股權(quán)激勵對市值管理效果的影響研究

王傳紅

摘?要：以2012-2017年實施股權(quán)激勵的A股上市公司為研究對象，實證檢驗了股權(quán)激勵與市值管理效果之間的關(guān)系。研究表明：上市公司實施股權(quán)激勵計劃有利于提升公司的市值管理效果，其中，相對于股票期權(quán)，采用限制性股票方案的上市公司，股權(quán)激勵對市值管理提升作用更為有效?；谝陨辖Y(jié)論，從政府和企業(yè)層面為上市公司市值管理提出了建議。

關(guān)鍵詞：股權(quán)激勵;市值管理;上市公司

中圖分類號：F23?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.14.046

0?引言

市值是上市公司綜合實力的重要體現(xiàn)，市值管理能夠推動上市公司實體經(jīng)營和資本運營良性互動，提高上市公司市值管理效果不僅能增強上市公司市場競爭力、提高融資效率，并且能夠降低上市公司被并購的風險。在2014年及2018年，國務(wù)院和國資委都提出了鼓勵上市公司進行市值管理。然而中國市值管理研究中心的報告顯示，我國上市公司的市值管理績效近年來卻呈下滑趨勢，2019年更是創(chuàng)下了近年來的新低，部分公司甚至幾度面臨退市風險。股權(quán)激勵作為有效緩解代理問題的長效治理機制，逐漸被用于上市公司市值管理的實踐之中，被譽為“中國市值管理第一人”的施光耀也指出，股權(quán)激勵是市值管理的未來發(fā)展趨勢，也是上市公司市值管理的有效方式。

對于股權(quán)激勵與上市公司市值管理的關(guān)系，陸正華（2019年）進行了案例研究，論述了股權(quán)激勵對市值管理的影響，但是二者的關(guān)系仍需要進一步檢驗。本文的研究具有如下意義：理論上，考察股權(quán)激勵對上市公司市值管理效果的影響，可以豐富相關(guān)研究文獻;實踐上，在當前股權(quán)激勵盛行的情況下，本文的研究有助于上市公司更好的合理利用股權(quán)激勵進行市值管理，提高市值管理效果。

1?理論分析與研究假設(shè)

1.1?股權(quán)激勵與市值管理效果

正如利益協(xié)同假說所述，股權(quán)激勵能夠使得經(jīng)理人能共享利益、共擔風險，提升經(jīng)營效率進而改善上市公司市值管理效果，同時范馳（2018年）提出，股權(quán)激勵的提升作用存在一定的滯后效應(yīng)。股權(quán)激勵對市值管理的影響，從市值管理的三個環(huán)節(jié)得以體現(xiàn)（張濟建，2010年）。首先，在價值創(chuàng)造上，股權(quán)激勵使經(jīng)理人通過加大研發(fā)投入，形成企業(yè)核心競爭力，提高盈利水平。并且股權(quán)激勵可以發(fā)揮“金手銬”效用（陳文強，2015年），增強管理層乃至核心員工的穩(wěn)定性，為企業(yè)價值創(chuàng)造提供強有力的組織保障。其次，從價值經(jīng)營看，當企業(yè)價值被高估或低估時，經(jīng)理人會適時采取并購重組、資產(chǎn)分拆、股權(quán)質(zhì)押等資本運作方式，充分挖掘企業(yè)潛在價值，努力達到內(nèi)在與外在價值協(xié)調(diào)增長的良性循環(huán)狀態(tài)。最后，從價值實來看，李旎（2018年）的研究表明，市值波動會影響高管變更，市值表現(xiàn)欠佳的公司變更頻率更高。那么，無論是出于職業(yè)發(fā)展還是經(jīng)濟利益的考慮，經(jīng)理人都將通過投資者關(guān)系管理以及建立信息披露制度等來及時傳遞企業(yè)信息，提高資本市場對企業(yè)價值的認可度，從而將企業(yè)內(nèi)在價值在資本市場上最大化的實現(xiàn)。

H1：股權(quán)激勵能夠提升上市公司市值管理效果。

1.2?不同股權(quán)激勵模式的影響

激勵模式是股權(quán)激方案的核心要素，限制性股票屬對等型模式，權(quán)利義務(wù)基本對等，只有激勵對象達到行權(quán)條件才能轉(zhuǎn)讓股票并從中獲利。而股票期權(quán)屬收益型模式，激勵對象可以獲得股價上升時行權(quán)所帶來的收益而不必承擔時所帶來的義務(wù)。劉慧（2017年）的研究認為，限制性股票不僅有激勵作用，其潛在的虧損可能性會使得激勵對象更加勤勉盡職，提升公司財務(wù)績效，促進股價穩(wěn)步提升。此外，限制性股票的限制主要是指處置權(quán)，持有人依然有權(quán)收取股息，此時的股息享有免稅優(yōu)惠，股票期權(quán)行權(quán)時的所得稅并不享有這一優(yōu)惠政策。

H2：與股票期權(quán)相比，采用限制性股票模式能更有效的促進市值管理效果的提升。

2?實證研究設(shè)計

2.1?樣本選取與數(shù)據(jù)說明

本文選取的初始樣本為2012-2017年期間，滬深兩市實施股權(quán)激勵的A股上市公司，考慮到股權(quán)激勵的滯后影響，選取2013-2018年的財務(wù)數(shù)據(jù)。在對樣本篩選后，最終得到877個樣本，有關(guān)數(shù)據(jù)來源于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.2?變量設(shè)定

（1）被解釋變量。對于市值管理效果的研究，最具權(quán)威的是中國市值管理研究中心發(fā)布的評價體系，后來學者又將對該指標體系與張濟建等人的市值管理框架結(jié)合，采用因子分析法構(gòu)造市值管理綜合指數(shù)以評價市值管理效果，得到了許多學者的運用（宋巖，2019年等），因此本文也采用該方法，從價值創(chuàng)造、價值經(jīng)營、價值實現(xiàn)三方面對市值管理效果進行評價。具體指標如表1。

在因子分析之前進行了數(shù)據(jù)標準化處理。適用性檢驗KMO值為0.697，Bartlett的近似卡方值為12877.79，對應(yīng)的顯著性水平為0，說明適合做因子分析。然后按照特征值大于1的原則提取了5個主成分，累積方差貢獻率達到78.39%，表明5個主成分能較好地概括15個指標的信息。最后進行因子旋轉(zhuǎn)，可得到主成分得分系數(shù)矩陣，進而得出市值管理效果綜合指數(shù)（因篇幅限制因子分析過程予以省略）：

Y=0.248F1+0.0.227F2+0.189F3+0.172F4+0.162F5

（2）解釋變量?？紤]到上市公司的規(guī)模和股票總數(shù)量差別較大，本文選擇股權(quán)激勵比例來作為本次研究的自變量。

（3）控制變量。除了股權(quán)激勵外，企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、所有權(quán)性質(zhì)及股權(quán)集中度等也會對市值管理效果產(chǎn)生影響，因此將其作為控制變量，表2為各變量具體情況。

2.3?模型設(shè)計

本文構(gòu)建了以下多元線性回歸模型對本文假設(shè)進行檢驗：

Y=β0+β1Incentive+β2Size+β3Leverage+β4Ownership+β5Top10+β6Independent+β7ΣYear+β8ΣIndustry+ε

3?實證結(jié)果分析

3.1?描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

根據(jù)表3，市值管理效果綜合得分的均值為0.021，最小值為-1.009，最大值2.928，表明市值管理效果存在較大差異。股權(quán)激勵比例均值為2.401%，表明股權(quán)激勵水平整體偏低。

從表4的相關(guān)性分析看，各個變量間不會有共線性問題。激勵比例與市值管理的相關(guān)系數(shù)為0.132，在1%的水平顯著，這與本文的假設(shè)比較一致。

3.2?多元線性回歸分析

從表5可見，股權(quán)激勵比例與市值管理效果系數(shù)為0.0885，在1%水平下正相關(guān)，說明股權(quán)激勵有利于提高上市公司市值管理效果。剔除混合模式樣本后，對激勵模式進行了分組回歸，限制性股票的系數(shù)為0.0921，明顯高出股票期權(quán)的0.0836，說明限制性股票模式對市值管理效果的提升作用更為更明顯，上述結(jié)果驗證了本文的假設(shè)。

4?結(jié)論與建議

4.1?研究結(jié)論

本文是實證研究得出以下兩點結(jié)論：（1）上市公司通過股權(quán)激勵將經(jīng)理人的利益與所有者利益進行捆綁，使得經(jīng)理人積極進行價值創(chuàng)造活動，并將企業(yè)價值傳遞給外界，從而提升市值管理效果。（2）相對于股票期權(quán)，采用限制性股票方案的上市公司，股權(quán)激勵對市值管理提升作用更為有效。

4.2?相關(guān)建議

基于本文的結(jié)論有以下建議：（1）在企業(yè)層面，應(yīng)結(jié)合公司當前的市值表現(xiàn)、公司戰(zhàn)略等，審時度勢地推出股權(quán)激勵方案。同時，應(yīng)注意選取適合自身的股權(quán)激勵模式，制定更有利于公司發(fā)展的個性化股權(quán)激勵方案，以充分發(fā)揮其作用，最大化的提高市值管理效果。（2）除了上市公司自身因素外，在宏觀層面也需要加快制度建設(shè)，政府及市場監(jiān)管部門一方面應(yīng)建立健全市值管理相關(guān)制度，為上市公司進行市值管理提供政策指引。

參考文獻

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