1、1中小板上市公司高管特征与研发支出摘要：使用 20072012 年中小板上市公司的数据，实证分析公司高管尤其是政治关联和银企联系方面的特征对研发支出的影响。研究发现：高管政府官员类政治关联与研发支出显著正相关，高管代表委员类政治关联、银企联系和平均年龄与研发支出显著负相关。但高管持股水平和任职期限虽然与研发支出正相关，但未达到显著性水平。 关键词：研发支出；政治关联；银企联系；高管特征；中小板上市公司；管理层薪酬；研发投资决策；研发信息 中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1673-1573（2013）04-0057-06 长期以来财务学界一直保持对研发支出问题的浓厚兴趣，分
2、别从宏观和微观层面的因素分析其对研发支出的影响。在宏观层面主要有Schmookler（1966） 、Scherer（1982） 、Pakes 和 Schankeman（1984） 、Jaffe（1988） 、Holly J.Rainder（1998） 、Qian、Xu（1998） ，Hu（2001） 、吴延兵（2006） 、解维敏和方红星（2011） 、廖开荣和陈爽英（2011） 、李永刚（2011） 、蔡地、万迪昉和罗进辉（2012） 、李远勤（2012） 、刘小元（2012）等从市场需求、产权保护、市场竞争状况、政府服务水平、政府管制、融资约束、地方金融发展水平、税收优惠政策、政府补助、行
3、业发展状况等方面研究宏观和中观环境对企业研发支出的影响。从企业微观层面主要有三个方面，一是企业自身的财务状况例如2偿债能力、盈利能力、发展能力、规模等方面对研发支出影响，例如：Connolly 和 Hirschey （2005） ；任海云（2009） 、金星（2011） 、丁勇（2011） 、高楠（2011） 、孙维凤（2012）等；二是公司治理与研发支出的关系，例如 Baysinger（1991） 、Chowdhury 和 Geringer（2001） 、Francis 和 Smith（1995） 、Lee 和 ONeill（2003） 、文芳（2007） 、任海云（2011） 、刘胜强（2
4、011）刘小元和李永壮（2012） 、何强和陈松等；三是高管特征与研发支出的关系，例如刘运国和刘雯（2007） 、王燕妮（2011） 、陈海声和王华宾（2011） 、李国勇、蒋文定和牛冬梅（2012）等。但在高管特征与研发支出关系的研究中，大多数仅研究 CEO、董事长或总经理的个人特征对研发支出的影响，虽有少量研究了高管团队特征与研发支出的关系，但均忽略对高管团队中政治和银行关系背景因素的考察，未研究高管团队的政治和银企关系对研发支出的影响，且大多数以主板上市公司为研究对象，缺乏对经营业绩好、创新能力强并能为股东带来高回报的中小板上市公司研发投资行为的研究。中小板是我国多层次资本市场体系中最成
5、功的板块，虽然其研发信息披露是非强制性的，但相对于主板市场中小板上市公司绝大多数企业均能在董事会报告中自愿披露相关信息而言（陆国庆，2011） ，披露的研发数据更完整、更可靠且不被盈余管理（赵武阳、陈超，2011） ，且中小板成功运行较长（近十年）便于获得多个年份的研究数据，为深入开展研究提供了便利。 一、文献综述和研究假设 Hambrick 和 Mason（1984）提出的“高阶管理理论”认为，高级管理人员团队是公司战略制定和实施的主体，他们会将自身的教育背景、3工作经历、社会地位、社会声望、社会资本、价值观、年龄、性格等方面的特征和经营环境相结合进行战略决策和日常管理，尤其是社会资本会对企
6、业经营战略决策和经营业绩产生重大影响，所以高管的政治和银企联系是其社会资本的重要组成部分，将对企业的研发投资产生重大影响。因此本文重点从高管的政治联系、银企关系、持股状况、年龄和任期五个方面研究其对研发支出的影响。 （一）高管政治联系 政治联系是一种有价值的稀缺资源（Fisman，2001） ，企业为了获取低税率、政府补贴、行业准入、低息贷款、地方保护等资源会积极建立各式各样的政治联系（Helland 和 Sykuta，2000；Hadlock，Lee 和Parrino，2002；Kwahjia 和 Mian，2005） ，这些政治联系将影响企业经营活动（Faccio，2006） 。政治关联能
7、帮助企业获得外部资源和政治保护，为经营活动提供资源保障，降低技术创新风险，促进企业积极开展技术创新（唐清泉、高亮、李懿东，2011；江雅雯、黄燕、徐雯，2012） 。考虑到我国资本市场现状和经济社会转轨的背景，政治联系的方式应分为政府官员类和代表委员类（杜兴强、周泽将，2010） ，政府官员类政治管理是官员“下海” “调任”或退休后进入企业形成的，此时通过研发投资，更能使企业获得财政补贴或个人获得更大的升迁机会；而代表委员类政治联系则是依靠企业成长和发展后获得的，要求企业当前经营业绩良好并能持续地为地方经济社会作贡献，而研发支出是一项时间长、风险大、结果不确定的投资，将无法改善当前的经营业绩从
8、而为地方作出更大的贡献。基于以上分析，本文提出如下假设： 4H1a：政府官员类政治联系与中小板上市公司研发强度显著正相关。 H1b：代表委员类政治联系与中小板上市公司研发强度显著负相关。 （二）高管银企联系 现阶段我国处于经济高速发展阶段，各行业均需要大量的资金。再加上政策法规的不完善、金融体系不健全和信用体系的不发达，造成大量中小企业无法从市场获得充足的资金（陈蕾，2011） 。我国的金融资源由四大国有商业银行主导，且大多数的大型商业银行终极控制权掌握在政府手中，从而导致银行将更多的信贷配置给国有企业，民营企业则难以获得贷款（Blyler，2003；Allen，2005） ，故若民营企业拥有
9、同各类大型银行良好的关系，则更容易获得信贷资源（Giulio，2007） ，中国几千年的“关系”文化致使公司高管若现在或曾经有银行中任职经历，将给公司带来与银行的良好关系，从而更容易获得贷款。但由于民营中小企业资金全方位稀缺，且银企关系资源也是稀缺的，因而公司会将信贷资源优先使用于日常的生产经营中，扩大再生产，以期获得更高的现实回报，而不会将其投入到高风险的研发投资中。据此，本文提出如下假设： H2：高管银企联系与中小板上市公司研发强度显著负相关。 （三）高管持股比例 在 CEO 即将退休或公司面临亏损或利润下滑时，研发支出的变化与CEO 的薪酬变化幅度显著正相关，此时高管的最优决策是通过削减
10、当期研发支出，实现利润增长，从而获得更多的私人利益（Cheng，2004） 。管理层薪酬以公司股价为计算依据的高管比以会计利润为依据的高管更愿意进行研发投入（Xue，2007） 。研发活动高风险、周期长和见效慢的特5性会导致股东和管理层利益相互冲突，为了缓解冲突，必须给予高管充分的股权激励（Jensen 和 Meckling，1976） ） ；管理层个人财富中公司股票的比例越高，研发强度越高（Baker 和 Mueller，2002） 。当前的大量实证研究均发现 CEO 股权激励对研发投入具有正面的促进作用（Dechow 1991；Balkin，2000；Cheng，2004；夏芸、唐清泉，2
11、008；刘胜强，2011） 。据此，本文提出如下假设： H3：高管持股比例与中小板上市公司研发强度显著正相关。 （四）高管平均年龄 学习理论和创新理论认为，随着年龄的增长，人类经历的事情越多，思维惯性越严重，想象力、理解力、接受新事物的能力和积极性均在不断下降。随着年龄的增长，企业的管理人员将越来越保守，更倾向于回避风险（Hambrick 和 Mason，1984） 。而研发活动是一项高风险的活动，越年长的管理者越不愿意投资。尤其在临近退休时，高管将缩减本期的研发支出，提高当期业绩，从而实现自身利益最大化；且此时进行研发投资，即使若干年后成功也不能体现为个人经营绩效，得不到现在投入获得的好处（
12、Delchow 和 Sloan，1991） 。而年轻的管理者较容易接受新事物，能承担更大的风险，预期未来能有更好的前景，从而更愿意增加研发支出（Barker 和 Mueller，2002；文芳 2008） 。据此，本文提出如下假设： H4：高管团队成员平均年龄与中小板上市公司研发强度显著负相关。（五）高管任期 6高阶管理理论认为，随着高管任期的增加，团队成员之间交流和协作的深度和广度不断增加，对公司内外部环境的把握会更加全面深入，从而提高发现和把握机会的能力，做出科学的战略决策，包括研发投资决策。随着任期的延长，管理层保持相对稳定，从而确保研发战略的顺利实施（Allen，1981；刘运国、刘雯
13、，2007；文芳，2008） 。而任期较短的高管团队由于无充分的时间交流，从而导致信息共享不充分和团队协作不默契，对企业内外部环境把握不足，此时管理者首先重视短期问题的解决，以期获得短期经营绩效，从而确保职位的稳定，故此时将减少或不进行研发投资（李国勇、蒋文定和牛冬梅，2012） 。据此，本文提出如下假设： H5：高管团队成员平均任期与中小板上市公司研发强度显著正相关。二、研究设计与样本选择 （一）模型设定与变量定义 根据以上假设，本文设定如下多元回归模型研究高管特征与研发支出关系模型： SFRDt=？琢 0+？琢 1GOVMAXt-1+？琢 2DELMAXt-1+？琢 3LOANt-1+？琢
14、 4STOCKt+？琢 5AGEt+？琢 6TURNt+？琢 7GROWTHt+？琢 8EMPt+？琢9LEVt-1+？琢 10SIZEt-1+？琢 11ROAt-1+？琢 12SUBt-1+？琢 13TAXt-1+？着 i（1） RDIt=？茁 0+？茁 1GOVMAXt-1+？茁 2DELMAXt-1+？茁 3LOANt-1+？茁 4STOCKt+？茁 5AGEt+？茁 6TURNt+？茁 7GROWTHt+？茁 8EMPt+？茁79LEVt-1+？茁 10SIZEt-1+？茁 11ROAt-1+？茁 12SUBt-1+？茁 13TAXt-1+？着 i（2） 模型（1）为 LOGIT 模型
15、，被解释变量为是否开展研发活动（SFRD） ；模型（2）为多元线性回归模型，被解释变量为研发强度。对上述模型各变量进行定义。政府官员类单位级别赋值标准为：省部级以上（含省部级）：9；副省部级：8；正厅级：7；副厅级：6；正处级：5；副处级：4；正科级：3；副科级：2；副科级以下：1。 （二）样本选择与数据来源 本文研究对象为 2009 年前在我国中小板上市且完整披露 20082012年年报的公司，剔除房地产、零售、金融、旅游、港口、传媒、餐饮等行业不适用披露研发信息和会计信息失真受到证监会处罚的上市公司，共 255 家，研究样本为 1 275 个。由于我国从 2007 年开始实施与国际会计准则
16、趋同的新准则，为保证会计信息的可比性，研究数据时间跨度为20072012 年。研发支出数据通过对 20082012 年年报中董事会报告进行搜集整理；政治关联、银企关系、高管年龄和高管任期的相关数据通过对国泰安数据库中高管动态信息进行手工整理并将其与年报比对后确定，其他数据直接来源于国泰安数据库。使用 EXCEL 进行数据预处理和统计软件 SPSS17.0 进行变量描述性统计和回归分析。为了消除奇异值的影响，增强研究结论的准确性，本文对连续变量（例如RDI、GROWTH、ROA 等）等进行了 1%与 99%分位 Winsorize 缩尾处理。 三、实验研究结果 （一）描述性统计 8从表 2 中描
17、述性统计结果得出：（1）从总体上看，90.9%的样本公司进行研发投资，可见中小板的研发积极性比主板的 15.38%（文芳，2008）或 25.01%（杜兴强，2012）高得多。样本公司的研发强度平均值为 3.63%，中位数为 3.15%，最大值为 20.36%。均值大大高于主板上市公司 1.12%（文芳，2008） 、低于 1%（李丹蒙、夏立军，2008；刘胜强，2011；杜兴强 2012） ，但低于创业板上市公司 6.5%（郭葆春、张丹，2012） 。 （2）从政治关联上看，政府官员类的均值为 20.85，中位数为18.00；代表委员均值为 1.42，中位数为 0，存在政府官员和代表委员类政
18、治关联的比例分别为 35.69%和 38.04%；有政治关联的样本比例为61.09%，比主板的 40.75%（唐清泉、高亮、李懿东，2011） 、创业板的28%（罗明新、马钦海、胡彦斌，2013）比例更高，说明政治关联是我国资本市场的普遍现象。 （3）从银企关系上看，有 11.76%的样本的上市公司高管曾在银行任职，仅有 6.27%的样本曾经从事银行的信贷相关岗位，说明通过任职经历建立的银企关系还不是很普遍。 （4）从高管持股上看，平均持股比例为 9.94%，还不到 10%，中位数仅为 0.25%，最大值为76.48%，有近 60%样本的高管持有本公司股票，说明高管的股权激励比较普遍，但激励的
19、强度还不足且很不均衡。 （5）从高管年龄上看，平均年龄为 46.05 岁，中位数为 46 岁，最大值为 59 岁，最小值仅有 35.5 岁，说明高管年龄较年轻，但基本是中年，年富力强，社会阅历较丰富。（6）从高管任期上看，高管团队的平均任期为 4.78 年，平均任期超过一届，最长为 11 年，最短为 1 年，标准差仅为 1.76，平均任期超过 3 年的样本高达近 85%，说明中小板上市公司任期较长，且相对稳定。 （7）从9大专以上职工比例上看，平均值为 41.65%，中位数为 34.38%，最高值为98.72%，说明中小板上市公司职工学历普遍较高，为从事研发活动提供了人力资源保障。 （二）选择
20、性偏差检验 从描述性统计可得，还有近 10%的样本未披露研发信息，其存在两种可能，一是可能确实未进行研发，二是存在研发而未披露。若存在有研发未披露则存在样本选择性偏差问题。参考 Hall 和 Oriani（2006）和杜兴强等（2010）的方法，首先建立二元概率模型来判断是否存在选择性偏差： DISt=？渍 0+？渍 1INDRDt+？渍 2INDGORWt+？渍 3SIZEt-1+？渍4ROAt+？渍 5LEVt-1+？渍 6EMPt+？渍 7SUBt-1+？酌 YEAR+？着 i（3） 上述模型被解释变量为是否披露研发信息，上市公司是否披露研发支出数据的虚拟变量，披露了具体研发支出的数据取
21、值为 1，否则为 0。被解释变量包括：（1）行业研发强度（INDRD） ，取值为行业研发支出总额除以行业营业总收入；（2）行业营业收入增长率，取值为行业当年营业收入增长率；（3）公司规模、总资产净利率、资产负债率、公司税收负担、大专以上职工比例等变量定义和取值同前。 表 3 为选择性偏差检验结果，从中可知 DIS 和行业研发强度、总资产净利率在 1%水平上显著正相关，行业研发强度或总资产净利率越高，上市公司披露研发支出数据可能性就越高，说明不存在选择性偏差。此外，DIS 与行业增长率在 1%水平上显著负相关，说明行业增长率越高，披露研发支出的概率越低。 （三）多元回归分析结果 10从回归结果看
22、，变量间的相关系数均小于 0.5，方差膨胀系数均小于5（限于篇幅，在此略去，若有需要可向作者索取） ，说明不存在多重共线性；D.W 值均在 2 左右，说明不存在一阶序列相关性，基本可以使用多元线性回归进行分析。 从表 4 中可以获得以下实证研究结果： 1. 高管政府官员类政治关联与是否有研发支出在 10%水平上显著正相关，与研发强度在 1%水平上显著正相关。高管代表委员类政治关联与是否有研发支出在 5%水平上显著负相关，亦与研发强度负相关，但未通过显著性检验，假设 1 基本通过了统计检验。说明我国中小板上市公司通过聘任前任或退休的政府官员，以便获得更高的政府保护、政府补助或税收优惠，弥补由于市
23、场经济体制不完善而对公司带来的不利影响。由于高管或公司为地方或国家的社会经济发展作出了重大贡献，其为了保持经营业绩持续增长将减少研发支出，但可能有部分高科技公司为了维持竞争力会增加研发投入。 2. 高管银企关系分别在 1%和 5%水平上与是否有研发支出和研发强度显著负相关，且资产负债率与研发强度在 1%水平上显著负相关，资产负债率越高，企业越会减少研发支出，假设 2 通过了检验。由于信贷资源高度集中于国有大中型银行，再加上规模歧视和所有制歧视，中小企业特别是民营中小企业难以获得生产经营所需的资金，且增加负债将增加企业的财务风险，故此时将减少研发投资以降低企业的风险。 3. 高管平均持股比例和任职年限与是否有研发支出和研发强度正相关，但均未通过统计性检验，假设 3 和假设 5 未通过统计检验。高管持
