股權(quán)激勵(lì)與上市公司投資行為
——基于傾向得分配對(duì)方法的分析

盧闖1,孫健1,張修平2,向晶薪1

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，北京 100081；2.中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院，北京 100872)

摘要：股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施是否真的能提高經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平一直是學(xué)術(shù)界的熱門話題。以2006—2010年間我國(guó)宣告實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司為樣本，采用傾向得分配對(duì)方法和雙重差分模型研究股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)投資行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司投資增長(zhǎng)顯著高于未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司。進(jìn)一步的，本文發(fā)現(xiàn)國(guó)有上市公司和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較好的上市公司的投資增長(zhǎng)顯著高于民營(yíng)上市公司和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較差的上市公司。

關(guān)鍵詞：股權(quán)激勵(lì)；投資行為；傾向得分配對(duì)

收稿日期：2014-09-10修回日期：2015-02-05

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(14AGL010)；北京市高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0956)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71102122)；北京市教育委員會(huì)共建項(xiàng)目專項(xiàng)；北京市會(huì)計(jì)類專業(yè)群(改革試點(diǎn))建設(shè)項(xiàng)目；中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金(15XNH083)。

作者簡(jiǎn)介：盧闖(1980-)，男，江蘇沭陽(yáng)，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院副教授，財(cái)務(wù)學(xué)博士。

中圖分類號(hào)：F276.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-9753(2015)05-0110-09

Abstract：Whether the implementation of equity incentives increase the risk-taking of managers has been a popular topic of the academy.Using a sample of listed companies which had announced the implementation of equity incentives during 2006-2010，we analyze the effect of equity incentives on the listed companies’ investment behavior with propensity score match method and difference-in-difference model.We find that the investment growth of the companies with equity incentives is significantly higher than the investment growth of companies without equity incentives.Furthermore，we find that this positive relation between equity incentives and investment growth is more significant in SOEs and companies with better performance rather than non-SOEs and companies with poor performance.

Equity Incentives and Investment Behavior of Listed Companies：

An Analysis Based on Propensity Score Matching

LU Chuang1，SUN Jian1，ZHANG Xiu-ping2，XIANG Jing-xin1

(1.SchoolofAccountancy，CentralUniversityofFinanceandEconomics，Beijing100081,China;

2.SchoolofBusiness，RenminUniversityofChina，Beijing100872,China)

Key words:Equity Incentives;Corporate Investment;Propensity Score Match

一、引言

自2005年12月31日中國(guó)證監(jiān)會(huì)正式發(fā)布《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法(試行)》(以下簡(jiǎn)稱“《辦法》”)以來(lái)，股權(quán)激勵(lì)得到了實(shí)務(wù)界的廣泛重視和應(yīng)用?，F(xiàn)代公司理論認(rèn)為，管理者與股東之間是一種委托代理關(guān)系，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)能夠?qū)⒐芾碚吲c股東之間的利益綁定，從而提升公司價(jià)值[1-3]。同時(shí)，公司治理理論認(rèn)為管理者是風(fēng)險(xiǎn)回避的，股權(quán)激勵(lì)能夠促使管理者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，提高公司價(jià)值。然而，國(guó)內(nèi)對(duì)于股權(quán)激勵(lì)對(duì)管理者風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的研究并不多，僅有研究分析股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司非效率投資的影響，并發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)能夠有效抑制公司的非效率投資[4]，但并沒(méi)有揭示股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)投資之間的直接關(guān)系。

行為金融理論認(rèn)為,當(dāng)經(jīng)理人因?yàn)槌袚?dān)風(fēng)險(xiǎn)而承受損失時(shí)會(huì)變得更加回避風(fēng)險(xiǎn)，相反當(dāng)他們無(wú)所損失的時(shí)候，他們方敢于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資[5]。Wiseman和Gomez-Mejia(1998)[6]以及Sanders(1999)[7]也都認(rèn)為管理者在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí)會(huì)考慮到失敗的風(fēng)險(xiǎn)。因此股權(quán)激勵(lì)并不一定導(dǎo)致管理者的風(fēng)險(xiǎn)投資行為，需要結(jié)合一定的情境進(jìn)行分析。因此本文主要回答兩個(gè)問(wèn)題：(1)股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施是否會(huì)提高經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，具體來(lái)說(shuō)就是股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施是否能提高上市公司的投資水平；(2)在行為金融的視角下，哪些因素會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)政策下的經(jīng)理人的投資決策。

本文的主要貢獻(xiàn)如下：(1)以往的研究都集中于經(jīng)理人持股對(duì)經(jīng)理人風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，缺乏股票期權(quán)對(duì)經(jīng)理人風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響的相關(guān)研究，本文的研究為股權(quán)激勵(lì)政策(尤其是股票期權(quán))對(duì)經(jīng)理人風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響提供了基于中國(guó)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；(2)本文采用傾向得分配對(duì)的方法，為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司尋找配對(duì)樣本，并采用雙重差分模型檢驗(yàn)股權(quán)激勵(lì)對(duì)上市公司投資行為的影響，有效的解決了股權(quán)激勵(lì)實(shí)施研究中的內(nèi)生性，提供了股權(quán)激勵(lì)對(duì)投資行為影響的更為穩(wěn)健的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；(3)本文從行為金融的視角，找到了影響股權(quán)激勵(lì)政策下的經(jīng)理人的投資決策的主要因素，明確了不同情境下經(jīng)理人的投資決策行為。

本文剩余部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻(xiàn)述評(píng)與研究假設(shè)；第三部分是研究設(shè)計(jì)；第四部分是樣本選擇與匹配；第五部分是股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施對(duì)上市公司投資行為的影響；第六部分是研究結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)述評(píng)與研究假設(shè)

(一) 股權(quán)激勵(lì)與投資行為

現(xiàn)代公司理論認(rèn)為，管理者與股東之間是一種委托代理關(guān)系，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)能夠?qū)⒐芾碚吲c股東之間的利益綁定，從而提升公司價(jià)值[1-3]。然而，股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施并不必然導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值的提升，而是通過(guò)影響管理者的行為對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響。已有研究表明，股權(quán)激勵(lì)尤其是股票期權(quán)方式能夠促使風(fēng)險(xiǎn)回避的管理者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)(risk-taking)，采取一定的風(fēng)險(xiǎn)性行為以提升企業(yè)的未來(lái)價(jià)值[8-9]。Rajgopal和Shevlin(2002)直接分析了石油天然氣行業(yè)股票期權(quán)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，股票期權(quán)導(dǎo)致了未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為[8]。Coles等(2006)則發(fā)現(xiàn)CEO的財(cái)富敏感性與風(fēng)險(xiǎn)投資選擇顯著正相關(guān)[9]。類似的，Hanlon等(2004)發(fā)現(xiàn)管理層的期權(quán)薪酬敏感性與管理層的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為顯著正相關(guān)[10]。Chen和Lee(2010)則發(fā)現(xiàn)管理者薪酬中期權(quán)的比重越高，則公司下一年度的投資額越高[11]。

盡管上述經(jīng)驗(yàn)證據(jù)證實(shí)了股權(quán)激勵(lì)對(duì)股東和管理者之間代理問(wèn)題的影響，但是也有研究提出了不同的觀點(diǎn)。Henderson(2002)利用理論模型證明，只有當(dāng)股票波動(dòng)性處于較低水平時(shí)，期權(quán)價(jià)值方隨著股價(jià)波動(dòng)而增長(zhǎng)，并且期權(quán)薪酬也不會(huì)影響經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為[12]。

國(guó)內(nèi)對(duì)于股權(quán)激勵(lì)與投資行為的研究并不多見(jiàn)，呂長(zhǎng)江和張海平(2011)研究了股權(quán)激勵(lì)對(duì)上市公司非效率投資的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施能夠有效抑制上市公司的非效率投資，股權(quán)激勵(lì)能夠發(fā)揮預(yù)期的治理效果[4]。大量的研究關(guān)注管理層持股對(duì)投資行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)管理層持股比例越高上市公司的R&D投入越高[13]。但是關(guān)于高管持股是否能有效抑制上市公司的過(guò)度投資并沒(méi)有一致結(jié)論，一些研究認(rèn)為能有效抑制管理層的過(guò)度投資行為[14-15]，另一些研究則認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)能推動(dòng)上市公司的過(guò)度投資[16]。

鑒于以上分析，我們認(rèn)為由于國(guó)內(nèi)管理層持股比例普遍偏低，股權(quán)激勵(lì)政策的推出作為對(duì)管理者的激勵(lì)內(nèi)容之一，能夠提高管理者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，管理者有動(dòng)機(jī)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資提高未來(lái)的股價(jià)。因此我們提出假設(shè)1：

H1：股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施能夠促使上市公司增加投資；

(二)控制權(quán)性質(zhì)和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)對(duì)股權(quán)激勵(lì)與投資行為的影響

傳統(tǒng)的公司治理理論認(rèn)為，股權(quán)激勵(lì)能夠提升經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但是經(jīng)理人在既定的薪酬激勵(lì)方案下的行為選擇還需要考慮其他問(wèn)題。行為金融則認(rèn)為當(dāng)經(jīng)理人因?yàn)槌袚?dān)風(fēng)險(xiǎn)而承受損失時(shí)，他會(huì)變得更加的風(fēng)險(xiǎn)回避，相反當(dāng)他們無(wú)所失去的時(shí)候，他們方敢于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資[5]。Wiseman和Gomez-Mejia(1998)[6]以及Sanders(1999)[7]則都認(rèn)為管理者在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資時(shí)會(huì)考慮到失敗的風(fēng)險(xiǎn)。而從我國(guó)的公司治理實(shí)際來(lái)看，控制權(quán)性質(zhì)和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)是影響經(jīng)理人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)的重要影響因素。

1.控制權(quán)的影響

控制權(quán)性質(zhì)是我國(guó)公司治理的一大特色，其對(duì)公司治理的影響之一就是國(guó)有和民營(yíng)公司的高管激勵(lì)結(jié)構(gòu)存在顯著差異。高管激勵(lì)存在兩種形式：一種是顯性激勵(lì)，主要體現(xiàn)為薪酬激勵(lì)；另一種是隱性激勵(lì)，如職務(wù)晉升。國(guó)外的研究表明高管的職務(wù)晉升與薪酬激勵(lì)可以相互替代。在我國(guó)，民營(yíng)上市公司的職務(wù)晉升只限于非CEO以下的人員往更高的職務(wù)晉升，如非CEO晉升為CEO，但是CEO已經(jīng)是公司的職務(wù)頂點(diǎn)，因此對(duì)于民營(yíng)上市公司的CEO而言，薪酬激勵(lì)是更主要的部分。國(guó)有上市公司的高管則不然，業(yè)績(jī)較好的CEO 能夠晉升到更高的國(guó)有公司或政府部門[17]，因此對(duì)于國(guó)有上市公司的高管而言其激勵(lì)不僅包括薪酬激勵(lì)還包括職務(wù)晉升。由于民營(yíng)上市公司的高管激勵(lì)以薪酬激勵(lì)為主，因此他們更擔(dān)心投資失敗帶來(lái)的股價(jià)降低風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其財(cái)富的影響；而國(guó)有上市公司的高管除了薪酬激勵(lì)外還有晉升激勵(lì)，因此其激勵(lì)與股價(jià)的敏感性更低，因而在股權(quán)激勵(lì)下，相對(duì)民營(yíng)上市公司，國(guó)有上市公司的投資力度更大。鑒于此，我們提出假設(shè)2：

H2：股權(quán)激勵(lì)下，國(guó)有上市公司的投資要高于民營(yíng)上市公司；

2.經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響

經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)是另一個(gè)影響經(jīng)理人風(fēng)險(xiǎn)決策的因素。企業(yè)的投資行為有風(fēng)險(xiǎn)且是未來(lái)導(dǎo)向的，如果管理者重視投資則投資在未來(lái)即可能產(chǎn)生正的收益，也會(huì)帶來(lái)?yè)p失的風(fēng)險(xiǎn)，而這都與管理者的股票期權(quán)價(jià)值相關(guān)聯(lián)。當(dāng)公司業(yè)績(jī)較差時(shí)，管理者必須盡快尋找讓企業(yè)業(yè)績(jī)改善的辦法，因此此類公司會(huì)關(guān)注于廣告促銷、控制成本費(fèi)用，而不是進(jìn)行投資，這種情況尤其在當(dāng)管理者的薪酬結(jié)構(gòu)中含有較多的股票期權(quán)時(shí)越發(fā)嚴(yán)重，因?yàn)槿绻緲I(yè)績(jī)沒(méi)有得到改善、股價(jià)也沒(méi)有提高，管理者會(huì)擔(dān)心自己潛在的財(cái)富損失。如果公司的業(yè)績(jī)較好，管理者在短期沒(méi)有改善公司業(yè)績(jī)的壓力，此時(shí)股權(quán)激勵(lì)會(huì)促使管理者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資以保證未來(lái)的收益。因此，我們認(rèn)為在股權(quán)激勵(lì)下，相對(duì)于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較差的公司，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較好的公司投資的力度更大。因此，我們提出假設(shè)3：

H3：股權(quán)激勵(lì)下，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較好的公司的投資高于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較差的公司。

三、研究設(shè)計(jì)

我們結(jié)合傾向評(píng)分匹配法和雙重差分法分析股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)投資行為的影響。參考Armstrong等(2011)[18]的研究，為解決股權(quán)激勵(lì)實(shí)施中的內(nèi)生性問(wèn)題，我們采用傾向得分匹配法為在2006—2010*中國(guó)證監(jiān)會(huì)2005年底正式頒布《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法》，因此本文樣本的起點(diǎn)設(shè)為2006年；由于本文需要將實(shí)施股權(quán)激勵(lì)前后的投資行為進(jìn)行比較，需要利用實(shí)施前后各3年的數(shù)據(jù)，因此本文樣本止于2010年。年間的實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司(又稱測(cè)試組公司)匹配一組在樣本期間內(nèi)的未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司(又稱控制組公司)。匹配后的非實(shí)施公司在可觀察到的公司特征上和實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司相同或類似。

用傾向得分匹配法匹配的控制組公司是這樣產(chǎn)生的：首先我們采用Probit模型，用是否實(shí)施股權(quán)激勵(lì)這個(gè)啞變量對(duì)上一期的影響股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的測(cè)試變量進(jìn)行回歸，通過(guò)psmatcp命令計(jì)算出每個(gè)公司每個(gè)年度的傾向得分，這樣每個(gè)股權(quán)激勵(lì)實(shí)施公司每個(gè)年度都匹配了傾向得分最接近的非實(shí)施公司。這些得分表示公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率。然后我們把每個(gè)公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)年度的上一年度配對(duì)的未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司作為這個(gè)公司的配對(duì)公司，這些配對(duì)公司就構(gòu)成了控制組公司。同時(shí)，為了檢查匹配是否有效，我們用pstest命令進(jìn)行平衡測(cè)試，用psgraph命令檢查這兩組公司傾向得分的重疊情況。例如，A公司在2001年上市，在2006年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)，我們用上一期的測(cè)試變量對(duì)Probit模型進(jìn)行回歸，得到了A公司在2006-2010年間(共5年)的傾向得分(共5個(gè))，且每一年A公司都匹配了一個(gè)在同一年里傾向得分最接近的非實(shí)施公司。然后我們選擇A公司在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施年度(即2006年)的上一年(即2005年)匹配的B公司作為A公司的配對(duì)公司*如果B公司在后3年實(shí)施了股權(quán)激勵(lì)，則剔除B公司，并選擇B公司外傾向得分最為接近的公司作為A公司的配對(duì)樣本，以此類推。。對(duì)所有的實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司都按此方法確定匹配的非實(shí)施公司，這些非實(shí)施公司就構(gòu)成了控制組公司。由于測(cè)試組公司和控制組在每個(gè)可觀測(cè)的維度上都是類似的，因此兩類公司的業(yè)績(jī)差異可以被歸結(jié)為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)帶來(lái)的。

我們用雙重差分法來(lái)分析在測(cè)試組和控制組公司中股權(quán)激勵(lì)實(shí)施對(duì)企業(yè)投資行為的影響。第一步，我們確定實(shí)施股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前后的期間，我們確定時(shí)間窗口為3年，即實(shí)施股權(quán)激勵(lì)年度的前3年為實(shí)施前期間(pre-adoption period)，后3年為實(shí)施后期間(post-adoption period)。對(duì)應(yīng)的控制組公司也采用和測(cè)試組公司相同的實(shí)施期間，包括實(shí)施前期間和實(shí)施后期間。因?yàn)槊總€(gè)股權(quán)激勵(lì)實(shí)施公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的年份不同，所以它們對(duì)應(yīng)的實(shí)施前后期間也不同。第二步，我們用多變量回歸測(cè)試分析股權(quán)激勵(lì)實(shí)施對(duì)企業(yè)投資行為的影響。多變量回歸測(cè)試的基本模型如模型(1)所示。

Investi,t=α0+α1EI+α2Post+α3EI*Post+Controlvariablesi,t-1+ε

(1)

其中，EI和Post都是啞變量。當(dāng)公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)時(shí)，EI=1，否則為0。當(dāng)公司當(dāng)年處于股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后期間，Post=1，否則為0。Investi,t代表公司的投資水平，參照呂長(zhǎng)江和張海平(2011)[4]，企業(yè)當(dāng)年新增投資(Invest_1)=購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金+取得子公司及其他營(yíng)業(yè)單位支付的現(xiàn)金凈額-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回得現(xiàn)金凈額-處置子公司及其他營(yíng)業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額。此外，我們剔除購(gòu)買子公司及其他單位支付的現(xiàn)金金額，僅考慮企業(yè)購(gòu)買固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和長(zhǎng)期資產(chǎn)的數(shù)量，構(gòu)建第二個(gè)新增投資變量(Invest_2)=購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回得現(xiàn)金凈額。

四、樣本選擇和匹配

本文的初始樣本包括2006-2010年間滬深兩市的所有上市公司，我們對(duì)上述樣本實(shí)施如下的篩選程序：(1)剔除所有的金融類上市公司(如銀行、證券、保險(xiǎn)和信托投資等)，因?yàn)檫@類公司的會(huì)計(jì)核算體系以及資產(chǎn)結(jié)構(gòu)有其特殊性；(2)剔除在公司IPO當(dāng)年實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，以保證我們?cè)谶\(yùn)用雙重差分法(具體討論見(jiàn)第三部分)時(shí)樣本公司在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施前后期間都有數(shù)據(jù)；(3)剔除存在缺失值的“公司-年度”觀測(cè)值。

經(jīng)過(guò)上述篩選，最后我們得到8041個(gè)“公司-年度”觀測(cè)值(1911家上市公司)，其中實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司有181家，尚未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司有1730家。

接下來(lái)我們利用傾向得分匹配法為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司匹配非實(shí)施公司。首先我們需要確定企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的影響因素的Probit模型。Probit模型如下所示。

EIi,t=β0+β1Tqi,t-1+β2Sizei,t-1+β3Leveragei,t-1+β4CEO_Tenurei,t-1+β5CEO_Ownershipi,t-1+β6Fcfi,t-1+Industry+Year+εi,t

(2)

其中，βi是回歸系數(shù)，ε是誤差項(xiàng)。EI是一個(gè)啞變量，公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)，則賦值為1，否則為0。由于公司的特征會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)實(shí)施與否產(chǎn)生顯著影響[19]，我們選擇以下影響因素：

(1) 成長(zhǎng)性(Tq)：具有較高成長(zhǎng)性的公司更傾向于利用股權(quán)激勵(lì)經(jīng)理人，我們用托賓Q衡量公司的成長(zhǎng)性。

(2)公司規(guī)模 (Size)：監(jiān)督管理層行為的難度隨著企業(yè)規(guī)模的增大而增大[1]，因此規(guī)模較大的公司為了降低代理問(wèn)題，往往具有更多的激勵(lì)管理層的計(jì)劃。

(3)負(fù)債率(Leverage)：負(fù)債會(huì)產(chǎn)生股東-債權(quán)人之間的代理問(wèn)題[1]。當(dāng)企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)時(shí)，管理層與股東的目標(biāo)趨于一致，因此會(huì)投資風(fēng)險(xiǎn)較高的項(xiàng)目，損害債權(quán)人利益。高負(fù)債公司往往股權(quán)激勵(lì)較少。

(4)CEO任職時(shí)間(CEO_Tenure)：CEO在一家公司任職時(shí)間越長(zhǎng)，所積累的股份往往越多，因而與股東的利益更趨于一致，所需要的股權(quán)激勵(lì)也就越小[20]。

(5)CEO持股比例(CEO_Ownership)：當(dāng)CEO持股比例越高時(shí)，與股東的利益更趨于一致，因而所需的股權(quán)激勵(lì)也就越小。

(6)自由現(xiàn)金流量(Fcf)：公司在缺乏現(xiàn)金時(shí)多選擇股權(quán)激勵(lì)而非貨幣性薪酬激勵(lì)[21]。

此外，我們?cè)谀Ｐ?2)中加入了行業(yè)和年度啞變量。為了降低內(nèi)生性問(wèn)題，我們用當(dāng)期的因變量對(duì)上一期的測(cè)試變量進(jìn)行回歸。所有連續(xù)變量都經(jīng)過(guò)1%和99%的縮尾處理。

實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司數(shù)據(jù)按如下步驟手工搜集：第一步，通過(guò)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)下載所有公司的股權(quán)激勵(lì)公告；第二步，剔除公告后又宣告取消股權(quán)激勵(lì)方案的公司，得到實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司的初始樣本；第三步，手工下載各上市公司股權(quán)激勵(lì)實(shí)施公告與之前的初始樣本進(jìn)行比對(duì)，并確定各家公司開(kāi)始實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的年份。通過(guò)上述步驟最終確定2006—2010年間有181家公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)均取自CSMAR(國(guó)泰安)數(shù)據(jù)庫(kù)。所有主要變量的具體定義見(jiàn)表1。

表1　變量定義表

表2披露了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。樣本中CEO持股比例平均為1.5%，但是從最小值至75分位數(shù)均為0，說(shuō)明我國(guó)上市公司CEO持股比例普遍偏低。樣本CEO的任職時(shí)間平均為3.58年，最少1年，最長(zhǎng)11年。兩個(gè)投資的度量變量Invest_1和Invest_2的均值分別為0.055和0.054，并無(wú)顯著差異，說(shuō)明樣本公司的投資支出主要是對(duì)固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其它長(zhǎng)期資產(chǎn)的購(gòu)買。

表2　主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

我們首先對(duì)模型(2)進(jìn)行Probit回歸，在此基礎(chǔ)上為已實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司尋找配對(duì)樣本。模型(2)的回歸結(jié)果見(jiàn)表3。公司規(guī)模(Size)的系數(shù)為0.248(p<0.01)，說(shuō)明公司規(guī)模越大，越有可能實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。CEO任期(CEO_Tenture)系數(shù)為-0.029(p<0.01)，說(shuō)明CEO的任期越長(zhǎng)，CEO積累的股權(quán)越高，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性較低。CEO持股比例(CEO_Ownership)系數(shù)為-0.032(p<0.01)，CEO持股比例越高的企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性較低，這與Chourou等(2008)[19]的結(jié)論一致。公司成長(zhǎng)性(Tq)的系數(shù)為0.140(p<0.01)，說(shuō)明具有較好成長(zhǎng)性的公司更可能實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。公司負(fù)債率(Leverage)的系數(shù)為-0.695(p<0.01)，負(fù)債率越高，實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的可能性越低。自由現(xiàn)金流量(Fcf)的回歸系數(shù)為0.112，但統(tǒng)計(jì)上并不顯著，說(shuō)明在我國(guó)自由現(xiàn)金流量并不是公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)著重考慮的因素。在Probit回歸的基礎(chǔ)上，我們計(jì)算每一個(gè)樣本公司的傾向得分，并為每一個(gè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的樣本公司選擇一個(gè)在當(dāng)年度內(nèi)傾向得分最接近的公司(具體的配對(duì)過(guò)程見(jiàn)第三部分)。最后我們?yōu)?81個(gè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)公司匹配了181個(gè)非實(shí)施公司，形成362個(gè)樣本公司。

在匹配過(guò)程中，我們對(duì)匹配的有效性進(jìn)行了檢查(具體討論見(jiàn)第三部分，檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表4)。表4顯示，測(cè)試組公司和控制組公司在可觀察到的公司特征變量上(見(jiàn)模型(2)中的測(cè)試變量)并無(wú)顯著差異(所有的p值均大于0.1)。

表3　股權(quán)激勵(lì)實(shí)施的影響因素：Probit回歸

注：(1)表中各變量的具體定義見(jiàn)表1。Probit模型使用上一期的測(cè)試變量對(duì)當(dāng)期的因變量進(jìn)行回歸。(2)限于篇幅，我們未對(duì)常數(shù)項(xiàng)、行業(yè)和年份啞變量的系數(shù)進(jìn)行報(bào)告。(3) ***、 **、 *表示在1%、5%和10%水平上顯著(雙尾)。

注：表4的結(jié)果采用的Stata程序中pstest命令計(jì)算得出

五、股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施對(duì)上市公司投資行為的影響

(一)回歸模型

我們首先利用模型(1)驗(yàn)證股權(quán)激勵(lì)實(shí)施對(duì)企業(yè)投資行為的影響。在此基礎(chǔ)上，我們采用模型(3)考察當(dāng)公司控制權(quán)性質(zhì)不同時(shí)，股權(quán)激勵(lì)實(shí)施對(duì)企業(yè)投資行為的影響。我們分別使用Invest_1和Invest_2度量企業(yè)的投資行為，EIi,t*Posti,t表示公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)和公司當(dāng)年處于股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后期的交互項(xiàng)，EIi,t*Posti,t*Statei,t-1表示公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)、公司當(dāng)年處于股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后期以及企業(yè)上一期控制權(quán)性質(zhì)的交互項(xiàng)。根據(jù)假設(shè)1以及假設(shè)2，我們預(yù)期EIi,t*Posti,t系數(shù)顯著為正，EIi,t*Posti,t*Statei,t-1系數(shù)顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后，國(guó)有企業(yè)的投資顯著高于民營(yíng)企業(yè)。

Investi,t=α0+α1EIi,t+α2Posti,t+α3EIi,t*Posti,t+α4EIi,t*Statei,t-1+α5Posti,t*Statei,t-1+α6EIi,t*Posti,t*Statei,t-1+α7Statei,t-1+α8Top1i,t-1+α9Tqi,t-1+α10Sizei,t-1+α11Leveragei,t-1+α12Roai,t-1+α13Agei,t-1+α14Investi,t-1+Industry+Year+εi,t

(3)

類似的，我們采用模型(4)考察當(dāng)公司業(yè)績(jī)表現(xiàn)不同時(shí)，股權(quán)激勵(lì)實(shí)施對(duì)上市公司投資行為的影響。我們同樣分別使用Invest_1和Invest_2度量企業(yè)的投資行為，EIi,t*Posti,t*Roai,t-1表示公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)、公司當(dāng)年處于股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后期以及企業(yè)上一期業(yè)績(jī)表現(xiàn)的交互項(xiàng)。根據(jù)假設(shè)1和假設(shè)2，我們預(yù)期EIi,t*Posti,t系數(shù)顯著為正，EIi,t*Posti,t*Roai,t-1系數(shù)顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后，業(yè)績(jī)較好公司的投資顯著高于業(yè)績(jī)較差的公司。

Investi,t=α0+α1EIi,t+α2Posti,t+α3EIi,t*Posti,t+α4EIi,t*Roai,t-1+α5Posti,t*Roai,t-1+α6EIi,t*Posti,t*Roai,t-1+α7Statei,t-1+α8Top1i,t-1+α9Tqi,t-1+α10Sizei,t-1+α11Leveragei,t-1+α12Roai,t-1+α13Agei,t-1+α14Investi,t-1+Industry+Year+εi,t

(4)

在模型(3)和模型(4)中我們還控制了對(duì)企業(yè)的投資有影響的變量，包括：控制人性質(zhì)(State)；第一大股東持股比例(Top1)；成長(zhǎng)性(Tq)；公司規(guī)模(Size)；資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)；總資產(chǎn)收益率(Roa)；公司上市時(shí)間(Age)。另外，為了控制上市公司投資的內(nèi)生性，我們還進(jìn)一步控制了上一年度的投資(Investi,t-1)。

(二)回歸結(jié)果

我們以企業(yè)的投資為被解釋變量，使用模型(1)估計(jì)股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施對(duì)上市公司投資行為的影響。結(jié)果詳見(jiàn)表5。表5中我們分別用Invest_1和Invest_2度量企業(yè)的投資行為，在兩個(gè)回歸模型中，EIi,t的系數(shù)分別為0.010和0.008，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.05)。Posti,t的系數(shù)分別為0.005和0.004，但統(tǒng)計(jì)上并不顯著。EIi,t*Posti,t的系數(shù)均為0.007，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.05)，說(shuō)明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后的企業(yè)投資增長(zhǎng)要高于未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，股權(quán)激勵(lì)會(huì)促使上市公司提高投資，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表5　股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)投資行為

注：(1)表中各變量的具體定義見(jiàn)表1。(2)限于篇幅，我們未對(duì)常數(shù)項(xiàng)、行業(yè)和年份啞變量的系數(shù)進(jìn)行報(bào)告。(3)***、**、*表示在1%、5%和10%水平上顯著，t值經(jīng)過(guò)聚類調(diào)整。

我們利用模型(3)分析不同控制權(quán)性質(zhì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)和企業(yè)投資行為的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表6。在表6中，我們?nèi)苑謩e用Invest_1和Invest_2度量企業(yè)的投資行為。EIi,t*Posti,t的回歸結(jié)果與表5一致，其系數(shù)均為0.005和0.004，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.10)。EIi,t*Posti,t*Statei,t-1的回歸系數(shù)分別為0.010和0.007，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.05和p<0.10)，結(jié)果表明國(guó)有企業(yè)的股權(quán)激勵(lì)對(duì)投資行為的影響程度顯著高于民營(yíng)企業(yè)，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表6　股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)投資：國(guó)有和民營(yíng)的差異

注：(1)表中各變量的具體定義見(jiàn)表1。(2)限于篇幅，我們未對(duì)常數(shù)項(xiàng)、行業(yè)和年份啞變量的系數(shù)進(jìn)行報(bào)告。(3)***、**、*表示在1%、5%和10%水平上顯著，t值經(jīng)過(guò)聚類調(diào)整。

我們利用模型(4)分析公司過(guò)去的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)對(duì)股權(quán)激勵(lì)和企業(yè)投資行為的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表7。在表7中，我們?nèi)苑謩e用Invest_1和Invest_2度量企業(yè)的投資行為。EIi,t*Posti,t的回歸結(jié)果與表5一致，其系數(shù)分別為0.005和0.006，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.10)。EIi,t*Posti,t*Roai,t-1的回歸系數(shù)分別為0.176和0.131，且統(tǒng)計(jì)上顯著(p<0.10)，結(jié)果表明過(guò)往業(yè)績(jī)較好的公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后，其高管人員更有動(dòng)機(jī)去進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資以期獲得回報(bào)，而過(guò)往業(yè)績(jī)較差公司的高管人員則首先需要改善短期財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)，然后才會(huì)考慮投資，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表7　股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)投資行為：經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響

注：(1)表中各變量的具體定義見(jiàn)表1。(2)限于篇幅，我們未對(duì)常數(shù)項(xiàng)、行業(yè)和年份啞變量的系數(shù)進(jìn)行報(bào)告。(3)***、**、*表示在1%、5%和10%水平上顯著，t值經(jīng)過(guò)聚類調(diào)整。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了提高研究結(jié)論的可靠性，借鑒呂長(zhǎng)江和張海平(2011)[4]的做法，我們采用基于資產(chǎn)負(fù)債表的方法重新度量企業(yè)投資，即當(dāng)年的新增投資=當(dāng)年(固定資產(chǎn)+在建工程+工程物資+無(wú)形資產(chǎn)+開(kāi)發(fā)支出+商譽(yù))-上年(固定資產(chǎn)+在建工程+工程物資+無(wú)形資產(chǎn)+開(kāi)發(fā)支出+商譽(yù))-當(dāng)年計(jì)提折舊與攤銷，并對(duì)研究模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)的結(jié)果與表5至表7的結(jié)果一致，限于篇幅原因不再披露回歸結(jié)果。

六、研究結(jié)論與不足

本文研究了股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的實(shí)施對(duì)公司投資行為的影響。本文采用傾向得分配對(duì)和雙重差分模型的方法以解決股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃實(shí)施中存在的內(nèi)生性問(wèn)題。本文的研究發(fā)現(xiàn)，相比未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司，樣本公司在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后投資顯著增長(zhǎng)，表明在我國(guó)市場(chǎng)，由于上市公司經(jīng)理人的持股比例普遍偏低，股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的實(shí)施有助于提高經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。進(jìn)一步的，本文從行為金融的視角分析了影響經(jīng)理人風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的因素。本文發(fā)現(xiàn)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的國(guó)有上市公司的投資增長(zhǎng)顯著高于民營(yíng)上市公司，國(guó)有上市公司經(jīng)理人由于存在職務(wù)晉升激勵(lì)，因此其財(cái)富與股價(jià)之間的敏感性較弱，而民營(yíng)上市公司經(jīng)理人財(cái)富與股價(jià)的敏感性較強(qiáng)，擔(dān)心由于股價(jià)下跌導(dǎo)致財(cái)富縮水，因而投資水平低于國(guó)有上市公司。此外，對(duì)于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較差的上市公司，由于股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施，其經(jīng)理人必然會(huì)急于在短期內(nèi)提高公司業(yè)績(jī)，因此會(huì)傾向于進(jìn)行市場(chǎng)拓展等短期活動(dòng)并減少長(zhǎng)期投資，導(dǎo)致其投資水平顯著低于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較好的公司。

當(dāng)然，本文的研究仍存在一些不足。首先，本文僅檢驗(yàn)了實(shí)施與未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)上市公司投資行為的差異，并沒(méi)有深入分析股權(quán)激勵(lì)強(qiáng)度對(duì)投資行為的影響；其次，本文僅檢驗(yàn)了股權(quán)激勵(lì)對(duì)投資量的影響，沒(méi)有進(jìn)一步對(duì)上市公司的投資效率進(jìn)行檢驗(yàn)；最后，本文選擇了控制人性質(zhì)和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)這兩個(gè)對(duì)股權(quán)激勵(lì)實(shí)施效果有影響的因素，是否還有其他因素可能會(huì)產(chǎn)生影響尚不得而知。未來(lái)可以沿著上述3個(gè)方面繼續(xù)深入研究。

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(本文責(zé)編：海洋)