技术类员工股权激励与企业创新效率——兼论激励计划授予股票数限额的规定.docx

第40卷第6期2023年11月经济经纬EConomiCSUrVeyVol.40No.6Nov.2023技术类员工股权激励与企业创新效率一兼论激励计划授予股票数限额的规定刘张发章卫东1(1.江西财经大学会计学院,江西南昌330013;2.南昌工程学院经贸学院/水经济与管理研究中心，江西南昌330099)摘要：利用从股权激励相关公告中手工收集的各企业技术类员工股权激励数据，通过逐年倾向得分匹配后，采用双重差分模型，考察了技术类员工股权激励对创新效率的总体和动态影响及机制，并分析了企业和股权激励计划特征对该影响的调节作用。研究发现：(1)技术类员工股权激励通过降低技术类员工的代理成本、提高技术类员工的知识分享及合作与监督、吸引和挽留更多的技术类员工,进而提高创新效率，其对创新效率的提高作用逐年增强.(2)当企业为非国有企业、高新技术企业、苗事长不具有研发职业背景以及具有研发职业背景芾事占第事会比重更低时，技术类员工股权激励更能提高创新效率.(3)股权激励对每个激励对象的激励作用存在边际效应递减规律，对属于同一部门的技术类员工激励时也存在因激励对象数量过大导致的“搭便车”现象.研究进一步深化了员工股权激励的相关研究，可为完善股权激励管理办法、企业设计员工股权激励计划及人力资源管理提供经验证据.关键词：技术类员工;股权激励，创新效率基金项目：国家自然科学基金地区项目(71962023)；江西省社会科学基金项目(21GL40D);江西省博士后研究人员科研项目择优资助项目(2021KY12)作者简介:刘张发(1982),男，江西赣县人，博士后，副教授，主要从事公司财务、企业创新研究；章卫东(1963-),男，江西奉新人，教授，博士生导师，主要从事公司治理与股权融资研究.章卫东为本文通信作者.中图分类号:F273.1文献标识码:A文章编号:1006-1096(2023)06-0072-11收稿日期:2023-05-1588888888888888888888888888888888888888888888888888引言创新产出的提高一方面靠增加创新投入，另一方面有赖于创新效率的提高o值得注意的是，近年来，中美贸易摩擦、世界政治格局不稳定等因素给中国政府和企业收入造成了一定的负面影响，依靠企业内部资源和政府补助等来增加企业创新投入以提高创新产出的发展模式越来越受限。因此，为持续提高企业创新产出以实现经济高质量发展，积极探索提高创新效率的有效手段具有重要的意义。人才在创新驱动发展战略中具有重要的引领支撑作用。创新具有风险高、投资期限长、耗费大量个人精力等特点，年薪制等货币激励方式易导致高管和员工的短期行为，进而抑制企业创新(TOSietal,2000),对企业创新活动的主要参与者实施长期激励至关重要(Edereretal,2013),股权激励是长期激励的重要方式。核心员工是企业创新活动的主要直接参与者和具体执行者，是经验、知识和技术创造的重要主体,核心员工的行为对企业的创新活动具有重要的影响(姜英兵等，2017;陈凤鸣，2022)。核心员工主要包括技术类、制造类、营销类等人员,但创新活动中的最直接参与者和执行者还是核心员工中的技术类人员,技术类人员是企业创新的最关健人才，那么技术类员工股权激励能提高企业创新效率吗？该影响趋势如何呢？目前鲜有文献考察技术类员工股权激励对公司创新的影响。为提高企业创新效率，什么特征的企业实施技术类员工股权激励更有效呢？上市公司股权激励管理办法（含试行版）规定"上市公司全部在有效期内的股权激励计划所涉及的标的股票总数累计不得超过公司股本总额的10%（文后简称总量限额规定）。非经股东大会特别决议批准，任何一名激励对象通过全部在有效期内的股权激励计划获授的本公司股票，累计不得超过公司股本总额的1%（文后简称个体限额规定）"。这种限定是否合理呢？技术类员工基本上属于同一部门，在同一部门的技术类员工之间容易相互监督，那么技术类员工股权激励是否也存在因激励对象数量过大导致的“搭便车"现象呢？授予激励对象股份过多时，是否会导致激励的边际效应递减呢？为解答上述问题，本文利用中国A股上市公司数据，考察了技术类员工股权激励对企业创新效率的总体影响、动态影响及机制，并分析了企业特征、股权激励计划特征对该影响的调节作用。本文的边际贡献主要表现在：第一，利用手工收集的中国A股上市公司股权激励对象数据，采用PSM+DID的方法，弥补了关于技术类员工股权激励如何影响企业创新效率的文献。第二，回答了"同一部门的员工股权激励是否也存在搭便车现象""对于每个股权激励对象是否存在边际效应递减现象”等现实问题。第三,考虑到了很多公司短期内会实施多次（期）股权激励计划，同一公司短期内实施多次股权激励计划会导致股权激励的相互叠加影响，进而影响双重差分模型的准度甚至正确性，本文就此对样本做了相应地选择.一、文献综述现有众多文献考察了股权激励（田轩等，2018;刘宝华等,2018）、员工持股计划（周冬华等,2019;孟庆斌等,2019）和高管股权激励（李春涛等,2010;Maoetal,2018）对企业创新的影响.进一步,有部分文献研究发现非高管员工股权激励能提高企业创新产出（Changetal,2015;郭蕾等，2019）,也有文献研究发现没有证据表明非高管员工股权激励能影响企业创新产出（Sesiletal,2002;Biggerstaffetal,2019）,甚至有学者研究发现非高管人均股权激励价值会降低创新产出（郝项超等,2022）。同时，也有学者研究了核心员工股权激励对创新的影响（陈效东,2017;姜英兵等,2017;黄新建等,2020;马莉莉等,2020）。核心员工主要包括技术类、制造类、营销类等人员，鲜有文献考察技术类员工股权激励对创新的影响。鲁桐等（2014）利用2006-2010年沪深上市公司数据，采用OLS回归研究发现技术密集型行业中核心技术人员期权激励对创新投入存在正向影响。该文利用的数据至今已有十多年，样本涉及的行业有待扩大，经验研究的方法也存在改进的空间，所以有必要利用近年来各行业的数据、采用相对更为准确的方法，进一步确定技术类员工股权激励对公司创新的影响。李摇琴（2022）利用2007-2016年沪深A股民营上市公司数据，研究发现科技型员工股票期权激励能提高公司专利申请数。事实上中国上市公司的股权激励标的物主要为股票期权和限制性股票，刘运国等（2023）统计发现在这两种激励方式中实施限制性股票的占多数，但该文缺乏对限制性股票激励影响创新的研究，未分析企业产权性质对技术类员工股权激励提高创新的影响，也未探讨上市公司股权激励管理办法中激励标的股票数限额是否合理o更为重要的是，李摇琴（2022）文中"样本选择及数据来源"提到"科技型员工股票期权数据来自CSMAR（国泰安）数据库"，但截至2023年4月国泰安数据库中只有整体的“核心技术业务人员"股权激励数据，并没有各具体类型员工的股权激励数据。综上可知，一是关于非高管员工股权激励是否影响企业创新的研究结论不一致o研究结论不一致的可能原因之一是研究对象非高管员工包括范围不同的各类型员工，如Chang等（2015）文中的非高管员工是指前5名高管以外的所有员工，而BiggerStaff等（2019）文中的非高管员工是指所有高管以外的员工。二是缺乏利用各行业上市公司数据考察技术类员工股权激励影响创新的研究。其主要原因是中国暂无相关数据库披露非高管员工中各类员工的股权信息，从美国市场也无法获得非高管的股权激励信息。二、理论分析与研究假设（一）技术类员工股权激励能提高创新效率技术类核心员工作为掌握了企业生产关键技术并实施技术创新的主体，其设计创新过程、创新努力的程度、投入的精力、再学习提高创新能力等对提高企业的创新效率起到关键性作用。首先，公司实施技术类员工股权激励后，员工可通过分享剩余索取权获得工资和资本收入（Kimetal,2014）,该类员工获得了"雇佣者"和"所有者”的双重身份,从而该类员工的代理问题得以缓解（刘丽辉等，2021;杨兴全等,2022）,技术类员工会提高参与创新活动的努力程度0同时,技术类员工与公司会形成利益共同体，会提高对公司的认同感、责任感,更加主动维护公司利益（肖淑芳等,2016）,更加关注公司的长期发展（刘丽辉等，2021）,而通过加速创新使公司产品或服务保持核心竞争力是公司保持长期稳定发展的重要途径,所以技术类员工会更加关心并竭力投入到创新活动中其次,股权激励利于提高员工的满意度和忠诚度（EdmanS,2011;KornHakiS,2018）,技术类员工股权激励也是如此。满意度提高后，技术类员工会更加主动关注公司的长期发展。正如Chen等（2016）研究发现员工满意度的提高可促进创新。忠诚度提高后,技术类员工会更主动提供创新思想、创新方法、创新理念,激发核心员工的创新能动性、创新灵感，而创新人员能动性、创新灵感的激发是提高创新效率乃至创新成功的源泉。再次,股权激励能促进员工之间加强合作和互相监督（HoChbergetal,2010;Changetal,2015）,技术类员工之间加强合作可提高知识共享，他们互相监督能减少创新活动中的敷衍和怠慢，进而提高创新效率。最后,股权激励具有“金手铐”的效应（Oyeretal,2005;AldatmaZetal,2018）,技术类员工股权激励能挽留更多的技术类员工，提高了创新团队的稳定性，降低了技术类员工的变更，提高了创新的持续性。技术类员工股权激励甚至还能吸引更多的技术类员工，为技术创新效率的提高增加新的动能。因此,提出如下假设：假设1：技术类员工股权激励能提高企业创新效率。（一）企业特征对技术类员工股权激励提高创新效率的影响1 .产权性质的影响根据国务院国有资产监督管理委员会和中华人民共和国财政部2008年10月颁布的关于规范国有控股上市公司实施股权激励制度有关问题的通知，与非国有企业相比，国有企业股权激励的行权具有更严格的限制。因此,在国有企业激励对象从股权激励中获得的利益更有限（田轩等，2018）。国有企业存在内部控制人问题，此时国有企业股权激励的激励作用有所弱化，股权激励可能会变成福利，可能会产生寻租现象（肖星等，2013）.国有企业高管的薪酬受到管制，技术类员工的薪酬自然也间接地受到限制。公司实施技术类员工股权激励后，因薪酬管制该类员工创新成功带来的资本收入会受到限制。因此,提出如下假设：假设2:相对于国有企业，非国有企业实施技术类员工股权激励对创新效率的提高作用更强。2 .是否高新技术企业的影响企业申请认定高新技术企业的条件之一为"从事研发和相关技术创新活动的科技人员占企业当年职工总数的比例不低于一定水平".企业为高新技术企业，说明该企业的技术类员工占比较多，当实施技术类员工股权激励计划时,激励对象的人数就更多，会有更多的技术类员工参与团队合作和互相监督（Hochbergetal,2010;Changetal,2015）,各种技术类员工在创新活动中可形成优势互补。团队合作会促进创新参与者加大知识信息共享和经验分享，知识信息共享和经验分享对企业创新具有重要的积极作用，正如Chen等（2016）研究发现员工团队合作的提高可促进创新产出o具有高新技术企业资质的企业更重视创新活动，同时已有支撑创新活动的硬件和软件相对完备，如实施技术类员工股权激励，企业会并且能够充分利用该政策，充分发挥该政策对创新效率的提升作用。因此，提出如下假设：假设3:相对于非高新技术企业，高新技术企业实施技术类员工股权激励对创新效率的提高作用更强。3 .董事长和董事会研发职业背景的影响首先，董事会是企业的经营决策机构，具有决定企业生产经营计划和投资方案的职权，如董事会能决定企业创新战略、创新资源的配置等。企业研发是复杂的活动，因在研发领域积累了一定的经验,具有研发背景的董事更加重视创新（谢绚丽等,2011）,更熟悉相关领域的新技术和新知识（WinCentetalf2010）,能更准确地识别企业相关领域的创新风险和机遇（王楠等，2017）,能避免不必要的创新投资，抓住更有前景的创新机会，能有效利用创新投入,进而提高创新效率。因此,具有研发背景董事占董事会比例越大，企业创新效率越高（马莉莉等，2020）。在具有研发背景董事占董事会比例高的企业创新效率已相对较高的情况下，技术类员工股权激励对创新效率的提高作用相对不显著。其次，实施技术类员工股权激励前，具有研发背景的董事对相关领域的新技术和新知识比较熟悉（Wincentetal,2010),加上自己的研发经历，其对技术类员工的配备和监督比较有效，技术类员工敷衍和怠慢的现象较少，在这种有效的监督下技术类员工更努力的参与创新，所以此时实施技术类员工股权激励对技术类员工的激励提升作用相对不明显。再次，具有研发背景的董事在成为董事之前可能就是技术类员工，与技术类员工建立了良好稳定的人际关系，所以公司制定的技术类员工股权激励可能就是针对这些员工的福利，大大弱化了股权激励的效果。最后，领导董事会的董事长是公司的最高管理者，所以董事长最能影响企业创新战略和创新资源的配置等，其提出的对技术类员工的配备安排和监督政策最能得到实现O因此,提出如下假设：假设4:董事长不具有研发职业背景、具有研发职业背景董事占董事会比重越低的企业实施技术类员工股权激励对创新效率的提高作用更强。三、研究设计(一)数据与倾向得分匹配(PSM)1 .辘因金融类公司财务指标可比性差,2006年公司研发投入的会计准则发生了较大变化,截至2023年4月国泰安数据库中上市公司创新方面的数据库更新至2017年,所以本文以20072017年沪深A股非金融类上市公司为样本。因很多股权激励计划的激励对象名单并没有对激励对象进行分类，首先，针对2007-2021年实施了核心员工股权激励的公司，剔除激励股份回购和激励方案取消的公司，再剔除激励计划的激励总股数分次授予完成的次数为2次及以上的公司。分多次授予完成时,授予时间会涉及多个年份，此时股权激励实施后的动态影响不容易度量，同时因前4年和后4年都是以每次(期)股权激励计划第1次授予的时间来界定，分多次授予完成也会弱化本文剔除方法的作用°经统计核心员工股权激励计划有效期的均值为4.4年。假设每年平均在年中实施，为避免同一公司不同次股权激励计划之间的干扰及最终获得更多的样本，本文只保留了前4年和后4年内都未再发生其他次激励计划的样本.其次,为保证实施技术类员工股权激励计划前后都能观察到该公司至少3年的创新数据,本文最后保留了2010-2015年6年中实施了技术类员工股权激励的上市公司157家。数据主要来自国泰安数据库和各上市公司关于股权激励对象的公告，对连续变量两端进行了1%的缩尾处理。2 .倾向得分匹酉己(PSM)为缓解创新产出高的公司更倾向于实施股权激励的自选择偏差，本文以已实施技术类员工股权激励上市公司的前一年特征指标为协变量，在满足共同支撑的条件下，采用"一对一、无放回"近邻匹配方法,在同一年度为实验组匹配控制组。匹配采用Iogit估计倾向得分,被解释变量为当年是否已实施技术类员工股权激励，如已实施取L否则为0。参考Chang等(2015)的做法设定协变量,其主要包括:上市公司及子公司发明专利申请数加1的自然对数(LninVention)、虚拟变量是否国企(Soe,如是国企取值为1,否则为0)、行业虚拟变量(IndUSt,中国证监会2012年版行业分类标准)、高管持股比例(ManhoId)、总资产的自然对数(Lnas-set)、净资产收益率(Roe)、资产负债率(Lev)、上市公司已上市年限加1的自然对数(Lnage)、营业收入增长率(ReVgr。)、货币资金占总资产比重(CaSh)、董事会人数的自然对数(LndireCtor)、第一大股东股权比例(Lar-gest),虚拟变量是否双职合一(DUaI,如董事长与总经理为同一人取值为1,否则为0)、管理层人均薪酬的自然对数(Lnmanpay)、独立董事人数占董事会总人数比重(IndePe).经匹配后,有103家已实施技术类员工股权激励的公司成功匹配到控制组0(二)变量因专利授权存在滞后性，与其他两类专利比，发明专利技术含量高、获得难度大，同时参考Gao等(2015)、陈德球等(2021)的做法,采用当期、未来一期、未来两期上市公司及子公司发明专利申请数与研发投入金额自然对数的比值来衡量创新效率(InVemrd)0核心解释变量为当年是否已实施或存在技术类员工股权激励(DteCh),如某公司在当年已实施或存在技术类员工股权激励，则DteCh取值为1,否则为0。参考Chang等(2015)的做法设置控制变量X,控制变量X包括:创新投入(研发投入金额占营业收入比，Rdsr)、前文匹配协变量中除Lninvention.行业虚拟变量外的所有变量。本文还控制了年度(Year)、行业(IndUSt)、注册地所在省份虚拟变量(Provincode)。（三）模型设计1 .技术类员工股权激励对创新效率的影响Inventrd=+Dtechlt+j2Xit+Yearit+1ndustlt+Provincode,t+it（1）模型（1）的左边为t、t+1、t+2期创新效率（InVentrd）,it是随机干扰项。如B.显著为正，则验证了前文的假设Io2 .激励前实验组和控制组创新效率平行趋势检验及激励的动态作用为提高稳健性及刻画技术类员工股权激励影响创新效率的动态作用,参考Bertrand等（2003）的做法,本文构建了模型（2）。Inventrdlt=d0+51T1×Before3lt+2T1×Before2lt+（53T1×Beforellt+4TXQlTentjt+6$T×Afterllt+T,XAfterZt37T,×After3lt-H58Xlt+Year,t+Industlt+Provincodelt+lt（2）其中，L是分组虚拟变量，如样本为实施技术类员工股权激励的实验组T1取值为1,控制组企业取值为OoBeforel至Before3为虚拟变量，如某年度分别为实施技术类员工股权激励的前1年至前3年，则取值为1,否则为OoCurrent为虚拟变量，如某年度为实施技术类员工股权激励的当年则取值为1,否则为OoAfterl至After3为虚拟变量，如某年度分别为实施技术类员工股权激励的后1年至后3年,则取值为1,否则为Oo四、模型结果与分析（一）匹配结果与描述性统计由表1可知，除4个变量外，匹配前实验组和控制组在实验组实施股权激励前1年各控制变量都至少在5%的水平上存在显著差异。除2个指标只在10$的水平上存在显著差异外，匹配后实验组和控制组在实验组实施股权激励前1年各控制变量都不存在显著差异,匹配效果较好。篇幅所限,描述性统计未列示。表1控制变量的匹配结果匹配前匹配后变量实脸组控制组t值实蚯组控制组t值Soe0.14560.5550-8.3369,-0.14560.10530.8516Manhold0.11020.04066.01210.11020.1108-0.0245Lnasset21,458621.8338-3.0078o,21.421621.5544-1.0627Roe0.09090.05350.71780.09090.08330.7180Lev0.32840.55781.18850.32840.3460-0.6526LnageI.81502.2825-6.45171.81501.76340.5660Revgro0.235815.6910-0.11060.23580.15491.6068Cash0.23500.17423.9403,*0.23500.21021.1393Lndirector2.13542.1728-1.861332.13542.1655-1.1178Largest34.681337.0146-1.4698,34.681334.47820.0979DuaI0.32040.19873.072L0.32040.3368-0.2451Lnmanpay12.761912.64401.6523012.761912,7635-0.0190Indepe0.37010.36850.31200.37010.35801.6423*注：*、*、*分别表示统计检验在5K和IOK的水平上显著。下同。（二）激励前实验组和控制组创新效率平行趋势检验及激励的动态作用如图1所示，技术类员工股权激励对创新效率的提升作用逐年增强。由表2列（1）可知，LXBeforehTiXBefore2和T1×Before3的系数都不显著，进一步验证了实验组与控制组激励前创新效率满足平行趋势；实施技术类员工股权激励后的各年的系数显著为正且整体上逐年变大，即对创新效率的提升作用整体上逐年增强。（三）技术类员工股权激励对创新效率的影响借助模型（1）对假设1回归分析，结果见表2。由表2第（2）-（7）列可知，核心解释变量Dtech都显著为正，说明技术类员工股权激励能提高创新效率，验证了假设1。-76图1技术类员工股权激励实施前3年至后3年的创新效率（InVentrd）表2平行趋势检验、动态作用及技术类员工股权激励对创新效率的影响(1)(3)(4)(5)(6)(7)InventrdInventrdFinvefrtrdF2inventrdJnventrdFinventrdF2inventrdT×Before3-0.0039(-0.0119)T×Before2-0.2728(-1.4374)T×Before1-0.0092(-0.0544)TXCurrent0.1869(1.0183)TxAfterI0.4009,(1.6471)T×After20.61564*(2.5434)T×After31.0107(4.0670)Dtech0.5984-0.7162o0.6258-0.5984m0.7162,0.6258,(3.6268)(3.8763)(3.1085)(2.3378)(2.5250)(2.2850)ControlyesyesyesyesyesyesyesN1231804804804804804804R20.36960.42610.41300.37240.42610.41300.3724注：变量的前缀“F”表示后1期、前缀-F2"表示后2期.如FinVentrd表示后1期的创新效率，F2invent”表示后2期的创新效率.全文其他变量的前援mF-和“F2”含义类似。第（2）-（4）列为稳健标准误下的回归。篇幅所限.全文未能列出控制变量及常数项的回归结果。第（5）-（7）列回归系数的标准误在企业层面进行了聚类处理。（四）技术类员工股权激励提高创新效率的稳健性分析一是改变创新效率计算方法。参考Bradley等（2017）的做法，采用当期、未来一期、未来两期上市公司及子公司发明专利申请数与不包括管理层的员工人数的比值来衡量创新效率（InVentnUm）0同时，也采用当期、未来一期、未来两期上市公司及子公司或上市公司及其关联公司的发明专利申请数与技术类员工人数的比值来衡量创新效率。二是采用工具变量法缓解内生性。参考HOChberg等（2010）、Chang等（2015）的做法，选取该公司同省份其他行业且上市公司发明专利申请数为0的核心解释变量Dtech的均值Dmean为工具变量。因属于同一省份公司，公司之间地理距离较近，公司之间会模仿股权激励政策（Kediaetal,2009）,所以该公司的技术类员工股权激励与工具变量相关。不同行业之间公司所属的技术领域存在明显差异，同时创新水平低（发明专利申请数为0）的公司对该企业的技术溢出影响很有限，所以工具变量难以直接影响该企业的创新产出。结果都验证了假设1.篇幅所限未列示。五、企业和激励特征对提高创新效率的影响及机制分析(一)企业特征对技术类员工股权激励提高创新效率的影响样本分组方法为：针对实验组公司，根据每个公司实施技术类员工股权激励前一年是否属于国企分为非国企和国企组，根据样本公司实施技术类员工股权激励前一年具有研发职业背景董事占董事会成员比重的中位数将实验组公司分为占比低的组和占比高的组：针对控制组公司，利用前文的匹配结果根据与其匹配的实验组公司的分组情况进行相应分组。关于是否高新技术企业、董事长有无研发职业背景的分组与是否国有企业的分组方法一致。表3结果验证了前文的假设2、假设3和假设4。表3企业特征对技术类员工股权激励提高创新效率的影响(1)Finventrd非国企(2)Finventrd国企(3)Finventrd高新技术企业(4)Finventrd非高新技术企业(5)Finventrd96事长无研发职业背景(6)Finventrd击事长有研发职业背景(7)Finventrd有研发职业背景董事占比低组(8)Finventrd有研发职业背景生事占比高组Dtech0.7300*-0.73080.8599-0.31920.51110.48121.0514*0.2698(4.0098)(-1.5993)(4.0214)(1.0679)(2.6625)(1.2340)(3.7555)(1.4150)CtrolyesyesyesyesyesyesyesyesN922128837242787272486594R20.38360.88160.41710.69150.35370.64320.49860.4851注：本文考虑到了高新技术企业资质存在有效期的特点。部分读者可能会担心某些列的观测值N太少才导致了核心解释变量Dtech不显著.但由文后表6列(D和列(3)可知.观测值N少时.核心解释变量Dtech也可显著.(二)股权激励计划特征的影响一兼论激励计划授予股票数限额规定在本文匹配成功的103家实验组公司中,有44家公司的激励标的物为股票期权(11家国企、33家非国企)、58家公司的激励标的物为限制性股票(8家国企、50家非国企)，只有1家公司的激励标的物为股票增值权。为排除股权性质的干扰，本文只能比较非国企实施股票期权或限制性股票激励效果的差异。样本分组方法为：针对实验组公司，根据每个公司激励计划的激励标的物分为限制性股票和股票期权两组，根据样本公司授予技术类员工总股数占总股本比重的中位数将实验组公司分为占比高的组和占比低的组。由表4歹I(1)和列(2)可知,核心解释变量Dtech显著为正，其系数在列(1)中的置信区间为大于0.0159小于1.3024,其系数在列(2)中的置信区间为大于-0.0432小于0.9645.因置信区间存在重叠区域,所以两列中Dtech的系数大小无显著的差异。由表4列(3)和列(4)可知，授予技术类员工总股数占总股本比重高的组更能提高公司创新效率，似乎说明“总量限额规定”是合理的。遗憾的是,本文以Dtech为核心解释变量和以授予技术类员工总股数占总股本比重为门槛变量、以授予技术类员工总股数占总股本比重为核心解释变量和门槛变量进行回归，都没有发现授予技术类员工总股数占总股本比重的门槛特征。表4激励标的、授予技术类员工股数占比对技术类员工股权激励提高创新效率的影响(1)Finvefrtrd限制性股票(2)Finventrd股票期权(3)Finventrd授予技术类员工总股数占总股本比中高(4)Finventrd授予技术类员工总股数占总股本比重低Dtech0.659100.4607,0.7485o0.8315(2.0100)(1.8000)(4.0617)(1.6087)ControlyesyesyesyesN523376865184R20.35910.60750.36010.8035注：授予技术类员工总股数占总股本比重高和低的实验组公司对应有18家和19家.因高低组变量的缺失程度不一样.所以列(3)与列(4)的N相差较大。在短期内公司股本保持不变，股权激励计划涉及的标的股票总数占公司股本比就取决于每个激励对象获授股票的多少和激励对象数量的多少。首先，探讨每个激励对象获授股票的多少问题。由表5可知，列-78(1)中核心解释变量Dtech的系数要比列(2)的明显更大，说明技术类员工人均授予股数低的组实施技术类员工股权激励更能促进创新效率的提高，这一定程度上说明股权激励对激励对象的激励效应存在边际效应递减规律，授予股数过多可能导致边际效应为负，即说明“个体限额规定”有其合理性。同时，本文以Dtech为核心解释变量和以技术类员工人均授予股数为门槛变量进行回归，发现技术类员工人均授予股数仅存在一重门槛效应。技术类员工人均授予股数一重门槛取值为0.7625万股/人。本文以技术类员工人均授予股数为核心解释变量和门槛变量进行回归，发现技术类员工人均授予股数不存在明显的门槛效应o由列(3)可知：技术类员工人均授予股数只有小于一重门槛值时，技术类员工股权激励才能提高创新效率，这再次说明每个激励对象的授予股数不能过多。其次，探讨激励对象数量的多少的问题。本文考察技术类员工激励人数(TeChrK)对创新效率的影响是否存在倒U形关系。由列(5)可知，技术类员工人数对创新效率的影响存在倒U形关系，说明同一部门的技术类员工之间也存在激励对象数量过大导致的“搭便车”现象。进一步，本文以技术类员工激励人数占总职工比(TeChenIP)为核心解释变量和门槛变量进行回归，发现技术类员工激励人数占总职工比仅存在显著的一重门槛效应。技术类员工激励人数占总职工比的一重门槛取值为0.0075o以Dtech为核心解释变量和以技术类员工激励人数为门槛变量、以技术类员工激励人数为核心解释变量和门槛变量进行回归，发现技术类员工激励人数都不存在明显的门槛效应。本文以DteCh为核心解释变量和以技术类员工激励人数占总职工比为门槛变量，发现技术类员工激励人数占总职工比不存在明显的门槛效应。由列(6)可知，技术类员工激励人数占总职工比只有小于一重门槛值时，技术类员工股权激励才能提高创新效率，这再次说明激励对象的人数不能过多。综上可知，每个激励对象的授予股数不能过多、激励对象的人数不能过多，所以股权激励计划(事件)激励股票总数占公司股本的比例不宜过大，这说明“限额规定”有其合理性。(三)技术类员工股权激励提高创新效率的机制根据前文假设1的分析，技术类员工股权激励主要通过降低技术类员工的代理成本、提高技术类员工的满意度和忠诚度、提高技术类员工的知识分享和合作监督、吸引和挽留更多的技术类员工等四个方面来提高创新效率。因满意度和忠诚度难以衡量,本文分析其他3个作用机制。姜付秀等(2009)、周冬华等(2019)采用管理费用占营业收入的比重来衡量公司高管方面的代理成本。受此启发，因技术类员工的薪酬没有披露，其属于研发费用.研发费用属于营业成本的一部分，所以本文采用营业成本占营业收入的比重来衡量技术类员工的代理成本。由表5列(7)(8)分别可知，技术类员工股权激励能降低技术类人员的代理成本，提高技术类员工的占比。在技术类员工占比提高的情况下，说明创新投入会增加，技术类员工人数会增加(自然非管理层员工人数也会增加)，理论上创新产出分别除以创新投入、非管理层员工人数、技术类员工人数得到的3个创新效率指标都会降低，但是由前文可知，这3个创新效率指标都显著地提高了，这一定程度上说明股权激励后，技术类员工加强了知识分享、合作和监督。表5人均授予、激励总人数及占比对技术类员工股权激励提高创新效率的影响和机制(1)Finventrd技术类员工人均授予股数低组(2)Finventrd技术类员工人均授予股数高组(3)Finventrd门槛变量为技术类员工人均授予股数(4)Finventrd激励技术类员工人数的倒U形特征(5)Finventrd核心解释变量、门槛变量都为激励技术类员工人数占总职工比(6)Finventrd营业成本占营业收入比(7)Costincome技术类员工占员工总数比(8)TecrateDtech1.4154"0.6457-0.02010.0268,Dtech_1Dtech.2Techno(2.4375)(3.6211)5.9411*(2.3779)-0.5979(-1.0156)0.0208,4356)0.0569,(4.7380)(-2.8600)(2.8048)续表(1)Finventrd技术类员工人均授予股数低组(2)Finventrd技术类员工人均授予股数百组(3)Finventrd门槛变量为技术类员工人均授予股数(4)Finventrd激励技术类员工人数的倒U形特征(5)Finventrd核心解释变AL门槛变量都为激励技术类员工人数占总职工比Finventrd营业成本占营业收入比Costincome技术类员工占员工总数比(8)TecrateTechno2TeChenIPjTeChemP_2Controlyesyesyesyes-0.0002-(-3.3519)yes314.8430,(4.8255)-6.6243(-1.3469)yesyesyesN20085519857257257212431243R?0.77880.38310.39480.48260.49720.25200.69170.4709六、研究结论与启示本文研究发现：(