信息技術公司研發(fā)投入與高管薪酬激勵研究

發(fā)布時間：2016-10-18 08:03

本文關鍵詞：信息技術公司研發(fā)投入與高管薪酬激勵研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第32卷2011年第9期9月科研管理；ScienceResearchManagemen；文章編號：1000－2995（2011）09－0；信息技術公司研發(fā)投入與高管薪酬激勵研究；陳勝藍；（內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院，內(nèi)蒙古呼和浩特0100；摘要：信息技術業(yè)公司的自主創(chuàng)新能力是公司成長和發(fā)；文獻標識碼：A；關注公司短期業(yè)績表現(xiàn)的公司高管很可能為且，；1引言；傳統(tǒng)代

第32卷2011年第9期9月科研管理

ScienceResearchManagementVol．32，No．9September，2011

文章編號：1000－2995（2011）09－008－0055

信息技術公司研發(fā)投入與高管薪酬激勵研究

陳勝藍

（內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院，內(nèi)蒙古呼和浩特010021）

摘要：信息技術業(yè)公司的自主創(chuàng)新能力是公司成長和發(fā)展的關鍵因素。公司研發(fā)項目周期較長、不確定性較大等特點很可能導致基于公司短期經(jīng)營業(yè)績的薪酬激勵方案降低高管加大研發(fā)投入的積極性。本文通過對2007－2008年中國信息技術業(yè)上市公司研發(fā)投入強度和高管薪酬激勵的實證考察，結果表明公司董事會通過薪酬方案鼓勵公司高管提高研發(fā)投入強度以增強公司自主創(chuàng)新能力。而且，研究表明公司薪酬方案更傾而不是公司CEO。向于獎勵提高研發(fā)投入強度的公司高管團隊，關鍵詞：研發(fā)投入；高管薪酬；創(chuàng)新中圖分類號：F272.3

文獻標識碼：A

關注公司短期業(yè)績表現(xiàn)的公司高管很可能為且，

1引言

傳統(tǒng)代理理論認為以公司業(yè)績?yōu)榛A的高管

了獲取更多私人收益而減少公司當期的研發(fā)投

［4］［5］

入。Cheng（2004）就這一現(xiàn)象進行了更加深側重考察公司薪酬委員會是否通過對入的研究，

高管薪酬激勵方案的制定有效防止高管出于機會

主義動機減少公司研發(fā)投入。通過對美國福布斯500強公司進行考察，結果發(fā)現(xiàn)在以上兩種情況下，公司高管薪酬的變化與公司研發(fā)投入的變化顯著正相關，這表明薪酬委員會發(fā)揮了有效的作

［6］

用。Xue（2007）分析指出由于美國會計準則對“購買”新技術允許資本化會計確認，而對“開發(fā)”新技術要求費用化會計確認，從而使公司高管進�！百徯邢嚓P決策時產(chǎn)生不同的風險偏好特征

新技術不會損害當期會計業(yè)績，如果公司高買”

管薪酬激勵機制嚴重依賴于會計業(yè)績指標，那么

，“開發(fā)”高管更偏好選擇這種方式。相反新技術很可能對公司長期業(yè)績有較大影響，如果公司高

管薪酬激勵機制主要依賴于市場業(yè)績指標，那么

薪酬激勵方案有助于把具有風險規(guī)避和機會主義動機的公司高管利益同公司廣大投資者利益聯(lián)系

能夠有效降低公司代理成本，促進公司成長起來，和發(fā)展

［1］

。如何設計有效的激勵方案鼓勵公司高

管提高公司盈利能力和經(jīng)營業(yè)績得到了廣泛的討［2］

由于論和研究。對于研發(fā)投入強度較大的公司，研發(fā)活動具有周期長、不確定性高等特點，導致公司投資者難以通過對公司研發(fā)活動的評價獎勵公

從而很可能降低公司高管加大公司研發(fā)投司高管，

考察公司研發(fā)活動與高管入力度的積極性。因此，

薪酬激勵的關系形成了一個相對獨立的研究領域�；诿绹Y本市場的早期研究并沒有發(fā)現(xiàn)公司高管薪酬激勵機制中通過貨幣薪酬、股票期權等方式獎勵高管在研發(fā)活動方面的努力

［3］

。而

收稿日期：2010－03－29；修回日期：2011－05－19．

“公司研發(fā)投入與市場中介研究—內(nèi)蒙古地區(qū)與其他地區(qū)上市公司比較研究”（項目編號：基金項目：內(nèi)蒙古高等學�？茖W研究項目

NJ10028；起止時間：2010－2012）；內(nèi)蒙古大學文科學術創(chuàng)新團隊建設計劃項目“可持續(xù)發(fā)展視角下的公司財務理論與實（起止時間：2010－2013）；內(nèi)蒙古大學高層次人才引進科研啟動項目“公司研發(fā)投入會計確認與投資者保護研務研究”

（起止時間：2010－2012）。究”

作者簡介：陳勝藍（1978－），男（漢），湖北武漢人，內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院副教授，管理學博士，主要從事資本市場公司治理、會計

與財務研究。

高管更偏好選擇這種方式。

我國對公司研發(fā)投入的研究主要關注其影響因素，如公司內(nèi)部特征和公司外部環(huán)境等。其中，從公司高管特征進行考察的研究較多，如高管任［7，8］［9－11］［12］

、、期高管受教育水平高管風險偏好等�？梢园l(fā)現(xiàn)，還沒有研究深入分析公司研發(fā)投入決策與高管薪酬激勵方案設計之間的關系。以上研究雖然為公司研發(fā)投入的影響因素提供了一定的經(jīng)驗證據(jù)，但由于新會計準則實施之前公司披露研發(fā)投入的標準并不一致

，研究者需要根據(jù)不同的披露方式主觀判斷公司研發(fā)投入金額，

［13］

應的經(jīng)驗證據(jù)。

2.1

研究設計

研究樣本與數(shù)據(jù)來源

新會計準則體系于2007年1月1日開始正式實施。新會計準則實施前，上市公司對研發(fā)投

入披露相對不規(guī)范，研究者在收集相關數(shù)據(jù)以及建立研究變量過程中存在選擇標準主觀性問題，導致研究結果的科學性和可比性相對較低。在2007年上市公司全面執(zhí)行新會計準則后，公司財項目需要詳細披露公務報表附注中“開發(fā)支出”司當年研發(fā)投入的具體數(shù)據(jù)，，這使得公司研發(fā)投入數(shù)據(jù)的可比性大大提高。

考慮到以上因素，本文選擇2007–2008年信息技術業(yè)上市公司作為初始研究樣本，剔除了當年不存在研發(fā)投入的公司，最終確定研究樣本數(shù)量為41個。由于樣本是由不同公司在不同年給定公司的年度度組成的混合數(shù)據(jù)（PoolData），

觀察值不滿足獨立性要求，這會導致回歸結果的統(tǒng)計顯著性被高估。為了糾正這個統(tǒng)計問題，本文使用對每個公司進行“聚類（clustering）”的方

［17］

法調(diào)整系數(shù)估計值的標準誤。本文使用的財務數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，公司治理結構變量

使研究數(shù)據(jù)存在較大測量偏誤，導致一些研究結

果相互矛盾的現(xiàn)象較為嚴重。

隨著中國信息技術業(yè)公司的快速發(fā)展，相關研究也越來越多。對于信息技術業(yè)公司而言，研發(fā)投入對于公司形成競爭優(yōu)勢和提高盈利能力的

［14］

作用更加突出。王任飛（2005）以信息技術業(yè)部公布的中國電子信息行業(yè)百強企業(yè)為研究對

考察了研發(fā)投入的內(nèi)部影響因素。梁萊歆和象，

以2002–2007年51個信息技術業(yè)上市公司為樣本，考察了公司研發(fā)項目資金管理與自主創(chuàng)新之間的關系，發(fā)現(xiàn)連續(xù)的研發(fā)投入更有利于公司自主創(chuàng)新。

對于信息技術業(yè)為代表的高新科技公司，其自主創(chuàng)新能力往往對于公司長期經(jīng)營業(yè)績和盈利能力起著決定性作用。公司自主創(chuàng)新能力的提高主要依賴于公司研發(fā)活動，但研發(fā)項目往往具有周期長、不確定性高等特點，關注公司短期經(jīng)營業(yè)績的高管很可能為了尋求私人收益而減少公司研發(fā)投入，使公司廣大投資者長期利益遭受損失。隨著我國信息技術業(yè)的快速發(fā)展，公司通過自主創(chuàng)新獲取競爭優(yōu)勢的需求更加強烈。在現(xiàn)階段，公司研發(fā)投入的總體特征仍然是總量較低、經(jīng)費

［16］

不足。為了鼓勵公司高管加大研發(fā)投入力度，公司董事會很可能通過高管薪酬激勵方案的設計給予高管獎勵。在這種形勢下，如何激勵公司高管加大研發(fā)投入力度、提高公司自主創(chuàng)新能力是關系公司長遠利益的重要問題。而目前相關研究還沒有就這一問題展開深入分析和探討。因此，本文以我國信息技術業(yè)上市公司為研究樣本，實證考察公司研發(fā)投入強度對高管薪酬激勵的影響，嘗試為這一領域的研究提供一定的思考和相馬如飛（2009）

［15］

數(shù)據(jù)來自CCER數(shù)據(jù)庫。

2.2研究變量2.2.1

被解釋變量

本文的被解釋變量是公司高管薪酬激勵變量。高管薪酬一般包括貨幣薪酬和股票期權等，但對于目前中國大多數(shù)上市公司而言，貨幣薪酬仍然是最主要的方式，股票期權等激勵方式并不普遍

［18］

。使用高管貨幣薪酬構建變量的方式也

［19］

常見于高管薪酬的相關文獻之中。證監(jiān)會在2001年12月18日發(fā)布《公開發(fā)行證券的公司信

——年度報告的內(nèi)息披露內(nèi)容與格式準則第2號—

，容與格式（2001年修訂）》要求上市公司披露金額最高的前三名董事的報酬總額、金額最高的前

三名高級管理人員的報酬總額。2005年12月26日，證監(jiān)會又修訂了該準則，要求上市公司披露每一位現(xiàn)任董事、監(jiān)事和高級管理人員在報告期內(nèi)從公司獲得的報酬總額。因此，在本文的研究期內(nèi)可以獲取樣本公司每一位高管的貨幣薪酬總

額。國外相關研究主要考察公司CEO薪酬，國內(nèi)已有研究受到公司信息披露的影響往往考察公司前三名高管的薪酬水平。本文構建2個高管薪酬變量：Salary1和Salary3，分別表示公司金額最高的公司CEO薪酬總額和公司金額最高的前三名高管薪酬總額的平均值。為了減小被解釋變量異方差性和偏態(tài)性對回歸模型中系數(shù)估計帶來的負面影響，對Salary1和Salary3實施自然對數(shù)轉換得到變量LSalary1和LSalary3，使用轉換后的變量作為被解釋變量進行回歸分析，回歸模型更接近經(jīng)典線性模型假定的要求2.2.2主要解釋變量

［20］

公司成長性變量Growth，使用公司營業(yè)收入增長率

衡量。⑷公司經(jīng)營業(yè)績變量ROA，使用公司凈利潤與總資產(chǎn)的比率衡量。⑸公司風險變量Risk，使用公司當年股票收益月回報率的標準差衡量�？紤]到已有研究發(fā)現(xiàn)公司治理特征對高管薪酬［24－26］

，本文使用如下公司治理變量進行控的影響

制：⑴公司股權集中度變量Share，使用公司第一大

股東持股比例衡量。⑵公司股權制衡度變量AntiSh，使用公司第一大股東與第二大股東持股比率的比率衡量。⑶董事會規(guī)模變量DSize，使用董事會總人數(shù)衡量。⑷董事會獨立性變量Indep，使用董事會獨立董事人數(shù)與董事會總人數(shù)的比率衡量。⑸董事會行為變量Meet，使用董事會會議次數(shù)衡量。2.3

研究模型

研究模型的被解釋變量分別使用LSalary1和LSalary3。在回歸分析中，考慮到異方差問題可能造成系數(shù)估計值標準誤的估計偏誤，所有系數(shù)估計都使用異方差調(diào)整方法估計異方差–穩(wěn)健性標

模型中一般需要準誤。本文的研究期間是2年，

設置年度虛擬變量控制年度固定效應。設置年度

虛擬變量時，要求每個年度的觀察值個數(shù)大于30個，考慮到本研究樣本較少，不滿足最低觀察值個數(shù)條件，因而不設置年度虛擬變量。本文選擇特定的信息技術業(yè)上市公司作為研究樣本，故不需要控制行業(yè)固定效應。本文使用的研究模型如下

：

。

本文的主要解釋變量是公司研發(fā)投入強度變量R＆D。與以前文獻一致，該變量的計算方式是公司當年“開發(fā)支出”的增加額與當年營業(yè)收入

［21，22］

。的比率2.2.3

控制變量

Conyon和He（2008）［19］發(fā)現(xiàn)中國上市公司的經(jīng)營業(yè)績、風險等因素會對高管薪酬帶來顯規(guī)模、

Choy和Wan（2008）［23］發(fā)現(xiàn)公司著影響。Chang、

資產(chǎn)負債率和公司成長性會對高管薪酬帶來影響。

考慮到公司層面因素對高管薪酬的影響，本文使用以下變量進行控制：⑴公司規(guī)模變量Size，使用公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量。⑵公司資產(chǎn)負債率變使用公司總負債與總資產(chǎn)的比率衡量。⑶量Lev，

Salary表示公司高管薪酬激勵水平；其中，

R＆D表示公司研發(fā)投入強度；Size表示公司規(guī)模；Lev表示公司資產(chǎn)負債率；Growth表示公司成長性；ROA表示公司經(jīng)營業(yè)績；Risk表示公司風險；Share表示公司股權集中度；AntiSh表示公司股權制衡度；DSize表示董事會規(guī)模；Indep表示董事會獨立性；Meet表示董事會行為；ε表示殘差項。

95900變動到2427000，表明有的公司CEO薪酬

而有的公司CEO薪酬超過200萬不到10萬元，

元，這說明不同公司CEO薪酬水平差異較大。

Salary1的均值和中位數(shù)分別是545749和478200，表明該變量具有較高的斜度。Salary3從89100變動到1629667，變動幅度相對于Salary1較小，這是由于該變量取公司金額最高的前三位高管薪酬平均值，從而縮小了變動幅度。LSalary1的均值和中位數(shù)分別是12.95和13.08，LSalary3的均值和中位數(shù)分別是13.81和13.84，均值和中位數(shù)非常接近，表明使用自然對數(shù)轉換后變量的斜度大幅下降。

3.1

實證結果與分析

描述性統(tǒng)計結果與分析

相關變量描述性統(tǒng)計結果見表1。Salary1從

考慮到解釋變量極端值的可能影響，本文對解釋變量中連續(xù)變量在5%分位數(shù)和95%分位數(shù)實施了縮尾處理（winsorization）。R＆D的均值為0.03，表明樣本公司研發(fā)投入平均占公司營業(yè)收入

［10］的比例約為3%。文芳和胡玉明（2009）發(fā)現(xiàn)1999–2006年我國上市公司研發(fā)投入強度平均為

公司資產(chǎn)負債率變量Lev的均值為0.39，與

［9］

文芳（2008）所發(fā)現(xiàn)1999－2006年我國上市公司資產(chǎn)負債率均值為0.45相比較，表明信息技術業(yè)上市公司負債水平相對較低。公司成長性變量Growth的均值為0.15，表明平均而言信息技術業(yè)上市公司的成長性較好。公司第一大股東持股比例變量Share的均值為0.36，與西方成熟資本市場信息技術類上市公司相比，我國上市公司的第一大股東持股比例仍然偏高。董事會規(guī)模變量DSize和董事會獨立性變量Indep的均值分別為9.51和0.36，表明樣本公司董事會人數(shù)平均接近10人，其中有三成以上是獨立董事。董事會行為變量Meet的均值為9.80，表明平均而言董事會會議在10次左右。

0.01，遠遠低于本文研究樣本的均值。趙洪江和夏

［22］

暉（2009）通過對2007–2008我國上市公司半年度財務報告進行考察，發(fā)現(xiàn)公司研發(fā)投入強度平

均為0.008，也遠遠低于本文研究樣本的均值�？梢�，信息技術業(yè)上市公司研發(fā)投入強度明顯高于上信息技市公司的平均水平。相對于其他上市公司，術業(yè)上市公司更加致力于公司研發(fā)項目，為公司獲取競爭優(yōu)勢和贏得長期經(jīng)濟收益創(chuàng)造條件。

表1

主要變量描述性統(tǒng)計結果

Descriptivestatistics最小值959008910011．4712．500．0019．720．12－0．210．000．130．190．016．000．335．00

25﹪27600023743312．5313．480．0020．210．210．000．010．160．240．077．000．337．00

50﹪47820034220013．0813．840．0221．080．380．100．040．190．350．209．000．339．00

75﹪60000045600013．3014．130．0421．780．570．280．070．220．490．3811．000．3611．00

最大值2427000162966714．7015．400．1223．620．720．850．150．260．570．9215．000．4321．00

Table1

變量Salary1Salary3LSalary1LSalary3R＆DSizeLevGrowthROARiskShareAntiShDSizeIndepMeet

樣本數(shù)414141414141414141414141414141

均值54574941352812．9513．810．0321．110．390．150．050．190．360．279．510．369．80

標準差4561243290470．740．670．041．150．200．270．050．040．130．252．740．034．04

3.2

相關性分析

表2給出了解釋變量的Pearson相關系數(shù)。R＆D與Size的相關系數(shù)為－0.10，表明對于信息技術業(yè)上市公司而言，規(guī)模較小的公司研發(fā)投入強度更大，這些公司更希望通過研發(fā)項目增加公

ROA可能并不是通過負債獲得。R＆D與Growth、

負相關，表明成長性和業(yè)績不好的公司很可能更AntiSh愿意加大公司研發(fā)投入。R＆D與Share、正相關，表明股權集中度高的公司和股權制衡度高的公司可能更愿意加大公司研發(fā)投入。還可以發(fā)現(xiàn)，公司研發(fā)投入與董事會規(guī)模、獨立性表現(xiàn)出正相關關系，但與董事會行為表現(xiàn)出負相關關系。

司競爭優(yōu)勢，把公司做大做強。R＆D與Lev的相

關系數(shù)為－0.20，表明公司加大研發(fā)投入的資金

R＆D與公司特征變量和公司治但值得注意的是，

理結構變量并沒有表現(xiàn)出顯著的相關關系。其他

表2Table2

R＆D

R＆DSizeLevGrowthROARiskShareAntiShDSizeIndepMeet

1．00－0．10－0．20－0．11－0．03－0．090．180．100．170．02－0．26

1．000．63＊＊0．27*0．00－0．15－0．19－0．180．220．360．50＊＊

1．000．24－0．170．10－0．07－0．190．150．35＊＊0．53＊＊

1．000．34＊＊0．070．13－0．110．04－0．020．16

1．00－0．48＊＊0．25－0．12－0．02－0．20－0．04

Size

Lev

Growth

結果基本與以前研究一致。

Pearson相關系數(shù)

PearsoncorrelationmatrixROA

Risk

AntiSh

DSize

Indep

Meet

1．00－0．200．19－0．110．070．08

1．00－0．60＊＊－0．25－0．21－0．27*

1．000．19－0．11－0．14

1．00－0．26－0．08

1．000．43＊＊

1．00

注：*表示5%顯著性水平下顯著（雙尾檢驗）。

3.3

回歸結果與分析

表3給出了以LSalary1為被解釋變量的回歸結果。模型1在控制公司規(guī)模不變條件下考察公

Size的顯著性得到提高，在5%的顯著性水平下顯著。ROA的系數(shù)為4.001，在10%的顯著性水

比模型2的對應值有所提高。平下顯著，

模型4在模型3的基礎上加入了公司治理特

征變量。R＆D的系數(shù)變?yōu)?.195，不具有顯著性。Size的系數(shù)變?yōu)?.308，在1%的顯著性水平下顯著，表明其系數(shù)和顯著性都有所提高。還可以發(fā)

ROA的系數(shù)和顯著性有較小的提高。Share現(xiàn)，

的系數(shù)為2.256，在10%的顯著性水平下顯著。AntiSh的系數(shù)為1.525，在1%的顯著性水平下顯著。這表明對于信息技術業(yè)上市公司而言，股權集中度與股權制衡度都對高管薪酬具有顯著正向

Indep和Meet的系數(shù)分別為0.027、影響。DSize、

5.218和－0.021，但都沒有通過顯著性檢驗。

模型5去掉了模型4中沒有通過顯著性檢驗的董事會特征變量。R＆D的系數(shù)變?yōu)?.528，在10%的顯著性水平下顯著。Size的系數(shù)和顯著性進一步提高，而ROA的系數(shù)和顯著性有較小的下降。Share和AntiSh的系數(shù)仍然顯著為正，但有較小的下降�？梢园l(fā)現(xiàn)，模型1–模型5的回歸結果可以表明在控制其他因素影響下，公司研發(fā)投入強度對公司CEO薪酬具有顯著正向影響。

司研發(fā)投入強度對高管薪酬的影響。R＆D的系

數(shù)為6.295，在5%的顯著性水平下顯著，表明保持公司規(guī)模不變，公司研發(fā)投入強度對公司CEO薪酬具有顯著正向影響。

R＆D的系模型2加入了公司層面特征變量，

數(shù)從6.295提高為6.411，但顯著性水平有所下降，只在10%的顯著性水平下顯著。Size不具有顯著性，很可能是由于Size與Lev高度相關所致（相關系數(shù)為0.63）。Lev和Growth的系數(shù)分別為0.186和－0.117，但t值絕對值較小，顯著性t值為1.35，接水平不高。ROA的系數(shù)為3.989，

t值為－近邊緣顯著。Risk的系數(shù)為－0.847，0.29，顯著性水平不高�；貧w結果基本與已有研究相同，但顯著性水平不高，這很可能是由于本文

只選擇信息技術業(yè)上市公司為樣本，樣本數(shù)較小導致系數(shù)估計偏誤較大，因而顯著性水平較低。

考慮到公司業(yè)績對公司CEO薪酬的影響，模Size和ROA。R＆D的系型3只保留了變量R＆D、數(shù)提高到6.438，在5%的顯著性水平下顯著。

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信息技術公司研發(fā)投入與高管薪酬激勵研究