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      股權(quán)激勵、分析師關(guān)注與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新
      ——來自醫(yī)藥企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)

      2023-12-13 02:42:22松,汪
      科技創(chuàng)業(yè)月刊 2023年11期
      關(guān)鍵詞:醫(yī)藥企業(yè)分析師股權(quán)

      王 松,汪 雯

      (蘭州理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,甘肅 蘭州 730050)

      0 引言

      國務(wù)院《關(guān)于進(jìn)一步提高上市公司發(fā)展質(zhì)量的意見》明確提出:“鼓勵上市公司招才引智。鼓勵上市公司實施股權(quán)激勵計劃和員工持股計劃,留住優(yōu)秀人才?!惫蓹?quán)激勵計劃以實現(xiàn)員工利益、股東利益與企業(yè)發(fā)展三者共贏為目標(biāo),是吸引人才、留住人才、使用人才的重要方式。合理完善的股權(quán)激勵機制能夠充分調(diào)動員工的積極主動性,從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,提升企業(yè)競爭力。企業(yè)創(chuàng)新在一定程度上依賴于資源的持續(xù)投入與使用效率的提升[1],其中人力資源的投入與使用尤為重要[2]。另外,隨著國家關(guān)于支持醫(yī)藥行業(yè)的創(chuàng)新政策不斷出臺,醫(yī)藥企業(yè)對創(chuàng)新型人才的需求量也逐漸增多,為獲得核心競爭力和高額收益,實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,企業(yè)勢必要采取措施招攬人才。根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計,截至2023年3月,已有2 630家A股上市公司實施股權(quán)激勵計劃,其中有185家醫(yī)藥上市公司實施了股權(quán)激勵計劃??梢?目前實施股權(quán)激勵計劃的醫(yī)藥公司數(shù)量相對較少,以醫(yī)藥企業(yè)為樣本實施股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新的研究也較少。股權(quán)激勵作為一種長期激勵手段,能夠向資本市場傳遞企業(yè)具有良好的發(fā)展前景等積極信號,但投資者依舊會通過專業(yè)性較強的分析師、研報等把握市場動態(tài),更好地了解企業(yè)信息。其中,分析師會進(jìn)行跟蹤、分析企業(yè)活動,評估企業(yè)價值,將有用信息反饋給外部信息使用者,因此在一定程度上對企業(yè)形成了監(jiān)督與約束。由此可見,分析師關(guān)注對企業(yè)有重要的影響,然而其在股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的作用卻鮮有研究。

      現(xiàn)有研究表明,自股權(quán)激勵管理辦法公布以來,關(guān)注并實行股權(quán)激勵計劃的企業(yè)數(shù)量與日俱增,究其原因是股權(quán)激勵能夠幫助企業(yè)緩解融資約束[3-4]、增加風(fēng)險承擔(dān)水平[4-5]、降低代理成本[6-8]、提升企業(yè)績效、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新[9-11]。但股權(quán)激勵計劃的實施也不可避免的給企業(yè)帶來一些負(fù)面影響。例如,管理層因為激勵壓力增加短視行為[12],使其在股權(quán)激勵計劃實施后,將注意力集中于企業(yè)短期股價漲跌上,忽視長期戰(zhàn)略規(guī)劃[13],以至于減少對創(chuàng)新性項目的投入,使得企業(yè)創(chuàng)新能力被削弱。就醫(yī)藥企業(yè)而言,為響應(yīng)國家科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略號召,實現(xiàn)產(chǎn)品多元化,企業(yè)時刻面臨技術(shù)創(chuàng)新壓力。但是,目前卻鮮有學(xué)者以醫(yī)藥企業(yè)為研究對象,從股權(quán)激勵視角探究技術(shù)創(chuàng)新行為,且大部分針對股權(quán)激勵對技術(shù)創(chuàng)新的研究都僅探討了股權(quán)激勵對企業(yè)內(nèi)部的影響,缺少從分析師關(guān)注等外部視角解析兩者間關(guān)系的研究。因此,本文以2011-2021年我國A股醫(yī)藥類上市公司為樣本,探討股權(quán)激勵對醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,并進(jìn)一步揭示了分析師關(guān)注對股權(quán)激勵與醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

      1 理論分析與研究假設(shè)

      1.1 股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新

      創(chuàng)新活動具有長期性、階段性,管理者需要克服短視行為,進(jìn)行長期的投入規(guī)劃。根據(jù)不完全契約理論,創(chuàng)新具有極大地風(fēng)險性,一旦創(chuàng)新失敗,就會損害公司利益,乃至損害高管及員工的利益。為了規(guī)避風(fēng)險,企業(yè)高管會因自利動機而不愿意承擔(dān)高風(fēng)險活動[14],企業(yè)的創(chuàng)新能力及效率都將降低。通常情況下,企業(yè)員工的工作積極性不高,在工作中存在偷懶與“搭便車”等行為,不能有效發(fā)揮創(chuàng)造性思維[15],在參與創(chuàng)新活動時,更容易存在疏忽現(xiàn)象,導(dǎo)致企業(yè)整體創(chuàng)新效率不高。隨著我國企業(yè)開始實施股權(quán)激勵計劃,發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵政策與總股權(quán)激勵水平的提高均有利于提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率[11]。委托代理理論認(rèn)為,企業(yè)中存在著嚴(yán)重的信息不對稱情況,員工對行業(yè)核心技術(shù)的掌握情況對于股東而言并不透明,員工與股東間存在諸多利益沖突,導(dǎo)致管理層難以評估企業(yè)實際創(chuàng)新潛力。但股權(quán)激勵契約能在一定程度上將激勵對象的最終目標(biāo)置于同一層級,使其利益趨同,由此代理問題得以緩解、利益壁壘得以突破,企業(yè)的創(chuàng)新效率得以提升。姜英兵等[16]也指出對企業(yè)核心員工實施股權(quán)激勵,企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量都會得到提升。除此之外,股權(quán)激勵能夠增強企業(yè)高管風(fēng)險承擔(dān)能力,減少管理層短視行為,讓企業(yè)在可接受范圍內(nèi)積極開展有風(fēng)險性的技術(shù)創(chuàng)新活動。另外,企業(yè)實施股權(quán)激勵計劃向外界傳遞出積極信號,有利于獲得外部融資支持,緩解資金壓力。企業(yè)在擁有足夠的資金后,在趨利主義作用下更能加大創(chuàng)新投資力度,使得企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)一步加強[4],從而形成良性循環(huán),實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。由此,本文提出如下假設(shè):

      H1:醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵能夠促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      1.2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

      我國企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)。目前,國有企業(yè)雖基本建立了股權(quán)激勵機制,但激勵形式較為單一,效果也較為短暫。在國有企業(yè)中,員工除了完成上級分配的任務(wù)外,更傾向于職位晉升,影響了員工的創(chuàng)新意愿,進(jìn)而直接影響國有企業(yè)的創(chuàng)新效率。而非國有企業(yè),由于其主要經(jīng)營目標(biāo)在于追求企業(yè)價值的最大化,且大部分員工薪資與公司業(yè)績掛鉤,因此股權(quán)激勵的實施能夠顯著提升企業(yè)的勞動收入份額,能夠通過增加勞動者收入的手段吸引人才[17]。同時非國有企業(yè)中員工薪資水平也隨著其為企業(yè)創(chuàng)造的價值多少而浮動,其中包含其為企業(yè)創(chuàng)新性產(chǎn)出的貢獻(xiàn)。于是,非國有企業(yè)實施股權(quán)激勵能在一定程度調(diào)動員工創(chuàng)新積極性,從而實現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新。此外,呂長江等[18]研究發(fā)現(xiàn),非國有企業(yè)為了降低股東與高管之間存在的代理成本問題,更有動機實施股權(quán)激勵計劃。綜上所述,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)在實施股權(quán)激勵時的創(chuàng)新能力存在明顯差異,故而有必要將所選樣本就產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分類,以此研究實施股權(quán)激勵對醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。由此,本文提出如下假設(shè):

      H2:非國有醫(yī)藥企業(yè)實施股權(quán)激勵計劃更能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      1.3 盈利狀況的影響

      處于非盈利狀態(tài)的企業(yè),現(xiàn)金流短缺,面臨著即將虧損退市的困境,此時實施股權(quán)激勵計劃,非但不能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,達(dá)到轉(zhuǎn)虧為盈的目的,還可能“掏空”企業(yè),使企業(yè)陷入更加危險的境地。相較于處于非盈利狀態(tài)的企業(yè),處于盈利狀態(tài)的企業(yè)為進(jìn)一步擴(kuò)大市場競爭力,創(chuàng)新意愿更強烈。同時處于盈利狀態(tài)的企業(yè),其員工更容易達(dá)到股權(quán)激勵計劃的考核目標(biāo),因此員工為提升自身利益間接為企業(yè)創(chuàng)新活動投入更多時間和精力,企業(yè)的創(chuàng)新能力進(jìn)而不斷增強。對此,呂長江等[18]以業(yè)績?yōu)樵u判標(biāo)準(zhǔn),認(rèn)為業(yè)績較好的公司基于福利動機更可能實施股權(quán)激勵計劃。由此,本文提出如下假設(shè):

      H3:盈利醫(yī)藥企業(yè)實施股權(quán)激勵計劃更能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      1.4 分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

      分析師作為資本市場的重要信息中介,對企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績以及創(chuàng)新能力等方面進(jìn)行分析評價,形成報告向外部投資者進(jìn)行傳遞,減少信息不對稱程度。相比于個人投資者對企業(yè)信息的挖掘和分析,外部投資者尤其相信分析師專業(yè)的信息收集和分析。王龍梅等[19]研究發(fā)現(xiàn),分析師的跟蹤對投資者的決策有一定影響。例如,企業(yè)管理者忌憚分析師可能透露市場中的負(fù)面消息而影響企業(yè)經(jīng)營活動,使得分析師關(guān)注對企業(yè)具有一定監(jiān)督約束作用。因此,分析師的意見在一定程度上能夠引領(lǐng)投資者的態(tài)度。信號傳遞理論[20]表明,企業(yè)實施激勵計劃便能將企業(yè)經(jīng)濟(jì)實力較強、發(fā)展前景較好等信號傳遞到外界。另外,企業(yè)在發(fā)布股權(quán)激勵計劃草案之后,便會引起大量分析師跟蹤及關(guān)注,由分析師對企業(yè)實施股權(quán)激勵的情況進(jìn)行跟蹤報道,能夠?qū)⑵髽I(yè)的信息持續(xù)傳遞給外界,使得企業(yè)真實動態(tài)及財務(wù)狀況更加透明化,使得外部投資者能夠做出更加準(zhǔn)確的投資決策。同時,分析師關(guān)注對企業(yè)產(chǎn)生的監(jiān)督約束作用使得企業(yè)對高管或者員工的股權(quán)激勵舉措能夠切實有效地落實,繼而激發(fā)員工創(chuàng)新熱情,使企業(yè)創(chuàng)新效率得以提升?;诖?本文提出如下假設(shè):

      H4:分析師關(guān)注能夠強化股權(quán)激勵對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

      基于上述分析及假設(shè),本文設(shè)計理論框架圖以研究股權(quán)激勵對醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響及其作用機理(圖1)。

      2 研究設(shè)計

      2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

      隨著醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革,極具創(chuàng)造性的醫(yī)藥制造業(yè)備受關(guān)注。本文以2012版證監(jiān)會頒布的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)中的3級行業(yè)醫(yī)藥制造業(yè)為標(biāo)準(zhǔn),選取2011-2021年A股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司為研究對象,在樣本選擇過程中,進(jìn)行如下處理:①剔除ST類企業(yè)以及核心數(shù)據(jù)缺失樣本;②對于一年內(nèi)多次實施股權(quán)激勵的公司,僅保留當(dāng)年首次實施股權(quán)激勵計劃的公司樣本;③剔除采用限制性股票或股票期權(quán)以外的其他激勵模式的公司樣本。經(jīng)處理后,共得到284家醫(yī)藥制造業(yè)上市公司,共1 848個樣本觀測值。為了減少極端值對結(jié)果的影響,本文對所有連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行縮尾處理。本文股權(quán)激勵數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,公司專利申請量數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺 (CNRDS),部分重要缺失數(shù)據(jù)通過企業(yè)年報、巨潮資訊網(wǎng)、新浪財經(jīng)等渠道進(jìn)行補充完善。

      2.2 變量定義

      2.2.1 被解釋變量

      本文參照韓書成等[21]對創(chuàng)新的衡量方法,以發(fā)明專利申請量作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標(biāo),對發(fā)明專利申請數(shù)量進(jìn)行加1取對數(shù)的做法。

      2.2.2 解釋變量

      本文參照王姝勛等[22]的做法,將企業(yè)股權(quán)激勵實施期間的年度樣本取值為1,未處于股權(quán)激勵實施期間的樣本取值為0(包括未實施股權(quán)激勵的公司樣本取值為0)。

      2.2.3 調(diào)節(jié)變量

      本文借鑒潘越等[23]的研究,以對某一公司關(guān)注的分析師個體或團(tuán)隊數(shù)量加1后取其自然對數(shù)衡量分析師關(guān)注。

      2.2.4 控制變量

      在控制變量的選取方面,本文參考大部分學(xué)者對技術(shù)創(chuàng)新的控制變量選取方式,綜合考慮后,選取了如下控制變量:企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)成長性(Grow)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)收益率(Roa)、股權(quán)集中度(Top10)、固定資產(chǎn)占比(Fix)、現(xiàn)金流量占比(Cash)等。除此之外,為了排除不變因素對結(jié)果的影響,還控制了年份虛擬變量(Year)以及個體虛擬變量(Symbol)等。具體變量定義如表1所示。

      2.3 模型構(gòu)建

      為檢驗股權(quán)激勵與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系,本文構(gòu)建如下模型:

      Patenti,t=β0+β1Posti,t+γXi,t+μFirm+μYear+εi,t

      (1)

      為進(jìn)一步檢驗分析師關(guān)注對股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的影響作用,本文擬構(gòu)建如下模型:

      Patenti,t=β0+β1Anai,t+γXi,t+μFirm+μYear+εi,t

      (2)

      Patenti,t=β0+β1Posti,t+β2Anai,t+β3Posti,t×Anai,t+γXi,t+μFirm+μYear+εi,t

      (3)

      其中X表示所有控制變量,μFirm和μYear分別表示對個體和時間進(jìn)行固定,εi,t表示隨機誤差項。在模型(1)中,股權(quán)激勵的系數(shù)β1若顯著為正,則表示股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系。在模型(3)中,交互項系數(shù)β3衡量了分析師關(guān)注對股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的影響關(guān)系,若β3顯著為正,β1若顯著為正,則表示分析師關(guān)注正向調(diào)節(jié)股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系。

      表1 變量定義與解釋

      3 實證分析

      3.1 描述性分析

      本文采用Stata 16.0對篩選后的主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析。如表2所示,基準(zhǔn)回歸樣本中共有1 848個樣本觀測值。其中,實施過股權(quán)激勵(OP)的醫(yī)藥企業(yè)樣本數(shù)據(jù)占總醫(yī)藥企業(yè)的57%,說明超過半數(shù)的醫(yī)藥企業(yè)實施了股權(quán)激勵計劃,即在醫(yī)藥企業(yè)中,股權(quán)激勵計劃的應(yīng)用較為廣泛;在計劃有效期內(nèi)實施股權(quán)激勵(Post)的醫(yī)藥企業(yè)樣本數(shù)據(jù)占總醫(yī)藥企業(yè)的31.3%。從衡量企業(yè)創(chuàng)新的發(fā)明專利申請(Patent)來看,中位數(shù)為1.792,均值為1.825,中位數(shù)略小于均值,說明多數(shù)醫(yī)藥企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力低于平均水平。此外,其他變量的取值也在合理范圍之內(nèi),說明樣本的選擇較為合理。

      表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

      3.2 回歸分析

      為避免變量之間存在多重共線性,回歸前均對變量進(jìn)行VIF方差膨脹因子檢驗,發(fā)現(xiàn)各變量VIF值遠(yuǎn)小于10,說明變量之間不存在多重共線性,變量的選取較為合理,可以用作進(jìn)一步的回歸分析。

      3.2.1 股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新

      為了檢驗股權(quán)激勵對醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,本文通過豪斯曼檢驗對模型進(jìn)行選擇,最終選擇雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。表3中列(1)的回歸結(jié)果表示股權(quán)激勵的回歸系數(shù)為0.125,并且在5%的水平上顯著,即股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系,假設(shè)H1得到驗證。控制變量中,企業(yè)規(guī)模(Size)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Patent)在1%的水平上顯著正相關(guān),表明企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大會給企業(yè)帶來更多的資源和機遇,更加有利于企業(yè)未來的發(fā)展創(chuàng)新,本文假設(shè)H1進(jìn)一步得到驗證。

      3.2.2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新

      為了探究股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新是否會受產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響,本文根據(jù)模型1,將企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)分別進(jìn)行回歸分析。回歸結(jié)果如表3列(2)、(3)所示,在國有企業(yè)中,股權(quán)激勵(Post)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Patent)的回歸系數(shù)為-0.024,系數(shù)為負(fù)且不顯著;而在非國有企業(yè)中,股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.154,系數(shù)為正且在5%水平上顯著。檢驗結(jié)果表明,非國有醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵對技術(shù)創(chuàng)新有顯著的正向促進(jìn)作用,可能的原因是非國有企業(yè)的競爭程度較大,實施股權(quán)激勵計劃能提升企業(yè)員工的工作積極性,從而顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力。由此,本文假設(shè)H2得到驗證。

      3.2.3 盈利狀況下股權(quán)激勵與技術(shù)創(chuàng)新

      根據(jù)表3列(4)、(5)可知,當(dāng)企業(yè)處于盈利狀態(tài)時,股權(quán)激勵(Post)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Patent)的回歸系數(shù)為0.152,系數(shù)為正且在1%水平上顯著,而當(dāng)企業(yè)為非盈利企業(yè)時,回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著,由該檢驗結(jié)果可知,企業(yè)在盈利狀態(tài)下實施股權(quán)激勵計劃更能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,企業(yè)在非盈利狀態(tài)下實施股權(quán)激勵計劃,不但不能調(diào)動員工積極性,還可能因沒有信服力而導(dǎo)致員工積極性降低,從而導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新能力下降。由此,本文假設(shè)H3得到驗證。

      3.2.4 分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

      采用Stata 16.0軟件檢驗分析師關(guān)注在股權(quán)激勵與醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的調(diào)節(jié)作用,表3中列(6)為其回歸結(jié)果。由該表可知,分析師關(guān)注與股權(quán)激勵交互項(AP)系數(shù)為0.084,系數(shù)為正,且在5%水平上顯著,表明分析師關(guān)注向外界傳遞了公司的積極信號,強化了股權(quán)激勵對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向影響。一方面,實施股權(quán)激勵計劃能夠提高企業(yè)內(nèi)部人員的工作積極性,讓企業(yè)員工積極進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動;另外一方面,在國家政策的大力推行下,醫(yī)藥企業(yè)本身受到社會各界人士廣泛關(guān)注,在實施股權(quán)激勵計劃后,分析師愈發(fā)關(guān)注企業(yè)的發(fā)展趨勢,在這個過程中,外部監(jiān)督范圍擴(kuò)大,同時企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督也相應(yīng)增強,創(chuàng)新活動增多,進(jìn)一步推進(jìn)了企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。由此,本文假設(shè)H4得到驗證。

      表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

      3.3 穩(wěn)健性檢驗

      3.3.1 PSM-DID

      借鑒王姝勛等[22]的研究,本文利用逐期傾向得分匹配法來解決樣本選擇偏差所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。通過psestimate篩選協(xié)變量,按照1∶1最近鄰匹配的方法得到對照組及實驗組數(shù)據(jù),匹配后的對照組和實驗組沒有顯著差異,數(shù)據(jù)通過平衡性檢驗,說明樣本數(shù)據(jù)匹配合理。變量匹配前后的平衡情況如圖2所示。通過構(gòu)建多期雙重差分模型對逐期傾向匹配法中匹配的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表4列(1)所示,回歸結(jié)果表明股權(quán)激勵對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用,與前文結(jié)論一致,表明研究結(jié)論是可靠的。

      3.3.2 替換被解釋變量

      借鑒孟慶璽等[24]的研究,利用專利申請總數(shù)作為衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的替代指標(biāo),重新進(jìn)行回歸檢驗,回歸結(jié)果如表4列(2)所示,由此結(jié)果可知,股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新依舊是顯著正相關(guān)關(guān)系,與前文結(jié)論一致。

      3.3.3 滯后一期

      由于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有一定的滯后性,為了避免企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的滯后性對實驗結(jié)果造成偏誤,本文使用滯后一期的企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)加1的自然對數(shù)作為被解釋變量,將其代入模型1重新進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表4列(3)所示,實驗結(jié)果和前文研究結(jié)論一致。

      3.3.4 考慮遺漏變量問題

      為了減少控制變量的遺漏造成回歸結(jié)果的偏誤,本文增加獨立董事比例(Ind)、高管薪酬(Sal3)、TobinQ值(TobinQ)、兩職合一(Dual)4個控制變量,對模型1重新進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表4列(4)所示,結(jié)果與前文結(jié)論一致。

      圖2 樣本匹配前后傾向得分的核密度變化

      表4 穩(wěn)健性檢驗

      4 結(jié)論與建議

      4.1 研究結(jié)論

      本文以我國2011-2021年A股醫(yī)藥上市公司為樣本,構(gòu)建非平衡面板數(shù)據(jù),使用Stata 16.0對股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行實證研究,并進(jìn)一步探究分析師關(guān)注對股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果表明:①在醫(yī)藥企業(yè)中,股權(quán)激勵與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,即實施股權(quán)激勵能夠顯著推動醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新;②分析師關(guān)注能夠增強股權(quán)激勵對醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用,在實施股權(quán)激勵計劃時,分析師關(guān)注能夠加強企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督,推動企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動,從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出;③對于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的醫(yī)藥企業(yè),非國有企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵更能顯著促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新;④對于不同盈利狀態(tài)的醫(yī)藥企業(yè),處于盈利狀態(tài)下的醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行股權(quán)激勵更能激勵員工參與創(chuàng)新,從而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

      4.2 政策建議

      鑒于以上研究結(jié)論,本文給出如下建議:①鼓勵醫(yī)藥企業(yè)推行股權(quán)激勵方案。在我國經(jīng)濟(jì)追求高質(zhì)量發(fā)展的大背景下,企業(yè)創(chuàng)新水平的高低決定了企業(yè)能否高質(zhì)量發(fā)展,從而實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。實施股權(quán)激勵計劃能夠有效促進(jìn)醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,從而實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。②國有醫(yī)藥企業(yè)可以適當(dāng)減少對股權(quán)激勵計劃的關(guān)注,從運用自身優(yōu)勢、整合集聚創(chuàng)新資源以及強化企業(yè)創(chuàng)新機制等方面提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平;非國有醫(yī)藥企業(yè)除了合理運用政府扶持資金項目進(jìn)行創(chuàng)新發(fā)展,還可以通過實施股權(quán)激勵計劃,在一定程度上實現(xiàn)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。③非盈利企業(yè)可先選擇改善自身經(jīng)營狀況,在企業(yè)發(fā)展得到保障的前提下再考慮創(chuàng)新;盈利企業(yè)可通過“福利性”股權(quán)激勵計劃,進(jìn)一步提高員工積極性,加快實現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的目標(biāo)。④我國市場監(jiān)管部門應(yīng)積極促進(jìn)分析師等外部治理行業(yè)的規(guī)范發(fā)展,充分完善企業(yè)外部監(jiān)督機制,通過對企業(yè)內(nèi)外部的共同監(jiān)督,提升企業(yè)治理效率,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

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