高管激励与政府干预对创新效率的影响——基于我国创业板上市公司的实证分析

邓九生（博士/副教授）罗奕雯

（中国地质大学（武汉）经济管理学院 湖北武汉 430074）

一、引言

当前国际竞争日趋激烈，我国也面临着经济增长放缓的压力，经济发展方式迫切需要转换。在此背景下，科技创新已成为新一轮经济增长的重要引擎。近年来，我国出台了多项扶持科技创新的政策，以支持企业发展。但从目前来看，我国研发整体水平仍存在大而不强、创新效率不高等问题，与发达国家相比，还存在一定差距，特别是在企业科技创新方面，创新效率有待提升，研究如何提高企业创新效率已成为实施创新驱动发展战略的核心问题（朱德胜等，2016）。由委托代理理论可知，适当的管理层激励能够使高管主动促进科技创新成果的转化，高管作为决策者和执行者，是推进企业技术创新的关键；三重螺旋理论表明，政府是影响创新能力的决定因素之一，政府干预也是影响企业创新效率的一个重要外生因素。因此将高管激励、政府干预和企业创新效率置于同一框架进行分析，在考察高管激励对企业创新效率的内在作用机理的同时探讨政府干预这一因素在其中的调节作用将具有重要意义。然而现有研究大多集中在融资约束、企业绩效因素等对企业创新活动投入或产出方面的影响，从投入产出角度研究高管激励与创新效率方面的实证研究较为匮乏，对于显性激励方式与创新效率之间关系的研究也较少。由于我国创业板多为中小企业，研发创新更为活跃，因此，本文选取2014—2017年创业板上市公司数据为样本，对高管激励、政府干预与企业创新效率之间的内在逻辑机理问题进行实证研究。本文的主要创新之处在于同时考虑了内生性和外生性问题：（1）内生性方面，从投入产出角度实证研究了企业创新效率与不同高管激励方式之间的关系及原因；（2）在正外部性方面，将政府干预这一调节要素加入到高管激励与创新效率的分析框架中进行研究。另外，以创业板上市公司这个特色群体为研究对象进行探讨，也是试图弥补以往关于企业创新效率问题研究中对创业板上市公司关注不足的问题。

二、文献综述与研究假设

根据马斯洛的需求层次理论，不同需求对于人的激励起到相当重要的作用。Masson（1971）首次通过两阶段回归探究了企业绩效和高管薪酬之间的关系，高管激励与企业技术创新问题逐渐引起了广泛关注。本文将对已有相关研究进行梳理，同时结合委托代理理论、有效契约理论、双因素理论等进行分析并提出相应假设。

（一）股权激励与技术创新效率

根据代理理论和不完全契约理论，股权激励约束机制通过赋予高管对企业剩余索取权，在一定程度上缓解了高管与股东之间的代理冲突，使得高管同企业所有者的利益和风险偏好趋于一致，有利于形成利益共同体，减少高管的短期行为和委托代理成本。加之股权激励的长期性特征与技术创新本身具有的长周期特点相似，使得股权激励与创新研发在收益时间方面能够很好地匹配，有利于激发高管创新行为动力，促使高管更加注重企业创新效率以有利于企业长期稳定地实现经营战略目标。然而，根据激励-保健理论①激励-保健理论即双因素理论，美国心理学家赫茨伯格将企业中有关因素分为两种，即满意因素和不满意因素。满意因素是指可以使人得到满足和激励的因素，不满意因素则是指容易产生意见和消极行为的因素。和已有研究，我们不得不考虑此种促进效应是否存在最优区间，一旦超过很可能会使激励因素转化为保健因素，从而产生“负面效应”，因此还需要进一步深入探讨。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1a：高管股权激励与企业技术创新效率呈正相关。

H1b：高管股权激励对企业技术创新效率的促进作用存在边际效益递减。

（二）薪酬激励与技术创新效率

薪酬激励主要指基本工资、奖金等短期激励方式。目前学者对于薪酬激励与技术创新效率之间的关系尚未得出统一的结论。货币薪酬激励可能会在企业创新过程中表现出“双刃剑”的特征。一部分学者认为当薪酬与绩效挂钩时二者间呈正相关，能够在一定程度上缓解企业技术创新给管理层带来的利益冲突。如李春涛等（2015）通过对1 483家制造业公司的数据分析，认为薪酬激励有利于提高企业创新投入和产出。陈水娟（2019）以主板A股上市公司为样本，认为管理层薪酬激励会提升企业的研发创新效率。另一部分学者则认为，薪酬激励与创新效率呈负相关或无相关关系，因为货币薪酬激励固有的短期性会使管理层存在规避风险行为的可能性（Fu，2012）。如雷鹏等（2015）以工业上市公司为样本，发现货币薪酬激励对企业研发效率具有显著负相关，高管趋向于追求短期利益而压缩研发支出并减少现有努力。吴育辉、吴世农（2010）以A股上市公司为对象研究发现，当短期薪酬激励与公司业绩存在高度相关性时，薪酬激励不能发挥相应的作用。

然而根据激励双因素理论和理性预期理论，广义上的货币薪酬更偏向双因素中相对稳定的“保健”因素，不能带来更高的满足感。从长远来看，薪酬对高管的激励作用很有限，在达到预期时不一定会出现显著的激励效应，但达不到时却很可能会呈现显著的负向影响。高管薪酬是一种重要的短期绩效考核指标，而研发具有长期性，往往无法在当期绩效中体现。根据委托代理理论，在两权分离的背景下，虽然高管的战略决策和对未来方向的把握会在很大程度上影响着企业的命脉，资本所有权与运作权本应是统一体，但由于信息的不对称，会存在“逆向选择”和“道德风险”等问题，高管作为理性经济人，在高风险的预期下对于不确定性的研发投资决策会更为谨慎，自利倾向会驱使其为维持目前较高的薪酬现状而减少对研发的投入进而损害企业长期目标。同时根据经理人市场理论，高管在追求自身经济效益目标的同时还会注重提升其在行业、市场中的地位和声誉，从而可能做出某些与实现委托人效用最大化相悖的行为，难免会与委托人出现利益冲突。由此，本文提出如下假设：

H2：高管薪酬激励与企业技术创新效率呈负相关。

（三）政府干预与技术创新效率

目前我国市场机制仍不完善，难免会出现外部性、“搭便车”等市场失灵的现象，仅依靠市场配置资源无法实现效率-帕累托最优，这时政府这一“有形的手”就可以对市场加以宏观调控。但政府应该如何发挥好这一“有形的手”的作用仍值得商榷，尤其是应采取何种方式参与并影响企业生产经营及创新效率。一部分学者从信息不对称和扭曲公共投资的角度分析，认为政府干预会降低企业的创新效率。如部分经营不善的企业，凭借政府补贴“僵而不死”，低效的资源配置终将会影响到社会资本的运作效率。究其原因是政府长期目标与企业短期目标存在较大冲突，直接或间接支持并不能促进企业效率提升（肖文、高榜，2014）。政府介入了本可以由企业自身完成的领域，从而形成了挤出效应（白俊红、江可申、李婧，2009）。Guan（2010）等以高技术产业跨地区进行实证研究，同样发现政府资金支持导致企业创新效率低下。但也有学者认为，创新本身具有较强的正外部性特征，为弥补给创新企业带来的损失，在我国特殊的管理制度背景下各地政府可通过政府补贴、减税降费、信贷支持等政策支持企业发展，引导社会资金流向中小企业以缓解其融资难问题，以公共投资的增量来弥补私人投资的不足和企业的研发不足，降低企业的研发风险，从而可提升区域整体的创新效率（Czarnitzki and Licht，2006）。

径流水样品：每次降雨产生径流后，收集每个径流桶的径流水样，将水样储存于4 ℃冰箱内并及时过滤、测定。径流水采集结束后，需将径流桶内水排干并清洗干净，以备下次径流水采集。

我国幅员辽阔，不同地区之间经济发展水平存在着显著的差异性，市场化水平不一，加之地区GDP和社会政治目标的实现是政府官员绩效考核的重要部分，官员的政治晋升压力上升，地方政府为实现其政治目标存在对企业进行干预的倾向。政府凭借其得天独厚的资源在调节市场环境以缓解要素市场扭曲的同时，也会对当地企业产生重要影响，进一步影响到企业内部治理结构的调整（刘兴云、王金飞，2013）。但各地区政府的干预程度也会有所不同，相对政府干预程度较弱的地区，干预程度较高的地区政府可能更希望通过财政拨款、税收返还、下拨科研经费等手段扶持当地企业的发展，在给予企业优惠条件的同时也会要求企业提高创新效率；为回应政府要求，企业会激发高管创新研发动力，相应调整激励计划，增加股权激励，使之与创新长周期的特性相匹配，达到剩余控制权与索取权相匹配的目的，从而促使高管更关注企业长期效益，提高创新效率。但由于薪酬激励相对稳定且只能在较短时间内起到作用，也就说其作用有限，因此在有政府干预的情况下，企业会更少用薪酬激励这种方式促进创新效率提高，也就是说薪酬激励这种方式对创新效率所产生的负向影响将会更大。根据以上分析，当把政府干预这一外生变量嵌入到高管激励与创新效率之间关系中时，本文提出以下假设：

假设3：在控制其他变量的情况下，政府干预在高管激励与企业创新效率关系中存在调节效应；相对政府干预程度较低的地区，干预程度较高的地区高管股权激励对企业技术创新效率的正向影响更大、高管薪酬激励的负向作用效果会越明显。

三、研究设计

（一）数据来源及样本选择

我国创业板以高科技企业居多，在增加就业、促进经济增长、科技创新等方面具有不可替代的作用，因此本文在考虑数据的可获性后，选取2014—2017年创业板上市公司作为样本数据，为了保证信息的可比性，剔除了金融保险类企业，数据缺失、财务异常的企业，投入研发信息披露不完整的企业及ST、*ST上市公司。

数据主要来自CSMAR数据库，少量缺失的数据从巨潮资讯网手工查找整理得到。为消除极端值的影响，对样本进行了指数平滑和Winsorize上下1%的缩尾处理，经过筛选最终选择了435家企业，获得1 612个有效样本数据，主要采用Excel和Stata 16.0进行数据处理。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文的因变量为企业创新效率，用Inno表示，通常采用研发产出与投入的比值来衡量。专利是企业研发投入产出的主要成果，由于专利从申请到授权须经历一段时间，专利申请总数较专利授权总数更能够有效衡量企业的产出（雷鹏等，2015），因此本文选用专利申请总量数（patent）与研发投入（input）的比值来衡量。另外考虑到滞后性问题，本文在稳健性研究中选取了滞后一、二期进行研究。

2.解释变量。高管股权激励用符号Share表示，采用高管持股数量占企业总股数的比重来衡量。高管薪酬激励用符号Pay表示，由于上市公司年报数据披露数据有限，且不同行业公司之间存在较大差异，因此，参照以往学者采用的具有普遍性的前三位高管薪酬总额的自然对数对该变量进行测量。

政府干预（Gov）的衡量主要有三种方法：一是采用樊纲的中国市场化指数作为解释体制变革在中国经济绩效改进中的作用的有效工具，以“减少政府对企业的干预”指数来衡量，指数越小，政府地区干预水平越高。二是采用王小鲁等（2013）对中国各省经营环境调查中“减少不必要干预”指数衡量。三是以科研活动经费筹资额中政府资金所占比重作为政府干预的替代变量（邱兆林，2015）。由于前两项最新数据尚未出版，鉴于数据可得性，本文采用第三种方法，数据来源于《中国科技统计年鉴》。

3.控制变量。通常总资产净利率（Roa）能较好地反映企业的盈利能力，资产负债率（Lev）能反映企业偿债能力，公司规模（Size）不同的公司在薪酬和资源方面具有较大差异，另外还选取了两权分离率（Sep）和反映股权集中度的第一大股东持股比例（Top1）两个控制变量，同时还控制了年份这一虚拟变量。

表1 变量定义

4.模型设计。

模型1和2分别用于单独检验高管股权激励、高管薪酬激励与创新效率之间的关系。模型3在前述模型基础上将股权激励和高管激励纳入统一模型，并进行分组检验。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

从下页表2可以看出，随着国家对上市公司信息披露内容规范的逐步完善，创业板上市公司对创新数据披露情况有所好转，披露企业数上升，且2014—2016年创新效率总体呈上升趋势，2017年有所回落，可能是由于创新的延迟效应造成的结果。高管股权激励呈逐年递减趋势，高管持股比例普遍偏低，主要是由于近年来企业日益强烈的股权激励意向同政策法规限制的矛盾，因而许多公司不得不采取隐性的、间接的持股方法，如员工持股计划、管理层融资收购计划等，高管持股比例存在一定程度稀释（徐卫东，2001）。而高管薪酬激励均值呈逐年递增趋势，说明薪酬激励手段在企业中仍是运用最普遍的方法。

表2 2014—2017年度主要变量描述性统计结果

其他变量统计结果如表3所示，其中样本公司所在地区的政府干预程度存在较明显的差异，最大值为0.57198，最小仅0.0687，平均值为0.217，说明政府资金在企业科研活动筹资经费中占比较低。两权分离率标准差较大，说明创业板公司的两权分离率差异很大。另外，不同公司间第一大股东持股比例也存在较大差异，平均值为30.07300，标准差达到12.04380。

表3 其他变量的描述性统计结果

（二）相关性分析

为了初步检验解释变量企业创新效率与股权激励、薪酬激励的关系，以及各变量之间有无共线性和自相关性，在回归之前本文进行了person相关系数回归、VIF方差膨胀因子检验和D-W检验。如表4所示，在10%的置信水平上创新效率与高管股权激励呈正向变动，在5%的置信水平上创新效率与高管薪酬呈反向变动，初步验证了假设1和假设2。从因变量和其他控制变量的相关性可以看出，创新效率与两权分离度、股权集中度、资产负债率呈正相关，而与企业规模、资产收益率呈负相关。由表5结果可看出，VIF值均小于10，在1.26附近，说明模型中主要变量之间不存在严重的多重共线性。D-W值在1.7附近，说明变量之间也不存在严重的自相关性。综上，可以选取这些变量构建回归模型。

表4 Pearson相关性检验

表5 主要变量多重共线性检验

（三）多元回归结果分析

本文利用Stata 16.0对样本进行回归处理，分别研究不同激励手段对企业创新效率的影响以及分组检验政府干预的调节效应实证结果。

1.高管激励与企业创新效率关系。在Hausman检验的基础上我们选择固定效应回归模型分析，从下页表6回归结果可以看出，Share的回归系数在10%的显著性水平上为正，表明股权激励会对企业创新效率产生正向影响，支持假设1a。进一步我们将Share的平方项引入以探究是否存在边际效应递减情况，结果显示Share及其平方项不再显著，即不支持边际效应递减的假设1b。Pay的回归系数为负，且在1%的水平上显著，表明高管薪酬激励强度越大，企业创新效率越低，支持研究假设2，即薪酬激励与企业创新效率呈负相关性，薪酬激励的短期性无法与创新的滞后性相匹配，不能激发高管提高企业创新潜力。

基于以上回归结果，进一步根据样本公司所在地的政府干预强度按照大于（或小于）中位数，将样本分为干预程度低组和政府干预程度高组，分别控制并进行回归，结果如下页表7所示。就股权激励而言，在政府干预程度低组，Share与Inno回归系数为0.0004772但不显著，在政府干预程度高组，Share与Inno在1%的水平上显著正相关，但回归系数上升为0.0043862。对比全样本的回归系数可以发现，在政府干预下高管股权激励对创新效率更具有促进作用。对于薪酬激励，回归结果表明，政府干预程度低组中，Pay与Inno在5%的水平上系数为-0.0012655且二者呈负相关，而在干预程度高组，Pay与Inno在1%的置信水平上显著负相关且系数为-0.0022647。对比全样本的回归系数可以看出，政府干预程度越高，高管薪酬激励的负向作用效果越明显。因此，假设3得到验证，表明政府资助加强了股权激励对企业创新效率的正向促进作用，也强化了薪酬激励对于企业创新效率的负向关系。之所以在干预程度较高的地区激励效应影响显著，可能是政府的研发投入干扰了公司治理机制的正常运行和激励机制的运行效果，提高了高管激励机制对创新效率的有效性。

表6 高管激励与企业创新效率关系的回归结果

表7 政府干预结果调节作用回归结果

五、稳健性检验

为确保研究结论的可靠性，本文进行了如下两方面稳健性检验。

（一）改用其他指标作为解释变量

为确保研究结论的可靠性，以董事、监事、高管年薪总额自然对数代替前三位高管薪酬总额的自然对数，弥补前文中薪酬激励与股权激励口径不一致可能带来的误差。借鉴现有学者的做法，使用前五大股东持股比例代替第一大股东持股比例表示股权集中度，用总销售收入代替期末总资产等财务指标，分别将它们作为解释变量代入模型中。最后，考虑到企业专利申请数不一定代表最终企业专利被授予的数量，根据上市公司的披露数据我们以专利申请后四年的累计专利授权数作为变量代入模型，回归结果如表8（1）所示，结果与上述回归结论基本一致，印证了前文的假设。

（二）进行滞后期检验

考虑到企业从创新投入到形成创新产出这一过程具有复杂性以及时间的不确定性，本文结合现有研究文献的观点，拟将创新投入分别滞后1期和2期，用滞后的创新产出除以创新投入重新计算创新效率，使得企业创新效率这一指标的衡量更具有说服力。回归结果如表8（2）所示，基本与前文分析结果一致，验证了研究结论的稳健性。

表8 稳健性检验回归结果

六、结论与启示

（一）结论

通过对2014—2017年创业板上市公司面板数据的实证研究，本文得出如下结论：（1）高管股权激励与企业技术创新效率呈正相关，而高管薪酬激励与企业技术创新效率呈负相关。（2）在控制其他变量的情况下，我们进一步将政府干预引入到高管激励与创新效率的分析框架并按照政府干预程度进行了分组检验，结果发现，在政府干预高的地区股权激励对企业技术创新效率具有显著正向影响，而薪酬激励则具有显著负向影响。

（二）启示

现代企业之间的竞争很大程度上就是创新能力的竞争，创新能力是在激烈的国际竞争中始终处于领先地位的重要因素。基于上述研究结论，本文提出以下建议：从企业内部角度看，我国创业板上市公司整体创新效率不高，但研究结论显示，相对薪酬激励，股权激励的方式更能促进创新效率的提升，能够促使高管与股东的利益趋同，减少短期行为，从而优化资源的配置，因此在设计高管激励计划、促进企业创新效率提高时，可以适当提高股权激励的比例。从政府角度出发，企业创新具有外部性，政府干预的确能够在一定程度上缓解企业负担，但应在充分了解企业研发的基础上，把握好政府干预的程度，既要避免过度干预导致的创新激励扭曲，又要更好地发挥政府在创新效率提升、战略引领等方面的基础性和导向性作用，要根据不同地区的实际情况及时调整有关政策，为企业提供一个良好的创新环境。