朱雪瀅

本文使用2011-2016上市公司非均衡面板數(shù)據(jù)，基于我國(guó)市場(chǎng)化進(jìn)程快慢的視角研究般權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。研究表明：對(duì)管理層進(jìn)行般權(quán)激勵(lì)可以提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的水平；并且隨著市場(chǎng)化進(jìn)程加快，管理層持殷對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)效應(yīng)在減弱。

股權(quán)激勵(lì) 市場(chǎng)化進(jìn)程 風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

理論分析與研究假設(shè)

（1）股權(quán)激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是指其在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的各個(gè)環(huán)節(jié)中遭受威脅、失敗等情況的不確定性和對(duì)未來(lái)收益的一種不確定性。股權(quán)激勵(lì)作為管理者薪酬激勵(lì)的一部分，作為一種有效的長(zhǎng)期激勵(lì)機(jī)制，是至關(guān)重要的。Jensen、Meckling（1976）的研究表明，增加管理人員的持股份額，有利于實(shí)現(xiàn)他們與股東利益的一致。由于國(guó)內(nèi)外關(guān)于二者關(guān)系的研究尚未統(tǒng)一，本文由此提出以下假?zèng)]：

Hl：在其他條件一定下，股權(quán)激勵(lì)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)正相關(guān)。

（2）股權(quán)激勵(lì)、市場(chǎng)化進(jìn)程與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

自改革開(kāi)放依賴，我國(guó)市場(chǎng)化改革取得了跨越式的發(fā)展，但是由于我國(guó)幅員遼闊，各地區(qū)的歷史條件、資源稟賦、交通條件等方面存在巨大的差異，直接造成了市場(chǎng)化進(jìn)程的非平衡性。從樊綱等（2016）編制的市場(chǎng)化進(jìn)程指數(shù)報(bào)告中就可得出結(jié)論。由此可見(jiàn)，正因?yàn)槟壳拔覈?guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展參差不齊，民營(yíng)企業(yè)所處的市場(chǎng)化環(huán)境才不盡相同。已有研究表明：在市場(chǎng)化程度不同的地區(qū)，公司有著不同的公司治理效應(yīng)、投資決策行為、資源配置效率等。

隨著市場(chǎng)化進(jìn)程加快，股權(quán)激勵(lì)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)抑制效應(yīng)減弱，企業(yè)的管理層在進(jìn)行項(xiàng)目選擇時(shí)不用考慮太多的外界因素而是將注意力全部集中在企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展和提高經(jīng)營(yíng)效率的投資項(xiàng)目上來(lái)，更少放棄凈現(xiàn)值為正的投資機(jī)會(huì)，追求企業(yè)價(jià)值最大化，進(jìn)而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的水平?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)2：

H2：相對(duì)于市場(chǎng)化進(jìn)程慢的地區(qū)，市場(chǎng)化進(jìn)程快的地區(qū)的股權(quán)激勵(lì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用更明顯。

研究設(shè)計(jì)

（1）樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011-2016我國(guó)全部A股上市公司為初始樣本，剔除金融保險(xiǎn)類公司；剔除ST、*ST公司；剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司，并對(duì)所有連續(xù)變量在1%水平進(jìn)行縮尾處理（Winsorize）。經(jīng)過(guò)以上處理，最終獲得2135家公司和8935個(gè)樣本觀測(cè)值。數(shù)據(jù)均來(lái)自同花順數(shù)據(jù)庫(kù)，所用統(tǒng)計(jì)軟件為Stata13.0。

（2）變量定義與模型設(shè)計(jì)

1.股權(quán)激勵(lì)

管理層持股是通過(guò)對(duì)公司高管或其他員工一定數(shù)額的公司所有權(quán)作為他們薪酬的一部分，形成風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)利益共享的契約關(guān)系。本文用MSR表示，它等于年末管理層持股數(shù)量/上市公司年末總股數(shù)。

2.風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

本文選取樣本公司近3年ROA變動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的主要度量方式，具體如下：先將公司每年ROA根據(jù)相應(yīng)行業(yè)ROA均值進(jìn)行調(diào)整，剔除行業(yè)異質(zhì)性的影響，得到經(jīng)過(guò)調(diào)整的AdjROA；然后根據(jù)以下公式計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：

其中，Riskl代表企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，AdjROA表示經(jīng)過(guò)行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)年度ROA，i表示公司，t表示年度，T代表樣本年度區(qū)間（如2011-2013），其余變量取每個(gè)樣本年度第一年年末數(shù)據(jù)。

2.2.3模型沒(méi)計(jì)：

為檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2，構(gòu)建如下回歸模型：

模型（1）用來(lái)檢驗(yàn)傘樣本下股權(quán)激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。模型（2）加入市場(chǎng)化進(jìn)程指標(biāo)以及市場(chǎng)化進(jìn)程與股權(quán)激勵(lì)的交乘項(xiàng)，在傘樣本下檢驗(yàn)市場(chǎng)化進(jìn)程是否影響股權(quán)激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。

實(shí)證結(jié)果分析

（1）描述性統(tǒng)計(jì)

表1是豐要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。總體來(lái)看我國(guó)上市公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平一般，并且我國(guó)上市公司對(duì)管理層股權(quán)激勵(lì)力度并不大，各公司之間具有一定差異性。

（2）回歸分析

在回歸之前選取數(shù)據(jù)適用的回歸模型，包括混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型三種。本文進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)后，P值均小于0.5，拒絕原假設(shè)，表明本研究各項(xiàng)回歸使用個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型最適合。

表列示了市場(chǎng)化進(jìn)程、管理層激勵(lì)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的回歸結(jié)果。在模型中，交互項(xiàng)（Mar*MSR）是由管理層持股（MSR）與市場(chǎng)化進(jìn)程變量（Market）相乘而得，是該模型的分析的重點(diǎn)；從模型中可以發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)化進(jìn)程變量（Market）的估計(jì)系數(shù)為0.00326，并且在1%水平上顯著，交互項(xiàng)（Market*MSR）的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)。這表明，市場(chǎng)化進(jìn)程越快，管理層持股對(duì)我國(guó)上市公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平促進(jìn)效應(yīng)會(huì)有所減弱。

結(jié)論

（1）管理層持殷可以提高上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由于我國(guó)股權(quán)激勵(lì)機(jī)制日漸成熟，管理層持有一定比例的公司股份可以激發(fā)其工作積極性從而減少管理層和股東的利益沖突，實(shí)現(xiàn)利益統(tǒng)一，降低代理成本。

（2）市場(chǎng)化進(jìn)程對(duì)管理層股權(quán)激勵(lì)制度具有調(diào)節(jié)作用。在市場(chǎng)化進(jìn)程快的地區(qū)，雖然管理層持股與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)正相關(guān)，但不顯著，不具有統(tǒng)計(jì)上的意義；而在市場(chǎng)化進(jìn)程慢的地區(qū)，管理層持股與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān)。這說(shuō)明隨著市場(chǎng)化進(jìn)程加快，管理層持股對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)效應(yīng)在減弱。

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[3]李小榮，張瑞君.股權(quán)激勵(lì)影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：代理成本還是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避？[J].會(huì)計(jì)研究，2014（1）： 57-63.