谷秀娟，趙家未

(河南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，河南 鄭州 450001)

1 研究現(xiàn)狀

創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力, 如何有效激勵企業(yè)創(chuàng)新，成為企業(yè)和學(xué)者廣泛關(guān)注和討論的話題。目前，學(xué)界對這一話題實證研究的結(jié)果并未達成統(tǒng)一。徐寧等認為，施行適當?shù)目刂茩?quán)激勵制度能夠提升上市企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動態(tài)能力[1]。于雅萍等通過對浙江大華股份有限公司的研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵可通過增加研發(fā)投入提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力[2]。田軒、孟清揚通過對A股上市公司的實證檢驗發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵計劃對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的促進作用[3]。朱德勝、李少臣研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新并非簡單的線性關(guān)系，而是倒U形關(guān)系[4]。黃新建、尤珊珊研究發(fā)現(xiàn)，股票期權(quán)的行權(quán)條件會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生不同的影響，較長的行權(quán)期可以增加企業(yè)創(chuàng)新投入，提高企業(yè)創(chuàng)新效率，但并非嚴格的線性關(guān)系[5]。

對于不同激勵主體對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響效果這一問題，目前學(xué)界也沒有達成共識。黃新建、尤珊珊發(fā)現(xiàn)，對核心員工實施股權(quán)激勵能正向促進企業(yè)創(chuàng)新，而對高管實施股權(quán)激勵則會限制企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出[5]。陳華東發(fā)現(xiàn)，對管理者實施股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新有正向影響，但管理者與股權(quán)激勵的敏感性呈顯著的倒U形關(guān)系[6]。陳曉輝、王貞潔通過對2007—2011年中國制造業(yè)上市公司的研究發(fā)現(xiàn)，高管股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新投入之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，但這種正相關(guān)關(guān)系僅在民營企業(yè)中顯著[7]。王燕妮通過對制造業(yè)企業(yè)的研究也發(fā)現(xiàn)，對高管實行長期的股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向促進作用，且高管持股比例越高，企業(yè)的研發(fā)投入越多[8]。姜英兵、于雅萍研究了非高管層員工股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，認為對核心員工實施股權(quán)激勵，能夠顯著提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量，但高管股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系并不顯著[9]。

自2006年以來，我國陸續(xù)有上市公司實行股權(quán)激勵計劃，股權(quán)激勵計劃的成果初步顯現(xiàn)，但股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響仍舊存在爭議。對股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進行研究，不僅是對我國上市企業(yè)探究股票期權(quán)激勵的經(jīng)驗總結(jié)，也可以為下一步股權(quán)激勵計劃的改革方案提供參考，因此研究具有現(xiàn)實意義。本文擬通過準自然實驗的方法驗證股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，為前期研究結(jié)果提供數(shù)據(jù)支撐。前期學(xué)者用研發(fā)投入來衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，指標過于單一。本文在研發(fā)投入的基礎(chǔ)上增加了企業(yè)專利申請數(shù)和專利授權(quán)數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標，從企業(yè)性質(zhì)、股權(quán)激勵性質(zhì)、公司規(guī)模和激勵主體等角度，全方位考察了股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，并通過了穩(wěn)健性檢驗。

2 研究假設(shè)

創(chuàng)新項目具有投資量大，研發(fā)周期長，失敗風(fēng)險高的特點。在制定企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略時，管理層需承受巨大的決策風(fēng)險。根據(jù)委托代理理論，上市公司組織結(jié)構(gòu)中普遍存在所有權(quán)與控制權(quán)分離、管理層與股東目標不一致的問題。高管出于對現(xiàn)有職位、權(quán)力掌控、個人財富以及未來效用最大化的考慮，可能會避免從事創(chuàng)新活動。一方面，企業(yè)進行創(chuàng)新活動意味著投入較高的資金和人力成本，學(xué)習(xí)和掌握新技術(shù)也需要企業(yè)付出一定的成本，管理者在權(quán)衡之下會考慮避免創(chuàng)新活動。另一方面，創(chuàng)新項目研發(fā)失敗的風(fēng)險需要管理者來承擔，管理者出于穩(wěn)妥會放棄創(chuàng)新活動，導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新動力不足。為有效解決管理層目標不一致問題，股權(quán)激勵機制應(yīng)運而生。股權(quán)激勵是企業(yè)為了激勵、留住和發(fā)掘企業(yè)核心人才而制定的一種長效激勵機制，通過股權(quán)激勵將企業(yè)與員工聯(lián)系在一起，將管理層薪酬與公司股價等因素聯(lián)系在一起，將原本屬于企業(yè)管理層的代理者變?yōu)槠髽I(yè)所有者。

此外，人力資本產(chǎn)權(quán)理論認為，股權(quán)激勵計劃能將股東利益、企業(yè)利益與個人利益緊密結(jié)合，使得管理者可以從企業(yè)長遠發(fā)展的角度重新審視企業(yè)創(chuàng)新。剩余索取權(quán)理論認為，股權(quán)激勵計劃能讓管理者享受企業(yè)盈利的剩余索取權(quán)，讓管理者有足夠的動機從企業(yè)長遠利益出發(fā)，促進創(chuàng)新以獲得企業(yè)剩余索取權(quán)?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H1：股權(quán)激勵可以促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

企業(yè)性質(zhì)的差異對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有不同的影響。在過去的10年間，民營企業(yè)的發(fā)展十分迅猛，且在創(chuàng)新投入和研發(fā)產(chǎn)出方面都處于領(lǐng)先地位。但隨著國有體制改革進程的加速，國有企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)方面也在加速，直追甚至趕超民營企業(yè)。這主要表現(xiàn)在以下方面：一是國有企業(yè)擁有更加有力的創(chuàng)新外部環(huán)境，且相比于民營企業(yè)，國有企業(yè)穩(wěn)定的生活保障和創(chuàng)新環(huán)境，使其在招攬核心研發(fā)人員時更具優(yōu)勢；二是國有企業(yè)肩負著為國家穩(wěn)定、社會進步而創(chuàng)新的責(zé)任，在政策扶持、經(jīng)營保護、職工待遇等方面擁有大量創(chuàng)新資源。吳延兵研究發(fā)現(xiàn)，民營企業(yè)無論在研發(fā)創(chuàng)新投入還是創(chuàng)新研究效率上，都比外資和國企更加領(lǐng)先，而國企在創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效率、生產(chǎn)效率上落后于民營企業(yè)[10]。劉和旺等研究發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出都高于民營企業(yè)，但相關(guān)成果卻并沒有轉(zhuǎn)化成市場優(yōu)勢[11]。因此基于以上理論提出如下假設(shè)。

H2a：不同企業(yè)性質(zhì)的股權(quán)激勵對創(chuàng)新產(chǎn)出仍有差異，但這種差異并不明顯。

H2b：國有企業(yè)試圖通過引進人才促進創(chuàng)新產(chǎn)出，民營企業(yè)則偏向通過資金投入刺激產(chǎn)出。

目前，我國上市公司存在多種股權(quán)激勵形式，股票期權(quán)和限制性股票作為股權(quán)激勵的兩種主要方式，在短期風(fēng)險容忍上有所差異。股票期權(quán)是一種權(quán)利，限制性股票則表現(xiàn)為權(quán)利與義務(wù)共同承擔。與股票期權(quán)不同的是，限制性股票的激勵對象只有在工作條件和業(yè)績目標符合股權(quán)激勵計劃的設(shè)定條件時，才可從股權(quán)激勵中獲利。換言之，限制性股票的收益是非對稱的，若是股價上漲則收益增加，股價下降則需要承擔損失。對于創(chuàng)新產(chǎn)出而言，股票期權(quán)可以保護管理者免受股票價格短期波動帶來的權(quán)益影響，從而激勵企業(yè)增大創(chuàng)新產(chǎn)出；限制性股票具有一定的懲罰性，高管會因為考慮自身權(quán)益受損的可能性而放棄企業(yè)創(chuàng)新，避免高風(fēng)險投資。綜上，相較于限制性股票，股票期權(quán)在權(quán)利與義務(wù)的對等性、出售的難易程度以及持有收益的風(fēng)險性方面均占有顯著優(yōu)勢，對管理者而言更有利，激勵效果更顯著?；谝陨戏治?，給出假設(shè)H3：相比于限制性股票，股票期權(quán)對創(chuàng)新的激勵作用更為顯著。

對于股權(quán)授予對象，公司需要有所取舍，若是增加高管的持股比例，則需減少核心員工的持股比例。企業(yè)管理層作為企業(yè)創(chuàng)新活動的組織者，對高管實行股權(quán)激勵能夠部分減輕委托代理問題，增加企業(yè)創(chuàng)新動力。但是核心員工作為創(chuàng)新計劃的具體實施主體，對核心員工實施股權(quán)激勵能夠?qū)T工的勞動收入與資本有機結(jié)合，使得員工目標與企業(yè)目標保持一致。此外，通過對核心人員的股權(quán)激勵還可以減少企業(yè)的現(xiàn)金支付，從而有利于降低企業(yè)被收購的風(fēng)險。John等研究發(fā)現(xiàn)，對員工的股權(quán)激勵也可能成為企業(yè)的一種內(nèi)部融資渠道，可為企業(yè)合理避稅節(jié)稅，增大對核心員工的股權(quán)激勵還可以有效防止普通員工“搭便車”的現(xiàn)象[12]。基于以上分析，提出假設(shè)H4：對核心員工的股權(quán)激勵比例越高，股權(quán)激勵對于創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用越大。

截至2017年底，廣西仍有267萬貧困人口、3001個貧困村和44個貧困縣(含未經(jīng)國家認定脫貧的龍州縣)尚未實現(xiàn)脫貧摘帽，且剩余貧困人口大多脫貧難度大、成本高。但全區(qū)多數(shù)市縣自有財力十分有限，扶貧資金缺口明顯。因此，扶貧資金使用效益對廣西的脫貧攻堅事業(yè)至關(guān)重要。2017年，由于扶貧資金使用高效、整合資金推進有力、支持減貧成效突出，廣西共獲得中央獎勵資金6.1億元，是全國獲得獎勵資金最高的省份之一，這是廣西向資金管理要效益、用資金效益增投入的一個成功范例。要增強工作的使命感和榮譽感，不僅要籌集好、分配好，更要使用好、監(jiān)管好扶貧資金，確保資金在脫貧攻堅事業(yè)中真正發(fā)揮應(yīng)有的作用。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取了2008年到2018年滬深上市公司股權(quán)激勵的數(shù)據(jù)，并對樣本進行了以下篩選：剔除了所有ST類的公司；按照證監(jiān)會2012年行業(yè)分類標準剔除所有金融類的公司；剔除其他類型的股權(quán)激勵方式，僅保留股票期權(quán)和限制性股票兩種激勵方式；剔除在樣本期間退市或者被特殊對待的公司；對核心解釋變量以及主要控制變量進行1%水平的縮尾處理。本文數(shù)據(jù)主要來自國泰安(CSMAR)和Wind數(shù)據(jù)庫，部分數(shù)據(jù)來自上市公司財務(wù)報表。其中，被解釋變量來自Wind數(shù)據(jù)庫，解釋變量和控制變量全部來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

本文使用的主要變量及定義如表1所示。對于被解釋變量創(chuàng)新能力的度量，很多研究學(xué)者采用研發(fā)投入作為研究對象，但研發(fā)投入容易受會計準則的影響。參照陳玉罡等人的做法，將專利申請和專利授權(quán)數(shù)量也引入創(chuàng)新能力的度量[13]。其中，我國的專利類型分為發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計，但外觀設(shè)計專利不能很好地代表企業(yè)創(chuàng)新能力，故專利申請和專利授權(quán)數(shù)量都只包括發(fā)明和實用新型專利的數(shù)量。為了解決專利數(shù)據(jù)存在的截尾問題，參照王姝勛等[14-15]和孟慶斌等[16]的做法，對所有專利變量加1取對數(shù)。

表1 基本統(tǒng)計量

核心解釋變量為：是否實施股權(quán)激勵，核心人員持股比例，高管持股比例。是否實施股權(quán)激勵為啞變量，實施股權(quán)激勵的上市公司取值為1，否則為0；高管持股比例衡量了高管的股權(quán)總數(shù)占股權(quán)激勵總股數(shù)的大小?？刂谱兞窟x取資產(chǎn)報酬率、流動比率、托賓Q值等反映企業(yè)盈利能力、償債能力的相關(guān)指標，以及是否國企、行業(yè)分類、企業(yè)規(guī)模等相關(guān)啞變量。其中，企業(yè)規(guī)模以公司總資產(chǎn)的中位數(shù)為分界，大規(guī)模取1，否則為0；行業(yè)分類按照證監(jiān)會2012行業(yè)分類標準進行劃分。

3.2 描述性統(tǒng)計

表2描述了各個年份樣本公司總數(shù)和所占比重，以及各個年份實施股權(quán)激勵的樣本公司總數(shù)和所占比重。從表2可看出，隨著年份的增加樣本總數(shù)穩(wěn)步增加，實施股權(quán)激勵的樣本數(shù)從2008年的14家增長到2018年的929家。

表2 樣本公司總數(shù)、股權(quán)激勵企業(yè)數(shù)及占比

表3給出了是否實施股權(quán)激勵的分組描述性統(tǒng)計。由表3可知，股權(quán)激勵企業(yè)與非股權(quán)激勵企業(yè)存在明顯的差異，在研究股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響時，不適合簡單地放在一起進行回歸分析，如果直接放在一起比較，得到的結(jié)果將會出現(xiàn)偏差。所以,本文采用傾向得分匹配的方法研究股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。

表3 股權(quán)激勵特征差異與變量的描述性統(tǒng)計

4 實證研究

4.1 股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

由于股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間可能存在內(nèi)生性問題，因此，本文使用反事實推斷的方式解決此類問題。在其他條件完全相同的情況下，通過激勵組與對照組在創(chuàng)新產(chǎn)出方面的差異來判斷股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的因果關(guān)系，其決定方程如下：

P(X)=Pr[D=1|X]=E[D|X]

其中，Pr表示接受概率；E表示數(shù)學(xué)期望；X是對照組特征的多維向量；D是指標變量，如果公司采用股權(quán)激勵計劃，則等于1，否則等于0。從理論上講，如果我們可以獲得傾向得分P(Xi)的估計值，則可以通過激勵組和對照組的潛在結(jié)果之間的差異來估計ATT(平均處置效應(yīng))。

ATT=E[Y1i-Y0i|Di=1]=
E{E[Y1i-Y0i|Di=1,P(Xi)]}=
E{E[Y1i|Di=1,P(Xi)]-E{E[Y0i
|Di=0,P(Xi)]|Di=1}

其中，Y0i和Y1i分別代表激勵組和對照組的潛在結(jié)果。首先進行傾向分數(shù)的匹配和分析，從而得出傾向分數(shù)，然后運用公司特征變量進行Logit模型分析。本文選取了資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、營業(yè)利潤率、流動比率、速動比率、息稅前利潤、托賓Q值、市盈率、行業(yè)虛擬變量等作為匹配變量。利用Logit回歸，采用最近鄰匹配方式，為處理組樣本匹配最為接近的對照組樣本。為滿足共同支撐假設(shè)(common support)，本文僅保留在實驗組和對照組傾向得分取值交集范圍內(nèi)的樣本。而后，對于任一處理組的企業(yè)，本文為其匹配唯一的對照組企業(yè)，使兩者傾向得分盡可能相近，以達到比較好的擬合效果。與此同時，本文一共選取了5組模型來比較Logit模型的好壞，雖然模型規(guī)范是保證匹配過程有效性的重要內(nèi)容。本文使用兩個診斷代理指標，即在Logit分析中廣泛使用的偽R2和ROC曲線(受試者工作特征曲線)下的面積(AUC)。分析結(jié)果見表4。

表4 Logit模型估計結(jié)果

5個模型中，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤、流動比率、營業(yè)利潤率、托賓Q值為共同的解釋變量，且其對模型均有很好的解釋力。模型①中偽R2為0.15，AUC為0.768,根據(jù)AUC判別標準，效果一般。模型②加入了息稅前利潤，偽R2和AUC均得到了提高，且息稅前利潤顯著。模型③中加入了市盈率、總資產(chǎn)和凈利潤之后，模型的偽R2和AUC進一步提升。在模型④和模型⑤中，進一步加入了資產(chǎn)負債率和利潤總額與息稅前利潤的比值，經(jīng)過模型對比之后，本文選擇了模型④作為基本規(guī)范來計算傾向分數(shù)，并比較激勵組企業(yè)和控制組企業(yè)之間的企業(yè)績效?；貧w結(jié)果表明，匹配前后處理組與對照組之間存在明顯的差異，回歸結(jié)果見表5。

表5 變量匹配前后差異對比(最近鄰匹配)

為更加形象直觀地說明傾向得分匹配的效果，以及匹配前后處理組和對照組之間傾向得分值的差異，本文繪制了傾向匹配前后兩組數(shù)據(jù)的核密度函數(shù)(見圖1)。從圖1中可以看出，處理組和對照組在處理之前的核密度函數(shù)差異較大，匹配之后的核密度函數(shù)十分接近，匹配結(jié)果令人滿意。除了最近鄰匹配，本文還使用了半徑匹配和核匹配作為對照，所得到的結(jié)果相似，滿足穩(wěn)定性要求。

圖1 樣本匹配前后核密度對比

本文對全樣本采用了最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配，得到了匹配前后控制組和實驗組的ATT和t值(見表6)。從最近鄰匹配可看出，匹配前后的專利授權(quán)數(shù)量、專利申請數(shù)量和研發(fā)投入均在5%以上的水平上顯著。匹配后的結(jié)果顯示：實驗組的專利授權(quán)數(shù)量、專利申請數(shù)量和研發(fā)投入金額，均顯著高于控制組，證明股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新有顯著的正面影響；與未實施股權(quán)激勵的企業(yè)相比，實施股權(quán)激勵的企業(yè)更傾向于進行技術(shù)創(chuàng)新，增加研發(fā)投入。通過比較匹配前后的t值可知，匹配之后的t值均有所下降，說明傾向得分匹配的方法能夠有效分離股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新的影響，實驗結(jié)果具有說服力。為了驗證實驗結(jié)果是否穩(wěn)健，本文通過半徑匹配、核匹配與最近鄰匹配進行對比，發(fā)現(xiàn)3種方式得到的t值，在專利授予數(shù)量、專利申請數(shù)量和研發(fā)投入中，并無顯著差異。

表6 股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出

通過以上分析可知，股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向促進作用，與假設(shè)預(yù)期相一致。

4.2 企業(yè)性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

本文分析了企業(yè)性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸結(jié)果(見表7)。當被解釋變量為專利授權(quán)數(shù)量時，全樣本、國企與民營的t值分別為4.24、2.57、2.48，且均在1%水平上顯著，國有企業(yè)與民營企業(yè)在專利授權(quán)數(shù)量上并無顯著差異。當被解釋變量為專利申請數(shù)量時，對應(yīng)的t值分別為2.48、2.26、1.38。其中，全樣本與國有企業(yè)相近且均在5%水平上顯著為正，民營企業(yè)并不顯著，說明民營企業(yè)中實施股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出沒有太大的促進作用。當被解釋變量為研發(fā)投入時，相應(yīng)的t值分別為5.44、3.52、4.94，均在1%水平上顯著為正，且民營企業(yè)的t值比國有企業(yè)略大，證明民營企業(yè)更加注重產(chǎn)品的研發(fā)投入，股權(quán)激勵能很好地促進民營企業(yè)管理層加大研發(fā)投入，促進創(chuàng)新產(chǎn)出。被解釋變量為研發(fā)人員占比時，對應(yīng)的t值分別為-0.17、4.35、-1.11，其中全樣本與民營企業(yè)均不顯著，國有企業(yè)在1%水平上顯著為正，說明國有企業(yè)更加注重人才培養(yǎng)，且股權(quán)激勵能夠幫助國有企業(yè)招募創(chuàng)新人才，促進創(chuàng)新產(chǎn)出。半徑匹配與核匹配證明了最近鄰匹配的穩(wěn)健性，相關(guān)數(shù)據(jù)在3種匹配方式下并無顯著差異，實驗結(jié)果可信。

表7 企業(yè)性質(zhì)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

4.3 股權(quán)激勵性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

為檢驗股權(quán)激勵性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，建立方程(1)：

Yi,t=α+Xi,tβ+Ri,tγ+Zi,tδ+εi+εt

(1)

其中，i表示企業(yè)個體；t表示時間；Y表示被解釋變量，本文中為企業(yè)產(chǎn)出；X為核心解釋變量，代表股權(quán)激勵形式；R為企業(yè)性質(zhì)，若為國企取1，否則為0；Z為主要的控制變量，包括資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、營業(yè)利潤率、企業(yè)規(guī)模、息稅前利潤、托賓Q值、總資產(chǎn)、凈利潤和行業(yè)分類；α表示截距項；β是解釋變量股權(quán)激勵形式的系數(shù)；δ為控制變量的系數(shù)；εi和εt分別表示個體異質(zhì)項與時間異質(zhì)項。

表8顯示了股權(quán)激勵的性質(zhì)對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)果。其中創(chuàng)新產(chǎn)出通過專利授權(quán)數(shù)、專利申請數(shù)、研發(fā)投入來反映。Hausman(豪斯曼檢驗)檢驗結(jié)果顯示：以專利授權(quán)數(shù)為因變量對模型做回歸，χ2統(tǒng)計量為 1099.28，p值為 0.0000；以專利申請數(shù)量為因變量對模型做回歸，χ2統(tǒng)計量為175.00，p值為 0.0000；以研發(fā)投入為因變量對模型做回歸，χ2統(tǒng)計量為788.25，p值為 0.0000。因此，模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型，且控制了行業(yè)效應(yīng)，將不同行業(yè)的異質(zhì)性考慮在內(nèi)，以減輕不隨時間變化的遺漏變量問題對實證結(jié)果的干擾。

表8 股權(quán)性質(zhì)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

由回歸結(jié)果可知，無論企業(yè)采用股票期權(quán)激勵還是限制性股票激勵，都會促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，最小二乘法和固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果相一致。若以專利授權(quán)作為被解釋變量，股票期權(quán)對于創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵作用，無論是以固定效應(yīng)模型還是普通最小二乘回歸模型衡量，均高于限制性股票，且兩者的顯著性一致，均在5%水平之上顯著。從系數(shù)上來看，無論股權(quán)性質(zhì)如何，專利授權(quán)數(shù)量在國企中的激勵作用要比非國企中高一倍左右，這表明國企中的股權(quán)激勵對于創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵效應(yīng)要比非國企中高。總之，就股票期權(quán)和限制性股票而言，股票期權(quán)能夠更好地刺激企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，且這種刺激效果在國企更加顯著。

4.4 不同激勵主體對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

為檢驗不同激勵主體對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，建立了方程(2)：

Yi,t=α+Xi,tβ+Ri,tγ+Si,tλ+Zi,tδ

(2)

其中，i表示企業(yè)個體；t表示時間；Y表示被解釋變量企業(yè)產(chǎn)出；X為不同激勵主體；R為企業(yè)性質(zhì)；S為企業(yè)規(guī)模，根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)分為大型企業(yè)與小型企業(yè)；Z為主要的控制變量，主要包括資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、營業(yè)利潤率、企業(yè)規(guī)模、息稅前利潤、托賓Q值、總資產(chǎn)、凈利潤和行業(yè)分類；α表示截距項；β、γ、λ分別為對應(yīng)變量的系數(shù)。

表9顯示了對不同激勵主體實施股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響差異。對全樣本來說，對核心員工實施股權(quán)激勵能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，但對高管實施股權(quán)激勵則會抑制企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出；對比國有企業(yè)與民營企業(yè)結(jié)果可知，相較于國有企業(yè)，民營企業(yè)對核心員工實施股權(quán)激勵能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，對高管實施股權(quán)激勵則會顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出；將國有企業(yè)與民營企業(yè)進一步細分發(fā)現(xiàn)，相較于小型民營企業(yè)與小型國有企業(yè)，大型民營企業(yè)與大型國有企業(yè)實施股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用更加顯著。

表9 不同實施主體對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文探討了企業(yè)股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出影響的內(nèi)在機理，運用2008—2018年中國滬深上市公司的微觀數(shù)據(jù)，基于股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出構(gòu)建了計量模型，對股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進行了實證研究。首先，運用傾向得分匹配的方法，篩選出5組不同的Logit模型，最終選擇了最為合適的模型，通過傾向得分匹配探討股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。其次，根據(jù)企業(yè)性質(zhì)、股權(quán)性質(zhì)和激勵主體的不同，分別探討股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度。主要結(jié)論有：一是股權(quán)激勵會促進上市公司的創(chuàng)新產(chǎn)出；二是股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系，在不同性質(zhì)的企業(yè)與不同創(chuàng)新產(chǎn)出衡量之間具有異質(zhì)性，國有企業(yè)更加注重核心人員的培養(yǎng)，民營企業(yè)更加注重資金的投入與產(chǎn)出；三是相比于限制性股票，股票期權(quán)對于創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更加顯著，且這種刺激效果在國有企業(yè)更加顯著；四是相比于對高管實施股權(quán)激勵，企業(yè)對核心員工實施股權(quán)激勵更能增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。本文的結(jié)論，一方面對前期文獻的結(jié)論做出了進一步的論證；另一方面也進一步豐富了股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出影響關(guān)系的相關(guān)內(nèi)容，論證了股權(quán)激勵制度的合理性，對于不同性質(zhì)的企業(yè)、不同股權(quán)性質(zhì)的激勵方式、不同激勵主體的影響效果分情況討論，對企業(yè)管理者實施股權(quán)激勵政策具有一定的參考價值。

5.2 建議

基于以上結(jié)論，本文給出以下建議：一是進一步加強企業(yè)股權(quán)激勵的強度，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在活力，為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出提供政策保障；二是不同性質(zhì)的企業(yè)應(yīng)當根據(jù)企業(yè)發(fā)展特點，合理施策，充分調(diào)動企業(yè)的創(chuàng)新活力；三是上市企業(yè)特別是高科技企業(yè)應(yīng)當充分重視核心員工對企業(yè)創(chuàng)新的影響，在設(shè)計股權(quán)激勵方案時，適當提高對非高管人員的股權(quán)激勵比例，同時也應(yīng)當注意不同激勵模式的影響；四是由于限制性股票容易帶來“搭便車”問題，且其對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵效果弱于股票期權(quán)，所以應(yīng)當適當擴大股票期權(quán)的授予范圍。