技術人員股權激勵與企業財務績效提升*

王 婧 毛蘊詩

一、問題提出

我國經濟發展模式正在從“要素驅動”向“創新驅動”模式轉變。技術創新是促進企業發展和培育核心競爭力的關鍵推手。能否持續有效地調動起骨干技術人員的創造性和積極性，對于能否實現技術創新和科技成果轉化至關重要。

我國各級政府已經陸續出臺一系列政策和意見，旨在激勵科技人員，促進技術創新。2014年7月，國務院明確了通過改革允許科技人員持有股權和期權，進一步調動科研人員的積極性。2015年7月廣東省出臺了《廣東省經營性領域技術入股改革實施方案》，提出要開展科技人員持股改革。2016年7月發布的《上市公司股權激勵管理辦法》明確股權激勵對象可以包括核心技術人員或者核心業務人員，推動企業建立完善創新創業機制。近年來，越來越多的公司股權激勵

計劃中也明確提及給予技術人員股權激勵。

股權激勵對企業績效的影響在股權激勵研究中持續受到重視。現有研究較多關注首席執行官股權激勵(Gande 和Kalpathy,2017; Zolotoy等,2020)以及高管人員股權激勵(Flammer 和Bansal,2017)對績效的影響。近期也有部分研究關注員工股權激勵的激勵效果(Chang等,2015; 王燁等,2019)。針對技術人員股權激勵的研究分為首席技術官股權激勵(邵劍兵和朱芳芳,2017)和核心技術人員股權激勵(Henrekson 和Sanandaji,2018)。

回顧現有文獻，目前關于股權激勵對企業績效影響的研究主要集中在首席執行官和高管人員股權激勵，對核心員工股權激勵的研究沒有進一步區分核心技術人員、市場人員、生產人員和財務人員等的不同效果。專門針對核心技術人員股權激勵的研究還很不充分，核心技術人員股權激勵對企業績效影響研究還比較缺乏實證檢驗。技術人員的股權激勵計劃效果如何，激勵對象的人員數量選擇是否會影響激勵效果？對于高技術公司和非高技術公司，技術人員股權激勵計劃的激勵效果是否一樣？對于上述問題，目前還沒有明確的答案，本文嘗試探討上述問題。

二、理論分析與假設提出

(一)技術人員股權激勵與企業績效

技術創新對企業核心競爭力提升非常重要。技術市場的信息不對稱、技術商品定價難等特性限制技術市場的交易效率，企業通過對技術人員實施長期、動態的股權激勵能激發員工積極性，留住科研人員，降低科研人員的道德風險，進而提升企業績效(毛蘊詩等,2017)。對核心技術人員、管理層和董事會股權激勵能促使企業制定積極的創新戰略，有助于提升企業技術創新能力(趙國宇,2015)。對研發負責人給予期權等長期激勵更能促進企業進行原創性更高、更有價值的創新活動(Lerner 和Wulf,2007)，降低技術人才被同行競爭對手挖走而喪失技術優勢的風險(Erkens,2011)。對技術密集型行業的核心技術人員進行期權激勵有助于技術人員持續有效地參與到研發項目中，維持技術創新的動態性和連續性(魯桐和黨印,2014)。對核心技術人員進行了股權激勵的創業板上市公司相比沒有進行股權激勵公司的績效更好(于換軍,2018)。激勵對象中包含技術人員的股權激勵計劃更能促進企業創新(田軒和孟清揚,2018)。

股票期權激勵計劃輻射更多的普通員工，更有利于提升員工工作參與度，促進員工知識共享，鼓勵員工合作和互相監督，緩減“搭便車”問題，提高創新效率(Chang等,2015)，更有利于員工參與決策制定(Blasi等,2016)，有助于培養員工的主人翁意識(Nyberg等,2018)。創新需要員工主動參與、團隊合作和長期努力，對員工友好的公司的創新產出更高，也能更有效地把專利理念轉化為商業成功，提升運營績效(Brander 和Zhang,2017)。對核心員工股權激勵更能激發核心員工貢獻其獨特的知識和技術，更能促進企業創新(黃新建和尤珊珊,2020)。員工友好型企業文化有助于增加公司創新效率，提升公司的企業價值和財務績效(Fauver等,2018)。

技術創新有助于企業開發創新產品，獲得較高利潤，提升企業績效。但是，技術研發是非常復雜的，技術人員的努力是比較難察覺的，很難客觀精準地衡量每一個技術人員的貢獻。技術創新往往是技術團隊成員群策群力，一起緊密合作的成果。如果股權激勵的激勵對象只選擇非常少數的幾個技術人員，也許會挫傷技術團隊中其他人員的積極性，降低在技術研發合作中的創造力和能動性。對于技術人員的股權激勵計劃，如果激勵對象涉及到更多的技術團隊成員，可以凸顯企業對技術的高度重視，更有利于提振技術團隊成員士氣，增強科研團隊成員的凝聚力，激發團隊成員的創造力，促進企業創新能力，進而提升企業績效。

基于上述分析，本文提出假設1：

假設1：授予股權激勵的技術人員人數越多，越能促進企業財務績效。

(二)高技術產業屬性的調節作用

高技術產業和非高技術產業的不同產業屬性，可能會影響技術人員股權激勵的效果。與非高技術產業相比，高技術產業面臨的風險更大、未來的不確定性更大、研發投入強度更高。高技術產業的企業需要持續保持較高的研發投入強度，因為技術發展速度非常快，高技術產業企業的技術優勢很快就會消失(Shaikh等,2018)。為了生存，高技術產業的企業需要不斷實驗新想法，還要努力把這些新想法盡快地轉化為可行的商業產品(Lu 和Wang,2018)。

一般來說，高技術產業企業中的技術人員的絕對數量和相對結構比例，都比非高技術產業企業中更高。相比其他企業，創新驅動型的“新經濟”產業的企業對研發和資本投資依賴度更高，更多員工參與的員工股票期權激勵計劃更有可能降低“新經濟”產業企業未來的生產率，因為這些企業可能會縮減研發投資，把本來應該用于研發的資金轉移用于實施股票期權激勵計劃(Ouyang 和Sallehu,2015)。

我國高技術產業重視技術但技術商業化轉化能力弱(陳凱華等,2012)。在企業調研中發現，除了重視技術人員的技術研發外，高技術產業企業尤其要注重提升商業轉化能力，這需要重視和激勵銷售人員和商務專員一起參與合作，共同識別客戶需求，努力開拓市場。

而我國中低技術產業的技術水平整體較低，適量的技術研發可能就能帶來產品差異化進而提升企業競爭優勢(王偉光等,2015)。高技術產業的研發投資和人力資本投資促進技術進步但也會導致技術效率下降，但是低技術產業的研發投資和人力資本投資能促進技術進步同時也會提升技術效率，這可能是因為低技術產業的研發投資和人力資本存量比高技術產業少，所以其邊際彈性更高(夏良科,2010)。

基于上述分析，本文提出假設2：

假設2：相比高技術產業企業，在非高技術產業企業中授予股權激勵的技術人員人數越多，對企業財務績效具有更明顯的促進作用。

三、研究設計

(一)樣本選擇和數據來源

本文的樣本選擇遵循如下規則：首先，本研究的樣本企業為2014—2017年股權激勵公告中明確提及技術人員股權激勵的中國A股上市企業。第二，手工收集企業股權激勵公告中技術人員股權激勵大于0的企業，手工統計技術人員股權激勵的人數和數量。第三，剔除了ST企業。第四，剔除了房地產業、批發零售業等和技術要素關聯度較小的行業以及其他非高技術服務業。

結合《高技術產業(制造業)分類(2017)》《高技術產業(服務業)分類(2018)》和證監會行業分類，本研究的樣本包含高技術產業(服務業)、高技術產業(制造業)和非高技術產業(制造業)。高技術產業(服務業)具體包含互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務、生態保護和環境治理業、專業技術服務業以及電信、廣播電視和衛星傳輸服務。高技術產業(制造業)具體包含醫藥制造業、儀器儀表制造、計算機通信及其他電子設備制造業、航空航天及其他運輸設備制造業和醫療儀器設備制造。其他的制造業歸類為非高技術產業制造業。

本研究的樣本最終包含了36個高技術(服務業)企業樣本，57個高技術(制造業)企業樣本，105個非高技術(制造業)企業樣本，共198個樣本。

(二)變量衡量

1.企業財務績效

本文用加權凈資產收益率衡量企業財務績效。在穩定性檢驗中，本文用平均凈資產收益率和總資產報酬率(高雷和宋順林,2007)衡量企業財務績效。

2.技術人員股權激勵

本文的技術人員股權激勵用企業股權激勵計劃中授予股權激勵的技術人員的人員數量來衡量。本文原計劃還考慮同時采用授予股權激勵的技術人員的股權激勵數量，但是在最后的樣本企業分析中發現，在股權激勵計劃中明確注明給予技術人員股權激勵數量的企業數量非常少，所以放棄采用股權激勵數量。

3.高技術產業屬性

高技術產業屬性本文用二分變量衡量，高技術產業為1，非高技術產業為0。

4.控制變量

結合以往研究，本文的控制變量有公司注冊資本、公司年齡、資產負債率、總資產周轉率、研發投入、行業平均收益率、公司產權屬性(國有企業為1，非國有企業為0)。

四、實證結果與分析

(一) 描述性統計

樣本企業的描述性統計分析如表1。樣本企業的加權凈資產收益率均值為12.45%，授予股權激勵的技術人員人數平均數為76人，研發投入平均數為3.01億元。變量之間的相關系數不大，同時所有模型的最大方差膨脹因子系數不超過2.931，所以模型的共線性問題不嚴重，在可接受范圍內。

表1 描述性統計

(二)實證結果與分析

1.即期激勵效果分析

企業實施股權激勵計劃在公司中會有一個激勵方案形成的醞釀過程，這些激勵信號會影響公司員工的積極性，也會影響績效。本研究首先考察股權激勵計劃對方案公布當年的企業績效的影響，分析股權激勵的短期激勵效果。實證結果如表2所示。首先進行全樣本檢驗，然后再分別檢驗高技術產業組和非高技術產業組。

表2 技術人員股權激勵即期激勵效果(加權凈資產收益率)

模型1、模型2和模型3用來檢驗全樣本的技術人員股權激勵計劃的當年激勵效果。在模型1中放入所有控制變量，加權凈資產收益率與總資產周轉率(β=9.504, p=.000)、行業平均收益率(β=0.822, p=.000)在1%水平上顯著正相關，與研發投入(β=0.001, p=.094)在10%水平上正相關，與資產負債率(β=-0.072, p=.025)和公司年齡(β=-0.190, p=.056)分別在5%和10%水平上負相關。在模型2中放入自變量，加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數(β=0.010, p=.042)在5%水平上顯著正相關,所以假設1得到證實。

在模型3中放入交互項(授予股權激勵的技術人員人數×高技術產業屬性)，交互項系數不顯著但為負(β=-0.002, p=.799)。

模型4和模型5用來檢驗高技術產業組的技術人員股權激勵計劃的當年激勵效果。模型4中放入控制變量，高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與總資產周轉率(β=7.425, p=.006)、研發投入(β=0.001, p=.002)在1%水平上顯著正相關，與行業平均收益率(β=0.811, p=.011)在5%水平上顯著正相關，與資產負債率(β=-0.106, p=.058)在10%水平上負相關。在模型5中放入自變量，高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系正向但不顯著(β=0.004, p=.670)。

模型6和模型7用來檢驗非高技術產業組的技術人員股權激勵計劃的當年激勵效果。模型6中放入控制變量，非高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與總資產周轉率(β=10.890, p=.000)、行業平均收益率(β=0.796, p=.000)在1%水平上顯著正相關，與公司注冊資本(β=0.001, p=.069)在10%水平上顯著正相關，與公司年齡(β=-0.383, p=.000)在1%水平上負相關。在模型7中放入自變量，非高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數(β=0.011, p=.024)在5%水平上顯著正相關。

對比模型5和模型7，高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系正向但不顯著，但是非高技術產業組樣本企業的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系顯著正相關。相比高技術產業企業，在非高技術產業企業中授予股權激勵的技術人員人數越多，對企業財務績效具有更明顯的促進作用。假設2得到證實。

2.持續激勵效果分析

股權激勵計劃方案中一般都會規定2～5年的股權激勵計劃執行條件及股票限售等待期，大部分股權激勵計劃方案會有逐年分期的激勵執行條款。本研究也考慮股權激勵計劃對計劃公布后續年份企業績效的影響。本文分析在2014—2017年間，技術人員股權激勵計劃對方案公布當年以及后續期企業績效的影響。有效樣本數量為327個，實證結果如表3所示。

表3 技術人員股權激勵持續激勵效果(加權凈資產收益率)

模型8、模型9和模型10用來檢驗全樣本的技術人員股權激勵計劃的后續年份激勵效果。在模型8中放入所有控制變量，加權凈資產收益率與總資產周轉率(β=9.018, p=.000)、行業平均收益率(β=0.766, p=.000)在1%水平上顯著正相關，與公司注冊資本(β=0.001, p=.040)、研發投入(β=0.001, p=.093)分別在5%和10%水平上正相關，與資產負債率(β=-0.059, p=.019)和公司年齡(β=-0.162, p=.031)在5%水平上負相關。在模型9中放入自變量，加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數(β=0.007, p=.052)在10%水平上正相關,所以假設1得到證實。

在模型10中放入交互項(授予股權激勵的技術人員人數×高技術產業屬性)，交互項系數不顯著但為負(β=-0.008, p=.307)。

模型11和模型12用來檢驗高技術產業組的技術人員股權激勵計劃的后續年份激勵效果。模型11中放入控制變量。在模型12中放入自變量，高技術產業組樣本企業后續年份的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系正向但不顯著(β=0.001, p=.838)。

模型13和模型14用來檢驗非高技術產業組的技術人員股權激勵計劃的后續年份激勵效果。模型13中放入控制變量。在模型14中放入自變量，非高技術產業組樣本企業后續年份的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數(β=0.011, p=.008)在1%水平上顯著正相關。

對比模型12和模型14，高技術產業組樣本企業后續年份的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系正向但不顯著，但是非高技術產業組樣本企業后續年份的加權凈資產收益率與授予股權激勵的技術人員人數之間的關系顯著正相關。相比高技術產業企業，在非高技術產業企業中授予股權激勵的技術人員人數越多，對企業財務績效具有更明顯的促進作用。假設2得到證實。

3.穩健性檢驗

本文另外采用平均凈資產收益率和總資產報酬率衡量企業績效，分別從技術人員股權激勵計劃的當年激勵效果和后續持續激勵效果兩個方面，對研究假設進行了穩健性檢驗，檢驗結果與上述結論保持一致，支持研究假設。由于篇幅限制，檢驗結果不在文中呈現。

五、結論與啟示

本文選取2014—2017年在企業股權激勵公告中明確提及技術人員股權激勵的中國上市企業為研究樣本，研究技術人員股權激勵對企業財務績效的影響。研究發現：第一，整體上樣本企業授予股權激勵的技術人員人數越多，越有利于促進企業財務績效；第二，高技術產業屬性有重要的調節作用，相比高技術產業企業，在非高技術產業企業中授予股權激勵的技術人員人數越多，對企業財務績效具有更明顯的促進作用。從技術人員股權激勵計劃的當年激勵效果以及后續年份持續激勵效果兩個方面來分析，以及利用不同財務績效結果變量進行穩健性檢驗，都得到了一致結論。

本文有兩點研究啟示。第一，本文對現有技術人員股權激勵的研究做了進一步拓展。與毛蘊詩等(2017)、于換軍(2018)的研究角度不同，本文從股權激勵對象人數選擇的角度進一步實證研究技術人員股權激勵對企業財務績效的激勵效果。股權激勵涉及員工的激勵，人性是非常復雜的，尤其是針對技術人員股權激勵可能更要慎重。Nyberg等(2018)認為寄希望于更多員工參與的股權激勵計劃有很強激勵效果可能并不現實。但是，與Nyberg等(2018)的觀點不同，本文認為與普通的員工股權激勵不同，技術團隊成員往往是一起合作才能實現技術創新。對于技術人員的股權激勵計劃，激勵對象涉及到更多的技術團隊成員，能凸顯企業對技術的高度重視，更有利于增強科研團隊成員的凝聚力和創造力，促進企業財務績效。

第二，本文發現了在技術人員股權激勵研究中，高技術產業屬性的調節作用。與Ouyang 和 Sallehu(2015)的發現既有相似又有不同之處，本研究發現，與高技術產業企業不同，非高技術產業企業中授予股權激勵的技術人員越多越能提升企業財務績效。可能有如下幾方面原因。首先，非高技術產業企業一旦開始重視技術，加大對技術人員的股權激勵，通過技術創新可能更容易培育核心競爭力，促進財務績效。其次，非高技術產業企業面臨的技術風險可能更低，對技術人員股權激勵可能更能刺激技術人員突破技術難關，不斷研發創新產品，促進財務績效。最后，我國非高技術產業企業技術人員股權激勵還處于起步發展階段，現階段授予股權激勵的技術人員相對還比較少，如果企業授予股權激勵的技術人員越來越多，非高技術產業企業技術人員股權激勵與企業財務績效提升的正向關系可能也會在某一個位置上迎來拐點。