股权激励与公司绩效的实证分析
作者:叶鹏 刘禄宾
来源:《财经界·学术版》2016年第22期
摘要:本文选取2007-2014年实施股权激励的80家沪市A股上市公司为研究样本,并引入因子分析法得出公司绩效综合指标,引入虚拟变量表征股权激励水平,在[Hausman]检验和协变分析检验基础上,建立变截距随机效应模型。研究得出,股权激励与公司绩效呈现弱正相关性,且激励效果表现出滞后性。 关键词:股权激励 公司绩效 面板数据 一、变量指标构建 (一)公司绩效指标构建
本文综合考虑公司财务的盈利能力指标包括X1(基本每股收益)、X2(净资产收益率)、X3(每股净资产)、X4(销售毛利率)、X5(每股未分配利润)、X6(每股经营现金流);偿债能力指标X7(资产负债率);成长能力指标X8(营业收入增长率)、X9(净利润增长率);营运能力指标X10(存货周转率),引入因子分析法,通过提取主成分,构建公司绩效综合指标V。具体计算公式为:
[f1=a(1,1)∗z1+a(1,2)∗z2+…+a(1,10)∗z10] [⋮]
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[fn=a(n,1)∗z1+a(n,2)*z2+…+a(n,10)∗z10]
上式中,[fi(i=1,2,…,n)]为某一年根据特征根大于1提取的主成分因子个数,[a(i,j)]为标准化特征向量,[zi(i=1,2,…,10)]为标准化财务数据。
然后将各个主成分的方差贡献率作为权数把[i]个主成分因子线性加权求和得到综合绩效指标值。
[v=ω1∗f1+…+ωn∗fn]
式中,[ωi=γii=1nγi(i=1,2,…,n)],[γi]为第[i]个主成分方差贡献率,[fi]为第[i]个主成分。
(二)股权激励指标构建
本文引入虚拟变量表示股权激励水平,如果第[i]个公司第[t]年实施股权激励,则股权激励水平取1,否则取0 二、模型构建
(一)面板数据模型设定形式检验
在建立面板模型时,需要考虑模型截距项是固定效应亦或是随机效应,由于同一时间点下不同截面样本公司所属行业各异,样本公司自身经营情况差异较大,猜想需要建立随机效应模型。本文通过[Hausman]检验,结果发现应建立随机效应模型。分析结果得出:在10%的显著性水平下,接受原假设,即认为固定效应模型与随机效应模型不存在系统性差异,应建立随机效应模型。
(二)面板数据变截距随机效应模型建立
结合Huasman检验,本文设定的变截距随机效应模型如下: [PERit=αit+βiSTIit+γilnASSit]
上述方程中,PER为综合绩效指标,STI为股权激励水平, lnASS为激励时公司总资产的自然对数,[(i=1,2,…,n)]表示第i个股权激励公司,t表示时间跨度。 三、实证分析 (一)变量描述性统计
本文选取的80家上市公司2007-2014年财务指标描述性统计如下表:
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(二)相关分析
对选取的公司绩效变量与股权激励水平变量以及公司总资产自然对数进行相关性分析,分析结果见表4。从分析结果可以看出:一是公司绩效(PER)与股权激励水平(STI)呈现正相关,但相关系数比较低,且只在10%显著性水平上显著;二是股权激励(STI)与公司总资产对数(lnASS)呈现显著的负相关,也说明经营状况差的公司越倾向于实行股权激励;三是各个变量的相关系数都在0.1以下,说明各个变量之间相关性比较低,不存在多重共线性的问题。
(三)模型分析
由分析结果表4可知:一是股权激励对公司绩效影响具有长期效应,本文在实际分析中发现,当股权激励滞后3年时,回归方程最为显著,说明我国上市公司股权激励具有一定的滞后性;二是变量c、lnASS在10%显著性水平下显著,而变量STI(-3)是不显著的;三是上市公司股权激励对于公司绩效确实有促进作用,但这种作用并不显著。 四、结束语
实证分析发现:2007-2014年公司实施股权激励对于公司绩效的提升有一定的促进作用,但影响并不显著,激励效果明显反映出来一般为3年。分析可能的原因有:一是股权激励制度在我国起步较晚,发展还不够完善,基本处在探索阶段。二是早期我国主要是对国有控股公司实施股权激励,然而公司高管利用实际控制权操纵股价,制造虚假业绩,利用信息优势在其在位期间提升公司业绩以获得自身利益。三是我国资本市场发展还不完善,相关的配套法律法规不够健全,没有一个完善的经理人市场和经理人管理机制。公司在选择经理人时,容易陷入逆向选择。 参考文献:
[1]张俊瑞,赵进文,张建.高级管理层激励与上市公司经营绩效相关性的实证分析[J].会计研究2003(09)
[2]黄洁,蔡根女.股权激励效果和影响因素经验分析[J].华东经济管理,2009,23(3):111-116
[3]吴淑琨.股权结构与公司绩效的U型关系研究--1997-2000年上市公司的实证研究[J].中国工业研究,2000(1):80-87
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