薪酬管制、 企业内部薪酬差距与创新： 来自制造业的证据1

杨伽伦 朱玉杰

0 引言

近年来，国有企业高管的薪酬问题屡次引发社会热议。 2008年金融危机爆发，彼时国泰君安人均薪酬仍高达百万元，不少人对国企高管的“天价薪酬”提出质疑。2009 年9月16日，人力资源和社会保障部等六部联合下发《关于进一步规范中央企业负责人薪酬管理的指导意见》。2009年的限薪令对国企薪酬的管制收效甚微(沈艺峰和李培功，2010；梅洁，2015)。2014年8月，中央政治局会议又通过了《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》(后文简称《改革方案》)，并于2015年1月实施。地方国有资产监督管理委员参照《改革方案》，制定本地区限薪办法。因此，中央企业和地方国有企业(以下统称为国有企业) 都受限薪政策的冲击。2015年的限薪令具有实际约束力,降低了国企高管薪酬(常风林等，2017)，缩小了企业内部薪酬差距(杨青等，2018)。但对于薪酬管制对创新活动的影响，并没有一致结论。

创新是推动经济发展的动力(Solow, 1957)。提高创新能力，有助于推动我国产业结构调整、促进长期经济增长。然而，创新活动本身具有长周期、高风险的属性，在所有权和控制权分离的情况下，高管往往缺乏创新的激励(Jensen and Murphy，1999)。作为显性激励方式，薪酬能促使管理者做出有利于企业长期价值的创新决策(Sunder et al.，2017)。限薪政策的出台，一方面可能使国企高管创新的积极性受打击，削弱创新激励；另一方面，也可能缩小企业内部薪酬差距，提高员工的公平感，促进团结，改善创新。但关于薪酬管制和内部薪酬差距对企业创新的影响，研究甚少。

本文以2013—2016年的制造业上市公司作为研究对象，以2015年1月实施的限薪令为政策背景，构建双重差分模型，将国有企业设为实验组，非国有企业设为对照组，研究薪酬管制对创新的影响。结果显示，在考虑公司、年份、地区等因素后，薪酬管制使国企的创新产出、创新质量均显著下降。为消除潜在的内生性，本文采用多期动态回归、双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)等办法检验。也考虑了不同时间区间、不同地区范围。进一步研究证实，限薪令显著缩小了国企内部薪酬差距，从而改变高管和员工的创新激励。我们又按内部薪酬高低进行分样本检验，结果基本支持锦标赛理论。值得注意的是，本文的主要结果，在内外部环境较为不利的企业中较明显。在竞争度较弱的行业中，企业面临的生存危机较小，通过创新以避免被淘汰的激励更弱。限薪令实施后，其创新活动受到更明显的冲击。在法治水平较低的地区，外部法律环境对高管合法合规经营的监督和威慑效果较弱，对创新活动提供的法律保护也少。薪酬限制后，企业创新下降较为明显。当内部控制水平较低时，公司未能及时调整激励办法，来缓解薪酬管制对员工创新激励的削减，创新减少的幅度更大。当企业所面临的成长机会较少时，企业缺乏投资高风险创新活动的动机，薪酬限制对这类企业的创新影响更为明显。高管人力资本水平的高低不同，限薪令对创新的影响也不同。以上结果为本文的主要发现提供了进一步的证据。此外，由于反腐倡廉的深入开展，限薪令并没有增加高管的在职消费，也没有改变企业风险承担水平。最后，限薪令实施后，市场认为国企申请的专利价值降低，对其专利被授权起略微消极的作用。

本文的主要贡献如下：第一，系统探讨了薪酬管制政策对企业创新产出、创新质量的影响，丰富了有关政府薪酬管制政策评估的研究；第二，采用双重差分模型，证实了内部薪酬差距对企业创新的影响，对数量极少的相关文献做了补充；第三，对比分析了企业不同内外部环境下限薪对创新影响的区别，对如何进一步实施限薪政策具有指导意义。

本文后续内容按以下顺序展开：第1部分为相关文献与研究假设；第2部分为研究设计与样本选择，详细介绍了数据结构、变量定义，研究模型和描述性统计；第3部分为主要实证结果分析；第4部分为分情景讨论；第5部分为市场反应；第6部分为主要结论。

1 相关文献与研究假设

1.1 相关文献

1.1.1 企业的创新激励

研究表明，存在各种影响公司创新激励的因素。在外部层面，较高的知识产权保护水平(Spulber，2013)，较低的税收水平 (Mukherjee et al.， 2017)；在公司层面，较低的分析师关注度(He and Tian，2013)；较高的机构持股比例(Aghion et al.，2013)；较高的期权交易活跃度(Blanco and Wehrheim，2017)；较大的董监高网络(余晨阳和何流，2019)等，都能激发高管创新。Wu and Tu(2007)发现，期权激励能促使高管增加研发投入。Hirshleifer et al.(2012)发现，高管的过度自信水平有助于其发现创新增长机会。当给予更多激励薪酬时，高管更有动力创新 (Baranchuk et al.，2013)。 此外，员工激励也在企业创新中发挥作用。Chang et al.(2015)的研究表明，员工持有更高水平的期权，有助于促进企业创新。

1.1.2 薪酬管制与创新

薪酬是否应该被管制？支持薪酬管制的研究认为，高管薪酬过高也会诱发代理问题， 应予以管制(Bebchuk and Fried，2003，2004)。Cebon and Hermalin(2015)建模发现，在特定条件下限薪能提高企业效率，增加股东价值。Abudy et al.(2017)发现以色列限薪令给相关行业带来正向的累积超额收益，在短期内提高股东价值。反对薪酬管制的研究认为，高管薪酬很大程度上取决于市场力量，不应被管制(Kaplan，2007)。限制高管薪酬会带来很多意想不到的后果(Murphy and Jensen，2018)，比如，对薪酬的限制会促使平庸业绩得到更多奖励(Dittmann et al.，2011)，还会削减薪酬对业绩的敏感性，不利于公司价值的创造(Jensen and Murphy，1990)。

尽管有关薪酬管制的争论愈发激烈，但关于直接限制高管薪酬的实证研究却很少。我国2009年、2015年的两次限薪令，为相关研究提供了外生自然实验。薪酬管制增加了高管腐败的概率(陈信元等，2009)，也不利于公司业绩(Bae et al.，2017；赵乐和王琨,2019)。

然而，对于限薪令如何影响企业创新，目前尚无一致结论。一些研究认为，限薪令有利于创新(李追阳和余明桂，2018；王晓云和许家云，2019)。鄢伟波和邓晓兰(2018)用无形资产变动衡量创新，发现薪酬管制不会抑制国企创新活动。另一些研究认为，限薪令降低了企业的创新投入水平。徐经长等(2019)发现，限薪令后国有企业相对创新投入水平降低。王靖宇和刘红霞(2020)也认为，限薪令抑制了央企的创新投入。

1.1.3 企业内部薪酬差距与创新

锦标赛理论注重薪酬差距的激励效应(Lazea and Rosen，1981；Rosen，1986)。组织等级中某一层级的薪酬水平，不仅能激励本层员工，也能激励更低一层的员工。薪酬差距扩大时，员工为得到更高的薪酬或获得职位晋升，会增加努力程度。因此，薪酬差距能提升企业生产效率(Banker et al.，2016) 。

比较理论强调公平。较大的薪酬差距可能会引发员工的不公平感(Festinger，1954；Adams，1965)，减少员工努力的激励，带来员工的懈怠、缺勤、离职甚至报复，不利于企业绩效。相反，较小的薪酬差距能增加员工满意度，提高企业的凝聚力，改善绩效。

过往研究证实了薪酬差距对企业绩效(刘春和孙亮，2010；黎文靖和胡玉明，2012；Banker et al.，2016)、企业生产率(Faleye et al.，2013；Firth et al.，2015；Dai et al.，2017)和产品质量(Cowherd and Levine，1992)的影响，但研究薪酬差距对企业创新影响的文献极少。赵奇锋和王永中(2019)发现，薪酬差距扩大将提高发明家晋升激励，鼓励发明家增加创新投入。孔东民等(2017)和Xu et al.(2017)发现薪酬差距对创新存在正向影响，并利用工具变量缓解内生性问题；但在缺乏自然实验的情况下，可能难以完全消除内生性对结果的影响。

1.2 研究假设

高管是企业创新过程的重要决策者。既往研究认为，高管薪酬能激发高管努力，是解决经理人与股东之间代理问题的工具。而薪酬管制是对高管才能市场定价的限制，会降低高管的工作激励(Hayek，1960)。因此，限薪令的实施将使高管受到打击，对公司创新有负面效果。

普通员工也对企业创新有影响。一方面，较大的薪酬差距会激发普通员工的不满(Martin， 1981)，不利于团队协作和生产(Henderson，2001)。限薪令缩小了薪酬差距，应有助于创新。另一方面，企业内部薪酬差距可以激发高管和下一层级员工努力(Mueller et al.，2017)。限薪令缩小了薪酬差距，破坏了创新激励。此外，Xu et al.(2017)的研究发现，仅当内部薪酬差距相对较高时，比较理论才发挥作用 。孔东民等(2017)也发现，管理层薪酬溢价是薪酬差距促进创新的主要驱动因素，在高质量的创新活动中，管理层的主导作用更显著。总体而言，内部薪酬差距对创新的影响支持锦标赛理论。

据此，我们提出以下假设：

假设H1：限薪令的实施，将降低国有企业的创新水平。

2 研究设计与样本选择

2.1 样本选取与数据来源

在本文的时间区间内，共3107家上市公司，其中制造业公司有1905家，占比62.28%。因此从数量上看，制造业企业在A股上市公司中位居主要地位，是国民经济的支柱行业。国务院2015年5月印发的部署全面推进实施制造强国的战略文件《中国制造2025》中明确指出，推动制造业创新升级，是我国现阶段的重要目标。值得注意的是，在本文的样本区间中，制造业公司专利申请量的均值为69.55个，获得授权的专利申请量的均值为45.89个；而非制造业公司专利申请量的均值为29.96个，获得授权的专利申请量的均值为19.25个，其专利活动的活跃度远小于制造业公司。制造业是创新专利活动的微观主体，创新活动相当活跃，在研究公司创新行为时，具备很强的代表性(毕晓方等，2020； Islam and Zein，2020)。而其他行业并不需要积极的高密度创新也能持续经营，专利的产出频率也相对较低，可能会给有关创新的研究带来干扰(李追阳和余明桂，2018)。 因此，参照前人的研究办法(Benmelech and Frydman，2015；王红建等，2017；杨继东等；2018；蔡卫星等，2019；李洪亚，2019)，本文选取A股制造业的上市公司作为研究对象。在进行双重差分模型的研究时，应考虑其他事件冲击可能造成的影响。特别地，2010年起我国中央企业全面实施经济增加值(EVA，economic value added)考核，这一考核机制的改变引发了公司经营管理决策的各种变化(梁上坤，2016)。其中，EVA 考核机制将公司的研发支出资本化，也就是将净利润中扣除的研发费用加回，因此可能可以缓解高管因顾虑研发支出会降低净利润而导致的短期行为，影响高管对于研发与创新的激励(余明桂等，2016)。刘行等(2019)认为，较短的样本期间可以最大限度地避免其他与薪酬限制政策不相干的因素对企业创新的影响。为了消除诸如EVA 考核实施对本文研究结果的影响，我们将样本时间区间设为2013—2016年，尽可能将其他事件的影响排除在外。同时，本文选择限薪令实施前、后相等数量年份进行检验，也保证了政策实施前和政策实施后样本的可比性(姜军等，2017)。我们对样本做出如下调整：剔除相关财务变量数据缺失、非正常营业状态、样本期间内ST、*ST、暂停上市、退市的样本公司。公司专利申请数据、专利授权数据、各类财务指标来自国泰安数据库(CSMAR)。此外，为排除极端值的影响，对连续变量在前后1%的水平上进行缩尾(Winsorize)处理。

2.2 变量定义

2.2.1 公司创新的度量

我国上市公司在2007年才较为系统规范地披露研发费用数据，且数据存在大量缺失值，这可能会造成样本选择偏误，使双重差分模型的估计系数有偏差。因此，本文借鉴已有方法(Hirshleifer et al.，2012；杨伽伦等，2020)，以创新活动直接成果——公司的专利申请数量、获得授权的专利申请数量，来度量公司创新产出。专利进入申请状态，即代表研发活动已取得实际成果，因此专利申请数量是比较直接和准确的指标(Griliche et al.，1987)。而获得授权的专利申请数量则受审批、政策等影响，具有一定的滞后性。因此，本文以专利申请数量作为衡量企业创新产出的主要变量，以获得授权的专利申请数量作为辅助指标。考虑到这两个变量分布的右偏性，本文对其分别取对数：Patent Application代表公司专利申请总量加1后的对数值，Successful Patent代表截至统计日获得授权的专利申请数量加1后的对数值。

我国的专利分为发明专利、实用新型专利、外观设计专利三类。发明专利比其他两类专利有着更长的审批周期和更严格的审批流程，最能体现企业的创新水准(Tan et al.，2015；倪骁然和朱玉杰，2016)。 因此，本文采用发明专利的申请量来度量企业的创新质量，并对其取对数消除右偏性：Patent Application_I代表公司发明专利的申请量加1后的对数值。

2.2.2 内部薪酬差距的度量

我们严格参照了Eriksson(1999)、黎文靖和胡玉明(2012)、刘春和孙亮(2010)的办法，用下面办法度量普通员工平均薪酬：采用“支付给职工以及为职工支付的现金”减去“董事、监事及高管年薪总额”，再除以“员工人数”减去“高管人数”的差值，取对数后记做LnAEP_1。采用公司前三名高管的平均薪酬来衡量高管薪酬水平，取对数处理，记做LnAMP。中国企业的股权支付覆盖范围和支付比例较小，故而未将股权支付纳入薪酬，但在回归中控制了管理层持股比例。同样地，按照黎文靖和胡玉明(2012)的办法，企业内部薪酬差距用前三名高管平均薪酬与普通员工平均薪酬相减所得的差值表示，取对数后记做LnGAP_1。由于现金流量表的“支付给职工以及为职工所支付的现金”科目中，包括了企业为职工所支付的养老保险金等社会基本保障费用，因此我们也进一步扣除这些社会保险费用(参照刘春和孙亮(2010)的办法，我们以56% 的比例估算应扣除的企业为员工所负担的社会保险费用，具体项目及比例如下：福利费(14%)、养老保险(20%)、医疗保险(12%)、失业保险(2%)、住房公积金(7%)、生育保险(0.5%)、工伤保险(0.5%))，将“支付给职工以及为职工支付的现金”除以1.56，再减去“董事、监事及高管年薪总额”，再除以“员工人数”减去“高管人数”的差值，取对数后记做LnAEP_2，此时，对应的企业内部薪酬差距记做LnGAP_2。

2.2.3 薪酬管制的度量

本文以2015 年1月《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》(以下简称《改革方案》)的实施作为劳动保护的外生冲击。具体而言，我们在研究中引入限薪令实施前后时间的虚拟变量POST，如果企业样本所在年份大于或等于2015年则取1，否则取0。由于地方国有企业参照《改革方案》制定限薪计划，因此2015年的限薪令管制对象为全部国有企业。我们构建国企哑变量SOE，该变量对国有企业取1，对非国有企业取0。在此基础上，构造以上两个变量相乘后的交叉项，记做p_SOE，该变量对于受到薪酬管制后的国企取1，其他情况取0。

2.2.4 控制变量

参照过往研究，我们在模型中加入以下公司特征控制变量：盈利能力(ROA)、经营性现金流除以滞后期企业规模(Cash Flow)、滞后一期的对数企业规模(Firmsize)、托宾Q值(Tobin’s Q)、对数人均固定资产(LnPPE)、财务杠杆(Lev)；也加入以下会影响高管创新能力和激励的个人特征作为控制变量：高管年龄(Age)、是否兼任董事长哑变量(Dual)、管理层持股比例(StockManager)、本科学历哑变量(College Degree)。表1列出了本文主要变量的定义。

表1 变量名和变量定义

续表

2.3 研究模型

我们使用双重差分模型来探讨限薪令对公司创新活动的影响。采用如下的回归模型：

(1)

其中，Innovation为一系列公司创新的度量指标。p_SOE为双重差分虚拟变量，该变量对于受到薪酬管制后的国企取1，其他情况取0。Controls是一系列控制变量。由于企业、时间和省份层面不随时间变化的因素可能会影响创新，回归还控制了年份固定效应(Year FE)、公司固定效应(Firm FE)或行业固定效应(Industry FE)，以控制企业内部不随时间变化的因素和特定年份的宏观因素可能带来的影响。我们也加入了年份与省份交互固定效应(Year_Province FE)，以此消除不同省份经济形势冲击可能对政策的实施造成的影响。回归残差在公司层面集聚。通过观察β1的回归系数和显著性，可以对假设H1进行检验：如果β1显著为负，则说明国有企业的创新活动在限薪令后显著下降。

2.4 描述性统计

表2中列出了本文主要变量的描述性统计。样本包含了2013—2016年制造业的6754个观测。对数化后的专利申请量Patent Application均值为2.773。Successful Patent和Patent Application_I的分布情况与之类似。从薪酬水平看，对数化后的高管平均薪酬LnAMP的均值为13.071，而普通员工平均薪酬LnAEP_1的均值为11.109，对数化后的内部薪酬差距LnGAP_1均值为12.830；LnAEP_2均值为10.245， LnGAP_2均值为13.125。高管持股水平StockManager的均值为0.038，说明平均而言高管持股水平比较低。College Degree变量的均值为0.598，意味着超过半数的观测中，高管学历在本科以上，代表较好的人力资本水平，高管对企业创新应具有一定贡献度。表2也将样本按照实验组和对照组分类，分别进行描述性统计的汇报。

表2 描述性统计

3 实证结果分析

3.1 限薪令与公司创新

首先，我们通过估计式(1)检验限薪令对公司创新活动的影响，结果如表3所示。被解释变量分别是专利申请数对数Patent Application、发明专利申请数对数Patent Application_I、获得授权的专利申请数对数Successful Patent。回归结果显示，列(1)～(3)中，p_SOE的回归系数分别为-0.198，-0.14，-0.217，且均在1% 的水平显著。当不包含控制变量时，回归结果不变，限于篇幅，没有在表3中汇报。可见在考虑了企业层面遗漏变量的因素时，限薪令降低了国企创新水平。列(4)～(6)用行业固定效应替换了公司固定效应，p_SOE的回归系数仍显著为负。以上结果表明，限薪令实施后，国企的创新产出、创新质量都显著下降，从而支持了假设H1。

表3 限薪令与企业创新

从控制变量来看，ROA与各创新指标正相关。盈利能力较强的公司，规避风险的意愿较低，因此更有意愿和能力参与创新活动。同时，公司强大的盈利能力，也为其创新提供了物质支持。规模较大的公司，其承担风险的能力越强，也具备为创新提供资源的能力，所以创新水平更高。托宾Q值代表了公司的成长性，托宾Q值越高，说明公司处于成长速度较高的发展初期，具有更强的创新动机，可能更注重投资和研发投入，但创新产出尚未得以彰显。相比于老牌的成熟企业，其专利活动相对较弱。因此托宾Q值和专利指标呈负相关。财务杠杆较高的企业，创新产出和质量相对较低，这可能是因为：债权人仅从企业定期获得固定收益，企业从风险项目中获得的高额收益并不会使债权人明显受益。在这种情况下，债权人的创新激励较弱，不会支持企业从事创新活动。当公司高管具有本科或以上学历时，企业创新能力更强。原因可能是，受过高等教育的高管具有较高水平的人力资本存量。限于篇幅，在本文的其他回归中，没有再汇报控制变量的回归系数。各控制变量回归系数的符号与预期一致。

3.2 限薪令实施前后企业创新的动态变化

对企业的创新活动来说，2015年1月限薪令的实施是相对外生的。2015年1月实施的限制高管薪酬的《改革方案》，其根本目的在于合理约束高管薪酬，缩小高管与普通职工的薪酬差距，以应对新形势下的国有企业高管薪酬偏高的实际问题，促进社会的公平正义。限薪政策的制定动机、实施对象的选择等，均与企业的创新水平高低没有直接关系。因此，薪酬限制的政策实施对于公司创新较为外生，以此设计的双重差分模型下潜在的反向因果问题较小。尽管如此，仍有可能存在以下情况的可能性：这项薪酬管制的方案，是在2014年8月颁布的。方案颁布后，企业高管有可能提前预期未来薪酬会因限薪令而变化，从而提前调整创新决策。这样，在限薪令实施之前，企业的创新活动就可能会发生显著的变化，对限薪令实施与企业创新之间的因果关系带来干扰。首先，考虑到不同省份的经济形势冲击仍有可能会影响限薪政策的实施，带来自然实验分组的非随机性，进而破坏处理组和控制组的平行趋势假设，我们在本文的回归模型中均控制了省份与年份的交叉项，为平行趋势假设提供了稳健的支持。此外，为了进一步消除上述政策前的预期效应对研究结果的影响，我们构造如下的多期动态回归模型，进一步验证平行趋势假设。

(2)

其中，Before_SOE为虚拟变量，若公司为国企，则在2014年取1，其他情况取0。Current_SOE当公司为国企且年份为2015年时取1，其他情况取0。After_SOE当公司为国企且年份为2016年时取1，其他情况取0。此外，回归也控制了年份固定效应、年份与省份交互固定效应、公司固定效应，回归残差在公司层面集聚。

模型(2)的回归结果如表4所示。列(1)～(3)汇报了包含公司固定效应的动态检验效果。可以看到，Before_SOE的回归系数均不显著。说明相对于样本基期，2014年国企的创新没有明显变化，限薪令的颁布本身对国企创新并无显著影响，在薪酬限制政策正式实施前，并不存在预期效应。参照前人对平行趋势的检验(Bertrand and Mullainathan，2003；姜军等，2017；刘行等，2019；丁宁等，2020；郭晔等，2020)， 政策颁布是在2014年8月，上述回归结果排除了因果关系的潜在疑问，说明预期效应并没有破坏“平行趋势”假设。值得注意的是，Current_SOE的回归系数均在1% 或5% 的置信度下显著为负，且其回归系数的绝对值均远高于同列中Before_SOE回归系数的绝对值。举例来说，列(1)显示，在2015年限薪令实施当年，国企的专利申请量在1% 的置信度下减少了18.4%。此外，After_SOE的回归系数均在1% 的水平显著为负，回归系数的绝对值略高于同列中Current_SOE回归系数的绝对值。上述结果进一步表明，限薪令仅在实施后对企业的创新活动产生影响，限薪令对企业创新活动的影响不存在预期效应，排除了反向因果问题。同时，限薪令的实施对于企业创新行为的影响具有持续性。列(4)～(6)则控制了行业固定效应，基本结论保持不变。

表4 限薪令与企业创新—动态检验

3.3 使用倾向得分匹配处理遗漏变量问题

限薪令的实施对企业来说是外生冲击。因此，本文的实证模型在很大程度上免受反向因果等带来的内生性困扰。但是，国有企业和非国有企业本身就存在许多差异，即使我们的双重差分模型中控制了常见差异，也无法完全排除遗漏变量等问题。为了得到相对纯净的研究结果，我们利用倾向得分匹配法(propensity score matching, PSM)，为样本中每家国有企业选取四家属于同一行业且倾向得分最接近的民营企业作为对照组。计算倾向得分时，采用Logit回归，进行可放回的一比四最邻近配对。配对样本的平衡性检验结果如表5所示，经过配对之后，国有企业和民营企业在公司特征等方面基本无统计上的显著差异。所有协变量匹配之后的标准化偏误均小于10%，根据前人的研究(Rosenbaum and Rubin，1985；马草原等，2020)，以上结果表明，倾向得分匹配后的样本通过了平衡性检验，倾向得分匹配是有效的。协变量的t检验结果都在5%的显著性水平上接受了匹配后实验组与控制组之间并无系统性差异的原假设，这说明匹配后控制组样本各变量更接近于实验组样本，这将减小在双重差分检验时因潜在误差对政策净效应的可能影响。因此，利用倾向得分匹配法匹配后的样本进行回归能够有效缓解样本“自选择”问题带来的估计误差。剔除没有进入对照组的观测后，我们重新进行模型(1)中的双重差分回归。结果如表6所示。 在列(1)～(3)中，p_SOE的回归系数均在1%的水平上显著为负；与表3中双重差分回归结果一致。列(4)～(6)用行业固定效应替换了公司固定效应，结果也与表3一致。这说明，在控制了潜在的遗漏变量问题后，限薪令对公司创新仍有负向影响。

表5 倾向得分匹配结果

表6 双重差分倾向得分匹配

3.4 稳健性检验

3.4.1 其他样本设定

在本节中，我们考虑多种情况，分别改变样本的时间区间、覆盖的地区范围、所属行业等，对前述的主要发现做进一步的检验。结果见表7。

首先，薪酬管制的《改革方案》于2014年8月颁布，并从2015年1月开始实施，各地区在制定并出台相关的薪酬管制措施时，可能存在时滞。对于2014年、2015年的样本观测，区分它们应属于事件前还是事件后的区间，可能有一定难度。我们从样本中分别剔除2014当年的观测或剔除2014年和2015年共两年的观测，再重新进行模型(1)的回归。表7的Panel A的列(1)～(3)、列(4)～(6)分别汇报了两种样本下的回归效果，p_SOE的系数仍然显著为负，本文的基本结论不变。

其次，2012年12月4日，中共中央政治局召开会议，审议通过了中央政治局关于改进工作作风、密切联系群众的“八项规定”，反腐倡廉。这可能会约束企业高管的在职消费、过度投资等行为，缓解代理问题，促进企业创新；另一方面，较为严格的监督机制也可能增加企业高管的风险规避意愿，降低其创新激励。为了排除“八项规定”对公司创新的潜在影响对本文研究的干扰，我们从样本中删去“八项规定”2013年开始实施的年份观测值，重新按模型(1)进行双重差分回归，结果见表7的Panel B的列(1)～(3)，对不同的专利度量办法，p_SOE的回归系数均显著为负，本文的基本结论不变。在排除了“八项规定”的潜在影响后，2015年1月实施的限薪令仍对企业创新有显著的负向影响。

再者，从地区差异的角度考虑，北京、上海、广东这三个地区，经济发展程度较高，创新活动较为活跃，企业集聚程度也高。虽然我们在回归中控制了年份与省份交叉的固定效应，但位于北上广的企业，其创新水平仍有可能受到当地其他因素的影响。为了避免这部分企业与其他企业可能存在的本质差异对结果的扭曲，我们从样本中删除位于北上广的企业，重新进行模型(1)的检验，结果见Panel B的列(4)～(6)，p_SOE的回归系数均显著为负，本文的基本结论不变。

此外，部分企业是在样本起始年2013年或之后年份上市的，这些企业由于刚刚上市，可能具有更高的创新激励；也可能是为了更好地谋求创新，才作出上市的决定。我们从样本中剔除这些观测，仅保留2013年之前上市的企业作为研究对象。Panel C的列(1)～(3)汇报了该样本下的双重差分回归结果。p_SOE的回归系数均显著为负，本文的基本结论不变。

最后，如前文所述，本文的研究对象是制造业企业。在Panel C的列(4)～(6)中，我们将研究对象替换为非制造业企业，发现p_SOE的回归系数不再显著。由于专利活动主要来自于制造业企业，限薪令对制造业企业创新的影响远远大于对非制造业企业的影响。在制定相关薪酬管制政策时，应考虑企业所属行业的特点。

在以上不同样本设定下，我们也进行了不含控制变量的双重差分回归、将公司固定效应替换为行业固定效应的双重差分回归，p_SOE的系数仍显著为负。出于篇幅的限制，在表7中没有汇报。

表7 其他样本设定

续表

3.4.2 延长限薪令实施前的样本期

在前述章节，我们将2013—2014年作为国企薪酬限制政策实施前的年度，验证了限薪令实施前后企业创新的动态变化。较短样本期间的好处在于，可以最大限度地避免其他与薪酬限制政策不相干的因素对企业创新的影响(刘行等，2019)，但是也减少了样本量。在本节，为了更充分地验证实验组与控制组在薪酬限制政策前存在一致的创新增长趋势，我们延长限薪令实施前的样本期，将2012—2014年作为薪酬限制实施前的年度，这样，得以比较政策前三个时间点有无显著差异变化(朱玉杰和钟汉麟，2020.)。 重新进行模型(2)的动态回归，结果如表8所示。其中， Before2_SOE为虚拟变量，若公司为国企，则在2013年取1；其他情况取0。Before1_SOE为虚拟变量，若公司为国企，则在2014年取1；其他情况取0。其他变量的定义与前文一致。列(1)～(3)汇报了控制公司固定效应的动态检验结果，Before2_SOE和Before1_SOE的回归系数均不显著。这说明相对于样本基期，2013年、2014年国企创新水平没有显著变化，进一步验证了国企与非国企在限薪令实施前创新活动变化趋势的一致性。并且，与表4类似，Current_SOE回归系数的绝对值均远高于同列中Before1_SOE回归系数的绝对值；After_SOE回归系数的绝对值也略微高于同列中Current_SOE回归系数的绝对值。列(4)～(6)则控制了行业固定效应，回归效果保持不变。由此，我们充分排除了潜在的反向因果问题，为前文中动态检验的结果提供了更为稳健的支持。 如前文所述，在拓宽政策前样本期的同时，需考虑到较早发生的其他政策或事件对研究的可能影响。比如，余明桂等(2016)以2010年针对央企实施的EVA 考核机制实施作为自然实验，采用双重差分法进行检验，发现相对于不受该项制度影响的民营企业来说，央企的创新水平在新政策实施后有所提高。因此，在本节延长了限薪令实施前的样本期后，对估计结果进行解读时，需持有必要的谨慎性。

表8 动态检验-延长限薪令实施前的样本期

3.5 限薪令对公司创新的影响渠道

参照Baron and Kenny (1986)研究中介效应的办法，下面我们将模型(1)中的因变量分别更换为LnGAP_1和LnGAP_2进行回归，考察限薪令对国有企业内部薪酬差距的影响。结果如表9所示，p_SOE的回归系数在列(1)～(2)中都显著为负。这几组回归也通过了多期动态回归检验，限于篇幅，表9中没有汇报。这说明，限薪令的实施显著缩小了企业薪酬差距。若限薪令是通过该渠道影响创新的话，在控制LnGAP_1和LnGAP_2后，p_SOE的回归系数应有所减小。因此，我们在模型(1)中分别加入LnGAP_1和LnGAP_2作为控制变量，重新进行双重差分回归，表9的列(3)～(4)汇报了这两组回归的结果。LnGAP_1和LnGAP_2前的系数均显著为正，说明企业内部薪酬差距确实可以改变创新激励(温忠麟等，2004)。最后，我们将p_SOE在表9列(3)～(4)中的回归系数，与表3的回归结果进行比较，判断中介的解释力度。p_SOE在表9列(3)中回归系数的绝对值下降幅度较大，达到49%；且回归系数的显著性水平也从1%下降到5%，说明中介效应显著(温忠麟等，2004)。当考虑扣除社会保险费用后所得到企业净内部薪酬差距LnGAP_2时，表9列(4)的回归结果显示，系数绝对值相比较表3下降幅度达到62%；且回归系数不再显著，说明完全中介效应显著(温忠麟等，2004；郭晔等，2020)。限薪令确实通过改变内部薪酬差距，影响了企业创新。

表9 薪酬管制的中介效应

续表

此外，限薪令还有可能通过影响普通员工薪酬水平、企业风险承担水平或高管在职消费，改变公司创新激励。参照徐经长(2017)，我们计算企业前一期、当期和未来一期资产收益率的标准差，再将其乘以100，来度量企业风险承担水平，记做std(roa)；参照Bae et al.(2017)，用管理费用与营业收入的比值代表在职消费，记做Perks。我们将模型(1)中的因变量分别更换为LnAEP，std(roa)和Perks，回归结果见表9列(5)～(6)所示，p_SOE的系数均不显著，说明限薪令并没有改变普通员工薪酬水平、企业风险承担水平；因为“八项规定”开展了反腐倡廉，限薪令没有增加高管的在职消费。

进一步地，我们将样本内观测，每年按内部薪酬差距的高低进行排序，并依次分为样本量基本接近的三组，分别进行模型(1)的回归。如表10，对于内部薪酬差距过小的企业，限薪令对其创新没有太大影响；对于内部薪酬差距较大的企业，限薪令显著降低了其创新能力；对于内部薪酬差距过大的企业，限薪令并不会影响其创新水平。这说明，当内部薪酬从较低的水平提升为较高的水平时，内部薪酬差距可以有效激发高管和员工的创新激励， 支持锦标赛理论；当内部薪酬差距非常大时，员工容易有不公平感或不满，锦标赛理论失效，这时实施薪酬管制，并不会对企业创新有负面影响。综合表9的结果，总体上支持锦标赛理论，国企的薪酬差距整体上并没有高到锦标赛理论失灵的阶段，这与前人(孔东民等，2017； Xu et al.，2017)的观点一致。

表10 限薪令、内部薪酬差距的高低与企业创新

续表

4 分情景讨论

通过前文的探讨，本文发现薪酬管制会扭曲企业员工激励，对企业创新具有一定的负向影响。在不同的模型设定下，本文的主要发现依旧稳健。在本节，我们探讨限薪令如何改变对不同情景下企业的创新激励产生差异化的影响。

在不同场景下，企业创新的激励程度可能不同。限薪令的实施，对这些企业的影响应该有一定区别。首先，考虑企业所处的外部环境。行业竞争度高时，为了不在激烈的竞争中被所属行业淘汰，企业具有更高的创新激励，会积极地进行创新。限薪令的实施，对其创新激励改变可能不会太大。相反，薪酬管制对竞争度低的行业的激励扭曲更大。我们计算了每个企业每年的赫芬达尔指数(HHI)，并按当年HHI指数的中位数，将样本分为两组。HHI低的组，记为行业竞争度高的组；HHI高的组，记为行业竞争度低的组。对两组样本分别进行模型(1)的检验。回归结果见表11的Panel A：列(1)～(3)中，p_SOE的回归系数不显著，而列(4)～(6)中，p_SOE的回归系数显著为负。在行业竞争度高的组中，限薪令前后企业创新水平并无明显变化；而行业竞争度低的组本就缺乏创新的激励，薪酬管制使这些企业的创新激励明显降低。法律环境作为一种重要的外部环境特征，对企业经营和创新都有影响。La Porta早在1997年就指出，法律保护在促进资金有效配置及维护资本市场稳定运行中起到了重要作用。创新活动本身的特殊性质——周期长、正的外部性、风险高，所以需要法律保护去鼓励企业创新。在法治水平较低的地区，法律执行效率低，对企业高管的合法合规从业没有较好的监督；法律保护程度弱，企业创新的激励也相应较低。薪酬限制对于这些地区的企业创新应当有更显著的影响。我们采用《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》(樊纲等，2011)中的指标“市场中介组织的发育和法律制度环境”来度量地区法治水平，并参照倪骁然和朱玉杰(2016)的办法，按照2008年该指标的中位数将样本分为高低两组，表11的Panel B汇报了分组回归的结果。列(4)～(6)中，p_SOE的回归系数不论绝对值大小还是显著性都大于列(1)～(3)。这说明，相对于法治水平高的地区，法制水平低的地区，其企业创新受限薪令的影响较大。

表11 分情景讨论—从企业外部出发

其次，考虑企业的内部特征。限薪令实施，会影响高管和员工创新的激励，怠于创新。若企业内部有较为成熟完善的管理控制机制，一方面，可以对高管加以约束监督；另一方面，可以设立其他机制，以弥补薪酬限制对创新激励的挫伤，因此限薪令对其创新的影响可能较小。相反，若企业内部控制水平低，则其高管和员工更需要薪酬作为激励，这种情况下，薪酬管制对企业影响更大。我们采用博迪内部控制指数，按其年中位数分组。表12的Panel A汇报了分组回归结果。列(4)～(6)的系数显著程度和绝对值均大于列(1)～(3)的回归系数。由此可见，限薪令对内部控制水平低的企业影响更大。此外，对于投资机会和成长机会多的企业，创新给其带来的潜在回报更大，因此这些企业更有激励从事高风险的创新活动；相反，缺乏成长机会的企业，创新的动机较弱，薪酬限制对其创新活动的影响应该较明显。我们以托宾Q值代表企业的成长机会，按年中位数高低进行分组，回归结果见表12 的Panel B。相比于列(1)～(3)， 列(4)～(6)中p_SOE的系数更为显著。这证明当企业缺乏成长机会时，限薪令对其创新影响会更加明显。高管其所携带的人力资本和知识技术作为无形资产，深刻地影响企业创新(Huang et al.，2020)。具有较高人力资本水平的高管对企业创新有较大贡献。 限薪令实施后，高管创新激励被扭曲，高管人力资本水平高的公司所受损失应更多。参照Huang et al.(2020)，我们用高管是否具有本科学历为标准，将样本分为两组。回归结果见表12的Panel C。列(1)～(3)中，p_SOE的回归系数均显著为负；且无论是系数的绝对值或显著性，列(1)～(3)均高于列(4)～(6)。由此可见，限薪令对高管人力资本水平较高的公司影响更明显。

表12 分情景讨论——从企业内部出发

续表

5 市场反应

我们已证实，限薪令会通过改变高管和员工的激励，影响企业的创新产出和创新质量。那么，限薪令实施对创新的影响，是否会让股东的利益受损？在本节中，我们从知识产权局网站手动搜集企业每条专利的申请日和公告日，参照Kogan et al.(2016)，通过分析市场对于企业专利授权公告的反应，来探讨这个问题。对于一个给定企业，在某天可能有多个申请时间不同的专利同时获得授权。因此，为保证所有获得授权的专利都是在同一个高管在职期间申请的，我们要求：对于每一个企业，在给定日期t当天获得授权的全部专利，其申请日期前至少1年，以及获得授权日期当时，必须是同一个高管在职。这样，对于任意企业任意专利授权日期，全部专利授权事件都只和一个高管有关。据此，我们按Sunder et al.(2017)的方法，设立如下模型：

(3)

其中，CAR是累计超额收益。我们以专利授权日为基准，设定窗口期为[0天,+2天]。分别采取两种衡量办法：其一， 在[-275天,-25天] 的时间区间内，采用资本市场定价模型(Capital Asset Pricing Model，简称CAPM)回归计算期望股票收益率，进而在[0天,+2天]的窗口期内计算累计超额收益率，记做CAR_CAPM ； 其二，我们从原始收益率中减去市场收益率来计算超额收益率，进而在[0天,+2天]的窗口期内计算累计超额收益率，记做CAR_Market。我们也在回归中控制了每个企业每天获得授权的专利个数，加1取对数后记做Lnnumpatent。 对于高管任期、高管年龄这两个变量，参照Sunder et al.(2017)，对于在同一天获得授权的全部专利，我们分别计算出其高管任期、高管年龄的均值，记做Meantenure和Meanage。Controls是一串高管特征二元哑变量，包括是否兼任董事长哑变量Dual，是否有本科或以上学历College Degree，是否有政府背景Fgo_servists，是否有金融从业背景Finback，是否有海外背景Oveseaback，是否有研发背景RDback以及是否有学术背景Academic。

回归结果如表13所示。列(1)中，p_SOE的回归系数在10%的水平上显著为负，t值为-1.866；列(2)中p_SOE的回归系数也为负。这说明，国企所生产的专利，其给股东带来的价值，在限薪令实施后略有下降。投资者已经意识到，薪酬限制可能会降低内外部环境不利企业的专利质量。此外，Meantenure的回归系数也显著为负，这说明企业所聘用高管的任期越长，其专利价值越低。

表13 市场反应

续表

6 结论

本文采用双重差分模型研究了2015年1月实施的国有企业薪酬管制对企业创新的影响。在控制了企业、年份和省份因素后，我们发现：限薪令实施对国有企业的创新产出和创新质量有一定的负面影响。进一步研究显示，限薪令主要通过缩小国企内部薪酬差异来改变高管和员工的努力激励，进而影响企业创新。关于内部薪酬的分样本检验基本支持了锦标赛理论。本文的发现在企业内外部环境不利时较为明显。当企业所在行业的竞争度较弱时，当企业所在地区法治水平较低时，当企业内部控制水平较低时，当企业缺乏成长机会时，限薪令对创新的影响较明显。此外，限薪令实施后，国企的专利价值下降，市场对国企专利获得授权的反应略微消极。本文充分验证了内部薪酬差距对企业创新的影响，并深入探讨了限薪令对具有哪些特征的企业影响更大。

本文为国家薪酬管制后续相关政策的制定提供了参考，也为中国现阶段正在进行的国有企业改革提供了启示。推进国有企业的改革和发展，从总体上将增强国有企业的活力和国有经济的竞争力。国有企业在技术创新中应发挥积极作用。在国有企业改革的进程中，应兼顾改革与创新。第一，进一步改革和完善国有企业管理者的考核制度、评价制度与薪酬制度。在制定国有企业高管薪酬限制相关规定时，需考虑到限薪对公司创新可能带来的不利影响，并制定相关管理办法、采取适当的激励措施来缓解限薪对创新的影响。在改革的过程中，鼓励国有企业结合自身实际制定行动计划，力争在激励奖惩、劳动合同管理、人员配置的优化等角度有所突破，努力打造良好的竞争环境、释放创新能量。比如，可考虑采取股权奖励、股权期权等方式将高管额外报酬奖励与公司的实际产出等业绩绩效挂钩，鼓励国有企业在限薪的大背景下维持创新热情，把创新融入企业发展基因当中去，促进经济增长。第二，建立健全国有企业普通员工中科技人才的发现、培养和激励机制，鼓励员工力争上游、积极开展各项创新工作，促进国企内部各创新主体公平竞争、协同进步，使国企内的创新活动能在各个环节保持较高的质量。比如，完善员工的绩效考核奖惩标准，将实际产出与员工工资水平联系起来，激励员工的工作热情；或者，改进企业内部员工的各层晋升机制，鼓励有创新成果、表现突出的员工晋升，形成良性竞争的大环境。第三，培养先进积极的企业文化。比如，可开展形式丰富的企业文化建设系列活动，充分发挥国有企业党组织的领导核心和政治核心作用，推动国企员工解放思想，增强其责任感，弘扬创新热情。第四，深入细化国有企业创新改革方案。比如，可针对特定产业制定产业创新政策，针对特定区域制定区域创新政策。在方案制定的过程中，充分考虑市场环境、法律环境、文化环境和企业特征，最大程度调动创新热情。第五，提高创新效率，加强科技成果向实际生产力的转化，从组织引导、资金支持等方面对国有企业创新进行扶持。第六，国有企业可打通渠道，积极加强与各类所有制企业的合作与创新，进一步协调和优化资源组合配置，充分发挥创新的潜力。 综上，结合本文的研究，在改革深入推进的当下，构建和完善国有企业考评制度，建立良好的员工激励计划和人才培养计划，营造积极的企业文化，针对性制定改革方案，加强创新成果转化和创新合作，将有助于国有企业在市场经济中发挥更为积极的主导作用。