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(lái)在中國(guó)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(guó)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(kāi)始，大量的上市公司開(kāi)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(guó)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(guó)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(duì)股權(quán)激勵(lì)在中國(guó)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(jī)正相關(guān)；①周建波、孫菊生：《經(jīng)營(yíng)者股權(quán)激勵(lì)的治理效應(yīng)研究——來(lái)自中國(guó)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(wú)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(yíng)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(duì)這些研究進(jìn)行分類(lèi)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(lái)越多的研究開(kāi)始從內(nèi)生視角評(píng)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(wèn)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(yíng)權(quán)的兩權(quán)分離，管理者開(kāi)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(yíng)企業(yè)付出成本時(shí)，只能從企業(yè)經(jīng)營(yíng)所得獲得固定收入；而如果管理者選擇利用對(duì)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(lái)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(duì)稱(chēng)，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(wèn)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(guò)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(lái)講，管理者在為經(jīng)營(yíng)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(guò)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(duì)稱(chēng)，管理者的努力成果直接通過(guò)股價(jià)被識(shí)別，股東無(wú)需因信息不對(duì)稱(chēng)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(guò)度干預(yù)經(jīng)營(yíng)決策，延誤企業(yè)成長(zhǎng)進(jìn)程，造成企業(yè)潛在價(jià)值流失?；谏鲜龇治觯疚奶岢龅谝粋€(gè)研究假設(shè)：

H1：股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效有正向促進(jìn)作用。

然而，選擇股權(quán)激勵(lì)并不是沒(méi)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(hào)——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(duì)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(rùn)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(lái)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(lái)了機(jī)會(huì)成本；以增發(fā)新股作為股票來(lái)源的股票期權(quán)激勵(lì)在激勵(lì)對(duì)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(chǎng)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(jí)市場(chǎng)回購(gòu)股票的做法除了對(duì)公司利潤(rùn)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(jī)現(xiàn)狀。對(duì)于現(xiàn)有業(yè)績(jī)太差的公司，首先，沒(méi)有能力承擔(dān)股權(quán)激勵(lì)的成本；其次，對(duì)這類(lèi)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(wèn)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(jī)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(jiàn)”。①周建波、孫菊生：《經(jīng)營(yíng)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。基于此，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：公司業(yè)績(jī)?cè)胶茫接锌赡軐?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(jiǎn)稱(chēng) PSM）評(píng)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(duì)，從而樣本選擇偏誤就可以被有效降低。考慮到傳統(tǒng)的逐一配對(duì)方法存在著配對(duì)悖論：即配對(duì)維數(shù)越多，配對(duì)精度越高，但會(huì)犧牲大量樣本而降低配對(duì)率；而如果要提高配對(duì)率又會(huì)降低配對(duì)精度。PSM 通過(guò)將多元變量濃縮成一個(gè)指標(biāo)——傾向得分值（Propensity Score，簡(jiǎn)稱(chēng)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(cè)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(guò)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(wèn)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(duì)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(duì)匹配有效性進(jìn)行判斷。共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)通過(guò)，則說(shuō)明配對(duì)樣本間PS 值的均值無(wú)顯著差異，平行假設(shè)檢驗(yàn)通過(guò)，則說(shuō)明配對(duì)樣本各匹配變量的均值無(wú)顯著差異。

3.平均處理效應(yīng)

在經(jīng)過(guò)上述匹配并通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)后，理論上兩類(lèi)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(wú)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(jī)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(jī)效?？紤]到股權(quán)激勵(lì)的微觀作用機(jī)理：一方面通過(guò)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(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。②屈恩義、朱方明：《股權(quán)激勵(lì)、代理成本與公司業(yè)績(jī)——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(yíng)業(yè)務(wù)收入）、投資支出比率（構(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)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(zhǎng)率作為間接指標(biāo)衡量公司績(jī)效。

2.數(shù)據(jù)處理

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（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(méi)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(méi)有實(shí)施激勵(lì)。激勵(lì)公司績(jī)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(jī)效考察區(qū)間從2006年起到2015年。

對(duì)樣本的篩選，本文認(rèn)為：（1）總資產(chǎn)增長(zhǎng)率超過(guò)100%的公司可能發(fā)生了兼并收購(gòu)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(lèi)公司和 ST、S 類(lèi)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(duì)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(guò)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(lèi)公司的PS 值基本上集中在0.1 到0.2 左右，通過(guò)共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)。對(duì)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(méi)有顯著差異，表明兩類(lèi)公司各個(gè)維度上的特征無(wú)顯著差異，通過(guò)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(píng)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(wú)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(duì)公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有正向促進(jìn)作用，而且由于進(jìn)行了PSM處理，這一業(yè)績(jī)差異完全是來(lái)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(jī)效，結(jié)果表明股權(quán)激勵(lì)降低了代理成本，但不顯著，對(duì)公司投資的提升作用在10%水平顯著，對(duì)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(jī)高于控制組業(yè)績(jī)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(duì)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(duì)凈資產(chǎn)收益率的貢獻(xiàn)度為62.0%，對(duì)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(jī)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(píng)估結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。評(píng)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(zhǎng)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(zhǎng)率比控制組高22.4%。該結(jié)果表明，無(wú)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(jī)效，假設(shè)1 得證，通過(guò)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(jī)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(jī)就要優(yōu)于未激勵(lì)公司，假設(shè)2 得證，通過(guò)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(píng)估股權(quán)激勵(lì)對(duì)公司績(jī)效的影響，針對(duì)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(zhǎng)率高5.3%和24.5%；（2）公司業(yè)績(jī)?cè)胶玫墓驹接锌赡軐?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(jiàn)”。

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(yíng)業(yè)績(jī)，另一方面通過(guò)股東與管理者利益共同體的構(gòu)建，激勵(lì)了管理者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)，表現(xiàn)為股權(quán)激勵(lì)對(duì)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(píng)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(jī)和現(xiàn)金流狀況，并穩(wěn)健選擇費(fèi)用攤銷(xiāo)方案。企業(yè)在股權(quán)激勵(lì)方案實(shí)施過(guò)程中也要盡量規(guī)避被激勵(lì)對(duì)象盲目自信和過(guò)度激勵(lì)導(dǎo)致的企業(yè)過(guò)度投資和無(wú)序擴(kuò)張的問(wèn)題，建立相應(yīng)的激勵(lì)效果反饋和過(guò)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(duì)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。