高管薪酬與企業風險承擔

●夏 沖

一、引言

相對較低的風險承擔會降低企業資本配置效率（Faccio et al.，2012），更高的風險承擔水平有利于提高企業的資本配置效率和企業價值（余明桂等，2013；蘇坤，2017）。風險承擔對企業價值有著重要影響。目前學術界對企業風險承擔影響因素的研究很多，取得了豐富的成果，研究內容包括投資者保護、所有權性質、股東行為、董事會規模、高管權力和高管薪酬等。

在高管薪酬方面，相關研究發現高管薪酬中的股權激勵有助于管理層克服風險規避傾向（蘇坤，2015），降低代理成本；股權激勵與風險承擔之間并非簡單的線性關系，而是呈倒U形關系（李小榮、張瑞君，2014）；當薪酬和股權薪酬同時存在時，期權性質的薪酬占比降低后，高管會更傾向于從事低風險的活動（Gormley et al.，2013）。 基于我國薪酬仍是貨幣薪酬形式為主的本土情境，股權激勵的經驗證據在我國無法適用。國內關于薪酬與企業風險承擔方面的研究較為稀缺，吳育輝和吳世農（2010）研究發現高管高薪并未有效降低公司的代理成本，反而提高了代理成本；而張瑞君（2013）研究發現薪酬激勵的增加能提升高管承擔風險的水平。顯然，對于高額薪酬的激勵效應并未取得一致共識。在我國新興加轉軌的經濟背景下，上市公司高管薪酬普遍較高，而薪酬的激勵作用究竟如何，是否能有效地降低代理成本，提升企業價值，尚未有確切的結論。

本文基于我國高管薪酬較高的背景，從實證的角度出發，研究高管薪酬對企業風險承擔的影響。研究發現，企業風險承擔與高管薪酬負相關，企業的性質和成長性會對這種關系產生影響，在國有企業和高成長性的公司中，這種負向關系更加明顯。本文的主要貢獻在于，運用實證檢驗的方法從高管薪酬的角度出發研究企業風險承擔，豐富了企業風險承擔影響因素的研究。

本文其余內容安排如下：第一部分為理論分析與研究假設；第二部分為研究設計；第三部分為實證檢驗與分析；第四部分為研究結論。

二、理論分析與研究假設

高管會影響企業風險承擔 （呂文棟等，2015），進而會影響企業價值。在風險偏好上，股東為了追求個人收益最大化，既不會過度追求高風險，也不會刻意規避風險，且股東可以通過多元化投資降低自己投資組合的整體風險 （Faccio et al.，2011），因此，投資者是風險中性的。而高管將自己的人力資本和大部分財富與公司關聯在一起，面臨的風險高于股東，因此和所有者相比，高管是風險規避的。在所有權與經營權分離后，高管規避風險的傾向會給所有者造成價值損失，而薪酬是連接高管與公司的主要紐帶，也是影響高管行為的主要因素，因此，為了緩解所有者與股東之間利益沖突，薪酬成了激勵高管的主要考慮之一。

在我國，高管薪酬彈性較低，薪酬在一段時間內波動性較小。也就是說，企業投資高風險項目獲得超額收益并不會增加高管的報酬，高管回避風險不會降低其報酬。在這種情況下，高管積極承擔風險的收益為零，因此高管會盡可能規避風險。當薪酬總額會隨業績增長而有適當增長時，高管承擔較高風險可能使報酬增加，高管有動機承擔風險。然而當承擔風險可能帶來的收益小于承擔風險的成本時，高管傾向于規避風險。且承擔風險的損失大小受目前薪酬水平的影響，目前薪酬越高，可能的損失就越大。從成本收益的角度考慮，高管更可能會規避風險，傾向于保守經營，穩住自己現有的職位以獲取持續的高薪酬；而且薪酬水平越高，高管這種規避風險的意愿會越強烈。目前國內高管薪酬水平普遍較高，因而高管規避風險的動機會更強。基于上述分析，本文提出如下假設：

H1：高管薪酬與企業風險承擔負相關。

國有企業與民營企業有著顯著的差異，與非國有企業相比，國有企業高管一般有政府職位，不求有功但求無過是政府官員晉升過程中的主流心態，不出問題便是好的業績，高管為了自身的晉升，規避風險的動機更強。而且，國有企業往往承擔著多重任務，并非以經濟收益最大化為唯一目標，目標多元導致國有企業存在一定程度的冗員現象，冗員負擔顯著降低了高管的薪酬與企業業績之間的敏感性（張敏等，2013），使得業績考核對薪酬的約束力更弱，為高管規避風險創造了更便捷的條件。而且，我國針對國有企業高管的薪酬出臺了一系列的文件，限制高管薪酬的增長，國企高管的薪酬上升空間受到進一步的限制，這些都可能成為打擊國企高管承擔風險的重要影響因素。和民營企業相比，國有企業具有顯著更低的風險承擔水平（李文貴、余明桂，2012），這可能正是國有企業存在的上述特征使得高管風險規避行為更甚而導致的結果。基于上述分析，本文提出如下假設：

H2：所有權性質會影響高管薪酬與企業風險承擔之間的關系，國有企業會強化這種關系。

所有權性質會通過影響高管行為而影響到薪酬與風險承擔之間的關系，企業的成長性則會對風險承擔產生重大影響，因而也會影響到薪酬與風險承擔之間的關系。因為企業的風險承擔水平受到企業外部投資機會的影響，當企業缺少外部投資機會時，即使企業有意愿、有資源進行風險投資，投資項目的匱乏也會使得企業難以提高風險承擔水平（張敏等，2015），而高成長性企業和低成長性企業面臨的投資機會存在明顯的差異，一般來說，成長性越高，企業投資新項目的機會越多。企業投資新的項目存在較大的不確定性，風險較高，因而在高成長性企業中，高管有更多的機會承擔風險；而在低成長性的公司，公司發展機遇較少，高管承擔風險的機會相應較少。在低成長性公司中，由于缺乏投資機會，高管的風險規避行為可能無法表現出來，而在高成長性企業中，高管承擔風險的機會較多，高管規避風險的行為更有可能發生。基于上述分析，本文提出如下假設：

H3：企業成長性會影響高管薪酬與企業風險承擔之間的關系，高成長性會強化這種關系。

三、研究設計

（一）檢驗模型

本文建立如下模型來檢驗本文提出的三個假設。

式（1）中Riskit是被解釋變量，代表企業風險承擔；LnSalary代表高管薪酬，表示一系列控制變量，和分別表示對行業和年度進行控制的虛擬變量。

被解釋變量Riskit表示企業i在第t年的風險承擔，參考John等（2008）和余明桂等（2013）文獻的研究方法，本文將采用盈利的波動性來衡量企業風險承擔，企業盈利的波動性越高，Riskit指標值就越大，代表企業承擔的風險水平越高。Risk指標的具體計算公式如下所示：

式（2）中i表示企業，t表示年份，N表示觀測時間段的年數。

解釋變量LnSalary表示高管薪酬，用企業前三名高管的薪酬之和的自然對數作為指標值。考慮到其他可能影響企業風險承擔的因素，本文對部分變量進行控制。所有變量的名稱和定義如表1所示。

表1 變量定義

（二）樣本選擇與數據來源

本文選擇2009—2014年滬深兩市的上市公司作為研究對象，并對樣本公司進行了如下篩選：剔除ST和*ST公司，根據證監會2012年版行業分類規則，剔除了金融類公司，剔除數據缺失的公司，最終得到7590個樣本公司數據。本文的所有數據來自國泰安經濟金融研究數據庫（CSMAR）。本文回歸分析使用的統計軟件為Stata12.0。

四、實證檢驗與分析

（一）描述性統計分析

表2是描述性統計結果，主要描述了被解釋變量、解釋變量和控制變量的樣本量、均值、標準差、最大值、最小值、中位數等統計量。從表2可以看出，企業風險承擔變量Risk的平均值為0.032，表明企業風險承擔的平均水平為0.032；解釋變量Lnsalary的均值為14.050，最大值為15.920，最小值為12.150，表明高管薪酬對數的平均值為14.050，最高水平為15.920，最低水平為12.150；其他變量如Lev的均值為0.517，表示企業的平均資產負債率為51.7%；ROA的均值為0.083，表示企業的平均資產收益率為8.3%，Growth的平均值為0.194，說明企業主營業務收入年均增長率為19.4%，平均水平較高；First均值為0.359，表明企業第一大股東平均持股比例為35.9%，股權集中度較高；State變量均值為0.597，說明超過一半企業的最終控制人為國家。

表2 描述性統計

（二）相關性檢驗

表3 列示了主要變量間的Pearson相關系數，反映主要變量之間的相關關系。從表3中可以看出被解釋變量Risk與解釋變量LnSalary之間的相關系數為-0.181，為負數，且在1%的水平上顯著，說明企業風險承擔與高管薪酬之間呈現負向相關關系，即高管薪酬越高，企業風險承擔越低。從表3中還可以看出，企業風險承擔變量與控制變量中的 Size、Growth、BM、First、Age、State 等變量在 1%的水平上顯著相關，說明本文選擇的控制變量具有一定的代表性。

（三）回歸分析

為了驗證本文的研究假設H1，我們對式1檢驗模型進行回歸，得到的回歸結果如表4列（1）所示。從表4列（1）中可以看出，解釋變量LnSalary的系數為-0.002，系數為負，且在1%的水平上顯著。說明在控制了其他可能影響企業風險承擔水平的因素及年度和行業的基礎上，企業風險承擔水平與高管薪酬存在負相關關系，即高管薪酬越高，企業風險承擔水平越低。說明高額的高管薪酬無法激勵高管承擔更多的風險，反而強化了代理成本的負面影響，回歸結果有力地支持了本文的研究假設。

此外，Lev回歸的系數顯著為正，說明企業的資產負債率越大，杠桿越高，企業承擔的風險越高，與實際經驗相一致。Size的系數顯著為負，說明企業規模越大，企業的風險承擔水平反而會降低；從理論上講，企業規模越大，企業越有可能朝多元化的方向發展，從而降低企業的風險承擔水平。Growth的系數顯著為正，說明企業成長性越好，企業的風險承擔水平越高；企業成長性好，反映企業面臨的發展機會更多，因而更有可能接觸和嘗試高風險項目，處于高成長階段的企業，也有更強的動機去創新和承擔風險。Age的系也數顯著為正，說明企業上市時間越長，企業的風險承擔水平越高；從一方面考慮，企業上市時間越長，企業的風險控制和管理能力會越強，企業承擔風險的閾值會上升，另一方面，企業上市時間越長說明企業在資本市場經歷的時間越久，面臨和接觸的環境更具多樣化，更易發現投資機會，因此企業風險承擔水平隨上市年限的增加而提高也符合邏輯。State的系數顯著為負，說明企業的國有屬性會降低企業的風險承擔水平。一方面，國有企業所有者缺位問題經常會導致內部人控制問題產生，高管為了個人的私利會規避風險；另一方面，國企高級高管多為政府官員，這類高管出于政治晉升的目的會偏向于保守經營，不愿承擔較大的風險，因而國有企業的風險承擔水平要低于非國有企業的風險承擔水平，因此，State系數的回歸結果與我們的預期是相一致的。

為了檢驗假設H2，我們將研究樣本劃分為國有企業和非國有企業兩個子樣本，對兩個子樣本單獨進行回歸分析，得到的回歸結果如表5列（1）所示。對比國有企業組和非國有企業組樣本的回歸結果，我們發現在國有企業樣本組中，企業風險承擔水平仍然與高管薪酬呈現出顯著的負相關關系，而在非國有企業樣本組中，這種相關關系不存在。子樣本國企樣本組中Lnsalary的回歸系數為-0.004，與總體樣本的回歸結果-0.002相比，可以發現在國企中高管薪酬增加對企業風險承擔產生的負向影響更大，說明企業的國有屬性強化了高管薪酬與風險承擔的負向相關關系。

為了檢驗假設H3，我們按照企業成長性的高低將樣本劃分為高成長性和低成長性的兩個子樣本，當公司的成長性高于樣本整體平均值時，我們將其劃分為高成長性公司，反之，將其劃分為低成長性公司。我們對高成長性和低成長性的兩個子樣本分別進行回歸，得到的回歸結果如表5列（2）所示。從表5列（2）的回歸結果看，高成長性樣本組中包含2522個樣本數據，低成長性樣本組中包含5068個樣本數據，占樣本數據的66.77%，說明大部分公司的成長性低于樣本平均水平；高成長性的樣本組中解釋變量LnSalary的回歸系數仍然是顯著為負，表示高管薪酬與企業風險承擔顯著負相關；而在低成長性樣本組中，上述關系并不存在。子樣本高成長性樣本組中Lnsalary的回歸系數為-0.006，與總體樣本的回歸結果-0.002相比，可以發現在高成長性企業中高管薪酬增加對企業風險承擔產生的負向影響更大，說明了企業的高成長性強化了高管薪酬與風險承擔的負向相關關系。

（四）穩健性檢驗

本文從以下幾個方面進行穩健性檢驗以增加本文研究結果的可靠性。

1、調整風險承擔變量的觀測時間段。本文在前面的回歸中采用資產收益率的波動性衡量企業風險承擔水平，用最近3年資產收益率的標準差作為風險承擔變量的值，為檢驗研究結果的可靠性，在穩健性檢驗中將觀測時間段延長到4年，用近4年的資產收益率的標準差作為衡量企業風險承擔水平的值。

表3 主要變量間Pearson相關系數矩陣表

2、調整風險承擔變量的度量方式。本文在前面的回歸中采用企業近3年資產收益率的標準差衡量企業風險承擔水平，在穩健性檢驗中我們用同行業的資產收益率平均值對每家公司每年的資產收益率指標進行調整，再計算調整后資產收益率的標準差。計算該指標的具體思路是：先根據企業息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）和企業總資產（ASSETS）計算出企業資產收益率（ROA，ROA=EBITDA/ASSETS），然后對某一年同行業的企業計算行業平均資產收益率，用企業資產收益率減去行業平均資產收益率，消除行業差異對ROA的影響，得到調整后的資產收益率（ROA_ADJ），選取一定觀測時間段，計算在觀測時間段內ROA_ADJ的標準差，以此作為風險承擔變量的值。穩健性檢驗中選取的觀測時間段為仍3年。

式（3）中i表示企業，t表示年份，N表示觀測時間段的年數；式（4）中X表示樣本中某一行業內企業的數量總和，k表示某行業內第k家企業。

3、調整高管薪酬的度量方式。本文在前面的研究中用企業披露的前三名高管薪酬的自然對數值作為衡量高管薪酬變量的值，在穩健性檢驗中，我們用公司前三名董事、監事和高管的薪酬之和的自然對數作為高管薪酬的替代指標。用調整后的高管薪酬指標進行回歸。

我們發現上述3種穩健性檢驗的結果同樣支持我們的三個研究假設，本文僅在表 4（2）、（3）、（4）中列出了對H1的3個穩健性檢驗的結果。

五、結語

企業風險承擔對企業價值和一國經濟發展有重要影響。高管出于各方面的原因往往不愿意承擔過高的風險，這往往會損害企業價值。本文通過實證研究發現，在我國高薪酬的背景下，企業風險承擔與高管薪酬之間存在顯著的負相關關系，企業的性質和成長性會對這種關系產生影響，在國有企業和高成長性的公司中，這種負向關系更加明顯。本文的研究結論在調整風險承擔和高管薪酬的度量指標進行穩健性檢驗后仍然成立。

表4 多元線性回歸結果表

本文的主要貢獻在于，從高管薪酬的角度出發研究企業風險承擔，運用實證檢驗的方法進行研究，豐富了企業風險承擔影響因素的研究。

表5 多元線性回歸結果表

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