(1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 內(nèi)蒙古 包頭 014000;2.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 上?!?00000)
表1:2010-2016各年度實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的企業(yè)數(shù)量
數(shù)據(jù)來源:wind數(shù)據(jù)庫(kù)
從表中可以看出2010年至2016年,實(shí)施股權(quán)激勵(lì)企業(yè)成逐年增長(zhǎng)趨勢(shì),由最初2010年的2家增長(zhǎng)至2016年的92家,尤其是2011年和2012年,2011年實(shí)施企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)750%,2012年增長(zhǎng)147%,增長(zhǎng)速度可謂迅猛,究其原因2009年10月23日創(chuàng)業(yè)板開板,創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)面向發(fā)展?jié)摿^高的創(chuàng)新性企業(yè),企業(yè)體量雖然不大,但具有極強(qiáng)的創(chuàng)新能力,研發(fā)投入所占比重高,產(chǎn)品技術(shù)含量和附加值高,公司的成長(zhǎng)和發(fā)展的潛力巨大,2011年和2012年創(chuàng)業(yè)板企業(yè)紛紛將股權(quán)激勵(lì)作為企業(yè)吸引、保留和激勵(lì)人才的重要手段,實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)績(jī)的有效提升,2013年至2015年創(chuàng)業(yè)板企業(yè)發(fā)展進(jìn)入穩(wěn)定期,實(shí)施股權(quán)激勵(lì)企業(yè)數(shù)量年均增長(zhǎng)約15%,2015年股市大跌后,股票價(jià)格均處于非常低的水平,低股價(jià)進(jìn)一步刺激企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì),2016年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)43%。
表2:股權(quán)激勵(lì)有效期分析
根據(jù)表的統(tǒng)計(jì)我們可以看出,創(chuàng)業(yè)板公告的股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃有效期以4年至5年居多,其中5年以下的有312家之多,占到整個(gè)樣本的94%,6年至7年的,只有19家,占比不到6%。中穎電子﹑三諾生物﹑高新興﹑富邦股份﹑美康生物﹑楚天科技﹑數(shù)字政通﹑東方財(cái)富﹑超圖軟件﹑遠(yuǎn)方信息﹑鼎漢技術(shù)﹑開能環(huán)保﹑中青寶﹑科融環(huán)境﹑拓爾思﹑勁勝智能﹑樂視網(wǎng)﹑東方財(cái)富﹑探路者的激勵(lì)有效期均為6年;愛爾眼科激勵(lì)有效期最長(zhǎng)為7年,為了有效解決管理層與股東之間的委托代理問題,股權(quán)激勵(lì)成為許多公司的重要選擇,但是股權(quán)激勵(lì)有效期相對(duì)較短,一般集中在6年以下,以中短期為主,很難實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期激勵(lì),保證激勵(lì)政策的持久性和穩(wěn)定性。
從表中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知2010年1月至2017年10月,共有311戶企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì),按照證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類,制造業(yè)企業(yè)200戶,占比64%,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)73戶,占比23%,其他行業(yè)企業(yè)38戶,占比23%,可以看出制造業(yè)和信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的兩個(gè)主要行業(yè),占比87%,而采礦業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等企業(yè)較少,這與我國(guó)目前以創(chuàng)新引領(lǐng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、以信息技術(shù)為重要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)布局相符合。兩個(gè)行業(yè)的高速發(fā)展給創(chuàng)業(yè)板的企業(yè)帶來的廣闊的市場(chǎng)前景,同時(shí)也帶來不同程度的資金、技術(shù)、管理等方面的壓力,一些中小企業(yè)通過實(shí)施股權(quán)激勵(lì),在一定程度上拓寬了企業(yè)資金與技術(shù)人員的流入渠道,促進(jìn)了公司創(chuàng)新能力,保證了公司經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力。
本文通過2016年制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)業(yè)板上市公司年報(bào)數(shù)據(jù),來計(jì)算綜合績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)值。在研究企業(yè)績(jī)效時(shí),本文利用主成分分析法,將原多維財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行降維處理,組合成互不相關(guān)聯(lián)的新變量組,并根據(jù)方差由大至小排序,劃分為多個(gè)主成,最后分析新變量組的因子特征根和累計(jì)方差貢獻(xiàn)度來確定提取的若干個(gè)主成分,來替代反映原財(cái)務(wù)指標(biāo)變量的信息,模型公式為:
式中Fn即第n個(gè)主要成分,Zp為第p個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的原財(cái)務(wù)指標(biāo)變量,通過對(duì)各主成分貢獻(xiàn)即方差占主成分累計(jì)方差的比例作為權(quán)重,得到企業(yè)純凈的線綜合評(píng)價(jià)公式:
axoreβ1F1+β2F2+…βnFn
公司績(jī)效可以通過多種財(cái)務(wù)分析指標(biāo)反映出來,與公司績(jī)效成正相關(guān)的能力主要包括盈利、營(yíng)運(yùn)、現(xiàn)金流和成長(zhǎng)能力四個(gè)方面。因此,本文績(jī)效從盈利、營(yíng)運(yùn)、現(xiàn)金流、發(fā)展四個(gè)方面分別選取具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo),共8個(gè)指標(biāo)。在樣本選取上,本文選取2016年當(dāng)年已經(jīng)在創(chuàng)業(yè)板上市的公司進(jìn)行分析。
表3:主成分分析財(cái)務(wù)指標(biāo)變量選取
通過2016年制造業(yè)和信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)業(yè)板上市公司年報(bào),獲取財(cái)務(wù)能力的基本數(shù)據(jù),采用主成分分析法來對(duì)綜合績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),得出綜合績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)值。具體的評(píng)價(jià)過程如下:
KMO和巴特利特檢驗(yàn)KMO取樣適切性量數(shù):巴特利特球形度檢驗(yàn)近似卡方1102.713自由度28顯著性0.000
表中,KMO值為0.816,KMO取值在0-1之間,KMO值越接近于1,意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng),原有變量適合做因子分析,可以進(jìn)行主成分分析。通過KMO和Bartlett亦可以看出KMO值遠(yuǎn)大于0.5,Bartlett檢驗(yàn)sig值低于0.01的顯著性水平,表明原變量間相關(guān)性與結(jié)構(gòu)性明顯存在,因而有必要做進(jìn)一步主成分分析。
通過主成分分析產(chǎn)生特征值與解釋的總方差表可以看出,方差最大正交旋轉(zhuǎn)后有3個(gè)主成分特征值大于1,累計(jì)的方差超過70%,即對(duì)原8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)信息保留度大于70%,可以用3個(gè)綜合因子代替8個(gè)原始變量,這3個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率分別為43.288%、14.987%、12.563%。旋轉(zhuǎn)之后的方差貢獻(xiàn)率分別為42.959%、15.045%、12.835%,累計(jì)方差的貢獻(xiàn)率為70.839%,從整體上看,可以描述創(chuàng)業(yè)板上市公司綜合績(jī)效情況。
最后按照各主成分解釋方差占累計(jì)的比例作為權(quán)重,由此得到公司績(jī)效的表達(dá)式:score=0.42959*F1+0.15045*F2+0.12835*F3
為了驗(yàn)證股權(quán)激勵(lì)實(shí)施是否對(duì)公司績(jī)效有顯著影響,根據(jù)上文對(duì)于回歸變量的說明設(shè)定多元線性回歸模型:
score=β0+β1rate+β2wage+β3xuni+β4z+β5Cscope+εi
1.被解釋變量
公司績(jī)效score??紤]到公司績(jī)效表現(xiàn)的多樣化,本文運(yùn)用因子分析法,從盈利能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流、營(yíng)運(yùn)能力這四個(gè)維度進(jìn)行分析,總共選取不同類型且具有代表性的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析后得出公司績(jī)效的得分,試圖客觀全面的體現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板上市公司的績(jī)效水平。
2.解釋變量
(1)是否實(shí)施股權(quán)激勵(lì)xuni。
(2)行業(yè)分類變量INDUSTRY,其中通過設(shè)置這一虛擬變量來檢驗(yàn)不同行業(yè)的上市公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)時(shí),效果是否存在差異,其中制造業(yè)的變量取值為1,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的變量取值為0。
3.控制變量
(1)營(yíng)業(yè)收入scp。營(yíng)業(yè)收入與公司規(guī)模有很強(qiáng)的相關(guān)性,反映了企業(yè)規(guī)模的大小,較大的公司具備強(qiáng)效應(yīng)和抗風(fēng)險(xiǎn)能力并且能降低公司的融資成本,將營(yíng)業(yè)收入的自然對(duì)數(shù)納入控制變量當(dāng)中。
(2)管理層薪酬wage
(3)股權(quán)集中度rate
(4)Z值
(5)資產(chǎn)負(fù)債率asset。
4.變量相關(guān)系數(shù)分析
從解釋變量xuni與各控制變量間的相關(guān)系數(shù)來看,系數(shù)分別為0.1455、-0.2433、0.0606、0.1930、-0.1198和-0.1138均遠(yuǎn)小于0.5,即不存在嚴(yán)重多重共線性。從各變量之間的相關(guān)系數(shù)來看,公司總資產(chǎn)ASSET與Z值的相關(guān)性系數(shù)最大,為-0.578409,可能存在多重共線性。
5.異方差檢驗(yàn)
由Glejser檢驗(yàn)、B-P檢驗(yàn)、white檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),P值都較大,說明F檢驗(yàn)不具有顯著性,因此不能拒絕同方差的原假設(shè),所以模型不具有異方差。
6.序列相關(guān)性檢驗(yàn)
DW值為1.803193,十分接近2,基本排除存在序列相關(guān)性的可能性。
因此最終設(shè)定的模型函數(shù)形式為:
SCOREi=0.008RATEi+0.19SCPi+0.208XUNIi+0.004Zi-0.005ASSETi-4.523
1.結(jié)論一:虛擬變量xunni的系數(shù)為正,且通過了顯著性水平為5%的t檢驗(yàn),可見在5%的置信水平下,實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司績(jī)效有正向的顯著影響。
依據(jù)回歸結(jié)果,實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)業(yè)板公司的績(jī)效表現(xiàn)明顯優(yōu)于未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)業(yè)板公司,即驗(yàn)證了股權(quán)激勵(lì)確實(shí)是一項(xiàng)能夠有效提升公司績(jī)效的措施,這一結(jié)論的證明,一方面,可以作為那些未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的創(chuàng)業(yè)板公司的決策依據(jù),促使更多的公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì);另一方面,對(duì)于已經(jīng)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司來說,他們已經(jīng)從實(shí)施股權(quán)激勵(lì)中獲益,在未來,應(yīng)該堅(jiān)持這一選擇,并且根據(jù)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的情況對(duì)激勵(lì)政策不斷進(jìn)行調(diào)整和創(chuàng)新,找到更加適合自己企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的股權(quán)激勵(lì)方式。
2.結(jié)論二:控制變量中,企業(yè)營(yíng)業(yè)收入與公司績(jī)效在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),可見創(chuàng)業(yè)板中企業(yè)營(yíng)業(yè)收入越高,公司的績(jī)效表現(xiàn)越好。
企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入,通常是衡量一個(gè)企業(yè)的盈利能力和規(guī)模大小的很好的指標(biāo),一個(gè)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入越高,它的盈利能力往往越強(qiáng)、企業(yè)規(guī)模也往往更大,而依據(jù)模型回歸結(jié)果,營(yíng)業(yè)收入與公司績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系,也就是說,企業(yè)規(guī)模更大的公司,績(jī)效表現(xiàn)往往也越好,這背后的原因是,一個(gè)企業(yè)規(guī)模越大,分工也就越細(xì),管理也更加系統(tǒng),同時(shí)還能從規(guī)模經(jīng)濟(jì)中獲益,因此能獲得更好的績(jī)效表現(xiàn)。
3.結(jié)論三:控制變量中,Z值與公司績(jī)效在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),可見創(chuàng)業(yè)板中企業(yè)營(yíng)業(yè)經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性越高,公司的績(jī)效表現(xiàn)越好。
Z值是用來衡量一個(gè)公司的財(cái)務(wù)健康狀況的指標(biāo),并對(duì)公司在2年內(nèi)破產(chǎn)的可能性進(jìn)行診斷與預(yù)測(cè),有研究表明該公式的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)72%-80%,與經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)相同,回歸結(jié)果證明了一個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況越好、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性越高,績(jī)效表現(xiàn)也就更好。因此,創(chuàng)業(yè)板公司在發(fā)展過程中,要始終關(guān)注公司的財(cái)務(wù)健康狀況、及時(shí)的預(yù)警可能的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),以確保公司能夠平穩(wěn)的發(fā)展、獲得更好的績(jī)效表現(xiàn)。
4.結(jié)論四:控制變量中,股權(quán)集中度與公司績(jī)效在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),可見創(chuàng)業(yè)板中企業(yè)股權(quán)越集中,公司的績(jī)效表現(xiàn)越好。
5.結(jié)論五:控制變量中,資產(chǎn)負(fù)債率與公司績(jī)效在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),可見創(chuàng)業(yè)板企業(yè)中資產(chǎn)負(fù)債率越高,公司的績(jī)效表現(xiàn)越差。
指導(dǎo)老師:魏曙光