邵劍兵 陳永恒 蘇濤永

一、引言

經(jīng)歷了自改革開放30多年的快速增長階段之后，我國經(jīng)濟進入了“新常態(tài)”發(fā)展階段。“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”作為新常態(tài)下的重要理念，企業(yè)研發(fā)與創(chuàng)新行為受到越來越廣泛的重視。由于研發(fā)創(chuàng)新行為具有高風險、回報周期長的特性，作為企業(yè)代理人的高管人員往往傾向于風險規(guī)避而減少研發(fā)投入。為改善這一問題，股權(quán)激勵作為一項重要制度安排被引入公司治理結(jié)構(gòu)框架中，通過將委托人與代理人利益掛鉤，使得高管站在股東利益角度考慮企業(yè)長遠發(fā)展，利于企業(yè)研發(fā)投入，大量研究證實了這一制度的積極效果(田軒和孟清揚，2018[1];王燕妮，2011[2]；唐清泉等，2011[3])。但也有研究發(fā)現(xiàn)，我國股權(quán)激勵存在明顯的“福利效應”，成為股權(quán)持有者積累個人財富的快速路(呂長江等，2009[4])。針對上述矛盾，有學者從股權(quán)激勵強度、股權(quán)設(shè)計類型等角度展開研究，但是此類研究的假定前提是激勵對象的一致性。事實上，企業(yè)高管群體存在巨大差異性，個體特征差異很大程度上影響了股權(quán)激勵的真實效用。

個體特征一方面可以由性別、年齡、教育背景等可視化人口統(tǒng)計學特征反映，高層梯隊理論的大多研究正是基于這一視角考慮高管特征差異對企業(yè)決策行為的影響(Hambrick和Mason，1984[5])。該理論雖然在一定程度上解釋了企業(yè)決策差異的內(nèi)在原因，但由于人口統(tǒng)計學變量的直觀性、籠統(tǒng)性，仍無法解釋企業(yè)間部分決策差異問題。為對這一問題溯本求源，有學者基于“烙印理論”，從個體特征的另一方面，即心理和認知等非可視化特征視角展開研究。他們以過往重大事件作為此類特征的載體，發(fā)現(xiàn)過往重大經(jīng)歷會對個體產(chǎn)生“烙印”，并持續(xù)影響個體后期的行為選擇及決策(Judge和Zapata，2015[6]；Marquis和Tilcsik，2013[7]；Simsek等，2015[8])。如經(jīng)濟大蕭條經(jīng)歷會改變CEO對宏觀經(jīng)濟形勢風險、資本市場作為企業(yè)融資可信性的認知(Malmendier等，2011[9])；中國20世紀中期三年自然災害經(jīng)歷增強了高管對不確定性的恐懼(沈維濤和幸曉雨，2014[10])，注意防范風險及保持債務償還能力(趙民偉和晏艷陽，2015[11])。那么，有何其他重大事件會影響到高管研發(fā)投資決策行為或者對股權(quán)激勵效用的認知呢？

考慮到研發(fā)投入活動的高風險性、股權(quán)作為潛在收益受股市影響的波動性以及美國經(jīng)濟大蕭條事件的啟發(fā)，筆者注意到2008年金融危機對全球經(jīng)濟的災難性影響，因而聚焦于中國企業(yè)樣本，選取2008年金融危機作為烙印事件，探討該事件是否對我國企業(yè)高管人員產(chǎn)生了“烙印”以及產(chǎn)生何種具體“烙印”影響問題。由于烙印效應在群體層面上不易測量，選擇高管群體的代表CEO作為烙印對象，研究股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度影響的內(nèi)在機理，即是否由于CEO個人的金融危機經(jīng)歷改變了其風險偏好，使企業(yè)研發(fā)投入決策偏于保守，削弱了股權(quán)激勵制度的積極效用。

本文的研究豐富了烙印理論。第一，拓展了烙印事件的研究范圍，選取2008年金融危機作為烙印事件，檢驗了金融危機類宏觀經(jīng)濟事件對CEO企業(yè)決策行為的影響；第二，明確了2008年金融危機經(jīng)歷對CEO個體風險偏好特征的顯著性影響時長為三年，為類似宏觀經(jīng)濟事件對個體特征的顯著性影響時長提供了參考。本文的現(xiàn)實指導意義體現(xiàn)在：第一，為企業(yè)及相關(guān)信息使用者的科學決策提供可能的經(jīng)驗支持；第二，有助于CEO個人的自我提升，警惕個人在制定企業(yè)決策時由于過往經(jīng)歷導致的負面烙印影響。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

(一)CEO股權(quán)激勵對研發(fā)投入強度的影響

根據(jù)委托代理理論，股東投資的目的是獲得更多的剩余收益、實現(xiàn)最大投資回報率，最關(guān)心的是企業(yè)能否實現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展和價值最大化。管理層會更多地從個人利益出發(fā)，當個人利益與企業(yè)利益發(fā)生沖突時，管理者可能會放棄短期不利于企業(yè)財務狀況但長期有益于企業(yè)發(fā)展的計劃，如企業(yè)并購、長期投資和資產(chǎn)重組等，在確保企業(yè)短期收益情況下以便管理者自身獲得高收入、在職消費等潛在收益。企業(yè)研發(fā)投入由于其高收益、高風險、長周期等性質(zhì)，往往使得作為企業(yè)雇用人員的管理者產(chǎn)生風險規(guī)避傾向，相比而言，作為企業(yè)所有者的股東更愿意承擔高風險以獲取未來可能的高收益。如果能緩解委托代理制度所產(chǎn)生的委托人與代理人之間的利益不一致問題，使得代理人能從委托人的角度考慮問題并制定企業(yè)決策，將對企業(yè)長期發(fā)展大有裨益，股權(quán)激勵制度應運而生。現(xiàn)有關(guān)于股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度的影響研究已有很多，結(jié)論大致可分為“正向影響論”“負向影響論”“無影響論”“非線性影響論”。

正向影響論認為實施股權(quán)激勵有利于增大企業(yè)研發(fā)投入強度。股權(quán)激勵制度通過將企業(yè)價值變量引入管理者的效用函數(shù)，使得股東與管理者利益一致，協(xié)調(diào)了企業(yè)股東與管理者的利益矛盾，促使管理者從企業(yè)長期發(fā)展角度思考問題并制定決策。Jensen和Meckling(1976)[12]的研究結(jié)論證實了以上觀點，即對管理人員實施的股權(quán)激勵程度越強，二者利益協(xié)同度越高，會削弱其偏離股東利益最大化的動機及行為。負向影響論認為實施股權(quán)激勵不利于企業(yè)增大研發(fā)投入強度。將高管薪酬與股價相聯(lián)系會導致高管過于關(guān)注股價的短期漲跌和企業(yè)的短期業(yè)績，并忽視對企業(yè)的研發(fā)投入(Coles等，2006[13])。而且，我國部分企業(yè)中的股權(quán)激勵方案流于形式，行權(quán)條件非常低，變相地為高管提供福利，沒有起到激勵作用(呂長江等，2009[4])。無影響論認為在剔除企業(yè)盈余管理操縱后，股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度沒有實質(zhì)影響(林大龐和蘇冬蔚，2011[14])。非線性影響論認為股權(quán)激勵與研發(fā)投入之間呈倒U型關(guān)系：在達到某一點的股權(quán)激勵強度之前，二者正相關(guān)；在超過這一股權(quán)激勵強度之后，二者負相關(guān)(唐清泉等，2011[3])。

筆者認為對CEO實施股權(quán)激勵有利于增加企業(yè)研發(fā)投入強度，原因有以下三點。其一，股權(quán)激勵制度由于其長期收益性，可以有效激勵CEO投入到長期創(chuàng)新研發(fā)工作中，同時可以增加其離任成本而留住人才(宗文龍等，2013[15])。其二，通過將CEO個人利益與企業(yè)市值掛鉤，增加其承擔風險的動機，有利于企業(yè)增加研發(fā)投入(Armstrong和Vashishtha，2012[16])。尤其是股票期權(quán)類衍生品具有更高的股價波動性，也意味著更高的價值，高管承擔風險有助于增加自身財富。其三，股權(quán)激勵制度將長期豐厚回報和CEO短期對失敗的容忍相結(jié)合，大多類型的股權(quán)激勵制度會在股價下跌到預定價格后保護股權(quán)所有者利益不再繼續(xù)遭受損失，而且當企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生回報后，股價上漲帶來的收益是非常可觀的。此外，由于我國股權(quán)激勵制度改革及不斷完善，當前股權(quán)激勵制度能更好地發(fā)揮其積極作用的一面(唐清泉等，2011[3])，并且我國CEO持股比例偏低，普遍未達到股權(quán)激勵負面影響產(chǎn)生的比例拐點，故提出假設(shè)H1。

H1：對CEO股權(quán)激勵強度越大，企業(yè)研發(fā)投入強度越強。

(二)烙印效應、CEO股權(quán)激勵與研發(fā)投入強度

針對股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度影響的矛盾性研究結(jié)果，眾多學者基于高層梯隊理論，對以CEO為代表的高層管理團體展開了研究，試圖從激勵對象特征差異的視角尋求解釋。研究視角包括教育背景、工作經(jīng)歷、工作任期、年齡、性別等可視化人口統(tǒng)計學特征，以及是否存在政治關(guān)聯(lián)、管理者自主權(quán)大小等外在影響因素(Nakahara等，1997[17]；蘇文兵等，2011[18]；Jensen和Murphy，1990[19])。但此類研究的結(jié)論并不一致，即便在控制了相關(guān)變量前提下，相同受教育程度、相同年齡或者任期時間相同的管理者在企業(yè)戰(zhàn)略決策上還是存在巨大差異，導致許多學者對高層梯隊理論產(chǎn)生質(zhì)疑。

烙印理論基于個人特征的非可視化視角對以上現(xiàn)象進行了解釋，認為個體經(jīng)歷的重大外部事件會對其認知能力、經(jīng)驗技巧、知識結(jié)構(gòu)等心理認知層面產(chǎn)生不同維度的烙印，并影響其后期的行為決策(Malmendier等，2011[9]；沈維濤和幸曉雨，2014[10]；趙民偉和晏艷陽，2015[11])。故即便個體客觀人口特征等表現(xiàn)一致，但每個個體不同的過往經(jīng)歷會對其決策產(chǎn)生重要甚至非理性的影響。不是所有過往事件都能對個體產(chǎn)生烙印，烙印事件的選擇需要滿足以下三個條件：一是必須是大事件；二是事件的影響范圍廣、影響程度深；三是事件會持續(xù)一定的時間(Malmendier等，2011[9])。本文烙印事件選擇的是2008年金融危機。在選取事件時為了不受人為主觀選擇性和外部隨機事件的干預，借鑒自然實驗的思想以極大地控制其他干擾因素，并且該事件同時滿足以上三條準則，是本研究一個很好的自然事件。

2008年金融危機對CEO個體特征的烙印機制是：在CEO成長環(huán)境發(fā)生重大經(jīng)濟變化的敏感期內(nèi)，CEO為了應對不容樂觀的經(jīng)濟形勢，主動培養(yǎng)與下行的經(jīng)濟形勢適配的特征。其中敏感期包括個體成長發(fā)育的生理階段和個體成長過程中環(huán)境發(fā)生重大變化的時期兩個層面。本文金融危機對CEO產(chǎn)生烙印作用的敏感期屬于后者，采用這一時期作為敏感期進行的研究包括：生育經(jīng)歷(Dahl等，2012[20])、婚姻經(jīng)歷(Nicolosi和Yore，2015[21])、工作時的財務困境經(jīng)歷(劉元秀等，2016[22])、教育經(jīng)歷(Kish-Gephart 和Campbell，2015[23])、初次工作經(jīng)歷(Schoar和Zuo，2013[24])等。CEO在金融危機期間主動培養(yǎng)的特征如下：一是改變對宏觀經(jīng)濟形勢中風險的認知，使得CEO風險偏好性降低(Malmendier等，2011[9])；二是改變對股票期權(quán)激勵效用的認知。由于股價會隨時受到宏觀經(jīng)濟形勢不確定性的影響，使得CEO在制定企業(yè)決策時會降低風險性行為，如減少研發(fā)投入(趙民偉和晏艷陽，2015[11])。烙印效應會一直存在，但是會隨著時間的延長影響減弱，筆者認為在金融危機后的一段時間內(nèi)，這一烙印效應對CEO制定企業(yè)決策存在顯著性影響，在一段時間之后烙印效應依舊存在，但是不再具有顯著性。據(jù)此本文分別提出假設(shè)2和假設(shè)3。

H2：CEO金融危機經(jīng)歷會抑制股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度的正向影響。

H3：金融危機經(jīng)歷對CEO產(chǎn)生的烙印效應顯著性影響時間有限。

三、研究設(shè)計

(一)樣本與數(shù)據(jù)

由于我國2007年新的《企業(yè)會計準則》要求企業(yè)開始披露研發(fā)投入等信息，所以本文研究樣本起始時間是2007年；并且本文檢驗2008年金融危機的烙印效應，而2015年中國股市再次發(fā)生崩盤現(xiàn)象，為避免兩次股市危機互相影響，故選取2007—2014年全部A股上市企業(yè)為研究樣本。剔除以下數(shù)據(jù)：一是銀行、保險等金融業(yè)樣本；二是當年被ST或*ST的樣本；三是有缺失值的樣本，最終共獲得7 963條有效數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，運用Stata14.0軟件進行計量分析。為避免極端樣本值的誤差影響，對所有連續(xù)變量在前后1%的水平上進行縮尾(Winsorize)處理。

(二)變量測度

1.被解釋變量：企業(yè)研發(fā)投入強度。

本文選取研發(fā)投入與主營業(yè)務收入比值(RD1)作為研發(fā)投入強度的衡量指標，由于研發(fā)投入與主營業(yè)務收入都是從相對規(guī)模角度進行考慮，為避免字段選取導致的差異性，使用企業(yè)研發(fā)費用的絕對數(shù)值(RD2)作為絕對規(guī)模指標。為避免取自然對數(shù)后負值的產(chǎn)生，所有數(shù)值都做加1后取對數(shù)處理，并在穩(wěn)健性檢驗中驗證(劉運國和劉雯，2007[25])。借鑒Hirshleifer等(2012)[26]、Aghion等(2013)[27]、Cornaggia等(2015)[28]的處理方法，對所有研發(fā)投入的缺失值取0處理。

2.解釋變量：CEO股權(quán)激勵。

借鑒湯業(yè)國和徐向藝(2012)[29]股權(quán)激勵強度的衡量方法，本文CEO股權(quán)激勵強度(CGBL)的衡量指標是CEO持股數(shù)量占企業(yè)股本總數(shù)的比例。由于當前企業(yè)中對于“CEO”概念的不明確，本文首先界定了“CEO”：在國泰安數(shù)據(jù)庫高管個人資料“具體職務”字段中手工篩選出包含“總經(jīng)理、總裁、首席執(zhí)行官、執(zhí)行總裁、CEO”的上市企業(yè)樣本。為保證CEO的唯一性，按照如下標準進行處理：(1)由于不同企業(yè)中對于職位的定義并不一致，導致同一企業(yè)同一年份會出現(xiàn)多條樣本數(shù)據(jù)的情況，作者對照國泰安數(shù)據(jù)庫中“董事長與總經(jīng)理變更文件”，依次篩選并保留“變更職位”為“總經(jīng)理”的數(shù)據(jù)；篩選并保留“變更類型”為“離任”的數(shù)據(jù)。根據(jù)變更日期確定所需保留的數(shù)據(jù)，具體原則是在當年6月30日及之前進行變更的，保留變更后的CEO數(shù)據(jù)；變更日期在當年6月30日之后的，保留變更前的CEO數(shù)據(jù)。(2)對于當年未發(fā)生變更或者變更總經(jīng)理與重復樣本不一致的情況：通過比較重復者的其他職位大小來判斷重復者權(quán)力大小，權(quán)力越大越能影響到企業(yè)的研發(fā)投入決策，剔除權(quán)力較小者數(shù)據(jù)。(3)為避免2008年金融危機后CEO變更對企業(yè)研發(fā)投入的影響，剔除2008年發(fā)生CEO變更的上市企業(yè)所有樣本，以及在2008年之后年份又發(fā)生CEO變更的當年及之后年份的數(shù)據(jù)。

3.調(diào)節(jié)變量：金融危機經(jīng)歷。

借鑒Malmendier等(2011)[9]的思想，當2008年企業(yè)年末股價收盤價不足當年開盤價的50%，則認為企業(yè)CEO經(jīng)歷了金融危機(JRWJ)，并對CEO產(chǎn)生了烙印效應。數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫的年個股回報率文件。

4.控制變量。

現(xiàn)有研究關(guān)于企業(yè)研發(fā)投入強度的影響因素包括公司基本特征、公司治理結(jié)構(gòu)、CEO特征等層面。本文擬選擇以下指標作為各層面的控制變量。公司基本特征層面包括：企業(yè)規(guī)模、杠桿比率(資產(chǎn)負債率)、企業(yè)成長性(主營業(yè)務收入增長率)、市場評價(托賓Q值)、現(xiàn)金流、盈利能力(總資產(chǎn)凈利潤率)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)(固定資產(chǎn)凈額/資產(chǎn)總計)、企業(yè)性質(zhì)(實際控制人是否為國有企業(yè))。公司治理結(jié)構(gòu)層面包括：股權(quán)集中度(第一大股東持股比例)、股權(quán)平衡度(第二至十大股東持股比例之和)、機構(gòu)投資者持股比例、獨立董事比例、董事會規(guī)模、董事長與總經(jīng)理是否兩職合一、董事會議事頻次。CEO特征層面包括：年齡、受教育程度、性別。此外，皮永華和寶貢敏(2005)[30]發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)對于企業(yè)研發(fā)投入的需求不同，故本文進行了行業(yè)類型控制。以2012版證監(jiān)會行業(yè)標準劃分法為依據(jù)，將其設(shè)計為虛擬變量，分別賦值。由于本文研發(fā)數(shù)據(jù)樣本中沒有居民服務、修理和其他服務業(yè)(O)及教育業(yè)(P)，并且剔除了金融業(yè)(J)之后還剩余16個行業(yè)；制造業(yè)細分后樣本中包含C1、C2、C3、C4四個子行業(yè)，最后共在模型中增添了19個虛擬變量。

表1變量定義表

(三)模型設(shè)計

本文的主效應是CEO股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度的影響，以2008年我國金融危機對CEO的烙印效應作為二者之間的調(diào)節(jié)變量進行調(diào)節(jié)效應檢驗。根據(jù)調(diào)節(jié)效應的檢驗步驟，本文建立以下兩個回歸模型。

模型1：該回歸模型是直接利用被解釋變量研發(fā)投入強度R&D對解釋變量和所有控制變量進行：Tobit回歸，考察在控制企業(yè)基本特征、公司治理結(jié)構(gòu)及CEO特征情況下，CEO股權(quán)激勵強度對企業(yè)研發(fā)投入強度的影響。其中，R&D包括RD1和RD2兩種衡量指標。

RDi, t=β0+β1CGBLi, t+βcControli, t

(1)

模型2：該回歸模型是利用被解釋變量研發(fā)投入強度R&D對解釋變量、調(diào)節(jié)變量、解釋變量與調(diào)節(jié)變量乘積項W1和所有控制變量進行Tobit回歸，檢驗在控制了控制變量及相同股權(quán)激勵強度的前提下，經(jīng)歷過金融危機的CEO是否會減少企業(yè)研發(fā)投入強度。

RDi, t=β0+β1CGBLi, t+β2JRWJ+β3W1i, t

(2)

四、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2是所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，樣本共7 963個觀測值。從表中可以看出，我國上市企業(yè)研發(fā)投入強度相對值指標RD1均值只占主營業(yè)務收入的2.0%，研發(fā)投入相對不足；研發(fā)投入最大值占企業(yè)主營業(yè)務收入的61.3%，最小值為0，標準差為0.072，說明不同企業(yè)之間的研發(fā)投入差異巨大。CEO股權(quán)激勵指標CGBL均值為0.7%，說明我國上市企業(yè)中CEO持股比例總體偏低；最大值為22.5%，標準差為3.1%，說明不同企業(yè)內(nèi)對CEO的股權(quán)激勵強度差異很大。是否經(jīng)歷金融危機指標JRWJ均值為87.1%，標準差為33.6%，表明我國上市企業(yè)中大多數(shù)都遭受了2008年金融危機的影響。

表2全樣本描述性統(tǒng)計

(二)相關(guān)性分析

運用Stata14.0軟件，對樣本變量進行了Pearson相關(guān)性檢驗分析，所有變量相關(guān)性系數(shù)均小于0.6，表明變量之間不存在多重共線性。受文章篇幅限制，這里只列示了主要變量之間的相關(guān)性分析，具體見表3。CEO股權(quán)激勵指標CGBL與企業(yè)研發(fā)投入的兩個指標RD1/RD2都在1%顯著性水平上正相關(guān)，即股權(quán)激勵強度越大，企業(yè)研發(fā)投入強度越大，與之前的假設(shè)方向一致。經(jīng)歷金融危機JRWJ與企業(yè)研發(fā)投入的兩個指標RD1/RD2都在1%顯著性水平上負相關(guān)，即經(jīng)歷金融危機后企業(yè)會降低研發(fā)投入強度，與預期一致。

表3主要變量相關(guān)性分析

(三)實證結(jié)果及分析

1.主效應檢驗。

本節(jié)實證檢驗了CEO股權(quán)激勵對企業(yè)研發(fā)投入強度的影響。在該部分檢驗中，被解釋變量均是企業(yè)研發(fā)投入強度相對值指標RD1。首先對全樣本數(shù)據(jù)進行了檢驗，為避免異方差的影響，在進行以下所有回歸時均修正了異方差，具體見表4。CEO股權(quán)激勵指標CGBL在1%顯著性水平上與企業(yè)研發(fā)投入強度RD1正相關(guān)，說明CEO持股比例越高，越有利于促進企業(yè)研發(fā)投入，與宋迪等(2018)[31]、邵劍兵等(2019)[32]研究結(jié)論一致，假設(shè)H1得到驗證。

表4全樣本主效應回歸檢驗

續(xù)前表

Coef.Std.Err.Sig.Tangible-0.050???0.0130.000Size0.008???0.0020.001Lev-0.056???0.0110.000Growth-0.002???0.0000.000ROA0.220???0.0420.000Inst-0.046?0.0270.088TQ-0.0020.0020.220Gender0.045???0.0080.000Age0.0000.0000.856Edca0.0010.0020.465BMF0.0010.0000.218Stae-0.018???0.0040.000Top10.053???0.0150.000Top2_100.037??0.0160.021Dir_CEO-0.018???0.0050.001Board0.019?0.0100.055Indep0.092???0.0330.005YearIndustry控制N7 963

為了探究金融危機烙印效應是否存在以及烙印效應的顯著性影響持續(xù)時間，本文對全樣本進行了分年度檢驗，受限于樣本數(shù)量，分年度回歸時未控制行業(yè)。具體結(jié)果見表5。除2009年份中CEO股權(quán)激勵指標CGBL與企業(yè)研發(fā)投入RD1不顯著相關(guān)外，其余年份的主效應均與之顯著正相關(guān)，即CEO持股比例越高，越有利于提高企業(yè)研發(fā)投入，假設(shè)H1得到了部分驗證。

表5分年度主效應回歸檢驗

2.調(diào)節(jié)效應檢驗。

本節(jié)檢驗2008年金融危機對CEO烙印效應是否存在，即經(jīng)歷金融危機的CEO，在相同股權(quán)激勵強度前提下，是否會減少企業(yè)研發(fā)投入。首先對解釋變量CEO股權(quán)激勵CGBL和調(diào)節(jié)變量金融危機經(jīng)歷JRWJ進行數(shù)據(jù)中心化處理，然后計算中心化處理后的CGBL與JRWJ的乘積項W1。將處理后的數(shù)據(jù)代入模型2，具體結(jié)果見表6。CEO股權(quán)激勵指標CGBL在1%顯著性水平上與企業(yè)研發(fā)投入強度RD1顯著相關(guān)；是否經(jīng)歷金融危機指標JRWJ在1%顯著性水平上與企業(yè)研發(fā)投入強度RD1顯著負相關(guān)；CEO股權(quán)激勵與金融危機JRWJ乘積項指標W1與企業(yè)研發(fā)投入強度RD1不顯著相關(guān)，說明不存在調(diào)節(jié)效應，即CEO是否經(jīng)歷過金融危機對企業(yè)研發(fā)投入強度沒有影響，假設(shè)H2未得到驗證?？刂谱兞恐校F(xiàn)金流指標Cash與RD1由在5%顯著性水平上正相關(guān)變?yōu)椴伙@著相關(guān)；市場評價指標TQ與RD1由不顯著相關(guān)變?yōu)樵?0%顯著性水平上負相關(guān)。其他控制變量與RD1的顯著性與全樣本主效應檢驗時完全一致。

表6全樣本調(diào)節(jié)效應回歸檢驗

續(xù)前表

Coef.Std.Err.Sig.Cash0.0290.018 0.112 Tangible-0.044???0.013 0.001 Size0.008???0.002 0.001Lev-0.058???0.011 0.000 Growth-0.002???0.000 0.000 ROA0.197???0.043 0.000 Inst-0.052?0.027 0.059 TQ-0.004?0.002 0.053 Gender0.044???0.008 0.000 Age0.0000.000 0.483 Edca0.0010.002 0.646 BMF0.0010.000 0.281 Stae-0.019???0.004 0.000 Top10.037??0.015 0.014 Top2_100.040??0.016 0.014 Dir_CEO-0.017???0.005 0.001 Board0.016?0.010 0.096 Indep0.104???0.033 0.001 YearIndustry控制N7 963

之后，分年度檢驗金融危機的調(diào)節(jié)效應是否存在，具體結(jié)果見表7。2008年至2011年的年份數(shù)據(jù)中，CEO股權(quán)激勵指標CGBL與企業(yè)研發(fā)投入RD1均在1%顯著性水平上正相關(guān)，并且乘積項W1與企業(yè)研發(fā)投入RD1均在1%顯著性水平上負相關(guān)，即在2008年金融危機發(fā)生至2011年四年的時間中，金融危機經(jīng)歷對于CEO股權(quán)激勵強度與企業(yè)研發(fā)投入強度之間的正相關(guān)關(guān)系起到了負向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H2得到了驗證。2012年份中CEO股權(quán)激勵強度CGBL與企業(yè)研發(fā)投入RD1不顯著相關(guān)，并且金融危機JRWJ的調(diào)節(jié)效應不顯著，說明2008年金融危機對于CEO烙印效應的顯著性持續(xù)時間是2009至2011三年，假設(shè)H3得到了驗證。三年之后樣本金融危機的負向調(diào)節(jié)作用雖然不顯著，但是并不認為烙印效應消失，只是烙印效應隨著時間逐漸減弱，在實證結(jié)果上不再顯著。2013年份與2014年份數(shù)據(jù)中，CEO股權(quán)激勵CGBL與企業(yè)研發(fā)投入RD1顯著正相關(guān)，并且乘積項W1與企業(yè)研發(fā)投入RD1均在1%顯著性水平上正相關(guān)，說明金融危機經(jīng)歷對于主效應存在正向調(diào)節(jié)作用。對于這一現(xiàn)象的解釋是：2013年全國兩會召開，同時新一屆中央政府成立之后，“創(chuàng)新”成為國家重要議題，2014年李克強總理在夏季達沃斯論壇上正式提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，引導了全國范圍內(nèi)雙創(chuàng)的浪潮。在國家政策引導的契機下，加之金融危機之后CEO普遍抑制了企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入，故從2013年開始CEO群體響應國家號召，在外部政策的強刺激下加大了研發(fā)投入強度，在實證結(jié)果上呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。

表7分年度調(diào)節(jié)效應回歸檢驗

(四)穩(wěn)健性檢驗

上述實證研究與回歸分析中，研發(fā)強度指標RD1是采用研發(fā)投入與當年主營業(yè)務收入的比值，是相對性指標。為避免該指標選取方法的局限性影響結(jié)論的普適性，在該部分檢驗中選取研發(fā)強度絕對性指標RD2，即使用企業(yè)研發(fā)投入加1后的對數(shù)值度量。在其余變量保持一致的前提下，將RD2替換RD1重新進行回歸，受限于文章篇幅，該部分僅列示了主要變量的回歸結(jié)果。

1.主效應檢驗。

表8為全樣本主效應穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。對比表4可以發(fā)現(xiàn)，系數(shù)數(shù)值明顯增大。CEO股權(quán)激勵指標CGBL與企業(yè)研發(fā)投入強度RD2在1%顯著性水平上正相關(guān)，與RD1指標顯著性并未發(fā)生變化，假設(shè)H1得到驗證。

表8全樣本主效應穩(wěn)健性檢驗

表9為分年度主效應穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。對比表5可以發(fā)現(xiàn)，2007年份數(shù)據(jù)中CEO持股比例與研發(fā)投入強度由在1%顯著性水平上正相關(guān)變?yōu)椴伙@著負相關(guān)；2009年份數(shù)據(jù)中CEO持股比例與研發(fā)投入強度由不顯著變?yōu)轱@著正相關(guān)。假設(shè)H1得到部分驗證。

表9分年度主效應穩(wěn)健性檢驗

2.調(diào)節(jié)效應檢驗。

表10為全樣本調(diào)節(jié)效應穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。對比表6發(fā)現(xiàn)：CEO股權(quán)激勵指標CGBL、經(jīng)歷金融危機指標JRWJ顯著性未發(fā)生變化；股權(quán)激勵指標CGBL與金融危機JRWJ乘積項指標W1由不顯著相關(guān)變?yōu)樵?%顯著性水平上負相關(guān)，即金融危機的烙印效應在主效應之間存在負向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H2得到驗證。

表11為分年度調(diào)節(jié)效應穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。對比表7發(fā)現(xiàn)：在每個年份的樣本數(shù)據(jù)中，CEO股權(quán)激勵指標CGBL、金融危機指標JRWJ、乘積項指標W1與企業(yè)研發(fā)投入強度相關(guān)的顯著性都沒有變化，說明得到了很好的穩(wěn)健性驗證。再次驗證了2008年金融危機對CEO烙印效應的顯著性持續(xù)時間是三年，假設(shè)H2得到部分驗證，假設(shè)H3得到了驗證。

表10全樣本調(diào)節(jié)效應穩(wěn)健性檢驗

表11分年度調(diào)節(jié)效應穩(wěn)健性檢驗

五、研究結(jié)論與展望

(一)研究結(jié)論

本文基于2008年金融危機對CEO產(chǎn)生烙印效應的視角展開研究，探討其對股權(quán)激勵與企業(yè)研發(fā)投入強度之間的調(diào)節(jié)作用。主要研究結(jié)論有以下三點。第一，對CEO實施股權(quán)激勵有利于增加企業(yè)研發(fā)投入，股權(quán)激勵強度越大，企業(yè)研發(fā)投入強度越大，這與田軒和孟清揚(2018)[1]的結(jié)論一致，驗證了股權(quán)激勵制度的“利益協(xié)同”假說。第二，2008年金融危機對CEO產(chǎn)生了烙印效應，并且在股權(quán)激勵與企業(yè)研發(fā)投入強度關(guān)系中起到負向調(diào)節(jié)作用，這與Malmendier等人(2011)[9]的結(jié)論一致，說明金融危機類宏觀經(jīng)濟事件會對以CEO為代表的企業(yè)高管群體產(chǎn)生烙印效應，進而影響企業(yè)決策，支持了烙印理論。第三，2008年金融危機對CEO烙印效應的顯著性影響持續(xù)時間為三年。烙印理論表明烙印效應的強度會隨著時間的延長而減弱，但是并沒有明確這一烙印效應對個體影響的顯著性時長。本文以金融危機事件為例，為類似宏觀經(jīng)濟事件對個體特征的顯著性影響時長提供了年份參考，豐富了烙印理論。

(二)管理啟示

本文研究了宏觀經(jīng)濟事件對微觀企業(yè)個體產(chǎn)生的烙印效應影響，有如下管理啟示：首先，為企業(yè)及相關(guān)信息使用者的科學決策提供可能的經(jīng)驗支持。第一，企業(yè)在選聘高管團隊成員時，可以根據(jù)高管的不同經(jīng)歷特征，如金融危機經(jīng)歷、海外經(jīng)歷、政府任職經(jīng)歷等戰(zhàn)略性地選擇經(jīng)歷特征差異明顯的高管，以避免相同或類似經(jīng)歷的個體由于認知、經(jīng)驗相似導致的企業(yè)決策趨同性行為(Fern等，2012[33])。第二，對企業(yè)管理層金融危機經(jīng)歷的了解有助于企業(yè)對其實施針對性激勵措施以保證激勵效用的最大化，對其他重大過往經(jīng)歷的了解也有助于企業(yè)決策的正確制定及實施。其次，本文對以CEO為代表的高管群體具有啟發(fā)：正確地認識并理解過往重大經(jīng)歷對自己產(chǎn)生的影響，在制定企業(yè)決策時有意識地對過往經(jīng)歷的影響保持警醒(Suddaby等，2015[34])。同時，認識到過往經(jīng)歷所產(chǎn)生的不利烙印影響之后，要主動學習或者經(jīng)歷新的事件來抵消這一不利影響，走出舒適區(qū)，時刻保持學習能力。

(三)局限與展望

研究局限：由于我國在2007年會計政策更改之后企業(yè)才開始披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)，而當年披露研發(fā)投入支出的企業(yè)數(shù)量有限，所以2007年度關(guān)于研發(fā)投入的樣本數(shù)據(jù)會有較大誤差。在2007年之后的年份數(shù)據(jù)中，也有一些企業(yè)未披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)，本文雖然借鑒了眾多學者的方法將未披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)的企業(yè)默認取0(Hirshleifer等，2012[26]；Aghion等，2013[27]；Cornaggia等，2015[28])，以保證研究的樣本數(shù)量，但是會存在一定的誤差。

筆者對相關(guān)研究展望如下。

第一，2015年我國股市再次發(fā)生崩盤現(xiàn)象，可以根據(jù)本文的結(jié)論檢驗2015年股市崩盤是否對CEO存在類似的烙印效應，即2015年之后企業(yè)研發(fā)投入是否會受到2015年股市崩盤的影響。目前可以獲得的完整年份數(shù)據(jù)是截至2018年12月31日，即股災后3年的時間樣本。按照本文的結(jié)論，這三年中企業(yè)CEO會存在2015年股市崩盤的顯著性烙印效應。

第二，在2018年之后年份數(shù)據(jù)可以獲得的前提下，可以檢驗2015年股災的顯著性烙印效應持續(xù)時間是否存在變化。預期變化的結(jié)果有兩種：一是持續(xù)時間變長；二是持續(xù)時間變短。持續(xù)時間變長的解釋是：經(jīng)歷了2008年和2015年兩次股市崩盤后，對于CEO個人而言的烙印再次疊加，那么這一烙印效應的顯著性影響更加深刻，時間上更久。持續(xù)時間變短的解釋是：經(jīng)歷了2008年金融危機之后的CEO對于類似經(jīng)濟事件的處理存在了經(jīng)驗認知以緩解再次股價崩盤帶來的不利影響，可以快速從烙印影響中走出來。