行業薪酬差距與企業創新策略——基于管理層短視與薪酬激勵視角

盧允之 周開國

（1.華南師范大學經濟與管理學院， 廣東 廣州 511400；2.中山大學嶺南學院， 廣東 廣州 510275）

一、引言

近年來，國家大力提倡創新創業，創新驅動發展已經被提升到國家發展戰略的高度，并在政策上給予了大力支持。創新是企業生存和發展的動力和來源，如何促進創新也是企業關注的核心問題。然而，促進創新活動并不容易。一方面，創新具有高度不確定性。根據組織學習理論，企業的創新活動可分為探索型創新(exploratory innovation)和開發型創新(exploitative innovation)(Manso，2011)。其中，企業在探索型創新活動中所涉及的知識與現有知識領域存在一定差異，這意味著該創新活動的回報期更長、風險更高。相反，開發型創新活動更多涉及企業已有知識領域，相應風險程度較低(Fitzgerald et al.，2020)。另一方面，根據委托代理理論，企業經理人天然具有風險規避的特性。由于他們大部分的收入來自于企業薪酬，因此經理人并不愿意參與不確定性相對更高的探索型創新。如何激勵經理人參與是當前學術界的重點研究話題(黎文靖和鄭曼妮，2016)。

過往文獻在討論薪酬差距與企業創新的關系時，研究視角通常集中于企業內部薪酬差距(孔東民等，2017)，并沒有重視企業外部薪酬差距，即行業薪酬差距。根據Coles et al.(2018)首次提出的定義，總經理薪酬與行業最高薪酬之間的差距會對其產生激勵效應。行業薪酬差距將通過職業經理人市場影響到行業內所有企業，但影響程度有所不同(Huang et al.，2019)。

綜上，至少有兩個重要問題尚未得到深入研究。第一，我國行業薪酬差距是否會影響企業決策？總結國外相關研究發現，行業薪酬差距會對經理人行為產生顯著影響。一方面，企業在制定薪酬水平時，通常會參考可比企業的薪酬水平(Albuquerque et al.，2013)。這種可比企業一般與自身企業同處一個行業，且規模相近。因此，即使經理人不發生變更，行業內薪酬較高的公司也會對薪酬較低的公司產生激勵效應(Coles et al.，2018)。另一方面，由于外部經理人市場的存在，同行業內的企業經理人會通過競爭，前往薪酬支付更多的企業。Graham et al.(2005)發現，企業經理人會注重自己在經理人市場的聲譽，同時根據未來的就業機會調整自身的經營決策。因此，出于對自身職業生涯的考慮，行業薪酬差距也會對經理人產生激勵效應(Burns et al.，2017；Huang et al.，2019)。

第二，行業薪酬差距對企業創新策略有何種影響？現有文獻在討論企業薪酬差距對企業決策的影響時，大致可以分為經理人才能理論(CEO talent)(Chemmanur et al.，2019)、壕溝理論(entrenchment)(Atanassov，2013)、錦標賽理論(tournament incentive)(Kale et al.，2009)以及管理層短視理論(managerial myopia)(He and Tian，2013)。不少學者也將上述文獻用于解釋企業創新，但研究視角大多集中在考慮企業薪酬差距如何影響創新產出的數量和質量(孔東民等，2017)，并沒有直接討論薪酬差距(尤其是行業薪酬差距)對創新策略的選擇。探索型創新是企業在產品市場競爭中生存的重要因素(Fitzgerald et al.，2020；Gao et al.，2018)，不同專利之間存在明顯的異質性，只籠統地考慮數量實際上并不合適。因此，研究行業薪酬如何影響企業創新策略有助于理解背后的機制和理論。

本文利用我國上市公司數據進行實證分析來回答上述兩個問題，參考Gao et al.(2018)的研究，根據上市公司專利數據的IPC分類碼區分了上市公司的創新策略?；鶞驶貧w結果表明，行業薪酬差距會影響企業的創新策略選擇。具體而言，當行業薪酬差距加大時，企業探索型創新的比重顯著下降，但開發型創新的比重會顯著上升?；诠ぞ咦兞亢?015年薪酬改革的準自然實驗得到的實證結果都保持一致。因此，行業薪酬差距的擴大會給經理人帶來壓力，抑制探索型創新。

本文的學術貢獻體現在以下三點。第一，建立了企業行業薪酬差距與企業創新之間的因果關系，拓展了企業薪酬差距經濟后果研究。一方面，現有文獻大多從企業內部薪酬差距的角度去討論其對企業創新的影響，而忽視了企業外部經理人市場(解維敏，2017；孔東民等，2017；邵劍兵和吳珊，2021)。本文采用更廣泛的研究視角，展現行業薪酬差距和內部薪酬差距對企業創新的聯合影響。另一方面，現有大多數關于行業薪酬差距的研究發現，行業薪酬差距通過提升企業會計業績能增進企業價值(Coles et al.，2018)，但本文發現行業薪酬差距可能導致負面影響，即減少企業探索型創新而降低企業價值。上述研究結果補充了現有文獻關于行業薪酬差距如何影響企業價值的機制研究，為更好理解企業薪酬差距的經濟后果提供了有力證據。

第二，基于多種工具變量和薪酬改革的準自然實驗，本文在有效緩解內生性問題的基礎上，揭示了管理層短視理論是解釋行業薪酬差距影響企業創新策略的主導理論，豐富了對管理層短視來源渠道的理解?，F有文獻基于錦標賽理論(孔東民等，2017)或壕溝理論(黎文靖和胡玉明，2012)只討論了企業內部薪酬差距對企業創新的影響，結論也不完全一致。這可能是不同理論在不同場景中占主導地位所造成。有別于現有文獻，本文討論了行業薪酬差距影響異質創新策略的機制渠道，提出管理層短視會通過風險承擔程度影響企業創新策略選擇?；谖覈鲜泄緮祿膶嵶C檢驗，本文的基準結果和進一步分析均支持了該結論。此外，上述結果也補充了管理層短視的相關文獻。除了收購威脅、股票市場、分析師關注等因素外(Chemmanur and Tian，2018；Gao et al.，2018；He and Tian，2013)，本文發現行業薪酬差距也可能是導致管理層短視的另外誘因。

第三，現有文獻只考慮創新產出的數量和質量，本文在此基礎上進一步考慮了企業的異質創新策略，基于2011—2018年上市公司專利申請的大數據，提出了一個適合我國實際的、能有效識別創新策略的指標。由于數據所限，現有文獻通常以企業專利數量來衡量企業創新程度(孔東民等，2017；余明桂等，2016)，無法直接度量企業的創新策略傾向。本文借鑒了國外現有研究思路，提出基于專利IPC分類碼構造的企業創新策略，即通過識別企業的異質創新策略，區分了薪酬機制作用的差異化場景，從新的維度審視企業內外部薪酬差距如何發揮效果，并加深學術界和監管層對行業薪酬差距影響企業創新的理解，從而制定更合理的薪酬政策，鼓勵企業探索顛覆性技術。

二、文獻回顧與假說提出

(一) 行業薪酬差距與企業創新

現有文獻關于行業薪酬差距如何影響企業創新的理論，可以歸結為錦標賽理論和管理層短視理論。錦標賽理論認為，薪酬差距和晉升機制是對企業中表現最佳員工的獎勵，有利于激發員工的努力程度。在錦標賽理論框架下，員工為了實現職級晉升而傾向于承擔風險，從而對企業創新產生顯著的激勵效應(Goel and Thakor，2008)。這種風險承擔激勵效應會提升企業的研發密度，從而促進企業創新(Kini and Williams，2012)。Coles et al.(2018)將錦標賽理論推廣至行業層面，發現公司的風險水平和投資的風險性均和行業薪酬差距呈正相關關系。行業錦標賽理論認為經理人會選擇更激進的探索型創新策略以贏得錦標賽獎勵(Kale et al.，2009)。然而，上述理論在國內可能并不完全適用。行業錦標賽理論成立的基礎是需要薪酬設計中包含鼓勵經理人尋求風險的激勵機制，如健全的期權激勵制度。鑒于我國期權市場并不發達，僅靠薪酬激勵難以鼓勵經理人承擔額外的風險。

相反，管理層短視理論則認為，資本市場會對企業經理人施加外部壓力，導致短視行為。上市公司的經理人會受到資本市場的壓力，犧牲長期利益換取短期收益，迎合投資者的需求(Gao et al.，2018)。Stein(1988)指出這種壓力主要來自于企業短期業績表現不佳時股價下跌，其他公司能以較低價格收購該公司。因此，當管理層出現短視行為時，企業會削減長期投資(如研發投資)以迎合短期的盈利目標(Graham et al.，2005)?，F有文獻表明，當分析師關注上升(Guo et al.，2019；He and Tian，2013)時，企業經理人就會受到較大壓力，管理層短視效應會對企業創新活動造成不利影響。相反，當經理人被更換的可能性下降時，企業創新產出則會增加(Chemmanur and Tian，2018)。除此以外，企業經理人的薪酬結構和水平也會誘發管理層的短視行為。例如，Narayanan(1996)發現企業經理人只有貨幣薪酬會導致短視效應，使得企業的長期投資不足。Cziraki and Groen-Xu(2020)發現高管在任期臨近結束時，其薪酬業績敏感性也會越強，同時降低風險承擔的程度。因此，企業經理人從職業生涯的角度考慮，會犧牲長期的探索型創新，轉向較為平穩和安全的開發型創新，以提升個人聲譽。

綜上所述，企業的行業薪酬差距越大，企業經理人越可能出現短視行為。此時企業經理人會選擇更保守、風險更低的創新策略以換取短期收益，促進開發型創新，抑制探索型創新。據此本文提出如下研究假說：

H1：企業的行業薪酬差距越大，則探索型創新越少，而開發型創新越多。

(二) 行業薪酬差距的影響機制

在驗證了行業薪酬差距與企業創新策略后，本文將視角轉向行業薪酬差距的影響機制。現有文獻表明，高管薪酬結構與企業風險承擔有密切聯系，從而影響企業創新策略。企業創新活動通常具有高度不確定性，創新失敗的概率也高于企業其他活動。尤其是探索型創新，通常涉及未知的方法和領域，其最終結果難以被人們所預知。因此，探索型創新活動高度依賴于企業的風險承擔程度。

許多文獻已證實薪酬激勵通過風險承擔與企業創新之間有密切關系。Coles et al.(2006)在控制了薪酬業績敏感性后發現，如果總經理的薪酬結構與企業股票風險程度的關系密切，那么其更傾向于增加風險較高的研發投資。由于創新活動能夠提升企業價值，因此企業股東為了最大化自己的財富，會為經理人提供風險承擔的激勵(Low，2009)。類似地，Lu and Wang(2018)發現在經理人相對保守和短視的企業中，相對獨立的董事會能夠借助薪酬激勵來鼓勵管理層的風險承擔意向，從而提升企業的創新產出。Mao and Zhang(2018)根據美國FAS 123R的變化，發現外生地減少高管風險承擔的激勵程度，會顯著降低企業的創新產出。Yang(2021)認為，當企業債權人和股東重合時，它會降低經理人薪酬關于風險的敏感性，從而降低企業的風險承擔程度。由此可見，薪酬激勵是股東和董事會調節高管風險承擔程度的重要工具，進而間接影響企業的創新策略。

行業薪酬差距的擴大會導致短視行為，根據管理層短視理論，這會使企業風險承擔程度下降。Benartzi and Thaler(1995)根據風險厭惡偏好理論以及心理賬戶理論，建立了短視風險規避(myopic loss aversion)的行為經濟學理論。該理論指出，當人們越頻繁檢視自己的投資收益時，即便是長期投資者也會越不愿意承擔風險。換言之，短視行為會降低風險承擔程度。Chrisman and Patel(2012)將上述理論用于解釋家族式企業的研發決策。由于家族式企業評價投資決策時的頻率較低(即短視程度低)，因而它們往往比一般企業更愿意投資風險更高研發項目。Gao et al.(2018)也指出上市企業受到資本市場短期業績的壓力較大，相比未上市企業而言短視程度更高，因此管理層更傾向于削減風險更高的投資以避免惡意并購。徐明亮和張蕊(2021)則發現上市公司的反收購條款會降低外部威脅，通過減少管理層短視行為以提升企業的風險承擔程度，促進企業創新。綜上所述，短視行為帶來企業的風險承擔水平下降，進而影響企業的創新策略選擇(Balsmeier et al.，2017)。因此，本文提出如下研究假說：

H2：企業的行業薪酬差距越大，則企業風險承擔程度越低。

(三) 外部環境的調節效應

從前述機制分析相關內容可以看到，行業薪酬差距可能通過影響企業風險承擔而改變企業的創新策略。因此，外部環境的變化也會強化這種機制的效果。

第一，行業薪酬差距在分析師關注更多的企業中對創新策略的影響會更大?，F有文獻表明，分析師關注將導致企業的創新下降。He and Tian(2013)認為分析師的分析報告對企業管理層施加了一定程度的業績壓力，使其不得不迎合市場預期而舍棄長期的研發投資。Guo et al.(2019)則發現這種壓力將傳導到企業創新策略中，使企業更不愿意選擇內部研發而轉向并購等外部研發活動。由此可見，當管理層短視理論是主導理論時，受分析師關注越多的企業，管理層壓力越大，從而導致企業的探索型創新下降，轉而選擇開發型創新。據此，本文提出如下研究假說：

H3：企業受到的分析師關注度越高時，其行業薪酬差距越大，則企業開發型創新越多，探索型創新越少。

第二，行業薪酬差距帶來的影響在競爭性行業中可能更強。這種行業競爭可能帶來較強的管理層壓力。Aghion et al.(2018)發現，行業中產品市場競爭將會促進龍頭企業的研發投資，但會減少落后企業的研發投資。落后企業會認為長期的創新活動難以同龍頭企業競爭，轉而尋求“短平快”的短視決策。由此可見，行業競爭程度也可能放大管理層壓力的效果，導致企業選擇更多的開發型創新和更少的探索型創新。據此，本文提出如下研究假說：

H4：企業面臨的行業競爭程度越高時，其行業薪酬差距越大，則企業開發型創新越多，探索型創新越少。

三、數據來源與變量定義

(一) 數據來源

在主回歸中，本文選取2011—2018年我國所有A股上市公司作為研究樣本，并剔除了金融行業和當年存在特殊處理(ST、PT)的上市公司，所有參與回歸的連續變量均除以總資產。為了減少離群值的影響，文中所有連續變量都在1%和99%分位進行了縮尾處理，最終保留了21863個公司-年度觀測值。根據《中央管理企業負責人薪酬制度改革方案》及其后續跟進的改革方案，本文以國有企業作為處理組，民營企業作為控制組。在穩健性分析中，將樣本擴展至2007—2018年。

本文所選用數據來源由兩部分組成。其一，參考余明桂等(2016)的做法，用上市公司專利申請總量來衡量創新數量。從國家知識產權局手工收集了上市公司及其子公司、聯營公司和合營公司的專利著錄項信息。此外，根據孔東民等(2017)的做法，用發明專利的申請數量來反映專利質量，包括上市公司當年所有專利申請數量和發明專利申請數量。

其二，基準模型中高管薪酬、控制變量的數據和機制分析中息稅前收入、分析師關注等信息均來自國泰安數據庫(CSMAR)。在工具變量的構造中，從CSMAR中獲取上市公司的地址，并采用百度地圖API獲取總部的經緯度，計算企業總部之間的地理距離。

(二) 變量定義

基準模型中主要變量的定義如表1所示。首先，在用專利申請數量衡量企業創新產出之外，構造了企業創新策略的衡量指標。參考Gao et al.(2018)的做法，進一步區分了上市公司的探索型(explorative)專利和開發型(exploitative)專利。和上述文獻不同的是，本文基于專利IPC分類碼定義企業的創新策略。IPC分類碼根據發明專利和實用新型專利所屬不同技術領域進行了細致的分類。正如Fitzgerald et al.(2020)所指出的，企業采用探索型創新策略時，其新申請的專利應當與已有專利的技術領域不存在較大重疊，企業在未知的技術領域進行了新的探索行為。本文創新策略指標構造如下。

表1 主要變量定義

以探索型創新策略為例，本文分三步構造測度指標。第一步，計算企業在-7至-3年度里所申請專利的所有IPC分類碼集合。第二步，判斷企業在-2至t年度所申請的專利IPC分類碼是否屬于第一步中定義的集合。如果至少有80%的IPC分類碼不屬于上述集合，則將該專利定義為探索型專利。第三步，計算探索型專利占比，即企業在-2至年度的探索型專利總數除以相應年度內發明專利和實用新型專利的總數。該比例越大，則說明企業探索型創新策略越強。開發型創新策略的衡量指標定義與之類似。

其次，參考Coles et al.(2018)的做法構造行業薪酬差距指標。Coles et al.(2018)認為，同行業中最高薪資可能是偶然現象。為了排除這種異常值的影響，本文也選擇行業中次高薪酬與本公司總經理薪酬之間的差距作為行業薪酬差距的度量。為了排除企業規?？赡軒淼挠绊懀€根據行業中企業規模的中位數分成兩個子樣本。參照楊青等(2018)的做法，本文只考慮上市公司總經理的貨幣薪酬。

再者，為了解決內生性問題，根據C o l e s e t a l.(2018)、Huang et al.(2019)的做法，選取以下三個工具變量。第一個工具變量是行業中除了上市公司本身和行業內最高薪酬公司以外所有其他總經理的薪酬總和。Coles et al.(2018)認為，如果一個行業能夠為最高薪酬的總經理提供更多報酬，那么行業里其他公司總經理的薪酬也會更高。因此，該工具變量能夠刻畫行業中與薪酬有關的整體因素。第二個工具變量是距離上市公司250千米以內的其他行業上市公司總經理薪酬的平均值。周圍地區的平均薪酬反映了經理人市場的特征，與薪酬差距具有相關性。此外，本文排除了與上市公司同行業的其他公司，在一定程度上避免了創新能力強的行業在某些地區集聚所導致的反向因果關系(Coles et al.，2018)。第三個工具變量借鑒了Huang et al.(2019)的研究，采用同行業中薪酬比本公司更高的總經理數目。某位總經理為了謀求最高薪酬的職位，需要參與多次的競爭才可能脫穎而出，如果行業內比他薪酬更高的人數越多，則他要參加的競爭次數也越多。在這種條件下，只有更高的薪酬差距才可能吸引他參與競爭。因而本文預期，更高薪酬的人數與行業薪酬差距有正相關關系(Huang et al.，2019)。

最后，本文參考了Balsmeier et al.(2017)、余明桂等(2016)以及孔東民等(2017)等人的研究，從內部薪酬差距、財務狀況和公司治理等角度選取控制變量。為了減少內生性的影響，控制變量均滯后一期。

表2報告了主要變量的描述性統計結果。從表2可知，專利申請數存在明顯的右偏現象，因此后續的實證模型中均采用加一再取對數的方式減少數據的右偏性(余明桂等，2016)。此外，我國上市公司開發型專利占比約為30.8%，遠高于Gao et al.(2018)中的12%；相反，我國探索型專利占比約為47.7%，接近Gao et al.(2018)中的48%。由此可見，本文所構造的創新策略變量在一定程度上是可比的。在解釋變量方面，在取對數前，兩個行業薪酬差距變量的均值分別是243萬元和167萬元。從表2可以看出，內部薪酬差距遠小于行業薪酬差距，說明行業薪酬差距可能更重要(Coles et al.，2018)。

表2 主要變量描述性統計結果

四、實證結果與分析

(一) 我國上市公司行業薪酬差距的決定因素

為檢驗行業薪酬差距對企業創新策略的影響，本文參考Coles et al.(2018)，單獨估計工具變量法第一階段的結果，也檢驗我國行業薪酬差距的決定因素，以行業薪酬差距為被解釋變量，對內部薪酬差距以及其他控制變量、工具變量進行回歸，具體實證模型如(1)式所示：

其中，被解釋變量Indgap表示企業在第+1年的行業薪酬差距，Paygap表示企業內部薪酬差距，包括高管團隊薪酬差距和高管員工薪酬差距，Ctrl為控制變量，IV表示在一階段中引入的工具變量，λ和τ分別表示公司固定效應和年度固定效應，ε代表誤差項。

表3報告了實證回歸結果。首先，在第(1)列中控制了高管團隊的薪酬差距。實證結果表明，高管團隊薪酬差距與行業薪酬差距存在顯著的負向關系。一方面，在其他條件保持不變的情況下，上市公司高管的薪酬越高，它與高管團隊薪酬差距越大，而與行業最高薪酬水平的差距越小；另一方面，這也說明內部薪酬差距和行業薪酬差距之間存在一定程度的替代效應(Coles et al.，2018)。

表3 行業薪酬差距決定因素回歸結果

其次，第(2)列中進一步控制了高管員工薪酬差距?，F有研究表明，除了高管團隊的薪酬差距以外，我國上市公司的高管員工薪酬差距會影響企業業績表現(Faleyeet al.，2013)、創新產出等(孔東民等，2017)。因此，本文在Coles et al.(2018)的一階段回歸模型中引入了高管員工薪酬差距，以完全控制企業內部薪酬差距。實證結果表明，無論是高管團隊內部薪酬差距還是高管員工薪酬差距，都在1%水平下顯著負向影響行業薪酬差距。由此可見，第(2)列結果進一步支持了企業內部薪酬差距與行業薪酬差距之間的替代關系。同時，調整方和組內方均有上升，說明該變量的引入有助于更好地解釋行業薪酬差距。

最后，在第(3)和(4)列中引入了所有的工具變量。根據工具變量的相關性，預期這些變量將與行業薪酬差距顯著相關。從第(3)和(4)列的結果可以看到，高階CEO人數和行業薪酬總和與行業薪酬差距正相關，而附近其他行業公司的平均高管薪酬與行業薪酬差距負相關。在不同的模型設定下，所有工具變量都在1%水平下顯著。該結果符合本文預期，也與現有文獻結論一致(Coles et al.，2018；Huang et al.，2019)。

(二)基準回歸

為了檢驗行業薪酬差距是否會影響企業的創新活動，本文利用創新產出的數量和質量分別對行業薪酬差距進行回歸。OLS模型設定如下：

其中，被解釋變量Inno表示企業在第+1年的創新產出，參照孔東民等(2017)的做法，本文選用專利申請數衡量創新產出數量()，技術含量相對更高的發明專利申請數()衡量創新產出的質量。其余變量參照式(1)。

表4報告了模型(2)的回歸結果。在第(1)列中，本文參考了Coles et al.(2018)和Huang et al.(2019)的實證模型設定，只控制了行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距?？梢钥吹剑鲜鰞蓚€變量的系數均不顯著，說明上市公司的內部薪酬差距和行業薪酬差距并沒有顯著影響企業創新產出數量。在第(2)列中，本文將被解釋變量替換為發明專利，用以衡量創新產出質量。與第(1)列類似的是，回歸結果再次表明，行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距都沒有影響上市公司的專利質量。

由于上市公司高管與員工之間的薪酬差距也可能影響企業創新，因此本文在第(3)列和第(4)列中進一步控制了高管與員工之間的薪酬差距。與前兩列的結果類似，無論是行業薪酬差距，還是企業內部薪酬差距(高管團隊薪酬差距以及高管員工薪酬差距)，都沒有顯著影響上市公司未來專利申請數以及發明專利申請數。

綜上，表4的實證結果表明，無論從專利數量(專利總數)還是從專利質量(發明專利)看，企業的薪酬差距與企業的創新產出之間都不存在顯著關系。此外，控制變量的系數估計表明，企業規模越大、盈利能力(資產收益率)越強、股東耐心程度(機構持股比例)越高，對應的企業創新產出越多。這也符合現有文獻的研究結果。

表4的回歸結果可能與企業創新策略異質性有關，并進一步考察行業薪酬差距如何影響企業的創新策略。為此，考慮模型(3)：

表4 行業薪酬差距與創新產出的回歸結果

其中，被解釋變量Innostr表示企業的創新策略，本文分別用開發型專利占比()和探索型專利占比()來衡量企業的創新策略。其余變量參照式(1)。實證結果如表5所示。在第(1)列中，考慮了行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業開發型專利占比的影響。從系數來看，行業薪酬差距的系數為正，且在1%水平下顯著，說明行業薪酬差距越大，上市公司的開發型創新越多；而高管團隊薪酬差距的系數雖然為正，但并不顯著。從經濟顯著性來看，行業薪酬差距在均值處增加一個單位標準差，會提升8.8%標準差的開發型專利占比，而高管團隊薪酬差距增加一個單位標準差只提升了0.56%標準差。因此，該結果支持管理層短視理論，即研究假說1。

表5 行業薪酬差距與創新策略的回歸結果

在第(2)列中，考察行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業探索型專利占比的影響發現，行業薪酬差距的估計系數為負，且在1%水平下顯著。這說明行業薪酬差距越大，企業的探索型創新越少。高管團隊薪酬差距對企業探索型創新策略也有顯著的負向影響。上述結果支持了管理層短視理論，但并不支持才能理論、錦標賽理論以及壕溝理論。

在第(3)列和第(4)列中，本文進一步控制了高管員工薪酬差距，發現行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業創新策略的影響沒有發生實質的變化，系數大小、符號和顯著性都和前面兩列結果高度一致。這在一定程度上表明了行業薪酬差距影響創新策略效應的穩健性。但在引入高管員工薪酬差距后，該變量的符號和高管團隊薪酬差距的符號并不一致。這表明兩種內部差距帶來的效應并不完全等同，因此在研究內部薪酬差距時需要同時考慮。

(三) 內生性問題

盡管上述回歸結果表明，企業行業薪酬差距與企業的開發型專利占比和探索型專利之間占比分別存在正、負相關關系，符合管理層短視理論的預測，但還需進一步識別其因果效應，排除內生性的干擾。首先，結果可能受到逆向因果的干擾；其次，某些可能影響企業探索型或者開發型專利占比的遺漏變量，會導致行業薪酬差距的系數估計產生偏誤。為了克服上述問題，本文采取工具變量回歸和雙重差分回歸對內生性問題進行處理。

表6報告了基于兩階段GMM的工具變量回歸結果，工具變量的相關性和排他性討論見“變量定義”小節。在加入工具變量之后，回歸結果依然穩健，說明基準模型并沒有受到內生性問題的影響。此外，Anderson-Rubin檢驗拒絕了弱工具變量的原假設，同時一階段回歸的系數(即“弱IV檢驗”)均大于10，說明選取的工具變量較強。同時，回歸結果通過了過度識別檢驗(Hansen-檢驗)，說明工具變量滿足外生性的原假設。

表6 工具變量回歸結果

在克服了內生性后，從第(1)和(2)列可以看到，行業薪酬差距和高管團隊薪酬差距都與企業創新產出的數量和質量呈負向關系。這說明企業內部薪酬差距和行業薪酬差距過大并不利于企業的創新活動，同時也在一定程度上表明，薪酬差距對探索型創新的抑制效應要強于對開發型創新的促進效應。進一步地，本文在第(3)和(4)列中考慮了薪酬差距對不同創新策略的影響，發現行業薪酬差距越大，企業會更增加開發型創新，減少探索型創新。此外，本文還發現工具變量回歸系數大小的絕對值要比基準回歸更大，即潛在的內生性問題會低估行業薪酬差距的影響程度。由此可見，工具變量回歸結果強化了本文基準模型的結論，進一步表明管理層短視理論有助于解釋企業行業薪酬差距對企業創新策略的影響。

除了工具變量以外，本文還進一步采用外生政策沖擊來克服內生性問題。根據2015年1月1日正式實施的《中央管理企業負責人薪酬制度改革方案》，中央企業負責人的薪酬不得超過普通員工的8倍。改革實施后，國有公司的高管薪酬水平出現明顯下降。研究發現國企薪酬的下降會顯著降低國有企業面臨的行業薪酬差距。一方面，有媒體報道稱，2015年以前國企薪酬一般高于同行業的民營企業。楊青等(2018)發現，在2015年限薪令實施后，中央企業和國有企業的高管薪酬出現明顯下降?？梢?，限薪令主要會影響過高薪酬的國有企業。另一方面，雖然薪酬改革首先發生在中央企業，但在改革實施后，許多地方國有企業也參照薪酬改革方案制定相應的限薪計劃(楊青等，2018)。因此，本文預期限薪令將外生地減少行業的薪酬差距。基于此，本文構造的雙重差分模型以2011年作為基年，樣本時間設定為2012—2018年，同時以國有企業作為處理組，民營企業作為對照組。

本文的雙重差分模型如下：

其中，被解釋變量為創新策略(或)，SOE表示公司在第年是否為國企，若是國企則取值為1，否則取0。Post是虛擬變量，如果在2015年及之后則取1，否則取0。其他定義如(3)式。本文關注的系數是。根據管理層短視理論，當被解釋變量是探索型創新時，由于行業薪酬差距的縮小會降低國企高管的壓力，因此雙重差分項的系數應當為正。類似地，當被解釋變量是開發型創新時，雙重差分項的系數應當為負。

表7報告了以上雙重差分模型的估計結果。在第(1)列和第(2)列中，本文只考慮高管團隊內部的薪酬差異。在第(1)列中，被解釋變量為開發型專利占比，雙重差分項的系數顯著為負。這說明限薪令實施之后，與民營企業相比，行業薪酬差距縮小會降低國有企業的開發型專利占比。從經濟顯著性上看，該結果表明國有企業在限薪令實施后，開發型專利的比例要比民營企業下降約5.68%，影響程度相當可觀。類似地，在第(2)列中，被解釋變量為探索型專利占比，在限薪令實施之后，國有企業探索型專利占比相較于民營企業上升了9.84%。綜上所述，上述結果符合管理層短視理論的研究假設，強化了基準模型的基本結果。

表7 雙重差分回歸結果

正如前文所說，2015年限薪令要求國有企業的高管和員工之間的薪酬差距不超過8倍，因此，上述結果有可能受到企業內部薪酬激勵變化的影響，產生不一致的估計。為此，本文在第(3)列和第(4)列中，進一步控制了高管員工的薪酬差距。從實證結果來看，系數符號與前兩列保持一致，因此上述問題并沒有影響定性結果。雙重差分項的系數略微下降，但仍舊在1%水平下顯著。在未報告的回歸中，本文還檢驗了平行趨勢，進行了安慰劑檢驗。上述檢驗結果均沒有影響本文的主要結果。

本文還構造了以下多個穩健性檢驗，以增強本文結果的說服力。

首先，在基準模型中使用探索型和開發型專利占比作為被解釋變量。在穩健性檢驗中，使用探索型和開發型專利的數量作為被解釋變量，并采用Poisson回歸模型考慮專利數量是離散變量的事實。

其次，在基準模型中，以80%作為定義探索型專利和開發型專利的閾值。進一步地，本文參考Gao et al.(2018)的做法將閾值設置為60%以檢驗變量構造的穩健性。

再次，在基準模型中，以全行業來定義行業薪酬差距。本文參考Coles et al.(2018)的做法，根據行業內銷售額中位數劃分為兩組，然后在不同的分組中重新計算行業薪酬差距。

最后，同一公司不同的高管可能具有不同的個人特質，影響高管創新決策。因此，本文在穩健性檢驗中也控制了公司-高管固定效應，從而排除了高管層面的不可觀測因素對回歸結果的影響。

上述穩健性檢驗的定性結果與基準模型均沒有實質性差異。

五、進一步分析

(一) 機制檢驗

為了檢驗前文提及的風險承擔機制是否成立，本文參考了John et al.(2008)、余明桂等(2013)以及何瑛等(2019)的做法，采用盈余波動性來衡量企業的風險承擔水平1。作為穩健性檢驗，本文將上述EBITDA替換為息稅前利潤EBIT，重新計算風險承擔指標2。

表8第(1)列和第(2)列只考慮行業薪酬差距以及高管團隊內部薪酬差距對風險承擔的影響。從回歸結果可以發現，行業薪酬差距的擴大會顯著降低企業的風險承擔程度。無論是以EBITDA還是EBIT來構建相應風險承擔指標，上述結果依舊穩健。類似地，本文在第(3)列和第(4)列中進一步控制了高管員工薪酬差距水平，發現行業薪酬差距系數仍在5%水平下顯著，定性結果保持穩健。由此可見，行業薪酬差距確實會通過管理層短視的渠道影響企業風險承擔，進而影響具有異質風險特性的創新策略行為。

表8 機制檢驗：風險承擔

本文發現行業薪酬差距會通過管理層短視改變企業的風險承擔水平，從而傳導至企業的創新策略選擇。上述發現驗證了本文的研究假說2，進一步支持了管理層短視理論。

(二)調節效應

根據現有文獻的研究，本文預期如果分析師關注越多，那么企業管理層的壓力也就越大。此時行業薪酬差距減少企業探索型創新、增加開發型創新的效應就越強。為了進一步驗證管理層短視理論是否為主要的支撐理論，建立了如下(5)式：

回歸分析結果如表9所示。首先，在第(1)列中，行業薪酬差距的系數仍舊顯著為正。這說明行業薪酬差距越大，則企業的開發型專利占比也會越高。與此同時，行業薪酬差距與分析師關注度的交乘項系數顯著為正，說明分析師關注越多，則行業薪酬差距對開發型創新的提升效應也就越強。其次，第(2)列中行業薪酬差距與分析師關注度的交乘項系數顯著為負，因此分析師關注越多，則行業薪酬差距對探索型創新的抑制效應越強。上述結果符合本文的預期，即企業獲得分析師的關注越多，則管理層更可能變得短視。最后，本文在第(3)和(4)列中進一步控制了高管和員工的薪酬差距。在此過程中發現交乘項的系數和顯著性沒有發生本質的變化。上述結果支持本文的研究假說3。

表9 調節效應：分析師關注度

行業競爭會加劇企業管理層的短視問題，因此本文預期競爭性行業的行業薪酬差距會強化這種管理層壓力，抑制企業的探索型創新，并使其轉向開發型創新。為此，考慮下列實證模型：

其中被解釋變量為企業創新策略(或)，HHI表示企業在年份的行業集中度(即赫芬達爾指數)，該指數越小，則意味著行業競爭越強；Indgap表示企業的行業薪酬差距。HHI×Indgap的系數反映了調節效應的大小。上述回歸也使用工具變量回歸以克服內生性問題。

實證結果如表10所示。首先，在第(1)列中，行業薪酬差距與行業集中度交乘項的系數顯著為負。該結果表明，行業集中度越低，即行業競爭程度越高，則行業薪酬差距對開發型創新的促進效應越強。其次，第(2)列的實證結果表明行業集中度越低(即行業競爭程度越高)，則行業薪酬差距對探索型創新的抑制效應越強。由此可見，本文發現行業的激烈競爭會放大行業薪酬差距對開發型創新的促進效應和對探索型創新的抑制效應。最后，本文在第(3)和(4)列中進一步控制了高管員工薪酬差距，上述定性結果并沒有發生顯著變化。綜上所述，研究發現行業薪酬差距在競爭更激烈的行業中有更顯著的影響，它會降低競爭性行業的探索型專利占比，增加開發型專利占比。因此，上述結果與管理層短視理論相一致，同時驗證了研究假說4。

表10 調節效應：行業競爭程度

六、結論與啟示

本文基于我國上市公司樣本，研究了企業行業薪酬差距對企業創新策略的影響。首先，基準回歸結果表明，企業行業薪酬差距會促進企業的開發型創新，抑制企業的探索型創新。同時，相比企業內部薪酬差距而言，行業薪酬差距的影響更大。其次，為了排除內生性的影響，采用工具變量法以及雙重差分法進行檢驗，結果均支持基準模型的定性結論。同時發現行業薪酬差距影響企業創新策略可能的傳導渠道為通過管理層短視降低企業風險承擔水平。最后，還發現分析師關注度越多或者行業競爭越激烈時，行業薪酬差距所產生的效應會更強。綜上所述，本文結果支持管理層短視理論，即過大的行業薪酬差距都將導致經理人轉向“短平快”的開發型創新，不利于企業探索型創新活動。

該結論拓展了薪酬差距與企業創新之間關系的研究，同時對我國企業和監管部門在設定薪酬機制以促進企業創新方面具有一定的參考價值。一方面，從政府部門到社會群體都高度關注薪酬公平問題，過大的薪酬差距會讓人們產生不公平感；另一方面，如何有效地激勵企業主動承擔研發風險、探索突破性技術也是國家層面關注的重要問題。監管部門適當縮小高管的行業薪酬差距，既能夠降低社會薪酬不公平的矛盾，也能夠減少企業高管面臨的短期業績壓力，緩解管理層短視問題，從而使得企業更加注重長期創新，符合我國創新驅動發展戰略的要求。 ■

※感謝華南師范大學經濟與管理學院本科生莊程龍對本文的助研貢獻。

2. 見《國企高管薪酬低于外資但高于民企不只是看業績》（https://m.sohu.com/n/272110507/?pvid=000115_3w）以及《中國511位CEO年薪過百萬國企CEO平均薪酬超民企》（http://finance.people.com.cn/n/2012/0628/c70846-18400934.html）。

3. 本文發現樣本期內共123家公司所有權性質發生了變化，即是時變的。為此，在實證模型中除了控制企業固定效應外，還控制了變量。在未報告的穩健性檢驗中，本文還嘗試剔除這123家發生變化的公司。結果并沒有發生實質性變化。

4. 計算公式為exp{}–1。作為對比，表2中開發型專利占比均值為30.83%。