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Fcnki_不确定性_股权激励与非效率投资_徐倩

不确定性、股权激励与非效率投资*

徐倩

（西南财经大学会计学院611130）

【摘要】文章在考察环境不确定性对上市公司投资行为影响的基础上，分析了股权激励计划对这一相关关系的影响机制和作用效果，结果发现:企业所面临的环境不确定性会降低企业投资效率，导致过度投资或投资不足。

而股权激励措施对不确定环境引起的管理者非效率投资行为有抑制作用。本文研究结果表明，股权激励制度有助于减少环境不确定性导致的代理矛盾，抑制过度投资，也有助于降低企业管理者风险的厌恶程度，缓解投资不足。

【关键词】股权激励过度投资投资不足环境不确定性

一、引言

自2006年1月1日证监会颁布《上市公司股权激励管理办法》以来，至2012年12月31日，沪深两市共有281家上市公司公告或实施了股权激励方案（数据来自CSMAＲ数据库，不包括已取消股权激励的公司）。作为完善公司激励和约束机制，提高公司价值的重要举措，股权激励实施效果倍受关注。目前，国内有关股权激励制度和公司投资的研究不多，罗富碧（2008）运用我国上市公司2002－2005年的数据，研究了我国上市公司股权激励和投资决策间的交互作用，发现股权激励计划对企业投资有显著的正的影响，文章没有区分过度投资和投资不足。吕长江和张海平（2011）在对过度投资和投资不足进行划分的基础上，研究认为股权激励制度缓解了管理者和股东间的利益冲突，抑制了企业非效率投资，间接实现降低代理成本的目的。这些研究主要从股权激励协调股东及管理者利益的角度检验了其对企业管理者投资行为的影响，没有考虑环境不确定性即风险因素，本文拟从不确定性环境下企业投资行为入手，对我国上市公司股权激励效果进行进一步的探讨。

国外的一些学者认为，股权激励除了与其他一些以股票为基础的薪酬机制一样，可以通过协调股东与管理者利益达到降低代理矛盾的目的外，其设计的特点还可以激励管理者接受风险，增加投资（Guay，1999；Aggarwal et al．，2006）。具体来说，股权激励是授予管理者在将来以一定价格（行权价格）购买企业股票的选择权，是赋予管理者的一种看涨期权，期权的价值随着标的（即股票）价格的波动而增加，企业股票价格风险越大，期权的价值越大。另外，就股权激励与企业风险和投资之间的关系而言，企业风险越大，如果投资成功，企业收益越大，未来行权期间企业股票市价越高，管理者以即定的行权价格行权获利就越多；如果企业投资失败，未来股票市价低于行权价格，管理者可以不行权，虽然没有收益也不会有损失。用股权而不是股票作为薪酬支付，管理者财富会随着企业环境不确定性而增涨，具有“凸”性。当其他条件不变，薪酬合约凸性的增加，会降低管理者的风险厌恶、增加投资（Ｒoss，2004）。这些研究表明，股权激励措施与企业风险联系紧密，是企业缓解不确定性环境下管理者投资行为偏差的重要方式。因此，本文在前面学者研究的基础上，引入环境不确定性因素，考察股权激励措施在环境不确定性与企业投资相关关系中的作用，以便更为全面地了解我国上市公司股权激励机制的实施效果，拓展和完善股权激励理论。

为考察股权激励措施在企业环境不确定性－投资相关关系中的作用，本文收集了2006－2012年间沪、深两市的A股上市公司作为样本进行了实证检验。研究结果表明：我国上市公司所面临的不确定性与企业的投资效率之间存在显著的相关关系。具体来说，不确定性与企业的过度投资呈现显著正相关关系，说明企业环境不确定性程度越大，企业过度投资水平越高；另一方面，不确定性也与企业投资不足呈现显著负相关关系，即企业环境不确定性越大，企业投资不足程度也越严重。股权激励计划的实施可以使这一情况得到缓解，降低了与不确定性相关的过度投资行

*作者感谢匿名专家的建设性意见，文责自负。

为，也减少了不确定性引起的投资不足现象。本文的研究表明，我国企业投资效率受到不确定性的显著影响，而股权激励制度有助于减少不确定环境导致的代理矛盾，对股东直接监督具有替代作用，也有助于降低投资不足企业管理者风险的厌恶程度，提高投资效率，增加企业价值。

文章的结构安排如下：第二部分对相关理论进行了回顾；第三部分介绍了样本、数据和模型；第四部分为实证结果与分析；第五部分为稳健性测试；第六部分为结论。

二、文献回顾与研究假设

（一）不确定性与管理者投资决策

Modiglianiand Miller （1985）认为在完美市场中，投资机会的盈利能力是影响公司投资决策的唯一因素。但是现实中，由于代理问题和信息不对称的存在，公司投资行为会受到其他因素影响而呈现出过度投资和投资不足。在这些因素中，环境不确定性对管理者投资决策的影响可以概括为两个方面：

一方面，不确定性增加了企业信息不对称程度，加大了股东监督难度，管理者倾向过度投资的可能性提高。Jensen （1986、1993）认为，通过对更多资源的控制可以使管理者获取私人收益，在信息不对称条件下，管理者有可能将企业自由现金流用于净现值（NPV ）为负的项目，以谋取私利，造成企业投资过度。企业过度投资，即投资于净现值为负的项目，会使企业整体业绩下降，最终也会影响到管理者收益，但在企业面临较高不确定性时，管理层可以将投资失败的原因归因于外部客观环境，而较高的环境不确定性也增加了股东对投资项目回报予以恰当评价以及对管理层行为进行预测和监督的难度。因此，管理层通过无效率投资追求私人收益的机会增多，管理者倾向过度投资的可能性提高。

另一方面，环境不确定性增加了取得项目成功所需承担的私人成本，导致管理者风险回避，抑制其投资动机。Amihud and Lev （1981）认为，股东与管理者对于投资项目的风险偏好不同，当投资成功，经理不能获得投资所创造的全部收益；但若投资失败，管理者则要承担与此相关的个人职业风险，即管理者从投资中所获取的剩余收益与其所承担的潜在成本不对称。因此，在不确定环境下管理者通常倾向投资不足。Smith and Stulz （1985）则指出，管理者的个人资本（前途、声誉以及个人财富等）与企业经营成败密切相关，与企业的股东相比，管理者所面对的企业风险不可分散。当企业环境不确定性增加，管理者为避免承担过高风险可能带来的损失，倾向于降低投资。这些研究结论表明，环境不确定性增加了管理者投资决策所需承担的私人成本，为回避风险可能会放弃一些净现值为正的投资项目，从而导致投资不足。

（二）股权激励对不确定性环境下管理者投资行为的作用

管理者行为偏差可以通过监督和激励机制进行约束，与其他的机制相比，薪酬机制可以经常进行调整，成本相对较低并且可以更准确的以管理者行为为目标，而股权激励计划设计的特点为有效约束不确定环境引起的管理者行为偏差提供了可能。

一方面，股权激励有利于协调股东与管理者利益，成为替代不确定环境下股东监督的有效机制。股权激励计划与一般以股票为基础的激励机制一样，可以使管理层和股东利润共享、风险共担，促使管理者按照股东利益最大化的原则进行决策，减少和消除短期行为，因此，可以有效地缓解公司股东与管理者之间的代理矛盾，降低代理成本（Jenson and Meckling ，1976；Jensen and Murphy ，1990）。程仲鸣和夏银桂（2008）的研究也发现，我国制度背景的最大特点在于政府干预下的内部人控制，分享剩余收益权不足的经理人在缺乏监督的情况下，倾向于滥用企业资金、过度在职消费等，导致较高代理成本。授予管理者一定的股权，使其可以分享企业的剩余索取权，将其私人利益与公司价值联系起来，与股东一样收益风险共担，可以减少代理成本，提高公司的业绩。当管理者与股东利益得到有效协调，不确定环境下股东监督的需求降低，管理者过度投资倾向可以得到抑制。

另一方面，股权激励机制有助于风险回避的管理者接受风险。Hall and Murphy （2003）认为，对管理者进行股票激励，即使股价较低，经理人仍然拥有公司的所有权；但期权激励制度则不同，在行权期限内，如果公司的股价始终低于执行价格，则经理人的报酬将为零。只有当公司股价高于行权价时，经理人才能获得激励报酬。期权激励所具有的这种非对称的特性会对公司经理人产生积极的激励效果，促使经理人更倾向于选择风险较高项目，从而能在一定程度上克服经理人过度风险规避而导致的投资不足问题。Ｒoss （2004）也认为用期权而不是股权作为管理者薪酬，使得管理者财富由于企业价值的波动性而提高，所以具有凸性。这样，当其他条件不变，薪酬合约凸性的增加，会降低管理者投资的风险回避。Panousi and Papaniko-laou （2012）的实证结果表明，企业非系统风险对投资的负面影响对于薪酬合约凸性更大的企业影响更小，大部分薪酬为期权而不是股票可以降低管理者风险厌恶程度。因此，股权激励措施有助于缓解环境不确定性引起的企业管理者风险厌恶情绪，增加企业投资。

三、样本、数据与模型设定

（一）样本和数据

本文选取2006年至2012年间沪市、深市全部A 股上

市公司作为初始样本，并按如下标准进行筛选：（1）剔除ST 公司、金融行业公司和数据不完整的公司。（2）剔除年度周个股回报率记录不足30的样本；最终样本来自1547家上市公司的8022个观测值。文章所使用的财务数据和市场数据来自CSMAＲ数据库，为降低异常值的影响，对变量进行1%分位及99%分位的缩尾处理。

1．计算过度投资与投资不足

本文借鉴Ｒichardson （2006）及吕长江和张海平（2011）的模型，使用现金流量表数据将总投资（Inv _T ）分为维持性投资（Inv _M ）新增投资（Inv _N ），其中：

Inv _T =购建固定资产、无形资产其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额－处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额－处置子公司及其他营业单位收到的现金净额

Inv _M =固定资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销

Inv _N =Inv _T －Inv _M Ｒichardson （2006）认为，企业各期的新增投资Inv _N 由两部分组成，即预期新增投资Inv _e i ，t （即正常的投资额）与非预期新增投资Inv _εi ，t （即投资不足或过度投资，也称非效率投资）。公司正常的投资与非效率投资可用以下模型予以估计：

Inv _N i ，t =β0+β1TobinQ i ，t +β2Lev i ，t +β3Cash i ，t +β4Age i ，t

+β5Size i ，t +β6Ｒets i ，t +β7Inv i ，t +YearD +IndustryD +εi ，t

（1）

其中，Inv _N i ，t 表示公司i 第t 年的新增投资支出，即前述第t 年新增投资Inv _N 与年初资产总额之比；TobinQ i ，t 是公司第t 年的托宾Q 值，由公司股东权益的市场价值加上净债务除以年初总资产计算得到；Lev i ，t 为公司第t 年年初的资产负债率；Cash i ，t 是第t 年的现金状况，等于经营现金净流量除以年初总资产；Age i ，t 表示截至第t 年年初公司的上市年限；Size i ，t 为公司规模，用第t 年年初总资产的自然对数表示；Ｒets i ，t 为第t 年年初的股票收益率。YearD 和IndustryD 为控制年份和行业的哑变量。

表1

预期新增投资的回归结果

Intercept

TobinQ i ，t

Lev i ，t

Cash i ，t

Age i ，t

Size i ，t

Ｒets i ，t

Inv i ，t

Adj _Ｒ2N 系数t 值

－0.087＊

＊＊

（－4.31）0.005＊

＊＊

（5.55）－0.026＊

＊＊（－4.14）0.045＊

＊＊（5.47）－0.002＊

＊＊（－6.81）0.006＊

＊＊（6.06）0.004＊

＊＊（3.73）0.320＊

＊＊（31.01）

14.8%—

8022—

注：＊

＊＊、＊

＊、*表示估计系数在1%、5%、10%水平下显著，括号内数值为对应系数的t 统计量。表1中列示了模型（1）的回归系数，将这些系数代入模型（1）可以计算出公司i 在第t 年预期的新增投资（Inv _e i ，)t 。用实际的新增投资（Inv _N i ，t ）减去预期的新增投资（Inv _e i ，t ）可得到模型（1）的残差，表示企业当期非效率投资，若残差为正，则表示投资过度，用Overinv i ，t 表示；若残差为负表示投资不足，用Underinv i ，t 表示。Overinv i ，t 和Underinv i ，t 的绝对值越大，分别意味着投资过度和投资不足程度越严重。

2.企业环境不确定性的计量

在文章中，分析的对象是不确定性对上市公司资本支出的影响，因此，使用公司股票收益的波动程度对环境不确定性进行衡量（Bulan ，

2005；Panousi ，2012）。Leahy and Whited （1996）认为股票收益的波动描述了对投资者而言企业环境变化的重要方面。

具体计算方法如下，用第i 个企业第τ周的周个股回报率Ｒi ，τ对按市值加权平均的周市场回报率（ＲMKT ）与按市值加权平均的周行业回报率（ＲIND ）进行回归，即将第i 个企业第τ周总的回报率分解为周市场回报率、周行业回报率与企业个体的回报率：

Ｒi ，τ=α1，i +α2，i F i ，τ+εi ，τ

（2）

其中，τ表示周数，F i ，τ=［

ＲMKT ，ＲIND ］。对第i 个企业第t 年面临的不确定性程度的衡量用该企业年度中各周数据（只保留年度中周收益记录大于30的样本）回归得到的残差的标准差表示，即

UC i ，t =σi ，t =

ε2

i ，槡

t （3）

UC i ，t 越大，表示企业面临的风险或不确定性越大。

（二）模型设定

建立计量模型考察环境不确定性与企业过度投资、投资不足之间的相关关系，以及股权激励机制对这一关系的影响：

Overinv i ，t =β0+β1UC i ，t +β2OPTION i ，t +β3UC i ，t *OPTION i ，t

+β4Controls i ，t +YearD +IndustryD +νi ，t （4）Underinv i ，t =β0+β1UC i ，t +β2OPTION i ，t +β3UC i ，t *OPTION i ，t

+β4Controls i ，t +YearD +IndustryD +νi ，t

（5）

其中，因变量分别为过度投资（Overinv i ，t ）和投资不足（Underinv i ，t ）；解释变量UC i ，t 为企业期初不确定性；OPTION i ，t 是在第t 年上市公司是否实行股权激励的哑变量，若有则取值为1，否则为0。模型（4）中若UC i ，t 的回归系数β1显著为正，则表示不确定性与企业过度投资水平正相关，若UC i ，t 与OPTION i ，t 交乘项系数β3显著为负，则表示股权激励措施抑制了不确定性因素引起的企业管理者过度投资行为；模型（5）中若UC i ，t 的回归系数β1显著为负，则表

示不确定性导致企业投资不足，若UC i ，t 与OPTION i ，t 交乘项系数β3显著为正，则表示股权激励措施缓解了企业管理者风险回避而导致的投资不足现象。

Controls 是一组控制变量：第一，与其他投资行为研究相同，模型中用TobinQ i ，t 来控制企业投资机会，以经营现金流量净额Cash i ，t （除以年初资产总额）控制企业自由现金流水平；第二，由于企业规模影响到企业不确定性与增长速度，加入企业规模Size i ，t 作为控制变量；第三，为剔除企业盈利信息的影响，用企业净资产收益率ＲOA i ，t 进行控制；第四，对企业财务杠杆Lev i ，t 进行控制，因为权益的不确定性随着负债比率的提高而增加，而债务条款限制会使得负债率高的企业投资下降；第五，国有企业和非国有企业的管理者激励存在较大差异，两类企业的投资行为也可能存

在差异，因此，在模型中加入股权性质SOE i ，t 。国有企业取值为1，非国有企业取值为0。第六，对管理者在企业中的持股比率INSD i ，t 进行控制。最后为了控制年度和行业的影响，在模型中加入了年度YearD 和行业IndustryD 哑变量。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

文章所使用变量的描述性统计如表2所示，其中：公司年均新增投资额Inv _N i ，t 为总资产的3.8%；在8022个观测值中有3027个观测值（37.73%样本）过度投资，平均过度投资额（Overinv i ，t ）为总资产的6%；有4995个观测值投资不足（Underinv i ，t ），平均投资缺口为总资产的3.8%；企业不确定性UC i ，t 平均值为33.6%，中位数为32%。

表2

变量描述性统计

变量名称

变量符号

平均值

中位值标准差

最小值

最大值

观测值

因变量

新增投资额Inv i ，t 0.0380.0160.085－0.5320.9238022过度投资Overinv i ，t 0.0600.0330.0750.0000.4363027投资不足Underinv i ，t

－0.038－0.0300.032－0.180－0.0014995不确定性

UC i ，t

0.336

0.3200.122

0.045

0.972

8022

自变量

周个股回报Ｒi ，τ0.0050.0050.072－0.3440.5828022周市场回报ＲMKT 0.0040.0050.042－0.1530.1738022周行业回报ＲIND 0.0070.0080.050－0.2130.5548022股权激励与否

OPTION i ，t

0.058

0.0000.234

0.000

1.000

8022

控制变量

投资机会TobinQ i ，t 1.787 1.4600.9840.742 5.5378022资产负债率Lev i ，t 0.5040.5170.1840.0810.8678022现金比率Cash i ，t 0.0600.0560.092－0.1870.3218022规

模

Size i ，t 21.94421.792 1.21719.02128.4058022上市年限Age i ，t 10.18010.000 4.3050.00022.0008022股票收益Ｒets i ，t 0.4510.1120.994－0.734 3.5358022总资产报酬率ＲOA i ，t 0.0360.0330.072－2.7460.4008022最终控权性质SOE i ，t 0.649 1.0000.4770.000 1.0008022管理层持股比率

INSD i ，t

0.011

0.000

0.054

0.000

0.662

8022

（二）环境不确定性、股权激励及企业投资行为文章的这一部分通过多元回归分析考察企业环境不确定性、股权激励以及二者的交互作用对企业投资行为的影响。由于现有研究认为不确定性环境、股权激励都是影响企业投资行为的重要因素，为体现研究的连续性，回归中

逐次加入不确定性、股权激励及二者的交乘项并列示相应结果。

首先，通过多元回归分析考察企业环境不确定性、股权激励以及二者的交互作用对企业过度投资的影响。文章使用样本中3027个过度投资的观测值对模型（4）进行了

回归，结果如表3中Panel A （1）、（2）、（3）、（4）列所示。列（1）考察不确定性与过度投资的关系，其中企业不确定性程度（UC i ，t ）的系数在1%水平上显著为正，表明企业不确定性程度越高，过度投资越严重，与理论预期一致。列（2）为股权激励与过度投资的回归结果，其中企业股权激励哑变量（OPTION i ，t ）的系数在5%水平上显著为负，说明股权激励对企业过度投资行为具有抑制作用，这与吕长江和张海平（2011）的结论一致。列（3）同时考察了不确定性环境与股权激励对企业投资的影响，结果显示不确定性程度（UC i ，t ）的系数在1%水平上仍然显著为正，但股权激励哑变量（OPTION i ，t ）

的系数变得不显著。列（4）在列（3）基础上引入不确定性程度（UC i ，t ）与股权激励哑变量（OPTION i ，t ）的交乘项，其系数在1%显著性水平上为负。从经济意义来看，对于非股权激励公司，不确定性每增加1%其过度投资额增加5.8%，而对于实施股权激励的公司，不确定性每增加1%，其过度投资减少了2%，说明股权激励措施降低了环境不确定性引起的管理者过度投资行为。表3中Panel A 的结果与预测一致，企业环境不确定性与企业过度投资正相关，实证结果在1%的置信水平上认为，股权激励抑制了管理者由于环境不确定引起的过度投资倾向，降低了企业过度投资水平。

表3

股权激励与不确定性环境下的非效率投资

因变量

PanelA ：过度投资（Overinv i ，t ）

PanelB ：投资不足（Underinv i ，t ）

（1）

（2）

（3）

（4）

（1）

（2）（3）

（4）

UC i ，t

0.054＊

＊＊

（3.82）

0.054＊

＊＊

（3.79）0.058＊

＊＊

（4.04）－0.016＊

＊＊

（－3.65）

－0.015＊

＊＊

（－3.63）

－0.016＊

＊＊

（－3.80）OPTION i ，t －0.011＊

＊

（－2.22）－0.009（－1.63）

0.008（0.98）

0.006＊

＊＊

（3.26）0.006＊

＊＊

（2.99）

0.000（0.05）

UC i ，t *OPTION i ，t －0.078＊

＊＊

（－2.72）

0.025＊

＊

（2.23）

TobinQ i ，t

0.010＊

＊＊

（5.12）

0.010＊

＊＊

（5.98）

0.010＊

＊＊

（5.22）

0.010＊

＊＊

（5.28）

－0.005＊

＊＊

（－8.12）

－0.005＊

＊＊

（－10.08）

－0.005＊

＊＊

（－8.33）

－0.005＊

＊＊

（－8.41）

Lev i ，t

－0.062＊

＊＊

（－6.65）

－0.059＊

＊＊

（－7.68）

－0.063＊

＊＊

（－6.71）

－0.063＊

＊＊

（－6.75）

0.008＊

＊＊

（2.89）0.007＊

＊＊

（2.87）0.008＊

＊＊

（2.88）0.008＊

＊＊

（2.91）Cash i ，t

0.080＊

＊＊

（7.47）

0.072＊

＊＊

（7.14）

0.080＊

＊＊

（7.44）

0.080＊

＊＊

（7.47）

0.003（0.70）0.003（0.71）0.003（0.66）0.002（0.64）ＲOA i ，t

－0.103＊

＊＊

（－3.04）

－0.080＊

＊＊

（－2.86）

－0.099＊

＊＊

（－2.92）

－0.098＊

＊＊

（－2.91）

0.005（0.56）0.005（0.67）0.003（0.35）0.003（0.38）Size i ，t

0.010＊

＊＊

（6.38）0.008＊

＊＊

（6.09）0.010＊

＊＊

（6.54）0.010＊

＊＊

（6.59）0.000（1.01）

0.000（1.04）

0.000（0.63）

0.000（0.55）

SOE i ，t

－0.001（－0.18）－0.005*（1.66）

－0.001（－0.43）－0.001（－0.46）0.003＊

＊＊

（3.18）0.004＊

＊＊

（4.12）0.004＊

＊＊

（3.59）0.004＊

＊＊

（3.59）INSD i ，t

0.019（0.72）

0.046＊

＊＊

（2.73）

0.026（0.95）

0.025（0.92）

0.010（1.20）

0.007（1.17）

0.006（0.73）

0.006（0.74）

Intercept －0.182＊

＊＊

（－5.15）－0.107＊

＊＊

（－3.77）－0.189＊

＊＊

（－5.31）－0.192＊

＊＊

（－5.40）－0.034＊

＊＊

（－3.24）－0.030＊

＊＊

（－3.28）－0.030＊

＊＊

（－2.87）－0.029＊

＊

（－2.76）Ｒ2

0.111

0.095

0.112

0.114

0.11

0.113

0.111

0.112

注：＊＊＊、＊

＊、*表示估计系数在1%、5%、10%水平下显著，括号内数值为对应系数的t 统计量。

其次，通过多元回归分析考察企业环境不确定性、股权激励及二者的交互作用对企业投资不足的影响。文章使用样本中4995个投资不足的观测值对模型（5）进行了回

归，结果如表3中Panel B （1）、（2）、（3）、（4）列所示。列（1）考察不确定性与投资不足的关系，其中企业不确定性程度（UC i ，t ）的系数在1%水平上显著为负，表明企

业不确定性程度越高，投资不足越严重。列（2）列示股权激励与投资不足的回归结果，其中企业股权激励哑变量（OPTION

i，t

）的系数在1%水平上显著为正，说明股权激励措施可以缓解企业投资不足行为，这与吕长江和张海平（2011）的结论一致。列（3）同时考察了环境不确定性与股权激励对企业投资的影响，结果显示不确定性程度

（UC

i，t ）、股权激励哑变量（OPTION

i，t

）的系数均在1%水

平上显著。列（4）在列（3）基础再引入不确定性程度

（UC

i，t ）与股权激励哑变量（OPTION

i，t

）的交乘项，其系

数在5%显著性水平上为正。从经济意义来看，对于非股权激励公司，不确定性每增加1%其投资不足程度增加1.6%，而对于实施股权激励的公司，不确定性每增加1%，其投资不足程度降低了0.9%，说明股权激励措施的实施可以激励风险厌恶的管理者接受风险，提高企业投资水平。因此，表3中Panel B的结果与预测一致，企业环境不确定性与企业投资不足程度负相关，实证结果在5%的置信水平上可以认为，股权激励可以促使风险规避的管理者接受风险，缓解环境不确定性导致的投资不足问题。

五、稳健性测试

为体现研究结论的可靠性，文章从以下方面进行了稳健性检验：

第一、重新计算企业投资效率。文章基于资产负债表重新计算了企业年度新增投资（Inv_N），用企业当年度及前一年度固定资产、在建工程、工程物资、无形资产、开发支出、商誉等净额之和的差作为新增投资（Inv_N），重新计算残差得到企业过度投资和投资不足的数据，代入模型（4）、（5），回归的结果如表4所示。

表4股权激励与不确定性环境下的投资效率（稳健测试）

因变量Panel A：过度投资（Overinv i，t）PanelB：投资不足（Underinv i，t）（1）（2）（3）（4）（1）（2）（3）（4）

UC i，t 0.044＊＊＊

（2.39）

0.044＊＊

（2.87）

0.049＊＊＊

（2.63）

－0.027＊＊＊

（－3.66）

－0.027＊＊＊

（－3.68）

－0.029＊＊＊

（－3.93）

OPTION i，t －0.016＊＊

（－2.28）

－0.008＊＊

（－1.19）

0.004

（0.41）

0.007＊＊＊

（1.98）

0.007＊＊＊

（2.02）

0.003

（1.29）

UC i，t* OPTION i，t －0.052*

（－1.69）

0.069＊＊

（2.14）

TobinQ i，t 0.012＊＊＊

（4.53）

0.013＊＊＊

（5.86）

0.013＊＊＊

（4.63）

0.013＊＊＊

（4.65）

－0.015＊＊＊

（－17.41）

－0.016＊＊＊

（－17.64）

－0.016＊＊＊

（－17.52）

－0.016＊＊＊

（－17.46）

Lev i，t －0.048＊＊＊

（－3.96）

－0.065＊＊＊

（－5.44）

－0.048＊＊＊

（－4.02）

－0.049＊＊＊

（－4.06）

0.001

（0.31）

－0.002

（－0.33）

0.001

（0.31）

0.001

（0.32）

Cash i，t 0.063＊＊＊

（4.03）

0.123＊＊＊

（8.00）

0.063＊＊＊

（4.02）

0.063＊＊＊

（4.04）

0.001

（0.06）

－0.000

（－0.00）

0.000

（0.01）

0.000

（0.02）

ＲOA i，t －0.182＊＊＊

（－4.08）

－0.205＊＊＊

（－4.84）

－0.180＊＊＊

（－4.02）

－0.181＊＊＊

（－4.05）

0.095＊＊＊

（6.84）

0.096＊＊＊

（6.89）

0.093＊＊＊

（6.69）

0.092＊＊＊

（6.63）

Size i，t 0.009＊＊＊

（4.59）

0.011＊＊＊

（5.98）

0.009＊＊＊

（4.73）

0.009＊＊＊

（4.81）

0.006＊＊＊

（7.22）

0.007＊＊＊

（8.54）

0.006＊＊＊

（6.96）

0.006＊＊＊

（6.99）

SOE i，t

－0.005

（－1.31）

0.005

（1.28）

－0.006

（1.52）

－0.006

（－1.52）

0.003＊＊

（2.13）

0.004＊＊

（2.40）

0.004＊＊

（2.38）

0.004＊＊＊

（2.37）

INSD i，t

－0.008

（－0.20）

－0.028

（－0.66）

－0.004

（－0.09）

－0.006

（－0.14）

0.044＊＊

（2.54）

0.039＊＊

（2.21）

0.037＊＊

（2.09）

0.039＊＊

（2.24）

Intercept －0.127＊＊＊

（－3.02）

－0.145＊＊＊

（－3.89）

－0.137＊＊＊

（－3.18）

－0.141＊＊＊

（－3.28）

－0.119＊＊＊

（－6.22）

－0.141＊＊＊

（－7.83）

－0.115＊＊＊

（－6.00）

－0.115＊＊＊

（－5.98）

Ｒ20.1110.1100.1120.1130.1110.1130.1110.112注：＊＊＊、＊＊、*表示估计系数在1%、5%、10%水平下显著，括号内数值为对应系数的t统计量。

从表4来看，在Panel A 过度投资样本中，企业不确定性UC i ，t 的系数在1%水平下显著为正，不确定性UC i ，t 与OPTION i ，t 的交乘项系数在10%水平下显著为负；在Panel B 投资不足样本中，企业不确定性UC i ，t 的系数在1%水平下显著为负，企业不确定性UC i ，t 与OPTION i ，t 的交乘项系数在5%水平下显著为正，表中各项分步回归的结果均与表3的结果基本相同。

第二、根据已有文献重新计算环境不确定性。刘康兵等（2011）的文章中使用股票价格波动性Vol it 作为不确定性的测试指标，Vol it 被定义为：

Vol it =

max P

it min P

()－1?100（6）

其中max P it 、min P it 分别表示第i 家厂商的股票在t 年的最高价格和最低价格。文章按照他们的方法重新计算了环境不确定性并代入模型（4）、（5），得到的结果如表5所示。

表5

股权激励与不确定性环境下的投资效率（稳健测试）

因变量

PanelA ：过度投资（Overinv i ，t ）

PanelB ：投资不足（Underinv i ，t ）

（1）

（2）

（3）

（4）

（1）

（2）（3）

（4）

Vol it

0.328＊

＊＊

（2.60）

0.333＊

＊＊

（2.63）

0.364＊

＊＊

（2.83）－0.261＊

＊＊

（－6.38）

－0.260＊

＊＊

（－6.36）

－0.276＊

＊＊

（－6.66）OPTION i ，t －0.011＊

＊＊

（－2.25）－0.012＊

＊

（－2.35）－0.005（－0.64）0.006＊

＊＊

（3.26）0.006＊

＊＊

（2.99）

0.000（0.11）

Vol it *OPTION i ，t －0.480（－1.25）

0.358＊

＊

（2.39）

TobinQ i ，t

0.010＊

＊＊

（5.80）

0.010＊＊＊

（5.92）

0.010＊＊＊

（5.95）

0.010＊

＊＊

（5.96）

－0.003＊

＊＊

（－4.49）

－0.003＊

＊＊

（－6.19）

－0.003＊

＊＊

（－4.69）

－0.003＊

＊＊

（－4.65）

Lev i ，t

－0.056＊

＊＊

（－7.05）

－0.059＊

＊＊

（－7.68）

－0.057＊

＊＊

（－7.16）

－0.057＊

＊＊

（－7.15）

0.020＊

＊＊

（6.80）0.019＊

＊＊

（7.45）0.020＊

＊＊

（6.78）0.020＊

＊＊

（6.81）Cash i ，t

0.105＊

＊＊

（7.48）

0.101＊

＊＊

（7.21）

0.104＊

＊＊

（7.48）

0.104＊

＊＊

（7.42）

0.006（1.16）0.008*（1.68）0.006（1.12）0.006（1.10）ＲOA i ，t

－0.083＊

＊＊

（－2.87）

－0.094＊

＊＊

（－3.30）

－0.079＊

＊＊

（－2.74）

－0.078＊

＊＊

（－2.73）

0.003（0.36）0.005（0.65）0.001（0.16）0.001（0.15）Size i ，t

0.008＊

＊＊

（5.85）0.008＊

＊＊

（6.02）0.008＊

＊＊

（6.10）0.008＊

＊＊

（6.11）0.001*（1.80）

0.000（0.40）

0.001（1.43）

0.001（1.40）

SOE i ，t

－0.003（－1.05）

－0.004（－1.59）

－0.004（－1.38）

0.003＊

＊＊

（2.86）0.004＊

＊＊

（3.91）0.003＊

＊＊

（3.27）0.003＊

＊＊

（3.31）INSD i ，t

0.036＊

＊

（1.98）

0.048＊

＊＊

（2.83）

0.041＊

＊

（2.25）

0.041＊

＊

（2.25）

0.005（0.64）

0.003（0.40）

0.001（0.13）

0.001（0.14）

Intercept －0.113＊

＊＊

（－3.95）－0.107＊

＊＊

（－3.75）－0.121＊

＊＊

（－4.20）－0.122＊

＊＊

（－4.22）－0.046＊

＊＊

（－4.14）－0.040＊

＊＊

（－4.11）－0.042＊

＊＊

（－3.77）－0.042＊

＊＊

（－3.73）Ｒ2

0.098

0.095

0.100

0.108

0.104

0.109

0.110

注：＊

＊＊、＊

＊、*表示估计系数在1%、5%、10%水平下显著，括号内数值为对应系数的t 统计量。从表5来看，Panel A 中第（4）列，在加入不确定性Vol it 与股权激励OPTION i ，t 的交乘项后，交乘项的系数不具统计显著性，这个结果说明在过度投资样本中，不确定性

与股权激励的交互影响可能对不确定性的定义方式较敏感；另一方面，考虑到股票价格波动性的变量Vol it 相对于文章所使用的UC i ，t 指标，计算方法更简略，也可能是受到指标

计算精确度的影响。其他结论基本与表3相同。

最后，限于篇幅，在未报告的结果中，文章还参考罗富碧（2008）、吕长江和张海平（2011）的做法，以OPTION i ，t 为因变量，构建了LOGISTIC 回归模型，分别与模型（4）和（5）组成联立方程，运用三阶段最小二乘（3SLS ）进行回归分析。从回归结果看，在模型中对环境不确定性进行控制后，并没有发现过度投资或投资不足对股权激励的影响，而股权激励对过度投资、投资不足则影响显著，说明模型设定不存在内生性问题。

综合上述检验结果来看，认为前文的结论是比较稳健的。

六、研究结论

本文以2006年－2012年间1547家上市公司为样本，在考察我国上市公司环境不确定性对企业投资效率影响的基础上，实证检验了股权激励措施对不确定性－投资相关关系的作用，结论是：（1）环境不确定性对企业投资效率有显著影响，具体来说，环境不确定性增加了股东对管理者投资行为进行监督的难度，企业过度投资行为与环境不确定程度正相关；另一方面，环境不确定性导致投资不足企业管理者风险回避，企业投资不足与环境不确定程度负相关；（2）股权激励制度有助于降低不确定环境导致的管理者过度投资行为，也有助于降低投资不足企业管理者风险的厌恶程度，缓解投资不足。这些结论为我国上市公司股权激励措施抑制不确定性环境引起的企业非效率投资行为提供了证据支持。

主要参考文献

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Abstracts of Main Papers

Ｒesearch on the Effect of XBＲL FinancialＲeport

———Based on the Perspective of Stock Price Synchronicity

Shi Yong＆Zhang Longping

Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange formally required listed companies disclose financial report based on PDF and XBＲL in2009 at the same time．The implementation of XBＲL financial report can reduce investors'information processing costs and improve the efficiency in theory．So share price can fully reflect company's idiosyncratic information，lower stock price synchronicity and improve the efficiency of market's allocation．The thesis makes a test of the effects of XBＲL implemented by SSE and SZSE based on the data of A－share listed companies from2007to2012．The result shows that the implementation of XBＲL financial report can effectively reduce stock price synchronicity．Although the way of implementation is different in SSE and SZSE，there are not significant differences on the effect of reducing stock price synchronicity．

Can Merger and Acquisition Goodwill Promote Company Performance？

———Empirical Evidence from Chinese A－shares Listed Companies

Zheng Haiying et al．

This article analyzes the influence of merger and acquisition goodwill recognized and measured on company's business performance．Based on the data of financial report on Chinese A－shares listed companies'merger and acquisition from2007to2012，the research reveals that listed companies pay rela-tive high goodwill improve company's current performance，however，they reduce the future performance．The further research discovers that listed com-panies pay relative goodwill significantly reduce company's performance except the highly market concentrated business．The conclusion of this article sup-plements and develops the research on the economic results of accounting standard．It also provides basis and reference for the department formulating ac-counting standards，supervision institution and the related companies．

The Heterogeneity in Accounting Information and Executive Compensation

Jiang Tao et al．

This paper examines whether the heterogeneity in accounting information should be taken into consideration when formulating managerial incentive con-tracts，given that the majority of China's listed firms based their executive pay on accounting information．The heterogeneity in accounting information，which we define as the significant incongruence of the assessments that vary among the multiple performance indicators，may weaken the roles played by ac-counting numbers in the setting of the managerial incentive contracts．Our results suggest that greater heterogeneity in accounting information is accompanied by lower pay－performance sensitivity．When we use net income as the proxy variable for performance，the privately owned enterprises present less reaction to the heterogeneity than do the state－owned enterprises，but we observe no difference between the two samples when we take revenue instead of net income．

The EmpiricalＲesearch of Incentive Effect of the External Fairness of

Executive Compensation on Agents'Behavior

Qi Huaijin＆Zou Yan

The external fairness of executive compensation is an important part of social injustice distribution．So we redefine the concept of external fairness about CEO compensation and empirically examine the incentive effect with relative percentile measurement．We find that the distribution of external fair-ness is right－skewed，its tendency is worsening and the concentration is strengthening，there exists an interval effect which could be opportunity cost for a better distribution．This paper results can do a favor to the empirical research．

Does External Earnings Pressure Influence Under－investment Behavior？

———Evidence from the Listed Manufacturing Companies in China

Wang Jing＆Chen Bo

By analysis the data of the listed manufacturing companies in China from2007to2012，this study examines the effect of pressure felt by management to meet or beat analysts'earnings forecasts on firms'under－investment behaviors．We make the following conclusions．First，firms under such earnings pressure tend to make under－investment choice．Second，analyst coverage and managerial discretion weaken the positive relationship between earnings pressure and under－investment．Analyst coverage can serve as an external monitoring mechanism to help contain this agency problem．Managers in high－discretion contexts are able to choose from a wide range of strategic options and have an important impact on organizational outcomes．

Stock Options and Corporate Investment Behavior under Uncertainty

Xu Qian

This paper investigates the empirical relationship between option－based compensation and investment behavior of listed companies under uncertain-ty．We find that firms'inefficient investment behavioris increasing in uncertainty．And this negative effect of environment uncertainty on investment is miti-gated if executives are compensated with option．The results support the view that option－based compensation can reduce risk－related agency problems between managers and shareholders，helping to restrain the overinvestment behaviors and mitigate the effect of risk aversion on investment．