEO继任与企业创新的相关研究的丰富和发展。尽管有的研究表明,外部继任者可能面临来自董事会的压力和更高的离职威胁,但在有效的激励场景(如政府研发补助)下,外部继任者能更为有效的发挥政府补助对研发投入的刺激效应,从而有利于企业创新活动。(3)基于高新技术企业和国有企业的样本结果表明,企业通过变更CEO来刺激创新的行为会影响到政府补助政策的效果。内部继任可能并不能达到刺激创新的初衷,甚至会挤出企业的研发投资,这需要通过公司治理机制设计来规范继任CEO的决策行为。

本研究还存在一定的不足之处: (1)CEO继任来源用内部和外部的简单划分,未能考虑到不同行业、不同职业背景、任职时间等其他因素的影响。未来研究可以对继任CEO的背景进行深入分析。(2)本文研究主要基于主板上市公司的公开数据,而由于数据可获得性问题,未能对中小企业和未上市企业进行研究,这些企业的CEO变更决策对政府补助的效果的影响值得进一步研究。□