黃順春+盛夏

【摘 要】 文章創(chuàng)新性地引進(jìn)傾向得分匹配方法，采用2014年全國(guó)1 631家制造業(yè)上市公司的微觀數(shù)據(jù)，研究政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)上市公司每股收益的影響。研究結(jié)果表明，在排除影響上市公司每股收益的其他因素后，政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)上市公司每股收益具有顯著性正向影響。因此，政府應(yīng)加大力度推動(dòng)企業(yè)踐行卓越績(jī)效管理模式，以卓越績(jī)效評(píng)價(jià)準(zhǔn)則推進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理，以獲得更好的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

【關(guān)鍵詞】 政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度； 每股收益； 傾向得分匹配方法

【中圖分類號(hào)】 F272 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2016）14-0049-05

一、引言

作為與科技獎(jiǎng)勵(lì)制度并列的政府質(zhì)量獎(jiǎng)，在中國(guó)多的有十幾年，短的則剛開(kāi)始（項(xiàng)潤(rùn)，2013）[ 1 ]。政府質(zhì)量獎(jiǎng)是由國(guó)家政府成立，為了表彰在質(zhì)量管理、創(chuàng)新方面作出卓越貢獻(xiàn)的單位和個(gè)人，以政府財(cái)政為依托，對(duì)其給予物質(zhì)和精神獎(jiǎng)勵(lì)（張兵，2012）[ 2 ]。

2001年中國(guó)質(zhì)量協(xié)會(huì)開(kāi)評(píng)“全國(guó)質(zhì)量管理獎(jiǎng)”；2013年由中央組織部、監(jiān)察部、質(zhì)檢總局、統(tǒng)計(jì)局等負(fù)責(zé)，國(guó)家質(zhì)檢總局組織開(kāi)展了首屆國(guó)家層面的政府質(zhì)量獎(jiǎng)“中國(guó)質(zhì)量獎(jiǎng)”的評(píng)審，被稱為“中國(guó)質(zhì)量獎(jiǎng)?lì)I(lǐng)域的最高榮譽(yù)”。根據(jù)筆者所搜集到的資料，全國(guó)的政府質(zhì)量獎(jiǎng)分四個(gè)層次：國(guó)家級(jí)政府質(zhì)量獎(jiǎng)、省（直轄市、自治區(qū)）級(jí)政府質(zhì)量獎(jiǎng)、市（州、盟、區(qū)）級(jí)政府質(zhì)量獎(jiǎng)、縣（市、區(qū)、旗）級(jí)政府質(zhì)量獎(jiǎng)。據(jù)初步測(cè)算，不計(jì)入圍繞政府質(zhì)量獎(jiǎng)評(píng)審所發(fā)生的宣傳、培訓(xùn)、評(píng)審、督導(dǎo)等費(fèi)用，單獎(jiǎng)金一項(xiàng)，全國(guó)財(cái)政投入政府質(zhì)量獎(jiǎng)的獎(jiǎng)金近5億元。

運(yùn)用政府質(zhì)量獎(jiǎng)引導(dǎo)企業(yè)或組織追求卓越績(jī)效是國(guó)際上許多國(guó)家和地區(qū)通行的做法。世界上已經(jīng)有88個(gè)國(guó)家和地區(qū)設(shè)立國(guó)家質(zhì)量獎(jiǎng)[ 3 ]，蜚聲世界的有日本的戴明質(zhì)量獎(jiǎng)、美國(guó)的波多里奇質(zhì)量獎(jiǎng)和歐洲質(zhì)量獎(jiǎng)，這些獎(jiǎng)項(xiàng)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量的提升和國(guó)家（地區(qū)）產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)具有公認(rèn)的巨大貢獻(xiàn)。而我國(guó)政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度是否實(shí)現(xiàn)其在企業(yè)中的激勵(lì)作用，目前學(xué)者還沒(méi)有較深的相關(guān)研究，因此政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度運(yùn)行績(jī)效如何，值得政府和學(xué)術(shù)界高度重視和研究。

二、文獻(xiàn)述評(píng)

在國(guó)外，對(duì)政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度運(yùn)行績(jī)效評(píng)價(jià)有較為深入的研究。以美國(guó)的波多里奇質(zhì)量獎(jiǎng)為例，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院（負(fù)責(zé)美國(guó)質(zhì)量獎(jiǎng)評(píng)審的機(jī)構(gòu)）在2000年對(duì)波多里奇政府質(zhì)量獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)企業(yè)與標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)500企業(yè)的股票進(jìn)行比較，研究結(jié)果表明波獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)企業(yè)的收益同標(biāo)準(zhǔn)普爾500企業(yè)收益的比值是6：1（NIST，2000）[ 4 ]。2001年美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院委托Akbert和John對(duì)美國(guó)波多里奇國(guó)家質(zhì)量獎(jiǎng)項(xiàng)目實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示波多里奇政府質(zhì)量獎(jiǎng)的貢獻(xiàn)每年是240.65億美元，成本與收益比率保守估計(jì)為1：207（Akbert和John，2001）[ 5 ]。Wrolstad和Krueger（2001）[ 6 ]等研究指出，從1988年到1996年美國(guó)25個(gè)州質(zhì)量獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)組織相比較于相同規(guī)模及相同SIC代碼的企業(yè)，質(zhì)量獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)企業(yè)的股本回報(bào)率為18.73%，高出比較企業(yè)5.91%；資產(chǎn)回報(bào)率為10.28%，高出比較企業(yè)5.5%。Wisner和Eakins（1994）等的研究結(jié)果是，1988年到1992年的獲獎(jiǎng)企業(yè)，在客戶服務(wù)成本、產(chǎn)品可靠性、不合格率、生產(chǎn)周期縮短等方面都有明顯的改善，銷售額平均增長(zhǎng)75%，員工工作滿意度提高57%，資產(chǎn)回報(bào)率提高50%[ 7 ]。

在國(guó)內(nèi)，許多學(xué)者致力于介紹、追蹤國(guó)外質(zhì)量獎(jiǎng)，如黃進(jìn)（2004）的《國(guó)家質(zhì)量獎(jiǎng)概述》[ 8 ]，李釗等（2010）的《歐洲質(zhì)量獎(jiǎng)勵(lì)制度及其案例分析》[ 9 ]。只有少數(shù)學(xué)者探究了政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，如安徽省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局、安徽標(biāo)準(zhǔn)化研究院聯(lián)合山東大學(xué)質(zhì)量研究中心于2013年開(kāi)展的《安徽省政府質(zhì)量獎(jiǎng)推動(dòng)企業(yè)實(shí)施卓越績(jī)效模式效益評(píng)價(jià)》課題研究，采用反事實(shí)法測(cè)算政府質(zhì)量獎(jiǎng)的經(jīng)濟(jì)效益，研究結(jié)果表明安徽省及各市自企業(yè)實(shí)施政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度以來(lái)，為企業(yè)帶來(lái)的產(chǎn)出投入比為730：57，其中省政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度為企業(yè)帶來(lái)的產(chǎn)出投入比為906.64：1[ 10 ]。

綜上所述，政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度運(yùn)行的績(jī)效已經(jīng)得到政府職能部門和學(xué)術(shù)界的重視。國(guó)外學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)股票價(jià)格、股票收益的影響研究，但其研究方法只是將樣本企業(yè)與對(duì)照企業(yè)進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)比較，而我國(guó)學(xué)者大部分只是停留于對(duì)國(guó)內(nèi)外政府質(zhì)量獎(jiǎng)的介紹，即便是安徽省政府質(zhì)量獎(jiǎng)的研究，也只是建立在對(duì)企業(yè)管理者等主觀問(wèn)答基礎(chǔ)上的探究，缺少基于本國(guó)國(guó)情下政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)企業(yè)績(jī)效的數(shù)理模型研究。所以，本文在構(gòu)建我國(guó)政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的數(shù)理模型中，從兩方面加以改進(jìn)：一是控制樣本的選擇偏誤，即樣本企業(yè)和對(duì)照企業(yè)是否有可比性；二是將政府質(zhì)量獎(jiǎng)這一因素對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響單獨(dú)抽取出來(lái)研究，即排除影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的其他影響因素，探究政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，這樣將有助于研究結(jié)論更科學(xué)。

三、研究方法

傾向得分匹配方法（Propensity Score Matching，簡(jiǎn)稱PSM）由Rosenbaum和Rubin于1983年提出，最早應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生學(xué)科驗(yàn)證某種藥物或治療方法對(duì)接受者是否有效[ 11 ]。后來(lái)，傾向得分匹配方法廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)研究，并得到了許多有價(jià)值的研究成果。該方法與傳統(tǒng)配對(duì)方法的不同在于，將多維度的協(xié)變量縮減為一個(gè)一維得分——傾向值（Propensity Score），從多維度將樣本企業(yè)與特征相似的對(duì)照企業(yè)進(jìn)行匹配，然后比較樣本企業(yè)與對(duì)照組企業(yè)，得出相關(guān)結(jié)論[ 12 ]。

相應(yīng)地，也可以運(yùn)用傾向得分匹配方法（PSM）考察上市公司中獲得政府質(zhì)量獎(jiǎng)（以下簡(jiǎn)稱獲獎(jiǎng)）的企業(yè)較未獲得政府質(zhì)量獎(jiǎng)（以下簡(jiǎn)稱未獲獎(jiǎng)）的企業(yè)是否有更好的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。借鑒前人的研究成果，本文選擇上市公司每股收益作為衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的指標(biāo)。

為研究政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益的影響，本文選取獲獎(jiǎng)的制造業(yè)上市公司為“干預(yù)組（treated）”，未獲獎(jiǎng)的制造業(yè)上市公司為“控制組（control）”，但不可能在同一時(shí)間內(nèi)觀測(cè)企業(yè)在獲獎(jiǎng)和未獲獎(jiǎng)的兩種結(jié)果，為解決由于研究對(duì)象“異質(zhì)性”造成的實(shí)驗(yàn)結(jié)果偏差，通過(guò)構(gòu)建“反事實(shí)框架”，以未獲獎(jiǎng)企業(yè)的每股收益代替獲獎(jiǎng)企業(yè)在沒(méi)有獲獎(jiǎng)情況下的每股收益，以此實(shí)現(xiàn)政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益影響效果的研究。

對(duì)于企業(yè)（i），獲獎(jiǎng)企業(yè)中政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益的平均效應(yīng)（Average Treatment Effect on the Treated，簡(jiǎn)稱ATT）表示為：

式中Y0和Y1分別表示獲獎(jiǎng)與未獲獎(jiǎng)企業(yè)的每股收益；Di=1為獲獎(jiǎng)企業(yè)，Di=0為未獲獎(jiǎng)企業(yè)；Xi為一系列影響企業(yè)獲獎(jiǎng)和每股收益的協(xié)變量；P（Xi）為企業(yè)獲獎(jiǎng)的概率，本文采用Logit模型：

四、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量選取

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

上市公司的財(cái)務(wù)微觀數(shù)據(jù)來(lái)自Choice數(shù)據(jù)庫(kù)，政府質(zhì)量獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自對(duì)2002—2014年全國(guó)各地各級(jí)人民政府官方網(wǎng)站和質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局官方網(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)?？紤]到獲獎(jiǎng)的388家上市公司絕大多數(shù)是制造業(yè)企業(yè)，其他行業(yè)僅有8.81%，為保證其與總體樣本同行業(yè)之間的匹配，只選取獲獎(jiǎng)企業(yè)中的制造業(yè)上市公司為干預(yù)組，共計(jì)345家。選取未獲獎(jiǎng)的制造業(yè)上市公司為控制組，共1 496家。針對(duì)一些指標(biāo)存在數(shù)據(jù)缺失、異常和明顯測(cè)量誤差的情況，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除數(shù)據(jù)缺失樣本；（2）剔除ST、PT開(kāi)頭的公司；（3）對(duì)異常值進(jìn)行1%的縮尾處理。

經(jīng)過(guò)上述處理后，干預(yù)組樣本數(shù)為327家，占總樣本的20.05%；控制組樣本數(shù)為1 304家，占總樣本的79.95%，總樣本為1 631家。

（二）變量選取與說(shuō)明

本文以卓越績(jī)效管理模式的七大評(píng)價(jià)準(zhǔn)則為依據(jù)，結(jié)合丁華（2012）[ 13 ]和李書鋒（2008）[ 14 ]對(duì)每股收益的相關(guān)研究，將七維度量化為上市公司的高管年薪總額（pay）、公司規(guī)模（size）、銷售凈利率（netprfrt）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（profit）、生產(chǎn)人員占比（production）、技術(shù)人員占比（technician）、員工人均年薪（salaries）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（asset）、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（currat）、存貨周轉(zhuǎn)率（inventory）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（receivable）、速動(dòng)比率（quick）、每股凈資產(chǎn)（naps）、基本每股收益（eps）、虛擬變量（prize）15個(gè)指標(biāo)，作為傾向得分匹配的變量，詳見(jiàn)表1。

五、實(shí)證分析

（一）共同支撐假設(shè)

在運(yùn)用傾向得分方法對(duì)干預(yù)組和控制組進(jìn)行匹配之前，需要滿足共同支撐假設(shè)，即獲獎(jiǎng)企業(yè)與未獲獎(jiǎng)企業(yè)傾向得分的重疊區(qū)域應(yīng)該足夠大。以最近鄰匹配法為例，匹配前后獲獎(jiǎng)企業(yè)和未獲獎(jiǎng)企業(yè)傾向得分值概率分布對(duì)比如圖1所示。匹配前，獲獎(jiǎng)企業(yè)的傾向概率在[0.031，0.948]，未獲獎(jiǎng)企業(yè)的傾向概率在[0.000，0.721]，基于共同支撐假設(shè)，小于0.031和大于0.948的企業(yè)將會(huì)被剔除，共同區(qū)域?yàn)閇0.031，0.721]。匹配之后未獲獎(jiǎng)企業(yè)發(fā)生明顯改變，密度分布曲線向右偏移，基本與獲獎(jiǎng)企業(yè)的密度曲線重合，整體匹配效果較好。

（二）匹配平衡性假設(shè)檢驗(yàn)

匹配之后需要驗(yàn)證干預(yù)組和控制組匹配變量之間的平衡性，即匹配之后，干預(yù)組和控制組之間的特征變量不應(yīng)該存在顯著性差異。以最近鄰匹配法的平衡性假設(shè)檢驗(yàn)為例，如表2所示，匹配之前，干預(yù)組與控制組之間的偏誤比例都在8.2%以上，最高達(dá)到45.2%，并且匹配前P值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大部分在1%水平上存在顯著性差異，表明匹配前干預(yù)組和控制組的各特征變量存在顯著差異。匹配之后，除了員工人均年薪（salaries）、每股凈資產(chǎn)（naps）外，其他特征變量的偏誤比例都在10%以下，匹配后P值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值顯示，無(wú)法拒絕干預(yù)組和控制組之間差異為零的假設(shè)，而且匹配后的偏誤降低比例均在30.8%以上，最高達(dá)到97%，這表明傾向得分匹配方法可以在很大程度上降低干預(yù)組和控制組之間的差異。

（三）政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)每股收益的PSM估計(jì)結(jié)果

為驗(yàn)證模型結(jié)果的穩(wěn)定性，本文運(yùn)用最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法測(cè)算政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益的影響，結(jié)果見(jiàn)表3。表3中列出匹配前后干預(yù)組和控制組的企業(yè)每股收益以及兩者之間的差異，其中ATT代表政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)企業(yè)每股收益的影響效果。

匹配前，干預(yù)組企業(yè)和控制組企業(yè)每股收益（eps）的平均值分別為0.4460和0.3123，兩者的差異為0.1337，表明匹配前獲獎(jiǎng)企業(yè)的每股收益比未獲獎(jiǎng)企業(yè)高出0.1337元。運(yùn)用最近鄰匹配法匹配之后，干預(yù)組和控制組企業(yè)的每股收益差異為0.0830，表明在排除影響企業(yè)每股收益的其他因素后，獲獎(jiǎng)企業(yè)的每股收益高出未獲獎(jiǎng)企業(yè)0.0830元，即政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益的影響效應(yīng)為0.0830，占匹配前差異的62.08%。如表3所示，運(yùn)用三種匹配方法后，ATT的評(píng)估結(jié)果都相差不大，說(shuō)明本文模型的穩(wěn)健性比較好。

為了檢驗(yàn)結(jié)果的有效性，本文分別對(duì)最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法匹配前后的數(shù)據(jù)做了T檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，匹配前的T值檢驗(yàn)均為3.48，在1%的水平上顯著，表明匹配前政府質(zhì)量獎(jiǎng)對(duì)干預(yù)組和控制組企業(yè)的每股收益具有顯著性影響效果。匹配后，控制了企業(yè)獲得政府質(zhì)量獎(jiǎng)的內(nèi)生性，即排除了影響企業(yè)每股收益的其他影響因素后，結(jié)果顯示，最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配的T值檢驗(yàn)分別為1.79、1.99和2.17，在10%和5%的水平上顯著，表明政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)干預(yù)組和控制組企業(yè)每股收益的差異影響效果仍然顯著。

本文研究結(jié)論表明，在排除影響企業(yè)每股收益的其他因素后，政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益具有正向顯著性影響效果。

六、結(jié)論及建議

本文基于2014年327家獲獎(jiǎng)的制造業(yè)上市公司和1 304家未獲獎(jiǎng)的制造業(yè)上市公司的微觀數(shù)據(jù)，通過(guò)傾向得分匹配法，驗(yàn)證了政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的每股收益有影響。研究發(fā)現(xiàn)，政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益具有顯著性正向效應(yīng)影響，最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配等結(jié)果顯示，獲獎(jiǎng)企業(yè)的每股收益高于未獲獎(jiǎng)企業(yè)0.0830元以上，即政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度對(duì)企業(yè)每股收益的影響效應(yīng)分別為0.0830、0.0936、0.0860，且都在10%和5%的水平上顯著。

因此，政府應(yīng)該加大力度，推動(dòng)企業(yè)導(dǎo)入卓越績(jī)效模式，用政府質(zhì)量獎(jiǎng)的評(píng)價(jià)要求改進(jìn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)其良性發(fā)展。但政府質(zhì)量獎(jiǎng)長(zhǎng)期有效運(yùn)行仍需要相關(guān)制度的制定和人才的培養(yǎng)。一是為引導(dǎo)政府對(duì)質(zhì)量獎(jiǎng)的正確決策，應(yīng)該建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)機(jī)制。每年國(guó)家運(yùn)行政府質(zhì)量獎(jiǎng)的巨大投入，但這些投入是否可以實(shí)現(xiàn)其真正的經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會(huì)價(jià)值？如果有價(jià)值，又該如何評(píng)價(jià)？所以，為了長(zhǎng)期有效地運(yùn)行政府質(zhì)量獎(jiǎng)制度，國(guó)家制定政府質(zhì)量獎(jiǎng)評(píng)價(jià)機(jī)制勢(shì)在必行。二是為有效運(yùn)行政府質(zhì)量獎(jiǎng)，需培養(yǎng)專業(yè)人才。在全國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）的質(zhì)量獎(jiǎng)管理辦法中都明確規(guī)定，申報(bào)公司需運(yùn)行卓越績(jī)效管理兩年或者三年以上才有資格進(jìn)行參評(píng)，但在具體的評(píng)選當(dāng)中卻發(fā)現(xiàn)，參評(píng)公司內(nèi)部雖然采用了卓越績(jī)效管理模式，但缺少正確運(yùn)用該模式的專業(yè)人才。所以，政府質(zhì)量獎(jiǎng)?wù)嬲龑?shí)現(xiàn)其在公司運(yùn)行中的績(jī)效影響，需要卓越績(jī)效管理的專業(yè)人才。

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