相对绩效评价的绩效形式研究，本文主要内容关键词为：绩效论文,形式论文,绩效评价论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
相对绩效评价(Relative Performance Evaluation，简称RPE)是在委托代理框架下基于多代理人情形的一种特殊的激励机制。在相对绩效评价体系中，最重要也是最困难的是绩效形式的选择即绩效指标体系的构建。这是因为，指标设置的意义在于从中推断代理人的努力程度并给予相应的补偿，更确切地说，努力必须能造成指标分布函数一阶随机占优的移动，这就是说，可控性是一个指标能否纳入经理人的补偿合同的必要条件，而指标的数量与组合形式则取决于在何种程度上这一指标体系可最为准确的刻画代理人的努力程度。
在相对绩效评价的实证研究中，Antle和Smith(1986)用资产报酬率和股票回报检验了1947～1977年间3个行业内39个公司首席执行官薪酬与绩效之间的关系。Gibbons和Murphy(1990)以股票回报作为业绩度量，对1974～1986年间1409个公司1668个首席执行官进行了相对绩效评价，然而，Jensen and Murphy(1990)应用相同的样本，但使用股东财富作为业绩度量方式，却得到与其相反的结论。此后的实证研究也大多采用股票回报衡量企业业绩，如Janakiraman et al.(1992)，Aggarwal and Samwick(1999)，Garvey and Milbourn(2003)。郭福春(2006)用资产报酬率作为绩效形式进行了中国上市公司中高管薪酬与行业中其他企业绩效的研究。高义(2006)在其研究中采用股票回报和资产报酬率两项指标。周莉(2006)则基于功效系数法建立了一套综合反映经营者经营绩效、能力以及努力效果的指标体系来衡量企业业绩。
仔细考察形成相对绩效评价的实证文献中企业绩效的度量指标，我们发现有一个共同点，就是都直接使用了简单的表示企业市值、股价波动等的市场价值指标或每股收益、净资产收益率等利润指标，而在绩效形式的选择上，多数学者采用了单一指标的绩效形式。同时，我们还注意到，由于绩效度量指标的不同，即使在样本完全相同的研究中，却有着截然相反的研究结论。于是我们产生了一个疑问，即实证检验的“相对绩效评价之谜”是否由单一指标造成?如何合理设置绩效度量指标才能准确衡量代理人的努力程度?
二、传统绩效形式存在的问题
(一)市场价值指标
在指标的选择上，由于企业股东财富最大化在股票市场上表现为股票市场价值的最大化，因而市场价值指标最能直接体现企业追求股东财富最大化的要求。将经营者的报酬与股票价值联系在一起是基于以下假设，即：经营者努力工作→公司绩效提高→股票价格上升→经营者报酬提高→经营者努力程度提高。如果资本市场是有效的，股票交易价格能够充分反应每个市场参与者的私人信息，那么，市场就能对企业经营情况的各种变化进行准确反应，市场价格就是衡量经营者在企业经营管理过程中努力或投入程度的最好指标。在市场充分有效的前提下，经营者的报酬激励方案应使市场价值最大化，即建立在市场指标基础之上。然而，充分有效的资本市场在现实中很难达到，只是一种理想境界或强式有效市场假说。现实经济中，虽然资本市场中有专门评价企业计划与经营状况的信息灵通的专家提供咨询，但企业经营者与所有者之间仍存在非对称信息，经营者对企业的了解远多于所有者，尤其在股票越来越分散的现代公司，股票的市场价值并不能准确反应公司的绩效，此外，股票价格还受到社会经济、政治形势等诸多企业绩效以外其他因素的影响，使股票价格信号中出现非企业所能控制的“噪音”，这些因素就有可能使股票的市场价格远远偏离其自身价值，因此，单纯依靠市场价值指标建立经营者的报酬激励机制就有很大的局限性，如在整体经济形势较好时，股市普遍会上涨，这时再不努力的经营者也会得到高收入，而在经济形势处在低潮时，股市普遍会下跌，再努力的经营者也得不到高收入。尽管在我们的相对绩效比较体系下，市场风险所带来的冲击可以通过绩效比较的方式部分的去除掉，但当资本市场是弱式或者半强式有效时，市场价值指标所包含的关于经理人努力信息太低，加上相对绩效也无法构成相应的充分统计量，必须以其他指标相辅助。
(二)会计利润指标
与企业市场价值指标相比，会计利润指标所反映的各种因素更容易为经营者所控制，较少受经营者可控范围以外的“噪音”的影响，更多反映的是企业自身的“信号”。对《幸福》(Fortune)杂志排名前500家企业的经理人调查表明，半数以上的调查对象认为“会计方案更具有优势”，而对367家在纽约股票交易所上市的公司的实证研究表明，1974年～1983年间286位CEO的辞职或被撤换与股票收益呈显著负相关，这说明董事会更多的是以会计指标而不是以股票收益来评价CEO的绩效。①基于资本市场的股票收益偏重于对未预料到的企业绩效的测度，而会计指标侧重于衡量已实现和预料到的绩效。在我国，由于资本市场不发达和法律法规的约束，在目前普遍推行的经营者年薪制过程中，风险收入通常是与会计指标尤其是利润指标挂钩。然而，正是由于会计指标容易为经营者控制，造成会计指标可能不是企业真实绩效的反映，而是经营者人为操纵的结果，因为年度利润指标给经营者留下了“玩数字游戏”的操作空间，如经营者可以通过减少科研开发费用、市场开发费用和人力资源培训费用等牺牲企业长期利益的办法来提高短期利润，也可以通过少提折旧，一些费用不进成本等不正常的手段来提高短期利润。会计利润指标的这个缺陷限制了单独依靠其建立报酬机制的科学性和有效性。
(三)构建企业绩效指标体系的必要性
由以上分析可以看出，单一的市场或会计指标无法合理的度量企业绩效，或者难以反映代理人的努力程度，或者易受到代理人的操纵。然而，实证文献中几乎所有的检验都是基于单一指标做出的，对此的解释是：作为委托人的股东，仅仅关心其投资回报，而不关心代理人的努力过程和真实的治理状况，“黑猫白猫抓住耗子就是好猫”，股票回报或者会计上的利润率指标成为其唯一的关注对象；根据不完全合同理论，企业经营者与所有者之间存在非对称信息，委托人事前难以制定一个完备合同以使得代理人行为完全符合委托人的利益，Holmstrom and Milgrom(1991)又证明了当代理人面临多个任务时，其努力会向可准确测度绩效的任务上过度转移，因此，一个基于市场评价的不完全合同可以避免代理人努力的扭曲。尽管如此，实证检验结果的谜团不得不令我们对单一指标表示质疑。
单一指标的局限性迫使我们反思，要使经营者的报酬发挥其激励效能，就必须建立一套科学、合理评价企业绩效的指标体系。在这方面，Kaplan and Norton(1996)提出的战略平衡积分卡(Balanced Scorecard)和我国1999年6月由财政部等四部委联合颁布并实施的《国有资本金效绩评价规则》均做出了很好的尝试。但是这些指标体系包纳了大量的定性指标，或者引入专家打分等形式，定性评价导致的主观性使得相对绩效评价失去了可能，另外也给经理人进行报酬操纵提供了空间。因此，在相对绩效评价中，构建一个客观、全面的绩效指标体系是十分必要的。
三、企业绩效指标体系的构建
在现实绩效评估过程中，我们可以依据上市公司公布的财务报表获取公司经营、财务方面的信息，再根据这些信息评价上市公司绩效，但是为了综合评价上市公司的绩效，我们需要同时考虑多个财务指标，这时用常规的财务分析方法就会遇到困难，特别是当要分析的信息非常多，指标之间又存在相关性时，常会使分析陷入困境。另一方面，要构建一个理论上完备的绩效指标体系，既要能体现出代理人的可控制性原则，使得经理人不必为其不能控制的风险承担责任；又要满足动态可调整性，使得更为有效率的计量指标保留在指标体系中，而将信息含量低的指标剔除；而出于对经理人补偿的角度，这一体系又必须要尽可能的客观，以增强其可操作性。在经营绩效的多目标前提下，为满足以上的要求，我们引入了因子分析评价方法，构建企业绩效指标体系。
(一)指标遴选与数据处理
考虑到数据的可得性，我们的指标设计基于上市公司的公开数据。剔除了指标值缺失和金融类上市公司后，我们随机选取了774家沪深股市1998年12月31日前上市的A股上市公司，从其1999～2006年的年报中，以全面涵盖公司的赢利、偿债、营运、成长等方面能力并尽量减少信息重叠为原则，选取了每股收益、每股净资产、每股公积金、每股未分配利润、主营业务利润率、销售净利润率、净资产收益率、总资产周转率、流动比率、速动比率、资产负债率、税后利润增长率和总资产增长率共13个具有代表性的指标作为因子分析指标体系。②
在用SPSS11.for Windows软件对数据进行同方向性处理、标准化处理，消除了量纲的影响后，我们用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验模型与巴特利特球体检验(Bartlett’s Test of Sphericity)对数据进行检验，检验结果均说明数据具有相关性，适宜做因子分析。③最后，用主成分法提取公共因子，主成分的选取以累计贡献率大于72%为原则，求出最大方差正交旋转矩阵、特征值、累计贡献率，见表1：
表1旋转后的因子解
因子 特征值 方差贡献率 累计方差贡献率
1
4.062 31.24831.248
2
1.731 13.31444.562
3
1.379 10.60855.170
4
1.234 9.49464.664
5
1.066 8.20272.867
为理解公共因子的实际意义，我们采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转，使每个因子上的负载尽可能向±1或0的方向靠近。因子载荷矩阵如表2：
表2
旋转后的因子载荷矩阵
因子
F1
F2
F3
F4
F5
每股收益
0.9150.0840.1240.0440.032
每股净资产 0.6470.0470.7160.126
-0.003
每股公积金 0.061
-0.0250.9560.0270.023
每股未分配利润 0.8610.1000.1670.192
-0.092
主营业务利润率 0.0330.947
-0.0020.0200.034
销售净利润率
0.1470.9330.0000.052
-0.021
资产报酬率 0.9100.106
-0.0360.0100.002
净资产收益率 -0.1070.0500.113
-0.0470.786
总资产增长率
0.526
-0.0200.1010.0810.306
总资产周转率
0.332
-0.050
-0.2050.0750.493
流动比率
0.1570.0610.1190.537
-0.047
速动比率 -0.136
-0.042
-0.0530.8620.195
资产负债率 0.4940.073
-0.0400.627
-0.247
由表2可以看出，主因子F1在每股收益、每股未分配利润、每股净资产、资产报酬率、总资产增长率五个指标上的因子载荷值最大，均超过50%，但是由于F3在每股净资产上的因子载荷值大于F1的因子载荷值，所以我们认为F3更能体现每股净资产的信息。因此主因子F1由每股收益、每股未分配利润、资产报酬率、总资产增长率四个指标构成。该因子可以反映出企业的赢利能力，所以把它命名为赢利能力因子。主因子F2在主营业务利润率、销售净利润率两个指标上的因子载荷值最大，反映了企业资金的主营业务能力，所以将其称为主营能力因子。同理，我们将主因子F3、F4和F5分别命名为成长能力因子、偿债能力因子和资产运作因子。
(二)综合绩效评价指数的计算
提取主因子后，我们利用回归分析法求出各企业的主因子得分，并以每个主因子的方差贡献率占五个主因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权计算综合得分，即综合绩效指数。其计算公式为：
F=(31.248×F1+13.314×F2+10.608×F3+9.494×F4+8.202×F5)/72.867
计算结果见表3。为简便计算，在此只列出排名在前二十名的公司的得分情况，得分越高，排序越靠前，代表绩效越好。
(三)结果分析
从单个因子得分来看，赢利能力的排序与总排序较为接近，表明企业的获利能力对企业的综合发展是至关重要的；在主营能力方面，总排序在前的企业主营业务利润率并不突出，意味着营业外收入已成为了企业的利润增长点之一；在成长能力方面，总排序在前的企业较为靠前，部分是因为较强盈利能力带来的资本积累，但也说明企业的成长能力对企业的发展有重要作用；在偿债能力方面，排序前二十的企业具有较好偿债能力，表明控制债务风险、保持良好的偿债能力对上市公司有重要意义，也显示出我国上市公司资本结构正逐渐趋于合理的趋势；在资产运作能力方面，考虑到资产规模的关系，排序前二十的表现趋于中上。由于我们的分析囊括了ST企业，这些资不抵债企业的相关比率指标远远落在后面，在此就不再列出排在后二十名的公司。
从综合得分来看，排序在前的企业综合能力更强，而仅有个别方面突出的企业很难进入前列。高居榜首的是中兴通讯，其赢利能力、主营能力、偿债能力与成长能力均在榜首，资产运作能力也居于较高水平，而居第二位的宇通客车在各方面也有不俗表现，第三名的伊利股份虽然在主营能力方面稍弱，但其在另外四方面的优势一定程度上弥补了不足，第四名的东北热电和第五名的双汇实业在各方面也都有很好的表现。反观排名较落后的企业，仍然呈现出同样的规律，个别能力的提高无益于整体的绩效改善。
四、结论
我们选取了13个指标，应用因子分析法提取了赢利能力、主营能力、成长能力、偿债能力和资产运作能力共5个主因子，构建了适用于上市公司的企业指标评价体系，并计算出综合绩效指数。这一体系利用较少的因子来代替众多的财务指标，在尽可能少地丢失信息的情况下化繁为简，可以得到上市公司财务状况和综合绩效的总体印象。通过对774家上市公司年报数据的分析，我们发现，赢利能力对企业的生存与发展起着关键作用，其次是主营业务能力，另外，控制债务风险、保持良好的偿债能力及资产运作能力对于上市公司也有重要意义。
综合绩效指数作为一个总评指标，有利于对相关企业绩效的排序和比较，这为之后的比较绩效评价提供了合适的绩效指标。同时，在综合绩效指数的构建过程中，主因子得分与其对综合绩效指数的贡献，有利于我们深入剖析不同的公司在偿债能力、赢利性、变现能力、主营业务能力和成长能力所具有的优势和劣势，决策者可以根据自己对公司的关注侧重点不同而做出决策，而公司经营者可以根据计算的结果，找出公司的相对竞争优势所在，取长补短，发挥企业的优势，提高公司的综合竞争力。
注释：
①Gibbons，R.，and K.J.Murphy.1992.Does executive compensation affect investment?Journal of Applied Corporate Finance 5 (Summer)：99-109.
②所有数据来自国泰安研究服务中心的CSMAR中国证券市场交易数据库，具体的指标解释参见国泰安网站的数据说明(http://www.gtarsc.com/)。
③KMO检验的统计值是0.658，巴特利特球体检验的统计值为5533.733，均在1%的置信水平下显著。
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