连锁股东、双元创新与企业全要素生产率

田昆儒，孙夫祥

（天津财经大学会计学院，天津 300222）

一、引言

党的二十大报告提出，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”而从投入产出的视角来看，全要素生产率不仅可以较全面地衡量企业高质量发展，而且也是衡量微观层次经济高质量发展的重要表现[1]。如今，提升企业全要素生产率已上升至国家发展的关键战略层次。可见，想要实现我国微观企业高质量发展，对企业全要素生产率的影响因素进行深入的研究十分必要。根据社会网络理论，同时持有多家上市公司股份的连锁股东，一方面可以实现信息、技术、资金以及管理经验等方面的资源和信息共享[2]，对企业产生协同治理的效果。另一方面，连锁股东同时持有多家股份的目的更倾向于实现所有投资组合价值的最大化，而非实现单个投资项目最优化，因而，可能对企业产生操纵合谋效应[3]。那么，协同治理效应与操纵合谋效应究竟哪方会占据主导地位？当前，创新已经成为国家经济稳定和发展的关键因素之一，双元创新对连锁股东与企业全要素生产率的作用究竟是促进还是抑制？文章选取2007—2022年A 股上市公司的数据，分析了连锁股东对企业全要素生产率的影响、双元创新在连锁股东与企业全要素生产率之间的中介作用及其异质性特征。

文章可能的边际贡献在于：第一，以全要素生产率为切入点，探讨连锁股东的协同治理效应，丰富了连锁股东经济后果的研究。现有研究主要集中于连锁股东对企业创新、现金持有水平、风险承担、融资约束、股价崩盘风险和违规行为等方面，鲜有文献关注连锁股东对企业全要素生产率的影响。第二，文章基于双元创新视角，探究如何利用连锁股东的治理效应培育和发展企业的双元创新能力，进而对企业全要素生产率产生影响，深化对连锁股东作用机制的理解。

二、理论分析与研究假设

1. 连锁股东与企业全要素生产率

根据资源依赖理论，企业想要从市场其他企业中获得必要的资源和信息，就需要在竞争中与周边企业相互依存、相互作用。而连锁股东则通过持股、委派董事和其特有的股东网络等优势，为企业全要素生产率的提升带来了有效监督效应、信息共享效应和资源协同效应。

首先，从有效监督效应来看，连锁股东不仅具备较为丰富的投资和管理经验，而且可以通过委派董事的方式参与公司决策，并对管理层和大股东的自利行为进行监督。例如，连锁股东可以在股东大会对CEO或者大股东的决策投反对意见[4]、并有权提出罢免CEO 的申请[5]，一定程度上抑制了企业大股东掏空和CEO 操纵盈余管理的行为，从而有助于缓解企业内部的代理问题，从内部控制方面提升企业资源配置的效率。其次，从信息共享效应来看，依据社会网络理论，连锁股东所形成的网络结构，能够发挥信息共享效应，弥补企业信息匮乏的情况，进一步丰富企业原有的信息集[6]，从而有利于提升企业的投融资效率及研发的成功率，促进企业全要素生产率的提升。最后，从资源协同效应来看，连锁股东作为企业资金要素的重要投资主体[5]，能够为企业带来更多的融资便利，有利于为企业长远发展的项目投资奠定资源基础，进而有利于改善企业的发展质量。因此，文章基于上述分析提出如下研究假设：

假设H1：连锁股东促进了企业全要素生产率提升。

2. 双元创新的作用路径

创新是实现企业转型升级和高质量发展的源泉动力[7]。基于双元创新理论，开发式创新是对原有产品进行改善的渐进式创新活动。探索式创新则是一种幅度较大的创新活动，可以利用新知识、新技能，为企业研发新产品、开辟新市场，很大程度上实现企业原有技术的升级。其一，创新作为企业发展的重要引擎，连锁股东通过网络带来的同行业创新活动的相关信息，容易产生社会学习效应，形成协同创新的现象[8]。同时，连锁股东能够降低所持股企业间的信息壁垒，能够帮助企业获取研发活动的相关信息[9]，提升企业开发式创新和探索式创新的效率，进而促进企业技术变革，实现企业的高质量发展。其二，连锁股东具备资源协同效应，可以发挥资源集聚作用[10]，缓解企业的融资约束，增加企业进行开发式和探索式创新的稳定性和持续性，进而利于企业的长久发展。因此，文章基于上述分析提出如下研究假设：

假设H2：双元创新在连锁股东促进企业全要素生产率的过程中发挥中介作用。

三、研究设计

1. 样本选择和数据来源

文章以2007—2022年A 股上市公司作为样本进行研究。连锁股东和全要素生产率的数据来源于CSMAR 数据库，并进行手工计算整理。其他财务数据均来自CSMAR 数据库。此外，文章删除了ST 和*ST 及数据缺失的公司样本。为了消除极端值的影响，文章对连续变量进行1%水平的缩尾处理，最终获得25452个观测值。

2. 变量定义

（1） 被解释变量：全要素生产率

当前，关于全要素生产率的测量主要包括OLS 方法、FE 方法、GMM 方法、OP 方法和LP 方法[1]。为了尽可能地避免样本自选择问题和内生性问题，文章借鉴倪艳和蒋俊鹏(2023)[11]的做法，通过LP 方法来测算企业的全要素生产率，并利用GMM 方法进行稳健性检验。

（2） 解释变量：连锁股东

文章参考潘越等(2020)[12]的做法，在基准回归阶段，按照5%持股要求构建连锁股东指标(ECross)：一是计算公司有多少名持股在5%以上的股东，同时持有同行业企业5%以上的股份，用其年度均值并加1取对数(Cross5)；二是虚拟变量，存在连锁股东赋值1，否则为0(Cross5_Dum)。在稳健性检验部分，按照10%持股要求构建连锁股东指标。

（3） 中介变量：双元创新

文章借鉴毕晓方等(2017)[13]的做法，用研发活动费用化支出占总资产比重来衡量企业的探索式创新(R)；用研发活动资本化支出占总资产比重来衡量企业的开发式创新(D)。

（4） 控制变量

文章借鉴热比亚·吐尔逊和巴文浩(2023)[7]的研究，控制可能影响上市公司全要素生产率的因素。主要包括：资产负债率、总资产净利润率、董事人数、第一大股东持股比例、股权制衡度、营业收入增长率、现金流比率、账面市值比、独立董事比例、审计意见。此外，纳入了年度(Year)和行业(Industry)虚拟变量。

3. 模型设定

为了检验连锁股东与企业全要素生产率之间的关系，文章构建如下模型：

其中，TFP_LP 是指公司全要素生产率的程度；ECross 为连锁股东的衡量指标，分别由Cross5、Cross5_dum 表示。若ECross 的回归系数β1为正，则说明连锁股东会促进企业全要素生产率。Controls 为控制变量，同时加入时间和行业固定效应，εit为误差项。

四、实证分析与结果

1. 描述性统计

表1 列示了主要变量的描述性统计。其中，全要素生产率的均值为8.369，与已有文献相似[14]；全要素生产率最小值为6.35，最大值为11.149，说明了我国A 股上市公司全要素生产率存在较大的差异性。连锁股东(Cross5、Cross5_dum)的均值分别为0.111、0.165，说明按照5%持股要求下，企业平均拥有3 家连锁股东；样本中存在连锁股东的上市公司占比为16.5%，已成为资本市场中的一种普遍现象[15]。探索式创新(R)的均值是开发式创新(D)均值的3 倍，说明样本企业的创新投入多采取幅度较大的探索式创新。

表1 主要变量描述性统计

2. 基准检验的回归结果

表2 报告了模型(1)的回归结果。列(1)和列(3)显示了仅控制年度和行业虚拟变量、不加入控制变量时，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.893 和0.606，均在1%的水平上显著。列(2)和列(4)显示在加入控制变量、年度和行业的虚拟变量时，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.501和0.349，均在1%的水平上显著。由此可知，连锁股东促进了企业的全要素生产率，支持了假设H1。

3. 双元创新的作用路径检验

作用路径检验结果如表3 所示，列(1)、列(3)和列(5)、列(7)分别显示了连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业探索式创新(R)和开发式创新(D)的回归系数均在1%的水平上显著为正；列(2)、列(4)和列(6)、列(8)分别显示了企业探索式创新(R)、开发式创新(D)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数也均在1%的水平上显著正相关。检验结果说明，双元创新在连锁股东对企业全要素生产率的促进作用中发挥着部分中介作用。支持了假设H2。

表3 双元创新的作用路径

4. 稳健性检验

（1） 工具变量法

为了减轻遗漏变量对研究结果的影响，文章借鉴吴莎和焦跃华(2022)[14]的做法，用滞后一期连锁股东的数量和持股比例作为工具变量。文章同时使用两阶段最小二乘法(2SLS)和高斯混合模型(GMM)进行检验。回归结果如表4 列(1)～列(4)所示，第一阶段滞后一期连锁股东的数量和持股比例与连锁股东分别在1%的水平上显著为正，F 值远大于10，表明所选取的工具变量会对连锁股东产生影响。连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的系数在1%的水平上正相关，表明在消除遗漏变量后，研究结论依旧成立。

（2） Heckman 两阶段回归

为了缓解可能存在样本选择偏误问题，文章参考潘越等(2020)[12]学者的研究，第一阶段，构建Probit 回归模型，计算出逆米尔斯比率(IMR)，用以检验上一期的上市公司特征变量是否会影响连锁股东；第二阶段，控制逆米尔斯比率，代入基准回归模型进行检验。具体Probit 模型如下：

其中，ECross 为连锁股东的衡量指标；LagContrals 表示将基准回归中的控制变量滞后一期。检验结果如表4 列(5)～列(6)所示，在控制IMR 后，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.461 和0.333，均在1%的水平上显著，结论依然成立。

（3） 倾向得分匹配回归

为了避免选择偏误问题对基准回归结果的干扰，文章按照5%持股要求，将存在连锁股东的上市公司作为处理组，将原有反映企业特征、内部治理和外部监管的控制变量作为匹配变量，并进行一对一最近邻匹配。结果表明，连锁股东(Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP LP)的回归系数为0.348，且在1%的水平上显著，支持了连锁股东促进企业全要素生产率的结论。

（4） 其他稳健性检验

第一，替换被解释变量。基准回归中企业全要素生产率采用LP 方法来衡量。为了避免被解释变量度量对回归结果的影响，文章采用GMM 方法重新衡量企业全要素生产率。结果如表5 列(1)、列(2)显示，连锁股东与企业全要素生产率(TFP_GMM)在1%的水平上正相关，结论依然成立。

表5 其他稳健性检验结果

第二，替换解释变量。为了避免解释变量度量对回归结果的影响，文章按照10%持股要求，重新构建连锁股东的衡量指标(Cross10、Cross10_dum)。如表5列(3)～列(4)所示。检验表明，连锁股东与企业全要素生产率在1%的水平上显著正相关，仍支持原结论。

第三，改变样本空间。为了避免金融危机对企业全要素生产率带来的影响，文章将样本时间范围缩小为2010—2022年，再次进行回归，结果如表5 列(5)和列(6)所示，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.508 和0.355，且均在1%的水平上显著，结论依然成立。

五、异质性分析

1. 企业规模的异质性

企业规模的异质性也可能会影响到连锁股东的治理效应。文章按照企业规模的中位数，划分为规模较大组和规模较小组。检验结果如表6 列(1)和列(2)所示，在规模较大组中，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.485和0.334，且均在1%的水平上显著；在规模较小组中，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP_LP)的回归系数分别为0.0560 和0.0390，且均不显著。可见，在企业规模较大组中更有利于发挥连锁股东对企业全要素生产率的促进作用。

表6 异质性分析检验结果

2. 企业经营成果的异质性

企业经营成果较差可能会导致企业的融资成本增加、资金缺口扩大，不利于发挥连锁股东的治理效应。因此，可以预期，相较于亏损企业，盈利企业中连锁股东对企业全要素生产率的促进作用更显著。为了检验这一设定，文章根据当年净利润是否小于0 来衡量企业亏损还是盈利，并将样本划分为亏损企业组和盈利企业组。检验结果如表6 列(3)和列(4)所示，不管是亏损企业组中还是盈利企业组，连锁股东对企业全要素生产率的回归系数均在1%水平上正相关；但在盈利企业组中连锁股东对企业全要素生产率的回归系数大于亏损企业组，且通过组间差异检验。表明在盈利企业组中连锁股东对企业全要素生产率促进效果更显著。

3. 高管薪酬激励的异质性

高管薪酬激励作为公司内部治理的重要机制，可以改善管理层对投资项目风险的厌恶程度[16]。由于管理层的收益与企业的经营成败相挂钩，因而管理层趋向于减少冒险的创新投资，增加稳健投资项目。当企业实施薪酬激励时，可以弥补管理层因短期创新投资带来的损失，引导管理层着眼于长期项目[17]，进而提升企业的全要素生产率。文章以公司前三名高管薪酬总额的自然对数来反映薪酬激励的水平，并按照中位数划分为薪酬激励较高组和薪酬激励较低组。检验结果如表6 列(5)和列(6)所示，可以看出，不管是薪酬激励较高组还是薪酬激励较低组中，连锁股东与企业全要素生产率显著正相关；但是在薪酬激励较高组中，两者之间的回归系数均大于薪酬激励较低组，且通过组间差异检验。表明在薪酬激励较高组中连锁股东对企业全要素生产率的促进作用更显著。

4. 市场化程度的异质性

在市场化程度较高地区的企业中，其法制化水平、产品市场和要素市场的发育程度等方面均优于市场化程度较低的地区。企业所在地区的市场化程度越高，连锁股东潜在导致同行业企业竞争程度下降[18]、操纵市场价格机制实现超额收益[19]的可能性越低，则越有利于发挥连锁股东的治理效应。因而，可以预见，相对于市场化程度较低的上市公司而言，市场化程度较高的上市公司中连锁股东对企业全要素生产率的促进作用更显著。为了检验这一推论，文章根据樊纲市场化指数的中位数将样本划分为市场化程度较高组和市场化程度较低组。如表6 列(7)和列(8)显示，不管是市场化程度较高组还是市场化程度较低组，连锁股东(Cross5、Cross5_dum)与企业全要素生产率(TFP LP)的回归系数均在1%的水平上显著为正。但在市场化程度较高组中的回归系数均高于市场化程度较低组，而且通过组间差异检验。结果表明，市场化程度越高，越有利于发挥连锁股东对企业全要素生产率的促进作用。

六、研究结论与政策建议

1. 研究结论

随着连锁股东在资本市场上逐步成为一种普遍现象，关于连锁股东对企业行为产生协同治理效应还是操纵合谋效应成为学者及投资者关注的重点问题。为此，文章选取2007—2022年A 股上市公司的数据，研究发现，第一，连锁股东能够促进企业全要素生产率。第二，作用机制检验证实，连锁股东通过促进双元创新这一路径来提升企业全要素生产率。第三，异质性分析表明，连锁股东对企业全要素生产率的治理效应与公司规模、经营成果、薪酬激励、市场化程度的差异性有关。即连锁股东对企业全要素生产率的促进作用主要体现在规模较大企业、盈利企业、薪酬激励较高企业和所在地区市场化程度较高的企业样本中。

2. 政策建议

（1） 连锁股东应凭借自身协同治理作用，推动企业高质量发展

文章通过实证检验，发现连锁股东能够提升企业的全要素生产率。因而，连锁股东应积极探索自身的治理优势，发挥其有效监督、信息共享和资源协同等效应，促进企业治理模式的优化及技术创新的发展，以期为企业高质量发展“保驾护航”。创新是引领企业高质量发展的第一动力，应鼓励企业创新，发挥创新对高质量发展的推动效应。企业应采取吸引、培养和打造高层次的创新人才，完善创新机制等多维度措施促进企业积极创新，以期实现企业高质量发展。

（2） 充分运用好高管薪酬激励机制，促进企业高质量发展

异质性分析发现，高管薪酬激励机制有助于弥补管理层的短视行为，便于企业立足实际开展长期投资项目，进而有利于企业的高质量发展。因而，一方面，企业应进一步完善高管薪酬及股权的激励制度，提升管理层对企业长期绩效的敏感度；另一方面，企业应完善后续的绩效评估机制，以保证薪酬激励机制的有效性。

（3） 立足于企业实际，不断健全市场化、法制化的营商环境

异质性分析表明，市场化程度越高，越有利于发挥连锁股东对全要素生产率的促进作用。因而，其一，应进一步构建亲清政商关系，完善政府权责清单并科学有效执行；其二，应加大侵犯知识产权、不正当竞争等违规行为的司法处罚力度，强化对企业知识产权、投融资秩序的保护力度，促进企业高质量发展。