高管激励与研发支出：内生性考察——经济与管理

一、引言
什么决定了企业的研发行为？熊彼特（1942）[1]尤其强调了规模对企业研发行为的影响。自熊彼特（1942）以来，关于规模对研发支出的影响得到了大量研究。这些研究主要集中于20世纪60年代到80年代，90年代以后的研究相对较少。原因可能在于，无论是理论研究还是实证检验都难以得出关于企业规模与研发支出之间明确的结果。伴随着对企业规模与研发之间关系研究兴趣的减退，从20世纪90年代开始，从公司治理的角度解释企业的研发行为成为了主流。相关的研究主题可分为五大方面：管理者激励、管理者特征、所有权、董事会和机构投资者。本文主要关注管理者激励。
研发支出能够提高企业的长期竞争力，能够给股东带来高回报。但由于研发支出的费用化会计处理，管理者有动机削减研发支出以改善短期财务绩效，特别是在管理者临近退休或公司面临小幅亏损时。通过对管理者实行股票或股票期权等激励机制安排可以使管理者与所有者的利益保持一致[2]，从而有效提高企业的研发支出水平。从管理者激励的角度考察研发支出的影响因素的研究可分为两部分：一方面是探讨CEO激励与研发支出的关系，另一方面探讨高管激励与研发支出的关系。本文主要关注高管激励与研发支出的关系。
关于高管激励与研发支出的关系，尽管目前的研究基本上表明高管激励与研发支出存在统计上显著的关系，但关于二者关系的性状却存在不同的观点。杨勇等（2007）[3] [4]发现高层管理者的激励对企业技术创新投资具有显著的正向影响。而冯根福等（2008）[5]则发现管理者持股与企业技术创新正相关，但统计上不显著。王燕妮（2011）[6]以2007—2009年披露研发支出的529家制造业上市公司作为样本，实证检验了高管激励对研发投入的影响。结果表明，高管长期股权激励、短期报酬激励都与研发投入呈正相关关系；国有企业、高新技术企业的高管激励对研发投入的影响更显著。低成长性和低盈利性企业的研发投入主要受短期报酬激励的影响，高成长性和高盈利性企业的研发投入主要受长期股权激励的影响。陈胜蓝（2011）[7]利用2007—2008年中国信息技术业上市公司的数据考察了研发投入强度和高管薪酬激励的关系，结果表明，公司的薪酬激励方案会鼓励公司高管提高研发投入强度。也有研究表明管理层持股比例与研发强度之间存在倒U型关系。汤业国等（2012）[8]利用中国中小上市公司2007—2010年的平衡面板数据，考察了股权激励与技术创新投入的关系。研究发现，中小上市公司的管理者股权激励与技术创新投入之间存在倒U型曲线关系；这种关系受终极产权性质的显著影响，在国有控股公司中，股权激励与技术创新投入之间存在正相关关系，在非国有控股公司中，二者则存在倒U型曲线关系。
上述文献回顾表明，高管报酬和高管持股与研发支出显著正相关，学者大多把二者显著的正相关关系解释为高管激励有助于促进研发支出。实际上，相反的因果关系也是有可能的。假定高管具有风险规避倾向，高管激励机制会影响到企业风险行为的选择，而企业风险的变化也会影响到高管激励机制。作为一种风险性行为，研发支出也可能与高管激励存在双向因果关系。Balkin等（2000）[9]基于企业资源理论和代理理论考察了创新对管理者报酬的影响。他们利用90家高科技企业的数据发现，创新能够解释平均23%的管理者短期报酬的变化和15%的管理者长期报酬的变化。Lerner等（2007）[10]利用美国企业的数据也发现创新与长期激励正相关。因此，高管激励与研发支出之间可能存在内生性问题。基于此，本文采用联立方程模型来考察高管激励与研发支出之间的因果关系。
二、模型构建与数据来源
（一）模型构建
本文采用如下包含两个方程的方程组来考察高管激励与研发支出之间的双向因果关系：
在研发支出方程（1）中，R&D为企业的研发支出，根据先前的理论和实证研究结论，企业的研发支出受高管激励、企业规模、多元化战略和公司治理等因素决定。为此，我们引入企业规模（size）、多元化战略（ind）、所有权性质（owner）、第一大股东持股比例（first）、独立董事比例（board）、高管持股比例（stock）、高管报酬（pay）、董事长和总经理两职合一（one）、企业盈利能力（ROS）以及现金流（cash）来控制这些变量对企业研发支出的影响。
在高管激励方程（2）中，incentive为企业的高管激励，我们采用两种方法度量：一种是高管薪酬激励，用来作为短期激励，用pay表示；另一种是高管股权激励，用来作为长期激励，用stock表示。综合国内外的相关研究，高管激励的一般性决定因素主要包括：公司规模、企业系统性风险、盈利能力、增长前景、公司治理、债务比率等。因此，本文在高管激励方程中引入企业规模（size）、企业的系统性风险（beta）、所有权性质（owner）、第一大股东持股比例（first）、企业盈利能力（ROS）、增长前景（Tobin’s q）、独立董事比例（board）、董事长和总经理两职合一（one）情况以及债务比率（TD）作为控制变量。
考虑到研发支出和高管激励会随着时间而变化，并且受行业因素的影响，因此本文还分别在方程（1）和方程（2）中引入年度和行业虚拟变量。方程（1）和（2）中各变量的具体定义见表1。
（二）数据来源
本文选取2009—2011年沪深两市制造业上市公司作为初始研究样本，并根据以下原则进行剔除：（1）由于新上市公司的财务数据不够准确，我们选择2007年底前上市的公司；（2）剔除同时发行B股或H股以及在此期间退市的公司；（3）剔除数据缺失的公司；（4）剔除销售收入低于1亿元的公司。经过上述剔除后，我们最后获得三年共计1 863个观测值。三年共有1 342个企业披露了研发支出。本文关于多元化和研发支出的数据来自于上市公司年报的财务报表附注，其他数据来自于国泰君安CSMAR数据库。
应该说明的是，目前关于中国上市公司研发支出的相关研究通常仅采用披露研发支出的企业作为样本，理由是中国上市公司对研发支出的披露是自愿的，某些企业不披露研发支出并不代表这些企业没有进行研发活动。然而，仅以披露研发的企业作为样本可能会带来样本选择偏误。我们发现，在我们的样本中，披露研发支出的企业占样本企业总数的比例为72%，要高于美国的57.8%（Hall等，2006）[11]。我们认为，虽然在中国披露研发支出并不是必须的，但绝大多数采取研发活动的企业实际上都进行了披露。因此，我们采用这1 863个观测值作为样本，对没有披露研发支出的企业，其研发支出数据统一设为0。各变量的描述性统计见表2。
三、方程内生性检验
由于高管激励和研发支出之间可能存在双向因果关系，仅利用单方程对两者分别进行分析很可能会产生变量的内生性问题，导致实证研究结果的有偏性。因此，本文首先进行变量的内生性检验，以确定高管激励与研发支出之间是否存在相互影响的关系，常用的检验方法是豪斯曼检验。我们首先在方程（1）的基础上再加上系统性风险、增长前景、负债比率这三个工具变量进行回归分析，以得到resid，这里resid是影响研发支出和高管激励的所有外生变量对研发支出影响的总残差。然后把resid引入高管激励方程中，通过其显著性与否判断变量的内生性问题，进而检验方程的联立性。
我们认为高管激励和研发支出存在相互影响，采用联立方程模型更能准确地反映高管激励和研发支出之间的内在关系和相互作用机制。