高管货币薪酬、资产质量对企业创新投入的影响研究

张 璐，滕兴慧

(1.东北石油大学 经济管理学院，黑龙江 大庆 163318；2.东北农业大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150030)

0 引言

制造业作为我国的支柱型产业，对国民经济的发展起着至关重要的作用。然而，随着我国人口红利的消逝和劳动力成本的增加，依靠人力发展的传统制造业已经逐渐衰退，再加上发达国家智能化装备的迅速发展，给我国传统制造业带来了冲击。提高我国制造业技术创新水平，实现制造业产业智能化转型发展已迫在眉睫。企业创新投入水平在制造业产业实现智能化转型和增加可持续发展活力的过程中发挥着关键作用。然而，企业创新投资活动在取得高收益的同时往往伴随着高风险。国家为落实创新驱动发展战略，不断加大研发经费投入，2020年我国的研发经费投入占GDP的比重达到2.40%，再创新高。如何有效提升企业技术创新投入，不仅是企业所关心的问题，也是国家在促进经济转型过程中所关注的重点。

国内外关于创新投入的研究颇多，大部分学者都是从高管货币薪酬激励角度研究。一些学者研究表明，货币薪酬的增加能有效提高高管对创新投入活动的参与度，从而促进企业的技术创新产出[1-2]。也有学者认为高管决策主要受主观意识的控制，不论是长期激励还是短期激励都不利于企业的技术创新[3]。还有学者通过实证得出高管货币薪酬与企业创新投入呈倒“U”型关系[4]，认为当高管的预期目标以赚取经济利益为主时，货币薪酬激励对于企业的创新投入是有效的，如果高管获取的薪酬已经达到他们满意的高度，他们的目标可能会转向荣誉或者政界，此时高管在对收益和风险进行权衡之后，薪酬对他们的激励已经起不到促进作用了。由此可见，高管货币薪酬激励与企业创新投入之间的关系尚未达成一致，还需进一步论证，特别是在制造业领域，企业如何设计薪酬激励机制以实现技术创新和转型发展，是目前急需解决的重要问题。

另外，不论是管理者还是企业，其在进行资金投放时都要依赖于企业内部发出的各类信号，而在众多信号中，资产质量状况是最基本和最客观的信号。不同的资产质量状况表明企业拥有着不同的竞争优势，也决定了管理层对创新投入的决策导向有所不同。这些重要信号如果被歪曲，必定会导致管理者误判企业的基本形势，进而在创新投入过程中决策失误，最终影响企业的可持续发展。为此，企业本身的资产质量状况会影响高管的决策态度和企业的经营成果。

从现有文献来看，高管货币薪酬激励与资产质量都局限于各自的研究领域，没有将高管货币薪酬激励与资产质量这一重要的情景因素相结合来进行实证研究，从而难以发现不同资产质量状况下高管货币薪酬激励效应的重要差异，无法有效揭示高管激励的作用机制，从而不利于指导企业的创新投入活动。本文结合资产质量探讨高管货币薪酬激励与企业创新投入之间的关系。

1 文献回顾与假设提出

1.1 高管货币薪酬激励与创新投入

创新对企业长远健康发展起着举足轻重的作用，但是由于创新活动具有投资周期长、收益不确定、投资回报较晚等特点，迫于风险压力，很多高管都不愿意增加创新投入[5]。而高管货币薪酬激励作为公司治理的主要手段，可以从不同方面影响企业的创新投入水平。

首先，货币薪酬激励能够缓解高管短视心理，作出有利于股东利益最大化的决策。在“两权分离”背景下，由于高管不是企业的完全所有人，倾向于追求个人短期利益，而股东作为企业的出资人或投资人，更倾向于企业的长远效益，委托代理问题由此产生。货币薪酬作为一种最直接、见效快的激励方式，在一定程度上可及时缓解高管和股东之间的利益冲突，鼓励高管从企业长远发展出发进行更多的创新项目投资。李四海等[6](2015)指出在代理理论下，薪酬激励可使企业的管理者和经营者的目标趋于一致；尹美群等[7](2018)同样认为高管薪酬能够平衡高管短期收益与企业未来发展的关系，缓解企业委托代理矛盾，有利于管理层进行高风险但有益于企业长期发展的技术创新投入；聂建平[8](2016)通过对4 042家企业研究发现，提高高管货币薪酬可缓解股东和管理层冲突，提高企业投资效率。

其次，货币薪酬激励能够缓解高管的风险抵制心理，增强其主观创新意愿。由于自主创新具有初期投资大、失败率高以及创新绩效滞后等特点，企业自主创新在短期内极可能造成企业绩效下降，这便直接对企业高管当年的薪酬水平造成威胁。为此，面对创新投入收益的不确定性，高管更容易持警惕和保守态度[9]。陈修德等[10](2015)在对沪深上市公司研究过程中发现高管的职业前途和个人收益基本取决于企业经营业绩，无法有效分散风险，所以高管比股东更加厌恶风险。但根据风险补偿理论，较高的薪酬可弥补高层管理人员承担研发投入、实物资本投资等带来的失败风险，降低高管对风险的担忧，削弱其风险规避倾向，使高层管理人员有动力考虑与企业可持续发展息息相关的创新投入和实物资本投资。因此，较高的货币薪酬激励对企业的创新投入有正向影响。Lerner,J & Wulf J[11](2007)研究发现货币薪酬激励能够增加企业管理者对于风险投资项目的偏好，尤其在创新研发项目上最为突出。

最后，结合国外锦标赛理论，高管作为参赛者，货币薪酬就是比赛所设的奖金，如果企业向高管提供更高水平货币薪酬，甚至高于同行业其他企业高管的货币薪酬，高管的心理优越感会促使他们踊跃向前，更积极主动地完成企业的各项任务，从而越可能有意愿通过努力工作来实现企业自主创新的目标。综上所述，提出假设1。

假设1：高管货币薪酬激励与企业创新投入存在正相关关系。

1.2 资产质量的调节作用

在委托代理框架下，代理问题是造成企业无效投资，引发技术创新投入不足的重要因素，尽管货币薪酬能有效缓解高管与股东之间的代理矛盾，改善高管创新投入态度，但诸如资金链断裂、资不抵债以及企业脱实向虚等问题仍频繁发生，均会影响高管创新投入决策的信心，说明只对高管进行激励而不考虑企业实际资产质量的积极治理效应是有限的。

首先，资产服务于企业的日常经营活动，是企业赖以生存和发展的基础，良好的资产质量有助于减少经营成本，提高企业经济实力[12]。资产质量高的企业，其资产发展能力、周转能力和变现能力等相对较高。例如，企业资产的稳定增长可以有效保障生产经营活动的稳健性以及未来企业产品销售所占有的市场份额；企业资产的高流动性可以保障存货快速转变为现金或者应收账款，从而降低储存成本和减少存货跌价损失；企业资产的高变现性可以保障充足的现金流，有效提高企业的偿债能力和降低债务成本等。宋力和李薇[13](2016)在研究资产优劣的时候，也指出优质资产具有持续增值空间大、预期收益率高的特点。

其次，资产质量体现了企业资源运用的价值创造和利润实现的效率，是高管进行决策的依据。根据信号传递理论，资产质量会通过影响信息使用者的决策进而对企业创新投入和发展能力产生作用。来华[14](2009)认为，公司披露的资产减值信息是投资者分析企业价值，决定是否进行投资的关键依据；唐荣林和陈坚[15](2009)认为资产质量评价的目的为了让高管在知晓企业正常经营状况的基础上，深入剖析，进一步了解企业的资产是否存在潜在增值能力、企业价值公允性高不高、经营风险大不大，使高管对企业现状有一个清晰的认知；干胜道和王生兵[16](2000)提出资产是可以为企业带来经济利益、对企业长远健康发展具有重要意义的资源。如果能够认识到资产质量的优劣，高管的投资决策和企业的经营战略就有多了一份有效参考，进而可以增强企业的价值创造力、获利能力和高管的决策有用性。

最后，良好的资产质量能有效降低研发项目的风险，从而增加高管创新投入决策的信心。由于内部治理和企业发展的差异性，不同企业具有不同的资产质量。资产质量高的企业，其在盈利能力、偿债能力、融资能力、变现能力以及创新成果落实等方面都取得了很好的成绩，表明企业的经济实力雄厚，资产运营管理效率高，那么通过技术创新来获取收益的目标就越容易实现，创新投入的风险就越低，进而会增加高管创新投入决策的信心，增强货币薪酬对创新投入的激励效果。相反，资产质量差的企业，其资产存在部分或者整体失衡，企业的财务风险也会相对较高，容易导致企业的研发投资项目陷入财务困境[17]，此时货币薪酬是难以弥补高管创新投入带来的风险，高管为避免风险很难做出创新投入决策。因此，在不同资产质量的企业中实施高管货币薪酬激励，对创新投入所发挥的激励效果也会有所差异。

综上所述，当资产质量能够保持企业有一个稳定的生产经营状态[18]，使盈利能力达到了一定高度且企业的资金足够承担创新风险的前提下，在短期货币薪酬的激励下，高管就会愿意增加创新投入来研发新产品和新服务以寻求更多的利益。基于以上分析，提出假设2：

假设2：高管货币薪酬激励对创新投入的促进作用在资产质量高的企业中会被增强。

2 样本选择与研究设计

2.1 研究样本

本文选取2015—2019年沪深两市A股制造业上市公司数据作为研究样本。为了保证数据的可靠性，对所选样本按照如下标准进行了处理：①剔除与其它行业差距较大且杠杆比率较高的金融类、房地产类企业；②剔除ST公司以及主要变量数据缺失严重的企业；③对所有连续变量上下1%的极端值进行处理。最后获得1 365家企业数据，共6 825个样本观测值。本文所使用的数据均来自CSMAR数据库，缺失的数据通过均值来填补，数据的统计处理与分析在EXCEL、SPSS 23.0软件中完成。

2.2 变量定义

(1)被解释变量。创新投入是对创新类项目进行的持续性实物和资金投入，主要包括对研发人员与研发经费的投入。参考国内外学者的相关研究，本文选用研发投入规模(R&D)，即研发投入总额的自然对数衡量企业创新投入水平[19]。

(2)解释变量。高管货币薪酬(SALARY)作为一种显性的短期激励方式，易于实施且成效快，被大多数企业所普遍使用。本文选取国泰安数据披露的金额最高的前三名高管报酬总额，然后取对数来衡量高管薪酬激励。

(3)调节变量。资产质量(AQ)主要从两个角度来衡量：一是单因素计量法，主要是根据每股净资产的波动幅度(K值)来确定，波动幅度越大，资产质量越差，反之则相反。该种方法的优点是方便易懂，但是它只是从一个变量的角度来衡量整个企业资产质量的优劣，不能全方位反映企业的资产质量。并且由于时代的进步，会计准则也发生了相应的调整和变更，2007年后K值法不再适用于衡量资产质量。二是综合指数法，主要是通过选取资产质量的多个特征来构建资产质量评价体系来分析，这也是现在最为普遍和被广泛接受的一种衡量方法。所以，本文综合以往学者的研究，从资产的真实性、盈利性、流动性、发展性、结构性和可持续性6个方面选取15个指标，通过构建资产质量评价体系来衡量资产质量水平。利用因子分析法提取出7个公因子，根据SPSS软件自动计算出的因子得分，结合各因子所占权重得到资产质量的综合得分AQ，得分越高代表资产质量越好。

AQ=(0.221 9×FAC1+0.179 8×FAC2+0.144 9×FAC3+0.137 2×FAC4+0.115 3×FAC5

+0.103 1×FAC6+0.097 8×FAC7)

(4)控制变量。为了使实证结果更加符合现实，本文选取了对创新投入水平有显著影响的产权性质(DUAL)、企业规模(SIZE)和企业成长性(GROW)作为控制变量。具体变量定义及解释见表1。

表1 变量定义及解释

2.3 模型设定

为了验证假设1，本文借鉴学者们的研究，建立模型(1)。这个模型用来检验高管货币薪酬激励对企业创新投入的影响，SALARY表示高管货币薪酬激励，R&D表示企业创新投入。另外将对企业创新投入产生影响的变量：产权性质(DUAL)、企业规模(SIZE)和企业成长性(GROW)作为控制变量。如果自变量回归系数β1显著为正，则说明高管货币薪酬激励与企业创新投入呈正相关，且回归系数越大或越显著，则表示这种正相关性越强。模型如下：

R&D=β0+β1SALARY+β2DUAL+β3SIZE+β4GROW+ε

(1)

为了检验资产质量对高管货币薪酬激励与企业创新投入水平关系的调节作用，构建加入高管货币薪酬和资产质量交互项的模型(2)，其中β0是常数项回归系数，β1、β2、β3分别是高管货币薪酬激励、资产质量以及资产质量和高管货币薪酬激励交互项的多元回归系数，β4、β5、β6则是控制变量的回归系数，ε是回归残差。模型如下：

R&D=β0+β1SALARY+β2AQ+β3SALARY×AQ+β4DUAL+β5SIZE+β6GROW+ε

(2)

3 实证结果与分析

3.1 主要变量的描述性统计

据图1所示，2015-2019年我国制造业上市公司创新投入(研发投入总额取对数)均值整体呈稳定上升趋势，表明我国制造业落实创新驱动发展战略取得显著成效，创新型实体经济建设在持续推进。

图1 创新投入均值变化趋势

对异常值进行处理后，本文主要变量的描述性统计分析如表2所示。可以看到：研发投入总额取对数最小值为5.094，最大值为23.491，创新投入规模相差较大；衡量高管薪酬的前三名高管薪酬总额取对数的最小值为12.151，最大值为18.345，标准差为0.687，可见我国制造业各企业之间高管货币薪酬差距较大；将资产质量综合得分高于均值的企业赋予1，低于均值的企业赋值为0，得到资产质量均值为0.44，低于50%，说明我国制造业企业整体资产质量低于平均水平。

表2 主要变量描述性统计

3.2 相关性分析

对变量进行相关性检验，结果如表3所示。高管货币薪酬激励与企业创新投入的Pearson相关系数为0.463，在1%水平上显著相关，与假设1相符，初步表明高管货币薪酬激励与企业创新投入正相关，支持了本文的研究思路。另外，表中各变量之间相关系数较小，绝对值均低于0.5，表明变量间存在多重共线性的可能性比较低。

表3 主要变量相关性分析

3.3 主要变量回归分析

高管货币薪酬激励与创新投入。从表4中可以看出，模型(1)的调整R2为20.3%，说明模型的拟合度尚可，可以用于高管货币薪酬激励与创新投入的回归分析。在模型(1)的回归结果中，高管货币薪酬激励(SALARY)的相关系数为0.953，在1%的水平上显著正相关，说明高管货币薪酬激励对创新投入具有正向促进作用。由此，假设1“高管货币薪酬激励能有效促进企业进行创新投入”得到了验证。另外，根据控制变量的相关系数，可知企业规模越大，创新投入水平越高。

表4 高管薪酬激励、资产质量与创新投入的回归结果

资产质量调节效应。本文将资产质量(AQ)作为高管薪酬激励与创新投入的调节变量，引入解释变量去中心化后组成的交互项(SALARY*AQ)，构建模型(2)进行多元回归，结果如表4所示。从表4中可以看出，模型(2)的调整R2为20.8%，说明模型的拟合度尚可，可以用于资产质量调节效应的回归分析。高管货币薪酬的系数和高管货币薪酬与资产质量交互项(SALARY*AQ)的系数均为正数，且在1%的水平上显著相关，说明了资产质量起到了正向调节作用，即企业的资产质量状况越好，高管货币薪酬激励对创新投入水平的正向促进作用就越强。由此，假设2得到验证。

3.4 稳健性检验

考虑到高管货币薪酬激励的滞后效应，用滞后一期的创新投入，对模型(1)、(2)重新进行检验，结果如表5所示，分析后发现整体结论不变。

表5 高管薪酬激励、资产质量与创新投入的稳健性检验

4 研究结论与启示

本文基于委托代理理论、风险补偿理论、锦标赛理论和信号传递理论，综合企业高管主观意识和客观资产质量的共同影响，首次研究高管货币薪酬激励、资产质量和创新投入的关系，得出以下结论：第一，对于我国制造业企业而言，高管货币薪酬激励对于企业创新投入具有显著促进作用，目前我国制造业企业高管还处于物质财富积累阶段，短期的物质报酬还很重要，可以继续加大与完善高管的货币薪酬激励；第二，资产质量对高管货币薪酬激励与企业创新投入的关系具有正向调节作用，说明良好的资产质量会缓解高管的风险规避心理，增加创新投入的信心，从而强化高管货币薪酬对企业创新投入正向激励效果。

根据以上结论，本文得到了一些启示：

(1)进一步完善高管货币薪酬激励机制。一方面，制定以创新为导向的高管货币薪酬体系，高管绩效考核中加入技术创新投入指标。企业技术创新投入不足的主要原因是高管自愿进行技术创新投入的动力不足，当前我国企业高管大多处于财富积累阶段，因此将技术创新投入指标，例如研发费用支出、创新投入项目数量、创新投入成功率、高管创新积极性等指标适当纳入企业高管绩效考核中，构建高管创新绩效指标体系，明确高管技术创新投入任务及职责，有助于提高高管技术创新投入的积极性。另一方面，结合企业资产质量状况制定高管货币薪酬激励机制。将高管的货币薪酬增减幅度与企业资产质量的真实性、盈利性、流动性、发展性、结构性和可持续性高低挂钩，资产质量高的情况下，高管的货币薪酬增加幅度可适当提高，反之降低高管货币薪酬的增加幅度，这样可以避免不必要的资金浪费。

(2)加强企业资产质量管理。首先，鉴于良好的资产质量在提高企业盈利质量、影响管理层投资决策及增强企业长远发展能力的过程中发挥关键性的作用，企业应当重视资产质量的改善。例如企业应加强对存货、应收账款的管理，合理披露和处置不良资产，提高资产的真实性和利用效率；增强资产的偿债能力，保证风险处于合理范围内；增强资产的盈利能力和获现能力，因为良好的现金净流量是企业扩大规模、更新技术、调整经营战略的基础条件。其次，有关部门应加强对企业长期应收账款、待摊费用和递延所得税资产等的监管，以遏制企业在会计核算时低估负债或费用、操控盈利等不良行为。最后，企业高管应加强对资产质量的关注，从而更加深入全面地了解企业经营状况以及未来发展潜力，以免被企业所披露信息的表象迷惑而影响决策的正确性。