○ 張霞 楊陽

（石河子大學大學經(jīng)濟管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

近年來，隨著高管“天價年薪”事件的不斷發(fā)生，高管薪酬的相關研究也逐漸成為學術(shù)熱點。從2002 年開始，我國推行的國有企業(yè)高管年薪制中規(guī)定年薪不得超過職工平均工資的12 倍，到2009年對中央企業(yè)發(fā)出高管“限薪令”，再到2015 年正式實施的《中央管理企業(yè)主要負責人薪酬制度改革方案》。政府陸續(xù)出臺了一系列的政策抑制企業(yè)高管薪酬過高的現(xiàn)象。企業(yè)高管薪酬，本身是公司股東為了消除與高管在公司治理過程中的委托代理問題而采取的一種激勵手段，使高管在追求自己利益的同時能最大程度實現(xiàn)企業(yè)價值的最大化。企業(yè)高管薪酬的文獻研究，大多針對企業(yè)高管與普通員工之間的內(nèi)部薪酬差距，如內(nèi)部薪酬差距對企業(yè)價值積極影響的研究[1]，張霞等[2]在對高管團隊垂直的內(nèi)部薪酬差距進行的研究發(fā)現(xiàn)，高管團隊垂直的內(nèi)部薪酬差距對企業(yè)承擔社會責任具有顯著的正向影響。高管外部薪酬差距，作為企業(yè)薪酬領域中另外一個重要的研究方向，并沒有得到應有的重視。同時，根據(jù)人力資本理論，行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的可比性較強，再加上業(yè)務相似而帶來高管跳槽成本低，高管外部薪酬差距對企業(yè)治理的影響遠遠大于內(nèi)部薪酬差距[3]。

技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢及擴大市場份額的關鍵性途徑，也是企業(yè)穩(wěn)定、可持續(xù)性發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動力。所以，如何促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的快速、有效性發(fā)展是當前企業(yè)戰(zhàn)略管理中的重要內(nèi)容[4]。而在企業(yè)的經(jīng)營過程中，高管往往決定著企業(yè)宏觀戰(zhàn)略的發(fā)展方向，合理的薪酬制度可以有效地發(fā)揮激勵作用，緩解高管與股東在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展中的利益沖突，推動高管進行技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的積極性和風險承擔意愿。所以，本文以中國A 股上市公司2010-2019 年的面板數(shù)據(jù)為基礎，深入研究高管外部薪酬差距對其技術(shù)創(chuàng)新水平的影響機制，并探討該影響在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)上市公司之間的差異，運用分組回歸和DID模型的方法分析行業(yè)集中度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對外部高管薪酬差距促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的調(diào)節(jié)作用。

二、文獻綜述與理論假設

技術(shù)創(chuàng)新能促進企業(yè)的快速發(fā)展并在市場中提高企業(yè)的競爭力，是企業(yè)持續(xù)增長的核心動力[5]。在快速發(fā)展變遷的現(xiàn)代社會中，公司若想在社會激烈的競爭中獲得更高的收益，也離不開技術(shù)創(chuàng)新。然而，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展絕非易事，孔東民等[6]在其研究中發(fā)現(xiàn)高管往往決定著企業(yè)宏觀戰(zhàn)略的發(fā)展方向，而薪酬作為最直接的激勵方式，很大程度上決定了高管對創(chuàng)新戰(zhàn)略的選擇。因此，制定一套完善的薪酬激勵機制能夠有效地緩解高管在企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展中的短期行為，促使其更為關注企業(yè)的長遠價值，從而積極地參與到企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展中[7]。董硯青等[8]還指出，合理的薪酬激勵機制能有效地緩解委托代理問題，減輕高管進行創(chuàng)新活動所承擔的風險，推動高管進行研發(fā)投入。陳小軍等[9]以2009-2011年福建省上市公司為樣本，實證結(jié)果表明上市公司高管人員薪酬與公司規(guī)模、稀釋每股收益及加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率顯著正相關。

雖然高管人員薪酬影響高管的戰(zhàn)略決策，但大量文獻表明高管薪酬的激勵作用并不是與高管薪酬的絕對值呈線性關系，而根據(jù)“薪酬公平性”理論[10]，高管會將自身的薪酬與他人進行比較，這也稱為高管薪酬的外部競爭力。高管在外部薪酬的比較過程中，得到滿足的管理者便會更有動力和積極性做出更有利于公司長遠發(fā)展的行為。HEIDER自我歸因理論指出，在比較中處于有優(yōu)勢地位的高管會將較高的外部薪酬差距歸因為自身能力，產(chǎn)生過度的自信心[11]。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，具有研發(fā)周期長、風險高以及回報周期長等特點，需要管理者具有敢于嘗試、勇于承擔風險的魄力和膽識。因此，過度自信的高管在決策時會更偏向于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新而帶來的長遠發(fā)展?，F(xiàn)有研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)高管薪酬差距對公司技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的促進作用，但大多數(shù)薪酬差距集中在高管內(nèi)部薪酬差距[12]或高管與員工之間的薪酬差距[13]。本文重點在于進一步驗證高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響[14]。但在實際的公司治理過程中，無限的提高這種差距，高管會因為自身能力的限制或薪酬激勵效果的邊際效用逐漸降低的影響，高管在研發(fā)投入上的積極性不會持續(xù)增長。同時，在一定的時期內(nèi)，企業(yè)基于當時的經(jīng)營條件提升技術(shù)創(chuàng)新的空間總是有限的，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新并不會隨著高管外部薪酬差距無限的增大，甚至在達到一個臨界值后多余出來的薪酬差距會成為公司的額外成本對企業(yè)發(fā)展帶來沉重的負擔，從而間接降低企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。所以，高管外部薪酬差距和公司技術(shù)創(chuàng)新之間存在一定的區(qū)間效應，在一定范圍內(nèi)的薪酬差距會促進企業(yè)創(chuàng)新行為的產(chǎn)生而超過某一值時便會出現(xiàn)負向的影響[15]。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說H1：其他條件不變，高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響，且該影響呈現(xiàn)出倒“U”型模式，即隨著高管外部薪酬的提高，其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響會逐漸減弱。

魯桐和黨印[16]在公司創(chuàng)新發(fā)展的研究中指出，在勞動、資本和技術(shù)密集型行業(yè)中，技術(shù)的重要性明顯不同，各行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新上的投入也相應不同。那么，在不同行業(yè)中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的影響程度是否存在顯著性差異呢？亦或，企業(yè)治理高管外部薪酬差距的激勵是否在某一個或者某些行業(yè)中對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用更強？社會生產(chǎn)的發(fā)展首先開始于農(nóng)業(yè)，是人類衣食之源、生存之本，是一切生產(chǎn)的首要條件，也只有在農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎上才有工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生和發(fā)展。朱萬里和胡瑜杰[17]則以中國30 個省市2000-2016年面板數(shù)據(jù)為基礎，證實農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新相對于其他行業(yè)尚處在較低的水平上，但其對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的效果，且該效果最大。所以，在農(nóng)業(yè)上市公司有效利用薪酬制度的激勵作用，將會對公司技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展發(fā)揮更大的促進作用。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說H2：其他條件不變，農(nóng)業(yè)上市公司中高管外部薪酬對上市公司技術(shù)創(chuàng)新的正向影響顯著強于其他行業(yè)。

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不僅僅需要大量持續(xù)性的資金投入，還具有高風險、長周期以及高成本等特點，一般企業(yè)的高管更著重企業(yè)的短期發(fā)展。再加上市場競爭的壓力，企業(yè)在研發(fā)投入上的積極性并不高。石永拴和楊紅芬[18]也指出由于公司的技術(shù)創(chuàng)新活動獨有的高風險、周期長、復雜性等特點，當期的投資不一定能取得理想的成果、申請專利也需要較長的時間、短時期內(nèi)也不易得到回報。當期的高管外部薪酬差距對當期的創(chuàng)新績效的影響可能并不明顯，創(chuàng)新的成果很大程度上體現(xiàn)在未來，即高管外部薪酬差距對上市公司技術(shù)創(chuàng)新的促進作用有滯后效應。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)，由于內(nèi)部管理制度的不同、激勵機制的不同以及面臨的外部環(huán)境的差異，使得高管外部薪酬差距對公司創(chuàng)新行為的影響也是不同的[14]。國有企業(yè)以其在國民經(jīng)濟基礎產(chǎn)業(yè)中建設和運營方面的優(yōu)勢，以及強大資本的支撐力量，使得高管在受到外部薪酬差距的激勵作用時，有條件和動機進行更大的研發(fā)投入，謀求企業(yè)的長遠發(fā)展。賈根良和李家瑞[19]從演化經(jīng)濟學的分析角度，運用“創(chuàng)新型企業(yè)”理論，提出國有企業(yè)在創(chuàng)新發(fā)展中具有戰(zhàn)略控制優(yōu)勢、組織整合優(yōu)勢、財務承諾優(yōu)勢和效率優(yōu)勢。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說H3a：其他條件不變，國有企業(yè)中高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響顯著強于非國有企業(yè)。

行業(yè)集中度衡量了該行業(yè)中企業(yè)的總數(shù)和規(guī)模分布情況，行業(yè)集中度越高，市場結(jié)構(gòu)越趨向于寡占型，而行業(yè)集中度越低時，市場越趨向于競爭型[20]。市場競爭激烈的行業(yè)中，企業(yè)為了得以生存不得不最大化地降低成本、提高生產(chǎn)效率，外部市場的壓力和技術(shù)創(chuàng)新的動力都將顯著強于市場競爭降低的行業(yè)。楊震寧和李東紅[21]在研究中國制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新過程中，發(fā)現(xiàn)行業(yè)競爭強度對運營績效、擴張績效和動態(tài)相乘績效均有顯著影響。孟祥嘉[22]利用2010-2017年我國上市公司數(shù)據(jù)，證實市場競爭與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)出顯著的正向相關，且當產(chǎn)品市場競爭越激烈，高管薪酬差距對公司創(chuàng)新的正向影響越明顯。同時，激烈的市場競爭促使高管的薪酬更加透明化，薪酬水平與技術(shù)創(chuàng)新行為間的關系也會變得更加密切，為了在激勵的市場競爭中保持高于行業(yè)的平均薪酬，高管會竭盡全力地為企業(yè)的利益最大化考慮，努力進行更多的創(chuàng)新行為。據(jù)此，本文提出如下假說：

假說H3b：其他條件不變，行業(yè)集中度較低的企業(yè)中高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響顯著強于行業(yè)集中度較高的企業(yè)。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，選擇滬深主板上市公司2010-2019年度財務數(shù)據(jù)為基礎，其中剔除ST、ST*或存在退市風險的公司數(shù)據(jù)，同時排除數(shù)據(jù)缺失的樣本。最后，得到2 779 家上市公司22 172個樣本的非平衡面板數(shù)據(jù)（部分上市公司在某一年或者某些年份存在數(shù)據(jù)缺失），其中包含19個行業(yè)（行業(yè)名稱和各行業(yè)企業(yè)個數(shù)如表1所示）。為了防止數(shù)據(jù)中極端值對結(jié)果的影響，本文對數(shù)據(jù)變量進行1%的縮尾處理，排除掉數(shù)據(jù)在首末兩端可能出現(xiàn)的異常值。

表1 基礎數(shù)據(jù)集中不同行業(yè)中上市公司個數(shù)

（二）變量選取

技術(shù)創(chuàng)新主要是指生產(chǎn)技術(shù)方面的創(chuàng)新，其包涵新技術(shù)的開發(fā)以及基于新技術(shù)的創(chuàng)新應用，一方面是以推進基礎科學技術(shù)知識進步為目的創(chuàng)新，另一方面是以創(chuàng)造新的技術(shù)為目的創(chuàng)新。技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)主要創(chuàng)新投入指標和創(chuàng)新產(chǎn)出指標組成，而知識和技術(shù)的成果是計算GII指數(shù)的核心，大量的研究依然使用傳統(tǒng)的創(chuàng)新成果來代表一個國家的創(chuàng)新能力，比如論文數(shù)量、專利數(shù)量或者研發(fā)成果等，如VILLA[23]提出可以利用專利水平對國家創(chuàng)新能力進行度量。由于國泰安數(shù)據(jù)庫缺失上市公司專利申請數(shù)2018-2019年的數(shù)據(jù)，本文主要以上市公司專利授權(quán)數(shù)的自然對數(shù)來衡量其在該年度中的技術(shù)創(chuàng)新水平，而將專利申請數(shù)的自然對數(shù)作為被解釋變量的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗。其次，關于外部薪酬差距的現(xiàn)有文獻中，黎文靖等[24]根據(jù)全行業(yè)所有上市公司高管薪酬來計算行業(yè)平均薪酬來確定外部薪酬差距，而吳聯(lián)生等[25]則是分年度分行業(yè)回歸高管薪酬的基礎模型來計算超額薪酬，同樣也是以行業(yè)所有公式為計算基礎。所有，本文用前三名高管薪酬和行業(yè)內(nèi)前三名高管薪酬平均值的比值，來衡量該上市公司高管外部薪酬差距。

在企業(yè)的日常經(jīng)營過程中，還有一些其他因素能有效地影響其技術(shù)創(chuàng)新水平的發(fā)展，比如財務指標、經(jīng)營指標和上市公司信息。財務指標中基本每股收益、流動比率和資產(chǎn)負債率在一定程度上衡量了企業(yè)的財務水平，經(jīng)營指標中凈資產(chǎn)收益率、存貨與收入比、托賓Q值和主營業(yè)務收入增長率是對企業(yè)經(jīng)營層面的綜合性評價。同時，本文還引入企業(yè)上市年限和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)這兩個變量來衡量上市公司個體信息。這些指標作為控制變量，既增強了實證模型的解釋力度，同時也在一定程度上緩解了模型的內(nèi)生性問題，提高了外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平影響的估計精度。

綜上所述，本文數(shù)據(jù)變量的定義如表2 所示。其中，行業(yè)集中度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為調(diào)節(jié)變量討論外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平影響在不同行業(yè)集中度和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)之間的差異性。高管人數(shù)與高管外部薪酬差距的一階滯后項與高管外部薪酬差距顯著相關（見表3），作為本文工具變量對模型進行內(nèi)生性檢驗，從而驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表2 數(shù)據(jù)變量及其定義

表3 外部薪酬差距與其工具變量之間的相關性

（三）模型構(gòu)建

1.多元回歸模型

為了分析高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響機制，首先建立簡單的多變量線性數(shù)學模型：

其中，β0,β1,β2表示回歸系數(shù)；ε表示誤差項，服從均值為0，標準差為δ的正太分布。本文將采用最大似然法（MLE）對式（1）進行統(tǒng)計分析，得到回歸系數(shù)的估計值。多元回歸分析忽略了時間（年）趨勢，引入可行廣義最小二乘法（FGLS）的估計方法不僅可以在一定程度上解釋數(shù)據(jù)的時間趨勢，同時解決多元回歸模型的異方差問題[26]。所以，在面對面板數(shù)據(jù)時，可行廣義最小二乘法要顯著地優(yōu)于多元回歸模型中的混合回歸結(jié)果。

2.效應模型

面板數(shù)據(jù)是研究不同的研究個體在時間趨勢上的觀察值所構(gòu)成的樣本，具有時間序列和截面兩個維度。本研究使用的是滬深上市公司2010-2019 年之間的面板數(shù)據(jù)，為了擬合數(shù)據(jù)中變量之間存在時間效應和個體效應，引入效應模型:

i表示上市公司，t表示數(shù)據(jù)所在的年份，跨度為2010-2019年；Yit表示被解釋變量，即i個上市公司在t年的專利授權(quán)數(shù)的自然對數(shù)；Xit為高管外部薪酬差距；controlit為其他控制變量；ci代表了上市公司的固定趨勢，即固定效應；pt表示了滬深所有上市公司技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的時間趨勢，即時間效應；εit為誤差項。α、β和δ都是回歸估計的參數(shù)。當ci和Xit、controlit相關時，即coor(ci、Xit、controlit)≠0、，為固定效用模型；當ci和Xit、controlit不相關時，即ci是隨機的服從某個正態(tài)分布，為隨機效用模型。在統(tǒng)計中，有多種統(tǒng)計估計方法可以計算解釋變量的回歸系數(shù)。為了使式（2）具有更好的擬合效果，當僅考慮固定效應（個體趨勢）時，使用最小二乘虛擬變量（LSDV）估計方法對主模型進行回歸，而當同時在固定效應和時間效用的共同作用下，采用最大似然估計（MLE）。最后，本文不僅通過F 檢驗，比較傳統(tǒng)的多元回歸模型和固定效用模型的擬合優(yōu)度，還要使用Hausman 檢驗固定效用模型和隨機效用模型的差異。

大量的研究表明，當期遺漏的變量的信息在一定程度上保留在被解釋變量的前一期，所以在等式（2）中引入被解釋變量的一階滯后項，構(gòu)成動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[27]，如等式（3）所示。動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型既能增加模型的擬合優(yōu)度，也能一定程度上緩解由于遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題[28]。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文中各數(shù)據(jù)變量的觀察值、均值、標準差、最小值和最大值如表4 所示?？傮w上，通過了1%的縮尾處理后數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布較為集中，即在首尾兩端消除了異常值，使得數(shù)據(jù)具有較為穩(wěn)定的分布特征。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平和高管外部薪酬差距，作為本文的被解釋變量和解釋變量，具有22 172個觀察值，均值分別為0.5782和0.9642。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的均值為0.2314，表明選擇的樣本中，國有企業(yè)大約占有23.14%的比例。主營業(yè)務收入增長率的均值為正，表示上市公司主營業(yè)務收入整體上呈現(xiàn)出的正增長。上市公司研發(fā)費用支出普遍較低，研發(fā)費用占比的均值僅為0.87%，最高也只占主營業(yè)務收入的13%。

表4 變量的統(tǒng)計描述

（二）統(tǒng)計檢驗

首先，需要對模型進行單位根和多重共線性檢驗，以確認回歸模型估計結(jié)果的準確性。本文借用CHOI[29]提出的Fisher單位根檢驗的方法，其不需要強平衡的面板數(shù)據(jù)，并且通過結(jié)合p-值使用反卡方、反正態(tài)、對數(shù)逆變換和調(diào)整的逆卡方值來綜合檢驗了變量是否存在單位根。表5 通過四個不同變換得出顯著的檢驗結(jié)果，對主要的解釋變量和被解釋變量進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果顯示，高管外部薪酬差距和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平這兩個數(shù)據(jù)變量是平穩(wěn)的。

表5 單位根檢驗

多重共線性，即變量之間的強相關性，會使模型估計失真或不準確。因此，本文進行了多重共線性測試，這是由MARQUARIDT[30]提出的最大膨脹因子（VIF）。VIF是相關矩陣（標準矩陣）的逆矩陣的對角元素。實踐經(jīng)驗表明，如果VIF的任何一個超過5，則表明由于多重共線性，相關的回歸系數(shù)估計不高[31]。由表6可知，解釋變量之間不存在多重共線性性。因此，在進行多元線性回歸模型的分析時，本文可以使用所有這些變量。

表6 多重共線性檢驗

（三）回歸結(jié)果分析

1.高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。公司治理中，高管薪酬高于同行業(yè)高管的平均薪酬時，會對高管造成一種強烈的內(nèi)外激勵，促使高管更加努力工作，同時增加企業(yè)的創(chuàng)新型投入，謀求企業(yè)的長期穩(wěn)定式增長[32]。以滬深兩市2010-2019年19個大門類行業(yè)的2 779家上市公司總計22 172個樣本的非平衡面板數(shù)據(jù)為基礎，結(jié)合計量模型進行分析，得到的回歸結(jié)果如表7 所示。其中，模型（1）是多元回歸模型，結(jié)果顯示，高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響，但在沒有考慮企業(yè)的個體效應和時間效應的基礎上該模型的解釋力度（R2）僅為5.68%。模型（2）則是引入時間趨勢和異方差的可行廣義最小二乘法，結(jié)果證明，高管外部薪酬差距顯著地促進了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。模型（3）為隨機效應模型，同時控制了上市公司的個體效應、時間效應和行業(yè)效應，回歸結(jié)果與模型（1）和（2）是一致的。但模型的解釋力度（R2）得到了略微的提高，同時Hausman 檢驗也顯著證明該隨機效應模型由于對應的固定效應模型。模型（4）在模型（3）的基礎上引入被解釋變量的一階滯后項，結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型的解釋力度提高到了31.47%，且技術(shù)創(chuàng)新水平的滯后項和高管外部薪酬差距皆對技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響。模型（5）中高管外部薪酬差距的二次項是顯著負向的，表明高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的非線性影響，且該影響是倒“U”型的[33]。同時，以LIND和MEHLUM[34]在面板數(shù)據(jù)模型非線性關系的研究中提出的檢驗方法，在模型（5）的基礎上估計非線性回歸系數(shù)的上下限（[0.0364,0.0667]），而高管外部薪酬差距的回歸系數(shù)（0.0672）略大于上限（0.0667），則拒絕原假設，接受備擇假設（高管外部薪酬差距與技術(shù)創(chuàng)新水平存在顯著的倒“U”型關系）。故假說H1得到驗證。

表7 回歸結(jié)果

2.高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平影響的行業(yè)差距。首先，圖1描述了19個大門類行業(yè)中上市公司在2010-2019 年間技術(shù)創(chuàng)新水平的均值。其中，上市公司中科學研究和技術(shù)服務業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新水平明顯高于其他行業(yè)。社會生產(chǎn)的發(fā)展首先開始于農(nóng)業(yè)，是人類衣食之源、生存之本，是一切生產(chǎn)的首要條件，也只有在農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎上才有工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生和發(fā)展。然而，2010-2019 年農(nóng)業(yè)①中國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)。上市公司技術(shù)創(chuàng)新水平整體上相對于其他行業(yè)較低，那么高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用是否顯著高于其他行業(yè)？基于此，本文對農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)進行分組回歸，對比高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平影響在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)之間的差異性。

圖1 各行業(yè)內(nèi)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平均值的直方圖

表8中模型（1）是基于非農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的隨機效應模型，結(jié)果表明高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響。而模型（2）則顯示在農(nóng)業(yè)上市公司樣本中，高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平也具有顯著的正向影響，且該影響為0.1214，在數(shù)值上大于非農(nóng)業(yè)上市樣本（0.0652）。同時，模型（3）在全樣本數(shù)據(jù)模型中引入高管外部薪酬差距與農(nóng)業(yè)（=1）的交乘項，通過交叉項的正向顯著性進一步在統(tǒng)計上檢驗了農(nóng)業(yè)上市公司與非農(nóng)業(yè)上市公司中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的差異，且該影響在農(nóng)業(yè)上市公司中更大。故假說H2得到驗證。

表8 農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)之間的差異性

3.行業(yè)集中度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用。表9分別從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和行業(yè)集中度這兩個角度，討論了企業(yè)高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)水平影響的差異性。其中，模型（2）是國有企業(yè)樣本下的回歸結(jié)果，高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響，且該影響程度為0.5687，高于為民營企業(yè)樣本（模型（1））中的影響（0.4968）。同時，在全樣本回歸的模型（3）中，高管外部薪酬差距與虛擬變量——國有企業(yè)（等于1）交叉性的回歸結(jié)果是顯著正向，證明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用[35]，并且國有企業(yè)中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響高于民營企業(yè)。故假說H3a 得到驗證。其次，根據(jù)行業(yè)競爭度數(shù)據(jù)的中位數(shù)（0.2085）將樣本劃分為市場集中度（小于等于0.2085）和市場集中度（大于0.2085）兩部分。模型（4）和（5）分別進行了分組討論，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，市場集中度（小于等于0.2085）的企業(yè)中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平正向影響更大。模型（6）高管外部薪酬差距與虛擬變量——市場集中度（大于0.2085）的交叉性回歸結(jié)果是顯著負向的，進一步證實行業(yè)集中度具有顯著的調(diào)節(jié)作用，且行業(yè)集中度（于等0.2085）的企業(yè)中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響高于行業(yè)集中度（于0.2085）的企業(yè)。所以，假設3b得到驗證。

表9 行業(yè)集中度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

（四）穩(wěn)健性檢驗

專利授權(quán)數(shù)是體現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的直接指標，此外專利申請數(shù)和研發(fā)費用也是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要指標。所以，本文運用研發(fā)費用占主營業(yè)務收入的比例（研發(fā)費用占比）和專利申請數(shù)作為專利授權(quán)數(shù)的替代變量來檢驗實證結(jié)果的穩(wěn)健性。表10中的模型（1）和（2）是專利申請數(shù)的自然對數(shù)作為被解釋變量的靜態(tài)和動態(tài)隨機效應模型，模型（4）和（5）是研發(fā)費用占比作為被解釋變量的靜態(tài)和動態(tài)隨機效應模型，回歸結(jié)果皆表明高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的正向影響，在一定程度上驗證了假說H1的穩(wěn)健性。

表10 穩(wěn)健性檢驗

盡管高管外部薪酬差距與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平之間的正向關系已經(jīng)得到證實，但模型的內(nèi)生性問題需要進一步分析。首先，行業(yè)內(nèi)外部薪酬差距能夠激勵高管在戰(zhàn)略決策中推進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，同時企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預期成果會增加企業(yè)在市場中的競爭力，從而進一步擴大行業(yè)內(nèi)高管外部薪酬差距，造成反向因果。其次，因某些影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平其他變量的遺漏會使得模型中解釋變量與誤差項的相關造成內(nèi)生性問題，這些遺漏變量難以被量化，如企業(yè)人才的創(chuàng)造力。因此，本文運用基于隨機效應模型的工具變量法對模型的內(nèi)生性進行討論。具體而言，以高管人數(shù)和高管外部薪酬差距的一階滯后項作為工具變量對基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進行檢驗，回歸結(jié)果如表8 中模型（3）和（6）所示。它們分別以專利申請數(shù)的自然對數(shù)和研發(fā)費用占比為被解釋變量，其中，SARGAN[36]過度認定檢驗結(jié)果的顯著性，說明高管數(shù)量和高管外部薪酬差距的一階滯后項是嚴格外生的，工具變量的有效性得到驗證。其次，Davidson-MacKinnon內(nèi)生性檢驗的統(tǒng)計值7.56 和9.78 在5%的顯著水平上是不顯著的，也說明原隨機效應模型皆存在顯著的內(nèi)生性問題[37]，則工具變量法的檢驗是必要的。但從模型（3）和（6）的回歸結(jié)果可以看出，在考慮內(nèi)生性問題的前提下高管外部薪酬差距對企業(yè)專利申請數(shù)和研發(fā)費用占比依然具有顯著的正向影響，則假說H1的穩(wěn)健性得到進一步的驗證。

五、結(jié)論與建議

（一）主要結(jié)論

信息化時代的背景下，技術(shù)創(chuàng)新是引領國家經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的核心動力，那些將技術(shù)創(chuàng)新視為社會發(fā)展重要驅(qū)動力的國家，也將技術(shù)創(chuàng)新看作工業(yè)發(fā)展和國民財富增長的重要角色[38]。而一個國家技術(shù)創(chuàng)新的主體是企業(yè)，而滬深上市公司是中國企業(yè)的核心成分。所以，本文以2010-2019年滬深上市公司為基礎研究企業(yè)治理中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，高管外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的促進作用，但該影響是非線性的，在數(shù)值上呈現(xiàn)出倒“U”型，即隨著外部薪酬差距的逐漸增加，其對技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響逐漸降低。其次，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平在不同行業(yè)之間的發(fā)展存在較大差距，平均技術(shù)創(chuàng)新水平相對較低的農(nóng)業(yè)中高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的正向影響顯著高于其他非農(nóng)業(yè)上市公司。然后，企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)（產(chǎn)權(quán)性質(zhì)）和外部運營環(huán)境（行業(yè)集中度）的不同，會造成高管外部薪酬差距的激勵作用存在顯著的差異。并且通過DID模型證實，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和企業(yè)面臨的行業(yè)集中度對高管外部薪酬差距促進技術(shù)創(chuàng)新水平的調(diào)節(jié)作用在統(tǒng)計上是顯著的。最后，以間接體現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的指標——專利申請書和研發(fā)費用占比作為替代變量，結(jié)合基于隨機效應模型下的工具變量法進一步驗證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

（二）政策建議

1.實踐中，根據(jù)高管的外部薪酬差距對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的倒“U”型影響機制，再結(jié)合企業(yè)自身特點，制定最優(yōu)的高管薪酬制度，從而將其對公司技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用發(fā)揮到最大。

2.技術(shù)創(chuàng)新有著獨特的高風險、高不確定性同時伴隨著周期性很長的特點，對于技術(shù)創(chuàng)新成果的滯后性。所以，在企業(yè)治理中尤其是民營企業(yè)，股東需要給予高管更多的時間和包容度以及試錯的機會，政府需要給與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展更高的成果紅利和更寬松的扶持政策，使的高管在企業(yè)的日常經(jīng)營管理中不只看重短期利益，而更多地投入研發(fā)謀求企業(yè)長遠的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

3.不同行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平發(fā)展是不平衡的，對于技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展相對較低的行業(yè)，如農(nóng)業(yè)上市公司，可以適當?shù)靥岣吒吖芡獠啃匠瓴罹?，進一步擴大高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用，從而推動上市公司技術(shù)創(chuàng)新的快速發(fā)展。

4.行業(yè)集中度較高的行業(yè)由于市場競爭的不足，使得技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的動力低，高管外部薪酬差距對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進作用也相對較弱?；诖耍瑢τ谛袠I(yè)集中度較高的行業(yè)，宏觀政策上對行業(yè)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，即改變行業(yè)中一家或者少數(shù)幾家公司獨大的格局，提高市場競爭的激烈程度。而在行業(yè)集中度較低的行業(yè)中，適當?shù)財U大高管外部薪酬差距，則能促進該行業(yè)所有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的整體發(fā)展。