盧允之 周開國

（1.華南師范大學經(jīng)濟與管理學院， 廣東 廣州 511400；2.中山大學嶺南學院， 廣東 廣州 510275）

一、引言

近年來，國家大力提倡創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展已經(jīng)被提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略的高度，并在政策上給予了大力支持。創(chuàng)新是企業(yè)生存和發(fā)展的動力和來源，如何促進創(chuàng)新也是企業(yè)關(guān)注的核心問題。然而，促進創(chuàng)新活動并不容易。一方面，創(chuàng)新具有高度不確定性。根據(jù)組織學習理論，企業(yè)的創(chuàng)新活動可分為探索型創(chuàng)新(exploratory innovation)和開發(fā)型創(chuàng)新(exploitative innovation)(Manso，2011)。其中，企業(yè)在探索型創(chuàng)新活動中所涉及的知識與現(xiàn)有知識領(lǐng)域存在一定差異，這意味著該創(chuàng)新活動的回報期更長、風險更高。相反，開發(fā)型創(chuàng)新活動更多涉及企業(yè)已有知識領(lǐng)域，相應(yīng)風險程度較低(Fitzgerald et al.，2020)。另一方面，根據(jù)委托代理理論，企業(yè)經(jīng)理人天然具有風險規(guī)避的特性。由于他們大部分的收入來自于企業(yè)薪酬，因此經(jīng)理人并不愿意參與不確定性相對更高的探索型創(chuàng)新。如何激勵經(jīng)理人參與是當前學術(shù)界的重點研究話題(黎文靖和鄭曼妮，2016)。

過往文獻在討論薪酬差距與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系時，研究視角通常集中于企業(yè)內(nèi)部薪酬差距(孔東民等，2017)，并沒有重視企業(yè)外部薪酬差距，即行業(yè)薪酬差距。根據(jù)Coles et al.(2018)首次提出的定義，總經(jīng)理薪酬與行業(yè)最高薪酬之間的差距會對其產(chǎn)生激勵效應(yīng)。行業(yè)薪酬差距將通過職業(yè)經(jīng)理人市場影響到行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)，但影響程度有所不同(Huang et al.，2019)。

綜上，至少有兩個重要問題尚未得到深入研究。第一，我國行業(yè)薪酬差距是否會影響企業(yè)決策？總結(jié)國外相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)薪酬差距會對經(jīng)理人行為產(chǎn)生顯著影響。一方面，企業(yè)在制定薪酬水平時，通常會參考可比企業(yè)的薪酬水平(Albuquerque et al.，2013)。這種可比企業(yè)一般與自身企業(yè)同處一個行業(yè)，且規(guī)模相近。因此，即使經(jīng)理人不發(fā)生變更，行業(yè)內(nèi)薪酬較高的公司也會對薪酬較低的公司產(chǎn)生激勵效應(yīng)(Coles et al.，2018)。另一方面，由于外部經(jīng)理人市場的存在，同行業(yè)內(nèi)的企業(yè)經(jīng)理人會通過競爭，前往薪酬支付更多的企業(yè)。Graham et al.(2005)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)經(jīng)理人會注重自己在經(jīng)理人市場的聲譽，同時根據(jù)未來的就業(yè)機會調(diào)整自身的經(jīng)營決策。因此，出于對自身職業(yè)生涯的考慮，行業(yè)薪酬差距也會對經(jīng)理人產(chǎn)生激勵效應(yīng)(Burns et al.，2017；Huang et al.，2019)。

第二，行業(yè)薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新策略有何種影響？現(xiàn)有文獻在討論企業(yè)薪酬差距對企業(yè)決策的影響時，大致可以分為經(jīng)理人才能理論(CEO talent)(Chemmanur et al.，2019)、壕溝理論(entrenchment)(Atanassov，2013)、錦標賽理論(tournament incentive)(Kale et al.，2009)以及管理層短視理論(managerial myopia)(He and Tian，2013)。不少學者也將上述文獻用于解釋企業(yè)創(chuàng)新，但研究視角大多集中在考慮企業(yè)薪酬差距如何影響創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量(孔東民等，2017)，并沒有直接討論薪酬差距(尤其是行業(yè)薪酬差距)對創(chuàng)新策略的選擇。探索型創(chuàng)新是企業(yè)在產(chǎn)品市場競爭中生存的重要因素(Fitzgerald et al.，2020；Gao et al.，2018)，不同專利之間存在明顯的異質(zhì)性，只籠統(tǒng)地考慮數(shù)量實際上并不合適。因此，研究行業(yè)薪酬如何影響企業(yè)創(chuàng)新策略有助于理解背后的機制和理論。

本文利用我國上市公司數(shù)據(jù)進行實證分析來回答上述兩個問題，參考Gao et al.(2018)的研究，根據(jù)上市公司專利數(shù)據(jù)的IPC分類碼區(qū)分了上市公司的創(chuàng)新策略。基準回歸結(jié)果表明，行業(yè)薪酬差距會影響企業(yè)的創(chuàng)新策略選擇。具體而言，當行業(yè)薪酬差距加大時，企業(yè)探索型創(chuàng)新的比重顯著下降，但開發(fā)型創(chuàng)新的比重會顯著上升?；诠ぞ咦兞亢?015年薪酬改革的準自然實驗得到的實證結(jié)果都保持一致。因此，行業(yè)薪酬差距的擴大會給經(jīng)理人帶來壓力，抑制探索型創(chuàng)新。

本文的學術(shù)貢獻體現(xiàn)在以下三點。第一，建立了企業(yè)行業(yè)薪酬差距與企業(yè)創(chuàng)新之間的因果關(guān)系，拓展了企業(yè)薪酬差距經(jīng)濟后果研究。一方面，現(xiàn)有文獻大多從企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的角度去討論其對企業(yè)創(chuàng)新的影響，而忽視了企業(yè)外部經(jīng)理人市場(解維敏，2017；孔東民等，2017；邵劍兵和吳珊，2021)。本文采用更廣泛的研究視角，展現(xiàn)行業(yè)薪酬差距和內(nèi)部薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新的聯(lián)合影響。另一方面，現(xiàn)有大多數(shù)關(guān)于行業(yè)薪酬差距的研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)薪酬差距通過提升企業(yè)會計業(yè)績能增進企業(yè)價值(Coles et al.，2018)，但本文發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距可能導致負面影響，即減少企業(yè)探索型創(chuàng)新而降低企業(yè)價值。上述研究結(jié)果補充了現(xiàn)有文獻關(guān)于行業(yè)薪酬差距如何影響企業(yè)價值的機制研究，為更好理解企業(yè)薪酬差距的經(jīng)濟后果提供了有力證據(jù)。

第二，基于多種工具變量和薪酬改革的準自然實驗，本文在有效緩解內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上，揭示了管理層短視理論是解釋行業(yè)薪酬差距影響企業(yè)創(chuàng)新策略的主導理論，豐富了對管理層短視來源渠道的理解?，F(xiàn)有文獻基于錦標賽理論(孔東民等，2017)或壕溝理論(黎文靖和胡玉明，2012)只討論了企業(yè)內(nèi)部薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新的影響，結(jié)論也不完全一致。這可能是不同理論在不同場景中占主導地位所造成。有別于現(xiàn)有文獻，本文討論了行業(yè)薪酬差距影響異質(zhì)創(chuàng)新策略的機制渠道，提出管理層短視會通過風險承擔程度影響企業(yè)創(chuàng)新策略選擇。基于我國上市公司數(shù)據(jù)的實證檢驗，本文的基準結(jié)果和進一步分析均支持了該結(jié)論。此外，上述結(jié)果也補充了管理層短視的相關(guān)文獻。除了收購威脅、股票市場、分析師關(guān)注等因素外(Chemmanur and Tian，2018；Gao et al.，2018；He and Tian，2013)，本文發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距也可能是導致管理層短視的另外誘因。

第三，現(xiàn)有文獻只考慮創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量，本文在此基礎(chǔ)上進一步考慮了企業(yè)的異質(zhì)創(chuàng)新策略，基于2011—2018年上市公司專利申請的大數(shù)據(jù)，提出了一個適合我國實際的、能有效識別創(chuàng)新策略的指標。由于數(shù)據(jù)所限，現(xiàn)有文獻通常以企業(yè)專利數(shù)量來衡量企業(yè)創(chuàng)新程度(孔東民等，2017；余明桂等，2016)，無法直接度量企業(yè)的創(chuàng)新策略傾向。本文借鑒了國外現(xiàn)有研究思路，提出基于專利IPC分類碼構(gòu)造的企業(yè)創(chuàng)新策略，即通過識別企業(yè)的異質(zhì)創(chuàng)新策略，區(qū)分了薪酬機制作用的差異化場景，從新的維度審視企業(yè)內(nèi)外部薪酬差距如何發(fā)揮效果，并加深學術(shù)界和監(jiān)管層對行業(yè)薪酬差距影響企業(yè)創(chuàng)新的理解，從而制定更合理的薪酬政策，鼓勵企業(yè)探索顛覆性技術(shù)。

二、文獻回顧與假說提出

(一) 行業(yè)薪酬差距與企業(yè)創(chuàng)新

現(xiàn)有文獻關(guān)于行業(yè)薪酬差距如何影響企業(yè)創(chuàng)新的理論，可以歸結(jié)為錦標賽理論和管理層短視理論。錦標賽理論認為，薪酬差距和晉升機制是對企業(yè)中表現(xiàn)最佳員工的獎勵，有利于激發(fā)員工的努力程度。在錦標賽理論框架下，員工為了實現(xiàn)職級晉升而傾向于承擔風險，從而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的激勵效應(yīng)(Goel and Thakor，2008)。這種風險承擔激勵效應(yīng)會提升企業(yè)的研發(fā)密度，從而促進企業(yè)創(chuàng)新(Kini and Williams，2012)。Coles et al.(2018)將錦標賽理論推廣至行業(yè)層面，發(fā)現(xiàn)公司的風險水平和投資的風險性均和行業(yè)薪酬差距呈正相關(guān)關(guān)系。行業(yè)錦標賽理論認為經(jīng)理人會選擇更激進的探索型創(chuàng)新策略以贏得錦標賽獎勵(Kale et al.，2009)。然而，上述理論在國內(nèi)可能并不完全適用。行業(yè)錦標賽理論成立的基礎(chǔ)是需要薪酬設(shè)計中包含鼓勵經(jīng)理人尋求風險的激勵機制，如健全的期權(quán)激勵制度。鑒于我國期權(quán)市場并不發(fā)達，僅靠薪酬激勵難以鼓勵經(jīng)理人承擔額外的風險。

相反，管理層短視理論則認為，資本市場會對企業(yè)經(jīng)理人施加外部壓力，導致短視行為。上市公司的經(jīng)理人會受到資本市場的壓力，犧牲長期利益換取短期收益，迎合投資者的需求(Gao et al.，2018)。Stein(1988)指出這種壓力主要來自于企業(yè)短期業(yè)績表現(xiàn)不佳時股價下跌，其他公司能以較低價格收購該公司。因此，當管理層出現(xiàn)短視行為時，企業(yè)會削減長期投資(如研發(fā)投資)以迎合短期的盈利目標(Graham et al.，2005)。現(xiàn)有文獻表明，當分析師關(guān)注上升(Guo et al.，2019；He and Tian，2013)時，企業(yè)經(jīng)理人就會受到較大壓力，管理層短視效應(yīng)會對企業(yè)創(chuàng)新活動造成不利影響。相反，當經(jīng)理人被更換的可能性下降時，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則會增加(Chemmanur and Tian，2018)。除此以外，企業(yè)經(jīng)理人的薪酬結(jié)構(gòu)和水平也會誘發(fā)管理層的短視行為。例如，Narayanan(1996)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)理人只有貨幣薪酬會導致短視效應(yīng)，使得企業(yè)的長期投資不足。Cziraki and Groen-Xu(2020)發(fā)現(xiàn)高管在任期臨近結(jié)束時，其薪酬業(yè)績敏感性也會越強，同時降低風險承擔的程度。因此，企業(yè)經(jīng)理人從職業(yè)生涯的角度考慮，會犧牲長期的探索型創(chuàng)新，轉(zhuǎn)向較為平穩(wěn)和安全的開發(fā)型創(chuàng)新，以提升個人聲譽。

綜上所述，企業(yè)的行業(yè)薪酬差距越大，企業(yè)經(jīng)理人越可能出現(xiàn)短視行為。此時企業(yè)經(jīng)理人會選擇更保守、風險更低的創(chuàng)新策略以換取短期收益，促進開發(fā)型創(chuàng)新，抑制探索型創(chuàng)新。據(jù)此本文提出如下研究假說：

H1：企業(yè)的行業(yè)薪酬差距越大，則探索型創(chuàng)新越少，而開發(fā)型創(chuàng)新越多。

(二) 行業(yè)薪酬差距的影響機制

在驗證了行業(yè)薪酬差距與企業(yè)創(chuàng)新策略后，本文將視角轉(zhuǎn)向行業(yè)薪酬差距的影響機制?，F(xiàn)有文獻表明，高管薪酬結(jié)構(gòu)與企業(yè)風險承擔有密切聯(lián)系，從而影響企業(yè)創(chuàng)新策略。企業(yè)創(chuàng)新活動通常具有高度不確定性，創(chuàng)新失敗的概率也高于企業(yè)其他活動。尤其是探索型創(chuàng)新，通常涉及未知的方法和領(lǐng)域，其最終結(jié)果難以被人們所預知。因此，探索型創(chuàng)新活動高度依賴于企業(yè)的風險承擔程度。

許多文獻已證實薪酬激勵通過風險承擔與企業(yè)創(chuàng)新之間有密切關(guān)系。Coles et al.(2006)在控制了薪酬業(yè)績敏感性后發(fā)現(xiàn)，如果總經(jīng)理的薪酬結(jié)構(gòu)與企業(yè)股票風險程度的關(guān)系密切，那么其更傾向于增加風險較高的研發(fā)投資。由于創(chuàng)新活動能夠提升企業(yè)價值，因此企業(yè)股東為了最大化自己的財富，會為經(jīng)理人提供風險承擔的激勵(Low，2009)。類似地，Lu and Wang(2018)發(fā)現(xiàn)在經(jīng)理人相對保守和短視的企業(yè)中，相對獨立的董事會能夠借助薪酬激勵來鼓勵管理層的風險承擔意向，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。Mao and Zhang(2018)根據(jù)美國FAS 123R的變化，發(fā)現(xiàn)外生地減少高管風險承擔的激勵程度，會顯著降低企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。Yang(2021)認為，當企業(yè)債權(quán)人和股東重合時，它會降低經(jīng)理人薪酬關(guān)于風險的敏感性，從而降低企業(yè)的風險承擔程度。由此可見，薪酬激勵是股東和董事會調(diào)節(jié)高管風險承擔程度的重要工具，進而間接影響企業(yè)的創(chuàng)新策略。

行業(yè)薪酬差距的擴大會導致短視行為，根據(jù)管理層短視理論，這會使企業(yè)風險承擔程度下降。Benartzi and Thaler(1995)根據(jù)風險厭惡偏好理論以及心理賬戶理論，建立了短視風險規(guī)避(myopic loss aversion)的行為經(jīng)濟學理論。該理論指出，當人們越頻繁檢視自己的投資收益時，即便是長期投資者也會越不愿意承擔風險。換言之，短視行為會降低風險承擔程度。Chrisman and Patel(2012)將上述理論用于解釋家族式企業(yè)的研發(fā)決策。由于家族式企業(yè)評價投資決策時的頻率較低(即短視程度低)，因而它們往往比一般企業(yè)更愿意投資風險更高研發(fā)項目。Gao et al.(2018)也指出上市企業(yè)受到資本市場短期業(yè)績的壓力較大，相比未上市企業(yè)而言短視程度更高，因此管理層更傾向于削減風險更高的投資以避免惡意并購。徐明亮和張蕊(2021)則發(fā)現(xiàn)上市公司的反收購條款會降低外部威脅，通過減少管理層短視行為以提升企業(yè)的風險承擔程度，促進企業(yè)創(chuàng)新。綜上所述，短視行為帶來企業(yè)的風險承擔水平下降，進而影響企業(yè)的創(chuàng)新策略選擇(Balsmeier et al.，2017)。因此，本文提出如下研究假說：

H2：企業(yè)的行業(yè)薪酬差距越大，則企業(yè)風險承擔程度越低。

(三) 外部環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)

從前述機制分析相關(guān)內(nèi)容可以看到，行業(yè)薪酬差距可能通過影響企業(yè)風險承擔而改變企業(yè)的創(chuàng)新策略。因此，外部環(huán)境的變化也會強化這種機制的效果。

第一，行業(yè)薪酬差距在分析師關(guān)注更多的企業(yè)中對創(chuàng)新策略的影響會更大?，F(xiàn)有文獻表明，分析師關(guān)注將導致企業(yè)的創(chuàng)新下降。He and Tian(2013)認為分析師的分析報告對企業(yè)管理層施加了一定程度的業(yè)績壓力，使其不得不迎合市場預期而舍棄長期的研發(fā)投資。Guo et al.(2019)則發(fā)現(xiàn)這種壓力將傳導到企業(yè)創(chuàng)新策略中，使企業(yè)更不愿意選擇內(nèi)部研發(fā)而轉(zhuǎn)向并購等外部研發(fā)活動。由此可見，當管理層短視理論是主導理論時，受分析師關(guān)注越多的企業(yè)，管理層壓力越大，從而導致企業(yè)的探索型創(chuàng)新下降，轉(zhuǎn)而選擇開發(fā)型創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出如下研究假說：

H3：企業(yè)受到的分析師關(guān)注度越高時，其行業(yè)薪酬差距越大，則企業(yè)開發(fā)型創(chuàng)新越多，探索型創(chuàng)新越少。

第二，行業(yè)薪酬差距帶來的影響在競爭性行業(yè)中可能更強。這種行業(yè)競爭可能帶來較強的管理層壓力。Aghion et al.(2018)發(fā)現(xiàn)，行業(yè)中產(chǎn)品市場競爭將會促進龍頭企業(yè)的研發(fā)投資，但會減少落后企業(yè)的研發(fā)投資。落后企業(yè)會認為長期的創(chuàng)新活動難以同龍頭企業(yè)競爭，轉(zhuǎn)而尋求“短平快”的短視決策。由此可見，行業(yè)競爭程度也可能放大管理層壓力的效果，導致企業(yè)選擇更多的開發(fā)型創(chuàng)新和更少的探索型創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出如下研究假說：

H4：企業(yè)面臨的行業(yè)競爭程度越高時，其行業(yè)薪酬差距越大，則企業(yè)開發(fā)型創(chuàng)新越多，探索型創(chuàng)新越少。

三、數(shù)據(jù)來源與變量定義

(一) 數(shù)據(jù)來源

在主回歸中，本文選取2011—2018年我國所有A股上市公司作為研究樣本，并剔除了金融行業(yè)和當年存在特殊處理(ST、PT)的上市公司，所有參與回歸的連續(xù)變量均除以總資產(chǎn)。為了減少離群值的影響，文中所有連續(xù)變量都在1%和99%分位進行了縮尾處理，最終保留了21863個公司-年度觀測值。根據(jù)《中央管理企業(yè)負責人薪酬制度改革方案》及其后續(xù)跟進的改革方案，本文以國有企業(yè)作為處理組，民營企業(yè)作為控制組。在穩(wěn)健性分析中，將樣本擴展至2007—2018年。

本文所選用數(shù)據(jù)來源由兩部分組成。其一，參考余明桂等(2016)的做法，用上市公司專利申請總量來衡量創(chuàng)新數(shù)量。從國家知識產(chǎn)權(quán)局手工收集了上市公司及其子公司、聯(lián)營公司和合營公司的專利著錄項信息。此外，根據(jù)孔東民等(2017)的做法，用發(fā)明專利的申請數(shù)量來反映專利質(zhì)量，包括上市公司當年所有專利申請數(shù)量和發(fā)明專利申請數(shù)量。

其二，基準模型中高管薪酬、控制變量的數(shù)據(jù)和機制分析中息稅前收入、分析師關(guān)注等信息均來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。在工具變量的構(gòu)造中，從CSMAR中獲取上市公司的地址，并采用百度地圖API獲取總部的經(jīng)緯度，計算企業(yè)總部之間的地理距離。

(二) 變量定義

基準模型中主要變量的定義如表1所示。首先，在用專利申請數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之外，構(gòu)造了企業(yè)創(chuàng)新策略的衡量指標。參考Gao et al.(2018)的做法，進一步區(qū)分了上市公司的探索型(explorative)專利和開發(fā)型(exploitative)專利。和上述文獻不同的是，本文基于專利IPC分類碼定義企業(yè)的創(chuàng)新策略。IPC分類碼根據(jù)發(fā)明專利和實用新型專利所屬不同技術(shù)領(lǐng)域進行了細致的分類。正如Fitzgerald et al.(2020)所指出的，企業(yè)采用探索型創(chuàng)新策略時，其新申請的專利應(yīng)當與已有專利的技術(shù)領(lǐng)域不存在較大重疊，企業(yè)在未知的技術(shù)領(lǐng)域進行了新的探索行為。本文創(chuàng)新策略指標構(gòu)造如下。

表1 主要變量定義

以探索型創(chuàng)新策略為例，本文分三步構(gòu)造測度指標。第一步，計算企業(yè)在-7至-3年度里所申請專利的所有IPC分類碼集合。第二步，判斷企業(yè)在-2至t年度所申請的專利IPC分類碼是否屬于第一步中定義的集合。如果至少有80%的IPC分類碼不屬于上述集合，則將該專利定義為探索型專利。第三步，計算探索型專利占比，即企業(yè)在-2至年度的探索型專利總數(shù)除以相應(yīng)年度內(nèi)發(fā)明專利和實用新型專利的總數(shù)。該比例越大，則說明企業(yè)探索型創(chuàng)新策略越強。開發(fā)型創(chuàng)新策略的衡量指標定義與之類似。

其次，參考Coles et al.(2018)的做法構(gòu)造行業(yè)薪酬差距指標。Coles et al.(2018)認為，同行業(yè)中最高薪資可能是偶然現(xiàn)象。為了排除這種異常值的影響，本文也選擇行業(yè)中次高薪酬與本公司總經(jīng)理薪酬之間的差距作為行業(yè)薪酬差距的度量。為了排除企業(yè)規(guī)?？赡軒淼挠绊?，還根據(jù)行業(yè)中企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)分成兩個子樣本。參照楊青等(2018)的做法，本文只考慮上市公司總經(jīng)理的貨幣薪酬。

再者，為了解決內(nèi)生性問題，根據(jù)C o l e s e t a l.(2018)、Huang et al.(2019)的做法，選取以下三個工具變量。第一個工具變量是行業(yè)中除了上市公司本身和行業(yè)內(nèi)最高薪酬公司以外所有其他總經(jīng)理的薪酬總和。Coles et al.(2018)認為，如果一個行業(yè)能夠為最高薪酬的總經(jīng)理提供更多報酬，那么行業(yè)里其他公司總經(jīng)理的薪酬也會更高。因此，該工具變量能夠刻畫行業(yè)中與薪酬有關(guān)的整體因素。第二個工具變量是距離上市公司250千米以內(nèi)的其他行業(yè)上市公司總經(jīng)理薪酬的平均值。周圍地區(qū)的平均薪酬反映了經(jīng)理人市場的特征，與薪酬差距具有相關(guān)性。此外，本文排除了與上市公司同行業(yè)的其他公司，在一定程度上避免了創(chuàng)新能力強的行業(yè)在某些地區(qū)集聚所導致的反向因果關(guān)系(Coles et al.，2018)。第三個工具變量借鑒了Huang et al.(2019)的研究，采用同行業(yè)中薪酬比本公司更高的總經(jīng)理數(shù)目。某位總經(jīng)理為了謀求最高薪酬的職位，需要參與多次的競爭才可能脫穎而出，如果行業(yè)內(nèi)比他薪酬更高的人數(shù)越多，則他要參加的競爭次數(shù)也越多。在這種條件下，只有更高的薪酬差距才可能吸引他參與競爭。因而本文預期，更高薪酬的人數(shù)與行業(yè)薪酬差距有正相關(guān)關(guān)系(Huang et al.，2019)。

最后，本文參考了Balsmeier et al.(2017)、余明桂等(2016)以及孔東民等(2017)等人的研究，從內(nèi)部薪酬差距、財務(wù)狀況和公司治理等角度選取控制變量。為了減少內(nèi)生性的影響，控制變量均滯后一期。

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表2可知，專利申請數(shù)存在明顯的右偏現(xiàn)象，因此后續(xù)的實證模型中均采用加一再取對數(shù)的方式減少數(shù)據(jù)的右偏性(余明桂等，2016)。此外，我國上市公司開發(fā)型專利占比約為30.8%，遠高于Gao et al.(2018)中的12%；相反，我國探索型專利占比約為47.7%，接近Gao et al.(2018)中的48%。由此可見，本文所構(gòu)造的創(chuàng)新策略變量在一定程度上是可比的。在解釋變量方面，在取對數(shù)前，兩個行業(yè)薪酬差距變量的均值分別是243萬元和167萬元。從表2可以看出，內(nèi)部薪酬差距遠小于行業(yè)薪酬差距，說明行業(yè)薪酬差距可能更重要(Coles et al.，2018)。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證結(jié)果與分析

(一) 我國上市公司行業(yè)薪酬差距的決定因素

為檢驗行業(yè)薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響，本文參考Coles et al.(2018)，單獨估計工具變量法第一階段的結(jié)果，也檢驗我國行業(yè)薪酬差距的決定因素，以行業(yè)薪酬差距為被解釋變量，對內(nèi)部薪酬差距以及其他控制變量、工具變量進行回歸，具體實證模型如(1)式所示：

其中，被解釋變量Indgap表示企業(yè)在第+1年的行業(yè)薪酬差距，Paygap表示企業(yè)內(nèi)部薪酬差距，包括高管團隊薪酬差距和高管員工薪酬差距，Ctrl為控制變量，IV表示在一階段中引入的工具變量，λ和τ分別表示公司固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)，ε代表誤差項。

表3報告了實證回歸結(jié)果。首先，在第(1)列中控制了高管團隊的薪酬差距。實證結(jié)果表明，高管團隊薪酬差距與行業(yè)薪酬差距存在顯著的負向關(guān)系。一方面，在其他條件保持不變的情況下，上市公司高管的薪酬越高，它與高管團隊薪酬差距越大，而與行業(yè)最高薪酬水平的差距越?。涣硪环矫?，這也說明內(nèi)部薪酬差距和行業(yè)薪酬差距之間存在一定程度的替代效應(yīng)(Coles et al.，2018)。

表3 行業(yè)薪酬差距決定因素回歸結(jié)果

其次，第(2)列中進一步控制了高管員工薪酬差距?，F(xiàn)有研究表明，除了高管團隊的薪酬差距以外，我國上市公司的高管員工薪酬差距會影響企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)(Faleyeet al.，2013)、創(chuàng)新產(chǎn)出等(孔東民等，2017)。因此，本文在Coles et al.(2018)的一階段回歸模型中引入了高管員工薪酬差距，以完全控制企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。實證結(jié)果表明，無論是高管團隊內(nèi)部薪酬差距還是高管員工薪酬差距，都在1%水平下顯著負向影響行業(yè)薪酬差距。由此可見，第(2)列結(jié)果進一步支持了企業(yè)內(nèi)部薪酬差距與行業(yè)薪酬差距之間的替代關(guān)系。同時，調(diào)整方和組內(nèi)方均有上升，說明該變量的引入有助于更好地解釋行業(yè)薪酬差距。

最后，在第(3)和(4)列中引入了所有的工具變量。根據(jù)工具變量的相關(guān)性，預期這些變量將與行業(yè)薪酬差距顯著相關(guān)。從第(3)和(4)列的結(jié)果可以看到，高階CEO人數(shù)和行業(yè)薪酬總和與行業(yè)薪酬差距正相關(guān)，而附近其他行業(yè)公司的平均高管薪酬與行業(yè)薪酬差距負相關(guān)。在不同的模型設(shè)定下，所有工具變量都在1%水平下顯著。該結(jié)果符合本文預期，也與現(xiàn)有文獻結(jié)論一致(Coles et al.，2018；Huang et al.，2019)。

(二)基準回歸

為了檢驗行業(yè)薪酬差距是否會影響企業(yè)的創(chuàng)新活動，本文利用創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量分別對行業(yè)薪酬差距進行回歸。OLS模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量Inno表示企業(yè)在第+1年的創(chuàng)新產(chǎn)出，參照孔東民等(2017)的做法，本文選用專利申請數(shù)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量()，技術(shù)含量相對更高的發(fā)明專利申請數(shù)()衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量。其余變量參照式(1)。

表4報告了模型(2)的回歸結(jié)果。在第(1)列中，本文參考了Coles et al.(2018)和Huang et al.(2019)的實證模型設(shè)定，只控制了行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距?？梢钥吹?，上述兩個變量的系數(shù)均不顯著，說明上市公司的內(nèi)部薪酬差距和行業(yè)薪酬差距并沒有顯著影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量。在第(2)列中，本文將被解釋變量替換為發(fā)明專利，用以衡量創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量。與第(1)列類似的是，回歸結(jié)果再次表明，行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距都沒有影響上市公司的專利質(zhì)量。

由于上市公司高管與員工之間的薪酬差距也可能影響企業(yè)創(chuàng)新，因此本文在第(3)列和第(4)列中進一步控制了高管與員工之間的薪酬差距。與前兩列的結(jié)果類似，無論是行業(yè)薪酬差距，還是企業(yè)內(nèi)部薪酬差距(高管團隊薪酬差距以及高管員工薪酬差距)，都沒有顯著影響上市公司未來專利申請數(shù)以及發(fā)明專利申請數(shù)。

綜上，表4的實證結(jié)果表明，無論從專利數(shù)量(專利總數(shù))還是從專利質(zhì)量(發(fā)明專利)看，企業(yè)的薪酬差距與企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出之間都不存在顯著關(guān)系。此外，控制變量的系數(shù)估計表明，企業(yè)規(guī)模越大、盈利能力(資產(chǎn)收益率)越強、股東耐心程度(機構(gòu)持股比例)越高，對應(yīng)的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越多。這也符合現(xiàn)有文獻的研究結(jié)果。

表4的回歸結(jié)果可能與企業(yè)創(chuàng)新策略異質(zhì)性有關(guān)，并進一步考察行業(yè)薪酬差距如何影響企業(yè)的創(chuàng)新策略。為此，考慮模型(3)：

表4 行業(yè)薪酬差距與創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸結(jié)果

其中，被解釋變量Innostr表示企業(yè)的創(chuàng)新策略，本文分別用開發(fā)型專利占比()和探索型專利占比()來衡量企業(yè)的創(chuàng)新策略。其余變量參照式(1)。實證結(jié)果如表5所示。在第(1)列中，考慮了行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業(yè)開發(fā)型專利占比的影響。從系數(shù)來看，行業(yè)薪酬差距的系數(shù)為正，且在1%水平下顯著，說明行業(yè)薪酬差距越大，上市公司的開發(fā)型創(chuàng)新越多；而高管團隊薪酬差距的系數(shù)雖然為正，但并不顯著。從經(jīng)濟顯著性來看，行業(yè)薪酬差距在均值處增加一個單位標準差，會提升8.8%標準差的開發(fā)型專利占比，而高管團隊薪酬差距增加一個單位標準差只提升了0.56%標準差。因此，該結(jié)果支持管理層短視理論，即研究假說1。

表5 行業(yè)薪酬差距與創(chuàng)新策略的回歸結(jié)果

在第(2)列中，考察行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業(yè)探索型專利占比的影響發(fā)現(xiàn)，行業(yè)薪酬差距的估計系數(shù)為負，且在1%水平下顯著。這說明行業(yè)薪酬差距越大，企業(yè)的探索型創(chuàng)新越少。高管團隊薪酬差距對企業(yè)探索型創(chuàng)新策略也有顯著的負向影響。上述結(jié)果支持了管理層短視理論，但并不支持才能理論、錦標賽理論以及壕溝理論。

在第(3)列和第(4)列中，本文進一步控制了高管員工薪酬差距，發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響沒有發(fā)生實質(zhì)的變化，系數(shù)大小、符號和顯著性都和前面兩列結(jié)果高度一致。這在一定程度上表明了行業(yè)薪酬差距影響創(chuàng)新策略效應(yīng)的穩(wěn)健性。但在引入高管員工薪酬差距后，該變量的符號和高管團隊薪酬差距的符號并不一致。這表明兩種內(nèi)部差距帶來的效應(yīng)并不完全等同，因此在研究內(nèi)部薪酬差距時需要同時考慮。

(三) 內(nèi)生性問題

盡管上述回歸結(jié)果表明，企業(yè)行業(yè)薪酬差距與企業(yè)的開發(fā)型專利占比和探索型專利之間占比分別存在正、負相關(guān)關(guān)系，符合管理層短視理論的預測，但還需進一步識別其因果效應(yīng)，排除內(nèi)生性的干擾。首先，結(jié)果可能受到逆向因果的干擾；其次，某些可能影響企業(yè)探索型或者開發(fā)型專利占比的遺漏變量，會導致行業(yè)薪酬差距的系數(shù)估計產(chǎn)生偏誤。為了克服上述問題，本文采取工具變量回歸和雙重差分回歸對內(nèi)生性問題進行處理。

表6報告了基于兩階段GMM的工具變量回歸結(jié)果，工具變量的相關(guān)性和排他性討論見“變量定義”小節(jié)。在加入工具變量之后，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健，說明基準模型并沒有受到內(nèi)生性問題的影響。此外，Anderson-Rubin檢驗拒絕了弱工具變量的原假設(shè)，同時一階段回歸的系數(shù)(即“弱IV檢驗”)均大于10，說明選取的工具變量較強。同時，回歸結(jié)果通過了過度識別檢驗(Hansen-檢驗)，說明工具變量滿足外生性的原假設(shè)。

表6 工具變量回歸結(jié)果

在克服了內(nèi)生性后，從第(1)和(2)列可以看到，行業(yè)薪酬差距和高管團隊薪酬差距都與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量呈負向關(guān)系。這說明企業(yè)內(nèi)部薪酬差距和行業(yè)薪酬差距過大并不利于企業(yè)的創(chuàng)新活動，同時也在一定程度上表明，薪酬差距對探索型創(chuàng)新的抑制效應(yīng)要強于對開發(fā)型創(chuàng)新的促進效應(yīng)。進一步地，本文在第(3)和(4)列中考慮了薪酬差距對不同創(chuàng)新策略的影響，發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距越大，企業(yè)會更增加開發(fā)型創(chuàng)新，減少探索型創(chuàng)新。此外，本文還發(fā)現(xiàn)工具變量回歸系數(shù)大小的絕對值要比基準回歸更大，即潛在的內(nèi)生性問題會低估行業(yè)薪酬差距的影響程度。由此可見，工具變量回歸結(jié)果強化了本文基準模型的結(jié)論，進一步表明管理層短視理論有助于解釋企業(yè)行業(yè)薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響。

除了工具變量以外，本文還進一步采用外生政策沖擊來克服內(nèi)生性問題。根據(jù)2015年1月1日正式實施的《中央管理企業(yè)負責人薪酬制度改革方案》，中央企業(yè)負責人的薪酬不得超過普通員工的8倍。改革實施后，國有公司的高管薪酬水平出現(xiàn)明顯下降。研究發(fā)現(xiàn)國企薪酬的下降會顯著降低國有企業(yè)面臨的行業(yè)薪酬差距。一方面，有媒體報道稱，2015年以前國企薪酬一般高于同行業(yè)的民營企業(yè)。楊青等(2018)發(fā)現(xiàn)，在2015年限薪令實施后，中央企業(yè)和國有企業(yè)的高管薪酬出現(xiàn)明顯下降?？梢?，限薪令主要會影響過高薪酬的國有企業(yè)。另一方面，雖然薪酬改革首先發(fā)生在中央企業(yè)，但在改革實施后，許多地方國有企業(yè)也參照薪酬改革方案制定相應(yīng)的限薪計劃(楊青等，2018)。因此，本文預期限薪令將外生地減少行業(yè)的薪酬差距?；诖耍疚臉?gòu)造的雙重差分模型以2011年作為基年，樣本時間設(shè)定為2012—2018年，同時以國有企業(yè)作為處理組，民營企業(yè)作為對照組。

本文的雙重差分模型如下：

其中，被解釋變量為創(chuàng)新策略(或)，SOE表示公司在第年是否為國企，若是國企則取值為1，否則取0。Post是虛擬變量，如果在2015年及之后則取1，否則取0。其他定義如(3)式。本文關(guān)注的系數(shù)是。根據(jù)管理層短視理論，當被解釋變量是探索型創(chuàng)新時，由于行業(yè)薪酬差距的縮小會降低國企高管的壓力，因此雙重差分項的系數(shù)應(yīng)當為正。類似地，當被解釋變量是開發(fā)型創(chuàng)新時，雙重差分項的系數(shù)應(yīng)當為負。

表7報告了以上雙重差分模型的估計結(jié)果。在第(1)列和第(2)列中，本文只考慮高管團隊內(nèi)部的薪酬差異。在第(1)列中，被解釋變量為開發(fā)型專利占比，雙重差分項的系數(shù)顯著為負。這說明限薪令實施之后，與民營企業(yè)相比，行業(yè)薪酬差距縮小會降低國有企業(yè)的開發(fā)型專利占比。從經(jīng)濟顯著性上看，該結(jié)果表明國有企業(yè)在限薪令實施后，開發(fā)型專利的比例要比民營企業(yè)下降約5.68%，影響程度相當可觀。類似地，在第(2)列中，被解釋變量為探索型專利占比，在限薪令實施之后，國有企業(yè)探索型專利占比相較于民營企業(yè)上升了9.84%。綜上所述，上述結(jié)果符合管理層短視理論的研究假設(shè)，強化了基準模型的基本結(jié)果。

表7 雙重差分回歸結(jié)果

正如前文所說，2015年限薪令要求國有企業(yè)的高管和員工之間的薪酬差距不超過8倍，因此，上述結(jié)果有可能受到企業(yè)內(nèi)部薪酬激勵變化的影響，產(chǎn)生不一致的估計。為此，本文在第(3)列和第(4)列中，進一步控制了高管員工的薪酬差距。從實證結(jié)果來看，系數(shù)符號與前兩列保持一致，因此上述問題并沒有影響定性結(jié)果。雙重差分項的系數(shù)略微下降，但仍舊在1%水平下顯著。在未報告的回歸中，本文還檢驗了平行趨勢，進行了安慰劑檢驗。上述檢驗結(jié)果均沒有影響本文的主要結(jié)果。

本文還構(gòu)造了以下多個穩(wěn)健性檢驗，以增強本文結(jié)果的說服力。

首先，在基準模型中使用探索型和開發(fā)型專利占比作為被解釋變量。在穩(wěn)健性檢驗中，使用探索型和開發(fā)型專利的數(shù)量作為被解釋變量，并采用Poisson回歸模型考慮專利數(shù)量是離散變量的事實。

其次，在基準模型中，以80%作為定義探索型專利和開發(fā)型專利的閾值。進一步地，本文參考Gao et al.(2018)的做法將閾值設(shè)置為60%以檢驗變量構(gòu)造的穩(wěn)健性。

再次，在基準模型中，以全行業(yè)來定義行業(yè)薪酬差距。本文參考Coles et al.(2018)的做法，根據(jù)行業(yè)內(nèi)銷售額中位數(shù)劃分為兩組，然后在不同的分組中重新計算行業(yè)薪酬差距。

最后，同一公司不同的高管可能具有不同的個人特質(zhì)，影響高管創(chuàng)新決策。因此，本文在穩(wěn)健性檢驗中也控制了公司-高管固定效應(yīng)，從而排除了高管層面的不可觀測因素對回歸結(jié)果的影響。

上述穩(wěn)健性檢驗的定性結(jié)果與基準模型均沒有實質(zhì)性差異。

五、進一步分析

(一) 機制檢驗

為了檢驗前文提及的風險承擔機制是否成立，本文參考了John et al.(2008)、余明桂等(2013)以及何瑛等(2019)的做法，采用盈余波動性來衡量企業(yè)的風險承擔水平1。作為穩(wěn)健性檢驗，本文將上述EBITDA替換為息稅前利潤EBIT，重新計算風險承擔指標2。

表8第(1)列和第(2)列只考慮行業(yè)薪酬差距以及高管團隊內(nèi)部薪酬差距對風險承擔的影響。從回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，行業(yè)薪酬差距的擴大會顯著降低企業(yè)的風險承擔程度。無論是以EBITDA還是EBIT來構(gòu)建相應(yīng)風險承擔指標，上述結(jié)果依舊穩(wěn)健。類似地，本文在第(3)列和第(4)列中進一步控制了高管員工薪酬差距水平，發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距系數(shù)仍在5%水平下顯著，定性結(jié)果保持穩(wěn)健。由此可見，行業(yè)薪酬差距確實會通過管理層短視的渠道影響企業(yè)風險承擔，進而影響具有異質(zhì)風險特性的創(chuàng)新策略行為。

表8 機制檢驗：風險承擔

本文發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距會通過管理層短視改變企業(yè)的風險承擔水平，從而傳導至企業(yè)的創(chuàng)新策略選擇。上述發(fā)現(xiàn)驗證了本文的研究假說2，進一步支持了管理層短視理論。

(二)調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)現(xiàn)有文獻的研究，本文預期如果分析師關(guān)注越多，那么企業(yè)管理層的壓力也就越大。此時行業(yè)薪酬差距減少企業(yè)探索型創(chuàng)新、增加開發(fā)型創(chuàng)新的效應(yīng)就越強。為了進一步驗證管理層短視理論是否為主要的支撐理論，建立了如下(5)式：

回歸分析結(jié)果如表9所示。首先，在第(1)列中，行業(yè)薪酬差距的系數(shù)仍舊顯著為正。這說明行業(yè)薪酬差距越大，則企業(yè)的開發(fā)型專利占比也會越高。與此同時，行業(yè)薪酬差距與分析師關(guān)注度的交乘項系數(shù)顯著為正，說明分析師關(guān)注越多，則行業(yè)薪酬差距對開發(fā)型創(chuàng)新的提升效應(yīng)也就越強。其次，第(2)列中行業(yè)薪酬差距與分析師關(guān)注度的交乘項系數(shù)顯著為負，因此分析師關(guān)注越多，則行業(yè)薪酬差距對探索型創(chuàng)新的抑制效應(yīng)越強。上述結(jié)果符合本文的預期，即企業(yè)獲得分析師的關(guān)注越多，則管理層更可能變得短視。最后，本文在第(3)和(4)列中進一步控制了高管和員工的薪酬差距。在此過程中發(fā)現(xiàn)交乘項的系數(shù)和顯著性沒有發(fā)生本質(zhì)的變化。上述結(jié)果支持本文的研究假說3。

表9 調(diào)節(jié)效應(yīng)：分析師關(guān)注度

行業(yè)競爭會加劇企業(yè)管理層的短視問題，因此本文預期競爭性行業(yè)的行業(yè)薪酬差距會強化這種管理層壓力，抑制企業(yè)的探索型創(chuàng)新，并使其轉(zhuǎn)向開發(fā)型創(chuàng)新。為此，考慮下列實證模型：

其中被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新策略(或)，HHI表示企業(yè)在年份的行業(yè)集中度(即赫芬達爾指數(shù))，該指數(shù)越小，則意味著行業(yè)競爭越強；Indgap表示企業(yè)的行業(yè)薪酬差距。HHI×Indgap的系數(shù)反映了調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小。上述回歸也使用工具變量回歸以克服內(nèi)生性問題。

實證結(jié)果如表10所示。首先，在第(1)列中，行業(yè)薪酬差距與行業(yè)集中度交乘項的系數(shù)顯著為負。該結(jié)果表明，行業(yè)集中度越低，即行業(yè)競爭程度越高，則行業(yè)薪酬差距對開發(fā)型創(chuàng)新的促進效應(yīng)越強。其次，第(2)列的實證結(jié)果表明行業(yè)集中度越低(即行業(yè)競爭程度越高)，則行業(yè)薪酬差距對探索型創(chuàng)新的抑制效應(yīng)越強。由此可見，本文發(fā)現(xiàn)行業(yè)的激烈競爭會放大行業(yè)薪酬差距對開發(fā)型創(chuàng)新的促進效應(yīng)和對探索型創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。最后，本文在第(3)和(4)列中進一步控制了高管員工薪酬差距，上述定性結(jié)果并沒有發(fā)生顯著變化。綜上所述，研究發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距在競爭更激烈的行業(yè)中有更顯著的影響，它會降低競爭性行業(yè)的探索型專利占比，增加開發(fā)型專利占比。因此，上述結(jié)果與管理層短視理論相一致，同時驗證了研究假說4。

表10 調(diào)節(jié)效應(yīng)：行業(yè)競爭程度

六、結(jié)論與啟示

本文基于我國上市公司樣本，研究了企業(yè)行業(yè)薪酬差距對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響。首先，基準回歸結(jié)果表明，企業(yè)行業(yè)薪酬差距會促進企業(yè)的開發(fā)型創(chuàng)新，抑制企業(yè)的探索型創(chuàng)新。同時，相比企業(yè)內(nèi)部薪酬差距而言，行業(yè)薪酬差距的影響更大。其次，為了排除內(nèi)生性的影響，采用工具變量法以及雙重差分法進行檢驗，結(jié)果均支持基準模型的定性結(jié)論。同時發(fā)現(xiàn)行業(yè)薪酬差距影響企業(yè)創(chuàng)新策略可能的傳導渠道為通過管理層短視降低企業(yè)風險承擔水平。最后，還發(fā)現(xiàn)分析師關(guān)注度越多或者行業(yè)競爭越激烈時，行業(yè)薪酬差距所產(chǎn)生的效應(yīng)會更強。綜上所述，本文結(jié)果支持管理層短視理論，即過大的行業(yè)薪酬差距都將導致經(jīng)理人轉(zhuǎn)向“短平快”的開發(fā)型創(chuàng)新，不利于企業(yè)探索型創(chuàng)新活動。

該結(jié)論拓展了薪酬差距與企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系的研究，同時對我國企業(yè)和監(jiān)管部門在設(shè)定薪酬機制以促進企業(yè)創(chuàng)新方面具有一定的參考價值。一方面，從政府部門到社會群體都高度關(guān)注薪酬公平問題，過大的薪酬差距會讓人們產(chǎn)生不公平感；另一方面，如何有效地激勵企業(yè)主動承擔研發(fā)風險、探索突破性技術(shù)也是國家層面關(guān)注的重要問題。監(jiān)管部門適當縮小高管的行業(yè)薪酬差距，既能夠降低社會薪酬不公平的矛盾，也能夠減少企業(yè)高管面臨的短期業(yè)績壓力，緩解管理層短視問題，從而使得企業(yè)更加注重長期創(chuàng)新，符合我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的要求。 ■

※感謝華南師范大學經(jīng)濟與管理學院本科生莊程龍對本文的助研貢獻。

2. 見《國企高管薪酬低于外資但高于民企不只是看業(yè)績》（https://m.sohu.com/n/272110507/?pvid=000115_3w）以及《中國511位CEO年薪過百萬國企CEO平均薪酬超民企》（http://finance.people.com.cn/n/2012/0628/c70846-18400934.html）。

3. 本文發(fā)現(xiàn)樣本期內(nèi)共123家公司所有權(quán)性質(zhì)發(fā)生了變化，即是時變的。為此，在實證模型中除了控制企業(yè)固定效應(yīng)外，還控制了變量。在未報告的穩(wěn)健性檢驗中，本文還嘗試剔除這123家發(fā)生變化的公司。結(jié)果并沒有發(fā)生實質(zhì)性變化。

4. 計算公式為exp{}–1。作為對比，表2中開發(fā)型專利占比均值為30.83%。