管理者激励对企业创新投资效率的影响研究

马春爱 郝馥莹 吕桁宇

【关键词】 管理者激励; 创新投资效率; 显性激励; 隐性激励

【中图分类号】 F234.3;F270  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2022）03-0041-08

一、引言

党的十八大提出创新驱动发展战略，党的十九大指出创新是引领发展的第一动力，创新对企业及国家发展的影响力不断增强。企业作为经济社会的微观主体是国家创新的基础，依靠创新可以提高劳动生产率并降低生产成本，强化自身的核心竞争力以占据市场领先地位。企业创新具有长期性和高风险性，管理者可能做出规避风险的短视决策，极大程度影响了企业对创新投资的主动性。如何通过有效的管理者激励提升企业创新投资效率，对企业和国家经济的可持续增长具有极强的推动作用。

当前，企业所有权和经营权分离的现象普遍存在，如何缓解委托代理问题使得投资者与管理者的利益保持一致是影响企业长远发展的重要因素。创新项目的投资期限较长，投资结果具有高度不确定性，导致企业管理层往往对创新项目的投入不足，不利于企业实现创新投资效率的提升[ 1 ]。与公司业绩相挂钩的管理者激励是缓解股东与管理层之间利益冲突、降低代理成本的有效途径[ 2 ]，能够调节管理者投资行为和研发之间的关系[ 3 ]，促进可持续性投资[ 4 ]，减少管理者的机会主义行为和短视行为[ 5 ]。对于管理者激励，学者普遍将其划分为显性激励（包括薪酬激励和股权激励）与隐性激励（包括职位晋升激励、在职消费激励等）。探讨显性激励影响的研究成果较多，提出薪酬激励和股票期权激励能够显著改善企业的投资行为，提高企业的业绩[ 6-7 ]。隐性激励方面的研究成果相对较少，王曾等[ 8 ]指出国企高管需要对在职消费等隐性激励做出权衡和抉择。

综上，现有研究更多侧重于显性激励对企业创新的影响，较少探讨管理者激励对创新投资效率的影响，也很少将显性和隐性激励模式同时纳入考量。因此，本文运用DEA模型测度企业创新投资效率，实证分析管理者显性激励（薪酬激励和股权激励）与隐性激励（在职消费激励和职位晋升激励）对企业创新投资效率的影响，并探讨不同产权性质企业可能存在的异质性，进而从多维度提出企业创新投资效率提升的管理建议，对完善公司治理模式与企业创新投资机制、实施可持续发展战略具有重要的理论和实践意义。

二、理论分析与研究假设

（一）管理者显性激励与企业创新投资效率

根据Cyert and March[ 9 ]的行为理论，研发（R&D）投资是企业打破创新门槛，借助新技术实现飞速发展的有效途径。Raymond and St-Pierre[ 10 ]认为在创新过程中，研发既是创新的决定因素，也是创新和增长的关键因素。制定合理的管理者激励方案可以在一定程度上缓解企业代理问题，将管理者与股东利益联系在一起，有利于企业的长远发展。

显性激励以客观绩效评价标准为基础，具有强制性和法律效力，主要包括薪酬激励和股权激励[ 2 ]。为了避免管理者追求短期业绩而放弃具有投资价值且有利于企业发展的创新项目，部分学者认为可以对他们实行适当的薪酬激励来减少此类问题的发生。俞静和蔡雯[ 5 ]指出上市公司对高层管理者实施激励可以促进企业创新，高管激励力度越大，企业的创新投入和创新产出越多。然而，也有研究发现并不是所有的激励方式都能达到预期效果。梁彤缨等[ 11 ]认为薪酬激励作为一种与企业短期绩效挂钩的显性激励措施，管理层出于追求自身收益最大化的目的，很可能会压缩在已有研发项目上的投入，以保证企业短期经营绩效的提高，结果导致研发投资及研发效率的不足。技术创新具有周期长、风险高及不确定性等特点，因而管理者更倾向于选择收益较快、期限较短的项目，造成企业创新投资效率低。

目前，股权激励对创新投资效率的影响尚未得出一致的研究结论。部分学者认为管理者股权激励作為企业的一项长期性激励机制，对解决企业委托代理问题具有重要意义，可以强化管理者对企业的归属感，使其更关注企业的长期盈利能力，从而增加企业的创新投资，并提升创新绩效。例如，赵世芳等[ 12 ]提出股权激励有助于减少高管急功近利的倾向性，激励高管致力于企业长远创新发展。但有学者发现，财务会计准则（FAS 123R）的变化增加了授予期权作为补偿成本，基于期权的激励方式并未对创新产生影响[ 13 ]。此外，一些研究发现股权激励对不同类型企业的创新投资效率有不同的影响。姬怡婷和陈昆玉[ 14 ]指出，竞争类国有企业的高管股权激励弱化了混合主体深入性对创新投入的促进效应，而在公益类国有企业中，对创新投入的促进效应不显著。王超发和杨德林[ 15 ]以股权激励行权条件为中介变量和调节变量，发现差异化战略对高科技企业技术创新产出质量的提升作用既可能受到抑制，也可能得到增强。基于上述分析提出如下假设。

H1a：管理者薪酬激励对企业创新投资效率具有显著的负向影响。

H1b：管理者股权激励对企业创新投资效率具有显著的正向影响。

（二）管理者隐性激励与企业创新投资效率

隐性激励主要通过惯例或信用来实施，便于管理者获得投机收益[ 2 ]。学者对隐性激励提出了不同的划分方式。尹志锋等[ 16 ]认为隐性激励（非物质激励）大体上可以分为职业激励、组织环境激励和精神激励三类，该类激励是以物质激励为基础，其激励效果相对缓慢且不稳定，但长期看有利于提升企业创新水平。王延霖和郭晓川[ 17 ]更关注隐性激励带来的影响，基于创新价值链和产权性质提出资源型企业的隐性激励能反映管理者的绩效表现，增强管理者对创新研发阶段投入产出的重视，对提升创新效率有促进作用。

一般而言，在职消费激励比显性激励的实现方式隐蔽性更强，管理者常常为了追求更大的在职消费权力而增加企业创新投入，以实现企业价值的提升，因而在职消费激励对企业创新活动存在正向影响[ 18 ]。同时，职位晋升激励作为管理者隐性激励的另一种方式，是对显性激励进行补充的有效手段。当企业高管预期自身晋升的机会较大时，会积极扩大研发投资的规模，尽可能使企业创新投入产出率上升，因而职位晋升激励有助于企业绩效的改进[ 19 ]。可以看出，在职消费激励和职位晋升激励均具有长期性，能够激发管理者的长远创新投资意识。基于上述分析提出如下假设。

H2a：管理者在职消费激励对企业创新投资效率具有显著的正向影响。

H2b：管理者职位晋升激励对企业创新投资效率具有显著的正向影响。

三、研究设计

（一）样本选择及数据来源

选择2015—2020年所有A股上市公司作为研究样本，并对原始数据进行了如下筛选和处理：（1）剔除金融、保险类上市公司样本数据;（2）剔除ST和*ST等存在特殊处理的上市公司样本数据;（3）剔除观测值缺失的样本数据。经过上述处理，最终选定734家企业共4 404个观测值。为避免极端值的影响，对所有连续变量在1%和99%水平进行了Winsorize缩尾处理。

实证研究使用的数据来源于国泰安数据库（CSMAR）、巨潮资讯网等，并通过手工搜集方式对部分缺失数据进行补充，数据处理软件为DEAP2.1和Stata16.0。

（二）变量定义

1.被解释变量

通过DEA模型测度企业综合创新投资效率（Eff），需要设计投入指标和产出指标。投入指标通常由资本投入和人力资源投入构成，借鉴已有研究成果[ 18，20 ]，选择研发投入占营业收入比例衡量资本投入，研发人员数量占比衡量人力资源投入。

产出指标包括专利申请数和研发支出资本化金额。企业专利能够反映企业拥有的、受国际认可的自主知识产权，主要包括专利申请数、专利获得数、专利授权数等。借鉴已有研究成果[ 18 ]，产出指标选择专利申请数来衡量。根据我国企业会计准则的规定，开发阶段的研发支出需要具备技术可行性、财务资源及其他资源支持，应进行资本化处理。借鉴俞静和蔡雯[ 5 ]的研究，采用研发支出资本化金额衡量创新投资过程中的产出。

2.解释变量

解释变量为管理者激励，由显性激励和隐性激励构成。显性激励主要包括薪酬激励和股权激励，隐性激励主要包括在职消费激励和职位晋升激励。对于显性激励，借鉴已有研究成果[ 6 ]，薪酬激励变量（Pi）采用企业前三名高层管理者的薪酬总额并取自然对数，用来衡量薪酬激励水平具有较高的代表性。股权激励变量（Ei）选择高层管理者所持股数与总股数的比例，可以对管理者实施股权激励的水平、决策权范围等进行衡量。对于隐性激励，参考已有研究成果[ 17-18 ]，在职消费激励变量（Perk）采用期末管理费用占期末营业收入的比例来衡量;职位晋升激励变量（Prom）采用企业CEO薪酬占高管团队薪酬总额的比例来衡量，该比例越高，职位晋升激励效果越明显。

3.控制变量

借鉴已有研究成果[ 5，12 ]，选择影响企业创新投资效率的控制变量，主要包括：营业总收入增长率（Growth）、资产负债率（Lev）、企业规模（Size）、总资产周转率（Turn）、企业所有权性质（Owner）、总资产收益率（Roa）、现金流量（Cf）、董事会规模（Board）、董事会结构（Rinde）。

相关变量情况如表1、表2所示。

（三）模型构建

1.DEA模型

数据包络分析（DEA）由Charnes et al.[ 21 ]首先提出，该模型在研究中受到的约束相对较少，可以避免主观因素的干扰并能简化运算，便于处理多产出决策单元的情况。因此，运用DEA模型测度企业创新投资效率水平。设有n（j=1，2，…，n）个DMUj，对每个DMUj都有m（i=1，2，…，m）种不同的投入指标及p（r=1，2，…，p）种不同的产出指标，Xj表示DMUj投入向量，Yj表示DMUj产出向量。对一个DMU进行效率评价，可建立如下模型：

其中，Xj0和Yj0分别为决策单元j0的投入指标数据和产出指标数据，λj为第j个决策单元的决策变量。

2.Tobit模型

本文研究管理者激励对企业创新投资效率的影响，因变量（被解释变量）为企业综合创新投资效率，取值范围在0～1之间，符合受限因变量模型这一特点。Tobit回归模型通常应用于因变量受到限制的分析中，采用该模型分析管理者激励对企业创新投资效率的影响，能较好地处理受限因变量的问题，最大限度地利用所获得的数据信息。基本回归模型为：

其中，i表示企业，t表示年份，Control代表控制变量，？着表示随机误差项。

四、实证分析

（一）创新投资效率测度结果

综合创新投资效率是对企业创新资源投入使用效率的衡量与评价，纯技术效率是指通过技术改进所产生的效率，规模效率反映了在给定技术的情况下决策单元以最优比例利用投入要素的能力。利用DEAP2.1软件对734个样本企业2015—2020年的创新投资效率水平进行测度，结果如图1所示。

从图1可以看出，全样本公司纯技术效率均值为0.665，表现较为优异，但综合创新投资效率平均值为0.247，总体来说相对效率比较低。规模效率平均值为0.339，综合创新投资效率偏低主要为规模效率作用结果;受规模效率拖累，存在规模效率不足的问题，规模经济发展还有较大提升空间。通过对比不同产权性质企业发现，国有企业的综合创新投资效率、纯技术效率及规模效率均高于非国有企业。这可能是因为国有企业作为政府解决市场失灵问题的重要工具，往往要承担国家发展战略导向下的核心技术自主研发任务，配合执行国家政策开展更多的基础性研究[ 22 ]，从而激励国有企业管理者实现个人职业目标与企业创新目标的趋同性;并且国有企业资金来源更充裕，大规模的创新投入形成规模经济，促进规模效率提升。

（二）描述性统计及相关性分析

表3列示了有关变量的描述性统计结果。综合创新投资效率（Eff）均值为0.247，标准差为0.238，表明不同企业创新投资效率水平差异较小，企业创新投资效率提升空间较大。管理者薪酬激励（Pi）均值为14.706，且分布在13.159～16.724之间，标准差为0.685，表明样本企业的薪酬激励差异较小，分布较为集中。股权激励（Ei）均值为0.079，标准差为0.128，表明样本企业股权激励不足，且差异较小。在职消费激励（Perk）均值为0.101，标准差为 0.078，表明全样本企业中期末管理费用占期末營业收入的平均比例为10.1%。职位晋升激励（Prom）均值为0.185，且在不同企业间差异较小。

对各变量进行Pearson及Spearman相关性检验，结果显示，各解释变量与被解释变量显著相关，证实所选取的变量具有合理性。在综合创新投资效率（Eff）方面，薪酬激励（Pi）与综合创新投资效率相关系数为正，且在1%水平显著;股权激励（Ei）、在职消费激励（Perk）和职位晋升激励（Prom）与综合创新投资效率相关系数为负，且在1%水平显著。通过进一步的多重共线性检验发现，各变量方差膨胀因子VIF的最大值为2.48（<10），证明不存在多重共线性问题，变量选取较为合理。

（三）回归分析

利用前述样本实证检验管理者激励对企业综合创新投资效率的影响，回归结果如表4所示。列（1）显示，在职消费激励、职位晋升激励与企业综合创新投资效率之间的关系不显著，薪酬激励、股权激励与企业综合创新投资效率显著负相关。列（2）检验了在控制变量的作用下，薪酬激励、股权激励、在职消费激励和职位晋升激励对企业综合创新投资效率的影响。结果显示，薪酬激励（Pi）的估计系数为-0.026，且在1%的水平显著，说明薪酬激励与企业综合创新投资效率显著负相关，即管理者薪酬越高，对企业整体创新投资效率的抑制作用越大，验证了H1a成立。这一结果表明，薪酬激励导致企业管理者可能为了个人目标而采取短视的管理行为，在经营决策中不愿意投资所需资金量大、周期长、收益不确定的创新研发项目，减少了可用于提升创新投资效率的各项投入。股权激励（Ei）与企业综合创新投资效率之间的系数为正，但是未达到显著性水平，没有完全验证H1b成立。这可能是因为企业管理者持股比例整体偏低，描述性统计中表明高层管理者所持股数占比的平均数仅为7.9%，且多数企业管理者持股比例在中位数以下。可见，股权激励难以发挥出对企业创新投资效率影响的真正作用。在职消费激励（Perk）的估计系数为0.088，在5%的水平显著，表明在职消费激励与企业综合创新投资效率显著正相关，验证了H2a成立。职位晋升激励（Prom）的估计系数为0.072，且在10%的水平显著，表明职位晋升激励与企业综合创新投资效率显著正相关，验证了H2b成立。可见，隐性激励（在职消费激励和职位晋升激励）能刺激企业内部竞争，当管理者晋升的职位越高时，可获得的在职消费相对越多，进而推动管理层加大创新研发投资力度，以实现企业和个人业绩持续增长。

（四）产权性质的异质性分析

基于上述实证结果，对A股上市公司产权性质的异质性进行分析。根据企业所有权性质将全样本划分为国有和非国有企业样本，并对两组样本分别进行回归，具体回归结果见表5。研究结果表明，管理者激励对非国有企业的创新投资效率表现为薪酬激励的抑制作用，对国有企业则表现为薪酬激励的抑制作用和职位晋升激励的提升作用。国有和非国有企业薪酬激励（Pi）的系数分别为-0.046和-0.013，在1%和5%的水平显著负相关;相比非国有企业，国有企业职位晋升激励（Prom）的系数为0.173，在5%的水平显著正相关，表明国有企业的职位晋升激励会显著提升企业创新投资效率。

在国有和非国有企业中，在职消费激励（Perk）对企业综合创新投资效率的影响不显著，系数分别为0.133和0.061。这可能由于随着“中央八项规定”的颁布与落实，国有和非国有企业管理者的在职消费行为被有效限制，因而对企业创新投资效率的作用不显著。此外，控制变量中的企业规模（Size）与国有和非国有企业综合创新投资效率分别在5%和1%水平显著正相关。

（五）稳健性检验与内生性处理

1.稳健性检验

为了增强研究结果的可靠性，区分全样本和分样本进行如下稳健性检验：（1）替换被解释变量，将产出指标中的专利申请数替换为专利授权数，并运用DEA模型重新测度企业综合创新投资效率，记为Eff';（2）鉴于股权激励行权一般会受到时间和数量的限制，收益很难在短期实现，其对企业创新投资效率的激励作用存在一定的滞后性，因而采用滞后一期的股权激励（记为L.Ei）进行检验，在一定程度上可以避免内生性问题。稳健性检验结果见表6。列（1）的全样本回归结果显示，薪酬激励与企业综合创新投资效率在1%的水平显著负相关，在职消费激励与企业综合创新投资效率在5%的水平显著正相关。列（4）的全样本回归结果显示，薪酬激励与企业综合创新投资效率在1%的水平显著负相关，在职消费激励和职位晋升激励与企业综合创新投资效率在5%的水平显著正相关。整体而言，稳健性检验结果与前文结论基本一致。

2.内生性处理

由于管理者激励和企业创新投资效率相互影响，可能存在双向因果产生的内生性问题，影响研究结论，参考已有研究成果[ 23 ]，选取滞后一期的解释变量为工具变量进行内生性检验。管理者激励与其滞后值相关，满足工具变量相关性条件;同时，管理者激励滞后变量已經发生，与当期扰动项不相关，符合工具变量外生性条件。

为保证工具变量的有效性，需要进行不可识别检验和弱工具变量检验。检验结果显示，在不可识别检验中，Kleibergen-Paap rk LM统计量的P值为0.0000，表明拒绝原假设，工具变量通过不可识别检验;在弱工具变量检验中，Kleibergen-Paap rk Wald F统计量为425.883（远大于10），且p值为0.000，远大于Stock-Yogo检验结果10%水平临界值，证明不存在弱工具变量问题。通过异方差稳健的“杜宾—吴—豪斯曼（DWH）检验”验证薪酬激励、股权激励、在职消费激励、职位晋升激励是否为内生变量。结果显示，对各激励方式逐一检验的p值和对四种激励方式共同检验的p值分别为0.1637、0.3902、0.7738、0.3523、0.5282，均大于0.05，证明接受“解释变量为外生变量”的原假设。因此，管理者激励对企业创新投资效率的影响中不存在内生性问题，前文所得结论具有稳健性。

五、研究结论及管理建议

第一，DEA模型测度的企业纯技术效率表现较为优异，但受规模效率拖累，综合创新投资效率总体不高，表明良好的规模经济尚未完全形成，企业在创新投资规模方面仍有一定提升空间。国有企业的创新投资效率高于非国有企业，规模效率优势明显。企业应进一步强化自主创新意识，营造良好的创新环境，可以在对管理者的考核方案中引入创新投资方面的长期业绩指标，包括研发人员在管理者创新团队的占比、创新投资阶段性效果、合作创新项目占比等。企业应营造勇于创新的文化氛围，激励管理者及普通员工认识到创新投入的重要性，从而增强企业的市场主导力和盈利能力，提高创新投资效率。同时，企业需提升创新投资规模形成规模经济，促进规模效率提升。

第二，管理者薪酬激励显著抑制企业创新投资效率提升，股权激励与企业创新投资效率之间不存在显著的相关关系;在职消费激励和职位晋升激励显著促进企业创新投资效率提升。企业可以设计显性与隐性激励相结合的管理者激励机制：在薪酬激励方面，企业可以适当降低管理者基础薪酬，依据管理者在创新投资项目中的参与度，并结合企业发展战略目标，确定绩效薪酬的发放水平。在股权激励方面，企业应当综合考虑授予价格、激励条件、激励有效期等指标，使管理者适当持股以达到对其权力进行约束和制衡的目的，从而优化股权结构。此外，企业应当明确管理者在职消费的具体内容及限额，提高在职消费激励的信息透明度，加强审计委员会对管理者在职消费的全过程监督，增强规范化的在职消费激励。在职位晋升激励方面，企业应制定科学的晋升标准，规范行政职位和技术职位晋升的有效途径，拓宽管理者的晋升渠道和机会，并积极探索多样化的隐性激励方式。

第三，管理者激励对企业创新投资效率的影响会因企业所有权性质不同而表现出差异性。一方面，管理者激励对非国有企业的创新投资效率表现为薪酬激励的抑制作用。这可能由于非国有企业管理者更偏好提高个人业绩与企业短期绩效，且激励方式较为单一，对具有不确定性的创新项目投入缺乏积极性。非国有企业应进一步创新多元化的企业激励结构，避免核心技术管理人员流失，改进管理者激励效果以提高创新投资效率。另一方面，相较于非国有企业，管理者激励对国有企业创新投资效率的影响更大，主要缘于国有企业受国家技术创新政策引导较多。国有企业应注重显性与隐性激励制度创新，并将多种激励方式有效融合，提升企业创新投资效率，推动创新驱动发展战略的实施。

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