龔若涵

摘 要：“兩權(quán)分離”現(xiàn)象在中國企業(yè)中普遍存在，因此，如何構(gòu)建合理高效的高管激勵制度從而提升企業(yè)績效是當前中國企業(yè)面臨的一個重要課題，也是公司治理中一個亟待解決的問題。本研究采用元分析作為研究方法，通過對文獻的篩選，最后納入了93篇實證研究文獻作為樣本，總體樣本量達到160572個。研究結(jié)果表明：（1） 高管股權(quán)激勵對企業(yè)績效有正向影響作用。（2） 數(shù)據(jù)類型具有調(diào)節(jié)高管股權(quán)激勵和企業(yè)績效之間關(guān)系的作用。

關(guān)鍵詞：元分析；高管；股權(quán)激勵；企業(yè)績效

一、引言

所有者通常不可能確保管理者總是基于所有者的最大利益行事，所有者通常面臨信息不對稱和“道德風險”，為了解決中國企業(yè)面臨的“兩權(quán)分離”現(xiàn)象，如何構(gòu)建合理高效的高管激勵制度是當前中國企業(yè)面臨的重要課題，也是公司治理中亟待解決的問題。據(jù)富途《2022年股權(quán)激勵研究報告》，2021年共計763家A股上市公司公布了873個股權(quán)激勵計劃，授予普及率在2021年迎來了爆發(fā)式增長，達到了16%。所以，厘清高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系及其作用機制，使管理者努力提升企業(yè)績效，是企業(yè)界和學術(shù)界共同關(guān)心的問題。

文獻回顧發(fā)現(xiàn)，高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的研究雖多，但存在諸多不一致結(jié)論。首先，一些學者認為兩者之間存在正效應(yīng)（Jensen&Meckling，1976；于雅萍，姜英兵，2019）。其次，一些學者認為兩者之間存在負效應(yīng)（Kadany，2016；盧軼遐，2017）。最后，還有一些學者認為高管股權(quán)激勵對企業(yè)績效的作用效果呈先促進后抑制的倒U形態(tài)（Cui&Mak，2000；周常春，李瑞梅，2019）。

運用元分析可以針對某一具體的相關(guān)關(guān)系，對以往實證研究進行定量整合，從而對這一關(guān)系得出更準確、更可信的估計。另外，還可以幫助檢驗?zāi)骋徽{(diào)節(jié)變量是否可以解釋某一具體相關(guān)關(guān)系在不同研究間的差異?；诖耍狙芯窟\用元分析方法一方面探討了高管股權(quán)激勵和企業(yè)績效之間的關(guān)系，另一方面擴展了數(shù)據(jù)類型對二者關(guān)系的邊界條件，為相關(guān)研究提供借鑒。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.相關(guān)理論基礎(chǔ)

（1） 代理理論

代理理論認為，代理人可能為了達成自身利益而忽視委托人的要求，基于此，Jensen和Meckling（1976）認為管理者的股權(quán)所有權(quán)有助于使所有者和管理者的利益達成一致，Dalton等（2007）也認為通過代理人股權(quán)可以幫助減少代理問題。因此，本文認為通過構(gòu)建合理高效的高管股權(quán)激勵制度，可以促使高管努力提高企業(yè)績效。

（2） 激勵理論

激勵理論總結(jié)了滿足人們各種需求并激發(fā)其積極性的原則和方法。馬斯洛提出了“需求層次理論”，主張人們在追求滿足的過程中，按照不同的層次進行追求。另外，赫茨伯格提出了兩方面因素，一是保健因素，指讓員工不滿意的因素，其對立面是“沒有不滿意”；二是激勵因素，是指能讓員工得到滿意的因素，其對立面是“沒有滿意”。

本文認為以激勵理論為視角，對高管進行股權(quán)激勵，他們能夠以“分紅”的形式獲得巨大利潤，滿足其物質(zhì)需求，這能使他們沒有不滿意。而從精神需求角度出發(fā)，股權(quán)激勵給予他們工作能力、貢獻被肯定的精神激勵，能夠提升他們的心理滿足感，從而激發(fā)他們的主動性與創(chuàng)造性，使他們滿意，從而努力提升企業(yè)績效。

2.研究假設(shè)的提出

（1） 高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效

由本文引言部分可以得知，關(guān)于高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效具體的相關(guān)關(guān)系，學界還未達成一致，本文基于代理理論和激勵理論，認為制定合理的激勵制度，例如通過給予高管部分股東權(quán)益，能夠?qū)⒐芾韺拥睦媾c所有者的利益綁在一起，使高管具有主人翁意識，從而與企業(yè)形成利益共同體，可以有效地激勵高管努力提高企業(yè)績效?；诖?，本文提出假設(shè)1：

H1：高管股權(quán)激勵正向影響企業(yè)績效。

（2） 數(shù)據(jù)類型的調(diào)節(jié)作用

由本文引言部分可以得知，對高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系研究存在較大分歧，據(jù)此本文推測存在調(diào)節(jié)變量影響這兩者的關(guān)系。通過對文獻的整理與分析，本文認為數(shù)據(jù)類型能夠調(diào)節(jié)高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效之間的關(guān)系。對高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效之間關(guān)系的研究所獲得的數(shù)據(jù)大體分為兩類：一是橫截面數(shù)據(jù)，即在同一時間點或時間段的數(shù)據(jù)。二是面板數(shù)據(jù)，即不同個體在不同時間的狀態(tài)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集。由于面板數(shù)據(jù)可以克服時間序列分析多重共線性的困擾，所以數(shù)據(jù)類型的選擇可能是影響高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的因素。基于此，本文提出假設(shè)2：

H2：數(shù)據(jù)類型能夠調(diào)節(jié)高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系。

三、研究方法與研究設(shè)計

1.元分析研究方法簡介

元分析是一種基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的二次分析處理方法，是一種用來解決研究與研究之間差異問題的一種統(tǒng)計方法。在學術(shù)研究過程中，研究者經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)不一致的實證研究結(jié)論，這可能由于單個實證研究所涉及的樣本量有限，檢驗效能偏低造成的，而元分析可以綜合同一研究的多個樣本，擴大樣本量，增強統(tǒng)計學檢驗效能，所以對兩個變量之間的真實關(guān)系會有更準確的估計。

2.文獻檢索與納入剔除標準

本研究整合了2010—2022年發(fā)表的相關(guān)實證研究結(jié)果，采用以下方法對文獻進行搜集：使用股權(quán)激勵與績效作為主題詞，實證研究為精煉選項，通過計算機從中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫檢索2010—2022年發(fā)表的相關(guān)期刊論文、學位論文、會議論文。通過以上方法共檢索到304篇論文，其中期刊論文119篇，學位論文184篇，會議論文1篇。

在文獻篩選階段，根據(jù)元分析方法的要求及本文研究目的，本文的納入和剔除標準為：（1） 題目、摘要、關(guān)鍵詞需符合本研究的主題。（2） 納入的文獻必須是實證研究文獻。（3） 納入的文獻必須詳細記錄樣本大小以及相關(guān)系數(shù)（或是能夠轉(zhuǎn)成相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計值，如t值、z值、F值）。（4） 解釋變量與被解釋變量為本研究所需。（5） 如果一項研究在不同時間點對相同變量進行重復(fù)測量，本文只使用第一個測量作為研究的效應(yīng)量。最后經(jīng)過重重篩選，納入93項研究。文獻篩選納入過程如圖1所示。

3.數(shù)據(jù)編碼

本文通過Excel錄入信息，包含的基本信息如下：（1） 文獻的基本信息，包括作者姓名、發(fā)表年份、期刊/學校名稱等。（2） 效應(yīng)值統(tǒng)計量信息，包括樣本容量、相關(guān)系數(shù)r等。如果同一研究樣本中存在多個相關(guān)系數(shù)，那么對這些相關(guān)系數(shù)取簡單平均數(shù)。（3） 調(diào)節(jié)變量。

4.效應(yīng)值轉(zhuǎn)換

本文在元分析中選擇了相關(guān)系數(shù)r作為最初效應(yīng)值。針對未報告相關(guān)系數(shù)r的研究，本文運用所報告的t值、F值或η2統(tǒng)計量，將其轉(zhuǎn)化為相關(guān)系數(shù)r。通過運用下列公式，我們可以推導(dǎo)出每個樣本在本研究中所對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)。

（1）

（2）

（3）

四、研究結(jié)果

1.異質(zhì)性檢驗

目前，較為常見的檢驗異質(zhì)性統(tǒng)計量為Q統(tǒng)計量及I2統(tǒng)計量。異質(zhì)性檢驗的零假設(shè)H0為：不同研究結(jié)果的效應(yīng)值不存在差異。備擇假設(shè)H1為：不同研究結(jié)果的效應(yīng)值存在差異。當Q統(tǒng)計量對應(yīng)的p值小于0.05，則拒絕零假設(shè)，接受備擇假設(shè)。異質(zhì)性檢驗結(jié)果如表1所示，p<0.05，故不同研究的效應(yīng)值存在顯著差異。I2取值越接近100%，表明元分析中不同研究效應(yīng)值的異質(zhì)性程度越高。如表1所示，I2=95.273，說明不同研究的效應(yīng)值具有高度異質(zhì)性。由于本研究各效應(yīng)值為高異質(zhì)性，因此，本文采取了隨機效應(yīng)模型檢驗主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2.發(fā)表偏倚檢驗

已有證據(jù)顯示，與報告較低效應(yīng)值的研究相比，報告較高效應(yīng)值的研究更容易發(fā)表，這種偏差會給科學研究帶來不利影響，所以本研究對93個樣本發(fā)表偏倚檢驗。如圖2所示，初步觀察大部分研究處于漏斗圖的頂部，處于底部的研究很少，右側(cè)相較于左側(cè)稍顯分散。但總體來看，左、右兩側(cè)基本能達到對稱，因此，發(fā)表偏倚存在的可能性較小。

由于漏斗圖對稱性的評判具有較大主觀性，不同研究者在觀察漏斗圖時很可能會得出不同結(jié)論，因此本文通過失安全系數(shù)進一步對出版偏倚進行分析。失安全系數(shù)應(yīng)當遵循“5k+10”的標準（Rhoades，2002），如表2所示，得到的失安全系數(shù)為8649，這意味著至少需要8649個未發(fā)表的研究才能夠使研究從顯著逆轉(zhuǎn)為不顯著。由于該值遠超“5k+10”標準，因此，結(jié)合漏斗圖和失安全系數(shù)可以得知，本研究的發(fā)表偏倚并不嚴重。

3.主效應(yīng)檢驗

如表3所示，可以看出，在隨機效應(yīng)模型中，高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的整合效應(yīng)值為0.112，且在95%置信區(qū)間[0.087，0.137]內(nèi)但不包含零，從整合效應(yīng)值的顯著性水平來看，隨機效應(yīng)模型對應(yīng)的z統(tǒng)計量顯著性水平是p<0.05。表明高管股權(quán)激勵正向影響企業(yè)績效，并且是顯著的。因此H1得到驗證。

4.調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

從表1的異質(zhì)性檢驗結(jié)果可以看出，研究樣本的效應(yīng)值具有高度異質(zhì)性，說明存在可能的調(diào)節(jié)變量影響它們之間的關(guān)系。故本文考察了數(shù)據(jù)類型的調(diào)節(jié)作用，表4為調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗結(jié)果。

表 4 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

從上表可知，數(shù)據(jù)類型能顯著調(diào)節(jié)高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效之間的關(guān)系。以橫截面數(shù)據(jù)為衡量指標的高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的相關(guān)關(guān)系（r=0.209，p<0.001）顯著高于面板數(shù)據(jù)（r=0.094，p<0.001），且組間異質(zhì)性顯著（Q組間=4.515，p<0.05）。因此H2得到驗證。

五、結(jié)論與啟示

本文通過元分析的研究方法，對以往關(guān)于高管股權(quán)激勵對企業(yè)績效影響的實證研究結(jié)果進行歸納和總結(jié)，從而明晰了兩者之間的真實關(guān)系，主要結(jié)論如下：第一，高管股權(quán)激勵對企業(yè)績效有正向影響作用。第二，數(shù)據(jù)類型能夠調(diào)節(jié)高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系。

通過本研究可知：第一，制定合理的激勵制度，例如通過給予高管部分股東權(quán)益，能夠?qū)⒐芾韺拥睦媾c所有者的利益綁在一起，使高管具有主人翁意識，從而與企業(yè)形成利益共同體，可以有效地激勵高管努力提高企業(yè)績效，從而有效解決“兩權(quán)分離”的問題。第二，采用橫截面數(shù)據(jù)進行研究得出的相關(guān)性要顯著高于采用面板數(shù)據(jù)進行研究得出的相關(guān)性，證明采用橫截面數(shù)據(jù)也許會造成效應(yīng)值偏差。啟示研究者采用橫截面數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致結(jié)果偏差，而有一定時間跨度的面板數(shù)據(jù)可以使樣本容量大幅度增加，與橫截面數(shù)據(jù)相比，能夠明顯提高估計的精確度，從而更好地呈現(xiàn)高管股權(quán)激勵與企業(yè)績效的關(guān)系。

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