基于PSM的股權(quán)激勵(lì)實(shí)施效果檢驗(yàn)

王昌銳（副教授），李夢(mèng)元

一、研究背景

兩權(quán)分離的企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理模式可以提高企業(yè)管理效率，有效促進(jìn)企業(yè)發(fā)展，但同時(shí)也不可避免地帶來(lái)了委托代理問(wèn)題，阻礙了企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。為了緩解委托代理問(wèn)題，20世紀(jì)50年代美國(guó)探索出第一只股票期權(quán)和第一份員工持股計(jì)劃。股權(quán)激勵(lì)措施可以使管理者目標(biāo)與股東目標(biāo)趨于一致，共享收益、共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，從而促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。由于其特有的優(yōu)越性，股權(quán)激勵(lì)受到熱烈追捧，并在西方發(fā)達(dá)國(guó)家被廣泛應(yīng)用。我國(guó)于2005年修訂了《公司法》和《證券法》，大大改善了金融市場(chǎng)環(huán)境和法律環(huán)境，為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃創(chuàng)造了條件。2006年證監(jiān)會(huì)頒布了《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法（試行）》，指出已經(jīng)完成股權(quán)分置改革的上市公司，可遵照該辦法的要求實(shí)施股權(quán)激勵(lì)，我國(guó)就此正式拉開了實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的序幕。

我國(guó)對(duì)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司有一定的要求。例如，李春玲等（2014）以民營(yíng)企業(yè)為樣本研究發(fā)現(xiàn)，公司業(yè)績(jī)會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)偏好，公司業(yè)績(jī)好的企業(yè)更傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。林大龐等（2011）從盈余管理的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司的修正前平均業(yè)績(jī)顯著高于不實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司的修正前平均業(yè)績(jī)。可見(jiàn)，在研究股權(quán)激勵(lì)實(shí)施效果時(shí)會(huì)存在樣本選擇偏誤問(wèn)題。本文將采用傾向得分匹配法（PSM）來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，同時(shí)試圖解決以下問(wèn)題：公司可以通過(guò)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃來(lái)改善公司績(jī)效嗎？股權(quán)結(jié)構(gòu)以及股權(quán)性質(zhì)會(huì)怎樣影響股權(quán)激勵(lì)效果？實(shí)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃有效性的途徑是什么？通過(guò)研究我們發(fā)現(xiàn)：股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃確實(shí)可以提高公司績(jī)效；股權(quán)結(jié)構(gòu)會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)效果，股權(quán)分散公司的激勵(lì)效果顯著好于股權(quán)集中的公司；股權(quán)性質(zhì)不會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)效果，無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)都可以顯著提高公司績(jī)效；股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以顯著增加固定資產(chǎn)投資，降低國(guó)有企業(yè)代理成本。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效。國(guó)外研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以有效提高公司績(jī)效（Jensen、Meckling，1976；Holmstrom、Costa，1986；Smith、Watts，1992；Bizjak等，1993）。Min Chung Kim等（2016）研究發(fā)現(xiàn)，CMO的股權(quán)激勵(lì)情況與企業(yè)價(jià)值呈正相關(guān)關(guān)系；將CMO管理權(quán)細(xì)分為財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略和經(jīng)營(yíng)分別檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略和經(jīng)營(yíng)的管理權(quán)集中度與股權(quán)激勵(lì)效果呈正相關(guān)關(guān)系。Michele Fabrizi（2016）也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)控制了對(duì)CEO的激勵(lì)水平后，CMO的股權(quán)激勵(lì)效果與股東價(jià)值呈正相關(guān)關(guān)系。

目前，國(guó)內(nèi)有關(guān)股權(quán)激勵(lì)有效性的實(shí)證研究有限，研究結(jié)果也不一致。大部分學(xué)者的研究認(rèn)為，股權(quán)激勵(lì)可以提高公司業(yè)績(jī)。張敦力等（2013）以A股上市公司為研究樣本，發(fā)現(xiàn)對(duì)管理層實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以提高公司業(yè)績(jī)。Teng等（2014）以中小板公司為研究對(duì)象也發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以提高公司業(yè)績(jī)；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，作為股權(quán)激勵(lì)方案的重要因素，激勵(lì)總數(shù)占總股本比例、有效期以及激勵(lì)類型對(duì)公司業(yè)績(jī)并無(wú)顯著影響。Li等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)業(yè)績(jī)呈正相關(guān)關(guān)系，但由于企業(yè)有操縱利潤(rùn)的行為，企業(yè)業(yè)績(jī)會(huì)被人為扭曲，因此企業(yè)盈余管理行為削弱了股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)業(yè)績(jī)的正向關(guān)系。陳文強(qiáng)等（2015）以代理成本為中介，分別研究了第一類代理成本和第二類代理成本對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果的影響，發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)通過(guò)降低代理成本來(lái)提高公司業(yè)績(jī)。董斌等（2015）運(yùn)用傾向得分匹配模型緩解內(nèi)生性問(wèn)題，并用Rosenbaum邊界估計(jì)方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；對(duì)股權(quán)性質(zhì)和企業(yè)成長(zhǎng)性劃分后進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，民營(yíng)企業(yè)和成長(zhǎng)性較高的企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的效果較好。胡國(guó)強(qiáng)等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司更容易取得銀行借款，尤其是短期借款。但是股權(quán)激勵(lì)也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，高激勵(lì)水平的IPO公司會(huì)比低激勵(lì)水平的IPO公司面臨更大的訴訟風(fēng)險(xiǎn)（Li，2016）。

也有研究認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效呈非線性關(guān)系。吳娟、俞靜（2017）從股權(quán)激勵(lì)力度的角度研究發(fā)現(xiàn)，隨著股權(quán)激勵(lì)力度的增加，股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效呈先增后減再增的非線性關(guān)系。范合君、初梓豪（2013）從股權(quán)激勵(lì)結(jié)構(gòu)的角度研究發(fā)現(xiàn)，隨著股權(quán)激勵(lì)比例的提升，公司績(jī)效呈先增后減的倒U型變動(dòng)趨勢(shì)。章雁等（2015）通過(guò)構(gòu)建多元非線性回歸模型檢驗(yàn)了中小板企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的效果，發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司發(fā)展有一定的積極作用。具體來(lái)說(shuō)，股權(quán)激勵(lì)效果與股權(quán)激勵(lì)比例呈先增后減再增的區(qū)間效應(yīng)。

還有研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效之間是相互作用的關(guān)系。沈小燕（2015）研究了股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前后的公司績(jī)效，通過(guò)橫向比較發(fā)現(xiàn)，在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃之前，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的公司績(jī)效比不實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司績(jī)效好，這種情況在民營(yíng)企業(yè)中表現(xiàn)更為顯著；縱向比較發(fā)現(xiàn)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃之后公司績(jī)效得到提升，這種情況在國(guó)有企業(yè)中表現(xiàn)更為顯著。李春玲等（2014）以民營(yíng)企業(yè)為樣本研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)具有相互促進(jìn)的循環(huán)推動(dòng)效應(yīng)。林大龐等（2011）基于盈余管理的角度，用修正后的總資產(chǎn)報(bào)酬率，并通過(guò)Heckman兩階段模型緩解內(nèi)生性問(wèn)題，研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)正相關(guān)；進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司的修正前平均業(yè)績(jī)顯著高于不實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司的修正前平均業(yè)績(jī)。

另外，有研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)效果在我國(guó)并不明顯。劉廣生等（2013）采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)和多元線性回歸方法，對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)能顯著提升上市公司的業(yè)績(jī)。楊龍光等（2013）運(yùn)用主成分分析法研究了公司八大財(cái)務(wù)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)會(huì)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)期償債能力，但對(duì)盈利能力等其他財(cái)務(wù)指標(biāo)并無(wú)影響。呂長(zhǎng)江等（2011）從制度背景、公司治理和公司特征對(duì)上市公司選擇股權(quán)激勵(lì)的動(dòng)機(jī)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)在我國(guó)沒(méi)有發(fā)揮作用。顧斌等（2007）發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)在我國(guó)沒(méi)有發(fā)揮長(zhǎng)期作用，公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后業(yè)績(jī)改善并不明顯。鄒玉等（2014）運(yùn)用配對(duì)樣本T檢驗(yàn)方法也發(fā)現(xiàn)，我國(guó)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司的業(yè)績(jī)普遍沒(méi)有得到改善。

由上述分析可知，已有文獻(xiàn)由于研究樣本、研究期間、研究方法、研究角度不同，研究結(jié)果并不一致。對(duì)樣本股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃有效期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，公司股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的有效期最短為2年、最長(zhǎng)為10年，有92%的公司其股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的有效期在4～5年，有97.8%的公司其股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的有效期大于等于4年，這說(shuō)明企業(yè)通常把股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃作為一項(xiàng)中長(zhǎng)期激勵(lì)措施。當(dāng)前，我國(guó)政府仍然缺乏對(duì)金融市場(chǎng)的監(jiān)管。尤其在國(guó)有企業(yè)中，政府擁有大部分股權(quán)，這可能誘發(fā)管理者過(guò)度消費(fèi)和濫用資金等腐敗行為，導(dǎo)致上市公司的代理成本很高。而股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以解決這個(gè)問(wèn)題，其在上市公司中應(yīng)該更有效。基于上述分析，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

H1：實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以提高我國(guó)上市公司的績(jī)效。

2.股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)股權(quán)激勵(lì)有效性的影響。股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的目的之一是降低代理成本。然而，代理成本因股權(quán)結(jié)構(gòu)不同而對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果產(chǎn)生不同影響。一般來(lái)說(shuō)，管理權(quán)較大的公司，股權(quán)相對(duì)分散，管理權(quán)與大股東控制權(quán)的相互制衡關(guān)系會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)效果。張晨宇等（2015）利用結(jié)構(gòu)方程研究發(fā)現(xiàn)，管理權(quán)越大，公司績(jī)效越差。周仁俊等（2012）發(fā)現(xiàn)大股東的控制會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果產(chǎn)生顯著影響，但股權(quán)性質(zhì)不同其作用效果也不同，國(guó)有企業(yè)的大股東股權(quán)集中度越高，股權(quán)激勵(lì)效果越好；而在民營(yíng)企業(yè)中，大股東股權(quán)集中度與股權(quán)激勵(lì)效果負(fù)相關(guān)。李維安等（2006）認(rèn)為股權(quán)結(jié)構(gòu)是影響股權(quán)激勵(lì)效果的重要因素，以民營(yíng)企業(yè)為樣本研究發(fā)現(xiàn)，在第一大股東絕對(duì)控股和持股比例低于20%時(shí)，股權(quán)激勵(lì)效果不明顯；當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例在20%～40%之間時(shí)，股權(quán)激勵(lì)效果顯著，與公司績(jī)效呈倒U型關(guān)系。還有學(xué)者（2014）以我國(guó)上市公司為樣本研究了股權(quán)激勵(lì)影響因素，結(jié)果表明公司規(guī)模與股權(quán)激勵(lì)水平顯著正相關(guān)，公司成長(zhǎng)性和股權(quán)制衡程度與股權(quán)激勵(lì)水平顯著負(fù)相關(guān)。

上市公司股權(quán)高度集中，股東對(duì)公司的控制力較大，這可能使股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的實(shí)施效果低于預(yù)期。當(dāng)公司股權(quán)高度集中時(shí)，一方面，大股東在公司發(fā)揮重要的監(jiān)督作用，公司內(nèi)部擁有低成本監(jiān)督管理者的機(jī)制，因此實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的邊際效用就比較低；另一方面，當(dāng)股權(quán)高度集中時(shí)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的目的可能不再是激勵(lì)管理者提高公司業(yè)績(jī)，而是出于其他目的，比如基于福利目的、為企業(yè)留住人才等，這也使得股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃對(duì)管理者的激勵(lì)作用大大減弱。基于上述分析，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：相對(duì)于股權(quán)集中的公司，股權(quán)分散公司的股權(quán)激勵(lì)效果更好。

三、研究方法

為了檢驗(yàn)上文提出的假設(shè)，本文將樣本分為兩組：①激勵(lì)組，即實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的公司；②控制組，即未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的公司。為了控制樣本選擇偏誤，本文將采用PSM法進(jìn)行研究。PSM的優(yōu)勢(shì)在于可以把多維的信息濃縮成一個(gè)維度，將多個(gè)維度加權(quán)平均得到總分即PS值，進(jìn)而進(jìn)行配對(duì)。

1.傾向得分值。PSM的原理是用除實(shí)驗(yàn)變量之外的多個(gè)維度為實(shí)驗(yàn)組匹配出控制組，實(shí)驗(yàn)組與控制組的區(qū)別就在于是否進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。除此之外，其他因素不會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)效果造成顯著影響，以此避免其他影響因素對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的干擾。將多個(gè)匹配維度以一定的權(quán)重壓縮成一維的PS值，其實(shí)質(zhì)是條件概率值，用公式表示為：P（X）=Pr［D=1|X］=E［D|X］。

其中：X是控制組的多維向量特征；D是虛擬變量，在本文中則是指公司是否實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)，如公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)則取值1，否則為0。通常可以利用Logit或Probit模型獲得PS值。

2.匹配方法。接下來(lái)介紹三種匹配方法：最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配。

（1）最近鄰匹配方法是尋找與實(shí)驗(yàn)組的絕對(duì)距離最小的控制組樣本，根據(jù)估計(jì)的PS值的大小，計(jì)算激勵(lì)組樣本與控制組樣本PS值的差。PS值差的絕對(duì)值即為距離，可以根據(jù)需要進(jìn)行一對(duì)一或一對(duì)多的匹配。由于激勵(lì)組樣本數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小控制組，本文選擇一對(duì)三的匹配方式。

（2）半徑匹配方法是先設(shè)定距離r，以激勵(lì)組樣本的PS值為圓心、以r為半徑畫圓，凡是PS值在圓內(nèi)的控制組樣本都作為該激勵(lì)組樣本的匹配對(duì)象。

（3）核匹配方法的原理是將控制組公司的各匹配特征與激勵(lì)組樣本相應(yīng)特征進(jìn)行比較，找出與激勵(lì)激勵(lì)組樣本各特征最相似的匹配特征，將其組合在一起成為一個(gè)虛擬公司，這個(gè)公司即為此激勵(lì)組樣本的核匹配對(duì)象。

3.平均處理效應(yīng)。平均處理效應(yīng)在本文中是指：由于激勵(lì)組的公司實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃，造成激勵(lì)組與控制組在公司績(jī)效上的差異。

ATT表示激勵(lì)組的平均處理效應(yīng)：

ATC表示控制組的平均處理效應(yīng)：

ATE表示平均處理效應(yīng)，實(shí)質(zhì)是對(duì)ATT和ATC根據(jù)樣本量進(jìn)行加權(quán)平均：

其中：Y（1）表示實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司績(jī)效；Y（0）表示未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司績(jī)效；Y（1）-Y（0）為處理效應(yīng)；Treat=1表示激勵(lì)組；Treat=0表示控制組；N1表示激勵(lì)組的樣本數(shù)；N0表示控制組的樣本數(shù)。

四、樣本選擇和變量選取

1.研究樣本。本文以2013～2016年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司作為激勵(lì)組樣本，并依據(jù)傾向得分匹配法（PSM）匹配出相應(yīng)的上市公司作為控制組樣本，以研究上市公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后公司績(jī)效的變化。具體來(lái)說(shuō)，選取在2013～2014年開始實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，并將該虛擬變量jili賦值為1。如果2013年為1，則以后的2014～2016年的jili變量也設(shè)置為1。同樣，如果2014年jili變量為1，則以后的2015～2016年的jili變量也設(shè)置為1。這些jili變量為1的樣本為激勵(lì)組，其余jili變量賦值為0。然后從jili變量為0的樣本中利用PSM法匹配出控制組，這些控制組僅僅是在jili變量上存在差異，其他方面的差異并不會(huì)對(duì)研究結(jié)果造成顯著影響。以激勵(lì)組中A公司為例，根據(jù)A公司各個(gè)維度的特征（公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、銷售回報(bào)比、股權(quán)性質(zhì)、股權(quán)結(jié)構(gòu)等），利用PSM在jili變量為0的樣本中找到一個(gè)或多個(gè)公司構(gòu)成控制組，使得這些公司在公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、銷售回報(bào)比、股權(quán)性質(zhì)、股權(quán)結(jié)構(gòu)等維度上與A公司基本一致，這樣處理后，激勵(lì)組與控制組的差異僅在于是否實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)措施。通過(guò)比較激勵(lì)組與控制組在公司績(jī)效上的差異，進(jìn)而研究股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施效果。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR），同時(shí)作者手工搜集了部分公司的股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃。相關(guān)數(shù)據(jù)篩選的原則是：剔除2012年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類中的金融行業(yè)；剔除ST類上市公司；剔除中途取消股權(quán)激勵(lì)方案的上市公司；剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于100%的公司；剔除樣本區(qū)間內(nèi)總資產(chǎn)增長(zhǎng)率大于150%的公司；剔除存在缺失值的樣本。最后得到308個(gè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，總樣本8195個(gè)，激勵(lì)樣本886個(gè)。為避免異常值的影響，對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。

2.變量選取。衡量股權(quán)激勵(lì)有效性的指標(biāo)有roa、roe、ac、invt和tagr，其中roa和roe用來(lái)衡量公司績(jī)效。股權(quán)激勵(lì)措施主要通過(guò)兩種途徑提高公司績(jī)效，即增加公司投資、降低代理成本。本文用投資支出率invt和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率tagr衡量企業(yè)的投資情況，用ac衡量企業(yè)的代理成本。具體變量定義見(jiàn)表1。

五、實(shí)證結(jié)果與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.Logit估計(jì)結(jié)果。

（1）本文采用Logit模型估計(jì)PS值。為了配比得到與激勵(lì)樣本盡可能相似的公司，在配對(duì)時(shí)本文從三個(gè)方面加以考慮：①公司財(cái)務(wù)特征變量：公司規(guī)模、負(fù)債率、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、盈利能力、行業(yè)虛擬變量；②因?yàn)楸疚奶接懙氖枪蓹?quán)激勵(lì)效果，為了防止其他激勵(lì)方式對(duì)結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo)，經(jīng)理人激勵(lì)變量包括高管年薪和高管持股比例；③公司治理結(jié)構(gòu)變量包括股權(quán)集中度、第一大股東持股比例、股東制衡程度、股權(quán)性質(zhì)。表2是對(duì)以上配對(duì)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

根據(jù)表2，tobin最大值為13.955，最小值為0.915，標(biāo)準(zhǔn)差為2.219，說(shuō)明企業(yè)之間成長(zhǎng)機(jī)會(huì)差異較大；topone最大值86.347，最小值為2.179，標(biāo)準(zhǔn)差為2.219，說(shuō)明第一大股東持股比例差異特別大，最高持股比例達(dá)到86.35%，最低持股比例才2.18%，且第一大股東平均持股比例為35.2%，可以直觀看到我國(guó)企業(yè)存在“一股獨(dú)大”現(xiàn)象。zindex是衡量股權(quán)制衡的指標(biāo)，最大值為1080.102，最小值為1，其值越大說(shuō)明“一股獨(dú)大”現(xiàn)象越嚴(yán)重，股東之間制衡效果越不好；heyi和stata是啞變量，heyi均值為0.248，說(shuō)明樣本中，董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職合一的公司占比24.85，，state均值為0.418，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)與民營(yíng)企業(yè)數(shù)量相差不大。其他變量，size、tobin等差異較大。

表1 變量說(shuō)明

表2 配對(duì)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（2）對(duì)不同的配對(duì)變量進(jìn)行組合，在控制了行業(yè)和股權(quán)性質(zhì)后，對(duì)五個(gè)Logit模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，企業(yè)規(guī)模、銷售回報(bào)比、高管薪酬、高管持股比例與企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃顯著正相關(guān)。企業(yè)規(guī)模越大、盈利水平越高、以往支付給高管的薪酬越高、高管現(xiàn)持有的股份越多，企業(yè)越傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃。企業(yè)負(fù)債率、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、股權(quán)集中度、股東制衡程度、股權(quán)性質(zhì)與企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃顯著負(fù)相關(guān)。企業(yè)負(fù)債越多、固定資產(chǎn)越多、股權(quán)集中度越高、股東制衡程度越高，企業(yè)越不愿意實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃。其他變量雖不顯著，但也可以看出其對(duì)股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的影響方向：企業(yè)成長(zhǎng)性越高，越傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃；公司的董事長(zhǎng)與總經(jīng)理如果由同一人兼任，則該公司傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。股權(quán)集中度還可以用第一大股東持股比例衡量，它與股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃也呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

對(duì)多個(gè)不同的Logit模型進(jìn)行回歸的最終目的是確定一個(gè)最佳模型，據(jù)此計(jì)算PS值，進(jìn)而對(duì)激勵(lì)組和控制組進(jìn)行配對(duì)，因此Logit模型的選擇至關(guān)重要。但是，當(dāng)前沒(méi)有明確的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)Logit模型，因此本文選擇以下兩種方法評(píng)價(jià)上述Logit模型：①在Logit分析中廣泛使用pseudo-R2；②AUC：ROC曲線下的面積，如果AUC達(dá)到0.8以上就說(shuō)明模型效果比較好。從表4中可以看出，這五個(gè)模型的偽R2和AUC相差并不大，AUC都在0.75左右，雖然低于0.8，但與以往文獻(xiàn)中的0.766相差不大（董斌，2015）。綜合考慮，本文將采用Logit模型（1）估計(jì)PS值。

2.樣本匹配結(jié)果。PSM需滿足共同支撐假設(shè)和平行假設(shè)，以下將基于最近鄰匹配方法進(jìn)行討論。同時(shí)本文也采用了半徑匹配和核匹配，結(jié)果也均滿足上述兩個(gè)假設(shè)，由于結(jié)果相似，故不再列示。

（1）共同支撐假設(shè)。圖1、圖2分別顯示了激勵(lì)組與控制組最近鄰匹配前后的核密度函數(shù)。通過(guò)匹配對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，匹配前后兩組PS值之間的差異顯著不同。匹配前，控制組PS值的峰值在0.05，而激勵(lì)組的PS值峰值在0.2，兩組PS值差異明顯。以往研究多使用控制組中的所有公司與激勵(lì)組進(jìn)行比較研究，因此其結(jié)果必然會(huì)存在偏差。為避免上述偏差，本文根據(jù)PS值選擇控制組的公司與激勵(lì)組的公司進(jìn)行匹配，如圖2所示，匹配后兩組PS值的峰值都在0.2左右。另外，匹配后兩組的核密度函數(shù)曲線已經(jīng)十分接近，這表明兩組中所有樣本的PS值已十分接近，共同支撐假設(shè)得到了滿足。

表3 不同Logit模型的估計(jì)結(jié)果

圖1 最近鄰匹配前的核密度函數(shù)

圖2 最近鄰匹配后的核心密度函數(shù)

除上述核密度函數(shù)圖可以檢驗(yàn)共同支撐假設(shè)是否滿足之外，我們還可以用ROC曲線及曲線下的面積AUC進(jìn)行檢驗(yàn)。如果匹配前ROC曲線越向上彎曲、AUC越大，說(shuō)明PS值區(qū)分0或1的作用越大，越能區(qū)分一個(gè)公司是否會(huì)采取股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃；如果匹配后ROC曲線貼近對(duì)角直線，說(shuō)明PS值已無(wú)法區(qū)分0或1，即沒(méi)有能力判別一個(gè)公司是否會(huì)采取激勵(lì)措施。圖3和圖4分別顯示了最近鄰匹配前后的ROC曲線，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，匹配前后兩條曲線有了顯著的變化，匹配前AUC為0.756，匹配后AUC為0.544，匹配效果較好，共同支撐假設(shè)也得到了滿足。

圖3 最近鄰匹配前ROC曲線

圖4 最近鄰匹配后ROC曲線

（2）平行假設(shè)。平行假設(shè)檢驗(yàn)匹配后激勵(lì)組與控制組的各匹配維度是否相近，只有匹配后控制組公司在各個(gè)維度上都與激勵(lì)組公司相似，才能確保估計(jì)結(jié)果的可信度。表4列示了平行假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果。在匹配前，激勵(lì)組與控制組所有匹配變量的差異均在1%的水平上顯著，據(jù)此得出的研究結(jié)果會(huì)受到多重因素的干擾，無(wú)法證明公司績(jī)效的改變是源于公司實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃。經(jīng)過(guò)最近鄰匹配之后，所有匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)誤差均小于5%，標(biāo)準(zhǔn)誤差絕對(duì)值減小幅度均在80%以上。其中托賓Q、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、銷售回報(bào)比和高管持股比例的標(biāo)準(zhǔn)誤差絕對(duì)值減少幅度達(dá)到了95%以上，在匹配完成后，激勵(lì)組與控制組所有匹配變量的差異均不顯著，其t檢驗(yàn)的相伴概率均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10%，這表明匹配后的兩組公司在各個(gè)匹配維度上已經(jīng)基本相同，滿足了平行假設(shè)。

3.股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃有效性分析。

（1）股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效的影響。以下討論將基于最近鄰匹配方法展開，半徑匹配和核匹配方法用于穩(wěn)健性測(cè)試。表5列示了最近鄰匹配下的詳細(xì)結(jié)果以及另外兩種匹配方法下的主要結(jié)果。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，在匹配前激勵(lì)組與控制組的資產(chǎn)報(bào)酬率分別為0.092和0.056，差異為0.036，在1%的水平上顯著；匹配后激勵(lì)組與控制組的將資產(chǎn)收益率分別為0.092和0.079，差異0.013，在1%的水平上顯著。在匹配前激勵(lì)組與控制組的資產(chǎn)收益率分別為0.057和0.035，差異為0.023，在1%的水平上顯著；匹配后激勵(lì)組與控制組的資產(chǎn)收益率分別為0.057和0.051，差異為0.006，在1%的水平上顯著。以上分析說(shuō)明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃確實(shí)可以提高公司績(jī)效，這與H1一致。同時(shí)，半徑匹配與核匹配方法也支持上述結(jié)論。

表4 激勵(lì)組與控制組平行假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

表5 實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效的影響

那么，股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃是通過(guò)什么途徑來(lái)提高公司績(jī)效呢？本文將從代理成本和投資行為兩方面進(jìn)行分析：①檢驗(yàn)匹配后激勵(lì)組與控制組的代理成本，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)顯著差異，這表明股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃沒(méi)有顯著降低代理成本。具體來(lái)看，在匹配之前激勵(lì)組和控制組的代理成本分別為0.113和0.103，在1%的水平上顯著，這表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃公司的代理成本高于市場(chǎng)上公司代理成本的平均水平。但是，在匹配之后兩組的代理成本分別為0.113和0.118，這表示實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃實(shí)際上降低了公司的代理成本。盡管如此，激勵(lì)組與控制組代理成本的差異并不顯著。②用投資支出率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率衡量企業(yè)的投資行為的變化。具體來(lái)看，在匹配之前，激勵(lì)組和控制組的投資支出率分別為0.057和0.046，差異為0.011，在1%的水平上顯著，這表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的公司其投資支出率較高；在匹配之后，兩組的投資支出率分別為0.057和0.052，差異為0.005，即實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司比沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司多投資，并且這種差異在5%的水平上顯著。在匹配之前，激勵(lì)組和控制組的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率分別為0.244和0.140，差異為0.104，在1%水平上顯著；在匹配之后，兩組的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率分別為0.244和0.185，差異為0.059在1%的水平上顯著，這表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃公司的總資產(chǎn)增長(zhǎng)較快。以上結(jié)果說(shuō)明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司擁有更高的投資水平，這也使得這些企業(yè)具有更大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

綜上所述，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的公司主要是通過(guò)增加投資而不是通過(guò)降低代理成本來(lái)提高公司績(jī)效。同時(shí)，半徑匹配與核匹配方法也支持上述結(jié)論。

（2）股權(quán)集中度對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果的影響。本文根據(jù)Herfindahl指數(shù)的樣本均值將樣本分為兩組，高于均值的為股權(quán)集中組，低于均值的為股權(quán)分散組，分別計(jì)算各自的ATT。下列討論基于最近鄰匹配方法展開，半徑匹配和核匹配方法用于穩(wěn)健性測(cè)試。

表6 股權(quán)集中度（hhi1）對(duì)股權(quán)激勵(lì)有效性的影響

表6列示了以Herfindahl_1指數(shù)（第一大股東持股比例的平方和）衡量股權(quán)集中度的檢驗(yàn)結(jié)果。據(jù)表6所示，使用最近鄰匹配和半徑匹配時(shí)，股權(quán)集中組的roa和roe均不顯著；僅當(dāng)使用核匹配方法時(shí)，roe和roa才分別在10%和5%的水平上顯著。可見(jiàn)，至少在本研究的樣本范圍內(nèi)，找不到充分證據(jù)說(shuō)明“一股獨(dú)大”的公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以提高公司績(jī)效。但是，在三種匹配方法下，股權(quán)分散組的roe和roa均在1%的水平上顯著。因此，股權(quán)激勵(lì)的有效性與第一大股東持股比例的平方和顯著負(fù)相關(guān)。此外，使用最近鄰匹配和半徑匹配時(shí)，分散組的代理成本均在10%的水平上顯著，在核匹配方法下不顯著；而在三種方法下集中組的代理成本均不顯著。這說(shuō)明股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以大幅降低股權(quán)分散公司的代理成本，使管理者與大股東的利益趨于一致。在三種匹配方式下，分散組的投資支出率均在1%的水平上顯著為正，這表明第一大股東持股比例低的企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以顯著提高投資水平；集中組的投資支出率均為負(fù)，但均不顯著，說(shuō)明第一大股東持股比例高的企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可能會(huì)降低投資水平，但證據(jù)不充分。在三種匹配方式下，兩組的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率均顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以提升企業(yè)發(fā)展力，這也與表5中以全樣本報(bào)告的結(jié)果一致。本文以第一大股東持股比例為股權(quán)集中度指標(biāo)進(jìn)行了穩(wěn)健性測(cè)試，結(jié)果未發(fā)生變化，說(shuō)明本研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

總之，股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的有效性會(huì)受到第一大股東持股比例的影響。我國(guó)“一股獨(dú)大”現(xiàn)象比較嚴(yán)重且普遍存在，本文樣本中第一大股東持股比例超過(guò)總股本30%的占到84.47%，超過(guò)總股本40%的占到58.28%。由于股權(quán)多集中在第一大股東手中，可以用第一大股東持股比例衡量股權(quán)集中度。上述檢驗(yàn)結(jié)果與H2一致，即股權(quán)分散公司的股權(quán)激勵(lì)效果更好。

（3）其他檢驗(yàn)結(jié)果。本文檢驗(yàn)了股權(quán)性質(zhì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)有效性的影響，結(jié)果如表7所示。

在三種匹配方式下，兩組roe和roa均顯著為正，說(shuō)明股權(quán)性質(zhì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)的有效性沒(méi)有影響。無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)都可以顯著提高公司績(jī)效。而且在三種匹配方式下，國(guó)有企業(yè)的代理成本均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)股權(quán)激勵(lì)的有效性是通過(guò)降低代理成本實(shí)現(xiàn)的。已有研究結(jié)果表明，國(guó)有企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)并不會(huì)對(duì)公司績(jī)效產(chǎn)生顯著影響。本研究發(fā)現(xiàn)并非如此，可能是由于我國(guó)股權(quán)激勵(lì)措施實(shí)施較晚，發(fā)展并不完善，股權(quán)激勵(lì)效果尚未顯現(xiàn)出來(lái)。不同的研究期間、不同的研究樣本和不同的研究方法都有可能導(dǎo)致研究結(jié)果的差異。本文以2013～2016年為研究樣本、以PSM為研究方法，發(fā)現(xiàn)國(guó)有企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以顯著改善公司績(jī)效。

六、結(jié)論

本文以2013～2016年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司作為激勵(lì)組樣本，并使用PSM控制樣本選擇偏誤，研究發(fā)現(xiàn)：股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以有效地提高公司績(jī)效，但是股權(quán)激勵(lì)有效性只在股權(quán)分散的企業(yè)中顯著，在股權(quán)集中的企業(yè)中并不顯著。同時(shí)，本文研究了實(shí)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)有效性的途徑，發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃可以顯著增加企業(yè)投資并降低國(guó)有企業(yè)的代理成本。

表7 股權(quán)性質(zhì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)有效性的影響

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