柴 欣，虎利森（湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院 會(huì)計(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430205）

一、引言

自20世紀(jì)的經(jīng)濟(jì)全球化浪潮以來(lái)，中國(guó)政府不斷加強(qiáng)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)融合度、整合資源、刺激國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)從而為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入能量，90年代的“走出去”戰(zhàn)略和2013年習(xí)近平總書記提出的“一帶一路”戰(zhàn)略都是中國(guó)所做出的不懈努力。發(fā)展離不開(kāi)創(chuàng)新，但企業(yè)自身也存在著技術(shù)不足的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，很多企業(yè)便開(kāi)始通過(guò)國(guó)際研發(fā)合作的方式彌補(bǔ)自身短板。為了激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，很多企業(yè)也開(kāi)始采用股權(quán)激勵(lì)的模式激發(fā)員工的創(chuàng)新積極性。企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效受諸多因素影響，其中股權(quán)激勵(lì)和國(guó)際研發(fā)合作對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的研究目前大多聚焦于二者的直接影響，而較少關(guān)注二者對(duì)于創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制。此外，對(duì)于股權(quán)激勵(lì)的衡量方式也大多采用單一維度指標(biāo)。

基于此，本文以2016—2020年制造業(yè)的A股上市公司為樣本，試圖在以下方面有所貢獻(xiàn)：（1）采用熵值法，對(duì)股權(quán)激勵(lì)四維度進(jìn)行定量分析，創(chuàng)新股權(quán)激勵(lì)的衡量方法，為股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系研究提供新的證據(jù)；（2）為國(guó)際研發(fā)合作對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響提供新的證據(jù)；（3）研究企業(yè)國(guó)際研發(fā)合作在股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新績(jī)效之間的影響機(jī)制。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新績(jī)效

關(guān)于股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響，主要有三種：利益匯集假說(shuō)、管理者防御假說(shuō)和交互影響論。第一種觀點(diǎn)基于利益匯集假說(shuō)，李戰(zhàn)奎（2017）認(rèn)為增加股票持有比例，員工自我利益將無(wú)限趨同于企業(yè)繼而有效緩解阻礙企業(yè)績(jī)效水平提升的代理問(wèn)題[1]。第二種觀點(diǎn)基于管理者防御假說(shuō)，李小娟（2017）提出高管很可能會(huì)因過(guò)高的股票持有量、利用過(guò)度的控制權(quán)對(duì)其他投資者的利益造成侵害，進(jìn)而對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響[2]。第三種觀點(diǎn)基于交互影響論，李萍（2016）認(rèn)為二者之間相互影響[3]。也有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)二者具有區(qū)間性[4]，或?yàn)檎癠”型關(guān)系[5]。對(duì)于高管和核心技術(shù)人員而言，在對(duì)其進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)后，作為理性經(jīng)濟(jì)人，出于自利動(dòng)機(jī)，很可能會(huì)避免企業(yè)將資金過(guò)多地投入到研發(fā)過(guò)程中，以免對(duì)自身利益造成影響，基于此，本文提出假設(shè)H1：

H1：股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效起抑制作用。

（二）創(chuàng)新績(jī)效與國(guó)際研發(fā)合作

任洪源（2017）[6]等在資源基礎(chǔ)和制度理論的基礎(chǔ)上研究發(fā)現(xiàn)，隨著國(guó)際研發(fā)投入和知識(shí)資源的轉(zhuǎn)移，跨國(guó)企業(yè)的研發(fā)國(guó)際化行為能顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。吳劍鋒[7]以知識(shí)基礎(chǔ)觀為理論基礎(chǔ)，研究了國(guó)際研發(fā)合作程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響，研究表明企業(yè)的國(guó)際化水平對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效呈正向促進(jìn)作用。也有學(xué)者認(rèn)為國(guó)際研發(fā)合作會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)出。李梅和盧程（2019）[8]提出研發(fā)國(guó)際化深度因外來(lái)者劣勢(shì)等原因?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生了負(fù)向影響。Joseph[9]從成本費(fèi)用的角度認(rèn)為企業(yè)國(guó)際合作研發(fā)越高，內(nèi)部協(xié)調(diào)、代理成本的增加對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率將會(huì)產(chǎn)生抑制作用。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于國(guó)際研發(fā)合作與創(chuàng)新績(jī)效的研究眾說(shuō)紛紜。但我國(guó)企業(yè)處于全面轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要發(fā)展階段，國(guó)際研發(fā)合作有利于企業(yè)獲得持續(xù)且強(qiáng)力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。據(jù)此，本文提出假設(shè)H2：

H2a：國(guó)際合作正向激勵(lì)創(chuàng)新績(jī)效

H2b：國(guó)際合作負(fù)向抑制創(chuàng)新績(jī)效

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2016—2020年A股制造業(yè)企業(yè)為研究樣本，為了避免極端值影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文剔除ST上市公司、研究期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失的公司、研究期內(nèi)國(guó)際化經(jīng)營(yíng)間斷的公司和樣本期內(nèi)財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常的公司。經(jīng)過(guò)篩選，最終獲取10984條有效數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)分析和處理采用STATA 15.0軟件，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和Winsorize處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(Patents)。該指標(biāo)本文主要借鑒鐘昌標(biāo)[10]、李梅[11]的做法以專利申請(qǐng)數(shù)量衡量創(chuàng)新績(jī)效，為保證研究結(jié)果的可靠性，應(yīng)當(dāng)考慮專利申請(qǐng)的滯后效應(yīng)。一般而言，企業(yè)從成立聯(lián)盟到申請(qǐng)專利并取得授權(quán)需要1-2年的時(shí)間，而突破性創(chuàng)新往往需要更長(zhǎng)時(shí)間的研發(fā)積累。因此，我們采用了滯后1年的專利申請(qǐng)數(shù)量作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析。

2.解釋變量：股權(quán)激勵(lì)（EI）。本文采用熵值法對(duì)股權(quán)激勵(lì)廣度、深度，核心技術(shù)人員與高管的股權(quán)激勵(lì)四個(gè)維度[12]的權(quán)重計(jì)算的綜合得分來(lái)衡量企業(yè)股權(quán)激勵(lì)的程度。

通過(guò)熵值法計(jì)算得到權(quán)重（見(jiàn)表1），股權(quán)激勵(lì)四維度中的高管股權(quán)激勵(lì)最高（權(quán)重為0.3293），其次是股權(quán)激勵(lì)廣度（權(quán)重為0.2731），第三是核心技術(shù)人員股權(quán)激勵(lì)（0.2077），最后是股權(quán)激勵(lì)深度（0.1899）。

表1 根據(jù)熵值法得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

3.中介變量：國(guó)際合作程度（DOIC）。從現(xiàn)有的實(shí)證文章來(lái)看，衡量企業(yè)國(guó)際合作程度主要采用單維度單指標(biāo)和多維度復(fù)合指標(biāo)兩種方式。單維度單指標(biāo)，從企業(yè)海外業(yè)務(wù)視角出發(fā)，包括海外銷售占比、海外雇員占比、海外資產(chǎn)占比等；從企業(yè)國(guó)際化擴(kuò)張程度視角出發(fā)，包括企業(yè)海外子公司數(shù)量、海外子公司分部國(guó)家數(shù)量等。多維度復(fù)合指標(biāo)，用兩個(gè)及以上單維度指標(biāo)來(lái)測(cè)度國(guó)際合作研發(fā)。本文選取常用的海外銷售收入占比衡量企業(yè)國(guó)際合作程度。

4.控制變量：本文參照Hsu[13]、陳玉萍[14]、吳燕天[12]等學(xué)者的做法，選擇企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、盈利能力、研發(fā)投入強(qiáng)度、財(cái)務(wù)杠桿、前十大股東持股比例作為控制變量。各變量選取和度量如表2所示。

表2 變量定義

（三）模型構(gòu)建

為驗(yàn)證假設(shè)H1、H2a和H2b，本文構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

若假設(shè)H1成立，即股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效起抑制作用，則待估參數(shù)α1顯著為負(fù)；若假設(shè)H2a成立，即國(guó)際合作正向影響創(chuàng)新績(jī)效，則待估參數(shù)α2顯著為正；若假設(shè)H2b成立，即國(guó)際合作負(fù)向影響創(chuàng)新績(jī)效，則待估參數(shù)α2顯著為負(fù)。其中，α0為方程截距項(xiàng)，ηt為年份虛擬變量，t為年份。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各變量描述性統(tǒng)計(jì)分析如表3。創(chuàng)新績(jī)效情況：創(chuàng)新績(jī)效的平均值為-0.0276，方差為0.247，最小值是-0.104，最大值是1.64，表明當(dāng)前A股制造業(yè)企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量差異較大，但總體創(chuàng)新績(jī)效仍處較低水平。股權(quán)激勵(lì)情況：股權(quán)激勵(lì)的平均值為-0.014，方差為0.87，最小值是-0.318，最大值是4.77，表明當(dāng)前A股制造業(yè)企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的差異化程度較大。國(guó)際合作程度方面：平均值為-0.00243，方差為0.968，最小值是-0.492，最大值是3.88，表明制造業(yè)企業(yè)的國(guó)際合作程度也存在顯著差異。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)分析

（二）股權(quán)激勵(lì)抑制效應(yīng)和國(guó)際合作激勵(lì)效應(yīng)分析

為驗(yàn)證股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的抑制效應(yīng)和國(guó)際合作程度對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的激勵(lì)效應(yīng)，本文展示了如表4所示的多元線性回歸結(jié)果。

模型1將股權(quán)激勵(lì)與控制變量納入基準(zhǔn)回歸模型，結(jié)果如表4列（1）所示，股權(quán)激勵(lì)（EI）系數(shù)為-0.005，與創(chuàng)新績(jī)效在5%水平下顯著負(fù)相關(guān)，表明股權(quán)激勵(lì)力度越強(qiáng)，對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的抑制作用越強(qiáng)，假設(shè)H1得到了驗(yàn)證。此外，所選取的6個(gè)控制變量中，企業(yè)規(guī)模和研發(fā)投入強(qiáng)度均與創(chuàng)新績(jī)效在1%的水平下顯著相關(guān)，盈利能力與創(chuàng)新績(jī)效在5%的水平下顯著相關(guān)，系數(shù)分別為0.065、2.087、0.008；其余控制變量均發(fā)揮了正向促進(jìn)作用。

模型2將國(guó)際合作程度與控制變量同時(shí)納入回歸方程，回歸結(jié)果如表4列（2）所示，國(guó)際合作程度（DOIC）指標(biāo)系數(shù)（0.008）在1%的水平下顯著為正，表明國(guó)際合作程度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的激勵(lì)作用，驗(yàn)證了競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)H2a。

模型3將股權(quán)激勵(lì)、國(guó)際合作程度和二者的交乘項(xiàng)同時(shí)納入回歸方程，檢驗(yàn)股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響是否會(huì)受到國(guó)際合作程度的調(diào)節(jié)，實(shí)證結(jié)果如表4列（3）所示，股權(quán)激勵(lì)與國(guó)際合作程度的交乘項(xiàng)系數(shù)并不顯著，表明國(guó)際合作程度并未在股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新之間發(fā)揮調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表4 股權(quán)激勵(lì)、國(guó)際合作與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系

（三）國(guó)際合作中介效應(yīng)分析

企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中，由于知識(shí)壁壘的存在可能存在難以突破的瓶頸，通過(guò)國(guó)際合作獲取國(guó)際前沿知識(shí)技術(shù)賦能企業(yè)自身創(chuàng)新發(fā)展，從而獲取可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)成為越來(lái)越多制造業(yè)企業(yè)的選擇。

基于此，本文以制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，將國(guó)際合作程度納入分析框架，分析其對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)理，探討國(guó)際合作程度的中介作用，以期為國(guó)際研發(fā)合作對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響提供新的證據(jù)，為檢驗(yàn)國(guó)際合作程度在股權(quán)激勵(lì)和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的中介作用本文構(gòu)建模型如下：

第一步，檢驗(yàn)股權(quán)激勵(lì)對(duì)國(guó)際合作程度的影響，回歸結(jié)果如表5列（1）所示，股權(quán)激勵(lì)的系數(shù)為0.057，與國(guó)際合作程度在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。第二步，檢驗(yàn)國(guó)際合作程度對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響，回歸結(jié)果如表5列（2）所示，國(guó)際合作程度的系數(shù)為0.008，與創(chuàng)新績(jī)效在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。第三步，將股權(quán)激勵(lì)與國(guó)際合作程度同時(shí)引入模型，分析主效應(yīng)變化，進(jìn)而判斷中介效應(yīng)是否存在，回歸結(jié)果如表5列（3）所示，在表5列（2）模型的基礎(chǔ)上加入國(guó)際合作程度后，國(guó)際合作程度的系數(shù)依舊在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正，說(shuō)明國(guó)際合作在股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響中起到了中介作用。

為保證中介效應(yīng)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用bootstrap檢驗(yàn)對(duì)國(guó)際合作的中介效應(yīng)做進(jìn)一步驗(yàn)證，結(jié)果如表6所示，國(guó)際合作產(chǎn)生的間接效應(yīng)顯著為正，股權(quán)激勵(lì)產(chǎn)生的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，與表5所示結(jié)果一致。

表5 國(guó)際合作的中介效應(yīng)

表6 國(guó)際合作中介效應(yīng)：Bootstrap檢驗(yàn)

經(jīng)計(jì)算，國(guó)際合作產(chǎn)生的中介效應(yīng)為0.000456（0.057*0.008），小于股權(quán)激勵(lì)系數(shù)的絕對(duì)值。對(duì)此現(xiàn)象可能的解釋是：制造業(yè)企業(yè)通過(guò)國(guó)際合作獲得了行業(yè)核心技術(shù)，促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升，但國(guó)際合作帶來(lái)的創(chuàng)新績(jī)效回收周期長(zhǎng)，對(duì)公司高管和員工進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)后，其自利行為易使其經(jīng)營(yíng)決策趨于保守，著眼于短期利益進(jìn)而減少甚至放棄國(guó)際合作。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證實(shí)證結(jié)果的可靠性，本文通過(guò)更改被解釋變量的度量方法，使用滯后一期的發(fā)明專利數(shù)量衡量創(chuàng)新績(jī)效，以減少潛在的內(nèi)生性偏差。對(duì)調(diào)節(jié)效應(yīng)和中介效應(yīng)的穩(wěn)健性結(jié)果如下表7所示，其中1-3列為對(duì)調(diào)節(jié)效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，4-6列為對(duì)中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。從結(jié)果來(lái)看，檢驗(yàn)結(jié)果與上文基本一致，說(shuō)明本文的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

表7 對(duì)調(diào)節(jié)效應(yīng)和中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文采用熵值法，對(duì)股權(quán)激勵(lì)四維度進(jìn)行綜合評(píng)估，探討了國(guó)際研發(fā)合作對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響及其在股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新績(jī)效之間的影響機(jī)制。得到了以下結(jié)論：（1）國(guó)際研發(fā)合作正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，通過(guò)國(guó)際合作也可以學(xué)習(xí)有利于公司發(fā)展的管理制度，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力；（2）熵值法衡量的股權(quán)激勵(lì)負(fù)向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效?？赡艿脑蚴菍?duì)公司高管和員工進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)后，其自利行為易使其經(jīng)營(yíng)決策趨于保守，而研發(fā)需要投入大量沉沒(méi)成本，公司高管和員工持股后可能會(huì)著眼于短期利益進(jìn)而減少甚至放棄國(guó)際合作；（3）國(guó)際研發(fā)合作具有中介效應(yīng)，但調(diào)節(jié)效應(yīng)不明顯?？赡艿脑蚴莿?chuàng)新成果產(chǎn)出具有滯后性，加之國(guó)外技術(shù)和管理制度在引進(jìn)后短期內(nèi)可能存在“水土不服”的情況，難以迅速變現(xiàn)。

（二）研究啟示

第一，國(guó)際研發(fā)合作有利于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升，應(yīng)積極尋求國(guó)際研發(fā)合作契機(jī)。但在成果效益轉(zhuǎn)化階段中，隨著國(guó)際合作研發(fā)不斷加深，跨國(guó)企業(yè)應(yīng)當(dāng)注意合作中協(xié)調(diào)和管理成本的不斷上升，避免知識(shí)過(guò)剩風(fēng)險(xiǎn)因素帶來(lái)的企業(yè)創(chuàng)新效率下降。此外還需要加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策、建立技術(shù)供需雙方的交流機(jī)制等推動(dòng)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，促進(jìn)高質(zhì)量創(chuàng)新成果能夠進(jìn)入社會(huì)實(shí)踐與應(yīng)用中，創(chuàng)造社會(huì)效益，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

第二，企業(yè)在進(jìn)行國(guó)際研發(fā)合作時(shí)，應(yīng)當(dāng)重視對(duì)國(guó)外技術(shù)和管理制度的內(nèi)化吸收，防止“水土不服”。首先，要構(gòu)建以創(chuàng)新質(zhì)量為導(dǎo)向的科技成果轉(zhuǎn)化政策機(jī)制，防止唯數(shù)量論的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其次，面對(duì)國(guó)外成熟技術(shù)的國(guó)際研發(fā)合作中，積極打通國(guó)際人才流動(dòng)渠道，盡可能達(dá)到內(nèi)化吸收。

第三，利用股權(quán)激勵(lì)方式，為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出提質(zhì)增效。股權(quán)激勵(lì)具有時(shí)間跨度較長(zhǎng)的特點(diǎn)，選擇一個(gè)合適的時(shí)間去實(shí)施股權(quán)激勵(lì)能夠幫助企業(yè)使其作用最大化，使企業(yè)高管與所有者之間的利益有效結(jié)合，有效緩解委托代理矛盾等問(wèn)題。培養(yǎng)管理者對(duì)長(zhǎng)期利益的重視，積極促成管理者與企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)相一致，做出適宜企業(yè)長(zhǎng)期向好發(fā)展的決策，以此獲得更高的創(chuàng)新績(jī)效，最大化地實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益，發(fā)揮企業(yè)的價(jià)值。