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        基于內(nèi)生視角的股權(quán)激勵(lì)實(shí)施效果檢驗(yàn)
        ——來自中國上市公司的新證據(jù)

        2017-05-21 01:02:22屈恩義朱方明
        關(guān)鍵詞:假設(shè)檢驗(yàn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)

        屈恩義 朱方明

        一、引 言

        股權(quán)激勵(lì)作為一項(xiàng)公司內(nèi)部治理機(jī)制,最近10年來在中國廣受關(guān)注。自2005年12月31日證監(jiān)會(huì)發(fā)布《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法(試行)》至2016年7月13日經(jīng)修改整合后的《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法》出臺(tái),國內(nèi)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的制度環(huán)境已趨于完善。從2006年開始,大量的上市公司開始將股權(quán)激勵(lì)納入公司治理機(jī)制建設(shè),僅2015年一年就有188 家公司公布了股權(quán)激勵(lì)方案,為歷年最高,截至2015年,中國共有715家①已剔除中途取消實(shí)施股權(quán)激勵(lì)方案的公司。上市公司公布了激勵(lì)方案,涉及62 個(gè)行業(yè)②按證監(jiān)會(huì)2012年發(fā)布的行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)。,激勵(lì)公司數(shù)量最多的行業(yè)為計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39),占比12.59%;涉及29 個(gè)省份,廣東省激勵(lì)公司數(shù)在全國各省份中最多,占比24.48%。然而在股權(quán)激勵(lì)蓬勃發(fā)展的背后,學(xué)術(shù)界對股權(quán)激勵(lì)在中國的實(shí)施效果卻存在三種不同的看法:一種觀點(diǎn)認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績正相關(guān);①周建波、孫菊生:《經(jīng)營者股權(quán)激勵(lì)的治理效應(yīng)研究——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《經(jīng)濟(jì)研究》2003年第5期。②逯東等:《CEO激勵(lì)提高了內(nèi)部控制有效性嗎》,《會(huì)計(jì)研究》2014年第6期。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為二者呈現(xiàn)弱無關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系;③蘇冬蔚、林大龐:《股權(quán)激勵(lì)、盈余管理與公司治理》,《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第11期。④姜付秀、黃繼承:《經(jīng)理激勵(lì)、負(fù)債與企業(yè)價(jià)值》,《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第5期。第三種觀點(diǎn)認(rèn)為二者呈區(qū)間相關(guān)關(guān)系。⑤黃桂田、張悅:《企業(yè)改革30年:管理層激勵(lì)效應(yīng)》,《金融研究》2008年第12期。⑥王華、黃之駿:《經(jīng)營者股權(quán)激勵(lì)、董事會(huì)組成與企業(yè)價(jià)值——基于內(nèi)生性視角的經(jīng)驗(yàn)分析》,《管理世界》2006年第9期。按研究視角對這些研究進(jìn)行分類后,我們發(fā)現(xiàn):早期研究多基于外生視角,而隨著股權(quán)激勵(lì)的內(nèi)生性逐漸被證實(shí),⑦K.H.Chung,S.W.Pruitt.Executive Ownership,Corporate Value,and Executive Compensation:A Unifying Framework.Journal of Banking & Finance,1996,20(7):1135-1159.⑧C.P.Himmelberg,R.G.Hubbard,D.Palia.Understanding the Determinants of Managerial Ownership and the Link between Ownership and Performance.Journal of Financial Economics,1999,53(3):353-384.⑨D.Palia.The Endogeneity of Managerial Compensation in Firm Valuation:A Solution.Review of Financial Studies,2001,14(3):735-764.越來越多的研究開始從內(nèi)生視角評估股權(quán)激勵(lì)效果,但由于方法的局限性,樣本選擇偏誤未能被有效地解決。⑩雖然有研究試圖采用工具變量的方法解決內(nèi)生性問題,但如何選擇好的工具變量是一大難題,使用弱工具變量得到的結(jié)果其準(zhǔn)確性可能還不如普通最小二乘法。與傳統(tǒng)方法采用參數(shù)估計(jì)不同,本文運(yùn)用傾向得分匹配法(Propensity Score Matching)進(jìn)行非參數(shù)估計(jì),試圖得到更準(zhǔn)確的結(jié)論。

        二、理論分析與研究假設(shè)

        現(xiàn)代公司的出現(xiàn)伴隨著所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)的兩權(quán)分離,管理者開始擁有企業(yè)的剩余控制權(quán),而剩余索取權(quán)仍由股東占有。剩余控制權(quán)和剩余索取權(quán)的錯(cuò)配決定了當(dāng)管理者為經(jīng)營企業(yè)付出成本時(shí),只能從企業(yè)經(jīng)營所得獲得固定收入;而如果管理者選擇利用對企業(yè)的剩余控制權(quán)為自己謀取私利,他將獲得全部收益而不用承擔(dān)因損害企業(yè)利益帶來的成本,作為理性經(jīng)濟(jì)人,權(quán)衡利弊,管理者顯然會(huì)選擇以損害企業(yè)利益為代價(jià)最大化個(gè)人利益,管理者與股東的目標(biāo)函數(shù)發(fā)生偏離。同時(shí)由于管理者與股東間的信息不對稱,股東監(jiān)督管理者要付出高額的監(jiān)督成本,也客觀上導(dǎo)致了代理問題的產(chǎn)生。作為公司的一項(xiàng)內(nèi)部治理機(jī)制,理論上股權(quán)激勵(lì)通過所有權(quán)結(jié)構(gòu)(剩余控制權(quán)和剩余索取權(quán))的重構(gòu)使管理者獲得部分剩余索取權(quán),改變管理者原有的成本、收益預(yù)期,以矯正管理者的非合意行為。具體來講,管理者在為經(jīng)營企業(yè)付出成本后能從企業(yè)剩余獲得分紅,而侵占企業(yè)利益則需要部分承擔(dān)成本,管理者就會(huì)重新權(quán)衡取舍,主動(dòng)調(diào)整策略,選擇有利于公司的行為,由此統(tǒng)一了股東與管理者的目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)了激勵(lì)相容;此外,通過收入與股價(jià)掛鉤的機(jī)制設(shè)計(jì),股權(quán)激勵(lì)一定程度上消除了管理者與股東間的信息不對稱,管理者的努力成果直接通過股價(jià)被識別,股東無需因信息不對稱為監(jiān)督管理者付出高額的監(jiān)督成本,也避免了股東為監(jiān)督管理者行為過度干預(yù)經(jīng)營決策,延誤企業(yè)成長進(jìn)程,造成企業(yè)潛在價(jià)值流失。基于上述分析,本文提出第一個(gè)研究假設(shè):

        H1:股權(quán)激勵(lì)對公司績效有正向促進(jìn)作用。

        然而,選擇股權(quán)激勵(lì)并不是沒有成本的,依照財(cái)政部發(fā)布的《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第11 號——股份支付》,在等待期內(nèi)的每個(gè)資產(chǎn)負(fù)債表日,應(yīng)當(dāng)以對可行權(quán)權(quán)益工具數(shù)量的最佳估計(jì)為基礎(chǔ),按照權(quán)益工具授予日的公允價(jià)值,將當(dāng)期取得的服務(wù)計(jì)入相關(guān)成本或費(fèi)用和資本公積,公司利潤會(huì)因股權(quán)激勵(lì)受到一定影響。此外,以增發(fā)新股作為股票來源的限制性股票激勵(lì)不僅會(huì)稀釋現(xiàn)有股權(quán),而且折扣價(jià)發(fā)行也給公司帶來了機(jī)會(huì)成本;以增發(fā)新股作為股票來源的股票期權(quán)激勵(lì)在激勵(lì)對象行權(quán)后不僅會(huì)稀釋股權(quán),而且公司會(huì)損失行權(quán)價(jià)與市場價(jià)的差價(jià)收益以及期權(quán)的時(shí)間價(jià)值。相比增發(fā)新股,公司提取激勵(lì)基金從二級市場回購股票的做法除了對公司利潤產(chǎn)生影響,還會(huì)影響公司的現(xiàn)金流。因此公司是否選擇股權(quán)激勵(lì),首先要考慮公司業(yè)績現(xiàn)狀。對于現(xiàn)有業(yè)績太差的公司,首先,沒有能力承擔(dān)股權(quán)激勵(lì)的成本;其次,對這類公司而言,可能首要關(guān)心的是公司治理結(jié)構(gòu)缺陷方面的問題。相比之下股權(quán)激勵(lì)更有可能出現(xiàn)在激勵(lì)前業(yè)績就比較好的公司,實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司存在“選擇性偏見”。①周建波、孫菊生:《經(jīng)營者股權(quán)激勵(lì)的治理效應(yīng)研究》,《經(jīng)濟(jì)研究》2003年第5期?;诖?,本文提出第二個(gè)假設(shè):

        H2:公司業(yè)績越好,越有可能實(shí)施股權(quán)激勵(lì)。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)模型構(gòu)建

        根據(jù)是否已經(jīng)公布股權(quán)激勵(lì)方案,本文把樣本公司分為實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司和未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司兩組,并分別定義為處理組和控制組。為有效控制樣本選擇偏誤,本文采用傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching,簡稱 PSM)評估股權(quán)激勵(lì)的效果。PSM 的基本思想在于:將處理組和控制組可觀察特征相同或相似的樣本進(jìn)行配對,從而樣本選擇偏誤就可以被有效降低??紤]到傳統(tǒng)的逐一配對方法存在著配對悖論:即配對維數(shù)越多,配對精度越高,但會(huì)犧牲大量樣本而降低配對率;而如果要提高配對率又會(huì)降低配對精度。PSM 通過將多元變量濃縮成一個(gè)指標(biāo)——傾向得分值(Propensity Score,簡稱PS值),從而使多元匹配成為可能。下面首先介紹PS 值的獲取方法,進(jìn)而介紹文中所使用的三種匹配方法,以及平均處理效果的估計(jì)方法。②R.H.Dehejia,S.Wahba.Propensity Score Matching Methods for Nonexperimental Causal Studies.Review of Economics & Statistics,2006,84(1):151-161.

        1.傾向得分

        所謂“傾向得分”,就是在給定樣本特征X的情況下,某公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率,即:

        其中,D是一個(gè)指標(biāo)函數(shù),若公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)則D=1,未實(shí)施則 D=0。

        在實(shí)證分析中,傾向得分往往是不可觀測的,通常需要采用Logit或 Probit等概率模型進(jìn)行估計(jì)。(2)式的參數(shù)估計(jì)值即為每家公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率,也即是PS 值。

        2.匹配方法和假設(shè)檢驗(yàn)

        通過上述步驟獲得的PS 值是一個(gè)連續(xù)變量,因此,我們很難找到兩個(gè)傾向得分完全相同的樣本。為解決這一問題,有多種匹配方法可供選擇,主要包括:最近鄰匹配(Nearest Neighbor Matching)、半徑匹配(Radius Matching)以及核匹配(Kernel Matching)。

        最近鄰匹配的基本思想是:尋找與處理組樣本PS 值差值最小的控制組樣本實(shí)現(xiàn)匹配。設(shè)C(i)表示與處理組樣本pi匹配的控制組樣本pj構(gòu)成的集合,最近鄰匹配的匹配原則可表示如下:

        半徑匹配的基本思想是:預(yù)先設(shè)定一個(gè)常數(shù)r作為匹配半徑,尋找與處理組樣本PS 值的差值小于r的控制組樣本,實(shí)現(xiàn)匹配。半徑匹配的匹配原則可表示如下:

        核匹配的基本思想是:對控制組樣本按照與處理組樣本特征的相似程度加權(quán)平均生成一個(gè)虛擬樣本,實(shí)現(xiàn)匹配。

        在完成上述初步匹配后,需要進(jìn)行共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)(Common Support Assumption Test)和平行假設(shè)檢驗(yàn)(Balancing Assumption Test)對匹配有效性進(jìn)行判斷。共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)通過,則說明配對樣本間PS 值的均值無顯著差異,平行假設(shè)檢驗(yàn)通過,則說明配對樣本各匹配變量的均值無顯著差異。

        3.平均處理效應(yīng)

        在經(jīng)過上述匹配并通過假設(shè)檢驗(yàn)后,理論上兩類公司除股權(quán)激勵(lì)實(shí)施與否外,在其他各個(gè)公司特征層面均無顯著差異,因而可以計(jì)算平均處理效應(yīng)(ATT),即股權(quán)激勵(lì)實(shí)施效果,計(jì)算方法如式(5)所示:①S.O.Becker,A.Ichino.Estimation of Average Treatment Effects Based on Propensity Score.The Stata Journal,2002,2(4):358-377.

        其中,Y1i和Y0i分別表示同一家公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)和未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)兩種情況下的公司績效。

        (二)變量設(shè)定與數(shù)據(jù)處理

        1.變量選取

        本文采用扣除非經(jīng)常性損益后的加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率作為直接指標(biāo)衡量公司績效??紤]到股權(quán)激勵(lì)的微觀作用機(jī)理:一方面通過緩解代理沖突,降低代理成本;另一方面,改變經(jīng)理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好,鼓勵(lì)經(jīng)理人投資,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)公司業(yè)績增長。②屈恩義、朱方明:《股權(quán)激勵(lì)、代理成本與公司業(yè)績——基于兩種代理成本的中介效應(yīng)檢驗(yàn)》,《湖湘論壇》2017年第3期。本文采用代理成本(管理費(fèi)用/主營業(yè)務(wù)收入)、投資支出比率(構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金/總資產(chǎn))、總資產(chǎn)增長率作為間接指標(biāo)衡量公司績效。

        2.數(shù)據(jù)處理

        本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。本文以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,并剔除掉中途取消實(shí)施激勵(lì)方案的公司;將這期間沒有實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司作為控制組樣本,并在控制組樣本中剔除2012年及以后實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司,即控制組樣本在2006年到2015年間都沒有實(shí)施激勵(lì)。激勵(lì)公司績效考察區(qū)間從激勵(lì)當(dāng)年起到2015年,非激勵(lì)公司的績效考察區(qū)間從2006年起到2015年。

        對樣本的篩選,本文認(rèn)為:(1)總資產(chǎn)增長率超過100%的公司可能發(fā)生了兼并收購行為,需要剔除;(2)負(fù)債率大于100%的公司可能資不抵債也需要剔除;(3)金融類公司和 ST、S 類公司需要剔除;(4)B股、H股需要剔除;(5)刪除 2013年及以后上市的公司;(6)刪除有缺漏值的樣本。另外為了克服離群值的影響,本文對主要變量進(jìn)行了Winsorized 縮尾處理。最終得到12313 個(gè)樣本,共計(jì)229 家激勵(lì)公司和1675 家未激勵(lì)公司。

        四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

        (一)共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)和平行假設(shè)檢驗(yàn)

        在計(jì)算PS 得分之前,需要確定哪些特征會(huì)顯著影響股權(quán)激勵(lì)決策的做出,本文通過逐步Logit回歸確立了一個(gè)最優(yōu)Logit模型,基于 Logit回歸結(jié)果,計(jì)算每個(gè)樣本的 PS 值。在匹配前,處理組和控制組的PS 值密度圖如圖1所示,最近鄰匹配后兩組的PS 值密度圖如圖2所示,可以發(fā)現(xiàn),匹配后處理組和控制組的PS 值分布情況相比匹配前更加接近,處理組和控制組已經(jīng)基本重疊,兩類公司的PS 值基本上集中在0.1 到0.2 左右,通過共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)。對處理組和控制組在匹配前后各解釋變量的均值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示,可以發(fā)現(xiàn),匹配后各解釋變量在兩組間沒有顯著差異,表明兩類公司各個(gè)維度上的特征無顯著差異,通過平行假設(shè)檢驗(yàn)。

        圖1 匹配前的傾向得分分布圖

        (二)股權(quán)激勵(lì)效果評估

        采用最近鄰匹配法得到的平均激勵(lì)效果(ATT)如表2所示。可以發(fā)現(xiàn),無論是凈資產(chǎn)收益率還是總資產(chǎn)收益率,匹配后都在1%水平上顯著為正,激勵(lì)組比控制組的凈資產(chǎn)收益率高25.3%,比控制組的總資產(chǎn)收益率高18.5%,股權(quán)激勵(lì)對公司經(jīng)營業(yè)績有正向促進(jìn)作用,而且由于進(jìn)行了PSM處理,這一業(yè)績差異完全是來源于股權(quán)激勵(lì),是股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的直接體現(xiàn)。當(dāng)改用間接指標(biāo)衡量公司績效,結(jié)果表明股權(quán)激勵(lì)降低了代理成本,但不顯著,對公司投資的提升作用在10%水平顯著,對公司規(guī)模擴(kuò)張作用在1%水平顯著為正。假設(shè)1 得證。而在匹配前,盡管激勵(lì)組要比控制組凈資產(chǎn)收益率高116.3%,比控制組總資產(chǎn)收益率高65.8%,但這樣的差異包含了股權(quán)激勵(lì)和公司特征兩部分的影響,因此如果僅憑匹配前激勵(lì)組業(yè)績高于控制組業(yè)績進(jìn)而得出股權(quán)激勵(lì)有效的結(jié)論,會(huì)高估股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)。對比匹配前后凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率,可以計(jì)算得出公司特征本身對凈資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為62.0%,對總資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為60.0%,扣除股權(quán)激勵(lì)的影響后,激勵(lì)組公司的凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率仍要比控制組公司高0.031 個(gè)單位和0.015 個(gè)單位,由此可知,在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)前激勵(lì)公司業(yè)績就優(yōu)于未激勵(lì)公司,假設(shè)2得證。

        圖2 匹配后的傾向得分分布圖

        表2 平均激勵(lì)效果(最近鄰匹配)

        (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        本文以半徑匹配和核匹配的評估結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。評估結(jié)果如表3、表4所示。由兩表可知,半徑匹配法下激勵(lì)組的凈資產(chǎn)收益率比控制組高27.8%,激勵(lì)組的總資產(chǎn)收益率比控制組高19.2%,激勵(lì)組的代理成本低于控制組,但不顯著,激勵(lì)組的投資支出比控制組高5.3%,激勵(lì)組的總資產(chǎn)增長率比控制組高21.4%;核匹配下激勵(lì)組的凈資產(chǎn)收益率比控制組高28.8%,激勵(lì)組的總資產(chǎn)收益率比控制組高18.9%,激勵(lì)組的代理成本低于控制組,但不顯著,激勵(lì)組的投資支出比控制組高5.3%,激勵(lì)組的總資產(chǎn)增長率比控制組高22.4%。該結(jié)果表明,無論用直接指標(biāo)還是間接指標(biāo)衡量,股權(quán)激勵(lì)都提升了公司的績效,假設(shè)1 得證,通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。而扣除股權(quán)激勵(lì)因素外,匹配前的激勵(lì)組公司業(yè)績都要優(yōu)于控制組:在半徑匹配下,激勵(lì)組比控制組的凈資產(chǎn)收益率高0.030 個(gè)單位,公司特征本身對凈資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為60.0%,激勵(lì)組比控制組的總資產(chǎn)收益率高0.015 個(gè)單位,公司特征本身對總資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為60.0%;在核匹配下,激勵(lì)組比控制組的凈資產(chǎn)收益率高0.029 個(gè)單位,公司特征本身對凈資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為58.0%,激勵(lì)組比控制組的總資產(chǎn)收益率高0.015 個(gè)單位,公司特征本身對總資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為60.0%,該結(jié)果表明,股權(quán)激勵(lì)公司在激勵(lì)前的業(yè)績就要優(yōu)于未激勵(lì)公司,假設(shè)2 得證,通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

        表3 平均激勵(lì)效果(半徑匹配)

        表4 平均激勵(lì)效果(核匹配)

        五、研究結(jié)論

        本文從內(nèi)生視角出發(fā),評估股權(quán)激勵(lì)對公司績效的影響,針對此前研究存在的樣本選擇偏誤,采用PSM方法,試圖得到更準(zhǔn)確的研究結(jié)論。本文的研究結(jié)論總結(jié)如下:(1)激勵(lì)公司的凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率分別比未激勵(lì)公司高25.3%和18.5%,投資支出率和總資產(chǎn)增長率高5.3%和24.5%;(2)公司業(yè)績越好的公司越有可能實(shí)施股權(quán)激勵(lì),實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司存在“選擇性偏見”。

        文章結(jié)論支持了“最優(yōu)契約論”,股權(quán)激勵(lì)總體上改善了公司經(jīng)營業(yè)績,另一方面通過股東與管理者利益共同體的構(gòu)建,激勵(lì)了管理者對風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān),表現(xiàn)為股權(quán)激勵(lì)對公司投資支出水平提升和公司規(guī)模擴(kuò)張起了正向促進(jìn)作用。本文認(rèn)為:盡管評估結(jié)果表明股權(quán)激勵(lì)總體有效,然而考慮到股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施成本,企業(yè)在進(jìn)行股權(quán)激勵(lì)前,應(yīng)權(quán)衡公司業(yè)績和現(xiàn)金流狀況,并穩(wěn)健選擇費(fèi)用攤銷方案。企業(yè)在股權(quán)激勵(lì)方案實(shí)施過程中也要盡量規(guī)避被激勵(lì)對象盲目自信和過度激勵(lì)導(dǎo)致的企業(yè)過度投資和無序擴(kuò)張的問題,建立相應(yīng)的激勵(lì)效果反饋和過程跟蹤機(jī)制,引導(dǎo)股權(quán)激勵(lì)在正確軌道良性運(yùn)行。此外,針對股權(quán)激勵(lì)中存在的利益輸送現(xiàn)象,公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的同時(shí),應(yīng)完善公司治理結(jié)構(gòu),建立激勵(lì)與約束并存的治理機(jī)制,防止股權(quán)激勵(lì)淪為福利發(fā)放和尋租工具。

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