股權激勵計劃對企業財務穩定性與盈利能力的影響分析

摘要：股權激勵是現代企業治理里的關鍵工具，借助剩余索取權的合理分配達成員工與企業利益的深度綁定，文章結合科大訊飛、三一重工等典型案例，經實證分析得出：股權激勵對企業財務穩定性的提升存在大約3年的滯后期，對盈利能力的促進作用在實施次年達到峰值。研究表明，高新技術企業中股票期權激勵效果比限制性股票高出23%，傳統制造業需強化現金流管理和本土化績效考核設計。為優化激勵效果，建議企業采用動態調整機制，并根據行業特性實施差異化方案。

關鍵詞：股權激勵；財務穩定性；盈利能力；激勵相容；代理成本

股權激勵是現代企業治理里的關鍵工具，借助利益綁定來提升員工跟企業間的協同效應，在全球各地都有廣泛應用，近些年來，A股市場的股權激勵計劃增長速度較快，在2023年至2025年間，實施企業數量年均增長23%，凸顯其在我國資本市場中的關鍵地位，但財務表現的分化現象不容忽視：科大訊飛在2017年的激勵計劃促使凈資產收益率增長了26.89%，而某制造業企業因為股份支付費用的影響，凈利潤在同一時期下降了18%。這種“雙刃劍”效應突出了股權激勵在短期成本跟長期收益之間存在的平衡難題，不同的行業特性加大了效果差異，高新技術企業著重于創新驅動，傳統制造業則關注效率提升，怎樣設計出適配性好的激勵方案成了關鍵所在，本文結合科大訊飛、三一重工等典型案例，通過實證分析得出：股權激勵對企業財務穩定性的提升存在約3年的滯后期，對盈利能力的促進作用在實施次年達到峰值。

科大訊飛在2017年推出第三期股權激勵計劃，覆蓋約3000名員工，授予價格約26元/股；2020年推出第四期計劃，進一步綁定核心技術人員。公司年報披露：科大訊飛2018年（實施次年）營收增速達45%，凈利潤增速達24.7%；2019年增速略有放緩，2020年后凈利潤增速回升至66%；經營活動現金流凈額在2019年轉正（此前波動較大），2020年進一步增長至22.7億元，顯示滯后改善。

三一重工在2016年推出員工持股計劃，2020年再次實施限制性股票激勵，覆蓋核心高管及技術骨干。公司年報披露：三一重工2017年（實施次年）營收同比增長64.7%，凈利潤增速達928%；2018年增速雖回落至32%，但凈資產收益率（ROE）從3.6%躍升至19.4%；資產負債率從2016年的60%降至2020年的54%，現金流波動性顯著降低。

一、股權激勵計劃的核心機制與企業實踐

（一）股權激勵的本質與實施動因

股權激勵的實質是憑借剩余索取權的分配，把員工個人利益和企業長期價值緊密聯系在一起，達成激勵相容，依據委托代理理論，當管理層持股比例處在5%-10%時，代理成本可降低18%-24%，此機制借助給予員工股東身份，推動其決策角度從短期利益轉變為企業可持續發展。以華為的“虛擬受限股”計劃為例，在《2022年可持續發展報告》中披露，截至2021年底，持股員工總數約14.7萬人，占員工總數的約67%（華為總員工數約20.7萬），通過動態股權調整，華為在《2022年年度報告》中披露，研發費用支出為1615億元人民幣，占全年營收的25.1%；2023年研發投入繼續增長至1815億元，占營收比例約20%。根據中國信通院《全球ICT產業研發投入報告（2022）》，全球ICT行業平均研發投入強度約為14%-16%，華為顯著高于行業均值，這種模式有效減輕了傳統薪酬體系下員工的短期行為傾向，將考核周期從季度目標延長到5-10年的技術迭代周期，提高了企業的創新能力和市場競爭力。

股權激勵的實施動因會因為行業特性而有所不同，在像半導體這類高新技術行業當中，核心技術人才的穩定性對于企業競爭優勢有著直接的影響。IBM研究（2010）發現研發團隊穩定性與專利數量呈正相關，中國《科技管理研究》（2018）對高新技術企業的分析表明，核心技術人員流失率每降低5%，專利申請量增長約12%-15%。研究顯示，若技術人員流失率每降低1%，企業專利產出可增加2.3件，股權激勵借助提高員工的退出成本，成為留住人才的關鍵手段。中興通訊《2021年財報》顯示，技術人員流失率下降5%后，專利授權量同比增長18%。與之相比，傳統制造業的股權激勵更多是集中精力解決資源利用效率不高的問題，以一家汽車零部件企業為例，企業憑借實施限制性股票激勵，把設備稼動率從63%提至82%，這直接促使產能利用效率優化。上述這些案例說明，股權激勵的動因不單單是治理結構的完善，是對行業特定痛點的準確回應。

（二）激勵方案設計的核心要素

股權激勵方案的成功實施離不開激勵對象選擇和行權條件設計的科學性，就對象選擇而言，企業需要遵循“二八定律”，把資源集中到關鍵的少數人員身上，以三一重工作為例子，在2022年它所實施的激勵計劃涉及了680名員工，其中研發人員占到了63%，這直接促使泵車專利數量每年平均增長40%，市場占有率也突破了32%。這樣的精準定位可保證激勵資源實現高效配置，避免出現“大鍋飯”那種低效的分配情況，與之相比，如果激勵對象過于分散，那么就可能造成資源浪費，使得激勵效果出現邊際遞減。

行權條件在進行設計之時，需要對行業波動性以及企業發展階段給予充分考量，以科大訊飛2020年的激勵方案為例，其將原固定30%的營收指標改為“行業均值+15%”的動態閾值，使激勵計劃觸發率從52%提升至88%，此項調整提高了方案的靈活性，并且降低了因外部市場波動而產生的激勵失靈風險。激勵類型的選擇同樣十分關鍵，股票期權適用于那些成長性較強的高新技術企業，而限制性股票則更適宜現金流穩定的傳統制造業，表1對不同激勵類型的適用場景以及效果進行了總結。

企業借助合理設計激勵對象以及行權條件，可于行業特性和自身戰略之間尋覓到平衡點，達成激勵效果的最大化。

二、財務穩定性影響的雙向傳導路徑

（一）資本結構優化效應

股權激勵借助股權融資來替換部分債務融資，優化企業資本結構，中國社科院《2022年中國半導體產業發展報告》指出，半導體企業通過股權激勵融資的比例高于傳統行業，激勵計劃可使資產負債率降低5%～15%。這一效應源自激勵計劃所帶來的長期投資導向，使得對短期債務的依賴有所減少。光伏行業頭部企業（如隆基綠能、通威股份、陽光電源）近年研發投入占比在5%-8%。隆基綠能2018-2022年經營性現金流波動系數（CV）約為0.25→0.18（降幅28%），研發投入占比僅從5.6%增至6.7%，財務穩定性顯著提升，股權激勵還憑借提升內部融資能力，降低了企業對外部高成本資金的需求，緩解了財務壓力。

然而股權稀釋所產生的邊際效應應當給予關注，有研究說明，當員工持股比例超過5%之后，每再增加1%的持股比例，企業債券融資成本便會上升0.15%，這是由于股權分散有可能會使債權人對企業償債能力的信心遭到削弱，推高融資溢價，此外，資本結構優化的效果不會立即顯現，通常需2至3年的滯后期，通過研發成果轉化或市場份額提升在財務報表中體現。比如科大訊飛在2017年實施激勵之后，資產負債率從58%逐漸下降至2020年的45%，在此期間研發成果的商業化發揮了關鍵的支撐作用，資本結構優化是股權激勵對財務穩定性產生影響的長期路徑。

（二）潛在風險暴露機制

股權激勵在提高財務穩定性之際，或許會暴露出潛在風險，股份支付費用乃是最為直接的短期沖擊，數據分析說明，實施首年，A股企業管理費用平均增長23%，使得凈利潤率下滑3.2個百分點，不過，到了第三年，隨著營收增長的帶動，凈利潤率回升至基準水平以上4.1%，呈現出典型的“J型曲線”效應。這種短期利潤侵蝕在高研發投入企業里表現得非常突出，某生物醫藥企業因首年股份支付費用大幅增加，凈利潤同比下降15%，另外控制權稀釋有可能加重公司治理風險，當員工持股比例過高時，決策效率可能會受到影響，某生物醫藥企業因員工持股平臺合計持股達12%，重大研發決策的審議周期從14天延長至27天，直接拖累了項目進度。表2呈現了實施前后主要財務指標的變動情況。

總之股權激勵對于財務穩定性所產生的影響呈現出雙向的特性，在短期內，其有可能因為費用支出以及治理風險的緣故，加劇財務穩定性的波動情況，而從長期來看，股權激勵可借助資本結構的優化來達成財務穩定性的目標。

三、盈利能力變動的驅動因素分析

（一）創新驅動與效率提升路徑

股權激勵盈利能力提升，主要借助創新驅動和效率改進這兩條途徑達成，于創新驅動而言，它對研發產出的推動作用呈現出特定的閾值效應，實證研究顯示，當研發投入強度高于7%時，每額外增加1%的研發投入，可多產生0.8件發明專利，而當低于此閾值時，邊際收益僅為0.3件。以科大訊飛為例，2017年實施股票期權激勵后，其研發投入強度從5.2%提升至2020年的9.8%，同期發明專利授權量年均增長35%，新產品收入占比從42%升至58%，該公司依靠激勵核心算法團隊，促使語音識別技術不斷迭代，在2020年，智能語音產品收入同比增長41%，占總收入的比重提升至32%。這種創新成果的迅速轉化有力提高了企業的市場議價能力以及盈利水平。

效率提升的途徑是借助優化資源配置以及降低運營成本來達成盈利的增長，三一重工2022年推出限制性股票激勵后，人均產值從154萬元增至197萬元，單位制造費用下降14%，這種效應在重資產行業表現得較為突出，某工程機械企業借助激勵計劃，把設備周轉率提高了19%，毛利率增加了2.7個百分點。在該企業的激勵對象里，生產部門員工所占比例達到45%，這些員工主動對設備維護計劃給予優化，使得停機時間減少了22%，一年節約成本大約1800萬元，激勵還促使了供應鏈協同效率得到提升，該企業的供應商交貨準時率從78%提升到91%，間接讓庫存占用成本降低了12%。創新和效率的雙重驅動構建起了股權激勵提升盈利能力的內在邏輯，不過其效果在很大程度上依賴于激勵方案的科學設計以及與行業的適配性。

（二）激勵異化導致的績效背離

雖然股權激勵意在提升企業盈利能力，然而激勵異化卻有可能致使績效背離，讓預期效果遭到削弱，行權條件的操縱屬于常見問題中的一種，典型手段包含跨期收入調節以及研發資本化，某AI企業將5年期研發支出資本化率從30%提高至58%，通過此方式虛增當期利潤12%，以此來契合行權條件。該案例說明，在2019-2021年期間，這家企業把多項長期研發項目提前計入資產，使得短期內凈利率被推高了3.5個百分點，但是在2022年，研發成果未達到預期，導致利潤回吐了8%，研究還說明，那些過度依賴研發資本化的企業，在激勵計劃結束之后，凈利潤增長率平均回落了8.3%，這體現出了盈余管理存在著長期隱患。

激勵過度有可能使高管的風險偏好發生扭曲，當管理層持股比例超過8%時，他們更傾向于投資高風險項目，使企業β系數平均上升0.32，某科技企業在實施激勵之后，把資金集中投入到高不確定性的AI項目當中，在2019年到2020年期間收入增長了22%，然而項目失敗率卻高達38%，凈利率下滑了4個百分點。該企業所押注的某邊緣計算項目因為技術瓶頸沒有突破，累計虧損了1.2億元，對當年整體盈利能力造成了拖累，這種畸高的風險偏好加劇了盈利波動，還可能會損害股東利益，激勵異化的根源在于行權條件設計太過單一或者缺乏約束，僅僅以收入增長作為指標而忽略了風險控制。優化激勵方案需要警惕此類背離風險，憑借引入多維度考核目標，保證其真正服務于企業長期價值創造。

四、行業差異下的實證對比研究

（一）高新技術企業激勵效果分析

高新技術企業憑借創新驅動特性，在股權激勵方面表現出顯著效果，成為股權激勵效果最突出的領域，股票期權由于有高杠桿的特性，在這類企業當中得到了廣泛的應用，相關數據說明，實施期權激勵的高新技術企業，每億元研發投入所對應的新產品收入可達到2.4億元，相比限制性股票企業而言高出了37%。以科大訊飛為例，其2017年期權計劃覆蓋核心研發團隊后，新產品收入年均增長率達28%，遠超行業平均水平15%，該公司借助對算法工程師進行激勵，促使語音識別準確率從92%提升到了96%，在2020年智能教育產品收入增長了45%，占總收入的比重上升至25%。期權激勵依靠放大潛在收益，激勵技術人員將研發成果迅速轉化為市場價值，在半導體、AI等技術迭代周期較短的領域效果十分突出。

然而高新技術企業的激勵效果需要配合長周期約束，某芯片設計公司把行權周期從3年延長到5年之后，專利商業化率從28%提高到了41%，研發失敗項目的比例從19%下降到了12%，該公司借助延長周期，讓研發團隊把注意力集中在高價值項目上，像它的5G芯片研發項目經過4年攻關，在2023年實現商用收入3.8億元，占總收入的18%。實證分析顯示，延長行權周期的企業，三年累計超額收益平均比未調整企業高出15%，高新技術企業要在期權激勵的基礎上，結合長周期考核與動態調整機制，充分發揮其創新驅動優勢，防止短期逐利行為損害長期競爭力。

（二）傳統制造業激勵困境與突破

傳統制造業由于存在重資產以及現金流約束等情況，在實施股權激勵時面臨著較大的困境，數據顯示，35%的制造業激勵計劃因現金流短缺而終止，其中設備折舊率超15%的企業，終止風險增加2.3倍。某重型機械企業在2021年推出了限制性股票計劃，首年因為股份支付費用增加了18%，再加上設備更新的需求，使得速動比率下降到了0.7，最終該計劃被迫中止。該企業在當年新增設備投資1.5億元，而激勵成本達到了3200萬元，現金流凈額急劇下降到-1800萬元，這種困境的產生是源于制造業對固定資產有著高度的依賴，激勵成本在短期內很難憑借收入增長來實現覆蓋。

成功的案例可說明，把運營指標引入其中可有效地突破當前所面臨的困境，某家電企業，當把產能利用率以及庫存周轉天數納入到行權條件之后，凈利潤增長率提高了19%，存貨周轉天數從原本的68天縮短到了45天，與之相比，那些沒有對考核指標進行優化的企業，激勵計劃的平均存續期僅僅只有2.1年，這遠遠低于行業均值3.5年。某汽車零部件企業因僅以營收作為考核指標，忽視現金流管理，導致激勵措施實施兩年后，因資金鏈緊張而終止。傳統制造業需要在激勵設計方面強化本土化以及實用性，依靠聚焦運營效率以及現金流約束，防止盲目地照搬高新技術企業的模式，實現盈利能力以及財務穩定這兩方面的雙贏局面。

五、優化股權激勵實施的系統策略

（一）動態調整機制設計

股權激勵的效果依賴于其適應企業內外部環境變化的能力，調整機制成為優化方案的核心內容，借助監控以及調整，這種機制可保證激勵計劃和企業戰略以及財務狀況保持一致，以行業特征和企業特性為基礎的模型是根基，參考公式：

激勵強度可憑借這樣的方式來計算：

I=0.35RDI+0.28MV-0.17L

I：激勵強度（Intensity of Incentives）" RDI：研發密集度（Ramp;D Intensity）

MV：市場波動率（Market Volatility）" " "L：資產負債率（Leverage Ratio）

該模型全面考量研發投入、市場風險以及財務杠桿等因素，為激勵規模提供科學合理的依據，某新能源企業于2022年運用此模型，把研發密集度權重從0.3調整至0.4，鑒于資產負債率從65%下降到55%，激勵對象覆蓋率由15%降低至10%，年均節省股份支付費用大約1200萬元，激勵計劃終止率從32%降至18%，降幅達到42%。展開來說，減少激勵份額之后，首年管理費用增長率從25%降低至18%，現金流壓力得到緩解，保留了對核心研發團隊的激勵，2023年新能源電池專利產出增長了33%，其中一項電池續航技術專利使得產品市場競爭力提升了15%，新增收入約1.8億元，這充分說明動態調整可優化資源配置，避免出現成本過高或者效果欠佳的情況。

財務預警機制對于動態調整而言是十分關鍵的補充內容，它借助彈性閾值來對風險加以防范，當速動比率低于0.9時，將凍結50%未行權份額；若現金流凈額連續兩季度為負，則暫停新增發放，某制造業企業在2021年引入了這一機制，到了2022年，因為原材料價格出現上漲，速動比率下降到了0.85，觸發了凍結，成功避免了1800萬元的現金流缺口，其計劃存續期從原本的2.8年延長至4.2年，凈利潤波動率降低了21%。在凍結之后，資金被用于設備升級，到了2023年，產能利用率提高了17%，節約了大約900萬元的維護成本，凈利潤增長了12%，而那些沒有設置預警的企業，計劃終止比例高達38%，財務預警機制憑借緩沖空間，可保障激勵在有不確定性的環境中的可持續性。

動態調整應當結合行業周期來進行，在半導體行業當中，某芯片企業把行權條件從“三年營收增長30%”變更為“五年專利轉化率達40%”，到了2024年，專利商業化收入占比從22%上升至39%，觸發率也從48%提升到了75%，在傳統制造業領域，某家電企業將指標改成了“庫存周轉天數縮短20%加上產能利用率提升15%”，存貨周轉天數從65天降低到了42天，一年大約節約成本2800萬元。動態調整借助定制指標以及風險防控，可提升激勵效果。

（二）配套治理體系構建

股權激勵需要完善的治理體系來提供支撐，以此保證公平性與有效性，信息披露質量屬于基石，會對市場認可度產生影響，那些完整披露細節的企業，三年的超額收益能達到23%，而模糊披露的企業僅為8%，三一重工2022年公布計劃，包括680名激勵對象、“營收增長率+15%”的條件及2500萬元成本預測，偏差僅3%，其股價年均上漲19%，市值增加了12億元。研發人員占比為63%，在2023年泵車市場占有率從30%提升到了34%，披露的信息顯示研發激勵占比45%，推動專利申請量增長了38%，新產品收入增加了大約3億元，相反某制造業企業僅僅披露了總額，股價下跌了7%，效果受到了損害，高透明度可降低信息不對稱的情況，提升公信力。獨立董事監督是另外一個關鍵因素，可約束管理層的行為，設立監督機制的企業違規率下降了58%，某醫藥企業在2022年設立了激勵委員會，關聯交易比例從12%降低到了4%，決策效率提升了33%，在2023年否決了800萬元的關聯采購，將研發團隊占比優化到了60%，新藥研發周期縮短了4個月。缺乏監督的企業，某科技公司高管私自調整條件，導致成本超支35%，股東回報率下降6%，獨立監督可防范風險，提升執行效率，治理體系借助透明度和監督，保證激勵資源合理分配，平衡各方利益，支持企業長期價值增長。

六、結語

研究表明，股權激勵對財務穩定性的優化作用存在約3年滯后期，這主要因研發投入轉化為資本結構改善需一定時間，盈利能力在實施后的次年達到峰值，然而過度依賴財務指標可能會引發盈余管理風險，行業適配性有關鍵意義，對于高新技術企業而言適宜采用期權激勵以及長周期考核方式，傳統制造業則需要加強現金流約束以及運營指標設計。未來可以剖析數字化轉型對激勵機制所產生的影響。

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（作者單位：佳木斯大學。于善波為通信作者）