李春瑜

(中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100087)

一、引言

習(xí)近平總書記指出，要推動國有企業(yè)完善創(chuàng)新體系、增強(qiáng)創(chuàng)新能力、激發(fā)創(chuàng)新活力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈深度融合，提升國有企業(yè)原創(chuàng)技術(shù)需求牽引、源頭供給、資源配置、轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力，打造原創(chuàng)技術(shù)策源地。長期以來，國有企業(yè)一直是我國科技創(chuàng)新體系的核心主體，承擔(dān)了創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、創(chuàng)新公共資源配置等重要使命(王欣，2021)[1]。在《國企改革三年行動方案(2020-2022年)》中，將提升國有企業(yè)的“創(chuàng)新力”作為重要改革目標(biāo)之一。創(chuàng)新要靠機(jī)制來保障，分配制度改革是國有企業(yè)創(chuàng)新的重要動力源泉。在國有企業(yè)推進(jìn)股權(quán)激勵等形式的中長期激勵，在《關(guān)于深化國有企業(yè)改革指導(dǎo)意見》、《關(guān)于進(jìn)一步深化中央企業(yè)勞動用工和收入分配制度改革的指導(dǎo)意見》、《國企改革三年行動方案(2020-2022年)》等系列改革指導(dǎo)性文件中均有涉及。根據(jù)本文的統(tǒng)計，截至2020年底，已經(jīng)累計有228家國有控股上市公司公告了276個股權(quán)激勵方案。

股權(quán)激勵對創(chuàng)新活動的影響一直是理論研究的焦點(diǎn)問題。Manso(2011)[2]認(rèn)為股權(quán)激勵計劃是一種長期激勵安排，使經(jīng)營者能在一個較長周期里平衡創(chuàng)新和績效之間的關(guān)系，相比單一的年度績效考核，股權(quán)激勵計劃增加了經(jīng)營者風(fēng)險承受度，培養(yǎng)了經(jīng)營者的創(chuàng)新導(dǎo)向。Lerner等(2002)[3]認(rèn)為對研發(fā)機(jī)構(gòu)高管進(jìn)行更多的長期性激勵(如股票期權(quán)、限制性股票)就有更多的專利產(chǎn)出，恰當(dāng)?shù)拈L期激勵方式能夠有效地促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新活動。Zahra (2000等)[4]認(rèn)為，對管理層實施股權(quán)激勵能夠調(diào)動他們開展創(chuàng)新研發(fā)和維持企業(yè)持續(xù)經(jīng)營能力的積極性。Wu和Tu(2007)[5]等的研究也表明，股權(quán)激勵能夠通過緩解股東和高管之間的代理問題，促進(jìn)高管增加研發(fā)支出。相異甚至對立的研究觀點(diǎn)也同樣存在：馮根福等(2008)[6]發(fā)現(xiàn)，管理者持股與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新正相關(guān)，但統(tǒng)計上不顯著。Coles等(2016)[7]認(rèn)為股權(quán)激勵使得股價與經(jīng)營層收益掛鉤，容易使經(jīng)營層將注意力傾注在短期股價漲跌上，從而忽視長期的創(chuàng)新規(guī)劃安排。Chemmanur等(2014)[8]也認(rèn)為資本市場的短期壓力會增加管理層的短視行為，抑制創(chuàng)新動力，降低創(chuàng)新效率。Graham等(2005)等[9]調(diào)查發(fā)現(xiàn)，80%的受訪管理者表示為了達(dá)到短期業(yè)績目標(biāo)，他們愿意降低酌量性的R&D投資、 廣告和維持性費(fèi)用。

無論是使命定位還是體制機(jī)制，國有企業(yè)和一般市場型企業(yè)都存在差別。作為一種特殊企業(yè)群體，國有企業(yè)股權(quán)激勵和創(chuàng)新活動關(guān)系也需要特別關(guān)注，但這方面的研究文獻(xiàn)相對較少。田軒(2018)[10]認(rèn)為股權(quán)激勵對于企業(yè)創(chuàng)新的正向影響在民營企業(yè)、股價信息含量高的企業(yè)以及激勵對象包含核心技術(shù)人員的企業(yè)中效果更大，在國有企業(yè)并不明顯。李丹蒙和萬華林(2017)[11]認(rèn)為高管股權(quán)激勵對可用冗余與研發(fā)投入關(guān)系起正向調(diào)節(jié)效應(yīng)只在非國企中是顯著的。姜英兵和于雅萍(2017)[12]的研究表明，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會影響股權(quán)激勵有效性的發(fā)揮，國有股權(quán)比例的增加會降低員工股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。周菲和楊棟旭(2019)[13]認(rèn)為股權(quán)激勵與企業(yè)績效正相關(guān)，R&D投入對當(dāng)期企業(yè)績效存在負(fù)向影響，但其對企業(yè)績效的滯后效應(yīng)為正。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，上述結(jié)論在民營企業(yè)中普遍存在，而在國有企業(yè)中并不明顯。國有企業(yè)股權(quán)激勵對研發(fā)活動影響的研究有三點(diǎn)不足，一是缺少專門研究。這些文獻(xiàn)均是在樣本分類研究時將國企作為一個小類，從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)影響角度去驗證論文的基本觀點(diǎn)，缺乏對國有企業(yè)專題、專門式關(guān)注；二是樣本量過少。國有企業(yè)股權(quán)激勵方案公告數(shù)量2015年后才有一定小幅增長，2017年以后才有顯著增長，這些文獻(xiàn)的樣本區(qū)間基本在2017年以前，股權(quán)激勵國有企業(yè)不超過40家、年度樣本量總數(shù)都在200以下；三是這些文獻(xiàn)大都探討的是股權(quán)激勵對研發(fā)活動某一個側(cè)面(例如單獨(dú)的研發(fā)支出或研發(fā)產(chǎn)出)的影響。研發(fā)活動包括研發(fā)投入水平、研發(fā)產(chǎn)出效率以及研發(fā)對企業(yè)績效促進(jìn)等多個層面，且?guī)讉€層面彼此相互影響，因此，股權(quán)激勵對研發(fā)的影響應(yīng)該是整體、全景式的。

國有企業(yè)在體制機(jī)制、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新要求上和一般企業(yè)存在不同，加之國有企業(yè)股權(quán)激勵特殊性，國有企業(yè)股權(quán)激勵和創(chuàng)新關(guān)系的專門研究有其必要性。近年來國有企業(yè)股權(quán)激勵數(shù)量增加，實證研究的樣本量基礎(chǔ)也逐漸具備，當(dāng)前開展國有企業(yè)股權(quán)激勵創(chuàng)新關(guān)系研究也有可行性。鑒于此，本文將A股1269家國有控股上市公司2011-2020年的12690個年度樣本作為研究對象，按照股權(quán)激勵對研發(fā)活動的影響方式，考察了股權(quán)激勵對研發(fā)投入的主效應(yīng)影響，以及股權(quán)激勵在“創(chuàng)新投入→創(chuàng)新產(chǎn)出”和“創(chuàng)新產(chǎn)出→創(chuàng)新效益”過程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)影響。并以產(chǎn)業(yè)特征、股權(quán)制衡度和股票換手率三個標(biāo)準(zhǔn)，對上述影響進(jìn)行分樣本檢驗，以考察上述影響在不同類樣本的區(qū)別。

二、理論分析和研究假設(shè)

(一)股權(quán)激勵影響研發(fā)活動的效應(yīng)類型分析

從投入產(chǎn)出角度，創(chuàng)新活動有三大要素：創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益。創(chuàng)新投入是創(chuàng)新過程中投入的財務(wù)等各項資源，創(chuàng)新產(chǎn)出則是基于創(chuàng)新投入而產(chǎn)生的各項創(chuàng)新成果(例如專利、新產(chǎn)品等)，創(chuàng)新效益則是因為創(chuàng)新產(chǎn)出的商業(yè)化和市場化而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。從三個要素的邏輯關(guān)系看，創(chuàng)新投入促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出，而創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生創(chuàng)新效益。

本文考察的是股權(quán)激勵和創(chuàng)新活動的關(guān)系。在“創(chuàng)新投入→創(chuàng)新產(chǎn)出→創(chuàng)新效益”這一基本邏輯鏈條下，股權(quán)激勵發(fā)揮作用的路徑和機(jī)制是什么呢？本文認(rèn)為，股權(quán)激勵對創(chuàng)新活動各要素的影響方式是不一樣的。研發(fā)投入取決于經(jīng)決策批準(zhǔn)的公司預(yù)算，股權(quán)激勵可以通過影響激勵對象決策行為而影響公司預(yù)算，從而直接影響研發(fā)投入。但股權(quán)激勵對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的影響則是間接的，創(chuàng)新產(chǎn)出的直接推動因素是創(chuàng)新投入，而創(chuàng)新效益的直接推動因素是創(chuàng)新產(chǎn)出，股權(quán)激勵是在直接推動因素作用被推動對象的過程中，起到調(diào)節(jié)作用的因素，而不是創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的直接影響因素。因此，股權(quán)激勵對創(chuàng)新投入的影響屬于直接效應(yīng)或者主效應(yīng)，對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的影響則屬于間接效應(yīng)或者調(diào)節(jié)效應(yīng)。如圖1所示。

圖1 股權(quán)激勵對創(chuàng)新各環(huán)節(jié)的不同作用效應(yīng)

在已有的研究文獻(xiàn)中，通常將股權(quán)激勵作為解釋變量，將創(chuàng)新的各項要素作為被解釋變量，研究邏輯都是考察股權(quán)激勵對創(chuàng)新各要素的直接作用，也即主效應(yīng)研究。基于股權(quán)激勵和創(chuàng)新要素關(guān)系的分析，本文認(rèn)為，股權(quán)激勵對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的影響作用，從調(diào)節(jié)效應(yīng)角度進(jìn)行研究更為合適，這也是本論文在研究視角上區(qū)別已有同類型論文之處。

(二)研究假設(shè)

1.股權(quán)激勵與創(chuàng)新投入

在股權(quán)激勵與創(chuàng)新投入關(guān)系上，有“利益協(xié)同效應(yīng)”和“管理防御效應(yīng)”兩種理論可以作為分析依據(jù)。根據(jù)利益協(xié)同效應(yīng)，創(chuàng)新需要較大投入且產(chǎn)出周期較長，是一種高風(fēng)險、高不確定性的行為，股權(quán)激勵通過授予管理層股份，培養(yǎng)管理層的股東思維模式，減少管理層風(fēng)險回避傾向，促使管理者關(guān)注長遠(yuǎn)目標(biāo)，在研發(fā)支出上加大力度。 但根據(jù)“管理防御效應(yīng)”，股權(quán)激勵兌現(xiàn)要以業(yè)績實現(xiàn)為前提條件，創(chuàng)新投入會降低當(dāng)期利潤，管理層為了實現(xiàn)個人激勵兌現(xiàn)，會通過減少創(chuàng)新投入來幫助自己實現(xiàn)業(yè)績目標(biāo)。

國有企業(yè)在國家創(chuàng)新體系中占據(jù)主導(dǎo)地位，提升創(chuàng)新力是國企重要目標(biāo)之一，創(chuàng)新已經(jīng)成為國有企業(yè)發(fā)展共識，也是近年來國企績效評價重點(diǎn)。國有企業(yè)股權(quán)激勵方案中通常要求設(shè)置多層次、系統(tǒng)性的激勵業(yè)績考核指標(biāo)，這些業(yè)績要求也往往緊扣企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略，促使管理層更關(guān)注創(chuàng)新投入。此外，國有企業(yè)股權(quán)激勵具有長周期特征(按照政策規(guī)定，國有企業(yè)一個股權(quán)激勵周期需要在5年以上，一般性企業(yè)要求僅有3年)，這種長周期安排可以讓企業(yè)投資和經(jīng)營更好對接企業(yè)戰(zhàn)略和創(chuàng)新規(guī)劃，避免追求短期業(yè)績而有意壓低研發(fā)支出，消除或減少企業(yè)短視行為。相對于已有的“股權(quán)激勵對民營企業(yè)有效、國有企業(yè)無效”的大多數(shù)研究結(jié)論，本文認(rèn)為，在促進(jìn)創(chuàng)新投入方面，國有企業(yè)股權(quán)激勵應(yīng)更具備條件。鑒于此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：國有企業(yè)股權(quán)激勵有助于企業(yè)提升創(chuàng)新投入。

2.股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出

由于創(chuàng)新的高風(fēng)險性和高不確定性，創(chuàng)新投入未必一定能帶來預(yù)期產(chǎn)出。創(chuàng)新方向、創(chuàng)新路徑、創(chuàng)新組織、創(chuàng)新管理、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新機(jī)制等都會影響創(chuàng)新效率，進(jìn)而影響創(chuàng)新產(chǎn)出。股權(quán)激勵能夠增進(jìn)核心員工之間為了達(dá)成共同目標(biāo)而密切合作、加強(qiáng)彼此間的相互監(jiān)督，也能鼓勵創(chuàng)新人員信息共享和交互學(xué)習(xí)，最終更好地促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。

國有企業(yè)股權(quán)激勵的目的不僅是優(yōu)化激勵機(jī)制，還包括完善治理機(jī)制、建立制衡機(jī)制、理順運(yùn)營機(jī)制。股權(quán)激勵賦予了國企核心層員工股東身份，一定程度緩解國企“所有者缺位”體制缺陷，可以使經(jīng)營層和所有者的創(chuàng)新風(fēng)險偏好趨近一致；吸收經(jīng)營層入股優(yōu)化了企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)，可以促進(jìn)重大創(chuàng)新決策有效制衡，保障創(chuàng)新決策質(zhì)量；股權(quán)激勵機(jī)制也引導(dǎo)管理層更關(guān)注創(chuàng)新活動的組織效率和管理水平，努力提高創(chuàng)新產(chǎn)出。這些都會在創(chuàng)新投入推動創(chuàng)新產(chǎn)出的過程中起到正向調(diào)節(jié)作用，提高創(chuàng)新管理水平和創(chuàng)新資源利用效率，鑒于此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：在創(chuàng)新投入作用創(chuàng)新產(chǎn)出過程中，股權(quán)激勵起到正向調(diào)節(jié)作用。

3.股權(quán)激勵與創(chuàng)新效益

創(chuàng)新出來的新產(chǎn)品、新技術(shù)，只有成功產(chǎn)業(yè)化、市場化，才能最終轉(zhuǎn)化為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益反映為創(chuàng)新產(chǎn)出帶來的近期財務(wù)績效(收入增長、利潤提升等)和遠(yuǎn)期戰(zhàn)略績效(市值提高、競爭力增強(qiáng)、品牌提升等)。

科研成果如何有效轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，一直是中國企業(yè)科技創(chuàng)新面臨的瓶頸性問題(陳元志，2022)[14]。國有企業(yè)承擔(dān)了更多基礎(chǔ)性研發(fā)和原創(chuàng)性技術(shù)研發(fā)的責(zé)任和使命，研發(fā)成果的市場化轉(zhuǎn)化相較民營企業(yè)要更加漫長和富于挑戰(zhàn)。近年來，中央對國有企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化提出了種種要求并推動眾多配套機(jī)制出臺，包括對《科技成果轉(zhuǎn)化法》的全面修訂、完善科技成果評價機(jī)制科技、推動成果轉(zhuǎn)化獎酬金激勵分配政策、推進(jìn)技術(shù)要素市場配置改革、開展科技成果轉(zhuǎn)化貸款風(fēng)險補(bǔ)償試點(diǎn)、促進(jìn)創(chuàng)新資源跨主體跨區(qū)域合理有序流動，等等。民營企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化是一種“自發(fā)趨利”行為，而國有企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化帶有更多的國家戰(zhàn)略和社會責(zé)任特征，外部推動和環(huán)境要求的痕跡更重，不僅僅是“自發(fā)為”，還是“必須為”。國有企業(yè)通過股權(quán)激勵正向推動科技成果向市場轉(zhuǎn)化，既有“自發(fā)為”的內(nèi)部動力，還有“必須為”的外部壓力。鑒于此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：在創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生創(chuàng)新效益過程中，股權(quán)激勵起到正向調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

考慮到早期上市公司公告中研發(fā)信息缺失較多和實施股權(quán)激勵的國有企業(yè)數(shù)量較少這一情況，選擇2011-2020年的A股國有控股上市公司年度數(shù)據(jù)作為分析樣本。截至2020年末，共涉及1296家國有控股上市公司10個年度的12960個數(shù)據(jù)樣本量。專利申請量數(shù)據(jù)來自CNRDS(中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺)，其他數(shù)據(jù)來自Wind。為剔除極端數(shù)據(jù)的影響，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析前，對所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了縮尾(Winsorize)處理。

(二)變量設(shè)置

1.股權(quán)激勵變量

股權(quán)激勵EI是本文的解釋變量。已有研究中，對股權(quán)激勵的衡量方式有多種。一些文獻(xiàn)使用管理層持股比例來衡量股權(quán)激勵(王燕妮,2016[15]；尹美群,2018[16])。這種計量方式的問題在于：國有企業(yè)管理層持股有多種實現(xiàn)方式，除了股權(quán)激勵以外，可能還有二級市場投資購買、參與企業(yè)員工持股計劃、參與上市之前的混合所有制改革等，因此，管理層持股和股權(quán)激勵并沒有嚴(yán)格的對應(yīng)性；一些文獻(xiàn)采用雙重差分模型(DID)衡量股權(quán)激勵。DID對實施股權(quán)激勵企業(yè)(實驗組企業(yè))在股權(quán)激勵開始日之后的年度樣本均取1，實驗組企業(yè)實施股權(quán)激勵前樣本及未實施過股權(quán)激勵企業(yè)(對照組企業(yè))年度樣本均取0。這種計量方式也存在不足：在股權(quán)激勵中，授予激勵對象的權(quán)益(股權(quán)或期權(quán))是隱含待實現(xiàn)收益的(例如限制性股票的打折授股)，激勵對象在激勵期間達(dá)成業(yè)績才能實現(xiàn)收益，股權(quán)激勵實質(zhì)上構(gòu)成了企業(yè)和激勵對象之間一種利益對賭機(jī)制。股權(quán)激勵作用鎖定在激勵計劃期間內(nèi)，其直接效用通常不會延展到激勵期間結(jié)束以后。因此，DID將激勵計劃結(jié)束后企業(yè)年度樣本也作為股權(quán)激勵樣本，有其局限性。本文借鑒了劉寶華和王雷(2018)[17]的做法，采用以下方式衡量股權(quán)激勵變量：對實施激勵企業(yè)股權(quán)激勵期間的年度樣本，變量取1，股權(quán)激勵企業(yè)其他年度樣本和未實施股權(quán)激勵企業(yè)年度樣本，變量均取0。這種衡量方式下，股權(quán)激勵樣本對照的不僅有激勵公司非激勵期間樣本，也包括非激勵公司全體樣本，更能清晰體現(xiàn)股權(quán)激勵效果。

2.創(chuàng)新變量

一是創(chuàng)新投入。創(chuàng)新投入有相對比率和絕對額兩個角度(劉寶華、王雷，2018)[17]。本文用年度研發(fā)支出占營業(yè)收入的比例來衡量創(chuàng)新投入強(qiáng)度(R&D1)，用年度研發(fā)支出總額的自然對數(shù)來衡量創(chuàng)新投入規(guī)模(R&D2)。二是創(chuàng)新產(chǎn)出。一般用申請的專利數(shù)量衡量創(chuàng)新產(chǎn)出(Patent)(曹春方、張超，2020)[18]。申請專利有發(fā)明專利、實用新型、外觀設(shè)計三種，發(fā)明專利更能反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的真實情況(孟慶斌等，2019)[19]，本文正式檢驗時使用申請的發(fā)明專利數(shù)量來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，用申請的全部專利數(shù)量做穩(wěn)健性檢驗。三是創(chuàng)新效益(Perform)。創(chuàng)新效益最好的衡量方式，是創(chuàng)新產(chǎn)品(服務(wù))對應(yīng)的新產(chǎn)品收入和利潤，但是新產(chǎn)品績效一般很難通過公開途徑獲取，也有眾多文獻(xiàn)以企業(yè)整體績效作為創(chuàng)新效益的替代，本文采用后一方法。企業(yè)績效包括財務(wù)績效和市場績效兩個角度。本文選擇凈資產(chǎn)收益率ROE來衡量企業(yè)財務(wù)績效，市場績效選擇市凈率指標(biāo)(P/B)，P/B是企業(yè)股權(quán)市場價值和凈資產(chǎn)的比值，P/B反映了投資者愿意給予企業(yè)賬面凈資產(chǎn)的溢價程度，代表企業(yè)未來成長性高低。本文后面會使用投資回報率ROIC替代ROE，用市盈率(P/E)替代P/B進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

3.其他控制變量

在股權(quán)激勵對創(chuàng)新變量-創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、績效產(chǎn)生作用過程中，會受到其他諸多變量因素的影響。借鑒雷鵬等(2016)[20]和周銘山等(2016)[21]的研究，本文設(shè)計了以下控制變量：一是公司治理變量。包括董事會人數(shù)Board、獨(dú)立董事占比Independent；二是股權(quán)結(jié)構(gòu)變量。包括控股股東持股比例Csr、機(jī)構(gòu)持股比例Isr；三是公司財務(wù)變量。包括資產(chǎn)總額對數(shù)Asset、資產(chǎn)負(fù)債率L/A、每股收益EPS、每股現(xiàn)金股利Dividend；四是公司稅賦和補(bǔ)貼變量，包括所得稅稅率Tax-R、補(bǔ)貼收入占營收比例S/R；五是高管薪酬水平變量。包括前三名高管薪酬水平的自然對數(shù)Pay。本文還控制了年度Year和行業(yè)Industry的影響(見表1)。

表1 變量明細(xì)表

(三)實證模型

建立股權(quán)激勵與研發(fā)投入的模型(1)，考查股權(quán)激勵對研發(fā)投入的直接影響。

R&Di,t=αi+β×EIi,t+∑γ×controli,t+year+industry+εi,t

(1)

上式中以當(dāng)期的股權(quán)激勵變量EI對當(dāng)期的研發(fā)投入(分為研發(fā)強(qiáng)度R&D1和研發(fā)支出規(guī)模R&D2)進(jìn)行OLS回歸，預(yù)期系數(shù)β顯著為正，則說明股權(quán)激勵期間有更高的研發(fā)投入,本文假設(shè)1得證。

為了考察在創(chuàng)新投入帶來創(chuàng)新產(chǎn)出過程中，股權(quán)激勵所起的調(diào)節(jié)作用，建立模型(2)。

Patenti,t+1=αi+β1×R&D2i,t+β2×EIi,t+β3×R&D2i,t×EIi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(2)

式(2)中，用研發(fā)投入額R&D2、股權(quán)激勵變量EI,以及股權(quán)激勵和研發(fā)投入的交互項(EI×R&D2)對下一期申請的發(fā)明專利數(shù)量Patent進(jìn)行回歸，如果交互項系數(shù)β3顯著為正，說明在研發(fā)投入產(chǎn)生研發(fā)成果的進(jìn)程中，股權(quán)激勵產(chǎn)生了正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)2得以驗證;如果交互項系數(shù)β3顯著為負(fù)，說明投入研發(fā)資源獲取研發(fā)成果進(jìn)程中，股權(quán)激勵起了負(fù)向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)2不但不成立，且結(jié)論正好和假設(shè)相反。

為了考察在創(chuàng)新產(chǎn)出帶來創(chuàng)新效益過程中股權(quán)激勵所起的調(diào)節(jié)作用，建立模型(3)。

Performi,t+1=αi+β1×Patenti,t+β2×EIi,t+β3×Patenti,t×EIi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(3)

式(3)中，用發(fā)明專利申請數(shù)量Patent、股權(quán)激勵變量EI,以及股權(quán)激勵和發(fā)明專利申請數(shù)量的交互項(EI×Patent)對下一期企業(yè)績效Perform(分別用財務(wù)績效ROE和市場績效P/B)進(jìn)行回歸。如果交互項系數(shù)β3顯著為正，說明在研發(fā)產(chǎn)出促進(jìn)財務(wù)績效的進(jìn)程中，股權(quán)激勵起到了正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)3得以驗證;如果交互項系數(shù)β3顯著為負(fù)，說明股權(quán)激勵在研發(fā)產(chǎn)出促進(jìn)績效進(jìn)程中起到了負(fù)向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)3不成立，且結(jié)論和假設(shè)相反。

四、實證結(jié)果

(一)各變量的描述性統(tǒng)計

一是國有企業(yè)股權(quán)激勵實施情況。2011年至2020年期間，曾實施過股權(quán)激勵公司(變量EI-E)占該期間公司總數(shù)比為18%左右，不到20%，總體而言，國有企業(yè)股權(quán)激勵還不普遍。股權(quán)激勵公司處于股權(quán)激勵期間的年度樣本(也即本文的EI樣本)占到所有年度樣本的比例為8%左右，樣本量約960多個；二是國有企業(yè)研發(fā)活動總體情況。從研發(fā)投入看，10年中研發(fā)支出占營業(yè)收入比平均為3.31%，平均每家公司每年投入的研發(fā)金額為24600萬元(根據(jù)變量換算)，平均每家公司每年申請的發(fā)明專利是11.67件；三是樣本企業(yè)其他總體情況。ROE平均6.24%，市凈率平均2.94%。其他變量數(shù)據(jù)不再贅述(詳見表2)。

表2 變量描述性統(tǒng)計

(二)基準(zhǔn)回歸分析

我們分別用模型(1)-(3)進(jìn)行回歸分析，每次回歸分析前均進(jìn)行了變量的多重共線性檢驗，從VIF值和Tolerence值判斷，本文的變量選擇不存在多重共線性?；貧w結(jié)果見表3。

1.股權(quán)激勵對研發(fā)投入的影響

表3中的列①和列②，是股權(quán)激勵EI分別對研發(fā)投入強(qiáng)度R&D1和研發(fā)投入規(guī)模R&D2的回歸結(jié)果。股權(quán)激勵EI對兩個研發(fā)投入變量的回歸系數(shù)均顯著為正，在控制了其他相關(guān)變量情況下，股權(quán)激勵樣本的研發(fā)投入強(qiáng)度和研發(fā)投入規(guī)模分別比其他樣本高出5.5%和7.7%。本文的假設(shè)1得證。由結(jié)果還可知：解釋變量為研發(fā)強(qiáng)度R&D1時，董事會規(guī)模Board、控股股東持股比例Csr、資產(chǎn)總額Assest、資產(chǎn)負(fù)債率L/A、每股股利EPS、所得稅稅率Tax-R的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明這些變量對研發(fā)投入強(qiáng)度R&D的影響均是負(fù)向的。補(bǔ)貼收入占營收比S/R、高管薪酬P(guān)AY回歸系數(shù)均顯著為正，表明這些變量對研發(fā)投入強(qiáng)度的影響是顯著正向的。解釋變量為研發(fā)投入規(guī)模R&D2時，董事會規(guī)模Board、每股股利EPS、資產(chǎn)負(fù)債率L/A、所得稅稅率Tax-R的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明這些變量對研發(fā)投入額的影響均是負(fù)向的，獨(dú)立董事比例Independent、機(jī)構(gòu)持股比例Isr、資產(chǎn)規(guī)模Assest、每股股利EPS、高管薪酬P(guān)AY的回歸系數(shù)均顯著為正，表明這些變量對研發(fā)投入額的影響均是負(fù)向的。

表3 基本回歸分析

2.股權(quán)激勵對創(chuàng)新“投入→產(chǎn)出”關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

表3中列③和列④是模型(2)的回歸結(jié)果。模型(2)考察股權(quán)激勵與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系。其中列③是將兩個關(guān)鍵變量—股權(quán)激勵EI和研發(fā)投入額度R&D2先引入回歸方程，兩個變量對解釋變量—申請發(fā)明專利Patent的回歸系數(shù)均顯著為正，表明股權(quán)激勵樣本和研發(fā)投入額高的樣本，均有更多的發(fā)明專利申請。列④再將股權(quán)激勵和研發(fā)投入額的交乘項(EI×R&D2)引入回歸方程，交互項的回歸系數(shù)顯著為正，表明在研發(fā)投入帶來研發(fā)成果的過程中，股權(quán)激勵起到了正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)2得證。

3.股權(quán)激勵對創(chuàng)新“產(chǎn)出→效益”關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

表3中列⑤-⑧是模型(3)的回歸結(jié)果，其中列⑤⑥是解釋變量取ROE的回歸結(jié)果，考察股權(quán)激勵對研發(fā)財務(wù)績效的影響。列⑦⑧是解釋變量取P/B的回歸結(jié)果，考察股權(quán)激勵對研發(fā)市場績效的影響。列⑤將EI和Patent先引入回歸模型，對ROE的回歸系數(shù)分別是顯著為正和顯著為負(fù)，說明股權(quán)激勵樣本有更高的ROE，但發(fā)明專利數(shù)量高的樣本ROE反而比較低。列⑥將交互項EI×Patent再引入回歸方程，交互項的回歸系數(shù)顯著為正，表明在研發(fā)產(chǎn)出作用于財務(wù)績效ROE的過程中，股權(quán)激勵EI起到了正向調(diào)節(jié)作用。列⑦將EI和Patent先引入回歸模型，對P/B的回歸系數(shù)均顯著為正，說明股權(quán)激勵EI和發(fā)明專利Patent均對市場績效有正向促進(jìn)作用。列⑧將交互項EI×Patent再引入回歸方程，交互項的回歸系數(shù)顯著為正，表明在研發(fā)產(chǎn)出作用于市場績效P/B的過程中，股權(quán)激勵EI調(diào)節(jié)作用是正向的。由于列⑥⑧中交互項EI×Paten的回歸系數(shù)均顯著為正，驗證了股權(quán)激勵正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)3得證。

在對ROE的回歸中，出現(xiàn)了發(fā)明專利Patent負(fù)向顯著影響ROE的這一結(jié)果，這和劉和旺等(2015)[[22]研究結(jié)論相同，但和吳超鵬等(2016)[23]的研究結(jié)論相反?？赡艿脑颍菄衅髽I(yè)的創(chuàng)新優(yōu)勢(表現(xiàn)為專利)向短期績效優(yōu)勢(表現(xiàn)為ROE)轉(zhuǎn)換過程中還存在一定程度的體制機(jī)制障礙。

(三)股權(quán)激勵對創(chuàng)新影響的異質(zhì)性分析

股權(quán)激勵對創(chuàng)新活動的作用程度，會受到一些因素的影響。這些因素可能涉及企業(yè)自身特征，也可能涉及企業(yè)所處環(huán)境。本文以設(shè)定因素作為分組標(biāo)準(zhǔn)，對股權(quán)激勵和創(chuàng)新關(guān)系進(jìn)行分樣本檢驗。 通過分樣本開展的異質(zhì)性分析，有助于國資監(jiān)管機(jī)構(gòu)有效選擇股權(quán)激勵企業(yè)、幫助企業(yè)確定恰當(dāng)股權(quán)激勵時機(jī)，為股權(quán)激勵實踐提供幫助。

產(chǎn)業(yè)特征IC是本文選擇的第一個分組標(biāo)準(zhǔn)。在國有企業(yè)圍繞公司治理、市場化機(jī)制、中長期激勵等開展的諸項改革中，科技型企業(yè)往往試點(diǎn)在先。例如2019年推開的國企改革“雙百行動”中，“雙百企業(yè)”相當(dāng)一部分比例是科技企業(yè)。2020年，科技部、國資委還專門擬定了“科技改革示范企業(yè)”名單，推動“科改示范行動”，在科技企業(yè)加大分配、稅收等改革力度。鑒于此，本文選擇“是否屬于科技行業(yè)”這一產(chǎn)業(yè)特征作為樣本分組檢驗標(biāo)準(zhǔn)，回答“股權(quán)激勵對創(chuàng)新活動的影響是否在科技企業(yè)更加顯著”這一問題，為優(yōu)先選擇科技型企業(yè)實施股權(quán)激勵這一政策提供實證依據(jù)。借鑒周菲和楊棟旭(2019)[13]的做法,按照證監(jiān)會行業(yè)分配標(biāo)準(zhǔn)，將證監(jiān)會67個細(xì)分行業(yè)中的13個行業(yè)設(shè)定為科技型行業(yè)，這些行業(yè)的公司樣本產(chǎn)業(yè)特征變量均取1，其他行業(yè)公司樣本產(chǎn)業(yè)特征變量均取0。我們按照產(chǎn)業(yè)特征IC(是否屬于科技行業(yè)企業(yè))將全部樣本分為科技型企業(yè)樣本和非科技型企業(yè)樣本。

股權(quán)制衡度EB是本文選擇的第二個分組標(biāo)準(zhǔn)。在股權(quán)結(jié)構(gòu)安排中體現(xiàn)制衡原則，可以避免大股東的“一股獨(dú)大”，防止大股東對其他股東和公司利益侵蝕，并通過股東之間的有效互補(bǔ)來提升決策科學(xué)性。建立多元化的股權(quán)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)制衡和互補(bǔ)的有效統(tǒng)一，是國企公司治理改革的重要內(nèi)容。本文用控股股東和第二大股東持股比例之差來衡量股權(quán)制衡度?？紤]到國有企業(yè)股權(quán)制衡的特殊性，本文還采用非公資本股權(quán)比例來作為股權(quán)制衡度另一衡量方式，以股權(quán)制衡度EB的中位數(shù)為分界線，將全部樣本分為高制衡樣本和低制衡樣本。

股票換手率STR是本文選擇的第三個分組標(biāo)準(zhǔn)。股票換手率代表的是股票轉(zhuǎn)手買賣的頻率。換手率的計算方式是：換手率=某一段時間內(nèi)的成交量÷發(fā)行總股數(shù)×100%。股票換手率高，說明股票流動性好。本文用年度換手率來衡量STR。但股票換手率高背后，往往有企業(yè)股價波動性強(qiáng)、市場對公司發(fā)展預(yù)期存較大分歧等原因(baker，2002)[20],也有可能是企業(yè)發(fā)展方向信息傳遞模糊、企業(yè)擅長炒作和追逐市場熱點(diǎn)等。因此選擇該分組變量。以股票換手率STR中位數(shù)為分界線，將全部樣本分為高換手率樣本和低換手率樣本。

分類樣本的模型(1)-(3)檢驗結(jié)果見表4-表8。股權(quán)激勵對創(chuàng)新發(fā)投入影響的回歸結(jié)果(表4-5)表明：在各分類樣本中，股權(quán)激勵對研發(fā)強(qiáng)度R&D1和研發(fā)投入額R&D2的回歸系數(shù)均顯著為正。表明：股權(quán)激勵對研發(fā)投入正向影響的結(jié)論具備廣泛性和普遍性；創(chuàng)新產(chǎn)出回歸模型的回歸結(jié)果(表6)表明：股權(quán)激勵EI和研發(fā)投入交互項(EI×R&D2)對專利產(chǎn)出的回歸系數(shù)在科技型企業(yè)、股權(quán)高制衡度企業(yè)、股權(quán)低制衡度企業(yè)、低股票換手率企業(yè)是顯著為正的。在非科技型企業(yè)、高股票換手率企業(yè)的回歸系數(shù)雖為正，但并不顯著。說明股權(quán)激勵正向調(diào)節(jié)“投入→產(chǎn)出”關(guān)系的結(jié)論在非科技型企業(yè)和高股票換手率企業(yè)沒有得到支持；創(chuàng)新效益回歸模型的回歸結(jié)果(表7-8)表明：股權(quán)激勵EI和研發(fā)產(chǎn)出交互項(EI×Patent)對ROE和P/B的回歸系數(shù)在科技型企業(yè)、股權(quán)高制衡度企業(yè)、低股票換手率企業(yè)顯著為正。在非科技型企業(yè)、低制衡度企業(yè)、高股票換手率企業(yè)的回歸系數(shù)雖為正，但基本不顯著。說明股權(quán)激勵正向調(diào)節(jié)“產(chǎn)出→效益”關(guān)系的結(jié)論在非科技型企業(yè)、低制衡度和高股票換手率企業(yè)沒有得到支持。

表4 模型(1)異質(zhì)性分析——被解釋變量R&D1

表5 模型(1)異質(zhì)性分析——被解釋變量R&D2

表6 模型(2)異質(zhì)性分析

表7 模型(3)異質(zhì)性分析——被解釋變量ROE

表8 模型(3)異質(zhì)性分析——被解釋變量P/B

以上分樣本的異質(zhì)性檢驗結(jié)果說明：企業(yè)科技型產(chǎn)業(yè)屬性、高股權(quán)制衡度和低股票換手率，更有利于發(fā)揮股權(quán)激勵的研發(fā)促進(jìn)作用。

(四)進(jìn)一步分析——股權(quán)激勵模式和激勵期間長短對研發(fā)的影響

股權(quán)激勵方案如何設(shè)計也會影響到企業(yè)創(chuàng)新。(石琦等，2020)[[24]、(王姝勛等，2017)[[25]的研究結(jié)果表明：股權(quán)激勵模式、激勵計劃周期長短、激勵對象范圍、激勵額度、業(yè)績考核目標(biāo)等股權(quán)激勵要素，均會影響到創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。這些研究基本是以上市公司整體作為研究對象，并沒有對國有企業(yè)股權(quán)激勵群體開展專門研究?？紤]到股權(quán)激勵涉及要素數(shù)據(jù)搜集的復(fù)雜性，本文選取了國有企業(yè)兩個股權(quán)激勵關(guān)鍵因素---激勵模式和激勵期間，考察它們對研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出影響。本文以實施股權(quán)激勵并處于股權(quán)激勵期間的年度樣本為研究對象，設(shè)計以下三個回歸模型進(jìn)行驗證。

R&Di,t=αi+β1×RSi,t+β2×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(4)

Patenti,t+1=αi+β1×R&D2i,t+β2×RSi,t+β3×Lenthi,t+β4×R&D2i,t×RSi,t
+β5×R&D2i,t×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(5)

Performi,t+1=αi+β1×Patenti,t+β2×RSi,t+β3×Lenthi,t+β4×Patenti,t×RSi,t
+β5×Patenti,t×Lenthi,t+∑γ×controlit+year+industry+εit

(6)

上述回歸模型中，RS為限制性股票變量，年度樣本的激勵模式如果是限制性股票，取1，否則為0。Lenth為激勵時間變量，為年度樣本股權(quán)激勵計劃的有效期限。模型(4)檢驗股權(quán)激勵模式和激勵期限長短對研發(fā)投入(分別是投入強(qiáng)度R&D1和投入總量R&D2)的影響，如果RS的回歸系數(shù)β1顯著為正，說明限制性股票激勵模式下有更高的研發(fā)投入，如果Lenth的回歸系數(shù)β2顯著為正，說明激勵期限越長，期間研發(fā)投入越大。模型(5)檢驗激勵模式和激勵期限對“創(chuàng)新投入→創(chuàng)新產(chǎn)出”關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。讓研發(fā)投入(R&D2)、限制性股票RS、激勵期限Lenth及研發(fā)投入和另外兩個變量的交互項(R&D2 ×RS和R&D2×Lenth)均進(jìn)入回歸方程，對下一期的發(fā)明專利數(shù)量進(jìn)行回歸。如果交互項R&D2×RS的回歸系數(shù)β4顯著為正，說明相較其他激勵模式，限制性股票能夠更好促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。如果交互項R&D2×Lenth的回歸系數(shù)β5顯著為正，說明激勵期限越長，對創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用越明顯。模型(6)檢驗激勵模式和激勵期限對“創(chuàng)新產(chǎn)出→創(chuàng)新效益”關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，讓研發(fā)產(chǎn)出(Patent)、限制性股票RS、激勵期限Lenth及Patent和另外兩個變量的交互項(Patent×RS和Patent×Lenth)均進(jìn)入回歸方程，對下一期的企業(yè)績效(包括財務(wù)績效ROE和市場績效P/B)進(jìn)行回歸。如果交互項Patent×RS的回歸系數(shù)β4顯著為正，說明相較其他激勵模式，限制性股票能夠更好在起到正向調(diào)節(jié)作用。如果交互項Patent×Lenth的回歸系數(shù)β5顯著為正，說明激勵期限越長，對創(chuàng)新產(chǎn)出推動創(chuàng)新效益過程中的正向調(diào)節(jié)作用越明顯。表9是回歸檢驗結(jié)果。

表9 進(jìn)一步分析———激勵模式和激勵期限的影響

由表9可知，在模型(4)中，激勵期限Lenth對研發(fā)強(qiáng)度和研發(fā)投入規(guī)模的回歸系數(shù)均顯著為正，激勵模式RS對研發(fā)強(qiáng)度的回歸系數(shù)不顯著；在模型(5)中，交互項Lenth×R&D2對下一期發(fā)明專利的回歸系數(shù)顯著為正，但交互項RS×R&D2對下一期發(fā)明專利的回歸系數(shù)不顯著；在模型(6)中，交互項Lenth×Patent對下一期企業(yè)績效(包括財務(wù)績效ROE和市場績效P/B)回歸系數(shù)均顯著為正，但交互項Lenth×Patent對企業(yè)績效的回歸均不顯著。

上述檢驗結(jié)果說明：激勵模式RS僅影響創(chuàng)新投入，并不在后續(xù)的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益中發(fā)揮明顯的區(qū)別性作用。而激勵期限Lenth對創(chuàng)新活動的影響是全面的，激勵期限越長，創(chuàng)新投入越高，且對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的產(chǎn)生能夠起到更明顯的調(diào)節(jié)作用。

五、穩(wěn)健性檢驗

(一) PSM解決樣本自選擇問題

在全體樣本中，實施股權(quán)激勵企業(yè)畢竟只是少數(shù)，企業(yè)實施股權(quán)激勵也并非是隨機(jī)的,這可能會引發(fā)樣本的“自選擇”，從而導(dǎo)致結(jié)論不可靠。鑒于此，本文采用傾向得分匹配法(PSM)解決這一問題。本文借鑒Bludell 等(2000)[[26]的做法，利用可獲得的變量數(shù)據(jù)構(gòu)造一個對股權(quán)激勵進(jìn)行預(yù)測的回歸模型，計算出每個企業(yè)實施股權(quán)激勵的預(yù)測概率值，然后采用逐年匹配的方法為實施股權(quán)激勵的企業(yè)(實驗組)找到一個概率預(yù)測值最接近的、未實施股權(quán)激勵的對照組企業(yè)。預(yù)測是否實施股權(quán)激勵的Logistic模型如下。

EIi,t=?i+β1×Boardi,t-1+β2×Independenti,t-1+β3×Csri,t-1+β4×Isri,t-1+β5
×Assesti,t-1+β6×L/Ai,t-1+β7×ROEi,t-1+β8×Divindendi,t-1+β9
×Grothi,t-1+β10×S/Ri,t-1+β11×Payi,t-1+β12×P/Bi,t-1+β13×STRi,t-1

模型中EI為股權(quán)激勵變量，當(dāng)年度開始實施股權(quán)激勵的樣本取1，否則為0。模型中除了上文出現(xiàn)過的自變量以外，為了增加回歸擬合度，又增加了上年營業(yè)收入增長率Grotht-1。通過回歸確定各自變量的回歸系數(shù)，然后根據(jù)回歸系數(shù)和自變量反向計算股權(quán)激勵實施概率值，再按照概率值最接近原則，匹配對照組和實驗組。2011-2020年共計228家企業(yè)在不同年度開始實施股權(quán)激勵，按照上述方法找到對照組企業(yè)228家。將PSM匹配后的實驗組和對照組樣本作為研究對象，用模型(1)-(3)進(jìn)行回歸檢驗，結(jié)論和前面的基準(zhǔn)檢驗基本一致。

(二)工具變量解決內(nèi)生性問題

股權(quán)激勵和企業(yè)創(chuàng)新雖然具備顯性關(guān)系，但并不能認(rèn)定股權(quán)激勵一定正向(負(fù)向)影響企業(yè)創(chuàng)新。兩者關(guān)系可能是互為因果的，即具備創(chuàng)新活動某特征的企業(yè)可能更傾向作股權(quán)激勵，這種可能的反向因果會影響本文結(jié)論可靠性。鑒于此，本文借孟慶斌等(2019)[19]和石琦等(2020)[[24]的做法，選擇與樣本同省份、不同行業(yè)且樣本年度申請的發(fā)明專利數(shù)為0的公司EI的均值(EI_Mean)，作為本樣本EI的工具變量。一方面，同地區(qū)不同企業(yè)股權(quán)激勵行為存在模仿性，樣本的EI同工具變量(EI_Mean)之間具有相關(guān)性。另一方面，工具變量取值涉及的均是其他行業(yè)且申請發(fā)明專利為0的樣本，不存在技術(shù)的溢出效應(yīng)，不會對本樣本的研發(fā)活動產(chǎn)生影響，這種工具變量設(shè)置方式符合工具變量需具備的特征要求。采用二階段2SLS進(jìn)行回歸的結(jié)果，與前文結(jié)論基本一致。

(三)改變回歸方式

在創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的檢驗中，本文采用的均是OLS線性回歸方式，但有研究表明，研發(fā)投入和研發(fā)成果之間可能是非線性關(guān)系，研發(fā)成果和績效之間的關(guān)系可能也并非簡單的線性關(guān)系。鑒于此，在原回歸模型(2)中加入研發(fā)投入平方(R&D2)和研發(fā)投入平方與股權(quán)激勵交互項(R&D2×EI)，在原回歸模型(3)中加入發(fā)明專利平方Patent2和發(fā)明專利平方與股權(quán)激勵的交互項(Patent2×EI)兩個變量，加入變量后的回歸結(jié)果表明：交互項(R&D2×EI) 和(Patent2×EI)的回歸系數(shù)均不顯著。表明原回歸結(jié)果是可靠的。

(四)其他穩(wěn)健性檢驗

一是變換變量。用申請的專利總量替代申請的發(fā)明專利數(shù)量，用投入資本回報率ROIC替代ROE，用市盈率替代市凈率，在異質(zhì)性檢驗中用民營股東持股比例來重新定義股權(quán)制衡度。變量替代前后的回歸結(jié)果基本是一致的。二是對解釋變量再作滯后1期安排。在回歸模型(1)中，被解釋變量是當(dāng)期取值，在回歸模型(2)(3)中，被解釋變量是下期取值。考慮到股權(quán)激勵和研發(fā)活動影響的滯后性，對原模型(1)-(3)的被解釋變量再作滯后一期取值，結(jié)論依舊穩(wěn)健。

六、結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

本文實證結(jié)果表明，國有控股上市公司啟動的股權(quán)激勵，在“創(chuàng)新投入→創(chuàng)新投入→創(chuàng)新效益”的關(guān)系鏈條上、在各環(huán)節(jié)投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)換中，股權(quán)激勵顯著提升了企業(yè)創(chuàng)新投入水平，在創(chuàng)新投入帶來創(chuàng)新產(chǎn)出的過程中，以及創(chuàng)新產(chǎn)出帶來創(chuàng)新效益過程中，股權(quán)激勵都起到了正向調(diào)節(jié)作用。其中，股權(quán)激勵對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效益的調(diào)節(jié)作用，會受到產(chǎn)業(yè)性質(zhì)、股權(quán)制衡度和股票換手率的影響，在科技類企業(yè)、股權(quán)制衡度高企業(yè)和股票換手率低企業(yè)，股權(quán)激勵對創(chuàng)新影響的顯著性程度會明顯上升。股權(quán)激勵方案設(shè)計會影響到創(chuàng)新活動：股權(quán)激勵模式選擇對創(chuàng)新投入規(guī)模有一定影響，對其他創(chuàng)新要素基本上不產(chǎn)生影響。設(shè)置相對較長的股權(quán)激勵期限，有利于提高研發(fā)投入、促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出和增進(jìn)創(chuàng)新效益。

(二)政策建議

一是堅持股權(quán)激勵方向，擴(kuò)大改革企業(yè)范圍。推出股權(quán)激勵和員工持股，是國有企業(yè)分配制度改革的重要內(nèi)容，是在國有企業(yè)貫徹“按要素貢獻(xiàn)進(jìn)行價值分配”改革精神的體現(xiàn)和落實，也是促進(jìn)國有企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新引領(lǐng)作用的重要機(jī)制保障。當(dāng)前，在國有非上市企業(yè)的股權(quán)改革試點(diǎn)也還方興未艾，股權(quán)激勵作用發(fā)揮還有待進(jìn)一步擴(kuò)大。要在試點(diǎn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善政策、總結(jié)經(jīng)驗、加大宣傳、做好輔導(dǎo)，擴(kuò)大國有上市公司和非國有科技型企業(yè)股權(quán)激勵的范圍，將國有企業(yè)以股權(quán)激勵為主的中長期激勵改革持續(xù)推向深入。

二是有效選擇激勵改革企業(yè)，優(yōu)化股權(quán)激勵模式。國有企業(yè)的分配制度改革，也并非“一股就靈”。要充分考慮企業(yè)的基本情況，從公司治理、產(chǎn)業(yè)屬性、創(chuàng)新狀況、人力資源、資本市場多個角度，考慮企業(yè)股權(quán)激勵的適用性，建立股權(quán)激勵改革備選企業(yè)的評估模型，選擇合適企業(yè)，在企業(yè)發(fā)展的合適階段和資本市場合適時機(jī)，有效開展股權(quán)激勵工作，確保股權(quán)激勵改革的效率和效果。要進(jìn)一步優(yōu)化國有企業(yè)股權(quán)激勵政策體系，逐步調(diào)整國有企業(yè)股權(quán)激勵政策中“設(shè)定股權(quán)激勵收益上限”等和市場化方向有異的相關(guān)條款，放大股權(quán)激勵效果。要進(jìn)一步完善股權(quán)激勵的績效考核體系，在股權(quán)激勵合約中大量引入鼓勵企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化的相關(guān)績效指標(biāo)，加大股權(quán)激勵的創(chuàng)新保障。要審慎安排短期間的股權(quán)按激勵計劃，盡量開展多批次、長期間的股權(quán)激勵，體現(xiàn)激勵的長期性和持續(xù)性。

三是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，提升企業(yè)創(chuàng)新績效。國有企業(yè)的創(chuàng)新引領(lǐng)，已經(jīng)很好體現(xiàn)在創(chuàng)新基礎(chǔ)夯實和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新突破上。但在創(chuàng)新的有效產(chǎn)業(yè)化方面，在創(chuàng)新成果的市場化對接層面，國有企業(yè)還要進(jìn)一步研究方向，確定模式，以實現(xiàn)創(chuàng)新社會效益和經(jīng)濟(jì)效益的有效統(tǒng)一，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)層面創(chuàng)新社會責(zé)任發(fā)揮和企業(yè)自身高質(zhì)量發(fā)展的有效統(tǒng)一。要進(jìn)一步理順科技成果轉(zhuǎn)化為市場效益的體制機(jī)制，在人才引進(jìn)、分配制度、稅收政策、績效評價等多個層面，堅持改革的市場化方向，加大改革力度，引導(dǎo)國有企業(yè)在具備強(qiáng)大科技實力同時，將科技轉(zhuǎn)化為企業(yè)生產(chǎn)力，轉(zhuǎn)化為實實在在的企業(yè)績效。