股權(quán)激勵對公司績效真的有影響嗎

田國雙 齊英南

【摘 要】 隨著2016年新《上市公司股權(quán)激勵管理辦法》的發(fā)布，我國上市公司實施股權(quán)激勵計劃的外部條件日益完善，實施股權(quán)激勵的上市公司數(shù)量也日益增多。繼續(xù)探索我國股權(quán)激勵對公司績效提升的有效性，有利于為完善股權(quán)激勵設計提供科學依據(jù)，從而推動企業(yè)的發(fā)展。文章以我國2012—2016年實施股權(quán)激勵的245家滬深A股上市公司的財務數(shù)據(jù)為樣本，通過設定變量，采用更加精準的面板數(shù)據(jù)模型，對其進行實證分析。實證結(jié)果表明：上市公司實行股權(quán)激勵可以提高公司績效；上市公司實施不同的股權(quán)激勵模式對公司績效產(chǎn)生不同的影響，并且限制性股票優(yōu)于股票期權(quán)。

【關鍵詞】 股權(quán)激勵； 公司績效； 面板數(shù)據(jù)模型

【中圖分類號】 F234.3 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）17-0044-07

一、引言

為了緩解由于現(xiàn)代企業(yè)所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離產(chǎn)生的委托代理問題，以及留住專業(yè)管理人才，股權(quán)激勵作為一種長期的激勵機制便應運而生。從1950年開始，西方國家就逐漸實行股權(quán)激勵，經(jīng)實踐證明股權(quán)激勵在一定程度能充分發(fā)揮受激勵人員的主觀能動性，并且其預期效果良好。但是由于我國國情的特殊性， 股權(quán)激勵機制引入較晚，其對公司績效的影響并未達到預期效果，但近年來隨著我國相應法律法規(guī)的修訂和完善，我國的資本市場也逐漸成熟起來，這使得我國實施股權(quán)激勵的上市公司也步入了一個新的發(fā)展階段。特別是2016年新《上市公司股權(quán)激勵管理辦法》的發(fā)布進一步推動了上市公司股權(quán)激勵機制的發(fā)展，這使得上市公司實行股權(quán)激勵所產(chǎn)生的績效也再次成為關注熱點，因此，探究股權(quán)激勵對公司績效的影響對我國上市公司來說意義非凡。

二、文獻綜述

盡管在研究股權(quán)激勵與公司績效的關系問題上，國內(nèi)外學者并沒有達成一致的結(jié)論，但是目前大體有下面三種觀點：

（一）股權(quán)激勵與公司績效存在線性相關關系

Jensen[1]以委托人與代理人之間“共享利益，共擔風險”為出發(fā)點，最早指出了管理人員持股可以提高上市公司績效水平；Masli et al.[2]認為，投資信息技術從長期來看有利于提高企業(yè)的生產(chǎn)力和競爭力。經(jīng)過一系列的實證研究，他們發(fā)現(xiàn)實施股權(quán)激勵后，管理層更愿意加大對信息技術的投資力度來提高企業(yè)的長期發(fā)展能力，即股權(quán)激勵有助于提升公司績效；Bhagat S et al.[3]以實施股權(quán)激勵與企業(yè)財務欺詐為切入點，提出與大多數(shù)學者相反的觀點，認為股權(quán)激勵對公司績效有負面影響。近年來國內(nèi)學者也不斷利用所接觸到的模型對股權(quán)激勵制度進行更為深入的探究，如宋玉臣等[4]利用SEM模型進行研究時，指出上市公司實行股權(quán)激勵無論是通過直接還是間接都能顯著提高公司績效。

（二）股權(quán)激勵與公司績效存在非線性相關關系

Fama E F et al.[5]首次提出掘壕自守假說。在對公司實施股權(quán)激勵時與公司績效有一種區(qū)間關系，認為隨著管理層持股比例的增加，股權(quán)激勵效應先正再負再正；Gani L et al.[6]以凈資產(chǎn)收益率為公司績效衡量指標研究其與股權(quán)激勵比例的關系時，指出二者沒有顯著相關關系；Griffith et al.[7]在研究美國商業(yè)銀行中CEO的持股比例與公司績效之間關系時，選擇經(jīng)濟增加值作為衡量公司績效的指標，研究表明兩者呈曲線函數(shù)關系，其拐點分別為12%和67%；國內(nèi)蔣瑤等[8]選取了自2006年股權(quán)激勵正式實施以來，滬深兩市實施過股權(quán)激勵的京津冀上市公司為研究樣本，運用實證分析研究股權(quán)激勵與公司業(yè)績之間的相關關系，以及股東控股權(quán)對兩者關聯(lián)的影響研究結(jié)果表明股權(quán)激勵與公司業(yè)績之間呈現(xiàn)出較為復雜的非線性相關關系，且股東控股權(quán)對兩者關系具有相應的影響。

（三）股權(quán)激勵與公司績效沒有顯著相關關系

Jensen et al.以1974—1988年為時間段，選取美國最大的250家上市公司作為研究樣本，運用回歸模型探究上市公司高級管理人員的各種薪酬模式對公司經(jīng)營績效的敏感性。結(jié)果顯示，雖然高級管理人員的薪酬與公司經(jīng)營績效呈正向變動的關系，但“薪酬—績效”敏感度很低，即高管薪酬與公司績效之間沒有相關關系，只有微弱的提升作用。Jensen[1]的研究是國外最具有代表性的，隨后的研究大多沿用了其研究模式和方法；常樹春等[9]研究生物醫(yī)藥行業(yè)上市公司的股權(quán)激勵比例與公司績效時，運用因子分析和主成分分析以及構(gòu)建多元線性回歸模型，分析得出兩者之間無顯著相關關系；魏文雪[10]以我國A股上市公司2013—2015年3年間的財務數(shù)據(jù)為研究樣本，探究其激勵機制與公司績效的關系，結(jié)果顯示兩者之間不存在顯著關系。

通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析，可以看出現(xiàn)有的研究成果可分為三類，與國外學者相比，國內(nèi)學者對二者關系的研究還沒有得出統(tǒng)一的結(jié)論，本文認為主要有以下三點原因，第一，因為我國的社會環(huán)境以及經(jīng)濟環(huán)境等背景的特殊性，使得各學者以不同的研究背景為視角，探究股權(quán)激勵與公司績效關系時得出的研究結(jié)果存在差異。此外由于宏觀政策的出臺有一定的時效性，也會對研究結(jié)果產(chǎn)生影響。第二，對公司績效指標的選取不同。公司績效指標不同會使研究結(jié)果存在差異。第三，樣本選取的不同。在樣本選取上各專家學者結(jié)合自身研究內(nèi)容進行選取，如選擇了某一個行業(yè)做樣本。此外，大多數(shù)學者都是選取橫截面數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)量偏小、時間偏短都會對實驗論證的結(jié)果產(chǎn)生影響。因此本文將進一步調(diào)整研究方法和樣本數(shù)據(jù)，試圖建立大樣本、長時間跨度的回歸模型，并充分考慮經(jīng)濟異常波動的影響效應，以實行股權(quán)激勵的滬深A股上市公司2012—2016年的數(shù)據(jù)為研究對象，運用ROE和ROA作為公司績效評價指標以及構(gòu)建更為精準的面板數(shù)據(jù)模型探究股權(quán)激勵對公司績效的影響，試圖得出更有說服力的結(jié)果。

三、研究設計

（一）研究假設

國內(nèi)楊華領等[11]和韋小敏[12]在探究實行股權(quán)激勵對上市公司績效的影響時，都曾經(jīng)指出對上市公司實施股權(quán)激勵可以顯著提高公司績效，本文也贊同此觀點，因而提出假設1。

H1：上市公司實施股權(quán)激勵可以提高公司績效，并且產(chǎn)生顯著的正向影響。

對股權(quán)激勵來說盡管呈現(xiàn)模式眾多，但是根據(jù)2016年《上市公司股權(quán)激勵管理辦法》規(guī)定，我國的上市公司主要還是以實施股票期權(quán)和限制性股票為主，與此同時結(jié)合研究數(shù)據(jù)可知，目前有76%的樣本公司采用限制性股票，20%的公司采用股票期權(quán)，因而本文只考慮了上述兩種激勵模式。國內(nèi)楊春麗等[13]和張濤等[14]在研究股票期權(quán)、限制性股票等股權(quán)激勵模式對上市公司績效所產(chǎn)生的影響時指出，上市公司實行不同的股權(quán)激勵模式對其績效產(chǎn)生的影響是不同的，并且限制性股票模式優(yōu)于股票期權(quán)模式。故此提出假設2和假設3。

H2：不同的股權(quán)激勵模式的實施對上市公司績效產(chǎn)生不同的影響。

H3：限制性股票模式對上市公司績效產(chǎn)生更為顯著的影響。

（二）數(shù)據(jù)來源與樣本選取

由于我國股權(quán)激勵大多數(shù)在上市公司中進行，因此本文從國泰安和WIND數(shù)據(jù)庫中選擇了自2012年公布股權(quán)激勵計劃，并在2012—2016年5年之內(nèi)正式開始實施股權(quán)激勵的滬深A股上市公司為研究對象，在剔除相應的金融類上市公司、ST公司等諸多存在不確定因素的公司之后，共收集到了245家財務數(shù)據(jù)作為研究樣本進行研究。

（三）變量定義

1.因變量。本文參照國內(nèi)相關學者的研究，為了實現(xiàn)估計結(jié)果的有效性和無偏差性，在選取公司績效指標時，選用了凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率這兩個指標。由于托賓Q值是用來衡量企業(yè)長期績效的，而本文的研究區(qū)間為5年相對較短，并且托賓Q值在其使用過程中，經(jīng)常會用到市場價值，但是考慮到近年來我國資本市場并不穩(wěn)定，市場價值不能完全發(fā)揮其價值，因而本文在選擇績效指標時沒有考慮使用托賓Q值。

2.自變量。由于股權(quán)激勵的影響因素眾多，如激勵比例、激勵模式行權(quán)條件等，為了使不同規(guī)模公司呈現(xiàn)出來的研究結(jié)果更加具有對比性，本文選取了股權(quán)激勵比例這一最可以反映一個公司股權(quán)激勵強度的內(nèi)生指標作為研究模型的自變量，與此同時，股權(quán)激勵模式作為影響股權(quán)激勵機制的另一個重要內(nèi)生因素也被選為自變量。

3.控制變量。由于很多因素影響著上市公司績效，除了上文提到的變量外，還有一些其他的變量可能會對實證研究結(jié)果造成影響，所以為了提高實證結(jié)果的可靠性，將這些變量設計為控制變量。本文綜合考慮我國經(jīng)濟環(huán)境以及公司各方面能力等諸多因素，所以還選擇了公司規(guī)模、企業(yè)性質(zhì)、總資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)負債率和股權(quán)集中度這5個指標作為本文相應的控制變量。具體的變量定義如表1所示。

（四）模型構(gòu)建

股票期權(quán)和限制性股票是我國上市公司實行股權(quán)激勵的主要模式，為了研究上市公司采用不同股權(quán)激勵模式對其企業(yè)績效產(chǎn)生不同的影響，本文以股票期權(quán)（限制性股票）為激勵模式的上市公司為研究對象，對其績效進行面板回歸分析，其中績效Y1（Y2）為被解釋變量，其余變量如上，構(gòu)建以下模型：

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

由表2可知，ROE和ROA的平均值和標準差分別為11.61和7.642、8.092和5.492，ROE和ROA最大值和最小值分別為40.96和-16.79、30.26和-12，這表明在我國實施股權(quán)激勵的這些上市公司，其公司績效普遍是較好的；企業(yè)性質(zhì)的均值為5.857，與最大、最小值差異不大，表明上市公司不論是國有還是非國有，在實行股權(quán)激勵方面差異不大；對于總資產(chǎn)增長率從表2可知其最小值、最大值和均值分別為-30.20%、162.3%、28.25%，這表明樣本數(shù)據(jù)中的各上市公司在發(fā)展能力方面存在的差異較大；同時由上市公司的資產(chǎn)負債率可知其最小、最大值分別為4.217%、80.73%，說明各公司在是否通過負債進行籌資從而維持公司經(jīng)營上有較大的分歧；公司規(guī)模的均值達到21.76，與最大值和最小值差距不大，說明這些上市公司在公司規(guī)模上差異較小。下面再通過圖1、圖2、圖3來觀察自變量ROE、ROA、因變量MSR的特點。

從ROE和ROA這兩個直方圖可知，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率的百分率基本都是在0之上，并且大多數(shù)的百分率都是集中在了10%左右，說明這些企業(yè)基本都有凈收益，與此同時大多數(shù)企業(yè)的總資產(chǎn)收益情況差異不是特別大。由MSR的直方圖可知，股權(quán)激勵比例絕大多數(shù)集中在了0%～4%，說明大多數(shù)企業(yè)的股權(quán)激勵比例情況差異不是特別大。同時就目前我國股權(quán)激勵模式的情況進行描述可知限制性股票有187家占76.34%，股票期權(quán)73家占20.98%，股票增值權(quán)6家，占比2.68%。

（二）平穩(wěn)性檢驗

當回歸模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象時，可能會導致分析結(jié)果不準確，為了防止這種情況的出現(xiàn)，本文將對收集到的樣本數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。這里同時進行LLC檢驗、ADF-Fisher檢驗、PP-Fisher檢驗，進而增強檢驗的準確性。

由表3可知，在上述的三種檢驗方法下各變量的P值均在0—0.04之間，小于0.05，表明在5%的置信水平下，采用以上三種檢驗方法進行檢驗時，都拒絕了變量不平穩(wěn)的原假設，認為變量是平穩(wěn)的，不存在單位根。

（三）協(xié)整檢驗

為了確保上市公司的股權(quán)激勵與其企業(yè)績效之間有穩(wěn)定的協(xié)整關系，本文對ROE和MSR、ROA和MSR進行Kao檢驗和Pedroni協(xié)整檢驗，結(jié)果如表4。

由表4的檢驗結(jié)果可知，ROE、ROA的Kao檢驗統(tǒng)計量分別為-1.928997、-2.913593，P值分別為0.0269、0.0018，都小于0.05，通過了變量協(xié)整檢驗。在ROE、ROA 的Pedroni協(xié)整檢驗中，除了Panel rho-Statistic和Group rho-Statistic的P值大于0.05外，剩下其余的統(tǒng)計量的P值大多為負數(shù)，這些負數(shù)均小于0.05，由于在Pedroni協(xié)整檢驗檢驗中上述大部分統(tǒng)計量的P值都是小于0.05的，因此可以認為變量通過了協(xié)整檢驗。

（四）B-P test、LR檢驗和Hausman檢驗

由于面板數(shù)據(jù)模型包括的模型較多，為了選取最優(yōu)模型，將做如下檢驗，首先以ROE、ROA為因變量分別做OLS模型、隨機效應和固定效應模型，并對模型進行對比，以選取最優(yōu)的模型。

由表5可知，B-P test檢驗p值為1，大于0.05的置信水平，不能拒絕Var（u）=0的假設，故選OLS模型為適合的模型；LR檢驗的P值為1，大于0.05的置信水平，不能拒絕OLS模型與固定效應模型具有同等效果的假設，故選OLS模型為適合模型；由于以ROE為因變量做的Hausman檢驗，P值為0.1817，大于0.05的置信水平，認為是隨機與固定效應模型存在顯著差異的；而以ROA為因變量的Hausman檢驗，P值為0.0001，小于0.05的置信水平，認為隨機與固定效應模型存在顯著差異的假設；綜上所述選OLS模型為最優(yōu)模型。

（五）相關性檢驗

為了避免由于自變量和控制變量等之間存在多重線性關系，導致回歸分析結(jié)果出現(xiàn)錯誤的情況，本文對選取的自變量以及因變量進行了相應的多重共線性檢驗。在多重共線性問題的檢驗指標選取上面，本文選取容忍度和方差膨脹因子（VIF）這兩個指標。如表6所示。

由表6可知，不論是以ROE還是以ROA為因變量，VIF的數(shù)值均在1—1.6之間，是小于判斷標準10的，這說明模型不存在多重共線性。同時分別在對以ROE和ROA為因變量的OLS模型進行異方差檢驗時，其P值分別為0.0621、0.1020，都是大于了0.05的置信水平的，這表明OLS模型是不存在異方差的。

（六）回歸性分析

由表7可知，R2是用來解釋擬合的優(yōu)度，R2分別為0.358、0.431，說明整體預測效果較好，變量可以較好地解釋被解釋變量，在10%的置信水平下，股權(quán)激勵比例的系數(shù)為正數(shù)并且系數(shù)較大，這表明股權(quán)激勵比例對凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率均有顯著正影響。另外，股票激勵模式對凈資產(chǎn)收益率有顯著正影響，對總資產(chǎn)收益率無顯著影響；在1%的置信水平下，公司規(guī)模、總資產(chǎn)增長率的系數(shù)也是正數(shù)，同時系數(shù)值也較大，表明公司規(guī)模、總資產(chǎn)增長率對凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率均有顯著正影響，資產(chǎn)負債率為負數(shù)，分別為-0.121和-0.170，表明其對凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率有顯著的負向影響；當置信水平為5%和10%時，股權(quán)集中度為正數(shù)值表明其對凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率有顯著的正影響。然而企業(yè)性質(zhì)無論是對凈資產(chǎn)收益率還是總資產(chǎn)收益率都沒有顯著的影響。結(jié)合上述檢驗總的來說，上市公司實行股權(quán)激勵對公司績效是有影響的，并且產(chǎn)生的是顯著的正向影響，因此假設1是成立的。

結(jié)合上文的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)企業(yè)性質(zhì)這一變量對上市公司績效而言并不存在著顯著的影響，故而在分別以股票期權(quán)和限制性股票這兩種股權(quán)激勵模式進行探究股權(quán)激勵內(nèi)生影響因素對公司績效產(chǎn)生影響的實證研究時，將其剔除，同時在股票期權(quán)和限制性股票這兩種模式進行研究時，也按照假設1的實證分析方法進行處理。

（1）B-P test、LR檢驗和Hausman檢驗

由表8可知無論是股票期權(quán)還是限制性股票，不管使用ROE還是ROA，做上述三個檢驗，得出的最優(yōu)模型都是OLS模型。

（2）相關性檢驗

由表9可知，對股票期權(quán)和限制性股票兩種模式分別進行相關性檢驗時，其績效指標時ROE和ROA的VIF值相同且均為小于判斷標準10，說明模型不存在多重共線性。同時對以ROE和ROA為因變量的OLS模型進行異方差檢驗時，限制性股票的P值均為0.1685大于0.05的置信水平，這表明OLS模型是不存在異方差的。而股票期權(quán)的P值分別為0.0256和0，均小于0.05的置信水平，說明OLS模型存在異方差，因此對其進行修正，修正后OLS模型不存在異方差。

根據(jù)上述的模型選擇結(jié)果，得到兩種股票激勵下股票激勵比例對企業(yè)績效的影響回歸模型系數(shù)表，如表10。第1至第4個模型分別代表股票期權(quán)激勵下以ROE為因變量的模型、股票期權(quán)激勵下以ROA為因變量的模型、限制性股票激勵下以ROE為因變量的模型、限制性股票激勵下以ROA為因變量的模型。

由表10可知，R2是用來解釋擬合的優(yōu)度，股票期權(quán)下修正R2分別為0.362、0.460，限制性股票R2分別為0.348、0.402，說明整體預測效果較好，可以較好地解釋被解釋變量。以股票期權(quán)激勵為模式時，MSR的系數(shù)為正，說明對公司績效有正影響，但影響力較小，表明股票期權(quán)對公司績效的影響并不顯著；在置信水平為5%和10%時，公司規(guī)模、總資產(chǎn)增長率的系數(shù)分別為2.217、1.096、0.0720和0.0515，其符號都為正，并且正數(shù)值相對較大，說明兩者對公司績效都有著顯著正向影響；表10中資產(chǎn)負債率的符號為負號并且系數(shù)分別為-0.131和-0.146，這說明其對公司績效而言是有顯著負向影響的；然而與其他變量不同的是，股權(quán)集中度對公司績效并沒有產(chǎn)生顯著影響。以限制性股票激勵為模式時，在置信水平5%下，股權(quán)激勵比例的系數(shù)分別為1.121、0.795，系數(shù)符號為正且數(shù)值較大說明它對上市公司績效有顯著的正向影響，與股票期權(quán)激勵相比之下，更加具有顯著性，說明采用限制性股票期權(quán)更有利于公司績效的提升；另外，公司規(guī)模的系數(shù)是正數(shù)分別為3.060、2.609，表明它對公司績效都有顯著的正向影響；在1%置信水平下，股權(quán)集中度的系數(shù)分別是0.0113和0.0729，系數(shù)為正并且正數(shù)值較大，表明其對公司績效有顯著的正向影響，然而在股票期權(quán)模式下，股權(quán)集中度對公司績效并沒有產(chǎn)生顯著影響，這表明限制性股票模式優(yōu)于股票期權(quán)模式。結(jié)合上述結(jié)果說明，上市公司實行不同股票激勵模式對其公司績效產(chǎn)生的影響是不同的，故而假設2成立。同時由上述分析可知限制性股票模式對上市公司績效產(chǎn)生更為顯著的影響，故而假設3成立。

五、結(jié)論與建議

本文通過以上的實證研究分析得出：上市公司實施股權(quán)激勵對其公司績效產(chǎn)生影響，且是明顯的正向影響。其中股權(quán)激勵比例越高、股權(quán)激勵模式合理有效，公司規(guī)模越大，越有利于公司績效的提升。其次，在探究內(nèi)生因素股權(quán)激勵模式對績效的影響時，發(fā)現(xiàn)不同股權(quán)激勵模式對其企業(yè)績效所產(chǎn)生的影響是不同的，并且以限制性股票為股權(quán)激勵模式對提升公司績效的效果比股票期權(quán)更加明顯。針對本文的研究成果，提出兩點建議：

1.上市公司應與國家法律政策相結(jié)合，適當?shù)靥岣吖蓹?quán)激勵比例。通過此次實證研究發(fā)現(xiàn)，我國股權(quán)激勵比例集中在0～4%之間，平均在2%～3%，盡管符合我國規(guī)定的不超過20%，但與西方國家比較，激勵比例過小。當股權(quán)激勵比例過低時，無法發(fā)揮其長效激勵作用。所以公司應該結(jié)合國家相關法律法規(guī)合理地提高股權(quán)激勵比例，股權(quán)激勵比例應定在7%～8%，使得管理者能夠通過持有一定比例的公司股權(quán)，激勵其更加努力提高公司績效水平。

2.上市公司應結(jié)合其自身實際與公司特點來制定股權(quán)激勵方案，尤其是在選擇激勵模式時要更加注意。這主要是因為我國上市公司在不同領域，有相應的領域特征，并且每個上市公司的條件也各不相同，因此應該在設計股權(quán)激勵方案時要符合自身實際，進而達到提升企業(yè)績效等目的。尤其像國有上市公司由于其本身的特殊性，所以應更加注意結(jié)合自身實際制定股權(quán)激勵方案。

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