股權激勵、高管私人信息與離職行為研究
——基于內生性視角的研究

邱 強 卜 華

(中國礦業大學 管理學院，江蘇 徐州 221008；南京林業大學 經管學院，江蘇 南京 210037)

一、引言

現代企業所有權與控制權相分離，由此產生了股東與管理層代理問題，而沖突不能妥善緩解的結果就是股東用腳投票或者管理層離職。高管離職是公司治理中的一個重要問題，高管離職對公司治理以及資本市場都會產生較大的影響。管理層股權激勵，通常被認為是通過增強管理層報酬與公司價值相關性來緩解代理問題以及能夠將管理層利益與股東利益相結合的一個有效手段(Jensen et al.1976)。2016年8月13日正式實施的我國《上市公司股權激勵管理辦法》(以下簡稱《辦法》)，使得我國公司治理中股權激勵的應用越來越普遍，并已逐漸成為上市公司完善激勵約束機制的較好選擇。(1)陳健、劉益平、邱強：《股權激勵與高管離職——基于上市公司的經驗數據》，《現代財經》2017年第3期。上市公司實施股權激勵主要有股票期權和限制性股票兩種方式，這兩種方式均能夠激勵高管留任至可行權或可變現。因此，理論上應能夠預期股權激勵會導致高管離職率下降。但是，實證結果卻是不確定的，肖淑芳等(2016)的研究支持股權激勵降低高管離職。(2)肖淑芳、付威：《股權激勵能保留人才嗎?——基于再公告視角》，《北京理工大學學報》(社科版)2016年第1期。趙玉潔(2016)研究結論卻與此相反。(3)趙玉潔：《“與虎謀皮”抑或“珠聯璧合”——股權激勵計劃影響高管離職嗎?》，《證券市場導報》2016年第8期。Aldatmaz等(2018)的研究發現，股權激勵會延遲管理層離職，即實施股權激勵后三年離職率下降，但三年后將反轉。(4)Aldatmaz, Serdar, Ouimet, Paige, & Van Wesep, Edward D.The Option to Quit: the Effect of Employee Stock Options on Turnover.Journal of Financial Economics, 2018, 127(1), 136-151.

本文的貢獻在于提出采用異常離職率計量因公司特定因素導致的離職率。異常離職率是指公司高管離職率超過正常(預期)離職率的數字，等于公司實際離職率減正常(預期)離職率的差。正常(預期)離職率由公司業績和公司高管與同行薪酬差兩個因素決定，我們以行業截面樣本估計兩因素的系數，用于估計實施股權激勵公司是正常(預期)離職率，此其一。其二，高管股權激勵與高管離職率存在內生性問題，而內生性問題的根源在于管理層私人信息，公司股權激勵實施決策受到高管效用最大化(由高管私人信息決定)的影響，高管離職也是基于高管效用最大化的考量，已有文獻可能沒有考慮到高管私人信息，存在遺漏變量的內生性問題。其三，高管私人信息隱含在公司股權激勵實施與否的決策中，因此我們采用Heckman模型的逆米爾斯比率計量高管私人信息。

二、理論分析與假設提出

(一)股權激勵與高管離職：基本分析框架

Williamson(1971)提出機會主義假說，認為人的行為是基于自身利益最大化，公司高管的行為也是如此。公司可以通過授予高管股權(或者期權)的方式協調高管與股東之間的利益沖突，減少高管的機會主義行為，降低代理成本，實現激勵效應留任高管以及增加公司價值，即利益協同假說和區間效用假說。股權激勵本質上是股東與管理層對未來公司價值增長的分配，通過增強管理層報酬與公司價值的相關性，將高管與公司綁定。更多的研究傾向于利益協同假說。(5)Armstrong, Christopher S., & Vashishtha, Rahul.Executive Stock Options, Differential Risk-Taking Incentives, and Firm Value.Journal of Financial Economics, 2012, 104(1), 70-88.Fama et al(1983)則提出管理層防御假說，認為管理層持股數量越多，內部人控制的程度就越高，從而更傾向于掏空公司，即管理層持股的塹壕效應或侵占效應增強，有損企業價值。截至目前，股權激勵與高管離職的研究相對較少，且研究結論也不一致。Core et al.(2001)認為，股權激勵有助于吸引并留任具有較高質量和較少風險厭惡的員工，而Kedia et al.(2009)、Blasi等(2010)的研究卻支持股權激勵可降低高管離職率。趙玉潔(2016)以創業板為研究對象進一步分析不同股權激勵方式對高管離職的影響，認為股票期權激勵可能導致更高的正常離職率，限制性股票激勵則提高了非正常離職率。我國上市公司實施股權激勵主要有股票期權和限制性股票兩種形式，并設置授予期和行權期以及相應的設置授予條件和行權條件，在等待期內股權激勵增加了高管離職的機會成本，但同時也能夠鎖定持股收益。而如何決策則取決于當前收益與未來收益兩者對高管的效用?；诖?，我們提出研究假設1：

假設1：股權激勵實施有助于降低高管離職率。

(二)管理層私人信息、股權激勵實施與高管離職：內生機制分析

Hambrick et al.(1984)的高階理論認為，管理層的經驗、價值觀、認知、效用等會影響管理層的選擇并進一步影響公司決策。Bamber et al.(2010)的研究發現，管理層特征對自愿性信息披露決策和公司納稅籌劃產生影響。(6)Bamber, L.S., Jiang, J., & Wang, I.Y.What’s My Style? The Influence of Top Managers on Voluntary Corporate Financial Disclosure.Accounting Review, 2010, 85(4), 1131-1162.Bertrand et al.(2003)較早的研究也發現，管理層效用對公司投資行為、財務政策產生影響。在公司股權激勵決策和高管離職行為方面，我們認為，管理層效用可以同時影響公司股權激勵決策和高管離職行為，而管理層效用則是其薪酬等其他私人信息的函數。

激勵理論認為，公司所有權和控制權的分離導致股東不能有效地監控管理層，因此股東有動機采取股權激勵的方式激勵管理層，以達到緩解代理問題的目的。在公司治理機制不完善的情況下，管理層在公司各項重大決策中擁有較大的話語權(包括薪酬政策)，從而降低激勵的效用。(7)呂長江、趙宇恒：《國有企業高層管理者激勵效應研究》，《管理世界》2008年第11期。管理層在公司重大決策中的話語權體現為高管的薪酬水平和持股水平。對于高管持股，存在兩種相反的觀點：一種觀點認為高管持股有利于將管理層和股東的利益相結合進而減少代理問題；另一種觀點認為高管持股導致管理層權力增大增加了股東的監控難度進而加劇了代理問題。我們認為，管理層持股水平越高意味著管理層在公司重大決策中話語權越大，因此越有可能實施股權激勵以自利。據此，我們提出研究假設2、假設3：

假設2：高管薪酬與股權激勵實施正相關。

假設3：高管持股水平與股權激勵實施正相關。

公司是否實施股權激勵受到管理層的重大影響，實施股權激勵的公司其管理層效用水平要高于不實施的效用水平，因此在實施股權激勵的公司中高管效用水平較高。高管離職決策取決于當前收益與未來收益的效用，只有留任高管才能獲得未來收益。因此，在實施股權激勵的公司中，實施激勵對高管的效用較高，同時只有留任才能夠實現激勵的收益，即降低離職率。據此，我們提出研究假設4：

假設4：影響公司股權激勵實施決策的高管私人信息，能夠降低高管離職傾向。

三、研究設計

(一)變量計量

1.高管異常離職率計量。高管異常離職率是指公司高管離職率超過正常(或預期)離職水平的離職比率，等于公司實際離職率減正常(預期)離職率的差。在經典人力資源文獻中，離職行為主要受公司業績壓力因素影響，曹廷求等(2012)的研究表明，高管往往在公司業績較差時離職。(8)曹廷求、張光利：《上市公司高管辭職的動機和效果檢驗》，《經濟研究》2012年第6期。Kale et al.(2014)的研究發現，薪酬分配不公平導致更高的高管離職率。(9)Kale, Jayant R., Reis, Ebru, & Venkateswaran, Anand.Pay Inequalities and Managerial Turnover.Journal of Empirical Finance, 2014, 27(4), 21-39.本文以行業所有公司(剔除實施股權激勵和st公司)為樣本，以高管離職率為因變量，以業績壓力和薪酬差為解釋變量，估計兩因素的系數，如公式(1)所示。

Turnoveri,t=α0+α1Performancei,t+α2Cashpayi,t+εi,t

(1)

(2)

其中，abturnoverj是j公司t年末異常離職率，其他變量同上。

2.高管私人信息計量。本研究借鑒Chidambaran et al.(2003)、(10)Chidambaran, N.K., & Prabhala, Nagpurnanand R.Executive Stock Option Repricing, Internal Governance Mechanisms, and Management Turnover.Journal of Financial Economics, 2003, 69(1), 153-189.肖淑芳(2016)等的研究模型，提出如下基本模型：

abturnoverj,t=β0+β1Incentivei,t+∑iβiControli,t+ξi,t

(3)

其中，Incentive為股權激勵變量具體計量方式下文詳述，Control為控制變量。

為控制樣本選擇內生性問題，我們采用逆米爾斯比率(λi(αη))計量高管私人信息，具體計量方式如公式(4)。

E(abturnoveri,t|E)=E(β0+β1Incentivei,t+∑iβiControli,t+ξi,t|E)=β0+β1Incentivei,t+∑iβiControli,t+E(ξi,t|E)=β0+β1Incentivei,t+∑iβiControli,t+E(ξi,t|Z'iγ+ηi>0)=β0+β1Incentivei,t+∑iβiControli,t+ρσξλi(αη)

(4)

其中：σξ為ξ的標準差；αη=-Z'iγ/ση；λi(αη)=φ(Z'iγ/ση)/Φ(Z'iγ/ση)。

3.股權激勵計量。本文借鑒Bergstresser et al.(2006)、林大龐(2011)等的方法，計量方法如公式(5)：

(5)

其中，Price為i公司t年末收盤價，equity為i公司t年公司高管獲得的股權激勵份額，stock為i公司t年末高管持股總數，Cashpay為高管現金薪酬總額。

4.其他變量計量。本文其他控制變量包括高管年齡(Age)、公司規模(Size)、資本結構(Levegage)、總資產報酬率(Roa)、產權性質(Private)、現金流量(Cash)、股權集中度(Share1)、領導權結構(Leader)、高管現金薪酬(Pay)、高新技術企業(Htech)、高管持股(Executiveshares)、董事會規模(Board)。

(二)模型

為檢驗本文所提出的假設，采用Heckman模型，總體回歸模型如下(x=1、2、3)：

abturnoveri,t+x=β0+β1Roai,t+β2Agei,t+β3Share1i,t+β4Htechi,t+β5Leaderi,t+β6Boardi,t+β7Executivesharesi,t+β8Leveragei,t+β9Privatei,t+β10Incentivei,t+∑iαiYeari,t+εi,t

(6)

樣本選擇機制如公式(7)：

Prob(Incentivemethod=1)=γ0+γ1Executivesaresi,t+γ2Leveragei,t+

γ3Privatei,t+γ4Sizei,t+γ5Payi,t+γ6Cashi,t+∑iαiYeari,t+τi,t

(7)

其中：Incentive_method為是否實施股權激勵，其他變量不變。

(三)樣本選擇

本文以2006年1月1日至2013年12月31日期間我國實施股權激勵的上市公司作為研究樣本，并按以下標準篩選：①剔除金融證券類上市公司；②剔除同時實施股票期權激勵和限制性股票激勵的上市公司；③剔除未發布激勵公告以及數據不全的公司；④剔除實施股票增值權的公司；⑤剔除激勵對象僅為普通管理人員的公司。本文的股權激勵數據來自巨潮咨詢網，經手工整理并與萬德數據庫進行了比對，高管離職數據為手工整理，其他數據來自國泰安數據庫，最終得到315個觀測樣本。為計量高管私人信息，需要選取對照樣本，選取原則為：①與樣本公司處于同一行業(按證監會2012行業標準，所有行業明細至三位代碼)的所有公司；②剔除數據不全的公司；③剔除實施股權激勵公司。本文數據來自國泰安數據庫，數據分析采用stata13軟件。

四、實證結果及分析

(一)描述性統計

表1Panel A列示了變量的描述性統計結果，Panel B和Panel C列示了按激勵方式分組部分變量的統計結果。本文被解釋變量選擇了實施激勵后三年的異常離職率，其均值略小于0且波動較小，未實施激勵樣本公司異常離職率三年內均大于實施激勵樣本公司，初步驗證了我們的假設；所有樣本公司平均激勵效應為0.086(未實施激勵公司效應為0)，實施激勵公司的平均激勵效應為24.9%，即激勵占高管薪酬的比例為24.9%，標準差為20.6%，最大值為92%，表明在實施激勵的公司中激勵力度差別較大；高管平均持股為8.8%，標準差為0.5%，反映出樣本公司平均高管持股水平不高且差異不大，但最大值為79.5%，說明存在少量的內部人控制企業；實施激勵公司高管持股平均為11.7%，未實施激勵公司高管平均持股為7.3%，表明高管在激勵實施決策中具有一定的話語權。

表1描述性統計

PanelA全部樣本

變量均值標準差最大值最小值中位數abturnoveri,t+1-0.0070.0300.687-0.316-0.025abturnoveri,t+2-0.0040.0410.783-0.960-0.027abturnoveri,t+3-0.0090.0720.438-0.311-0.022Incentive0.0860.0060.92000Age42.7950.14654.5223043Size21.5130.04227.38717.34321.375Levegage0.4980.0590.9390.0150.402Roa0.0490.0010.612-0.4360.046Private0.663Cash0.0370.0030.430-1.5680.039Share10.3460.0050.8060.0580.323Leader0.592Pay14.0470.70516.96310.37914.067Htech0.482Executiveshares0.0880.1650.79500.004Board8.7050.0581749

Panel B 激勵樣本

變量均值標準差最大值最小值中位數abturnoveri,t+1-0.0260.0210.610-0.316-0.028abturnoveri,t+2-0.0150.0700.522-0.960-0.040abturnoveri,t+3-0.0440.0200.357-0.311-0.035Incentive0.2490.2060.9200.0200.179

Panel C 未實施激勵樣本

變量均值標準差最大值最小值中位數abturnoveri,t+10.0810.0600.783-0.3140.056abturnoveri,t+20.0020.0510.783-0.312-0.025abturnoveri,t+30.0080.0480.438-0.311-0.013

(二)Heckman模型結果分析

為本文提出的研究假設，我們采用Heckman模型進行回歸分析，以逆米爾斯比率計量管理層私人信息，以Incentive_method(取1時表示股權激勵)變量作為樣本選擇機制的因變量。Heckman回歸結果顯示，(11)限于篇幅，Heckman回歸結果列表從略。Log likelihood統計量分別為-537.396、-560.338、-668.848，在1%水平顯著，表明Heckman模型整體解釋力度較好。樣本選擇機制回歸結果中，Executiveshare變量和Pay變量系數在三個模型中均顯著為正，表明高管持股越高、高管薪酬越高的公司越傾向于實施股權激勵，這或許意味著高管在公司重大決策中的話語權越大，在某種程度上也說明企業實施股權激勵可能是代理問題的結果而不是代理問題的解決方式，(12)呂長江、嚴明珠、鄭慧蓮等：《為什么上市公司選擇股權激勵計劃？》，《會計研究》2011年第1期。與假設2、假設3的分析相一致。Private變量在三個模型中顯著為正，表明民營企業更傾向于實施股權激勵，這與呂長江等(2011)的研究結果相符。

高管私人信息對高管離職的影響(逆米爾斯比率)在激勵實施后一年、兩年、三年內均顯著降低了高管離職率，系數分別為-0.473、-0.510、-0.714，顯著性水平為1%，回歸結果表明，高管離職與股權激勵實施具有內生性，管理層私人信息是高管離職和實施股權激勵的共同驅動因素，即實施股權激勵企業的管理層效用較高導致了較低的離職率，與假設4的分析一致?；貧w結果中，Executiveshares變量并不顯著，似乎對高管離職沒有影響，考慮到在樣本選擇機制回歸中，Executiveshares變量和Pay變量顯著為正，因此我們認為Executiveshares變量和Pay變量是通過影響股權激勵實施間接作用于高管離職，即高管持股比較高、薪酬較高的企業越傾向于實施股權激勵，這些企業高管的離職率自然就比較低，這也意味著高管離職率低也可能是企業代理問題的結果。這個結果與趙玉潔(2016)的結果略有差異(高管薪酬不顯著，部分回歸中高管持股不顯著)，可能的原因在于未控制內生性問題。Incentiveeffect變量在回歸中的系數分別為-1.269、-1.839、-3.068，且均在1%水平上顯著，表明激勵效應越大高管離職率越低，與我們假設1的分析一致。

其他控制變量的回歸結果，如高管平均年齡在三個回歸中系數分別為-0.005、-0.002、-.003，分別在5%、5%、10%水平上顯著，結果與趙玉潔(2016)、宗文龍等(2013)的結果一致。高新技術企業在實施股權激勵后的三年高管離職率顯著高于非高新技術企業，系數分別為0.066、0.071、0.008，表明高新技術企業人才流動性較強，與肖淑芳,付威(2016)研究結果是高新技術企業在股權激勵再公告后離職率低于非高新技術企業，可能的原因在于肖淑芳,付威(2016)研究對象是股權激勵再公告樣本(即修改激勵條件)與本文的研究對象存在差異。有意思的是Private變量在三個回歸結果中均顯著為負，這說明相對于國有企業，民營企業高管的離職率更低。

(三)進一步分析

我國上市公司實施股權激勵的形式有三種，股票期權、限制性股票和股票增值權，股票增值權是針對外籍人士而且實施企業很少，所以本文主要研究股票期權、限制性股票兩種股權激勵。為檢驗公司實施股票期權激勵和限制性股票激勵對高管離職有無差別，以上述315家實施股權激勵公司為樣本，增加激勵方式(Incentivestyl，限制性股票取值為1，股票期權取值為0)變量，具體模型如公式(8)所示(變量定義同上)，回歸結果見表2，限于篇幅僅報告主要變量結果：

abturnoveri,t+x=β0+β1Roai,t+β2Agei,t+β3Share1i,t+β4Htechi,t+β5Leaderi,t+β6Boardi,t+β7Executivesharesi,t+β8Leveragei,t+β9Privatei,t+β10Incentivestyli,t+∑iαiYeari,t+εi,t

(8)

315個實施股權激勵樣本數據中，實施限制性股票樣本144個，占45.71%，實施股票期權激勵樣本171個，占54.29%。以實施后一年、二年、三年的異常離職率為被解釋變量，回歸A-R2分別為0.22、0.13、0.07，F值分別為23.47、10.35、6.23在激勵實施三年內，Incentivestyl變量系數分別為0.057、0.030、0.025，均在5%水平上顯著，結果表明實施限制性股票激勵提高了高管非正常離職率，結果與趙玉潔(2016)的結論一致。Executiveshares變量系數在激勵實施后一、二、三年中系數分別為-0.084，-0.172，-0.043，顯著性水平分別為5%、1%、5%，表明高管持股降低其離職可能性。Share1變量在三個回歸中系數分別為0.187、0.045、0.079，但僅僅在實施后1年的回歸中顯著。Roa系數分別為-0.572、-0.087、-0.139，均在5%水平上顯著。Age變量系數分別為-0.005、-0.002、-0.007，但僅僅在實施三年的回歸中顯著，其他兩個回歸中不顯著。從控制變量的結果分析，總資產收益率高的企業高管離職率較低，股權集中度較高的企業高管離職率較高，這可能反映出公司股東與高管之間的代理問題。

表2 進一步分析回歸結果

(四)穩健性檢驗

本文用激勵標的占企業總股本比例計量激勵效應，同時股權集中度采用前5大股東持股比例計量，仍采用Heckman模型進行回歸。主要變量的符號與前文中基本一致，激勵效應在實施后一、二、三年中與高管異常離職率均顯著負相關，逆米爾斯比率系數同樣顯著為負，在樣本選擇機制回歸中管理層持股和高管薪酬均為正，所有結果均顯示前述的結論是穩健的，回歸結果不再贅述。

五、結論

本文采用2006-2013年期間實施股權激勵的公司為研究樣本，以逆米爾斯比率作為管理層私人信息的計量變量，采用Heckman方法估計管理層私人信息、股權激勵效應對高管離職的影響。研究結果發現，管理層私人信息與高管異常離職率顯著負相關，即高管離職與股權激勵實施具有內生性，管理層私人信息是高管離職和實施股權激勵的共同驅動因素，即實施股權激勵企業的管理層效用較高導致了較低的離職率。結合樣本選擇機制模型的結果，我們發現高管持股比例高以及高管薪酬高的企業越傾向于實施股權激勵，高管持股比例較高、薪酬較高往往意味著高管在企業中形成某種程度的內部人控制，此種情況下高管離職率的降低并不能被視為代理問題的緩解，其實質是代理問題的表現結果。激勵效應與高管異常離職率顯著負相關也是企業代理問題的表現結果，并非緩解了企業代理問題。

高管離職是公司治理中的一個重要問題，高管離職對公司治理以及資本市場都會產生巨大影響，管理層股權激勵，被認為是通過增強管理層報酬與公司價值相關性，來緩解代理問題以及能夠將管理層利益與股東利益相結合。本文研究的啟示在于，雖然我國上市公司實施股權激勵似乎降低了高管異常離職率，實現了激勵目的，但事實上，此時高管異常離職率的降低正是企業代理問題的結果。因此，上市公司實施股權激勵應謹慎，避免讓股權激勵成為高管牟利的工具。

本文的局限性在于，我們采用逆米爾斯比率作為管理層私人信息的代理變量，實質上逆米爾斯比率應該是所有遺漏變量的綜合，本文將其作為管理層私人信息的代理變量是存在計量誤差的，未來的研究可以進一步尋找更恰當的變量來刻畫管理層私人信息。本文研究存在的另一個問題在于，股權激勵是一種側重長遠目標的激勵方式，而本文限于樣本只考察實施后1至3年的情況，未能描述實施股權激勵后高管異常離職率的長期變化，隨著時間的推移對此做時間序列分析具有重要意義。