高管薪酬激勵(lì)與企業(yè)績(jī)效提升

王艷華

【摘要】? 文章通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)高管薪酬與企業(yè)績(jī)效的實(shí)證研究文獻(xiàn)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有文獻(xiàn)有關(guān)高管薪酬對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的研究結(jié)論存在中度異質(zhì)性，進(jìn)而采用Meta回歸技術(shù)對(duì)導(dǎo)致各文獻(xiàn)結(jié)論不一致的原因進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)異質(zhì)來(lái)源于經(jīng)驗(yàn)研究模型中遺漏了資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)集中度等控制變量，通過(guò)對(duì)樣本規(guī)模進(jìn)行亞組分析，結(jié)果表明在樣本規(guī)模不足1 060時(shí)，樣本規(guī)模的大小也會(huì)對(duì)經(jīng)驗(yàn)結(jié)果造成影響。

【關(guān)鍵詞】? 高管薪酬;企業(yè)績(jī)效;Meta回歸;亞組分析

【中圖分類號(hào)】? F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? 【文章編號(hào)】? 1002-5812（2019）01-0068-03

[1]?? 一、引言

高管薪酬與企業(yè)績(jī)效提升的關(guān)系是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)話題，也是一個(gè)引人注目的爭(zhēng)議問(wèn)題。雖然最優(yōu)契約理論認(rèn)為高管薪酬激勵(lì)對(duì)企業(yè)績(jī)效無(wú)疑有著積極影響，但大量實(shí)證研究卻沒(méi)有形成一致的結(jié)論。通過(guò)對(duì)以往文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)高管薪酬與企業(yè)業(yè)績(jī)的影響關(guān)系主要存在以下三種結(jié)果：正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不相關(guān)，以及存在薪酬粘性等（杜興強(qiáng)、王麗華，2007;方軍雄，2009;辛清泉、譚偉強(qiáng)，2009;等等），研究結(jié)論千差萬(wàn)別并相互矛盾。在此情況下，傳統(tǒng)的定性文獻(xiàn)綜述無(wú)法對(duì)造成結(jié)論不一致的原因進(jìn)行深入剖析，具有明顯的局限性。采用Meta分析能夠合并已有的實(shí)證研究結(jié)果，運(yùn)用數(shù)量方法對(duì)大量實(shí)證研究進(jìn)行科學(xué)分析，克服定性分析方法的不足，使研究更加客觀嚴(yán)謹(jǐn)。

本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)271篇相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行篩選整理，使用Meta回歸方法，探討了經(jīng)驗(yàn)研究在變量選取以及樣本規(guī)模等方面的差異是否會(huì)對(duì)高管薪酬-企業(yè)業(yè)績(jī)的關(guān)系造成影響，同時(shí)對(duì)樣本規(guī)模進(jìn)行了亞組分析。

二、異質(zhì)性因素與研究假設(shè)

導(dǎo)致差異的因素非常多，從理論上說(shuō)必須盡可能全面地囊括所有變量，但是過(guò)多的變量可能導(dǎo)致異質(zhì)性檢驗(yàn)的假陽(yáng)性。同時(shí)，目前很多研究者對(duì)控制變量的使用并沒(méi)有投入太多關(guān)注，控制變量的選取比較盲目，結(jié)果可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)推斷和研究結(jié)論（張涵、康飛，2014），因此本文重點(diǎn)從是否遺漏重要控制變量以及樣本規(guī)模的大小方面對(duì)異質(zhì)性來(lái)源進(jìn)行研究。

米妍、謝瑞峰等（2017）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效與公司資產(chǎn)負(fù)債率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，高管薪酬也受資產(chǎn)負(fù)債率的影響（陳丹、曹偉豪，2018）。在本研究中，共選取20組數(shù)據(jù)，其中15組數(shù)據(jù)引用了資產(chǎn)負(fù)債率這一控制變量，另外5組數(shù)據(jù)并未將資產(chǎn)負(fù)債率作為控制變量納入模型中。彭俞超（2014）提到，在Meta分析中，如果實(shí)證研究遺漏了控制變量或者是自變量，都可能造成實(shí)證研究結(jié)果的不一致，因此在Meta回歸分析中，應(yīng)該就此情況設(shè)置相應(yīng)的啞變量，分析相應(yīng)的控制變量的納入與否對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)1：高管薪酬與企業(yè)績(jī)效的研究結(jié)論差異源于模型中是否納入控制變量資產(chǎn)負(fù)債率。

股權(quán)集中度作為公司治理的重要組成部分，對(duì)企業(yè)績(jī)效也會(huì)產(chǎn)生一定的影響，對(duì)股權(quán)集中度與公司業(yè)績(jī)關(guān)系的認(rèn)識(shí)，主要從“利益協(xié)同假說(shuō)”和“壕溝防御假說(shuō)”兩個(gè)角度進(jìn)行探究。張紅軍（2000）、毛劍峰（2014）等研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)，支持了“利益協(xié)同假說(shuō)”。吳斌等（2011）、徐鳳菊等（2018）認(rèn)為股權(quán)越集中，對(duì)企業(yè)績(jī)效越不利，贊同“壕溝防御假說(shuō)”。而陳德萍等（2011）、邵立敏（2015）等學(xué)者認(rèn)為股權(quán)集中度與企業(yè)績(jī)效之間存在“U”型關(guān)系，因此股權(quán)集中度也是影響研究結(jié)論的重要因素。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)2：高管薪酬與企業(yè)績(jī)效的研究結(jié)論差異源于模型中是否納入控制變量股權(quán)集中度。

為了激勵(lì)高管更好地工作，委托人往往會(huì)授予高管人員一定的股份，從而把高管利益與企業(yè)利益捆綁在一起。但是曹曉麗（2014）研究發(fā)現(xiàn)，高管持股比例與企業(yè)績(jī)效呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。高管的持股比例有一定的限制，當(dāng)持股比例一定時(shí)，高管會(huì)努力地提升企業(yè)業(yè)績(jī)，提高股價(jià)，以獲得較大的回報(bào)。但高管持股比例過(guò)高時(shí)，為了獲得超額回報(bào)，高管有可能操縱盈余，從而對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期業(yè)績(jī)?cè)斐刹焕绊憽；诖?，本文提出?/p>

假設(shè)3：高管薪酬與企業(yè)績(jī)效的研究結(jié)論差異源于模型中是否納入控制變量高管持股比例。

每個(gè)模型中的樣本容量并不一致，數(shù)據(jù)規(guī)模更是大相徑庭。本文選取的文獻(xiàn)中，樣本數(shù)據(jù)規(guī)模最大的是4 588個(gè)，最小的是19個(gè)，跨度非常大。在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，顯著性水平與樣本的大小密切相關(guān)，且過(guò)小的樣本規(guī)模更傾向于增加第二類錯(cuò)誤發(fā)生的幾率。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)4：高管薪酬與企業(yè)績(jī)效的研究結(jié)論差異源于研究的樣本規(guī)模。

三、Meta模型與變量設(shè)置

（一）文獻(xiàn)篩選與整理。為避免不同國(guó)情對(duì)研究結(jié)論造成的影響，本文僅選取國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，利用中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，以“高管薪酬”“企業(yè)績(jī)效”“實(shí)證研究”為主題進(jìn)行搜索，檢索到271篇主題相關(guān)文獻(xiàn)。對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行如下篩選：（1）文獻(xiàn)類型必須是產(chǎn)生定量結(jié)果的實(shí)證研究，因此剔除理論研究、綜述性等文獻(xiàn)。（2）研究的問(wèn)題必須是高管薪酬對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，剔除將高管薪酬作為因變量，企業(yè)績(jī)效作為自變量的文獻(xiàn)，以及僅研究單一方面的文獻(xiàn)。（3）本研究需要使用模型的標(biāo)準(zhǔn)誤和t值，因此剔除沒(méi)有該數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)。經(jīng)過(guò)層層篩選之后，共有30組數(shù)據(jù)符合本文的要求。

在搜索的文獻(xiàn)中，大部分文獻(xiàn)采用財(cái)務(wù)報(bào)表中前三名高管的薪酬作為自變量，本文在篩選文獻(xiàn)時(shí)，全部按照此指標(biāo)進(jìn)行篩選，由此篩選出的文獻(xiàn)所采用的企業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)不同，本文就此進(jìn)行了簡(jiǎn)單分類。文獻(xiàn)匯總情況如表1所示，可以得出：

1.在企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)選取上，較多的模型采用了凈資產(chǎn)收益率（ROE）。如表1所示，采用總資產(chǎn)收益率（ROA）的文獻(xiàn)共有7個(gè)，采用凈資產(chǎn)收益率（ROE）的共有20個(gè)，采用每股收益率（EPS）的共有2個(gè)。蔣濤等（2014）指出，采用不同會(huì)計(jì)指標(biāo)衡量企業(yè)業(yè)績(jī)會(huì)得出不同的研究結(jié)論，因此為了更精確地衡量控制變量遺漏對(duì)文獻(xiàn)結(jié)論的影響，本文將企業(yè)績(jī)效指標(biāo)固定，依照多數(shù)學(xué)者的觀點(diǎn)，將凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為衡量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)。