高科技上市公司高管股權(quán)激勵(lì)與公司績(jī)效的研究

摘 要：經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益高于一般行業(yè)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)績(jī)效和發(fā)展與承擔(dān)著制定和實(shí)施企業(yè)戰(zhàn)略使命的高層管理者密不可分。本文利用41家對(duì)高管進(jìn)行了股權(quán)激勵(lì)的高科技上市公司2019年第一季度的截面數(shù)據(jù)，對(duì)高管股權(quán)激勵(lì)的力度與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果顯示高管持股比例對(duì)公司績(jī)效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，管理層股權(quán)激勵(lì)在高科技上市公司發(fā)展中發(fā)揮著積極的作用。

關(guān)鍵詞：股權(quán)激勵(lì)；高科技技術(shù)行業(yè)；公司績(jī)效；高管持股比例

一、引言

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)增強(qiáng)綜合國(guó)力和提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的貢獻(xiàn)已無(wú)可取代。在推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大人力資源支持體系中，戰(zhàn)略性支持體系是高新技術(shù)企業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的推進(jìn)，國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，只有競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)、發(fā)展速度快、業(yè)績(jī)優(yōu)秀才能使企業(yè)得到更好的發(fā)展。高科技技術(shù)產(chǎn)業(yè)人力資源的依賴程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他產(chǎn)業(yè)，能否將企業(yè)需要的重要人才保留在公司，使管理人才的工作與企業(yè)戰(zhàn)略相契合提高公司績(jī)效成為形成企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心。高管的股權(quán)激勵(lì)作為人力資源管理最為重要模塊之一，不僅受到企業(yè)的高度重視，而且是學(xué)者們研究的焦點(diǎn)。學(xué)者們就高管股權(quán)與企業(yè)績(jī)效相關(guān)性做了大量研究。

二、實(shí)證研究

（1）理論分析與研究假設(shè)

股權(quán)激勵(lì)制度通過(guò)使公司管理層持有股票期權(quán)等，而與股東形成共同承擔(dān)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制，從而注重企業(yè)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略經(jīng)營(yíng)性決策。下面提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：高科技技術(shù)行業(yè)上市公司的績(jī)效水平與股權(quán)激勵(lì)水平呈現(xiàn)正相關(guān)。

同時(shí)，企業(yè)規(guī)模體現(xiàn)了企業(yè)的成長(zhǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)與穩(wěn)定性，規(guī)模較大的上市公司通過(guò)采取多元化的經(jīng)營(yíng)決策來(lái)抵御企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)績(jī)效與收益都能擁有良好的保障，取得更多市場(chǎng)利潤(rùn)。針對(duì)上述的分析，下面提出本文的第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：高科技技術(shù)行業(yè)上市公司的績(jī)效水平與企業(yè)規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)。

資產(chǎn)負(fù)債率這項(xiàng)指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的相對(duì)比例，對(duì)公司績(jī)效綜合值有著不可忽略的重要影響。適度負(fù)債可以使企業(yè)充分利用負(fù)債融資促進(jìn)公司績(jī)效的提高。因此，第三個(gè)假設(shè)為：

假設(shè)3：高科技技術(shù)行業(yè)上市公司資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)公司績(jī)效有正向影響。

（2）變量選取及度量

本文采用了回歸的方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析研究，本文實(shí)證研究部分主要涉及被解釋變量、解釋變量和控制變量這三部分

被解釋變量為反映股權(quán)激勵(lì)效果的指標(biāo)，不同于傳統(tǒng)上對(duì)公司績(jī)效進(jìn)行綜合值評(píng)價(jià)時(shí)的最常使用的是托賓Q值、EVA等指標(biāo)。為了避免在研究過(guò)程中對(duì)長(zhǎng)期利益衡量的忽視，本文選擇了對(duì)多項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)運(yùn)用因子分析來(lái)綜合衡量實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的公司綜合績(jī)效，希望以較少的變量來(lái)解釋大量數(shù)據(jù)中體現(xiàn)公司績(jī)效的有效信息。

本文在綜合了高科技技術(shù)行業(yè)特征后選取了可以反映其公司業(yè)績(jī)的流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和資本累積率等8項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，希望通過(guò)對(duì)這些財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，從而得到描述企業(yè)績(jī)效的綜合值?，F(xiàn)將所選取的8項(xiàng)指標(biāo)分別命名為 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8。

解釋變量為股權(quán)激勵(lì)比例上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)方案時(shí)，高管激勵(lì)股權(quán)數(shù)量占總股本的比例（MSR），該指標(biāo)很好的對(duì)股權(quán)激勵(lì)各要素進(jìn)行了全方面多角度的詮釋，體現(xiàn)出了管理層收益與股東最終發(fā)展目標(biāo)的一致性。

除了解釋變量——MSR之外，企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境中還有許多影響因素對(duì)公司績(jī)效都有著一定改變，以防研究失真控制變量的影響不可忽視。因此，本文將選取以下兩項(xiàng)指標(biāo)作為控制變量進(jìn)行回歸分析：

公司規(guī)模（LNSIZE）。該指標(biāo)體現(xiàn)的是企業(yè)的成長(zhǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)與穩(wěn)定性，規(guī)模較大的上市公司與中小型企業(yè)相比內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)更合理，制度化較強(qiáng)。從而使企業(yè)績(jī)效與收益都能得到良好的保障，攫取更多的市場(chǎng)利潤(rùn)。本文在對(duì)樣本在該變量值進(jìn)行描述時(shí)采用了樣本企業(yè)期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)。

資產(chǎn)負(fù)債率（DEBT），這項(xiàng)指標(biāo)反映的是債權(quán)人所提供的資本占資產(chǎn)總額的比例，根據(jù)財(cái)務(wù)杠桿原理，適度負(fù)債可以使企業(yè)得到更多資金來(lái)為公司業(yè)績(jī)提升做保障。

（3）樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2019年3月31日為橫截面，查找樣本的數(shù)據(jù)。為了保證研究的精準(zhǔn)與數(shù)據(jù)的有效性，本文在對(duì)樣本選取的過(guò)程中，本著杜絕異常樣本對(duì)研究結(jié)果造成影響的宗旨，設(shè)置了以下篩選原則：

1.選取在A股上市的信息技術(shù)企業(yè)。

2.剔除金融、保險(xiǎn)類公司。

3.剔除被*ST或ST標(biāo)記的上市公司，該類公司可能已經(jīng)發(fā)生財(cái)務(wù)異常。

4.剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全、信息披露不完整以及數(shù)據(jù)異常的公司。

按照以上本文進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選的原則，最終確定來(lái)自同花順股票證券交易分析軟件中各公司披露的股本結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)概況信息符合上述標(biāo)準(zhǔn)的上市公司共41家。使用SPSS 25.0與WPS2019中Excel VBA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析處理。

（4）模型建立

為進(jìn)行以上假設(shè)的驗(yàn)證，本文將建立兩個(gè)模型進(jìn)行研究。本文采用回歸線性分析模型分析股權(quán)激勵(lì)效果與公司績(jī)效相關(guān)性。在對(duì)回歸分析模型中的被解釋變量進(jìn)行綜合績(jī)效量化分析時(shí)，本文采用了因子分析對(duì)高科技技術(shù)行業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。然后建立的回歸分析模型，針對(duì)股權(quán)激勵(lì)效果與公司績(jī)效相關(guān)性進(jìn)行研究，其中將被解釋變量確定為公司業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)值，即在因子分析模型中的到的具體數(shù)值（F）；將解釋變量確定為股權(quán)占總股本的比例（MSR）；將控制變量確定為企業(yè)規(guī)模（LNSIZE）與企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率（DEBT），現(xiàn)建立如下回歸分析模型：

F =a +β1MSR +β2LNSIZE+β3DEBT+ξ

變量定義：

F：因子分析計(jì)算的公司績(jī)效綜合評(píng)價(jià)值

a：常數(shù)項(xiàng)

βn：解釋變量和控制變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)，n =1，2，3

ξ：隨機(jī)誤差項(xiàng)

（5）因子檢驗(yàn)分析與結(jié)果

在因子分析研究之前，首先根據(jù)SPSS 25.0軟件中KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果表明，通常KMO值在0.7以上，效果比較好，本研究KMO值為0.571雖然不高，但大于0.5，可以進(jìn)行分析。

本文利用SPSS 25.0軟件，經(jīng)過(guò)主成分提取后，得到了三個(gè)綜合因子代替了8個(gè)原始變量，同時(shí)得到轉(zhuǎn)軸前后的特征值和方差的解釋變量，三個(gè)因子在旋轉(zhuǎn)之前的方差貢獻(xiàn)率分別為：35.264%、25.474.921%、16.059%；旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率分別為27.359%、25.401%、24.037%：三個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率在旋轉(zhuǎn)前后沒(méi)有變化，均為83.844%，初始變量信息沒(méi)有大量丟失，可以從整體上描述所選取的信息技術(shù)行業(yè)上市公司的業(yè)績(jī)。因子載荷矩陣經(jīng)過(guò)最大正交旋轉(zhuǎn)之后，在流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債比率、凈利潤(rùn)率這三個(gè)指標(biāo)上表現(xiàn)出載荷較大，因此可以將f1看作是體現(xiàn)公司成長(zhǎng)能力的指標(biāo)；因子f2在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率這三項(xiàng)指標(biāo)上的載荷較大，可以將f2看作是體現(xiàn)公司運(yùn)營(yíng)能力的指標(biāo)；因子f3在總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、資本累積率兩項(xiàng)指標(biāo)上相對(duì)來(lái)說(shuō)系數(shù)較大，可以看作是反映公司盈利能力的指標(biāo)。根據(jù)SPSS25.0軟件對(duì)樣本指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算后得到的因子得分函數(shù)表：

最終通過(guò)計(jì)算，我們可以得到因子得分函數(shù)：

F=0.27359f1+0.254011f2+0.24037f3

（6）回歸結(jié)果分析

本文在進(jìn)行了對(duì)41家樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步處理之后，使用SPSS25.0軟件對(duì)所選取的八項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了因子分析，從檢驗(yàn)結(jié)果的輸出情況可以認(rèn)為，其最終指標(biāo)對(duì)于公司業(yè)績(jī)描述的情況是較為可靠的。運(yùn)用SPSS25.0對(duì)被解釋變量、解釋變量和控制變量的最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差與平均值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)說(shuō)明樣本之間的業(yè)績(jī)存在一定差距，但不是很大可能與這些公司同處一個(gè)行業(yè)有關(guān)。

1.自變量相關(guān)性檢驗(yàn)

線性回歸最重要假設(shè)就是確定本文采用的自變量之間相互獨(dú)立，防止因兩個(gè)或多個(gè)自變量之間的由于存在多重共線而導(dǎo)致回歸分析時(shí)得到的參數(shù)無(wú)效對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析，從而使實(shí)證結(jié)果受到影響產(chǎn)生偏差。相關(guān)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模與其他變量存在多重共線的可能性。因此，排除引起多重共線性的公司規(guī)模變量，修正模型后再進(jìn)行回歸分析。

修正后回歸分析模型：

F=a+β1MSR+β2DEBT+ξ

2.回歸結(jié)果分析

回歸分析后，對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)的整體匯總統(tǒng)計(jì)?？闯鯢的統(tǒng)計(jì)量為7.707，Sig.= 0.002< 0.05，模型通過(guò)了的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明解釋變量與被解釋變量之間在較為顯著的線性關(guān)系，該模型有效。股權(quán)激勵(lì)比例與公司績(jī)效之間的相關(guān)系數(shù)為-0.302，回歸系數(shù)的t值為-2.192，對(duì)應(yīng)的相伴概率值 P 值為0.035，通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，模型回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)通過(guò)。表明我國(guó)高科技行業(yè)上市公司股權(quán)激勵(lì)水平（MSR）和公司績(jī)效（F）之間存在正相關(guān)關(guān)系，從而對(duì)假設(shè)1做出了驗(yàn)證。資產(chǎn)負(fù)債率與公司業(yè)績(jī)之間的相關(guān)系數(shù)為-0.481，其回歸系數(shù)的t值為-3.490，其概率值P值0.01小于0.05由此我們也對(duì)假設(shè)3 做出了肯定。

三、結(jié)論和啟示

本文在對(duì)篩選過(guò)的 41個(gè)樣本采用 SPSS 25.0軟件分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵(lì)水平（MSR）和公司績(jī)效（F）之間存在正相關(guān)關(guān)系，對(duì)樣本企業(yè)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)得到的良好效果給予了驗(yàn)證與肯定。同時(shí)，由于本文樣本公司數(shù)量、績(jī)效衡量標(biāo)準(zhǔn)不同等多方面原因，回歸結(jié)果表明實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的樣本企業(yè)業(yè)績(jī)受其規(guī)模影響較小，但合理利用公司資產(chǎn)負(fù)債率帶來(lái)的杠桿效應(yīng)，進(jìn)行適度負(fù)債經(jīng)營(yíng)可以彌補(bǔ)企業(yè)在長(zhǎng)期發(fā)展運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的資金周轉(zhuǎn)困難等問(wèn)題，同時(shí)利用負(fù)債融資促進(jìn)公司績(jī)效的提高。

股權(quán)激勵(lì)機(jī)制在我國(guó)實(shí)施推廣的階段還并不成熟，相對(duì)整個(gè)高科技技術(shù)行業(yè)來(lái)說(shuō)，應(yīng)用并不是特別廣泛，其實(shí)施的范圍和力度都沒(méi)有達(dá)到理想狀態(tài)，要確保股權(quán)激勵(lì)能發(fā)揮出最大效用就要將具體問(wèn)題進(jìn)一步完善。下文從企業(yè)和國(guó)家兩個(gè)視角出發(fā)提出了整改的措施建議。

從企業(yè)視角出發(fā)：首先，應(yīng)該完善公司治理結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)調(diào)整公司內(nèi)部制度的建設(shè)，使上市公司在實(shí)施股權(quán)激勵(lì)機(jī)制有支撐；其次，應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)合理科學(xué)的股權(quán)激勵(lì)方案注意對(duì)激勵(lì)要素進(jìn)行把握，結(jié)合自身所處行業(yè)環(huán)境背景與企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)合理的確定股權(quán)激勵(lì)方案；最后，建立科學(xué)的績(jī)效考評(píng)體系在確定各崗位的薪酬與激勵(lì)差距時(shí)，除了要考慮責(zé)任和風(fēng)險(xiǎn)的大小，還要對(duì)個(gè)人的工作績(jī)效做出合理的評(píng)判，從而在對(duì)激勵(lì)對(duì)象進(jìn)行分配的過(guò)程中體現(xiàn)更多的公平合理性。

從國(guó)家視角出發(fā)：為保證股權(quán)激勵(lì)在上市公司中的規(guī)范實(shí)施，需要從基本法律法規(guī)著手構(gòu)筑全面立體多維度的保障體系；另外公司績(jī)效能否得到客觀真實(shí)的反應(yīng)依賴于股票市場(chǎng)是否健全，資本市場(chǎng)的有效性建設(shè)下定對(duì)資本市場(chǎng)規(guī)范管理的決心，提出具體整改措施，嚴(yán)厲打擊惡意操縱市場(chǎng)的行為，建立更加成熟、高效、公正資本市場(chǎng)做出努力。

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作者簡(jiǎn)介：王林鑫（1995年9月）女 重慶 研究生，重慶交通大學(xué)，研究方向：管理科學(xué)與工程。