公平偏好下的多任務目標與國企高管薪酬激勵

晏艷陽，金 鵬

（1.湖南大學金融與統計學院，湖南 長沙410079；2.中國銀行湖南省分行，湖南 長沙410005）

公平偏好下的多任務目標與國企高管薪酬激勵

晏艷陽1，金 鵬2

（1.湖南大學金融與統計學院，湖南 長沙410079；2.中國銀行湖南省分行，湖南 長沙410005）

通過將委托人和代理人公平偏好同時引入到多任務的委托代理模型中，研究國企高管和政府主管部門均具公平偏好下的國企高管最優薪酬機制。研究發現，在企業經營任務目標激勵方面，當多任務成本函數為獨立關系、互補關系或者替代性足夠小的，國企委托人和代理人公平偏好將通過直接和間接的影響途徑共同促進高管最優薪酬向公平工資回歸，其中，間接影響表現為公平偏好先影響最優薪酬激勵強度進而間接地影響總體薪酬水平；在此過程中，政府主管部門公平偏好和高管同情偏好對最優薪酬激勵強度的影響，呈現出替代效應。在社會責任任務目標激勵方面，顯性薪酬激勵不是有效的激勵方式，因此政府應該借助于隱性激勵方式來激勵該任務目標的實現。研究還發現教育程度較高的高管具有更強的公平偏好心理。

公平偏好；多任務委托代理；薪酬激勵；國有企業

1 引言

傳統的公司理論表明，為減少委托代理沖突，董事會傾向于給高管支付更多的薪酬［1］。但近年來學者們的研究發現由此引發的薪酬差距會影響激勵效率，如Grund等［2］和Martins［3］發現了擴大薪酬差距會降低員工積極性的證據；張正堂［4］實證研究表明高管團隊的薪酬差距會降低企業績效；Fong E A［5］從管理者行為的角度也發現當薪酬支付不公平時，高管將通過改變未來利益相關者管理來恢復其公平水平；而北京師范大學發布的“中國上市公司高管薪酬指數報告（2011）”［6］則稱某些國企高管薪酬與其貢獻度嚴重不匹配，存在高薪酬低業績的現象。

上述發現在機理上也已經找到了新的理論依據，這一理論就是公平偏好理論。Henrich等［7］，Clark等［8］和Nicholas等［9］通過獨裁者博弈、信任博弈和禮物交換博弈等大量實驗令人信服地證明人們具有公平偏好行為。將這一理論運用到委托——代理問題的分析框架中，其結論就是不合理的薪酬激勵安排會使管理者產生負面情緒和消極行為，從而影響企業經營效率。晏艷陽等［10］針對中國國企高管激勵問題的研究表明，作為國企的直接委托人，政府主管部門因受社會公平約束，也具有對國企高管初次收入分配的公平偏好，近年來不斷出臺的國企薪酬管制政策正是政府主管部門公平偏好行為的表現。

從相關文獻上看，公平偏好理論模型大致沿兩條路徑發展，一是強調收入結果公平，最具代表性的是Fehr等［11］提出的FS模型和Bolton等［12］提出的BO模型，這兩種模型都強調人們厭惡收入分配不公平，收入差距會引起嫉妒、同情等負效用，兩種模型的不同之處在于FS模型的公平參照對象是其他人的收入水平，且該模型因簡潔和可操作性而被廣泛使用，而BO模型的參照對象則是群體的平均收入，但沒有具體的函數形式。二是強調動機公平，最早由Rabin［13］基于心理博弈框架提出，但由于建模復雜和多重均衡的存在，沒有得到廣泛應用。

基于上述的公平偏好模型，當前的研究對委托代理關系中公平偏好進行了拓展。在代理人具有公平偏好的假設下，Skott［14］指出為防止偷懶，公司支付公平工資，但結果卻發現公平偏好成為雇傭與相對工資分配滯后的根源。與之不同的是Demougin［15］發現公平偏好除了影響代理人的最優合同之外，還減少了總產出和平均勞動生產率。Englmaier等［16］和魏光興等［17］的研究表明公平偏好改變了最優薪酬結構，使得最優合同傾向于線性結構。在委托人具有公平偏好的假設下，黃再勝等［18］和晏艷陽等［10］探討了國企委托人的公平偏好特征及其對高管最優薪酬的影響機制。

從總體上看，針對國企高管薪酬的公平問題，雖然上述文獻提供了很好的研究框架，但仍沒有考慮到以下問題：首先，很少有研究在理論模型中將代理人和委托人公平偏好同時納入考慮。雖然K?nigstein等［19］和Fehr等［20］通過實驗證明了代理人和委托人公平偏好的相互作用，但大多數理論模型建立在代理人或委托人一方具有公平偏好的假設上，仍不能刻畫兩者公平偏好的內在聯系。其次，還沒有針對國企代理人和委托人公平偏好特殊性的研究。典型企業的委托人和代理人多以對方的收入水平做參照對象，但國企高管不會以政府主管部門的收入作為參照對象，他們更關心的是與同行其他高管或同行平均水平的差距，尤其是2005年后強制要求披露上市公司高管薪酬信息，這為獲悉和比較同行其他高管或同行平均水平提供了便利。對于國企直接委托人來說，出于維護社會公平正義和和諧穩定的動機，政府主管部門的公平偏好內生于社會公平約束，當社會公眾對高管薪酬不滿情緒越高時，它對高管初次收入分配的公平偏好越強烈。最后，國企具有生產經營和社會責任等多任務目標，而且各任務目標之間往往存在一定的相關性，但大多數公平偏好的拓展模型只關注單一任務目標。因此已有研究成果在解釋國企激勵時存在很大的局限性。

鑒于此，本文立足于國企多任務目標和公平偏好的特殊性，借鑒BO模型的思想，對FS公平偏好模型進行改進，使得國企高管的公平偏好更貼近現實，同時從社會公平約束的角度設置政府主管部門的公平偏好，以便很好地揭示社會公平公正的要求對國企高管收入分配及其激勵效應的內在影響機制；然后，將國企代理人和委托人公平偏好同時融入到Holmstrom和Milgrom［21］的多任務委托代理中，求解國企委托人和代理人公平偏好下的最優薪酬激勵，并深入探討委托人和代理人公平偏好對最優激勵薪酬及其結構的內在影響機制；最后以我國A股市場的國有上市公司為樣本，建立動態面板數據模型對上述理論推導結論進行實證檢驗和說明。

2 公平偏好下的多任務委托代理模型

假設在國企的委托代理關系中，委托人為政府主管部門，代理人為國企高管，企業必須由高管來經營，委托人和代理人都具有公平偏好，他們根據效用最大化原則來決定工資水平和努力程度。該委托代理關系滿足以下5個假定。

假定1：國企高管的工作任務包括兩項：以任務1表示經營任務，以任務2表示社會責任任務。經營任務是實現企業生產經營業績的目標；社會責任任務是增加經濟社會福利，維持經濟社會的穩定發展。用t=（t1，t2）表示高管在這兩項任務的努力向量，其中t1代表在經營任務上付出的努力，t2代表在社會責任任務上付出的努力，并且t1，t2為嚴格大于零的數。

假定2：高管付出的努力所產生的觀測信號向量為x：x=μ（t）+ε，其中μ：→R2是凹函數，ε為正態分布的隨機向量，滿足均值為0，協方差為∑。假定高管花在任務1上的努力程度可被觀測，在任務2上的努力程度很難被觀測，即協方差矩陣∑中的→∞。同時，高管的努力在不同任務上產生不同方面的業績信息，且業績信息之間相互獨立，即σ12=0。

對于假定2的解釋是在其他條件不變的情況下，國企高管在生產經營方面投入多少努力，就會產生多少經營業績，容易被觀測到；而高管在社會責任方面所投入的努力很難被觀測，如高管在就業、員工福利、地方經濟貢獻等方面的努力投入及其業績是很難被度量的，而且政府對高管社會責任方面的監管難度也很大。雖然高管在多項任務的努力信息上可能存在相關性，但在不影響結論的前提下，為分析方便，我們事先假定多項任務的觀測信息獨立。

假定3：用B（t）代表公司收益函數，為嚴格遞增的凹函數；用C（t）代表高管的努力成本函數，為嚴格遞增的凸函數，高管多項工作任務的激勵成本函數存在相關性C12≠0。

假定4：高管屬于風險規避型，不考慮公平偏好時，其效用函數為u（ω）=-e-rω，其中r為風險偏好系數，ω為實際收入；高管的薪酬函數為w（x）= kTx+s，其中s為固定工資，k為薪酬激勵強度。為方便研究，假定政府主管部門是風險中性。

根據假定4可推導出，在不考慮公平偏好的情況下，高管的確定性等價收入CE（certainty equivalent）為：

其中，kTμ（t）+s為期望薪酬，C（t）為高管的努力成本，kTΣk為收入方差，為收入風險成本。

政府主管部門的期望效用為：

假定5：假設代理人高管具有公平偏好，以公平工資為參照標準，當高管的薪酬低于公平工資時，高管會遭受到嫉妒的負效用；而高于公平工資時，會遭受到同情的負效用。同時，假設委托人政府主管部門也具有公平偏好，也以公平工資為參照標準，當高管薪酬超過公平工資時，會引起社會公眾的不滿，從而使得政府主管部門遭受效用損失，但低于公平工資時，由于社會公眾不會對此產生不滿，不會引起效用損失。

假定5實際上是借鑒了BO模型以群體平均收入為參照對象的思想，提出以公平工資為參照標準假定，并分別從國企代理人和委托人兩個角度假定行為人的公平偏好行為。首先，國企高管公平偏好表現為在意與同行其他企業的薪酬水平或者同行業平均薪酬水平差距。所以假定存在一個可被接受的公平工資，偏離公平工資的薪酬收入將會使其遭受嫉妒或同情的負效用，由此會使其采取消極的管理行為報復委托人，如偷懶、怠工或利用手中的權力謀取私利等。其次，政府主管部門的公平偏好性質與高管不同，內生于社會公平約束。這是因為雖然政府主管部門并不在意國企高管與自己的收入差距，但由于國有資產公有性質，當國企高管薪酬超過社會公眾的心理承受界限（公平工資）時，將會引起社會公眾強烈的不滿、質疑的情緒，進而影響社會和諧，降低政府的目標效用函數［18］。據此對FS公平偏好模型進行改進，可得高管的期望效用函數為：

其中，α表示高管的嫉妒強度，β表示高管的同情強度；根據Fehr和Schmidt［11］假設β＜α，0≤β＜1；F表示公平工資。

政府主管部門的期望效用函數：

其中，參與約束條件：

激勵相容約束條件：

其中，U0高管的保留效用水平。為簡化運算，假定μ（t1，t2）=（t1，t2），xi=ti+ε，i=1，2。當α，β和M越小，公平偏好特征越不明顯。當α，β和M為零時，式（1）就簡化成了Holmstrom和Milgrom［21］的多任務委托代理模型。因此上述模型反映了實踐中，政府主管部門和高管在收入分配水平和分配不公平的容忍之間的權衡。若在最優的狀態下薪酬合約滿足F=kTμ（t）+s，這意味著同時實現了絕對公平與效率，這是一種理想狀態。然而在大多數最優狀態下，高管工資與公平工資并不相等，為研究方便，我們把高管薪酬低于公平工資的情況定義為劣勢不公平，把高管薪酬高于公平工資的情況定義為優勢不公平，并從這兩方面展開討論。

3 公平偏好下最優薪酬合約

3.1 劣勢不公平下的最優薪酬決定

由于政府根據高管的保留效用制定最低固定工資水平，因此，在劣勢不公平下，F＞kTμ（t）+s，把式（2）代入式（1），消除β后，政府主管部門的期望效用函數為：

其中，激勵約束條件式（3）可簡化為：

對式（5）一階求導，可得出：

再對式（6）求一階導可得：

令式（4）對k的一階導數等于0，可得：

將式（6）和（7）代入上式（8），可得最優薪酬激勵強度為：

其中，Cij為成本函數的二階偏導數，B′=（B1，B2）T為一階偏導數向量（Bi=?B/?ti表示第i種任務上努力的邊際收益，i=1，2），I表示單位矩陣。由此可推導出定理1。

定理1:在劣勢不公平的情況下，公平偏好對最優薪酬激勵強度的影響為：（1）在經營任務目標方面，在成本函數為獨立關系、互補關系或其替代性足夠小的情況下，高管的嫉妒偏好會使最優薪酬激勵強度增加，而且高管嫉妒偏好在多任務成本為互補關系時對最優薪酬激勵強度的影響比在替代關系下的大。（2）在社會責任任務目標方面，實施顯性薪酬激勵不是最優的激勵方式，為此政府需借助隱性激勵來激勵高管完成社會責任目標。另外，高管的風險厭惡程度和測量誤差都會降低經營任務目標的最優薪酬激勵強度。

證明：假定1和假定2表明σ12=0，σ22→∞，由此式（9）可簡化為：

首先，在經營任務目標方面，式（10）表明該任務目標的最優薪酬激勵強度為：

對式（11）求α的導數可得：

由式（12）可知，公平偏好對經營目標薪酬激勵強度的影響與多任務成本函數的性質有關。（1）若多任務成本函數為互補關系（即C12＜0），則/?α＞0。這表明當多任務成本函數互補時，高管的嫉妒強度越大，那么對經營任務目標的最優薪酬激勵強度會越大。這是因為當成本函數為互補關系時，高管增加對經營任務目標上的努力投入，一方面會減少高管的社會責任目標的邊際努力成本，使得政府有意愿提高對經營目標的薪酬激勵強度，另一方面有利于縮小與公平工資的差距，減輕高管所遭受的嫉妒負效用，促進高管的積極性，最終使得高管的嫉妒偏好強度越大，對經營目標的最優薪酬激勵強度將越大。

（2）在多任務成本函數為替代關系（即C12＞0）的情況下，當成本函數的替代性足夠小時，高管的嫉妒偏好會使得經營任務目標的最優薪酬激勵強度增加。式（12）表明，當多任務成本函數替代性C12足夠小，使得B1-B2C12/C22＞0成立時，則/?α＞0。但與成本函數為互補關系的情況下相比，高管的嫉妒偏好對最優薪酬激勵強度的影響程度較小，這是因為如果高管增加經營任務目標上的努力投入，成本函數的替代性會使得高管在社會責任任務目標上的邊際成本增加，這可能降低對社會責任目標的激勵效應，為此，政府主管部門將相對地減少對經營任務目標的激勵強度。

（3）當多任務成本函數相互獨立時（即C12= 0），同理，從式（12）可知/?α＞0。

其次，在社會責任任務目標方面，式（10）表明該目標的最優薪酬激勵強度=0。這反映了對社會責任任務目標采取任何業績薪酬激勵都將不是有效的激勵方式，因此政府不應該通過顯性薪酬方式來激勵社會責任任務目標的實現。針對社會責任任務目標的不被第三方證實的性質，政府只能借助于行政職務升遷、在職消費、市場聲譽等隱性激勵來激勵高管完成社會責任目標。最后，從式（11）中可以看出，當風險厭惡r和測量方差越大，經營任務目標的薪酬激勵強度越小。

證畢。

3.2 優勢不公平情況下的最優薪酬合約

在優勢不公平的情況下，F＜kTμ（t）+s，同理消除β后，政府主管部門的期望效用可化為：

激勵約束條件（3）可簡化為：

對式（14）一階求導可得：

對式（15）一階求導：

同理，令式（13）的一階導數為0，可得：

將式（15）和（16）代入式（17），可得最優合約報酬為：

根據式（18）可推導出定理2。

定理2:在優勢不公平的情況下，公平偏好對最優薪酬激勵強度的影響表現為：（1）在經營任務目標方面，只要多任務成本函數為獨立關系、互補關系或者替代性足夠小，高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好都會降低最優薪酬激勵強度。但這兩種公平偏好都會相互削弱另一方對最優薪酬激勵強度的影響，呈現出替代效應。（2）在社會責任目標方面，對該任務目標實施顯性業績激勵都并非最優，因此政府主管部門需借助于隱性激勵來保障該目標的實現。

證明：將σ12=0，σ22→∞代入式（18）中，可得：

在經營任務目標方面，式（19）表明最優薪酬激勵強度為：

對式（20）一階求導：

式（21）和式（22）同樣反映了當多任務成本函數為獨立關系（C12=0）、互補關系（C12＜0）或者替代性足夠小，使得B1-B2C12/C22＞0時，則/?β＜0和/?M＜0，即高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好強度越大，高管在經營任務目標上的最優薪酬激勵強度會越小。

從高管同情偏好和政府主管部門公平偏好的相互關系上看，這兩種公平偏好都會削弱對方對最優薪酬激勵強度的邊際影響程度。如式（21）表明政府主管部門的公平偏好會降低高管同情偏好對最優薪酬激勵強度的邊際影響程度，同時式（22）表明高管的同情偏好會降低政府主管部門公平偏好對最優薪酬激勵強度的邊際影響程度。由此可見，這兩種公平偏好的激勵效應之間存在一定的替代關系。

在社會責任任務目標上，最優薪酬激勵強度為0。這反映了在優勢不公平情況下，對社會責任目標實施的任何顯性薪酬激勵都不是最優，政府通過提高顯性薪酬業績激勵報酬來激勵該目標是無效的，因此需要借助于隱性激勵來保障該目標的實現。

證畢。

定理1和定理2共同反映了在經營任務目標方面，在國企高管和政府主管部門的公平偏好驅動下，最優薪酬激勵強度有向公平工資調整的傾向，如當高管薪酬低于公平工資時，高管的嫉妒偏好會使得最優薪酬激勵強度增加，而高于公平工資時，高管同情偏好和政府主管部門的公平偏好都會使得最優薪酬激勵強度減少，這兩方面的作用促使高管薪酬激勵強度向公平工資方向回歸。回歸的動因是縮小薪酬差距可激勵具有公平偏好的高管自愿付出更多的努力。如以優勢不公平的情況為例，式（16）可變為?t/?k=（1-β）［Cij］-1，這表明減少一單位的激勵強度k，高管的同情偏好會使得他比純自利的高管多付出β［Cij］-1，但若增加薪酬激勵強度k，高管將會遭受更多的同情負效用。當然減少薪酬差距還有利于政府實現維護社會公平正義的目標，緩解政府的社會公平約束，提高政府主管部門的效用。

定理2還表明了高管的同情偏好與政府主管部門的公平偏好對薪酬激勵強度的影響存在替代關系。這意味著在實踐中，政府主管部門的公平偏好越強，由此實施的薪酬規制政策越嚴，那么高管的同情偏好對最優薪酬激勵強度的影響將越小，由此可能會凸顯出高管的自利偏好行為。這也就解釋了實踐中，實施薪酬規制越嚴的地方，某些獲得高薪的國企高管反而表現出對業績薪酬激勵不滿的態度。

在社會責任方面，無論高管薪酬與公平工資呈何種關系，高管的薪酬激勵都不能對社會責任任務目標起到有效的激勵作用。因此政府不應該通過顯性薪酬方式來激勵高管的社會責任任務目標。為此，政府需要借助于行政職務升遷、在職消費、市場聲譽等隱性激勵來激勵高管完成社會責任目標。這為國企高管除了有顯性薪酬激勵之外，還伴有大量的隱性激勵提供了一個解釋。

4 公平偏好對高管薪酬結構的影響

假定4表明高管的期望薪酬由固定工資（s）和績效工資（kTx）兩部分組成，那么公平偏好對這種高管薪酬結構將會產生何種影響？上一節的研究揭示了公平偏好與績效工資中的薪酬激勵強度（k）的關系，下文將在此基礎上進一步推導公平偏好對固定工資和高管總體薪酬的影響。為簡化研究，假設高管的多任務成本函數為獨立關系或互補關系（C12≤0），其函數形式設為：

其中，c1，c2＞0；c3≤0。

4.1 公平偏好對固定工資的影響

當高管處于劣勢不公平時，對式（23）求導，并代入式（6），再與k*=（k*1，0）一同代入式（2），可得最優激勵合約下的固定工資為：

在第一種影響渠道下，如式（24）所示，因高管的嫉妒偏好α而導致最優薪酬激勵強度k*1增加，會對高管的基本薪酬s產生兩種效應：一種是由rσ21和α表示，反映了高管的嫉妒偏好要求提高最優薪酬激勵強度，進而要求提高固定工資。另一種是由c1、c2、c3和α表示，反映了高管的嫉妒偏好導致最優薪酬激勵強度增加，但在成本函數的約束下，政府同時會降低高管的固定工資水平。因此，高管嫉妒偏好通過薪酬激勵強度對固定工資的間接影響取決于各個參數的具體取值。

對式（24）求α的一階偏導可得：

在第二種影響渠道下，如式（26）所示，高管的嫉妒偏好對固定薪酬的直接影響也存在兩種效應：一種是由rσ21，U0，F和α表示，反映了高管嫉妒偏好直接增加固定薪酬，另一種是由c1、c2和c3表示，反映了在成本函數的約束下，高管嫉妒偏好直接減少固定薪酬。由此可見，嫉妒偏好的直接影響也取決于各個參數的具體取值。

當高管處于優勢不公平時，同理可得最優激勵合約下的固定薪酬為：

定理3:高管的公平偏好以及政府主管部門的公平偏好主要通過兩種渠道影響固定工資：（1）間接影響：通過影響高管的最優薪酬激勵強度間接地影響固定工資。（2）直接影響，即直接影響固定工資水平。這兩種渠道的最終影響效果都取決于、U0、F和成本系數c1、c2、c3等參數的具體取值，由此導致高管和政府主管部門的公平偏好對固定工資影響的符號不確定。

4.2 公平偏好對高管薪酬總體的影響

在劣勢不公的情況下，將參與約束條件式（2）和最優薪酬激勵強度k*=（k*1，0）代入高管的期望工資，可得最優激勵合約下的期望薪酬為：

對式（28）求一階偏導可得：

式（28）可表示為w*（k*1（α），α），這表明了高管的嫉妒偏好通過兩個途徑影響高管的總體期望薪酬：一種途徑是通過影響最優薪酬激勵強度，進而間接地影響期望工資；式（29）表明，因嫉妒偏好α而導致最優薪酬激勵強度k*1增加，將會引起高管總體期望薪酬水平的增加。另一種途徑是直接影響總體薪酬水平；式（30）表明，高管的嫉妒偏好α越大，由此直接導致的總體期望薪酬水平也越大。這兩方面的作用將共同使得高管的嫉妒偏好強度越大，期望總體薪酬水平將越大。

在優勢不公平的情況下，同理可得出最優激勵合約下的總體期望薪酬水平為：

對式（31）求一階偏導可得：

同理，最優薪酬激勵強度由β和M 決定，式（28）可表示為w*（β，M），β，M），這反映了高管的同情偏好與政府主管部門的公平偏好通過兩個途徑影響高管的總體期望薪酬：一種途徑是通過影響最優激勵強度間接地影響總體期望薪酬水平；如式（32）所示，因高管同情偏好和政府主管部門公平偏好而導致的最優期望激勵強度的減少，將會使得總體期望薪酬水平的減少。另一種途徑是直接影響總體期望薪酬（如式（33）和式（34）所示），但具體的影響程度取決于具體參數的取值。由此可得出定理4。

定理4:高管和政府主管部門的公平偏好主要通過兩個途徑來影響總體期望薪酬水平：（1）間接影響：高管和政府主管部門的公平偏好先影響最優薪酬激勵強度，進而影響總體期望薪酬水平，在間接影響下，高管和政府的公平偏好都會使得總體期望薪酬水平向公平工資調整。（2）直接影響：直接影響總體期望水平；在直接影響下，當為劣勢不公平時，高管的嫉妒偏好會使得總體期望薪酬增加，向公平工資調整，但為優勢不公平時，高管和政府主管部門的公平偏好的影響效果取決于具體的參數取值。公平偏好對總體期望薪酬的最終影響取決于這兩種效應的綜合結果。

根據定理1—定理4，我們可發現高管和政府主管部門的公平偏好使得高管總體期望薪酬向公平工資回歸。具體而言，從薪酬結構上看，高管薪酬包括業績薪酬激勵（以薪酬激勵強度來衡量）和固定工資，高管和政府主管部門的公平偏好會直接使得最優業績薪酬激勵向公平工資回歸，如高管嫉妒偏好使得最優薪酬激勵強度增加，而高管同情偏好和政府主管部門公平偏好使得最優薪酬激勵強度減少；而對固定工資的影響卻取決于具體參數的數值，這主要是因為固定工資在硬性的參與約束條件下根據薪酬激勵強度變化進行調整，從而使得公平偏好對固定工資的影響不明確。

從影響途徑上看，公平偏好對總體期望薪酬的影響表現為間接影響和直接影響，在間接影響下，公平偏好先影響最優薪酬激勵強度，進而再影響總體期望薪酬水平，如因高管的嫉妒偏好而引起的最優薪酬激勵強度增加，將會使得總體期望薪酬水平提高，而因高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好而引起的最優薪酬激勵強度減少，將會使得總體期望薪酬水平下降。在直接影響下，高管的嫉妒偏好會直接引起總體期望薪酬增加，但高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好對總體期望薪酬水平的影響取決于具體參數的取值，這可能是由于高管的參與約束條件對固定薪酬的約束所致，因此，可以預測在滿足參與約束條件下，以及在高管和政府主管部門公平偏好的直接和間接的綜合影響下，高管的總體期望薪酬傾向于向公平工資回歸。在其他條件不變的情況下，回歸的程度將取決于高管與政府主管部門的公平偏好強度。

5 實證分析

為檢驗和說明上述理論推導在實踐中的合理性，則先要檢驗上述理論模型基于的國企委托代理關系存在公平偏好的假設是否合理，即不公平薪酬分配是否會引起高管產生消極行為，導致企業業績明顯降低；然后以此為前提，進一步檢驗高管或政府主管部門的公平偏好心理對未來期望薪酬決定的影響關系。

5.1 樣本及數據選取

由于2005年后我國上市公司才被強制披露高管薪酬，因此，本文選取的樣本區間為2005至2010年，選取的樣本來自我國滬深兩市發行A股的國有上市公司。文中的“國有上市公司”是指國有及國有控股的上市公司。在總樣本中剔除金融業的公司、剔除企業員工少于100人的公司，并剔除ST、PT公司以及高管薪酬缺失的公司。部分數據來源于CSMAR數據庫，另有部分數據是由研究者從各上市公司年報中手工整理而得。最后得到的有效樣本為644家公司，3864個觀測值。

5.2 變量設置

（1）高管薪酬。參照朱克江［22］的研究，將董事也視為經營者，因此，國企高管界定為董事、監事、總經理及其他高級管理人員，出于數據的可得性，高管薪酬取前3位高管薪酬的平均值。用Lcomp表示高管薪酬的對數值。

（2）公平偏好。在國企中，公平偏好強度的變化可從薪酬不公平程度和高管教育背景差異兩個角度體現出來，因此本文設置兩個反映公平偏好變化的變量：一是薪酬不公平程度，當薪酬差距越大，意味著遭受的不公平程度越大，由此引發的高管或政府主管部門的公平偏好心理越強。在變量設置上，我們認為由高管自身人力資本投入和努力投入而導致的薪酬差距不應該作為不公平的成分，應將這部分剔除，因此參照Cowherd和Levine［23］的方法，通過以下回歸剔除投入產出因素構建不公平程度變量。

Dcompit=α0+δX+λZ+tK+ε

其中，Dcomp為高管薪酬與行業平均薪酬之差。X表示高管的人力資本特征向量，包括高管的性別Gender、年齡Age、任職年限Tenure、教育背景Bg；Z表示高管的努力投入向量，包括職工人數Lemployee，總資產收益率Roa，K表示時間和行業的控制變量，ε表示剔除投入因素后的薪酬差距，用Fcomp表示。然后根據Fcomp的符號設置以下指標：Lafc等于ln（｜Fcomp｜），表示絕對不公平程度，Lfcom1表示劣勢不公平程度，等于Fcomp小于0時｜Fcomp｜對數值Ln（｜fcomp｜）；Lfcom2表示優勢不公平程度，等于Fcomp大于0時Fcomp的對數值Ln（Fcomp），表示優勢不公平程度。二是教育背景：教育程度是導致公平偏好產生差異的重要根源［24］，在國企中，受教育程度越高的高管對公平的認識也越深刻，其自身的公平意識以及維護公平的意愿也越強，同時較高的教育背景容易獲得政府部門的重視，從而使得其實現自身公平意愿更容易。因此高管的教育程度越高，其公平偏好也越大；本文將教育背景Bg定義為當高管學歷為碩士以上，Bg等于1，否則Bg=0。

（3）企業業績。從上述理論推導可知，顯性薪酬主要針對可被證實的任務目標而設計，因為不能被證實的任務目標激勵主要通過隱性激勵來實現，為排除不可證實任務目標激勵的干擾，我們采用反映企業經營績效的指標總資產收益率Roa作為企業業績的代理變量。

（4）控制變量。公司規模（Lsize）：Lsize=Ln（總資產）。領導權結構（Dual）：當董事長與總經理兩職合一，Dual=1，否則為0。Lincome=Ln（營業收入）。以資產負債率表示財務杠桿（Leve）。企業投資機會Tobinq、流動股比例Liq、高管同行平均薪酬對數值（Laverc）。行業控制變量（Indus）：以證監會發布的行業分類為標準，將L類行業與M類行業合并，形成11個大類行業。時間控制變量（Year）：以年為單位設置的年度啞變量。主要變量統計性描述如表1所示。

表1 主要變量統計性描述

5.3 研究設計

5.3.1 國企委托代理關系中公平偏好行為模型

模型1：

模型2：

其中，F分別代表Lafc、Lfcom1和Lfcom2等薪酬差距變量，Z代表控制變量向量，α0、α1、α2和λ分別為對應的系數或系數向量，ε為隨機擾動項。模型1和模型2用于檢驗國企是否存在明顯的公平偏好行為以及教育背景變量是否能反映高管的公平偏好強弱。模型1表明如果國企中存在明顯的公平偏好心理，那么薪酬不公平程度將會使高管遭受不公平的負效用，引起高管產生偷懶，甚至怠工等消極行為，從而導致企業下一期的業績下降。模型2表明如果教育程度較高的高管具有更強的公平偏好，那么在面臨相同程度的薪酬不公平程度時，他將遭受更多的不公平負效用，由此引起的消極行為將會導致下一期業績更大幅的下降。因此，可以預測如果國企委托代理中存在公平偏好行為，那么系數α1將顯著為負。

5.3.2 公平偏好對國企高管未來薪酬的影響模型

模型3：

模型4：

其中，F分別代表Lfcom1和Lfcom2等薪酬差距變量，G為控制變量向量，ε為隨機擾動項。模型3和模型4用于檢測公平偏好對高管未來薪酬決定的影響，由于薪酬合約時效性以及高管對薪酬決定的影響需要時間，因此分別采用Lfcom1和Lfcom2的滯后項作為解釋變量。根據上述理論推導結論，高管和政府主管部門的公平偏好使得期望薪酬水平向公平工資回歸，因此劣勢不公平程度越大，高管的嫉妒負效用越大，從而使得未來期望薪酬增加，同理優勢不公平程度越大，高管和政府主管部門遭受的負效用越大，從而使得未來期望薪酬減少，由此可預測，模型3中，變量Lfcom1的系數為正，而變量Lfcom2的系數為負。由于教育程度越高的高管公平偏好心理越強，在面臨相同程度的不公平時，教育背景較高的高管會表現出更強的公平偏好，從而使得教育背景較高的高管的期望薪酬在劣勢不公平下增加得更多，在優勢不公平下減少得更多，由此可預測模型4中，交互項Lfcom1×Bg的系數為正，而交互項Lfcom2×Bg的系數為負。

考慮由工資剛性、企業戰略等因素引起的因變量的慣性，因此上述計量模型形式均建立為動態面板數據模型，為解決動態面板模型中的內生性問題，我們采用把差分GMM和水平GMM相結合的系統GMM方法對上述計量模型中的系數進行估計，從而使得估計結果更有效率，以上計算操作由Stata10.1完成。

5.4 實證結果分析

系統GMM一致估計成立的前提假設是方程中的擾動項{εit｝不相關，這就要求擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階或更高階的自相關，因此在模型的估計過程中，我們檢驗了每個模型擾動項的差分是否存在一階與二階的自相關，檢驗結果表明在5%的顯著性水平下，所有模型擾動項的差分存在顯著的一階自相關，但二階自相關不顯著，因此均滿足一致性估計的假設前提。由于系統GMM中使用了大量的工具變量，故需進行過度識別檢驗，所有模型的Sargan檢驗表明，在5%的顯著性水平上，無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，因此模型設置合理。模型回歸結果分析如下所示。

5.4.1 國企委托代理關系中的公平偏好行為

表2從薪酬不公平變化和教育背景差異兩個角度檢驗了國企委托代理關系中的公平偏好行為。首先，模型1的回歸結果綜合表明我國國企的委托代理關系中存在顯著的公平偏好行為。如表2所示絕對不公平變量Lafc的系數顯著為負，表明薪酬的絕對不公平程度會降低下一期的企業業績，這反映了在公平偏好心理下，高管薪酬的不公平程度會使得國企高管或政府主管部門遭受負效用，由此引發的偷懶或怠工等消極行為導致企業業績顯著下降。進一步將絕對不公平變量分解為劣勢不公平和優勢不公平后，發現劣勢不公平程度Lfcom1的系數顯著為負，反映了劣勢不公平程度越大，高管遭受嫉妒負效用越大，由此引發的消極行為導致企業業績下降的幅度越大；在優勢不公平方面，優勢不公平變量Lfcom2的系數為負，沒有通過顯著性檢驗。該系數不顯著的原因可能是相對嫉妒效應來說，高管的同情偏好強度較小，因此最終導致企業業績下降的幅度不明顯，但從總體上看，大多數實證結果表明國企委托代理關系中存在顯著的公平偏好。

其次，絕對不公平變量與教育背景交互項Lafc *Bg的系數顯著為負，它反映了教育程度越高的高管的公平偏好心理越強烈，因此在面對相同程度的薪酬不公平時，他遭受的不公平負效用越大，由此引發的消極行為越明顯，從而使得企業業績下降的幅度越大。由此可見，這兩個角度綜合表明了國有企業委托代理關系中存在顯著的公平偏好行為，當薪酬不公程度增加時，這種公平偏好心理將會引發消極行為，導致企業業績顯著下降，由此證實了上述理論模型中公平偏好假設以及公平偏好變量設置的合理性。

表2 薪酬不公平對企業業績影響的實證結果

5.4.2 公平偏好對未來薪酬決定影響的實證結果

表3從薪酬不公平變化和教育背景差異兩個角度，檢驗了公平偏好強度變化對高管未來薪酬決定影響的回歸結果。首先在薪酬不公平程度影響方面，一方面劣勢不公平變量Lfcom1滯后項的系數都顯著為正，反映了劣勢不公平程度將會促進高管未來連續兩年的薪酬水平增加；這是因為高管面臨的劣勢不公越大，由此產生的高管嫉妒偏好強度越大，根據上述的理論推導結論可知，這種嫉妒偏好心理同時通過直接和間接的綜合效應使得高管未來的期望薪酬水平提高。另一方面優勢不公平偏好Lfcom2滯后項的系數為負，其中滯后一期的系數顯著為負，這反映了優勢不公平程度會降低高管下一期的薪酬水平。這是因為優勢不公平程度越大，由此引起的高管同情偏好或政府主管部門的公平偏好越強，根據上述的理論推導結論可知，在滿足參與約束的條件下，這兩種公平偏好通過直接和間接的綜合效應共同使得高管未來的期望薪酬水平下降，最終使得優勢不公平程度與下一期的期望薪酬呈負相關關系。

其次，在教育背景影響方面，劣勢不公平變量Lfcom1和教育背景Bg交互項的滯后項系數為正，其中滯后二期顯著為正，這表明了高管的嫉妒強度將會增加未來的期望薪酬。這是因為表2的回歸結果表明教育程度越高的高管具有更強的公平偏好心理，因此對于相同程度的劣勢不公平，教育程度較高的高管，其嫉妒偏好強度較大，由此引起未來期望薪酬的增幅也越大，其中，滯后二期系數顯著，表明這種嫉妒偏好對未來期望薪酬最終影響存在兩年的時滯。而優勢不公平變量Lfcom2和教育背景Bg交互項的滯后系數為負，其中滯后一期系數顯著為負，這反映了高管的同情偏好會使得未來期望薪酬減少，這是因為教育程度越高的高管具有較高的同情偏好強度，因此對于相同程度的優勢不公平，降低更多的薪酬水平有利于減少薪酬差距，促進其積極性。綜上可見，實證結果與上述的理論推導結論相一致。

表3 公平偏好對薪酬決定影響的實證結果

注：*、**和***分別代表1%、5%和10%的顯著性水平，為節約篇幅，此處省略了時間和年度變量系數。自相關檢驗P值中P1表示擾動項差分一階自相關檢驗P值，P2表示擾動項差分二階自相關檢驗P值。

6 結語

通過對FS模型進行改進，將國企委托人和代理人的公平偏好同時融入到國企多任務目標的激勵模型中，探討委托人和代理人公平偏好下國企高管的最優薪酬激勵機制及其內在關系，研究發現在國企高管的經營任務目標上，從薪酬結構上看，在多任務成本函數為獨立關系、互補關系或者替代性足夠小時，高管嫉妒偏好使得最優薪酬激勵強度增加，而高管同情偏好和政府主管部門公平偏好使得最優薪酬激勵強度減少，從而使得最優業績薪酬激勵向公平工資回歸，但受參與約束的限制，公平偏好對固定工資的影響不確定，取決于具體參數數值。從多任務相關性上看，高管嫉妒偏好在多任務成本為互補關系時對最優薪酬激勵強度的影響比為替代關系時大。從兩種公平偏好的相互關系上看，高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好都會削弱對方最優薪酬激勵強度的邊際影響程度，表現出一定的替代效應。

從影響途徑來看，公平偏好對總體期望薪酬的影響表現為間接影響和直接影響，在間接影響下，公平偏好先影響最優薪酬激勵強度，進而再影響總體期望薪酬水平，從而使得總體期望薪酬向公平工資回歸；而在直接影響下，高管的嫉妒偏好直接引起總體期望薪酬增加，但由于高管的參與約束條件對固定薪酬的約束，高管的同情偏好和政府主管部門的公平偏好對總體期望薪酬水平的影響取決于具體參數的取值，因此若在滿足參與約束條件下，高管和政府主管部門公平偏好的直接和間接影響將會共同促進高管總體期望薪酬向公平工資調整。

在社會責任任務目標上，任何顯性薪酬激勵都不能為該任務目標提供有效的激勵作用，因此政府不應該通過顯性薪酬方式來激勵高管的社會責任任務目標，而需借助于行政職務升遷、在職消費、市場聲譽等隱性激勵。這為國企存在大量的隱性激勵提供了一個解釋。

實證分析結果與理論分析結論相一致，表明國企委托代理關系中存在顯著的公平偏好行為，高管和政府的公平偏好心理驅動高管未來的期望薪酬向公平工資調整，實證結果還發現教育程度較高的高管具有較強的公平偏好。總而言之，上述的理論推導結論是合理的，它為解決我國國企高管薪酬激勵中的公平問題的提出了一個新的視角，對政府主管部門在激勵效率和收入分配公平的權衡上有重要的參考價值。但本研究還存在一些尚不能解決的問題，如沒有在實證分析中區分開高管的同情行為和政府主管部門公平偏好的效應，這也將是我們進一步的研究方向。

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Research on Multi-task and SOEs'Executive Compensation Incentive Based on Fairness Preference

YAN Yan-yang1，JIN Peng2
（1.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha 410079，China；2.Bank of China Hunan Branch，Changsha 410005，China）

Through bringing fairness preference of principal and agent into multi-task principal-agent model，optimal incentive mechanism of SOEs'executives are studied based on fairness preference.The results show that in the aspect of production task，when multi-task cost function is independent and complementary or substitution is enough small，the fairness of SOEs'principal and agent would make optimal compensation back to fair level by the paths of both direct and indirect impact.And the indirect impact represents that fairness firstly impacts expect compensation by impacting optimal incentive intensity firstly.The fairness preference between principal and agent exists substitutive effect.In the aspect of social stability task，explicit incentive is not efficient way for this task，so government needs resort to implicit incentive.Besides，it can be found that the executive with higher education level has more strong fairness preference. Key words：fairness preference；multi-task principal-agent；compensation incentive；SOEs

F062.5

A

1003-207（2014）07-0082-12

2012-02-10；

2012-12-30

教育部博士點基金資助項目（20110161110022）；國家自然科學基金重點項目（71031004）；國家自然基金創新研究群體項目（71221001）；教育部創新團隊項目（IRT0916）；湖南省自然科學基金創新群體項目（09JJT02）

晏艷陽（1962-），女（漢族），湖南益陽人，湖南大學金融與統計學院，教授，博士生導師，研究方向：公司金融、金融統計.