股權激勵與企業績效關系

董興林+齊欣

[摘要]創業板上市公司實施以人力資本為激勵對象的股權激勵機制，有利于留住企業的優秀人才。選取2013年12月31日前公告股權激勵草案的創業板上市公司作為研究對象，運用相關性分析、回歸分析等計量經濟學方法實證分析創業板上市公司股權激勵與企業績效的關系。研究發現實施股權激勵對創業板上市公司的企業績效有促進作用，但效果不顯著。

[關鍵詞]股權激勵；創業板上市公司；企業績效

[DOI]1013939/jcnkizgsc201714091

1引言

大眾創業、萬眾創新時代，為留住優秀人才，越來越多的企業開始實施以人力資本為激勵對象的股權激勵機制，尤其以高科技型上市公司（高科技企業大部分在創業板上市）為主力軍。根據巨潮資訊的統計結果，2009年創業板推出以來，共有122家上市公司采取股權激勵方式，許多學者也紛紛投入股權激勵的相關研究。宋敏、李春濤（2010）指出股權激勵機制能夠有效促進企業創新，提高企業績效；[1]陳永圣、陳德萍（2011）研究發現股權集中度與企業績效呈顯著的正U形關系；[2]蘇冬蔚、林大龐（2010）從盈余管理的角度研究發現，股權激勵具有負面的公司治理效應；[3]劉廣生、馬悅（2013）通過對2006—2011年實施股權激勵的上市公司進行實證研究發現，我國上市公司的股權激勵雖然與企業績效呈正相關，但并不顯著。[4]由此可見，目前針對高科技創業板上市公司的研究相對較少。本文基于2013—2015年我國創業板上市公司的面板數據探索股權激勵與企業績效的關系，以期為創業板高科技上市公司實施股權激勵計劃提供有益參考。

2研究設計

21樣本選擇與數據來源

本文選取我國創業板2013年前實施股權激勵計劃的上市公司作為研究對象。創業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性較高，且企業經營者較為年輕，會更加看重自身職業生涯的長期發展。因此，研究高科技公司的股權激勵與企業績效的關系更加有意義。本文篩除了同時發行多種股票、連續三年高管持股數為0、存在異常值和數據缺失的上市公司，最終獲得77家高科技上市公司的數據。本文使用的上市公司的數據來自巨潮資訊網、和訊網，并由作者手工分類與整理，在研究中使用了Eviews和Excel統計軟件。

22變量選擇

221被解釋變量

國內外大多數學者采用EVA法、托賓Q值以及BBS法來間接衡量企業績效，但前兩種方法都是以證券市場的有效性為前提，與國內證券市場存在較強投機性的現狀不符，因此，不考慮使用這兩種方法進行績效評價；另外，BBS法有較強的主觀性，考核指標多，較難量化。因此，本文參考盛明泉、蔣偉（2011）企業業績的度量指標，綜合采用ROE、ROA、ROM三個會計指標，這些指標不僅客觀，容易獲得，而且能夠從公司所有者權益的增值能力、公司競爭能力和長期發展潛力等三個方面全面地衡量公司績效。

222解釋變量

本文以高管人員作為股權激勵的研究對象，所以選擇解釋變量時只考慮高管人員的持股情況。本文中的高管人員是依據《公司法》第217條第（一）項的規定，具體是指公司經理、副經理、財務主管、上市公司董事會秘書和公司章程規定的其他人員。模型中的股權激勵就是高管人員持股數占公司總股數的比重。

223控制變量

在研究企業績效過程中，除了高管人員持股情況對企業績效產生重要影響之外，其他因素如公司規模、公司治理結構、公司成長性等都對企業績效具有重要的解釋作用。因此，本文模型中把資產負債率、公司規模、無形資產占比以及成長性作為控制變量。表1詳細描述了各個變量的符號以及具體量化指標。

23模型設計

本文以面板數據為研究樣本進行多元回歸分析，構建回歸模型如下：

上述模型中，β1β2β3β4β5表示解釋變量和控制變量的回歸系數；變量下標it的i和t分別表示不同的企業和年份；εit表示隨機擾動項；α0則表示截距項。

3實證結果

31描述性統計分析

運用Eviews對樣本數據進行描述性統計分析，如表2所示。2013—2016年，主營業務收入利潤率平均值為01393，最大值為07500；凈資產收益率的平均值為00983，中位數為00938，最大值為03300；總資產收益率平均值為00765，最大值為03026；被股權激勵的高管人員的持股比例最大為07298，平均為01954，說明企業實施股權激勵的力度較低；公司規模的最大值為213517，最小值為199024，兩者相差不大；資產負債率最大值為07753，最小值為00244；成長性均值為03551，最大值為28386，最小值為-01121；無形資產占比均值為00508。

32相關性分析

由于本文只選取2013—2016年的相關數據，時間跨度較小，因此不考慮單位根和協整檢驗。但在進行回歸前，先對數據進行相關性分析，并檢驗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，可以看出公司規模與主營業務利潤率、凈資產收益率和總資產收益率之間均呈正相關；資產負債率與主營業務利潤率和總資產收益率呈負相關，但與凈資產收益率呈正相關；公司成長性與主營業務利潤率、凈資產收益率和總資產收益率均呈正相關；而無形資產占比與被解釋變量之間均呈負相關；股權激勵與被解釋變量間的正相關性較弱，若要科學地說明其關系，需要進行回歸分析。

33多元回歸分析

面板數據固定系數分析常用的模型有混合模型、隨機效應模型和固體效應模型。由于本文的研究是基于不同公司的數據探討股權激勵與公司績效之間的關系，所以只考慮個體效應，但還需要先進行F檢驗，再進行Hausman檢驗來確定最終模型，具體分析如表4所示。

通過F和Hausman檢驗可以看出，模型一、二、三均是個體隨機效應模型。三個模型的R-square最小值為06788，說明回歸方程的解釋能力大于6789%，即股權激勵、公司規模、資產負債率、無形資產占比和公司成長性能夠對企業績效的6789%以上做出解釋；D-W統計量未偏離2，不存在序列相關。

從回歸系數的顯著性來看，股權激勵在三個模型中的系數均是正數，但在模型二和模型三中并不顯著，這說明股權激勵計劃有助于公司績效的增長，但影響并不明顯；公司規模在三個模型中的系數為正數且顯著，說明擴大企業規模有利于提高企業績效；資產負債率與主營業務收入利潤率和總資產收益率模型呈顯著的負相關，與凈資產收益率的正相關性并不顯著；無形資產占比與三個模型都呈顯著的負相關；公司成長性與三個模型呈正相關，但與凈資產收益率的相關性不顯著。

4結論

研究發現，股權激勵與主營業務收入利潤率呈顯著的正相關性，有利于企業發展。但同時，我們也不難發現，股權激勵與企業的凈資產收益率、總資產收益率相關性并不顯著。總體上看，高科技上市公司實施股權激勵計劃對企業績效有促進作用，但影響并不明顯。其原因可能是由于法規政策不健全、公司治理結構不完善以及市場不成熟等原因造成的，這些都可能導致企業實施的股權激勵計劃無法發揮應有的積極作用。

參考文獻：

[1]李春濤，宋敏中國制造業企業的創新活動：所有制和CEO激勵作用[J].經濟研究，2010（5）：55-67

[2]陳德萍，陳永圣股權集中度、股權制衡度與公司績效關系研究——2007—2009年中小企業板塊的實證檢驗[J].會計研究，2011（1）：38-43

[3]蘇東蔚，林大龐股權激勵、盈余管理與公司治理[J].經濟研究，2010（11）：88-100

[4]劉廣生，馬悅中國上市公司實施股權激勵的效果[J].中國軟科學，2013（7）：111-121

[作者簡介]董興林（1964—），男，山東臨朐人，山東科技大學經濟管理學院教授，碩士研究生導師。研究方向：企業管理；齊欣（1994—），女，山東威海人，山東科技大學經濟管理學院碩士研究生。研究方向：企業管理。