高奕航

摘 要： ??經(jīng)濟新常態(tài)下，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展已成為我國對整體經(jīng)濟的重要指引。作為知識、技術(shù)密集型群體，高新技術(shù)企業(yè)對創(chuàng)新的需求更為迫切。股權(quán)激勵是幫助企業(yè)提振業(yè)績的有效工具之一，國內(nèi)大量高新技術(shù)企業(yè)已開始將股權(quán)激勵重心對象由高管轉(zhuǎn)向核心員工。論文聚焦蘇浙滬地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)，結(jié)合委托代理、激勵和創(chuàng)新理論，運用雙重差分的固定效應(yīng)模型實證檢驗。結(jié)果表明，核心員工股權(quán)激勵能夠正向影響企業(yè)的創(chuàng)新績效。進一步分析發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵方案中核心員工-高管相對激勵強度會影響方案的激勵效果，向核心員工傾斜的方案效果更佳。此外，與限制性股票相比，股票期權(quán)的激勵作用更為顯著。研究結(jié)論為高新技術(shù)企業(yè)設(shè)計股權(quán)激勵方案提供了參考。

關(guān)鍵詞： ?高新技術(shù)企業(yè)；股權(quán)激勵；核心員工；創(chuàng)新績效

中圖分類號： ?F 292.92；F 273.1

文獻標(biāo)志碼： ??A

The Impact of Equity Incentive for Core Employees onInnovation Performance： Based on High-Tech Enterprisesin Jiangsu， Zhejiang and Shanghai

GAO Yihang

（School of Business and Management， Shanghai International Studies University， Shanghai 201620， China）

Abstract： ?Under the new normal of economy， innovation-driven development has become an important guideline for the overall economy in China. As a knowledge and technology-intensive group， high-tech enterprises have a more urgent need for innovation. Equity incentive is one of the effective tools to help enterprises boost their performance， many high-tech enterprises in China have started to shift the focus of equity incentive for executives to core employees. The paper focuses on high-tech enterprises in Jiangsu， Zhejiang and Shanghai regions， and combines agent， incentive and innovation theories， using The difference-in-difference model to test empirically. The results show that the core employees equity incentives can positively affect the innovation performance of the enterprises. Further analysis reveals that the relative incentive intensity of executive and employee in equity incentive programs affects the incentive effect， and the programs that favor core employees have better effect. In addition， the incentive effect of stock options is more significant compared with restricted stock. The findings of the study provide a reference for high-tech enterprises to design their equity incentive programs.

Key words： ?high-tech enterprises; equity incentive; key employees; innovation performance

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 核心員工股權(quán)激勵與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新

在高新技術(shù)企業(yè)中，核心員工屬于高知識人群，直接負責(zé)公司的產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)、項目管理、營銷等業(yè)務(wù)，對企業(yè)創(chuàng)新績效有重要影響。在創(chuàng)新理論背景下，隨著市場發(fā)展與產(chǎn)品變化，創(chuàng)新難度增長與知識依賴性的增強也造成了此類專業(yè)群體具有較高的知識壁壘。核心員工的知識壁壘過高，會與經(jīng)營者、股東之間存在大量非對稱信息，從而造成企業(yè)利益無法最大化，進而增加代理成本負擔(dān)。因此，公司所有者需要通過設(shè)計最優(yōu)契激勵以削弱代理成本。

核心員工推動主導(dǎo)公司的研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新，他們的工作時間和工作地點可以由他們自己決定和控制，他們對組織不是特別依賴，其創(chuàng)新活動可以發(fā)生在工作中或工作以外的場景、時間，管理者較難把控其創(chuàng)新進度與效率。而研發(fā)人員的創(chuàng)新成果帶來的經(jīng)濟效益也較難被評估測量（姜英兵等，2018）?；谌鎴蟪昴Ｐ停?jīng)濟型薪酬激勵機制能夠?qū)χR型員工產(chǎn)生影響，并進一步促進企業(yè)創(chuàng)新績效正向提升（白貴玉等，2016）。關(guān)于薪酬激勵具體形式，已有研究表明上市公司實施股權(quán)激勵能夠有效提升企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績（謝園生，2010）。無論是對高管還是員工，股權(quán)激勵都具有一定激勵效果（陳冬華等，2015），且對員工授予股權(quán)激勵能夠顯著增強企業(yè)的創(chuàng)新能力（Chang等，2015）。企業(yè)通過給予股份的形式，能夠有效提升知識型員工的主人翁意識，刺激其創(chuàng)新積極性。進一步研究表明，核心人力資本對企業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動影響深遠，與高管激勵相比，核心員工擁有股權(quán)激勵的公司在一定程度上會有更好的業(yè)績績效（于換軍，2018）。因此，本文提出研究假設(shè)如下：

H1： ?核心員工股權(quán)激勵能促進高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與質(zhì)量水平。

1.2 核心員工-高管相對激勵強度

雖然股權(quán)激勵可能在一定程度上有助于企業(yè)的創(chuàng)新績效， 但根據(jù)給予受益人的激勵措施的相對強度，可能會產(chǎn)生不同的效果。在壕溝效應(yīng)假說指導(dǎo)下，當(dāng)高管持股比例過高、對企業(yè)控制力強時，會在更大范圍追求自身利益而增加代理成本（何任等，2018）。經(jīng)營者可能會通過操縱控制權(quán)濫用股權(quán)激勵，引起公司經(jīng)營風(fēng)險。而激勵理論也提出，員工在評價收入滿意度的同時，會根據(jù)自身收入與其他對象進行橫向比較，從而產(chǎn)生公平感。關(guān)于股權(quán)激勵情況與企業(yè)價值的關(guān)聯(lián)研究表明，高管人員和核心技術(shù)人員之間的股權(quán)激勵數(shù)量存在較大差異時將負面影響股權(quán)激勵的效果。核心員工持股比例越高，公司的技術(shù)創(chuàng)新效率也會越高（劉紅，2018）。與高管的股權(quán)激勵相比，對核心員工的股權(quán)激勵方案可以通過減少核心員工與高管間的薪酬差距來降低代理成本， 以在一定程度上提高企業(yè)的創(chuàng)新表現(xiàn)（陳效東，2017）。因此，本文提出研究假設(shè)如下：

H2： ?一項股權(quán)激勵方案中，核心員工股權(quán)激勵相對強度越大，該激勵對企業(yè)創(chuàng)新激勵效應(yīng)越顯著。

1.3 股權(quán)激勵方式選擇

我國企業(yè)在實施核心員工股權(quán)激勵時，往往采取限制性股票和股票期權(quán)兩種形式，兩者都能夠使得被授予對象在公司股價上漲時獲利，但在權(quán)利、義務(wù)對等性上存在差異。限制性股票執(zhí)行價格更低，更容易獲利，被授予時即存在實際價值，因此其價值會隨股票下跌造成實質(zhì)性損失。而股票期權(quán)不存在與權(quán)利對等的義務(wù)，在不行權(quán)的情況下不會形成實質(zhì)性損失。股票期權(quán)在進行決策和創(chuàng)新活動時風(fēng)險規(guī)避性更弱，更能夠激勵公司的研發(fā)投入（葉陳剛等，2015）。在高新技術(shù)企業(yè)中，實施股票期權(quán)能夠在一定程度上使得股權(quán)激勵方案對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵效果更好（姜英兵，2018）。當(dāng)進行創(chuàng)新活動時，核心員工會更關(guān)心風(fēng)險問題，因此本文提出研究假設(shè)如下：

H3： ?股票期權(quán)對企業(yè)創(chuàng)新績效的激勵作用比限制性股票的激勵作用更顯著。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本與數(shù)據(jù)

本文以2006—2017年蘇浙滬地區(qū)A股上市的高新技術(shù)企業(yè)為研究對象，對初始樣本整理：首先，剔除掉金融、保險類等不具有典型代表性的上市企業(yè); 第二， 排除ST和ST*的公司樣本; 第三，篩去數(shù)據(jù)存在嚴重缺失的樣本。本文研究的起始時間為我國A股市場上的上市公司最早開始采用核心員工股權(quán)激勵計劃的年份，同時保留連續(xù)6年以上可獲得資料的企業(yè)以保證資料準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)來源渠道：公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、專利、股權(quán)激勵計劃、治理結(jié)構(gòu)等相關(guān)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。其中，股權(quán)激勵計劃中的有效期限和激勵人數(shù)等相關(guān)變量的缺失數(shù)據(jù)由Wind數(shù)據(jù)庫進行補充。此外，為排除極端值對結(jié)果的影響，模型中除虛擬變量外的所有變量都在1%的水平上進行了縮尾處理。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

本文主要用創(chuàng)新綜合產(chǎn)出來衡量創(chuàng)新績效。我國專利法中將專利申請分為實用新型專利、發(fā)明專利和外觀設(shè)計專利三類。發(fā)明專利的研發(fā)周期最長，需消耗大量人力和資金，實用新型專利在技術(shù)含量和創(chuàng)新方面僅次于發(fā)明專利，主要涉及技術(shù)改進和優(yōu)化、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等。外觀設(shè)計專利的技術(shù)要求較低，因此不太能代表創(chuàng)新表現(xiàn)?？紤]到激勵反應(yīng)時效，本文選取遞延一年的發(fā)明專利申請數(shù)和實用新型專利申請數(shù)之和（Patient IU）作為創(chuàng)新綜合產(chǎn)出的數(shù)量衡量指標(biāo)，發(fā)明專利申請數(shù)（Patient I）和實用新型專利申請數(shù)（Patient U）作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出細分衡量指標(biāo)，其中發(fā)明專利涉及創(chuàng)新工藝核心環(huán)節(jié)、耗時較長，能夠反映創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量。

2.2.2 解釋變量

在H1中，本文設(shè)置了Option和Post兩個虛擬變量作為解釋變量：Option是代表處理組的虛擬變量，當(dāng)公司實施股權(quán)激勵時該取值為1，否則取0；Post是在處理組中根據(jù)是否實施核心員工股權(quán)激勵分組，樣本實施該激勵后取1，否則取0。在H2中同樣設(shè)置虛擬變量Tendency，計算每一項股權(quán)激勵方案中授予核心員工股票期權(quán)（限制性股票）數(shù)與授予高管的股票期權(quán)（限制性股票）數(shù)的比值，若大于整體均值則取1，否則取0。在H3中設(shè)置虛擬變量Pattern，當(dāng)公司采用限制性股票作為激勵時取值為1，采用股票期權(quán)作為激勵時取值為0。

2.2.3 控制變量

對公司創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)制約因素有很多，包括公司治理結(jié)構(gòu)、財務(wù)狀況、研發(fā)投入、政府補助等，因此需要在實證模型分析過程中加入這類控制變量。本文主要借鑒田軒等（2018）、 徐長生等（2015）的控制變量選取方法，從公司的治理結(jié)構(gòu)、盈利能力、負債能力這三個方面選取較有代表性的變量納入控制。此外，將企業(yè)股權(quán)性質(zhì)（SOE）、政府補助（Subsidy）等變量引入。

具體相關(guān)變量及解釋詳見表1。

2.3 模型設(shè)計

在研究實施股權(quán)激勵計劃與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的因果關(guān)系時，最大的難點在于如何有效克服選擇性偏誤的問題，因為實施股權(quán)激勵計劃與未實施股權(quán)激勵計劃的公司之間本身存在一定差異（呂長江等，2011）。因此，本文選取雙重差分的固定效應(yīng)模型以控制與公司個體、時間變化相關(guān)的干擾因素，減少內(nèi)生性問題。同時，采取高斯混合模型GMM對回歸結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。

為驗證H1中核心員工股權(quán)激勵與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，設(shè)計模型（1）。其中，i和t分別表示不同公司和時間;被解釋變量Yit+1為滯后一期并取對數(shù)以減少誤差的發(fā)明專利（Patent I）和實用型專利（Patent U）以及兩者之和（Patent IU）;Incentiveit= Optioni×Postt為核心解釋變量，表示處理組與對照組虛擬變量與實施核心員工股權(quán)激勵的虛擬變量交互項;Controlsit表示所加入的控制變量，在表1中已詳細列示;αi和λt分別代表企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng);εit表示隨機誤差項，經(jīng)過robust調(diào)整成異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。為進一步研究股權(quán)激勵方案中核心員工與高管相對激勵強度對激勵效果的影響，設(shè)計模型（2）。研究設(shè)計股權(quán)激勵方案時，進一步設(shè)計模型（3）。

Yit+1=β0+β1 Incentiveit+β2 Controlsit+αi+λt+ εit （1）

Yit+1=β0+β1 Incentiveit×Tendencyit+β2 Incentiveit+β3 Controlsit+αi+λt+εit （2）

Yit+1=β0+β1 Patternit×Tendencyit+β2 Incentiveit+β3 Controlsit+αi+λt+εit （3）

3 實證結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計

經(jīng)過對原始數(shù)據(jù)進行整理得到437家上市公司共4345個觀測值，表2為初始樣本描述性統(tǒng)計的結(jié)果。首先，大部分變量都存在一定缺漏值，但比例較小，不會對回歸結(jié)果造成實質(zhì)性的影響；第二，所有變量的平均值差異較小，并且標(biāo)準(zhǔn)差不大，回歸時會有較好的擬合性；第三，企業(yè)創(chuàng)新水平的代理變量中存在等于0的情況，這與現(xiàn)實情況是相符的，企業(yè)可能在某一年沒有申請專利。

3.2 樣本均值t檢驗

為驗證被解釋變量和控制變量選取的合理性，對初始樣本的處理組與對照組之間進行無條件均值差異t檢驗（表3）。從被解釋變量的結(jié)果來看，處理組的發(fā)明專利申請數(shù)與實用新型專利申請數(shù)之和取對數(shù)（Patent IU）后的平均水平為3.041，對照組的平均水平為2.769，前者比后者顯著高出0.271，說明實施核心員工股權(quán)激勵計劃的企業(yè)的創(chuàng)新能力平均而言比沒有實施的企業(yè)的創(chuàng)新能力更強。因此，直接以是否實施該項股權(quán)激勵為解釋變量對整體樣本進行回歸容易造成選擇性偏誤。從控制變量的結(jié)果來看，實施核心員工股權(quán)激勵的企業(yè)在資產(chǎn)回報率（ROA）、股權(quán)集中度（Top 10）、高管薪酬水平（Exe-wage）、政府補助（Subsidy）方面都比不實施核心員工股權(quán)激勵的企業(yè)更為優(yōu)越，而在資金負債率（Lev）、固定資產(chǎn)比率（Tangibility）方面水平更低， 由此可見核心員工股權(quán)激勵實施意愿高的公司多處于成長初期或擴張期，有較多資金和盈余支持。此外，實施核心員工股權(quán)激勵的公司在研發(fā)投入（Rd）、企業(yè)價值（Tobin Q）方面也均高于對照組，說明當(dāng)一家公司實施核心員工股權(quán)激勵時，往往其對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)也會更加重視，公司的成長性也更好。這些差異都需要加以控制才能更加滿足分組的隨機性，總體來看差異不大，符合“反事實”分析的框架。

3.3 回歸分析

3.3.1 核心員工股權(quán)激勵對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的影響

本部分主要研究核心員工股權(quán)激勵對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。交互項Incentive（Option×Incentive）為判斷企業(yè)創(chuàng)新是否有效激勵的核心解釋變量，表4為回歸結(jié)果。列（1）是不加入控制變量下的最小二乘法（OLS）回歸結(jié)果，變量Incentive的系數(shù)顯著為正且在1%的顯著性水平上顯著，說明實施核心員工股權(quán)激勵提高了企業(yè)能力。列（2）是在不加入控制變量下雙重差分的固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，變量Incentive的系數(shù)仍在1%的顯著性水平上顯著為正，但相比最小二乘法（OLS）回歸的結(jié)果顯著性明顯下降，意味著采用最小二乘法（OLS）回歸遺漏了部分“不隨行業(yè)或年份變化”的因素。列（3）、（4）、（5）分別是被解釋變量為發(fā)明專利申請數(shù)、實用型專利申請數(shù)、兩者總和的滯后一期取對數(shù)值的加入控制變量的雙重差分固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，可以看出實施核心員工股權(quán)激勵后公司發(fā)明專利申請數(shù)顯著增加了16.7%，實用專利數(shù)量略微增加了7.5%，而總體產(chǎn)出數(shù)量顯著增加了13.4%。可以證明，實施核心員工股權(quán)激勵政策對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量和數(shù)量有明顯的促進作用，提升了企業(yè)的創(chuàng)新績效。

從公司其他特征變量角度來看，公司成長能力（Growth）、研發(fā)投入（Rd）、企業(yè)股權(quán)性質(zhì)（SOE）、公司價值（Tobin Q）系數(shù)都通過了顯著性檢驗。這也證明了處于飛速成長期和擴張期的企業(yè)往往會重視研發(fā)投入的力度，對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生正向影響。而非國有資本控股的企業(yè)更具有創(chuàng)新活力，能夠主動積極地研發(fā)創(chuàng)新。另外，政府補助（Subsidy）的系數(shù)也為正，說明政府對高新技術(shù)企業(yè)進行扶持在創(chuàng)新績效激勵上也具有實際意義。從股權(quán)結(jié)構(gòu)角度來看，公司前一大股東（Top1）和前十大股東股權(quán)占比（Top10）系數(shù)均為負數(shù)，說明大股東占比過高會在一定程度上打擊員工的研發(fā)積極性，同時研發(fā)項目決策中各大股東容易就項目投資發(fā)生分歧，進一步阻礙企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。

3.3.2 核心員工-高管股權(quán)激勵占比對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的影響

本部分主要研究股權(quán)激勵方案設(shè)計中核心員工與高管的激勵相對強度對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的影響，表5為回歸結(jié)果。從列（3）～（5）中可以看出，核心員工股權(quán)激勵強度大的樣本對發(fā)明專利申請數(shù)和總體專利申請數(shù)的正向影響在10%水平上顯著，而對實用新型專利申請數(shù)的提升不明顯。這可能是由于發(fā)明專利創(chuàng)新性更強，公司的創(chuàng)新能力更多體現(xiàn)在發(fā)明專利上。因此，可以認為實施員工傾向的股權(quán)激勵方案并適當(dāng)加大員工激勵力度能夠更好地發(fā)揮股權(quán)激勵效應(yīng)，更好地實現(xiàn)創(chuàng)新激勵效果。

3.3.3 股權(quán)激勵方式對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的影響

本部分主要研究股權(quán)激勵方式選擇對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，表6為回歸結(jié)果。列（3）～（5）結(jié)果表明，股票期權(quán)激勵的激勵優(yōu)勢對發(fā)明專利、總專利產(chǎn)出的正向影響在5%水平下顯著，且與不加入控制變量的模型相比，正系數(shù)更大，說明性更強。因此，可以認為對核心員工進行股票期權(quán)激勵更能促進企業(yè)創(chuàng)新績效。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

3.4.1 平行趨勢檢驗

使用雙重差分法評估政策實際效果的一個前提條件是處理組和對照組在政策實施前滿足平行趨勢假設(shè)。具體而言，實施核心員工股權(quán)激勵的企業(yè)在股權(quán)激勵實施之前與沒有實施核心員工股權(quán)激勵的企業(yè)的創(chuàng)新水平增長沒有顯著差異，在股權(quán)激勵實施之后才出現(xiàn)顯著差異。本文借鑒Li等（2016）的方法，根據(jù)企業(yè)實施核心員工股權(quán)激勵的開始時間設(shè)置了虛擬變量Post1：對于處理組，股權(quán)激勵開始實施當(dāng)年定義為0，股權(quán)激勵實施前四年分別定義為-4、-3、-2、-1，股權(quán)激勵實施后四年分別定義為1、2、3、4，以此類推；對于對照組，將該變量取值等于觀測年份?；貧w模型設(shè)定如下：

Yit+1=β0+βk ∑4+k≥-4DPost1kit+γControlsit+αi+λt+ εit （4）

結(jié)果如圖1所示，核心員工股權(quán)激勵實施前4年的系數(shù)βk有正有負 ，但是95%的置信區(qū)間包含0都不顯著，同時核心員工股權(quán)激勵實施后的系數(shù)βk從第2年開始顯著為正，意味著實施核心員工股權(quán)激勵企業(yè)的創(chuàng)新水平增長在股權(quán)激勵實施之前與未實施核心員工股權(quán)激勵企業(yè)具有相同的時間趨勢，滿足平行趨勢假設(shè)。

3.4.2 動態(tài)面板GMM檢驗

鑒于高新技術(shù)企業(yè)進行科技創(chuàng)新活動存在一定的慣性，前一期的結(jié)果往往對后一期有一定影響。于是，在基礎(chǔ)模型（1）等式右側(cè)加入滯后兩期的企業(yè)創(chuàng)新水平的對數(shù)作為解釋變量構(gòu)建動態(tài)面板模型，并采用差分廣義矩（Diff-GMM）和系統(tǒng)廣義矩（Sys-GMM）估計方法來進行參數(shù)估計。結(jié)果顯示變量Incentive的系數(shù)仍在10%的顯著性水平上顯著為正，擾動項的差分不存在二階和二階以上的自相關(guān)等問題，差分廣義矩和系統(tǒng)廣義矩估計得到的結(jié)果是一致的。過度識別檢驗Hansen test的結(jié)果表示所有的工具變量均為外生有效，說明模型設(shè)定有效，計量結(jié)果穩(wěn)定可靠。

4 結(jié)論

對于高新技術(shù)企業(yè)來說，創(chuàng)新是核心競爭力，核心員工是企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵。作為一種將員工與公司整體利益聯(lián)系起來的長期激勵方式，股權(quán)激勵在創(chuàng)新績效和公司長期發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。本文選取2006—2017年蘇浙滬地區(qū)A股上市高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了核心員工股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，并從核心員工股權(quán)激勵相對強度、激勵方式兩個維度深入探討了其對激勵效果的影響機制。實證結(jié)果表明，對高新技術(shù)企業(yè)核心員工進行股權(quán)激勵能夠顯著提升整體創(chuàng)新產(chǎn)出和質(zhì)量水平；一項股權(quán)激勵方案中，核心員工股權(quán)激勵相對強度越大，股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新激勵效果就越明顯；股權(quán)激勵方式選擇上，與限制性股票相比，核心員工股票期權(quán)對企業(yè)創(chuàng)新的激勵效應(yīng)更為顯著。

本文的理論貢獻主要體現(xiàn)在兩方面：首先，是將公司股權(quán)激勵的研究視角轉(zhuǎn)換到核心員工身上。目前在企業(yè)股權(quán)激勵研究領(lǐng)域，大多數(shù)學(xué)者更側(cè)重于將公司高管作為激勵研究對象，但核心員工作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻者，對高新技術(shù)企業(yè)而言有著更加直接的影響。其次，進一步細化探討股權(quán)激勵的相對強度、激勵方法對創(chuàng)新績效激勵效果的影響，從而探討高新技術(shù)企業(yè)內(nèi)核心員工股權(quán)激勵方案設(shè)計的優(yōu)化問題。運用雙重差分模型，在一定程度上減少了選擇偏差的影響，結(jié)果更具客觀性。

本文通過實證分析得出核心員工股權(quán)激勵對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新有著重要意義， 進一步為其設(shè)計股權(quán)激勵方案提供了實踐參考。研究表明，對高新技術(shù)企業(yè)的核心員工實施股權(quán)激勵可以將員工與公司的利益聯(lián)系在一起，有效地激勵核心員工從事創(chuàng)新工作，從而使企業(yè)的創(chuàng)新績效得到提升。此外，適當(dāng)向核心員工傾斜的股權(quán)激勵方案將更有效地促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，提升高新技術(shù)企業(yè)整體表現(xiàn)。限制性股票與股票期權(quán)作為股權(quán)激勵的兩種主流方式，都能夠促進企業(yè)創(chuàng)新績效，而股票期權(quán)激勵更能通過其風(fēng)險規(guī)避性來保護員工的積極創(chuàng)新能力，具體選擇視企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險偏好、資金情況、管理層權(quán)力分布等為參考。企業(yè)可以在充分考慮內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)、資金情況、自身成長等情況下，利用好股權(quán)激勵政策，進一步刺激核心員工創(chuàng)新積極性，牢固其企業(yè)歸屬感與忠誠度，為企業(yè)創(chuàng)造更多效益。

本文主要抓取公司披露的股權(quán)激勵方案中列示的人員作為核心員工，但目前對于核心員工的概念，學(xué)術(shù)界暫未形成統(tǒng)一的解釋，可能會造成一定偏差。此外，本文研究模型主要參考已有文獻進行設(shè)置，仍存在遺漏變量的可能，企業(yè)家精神、管理者風(fēng)險偏好、其他類型股權(quán)結(jié)構(gòu)占比等因素都會影響企業(yè)對研發(fā)的投入，進而影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。為了更好厘清核心員工股權(quán)激勵對企業(yè)創(chuàng)新的優(yōu)化機制，可以通過更加細致的調(diào)查、多途徑獲得全面數(shù)據(jù)，提升研究結(jié)果的客觀性與可信度。

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