股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效關(guān)系

董興林+齊欣

[摘要]創(chuàng)業(yè)板上市公司實(shí)施以人力資本為激勵(lì)對(duì)象的股權(quán)激勵(lì)機(jī)制，有利于留住企業(yè)的優(yōu)秀人才。選取2013年12月31日前公告股權(quán)激勵(lì)草案的創(chuàng)業(yè)板上市公司作為研究對(duì)象，運(yùn)用相關(guān)性分析、回歸分析等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法實(shí)證分析創(chuàng)業(yè)板上市公司股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的企業(yè)績(jī)效有促進(jìn)作用，但效果不顯著。

[關(guān)鍵詞]股權(quán)激勵(lì)；創(chuàng)業(yè)板上市公司；企業(yè)績(jī)效

[DOI]1013939/jcnkizgsc201714091

1引言

大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新時(shí)代，為留住優(yōu)秀人才，越來(lái)越多的企業(yè)開始實(shí)施以人力資本為激勵(lì)對(duì)象的股權(quán)激勵(lì)機(jī)制，尤其以高科技型上市公司（高科技企業(yè)大部分在創(chuàng)業(yè)板上市）為主力軍。根據(jù)巨潮資訊的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2009年創(chuàng)業(yè)板推出以來(lái)，共有122家上市公司采取股權(quán)激勵(lì)方式，許多學(xué)者也紛紛投入股權(quán)激勵(lì)的相關(guān)研究。宋敏、李春濤（2010）指出股權(quán)激勵(lì)機(jī)制能夠有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，提高企業(yè)績(jī)效；[1]陳永圣、陳德萍（2011）研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與企業(yè)績(jī)效呈顯著的正U形關(guān)系；[2]蘇冬蔚、林大龐（2010）從盈余管理的角度研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)具有負(fù)面的公司治理效應(yīng)；[3]劉廣生、馬悅（2013）通過對(duì)2006—2011年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)上市公司的股權(quán)激勵(lì)雖然與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)，但并不顯著。[4]由此可見，目前針對(duì)高科技創(chuàng)業(yè)板上市公司的研究相對(duì)較少。本文基于2013—2015年我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的面板數(shù)據(jù)探索股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，以期為創(chuàng)業(yè)板高科技上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃提供有益參考。

2研究設(shè)計(jì)

21樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取我國(guó)創(chuàng)業(yè)板2013年前實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的上市公司作為研究對(duì)象。創(chuàng)業(yè)板上市公司大部分是高科技公司，高科技公司與普通公司相比成長(zhǎng)性較高，且企業(yè)經(jīng)營(yíng)者較為年輕，會(huì)更加看重自身職業(yè)生涯的長(zhǎng)期發(fā)展。因此，研究高科技公司的股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系更加有意義。本文篩除了同時(shí)發(fā)行多種股票、連續(xù)三年高管持股數(shù)為0、存在異常值和數(shù)據(jù)缺失的上市公司，最終獲得77家高科技上市公司的數(shù)據(jù)。本文使用的上市公司的數(shù)據(jù)來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)、和訊網(wǎng)，并由作者手工分類與整理，在研究中使用了Eviews和Excel統(tǒng)計(jì)軟件。

22變量選擇

221被解釋變量

國(guó)內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者采用EVA法、托賓Q值以及BBS法來(lái)間接衡量企業(yè)績(jī)效，但前兩種方法都是以證券市場(chǎng)的有效性為前提，與國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)存在較強(qiáng)投機(jī)性的現(xiàn)狀不符，因此，不考慮使用這兩種方法進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)；另外，BBS法有較強(qiáng)的主觀性，考核指標(biāo)多，較難量化。因此，本文參考盛明泉、蔣偉（2011）企業(yè)業(yè)績(jī)的度量指標(biāo)，綜合采用ROE、ROA、ROM三個(gè)會(huì)計(jì)指標(biāo)，這些指標(biāo)不僅客觀，容易獲得，而且能夠從公司所有者權(quán)益的增值能力、公司競(jìng)爭(zhēng)能力和長(zhǎng)期發(fā)展?jié)摿Φ热齻€(gè)方面全面地衡量公司績(jī)效。

222解釋變量

本文以高管人員作為股權(quán)激勵(lì)的研究對(duì)象，所以選擇解釋變量時(shí)只考慮高管人員的持股情況。本文中的高管人員是依據(jù)《公司法》第217條第（一）項(xiàng)的規(guī)定，具體是指公司經(jīng)理、副經(jīng)理、財(cái)務(wù)主管、上市公司董事會(huì)秘書和公司章程規(guī)定的其他人員。模型中的股權(quán)激勵(lì)就是高管人員持股數(shù)占公司總股數(shù)的比重。

223控制變量

在研究企業(yè)績(jī)效過程中，除了高管人員持股情況對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生重要影響之外，其他因素如公司規(guī)模、公司治理結(jié)構(gòu)、公司成長(zhǎng)性等都對(duì)企業(yè)績(jī)效具有重要的解釋作用。因此，本文模型中把資產(chǎn)負(fù)債率、公司規(guī)模、無(wú)形資產(chǎn)占比以及成長(zhǎng)性作為控制變量。表1詳細(xì)描述了各個(gè)變量的符號(hào)以及具體量化指標(biāo)。

23模型設(shè)計(jì)

本文以面板數(shù)據(jù)為研究樣本進(jìn)行多元回歸分析，構(gòu)建回歸模型如下：

上述模型中，β1β2β3β4β5表示解釋變量和控制變量的回歸系數(shù)；變量下標(biāo)it的i和t分別表示不同的企業(yè)和年份；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；α0則表示截距項(xiàng)。

3實(shí)證結(jié)果

31描述性統(tǒng)計(jì)分析

運(yùn)用Eviews對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如表2所示。2013—2016年，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入利潤(rùn)率平均值為01393，最大值為07500；凈資產(chǎn)收益率的平均值為00983，中位數(shù)為00938，最大值為03300；總資產(chǎn)收益率平均值為00765，最大值為03026；被股權(quán)激勵(lì)的高管人員的持股比例最大為07298，平均為01954，說明企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的力度較低；公司規(guī)模的最大值為213517，最小值為199024，兩者相差不大；資產(chǎn)負(fù)債率最大值為07753，最小值為00244；成長(zhǎng)性均值為03551，最大值為28386，最小值為-01121；無(wú)形資產(chǎn)占比均值為00508。

32相關(guān)性分析

由于本文只選取2013—2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度較小，因此不考慮單位根和協(xié)整檢驗(yàn)。但在進(jìn)行回歸前，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，并檢驗(yàn)是否存在多重共線性。由表3可以看出，變量間不存在多重共線性。同時(shí)，可以看出公司規(guī)模與主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率之間均呈正相關(guān)；資產(chǎn)負(fù)債率與主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率和總資產(chǎn)收益率呈負(fù)相關(guān)，但與凈資產(chǎn)收益率呈正相關(guān)；公司成長(zhǎng)性與主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率均呈正相關(guān)；而無(wú)形資產(chǎn)占比與被解釋變量之間均呈負(fù)相關(guān)；股權(quán)激勵(lì)與被解釋變量間的正相關(guān)性較弱，若要科學(xué)地說明其關(guān)系，需要進(jìn)行回歸分析。

33多元回歸分析

面板數(shù)據(jù)固定系數(shù)分析常用的模型有混合模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固體效應(yīng)模型。由于本文的研究是基于不同公司的數(shù)據(jù)探討股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效之間的關(guān)系，所以只考慮個(gè)體效應(yīng)，但還需要先進(jìn)行F檢驗(yàn)，再進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)來(lái)確定最終模型，具體分析如表4所示。

通過F和Hausman檢驗(yàn)可以看出，模型一、二、三均是個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型。三個(gè)模型的R-square最小值為06788，說明回歸方程的解釋能力大于6789%，即股權(quán)激勵(lì)、公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、無(wú)形資產(chǎn)占比和公司成長(zhǎng)性能夠?qū)ζ髽I(yè)績(jī)效的6789%以上做出解釋；D-W統(tǒng)計(jì)量未偏離2，不存在序列相關(guān)。

從回歸系數(shù)的顯著性來(lái)看，股權(quán)激勵(lì)在三個(gè)模型中的系數(shù)均是正數(shù)，但在模型二和模型三中并不顯著，這說明股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃有助于公司績(jī)效的增長(zhǎng)，但影響并不明顯；公司規(guī)模在三個(gè)模型中的系數(shù)為正數(shù)且顯著，說明擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模有利于提高企業(yè)績(jī)效；資產(chǎn)負(fù)債率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入利潤(rùn)率和總資產(chǎn)收益率模型呈顯著的負(fù)相關(guān)，與凈資產(chǎn)收益率的正相關(guān)性并不顯著；無(wú)形資產(chǎn)占比與三個(gè)模型都呈顯著的負(fù)相關(guān)；公司成長(zhǎng)性與三個(gè)模型呈正相關(guān)，但與凈資產(chǎn)收益率的相關(guān)性不顯著。

4結(jié)論

研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入利潤(rùn)率呈顯著的正相關(guān)性，有利于企業(yè)發(fā)展。但同時(shí)，我們也不難發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率相關(guān)性并不顯著?？傮w上看，高科技上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃對(duì)企業(yè)績(jī)效有促進(jìn)作用，但影響并不明顯。其原因可能是由于法規(guī)政策不健全、公司治理結(jié)構(gòu)不完善以及市場(chǎng)不成熟等原因造成的，這些都可能導(dǎo)致企業(yè)實(shí)施的股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃無(wú)法發(fā)揮應(yīng)有的積極作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]李春濤，宋敏中國(guó)制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)：所有制和CEO激勵(lì)作用[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（5）：55-67

[2]陳德萍，陳永圣股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度與公司績(jī)效關(guān)系研究——2007—2009年中小企業(yè)板塊的實(shí)證檢驗(yàn)[J].會(huì)計(jì)研究，2011（1）：38-43

[3]蘇東蔚，林大龐股權(quán)激勵(lì)、盈余管理與公司治理[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（11）：88-100

[4]劉廣生，馬悅中國(guó)上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的效果[J].中國(guó)軟科學(xué)，2013（7）：111-121

[作者簡(jiǎn)介]董興林（1964—），男，山東臨朐人，山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向：企業(yè)管理；齊欣（1994—），女，山東威海人，山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：企業(yè)管理。