茅寧瑩 李佳佳

（中國(guó)藥科大學(xué)，南京 211198）

基于 Heckman選擇模型的高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系研究
——以醫(yī)藥行業(yè)上市公司為例

茅寧瑩 李佳佳

（中國(guó)藥科大學(xué)，南京 211198）

本文以我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，采用Heckman選擇模型避免樣本選擇偏差，同時(shí)將線性關(guān)系與非線性關(guān)系相結(jié)合，考察 “十二五”期間我國(guó)醫(yī)藥上市公司高管激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。實(shí)證研究結(jié)果表明：短期薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新之間并非簡(jiǎn)單的線性相關(guān)關(guān)系，兩者之間呈明顯的倒U型關(guān)系；長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響。從而找到薪酬激勵(lì)的極大值，提出避免過(guò)度薪酬激勵(lì)、適當(dāng)提高股權(quán)激勵(lì)水平、建立合理的高管激勵(lì)體系等對(duì)策建議。

Heckman選擇模型 高管激勵(lì) 技術(shù)創(chuàng)新 醫(yī)藥行業(yè)

引 言

醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)作為一個(gè)典型的技術(shù)密集型、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，代表著國(guó)家和地區(qū)的高端技術(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時(shí)關(guān)系到人民群眾的生命健康及社會(huì)的和諧穩(wěn)定，因此成為我國(guó)著力發(fā)展的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)。對(duì)于醫(yī)藥企業(yè)而言，技術(shù)創(chuàng)新是形成企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，創(chuàng)新藥物等新產(chǎn)品或新工藝有助于企業(yè)形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。但是目前我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新投入明顯不足，如何提高產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新能力成為國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

由于醫(yī)藥行業(yè)的特殊性，其技術(shù)創(chuàng)新具有高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)、周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，導(dǎo)致企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的委托代理問(wèn)題，因此高管激勵(lì)成為影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的主要因素之一［1］。縱觀國(guó)內(nèi)外針對(duì)高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的研究仍存在一些問(wèn)題與不足：（1）一般性理論研究方面，學(xué)術(shù)界仍存在爭(zhēng)議，尚未得出一致的結(jié)論；（2）從醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，鮮有該方面的研究文獻(xiàn)；（3）研究方法方面，大多學(xué)者采用回歸分析方法，以選擇技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，忽略了沒(méi)有創(chuàng)新行為的觀測(cè)值，由此可能引起樣本選擇偏差?；诖?，本文以醫(yī)藥行業(yè)上市公司為例，創(chuàng)造性地采用Heckman選擇模型控制樣本選擇偏誤，再次探討高管激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

高層管理者持有公司的戰(zhàn)略決策權(quán)，是推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要力量。但是高管與股東存在不一致的利益函數(shù)，如果缺乏有效的激勵(lì)機(jī)制，高管通常會(huì)為了自身利益最大化放棄投資高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期的創(chuàng)新項(xiàng)目，從而影響企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展，損害公司股東的利益。因此，如何通過(guò)合理的激勵(lì)措施，使高管以創(chuàng)新為導(dǎo)向，有效配置公司內(nèi)外部資源以提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重要領(lǐng)域之一。學(xué)者們主要從薪酬激勵(lì)與股權(quán)激勵(lì)兩個(gè)維度展開高管激勵(lì)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系研究。

1.1 薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新

關(guān)于薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的研究大多建立在薪酬契約理論的基礎(chǔ)之上。根據(jù)薪酬契約理論，高管薪酬與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)存在一定的相關(guān)性，其關(guān)聯(lián)程度表現(xiàn)為薪酬業(yè)績(jī)的敏感性。高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性越高，其經(jīng)營(yíng)企業(yè)的努力程度越高。大多學(xué)者認(rèn)為，目前我國(guó)企業(yè)高管處于財(cái)富積累階段，具有較高的薪酬業(yè)績(jī)敏感性，能夠制定出有利于公司的創(chuàng)新決策，因此薪酬激勵(lì)可以顯著提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。陳曉輝和王貞潔（2014）通過(guò)回歸分析方法發(fā)現(xiàn)在A股制造業(yè)上市公司中，高管薪酬激勵(lì)與民營(yíng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入顯著正相關(guān)［1］。李瑤、汪偉（2015）的研究認(rèn)為，薪酬激勵(lì)可以促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板上市公司的研發(fā)投入［2］。徐寧和吳創(chuàng)（2015）將線性回歸與非線性回歸相結(jié)合，探討了高管激勵(lì)對(duì)民營(yíng)中小企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力及路徑的影響，研究表明薪酬激勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力產(chǎn)生正向影響，與內(nèi)部自主研發(fā)的選擇傾向則呈倒 “U”型關(guān)系［3］。

然而，根據(jù)期望理論可知，薪酬激勵(lì)的有效性在相當(dāng)大的程度上取決于高管感知到的薪酬吸引力［4］。當(dāng)高管財(cái)富處于較低階段時(shí)，薪酬可以發(fā)揮較強(qiáng)的激勵(lì)作用。但是隨著高管財(cái)富的不斷增加，薪酬激勵(lì)從激勵(lì)因素變?yōu)楸＝∫蛩?，其激?lì)作用開始逐漸下降，即存在邊際遞減效應(yīng)。甚至隨著薪酬的繼續(xù)升高，薪酬的收入效應(yīng)開始超過(guò)替代效應(yīng)［5］。本文認(rèn)為，由于我國(guó)上市公司普遍存在高管隱性激勵(lì)，較低的薪酬水平也有可能產(chǎn)生邊際遞減效應(yīng)，因此，提出如下假設(shè)：

H1：短期薪酬激勵(lì)與醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力存在倒U型關(guān)系。

1.2 股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新

國(guó)內(nèi)外關(guān)于股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的研究均建立在“利益趨同假說(shuō)”與 “管理者防御假說(shuō)”兩個(gè)假說(shuō)的基礎(chǔ)上。Jensen和Meckling（1976）提出利益趨同假說(shuō)，認(rèn)為通過(guò)對(duì)公司代理人實(shí)行股票期權(quán)等激勵(lì)方式，可以促進(jìn)高管與股東利益趨于一致，大大降低委托代理成本。基于利益趨同假說(shuō)，諸多學(xué)者研究證實(shí)股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在顯著的線性關(guān)系［6］。Lerner和Wulf（2007）以美國(guó)高科技企業(yè)為樣本，最終發(fā)現(xiàn)，對(duì)高管實(shí)行股票或期權(quán)等股權(quán)激勵(lì)方式可以顯著提高企業(yè)的專利數(shù)量［7］。此外，Zahra［8］（2000）、Bulan和Sanyal［9］（2011）、黃園和陳昆玉［10］（2012）等學(xué)者也認(rèn)為高管持股比例與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)呈顯著正相關(guān)。然而，“管理者防御假說(shuō)”卻認(rèn)為授予高管股權(quán)激勵(lì)會(huì)增強(qiáng)其抵制內(nèi)外部監(jiān)管壓力的能力，從而強(qiáng)化高管的機(jī)會(huì)主義行為［11］。此后，徐寧 （2013）［12］、王建華［13］（2015）及李瑤、汪偉［2］（2015）等學(xué)者支持管理者防御假說(shuō)，認(rèn)為高科技企業(yè)與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)高管的長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)契約與研發(fā)投入、專利授權(quán)數(shù)等技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)呈倒U型關(guān)系，李瑤和汪偉同時(shí)指出，當(dāng)管理層持股比例超過(guò)30.73%時(shí)，管理層持股比例增大反而不利于企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新投入。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系展開了豐富的研究，但至今仍未得出一致結(jié)論。分析其原因可能在于：（1）選取的研究樣本各異，部分學(xué)者以全部上市公司為樣本，其他學(xué)者以創(chuàng)業(yè)板、中小板、高科技企業(yè)或民企、國(guó)企為樣本；（2）較多文獻(xiàn)局限于兩者之間的線性相關(guān)關(guān)系，忽略了高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系研究。醫(yī)藥企業(yè)作為高新技術(shù)企業(yè)，卻鮮有學(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究，因此，本文以醫(yī)藥行業(yè)上市公司為樣本，創(chuàng)新性地采用Heckman選擇模型進(jìn)行實(shí)證研究。同時(shí)，本文將線性研究和非線性研究相結(jié)合，認(rèn)為我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)股權(quán)激勵(lì)強(qiáng)度較弱，管理者防御效應(yīng)尚未出現(xiàn)，提出如下假設(shè)：

H2：長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)與醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力存在正相關(guān)關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)上市公司為研究樣本，選取2011～2015年即 “十二五”為研究區(qū)間，考察我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)短期薪酬激勵(lì)、長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，為 “十三五”期間醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)新能力的提升提供決策依據(jù)。為了確保實(shí)證結(jié)果的信度與效度，剔除ST、*ST、PT企業(yè)，最終得到95家醫(yī)藥上市公司，共計(jì)475個(gè)觀測(cè)值。高管激勵(lì)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等均來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，專利數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的中國(guó)專利數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)的處理和分析采用STATA 13.0和SPSS 21.0完成。

2.2 變量定義與計(jì)量

本文的被解釋變量為醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面測(cè)量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。前者通常采用R&D投資強(qiáng)度表示，后者大多用專利數(shù)量或新產(chǎn)品產(chǎn)值衡量。由于許多上市公司并未在年報(bào)中披露R&D投入數(shù)據(jù)，但研發(fā)數(shù)據(jù)缺失并不代表公司沒(méi)有研發(fā)投入。如果僅僅使用披露研發(fā)投入的上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，難以確保研究結(jié)論的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。因此本文選取專利申請(qǐng)數(shù)量測(cè)量醫(yī)藥行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新能力。

解釋變量為高管薪酬激勵(lì)與高管股權(quán)激勵(lì)，短期薪酬激勵(lì)通過(guò)高管前3名薪酬總額衡量，長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)采用高管持股比例衡量。此外，由于影響技術(shù)創(chuàng)新的因素眾多，本文參考其他學(xué)者的研究［14－16］，選取公司基本特征及治理結(jié)構(gòu)方面變量，控制其他可能影響技術(shù)創(chuàng)新能力的因素。具體包括公司規(guī)模、公司業(yè)績(jī)、成長(zhǎng)性、資本結(jié)構(gòu)與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度、兩職合一。具體的變量定義見表1。

表1 變量說(shuō)明

2.3 研究方法與模型構(gòu)建

2.3.1 研究方法

本文選擇 Heckman［17］（1979）提出的 Heckman兩階段模型，用來(lái)解決樣本選擇偏差。由于中國(guó)專利數(shù)據(jù)庫(kù)中部分醫(yī)藥企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)為0，若使用普通最小二乘法進(jìn)行回歸估計(jì)，必然將無(wú)創(chuàng)新產(chǎn)出的觀測(cè)值排除在外，最終只是對(duì)有創(chuàng)新產(chǎn)出的部分樣本進(jìn)行估計(jì)，從而產(chǎn)生樣本選擇偏誤。這是由于只有當(dāng)無(wú)創(chuàng)新產(chǎn)出的發(fā)生是隨機(jī)的，忽略或者剔除無(wú)創(chuàng)新產(chǎn)出企業(yè)才可能不會(huì)造成偏差［18］。因此，需要利用Heckman兩階段模型避免樣本選擇偏差。

Heckman模型分為兩步，第一步為創(chuàng)新選擇模型，通過(guò)二值Probit模型分析：

式（1）表示，醫(yī)藥企業(yè)是否選擇技術(shù)創(chuàng)新即Yi1，是由可觀測(cè)的相關(guān)變量Xi1和不可觀測(cè)的變量α共同決定的。如果企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新，則Yi1＝1，否則Yi1＝0。εi為誤差項(xiàng)。

第二步為創(chuàng)新數(shù)量模型，利用Yi1＝1的選擇樣本進(jìn)行回歸：

式（3）中，Yi2為第二階段的被解釋變量，即醫(yī)藥上市公司的專利申請(qǐng)數(shù)量。Xi2為第二階段的解釋變量。λi是根據(jù)第一階段計(jì)算得出的逆米爾斯比率，用于修正樣本選擇偏差，若λ顯著不為零，則表明確實(shí)存在選擇性偏差，因此Heckman模型是有效的。μi為誤差項(xiàng)。

2.3.2 模型構(gòu)建

本研究利用Heckman模型，從創(chuàng)新選擇與創(chuàng)新數(shù)量?jī)蓚€(gè)階段分別考察高管激勵(lì)對(duì)醫(yī)藥上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響。首先，通過(guò)構(gòu)建Heckman選擇模型，驗(yàn)證薪酬激勵(lì)與醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的非線性關(guān)系：

同時(shí)，為驗(yàn)證股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新之間的線性關(guān)系，構(gòu)建以下模型：

方程（4）和方程（6）為創(chuàng)新選擇方程，分別考察薪酬激勵(lì)、股權(quán)激勵(lì)及其他因素對(duì)醫(yī)藥企業(yè)是否選擇技術(shù)創(chuàng)新的影響。若醫(yī)藥企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量大于零，則PATENT＝1；若醫(yī)藥企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量等于零，則PATENT＝0。方程（5）和方程（7）為創(chuàng)新數(shù)量方程，利用PATENT＝1的選擇樣本進(jìn)行回歸估計(jì)，分別考察薪酬激勵(lì)、股權(quán)激勵(lì)及其他因素對(duì)醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。其中，EP為短期薪酬激勵(lì)，使用 “高管前3名薪酬總額的自然對(duì)數(shù)”來(lái)衡量，ES為長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)，通過(guò) “高管持股比例”來(lái)衡量，λ為逆米爾斯比率，ε為誤差項(xiàng)，其余均為控制變量，用以控制其余變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

實(shí)證分析之前，首先進(jìn)行相關(guān)性分析與共線性檢驗(yàn)。從相關(guān)系數(shù)矩陣中可以看出，專利數(shù)量與高管持股比例、高管前3名薪酬總額呈現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，和前文分析一致；解釋變量與控制變量?jī)蓛芍g的Pearson相關(guān)系數(shù)較小，大多在0.1左右，只有股權(quán)集中度與股權(quán)制衡度相關(guān)系數(shù)較大，達(dá)到0.51，基本可以認(rèn)為模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。此外，各變量VIF值均小于2。通過(guò)綜合判斷得出，本研究模型設(shè)置較為合理，不存在多重共線性問(wèn)題，適合做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與分析

表2列出了模型中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2可以看出，全部樣本中有101個(gè)觀測(cè)值專利數(shù)量為零，可見我國(guó)部分醫(yī)藥企業(yè)在某些年份中沒(méi)有創(chuàng)新產(chǎn)出，醫(yī)藥行業(yè)整體創(chuàng)新能力較為薄弱，實(shí)現(xiàn) “十三五”目標(biāo)仍任重而道遠(yuǎn)。我國(guó)薪酬激勵(lì)變量（EP）的平均值為14.28，可見高管前3名薪酬總額高達(dá)160萬(wàn)，且標(biāo)準(zhǔn)差小于1，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)高管薪酬水平普遍較高，差異并不明顯；薪酬最高者甚至達(dá)到1900萬(wàn)。高管持股比例（ES）最高值為13.8%，平均水平為5.9%，說(shuō)明近五年來(lái)我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)股權(quán)激勵(lì)水平仍普遍較低。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 Heckman選擇模型結(jié)果與分析

3.2.1 薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系實(shí)證結(jié)果與分析

表3顯示了我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的Heckman兩步法分析結(jié)果。為驗(yàn)證薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的非線性關(guān)系，首先檢驗(yàn)兩者之間的線性相關(guān)關(guān)系。由表3可知，薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的線性模型和非線性模型中，逆米爾斯比率均不為0，且在5%的水平上顯著，可見確實(shí)存在樣本選擇偏差，Heckman模型是有效的。

從表3可以看出，模型（1）中薪酬激勵(lì)與醫(yī)藥上市公司專利申請(qǐng)數(shù)量的線性相關(guān)關(guān)系并不顯著，因此驗(yàn)證兩者之間的非線性關(guān)系是十分必要的。在模型（2）加入平方項(xiàng)之后，薪酬激勵(lì)及其平方項(xiàng)均在5%的水平上顯著，且薪酬激勵(lì)與專利數(shù)量為正相關(guān)，薪酬激勵(lì)平方項(xiàng)與專利數(shù)量為負(fù)相關(guān)，由此判斷出醫(yī)藥上市公司的薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新能力呈倒U型關(guān)系，假設(shè)1得到驗(yàn)證。同時(shí)，利用EP及EP2系數(shù)求出薪酬激勵(lì)變量（EP）的拐點(diǎn)，為14.208。因此可以推斷，在我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)高管前3名薪酬總額未達(dá)到148萬(wàn)時(shí)，隨著薪酬水平的提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力亦不斷提高；當(dāng)高管前3名薪酬總額達(dá)到148萬(wàn)之后，薪酬激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用逐漸降低，分析其原因可能為，當(dāng)薪酬達(dá)到一定水平后，產(chǎn)生的吸引力逐漸降低，公司高管更傾向于將冗余資源用于維持現(xiàn)有業(yè)績(jī)，而放棄投資高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期的創(chuàng)新活動(dòng)。

控制變量中，企業(yè)規(guī)模和公司業(yè)績(jī)與技術(shù)創(chuàng)新選擇在5%的水平上顯著正相關(guān)，與技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量在1%的水平上顯著正相關(guān)，即企業(yè)規(guī)模與公司業(yè)績(jī)均會(huì)促進(jìn)醫(yī)藥企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新，并且可以顯著提高醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。企業(yè)規(guī)模（SIZE）越大，分散創(chuàng)新活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的能力越高，大大降低研發(fā)項(xiàng)目失敗的風(fēng)險(xiǎn)，因此越有可能進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新；此外，大規(guī)模企業(yè)具有先進(jìn)的研發(fā)設(shè)備和強(qiáng)大的科研團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新效率較高，通常可獲得較多創(chuàng)新成果。公司業(yè)績(jī)（EPS）越好，越有可能選擇技術(shù)創(chuàng)新，因?yàn)槠髽I(yè)能夠提供充足的資金與人員進(jìn)行研發(fā)投資，較高的研發(fā)投入必定會(huì)帶來(lái)相對(duì)高的創(chuàng)新產(chǎn)出，從而提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。兩職合一（PT）與技術(shù)創(chuàng)新選擇在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，與技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。該結(jié)論表明，即使董事長(zhǎng)兼任公司高層管理者，也并未以公司股東利益最大化為目標(biāo)，醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力沒(méi)有因此而提升，極可能是高管利用所擁有的權(quán)力追求自身利益而放棄了投資研發(fā)項(xiàng)目的機(jī)會(huì)。

此外，其他控制變量未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，有待進(jìn)一步考察與分析。資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）與醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新選擇和技術(shù)創(chuàng)新能力均為正相關(guān)，表明高管已經(jīng)意識(shí)到技術(shù)創(chuàng)新能力是醫(yī)藥企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，即使承擔(dān)較高的負(fù)債水平仍會(huì)選擇技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。但資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系并不顯著，說(shuō)明高管在做出技術(shù)創(chuàng)新決策時(shí)，同時(shí)會(huì)考慮企業(yè)債權(quán)人的權(quán)益，避免因技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生過(guò)高的資產(chǎn)負(fù)債水平。企業(yè)成長(zhǎng)性（GR）與技術(shù)創(chuàng)新選擇、技術(shù)創(chuàng)新能力均為負(fù)相關(guān)，但并不顯著?？赡苁浅砷L(zhǎng)快的企業(yè)往往關(guān)注企業(yè)多方面的發(fā)展，將較多資源與資金投入到其他業(yè)務(wù)中去。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（EN）、股權(quán)集中度（EC）與技術(shù)創(chuàng)新均為負(fù)相關(guān)。由于競(jìng)爭(zhēng)壓力小，國(guó)有控股的醫(yī)藥上市公司通常不愿意選擇技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新能力落后于非國(guó)有企業(yè)。股權(quán)集中度對(duì)醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了消極影響。一般來(lái)說(shuō)，股權(quán)越為集中，大股東則會(huì)更加重視企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展，加強(qiáng)對(duì)高管短視行為的監(jiān)督，促使其選擇技術(shù)創(chuàng)新以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；但是與此同時(shí)，大股東也會(huì)規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)，避免公司短期收益受損，因此進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新決策時(shí)更加謹(jǐn)慎，極有可能抑制企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入。股權(quán)制衡度倒數(shù)（EB）與技術(shù)創(chuàng)新為負(fù)相關(guān)，可見股權(quán)制衡度可以促進(jìn)醫(yī)藥企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新，并提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。股權(quán)制衡可以避免“一股獨(dú)大”，使多個(gè)大股東互相牽制從而制定出科學(xué)的技術(shù)創(chuàng)新決策。

表3 薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新實(shí)證分析結(jié)果

3.2.2 股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系實(shí)證結(jié)果與分析

我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的Heckman兩步法分析結(jié)果如表4所示。由表4可知，λ顯著不為0，說(shuō)明Heckman選擇模型是有效的。實(shí)證結(jié)果顯示，股權(quán)激勵(lì)（ES）與技術(shù)創(chuàng)新選擇呈現(xiàn)正相關(guān)，但并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；與技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量在1%的水平上顯著正相關(guān)。股權(quán)激勵(lì)并不能顯著促進(jìn)醫(yī)藥企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新，說(shuō)明并非高層管理者持股比例越高的企業(yè)，選擇技術(shù)創(chuàng)新的可能性越大。但是由于股權(quán)激勵(lì)可以促使高管與股東利益趨向一致，產(chǎn)生較強(qiáng)的激勵(lì)作用，高管持股比例越高的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出越高，因此H2得到驗(yàn)證。王文華等（2014）研究結(jié)果表明，我國(guó)高技術(shù)上市公司的股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新為倒U型關(guān)系［14］。因此，與整個(gè)高新技術(shù)行業(yè)相比，我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)股權(quán)激勵(lì)水平普遍較低，尚未達(dá)到極值，因此與技術(shù)創(chuàng)新能力仍表現(xiàn)為線性相關(guān)關(guān)系，并未出現(xiàn) “管理者防御效應(yīng)”。

控制變量中，企業(yè)規(guī)模（SIZE）和公司業(yè)績(jī)（EPS）與技術(shù)創(chuàng)新選擇在5%的水平上顯著正相關(guān)，與技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量在1%的水平上顯著正相關(guān)。醫(yī)藥企業(yè)規(guī)模越大，業(yè)績(jī)?cè)胶?，越傾向于選擇技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新能力明顯高于小規(guī)模、業(yè)績(jī)低的企業(yè)。兩職合一（PT）與技術(shù)創(chuàng)新選擇及技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量在1%的水平上為顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明高管兼任董事對(duì)醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了消極作用。

表4 股權(quán)激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新實(shí)證分析結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的非線性關(guān)系，本文進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)薪酬激勵(lì)變量（EP）進(jìn)行替換，使用 “董事、監(jiān)事及高管前3名薪酬總額的自然對(duì)數(shù)”代替 “高管前3名薪酬總額的自然對(duì)數(shù)”，重新進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果與前文基本一致，可見本文研究結(jié)論的可靠性。

4 結(jié)論與對(duì)策

本文以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)醫(yī)藥行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，從線性與非線性相結(jié)合的視角出發(fā)，創(chuàng)新性地采用Heckman兩步法糾正樣本選擇偏差，對(duì)醫(yī)藥行業(yè) “十二五”期間高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新能力并不存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系，而呈現(xiàn)倒U型關(guān)系；薪酬激勵(lì)存在極大值，其拐點(diǎn)為148萬(wàn)；股權(quán)激勵(lì)可以顯著提升醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。隨著高管財(cái)富的不斷增加，薪酬從激勵(lì)因素轉(zhuǎn)變?yōu)楸＝∫蛩?，?duì)高管的吸引力逐漸降低，即薪酬激勵(lì)存在邊際遞減效應(yīng)，與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力為倒U型關(guān)系。醫(yī)藥企業(yè)薪酬激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用存在極大值，高管薪酬水平較低時(shí)，薪酬激勵(lì)可以促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，當(dāng)薪酬水平達(dá)到極大值之后，薪酬激勵(lì)反而會(huì)抑制企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)我國(guó)醫(yī)藥企業(yè) “十二五”期間數(shù)據(jù)可知，高管前3名薪酬總額達(dá)到148萬(wàn)時(shí)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用最強(qiáng)。我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)股權(quán)激勵(lì)的平均水平為5.9%，可見企業(yè)間高管持股比例普遍較低，目前表現(xiàn)為利益趨同效應(yīng)，管理者防御效應(yīng)尚未顯現(xiàn)，因此股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新起到了顯著的促進(jìn)作用。本文通過(guò)使用Heckman選擇模型實(shí)證檢驗(yàn)醫(yī)藥行業(yè)高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的線性與非線性相關(guān)關(guān)系，避免直接剔除沒(méi)有專利數(shù)據(jù)的上市公司而引起的樣本選擇偏誤，同時(shí)打破以往研究只關(guān)注線性關(guān)系的局限性，豐富我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)高管激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新之間的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，為醫(yī)藥企業(yè) “十三五”期間技術(shù)創(chuàng)新決策提供依據(jù)。

根據(jù)本文的實(shí)證研究結(jié)論，為提高我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，提出以下對(duì)策建議：（1）由于薪酬激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)為倒U型關(guān)系，可見我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生過(guò)度激勵(lì)問(wèn)題，因此在設(shè)計(jì)薪酬契約時(shí)應(yīng)當(dāng)將高管薪酬水平控制在適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)，防止較高的薪酬水平使高層管理者產(chǎn)生短視效應(yīng)。同時(shí)，可將創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量作為高管經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的考核指標(biāo)之一，促使高管做出科學(xué)的技術(shù)創(chuàng)新決策，避免其為了維持短期業(yè)績(jī)而放棄投資高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新活動(dòng)。（2）高管股權(quán)激勵(lì)可以顯著提高醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，遠(yuǎn)未達(dá)到利益趨同效應(yīng)與管理者防御效應(yīng)的臨界點(diǎn)，因此應(yīng)適當(dāng)提高高管持股比例，進(jìn)一步發(fā)揮股權(quán)激勵(lì)的利益趨同效應(yīng)。（3）建立合理的高管激勵(lì)體系，有效結(jié)合短期薪酬激勵(lì)與長(zhǎng)期股權(quán)激勵(lì)。通過(guò)適當(dāng)?shù)男匠晁郊?lì)高管提高公司的短期經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，配合股權(quán)激勵(lì)作用，促使高管追求短期利益的同時(shí)注重公司的長(zhǎng)期發(fā)展，從而達(dá)到較強(qiáng)的激勵(lì)效果。

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Correlation on Executive Incentive and Technology Innovation Based on Heckman Selection Model——A Case of Pharmaceutical Industry

Mao Ningying Li Jiajia
（China Pharmaceutical University，Nanjing 211198，China）

By researching on China’s pharmaceutical industry listed companies，using Heckman selection model to avoid sample selection bias，this paper combines the linear and nonlinear relations to investigate executive incentive effects on technological innovation during the twelfth five year plan.The result shows：the executive compensation incentive has not significant positive or negative effect on technology innovation ability，it is an“U”model；equity incentive has significant positive influence on technology innovation ability.Then we find the maximum of compensation incentive，and suggest avoiding excessive compensation incentive，appropriately improving equity incentive，and setting up reasonable executive incentive system.

Heckman selection model；executive incentive；technology innovation；pharmaceutical industry

10.3969/j.issn.1004－910X.2016.12.019

F424

A

（責(zé)任編輯：王 平）

2016—09—23

國(guó)家社科重大項(xiàng)目 “我國(guó)創(chuàng)新藥物政策環(huán)境研究”（項(xiàng)目編號(hào)：15ZDB167）。

茅寧瑩，中國(guó)藥科大學(xué)國(guó)際醫(yī)藥商學(xué)院副教授，博士。研究方向 ：藥物技術(shù)創(chuàng)新研究。李佳佳，中國(guó)藥科大學(xué)國(guó)際醫(yī)藥商學(xué)院社會(huì)與管理藥學(xué)碩士研究生。研究方向：醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與政策。