核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效實(shí)證研究

張毅琪

摘要：核心技術(shù)員工在現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占有重要地位，本文通過(guò)選取2013-2017年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)討論核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用，對(duì)其進(jìn)行了實(shí)證。研究結(jié)果表明，核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效有顯著正相關(guān)關(guān)系。通過(guò)分析，對(duì)我國(guó)制造業(yè)企業(yè)發(fā)展提供一些理論參考，為企業(yè)不斷提高績(jī)效，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力提供借鑒意義。

關(guān)鍵詞：核心技術(shù)員工;股權(quán)激勵(lì);績(jī)效

一、引言

早期美國(guó)的激勵(lì)對(duì)象只是高管人員，很少涉及其他員工。核心技術(shù)員工的股權(quán)激勵(lì)從代理理論角度出發(fā)，有利于在員工與所有者之間建立良好的利益共享機(jī)制，促使員工積極工作，同時(shí)也減少了企業(yè)的監(jiān)督成本。那么這種好處是否能體現(xiàn)在中國(guó)制造業(yè)企業(yè)中，就需要用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)證分析了。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

技術(shù)是企業(yè)獲得經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵，掌握核心技術(shù)的員工相應(yīng)在企業(yè)人力資源中占據(jù)重要的地位，尤其是對(duì)于一些亟須研發(fā)創(chuàng)新的高新技術(shù)企業(yè)。我國(guó)在20世紀(jì)90年代引入股權(quán)激勵(lì)政策，主要用在激勵(lì)管理層。但是目前，股權(quán)激勵(lì)已經(jīng)不僅僅局限于激勵(lì)管理層，很多企業(yè)開(kāi)始對(duì)核心技術(shù)員工進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)，更多企業(yè)還會(huì)對(duì)非核心技術(shù)員工進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)。核心技術(shù)員工對(duì)于企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)有者重要的影響，對(duì)他們進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)以使得核心技術(shù)員工對(duì)企業(yè)擁有剩余索取權(quán)，會(huì)提高員工參與企業(yè)活動(dòng)的積極性和創(chuàng)造性?；谝陨戏治觯岢霰疚牡募僭O(shè)：核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響，即核心技術(shù)員工所持股數(shù)越多，企業(yè)績(jī)效越好。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本的選擇

本文選取2013-2017年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類下的制造業(yè)上市公司為研究樣本。刪除了數(shù)據(jù)庫(kù)中制造業(yè)上市公司樣本中的ST或ST*的上市公司;刪除數(shù)據(jù)存在不連續(xù)或缺失的公司。在上述原則的基礎(chǔ)上，本文選取的樣本企業(yè)共68家。本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源主要是國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.凈資產(chǎn)收益率（ROE）。本文參考楊華領(lǐng)、宋常（2016）對(duì)企業(yè)績(jī)效研究的方法，即以凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量企業(yè)績(jī)效。 本文使用的凈資產(chǎn)收益率計(jì)算公式分母為（期初所有者權(quán)益+期末所有者權(quán)益）/2。

2.核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)（x）。本文采用的核心技術(shù)員工是指擁有專業(yè)技能知識(shí)掌握企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程的員工。

3.控制變量。本文借鑒已有文獻(xiàn)的做法，將資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)規(guī)模作為控制變量。

（三）模型構(gòu)建

本文參考劉紅、張小有等（2018）的研究方法，根據(jù)本文提出的假設(shè)，構(gòu)建模型：

[ROEi，t=α+β1xi，t+β2Levi，t+β3Sizei，t+ε]

式中，α為方程截距項(xiàng)，β為待估參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，i為樣本公司，t為年份。其余變量含義見(jiàn)表1。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

從樣本的描述性統(tǒng)計(jì)可見(jiàn)，被解釋變量?jī)糍Y產(chǎn)凈利率的均值為11.40%，最小值-28%與最大值46.40%之間差別很大，整體上看樣本公司的企業(yè)績(jī)效差距明顯。解釋變量核心技術(shù)員工權(quán)益的均值為300萬(wàn)左右，最小值0和最大值5000萬(wàn)左右差別顯著。控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率的均值為34.30%，最小值2.94%與最大值77.20%之間差距很大，表明樣本公司的平均資產(chǎn)負(fù)債率偏低，但各個(gè)企業(yè)之間的資產(chǎn)負(fù)債率差別較大。公司規(guī)模的均值是22.03，最小值20.05與最大值25.74之間的差距很小。

（二）相關(guān)性分析

本文使用的樣本測(cè)算出來(lái)的平均VIF值為1.47，說(shuō)明各變量之間并不存在嚴(yán)重的多重共線性。綜上可見(jiàn)，本文所構(gòu)建的實(shí)證模型較為合理，不存在嚴(yán)重的多重共線性。

（三）回歸分析

本文采用2013-2017年的制造業(yè)面板數(shù)據(jù)來(lái)研究核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，由F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可知，應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。本文的數(shù)據(jù)分析均通過(guò)stata14.0實(shí)現(xiàn)，回歸結(jié)果如表3所示。

從上述表格中可以看出，核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效存在顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明企業(yè)對(duì)核心技術(shù)員工進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)有利于企業(yè)績(jī)效提升，給予的激勵(lì)越大，企業(yè)績(jī)效提升的越多。因此，企業(yè)不能只把股權(quán)激勵(lì)集中于激勵(lì)管理層，還要適當(dāng)?shù)亟o予員工尤其是核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)，使掌握企業(yè)關(guān)鍵信息的核心技術(shù)員工持有股權(quán)有利于促進(jìn)員工積極工作，從而提高企業(yè)績(jī)效。由此驗(yàn)證了本文的假設(shè)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在回歸分析中雖然控制了可能的相關(guān)因素，但結(jié)論穩(wěn)健性還是可能受到影響。為了增強(qiáng)結(jié)論的可靠性，本文借鑒楊華領(lǐng)、宋常（2016）的研究，使用總資產(chǎn)利潤(rùn)率替代凈資產(chǎn)收益率來(lái)重新對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)同樣表明，企業(yè)越重視核心技術(shù)員工的股權(quán)激勵(lì)，企業(yè)績(jī)效越好，驗(yàn)證了本文的假設(shè)。

六、結(jié)論與啟示

結(jié)論：本文利用2013-2017年制造業(yè)上市公司對(duì)核心技術(shù)員工的股權(quán)激勵(lì)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)給予核心技術(shù)員工的股權(quán)激勵(lì)越多，企業(yè)績(jī)效越好。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，替換企業(yè)績(jī)效的衡量方法，假設(shè)仍然成立，進(jìn)一步證實(shí)了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，即核心技術(shù)員工股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效有顯著正相關(guān)。

啟示：過(guò)去很多企業(yè)的股權(quán)激勵(lì)只針對(duì)管理層，企業(yè)一般認(rèn)為管理層決定了企業(yè)的發(fā)展方向，減少與管理層的代理成本能有效提高企業(yè)業(yè)績(jī)。但是，企業(yè)實(shí)際的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)往往都是員工在參與，核心技術(shù)員工是創(chuàng)新活動(dòng)的直接參與者，對(duì)這些員工的股權(quán)激勵(lì)也會(huì)給企業(yè)績(jī)效帶來(lái)好處。

參考文獻(xiàn)：

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