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    工作經(jīng)歷、薪酬水平與高管離職

    2021-01-10 00:37:33李嘯風(fēng)
    商場現(xiàn)代化 2021年23期
    關(guān)鍵詞:高管薪酬

    摘 要:高管過去的工作經(jīng)歷是影響其工作變更的重要個(gè)人特征之一。本文使用了2015年-2017年的混合截面數(shù)據(jù),樣本為來自滬深證券交易所3426家上市公司的7567位高管,實(shí)證檢驗(yàn)了曾經(jīng)有公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職的顯著影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷會(huì)阻礙高管的離職行為,并且薪酬水平是該影響的一個(gè)中介變量。進(jìn)一步對高管所在企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)高管任職企業(yè)為非國營時(shí),公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職的阻礙效應(yīng)更為顯著。

    關(guān)鍵詞:工作經(jīng)歷;高管離職;高管薪酬

    一、引言

    政治關(guān)聯(lián)是當(dāng)前研究我國上市公司發(fā)展?fàn)顩r的重要因素。當(dāng)前,對政治關(guān)聯(lián)的研究主要集中于企業(yè)和高管個(gè)人兩個(gè)層面。在企業(yè)層面,政治關(guān)聯(lián)對企業(yè)的影響主要有三類:企業(yè)績效(田利輝和葉瑤,2013;鄧新明等,2014;黃新建和李曉輝,2014)、企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)(羅明新等,2013;袁建國等,2015;蔡地等,2014)和企業(yè)的融資約束(田利輝和張偉,2013;于蔚等,2014)。過去公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷即政治聯(lián)系對高管個(gè)人層面的影響主要集中在高管薪酬和高管變更兩個(gè)方面:高管薪酬方面,唐松和孫錚(2014)研究發(fā)現(xiàn)不管是在國有企業(yè)還是在非國有企業(yè)中,擁有公務(wù)員從業(yè)經(jīng)歷的高管都獲得了顯著較高的薪酬;劉慧龍等(2010)認(rèn)為高管的公務(wù)員從業(yè)經(jīng)歷對其報(bào)酬業(yè)績敏感性在國有和非國有企業(yè)中存在顯著差異。高管變更方面,在企業(yè)業(yè)績低劣(游家興等,2010)、公司審計(jì)意見為非標(biāo)(王成方等,2012)、企業(yè)并購績效差(吳超彭等,2012)的情況下,有公務(wù)員從業(yè)經(jīng)歷的高管發(fā)生變更的概率更低。

    整體來看,關(guān)于政治關(guān)聯(lián)的研究雖然已經(jīng)較為豐富,但是主要集中于企業(yè)層面,對高管個(gè)人層面的研究相對較少。此外,對高管工作變更層面的研究,主要發(fā)生在企業(yè)事件窗口期的工作變更,并未得出普遍意義上的結(jié)論。本文的主要貢獻(xiàn)在于探究了在企業(yè)非事件窗口期影響高管離職的因素。本文還在高管薪酬和工作變更之間建立起了聯(lián)系,研究了高管薪酬水平在公務(wù)員的工作經(jīng)歷對工作變更影響的中介作用,豐富了政治關(guān)聯(lián)在個(gè)人層面的研究。

    本文余下部分安排如下:第二部分為闡述相關(guān)理論并提出假設(shè);第三部分為樣本選擇與模型設(shè)計(jì);第四部分為實(shí)證分析;第五部分為異質(zhì)性分析;第六部分為穩(wěn)健性檢驗(yàn);第七部分得出結(jié)論。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    薪酬黏性,是指高管薪酬在業(yè)績上升時(shí)的邊際增加量大于業(yè)績下降時(shí)的邊際減少量的現(xiàn)象(Jackson et al.,2008)。張愛民等(2016)研究了在不同產(chǎn)權(quán)下公務(wù)員從業(yè)經(jīng)歷對高管薪酬黏性的影響,發(fā)現(xiàn)擁有這一經(jīng)歷的高管會(huì)有更大的管理權(quán)力,有能力操縱企業(yè)的薪酬制度,進(jìn)而驗(yàn)證了政府工作經(jīng)歷和薪酬黏性的正相關(guān)關(guān)系??紤]到薪酬黏性的存在,擁有公務(wù)員經(jīng)歷的高管的薪酬存在長期上升的趨勢,從而擁有較高的薪酬水平。這一推論也得到了相關(guān)研究的證實(shí)(唐松和孫錚,2014;黃新建和李曉輝,2014)。同時(shí),員工的薪酬是決定其是否離職的重要考量因素,員工的薪酬水平越高,員工的離職率就越低(步丹璐和白曉,2013)。由此,本文提出假設(shè)一:

    H1:在其他條件相同的情況下,擁有公務(wù)員從業(yè)經(jīng)歷的高管更不易離職

    根據(jù)以上的分析,薪酬水平是高管的政治關(guān)聯(lián)對離職產(chǎn)生影響的主要途徑之一。由于步丹璐和白曉丹(2013)的研究對象為普通員工,為了驗(yàn)證這一途徑在高管群體中是否同樣真實(shí)存在,本文提出假設(shè)二:

    H2:薪酬水平是公務(wù)員工作經(jīng)歷對高管離職影響中的一個(gè)中介變量

    高管的公務(wù)員工作經(jīng)歷對離職的影響機(jī)制圖

    根據(jù)我國的政府組織架構(gòu),公務(wù)員的層級從鄉(xiāng)科級逐步上升至最高的國家級。擁有不同層級的高管給企業(yè)帶來的影響會(huì)有巨大的差異,例如資源分配的偏斜程度和行政審批的便利性等方面。高管對企業(yè)的價(jià)值會(huì)影響高管個(gè)人的職業(yè)發(fā)展,包括是否離職的選擇。由此,本文提出假設(shè)三:

    H3:在其他條件相同的情況下,高管曾經(jīng)的公務(wù)員層級越高,越不易離職

    三、研究設(shè)計(jì)

    1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文的研究對象為中國滬深上市公司的高管成員。本文研究樣本選取了2015年-2017年上市公司高管群體的代表——董事長、總經(jīng)理、總裁和CEO。

    在剔除掉來自ST公司的高管樣本后,本文共得到來自3426家上市公司7567個(gè)有效樣本。本文的數(shù)據(jù)來源為國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

    2.變量描述

    (1) 被解釋變量

    高管離職(Resign):這一研究的被解釋變量為高管是否離職。若高管在2017年間離職,則該變量值為1,若高管沒有離職,則該變量值為0。由于上市公司的高管變更信息屬于公司信息披露的重要部分,因此可以得到關(guān)于高管變更的詳細(xì)數(shù)據(jù)。高管變更分為離任和繼任兩類,本文選取了離任的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    (2) 解釋變量

    工作經(jīng)歷:本文的解釋變量為高管是否擁有公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷,本文使用高管的公務(wù)員層級(CivLev)進(jìn)行衡量。該指標(biāo)采用了較為廣義的方式來衡量,包括截止2017年現(xiàn)任和曾任的各級政府官員、人大代表、政協(xié)委員、民主黨派、社會(huì)團(tuán)體和高等院校。

    (3) 中介變量

    薪酬水平(lnSalary):本文的中介變量為高管的薪酬水平,由于上市公司高管的薪酬數(shù)值較高,本文對其進(jìn)行了對數(shù)處理。一些高管的薪酬為0,不符合本文研究的意圖,因此這部分樣本被剔除。

    (4) 控制變量

    本文分別從高管個(gè)人和企業(yè)兩個(gè)層面選取控制變量探究對高管離職的影響。

    從高管個(gè)人層面,羅紅霞等(2014)認(rèn)為中國現(xiàn)行教育體制下的學(xué)歷能夠擔(dān)負(fù)起其持有證書人受教育水平的信號傳遞功能,用人機(jī)制對學(xué)歷十分重視,因此本文用是否有本科學(xué)歷(IsBach)和是否有碩士學(xué)歷(IsMast)兩個(gè)變量來衡量高管的教育水平;高管是否兼任董事長和CEO(IsDuality)代表著高管受到的來自內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制的限制。

    從企業(yè)層面,用企業(yè)凈利潤/總資產(chǎn)來表示資產(chǎn)回報(bào)率(ROA);用第一大股東持股比例來表示股權(quán)集中度(Contrl);用企業(yè)流通市值的對數(shù)來表示流通市值(lnCMVale);用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)來確定企業(yè)是否為國營企業(yè)(IsNation);企業(yè)的內(nèi)部包括五個(gè)要素,即內(nèi)部環(huán)境、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估、企業(yè)的控制活動(dòng)、企業(yè)的信息以及溝通和企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督。若公司內(nèi)部控制的設(shè)計(jì)或運(yùn)行無法合理保證內(nèi)部控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),則該企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷(IsInteDeft)。企業(yè)內(nèi)控設(shè)計(jì)的合理性和有效性會(huì)影響高管對企業(yè)的忠誠度,從而影響離職。相關(guān)變量說明見表1。

    3.模型設(shè)計(jì)

    在探究高管公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷、薪酬水平和離職的關(guān)系中,本文的模型分為兩步。

    首先,探究高管的這一經(jīng)歷對離職的影響,由于離職是一個(gè)二值離散變量,本文初步選取了Logit模型,模型1設(shè)計(jì)如下:

    logit(Resignit)=α0+β1CivLevit+Σβi Xit+εit

    其中,i表示高管個(gè)體;t表示年份;被解釋變量Resign代表高管離職;解釋變量CivLev表示高管的公務(wù)員任職層級;Xit表示若干控制變量,包括薪酬水平(lnSalary)、是否有本科學(xué)歷(IsBach)、是否有碩士學(xué)歷(IsMast)、是否兼任董事長和CEO(IsDuality)、ROA、股權(quán)集中度(Contrl)、流通市值(lnCMVale)、是否為國營企業(yè)(IsNation)、是否控制內(nèi)部缺陷(IsInteDeft);α0代表截距項(xiàng);εit代表殘差項(xiàng)。

    其次,為了檢驗(yàn)高管的薪酬水平對高管的公務(wù)員工作經(jīng)歷和離職的調(diào)節(jié)效應(yīng),構(gòu)建如下模型:

    lnSalaryit=α1+β1PolLevit+εit(1)

    logit(Resignit)=α2+β1PolLevit+β2lnSalaryit+Σβi Xit+εit(2)

    模型2中,lnSalary代表調(diào)節(jié)變量薪酬水平;α1和α2分別代表兩個(gè)截距項(xiàng)。其他變量定義與模型1保持一致。

    四、檢驗(yàn)結(jié)果與分析

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。表中結(jié)果顯示,高管離職的均值為0.189,說明在樣本觀測期間,企業(yè)高管離職率為18.9%;公務(wù)員層級的均值為1.209,說明大部分高管曾經(jīng)的公務(wù)員層級并不高,普遍為鄉(xiāng)鎮(zhèn)級和縣區(qū)級,標(biāo)準(zhǔn)差為1.773,說明高管擁有的公務(wù)員層級差距較大;薪酬水平的標(biāo)準(zhǔn)差為0.919,說明企業(yè)高管的薪酬水平也有較大的差異;高管所在的上市公司中國營企業(yè)占比40.4%,家族企業(yè)占比59.3%;其他控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與已有研究(劉慧龍等,2010)相差不大,間接體現(xiàn)了該數(shù)據(jù)的可靠性。此處未顯示其余控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

    2.回歸結(jié)果

    (1) 公務(wù)員工作經(jīng)歷對高管離職的回歸分析

    表3為公務(wù)員層級對高管離職的回歸結(jié)果。其中,列(1) (2) (3) 分別代表未加入控制變量、只加入個(gè)人層面控制變量和加入個(gè)人和公司層面控制變量的回歸結(jié)果。

    從核心解釋變量來看,在不加入任何控制變量的情況下,公務(wù)員層級的系數(shù)為-0.041,且在1%水平下顯著。這說明高管的公務(wù)員經(jīng)歷每上升一個(gè)層級,高管離職的幾率將下降4.1%,即高管的這一工作經(jīng)歷會(huì)阻礙高管的離職。在分別加入個(gè)人層面控制變量和全部控制變量后,公務(wù)員層級的系數(shù)變?yōu)?0.040和-0.046,并且均在1%水平下顯著。由此假設(shè)1得以證實(shí),高管的公務(wù)員經(jīng)歷會(huì)在一定程度上阻礙其離職。

    此外,本文在使用高管公務(wù)員層級這一指標(biāo)在區(qū)分高管有無這一工作經(jīng)歷的同時(shí),也將擁有不同公務(wù)員層級的高管區(qū)分開來。因此,該回歸結(jié)果也表明,在擁有相關(guān)經(jīng)歷的高管群體中,高管的公務(wù)員層級越高越不易離職,故假設(shè)三得以驗(yàn)證。

    (2) 薪酬水平對高管公務(wù)員經(jīng)歷和離職關(guān)系的中介效應(yīng)

    本文檢驗(yàn)了薪酬水平是否起到了中介作用,表4展示了檢驗(yàn)結(jié)果。該中介效應(yīng)檢驗(yàn)分兩步來進(jìn)行。首先以薪酬水平(lnSalary)作為被解釋變量,公務(wù)員層級(CivLev)作為解釋變量即模型二式(1) 進(jìn)行回歸,回歸系數(shù)為0.020,并在1%的水平下顯著,這說明高管的公務(wù)員經(jīng)歷給他們帶來了更高的薪酬水平。第二步回歸中,高管是否離職(Resign)為被解釋變量,高管的薪酬水平(lnSalary)為解釋變量,即模型二式(2)。為了探究高管曾經(jīng)的公務(wù)員層級對離職的直接效應(yīng),第二步回歸中也加入了CivLev。結(jié)果顯示,薪酬水平的回歸系數(shù)為-0.446,并且顯著性水平為1%,因此在企業(yè)高管群體中,薪酬水平越高越不易離職的結(jié)論成立。根據(jù)兩步回歸的結(jié)果,高管的公務(wù)員工作經(jīng)歷是通過薪酬水平對離職產(chǎn)生影響的假設(shè)得以驗(yàn)證。

    此外,公務(wù)員層級對高管離職的直接效應(yīng)中系數(shù)為-0.044,間接效應(yīng)系數(shù)為-0.009(-0.446×0.020),故總效應(yīng)為-0.053,間接效應(yīng)占總效應(yīng)的比例約為17%,故說明薪酬水平只是該特定工作經(jīng)歷對高管離職產(chǎn)生影響的途徑之一。

    綜上,本文驗(yàn)證了假設(shè)二的合理性。

    五、異質(zhì)性分析

    本文接下來將樣本內(nèi)的企業(yè)高管進(jìn)行分組回歸,對高管公務(wù)員的工作經(jīng)歷和離職的關(guān)系進(jìn)行了異質(zhì)性分析。

    基于高管任職企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析,國營企業(yè)是一類特殊的生產(chǎn)組織經(jīng)營形式,除了追求資產(chǎn)保值和增值的商業(yè)性外,兼具著調(diào)節(jié)國家經(jīng)濟(jì)的公益性,與非國營企業(yè)單純追求利潤的目標(biāo)有著本質(zhì)的區(qū)別。因此,本文按照任職公司是否為國營企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)對高管樣本進(jìn)行了劃分,并對子樣本分別利用模型二式(2) 進(jìn)行了異質(zhì)性回歸,結(jié)果如下表所示。

    表5的結(jié)果顯示,非國營企業(yè)高管公務(wù)員層級的系數(shù)為-0.054,且在5%水平下顯著,而國營企業(yè)的這一系數(shù)在10%水平下不顯著。這說明國營企業(yè)中高管的公務(wù)員經(jīng)歷對離職的阻礙作用不明顯。

    為了探究國營企業(yè)中公務(wù)員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職阻礙效應(yīng)不顯著的原因,本文基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行了中介效應(yīng)的異質(zhì)性檢驗(yàn),結(jié)果如表6所示。由表中列(1) 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),雖然這一經(jīng)歷對高管薪酬的影響在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)中均顯著,但是在國營企業(yè)中這一影響的顯著性(5%)明顯低于非國營企業(yè)(1%)。列(2) 的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)薪酬水平與離職的負(fù)相關(guān)關(guān)系在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)中是普遍存在的。根據(jù)這一結(jié)果,本文認(rèn)為與非國營企業(yè)相比,國營企業(yè)通過薪酬水平影響擁有公務(wù)員經(jīng)歷高管的離職行為的作用更弱。對這一結(jié)果的解釋為,國營企業(yè)的政治關(guān)聯(lián)具有雙重性,一部分來自高管的個(gè)人的公務(wù)員經(jīng)歷,一部分來自企業(yè)本身的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。即使國營企業(yè)失去了來自高管的個(gè)人層面的政治關(guān)聯(lián),仍然可以通過國有控股股東的政治關(guān)聯(lián)形式來獲取資源與便利。在此背景下,高管的個(gè)人的公務(wù)員經(jīng)歷對企業(yè)的價(jià)值降低(周林潔和邱汛,2013)。高管個(gè)人帶來的政治關(guān)聯(lián)對國營企業(yè)不再稀缺,通過薪酬水平對離職行為產(chǎn)生影響的顯著性會(huì)降低。

    六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1.改變回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)

    基準(zhǔn)回歸采用了logit模型,在此本研究又使用了線性概率模型和Probit模型對研究結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn),表7展示了主回歸的檢驗(yàn)結(jié)果。

    通過與基準(zhǔn)主回歸結(jié)果的對比,公務(wù)員層級的系數(shù)和符號的正負(fù)均未發(fā)生改變,因此該研究結(jié)果在更換模型后依然是穩(wěn)健的。此外,中介效應(yīng)和異質(zhì)性回歸在更換模型后結(jié)果也依然可靠,此處不再報(bào)告詳細(xì)的回歸結(jié)果。

    2.內(nèi)生性檢驗(yàn)

    本文引入新的工具變量并采用Wald檢驗(yàn)來探究高管政治關(guān)聯(lián)的內(nèi)生性問題。首先,借鑒于蔚等(2012)在討論內(nèi)生性問題中對工具變量的選取方法,按照構(gòu)造分組平均值作為工具變量的思路,本文選取了高管除自身外的公務(wù)員層級年份——行業(yè)均值CivLevavg作為CivLev的工具變量。高管曾經(jīng)的公務(wù)員層級可以分為兩部分:CivLevavg和CivLevdiff,其中CivLevavg代表高管除自身外的公務(wù)員層級的年份——行業(yè)平均值,CivLevdiff代表公務(wù)員層級和行業(yè)平均值的差異。經(jīng)過對CivLev的拆分,模型中存在的隨機(jī)誤差項(xiàng)只與CivLevdiff有關(guān),而與CivLevavg不相關(guān),因此CivLevavg滿足工具變量的外生性。同時(shí),CivLevavg與解釋變量CivLev相關(guān),因此CivLevavg符合工具變量的要求。

    接著本文使用兩步法進(jìn)行IV-Probit 估計(jì),結(jié)果如表8所示。Wald檢驗(yàn)結(jié)果顯示,p值為0.491,故沒有在10%的水平上表示顯著,不能拒絕解釋變量嚴(yán)格外生的原假設(shè)。此外,第一步回歸的結(jié)果顯示,工具變量CivLevavg對于CivLev具有較強(qiáng)的解釋力。根據(jù)以上分析,解釋變量高管的公務(wù)員層級可以接受外生的原假設(shè),因此在一定程度上有效避免了遺漏變量偏差與雙向因果問題。

    七、結(jié)論

    基于2015年-2017年滬深兩市上市公司高管的任職情況,本文主要探究了是否具備公務(wù)員的工作經(jīng)歷、薪酬水平與高管離職三者之間的關(guān)系。主要的發(fā)現(xiàn)如下:

    1.高管擁有公務(wù)員經(jīng)歷會(huì)顯著降低離職的可能性,并且這一阻礙效應(yīng)具有普遍性,不只是在企業(yè)事件窗口期存在。通過對高管公務(wù)員層級的劃分,該研究還發(fā)現(xiàn),在其他條件不變的情況下,高管曾經(jīng)擁有的公務(wù)員層級越高離職的可能性越低。

    2.公務(wù)員的工作經(jīng)歷實(shí)現(xiàn)阻礙高管離職的途徑之一是薪酬水平。擁有這一經(jīng)歷的高管在企業(yè)擁有更高的管理權(quán)力,對薪酬制度有更大的話語權(quán),從而產(chǎn)生“薪酬黏性”。長期來看薪酬黏性會(huì)給高管帶來相對較高的薪酬水平,減弱其離職的意愿。

    3.高管任職企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同,公務(wù)員經(jīng)歷對高管離職的影響會(huì)存在差異。如果高管的任職企業(yè)為國營企業(yè),由于國營企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)賦予它自身天然的政治關(guān)聯(lián),高管個(gè)人的公務(wù)員經(jīng)歷對企業(yè)的價(jià)值會(huì)降低,通過薪酬水平影響離職的中介效應(yīng)將會(huì)減弱,因此這一經(jīng)歷對離職的影響也不再顯著。

    本文的研究結(jié)果與已有研究結(jié)論基本是一致的,豐富了相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)。此外,本文將政治關(guān)聯(lián)在高管個(gè)人層面的兩類研究——薪酬水平和工作變更間建立起了聯(lián)系,具有創(chuàng)新性。然而,本文仍然存在一定的限制。整體的經(jīng)濟(jì)形勢對高管個(gè)人離職的行為選擇也是尤為關(guān)鍵的,然而,由于本文使用的是三年的混合截面數(shù)據(jù),宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變動(dòng)較小,因此本文沒有將其納入到模型當(dāng)中。

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    作者簡介:李嘯風(fēng)(1999- ),男,漢族,河南滑縣人,香港中文大學(xué),理學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士在讀,研究方向:應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

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