公司治理与R&D绩效关系的实证研究
一、 引言
本文以中国战略性新兴产业主板市场A股上市公司为研究对象，选取2008年～2013年上市公司样本数据，采用主成分分析和多元回归分析两种计量方法，从股东会治理、董事会治理和管理层治理三个方面，通过构建一个综合公司治理因素来实证分析公司治理对R&D活动绩效的影响。本文的研究工作是对该领域已有研究的补充和丰富，以期能为战略性新兴产业上市公司进一步优化公司治理水平，不断提高R&D活动绩效方面提供参考。
二、 研究设计
1. 样本选取及数据来源。本文实证研究中关于公司样本选择的标准以国家统计局《战略性新兴产业分类（2012）》（试行）为基础，根据上市公司主营产品和业务范围来具体区分是否属于战略性新兴产业。本文选择2008年之前在沪深A股主板市场上市的公司作为研究样本，R&D绩效指标以2008年～2012年5年的样本数据为研究区间，其他指标数据时间区间为2009年～2013年，这与企业的研发创新周期相符，剔除ST和数据不完整的公司后，得到战略性新兴产业样本公司420家，研究样本所有指标数据均来自巨潮咨询网、国泰君安数据库公布的各公司年度年报和重大事项信息披露信息，合成数据通过EXCEL表格计算得到，数据处理和统计分析软件为SPSS19.0。
2. 变量设定。
（1）被解释变量―R&D绩效PR&D。已有研究衡量R&D绩效主要采用Tobit′Q、资产――价值方程等资本市场指标，本文认为公司R&D绩效是从事研发活动直接成果产出的效率，而不是一种企业综合绩效表现，这类指标主要侧重于衡量公司整体经营绩效，所以采用公司年度新增专利技术PR&D来衡量R&D绩效。由于研发投入产出具有一定滞后性，选取滞后一期新增专利技术数据，数据来源于财务报告附注无形资产明细数据整理获得。
（2）解释变量―公司治理因素CGI。公司治理机制可以分为内部机制与外部机制，内部机制包括股权结构、董事会、高管人员薪酬等机制，因为外部治理机制更多地是取决于一国政治法律生态环境，对整个资本市场具有同质性，不同公司间的治理差异内部机制，所以本研究主要关注内部治理方面。因此，本研究公司治理因素包括股东会治理、董事会治理和管理层治理三个方面：①股东会治理 衡量指标有第一大股东持股比例x1、第一大股东性质x2（是否国有控股，是取1，不是取0）、流通股比例x3、股东大会年度次数x4；②董事会治理BGI衡量指标有董事会规模x5（取值董事会成员数量）、独立董事比例x6、董事会年度会议次数x7、董事长学历x8（大专以下、本科、硕士、博士学历分别取值1、2、3、4）、董事会人员持股比例x9和前三名董事平均薪酬x10；③管理层治理MGI衡量指标有总经理年龄x11、总经理学历x12（变量取值同x8）、经理层平均薪酬 x13、经理层持股比例x14、董事长与总经理是否兼任x15（两职兼任取值1，两职分离取0）。
（3）控制变量。①公司规模Size，规模越大的公司，越能调集更多资源支持R&D活动，且大公司存在规模经济和范围经济，这可能会影响R&D投入与绩效的关系。所以本研究选择公司规模作为控制变量，用总资产规模度量公司规模，以总资产的自然对数作为公司规模替代变量；②融资结构Sev，由于债务融资相对于股权融资具有明显的避税效应，因此，对公司经营业绩变异程度反映较为强烈，因此，将融资结构作为控制变量，用债务融资与权益融资比率作为公司融资结构的替代变量；③公司年龄Old，公司存续时间越长，公司信誉就越高，越能吸引关注，能极大提高投资者和消费者价值期望，影响公司R&D活动资源投入。
3. 研究方法。为了更全面、更深入分析公司治理对战略性新兴产业上市公司R&D绩效的影响，本研究采用主成分分析和多元回归分析两种计量方法来探讨该问题。首先采用主成分分析法分别寻找股东会治理、董事会治理和管理层治理三个方面替代指标的线性组合，得到各个方面的一个综合衡量值，来反映股东会治理、董事会治理和管理层治理的治理水平，再寻找所选择的三个方面的替代指标的最大线性组合，构建一个总的公司治理衡量值，用这三个主成分及主成分综合值来建立多元回归模型。
（1）主成分分析步骤。主成分分析法是一种用于提取关键性的权重指标的多元统计方法，其原理是通过线性变换把原来q个相关变量指标转化为一组互不相关的指标线性组合即主成分Fi，主成分F1，F2，…，Fq互不相关，e2k1+e2k2+…+e2qq=1，根据方差贡献率的大小确定原始变量线性组合的第1，第2，…，第p个主成分，在主成分选择上，一般取累积方差贡献率达75%以上的前几个主成分应用于实际分析过程，从而达到简化系统结构的效果。最后，可依据主成分得分系数矩阵的单个主成分得分乘以其方差贡献率与总方差贡献率的比率，以此比率进行主成分加权平均求和，得到主成分综合得分系数，具体计算公式如下：
F=z1F1+z2F2+z3F3（1）
式中，z1，z2，z3为方差贡献率与总方差比率，F为主成分综合得分系数。
（2）多元回归模型构建。由于提取主成分互不相关，可用提取的主成分作为解释变量，结合本研究的被解释变量和控制变量，构建多元回归模型方程，方程式如下： PR&D=？茁0+？茁1F1+？茁2F2+？茁3F3+？茁4Size+？茁5Sev+？茁6Old+？着（2）
PR&D=？茁0+？茁7F+？茁8Size+？茁9Sev+？茁10Old+？着（3）
式中，PR&D是R&D绩效的替代变量新增专利技术数，？茁0～？茁10是模型估计参数，Size代表公司规模，Sev代表融资结构，Old是公司年龄，？着是回归模型残差。
三、 实证结果及分析
在对公司治理因素包括股东会治理、董事会治理和管理层治理三个方面的指标数据进行主成分提取之前，首先要进行适度性检验，即检验选取的变量指标数据是否适合主成分分析。在适度性检验时，为消除不同量纲的干扰，先要对原始指标数据做标准化处理，处理方法是ZXi=（xi-？滋i）/？滓i，？滋i为均值，？滓i为标准差。目前，主要通过计算KMO值和Bartlett球形度检验值来验证。一般KMO值介于[0，1]之间，值越接近于1，表示变量之间关联越强，越适合进行主成分分析；Bartlett球形度检验显著性越高，越适合做主成分分析。本研究采用SPSS19.0对15个指标标准化数据计算的KMO值为0.783，接近于0.8，Bartlett球形度检验值是891.271，显著性概率sig.值为0.000，在1%的显著性水平下检验显著，说明变量指标之间具有很高的相关性，采用主成分分析是可行的。
采用SPSS19.0进行主成分分析，提取代表公司治理因素指标大部分信息的主成分，可以得到原始变量相关系数矩阵的初始特征根、提取平方和载荷总额。本研究以特征根大小来决定需要保留的主成分个数，一般特征根越大，其所对应的主成分代表的指标信息就越多，因此，取特征根大于1的主成分。结果显示前3个成份的特征根最小值为1.052，大于1，方差贡献率分别为42.693%、30.269%和22.350%，累计方差贡献率为95.312%，这三个主成份合计反映原指标的信息量超过95%，基本上反映了原始指标的数据信息，所以取前三个个主成分可以较好地代表战略性新兴产业上市公司的公司治理情况。
根据初始成份载荷矩阵，进一步分析得到战略性新兴产业上市企业的公司治理因素主成分载荷系数矩阵，也即主成分得分矩阵。根据分析结果可知，第一主成分F1中独立董事比例x6、董事会会议次数x7和董事会人员持股比例 x9的系数绝对值较大，分别为0.817、0.855、0.841，确定为反映战略性新兴产业上市公司董事会治理状况的主成分；第二主成分F2中第一大股东持股比例x1、股东大会次数x4和第一大股东性质x2三个指标的成分系数绝对值较大，分别为0.837、0.893、0.786，确定为反映战略性新兴产业上市公司股东会治理状况的主成分；第三主成分F3中总经理学历x12、经理层平均薪酬x13和经理层持股比例x14的成分系数绝对值较大，分别为0.897、0.855、0.798，确定为反映战略性新兴产业上市公司管理层治理状况的主成分。基于本文构建多元回归分析模型的需要，利用标准化的原始指标数据和主成分系数矩阵，可以得到主成分F1、F2、F3的计算表达式，具体如下：
F1=0.234x1+0.517x2+0.272x3+0.155x4-0.705x5+0.817x6+
0.855x7-0.790x8+0.841x9+0.570x10+0.394x11-0.262x12-
0.085x13-0.235x14-0.038x15（4）
F2=0.837x1+768x2+0.616x3+0.893x4-0.254x5+0.227x6+
0.250x7+0.011x8+0.092x9-0.130x10-0.186x11+0.016x12+
0.135x13+0.545x14+0.345x15（5）
F3=0.123x1-0.088x2-0.367x3+0.017x4+0.553x5-0.177x6-
0.097x7+0.466x8+0.037x9+0.169x10+0.642x11-0.897x12+
0.855x13+0.798x14+0.069x15（6）
在（5）式～（7）式中，xi均为标准化的原始指标数据，主成分受指标影响的程度可以通过指标系数绝对值的大小来判断，表达式组合中系数绝对值较大的指标决定了主成分所代表的经济含义。结合表1中的情况，可知主成分F1的方差贡献率最大，为42.693%，董事会治理状况是影响战略性新兴产业上市公司综合公司治理水平的最重要因素，是衡量公司治理作用的关键因素；主成分F2及F3所代表的股东会治理因素和管理层治理因素分别解释了原始变量30.269%和22.350%的信息，说明两者是影响综合公司治理水平的重要因素。为进一步考察公司综合治理水平对R&D绩效的影响，在上述各主成分表达式计算结果基础上，以各主成分方差贡献率与总方差的比率为权重，构建一个综合公司治理水平变量，公式如下：
F=42.693%F1+30.269%F2+22.350%F3（7）
最后，通过上述过程计算出的主成分F1、F2、F3及公司综合治理水平变量F，利用多元回归模型（3）和（4）采用最小二乘估计法（OLS）对公司治理与战略性新兴产业上市公司R&D绩效的关系及影响作用进行实证研究，模型回归结果如下：
PR&D=0.015 7+0.826 4F1+0.163 5F2+0.036 6F3+0.062 4Size+
t=（9.037） （2.319） （1.037） （0.071 3）
0.047 2Sev-0.011 3Old+？着（8）
（3.898） （-2.215）
R2=0.063 F=19.711 PR&D=0.024 1+0.275 5F+0.851 3Size+0.507 1Sev-0.050 9Old+？着
t=（5.464） （2.309） （4.915） （-0.634）（9）
R2=0.453 F=10.292
方程（8）与（9）的整体回归的显著性检验均在1%的显著性水平下通过检验，表明两个方程所选取公司治理因素与R&D绩效之间有显著的线性相关关系，所构建的实证回归方程整体上显著的，可决系数R2值均在0.5左右，表明所建回归方程的拟合优度能够满足分析研究的需要，公司治理能够较好解释战略性新兴产业上市公司R&D绩效的变异程度。
结合主成分分析结果，从董事会治理、股东会治理和管理层治理三个主成分回归结果看，方程（8）中董事会治理主成分的估计参数值为0.826 4，且在1%的显著性水平下通过显著性检验，说明董事会的治理状况对R&D绩效局有显著的正向影响，这种影响作用中的关键性治理要素包括董事会会议次数、董事会人员持股比例和独立董事比例，特别是董事会整体治理水平的提升能够增强战略性新兴产业上市公司的研发绩效，提高新技术、新产品的研发革新频率及转化效率；股东会治理主主成分的估计参数在5%的显著性水平下通过检验，且参数值大于零，表明股东会的治理对公司R&D绩效有较为显著的正向影响，股东会治理中的第一大股东持股比例、股东大会会议次数和第一大股东性质的影响权重较大，股东会整体治理的完善有利于公司R&D绩效的提升；管理层治理主成分的回归系数为正值，未通过给定水平下的显著性检验，说明管理层治理对公司R&D绩效有一定的正向影响，但作用效果不明显，原因可能是战略性新兴产业上市公司管理层治理制度与机制还不完善，尤其是经理层薪酬、持股激励未能有限发挥作用。方程（9）的结果显示，回归估计参数为0.275 5，在1%的显著性水平下通过检验，说明公司治理状况对战略性新兴产业上市公司R&D绩效有显著的正向影响，公司治理是影响该类公司研发绩效的重要因素，尤其是公司治理中的董事会治理、股东会治理对公司R&D绩效的促进作用最为明显。
四、 结论
本研究以我国2008年～2013年沪深A股主板市场的战略性新兴产业上市公司为研究样本，采用主成分分析和多元回归模型相结合的方法，实证检验了董事会治理、股东会治理、管理层治理及公司综合治理水平对该类上市公司R&D绩效的影响，研究发现：从治理的单方面来看，董事会治理与R&D绩效存在正相关关系，董事会治理对该类公司R&D绩效促进具有显著的正向影响，是影响R&D绩效高低的关键公司治理方面，在这方面董事会会议次数、董事会人员持股比例和独立董事比例因素是影响董事会治理状况，进而影响R&D绩效的关键治理因素；股东会治理对战略性新兴产业上市公司R&D绩效具有较为显著的正向影响，是影响该类公司R&D绩效高低的重要公司治理方面，这种方面的影响作用主要取决于第一大股东持股比例、股东大会会议次数和第一大股东性质等重要治理因素；管理层治理对R&D绩效有一定正向影响，但作用不明显，而这方面的作用有赖于经理层薪酬、持股激励等方面发挥作用；从整体上看，公司综合治理水平对战略性新兴产业上市公司R&D绩效具有显著的正向影响，结果证实公司治理确实是影响公司研发绩效、技术创新效率重要制度变量，因此进一步健全和完善公司治理制度与治理机制，是激发公司研发活力、提升研发绩效的重要途径。
依据本文的研究结论，笔者认为：第一、要强化董事会的受托责任，制定合理、有效的董事会成员激励措施与勤勉尽责考核制度，发挥好董事会重大事项会议决策机制，探索建立董事会重大技术、产品研发审核委员会，发挥董事会对公司研发效率监督作用；第二、建立合理的公司股权结构，降低第一大股东持股比例，引进机构投资者，优化股东大会股东代表结构，搭建合理有效的股东大会会议投票机制，是股东有效监督经营者短视行为，有效促进公司R&D绩效的提升；第三、强化并合理化对公司经理层的激励机制，在持股比例、合同薪酬、期权等方面合理配置，促使其自身利益公司化，使其关注技术创新与研发，促进公司R&D绩效的提升。
