我國上市公司高管薪酬決定因素的實證研究

劉澤 楊忠英 趙海霞

【摘要】 文章通過最優(yōu)尺度回歸模型對影響高管薪酬的不同類型變量按重要性進行了綜合排序，發(fā)現(xiàn)公司業(yè)績和公司所在經(jīng)濟區(qū)域是最重要的決定因素；進一步的多變量線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，高管薪酬與公司業(yè)績、公司規(guī)模、高管學(xué)歷、高管年齡顯著正相關(guān)，與高管持股比例的關(guān)系存在區(qū)間特征，與兩職兼任的關(guān)系不顯著；在與行業(yè)和地區(qū)的關(guān)系上，受部分行業(yè)和部分地區(qū)的影響較為顯著。

【關(guān)鍵詞】 上市公司； 高管薪酬； 決定因素； 實證研究

公司高層管理者薪酬問題長期以來備受關(guān)注，高管薪酬的決定因素像一個謎吸引著學(xué)術(shù)界的目光，大量的理論研究和實證研究都在試圖解開這個謎團。委托代理理論被較早用于高管薪酬與公司績效關(guān)系的研究，該理論認為，將公司業(yè)績和高管薪酬水平掛鉤可以最大程度地降低代理成本，公司業(yè)績是決定高管薪酬水平的基本因素?；谠摾碚摰膶嵶C研究，國外始于20世紀20年代，結(jié)論并不一致；國內(nèi)則起步較晚。早期研究者認為高管薪酬與公司業(yè)績并不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而更多學(xué)者在隨后的研究中證實二者從統(tǒng)計學(xué)意義上顯著正相關(guān)，但公司業(yè)績對高管薪酬的解釋程度卻很有限。于是，越來越多的學(xué)者開始從其他角度考察高管薪酬的決定因素。人力資本理論成為很多學(xué)者解釋高管薪酬的依據(jù)，實證研究中高管的個人特征變量如年齡、教育背景等被納入分析過程。從公司內(nèi)部因素來考察，高軍等認為股東屬性對CEO薪酬水平有顯著影響，第一大股東持股比例、董事會結(jié)構(gòu)及兩職分設(shè)對CEO薪酬的影響還不具有統(tǒng)計顯著性。大部分學(xué)者認同公司規(guī)模和高管薪酬之間的強關(guān)聯(lián)性，劉善敏等人則認為經(jīng)營者年薪與資產(chǎn)規(guī)模有顯著的弱相關(guān)關(guān)系。從公司外部因素來考察，很多學(xué)者認為，行業(yè)特性顯著影響經(jīng)營者報酬，而陳志廣認為行業(yè)對高管薪酬的影響僅表現(xiàn)在一些特定的行業(yè)；有相當(dāng)數(shù)量公司的高管薪酬水平受地區(qū)因素的影響。研究還在繼續(xù)，影響高管薪酬因素的多元性和復(fù)雜性決定了該問題研究過程的曲折性。已有的研究從不同的角度、選取不同口徑的變量、不同數(shù)量的樣本，探討了高管薪酬的決定因素，并給出了不一的解釋，這些研究加深了對高管薪酬現(xiàn)象的理解，推動了高管薪酬理論的發(fā)展，但多因素的綜合研究較少。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從多個角度綜合考慮影響高管薪酬的各種因素，采用最優(yōu)尺度回歸模型對影響變量進行預(yù)分析，從整體上考察各變量對高管薪酬的相對重要性，在并此基礎(chǔ)上，采用多變量線性回歸模型進行更深入的分析，以期對高管薪酬的決定因素及其解釋程度有更全面和更清晰的認識。

一、實證設(shè)計

（一）樣本及數(shù)據(jù)來源

本研究以2009年我國滬深兩市上市公司為研究對象，為避免極端數(shù)據(jù)對分析結(jié)果的影響，剔除了以下幾種類型的公司：金融保險類公司；被ST的公司；當(dāng)年凈資產(chǎn)收益率為負值的公司；變量數(shù)據(jù)不全的公司；總經(jīng)理年薪顯示為零或未披露的公司，共獲得2009年1 139個上市公司的樣本數(shù)據(jù)。上市公司數(shù)據(jù)來源于金融界、東方財富網(wǎng)、新浪財經(jīng)等財經(jīng)網(wǎng)站以及巨潮資訊網(wǎng)的上市公司年報。采用軟件SPSS16.0進行數(shù)據(jù)分析。

（二）變量界定

高管及高管薪酬的界定。高管口徑的確定在不同的研究者之間差異較大，本文為了觀察高管個人特征對薪酬的影響，并考慮到總經(jīng)理個人人力資本特征對公司發(fā)展的影響以及合理的薪酬安排對總經(jīng)理積極性和能力發(fā)揮的關(guān)鍵性作用，只考慮總經(jīng)理一人。由于目前我國上市公司薪酬結(jié)構(gòu)的主要組成部分是年度薪酬，所以，高管薪酬以上市公司公布的總經(jīng)理年薪（萬元）表示。

影響變量的界定。影響變量的選擇綜合考慮了公司業(yè)績、長期激勵、高管個人背景、公司內(nèi)部治理、公司特征及行業(yè)、地區(qū)等因素，各變量的說明見表1。

（三）研究假設(shè)

本研究建立如下假設(shè)。假設(shè)1：高管薪酬與公司業(yè)績正相關(guān)；假設(shè)2：高管薪酬與高管持股比例負相關(guān)；假設(shè)3：高管薪酬與公司規(guī)模正相關(guān)；假設(shè)4：高管薪酬與高管學(xué)歷正相關(guān)；假設(shè)5：高管薪酬與高管年齡正相關(guān)；假設(shè)6：高管薪酬與董事長和總經(jīng)理兩職是否兼任有關(guān)；假設(shè)7：高管薪酬與公司所屬行業(yè)有關(guān)；假設(shè)8：高管薪酬與公司所在地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平有關(guān)。

二、實證分析

（一）最優(yōu)尺度回歸分析

由于各影響變量的計量尺度不同，為了能夠從整體上說明不同類型的變量對高管薪酬影響的強弱程度，引入最優(yōu)尺度回歸模型。該模型是在將原始變量轉(zhuǎn)化為量化評分的基礎(chǔ)上進行模型的擬合，其結(jié)果可以使我們對各影響變量與高管薪酬的相關(guān)性以及對高管薪酬影響的重要性有所認識。

最優(yōu)尺度回歸的結(jié)果表明，只有兩職兼任與高管薪酬的關(guān)系未通過檢驗，對高管薪酬的影響不顯著。從表2的結(jié)果來看，第一，高管薪酬與各變量之間的偏相關(guān)系數(shù)普遍較低，都在0.3以下，與公司所在地區(qū)的偏相關(guān)系數(shù)最高，與兩職兼任的偏相關(guān)系數(shù)最低。第二，根據(jù)各影響變量對高管薪酬重要程度百分比可以看出，處于前三位的是每股收益、凈資產(chǎn)收益率和公司所在地區(qū)（分別是26.7%、22.8%和22.7%），之后依次是公司規(guī)模、高管學(xué)歷、行業(yè)因素、高管年齡、高管持股比例，兩職兼任對高管薪酬的重要程度最低，只有1%。第三，各變量的容忍度指標都較高，說明各影響變量之間不存在共線性的問題。

通過最優(yōu)尺度回歸，得以將數(shù)值型變量和非數(shù)值型變量放在一起衡量，實現(xiàn)了不同類型的變量對高管薪酬重要性的排序。需要說明的是，該排序只限于本文的樣本和所選用的變量。實際上，改變變量的構(gòu)成或刪除、增加樣本都有可能改變變量重要性排序。比如，金融保險類公司高管薪酬水平遠遠高于其他行業(yè)，在面向所有上市公司分析時，為避免該行業(yè)的較大值對整體分析結(jié)果的影響，將其刪除了，重要性排序是排除該行業(yè)后的結(jié)果。

（二）多元線性回歸分析

1.回歸變量的確定及模型構(gòu)建

對于多分類變量，在建立多元線性回歸模型前需要進行啞變量設(shè)置，這里行業(yè)設(shè)置了11個啞變量，以農(nóng)林牧漁業(yè)為對照；地區(qū)設(shè)置了7個啞變量，以西北地區(qū)為對照。同時，為保證數(shù)據(jù)的正態(tài)性，對總經(jīng)理年薪、每股收益、凈資產(chǎn)收益率、高管持股比例和公司總資產(chǎn)進行了對數(shù)變換，分別表示為LnPAY、lnEPS、lnROE、lnMSR、lnTA。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)表明（表3），LnPAY與lnEPS、lnROE、lnTA、學(xué)歷和年齡是正相關(guān)關(guān)系，且在0.01的顯著性水平上通過了檢驗；LnPAY與lnMSR相關(guān)程度很低且未通過顯著性檢驗；LnPAY與兩職是否兼任相關(guān)性極低且未通過顯著性檢驗。

鑒于以上的分析結(jié)果，建模時，第一，刪除變量“l(fā)nMSR”，但對lnMSR的描述性分析又發(fā)現(xiàn)，以高管持股比例1%為分界線存在并列的兩個正態(tài)分布，于是，將全部樣本分為兩組，持股比例低于1%的公司和高于1%的公司，分組計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，低于1%組的LnPAY與lnMSR之間是顯著的正相關(guān)關(guān)系（相關(guān)系數(shù)是0.131），高于1%組的LnPAY與lnMSR之間則是顯著的負相關(guān)關(guān)系（相關(guān)系數(shù)是-0.197），LnPAY與lnMSR的關(guān)系呈現(xiàn)出分段特征。第二，刪除變量“兩職兼任”。第三，刪除變量“l(fā)nROE”。因為績效指標lnEPS和lnROE之間相關(guān)程度太高，相關(guān)系數(shù)高達0.881，影響變量之間這種較高的相關(guān)關(guān)系將對分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響，因此，建模時只保留與高管年薪相關(guān)程度更高的lnEPS。

所建模型的基本形式為：

式中，IND是行業(yè)啞變量，REG是地區(qū)啞變量。

2.結(jié)果分析

R Square=0.260，Adjusted R Square=0.245，Durbin-Watso=2.074，F(xiàn)=17.796（Sig.=0.000），表明，整個回歸模型是有意義的，模型擬合情況良好，變量之間不存在多重共線性，所有變量對高管薪酬的聯(lián)合解釋程度為24.5%。

從表4來看，每股收益（lnEPS）、總資產(chǎn)（lnTA）、高管學(xué)歷及年齡對高管年薪都有顯著的正影響。從Beta值來看，總資產(chǎn)為0.273，每股收益為0.243，說明公司規(guī)模對高管薪酬的決定作用在一定程度上要大于公司績效。實際上，規(guī)模大的公司要求管理者具有更高的素質(zhì)和更強的能力，管理者也將承擔(dān)更大的風(fēng)險，因而薪酬設(shè)計也應(yīng)與此相匹配。學(xué)歷和年齡的Beta值分別是0.101和0.109，說明二者對高管薪酬的影響雖然從統(tǒng)計學(xué)上是顯著的，但影響程度并不高。另外，描述性分析發(fā)現(xiàn)，高管的學(xué)歷普遍較高，總經(jīng)理中本科以上學(xué)歷占了85%，碩士研究生以上學(xué)歷占了51%；而高管的年齡趨于年輕化，總經(jīng)理中40至50歲之間的占到59%，50至60歲之間占了30%，所以，學(xué)歷及年齡的差別對薪酬的影響是有限的。

再看行業(yè)和地區(qū)的影響。行業(yè)因素總體上對高管薪酬影響顯著，分行業(yè)看，農(nóng)林牧漁類公司的高管薪酬在所有行業(yè)中是最低的。以農(nóng)林牧漁業(yè)（行業(yè)1）為參照，在排除金融保險業(yè)后，只有批發(fā)零售（行業(yè)8）、房地產(chǎn)業(yè)（行業(yè)10）和傳播文化（行業(yè)12）業(yè)的高管薪酬受行業(yè)因素的影響顯著，其他行業(yè)高管薪酬的行業(yè)性影響并不明顯，行業(yè)之間的差異尚需進一步的檢驗。地區(qū)因素對高管薪酬的影響總體上也是顯著的。以西北地區(qū)（地區(qū)8）為參照，只有南部沿海地區(qū)（地區(qū)1）和東部沿海地區(qū)（地區(qū)2）的高管薪酬受地區(qū)因素影響顯著，其余幾個地區(qū)薪酬的地區(qū)性作用不明顯。

三、結(jié)論與不足

通過上述分析可以得出以下幾點結(jié)論：第一，各影響變量對高管薪酬的重要程度不同，按重要性高低依次是：每股收益、凈資產(chǎn)收益率、公司所在地區(qū)、公司規(guī)模、高管學(xué)歷、行業(yè)因素、高管年齡、高管持股比例和兩職兼任；第二，高管薪酬與公司業(yè)績、公司規(guī)模、高管學(xué)歷及年齡顯著正相關(guān)，假設(shè)1、假設(shè)3、假設(shè)4和假設(shè)5得到驗證；第三，高管薪酬與高管持股比例的關(guān)系具有區(qū)間特征，高管持股比例低于1%時，二者顯著正相關(guān)，高于1%時，二者顯著負相關(guān)，假設(shè)2在一定條件下得到驗證；第四，高管薪酬與兩職是否兼任的關(guān)系不顯著，否定了假設(shè)6；第五，行業(yè)對高管薪酬的顯著影響主要體現(xiàn)在房地產(chǎn)業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和傳播文化業(yè)，假設(shè)7得到驗證；第六，高管薪酬與公司所在地區(qū)有很大關(guān)系，經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)高管薪酬的地區(qū)性因素影響較為突出，假設(shè)8得到驗證。

盡管從多個角度、采用多重變量進行了較為全面的分析，但在分析過程中也發(fā)現(xiàn)，不止一個變量對高管薪酬的影響存在結(jié)構(gòu)性特征，本文對此未進行深入分析，而這種結(jié)構(gòu)性分析也許會使人們就各變量對薪酬的現(xiàn)實影響有更好的認識。另外，截面分析結(jié)論只能說明特定條件下各相關(guān)變量對高管薪酬的影響，從長期來看，各影響變量與高管薪酬之間是否存在一種穩(wěn)定的互動關(guān)系還有待于進一步的研究。

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