国有企业股权激励对研发活动的影响

李春瑜

(中国社会科学院工业经济研究所，北京 100087)

一、引言

习近平总书记指出，要推动国有企业完善创新体系、增强创新能力、激发创新活力，促进产业链创新链深度融合，提升国有企业原创技术需求牵引、源头供给、资源配置、转化应用能力，打造原创技术策源地。长期以来，国有企业一直是我国科技创新体系的核心主体，承担了创新基础设施建设、创新公共资源配置等重要使命(王欣，2021)[1]。在《国企改革三年行动方案(2020-2022年)》中，将提升国有企业的“创新力”作为重要改革目标之一。创新要靠机制来保障，分配制度改革是国有企业创新的重要动力源泉。在国有企业推进股权激励等形式的中长期激励，在《关于深化国有企业改革指导意见》、《关于进一步深化中央企业劳动用工和收入分配制度改革的指导意见》、《国企改革三年行动方案(2020-2022年)》等系列改革指导性文件中均有涉及。根据本文的统计，截至2020年底，已经累计有228家国有控股上市公司公告了276个股权激励方案。

股权激励对创新活动的影响一直是理论研究的焦点问题。Manso(2011)[2]认为股权激励计划是一种长期激励安排，使经营者能在一个较长周期里平衡创新和绩效之间的关系，相比单一的年度绩效考核，股权激励计划增加了经营者风险承受度，培养了经营者的创新导向。Lerner等(2002)[3]认为对研发机构高管进行更多的长期性激励(如股票期权、限制性股票)就有更多的专利产出，恰当的长期激励方式能够有效地促进企业的创新活动。Zahra (2000等)[4]认为，对管理层实施股权激励能够调动他们开展创新研发和维持企业持续经营能力的积极性。Wu和Tu(2007)[5]等的研究也表明，股权激励能够通过缓解股东和高管之间的代理问题，促进高管增加研发支出。相异甚至对立的研究观点也同样存在：冯根福等(2008)[6]发现，管理者持股与企业技术创新正相关，但统计上不显著。Coles等(2016)[7]认为股权激励使得股价与经营层收益挂钩，容易使经营层将注意力倾注在短期股价涨跌上，从而忽视长期的创新规划安排。Chemmanur等(2014)[8]也认为资本市场的短期压力会增加管理层的短视行为，抑制创新动力，降低创新效率。Graham等(2005)等[9]调查发现，80%的受访管理者表示为了达到短期业绩目标，他们愿意降低酌量性的R&D投资、 广告和维持性费用。

无论是使命定位还是体制机制，国有企业和一般市场型企业都存在差别。作为一种特殊企业群体，国有企业股权激励和创新活动关系也需要特别关注，但这方面的研究文献相对较少。田轩(2018)[10]认为股权激励对于企业创新的正向影响在民营企业、股价信息含量高的企业以及激励对象包含核心技术人员的企业中效果更大，在国有企业并不明显。李丹蒙和万华林(2017)[11]认为高管股权激励对可用冗余与研发投入关系起正向调节效应只在非国企中是显著的。姜英兵和于雅萍(2017)[12]的研究表明，产权性质会影响股权激励有效性的发挥，国有股权比例的增加会降低员工股权激励对企业创新的促进作用。周菲和杨栋旭(2019)[13]认为股权激励与企业绩效正相关，R&D投入对当期企业绩效存在负向影响，但其对企业绩效的滞后效应为正。进一步研究发现，上述结论在民营企业中普遍存在，而在国有企业中并不明显。国有企业股权激励对研发活动影响的研究有三点不足，一是缺少专门研究。这些文献均是在样本分类研究时将国企作为一个小类，从产权性质影响角度去验证论文的基本观点，缺乏对国有企业专题、专门式关注；二是样本量过少。国有企业股权激励方案公告数量2015年后才有一定小幅增长，2017年以后才有显著增长，这些文献的样本区间基本在2017年以前，股权激励国有企业不超过40家、年度样本量总数都在200以下；三是这些文献大都探讨的是股权激励对研发活动某一个侧面(例如单独的研发支出或研发产出)的影响。研发活动包括研发投入水平、研发产出效率以及研发对企业绩效促进等多个层面，且几个层面彼此相互影响，因此，股权激励对研发的影响应该是整体、全景式的。

国有企业在体制机制、创新环境和创新要求上和一般企业存在不同，加之国有企业股权激励特殊性，国有企业股权激励和创新关系的专门研究有其必要性。近年来国有企业股权激励数量增加，实证研究的样本量基础也逐渐具备，当前开展国有企业股权激励创新关系研究也有可行性。鉴于此，本文将A股1269家国有控股上市公司2011-2020年的12690个年度样本作为研究对象，按照股权激励对研发活动的影响方式，考察了股权激励对研发投入的主效应影响，以及股权激励在“创新投入→创新产出”和“创新产出→创新效益”过程中的调节效应影响。并以产业特征、股权制衡度和股票换手率三个标准，对上述影响进行分样本检验，以考察上述影响在不同类样本的区别。

二、理论分析和研究假设

(一)股权激励影响研发活动的效应类型分析

从投入产出角度，创新活动有三大要素：创新投入、创新产出和创新效益。创新投入是创新过程中投入的财务等各项资源，创新产出则是基于创新投入而产生的各项创新成果(例如专利、新产品等)，创新效益则是因为创新产出的商业化和市场化而产生的经济效益和社会效益。从三个要素的逻辑关系看，创新投入促进创新产出，而创新产出产生创新效益。

本文考察的是股权激励和创新活动的关系。在“创新投入→创新产出→创新效益”这一基本逻辑链条下，股权激励发挥作用的路径和机制是什么呢？本文认为，股权激励对创新活动各要素的影响方式是不一样的。研发投入取决于经决策批准的公司预算，股权激励可以通过影响激励对象决策行为而影响公司预算，从而直接影响研发投入。但股权激励对创新产出和创新效益的影响则是间接的，创新产出的直接推动因素是创新投入，而创新效益的直接推动因素是创新产出，股权激励是在直接推动因素作用被推动对象的过程中，起到调节作用的因素，而不是创新产出和创新效益的直接影响因素。因此，股权激励对创新投入的影响属于直接效应或者主效应，对创新产出和创新效益的影响则属于间接效应或者调节效应。如图1所示。

图1 股权激励对创新各环节的不同作用效应

在已有的研究文献中，通常将股权激励作为解释变量，将创新的各项要素作为被解释变量，研究逻辑都是考察股权激励对创新各要素的直接作用，也即主效应研究。基于股权激励和创新要素关系的分析，本文认为，股权激励对创新产出和创新效益的影响作用，从调节效应角度进行研究更为合适，这也是本论文在研究视角上区别已有同类型论文之处。

(二)研究假设

1.股权激励与创新投入

在股权激励与创新投入关系上，有“利益协同效应”和“管理防御效应”两种理论可以作为分析依据。根据利益协同效应，创新需要较大投入且产出周期较长，是一种高风险、高不确定性的行为，股权激励通过授予管理层股份，培养管理层的股东思维模式，减少管理层风险回避倾向，促使管理者关注长远目标，在研发支出上加大力度。 但根据“管理防御效应”，股权激励兑现要以业绩实现为前提条件，创新投入会降低当期利润，管理层为了实现个人激励兑现，会通过减少创新投入来帮助自己实现业绩目标。

国有企业在国家创新体系中占据主导地位，提升创新力是国企重要目标之一，创新已经成为国有企业发展共识，也是近年来国企绩效评价重点。国有企业股权激励方案中通常要求设置多层次、系统性的激励业绩考核指标，这些业绩要求也往往紧扣企业创新战略，促使管理层更关注创新投入。此外，国有企业股权激励具有长周期特征(按照政策规定，国有企业一个股权激励周期需要在5年以上，一般性企业要求仅有3年)，这种长周期安排可以让企业投资和经营更好对接企业战略和创新规划，避免追求短期业绩而有意压低研发支出，消除或减少企业短视行为。相对于已有的“股权激励对民营企业有效、国有企业无效”的大多数研究结论，本文认为，在促进创新投入方面，国有企业股权激励应更具备条件。鉴于此，本文提出假设1。

假设1：国有企业股权激励有助于企业提升创新投入。

2.股权激励与创新产出

由于创新的高风险性和高不确定性，创新投入未必一定能带来预期产出。创新方向、创新路径、创新组织、创新管理、创新资源、创新机制等都会影响创新效率，进而影响创新产出。股权激励能够增进核心员工之间为了达成共同目标而密切合作、加强彼此间的相互监督，也能鼓励创新人员信息共享和交互学习，最终更好地促进创新产出。

国有企业股权激励的目的不仅是优化激励机制，还包括完善治理机制、建立制衡机制、理顺运营机制。股权激励赋予了国企核心层员工股东身份，一定程度缓解国企“所有者缺位”体制缺陷，可以使经营层和所有者的创新风险偏好趋近一致；吸收经营层入股优化了企业股权结构，可以促进重大创新决策有效制衡，保障创新决策质量；股权激励机制也引导管理层更关注创新活动的组织效率和管理水平，努力提高创新产出。这些都会在创新投入推动创新产出的过程中起到正向调节作用，提高创新管理水平和创新资源利用效率，鉴于此，本文提出假设2。

假设2：在创新投入作用创新产出过程中，股权激励起到正向调节作用。

3.股权激励与创新效益

创新出来的新产品、新技术，只有成功产业化、市场化，才能最终转化为企业经济效益。创新经济效益反映为创新产出带来的近期财务绩效(收入增长、利润提升等)和远期战略绩效(市值提高、竞争力增强、品牌提升等)。

科研成果如何有效转化为生产力，一直是中国企业科技创新面临的瓶颈性问题(陈元志，2022)[14]。国有企业承担了更多基础性研发和原创性技术研发的责任和使命，研发成果的市场化转化相较民营企业要更加漫长和富于挑战。近年来，中央对国有企业的科技成果转化提出了种种要求并推动众多配套机制出台，包括对《科技成果转化法》的全面修订、完善科技成果评价机制科技、推动成果转化奖酬金激励分配政策、推进技术要素市场配置改革、开展科技成果转化贷款风险补偿试点、促进创新资源跨主体跨区域合理有序流动，等等。民营企业的科技成果转化是一种“自发趋利”行为，而国有企业的科技成果转化带有更多的国家战略和社会责任特征，外部推动和环境要求的痕迹更重，不仅仅是“自发为”，还是“必须为”。国有企业通过股权激励正向推动科技成果向市场转化，既有“自发为”的内部动力，还有“必须为”的外部压力。鉴于此，本文提出假设3。

假设3：在创新产出产生创新效益过程中，股权激励起到正向调节作用。

三、研究设计

(一)样本选择和数据来源

考虑到早期上市公司公告中研发信息缺失较多和实施股权激励的国有企业数量较少这一情况，选择2011-2020年的A股国有控股上市公司年度数据作为分析样本。截至2020年末，共涉及1296家国有控股上市公司10个年度的12960个数据样本量。专利申请量数据来自CNRDS(中国研究数据服务平台)，其他数据来自Wind。为剔除极端数据的影响，在数据统计分析前，对所有样本数据进行了缩尾(Winsorize)处理。

(二)变量设置

1.股权激励变量

股权激励EI是本文的解释变量。已有研究中，对股权激励的衡量方式有多种。一些文献使用管理层持股比例来衡量股权激励(王燕妮,2016[15]；尹美群,2018[16])。这种计量方式的问题在于：国有企业管理层持股有多种实现方式，除了股权激励以外，可能还有二级市场投资购买、参与企业员工持股计划、参与上市之前的混合所有制改革等，因此，管理层持股和股权激励并没有严格的对应性；一些文献采用双重差分模型(DID)衡量股权激励。DID对实施股权激励企业(实验组企业)在股权激励开始日之后的年度样本均取1，实验组企业实施股权激励前样本及未实施过股权激励企业(对照组企业)年度样本均取0。这种计量方式也存在不足：在股权激励中，授予激励对象的权益(股权或期权)是隐含待实现收益的(例如限制性股票的打折授股)，激励对象在激励期间达成业绩才能实现收益，股权激励实质上构成了企业和激励对象之间一种利益对赌机制。股权激励作用锁定在激励计划期间内，其直接效用通常不会延展到激励期间结束以后。因此，DID将激励计划结束后企业年度样本也作为股权激励样本，有其局限性。本文借鉴了刘宝华和王雷(2018)[17]的做法，采用以下方式衡量股权激励变量：对实施激励企业股权激励期间的年度样本，变量取1，股权激励企业其他年度样本和未实施股权激励企业年度样本，变量均取0。这种衡量方式下，股权激励样本对照的不仅有激励公司非激励期间样本，也包括非激励公司全体样本，更能清晰体现股权激励效果。

2.创新变量

一是创新投入。创新投入有相对比率和绝对额两个角度(刘宝华、王雷，2018)[17]。本文用年度研发支出占营业收入的比例来衡量创新投入强度(R&D1)，用年度研发支出总额的自然对数来衡量创新投入规模(R&D2)。二是创新产出。一般用申请的专利数量衡量创新产出(Patent)(曹春方、张超，2020)[18]。申请专利有发明专利、实用新型、外观设计三种，发明专利更能反映企业技术创新产出的真实情况(孟庆斌等，2019)[19]，本文正式检验时使用申请的发明专利数量来衡量创新产出，用申请的全部专利数量做稳健性检验。三是创新效益(Perform)。创新效益最好的衡量方式，是创新产品(服务)对应的新产品收入和利润，但是新产品绩效一般很难通过公开途径获取，也有众多文献以企业整体绩效作为创新效益的替代，本文采用后一方法。企业绩效包括财务绩效和市场绩效两个角度。本文选择净资产收益率ROE来衡量企业财务绩效，市场绩效选择市净率指标(P/B)，P/B是企业股权市场价值和净资产的比值，P/B反映了投资者愿意给予企业账面净资产的溢价程度，代表企业未来成长性高低。本文后面会使用投资回报率ROIC替代ROE，用市盈率(P/E)替代P/B进行稳健性检验。

3.其他控制变量

在股权激励对创新变量-创新投入、产出、绩效产生作用过程中，会受到其他诸多变量因素的影响。借鉴雷鹏等(2016)[20]和周铭山等(2016)[21]的研究，本文设计了以下控制变量：一是公司治理变量。包括董事会人数Board、独立董事占比Independent；二是股权结构变量。包括控股股东持股比例Csr、机构持股比例Isr；三是公司财务变量。包括资产总额对数Asset、资产负债率L/A、每股收益EPS、每股现金股利Dividend；四是公司税赋和补贴变量，包括所得税税率Tax-R、补贴收入占营收比例S/R；五是高管薪酬水平变量。包括前三名高管薪酬水平的自然对数Pay。本文还控制了年度Year和行业Industry的影响(见表1)。

表1 变量明细表

(三)实证模型

建立股权激励与研发投入的模型(1)，考查股权激励对研发投入的直接影响。

R&Di,t=αi+β×EIi,t+∑γ×controli,t+year+industry+εi,t

(1)

上式中以当期的股权激励变量EI对当期的研发投入(分为研发强度R&D1和研发支出规模R&D2)进行OLS回归，预期系数β显著为正，则说明股权激励期间有更高的研发投入,本文假设1得证。

为了考察在创新投入带来创新产出过程中，股权激励所起的调节作用，建立模型(2)。

Patenti,t+1=αi+β1×R&D2i,t+β2×EIi,t+β3×R&D2i,t×EIi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(2)

式(2)中，用研发投入额R&D2、股权激励变量EI,以及股权激励和研发投入的交互项(EI×R&D2)对下一期申请的发明专利数量Patent进行回归，如果交互项系数β3显著为正，说明在研发投入产生研发成果的进程中，股权激励产生了正向调节作用，假设2得以验证;如果交互项系数β3显著为负，说明投入研发资源获取研发成果进程中，股权激励起了负向调节作用，假设2不但不成立，且结论正好和假设相反。

为了考察在创新产出带来创新效益过程中股权激励所起的调节作用，建立模型(3)。

Performi,t+1=αi+β1×Patenti,t+β2×EIi,t+β3×Patenti,t×EIi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(3)

式(3)中，用发明专利申请数量Patent、股权激励变量EI,以及股权激励和发明专利申请数量的交互项(EI×Patent)对下一期企业绩效Perform(分别用财务绩效ROE和市场绩效P/B)进行回归。如果交互项系数β3显著为正，说明在研发产出促进财务绩效的进程中，股权激励起到了正向调节作用，假设3得以验证;如果交互项系数β3显著为负，说明股权激励在研发产出促进绩效进程中起到了负向调节作用，假设3不成立，且结论和假设相反。

四、实证结果

(一)各变量的描述性统计

一是国有企业股权激励实施情况。2011年至2020年期间，曾实施过股权激励公司(变量EI-E)占该期间公司总数比为18%左右，不到20%，总体而言，国有企业股权激励还不普遍。股权激励公司处于股权激励期间的年度样本(也即本文的EI样本)占到所有年度样本的比例为8%左右，样本量约960多个；二是国有企业研发活动总体情况。从研发投入看，10年中研发支出占营业收入比平均为3.31%，平均每家公司每年投入的研发金额为24600万元(根据变量换算)，平均每家公司每年申请的发明专利是11.67件；三是样本企业其他总体情况。ROE平均6.24%，市净率平均2.94%。其他变量数据不再赘述(详见表2)。

表2 变量描述性统计

(二)基准回归分析

我们分别用模型(1)-(3)进行回归分析，每次回归分析前均进行了变量的多重共线性检验，从VIF值和Tolerence值判断，本文的变量选择不存在多重共线性。回归结果见表3。

1.股权激励对研发投入的影响

表3中的列①和列②，是股权激励EI分别对研发投入强度R&D1和研发投入规模R&D2的回归结果。股权激励EI对两个研发投入变量的回归系数均显著为正，在控制了其他相关变量情况下，股权激励样本的研发投入强度和研发投入规模分别比其他样本高出5.5%和7.7%。本文的假设1得证。由结果还可知：解释变量为研发强度R&D1时，董事会规模Board、控股股东持股比例Csr、资产总额Assest、资产负债率L/A、每股股利EPS、所得税税率Tax-R的回归系数均显著为负，表明这些变量对研发投入强度R&D的影响均是负向的。补贴收入占营收比S/R、高管薪酬PAY回归系数均显著为正，表明这些变量对研发投入强度的影响是显著正向的。解释变量为研发投入规模R&D2时，董事会规模Board、每股股利EPS、资产负债率L/A、所得税税率Tax-R的回归系数均显著为负，表明这些变量对研发投入额的影响均是负向的，独立董事比例Independent、机构持股比例Isr、资产规模Assest、每股股利EPS、高管薪酬PAY的回归系数均显著为正，表明这些变量对研发投入额的影响均是负向的。

表3 基本回归分析

2.股权激励对创新“投入→产出”关系的调节作用

表3中列③和列④是模型(2)的回归结果。模型(2)考察股权激励与创新产出的关系。其中列③是将两个关键变量—股权激励EI和研发投入额度R&D2先引入回归方程，两个变量对解释变量—申请发明专利Patent的回归系数均显著为正，表明股权激励样本和研发投入额高的样本，均有更多的发明专利申请。列④再将股权激励和研发投入额的交乘项(EI×R&D2)引入回归方程，交互项的回归系数显著为正，表明在研发投入带来研发成果的过程中，股权激励起到了正向调节作用，假设2得证。

3.股权激励对创新“产出→效益”关系的调节作用

表3中列⑤-⑧是模型(3)的回归结果，其中列⑤⑥是解释变量取ROE的回归结果，考察股权激励对研发财务绩效的影响。列⑦⑧是解释变量取P/B的回归结果，考察股权激励对研发市场绩效的影响。列⑤将EI和Patent先引入回归模型，对ROE的回归系数分别是显著为正和显著为负，说明股权激励样本有更高的ROE，但发明专利数量高的样本ROE反而比较低。列⑥将交互项EI×Patent再引入回归方程，交互项的回归系数显著为正，表明在研发产出作用于财务绩效ROE的过程中，股权激励EI起到了正向调节作用。列⑦将EI和Patent先引入回归模型，对P/B的回归系数均显著为正，说明股权激励EI和发明专利Patent均对市场绩效有正向促进作用。列⑧将交互项EI×Patent再引入回归方程，交互项的回归系数显著为正，表明在研发产出作用于市场绩效P/B的过程中，股权激励EI调节作用是正向的。由于列⑥⑧中交互项EI×Paten的回归系数均显著为正，验证了股权激励正向调节作用，假设3得证。

在对ROE的回归中，出现了发明专利Patent负向显著影响ROE的这一结果，这和刘和旺等(2015)[[22]研究结论相同，但和吴超鹏等(2016)[23]的研究结论相反。可能的原因，是国有企业的创新优势(表现为专利)向短期绩效优势(表现为ROE)转换过程中还存在一定程度的体制机制障碍。

(三)股权激励对创新影响的异质性分析

股权激励对创新活动的作用程度，会受到一些因素的影响。这些因素可能涉及企业自身特征，也可能涉及企业所处环境。本文以设定因素作为分组标准，对股权激励和创新关系进行分样本检验。 通过分样本开展的异质性分析，有助于国资监管机构有效选择股权激励企业、帮助企业确定恰当股权激励时机，为股权激励实践提供帮助。

产业特征IC是本文选择的第一个分组标准。在国有企业围绕公司治理、市场化机制、中长期激励等开展的诸项改革中，科技型企业往往试点在先。例如2019年推开的国企改革“双百行动”中，“双百企业”相当一部分比例是科技企业。2020年，科技部、国资委还专门拟定了“科技改革示范企业”名单，推动“科改示范行动”，在科技企业加大分配、税收等改革力度。鉴于此，本文选择“是否属于科技行业”这一产业特征作为样本分组检验标准，回答“股权激励对创新活动的影响是否在科技企业更加显著”这一问题，为优先选择科技型企业实施股权激励这一政策提供实证依据。借鉴周菲和杨栋旭(2019)[13]的做法,按照证监会行业分配标准，将证监会67个细分行业中的13个行业设定为科技型行业，这些行业的公司样本产业特征变量均取1，其他行业公司样本产业特征变量均取0。我们按照产业特征IC(是否属于科技行业企业)将全部样本分为科技型企业样本和非科技型企业样本。

股权制衡度EB是本文选择的第二个分组标准。在股权结构安排中体现制衡原则，可以避免大股东的“一股独大”，防止大股东对其他股东和公司利益侵蚀，并通过股东之间的有效互补来提升决策科学性。建立多元化的股权结构，实现制衡和互补的有效统一，是国企公司治理改革的重要内容。本文用控股股东和第二大股东持股比例之差来衡量股权制衡度。考虑到国有企业股权制衡的特殊性，本文还采用非公资本股权比例来作为股权制衡度另一衡量方式，以股权制衡度EB的中位数为分界线，将全部样本分为高制衡样本和低制衡样本。

股票换手率STR是本文选择的第三个分组标准。股票换手率代表的是股票转手买卖的频率。换手率的计算方式是：换手率=某一段时间内的成交量÷发行总股数×100%。股票换手率高，说明股票流动性好。本文用年度换手率来衡量STR。但股票换手率高背后，往往有企业股价波动性强、市场对公司发展预期存较大分歧等原因(baker，2002)[20],也有可能是企业发展方向信息传递模糊、企业擅长炒作和追逐市场热点等。因此选择该分组变量。以股票换手率STR中位数为分界线，将全部样本分为高换手率样本和低换手率样本。

分类样本的模型(1)-(3)检验结果见表4-表8。股权激励对创新发投入影响的回归结果(表4-5)表明：在各分类样本中，股权激励对研发强度R&D1和研发投入额R&D2的回归系数均显著为正。表明：股权激励对研发投入正向影响的结论具备广泛性和普遍性；创新产出回归模型的回归结果(表6)表明：股权激励EI和研发投入交互项(EI×R&D2)对专利产出的回归系数在科技型企业、股权高制衡度企业、股权低制衡度企业、低股票换手率企业是显著为正的。在非科技型企业、高股票换手率企业的回归系数虽为正，但并不显著。说明股权激励正向调节“投入→产出”关系的结论在非科技型企业和高股票换手率企业没有得到支持；创新效益回归模型的回归结果(表7-8)表明：股权激励EI和研发产出交互项(EI×Patent)对ROE和P/B的回归系数在科技型企业、股权高制衡度企业、低股票换手率企业显著为正。在非科技型企业、低制衡度企业、高股票换手率企业的回归系数虽为正，但基本不显著。说明股权激励正向调节“产出→效益”关系的结论在非科技型企业、低制衡度和高股票换手率企业没有得到支持。

表4 模型(1)异质性分析——被解释变量R&D1

表5 模型(1)异质性分析——被解释变量R&D2

表6 模型(2)异质性分析

表7 模型(3)异质性分析——被解释变量ROE

表8 模型(3)异质性分析——被解释变量P/B

以上分样本的异质性检验结果说明：企业科技型产业属性、高股权制衡度和低股票换手率，更有利于发挥股权激励的研发促进作用。

(四)进一步分析——股权激励模式和激励期间长短对研发的影响

股权激励方案如何设计也会影响到企业创新。(石琦等，2020)[[24]、(王姝勋等，2017)[[25]的研究结果表明：股权激励模式、激励计划周期长短、激励对象范围、激励额度、业绩考核目标等股权激励要素，均会影响到创新投入和创新产出。这些研究基本是以上市公司整体作为研究对象，并没有对国有企业股权激励群体开展专门研究。考虑到股权激励涉及要素数据搜集的复杂性，本文选取了国有企业两个股权激励关键因素---激励模式和激励期间，考察它们对研发投入和研发产出影响。本文以实施股权激励并处于股权激励期间的年度样本为研究对象，设计以下三个回归模型进行验证。

R&Di,t=αi+β1×RSi,t+β2×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(4)

Patenti,t+1=αi+β1×R&D2i,t+β2×RSi,t+β3×Lenthi,t+β4×R&D2i,t×RSi,t
+β5×R&D2i,t×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(5)

Performi,t+1=αi+β1×Patenti,t+β2×RSi,t+β3×Lenthi,t+β4×Patenti,t×RSi,t
+β5×Patenti,t×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(6)

上述回归模型中，RS为限制性股票变量，年度样本的激励模式如果是限制性股票，取1，否则为0。Lenth为激励时间变量，为年度样本股权激励计划的有效期限。模型(4)检验股权激励模式和激励期限长短对研发投入(分别是投入强度R&D1和投入总量R&D2)的影响，如果RS的回归系数β1显著为正，说明限制性股票激励模式下有更高的研发投入，如果Lenth的回归系数β2显著为正，说明激励期限越长，期间研发投入越大。模型(5)检验激励模式和激励期限对“创新投入→创新产出”关系的调节作用。让研发投入(R&D2)、限制性股票RS、激励期限Lenth及研发投入和另外两个变量的交互项(R&D2 ×RS和R&D2×Lenth)均进入回归方程，对下一期的发明专利数量进行回归。如果交互项R&D2×RS的回归系数β4显著为正，说明相较其他激励模式，限制性股票能够更好促进创新产出。如果交互项R&D2×Lenth的回归系数β5显著为正，说明激励期限越长，对创新产出的促进作用越明显。模型(6)检验激励模式和激励期限对“创新产出→创新效益”关系的调节作用，让研发产出(Patent)、限制性股票RS、激励期限Lenth及Patent和另外两个变量的交互项(Patent×RS和Patent×Lenth)均进入回归方程，对下一期的企业绩效(包括财务绩效ROE和市场绩效P/B)进行回归。如果交互项Patent×RS的回归系数β4显著为正，说明相较其他激励模式，限制性股票能够更好在起到正向调节作用。如果交互项Patent×Lenth的回归系数β5显著为正，说明激励期限越长，对创新产出推动创新效益过程中的正向调节作用越明显。表9是回归检验结果。

表9 进一步分析———激励模式和激励期限的影响

由表9可知，在模型(4)中，激励期限Lenth对研发强度和研发投入规模的回归系数均显著为正，激励模式RS对研发强度的回归系数不显著；在模型(5)中，交互项Lenth×R&D2对下一期发明专利的回归系数显著为正，但交互项RS×R&D2对下一期发明专利的回归系数不显著；在模型(6)中，交互项Lenth×Patent对下一期企业绩效(包括财务绩效ROE和市场绩效P/B)回归系数均显著为正，但交互项Lenth×Patent对企业绩效的回归均不显著。

上述检验结果说明：激励模式RS仅影响创新投入，并不在后续的创新产出和创新效益中发挥明显的区别性作用。而激励期限Lenth对创新活动的影响是全面的，激励期限越长，创新投入越高，且对创新产出和创新效益的产生能够起到更明显的调节作用。

五、稳健性检验

(一) PSM解决样本自选择问题

在全体样本中，实施股权激励企业毕竟只是少数，企业实施股权激励也并非是随机的,这可能会引发样本的“自选择”，从而导致结论不可靠。鉴于此，本文采用倾向得分匹配法(PSM)解决这一问题。本文借鉴Bludell 等(2000)[[26]的做法，利用可获得的变量数据构造一个对股权激励进行预测的回归模型，计算出每个企业实施股权激励的预测概率值，然后采用逐年匹配的方法为实施股权激励的企业(实验组)找到一个概率预测值最接近的、未实施股权激励的对照组企业。预测是否实施股权激励的Logistic模型如下。

EIi,t=∂i+β1×Boardi,t-1+β2×Independenti,t-1+β3×Csri,t-1+β4×Isri,t-1+β5
×Assesti,t-1+β6×L/Ai,t-1+β7×ROEi,t-1+β8×Divindendi,t-1+β9
×Grothi,t-1+β10×S/Ri,t-1+β11×Payi,t-1+β12×P/Bi,t-1+β13×STRi,t-1

模型中EI为股权激励变量，当年度开始实施股权激励的样本取1，否则为0。模型中除了上文出现过的自变量以外，为了增加回归拟合度，又增加了上年营业收入增长率Grotht-1。通过回归确定各自变量的回归系数，然后根据回归系数和自变量反向计算股权激励实施概率值，再按照概率值最接近原则，匹配对照组和实验组。2011-2020年共计228家企业在不同年度开始实施股权激励，按照上述方法找到对照组企业228家。将PSM匹配后的实验组和对照组样本作为研究对象，用模型(1)-(3)进行回归检验，结论和前面的基准检验基本一致。

(二)工具变量解决内生性问题

股权激励和企业创新虽然具备显性关系，但并不能认定股权激励一定正向(负向)影响企业创新。两者关系可能是互为因果的，即具备创新活动某特征的企业可能更倾向作股权激励，这种可能的反向因果会影响本文结论可靠性。鉴于此，本文借孟庆斌等(2019)[19]和石琦等(2020)[[24]的做法，选择与样本同省份、不同行业且样本年度申请的发明专利数为0的公司EI的均值(EI_Mean)，作为本样本EI的工具变量。一方面，同地区不同企业股权激励行为存在模仿性，样本的EI同工具变量(EI_Mean)之间具有相关性。另一方面，工具变量取值涉及的均是其他行业且申请发明专利为0的样本，不存在技术的溢出效应，不会对本样本的研发活动产生影响，这种工具变量设置方式符合工具变量需具备的特征要求。采用二阶段2SLS进行回归的结果，与前文结论基本一致。

(三)改变回归方式

在创新产出和创新效益的检验中，本文采用的均是OLS线性回归方式，但有研究表明，研发投入和研发成果之间可能是非线性关系，研发成果和绩效之间的关系可能也并非简单的线性关系。鉴于此，在原回归模型(2)中加入研发投入平方(R&D2)和研发投入平方与股权激励交互项(R&D2×EI)，在原回归模型(3)中加入发明专利平方Patent2和发明专利平方与股权激励的交互项(Patent2×EI)两个变量，加入变量后的回归结果表明：交互项(R&D2×EI) 和(Patent2×EI)的回归系数均不显著。表明原回归结果是可靠的。

(四)其他稳健性检验

一是变换变量。用申请的专利总量替代申请的发明专利数量，用投入资本回报率ROIC替代ROE，用市盈率替代市净率，在异质性检验中用民营股东持股比例来重新定义股权制衡度。变量替代前后的回归结果基本是一致的。二是对解释变量再作滞后1期安排。在回归模型(1)中，被解释变量是当期取值，在回归模型(2)(3)中，被解释变量是下期取值。考虑到股权激励和研发活动影响的滞后性，对原模型(1)-(3)的被解释变量再作滞后一期取值，结论依旧稳健。

六、结论与政策建议

(一)研究结论

本文实证结果表明，国有控股上市公司启动的股权激励，在“创新投入→创新投入→创新效益”的关系链条上、在各环节投入产出转换中，股权激励显著提升了企业创新投入水平，在创新投入带来创新产出的过程中，以及创新产出带来创新效益过程中，股权激励都起到了正向调节作用。其中，股权激励对创新产出和创新效益的调节作用，会受到产业性质、股权制衡度和股票换手率的影响，在科技类企业、股权制衡度高企业和股票换手率低企业，股权激励对创新影响的显著性程度会明显上升。股权激励方案设计会影响到创新活动：股权激励模式选择对创新投入规模有一定影响，对其他创新要素基本上不产生影响。设置相对较长的股权激励期限，有利于提高研发投入、促进创新产出和增进创新效益。

(二)政策建议

一是坚持股权激励方向，扩大改革企业范围。推出股权激励和员工持股，是国有企业分配制度改革的重要内容，是在国有企业贯彻“按要素贡献进行价值分配”改革精神的体现和落实，也是促进国有企业发挥创新引领作用的重要机制保障。当前，在国有非上市企业的股权改革试点也还方兴未艾，股权激励作用发挥还有待进一步扩大。要在试点的基础上，进一步完善政策、总结经验、加大宣传、做好辅导，扩大国有上市公司和非国有科技型企业股权激励的范围，将国有企业以股权激励为主的中长期激励改革持续推向深入。

二是有效选择激励改革企业，优化股权激励模式。国有企业的分配制度改革，也并非“一股就灵”。要充分考虑企业的基本情况，从公司治理、产业属性、创新状况、人力资源、资本市场多个角度，考虑企业股权激励的适用性，建立股权激励改革备选企业的评估模型，选择合适企业，在企业发展的合适阶段和资本市场合适时机，有效开展股权激励工作，确保股权激励改革的效率和效果。要进一步优化国有企业股权激励政策体系，逐步调整国有企业股权激励政策中“设定股权激励收益上限”等和市场化方向有异的相关条款，放大股权激励效果。要进一步完善股权激励的绩效考核体系，在股权激励合约中大量引入鼓励企业研发创新和科技成果转化的相关绩效指标，加大股权激励的创新保障。要审慎安排短期间的股权按激励计划，尽量开展多批次、长期间的股权激励，体现激励的长期性和持续性。

三是促进科技成果转化，提升企业创新绩效。国有企业的创新引领，已经很好体现在创新基础夯实和关键技术领域创新突破上。但在创新的有效产业化方面，在创新成果的市场化对接层面，国有企业还要进一步研究方向，确定模式，以实现创新社会效益和经济效益的有效统一，实现产业和技术层面创新社会责任发挥和企业自身高质量发展的有效统一。要进一步理顺科技成果转化为市场效益的体制机制，在人才引进、分配制度、税收政策、绩效评价等多个层面，坚持改革的市场化方向，加大改革力度，引导国有企业在具备强大科技实力同时，将科技转化为企业生产力，转化为实实在在的企业绩效。