梁四安，馬 晴

（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 佛山 528000）

一、引言

創(chuàng)新是企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的源泉，長期以來，我國企業(yè)廣泛投身于創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)，研發(fā)投入常年占全社會(huì)比重超過70%，為我國科研事業(yè)做出了巨大貢獻(xiàn)。然而，當(dāng)前我國企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)呈現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)性差異，規(guī)模以上企業(yè)研發(fā)投入高達(dá)企業(yè)研發(fā)總投入的80%以上［1］，目前我國專利申請(qǐng)主要來自大型企業(yè)，而大量中小企業(yè)囿于自身實(shí)力，在創(chuàng)新和研發(fā)方面乏善可陳，直接導(dǎo)致在專利和技術(shù)上長期受制于人。艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2020 年我國中小企業(yè)占全國企業(yè)總數(shù)的99%，卻僅有不到四成企業(yè)進(jìn)行了研發(fā)活動(dòng)。如何激勵(lì)廣大中小企業(yè)投身于研發(fā)創(chuàng)新，為我國國民經(jīng)濟(jì)注入新的活力，使“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”得到真正落實(shí)，是社會(huì)亟待解決的問題。

當(dāng)前，不少中小企業(yè)陸續(xù)實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃，考慮到中小企業(yè)的股權(quán)激勵(lì)不僅能改善經(jīng)營績效，使企業(yè)有更充裕的財(cái)力參與研發(fā)，而且能在一定時(shí)間內(nèi)改變高管的利益導(dǎo)向，從而影響企業(yè)實(shí)際經(jīng)營決策，很有可能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為產(chǎn)生效應(yīng)，本文試從該角度切入，研究中小企業(yè)的股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

學(xué)界關(guān)于股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)研究由來已久。Jensen［2］等提出的“委托——代理”理論系統(tǒng)地闡述了企業(yè)經(jīng)營過程中的激勵(lì)機(jī)制，認(rèn)為界定產(chǎn)權(quán)是激勵(lì)的核心。目前，我國上市公司中發(fā)布并實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的企業(yè)逐年增加，占比不斷上升，學(xué)界對(duì)企業(yè)股權(quán)激勵(lì)的研究不斷深化。臧志彭（2015）［3］、程翠鳳（2018）［4］等指出股權(quán)激勵(lì)有利于挽留高級(jí)人才，減少非效率投資成本，能對(duì)企業(yè)經(jīng)營起積極作用；股權(quán)激勵(lì)與市場(chǎng)信心的正相關(guān)關(guān)系也在基于上市公司樣本股價(jià)波動(dòng)的實(shí)證研究中得到檢驗(yàn)（毛薦其，2007［5］；He，2013［6］）。

孫旭東，李成剛［9］（2017）從股權(quán)激勵(lì)對(duì)行業(yè)創(chuàng)新角度切入，利用創(chuàng)新指數(shù)測(cè)算法，論證了股權(quán)激勵(lì)不僅有利于企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展，且對(duì)行業(yè)創(chuàng)新有正向影響。王永海、張文生（2008）［10］與田軒、孟清揚(yáng)（2018）［11］針對(duì)滬市上市企業(yè)的實(shí)證研究也揭示股權(quán)激勵(lì)能夠促使高管進(jìn)行更具風(fēng)險(xiǎn)性的投資，其中便包括研發(fā)創(chuàng)新。但學(xué)界也不乏不同的聲音，如潘吟斐（2013）［7］、陶萍等（2016）［8］在對(duì)A 股上市公司面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后指出，由于福利效應(yīng)存在，股權(quán)激勵(lì)對(duì)高管影響有限，無法對(duì)企業(yè)經(jīng)營績效產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。還有文獻(xiàn)表明股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新并非一直起正向影響，趙宇恒（2013）［12］、張娜等（2019）［13］對(duì)滬深兩市高管的持股比例與企業(yè)的研發(fā)投入進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新支出與高管的持股比例相關(guān)性較強(qiáng)，高管的持股比例較高會(huì)導(dǎo)致高管避免承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而排斥企業(yè)創(chuàng)新投入以及降低研發(fā)績效。

梳理上述文獻(xiàn)可知，目前學(xué)界主流研究基本肯定了股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營績效的改善，但對(duì)是否能正向激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新仍在探討當(dāng)中，過往研究多以A 股上市公司為研究樣本，較少地考慮中小企業(yè)，樣本選取在該方面存在學(xué)術(shù)空白，本文的研究試圖在豐富前人研究的基礎(chǔ)上，采用中小板企業(yè)樣本，探討中小企業(yè)高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

三、研究假設(shè)

本文在梳理過往研究的基礎(chǔ)上，對(duì)中小企業(yè)股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行理論探討。本文認(rèn)為，中小企業(yè)在創(chuàng)新投入上的決策具有兩面性，一方面，中小企業(yè)有追求創(chuàng)新以在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占得主動(dòng)從而最大化企業(yè)效益的動(dòng)機(jī)，另一方面，囿于自身實(shí)力薄弱，無力承擔(dān)大量研發(fā)支出以及隨之而來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，中小企業(yè)也會(huì)排斥創(chuàng)新投入。根據(jù)中小企業(yè)研發(fā)投入現(xiàn)狀判斷，后者的影響大于前者，導(dǎo)致中小企業(yè)目前總體在創(chuàng)新上處于邊緣化的狀態(tài)，研發(fā)投入不足，研發(fā)產(chǎn)出較低，創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效普遍低下。

在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后，中小企業(yè)的創(chuàng)新決策受到如下改變：一方面，許多中小企業(yè)由個(gè)人獨(dú)資和合伙人企業(yè)改制而來，企業(yè)高管實(shí)際權(quán)力不大，公司運(yùn)營更多體現(xiàn)其所有者的意志。另一方面，根據(jù)前人研究結(jié)果，股權(quán)激勵(lì)能提升企業(yè)的經(jīng)營績效，利潤的增長為企業(yè)創(chuàng)新提供財(cái)力保障，利好企業(yè)創(chuàng)新。根據(jù)以上的分析，本文提出了下面的兩個(gè)研究假設(shè)：

H1：中小企業(yè)實(shí)行股權(quán)激勵(lì)能顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新

此外，中小企業(yè)區(qū)別為大企業(yè)的一個(gè)重要特征為高股權(quán)集中度，這主要是因中小企業(yè)多由個(gè)人獨(dú)資和合伙人企業(yè)轉(zhuǎn)制演化而來，尚處于發(fā)展初期，其創(chuàng)始人往往擁有絕對(duì)控股權(quán)，在高股權(quán)集中度下，中小企業(yè)的高管權(quán)力有限，積極性受到壓制，一旦實(shí)行股權(quán)激勵(lì)，高管的積極性和潛能將得到較大發(fā)揮，其進(jìn)行企業(yè)創(chuàng)新以博取成績的動(dòng)力較為強(qiáng)勁，而在低股權(quán)集中度的中小企業(yè)，因股權(quán)分散，高管經(jīng)營權(quán)限較大，進(jìn)一步的股權(quán)激勵(lì)帶來的邊際效應(yīng)較弱，無法對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新決策產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響?；谏鲜隹剂浚疚奶岢鲅芯考僭O(shè)：

H2：股權(quán)集中度高的中小企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)后會(huì)有更加明顯的創(chuàng)新促進(jìn)作用，股權(quán)集中度在股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)創(chuàng)新中起著正向的調(diào)節(jié)作用。

四、實(shí)證分析

（一）模型構(gòu)建

為印證上述研究假設(shè)，本文進(jìn)行實(shí)證建模分析，本文實(shí)證模型為雙重差分模型，該模型能通過事前事后處理組和控制組的對(duì)照差分，有效評(píng)估政策或沖擊的影響，在股權(quán)激勵(lì)研究領(lǐng)域，該實(shí)證方法見諸臧志彭（2015）［3］、程翠鳳（2018）［4］等多位學(xué)者的研究，模型具體表達(dá)如下：

模型1 用于探究股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，模型2 在模型1 的基礎(chǔ)上加入了股權(quán)集中度的交乘項(xiàng)，以探究股權(quán)集中度可能存在的調(diào)節(jié)效應(yīng)。其中，下標(biāo)i 為企業(yè)個(gè)體，t 為年份，RD 為本文被解釋變量企業(yè)的研發(fā)投入，X 為本文核心解釋變量股權(quán)激勵(lì)，若i 企業(yè)t 年已進(jìn)行了股權(quán)激勵(lì)，則取值1，否則取值0。soe、roa、size、age、lev、ato 分別為企業(yè)層面控制變量——企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、凈利潤率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、杠桿率、資產(chǎn)負(fù)債率，top1為本文調(diào)節(jié)變量股權(quán)集中度，γi為個(gè)體固定效應(yīng)，ηt為時(shí)間固定效應(yīng)。本文主要關(guān)注核心解釋變量X 的系數(shù)β1和交乘項(xiàng)X*top1的系數(shù)β3的方向、顯著性和大小。

（二）數(shù)據(jù)和變量說明

1.數(shù)據(jù)來源

本文企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫，中小企業(yè)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)主要參考國家工商總局官網(wǎng)公布的中小企業(yè)條例，主要選用在中小板掛牌上市的中小企業(yè)，時(shí)間跨度為2012-2020 年。

2.數(shù)據(jù)處理

本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：

（1）去除樣本中的ST、*ST 類企業(yè)；

（2）對(duì)具有特殊性的科技型企業(yè)（該種類企業(yè)研發(fā)的強(qiáng)度高于一般的中小企業(yè)）予以排除；

（3）剔除模型中那些變量存在缺失值的企業(yè)樣本；

（4）去除異常值影響（對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行首尾各1%的縮尾處理）；

（5）對(duì)數(shù)值較大（超過10）的變量，如以企業(yè)資產(chǎn)（萬元）衡量的企業(yè)規(guī)模size 進(jìn)行加1 再取對(duì)數(shù)處理。

通過以上5 個(gè)處理步驟后，最終獲得238 家樣本企業(yè)8 年平衡面板數(shù)據(jù)1 904 個(gè)觀測(cè)值。

3.變量體系

本文主要變量及取值定義如下表：

表1 變量體系

4.描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)如下表。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）實(shí)證回歸

1.基準(zhǔn)回歸

表3 為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，在回歸（1）中，本文對(duì)模型1 進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示核心解釋變量股權(quán)激勵(lì)X系數(shù)顯著為正并且能夠通過5%顯著性水平下的檢驗(yàn)，系數(shù)為0.047，即股權(quán)激勵(lì)可以使得企業(yè)的研發(fā)投入提高4.7%，意味著對(duì)高管實(shí)行股權(quán)激勵(lì)能明顯促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，本文研究假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。而在回歸（2）中，在加入調(diào)節(jié)變量及其交乘項(xiàng)的情況下，X 系數(shù)仍在5%顯著性水平下顯著為正，系數(shù)下降為0.032，同時(shí)，top1 系數(shù)在10%顯著性水平下顯著為負(fù)，表明股權(quán)集中度過高不利于企業(yè)創(chuàng)新，而交乘項(xiàng)top1*X 系數(shù)為正且顯著，能通過1%顯著性水平下的檢驗(yàn)，說明盡管股權(quán)集中度過高不利于中小企業(yè)創(chuàng)新，但股權(quán)集中度高的中小企業(yè)一旦進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)，能獲得額外的創(chuàng)新促進(jìn)邊際效應(yīng)，本文研究假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)回歸

觀察控制變量的系數(shù)方向和顯著性可知，中小企業(yè)的企業(yè)年齡越長、企業(yè)規(guī)模越大，越能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，資產(chǎn)負(fù)債比和杠桿率越高，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的阻礙越大。企業(yè)創(chuàng)新不受產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。因?yàn)樯鲜龌貧w的擬合優(yōu)度均高于0.8 所以意味著模型解釋效力較好。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在基準(zhǔn)回歸中，本文得出了股權(quán)激勵(lì)能增加企業(yè)創(chuàng)新支出，股權(quán)集中度在其間起正向調(diào)節(jié)作用的結(jié)論。本文通過進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)從而印證實(shí)證結(jié)果是否具有穩(wěn)健性?？紤]到模型（2）較模型（1）涵蓋了更多信息，穩(wěn)健性檢驗(yàn)主要針對(duì)模型（2）進(jìn)行，從更換被解釋變量，更換解釋變量，解釋變量滯后一期回歸、使用不同聚類標(biāo)準(zhǔn)誤四個(gè)方面進(jìn)行，檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)表4 回歸結(jié)果，在回歸（1）中，本文使用研發(fā)強(qiáng)度RI（研發(fā)投入R&D 費(fèi)用與企業(yè)資產(chǎn)的比值）作為被解釋變量的替代變量，在回歸（2）中，本文將調(diào)節(jié)變量以第一大股東持股比例衡量的股權(quán)集中度top1替換為前五大股東占比衡量的股權(quán)集中度top5，在回歸（3）中，為避免當(dāng)期的被解釋變量影響當(dāng)期的解釋變量，導(dǎo)致雙向因果，產(chǎn)生估計(jì)偏誤，本文將所有解釋變量均滯后一期；在回歸（4）中，本文一改此前采用聚類到企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)誤的做法，將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到行業(yè)層面。上述回歸均顯示，X 系數(shù)顯著為正，交互項(xiàng)系數(shù)也顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，股權(quán)集中度起正向調(diào)節(jié)作用的結(jié)論始終成立，本文實(shí)證具有穩(wěn)健性。

3.內(nèi)生性探討

雙重差分法適用的前提條件是處理組和控制組存在共同趨勢(shì)，即實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的企業(yè)和未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的企業(yè)在對(duì)高管實(shí)施股權(quán)激勵(lì)前，在同等條件下，其創(chuàng)新水平應(yīng)具有相同趨勢(shì)，不存在明顯差異，即滿足共同趨勢(shì)，若在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前，處理組和控制組的創(chuàng)新水平便已存在顯著差異，則該實(shí)證結(jié)果存在較強(qiáng)的內(nèi)生性，本文為每個(gè)企業(yè)生成年份的虛擬變量，構(gòu)造如下模型：

其中，yeart（t∈［-5，5］）為事前事后各5 年的時(shí)間虛擬變量，為估計(jì)系數(shù)向量，理想情況下，當(dāng)t<0時(shí)，系數(shù)應(yīng)在95%置信區(qū)間內(nèi)，即不能拒絕系數(shù)為0 的假設(shè)，意味著處理組和控制組在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前在RD 支出上不存在明顯差異，當(dāng)t≥0 時(shí)，系數(shù)應(yīng)顯著地大于0，即股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后，處理組的RD 支出明顯高于控制組，如此，方能證明股權(quán)激勵(lì)是企業(yè)加強(qiáng)創(chuàng)新研發(fā)的原因，而非其他因素所致。

根據(jù)上述實(shí)證模型，本文進(jìn)行動(dòng)態(tài)效應(yīng)回歸，列出回歸結(jié)果如表5 所示：

表5 動(dòng)態(tài)效應(yīng)回歸

根據(jù)上表回歸結(jié)果，以事前第一年為基準(zhǔn)，year（-5）、year（-4）、year（-3）、year（-2）系數(shù)均在5%顯著性水平下拒絕為0 的原假設(shè)，意味著在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前，處理組和控制組在R&D 支出上不存在明顯差異，在從year（1）開始，系數(shù)均至少在5%顯著性水平下拒絕為0 的假設(shè)，表明在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后，處理組的R&D 支出明顯高于控制組，綜上，本文回歸受內(nèi)生性影響較小，股權(quán)激勵(lì)有效加強(qiáng)了企業(yè)創(chuàng)新。本文根據(jù)回歸結(jié)果繪制的共同趨勢(shì)檢驗(yàn)圖（圖1）支持了這一觀點(diǎn)。

圖1 共同趨勢(shì)檢驗(yàn)

4.安慰劑檢驗(yàn)

安慰劑檢驗(yàn)的核心思想是虛構(gòu)處理組或者虛構(gòu)政策時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，如果不同虛構(gòu)方式下的估計(jì)量的回歸結(jié)果依然顯著，那就說明原來的估計(jì)結(jié)果很有可能出現(xiàn)了偏誤，被解釋變量的變動(dòng)很有可能是受到了其他政策變革或者隨機(jī)性因素的影響。為驗(yàn)證本文中處理組相較于控制組的R&D 支出增加、研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的加強(qiáng)是否是由股權(quán)激勵(lì)帶來，抑或是由其他不可觀測(cè)的因素導(dǎo)致，本文進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，隨機(jī)生成每個(gè)處理組樣本企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)的時(shí)間，形成虛擬的“股權(quán)激勵(lì)”變量，進(jìn)行重復(fù)300 次的回歸估計(jì)，將其回歸系數(shù)分布于真實(shí)值相對(duì)比，安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果如圖2 所示，在300 次的虛擬回歸中，“股權(quán)激勵(lì)”系數(shù)大致分布于0 值兩側(cè)，與真實(shí)值0.047 明顯不相交，意味著本文所觀測(cè)到的處理組相較于控制組的創(chuàng)新加強(qiáng)是由對(duì)高管實(shí)施的股權(quán)激勵(lì)導(dǎo)致而非受到其他因素的影響。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)

五、研究結(jié)論

本文就中小企業(yè)股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新的影響進(jìn)行研究分析，首先通過理論分析，提出了中小企業(yè)股權(quán)激勵(lì)有利于企業(yè)創(chuàng)新、股權(quán)集中度在其間起正向調(diào)節(jié)作用的研究假設(shè)，其次收集我國2012-2020 年238 家中小企業(yè)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)造雙重差分模型，對(duì)中小企業(yè)的股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新績效間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并對(duì)股權(quán)集中度可能存在的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果證明中小企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)，能顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，而股權(quán)集中度在其間起正向調(diào)節(jié)作用。接著采取更換變量口徑、滯后一期回歸，更換聚類標(biāo)準(zhǔn)誤等計(jì)量手段對(duì)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢驗(yàn)，最后采用共同趨勢(shì)檢驗(yàn)和安慰劑檢驗(yàn)，驗(yàn)證了本文估計(jì)內(nèi)生性較小，實(shí)證結(jié)論有效。