高管持股、研发投入和全要素生产率

陈梦莎

(湖南工业大学经济与贸易学院，湖南 株洲 412007)

一、引言

十九大报告首次提出“提高全要素生产率”的经济发展目标，标志着简单以GDP 增长率论英雄的时代已渐成历史。而全要素生产率的提高，依托于企业管理技术的改进、资源配置的优化、创新意识的增强和规模经济的壮大等手段，代表企业将以更少的投入换取更多的产出，象征着企业治理发展进入了新阶段。

与此同时，管理层持股一直是治理研究的重要领域。以证监会出台的«上市公司股权激励管理办法»为背景，上市公司鼓励企业高管持股，使高管的个人目标与企业的利益目标高度趋同，从而充分发挥高管的治理能力和优化企业内部治理机制[1]，提升企业的生产效率。

二、文献综述和研究假设

(一)高管持股和全要素生产率

一般而言，股东的目标是自身财富最大化，而管理层的目标是个人薪酬水平与权力的最优化，两者目标不同，形成了“代理人机会主义”的空隙，扩大了委托代理冲突，而高管持股可以使管理层身份与地位发生转变，使管理层的个人目标与企业的长期发展目标趋同，最终实现企业全要素生产率水平的提升。

首先，根据资源依赖理论，高管持股有助于提高股权的多样性，不仅为企业带来更多的异质性资源，还有利于企业通过多样性的股权结构优化资源配置，激发内部创造力，提高全要素生产率[2]；其次，根据契约与代理理论，高管持股弱化了股东与管理层信息不对称问题，增强了高管自愿监督的意愿与能力，从而提升了企业的生产效率[3]；最后，股权激励使高管持股可以有效降低企业的融资约束，减小企业的资金压力，使企业能利用更多的资金用于生产经营部门的研发，实现企业全要素生产率的提升。基于以上分析，本文提出假设1:

H1:限定其他条件，高管持股比例与全要素生产率正相关。

(二)高管持股、研发投入和全要素生产率

首先，根据激励理论，高管持股作为一种长期激励措施，可以有效缓解企业管理层和股东的代理冲突，从而将企业高管阻碍创新的外部性内部化，增加企业的研发投入。张业韬等认为高管作为企业的重要人力资本，其持股后可以有效增加企业的创新投入[2]。其次，根据代理理论，若赋予高管一定的股权激励后，高管会更加关注企业的长期发展目标，重视企业的研发活动，增加企业的研发投入[4]。因此，高管持股在增加企业研发投入的同时，也使得企业的技术水平与知识存量得到积累，并提高了企业资源的利用效率，从而优化了企业的全要素生产率，促进了企业的高质量发展。综上，本文提出假设2:

H2:限定其他条件，研发投入在高管持股比例影响全要素生产率的关系中发挥中介作用。

(三)异质性分析

中国工业企业普查结果显示，我国企业的全要素生产率由高到低分别是私营企业、三资企业、国有企业。

国有企业生产率最低的原因主要有以下两方面:一方面，国有企业中的管理层通常具有“准官员”性质，导致管理层在制定企业经营政策时也会更多地考虑对当地政府的影响，使得企业的政策性负担过重，社会责任高于企业效益，资源利用效率过低[5]。而国有企业管理层持股后，可以打破管理层任期制的限制，使得管理层与企业长期利益趋同，从而提升企业全要素生产率。另一方面，国有企业管理层多具有政府工作背景，权力较大但薪酬受限，这极大程度上诱发了国有企业管理层利用职位的便利对企业采取掏空、进行关联交易等行为，侵吞公司资源，抑制国有企业全要素生产率的提高。而管理层持股可以打破国有企业“内部人”控制现象，形成股权制衡，优化企业的治理结构和监督机制，将资源用于企业的全要素生产率的提升[6]。因此，相比非国有企业，国有企业全要素生产率的提升空间更大，高管持股对企业全要素生产率的影响也更大，故提出假设3:

假设3:限定其他条件，相比于非国有企业，高管持股在国有企业中更可能实现全要素生产率的提高。

三、研究设计

(一)数据来源和预处理

本文以2009～2019 年中国A 股上市公司数据为样本，并进行如下处理:①剔除ST、∗ST、PT 样本企业；②剔除金融业样本企业；③剔除数据缺失的样本企业。本文所使用数据均来自国泰安数据库(CSMAR)，并对所有连续型变量进行双边1%缩尾。

(二)变量选取和定义

1.被解释变量。全要素生产率(TFP):基准回归中采用LP 方法测算的全要素生产率，稳健性检验选用OP 法测算的全要素生产率。

2.核心解释变量。高管持股比例(MSHR):用高管总持股数除以总股数来表征。

3.中介变量。研发投入(lnR＆D):以企业滞后一期的研发投入取对数来表征。

4.控制变量。为尽可能地控制其他因素对被解释变量的影响，借鉴相关研究的做法选用以下控制变量:净资产收益率(ROE)、总资产周转率(TAT)、资产负债率(LEV)、内部控制指数(ICQ)、公司规模(Size)、企业存续期(lnAge)。所有变量具体定义如表1:

表1 变量定义

(三)模型构建

为验证假设1 和假设2，借鉴温忠麟和叶宝娟中介效应的检验方法，构建如下计量模型:

其中，i为企业，t为年份，Control 为控制变量，γi、γt分别为企业和年份层面的固定效应，τit为随机误差项。为了尽可能地消除异方差和自相关问题，本文所有回归均在企业层面聚类。lnR＆Dit为中介变量:滞后一期的研发投入。中介效应的检验步骤如下:第一步，利用模型(1)检验高管持股对企业全要素生产率的总效应，若系数α1显著则进行第二步。第二步，分别依据模型(2)和模型(3)检验高管持股对中介变量的影响作用，若系数μ1和ρ2都显著，则意味着高管持股对企业全要素生产率水平的优化至少有一部分是通过企业研发投入实现的。第三步，根据模型(3)检验ρ1的显著性，若显著，说明是部分中介作用；若不显著，则是完全中介作用。

(四)描述性统计

本文主要变量的描述性统计见表2。其中，上市公司的全要素生产率的标准差为1.075，最大值和最小值分别为12.35 和4.893，表明不同企业之间的全要素生产率有较大的差异性；高管持股比例的最大值为0.692，而均值为0.014，表明虽然关于高管股权激励与企业经济效应提升的相关研究较多，但我国各类企业中的股权激励强度仍旧偏低，高管股权激励措施有待进一步加强。研发投入最大值和最小值分别为23.79 和0，标准差为8.412，表明我国企业的研发投入整体差异较大，创新意识还需进一步增强。

表2 描述性统计

四、实证检验与分析

(一)基准回归分析

基准回归结果见表3 第(1)列。回归结果表明，高管持股比例和企业全要素生产率在1%水平上显著正相关，企业全要素生产率随着企业高管持股比例的提高而提升，假设1 成立。另除企业负债率和企业年龄两个控制变量外，其余控制变量均与企业全要素生产率在1%水平上显著正相关，说明企业的规模越大、资产的利用效率越高和企业的内部控制质量越好，企业全要素生产率就更高。

表3 中介效应检验和异质性检验回归结果

(二)中介效应分析

中介效应的具体回归结果如表3 第(2)列和第(3)列所示。表3 第(2)列为高管持股与中介变量研发投入的回归结果，显示高管持股和研发投入在1%水平上显著正相关；第(3)列为公式(3)的回归结果，回归系数均在1%水平上显著为正，表明部分中介效应成立，增加研发投入是高管持股提升企业全要素生产率的重要渠道。此外，通过表3 第(2)列和第(3)列进行对比，发现企业净资产收益率对增加企业研发投入影响并不显著，但在1%水平上显著性正向影响企业全要素生产率的提升；但企业负债程度在1%水平上显著影响企业研发投入水平，对企业全要素生产率的影响却不显著。这可能是因为研发投入数额较大，成果周期长，故需要外部筹资，但全要素生产率却和企业的盈利更相关，全要素生产率高也在一定程度上代表了企业的未来发展能力更强。

(三)异质性分析

企业的全要素生产率不仅会受到高管的股权激励方案的影响，一定程度上也会受到企业自身产权特征的影响，本文按实际控制人性质将总样本分为国有企业和非国有企业两个子样本进行回归，回归结果如表3 第(4)列和第(5)列所示。结果显示，无论是国企还是非国企，高管的持股均在1%水平上显著提升企业全要素生产率。此外，国有企业和非国有企业中，高管持股与企业全要素生产率的回归系数分别为0.918 和0.300，这表明相对非国有企业，国有企业的全要素生产率的利用率更低，提升空间更大，高管持股对其的提升作用更大，回归结果验证了假设3。

(四)稳健性检验

1.替换被解释变量

借鉴现有研究，选用OP 方法估算的全要素生产率(TFP－OP)作为企业全要素生产率的替代变量，进行稳健性检验，回归结果如表4 所示。首先，表4 第(1)列为替换了被解释变量的计算方法后，高管持股与企业全要素生产率的回归结果，高管持股仍在1%水平上显著促进企业全要素生产率的提升；其次，表4 第(2)列和第(3)列为采用OP 法估算的全要素生产率后的中介效应回归结果，结果仍表明研发投入作为高管持股优化企业全要素生产率的部分中介作用成立。对比表3 发现，核心解释变量和中介变量的显著性与正负关系均未发生变化，证实了基准回归结论的可靠性。

表4 稳健性检验

续表

2.内生性检验

企业高管因施行的股权激励计划而更加努力地工作，从而优化企业业绩和提升企业全要素生产率，但当企业拥有更高的生产效率和业绩水平时，也可能促使企业加大对高管和普通员工的奖赏力度，从而产生内生性问题。鉴于工具变量法可以较好地解决样本选择、双向因果和测量误差等内生性问题，本文进一步采用工具变量法进行稳健性检验。参考以往研究，本文选用高管持股年度行业均值的滞后一期(Lmean)作为工具变量，并采用两阶段最小二乘法，第一阶段估计结果显示，工具变量与高管持股显著正相关，工具变量的相关性条件成立；第二阶段估计结果显示，工具变量法下高管持股对企业高质量发展的影响仍然显著为正，并拒绝了工具变量识别不足的原假设和弱工具变量假设，即表明工具变量有效。

五、研究结论与启示

(一)研究结论

本文以2009～2019 年沪深A 股上市公司数据为样本，检验高管持股对企业全要素生产率的影响作用。研究发现:随着高管持股比例的提升，企业全要素生产率随之提升，且这一提升作用在国有企业中更明显；通过中介效应检验发现，增加企业研发投入是高管持股提升企业全要素生产率的重要渠道。

(二)启示与建议

第一，鼓励企业实施高管股权激励方式。企业通过高管持股减少管理层逆向选择行为，使高管的个人利益与企业的长期目标相趋同，提高企业的生产效率，实现企业的高质高效发展。第二，重视企业的研发投入。通过股权激励增强高管的创新意识与创新选择，并形成“高管股权激励—创新投入—企业全要素生产率”的作用路径，进一步提高企业的生产效率。第三，国有企业的生产效率低，上升空间大，但因其特殊的政治功能，并不能充分发挥其生产力。而行之有效的股权激励计划将为国有企业带来新的生机，有助于改善国有企业的治理结构，弱化代理冲突，从而实现国有企业的高质量发展。