摘要：文章通過以股份制商業(yè)銀行——招商銀行2002年-2017年16年間的月度面板數(shù)據(jù)為樣本，在運用傾向的分匹配法（PSM）和雙重查分的方法較好地矯正了內(nèi)生性問題并克服樣本選擇偏誤之后，實證檢驗了股權(quán)激勵對股份制商業(yè)銀行經(jīng)濟業(yè)績的影響。研究表明：實施股權(quán)激勵對商業(yè)銀行的營業(yè)利潤、凈利潤的增長有顯著地促進作用，但對營業(yè)費用的影響并不顯著。

關(guān)鍵詞：股權(quán)激勵；商業(yè)銀行；擬自然實驗法

一、 引言

股權(quán)激勵是由于企業(yè)和個人之間缺乏能夠有明顯影響力的共同的利益而被提出的一整套對經(jīng)營者而言的一項長期的激勵制度。對經(jīng)營者而言，經(jīng)營者可以再法律規(guī)定的范圍和時間內(nèi)行權(quán)，進而獲得大量的收益比如現(xiàn)金等等；另一更為重要的方面在于，股票價格的漲落倒逼經(jīng)營者和企業(yè)的發(fā)展壯大緊密地聯(lián)系起來，從而實現(xiàn)了十分有效的內(nèi)在激勵。對于企業(yè)而言，股權(quán)激勵這一新興的激勵方式的主要吸引力在于：達到股東利益與管理層利益相互協(xié)調(diào)統(tǒng)一的目的，敦促公司管理層的行為決策更加傾向于股東利益最大化這一目標：進而改善經(jīng)營者薪酬水平，優(yōu)化薪酬結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)管理者尋租的成本。

而在最近幾年中國也已經(jīng)在各行各業(yè)開始了較為積極的探索，組織并試行股權(quán)激勵制度。對于中國股份制的商業(yè)銀行的股權(quán)激勵改革進程步伐相對遲緩。2007年7月建設(shè)銀行首開先河，實施了股權(quán)激勵，這也是中國國有商業(yè)銀行實施股權(quán)激勵的第一次大膽的嘗試。隨后招商銀行、交通銀行陸續(xù)實施這一政策。當時，我國銀行業(yè)薪金形式單一，能否利用股權(quán)激勵的積極效應(yīng)，借鑒西方銀行業(yè)的成功經(jīng)驗，改革傳統(tǒng)的薪酬給付方式和方法，合理地積聚人才，激勵工作，加強與外資銀行的競爭，提高銀行經(jīng)營效率，成為各大商業(yè)銀行面臨的主要問題。但是，現(xiàn)階段的有關(guān)商業(yè)銀行股權(quán)激勵的研究主要用薪酬包括現(xiàn)金薪酬、股票薪酬等量化指標研究薪酬與企業(yè)績效的具體關(guān)系，但并沒有從這一制度本身出發(fā)，研究股權(quán)激勵的實施與否對商業(yè)銀行的經(jīng)營績效的確切影響。

所以，本文以商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，運用傾向得分匹配的方法克服了相關(guān)的偏誤后，實證檢驗了實施股權(quán)激勵對商業(yè)銀行利潤的提升、代理成本的降低是否有效。

二、 計量模型

本文運用“傾向得分匹配”方法（PSM），在給定一組協(xié)變量的條件下運用打分的方法估計每一個樣本成為處理組的條件概率，我們將其記為傾向分數(shù)——傾向得分值（Propensity Score）。該方法方法通過打分的方法將多個特征濃縮成一個指標，從而使多元匹配成為可能。在對全體樣本進行配對后，計算配對樣本組之間在結(jié)果變量上的差異即可得到評價因素——“平均事后處置效應(yīng)”（英文全稱：ATT）的有效估計。

根據(jù)是否已經(jīng)實施股權(quán)激勵，我們把樣本成兩組：一組是處理組即實施股權(quán)激勵的樣本組；一組是控制組即未實施股權(quán)激勵的樣本。

1. 傾向得分?！皟A向得分”是指在給定控制變量X的情況下，某個公司實行股權(quán)激勵的條件概率，即p（X）=Pr（D=1|X）=E（D|X），其中，D是一個指標函數(shù)，若該公司在當年實施了股權(quán)激勵，則D=1，否則D=0。因此，則實施股權(quán)激勵的平均處理效果ATT可以計算。

ATT=E{Y1i-Y0i|Di=1}

=E[{Y1i-Y0i|Di=1，p（Xi）}]

=E[E{Y1i|Di=1，p（Xi）}-E{Y0i|Di=1，p（Xi）}Di=1]

其中，Y1i和Y0i表示同一個樣本在實施和不實施股權(quán)激勵制度兩種情況下的可能結(jié)果。

2. 估計Probit 模型。本文采用Probit模型，其概率計算公式為P（Y=1|X=Xi）=e■/1+e■。

獲得參數(shù)估計值后，可以進一步得到每個公司可能實行股權(quán)激勵的概率值P（Xi）。

3. 匹配方法。在通過計算獲得傾向得分后，我們還需要多種匹配方法來解決難以找到傾向得分完全一樣樣本的問題，這些方法主要包括：分成匹配法（Stratification Matching）、最近鄰匹配法（Nearest Neighbor Matching）、半徑匹配法（Radius Matching），以及核匹配法（Kernel Matching）。

（1）分成匹配法。其基本思想是：把數(shù)據(jù)按PS得分分成若干組，在每一組的內(nèi)部計算控制組和處理組的平均處理效應(yīng)，即ATT值。而模型最后的ATT值是由這幾個ATT值計算均值后得到。但是使用分層匹配法可能出現(xiàn)的問題是可能存在某一組中處理組或者對照組是缺失的，不是所有樣本都可以得到匹配。假設(shè)T表示處理組，C表示對照組，那么每組中的處置效應(yīng)可以表示為：

？子sq=■-■

其中I（q）表示分組q中樣本的集合，NTq和NCq分別表示q組中處理組和對照組中樣本的數(shù)量。那么總的平均處理效果可以表示為：

？子s=■？子sq■

其中Q表示分組的個數(shù)，權(quán)重為每組中處理樣本占總處理組樣本的比例。

假設(shè)各樣本之間相互獨立，則？子s方差的估計式可以表示為：

Var（？子s）=■{Var（YTi）+■■■Var（YCj）}

（2）最近鄰匹配法。其基本思想是：用計算出的傾向得分向前或向后尋找與處理組樣本的傾向得分值最接近的控制組得分值的樣本，作為前者的匹配對象。若用C（i）表示和傾向得分，p（i）為實施股權(quán)激勵制度的公司i最相匹配的對照組公司，最近鄰匹配法的匹配原則可表示如下： C（i）=■||pi-pj||，如果按照這一原則得到兩個匹配結(jié)果，則有兩種可能的處理辦法。一是將兩個匹配結(jié)果賦予相同的權(quán)重，均加以考量；二是通過隨機抽取過程選擇一個匹配結(jié)果參與比較。使用這種匹配方法可以使所有的處理組樣本得到匹配，但是這會導致匹配的低質(zhì)量可能性增高，最鄰近匹配法的ATT可以表示為：

其中，M表示匹配方法，權(quán)重可定義為，wj=？撞iwij，假設(shè)各變量相互獨立且權(quán)重不變，則估計值的方差可以表示為：

？子M=■■YTi-■■wjYcj

Var（？子M）=■Var（YTi）+■■（wj）2Var（YCj）

模型的標準誤亦可通過上式或者通過自抽樣方法求得。

（3）半徑匹配法。其基本思想是：預(yù)先設(shè)定一個半徑常數(shù)r，包含于控制組中的傾向得分匹配值與處理樣本i的傾向得分匹配值之間的差異小于r的樣本將通過篩選。篩選原則可表示如下：C（i）={pi|||pi-pj||

對于激勵組中的第i個觀察值，即i∈T，假設(shè)它有NCi個匹配對象，若j∈C（i），則設(shè)定權(quán)重為wij=1/NCi，否則設(shè)定權(quán)重wij=0。設(shè)激勵組中共有NT個觀測對象，平均處理效果的估計式？子M的方差估計式與最近鄰匹配法相同。

（4）核匹配。核匹配是一種能夠有效權(quán)衡匹配質(zhì)量和數(shù)量的匹配方法，處理組的變量將會和所有對照組的變量相匹配，各對照組樣本的權(quán)重隨其與目標企業(yè)傾向得分差距的增加而減小。核匹配處理效果ATT的估計式為：

？子K=■■{YTi-■}

由于非觀測因素的影響，我們有必要通過雙重差分法來克服，根據(jù)上述的思想，我們有：

ATTPSM-DID=E[Y1i，t1-Y1i，t0|Di=1，p（Xi）]-E[Y0i，t1-Y0i，t0|Di=0，p（Xi）]

其中，Y1i，t1和Y1i，t0分別表示處理組個體在實施股權(quán)激勵前后的可能結(jié)果。Y0i，t1和Y0i，t0分別表示對照組個體在實施股權(quán)激勵前后的可能結(jié)果。這兩項的雙重差分給出了變革的凈效應(yīng)。

三、 數(shù)據(jù)描述和檢驗

本文采用的數(shù)據(jù)是招商銀行2002年～2017年的月度面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于招商銀行每年的月度報告、半年報和年報。報告來源主要有Wind資訊金融終端、百度文庫、搜狐財經(jīng)，具體各項數(shù)據(jù)均有筆者逐年逐季度詳細整理所得。具體數(shù)據(jù)有月度營業(yè)收入、利息收入、手續(xù)費收入和匯兌收益、利息支出、手續(xù)費支出和匯兌損失、營業(yè)費用、投資損益、營業(yè)利潤、凈利潤。數(shù)據(jù)的單位均為千元。數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。之后對主要變量在實施股權(quán)激勵前后的差異進行t檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：所有變量在實施股權(quán)激勵前后指標有明顯的差異（結(jié)果略）。所以，如果不對兩組進行匹配篩選而直接進行比較的話會產(chǎn)生比較大的自選擇偏差。

為消除可能產(chǎn)生的異方差性和量綱的影響，在進行平均處理效應(yīng)的計算時，本文對變量均取了自然對數(shù)。

值得注意的是，傾向得分匹配法只有在共同支撐域才是有效的（Heckman et al.，1998）。因此，處置組和對照組需要在匹配后在較大的重合區(qū)域，此時得到的平均處置效應(yīng)才是準確和有效的通過繪制匹配前后核密度函數(shù)圖，我們可以發(fā)現(xiàn)在匹配前兩組樣本對的傾向得分值的概率分布存在明顯的差異。顯然，如果直接比較所得到的統(tǒng)計推斷結(jié)果必然是有偏的。匹配后的處置組和對照組傾向得分的核密度圖分布具有很好的一致性，基于此得到的統(tǒng)計推斷是排除其他不可觀測因素或干擾變量之后得到的股權(quán)激勵這一單方面因素的平均處理效應(yīng)，因此結(jié)果更具合理性和準確性。

四、 實證結(jié)果

為討論實施股權(quán)激勵對商業(yè)銀行業(yè)績的影響，本文分別以凈利潤、營業(yè)利潤和營業(yè)費用這三項經(jīng)濟指標來衡量股權(quán)激勵的效應(yīng)。運用上述的匹配方法對總體樣本的匹配結(jié)果如表3所示。

由表2的檢驗結(jié)果可知，實施股權(quán)激勵后可以增加股份制商業(yè)銀行的營業(yè)利潤和凈利潤，且結(jié)果都十分顯著，由于樣本容量有限最鄰近匹配法的結(jié)果可能有偏，所以我們可以認為商業(yè)銀行實施股權(quán)激勵后對銀行的利潤的增長有明顯的促進作用。而對于營業(yè)費用來說，股權(quán)激勵對其增加并沒有顯著的影響。營業(yè)費用的增加受更多非股權(quán)激勵因素的制約。

五、 結(jié)語

本文通過對招商銀行2002年第一季度～2017年度第三季度的季度面板數(shù)據(jù)運用傾向得分匹配法較好地消除了內(nèi)生性和小樣本偏誤后，實證檢驗了股權(quán)激勵對股份制商業(yè)銀行營業(yè)利潤、凈利潤、營業(yè)費用的影響。研究表明：實施股權(quán)激勵對商業(yè)銀行的營業(yè)利潤和凈利潤的增加具有明顯地促進作用，對營業(yè)費用的增長沒有顯著地影響。

本文的結(jié)論對于商業(yè)銀行運用股權(quán)激勵這一手段增加經(jīng)營業(yè)績，形成管理層動態(tài)工作激勵機制具有重要意義。隨著我國資本市場的發(fā)展，相關(guān)法律法規(guī)制度的不斷完善，這為商業(yè)銀行實施股權(quán)激勵實施創(chuàng)造了制度背景條件。為縮小國內(nèi)商業(yè)銀行與外資銀行之間的差距以及增加我國商業(yè)銀行留住人才、吸引人才的能力，實施股權(quán)激勵制度將必將是一個高效且現(xiàn)實的選擇。

參考文獻：

[1] 陳學彬，李翰，朱曄.完善我國商業(yè)銀行激勵約束機制的SWARM模擬分析[J].財經(jīng)研究，2003，（9）：68-741.

[2] 李增泉.激勵機制與企業(yè)績效——一項基于上市公司的實證研究[J].會計研究，2000，（1）：33-39.

[3] 俞鴻琳.中國商業(yè)銀行薪酬激勵機制分析[J].金融研究，2005，（7）：76-94.

[4] 周建波，孫菊生.經(jīng)營者股權(quán)激勵的治理效應(yīng)研究——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2003，（5）：74-82.

[5] Heckman， James J.， Hidehiko Ichimura， and Petra Todd.Matching as an econometric eval- uation estimator.The review of economic studies，1998，65（2）：261-294.

[6] Heckman， J.J.， Ichimura， H.and Todd， P.， Matching as an econometric evaluation est- imator.The review of economic studies，1998，65（2）：261-294.

[7] Houston， J.F.and James， C.，CEO compens- ation and bank risk Is compensation in banking structured to promote risk taking？.Journal of Monetary Economics，1995，36（2）：405-431.

作者簡介：應(yīng)世為（1990-），男，漢族，遼寧省大連市人，中國人民大學財政金融學院博士生，研究方向為商業(yè)銀行、財稅理論與政策。

收稿日期：2018-01-11。