高管激勵(lì)與政府干預(yù)對(duì)創(chuàng)新效率的影響
——基于我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的實(shí)證分析

鄧九生（博士/副教授）羅奕雯

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 湖北武漢 430074）

一、引言

當(dāng)前國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，我國(guó)也面臨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩的壓力，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式迫切需要轉(zhuǎn)換。在此背景下，科技創(chuàng)新已成為新一輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。近年來，我國(guó)出臺(tái)了多項(xiàng)扶持科技創(chuàng)新的政策，以支持企業(yè)發(fā)展。但從目前來看，我國(guó)研發(fā)整體水平仍存在大而不強(qiáng)、創(chuàng)新效率不高等問題，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，還存在一定差距，特別是在企業(yè)科技創(chuàng)新方面，創(chuàng)新效率有待提升，研究如何提高企業(yè)創(chuàng)新效率已成為實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的核心問題（朱德勝等，2016）。由委托代理理論可知，適當(dāng)?shù)墓芾韺蛹?lì)能夠使高管主動(dòng)促進(jìn)科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，高管作為決策者和執(zhí)行者，是推進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵；三重螺旋理論表明，政府是影響創(chuàng)新能力的決定因素之一，政府干預(yù)也是影響企業(yè)創(chuàng)新效率的一個(gè)重要外生因素。因此將高管激勵(lì)、政府干預(yù)和企業(yè)創(chuàng)新效率置于同一框架進(jìn)行分析，在考察高管激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的內(nèi)在作用機(jī)理的同時(shí)探討政府干預(yù)這一因素在其中的調(diào)節(jié)作用將具有重要意義。然而現(xiàn)有研究大多集中在融資約束、企業(yè)績(jī)效因素等對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)投入或產(chǎn)出方面的影響，從投入產(chǎn)出角度研究高管激勵(lì)與創(chuàng)新效率方面的實(shí)證研究較為匱乏，對(duì)于顯性激勵(lì)方式與創(chuàng)新效率之間關(guān)系的研究也較少。由于我國(guó)創(chuàng)業(yè)板多為中小企業(yè)，研發(fā)創(chuàng)新更為活躍，因此，本文選取2014—2017年創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)高管激勵(lì)、政府干預(yù)與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的內(nèi)在邏輯機(jī)理問題進(jìn)行實(shí)證研究。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于同時(shí)考慮了內(nèi)生性和外生性問題：（1）內(nèi)生性方面，從投入產(chǎn)出角度實(shí)證研究了企業(yè)創(chuàng)新效率與不同高管激勵(lì)方式之間的關(guān)系及原因；（2）在正外部性方面，將政府干預(yù)這一調(diào)節(jié)要素加入到高管激勵(lì)與創(chuàng)新效率的分析框架中進(jìn)行研究。另外，以創(chuàng)業(yè)板上市公司這個(gè)特色群體為研究對(duì)象進(jìn)行探討，也是試圖彌補(bǔ)以往關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新效率問題研究中對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司關(guān)注不足的問題。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

根據(jù)馬斯洛的需求層次理論，不同需求對(duì)于人的激勵(lì)起到相當(dāng)重要的作用。Masson（1971）首次通過兩階段回歸探究了企業(yè)績(jī)效和高管薪酬之間的關(guān)系，高管激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新問題逐漸引起了廣泛關(guān)注。本文將對(duì)已有相關(guān)研究進(jìn)行梳理，同時(shí)結(jié)合委托代理理論、有效契約理論、雙因素理論等進(jìn)行分析并提出相應(yīng)假設(shè)。

（一）股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新效率

根據(jù)代理理論和不完全契約理論，股權(quán)激勵(lì)約束機(jī)制通過賦予高管對(duì)企業(yè)剩余索取權(quán)，在一定程度上緩解了高管與股東之間的代理沖突，使得高管同企業(yè)所有者的利益和風(fēng)險(xiǎn)偏好趨于一致，有利于形成利益共同體，減少高管的短期行為和委托代理成本。加之股權(quán)激勵(lì)的長(zhǎng)期性特征與技術(shù)創(chuàng)新本身具有的長(zhǎng)周期特點(diǎn)相似，使得股權(quán)激勵(lì)與創(chuàng)新研發(fā)在收益時(shí)間方面能夠很好地匹配，有利于激發(fā)高管創(chuàng)新行為動(dòng)力，促使高管更加注重企業(yè)創(chuàng)新效率以有利于企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略目標(biāo)。然而，根據(jù)激勵(lì)-保健理論①激勵(lì)-保健理論即雙因素理論，美國(guó)心理學(xué)家赫茨伯格將企業(yè)中有關(guān)因素分為兩種，即滿意因素和不滿意因素。滿意因素是指可以使人得到滿足和激勵(lì)的因素，不滿意因素則是指容易產(chǎn)生意見和消極行為的因素。和已有研究，我們不得不考慮此種促進(jìn)效應(yīng)是否存在最優(yōu)區(qū)間，一旦超過很可能會(huì)使激勵(lì)因素轉(zhuǎn)化為保健因素，從而產(chǎn)生“負(fù)面效應(yīng)”，因此還需要進(jìn)一步深入探討。基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H1a：高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈正相關(guān)。

H1b：高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用存在邊際效益遞減。

（二）薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新效率

薪酬激勵(lì)主要指基本工資、獎(jiǎng)金等短期激勵(lì)方式。目前學(xué)者對(duì)于薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系尚未得出統(tǒng)一的結(jié)論。貨幣薪酬激勵(lì)可能會(huì)在企業(yè)創(chuàng)新過程中表現(xiàn)出“雙刃劍”的特征。一部分學(xué)者認(rèn)為當(dāng)薪酬與績(jī)效掛鉤時(shí)二者間呈正相關(guān)，能夠在一定程度上緩解企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新給管理層帶來的利益沖突。如李春濤等（2015）通過對(duì)1 483家制造業(yè)公司的數(shù)據(jù)分析，認(rèn)為薪酬激勵(lì)有利于提高企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出。陳水娟（2019）以主板A股上市公司為樣本，認(rèn)為管理層薪酬激勵(lì)會(huì)提升企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率。另一部分學(xué)者則認(rèn)為，薪酬激勵(lì)與創(chuàng)新效率呈負(fù)相關(guān)或無相關(guān)關(guān)系，因?yàn)樨泿判匠昙?lì)固有的短期性會(huì)使管理層存在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)行為的可能性（Fu，2012）。如雷鵬等（2015）以工業(yè)上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)貨幣薪酬激勵(lì)對(duì)企業(yè)研發(fā)效率具有顯著負(fù)相關(guān)，高管趨向于追求短期利益而壓縮研發(fā)支出并減少現(xiàn)有努力。吳育輝、吳世農(nóng)（2010）以A股上市公司為對(duì)象研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)短期薪酬激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)存在高度相關(guān)性時(shí)，薪酬激勵(lì)不能發(fā)揮相應(yīng)的作用。

然而根據(jù)激勵(lì)雙因素理論和理性預(yù)期理論，廣義上的貨幣薪酬更偏向雙因素中相對(duì)穩(wěn)定的“保健”因素，不能帶來更高的滿足感。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，薪酬對(duì)高管的激勵(lì)作用很有限，在達(dá)到預(yù)期時(shí)不一定會(huì)出現(xiàn)顯著的激勵(lì)效應(yīng)，但達(dá)不到時(shí)卻很可能會(huì)呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響。高管薪酬是一種重要的短期績(jī)效考核指標(biāo)，而研發(fā)具有長(zhǎng)期性，往往無法在當(dāng)期績(jī)效中體現(xiàn)。根據(jù)委托代理理論，在兩權(quán)分離的背景下，雖然高管的戰(zhàn)略決策和對(duì)未來方向的把握會(huì)在很大程度上影響著企業(yè)的命脈，資本所有權(quán)與運(yùn)作權(quán)本應(yīng)是統(tǒng)一體，但由于信息的不對(duì)稱，會(huì)存在“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”等問題，高管作為理性經(jīng)濟(jì)人，在高風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期下對(duì)于不確定性的研發(fā)投資決策會(huì)更為謹(jǐn)慎，自利傾向會(huì)驅(qū)使其為維持目前較高的薪酬現(xiàn)狀而減少對(duì)研發(fā)的投入進(jìn)而損害企業(yè)長(zhǎng)期目標(biāo)。同時(shí)根據(jù)經(jīng)理人市場(chǎng)理論，高管在追求自身經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)的同時(shí)還會(huì)注重提升其在行業(yè)、市場(chǎng)中的地位和聲譽(yù)，從而可能做出某些與實(shí)現(xiàn)委托人效用最大化相悖的行為，難免會(huì)與委托人出現(xiàn)利益沖突。由此，本文提出如下假設(shè)：

H2：高管薪酬激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈負(fù)相關(guān)。

（三）政府干預(yù)與技術(shù)創(chuàng)新效率

目前我國(guó)市場(chǎng)機(jī)制仍不完善，難免會(huì)出現(xiàn)外部性、“搭便車”等市場(chǎng)失靈的現(xiàn)象，僅依靠市場(chǎng)配置資源無法實(shí)現(xiàn)效率-帕累托最優(yōu)，這時(shí)政府這一“有形的手”就可以對(duì)市場(chǎng)加以宏觀調(diào)控。但政府應(yīng)該如何發(fā)揮好這一“有形的手”的作用仍值得商榷，尤其是應(yīng)采取何種方式參與并影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及創(chuàng)新效率。一部分學(xué)者從信息不對(duì)稱和扭曲公共投資的角度分析，認(rèn)為政府干預(yù)會(huì)降低企業(yè)的創(chuàng)新效率。如部分經(jīng)營(yíng)不善的企業(yè)，憑借政府補(bǔ)貼“僵而不死”，低效的資源配置終將會(huì)影響到社會(huì)資本的運(yùn)作效率。究其原因是政府長(zhǎng)期目標(biāo)與企業(yè)短期目標(biāo)存在較大沖突，直接或間接支持并不能促進(jìn)企業(yè)效率提升（肖文、高榜，2014）。政府介入了本可以由企業(yè)自身完成的領(lǐng)域，從而形成了擠出效應(yīng)（白俊紅、江可申、李婧，2009）。Guan（2010）等以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)跨地區(qū)進(jìn)行實(shí)證研究，同樣發(fā)現(xiàn)政府資金支持導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新效率低下。但也有學(xué)者認(rèn)為，創(chuàng)新本身具有較強(qiáng)的正外部性特征，為彌補(bǔ)給創(chuàng)新企業(yè)帶來的損失，在我國(guó)特殊的管理制度背景下各地政府可通過政府補(bǔ)貼、減稅降費(fèi)、信貸支持等政策支持企業(yè)發(fā)展，引導(dǎo)社會(huì)資金流向中小企業(yè)以緩解其融資難問題，以公共投資的增量來彌補(bǔ)私人投資的不足和企業(yè)的研發(fā)不足，降低企業(yè)的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，從而可提升區(qū)域整體的創(chuàng)新效率（Czarnitzki and Licht，2006）。

徑流水樣品：每次降雨產(chǎn)生徑流后，收集每個(gè)徑流桶的徑流水樣，將水樣儲(chǔ)存于4 ℃冰箱內(nèi)并及時(shí)過濾、測(cè)定。徑流水采集結(jié)束后，需將徑流桶內(nèi)水排干并清洗干凈，以備下次徑流水采集。

我國(guó)幅員遼闊，不同地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著顯著的差異性，市場(chǎng)化水平不一，加之地區(qū)GDP和社會(huì)政治目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是政府官員績(jī)效考核的重要部分，官員的政治晉升壓力上升，地方政府為實(shí)現(xiàn)其政治目標(biāo)存在對(duì)企業(yè)進(jìn)行干預(yù)的傾向。政府憑借其得天獨(dú)厚的資源在調(diào)節(jié)市場(chǎng)環(huán)境以緩解要素市場(chǎng)扭曲的同時(shí)，也會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)產(chǎn)生重要影響，進(jìn)一步影響到企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的調(diào)整（劉興云、王金飛，2013）。但各地區(qū)政府的干預(yù)程度也會(huì)有所不同，相對(duì)政府干預(yù)程度較弱的地區(qū)，干預(yù)程度較高的地區(qū)政府可能更希望通過財(cái)政撥款、稅收返還、下?lián)芸蒲薪?jīng)費(fèi)等手段扶持當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的發(fā)展，在給予企業(yè)優(yōu)惠條件的同時(shí)也會(huì)要求企業(yè)提高創(chuàng)新效率；為回應(yīng)政府要求，企業(yè)會(huì)激發(fā)高管創(chuàng)新研發(fā)動(dòng)力，相應(yīng)調(diào)整激勵(lì)計(jì)劃，增加股權(quán)激勵(lì)，使之與創(chuàng)新長(zhǎng)周期的特性相匹配，達(dá)到剩余控制權(quán)與索取權(quán)相匹配的目的，從而促使高管更關(guān)注企業(yè)長(zhǎng)期效益，提高創(chuàng)新效率。但由于薪酬激勵(lì)相對(duì)穩(wěn)定且只能在較短時(shí)間內(nèi)起到作用，也就說其作用有限，因此在有政府干預(yù)的情況下，企業(yè)會(huì)更少用薪酬激勵(lì)這種方式促進(jìn)創(chuàng)新效率提高，也就是說薪酬激勵(lì)這種方式對(duì)創(chuàng)新效率所產(chǎn)生的負(fù)向影響將會(huì)更大。根據(jù)以上分析，當(dāng)把政府干預(yù)這一外生變量嵌入到高管激勵(lì)與創(chuàng)新效率之間關(guān)系中時(shí)，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：在控制其他變量的情況下，政府干預(yù)在高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系中存在調(diào)節(jié)效應(yīng)；相對(duì)政府干預(yù)程度較低的地區(qū)，干預(yù)程度較高的地區(qū)高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的正向影響更大、高管薪酬激勵(lì)的負(fù)向作用效果會(huì)越明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

我國(guó)創(chuàng)業(yè)板以高科技企業(yè)居多，在增加就業(yè)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科技創(chuàng)新等方面具有不可替代的作用，因此本文在考慮數(shù)據(jù)的可獲性后，選取2014—2017年創(chuàng)業(yè)板上市公司作為樣本數(shù)據(jù)，為了保證信息的可比性，剔除了金融保險(xiǎn)類企業(yè)，數(shù)據(jù)缺失、財(cái)務(wù)異常的企業(yè)，投入研發(fā)信息披露不完整的企業(yè)及ST、*ST上市公司。

數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，少量缺失的數(shù)據(jù)從巨潮資訊網(wǎng)手工查找整理得到。為消除極端值的影響，對(duì)樣本進(jìn)行了指數(shù)平滑和Winsorize上下1%的縮尾處理，經(jīng)過篩選最終選擇了435家企業(yè)，獲得1 612個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)，主要采用Excel和Stata 16.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的因變量為企業(yè)創(chuàng)新效率，用Inno表示，通常采用研發(fā)產(chǎn)出與投入的比值來衡量。專利是企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)出的主要成果，由于專利從申請(qǐng)到授權(quán)須經(jīng)歷一段時(shí)間，專利申請(qǐng)總數(shù)較專利授權(quán)總數(shù)更能夠有效衡量企業(yè)的產(chǎn)出（雷鵬等，2015），因此本文選用專利申請(qǐng)總量數(shù)（patent）與研發(fā)投入（input）的比值來衡量。另外考慮到滯后性問題，本文在穩(wěn)健性研究中選取了滯后一、二期進(jìn)行研究。

2.解釋變量。高管股權(quán)激勵(lì)用符號(hào)Share表示，采用高管持股數(shù)量占企業(yè)總股數(shù)的比重來衡量。高管薪酬激勵(lì)用符號(hào)Pay表示，由于上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)披露數(shù)據(jù)有限，且不同行業(yè)公司之間存在較大差異，因此，參照以往學(xué)者采用的具有普遍性的前三位高管薪酬總額的自然對(duì)數(shù)對(duì)該變量進(jìn)行測(cè)量。

政府干預(yù)（Gov）的衡量主要有三種方法：一是采用樊綱的中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)作為解釋體制變革在中國(guó)經(jīng)濟(jì)績(jī)效改進(jìn)中的作用的有效工具，以“減少政府對(duì)企業(yè)的干預(yù)”指數(shù)來衡量，指數(shù)越小，政府地區(qū)干預(yù)水平越高。二是采用王小魯?shù)龋?013）對(duì)中國(guó)各省經(jīng)營(yíng)環(huán)境調(diào)查中“減少不必要干預(yù)”指數(shù)衡量。三是以科研活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌資額中政府資金所占比重作為政府干預(yù)的替代變量（邱兆林，2015）。由于前兩項(xiàng)最新數(shù)據(jù)尚未出版，鑒于數(shù)據(jù)可得性，本文采用第三種方法，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.控制變量。通常總資產(chǎn)凈利率（Roa）能較好地反映企業(yè)的盈利能力，資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）能反映企業(yè)償債能力，公司規(guī)模（Size）不同的公司在薪酬和資源方面具有較大差異，另外還選取了兩權(quán)分離率（Sep）和反映股權(quán)集中度的第一大股東持股比例（Top1）兩個(gè)控制變量，同時(shí)還控制了年份這一虛擬變量。

表1 變量定義

4.模型設(shè)計(jì)。

模型1和2分別用于單獨(dú)檢驗(yàn)高管股權(quán)激勵(lì)、高管薪酬激勵(lì)與創(chuàng)新效率之間的關(guān)系。模型3在前述模型基礎(chǔ)上將股權(quán)激勵(lì)和高管激勵(lì)納入統(tǒng)一模型，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

從下頁表2可以看出，隨著國(guó)家對(duì)上市公司信息披露內(nèi)容規(guī)范的逐步完善，創(chuàng)業(yè)板上市公司對(duì)創(chuàng)新數(shù)據(jù)披露情況有所好轉(zhuǎn)，披露企業(yè)數(shù)上升，且2014—2016年創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢(shì)，2017年有所回落，可能是由于創(chuàng)新的延遲效應(yīng)造成的結(jié)果。高管股權(quán)激勵(lì)呈逐年遞減趨勢(shì)，高管持股比例普遍偏低，主要是由于近年來企業(yè)日益強(qiáng)烈的股權(quán)激勵(lì)意向同政策法規(guī)限制的矛盾，因而許多公司不得不采取隱性的、間接的持股方法，如員工持股計(jì)劃、管理層融資收購計(jì)劃等，高管持股比例存在一定程度稀釋（徐衛(wèi)東，2001）。而高管薪酬激勵(lì)均值呈逐年遞增趨勢(shì)，說明薪酬激勵(lì)手段在企業(yè)中仍是運(yùn)用最普遍的方法。

表2 2014—2017年度主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

其他變量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示，其中樣本公司所在地區(qū)的政府干預(yù)程度存在較明顯的差異，最大值為0.57198，最小僅0.0687，平均值為0.217，說明政府資金在企業(yè)科研活動(dòng)籌資經(jīng)費(fèi)中占比較低。兩權(quán)分離率標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明創(chuàng)業(yè)板公司的兩權(quán)分離率差異很大。另外，不同公司間第一大股東持股比例也存在較大差異，平均值為30.07300，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到12.04380。

表3 其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）相關(guān)性分析

為了初步檢驗(yàn)解釋變量企業(yè)創(chuàng)新效率與股權(quán)激勵(lì)、薪酬激勵(lì)的關(guān)系，以及各變量之間有無共線性和自相關(guān)性，在回歸之前本文進(jìn)行了person相關(guān)系數(shù)回歸、VIF方差膨脹因子檢驗(yàn)和D-W檢驗(yàn)。如表4所示，在10%的置信水平上創(chuàng)新效率與高管股權(quán)激勵(lì)呈正向變動(dòng)，在5%的置信水平上創(chuàng)新效率與高管薪酬呈反向變動(dòng)，初步驗(yàn)證了假設(shè)1和假設(shè)2。從因變量和其他控制變量的相關(guān)性可以看出，創(chuàng)新效率與兩權(quán)分離度、股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率呈正相關(guān)，而與企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)收益率呈負(fù)相關(guān)。由表5結(jié)果可看出，VIF值均小于10，在1.26附近，說明模型中主要變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。D-W值在1.7附近，說明變量之間也不存在嚴(yán)重的自相關(guān)性。綜上，可以選取這些變量構(gòu)建回歸模型。

表4 Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)

表5 主要變量多重共線性檢驗(yàn)

（三）多元回歸結(jié)果分析

本文利用Stata 16.0對(duì)樣本進(jìn)行回歸處理，分別研究不同激勵(lì)手段對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響以及分組檢驗(yàn)政府干預(yù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)實(shí)證結(jié)果。

1.高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系。在Hausman檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上我們選擇固定效應(yīng)回歸模型分析，從下頁表6回歸結(jié)果可以看出，Share的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平上為正，表明股權(quán)激勵(lì)會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生正向影響，支持假設(shè)1a。進(jìn)一步我們將Share的平方項(xiàng)引入以探究是否存在邊際效應(yīng)遞減情況，結(jié)果顯示Share及其平方項(xiàng)不再顯著，即不支持邊際效應(yīng)遞減的假設(shè)1b。Pay的回歸系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，表明高管薪酬激勵(lì)強(qiáng)度越大，企業(yè)創(chuàng)新效率越低，支持研究假設(shè)2，即薪酬激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率呈負(fù)相關(guān)性，薪酬激勵(lì)的短期性無法與創(chuàng)新的滯后性相匹配，不能激發(fā)高管提高企業(yè)創(chuàng)新潛力。

基于以上回歸結(jié)果，進(jìn)一步根據(jù)樣本公司所在地的政府干預(yù)強(qiáng)度按照大于（或小于）中位數(shù)，將樣本分為干預(yù)程度低組和政府干預(yù)程度高組，分別控制并進(jìn)行回歸，結(jié)果如下頁表7所示。就股權(quán)激勵(lì)而言，在政府干預(yù)程度低組，Share與Inno回歸系數(shù)為0.0004772但不顯著，在政府干預(yù)程度高組，Share與Inno在1%的水平上顯著正相關(guān)，但回歸系數(shù)上升為0.0043862。對(duì)比全樣本的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，在政府干預(yù)下高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新效率更具有促進(jìn)作用。對(duì)于薪酬激勵(lì)，回歸結(jié)果表明，政府干預(yù)程度低組中，Pay與Inno在5%的水平上系數(shù)為-0.0012655且二者呈負(fù)相關(guān)，而在干預(yù)程度高組，Pay與Inno在1%的置信水平上顯著負(fù)相關(guān)且系數(shù)為-0.0022647。對(duì)比全樣本的回歸系數(shù)可以看出，政府干預(yù)程度越高，高管薪酬激勵(lì)的負(fù)向作用效果越明顯。因此，假設(shè)3得到驗(yàn)證，表明政府資助加強(qiáng)了股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的正向促進(jìn)作用，也強(qiáng)化了薪酬激勵(lì)對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新效率的負(fù)向關(guān)系。之所以在干預(yù)程度較高的地區(qū)激勵(lì)效應(yīng)影響顯著，可能是政府的研發(fā)投入干擾了公司治理機(jī)制的正常運(yùn)行和激勵(lì)機(jī)制的運(yùn)行效果，提高了高管激勵(lì)機(jī)制對(duì)創(chuàng)新效率的有效性。

表6 高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系的回歸結(jié)果

表7 政府干預(yù)結(jié)果調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了如下兩方面穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（一）改用其他指標(biāo)作為解釋變量

為確保研究結(jié)論的可靠性，以董事、監(jiān)事、高管年薪總額自然對(duì)數(shù)代替前三位高管薪酬總額的自然對(duì)數(shù)，彌補(bǔ)前文中薪酬激勵(lì)與股權(quán)激勵(lì)口徑不一致可能帶來的誤差。借鑒現(xiàn)有學(xué)者的做法，使用前五大股東持股比例代替第一大股東持股比例表示股權(quán)集中度，用總銷售收入代替期末總資產(chǎn)等財(cái)務(wù)指標(biāo)，分別將它們作為解釋變量代入模型中。最后，考慮到企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)不一定代表最終企業(yè)專利被授予的數(shù)量，根據(jù)上市公司的披露數(shù)據(jù)我們以專利申請(qǐng)后四年的累計(jì)專利授權(quán)數(shù)作為變量代入模型，回歸結(jié)果如表8（1）所示，結(jié)果與上述回歸結(jié)論基本一致，印證了前文的假設(shè)。

（二）進(jìn)行滯后期檢驗(yàn)

考慮到企業(yè)從創(chuàng)新投入到形成創(chuàng)新產(chǎn)出這一過程具有復(fù)雜性以及時(shí)間的不確定性，本文結(jié)合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的觀點(diǎn)，擬將創(chuàng)新投入分別滯后1期和2期，用滯后的創(chuàng)新產(chǎn)出除以創(chuàng)新投入重新計(jì)算創(chuàng)新效率，使得企業(yè)創(chuàng)新效率這一指標(biāo)的衡量更具有說服力。回歸結(jié)果如表8（2）所示，基本與前文分析結(jié)果一致，驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

通過對(duì)2014—2017年創(chuàng)業(yè)板上市公司面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，本文得出如下結(jié)論：（1）高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈正相關(guān)，而高管薪酬激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈負(fù)相關(guān)。（2）在控制其他變量的情況下，我們進(jìn)一步將政府干預(yù)引入到高管激勵(lì)與創(chuàng)新效率的分析框架并按照政府干預(yù)程度進(jìn)行了分組檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在政府干預(yù)高的地區(qū)股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率具有顯著正向影響，而薪酬激勵(lì)則具有顯著負(fù)向影響。

（二）啟示

現(xiàn)代企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)很大程度上就是創(chuàng)新能力的競(jìng)爭(zhēng)，創(chuàng)新能力是在激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中始終處于領(lǐng)先地位的重要因素。基于上述研究結(jié)論，本文提出以下建議：從企業(yè)內(nèi)部角度看，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司整體創(chuàng)新效率不高，但研究結(jié)論顯示，相對(duì)薪酬激勵(lì)，股權(quán)激勵(lì)的方式更能促進(jìn)創(chuàng)新效率的提升，能夠促使高管與股東的利益趨同，減少短期行為，從而優(yōu)化資源的配置，因此在設(shè)計(jì)高管激勵(lì)計(jì)劃、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提高時(shí)，可以適當(dāng)提高股權(quán)激勵(lì)的比例。從政府角度出發(fā)，企業(yè)創(chuàng)新具有外部性，政府干預(yù)的確能夠在一定程度上緩解企業(yè)負(fù)擔(dān)，但應(yīng)在充分了解企業(yè)研發(fā)的基礎(chǔ)上，把握好政府干預(yù)的程度，既要避免過度干預(yù)導(dǎo)致的創(chuàng)新激勵(lì)扭曲，又要更好地發(fā)揮政府在創(chuàng)新效率提升、戰(zhàn)略引領(lǐng)等方面的基礎(chǔ)性和導(dǎo)向性作用，要根據(jù)不同地區(qū)的實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整有關(guān)政策，為企業(yè)提供一個(gè)良好的創(chuàng)新環(huán)境。