董斌　陳婕

摘要：股權(quán)激勵(lì)制度可以有效解決現(xiàn)代公司制中委托代理問(wèn)題，本文運(yùn)用Rosenbaum邊界估計(jì)方法考察處理組平均處理效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，嘗試?yán)脙A向得分匹配模型（PSM）來(lái)解決股權(quán)激勵(lì)內(nèi)生性問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施顯著提升了公司績(jī)效，但國(guó)有上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效提升作用不顯著，成長(zhǎng)性較高的上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的效果優(yōu)于成長(zhǎng)性較低的上市公司。

關(guān)鍵詞：股權(quán)激勵(lì)；公司績(jī)效；內(nèi)生性；傾向得分匹配

中圖分類(lèi)號(hào)：F82/84文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

現(xiàn)代公司的兩權(quán)分離引致了公司治理的代理成本問(wèn)題，代理人為了追尋自身利益而產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇。為了盡量使經(jīng)理人目標(biāo)與股東層目標(biāo)保持一致，上市公司開(kāi)始探索各種激勵(lì)方式。在研究股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效關(guān)系時(shí)必須考慮股權(quán)激勵(lì)實(shí)施變量存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文嘗試?yán)脙A向得分匹配法（PSM）來(lái)解決股權(quán)激勵(lì)內(nèi)生性問(wèn)題，并利用最新上市公司數(shù)據(jù)實(shí)證研究上市公司股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃實(shí)施對(duì)公司績(jī)效的影響，期望能為股權(quán)激勵(lì)制度在我國(guó)的推廣提供理論支撐。

一、傾向得分匹配模型

（一）傾向得分匹配模型基本原理

PSM模型的基本原理是在處理組樣本非隨機(jī)選擇帶來(lái)估計(jì)結(jié)果偏誤的情況下，根據(jù)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司的特征（處理組），找出與處理組公司特征盡可能類(lèi)似的上市公司（控制組），通過(guò)比較這兩類(lèi)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的差異，分離出單獨(dú)由實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃所帶來(lái)的公司治理效果的改變情況。根據(jù)樣本中上市公司是否實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃，Y1i表示已實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效，Y0i表示沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效，定義Y1i-Y0i為處理效應(yīng)，處理組的平均處理效應(yīng)（ATT）、控制組的平均處理效應(yīng)（ATC或ATU）以及平均處理效應(yīng)（ATE）可以表示為：

ATT=E[（Y1i-Y0i）|Z，treat=1]

ATC=E[（Y1i-Y0i）|Z，treat=0]

ATE=ATT*[SX（]N1[]N1+N0[SX）]+ATU*[SX（]N0[]N1+N0[SX）]

其中treat=1表示處理組，即實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃；treat=0表示控制組，即沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)；Z表示所有可觀測(cè)的匹配變量，N1表示處理組的樣本數(shù)，N0表示控制組的樣本數(shù)。若以所有的可觀測(cè)特征Z為條件的均值同時(shí)在控制組中與處理組中都相等，那么實(shí)施股權(quán)激勵(lì)就是一種隨機(jī)行為，直接計(jì)算Y1i-Y0i就可以得到實(shí)施股權(quán)激勵(lì)單獨(dú)帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效的改變。

在具體進(jìn)行傾向得分匹配模型的估計(jì)時(shí)，首先構(gòu)建以是否實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃二值變量作為因變量，以影響股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的主要上市公司特征為自變量的Logit二值選擇方程，根據(jù)Logit模型計(jì)算PS值。其次，檢驗(yàn)共同支撐假設(shè)，即控制組與處理組是否具有相近的傾向得分值，根據(jù)PS值進(jìn)行匹配，匹配結(jié)束后需要進(jìn)行平行假設(shè)檢驗(yàn)，即控制組與處理組在各個(gè)維度上的差異是否過(guò)大，如果差異不大繼續(xù)進(jìn)行下一步，否則重新回到初始步驟，進(jìn)行Logit模型的重新設(shè)定。最后，比較控制組與處理組的經(jīng)營(yíng)績(jī)效差異，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

（二）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在利用PSM模型進(jìn)行匹配前，處理組與控制組是存在顯著差異的，經(jīng)過(guò)可觀測(cè)因素匹配后，如果不存在影響股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的不可觀測(cè)因素，那么匹配后的兩組公司就不存在差異。但是，現(xiàn)實(shí)中或多或少存在一些人們無(wú)法觀測(cè)的，或者無(wú)法度量的影響股權(quán)激勵(lì)的因素，導(dǎo)致匹配后的兩組公司仍然存在差異?；诓豢捎^測(cè)數(shù)據(jù)異質(zhì)性問(wèn)題的存在，需要使用Rosenbaum邊界估計(jì)方法來(lái)檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。當(dāng)存在影響股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的不可觀測(cè)因素異質(zhì)性時(shí)，〗根據(jù)可觀測(cè)因素匹配后不同上市公司存在的差異，Rosenbaum邊界估計(jì)就是通過(guò)檢驗(yàn)稍微改變這種差異的一個(gè)比例，是否會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果發(fā)生較大的改變，本文使用stata中rbounds命令進(jìn)行處理組ATT的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

二、數(shù)據(jù)及變量描述性統(tǒng)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2006-2013年所有上市公司作為初選樣本，將2006年到2011年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司作為處理組樣本，并依據(jù)PSM模型中匹配維度的設(shè)定，選取一定上市公司作為控制組樣本，以期研究實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司在2012年、2013年公司績(jī)效的提升情況。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于色諾芬經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)（CCER）、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、銳思數(shù)據(jù)庫(kù)（RESSET），數(shù)據(jù)篩選的原則是：（1）刪去中途取消股權(quán)激勵(lì)方案的上市公司；（2）刪去金融類(lèi)上市公司；（3）刪去重要變量存在缺失值的樣本；（4）刪去ST、PT類(lèi)上市公司；（5）刪去發(fā)生兼并、收購(gòu)行為的上市公司，因?yàn)檫@類(lèi)公司會(huì)帶來(lái)估計(jì)結(jié)果偏誤，屬于異常值；（6）刪去資不抵債的上市公司；（7）刪去2011年以后上市的公司。最后得到1 371個(gè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的樣本、10 952個(gè)未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的樣本，其中實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的樣本占據(jù)1113%。

（二）上市公司基本特征描述性統(tǒng)計(jì)

表1列示了影響公司股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的主要影響因素，分為處理組、控制組，樣本總體分別對(duì)樣本公司的個(gè)體特征進(jìn)行描述，其中差異百分比（%）列示了處理組與控制組各因素的差異百分比。從表1可以看出處理組和控制組樣本特征存在一定差距，特別是銷(xiāo)售回報(bào)率（51429%）和公司控制權(quán)（-5829%）上。從銷(xiāo)售回報(bào)率看，處理組顯著高于控制組，表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司盈利能力顯著高于沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司。從公司控制權(quán)看，在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司中只有239%屬于國(guó)有控股企業(yè)，而未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司高達(dá)573%。從產(chǎn)權(quán)比率看，兩組之間也存在差異，處理組只有1065，顯著小于控制組的1433，這表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司通常是一些負(fù)債額度相對(duì)較低的公司。此外，在公司規(guī)模、公司股權(quán)集中度（H5指數(shù)）、高管薪酬、托賓Q值上，控制組與處理組也或多或少存在差異，這些可觀測(cè)因素的顯著差異從另外一個(gè)角度說(shuō)明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司并不是隨機(jī)實(shí)驗(yàn)選取的樣本公司。

（三）上市公司績(jī)效的描述性統(tǒng)計(jì)

從直接和間接層面最終選取了5項(xiàng)指標(biāo)作為公司績(jī)效的綜合衡量，具體指標(biāo)特征見(jiàn)表2。

1.直接指標(biāo)?，F(xiàn)有研究主要以托賓Q值、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率等作為績(jī)效衡量指標(biāo)，國(guó)外的實(shí)證研究普遍采用托賓Q值。由于我國(guó)資本市場(chǎng)不夠完善，托賓Q值并不能真實(shí)反映我國(guó)上市公司的績(jī)效，大部分學(xué)者轉(zhuǎn)而采用總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量。還有一些公司使用每股凈收益EPS，但是EPS是絕對(duì)指標(biāo)，使得不同性質(zhì)的上市公司不具備可比性。本文選擇了總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率，作為上市公司績(jī)效直接衡量指標(biāo)。

2.間接指標(biāo)。股權(quán)激勵(lì)提升公司績(jī)效主要通過(guò)激勵(lì)高管改善經(jīng)營(yíng)管理，控制公司運(yùn)營(yíng)成本，增加投資渠道。在成本控制方面，公司管理層控制成本主要體現(xiàn)在管理費(fèi)用上。為了使各類(lèi)公司具備可比性，可采用管理費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入的相對(duì)比值作為衡量指標(biāo)。對(duì)投資支出的衡量，本文借鑒支曉強(qiáng)（2007）的研究，用固定資產(chǎn)原價(jià)、工程物資以及在建工程三項(xiàng)之和的增加值表示實(shí)物資產(chǎn)投資水平，并采用實(shí)物資產(chǎn)投資占公司總資產(chǎn)中的相對(duì)比值表示投資支出率。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）Logit估計(jì)結(jié)果

PSM模型進(jìn)行配對(duì)的依據(jù)是除了股權(quán)激勵(lì)這個(gè)因素外，要求進(jìn)行配對(duì)的兩家公司在各方面特征上盡量相近或相同。本文主要從公司財(cái)務(wù)、公司治理結(jié)構(gòu)、以及高管薪酬方面選擇配對(duì)指標(biāo)，通過(guò)多次Logit回歸確定一個(gè)最佳Logit模型，該模型的估計(jì)結(jié)果如表3所示。

從Logit回歸結(jié)果看，公司規(guī)模系數(shù)為正，在1%的水平上顯著，說(shuō)明公司規(guī)模越大，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)。公司規(guī)模的擴(kuò)大增加了監(jiān)管難度，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以使經(jīng)理層目標(biāo)與股東目標(biāo)保持一致，從而降低代理成本（Jensen & Meckling，1976）。產(chǎn)權(quán)比率的系數(shù)為-0128，在1%的水平上顯著。產(chǎn)權(quán)比率代表上市公司風(fēng)險(xiǎn)，系數(shù)為負(fù)說(shuō)明公司的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越大，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性越低。銷(xiāo)售回報(bào)比的系數(shù)為正，表明上市公司盈利能力顯著地提高了實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性。新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定期權(quán)費(fèi)用化，實(shí)施股票期權(quán)會(huì)增加公司的經(jīng)營(yíng)成本。對(duì)于盈利能力差的企業(yè)而言，實(shí)施股票期權(quán)可能使其出現(xiàn)業(yè)績(jī)虧損，因而這類(lèi)企業(yè)不愿意實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的方式。托賓Q值是市價(jià)與資產(chǎn)重置成本的比值，其Logit回歸系數(shù)為0114，表明股票市場(chǎng)表現(xiàn)良好的上市公司傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。高管年薪的系數(shù)為0376，在1%的水平上顯著，高管年薪較高的上市公司傾向于實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。H5指數(shù)代表前5名股東持股比例平方和，其系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著。高管持股使得高管與股東利益一致，從而有效減弱了二者之間的代理問(wèn)題，此時(shí)公司選擇股權(quán)激勵(lì)的動(dòng)機(jī)就會(huì)減弱（Chourou，2008）。最終控制權(quán)類(lèi)型的系數(shù)為-1541，在1%的水平上顯著，表明國(guó)有企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的傾向明顯低于民營(yíng)控股企業(yè)。

（二）共同支撐檢驗(yàn)與平衡性檢驗(yàn)

1.共同支撐檢驗(yàn)。從匹配前的傾向得分密度函數(shù)圖可以看出處理組與控制組的PS值分布存在很大差異，處理組的傾向得分大多集中在02左右，而控制組的傾向得分大多集中在005左右，如果忽略這種差異的存在，很可能導(dǎo)致研究結(jié)論偏誤；同時(shí)，也可以看到處理組與控制組存在一定程度的重疊部分，這就具備了使用傾向得分模型的條件。經(jīng)過(guò)匹配，從匹配后的密度函數(shù)分布圖可以看出處理組與控制組已經(jīng)基本重疊，兩組PS值基本上都集中在02左右，這表明PSM模型滿足共同支撐假設(shè)。

2.平衡性檢驗(yàn)。平衡性檢驗(yàn)是指參與匹配的公司必須在各個(gè)維度上與處理組公司相似，這樣才能保證估計(jì)結(jié)果的可靠性。表4列示了平衡性假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果，處理組和控制組在匹配前的6項(xiàng)指標(biāo)的差值在1%的水平上顯著。經(jīng)過(guò)最近鄰匹配，所有變量的標(biāo)準(zhǔn)誤差絕對(duì)值都在大幅減少，其中減少幅度最大的是產(chǎn)權(quán)比率，減少的幅度高達(dá)983%。在匹配完成后，處理組和控制組在6項(xiàng)匹配指標(biāo)上都是高度不顯著的，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)維度上已經(jīng)基本相同。另外，從圖2可以直觀看出經(jīng)匹配后，處理組和控制組的各維度變量的絕對(duì)偏差基本落在0的這條垂線附件，這表明匹配后的兩個(gè)樣本在各個(gè)維度變量上已經(jīng)無(wú)明顯差別，通過(guò)了平衡性假設(shè)檢驗(yàn)。

（三）匹配結(jié)果

表5是PSM模型的估計(jì)結(jié)果，從表中可以看出匹配前實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于控制組；匹配后，兩者的差異均在縮小，其凈資產(chǎn)收益率平均處理效應(yīng)ATT系數(shù)為00095 ，總資產(chǎn)收益率平均處理效應(yīng)ATT差別系數(shù)為00039，兩者均在1%水平下顯著。ATT衡量了單獨(dú)由股權(quán)激勵(lì)帶來(lái)的公司績(jī)效提升水平，進(jìn)一步對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)匹配前代理成本、投資支出率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率也都存在一定程度的高估。經(jīng)過(guò)匹配能夠發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)實(shí)施可在一定程度上控制公司代理成本（-00050）、增加投資支出率（00058），并提高公司的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（00701），三者分別在10%、1%、1%水平下顯著。其中，ATU衡量了對(duì)于沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司來(lái)說(shuō)，如果實(shí)施股權(quán)激勵(lì)可以使凈資產(chǎn)收益率提升的概率為00016、總資產(chǎn)收益率提升的概率為0、代理成本降低的概率為00095、投資支出率提升的概率為00045、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率提升的概率為00496，ATE衡量了實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司比沒(méi)有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司增加凈資產(chǎn)收益率的概率為00025、增加總資產(chǎn)收益率的概率為00004、降低代理成本的概率為00091、增加投資支出率的概率為00046、增加總資產(chǎn)增長(zhǎng)率的概率為00517。

（四）細(xì)化研究

1.控制權(quán)類(lèi)型。對(duì)人力資本的薪酬激勵(lì)方案，尤其是近些年來(lái)逐步被廣泛采用的股權(quán)激勵(lì)的研究，有利于我國(guó)企業(yè)優(yōu)化人才資源利用，為近期提出的國(guó)有企業(yè)混合所有制的改革提供一個(gè)視角。從長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)有企業(yè)人力資源要素來(lái)源高度行政化，造成要素資源不合理配置。2015年1月1日正式實(shí)施的《中央管理企業(yè)負(fù)責(zé)人薪酬制度改革方案》①，在高管薪酬結(jié)構(gòu)中增加了“任期激勵(lì)”，形成了基本年薪、績(jī)效年薪和任期年薪三足鼎立的工資組成結(jié)構(gòu)。張宗義和宋增基（2013）認(rèn)為國(guó)有企業(yè)所有者缺位，使得國(guó)有上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)不能顯著提升公司績(jī)效。本文通過(guò)實(shí)證研究檢驗(yàn)該結(jié)論（估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6），在三種匹配方法下發(fā)現(xiàn)國(guó)有控股公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)帶來(lái)的效果明顯弱于民營(yíng)控股公司，具體表現(xiàn)在較低的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率的ATT值，且除了核匹配下凈資產(chǎn)收益率在5%水平下顯著，其他都不顯著；在半徑匹配與核匹配方法下，雖然國(guó)有控股公司表現(xiàn)出較高的投資支出率ATT值，但是并不十分顯著；在總資產(chǎn)增長(zhǎng)率方面，三種匹配方法下的國(guó)有控股公司的ATT均小于民營(yíng)控股公司。因此，本文驗(yàn)證了國(guó)有上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)不能顯著提升公司績(jī)效的結(jié)論。

2.公司成長(zhǎng)性。公司成長(zhǎng)性用凈資產(chǎn)收益率增長(zhǎng)率來(lái)衡量，本文把高于上市公司平均凈資產(chǎn)收益率的增長(zhǎng)率定義為高成長(zhǎng)性，低于上市公司平均凈資產(chǎn)收益率的增長(zhǎng)率定義為低成長(zhǎng)性，并分別采用最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配方法，評(píng)估不同成長(zhǎng)性上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效的影響，評(píng)估結(jié)果如表7所示。

不管采用哪一種匹配方法，且不管是高成長(zhǎng)性還是低成長(zhǎng)性的上市公司，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)都有助于提升公司績(jī)效。對(duì)于相同成長(zhǎng)性的上市公司，使用不同匹配方法計(jì)算的平均處理效應(yīng)ATT是有差別的，這主要是由于不同的匹配方法確定了不同的共同支撐域，從而導(dǎo)致匹配對(duì)存在差異。對(duì)于使用同一種方法估算的不同成長(zhǎng)性公司的ATT也有差別，以最近鄰匹配為例，高成長(zhǎng)性的上市公司凈資產(chǎn)收益率（0014）、總資產(chǎn)收益率（0008）顯著高于低成長(zhǎng)性上市公司，在微觀機(jī)制的衡量指標(biāo)中，高成長(zhǎng)性上市公司更有效地控制了成本（0008>0003），但是并沒(méi)有表現(xiàn)出較高的投資率水平（0528<1785）。這可能是因?yàn)楦叱砷L(zhǎng)性的上市公司本身具有較高的投資水平，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)雖然不能明顯增加投資水平，但卻可以選擇投資更加優(yōu)質(zhì)的項(xiàng)目，因而高成長(zhǎng)性的上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)提升公司績(jī)效的效果更明顯。

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用Rosenbaum邊界估計(jì)方法，檢驗(yàn)當(dāng)存在不可觀測(cè)因素異質(zhì)性影響股權(quán)激勵(lì)實(shí)施時(shí)，是否會(huì)使公司績(jī)效的估計(jì)結(jié)果發(fā)生顯著改變。當(dāng)Gamma=1時(shí)，表示上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性是一致的。通過(guò)改變Gamma值，即在上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率不同時(shí)，Rosenbaum邊界估計(jì)計(jì)算出公司績(jī)效變化的顯著性水平的上下限，Hodges-Lehmann點(diǎn)估計(jì)的上下限，以及置信區(qū)間的上下限，如果不可觀測(cè)因素異質(zhì)性引起估計(jì)結(jié)果的顯著改變，那么PSM模型就不適用于研究股權(quán)激勵(lì)的問(wèn)題。

以最近鄰匹配為例，本文分別檢測(cè)了不同公司績(jī)效衡量指標(biāo)的Rosenbaum邊界估計(jì)結(jié)果。從表8可以看出不可觀測(cè)因素異質(zhì)性引起股權(quán)激勵(lì)實(shí)施可能性，不管是較小變化（如變化11倍）還是較大變化（如變化2倍），對(duì)上市公司凈資產(chǎn)收益率影響的置信區(qū)間下限或者HL點(diǎn)估計(jì)下限都為正，且顯著性水平都小于1%，這表明異質(zhì)性不會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)提升上市公司凈資產(chǎn)的收益率。通過(guò)進(jìn)一步檢驗(yàn)半徑匹配和核匹配下的Rosenbaum邊界估計(jì)情況，發(fā)現(xiàn)結(jié)論與最近鄰匹配一致。所以，不可觀測(cè)因素的存在不會(huì)影響估計(jì)結(jié)果顯著改變，也就是說(shuō)基于可觀測(cè)因素的傾向得分匹配模型適用于股權(quán)激勵(lì)的研究，股權(quán)激勵(lì)實(shí)施能夠顯著提升上市公司績(jī)效。

五、結(jié)論

股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃在我國(guó)尚且屬于一種新興的公司治理方法和激勵(lì)手段，研究股權(quán)激勵(lì)制度對(duì)完善我國(guó)公司治理制度，提高公司績(jī)效具有重大意義。本文的研究結(jié)論如下：（1）實(shí)施股權(quán)激勵(lì)能夠提升公司績(jī)效。（2）國(guó)有上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)不能顯著提升公司績(jī)效。（3）成長(zhǎng)性較高的上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的效果優(yōu)于成長(zhǎng)性低的上市公司。

為了促進(jìn)國(guó)有企業(yè)高管薪酬合理定價(jià)機(jī)制的形成，現(xiàn)提出如下建議：（1）國(guó)有企業(yè)任命高管去行政化，通過(guò)建立經(jīng)理人市場(chǎng)，利用市場(chǎng)機(jī)制聘任具備經(jīng)營(yíng)管理才能、經(jīng)驗(yàn)豐富、高素質(zhì)綜合性人才；（2）國(guó)有企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)強(qiáng)調(diào)的是高管與公司共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、共享利益的原則，只有參與市場(chǎng)充分競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)企實(shí)施股權(quán)激勵(lì)才有成效，對(duì)于那些帶有壟斷性質(zhì)的國(guó)企（如行政壟斷、自然壟斷或者擁有特許經(jīng)營(yíng)權(quán)）不適合實(shí)施股權(quán)激勵(lì)；（3）混合所有制改革中，若加強(qiáng)管理層股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施將有利于進(jìn)一步釋放管理動(dòng)力，提升經(jīng)營(yíng)效率，因而在國(guó)有企業(yè)改制時(shí)可以同步引入股權(quán)激勵(lì)的薪酬激勵(lì)制度；（4）設(shè)置股權(quán)激勵(lì)比例的上限，防止高管過(guò)度持股，造成國(guó)有控制力的流失。

注釋?zhuān)?/p>

①http：//news.sohu.com/20150101/n407464471.shtml.

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Abstract：The equity incentive system can solve the principal-agent problem of the modern corporate system.This paper uses Rosenbaum′s bounds estimates to test robustness of the average treatment effect for the treated， and attempts to use the propensity score matching （PSM） to resolve the endogeneity problem in the equity incentive. We find that the implementation of equity incentive in China significantly enhances the company performance， but in state-owned listed company the implementation of equity incentive cannot significantly enhance the company performance. What′s more， the effect of equity incentive implementation in higher growth listed companies is less than that in lower growth listed companies.

Key words：equity incentive； corporate performance； endogeneity； propensity score matching

（責(zé)任編輯：關(guān)立新）