股票期權(quán)激勵(lì)、常規(guī)收入與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)
——基于期權(quán)價(jià)值異質(zhì)性的視角

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(東北大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110167)

1　引言

在密集發(fā)布3個(gè)股權(quán)激勵(lì)相關(guān)事項(xiàng)備忘錄和2個(gè)監(jiān)管問(wèn)答后，中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2016年7月13日頒布了新的《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法》，2005年底發(fā)布的舊的試行辦法也即行廢止。相關(guān)政策規(guī)定密集出臺(tái)的背后是上市公司活躍實(shí)施股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的現(xiàn)實(shí)，關(guān)于股票期權(quán)激勵(lì)對(duì)公司最終業(yè)績(jī)影響的研究文獻(xiàn)較為常見(jiàn)，但作為微觀上直接影響公司經(jīng)營(yíng)效果和宏觀上間接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的另一重要變量——高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，受到的關(guān)注卻相對(duì)有限?，F(xiàn)有的關(guān)于股票期權(quán)激勵(lì)與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究分別從經(jīng)典代理理論和行為代理理論出發(fā)，得出了不同的研究結(jié)論[1,2]，針對(duì)結(jié)論不一問(wèn)題，本文試圖從一個(gè)新的視角出發(fā)給予解釋，即股票期權(quán)激勵(lì)價(jià)值異質(zhì)性的視角。

股票期權(quán)激勵(lì)的異質(zhì)價(jià)值即預(yù)期價(jià)值和稟賦價(jià)值。預(yù)期價(jià)值是高管對(duì)授予的股票期權(quán)在未來(lái)某一時(shí)點(diǎn)所能達(dá)到價(jià)值的預(yù)期，是一種預(yù)估的價(jià)值，也是一種“向前看”的價(jià)值?！胺A賦”一詞取自行為經(jīng)濟(jì)學(xué)，行為理論認(rèn)為個(gè)體會(huì)將其“占有”的財(cái)富視為其已經(jīng)“擁有”的財(cái)富，或者將“虛擬”的財(cái)富視為“現(xiàn)實(shí)”的財(cái)富，且會(huì)極力避免這種財(cái)富的損失，表現(xiàn)出“損失規(guī)避”，這種心理現(xiàn)象被稱為稟賦效應(yīng)。稟賦價(jià)值是一種“向后看”的價(jià)值，可以看作是股票期權(quán)轉(zhuǎn)化為普通股票的數(shù)量與某時(shí)刻股票價(jià)格乘積減去相關(guān)成本，高管心理上會(huì)表現(xiàn)出對(duì)稟賦價(jià)值損失的厭惡。股票期權(quán)激勵(lì)的預(yù)期價(jià)值和稟賦價(jià)值對(duì)高管決策時(shí)的作用機(jī)理不同，從而對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生不一樣的影響。

本文從股票期權(quán)激勵(lì)價(jià)值異質(zhì)性的視角出發(fā)，探索股票期權(quán)激勵(lì)對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，并考察高管常規(guī)收入對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，其貢獻(xiàn)在于：首先，之前研究往往單一從經(jīng)典代理理論或行為代理理論出發(fā)，得出不同的結(jié)論，本文提出的股票期權(quán)激勵(lì)價(jià)值異質(zhì)性概念及其實(shí)證結(jié)果能在一定程度上對(duì)這一分歧做出新的解釋；其次，探索高管常規(guī)收入對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的影響，突破以往文獻(xiàn)單一研究某一形式薪酬激勵(lì)對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，將研究的層面拓展到薪酬合約的層次；最后，高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度問(wèn)題是以往文獻(xiàn)鮮有涉及的，本文在進(jìn)一步研究中發(fā)現(xiàn)高管可能并不會(huì)因風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度而停止對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的追逐，這一發(fā)現(xiàn)將有關(guān)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究向縱深推進(jìn)了一步。

2　文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

關(guān)于股票期權(quán)激勵(lì)對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，經(jīng)典代理理論與行為代理理論給出了不同的解釋。以Jensen和Meckling[3]為代表的經(jīng)典代理理論認(rèn)為，與股東相比，作為代理人的高管由于其收入和任職風(fēng)險(xiǎn)較難分散，一般被認(rèn)為是持風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的高管將拒絕有風(fēng)險(xiǎn)但凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目，進(jìn)而產(chǎn)生代理成本，而將股票期權(quán)加入到薪酬組合中使高管收入與公司業(yè)績(jī)的關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)，能有效協(xié)調(diào)高管與股東利益分歧，提升高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，緩解上述代理問(wèn)題。Belghitar和Clark[4]認(rèn)為提高高管收入的凸性程度會(huì)提高其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(這里的凸性指高管收入隨公司業(yè)績(jī)的增加而邊際遞增)，而股票期權(quán)激勵(lì)因其上行收益無(wú)限，下行損失為零而呈現(xiàn)較強(qiáng)的凸性特征[5]。Core和Guay[6]將Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型予以改進(jìn)，構(gòu)建起了反映股票期權(quán)激勵(lì)凸性程度的Vega值，并證實(shí)Vega值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在正相關(guān)關(guān)系。Baixauli-Soler等[7]以公司收益波動(dòng)率作為高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)股票期權(quán)激勵(lì)提高了公司收益波動(dòng)率。其后，Chen等[8]，Low[9]，Croci和Petmezas[10]分別發(fā)現(xiàn)股票期權(quán)激勵(lì)促進(jìn)了研發(fā)投入、杠桿水平和并購(gòu)規(guī)模等某一具體方面經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的提高。Wiseman和Gomez-Mejia[11]將前景理論融合到代理理論中，提出了行為代理理論(behavioral agency theory)，認(rèn)為高管并非完全的理性經(jīng)濟(jì)人，注重?fù)p失規(guī)避而非風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，對(duì)損失比對(duì)同等收益更為敏感，且股票期權(quán)本身具有內(nèi)在價(jià)值，高管會(huì)將其視為已經(jīng)擁有的財(cái)富，即將內(nèi)在價(jià)值進(jìn)行稟賦，從而使高管產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理。Sawers等[2]利用實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行研究，以MBA為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，發(fā)現(xiàn)較高的風(fēng)險(xiǎn)容忍度能弱化高管股票期權(quán)授予后風(fēng)險(xiǎn)決策的框架效應(yīng)，從側(cè)面說(shuō)明了高管對(duì)股票期權(quán)進(jìn)行稟賦現(xiàn)象的存在，回應(yīng)了Wiseman和Gomez-Mejia[11]的理論分析。Lefebvre和Vieider[12]也通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究指出，一定條件下限制性股票比股票期權(quán)更能激勵(lì)高管承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，而這與經(jīng)典代理理論的觀點(diǎn)相悖，因?yàn)榻?jīng)典代理理論認(rèn)為限制性股票的凸性程度低于股票期權(quán)。

高管在取得股票期權(quán)時(shí)并不付出實(shí)際成本，未來(lái)的實(shí)際收益取決于未來(lái)股價(jià)的高低，高管有動(dòng)力去實(shí)現(xiàn)最大化的預(yù)期價(jià)值，其將通過(guò)努力和決策達(dá)到股票期權(quán)激勵(lì)的行權(quán)條件，并盡可能地推動(dòng)預(yù)期價(jià)值的增加。一方面，預(yù)期價(jià)值的增加離不開公司整體價(jià)值的提升，而公司價(jià)值的增加與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的高低關(guān)系密切[13,14]，為此，高管會(huì)增加凈現(xiàn)值為正但風(fēng)險(xiǎn)較大項(xiàng)目的投入，而達(dá)到行權(quán)條件前，高管手中的股票期權(quán)并不具備“真金白銀”的性質(zhì)[11]，僅是一種虛擬價(jià)值，即使風(fēng)險(xiǎn)決策失敗，高管并不會(huì)有實(shí)際損失，因此，此時(shí)高管并不具備風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的動(dòng)機(jī)；另一方面，股票期權(quán)是一種凸性程度較高的薪酬形式，股票期權(quán)激勵(lì)的預(yù)期價(jià)值會(huì)隨著公司價(jià)值的增加邊際遞增，這種凸性特征更能激勵(lì)高管做出投資高風(fēng)險(xiǎn)高收益項(xiàng)目的決策，承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也增加獲取超額收益的機(jī)率。此外，股票期權(quán)激勵(lì)一般是分期行權(quán)，當(dāng)下冒險(xiǎn)的失敗并不影響未來(lái)股票期權(quán)的行權(quán)，這在很大程度上降低了高管的后顧之憂，使其敢于在當(dāng)下承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。基于此，本文認(rèn)為對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值的追逐會(huì)使高管提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

不同于預(yù)期價(jià)值，股票期權(quán)激勵(lì)的稟賦價(jià)值反映的是一種被高管視為自身財(cái)富的心理評(píng)估價(jià)值。行為代理理論突破經(jīng)典代理理論中關(guān)于“理性人”的假設(shè)，認(rèn)為個(gè)體是損失規(guī)避而非風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，同等損失給個(gè)體帶來(lái)的負(fù)效用比收益帶來(lái)的正效用更大。作為非理性人，高管會(huì)因?qū)π睦矸A賦價(jià)值的保護(hù)而減少冒險(xiǎn)行為。由于稟賦效應(yīng)的存在，高管會(huì)進(jìn)行心理自欺(將股票期權(quán)自欺為普通股票)，將累積的虛擬價(jià)值的股票期權(quán)視為已占有的真金白銀式的財(cái)富，而不愿接受這一價(jià)值的減少，尤其是當(dāng)行權(quán)條件已經(jīng)達(dá)到，真金白銀的性質(zhì)更為突出時(shí)。此時(shí)高管若增加高風(fēng)險(xiǎn)決策，勢(shì)必會(huì)加劇二級(jí)股票市場(chǎng)的波動(dòng)和股價(jià)的波動(dòng)，而這種稟賦價(jià)值也將隨著股價(jià)的變化而變化，這種波動(dòng)性固然使這部分價(jià)值會(huì)有增加的可能性，但同時(shí)也增加了這部分價(jià)值減少的可能性，由于非理性導(dǎo)致的高管損失規(guī)避，高管對(duì)損失威脅的感知要比對(duì)獲利可能性的感知更為強(qiáng)烈，繼而寧愿選擇放棄追求可能的收益也不愿看到稟賦價(jià)值遭受損失，類似于“不求無(wú)功只求無(wú)過(guò)”，因此，為保護(hù)當(dāng)前心理稟賦價(jià)值，高管會(huì)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理，降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，也即股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值的增加會(huì)降低高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1-1高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值的追逐會(huì)提高其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

假設(shè)1-2高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值的保護(hù)會(huì)降低其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

除股權(quán)激勵(lì)外，高管的薪酬組合中還存在貨幣薪酬和在職消費(fèi)等常規(guī)性的收入，Guo等[15]認(rèn)為不僅單項(xiàng)薪酬會(huì)影響高管風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，薪酬結(jié)構(gòu)及其變化也對(duì)其有重要影響。常規(guī)收入受市場(chǎng)業(yè)績(jī)的影響相對(duì)較小，波動(dòng)性較小，可獲得性較好，可以降低高管總體收入的波動(dòng)，為高管提供一種收入保險(xiǎn)[16,17]，降低高管收入的不確定性，不確定的降低將使高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力提高。由此可以推測(cè)，常規(guī)收入可能會(huì)對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系起到一定影響。具體地，保險(xiǎn)性的常規(guī)收入越多，高管收入的不確定性越低，就越有底氣承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，即使由于風(fēng)險(xiǎn)決策失敗而導(dǎo)致股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值不能實(shí)現(xiàn)，仍會(huì)獲得常規(guī)性的保底收入，因此，常規(guī)收入可強(qiáng)化股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的正相關(guān)關(guān)系，同樣，保險(xiǎn)性的常規(guī)收入越多，也會(huì)降低高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)的稟賦效應(yīng)，從而弱化股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2-1常規(guī)收入強(qiáng)化股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2-2常規(guī)收入弱化股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3　研究設(shè)計(jì)

3.1　樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

參照第一次上市公司股權(quán)激勵(lì)管理試行辦法的發(fā)布時(shí)間，本文以2006年1月1日至2016年12月31日滬深兩市實(shí)施股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的A股上市公司為檢驗(yàn)樣本，并對(duì)初選樣本進(jìn)行了以下篩選：(1)剔除激勵(lì)對(duì)象并非針對(duì)高管人員的上市公司；(2)剔除年度在職消費(fèi)數(shù)額低于一萬(wàn)元的上市公司；(3)剔除銀行等金融行業(yè)上市公司；(4)剔除有過(guò)PT和ST經(jīng)歷的上市公司；(5)剔除本文涉及變量數(shù)據(jù)缺失的上市公司。經(jīng)過(guò)上述篩選后，最終保留462個(gè)上市公司樣本，1478條有效觀測(cè)值。本文所涉及股票價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自Resset數(shù)據(jù)庫(kù)，其他股票期權(quán)涉及數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，高管貨幣薪酬數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，涉及在職消費(fèi)項(xiàng)目數(shù)據(jù)為從上市公司年報(bào)附注中手工采集，實(shí)證檢驗(yàn)中涉及其他變量數(shù)據(jù)取自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司年報(bào)。另外，本文對(duì)所有變量在99%和1%水平上進(jìn)行了Winsorize處理，數(shù)據(jù)分析采用STATA 12.0軟件。

3.2　變量選取

3.2.1被解釋變量

為提高研究結(jié)論的適用性，本文同時(shí)采用兩種方法來(lái)衡量高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，分別為決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，具體如下：

(1)決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，指從具體高管決策角度出發(fā)來(lái)衡量其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。能夠反映高管風(fēng)險(xiǎn)決策的指標(biāo)通常有“長(zhǎng)期負(fù)債水平”[18]、“研發(fā)支出”[19]、“經(jīng)營(yíng)集中度”[20]和“固定資產(chǎn)投入水平”[21]等。上述指標(biāo)雖然都能從某一角度反映高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)情況，但不夠全面，為此，本文使用因子分析法將以上4個(gè)指標(biāo)提取公共因子，然后用公共因子按照方差貢獻(xiàn)予以綜合，得到一個(gè)合成指標(biāo)。首先，對(duì)上述4個(gè)指標(biāo)的計(jì)算予以確切定義，即長(zhǎng)期負(fù)債水平等于長(zhǎng)期負(fù)債總額除以總資產(chǎn)，研發(fā)支出等于當(dāng)年研發(fā)支出總額除以總資產(chǎn)，經(jīng)營(yíng)集中度等于年末產(chǎn)品種類加1取自然對(duì)數(shù)，而后再取倒數(shù)，固定資產(chǎn)投入水平等于固定資產(chǎn)和設(shè)備投資總額除以總資產(chǎn)；其次，對(duì)這4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)，顯示KMO值為0.733，且通過(guò)Bartlett檢驗(yàn)；再次，進(jìn)一步探索性因子分析顯示固定資產(chǎn)投入水平指標(biāo)的解釋力較弱，予以剔除；最后得到一個(gè)合成變量，有效解釋方差的百分比為63.207%，且長(zhǎng)期負(fù)債水平、研發(fā)支出和經(jīng)營(yíng)集中度的因子載荷分別為0.713、0.642和0.605，特征值為1.622。用Riskdec來(lái)標(biāo)記決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

這里的“梵書”究竟指哪一部書，已不可考。然從其所引梵書說(shuō)：“日宮一樹而有雞王棲其上，彼鳴則天下雞皆鳴。”可知由于雞有“知時(shí)”“報(bào)曉”的功能，故可以常住日宮。

(2)業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，指從公司業(yè)績(jī)波動(dòng)角度來(lái)衡量高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。借鑒李彬等[22]的做法，以資產(chǎn)收益率波動(dòng)水平來(lái)反映。首先，用(1)式對(duì)樣本公司資產(chǎn)收益率按年度和行業(yè)均值進(jìn)行調(diào)整，以消除經(jīng)濟(jì)周期和行業(yè)因素的影響；而后，以3年作為一個(gè)觀測(cè)期間，用(2)式計(jì)算觀測(cè)期內(nèi)經(jīng)年度和行業(yè)調(diào)整后的roa的標(biāo)準(zhǔn)差σ(roa)，以此代表業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，用Riskper標(biāo)記。

(1)

(2)

其中roai,t為第i家樣本公司第t年調(diào)整后的資產(chǎn)收益率，Nproi,t為第i家樣本公司第t年凈利潤(rùn)，Tassetsi,t為第i家樣本公司第t年總資產(chǎn)，j為具體行業(yè)內(nèi)的第j家樣本公司，n為行業(yè)內(nèi)樣本數(shù)量，T為年份滾動(dòng)時(shí)長(zhǎng)。

3.2.2解釋變量

本文自變量為股票期權(quán)激勵(lì)價(jià)值，包括預(yù)期價(jià)值和稟賦價(jià)值。

(1)預(yù)期價(jià)值。預(yù)期價(jià)值反映高管對(duì)股票期權(quán)未來(lái)價(jià)值的一種預(yù)期，可用期權(quán)預(yù)期價(jià)格與持有數(shù)量的乘積減去相關(guān)成本來(lái)計(jì)量。期權(quán)預(yù)期價(jià)格是預(yù)期價(jià)值計(jì)量的關(guān)鍵，這里借鑒Black-Scholes模型予以計(jì)算，Black-Scholes模型是用來(lái)衡量高管股票期權(quán)預(yù)期價(jià)格的最常用模型，雖然現(xiàn)實(shí)中并不存在Black-Scholes模型的完美市場(chǎng)假設(shè)，但它能在很大程度上反映事前高管對(duì)股票期權(quán)未來(lái)價(jià)格的預(yù)期[5]。相關(guān)成本主要是期權(quán)的行權(quán)成本。本文采用考核期內(nèi)年末作為計(jì)算股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值的時(shí)間點(diǎn)，以Pval來(lái)標(biāo)記預(yù)期價(jià)值，具體計(jì)算見(jiàn)(3)式～(6)式

Pval=Optionp×Num1-P0×Num2

(3)

Optionp=S×N(d1)-P0×e-rT′×N(d2)

(4)

(5)

(6)

其中Optionp為股票期權(quán)預(yù)期價(jià)格；Num1為期權(quán)數(shù)量；P0為期權(quán)授予日設(shè)定的行權(quán)價(jià)格；Num2為可轉(zhuǎn)化為普通股數(shù)量；S為股票期權(quán)考核期年末之前60個(gè)交易日平均收盤價(jià)；N為正態(tài)分布函數(shù)；T′為期權(quán)剩余存續(xù)期；r=ln(1+無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率)，其中無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率選用T年年初1年期存款利率；σ為年化股票收益波動(dòng)率，在此取最近100周的年化波動(dòng)率。

(2)稟賦價(jià)值。被高管稟賦的股票期權(quán)已經(jīng)接近普通持股性質(zhì)，所以，本文在計(jì)算股票期權(quán)激勵(lì)的稟賦價(jià)值時(shí)，即股票期權(quán)轉(zhuǎn)化普通股票的數(shù)量與股票價(jià)格乘積減去相關(guān)成本，以考核年度的年末作為計(jì)算時(shí)點(diǎn)，相關(guān)成本仍為期權(quán)行權(quán)成本。用Eval表示稟賦價(jià)值，計(jì)算方法如(7)式所示

Eval=max[(P-P0)×Num2,0]

(7)

其中P為期末股價(jià)，Num2和P0的含義與上文一致。

3.2.3調(diào)節(jié)變量

本文調(diào)節(jié)變量為高管常規(guī)收入，主要包括貨幣薪酬和在職消費(fèi)，根據(jù)孫世敏等[23]的研究，在職消費(fèi)包括辦公費(fèi)、差旅費(fèi)、業(yè)務(wù)招待費(fèi)、通訊費(fèi)、國(guó)(境)外培訓(xùn)費(fèi)、董事會(huì)費(fèi)、小車費(fèi)和會(huì)議費(fèi)等8大費(fèi)用，但與高管自身收入密切相關(guān)的費(fèi)用只有4種，即差旅費(fèi)、通訊費(fèi)、國(guó)(境)外培訓(xùn)費(fèi)和小車費(fèi)，本文將貨幣薪酬和上述4種費(fèi)用之和作為高管的常規(guī)收入，這一計(jì)算方式也符合前文關(guān)于高管收入保險(xiǎn)特性的分析。用Com標(biāo)記高管常規(guī)收入。

3.2.4控制變量

表1　變量名稱、釋義與符號(hào)預(yù)判

3.3　回歸模型設(shè)定

3.3.1股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期(稟賦)價(jià)值對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的回歸模型

為檢驗(yàn)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期(稟賦)價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(決策型和業(yè)績(jī)型)的關(guān)系，本文建立回歸模型(8)。模型(8)中被解釋變量相較解釋變量滯后一期，且股票期權(quán)激勵(lì)的預(yù)期(稟賦)價(jià)值做了單位化處理，控制變量不再一一列示，以ΣControls總括代表，ε代表殘差。

Riskdeci,t+1/Riskperi,t+1

(8)

3.3.2常規(guī)收入(Com)調(diào)節(jié)作用的回歸模型

為了檢驗(yàn)常規(guī)收入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，在模型(8)的基礎(chǔ)上，加入交互項(xiàng)，建立模型(9)。

Riskdeci,t+1/Riskperi,t+1

(9)

4　研究結(jié)果

4.1　變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)性分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析表明，解釋變量預(yù)期價(jià)值(Pval)和稟賦價(jià)值(Eval)的均值分別為2.356千萬(wàn)元和2.140千萬(wàn)元，超過(guò)常規(guī)收入的均值4.507百萬(wàn)元，可以看出股票期權(quán)在高管整體收入中的舉足輕重作用，而且預(yù)期價(jià)值和稟賦價(jià)值的均值均大于中位數(shù)，說(shuō)明存在個(gè)別公司的股票期權(quán)激勵(lì)實(shí)施規(guī)模較大，若前文關(guān)于常規(guī)收入調(diào)節(jié)作用的假設(shè)得到驗(yàn)證，說(shuō)明份額相對(duì)較少的常規(guī)收入仍具有較強(qiáng)的保險(xiǎn)特性；被解釋變量業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskper)最大值0.890，最小值0.017，相差52倍，差距較大，決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskdec)也是如此，可知各樣本公司間高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平相差懸殊；控制變量中，公司成長(zhǎng)性(Growth)的均值為23.665%，整體看成長(zhǎng)性良好，公司性質(zhì)(Soe)的均值僅為0.192，說(shuō)明實(shí)施股票期權(quán)的公司中以非國(guó)有公司居多，高管中女性比例(Gender)均值為0.162，說(shuō)明高管團(tuán)隊(duì)中仍以男性為主，其他控制變量也存在不同程度偏差，但總體看處于合理范圍內(nèi)。

相關(guān)性分析表明，決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskdec)以及業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskper)與股票期權(quán)激勵(lì)的預(yù)期價(jià)值(Pval)分別在10%和5%水平上顯著正相關(guān)，與股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值(Eval)均在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，假設(shè)1-1和假設(shè)1-2得到初步驗(yàn)證。此外，方差膨脹系數(shù)結(jié)果顯示，VIF值都顯著小于10，各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

4.2　回歸結(jié)果分析

首先對(duì)回歸模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示p值均小于0.01，故采用固定效應(yīng)模型?；貧w結(jié)果如表2所示，其中模型1～4以決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskdec)為因變量，模型5～8以業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskper)為因變量，模型1和模型5是關(guān)于股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值(Pval)的主效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，模型2和模型6是關(guān)于股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值(Eval)的主效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，模型3、模型4、模型7和模型8分別對(duì)應(yīng)高管常規(guī)收入(Com)對(duì)模型1、模型2、模型5和模型6中主效應(yīng)模型的調(diào)節(jié)作用。

表2　回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%和1%水平下顯著(雙尾檢驗(yàn))，括號(hào)內(nèi)為t值。下同。

表2中，模型1、模型2、模型5和模型6的實(shí)證結(jié)果顯示，主效應(yīng)回歸模型擬合優(yōu)度(R2)分別為0.308、0.371、0.363和0.258，F(xiàn)值均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明模型模擬效果較好，檢驗(yàn)結(jié)果可信度較高。模型1回歸結(jié)果表明，股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值(Pval)與決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(Riskdec)之間的系數(shù)為0.092，為正，且通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，模型5顯示該預(yù)期價(jià)值(Pval)與業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Riskper)之間的系數(shù)為0.081，為正，且通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有明顯的正向促進(jìn)效用，假設(shè)1-1得到證明；模型2和模型6結(jié)果分別顯示，股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值(Eval)與兩種類型的高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，假設(shè)1-2同樣得到證明。

模型3(模型7)為高管常規(guī)收入(Com)對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值(Pval)與決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān))關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，可以看出，兩個(gè)模型中，常規(guī)收入和預(yù)期價(jià)值交互項(xiàng)(Pval×Com)系數(shù)均顯著為正，均通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明常規(guī)收入對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的正相關(guān)關(guān)系具有顯著正向調(diào)節(jié)作用，也即常規(guī)收入的增加強(qiáng)化了股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)2-1得到支持；模型4(模型8)為高管常規(guī)收入(Com)對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值(Eval)與決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(業(yè)績(jī)型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān))關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果顯示，常規(guī)收入和稟賦價(jià)值交互項(xiàng)(Eval×Com)系數(shù)均顯著為正，均通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，由于主效應(yīng)關(guān)系顯著為負(fù)，因此，說(shuō)明常規(guī)收入的增加弱化了股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系，假設(shè)2-2也得到支持。為了更直觀地展示常規(guī)收入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文以決策型高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)為例，根據(jù)表2中模型3與模型4檢驗(yàn)結(jié)果繪制調(diào)節(jié)效應(yīng)圖，如圖1和圖2所示。

圖1　常規(guī)收入對(duì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

圖2　常規(guī)收入對(duì)稟賦價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

5　進(jìn)一步研究：風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度時(shí)，高管是否因追逐預(yù)期價(jià)值繼續(xù)承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)？

前文研究表明對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值的追求會(huì)提升高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的提升并不一定意味著公司價(jià)值的提升，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度反而有損公司價(jià)值，所以，仍存在一個(gè)問(wèn)題，即風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度時(shí)，高管是否因追逐預(yù)期價(jià)值繼續(xù)承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)？之前研究鮮能考慮到這一問(wèn)題。

上述問(wèn)題的關(guān)鍵在于確定何種水平的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)算是過(guò)度的，在此，本文借鑒Hovakimian等[24]的建模思路，第一，依照模型(10)建立風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)估計(jì)模型，模型(10)中變量的定義與表1中對(duì)應(yīng)的變量相同。

Riskdec/Riskper=β0+β1lnTassets+β2Growth+β3Soe+

β4First+β5Board+β6Age+β7Gender+

β8Time+β9Duality+β10Com+ε

(10)

第二，將樣本公司數(shù)據(jù)分行業(yè)和年度帶入估計(jì)模型，得到132組(12個(gè)行業(yè)×11個(gè)年度)β0至β10系數(shù)值。第三，將樣本公司數(shù)據(jù)結(jié)合β0至β10系數(shù)值重新帶入估計(jì)模型，得到各樣本公司分行業(yè)分年度的應(yīng)有的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(決策型和業(yè)績(jī)型)。第四，將風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的實(shí)際水平和估計(jì)水平對(duì)比，若實(shí)際水平低于估計(jì)水平，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平?jīng)]有達(dá)到最優(yōu)，這樣的樣本歸為UnderRisk組(包含UnderRiskdec組和UnderRiskper組)，相反，將超出最優(yōu)水平的樣本公司歸為OverRisk組(包含OverRiskdec組和OverRiskper組)。最后，仍然使用回歸模型(8)，對(duì)這四個(gè)組別分別進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果如表3所示(限于篇幅，控制變量詳細(xì)結(jié)果并未列示)。

表3中，OverRiskdec組和OverRiskper組股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值(Pval)的系數(shù)分別為0.037和0.040，并分別通過(guò)10%和5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這說(shuō)明存在這樣一種情況：即使決策型或業(yè)績(jī)型的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)已超出最優(yōu)水平，高管仍因追逐預(yù)期價(jià)值繼續(xù)承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)，從而回答了本文進(jìn)一步研究中所提出的問(wèn)題。

表3　進(jìn)一步研究的回歸結(jié)果

6　研究結(jié)論與啟示

高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)管理是現(xiàn)代公司治理的關(guān)鍵一環(huán)，股票期權(quán)被視為影響高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的有效工具。本文基于經(jīng)典代理理論和行為代理理論，以股票期權(quán)激勵(lì)的價(jià)值異質(zhì)性為視角，并將高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)區(qū)分為決策型和業(yè)績(jī)型后，實(shí)證檢驗(yàn)了兩種異質(zhì)價(jià)值對(duì)上述兩類高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值的追逐會(huì)提高其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(包含決策型和業(yè)績(jī)型)，高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值的保護(hù)會(huì)降低其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(包含決策型和業(yè)績(jī)型)；常規(guī)收入對(duì)二者關(guān)系有顯著調(diào)節(jié)作用，一方面強(qiáng)化了股票期權(quán)激勵(lì)預(yù)期價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正相關(guān)關(guān)系，另一方面弱化了股票期權(quán)激勵(lì)稟賦價(jià)值與高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系；即使風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)已經(jīng)過(guò)度，高管仍可能因追逐預(yù)期價(jià)值繼續(xù)提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

本研究對(duì)管理實(shí)踐具有一定啟示意義。一方面，由于股票期權(quán)行權(quán)業(yè)績(jī)標(biāo)準(zhǔn)一般有市場(chǎng)業(yè)績(jī)和歷史業(yè)績(jī)兩類，也由于股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的分期行權(quán)特性，上市公司在制定股票期權(quán)行權(quán)方案時(shí)，前期的行權(quán)業(yè)績(jī)條件設(shè)置可以采用市場(chǎng)業(yè)績(jī)，市場(chǎng)業(yè)績(jī)標(biāo)準(zhǔn)更具挑戰(zhàn)性，以此適當(dāng)提高高管對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)未來(lái)預(yù)期價(jià)值的期許，降低高管對(duì)期權(quán)的心理稟賦，促進(jìn)高管適當(dāng)提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，減少代理成本，而在行權(quán)后期，可以采用歷史業(yè)績(jī)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，降低不確定性，預(yù)防高管過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；另一方面，上市公司在制定股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃時(shí)，應(yīng)將其置于高管薪酬合約的統(tǒng)一框架下，統(tǒng)籌考慮，系統(tǒng)設(shè)計(jì)，預(yù)估貨幣薪酬和在職消費(fèi)等保險(xiǎn)性的常規(guī)收入對(duì)股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃實(shí)施的潛在影響，常規(guī)收入過(guò)多可能不利于股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃目的的實(shí)現(xiàn)。

最后，客觀條件所限，本文存在一些不足，如選取樣本中并未包括實(shí)施股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的非上市公司，對(duì)高管心理稟賦的測(cè)量未能直接從高管自身評(píng)估的數(shù)據(jù)中獲取，這些今后或許可以通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查或?qū)嶒?yàn)的方法加以解決。

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