丁越蘭，高 鑫

（1.北京科技大學(xué) 管理學(xué)院，北京030100；2.陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，西安710062）

1 問題的提出

上世紀(jì)90年代股權(quán)激勵在發(fā)達國家已經(jīng)十分盛行。我國1999年開始股權(quán)激勵試點工作，2005年，證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司股權(quán)激勵管理辦法(試行)》，才標(biāo)志著我國真正意義上的股權(quán)激勵開始實施。截至到2010我國上市公司股權(quán)激勵試行已有五年，五年來對上市公司股權(quán)激勵計劃的認識與評價無論是理論界還是學(xué)術(shù)界爭論不休，褒貶不一。因此，為進一步研究5年來我國上市公司實施的股權(quán)激勵計劃的有效性，本文假設(shè)：2006年以來A股上市公司實施的股權(quán)激勵計劃對公司業(yè)績沒有顯著影響。同時增強研究結(jié)論的代表性和可信性，本文對研究樣本進行了合理的選擇——首先利用wind統(tǒng)計資料和公開資料對公告了股權(quán)激勵計劃的公司進行篩選，再選取符合一定條件的配對公司，二者構(gòu)成本文的樣本公司，以樣本公司2006年中期至2010年中期的營業(yè)收入、總資產(chǎn)、勞動力人數(shù)及股權(quán)激勵指標(biāo)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)并進行研究。進而在回顧相關(guān)文獻基礎(chǔ)上提出研究假設(shè)，再分別采用基于科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的靜態(tài)和動態(tài)面板模型對研究假設(shè)進行實證分析，最后對文章的實證結(jié)論做一分析總結(jié)。

2 實證分析

2.1 樣本公司與數(shù)據(jù)獲取

本文選取在2008年8月1日之前公告了股權(quán)激勵計劃方案的上市公司，樣本公司實施的股權(quán)激勵計劃距今最短也有2年時間，能夠較好達到研究長期激勵效果的目的。根據(jù)wind統(tǒng)計顯示，2008年8月1日之前公告了股權(quán)激勵計劃方案的A股上市公司共計108家，其中截止2010年10月份仍處于董事會決議或者股東大會通過階段尚未實施的有10家，已經(jīng)宣告停止實施的有55家，已經(jīng)完成股權(quán)激勵或者仍處于實施階段的公司有43家。對于尚未實施激勵計劃的10家，本文將其全部剔除。對于宣告停止實施的55家公司，本文根據(jù)其首次公告時間以及其他公開資料，逐一判斷股權(quán)激勵計劃是否實質(zhì)上在公司中運行過，來決定是剔除還是作為樣本保留。這55家公司中相當(dāng)一部分是在2008年上半年推出股權(quán)激勵計劃，由于2008年特殊市場環(huán)境，股價深幅下跌，跌破行權(quán)價，客觀上造成了股權(quán)激勵計劃失去意義。這類公司的被激勵對象在股權(quán)激勵方案實施后很快就意識到行權(quán)的可能性不大，股權(quán)激勵實質(zhì)上等于沒有實施，這種情況同前文中的10家公司一樣，本文將其剔除。另外，對于少數(shù)幾家宣告停止實施股權(quán)激勵計劃的公司，由于計劃實質(zhì)上已經(jīng)運行，本文將其保留在樣本中。

借鑒前人的研究，行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模和第一股東性質(zhì)對我國上市公司業(yè)績有重要影響。本文配對公司的選取標(biāo)準(zhǔn)為：第一，沒有公告過股權(quán)激勵計劃；第二，按照wind行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，與所配對公司同屬于二級分類行業(yè)及以上；第三，與所配對公司公告當(dāng)年的總資產(chǎn)差異不超過20%。第四，第一股東性質(zhì)相同。配對公司的選取過程為：（1）按照以上四個條件篩選，若符合條件的公司數(shù)量小于等于10個，隨機選取其中一家公司作為配對公司；（2）若符合條件的公司大于10個公司，將行業(yè)條件從二級行業(yè)相同提高到三級行業(yè)相同，重新篩選，如果符合條件公司小于等于10家，從中隨機選取一家作為配對公司；（3）如果仍大于10家，將行業(yè)條件提高到四級行業(yè)相同。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，除海油工程、伊利股份、中興通訊三家外，我們得到47家配對公司?？陀^條件限制缺失3家樣本公司，但由于本文構(gòu)造的是橫截面為97、時間維度為5年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含了大量信息，因此不會對本文研究結(jié)論有明顯影響。

綜上所述，本文樣本公司包括50家實施了股權(quán)激勵計劃的上市公司以及按照以上方式選取的47家配對公司，共計97家樣本公司。整理構(gòu)造出由這97家樣本公司從2006年到2010年的營業(yè)收入、總資產(chǎn)、勞動力人數(shù)及股權(quán)激勵指標(biāo)組成的面板數(shù)據(jù)，所有原始數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫、巨潮咨詢網(wǎng)以及滬、深證交所網(wǎng)站。

2.2 面板模型及變量說明

從道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)出發(fā)，我們估計下面的靜態(tài)面板模型：

模型中下標(biāo)i和t分別代表公司和時間，上式中各變量指標(biāo)的含義及取值方法具體見表1。

如果資本、勞動力以及股權(quán)激勵計劃不是嚴(yán)格的外生變量，那么對靜態(tài)面板模型的固定效應(yīng)估計量不是一致的，為了得到漸進一致的估計量，我們將靜態(tài)面板模型改寫成下面的動態(tài)模型，并采用廣義矩估計對模型參數(shù)進行估計：

廣義矩估計法根據(jù)構(gòu)造矩條件思路的不同分為一階差分廣義矩估計（GMM）和系統(tǒng)廣義矩估計（system GMM）。由于動態(tài)方程的被解釋變量的一階滯后項yit-1含有公司的個體異質(zhì)性項ηi，因此直接估計會導(dǎo)致系數(shù)有偏，非一致。為得到一致的估計，Arellano和Bond(1991)借鑒Anderson-Hsiao的一階差分估計，在一階差分的Δεit與所有的（t-2）時刻及以前的解釋變量都不相關(guān)的假設(shè)基礎(chǔ)上，提出把這些解釋變量的水平滯后值作為相應(yīng)的一階差分變量的工具變量，與誤差項一起構(gòu)造矩條件，利用廣義矩進行求解，這種方法就是一階差分廣義矩估計。人們發(fā)現(xiàn)當(dāng)解釋變量滯后項的系數(shù)接近于1或者個體異質(zhì)性ηi的方差比異質(zhì)性沖擊εit的方差增加的更快時，一階差分GMM估計量的有限樣本特性就非常不理想。Arellano和Bover（1995）和Blundell和Bond（1998）將此稱為弱工具變量問題，并在引進新的假設(shè)基礎(chǔ)上——工具變量的差分可以作為水平方程的工具變量，增添了新的矩條件，與原來一階差分GMM的矩條件構(gòu)成完備的矩條件，因而被稱為系統(tǒng)廣義矩估計。由于系統(tǒng)廣義矩估計比一階差分廣義矩估計有著更好的有限樣本性質(zhì)，極大地減少了一階差分廣義矩估計量的偏誤，因此本文采用系統(tǒng)廣義矩估計法對上面的動態(tài)面板模型進行估計。另外，在有限樣本中，過多的工具變量雖然不會造成廣義估計量的不一致，但會對估計量產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此我們進行系統(tǒng)廣義矩估計時，對于差分方程工具變量的選擇而言，首先使用解釋變量yit-1、kit、lit的（t-2）時刻及之后所有可能的滯后作為GMM工具變量，其次，僅用解釋變量的（t-2）和（t-3）的滯后值作為工具變量，分別進行估計。

表1 模型變量說明

2.3 實證結(jié)果與分析

表2列示了對靜態(tài)面板模型的各項參數(shù)估計及相關(guān)檢驗的結(jié)果。假定公司總資產(chǎn)和勞動力規(guī)模與公司的異質(zhì)性相關(guān)，即模型為固定效應(yīng)面板模型，那么組內(nèi)估計量是無偏的。在計算固定效應(yīng)的組內(nèi)估計量時，stata10.0軟件同時報告了原假設(shè)為“個體不存在異質(zhì)性”的F檢驗結(jié)果，結(jié)果拒絕原假設(shè)，所以如果采用混合OLS估計，得到的結(jié)果將是有偏的，表4也不再列示混合OLS的估計結(jié)果。然而，假定公司總資產(chǎn)和勞動力規(guī)模與公司的異質(zhì)性相關(guān)是否正確，即選擇固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型，我們在兩種條件下分別進行估計，并進行Hausman檢驗，結(jié)果表明在95%的置信水平下，固定效應(yīng)的組內(nèi)估計量和隨機效應(yīng)的廣義二乘估計量差別是不顯著的，隨機效應(yīng)估計更有效，應(yīng)選擇隨機效應(yīng)模型。但是，在99%的置信水平下，兩種估計量的差別是顯著的，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。一般而言，公司的規(guī)模對公司的管理水平、融資能力等異質(zhì)性是有影響的，因此我們傾向選擇固定效應(yīng)模型，當(dāng)然表3中的數(shù)據(jù)表明除了在勞動力對產(chǎn)出的彈性上略有不同，兩種模型在解釋我們要研究的問題上結(jié)論是一致的。自相關(guān)系數(shù)Rho-AR（1）以及Wooldridge檢驗表明，誤差項存在一階自相關(guān)，F(xiàn)riedman個體橫截面獨立檢驗表明樣本公司之間獨立性很好。

通過對靜態(tài)面板模型的估計，我們可以得到以下結(jié)論：第一，資本投入kit和勞動力投入lit的系數(shù)都是高度顯著的。資本投入的彈性大概在0.75，勞動力投入彈性大概在0.14左右，體現(xiàn)了一個規(guī)模遞減的生產(chǎn)函數(shù)，事實上已有研究表明固定效應(yīng)估計量通常會低估資本投入的彈性。第二，無論做固定效應(yīng)的假定還是隨機效應(yīng)的假定，以及采用何種估計方法，在95%的置信水平下均不顯著，說明實施股權(quán)激勵計劃對公司產(chǎn)出沒有顯著影響。

表3列示了對動態(tài)面板模型的各項參數(shù)估計及相關(guān)檢驗的結(jié)果，year2006-year2010作為時間啞變量參與估計，但估計結(jié)果均在99%的置信水平下不顯著，故表4未將其列出。系統(tǒng)矩估計（1）選擇解釋變量yit-1、kit、lit的（t-2）時刻及之后所有可能的滯后作為差分方程的工具變量，共有工具變量51個。系統(tǒng)矩估計（2）僅選用解釋變量的（t-2）和（t-3）的滯后值作為工具變量，共有工具變量41個。和一階差分廣義矩估計一樣，系統(tǒng)廣義矩估計的一個重要假設(shè)是初始水平方程的誤差項不存在自相關(guān)，因此差分方程的誤差項應(yīng)為一階自相關(guān)，但不存在更高階的自相關(guān)，Arellano-Bond自相關(guān)檢驗表明研究數(shù)據(jù)滿足對誤差項自相關(guān)的要求。Hansen檢驗結(jié)果表明過度識別條件成立，Difference-in-Hansen檢驗表明兩次系統(tǒng)矩估計使用的工具變量表現(xiàn)良好。

動態(tài)面板的估計結(jié)果顯示公司產(chǎn)出受到上一期產(chǎn)出、當(dāng)期資本和當(dāng)期勞動力的顯著影響，更重要的是，與靜態(tài)面板中看到的一樣，是否實施股權(quán)激勵對公司產(chǎn)出沒有顯著影響，這個實證結(jié)論與張軍（2009）、王琴等（2010）提出的觀點是一致的?？偨Y(jié)現(xiàn)有的不支持股權(quán)激勵與業(yè)績顯著正相關(guān)的研

究，致使股權(quán)激勵效果弱化的原因可能有：第一，股權(quán)激勵計劃設(shè)計的缺陷。例如，行權(quán)條件過低，股權(quán)激勵相當(dāng)于饋贈高管的福利，失去了應(yīng)有的激勵效果；考核指標(biāo)偏重會計指標(biāo)，管理層通過調(diào)整會計政策等手段，輕易達到考核標(biāo)準(zhǔn)；激勵周期不長，股權(quán)激勵應(yīng)重在長期激勵，一份股權(quán)激勵計劃應(yīng)該指向更長時期，為解決適應(yīng)性問題，可以在計劃中包含一些增加計劃靈活性的條款，但無論如何一份只有2、3年的計劃，其長期激勵效果值得懷疑。第二、相關(guān)法律制度及監(jiān)管的不完備。例如，期權(quán)費用在跨年度的等待期內(nèi)合理攤銷的會計處理問題，不合理的攤銷會造成會計利潤的巨大波動，出現(xiàn)財務(wù)性虧損，這會影響到股權(quán)激勵的數(shù)量選擇。一些企業(yè)特別是國有控股公司，由于國家股東的缺位，容易造成管理層“自我激勵”，出現(xiàn)利益輸送問題。第三、股權(quán)激勵自身的局限性。例如，對某些行業(yè)或者某些企業(yè)而言，特別是資本密集型或者壟斷行業(yè)，被激勵對象可能認為自己的努力對業(yè)績的達成與否影響非常小，那么正如期望理論預(yù)計的那樣，設(shè)計再好的股權(quán)激勵計劃也將很難真正奏效。這些原因在多大程度上弱化股權(quán)激勵的效果有待進一步的研究。

表2 靜態(tài)面板模型參數(shù)估計及相關(guān)檢驗結(jié)果

表3 動態(tài)面板模型參數(shù)估計及相關(guān)檢驗結(jié)果

3 結(jié)論

本文通過合理篩選研究樣本，使其更具有代表性，增強了股權(quán)激勵效果定量研究的可信度。分別采用靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型，對2006年至2010年樣本公司面板數(shù)據(jù)進行分析，兩種模型一致地發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵計劃對公司的產(chǎn)出沒有顯著的長期效果，為本文的假設(shè)以及張軍（2009）等學(xué)者的研究提供了實證支持。根據(jù)已有研究和公開資料，造成股權(quán)激勵失效的原因，可能來自股權(quán)激勵計劃設(shè)計缺陷、相關(guān)法律制度監(jiān)管的不完備或者股權(quán)激勵自身的局限性。但這些可能的原因弱化股權(quán)激勵效果的程度及相互之間的交互作用需要今后做進一步的探討。

[1] 張軍.我國上市公司股權(quán)激勵問題研究[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009,(5).

[2] 張俊瑞,張建光,王麗娜.中國上市公司股權(quán)激勵效果考察[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2009,(1).

[3] 王琴,苑振.上市公司股權(quán)激勵成本效益分析——基于深交所的經(jīng)驗研究[J].財會通訊,2010,(3).

[4] 潘永明,耿效菲,胥洪.我國上市公司股權(quán)激勵與企業(yè)業(yè)績關(guān)系的實證研究[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2010,(3).

[5] Elli Kraizberg,Aharon Tziner,Jacob Weisberg.Employee Stock Options:Are They Indeed Superior to other Incentive Compensa?tionSchemes?[J].JournalofBusinessandPsychology,2002,16(3).