芻論員工持股計劃、股權結構與企業創新

姜云軒 來建濤

作者簡介：姜云軒（1997-），男，漢族，山東煙臺人，主要研究方向：企業財務管理。

摘要：文章以我國A股上市公司2014-2019年財務數據為研究樣本，實證分析了員工持股計劃的實施與企業創新之間的關系，并從股權結構的角度對員工持股計劃與企業創新的關系進行了更深層次的探究。研究結果表明，上市公司實施員工持股計劃有利于促進企業創新，促進效果在非國有企業更為顯著，非國有企業股權集中度的提高會抑制實施員工持股計劃對企業創新的促進作用。

關鍵詞：員工持股計劃;企業創新;股權性質;股權集中度

一、引言

時代易轍，工業時代的浪潮逐步從人類的歷史潮流褪去，信息社會悄悄來臨。時代的改變在逐漸解構傳統的企業組織，瓦解傳統競爭力。以大規模生產、資本密集為核心競爭力的企業逐漸失去市場，而創新則在此背景下顯得愈加重要。然而，我國企業在創新過程中普遍面臨資本約束和創新效率低下的問題[1]。因此，如何在創新資源有限的約束條件下，提高創新產出便顯得尤為重要。員工持股計劃（Employee Stock Ownership Plan）被看作股權支付形式的一種激勵方案。自上個世紀誕生以來，被企業廣泛應用于解決委托代理問題、人力資本激勵等領域，也引起了學者們的廣泛關注。本文嘗試通過實證分析對員工持股計劃的實施效果進行研究，并基于股權結構的角度進一步研究員工持股計劃對企業創新的影響。

二、 理論分析與研究假設

（一） 員工持股計劃與企業創新

目前，企業創新與員工持股計劃之間的關系變動方式，學術界仍莫衷一是。Jensen & Mecklin的代理成本理論討論了員工持股計劃的激勵機制，員工持股計劃通過改變員工身份，使之兼具“員工”與“股東”兩種身份，滿足了員工的心理追求，從而降低了可能產生的道德風險（Blasi and Freeman et al ，2016）。陳艷艷（2017）對員工股權激勵進行研究，認為當委托人與代理人存在利益差異時，代理人很可能做出損害委托人利益的行為[2]。也有學者研究發現員工持股計劃并不能帶來正的激勵效應。Alchian（1972）對員工股權激勵的作用提出了質疑，認為員工持股計劃若不設定個人業績要求，則容易出現“搭便車”的問題，導致機會主義出現。

但是，總體來說，大多數的研究結論均支持實施員工持股計劃對企業創新產出有促進作用。從理論上分析，影響機制主要有兩點：一是股權激勵改變了員工在企業中的定位，使之具備員工與股東雙重身份，提高其自身的積極性，減少道德風險。二是員工持股計劃對參與員工的股權有一定的限制，具有一定的鎖定期，這樣能夠綁定員工利益，減少核心人才流失，提升員工在創新活動中的積極性與穩定性。因此，基于以上分析，文章提出以下假設：

H1：實施員工持股計劃能夠提高企業創新產出。

（二） 股權性質、員工持股計劃與企業創新

股權性質與企業創新的研究結果較為一致，與民營企業相比，無論從投入還是產出角度看，國有企業都具有更多的創新活動和創新性（李春濤和宋敏，2014）[3]，但國有企業存在不容忽視的創新效率損失，員工創新積極性有待加強，國有企業的創新效率較低。

屬于私有股權的民營企業，在公司治理方面更加注重投入的產出效果。在創新方面也是如此，更加尊重人力資本，注重人力資本效率的挖掘，提高企業的創新能力。因此，根據以上學者的結論以及分析，提出假設：

H2：實施員工持股計劃對企業創新的促進效果在非國有企業中更加顯著。

（三） 股權集中度、員工持股計劃與企業創新

在股權結構和企業創新方面，我國大多數上市公司都采用兩權分離的治理模式，但是作為代理人的管理層并不能完全維護所有股東的利益。當公司的股權集中度過高時，大股東的權力約束較少，容易導致大股東凌駕于公司治理機制之上，損害小股東利益（Pedersen，2016）。楊風和李卿云（2016）以深交所2009-2014年創業板的相關數據為樣本，研究發現股權集中度與公司研發投入呈現反向關系，股權分散有利于研發投入。

綜合以上分析，在股權相對集中的情況下，更容易引發隧道挖掘式代理問題，危害包括持股員工在內的中小股東利益，從而打擊員工創新積極性，抑制員工持股計劃對創新的激勵作用。因此，根據以上分析提出假設：

H3：在非國有企業中，股權集中度負向調節員工持股計劃的實施與企業創新之間的關系。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

文章以2014-2019年中國A股上市公司為研究樣本。其中專利申請和授予數據來自CNRDS數據庫，員工持股計劃數據來自Wind數據庫，其他財務數據均來自CSMAR數據庫。根據學者們之前的研究慣例，本文對樣本進行了如下處理：（1）剔除ST和*ST等處于非正常交易狀態的公司;（2）剔除存在數據缺失的樣本;（3）剔除金融、保險業等上市公司樣本;（4）在1%和99%的水平上對連續變量進行縮尾處理。最后，處理得到3256家上市公司的16179個樣本，數據處理過程采用Stata16.0軟件。

（二）變量選取與定義

1.被解釋變量

參考陳效東（2017）的方法，本文采用發明專利申請數衡量企業的創新產出（Inn1），在回歸分析中，文章對申請的發明專利數做加 1 取對數處理。穩健性檢驗部分采用發明專利授權數（Inn2）衡量企業的創新產出。

2.解釋變量

參考陳效東（2017）的做法，本文使用員工持股計劃虛擬變量（ESOP）衡量企業是否實施或者正在進行員工持股計劃。如果企業當年實施或正在進行員工持股計劃，則ESOP取1，否則取0。

3.調節變量

借鑒程素云（2017）等學者的研究，采用前十大股東持股比例（Top10）衡量企業的股權集中度。