行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有效性研究
——基于企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

周澤將,高雅萍,雷 玲

(1.安徽大學(xué) 商學(xué)院,安徽 合肥 230601;2.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)

一、 引 言

錦標(biāo)賽理論強(qiáng)調(diào)競賽結(jié)果的相對位次,這極大地提升了參賽人的主觀能動性,因此被廣泛應(yīng)用于激勵機(jī)制設(shè)計中。近年來,國外學(xué)者將錦標(biāo)賽理論拓展至外部勞動力市場,提出行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的概念,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵是利用CEO對行業(yè)薪酬差距和職位晉升概率的特殊情緒來調(diào)動CEO的競爭心理,以CEO與同行業(yè)內(nèi)最高薪酬CEO間的薪酬差距反映行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)度。具體而言,CEO為了爭取行業(yè)勞動力市場更高的薪資報酬和晉升機(jī)會而參與行業(yè)錦標(biāo)賽競爭,獲勝的CEO不僅有機(jī)會晉升到行業(yè)內(nèi)標(biāo)桿企業(yè)任職并獲得更高的薪資報酬、權(quán)力和地位,而且能夠增加其在勞動力市場的議價能力和自身市場價值,上述基于行業(yè)錦標(biāo)賽競爭激發(fā)的CEO的競爭心理是否會影響其風(fēng)險承擔(dān)意愿是本文思考的起點(diǎn)。相關(guān)研究表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵提高了盈余管理程度和現(xiàn)金持有水平(Park,2017;Huang等,2019)[1-2]、降低了審計費(fèi)用(Tan,2021)[3]以及提升了企業(yè)績效和企業(yè)風(fēng)險(Coles等,2018)[4]等。值得注意的是,中國的制度背景和高管激勵機(jī)制與西方國家相比存在較大的差異,一方面,目前中國正處于新興加轉(zhuǎn)軌階段,經(jīng)理人市場發(fā)展相對滯后,尤其是國有企業(yè)經(jīng)理人選聘機(jī)制尚未完全市場化,一定程度上影響了經(jīng)理人市場的功能發(fā)揮。另一方面,在以美國為代表的西方國家中,股權(quán)激勵早已成為CEO激勵的主流方式(梁上坤,2016)[5],而中國上市公司股權(quán)激勵管理辦法自2005年開始試行,到目前為止對CEO實(shí)施股權(quán)激勵的上市公司占比不足一半,(1)來自國泰安數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示:2009—2019年中國資本市場A股上市公司30639個樣本中有13084個樣本對CEO實(shí)施了股權(quán)激勵,占總樣本的比例為42.70%,說明超過一半的樣本未對CEO實(shí)施股權(quán)激勵;同時,CEO持股比例均值為0.0401,中位數(shù)為0.0000,進(jìn)一步表明中國上市公司CEO持股比例較低。貨幣薪酬激勵在高管激勵機(jī)制中仍然占據(jù)著主導(dǎo)性地位。在以上現(xiàn)實(shí)背景下,(2)決定行業(yè)錦標(biāo)賽激勵在中國資本市場是否適用的一個前提條件是CEO在企業(yè)間的流動性情況。本文統(tǒng)計了2009—2019年中國資本市場A股上市公司CEO繼任來源數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)25.28%的CEO來源于外部聘任,說明企業(yè)間CEO的流動較為普遍,這為行業(yè)錦標(biāo)賽激勵提供了良好的適用場景。研究行業(yè)錦標(biāo)賽激勵在中國資本市場是否有效具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前來看,基于中國制度背景下有關(guān)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的研究相對不足,且對行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性持有異議。梅春等(2019)[6]、朱辰和華桂宏(2021)[7]的研究表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和綠色創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用;王虹等(2021)[8]發(fā)現(xiàn),行業(yè)錦標(biāo)賽激勵提升了企業(yè)金融化水平;而鄧鳴茂等(2020)[9]認(rèn)為行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)化了CEO隱藏壞消息的動機(jī),進(jìn)而加劇了股價崩盤風(fēng)險。上述研究呈現(xiàn)不同觀點(diǎn)的主要原因在于所選擇研究視角的差異性。本文認(rèn)為,客觀評價行業(yè)錦標(biāo)賽激勵是否有效應(yīng)當(dāng)選擇恰當(dāng)?shù)难芯恳暯?而基于企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)角度進(jìn)行檢驗(yàn)更為合理。CEO作為企業(yè)風(fēng)險活動的關(guān)鍵決策者,其風(fēng)險承擔(dān)意愿決定了企業(yè)追求高風(fēng)險高收益投資項(xiàng)目的傾向性,并最終反映到企業(yè)競爭優(yōu)勢以及經(jīng)營績效等方面(李文貴和余明桂,2012)[10]。而中國社會自古以來深受儒家文化的熏陶,集體主義、和諧主義以及風(fēng)險規(guī)避主義等思想深入人心并滲透至企業(yè)經(jīng)營管理中,降低了組織和個人的風(fēng)險承擔(dān)意愿(Li等,2013)[11],進(jìn)而會阻礙企業(yè)價值創(chuàng)造和社會資本積累(Nakano和Nguyen,2012)[12]。因此,通過檢驗(yàn)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能否提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平能夠更加直接和客觀地評價行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性。

基于以上思考,本文以企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)作為切入點(diǎn),選取2009—2019年間中國資本市場A股上市公司為研究樣本,實(shí)證檢驗(yàn)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響。在此基礎(chǔ)上,本文引入了經(jīng)理人市場有效性、CEO過度自信、CEO受教育程度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)四個情境變量進(jìn)行分組檢驗(yàn),同時進(jìn)一步深入分析了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的作用機(jī)制和經(jīng)濟(jì)后果。本文可能的增量貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面:(1)相較于已有研究從創(chuàng)新產(chǎn)出(梅春等,2019)[6]、企業(yè)金融化(王虹等,2021)[8]以及審計費(fèi)用(Tan,2021)[3]等角度檢驗(yàn)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性,本文以風(fēng)險承擔(dān)作為切入點(diǎn),能夠更為直接地反映行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對CEO決策行為的作用效果,相關(guān)研究結(jié)論有利于更加客觀地評價行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性。(2)盡管Coles等(2018)[4]以美國企業(yè)為研究樣本,檢驗(yàn)了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)績效和企業(yè)風(fēng)險的影響,但是不同制度背景下高管激勵機(jī)制存在差異,西方資本市場中主要以股權(quán)、期權(quán)等方式對CEO進(jìn)行激勵,而中國資本市場中貨幣薪酬激勵占據(jù)了主導(dǎo)性地位,本文為新興資本市場行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有效性研究提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。(3)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)本質(zhì)上需要落腳到實(shí)際的投資意愿和投資行為上,本文研究表明行業(yè)錦標(biāo)賽激勵可以通過增強(qiáng)投資意愿和提高研發(fā)支出來提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,有助于從投資決策視角厘清行業(yè)錦標(biāo)賽激勵影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的作用機(jī)理。

二、 理論分析與研究假設(shè)

風(fēng)險承擔(dān)行為反映了企業(yè)對高風(fēng)險但預(yù)期凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目的選擇,較高的風(fēng)險承擔(dān)水平有利于企業(yè)抓住投資機(jī)會、增強(qiáng)競爭優(yōu)勢。作為企業(yè)經(jīng)營活動的關(guān)鍵決策者,CEO對高風(fēng)險投資項(xiàng)目的態(tài)度和偏好會直接影響到企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。而在現(xiàn)代企業(yè)所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)相分離的背景下,CEO僅擁有企業(yè)的剩余經(jīng)營權(quán),其承擔(dān)的風(fēng)險與享有的收益并不匹配,使得CEO往往是風(fēng)險規(guī)避者的代表。行業(yè)內(nèi)的薪酬差距能夠激發(fā)CEO的競爭意識,進(jìn)而影響其風(fēng)險活動的決策行為。本文依據(jù)代理理論和聲譽(yù)理論詳細(xì)分析行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響,具體如下:

(1)基于代理理論,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能夠緩解股東與CEO之間的風(fēng)險偏好差異,進(jìn)而提升CEO承擔(dān)風(fēng)險的意愿。代理問題導(dǎo)致股東與CEO兩類主體在風(fēng)險偏好上存在差異,為了實(shí)現(xiàn)自我效用最大化,CEO更傾向于通過占用企業(yè)現(xiàn)金流的方式獲取私有收益(何威風(fēng)等,2016)[13]。理論上,股東與CEO之間的代理問題越嚴(yán)重,CEO承擔(dān)風(fēng)險的意愿越低。行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能夠緩解股東與CEO之間的委托代理沖突,弱化CEO的機(jī)會主義行為動機(jī),使得CEO與股東的目標(biāo)趨于一致。為了躋身于同行業(yè)前列、獲得更高的薪資報酬,CEO固有的“不求有功但求無過”心態(tài)會有所改觀,轉(zhuǎn)而傾向于通過努力工作提高企業(yè)業(yè)績、實(shí)現(xiàn)企業(yè)價值增長。尤其對于過度自信的CEO而言,他們往往對外部環(huán)境和企業(yè)未來發(fā)展持有更加開放的態(tài)度,其在投資決策時可能會低估失敗的概率且高估預(yù)期收益,從而愿意承擔(dān)更多的風(fēng)險。因此,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能夠提高CEO承擔(dān)風(fēng)險的意愿,進(jìn)而減少CEO為了規(guī)避風(fēng)險而放棄預(yù)期凈現(xiàn)值為正的投資行為。

(2)基于聲譽(yù)理論,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵會增強(qiáng)CEO追求高聲譽(yù)的動機(jī),促使薪酬位次靠后的CEO愿意承擔(dān)更多風(fēng)險。經(jīng)理人市場有效程度與職業(yè)經(jīng)理人的流動性和聲譽(yù)機(jī)制的作用效果直接相關(guān),處于經(jīng)理人市場發(fā)展較好的地區(qū),聲譽(yù)機(jī)制越能有效發(fā)揮作用。CEO在行業(yè)內(nèi)獲得的薪酬水平是其市場聲譽(yù)的直接體現(xiàn),獲得高水平的薪酬意味著CEO具有良好的聲譽(yù)和社會地位,而薪酬位次靠后的CEO在勞動力市場中的聲譽(yù)往往較低(周澤將等,2018)[14]。為了維護(hù)和提高自身聲譽(yù),薪酬位次靠后的CEO更會考慮其在勞動力市場的認(rèn)可度以及未來的議價能力(Kato和Long,2011)[15]。行業(yè)錦標(biāo)賽激勵會強(qiáng)化較低聲譽(yù)CEO“富貴險中求”的心理,促使其全情投入,進(jìn)而傾向于選擇高風(fēng)險但預(yù)期凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目,以提高自身在勞動力市場的聲譽(yù)水平。因此,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有利于強(qiáng)化聲譽(yù)機(jī)制的運(yùn)行效率,促使聲譽(yù)較低的CEO更愿意承擔(dān)風(fēng)險,進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

基于以上分析,本文提出如下的研究假說:

H1:限定其他條件,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵會顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

三、 研究設(shè)計

(一) 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2019年間中國資本市場A股上市公司為初始研究樣本,并參考以往研究慣例剔除以下樣本:①金融保險行業(yè)的樣本;②資不抵債(資產(chǎn)負(fù)債率大于1)的樣本;③ST、* ST等處于異常交易狀態(tài)的樣本;④CEO薪酬為0的樣本;⑤部分指標(biāo)缺失的樣本,最終獲得15205個公司—年度樣本觀測值。本研究所涉及的數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫CSMAR和中國經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫CCER。為了克服極端值對研究結(jié)果帶來的影響,本文對所有連續(xù)變量在1%和99%分位進(jìn)行了winsorize縮尾處理。

(二) 模型設(shè)定與變量定義

為了檢驗(yàn)研究假說H1行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能否提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,本文構(gòu)建如下實(shí)證模型(1):

RISK=β0+β1INDTI+β2SIZE+β3LEV+β4ROA+β5FIRST+β6LISTY+β7GROWTH+β8CASH+β9AGE+β10SHARE+YEAR+INDUS+ε

(1)

其中,RISK表示企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,該值越大,企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平越高;INDTI表示行業(yè)錦標(biāo)賽激勵。其余變量為一系列控制變量,ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本文各研究變量的詳細(xì)定義如下:

1.被解釋變量(企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平RISK)。已有研究主要從以下四個維度衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:①盈利能力波動性(Faccio等,2011;余明桂等,2013;王熹和陳雪,2022;牛楓等,2022)[16-19];②股票收益率波動性(周澤將等,2019)[20];③現(xiàn)金流波動性(Li等,2013)[11];④研發(fā)支出(Coles等,2006)[21]。但被學(xué)者們廣泛使用和認(rèn)可的是以盈利能力波動性來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,因此本文參考余明桂等(2013)[17]的研究,采用盈利能力波動性衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,具體通過觀察時段內(nèi)經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的公司息稅折舊及攤銷前利潤與期末總資產(chǎn)之比的標(biāo)準(zhǔn)差(RISK1)和極差(RISK2),計算方法如下:

(2)

RISK2it=Max(AdjROAijt,AdjROAijt+1,AdjROAijt+2)-Min(AdjROAijt,AdjROAijt+1,AdjROAijt+2)

(3)

(4)

其中,AdjROAijt為經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的息稅折舊及攤銷前利潤與期末總資產(chǎn)之比,EBITDAijt表示息稅折舊及攤銷前利潤,Assetijt表示平均總資產(chǎn),下標(biāo)i、j和t分別表示公司、行業(yè)與年度,n表示第t年j行業(yè)的公司總數(shù),T=3表示以3年(t年至t+2年)為一個觀測時段,向后滾動兩年計算企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

2.解釋變量(行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI)。借鑒Coles等(2018)[4]、Huang等(2019)[2]的做法,使用CEO與本行業(yè)內(nèi)最高薪酬CEO間薪酬差距的自然對數(shù)衡量行業(yè)錦標(biāo)賽激勵,具體計算方法如下:

INDTI=Ln[MAX(CEOPAY)-CEOPAY]

(5)

其中,CEOPAY為CEO報告期薪酬總額。INDTI值越大,表明CEO與本行業(yè)內(nèi)最高薪酬CEO間的薪酬差距越大,也即行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)度越大。

3.控制變量。參考現(xiàn)有研究(Faccio等,2011;余明桂等,2013)[16-17],選取以下變量在多元回歸模型中加以控制,主要涵括:公司規(guī)模SIZE、資產(chǎn)負(fù)債率LEV、總資產(chǎn)收益率ROA、股權(quán)集中度FIRST、公司上市年限LISTY、成長能力GROWTH、現(xiàn)金持有量CASH、CEO年齡AGE、股權(quán)激勵SHARE、行業(yè)虛擬變量INDUS和年度虛擬變量YEAR。

(三) 描述性統(tǒng)計分析

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。可以看出:①企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平RISK的標(biāo)準(zhǔn)差均大于其均值,且最大值與最小值之間差距較大,說明中國上市公司風(fēng)險承擔(dān)水平整體不高且不同企業(yè)之間風(fēng)險承擔(dān)水平差異較大。②行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的最小值為12.7759,最大值為16.6139,表明行業(yè)內(nèi)不同公司之間CEO薪酬差距較大,與已有研究結(jié)論基本一致(梅春等,2019)[6]。③盈利能力ROA的均值為0.0452,標(biāo)準(zhǔn)差為0.0531,反映出中國上市公司的盈利能力整體偏低;股權(quán)集中度FIRST的均值為0.5764,表明中國上市公司股權(quán)普遍較為集中。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

(一) 回歸結(jié)果分析

表3列示了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平之間的多元回歸分析結(jié)果,當(dāng)被解釋變量為RISK1時,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)等于0.0031,在1%水平上顯著為正(t值=4.4877);當(dāng)被解釋變量為RISK2時,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)等于0.0062,也在1%水平上顯著為正(t值=4.7978),以上數(shù)據(jù)聯(lián)合表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵顯著提升了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,驗(yàn)證了研究假說H1。呈現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因在于:一方面,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能夠降低股東與CEO之間的代理成本,緩解二者之間的風(fēng)險偏好差異,進(jìn)而提升CEO的承擔(dān)風(fēng)險意愿和動機(jī);另一方面,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有利于增強(qiáng)CEO追求高聲譽(yù)的動機(jī),促使薪酬位次靠后的CEO愿意承擔(dān)更多風(fēng)險,進(jìn)而提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。從經(jīng)濟(jì)意義上看,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差,企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平RISK將提高5.80%左右(被解釋變量為RISK1時,則變動5.66%;被解釋變量為RISK2時,則變動5.98%),這一結(jié)果表明行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法。本文參考Huang等(2019)[2]和梅春等(2019)[6]的研究,使用行業(yè)內(nèi)高于本公司CEO薪酬的CEO人數(shù)作為行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的工具變量(INDTI_N)。原因在于,本公司CEO在行業(yè)內(nèi)的薪酬越低,高于其薪酬的CEO人數(shù)就越多,即行業(yè)內(nèi)高于本公司CEO薪酬的CEO人數(shù)與行業(yè)錦標(biāo)賽激勵正相關(guān),但是行業(yè)內(nèi)高于本公司CEO薪酬的CEO人數(shù)不會直接影響到單個上市公司的風(fēng)險承擔(dān)水平,符合工具變量外生性的要求。工具變量法第一階段回歸結(jié)果表明,行業(yè)內(nèi)高于本公司CEO薪酬的CEO人數(shù)與行業(yè)錦標(biāo)賽激勵在1%水平上顯著正相關(guān),即滿足了工具變量相關(guān)性要求。弱工具變量檢驗(yàn)顯示,Minimumeigenvalue等于94.651,在1%水平上拒絕“存在弱工具變量”的原假設(shè),Kleibergen-PaaprkLM值和Cragg-DonaldWaldF值分別為128.414和94.651,進(jìn)一步表明本文所選的工具變量不存在弱工具變量問題。2SLS回歸結(jié)果如表4所示,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為正,表明在控制內(nèi)生性問題后,本文的研究結(jié)論依然成立。

2.傾向得分匹配法。若行業(yè)錦標(biāo)賽激勵、企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平和控制變量為非線性函數(shù)關(guān)系時,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的估計系數(shù)可能存在偏誤,為緩解模型函數(shù)誤設(shè)導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,本文采用基于Logit模型的傾向得分匹配法進(jìn)行檢驗(yàn)。具體地,首先構(gòu)建Logit邏輯回歸模型(6),估計得到樣本企業(yè)的傾向得分值,進(jìn)一步依據(jù)所得到的傾向得分值進(jìn)行卡尺為1%的最鄰近匹配。

HIGHINDTI=β0+β1SIZE+β2LEV+β3ROA+β4FIRST+β5LISTY+β6GROWTH+β7CASH+β8AGE+β9SHARE+YEAR+INDUS+ε

(6)

其中,HIGHINDTI為啞變量,若企業(yè)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵大于同年度行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的3/4分位數(shù)時,則賦值為1,否則為0。經(jīng)PSM匹配后,這些變量的取值在實(shí)驗(yàn)組和對照組之間的差異已經(jīng)不具有統(tǒng)計顯著性;且匹配后SIZE、LEV、ROA、FIRST、LISTY、GROWTH、CASH、SHARE和AGE的偏差率的絕對值均小于10%,上述結(jié)果聯(lián)合表明PSM匹配滿足了均衡性假設(shè)。基于傾向得分匹配樣本對模型(1)進(jìn)行最小二乘估計,回歸結(jié)果如表5所示,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,表明在考慮了模型函數(shù)誤設(shè)的情況下,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平依然顯著為正,研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。

3.補(bǔ)充可能影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的其他控制變量。為了緩解因遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,本文參考Coles等(2018)[4]、Huang等(2019)[2]的研究,進(jìn)一步控制了可能影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的其他CEO層面和行業(yè)層面的變量,包括CEO過度自信OC、CEO受教育程度EDU、(3)CEO過度自信和CEO受教育程度的具體變量定義見進(jìn)一步分析中的情境分析。任職期限TENURE(CEO在其任職公司的任職年限)、兩職合一DUAL(若公司CEO同時兼任董事長賦值為1,否則為0)、內(nèi)部薪酬差距FIRMGAP(CEO薪酬與公司核心高管平均薪酬的差值取對數(shù))和行業(yè)內(nèi)CEO人數(shù)INDUS#CEOs(同行業(yè)同年度公司CEO人數(shù)之和取對數(shù))。補(bǔ)充上述六個控制變量后,回歸結(jié)果如表6所示,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的研究結(jié)論。

4.公司固定效應(yīng)。行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)作用,也可能是由某些不隨時間變化且不可觀測到的個體因素導(dǎo)致的,因此本文進(jìn)一步使用公司固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。回歸結(jié)果如表7所示,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,回歸結(jié)果未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化。

5.替換變量度量方式。(1)替換行業(yè)錦標(biāo)賽激勵測度指標(biāo)。上文使用CEO與行業(yè)內(nèi)最高薪酬CEO間的薪酬差距的自然對數(shù)來衡量行業(yè)錦標(biāo)賽激勵,然而行業(yè)內(nèi)CEO最高薪酬可能是由于某個偶然事件導(dǎo)致的,如此度量的行業(yè)錦標(biāo)賽激勵顯然會高估行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)度(Coles等,2018)[4]。因此,本文進(jìn)一步使用CEO薪酬與行業(yè)內(nèi)公司次高薪酬CEO間薪酬差距的自然對數(shù)衡量行業(yè)錦標(biāo)賽激勵(INDTI_S)。改變行業(yè)錦標(biāo)賽激勵變量度量方式后的回歸結(jié)果如表8所示,INDTI_S的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為正,表明本文的研究結(jié)論依然成立。(2)替換企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的測度指標(biāo)。為了減弱關(guān)鍵變量度量偏差對研究結(jié)論可能產(chǎn)生的不利影響,本文參考Faccio等(2011)[16]、許永斌和張愛蘭(2023)[22]的做法,選擇如下指標(biāo)衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:第一,觀察時段內(nèi)經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的3年公司總資產(chǎn)凈利潤率的標(biāo)準(zhǔn)差(RISK3)和極差(RISK4);第二,觀察時段內(nèi)經(jīng)行業(yè)和年度均值調(diào)整后的3年公司資產(chǎn)報酬率的標(biāo)準(zhǔn)差(RISK5)和極差(RISK6)。按照上述方法重新計算了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平后,回歸結(jié)果如表9所示,INDTI的回歸系數(shù)均至少在1%水平上顯著為正,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的研究結(jié)論。

五、 進(jìn)一步分析

(一) 情境分析

1.經(jīng)理人市場有效性的情境分析。經(jīng)理人市場有效程度直接反映了職業(yè)經(jīng)理人的流動性和聲譽(yù)機(jī)制的作用效果,進(jìn)而會對行業(yè)錦標(biāo)賽的激勵作用產(chǎn)生深刻影響。盡管整體上中國的經(jīng)理人市場發(fā)展相對滯后(梁上坤,2016)[5],但由于資源稟賦、區(qū)位條件等因素的影響,不同地區(qū)之間發(fā)展極不均衡,經(jīng)理人市場有效性也存在較大差異。當(dāng)企業(yè)處于經(jīng)理人市場發(fā)展較好的地區(qū),CEO不僅更容易獲得外聘的機(jī)會,而且其聲譽(yù)機(jī)制可以得到有效發(fā)揮,增強(qiáng)了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有效性。薪酬位次靠后的CEO具有強(qiáng)烈的動機(jī)去提升企業(yè)業(yè)績,進(jìn)而更愿意從事高風(fēng)險高收益的投資活動。因此,本文認(rèn)為經(jīng)理人市場有效性會強(qiáng)化行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)之間的正向關(guān)系。

為了驗(yàn)證上述猜想,本文定義經(jīng)理人市場有效性變量ME,具體使用中國社會科學(xué)院發(fā)布的《中國城市競爭力報告》中的“綜合競爭力指數(shù)”衡量經(jīng)理人市場有效程度,若ME高于均值,賦值為1,否則為0。表10列示了按照經(jīng)理人市場有效性進(jìn)行分組的多元回歸結(jié)果:在經(jīng)理人市場有效性程度較高組,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正;而在經(jīng)理人市場有效性程度較低組中,INDTI的回歸系數(shù)雖然為正,但在統(tǒng)計學(xué)意義上均不顯著。進(jìn)一步的組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)顯示,Chi2值分別等于171.43和171.97,均在1%水平上顯著。上述結(jié)果表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵有效性受制于經(jīng)理人市場發(fā)展情況,經(jīng)理人市場有效性會強(qiáng)化行業(yè)錦標(biāo)賽對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)作用。

表1 變量來源與定義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

表4 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān):工具變量法

表6 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵和企業(yè)風(fēng)險承擔(dān):補(bǔ)充其他控制變量

表7 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵和企業(yè)風(fēng)險承擔(dān):公司固定效應(yīng)

表8 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān):替換行業(yè)錦標(biāo)賽的度量方式

表9 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān):替換企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的度量方式

表10 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:經(jīng)理人市場有效性的情境分析

2.CEO過度自信的情境分析。過度自信是高估個人能力的一種認(rèn)知偏差(Tang等,2018)[23],這種認(rèn)知偏差在高管中表現(xiàn)得尤為突出。作為關(guān)鍵高管之一,CEO過度自信會影響其風(fēng)險承擔(dān)意愿和投資決策行為。相較于非過度自信的CEO,過度自信的CEO對外部環(huán)境及企業(yè)未來發(fā)展持有更為樂觀的態(tài)度,一方面會低估實(shí)際投資成本和投資失敗的可能性,另一方面會高估預(yù)期投資收益和投資成功的概率(余明桂等,2013)[17]。在行業(yè)錦標(biāo)賽激勵下,過度自信的CEO在投資決策中愿意承擔(dān)更多的風(fēng)險。因此,本文預(yù)期行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)作用在CEO過度自信的企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯。

為了檢驗(yàn)以上猜想,本文參考余明桂等(2013)[17]的研究,從四個維度衡量CEO過度自信。具體包括性別GENDER(若CEO的性別為男性,則賦值為1,否則為0)、年齡AGE[Max(AGE)-AGE]/[Max(AGE)-Min(AGE)]、受教育程度EDU(若CEO的學(xué)歷為碩士及以上,則賦值為1,否則為0)、兩職合一DUAL,CEO過度自信水平OC=(GENDER+AGE+EDU+DUAL)/4。以O(shè)C的均值為臨界點(diǎn),將本文的研究樣本區(qū)分為CEO過度自信和CEO非過度自信兩組,若OC高于其均值則為CEO過度自信,將OC賦值為1,否則為0。分組檢驗(yàn)結(jié)果如表11所示,在CEO過度自信組中,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正;而在CEO非過度自信組中,INDTI的回歸系數(shù)分別在10%和5%水平上顯著為正,且其值與CEO過度自信組相比有所降低。另外,組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)顯示,Chi2值分別等于92.62和91.91,均在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)。以上結(jié)果聯(lián)合表明,CEO過度自信強(qiáng)化了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的正向影響。

表11 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:CEO過度自信的情境分析

3.CEO受教育程度的情境分析。個人受教育程度能夠反映其對知識掌握的深度,進(jìn)而影響其認(rèn)知層次和決策行為(King等,2016)[24]。具體至企業(yè)最高管理者,CEO受教育程度會影響其經(jīng)營決策和風(fēng)險承擔(dān)意愿。與受教育程度較高的CEO相比,受教育程度較低的CEO在相同的年齡階段積累了較為豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),因此在決策中對風(fēng)險投資項(xiàng)目呈現(xiàn)出更加開放的態(tài)度(呂文棟等,2015)[25]。而受教育程度較高的CEO因多年的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)而具有更加系統(tǒng)的知識體系,能夠理性認(rèn)識投資項(xiàng)目所面臨的收益與風(fēng)險,對實(shí)踐活動中的風(fēng)險投資行為更為謹(jǐn)慎。由于受教育程度較高CEO的風(fēng)險承擔(dān)意愿較低,CEO受教育程度較高的企業(yè)對高管激勵具有更高的需求,這為行業(yè)錦標(biāo)賽激勵提供了更大的發(fā)揮空間。因此,本文認(rèn)為與CEO受教育程度較低的企業(yè)相比,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的提升作用在CEO受教育程度較高的企業(yè)中更為顯著。

為了檢驗(yàn)CEO受教育程度的情境性作用,本文定義CEO受教育程度變量EDU,若CEO的學(xué)歷為碩士及以上則賦值為1,否則為0。表12列示了按照CEO受教育程度進(jìn)行分組檢驗(yàn)的多元回歸結(jié)果,在CEO受教育程度較高組,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正;而在CEO受教育程度較低組中INDTI的回歸系數(shù)均在10%水平上顯著,且其值與CEO受教育程度較高組相比有所降低。組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)顯示,Chi2值分別等于57.16和55.46,均在5%水平上顯著。以上經(jīng)驗(yàn)證據(jù)驗(yàn)證了CEO受教育程度有利于強(qiáng)化行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)作用這一猜想。

表12 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:CEO受教育程度的情境分析

4.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的情境分析。不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下,企業(yè)高管的職業(yè)定位有所差異。在國有企業(yè)中,CEO往往具有“政府官員”和“經(jīng)理人”的雙重身份,且受到“限薪令”的影響。相較于“經(jīng)理人”身份,國有企業(yè)的CEO更加注重“政府官員”的身份(于李勝等,2019)[26],其在進(jìn)行投資決策時主要以政治上的晉升而非企業(yè)價值最大化為目標(biāo)導(dǎo)向,往往不愿意承擔(dān)較高的風(fēng)險。而在非國有企業(yè)中,CEO的職業(yè)追求在于獲得優(yōu)渥的薪酬和較高的市場聲譽(yù)。為了提升企業(yè)業(yè)績、獲得勞動力市場的認(rèn)可,非國有企業(yè)中的CEO承擔(dān)風(fēng)險的意愿更為強(qiáng)烈。因此,與國有企業(yè)相比,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升作用在非國有企業(yè)中更為有效。

為了檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的情境性作用,本文設(shè)置產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量SOE,若公司為國有控股則將SOE賦值為1,否則為0?；诋a(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組的回歸結(jié)果如表13所示,在非國有企業(yè)組,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著;而在國有企業(yè)組,INDTI的回歸系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)。組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)顯示,Chi2值分別等于155.28和154.71,均在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。以上研究結(jié)果表明,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)弱化了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)作用。

表13 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的情境分析

(二) 影響機(jī)制分析

在前文的理論分析中,本文基于代理理論和聲譽(yù)理論的視角分析了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)作用,驗(yàn)證了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性。而風(fēng)險承擔(dān)水平實(shí)際上是企業(yè)決策行為的反映,其本質(zhì)需要落腳到投資意愿和投資行為上。換言之,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵如何影響投資意愿和投資行為進(jìn)而作用于企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)值得探究。理論而言,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵會增強(qiáng)CEO的投資意愿、擴(kuò)大企業(yè)的投資規(guī)模,使得企業(yè)較少地放棄高風(fēng)險但凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目,進(jìn)而提升風(fēng)險承擔(dān)水平。本文擬使用戰(zhàn)略激進(jìn)度(STRATEGY)度量投資意愿,參考孟慶斌等(2019)[27]的研究,從研發(fā)創(chuàng)新傾向、市場擴(kuò)張傾向、成長性、生產(chǎn)效率、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和資本密度六個維度評價公司的戰(zhàn)略激進(jìn)度。使用研發(fā)支出(R&D)度量投資行為,原因在于行業(yè)錦標(biāo)賽激勵通過影響投資行為進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,那么這種投資行為更應(yīng)該體現(xiàn)在風(fēng)險性投資中,而研發(fā)是一種高風(fēng)險高收益的投資活動(Kini和Williams,2012)[28]。為了檢驗(yàn)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對投資意愿和投資行為的影響,本文構(gòu)建了如下的計量模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

STRATEGY=β0+β1INDTI+β2SIZE+β3LEV+β4ROA+β5FIRST+β6LISTY+β7GROWTH+β8CASH+β9AGE+β10SHARE+YEAR+INDUS+ε

(7)

R&D=β0+β1INDTI+β2SIZE+β3LEV+β4ROA+β5FIRST+β6LISTY+β7GROWTH+β8CASH+β9AGE+β10SHARE+YEAR+INDUS+ε

(8)

表14的回歸結(jié)果顯示:第(1)列中,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正,表明行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)度越大,企業(yè)戰(zhàn)略越激進(jìn),即行業(yè)錦標(biāo)賽激勵強(qiáng)化了CEO的投資意愿。第(2)列中,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵I(lǐng)NDTI的系數(shù)在5%水平上顯著為正,說明行業(yè)錦標(biāo)賽激勵可以顯著提高企業(yè)的研發(fā)支出。CEO為了提高企業(yè)績效、從行業(yè)競爭中勝出,青睞于選擇高風(fēng)險高收益的投資項(xiàng)目,因此行業(yè)錦標(biāo)賽激勵加大了企業(yè)的研發(fā)支出。綜合上述分析,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵主要通過增強(qiáng)投資意愿和提高研發(fā)支出進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

表14 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平:影響機(jī)制檢驗(yàn)

六、 經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

對于股東和投資者而言,最為關(guān)心的問題是行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能否切實(shí)提升企業(yè)業(yè)績,而提升企業(yè)業(yè)績也是企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的最終目的。具體地,本文分別從市場業(yè)績和會計業(yè)績兩個維度來衡量企業(yè)業(yè)績,理論上,市場業(yè)績能夠及時地反映出企業(yè)承擔(dān)較高風(fēng)險帶來預(yù)期收益的變動情況,而股東財富變動情況可以通過會計業(yè)績得以反映。鑒于此,本文建立如下模型(9)檢驗(yàn)行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)業(yè)績的影響,進(jìn)一步明晰行業(yè)錦標(biāo)賽激勵產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果。

RET(ROE)=β0+β1INDTI+β2SIZE+β3LEV+β4ROA+β5FIRST+β6LISTY+β7GROWTH+β8CASH+β9AGE+β10SHARE+YEAR+INDUS+ε

(9)

模型(9)中,市場業(yè)績RET和會計業(yè)績ROE分別采用考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個股回報率和凈資產(chǎn)收益率加以度量,其他變量定義與前文保持一致。表15列示了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)業(yè)績之間的多元回歸結(jié)果,INDTI的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,以上經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明行業(yè)錦標(biāo)賽激勵顯著提升了企業(yè)業(yè)績,進(jìn)一步驗(yàn)證了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性。

表15 行業(yè)錦標(biāo)賽激勵與企業(yè)業(yè)績

七、 研究結(jié)論與政策啟示

本文以企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)為切入點(diǎn),選取中國資本市場2009—2019年間A股上市公司為研究樣本,對行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性問題展開了一系列研究。結(jié)果表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵顯著提升了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,經(jīng)過工具變量法、傾向得分匹配法、補(bǔ)充遺漏變量、更換變量度量方式等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,上述研究結(jié)論依然成立。引入經(jīng)理人市場有效性、CEO過度自信、CEO受教育程度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為情境變量后發(fā)現(xiàn),行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對風(fēng)險承擔(dān)水平的提升作用在經(jīng)理人市場有效程度較高、CEO過度自信或CEO受教育水平較高的企業(yè)樣本中表現(xiàn)得更為明顯,而產(chǎn)權(quán)性質(zhì)削弱了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)作用。影響機(jī)制檢驗(yàn)表明,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵主要通過增強(qiáng)投資意愿和提高研發(fā)支出進(jìn)而提升了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。此外,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵顯著提升了企業(yè)業(yè)績。以上研究結(jié)論驗(yàn)證了行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的有效性,為深入理解中國資本市場行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的治理作用提供了微觀層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

基于上述研究結(jié)論,本文具有如下的政策啟示意義:第一,鑒于行業(yè)錦標(biāo)賽激勵在中國資本市場能夠發(fā)揮有效的治理作用,企業(yè)在制定高管薪酬契約時,除了要考慮內(nèi)部薪酬差距產(chǎn)生的激勵作用,同時也要關(guān)注同行業(yè)高管薪酬差距情況。具體而言,企業(yè)可以考慮以同行業(yè)內(nèi)CEO的高薪酬為參考標(biāo)準(zhǔn),適當(dāng)調(diào)整本公司CEO薪酬水平,以充分發(fā)揮行業(yè)錦標(biāo)賽的激勵效果,進(jìn)而達(dá)到提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平和公司績效的目標(biāo)。第二,企業(yè)在應(yīng)用行業(yè)錦標(biāo)賽激勵時應(yīng)該注意其在不同情境下的差異性效果,在經(jīng)理人市場有效程度較高、CEO過度自信以及CEO受教育程度較高的企業(yè)樣本中,行業(yè)錦標(biāo)賽激勵能夠發(fā)揮更好的效果,因此這類企業(yè)應(yīng)該更加重視行業(yè)錦標(biāo)賽激勵的作用,以降低股東與CEO之間的代理成本,提高CEO與股東目標(biāo)的一致性。而對于經(jīng)理人市場發(fā)展較差、CEO非過度自信以及CEO受教育程度較低的企業(yè)而言,則不應(yīng)當(dāng)將高管激勵機(jī)制的重心放在行業(yè)錦標(biāo)賽上。第三,加快推進(jìn)經(jīng)理人市場建設(shè),為行業(yè)錦標(biāo)賽激勵提供良好的制度環(huán)境。目前國內(nèi)經(jīng)理人市場發(fā)展尚不成熟,尤其是國有企業(yè)經(jīng)理人選聘機(jī)制還沒有完全放開,導(dǎo)致行業(yè)錦標(biāo)賽在國有企業(yè)中的激勵效果并不明顯。因此,要積極完善國有企業(yè)職業(yè)經(jīng)理人制度,提高薪酬業(yè)績敏感性,使行業(yè)錦標(biāo)賽的激勵效果能夠在國有企業(yè)中得以充分發(fā)揮。