关联方交易影响企业技术创新产出吗

【摘要】关联方交易作为企业与关联方之间特有的交易方式， 对企业技术创新产出的影响值得深入研究。基于2008 ～ 2021年我国沪深A股上市公司数据， 从企业与客户和供应商等重要供应链合作伙伴的关联方交易入手， 理论分析关联方交易对企业实质性创新和策略性创新等技术创新产出的影响， 并实证考察具体传导机制。研究发现： 企业与客户的关联方交易和实质性创新具有显著正相关关系， 且融资约束抑制实质性创新； 企业与供应商的关联方交易和策略性创新呈较显著的倒U型关系， 且企业市场地位发挥调节作用； 企业与客户的关联方交易借助现金增加促进实质性创新， 而与供应商的关联方交易则通过经营风险影响策略性创新。进一步研究发现， 关联方交易是否进行产品交易以及企业与客户和供应商的关系对技术创新产出影响存在差异， 当企业与客户或供应商间存在公允关联方交易、 关联方交易以产品交易为主、 企业与客户或供应商受同一方控制以及关联方交易为决策有用型时， 关联方交易与技术创新产出之间的关系更显著。

【关键词】实质性创新；策略性创新；关联方交易；客户；供应商

【中图分类号】F273 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）23-0053-8

【作者单位】河南大学商学院， 河南开封 475004。 缪思维为通讯作者

“十四五”规划明确提出了坚持创新驱动发展以及全面塑造发展新优势的基本理念， 而企业作为技术创新的主要推动者和实践者在其中发挥着不可替代的作用。企业增加技术创新产出主要依靠加强内部研发和充分利用外部知识等多种途径， 而作为企业供应链合作伙伴的客户和供应商， 不仅是企业开展经营活动时各种外部资源的主要提供者， 也是企业进行技术创新时获取信息的重要渠道及外在推动力。伴随着企业与客户和供应商的交易日趋频繁， 尤其是当客户和供应商成为企业关联方时， 企业与客户和供应商的关联方交易对其技术创新产出的影响不容小觑。

一、 文献综述

（一） 关联方交易的经济后果

关联方交易作为企业与其关联方间特有的一种交易形式， 明显有别于企业其他正常交易活动。“隧道挖掘”是关联方交易产生的典型负面影响（陈小运和陈娟，2023）。持股比例较高的关联方与企业的关联方交易会损害企业价值， 关联方交易水平越高， 盈余管理程度越大， 管理层权力越大， 越容易诱发企业违规行为， 加剧企业经营风险（魏志华等，2017a；黄世忠和叶钦华，2024）。控股股东可以利用关联方交易侵占中小股东利益， 与其他资产相比， 现金仍然是大股东利用关联方交易进行企业“资源”转移的标的之一（郭春，2023）。但是， 独立董事能够制约企业利用关联方交易进行盈余管理的行为， 大数据技术应用也可以合理规范关联方交易， 进而突显关联方交易可降低交易成本、 提高运营效率、 优化资源配置的优势（Hoe和Lu，2020）。

（二） 技术创新产出的影响因素

影响企业技术创新产出的因素较为繁杂， 主要包括董事会成员多样性、 股权结构等内部公司治理因素， 以及税收法规、 产业政策等外部政策环境因素（刘振和黄丹华，2021）。黎文靖和郑曼妮（2016）将技术创新产出划分为实质性创新和策略性创新。在此基础上， 胡江峰等（2020）研究发现， 环境规制有利于推动企业的实质性创新和策略性创新。孙玥璠等（2021）研究发现， 在专业化和相关业务多元化等经营模式下， 高管团队断裂带对企业实质性创新有显著的正向作用。张杰等（2022）研究表明， 以国有和集体性质企业、 独立法人和私人所有性质企业为主的本土企业设立研发机构的行为， 表现出显著的策略性创新行为决策动机。基于供应链关系管理层面， 学者们主要从客户集中度及客户特征等方面分析其对企业技术创新产出的影响。客户集中度与客户波动性均会负向影响企业技术创新产出， 而地区可持续发展水平能够显著缓解客户集中度对企业技术创新产出的负面影响（赵爽等，2022）。客户关系管理影响企业技术创新产出的具体路径表现为： 较高的客户集中度使得企业升级产品的成本增加， 由此对企业技术创新产出产生负向影响（Raman和Shahrur，2008）。综上可知， 目前研究侧重于分析客户总体及个性化特征与企业技术创新产出之间的关系， 但缺乏针对客户和供应商为企业关联方情境下的探析。

（三） 研究述评

现有研究更多聚焦于关联方交易对企业价值和经营风险等所产生的不利影响， 缺乏对技术创新产出的影响分析。针对影响企业技术创新产出因素的分析也大多集中于企业内部治理和外部供应链层面的客户特征分析， 而针对与供应链合作伙伴的关联方交易的分析较为匮乏。

当客户和供应商成为企业的关联方时， 随着关联方交易的增加， 企业融资约束得到缓解， 与客户和供应商信息共享程度也随之提高， 企业可以充分利用客户和供应商所共享的资源开展资金需求大的技术创新活动， 从而发挥知识溢出等正面“激励”效应。但是， 伴随着企业与客户和供应商关联方交易的增加， 企业运营风险逐渐下降， 从而削弱了企业利用技术创新促进自身发展的动力， 进而产生挤出技术创新等抑制效应。鉴于此， 本文拟从客户和供应商成为企业关联方的供应链关系管理视角， 探究企业与客户和供应商等关联方的交易影响企业技术创新产出的差异， 以及产生差异的内在机理。

二、 理论分析与研究假设

（一） 关联方交易与企业技术创新产出的关系

客户作为企业价值的创造者及市场信息的主要提供者， 在企业与供应链重要合作伙伴构成的价值网络中， 对企业技术创新产出起到重要支撑作用。当客户成为企业关联方时， 企业与客户的关联方交易增加， 有利于企业开展实质性创新， 提升其核心竞争力。主要原因在于： 一是依据资源依赖理论， 企业为达到生存的目标， 需要与外部环境相互依存， 而企业与客户的关联方交易增加无疑将提升企业生存能力， 降低企业交易风险， 进而促进高风险、 高收益的实质性创新。二是随着企业与客户的关联方交易增多， 彼此间信息共享水平进一步提高， 信息不对称得到有效缓解， 企业的套牢风险和交易成本进一步降低。企业不仅能及时获取客户的技术创新知识， 也能更为深入地了解市场动向信息， 实时、 准确地把握市场对于技术创新的认可度， 从而促进企业实质性创新。三是企业与客户的关联方交易增加使得企业可以利用商业信用等方式占用客户资源， 并通过融资管理提升其债务融资能力（周晨等，2020）。在此背景下， 企业的外部融资需求减少， 融资约束得到有效缓解， 拥有足够的资金开展技术创新活动， 从而推动实质性创新（张世晓，2024）。

当企业与供应商的关联方交易较少时， 企业与上游供应商的信息共享程度提高、 融资约束水平降低等因素能有效促进企业策略性创新。但是， 伴随着企业与供应商的关联方交易进一步增加， 将抑制企业以获取政府补助以及税收减免等途径开展的策略性创新（应千伟和何思怡，2022）。主要原因在于： 一是依据不完全契约理论， 随着企业策略性创新水平不断提升以及由此获得的资源不断增加， 企业将逐步在市场中占据契约签订的有利地位， 具有重新选择供应商的权利， 并将对现有供应商提出更高的供货要求。而现有供应商要满足企业对于产品的高要求， 需要投入大量人力、 物力开展技术创新活动。而技术创新的高投入及收益不确定等风险， 将对供应商管理、 生产、 财务等产生重大不确定性影响， 故其将反对企业开展策略性创新活动。二是当企业与供应商的关联方交易较多时， 企业可以依靠与大供应商的关联方交易获得相关收益（魏志华等，2017b）， 从而失去利用策略性创新获得资源的动力， 进而产生负向激励效用。综上所述， 本文提出如下两个假设：

H1： 在其他条件不变的情况下， 企业与客户的关联方交易和实质性创新呈显著的正相关关系。

H2： 在其他条件不变的情况下， 企业与供应商的关联方交易和策略性创新呈显著的倒U型关系。

（二） 融资约束在企业与客户的关联方交易和实质性创新之间发挥调节作用

如前所述， 企业与客户的关联方交易和实质性创新呈正相关关系， 但融资约束将抑制其实质性创新。Hall和Lerner（2020）研究发现， 融资约束是抑制企业实质性创新的重要因素。主要原因在于： 一是融资约束造成企业融资难度增加， 体现为企业较难获取所需资金或融资成本增加。随着企业融资约束的加剧， 企业与客户的关联方交易所获得的现金流多用于缓解融资约束， 缺乏足够的资金投入金额大、 收益不确定性高的实质性创新活动， 从而影响企业实质性创新。二是客户是企业重要的战略性资源， 企业不仅可以利用与客户的关联方交易开展内部资本市场的融资活动， 也可以充分利用与客户的关联方交易开展盈余管理活动（郭春，2023）。在此背景下， 如果企业仍然面临融资约束问题， 企业应将经营重心调整为如何有效保障其正常经营， 而不是开展风险较高的实质性创新活动。基于此， 本文提出以下假设：

H3： 在其他条件不变的情况下， 融资约束抑制企业与客户关联方交易对实质性创新的正向影响。

（三） 市场地位在企业与供应商的关联方交易和策略性创新之间发挥调节作用

如前所述， 企业与供应商的关联方交易和策略性创新呈倒U型关系， 而市场地位在企业与供应商的关联方交易和策略性创新之间发挥负向调节作用。主要原因在于： 一是当关联方交易较少时， 企业市场地位提高， 可以轻易榨取供应商利益， 缺乏开展策略性创新活动的动力， 从而导致策略性创新活动的减少； 二是当关联方交易较多时， 供应商对企业经营活动影响较大， 伴随着企业市场地位的提升， 企业可以从多个供应商中选择满足自身需求的供应商， 提升自身经营业绩， 从而将更多资源投入策略性创新活动， 促进策略性创新产出增加。基于此， 本文提出以下假设：

H4： 在其他条件不变的情况下， 企业市场地位调节企业与供应商关联方交易对企业策略性创新的影响。

三、 研究设计

（一） 数据来源及样本选择

本文选取2008 ～ 2021年我国沪深A股非金融类上市公司作为初始研究样本。基于数据质量及可获得性考虑， 对样本进行了如下筛选： 剔除财务数据异常的ST、

∗ST的公司及金融类公司； 剔除数据缺失的样本公司； 对主要连续变量进行了上下1%的Winsorize缩尾处理， 以消除极端值的影响。最终获得2496个公司的11954个混合横截面样本数据。技术创新产出、 财务指标等相关数据分别来源于CNRDS数据库、 CSMAR数据库、 WIND数据库、 CCER数据库以及国家专利局网站， 并与上市公司的年报披露数据进行核对。

（二） 变量设定

1. 被解释变量。被解释变量为企业实质性创新及策略性创新等技术创新产出， 采用黎文靖和郑曼妮（2016）的度量方法， 以发明专利申请数来衡量实质性创新， 以实用新型专利申请数和外观专利申请数之和衡量策略性创新。鉴于专利申请数为大于零的非负整数， 本文采用泊松回归模型进行稳健性检验。

2. 解释变量。解释变量为客户关联方交易和供应商关联方交易。为避免系数过小， 将客户关联方交易和供应商关联方交易均采用除以十亿的值表示， 其不影响显著性水平。

3. 控制变量。本文借鉴已有学者的模型， 在模型中加入反映企业盈利能力、 发展前景、 商业信用、 信息质量、 规模及产权等情况的指标作为控制变量。同时加入年份虚拟变量Year、 行业虚拟变量Industry用于控制年份及行业的固定效应， 进一步强化关联方交易与企业技术创新产出之间的关系。

此外， 在异质性检验中， 真实盈余管理主要借鉴Roychowdhury（2006）的研究方法， 从销售操控、 生产操控和费用操控三方面度量。在调节作用检验中， 调节变量（融资约束、市场地位）以及中介变量（现金、经营风险）的定义分别在调节作用分析及机制检验部分列示。

具体变量定义如表1所示。

（三） 模型构建

为了检验客户关联方交易和供应商关联方交易与企业技术创新产出之间的关系， 构建如下回归模型：

SPatenti，t=β0+β1CRelaTrani，t+β2Controlsi，t+

β3Industry+β4Yeari，t+εi，t （1）

SPatenti，t=β0+β1SRelaTrani，t+β2SRelaTran2i，t+

β3Controlsi，t+β4Industry+β5Yeari，t+εi，t （2）

CPatenti，t=β0+β1CRelaTrani，t+β2Controlsi，t+

β3Industry+β4Yeari，t+εi，t （3）

CPatenti，t=β0+β1SRelaTrani，t+β2SRelaTran2i，t+

β3Controlsi，t+β4Industry+β5Yeari，t+εi，t （4）

在上述模型中， 下标i表示公司， t表示年度， Controls表示控制变量， εi，t为随机误差项。另外， 解释变量和被解释变量定义及说明见表1。

在本文的研究样本中， 主要变量的描述性统计结果如表2所示。企业实质性创新和策略性创新的最大值分别为9029和11196， 最小值均为1， 标准差分别为301.869和24.572， 表明整体差异较大， 对此问题存在研究的必要性。客户关联方交易和供应商关联方交易的平均值分别为2.806和2.429， 标准差分别为12.897和19.468， 说明我国非金融类企业在这两个变量上存在较大差异， 研究此问题具有一定的现实意义。

四、 实证分析

（一） 企业与客户和供应商的关联方交易对当期技术创新产出的影响

由表3第（1）列CRelaTran的系数0.876（P<0.05）可以看出， 客户关联方交易和企业实质性创新之间呈现较为显著的正相关关系。由表3第（4）列的SRelaTran系数2.512（P<0.05）及SRelaTran2系数-0.002（P<0.05）的显著性水平可以发现， 供应商关联方交易和企业策略性创新之间存在倒U型关系， 采用Utest检验也进一步证实了两者之间存在较显著的倒U型关系。由此表明， 随着企业与供应商的关联方交易增加， 策略性创新也呈现较为显著的先升后降趋势。

由表3第（2）和第（3）列可以发现， 供应商关联方交易和实质性创新之间关系不显著， 客户关联方交易和策略性创新之间关系也不显著。

综上所述， 客户关联方交易和实质性创新之间存在显著的正相关关系， 与策略性创新无关， 即客户关联方交易越多， 实质性创新水平越高。而供应商关联方交易与实质性创新无关， 与策略性创新存在显著的倒U型关系， 即随着供应商关联方交易的增加， 策略性创新呈现先上升后下降的趋势， 从而验证了H1和H2。

对上述模型进行怀特检验， 其P值等于0， 证实存在异方差。为消除异方差及序列相关的影响， 本文模型均采用Robust检验， 同时对混合横截面数据进行Hausman检验， 结果表明适用固定效应模型进行检验。上述模型的VIF值均小于10， 表明不存在多重共线性问题。

（二） 融资约束在企业与客户的关联方交易和实质性创新之间的调节作用

借鉴 Kaplan和Zingales（1997）的方法计算 KZ指数衡量融资约束（KZ）。KZ指数值越大， 表明上市公司面临的融资约束越大。

由表4的第（1）列可以看出， KZ×CRelaTran的系数为-1.001（P<0.01）， 表明融资约束在客户关联方交易和实质性创新之间发挥显著负向调节作用， 即伴随着企业与客户关联方交易的增加， 融资约束会逐渐抑制企业实质性创新。H3得到验证。

（三） 市场地位在企业与供应商的关联方交易和策略性创新之间的调节作用

本文借鉴Peress（2010）以及陈志斌和王诗雨（2015）的方法， 采用“（主营业务收入-营业成本-销售费用-管理费用）/主营业务收入”来衡量企业的市场地位（MP）。该指标在一定程度上反映了企业的利润率， 指标值越大， 表明企业在行业内的定价能力与市场势力越强， 从而占据的市场地位越高。

由表4的第（2）列可以看出， MP×SRelaTran的系数为-5.394（P<0.1）以及MP×SRelaTran2的系数为0.001（P<0.1）， 表明企业的市场地位在企业与供应商的关联方交易和策略性创新之间发挥调节作用。也就是说， 随着企业与供应商关联方交易的增加， 企业的市场地位会影响其策略性创新。H4得到验证。

（四） 稳健性检验

1. 变更被解释变量的衡量方法。依据已有学者的做法， 采用专利申请数加1取自然对数替换原有的专利申请数， 用于衡量技术创新产出。回归结果如表5第（1）和（6）列所示， 结论没有发生变化。

2. 变更估计模型。由于表示技术创新产出的专利申请数量均为非负整数， 故采用泊松回归模型进行稳健性检验。回归结果如表5第（2）和（7）列所示， 结论依然没有发生变化。

3. 自助样本选择。为减少样本选择偏误， 采用bootstrap自助法对样本进行估计。具体而言， 在原始样本中进行多次重复抽样得到自助样本进行估计， 以达到校正偏差、 提高检验效力的目的。本文对原始样本进行1000次自助抽样检验， 回归结果如表5第（3）和（8）列所示， 结论与上述分析完全一致。

4. 双重聚类回归。为进一步消除异方差的影响， 本文采用双重聚类法， 在公司和时间两个层面进行聚类， 以检验关联方交易与企业技术创新产出之间的关系。回归结果如表5第（4）和（9）列所示， 结论仍然稳健。

5. 同时加入企业与客户和供应商的关联方交易变量。在模型中同时加入企业与客户和供应商的关联方交易等解释变量， 解决由于遗漏变量而产生的内生性问题， 进一步增强结论可靠性。回归结果如表5第（5）和（10）列所示， 结论依然没有变化。

6. 配对检验。为避免由于样本自选择而产生内生性问题， 分别按照客户和供应商的关联方交易中位数将样本分为两组， 其中大于中位数的作为控制组（Treat=1）， 小于中位数的作为对照组（Treat=0）， 采用倾向得分匹配法对样本进行1∶1配对选择， 然后进行回归分析。回归结果表明， 客户关联方交易和实质性创新仍然呈显著正相关关系， 系数为0.825（p<0.05）， 供应商关联方交易和策略性创新仍呈倒U型关系， 系数分别为2.533（p<0.05）和-0.002（p<0.05）， 结论未发生变化。

7. 互为因果关系检验。企业技术创新产出的变动将促使企业选择不同的客户和供应商， 从而影响企业与客户和供应商的关联方交易， 由此可知关联方交易与企业技术创新产出之间可能存在反向因果关系。在控制相关变量后， 滞后一期的企业技术创新产出与关联方交易的P值均大于0.37， 证实两者之间不存在反向因果关系， 避免了由于企业技术创新产出和关联方交易互为因果关系而导致的内生性问题。

限于篇幅， 配对检验及互为因果关系检验结果未予列示， 留存备索。

五、 进一步分析

（一） 作用机制检验

依据投资效率理论， 对于新兴的市场经济国家， 由于从外部获取资源的成本增加， 企业只能更多地依靠与客户的关联方交易降低经营成本， 进而保证企业有充足的资金投入投资大、 风险高的实质性创新活动， 最终导致实质性创新产出增加。客户作为企业现金流的主要提供者， 企业与客户关联方交易的增加有利于企业现金流入的增加。而现金流入的增加无疑将缓解企业资金压力， 进一步促进实质性创新， 故现金在客户关联方交易和实质性创新之间发挥重要的中介作用。如表6第（2）列所示， 客户关联方交易和现金（Cash）呈较显著的正相关关系。由表6第（3）列可以看出， 现金与企业实质性创新也呈显著的正相关关系。且与表6第（1）列的显著性水平比较可以发现， 加入现金变量后， 客户关联方交易和实质性创新之间的显著性水平明显降低。由此表明， 现金在客户关联方交易和实质性创新之间发挥部分中介作用。

已有文献多采用Altman（2005）的ZSCORE来表示企业经营风险， ZSCORE数值越大表示企业经营风险越小， 本文采用针对新兴市场的ZSCORE方法衡量企业经营风险。稳定的供应商关系可以有效降低企业缺货等引发的经营风险， 企业与供应商关联方交易的增加可强化企业与供应商关系， 有效降低企业经营风险。因此， 当供应商关联方交易低于拐点值时， 供应商关联方交易与ZSCORE正相关。而当供应商关联方交易高于拐点值时， 随着供应商关联方交易进一步增加， 其与ZSCORE负相关。主要原因在于： 过多依靠关联方交易， 会造成企业参与市场竞争的能力不足， 弱化企业行业竞争力， 降低企业的资产配置效率， 从而加剧企业经营风险。同时， 随着经营风险的降低， 企业可以无后顾之忧地将更多资源投入策略性创新活动， 故ZSCORE与CPatent呈正相关关系。同理， 由表6第（5）列可以看到， 供应商关联方交易和经营风险呈较显著的倒U型关系。由表6第（6）列可以发现， 经营风险与策略性创新正相关， 且与表6第（4）列的显著度相比较， 加入经营风险变量后， 供应商关联方交易和策略性创新之间回归系数的显著度略微降低， 这说明经营风险在供应商关联方交易与策略性创新之间也发挥部分中介作用。

（二） 异质性检验

1. 关联方交易是否公允。借鉴邵毅平和虞凤凤（2012）的方法， 将关联方交易按是否小于真实盈余管理（REM）绝对值的中位数区分其公允性， 小于中位数为公允交易， 大于中位数则为非公允交易。由表7可以看出， 无论是与客户还是供应商的关联方交易， 公允交易均与企业技术创新产出显著相关， 而非公允交易则不然。公允交易应是企业与客户和供应商之间进行交易的基础， 也是双方进行关联方交易的依据。由此说明， 公允交易有利于企业开展技术创新活动， 而非公允交易的目的在于企业借助关联方交易达到盈余管理或其他目的。这会对客户和供应商的利益造成损害， 其根本目的并不在于利用关联方交易获得收益， 也不在于开展促进企业竞争力提升或获取资源的技术创新活动， 从而不利于企业技术创新产出增加。

2. 关联方交易是否进行产品交易。企业与客户和供应商之间的关联方交易主要包括以商品为主的产品交易和非产品交易（诸如担保、租赁、赠予等）。按照企业与客户和供应商之间是否进行产品交易划分为两组。由表8可以发现， 进行产品交易的企业与客户和供应商的关联方交易， 均与技术创新产出正相关， 而进行非产品交易的则不相关。产品交易是关联方交易的本质和核心内容， 企业也主要是通过以产品为主的关联方交易来获取利润以及提高企业价值等。因此， 企业与客户和供应商之间以产品为主的关联方交易， 有助于企业获取开展技术创新活动所必需的现金， 对提升企业价值的技术创新产出存在显著影响。此外， 当企业与客户和供应商之间的交易不是以产品为主的交易活动时， 就存在利用非产品交易达到自身特殊目的的可能， 从而不能对提升企业竞争力的技术创新产出产生根本性影响。

3. 关联方交易企业是否属于同一控制。按照关联方交易企业间的关系， 依据企业与客户或供应商是否隶属于同一方控制将样本分为同一控制组和非同一控制组。由表9可以发现， 在同一控制组中客户关联方交易、 供应商关联方交易均与技术创新产出之间呈显著相关关系， 而非同一控制组则不然。可能的原因是： 属于同一控制的企业由于受相同方控制， 彼此间交易更多体现控制方的意志， 力图通过增加技术创新产出来促进集团整体实力的提升， 故将从多方面鼓励企业大力开展技术创新活动； 在交易过程中信息共享较为充分， 信息不对称程度降低， 故双方能完全参与到彼此的技术创新活动中， 从而促进技术创新产出增加。而在非同一控制企业中： 若交易双方处于相对平等地位， 彼此间协调和沟通存在一定障碍， 则会抑制企业技术创新； 若不平等， 则一方可以借助自身实力对另一方实施控制， 并借此满足自身利益最大化的诉求， 故也缺乏技术创新的动力。

4. 关联方交易类型。依据陈小林和林昕（2011）的研究， 按照关联方交易的类型， 将净资产收益率在0 ～ 1%以及6% ～ 7%之间的定义为机会主义型关联方交易， 不在上述范围的定义为决策有用型关联方交易， 由此将样本分为两组。由表10可以发现， 在决策有用型组中， 客户关联方交易、 供应商关联方交易均与技术创新产出显著正相关， 而机会主义型组则不然。可能的原因是： 当关联方交易为决策有用型时， 会更多地向投资者传递与企业价值有关的信息， 有助于投资者做出正确决策， 从而为企业开展收益较高的技术创新活动提供资金支持， 进而有利于企业技术创新产出增加。而机会主义型关联方交易是企业为谋求私利而开展的交易活动， 其根本目的是获取短期利益， 不能为周期较长的技术创新活动提供有力的支持， 从而不利于企业技术创新产出增加。

六、 结论与启示

（一） 研究结论

企业是技术创新的主要参与者， 其技术创新是推动我国经济高质量发展的根本动力。随着企业间竞争方式由单个企业之间的竞争转变为以核心企业为主的供应链竞争， 在客户和供应商成为企业关联方的背景下， 深入研究企业与客户和供应商的关联方交易对其技术创新产出的影响， 具有重要的理论及现实意义。鉴于此， 本文从下游客户及上游供应商等企业重要的供应链合作伙伴入手， 分析企业与客户和供应商的关联方交易对其技术创新产出的影响。研究发现： 企业与客户的关联方交易有助于促进实质性创新， 而与供应商的关联方交易则与策略性创新呈现先升后降的倒U型关系； 融资约束在客户关联方交易和实质性创新之间发挥抑制作用， 而市场地位在供应商关联方交易和策略性创新之间起到调节作用。进一步研究发现， 客户关联方交易有助于增加企业现金流入， 进而影响其实质性创新， 经营风险在供应商关联方交易和策略性创新之间发挥中介作用。在进行一系列稳健性检验后， 关联方交易对企业技术创新产出的影响依然没有发生变化。此外， 本文还发现， 关联方交易是否进行产品交易以及企业与客户和供应商的关系对技术创新产出影响存在差异， 当企业与客户或供应商之间存在公允关联方交易、 关联方交易以产品交易为主、 企业与客户或供应商受同一方控制以及关联方交易为决策有用

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（责任编辑·校对： 李小艳 黄艳晶）

型时， 关联方交易与企业技术创新产出之间的关系更显著。

（二） 管理启示

依据上述研究结论， 本文针对企业提出如下三点管理启示：

1. 企业应积极推进基于供应链层面的技术创新。在我国实施技术创新驱动的发展战略中， 稳步推进基于供应链层面的技术创新既是国家《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》的重要内容， 也是完善供应链层面创新机制的基石。企业应抓住这一有利时机， 大力开展基于供应链层面， 尤其是与客户和供应商等重要供应链合作伙伴的关联方交易的技术创新活动， 不断从客户和供应商层面汲取必要的技术创新知识， 持续提升自身技术创新能力。

2. 企业应合理增加与客户的关联方交易， 适当减少与供应商的关联方交易， 避免对技术创新活动产生消极影响。企业应进一步拓宽融资渠道， 充分利用客户提供的商业信用来缓解融资约束， 从而为实质性创新活动提供必要的资金支持。企业应进一步巩固市场地位， 努力提升自身在行业及市场中的影响力， 以避免过多依靠策略性创新来获取外部资源支持。

3. 企业应充分关注与客户和供应商的关联方交易内容。企业与客户和供应商的关联方交易应保持公允性， 公允性应成为双方交易的基础。非公允交易容易对另一方利益造成侵占， 从而不利于技术创新产出增加。企业在与客户和供应商的关联方交易中， 应大力推进彼此间的产品交易， 重点关注原材料购买环节以及最终产品销售环节， 减少其他诸如担保、 投资等非产品交易活动。产品交易应逐步成为企业与供应链合作伙伴交易的主要内容， 从而为企业技术创新提供较好的外部交易环境。企业与客户或供应商应尽可能成为同一控制下的关联方， 这样更有助于企业实现资源整合及规模效益， 也有利于企业与客户和供应商之间的交流及信息共享， 为企业增加技术创新产出提供必要的外部环境支持。企业与客户和供应商之间应尽可能开展决策有用型关联方交易， 为投资者提供更多的增量信息， 从而获得开展技术创新活动必要的外部支持。

【 主 要 参 考 文 献 】