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        股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司投資決策的影響
        ——基于上證A股的實(shí)證研究

        2017-03-06 09:01:11劉云志
        環(huán)球市場(chǎng) 2017年35期
        關(guān)鍵詞:投資決策比率現(xiàn)金

        劉云志

        南京信息工程大學(xué)

        1 股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司投資決策的影響機(jī)理

        在眾學(xué)者的研究分析證明下,股權(quán)激勵(lì)的施行對(duì)公司成長(zhǎng)與發(fā)展的必要性已經(jīng)十分顯著。從信息不對(duì)稱(chēng)理論角度出發(fā),股權(quán)激勵(lì)有助于企業(yè)所有者與管理者在信息不能同步的情況下更好地溝通、交流,做出適合于公司發(fā)展的決策行為;從委托代理理論角度出發(fā),股權(quán)激勵(lì)有助于協(xié)調(diào)委托人與代理人之間的利益沖突,使代理人從自身利益出發(fā)的同時(shí),考慮股東利益,進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng);從人力資本角度出發(fā),股權(quán)激勵(lì)充分肯定了管理者作為重要的生產(chǎn)要素,對(duì)公司發(fā)展的作用,促進(jìn)管理者提升自身的能力水平與主觀(guān)能動(dòng)性,發(fā)揮管理者在企業(yè)成長(zhǎng)中的積極作用。

        2 實(shí)證分析

        2.1 變量的選取與模型設(shè)計(jì)

        本文決定選取投資決策指數(shù)、股權(quán)激勵(lì)、現(xiàn)金比率、凈資產(chǎn)收益率、公司規(guī)模五個(gè)變量進(jìn)行實(shí)證分析,各變量的具體定義如下表1。

        2.2 模型設(shè)計(jì)

        為了檢驗(yàn)本文提出的假設(shè),本文設(shè)計(jì)了以下回歸模型:

        Inv=β0+β1mo+β2cash+β3growth+β4ln size+ε

        模型中,被解釋變量為inv,指投資指數(shù);解釋變量為mo,表示管理層持股比例;控制變量:cash表示現(xiàn)金比率,growth表示凈資產(chǎn)收益率,ln size表示公司規(guī)模。本文要著重考察的是股權(quán)激勵(lì)與投資決策指數(shù)之間是否顯著地正相關(guān)。如果股權(quán)激勵(lì)的回歸系數(shù)為正且顯著,則說(shuō)明股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司投資能力有促進(jìn)作用。

        2.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文選取了2012年-2016年上證A股上市公司作為研究的樣本來(lái)考察股權(quán)激勵(lì)與投資指數(shù)的關(guān)系。為了保證樣本數(shù)據(jù)的客觀(guān)性和可靠性,本文按照以下原則對(duì)樣本數(shù)據(jù)做了篩選:

        1.基于金融保險(xiǎn)類(lèi)上市公司的資本結(jié)構(gòu)和財(cái)務(wù)指標(biāo)的特殊性與其他行業(yè)的上市公司沒(méi)有可比性,剔除樣本區(qū)間內(nèi)的金融保險(xiǎn)類(lèi)上市公司。

        2.剔除2012年-2016年中所有被ST,ST*和PT的上市公司。因?yàn)檫@類(lèi)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和正常經(jīng)營(yíng)的公司相比往往存在異常,影響實(shí)證分析的準(zhǔn)確性。

        3.剔除在樣本區(qū)間內(nèi)關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失和財(cái)務(wù)指標(biāo)異常的上市公司,避免缺省數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)證分析造成不利的影響。

        4.剔除管理層持股比例過(guò)高的公司,因?yàn)檫@些公司不正常的比例應(yīng)該是由管理層是公司創(chuàng)始人的原因造成,這樣會(huì)擾亂委托代理關(guān)系,打亂研究中,對(duì)股東和管理者的區(qū)分。

        根據(jù)以上原則對(duì)樣本進(jìn)行篩選和剔除之后,本文所選取的樣本是2012年0 1月 01日至2016年 12 月 31 日之間在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的剔除金融保險(xiǎn)類(lèi)、ST類(lèi)公司之后的公司樣本共110個(gè)。本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。本文使用的是state12.0統(tǒng)計(jì)軟件。

        2.4 描述性統(tǒng)計(jì)

        整個(gè)模型的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。由表中的數(shù)據(jù)可以看出,被解釋變量投資指數(shù)最大值為2.051219,最小值為-0.3273996,這說(shuō)明所選取的進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)方式激勵(lì)的公司之間投資能力之間存在明顯差異??刂谱兞恐校F(xiàn)金比率最大值為2.198363,最小值為0.080638,說(shuō)明不同公司的現(xiàn)金流敏感性存在較大差異;凈資產(chǎn)收益率最大值為0.84002,最小值為0.015309,說(shuō)明不同公司之間收益水平存在差異,各公司的成長(zhǎng)性不同,有利于樣本的多樣性。股權(quán)激勵(lì)數(shù)據(jù)的最大值為0.2353737,最小值為0,均值為0.0257733,說(shuō)明除少數(shù)公司管理層持股比較多,大部分公司管理層持股比例并不大,同時(shí),所選數(shù)據(jù)并沒(méi)有完全排除未分配管理層持股的樣本。

        2.5 回歸分析

        2.5.1 相關(guān)性分析

        從表3可以看出,各個(gè)非被解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)未大于0.8,說(shuō)明模型不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。被解釋變量與解釋變量關(guān)系為正,與預(yù)期相符。同時(shí),被解釋變量與解釋變量在5%的水平下顯著,即股權(quán)激勵(lì)與投資決策在5%的水平下顯著正相關(guān)。與本文預(yù)期相符。 現(xiàn)金比率與投資能力呈負(fù)相關(guān),這與本文預(yù)期相符。現(xiàn)金比率與股權(quán)激勵(lì)在5%的水平下顯著正相關(guān),公司規(guī)模與與股權(quán)激勵(lì)在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān),這種控制變量與解釋變量的顯著相關(guān)水平是對(duì)結(jié)果有負(fù)面影響的,并不符合預(yù)期?,F(xiàn)金比率與公司規(guī)模顯著正相關(guān),同樣,控制變量之間的顯著影響也是不利于結(jié)論的。

        表1 變量名稱(chēng)及說(shuō)明

        表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        表3 投資決策、股權(quán)激勵(lì)、現(xiàn)金比率、凈資產(chǎn)收益率和公司規(guī)模相關(guān)性分析

        2.5.2 多元回歸結(jié)果分析

        本文采用最小二乘法構(gòu)建模型進(jìn)行分析,下表4是本文所構(gòu)建模型的回歸結(jié)果?;貧w模型的F值為3.25,P值為0.0147,這說(shuō)明模型總體在5%的水平上呈顯著正相關(guān)。這與本文所進(jìn)行的假設(shè)一致。這說(shuō)明股權(quán)激勵(lì)確實(shí)對(duì)公司的投資決策存在著顯著的積極影響,即公司增加管理層的持股比例有利于公司整體做出更好的投資決策,對(duì)公司的生存發(fā)展有很大幫助。

        根據(jù)回歸結(jié)果,可以得出以下結(jié)論:

        (1)股權(quán)激勵(lì)與投資決策在1%的水平下顯著正相關(guān),更為充分地說(shuō)明了本文所假設(shè)的股權(quán)激勵(lì)與投資決策存在著顯著的積極影響,與假設(shè)相一致。

        (2)可以發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模(總資產(chǎn)取對(duì)數(shù))與公司投資能力在10%的水平下顯著正相關(guān),而且P值相對(duì)來(lái)說(shuō)非常接近5%的相關(guān)水平,說(shuō)明公司規(guī)模越大,總資產(chǎn)越多,公司越會(huì)抓住機(jī)會(huì)進(jìn)行投資活動(dòng)。

        (3)凈資產(chǎn)收益率與投資能力呈正相關(guān),說(shuō)明公司成長(zhǎng)性會(huì)對(duì)投資決策產(chǎn)生積極影響。

        (4)現(xiàn)金比率與公司投資決策呈負(fù)相關(guān),這說(shuō)明公司在現(xiàn)金敏感度高的情況下,在投資決策方面會(huì)做相應(yīng)的減少,符合本文所做的現(xiàn)金敏感度對(duì)投資有負(fù)面影響的分析。(見(jiàn)表4)

        表4 股權(quán)激勵(lì)與投資決策指數(shù)最小二乘法模型回歸結(jié)果

        3 結(jié)論與建議

        3.1 結(jié)論

        股權(quán)激勵(lì)與投資能力成極為顯著的正相關(guān)。這表明,在已經(jīng)實(shí)行股權(quán)激勵(lì)的公司中,股權(quán)激勵(lì)在投資決策方面能起到非常大的積極影響。股權(quán)激勵(lì)在委托代理問(wèn)題中,有著相當(dāng)積極的作用,是值得推行的一種解決委托代理關(guān)系之間信息不對(duì)稱(chēng)的辦法。委托代理關(guān)系中存在的隱形矛盾可以通過(guò)股權(quán)激勵(lì)的形式緩和的觀(guān)點(diǎn)有其科學(xué)性存在。回歸本文正題,股權(quán)激勵(lì)可以達(dá)到激勵(lì)管理者,并促使其結(jié)合公司利益進(jìn)行正確地決策,以至于在投資決策方面做出穩(wěn)健的,有利于公司發(fā)展的決定。

        3.2 建議

        從結(jié)論出發(fā),我國(guó)公司擁有者或股東在現(xiàn)如今如果想提高公司的財(cái)務(wù)決策水平,實(shí)行股權(quán)激勵(lì),給予管理層股權(quán)激勵(lì)不失為一個(gè)可以考慮的辦法。當(dāng)然,中國(guó)的股權(quán)激勵(lì)起步就晚,股權(quán)激勵(lì)政策實(shí)行得也并不是很全面,很多公司還未實(shí)行股權(quán)激勵(lì),也就存在著股東與管理者關(guān)系不協(xié)調(diào)的狀況。所以,學(xué)習(xí)國(guó)外的成熟體系是有必要的。在引進(jìn)國(guó)外股權(quán)激勵(lì)政策的同時(shí),結(jié)合公司本身和當(dāng)下的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境,推出適合于自己的股權(quán)激勵(lì)政策是每個(gè)公司都應(yīng)該考慮的。

        宏觀(guān)方面,政府應(yīng)該完善公司實(shí)行股權(quán)激勵(lì)的相關(guān)實(shí)行法律法規(guī),同時(shí)完善我國(guó)的股票市場(chǎng),使之與股權(quán)激勵(lì)施行的要求趨于一致。以此,為適合于做出股權(quán)激勵(lì)的公司提供合適的大環(huán)境,促進(jìn)公司發(fā)展。

        微觀(guān)方面,公司自身從委托代理關(guān)系出發(fā),處理股東和管理者的利益矛盾問(wèn)題上,需要進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)。所以公司需要汲取國(guó)外較為成熟的股權(quán)激勵(lì)政策,同時(shí)結(jié)合國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與公司自身的狀況做出適合于自身的股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃。

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