股权激励作为缓解代理成本的治理机制已在全球范围内得到广泛使用。我国于2005年颁布了《上市公司股权激励计划管理办法(试行)》,自此我国上市公司实施股权激励有了法律依据。据万德(Wind)数据库统计,截至2016年12月31日,成功实施的股权激励计划一共有941个,涉及的上市公司有745个,其中有196家上市公司推出两个或两个以上的股权激励计划。由于实施股权激励的上市公司越来越多,股权激励产生的后果也越来越受到人们的关心,并引起监管层的再度关注。2018年8月15日,证监会颁布了新的《上市公司股权激励计划管理办法》,该办法又一次激发了学术界对股权激励的思考。
已有研究表明,有效的股权激励可以缓解信息不对称带来的代理问题,促进管理层与股东的利益趋于一致,提升公司价值。Bizjak等(1993)认为管理层对公司的未来成长机会拥有更多私有信息,信息不对称程度的加剧使股东难以有效评价管理层的行为,所以,成长性高的公司倾向于让市场来评价管理层。那么,如何让管理层在乎市场评价?解决这一问题的关键在于设计一种机制,该机制能把管理层的利益与股票市场的价格变动捆绑在一起实现联动,而股权激励就是这样一种机制。股权激励将管理层利益与股票市场表现直接挂钩,股票市场价格表现决定了管理层财富水平,因此股票价格成为了管理层努力水平的指挥棒,这在客观上缓解了股东和管理层的利益冲突问题。Hanlon等(2003)研究发现,授予公司前五位高管的股票期权能够增加公司未来的经营利润。类似地,周建波和孙菊生(2003)也发现实施股权激励后,公司业绩有显著提升。罗富碧等(2008)研究了高管人员持股比例增加与企业投资之间的关系,发现实行股票增值权激励的公司的投资量较其他激励模式公司的投资量更大,这表明中国上市公司高管人员股权激励对投资有显著的正影响。吕长江和张海平(2011)认为尽管存在着投资不足或投资过度问题,但股权激励还是能够提高企业的投资效率。
可以发现,已有文献是从股权激励的内部治理视角研究股权激励能否缓解代理问题,但是忽略了股权激励计划实施过程的一个重要参与方−资本市场。资本市场是否关注并产生预期是股价产生变化的重要原因,而股价与管理层财富相关,因此会对管理层产生一定的约束作用。因此,本文主要研究股权激励的实施能否带来更多的市场关注,以及外部的市场关注是否会对管理层产生治理作用。
股权激励计划一般都会设定股票期权的行权条件或者限制性股票的解锁条件,而这些条件都是以一定的业绩目标为考核基准,通常这些业绩考核目标都要高于未实施股权激励之前的业绩水平。因此,股权激励计划的实施能向外界传递管理层会更努力且有能力提高公司业绩的信号。这一信号传递至资本市场,势必会引发更多的市场关注,并且市场会为管理层的努力设定一个目标。而管理层实现市场预期与否直接影响到管理层的财富水平,这是因为管理层如果没有达到市场为其设定的目标,公司股价会下降,管理层的个人财富也会因此受损。另外,市场设定的预期目标也可视为市场对股权激励计划中管理层努力水平应达到程度的估计。如果公司公告的业绩低于这个估计,易使市场认为管理层没有尽到应尽努力,有偷懒的道德风险嫌疑,从而激发市场“用脚投票”的行为。为向公司股东和资本市场表明股权激励计划内含的努力期望是可被预期的,以及股权激励计划制定和实施是有价值的,管理层也会努力达到市场设定的预期目标。因此股权激励计划实施之后,管理层会更有动机去努力实现市场预期。基于以上分析,本文具体的研究问题如下:(1)股权激励的实施能否带来更多的市场关注?(2)对于实施股权激励的公司,管理层是否会努力实现市场预期?(3)如果管理层有动机实现市场预期,那么在同样没有达到市场预期目标的情形下,实施了股权激励的公司实际业绩同市场预期的差距是否更小?
针对以上问题,基于沪深两市A股上市公司的数据,我们发现,实施股权激励的公司会吸引更多的市场关注,而且管理层会朝着市场预期业绩目标而努力;进一步研究发现,这种努力达到市场预期目标的行为更大程度上发生在两职分离的公司以及民营企业中;并且当市场关注度更高时,股权激励在提升公司业绩方面更有效。在稳健性检验里,我们采用股价波动率和上市公司投资者调研人数作为市场关注的测度变量,实证结果与预期一致;为缓解内生性问题,我们采用基于PSM的双重差分模型进行检验,上述结论仍然成立。
本文的贡献是:(1)从外部治理效应的视角为股权激励的有效性争论提供了新的思路。自从Jensen和Meckling(1976)指出股权激励能缓解股东和管理层之间代理问题以来,已有很多研究为股权激励的内部治理效应提供了经验证据,但股权激励是否具有外部治理效应,却鲜有研究。本文研究表明股权激励能够吸引更多的市场关注,而且也能激励管理层努力实现市场为其设定的目标,这为股权激励的外部治理效应提供了一定的经验证据。(2)本文研究发现股权激励的外部治理效应主要发生在两职分离的公司和民营公司,这给监管部门的启示是:在监管上市公司实施股权激励计划时,应着重监督股权激励是否会沦为管理层为自身谋福利的工具。
接下来本文主要对股权激励进行文献评述,在此基础上提出本文的研究假说,并提出研究设计,然后是本文的实证结果,最后总结全文。
二、文献回顾股权激励的经典文献指出,有效的股权激励计划能够缓解信息不对称,降低代理问题,使管理层与股东的利益趋于一致,提升公司价值。这些研究基于多种研究视角,如公司业绩(Yermack,1995;Hanlon等,2003)、投资效率(周建波和孙菊生,2003;罗富碧等,2008;吕长江和张海平,2011)、市场短期表现(Kato等,2005;吕长江等,2009)等为股权激励的内部治理效应提供了经验证据,而本文主要从外部治理效应的视角研究股权激励是否能够吸引更多的市场关注,进而激发管理层实现其市场预期目标。目前,有关市场预期的研究已经形成丰硕的研究成果,集中体现在市场基于哪类信息可以进行更好地预测。早期学者认为,基于历史盈余报告的预测可以作为市场预期的体现(Malkie和Cragg,1970;O’Brien,1988),之后有大量的文献指出与简单时间序列模型和复杂时间序列模型相比,分析师给出的盈余预测更加准确(Crichfield 等,1978;Givoly和Lakonishok,1979;朱红军等,2007),更能够代表市场盈利预期(Brown和Kim,1991;Kothari,2001)。因此,本文以分析师盈余预测代表市场预测,来观察其对管理层的约束作用。
同时,也有文献指出股权激励计划是管理层利用权力为自己谋福利的结果(Bebchuk等,2002;Bebchuk和Fried,2003;吕长江等,2009;吴育辉和吴世农,2010;辛宇和吕长江,2012;肖淑芳等,2016)。Bebchuk和Fried(2003)研究发现公司高管会利用管理层权力去影响自身的薪酬制定。肖淑芳等(2016)研究发现,管理层权力越大,上市公司实施股权激励时存在机会主义行为越明显,这将会影响股权激励的实施效果。吕长江等(2009)指出在两职合一的上市公司里,董事会和管理层高度重合,会大大降低董事会的独立性,从而更有可能制定出福利型的股权激励计划,这表明两职合一情形下股权激励计划可能无法起到激励效应,我们将在进一步分析中对该问题进行研究。此外,公司的产权性质可能会对股权激励的效果产生影响(吕长江等,2009)。有学者指出国企高管激励来源的复杂性使得股权激励对高管的吸引力减弱(周建波和孙菊生,2003;陈东华等,2005;吕长江和赵宇恒,2008);而且,“限薪令”也使得股权激励对国有企业管理层的激励效应大大减弱(吕长江和张海平,2012)。也有文献发现国有企业实施股权激励并不一定是为了激励管理层,而是出于吸引境外投资者,给他们塑造一个良好的公司治理形象的目的(Chen 等,2013)。这些研究都表明,国有企业和民营企业实施股权激励计划的动机可能不一样,我们将在进一步分析中对该问题进行研究。
三、理论分析与研究假说相比于股东,管理层拥有企业经营方面更多的私有信息(Fama和Jensen,1983;Jensen 和Meckling,1976;Bizjak等,1993)。如果披露这些私有信息并不能给管理层带来收益,其便有动机去隐藏这些私有信息(Holmstrom,1979;Holmstrom和Tirole,1993);特别地,如果这些私有信息反映了管理层的经营不善,其更有动机去隐藏这些信息(Holmstrom和Tirole,1993;Almazan,2008)。而股东则希望管理层能披露更多的信息,改善企业的信息环境,这是因为信息环境的改善能带来公司价值的提升(Almazan等,2008)。为了缓解与管理层的信息披露代理问题,股东可以将管理层的薪酬合约与公司的披露政策挂钩(Nagar等,2003;Almazan等,2008)。股权激励作为一种治理机制,能使管理层的薪酬与公司的市场表现相关,而公司的市场表现很大程度上取决于公司的信息流动(Lang等,2012;Bischof和Daske,2013;Schoenfeld,2017),因此实施股权激励的公司的管理层愿意释放更多的信息来吸引市场的关注。
另外,股权激励计划一般都会设定股票期权的行权条件或者限制性股票的解锁条件,而这些条件都是以一定的业绩目标为考核基准,通常这些业绩目标都是以之前的业绩状况为基础,然后设定一定的增加值。所以,股权激励计划的实施能向外界传递管理层会更努力提高公司业绩的信号,这一信号传递到资本市场,会引起市场关注,并为管理层的努力设定一个目标。为此,能否达到市场预期目标是考察管理层是否努力的显现指标,而管理层深谙此理。为向公司股东和资本市场表明股权激励计划内含的努力期望是可被预期的,以及股权激励计划制定和实施是有价值的,管理层会努力达到市场为其设定的目标。同时,由于股权激励计划直接将管理层薪酬与股价联系起来,而股价的市场表现好坏正是基于市场预期能否实现,因此股权激励计划实施之后,于管理层而言,更加努力地去实现市场预期是较为理性的选择。据此,本文提出两个需实证检验的问题:一是股权激励计划的实施会吸引资本市场更多的关注;二是股权激励计划激发管理层更加努力的效应可通过市场预期目标实现来反映。
财务分析师作为资本市场的信息媒介,拥有信息挖掘优势以及专业的分析能力,在公司和市场之间扮演着重要的信息传递和信息供给角色。鉴于此,分析师的跟进人数可作为资本市场对企业关注程度的替代指标,分析师跟进人数越多,表明资本市场对企业的关注程度越高(Lang等,2003)。与此同时,大量文献(Givoly和Lakonishok,1979;O’Brien,1988;Kothari,2001;朱红军等,2007)研究表明,财务分析师预测盈余能够作为资本市场预期盈余的替代,它比时间序列模型预测盈余更能准确地测量资本市场对公司盈利的期望。也有文献(如Lopez和Ress,2002)研究发现,如果公司报告的业绩达到了分析师预测的盈余,其股价的市场表现会更好;反之,其股价的市场表现会更糟糕,并且相对于达到分析师预测的盈余,未达到分析师预测盈余时,其市场反应更大。
据此,对于第一个问题,本文拟通过比较实施股权激励与未实施股权激励公司在分析师跟进人数的差异程度来实证检验。在同等条件下,股权激励的实施,为资本市场提供了新的信息,增量信息的出现必然导致更多的市场关注出现,因此,我们预期相比于未实施股权激励的公司,实施股权激励的公司会引发更多的市场关注,也就是说实施股权激励的公司有更多的财务分析师跟进。对于第二个问题,本文拟通过比较实施股权激励与未实施股权激励公司在公司实际业绩与分析师盈余预测偏离程度来实证检验。如果股权激励计划能够产生激励效应,则管理层会努力工作以实现资本市场对其努力程度的预期,从而公司实际业绩与财务分析师预测盈余将比较接近;即使公司实际业绩没有达到市场预期水平,其差异也相对较小。也就是说,股权激励计划能产生激励效应,促使管理层朝市场设定的目标努力。
综合上述分析,我们提出以下三个有待检验的假说:
假说1:与没有实施股权激励的公司相比,实施股权激励的公司会获得更多的资本市场关注,即实施股权激励的公司会有更多的财务分析师跟进;
假说2:与没有实施股权激励的公司相比,实施股权激励公司报告的会计业绩与财务分析师预测盈余的差距更小;
假说3:在没有达到市场预期的情形下,与没有实施股权激励的公司相比,实施股权激励公司达不到市场预期的程度更小。
四、研究设计 (一) 样本与数据来源本文以沪深两市2006年1月1日至2015年12月31日A股上市公司为研究对象,考察股权激励与市场关注、市场预期实现之间的关系。本文股权激励的数据来自于万德(Wind)数据库,分析师数据和主要财务数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。样本剔除了金融行业的公司、被特别处理(ST)公司、其他相关变量缺失的公司。本文将股权激励的实施看作一个事件,如果上市公司多次实施股权激励,只保留第一次实施的样本。极端值有可能影响回归结果,所以本文对连续变量进行了1%的缩尾处理。
(二) 模型与变量设计为了验证上述假说,我们设计了如下模型(1)-(3):
$\begin{aligned} Co{v_{i,t}} = & \alpha + {\beta _1}Incentiv{e_{i,t}} + {\beta _2}Boardsiz{e_{i,t}} + {\beta _3}Firs{t_{i,t}} + {\beta _4}Inst{i_{i,t}} + {\beta _5}Le{v_{i,t}} + {\beta _6}{Q_{i,t}} \\ & + {\beta _7}RO{A_{i,t}} + {\beta _8}Siz{e_{i,t}} + {\beta _9}Volatilit{y_{i,t}} + {\beta _{10}}Big{4_{i,t}} + \sum Ind + \sum Year + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned}$ | (1) |
$\begin{aligned} Consensu{s_{i,t}} = & \alpha + {\beta _1}Incentiv{e_{i,t}} + {\beta _2}Boardsiz{e_{i,t}} + {\beta _3}Firs{t_{i,t}} + {\beta _4}Inst{i_{i,t}} + {\beta _5}Le{v_{i,t}} + {\beta _6}{Q_{i,t}} \\& + {\beta _7}RO{A_{i,t}} + {\beta _8}Siz{e_{i,t}} + {\beta _9}Volatilit{y_{i,t}} + {\beta _{10}}Big{4_{i,t}} + \sum Ind + \sum Year + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned}$ | (2) |
$\begin{aligned} Consensu{s_{i,t}} & = \alpha + {\beta _1}Incentiv{e_{i,t}} + {\beta _2}Dumm{y_{i,t}} + {\beta _3}Incentiv{e_{i,t}}*Dumm{y_{i,t}} + {\beta _4}Boardsiz{e_{i,t}} \\ & + {\beta _5}Firs{t_{i,t}} + {\beta _6}Inst{i_{i,t}} + {\beta _7}Le{v_{i,t}} + {\beta _8}{Q_{i,t}} + {\beta _9}RO{A_{i,t}} + {\beta _{10}}Siz{e_{i,t}} + {\beta _{11}}Volatilit{y_{i,t}} \\ & + {\beta _{12}}Big{4_{i,t}} + \sum Ind + \sum Year + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned}$ | (3) |
模型中被解释变量Cov为分析师跟踪人数,用该年度分析师对公司发布的盈余预测报告数量加1的自然对数衡量,如果公司i在t年没有分析师发布预测报告,则公司i该年度的分析师跟踪人数为0;模型中被解释变量Consensus用来衡量管理层努力水平与市场预期的差距,用公司真实业绩与分析师盈余预测一致性差额的绝对值除以上年年末股价表示,分析师盈余预测的一致性为分析师盈余预测的均值,具体计算方法如公式(4)所示:
$Consensu{s_{i,t}} = \frac{{|EP{S_{i,t}} - FEP{S_{i,t}}|}}{{{P_{i,t - 1}}}}$ | (4) |
其中,FEPSi,t为分析师对公司i在t年盈余预测的均值,EPSi,t为公司i在t年的实际盈余,Pi,t-1为公司i在上一年度的年末股价。
模型中主要解释变量Incentive为公司i前一年度是否实施股权激励的虚拟变量,即如果上一年度实施股权激励,则取值为1,否则为0;模型(3)中Dummy变量为管理层努力水平是否达到市场预期的虚拟变量,如果未达到则取值为1,否则为0。
模型中控制变量包括:董事会人数(Boardsize)、控股股东持股比例(First)、机构投资者持股比例(Insti)、公司负债水平(Lev)、公司成长性变量(Q)、公司盈利水平(ROA)、公司规模(Size)、是否四大审计(Big4)。此外,为了控制年度和行业的影响,本文也控制了行业和年度固定效应。各变量的具体定义参见表1。
变量类型 | 变量符号 | 变量定义 |
被解释变量 | Cov | 市场关注度,等于ln(1+分析师发布的研报数量) |
Consensus | 管理层努力水平与市场预期的差距,具体计算方法见公式(7),值越小,管理层努力水平与市场预期的差距越小 | |
解释变量 | Incentive | 是否实施股权激励的虚拟变量 |
Dummy | 管理层努力水平是否达到市场预期的虚拟变量,如果未达到则取值为1,否则为0 | |
控制变量 | Boardsize | 董事会人数,对数化处理,即为ln(1+n),n为董事会人数 |
First | 控股股东持股比例 | |
Insti | 机构投资者持股比例 | |
Lev | 资产负债率,等于总负债除以总资产 | |
Q | 托宾q,等于(股票总市值+负债账面价值)/总资产 | |
ROA | 总资产回报率率,等于净利润除以总资产平均余额 | |
Size | 公司规模,总资产对数化处理,即为ln(1+asset),asset为总资产 | |
Big4 | 如果该年度是被四大会计师事务所审计,则取值为1,否则为0 | |
Ind | 行业虚拟变量。参照证件会2012年的行业分类标准(制造业按二级目录细分),当样本公司属于某行业,则取值为1,否则为0 | |
Year | 年度虚拟变量。当样本公司属于某年度时,则取值为1,否则为0 |
如果假说1成立,则模型(1)中β1显著为正;如果假说2成立,则模型(2)中β1显著为负;如果假说3成立,则模型(3)中Incentive和Dummy交互项β3显著为负。
五、实证结果 (一) 描述性分析表2列示了各个变量的描述性统计。表2显示,分析师跟踪人数(Cov)均值(中位数)为1.829(1.792),标准差为1.385;公司真实EPS与市场预期的EPS差距(Consensus)的均值(中位数)为0.031(0.013),标准差为0.046。实施股权激励的虚拟变量(Incentive)均值为0.031,这表明样本里有3.1%的上市公司实施了股权激励。
变量名 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
Cov | 19 223 | 1.829 | 1.385 | 0.000 | 1.792 | 5.394 |
Consensus | 15 507 | 0.031 | 0.046 | 0.000 | 0.013 | 0.284 |
Incentive | 19 223 | 0.031 | 0.168 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
Boardsize | 19 223 | 2.272 | 0.180 | 1.792 | 2.303 | 2.773 |
First | 19 223 | 0.354 | 0.152 | 0.088 | 0.333 | 0.758 |
Insti | 19 223 | 0.062 | 0.091 | 0.000 | 0.033 | 0.577 |
Lev | 19 223 | 0.454 | 0.212 | 0.047 | 0.457 | 0.998 |
Q | 19 223 | 2.472 | 2.374 | 0.224 | 1.762 | 14.647 |
ROA | 19 223 | 0.041 | 0.059 | −0.240 | 0.036 | 0.245 |
Size | 19 223 | 21.887 | 1.246 | 18.873 | 21.740 | 25.683 |
Big4 | 19 223 | 0.055 | 0.228 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
表3为主要变量之间的相关性分析结果,上三角矩阵报告的是Spearman相关系数;下三角矩阵报告的是Pearson相关系数。结果显示,分析师跟进人数(Cov)与是否实施股权激励变量(Incentive)显著正相关,管理层努力业绩与市场预期差距(Consensus)与是否实施股权激励显著负相关,表明相对于未实施股权激励的公司,实施股权激励公司有更多的分析师跟进,并且其管理层努力业绩要更贴近市场预期,这初步验证了本文的假说1和假说2。
Cov | Consensus | Incentive | |
Cov | 1 | −0.203*** | 0.107*** |
Consensus | −0.181*** | 1 | −0.046*** |
Incentive | 0.120*** | −0.036*** | 1 |
注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著,下同。 |
1. 主回归分析
表4为股权激励与市场关注、市场预期实现的多元回归结果。第1列显示,分析师跟进人数对股权激励的回归系数等于0.672,t值等于16.55,说明与没有实施股权激励计划的公司相比,实施股权激励的公司有更多人数的分析师跟进,这意味着实施股权激励的公司会引起更多的市场关注,与假说1的预期相符。第2列显示,管理层努力业绩和市场预期差距(Consensus)对股权激励的回归系数等于−0.005,t值等于3.83,说明与没有实施股权激励计划的公司相比,实施股权激励的公司其公司业绩与分析师盈余预测一致性的差距更小,这说明相比于未实施股权激励的公司,实施股权激励的公司管理层会更加努力地达到市场预期,与假说2的预期相符。第3列显示,未达到市场预期与股权激励变量的交互项(Dummy×Incentive)与管理层努力实现市场预期变量的回归系数为−0.007,t值等于2.75,表明在未达到市场预期情形下,与没有实施股权激励的公司相比,实施股权激励的公司未达到市场预期的程度更小,这更清晰地表明股权激励实施促使管理层会更加努力地去朝着市场预期方向努力,支持了假说3。
(1)Cov | (2)Consensus | (3)Consensus | |
Incentive | 0.672***(16.55) | −0.005***(−3.83) | 0.001(0.32) |
Dummy | 0.015***(23.85) | ||
Dummy×Incentive | −0.007***(−2.75) | ||
Boardsize | 0.153*(1.87) | −0.004(−1.42) | −0.004(−1.56) |
First | −0.242**(−2.32) | −0.002(−0.67) | −0.003(−0.92) |
Insti | 1.963***(8.92) | −0.021***(−5.45) | −0.019***(−5.09) |
Lev | −0.778***(−9.65) | 0.001(0.25) | 0.004(1.40) |
Q | 0.084***(12.49) | 0.000(0.54) | 0.000(0.47) |
ROA | 6.835***(28.92) | −0.284***(−23.28) | −0.249***(−20.16) |
Size | 0.593***(35.58) | 0.004***(7.39) | 0.004***(7.79) |
Big4 | −0.050(−0.74) | −0.005**(−2.20) | −0.004*(−1.89) |
Constant | −11.627***(−33.68) | −0.060***(−4.73) | −0.078***(−6.22) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 19 223 | 15 507 | 15 507 |
Adj. R2 | 0.449 | 0.198 | 0.215 |
注:为了缓解公司在样本横截面的聚集效应造成的检验偏差,回归模型在公司层面进行了Cluster处理,下同。 |
2. 进一步分析
(1)两职合一对股权激励与市场预期的影响
承前文所述,一般情形下,被股权激励的管理层通常会通过达到市场预期来证明自己按照股权激励计划的要求去努力。但也有股权激励的管理层不在乎市场对其应尽努力的预期,依然我行我素。有一些文献如Bebchuk和Fried(2003)发现,实施股权激励计划并不一定是为了激励管理层,而是管理层运用自身权力为自己谋“福利”,特别地,当董事长和总经理两职合一时,这种情况尤为明显。Core等(1999)研究发现,当两职合一时,高管薪酬更高。吕长江等(2009)对我国上市公司股权激励计划研究后发现,两职合一的上市公司更有可能制定出福利型的股权激励方案。据此,我们可以推论,相对于两职合一的公司而言,两职分离公司实施股权激励,更能鞭策管理层努力以达到市场预期,即相比于两职合一的公司,两职分离公司在股权激励实施之后,公司实际业绩水平与市场预期的差距更小。
为验证这一推论,依据董事长和总经理是否为两职合一对样本公司进行分组,然后对模型(1)−(3)进行回归,回归结果如表5所示。其中,Dual=1表示董事长和总经理是同一人;Dual=0表示董事长和总经理不是同一人。
(1)Cov | (2)Cov | (3)Consensus | (4)Consensus | (5)Consensus | (6)Consensus | |
Dual=1 | Dual=0 | Dual=1 | Dual=0 | Dual=1 | Dual=0 | |
Incentive | 0.498*** | 0.730*** | −0.002 | −0.007*** | −0.001 | 0.002 |
(6.52) | (13.30) | (−0.53) | (−2.92) | (−0.24) | (0.48) | |
Dummy | 0.016*** | 0.015*** | ||||
(8.88) | (15.85) | |||||
Dummy×Incentive | 0.001 | −0.012** | ||||
(0.08) | (−2.35) | |||||
Boardsize | 0.083 | 0.231*** | 0.002 | −0.005** | 0.003 | −0.006** |
(0.86) | (4.63) | (0.56) | (−2.31) | (0.64) | (−2.56) | |
First | 0.348*** | −0.372*** | −0.006 | −0.001 | −0.007 | −0.001 |
(3.04) | (−6.38) | (−1.24) | (−0.31) | (−1.48) | (−0.55) | |
Insti | 2.338*** | 1.915*** | −0.044*** | −0.017*** | −0.040*** | −0.016*** |
(10.61) | (21.14) | (−4.67) | (−4.25) | (−4.31) | (−4.00) | |
Lev | −1.001*** | −0.669*** | 0.008* | −0.002 | 0.011** | 0.001 |
(−10.35) | (−12.81) | (1.72) | (−0.81) | (2.36) | (0.51) | |
Q | 0.063*** | 0.092*** | 0.001* | 0.000 | 0.001* | −0.000 |
(7.34) | (18.26) | (1.83) | (0.06) | (1.89) | (−0.04) | |
ROA | 6.952*** | 6.739*** | −0.268*** | −0.290*** | −0.235*** | −0.255*** |
(22.27) | (40.78) | (−18.55) | (−35.79) | (−15.97) | (−30.65) | |
Size | 0.610*** | 0.599*** | 0.005*** | 0.004*** | 0.006*** | 0.004*** |
(28.42) | (58.25) | (5.75) | (8.38) | (6.11) | (8.74) | |
Big4 | −0.159 | −0.030 | 0.012*** | −0.007*** | 0.011*** | −0.006*** |
(−1.54) | (−0.78) | (2.89) | (−4.33) | (2.73) | (−3.79) | |
Constant | −11.487*** | −12.068*** | −0.085*** | −0.049*** | −0.104*** | −0.066*** |
(−23.85) | (−52.77) | (−4.02) | (−4.64) | (−4.95) | (−6.21) | |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Suest(Chi-square) | 7.58*** | 3.27* | 5.32** | |||
P | 0.006 | 0.071 | 0.021 | |||
Observations | 4 235 | 14 988 | 3 541 | 11 966 | 3 541 | 11 966 |
Adj. R2 | 0.448 | 0.455 | 0.204 | 0.199 | 0.222 | 0.215 |
第1列显示,在两职合一的情况下,分析师跟踪人数对股权激励的回归系数等于0.498,t值为6.52,说明相比于无股权激励情形下,有股权激励更能吸引市场的关注。而在两职分离的情形下,这一结论仍然成立,第2列回归结果−两者相关系数为0.730并在1%水平上显著,已充分表明了这一点。不过,通过“似无关估计模型”(Seemingly Unrelated Estimation Model,SUEST)(Clogg等,1995)检验发现,第2列中的Incentive与Cov回归系数要显著大于列(1)中两者的回归系数,这意味着两职分离公司其股权激励实施对市场关注的吸引程度要高于两职合一的公司,简言之,两职分离公司实施股权激励更能吸引市场的关注。
第3列回归结果显示,在两职合一的情况下,股权激励哑变量(Incentive)与管理层努力业绩与市场预期差距变量的回归系数为-0.001,但在统计上不显著,这意味着我们的证据不支持在两职合一的情形下,相比于未实施股权激励的公司,实施股权激励公司的管理层更努力地去达到市场预期。也就是说,在两职合一情形下,实施股权激励公司的管理层不比未实施股权激励公司的管理层更努力。然而在两职分离的情形下,实施股权激励公司的管理层要比未实施股权激励公司的管理层更努力。第4列回归的结果显示,股权激励哑变量(Incentive)与管理层努力业绩与市场预期差距变量的回归系数为-0.007并在1%的水平上显著,这充分表明在两职分离的情形下,实施股权激励公司的管理层更倾向于努力达到市场预期业绩。综合列(3)和列(4)的结果,我们可以看到,股权激励计划促使管理层更努力地工作以达到市场预期主要是发生在两职分离的公司。第5列和第6列回归的结果进一步地支持了列(3)和列(4)的发现。列(5)中未达到市场预期与股权激励变量的交互项(Dummy×Incentive)与管理层努力业绩与市场预期差距变量的回归系数为−0.001但在统计上不显著,而列(6)中对应的交互项回归系数为−0.012且在1%水平上显著,这充分说明在两职分离情形下,股权激励能够激发管理层更加努力以达到资本市场设定的预期目标。
(2)产权性质对股权激励与市场关注、市场预期实现的影响
产权性质可能会对股权激励产生影响。首先,国企高管激励来源的复杂性使得股权激励对高管的吸引力减弱(周建波和孙菊生,2003;陈东华等,2005;吕长江和赵宇恒,2008)。与民营企业相比,国有企业管理层激励更多的是与其政治升迁有关,而公司股价的市场表现并不一定有利于国企高管的升迁,因此将国企高管的薪酬与市场表现挂钩,并不一定能激励管理层朝着市场预期努力;此外,“限薪令”的提出对国有企业高管薪酬有了一个较为严格的限制,这使得股权激励对国有企业管理层的激励效应也大大减弱(辛吕和吕长江,2012)。其次,国有企业实施股权激励并不一定是为了激励管理层,有可能是出于其他目的。Chen等(2013)以在香港上市的国有企业为研究对象,发现这些国有企业授予管理层股票期权并不是为了激励管理层,而是为了吸引境外投资者,给他们塑造一个良好的公司治理形象。如果国有企业实施股权激励是出于其他目的,那么股权激励的实施并不会让管理层更加关注股票的市场表现,从而股权激励并不一定能够促使管理层有动机吸引市场关注。最后,国有企业大股东控制权与管理层激励之间的冲突也会对股权激励的有效性产生负面影响(夏纪军和张晏,2008),从而使得管理层实现市场预期的动机较弱。据此,我们可以推论,相对于国有企业而言,民营企业实施股权激励,更能鞭策管理层努力以达到市场预期。
为验证这一推论,按照产权性质对样本公司进行分组,然后对模型(1)–(3)进行回归,回归结果如表6所示。其中,SOE=1表示国有企业;SOE=0表示民营企业。比较第1列和第2列,可以发现列(2)中的Incentive与Cov回归系数大于列(1)的回归系数,但是没有通过suest检验,这表明分析师对国有企业和民营企业的关注程度并无显著差别;比较第3列和第4列,可以发现列(3)中Incentive与Consensus的回归系数并不显著,列(4)显著为负,这表明股权激励计划促使管理层更努力地工作以达到市场预期主要是发生在民营企业中;第5列和第6列回归的结果进一步地支持了列(3)和列(4)的发现。列(5)中未达到市场预期与股权激励变量的交互项(Dummy×Incentive)与管理层努力业绩与市场预期差距变量的回归系数并不显著,而列(6)中对应的交互项回归系数为−0.025且在10%水平上显著,这说明民营企业中,股权激励能够激发管理层更加努力以达到资本市场设定的预期目标。
(1)Cov | (2)Cov | (3)Consensus | (4)Consensus | (5)Consensus | (6)Consensus | |
SOE=1 | SOE=0 | SOE=1 | SOE=0 | SOE=1 | SOE=0 | |
Incentive | 0.463*** | 0.539*** | 0.006 | −0.007*** | −0.002 | 0.022** |
(3.20) | (11.34) | (0.90) | (−3.59) | (−0.43) | (2.10) | |
Dummy | 0.017*** | 0.013*** | ||||
(14.76) | (10.45) | |||||
Dummy×Incentive | −0.006 | −0.025* | ||||
(−1.47) | (−1.91) | |||||
Boardsize | 0.344*** | 0.253*** | −0.005 | −0.001 | −0.002 | −0.006* |
(5.59) | (4.13) | (−1.61) | (−0.48) | (−0.60) | (−1.83) | |
First | −0.201*** | 0.150** | −0.003 | −0.002 | −0.003 | −0.003 |
(−2.74) | (2.06) | (−0.83) | (−0.51) | (−1.13) | (−0.77) | |
Insti | 1.365*** | 4.247*** | −0.013*** | −0.033*** | −0.028*** | −0.013*** |
(14.59) | (26.29) | (−2.71) | (−4.89) | (−4.19) | (−2.81) | |
Lev | −0.412*** | −0.815*** | 0.005 | −0.003 | 0.001 | 0.008** |
(−6.13) | (−13.13) | (1.37) | (−1.01) | (0.18) | (2.14) | |
Q | 0.126*** | 0.055*** | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
(15.93) | (10.42) | (0.76) | (0.33) | (0.29) | (0.77) | |
ROA | 6.675*** | 6.213*** | −0.323*** | −0.258*** | −0.224*** | −0.289*** |
(30.86) | (32.07) | (−27.69) | (−28.97) | (−24.61) | (−24.00) | |
Size | 0.646*** | 0.576*** | 0.005*** | 0.004*** | 0.004*** | 0.005*** |
(51.95) | (42.17) | (8.49) | (6.14) | (6.57) | (8.57) | |
Big4 | −0.090** | 0.050 | −0.010*** | 0.004 | 0.004* | −0.009*** |
(−2.13) | (0.85) | (−5.10) | (1.62) | (1.66) | (−4.65) | |
Constant | −13.405*** | −11.602*** | −0.075*** | −0.047*** | −0.068*** | −0.084*** |
(−47.70) | (−38.39) | (−5.04) | (−3.62) | (−5.23) | (−5.68) | |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Suest(Chi-square) | 0.22 | 4.83** | 2.67* | |||
P | 0.637 | 0.028 | 0.100 | |||
Observations | 8 568 | 10 655 | 6 632 | 8 875 | 6 632 | 8 875 |
Adj. R2 | 0.507 | 0.446 | 0.218 | 0.190 | 0.231 | 0.210 |
(3)分析师关注对管理层努力程度的影响
以上分析都是假设管理层会在乎市场预期,那么外部市场压力是否会对管理层起到治理作用需要进一步检验。为此,本文通过比较不同市场关注程度下股权激励计划实施经济后果的差异来进一步检验市场关注对股权激励计划有效性的影响。具体来说,本文检验市场关注程度对股权激励计划实施前后公司的经营业绩的影响。本文预期,当分析师关注度较高时,股权激励的有效性更高,回归结果如表7所示。第1列是全样本回归,ROA对Incentive的回归系数为0.016,在1%的水平上显著,表示实施股权激励之后,公司业绩得到明显提升;然后按照分析师关注程度来进行分组回归,本文将分析师跟踪人数大于同行业、同年度中位数的公司划入高关注组(HighCov=1)。比较第2列和第3列,可以发现,在高关注组,ROA对Incentive的回归系数为0.009,在1%的水平上显著;而在低关注组,ROA对Incentive的回归系数并不显著,这表明当分析师关注度较高时,股权激励计划更有效,更能促进管理层努力工作。
(1)ROA | (2)ROA | (3)ROA | |
Full | HighCov=1 | HighCov=0 | |
Incentive | 0.016***(4.89) | 0.009***(3.68) | 0.006(0.95) |
Boardsize | −0.000(−0.00) | 0.003(0.70) | −0.008(−0.88) |
First | 0.025***(3.64) | 0.016***(2.90) | 0.033***(2.98) |
Insti | 0.086**(2.33) | 0.033***(3.48) | 0.106(1.20) |
Lev | −0.084**(−2.47) | −0.107***(−19.88) | −0.052(−1.17) |
Q | 0.013***(3.30) | 0.011***(16.18) | 0.013**(2.05) |
Size | 0.017***(11.44) | 0.012***(10.14) | 0.014***(6.73) |
Big4 | −0.008**(−2.07) | −0.004(−1.01) | −0.010*(−1.65) |
Constant | −0.336***(−16.10) | −0.189***(−7.42) | −0.291***(−5.69) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 19 223 | 9 161 | 10 062 |
Adj. R2 | 0.042 | 0.330 | 0.022 |
1. 替换研究变量。除了分析师跟踪人数,本文采用股价波动率以及上市公司投资者调研人数来测度市场对公司的关注程度①。公司被市场关注的程度越高,股价波动率越低(辛清泉等,2014),所以可以预期实施股权激励之后,公司的股价波动率越低;有更多的投资者去上市公司调研,表明公司受市场关注的程度越高,所以可以预期实施股权激励之后,上市公司投资者调研人数更多。回归结果如表8所示,所得结果与预期一致。
(1)Var_adj | (2)Var | (3)Invest | (4)Invest_inti | |
Incentive | −0.052**(−1.98) | −0.059*(−1.83) | 0.230***(4.07) | 0.241***(4.29) |
Boardsize | −0.169***(−2.69) | −0.101(−1.57) | −0.066(−0.52) | −0.054(−0.43) |
First | 0.424***(4.41) | 0.423***(4.37) | −0.433***(−2.76) | −0.410***(−2.60) |
Insti | −0.539***(−4.15) | −0.662***(−4.70) | 1.327***(4.44) | 1.408***(4.67) |
Lev | 0.882***(7.85) | 0.697***(6.17) | −0.298**(−2.15) | −0.296**(−2.13) |
Q | −1.455***(−18.05) | −1.161***(−13.75) | −2.336***(−14.96) | −2.296***(−14.66) |
ROA | 1.061***(2.63) | 0.801**(1.98) | 2.795***(6.20) | 2.840***(6.15) |
Size | −0.094***(−4.32) | −0.099***(−4.48) | 0.580***(16.16) | 0.571***(15.99) |
Big4 | −0.126***(−3.34) | −0.209***(−4.86) | 0.105(0.70) | 0.091(0.60) |
Constant | 4.103***(9.32) | 4.426***(10.01) | −9.013***(−12.63) | −8.913***(−12.50) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 19 223 | 19 223 | 5 172 | 5 172 |
Adj. R2 | 0.162 | 0.360 | 0.270 | 0.267 |
2. 更换研究样本。前文的多元回归分析中,比较的是上一年度实施股权激励公司和没有实施股权激励公司的市场关注与市场预期实现。上一年度之前实施过股权激励以及本年度实施股权激励都有可能对控制组的结果产生影响,所以为了使样本的噪音更小,本文剔除本年度实施股权的公司以及上一年度之前曾经实施过股权激励的公司,所得结果与前文一致。
3. 基于PSM的双重差分模型(DID)。PSM(倾向得分匹配法)最初由Rosenbaum和Rubin(1983)提出,用来处理样本选择偏差与噪音变量对研究结论带来的影响,从而有助于更准确合理地比较实验组和控制组,Armstrong等(2010)采用PSM研究了股权激励与会计舞弊之间的关系。借鉴其研究方法,本文采用以下模型来计算倾向得分。
$Probit\left( {Incentiv{e_{i,t}}} \right) = \alpha + \gamma Controls + \sum I nd + \sum Y ear + {\varepsilon _{i,t}}$ | (5) |
其中,如果公司实施股权激励,Incentive则取值为1,否则为0;Controls为上文回归模型中的控制变量;在进行匹配时,本文也控制了行业。
为了考察实验组股权激励前后年度在信息环境方面的改善情况是否显著,本文采用双重差分模型对PSM后的样本进行检验:(1)根据PSM匹配结果设置处理变量Option(实验组取值为1,控制组取值为0);(2)设置时间变量Post(实施股权激励后一年取值为1,实施前一年取值为0),双重差分检验模型如下:
$Co{v_{i,t}} = \alpha + {\beta _1}Optio{n_i} + {\beta _2}Pos{t_{i,t}} + {\beta _3}Optio{n_i} \times Pos{t_{i,t}} + \gamma Control{s_{i,t}} + \sum Ind + \sum Year + {\varepsilon _{i,t}}$ | (6) |
$Consensu{s_{i,t}} = \alpha + {\beta _1}Optio{n_i} + {\beta _2}Pos{t_{i,t}} + {\beta _3}Optio{n_i} \times Pos{t_{i,t}} + \gamma Control{s_{i,t}} + \sum Ind + \sum Year + {\varepsilon _{i,t}}$ | (7) |
主要测试变量是交互项Option×Post,其系数β3表示实施股权激励的上市公司在实施前后市场关注、市场预期实现的变化,与控制组公司的变化之间的差异。
表9为其回归结果。列(1)中交互项Option×Post的回归系数显著为正,列(3)中交互项Option×Post的回归系数显著为负;列(2)与列(4)控制了年度和公司层面的固定效应后,交互项Option×Post的回归系数仍显著,说明控制内生性问题后结论仍然成立。
(1) | (2) | (3) | (4) | |
Cov | Cov | Consensus | Consensus | |
Option | 0.271***(4.41) | −0.110(−1.61) | −0.001(−0.43) | −0.003(−0.67) |
Post | −0.036(−0.61) | −0.114*(−1.82) | 0.008***(2.61) | 0.011**(2.47) |
Option×Post | 0.316***(4.40) | 0.280***(4.11) | −0.010***(−2.81) | −0.008*(−1.88) |
Boardsize | 0.088(0.49) | −0.838***(−2.98) | 0.003(0.65) | −0.024(−1.42) |
First | −0.002(−1.13) | −0.007(−1.21) | −0.000(−0.69) | −0.000(−0.70) |
Insti | 0.019***(2.97) | 0.040***(5.84) | −0.000(−1.28) | −0.001***(−3.06) |
Lev | −0.509**(−2.55) | 0.312(1.00) | −0.001(−0.16) | 0.014(0.80) |
Q | 0.057***(3.60) | 0.066***(4.91) | 0.000(0.20) | 0.000(0.27) |
ROA | 7.397***(9.17) | 4.429***(5.83) | −0.232***(−6.72) | −0.354***(−6.26) |
Size | 0.468***(11.90) | 0.702***(7.13) | 0.003**(2.17) | 0.003(0.68) |
Volatility | −0.002*(−1.65) | −0.001(−0.60) | −0.001(−0.97) | −0.004*(−1.76) |
Big4 | 0.034(0.23) | 0.446**(2.02) | 0.004(0.70) | 0.010(0.44) |
Constant | −8.835***(−10.22) | −11.493***(−5.55) | −0.042(−1.20) | 0.057(0.51) |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 控制 | 控制 | ||
Firm | 控制 | 控制 | ||
Observations | 2 160 | 2 160 | 1 860 | 1 860 |
Adj. R2 | 0.385 | 0.282 | 0.153 | 0.197 |
已有关于股权激励的研究主要集中在两个方面:一是股权激励能否缓解代理问题;二是股权激励能否提升公司业绩。但是鲜有文献从资本市场角度出发,研究附着在股权激励计划上的市场关注及其预期形成是否会对管理层形成有效的鞭策。所以,本文从外部市场的角度来探究股权激励是否会对管理层产生影响。股权激励计划一般都会有业绩考核条件,而这些条件都是以一定的业绩目标为考核基准,通常这些业绩目标都是以之前的业绩状况为基础,然后设定一定的增加值。所以,股权激励计划的实施能向外界传递管理层会更努力提高公司业绩的信号,这一信号传递到资本市场,会引起市场关注,并为管理层预期努力设定一个目标。为此,能否达到市场预期目标是考察管理层是否努力的显现指标,而管理层深谙此理。因此,本文认为管理层为了向公司股东和资本市场表明股权激励计划内含的努力期望是可被预期的,以及股权激励计划制定和实施是有价值的,会努力达到市场设定的预期目标。本文以2006-2016年沪深两市A股上市公司为样本检验了以上假说是否成立。研究发现,与没有实施股权激励的公司相比,实施股权激励的公司会吸引更多的市场关注,并且公司实际业绩偏离市场期望的幅度更窄;在同样没有达到市场预期目标的情形下,实施了股权激励的公司实际业绩同市场期望的差距更小。进一步研究发现,股权激励激发管理层努力以达到市场期望主要发生在两职分离的公司和民营公司。我们的研究证据表明,股权激励的实施会引发市场更多关注,并能对两职分离公司和民营公司的管理层产生较好的激励作用。
本文对文献和政策都有重要的启示。第一,股权激励能够吸引更多的市场关注,进而激发管理层实现其市场预期,这一研究视角和研究发现为股权激励具有外部治理效应提了经验证据,从而为股权激励是否有效这一争论提供了新的思路。第二,监管部门在监管上市公司实施股权激励计划时,应着重监督股权激励是否是管理层为自身谋福利的工具。
① 股价波动率是指年度个股回报方差,Var_adj为经市场调整后的股价波动率,Var为按照个股原始回报计算的股价波动率;上市公司投资者调研是指上市公司接待投资者调研,本文基于深圳证券交易所投资者互动平台相关数据计算了一年内参与调研的投资者总人数(Invest)以及其中的机构投资者人数(Invest_inti)。
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