股权激励、组织复杂性与企业生产效率

代 明,姜 寒,陈 俊

(暨南大学经济学院，广东 广州 510632)



股权激励、组织复杂性与企业生产效率

代 明,姜 寒,陈 俊

(暨南大学经济学院，广东 广州 510632)

本文通过数理分析发现股权激励能否激发管理层努力工作与企业组织复杂度相关，在规模更大、组织复杂程度较高的企业中股权激励的效果更佳。在此基础上，本文采用中国上市公司数据对股权激励的有效性及在不同组织复杂度企业中效果的差异性进行实证研究。实证结果表明，在中国股权激励的总体效果并不显著，而股票型激励好于期权型激励，且在组织复杂程度较高的企业效果更佳。

股权激励;生产效率;组织复杂性

1 引言

早在1999 年武汉3 家上市公司就开始了股权激励的探索，近年越来越多的上市公司实施股权激励计划，2013年已达162家。但股权激励不一定会带来企业生产效率提升，经营者可能利用该机制掠夺股东利益为自己谋利，此外由于“搭便车”行为的存在，这些因素都可能导致股权激励“失效”。2012年交通银行和复旦大学管理学院发布的《中国中小微企业成长指数报告》显示，中小企业股权激励的实施比例仅为7.54%，且随企业规模增大，企业倾向将更多的股份用于股权激励。这是否意味着在规模较大的企业股权激励更有效？随着企业规模扩大、组织复杂度加深，企业内部信息不对称的情况更加严重，委托代理问题凸显。企业对管理层勤勉工作的需求进一步上升，股权激励可能让管理者努力工作，以提升组织管理效率、优化企业资源配置从而提高企业生产效率。股权激励制度是否促进了企业生产效率提升？不同组织复杂度的企业中，效果是否存在差异？在中国的现实状况又如何？这些问题都具有重要的研究价值。

2 文献回顾

20世纪中期，随着人力资本理论的发展,企业对人力资本的重视度甚至超过了物质资本，如何发挥人力资本的作用也成了经济学的热点问题。Jensen和Meckling从委托代理模型出发，认为股权激励可以使股东和管理层的利益趋于一致，从而提高公司绩效，代理成本高的企业更需要股权激励[1]。Weitzman在《分享经济》一书中指出，分享制可以激发员工劳动积极性，从而提高生产效率[2]。在这之后Mead又指出股权分享是分享制的具体形式之一[3]。此后，众多学者对股权激励和生产效率的关系进行了实证，大量研究表明股权激励可以提升企业生产效率，例如Burhop等使用德国企业的历史数据通过随机前沿分析(SFA)证实了该观点[4];Morikawa、Kim和Ouimet分别采用了日本和美国的相关数据从全要素生产率的角度进行了实证研究，并得出了类似的结论[5-6]。当然，股权激励也不总是有效的，企业管理层的利己行为和最优契约的难以确定都会导致其失效[7]。复杂性的概念来自自然科学，20世纪80年代末,布鲁塞尔学派提出“复杂性科学”的概念[8],在这之后复杂性的研究涉及了经济、管理和组织结构等众多领域。复杂性理论认为在组织管理中，随着组织复杂性上升，不确定性随之上升，组织管理难度加大[9]。组织复杂度是影响企业管理层表现的重要因素[10]，在不同复杂度的企业中，股权激励的效果也会有所差异，进而影响公司是否采取股权激励手段[11]。在国内，分享激励制度与企业效率的关系也得到了关注。在企业效率的界定时，可以从财务学和经济学两方面展开。大多数关于股权激励与企业效率的研究针对企业财务绩效(以ROA、ROE等为解释变量)[12-14],但这样容易存在样本自选择问题[15]。也有部分研究针对经济学效率展开，YAO采用国有企业数据进行实证研究发现奖金制度显著提高了企业生产率[16]。21世纪以来，股权激励制度在中国得到了一定程度的发展，其经济学效果也得到了学界关注，从已有研究来看，该问题尚未达成共识。杨贺、马春爱采用2002年电子通讯业上市公司数据，通过随机边界生产函数测算了企业的X-效率，发现高管持股较高的企业生产效率更高，股权激励可以提升企业效率[17]。姚伟峰等采用2002—2007年中国中信息技术行业、交通运输仓储业和综合类上市公司的数据，通过类似的方法测算企业效率，发现股权激励与企业效率的关系并不显著[18]。黄建山采用2002—2007年的数据，通过类似技术对中国制造业上市公司进行了实证研究，发现高管持股比例并不能显著影响企业效率[19]。此外，部分研究则围绕企业组织管理特质和股权激励的效果展开。股权结构、治理结构、在职消费等因素都会影响股权激励的实施效果[20-21]，但从组织复杂性角度展开的研究尚不多见。

3 数理分析

3.1 模型设定

在企业管理中，企业可以采取实施股权激励，和不实施股权激励两种策略。管理层未受股权激励时正常工作，受到激励时可能努力工作也可能保持现状正常工作，总的来说分为(未实施股权激励，正常)，(实施股权激励管理层，正常)和(实施股权激励，努力)三个策略空间，努力指相对于正常工作付出更多的时间和精力。假设企业在投入资本k和劳动l生产时，产出Y可能出现两种情况，高产出Yh和低产出Yl，在管理层正常工作时，高产出出现的概率为θ0，低产出的概率为(1-θ0),在管理层努力时，高产出概率为θ1，低产出为(1-θ1),θ1>θ0。由于组织越复杂的企业，越需要管理者的监督，否则其他员工容易“偷懒”，且在这样的企业，管理者的整合放大效果更佳，管理层努力的收效会更好。故管理层努力的边际效应与组织复杂性程度成正比，据此假设θ1=θ0+a×md×e。e为企业管理层的努力程度，正常工作时其值为0。md为管理层努力对高产出概率上升的边际效果。组织复杂性较高的企业md较高。a为固定参数，且a>0。管理层的效用函数为Um=w+ρY-φe，ρ，φ>0，其中w为固定工资，假设无论是否实施股权激励固定工资不变，ρY为股权激励为管理层带来的收益，它与企业产出成正比，ρ为分享比例，未实施股权激励时ρY=0，φe代表管理层因为努力工作而付出额外精力和时间的负效用。处于代理人位置的管理层具有信息优势，假设他是信息完全的，了解以上信息。企业处于委托人的位置，是信息不完全的，不能直接观测管理层是否努力工作，并不清楚在实施股权激励时出现(实施，努力)还是(实施，正常)。企业效用用净利润刻画，效用函数为Uf=pY-TC,TC>0，其中p为产品价格，TC为总成本。股权激励只是把管理层变为了股东，相当于一定程度上所有权的变更，并没有明显增加企业生产成本，据此假设实施股权激励的成本对于企业很小可以忽略不计。

3.2 模型解析

当企业不实施股权激励时，管理层效用Ug=w，企业的期望效用如下：

E(Uf)=pE(Y)-TC=p[θ0Yh+(1-θ0)Yl]-TC

当企业决定实施股权激励时，管理层会在努力工作与正常工作之间做出选择，假设管理层努力工作，则其期望效用如下：

E(Umsh)=w+ρE(Y)-φe=w+ρ[θ1Yh+(1-θ1)Yl]-φe

企业的期望效用为：

E(Ufsh)=pE(Y)-TC=p[θ1Yh+(1-θ1)Yl]-TC

若管理层正常工作，则其期望效用为：

E(Umsn)=w+ρE(Y)=w+ρ[θ0Yh+(1-θ0)Yl]

企业的期望效用为：

E(Ufsn)=pE(Y)-TC=p[θ0Yh+(1-θ0)Yl]-TC

4 实证分析

4.1 样本选择

我们再采用相关数据进行实证检验。因为2008年中国股市出现了较大波动，且在此之前实施股权激励的企业较少，故样本选取了2009—2013年间实施了股权激励制度的上市公司，这样也可以一定程度规避了之前股份制分置改革的影响。同时做了以下处理：①剔除曾中止股权激励计划的公司，这类公司在经营上可能出现问题，且激励数据存在缺失。②剔除了金融类上市公司，这类上市公司的资本结构较为特殊。③剔除了资产负债率大于100%，也就是实际上已资不抵债的上市公司。④剔除了重要变量缺失的上市公司。最后得到了201家上市公司2009—2013年的数据，共1005个样本，数据均来自WIND数据库。

4.2 计量模型和数据

全要素生产率是刻画企业生产效率的常用指标，已被大量研究所使用。在体现生产效率的同时，全要素生产率蕴含了企业的自主创新研发能力、技术能力以及管理能力与组织效率[22]。本文借鉴吴延兵的研究设定全要素效率回归方程(1)～(5)[23]。

lnyij=∂1lnlij+∂2lnkij+∂3xij+∂4controlvariableij+

εij

(1)

lnyij=β1lnlij+β2lnkij+β3xoij+β4xsij+β5controlvariableij+εij

(2)

lnyij=δ1lnlij+δ2lnkij+δ3xoij+δ4xsij+δ5xoij×zlij+δ6xsij×zlij+δ7controlvariableij+εij

(3)

lnyij=δ1lnlij+δ2lnkij+δ3xoij+δ4xsij+δ5xoij×zasij+δ6xsij×zasij+δ7controlvariableij+εij

(4)

lnyij=δ1lnlij+δ2lnkij+δ3xoij+δ4xsij+δ5xoij×zpglij+δ6xsij×pglij+δ7controlvariableij+εij

(5)

目前关于股权激励的刻画上主要有两种方法，一是采用管理层持股比例，二是依据是否实施股权激励设置虚拟变量[24]。本文为了比较不同激励方式效应上的差别，采用第二种方法。中国股权激励计划的激励标的物分为股票、期权和股票增值权，本文把股票增值权视为期权，其中x、xo、xs分别为是否实行股权激励、股票激励和期权激励的虚拟变量，考虑到政策的时滞性，实施年份以首次实施日期的次年确定，考虑到政策结束年份未完整实施该计划和临近结束时管理层可能发生的短视行为，该年不计入实施期。产出一般使用主营业务收入或者净利润这两个指标刻画，本文采用主营业务收入进行回归，用净利润进行稳健性检验。劳动投入l采用年末在岗员工总数表征，资本投入k采用固定资产净值表征。本文通过企业员工人数，总资本和人均代理成本从绝对和相对层面衡量企业组织复杂度，并对这三个变量进行了标准化处理。同时回归中加入了企业性质、资产负债率和公司绩效三个控制变量。其中虚拟变量state表示企业性质，中央国有企业和地方国有企业视为国有企业，取值为1，其他取值为0。加入企业性质是因为已有研究发现企业性质会影响企业生产率，而股权激励制度并不改变企业性质，加入这个控制变量可以使模型更加有效。加入资产负债率和公司绩效是因为股权激励制度可能导致管理层的短期行为，而这些短期行为可能会影响这两个变量，我们予以控制，在一定程度上减少管理层短期行为的影响。此外，为控制宏观经济条件变化，本文加入了年份虚拟变量；为控制行业异质性，本文根据证监会行业分类加入了行业虚拟变量。营业总收入、管理费用、总资本按消费价格指数调整为2009年的不变价，固定资本净值按固定资本投资指数调整为2009年的不变价。

4.3 实证结果

在回归方法上，考虑到本文数据结构和回归方程中不随时变的变量(行业和国有属性)，且这些因素对于企业生产效率和股权激励的效果都有显著影响[25-26]，故采用OLS回归，回归均使用稳健标准误。回归结果如表1所示，其中控制变量均显著，且F值理想，拟合度较高，我们初步认为模型是有效的。在第1列中，股权激励x的系数为正，但并不显著，说明股权激励整体效果并不理想。在第2列中，我们把股权激励分为股票型激励和期权型激励，二者系数都为正，但期权型激励的系数并不显著，且股票型激励的系数明显大于期权型激励，股票型激励这种更加完全的分享方式对企业全要素生产率的提升效果更好，实施股票型激励大概能提高产出22.45828%。在第3、4、5列中，反映实施股票型激励的变量xs和期权型激励的xo均为正值，但只有xs显著。反映组织复杂程度的三个变量员工总人数、总资产以及人均管理费用与两类股权激励的交叉项均显著为正，验证了我们的假说，在组织复杂度较高的企业股权激励对于全要素生产率的提升较明显。值得注意的是在现有关于全员持股计划或广义期权计划的研究中一般认为员工规模较大公司容易发生搭便车行为(1/N问题)，但本文回归结果显示其系数显著为正。在西方股权激励的普及面较大，例如美国带有养老保障性质的401k计划，在实施企业覆盖面极高，而每个员工的努力程度由于信息不对称难以直接观测，雇员较多的企业更容易出现搭便车行为。但在中国股权激励普及面较窄，多针对高级管理人员，其自身搭便车倾向并不明显，相反随着人员规模扩大，企业更需要管理人员勤勉工作以监督其他员工的搭便车行为。再比较两类激励手段，在人员规模上二者相差不大，但在总资产和人均管理费用较高的企业中，股票型激励的效果好于期权型激励。通过以上分析，我们发现从激励方式上来说，股票型激励对全要素生产率的提升效果更佳。在组织复杂程度更高的企业股权激励更能促进生产率的提升，尤其是股票型激励。

4.4 稳健性检验

本文采用替换变量和改变估计方法两种途径进行稳健性检验。采用净利润刻画产出时,股票型激励依然优于期权型激励，交叉项符号和显著度也未发生变化。针对可能存在的异方差和自相关，本文再采用广义最小二乘法(FGLS)进行了回归，实证结果未发生明显变化。以上检验说明上文得到的计量结果具有较好的稳定性。

5 结论和政策建议

本文通过模型分析和现实数据实证检验得到以下结论：管理层股权激励能否“生效”与企业规模等能影响组织复杂程度的因素相关，在组织复杂程度高的企业中，管理层越容易努力工作，从而提高企业生产效率。实证结果表明，以全要素生产率来衡量企业效率时，股权激励的整体效果并不显著，这与姚伟峰、黄建山等人通过随机前沿分析得到的结论类似。进一步从激励方式来看，股票型激励好于期权型激励，也就是说这种把管理者直接变成股东的方式激励效果更佳。同时本文研究了在不同组织复杂度企业股权激励制度的差异，结果表明复杂度越高，股权激励对全要素生产率的促进越明显。一定程度上补充了涉及组织理论、股权激励效果的研究。据此提出以下建议：①加强股权激励的制度建设，规范股权激励实施过程，适当加大股票型股权激励力度，加强期权型股权激励监管，避免管理层短视行为。②在普及股权激励时，不可盲目扩大推广，企业不仅要考虑已有研究中提到的企业属性、行业特质等因素对其效果的影响，同时应结合自身所处环境，考虑自身组织状况，认识到企业规模、组织复杂度对股权激励效果的影响，从而提高股权激励的有效性。

表1 实证结果

注：产出用总营业收入表示，括号内为t值，***、**、*分别代表在1%、5%、10%程度下显著。

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(责任编辑 刘传忠)

Stock Option Plan，Organization Complexity and Firm Productivity

Dai Ming,Jiang Han,Chen Jun

(School of Economics,Jinan University,Guangzhou 510632,China )

In recent years,a large number of listed companies in China uses stock option plan to improve the management efficiency.We find whether the stock option plan can stimulate management working hard or not is related to organization complexity based on mathematical analysis.In the firm whose organization complexity is higher,it has better effect.Moreover,based on the data of listed companies in China,we empirically analyzes the effect of stock option plan and the difference in different degree of organization complexity.The empirical results show that the overall effect of stock option plan is not significance;stock incentive plan is better than the option incentive plan;in high degree of organization complexity firms the stock option plan has better effect.

Stock option plan;Firm productivity;Organization complexity

广东产业发展与粤港澳台区域合作研究中心项目“两岸及粤台研发产业比较与合作研究”(52702481)

2016-02-06

代明(1955-)，男，重庆人，暨南大学经济学院教授、博士生导师;研究方向：企业管理。

F276

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