［提要］ 本文以沪深A股能源电力上市公司面板数据为样本，研究股权激励对于能源电力企业绩效的影响以及不同股权激励模式所产生效果之间的横向差异。研究表明：股权激励模式对能源电力企业绩效有显著的正向影响；在该行业目前实施的三种股权激励模式中，限制性股票和股票期权对于企业绩效提升的影响较员工持股计划更好。由此结论引出对于企业发展的一些建议。
关键词：能源电力上市公司；股权激励模式；企业绩效；实证研究
中图分类号：F279.23 文献标识码：A
收录日期：2022年4月18日
2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过了关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标，提出要激发各类市场主体的活力。能源电力（电力、热力、燃气及水生产和供应行业）作为国民经济发展的基础部门，与国民经济所有部门的发展、城乡居民生活的改善和体制变迁密切相关。当前，能源电力行业面临两大难题：第一，国家垄断性特点显著，容易导致其委托代理问题更加严重，管理层内生动力不足，缺乏积极性；第二，竞争意识较为薄弱，忽视长期激励，如何通过正确运用股权激励模式充分调动员工积极性，增强能源电力公司活力，是“十四五”规划背景下值得关注的问题。
一、理论分析与研究假设
（一）股权激励模式对公司绩效的影响。目前，还没有研究对能源电力行业股权激励实施情况做出调查。刘向凤、张晓琴（2013）研究表明股权激励水平、股权集中度与企业绩效之间存在相互影响的内生关系。郑吉庆（2015）等则证实了股权激励效果存在行业异质性。能源电力上市公司国有股比例普遍较高，由于这种特殊的行业性质，有人质疑股权激励在该行业的实施不能有效提升绩效，但这一质疑没有确凿证据证明。
随着我国经济发展和社会制度不断完善，尤其是自2016年发布《上市公司股权激励管理办法》以来，股权激励对大多数企业的绩效都能发挥正向作用。田园双、齐英南（2018）研究得出企业实施股权激励会对上市公司绩效产生正向影响的结论。潘景、吴继忠（2022）的研究中更深一步证实，上市公司进行股权激励的外部条件日益完善，股权激励的强度也与公司绩效呈现出显著正相关关系。M Liu（2018）也对此问题持相似看法，认为高管持股越多，应计利润质量更高，收益更可预测，隐含成本越低。因此，可以推测，通过股权激励模式的运用，能源电力企业绩效得到了提升。基于上述分析，本文提出以下假设：
假设1：股权激励模式能够有效提升能源电力企业绩效
（二）不同股权激励模式效果差异。不同股权激励模式的适用条件有所不同。涵悦等（2021）在研究中发现，股票期权模式适合处于成长期或扩张期、资金紧缺的公司采用；限制性股票模式适合处于成熟期、现金充足的公司采用；员工持股计划模式适合处于成长期、创业期的公司采用。吴媛等（2022）研究表明运用股权激励模式存在盈余管理的可能性，会影响股权激励所带来的效果。整合现有研究，发现同样运用股权激励，不同模式在实施方法上存在较大差异。除了自身因素之外，如果选择的模式与公司的成长性不匹配，选择的时间窗口不恰当，实施过程中监管制度不健全，也都会使得股权激励的效果大打折扣。
能源电力行业作为支柱型传统产业，在“双碳”目标之下，正处在迈向新技术转型的关键阶段，行业各个公司与之前比也在更新迭代，在股权激励的实施上比较具有创新性和多元化，受到外部环境的影响也很复杂。正是因为内外部环境的不确定性因素多，可以推测，股权激励模式在该行业内的运用及实际效果存在很大不同。因此，本文合理提出假设：
假设2：不同股权激励模式对能源电力企业绩效的影响有较大差异
二、研究设计
（一）样本选择与数据来源。本文选择沪深A股能源电力上市公司的数据作为样本，剔除了ST、SST等被特殊处理以及数据严重缺失的公司后，得到90家公司作为研究对象。笔者手工搜集并整理数据后发现，该行业在2012年后开始有公司长期推行股权激励，且实施时间较为紧凑，故选取2012～2020年的面板数据集进行分析，能够全面反映该行业的实施情况；所使用的财务数据均来自WIND数据库，确保了数据的可靠性。
（二）变量定义与选取
1、被解释变量。本文采用净资产收益率（ROE）来衡量企业的绩效。以往研究中，用于衡量企业绩效的指标有多个，常见的指标有净资产收益率（ROE）、托宾Q值、经济增加值（EVA）、总资产收益率（ROA）等。从理论层面来看，不选用托宾Q值是由于中国上证指数存在波动，市场估值变动太大，而企业账面价值并未发生巨大变化，这样处理可能会影响实证结果的效果。关于ROA值，它与ROE具有相同的作用，但缺少了ROE反映业绩综合性的功能。关于EVA值，由于资产基数不同形成的规模差异会造成EVA结果的差距，因此若使用EVA则不能有效控制规模差异因素，从而会导致评价结果出现偏差。故在此次研究中，为了专注企业实行股权激励后的绩效提升，避免因研究相似作用指标而造成不必要的重复，我们使用了能够解释股东账面投资额盈利能力且适合用于同行业不同公司之间比较的ROE指标作为被解释变量。
2、解释变量。通过大数据采集，得到目前在能源电力上市公司实施过的股权激励模式一共有三种。本文正是采用这三种股权激励模式作为解释变量，将它们分别设置成为三个虚拟变量：限制性股票（RS）、股票期权（SO）、员工持股计划（ESOP）。
3、控制变量。已有研究证明，除了股权激励会对公司业绩产生影响，其他一些变量如政府控制力、股权制衡度、公司规模以及所属行业性质等，也可能对公司业绩产生重要影响。第一，控制权对股权激励的效果有重要影响，如果政府给予一个企业的支持力度过大，一方面会推动企业蓬勃发展；另一方面会导致依赖行为的产生，即使使用激励措施，员工也可能基于对现状的满足不愿付出百分之百的努力。在中国民营企业中实施股权激励可以显著降低股东与管理者之间的代理成本，但在国有企业中无法观察到这种效果。第二，股权制衡一旦缺失，就会造成一股独大甚至出现掏空企业的行为，这时股权激励对象很可能会根据大股东意愿而定，而非依据公司的利益。Y Lian（2011）等研究发现引入股权激励后，所有权更分散的公司代理成本降低，而在股权集中的公司，代理成本的影响可以忽略不计。第三，公司规模也存在对股权激励效果造成影响的可能性。假定以员工人数作为衡量公司规模的标准，员工人数越多，内部竞争越激烈，激励措施越容易激发员工的积极性。同时，一个发展良好的公司规模越大，内部制度也会越完善，监督机制运转自如，对于整个实施股权激励的过程监管会更加严格，从而能够保障股权激励效果的发挥。
因此，为了精准确认股权激励对公司业绩的影响，避免因遗失其他重要企业治理因素而造成实证结果的失真，本文选取企业规模、政府控制力和股权集中度三个指标作为控制变量。由于样本已经针对能源电力行业展开研究，故不需要再引用行业性质作为控制变量。以下是所使用控制变量的具体解释：（1）政府控制力（CON）：以政府持股比例来衡量；（2）股权制衡度（ER）：第一大股东与第二到第十大股东股权之比；（3）公司规模（SOE）：以员工数量作为公司规模的大致估计量。
（三）模型设计
1、为验证本文假设，设定OLS模型进行回归分析：
roeit=β0+β1itRSit+β2itSOit+β3itESOPit+γ1itCONit+γ2itERit+γ3itSOEit+μit
其中，β0为截距项，μit为误差项，β和γ为各变量的回归系数。
2、为进一步验证控制变量在实验中的影响，做了调节效应分析模型：
roeit=β0+β1itRSit+β2itSOit+β3itESOPit+γ1itCONit+γ2itERit+γ3itSOEit+（ζ11RSit CONit+ζ12RSitERit+…+ζ33ESOPitSOEit）+μit
括号中的ζ11～ζ33为对应变量间的调节效应系数。
3、为探究结论的正确性，设定同样为OLS方法下的稳健型检验模型：
roait=β0+β1itRSit+β2itSOit+β3itESOPit+γ1itCONit+γ2itERit+γ3itSOEit+μit
三、实证分析
（一）描述性统计。本文使用了Stata15.1软件进行数据分析。表1呈现了实际变量的描述性统计结果。从表1可以看出，所选样本的ROE平均值为6.119%，而电力行业（沪深）近三年的平均ROE为4.58%，近五年平均ROE为4.19%，历史平均ROE为6.21%，可以看出样本的均值在正常范围内，具有一定的代表性。ROE最大值为111.0%，最小值为-406.4%，具有较大差距，说明ROE波动性较大。而三个控制变量的描述性统计中，最大、最小值均有较大差距，涵盖的范围比较广。（表1）
（二）相关性分析。表2是所有变量之间的相关性分析结果。从表2中可以看出，RS、SO、ESOP均与ROE存在不显著的正相关性。除此之外，解释变量之间还有可能存在多重共线性，即解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确，这种情况是不能进行线性回归的。从表2可以看到，所有变量之间的相关系数均低于0.1，可初步认为变量之间不存在多重共线性。利用Stata自带的VIF诊断功能进行检验，检验结果所有的VIF值均小于5，进一步证实了不存在多重共线性，可以进行线性回归。（表2）
（三）模型回归分析。本文采用了OLS混合效应模型进行回归分析，OLS模型回归结果如表3所示。F检验值为0.00205，远小于0.05，可以认为模型回归稳健性良好。限制性股票RS与ROE的回归系数为4.440，且在1%的水平上显著；股票期权SO与ROE的回归系数为6.139，且在1%的水平上显著；员工持股计划ESOP与ROE的回归系数为5.928，且在5%的水平上显著。可以看出，三个变量和净资产收益率ROE都显著呈正相关，表明三种股权激励模式均在一定程度上促进了企业绩效的提升。其中，限制性股票RS和股票期权SO的系数显著性相较于员工持股计划ESOP而言更加明显一些。（表3）
为了探究控制变量在股权激励作用中的影响，在OLS混合效应模型的基础上，又进行了调节效应分析，可以看出在不同的控制变量影响下解释变量对被解释变量的影响的变化。从表4可以看出，在控制变量中，公司规模SOE实际对于股票期权SO的激励效果有明显正向影响，显著性为10%，即得到公司规模越大股票期权的激励效果越好的结论。对该变量的控制有助于保障变量回归系数的无偏性。（表4）
（四）稳健性检验。为了使研究结果更加可靠，本文更改被解释变量为ROA再次进行回归分析，数据来源于WIND数据库。回归结果中，RS的回归系数为2.517，在1%的水平上显著；SO的回归系数为2.893，在1%的水平上显著；ESOP的回归系数为4.080，在10%的水平上显著。以上结果仍然支持现有结论，足以证实模型稳健性较好，所得到的结论具有较高可信度。
四、结论与建议
研究表明：（1）股权激励模式对提升能源电力企业绩效有明显的正相关性，并且受到企业规模的影响；（2）不同股权激励模式对能源电力企业绩效造成的影响不同；（3）限制性股票和股票期权对能源电力企业的绩效提升效果要好过员工持股计划。研究结论为我国能源电力企业运用和选择股权激励模式提供了参考，同时对人才激励、公司绩效提升有启发作用。
基于以上分析，得到以下启示：（1）应加大股权激励在该行业中的推广力度。在能源电力行业，实施股权激励的上市公司绩效提升要明显高于未实施过的公司，这一现象随着社会主义市场经济制度的不断完善，也会愈加明显。而现有90家公司当中，仅有20家实施了股权激励，与国外同行比实施的比重小、时间晚。我国的能源电力企业要想实现成功转型，就应当注重以股权激励为代表的人才激励，激发人才资源内在价值，从而达到“双碳”目标要求下向新型公司转型的目的。（2）选用适合的股权激励模式。由于能源电力行业成立时间普遍较早，国有股比例较高，且不处于创业阶段，因此员工持股计划带来的效果较弱。如果一家企业注重激励效果高于激励成本，更适合用限制性股票的模式；相反，如果注重激励成本高于激励效果，则使用股票期权更好。此外，还可以引入更多股权激励模式到该行业，尝试多种方式结合，创新股权激励结果。通过结合实际背景，在不同时期对于股权激励模式的选择进行具体调整，未来能源电力企业的人才激励形势将会稳中向好。（3）股权激励实施规模大小要充分考虑公司员工数量，才能保证高效发挥。公司员工数量越多，同样的股权激励方案能够激发的内部竞争就越激烈，体现出的股权激励对公司绩效提升的影响越明显。因此，只有公司自身充分发展、规模较大的时候，股权激励模式才能显现出理论上的优势。综上所述，能源电力企业绩效提升的治本之策，是公司治理与股权激励模式相结合的发展路径。
（作者单位：华北电力大学）
主要参考文献：
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