高新技術上市公司高管薪酬激勵效應的實證分析

蔣翠珍，顧麗琴，張錦珂

（1.江西理工大學應用科學學院，江西贛州341000；2.華東交通大學經濟管理學院，南昌330013）

高新技術上市公司高管薪酬激勵效應的實證分析

蔣翠珍1，顧麗琴2，張錦珂2

（1.江西理工大學應用科學學院，江西贛州341000；2.華東交通大學經濟管理學院，南昌330013）

文章以128家高新技術上市公司1998-2008年的數據為樣本，通過對公司總資產收益率ROA、凈資產收益率ROE和每股收益EPS等企業績效變量與高管薪酬、持股比例等薪酬激勵變量所進行的回歸分析，對高新技術上市公司高管薪酬激勵的效果進行了實證研究，同時對高新技術公司薪酬績效的敏感度進行了分析。研究表明，高新技術上市公司薪酬激勵沒有達到預期的效果，企業績效與高管薪酬和高管持股比例均不存在顯著的正相關關系，高管的薪酬績效敏感度偏低。

高新技術上市公司；高管薪酬；企業績效；薪酬績效敏感度；激勵效應

1 問題的提出

隨著所有權和經營權的分離，企業所有者和經營者成了一組博弈的雙方，他們就企業剩余控制權和剩余分配權進行博弈，委托——代理理論對這種博弈關系進行了很好的詮釋，并且提出了使博弈雙方達到某種均衡的策略，那就是在現代公司制企業中普遍實施的激勵和監督機制。由于監督成本較高以及激勵制約外生性的特點，不少企業都將激勵的重點放在了薪酬激勵方面，即通過建立完善的薪酬——績效契約關系來構建內生性激勵制約措施，從而解決“委托人”和“代理人”目標不一致時可能出現的“逆向選擇”和“道德風險”問題。

企業實施薪酬激勵機制后，薪酬激勵的效果引起了學術界的高度關注，許多學者對此進行了研究。一些學者認為，企業績效與高管薪酬存在一定的正相關性，但是不顯著（Phillip and Cyril，2004；Carpenter and Sanders，2004）。國內一些學者則認為，企業績效與高管薪酬水平之間存在顯著相關性，薪酬水平的增加會導致企業績效的提高（胡婉麗、湯書昆、肖向兵，2004）。還有學者認為，企業績效與高管薪酬不存在顯著相關性（魏剛，2000；李增泉，2000；李錫元、倪艷，2007）。存在不同的研究結論，很大程度上是由于研究對象不同而造成的。那么，作為上市公司中一個非常重要的群體---高新技術上市公司高管的薪酬激勵效果如何，存在怎樣的規律？對這個問題進行研究，對于制定和完善高新技術上市公司高管的薪酬激勵機制具有重要的現實意義。

2 研究假設

研究高管薪酬的激勵效果需要從高管薪酬和高管持股比例兩方面來考慮，即要研究企業績效的變化與高管薪酬和高管持股比例的關系。在對這兩種關系進行定性分析的基礎上，本文提出以下假設：

假設1：在其他條件一定的情況下，高新技術上市公司企業績效與高管薪酬存在正相關關系。

根據委托——代理理論，公司股東和高管之間可能存在目標不一致以及信息不對稱等情況，因此，現代公司制企業一般都實行高管薪酬與企業績效相掛鉤的薪酬激勵制度，高管為取得較高的薪酬必須努力工作，為企業創造效益。從另一側面看，較高的薪酬待遇無疑增加了高管偷懶、離職的機會成本，從而強化了對高管的激勵和約束作用，提高企業績效。所以假設企業績效與高管薪酬存在正相關關系。

假設2：在其他條件一定的情況下，高新技術上市公司企業績效與高管持股比例存在正相關關系。

根據邊際效用遞減的原則，高管薪酬增加到一定程度時，繼續增加的激勵效果可能會下降。同時，按照馬斯洛需要層次理論分析，只有在更高層次上激勵才有可能對高管產生有效的激勵作用。在這種情況下，讓高管掌握企業部分所有權就有可能使高管獲得成就感，同時增加責任感，使股東和高管的目標趨于一致，從而提高企業的績效。所以假設企業績效與高管持股比例存在正相關關系。

3 樣本、變量選擇和模型

3.1 樣本和變量選擇

本文所指的高新技術產業是根據2002年7月國家統計局印發的《高技術產業統計分類目錄的通知》劃定的產業，包括航天航空器制造業、電子及通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、醫藥制造業和醫療設備及儀器儀表制造業等行業。因為有些行業與傳統行業結合緊密，難以嚴格區分，所以，本文選擇電子、電子通信信息服務、電子計算機應用服務等三個高新技術特征明顯的上市公司作為高新技術產業的代表，作為本文的研究對象。考慮到宏觀經濟對企業績效的影響，本文共選用了128家公司1998～2008年年報數據作為研究樣本，同時剔除了數據缺失、ST公司和當年發生虧損的樣本。與此同時，在數據整理中還對上市時間低于兩年的公司加以剔除，這樣便于采用t和t-1兩期數據進行分析。

在變量選擇方面，將企業績效作為因變量，采用總資產收益率ROA、凈資產收益率ROE和每股收益EPS等指標來表示。

將高管薪酬（Compensation）和高管持股比例（Ratio）作為自變量，其中高管薪酬變量以高新技術上市公司前三位高管的平均薪酬來計量。作為比較，在研究過程中還將企業規模（Asset）、董事會會議次數（Number1）和監事會會議次數（Number2）作為控制變量。國內有些學者采用董事會規模來體現董事會的監督作用，但是本文對其進行改進，運用具有動態性的會議次數來體現其實際發揮作用的情況。

3.2 模型構建

構建模型之前，為驗證各個變量之間的關系，本文首先運用Spss16.0畫出變量兩兩之間的散點圖，發現各個變量之間近似呈現一種線性關系，可以用線性回歸模型進行假設。同時對變量進行了相關性檢驗。分析顯示，除了總資產與高管持股比例存在顯著性，其他控制變量之間不存在嚴重多重共線性。據此，本文可以建立如下線性回歸模型：

其中，Ai(i=1-3)表示常數項，Bi、Ci、Di、Ei、Fi(i=1-3)代表回歸系數，Gi(i=1-3)代表回歸殘差，t代表當年數據，t-1代表前一年數據。本文將模型進行了改進，根據方軍雄（2009）在其論文中的研究結論，我國上市公司高管薪酬是在年底根據當年績效進行發放的，那么，當年薪酬就只能對下一年度的企業績效產生影響。所以，在研究t年薪酬對績效的影響時，應該根據t-1年的高管薪酬來構建模型。同時，由于董事會和監事會會議次數是在年度中間舉行的，所以，仍采用當年數據。

4 結果分析

本文所用的高管薪酬數據，公司治理數據和財務數據主要來源于北大色諾芬數據庫，并抽樣與上市公司公布的年度報告進行核對和更正。本文選取2008年128家高新技術產業上市公司作為研究的初始樣本，并且依次按照下列的標準進行剔除：

（1）剔除高管薪酬、公司治理數據、財務數據缺失的上市公司。因為數據缺失的樣本是無效樣本，沒有統計意義。

（2）剔除2008年發生虧損的上市公司，因為發生虧損的上市公司將面臨被ST的危險，所以更容易發生盈余管理等非正常行為。

（3）剔除被ST處理的公司。因為在ST公司中，更容易發生盈余管理等非正常行為(陸建橋，1999)，將直接或間接影響本文相關變量的真實性。

按照樣本選擇的原則，對128家高新技術上市公司1998～2008年共11年的樣本資料，經過篩選一共得到295個研究樣本，通過Spss16.0進行回歸分析，結果如表1、表2、表3所示：

通過三個模型自相關檢驗發現，模型(1)到模型(3)的Durbin-Watson統計量均取值在2附近，說明殘差與自變量互為獨立，殘差間也沒有明顯的相關性，此模型在統計上具有有效性。對模型進行標準殘差檢驗后發現，標準化殘差分布曲線的均值接近于0，標準差依次為0.883，0.897，0.901，接近標準正態曲線，基本滿足隨機誤差項正態分布的假設理論，說明模型擬合效果比較好。

從表1，表2和表3，可以看出：

表1 基于每股收益（EPS）的回歸結果

表2 基于凈資產收益率(ROE)的回歸結果

表3 基于總資產收益率(ROA)的回歸結果

（1）高管薪酬（貨幣薪酬）對公司績效的影響作用不大，模型（1）、模型（2）以及模型（3）的顯著性水平值依次為0.529、0.851、0.045，除了以總資產收益率為績效指標時高管薪酬對企業績效表現出統計上的顯著性外，在其他兩個指標的回歸結果中，高管薪酬對企業績效的影響效應并不具備統計上的顯著性，并且回歸系數過小不具有實際意義，說明高管薪酬對企業績效沒有起到激勵作用，假設1不成立。

（2）高管持股比例對公司績效的影響也沒有表現出顯著的正相關關系，他們的顯著性水平值分別是0.960，0.594和0.769，并且回歸系數非常小，說明假設2也不成立。

（3）通過三個模型的對比分析，其他各個變量對企業績效的影響在三個指標的回歸結果中表現并不一致，但是從回歸系數上來看，都沒有表現出直接的影響。

5 對高技術公司薪酬績效敏感度的進一步分析

上述分析結果表明，高新技術上市公司高管薪酬激勵和股權激勵并沒有發揮預期的效果，這其中的原因可能是由于高新技術公司高管薪酬存在“剛性”。當公司經營績效出現上升時，高管的業績容易得到認可，高管薪酬增長的方案也容易得到董事會的認可和批準，從而可以在一定程度上體現出高管薪酬對公司績效的正向影響，但是，當公司業績下滑時，削減高管薪酬的舉措比較艱難。所以，企業績效與高管薪酬很難完全掛鉤，這就使得薪酬激勵的效果大大降低。而股權激勵效果不明顯，可能是由于上市公司股權激勵的實施情況并不理想，因為從樣本數據中可以發現，一部分公司高管持股為零，大部分處在較低水平，所以沒有對高管形成明顯的激勵作用。這兩種因素作用的結果說明高新技術公司高管激勵對企業績效的影響很小。那么，高新技術公司企業績效對高管薪酬存在怎樣的影響，即當公司績效增加1%時，高管薪酬所能增加的比例是多少？如果薪酬績效的敏感度小，同樣可以說明薪酬激勵的效果較小。所以，需要對這一問題進行進一步的分析。

為分析高新技術上市公司薪酬績效敏感度的大小，本文仍選用128家高新技術上市公司1998-2008年共11年的年報數據為樣本，然后對高管薪酬和企業績效指標分別取自然對數，模型構建如下：

其中，Ai(i=1-3)表示常數項，Bi，Ci、Di、Ei、Fi、Gi(i=1-3)代表回歸系數，Ki(i=1-3)代表回歸殘差。控制變量引入了高管持股比例、高管平均年齡、總資產、董事會會議次數和監事會會議次數。

各變量的數據來源同模型（1）（2）（3），利用Spss16.0對數據進行回歸分析，在這里，變量之間的關系并不是重點，重點在于企業績效對高管薪酬的回歸系數大小。結果表明，EPS的薪酬績效敏感度為0.115，ROE和ROA的薪酬績效敏感度只有0.062和0.023。所以，表4只列出了薪酬績效敏感度系數最大的EPS分析表。

從表4可以看出，每股收益（EPS）薪酬績效敏感度為0.115。這個結果低于方軍雄（2009）關于我國上市公司高管薪酬績效敏感度系數平均水平0.1647的研究結果。這說明，雖然高新技術上市公司在高管薪酬總量上與其他行業相比有一定的優勢，但從薪酬績效敏感度看，還是低于全部行業的平均水平，即便是拿三個指標中敏感度表現最高的0.115來做對比，也低于全體上市公司的平均水平。所以，適當提高高新技術企業高管的薪酬績效敏感度，以此來提高薪酬激勵的效果很有必要。

表4 公司薪酬績效敏感度（EPS）分析結果

6 政策建議

根據上述研究，本文提出以下建議：

（1）進一步完善高新技術企業高管薪酬的激勵約束機制，逐步改變薪酬“剛性”特征。薪酬激勵制約機制實施的關鍵在于建立合理的績效考評體系，筆者認為，與前一年度績效相比固然重要，但與行業內其他企業作橫向比較，根據行業景氣度的變化來確定高管的經營績效，從而對高管薪酬水平進行調整可能更為科學。

（2）進一步完善高新技術企業高管的薪酬結構，逐步改變單一的薪酬結構。要豐富高管薪酬的結構，增加年度薪酬中績效薪酬的比重，同時實施股權激勵，提高高管持股比例，從而形成由基本工資、獎金、福利、股票期權、休假等多種報酬組成的薪酬結構體系，以對高管形成更為全面的激勵。

（3）進一步提高高新技術企業高管的薪酬績效敏感度。目前，高新技術上市公司高管的薪酬績效敏感度低于全部上市公司的平均水平，不能對高管產生預期的激勵效果。筆者認為，依據企業自身具體情況，在可承受的范圍內適度提高高管的薪酬績效敏感度，增加激勵的強度，對于提高企業的長期績效是有積極作用的。

[1]胡婉麗,湯書昆,肖向兵.上市公司高管薪酬和企業業績關系研究[J].運籌與管理，2004，（6）.

[2]魏剛.高級管理層激勵與上市公司經營績效[J].經濟研究，2000,(3).

[3]李錫元,倪艷.上市公司職業經理人薪酬與績效關系的實證研究[J].經濟管理，2007,（6）

[4]李增泉.激勵機制與企業績效：一項基于上市公司的實證研究[J].會計研究，2000,(1).

[5]方軍雄.我國上市公司高管的薪酬存在粘性嗎？[J].經濟研究，2009,(3).

[6]Phillip J M，Cyril T.The Implications of Firm and Individual Characteristics on CEO Pay[J].European Management Journal，2004,（1）.

[7]Carpenter M A,SandersW G.The Effects of Top Management Team Pay and Firm Internationalization on MNC Performance[J].Journal of Management，2004,（4）.

F276

A

1002-6487(2011)07-0108-03

蔣翠珍（1966-），女，湖北黃梅人，碩士，講師，研究方向：人力資源管理與社會保障。

（責任編輯/易永生）