員工持股計劃對高新技術企業二元創新影響的實證研究

張一鳴 劉 欣

(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030)

1 理論分析和假設

代理理論認為，對企業的管理層實行股權激勵，將管理層轉變為企業的所有者能夠有效降低企業的代理成本，統一管理層和公司股東的長期利益，使得企業高管更專注于提升企業的價值和股東權益。根據X效率理論，本研究認為創新績效的提高和企業管理者的努力程度密切相關，即在同等情況下，企業高管在創新研發活動中投入的努力越多，企業的創新績效就越好。很多學者對高管股權激勵和創新績效間的關系做過研究，如梁彤纓等(2015)發現高管持股比例和創新績效呈倒“U”形關系，但此類研究基本都是將創新績效單純地定義為企業年度專利產出而沒有對專利類型進行劃分。結合鮑莫爾病理論，本研究認為技術型創新和勞動型創新的創新成本有較大區別，因此企業高管研發創新努力程度的高低在兩種創新類型上呈現出的效果也不同。

激勵強度的提高會激發管理層的努力程度，而發明專利作為高新技術企業的核心競爭力，管理層會努力提高發明專利的產出來為企業爭取更高的收益。然而根據塹壕效應，隨著高管持股比例的增加，管理層可以抗衡股東和資本的監管，利用自身對企業的控制放棄低效率、高風險的發明專利研發活動，以研發資源滿足自身利益需求。而以實用新型和外觀設計專利為代表的勞動型創新，其創新成本并不高，具有研發周期短、投資風險低的特點，能夠提高企業的短期績效，但對企業未來長期發展的意義不如發明專利顯著。因此，高管激勵強度的高低并不會對勞動型創新績效造成顯著影響。實用新型與外觀設計專利的產出主要依賴研發人員的勞動，輔以少量的設備和儀器，因此研發人員的數量對于企業的勞動型創新績效有著較大影響?；谝陨险撌觯狙芯刻岢鲆韵氯c假設：

H1：激勵強度與技術型創新績效呈倒“U”形關系。即高管持股比例存在某一臨界點，在此臨界點之前，企業的技術型創新績效隨著高管股權期限的提高而提高，過了此臨界點之后企業的技術型創新績效開始隨著高管股權期限的提高而下降。

H2：激勵強度與勞動型創新績效之間不存在顯著正相關關系。高管持股比例的改變并不能為勞動型創新績效帶來顯著變化。

H3：研發勞動力對勞動型創新績效有正向影響。在同等情況下，企業研發人員數量越多，其實用新型和外觀設計專利數量越多。

吸收能力最早由Cohen和Levinthal在1990年提出，他們將吸收能力定義為“企業的吸收能力是認識到新的外部信息的價值，吸收它并將其應用于商業目的的能力”。Zahra和George(2002)認為吸收能力是組織的一系列慣例和規范，由此企業獲取、消化、轉換和利用知識以形成動態組織能力，并提出了吸收能力的兩個部分：潛在吸收能力(知識的識別和吸納能力)以及現實吸收能力(知識的轉化和利用能力)。其中，對外部知識的識別有助于企業管理層了解行業最新技術，提高企業管理層對機會或威脅的敏感性和反應能力，更有效地轉換創新活動類型。吸納能力則能幫助企業提前進入新技術軌道，大大降低探索的成本和風險。國內學者劉常勇和謝洪明認為企業的吸收能力還受到先驗知識的存量與內涵、研發投入程度的影響。具備一定的先驗知識有助于消除企業內部對外界的消息不對稱，幫助管理者更好地對當前技術創新形勢進行判斷。從研發成本的角度，發明專利的研發成本往往較高，除研發人力資源投入外，還需要投入大量的設備、儀器等。同時，發明專利對企業的先驗知識和研發基礎也有較高要求。結合以上論述，我們認為吸收能力在高管股權激勵強度對技術型創新的影響中有正向調節作用。基于以上，本研究提出以下假設：

H4：吸收能力正向調節激勵強度與技術型創新績效的關系，吸收能力較高時，激勵強度對技術型創新績效的拐點會更高。

激勵有效期同樣也是員工股權激勵計劃的重要條款，它決定了股權激勵計劃的時間長度。較長的激勵有效期提高了高管的離職成本，迫使高管克服在經營決策過程中的短視行為。只有在管理層和研發團隊穩定的情況下，企業的創新活動才能持續穩定推進。同時，呂長江等(2009)指出，激勵期限較短時，股權激勵表現為企業對員工的“福利”，只有當激勵期限較長時，股權激勵才能對高管構成約束，使之能夠自覺地提高自身努力程度，積極投身于研發之中，提高企業的創新績效。

H5：激勵有效期正向調節激勵強度與技術型創新績效的關系，激勵有效期較長時，激勵強度對技術型創新績效的拐點會更高。

本研究的研究假設結構如圖1所示。

圖1 研究假設

2 研究設計

2.1 研究樣本和數據來源

本研究選取2008—2017年我國滬深兩市A股的高新技術企業(包括生物醫藥行業、電子設備行業、化工、國防軍工、輕工制造、汽車、機械及建筑等行業)中有過股權激勵行為的企業共640家作為初始研究樣本。本研究選取的樣本符合《高新技術企業認定管理辦法》。為保證樣本的有效性，本研究對樣本數據按照以下標準進行了適當的刪減處理：

(1)剔除被ST處理的上市公司。由于ST公司的內部往往出現較為嚴重的治理問題，可能會影響研究的準確性，所以對該類公司予以剔除。

(2)剔除ROE(凈資產收益率)為負的上市公司。如果公司出現負收益情況，說明公司當年經營情況較差，可能會對解釋變量(技術創新績效)產生負面影響，因此予以剔除。

(3)剔除數據缺失的公司。本文涉及許多手工查詢的數據，部分重要數據的缺失(包括專利數據、高管持股比例、激勵期限等)會導致研究結果出現偏差，因此將數據缺失的公司剔除。

(4)剔除未實施員工股權激勵計劃的公司。高管持股比例和激勵期限是本研究的解釋變量，若公司未實施員工股權激勵計劃或無相關數據，則該類數據對本研究沒有幫助，因此將該類公司予以剔除。

本研究中應用的數據來自國泰安數據庫、Wind數據庫和國家知識產權局，數據處理和分析使用Excel和SPSS 20.0軟件。

2.2 變量解釋

2.2.1技術型創新績效

目前，學術界圍繞技術創新績效的測量方式主要有三種觀點：企業所獲得專利數量、新產品銷售情況以及通過國外成熟的量表。然而，在我國滬深兩市上市的公司并不完全公開其新產品銷售信息，而量表中所涉及的題項又較為主觀。陳修德等(2015)將專利數量作為創新績效的衡量標準，本研究將企業年度發明專利數量作為技術型創新績效的測量指標。具體表達式為TIP=ln(PFI+1)，其中PFI代表企業年度發明專利數量。

2.2.2勞動型創新績效

勞動型創新是指不需要核心技術人員過多參與，而是在產品原來的外觀以及構造基礎上提出的適用于實用的創新。實用新型專利和外觀設計專利不需要過多的研發資本投入，主要依賴于研發人員的勞動。因此，本研究將企業年度實用新型和外觀設計專利數量作為勞動型創新績效的測量指標。具體表達式為LIP=ln(PNU+1)，其中PNU代表企業年度實用新型和外觀設計專利數量。

2.2.3吸收能力

吸收能力最早由Cohen和Levinthal(1990)提出，在當時還沒有比較合適的測量方式，因此在他們的論文以及之后的一些研究中，學者們通常僅使用公司的研發投入指標來測量其吸收能力。然而就理論上而言，研發投入和吸收能力并不是一回事，因此有學者開始采用其他更合理的方法來測量吸收能力。其中，較有代表性的是Jansen(2005)在Academy of Management Journal上發表的論文中開發的量表，但這一量表比較側重于企業對自己吸收能力的主觀認知，應當選取更易觀察的客觀指標進行分析。本研究根據Zahra和George(2002)的觀點，利用當年企業研發人員占比、當年企業研發費用率以及企業已投產新產品和已運用到產品中的新技術項目數來分別作為企業“新知識識別”“新知識吸收”以及“知識應用”的分析維度。這種測量方法同時也被鄧穎翔和朱桂龍(2009)采用。本研究認為“知識應用”反映企業的創新績效，和本研究的因變量重復，因此在前人基礎上稍作修改，將企業年初已獲得專利數量的自然對數作為企業的“知識基礎”。本研究通過主成分分析得出三個維度的公共因子，用該公共因子的得分來表征吸收能力，并以符號Acap表示。

表1 樣本分布

表2 吸收能力測量維度

2.2.4研發人員

研發人員的勞動力對技術型創新和勞動型創新都有正向的影響。研發人員的勞動力和研發人員數量和工作時間成正相關，然而在不考慮員工加班的情況下，可以使用研發人員數量來表征研發人員的勞動力。因此，本研究采用企業研發人員數量的自然對數作為研發人員的測量標準，并以符號RDP表示。

2.2.5激勵期限

激勵期限是高管持股的有效期長度。在該期限內持股員工不得隨意將所持有股份轉讓，保證了在一定期限內員工與企業共擔風險。本研究采用股權激勵有效期作為激勵期限的測量標準，并以符號EMP表示。

2.2.6激勵比例

股權激勵和薪酬激勵是當前兩個主流的管理層激勵方式。其中，高管股權激勵又分為高管持有股份和持有股票期權兩種類型。本文借鑒姜濤和王懷明(2012)以及梁彤纓等(2015)的處理方式，將高管股權激勵給予滯后一期處理，采用上一期的高管持股比例(高管持股數/總股數)來表示高管股權激勵，并以符號MSR表示。

2.2.7控制變量

借鑒已有文獻(Plehn，2009；周艷菊，2014；張迎迎、趙海燕，2014；陳修德、梁彤纓，2015)，本文選取企業規模(SCALE)、企業成長性(GROW)、資本結構(LEV)、企業性質(NATURE)以及凈資產收益率(ROE)等作為本研究的控制變量。

1.公司規模

公司規模的大小會影響企業的研發投入，也會影響公司的創新方式。對于規模較大的企業來說，企業的資金以及人力資本都較為充足，能夠作為企業創新投入的保障。因此，本研究將公司規模作為控制變量之一，并用公司總資產的自然對數表示，以符號SCALE表示。

2.企業成長性

企業擁有好的成長性是對投資者以及公司所有者權益的保證。實施股權激勵后，公司的高管和核心技術人員成為公司的所有者，成長性較好的企業股權會帶給他們更強的信心和歸屬感，有利于創新的投入。因此，本研究選擇營業收入的自然對數作為企業成長性的衡量指標，用符號GROW代表。

3.資本結構

對于高新技術企業而言，新技術的研發是一項高風險的投資活動，創新研發的大量前期投入很有可能不會有產出。大量研究表明，企業的資本結構和企業的研發投入以及創新績效之間都有較大的關系。因此，本研究選擇資產負債率來表示資本結構，并用符號LEV表示。

4.企業性質

已有文獻表明，國內企業的企業性質對股權激勵和技術創新績效的關系有重大影響。國有企業和民營企業在股權集中度方面有很大差異，因此兩者股權激勵的效果會有明顯不同。本文借鑒張兆國等(2017)的做法，將全樣本細分為國有樣本和非國有樣本分別檢驗。

5.凈資產收益率

企業的收益率情況是所有者權益的重要保障，而研發活動又是一項高風險的投資活動，因此在沒有穩定現金流和利潤的情況下，公司所有者很有可能會降低研發投入意愿。因此，本研究用凈資產收益率ROE作為控制變量之一。

具體變量情況如表3所示。

表3 各變量含義及說明

2.3 模型建立

根據本研究提出的假設及變量，本研究將高新技術企業的技術型創新績效和勞動型創新績效作為被解釋變量，以激勵期限和激勵比例作為解釋變量，以吸收能力和研發人員作為調節變量進行實證分析。考慮到專利數量等變量是整數計數變量，如果用OLS回歸法會產生結論性偏差，本研究借鑒Cameron和Trivedi(2010)和張兆國等(2017)的做法，采用泊松回歸法檢驗股權激勵，構建了以下分析模型：

(1)為考察激勵強度對企業技術型創新績效的影響，構建以下模型對假設H1進行驗證：

TIP=β0+β1MSR+β2MSR2+Controlvariables+ε

其中，β0為截距，β為待估參數，Controlvariables為控制變量，Controlvariables=β3SCALE+β4GROW+β5LEV+β6ROE，ε為隨機誤差項，下同。

(2)為考察激勵強度對企業勞動型創新績效的影響，構建以下模型對假設H2進行驗證：

LIP=β0+β1MSR+Controlvariables+ε

(3)為考察研發勞動力對企業勞動型創新績效的影響，構建以下模型對假設H3進行驗證：

TIP=β0+β1Value+Controlvariables+ε

(4)為了考察吸收能力在激勵比例影響企業技術型創新績效中的調節作用，構建以下模型對假設H4進行驗證：

TIP=β0+β1MSR+β2MSR2+β3Acap+β4Acap*MSR+β5Acap*MSR2+Controlvariables+ε

(5)為了考察激勵期限在激勵比例影響企業技術型創新績效中的調節作用，構建以下模型對假設H5進行驗證：

TIP=β0+β1MSR+β2MSR2+β3EMP+β4EMP*MSR+β5EMP*MSR2+Controlvariables+ε

3 實證研究

3.1 描述性統計

表4是各變量的描述性統計。從樣本數據來看，無論是技術型創新績效(TIP)還是勞動型創新績效(LIP)，國有樣本均值均高于非國有樣本，但極大值均出現在非國有樣本中。高管持股比例(MSR)非國有樣本明顯高于國有樣本，非國有樣本MSR均值為24.67%，高于國有樣本的4.13%，極大值為81.12%，遠高于國有樣本的24.07%。激勵期限(EMP)的均值國有樣本和非國有樣本分別為5.38年和4.29年，相差不大，可以看出國有企業的激勵期限相對較長。從吸納(ASM)、識別(Value)和基礎(BASIC)等三個指標來看，國有樣本均略高于非國有樣本，最大值和最小值分別為0.00%和81.12%，均值為23.16%，標準差為21.36%，差異較大。高管激勵有效期(EMP)的最大值和最小值分別為1年和10年，均值為4.37年，標準差為0.73年，有一定差異。技術型創新績效(TIP)的最大值和最小值分別為9.1和0，均值為2.58，標準差為1.37，說明各企業間技術創新能力差別大。勞動型創新績效(LIP)的最大值和最小值分別為9.2和0，均值為2.73，標準差為1.51，說明各企業間勞動型創新能力差異大。

表4 樣本描述性統計

3.2 因子分析

本研究對吸收能力的三個下屬維度吸納、識別和應用進行因子分析。表5是KMO和Bartlett檢驗，結果表明KMO值為0.640，Bartlett球形檢驗的p值為0.000，結果顯著，表明這三個指標間存在著公共因子。利用主成分分析抽取，表6是主成分矩陣，特征值大于1的因子個數為1，該因子的方差解釋度為76.42%，表明該因子就是吸收能力，其各維度的因子載荷分別為吸納(0.936)、識別(0.905)、基礎(0.773)。

表5 KMO和Bartlett檢驗

表6 主成分矩陣

3.3 相關性分析

表7是各變量的相關性分析。由此可見，高管持股比例(MSR)和技術型創新績效(TIP)以及勞動型創新績效(LIP)均呈顯著負相關。研發勞動力(Value)和技術型創新績效顯著正相關，和勞動型創新績效呈顯著正相關。這些分析結論有待在后面的回歸分析中做進一步檢驗。

表7 變量間的相關系數檢驗

3.4 回歸分析

3.4.1激勵強度(MSR)和技術型創新績效(TIP)的關系

表8是激勵強度對技術型創新績效影響的回歸結果。從全樣本和國有樣本看，激勵強度和技術型創新績效間的倒“U”形關系均不顯著。從非國有樣本看，激勵強度的一次項和二次項均在1%水平上顯著，二次項系數為負，一次項系數為正，說明激勵強度和技術型創新績效間呈現顯著的倒“U”形關系，與假設1相一致。上述結果表明，激勵強度對技術型創新績效的倒“U”形影響只有在民營企業中才有效。造成這種差異的原因是國有企業相當一部分股份屬于國有資本，在一定程度上干擾了高管股權激勵對企業創新的影響。根據非國有樣本回歸結果中得到的激勵強度一次項和二次項的系數，可以計算出倒“U”形拐點大約為30.43%。也就是說，在相同情況下，當高管持股比例維持在30.43%的水平時，非國有企業的技術創新績效可達最優水平。

表8 激勵強度對技術型創新績效影響的回歸結果

3.4.2激勵強度(MSR)、研發勞動力(Value)和勞動型創新績效(LIP)的關系

表9是激勵強度與研發勞動力和勞動型創新績效的回歸結果。在檢驗激勵強度對勞動型創新的影響結果中，國有企業和非國有企業均不顯著，結果與假設2相一致。在檢驗研發勞動力對勞動型創新的影響結果中，全樣本和非國有樣本均在1%水平上顯著，國有樣本在10%水平上顯著，結果與假設3相一致。上述結果表明，無論是國有企業還是民營企業，高管股權激勵對勞動型創新并沒有明顯推動作用，勞動型創新績效主要由企業的研發人員數量決定。

表9 激勵強度與研發勞動力和勞動型創新績效的回歸結果

3.4.3吸收能力(Acap)和激勵有效期(EMP)在激勵強度(MSR)影響技術型創新績效(TIP)中的調節作用

表10是吸收能力和激勵有效期在激勵強度影響技術型創新績效中的調節作用的回歸結果。由于在假設1中發現只有在非國有企業中激勵強度才對技術型創新績效有顯著影響，因此在研究吸收能力和激勵有效期在激勵強度影響技術型創新績效中的調節作用時，我們只討論非國有樣本的回歸結果。在吸收能力的調節作用檢驗中，吸收能力、吸收能力與激勵強度的交互項系數為正，吸收能力與激勵強度二次項的交互項系數為負，且均在1%水平上顯著。根據Luo對二次交互項的解釋，這說明吸收能力在激勵強度對技術型創新績效的影響中起到了積極的調節作用，結果與假設4相一致。在激勵有效期的調節作用檢驗中，激勵有效期與激勵強度一次項的交互項系數為正，與二次項的交互項系數為負，且均在1%水平上顯著，說明激勵有效期在激勵強度對技術型創新績效的影響中起到了積極的調節作用，結果與假設5相一致。

表10 調節效應的回歸結果

4 研究結論

本文以我國2008—2017年滬深兩市A股上市公司為研究樣本，將企業創新拆分為技術型創新和勞動型創新，分別考察了股權激勵制度對高新技術企業兩種創新績效的影響。通過研究發現，在非國有企業中，股權激勵強度對技術型創新的影響為顯著的倒“U”形關系，“U”形的拐點為30.43%。也就是說，在相同情況下，當高管持股比例維持在30.43%的水平時，非國有企業的技術創新績效可達最優水平。而在國有企業當中，股權激勵強度對技術型創新績效并無顯著影響；股權激勵強度對勞動型創新沒有實質影響；研發人員數量對勞動型創新有顯著影響，影響關系呈正向線性；吸收能力在股權激勵強度對技術型創新績效的影響中有顯著的正向調節作用；激勵有效期在股權激勵強度對技術型創新績效的影響中有顯著的正向調節作用。

上述結論中具有如下政策啟示：

(1)目前我國上市公司平均高管持股比例大約為12%，遠低于最優高管持股比例(30.43%)。因此，為了提升我國高新技術企業的技術創新績效，各大企業應適當提升高管持股比例，最大限度發揮股權激勵在創新中的促進作用。

(2)研發發明專利是一項周期長、風險高的活動，對于想要提升實用新型和外觀設計專利數量的企業，最好的方法不是調整高管股權激勵強度，而是直接增加研發人員數量。

(3)吸收能力在股權激勵強度對技術型創新績效的影響中有正向調節作用，在提高股權激勵強度的同時，應當注重知識識別、知識吸納以及知識基礎的建設以提高企業的知識吸收能力，才能最大限度發揮高管股權激勵強度對技術型創新的正向影響。

(4)激勵有效期在股權激勵強度對技術型創新績效的影響中有正向調節作用。激勵有效期和持股比例同樣是股權激勵計劃的兩個方面，因此激勵有效期的長短對股權激勵對于創新的促進有著重要影響。在我國已實施股權激勵計劃的上市公司中，大部分企業的激勵有效期在4年左右，最長不超過10年，遠低于美、日等國家的水平。因此，我國企業應當適當延長股權激勵有效期使得股權激勵計劃對技術創新的促進作用進一步發揮。

本研究的局限性主要表現在以下兩點：(1)在計算吸收能力時用研發人員數量來代表企業的知識識別能力。鄧穎祥和朱桂龍的做法是將企業核心技術人員的數量作為計算依據，而核心技術人員數量只有科創板上市公司才會披露，因此本研究使用研發人員數量進行替代。在后續的研究中，將以科創板上市公司為樣本進行相似研究。(2)股權激勵有效期數據方差太小且最大值不超過10年。本研究認為激勵有效期在激勵強度對技術型創新績效的影響中有正向調節作用，但由于我國的股權激勵有效期普遍較短，因此無法檢驗激勵有效期較長的情況。后續研究可考慮增加美、日等國的樣本，進一步對激勵有效期在激勵強度對技術型創新績效影響中的調節作用進行研究。