高新企業股權激勵與研發投入的關聯性

趙素君 李妍

摘要：當前中國高新企業為了提高競爭力，對企業科技創新的投入逐漸提升。大量的高新企業通過股權激勵形式促進企業進行研發投入，提高企業的經濟效益。文章以2010—2017年發布股權激勵方案的285家高新技術企業作為研究對象，通過對高管持股激勵、高管股權配置以及企業研發投入同企業績效相關性的研究，對股權激勵方式、股權激勵強度以及股權激勵期限與研發投入的關聯性進行了分析。在運用相關性以及回歸分析得出結果后，可知股權激勵可促進研發投入，可強化企業研發投入同企業績效間的相關性。

關鍵詞：高新企業;股權激勵方式;股權激勵強度;股權激勵期限;研發投入

中圖分類號：F234.4???文獻標志碼：A???文章編號：1008-5831（2020）01-0061-14

當前科學技術呈現快速發展的態勢，不同國家的經濟競爭力逐漸提高;提高科技創新力度，成為大多數國家發展經濟的重要手段。技術進步是提升中國經濟的重要方式，企業研發投入可加快技術進步。中國為了提高科技競爭力，出臺了諸多政策鼓勵企業進行研發投入[1]。在現代化的環境下，大量企業逐步關注企業技術進步的價值度，企業提升研發投入以增強技術能力，可確保企業價值的最高化。

一、問題提出和研究意義

當前的公司管理策略中存在股東同經理層間信息失衡的現象，當所有權同控制權存在分割狀態后形成股東同經理層間的委托代理關系，也就產生了代理成本。管理人員持股是處理公司代理問題的重要措施，成為相關學者研究的熱點。通過股權激勵能夠降低企業代理成本，會對管理人員產生一定的影響作用，同時也會影響企業研發投入。因此，對企業股權激勵與研發投入的關聯性進行研究具有重要的應用意義。

當前國內外相關學者對股權激勵的分析，通常選取股權激勵運行效果和干擾因素進行重點分析;在對股權激勵水平進行評估時，通常采用管理層持股比例進行分析，該分析過程未對股權激勵契約結構因素進行全面分析，獲取的分析結果存在一定的偏差。因此，本文面向股權契約結構對股權激勵同研發投入間的關聯性進行分析。不間斷的研發投入能夠提高企業科技進步效率，增強企業價值。企業受到委托代理問題的干擾，管理人員會更看重自身利益的最大化，更加不重視研發投入。而企業股東會考慮到企業長遠發展利益，督促管理人員通過研發投入提高企業技術能力，實現企業長遠發展。因此，本文從股權激勵契約結構的角度出發，深入研究研發投入的促進效應，進而確保企業規劃出更加合理的股權激勵策略，增加企業效益。

二、理論回顧與研究假設

（一）股權激勵同研發投入間的關系分析

以往國內外相關學者通過研究發現，利用股權激勵策略可確保企業管理人員采用高風險的研發投入策略。Knopf等研究企業業績敏感性同風險偏好間的關聯性指出，在其他條件穩定的狀態下，企業管理人員對股票報酬率的感興趣度能夠提升其對高風險投資的興趣度[2];Chava和Roberts就企業管理人員理解風險激勵對財務策略的干擾性進行了分析，發現通過管理層的股權激勵方案可大大提高財務策略的效應[3];呂長江和張海平[4]及Richardson[5]對股權激勵策略對公司投資行為的干擾性進行了分析，顯示采用股權激勵的公司可更好地調控管理人員的非正常投資行為，避免企業出現研發投入匱乏的現象;徐寧基于非線性角度對高新企業股權激勵對研發投入的促進效應實施了分析，得出采用股權激勵策略的高新企業的研發投入力度也較高的結論[6]。

（二）研究方法

當前企業高管屬性和企業屬性是干擾企業研發投入的重要因素。學界對企業高管的經歷、教育情況等屬性進行研究，進而分析企業高管屬性、經理自主權同企業研發投入間的關聯性。同時也有諸多學者從企業管理治理方面分析公司治理因素同研發投入間的關聯性。然而，已有研究尚未從股權激勵契約角度分析股權激勵契約結構要素同企業研發投入間的關聯性[7-8]。因此，本文運用定性和定量方法，通過理論和實證分析，建立股權激勵企業結構模型，分析股權激勵契約結構模型的關鍵要素如激勵手段、數目、周期以及對象排列情況，剖析這些因素對高新企業研發投入的效應。通過采集2010—2017年中國高新上市企業數據，利用計量分析方法對企業股權激勵結構模型實施驗證和多元線性回歸分析，分析企業股權激勵的關鍵要素同研發投入間的關聯性，為企業制定合理股權激勵策略提供理論指導。

（三）股權激勵契約結構模型分析

本文基于股權激勵契約結構對股權激勵策略同高新企業研發投入間的關系進行分析。通常，公司股權激勵策略涵蓋的因素包括激勵對象、手段、條件、周期、股權數據和價格等。本文為了提高不同確定元素對股權激勵策略的價值度，將股權激勵手段、數量、周期以及對象作為重點分析對象。當前中國公司股權激勵契約結構用圖1描述，其涵蓋了上述分析的四個對象。在遵循法律制度的前提下，公司基于自身的規模、債權融資、股權構成等內部要素，規劃合理的股權激勵契約結構要素，同時確保股權激勵契約結構與內外環境一同變化。

圖1?股權激勵契約結構模型

三、研究過程

（一）樣本采集

文章將2010—2017年發布股權激勵方案的285家高新技術行業公司作為分析樣本。首先對樣本實施過濾處理，獲取有價值樣本。詳細的處理過程如下：（1）過濾ST類和PT類上市公司以及終止上市公司;（2）過濾發行B股以及G股的公司;（3）過濾數據不足的樣本和沒有實施股權激勵策略的公司;（4）過濾未采用股權期權以及限制性股票的股權激勵策略的公司。

企業提高創新能力的關鍵措施是通過增加研發投入增強企業競爭力[9]。股權激勵可促進企業高管增加研發投入，提升企業生產技術和產品質量，提高企業的競爭力[10]。本文中，在對企業高管實施合理激勵策略的285個樣本公司中，87%的公司實施了研發投入策略。文章將當年存在研發投資的公司當成研究樣本，與無股權激勵狀態下的企業研發投入強度的差異性進行分析，進而研究股權激勵對企業研發投入的影響。

（二） 數據來源

本文使用的股權相關數據均來自WIND數據庫，例如股權增加的方式、數量、期限、研發投入數量，以及其他的公司基本數據，如公司規模、成長過程、股權集中度、董事會獨立性、資本結構等。同時，通過巨潮資訊網查看上市公司宣布的股權激勵方案，對給予高管的股權激勵股份占全部激勵股權總數的比例進行手動采集，比例結果就是股權激勵對象分布。

（三）模型與變量

1.研究模型

假設1：股票期權和限制性股票是現在中國上市公司的兩大股權激勵方式，在檢驗股權激勵方式和高新企業研發投入的相關性時，把股權期權設為1，限制性股票設為0。股權激勵方式用虛擬變量來描述的多元線性回歸方程為：

R&DInputit=βo+β1IMit+β2GRit+β3SIZEit+β4ROEit+β5CRit+

β6IBit+β7PLUit+β8LEVit+β9YEARi+εit （1）

假設2：股權配置比例有達到極值的可能性。當未達到極值時，變動方向與高科技企業研發投入的方向相同。超過極值時，股權配置和比例與高科技企業研發投入的變動方向相反。由此可見股權配置比例和研發投入關系間呈倒U型關系。

R&DInputit=βo+β1MSit+β2MS2it+β3GRit+β4SIZEit+β5ROEit+β6CRit+

β7IBit+β8PLUit+β9LEVit+β10YEARi+εit（2）

假設3：企業的研發投入隨著激勵期限的增加而增多。

R&DInputit=βo+β1THit+β2GRit+β3SIZEit+β4ROEit+β5CRit+β6IBit+

β7PLUit+β8LEVit+β9YEARi+εit（3）

假設4：當股權激勵數量一定時，高新技術企業股權激勵給予對象越多，企業研發的投入度越大。

R&DInputit=βo+β1IOit+β2MSit+β3IO×MSit+β4GRit+β5SIZEit+β6ROEit+

β7CRit+β8IBit+β9PLUit+β10LEVit+β11YEARiεit（4）

上述公式中：R&DInputit代表公司i第t年年報里披露研發支出/主營業務收入;IMit代表公司i第t年股權激勵方式;MSit代表公司i第t年股權激勵總數/當時總股本比例（%）;THit代表公司i第t年股權激勵方案中激勵有效期的年數;IOit表示在第t年公司i給予高管的股權激勵股份/全部激勵股權總數;GRit表示在第t年公司i的成長性，為第T-2年、第T-1年與第T年三年的公司總資產的平均增長率;SIZEit表示第t年的公司i的規模，為年初和年末總資產平均數的自然對數;ROEit代表第t年公司i的盈利能力，為第T-2年、第T-1年與第T年三年扣除非經常性損益后的凈資產收益率的平均值;IBit代表公司i第t年公司董事會獨立性，為第T年獨立董事人數/董事會;LEVit代表公司i第t年的資本結構，為第T年公司負債總額/資產總額;PLUit代表公司i第t年兩職聯合一情況，為第T年總經理與董事長或副董事長兼任情況，若為兼任，則取值為1，否則取值為0;YEAR為虛擬變量。

2.設置變量

（1）將研發投入、股權激勵方式IM分別當成因變量和被解釋變量。本文通過虛擬變量描述IM，分別用1和0描述采用股票期權取值和限制性股票取值。設置MS、TH分別描述股權配置比例和股權激勵周期，通過公司股權激勵總數在整體股份中所占的比例以及股權激勵策略內有效的激勵時間這2個值來表示。股權激勵對象集中度用IO表示，主要用于計算股權激勵策略內，高管層的激勵股權數在整體激勵股份數中所占的比例。

（2）文章設置的控制變量主要包括公司成長性GR，公司規模SIZE，盈利能力ROE，股權集中度CR，董事長、總經理兩職合一PLU，資本結構LEV（表1）。盈利能力ROE會影響公司股權激勵契約的空間性。CR值大的公司能夠確保大股東高效管理經理層，確保股東利益同公司總體利益充分融合。公司存在兩職合一的狀態，可避免出現經營者侵犯股東利益的問題發生。資本結構是影響股權激勵和研發投入的關鍵因素。公司管理層的持股力度越高，其采用低負債率的概率越高。

四、相關性檢測

表2表述了全樣本不同變量間的Pearson相關性檢驗結果。通過分析可知，當公司選擇股票期權的激勵措施時，企業研發投入與股權激勵呈正相關，同假設1一致，然而其顯著性較低;企業研發投入與股權配置比例間呈現負關聯性，同假設2中的倒U型關系存在較大的差異，應實施后續的檢驗分析;研發投入同股權激勵周期具有正關聯性，同假設3一致，但是顯著性較低;研發投入同股權激勵對象排列間呈負相關，同假設4一致，但是顯著性較低。依據上述相關性研究結果能夠看出，不同解釋變量間的相關系數都不大于0.8，能夠得出本文提出的分析模型數據間不存在嚴重的多重共線性問題。

文章通過spass19.0統計軟件實施皮爾遜（Pearson）相關性研究，結果如下。

（一）針對高管持股激勵與企業績效間的相關性研究

由表3可知，高管持股比例、股權集中情況以及高管薪資都同高新公司的主營業務利潤率在0.01上呈現明顯的正相關性。而公司有息負債率同業務利潤率在0.01上呈現明顯的負相關性。

（二）高管股權配置同企業研發投入間的相關性

由表4能夠看出，高管持股所占比例及其速動比例同公司研發投入強度在0.01上呈現顯著正相關性，而公司有息負債率以及公司規模同研發投入強度在0.01上呈現明顯的負相關性。也就是公司負債強度及公司規模越大，則研發投入越低，并且公司股權集中度同研發投入間不存在關聯性。

（三）企業研發投入同企業績效的相關性

由表5可得，高新公司研發投入強度同公司主營業務利潤率在0.01上呈現明顯的正相關性，公司有息負債率同業務利潤率在0.01上呈現明顯的負相關性，而公司規模同業務利潤率間不存在關聯性。

五、線性回歸分析

（一）假設1 回歸結果和分析

假設1的回歸檢驗結果用表6描述，其對差異股權激勵方式對高新企業研發投入的影響進行檢測。企業研發投入同股票期權間具有正關聯性，而約束性股票同高新企業研發投入間具有負關聯性[11]。分析表6的結果可得，模型1的F值是9.86，在0.01的顯著性水平上顯著。

能夠看出融合模型內的不同自變量，可對因變量高新企業研發投入進行準確的解釋。本模型擬合優度（R2）是0.236，具有較高的擬合度。從表中能夠看出回歸結果IM同因變量研發投入間的顯著性水平是0.004 7，比0.5低，呈現明顯的正相關性。綜合分析上述結果，能夠看出本文提出的假設1差異股權激勵手段對高新企業的研發投入影響存在一定的差異性[12]，股權期權以及限制性股票同研發投入間呈現正相關性以及負相關性。

（二） 假設2回歸結果與分析

假設2的回歸檢驗結果用表7描述，其對股權分配比例對高新企業研發投入的干擾情況進行檢測，企業研發投入與股票分配比例具有正關聯性。分析表7的結果可得，模型2的F值是9.8，具有0.01的顯著性水平。能夠看出融合模型內的不同自變量，可對因變量高新企業研發投入進行準確的解釋。本模型擬合優度（R2）是0.219 8，具有較高的擬合度。從表中能夠看出，回歸結果MS同因變量研發投入間的顯著性水平是0.002 9，比0.5低，呈現明顯的正相關性。綜合分析上述結果，能夠看出本文提出的假設2股權分配比例與高新企業進行研發投入間具有正相關性。

（三）假設3回歸結果分析

假設3模型過濾掉異方差后的回歸結果用表8描述，其對股權激勵期限周期影響高新企業研發投入的情況進行了檢測。分析該表能夠得出，式（3）內回歸模型的F值是12.26，其實現了0.01的顯著性檢測。假設3的模型擬合優度是0.231 7，擬合度較高。對回歸系數進行分析可知，該模型中，回歸結果股權激勵期限（TH）同因變量研發投入間具有正相關性，并且顯著性水平是0.0，回歸結果明顯，同假設3的預期相匹配。

（四）假設4回歸結果及分析

模型4進行異方差調整后的回歸結果用表9描述，其顯示在一定股權激勵數目情況下，股權激勵對象的排列對高新企業研發投入的影響。分析該表能夠看出，式（4）內回歸模型的F值是5.65，在1%的水平下顯著，融合模型內不同的自變量能夠對因變量高新企業研發投入情況進行較好的解釋。分析回歸系數可得，式（4）內回歸模型的股權激勵對象排列（IO）同高新企業研發投入間具有負相關性，且在1%水平下顯著，與假設4相同。在股權配置比例的干擾下，股權激勵對象排列同股權配置比例的交互項系數為正，在1%的水平下呈現顯著性，能夠看出股權配置比例可正向調控股權激勵對象排列對高新企業研發投入。

上述章節對研究模型實施了多重共線性和異方差檢驗，同時對模型實施了多元線性回歸，分析結果表明文章設置的4個假設都成立。股權期權能夠使高新企業研發投入比例增加，限制性股票同高新企業研發投入間具有負相關性。股權配置比例同高新企業研發投入間呈現倒U型關系，股權激勵期限同高新企業研發投入間具有正相關性[13]。

（五）全樣本混合回歸研究

中國當前執行股權激勵制度的公司數量還處于逐步提升過程，存在數據的失衡問題。為了提高分析精度，對全部樣本公司的數據融合起來實施混合回歸研究，結果用表10描述。

分析表10能夠看出股權激勵的一次項系數（Incen）和二次項系數（Incen2）分別是顯著正和顯著負，同時顯著水平是1%。分析該表得出的回歸結果可知，企業研發投入同股權激勵間存在“倒U型”關系。基于二次函數原理運算出股權激勵的拐點是3.38%，能夠看出當企業高級管理人員通過股權激勵方式獲取企業股份達到企業總體股數的3.38%前，高管持股比例較低，如果研發成功可提高企業和企業高管的收益，而所有企業股東需要承擔研發投入的風險，該種情況下高管同企業股東間的利益相同;高管采用股權激勵方式得到企業股份占據總股份的3.38%之后，隨著持股比例的逐漸提升，高管需要承擔的研發投入失敗風險也逐漸提升，該種情況下高管對企業研發投入的興趣度逐漸降低，此時企業研發投入強度同股權激勵間呈現負相關性。基于二次曲線特征，在曲線兩端繪制切線后兩個切點間的區域則是最佳股權激勵范圍，用圖2描述。分析表10還能看出，樣本平均持股比例（Adj.R2）是0.25%，比3.38%小很多，表明中國大部分公司的股權激勵方案對高管提高研發投入的興趣度激勵力度較低。

企業規模同研發投入間呈現負相關性，能夠看出大企業對于創新投入的靈敏度較差，而小企業對于研發投入的靈敏度較高。公司規模對于資產總額波動性具有較高的干擾性，導致回歸結果是負。負債比率（LEV）同研發投入間呈現負關聯性，說明負債會約束企業的研發投入，負債越高，研發投入力度越低。只有企業財務狀態良好，才能確保企業有能力進行研發投入以期增加企業效益。企業成長性（GR）同研發投入間具有負相關性，能夠看出當企業的投資機會較少時，企業會考慮增加研發投入。研發投入同企業業績（ROE）間具有正相關性，當企業業績增加時，股票等企業激勵產物的價值也會提升，此時企業高管對研發投入的興趣度較高。公司董事長與總經理二職合一（PLU）對研發投入形成正向干擾效應，該種形式能夠提高總經理的創新自主權，進而提高研發投入方案的制定和執行效率。獨立董事比例（IB）值大的企業，對研發投入的興趣度也越高。受到樣本量等因素的干擾，本文IB變量未通過顯著性檢驗。

（六）差異地區公司股權激勵對研發投入的干擾情況

根據樣本公司的注冊地區，研究經濟發展水平不同地區公司股權激勵對研發投入的干擾情況，其結果同全樣本回歸結果相同，發達地區和欠發達地區的公司股權激勵對研發投入干擾情況相同，差別主要是在拐點位置，發達地區和欠發達地區的回歸結果分別是3.45%和2.03%（表11）。

差異地區公司拐點的不同是因樣本數量不同產生的。統計結果顯示，在經濟發達地區進行股權激勵的公司為152個，在經濟欠發達地區進行股權激勵的公司有58個。經濟發達區域的公司進行股權激勵的數量較多。中國落后地區的企業應大膽嘗試股權激勵，增強企業的經濟效益。基于上述回歸結果能夠得出，經濟發展程度較低地區的企業對股權激勵的反應較高，這些企業對于企業研發投入較為敏感，僅在期望的個人收益目標實現的情況下，才進行研發投入。

國有企業高管更加重視企業短期績效和自由現金流，對收益時間長、風險高的研發投入興趣較低，導致企業股權激勵對研發投入的影響存在較高的波動性。同時國有企業股權激勵運行過程中受到公司內部和國家監管，某些條件使得股權激勵同研發投入間的曲線關系存在較高的波動。

（七）差異控股情況下股權激勵對研發投入的干擾研究

基于公司的控股股東屬性實施分組得到的股權激勵對研發投入的回歸結果用表12描述。分析該結果可知，在非國有企業公司，股權激勵與研發投入之間具有“倒U型”關系。但國有企業股權激勵的二次項（Incen2）系數顯著性不夠，不能通過檢驗;一次項系數顯著為正，說明當前國有企業內股權激勵和研發投入之間呈現線性關系。

綜合分析上述研究的國有企業股權激勵同研發投入間的線性關系可得，提高企業管理人員的股權含量，能夠促使其增加研發投入力度。合理設置企業創新資源支配權和創新收益權，對企業產權激勵以及產權進行優化，能夠提高國有企業技術創新水平。

六、結論

文章采用理論分析和實證檢驗，分析高新企業股權激勵同研發投入間的關聯性，獲取的結論如下。

第一，面向企業高管實施股權激勵，能夠增強企業業績。高管持股激勵同企業績效間存在正相關性，對企業高管實施股權激勵可增強研發投入強度，而研發投入和企業績效具有正相關性[14]。

第二，高管股權激勵方式在企業研發投入對企業績效的影響上，并未顯示出正相關性，股權期權能夠使高新企業研發投入比例增加，而限制性股票同高新企業研發投入間具有負相關性。

第三，總體分析得出，企業研發投入同股權激勵間呈現“倒U型”關系，運算獲取3.38%是轉折點。如果高管擁有股票數量占比低于公司股份的3.3%，股權激勵對研發投入有積極的影響;反之股權激勵對研發投入的積極效應較弱。因此，只有當股權激勵處于最佳范圍內，才能對研發投入形成促進效應。

第四，市場經濟發達地區采用股權激勵治理方案的程度明顯高于欠發達地區。主要是市場經濟發達地區的企業受到的競爭壓力更大，使得企業對于研發投入的熱情提升，但是欠發達地區的企業對于高風險的研發投入興趣度較低，其股權激勵對研發投入的促進效應較差。

七、政策建議

文章通過相關性研究以及回歸分析對高新企業股權激勵同研發投入間的關聯性進行了分析，得出股權激勵可增強研發投入，促進企業績效的優化[15]。然而中國企業存在高管股權激勵不足與研發投入程度低的現象。根據上述研究結論，本文提出以下相關建議。

第一，從國家角度分析可得，中國總體研發投入經費不足，政府應不斷提高研發投入，鼓勵企業實施自主創新和實施研發活動，降低企業研發投入壓力。政府監管部門在對高新企業股權激勵數量的合理性進行監督時，應給上市公司實施股權激勵策略更大的自由度。政府應加強知識產權保護力度，確保企業處于增加研發投入和取得高績效的良性運行環境。

第二，高新企業基于股權激勵架構規劃出合理的激勵策略，提高企業研發投入力度。高新企業通過股票期權能夠大大提高研發投入，將股權激勵配置比例約束到合理區間，提高研發投入力度。企業同時延長股權激勵周期和行權限制期，提高企業高管對研發的投資。高新企業股權激勵的授予對象應包括企業高管、技術研發人員，能夠增強企業高管對研發投入的促進效應。

第三，高新企業應塑造公司治理權力制衡體系，在公司中組建審計委員會等機構，對高管權力進行合理制約，解決高管基于自身利益降低研發投入的問題。塑造企業內外治理方案融合的治理權力制衡體系，增強高管股權激勵對研發投入的促進效應。

第四，在企業制定和實施股權激勵方案過程中，為了確保股權激勵方案對研發投入激勵效應的最大化，需要基于企業短期和長期業績設置有效行權價格，確保企業高管通過長期業績考核，提高對企業長遠利益關注度，進而制定出促進企業可持續發展的方案。

第五，采取有效的股權激勵模式，設置有效的股權激勵股份比例。在進行股權激勵方案設置時，應根據企業的實際情況采用有效的股權激勵模式和股權激勵強度，充分發揮企業股權激勵的正向作用，提升企業效益最大化的空間，避免產生研發投入不足或過度投資等損害企業效益的現象。參考文獻：

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