軟件與信息技術(shù)行業(yè)研發(fā)投入對(duì)高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性的實(shí)證研究

劉云 周石鵬

摘 要：高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性是薪酬和業(yè)績(jī)的結(jié)合，是企業(yè)管理的重要研究課題。探究股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間關(guān)系的作用也因此具有了必要性。以軟件與信息技術(shù)行業(yè)的上市公司為樣本，選取2015—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用描述性統(tǒng)計(jì)、多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)證分析股權(quán)集中度、研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示，研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性正相關(guān)，股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系呈正向調(diào)節(jié)作用。創(chuàng)新之處在于研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性的關(guān)系中加入了調(diào)節(jié)變量股權(quán)集中度，并且主要針對(duì)軟件與信息技術(shù)行業(yè)進(jìn)行研究。研究結(jié)論為軟件與信息技術(shù)行業(yè)如何處理股權(quán)集中度、研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性三者之間的關(guān)系提供了理論基礎(chǔ)和合理建議。

關(guān)鍵詞：高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性;股權(quán)集中度;研發(fā)投入;軟件與信息技術(shù)行業(yè)

中圖分類(lèi)號(hào)：F273.1 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2021）04-0100-04

引言

互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和普及使得軟件與信息技術(shù)行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)穩(wěn)步向好，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)作為知識(shí)密集型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，要想提高技術(shù)創(chuàng)新水平，提高行業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，就必須增加研發(fā)投入[1]。是否增加研發(fā)投入的決定權(quán)在于企業(yè)高管，而高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性是激勵(lì)高管正確運(yùn)用決策權(quán)的重要因素。而股權(quán)集中度在一定程度上代表高管的話(huà)語(yǔ)權(quán)，決定了公司不同的運(yùn)行方式，影響企業(yè)高管最終的決策行為。薪酬業(yè)績(jī)敏感性是衡量公司治理的有效性的重要指標(biāo)，對(duì)它的研究一直以來(lái)都是管理層激勵(lì)的重要課題[2]。該指標(biāo)考察的是高管薪酬與企業(yè)業(yè)績(jī)的關(guān)聯(lián)度，促使高管在追求個(gè)人報(bào)酬的同時(shí)提高企業(yè)業(yè)績(jī)[3]。Finkelstein[4]和Hartzell[5]認(rèn)為，高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性將高管薪酬與企業(yè)業(yè)績(jī)相掛鉤可以產(chǎn)生效應(yīng)，較高的高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性表示薪酬制度給高管帶來(lái)的激勵(lì)和約束力度越大[6]。

目前，國(guó)內(nèi)外研究主要存在以下不足：一是單獨(dú)研究股權(quán)集中度、研發(fā)投入與高管薪酬敏感性的較多，但對(duì)三者之間存在什么樣的關(guān)系的研究較少。二是對(duì)軟件與信息技術(shù)行業(yè)內(nèi)的相關(guān)研究較少。由于選取的行業(yè)不同，導(dǎo)致研究結(jié)果不盡相同。

相對(duì)應(yīng)的，本文嘗試從以下方面進(jìn)行進(jìn)一步研究：首先，將股權(quán)集中度、研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性置入一個(gè)完整體系，綜合探究三者間聯(lián)系。其次，結(jié)合證監(jiān)會(huì)2012年分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，本文將研究樣本集中于軟件與信息技術(shù)這一個(gè)行業(yè)內(nèi)研究，有助于有效排除與行業(yè)相關(guān)的其他非可觀測(cè)因素的干擾，因此可以得出更加具有針對(duì)性的結(jié)論，并提出更有效的建議[7]。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性

通過(guò)建立以企業(yè)業(yè)績(jī)?yōu)樽宰兞?、高管薪酬為因變量的回歸分析可以對(duì)高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性進(jìn)行研究[8]。代理理論表明高管為了謀取個(gè)人私利，很可能利用股東與高管之間的信息不對(duì)稱(chēng)濫用研發(fā)投入[9]。高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性能協(xié)調(diào)股東和管理層代理問(wèn)題，激勵(lì)高管團(tuán)隊(duì)做出有利于公司業(yè)績(jī)、股東財(cái)富最大化的決策[10]。較強(qiáng)的薪酬業(yè)績(jī)敏感性會(huì)使得高管在研發(fā)投入時(shí)慎重考慮風(fēng)險(xiǎn)與收益，有助于減少高管的利己動(dòng)機(jī)[11]，特別在研發(fā)投入較多的軟件與信息技術(shù)行業(yè)中，這種高管薪酬與公司業(yè)績(jī)之間的敏感性會(huì)更強(qiáng)。公司在加大研發(fā)投入時(shí)，增強(qiáng)高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性就成為把代理成本降低的重要途徑，據(jù)此可以提出假設(shè)：

H1：研發(fā)投入越多，高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性越強(qiáng)。

（二）股權(quán)集中度在研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性的關(guān)系中所起的作用

根據(jù)雙因素理論，高管的工作表現(xiàn)會(huì)受到激勵(lì)因素與保健因素的影響，當(dāng)業(yè)績(jī)下降時(shí)，基于保健因素，減少薪酬會(huì)使高管們感到強(qiáng)烈不滿(mǎn)，他們可能會(huì)因此動(dòng)用權(quán)力以維持現(xiàn)有的薪酬水平，這就會(huì)導(dǎo)致薪酬業(yè)績(jī)敏感性明顯降低。同時(shí)，兩權(quán)分離使管理層位高權(quán)重，高管出于自利會(huì)把薪酬激勵(lì)當(dāng)作尋租的工具[12]。但是如果公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)合理則會(huì)對(duì)高管行為形成牽制作用，從而避免高管謀以權(quán)謀私的情況發(fā)生。在股權(quán)結(jié)構(gòu)中，股權(quán)集中度是股權(quán)量的表現(xiàn)。張繼德、姜鵬認(rèn)為，第一大股東持股比例越高，股權(quán)越集中，對(duì)企業(yè)的控制權(quán)也就越大[13]。換言之，控股股東越能監(jiān)督高管的行為，越能促使高管們選擇最有利于公司持續(xù)發(fā)展的決策——增加研發(fā)投入，據(jù)此提出以下假設(shè)：

H2：股權(quán)集中度越高，研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系越強(qiáng)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以軟件與信息技術(shù)行業(yè)內(nèi)的上市公司2015—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，ST、*ST、PT類(lèi)的樣本和相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本均已剔除?？s尾處理使得主要變量可能存在極端值的影響得以避免，結(jié)果得到540個(gè)樣本觀測(cè)值。本文涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用Stata 16.0統(tǒng)計(jì)軟件和Excel分析了數(shù)據(jù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量。高管薪酬（Salary）貨幣薪酬和股權(quán)激勵(lì)是薪酬的兩個(gè)重要構(gòu)成，但是我國(guó)股權(quán)激勵(lì)方面的經(jīng)驗(yàn)不足，因此參考辛清泉等人[14]的研究方法，在上市公司年報(bào)中選取前三名的高管薪酬進(jìn)行平均，然后再取自然對(duì)數(shù)。

2.解釋變量。一是企業(yè)業(yè)績(jī)（ROA）。企業(yè)業(yè)績(jī)的衡量標(biāo)準(zhǔn)有很多，步丹璐[15]、劉志強(qiáng)[16]、周曉惠[17]等人衡量企業(yè)業(yè)績(jī)的做法是采用總資產(chǎn)報(bào)酬率（ROA）。為了避免數(shù)級(jí)差異，用總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率×100表示公司的盈利狀況[18]。二是研發(fā)投入（R&D）。對(duì)于研發(fā)投入的測(cè)量，目前多數(shù)學(xué)者主要依據(jù)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入對(duì)研發(fā)投入進(jìn)行測(cè)量，本文用研發(fā)投入除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的結(jié)果作為解釋變量。

3.調(diào)節(jié)變量。股權(quán)集中度（Lshare），股權(quán)集中度參考徐霞[19]、張繼德、姜鵬的文獻(xiàn)采用第一大股東持股比例（Lshare），該指標(biāo)反映出股東對(duì)企業(yè)的決策力和控制力，是話(huà)語(yǔ)權(quán)大小的象征。

4.控制變量。除了上述主要變量外，高管的薪酬還會(huì)受到其他一些控制變量的影響。公司規(guī)模（Size）用資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)表示，資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）用年末負(fù)債總額除以總資產(chǎn)表示，公司成長(zhǎng)性（Growth）用本年本期營(yíng)業(yè)總收入和上年同期營(yíng)業(yè)總收入的差額，再除以上年同期營(yíng)業(yè)總收入表示。

（三）模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證研發(fā)投入是否與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性正相關(guān)，參考江偉和姚文韜[20]的相關(guān)文獻(xiàn)，引入企業(yè)業(yè)績(jī)和研發(fā)投入的交互項(xiàng)，即ROA×R&D。

模型I：

Lnsalaryi，t=α0+α1ROAi，t+α2R&Di，t+α3ROAi，t×R&Di，t+α4Sizei，t+α5Levi，t+α6Growthi，t+α7Cashi，t+？著i，t（1）

其中，i代表第i個(gè)樣本公司，t代表第t個(gè)樣本期間，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為了檢驗(yàn)股權(quán)集中度是否能夠增強(qiáng)研發(fā)投入對(duì)薪酬業(yè)績(jī)敏感性的影響，采用層次回歸分析法，在模型I的基礎(chǔ)上加入了衡量股權(quán)集中度的變量Lshare，并引入交互項(xiàng)Lshare×ROA。如果交乘項(xiàng)Lshare×ROA與高管薪酬Lnsalary的相關(guān)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系起正向作用。

模型II：

Lnsalaryi，t=α0+α1ROAi，t+α2R&Di，t+α3ROAi，t×R&Di，t+α4Lsharei，t+α5Lsharei，t×ROAi，t+α6Sizei，t+α7Levi，t+α8Growthi，t+α9Cashi，t+？著i，t（2）

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

1.高管薪酬。Lnsalary最大值為15.056，最小值為12.315，高管薪酬的極大值與極小值之間差距并不是很大，并且標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)各企業(yè)之間的高管薪酬激勵(lì)水平的差別和波動(dòng)性較小。

2.企業(yè)業(yè)績(jī)。ROA最大值為17.144，最小值為-47.314，這表明不同企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)存在差異，有的企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益較好，有的企業(yè)卻虧本經(jīng)營(yíng)。從整體看，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)凈資產(chǎn)收益率均值為1.960，可以實(shí)現(xiàn)盈利，但盈利水平不高。

3.研發(fā)投入。R&D最大值為0.221，而最小值僅為0.006，說(shuō)明我國(guó)軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度整體偏低且企業(yè)間呈現(xiàn)出比較大的差異。造成這種現(xiàn)象的原因可能是企業(yè)所處的發(fā)展階段不同，并且企業(yè)發(fā)展依賴(lài)創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)的程度不同。

4.股權(quán)集中度。Lshare平均值為25.034，最大值為57.404，最小值為7.917，說(shuō)明我國(guó)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)比較傾向于集中式，第一大股東持股比例差異大。

5.企業(yè)規(guī)模。我國(guó)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的企業(yè)規(guī)模多數(shù)是中等偏小型，但從整體來(lái)看，目前大多數(shù)企業(yè)還處于成長(zhǎng)期，具有一定的發(fā)展空間。

6.資產(chǎn)負(fù)債率?？傮w樣本企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率均值為0.328，表明軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率從整體上來(lái)看比較低。最大值為0.703，最小值為0.045，表明各企業(yè)之間的資產(chǎn)負(fù)債率存在較大的差距。

7.公司成長(zhǎng)性。樣本企業(yè)成長(zhǎng)性指標(biāo)均值0.201，最大值為1.705，最小值為-0.494，標(biāo)準(zhǔn)差為0.332，最大值與最小值之間存在著非常大的差距，表明我國(guó)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)中，企業(yè)成長(zhǎng)性出現(xiàn)了兩極分化的現(xiàn)象。

（二）多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

回歸分析分析的前提是各變量之間是不存在嚴(yán)重的共線(xiàn)性。通過(guò)多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)得出所有變量之間的方差膨脹因子VIF都小于2，所以不存在嚴(yán)重的共線(xiàn)性，可以回歸分析。

（三）回歸分析

1.研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性。首先，本文對(duì)我國(guó)軟件與信息技術(shù)行業(yè)上市公司的研發(fā)投入與薪酬業(yè)績(jī)敏感性的關(guān)系作了回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表2。由于F檢驗(yàn)的P值幾乎為0，故模型I從總體上來(lái)看較為顯著。表2第1列即為對(duì)假設(shè)H1的檢驗(yàn)結(jié)果，交乘項(xiàng)R&D×ROA的參數(shù)估計(jì)值為0.1724，在1%的水平上顯著，表明在我國(guó)軟件與信息技術(shù)行業(yè)中，研發(fā)投入會(huì)增強(qiáng)高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性，這說(shuō)明假設(shè)H1得到了支持。

2.股權(quán)集中度、研發(fā)投入與薪酬業(yè)績(jī)敏感性。接下來(lái)，本文回歸分析了股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)投入和高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系，結(jié)果見(jiàn)表3。同樣地，由于F檢驗(yàn)的P值為0，所以模型II總體上也是顯著的。表3第1列給出了對(duì)軟件與信息技術(shù)行業(yè)上市公司的回歸結(jié)果來(lái)驗(yàn)證假設(shè)H2，交乘項(xiàng)Lshare×ROA參數(shù)估計(jì)值為0.0004，且在10%的水平上顯著，表明股權(quán)集中度能增強(qiáng)研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系，于是假設(shè)H2也得到了支持。

四、研究結(jié)論與建議

本文選取了軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)內(nèi)108家企業(yè)2015—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用描述性統(tǒng)計(jì)、多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)、回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)證研究了股權(quán)集中度、研發(fā)投入和高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間關(guān)系，獲得了一些具有現(xiàn)實(shí)意義的結(jié)論。

通過(guò)研究分析發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性正相關(guān)，股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)投入與高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性之間的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。在軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)中，研發(fā)投入是決定企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素。企業(yè)高管認(rèn)真權(quán)衡研發(fā)活動(dòng)中的風(fēng)險(xiǎn)與收益，高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性因此也會(huì)隨之增強(qiáng)。較高的股權(quán)集中度象征高管較高的決策權(quán)，促使高管們采用增加研發(fā)投入的方法促進(jìn)公司長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展。

基于上述結(jié)論，本文提出兩點(diǎn)建議：第一，基于軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)本身的特點(diǎn)，企業(yè)必須提高對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的重視程度，增加研發(fā)投入，從而使高管薪酬業(yè)績(jī)敏感性也隨之提高。第二，制定合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)，適當(dāng)提高股權(quán)集中度，保障企業(yè)高管的決策權(quán)和監(jiān)督權(quán)，不斷完善企業(yè)高管激勵(lì)機(jī)制，通過(guò)在研發(fā)投入與高管薪酬敏感性之間的關(guān)系中的正向作用，最終實(shí)現(xiàn)提升公司業(yè)績(jī)的目標(biāo)。2019年3月國(guó)家設(shè)立了科創(chuàng)板，這一行為顯示了我國(guó)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的支持。本文的研究對(duì)建立有效的高管薪酬體系和高管薪酬管制政策，具有一定的參考價(jià)值和借鑒意義[21]。

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An Empirical Study on R&D Investment and Sensitivity to Executive Compensation

Performance in Software and Information Technology Industry

——Based on the Regulating Role of Ownership Concentration

LIU Yun，ZHOU Shi-peng

（University of Shanghai for Science & Tecnology，Business School，Shanghai 200093，China）

Abstract：Executive compensation and performance sensitivity is the combination of compensation and performance and is an important research topic in enterprise management.Therefore，it is necessary to explore the role of equity concentration on the relationship between R&D investment and executive compensation and performance sensitivity.This paper takes listed companies in the software and information technology industry as samples，selects relevant data from 2015 to 2019，adopts descriptive statistics，multicollinearity test，regression analysis and other statistical methods，and empirically analyzes the relationship between equity concentration，R&D investment and executive compensation and performance sensitivity.The results show that R&D investment is positively correlated with executive compensation and performance sensitivity，and equity concentration has a positive regulating effect on the relationship between R&D investment and executive compensation and performance sensitivity.The innovation lies in that the moderating variable equity concentration is added to the relationship between R&D investment and executive compensation and performance sensitivity，and the research is mainly conducted on the software and information technology industry.The research results provide theoretical basis and reasonable suggestions for the software and information technology industry to deal with the relationship between equity concentration，R&D investment and executive compensation and performance sensitivity.

Key words：executive compensation performance sensitivity;equity concentration;R&D investment;software and information technology industry

收稿日期：2020-08-07

作者簡(jiǎn)介：劉云（1993-），女，河南信陽(yáng)人，碩士研究生，從事人力資源管理研究;周石鵬（1961-），男，廣東番禺人，副教授，從事數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)與企業(yè)管理研究。