组织特征及治理机制对高管股权激励强度的影响

孙永生

（西安工程大学管理学院，陕西 西安710048）

股权激励的本质内涵是人力资本产权的实现问题，是企业中产权行为人之间基于一定制度约束的市场博弈的结果.不同的股权激励强度会产生不同的权利结果，从而对企业高管人员带来不同的激励效应.因此，分析设计合理的股权激励强度是有效实施股权激励计划的关键所在.

现有文献以高管团队或前几位高管为对象，探讨了持股数量或持股比例的影响因素.由于股权激励的对象是高管个体，股权激励的收益只是高管人员人力资本产权实现的一部分权利内容，对高管人员的激励来自于人力资本产权实现的整体权利内容.同时，高管持股与针对高管人员人力资本产权的实现而实施的股权激励并不是同等的概念.因此本文认为，以企业高管个体为研究对象，基于同时包含货币薪酬和股权激励的整体回报，分析探讨企业高管股权激励强度的影响因素，应该是一个探讨企业高管人员激励问题（包括股权激励问题）的更准确的视角和思路.

股权激励强度的确定受到诸多因素的影响，现有文献在这方面的研究，没有区分针对人力资本所有者和财务资本所有者不同的激励效应，突出反映在高管范围的界定和股权激励代理变量的选取上.绝大多数现有文献界定的企业高管范围包含了所有企业高层人员，由于构成企业合约的人力资本所有者和财务资本所有者分属两种独立的利益主体，作为“经济人”，二者追求的目标不同，从而影响其行为的激励因素自然不同.现有文献选择的股权激励代理变量，基本上都是企业高管年末持股数或年末持股的市场价值.这一变量可以反映企业高管持有股权的效应，但企业实施股权激励计划的目的是为了激励职业经理人，而实践中企业高管年末持股既有因人力资本的投入而持股，也有因财务资本的投入而持股.

企业高管范围的不合理界定，以及采用高管年末持股分析企业股权激励问题，混淆了企业制度内含的针对人力资本所有者和财务资本所有者不同的激励机制，不能正确揭示企业高管股权激励的真实效应.考虑到现有研究的不足，本文从高管个体人力资本产权实现的理论视角，在尽可能排除或减少财务资本产权影响的情况下，基于中国A股市场2007年～2010年四年中实施股权激励计划的上市公司高管样本数据，实证分析组织特征及治理机制对高管人员股权激励强度的具体影响效应.

1 理论分析与研究假设

1.1 企业组织特征因素

国有公司中，国有股所有者缺位、约束机制弱化、“一股独大”的股权结构等问题都有可能导致企业控制权转移到管理层手中.如果考虑企业现实经营管理中大量存在的信息不对称、非程序化工作、董事会成员的自利行为及企业外部治理机制失效等问题，几乎可以肯定国有上市公司董事会和管理层之间的权力分布存在严重的失衡现象，企业管理层实际上左右着高管薪酬包括股权激励的确定过程.上市公司掌握权力的内部经理往往与作为股东的政府保持千丝万缕的联系，却又能利用手中的网络资源和权力架空股东的监督约束，干预董事会的独立决策［1］.由此提出假设H1：企业性质影响公司高管股权激励强度，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度，国有企业显著高于非国有企业.

研究发现，股票期权奖励与公司规模之间是负相关关系［2］.Holderness等也发现，经营者持股比例与公司规模成反比关系［3］.Smith等发现，股票期权奖励与公司规模之间存在正相关关系［4］.而Mehran的研究没有发现股票期权奖励与公司规模之间存在显著关系［5］.本文认为，公司高管股权激励强度是其股权收益占总收益的比重，其大小决定于股权收益和年度薪酬两个方面，大企业高管人员的股权收益可能会高于小企业，但大企业高管人员的年度薪酬也可能高于小企业，因此公司高管人员股权激励强度与企业规模之间不存在确定的影响关系.由此提出假设H2：企业规模对公司高管股权激励强度的影响不确定（即企业规模与股权激励强度的相关性有待检验）.

行业特性对经营者年薪、持股比例具有深刻影响，我国上市公司经营者的年薪、持股比例具有明显的行业差异［6］.联系行业特征，高科技行业的价值创造过程更难于观察，管理监督更难，出于提升企业绩效，更好地激励高管人员，高科技企业更倾向于股权激励.在高科技企业高管人员的总收益中，股权收益可能会高于非高科技企业.由此提出假设H3：行业特征显著影响公司高管股权激励强度，公司高管人员股权激励强度，高科技企业显著高于非高科技企业.

Lewellen等研究认为，成长性公司的管理者比非成长性公司的管理者承担了更大的风险，所以应该得到更多的公司股票［7］.Hutchinson等的研究也发现，高增长率和高股票期权计划有一定的联系［8］.周建波等研究表明，成长性较高的公司，公司经营业绩的提高与经营者因股权激励增加的持股数显著正相关［9］.实施股权激励的高成长性公司有可能以较高的股份激励高管人员，以降低风险，保持企业的可持续发展.而面对一个快速发展的企业，这些公司的高管人员自然希望获得较高的股权份额，将自己的人力资本产权回报与快速发展的企业成果相联系.与此同时，高成长性公司高管人员的薪酬未必高于低成长性公司高管人员的薪酬，而现有研究表明，成长性高的新型行业的基本工资水平较低，相反成熟行业的基本工资水平较高［7］.由此提出假设H4：企业成长性影响公司高管股权激励强度，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度，高成长性公司显著高于低成长性公司.

企业风险影响高管报酬结构即股权报酬与工资报酬的相对比例［10］，企业风险与股权激励之间存在负相关关系［11－12］.实施股权激励的公司风险越高时，企业高管人员就越希望采用相对可以规避风险的、低股权收益比例的人力资本产权实现方式，即企业风险与公司高管股权激励强度可能存在负相关关系.由此提出假设H5：企业风险影响公司高管股权激励强度，企业风险越高，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度越低.

1.2 公司治理机制因素

公司治理机制可以从不同方面采用不同的指标衡量，本文借鉴现有文献研究的结论，主要从股权集中度、董事会独立性及资本结构等几个方面分析讨论.

股权集中度越高，大股东在公司治理中的作用越强，实施股权激励时对企业高管人员授予的股权份额会受到大股东的控制，企业高管自定股权激励的可能性会变小.现有研究结论也表明，第一大股东的持股比例与报酬结构（股权收益在总收益中所占的比例）负相关［10］.由此提出假设H6：股权集中度影响公司高管股权激励强度，股权集中度越高，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度越低.

董事会独立性越高，企业实施股权激励的操作过程受到的监控就会越严格，高管人员的自利行为也就越少，可以有效降低非正常原因导致增加的股权激励份额.已有研究也表明，独立董事所占比例越高，股权激励报酬在总报酬中所占比例则越低［13］.由此提出假设H7：董事会独立性影响公司高管股权激励强度，董事会独立性越高，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度越低.

Shrieves等研究发现，债务水平与激励报酬的使用负相关，表明债务作为一种管理约束工具可能是激励性报酬的替代因素［14］.资产负债率越高，风险越大，公司高管股权激励强度就会越低.由此提出假设H8：资本结构影响公司高管股权激励强度，资产负债率越高，实施股权激励的公司高管人员股权激励强度越低.

尽管从合约理论的视角分析，公司高管股权激励强度的确定，是一个人力资本所有者与财务资本所有者基于一定制度条件下的市场博弈的结果.但企业实践中，股权激励方案的确定很大程度上受到政府政策、企业制度等宏观环境、组织因素及财务资本出资人的制约，而人力资本所有者可以主动选择的空间实际上非常小.考虑这一理论和现实的差距，同时参照现有文献研究的结论［15－19］，本文认为，年龄、性别、受教育程度、风险偏好、职位权限等高管人员个体特征因素可能对其股权激励强度产生影响，但不是主要影响因素.因此，本研究将公司高管人员的年龄、性别、职位权限（任职年限和年末持股）等因素作为控制变量（由于样本数据受限，没有考虑受教育程度和风险偏好两个可能的影响因素），以验证高管人员个体特征对其股权激励强度的具体影响效应.

2 研究样本及变量选取

2.1 研究样本选取

先选取实施股权激励的样本企业，再从样本企业中选取高管人员.样本企业来源于2007～2010年4年间剔除金融类企业的A股市场上市公司，并剔除ST、＊ST、SST、S＊ST企业，选择高管人员时剔除报告期未领薪酬及未公布报告期薪酬数额的高管人员.样本数据来自于国泰安数据库以及上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站披露的上市公司年报数据、股权激励方案、董事会公告等相关资料.本文判断实施股权激励的标准是，股东代表大会审议通过股权激励方案，且董事会向被激励对象授予激励标的物，具体判断的时间标志是授权日.

文中所指的高管人员是指通过经营管理活动而向企业投入人力资本，并获得相应权利回报的企业高级管理人员.具体包括董事会非独立董事成员和拥有决策控制权的高级管理人员，包括非独立董事、总经理（总裁）、副总经理（副总裁）、财务总监、总经济师、总工程师和董事会秘书，以及国有企业中的董事长、副董事长、党委书记等.考虑高管人员投入资本的性质，总经理（副总经理）与董事长（副董事长）两职兼任时，以实际控制人作为判断标准，两职兼任的高管人员与实际控制人为同一人时，剔除该高管人员.

按照以上所述的方法和标准，最终选取924个高管人员样本进行分析.

2.2 研究变量的选取及定义

2.2.1 被解释变量 被解释变量为股权激励强度，是指股权收益在高管人员年度总收益中所占的比值.高管人员年度总收益等于报告期报酬总额和股权收益之和.具体按股权激励强度＝股权收益／（报告期报酬总额＋股权收益）计算.

这里的股权收益是指高管人员因股权激励而可能得到的期望收益，在很大程度上反映了授予高管人员股权而产生的激励作用.企业对高管人员实施股权激励，高管人员所能得到的股权收益只能是一个面临风险的预期收益，所以，股权收益变量只能近似地确定.本文按股权收益＝年均授予企业高管的股份数×股票价差确定：

其中年均授予企业高管的股份数是指经股东大会审议通过，由公司董事会授予高管人员的股份总数除以股权激励持续期所得的年均值；股票价差是指该股票的年均股价减去股权激励授予价后的差值，而股票年均股价按该股票年开盘价与年收盘价的均值计算.在计算股票价差时会出现负值，考虑到实践中股权激励一般不会产生负的效应，所以在计算股权收益时将负值股票价差直接计为0.

2.2.2 解释变量 企业性质按上市公司实际控制人性质确定，实际控制人为各级国有资产监督管理委员会（或国有资产管理局）、国有企业、以及具有国有性质的组织单位时，企业性质为国有性质，其余均为非国有性质.按行业特征将上市公司区分为高科技和非高科技两种类型.本文比照Cui和Mak［20］所确定的高科技行业，同时参考国内文献［21－22］对我国上市公司中高科技行业的界定，依据证监会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》中的行业类别确定我国上市公司中的高科技行业.就本研究所涉及到的行业类型，最终将化学原料及化学制品制造业（C43）、电子业（C5）、医药生物制品业（C8）、信息技术业（G）确定为高科技行业.

借鉴现有文献的研究［1，23－26］，选取总资产的自然对数作为企业规模代理变量；选取独立董事占董事会总人数的比例作为董事会独立性的代理变量；选取第1大股东持股比例作为股权集中度的代理变量；选取资产负债率作为资本结构的代理变量；企业成长性的代理变量选取营业收入增长率和净利润增长率两个指标；企业风险性的代理变量选取公司贝塔系数这一反映市场风险的风险因子变量.其中，净利润增长率变量将用于模型的稳健性检验.

2.2.3 控制变量 本研究选取年龄、性别、职位权限等高管个体特征因素为控制变量.职位权限选取两个代理变量：一个是任职年限，参照吕长江等［27］的研究，以高管任现职的年数确定，任职时间越长，则其权力越大.另一个变量是高管个人年末持股，虽然高管持股并不能反映高管所任职务的权限，但高管持股越大，高管个人对公司事务的干预权力就会越大，涉及到个人利益时讨价还价的能力就会越强，因此也反映了高管个人权力的一个方面.考虑到不同年份所处的宏观环境有很大不同，本研究同时将年份作为控制变量以消除其对其它变量关系的干扰作用.具体研究变量的选取及定义汇总见表1.

表1 研究变量的选取及定义

2.3 回归模型设计

采用2007～2010年实施股权激励的上市公司高管样本数据，以反映组织特征及治理机制的具体因素为解释变量，对股权激励强度进行分层线性回归分析，以检验不同因素对公司高管股权激励强度的具体影响效应.建立式（1）回归模型，用于检测股权激励强度影响因素方面的假设.

3 实证分析

3.1 相关性分析

考虑到本研究所涉及的变量既有连续变量，又有分类变量，因此分别作了Pearson和Spearman相关性分析.对连续变量间的相关性，宜采用Pearson相关系数分析，而分类变量与其他变量之间的关系则宜采用Spearman相关系数说明.

研究变量的Pearson和Spearman相关性分析结果显示，股权激励强度与企业性质、企业规模、企业风险性性、董事会独立性、资本结构及股权集中度均在1%的水平上显著负相关；企业成长性和高管持股与股权激励强度在1%的水平上显著正相关；行业特征与股权收益强度在5%的水平上显著负相关；高管任职年限、高管性别及高管年龄与股权激励强度的相关性不显著（限于篇幅，变量的描述性分析及相关系数矩阵省略）.

3.2 回归分析

为更好地考察每一项影响因素的具体作用，在控制了高管人员个体特征和年度因素后，采用分层多元回归技术，首先对每一组假设下的解释变量分别进行回归，然后再对模型所有变量进行多元回归.变量进入模型的方法是强制进入法直接进入，控制变量第一层进入模型，解释变量第二层进入模型.

3.2.1 对组织特征假设的分层线性回归估计结果 表2为控制高管人员个体特征和年度因素后对组织特征各因素分层线性回归分析的结果.模型1.1～1.5分别显示企业性质（Natur）、企业规模（lnAss）、行业特征（Indus）、企业成长性（Grow1）及企业风险性（Risk）等5个因素对股权激励强度的具体影响程度.其中企业规模及企业风险性与股权激励强度在1%的水平上显著负相关，企业性质与股权激励强度在5%的水平上显著负相关，企业成长性与股权激励强度在1%的水平上显著正相关，而行业特征与股权激励强度负相关关系不够显著.当企业组织特征的5个变量同时进入模型时（模型1.6），企业性质与股权激励强度负相关关系的显著性水平提高为1%，行业特征与股权激励强度在1%的水平上显著负相关，其他解释变量与股权激励强度的相关性与各变量单独进入模型时一致.

表2 企业组织特征假设的分层线性回归估计结果（被解释变量：Equit）

3.2.2 对公司治理机制假设的分层线性回归估计结果 表3为控制高管人员个体特征和年度因素后，对公司治理机制各因素及所有解释变量分层线性回归分析的结果.模型2.1至模型2.3分别显示董事会独立性（Inboa）、股权集中度（Conce）及资本结构（Struc）三个公司治理机制因素对股权激励强度（Equit）的具体影响程度.单独回归分析结果显示，董事会独立性、股权集中度及资本结构与股权收益强度均在1%的水平上显著负相关.当公司治理机制的3个变量同时进入模型时（模型2.4），各因素与股权激励强度的相关关系与单独回归时完全一致，即在1%的水平上显著负相关.

表3 公司治理机制假设的分层线性回归估计结果（被解释变量：Equit）

当公司治理机制的3个变量和企业组织特征的5个变量同时进入模型时（模型2.5），企业性质（Natur）、企业规模（lnAss）、行业特征（Indus）、企业风险性（Risk）、董事会独立性、股权集中度及资本结构与股权激励强度在1%的水平上显著负相关，企业成长性（Grow1）与股权激励强度在1%的水平上显著正相关.模型2.5回归结果中有关公司治理机制的3个变量与股权激励强度的相关关系，与模型2.4的结论完全一致；模型2.5回归结果中有关企业组织特征的5个变量与股权激励强度的相关关系，与模型1.6的结论完全一致.各解释变量与股权激励强度相关关系的经济含义是，相对于非国有企业，国有企业高管人员股权激励强度更高；相对于高科技企业，非高科技上市公司高管人员股权激励强度更高；企业规模越大、董事会独立性越高、股权集中度越高、资产负债率越高，公司高管股权激励强度越低；企业成长性越高，公司高管股权激励强度越高.由此，H1、H4、H5、H6、H7、H8得到实证结果的支持，H2得到实证检验，H3没有得到实证结果的支持.

公司高管股权激励强度，高科技企业显著高于非高科技企业，但这一假设（H3）没有得到实证结果的支持.其原因为受实施股权激励企业范围的制约，本文选取的研究样本所处的行业有限，只占到《上市公司行业分类指引》中的行业类别的很少部分，行业类型太少可能影响到研究结论的可靠性.

最终拟合模型的决定系数R2为0.411，F改变量在1%的水平上显著，回归模型具有统计学意义，模型的拟合效果较好.所有变量的容忍度及方差膨胀因子指标均符合判断标准的要求，不存在严重的多重共线性问题.

为了检验回归结论的稳健性，本研究对模型进行稳健性检验：（1）采用2010年的样本数据取代2007～2010年4年的样本数据进行分层回归分析.（2）企业成长性指标以净利润增长率（Grow2）取代营业收入增长率（Grow1）后，进行分层回归分析.（3）改变变量进入模型的策略.控制变量以强制进入（Enter）法直接进入，解释变量进入模型采用逐步回归法（Stepwise）.通过采用新的样本数据、替换部分代理变量及改变模型的拟合策略，所得到的回归结论与前文研究基本一致，回归模型的稳健性通过检验（限于篇幅，模型诊断与检验的具体回归统计量没有报告）.

4 结 论

（1）实证研究发现，组织特征和治理机制影响公司高管股权激励强度.相对于非国有性质，国有公司高管股权激励强度更高.这一结论与国有企业的现状是相符的，一方面受到制度性“软约束”的影响，国有公司存在严重的“内部人控制”问题，企业高管在确定自己的薪酬及股权激励方面拥有相当的自主权；另一方面，由于大多数国有公司处于垄断性行业，国家政策保护的力度大，经营稳定性相对较高，国有企业实施的股权激励往往带有一定程度的福利色彩.所以，国有公司高管有机会也有能力获得尽可能高的股权激励份额.这也说明，有效的股权激励计划的实施有赖于市场及公司治理机制的完善.同时，研究证实企业规模越大、企业风险性越大、董事会独立性越高、股权集中度越高、资产负债率越高，公司高管股权激励强度越低；企业成长性越高，公司高管股权激励强度越高.

（2）将股权激励看作人力资本产权实现的权利内容的一个组成部分，通过高管范围及股权收益的合理界定，在尽可能排除或减少财务资本产权影响的情况下，实证分析了组织特征及治理机制对公司高管股权激励强度的具体影响效应，从而更准确地把握了股权激励的实质，有助于拓宽企业实践中如何实施高管人员股权激励这一难题的解决思路.

（3）由于样本年度期间实施股权激励的企业太少，最终选取的样本企业涵盖的行业面较小，使得行业与股权激励强度相关关系的分析受到限制.同时高管人员受教育程度及风险偏好因素的缺失，使得对高管人员个体特征这一影响因素的分析不够全面.这几个方面的局限性有待今后的研究加以改进.

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