管理層激勵、企業(yè)績效與研發(fā)投入的中介效應(yīng)
——基于創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)研究

王雪瑤 康進軍（青島大學商學院 山東青島 266071）

一、引言

創(chuàng)業(yè)板市場是專門為無法在主板上市的中小型創(chuàng)業(yè)企業(yè)和高科技企業(yè)提供融資途徑的市場，它有效解決了成長性較好的中小企業(yè)融資困難的問題。數(shù)據(jù)顯示，2016年我國R&D支出中企業(yè)投資資金占全部資金的76.06%，2017—2019年的占比更是不斷增加。十九大報告指出，中小企業(yè)用了近40%的資源，創(chuàng)造了我國60%以上的GDP，所以激發(fā)中小型企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力對國家發(fā)展至關(guān)重要。而與研發(fā)創(chuàng)新能力緊密相關(guān)的是研發(fā)經(jīng)費的投入，再加之我國創(chuàng)業(yè)板市場上市的企業(yè)有“行業(yè)較為集中、規(guī)模不大，以高科技企業(yè)和快速成長的中小型企業(yè)為主”的特點，所以研究創(chuàng)業(yè)板市場企業(yè)的研發(fā)投入問題是很有必要的。

管理層激勵歷來是很多學者不斷研究的課題，且主要圍繞薪酬激勵和股權(quán)激勵展開。薪酬激勵是將高管薪資與企業(yè)利潤分享相結(jié)合，包括工資、獎金、紅利等，通常被視為短期激勵；股權(quán)激勵則通常視為長期激勵。管理層作為企業(yè)的領(lǐng)導者，本應(yīng)以企業(yè)利益為重，盡力為企業(yè)發(fā)展謀劃，然而創(chuàng)業(yè)板市場上市公司中委托代理、高管套現(xiàn)離職等問題卻頻頻發(fā)生。如何才能更好地將企業(yè)利益與管理者利益捆綁，激發(fā)管理者的工作熱情和責任感，減少委托代理的負面影響？本文對此問題展開實證研究。

本文以創(chuàng)業(yè)板市場的上市公司為研究對象，選取其2014—2018年間的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究，分析了管理層薪酬激勵和股權(quán)激勵對企業(yè)績效的影響及影響程度；還引用溫忠麟等人提出的中介效應(yīng)檢驗程序，分析了研發(fā)投入強度對管理層薪酬激勵和企業(yè)績效的中介效應(yīng)，并據(jù)此對如何促進企業(yè)績效提出一些可行建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）創(chuàng)業(yè)板上市公司的管理層薪酬激勵、股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系

對于管理層薪酬激勵、股權(quán)激勵與企業(yè)績效間的關(guān)系問題，國內(nèi)外很多學者對其進行了研究，得到的結(jié)論不盡相同。周菲、楊棟旭（2019）以A股中小板塊的高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本，構(gòu)建了聯(lián)立方程組模型，發(fā)現(xiàn)管理層股權(quán)激勵的增加會導致企業(yè)績效的增加，且二者相關(guān)關(guān)系顯著；而薪酬激勵卻和公司企業(yè)績效呈倒U型關(guān)系。Mehran和Hamid（1995）以制造業(yè)企業(yè)為研究樣本進行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)理是否持有股票期權(quán)與企業(yè)績效有顯著的相關(guān)關(guān)系，且經(jīng)理持有股票期權(quán)能正向影響企業(yè)績效。專門針對創(chuàng)業(yè)板上市公司的研究結(jié)果也有很多不同的聲音。何衛(wèi)紅、陳燕（2015）以每股收益來衡量企業(yè)績效，發(fā)現(xiàn)管理層薪酬激勵和股權(quán)激勵都與企業(yè)績效呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；高鳳蓮（2012）對創(chuàng)業(yè)板公司的股權(quán)激勵進行了深入探究，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)創(chuàng)業(yè)板上市公司股權(quán)集中度高，內(nèi)部人控制現(xiàn)象較為普遍，治理效率低，股權(quán)激勵行權(quán)價制定不規(guī)范，行權(quán)價過高或過低，并因此引發(fā)破發(fā)率高和管理層辭職套現(xiàn)等一系列問題；俞若安（2015）用創(chuàng)業(yè)板公司的凈資產(chǎn)收益率和公司的每股收益來分別衡量企業(yè)績效，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板上市公司的管理層股權(quán)激勵和企業(yè)績效間沒有明顯相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)業(yè)板上市公司的股權(quán)激勵制度的效果也并不理想；蔣葵、焦陽（2015）通過研究得到結(jié)論：高管薪酬激勵能有效促進創(chuàng)業(yè)板公司的成長，而管理層持股則會對公司成長有負面影響，不過合理的股權(quán)激勵強度也還是會有助于公司成長；羅春華、王宇生（2013）對管理層持股、公司短期績效和長期價值之間的相互關(guān)系進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)管理層股權(quán)激勵從長期來看會對企業(yè)績效產(chǎn)生負面影響，因為管理層會為追求股票價值的最大化，盲目追求短期績效而忽略公司長期的發(fā)展。

由上述各位學者的研究結(jié)果來看，得到的結(jié)論并不一致，這可能是由于研究切入角度和變量選取的不同造成的。鑒于大多數(shù)學者是從收益角度衡量企業(yè)績效，本文從風險管理的視角出發(fā)，以財務(wù)風險作為企業(yè)績效的度量。本文認為企業(yè)的財務(wù)風險越小，財務(wù)狀況就越好，間接反映企業(yè)績效越好。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：管理層薪酬激勵負向影響企業(yè)績效，股權(quán)激勵正向影響企業(yè)績效，且薪酬激勵的影響更大。

（二）研發(fā)投入對管理層薪酬激勵和企業(yè)績效的中介效應(yīng)

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等高速發(fā)展的信息化時代，創(chuàng)新對于企業(yè)的核心競爭力有著舉足輕重的作用，因此對研發(fā)投入、管理層激勵和企業(yè)績效三者關(guān)系的相關(guān)研究非常多，得到的結(jié)論也各有不同。Kini、Williams等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，對于高新技術(shù)企業(yè)，管理層薪酬激勵能正向提高企業(yè)的研發(fā)水平和效率，從而幫助提高企業(yè)績效。Chung等（2003）通過“外部董事比例”的高低來劃分企業(yè)類型，并對不同類型的企業(yè)進行研發(fā)投入與企業(yè)績效間關(guān)系的研究。研究發(fā)現(xiàn)，外部董事比例較高的企業(yè)，研發(fā)投入會促進企業(yè)績效的提高且二者相關(guān)性顯著，而比例較低的企業(yè)顯示二者無顯著相關(guān)性。汪涵玉、朱和平（2018）選取233家國有制造業(yè)企業(yè)進行研究，發(fā)現(xiàn)高管薪酬激勵和股權(quán)激勵都是有調(diào)節(jié)作用的，但高管薪酬激勵的實施更為普遍些，它可以緩解企業(yè)常見的委托代理問題，并正向調(diào)節(jié)研發(fā)投入和績效間的關(guān)系，而國企中的股權(quán)激勵由于高管持股普遍較少，所以未能很好地發(fā)揮其調(diào)節(jié)作用；呂峻（2019）研究發(fā)現(xiàn)不同的激勵結(jié)構(gòu)對公司價值的影響不同：股權(quán)激勵占比大于薪酬激勵占比的激勵結(jié)構(gòu)能正向調(diào)節(jié)研發(fā)投資和公司價值間的關(guān)系，而薪酬激勵占比更大的激勵結(jié)構(gòu)卻會有相反的作用效果。

由上述結(jié)論不難看出，很多學者都在研究高管激勵對研發(fā)投入和企業(yè)績效的調(diào)節(jié)作用或中介效應(yīng)的問題，那么，研發(fā)投入是否能作為中介變量去調(diào)節(jié)薪酬激勵和企業(yè)績效呢？據(jù)此，本文提出了如下假設(shè)：

H2：管理層薪酬激勵通過正向影響研發(fā)投入的力度來反向影響企業(yè)績效，即研發(fā)投入在管理層薪酬激勵對企業(yè)績效的影響中擔任中介角色。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，獲取其在2014—2018年的平衡面板數(shù)據(jù)進行研究分析。為確保分析的正確性和數(shù)據(jù)的完整性，剔除了期間有數(shù)據(jù)空缺的公司和出現(xiàn)過ST的公司，最終獲得了來自343家公司的1 715個有效樣本數(shù)據(jù)。同時，為了消除極端值對樣本數(shù)據(jù)分析的影響，本文在實證分析前對數(shù)據(jù)進行了1%的縮尾處理。本文的數(shù)據(jù)絕大部分來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，缺少部分補充自WIND數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理通過SPSS 22.0和STATA 15來實現(xiàn)。

（二）變量設(shè)計

1.被解釋變量。本文選取企業(yè)的財務(wù)績效作為被解釋變量。過往研究企業(yè)財務(wù)績效的文章絕大部分是從收益角度來考量這一指標的，基本都是選取資產(chǎn)增值率、凈資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)回報率、托賓Q值等變量，鮮少有學者從風險角度考慮這一問題。所以本文選取愛德華·阿特曼提出的Z-score模型（破產(chǎn)指數(shù)模型）為描述企業(yè)績效的變量，從風險角度審視企業(yè)的財務(wù)狀況，從而間接反映企業(yè)績效的好壞。Z-score值越大，預測企業(yè)的破產(chǎn)風險越小，企業(yè)的績效越好。且Z-score模型包含了凈營運資本占總資產(chǎn)的比率、留存收益占總資產(chǎn)的比率、息稅前收益占總資產(chǎn)的比率等多項指標，所以相比于單一指標作為被解釋變量，Z-score值更加綜合和全面。

2.解釋變量。本文選取管理層股權(quán)激勵和薪酬激勵作為解釋變量，并分別用高管持股比例（EI）和高管前三名薪酬總額的自然對數(shù)（SI）來表示。其中“高管”是指除董事會和監(jiān)事會以外的高級管理人員。

3.中介變量。本文選取研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重（R&D）作為中介變量，反映企業(yè)的研發(fā)投入強度。該比例的數(shù)值越大表明企業(yè)的研發(fā)投入強度越大。

式中（Cs-P)—可承載人口數(shù)量與實際人口數(shù)量之差；Ps—臨界偏離值，其評判意義為：Ps=0時，承載力處在臨界狀態(tài)；Ps>0時的值代表了承載力富余的度；Ps<0時的值代表了承載力超載的度。

4.控制變量。企業(yè)績效還可能受企業(yè)盈利能力、成立年數(shù)等方面的影響，因此本文選取資產(chǎn)收益率（ROA）、公司規(guī)模（Size）、公司年齡（Age）和公司成長性（Grow）作為控制變量，以便更好地解釋企業(yè)績效。

本文涉及的變量見表1。

表1 各變量定義

（三）模型構(gòu)建

針對上面提出的兩個假設(shè)，構(gòu)建了如下回歸模型：

為檢驗H1，提出模型1：

為檢驗H2，本文參照了溫忠麟等人（2004）的中介效應(yīng)檢驗方法，具體如圖1所示。

圖1 中介效應(yīng)檢驗程序

參照此檢驗程序，本文構(gòu)建了“研發(fā)投入”作為中介變量影響“管理層薪酬激勵”和“企業(yè)績效”的關(guān)系圖（見圖2），以及模型2。

圖2 關(guān)系圖

構(gòu)建的模型2如下：

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文對各變量進行了描述性統(tǒng)計，結(jié)果如下頁表2所示。可以看出，Z值的標準差很大，最小值甚至為負，這說明各公司的績效水平從風險角度來看差異較大，且市場中存在財務(wù)風險大、績效不良的公司。這可能是因為創(chuàng)業(yè)板市場中部分上市公司處于成長期，財務(wù)風險和經(jīng)營風險都比較大；再者可能是某些有政治關(guān)聯(lián)的公司為達到創(chuàng)業(yè)板上市條件中的高業(yè)績增長要求，通過包裝上市，上市后由于自身能力的不足導致業(yè)績跳水。管理層股權(quán)激勵和薪酬激勵方面各公司的差異不大，標準差都很小，這可能與創(chuàng)業(yè)板的公司規(guī)模相似、行業(yè)集中有關(guān)。從下頁表2中還能看到研發(fā)投入強度也是差異較大的一個變量，標準差達5.4241。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計

（二）多重共線性檢驗

為確保回歸分析的結(jié)果準確，本文對變量進行了多重共線性檢驗。常見的檢驗方法有相關(guān)矩陣R診斷、方差膨脹因子診斷、根據(jù)多元決定系數(shù)值診斷等，本文采用的是相關(guān)矩陣R診斷，測得各變量間的相關(guān)系數(shù)，具體如表3所示。一般來講，即便兩個變量間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但只要其相關(guān)系數(shù)不超過0.8，就基本可判斷不存在多重共線性問題。從表3中不難看出，每兩個變量間的相關(guān)系數(shù)r都很小，均小于0.4，且大部分都在0.1上下，因此本文構(gòu)建的回歸方程沒有多重共線性問題。

（三）回歸分析

表4為假設(shè)1的回歸結(jié)果。從中可以看出，管理層股權(quán)激勵的回歸系數(shù)為4.619＞0，且在1%的水平上顯著（雙尾檢驗），說明管理層股權(quán)激勵正向影響公司績效，并降低了公司的財務(wù)風險和經(jīng)營風險。管理層薪酬激勵的回歸系數(shù)為-1.525＜0，并通過了1%水平上的顯著性檢驗，所以管理層薪酬激勵反向影響企業(yè)績效。標準化系數(shù)通過消除變量間的量綱關(guān)系，使得各不同單位的變量有了可比性。管理層股權(quán)激勵的標準化系數(shù)為0.073，薪酬激勵的標準化系數(shù)為-0.08，股權(quán)激勵的標準化系數(shù)小于薪酬激勵標準化系數(shù)的絕對值，因此管理層股權(quán)激勵和薪酬激勵相比，后者對企業(yè)績效的影響力度更大，這也證實了H1是正確的。不過這兩者的標準化系數(shù)很接近，說明二者對企業(yè)績效的影響強度雖然有差異，但差異不明顯。

對模型2的回歸結(jié)果如表5所示。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗程序，本文先將Z-score、SI和R&D進行標準化處理，消除變量間的量綱關(guān)系，得到Z-score′、SI′和R&D′。然后對數(shù)據(jù)進行回歸處理，得到如表5所示的回歸方程。接下來按程序進行檢驗，先檢驗回歸系數(shù)c。由表5可以看到：c=-0.83，且在1%的水平上顯著，因此繼續(xù)檢驗系數(shù)a、b。回歸結(jié)果得到a=0.058，在5%的水平上顯著；b=0.343，在1%的水平上顯著。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗步驟，a、b都顯著則檢驗系數(shù)c′。c′=-0.103且在1%的水平上顯著，又因為b≥0、c′＜0，所以可以得到結(jié)論：管理層薪酬激勵通過正向影響研發(fā)投入的力度來反向影響企業(yè)績效，即研發(fā)投入在管理層薪酬激勵對企業(yè)績效的影響中擔任中介角色。H2得到驗證。

表3 變量間的相關(guān)系數(shù)

表4 回歸模型1檢驗結(jié)果

表5 回歸模型2檢驗結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗

為確保上述回歸結(jié)果的可靠性，本文通過選取托賓Q值作為企業(yè)績效的變量來對數(shù)據(jù)進行回歸分析，即從收益角度對上述回歸結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。H1替換變量后得到的回歸分析結(jié)果如表6所示，除個別控制變量和企業(yè)績效的關(guān)系與上述結(jié)果不一致外，其余變量都一致。這一結(jié)果可能是由于個別控制變量與企業(yè)收益和風險的關(guān)系有所不同導致的。H2替換變量后，先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，再進行回歸分析，結(jié)果顯示替換變量后得到的回歸系數(shù)c、a、b、c′均顯著，與上述回歸結(jié)果一致。由此H1、H2均通過了穩(wěn)健性檢驗。

表6 假設(shè)1的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

本文以2014—2018年間343家創(chuàng)業(yè)板上市公司的1 715個有效樣本數(shù)據(jù)為研究對象，實證分析了創(chuàng)業(yè)板上市公司管理層薪酬激勵、股權(quán)激勵對企業(yè)績效的影響以及管理層薪酬激勵對企業(yè)績效和研發(fā)投入的中介效應(yīng)。研究結(jié)果顯示：（1）管理層薪酬激勵負向影響企業(yè)績效，股權(quán)激勵正向影響企業(yè)績效，且薪酬激勵的影響更大。因此，企業(yè)一方面應(yīng)重視并實施合理的股權(quán)激勵措施，發(fā)揮股權(quán)激勵的優(yōu)勢，將管理層的利益與企業(yè)利益相捆綁，提高高管的工作積極性；另一方面在實施薪酬激勵時，要謹慎制定政策，小心薪酬激勵帶來的管理層短視、委托代理等負面問題。（2）管理層薪酬激勵通過正向影響研發(fā)投入的力度來反向影響企業(yè)績效，即研發(fā)投入在管理層薪酬激勵對企業(yè)績效的影響中擔任中介角色。創(chuàng)業(yè)板上市公司中高科技企業(yè)、中小企業(yè)占多數(shù)，這些企業(yè)既要追求優(yōu)異的績效使企業(yè)快速成長，又需要加強研發(fā)能力來增強企業(yè)核心競爭力，因此把握好企業(yè)激勵、研發(fā)投入與企業(yè)績效的關(guān)系就尤為重要。根據(jù)H2的回歸結(jié)果，企業(yè)應(yīng)在加強研發(fā)投入、實施薪酬激勵時時刻注意可能帶給企業(yè)績效的負面影響，并相應(yīng)調(diào)整激勵結(jié)構(gòu)，平衡股權(quán)激勵和薪酬激勵，優(yōu)化研發(fā)資源配置，實現(xiàn)更好的企業(yè)績效。