南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院 王 娜 張美玲

自熊彼特提出技術(shù)創(chuàng)新理論以來，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的推動(dòng)作用。鑒于研發(fā)活動(dòng)具有周期長、風(fēng)險(xiǎn)高、產(chǎn)出滯后等特點(diǎn)，管理層在進(jìn)行創(chuàng)新戰(zhàn)略決策時(shí)，有可能會(huì)基于企業(yè)價(jià)值考慮選擇增加研發(fā)投入，也有可能會(huì)出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的而引發(fā)“短視”行為。如何制定合適的激勵(lì)制度，促使高層管理者基于公司長遠(yuǎn)發(fā)展的視角選擇企業(yè)的創(chuàng)新戰(zhàn)略規(guī)劃，成為亟待解決的問題。盡管相關(guān)研究表明高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新之間存在相互影響，但有關(guān)股權(quán)激勵(lì)對企業(yè)創(chuàng)新的作用效果，學(xué)術(shù)界卻尚未達(dá)成一致的研究結(jié)論。部分學(xué)者認(rèn)為通過對高管進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)，是協(xié)調(diào)高管和股東的目標(biāo)、促進(jìn)管理者關(guān)注企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展及成長能力的有效手段；也有學(xué)者認(rèn)為對高管給予股權(quán)激勵(lì)過多可能會(huì)使得高管擁有與外部股東和資本抗衡的能力，利用研發(fā)資源滿足自身利益需求，反而不利于企業(yè)的長期創(chuàng)新能力的提升?；诖耍疚幕?009-2017 年中國A 股上市公司為研究樣本，用專利的申請和授予數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新水平，用專利申請情況和往年研發(fā)投入之比的指標(biāo)衡量企業(yè)的創(chuàng)新效率，研究高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的相關(guān)關(guān)系，為高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系提供新的證據(jù)。

一、理論分析

根據(jù)X 效率理論的觀點(diǎn)，高管作為研發(fā)活動(dòng)的主要推動(dòng)者，在決策和執(zhí)行的過程中高管越努力，就越會(huì)優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略決策，進(jìn)而推動(dòng)創(chuàng)新投入向創(chuàng)新產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換效率，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。然而創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)具有周期長、產(chǎn)出滯后、信息不對稱和風(fēng)險(xiǎn)性較大等特點(diǎn)，同樣會(huì)引發(fā)委托代理問題。因此，高層管理者會(huì)從利于企業(yè)長期發(fā)展的角度出發(fā)而增加研發(fā)活動(dòng)，還是為降低風(fēng)險(xiǎn)而規(guī)避創(chuàng)新活動(dòng)，具有一定的不確定性。在委托代理的框架下，最優(yōu)契約理論認(rèn)為，若要實(shí)現(xiàn)代理成本最小化，協(xié)調(diào)企業(yè)經(jīng)營者與所有者之間的利益沖突，就必須給予高管足夠的激勵(lì)，適當(dāng)?shù)母吖芗?lì)契約可以將企業(yè)剩余價(jià)值和高管績效相關(guān)聯(lián)，促使高管實(shí)現(xiàn)個(gè)人利益最大化的同時(shí)更多地考慮公司的長遠(yuǎn)發(fā)展，以更好地維護(hù)股東和公司利益。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本研究選取2009-2017 年A 股上市公司為初始研究樣本，并對初始樣本進(jìn)行如下篩選：1.剔除金融類上市公司及特別處理的（ST、PT）上市公司；2.剔除未披露研發(fā)投入相關(guān)數(shù)據(jù)和專利申請情況的公司樣本；3.剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)披露不連續(xù)，其他數(shù)據(jù)缺失或相關(guān)信息明顯異常的上市公司，最終獲得2845 個(gè)研究樣本。為消除異常值的影響，本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理。本文的研究數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設(shè)定與研究變量

為了檢驗(yàn)本文的研究假設(shè)1，借鑒姚立杰和周穎構(gòu)建模型1 如下：

其中被解釋變量為創(chuàng)新效率（IE），借鑒姚立杰和周穎，本文擬分別使用專利授權(quán)數(shù)量與專利申請數(shù)量的比值（IE1）、專利申請數(shù)量與當(dāng)年及前兩年研發(fā)投入之和的比值（IE2）、專利申請數(shù)量與當(dāng)年及前一年研發(fā)投入之和的比值（IE3）來衡量。由于IE2 和IE3 數(shù)值較小，為了便于觀測，本文將其擴(kuò)大107，計(jì)算公式如模型2-模型4 所示：

表 1 描述性統(tǒng)計(jì)

模型2 中，Patent1 和Patent2 分別為專利申請數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量，專利申請數(shù)量（Patent1）為企業(yè)當(dāng)年申請的專利數(shù)量；由于專利授權(quán)具有滯后性的特點(diǎn)，因此采用當(dāng)年及未來三年的專利授予數(shù)量來度量企業(yè)當(dāng)年的專利授權(quán)數(shù)量（Patent2），Patent2 計(jì)算公式如模型5 所示：

其中，Patenti，t表示當(dāng)年申請、當(dāng)年授權(quán)的專利數(shù)量；Patenti，t+1表示當(dāng)年申請、第二年授權(quán)的專利數(shù)量；Patenti，t+2表示當(dāng)年申請、第三年授權(quán)的專利數(shù)量；Patenti，t+3表示當(dāng)年申請、第四年授權(quán)的專利數(shù)量。

本文的解釋變量為股權(quán)激勵(lì)（Mshare），借鑒梁彤纓等、姚立杰和周穎，使用董事、監(jiān)事及高管持股比例來衡量。借鑒以往文獻(xiàn)，本文的控制變量則包含：1.股權(quán)集中度（Con），使用第一大股東持股比例來衡量；2.公司規(guī)模（Size），使用年末職工總數(shù)的自然對數(shù)來衡量；3.研發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)（VPatent），使用當(dāng)年法定有效專利擁有總量的自然對數(shù)來衡量；4.資產(chǎn)負(fù)債率（LEV），使用負(fù)債與總資產(chǎn)之比來衡量；5.資本支出（Capex_ta），使用資本支出與總資產(chǎn)之比來衡量；6.成長性（MB）期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值與公司市價(jià)之比來衡量；7.現(xiàn)金持有水平（Cash）使用年末現(xiàn)金與總資產(chǎn)之比來衡量；8.Ind與Year 分別為行業(yè)虛擬變量與年度虛擬變量。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表1 是本文研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表中可以看出，專利申請數(shù)量（Patent1）中位數(shù)為21，平均值為52.641，專利授權(quán)數(shù)量（Patent2）中位數(shù)為16，平均值為41.143，授權(quán)與申請數(shù)量的比值（IE1）的中位數(shù)為0.847，平均值為0.795，即企業(yè)每進(jìn)行一次專利的申請，平均可以獲得0.795 個(gè)專利授權(quán)資格，說明企業(yè)的專利的授權(quán)和申請數(shù)量之間雖然存在一定的差距，但是專利授權(quán)率仍處于較高的水平，進(jìn)一步表明企業(yè)的專利申請數(shù)量和授權(quán)數(shù)量仍保持一定的一致性，申請數(shù)量可以作為企業(yè)創(chuàng)新水平的衡量指標(biāo)之一。而Patent1 和Patent2 的標(biāo)準(zhǔn)差分別為98.677 和79.284，最大值分別為667 和533，說明不同企業(yè)間的創(chuàng)新水平也存在較大的差距。IE2 的均值是3.287，中位數(shù)為1.842，說明各企業(yè)間的創(chuàng)新效率差距較大，呈現(xiàn)右偏分布的狀態(tài)。此外，高管薪酬激勵(lì)的均值和中位數(shù)分別為14.143 和14.131，標(biāo)準(zhǔn)差為0.607，高管股權(quán)激勵(lì)的均值為0.171，中位數(shù)為0.038，標(biāo)準(zhǔn)差為0.216。

（二）回歸分析

表2 為高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率的回歸檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出，高管股權(quán)激勵(lì)對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響是顯著正向的。當(dāng)被解釋變量為IE1 時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新效率與高管股權(quán)激勵(lì)正相關(guān)，在1%的水平上顯著。當(dāng)創(chuàng)新效率的度量變量為IE2時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新效率與高管股權(quán)激勵(lì)在1%的水平上顯著正相關(guān)，表明高管股權(quán)激勵(lì)越強(qiáng)，越有利于提高企業(yè)的創(chuàng)新效率。當(dāng)創(chuàng)新效率的度量變量為IE3 時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新效率與高管股權(quán)激勵(lì)正相關(guān)，同樣在1%的水平上顯著，支持上述結(jié)論，即高管股權(quán)激勵(lì)越強(qiáng)，企業(yè)的創(chuàng)新效率越高，驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。

表 2 高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率的回歸檢驗(yàn)結(jié)果

四、研究結(jié)論

本文以2009-2017 年A 股上市公司數(shù)據(jù)為研究對象，實(shí)證檢驗(yàn)高管股權(quán)激勵(lì)對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。主要研究發(fā)現(xiàn)如下：高管股權(quán)激勵(lì)對企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響，即對高管給予股權(quán)，有利于將針對高管的激勵(lì)同企業(yè)的長期績效相關(guān)聯(lián)，使管理層更注重提高企業(yè)的研發(fā)水平和研發(fā)效率，進(jìn)而全面提高企業(yè)的創(chuàng)新能力。高管股權(quán)激勵(lì)對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力的全面提高，有積極的作用，公司在制定高管激勵(lì)契約時(shí)，可以考慮加入股權(quán)激勵(lì)，即給予高管一定的股權(quán)，使管理層擁有與企業(yè)長期績效相關(guān)的股權(quán)收益，以使高管目標(biāo)和企業(yè)發(fā)展目標(biāo)具有一致性，會(huì)有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率。在制定高管薪酬激勵(lì)方式時(shí)，可以考慮與股權(quán)激勵(lì)相結(jié)合的方式對高管給予激勵(lì)，可能更有利于全面提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。