高管股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)制路徑分析
——基于我國(guó)民營(yíng)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

姜 帥，龍 靜

(南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210009)

黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。而股權(quán)激勵(lì)作為一種中長(zhǎng)期激勵(lì)工具，在完善公司法人治理結(jié)構(gòu)，建立健全激勵(lì)與約束相結(jié)合的中長(zhǎng)期激勵(lì)機(jī)制，以及有效協(xié)調(diào)高管個(gè)人利益、公司利益和股東利益等方面具有重要作用，被認(rèn)為是企業(yè)實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新的“內(nèi)驅(qū)力”。

自2006年我國(guó)實(shí)施《上市公司股權(quán)激勵(lì)辦法(試行)》以來(lái)，上市公司股權(quán)激勵(lì)進(jìn)入了“有法可依”的可操作階段。學(xué)術(shù)界關(guān)于股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的研究大多集中于與經(jīng)營(yíng)績(jī)效、投資效率、股利政策、盈余管理等方面的關(guān)聯(lián)[1-5]。這些研究沒(méi)有直接聚焦股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新，但能為探索二者之間的關(guān)系提供啟示。近年來(lái)，部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響[6-7]，主要研究了股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，也分析了不同情境因素下股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)研發(fā)投入的關(guān)系，關(guān)于高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究經(jīng)歷了一個(gè)由淺入深的過(guò)程，然而這些研究存在一定局限。首先，研究樣本存在選擇性偏差。選擇實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司通常在公司治理、盈利能力及經(jīng)營(yíng)績(jī)效等方面具有優(yōu)勢(shì)，若僅限定樣本為“實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司”，會(huì)存在樣本選擇偏誤，盡管現(xiàn)有部分研究開(kāi)始對(duì)比分析實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司與未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司的績(jī)效差異等，但控制組的選擇也存在不盡合理的問(wèn)題。其次，未能很好地控制研究中的內(nèi)生性問(wèn)題。實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)可能影響企業(yè)創(chuàng)新，反之，積極開(kāi)展企業(yè)創(chuàng)新的公司更可能會(huì)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃，即存在反向因果關(guān)系造成的內(nèi)生性問(wèn)題。此外，也可能遺漏了同時(shí)影響股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新的因素。不排除內(nèi)生性問(wèn)題的困擾，則研究結(jié)論不具有穩(wěn)健性。第三，缺乏關(guān)于股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)制路徑分析。黨的十九大報(bào)告中關(guān)于“加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家”發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，離不開(kāi)我國(guó)企業(yè)積極開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新，提升自主創(chuàng)新能力。如何發(fā)掘企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的“源動(dòng)力”，需要重新全面思考股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的“激勵(lì)作用”，闡明其影響企業(yè)創(chuàng)新的具體機(jī)制與途徑。

一、理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)創(chuàng)新通常具有周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高、外部性強(qiáng)等特點(diǎn)。在以所有權(quán)和控制權(quán)相分離為特征的現(xiàn)代企業(yè)制度下，公司高管作為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的組織者，存在著與股東目標(biāo)不一致而產(chǎn)生的代理問(wèn)題。出于個(gè)人利益考慮，高管傾向于規(guī)避高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新活動(dòng)。一方面，實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新策略，高管需要不斷學(xué)習(xí)和管理新技術(shù)，付出較大的努力，承擔(dān)較高的私人成本。另一方面，不同于公司股東可以通過(guò)資本市場(chǎng)的多元化投資以分散風(fēng)險(xiǎn)，高管人員的人力資本是一種專(zhuān)用性投資，缺乏市場(chǎng)流動(dòng)性，會(huì)因經(jīng)營(yíng)績(jī)效未達(dá)標(biāo)而面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)或聲譽(yù)損失。通常企業(yè)創(chuàng)新的周期較長(zhǎng)，存在較高的失敗風(fēng)險(xiǎn)，高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿低，創(chuàng)新動(dòng)力不足。Boubakri等研究認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升和成長(zhǎng)的重要推動(dòng)力[8]。激勵(lì)高管實(shí)施具有風(fēng)險(xiǎn)性的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，需要提高公司高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿和水平。

良好的公司治理機(jī)制能夠引導(dǎo)企業(yè)從事風(fēng)險(xiǎn)高但可以提升股東價(jià)值的投資活動(dòng)[9]。按照風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論分析，有效的激勵(lì)制度能夠降低管理層的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，提升高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿[10]。Smith和Stulz通過(guò)建立數(shù)理模型，認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的高管將拒絕有風(fēng)險(xiǎn)但凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目，將以股票期權(quán)為代表的激勵(lì)方式加入到高管的薪酬組合中，能夠增加高管薪酬的凸性，進(jìn)而緩解股東和高管利益不一致而產(chǎn)生的代理問(wèn)題[11]。Core和Guay改進(jìn)Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型，通過(guò)引入反映股票期權(quán)激勵(lì)程度的Vega值，認(rèn)為Vega值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有正相關(guān)關(guān)系[12]。Low以Vega值衡量股權(quán)激勵(lì)程度，發(fā)現(xiàn)其能夠顯著增加企業(yè)的杠桿水平[13]。Lord和Saito研究發(fā)現(xiàn)，在包含工資、獎(jiǎng)金、授予期權(quán)和限制性股票的薪酬結(jié)構(gòu)中，實(shí)際薪酬價(jià)值、權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)、權(quán)益投資價(jià)值以及權(quán)益持有的Delta四方面因素顯著促進(jìn)了高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并進(jìn)一步提高了公司價(jià)值[14]。周澤將等認(rèn)為具有風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)募?lì)性高管薪酬體系更能提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)[15]。實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)會(huì)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)機(jī)制影響企業(yè)的投資行為，按照“股權(quán)激勵(lì)—風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)—企業(yè)創(chuàng)新”的傳導(dǎo)路徑，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)新激勵(lì)作用中發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)，即對(duì)高管實(shí)施股權(quán)激勵(lì)，通過(guò)提升高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，促進(jìn)企業(yè)積極開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。

然而，上述研究都是基于股權(quán)激勵(lì)提升高管“創(chuàng)新意愿”而產(chǎn)生的激勵(lì)效應(yīng)，沒(méi)有考慮第三方融資機(jī)構(gòu)的決策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生的影響，忽略了企業(yè)創(chuàng)新面臨的一個(gè)重要問(wèn)題：融資約束。如果企業(yè)融資不足，即使股權(quán)激勵(lì)能夠通過(guò)內(nèi)部激勵(lì)機(jī)制提升高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，激發(fā)其開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新的意愿和動(dòng)力，但企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的資金仍是非?，F(xiàn)實(shí)的阻礙。因此，上述研究機(jī)制只能說(shuō)明股權(quán)激勵(lì)如何激發(fā)高管創(chuàng)新投入動(dòng)力，尚未形成完整的機(jī)制分析鏈條。實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)是否也有利于拓展企業(yè)創(chuàng)新所需的外部融資來(lái)源？進(jìn)而緩解企業(yè)融資約束？這一問(wèn)題需要進(jìn)一步深入研究。

企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)容易遭受外源融資短缺的“攔路虎”[17]。Lerner和Wulf研究表明，企業(yè)創(chuàng)新的長(zhǎng)周期性、高風(fēng)險(xiǎn)性、信息不對(duì)稱(chēng)性及抵押價(jià)值不確定性，使得企業(yè)難以獲得創(chuàng)新活動(dòng)所需的融資資金，制約了企業(yè)開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新[18]。銀行信貸是企業(yè)重要的外部融資渠道，對(duì)企業(yè)持續(xù)開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新具有重要作用。由于銀企間存在的信息不對(duì)稱(chēng)，使得部分借款企業(yè)，尤其是民營(yíng)企業(yè)即使愿意承擔(dān)高昂的融資成本，也會(huì)受到信貸歧視[19]。而高管股權(quán)激勵(lì)作為一種長(zhǎng)期激勵(lì)方式，將高管個(gè)人財(cái)富與公司價(jià)值相聯(lián)系，能有效緩解高管自利行為引發(fā)的代理沖突，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策產(chǎn)生重要影響，從而也會(huì)引起包括銀行等債權(quán)人在內(nèi)的企業(yè)利益相關(guān)方調(diào)整信貸行為和決策。一方面，高管股權(quán)激勵(lì)能夠向市場(chǎng)傳遞企業(yè)投資項(xiàng)目?jī)?yōu)良和公司治理完善的積極信號(hào)，影響銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸決策；另一方面，高管股權(quán)激勵(lì)能夠降低信息不對(duì)稱(chēng)程度，有利于銀行等債權(quán)人真實(shí)了解公司的發(fā)展?jié)摿陀芰?，增?qiáng)彼此的信任度，提高企業(yè)獲得外部融資支持的可能。Wang Rong以美國(guó)上市公司為研究對(duì)象，實(shí)證結(jié)論支持高管薪酬激勵(lì)協(xié)調(diào)了管理層與股東利益，能夠通過(guò)調(diào)整高管薪酬激勵(lì)機(jī)制改善融資約束限制，增加股東價(jià)值[20]。理性的債權(quán)人通過(guò)高管薪酬契約激勵(lì)機(jī)制傳遞的信息，能夠?qū)镜男刨J風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理評(píng)估與定價(jià)，利于減少公司的融資約束。胡國(guó)強(qiáng)和蓋地研究表明，高管股權(quán)激勵(lì)能夠向銀行等金融機(jī)構(gòu)傳遞投資項(xiàng)目?jī)?yōu)良的積極信號(hào)，使得貸款者愿意提供信貸資金[21]。實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)會(huì)通過(guò)積極的聲譽(yù)信號(hào)傳遞效應(yīng)影響銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸決策，緩解企業(yè)融資約束，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。按照“股權(quán)激勵(lì)—融資約束—企業(yè)創(chuàng)新”的傳導(dǎo)路徑，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：融資約束在股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)新激勵(lì)作用中發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)，即高管股權(quán)激勵(lì)能夠有效緩解企業(yè)融資約束程度，促進(jìn)企業(yè)積極開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。

銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于公司不能按期償還貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)[22]。盡管股權(quán)激勵(lì)存在信號(hào)傳遞效應(yīng)，使得銀行更易于識(shí)別企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值，但在銀行的信貸決策中，其專(zhuān)業(yè)性與風(fēng)險(xiǎn)管控能力也有助于觀察到“高管權(quán)力效應(yīng)”下的機(jī)會(huì)主義行為。此外，高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的正向影響，也會(huì)加大銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。理性的銀行貸款者會(huì)意識(shí)到這一問(wèn)題，并反應(yīng)到貸款行為中。一方面，股權(quán)激勵(lì)傳遞出的積極聲譽(yù)信號(hào)，使得銀行提供貸款能獲得顯著收益，增加了銀行提供貸款的概率和數(shù)量；另一方面，為了盡量規(guī)避實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司可能存在的信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行更偏好提供短期貸款，易于通過(guò)停止續(xù)貸實(shí)施可置信威脅，以對(duì)企業(yè)進(jìn)行有效的監(jiān)督和約束，減少高管股權(quán)激勵(lì)帶來(lái)的“利益侵占”和“風(fēng)險(xiǎn)偏好”負(fù)面效應(yīng)造成的損失。Barnea等研究表明，短期債務(wù)能夠降低高管增加企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)率，相比于長(zhǎng)期債務(wù)更具監(jiān)督效力[23]。Rajan和Winton研究認(rèn)為，短期負(fù)債能夠給貸款人額外的彈性去以最小努力監(jiān)督高管[24]。Brockman等研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)短期負(fù)債水平隨著高管股權(quán)激勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)的提高而增加[25]。胡國(guó)強(qiáng)和蓋地研究表明，高管股權(quán)激勵(lì)強(qiáng)度與企業(yè)獲得的有息負(fù)債額度正相關(guān)[21]。基于以上分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)的公司獲得更多的銀行有息貸款，且以短期貸款為主。

二、研究設(shè)計(jì)與變量選取

(一)變量選取

1.被解釋變量

企業(yè)創(chuàng)新(Innov)包括研發(fā)投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率，其具體的衡量方式如下：

研發(fā)投入(R&D)：采用上市公司年報(bào)中披露的研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入的比重來(lái)衡量。

創(chuàng)新產(chǎn)出(Patent)：相比于非發(fā)明專(zhuān)利，發(fā)明專(zhuān)利的技術(shù)含量較高，通常認(rèn)為發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量更好地反映了高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)出。本文將企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出限定為發(fā)明專(zhuān)利產(chǎn)出，具體用Patent表示企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量加1取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量。

創(chuàng)新效率(TE)：本文采用隨機(jī)前沿分析法(SFA)估計(jì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

債務(wù)結(jié)構(gòu)(Loan_str)：具體包括貸款余額(Loan)、短期貸款余額(Sloan)、長(zhǎng)期貸款余額(Lloan)，用企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表中短期與長(zhǎng)期借款之和、短期借款、長(zhǎng)期借款加1取自然對(duì)數(shù)衡量。

2.核心解釋變量

股權(quán)激勵(lì)(Incent)：以上市公司是否實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)的虛擬變量進(jìn)行度量，具體為實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)的上市公司取值為1，未實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)的上市公司取值為0。

3.中介變量

風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Risk)：風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是企業(yè)面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)所能接受的程度。本文在主檢驗(yàn)中采用研究中使用較多的資產(chǎn)收益率(ROA)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。為消除經(jīng)濟(jì)周期和行業(yè)因素的影響，首先基于式(1)對(duì)每個(gè)企業(yè)的資產(chǎn)收益率按照年度和行業(yè)進(jìn)行均值調(diào)整，得到的調(diào)整后的資產(chǎn)收益率用ROA_adjt表示，再按每三年滾動(dòng)計(jì)算均值，得到經(jīng)年度和行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差，具體見(jiàn)(2)式，該標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值越大，表明相應(yīng)的企業(yè)資產(chǎn)收益率對(duì)均值的離散程度越大，高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

(1)

(2)

其中，i為公司個(gè)體，t為年度，N為某行業(yè)內(nèi)公司的數(shù)量，j為對(duì)應(yīng)行業(yè)內(nèi)的公司個(gè)體。Npr表示公司年度凈利潤(rùn)，Asset為公司年度總資產(chǎn)。在后文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，使用“最近250日股票收益年化波動(dòng)率”指標(biāo)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[13]。

融資約束(FC)：融資約束是企業(yè)內(nèi)外融資成本存在差異時(shí)，企業(yè)投資受到的約束。選取學(xué)術(shù)界近期發(fā)展起來(lái)的SA指數(shù)度量融資約束，具體以其絕對(duì)值來(lái)衡量(SA值為負(fù)值，其絕對(duì)值越大表示面臨的融資約束越大)。鞠曉生采用SA指數(shù)測(cè)度了非上市公司工業(yè)企業(yè)的融資約束，認(rèn)為SA指數(shù)具備如下優(yōu)勢(shì)：一是不包含內(nèi)生性特征的融資變量，二是易于計(jì)算，三是具備較小的衡量偏誤，且SA指數(shù)與WW指數(shù)、現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度具有良好的測(cè)度結(jié)果一致性[17]。

4.控制變量

參考已有文獻(xiàn)，本文控制了如下影響企業(yè)創(chuàng)新的變量：企業(yè)規(guī)模(Asset)、盈利能力(Roa)、成長(zhǎng)能力(Growth)、企業(yè)年齡(Age)、有形資產(chǎn)比率(Tang)、現(xiàn)金流比率(Cash)。同時(shí)，本文還控制了時(shí)間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)。

(二)計(jì)量模型構(gòu)建

本文按照如下步驟構(gòu)建PSM-DID模型：首先，采用傾向得分匹配方法(PSM)為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司匹配未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，使其具有相同的實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率，以確定適合使用雙重差分(DID)模型的“合適的”處理組和控制組。其次，構(gòu)建雙重差分(DID)模型，考慮到企業(yè)研發(fā)投入、創(chuàng)新產(chǎn)出等變量數(shù)據(jù)的截尾性質(zhì)，傳統(tǒng)的連續(xù)型因變量回歸估計(jì)方法不再適用[26]。本文使用Tobit回歸估計(jì)方法對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)，為驗(yàn)證研究假設(shè)H1、H2，進(jìn)一步引入中介效用檢驗(yàn)方法(Mediation Effect Model)對(duì)高管股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)創(chuàng)新行為的機(jī)制進(jìn)行分析。構(gòu)建的具體回歸模型如下：

Innov=β10+β11Incent+β12Post+β13Incent×Post+∑αX+ε

(3)

Mv=β20+β21Incent+β22Post+β23Incent×Post+∑αZ+ε

(4)

Innov=β30+β31Mv+β32Incent+β33Post+β34Incent×Post+∑αX+ε

(5)

其中，因變量用Innov來(lái)表征企業(yè)創(chuàng)新行為，具體包括研發(fā)投入(R&D)、創(chuàng)新產(chǎn)出(Patent)、創(chuàng)新效率(TE)。Incent為是否實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)虛擬變量，若企業(yè)實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)，則取值為1，否則取值為0；Post為時(shí)期虛擬變量，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)當(dāng)年及之后年份取值為1，之前年份取值為0。中介變量Mv代表風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量(Risk)、融資約束變量(FC)。X為影響企業(yè)創(chuàng)新行為的系列控制變量。

為進(jìn)一步驗(yàn)證研究假設(shè)H3，本文構(gòu)建如下PSM-DID模型：

Loan_str=β40+β41Incent+β42Post+β43Incent×Post+∑αX+ε

(6)

其中，Loan_str代表企業(yè)債務(wù)結(jié)構(gòu)，具體包括貸款余額(Loan)、短期貸款余額(Sloan)、長(zhǎng)期貸款余額(Lloan)。X為影響企業(yè)債務(wù)結(jié)構(gòu)的系列控制變量。本文對(duì)所有解釋變量進(jìn)行滯后兩期處理，以進(jìn)一步緩解本文可能存在的內(nèi)生性。ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

綜合考慮政策變動(dòng)和樣本的時(shí)期分布，本文選擇的研究樣本數(shù)據(jù)為2009-2020年中國(guó)A股民營(yíng)上市公司，股權(quán)激勵(lì)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，公司專(zhuān)利數(shù)據(jù)及公司相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)公司代碼和名稱(chēng)等進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配。為了避免異常數(shù)據(jù)的不利影響和增強(qiáng)樣本間的可比性，本文對(duì)初始樣本進(jìn)行了如下篩選：剔除金融行業(yè)的上市公司，剔除未通過(guò)股東大會(huì)決議、暫停實(shí)施、終止實(shí)施的高管股權(quán)激勵(lì)樣本，剔除ST、* ST的公司樣本，剔除同時(shí)發(fā)行B股或H股的交叉上市公司樣本，剔除關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。

通過(guò)PSM匹配，為實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)的企業(yè)匹配合適的控制組樣本，構(gòu)造“反事實(shí)樣本數(shù)據(jù)”。具體的匹配過(guò)程為：選取銷(xiāo)售收入(Sale)、有形資產(chǎn)比率(Tang)、資本結(jié)構(gòu)(Lev)、盈利能力(Roa)、企業(yè)年齡(Age)等企業(yè)特征變量，采用一對(duì)一最近鄰匹配法，找到與實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司“相似”卻未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司為控制組，最終獲得10482個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)數(shù)據(jù)。特別地，本文對(duì)所有連續(xù)型變量都進(jìn)行了上下1%的winsorize縮尾處理，以消除極端值的影響。

(四)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1列示了匹配樣本下本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。企業(yè)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入平均值為3.912%，標(biāo)準(zhǔn)差為4.495，不同上市公司研發(fā)投資水平差異較大。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，企業(yè)申請(qǐng)的發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量的對(duì)數(shù)平均值為0.232，且具有明顯的分布不均衡。在創(chuàng)新效率方面，企業(yè)創(chuàng)新效率平均值為0.094，標(biāo)準(zhǔn)差為0.354。以上數(shù)據(jù)表明我國(guó)企業(yè)的創(chuàng)新效率相對(duì)不高，創(chuàng)新能力仍有待加強(qiáng)。樣本公司中，企業(yè)貸款余額指標(biāo)平均值為13.342，短期貸款余額指標(biāo)平均值為14.260，長(zhǎng)期貸款余額指標(biāo)平均值為11.56，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)平均值為0.174，融資約束指標(biāo)平均值為2.363。其余控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本一致。

表1 匹配樣本下主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果

(一)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的中介效應(yīng)分析

為了進(jìn)一步考察高管股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)創(chuàng)新行為的作用機(jī)理，利用溫忠麟等在Sobel(1982)的基礎(chǔ)上構(gòu)造的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序檢驗(yàn)前文的理論分析[26]，即高管股權(quán)激勵(lì)是否提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，使得高管更加“愿意”開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提高研發(fā)投入、創(chuàng)新產(chǎn)出及創(chuàng)新效率？

表2第(1)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β23的值為0.025，t統(tǒng)計(jì)量為1.81，在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這表明實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。在研發(fā)投入方面，第(2)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為4.999，t統(tǒng)計(jì)量為5.10，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。第(3)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為3.361，t統(tǒng)計(jì)量為2.17，在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，同時(shí)系數(shù)β34的值為4.586，t統(tǒng)計(jì)量為4.23，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，最后一欄的SobelZ統(tǒng)計(jì)量顯著，支持部分中介效應(yīng)的研究結(jié)論，這一結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)研發(fā)投入之間的部分中介因子，即實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著增強(qiáng)了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)的研發(fā)投入。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，第(4)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為2.961，t統(tǒng)計(jì)量為2.75，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。第(5)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為0.944，t統(tǒng)計(jì)量為2.12，在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，同時(shí)系數(shù)β34的值為2.826，t統(tǒng)計(jì)量為2.67，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，最后一欄的SobelZ統(tǒng)計(jì)量顯著，支持部分中介效應(yīng)的研究結(jié)論，這一結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的部分中介因子，即實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著增強(qiáng)了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。在創(chuàng)新效率方面，第(6)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為2.431，但統(tǒng)計(jì)上不顯著。第(7)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為0.410，t統(tǒng)計(jì)量為2.15，在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，但系數(shù)β34仍然不顯著，這一結(jié)果表明，盡管適當(dāng)提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，有利于提升企業(yè)創(chuàng)新效率，但當(dāng)前公司治理環(huán)境下，實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)并未對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著的影響。綜合以上分析可知，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，是高管股權(quán)激勵(lì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的一條機(jī)制路徑：實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)—提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)—企業(yè)研發(fā)投入增加、創(chuàng)新產(chǎn)出提高。

表2 股權(quán)激勵(lì)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響企業(yè)創(chuàng)新的中介效應(yīng)

(二)企業(yè)融資約束的中介效應(yīng)分析

為了進(jìn)一步考察實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)是否通過(guò)信號(hào)傳遞效應(yīng)，改善企業(yè)融資約束，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，本文繼續(xù)使用中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序檢驗(yàn)這一機(jī)制路徑。具體以衡量融資約束的SA指數(shù)作為中介變量。

表3第(1)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β23的值為-0.062，t統(tǒng)計(jì)量為-3.10，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這表明實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著降低了企業(yè)的融資約束水平。在研發(fā)投入方面，第(2)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為4.999，t統(tǒng)計(jì)量為5.10，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。第(3)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為-1.448，t統(tǒng)計(jì)量為-1.65，在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，同時(shí)系數(shù)β34的值為4.990，t統(tǒng)計(jì)量為5.09，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，最后一欄的SobelZ統(tǒng)計(jì)量顯著，支持部分中介效應(yīng)的研究結(jié)論，這一結(jié)果表明，融資約束是高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)研發(fā)投入之間的部分中介因子，即實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著緩解了企業(yè)融資約束，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)的研發(fā)投入。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，第(4)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為2.961，t統(tǒng)計(jì)量為2.75，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。第(5)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為-1.429，t統(tǒng)計(jì)量為-2.05，在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，同時(shí)系數(shù)β34的值為2.963，t統(tǒng)計(jì)量為2.76，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，最后一欄的SobelZ統(tǒng)計(jì)量顯著，支持部分中介效應(yīng)的研究結(jié)論，這一結(jié)果表明，融資約束是高管股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的部分中介因子，即實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著緩解了企業(yè)融資約束，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。在創(chuàng)新效率方面，第(6)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β13的值為2.431，但統(tǒng)計(jì)上不顯著。第(7)列的回歸結(jié)果顯示，回歸系數(shù)β31的值為-14.483，t統(tǒng)計(jì)量為-11.21，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，但系數(shù)β34仍然不顯著，這一結(jié)果表明，在當(dāng)前公司治理環(huán)境下，實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)并未對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著的影響。綜合以上分析可知，高管股權(quán)激勵(lì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的又一作用機(jī)理在于：實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)—緩解企業(yè)融資約束—企業(yè)研發(fā)投入增加、創(chuàng)新產(chǎn)出提高。

表3 股權(quán)激勵(lì)通過(guò)融資約束影響企業(yè)創(chuàng)新的中介效應(yīng)

(三)債權(quán)方的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避效應(yīng)分析

銀行信貸是企業(yè)重要的外部融資渠道。為驗(yàn)證研究假設(shè)H3，下文按照模型式(6)進(jìn)行實(shí)證分析，表4報(bào)告實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)外部資金獲得情況的檢驗(yàn)結(jié)果，第(1)列、第(2)列分別是未加入控制變量及加入控制變量情形下，高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)獲得銀行信貸總額的影響，第(2)列列示的交互項(xiàng)Incent×Post系數(shù)為0.098，t統(tǒng)計(jì)量為2.46，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，即表示實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)顯著提高信貸借款總額。第(3)列、第(4)列分別是未加入控制變量及加入控制變量情形下，高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)獲得銀行短期貸款的影響，第(4)列列示的交互項(xiàng)Incent×Post系數(shù)為0.156，t統(tǒng)計(jì)量為2.48，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)，會(huì)顯著增加短期借款。第(5)列、第(6)列分別是未加入控制變量及加入控制變量情形下，實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)獲得銀行長(zhǎng)期貸款的影響，第(6)列列示的交互項(xiàng)Incent×Post系數(shù)為-0.443，t統(tǒng)計(jì)量為-0.98，統(tǒng)計(jì)上不顯著，即實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)并未使企業(yè)獲得更多的銀行長(zhǎng)期信貸資金。以上研究結(jié)果支持了本文研究假設(shè)H3。企業(yè)實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)獲得了更多的外部資金支持，但以短期信貸支持為主。這為企業(yè)實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)緩解融資約束渠道的資金來(lái)源問(wèn)題提供了合理的解釋?zhuān)吖芄蓹?quán)激勵(lì)一方面提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，使得公司高管愿意開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)性的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，并積極尋求外部資金支持，另一方面實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)也向外界傳遞出企業(yè)治理完善，注重長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的積極信號(hào)，并能夠降低企業(yè)與銀行等金融機(jī)構(gòu)及外界投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)水平，有利于其獲得外部資金支持，但銀行等金融機(jī)構(gòu)出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避考慮，會(huì)提供更多的短期貸款，以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡。

表4 高管股權(quán)激勵(lì)與信貸可得性分析

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了使本文研究結(jié)論更加穩(wěn)健，本文分別進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

1.風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的中介效應(yīng)再檢驗(yàn)。根據(jù)高階理論，企業(yè)高管并非風(fēng)險(xiǎn)中性的，通?？蓞^(qū)分為風(fēng)險(xiǎn)厭惡型和風(fēng)險(xiǎn)偏好型。在當(dāng)前我國(guó)公司治理及經(jīng)濟(jì)制度背景下，若高管股權(quán)激勵(lì)提高了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，應(yīng)該對(duì)“風(fēng)險(xiǎn)厭惡型”經(jīng)理人所在企業(yè)的影響更加顯著，本文采用基于高管風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置狀況的指標(biāo)衡量高管風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，以實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)前高管持有的平均股權(quán)價(jià)值占總薪酬的比例來(lái)考察高管風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平(CEO_rp)，該比值越小，表明高管風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平越高。具體的實(shí)證分析中，按照高管風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平分為兩組，設(shè)置高管風(fēng)險(xiǎn)偏好虛擬變量CEO_rpdum，CEO_rp取值較高組為風(fēng)險(xiǎn)偏好組，CEO_rpdum取值為1，否則為風(fēng)險(xiǎn)厭惡組，CEO_rpdum取值為0。具體的實(shí)證分析結(jié)果見(jiàn)表5，風(fēng)險(xiǎn)厭惡組中高管股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)新激勵(lì)作用更加顯著。證實(shí)了高管股權(quán)激勵(lì)通過(guò)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，激勵(lì)了企業(yè)創(chuàng)新。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新(區(qū)分經(jīng)理人類(lèi)型)

2.改變關(guān)鍵變量的度量方式。更換關(guān)鍵變量的度量方式，使用“最近250日股票收益年化波動(dòng)率”衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(Risk2)。借鑒Kaplan和Zingales(1997)，本文使用KZ指數(shù)衡量公司融資約束程度，該變量值越大意味著公司融資約束程度越高。按照KZ指數(shù)四分位數(shù)將研究樣本分成三組，保留第一組和第三組，并設(shè)置融資約束虛擬變量，較大KZ指數(shù)組為高融資約束組，取值為1，較小KZ指數(shù)組為低融資約束組，取值為0，進(jìn)行交互項(xiàng)回歸檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，更換關(guān)鍵解釋變量的度量方式，未對(duì)本文的研究結(jié)論產(chǎn)生顯著影響，本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與啟示

通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)來(lái)實(shí)現(xiàn)“補(bǔ)短板”，圍繞融資約束實(shí)現(xiàn)“降成本”，是股權(quán)激勵(lì)促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要途徑。股權(quán)激勵(lì)一方面從內(nèi)部可以提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，提升企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入，提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。另一方面，股權(quán)激勵(lì)通過(guò)積極的聲譽(yù)信號(hào)傳遞作用，降低了企業(yè)與銀行等金融機(jī)構(gòu)的信息不對(duì)稱(chēng)程度，有利于銀行等金融機(jī)構(gòu)調(diào)整資源配置，為企業(yè)創(chuàng)新提供資金供給，解決企業(yè)研發(fā)投入面臨的融資約束問(wèn)題，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新形成了“非主動(dòng)”融資激勵(lì)?！胺侵鲃?dòng)”的外部融資激勵(lì)機(jī)制使得股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制進(jìn)一步完善，即股權(quán)激勵(lì)內(nèi)部提升企業(yè)“創(chuàng)新動(dòng)力”，外部傳遞“聲譽(yù)信號(hào)”，獲得融資支持，緩解企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程中面臨的融資約束問(wèn)題。

進(jìn)一步的分析表明，企業(yè)實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)可能引起的高管機(jī)會(huì)主義行為和企業(yè)過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，使得愿意提供信貸資金的銀行等金融機(jī)構(gòu)，通過(guò)增加短期貸款、減少長(zhǎng)期貸款等方式，加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的監(jiān)督和約束。企業(yè)實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)強(qiáng)化了銀行等外部金融機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度，改善了銀行等金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)督能力和有效分配信貸資源的能力，并且強(qiáng)化了債務(wù)的約束效應(yīng)。本文對(duì)股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)創(chuàng)新機(jī)制的研究，能夠打開(kāi)高管股權(quán)激勵(lì)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的“黑箱”，有利于深入理解實(shí)施高管股權(quán)激勵(lì)等企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制帶來(lái)的內(nèi)外聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，更好地發(fā)揮高管股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)新激勵(lì)作用。