组织与战略管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５ １４５ 管理层激励对企业研发效率的影响研究 来自中国工业上市公司的经验证据梁彤缨１ 雷 鹏１ 陈修德２１.华南理工大学工商管理学院ꎬ广州５１０６４０ꎻ２.广东工业大学管理学院ꎬ广州５１０５２０摘要基于２００９－２０１２年中国工业上市公司的样本数据ꎬ运用随机前沿模型实证检验了管理层激励对企业研发效率的影响ꎮ研究发现股权激励与企业研发效率之间呈显著的倒Ｕ型关系ꎬ货币薪酬激励对企业研发效率具有显著的负面效应ꎮ进一步研究表明１股权激励与研发效率之间的倒Ｕ型关系并未受到所有制性质的显著影响ꎬ相对的ꎬ薪酬激励对企业研发效率的负面影响在国有控股企业中表现得尤为突出ꎻ２无论是股权激励还是薪酬激励ꎬ其与企业研发效率的关系均会因企业所在行业特征的不同而表现出显著的差异ꎻ３股权激励对企业研发效率的影响未受到区域市场化程度的制约ꎬ而位于市场化程度较高区域的企业ꎬ其薪酬激励对企业研发效率的负面影响要强于市场化程度较低区域的企业ꎮ关键词股权激励ꎻ薪酬激励ꎻ企业研发效率ꎻ随机前沿分析收稿日期２０１４－０３－２４基金项目教育部人文社科研究规划基金项目１１ＹＪＡ６３００５３ꎻ广东省哲学社会科学“十二五”规划项目ＧＤ１３ＹＧＬ０１ꎻ广东省教育厅建设专项资金资助项目２０１３ＷＹＭ＿００１４ꎻ中国博士后科学基金项目２０１３Ｍ５３１８２７ꎮ作者简介梁彤缨ꎬ华南理工大学工商管理学院教授ꎬ博士生导师ꎻ雷鹏通讯作者ꎬ华南理工大学工商管理学院博士研究生ꎻ陈修德ꎬ广东工业大学管理学院讲师ꎬ博士后ꎬ博士ꎮ引 言研发是创新的源泉ꎬ是促进企业持续健康成长的关键因素ꎮ相关研究表明ꎬ与没有研发活动的同类企业相比ꎬ开展研发活动的企业发展更为迅速[１]ꎮ特别是在当今竞争日益激烈的国际市场环境下ꎬ研发在很大程度上决定了一个企业的兴衰成败ꎬ正如Ｆｒｅｅｍａｎ和Ｓｏｅｔｅ[２]所指出的ꎬ企业“或者创新ꎬ或者消亡”ꎮ为理清企业研发机制ꎬ提高研发水平ꎬ学者们从不同角度探讨了知识产权保护制度[３ꎬ４]、政府资助政策[５ꎬ６]、融资约束程度[７ꎬ８]及所有制性质[９ꎬ１０]等宏微观环境因素对企业研发的影响ꎮ然而ꎬ限于研究视角的局限性ꎬ上述相关研究成果仍无法解释为何不同企业在相同环境中取得截然相反的研发绩效ꎮ为回答这一问题ꎬ部分学者以组织控制理论为指导ꎬ发现作为企业的战略决策者ꎬ管理层对研发资源的有效配置是提高企业研发水平的重要决定因素[１１ꎬ１２]ꎮ随着研究的拓展和深化ꎬ有学者发现ꎬ鉴于企业投资大、周期长及风险高的固有特性ꎬ具有不同风险偏好的管理层与股东[１３]在进行研发决策时会存在较大分歧ꎬ且在信息不对称的条件下ꎬ管理层很可能利用盈余管理的手段[１４]进一步侵害股东权益ꎮ因此ꎬ如何设计有效的激励机制以缓解管理层与股东在研发投资过程中的利益冲突ꎬ已然成为企业界和学术界关注的热点问题之一ꎮ组织与战略管理管理评论 Vol.25No.02（2013）１４６ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５近年来ꎬ学术界就管理层激励与企业研发或创新之间的关系进行了一些有益的探讨ꎮ Ｌｅｒｎｅｒ和Ｗｕｌｆ[１５]利用１９８７－１９９８年３００家美国公司的样本数据检验了高管股权激励与企业技术创新的关系ꎬ发现它们之间显著正相关ꎮ Ｂｕｌａｎ和Ｓａｎｙａｌ[１６]也研究了股权激励与技术创新的相互关系ꎬ结果表明股权激励对企业专利产出具有促进作用ꎬ专利数量会随着管理层股票持有量和“股票期权财富－公司股价敏感性”的提高而增加ꎮ王燕妮和李爽[１７]以２００７－２０１０年１１３４家中国上市公司为样本ꎬ检验了自由现金流对高管激励与研发投入关系的中介效应ꎬ发现无论长期股权激励还是短期薪酬激励对研发投入都有显著的正向影响ꎬ且自由现金流正是高管激励与研发投入的中介变量之一ꎮ不过ꎬ目前国内外的相关研究远不够丰富ꎬ已有文献分析的范围也仅限于管理层激励对企业研发产出或者研发投入的影响ꎮ本文认为ꎬ研发投入抑或研发产出都只是企业研发过程中的一环ꎬ并不能反映企业研发活动的全貌ꎮ研发投入高的企业不一定能够获得理想的研发产出ꎻ同理ꎬ研发产出高的企业也可能以严重的研发资源浪费为代价ꎮ换句话说ꎬ我们有必要将研发投入和研发产出结合起来从整体上考察企业研发活动与管理层激励之间究竟具有何种实质性关系ꎮ借鉴Ｂｒｏｗｎ和Ｓｖｅｎｓｏｎ[１８]的研究ꎬ本文将企业从研发投入到研发产出的流程看作一个过程系统ꎬ以同时包含研发投入和研发产出信息的研发效率作为衡量企业研发活动整体状况及创新能力的指标ꎬ利用２００９－２０１２年中国工业上市公司的样本数据ꎬ就管理层激励与企业研发效率的关系进行实证检验ꎻ以此为基础ꎬ进一步检验了企业所有制性质、所在行业特征及区域市场化程度对管理层激励与企业研发效率关系的影响ꎮ本文的创新之处主要表现在以下两个方面第一ꎬ上述相关研究在讨论管理层激励与企业研发的关系时ꎬ其研究视角始终局限于研发投入或研发产出的某个具体阶段ꎬ本文则将企业研发投入到研发产出看作一个系统过程ꎬ研究管理层激励对企业研发效率的最终影响ꎬ有助于推动现有研究由局部阶段性到整体过程性的转变ꎻ第二ꎬ现有研究大多着重探讨管理层激励与企业研发的直接联系ꎬ而在其他环境因素对二者关系影响的研究方面较少ꎬ本文则在分析管理层激励与企业研发效率总体规律的基础上ꎬ进一步检验了管理层激励与企业研发效率关系在不同环境因素制约下的具体表现ꎬ有助于为政府、企业制定并完善研发战略及资源配置提供有针对性的理论指导和经验证据ꎮ本文后续内容的安排如下第二部分为理论分析和研究假设的推演ꎻ第三部分为实证研究设计ꎻ第四部分分析实证结果并检验假设真伪ꎻ第五部分对前文研究内容做进一步拓展ꎻ第六部分给出了本文的研究结论及相关启示ꎮ理论分析与假设推演经典的代理理论认为ꎬ对管理层实行股权激励能有效地将管理层与股东的长期利益统一起来ꎬ促使管理层为追求企业长期价值的增值而进行积极的技术创新投资[１９]ꎮ在代理理论的分析框架下ꎬ学者们对股权激励与企业研发投资及产出的关系展开了一系列实证研究ꎬ大致形成了两种结论一是股权激励对企业研发投资及产出具有显著的正向作用[１６ꎬ２０]ꎻ二是股权激励与企业研发投资之间没有显著正向关系或呈现出非线性关系[２１ꎬ２２]ꎮ然而研发效率既不同于研发投入ꎬ也不等于研发产出ꎬ其实质是在一定的研发投入水平下ꎬ实际研发产出与帕累托最优研发产出的比例关系ꎮ因此ꎬ前述关于管理层激励对研发投入或研发产出影响的研究还无法使我们清晰地勾勒管理层激励与研发效率的关系ꎮ借鉴Ｘ效率理论的观点[２３]ꎬ本文认为企业研发效率的提高有赖于研发活动的主要推动者即管理层的努力程度ꎮ管理层在研发决策及其执行过程中越努力ꎬ在同等研发投入水平下的研发产出就会越高ꎮ结合股权激励研究领域中的利益趋同假说[１９]和堑壕效应假说[２４]ꎬ本文认为股权激励与企业研发效率之间很可能存在一种倒Ｕ型关系ꎬ具体可分为两个阶段在第一阶段ꎬ当股东授予管理层少量股权时ꎬ管理层便拥有了与企业长期绩效相关的股权收益ꎬ为了实现这部分未来收益ꎬ管理层有积极性进行企业创新活动ꎬ增加研发投资ꎬ但鉴于此时管理层股权收益占其总收益的比重较小ꎬ管理层仍然会把主要精力投入到提高企业短期经营绩效方面ꎬ以获得相应的货币报酬ꎬ相反ꎬ在研发活动上可能因时间和精力投入不足而导致研发效率低下ꎬ随着管理层持股比例的增加ꎬ管理层股权收益占比相应上升ꎬ与企业长期绩效密切相关的研发活动成为管理层工作的重中之重ꎬ管理层将有动力在加大研发投入的同时努力改进研发效率ꎬ直至达到研发效率的最优水平ꎻ在第二阶段ꎬ当管理层持股比例超过与企业最优研发效率相组织与战略管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５ １４７ 对应的临界点时ꎬ管理层将拥有足够能力抗衡来自外部股东及资本市场的监督ꎬ在这种情况下ꎬ管理层面临两种抉择一是持续进行研发投入ꎬ并努力增加研发产出ꎬ以获取可观的研发收益ꎻ二是在进行研发投入的同时ꎬ将低效率的研发归结于研发的不确定性ꎬ并利用自身对企业的控制权及信息优势ꎬ以研发资源满足自身利益需求ꎮ而根据经济理性假设ꎬ本文认为ꎬ相对于不确定性较大的研发收益而言ꎬ管理层更愿意选择后者所带来的利益ꎬ因此ꎬ在此阶段提高股权激励水平可能无法产生对管理层的激励作用ꎬ甚至有碍于研发效率的改进ꎮ基于以上分析ꎬ本文提出如下假设ꎮ假设１管理层股权激励与企业研发效率呈倒Ｕ型关系ꎬ即管理层股权激励水平存在与最优研发效率相对应的某一临界点ꎬ在此临界点之前ꎬ随着股权激励水平的提高ꎬ企业研发效率呈上升趋势ꎬ但在此临界点之后ꎬ企业研发效率伴随着管理层股权激励水平的提高而下降ꎮ根据代理理论的观点ꎬ恰当的激励契约安排能有效缓解管理层自利行为所引致的代理问题ꎬ但不少研究也同时发现并不是所有的管理层激励方式都能获得预期的激励效果[２５]ꎮ相对于与企业长期绩效挂钩的股权激励而言ꎬ薪酬激励一般属于短期激励机制的范畴ꎮ在薪酬激励前提下ꎬ企业短期绩效是决定管理层收益函数的重要因素ꎻ而作为理性经济人的管理层在追求自身收益最大化的过程中必然关心企业的短期绩效ꎬ并为之付出极大的努力ꎮ此外ꎬ在实务上ꎬ我国现行会计准则要求企业研究阶段的支出全部计入当期损益ꎬ开发阶段的支出则必须同时满足五个条件才能确认为无形资产ꎬ否则也应计入当期损益[２６]ꎮ所以ꎬ企业当期发生的研发支出ꎬ很可能因费用化的会计处理而降低企业的当期收益ꎬ并对管理层的预期货币薪酬造成一定的负面影响ꎮ综上所述ꎬ管理层出于自利目的ꎬ很可能会在压缩研发投资支出的同时减少在已有研发项目上的努力程度ꎬ以确保有足够的时间和精力致力于提高企业的短期经营绩效ꎬ结果导致企业研发投资不足及研发效率损失ꎬ为此ꎬ本文提出第二个假设ꎮ假设２管理层货币薪酬激励对企业研发效率具有负面效应ꎬ即货币薪酬水平越高ꎬ企业研发效率越低ꎮ研究设计１、研究模型随着效率评价方法的不断改进和发展ꎬ以随机前沿分析和数据包络分析为代表的“效率前沿方法”应运而生ꎬ并已成为目前效率评价的主流方法ꎮ与随机前沿分析相比ꎬ数据包络分析无需设定生产函数形式ꎬ从而避免了因函数设定错误而导致对效率的测量误差ꎬ备受国内外学者的青睐[２７ꎬ２８]ꎮ然而在分析效率及其影响因素的关系时ꎬ由于数据包络分析只能采用两阶段法ꎬ其测量结果的无偏性遭到了学术界的质疑[２９]ꎮ相比之下ꎬ由Ｂａｔｔｅｓｅ和Ｃｏｅｌｌｉ[３０]提出的“一步法”随机前沿模型不仅可以同时考虑多个环境因素对效率的影响ꎬ而且克服了数据包络分析两阶段法的固有缺陷[３１]ꎬ故在效率及其影响因素的实证研究中得到广泛应用[３２ꎬ３３]ꎮ本文借鉴Ｂａｔｔｅｓｅ和Ｃｏｅｌｌｉ[３０]的方法构建以下随机前沿模型ꎬ以考察管理层股权激励与薪酬激励对企业研发效率的影响ꎮ研究模型一般设定如下ｙｉｔ ＝ β０ ＋ Ｘｉｔβ ＋ ｖｉｔ － ｕｉｔ １ｍｉｔ ＝ σ０ ＋ σＺｉｔ ２式１是随机前沿模型的主体部分ꎮ ｙｉｔ表示第ｉ个公司第ｔ年的研发产出向量ꎬＸｉｔ表示第ｉ个公司第ｔ年的研发投入向量ꎻｖｉｔ－ｕｉｔ为复合误差项ꎬｖｉｔ表示随机误差ꎬｕｉｔ表示技术无效项ꎬ且假定ｖｉｔ ｉｉｄＮ０ꎬ σｖ２ꎬｕｉｔ Ｎ＋ｍｉｔꎬ σｕ２ꎬｖｉｔ与ｕｉｔ彼此独立ꎮ式２为式１中技术无效项的解释部分ꎮ其中ꎬｍｉｔ为ｕｉｔ的均值ꎻＺｉｔ为研发效率的相关影响因素向量ꎮ２、研究变量早在１９６４年ꎬＯＥＣＤ[３４]在其发布的为调查研究与试验发展活动所推荐的标准惯例中即建议使用研发经费和研发人员来衡量研发投入ꎬ并得到学术界的广泛认同[３５]ꎮ随着研究的逐渐深入ꎬ一些学者认为ꎬ研发活动是一个长期的知识生产过程ꎬ与当期研发经费投入相比ꎬ研发资本存量能更好的反映研发经费投入的实际情况[３６]ꎮ但由于目前学术界对存量指标计量方法及折旧率并无统一标准ꎬ在借鉴Ｗａｎｇ[３７]、Ｃｕｌｌｍａｎｎ等[３８]、Ｔｈｏｍａｓ等[３２]和吴延兵[１０]研究的基础上ꎬ本文拟选择当期研发支出总额和当期研发人员总数分别作为组织与战略管理管理评论 Vol.25No.02（2013）１４８ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５企业研发经费投入Ｒ＆Ｄ和研发人员投入Ｐｅｒｓｏｎ的衡量指标ꎬ并进行了对数化处理ꎮ根据现有研究成果[３２ꎬ３９]ꎬ专利包括专利申请数和专利授权数和新产品包括新产品产量、产值和销售收入是两类运用最为广泛的研发产出指标ꎮ然而ꎬ中国上市公司并未披露相关的新产品信息ꎬ且未被授权的专利也是企业研发产出的重要组成部分ꎬ故本文采用专利申请数作为研发产出的主要衡量指标ꎮ进一步ꎬ考虑到研发活动的长期性ꎬ研发投入与研发产出之间普遍存在时滞效应[４０]ꎬ参考章仁俊和王俊峰[４１]的研究ꎬ本文拟以下一期专利申请数衡量企业研发产出水平Ｐａｔｅｎｔꎬ并根据模型需要对其取对数值ꎮ如前所述ꎬ股权激励Ｍｓｈａｒｅ和薪酬激励Ｍｐａｙ是当前管理层激励的两个重要方式ꎮ而鉴于管理层激励效应客观上存在一定的滞后性ꎬ且这种滞后效应在研发活动中表现得尤为显著ꎬ在何枫和陈荣[４２]及姜涛和王怀明[２５]研究的基础上ꎬ本文对管理层股权激励和薪酬激励给予滞后一期处理ꎮ其中ꎬ股权激励采用上一期管理层持股比例表示ꎻ薪酬激励则以上一期管理层货币报酬总额表示ꎬ并转化为对数形式ꎮ最后ꎬ为准确估计管理层激励对企业研发效率的影响ꎬ本文以２００７年为基期ꎬ使用固定资产投资价格指数对企业研发经费投入、管理层货币报酬等财务指标进行了消除价格变动影响的处理ꎮ同时ꎬ在已有研究的启示下[９ꎬ４３ꎬ４４]ꎬ将企业规模Ｓｉｚｅ、股权集中度Ｃｏｎ、研发技术基础ＶＰａｔｅｎｔ和企业年龄Ａｇｅ等因素作为控制变量纳入到研究模型之中ꎬ以避免其对本文实证结果的干扰ꎮ其中ꎬ企业规模以企业年末职工总数表示ꎻ股权集中度以第一大股东持股比例表示ꎻ研发技术基础以当年法定有效专利拥有总量表示ꎻ企业年龄则以企业实际成立时长表示ꎮ３、研究数据由于中国上市公司的研发相关数据主要从２００７年开始陆续披露ꎬ且大量研发活动集中在工业企业ꎬ本文首先选取２００９－２０１２年的工业上市公司为初步研究样本ꎬ并按以下方法对初步样本进行筛选１剔除未披露研发经费投入和研发人员投入相关数据的公司样本ꎻ２剔除没有专利产出的公司样本ꎻ３剔除其他数据缺失的公司样本ꎻ４剔除ＳＴ、ＰＴ公司样本ꎮ最后得到３２７家工业上市公司共１３０８个有效观测样本ꎮ样本数据采集方法说明如下１研发支出总额ꎮ主要通过手工查阅上市公司年报所得ꎬ首先统计董事会报告中披露的研发支出总额ꎬ其通常以“研发费用”、“研发支出”、“研究开发支出”或“研究与开发费用”等项目列示ꎻ其次ꎬ对于没有在董事会报告中披露研发支出的公司ꎬ选用其报表附注说明中“支付的其他与经营活动有关的现金流量”明细项目下披露的研发支出ꎬ如“研发费”、“技术开发费”或“科研费”等ꎻ再次ꎬ对于未在以上两处披露研发经费的公司ꎬ选用其报表附注说明中“管理费用”明细项目下披露的研发支出ꎻ２研发人员总数ꎮ根据上市公司年报“员工情况”中的“技术人员”或“研发及相关人员”予以认定ꎻ３公司年度专利申请总量和法定有效专利拥有总量ꎮ从中国国家知识产权局“专利检索与服务系统”中查询获得ꎮ其他数据均来自聚源数据库ꎮ实证结果分析１、描述性统计结果分析从表１对样本公司各主要变量分年度的描述性统计结果来看ꎬ中国工业上市公司研发专利产出的增长速度不够理想ꎬ２００９－２０１２年各年平均专利产出保持在约５８项的水平ꎬ其中ꎬ２０１０年平均专利产出达到样本期的最大值ꎬ随后在２０１１年锐减至４９项ꎬ到２０１２年其产出水平才略有回升ꎻ另一方面ꎬ平均研发经费投入和平均研发人员投入却呈逐年递增趋势ꎬ年均增长率分别为２９􀆰 ６９％和１４􀆰 ４６％ꎮ综合以上研发产出和研发投入两方面的数据ꎬ可以初步推断ꎬ中国工业上市公司的研发效率并不乐观ꎬ这也从一个侧面印证了前文所指出的仅仅以研发投入或者研发产出来衡量企业研发水平或能力的片面性ꎮ那么在这种情况下ꎬ管理层激励的表现又如何呢由表１可知ꎬ样本公司各年的管理层持股比例基本维持在１１􀆰 ４％的平均水平ꎬ且存在略微下降的趋势ꎻ相比之下ꎬ管理层的平均货币薪酬总额却连年快速增长ꎬ年均增长率保持在１１􀆰 ４３％ꎬ这意味着薪酬激励仍是当前中国工业上市公司管理层激励的最主要方式ꎬ而股权激励在管理层激励当中扮演着次要角色ꎮ据此我们认为在研发投入力度不断加大的背景下ꎬ中国工业上市公司研发产出的下降可能是由“重薪酬ꎬ轻股权”的激励机制所致ꎮ当然ꎬ这一观点还有待于以下模型估计结果的验证ꎮ组织与战略管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５ １４９ 表１ 各主要变量分年度描述性统计结果变量２００９年２０１０年２０１１年２０１２年全样本均值６２􀆰 ３２０ ６６􀆰 ８３ ４９􀆰 ２８ ５３􀆰 ５３ ５７􀆰 ９９０Ｐａｔｅｎｔ标准差３２４􀆰 ９３４ ２８７􀆰 ３９８ １２８􀆰 ０３８ １２９􀆰 ４６８ ２３５􀆰 ０６４最小值１􀆰 ０００ １􀆰 ０００ １􀆰 ０００ １􀆰 ０００ １􀆰 ０００最大值５６５９􀆰 ０００ ４７４９􀆰 ０００ １３４２􀆰 ０００ １５８７􀆰 ０００ ５６５９􀆰 ０００均值７８３８􀆰 ２７６ ９９６９􀆰 ０９３ １４７７２􀆰 １６６ １７０９７􀆰 ６３４ １２４１９􀆰 ２９２Ｒ＆ＤＥ￣０４标准差３４３４３􀆰 ２８８ ４３８１１􀆰 ５５０ ５３７４１􀆰 ９７６ ５６１２４􀆰 ８００ ４７８８１􀆰 ５９２最小值１􀆰 ０３５ １０􀆰 ７７１ ４􀆰 ４４６ ３􀆰 １４５ １􀆰 ０３５最大值５４３９６２􀆰 ６３３ ６４４０６４􀆰 ７０２ ７２３５１４􀆰 ４１５ ７４４００３􀆰 ９５９ ７４４００３􀆰 ９５９均值６９８􀆰 ５００ ７９４􀆰 ８３０ ９２３􀆰 ９２０ １０４７􀆰 ５００ ８６６􀆰 １９Ｐｅｒｓｏｎ标准差１６３６􀆰 ７４２ １８６９􀆰 ４７３ ２０６８􀆰 ９３９ ２１５２􀆰 ２８３ １９４４􀆰 ３２０最小值１５􀆰 ０００ ２０􀆰 ０００ ２５􀆰 ０００ ２５􀆰 ０００ １５􀆰 ０００最大值２３５４４􀆰 ０００ ２７９４１􀆰 ０００ ３０１８７􀆰 ０００ ２９７６４􀆰 ０００ ３０１８７􀆰 ０００均值０􀆰 １３４ ０􀆰 １１４ ０􀆰 １０７ ０􀆰 １０１ ０􀆰 １１４Ｍｓｈａｒｅ标准差０􀆰 ２３８ ０􀆰 ２０４ ０􀆰 １９４ ０􀆰 １８３ ０􀆰 ２０６最小值０􀆰 ０００ ０􀆰 ０００ ０􀆰 ０００ ０􀆰 ０００ ０􀆰 ０００最大值１􀆰 ０００ ０􀆰 ７５４ ０􀆰 ７４８ ０􀆰 ７３６ １􀆰 ０００均值３１４􀆰 ３７８ ３５５􀆰 ０５１ ４１５􀆰 ６７６ ４３４􀆰 ９５５ ３８０􀆰 ０１５ＭｐａｙＥ￣０４标准差３０６􀆰 ２４８ ３４１􀆰 ６３４ ３８７􀆰 ３５５ ３９０􀆰 ２１９ ３６０􀆰 ８５６最小值３７􀆰 ８４２ ４３􀆰 ６６５ ４９􀆰 ２２２ ６０􀆰 ６３２ ３７􀆰 ８４２最大值２６０４􀆰 ５７３ ３３１０􀆰 ８６６ ３０３３􀆰 ０７４ ２５８０􀆰 ２６６ ３３１０􀆰 ８６６样本数３２７ ３２７ ３２７ ３２７ １３０８２、随机前沿模型估计结果分析表２是本文构建的旨在检验管理层激励与企业研发效率关系的随机前沿模型估计结果ꎮ其中ꎬ模型１和模型２的γ值分别为０􀆰 ８２６和０􀆰 ６５５ꎬ且均在１％的显著性水平下显著ꎬ说明本文构建的随机前沿模型误差项存在明显的复合结构ｖｉｔ￣ｕｉｔꎮ此外ꎬ两模型中的ＬＲ统计检验也在１％的显著性水平下显著ꎬ从而确保了模型整体估计的有效性ꎮ因此ꎬ本文构建的随机前沿模型能较好地反映和解释中国工业上市公司管理层激励与研发效率之间的关系ꎮ表２ 随机前沿模型估计结果变量模型１模型２Ｃｏｎｓｔａｎｔ１ ２􀆰 ６１６∗ ∗ ∗ ３􀆰 ７４８ －２􀆰 １２３∗ ∗ ∗ －４􀆰 ２３９式１ ＬｎＲ＆Ｄ ０􀆰 １５８∗ ∗ ∗ ６􀆰 ２５７ ０􀆰 ２３０∗ ∗ ∗ ８􀆰 ０７４ＬｎＰｅｒｓｏｎ ０􀆰 １８１∗ ∗ ∗ ３􀆰 ８４５ ０􀆰 ４０６∗ ∗ ∗ ９􀆰 ０１９Ｃｏｎｓｔａｎｔ２ ４􀆰 ５７５∗ ∗ ∗ ６􀆰 ９７８ －３􀆰 ４７０∗ ∗ ∗ －２􀆰 ８９８Ｍｓｈａｒｅ －１􀆰 ０１７∗ －１􀆰 ８８５Ｍｓｈａｒｅ２ １􀆰 ５５４∗ １􀆰 ８１８ＬｎＭｐａｙ ０􀆰 ２４１∗ ∗ ２􀆰 ５２１式２ ＬｎＳｉｚｅ －０􀆰 １０５∗ －１􀆰 ９４４ ０􀆰 ２１３∗ ∗ ２􀆰 ４１６Ｃｏｎ －０􀆰 ２９３－１􀆰 ２０８ －１􀆰 ２５５∗ ∗ ∗ －２􀆰 ６３６Ｖｐａｔｅｎｔ －０􀆰 ０００∗ ∗ ∗ －２８􀆰 ０３３ －０􀆰 ０００∗ ∗ －２􀆰 ３７３Ａｇｅ －０􀆰 ００３－０􀆰 ４１６ －０􀆰 ０１７－１􀆰 １７８σ２ １􀆰 ３８３∗ ∗ ∗ ２１􀆰 ８１７ １􀆰 ９３９∗ ∗ ∗ ８􀆰 ６２３统计检验γ ０􀆰 ８２６∗ ∗ ∗ １４􀆰 ３９２ ０􀆰 ６５５∗ ∗ ∗ ８􀆰 ３４６Ｌｏｇ －２０４５􀆰 ２９０ －２０６９􀆰 ０４７ＬＲ １１７􀆰 １０２∗ ∗ ∗ ６９􀆰 ５８９∗ ∗ ∗样本数１３０８ １３０８注括号内为ｔ检验值ꎬ∗ 、∗ ∗ 、∗ ∗ ∗分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著ꎮ组织与战略管理管理评论 Vol.25No.02（2013）１５０ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５根据模型１的估计结果可知ꎬ管理层股权激励一次项Ｍｓｈａｒｅ的估计系数为负ꎬ二次项Ｍｓｈａｒｅ２的估计系数为正ꎬ且二者均在１０％的显著性水平下显著ꎬ表明管理层股权激励与企业研发效率之间存在显著的倒Ｕ型关系ꎻ同时ꎬ根据股权激励一次项及二次项的系数可知ꎬ当管理层持股比例达到３２􀆰 ７２％的临界点时ꎬ企业研发效率达到最优水平ꎬ假设１由此得到验证ꎮ模型２的实证结果表明ꎬ管理层薪酬激励Ｍｐａｙ的估计系数为０􀆰 ２４１ꎬ且在５％的显著性水平下显著ꎬ说明管理层薪酬激励与企业研发效率之间存在显著的负向关系ꎬ假设２亦得到验证ꎮ３、稳健性检验为了检验上述结果的稳健性ꎬ本文采用两种方法进行检验见表３ꎮ一是替换控制变量ꎬ即以企业的年末资产总额替代年末职工总数作为企业规模的衡量指标ꎬ以前三大股东持股比例替代第一大股东持股比例作为股权集中度的衡量指标ꎻ二是调整模型结构ꎬ即以超越对数生产函数模型替代原式１中的柯布道格拉斯生产函数模型ꎬ避免因模型结构选择所带来的检验误差ꎮ两种方法的检验结果与先前的估计结果基本一致ꎬ表明本文的实证结果具有较强的稳健性ꎮ表３ 稳健性检验结果变量方法一方法二模型３模型４模型５模型６Ｃｏｎｓｔａｎｔ１ ３􀆰 ３２７∗ ∗ ∗５􀆰 ２０１２􀆰 ４２２∗ ∗ ∗４􀆰 ００７１􀆰 ５６２∗ ∗１􀆰 ９６３０􀆰 ３３２０􀆰 ４０１ＬｎＲ＆Ｄ ０􀆰 １３６∗ ∗ ∗５􀆰 ３４００􀆰 １６３∗ ∗ ∗６􀆰 ３１３０􀆰 ２２３∗ ∗ ∗７􀆰 ５８７０􀆰 ２５５∗ ∗ ∗８􀆰 ４３２ＬｎＰｅｒｓｏｎ ０􀆰 １６４∗ ∗ ∗３􀆰 ７５３０􀆰 １９２∗ ∗ ∗４􀆰 ４１５０􀆰 １３７∗ ∗ ∗２􀆰 ６３４０􀆰 １７９∗ ∗ ∗３􀆰 ４６３式１ １２ [ＬｎＲ＆Ｄ]２ ０􀆰 １０１∗ ∗ ∗５􀆰 ２７４０􀆰 １０４∗ ∗ ∗５􀆰 ４７９１２ [ＬｎＰｅｒｓｏｎ]２ －０􀆰 ０４６－０􀆰 ９４３－０􀆰 ０３３－０􀆰 ６９４ＬｎＲ＆Ｄ∗ＬｎＰｅｒｓｏｎ－０􀆰 ０４２∗－１􀆰 ７７５－０􀆰 ０４４∗－１􀆰 ８７４Ｃｏｎｓｔａｎｔ２ ７􀆰 ４１１∗ ∗ ∗６􀆰 ６０９４􀆰 ５５８∗ ∗ ∗３􀆰 ５４９４􀆰 ２７７∗ ∗ ∗５􀆰 ９９８１􀆰 １７４０􀆰 ９６６Ｍｓｈａｒｅ －１􀆰 １１２∗ ∗－２􀆰 ０４１－１􀆰 １５６∗ ∗－２􀆰 １６９Ｍｓｈａｒｅ２ １􀆰 ６３５∗ ∗１􀆰 ９７７１􀆰 ６０２∗１􀆰 ８１３式２ ＬｎＭｐａｙ ０􀆰 １５４∗ ∗ ∗２􀆰 ５８２０􀆰 １５９∗ ∗ ∗２􀆰 ６０８ＬｎＳｉｚｅ －０􀆰 １６２∗ ∗ ∗－３􀆰 ６００－０􀆰 １５３∗ ∗ ∗－３􀆰 ３５０－０􀆰 ０９４∗－１􀆰 ６７４－０􀆰 ０７０－１􀆰 ３９２Ｃｏｎ －０􀆰 １３３－０􀆰 ５３３ －０􀆰 ０２９－０􀆰 １１８ －０􀆰 １８３－０􀆰 ５７１ ０􀆰 ００８０􀆰 ０３０Ｖｐａｔｅｎｔ －０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２６􀆰 ４７３－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－３０􀆰 ２１９－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２２􀆰 ７７１－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２１􀆰 ６９１Ａｇｅ ０􀆰 ００１０􀆰 １４２ ０􀆰 ００１０􀆰 １９５ －０􀆰 ０００－０􀆰 ０１８ ０􀆰 ００００􀆰 ０１７σ２ １􀆰 ３７２∗ ∗ ∗２３􀆰 ６０９１􀆰 ３８０∗ ∗ ∗２３􀆰 ００１１􀆰 ３４４∗ ∗ ∗２３􀆰 ７９２１􀆰 ３６６∗ ∗ ∗２３􀆰 １１２统计检验γ ０􀆰 ８１２∗ ∗ ∗１４􀆰 ３５６０􀆰 ８２０∗ ∗ ∗１８􀆰 １２００􀆰 ８０１∗ ∗ ∗１９􀆰 ５０８０􀆰 ８１３∗ ∗ ∗１５􀆰 ００２Ｌｏｇ －２０４１􀆰 ８５２ －２０３９􀆰 ８７９ －２０３０􀆰 ２１２ －２０２８􀆰 ７９２ＬＲ １２３􀆰 ９７９∗ ∗ ∗ １２７􀆰 ９２４∗ ∗ ∗ ９３􀆰 ３９２∗ ∗ ∗ ９６􀆰 ２３２∗ ∗ ∗样本数１３０８ １３０８ １３０８ １３０８注括号内为ｔ检验值ꎬ∗ 、∗ ∗ 、∗ ∗ ∗分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著ꎮ组织与战略管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５ １５１ 研究的进一步拓展尽管上述实证结果已证实管理层激励对企业研发效率确实存在重要的影响ꎬ但我们仍无法确定在不同环境下此类影响的具体表现ꎮ因此ꎬ有必要从更深层次考察管理层薪酬契约在企业研发实践中发挥激励效应的基本前提和制约因素ꎮ虽然目前鲜有学者直接研究对管理层激励与企业研发效率关系的影响因素ꎬ但根据相关研究成果也可为本文提供一定的研究线索１转型经济体的国有企业有承担扩大就业和维持社会稳定的多重任务[４５]ꎬ使得国有企业管理层的才能和努力与经营绩效之间可能并不是单纯的线性关系ꎬ李春涛等[９]即指出国有产权会降低管理层激励对创新的促进作用ꎬ而吴延兵[１０]亦发现当前国有企业的激励机制可能并不适于企业创新ꎻ２企业所处的行业性质在一定程度上决定了企业研发战略选择及其执行效率ꎬ相对非高技术行业内的企业而言ꎬ高技术行业企业对研发更为重视ꎬ在此类企业中相关薪酬契约可能对企业研发更具激励效应[４６]ꎻ３考虑到新兴市场国家与发达国家的制度差异ꎬ一些学者研究了市场化改革与企业研发的关系ꎬ且一般认为市场化改革可有效增进企业研发投入[４７ꎬ４８]ꎬ提高资源配置效率[４９]ꎮ基于以上文献分析ꎬ本文拟在研究模型中加入所有制性质Ｏｗｎ、行业特征Ｉｎｄ及市场化程度Ｍａｒ的分组虚拟变量及其与管理层激励的交互项ꎬ分别检验企业所有制性质、所在行业特征及区域市场化程度对管理层激励与企业研发效率关系的作用机制ꎮ具体估计结果见表４ꎮ表４ 所有制性质、行业特征、市场化程度对管理层激励与企业研发效率关系的影响变量企业所有制性质的影响所在行业特征的影响区域市场化程度的影响模型７模型８模型９模型１０模型１１模型１２Ｃｏｎｓｔａｎｔ１ ２􀆰 ６８６∗ ∗ ∗３􀆰 ９７５－２􀆰 ２２４∗ ∗ ∗－４􀆰 ７７２３􀆰 １０１∗ ∗ ∗４􀆰 １７７－２􀆰 ０７５∗ ∗ ∗－４􀆰 ５０８２􀆰 ３５３∗ ∗ ∗３􀆰 ８７８－２􀆰 ２００∗ ∗ ∗－４􀆰 ５７９式１ ＬｎＲ＆Ｄ ０􀆰 １６１∗ ∗ ∗６􀆰 １６６０􀆰 ２３６∗ ∗ ∗８􀆰 ４０９０􀆰 １４８∗ ∗ ∗５􀆰 ９９４０􀆰 ２２５∗ ∗ ∗８􀆰 １３５０􀆰 １６７∗ ∗ ∗６􀆰 ７４５０􀆰 ２３２∗ ∗ ∗８􀆰 ３７６ＬｎＰｅｒｓｏｎ ０􀆰 １６７∗ ∗ ∗３􀆰 ２８９０􀆰 ４０９∗ ∗ ∗９􀆰 ０２３０􀆰 １６１∗ ∗ ∗３􀆰 ０２８０􀆰 ４１２∗ ∗ ∗９􀆰 ０４８０􀆰 １９１∗ ∗ ∗３􀆰 ８３６０􀆰 ４１５∗ ∗ ∗９􀆰 ５２４Ｃｏｎｓｔａｎｔ２ ４􀆰 ７９６∗ ∗ ∗８􀆰 ２７８－３􀆰 ５２４∗ ∗ ∗－３􀆰 ３６８５􀆰 ３６１∗ ∗ ∗７􀆰 １８３－３􀆰 ２７１∗ ∗ ∗－３􀆰 １９８４􀆰 ３０７∗ ∗ ∗７􀆰 １３３－３􀆰 ０４３∗ ∗ ∗－３􀆰 ４４１式２ Ｍｓｈａｒｅ －１􀆰 ３７１∗ ∗ ∗－２􀆰 ８８４－３􀆰 ０５１∗ ∗ ∗－３􀆰 ２０６－１􀆰 ８９０∗ ∗－２􀆰 ３９８Ｍｓｈａｒｅ∗ Ｏｗｎ －３􀆰 ０５７－１􀆰 ３６８Ｍｓｈａｒｅ∗ Ｉｎｄ ２􀆰 ６６１∗ ∗２􀆰 ５４５Ｍｓｈａｒｅ∗ Ｍａｒ １􀆰 ０１３１􀆰 ０１４Ｍｓｈａｒｅ２ １􀆰 ８６４∗ ∗２􀆰 ４４７４􀆰 ２５０∗ ∗ ∗３􀆰 ０３４２􀆰 ８５５∗ ∗２􀆰 ５３８Ｍｓｈａｒｅ２∗ Ｏｗｎ－０􀆰 ７２２－０􀆰 ６０３Ｍｓｈａｒｅ２∗ Ｉｎｄ－３􀆰 ５４５∗ ∗－２􀆰 ２３９Ｍｓｈａｒｅ２∗ Ｍａｒ－１􀆰 ５８６－０􀆰 ９８５ＬｎＭｐａｙ ０􀆰 ２３６∗ ∗ ∗２􀆰 ８１８０􀆰 ２４６∗ ∗ ∗２􀆰 ８７１０􀆰 １８０∗ ∗２􀆰 ２５５ＬｎＭｐａｙ∗ Ｏｗｎ０􀆰 １１４∗１􀆰 ７９７ＬｎＭｐａｙ∗ Ｉｎｄ０􀆰 １１８∗ ∗２􀆰 ０１５组织与战略管理管理评论 Vol.25No.02（2013）１５２ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.０５２０１５续表变量企业所有制性质的影响所在行业特征的影响区域市场化程度的影响模型７模型８模型９模型１０模型１１模型１２ＬｎＭｐａｙ∗ Ｍａｒ０􀆰 １６８∗ ∗２􀆰 ３９９ＬｎＳｉｚｅ －０􀆰 １１９∗ ∗－２􀆰 ４１７０􀆰 ２２７∗ ∗ ∗２􀆰 ６１３－０􀆰 １５３∗ ∗－２􀆰 ５０９０􀆰 １８７∗ ∗２􀆰 １０７－０􀆰 ０８８－１􀆰 ５２４０􀆰 ２３５∗ ∗ ∗２􀆰 ６０１Ｃｏｎ －０􀆰 ２６３－１􀆰 ０９２ －１􀆰 １３０∗ ∗－２􀆰 ２３０－０􀆰 ４０７－１􀆰 ３４８－１􀆰 １２４∗ ∗－２􀆰 ２７０－０􀆰 ３４８－１􀆰 ２２１－１􀆰 ０８４∗ ∗－２􀆰 １８９Ｖｐａｔｅｎｔ －０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２７􀆰 ３８９－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－３􀆰 ３６３－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２５􀆰 ６５０－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２􀆰 ８１１－０􀆰 ０００∗ ∗ ∗－２８􀆰 ４２９－０􀆰 ０００∗ ∗－２􀆰 ２９８Ａｇｅ －０􀆰 ００２－０􀆰 ２６２ －０􀆰 ０１５－１􀆰 ０８７ －０􀆰 ００２－０􀆰 ３８５ －０􀆰 ０１７－１􀆰 ２３５ －０􀆰 ００３－０􀆰 ４５０ －０􀆰 ０１２－０􀆰 ８９８Ｏｗｎ －０􀆰 １３５∗－１􀆰 ７０８－０􀆰 １７９∗－１􀆰 ８８２Ｉｎｄ －０􀆰 ２５８∗ ∗ ∗－３􀆰 ０３５－１􀆰 ９１２∗ ∗－２􀆰 １７７Ｍａｒ ０􀆰 １９８∗ ∗２􀆰 ５０５－２􀆰 １３４∗ ∗－２􀆰 ０２７σ２ １􀆰 ３７８∗ ∗ ∗２４􀆰 １８２１􀆰 ９３９∗ ∗ ∗９􀆰 １２４１􀆰 ３６８∗ ∗ ∗２３􀆰 ６３０１􀆰 ９３９∗ ∗ ∗８􀆰 ２５４１􀆰 ３７１∗ ∗ ∗２１􀆰 ８８１１􀆰 ９３７∗ ∗ ∗８􀆰 ４１７统计检验γ ０􀆰 ８２３∗ ∗ ∗１６􀆰 ９０５０􀆰 ６６２∗ ∗ ∗７􀆰 ６０１０􀆰 ８０９∗ ∗ ∗１３􀆰 ８５５０􀆰 ６５４∗ ∗ ∗７􀆰 ６７００􀆰 ８１７∗ ∗ ∗１５􀆰 １８１０􀆰 ６６５∗ ∗ ∗９􀆰 ２９４Ｌｏｇ －２０４２􀆰 ９１１ －２０６８􀆰 ０２４ －２０３９􀆰 ６６２ －２０６７􀆰 ２５０ －２０３９􀆰 ３３５ －２０６２􀆰 ５４４ＬＲ １２１􀆰 ８６１∗ ∗ ∗ ７１􀆰 ６３３∗ ∗ ∗ １２８􀆰 ３５８∗ ∗ ∗ ７３􀆰 １８１∗ ∗ ∗ １２９􀆰 ０１２∗ ∗ ∗ ８２􀆰 ５９５∗ ∗ ∗样本数１３０８ １３０８ １３０８ １３０８ １３０８ １３０８注括号内为ｔ检验值ꎬ∗ 、∗ ∗ 、∗ ∗ ∗分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著ꎮ１企业所有制性质的影响由模型７的估计结果可知ꎬ所有制性质与股权激励及其二次项的交互项Ｍｓｈａｒｅ∗ Ｏｗｎ和Ｍｓｈａｒｅ２∗ Ｏｗｎ的估计系数并不显著ꎬ说明股权激励与企业研发效率的关系并未受到所有制性质的影响ꎮ另一方面ꎬ模型８的估计结果显示ꎬ所有制性质与薪酬激励的交互项ＬｎＭｐａｙ∗ Ｏｗｎ的估计系数为０􀆰 １１４ꎬ且在１０％的显著性水平下显著ꎬ说明相比于非国有控股企业ꎬ国有控股企业薪酬激励对企业研发效率的负面影响更强ꎮ我们认为ꎬ导致这一结果的主要原因在于国有控股企业的管理层主要由政府国资管理部门或其委托的国有投资机构任命ꎬ其目标利益结构复杂ꎬ他们除了追求经济利益外ꎬ还有政治和社会等方面的利益诉求ꎬ加之国有控股企业存在一定的内部人控制现象ꎬ使得国有控股企业管理层薪酬激励对研发效率的负面效应既包括研发投资不足引起的效率低下ꎬ也包括过度研发投资造成的效率损失ꎮ２所在行业特征的影响模型９给出了行业特征对管理层持股在企业研发中激励效应的估计结果ꎮ具体而言ꎬ行业特征与股权激励及其二次项的交互项Ｍｓｈａｒｅ∗ Ｉｎｄ和Ｍｓｈａｒｅ２∗ Ｉｎｄ的估计系数分别为２􀆰 ６６１和－３􀆰 ５４５ꎬ且均在５％的显著性水平下显著ꎬ说明在两类行业中股权激励与企业研发效率都存在显著的倒Ｕ型关系ꎬ但它们的临界点和曲线形状却有所不同就临界点而言ꎬ在高技术行业ꎬ当管理层持股比例达到２７􀆰 ６６％时ꎬ企业研发效率最高ꎻ而在非高技术行业ꎬ临界点即管理层最佳持股比例为３５􀆰 ８９％ꎬ比高技术行业的临界点高８􀆰 ２３％ꎻ从曲