周嘉南，張 希，黃登仕

（西南交通大學 經(jīng)濟管理學院，成都 四川 610031）＊

一、引 言

過度自信是金融和財務學界所廣泛關注的一種行為偏差。隨著行為公司金融學的深入研究，已有許多文獻，如 Malmendier and Tate［1］、Ben－David et al.［2］、姜付秀等［3］、余明桂等［4］證實了經(jīng)理的過度自信會影響公司財務決策，如過度投資、過度負債、盲目兼并的決策，從而減損股東財富。然而，近期也有研究認為，經(jīng)理的過度自信對公司而言具有積極的意義，例如 Gervais，Heaton，and Odean［5］、周嘉南和黃登仕［6］、張征爭和黃登仕［7］通過建立理論模型發(fā)現(xiàn)，經(jīng)理的過度自信在一定程度上能夠減輕由公司所有權和經(jīng)營權分離所引發(fā)的代理成本。經(jīng)典代理理論認為，為了激勵經(jīng)理盡可能多的付出努力，需要給予其基于業(yè)績的薪酬［8］。但是風險厭惡的經(jīng)理會因為承擔了風險而要求更高的補償，從而使得激勵成本隨風險的上升而增加，由此風險越大的公司，其給予經(jīng)理的報酬業(yè)績敏感度應該越低［9］。而在委托代理模型中引入經(jīng)理過度自信的行為偏差后，盡管很難通過薪酬激勵來糾正或減輕經(jīng)理過度自信的程度［10］，但過度自信反過來卻能夠使經(jīng)理更樂于承擔風險，愿意接受具有高報酬業(yè)績敏感度的薪酬，從而增加激勵的強度，減少激勵成本。

目前國內(nèi)已有較多的文獻，如周嘉南和黃登仕、李維安等、方軍雄，證實了我國上市公司已初步建立了基于業(yè)績的薪酬激勵機制［11－16］。這為進一步探索報酬業(yè)績敏感度與經(jīng)理風險厭惡的態(tài)度以及過度自信之間的關系奠定了基礎。由此，利用我國上市公司的數(shù)據(jù)，對經(jīng)理過度自信、風險厭惡與報酬業(yè)績敏感度之間關系的檢驗不僅可作為針對理論模型的經(jīng)驗探討，對考察我國目前高管薪酬激勵現(xiàn)狀也具有較重要的現(xiàn)實意義。

二、研究假設的提出

在Holmstrom和Milgrom［9］的模型框架下，股東對風險厭惡的經(jīng)理給予的最優(yōu)報酬業(yè)績敏感度b可由式（1）表示：

其中，ρ是經(jīng)理風險厭惡的程度，γ是經(jīng)理付出努力的邊際成本，σ2是公司收益的方差。由式（1）可看到，b是σ2的減函數(shù)，從而報酬業(yè)績敏感度將隨著公司風險的增大而減小。然而在本文中，我們認為經(jīng)理出于過度自信可能會低估方差σ2，即經(jīng)理所見方差為δσ2，其中0＜δ＜1。假如股東對經(jīng)理過度自信的表現(xiàn)及其程度是已知的，則當其他一切條件不變時，很容易得到股東對過度自信的經(jīng)理給予的最優(yōu)報酬業(yè)績敏感度bo為：

對比式（1）和式（2），可以發(fā)現(xiàn)bo＞b，即過度自信的經(jīng)理，其薪酬中最優(yōu)的報酬業(yè)績敏感度將更高。由此，提出如下假設：

假設1：相比非過度自信的經(jīng)理而言，過度自信的經(jīng)理薪酬中的報酬業(yè)績敏感度更高。

對比式（1）和式（2）可以發(fā)現(xiàn)，若A公司的實際風險小于B公司的實際風險，但B公司的經(jīng)理是過度自信的，則該公司經(jīng)理的認知風險有可能反而小于A公司的實際風險，從而經(jīng)理樂于承擔風險，業(yè)績薪酬激勵成本降低，導致風險大的B公司經(jīng)理的報酬業(yè)績敏感度較風險小的A公司經(jīng)理的報酬業(yè)績敏感度更高。由此，在公司橫截面比較上，可能會觀察到風險越大的公司卻給予經(jīng)理更高報酬業(yè)績敏感度的現(xiàn)象。此外，若前述A和B兩家公司的風險同時上升相同的程度，B公司經(jīng)理的報酬業(yè)績敏感度下降幅度也將小于A公司經(jīng)理報酬業(yè)績敏感度下降的幅度。綜上所述，提出如下假設：

假設2：經(jīng)理的過度自信將促使報酬業(yè)績敏感度與風險之間的負相關關系減弱。

公司的總體風險又可分解為系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)風險，相比系統(tǒng)風險，經(jīng)理更可能對公司的非系統(tǒng)風險產(chǎn)生認知上的偏差，這是因為市場風險所產(chǎn)生的收益很難讓經(jīng)理進行自我歸因，而公司的個體風險則容易讓經(jīng)理產(chǎn)生控制性幻覺，從而不正確的低估這種風險。由此可以認為，過度自信的經(jīng)理出于相信自己可以對公司遭受的非系統(tǒng)風險有較好的控制，從而對風險認知的偏差更可能來源于對非系統(tǒng)性風險的程度估計過小。此時式（2）可以重新寫為：

其中，pu和ps是系統(tǒng)性風險和非系統(tǒng)性風險各自所占總風險的比重，且有pu＋ps＝1。從式（4）很容易證明過度自信經(jīng)理的報酬業(yè)績敏感度bo是ps的增函數(shù)，即報酬業(yè)績敏感度將隨著非系統(tǒng)風險占總風險比重的上升而增加。這也意味著過度自信的經(jīng)理愿意接收更高水平的報酬業(yè)績敏感度，主要是由其低估非系統(tǒng)性風險引起的。為了驗證本文假定和推導，提出如下假設。

假設3：非系統(tǒng)性風險所占比重較大的公司將給予過度自信的經(jīng)理更高的報酬業(yè)績敏感度。

本文試圖通過對以上假設1－假設3的經(jīng)驗檢驗，逐步驗證我國上市公司高管薪酬激勵設計的有效性，探討過度自信對經(jīng)理風險認知和薪酬激勵強度的影響。

三、樣本描述和變量設計

本文選取的樣本為在滬深股市發(fā)行A股的上市公司所公布的高管薪酬，樣本年度為2007～2008年。2007年度的樣本為截至2004年底已經(jīng)上市且在2004～2007年間沒有退市的共計1005家公司；2008年度的樣本為截至2005年底已經(jīng)上市且在2005～2008年間沒有退市的共計1023家公司；樣本數(shù)量共計2028個。

關于公司高管是否過度自信，本文采用的判別標準是看其是否在會計年度內(nèi)增持了本公司的股票，且增加的原因是由于高管人員自行從二級市場購入股票、認購配股、用獎勵基金買股，而非由高管接受送股、紅股，股權分置改革引起的持股增加等原因引發(fā)。這種度量方式與郝穎［17］所采用的方法類似，但本文進一步區(qū)分了發(fā)生高管股票增持的原因。只有當公司高管人員主動而非被動或自然的增持了本公司的股票，本文才認為是高管人員對本公司的股票很有信心的表現(xiàn)。文中所使用的高管2007年持股變動及原因的數(shù)據(jù)來源于銳思（RESET）數(shù)據(jù)庫，2008年持股變動及原因的數(shù)據(jù)來自于對上市公司公布的2008年會計報表中披露信息的分析和整理，其余相關的財務數(shù)據(jù)均來自于CCER數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過分析整理，得到高管表現(xiàn)出過度自信的樣本161個，沒有表現(xiàn)出過度自信的樣本1867個。

本文的被解釋變量為上市公司公布的高管人員年薪均值對數(shù)，記為acomp。在高管人員表現(xiàn)出過度自信的公司樣本中，該變量等于那些表現(xiàn)出過度自信的高管人員所得到薪酬平均數(shù)取對數(shù)，而在高管人員沒有表現(xiàn)出過度自信的公司樣本中，該變量等于所有在公司領取年薪的高管人員的薪酬的平均數(shù)取對數(shù)。

在解釋變量設計方面，考慮到營業(yè)利潤可能比凈利潤更能代表公司的業(yè)績，本文所選擇的公司業(yè)績變量是攤薄凈利潤每股收益和攤薄營業(yè)利潤每股收益兩個變量，分別記為jeps和yeps。而對公司風險的度量，通過計算單個樣本的樣本年度前3年的每股收益標準差得到。并將樣本按標準差從小到大排序，若某一樣本排在第n位，則cdf＿jeps（cdf＿yeps）＝（n1）／（樣本總體個數(shù) 1），從而cdf＿jeps（cdf＿yeps）將位于［0，1］之間，以此方法檢驗風險對報酬業(yè)績敏感度的影響。此外，用啞變量oc代表某公司高管是否過度自信，若某樣本公司中有高管人員自行從二級市場購入股票、認購配股、用獎勵基金買股，則令該樣本公司的oc值為1；否則為0。此外，使用了總資產(chǎn)的對數(shù)asset作為公司規(guī)模的控制變量，年度啞變量year控制年份對薪酬的影響。

四、模型描述與回歸結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計和相關系數(shù)矩陣

在對假設1～假設3進行檢驗之前，首先利用表1和表2給出主要變量的描述性統(tǒng)計和相關系數(shù)矩陣。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

表2 相關系數(shù)矩陣

由表2可以發(fā)現(xiàn)，不論公司基于凈利潤計算的每股盈余和基于營業(yè)利潤的每股盈余，與高管薪酬均具有顯著的正相關關系，這表明我國上市公司高管薪酬已具備了一定的激勵特征，基于業(yè)績的薪酬已經(jīng)初現(xiàn)端倪。

（二）對假設1的檢驗

為了對假設1進行檢驗，構(gòu)建如下模型：

其中，eps取值為jeps或yeps。在此模型中，主要關注交叉變量的回歸系數(shù)a2。如果假設1成立，意味著過度自信高管將被給予更高的報酬業(yè)績敏感度，則預測a2＞0。在模型回歸中，本文采用了OLS和LAD兩種回歸方法，后一種回歸方法主要是為了減輕極端值對回歸結(jié)果的影響?；貧w結(jié)果見表3。

表3 假設1檢驗的回歸結(jié)果

從表3可以看出，我國上市公司高管薪酬與公司盈余具有顯著的正相關關系，這表明我國上市公司普遍建立起了以業(yè)績?yōu)榛A的薪酬激勵制度。正如本文所預測的，jeps×oc的回歸系數(shù)a2顯著為正，這說明在控制了公司規(guī)模和樣本年度變量后，公司給予過度自信高管人員的報酬業(yè)績敏感度比其他公司更高，假設1得到了支持。

（三）對假設2的檢驗

在假設1得到驗證的基礎上，進一步考察過度自信是否會減弱報酬業(yè)績敏感度與風險之間的負向關系。在同等風險水平下，預測過度自信的高管會被給予更多的基于業(yè)績的薪酬。由此，設立如下模型對假設2進行檢驗。

該模型的建立是基于Garen、Aggarwal和Samwick的方法［18，19］，并進行了必要的改動。報酬業(yè)績敏感度就等于a1＋a2cdf。而如果高管過度自信，則報酬業(yè)績敏感度為a1＋ （a2＋a3）cdf。藉此方法同樣可以考察過度自信的高管與非過度自信的高管，其報酬業(yè)績敏感度與風險之間關系的差異，而考察的關鍵點就在于回歸系數(shù)a2，a3。如假設2所述，經(jīng)理的過度自信將促使報酬業(yè)績敏感度與風險之間的負相關關系減弱。如果假設2成立，則可以預測a2＜0，a3＞0。表4是關于假設2的回歸結(jié)果。

表4 假設2檢驗的回歸結(jié)果

表4的回歸結(jié)果顯示，a2＜0，a3＞0，且a2＋a3＜0。這表明整體上報酬業(yè)績敏感度與風險之間正如經(jīng)典理論所預測的那樣，呈現(xiàn)出負相關關系。然而高管的過度自信會減弱二者的負相關關系，也即過度自信的高管出于對風險認知產(chǎn)生的偏差，在給定的風險程度上，比非過度自信的高管更易于接收基于業(yè)績的變動薪酬，從而報酬業(yè)績敏感度隨風險上升而下降的程度減小。因此，過度自信是有利于減小代理成本的。于是假設2得以驗證。

（四）對假設3的檢驗

為了驗證這一研究假設，本文首先利用式（7）將公司總體風險拆分為系統(tǒng)性風險和非系統(tǒng)性風險：

接著將擁有過度自信高管的上市公司樣本選出，分別計算每個樣本的非系統(tǒng)風險占總風險的比重pu和系統(tǒng)性風險占總風險的比重ps，由此構(gòu)造啞變量D。若pu／ps＞1，則該樣本的非系統(tǒng)風險所占比重較大，令D＝1；而若pu／ps＜1，表明系統(tǒng)性風險所占比重較大，則令D＝0。設計好變量后，針對過度自信的樣本，構(gòu)造以下模型對假設3進行檢驗。

若假設3成立，則預期模型中交叉變量eps×D的回歸系數(shù)a2＞0，即同為過度自信高管的樣本，相比系統(tǒng)風險所占比例較重的公司，非系統(tǒng)性風險所占總風險比重較大的公司將給予高管更高的報酬業(yè)績敏感度。但是，由于高管表現(xiàn)出過度自信的樣本總數(shù)是161個，樣本總量較小，為了排除極端值的影響，本文剔除了少數(shù)每股收益大于1和小于－1的樣本，保留了－1＜eps＜1的樣本。在這些樣本中，D＝1的樣本占樣本總量近40%。表5是相關的回歸結(jié)果。

表5 假設3檢驗的回歸結(jié)果

從表5可以看出，非系統(tǒng)性風險所占總風險比重較大的樣本公司會給予其過度自信的高管更高的基于業(yè)績的薪酬，由此假設3得以驗證，這意味著高管對公司風險的低估主要是由其對公司非系統(tǒng)性風險認知的偏差引起的。非系統(tǒng)性風險所占比重越大，則高管表現(xiàn)出的風險低估水平越高，由此基于高管所認知的風險給予的報酬業(yè)績敏感度也將越高。

五、結(jié) 論

通過以上理論分析和實證檢驗可以發(fā)現(xiàn)，過度自信的經(jīng)理，盡管其仍然是厭惡風險的，但由于對風險的低估，相比非過度自信的經(jīng)理，他們更愿意接受基于變動業(yè)績的薪酬，表現(xiàn)為年度薪酬中的報酬業(yè)績敏感度更高，且報酬業(yè)績敏感度隨風險上升而下降的程度明顯減弱，本文的結(jié)論為已有的理論研究關于過度自信在一定程度上可以減輕風險厭惡所引致的代理成本這一結(jié)論提供了經(jīng)驗支持。同時，進一步研究發(fā)現(xiàn)，過度自信主要來源于經(jīng)理對公司非系統(tǒng)性風險的認知偏差，表現(xiàn)為非系統(tǒng)性風險起主導作用的公司，其高管的報酬業(yè)績敏感度也將更高。通過這一發(fā)現(xiàn)，本文將過度自信高管的薪酬激勵設計進一步細化，公司在為這種類型的高管設計薪酬時，可著重關注于公司非系統(tǒng)風險的測度。

注釋：

① 關于高管過度自信的度量方法，迄今已有如下七種：（1）CEO持股狀況（Malmendier and Tate［1，21］；郝穎等［17］）；（2）相關的主流媒體對 CEO 的評價；Jin and Kothari［22－25］）；（3）企業(yè)盈利預測偏差［26］；（4）CEO實施并購的頻率［27］；（5）CEO 的相對薪酬［22］；（6）企業(yè)的歷史業(yè)績［22］；（7）企業(yè)景氣指數(shù)［4］。

② 這種計算累計分布函數(shù)的方法可普遍見于如Garen、Aggarwal和Samwick［18，19］、Core和 Guay、Mengistae和 Xu。

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