下载后可任意编辑 现代公司的两权分离引致了公司治理的代理成本问题，代理人为了追寻自身利益而产生道德风险和逆向选择。为了尽量使经理人目标与股东层目标保持一致，上市公司开始探究各种激励方式。在讨论股权激励与公司绩效关系时必须考虑股权激励实施变量存在的内生性问题，本文尝试利用倾向得分匹配法（PSM）来解决股权激励内生性问题，并利用最新上市公司数据实证讨论上市公司股权激励计划实施对公司绩效的影响，期望能为股权激励制度在我国的推广提供理论支撑。 一、倾向得分匹配模型 （一）倾向得分匹配模型基本原理 PSM 模型的基本原理是在处理组样本非随机选择带来估量结果偏误的情况下，根据实施股权激励公司的特征（处理组），找出与处理组公司特征尽可能类似的上市公司（控制组），通过比较这两类上市公司经营绩效的差异，分离出单独由实施股权激励计划所带来的公司治理效果的改变情况。根据样本中上市公司是否实施股权激励计划，Y1i 表示已实施股权激励计划的上市公司经营绩效，Y0i 表示没有实施股权激励计划的上市公司经营绩效，定义 Y1i-Y0i 为处理效应，处理组的平均处理效应（ATT）、控制组的平均处理效应（ATC 或ATU）以及平均处理效应（ATE）可以表示为： ATT=E[（Y1i-Y0i）|Z，treat=1] ATC=E[（Y1i-Y0i）|Z，treat=0] ATE=ATT*[SX（]N1[]N1+N0[SX）]+ATU*[SX（]N0[]N1+N0[SX）] 其中 treat=1 表示处理组，即实施股权激励计划；treat=0 表示控制组，即没有实施股权激励；Z 表示所有可观测的匹配变量，N1 表示处理组的样本数，N0 表示控制组的样本数若以所有的可观测特征 Z 为条件的均值同时在控制组中与处理组中都相等，那么实施股权激励就是一种随机行为，直接计算 Y1i-Y0i 就可以得到实施股权激励单独带来的经营绩效的改变。下载后可任意编辑 在具体进行倾向得分匹配模型的估量时，首先构建以是否实施股权激励计划二值变量作为因变量，以影响股权激励实施的主要上市公司特征为自变量的 Logit 二值选择方程，根据 Logit 模型计算 PS 值。其次，检验共同支撑假设，即控制组与处理组是否具有相近的倾向得分值，根据 PS 值进行匹配，匹配结束后需要进行平行假设检验，即控制组与处理组在各个维度上的差异是否过大，假如差异不大继续进行下一步，否则重新回到初始步骤，进行 Logit 模型的重新设定。最后，比较控制组与处理组的经营绩效差异，并进行统计推断。 （二）进行稳健性检验 在利用...
