股權激勵與公司績效的實證分析

葉鵬 劉祿賓

摘要：本文選取2007-2014年實施股權激勵的80家滬市A股上市公司為研究樣本，并引入因子分析法得出公司績效綜合指標，引入虛擬變量表征股權激勵水平，在[Hausman]檢驗和協變分析檢驗基礎上，建立變截距隨機效應模型。研究得出，股權激勵與公司績效呈現弱正相關性，且激勵效果表現出滯后性。

關鍵詞：股權激勵 公司績效 面板數據

一、變量指標構建

（一）公司績效指標構建

本文綜合考慮公司財務的盈利能力指標包括X1（基本每股收益）、X2（凈資產收益率）、X3（每股凈資產）、X4（銷售毛利率）、X5（每股未分配利潤）、X6（每股經營現金流）；償債能力指標X7（資產負債率）；成長能力指標X8（營業收入增長率）、X9（凈利潤增長率）；營運能力指標X10（存貨周轉率），引入因子分析法，通過提取主成分，構建公司績效綜合指標V。具體計算公式為：

[f1=a（1，1）?z1+a（1，2）?z2+…+a（1，10）?z10]

[?]

[fn=a（n，1）?z1+a（n，2）*z2+…+a（n，10）?z10]

上式中，[fi（i=1，2，…，n）]為某一年根據特征根大于1提取的主成分因子個數，[a（i，j）]為標準化特征向量，[zi（i=1，2，…，10）]為標準化財務數據。

然后將各個主成分的方差貢獻率作為權數把[i]個主成分因子線性加權求和得到綜合績效指標值。

[v=ω1?f1+…+ωn?fn]

式中，[ωi=γii=1nγi（i=1，2，…，n）]，[γi]為第[i]個主成分方差貢獻率，[fi]為第[i]個主成分。

（二）股權激勵指標構建

本文引入虛擬變量表示股權激勵水平，如果第[i]個公司第[t]年實施股權激勵，則股權激勵水平取1，否則取0

二、模型構建

（一）面板數據模型設定形式檢驗

在建立面板模型時，需要考慮模型截距項是固定效應亦或是隨機效應，由于同一時間點下不同截面樣本公司所屬行業各異，樣本公司自身經營情況差異較大，猜想需要建立隨機效應模型。本文通過[Hausman]檢驗，結果發現應建立隨機效應模型。分析結果得出：在10%的顯著性水平下，接受原假設，即認為固定效應模型與隨機效應模型不存在系統性差異，應建立隨機效應模型。

（二）面板數據變截距隨機效應模型建立

結合Huasman檢驗，本文設定的變截距隨機效應模型如下：

[PERit=αit+βiSTIit+γilnASSit]

上述方程中，PER為綜合績效指標，STI為股權激勵水平， lnASS為激勵時公司總資產的自然對數，[（i=1，2，…，n）]表示第i個股權激勵公司，t表示時間跨度。

三、實證分析

（一）變量描述性統計

本文選取的80家上市公司2007-2014年財務指標描述性統計如下表：

（二）相關分析

對選取的公司績效變量與股權激勵水平變量以及公司總資產自然對數進行相關性分析，分析結果見表4。從分析結果可以看出：一是公司績效（PER）與股權激勵水平（STI）呈現正相關，但相關系數比較低，且只在10%顯著性水平上顯著；二是股權激勵（STI）與公司總資產對數（lnASS）呈現顯著的負相關，也說明經營狀況差的公司越傾向于實行股權激勵；三是各個變量的相關系數都在0.1以下，說明各個變量之間相關性比較低，不存在多重共線性的問題。

（三）模型分析

由分析結果表4可知：一是股權激勵對公司績效影響具有長期效應，本文在實際分析中發現，當股權激勵滯后3年時，回歸方程最為顯著，說明我國上市公司股權激勵具有一定的滯后性；二是變量c、lnASS在10%顯著性水平下顯著，而變量STI（-3）是不顯著的；三是上市公司股權激勵對于公司績效確實有促進作用，但這種作用并不顯著。

四、結束語

實證分析發現：2007-2014年公司實施股權激勵對于公司績效的提升有一定的促進作用，但影響并不顯著，激勵效果明顯反映出來一般為3年。分析可能的原因有：一是股權激勵制度在我國起步較晚，發展還不夠完善，基本處在探索階段。二是早期我國主要是對國有控股公司實施股權激勵，然而公司高管利用實際控制權操縱股價，制造虛假業績，利用信息優勢在其在位期間提升公司業績以獲得自身利益。三是我國資本市場發展還不完善，相關的配套法律法規不夠健全，沒有一個完善的經理人市場和經理人管理機制。公司在選擇經理人時，容易陷入逆向選擇。

參考文獻：

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