高管薪酬EVA敏感性与研发支出研究*——基于A股央企的经验证据

广西大学商学院 陈 彬 姜皓天

高管薪酬EVA敏感性与研发支出研究*
——基于A股央企的经验证据

广西大学商学院 陈 彬 姜皓天

本文以2010-2014年A股央企为研究对象，实证检验了高管薪酬EVA敏感性对研发投入的影响。研究发现：高管薪酬EVA敏感性与研发投入正相关，基于EVA的高管薪酬激励机制有助于促进研发投入；相对于非高新技术央企，高新技术央企的高管薪酬EVA敏感性与研发投入之间的正相关关系更加显著。

经济增加值 薪酬EVA敏感性 研发支出

一、引言

2010年伴随着国家相关部门对经济增加值（简称EVA，下同）考核办法的下发，中央企业已进入到EVA考核指标的实际运用阶段。推行EVA考核办法的好处就在于它能避免为了追求发展速度而产生大量的资产浪费行为、业务不集中带来的经营风险以及追求短期利润而忽视对科技研发能力的投入。所以，推行EVA考核办法最大的意义就在于，它能很好的引导企业集中业务、提高产品层次，并且不断提高企业的核心竞争力，让企业向更高、更快、更好发展。以往我国企业比较注重的是经济利益，比如净利润，为了完成既定的绩效指标，企业经营者往往会追求短期利益，而对企业的长期发展不甚关心，在科研方面和改进生产技术方面的投入积极性不高。如果想要改变这种现状，我们必须从源头着手，改变我国的绩效考评体系，从制度上鼓励和引导我国企业重视科技研发能力，提高他们将科学成果转化为生产力的积极性。EVA倡导的以资本化代替费用化，约束了管理者的短视行为，而将管理者薪酬与EVA挂钩后，可以缓解管理者因研发费用增加导致会计利润受影响的顾虑，加大企业研发力度。为了鼓励高管进行投资，国资委明确指出在考核经营业绩时，在计算税后净营业利润时，企业的研发投资成本可以予以加回，这在一定程度上提高了高管进行创新投资的积极性。基于EVA的高管薪酬激励机制，可以实现价值管理与完善激励约束机制的有效衔接。公司薪酬委员会可以通过制定科学合理的激励制度从而鼓励高管进行创新投资，这种高管薪酬契约可以把创新投资与基于EVA的薪酬联系起来。因此，研究基于EVA的薪酬制度对研发支出的影响，无论是对资本市场的投资者来说，还是对企业自身来说，都具有重要意义。

二、理论分析与研究假设

2010年国资委在中央企业全面实施EVA考核，与传统会计利润相比，基于EVA考核结果的高管薪酬机制创新了高管的薪酬机制，将管理者的薪酬与EVA挂钩，将高管与股东的利益绑在一起，使高管能站在央企所有者的角度上思考央企的长期生存与发展。这样就可以有效地降低代理成本，鼓励管理层进行研发活动以获得长久的核心竞争力，鼓励管理层做出符合中央企业股东财富最大化的决策，做出正确的投资决策。

如果企业高层管理人员薪酬奖励制度没有结合企业高层管理人员业绩考核制度，那么EVA业绩指标的评价结果就没有太高的参考价值。如果企业高层管理人员薪酬奖励制度没有与企业高层管理人员EVA考核制度相结合，而是与传统财务绩效相结合，那么即使研发支出能给企业带来长期收益，从EVA价值管理理念上来说为股东创造了财富，但是短期内会使企业财务绩效下降，管理者的报酬也随着减少。因此，管理者薪酬与EVA不关联可能会使企业研发投入减少。若高管薪酬与EVA考核制度相结合，管理者就会认真考虑研发项目的可行性，做出有利于企业长期发展的研发投入决策，既有利于股东价值最大化，也有利于管理层自身的利益需求。罗富碧等（2008）发现我国上市公司高管人员的股权激励与企业投资水平有显著的正相关关系。Van Veen等（2010）指出，将员工激励措施和公司薪酬制度相结合的方式会对公司的经营活动以及公司的投资行为产生重要的影响。张昊（2014）研究发现EVA与研发支出呈现正相关，引入EVA考核体系对研发支出产生显著影响。因此本文提出第一个假设：

H 1：高管薪酬EVA敏感性与研发投入正相关，基于EVA的高管薪酬激励机制有助于促进研发投入

技术创新理论认为企业在未来创造价值的能力可以通过企业的技术研发能力的强弱进行衡量，通常而言，企业的技术研发能力越强，则企业更有可能在未来创造更多的价值。创新是企业保持长期、稳定发展的较强市场竞争力的重要条件之一。根据我国相关管理办法，高新技术企业除了要符合研发密集的特点之外，还要能把研发过程的投入转化为无形资产，在具体应用中为企业创造价值，提高自己的竞争水平和市场地位。因此，拥有自主知识产权成为高新技术产业能否打下坚实创新基础的前提之一。而企业只有加大自身研发力度才能获得自主知识产权，也就是说高新技术企业要健康运转，就要比非高新技术企业更具研发动力。值得一提的是，为了达到国家高新技术企业关于“研究开发费用总额占销售收入比例”的相关标准，继续获得政府高新技术企业研发补贴，相比于非高新技术央企,高新技术央企更有可能增加研发支出，从而使薪酬EVA敏感性与研发投入的相关关系更显著。Chang-Yang L（2003）通过分析后得出结论：研发强度的分布状况取决于行业内企业间的专有技术能力分布状况。王任飞等人（2005）在对通信电子行业进行研究时发现，公司的利润率与R&D投资强度呈正相关的关系。因此本文提出第二个假设：

H 2：相对于非高新技术央企，高新技术央企的高管薪酬EVA敏感性与研发投入之间的正相关关系更加显著

三、研究设计

（一）样本选取及数据来源 本文以2010-2014年为研究区间，以我国A股央企上市公司为样本。为了服务于研究目的，对该样本进行了如下筛选处理：剔除了金融、保险类上市央企，因为由于金融、保险类类上市公司很多特征和行为不同于其他行业；剔除检验区间（2010-2014年）研发数据披露不完善，不能提取有效数据的上市央企；本研究通过查阅A股上市公司的实际控制人，实际控制人为国资委的即为A股上市央企。对于研发投入数据，则来源于国泰安数据库和万德数据库。为了得到高新技术央企的数据，作者手动查阅上市央企的年度报告，确定企业是否是国家认定的高新技术企业。经上述筛选处理，笔者统计了224家央企，得到了1081个有效观测样本。对相关数据的实证分析，本文使用st at a11.0统计软件完成。本文的数据主要来源为巨潮资讯网，国泰安数据库和万德数据库。

（二）变量定义

（1）被解释变量。研发投入（RDi，t）计量方式分为两种，一种是取研发投入的绝对数，另一种是取研发投入的相对数值。考虑到不同企业在研发投入的绝对数上相差较大，可比性比较差，因此，大多数学者都选择研发投入的相对数来度量研发投入，以“研发投入强度”来表示。综合国内外的研究，笔者发现有三种主流计算方式来计算研发投入强度：第一种是研发投资占总资产比；第二种是研发投资占营业收入比；第三种是研发投资占企业市值比。不过，我国证券市场的特征是弱势有效的，因此企业的市值比较难计算的。除此之外，由于我国会计准则规定以权责发生制确定成本收入，收入相比较而言更容易被操纵。因此，综合考虑本文选择研发投资占总资产比为被解释变量。研发投资包括会计准则规定的费用化的研发费用和资本化的研发费用。（2）解释变量。高管薪酬EVA敏感性（PESi,t）。EVA是股东利益的最佳代表，管理者薪酬与之间的敏感性所反映的即是管理层利益和股东利益的一致程度，该敏感性越高，反映两者之间利益越一致。本文参考池国华、邹威（2013）对薪酬EVA敏感性的计量方法，以前三名高管现金薪酬的变化率与EVA变化率的比值作为管理者薪酬敏感性（Pay-EVA Sensi t i ve，PES）。（3）控制变量。为了让实证模型检验效果更佳理想，本文还将一些可能影响研发投入的指标纳入到模型中，包括：企业规模（Si zei,t）、资本结构（Levi,t）、成长性（Growt hi，t）、董事会规模（Boardi,t）、独立董事比例（Indepi,t）、股权制衡度（Dri,t）、第一大股东持股比例（Topi,t）。此外，本文选取年度（Year）作为虚拟变量，所选年度为2010-2014年。相关变量具体定义如表1所示。

表1 变量定义

（三）模型构建 为了证明假设1是否成立，本文通过下列模型进行多元回归分析：

对于假设2，本文再把样本分为高新技术央企和非高新技术央企，分组进行回归分析。

四、实证分析

（一）描述性统计 本文通过国泰安数据库、万德数据库各公司年度财务报告收集到的数据，再经过加工整理和计算，得到了上述各个变量的面板数据。本文运用st at a11.0对各变量进行描述性统计分析，结果如下列表2所示。

表2 研发投入强度（R D）各年度平均值

根据表2可知，高新技术央企和非高新技术央企在研发投入强度上，每年都相差较大，前者大约为后者的3至4倍。无论是高新技术央企还是非高新技术央企，在研究区间内研发投入强度均呈现平稳上升趋势。两者研发投入强度在2012年较上年有了明显的提高，其中高新技术央企央企在2012年以后继续稳固增长，而非高新技术央企却在2012年达到最大值，之后小幅下降。

由表3可以看出，研发投入强度全样本平均值为0.0140，中位数为0.0071，中位数与平均数相差较大。最大值为0.2361，最小值为0。全样本研发投入强度的标准差为0.0198，处于一个较小的水平，表明整体来说央企之间研发投入分布较为集中。由表3可以看出，高新技术央企的研发投入强度均值为0.0239，远高于非高新技术央企的研发投入强度均值（0.0069）。这也与高新技术企业本身的特征有关。高新技术企业研发活动需要大量的资金且科技成果转化为成品需要经过中间的试验阶段，所以，高新技术央企的研发投入水平较高。通过描述性统计分析可以看出，高新技术央企贡献了全样本主要的研发投入，非高新技术央企的研发水平较低。从高管薪酬EVA敏感性的角度来看，全样本均值（0.7674）与中位数（-0.0008）相差较大，且标准差为26.1841，处于一个较大的水平，这意味着样本企业整体高管薪酬EVA敏感性水平不均衡，表现出较大范围内的波动，这可能是因为国资委全面推行EVA才过了短短几年，央企还需要一段时间来适应EVA这个评价指标。另外近几年国资委对高管的薪酬进行了一定程度的限制，使得一些央企高管薪酬可能出现了负的增长。对比高新技术央企和非高新技术央企的高管薪酬EVA敏感性，可以看出前者的均值（1.7348）远大于后者的均值（0.0723），说明高新技术央企的高管薪酬EVA敏感性高于非高新技术央企，高新技术央企的高管薪酬与EVA关联挂钩的紧密程度大于非高新技术央企。从全样本来看，企业规模（Size）标准差为1.7100，总体样本间相差不大，平均值与中值也较为接近；资本结构（Lev）的均值（0.5522）与中位数（0.5541）相当接近，标准差为0.2235，总体样本比较均衡；全样本的成长性（Growth）最小值为-2352.75，最大值为111.49，标准差为72.2930，样本间出现出较大的差异，反映了不同央企在面临不同的竞争环境下成长能力的优劣；在我国，证监会规定上市公司独立董事比例至少为1/3，因此全样本独立董事比例（Indep）均值为0.3756，中位数为0.3333，相差不大；全样本的董事会规模（Board）均值为2.2141，中位数为2.1972，标准差为0.2666，总体也较为稳定；总体样本第一大股东持股比例（Top）均值为42.0968，中位数为42.4645，总体分部较为均匀；全样本股权制衡度（Dr）均值为0.4161，标准差为0.4256，总体样本间距较小。

（二）相关性分析 由表4的相关系数检验表可得，因变量RD与自变量PES在1%水平上显著正相关，与本文的预期结果契合，表明央企的研发投入受到高管薪酬EVA敏感性的影响，初步验证了假设1。此外，企业规模（Size）与RD在1%水平上显著正相关，表明央企如果企业规模较大，拥有足够多的资源，则更愿意进行研发活动；资本结构（Lev）与RD在1%水平上显著负相关，符合本文的预期，表明资产负债率高的央企对于研发投入有所保守；董事会规模（Board）与RD在1%水平上显著负相关，与本文预期相反，这可能是因为，央企规模大，其董事会规模也比较大，董事的利益范围较为广泛，董事的背景也比较复杂，需要董事会做出决策时，在沟通和协调上需要花较大的工夫，使得董事会决策效率下降，反而抑制了研发投入；股权制衡度（Dr）与RD在1%水平上显著负相关，这可能是因为过高的股权制衡虽然避免了一股独大的专断，各个股东之间容易产生矛盾，在决策时互不相让，降低公司的决策效率，从而导致研发决策的“难产”。另外，各控制变量也表现出一定的相关关系。企业规模（Size）与资本结构（Lev）、独立董事比例（Indep）、董事会规模（Board）、第一大股东持股比例（Top）在1%水平上显著正相关，表明企业扩张规模能够获得大量的债务资金的支持，同时企业也需要扩充董事会规模，提高独立董事比例，应对规模效应带来的监管力度的提升；规模较大的央企，往往是一些关系国民经济命脉的重要企业，需要国资委牢牢控制所有权，回报国家和社会，因此企业规模与第一大股东持股比例表现出了正相关关系。

表3 描述性统计分析

表4 模型各变量Pearson（Spearm an）相关系数检验

（三）回归分析 本文在进行回归分析时，为了消除面板数据模型中可能产生的异方差，加入了robust检验力求稳健。由表5可以看出，全样本的F值为466.65，显著性水平为1%，即该回归模型总体上回归结果显著。解释变量薪酬EVA敏感性与被解释变量研发投入在1%的显著性水平上显著正相关（β1=0.0000148，t=7.13***），验证了本文的第一个假设。控制变量方面，企业规模与研发投入在1%的显著性水平上显著负相关（β2=-0.0017399，t=-2.45***），一方面，这可能是因为央企在市场上一般占据着有利的优势，面临的市场竞争不高，在较为“安逸”的情况下央企并不急于通过增加自出创新能力来获得竞争优势；另一方面，央企的组织结构和管理体制比较规范和成熟，各种配套设施也较为完善，这时候产品和技术创新要打破原有的模式，会受到比较大的阻力，因此管理层可能不愿意增加研发强度。资本结构与被解释变量RD在1%的显著性水平上显著负相关（β3=-0.0066783，t=-2.13***），表明较高的资产负债率会抑制央企的研发投入，这可能是因为较高的债务融资使企业的生产经营活动受到一定的约束的，债务人不愿意企业过多的投入未来收益具有不确定性的研发活动。为了验证假设2，本文把总体样本分为高新技术央企和非高新技术央企两组，分组进行回归分析，回归结果如表6所示。

表5 全样本模型回归结果

表6 高新与非高新分组回归结果

通过分样本回归结果发现，高新组PES的回归系数为β1=0.0000165，在1%的置信水平上显著（t=8.60***），而非高新组PES的回归系数为β1=0.0000736，但并不显著（t=1. 49），假设2得到了支持，这也说明总样本的结果主要是受高新组的显著影响形成的。对于非高新组高管薪酬EVA敏感性与研发投入没有表现出相关关系，可能的原因是：根据前文描述性统计，非高新企业央企的研发投入强度维持在较低的水平，由于行业因素和缺乏政策支持等原因，对研发的需求比较低，因此，即使高管的薪酬与EVA高度挂钩，仍不能促使企业加大研发力度。

五、结论与建议

（一）结论 本文得出以下结论：（1）央企的高管薪酬EVA敏感性与研发投入强度呈现显著的正相关关系，即在高管薪酬EVA紧密挂钩、高管薪酬很大程度上取决于EVA考核指标的情况下，央企会加大研发投入的力度。EVA评价体系是一个价值管理体系，关注股东的财富。一方面，EVA评价体系在考核时把研发支出全部加回到税后净利润中去，体现了国资委实行EVA要鼓励央企加大研发投入的决心；另一方面，当高管的薪酬与央企的EVA考核指标相挂钩时，激励效应和监督机制能影响管理层的行为，高管也会更多地从股东的视角去做出有利于企业长期发展的决策，增加了能提升企业价值的创新投资的动机，这不仅符合股东的利益，也契合高管自身的利益需求。（2）相对于非高新技术央企，高新技术央企高管薪酬EVA敏感性与研发投入之间表现出更显著的相关关系。相对于非高新技术企业，高新技术企业作为一种新型的知识密集型企业，凭借其在知识、技术等方面的优势，通过自主创新获得持续的竞争优势。并且高新技术企业较非高新技术央企更容易申请到政府的科研经费支持和财政拨款，更有利于加大企业内部的研发投入。

（二）建议 本文提出以下建议：（1）强化以EVA为核心的考核体系。一个有效的考核体系制度是制定实施价值管理的保障，同时也是引导企业走上正确发展道路，有效落实相关政策的关键所在。我国中央企业必须要不断提升企业发展质量和效率，把握正确的考核方向，把EVA这一指标作为重点考核内容，建立起以EVA为核心的考核理念体系。（2）建立EVA激励约束机制，将激励制度与EVA密切挂钩。央企应该将EVA指标和激励约束机制紧密结合，并综合考虑企业效益，经济增加值和高管业绩，以此来核定高管绩效薪酬。（3）提高创新意识，合理增加研发投入。央企管理者应该依据企业自身发展的需要，采取相应的措施来完善自身体制，有效提高自主创新意识，从而提升企业价值。央企管理者应该确保科研经费按时到位并能持续进行研发投入，这样才能够为企业的创新发展提供一个稳定的环境。

*本文系2015年广西哲学社会科学规划研究课题（项目编号：15DGL010）和广西高校中青年教师基础能力提升项目（项目编号：KY2016LX471）的阶段性研究成果。

［1］刘振元、徐瑞芳：《水泥行业上市公司EVA与股价相关性研究》，《财会通讯》2011年第26期。

［2］池国华等：《EVA考核提升了企业价值吗？》，《会计研究》2013年第11期。

［3］罗富碧等：《高管人员股权激励与投资决策关系的实证研究》，《会计研究》2008年第8期。

［4］卢锐：《企业创新投资与高管薪酬业绩敏感性》，《会计研究》2014年第10期。

［5］Griffith JM.The True Value of EVA,Journalof Applied Finance,2005.

［6］R.Ferguson,J.Rentzler and S.Yu.Trading Strategy on EVA and M VA:Are They Reliable Indicators of Future Stock Perf orm ance?The Journalof Investing,2006.

（编辑 梁 恒）