高管股权激励与公司Ramp;D支出水平关系研究——来自A股市场的经验证据，本文主要内容关键词为：高管论文,支出论文,证据论文,股权激励论文,股市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F276.6
文献标识码：A
为实施股权激励提供了依据。
研究开发(research and development，简称R&D)投资与高管股权激励一直为风险战略管理和公司治理研究中的重要话题。先前的研究表明，R&D投资不仅为企业的持续增长提供动力，而且为企业保持持久的竞争优势创造条件[1]。但是，作为风险厌恶(risk-aversion)的企业高管，他们往往基于自利动机，不愿承担过多的风险而缩减企业的风险投资[20](如R&D投资)。当出现高管即将退休[2]、企业微利下降或微亏[3]等情况时，企业高管更可能从事机会主义行为而降低企业的R&D支出。随着上世纪美国企业成功实施高管股权激励计划以来，世界各国的企业都效仿实施。股权激励机制被业界形象比喻为高管人员的“金手铐”。Cheng[4]验证出高管的股权激励价值与公司的R&D支出呈显著地正相关关系；即高管的股权激励能够提高公司的R&D支出水平。夏芸和唐清泉[21]以我国高科技企业为研究对象，也发现了高管股权激励与R&D支出显著正相关。
但是，自美国AIG奖金门事件以及我国创业板市场高管“扎堆”辞职所表现出的“套现效应”[22]以来，业界开始反思股权激励机制的实施效果。郭葆春和张丹[23]在研究中小创新型企业高管团队特征对R&D投资行为的影响时，将样本组划分为离职组和非离职组后，发现离职组高管持股与R&D支出水平负相关，而非离职组高管持股与R&D支出水平正相关。Tian[5]认为对高管实施大量的股权激励，事实上降低了激励效果而并未实现预期目标。唐清泉等[24]在讨论股权激励与R&D投资的内生性关系时认为，股改前股权激励与公司的R&D支出之间呈现倒U型关系：管理层持股比例超过23.24％后，管理层持股比例与R&D支出之间呈现显著的负相关关系。可是，考虑到现阶段高管持股数量受到一定的限制①，于是从高管持股比例的差异来说明企业的R&D支出水平的不同就缺乏一定的解释力。本文以2006～2011年沪深A股实施高管股权激励计划的上市公司为样本，试图从企业实施高管股权激励计划的动机出发，研究不同动机下的高管股权激励与公司的R&D支出之间的关系。我们认为，高管股权激励计划的动机差异会影响企业的投资行为或决策，进而造成企业间的R&D支出水平的不同。
理论分析及研究假说
前景理论(prospect theory)认为，与投资总量相比，投资者更加关注的是投资的未来前景，当投资者面临条件相同的损失时更加倾向于冒险，当面临条件相当的盈利前景时反而更倾向于选择确定性的决策[7]。在前景理论的基础上，结合代理理论，Wiseman和Gomez-Mejia[8]提出以或有的观点(contingent view)看待高管风险投资的行为代理理论(behavioral-agency theory)。这种理论认为高管对其个人财富前景的预期会影响其风险投资决策：当高管预期未来财富存在较低概率的损失时，他们更加倾向于确定性投资决策；但当他们预期未来财富存在较高概率的损失并伴有较高数额的利得时，他们更愿意做出风险投资的决策。
股权激励能够提高高管自愿承担风险能力，并激发高管将企业更多的资源配置于包括R&D支出在内的风险项目的投资，即高管股权激励与公司的R&D支出正相关。一方面，当公司股价低于期权的执行价时，授予的股权激励无法增加高管的实际财富[9]。为了实现股权激励的价值，高管必须想方设法来改善公司的业绩。R&D投资将会给企业招徕新的顾客(进而提高市场占有率)、改良的生产工艺以及低廉的产品成本等；这些最终反映在较好的公司业绩或较高的公司股价上。因此，持有股权激励的高管有动力将更多的资源配置于R&D活动。另一方面，通常而言，高管必须经过期权等待期②(通常不少于2～3年)后方可行权。这促使高管调整他们的投资期限决策，转向更能为企业带来长远利益的长期投资。结果是，拥有高期权的高管将牺牲短期收益而更加关注企业的长期战略投资(如R&D投资)。因此，虽然R&D项目具有高度的不确定性，但是持有股权的高管有动力去承担潜在的风险。将高风险的R&D活动与高财富相结合，高管的股权激励对R&D支出产生正向效应。于是，本文提出假设1：
假设1：其他条件相同的情况下，比较已实施股权激励计划与未实施股权激励计划两类企业的R&D支出水平，前者显著高于后者。
一、高管股权激励的动机差异与R&D支出水平
吕长江等[25]总结出我国上市公司实施的股权激励具有激励型动机和福利型动机两类，并认为正是由于两类动机的存在，导致了实施股权激励的效果存在差异。两类动机下的股权激励对公司R&D支出的影响可以由最优契约理论和管理层权力理论分别加以解释。最优契约理论认为，高管股权激励可以降低股东与高管之间的代理成本，促使高管最大限度为股东利益工作并减少信息不对称下的道德风险行为；可以鼓励高管投资高风险的项目，减少高管风险规避的问题。激励型动机的股权激励能够鼓励高管自愿承担个人财富下行风险(downsize risk)而加大对包括R&D在内的风险项目投资，进而提高公司的R&D支出水平。与最优契约理论不同，管理层权力理论认为高管股权激励非但不是降低代理成本的有效方式，反而成为增加代理成本的一种手段。由于董事会下设的薪酬委员会缺乏独立性，高管的薪酬最终受到高管意愿的支配或影响，公司实施股权激励并非为了将高管的利益与股东的利益“捆绑在同一辆战车上”，而是便于高管从中“提取额外的租金”，提高高管的福利水平。这种福利型动机的期权计划具有行权期限短，行权条件容易实现等特点，无法激励经理人承担下行风险而增加R&D投资。因此，不同动机下的高管股权激励与R&D支出之间的关系存在差异。于是，本文提出假设2：
假设2：激励型股权激励能提高公司的R&D支出水平，而福利型股权激励与R&D之间不存在这种正相关关系。
二、高管股权激励的动机差异与R&D支出之间的传导机制
高管股权激励与公司的R&D投资之间并非呈现简单的相关关系。Wu和Tu[6]试图从高管所感知的下行风险的因素出发寻求两者之间的关系，并找出了公司的富余资源和过去的业绩表现两种影响因素。富余资源产生于企业的资本预算和决策过程之中[10]，它们作为企业的一种“战略储备资源”以备不时之需(缓解企业的融资约束)。高管在做预算决策时会将企业的富余资源维持在一定的水平上[11]。对于高管而言，富余资源既可能被用于缓解业绩考核的压力③(或缓冲高管所感知的风险)，也可能成为被攫取的对象。富余资源为公司的R&D活动提供了一种潜在的资源，但是这种资源是否用于R&D活动则取决于高管自利行为的程度。在实施股权激励的企业中，富余资源水平对R&D支出的作用受到股权激励计划动机的影响。具体而言，激励型动机的股权激励能够降低高管的自利行为，高管将更多的富余资源投入到R&D活动中。尤其当企业存在融资约束时，富余资源可以为企业的R&D活动提供融资。而福利型动机的股权激励原本就出于对高管先前工作的褒奖或高管的自利行为，无论未来公司业绩如何，高管的个人财富都具有向下黏性的特征(即个人财富不可能减少)，这种股权激励俨然成为高管的一笔额外的或有财富。因此，富余资源将如企业的自由现金流一样，成为高管从事机会主义行为的对象而损害股东的利益，对于企业而言就是一种损失。在此情景下，越多富余资源的企业并非伴有较高的R&D支出水平。于是，本文提出假设3a：
假设3a：激励型股权激励更能使高管将企业的富余资源配置于R&D支出上，而福利型动机的股权激励不存在这种作用。
另一方面，既有的公司业绩影响高管对R&D投资的前景预期。当既有的业绩持续比较差时，高管下调前景预期而很有可能调整公司投资决策，他们会将注意力转向短期活动例如广告和促销活动；而当既有的业绩较好时，高管增强原先对R&D投资的前景预期而可能增加公司的R&D支出。根据行为代理理论，股权激励能够调节高管所感知的下行风险而影响高管对R&D投资的前景预期。但是，不同动机下的股权激励会产生不同的作用。激励型股权激励会激发高管承担风险。在既有的业绩较差的情况下，这种动机下的股权激励能够缩小高管下调前景预期的幅度；而在既有的业绩较好时，这种动机下的股权激励能够强化高管对原先对R&D投资的前景预期。因此，无论公司的业绩如何，激励型动机下的股权激励都能在公司业绩水平影响R&D支出时起到促进作用。但是，福利型股权激励具有行权期较短以及行权条件较容易达到等特点，这种动机下的股权激励不会激发高管承担风险，更不会影响高管对R&D投资的前景预期。在公司业绩较好时，福利型股权激励更加倾向于保守的投资决策而不会增加公司的R&D支出；当公司业绩较差时，实施福利型股权激励的上市公司高管，他们往往考虑怎样促使董事会做出下调股权激励的执行价的决定，而并不关心对R&D投资的前景预期。因此，无论公司过去的业绩如何，福利型动机下的股权激励在公司业绩水平影响R&D支出时不存在明显地加强或降低作用。于是，本文提出假设3b：
假设3b：激励型股权激励在公司业绩水平影响R&D支出过程中起到促进作用；而福利型股权激励不存在这种作用。
研究设计
一、数据来源与样本选择
本文从上市公司年报披露的“支付的其他与经营活动有关的现金流量”、“管理费用”、“长期待摊费用”和“预提费用”的附注中，手工搜集并整理了R&D支出数据。另外，根据《企业会计准则》(2006)，我们采用当年资本化的R&D费用减去当年所摊销的R&D费用的净额作为对2006年以后年度企业的R&D支出水平。
2005年12月31日证监会发布的《上市公司股权激励管理办法(试行)》(以下简称《管理办法》)，为规范我国上市公司实施股权激励计划提供了政策性指导。因此，本文选自2006～2011年间A股市场上实施高管股权激励计划的上市公司为样本。剔除金融类公司，ST类、*ST类、S*ST类公司以及上市年限少于1年的公司，我们共获得437个有效样本。数据主要来源于国泰安CSMAR数据库和巨潮资讯网。
行业的性质对企业研发投资有较大的影响[24]。因此，本文沿着王华和黄之骏[26]的思路，以证监会《上市公司行业分类指引为基础》，对照Cui和Mak[12]采用企业年度研发费用除以总资产和年度研发费用除以年度销售收入的比率代表企业的研发投入程度，找出上市公司中研发程度排在前10％的企业，根据这些企业集中所在的行业确定高科技行业，本文确定如下几个行业为高科技企业：化学原料及化学制品制造业(C43)、电子(C5)、医药生物制品(C8)、信息技术业(G)。表1列示了样本公司的行业分布情况，其中高科技行业的公司有179家，占总样本的40.96％，非高科技行业的公司有258家，占总样本的59.04％。
二、变量的定义
1.因变量与自变量
据已有的研究结果显示，研发投资的代理变量主要有三种：单位总资产的研发支出(R&D/TA)、单位销售收入的研发支出(R&D/S)以及单位市价的研发支出(R&D/MV)。国内学者大多采用单位总资产下的研发支出(R&D/TA)作为研发投资的代理变量[7]，[13]。但是，从所选样本的行业分布来看，已实施股权激励的上市公司中存在较多的高新技术类企业。这些企业具有成长性高和盈利能力强等特点。这类公司的总资产、销售收入以及市场价值波动都比较大，而员工人数短期内变化不大。因而本文借鉴Barker和Mueller[14]，Wu和Tu[6]的做法，选用单位员工研发水平(R&D/E)来反映公司的R&D水平；并使用R&D/TA为代理变量进行稳健性检验。
本文采用高管股权激励薪酬占总薪酬的比例[15]，作为高管股权激励(G_inc)的代理变量，具体核算公式如下：
其中，P为上市公司年末股票收盘价；S和O分别表示年末公司高管持有的股票数量和享有的股权激励的份数；M为高管人员当年的货币薪酬总额。
为了使结论更加可靠，本文选用单位资产的高管期权价值(记为ESO/TA)作为高管期权激励程度的代理变量。
2.控制变量
Ryan和Wiggins[16]认为企业的投资机会、成长性和规模等因素会促进企业的R&D投入。Boyd[17]认为两职合一与R&D水平呈正相关关系。Wu和Tu[6]用三种方式来衡量富余资源：已吸收的富余资源(absorbed slack resources)——管理费用/销售收入、未吸收的富余资源(unabsorbed slack resources)——速动资产/流动负债和潜在的富余资源(potential slack resources)——负债总额/资产总额，并认为前两者均与公司的R&D支出之间呈显著的正相关关系。对高管而言，已吸收的富余资源不再具有缓解下行风险的作用。因此，本文选用未吸收的富余资源(Uaslack)作为富余资源的代理变量。具体控制变量参见表2。
3.分类变量
证监会颁布的《管理办法》规定，行权价格(或授予价格)不应低于下列价格的较高者：(1)股权激励计划草案摘要公布前一个交易日的公司标的股票收盘价；(2)股权激励计划草案摘要公布前30个交易日内的公司标的股票平均收盘价。行权价格作为高管购买标的股票事先约定的价格，与高管的行权成本密切相关。因此，上市公司选择何时作为股权激励草案摘要的公布日以及草案中的初始行权价格将成为判断股权激励动机的关键。我们认为，激励型动机的股权激励的行权价格一般会高于《管理办法》中的基准价格或者公告日前30个交易日内公司的标的股价处于上升趋势，表现为公告日至前30个交易日内股票的累计异常收益(CAR)为正值；而福利型动机的股权激励的行权价格往往恰好选择《管理办法》中的基准价格，不仅如此，这类公司在行权定价基准日前披露坏消息的频率显著增加[27]，这样会使公司的股价下跌，从而降低了制定行权价的基准价格，导致公告日至前30个交易日的股票的CAR为负值。基于以上考虑，本文选择上市公司实施高管股权激励计划草案的公告日至前30个交易日为窗口期(即[-30，0])，计算窗口期内的CAR值，并将CAR值与一个新设立的分类变量(Type)联系起来，将CAR为正值的股权激励定义为激励型动机的股权激励(Type赋值为1)，CAR为负值的股权激励视为福利型动机的股权激励(Type赋值为0)。
实证检验
(一)假设1的检验
为了验证假设1，我们采用倾向性得分匹配法(Propensity Score Matching，以下简称PSM法)，通过比较实施股权激励前后的实验组(Treated Group)和对照组(Controlled Group)两组间的R&D支出水平来判断股权激励是否提高了企业的R&D水平。
借鉴Li和Zhao[18]的做法，本文进行PSM法配对的基本思路为：首先，使用Logistic回归估计倾向性得分值(简称PS值)；其次，选择最邻近相邻(Nearest Neighbor)的PS为匹配算法，采用1∶1的配对得到配对样本；再次，检验这种配对的有效性；最后计算ATT(Average Treatment effect on the Treated)，并检验差异(Difference)的显著性。
根据巩娜[28]的研究成果：高管薪酬越高的公司实施股权激励的可能性较低；国有股比例越高的公司实施股权激励的可能性较高；高管持股比例越高的公司实施股权激励的可能性较低；盈利能力越好的公司实施股权激励的可能性越高；具有获得税收优势动机的上市公司实施股权激励的可能性较高；股本规模较大的公司实施股权激励的可能性越高。于是，本文选择高管总年薪的对数(MP)、国有股比例(Sosr)、公司前十大股东持股比例的平方和(Con)、管理层持股比例(MSV)、销售净利率(ROS)、年末实际所得税税率(Itr)以及总股本的自然对数(Lnshare)作为上市公司是否实施股权激励的影响因素。具体参见模型(2)。
表3给出了研发水平的PSM检验结果。表3中显示，PSM法所得到的三种研发水平的ATT差异都具有统计学意义上的显著性。其中，实验组的R&D支出显著高于对照组的R&D支出，并且两组样本间的R&D/E差异的显著性水平达到5％。这表明相比于未实施股权激励公司的R&D支出水平，实施股权激励公司的R&D支出水平更高。股权激励机制能够提高公司的研发水平，从而为假设1提供了经验性证据。
(二)描述性统计
表4中的Panel A列示出全样本下变量的描述性统计。如表4所示，尽管2006～2011年上市公司的研发密度有所提高④(R&D/TA的均值已超过总资产的1％)，但我国的上市公司间的R&D水平差别甚大，企业单位员工的R&D支出的最大值超过17万，而最小值却仅仅只有其万分之一，四分之一分位上的企业单位员工的R&D支出也只有1％；同时，R&D/TA的四分之一分位值显示，R&D支出所占总资产的比例不到2‰，而最大的R&D/TA时，R&D支出却占所持有总资产的10％以上。本文在考虑R&D支出水平时，以股权激励的动机为分类变量，比较并检验两类动机下R&D支出水平的差异。
通常而言，流动比率或速动比率(酸性测试)被用来判断一个企业的短期偿债能力的指标，并且给定一个经验值加以判断(流动比率为2，速动比率为1)。Uaslack的均值为2.34，说明了所选的样本具有较强的偿债能力，进而说明样本企业的高管掌握了较多的富余资源。Q的均值为1.87，并且最大值超过了8，说明这些样本公司中具有较多的投资机会。ROE的均值为6.3％，中值为7.4％，表明样本公司的盈利能力都很低；最小值为-163％，而最大值则超过98％，表明这些公司中的盈利能力差距极大，除了企业自身因素外，与公司所处行业不无一定的关系。
表4中的Panel B列示了高管股权激励动机、企业所处行业与R&D支出水平的差异检验。整体而言，激励型高管股权激励企业的R&D水平显著高于福利型高管股权激励(R&D/E和R&D/TA的均值差异分别为-0.541和-0.010)。具体而言：相比于非高科技行业两类动机下的R&D支出水平的均值(中值)差异不显著，高科技类行业两类动机下的R&D支出水平的均值(中值)差异具有1％水平下的显著性；无论是福利型高管股权激励企业，还是激励型高管股权激励企业，高科技类行业R&D支出水平均显著高于非高科技类行业。
(三)模型构建
借鉴Wu和Tu[6]，本文构建如下模型以检验假设2和假设3a和假设3b。具体模型如下：
回归结果分析
如表5所示，第(1)～(3)栏分别列示了(3)～(5)式的回归结果。与Wu和Tu[9]的结论一致，Uaslack、ROE和G_inc的回归系数在1％水平上均显著为正，即企业的富余资源水平、既有的业绩水平以及高管股权激励程度均提高公司的R&D支出水平。
第(4)和(5)栏列示了两类动机下高管股权激励与公司R&D支出水平之间的回归结果。第(4)和(5)栏均显示，G_inc的回归系数为不显著为正，表明福利型高管股权激励不具有激发高管承担风险而提高公司的R&D支出水平；Type和G_inc交互项的系数为1.3555和0.8989，且都具有10％水平上的显著性，表明两类动机下高管股权激励对公司R&D支出水平存在显著性差异。G_inc、Type及其两者的交互项的系数Wald值分别为13.44和6.39，都具有5％水平上的显著性。因此，相比于福利型高管股权激励，激励型股权激励显著提高公司的R&D支出水平。从而为本文的假设2提供了经验性证据。
表6中的第(1)、(2)和(3)栏列示了高管股权激励与富余资源的交互项对R&D的作用。如第(1)栏所示，高管股权激励与富余资源的交互项回归系数在1％水平上显著为正，说明股权激励在富余资源与R&D支出之间起到加强作用，即高管股权激励能够促使高管将更多的富余资源配置于公司的R&D支出中。按照Type将样本分为福利型股权激励的样本和激励型股权激励的样本后，如第(2)栏所示，福利型动机下的交互项回归系数不显著为负；而激励型动机下的交互项回归系数在1％水平下显著为正，激励型动机下的股权激励在富余资源和R&D支出中起到了加强作用，从而验证了本文的假设3a。
同样的，本文分析了股权激励与既有公司业绩水平之间的交互项对R&D的影响，详见表8中的第(4)、(5)和(6)栏列示。如第(4)栏所示，高管股权激励与公司业绩水平之间交互项的回归系数显著为正。但是，按照Type将全样本分为两类动机下的样本，如第(5)栏所示，福利型股权激励与公司业绩水平的交互项的回归系数不显著为正；而激励型股权激励与公司业绩水平之间的交互项的回归系数为5％水平下的显著为正，即激励型动机下的股权激励能够在业绩水平影响R&D支出时起到加强作用。具体解释为，较差的公司业绩可能使高管下调R&D投资的前景预期，而激励型动机下的股权激励会激发高管承担风险的能力，从而缩小高管下调前景预期的幅度；好的公司业绩下，激励型动机下的股权激励能够强化高管坚信R&D投资的前景预期。因此，激励型动机下的股权激励与业绩水平成为互补关系，而福利型动机下的股权激励不具有这种关系。从而验证了本文的假设3b。
稳健性检验
为了使本文所得的结论更加可靠，本文进行如下的稳健性测试：(1)R&D支出水平的代理变量。本文选用R&D费用所占总资产的比例(R&D/TA)作为R&D支出水平替代变量；(2)使用每股收益(EPS)作为公司业绩水平的代理变量；(3)内生性问题。借鉴Lev和Sougiannis[1]、Palia[13]以及唐清泉等[7]的做法，选择企业的风险系数(Betay)和同行业高管持股比例的平均数(MSV)作为股权激励的工具变量。采用二阶段最小二乘法(2SLS)检验股权激励对公司R&D水平的影响。由于本文选择的工具变量超过内生变量的个数，因此可能出现过度识别约束问题，本文采用Hansen J统计量来检验过度识别情况下的工具变量的有效性。在进行上述稳健性检验后，本文得出的基本结论不变(见表7、8和9)。
结论与建议
通过实证检验，本文得到如下基本结论：(1)在其他条件相同的情况下，相比于未实施股权激励计划的公司，已实施股权激励计划能够显著提高公司的R&D支出水平，即上市公司实施股权激励能够提高公司的R&D支出水平；(2)同样实施股权激励计划的公司中，不同动机下的股权激励与公司R&D支出的关系不同：激励型高管股权激励能够激发高管承担风险而增加R&D支出，即激励型高管股权激励与公司R&D支出之间呈正相关关系；而福利型股权激励与R&D支出之间并没有显著的相关关系；(3)无论处于公司富余资源水平正向影响R&D支出时，还是在公司业绩水平正向影响R&D支出时，激励型动机的股权激励均能起到加强作用，而福利型动机下的股权激励不存在这种作用。
根据上述结论，我们提出如下建议：
第一，建议监管部门在规范上市公司实施股权激励计划的过程中，制定一些便于上市公司实施激励型动机的股权激励计划指导性文件(如税收优惠措施等)，引导更多上市公司实施激励型的股权激励计划。R&D支出对于企业而言是一项高风险投资。一旦研发成功，企业将迅速占领市场并获得巨大的收益，而研发失败则可能导致公司陷入困境。本文研究表明，激励型动机下的股权激励能够激发高管承担更多的风险而增加公司的R&D支出，而R&D支出水平的提高会增加公司研发成功的概率。
第二，建议监管部门在制定上市公司股权激励管理办法时，考虑将上市公司的R&D支出水平也纳入到上市公司实施股权激励计划的行权条件中。同时，衡量R&D支出的变量最好选用相对指标和绝对指标相结合的综合指标。比如，单位员工的R&D支出水平、同行业R&D支出水平以及研发的投入与产出比等。在满足其他行权条件(通常是业绩指标)的同时，上市公司的R&D支出达到一定水平后，高管方能行权。R&D支出对于企业而言是一项长期性的战略投资，将企业的R&D支出水平纳入行权条件有助于降低高管为了追求短期业绩而放弃企业长期发展的可能性。
第三，建议企业在实施激励型股权激励计划时，维持一定水平的富余资源。本文的研究表明，实施激励型股权激励公司中，富余资源越多，公司的R&D支出水平越高。激励型动机的股权激励能够降低高管的自利行为，高管将更多的富余资源投入到R&D活动中。尤其当企业存在融资约束时，富余资源可以为企业的R&D活动提供融资。
注释：
①证监会颁布的《上市公司股权激励管理办法(试行)》第12条规定，上市公司全部有效的股权激励计划所涉及的标的股票总数累积不超过公司股本总额的10％；其中个人获受部分不得超过股本总额的1％，超过1％的需要获得股东大会的特别批准。
②Murphy[19]所搜集的样本中大约83％的行权期限为10年。
③因为当投资项目消耗的是企业额外的资源时，损失不会对公司业绩有显著性影响。
④唐清泉等[7]以R&D/TA为研发密度的代理变量，通过描述性统计显示，2002～2006年的股份制改革前的R&D/TA均值为0.0080；2006年至2009年的R&D/TA的均值为0.0084。