【摘要】：自從2006年股權(quán)激勵(lì)管理辦法正式實(shí)施以來(lái),股權(quán)激勵(lì)被越來(lái)越多的上市公司采用,并取得了不錯(cuò)的效果。同時(shí)股權(quán)激勵(lì)也成為了高管薪酬結(jié)構(gòu)中的重要組成部分。而呂長(zhǎng)江等(2009)發(fā)現(xiàn)上市公司設(shè)計(jì)的股權(quán)激勵(lì)方案既存在激勵(lì)效應(yīng)又存在福利效應(yīng)。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的股權(quán)激勵(lì)能夠使得經(jīng)營(yíng)者站在所有者的角度為公司謀取最大福利,真正起到激勵(lì)的效果,反之則會(huì)成為經(jīng)營(yíng)者免費(fèi)獲取個(gè)人利益的工具,甚至有可能驅(qū)使經(jīng)營(yíng)者做出損害企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的短視行為。而股權(quán)激勵(lì)中的行權(quán)業(yè)績(jī)目標(biāo)是股權(quán)激勵(lì)合約設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要部分。前人的一些研究表明由于股權(quán)激勵(lì)的業(yè)績(jī)目標(biāo)存在棘輪效應(yīng)(“target ratcheting effect”),本期過(guò)于優(yōu)秀的業(yè)績(jī)可能導(dǎo)致今后業(yè)績(jī)目標(biāo)的提高,所以管理者不會(huì)希望報(bào)告業(yè)績(jī)過(guò)多的超過(guò)目標(biāo)業(yè)績(jī)。同時(shí),不達(dá)到目標(biāo)業(yè)績(jī)意味著不能行權(quán),所以管理者會(huì)努力提高報(bào)告業(yè)績(jī)以到達(dá)目標(biāo)業(yè)績(jī)。由于以上原因,本文認(rèn)為:上市公司報(bào)告業(yè)績(jī)會(huì)集聚在目標(biāo)業(yè)績(jī)周圍,并且超過(guò)目標(biāo)業(yè)績(jī)的上市公司數(shù)量會(huì)高于沒(méi)有達(dá)到目標(biāo)業(yè)績(jī)的公司數(shù)量。本文采用2006年以來(lái)上市公司公布的股權(quán)激勵(lì)方案中的目標(biāo)業(yè)績(jī)數(shù)據(jù),與實(shí)際報(bào)告業(yè)績(jī)構(gòu)建相對(duì)業(yè)績(jī)指標(biāo),并通過(guò)對(duì)相對(duì)業(yè)績(jī)指標(biāo)的分布進(jìn)行三項(xiàng)測(cè)試,得到上市公司存在業(yè)績(jī)操縱行為的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第一項(xiàng)測(cè)試基于McCrary(2008)用于檢測(cè)對(duì)是否存在對(duì)游動(dòng)變量操縱行為的方法。第二項(xiàng)測(cè)試基于Bollen and Pool(2009)檢測(cè)對(duì)沖基金在其業(yè)績(jī)分布上的間斷點(diǎn)的方法。第三項(xiàng)為自抽樣檢驗(yàn)。全樣本檢驗(yàn)顯示上市公司管理層在凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)收入、凈資產(chǎn)收益率這三個(gè)指標(biāo)上都存在業(yè)績(jī)操縱的行為。但上市公司管理層更傾向于操縱營(yíng)業(yè)收入而不是凈資產(chǎn)收益率,或者這也可以從側(cè)面反映營(yíng)業(yè)收入最容易被操縱,而凈資產(chǎn)收益率則較難被操縱。為了研究上市公司異質(zhì)性是否影響了管理層對(duì)業(yè)績(jī)的操縱,本文又將全樣本按照上市公司性質(zhì)(是否國(guó)企)、所屬行業(yè)、規(guī)模分成若干個(gè)子樣本進(jìn)行逐一檢驗(yàn)。結(jié)果表明無(wú)論是國(guó)企還是非國(guó)企,都存在著對(duì)這三項(xiàng)業(yè)績(jī)指標(biāo)的操縱行為。國(guó)企與非國(guó)企對(duì)于凈利潤(rùn)的操縱并沒(méi)有顯著差別,而國(guó)企管理層比非國(guó)企管理層更傾向于操縱營(yíng)業(yè)收入來(lái)達(dá)到股權(quán)激勵(lì)的目標(biāo)業(yè)績(jī)指標(biāo)。我們還發(fā)現(xiàn),管理層對(duì)ROE的操縱在國(guó)企中并不顯著,而在非國(guó)企中,管理層對(duì)ROE的操縱則更加普遍。按行業(yè)劃分的子樣本檢驗(yàn)結(jié)果顯示,建筑業(yè)可能存在著最嚴(yán)重的凈利潤(rùn)操縱行為,而批發(fā)零售業(yè)的凈利潤(rùn)操縱行為最不顯著。軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)對(duì)營(yíng)業(yè)收入的操縱較少。凈資產(chǎn)收益率在各個(gè)行業(yè)的操縱行為都比較少。就上市公司規(guī)模而言,市值規(guī)模的大小不影響管理層對(duì)凈利潤(rùn)和營(yíng)業(yè)收入的操縱行為,而營(yíng)業(yè)收入的規(guī)模大小與上市公司管理層操縱凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入的行為似乎存在著正向關(guān)系。有意思的是,我們發(fā)現(xiàn)無(wú)論是按市值劃分或者按營(yíng)業(yè)收入劃分,規(guī)模前20%的上市公司對(duì)凈資產(chǎn)收益率的操縱行為都不顯著,但這種操縱行為卻存在于規(guī)模后20%的上市公司中,這表明上市公司規(guī)模增大會(huì)降低管理層操縱凈資產(chǎn)收益率的可能性,這或許是由于上市公司規(guī)模的增長(zhǎng)加大了對(duì)凈資產(chǎn)收益率的操縱難度。
【圖文】：

圖 2 中的（2-b）圖展示了 McCrary（2008）方法檢測(cè)相對(duì)營(yíng)業(yè)收入在 0 點(diǎn)是否間斷的結(jié)果。此圖直接由 STATA 中的“DCdensity”命令輸出，使用默認(rèn)箱體寬度 b=0.0335，0 點(diǎn)兩側(cè)擬合的密度曲線附帶了 95%的置信區(qū)間�？梢钥吹�，，相比相對(duì)凈利潤(rùn)，相對(duì)營(yíng)業(yè)收入的置信區(qū)間會(huì)大一些，但即便這樣，0 點(diǎn)右側(cè)擬合的密度曲線 95%置信區(qū)間的下限仍然明顯高出 0 點(diǎn)左側(cè)擬合的密度函數(shù) 95%置信區(qū)間的上限，這說(shuō)明了相對(duì)營(yíng)業(yè)收入分布也在 0 點(diǎn)處存在著非常顯著的間斷。這意味著相比報(bào)告的營(yíng)業(yè)收入恰好低于股權(quán)激勵(lì)行權(quán)條件中規(guī)定的營(yíng)業(yè)收入目標(biāo)的上市公司，報(bào)告的營(yíng)業(yè)收入恰好高于股權(quán)激勵(lì)行權(quán)條件中規(guī)定的營(yíng)業(yè)收入目標(biāo)的上市公司數(shù)量明顯更多。圖（2-b）McCrary（2008）關(guān)于 0 點(diǎn)是否間斷的檢測(cè)圖

我們對(duì)最后的上市公司相對(duì)凈資產(chǎn)收益率在 0 點(diǎn)的間斷情況，所做的測(cè)試與前兩個(gè)指標(biāo)基本相同。在圖（3-a）中，我們展示了上市公司的相對(duì)凈資產(chǎn)收益率（A-T ROE）分布直方圖與 STATA 擬合的一條光滑密度曲線，即為McCrary（2008）方法的第一步驟直方圖，其中，圖（3-a-1）使用“DCdensity”命令默認(rèn)箱體寬度（binsize=0.0028）。我們同樣可以觀察到，上市公司相對(duì)凈資產(chǎn)收益率在 0 點(diǎn)處集聚現(xiàn)象非常明顯，同時(shí) 0 點(diǎn)右側(cè)的箱體明顯高于左側(cè)，擬合的密度曲線也顯示出了明顯的右偏性，這與我們的預(yù)測(cè)完全吻合。同樣，為了避免由于箱體寬度設(shè)置帶來(lái)的測(cè)量誤差，我們?cè)趫D（3-a-2）與圖（3-a-3）中分別使用箱體寬度為 0.001 與 0.006，來(lái)查看這兩種情況下的上市公司相對(duì)凈資產(chǎn)收益率分布，雖然在 binsize=0.001 情況下，分布直方圖出現(xiàn)了許多箱體間跳躍明顯的情況，說(shuō)明箱體寬度選擇過(guò)小，但根據(jù)擬合的密度曲線同樣展現(xiàn)出相對(duì)凈資產(chǎn)收益率在 0 點(diǎn)處的集聚現(xiàn)象與 0 點(diǎn)的處的間斷性。這說(shuō)明相對(duì)凈資產(chǎn)收益率在0 點(diǎn)處的間斷性對(duì)箱體寬度的選擇也不敏感。圖（3-a-1）使用“DCdensity”命令默認(rèn) binsize=0.0028 情況下的分布直方圖
【學(xué)位授予單位】：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F832.51;F272.92;F275

【參考文獻(xiàn)】

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