高管外部薪酬差距與企業技術創新水平
——基于滬深兩市的A股上市公司的實證研究

○ 張霞 楊陽

（石河子大學大學經濟管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

近年來，隨著高管“天價年薪”事件的不斷發生，高管薪酬的相關研究也逐漸成為學術熱點。從2002 年開始，我國推行的國有企業高管年薪制中規定年薪不得超過職工平均工資的12 倍，到2009年對中央企業發出高管“限薪令”，再到2015 年正式實施的《中央管理企業主要負責人薪酬制度改革方案》。政府陸續出臺了一系列的政策抑制企業高管薪酬過高的現象。企業高管薪酬，本身是公司股東為了消除與高管在公司治理過程中的委托代理問題而采取的一種激勵手段，使高管在追求自己利益的同時能最大程度實現企業價值的最大化。企業高管薪酬的文獻研究，大多針對企業高管與普通員工之間的內部薪酬差距，如內部薪酬差距對企業價值積極影響的研究[1]，張霞等[2]在對高管團隊垂直的內部薪酬差距進行的研究發現，高管團隊垂直的內部薪酬差距對企業承擔社會責任具有顯著的正向影響。高管外部薪酬差距，作為企業薪酬領域中另外一個重要的研究方向，并沒有得到應有的重視。同時，根據人力資本理論，行業內企業之間的可比性較強，再加上業務相似而帶來高管跳槽成本低，高管外部薪酬差距對企業治理的影響遠遠大于內部薪酬差距[3]。

技術創新是企業在激烈的市場競爭中占據優勢及擴大市場份額的關鍵性途徑，也是企業穩定、可持續性發展的內在驅動力。所以，如何促進企業技術創新的快速、有效性發展是當前企業戰略管理中的重要內容[4]。而在企業的經營過程中，高管往往決定著企業宏觀戰略的發展方向，合理的薪酬制度可以有效地發揮激勵作用，緩解高管與股東在企業技術創新發展中的利益沖突，推動高管進行技術創新發展的積極性和風險承擔意愿。所以，本文以中國A 股上市公司2010-2019 年的面板數據為基礎，深入研究高管外部薪酬差距對其技術創新水平的影響機制，并探討該影響在農業和非農業上市公司之間的差異，運用分組回歸和DID模型的方法分析行業集中度和產權性質對外部高管薪酬差距促進企業技術創新水平的調節作用。

二、文獻綜述與理論假設

技術創新能促進企業的快速發展并在市場中提高企業的競爭力，是企業持續增長的核心動力[5]。在快速發展變遷的現代社會中，公司若想在社會激烈的競爭中獲得更高的收益，也離不開技術創新。然而，企業技術創新的發展絕非易事，孔東民等[6]在其研究中發現高管往往決定著企業宏觀戰略的發展方向，而薪酬作為最直接的激勵方式，很大程度上決定了高管對創新戰略的選擇。因此，制定一套完善的薪酬激勵機制能夠有效地緩解高管在企業戰略發展中的短期行為，促使其更為關注企業的長遠價值，從而積極地參與到企業的技術創新發展中[7]。董硯青等[8]還指出，合理的薪酬激勵機制能有效地緩解委托代理問題，減輕高管進行創新活動所承擔的風險，推動高管進行研發投入。陳小軍等[9]以2009-2011年福建省上市公司為樣本，實證結果表明上市公司高管人員薪酬與公司規模、稀釋每股收益及加權平均凈資產收益率顯著正相關。

雖然高管人員薪酬影響高管的戰略決策，但大量文獻表明高管薪酬的激勵作用并不是與高管薪酬的絕對值呈線性關系，而根據“薪酬公平性”理論[10]，高管會將自身的薪酬與他人進行比較，這也稱為高管薪酬的外部競爭力。高管在外部薪酬的比較過程中，得到滿足的管理者便會更有動力和積極性做出更有利于公司長遠發展的行為。HEIDER自我歸因理論指出，在比較中處于有優勢地位的高管會將較高的外部薪酬差距歸因為自身能力，產生過度的自信心[11]。企業技術創新的發展，具有研發周期長、風險高以及回報周期長等特點，需要管理者具有敢于嘗試、勇于承擔風險的魄力和膽識。因此，過度自信的高管在決策時會更偏向于企業技術創新而帶來的長遠發展。現有研究已經發現高管薪酬差距對公司技術創新具有顯著的促進作用，但大多數薪酬差距集中在高管內部薪酬差距[12]或高管與員工之間的薪酬差距[13]。本文重點在于進一步驗證高管外部薪酬差距對企業技術創新水平具有顯著的正向影響[14]。但在實際的公司治理過程中，無限的提高這種差距，高管會因為自身能力的限制或薪酬激勵效果的邊際效用逐漸降低的影響，高管在研發投入上的積極性不會持續增長。同時，在一定的時期內，企業基于當時的經營條件提升技術創新的空間總是有限的，企業的技術創新并不會隨著高管外部薪酬差距無限的增大，甚至在達到一個臨界值后多余出來的薪酬差距會成為公司的額外成本對企業發展帶來沉重的負擔，從而間接降低企業的技術創新水平。所以，高管外部薪酬差距和公司技術創新之間存在一定的區間效應，在一定范圍內的薪酬差距會促進企業創新行為的產生而超過某一值時便會出現負向的影響[15]。據此，本文提出如下假說：

假說H1：其他條件不變，高管外部薪酬差距對企業技術創新水平具有顯著的正向影響，且該影響呈現出倒“U”型模式，即隨著高管外部薪酬的提高，其對企業技術創新水平的正向影響會逐漸減弱。

魯桐和黨印[16]在公司創新發展的研究中指出，在勞動、資本和技術密集型行業中，技術的重要性明顯不同，各行業在技術創新上的投入也相應不同。那么，在不同行業中高管外部薪酬差距對技術創新水平的影響程度是否存在顯著性差異呢？亦或，企業治理高管外部薪酬差距的激勵是否在某一個或者某些行業中對技術創新水平的促進作用更強？社會生產的發展首先開始于農業，是人類衣食之源、生存之本，是一切生產的首要條件，也只有在農業發展的基礎上才有工業和第三產業的產生和發展。朱萬里和胡瑜杰[17]則以中國30 個省市2000-2016年面板數據為基礎，證實農業技術創新相對于其他行業尚處在較低的水平上，但其對區域農業經濟增長具有顯著的效果，且該效果最大。所以，在農業上市公司有效利用薪酬制度的激勵作用，將會對公司技術創新發展發揮更大的促進作用。據此，本文提出如下假說：

假說H2：其他條件不變，農業上市公司中高管外部薪酬對上市公司技術創新的正向影響顯著強于其他行業。

企業技術創新不僅僅需要大量持續性的資金投入，還具有高風險、長周期以及高成本等特點，一般企業的高管更著重企業的短期發展。再加上市場競爭的壓力，企業在研發投入上的積極性并不高。石永拴和楊紅芬[18]也指出由于公司的技術創新活動獨有的高風險、周期長、復雜性等特點，當期的投資不一定能取得理想的成果、申請專利也需要較長的時間、短時期內也不易得到回報。當期的高管外部薪酬差距對當期的創新績效的影響可能并不明顯，創新的成果很大程度上體現在未來，即高管外部薪酬差距對上市公司技術創新的促進作用有滯后效應。產權性質不同的企業，由于內部管理制度的不同、激勵機制的不同以及面臨的外部環境的差異，使得高管外部薪酬差距對公司創新行為的影響也是不同的[14]。國有企業以其在國民經濟基礎產業中建設和運營方面的優勢，以及強大資本的支撐力量，使得高管在受到外部薪酬差距的激勵作用時，有條件和動機進行更大的研發投入，謀求企業的長遠發展。賈根良和李家瑞[19]從演化經濟學的分析角度，運用“創新型企業”理論，提出國有企業在創新發展中具有戰略控制優勢、組織整合優勢、財務承諾優勢和效率優勢。據此，本文提出如下假說：

假說H3a：其他條件不變，國有企業中高管外部薪酬差距對企業技術創新水平的正向影響顯著強于非國有企業。

行業集中度衡量了該行業中企業的總數和規模分布情況，行業集中度越高，市場結構越趨向于寡占型，而行業集中度越低時，市場越趨向于競爭型[20]。市場競爭激烈的行業中，企業為了得以生存不得不最大化地降低成本、提高生產效率，外部市場的壓力和技術創新的動力都將顯著強于市場競爭降低的行業。楊震寧和李東紅[21]在研究中國制造業企業的創新過程中，發現行業競爭強度對運營績效、擴張績效和動態相乘績效均有顯著影響。孟祥嘉[22]利用2010-2017年我國上市公司數據，證實市場競爭與企業創新呈現出顯著的正向相關，且當產品市場競爭越激烈，高管薪酬差距對公司創新的正向影響越明顯。同時，激烈的市場競爭促使高管的薪酬更加透明化，薪酬水平與技術創新行為間的關系也會變得更加密切，為了在激勵的市場競爭中保持高于行業的平均薪酬，高管會竭盡全力地為企業的利益最大化考慮，努力進行更多的創新行為。據此，本文提出如下假說：

假說H3b：其他條件不變，行業集中度較低的企業中高管外部薪酬差距對企業技術創新水平的正向影響顯著強于行業集中度較高的企業。

三、數據來源、變量選取與模型構建

（一）數據來源

本文數據來源于國泰安數據庫，選擇滬深主板上市公司2010-2019年度財務數據為基礎，其中剔除ST、ST*或存在退市風險的公司數據，同時排除數據缺失的樣本。最后，得到2 779 家上市公司22 172個樣本的非平衡面板數據（部分上市公司在某一年或者某些年份存在數據缺失），其中包含19個行業（行業名稱和各行業企業個數如表1所示）。為了防止數據中極端值對結果的影響，本文對數據變量進行1%的縮尾處理，排除掉數據在首末兩端可能出現的異常值。

表1 基礎數據集中不同行業中上市公司個數

（二）變量選取

技術創新主要是指生產技術方面的創新，其包涵新技術的開發以及基于新技術的創新應用，一方面是以推進基礎科學技術知識進步為目的創新，另一方面是以創造新的技術為目的創新。技術創新指數主要創新投入指標和創新產出指標組成，而知識和技術的成果是計算GII指數的核心，大量的研究依然使用傳統的創新成果來代表一個國家的創新能力，比如論文數量、專利數量或者研發成果等，如VILLA[23]提出可以利用專利水平對國家創新能力進行度量。由于國泰安數據庫缺失上市公司專利申請數2018-2019年的數據，本文主要以上市公司專利授權數的自然對數來衡量其在該年度中的技術創新水平，而將專利申請數的自然對數作為被解釋變量的替代變量進行穩健性檢驗。其次，關于外部薪酬差距的現有文獻中，黎文靖等[24]根據全行業所有上市公司高管薪酬來計算行業平均薪酬來確定外部薪酬差距，而吳聯生等[25]則是分年度分行業回歸高管薪酬的基礎模型來計算超額薪酬，同樣也是以行業所有公式為計算基礎。所有，本文用前三名高管薪酬和行業內前三名高管薪酬平均值的比值，來衡量該上市公司高管外部薪酬差距。

在企業的日常經營過程中，還有一些其他因素能有效地影響其技術創新水平的發展，比如財務指標、經營指標和上市公司信息。財務指標中基本每股收益、流動比率和資產負債率在一定程度上衡量了企業的財務水平，經營指標中凈資產收益率、存貨與收入比、托賓Q值和主營業務收入增長率是對企業經營層面的綜合性評價。同時，本文還引入企業上市年限和產權性質這兩個變量來衡量上市公司個體信息。這些指標作為控制變量，既增強了實證模型的解釋力度，同時也在一定程度上緩解了模型的內生性問題，提高了外部薪酬差距對技術創新水平影響的估計精度。

綜上所述，本文數據變量的定義如表2 所示。其中，行業集中度和產權性質作為調節變量討論外部薪酬差距對技術創新水平影響在不同行業集中度和產業性質之間的差異性。高管人數與高管外部薪酬差距的一階滯后項與高管外部薪酬差距顯著相關（見表3），作為本文工具變量對模型進行內生性檢驗，從而驗證實證結果的穩健性。

表2 數據變量及其定義

表3 外部薪酬差距與其工具變量之間的相關性

（三）模型構建

1.多元回歸模型

為了分析高管外部薪酬差距對企業技術創新水平的影響機制，首先建立簡單的多變量線性數學模型：

其中，β0,β1,β2表示回歸系數；ε表示誤差項，服從均值為0，標準差為δ的正太分布。本文將采用最大似然法（MLE）對式（1）進行統計分析，得到回歸系數的估計值。多元回歸分析忽略了時間（年）趨勢，引入可行廣義最小二乘法（FGLS）的估計方法不僅可以在一定程度上解釋數據的時間趨勢，同時解決多元回歸模型的異方差問題[26]。所以，在面對面板數據時，可行廣義最小二乘法要顯著地優于多元回歸模型中的混合回歸結果。

2.效應模型

面板數據是研究不同的研究個體在時間趨勢上的觀察值所構成的樣本，具有時間序列和截面兩個維度。本研究使用的是滬深上市公司2010-2019 年之間的面板數據，為了擬合數據中變量之間存在時間效應和個體效應，引入效應模型:

i表示上市公司，t表示數據所在的年份，跨度為2010-2019年；Yit表示被解釋變量，即i個上市公司在t年的專利授權數的自然對數；Xit為高管外部薪酬差距；controlit為其他控制變量；ci代表了上市公司的固定趨勢，即固定效應；pt表示了滬深所有上市公司技術創新發展的時間趨勢，即時間效應；εit為誤差項。α、β和δ都是回歸估計的參數。當ci和Xit、controlit相關時，即coor(ci、Xit、controlit)≠0、，為固定效用模型；當ci和Xit、controlit不相關時，即ci是隨機的服從某個正態分布，為隨機效用模型。在統計中，有多種統計估計方法可以計算解釋變量的回歸系數。為了使式（2）具有更好的擬合效果，當僅考慮固定效應（個體趨勢）時，使用最小二乘虛擬變量（LSDV）估計方法對主模型進行回歸，而當同時在固定效應和時間效用的共同作用下，采用最大似然估計（MLE）。最后，本文不僅通過F 檢驗，比較傳統的多元回歸模型和固定效用模型的擬合優度，還要使用Hausman 檢驗固定效用模型和隨機效用模型的差異。

大量的研究表明，當期遺漏的變量的信息在一定程度上保留在被解釋變量的前一期，所以在等式（2）中引入被解釋變量的一階滯后項，構成動態面板數據模型[27]，如等式（3）所示。動態面板數據模型既能增加模型的擬合優度，也能一定程度上緩解由于遺漏變量而產生的內生性問題[28]。

四、實證分析

（一）描述性統計

本文中各數據變量的觀察值、均值、標準差、最小值和最大值如表4 所示。總體上，通過了1%的縮尾處理后數據的統計分布較為集中，即在首尾兩端消除了異常值，使得數據具有較為穩定的分布特征。企業技術創新水平和高管外部薪酬差距，作為本文的被解釋變量和解釋變量，具有22 172個觀察值，均值分別為0.5782和0.9642。產權性質的均值為0.2314，表明選擇的樣本中，國有企業大約占有23.14%的比例。主營業務收入增長率的均值為正，表示上市公司主營業務收入整體上呈現出的正增長。上市公司研發費用支出普遍較低，研發費用占比的均值僅為0.87%，最高也只占主營業務收入的13%。

表4 變量的統計描述

（二）統計檢驗

首先，需要對模型進行單位根和多重共線性檢驗，以確認回歸模型估計結果的準確性。本文借用CHOI[29]提出的Fisher單位根檢驗的方法，其不需要強平衡的面板數據，并且通過結合p-值使用反卡方、反正態、對數逆變換和調整的逆卡方值來綜合檢驗了變量是否存在單位根。表5 通過四個不同變換得出顯著的檢驗結果，對主要的解釋變量和被解釋變量進行單位根檢驗，檢驗結果顯示，高管外部薪酬差距和企業技術創新水平這兩個數據變量是平穩的。

表5 單位根檢驗

多重共線性，即變量之間的強相關性，會使模型估計失真或不準確。因此，本文進行了多重共線性測試，這是由MARQUARIDT[30]提出的最大膨脹因子（VIF）。VIF是相關矩陣（標準矩陣）的逆矩陣的對角元素。實踐經驗表明，如果VIF的任何一個超過5，則表明由于多重共線性，相關的回歸系數估計不高[31]。由表6可知，解釋變量之間不存在多重共線性性。因此，在進行多元線性回歸模型的分析時，本文可以使用所有這些變量。

表6 多重共線性檢驗

（三）回歸結果分析

1.高管外部薪酬差距對企業技術創新水平的影響。公司治理中，高管薪酬高于同行業高管的平均薪酬時，會對高管造成一種強烈的內外激勵，促使高管更加努力工作，同時增加企業的創新型投入，謀求企業的長期穩定式增長[32]。以滬深兩市2010-2019年19個大門類行業的2 779家上市公司總計22 172個樣本的非平衡面板數據為基礎，結合計量模型進行分析，得到的回歸結果如表7 所示。其中，模型（1）是多元回歸模型，結果顯示，高管外部薪酬差距對企業技術創新水平具有顯著的正向影響，但在沒有考慮企業的個體效應和時間效應的基礎上該模型的解釋力度（R2）僅為5.68%。模型（2）則是引入時間趨勢和異方差的可行廣義最小二乘法，結果證明，高管外部薪酬差距顯著地促進了企業技術創新水平的提高。模型（3）為隨機效應模型，同時控制了上市公司的個體效應、時間效應和行業效應，回歸結果與模型（1）和（2）是一致的。但模型的解釋力度（R2）得到了略微的提高，同時Hausman 檢驗也顯著證明該隨機效應模型由于對應的固定效應模型。模型（4）在模型（3）的基礎上引入被解釋變量的一階滯后項，結果發現模型的解釋力度提高到了31.47%，且技術創新水平的滯后項和高管外部薪酬差距皆對技術創新水平具有顯著的正向影響。模型（5）中高管外部薪酬差距的二次項是顯著負向的，表明高管外部薪酬差距對技術創新水平具有顯著的非線性影響，且該影響是倒“U”型的[33]。同時，以LIND和MEHLUM[34]在面板數據模型非線性關系的研究中提出的檢驗方法，在模型（5）的基礎上估計非線性回歸系數的上下限（[0.0364,0.0667]），而高管外部薪酬差距的回歸系數（0.0672）略大于上限（0.0667），則拒絕原假設，接受備擇假設（高管外部薪酬差距與技術創新水平存在顯著的倒“U”型關系）。故假說H1得到驗證。

表7 回歸結果

2.高管外部薪酬差距對企業技術創新水平影響的行業差距。首先，圖1描述了19個大門類行業中上市公司在2010-2019 年間技術創新水平的均值。其中，上市公司中科學研究和技術服務業、采礦業、制造業和建筑業的平均技術創新水平明顯高于其他行業。社會生產的發展首先開始于農業，是人類衣食之源、生存之本，是一切生產的首要條件，也只有在農業發展的基礎上才有工業和第三產業的產生和發展。然而，2010-2019 年農業①中國農業的生產結構包括種植業、林業、畜牧業和漁業。上市公司技術創新水平整體上相對于其他行業較低，那么高管外部薪酬差距對技術創新水平的促進作用是否顯著高于其他行業？基于此，本文對農業和非農業進行分組回歸，對比高管外部薪酬差距對技術創新水平影響在農業和非農業之間的差異性。

圖1 各行業內企業技術創新水平均值的直方圖

表8中模型（1）是基于非農業上市公司數據的隨機效應模型，結果表明高管外部薪酬差距對技術創新水平具有顯著的正向影響。而模型（2）則顯示在農業上市公司樣本中，高管外部薪酬差距對技術創新水平也具有顯著的正向影響，且該影響為0.1214，在數值上大于非農業上市樣本（0.0652）。同時，模型（3）在全樣本數據模型中引入高管外部薪酬差距與農業（=1）的交乘項，通過交叉項的正向顯著性進一步在統計上檢驗了農業上市公司與非農業上市公司中高管外部薪酬差距對技術創新水平具有顯著的差異，且該影響在農業上市公司中更大。故假說H2得到驗證。

表8 農業和非農業之間的差異性

3.行業集中度和產權性質的調節作用。表9分別從產權性質和行業集中度這兩個角度，討論了企業高管外部薪酬差距對技術創新產水平影響的差異性。其中，模型（2）是國有企業樣本下的回歸結果，高管外部薪酬差距對技術創新水平具有顯著的正向影響，且該影響程度為0.5687，高于為民營企業樣本（模型（1））中的影響（0.4968）。同時，在全樣本回歸的模型（3）中，高管外部薪酬差距與虛擬變量——國有企業（等于1）交叉性的回歸結果是顯著正向，證明產權性質具有顯著的正向調節作用[35]，并且國有企業中高管外部薪酬差距對技術創新水平的正向影響高于民營企業。故假說H3a 得到驗證。其次，根據行業競爭度數據的中位數（0.2085）將樣本劃分為市場集中度（小于等于0.2085）和市場集中度（大于0.2085）兩部分。模型（4）和（5）分別進行了分組討論，結果發現，市場集中度（小于等于0.2085）的企業中高管外部薪酬差距對技術創新水平正向影響更大。模型（6）高管外部薪酬差距與虛擬變量——市場集中度（大于0.2085）的交叉性回歸結果是顯著負向的，進一步證實行業集中度具有顯著的調節作用，且行業集中度（于等0.2085）的企業中高管外部薪酬差距對技術創新水平的正向影響高于行業集中度（于0.2085）的企業。所以，假設3b得到驗證。

表9 行業集中度和產權性質的調節作用

（四）穩健性檢驗

專利授權數是體現企業技術創新水平的直接指標，此外專利申請數和研發費用也是衡量企業技術創新能力的重要指標。所以，本文運用研發費用占主營業務收入的比例（研發費用占比）和專利申請數作為專利授權數的替代變量來檢驗實證結果的穩健性。表10中的模型（1）和（2）是專利申請數的自然對數作為被解釋變量的靜態和動態隨機效應模型，模型（4）和（5）是研發費用占比作為被解釋變量的靜態和動態隨機效應模型，回歸結果皆表明高管外部薪酬差距對企業技術創新水平具有顯著的正向影響，在一定程度上驗證了假說H1的穩健性。

表10 穩健性檢驗

盡管高管外部薪酬差距與企業技術創新水平之間的正向關系已經得到證實，但模型的內生性問題需要進一步分析。首先，行業內外部薪酬差距能夠激勵高管在戰略決策中推進企業技術創新發展，同時企業技術創新的預期成果會增加企業在市場中的競爭力，從而進一步擴大行業內高管外部薪酬差距，造成反向因果。其次，因某些影響企業技術創新水平其他變量的遺漏會使得模型中解釋變量與誤差項的相關造成內生性問題，這些遺漏變量難以被量化，如企業人才的創造力。因此，本文運用基于隨機效應模型的工具變量法對模型的內生性進行討論。具體而言，以高管人數和高管外部薪酬差距的一階滯后項作為工具變量對基準回歸結果的穩健性進行檢驗，回歸結果如表8 中模型（3）和（6）所示。它們分別以專利申請數的自然對數和研發費用占比為被解釋變量，其中，SARGAN[36]過度認定檢驗結果的顯著性，說明高管數量和高管外部薪酬差距的一階滯后項是嚴格外生的，工具變量的有效性得到驗證。其次，Davidson-MacKinnon內生性檢驗的統計值7.56 和9.78 在5%的顯著水平上是不顯著的，也說明原隨機效應模型皆存在顯著的內生性問題[37]，則工具變量法的檢驗是必要的。但從模型（3）和（6）的回歸結果可以看出，在考慮內生性問題的前提下高管外部薪酬差距對企業專利申請數和研發費用占比依然具有顯著的正向影響，則假說H1的穩健性得到進一步的驗證。

五、結論與建議

（一）主要結論

信息化時代的背景下，技術創新是引領國家經濟發展和社會進步的核心動力，那些將技術創新視為社會發展重要驅動力的國家，也將技術創新看作工業發展和國民財富增長的重要角色[38]。而一個國家技術創新的主體是企業，而滬深上市公司是中國企業的核心成分。所以，本文以2010-2019年滬深上市公司為基礎研究企業治理中高管外部薪酬差距對技術創新發展的影響。研究發現，高管外部薪酬差距對企業技術創新水平具有顯著的促進作用，但該影響是非線性的，在數值上呈現出倒“U”型，即隨著外部薪酬差距的逐漸增加，其對技術創新水平的正向影響逐漸降低。其次，企業技術創新水平在不同行業之間的發展存在較大差距，平均技術創新水平相對較低的農業中高管外部薪酬差距對技術創新水平的正向影響顯著高于其他非農業上市公司。然后，企業內部治理結構（產權性質）和外部運營環境（行業集中度）的不同，會造成高管外部薪酬差距的激勵作用存在顯著的差異。并且通過DID模型證實，企業產權性質和企業面臨的行業集中度對高管外部薪酬差距促進技術創新水平的調節作用在統計上是顯著的。最后，以間接體現企業技術創新水平的指標——專利申請書和研發費用占比作為替代變量，結合基于隨機效應模型下的工具變量法進一步驗證了回歸結果的穩健性。

（二）政策建議

1.實踐中，根據高管的外部薪酬差距對企業技術創新的倒“U”型影響機制，再結合企業自身特點，制定最優的高管薪酬制度，從而將其對公司技術創新水平的促進作用發揮到最大。

2.技術創新有著獨特的高風險、高不確定性同時伴隨著周期性很長的特點，對于技術創新成果的滯后性。所以，在企業治理中尤其是民營企業，股東需要給予高管更多的時間和包容度以及試錯的機會，政府需要給與企業技術創新發展更高的成果紅利和更寬松的扶持政策，使的高管在企業的日常經營管理中不只看重短期利益，而更多地投入研發謀求企業長遠的技術創新發展。

3.不同行業的技術創新水平發展是不平衡的，對于技術創新發展相對較低的行業，如農業上市公司，可以適當地提高高管外部薪酬差距，進一步擴大高管外部薪酬差距對技術創新水平的促進作用，從而推動上市公司技術創新的快速發展。

4.行業集中度較高的行業由于市場競爭的不足，使得技術創新發展的動力低，高管外部薪酬差距對技術創新水平的促進作用也相對較弱。基于此，對于行業集中度較高的行業，宏觀政策上對行業結構進行調整，即改變行業中一家或者少數幾家公司獨大的格局，提高市場競爭的激烈程度。而在行業集中度較低的行業中，適當地擴大高管外部薪酬差距，則能促進該行業所有企業技術創新水平的整體發展。