2017 经济研究 独特公司治理机制对企业创新的影响_省略_自互联网公司双层股权制的全球证据_石晓军（个体时点效应+选择性样本问题）

独特公司治理机制对企业创新的影响 * 来自互联网公司双层股权制的全球证据 石晓军王骜然 内容提要: 双层股权制度在现代新兴高科技企业中的使用率持续上升。对这种新兴 公司治理机制的研究， 以往主要集中在它引发的委托代理问题上， 而关于它对创新的影响 的研究尚是一个缺口。本文通过引入短期业绩敏感性拓展了 Chemmanur- Jiao 模型， 对此 问题做出了理论分析， 并以 BvD- Osiris 全球上市公司数据库中 20042013 全球互联网上 市公司为样本对模型分析的结果进行了实证检验。研究发现， 在全球意义上， 双股制对企 业创新有显著的促进作用， 这一作用在使用倾向得分匹配法及 Heckman 两阶段模型对样 本选择问题进行处理后更为显著且影响更大。同时， 双股制的创新促进作用还取决于外 部投资者的短期业绩敏感性， 这在新兴国家与发达国家有显著差异。在外部制衡机制不 完善的新兴国家中， 采用双股制而且创始人任 CEO 或董事长反而会减少创新投入。进一 步的实验设计的证据表明， 中国目前采用双层股权制度的条件还不成熟。 关键词: 双层股权结构创新互联网企业公司治理 *石晓军、 王骜然， 中国人民大学财政金融学院， 中国财政金融政策研究中心， 邮政编码: 100872， 电子信箱: sxjstein 126 com， wangar_sally126 com。本文研究得到国家自然科学基金( 项目编号: 71673281) 的资助。作者感谢匿名审稿人提出的建设性 建议。当然， 文责自负。 样本企业占欧洲上市公司总数的 5%， 但总市值占比达 58%。 一、引言 企业创新在宏观上的汇集是决定一个国家长期经济增长潜力的核心因素之一， 在微观上则是 企业的一种选择、 一项决策。本质上， 对企业而言， 创新是一个高预期回报、 高不确定性的投资机 会， 投资与否取决于公司的权力组织或人的选择。因此， 企业公司治理结构安排会对权力组织或人 是否选择创新产生直接的影响。那么， 一些特殊安排的公司治理机制是否会促进企业创新呢?这 是本文试图回答和检验的问题。新千年以来， 伴随 ICT 和互联网等为代表的新经济的兴起， 一些完 全不同于工业经济下的独特的公司治理机制的广泛使用为这个问题的研究提供了绝好的机会。更 重要的是， 新兴经济最为突出的 “实体经济” ( real economy) 特点就是持续的创新。 近年来， 控制权( 投票权) 与现金流权( 剩余索取权) 不对称的双层股权制度在全球范围的新经 济企业中的运用有流行的趋势。2007 年对欧洲 16 个国家 464 家大型上市公司的调查显示， 有超 过10%的企业使用了双股制( Institutional Shareholder Services， 2007) ; 对美国标普1500 企业的统 计表明， 20072013 年期间每年平均 6. 2%的企业使用双股制， 且主要集中于高科技和传媒类企业 ( Li， 2015) 。我们对 BvD- Osiris 数据库收录的 20042013 年上市的互联网公司的统计表明， 有超 过 20%的公司采用双股制。中国赴美上市的百度等众多互联网企业， 也是采用的双股制。 双股制将公司股票分为高投票权股票和普通股票两类， 每股现金流权相同， 但前者的每股投票 权更大。通常， 前者由创始团队、 控制家族等内部人持有， 后者由外部投资者持有( Chemmanur 941 2017 年第 1 期 Jiao， 2012) 。该制度偏离了传统的“一股一票” 原则， 是控制权的不对称分配机制( Taylor Whittred， 1998) ， 在企业引入外部投资时， 它能使创始人在不增加资金投入的情况下保持其对企业 的控制权不被稀释。新兴企业最大的特征是其创新性， 而这在很大程度上依赖于创始人的原创能 力、 精神动力与趋势洞察力。因此， 在直觉上， 强化创始人控制权的机制与企业创新直接相关。在 此背景下， 本文以新经济的排头兵互联网企业为研究对象， 对双股制这个独特公司治理机制的创新 影响进行理论和实证研究。 目前， 关于双股制的文献主要聚焦于成因探讨及其引发的代理成本问题， 而对它的实体经济后 果， 尤其是对创新的影响研究很少。对于双股制的成因， 一个重要结论是双股制是防止恶意收购的 重要武器( DeAngelo ice，1983;DeAngelo DeAngelo，1985;Jarrell Poulsen，1988;Lehn et al ， 1990) ， 此外， 创始人的个人满足感( Gompers et al ，2010) 和职位安全( Smart et al ，2008; Arugaslan et al ， 2010;Chemmanur Jiao， 2012) 也是选择双股制的重要动机。代理成本主要表现 在， 双股制会提高经理人的私人控制权收益( Doidge， 2004) ， 使其获得更高的薪酬( Samrt Zutter， 2003;Masulis et al ， 2009;Amoako- Adu， 2011) ， 并作出不利于股东收益的经营决策与财务决策 ( Masulis et al ，2009;McGuire et al ，2014) ， 降低企业的长期业绩表现( Smart et al ，2008; Chaudhuri Seo， 2012) 。但也有文献敏锐地发现， 这些问题在投资者保护很强的经济中并不显著 ( Jog et al ， 2010; Hong， 2013) ， 企业多地上市也有助于缓解上述问题( Doidge， 2004) 。另外， 也有 文献探讨双股制引发定价误差的原因( Silva Subrahmanyam，2007;Muravyev，2009;Schultz Shive， 2010) 。近年， 随着在单双股制间进行变更的企业逐渐增多， 对这类变更的影响的研究也开 始涌现( Dimitrov Jain， 2006; Lauterbach Yafeh， 2011; Bortolon Leal， 2014) ， 但这些研究都集 中在其对企业公司治理质量和股票市场表现的影响上， 也并未涉及双层股权制度对实体经济的 影响。 与我们研究的主题 双股制的创新影响 密切相关的文献很少。最为相关的是 Chemmanur Jiao( 2012) 。这是一篇理论文献， 证明了在 “高短期不确定性项目的内在价值远高于 低短期不确定性项目” 的行业中， 双股制可以通过提升经理人控制权与职位安全促进企业创新， 并 提升企业的长期业绩。与本文最相近的实证文献是 Chemmanur Tian( 2013) 。他们对反收购条 款的创新影响进行了实证研究， 发现反收购条款能通过保护经理人控制权、 使其免受来自股票市场 的短期压力促进企业创新， 这从一个侧面反映了控制权保持机制对企业创新有重要影响。但是， 他 们并没有直接研究双股制对创新的影响。此外， 我们还特别注意到发展中国家尚未普遍使用双股 制。这提示了一个文献还没有讨论的重要问题: 外部环境对特殊治理机制的经济作用会有重大影 响。本文的一个主要工作就是在改进的 Chemmanur- Jiao 模型基础上， 引入外部环境的分析， 并给 出全球性的实证证据。 本文从理论和实证两个方面展开研究。在理论方面， 我们改进了 Chemmanur Jiao( 2012) 的 模型以引入环境因素。为此， 首先简化模型， 并引入了一个重要变量 投资者短期业绩敏感度。 理论模型的结果表明: 双股制对互联网公司的创新具有促进作用， 但这一作用的发挥依赖于不同的 市场环境。具体而言， 当互联网企业的经营所在地是外部监督与制衡机制比较成熟的发达国家时， 双股制与创始人担任 CEO 或董事长的叠加会促进企业创新; 但在外部监督与制衡机制不成熟的新 兴国家， 双股制与创始人在位叠加反而会抑制企业创新， 双股制与职业经理人叠加才会促进企业 创新。 在实证部分， 本文利用手工收集的 20042013 年 BvD- Osiris 中全球互联网企业的股权结构数 据， 对上述理论分析结果进行了实证检验。在总体上， 我们发现， 双股制可以通过提升代理人职位 安全显著促进互联网企业创新。使用倾向得分匹配法控制样本选择偏差后， 结果更为显著， 影响也 051 石晓军、 王骜然: 独特公司治理机制对企业创新的影响 更大。同时， 我们还发现企业的属地市场环境对双股制的创新作用有显著影响。我们采用三重差 分法控制了创始人任 CEO 或董事长的影响， 比较了来自发达国家和新兴国家的互联网企业中双股 制对创新影响的不同。结果表明， 在新兴国家， 当代理人为职业经理人时， 采用双股制对企业创新 行为有促进作用; 但当代理人为创始人时， 采用双股制反而会抑制企业创新; 发达市场的情况与此 相反。 本文的贡献主要体现在以下三个方面: 首先， 现有文献对双股制的实证研究主要集中于其所引 发的委托代理问题及其业绩影响上( Anderson et al ，2009;Hong，2013;Niu，2008) ， 但对该制度 如何影响创新的研究还是一个空缺， 本文填补了这个空缺。其次， 现有文献对创始人任企业代理人 的研究多未与双股制结合分析( Certo et al ， 2001;He， 2008;Gao and Jain， 2011) ， 而双股制又常 与创始人任代理人同时出现， 本研究对这两者的叠加效应进行了实证检验。最后， 尽管已有文献对 同一公司治理机制在不同市场的作用进行过对比研究( Lee and O Neill， 2003;Lee， 2005;Masulis et al ， 2009;Jog et al ， 2010) ， 但均是对发达国家间的对比， 鲜有文献在发达市场与新兴国家之间 进行比较分析， 本文为发达国家市场和新兴国家对双层股权制的创新作用具有不同影响提供了 证据。 二、理论模型与可检验假设 1 理论模型 我们对 Chemmanur Jiao( 2012) 的模型设定进行了简化和拓展， 引入了新变量: 投资者的短期 业绩敏感度， 分析了在不同的控制权收益和投资者短期业绩敏感度下， 双股制对创新的影响。模型 包含三个时期， 三类参与人分别是创始人( F) 、 职业经理人( M) 和外部投资者， 均假设为风险中性。 我们对博弈时序的基本假设是， 在 0 期， 创始人拥有企业 100% 的所有权， 可选择股权制度、 项目类 型和努力程度。在 1 期， 创始人为企业发展需要融资 I。此时外部投资者可观察到项目的短期业 绩， 并据此对企业进行估值和投资。项目在 2 期结束， 所有股东按现金流权分享收益， 见图 1。 图 1创始人股权制度选择博弈的时序 模型要解决的核心问题是初始股权制度选择带来的经济结果。创始人在 0 期选择单股制( S) 或双股制( D) 。双股制的根本特点是 “同股同现金流权但投票权不同” ， 即经理人的单位股票具有 更大的投票权。这表明双股制( D) 下外部投资者很难更换经理人， 因为理性的经理人可以通过拥 有并不多的股权获得控制地位。由此， 模型设定单股制( S) 下的外部投资者能通过投票更换经理 人， 而双股制( D) 下的外部投资者无法更换经理人。 我们最关心的是特殊治理结构对创新的影响。由此， 设创始人在 0 期面临高创新项目( h) 和 低创新项目( l) 的选择。这两类项目的区别在于预期收益、 收益的短期不确定程度和信息不对称程 度。h 的短期不确定程度和信息不对称程度均大于 l。另外， 创始人可选择努力或懈怠， 努力会提 高项目的成功率， 但需付出努力成本 e。不努力的创始人做 h 所带来的项目预期收益( Ph0) ， 要小 于做 l 所带的项目预期收益( Pl0) ， 也就是说， 只有努力的创始人才能真正起到促进创新的作用， 因 此， 我们主要关注努力的创始人的选择情况。如果我们能证明， 努力的创始人选择 D 的预期收益 高于 S， 而且， 其在选择 D 时一定会选择项目 h， 就说明特殊的股权治理结构有助于创新。 151 2017 年第 1 期 根据上面的特点， 细化两类项目的设定。第一， 设两类项目在 2 期可能实现高收益 或低收 益 。第二， 创始人 F 努力时， 项目 h 和 l 实现高收益 的概率分别为 h和 l; 创始人 F 不努力 时， 项目 h 和 l 实现高收益 的概率分别为 h和 l; 设 1 h l l h0。第三， 为体现高创 新项目高短期不确定性和高信息不对称性的特点， 设 1 期时项目的短期业绩有好( G) 与坏( B) 两 种可能。项目 h 取得 G 的概率在 F 努力和不努力时分别为 h和 h。由于高短期不确定性和高信 息不对称性， 高创新项目的短期业绩并不是创始人的努力与不努力的有效信号。对这类项目， 即使 创始人很努力， 也不一定就会取得很好的短期业绩; 相应地， 即使是懒惰的创始人， 项目的短期业绩 也可能不会太差。也就是说， 努力与否并不能在项目 h 的短期业绩中充分体现出来。据此， 我们假 设1 h h0， 但二者大小比较接近， h h ， 是一个接近 0 的正数。形成对比的是， 低创新 项目 l 短期不确定性低、 信息不对称性小， F 努力与否可以通过短期业绩得到充分反映。据此， 设 项目 l 在 F 努力与不努力时取得 G 的概率分别为 l=1 和 l=0。 外部投资者可以观察到 1 期的短期业绩好坏， 也知道总体上努力的创始人占比为 。如果是 项目 l， 投资者通过短期业绩就可以判断创始人是否努力。当项目是 h 时， 投资者无法通过短期业 绩判断创始人是否努力， 因为尽管 h h， 但二者差异很小， 即使投资者在 1 期看到 h 取得业绩 G， 也无法判断是创始人努力的结果还是仅仅是运气好。投资者的最终判断取决于短期业绩敏感度。 投资者短期业绩敏感度越高， 就越调高对 h的认知， 调低对 h的认知。据此， 区别于 Chemmanur Jiao( 2012) ， 我们引入了体现短期业绩敏感度的认知扭曲系数 a 和 b， 投资者主观认知到的 h 取 得 G 的概率在创始人 F 努力和不努力时分别为 ah和 a 1， b 1， 1 ah b， 其中， 1/ha1， 1b0。投资者对短期业绩的敏感度取决于所处市场的创新文化、 对不确定的容忍程度以及对市 场信息的信心。越是对创新的推崇度低、 对不确定的容忍度低、 对市场信息的信心不足时， 投资者 对短期业绩的敏感度越大。 此外， 在 1 期， 单股制下外部投资者有能力通过投票让职业经理人 M 替换企业中担任经理人 的创始人 F。如果将经理人换为 M， 项目 l 和 h 在2 期可实现的期望收益分别为 Prl= Pl1+ ( 1 ) Pl0和 Prh= Ph1+ ( 1 ) Ph0， 即无可观测的短期信号时项目 l 和 h 的期望收益。其中， Ph1， Pl1， Ph0， Pl0分别表示 F 努力执行项目 h 和项目 l 与不努力执行项目 h 和项目 l 时的期望收益。显然， 有 Pr( e = 1 | G) Ph1+ Pr( e = 0 | G) Ph0 Prh Pr( e = 1 | B) Ph1+ Pr( e = 0 | B) Ph0 ( 1) Ph1 Prl Ph0( 2) 也就是说， 当短期业绩好时， 投资者不愿更换 F; 而当短期业绩差时， 单股制的投资者一定会更换 F。简单起见， 设企业融资额统一为 I， 因融资额一定低于项目期望收益， 故 I 满足 I Ph0。 在上述模型设定下， 创始人在 0 期根据其选定的项目类型及努力程度来选择股权制度， 以最大 化其 2 期的期望收益 。 由现金流收益 C、 控制权收益和努力成本三部分构成， 其中， 为创始 人的所有权占比， 由融资时投资者对企业的估值 P 及融资额 I 决定( = ( P I) /P) ; C 为项目最终 实现的收益; 若 F 在 1 期被更换为 M， 则其控制权收益为 0， 否则为 K; 若 F 选择努力， 则需付出努 力成本 e， 否则为 0。 根据上述设定， 可知努力创新的创始人在两种股权制度下的期望收益如式( 3) ( 4) 所示， 其 期望收益用 i表示， 角标 i 表示创始人所选股权制度， i D， S : D = h ( DhGPh1 + K e)+ ( 1 h) ( DhBPh1+ K e) ( 3) S = h ( ShGPh1 + K e)+ ( 1 h) ( Prh I e) ( 4) 其中， DhG和 DhB如式( 5) ( 6) 所示， ShG = DhG。 251 石晓军、 王骜然: 独特公司治理机制对企业创新的影响 DhG= PDhG I PDhG = 1 ah+ ( 1 ) b槇 h I ahPh1+ ( 1 ) b槇hPh0 ( 5) DhB= PDhB I PDhB = 1 ( 1 ah)+ ( 1 ) ( 1 b槇h) I ( 1 ah) Ph1+ ( 1 ) ( 1 b槇h) Ph0 ( 6) 由此可以得到引理 1: Lemma1: 当 ADhBPh1 Prh+ I + K 0 时， 创始人会选择双股制而且选择创新性高的项目并 努力创新。 由引理 1 可见， 创始人是否选择双股制， 不仅取决于控制权价值， 还取决于 DhB， 也即表示短期 业绩敏感性的信念扭曲系数 a 和 b。这是我们区别于 Chemmanur Jiao( 2012) 的关键结果。 我们讨论短期业绩敏感性的两个极端情况。第一， 当 a1， b1 时， ah b h， 即投资者的短 期业 绩 敏 感 度 最 低，对 短 期 不 确 定 性 的 容 忍 度 最 高，此 时 A = ( 1 )( Ph1 Ph0) 1 I P h1+ ( 1 ) Ph 0 + K 0， 创始人会选择双股制且选择高创新项目。第二， 当 a 1 h 或 b0 时， 即投资者对短期业绩的敏感程度最大， 对短期不确定性的容忍度最小。此时 A 分别为( Ph1 Ph0) ( 1 ) I Ph 0 + K 和( 1 ) ( Ph1 Ph0)1 I ( 1 h) Ph1+ ( 1 ) Ph 0 + K。由于A/a 0， A/b 0， 当 K 不够大或 和 I 较大时 A 可能小于零， 即创始人会放弃双股制。 以上结果表明创始人需在股权制度选择、 项目创新程度和外部融资获得三个方面做出权衡。 概言之， 当控制权收益大或投资者短期业绩敏感度较低时， 创始人有动力选择双股制和创新性高的 项目并努力创新; 但当控制权收益较小且投资者短期业绩敏感度较高时， 双股制对努力创新的创始 人就未必有利， 可能会导致难以获得外部投资者的投资， 此时， 单股制可能更利于创始人实施创新 项目， 但创始人被职业经理人替代的风险会增大。由此， 我们有下面两个引理: Lemma 2: 当控制权价值 K 足够大时， 创始人会选择双股制而且选择高创新项目并努力创新。 Lemma 3: 给定控制权价值 K， 如果外部投资者对短期业绩的敏感性很大， 创始人有可能会放弃 双股制， 而选择单股制， 并选择创新性高的项目并努力创新。 2 可检验假设 处于新经济排头兵的互联网企业， 成长空间巨大; 高管的薪资与其他职位激励显著高于全部行 业的平均水平; 同时， 也有行业的市场需求变化快、 风口轮动快的特点， 因此， 职业市场竞争十分激 烈。故而， 我们可以合理地假设互联网企业的控制权价值比较高。根据引理 2， 有如下的可检验 假设: H1: 互联网公司采用双股制会促进创新。 企业的外部环境会对外部投资者的认知扭曲产生重要影响。如果市场的外部监督机制较完 善， 有助于内部人自律， 即使赋予 CEO 或董事长的股票更大的投票权， 也不会导致控制权滥用。同 时， 其他股东也会给予双股制下的经理等内部人更大的信任， 即使有较大的短期业绩压力也不会贸 然 “用脚投票” 。因此， 可以预期， 在外部监督约束机制成熟的发达国家中， 投资者的短期业绩敏感 度较低， 双股制与创始人任职 CEO 或董事长的叠加效应会进一步促进企业的创新投资。 相反， 外部监督约束机制不完善的新兴国家， 对代理人的外部约束较弱。而互联网行业又是一 个潮流、 产品、 关注焦点更迭迅速的行业， 市场层级和结构变化较快， 如果缺乏较强的外部约束， 被 赋予强权的创始人很难做到完全服务于全体股东的长远利益， 而不照顾短期利益和自身利益。在 这样的环境中， 外部投资者对不确定的容忍度低， 对企业短期业绩的关注度高。而双股制叠加创始 人在位会进一步强化创始人的权力， 增大外部投资者的短期业绩敏感度。根据引理 3， 此时选择双 351 2017 年第 1 期 股制未必有利于创新， 反而可能是单股制有助于创始人选择创新项目并努力工作。 H2: 互联网企业的经营所在地是外部制衡与监督机制比较成熟的发达国家时， 双股制与创始 人担任 CEO 或董事长的叠加有利于互联网企业的创新; 但在外部机制不成熟的新兴国家， 双股制 与创始人担任 CEO 或董事长的叠加却不利于互联网企业的创新。 三、实证分析 1 样本 本文实证使用的样本是 BVD- Osiris 全球上市公司数据库中 20042013 年的互联网上市公司。 我们以美国德克萨斯大学互联网研究中心关于互联网企业的定义为标准， 根据 BVD- Osiris 数据 库中相关代码及公司主营业务描述进行筛选， 共手工收集到 127 家 20042013 年全球互联网上市 公司的数据。 其中， 92 家企业来自发达国家， 35 家企业来自发展中国家。考虑到企业上市会带 来财务、 公司治理等情况的较大改变， 且本文主要关注双股制对上市公司创新行为的影响， 故剔除 了所有企业的上市前数据。在剔除所有缺失值后， 共有有效观测值 452 个。 2 实证模型 我们用基准模型 1 检验假设 1， 模型设计采用对比实验的思路， 在控制可能的影响变量后， 比 较采用双股制的互联网企业是否比普通股权制的互联网企业有更多的研发投入。模型 1 如下式: Innovationi， t = 0 + 1Duali + 2Ln( Asset)i， t + 3OEi， t1 + 4Ln( Sales)i， t1 + 5 PPE () Asset i， t1 + 6Leveragei， t1 + 7Ln( Cash)i， t1 + 8Tobin_Qi， t1 + 9Agei， t + 10Developedi + IPOi+ Yeart+ ui， t ( 7) 其中， Innovation 是企业的创新活跃度。现有文献通常使用 D 支出密度或专利数量进行度量。 但是， 由于创新活动的高短期不确定性特点( Belloc， 2012) ， 企业的创新投资并不能在短期内反 映在其专利数量上， 考虑到互联网企业相对年轻， 使用专利数量度量企业创新并不可靠。其次， 即使企业取得创新成果， 其对该发明长期保密的欲求也会降低其申请专利的动机。加之软件类 产品本身就很难申请专利， 相关统计也不完善， 故本文选用 D 支出密度作为企业创新的度量 指标。 本文使用虚拟变量 Dual 对企业所选股权制度进行度量， 如果企业使用了双层或多层股权制 度， 该值为 1， 否则为 0。目前尚未发现有数据库对企业所用股权制度进行统计， 本文所用股权制度 数据来自对年报及招股说明书相关信息的手工收集。遵循创新相关文献( Chen et al ，2014; Chemmanur Tian， 2012) ， 模型加入了时间虚拟变量及下述控制变量: 以总资产对数值度量的企 业规模( Ln( Asset) ) ， 以净资产收益率( OE) 度量的企业绩效， 以销售额对数值度量的销售业绩 ( Ln( Sales) ) ， 以使用总资产标准化的固定资产量度量的企业固定资产率( PPE/Asset) ， 以杠杆率 ( Leverage) 和现金持有量对数值( Ln( Cash) ) 度量的财务约束， 以 Tobin Q 度量的股票市场对企业 451 石晓军、 王骜然: 独特公司治理机制对企业创新的影响 须说明的是， 美国德克萨斯大学互联网研究中心将互联网企业界定为 “直接从互联网或其相关产品与服务中获取全部或 大部分收入的企业” ， 并将其进一步细分为以下四类: 互联网基础设施制造商与供应商、 互联网应用和服务提供商、 互联网媒介和 内容提供商以及互联网在线商务企业( Mcknight Baley， 1997) 。鉴于第一类互联网企业主要包括硬件设备制造商和电信接入服 务提供商这两类相对传统的制造与服务业， 而本文关注的主要是兴起于 20 世纪晚期的新兴高科技互联网企业， 故本文研究的互 联网企业限定为该定义中的后三类企业。 由于互联网行业并无对应的 SIC 代码， 我们对此进行了人工筛选。我们的筛选标准是， 注册地为全球范围、 在 2004 年到 2010 年间在美国纳斯达克或纽约证券交易所上市、 符合本文对互联网企业概念界定。企业是否符合概念， 是根据 BVD- Osiris 数据 库中的公司主营业务描述、 基于本文概念限定人工判断的。特别要注意的是， 由于我们没有包括 “互联网基础设施制造商与供应 商” ， 所以样本规模有所减少。 发展前景的评价。我们还增加了虚拟变量 Developed 以控制企业所在市场差异的影响， 若运营地 为发达市场则为 1， 否则为 0。 鉴于企业本期所受业绩压力与财务约束主要取决于其上期表现， 故除企业规模外， 上述控制 变量均使用滞后一期的数据。考虑到也有文献使用同期数据回归， 为保证结果稳健， 本文也会采 用同期数据进行回归。此外， 鉴于双股制在互联网企业应用的时间较短， 样本企业相对年轻， 企 业间上市年数差异较大， 且近年经济金融环境波动较大， 为控制上述差异， 本文还加入了企业上 市年数( Age) 和企业 IPO 年份( IPO) 两个变量。括号内为指标代码， 以上数据均来自 BVD-Osiris 数据库。 由于部分企业并没有 D 支出， 即 D 支出值缺失或为零， 为处理这个样本偏差问题， 我们 采用了 Heckman 两阶段法对模型1 进行修正。首先， 使用二值 Probit 模型对是否进行 D 投入进 行回归， 得出逆米尔斯比率 ， 如式( 8) 。其中， Probit( Dit) 为企业选择进行 D 投资的概率; Dit为度量企业是否进行 D 投资的虚拟变量， D 投资大于零则为 1， 否则为0。其余变量与模 型 1 相同。第二阶段利用选择样本， 即 Dit=1 的观测数据做式( 9) 的回归。其中， 为对式( 8) 进 行回归得到的逆米尔斯比率， 其余变量与模型 1 相同。 Probit( Di， t)= 0 + 1Duali + 2Ln( Asset)i， t + 3OEi， t1 + 4Ln( Sales)i， t1 + 5 PPE () Asset i， t1 + 6Leveragei， t1 + 7Ln( Cash)i， t1 + 8Tobin_Qi， t1 + 9Agei， t + 10Developedi + IPOi+ Yeart+ ui， t ( 8) Innovationi， t = 0 + 1Duali + 2Ln( Asset)i， t + 3OEi， t1 + 4Ln( Sales)i， t1 + 5 PPE () Asset i， t1 + 6Leveragei， t1 + 7Ln( Cash)i， t1 + 8Tobin_Qi， t1 + 9Agei， t + 10Developedi + 11i + IPOi+ Yeart+ ui， t ( 9) 我们采用三重差分形式的模型 2 检验假设 2。假设 2 细致地区分了对短期业绩是否敏感的环 境。只有在短期业绩不敏感的市场( 发达国家) ， 双股制的强控制权叠加创始人在位( 任 CEO 或董 事长) 才有利于创新。因此构造三重差分形式 Duali* Founderi* Developedi， 如果它的系数显著大 于 0， 则验证了假设 2。模型 2 如下式: Innovationi， t = 0 + 1Duali + 2Founderi + 3Duali* Founderi + 4Developedi + 5Duali* Developedi + 6Founderi* Developedi + 7Duali* Founderi* Developedi + 8Ln( Asset)i， t + 9OEi， t1 + 10Ln( Sales)i， t1 + 11 PPE () Asset i， t1 + 12Leveragei， t1 + 13Ln( Cash)i， t1 + 14Tobin_Qi， t1 + 15Agei， t + IPOi+ Yeart+ ui， t ( 10) 其中， Founder 度量是否是创始人任 CEO 或董事长， 若企业上市时由创始人任 CEO 或董事长则为 1， 否则为 0， 数据来源于样本企业的招股说明书及年报。其余变量与模型 1 相同。企业运营地的 数据也来自 BVD- Osiris 数据库。由于三重差分法已经基本消除了样本选择偏差， 故对模型 2 不使 用倾向得分匹配法或 Heckman 两阶段模型处理。 表 1 报告了模型中各变量的描述性统计结果。可以看到， D 密度方差较大， 表明互联网企 业间创新活跃度的差异较大。创始人任 CEO 或董事长的数据占比超过50%， 表明互联网上市公司 中创始人有较大的影响力。 551 2017 年第 1 期 表 1 描述性统计 变量平均值标准差最小值最大值 D Intensity0. 07960. 06800. 00000. 3964 Dual0. 12060. 32610. 00001. 0000 Founder0. 55760. 49730. 00001. 0000 Developed0. 72390. 44770. 00001. 0000 Ln( Assets)12. 69111. 12109. 830817. 5090 OE4. 171465. 8332994. 3400216. 2500 Ln( Sales)12. 14051. 13817. 627116. 3385 PPE/Assets0. 08100. 09340. 00400. 6513 Leverage0. 07030. 12410. 00000. 6271 Ln( Cash)11. 60581. 23737. 798916. 2534 Tobin Q3. 504110. 73330. 0500129. 9700 Age3. 61932. 36341. 000010. 0000 3 计量结果分析 表2 给出了模型1 的回归结果。Heckman 模型中 Lambda 的系数显著为正， 表明确实存在样本 选择问题， 在使用 Heckman 两阶段模型进行处理后， 结果仍与普通面板回归高度一致。两个模型 的回归结果均显示， Dual 的系数显著为正， 假设 1 得到检验。实证结果表明， 在互联网企业中， 采 用双层股权制的企业的研发投入要高出 5%左右。 从控制变量来看， 企业规模对企业研发支出密度有显著的负影响， 这表明规模越小的上市公司 单位资产的研发投资往往越高， 与现实经验吻合; 企业上市年份对企业 D 密度有显著的正影响， 鉴于样本企业上市年数均在十年以内、 且均值仅为 3 年， 故此结果表明， 股票市场运作经验和历史 业绩支撑对企业创新投资有正向促进作用; 此外， 托宾 Q 与 D 密度显著正相关， 也证明了股票 市场反映的确会显著影响企业的创新活跃度。 四、稳健性分析 1 倾向得分匹配分析 考虑到企业的创新偏好会影响其风险偏好， 从而影响其对双股制与单股制的选择， 为排除普通 面板回归可能存在的样本选择问题， 我们使用倾向得分匹配法对模型 1 做了进一步估计。我们用 logit 回归进行倾向得分估计， 并用常用的最近邻匹配法和卡尺内最近邻匹配法分别进行回归。为 保证匹配效果， 均去掉了重叠范围以外的样本。表 4 给出了倾向得分匹配法的回归结果， 其中的处 理效应为参与者平均处理效应， 卡尺范围为 0. 01。表 5 给出了表 3 的两个回归中匹配后协变量的 标准偏差， 各变量的标准偏差全部在 20%以内， 回归是平衡的。从表 3 可以看到， 匹配后双股制的 系数大小保持稳定， 且在 5%的置信水平下显著， 两种匹配方法所得结果几乎无差异， 且匹配后系 数值和显著水平显著上升， 表明回归结果稳健， 双股制确实对互联网企业的研发投入有显著的促进 作用。由于模型 2 是一个三重差分的形式， 就不需要进行倾向得分匹配分析了。 2 其他稳健性检验 为确保本文结果可靠， 我们还从下面两个角度对回归结果进行了稳健性检验。首先， 考虑到 2008 年金融危机的冲击， 我们删掉了 2008 年以前的数据对模型 2 再次回归， 以检验上述结果对金 融危机后市场的适用性。其次， 上文是使用剔除 D 缺失值的样本回归的结果， 也有文献会将 651 石晓军、 王骜然: 独特公司治理机制对企业创新的影响 D 缺失值替换为 0 进行回归( Francis et al ， 2011) ， 本文也将样本中缺失的 D 值替换为 0 进 行了回归， 以确保结果稳健。表 6 的 A 列和 B 列分别汇报了上述 2 个稳健性检验的回归结果。 表 2 模型 1 的回归结果 面板回归Heckman 两阶段 同期滞后一期同期滞后一期 Dual 0. 0524 ( 0. 0217) 0. 0545 ( 0. 0227) 0. 0498 ( 0. 0202) 0. 0629 ( 0. 0235) Developed 0. 0300* ( 0. 0154) 0. 0328 ( 0. 0155) 0. 0137 ( 0. 0162) 0. 0153 ( 0. 0016) Ln( Asset) 0. 0433 ( 0. 00636) 0. 0319 ( 0. 0139) 0. 0234 ( 0. 00986) 0. 0197* ( 0. 0117) OE 0. 000186 ( 0. 00012) 0. 000181 ( 0. 00011) 0. 000266 ( 0. 00005) 0. 000265 ( 0. 00007) Leverage 0. 00494 ( 0. 0174) 0. 00669 ( 0. 0227) 0. 0893 ( 0. 0392) 0. 0566 ( 0. 0437) PPE/Asset 0. 041 ( 0. 0578) 0. 0999 ( 0. 0930) 0. 0126 ( 0. 0583) 0. 012 ( 0. 0769) Ln( Cash) 0. 00516 ( 0. 00427) 0. 00343 ( 0. 00415) 0. 00777* ( 0. 00454) 0. 00523 ( 0. 00534) Ln( Sales) 0. 00215 ( 0. 00671) 0. 0102 ( 0. 0161) 0. 00879 ( 0. 00543) 0. 0159* ( 0. 00872) Tobin Q 0. 00008 ( 0. 00014) 0. 000256 ( 0. 00010) 0. 00032 ( 0. 00035) 0. 00054 ( 0. 00036) Age 0. 0111 ( 0. 00219) 0. 00950 ( 0. 0029) 0. 00967 ( 0. 00147) 0. 00974 ( 0. 00194) Lambda 0. 0576 ( 0. 0217) 0. 0442* ( 0. 0227) Constant 0. 553 ( 0. 1070) 0. 537 ( 0. 0987) 0. 468 ( 0. 0628) 0. 479 ( 0. 0716) IPO DummiesControledControledControledControled Year DummiesControledControledControledControled Observations372273323244 2( within)0. 56960. 44610. 59870. 4499 注: 括号内为企业层面聚类稳健的标准误。 、 、* 分别表示在 1%、 5%和 10%水平下显著。 751 2017 年第 1 期 考虑到样本中部分财务数据方差较大， 我们还对所有财务指标进行了 5% 的缩尾处理， 并使用缩尾后的数据检验了本文 的所有回归， 结果一致。针对企业 D 投入的周期性问题， 我们将因变量替换为 D 支出密度的3 年期移动平均数， 再次进行了 本文的所有回归， 结果一致。由于篇幅限制并未列出， 如有需要可联系我们。这里特别感谢匿名审稿人的宝贵意见。 表 3 模型 2 的回归结果 控制变量 是同期 控制变量 滞后一期 Dual 0. 15319 ( 0. 05006) 0. 16677 ( 0. 04148) Founder 0. 07266 ( 0. 03195) 0. 05926 ( 0. 03075) Dual* Founder 0. 10801* ( 0. 05693) 0. 13266* ( 0. 06215) Developed 0. 10601 ( 0. 03215) 0. 09028 ( 0. 03150) Developed* Dual 0. 18303 ( 0. 05754) 0. 19885 ( 0. 05674) Developed* Founder 0. 09351 ( 0. 04111) 0. 07098 ( 0. 03743) Developed* Dual* Founder 0. 20081 ( 0. 08013) 0. 23600 ( 0. 08302) Ln( Asset) 0. 04323 ( 0. 00651) 0. 02938 ( 0. 01413) OE 0. 00019* ( 0. 00012) 0. 00017 ( 0. 00011) Leverage 0. 00484 ( 0. 01700) 0. 00283 ( 0. 02224) PPE/Asset 0. 04128 ( 0. 05506) 0. 08555 ( 0. 09392) Ln( Cash) 0. 00562 ( 0. 00446) 0. 00475 ( 0. 00416) Ln( Sales) 0. 00127 ( 0. 00675) 0. 01365 ( 0. 01647) Tobin Q 0. 00001 ( 0. 00015) 0. 00016* ( 0. 00009) Age 0. 01124 ( 0. 00221) 0. 00999 ( 0. 00286) Constant 0. 50156 ( 0. 09701) 0. 50601 ( 0. 09561) IPO DummiesControledControled Year DummiesControledControled Observations372273 2( within)0. 57190. 4592 注: 括号内为企业层面聚类稳健的标准误。 、 、* 分别表示在 1%、 5%和 10%水平下显著。 851 石晓军、 王骜然: 独特公司治理机制对企业创新的影响 表 4模型 1 的倾向得分匹配法回归结果 最近邻匹配法 卡尺内最近邻匹配法 处理效应0. 03624 0. 03682 普通标准误0. 015080. 01555 匹配前样本数372372 匹配后样本数321278 样本损失率13. 71%25. 27% 注: 、 、* 分别表示在 1%、 5%和 10%水平下显著。 表 5 匹配后样本的标准偏差单位: % 最近邻匹配法卡尺内最近邻匹配法 Ln( Asset)11. 910. 9 OE5. 98. 3 Leverage2. 20. 7 PPE/Asset6. 99. 7 Ln( Cash)8. 97. 7 Ln( Sales)10. 39. 9 Tobin Q0. 70. 2 Age1814. 5 可以看到， 三个表中各自变量的系数显著， 且与上文回归结果数值相近、 符号相同， 说明本文的 回归结果稳健。其中， A 列的三重交叉项的系数显著为正， 大小也与结果相近。这不仅说明本文结 果稳健， 还说明互联网企业中特殊公司治理结构的实体经济效果是抗周期的。作为新经济引擎的 互联网企业， 并不会因为经济周期而显著地改变创新战略。甚至， 新兴经济中双层股权制叠加创始 人在位对创新的负面作用也是比较稳定的， 并不会因为经济周期的变化而有大幅度的调整。B 列 的结果表明， 回归结果对研发投入缺失值不敏感， 主要结