制造业企业费用粘性、创新投入与公司绩效研究——基于产权异质性视角

侯雪筠（教授/博导）黄华

（哈尔滨商业大学英才学院哈尔滨商业大学会计学院黑龙江哈尔滨150028）

一、引言

成本费用管理始终是企业实现经济效益的核心，是企业在外部市场中提高自身竞争力的重要一环。“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”是供给侧结构性改革的切入点。然而目前我国资本市场中的人力成本和资源成本不断提高，代理冲突日益加剧，一些企业的管理层利用自身便利谋取私利，这些都为企业高效成本管理的推进带来了巨大挑战。

要加快企业成本费用管控升级过程，首先要对成本性态有理性的认识。20世纪90年代以前，学术界普遍认同成本费用与业务量之间的线性关系，即业务量的增加或减少会同比例带来成本费用的上升或下降，二者满足y=a+bx模型。2003年，Anderson等通过ABJ模型第一次提出成本粘性这一概念，认为现实中企业成本费用伴随业务量上升而增加的幅度大于其随着业务量下降而减少的幅度［1］。孙铮等（2004）也利用ABJ模型首次证实了我国上市公司普遍存在费用粘性［2］。在后续研究中，有学者发现我国制造业企业费用粘性高于其他行业［3-4］，这是因为制造业生产经营过程中投入的生产设备、产品材料等成本规模庞大且隐性成本高，当市场波动影响业务量时，企业做出的成本费用调整策略很难与业务量增减变动保持高度一致，这便加剧了成本费用粘性的产生。目前国内外文献大多集中于研究成本粘性的影响因素，但对成本粘性的经济后果和费用粘性的研究较少。国内外学者研究表明，内部控制、媒体关注、高管激励、盈余管理等因素均会对成本粘性或费用粘性产生不同程度、不同方向的影响［5-8］。成本粘性一般以总成本为研究对象，总成本包括营业成本和期间费用，相比于产品的营业成本，期间费用在分配和调整上具有更高的灵活性，讨论费用粘性也因此更具有现实意义。费用粘性的本质是企业占用剩余资源，存量资源配置效率低下，势必会对企业绩效产生影响。目前对于费用粘性与公司绩效之间关系的研究较少且结论尚未统一，对二者之间作用路径和调节效应的研究也不全面。基于此，本文重点研究产权异质性视角下制造业企业费用粘性对公司绩效产生的影响，分析企业创新投入对二者关系的调节作用，为我国制造业上市公司优化资源配置、扩大优质增量供给等决策提供参考。

二、理论分析与假设

（一）费用粘性与公司绩效

费用粘性动因理论包括调整成本观、管理者预期观和代理成本观［9］。这三种观点强调，管理者会出于调整资源时成本较高、对未来业务量增长持乐观心态和谋取在职利益等原因，不愿在业务量降低时下调成本费用。由于企业继续耗用生产线、原材料、人工成本等企业资源，导致资源错配，从而造成大量冗余资源。资源错配不仅是一种资源浪费，而且还会影响企业经营过程，削弱企业灵活应对外部市场需求的能力，加剧企业的经营风险。而企业实现经济利益增长正是资源合理配置与利用的结果［10］。国内学者对成本费用粘性与企业绩效关系的研究主要集中在成本粘性方面，有学者认为成本粘性与企业绩效呈倒U型关系［11］，更多实证研究表明成本粘性会降低企业绩效［12-14］。鉴于内部资源利用效率对实现经济效益的关键作用，如果闲置资源能够得到合理配置和利用，企业业绩就有可能实现增长［15］。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1a：费用粘性对公司绩效存在负向影响，即费用粘性越严重，公司绩效越低。

已有研究表明，费用粘性在国有企业中更加严重。一方面，国有企业背负着更多的社会责任，经营目标并非完全以经济利益为导向。也就是说，即便业务量显著下降，国有企业也不会轻易裁员，此时多余的人力资源便造成人员冗余。另一方面，国有企业管理层一般由政府委派，社会监管机构对其监督力度小［16］，更易催生管理层自利行为和更高的代理成本。目前我国国有企业一般规模较大，实力雄厚，资金充足，即便费用粘性较大，但资源配置错位造成的负面经济后果对企业整体经济效益影响较小。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1b：与国有企业相比，非国有企业中费用粘性对公司绩效的负向影响更加显著。

（二）创新投入的调节作用

企业自主创新能力的提高有助于促进产业结构升级，提升劳动生产率，促进经济发展。经济全球化的背景下，创新活动已逐渐成为企业提高核心竞争力的关键，企业通过加大创新研发强度获取技术优势，降低成本加快产业升级，从而吸引顾客并占领市场。从信号传递理论来讲，企业在创新研发活动中投入强度大，公众会从市场中接收到积极的信号，投资者会认为企业抢占了优势并在某种程度上形成垄断，对企业发展前景持乐观态度，更愿意对企业进行投资。企业拥有了创新活动本身产生的经济利益，同时吸收了充足的外部资金，便有了足够的生产资源进行周转和项目投资。因此，创新投入能在一定程度上摆脱冗余资源的占用对企业经营的桎梏，从而缓解费用粘性对公司绩效造成的负向影响。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2a：创新投入对费用粘性与公司绩效的关系起调节作用，能够缓解费用粘性对公司绩效的负向影响。

国有企业实际控制人是国家或地方政府机构，在政府提供隐性担保的情况下，国有企业融资约束和融资压力比非国有企业小，资源匮乏现象不如非国有企业严重，因此在实现经济效益和吸引投资方面依靠创新投入较少，创新投入的调节效应不如非国有企业明显。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2b：与国有企业相比，创新投入对费用粘性与公司绩效关系的调节效应在非国有企业中更加显著。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取我国制造业A股上市公司2012—2019年数据作为初始样本，剔除ST、*ST、PT类上市公司；剔除当年数据有缺失的企业；剔除当年无法计算费用粘性的企业；剔除当年上市的企业；剔除前十位股东持股比例＞1的异常值，最终样本量为8 084。此外，为避免极端值对结果产生影响，本文对所有连续变量在回归前进行1%和99%分位Winsorize处理。数据主要来自CSMAR数据库，少量产权性质数据由手工收集，运用Stata 16.0软件进行数据处理和分析。

（二）变量定义

1.被解释变量。在众多研究公司绩效的文献中，国内学者大多选用总资产净利率（ROA）来表示公司绩效，部分学者将托宾Q值作为长期绩效的衡量指标。作为财务指标，ROA反映了企业的盈利能力，而作为市场指标的托宾Q值更适用于国外成熟的资本市场。因此，为全面反映企业经济效益发展，本文借鉴周建［17］、叶陈毅［12］等的做法，用主成分分析法测度公司综合绩效。

本文分别从营运能力、盈利能力、股东获利能力、发展能力四个维度选取总资产周转率、总资产净利率、净资产收益率、基本每股收益、可持续增长率、营业净利率6个财务指标进行主成分分析，确定公司绩效综合评价指标。首先，用KMO和Bartlett球形度检验来确定所选指标对主成分分析的适用性。如表1所示，KMO值达到0.812，Bartlett球形度检验P值为0.000，拒绝了相关矩阵为单位矩阵这一原假设，说明适合做主成分分析。其次，提取主成分并进行因子旋转。本文将特征值大于1作为标准来确定主成分，根据表2显示的结果，最终提取前两个主成分，累计方差贡献率达到了71.73%。因子旋转后自动提取特征值大于1的成分且累计方差贡献率没有发生变化，证明前两个主成分可以替代原始六个指标进行公司绩效测度。最后，以因子旋转后每个主成分的累计方差贡献率作为权数，计算得出公司绩效的综合评价指标。计算公式为：F=F1*0.5393+F2*0.1780（F1、F2为提取出的两个主成分）。

表1 KMO与Bartlett球形度检验

表2 因子旋转前后特征值表

2.解释变量。ABJ模型的局限性在于无法计算出粘性具体数值，因此只能用于判断某一范围内费用粘性的存在性以及研究费用粘性的影响因素。2010年，Weiss提出的Weiss模型［18］能够计算出公司层面费用粘性的具体数值，为学术界展开成本费用粘性经济后果研究奠定了坚实的基础。本文采用Weiss模型计算费用粘性：

其中：Sticky代表费用粘性，i代表第i家公司，t代表第t年，a和b分别代表i公司第t年四个季度中营业收入下降和上升的最近季度。sale代表营业收入，expense代表销售费用和管理费用的合计（以下简称销管费用），因为财务费用并非由生产经营过程产生，本文遵循前人普遍做法将其剔除。Δexpense和Δsale分别代表了i公司在某季度中销管费用和营业收入的变动值，两者需保持同向变动。此外，根据Weiss模型，对一年中营业收入或销管费用没有增减变动的数据予以剔除，并且模型计算出的Sticky负值代表费用粘性程度，负值的绝对值越大说明费用粘性越严重，为本文后续方便计算和解释，将计算出的Sticky做相反数处理。

3.调节变量。创新投入是企业为产品或产业创新所投入的研发资源，包括研发投入金额和研发人员数量。因公司规模差异大，若要满足不同企业之间的比较，相对指标才能代表企业层面的创新研发强度。我国上市公司对研发人员数量披露较少，因此本文参考众多学者的做法，将研发投入金额与营业收入比值（RD）作为创新投入的衡量指标。

4.控制变量。参考国内外学者的研究成果，本文选取了资产负债率（Lev）、公司规模（Size）、资本密集度（Rasset）、两职兼任（Dual）、公司年龄（Age）、股权集中度（Oc）、营业净利率（Npm）作为控制变量。其中，公司规模与公司年龄越大，说明生产经营过程和管理制度越成熟，企业经济效益也自然得到正面提升。资产负债率代表企业的资本结构，适当举债有利于经济效益和资金利用率的提高，而过多举债则加剧企业资金链风险，为公司绩效带来负面影响。经营状况不好时，企业处置资产的开支可能高于资产处置收益，一般认为资本密集度越高，费用粘性越严重，公司绩效也就越低。营业净利率作为盈利指标，反映了企业的盈利能力，营业净利率越高越会促进公司绩效的提升。董事长和CEO职位由同一人兼任缓解了两权分离带来的代理问题，因此，本文认为两职兼任会促进公司绩效提升。股权集中度高表明股东更有动机参与公司治理，进而缓解与管理层的代理冲突，有助于企业经济发展。同时在模型回归时控制年度（Year）和制造业二级行业（Ind）。

具体变量定义如表3所示。

表3 变量定义

（三）模型构建

为检验费用粘性对公司绩效的影响（H1a与H1b），构建模型1：

为检验创新投入的调节作用（H2a与H2b），构建模型2：

其中，F为被解释变量，Sticky为解释变量，RD为调节变量，RD×Sticky是为验证调节效应引入的创新投入与费用粘性交乘项。根据温忠麟［19］对调节效应的研究，若模型2中β3显著，说明创新投入具有调节作用；若β3＞0，表示创新投入缓解了费用粘性对公司绩效的抑制作用；若β3＜0，表示创新投入加剧费用粘性对公司绩效的抑制作用。其他变量为控制变量，ε为随机误差项。

四、实证分析

（一）描述性统计

各变量的描述性统计结果如表4所示。公司绩效综合指标最大值为5.361，最小值为-14.021，中位数小于零且均值也接近于零，说明制造业企业公司绩效差距很大。费用粘性变量最大值为10.751，且绝对值超过了最小值-9.701，均值和中位数也显著大于零，说明制造业企业普遍存在费用粘性且费用粘性水平存在很大差异。另外，本文将样本根据产权性质分成两组，探究在产权异质性下费用粘性水平有何差异。不难看出，国有企业中费用粘性平均值为0.092，明显超过非国有企业，这说明相比于非国有企业，国有企业费用粘性现象更加严重，与前文分析结果一致。调节变量创新投入最大值为2.516，最小值为0，均值为0.044，说明我国制造业企业创新投入水平整体较低，而且企业之间差距较大。

表4 描述性统计

（二）相关性分析

本文对数据样本进行了相关性分析，得到Pearson相关系数（左下）和Spearman相关系数（右上），如表5所示。其中，费用粘性与公司绩效相关系数为-0.044，说明两者呈显著负相关关系，初步验证了H1a，具体情况还要通过回归分析进一步验证。创新投入与公司绩效呈负相关关系，也许是由于创新投入周期较长，对当期绩效可能具有滞后性影响。另外，公司规模、公司年龄、股权集中度和营业净利率与公司绩效正向相关，资产负债率、资本密集度与公司绩效负向相关，基本符合本文前面的分析结果。所有控制变量与公司绩效相关系数均在不同水平上显著，说明模型构建合理，有良好的分析效果。变量之间相关系数基本都在0.5以下，说明变量选择较为合理，适合进行下一步回归分析。

表5 相关性分析

（三）回归分析

为进一步验证上述假设，本文进行了OLS模型回归。为避免年份和制造业二级行业的影响，在回归时对年度与行业效应进行了控制，同时为减弱异方差影响，本文采用了经Robust调整后的回归结果，并在所有回归模型中对公司证券代码进行Cluster聚类调整，确保结果更加稳健。回归结果如表6和下页表7所示。

表6 模型1回归结果

表7 模型2回归结果

表6展示了利用模型1得到的费用粘性对公司绩效影响的回归结果。从表6第（1）、（2）列全样本回归可以看出，全样本回归下费用粘性（Sticky）的系数为-0.004，在1%水平上显著为负，说明费用粘性造成的资源错配和冗余的确会抑制公司绩效的提升，验证了H1a。公司规模（Size）、股权集中度（Oc）等大多数控制变量系数分别在不同水平上通过了显著性检验，资产负债率（Lev）和资本密集度（Rasset）均对公司绩效提升有抑制作用但不显著，结果与前文预期基本一致。为进一步验证产权异质性带来的费用粘性对公司绩效的影响差异（H1b），本文按产权性质将全部样本分成国企和非国企，分别代入模型1进行回归，得到第（3）—（6）列结果。从表6可以看出，国有企业样本数量为2 462，符合我国国有企业数量远小于非国有企业这一特点。第（3）、（5）列结果显示，费用粘性（Sticky）的系数分别为-0.001和-0.005，但非国有企业中系数依然在1%水平上显著，而国有企业中系数并不显著，这说明费用粘性对公司绩效依然存在抑制作用，但该抑制作用在非国有企业中更加显著，H1b得以验证。所有变量的VIF值都接近1，其中最高为1.86，远小于10，说明模型合理，变量间没有多重共线性。另外值得强调的是，模型1的三次回归中R2分别达到了0.755、0.729和0.779，说明模型拟合优度很好，具有统计学意义。

表7展示了利用模型2得到的创新投入在费用粘性对公司绩效影响中的调节效应的回归结果。第（1）、（2）列为全样本回归，第（3）—（6）列为国有企业和非国有企业的分样本回归。其中，全样本回归下费用粘性（Sticky）的系数为-0.012，在1%水平上显著为负，说明加入创新投入调节变量后费用粘性依然负向影响公司绩效，再次验证了H1a。费用粘性与创新投入交乘项（Sticky×RD）的系数为0.191，通过了1%水平的显著性检验，说明创新投入起着负向的调节作用，即创新投入缓解了费用粘性对公司绩效的抑制作用，创新投入越高，费用粘性对公司绩效的抑制作用就会越弱，H2a得到验证。控制变量结果基本与前文预期保持一致。进一步地，为验证H2b，再次将全样本分成国有企业和非国有企业分别代入模型2进行回归，得到第（3）—（6）列结果。从表7第（3）列可以看出，费用粘性系数依然为负且不显著，与模型1分样本国企组结果一致，交乘项Sticky×RD的系数为正且在10%水平上显著。而第（5）列结果显示，费用粘性系数为-0.014，在1%水平上显著为负，结果与上文一致，交乘项Sticky×RD的系数为0.208，也在1%水平上显著为正。不难发现，在非国有企业中交乘项Sticky×RD的系数显著性水平更强，创新投入的调节作用更加明显，说明模型2的三组回归结果与H1a、H1b保持一致，并在此基础上验证了H2b。变量的VIF值最高为3.65，远小于10，说明变量间没有多重共线性。此外，三组回归结果的R2分别为0.755、0.730和0.780，证明模型拟合优度依然很好，具有统计学意义。

（四）稳健性检验

本文采取以下几种方法进行稳健性检验：（1）替换被解释变量。本文将ROA用作被解释变量的替代变量进行以上回归，结果与本文前述基本一致。（2）添加新的控制变量。参考梁上坤等［20-21］添加控制变量的做法，本文选取了劳动密度（员工人数/百万营业收入）和独董占比（独立董事人数/董事人数）加入原有模型中并重新回归，得出的结果与本文前述基本一致。（3）根据制造业二级分类，选取C2类（包括家具、化工、医药制造业等）数据进行以上回归，结果与上文基本一致。（4）参考史敏［22］的做法，将研发投入金额与资产总计的比值作为创新投入的替代变量，代入模型2中检验创新投入的调节效应，结果与上文基本一致。以上稳健性检验结果均支持原假设，说明文章结论具有稳健性。

五、结论与建议

（一）结论

由于ABJ模型的提出早于Weiss模型，所以国内学者研究更集中于成本费用粘性的影响因素，较少涉及其经济效应研究。本文选取2012—2019年我国制造业A股上市公司数据，对费用粘性与公司绩效关系及创新投入在二者中的调节效应展开研究。结果表明，产权异质性视角下，制造业企业普遍存在费用粘性，这一现象在国有企业中更加严重。费用粘性对公司绩效的提升起抑制作用，相比于国有企业，非国有企业中该抑制作用更加显著。创新投入对费用粘性与公司绩效关系起着负向的调节作用，表现为缓解了费用粘性对公司绩效的负向影响，这一调节效应在非国有企业中更加显著。

（二）建议

1.加强对管理层的监督，缓解代理冲突。两权分离导致所有者与管理者之间出现信息不对称，业务量降低时管理者可能利用职位之便作出利己决策，拒绝下调成本费用，以维持管理者自身可掌控的资源。为此，股东大会应持续监督管理层行为，完善管理层决策机制，防止管理者侵占企业资源、频繁在职消费等自利行为的发生。国有企业更应注重代理问题，建立奖惩机制并严格执行，营造良好的代理环境，减轻代理成本。

2.紧密监控市场行为，灵活应对需求波动。企业应密切关注市场动向，合理预测订单需求变化，并据此合理预测成本。当业务量短时间内无回升趋势时，企业应及时调减生产用料，适当调离人力资源，降低产能，减轻库存存储压力，减少广告宣传活动费用支出，从源头上遏制冗余资源的产生及减轻资源错配造成的资源使用效率低下。

3.完善内部控制，优化资源供给。内部控制是企业为实现最终管理目标而设置的工作流程制度。若内部控制存在缺陷，则意味着企业决策效果与效率不佳，严重影响资源分配过程和战略目标的实现。管理层和治理层应重视内部控制的设计和运行，同时重视员工培训和素质提升。全体职工应严格遵循企业管理制度，进而优化成本管控流程和资源供给，让各类资源得到充分利用。

4.开拓创新能力，提升企业形象与知名度。创新研发对制造业发展尤其重要，产品创新意味着核心竞争力的提升，决定了企业未来的产业结构和发展趋势，也缓解了费用粘性对经济效益的负面影响。为此，一方面，企业应积极响应国家号召注重产品创新，在不影响生产运转的前提下加大创新研发力度，向市场传递积极信号以吸引外部投资。另一方面，根据研发成果及时调整企业内部生产结构，摆脱行业同质化困境，促进市场需求从而直接带来企业经济效益的提升，缓解成本费用问题对企业长期经济发展的牵制。非国有企业相对来说规模较小，融资限制条件多，在成本管控和创新研发上应更加谨慎，合理调配资源并充分利用创新研发优势，用长远眼光看待企业的发展。