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    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)

    2022-09-07 01:59:48帥,龍
    關(guān)鍵詞:高管股權(quán)約束

    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。

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