期权激励如何影响企业创新——基于高管和核心员工在研发创新中的角色分析

陈志刚 陈启博

(武汉大学中国中部发展研究院，湖北武汉 430072)

一、引言

企业创新对于培育企业核心竞争力至关重要，同时也是促进经济高质量发展的重要动力(Porter，2015)[1]。随着我国经济由高速增长转向高质量发展，培育促进企业创新机制、提高企业创新能力变得尤为迫切。其中，如何激励研发创新活动中的决策者和执行者不仅在学术研究中备受关注，同时也是政府管理部门、公司股东以及公司管理层实际面临的问题。本文将从高管和核心员工在研发创新活动中扮演的角色出发，研究期权激励如何影响企业创新。

理论上，期权激励可能促进企业创新。Manso(2011)[2]认为一个有效激励创新的合约应该在短期能够容忍激励对象的创新失败，并将创新成功得到的长期回报与激励对象分享。期权激励具有的非对称收益曲线在创新失败、股价下跌时能够使激励对象免受损失，在创新成功、股价上涨时又能为激励对象带来回报，是较为理想的创新激励工具。Jensen和Meckling(1976)[3]认为期权激励是有效缓解股东与管理者代理问题的激励形式之一，能够缓解管理者的风险厌恶，使其更重视公司长期利益。也有学者提出股权激励可能抑制企业创新，Coles等(2006)[4]认为将管理者薪酬与公司股价绑定会让管理者个人财富过度地受公司的股价影响，从而使得管理者更加厌恶风险、降低研发支出。Chemmanur等(2014)[5]、Fang等(2014)[6]的研究认为股市短期的压力可能导致管理者短视行为，不利于企业创新。

实证研究方面，国际上关于金融发展(Hsu等，2014)[7]、资本结构(Seru等，2014)[8]等因素如何影响企业创新活动的文献较多，但是有关期权激励与企业创新关系的实证文献还比较少。关于期权激励与企业研发支出关系的研究中，Koyin和 John(2004)[9]、Defusco等(1991)[10]的研究发现二者有较强的正向关系。在创新产出方面仅有少数学者如Chang等(2015)[11]、Hochberg等(2010)[12]研究了员工期权激励与美国上市公司专利数量的关系。我国的股权激励计划起始于2006年，国内相关实证文献在最近几年才开始出现。牛彦秀等(2016)[13]根据代理理论和激励理论进行了实证研究，发现股权激励占高管薪酬比重越高越能促进企业创新。李丹蒙等(2017)[14]使用双重差分法证明了我国上市公司实施期权激励对企业创新产出的促进效应。王姝勋等(2017)[15]首次将PSM-DID方法运用于期权激励与公司专利产出关系的研究中，该方法较好地解决了以往研究中存在的选择性偏误，避免了由此带来的内生性问题。田轩和孟清扬(2018)[16]也使用该方法研究了股权激励计划对企业创新的影响，结果表明股权激励对企业创新投入和创新产出都有显著的促进作用。尽管已有文献对期权激励的效果进行检验，但是仍存在以下不足:

第一，只将企业申请专利数量作为衡量企业创新的指标，无法全面评价企业创新水平。申请专利数量实际上只反映了企业创新产出情况，而研发创新活动中高投入和高风险普遍存在，盲目开展创新项目、扩大研发支出正是许多企业爆发财务危机的原因(Wedig，1990)[17]。期权激励对创新失败具有的包容性是其能够激励企业高管和员工创新的重要因素，但是频繁的创新失败对企业而言则意味着资源浪费和效率低下，甚至是财务风险，盲目开展创新项目反而不利于企业长期发展。尽管部分文献也进行了期权激励与企业创新投入的相关实证检验，但是讨论并不深入并且不同文献得出的结论相互矛盾。仅使用企业申请专利数衡量企业创新忽视了创新活动的特性，现阶段需要从更为全面的角度考察期权激励对企业创新的影响。

第二，主要关注于高管期权激励的影响，忽视了核心员工在企业创新中的重要作用。完整的企业研发创新活动包括创新投入、创新产出以及创新成果转化三个环节。高管作为创新活动的决策者在制定计划、投入资金、安排人员之类的企业投入环节上会产生更多影响。核心员工往往包含企业技术工作人员尤其是核心技术人员，专业技术水平和努力程度将直接影响创新产出的数量和效率，属于企业研发创新活动中的执行者。由于高管和核心员工在企业研发创新活动中作用的环节不同，并且核心员工对创新产出的数量和效率均有直接影响，现有文献仅用创新产出衡量对核心员工的激励效果有失偏颇。

本文从高管和核心员工两个层面分析了期权激励对企业创新的影响机制，并探讨了产权性质和行业技术特征方面的异质性，提出了4个研究假设。使用2009-2018年A股非金融类上市公司数据实证检验了高管期权激励和核心员工期权激励对创新投入、创新产出和创新效率的影响及其在产权性质和行业技术特征方面的异质性。为了降低样本选择性偏误，本文采用了倾向得分匹配法，为每一家实施期权激励的公司挑选一家没有实施期权激励的公司相匹配，并使用双重差分法(diff-in-diff)比较二者在事件前后企业创新产出、创新投入以及创新效率的变化。

本文可能的边际贡献有三个方面:(1)在企业创新的评价上增加了创新效率和创新投入两个维度，首次全面评估了期权激励对企业创新投入、产出以及效率的影响；(2)从高管和核心员工角度分析了期权激励对企业创新的影响机制，为解释期权激励如何影响企业创新提供了新的视角。同时，本文检验了激励高管和核心员工对创新投入、创新产出和创新效率的不同影响，这些结论为希望提升公司创新水平的企业决策者和政策制定者提供了参考；(3)针对产权性质和行业技术特质进行异质性分析，拓展了本文结论的适用情境。

二、理论分析与研究假设

(一)高管期权激励与企业创新

由于研发创新活动往往具有高风险性和长期性(Holmström，1989)[18]，高管出于个人利益会倾向于规避研发创新。原因在于:一是研发创新活动的高风险性使得创新项目失败的概率较高，加重了高管的职业生涯、声誉担忧。若没有足够的风险补偿，理性假设下高管更愿意保守经营、避免高风险的研发创新。二是高管学习新技术和管理新事物会增加私人成本，而研发创新活动一般周期较长、失败概率较高，使得传统的薪酬方式难以完全弥补高管新增的私人成本。在私人成本无法完全弥补的情况下，高管的创新动力自然不足。期权所具有的凸性特征能够较好解决上述问题:一方面，如果创新活动为公司带来了长期回报，公司股价会随之上涨，进而带动高管所持的期权价值上升，增加其个人财富以弥补为研发创新活动所付出的私人成本；另一方面，如果创新项目失败导致公司股价下跌，高管放弃行权亦无损失，解除了研发创新给高管带来的损失风险。高管期权激励能够缓解高管在研发创新活动中的代理问题(朱德胜、张伟，2017)[19]，促使高管加大研发投入。但是正如引言中所分析的，作为企业决策层，在创新投入、创新产出和创新成果转化三个阶段中高管更大程度上影响的是创新投入环节，一般不会直接参与创新产出环节。高管期权激励能促使高管增加研发投入，可是创新效率未必会得到提升。当然，持续、稳定的研发投入是创新产出和创新成果转化的前提保障，高管期权激励提高创新投入的同时可能提高创新产出。综合上述分析，本文提出第一个假设:

H1:高管期权激励提高了创新投入和创新产出，但对创新效率影响不显著。高管期权激励提高创新产出是通过提高企业创新投入驱动的。

(二)核心员工期权激励与企业创新

在企业创新研发的三个环节中，颠覆性的产品或技术往往出现在创新产出环节，故创新产出环节是创新活动中的核心环节，而这个环节的执行者则是核心员工。核心员工的专业技术水平、工作努力程度、团结协作能力会直接影响创新产出的效率和质量(姜英兵、于雅萍，2017)[20]。核心员工期权激励能够将核心员工的个人财富与公司长远利益绑定在一起，提高其工作努力程度，激发其学习探索新技术的动力。同时，期权较长的行权限制期也会促使核心员工留在企业，有利于技术团队的稳定，增进团队成员信息共享和相互学习，保障研发创新活动的连续性，进而提高创新效率和创新产出(Hochberg和Lindsey，2010)[12]。但是在现代公司治理体系下，核心员工是研发创新活动的具体执行者而非决策者，难以对研发创新的投入环节产生决定性影响。所以核心员工期权激励无法提高创新投入，但是能够通过提高创新效率驱动创新产出提升。综合上述分析，本文提出第二个假设:

H2:核心员工期权激励提高了创新效率和创新产出，但不影响创新投入。核心员工期权激励提高创新产出是通过提高企业创新效率驱动的。

(三)产权性质与期权激励的创新促进效应

本文按照企业产权性质将企业划分为国有企业和非国有企业。产权性质差异可能对期权激励的创新促进效应产生不同的影响。与国外不同的是，我国上市公司存在大量国有企业，我国的国有企业高管与西方职业经理人有很大区别:他们往往带有行政级别，并且其追求目标可能并非经济利益最大化，而是政治利益最大化，表现为更加注重维持社会稳定和提供社会服务而非企业利益。同时，国有企业的薪酬制定受到来自政府的管制，高管与员工的薪酬差异远小于非国有企业，期权激励方案也受到更严格的限制(陈冬华等，2005)[21]，这些情况可能导致国有企业高管从期权激励计划中能够获取的收益有限。另外，国有企业存在的内部人控制更容易使期权激励演变为高管自谋福利(肖星、陈婵，2006)[22]，导致管理层放弃风险较高的研发创新而去追求安稳收益。因此，相较于非国有企业，国有企业实施高管期权激励对企业创新的促进作用并不显著，而国有企业核心员工受薪酬管制的影响较小，核心员工也无法自定薪酬，所以核心员工期权激励仍然有效。非国有企业不存在上述问题，实施高管期权激励和核心员工期权激励的激励效果应该与H1和H2一致。综合上述分析，本文提出第三个假设:

H3:非国有企业中，实施高管期权激励提高了创新投入和创新产出但不影响创新效率，实施核心员工期权激励提高了创新效率和创新产出但不影响创新投入。相较于非国有企业，国有企业中实施高管期权激励对创新产出、创新投入和创新效率影响均不显著，而实施核心员工期权激励仍然能够提高创新效率和创新产出，不影响创新投入。

(四)行业技术特征与期权激励创新效应

本文按照行业技术特征将企业分为高技术行业企业和非高技术行业企业。高技术行业创新研发活动的技术含量更高、难度更大，并且在高技术行业中，技术领先对于企业经营更为重要，研发活动也更为频繁。由于重大的技术突破往往来自核心技术人员，核心技术人员的专业水平、努力程度以及团队协作水平决定了企业的行业技术地位。所以，在高技术行业中，核心技术人员是企业的核心竞争力，其决定了企业的行业地位。换而言之，对于高技术行业公司，核心员工相较于高管在企业研发创新活动中的重要性更高，激励核心员工、与核心员工分享技术创新带来的丰厚回报也就更加重要。综合上述分析，本文提出第四个假设:

H4:相较于非高技术行业，在高技术行业中核心员工期权激励对创新效率和创新产出的促进效果更好。

三、变量设计与数据来源

(一)变量设计

1.企业创新

如何全面衡量企业创新水平是本文研究的一个关键点，本文从创新产出、创新投入与创新效率三个维度考察企业创新水平。其中，创新产出(Patent)使用企业第t＋3年专利申请数量衡量。原因是企业创新项目从开始研发到申请专利通常需要2至3年，使用申请专利年份而非专利取得年份是为了排除专利评审对专利产出时间造成的影响(张凤兵、王会宗，2019)[23]。我国的专利类型包括:发明、实用新型和外观设计。由于外观设计专利的技术含量较低，本文使用发明专利与实用新型专利的总和来度量企业创新产出(刘行、赵健宇，2019)[24]。并对所有专利变量数据加1取对数以处理数据截尾问题；创新投入变量使用企业研发支出(R＆D)进行衡量，同样考虑到数据截尾问题对企业研发支出变量数据加1取对数；参考朱德胜和周晓珮(2016)[25]的做法，创新效率用创新产出(Patent)与创新投入(R＆D)的比值来衡量，定义为创新效率(eff)。

2.期权激励计划

CSMAR数据库包含期权激励计划首次授予期权公告时间、授予高管期权数量、授予核心员工期权数量、本次授予期权总数量等本文所需的关键数据。本文将上市公司首次授予期权的公告时间作为期权激励的实施时间，期权激励的实施时间之前的年份定义为事件发生前(Post＝0)，期权激励的实施时间之后的年份定义为事件发生后(Post＝1)。将2012-2015年实施了期权激励的公司作为实验组(Option＝1)，将2012-2015年未实施期权激励且2012年之前也未实施期权激励或期权激励计划已经过期的公司作为对照组(Option＝0)，排除2012年之前实施期权激励未到期的企业是为了避免样本期之前实施的期权激励计划对对照组产生影响。激励对象分为高管和核心员工，本文采用授予高管期权数量与本次授予期权总数量的比值衡量高管期权激励(Option＿ex)，用授予核心员工的期权数量与本次授予期权总数量的比值衡量核心员工期权激励(Option＿em)。

3.其他变量与描述性统计

控制变量包括营业收入(rev)、财务杠杆(lev)、固定资产比率(tan)、资产收益率(roa)、企业年龄(age)、产权性质(soe)、行业技术特征(hightech)。表1汇总了本文主要变量的名称、符号和计算方式。其中，关于行业技术特征中高技术行业与非高技术行业的划分参考王玉泽等(2019)[26]的做法，按照国家统计局高技术企业分类标准将互联网、通信、软件、专业技术服务、交运设备制造、电子设备制造、仪器仪表制造、医药、环保9个行业划定为高技术行业，其他则是非高技术行业。

表1 主要变量定义

表2列示了全样本的描述性统计，列(1)提供了处理组即实施期权激励公司的描述性统计。列(2)报告了所有未实施期权激励的样本公司的描述性统计。列(3)度量列(1)、列(2)中各变量均值是否存在显著差异的T统计量。列(3)显示处理组与未实施期权激励的样本公司存在明显差异，若简单地放在一起回归可能带来样本选择偏误问题。

表2 描述性统计

(二)数据来源

由于2012年以前企业研发支出(R＆D)数据缺失严重，本文的样本观测期间从2012年开始。由于创新产出(Patent)变量是用第t＋3年的申请专利数据衡量，而目前能够获得的最新专利数据是2018年，为保证专利数据的完整性，本文只考察2015年及之前实施期权激励的企业。为了控制股权激励计划前的创新水平，满足双重差分模型所需要的“平行趋势”假设，本文还需计算实施期权激励前三年的企业创新产出平均值。所以本文考察的样本期间是2012-2015年，使用的企业数据实际包括2009-2018年。本文的数据来源于以下渠道:2009-2017年的专利申请数据来源于CSMAR数据库，由于CSMAR数据库中缺少2018年的专利申请数据，2018年的专利申请数据由国家专利技术产权局网站手工整理得到。上市公司研发投入数据、期权激励计划和财务数据均来自CSMAR数据库。根据研究需要，本文对初始数据进行了以下处理:(1)剔除ST公司及在样本期间内退市的公司；(2)剔除金融类上市公司；(3)剔除关键变量数据缺失的样本；(4)对连续变量在前后1%的水平上进行缩尾(Winsorize)处理，以排除极端值影响。

四、实证分析

实施期权激励公司与未实施期权激励公司之间各变量存在明显差异，说明实施期权激励的公司本身就具有一些特征，本文在验证期权激励效果前采用倾向得分匹配降低样本选择偏误，以满足双重差分法所需的平行趋势假设。再对处理组与匹配企业进行双重差分分析，比较期权激励前后企业创新相关指标的变化。

(一)倾向得分匹配估计

本文采用Rosenbaum(1983)[27]提出的倾向得分匹配方法从未实施期权激励企业中为处理组匹配对照组。首先，我们借鉴韩青、文洪星(2019)[28]的做法，选择营业收入(rev)、固定资产比率(tan)、财务杠杆(lev)、利润率(roa)、是否为国企(soe)、企业年龄(age)、专利数量增加量(Patent＿Growth)作为企业特征变量。其中，专利增加量(Patent＿Growth)是实施期权激励当年的观测值，其他变量是前一年的观测值。其次，根据上述7个特征变量，使用Logit模型逐年估计当年企业实施期权激励的可能性。最后，利用最近邻匹配法，为每一家实施期权激励的企业找到一家倾向得分值最接近且未实施期权激励的企业作为配对对象。通过匹配得到，127家在2012-2015年间成功实施期权激励的企业与127家在2012-2015年间没有实施期权激励且2012年以前从未实施期权激励或期权激励计划已经到期的企业逐一匹配成功。表3列(3)所有变量均值差异的T值都不显著，说明匹配后期权激励企业与匹配企业通过了平衡性检验，匹配效果较好。

表3 处理组与匹配组均值差异

(二)双重差分分析

1.高管期权激励、核心员工期权激励与企业创新

我们将实施期权激励企业称作处理组，将使用上述倾向得分匹配法得到的匹配企业称作控制组。处理组企业与其匹配企业在实施期权激励当年具有相同的实施期权激励的概率，即如果处理组企业没有实施期权激励，其创新产出、创新投入和创新效率的变化路径会与控制组一样。模型(1)给出了检验高管期权激励、核心员工期权激励与企业创新产出、创新投入和创新效率关系的双重差分模型:

其中，Yi，t代表企业创新水平，通过创新产出(Patent)、创新投入(R＆D)和创新效率(eff)三个指标进行衡量。解释变量Option＿exi和Option＿emi为代表处理组的虚拟变量，实施期权激励的公司取值为1，未实施期权激励的公司取值为0；Posti，t是代表事件发生的虚拟变量，实施期权激励当年和之后年份取值为1，之前年份取0。未实施期权激励公司参照与其匹配的实施期权激励公司定义 Post。 交互项Posti，t×Option＿exi和Posti，t×Option＿emi是我们的关键解释变量，对应的回归系数δ1和δ2分别代表高管期权激励和核心员工期权激励对企业创新的影响。Controlsi，t为控制变量。此外，模型中还加入了年份和企业的固定效应，在估计方差时都在公司层面进行了聚类调整。

检验结果如表4所示。Yi，t对应创新产出时，系数δ1和δ2分别为0.265和0.354，均在1%的水平上显著为正值，说明高管期权激励和核心员工期权激励对企业创新产出都具有促进作用。系数值δ2(0.265)大于δ1(0.354)说明核心员工期权激励对创新产出的促进作用较高管期权激励更好；Yi，t对应创新投入时，系数δ1和δ2分别为0.642 和0.342，其中δ1在1%的水平上显著为正值但δ2不显著，说明高管期权激励能够促进创新投入而核心员工期权激励对创新投入无显著影响；Yi，t对应创新效率时，系数δ1和δ2分别为0.013和0.024，其中δ1不显著而δ2在1%的水平上显著为正值，说明高管期权激励不能促进创新效率而核心员工期权激励能够提高创新效率。检验结果支持了本文的假设H1和假设H2，高管期权激励提高了企业创新投入和创新产出，但无法提高创新效率，创新产出的提高是依赖创新投入增加驱动的，核心员工期权激励提高了企业创新效率和创新产出，但对创新投入没有影响，创新产出的提高是依赖创新效率提升驱动的，并且核心员工期权激励对企业创新产出的促进作用较高管期权激励更好。

表4 高管期权激励、核心员工期权激励与企业创新

2.产权性质与期权激励创新效应

为检验产权性质对期权激励与公司创新关系的影响，本文参考Seru(2014)[8]的模型设计，在模型(1)的基础上建立模型(2):

其中，Yi，t同样对应创新产出(Patent)、创新投入(R＆D)和创新效率(eff)三个指标。4个交互项是我们的关键变量，交互项Posti，t×Option＿exi×soei，t系数δ3反映了国有企业高管期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿emi×soei，t系数δ4反映了国有企业核心员工期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿exi×(1-soei，t)系数δ5反映了非国有企业高管期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿emi×(1-soei，t)系数δ6反映了非国有企业核心员工期权激励对企业创新的影响。

回归结果如表5所示，鉴于篇幅限制表5和之后的表中都省略了变量Post和其他控制变量的回归结果。 当Yi，t对应创新产出时，系数δ3、δ4、δ5、δ6分别为 0.395、0.117、0.393、0.405，其中δ3不显著，而δ4、δ5在5%的水平显著为正值，δ6在1%的水平显著为正值。说明国有企业高管期权激励对创新产出无显著促进作用，而国有企业核心员工期权激励、非国有企业高管期权激励以及非国有企业核心员工期权激励对创新产出均有显著的促进作用。从系数大小来看，δ3(0.395)和δ5(0.393)接近，但δ3不显著，δ6(0.405)大于δ4(0.117)，说明非国有企业中高管期权激励和核心员工期权激励的效果均比国有企业好；当Yi，t对应创新投入时，系数δ3、δ4、δ5、δ6分别为-0.453、0.225、0.739、0.443，其中δ3、δ4和δ6均不显著，仅δ5在 1%的显著性水平上为正值，说明国有企业高管期权激励、核心员工期权激励以及非国有企业核心员工期权激励对创新投入均无显著促进作用，只有非国有企业高管期权激励对创新投入有显著促进作用；当Yi，t对应创新效率时，系数δ3、δ4、δ5、δ6分别为 0.013、0.011、-0.022、0.027。 其中δ3和δ5均不显著，说明无论在国有企业还非国有企业中高管期权激励对创新效率都没有显著促进作用。δ4和δ6在1%的显著性水平上为正值说明无论在国有企业还非国有企业中核心员工期权激励对创新效率都有显著促进作用。δ6(0.027)大于δ4(0.011)说明非国有企业核心员工期权激励对创新效率的促进作用比国有企业好。表5的检验结果支持了本文的假设H3，非国有企业中，实施高管期权激励提高了创新投入和创新产出但不影响创新效率，实施核心员工期权激励提高了创新效率和创新产出但不影响创新投入。相较于非国有企业，国有企业中实施高管期权激励对创新产出、创新投入和创新效率影响均不显著，而实施核心员工期权激励仍然能够提高创新效率和创新产出，不影响创新投入，即国有企业激励高管失效，但激励核心员工仍然有效。并且无论在创新产出、创新投入还是创新效率方面，非国有企业实施高管期权激励和核心员工期权激励的激励效果均好于国有企业。

表5 产权性质与期权激励创新效应

3.行业技术特征与期权激励创新效应

为检验行业技术特征对期权激励与公司创新关系的影响，同样参考Seru(2014)[8]的模型设计，在模型(1)的基础上建立模型(3):

其中，Yi，t同样对应创新产出(Patent)、创新投入(R＆D)和创新效率(eff)三个指标。4个交互项是我们的关键变量。 交互项Posti，t×Option＿exi×hightechi，t系数δ7反映了高技术行业企业高管期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿emi×hightechi，t系数δ8反映了高技术行业企业核心员工期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿exi×(1-hightechi，t)系数δ9反映了非高技术行业企业高管期权激励对企业创新的影响，交互项Posti，t×Option＿emi×(1-hightechi，t)系数δ10反映了非高技术行业企业核心员工期权激励对企业创新的影响。

回归结果如表 6 所示。 当Yi，t对应创新产出时，系数δ7、δ8、δ9、δ10分别为0.224、0.531、0.234、0.283，其中δ7和δ9在 5%的水平上显著为正值，δ8和δ10在 1%的水平上显著为正值，且δ8(0.531)大于δ7(0.224)，δ10(0.283)大于δ9(0.234)，说明无论在高技术行业还是非高技术行业，高管期权激励和核心员工期权激励对创新产出均有促进作用，且核心员工期权激励的效果明显好于高管期权激励。尤其是在高技术行业中，对实施核心员工期权激励对创新产出提升了53.1%(δ8＝ 0.531)；当Yi，t对应创新投入时，系数δ7、δ8、δ9、δ10分别为0.770、0.818、0.306、-0.030，其中δ7和δ9在 1%的水平上显著为正值，且δ7大于δ9，而δ8和δ10不显著，说明无论在高技术行业还是非高技术行业，高管期权激励对创新投入均有促进作用，并且在高技术行业中高管期权激励促进作用更大。而核心员工期权激励对创新投入仍没有影响；当Yi，t对应创新效率时，系数δ7、δ8、δ9、δ10分别为-0.009、0.034、-0.026、0.021，其中δ8和δ10在 1%的水平上显著为正值，且δ8(0.034)大于δ10(0.021)，而δ7和δ9不显著，说明无论在高技术行业还是非高技术行业，核心员工期权激励对创新效率均有促进作用，且相较于非高技术行业，高技术行业中核心员工期权激励促进作用更大。无论在高技术行业还是非高技术行业，高管期权激励对创新效率均没有影响。表6的结果支持了假设H4，相较于非高技术行业，在高技术行业企业中核心员工期权激励对创新效率和创新产出的促进效果更好，尤其是对企业创新产出平均提高了53.1%。对于高技术行业企业，核心员工在研发创新活动中的重要作用应该被充分重视。

表6 行业技术特征与期权激励创新效应

五、研究结论与启示

本文从企业研发创新活动中两类最重要的人力资源——高管和核心员工层面分析了期权激励对企业创新的影响机制，并创新性地拓展了企业创新的评价体系，从创新产出、创新投入和创新效率三个维度全面衡量企业创新水平。研究方法上，使用倾向得分匹配克服了企业实施期权激励可能存在的自选择问题，并利用双重差分法识别实施高管和核心员工期权激励前后企业创新产出、创新投入和创新效率的变化。本文的实证结果表明，高管期权激励促进了企业创新产出和创新投入，但无法提高创新效率。其对创新产出的促进作用来源于创新投入的增加；核心员工期权激励既提高了创新产出，又提高了创新效率，不影响创新投入。并且，核心员工期权激励对创新产出的促进效果好于高管期权激励。本文进一步分析了上述激励效果在产权性质和行业技术特征方面的异质性:相较于非国有企业，国有企业高管期权激励对创新产出、创新投入和创新效率影响均不显著，而核心员工期权激励仍然有效。无论在创新产出、创新投入还是创新效率方面，非国有企业实施高管和核心员工期权激励的激励效果均好于国有企业；相较于非高技术行业，在高技术行业中核心员工期权激励对创新效率和创新产出的促进效果更好。

作为深化上市公司公司治理、完善上市公司激励约束机制的重要手段，期权激励是提高企业创新水平的有效工具之一。本文的研究结论丰富了关于期权激励效果以及企业创新影响因素的相关文献，并且对于希望提高企业创新水平的政府政策制定者和企业决策者具有重要的实践启示和现实指导意义。第一，实施高管期权激励和核心员工期权激励均能够促进企业创新产出的增加，并且实施核心员工期权激励对企业创新产出的促进效果更好。第二，对于希望增加创新投入的企业在实施期权激励时应更注重于激励高管，而对于希望提高创新效率的企业则应更注重激励核心员工。第三，国有企业由于存在内部人控制、薪酬管制等问题，实施高管期权激励对企业创新没有促进作用，但是实施核心员工期权激励仍然可以显著促进企业的创新效率和创新产出，即国有企业激励高管失效但激励核心员工仍然有效。对于希望通过期权激励促进企业创新水平的国有企业，期权激励应该偏向于激励核心员工。第四，高技术行业的行业竞争特性决定了核心员工在企业研发创新活动中的重要作用，在高技术行业企业中核心员工期权激励对企业创新效率和创新产出的促进效果十分明显，尤其对企业创新传出平均提高了53.1%。建议高技术行业企业侧重于核心员工期权激励，提高企业技术人员尤其是技术骨干对企业研发工作的努力程度，激发其学习探索新技术的动力，保持技术团队的稳定性和研发创新活动的连续性。