屈恩義，朱方明

(四川大學(xué)a. 經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b. 企業(yè)研究中心，四川 成都 610065)

中國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)再評(píng)估
——來(lái)自PSM+DID的新證據(jù)

屈恩義a,b，朱方明a,b

(四川大學(xué)a. 經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b. 企業(yè)研究中心，四川 成都 610065)

關(guān)于股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)關(guān)系問(wèn)題，文章從方法論視角進(jìn)行了審視，提出正確認(rèn)識(shí)并使用處理內(nèi)生性問(wèn)題的方法，是精確評(píng)估股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的前提。傳統(tǒng)PSM無(wú)法實(shí)現(xiàn)不可觀測(cè)因素的匹配導(dǎo)致樣本自選擇偏誤仍部分存在，文章采用改進(jìn)的PSM+DID，評(píng)估發(fā)現(xiàn)：股權(quán)激勵(lì)總體上提升了以凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率衡量的公司業(yè)績(jī)，提升幅度分別達(dá)到22.22%和19.51%；從動(dòng)態(tài)視角看，隨著年份的推移，公司業(yè)績(jī)提升速度逐漸放緩，股權(quán)激勵(lì)呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞減規(guī)律。而通過(guò)對(duì)比PSM+DID與傳統(tǒng)PSM評(píng)估的結(jié)果，文章證實(shí)PSM的確高估了股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)，PSM+DID的評(píng)估結(jié)果更加精確和穩(wěn)健。此外，文章還證實(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)并不會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)產(chǎn)生影響，因擔(dān)心宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)拖累股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)而中斷實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的思維存在一定的誤區(qū)。

股權(quán)激勵(lì)；公司業(yè)績(jī)；傾向得分匹配法；基于傾向得分匹配的雙重差分法

一、研究背景與問(wèn)題

作為一項(xiàng)協(xié)調(diào)股東與高管間利益沖突，緩解代理問(wèn)題的公司內(nèi)部治理機(jī)制，股權(quán)激勵(lì)最近十年來(lái)廣為中國(guó)上市公司采用，截至2015年，共有18個(gè)行業(yè)共計(jì)715家*已剔除中途取消實(shí)施股權(quán)激勵(lì)方案的公司。上市公司公布了股權(quán)激勵(lì)方案。2016年7月13日，證監(jiān)會(huì)正式發(fā)布《上市公司股權(quán)激勵(lì)管理辦法》，對(duì)已有股權(quán)激勵(lì)相關(guān)政策文件進(jìn)行了整合和修正，自此，中國(guó)上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的制度環(huán)境趨于完善。然而，實(shí)踐中，仍然存在著大量上市公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后業(yè)績(jī)大幅下滑的案例，激勵(lì)方案中斷實(shí)施的現(xiàn)象也多有出現(xiàn)。股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)的真實(shí)關(guān)系成為一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。對(duì)此，學(xué)者們展開了大量研究，并出現(xiàn)了三種觀點(diǎn)：第一種認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)正向促進(jìn)了公司業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)[1-2]，表現(xiàn)為利益趨同效應(yīng)；第二種認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)無(wú)關(guān)或呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[3-4]，表現(xiàn)為壕溝效應(yīng)；第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)存在區(qū)間效應(yīng)[5-6]，利益趨同效應(yīng)和壕溝效應(yīng)交替出現(xiàn)。對(duì)于實(shí)際評(píng)估結(jié)果存在的分歧，從方法論上看，可能與研究方法的選擇有關(guān)，不同研究方法在解決股權(quán)激勵(lì)內(nèi)生性問(wèn)題方面存在差異[7]。特別地，當(dāng)研究方法存在缺陷或被不當(dāng)使用，股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)的關(guān)系可能被高估也可能被低估。因此，正確認(rèn)識(shí)并使用處理內(nèi)生性問(wèn)題的方法，是精確評(píng)估股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的重要前提。

已有研究表明，股權(quán)激勵(lì)受到來(lái)自公司治理結(jié)構(gòu)[8]、股權(quán)結(jié)構(gòu)[6]、所處行業(yè)特征[9]等因素的影響，同時(shí)公司業(yè)績(jī)會(huì)反向決定股權(quán)激勵(lì)[10]，此外，一些不可觀測(cè)的因素也會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)產(chǎn)生影響[11]，股權(quán)激勵(lì)因而呈現(xiàn)內(nèi)生性特點(diǎn)。為解決股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)評(píng)估中的內(nèi)生性問(wèn)題，除傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)方法[12]、兩階段最小二乘法[13-14]、三階段最小二乘法[15]等方法外，近年來(lái)，有越來(lái)越多的學(xué)者嘗試使用宏觀政策效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的傾向得分匹配法(PSM)。PSM方法通過(guò)多維匹配，克服了傳統(tǒng)匹配方法的維數(shù)“詛咒”[16]，一定程度上降低了樣本自選擇偏誤(Sample-Selection Bias)。

然而，我們認(rèn)為，PSM方法自身的局限以及現(xiàn)有研究在實(shí)際應(yīng)用PSM方法中存在的誤區(qū)，將導(dǎo)致采用PSM評(píng)估的結(jié)果仍然存有部分誤差。從原理看，PSM方法是通過(guò)對(duì)影響股權(quán)激勵(lì)的變量進(jìn)行Logit回歸，計(jì)算每家公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的概率(PS值)，并基于PS值進(jìn)行匹配分析。然而，正是由于Logit回歸中只能納入可觀測(cè)變量，基于PS值配對(duì)的樣本組僅僅實(shí)現(xiàn)了可觀測(cè)變量的無(wú)顯著差異，而在不可觀測(cè)因素上仍然存在差異，因而，樣本自選擇偏誤仍部分存在。當(dāng)前研究大多忽視了這一點(diǎn)[17-20]。除PSM本身的缺陷外，當(dāng)前研究在對(duì)PSM方法的使用上也值得商榷。在構(gòu)建Logit模型的環(huán)節(jié)，某些研究并未控制年份變量[17-19]，這就導(dǎo)致PS值中缺少年份信息，并由此造成“跨年匹配”。“跨年匹配”的問(wèn)題在于，當(dāng)激勵(lì)公司相對(duì)匹配的未激勵(lì)公司處于宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好的年份，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)可能被高估；而當(dāng)激勵(lì)公司相對(duì)處于宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較差的年份，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)則可能被低估。此外，某些研究在計(jì)算PS值時(shí)，把激勵(lì)公司實(shí)施激勵(lì)當(dāng)年之后的各年樣本也算作激勵(lì)樣本納入了Logit回歸[21]，但由于多數(shù)激勵(lì)公司在此之后并未再公布新的激勵(lì)計(jì)劃，而PS值定義的是新實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃的概率，這就導(dǎo)致計(jì)算的PS值存在誤差。

有鑒于此，本文將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上作如下改進(jìn)：對(duì)于PSM方法本身的缺陷，在PSM基礎(chǔ)上引入雙重差分法(DID)，以消除不可觀測(cè)因素對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響，提高股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)評(píng)估的精確性。在具體應(yīng)用PSM方法環(huán)節(jié)，以激勵(lì)實(shí)施前一年的樣本作為推斷第二年股權(quán)激勵(lì)實(shí)施概率的樣本，并刪除激勵(lì)實(shí)施后的各年樣本。在進(jìn)行了Logit回歸并計(jì)算得到PS值后，采用“同年匹配+同年檢驗(yàn)”的方式，以消除“跨年匹配”帶來(lái)的樣本自選擇偏誤。

二、研究設(shè)計(jì)

在自然科學(xué)領(lǐng)域，評(píng)估一項(xiàng)技術(shù)的試驗(yàn)效果可以通過(guò)自然實(shí)驗(yàn)(Natural Experiment)的方法，由于處理組和控制組樣本是隨機(jī)選取的，因此該項(xiàng)技術(shù)試驗(yàn)實(shí)施后處理組與控制組的差異即可歸結(jié)為技術(shù)試驗(yàn)的效果。然而在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，評(píng)估一項(xiàng)政策實(shí)施效果前很難做到處理組與控制組樣本的隨機(jī)分配，為此，實(shí)驗(yàn)者往往需要采用某種規(guī)則(Criterion)對(duì)樣本進(jìn)行處理，為處理組樣本找到一個(gè)“反事實(shí)”的比較組，以消除參與的選擇性偏差(Selection Bias)[22]?？紤]到現(xiàn)實(shí)中只能觀察到一個(gè)對(duì)象處于處理組或控制組一種狀態(tài)的結(jié)果，要找到絕對(duì)的“反事實(shí)”樣本沒有可能[23]，所以往往需要通過(guò)配對(duì)的方法來(lái)控制兩組樣本的差異。但是鑒于同時(shí)影響政策決議和政策效果的變量并非唯一，并且存在配對(duì)維數(shù)“詛咒”：即配對(duì)維數(shù)越多，配對(duì)效果越差[16]，傳統(tǒng)方法匹配的兩組樣本仍然存在較大差異。

不同于傳統(tǒng)方法的逐一匹配，傾向得分匹配法通過(guò)將多元變量濃縮成一個(gè)傾向得分(PS值)來(lái)選擇配對(duì)樣本，實(shí)現(xiàn)了多元匹配。以股權(quán)激勵(lì)為例，PSM方法的匹配步驟如下。

第一步，獲取傾向得分值。

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：

P(X)=Pr[D=1|X]=E[D|X]

(1)

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，傾向得分通常采用Logit或Probit等概率模型進(jìn)行估計(jì)：

PS(Xi)=P(Xi)=Pr(Di=1|Xi)=exp (βXi)/(1+exp (βXi))

(2)

其中，exp(·)/(1+exp(·))表示邏輯分布的累積分布函數(shù)，Xi是一系列可能影響公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司特征變量，β為相應(yīng)的參數(shù)向量。

第二步，選擇匹配方法。

上述步驟得到的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進(jìn)行匹配。為解決這一問(wèn)題，有多種匹配方法可供選擇：最近鄰匹配法(Nearest Neighbor Matching)通過(guò)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；半徑匹配法(Radius Matching)首先預(yù)設(shè)一個(gè)常數(shù)作為匹配半徑，再尋找與處理組樣本PS值的差值小于匹配半徑的控制組樣本實(shí)現(xiàn)匹配；核匹配法(Kernel Matching)的基本思想是在控制組樣本中選取與處理組樣本相同或相近的一個(gè)或幾個(gè)特征，生成虛擬樣本，實(shí)現(xiàn)匹配。

第三步，共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)和平行假設(shè)檢驗(yàn)。

在完成第2步的初步匹配后，分別計(jì)算兩組樣本的平均PS值，并檢驗(yàn)有無(wú)顯著差異，即共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)(Common Support Assumption Test)。然后檢驗(yàn)兩組樣本各公司特征變量的均值是否存在顯著差異，即平行假設(shè)檢驗(yàn)(Balancing Assumption Test)。兩個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)都通過(guò)則說(shuō)明兩組公司除股權(quán)激勵(lì)實(shí)施與否這一差異外，在公司特征層面無(wú)顯著差異。

然而，如前所述，PSM的原理決定了其存在一定的缺陷：通過(guò)概率模型篩選出的只能是公司可觀測(cè)變量，事實(shí)上，股權(quán)激勵(lì)決策還受到兩類公司不可觀測(cè)因素的影響，因而，基于PS值配對(duì)的兩組樣本仍然存在著一定的樣本自選擇。在這種情況下，除實(shí)施股權(quán)激勵(lì)與否會(huì)產(chǎn)生兩類公司的業(yè)績(jī)差異外，不可觀測(cè)因素差異也會(huì)帶來(lái)業(yè)績(jī)差異，因此，通過(guò)比較配對(duì)公司的業(yè)績(jī)差異評(píng)估的股權(quán)激勵(lì)效果并不準(zhǔn)確。為提高評(píng)估結(jié)果的精確性，本文將DID引入PSM，原理如圖1所示。

圖1 基于傾向得分匹配的雙重差分法原理圖示

由圖1可知，激勵(lì)公司(D=1)在激勵(lì)前后的業(yè)績(jī)變化包含三部分：(1)激勵(lì)效果；(2)宏觀環(huán)境作用公司可觀測(cè)變量帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化；(3)宏觀環(huán)境作用公司不可觀測(cè)因素帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化。對(duì)于未激勵(lì)公司(D=0)，業(yè)績(jī)變化包含兩部分：(1)宏觀環(huán)境作用公司可觀測(cè)變量帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化；(2)宏觀環(huán)境作用公司不可觀測(cè)因素帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化。由于在基期(T=0)進(jìn)行了PSM同年匹配，且配對(duì)樣本的時(shí)間跨度相同，因此宏觀環(huán)境作用可觀測(cè)變量帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化在兩類公司間無(wú)顯著差異。又因?yàn)椴豢捎^測(cè)因素在短期內(nèi)不變*Himmelberg等證明類如監(jiān)督水平、市場(chǎng)影響力、公司文化等不可觀測(cè)因素在一定時(shí)期范圍內(nèi)不隨時(shí)間變化，或者僅隨時(shí)間緩慢變化[11]。，且其對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響程度短期內(nèi)不變，因此，對(duì)兩類公司而言，宏觀環(huán)境作用不可觀測(cè)因素帶來(lái)的業(yè)績(jī)變化均為零。最終，二次差分的結(jié)果即為股權(quán)激勵(lì)效果。

考慮到本文的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中激勵(lì)公司樣本數(shù)較少，在對(duì)兩類公司進(jìn)行匹配時(shí)，如果采用半徑匹配會(huì)進(jìn)一步犧牲激勵(lì)公司樣本，進(jìn)而出現(xiàn)小樣本偏誤；而核匹配由于要將所有的控制組樣本都賦予權(quán)重納入匹配，其原理決定了核匹配更適用于控制組樣本數(shù)遠(yuǎn)小于處理組樣本數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以充分利用控制組信息，而本文激勵(lì)公司數(shù)遠(yuǎn)小于未激勵(lì)公司數(shù)，如果采用核匹配會(huì)因?yàn)槲醇?lì)公司的很多無(wú)用信息導(dǎo)致匹配誤差較大。因此，本文的匹配方法選用最近鄰匹配法。

另外，由圖1可知，對(duì)配對(duì)公司二次差分的前提是兩類公司所處年份一致、時(shí)間跨度一致，因此配對(duì)時(shí)需采用“同年匹配+同年檢驗(yàn)”的方式，即不能出現(xiàn)類似“2012年的激勵(lì)公司匹配2014年的未激勵(lì)公司”的情形。

基于上述分析，PSM+DID的具體操作步驟如下。

第一步，先保留每家激勵(lì)公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)上一年度(基期)的樣本(比如2007年實(shí)施激勵(lì)的公司就保留其2006年的數(shù)據(jù)，2008年實(shí)施激勵(lì)的公司就保留其2007年的數(shù)據(jù)，以此類推)和所有未激勵(lì)公司。

第二步，進(jìn)行逐步Logit回歸，選出顯著影響股權(quán)激勵(lì)決策的變量，并計(jì)算PS值。

第三步，為每一個(gè)激勵(lì)公司樣本匹配一個(gè)同年的未激勵(lì)公司樣本，保留配對(duì)成功的樣本。匹配完成后，對(duì)每年的配對(duì)樣本進(jìn)行共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)和平行假設(shè)檢驗(yàn)，保留通過(guò)檢驗(yàn)的配對(duì)樣本。

第四步，DID分析。用于DID分析的模型如式(3)(4)(5)所示，各式中，ΔPerformanceit代表配對(duì)公司的業(yè)績(jī)相對(duì)基期的增量，為研究股權(quán)激勵(lì)效果的時(shí)間趨勢(shì)，本文的業(yè)績(jī)觀察時(shí)點(diǎn)從激勵(lì)當(dāng)年一直延伸到激勵(lì)第三年，Incentiveit為是否實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的虛擬變量，ControlVariable為一系列控制變量，系數(shù)A1是本文關(guān)注的焦點(diǎn)：如果A1顯著大于0，表明股權(quán)激勵(lì)有效地提高了公司業(yè)績(jī)，如果A1不顯著或顯著小于0，則表明股權(quán)激勵(lì)失效。

ΔPerformanceit=A0+A1Incentiveit+ut+ControlVariable+eit

(3)

ΔPerformanceit=A0+A1Incentiveit+ControlVariable+(ut+eit)

(4)

ΔPerformanceit=A0+A1Incentiveit+ControlVariable+eit

(5)

三、數(shù)據(jù)描述及統(tǒng)計(jì)分析

(一)變量的定義與設(shè)計(jì)

按PSM+DID原理，首先需要確定可能影響股權(quán)激勵(lì)決策的變量。考慮到股權(quán)激勵(lì)作為一項(xiàng)公司內(nèi)部治理機(jī)制，與其他治理機(jī)制可能相互影響，而公司財(cái)務(wù)狀況、現(xiàn)金流等也可能是其實(shí)施的客觀條件，同時(shí)高管個(gè)人特征也可能會(huì)影響激勵(lì)決策，本文將公司上期業(yè)績(jī)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理狀況、現(xiàn)金流、成長(zhǎng)性、高管年齡、所處行業(yè)等因素納入Logit回歸模型。考慮到不同年份的宏觀環(huán)境可能會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)決策產(chǎn)生影響，回歸還加入了年份虛擬變量。待回歸變量的含義及統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。而對(duì)于公司業(yè)績(jī)的衡量，本文選用扣除非經(jīng)常性損益后的加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率(ROE)和總資產(chǎn)收益率(ROA)。與已有研究不同，本文并沒有選用托賓Q值衡量公司業(yè)績(jī)，主要原因在于托賓Q值的構(gòu)造以公司股票價(jià)格為基礎(chǔ)，主要反映遠(yuǎn)期投資機(jī)會(huì)[24]，而本文的研究區(qū)間相對(duì)較短，更適宜選用反映短期業(yè)績(jī)的指標(biāo)。本文也沒有使用一些文獻(xiàn)采用的每股凈收益來(lái)衡量公司業(yè)績(jī)，因?yàn)槊抗蓛羰找媸墙^對(duì)指標(biāo)，不能反映投資回報(bào)和資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)效率高低。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)來(lái)自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，公司所在地區(qū)信息來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，市場(chǎng)指數(shù)由《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)2011》及互聯(lián)網(wǎng)資訊[28]匯總而成，其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。本文以2007年到2015年公布了股權(quán)激勵(lì)方案的上市公司作為處理組樣本，并剔除中途取消方案的公司。對(duì)于首次公布激勵(lì)方案后若干年又再次實(shí)施新的激勵(lì)方案的公司，僅保留首次激勵(lì)的樣本。對(duì)同一年采用不同激勵(lì)方式的公司，僅保留其中一種激勵(lì)方式的樣本。與此相對(duì)，以2007年至2015年從未實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司作為控制組樣本。

對(duì)于原始樣本，(1)剔除金融類公司和ST、S類公司；(2)剔除B股、H股；(3)刪除數(shù)值缺漏的樣本；(4)對(duì)全體變量進(jìn)行Winsorized縮尾處理以降低離群值的影響。

表1 變量定義及其描述性統(tǒng)計(jì)(2006-2014)

注：借鑒Cui和Mak[25]、黃之駿和王華[6]、唐清泉等[26]的方法，結(jié)合證監(jiān)會(huì)頒布的行業(yè)分類指引，將化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)(C43)、化學(xué)纖維制造業(yè)(C47)、電子業(yè)(C5)、儀器儀表及文化和辦公用機(jī)械制造業(yè)(C78)、醫(yī)藥生物制品業(yè)(C8)、信息技術(shù)業(yè)(G)，及其下細(xì)分行業(yè)劃分為高新技術(shù)行業(yè)。借鑒呂長(zhǎng)江等[8]、夏立軍和陳信元[27]的方法，將采掘業(yè)，石油、化學(xué)、塑膠、塑料，金屬、非金屬，電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)，信息技術(shù)業(yè)劃分為管制性行業(yè)。從地區(qū)GDP、是否沿海、是否直轄市幾個(gè)維度綜合評(píng)價(jià)，以廣東省、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、遼寧省、北京市、天津市、上海市、重慶市作為發(fā)達(dá)地區(qū)。

四、模型估計(jì)與實(shí)證分析

(一)匹配結(jié)果

通過(guò)Logit回歸從表1篩選出顯著影響股權(quán)激勵(lì)決策的變量，限于篇幅，Logit回歸結(jié)果未在文中展示。根據(jù)回歸結(jié)果計(jì)算每個(gè)樣本的PS值，并為每一家激勵(lì)公司匹配一家同一年的未激勵(lì)公司，保留配對(duì)成功的樣本，并分年進(jìn)行共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)和平行假設(shè)檢驗(yàn)。最終2014年、2012年、2011年、2010年的配對(duì)樣本通過(guò)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果以2014年為例說(shuō)明。由圖2可知，經(jīng)配對(duì)后的樣本間的PS值分布情況基本無(wú)差別，通過(guò)共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)；而由表2可知，配對(duì)樣本間股權(quán)激勵(lì)影響變量無(wú)顯著差別，通過(guò)平行假設(shè)檢驗(yàn)。由此可進(jìn)行下一步DID分析。

圖2 2014年配對(duì)公司共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

變量樣本處理組控制組t值A(chǔ)GEM匹配后47.55348.822-1.34GPAY匹配后14.37614.2411.32LEV匹配后0.4070.3790.76HOLD_DIR匹配后0.2420.249-0.24FCF匹配后-0.007-0.0280.65ISCHANGE匹配后0.1050.0960.19DUAL匹配后0.3290.384-0.69BOARD_SIZE匹配后10.4219.7531.48INSHOLD匹配后0.1880.193-0.17IND_MSR匹配后0.2790.283-0.19SD_ROA匹配后0.0250.0230.39GDDH匹配后3.2763.1920.32ZINDEX匹配后10.2217.4580.87STATE匹配后0.1710.192-0.33ROE匹配后0.0680.084-1.38GDP匹配后10.50510.3391.49G_TA匹配后0.3670.400-0.30ISGAOXIN匹配后0.3290.384-0.69

(二)股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)評(píng)估

DID回歸前首先需要通過(guò)F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)，從式(3)(4)(5)中選擇合適的回歸模型，限于篇幅，檢驗(yàn)過(guò)程省略?；貧w結(jié)果如表3所示。當(dāng)以凈資產(chǎn)收益率衡量公司業(yè)績(jī)，表3中第(1)列INCENTIVE系數(shù)為0.016，在1%水平顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)顯著提高了激勵(lì)當(dāng)年的凈資產(chǎn)收益率。第(2)列INCENTIVE系數(shù)為0.021，在1%水平顯著為正，表明股權(quán)激勵(lì)顯著提高了激勵(lì)第二年的凈資產(chǎn)收益率，公司業(yè)績(jī)?cè)谇耙荒昊A(chǔ)上有了進(jìn)一步提升。而到了激勵(lì)第三年，股權(quán)激勵(lì)效果有所減弱，表現(xiàn)在第(3)列INCENTIVE系數(shù)為0.020，只在10%水平顯著，無(wú)論是系數(shù)大小還是顯著性都不及激勵(lì)第二年。從這一回歸結(jié)果我們收獲了兩點(diǎn)認(rèn)識(shí)：(1)股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施總體上有助于公司業(yè)績(jī)的提升；(2)從動(dòng)態(tài)視角看，在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)后，公司業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)隨著年份的推移，速度逐漸放緩，股權(quán)激勵(lì)呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減特點(diǎn)。

表3 股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)回歸結(jié)果

注：*，**，***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。括號(hào)內(nèi)數(shù)值為t值。

改用總資產(chǎn)收益率衡量公司業(yè)績(jī)。由表3第(4)列可知，INCENTIVE系數(shù)為0.009，在1%水平顯著，表明股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施顯著提高了激勵(lì)當(dāng)年的總資產(chǎn)收益率。第(5)列INCENTIVE系數(shù)為0.011，在1%水平顯著，相較前一年，激勵(lì)效果進(jìn)一步增強(qiáng)。第(6)列INCENTIVE系數(shù)為正，但不顯著，說(shuō)明股權(quán)激勵(lì)效果已經(jīng)衰減。由此可知，同凈資產(chǎn)收益率一樣，以總資產(chǎn)收益率衡量的公司業(yè)績(jī)?cè)诠蓹?quán)激勵(lì)實(shí)施后總體上有所提升，并且隨著年份的推移，公司業(yè)績(jī)的提升速度逐漸放緩，這一現(xiàn)象依舊反映了股權(quán)激勵(lì)的邊際效應(yīng)遞減規(guī)律。

五、進(jìn)一步分析

(一)PSM+DID是否降低了不可觀測(cè)因素帶來(lái)的樣本自選擇偏誤

從原理上看，傳統(tǒng)PSM因?yàn)橹荒軐?shí)現(xiàn)可觀測(cè)變量的匹配，故而仍存有部分樣本自選擇偏誤，而PSM+DID通過(guò)二次差分，剔除了不可觀測(cè)因素對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響，將進(jìn)一步降低樣本自選擇偏誤。那么，是否同原理預(yù)期的一樣，PSM+DID有效降低了傳統(tǒng)PSM存在的樣本自選擇偏誤？本部分將對(duì)二者的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。為使結(jié)果具有可比性，兩種方法所選用的原始數(shù)據(jù)與樣本預(yù)處理過(guò)程均一致。不同之處在于，PSM+DID在采用Logit模型篩選出變量并計(jì)算得到PS值后，進(jìn)行了分年匹配與檢驗(yàn)，并進(jìn)一步采用DID方法進(jìn)行了回歸分析；而PSM在利用Logit模型篩選出變量并計(jì)算得到PS值后，直接進(jìn)行了匹配與檢驗(yàn)，緊接著計(jì)算出ATT(平均處理效應(yīng))。

采用傳統(tǒng)PSM評(píng)估得到的結(jié)果如表4所示。表4中，ROE在匹配前的ATT為0.053，而匹配后的ATT為0.023，說(shuō)明未經(jīng)PSM處理前，處理組和控制組的業(yè)績(jī)差異包含了股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)和樣本自選擇偏誤兩部分；而經(jīng)PSM處理后，樣本自選擇偏誤一定程度上得到了削減，兩類樣本的業(yè)績(jī)差異已經(jīng)接近真實(shí)的股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)。此外，經(jīng)PSM處理后，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)的t值也明顯降低，評(píng)估結(jié)果更加穩(wěn)健。對(duì)ROA的解釋與ROE類似。

然而，與PSM+DID的評(píng)估結(jié)果對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，PSM評(píng)估的結(jié)果中仍然含有部分的樣本自選擇偏誤。如表3所示，當(dāng)用ROE衡量公司業(yè)績(jī)，PSM+DID評(píng)估的股權(quán)激勵(lì)當(dāng)年的效應(yīng)為0.016，無(wú)論系數(shù)大小還是顯著性，均小于采用PSM評(píng)估的結(jié)果(表4中ROE系數(shù)為0.023，t值為4.26)；當(dāng)改用ROA衡量公司業(yè)績(jī)，表3中第(4)列的股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)系數(shù)為0.009，t值為2.90，表4中ROA的ATT系數(shù)為0.010，t值為3.28，PSM+DID評(píng)估結(jié)果的系數(shù)和t值仍然較小。PSM+DID相對(duì)PSM評(píng)估系數(shù)及t值的降低正是樣本自選擇偏誤被進(jìn)一步剔除的結(jié)果。

因而從兩種方法評(píng)估結(jié)果的對(duì)比中，我們看到，正如方法原理所預(yù)期的，傳統(tǒng)PSM由于無(wú)法實(shí)現(xiàn)不可觀測(cè)因素的匹配，將導(dǎo)致評(píng)估的結(jié)果存在一定的樣本自選擇偏誤，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)被高估*比如，激勵(lì)公司的企業(yè)文化可能本就比未激勵(lì)公司更傾向于積極進(jìn)取，而這樣的企業(yè)文化會(huì)對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生正向影響，因而激勵(lì)公司比未激勵(lì)公司多出來(lái)的業(yè)績(jī)就包含了股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)和積極進(jìn)取的企業(yè)文化效應(yīng)兩部分，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)因而被高估。。而PSM+DID通過(guò)剔除不可觀測(cè)因素對(duì)業(yè)績(jī)的影響，降低了樣本自選擇偏誤，提高了評(píng)估結(jié)果的精確性和穩(wěn)健性。

表4 傳統(tǒng)PSM的評(píng)估結(jié)果

注：*，**，***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。

(二)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)是否會(huì)影響股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)

如本文開篇所述，中國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)實(shí)踐中出現(xiàn)了不少激勵(lì)方案中斷實(shí)施的情形，而公布的理由多是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不樂觀，進(jìn)而對(duì)股權(quán)激勵(lì)能否達(dá)到預(yù)期效果缺乏信心*如中集集團(tuán)(000039)于2008年10月17日公布的《關(guān)于終止股票期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃(草案)的公告》中提出， “由于國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和證券市場(chǎng)發(fā)生了重大變化，在此情況下，原方案已不具備可操作性，若繼續(xù)執(zhí)行原方案將難以真正起到應(yīng)有的激勵(lì)效果”。南玻A(000012)于2014年8月1日公布的《關(guān)于撤銷A股限制性股票激勵(lì)計(jì)劃(草案)的公告》中提到，“公司在推出股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃后，行業(yè)形勢(shì)和市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生較大變化，本次設(shè)計(jì)的股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃難以達(dá)到預(yù)期的激勵(lì)效果”。。因而，在潛意識(shí)里，這些上市公司將宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)與股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)聯(lián)系在一起，認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不好將對(duì)股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)產(chǎn)生負(fù)面影響。那么，這樣的判斷是否正確？宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)是否對(duì)股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)產(chǎn)生了影響？本部分將對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。

對(duì)于本文回歸所用的2014年、2012年、2011年、2010年配對(duì)樣本，考慮到2010年配對(duì)樣本所在年份GDP增長(zhǎng)率相對(duì)較高，如果宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果產(chǎn)生了明顯的影響，那么剔除2010年配對(duì)樣本后回歸得到的股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)將明顯下降?；诖?，本文以2011、2012、2014年配對(duì)樣本組成的混合樣本再次評(píng)估股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)，并與前文的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。表5展示了剔除2010年配對(duì)樣本后的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，表5中各列INCENTIVE的系數(shù)相比表3中各列INCENTIVE的系數(shù)并沒有明顯的改變，說(shuō)明，剔除掉宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好年份的配對(duì)樣本，股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)并沒有明顯降低，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)未對(duì)股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響。這提示，不樂觀的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不應(yīng)成為上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的阻礙，相反，上市公司還應(yīng)積極利用股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司業(yè)績(jī)的提升作用走出業(yè)績(jī)泥潭。

表5 剔除部分樣本后的評(píng)估結(jié)果

注：*，**，***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。括號(hào)內(nèi)數(shù)值為t值。

六、結(jié)論

本文從方法論視角探究了中國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)關(guān)系問(wèn)題，提出，正確選擇和使用處理內(nèi)生性問(wèn)題的方法是精確評(píng)估股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)關(guān)系的前提。針對(duì)傳統(tǒng)PSM在評(píng)估股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)中存在的無(wú)法實(shí)現(xiàn)不可觀測(cè)因素匹配，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果仍然存在一定的樣本自選擇偏誤，本文進(jìn)行了研究方法的改進(jìn)，采用PSM+DID重新審視了股權(quán)激勵(lì)與公司業(yè)績(jī)的關(guān)系。

研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)的實(shí)施總體上有助于公司業(yè)績(jī)的提升，表現(xiàn)為公司凈資產(chǎn)收益率(ROE)和總資產(chǎn)收益率(ROA)在股權(quán)激勵(lì)實(shí)施后均有不同程度的增長(zhǎng)。以ROE為例，激勵(lì)實(shí)施當(dāng)年，ROE增長(zhǎng)了0.016個(gè)單位，如果以全行業(yè)平均ROE作為基期數(shù)據(jù)，則ROE的增幅達(dá)到了22.22%。另一業(yè)績(jī)指標(biāo)ROA在激勵(lì)實(shí)施當(dāng)年的增幅也達(dá)到了19.51%。而且由于剔除了樣本自選擇偏誤，這樣的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)均是由股權(quán)激勵(lì)帶來(lái)的。除此之外，本文還發(fā)現(xiàn)，隨著年份的推移，股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司業(yè)績(jī)的邊際提升效應(yīng)遞減。這說(shuō)明，與生產(chǎn)要素的投入具有邊際產(chǎn)出遞減規(guī)律類似，制度創(chuàng)新同樣也具有邊際效應(yīng)遞減規(guī)律。這就要求我們?cè)趯?shí)施相關(guān)制度的時(shí)候，一方面考慮制度的時(shí)效性，另一方面動(dòng)態(tài)優(yōu)化制度設(shè)計(jì)，以提高制度的長(zhǎng)效性。

為了證明PSM+DID相對(duì)于傳統(tǒng)PSM的先進(jìn)性，本文還對(duì)PSM+DID和PSM評(píng)估的股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)進(jìn)行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)PSM高估了股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)，根源在于PSM無(wú)法實(shí)現(xiàn)不可觀測(cè)因素的匹配，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果仍然存有部分樣本自選擇偏誤。相比之下，PSM+DID評(píng)估的結(jié)果更精確也更穩(wěn)健。

此外，針對(duì)當(dāng)前中國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)方案中斷實(shí)施的現(xiàn)象，本文認(rèn)為，因擔(dān)心未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)拖累股權(quán)激勵(lì)效果而停止實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的思維，存在一定的誤區(qū)。檢驗(yàn)證實(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)并不會(huì)對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果產(chǎn)生明顯的影響。因而，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不佳不應(yīng)成為上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的障礙，相反，上市公司還應(yīng)積極利用股權(quán)激勵(lì)，助力公司業(yè)績(jī)走出泥潭。

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Re-evaluationofequityincentiveeffectoflistedcompaniesinChina:NewevidencefromPSM+DID

QU Enyia,b, ZHU Fangminga,b

(a.SchoolofEconomics;b.EnterpriseResearchCenter,SichuanUniversity,Chengdu610065,P.R.China)

As for the relationship between equity incentive and corporate performance, this paper studies from the perspective of methodology. It is proposed that the correct understanding and use of the method of dealing with endogeneity is the premise of the accurate evaluation of equity incentive effect. In view of the fact that the traditional PSM cannot achieve the matching of unobservable factors and the sample-selection bias still exists partially, this paper uses the improved PSM+DID to find that, first, equity incentives improve ROE and ROA, with a margin of increase of 22.22% and 19.51% respectively; second, from a dynamic point of view, with the passage of the year, the performance of the company gradually slowed down, and equity incentive showed a diminishing marginal effect. By comparing the results of PSM+DID and traditional PSM evaluation, this paper proves that PSM does overestimate equity incentive effect, and PSM+DID's evaluation results are more accurate and robust. In addition, this paper also confirms that the macroeconomic situation does not affect the effect of equity incentive.

equity incentive; corporate performance; PSM; PSM+DID

10.11835/j.issn.1008-5831.2017.06.006

屈恩義，朱方明.中國(guó)上市公司股權(quán)激勵(lì)效應(yīng)再評(píng)估——來(lái)自PSM+DID的新證據(jù)[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2017(6):49-59.

FormatQU Enyi, ZHU Fangming.Re-evaluation of equity incentive effect of Listed Companies in China: New evidence from PSM+DID [J].Journal of Chongqing University(Social Science Edition),2017(6):49-59.

2017-09-12

四川省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃重大招標(biāo)項(xiàng)目(SC13ZD05)

屈恩義(1990-)，男，重慶萬(wàn)州人，四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，主要從事公司治理與股權(quán)激勵(lì)研究，Email：489472795@qq.com；朱方明(1962-)，男，湖南臨澧人，四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事公司治理研究。

F272.923

A

1008-5831(2017)06-0049-11

(責(zé)任編輯 傅旭東)