管理层持股与研发投入：数理分析与数据检验
rdri，t=β0+β1rdri，t-1+β2sizei，t-1+β3size2i，t-1+β4npi，t-1+β5opcfi，t-1+β6asliarai，t-1+β7tradfirhdi，t-1+β8salaryi，t-1+β9ceohdi，t-1+β10bsphdi，t-1+β11bsphdi，t-1·ceohdi，t-1+β12salaryi，t-1·ceohdi，t-1+β13salaryi，t-1·bsphdi，t-1+β14ceohdi，t-1·bsphdi，t-1·bddihdi，t-1+β15taxratei，t-1+β16ecsedexi，t-1+εi，t(21)
其中i=1、2、……50，t=2011、2012、2013、2014、2015。模型中第2项重在考察上期研发投入对本期研发投入的影响，第3项到第4项考察公司规模对研发投入的影响，第5项到第7项重在考察创业板公司的财务状况对研发投入的影响，其中包括净利润率、经营现金净流量、资产负债率对研发投入的影响。第8项到第15项着重检验公司治理因素对研发投入的影响，主要是第一大股东持股比例的赫芬达尔指数、董监高工资的自然对数、CEO持股的自然对数、监事会持股自然对数、监事会持股自然对数与管理层持股的自然对数的交乘项、董监高薪酬自然对数与CEO持股自然对数的交乘项、董监高薪酬自然对数与监事会持股自然对数的交乘项、CEO持股自然对数与董事会持股自然对数以及监事会持股自然对数的交乘项。第16项和第17项关注公司外部的宏观经济背景对研发投入的影响，主要是经济景气指数以及公司税收负担的比率两个因素对研发投入的影响。
(四)实证检验与分析
1.关键变量的描述性统计。针对本研究的关键变量(CEO持股的自然对数、监事会持股的自然对数、董事会持股的自然对数、董监高工资的自然对数、第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数、前十大股东持股比例的赫芬达尔指数、研发投入强度、经济景气指数、公司规模的自然对数、公司税收负担、经营净现金流量、公司的资产负债率)进行了描述性统计。
从2011-2015年间的50家创业板公司来看，其研发投入强度均值是14926，研发投入强度最小值是00006，总体水平偏低。
董监高持股数据显示：监事会持股的自然对数明显低于CEO持股的自然对数以及董事会持股的自然对数，反映出创业板公司董监高持股不均衡现象。并且董事会持股的自然对数、CEO持股的自然对数以及监事会持股的自然对数这三类变量的最小值是0，说明了创业板公司存在董监高没有持股现象，股权激励计划没有完全采纳，管理层持股制度有待深入完善。
从股权集中度来看，第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数的最大值是6150，最小值是496，说明创业板公司第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数存在较大的差异，另外也表明第一大流通股股东已经实际控制了本公司。前十大股东持股比例的赫芬达尔指数的均值与中位数明显低于第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数，创业板公司第一大股东持股比例远远高于外部股东持股比例，创业板公司股权制衡程度总体上看来是比较弱的。
资产负债率的均值是1947%，但是资产负债率的最大值6659%，最小值是159%，说明个别创业板公司的资本结构不合理，出现资产负债率过高和过低两种极端现象。
经济景气指数均值是992338，最大值是1036，最小值是9601，表明宏观经济在不景气区间内徘徊，经济状况趋于下降或恶化状态。
2.关键变量的相关性分析。为了检验文章中几个变量是否存在多重共线性问题，需要对相关变量进行相关性分析。文章对CEO持股、监事会持股、董事会持股、董监高工资、第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数、前十大股东持股比例的赫芬达尔指数、研发投入强度、经济景气指数、公司规模的自然对数、公司税收负担、经营净现金流量、公司的资产负债率这几个变量进行相关性分析。
这12个变量之间的相关系数没有超过08，说明变量之间不存在多重共线性问题，适合进行下一步的多元回归。可以看出相关变量之间的基本相关关系：研发投入强度(Rdr)与董事会持股(Bddihd)正相关、与监事会持股(Bsphd)正相关、与CEO持股(CEOhd)正相关、与经济景气指数(Ecsedex)正相关、与净利润率(Np)负相关、与董监高薪酬(Salary)正相关、与公司规模(Size)正相关、与公司税收负担(Taxrate)负相关、与第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数(Tradfirhd)正相关。
3.单位根检验。在进行实证研究之前，先对面板数据的平稳性进行检验，利用Eviews80软件对被解释变量、解释变量以及控制变量进行单位根检验，根据检验的结果显示，相关变量比较平稳，适合做下一步的实证分析。
4.实证结果。若解释变量与随机误差项不是相互独立，则称模型存在内生性问题，此时需要寻找一组工具变量(Instrument Variable)，以消除解释变量与随机误差项之间的相关性。借鉴Himmerberg et al(1999)[34]以及程柯和程立(2011)[35]的检验方法，对管理层持股变量进行内生性检验。通过检验发现，本研究适合采用两阶段最小二乘法进行拟合。本研究在估计模型中参数协方差时使用White截面方法(White cross section)计算系数协方差。由于本研究采用的是均衡面板数据，通过固定效应模型的F检验、LR检验结果可知，本次回归宜采用随机横截面模型。利用Eviews80软件对公式(21)进行数据拟合。拟合结果如表2所示。
根据表2的数据，从微观视角来分析创业板研发投入状况，容易得出以下结果：上一期研发投入强度与本期研发投入强度呈正相关关系，在1%水平下显著，说明创业板公司研发投入强度存在持续性，即上期研发投入如果较多，那么本期研发投入也较多。, 百拇医药(李经路 苏杭)
其中i=1、2、……50，t=2011、2012、2013、2014、2015。模型中第2项重在考察上期研发投入对本期研发投入的影响，第3项到第4项考察公司规模对研发投入的影响，第5项到第7项重在考察创业板公司的财务状况对研发投入的影响，其中包括净利润率、经营现金净流量、资产负债率对研发投入的影响。第8项到第15项着重检验公司治理因素对研发投入的影响，主要是第一大股东持股比例的赫芬达尔指数、董监高工资的自然对数、CEO持股的自然对数、监事会持股自然对数、监事会持股自然对数与管理层持股的自然对数的交乘项、董监高薪酬自然对数与CEO持股自然对数的交乘项、董监高薪酬自然对数与监事会持股自然对数的交乘项、CEO持股自然对数与董事会持股自然对数以及监事会持股自然对数的交乘项。第16项和第17项关注公司外部的宏观经济背景对研发投入的影响，主要是经济景气指数以及公司税收负担的比率两个因素对研发投入的影响。
(四)实证检验与分析
1.关键变量的描述性统计。针对本研究的关键变量(CEO持股的自然对数、监事会持股的自然对数、董事会持股的自然对数、董监高工资的自然对数、第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数、前十大股东持股比例的赫芬达尔指数、研发投入强度、经济景气指数、公司规模的自然对数、公司税收负担、经营净现金流量、公司的资产负债率)进行了描述性统计。
从2011-2015年间的50家创业板公司来看，其研发投入强度均值是14926，研发投入强度最小值是00006，总体水平偏低。
董监高持股数据显示：监事会持股的自然对数明显低于CEO持股的自然对数以及董事会持股的自然对数，反映出创业板公司董监高持股不均衡现象。并且董事会持股的自然对数、CEO持股的自然对数以及监事会持股的自然对数这三类变量的最小值是0，说明了创业板公司存在董监高没有持股现象，股权激励计划没有完全采纳，管理层持股制度有待深入完善。
从股权集中度来看，第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数的最大值是6150，最小值是496，说明创业板公司第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数存在较大的差异，另外也表明第一大流通股股东已经实际控制了本公司。前十大股东持股比例的赫芬达尔指数的均值与中位数明显低于第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数，创业板公司第一大股东持股比例远远高于外部股东持股比例，创业板公司股权制衡程度总体上看来是比较弱的。
资产负债率的均值是1947%，但是资产负债率的最大值6659%，最小值是159%，说明个别创业板公司的资本结构不合理，出现资产负债率过高和过低两种极端现象。
经济景气指数均值是992338，最大值是1036，最小值是9601，表明宏观经济在不景气区间内徘徊，经济状况趋于下降或恶化状态。
2.关键变量的相关性分析。为了检验文章中几个变量是否存在多重共线性问题，需要对相关变量进行相关性分析。文章对CEO持股、监事会持股、董事会持股、董监高工资、第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数、前十大股东持股比例的赫芬达尔指数、研发投入强度、经济景气指数、公司规模的自然对数、公司税收负担、经营净现金流量、公司的资产负债率这几个变量进行相关性分析。
这12个变量之间的相关系数没有超过08，说明变量之间不存在多重共线性问题，适合进行下一步的多元回归。可以看出相关变量之间的基本相关关系：研发投入强度(Rdr)与董事会持股(Bddihd)正相关、与监事会持股(Bsphd)正相关、与CEO持股(CEOhd)正相关、与经济景气指数(Ecsedex)正相关、与净利润率(Np)负相关、与董监高薪酬(Salary)正相关、与公司规模(Size)正相关、与公司税收负担(Taxrate)负相关、与第一大流通股股东持股比例的赫芬达尔指数(Tradfirhd)正相关。
3.单位根检验。在进行实证研究之前，先对面板数据的平稳性进行检验，利用Eviews80软件对被解释变量、解释变量以及控制变量进行单位根检验，根据检验的结果显示，相关变量比较平稳，适合做下一步的实证分析。
4.实证结果。若解释变量与随机误差项不是相互独立，则称模型存在内生性问题，此时需要寻找一组工具变量(Instrument Variable)，以消除解释变量与随机误差项之间的相关性。借鉴Himmerberg et al(1999)[34]以及程柯和程立(2011)[35]的检验方法，对管理层持股变量进行内生性检验。通过检验发现，本研究适合采用两阶段最小二乘法进行拟合。本研究在估计模型中参数协方差时使用White截面方法(White cross section)计算系数协方差。由于本研究采用的是均衡面板数据，通过固定效应模型的F检验、LR检验结果可知，本次回归宜采用随机横截面模型。利用Eviews80软件对公式(21)进行数据拟合。拟合结果如表2所示。
根据表2的数据，从微观视角来分析创业板研发投入状况，容易得出以下结果：上一期研发投入强度与本期研发投入强度呈正相关关系，在1%水平下显著，说明创业板公司研发投入强度存在持续性，即上期研发投入如果较多，那么本期研发投入也较多。, 百拇医药(李经路 苏杭)