王莉 席芳芳 莊玉梅



【摘要】 ?文章通過選取2012—2017年我國A股高新技術類上市公司作為研究對象,基于委托代理理論和人力資本理論,實證回歸分析了實施股權激勵對企業(yè)創(chuàng)新投入強度的影響,并檢驗了股權激勵方式、強度與企業(yè)創(chuàng)新投入強度的關系。研究結果表明,高新技術企業(yè)實施股權激勵能夠提高創(chuàng)新投入強度,且股票期權方式對創(chuàng)新投入強度的正向影響顯著高于限制性股票方式;股權激勵強度與創(chuàng)新投入強度之間雖然存在“倒U形”關系,但實證結果并不顯著。
【關鍵詞】 ??高新技術企業(yè);股權激勵;激勵方式;激勵強度;創(chuàng)新投入強度
【中圖分類號】 ?F275 ?【文獻標識碼】 ?A ?【文章編號】 ?1002-5812(2019)14-0015-05
目前,我國的經濟發(fā)展已進入轉型期。鼓勵創(chuàng)新,堅持把發(fā)展的基點放在創(chuàng)新上,建設創(chuàng)新型國家已成為國家的核心戰(zhàn)略之一。然而由于創(chuàng)新項目通常具有風險較高且收益周期較長的特征,容易導致企業(yè)缺乏增強研發(fā)投入的積極性,從而影響企業(yè)的創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展。創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的源動力,而創(chuàng)新的主體是人,為促進企業(yè)創(chuàng)新,應當考慮人在企業(yè)創(chuàng)新過程中發(fā)揮的作用,如何有效地激勵企業(yè)的管理與技術人員提高創(chuàng)新投入強度是企業(yè)在轉型升級以及增強核心競爭力過程中急需解決的關鍵問題。
自2005年12月我國證監(jiān)會頒布《中國上市公司股權激勵管理辦法(試行)》以來,股權激勵相關政策日趨完善,實施股權激勵的上市公司數量也與日俱增。根據德勤中國的調研報告,截至2017年12月31日,我國A股市場已有1 143家上市公司公告實施了股權激勵計劃,股權激勵普及率達33%,在人才集中度較高的信息傳輸、軟件及信息技術服務業(yè)上市公司中,超過半數均已實施股權激勵。
現(xiàn)有文獻對股權激勵實施效應的研究主要集中在以下方面:股權激勵與公司績效的關系、股權激勵對高管離職率的影響、股權激勵對投資效率、研發(fā)投入、創(chuàng)新活動的作用。現(xiàn)有文獻中有關股權激勵與投資效率、研發(fā)投入等的關系的研究結論并不一致。本文以高新技術類上市公司2012—2017年數據為樣本,高新技術企業(yè)以創(chuàng)新見長,選取該類企業(yè)作為樣本可以降低不同行業(yè)間創(chuàng)新投入差距較大的“噪音”影響,提高結論的準確性。本文的研究結論為股權激勵與創(chuàng)新關系的研究提供了新的經驗證據,豐富了股權激勵的研究成果。
一、文獻綜述
委托代理理論(Principal-agent Theory)認為可以通過向管理層提供適當的激勵以降低或者消除其與企業(yè)的利益沖突。根據委托代理理論,實施股權激勵能夠有效降低管理層與企業(yè)之間的沖突,將兩者利益“掛鉤”,從而克服管理層的短視行為,增加企業(yè)創(chuàng)新投入,并提升企業(yè)長期績效。Zahra,Neubaum & Huse(2000)以中等規(guī)模制造業(yè)企業(yè)為研究樣本,實證結果表明實施股權激勵對企業(yè)創(chuàng)新投入有顯著正向影響,該結論也證實了Jensen & Meckling(1976)的委托代理理論。但是Bens,Nagar & Wong(2002)認為股權激勵會使管理層局限于獲得短期收益而降低創(chuàng)新投入,不利于企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。
近年來,國內有關股權激勵的研究一直都是熱點。呂長江、張海平(2011)探討了在我國的制度背景下,實施股權激勵對企業(yè)投資效率的影響,區(qū)分投資過度與投資不足兩種非效率投資進行實證檢驗,結果表明實施股權激勵能夠有效抑制非效率投資,從而降低代理成本,解決管理層和股東間的代理沖突。王燕妮、李爽(2013)以自由現(xiàn)金流作為中介變量,驗證了其對高管薪酬激勵(長期股權激勵、短期薪酬激勵)與企業(yè)創(chuàng)新投入關系的中介效應,實證結果表明股權激勵能夠增加企業(yè)的創(chuàng)新投入,并且直接以自由現(xiàn)金流作為創(chuàng)新投入資本。鞏娜(2013)選擇家族上市企業(yè)對股權激勵與創(chuàng)新投入的關系進行實證研究,同時區(qū)分高新技術家族企業(yè)與非高新技術家族企業(yè),以及不同的市場化程度,對二者的關系進行進一步驗證。結果表明,在家族企業(yè)中,實施股權激勵與創(chuàng)新投入強度呈顯著正相關,
且在高新技術行業(yè)中該正相關更為突出,而在區(qū)分市場化程度之后,兩者顯著正相關的關系僅在市場化程度居中的地區(qū)得到驗證。孫菁、周紅根和李啟佳(2016)、盧闖等(2015)采用傾向得分匹配法(PSM)對股權激勵與企業(yè)創(chuàng)新投入之間的關系進行了實證檢驗,均認為實施股權激勵能夠有效促進企業(yè)的創(chuàng)新投入。但孫菁、周紅根和李啟佳認為股權激勵能夠提升非國有上市公司的創(chuàng)新投入強度,而盧闖等則認為國有上市公司的創(chuàng)新投入增長較之民營上市公司更高。另外孫菁、周紅根和李啟佳進一步分析證明采用股票期權方式比限制性股票方式更能提升企業(yè)創(chuàng)新投入強度。盧闖等則采用雙重差分模型(DID)驗證了經營業(yè)績較好的上市公司的創(chuàng)新投入增長顯著高于經營業(yè)績較差的上市公司。谷豐、張林和張鳳元(2018)以創(chuàng)業(yè)板上市公司為樣本,從企業(yè)生命周期出發(fā),研究薪酬激勵與企業(yè)創(chuàng)新投入的關系,認為股權激勵在企業(yè)成熟期和衰退期與貨幣薪酬激勵、在職消費兩兩互補,對企業(yè)創(chuàng)新投入均具有正向影響。范曉旭(2018)以2013—2015年度我國A股上市公司為樣本,發(fā)現(xiàn)高管股權激勵通過研發(fā)投入強度中介變量提高了公司績效。但徐長生、孔令文和倪娟(2018)的研究卻得出相反的結論,以A股上市公司作為研究樣本,運用最小二乘法(OLS)以及傾向得分匹配法(PSM)對股權激勵與企業(yè)創(chuàng)新投入的關系進行分析,結果表明我國企業(yè)的股權激勵并沒有對企業(yè)創(chuàng)新起到激勵作用,主要還是作為一項福利安排。呂長江、鄭慧蓮和嚴明珠(2009)的研究也得出了相似結論,認為股權激勵對企業(yè)來說既存在激勵作用也存在福利效應。如此看來,股權激勵的實施效應并沒有得到統(tǒng)一驗證。
二、研究假設
通過以上文獻回顧,同時考慮人力資本理論,本文認為在以創(chuàng)新見長的高新技術企業(yè)中,實施股權激勵能夠有效吸引人才,留住人才,使其長期任職,克服短視行為,從而勇于冒險,提高創(chuàng)新投入強度,以提升企業(yè)的長期績效。基于此,本文提出假設:
H1:在高新技術企業(yè)中,實施股權激勵能夠顯著提升創(chuàng)新投入強度。
我國上市公司最常選用的股權激勵方式有限制性股票和股票期權兩種。限制性股票是指激勵對象獲得無需投資或者只需付出很少投資額的全值股票獎勵,當股票持有者達到公司規(guī)定的條件后,即有權享有公司的剩余財產權。限制性股票的權利和義務是對稱的,在公司受損時激勵對象也要承擔損失。故采用限制性股票方式時,激勵對象傾向于選擇能夠提升公司價值但風險較小的項目,以保證自身的利益,故限制性股票方式對鼓勵公司管理者提高創(chuàng)新投入強度的激勵作用較小。股票期權是指公司授予激勵對象在未來一定期限內以預定的價格(執(zhí)行價格X)和條件,購買本公司一定數量股票的權利,激勵對象可通過行權獲得潛在收益(市場價ST與執(zhí)行價格X之差);反之,若行權期ST 葉陳剛、劉桂春和洪峰(2015)以2006—2012年我國實施股權激勵的上市公司作為研究對象,實證結果表明股票期權方式比限制性股票方式更能激勵公司高管增加研發(fā)支出。姜英兵和史藝然(2018)的研究結果表明,對核心員工進行股權激勵,股票期權方式比限制性股票方式更能鼓勵員工承擔風險,從而提高創(chuàng)新產出。基于以上分析,本文提出假設: H2:在高新技術企業(yè)中,相比于限制性股票方式,股票期權方式更能激勵企業(yè)提高創(chuàng)新投入強度。 股權激勵屬于中長期激勵,其激勵強度對企業(yè)創(chuàng)新投入強度的影響有可能是非線性的。參照股權激勵對企業(yè)業(yè)績的“壕溝效應”,本文認為,當股權激勵強度在一定范圍內時能夠提高激勵對象承擔風險的能力,從而增加企業(yè)創(chuàng)新投入強度;但當激勵強度達到某一臨界點、超出一定范圍后,激勵對象追求自身利益的意圖很可能超出合理水平,從而更不愿意承擔可避免的損失(不進行創(chuàng)新投入,就可以避免研發(fā)失敗帶來的損失),故不能對企業(yè)創(chuàng)新投入強度產生正向作用。基于此,本文提出假設: H3:在高新技術企業(yè)中,股權激勵強度與創(chuàng)新投入強度存在“倒U型”關系。 三、研究設計 (一)樣本選取與數據來源 本文選取2012—2017年我國A股高新技術類上市公司作為研究對象。目前我國學術界對于高新技術企業(yè)的界定方法尚未達成一致意見,本文借鑒羅雨澤、羅來軍和陳衍泰(2016)的方法以及證監(jiān)會2012版行業(yè)分類標準,將高新技術企業(yè)界定為以下行業(yè):計算機、通信和其他電子設備制造業(yè),醫(yī)藥制造業(yè)以及儀器儀表制造業(yè)。樣本篩選處理如下:(1)剔除ST公司;(2)剔除連續(xù)兩個會計年度數據不足的公司;(3)剔除數據缺失值;(4)剔除采用股票增值權方式和同時采用股票期權、限制性股票方式的公司。因為股票增值權不是我國股權激勵模式的主流方式,故予以剔除。此外,由于樣本觀測值比較充足,因而剔除同時采用兩種激勵方式的公司不會產生不良影響,反而可以提高研究的準確性。為消除極端值的影響,本文對所有連續(xù)變量進行1%和99%分位數的Winsorize處理。最終得到2 068個“公司——年度”觀測值(508家公司),其中實施股權激勵的公司有107家,共314個觀測值。數據來源于國泰安(CSMAR)和萬得(Wind)數據庫,手工整理錄入股權激勵信息、產權性質,并利用Stata 15.0統(tǒng)計軟件進行計量分析。 (二)變量定義 根據已有研究,本文的被解釋變量為創(chuàng)新投入強度,以研發(fā)費用占企業(yè)總資產的比例衡量,記作rds1。在穩(wěn)健性檢驗中,以研發(fā)費用的自然對數衡量企業(yè)創(chuàng)新投入強度,記作rds2。解釋變量有三個,分別為股權激勵、激勵方式以及激勵強度。具體的變量定義如表1所示。 由于股權激勵的實施效應具有滯后性,本文采用滯后一期的創(chuàng)新投入強度(rds1t+1)作為被解釋變量。為了降低模型在回歸時可能存在的自相關和異方差問題,消除樣本橫截面的聚集效應,模型(1)(2)(3)在回歸時都進行了聚類分析(Cluster),并采用Robust調整標準誤差,以保證結果具有較高的穩(wěn)健性。 四、實證分析 (一)回歸前分析 1.描述性統(tǒng)計。表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果。創(chuàng)新投入強度(rds1)的均值和中位數非常相近,分別為0.0284、0.0238,明顯高于我國A股制造業(yè)上市公司的創(chuàng)新投入強度(1.56%、1.29%),但遠遠低于美國制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入強度7%(李姝等,2018;He & Wintoki,2016),表明我國高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度仍處于較低層面,創(chuàng)新意識不足,建立創(chuàng)新驅動的新型經濟、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展任重而道遠。實施股權激勵的樣本公司的比重僅為15.18%,激勵強度更是低至2.26%,可見我國實施股權激勵的上市公司數量仍然較少,股權激勵強度偏低。從激勵方式(Mode)的均值來看,樣本公司中大約有22.61%采用股票期權方式、7.39%采用限制性股票方式進行激勵。(表略) 2.相關性分析。下頁表3列示了主要變量兩兩之間的相關系數。股權激勵(EI)與創(chuàng)新投入強度(rds1)的Pearson相關系數為0.101,Spearman相關系數為0.109,且均在1%水平上顯著,初步證實了假設1,即實施股權激勵能夠顯著提升高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度,更具說服力的實證證據還要經過OLS回歸得出。其他變量兩兩之間的相關系數絕對值也均低于0.5,說明不太可能存在嚴重的多重共線性問題。 3.組間差異檢驗。為了進一步驗證股權激勵(EI)以及激勵方式(Mode)對創(chuàng)新投入強度(rds1)的影響,本文還進行了組間差異檢驗,如下頁表4所示。按照是否實施了股權激勵將樣本公司分為實施與未實施兩組,按照激勵方式將樣本公司分為限制性股票組與股票期權組。
實施組創(chuàng)新投入強度(rds1)的均值比未實施組高0.0055,T檢驗表明,兩組均值在1%的水平上存在顯著差異;實施組rds1的中位數比未實施組高0.003,經過Wilcoxon秩和檢驗,兩組中位數同樣在1%的水平上存在顯著差異。以上結果再次證實企業(yè)實施股權激勵與創(chuàng)新投入強度顯著正相關,符合假設1。
股票期權組的rds1均值比限制性股票組高0.0078,且兩組均值經T檢驗表明在1%的水平上存在顯著差異;股票期權組的rds1中位數比限制性股票組高0.009,Wilcoxon秩和檢驗表明兩組中位數在1%的水平上存在顯著差異。上述結果初步證實了假設2,即采用股票期權方式比限制性股票方式更能增加高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度。(表略)
(二)回歸結果分析
對于假設1,本文采用模型(1)驗證了股權激勵(EI)對創(chuàng)新投入強度(rds1)的影響,實證結果如表5第(1)列所示。在控制了公司規(guī)模、資產負債率、公司成長性等特征后,EI的系數為0.0059,在1%的水平上顯著,支持了假設1,即實施股權激勵能夠顯著提升高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度,實施股權激勵的樣本公司比未實施股權激勵的樣本公司的rds1高出0.59%,這與實施組與未實施組組間差異檢驗的rds1的均值差(0.55%)近似相同。
針對假設2和假設3,本文對實施了股權激勵的樣本公司采用模型(2)(3)檢驗股權激勵方式(Mode)、激勵強度(IM)對創(chuàng)新投入強度(rds1)產生的效應。檢驗結果分別見表5第(2)列、第(3)列。Mode的系數為0.0079,在1%的水平上顯著,證實了假設2,即相對于限制性股票方式,采用股票期權方式進行激勵更能對高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度產生顯著正向作用,采用股票期權方式的樣本公司比采用限制性股票方式的樣本公司的rds1高出0.79%,近似等于股票期權組與限制性股票組組間差異檢驗的rds1的均值差(0.78%)。IM2的系數為負值,IM的系數為正值,可見股權激勵強度與創(chuàng)新投入強度呈“倒U形”關系,然而該結果并不顯著,故而假設3未得到驗證。
五、穩(wěn)健性檢驗
為了保證研究結果的穩(wěn)定性并提高結果的可靠性,本文改變創(chuàng)新投入強度(rds1)的衡量指標,以研發(fā)費用的自然對數(rds2)作為被解釋變量,對模型(1)(2)進行回歸,結果見表6。實證結果表明,更換創(chuàng)新投入強度的衡量指標,股權激勵(EI)和激勵方式(Mode)的系數仍為正數,前者在1%的水平上顯著,后者在5%的水平上顯著,假設1和假設2仍能得到支持。
六、結論與啟示
本文選取高新技術企業(yè)作為研究對象,采用Pearson和Spearman相關系數來檢驗自變量間的相關性,未發(fā)現(xiàn)多重共線性問題;采用robust和cluster命令解決異方差和自相關問題;然后以創(chuàng)新投入強度作為被解釋變量分別對股權激勵實施與否、激勵方式、激勵強度進行回歸,結果表明實施股權激勵能夠提升高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投入強度,而且采用股票期權方式進行激勵比限制性股票方式的效果更好。本文的研究表明實施股權激勵可以作為促進企業(yè)創(chuàng)新的途徑之一。
本文的研究也存在一定的不足之處。首先,對股權激勵強度與創(chuàng)新投入強度的“倒U型”關系未得出明確結論,可能是忽略了某些變量在模型中產生的影響,應在后續(xù)的研究中進一步檢驗。其次,本文只對股權激勵實施與否對創(chuàng)新投入強度的影響進行了單向分析,而且目前的研究也多限于股權激勵對創(chuàng)新投入強度、公司績效等的單向關系,幾乎沒有對于兩者反向關系的研究。因此,未來可以將股權激勵與實施效應的雙向關系作為研究角度,研究是否會因股權激勵提高了創(chuàng)新投入強度、公司績效,從而促進企業(yè)實施股權激勵。S
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