高管激勵(lì)、研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效調(diào)節(jié)效應(yīng)實(shí)證分析

吳秋悅

（延邊大學(xué)，吉林 延吉 133000）

1 研究假設(shè)

1.1 研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響

提出如下假設(shè)：H1：研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效具有正相關(guān)關(guān)系。

1.2 高管激勵(lì)在研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用

本文提出以下假設(shè)：H2：高管股權(quán)激勵(lì)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。H3：高管薪酬激勵(lì)對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)上文提出的3個(gè)假設(shè)，為了檢驗(yàn)假設(shè)H1、H2、H3，分別構(gòu)建了模型一、模型二和模型三，三個(gè)回歸模型：模型 一：ROA =α0+α1RD+控制變量+行業(yè)、年度虛擬變量 +ε（1）；模型 二：ROA = α0+α1RD+α2CG+α3RD*CG+控制變量+行業(yè)、年度虛擬變量 +ε（2）；模型 三：ROA = α0+α1RD+α2Wage+α3RD*Wage+控制變量+行業(yè)、年度虛擬變量 +ε（3）

其中，α為模型的常數(shù)項(xiàng)，β為變量的系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2 研究設(shè)計(jì)

本文的初始樣本包括 2009 至 2014 年間所有 A 股上市公司。在117091 個(gè)觀(guān)測(cè)值的基礎(chǔ)上，我們對(duì)樣本進(jìn)行了篩選，最終得到研究樣本共 8337 個(gè)觀(guān)測(cè)值，涵蓋了385個(gè) A 股上市公司。本文的數(shù)據(jù)來(lái)源CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。變量的選擇以及變量的相關(guān)性分析如下圖所示。

表 1 變量定義與說(shuō)明

表2 相關(guān)系數(shù)表

本文運(yùn)用SPSS18.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析，分析結(jié)果如下所示。

表3 回歸分析結(jié)果

RD的系數(shù)為0.006，且在1%置信水平下顯著，說(shuō)明企業(yè)的研發(fā)投入對(duì)于企業(yè)的業(yè)績(jī)提升起著明顯的正向作用。因此，本文的假設(shè) H1得到驗(yàn)證。CG的系數(shù)是0.093，且在5%置信水平上顯著，交互項(xiàng) RD*CG 的系數(shù)為 0.079，且在 5%置信水平下顯著。因此，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。Wage的系數(shù)為0.176，在1%置信水平上顯著，RD*Wage的系數(shù)為0.048，在5%置信水平上顯著。因此，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

3 結(jié)論

本文使用中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司2009年至2014年的數(shù)據(jù)中有研發(fā)投入的企業(yè)為研究樣本，實(shí)證分析了高管激勵(lì)、研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。根據(jù)分析結(jié)果顯示以上的三個(gè)假設(shè)都得到了驗(yàn)證。這表明企業(yè)內(nèi)部實(shí)施高管激勵(lì)，無(wú)論是薪酬方式還是股權(quán)激勵(lì)都有利于提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)加大企業(yè)高管激勵(lì)對(duì)研發(fā)投入的正向調(diào)節(jié)作用也會(huì)促進(jìn)企業(yè)在創(chuàng)新型競(jìng)爭(zhēng)壓力的大環(huán)境中的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。