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影响高管薪酬因素的实证分析

题目：

影响高管薪酬因素的实证分析

摘要

本文采用经典回归分析技术与现代模型影响评价理论,对我国上市公司高级管理人员的薪酬、持股等激励手段与企业经营绩效之间的相关性进行了建模实证分析,克服了文献研究中只进行传统建模而不进行模型稳健分析的缺陷。

主要结论是:

（1）高级管理人员的人均年度薪金报酬的对数LnAP关于解释变量每股收益、国有股控股比例、高级管理层总体持股比例及公司总股本的对数的回归呈现多元线性关系。

（2）LnAP与公司经营绩效变量EPS及公司规模变量LnSIZE之间呈现较显著的、稳定的正相关关系。

（3）LnAP与高管持股比例变量MSR之间虽然呈现正相关关系,但这种正相关关系的显著性对异常值较为敏感,容易受强影响点及高杠杆点等的影响,表现出不稳定性。

（4）LnAP与国有股控股比例变量FST之间存在较弱的负相关关系,并且这种负相关性对异常值更加敏感,更易受强影响点的影响。

这些结果与国外相关的计量分析结果基本一致,与国内相关研究结论有一定差异。

关键词：

上市公司；高级管理层；薪酬；影响评价

一、研究背景

现代市场经济中，企业薪酬管理是人力资源管理中最主要最敏感的制度管理环节之一，对企业的竞争能力影响非常大。

从一些研究数据来看，我国高层管理者流动的一个基本趋势是由国有上市公司流向更加具有竞争力和吸引力的外资、合资企业或民营企业。

这一现状严重影响到我国上市公司的经营效率，极大地制约了公司的可持续发展。

同时，高管薪酬制度也反映着整个公司的全部内部治理情况。

因此，高级管理者薪酬的决定因素问题就备受关注，成为我国上市公司能否持续发展的一个核心命题，对研究影响企业高管薪酬的相关因素及其影响程度提出了必要性。

我国上市公司从1998年年度报告开始披露高级管理人员的持股情况及年度报酬等信息。

于是，对公司管理层的激励与报酬制度问题成为社会关注的一个热点，并产生了一些有价值的研究成果，对解决我国企业激励不足问题做出了有益的贡献。

本文在前人研究的基础上，利用近年我国A股上市公司年度报告提供的企业绩效以及管理人员报酬等相关信息进行了建模实证分析，系统、辩证地研究了影响我国上市公司高管薪酬的若干因素，建立了一整套理论假设，并利用我国上市公司的数据对假设进行了检验，提取共同特征，识别个体差异，提出相应的管理对策与建议。

二、研究意义

本文从我国上市公司高管薪酬的实际情况出发，在系统的理论研究基础上，结合我国上市公司的特点，定量的分析我国上市公司高管薪酬影响因素的特点，从而准确的把握现状及症结，进而展开高管薪酬的政策性分析。

本文的研究意义是在理论上为深入了解高管的薪酬状况构建进一步研究的平台，为上市公司制定合理的薪酬激励制度提供借鉴和参考。

现代市场经济中，公司治理结构的成败对于本公司的竞争力有着决定性的作用，而高管薪酬是公司治理结构的最主要的核心内容之一。

本文利用我国上市公司2013年年报所提供的高管薪酬以及相关因素等信息，研究了各变量因素对高管薪酬激励的影响。

通过对高管薪酬影响因素的研究构建了影响高管薪酬的各主要因素的结构模型，对上市公司高管薪酬影响因素进行分析，通过系统分析，发现高管薪酬激励机制中存在的问题并提出相应的政策性建议，有助于我们深入了解我国上市公司高管薪酬的现状，有助于企业增强员工激励效果，对企业运作效率的提高也有很大帮助。

三、相关文献综述：

对高级管理层的报酬问题,西方学术界已经做过较多的实证研究。

最早的研究由托辛斯和巴克尔（Taussings&Baker,1925）完成。

他们发现企业经理报酬与企业业绩之间的相关性很小。

其后的70多年中,对管理者尤其是高层管理者报酬的研究引起了经济学家、心理学家、人力资源管理专家和企业战略规划者的广泛关注。

从上个世纪六十年代开始,迈克盖尔、岂尤和艾尔宾（Mcguire,Chiu&Elbeing,1962）,马森（R.Massnl,1971）,赖威伦和哈茨曼（W.Lewellen&B.Huntsman,1970）,西塞尔和卡罗尔（Ciscell&Carroll,1986）,詹森和墨菲（Jenson&Murghy,1990）等都利用各自不同时期的数据研究了经理报酬和企业业绩之间的关系。

墨菲（Murghy,1985）,高夫兰和斯米德（Coughlan&Schmidt,1985）,约斯考、罗斯和谢帕德（Joscow,Rose&Shepard,1993）等还研究了高管持股与企业绩效之间的关系,并证明了经理报酬和企业业绩之间存在正相关性。

西方学者还对经理人报酬与其他决定因素之间的关系进行了研究。

科什（Kersh,1974）,罗森（Rosen,1982）,科斯图克（Kerstuke,1983）,巴罗（Barro,1990）,约斯考、罗斯和谢帕德（1993）,肯约和斯沃巴兹（Conyon&Schwalbach,1999）等人研究了经理报酬和企业规模之间的关系。

研究结果表明,经理报酬和企业规模之间存在强烈的正相关关系。

墨菲（Murphy,1986）,巴罗（Barro,1990）,吉布斯和墨菲（Gibbons&Murphy,1990）,约斯考、罗斯和谢帕德（1993）等人用经理人的年龄、任职期间、是否企业创始人以及是否从企业外聘请等因素来衡量经理的个人特征。

发现不论CEO在早先的职位上,还是在企业内的任职期间内,其所得报酬和股票市场收益率之间的关系都很密切。

当CEO在企业留任多年时,随着其年龄的增加,其所得报酬对企业绩效的敏感度下降了。

柯尔和柯罗恩（Korr&Kron,1992）,米兰（Mehran,1995）利用不同产业企业的样本数据,研究了经理薪酬和股票期权与产业收益、市场收益以及持股者虚变量之间的关系、经理报酬结构、索取权与企业绩效的关系等。

Core（1999）等人研究发现独立董事的比例越低容易导致高管薪酬水平增高。

当独立董事年龄在不同企业董事会中任职过多时会严重降低董事会的监管作用。

Offetein和Gnyawali（2005）发现在医药行业中企业规模是引起高管薪酬变化的唯一显著的预测因素。

虽然利用企业销售额和企业人数作为企业规模的衡量变量的方法被多次使用，但是利用范围最广、次数最多和认可度最高的还是利用企业的总资产来衡量其规模的大小。

从国外的计量分析结果来看,企业规模、业绩、经理个人特征对经理报酬产生的影响为正;政府管制对经理报酬产生的影响为负;经理的持股比例与其现金报酬负相关或正相关;不同治理模式对经理报酬似乎没有显著影响。

我国国内关于经理报酬的计量研究近几年刚刚兴起。

刘善敏（2003）选取1036家上市公司2001年的年报数据，研究经营者年度报酬和持股比例与净资产收益率之间的相关关系，发现经营者年薪、持股比例与资产规模有显著性相关关系。

胡婉丽、冯书昆和肖向兵（2004），郭福春（2006），陶金元、魏祥迁和李鹏（2007）等对我国上市公司的研究结果表明，高管薪酬水平与企业业绩显著正相关。

黄蓉和黄伟麟（2006）的研究发现，在我国上市公司中，经营者薪酬和公司绩效之间不存在显著的相关关系；闫丽荣和刘芳（2006）的研究结果表明，国有企业经营者薪酬与公司绩效之间没有显著的正相关关系，而民营企业经营者薪酬与企业绩效之间有显著的正相关关系；上市公司经营者持股对经营者的薪酬没有显著影响，而公司规模对经营者薪酬有显著影响。

张恩众、张文彬（2007）以中国上市公司2004年的年报数据作为研究样本，证实了不论公司是赢是亏，资产规模与高管的薪酬水平都呈现明显正相关关系。

这说明只要把公司做大，不仅高管的薪酬会增加，高管的控制权收益也会增加。

马葵（2008）以2001—2005年上市公司年报数据，对我国沪深两市上市公司高管激励与公司绩效的相关性进行建模研究。

管理层薪酬指标选择的是董事、监事和高级管理人员年度平均报酬。

研究结论表明高管薪酬与公司经营业绩之间存在显著的正相关性。

以每股收益、净资产收益率和经营性现金流为比较指标，证实高管薪酬激励确实起到激励管理层的作用，高管薪酬高的公司的绩效明显高于薪酬低的公司。

罗红华（2010）的计量分析结果表示，对于高管人员的持股比例及国有股持股比例与高管薪酬之间只有微弱的相关性。

高管人员的持股比例较低，无法使高管人员的利益与股东利益一致，股权激励有效，但在上市公司的运用不够。

张栓兴、黄延霞（2010）以2006—2009年沪深A股上市公司年报数据为研究样本实证分析，研究结果表明，企业高管薪酬总额与企业绩效存在着正相关关系；企业高管薪酬总额受企业规模和国有股比例影响显著；高管人员持有的股份比例与企业绩效存在正相关关系。

陈永明、夏宁（2013）以2005—2010年深市全部上市公司为研究对象对公司高管薪酬与经营绩效的关系进行了实证分析，结果表明：

上市公司高管薪酬与公司绩效、公司规模、高管持股比例呈正相关关系，与国有股比例呈负相关关系，上市公司要加大董事会建设力度。

除此以外,其他的结论与以上几位学者的结论相类似。

本文基于2013年年度样本数据，拟采用对数变换后的线性模型及现代模型影响评价理论，对我国沪深两市上市公司高级管理层薪酬及其影响因素的相关问题进行建模、分析与评价。

四、理论模型的构建

4.1研究假设的提出

⑴高管薪酬与公司绩效的关系

本文的研究对象是上市公司的高管薪酬，根据委托代理理论，应尽量将经营者的利益与公司的利益保持一致，将上市公司高层管理者的薪酬水平与公司可观察的绩效水平相挂钩来体现高级管理者对上市公司所做的贡献并达到对高级管理者激励的目的。

因此上市公司的绩效水平越高，高级管理者的薪酬水平也应该越高，以便达到对上市公司高级管理人员激励的目的。

基于以上的分析，我们提出：

假设1：

上市公司高级管理人员的薪酬水平与其财务绩效存在显著正相关关系。

⑵高管薪酬与偿债能力的关系

企业偿债能力是反映企业财务状况和经营能力的重要标志。

它是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度，是企业能否健康生存和发展的关键，在一定程度上高级管理人员可以通过对公司资金的管理运营改变公司的资本结构，进而提高公司的偿债能力，企业的偿债能力越强则高管薪酬越高。

基于以上的分析，我们提出：

假设2：

上市公司高级管理人员的薪酬水平与公司的偿债能力存在正相关关系。

⑶高管薪酬与公司规模的关系

上市公司高级管理人员的薪酬水平还应该与公司的规模存在密切的关系。

首先，规模较大的公司其内部的组织结构越复杂，管理层级也越多，导致了处于上市公司管理层顶级的高级管理人员会有更高的薪酬水平。

其次，规模较大的公司需要的是优质的人才，能力非常强的高级管理人员对规模较大的公司有很强的吸引力。

所以大规模的公司为了吸引这样的高级人才，它也愿意支付更高的薪酬。

因此，基于以上分析，我们提出：

假设3：

上市公司高级管理人员的薪酬水平与其公司规模存在正相关关系。

⑷高管薪酬与公司性质的关系

我国上市公司中有很多国有公司，国有股大都具有绝对控股地位，而国有资本主体一直处于缺位状态，这对于激励机制的效用发挥无疑具有抑制作用。

因此，基于以上分析，我们提出：

假设4：

上市公司高级管理人员薪酬水平与国有控股存在负相关关系。

⑸高管薪酬与其自身持股比例的关系

由于高级经理不断追求自身价值最大化，当他们持有企业的股票越多时，他们将视企业为利益共同体，为之奋斗无悔，促使利润增加，提高经营绩效，从而获得更高的薪金报酬补偿。

因此，基于以上分析，我们提出：

假设5：

上市公司高级管理人员的薪金水平与其持股比例存在正相关关系。

⑹高管薪酬与董事会的规模与结构的关系

当前我国的上市公司中都设有董事会和独立董事职位，而且每年都会召开董事会，主要目的就是监督公司的运营和提高公司管理层的效率，以起到监督制衡的作用。

因此，如果董事会和独立董事的作用得到有效发挥，那么会有效降低公司高级管理人员自利的动机。

因此，基于以上分析，我们提出：

假设6：

上市公司高级管理人员的薪酬水平与公司董事会规模存在负相关关系。

假设7：

上市公司高级管理人员的薪酬水平与公司董事中独立董事所占的比例存在负相关关系。

4.2变量指标选择

本文是为了要研究上市公司的高层管理人员薪酬的主要影响因素，而薪酬的影响因素有很多，我们不能把所有因素都考虑在内，所以我们研讨了几个比较重要的而且较为容易获得的指标来进行分析与研究。

下面对这些变量指标进行简要的分析、概述与分类。

4.2.1内生变量

本文的研究中,企业的高级管理人员将不包含董事会、监事会成员，仅包含企业的管理层，即公司的总经理、副总经理（如财务副总、销售副总等）。

我们模型的内生变量选取的是上市公司前三名高级管理人员的人均薪酬水平（AP），将这三名获得最高薪酬的高管作为一个整体考察，可以最大程度上反映公司高管层的薪酬水平，比较具有代表性。

该数据可在国泰安数据库中获得，由于数值较大，我们进行了取对数的操作。

4.2.2外生变量

根据文献综述，可以看出近些年的研究热点也相对集中，根据这些我们将模型的外生变量分为公司经营特征、治理结构特征两方面。

其中体现公司经营特征的有以每股收益（EPS）、净资产收益率（ROE）表示的公司财务绩效、以资产负债率（LAR）表示的企业偿债能力（这里的替代指标是偿债能力的负向表示）。

而体现治理结构特征主要分为股权特征和董事会特征两类，其中股权特征包括以上市公司发行的总股数表示的公司规模（SIZE）、以国有股比例（FST）表示的公司性质以及高层管理人员持股总和占总股数的比例（MSR）；董事会特征则由以董事会人数（BS）以及由独立董事人数占董事会人数的比值（ROID）表示的董事会规模与结构。

由于这些变量中的上市公司总股数数值太大，我们进行了取对数的处理，其他数据均直接使用来自国泰安数据库的各项数据。

4.3样本选择

本文以2013年全部上市公司为研究对象，研究了影响上市公司高级管理人员薪酬水平的主要因素。

根据分析的需要，对从国泰安数据库搜集的2013年的上市公司的各项与外生变量相对应的数据做了如下处理：

⑴考虑到诸如ST、*ST等公司数据中存在极端值对统计结果的影响，本文选取了2013年的正常上市公司数据，剔除了非正常上市的公司数据。

⑵由于国内的投资者主要关注的是A股上市公司，但有的上市公司在发行A股的同时也发行了B股和H股，所以我们剔除了同时发行B股或H股的A股上市公司。

⑶考虑到新上市公司的业绩容易出现非正常波动，容易造成统计结果的不理想，所以我们选取了2012年12月31日前的所有上市公司数据为研究样本。

⑷考虑到外生变量中的高管持股比例（MSR）经计算后得到的数据有零的情况，我们将MSR等于零的数据剔除出样本范围，只研究MSR大于零的上市公司数据。

经过上述处理，本文最终获得样本数为1399个。

4.4模型建立

为对假设1、假设2、假设3及假设4的真伪性做出检验,我们构建如下对数变换形式的线性模型:

（1）

对此模型的参数,我们采用统计分析软件E-VIEWS进行估计与检验

五、模型过程及检验结果与分析

5.1数据基本统计分析

EPS

FST

LAR

MSR

ROID

SIZE

ROE

Mean

13.060

8.654

0.363

0.023

0.403

0.108

0.375

19.774

0.066

Median

13.030

9.000

0.290

0.000

0.386

0.015

0.364

19.688

0.072

Maximum

15.831

18.000

4.630

0.837

0.987

0.791

0.714

24.124

0.621

Minimum

10.772

4.000

-1.930

0.000

0.008

0.000

0.333

17.504

-12.541

Std.Dev.

0.654

1.651

0.440

0.089

0.220

0.167

0.055

0.919

0.354

Skewness

0.343

0.889

1.713

5.081

0.292

1.664

1.627

0.774

-32.405

Kurtosis

3.852

6.707

15.195

32.002

2.165

4.817

6.463

4.126

1152.068

Jarque-Bera

69.7125

985.25

9353.53

55049.7

60.529

838.11

1316.6

213.6835

77210684

Probability

Sum

18271.5

12107

507.436

32.1177

563.38

151.5

525.19

27664.22

92.81988

SumSq.Dev.

598.769

3812.56

270.452

11.1012

67.728

38.992

4.2847

1181.221

175.1837

Observations

1399

5.2对于模型1,线性最小二乘回归的详细结果见下表

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Date:

06/15/14Time:

21:

Sample:

11399

Includedobservations:

1399

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

EPS

0.426875

0.040498

10.54058

0.0000

ROE

-0.026700

0.049986

-0.534155

0.5933

LAR

-0.463735

0.085678

-5.412532

0.0000

SIZE

0.610318

0.010030

60.85012

0.0000

FST

-0.450158

0.191706

-2.348169

0.0190

MSR

0.542397

0.108619

4.993584

0.0000

0.037746

0.012076

3.125674

0.0018

ROID

1.703111

0.332832

5.117028

0.0000

R-squared

0.078301

Meandependentvar

13.06039

AdjustedR-squared

0.073663

S.D.dependentvar

0.654449

S.E.ofregression

0.629884

Akaikeinfocriterion

1.919139

Sumsquaredresid

551.8843

Schwarzcriterion

1.949124

Loglikelihood

-1334.438

Durbin-Watsonstat

1.846160

根据模型结果的分析来说8个外生变量的t检验值都基本在5%的显著性水平上通过，但是拟合程度较差，通常对于采用截面数据做样本的，由于在不同样本上解释变量以外的其他因素的差异较大，故往往会出现异方差。

5.3根据模型1，进行怀特检验，结果见下表

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

10.80871

Probability

0.000000

Obs*R-squared

155.5959

Probability

0.000000

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/15/14Time:

21:

Sample:

11399

Includedobservations:

1399

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

44.45741

4.962566

8.958553

0.0000

EPS

-0.275107

0.081204

-3.387858

0.0007

EPS^2

0.119161

0.027889

4.272671

0.0000

ROE

0.557664

0.246658

2.260883

0.0239

ROE^2

0.039750

0.019476

2.040976

0.0414

LAR

0.101130

0.289337

0.349524

0.7267

LAR^2

-0.170924

0.319135

-0.535586

0.5923

SIZE

-4.326502

0.493437

-8.768099

0.0000

SIZE^2

0.109367

0.012215

8.953729

0.0000

FST

0.742790

0.472017

1.573650

0.1158

FST^2

-0.654751

0.869623

-0.752913

0.4516

MSR

-0.588009

0.310178

-1.895716

0.0582

MSR^2

0.635791

0.565560

1.124179

0.2611

-0.002953

0.056394

-0.052363

0.9582

BS^2

0.000365

0.002848

0.128069

0.8981

ROID

-6.345368

2.668843

-2.377573

0.0176

ROID^2

7.318675

3.108249

2.354598

0.0187

ROE

0.557664

0.246658

2.260883

0.0239

ROE^2

0.039750

0.019476

2.040976

0.0414

LAR

0.101130

0.289337

0.349524

0.7267

LAR^2

-0.170924

0.319135

-0.535586

0.5923

R-squared

0.111219

Meandependentvar

0.394485

AdjustedR-squared

0.100930

S.D.dependentvar

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