非控股大股東退出威脅與企業創新效率

王愛群，劉耀娜

(吉林大學管理學院，吉林 長春 130022)

一、引 言

新冠肺炎疫情不僅威脅到人們的生命健康，還使全球的產業鏈、供應鏈發生了巨大的紊亂甚至斷裂，國際競爭加劇。在面臨全球新冠肺炎疫情沖擊的同時，西方國家通過制裁中國企業、調整產業政策、封鎖技術出口和限制人才交流等手段打壓中國企業，如何提高企業生存能力和發展能力成為我國企業的重中之重，創新在其中的重要性不言而喻。至2019年，我國研發經費投入總量已連續四年實現兩位數增長，但大多數企業的生產技術和效率仍鎖定在低技術低附加值領域。高額的創新投入并未得到相應的創新成果，或者獲得的創新成果不足以轉化為實際生產力給企業帶來技術水平和業績的提升，這可認為是創新效率低下的問題[1]。如何合理配置創新資源以提升創新效率并有效轉化為實際生產力是企業亟待解決的重要問題。

目前已有關于創新效率影響因素的研究多集中在政府補貼[1]、稅收優惠[2]和產業特征[3]等外部因素和員工薪酬[4]、股權激勵[5]、產權性質[6]和企業規模[7]等內部因素，鮮有文獻從非控股大股東的角度出發。作為企業重要的利益相關方，非控股大股東對創新的影響不容小覷，已有研究中，李姝等(2018)[8]以企業非控股股東在股東大會的投票率作為研究對象，發現非控股股東的積極性促進了創新投資，田昆儒等(2019)[9]也發現企業存在多個大股東會對創新產生促進作用，但朱冰等(2018)[10]認為由于過度監督效應的存在，企業多個大股東會抑制創新。然而這些研究都是從創新投入和創新產出的角度進行的，并未涉及創新效率的研究。在我國企業高投入高產出但國際分工地位未明顯改善的情形下，如何提高創新效率才是企業亟待解決的問題，因此本文關注的重點是創新效率而非單純的創新投入或創新產出。

一般來說，非控股大股東參與企業治理的方式有兩種：積極參與和退出威脅[11]。然而我國上市公司“一股獨大”現象突出，控股股東控制權過大，非控股股東所擁有的投票權不僅不能抑制控股股東和高管的私利，還會加劇企業內部權力斗爭，可見積極參與的治理方式在我國適用性略顯不足[12]。在積極參與效果不理想的情況下，退出威脅成為非控股大股東維護利益的另一種手段。當非控股大股東察覺到控股股東和管理層的行為有損企業價值，而所持股權不足以通過公司內部的治理機制(如股東大會、董事會)[13]即積極參與的方式約束控股股東和管理層，又不欲徹底退出企業時，會發出“退出威脅”作為討價還價的籌碼。因為被視為信息知情者的大股東退出會向市場傳遞不利信號，引起股價大幅下跌，從而損害管理層和控股股東的利益，如增加高管被強制更換[14]或被并購的概率[15]，削弱控股股東的控制權利益，這足以使控股股東和管理層調整損害企業價值的決策。已經陸續有學者驗證了退出威脅在中國資本市場的治理作用，如可以有效約束盈余管理行為[16]、提高財務報告質量[17]、降低代理成本[18][19][20]、抑制不分紅行為[11]、減少國有企業過度投資[21]和抑制股價崩盤風險[22]。那么非控股大股東能否通過退出威脅提升企業的創新效率呢？這是本文關注和研究的問題。

基于此，本文運用委托代理理論，以2009—2019年A股上市公司為樣本，探討非控股大股東退出威脅對公司創新效率的影響。本文的研究貢獻在于：第一，從非控股大股東的治理角度研究了創新效率的影響因素。已有關于非控股大股東對企業創新影響的研究都只是從創新投入或創新產出的單一角度出發的，并未涉及創新效率，本文從創新效率角度進行研究可以更加清晰地理解投入與產出的關系，另外這些研究是從積極參與或大股東個數角度進行分析，并未涉及退出威脅這一在我國資本市場有明顯治理作用的方式。第二，豐富了非控股大股東退出威脅經濟后果的研究。已有多位學者驗證了退出威脅在我國資本市場的治理效應，如提高財務報告質量[18]、抑制盈余管理[16]和過度投資[21]等，但還未涉及對創新效率的研究，本文研究非控股大股東退出威脅對創新效率的影響，加深了對退出威脅治理效應的理解。第三，為進一步了解非控股大股東治理企業雙重代理問題提供了新的證據。已有研究發現非控股大股東能有效緩解企業代理問題，如有學者發現機構投資者可以有效抑制控股股東和管理層私利行為[23][24]，提高企業治理效率，也有學者指出非控股大股東能通過積極參與或退出威脅緩解企業代理沖突。本文在上述研究基礎上發現非控股大股東退出威脅能提升創新效率，為非控股大股東在公司治理方向的研究提供了新的證據。

二、理論分析與研究假說

控股股東和管理層是企業創新活動的決策者和實施者，是創新活動成功與否的守門人，對創新效率的提升有著至關重要的作用。已有研究證實非控股大股東退出威脅會通過抑制控股股東和管理層的私利對企業產生積極影響，但也有學者發現多個大股東的存在會產生“過度監督效應”抑制企業創新產出[10]，張峰和楊建君(2016)也發現由于大股東并不了解企業日常經營狀況，其干預行為會降低企業創新績效[25]。基于此，本文在推演非控股大股東退出威脅與創新效率的關系時提出兩個競爭性假設。

(一)非控股大股東退出威脅與創新效率：積極影響

一般而言，我國企業創新效率低下的問題可以用委托代理理論解釋：根據委托代理理論，我國企業存在三種代理問題，分別為管理層和股東之間、控股股東和非控股股東之間、股東和債權人之間的代理問題，這些代理問題會抑制企業創新效率。第一，委托代理理論認為，管理層會利用經營權和信息不對稱在經營管理中謀取私利，控股股東也會利用控制權和信息不對稱掏空企業。作為創新活動的決策者和實施者，管理層和控股股東會因追求自身利益最大化影響創新效率。具體表現為：(1)由于代理問題的存在，二者創新意愿較低。對管理層而言，創新投資風險較高，且收益在任期內可能無法體現出來，而一旦創新失敗，管理層可能要承擔全部責任，因此如果監督不到位，管理層出于對自身職位安全、績效考核和維護聲譽的考慮，可能更傾向投入周期短收益快的經營活動；對控股股東而言，創新活動具有高投入的特征，會在長期內占用企業大量資金，不利于控股股東利用控制權掏空企業資源，因而創新意愿較低。(2)雙重代理問題還會影響創新項目的選擇。基于自身利益最大化，控股股東和管理層在選擇創新項目時會利用決策權趁機選擇有利于自己獲取私人收益但成功率低或無意義且會損壞企業整體價值的創新項目[26]，從而抑制創新效率。(3)創新資源配置也會受到雙重代理問題的影響。創新活動具有不確定性和隱秘性，為了追求自身利益最大化，作為創新活動的實施者，控股股東和管理層可能不會在創新活動實施過程中投入大量精力，反而會利用信息不對稱在創新過程中侵占創新資源謀取私利[27]，使得并非所有創新資源被用于創新項目，且被用于創新項目的資源也因代理問題而無法得到有效配置，降低創新效率。第二，根據委托代理理論，債權人追求本金和利息的安全性，而股東則希望使用債權人的資金獲取更大收益，因此債權人和股東間的代理沖突會加重創新融資約束問題。創新效率的提升有賴于資金的持續投入，雖然有研究表明融資約束的存在會迫使管理層謹慎選擇創新項目，并提高資金使用效率，從而提升創新效率[28]，但這些研究的前提假設是即便存在融資約束，企業資金仍能滿足創新活動的剛需。而在股東和債權人代理問題的影響下，再加上創新活動本身的高風險性和高不確定性，債權人會更加謹慎，這會使企業面臨嚴重的創新融資約束[29]。創新活動具有較高的調整成本，需要持續的資金投入，短暫的投資中斷就會造成技術落后[30]，甚至使整個創新活動失敗，即使后續資金重新跟上，也無法彌補既成損失，最終成為無效投資。

非控股大股東退出威脅可以通過緩解代理問題提升企業創新效率。第一，退出威脅加大了非控股大股東對控股股東和管理層的監督力度，提高他們利用控制權和經營權獲取私利的成本，緩解了管理層和股東之間以及控股股東和非控股大股東之間的代理沖突[19][20]，在一定程度上減輕了管理層和控股股東的短視行為，提升管理層和控股股東的創新意愿，并能有效抑制二者在創新過程中利用創新隱秘性掏空創新資源謀取私利的行為，促使他們提高資源配置效率。在間接影響上，非控股大股東退出威脅能通過緩解代理沖突提高財務報告質量[17]，緩解了信息不對稱。信息透明度的提升不僅有利于外部投資者監督控股股東和管理層，還有利于股東根據同行業間的比較對管理層在創新實施過程中的努力程度做出準確評價，非控股股東也可以據此判斷控股股東在創新過程中是否存在掏空行為，最終促使控股股東和管理層在創新過程中積極監督指導，優化創新資源配置，提升創新效率。第二，非控股大股東退出威脅可以通過緩解企業內部代理問題有效約束企業的盈余管理行為[16]和提高財務披露質量[17]，方便債權人監督企業經營行為和財務狀況，大幅提升債權人對企業的信心，緩解了股東和債權人間的代理沖突，從而減輕創新融資約束，滿足創新活動的資金需求，提高創新效率。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1a：非控股大股東退出威脅提高了企業創新效率。

(二)非控股大股東退出威脅與創新效率：消極影響

第一，退出威脅在抑制控股股東和管理層私利的同時，可能會對兩者形成“過度監督”，“過度監督”會使控股股東和管理層行為僵化保守，降低工作熱情和主動性[31]。創新投資周期長風險高不確定性高，這些特點決定了相較于其他投資，創新活動需要更高的失敗容忍度和更自由的決策空間[32]。在非控股大股東的“過度監督”下，控股股東和管理層不僅決策空間小，自由度低，還面臨著收益與成本不對稱的問題，創新成功時非控股大股東會和控股股東分享收益，而創新活動一旦失敗，不僅公司經營業績會大幅下跌，控股股東和管理層還要面臨非控股大股東的質疑甚至退出。這會使控股股東和管理層畏首畏尾，降低創新意愿，也會影響他們在企業創新活動實施中的管理空間，從而降低創新效率。第二，雖然與其他中小股東相比，非控股大股東具有一定的信息優勢，但相比控股股東和管理層，非控股大股東可能對企業具體日常經營狀況了解得不透徹[25]，且并非所有非控股大股東的專業技能足以指導創新活動的實施，若是盲目參與治理，一味實施退出威脅，反而會降低創新效率。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1b：非控股大股東退出威脅降低了企業創新效率。

三、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

本文以2009—2019年滬深兩市A股上市公司為初始研究樣本，在此基礎上，剔除ST和*ST樣本、金融業樣本和相關變量存在缺失值的樣本，最終得到15967個企業年度觀測值，并對所有連續變量進行上下1%的縮尾處理。本文計算創新效率時所用創新投入數據是將Wind數據庫和國泰安數據庫中的研發支出數據進行匹配，并根據年報中的數據進行核對和補充，專利申請數據來源于CNRDS數據庫，另外，鑒于一致行動人在行使表決權時會采取一致行動，本文在篩選大股東時將一致行動人合并為一個股東考慮，一致行動人數據由手工翻閱年報獲得，除此之外的財務數據均來源于國泰安數據庫，數據處理軟件為Stata。

(二)變量定義

我國證監會相關公告中將控股股東和持股5%以上的股東統稱為大股東，相關法律法規也以持股比例5%作為臨界點進行了相關規定，這表明持股超過5%的股東會對企業的經營管理產生重要影響，因此參照陳克兢的研究[19]，本文的非控股大股東指的是在合并一致行動人后持股比例在5%及其以上且并未掌握控制權的股東。

1.創新效率。本文借鑒翟淑萍等[4]的研究，構建超對數生產函數的隨機前沿模型即模型(1)計算創新效率，其中lnPatenti,t+1為企業創新產出(ln(下一年發明專利申請數量+1))，lnRdi,t為研發支出(ln(研發投入))，lnPersoni,t為人力資本投入(ln(企業員工人數))，vi,t為隨機誤差項，ui,t為技術非效率項，代表企業的創新效率損失，ui,t越大，說明企業創新效率越低。本文對原模型進行了以下調整：(1)原模型中以企業專利授權數量衡量創新產出，但本文認為，專利授權過程較為漫長，且易受行政因素的影響，具有較高的不穩定性和不確定性[33]，相比之下，專利申請量更能代表企業的創新水平，因為專利可能在申請過程中就會對企業發展產生積極影響。專利申請包括發明專利申請、實用新型專利申請和外觀設計專利申請，其中實用新型專利申請和外觀設計專利申請體現的是創新的“量變”，更多的是為了迎合政策和監管獲得政府補貼，屬于策略性創新，相較之下，發明專利含金量更高，對企業發展影響更大，屬于實質性創新[33]，因此本文選用下一期發明專利申請數量加1的對數衡量創新產出；(2)原模型以技術非效率項Ui,t衡量創新效率，Ui,t越大，創新效率越低，為使實證結果更為直觀，本文構建模型(2)計算技術效率Efficinecyi,t，即為創新效率。

lnPatenti,t+1=α0+α1lnRdi,t+α2lnPersoni,t+α3(lnRdi,t)2+α4(lnPersoni,t)2+a5lnRdi,t*lnPersoni,t

+vi,t-ui,t

(1)

Efficiencyi,t=exp(-ui,t)

(2)

2.非控股大股東退出威脅。本文借鑒陳克兢等[19]的研究，以股票流動性和非控股大股東持股比例的乘積來衡量非控股大股東退出威脅，即：

(3)

NETi,t=Liqui,t*BHCi,t

(4)

其中，BHCi,t指的是第i企業第t年非控股大股東的競爭程度，SSBHi,t指的是第i企業第t年所有大股東的持股比例，NCLSi,t指第i企業第t年非控股大股東的持股比例，Liqui,t是第i企業第t年股票流通性，用流通股的日均換手率衡量，NETi,t即為企業非控股大股東退出威脅。需要注意，考慮到退出威脅在股票自由流動的時候才能發揮效應，此處持股比例指的是流通股比例；另外，在判斷股東是否符合非控股大股東的界定標準時，將一致行動人進行了匯總合并。

此外，參考已有研究，本文選取公司規模、公司年齡、財務杠桿、自由現金流、盈利能力、成長性、固定資產密集度、董事會規模、高管薪酬和獨立董事比例等變量作為控制變量，同時還控制了年份和行業效應。各變量定義詳見表1。

表1 變量定義

(三)模型設計

為檢驗假設H1，本文構建了模型(5)，在該模型中重點關注β1，若β1顯著為正，則假設H1a成立，若β1顯著為負，則假設H1b成立。

Efficiencyi,t=β0+β1NETi,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4Growthi,t+β5Agei,t+β6Roai,t+β7Cfi,t

+β8Bsizei,t+β9Salari,t+β10Indbi,t+β11Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(5)

四、實證結果分析

(一)描述性統計結果分析

由表2可以看出，創新效率(Efficiency)最小值為0.096，最大值為0.759，標準差為0.092，說明不同上市公司創新效率差異較大。非控股大股東退出威脅(NET)的最小值為0，最大值0.093，標準差為0.011，進一步說明我國存在“一股獨大”的股權結構特征，且不同企業的非控股大股東退出威脅存在較大差異。

表2 描述性統計結果

(二)回歸結果分析

表3報告了非控股大股東退出威脅與創新效率的關系，第(1)列未加入其他控制變量，只控制了年份和行業效應，NET系數為0.173，在1%的水平上顯著；第(2)列在第(1)列的基礎上加入公司基本特征變量，NET系數為0.143，在5%的水平上顯著；第(3)列進一步控制了公司治理變量，NET系數為0.134，在5%的水平上顯著，說明非控股大股東退出威脅每上升一個標準差，企業創新效率就升高0.147個百分點(0.134*0.011)，表明非控股大股東退出威脅確實提升了企業創新效率，H1a得到證實，H1b未成立的原因可能是由于我國企業非控股大股東退出威脅的治理效應并未達到過度監督的地步，非控股大股東也未盲目干涉控股股東和管理層的經營管理，對于企業創新決策的參與是合理且適度的。

表3 退出威脅與創新效率

(三)穩健性檢驗

1.變更創新效率的度量指標。本文采用以下方法作為創新效率的代理變量：(1)借鑒翟淑萍等的研究[4]，采用專利申請總量來衡量創新產出，代入模型(1)和模型(2)中重新計算創新效率Efficiency_1進行檢驗；(2)借鑒馮根福等的研究[34]，選取下一年發明專利申請數加一的對數lnPatenti,t+1與研發支出的對數(lnRdi,t)的比值Efficiency_2(該值越大，創新效率越高)衡量創新效率重新進行檢驗。檢驗結果顯示依然穩健。

2.變更非控股大股東退出威脅的度量指標。參照陳克兢等(2019)[19]的研究，當企業完成股權分置改革且存在非控股大股東時，退出威脅NET2取值為1，否則為0，回歸結果保持不變。限于篇幅，本文未列示穩健性檢驗結果，作者備索。

(四)內生性檢驗

1.為緩解研究中可能存在的遺漏變量問題，本文采用Change Model檢驗因變量變動值和自變量變動值之間的關系，構建模型(6)，其中DEfficiencyi,t(Efficiencyi,t-Efficiencyi,t-1)表示創新效率的變動值，DNETi,t(NETi,t-NETi,t-1)表示非控股大股東退出威脅的變動值。檢驗結果發現結論依舊穩健。

DEfficiencyi,t=δ0+δ1DNETi,t+δ2DControlsi,t+∑Year+∑Ind+ξ

(6)

2.為控制樣本選擇偏差導致的內生性問題，本文采用傾向得分匹配法(PSM)進行控制，以存在退出威脅的樣本為實驗組，選取企業規模、財務杠桿、企業年齡、董事會規模和產權性質為配對標準，按照1:1最近鄰匹配，最終得到7703個樣本。檢驗結果依然穩健。

3.創新效率和非控股大股東退出威脅可能存在反向因果關系，為解決該內生性問題，本文借鑒劉行等[35]的研究，選用Granger因果檢驗方法進行內生性檢驗。結果顯示滯后一期的NETt-1的回歸系數均顯著為正，這與預期一致。而滯后一期的Efficiencyt-1的回歸系數均不顯著，這說明當期的非控股大股東退出威脅會影響企業未來的創新效率，但當期的創新效率并不影響未來的非控股大股東退出威脅。為保證該結論穩健性，本文還采用滯后兩期的變量進行重新檢驗，研究結論不變。限于篇幅，本文未列示內生性檢驗結果，作者備索。

五、進一步分析

(一)影響機制分析

1.基于信息透明度的中介效應分析

在提出假設時，本文認為，非控股大股東退出威脅可以提高信息透明度，而信息透明度的提升不僅有利于外部投資者監督控股股東和管理層，還有利于非控股大股東根據同行業間的比較準確評價控股股東和管理層在創新實施過程中的努力程度，最終提升創新效率。基于此，本文提出，信息透明度是非控股大股東退出威脅影響創新效率的路徑之一。為了檢驗這一中介機制是否成立，我們在模型(5)的基礎上構建了以下回歸模型：

SYNi,t=χ0+χ1NETi,t+χ2Sizei,t+χ3Levi,t+χ4Growthi,t+χ5Agei,t+χ6Roai,t+χ7Cfi,t

+χ8Bsizei,t+χ9Salari,t+χ10Indbi,t+χ11Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(7)

Efficiencyi,t=γ0+γ1NETi,t+γ2SYNi,t+γ3Sizei,t+γ4Levi,t+γ5Growthi,t+γ6Agei,t+γ7Roai,t

+γ8Cfi,t+γ9Bsizei,t+γ10Salari,t+γ11Indbi,t+γ12Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(8)

模型(5)用來檢驗退出威脅對創新效率的影響，模型(7)用來檢驗退出威脅對信息透明度的影響，模型(8)進一步檢驗在控制信息透明度的基礎上退出威脅對創新效率的影響。本文借鑒孟慶斌等[36]的研究，用股價同步性(SYN)來衡量信息透明度，SYN值越大，信息透明度越低。

表4第(1)、第(2)和第(3)列報告了模型(5)、模型(7)和模型(8)的回歸結果：第(1)列NET系數顯著為正，說明非控股大股東退出威脅提升了創新效率；第(2)列NET系數為-0.440，在1%的水平上顯著，說明退出威脅提高了信息透明度；第(3)列NET系數和SYN系數依舊顯著，且NET系數為0.129，絕對值小于第(1)列NET系數的絕對值，說明信息透明度在退出威脅對創新效率的影響中承擔了部分路徑效應。這表明非控股大股東退出威脅通過提高企業信息披露質量提升了創新效率，驗證了本文理論分析部分的邏輯推導。

表4 信息透明度和融資約束的路徑檢驗

2.基于融資約束的中介效應分析

創新活動需要源源不斷的資金，融資約束是影響企業創新效率的重要因素之一，本文認為，非控股大股東退出威脅能夠通過提高財務報告質量提升資金提供方對企業的信心，從而緩解了創新融資約束，提高創新效率。基于此，本文提出，融資約束是非控股大股東退出威脅影響創新效率的路徑之一。為了檢驗這一中介機制是否成立，我們在模型(5)的基礎上構建了以下回歸模型：

Sai,t=ρ0+ρ1NETi,t+ρ2Sizei,t+ρ3Levi,t+ρ4Growthi,t+ρ5Agei,t+ρ6Roai,t+ρ7Cfi,t

+ρ8Bsizei,t+ρ9Salari,t+ρ10Indbi,t+ρ11Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(9)

Efficiencyi,t=π0+π1NETi,t+π2Sai,t+π3Sizei,t+π4Levi,t+π5Growthi,t+π6Agei,t+π7Roai,t

+π8Cfi,t+π9Bsizei,t+π10Salari,t+π11Indbi,t+π12Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(10)

模型(5)用來檢驗退出威脅對創新效率的影響，模型(9)用來檢驗退出威脅對融資約束的影響，模型(10)進一步檢驗在控制融資約束的基礎上退出威脅對創新效率的影響。其中，Sa表示企業的融資約束程度。本文借鑒鞠曉生等(2013)[37]的研究選取Sa指標作為企業融資約束的代理變量，公式為-0.737*企業規模(總資產的自然對數)+0.04*企業規模的平方-0.04*年齡(報告年份-注冊年份+1)，最終計算結果取絕對值即為Sa指標，該指標越大，企業的融資約束程度越大。

表4第(4)、第(5)和第(6)列報告了模型(5)、模型(9)和模型(10)的回歸結果：第(4)列NET系數顯著為正，說明非控股大股東退出威脅提升了創新效率；第(5)列NET系數為-0.508，在1%的水平上顯著，說明退出威脅緩解了融資約束程度。第(6)列NET系數和Sa系數依舊顯著，且NET的系數為0.107，絕對值小于第(4)列NET系數的絕對值，說明融資約束可能在退出威脅對創新效率的影響中承擔了部分路徑效應。這表明非控股大股東退出威脅通過緩解融資約束提升了企業創新效率，證實了本文理論分析部分的邏輯推導。

(二)調節效應檢驗

1.產權異質性

基于我國特有的制度背景，在研究退出威脅與創新效率的關系時，我們應考慮產權異質性的影響。一方面，國有企業作為政府參與經濟的工具，承擔著政府和社會的雙重屬性，在進行企業決策時，不僅要考慮到企業價值最大化，更重要的是要符合穩定社會、擴大就業和國家經濟戰略目標等政治和宏觀經濟目的，創新效率的提升反而被忽視。另一方面，國企高管受政府委托管理企業，不同于典型的“經理人”，職位帶有行政級別，追求的是仕途發展和政治晉升，盡管國資委對國企高管考核加入了經濟增加值的指標，也強調了創新的重要性，但鑒于國有企業的政治性，國企高管和包括非控股大股東在內的大股東在管理企業時會更多考慮政治目標，因此相比非國有企業，國企非控股大股東退出威脅發揮的治理效應有限，可能無法對創新效率的提升產生較大影響。

為驗證產權異質性的影響，本文按產權性質將樣本分為國企和非國企，分別代入模型(5)進行檢驗，結果如表5的第(1)列和第(2)列所示，非國企樣本中的NET系數為0.197，在1%的水平上顯著，國企樣本的NET系數不顯著，說明當企業是非國企時，退出威脅對創新效率的提升作用比較明顯，相比之下，國有企業對創新并不是很重視，因此非控股大股東退出威脅對創新效率提升作用不明顯。

2.行業性質

企業所處行業類型不同，非控股大股東退出威脅對創新效率的提升效果也不一樣。不同的行業對創新重視程度不同，只有對研發投入和專利有持續需求的行業才能更好地評判創新效率[38]。工業企業作為我國國民經濟中的主導行業，涵蓋了采礦業，制造業，電力、燃氣及水的生產供應業三大行業，卻面臨著“先發國家高技術領域封鎖和后進國家利用勞動力優勢對勞動密集型產業擠壓”的困境[39]，是屬于對研發投入和專利有迫切持續需求的行業。本文認為，相比非工業企業，工業企業對創新及專利需求更迫切，非控股大股東對工業企業的創新活動更為關注，對創新過程的監督更為積極，退出威脅治理效應會更加顯著，對創新效率的提升也更為明顯。

本文按照國家統計局的統計標準，將國家標準《國民經濟行業分類》(GB/T4754-2017)中行業代碼前兩位為06—46的企業劃分為工業企業，其他企業為非工業企業，將樣本分為工業企業樣本和非工業企業樣本，分別代入模型(5)進行回歸，結果如表5第(3)列和第(4)列所示，可以看到，工業企業樣本NET系數為0.158，在5%的水平上顯著，非工業企業樣本NET系數雖然為正，卻并不顯著，說明工業企業對研發投入和專利需求更為迫切，非控股大股東退出威脅對創新效率的提升作用更加顯著。

3.市場化程度

企業所在地區的市場化程度不同，非控股大股東退出威脅對創新效率的提升效果也不一樣。一方面，與市場化程度低的地區相比，市場化程度高的地區經濟法律環境更為健全，信息流動性更強，市場對非控股大股東退出的反應速度也更快，該反應會迅速地體現在股價中，股價下跌更快，增加了“威脅”可信度，退出威脅治理效應的發揮也越顯著。另一方面，市場化程度高的地區信息更透明，有利于企業了解該地區同行競爭者及技術環境的發展情況，及時調整研發過程，而且高市場化地區法律監管機制較為健全，信息流動性強，有利于外部投資者對企業的創新活動進行有效監督。因此相比市場化程度低的地區，市場化程度高的地區非控股大股東退出威脅的治理效應更加明顯，對創新效率的提升更為顯著。

本文選取王小魯、樊綱的《中國分省份市場化指數報告(2018)》手動整理(2009—2018年)數據，根據文獻使用Stata外推至2019年，將市場化指數高于年份均值的地區定義為高市場化地區，反之定義為低市場化地區，按照企業注冊地將樣本劃分為高市場化樣本和低市場化樣本，分別代入模型(5)進行檢驗。表5的第(5)列和第(6)列報告了檢驗結果，可以看到高市場化地區的樣本NET系數為0.181，在5%的水平上顯著，而低市場化地區的樣本系數不顯著，說明當企業處于高市場化地區時，退出威脅能夠發揮更加顯著的治理效應，對創新效率的提升作用比較明顯，而低市場化地區的企業由于信息流動性低，法律監管機制較弱，退出威脅治理效應發揮會受到限制。

表5 產權性質、行業性質和市場化程度的調節效應

4.股價敏感性

按照“理性經濟人”假設，控股股東和管理層在公司創新決策過程中會基于自身利益制定并實施策略。根據前文分析，非控股大股東退出威脅發揮治理效應的路徑在于管理層和控股股東懼怕非控股大股東的退出引起股價大幅下跌造成自身利益巨大損失，從而抑制二者的機會主義行為。由此可以推斷，當管理層和控股股東對股價越敏感時，退出威脅的治理效應越顯著，對創新效率的促進作用也越大。

本文借鑒姜付秀等[20]的研究，以控股股東和高管的持股比例衡量股價敏感性，因為持股比例越高，有效分散公司特有風險的難度越大，對企業股價敏感性就越高。本文按控股股東持股比例和高管持股比例的年份行業中位數，將樣本劃分為高管股價敏感性高、高管股價敏感性低、控股股東股價敏感性高、控股股東股價敏感性低四組，代入模型(5)進行回歸，結果如表6所示，高管股價敏感性高組和控股股東股價敏感性高組的NET系數分別為0.185和0.222，且都在1%的水平上顯著，而高管股價敏感性低組和控股股東股價敏感性低組的系數都不顯著，說明控股股東和高管的股價敏感性越高，非控股大股東退出時受到的損失越大，二者退出威脅的治理效應越大，創新效率的提升效果越明顯。

表6 股價敏感性的調節效應

(三)經濟后果檢驗

創新活動的最終目的是要將創新產出轉化為實際產品或服務，并將其投放市場為企業帶來業績和價值的提升，因此對于創新活動的評價不僅要評價投入產出效率，更要考慮創新活動對企業整體價值的影響。那么非控股大股東退出威脅對創新效率的提升能否作用于企業價值？本部分將對這一問題進行檢驗，參考中介效應檢驗模型，本文在模型(5)的基礎上設計模型(11)和模型(12)進行檢驗：

TobinQi,t=η0+η1NETi,t+η2Sizei,t+η3Levi,t+η4Growthi,t+η5Agei,t+η6Roai,t+η7Cfi,t

+η8Bsizei,t+η9Salari,t+η10Indbi,t+η11Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(11)

Efficiencyi,t=β0+β1NETi,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4Growthi,t+β5Agei,t+β6Roai,t+β7Cfi,t

+β8Bsizei,t+β9Salari,t+β10Indbi,t+β11Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(5)

TobinQi,t=θ0+θ1NETi,t+θ2Efficiencyi,t+θ3Sizei,t+θ4Levi,t+θ5Growthi,t+θ6Agei,t+θ7Roai,t

+θ8Cfi,t+θ9Bsizei,t+θ10Salari,t+θ11Indbi,t+θ12Cii,t+∑Year+∑Ind+ξ

(12)

模型(11)用來檢驗非控股大股東退出威脅對企業價值的影響，模型(5)用來檢驗退出威脅對創新效率的影響，模型(12)進一步檢驗在控制創新效率的基礎上，退出威脅對企業價值的影響。本文用TobinQ(企業市值/企業總資產)衡量企業價值，TobinQ反映了市場對于企業未來盈利情況的預估,體現了企業的價值，該指標相對客觀且穩定性較強。

表7第(1)列報告了模型(11)的實證結果，可以看出，非控股大股東退出威脅顯著提升了企業價值，第(3)列展示了模型(12)的結果，可以看到NET和Efficiency的系數均為正且顯著，NET的系數絕對值小于第(1)列的系數絕對值，說明創新效率在退出威脅與企業價值的關系中起到了部分中介作用，非控股大股東退出威脅對創新效率的提高并不是浮于表面，而是實打實真正促進了企業的技術進步，并提升了企業價值。

表7 經濟后果檢驗

六、結論與啟示

本文以2009—2019年A股上市公司為樣本，探討了非控股大股東退出威脅對企業創新效率的影響。研究發現：(1)非控股大股東退出威脅提升了企業創新效率；(2)進一步研究表明，信息透明度和融資約束是非控股大股東退出威脅影響創新效率的中介機制，且當企業為非國企或工業企業、企業所在地市場化程度越高、管理層和控股股東對股價越敏感時，非控股大股東退出威脅對創新效率促進作用越明顯；(3)非控股大股東退出威脅通過提升創新效率提高了企業價值。

本文的啟示在于：(1)對企業而言，一方面，應重視非控股大股東退出威脅對企業創新效率的提升作用。企業應構建合理的股權結構，鼓勵一定的控制權競爭，增強企業活力，充分發揮非控股大股東退出威脅的治理效應，提高企業治理水平。另一方面，應制定科學有效的創新投資評價體系，在評價控股股東和管理層在創新活動中的努力程度時，不能僅僅以創新投入或創新產出作為評價目標，更應考慮創新資源配置效率及其對企業價值的影響，并給予控股股東和管理層合理的決策空間，以提升創新效率。(2)對監管部門而言，應完善投資者保護制度，并建立良好的制度環境以便非控股大股東參與企業決策，如加強宏觀治理環境保護，促進股票流動性，強化股權分置改革成果，制定相關政策給予非控股股東更多的發聲機會，引導非控股股東通過積極參與的方式發揮治理作用，而非只能選擇相對被動的退出威脅施加影響。(3)對非控股大股東而言，一方面，應積極參與公司治理，配合企業內部治理機制和政府監管機構相關政策，合理發揮積極監督和退出威脅兩種治理機制。另一方面，應不斷學習新的專業技能和新知識，準確判斷控股股東和管理層的經營管理和創新決策是否科學，避免盲目干涉，以提高治理效率。