金融業內薪酬差距對企業績效和價值的影響研究
——來自中國金融業上市公司的經驗證據

楊竹清

(江門農村商業銀行，廣東 江門 529100)

一、引言

近年行業間、企業內的薪酬差距、收入差距問題引起了各界廣泛的關注。金融業作為人均收入或高管薪酬連年排名最高的行業之一，一直處在輿論的風口浪尖。如國家統計局數據顯示，2017年平均工資最高的三個行業分別是信息傳輸、軟件和信息技術服務業70415元，科學研究和技術服務業58102元，金融業52289元，分別為全國平均水平的1.54倍、1.27倍和1.14倍。即使在金融行業內部，銀行、證券、保險業的薪酬差距也十分明顯，各公司之間或公司內部薪酬差距更是厲害。如Wind數據顯示，在差距最懸殊的2015年，證券業人均薪酬74.99萬元，保險業人均薪酬17.32萬元，銀行業人均薪酬15.90萬元。高管薪酬方面，保險公司的高管平均薪酬高達約200萬元，超越銀行、證券行業高管，躍居首位；上市券商的高管平均薪酬為186萬元；11家上市銀行的高管平均薪酬不到100萬元，不及保險業高管平均薪酬的一半。銀行嚴重分化，由于國企發布“限薪令”，國有大行高管的薪水慘遭腰斬，與員工薪酬差距逐步縮小，同時加上互聯網金融沖擊、經營壓力增大等作用，促發了銀行業高管的離職潮。那么，金融業內如此廣泛的薪酬差距，是否會促進效率的提高、進而促進企業績效的提升呢？或者銀行業不斷縮小高管員工間薪酬差距是否有利于提升它的績效？在金融業內，銀行、證券、保險等不同類型機構之間薪酬差距對績效的效應是否不同？

關于薪酬差距的效應研究，存在“錦標賽”和“行為”理論兩種截然不同的理論，前者認為薪酬差距可以改善員工工作態度、提高個人和組織績效，后者認為薪酬差距過大會破壞員工的合作關系而有損于個人和組織績效，兩種理論都有相應的實證支持。金融業具有其特殊性，典型服務業、凈利潤相對較高、重個人能力也重視團隊合作、薪酬差距明顯。金融業目前何種理論占主導作用，需要我們進一步檢驗。因此，選擇目前業內和公司內部薪酬差距最顯著的金融行業作為研究對象，研究結論將給其他行業(尤其是類似服務業)的企業經營決策和政府監管政策制定等帶來重要的啟示和借鑒，盡可能實現效率和公平兩者兼得，也將為薪酬制度理論提供獨特視角的重要的文獻補充。

二、文獻回顧

隨著人們對收入差距的更多關注和相對公平的更多追求，薪酬差距的相關研究愈發豐富，較多文獻探討了內部薪酬差距對企業績效和效率的影響，并考察了國企和非國企薪酬差距效應的差異。主要可分為以下幾方面：第一，內部薪酬差距與企業績效，主要形成了錦標賽理論和行為理論。如蔡蕓等(2019)[1]實證發現高管與員工薪酬差距與企業績效間存在倒 “U”型的關系，而不適用于簡單的錦標賽理論或行為理論來解釋。孫凱等(2019)[2]證實了創業企業的薪酬差距對績效的正影響。胡奕明和傅韜(2018)[3]實證發現內部薪酬差距與企業績效存在顯著正“U”型關系。胡秀群(2016)[4]分析了不同市場化程度下高管與員工間薪酬差距的激勵效應，認為地區市場化進程越高，激勵效應越明顯。趙穎(2016)[5]分析了國有企業的高管員工薪酬差距的激勵效應，認為地方國企的股權激勵有較明顯的激勵效應。張棟和楊興全(2015)[6]分析了商業銀行的薪酬差距與績效的關系，認為高管團隊間的絕對薪酬差距有利于激勵核心高管提高業績，高管與員工的絕對和相對薪酬差距與業績顯著正相關。高良謀和盧建(2015)[7]采用制造業面板數據和門限模型分析了內部薪酬差距對企業績效的非對稱激勵效應，內部薪酬差距與企業績效間存在倒“U”型關系，且正向激勵效應隨著差距的變化而有所差異，即具有顯著的門限特征。Cheng 等(2011)[8]研究發現銀行高管薪酬與業績存在顯著正相關關系。黎文靖等(2014)[9]研究了外部薪酬差距的激勵作用，指出非國有企業的高管外部薪酬差距與企業業績正相關，但國有企業的高管外部薪酬差距與企業業績并不存在顯著相關關系。常健(2014)[10]、張麗平等(2013)[11]、胥佚萱(2010)[12]、劉春和孫亮(2010)[13]、Jayant(2009)等[14]、Lallemand 等(2004)[15]的研究亦支持了錦標賽理論。Tao等(2016)[16]用美國職業棒球聯盟的數據研究支持了團隊合作假說而不是錦標賽理論，認為過大薪酬差距不利于團隊表現。Fahlenbraeh和Stulz(2010)[17]研究了次貸危機中高管薪酬和銀行業績表現問題，發現激勵高的高管所在銀行業績表現比激勵差的銀行業績表現更差。Grund等(2008)[18]利用丹麥公司數據研究發現了員工薪酬差距與公司經營兩者的負相關關系，且此關系在白領員工中更為顯著。Martins(2008)[19]基于葡萄牙公司的數據也有類似發現。第二，薪酬差距與企業效率。如楊竹清和陸松開(2018)[20]、劉美玉和姜磊(2019)[21]分析了內部薪酬差距與企業效率的關系問題，且考察了股權激勵的調節效應，發現了內部薪酬差距與企業效率間正相關且存在倒“U”型關系。繆毅等(2016)[22]使用DEA方法測算制造業員工的生產效率，發現檢驗了內部薪酬差距過大導致的分配不公對員工行為的影響，結果發現，內部薪酬差距過大不僅降低了員工的生產效率，同時還削弱了薪酬對員工的激勵作用。Gupta等(2012)[23]指出，實際上薪酬差距所帶來的具體后果目前尚未有定論，只有薪酬差距在適當的范圍內才能有助于生產效率的提升。Faleye等(2010)[24]分析了標普500公司的管理層與員工間薪酬差距對勞動生產率的影響，發現了兩者之間具有顯著負向關系。Mahy 等(2011)[25]研究了薪酬差距對公司生產率的影響，發現公司內部薪酬差距對生產率有正向影響，但這種影響會隨著薪酬差距的擴大而減小。Jirjahn和Kraft(2007)[26]用德國制造企業數據研究認為，薪酬差距對生產效率的影響有賴于行業相關制度、環境和以前的激勵措施(如內部晉升還是貨幣激勵)。第三，薪酬差距的其他影響。朱芳芳和李海艦(2018)[27]研究認為高管薪酬差距與企業研發投入有顯著正相關關系。郭新華和劉輝(2018)[28]分析了家族企業的薪酬差距與企業成長的關系，認為兩者間存在顯著正向關系，且具有明顯的區間效應。雷霆和周嘉南(2014)[29]研究指出，股權激勵計劃的實施已成為高管內部薪酬差距擴大的主要因素；在股權激勵作用下，高管內部薪酬差距的擴大會增加企業權益資本成本。楊志強和王華(2014)[30]認為內部薪酬差距越大，盈余管理程度越高，而且相對于分散持股或者存在股權制衡的公司，股權集中的公司這種效應更加明顯。

總體來看，目前研究文獻較多集中在企業內部薪酬差距效應的方面，且多研究對企業績效的影響，或單獨選擇制造業或銀行業企業作為研究對象，國內大部分的實證研究支持“錦標賽”理論，認為這可能是因為我國的改革開放政策導向，效率為先、公平次之的分配原則，以及人們脫貧致富的意愿強烈等原因所致。或者認為相比發達國家，目前我國企業內部薪酬差距仍不大，所以加大薪酬差距激勵效應明顯。但遺憾的是，作為薪酬差距非常顯著的高管薪酬和行業平均薪酬最高的金融業仍十分缺少相關研究，而研究開放和市場化水平較高的金融業薪酬差距的激勵效應將具有十分重要的啟示意義。因此，本文嘗試在研究樣本和研究視角方面做出創新，以我國金融業上市公司為樣本，包括銀行、證券、保險及其他金融公司，采用不同方法研究業內、公司內部薪酬差距對績效的影響問題。

三、研究假設

(一)高管間薪酬差距與績效

無論基于經濟人或社會人的視角，比較工資、薪酬差距都被視為決定工人努力程度的重要因素(劉春和孫亮，2010)。根據經理人市場理論，當職業經理人能夠在市場中自由流動時，聲譽機制作為一種隱性契約能夠激勵經理人努力工作，從而提高企業價值。對于高管來講，薪酬高低直接傳遞出其能力信號，關乎其在經理人市場的競爭力，往往越高薪酬的管理者可能越會被認可。薪酬低的高管可以通過努力工作把企業業績做好以此建立聲譽，借助經理人市場獲得較高薪酬的職位，或者借此向原公司董事會提出加薪要求以獲得較高薪酬，從而產生正向的激勵效應；而薪酬高的高管憑借業績和聲譽而獲得較高的薪酬水平，高額薪酬又會激勵其他高管參與現有職位的競爭，增加原有高管被解聘、更換的風險，那么原有高管為了維持良好的聲譽和高水平的薪酬，應對來自其他高管的競爭壓力，會傾向努力工作，從而也存在正向的激勵效應(黎文靖等，2014)。我國改革開放三十多年，經理人市場逐漸成熟有效，聲譽機制更好地發揮作用，從近年頻繁的銀行高管跳槽可窺一斑。金融業是我國開放程度、市場化和國際化水平較高的行業，整個金融體系建設借鑒于西方發達國家，企業追求利潤最大化目標、個人以業績定勝負，金融生態以叢林法則為基礎、優勝劣汰，經理人聲譽機制在金融業能更好地運行。因此，金融行業加大高管間薪酬差距，能起到很好的激勵效果，激勵高管們更努力工作，從而改善企業經營績效。因此，提出：

假設1：金融業內同類企業之間高管間薪酬差距與績效價值顯著正相關。

假設2：金融企業內部高管間薪酬差距與績效價值顯著正相關。

(二)高管與員工間薪酬差距與績效

參照點契約論指出，人們關注自身收入的同時，也關注與他人的收入差距。受收入水平影響，我國企業員工最易受到薪酬和職位晉升的激勵，薪酬水平和差異是員工最關注的因素，也是影響其行為的重要因素(張棟和楊興全，2015)。當薪酬制度公平透明、團隊合作相對較少時，拉大高管與員工間薪酬差距、形成你追我趕的競賽文化，一方面激勵高管為保持現有職位和薪酬水平更加努力投入，從而提高公司業績；另一方面能激勵員工為達到這樣的薪酬待遇而努力工作，也為低層級管理人員和員工樹立榜樣。而且在我國現在的社會經濟發展階段，企業層級分明、按勞分配，不同層級對應的收入差距較大，且人們致富愿望強烈，薪酬差距更多的被認為是努力程度的反映，而較少去思考公平問題，所以薪酬差距能起到較好的激勵，符合錦標賽理論解釋。因此，提出：

假設3：金融企業內部高管與員工間薪酬差距大小與績效價值正相關。

自古以來“患寡而患不均”的“平均主義”深刻地影響著每個人的思想和行為。隨著薪酬差距的擴大和收入水平的提高，員工因薪酬差異會產生不同程度的嫉妒和攀比、愧疚和同情等心理，會增加不同層級員工薪酬的不平等和受剝削的不公平感，這不僅會影響他們的努力程度、導致工作低效率，且使其做出高估自己能力與產出的評價，更關注結果公平(薪酬)而忽視個體能力差異。這是因為薪酬差距比起能力差別更易衡量，員工更容易對他們得到了什么而不是貢獻了什么做出判斷，即使收入差距由生產力水平的不同造成，也有可能會招致不滿。高管與員工之間合適的薪酬差距有助于員工認識到自己的價值，團隊意識更強，并更加積極地投身到組織的發展中去，不利于提高業績。因此，提出：

假設4： 金融企業內部高管與員工間薪酬差距與績效存在非線性關系。

四、變量說明和模型設計

(一)數據說明

根據證監會要求，2005年后所有上市公司應披露每一位現任董事、監事和高管在報告期內所獲得的薪酬( 包括基本工資、各項獎金、福利、補貼、住房津貼及其他津貼)，且考慮到2007年的全球次貸危機，因此，本文選擇我國深滬上市公司金融類企業2008年至2015年數據為研究對象，共400個樣本。樣本數據來自Wind數據庫和CSMAR數據庫及以各公司年報作為補充。使用分析軟件stata13.0。

(二)變量和模型

(1)解釋變量——薪酬差距(WD)。參考張棟和楊興全(2015)、黎文靖等(2014)學者的研究，選用金融業內薪酬相對差距、公司內部高管間以及高管與員工間薪酬的絕對差距和相對差距衡量企業內部薪酬差距，具體如下。

①金融業內高管之間相對薪酬差距(IMWD)= 金融行業前三名高管薪酬總額/上市公司前三名高管薪酬總額

①公司內部高管之間絕對薪酬差距(MAWD)=Ln[董監高前三名薪酬總額/3-(領取報酬的董監高總額-董監高前三名薪酬總額)/(領取報酬董監高人數-3)]

③公司內部高管員工間絕對薪酬差距(MEAWD)=Ln[領取報酬的董監高薪酬總額/領取報酬董監高人數-(TSE/(員工人數-領取報酬董監高人數)]

⑤TSE=支付給職工以及為職工所支付的現金-領取報酬的董監高薪酬總額(董監高指董事、監事、高管層)

(2)被解釋變量——績效(Perf)。分別采用總資產收益率(ROA)、凈資產收益率(ROE)、每股收益(EPS)、托賓Q值(TobinQ，市值/總資產)和凈利潤(NP，取自然對數)衡量。

(3)控制變量。根據已有相關研究(黎文靖等，2014；劉春和孫亮，2010)和金融行業的特點等，選擇企業規模(Asset，取自然對數)、資產負債率(LEV)、上市時長(Age，數據年份減去上市年份)、高管總人數(NM，取對數)、人均資產(AA，總資產/總員工，取對數)、人力投入回報率(Rop，稅前利潤/薪酬總額，取對數)、外部董事比(Inp，獨立董事人數/董事會總人數)等作為控制變量。另外，年份(Year)及所屬細分行業虛擬變量Bank(為銀行取1，否則取0)和SEC(為證券公司取1，否則取0)。因此，建立以下回歸模型：

Perfit=β0+β1WDit+β2Assetit+β3LEVit+β4Ageit+β5NMit+β6AAit+β7Inpit+β8Ropit+β9Bankit+β10SECit+βyYear+εit

(1)

為探索企業內部薪酬差距與績效之間的非線性關系，在以上方程中加入WD的平方項，形成以下回歸模型：

(2)

五、實證結果分析

1.描述性分析

表1列示了各變量的均值、標準差、最小值、最大值及各百分位的值，從中可知，金融業整體凈利潤較高，但總資產收益率并不高，其均值為0.03，50分位數為0.01，最大值為0.65。同時，金融業內各公司的內部薪酬差距WD展現出較嚴重的差異，尤其高管與員工之間的薪酬差距分布范圍甚廣。以高管與員工間相對薪酬差距(MERWD)為例，均值、標準差分別為6.31、6.13，而最小值、最大值分別為0.25、51.04，遠大于A股全部上市公司的薪酬差距。總體來看，各變量的數據分布為本文研究提供了良好的數據支持。

表1各變量描述性統計分析

均值標準差最小25分位50分位75分位最大ROA0.030.05-0.180.010.010.030.65ROE16.1218.65-37.908.5015.6819.97264.20TobinQ0.991.590.050.090.511.1715.17EPS0.790.74-0.430.270.551.104.93NP21.712.4411.220.1821.7723.4726.35MAWD13.651.288.5813.0013.8814.4516.09MRWD2.642.800.251.442.012.9738.99IMWD0.020.020.000.010.020.030.10MERWD6.316.130.256.134.867.4251.04MEAWD13.630.9610.3313.1613.8114.3315.29LEV74.1721.532.5962.3979.4593.3499.16Asset25.743.0015.7723.6425.8328.2430.73NM3.260.342.203.043.333.503.93AA16.791.1911.4515.9816.8717.8118.80Age7.146.150261324Rop5.260.721.994.955.325.6511.20Inp0.360.040.170.330.350.380.50

2.樣本分組分析

考慮到經營范圍和模式等性質不同，將樣本按銀行、證券、其他等分成三組，2008年至2015年各組薪酬情況均值情況見表2。首先，平均管理層總薪酬方面，2014年以前銀行業一直最高，且在2013年達到最高，2015年急減至2914.5萬元，也在2015年其被證券公司超越。其他金融企業總薪酬情況也有類似趨勢。這可能因為2015年各地對國企管理層薪酬控制趨嚴。其次，高管與員工間薪酬相對差距方面，三組之間MERWD較為接近，而且自2008年起銀行業呈遞減趨勢，如從2008年的平均10.1倍減至2015年的4.62倍；證券公司與其他金融企業則先上升后遞減，這可能受股市行情所影響。再次，高管間薪酬相對差距方面各組整體也呈下降趨勢，但相比MERWD，前者下降更慢，且銀行業仍是MRWD均值最大行業。最后，行業內高管薪酬相對差距方面，銀行的薪酬前三位高管薪酬總額與業內薪酬前三總額比例最大，但呈遞減趨勢至與其他兩組趨于接近。

表22008—2015年金融業薪酬均值情況

年份20082009201020112012201320142015管理層總薪酬(萬元)銀行3323.53263.03377.83176.73990.63917.43775.82914.5證券777.11413.52271.72227.41986.52513.22618.53402.5其他 867.5913.1968.81167.11532.71901.61807.51665.6MERWD銀行10.109.727.896.516.146.054.664.62證券3.435.678.086.906.496.285.554.98其他 4.816.066.975.965.287.995.425.26MRWD銀行2.595.282.752.963.043.032.892.08證券1.892.042.182.162.272.472.052.28其他 3.104.402.631.993.162.812.231.93IMWD銀行0.050.040.030.030.030.030.030.02證券0.010.020.020.020.020.020.020.02其他0.020.020.010.020.020.030.020.02

注：2008年至2015年，上市銀行前2年有15家，后6年有17家；上市證券公司分別有10、12、15、17、18、18、20、23家；其他金融公司前3年有9家，后5年為10家

為進一步檢驗，再按銀行和非銀行對樣本分組，并使用“T檢驗和秩和檢驗”兩組之間薪酬差距及績效的差異，結果見表3。在績效方面，銀行的總資產收益率和托賓Q顯著小于非銀行金融機構，但每股收益、凈資產收益率和凈利潤顯著大于非銀行金融機構，這說明上市銀行的總資產規模大、成長緩慢、凈利總量大，相對非銀行機構，總體績效較差。但在薪酬差距方面，除高管與員工薪酬相對差距(MERWD)外，銀行業的薪酬差距顯著大于非銀行金融機構。這初步說明金融行業中薪酬差距與績效之間的反向關系，即符合行為理論預期，但可能受其他因素影響，需要進一步分析。

表3樣本分組T檢驗和秩和檢驗

ROAEPSROETobinQNP銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行樣本124195135246135264122183136257均值0.0100.0381.2480.5418.9114.680.0951.59223.96820.530標準0.0020.060.8400.5424.02222.660.0581.8230.1170.126T/P值4.910.00-9.910.00-2.140.0169.050.00-17.780.00Z/P值11.030.00-9.4610.00-8.570.0014.670.00-14.2890.00MAWDMRWDMERWDMEAWDIMEWD銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行銀行非銀行樣本128195131206131210130198132206均值14.113.353.0342.3936.855.9813.8413.490.03130.02標準差1.031.3380.3220.1407.265.280.77411.0470.0220.015T/P值-5.330.00-2.0570.02-1.270.101-3.270.0006-5.540.00Z/P值-5.050.00-3.1370.002-0.980.324-2.590.009-4.850.00

3.金融業內企業之間高管的薪酬差距與績效

從表4可知，金融業內高管之間薪酬差距有利于改善企業的績效，尤其對TobinQ和EPS的正向作用較為明顯，在OLS或者固定面板效應回歸中IMWD系數符號都為正，只是顯著性程度存在不同。這表明在金融行業內聲譽機制、“錦標賽”理論更有效，行業內薪酬最高的管理者成為很好的“標桿和榜樣”，會有效激勵其他管理者們努力工作，改善企業績效，尤其是股票市場表現和股東回報。假設1得到驗證。此外，虛擬變量Bank與ROE顯著負相關而與EPS顯著正相關，這說明上市銀行的凈資產收益率表現不佳而股東回報較好；可能受股市行情所影響，是否為證券公司的虛擬變量SEC顯著與TobinQ、EPS負相關。

表4金融業內高管間薪酬差距與績效的回歸結果

OLS回歸固定面板效應回歸ROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)IMWD0.231?(1.85)38.164(0.60)8.432??(2.01)13.480???(6.25)0.176(0.93)239.773??(2.31)10.633?(1.93)2.446?(1.73)Rop0.053???(14.32)21.437???(11.48)-0.211(-1.36)0.397???(6.25)0.056???(14.18)25.739???(11.86)-0.240(-1.49)0.466???(9.41)LEV-0.000(-0.16)0.619???(6.58)-0.016??(-2.34)0.011???(3.48)-0.000(-1.64)0.782???(6.35)-0.003(-0.34)0.010???(3.42)Asset-0.008???(-4.79)-4.293???(-5.07)-0.293???(-4.73)-0.027(-0.95)-0.020???(-4.32)-16.209???(-6.29)-1.101???(-4.71)0.106?(1.80)NM-0.010(-1.12)-4.347(-0.98)-0.973??(-3.08)0.037(0.25)0.013(1.23)9.031(1.53)-0.319(-0.88)-0.022(-0.16)AA-0.007?(-1.88)-6.333???(-3.42)0.012(0.09)-0.128?(-2.04)0.009(1.49)2.921(0.83)0.418?(1.80)-0.219??(-2.74)Age0.000(0.96)0.110(0.54)-0.000(-0.04)0.006(0.87)0.004???(2.61)2.495??(3.16)0.130??(2.48)0.087???(4.82)Inp0.085(1.62)18.996(0.71)3.967??(2.12)3.089???(3.39)-0.030(-0.55)-19.389(-0.63)3.926??(2.19)0.839(1.19)Bank-0.009(-0.95)-8.027?(-1.71)0.146(0.45)0.362??(2.27)-0.010(-1.06)-7.966?(-1.72)0.194(0.60)0.309?(1.99)SEC0.006(0.72)-3.257(-0.81)-0.807???(-3.81)-0.337?(-2.46)0.006(0.77)-3.283(-0.82)-0.787???(-3.71)-0.317??(-2.36)常數0.053(0.85)76.939??(2.42)13.766???(6.33)-0.897(-0.83)0.055(0.74)142.749???(3.48)22.681???(6.48)-2.257??(-2.41)R-squared0.6430.4230.6450.4900.6670.5330.3900.542N264264238264264264238264F值27.8311.7825.0414.8630.9717.638.6418.27

注：“***”“**”“*”分別表示1%、5%、10%的顯著性水平，括號內為T值；控制年度，下同

4.企業內部高管之間薪酬差距與績效

表5結果顯示，內部高管間相對薪酬差距與績效方面，MERWD與ROA、EPS分別在10%、5%的水平顯著正相關，與ROE、TobinQ正相關但并不顯著，高管間的相對薪酬差距有利于提升公司績效，這支持了錦標賽理論。內部高管間絕對薪酬差距與績效方面，MAWD與ROA、EPS在10%的水平下顯著正相關，而與TobinQ在5%的水平顯著負相關，這表明高管間絕對薪酬差距不利于金融企業股票市場表現和企業價值，這可能因為受2008年次貸危機、股市長期低迷影響。

表5高管之間薪酬差距與績效的固定面板回歸結果

解釋變量為MRWD解釋變量為MAWDROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)WD0.001?(1.88)0.341(0.83)0.006(0.25)0.021??(2.25)0.004?(1.73)0.788(0.56)-0.192??(-2.60)0.050?(1.70)Rop0.055???(14.44)24.483???(11.49)-0.164(-1.05)0.477???(10.02)0.058???(14.20)26.344???(10.92)-0.034(-0.21)0.482???(9.64)LEV-0.000?(-1.68)0.767???(6.16)-0.002(-0.21)0.010???(3.56)-0.000?(-1.84)0.674???(4.87)-0.016??(-2.02)0.011???(3.89)Asset-0.008???(-4.61)-4.246???(-5.08)-0.309???(-4.96)0.001(0.04)-0.008???(-4.88)-4.312???(-4.84)-0.260???(-4.61)-0.034(-1.08)

續表

解釋變量為MRWD解釋變量為MAWDROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)NM0.014(1.28)8.858(1.48)-0.291(-0.79)-0.008(-0.06)0.009(0.71)8.457(1.10)-0.471(-1.15)-0.133(-0.84)AA0.009(1.51)2.633(0.74)0.388(1.65)-0.211???(-2.67)-0.012??(-2.57)-12.304???(-4.45)-0.410??(-2.57)-0.138?(-2.40)Age0.003?(2.53)1.733??(2.40)0.157???(3.05)0.096???(5.94)-0.000(-0.08)-0.271(-0.36)0.019(0.49)0.104???(6.69)Inp-0.025(-0.45)-27.769(-0.90)4.446??(2.45)1.172(1.70)0.042(0.71)9.759(0.29)3.945?(2.15)1.102(1.56)Bank0.013(1.42)-7.171(-1.55)0.244(0.74)-0.190(-1.12)0.010(1.07)-7.843(-1.65)0.326(1.13)-0.226(-1.36)SEC0.010(1.23)-2.349(-0.59)-0.775???(-3.63)-0.204(-1.39)0.005(0.60)-3.073(-0.75)-0.985???(-4.01)-0.269?(-1.86)常數0.025(0.36)112.354??(2.83)23.365???(6.63)-2.109??(-2.37)-0.135?(-1.85)19.043(0.45)11.666???(4.50)-1.686?(-1.91)R-squared0.6710.5220.3800.5510.6370.4440.3250.538N264264238264252252228252F值31.5816.898.2818.9427.7612.656.6918.43

5.內部高管與員工之間薪酬差距與績效

由表6結果可知，不管是絕對差距還是相對差距，高管與員工之間薪酬差距對績效的影響并不明顯。這可能因為，一方面，金融業平均薪酬已是各行業中最高，絕對薪酬數額已遠高于大多數行業企業，這種橫向比較帶來公平感和社會優越感能夠減弱員工的消極傾向；另一方面，金融業薪酬水平已使員工獲得社會中較好的生活水平和滿足感，大多員工可能傾向于去關注身體健康和生活本身，同時加上次貸危機后金融業薪酬水平飽受各界批評，從而金融業高管與員工之間薪酬差距的正向激勵效應也得到大大削弱。此外，伴隨銀行業高管與員工之間薪酬差距的不斷縮小，證券業和其他金融機構的高管與員工之間薪酬差距經歷波動，先增加后減少，從而可能中和了相互的作用，使得結果變得不明晰。

表6高管與員工之間薪酬差距與績效的固定面板回歸結果

解釋變量為MERWD解釋變量為MEAWDROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)WD0.001(0.92)0.076(0.24)-0.022(-1.26)-0.032???(-4.71)0.002(0.46)0.473(0.45)-0.033(-0.53)-0.057(-1.37)Rop0.055???(14.44)24.524???(11.55)-0.168(-1.08)0.479???(10.51)0.052???(11.35)16.126???(10.87)0.294???(2.98)0.567???(9.68)LEV-0.000(-1.61)0.772???(6.28)-0.002(-0.29)0.009???(3.49)-0.000(-0.78)0.245???(3.13)-0.014???(-3.12)0.008??(2.56)Asset-0.019???(-4.40)-13.892???(-5.69)-1.112???(-4.90)0.135??(2.57)-0.029???(-4.80)-7.111???(-3.70)-0.419???(-2.79)0.201???(2.65)NM0.012(1.09)8.306(1.41)-0.300(-0.84)0.007(0.06)0.020(1.69)5.373(1.42)-0.154(-0.64)-0.181(-1.21)AA0.010(1.52)2.496(0.71)0.350(1.54)-0.259???(-3.41)0.019???(2.88)5.916???(2.71)-0.305?(-2.00)-0.244???(-2.83)Age0.003???(2.62)1.751??(2.36)0.143???(2.81)0.077???(4.86)0.003??(2.37)0.711(1.51)0.102???(3.36)0.069???(3.71)Inp-0.042(-0.77)-31.661(-1.04)4.439?(2.51)1.090(1.66)-0.024(-0.44)5.960(0.34)1.202(1.12)0.691(1.00)Bank0.008(0.91)0.137(0.05)-0.875???(-6.21)-0.606???(-3.99)-0.002(-0.29)-2.851(-0.71)-1.024???(-3.71)0.120(1.19)SEC0.010(1.02)-1.466(-0.50)-0.466??(-2.95)-0.492???(-2.98)0.009(0.99)-7.497(-1.60)-0.200?(-1.69)0.394?(2.55)

續表

解釋變量為MERWD解釋變量為MEAWDROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)常數0.044(0.62)115.554??(2.93)23.177???(6.80)-2.346??(-2.77)0.074(0.85)-35.194(-1.24)15.138???(7.03)-3.263??(-2.92)R-squared0.6700.5210.3960.5850.6350.5810.5320.545N266266240266257257233257F值31.6717.08.9821.9825.9820.6714.9817.9

6.銀行和證券公司薪酬差距分組比較

由表7結果可知，第一，凈利潤方面，證券公司高管與員工之間相對薪酬差距與凈利潤顯著負相關，支持了行為理論，而銀行的此效應不顯著，兩者存在顯著區別，如系數差異T檢驗顯示其在10%的水平下顯著；業內高管間薪酬相對差距與凈利潤正相關，且在銀行和證券公司中存在顯著差異，僅后者在5%的水平顯著。第二，托賓Q方面，銀行中高管與員工之間相對薪酬差距和業內高管薪酬差距與托賓Q顯著正相關，而證券公司中，僅業內高管薪酬差距與托賓Q顯著正相關。這說明業內的高管薪酬差距激勵效應明顯，且銀行和證券公司中薪酬差距的激勵效應存在顯著差異。

表7銀行和證券公司薪酬差距效應比較分析

凈利潤TobinQ凈利潤TobinQ銀行(1)證券(2)銀行(3)證券(4)銀行(5)證券(6)銀行(7)證券(8)MERWD-0.002(-0.57)-0.053???(-2.62)0.003???(6.89)-0.016(-0.95)IMWD0.584(0.60)15.274??(2.41)0.361?(1.82)10.708??(2.22)Rop0.736???(12.41)1.233???(8.47)0.014(1.39)-0.164(-1.27)0.738???(12.36)1.125???(7.75)0.026??(2.08)-0.205(-1.64)LEV-0.020(-1.28)0.010?(1.73)-0.013???(-4.90)-0.025???(-5.11)-0.018(-1.17)0.007(1.22)-0.014???(-4.23)-0.027???(-5.57)Asset0.972???(56.71)1.209???(12.11)-0.009???(-3.40)0.007(0.09)0.979???(61.38)0.952???(9.01)-0.016???(-5.13)-0.130(-1.51)NM0.036(0.54)-0.057(-0.25)-0.013(-1.17)-0.159(-0.80)0.025(0.38)0.195(0.85)-0.004(-0.29)-0.026(-0.13)AA-0.415???(-6.94)-0.744???(-4.49)-0.023??(-2.31)-0.710???(-5.44)-0.389???(-7.53)-0.454???(-2.91)-0.056???(-5.42)-0.591???(-4.96)Age0.011???(3.02)0.004(0.40)-0.001(-1.24)-0.013?(-1.74)0.009??(2.07)-0.004(-0.46)-0.001(-0.61)-0.019??(-2.54)Inp-0.120(-0.37)0.109(0.05)0.088(1.55)-0.664(-0.38)-0.080(-0.24)-0.150(-0.07)0.134?(1.89)-0.711(-0.42)常數1.164(0.81)-2.742?(-1.75)1.865???(7.72)14.866???(11.43)0.337(0.26)-2.142(-1.36)2.644???(9.87)17.516???(12.08)R-squared0.9920.9200.8890.7980.9920.9190.8330.809N10410398881041039888系數差異檢驗3.420.064?12.080.005???3.190.074?5.150.012??

注：最后一行為銀行和證券組各回歸系數差異T檢驗， 每格前者為卡方值，后者為P值

7.內部高管與員工之間薪酬差距與績效的非線性關系分析

基于競標賽和行為理論的綜合考慮，以及金融業高管與員工之間薪酬差距的更廣泛分布和更大極差，進一步分析薪酬差距與績效的二次曲線關系，實證結果見表8。可以發現，高管與員工間薪酬差距MERWD與總資產收益率(ROA)、每股收益(EPS)之間存在顯著的倒“U”型關系，但經檢驗行業內、企業內高管之間薪酬差距與績效間不存在二次曲線關系。這說明為達到最優激勵效應，在金融企業的一定發展階段其高管與員工之間相對薪酬差距的存在較優值，此時激勵效果和工資收入等交易成本達到相對均衡，因此企業高管與員工之間薪酬差距需要控制在一定范圍內，以保證最佳激勵效果。相反，高管之間的薪酬差距設計沒有此困擾，仍可以持續擴大而不會對企業績效產生負面影響。

表8薪酬差距與績效固定面板效應回歸結果

ROAROETobinQEPSROAROETobinQEPS(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)IMWD0.572(1.42)170.647(0.77)-6.925(-0.55)-3.424(-0.68)IMWD^2-5.668(-1.36)506.80(0.22)-40.036(-0.30)-4.345(-0.08)MERWD0.002?(2.03)0.499(0.84)0.000(0.01)0.003(0.22)MERWD^2-0.00004?(-1.81)-0.011(-0.83)-0.001(-0.76)-0.001???(-3.22)Rop0.055???(14.08)25.534???(11.71)-0.232(-1.43)0.461???(9.32)0.055???(14.58)24.597???(11.57)-0.159(-1.02)0.485???(10.87)LEV-0.000?(-1.70)0.780???(6.29)-0.003(-0.37)0.010???(3.39)-0.000(-1.51)0.778???(6.31)-0.002(-0.24)0.010???(3.74)Asset-0.020???(-4.20)-16.033???(-6.06)-1.098???(-4.53)0.121??(2.01)-0.021???(-4.71)-14.340???(-5.73)-1.153???(-4.94)0.098?(1.87)NM0.010(0.96)9.035(1.50)-0.317(-0.87)-0.023(-0.16)0.012(1.16)8.461(1.44)-0.284(-0.79)0.020(0.16)AA0.009(1.49)2.926(0.83)0.411?(1.75)-0.222???(-2.78)0.011?(1.74)2.872(0.81)0.380(1.64)-0.228???(-3.05)Age0.004??(2.44)2.450???(3.02)0.129??(2.38)0.082???(4.44)0.004???(2.87)1.843??(2.46)0.151???(2.90)0.085???(5.39)Inp-0.040(-0.71)-21.176(-0.68)3.897??(2.16)0.784(1.12)-0.038(-0.70)-30.653(-1.00)4.532??(2.55)1.172?(1.82)常數0.065(0.84)141.594???(3.32)22.637???(6.25)-2.463??(-2.55)0.048(0.68)116.504???(2.95)23.421???(6.84)-2.269???(-2.74)R-squared0.6690.5300.3890.5450.6750.5230.3980.605N264264238264266266240266F值28.8716.087.9517.0829.9715.818.3622.09

8.穩健性檢驗

為保證結論的可靠性，本文也作了如下的穩健性檢驗：第一，為避免薪酬差距與績效間的可能的內生性問題，如績效越好很可能導致薪酬差距也越大。因此，選擇變量Bank、SEC、董事會人數等作為工具變量采用2sls方法回歸。第二，為避免內生性選用薪酬差距和績效變量的滯后一期加入方程。第三，選用企業高管總薪酬除以行業高管總薪酬衡量行業間薪酬差距。第四，對連續變量Winsor縮尾處理(1%～99%)。研究結論基本相似，擇要列示結果見表9。

表9基于2sls的回歸結果

TobinQTobinQTobinQTobinQROAROAROAROA(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)MRWD0.751(1.65)0.017?(1.94)MERWD-0.001(-0.03)0.002?(1.86)MEAWD-0.84???(-4.18)0.013(1.64)IMWD56.419???(3.06)1.325???(2.65)

續表

TobinQTobinQTobinQTobinQROAROAROAROA(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)Rop0.318(0.70)-0.695??(-2.49)-0.120?(-1.69)-0.374??(-2.13)0.053???(9.28)0.040???(6.51)0.046???(13.45)0.046???(11.33)LEV-0.001(-0.05)-0.010(-1.11)-0.022???(-5.59)0.002(0.19)0.000(0.73)0.000(0.60)-0.000(-0.04)0.000(1.39)Asset-0.448??(-2.58)-0.143(-1.33)-0.129???(-3.44)-0.217???(-2.62)-0.009???(-3.14)-0.003(-0.90)-0.004?(-1.73)-0.005??(-2.03)NM-1.340?(-1.75)-0.465(-1.01)-0.392??(-2.10)-0.711?(-1.74)-0.020(-1.24)0.004(0.30)-0.003(-0.35)-0.003(-0.26)Age0.006(0.19)-0.010(-0.58)0.002(0.28)0.058??(2.12)0.001(1.19)0.000(0.58)0.001?(1.92)0.002???(2.69)Inp12.21?(1.74)4.72?(1.97)1.363(1.34)2.645(1.10)0.225?(1.93)0.105(1.46)0.049(0.89)0.029(0.41)常數9.054??(2.04)9.490???(3.91)12.965???(10.28)9.711???(4.43)-0.092(-1.12)-0.116(-1.54)0.090(1.37)-0.103(-1.64)R-squared0.41910.3510.7510.3920.59390.5990.5700.386N238240233238264266257264Wald262.49239.58759.49259.01412.48417.57383.42279.6

六、結論

在人們印象中，金融業貼有“高薪、高壓、薪酬差距極大”的標簽，每年上市公司的薪酬披露或國家統計局的收入統計都證實了這一點。在研究薪酬差距時，已有文獻多著眼于制造業和銀行業的內部薪酬差距效應問題，而忽視了證券保險公司等金融主體，缺乏對證券、銀行和保險等公司間薪酬差異進行分析。因此，本文以2008年至2015年我國金融業上市公司為研究對象，選擇多種變量衡量薪酬差距和績效、使用多種方法和多種視角檢驗企業內外薪酬差距對績效的效應。結果發現：第一，擴大金融行業內和企業內高管間薪酬差距有利于促進企業提高總資產收益率、凈資產收益率、凈利潤和每股收益等。第二，即使同在金融業，是銀行、證券公司還是其他金融機構，薪酬差距對績效的效應存在顯著差異。第三，高管與員工之間薪酬相對差距與總資產收益率、每股收益間存在倒“U”型關系，而與其他績效變量非線性關系不明晰。第四，最近幾年銀行內部薪酬差距一直呈遞減趨勢，證券和其他金融機構薪酬差距呈先上升后減少的趨勢，最后薪酬差距趨近。

確定和控制高管間、高管與員工間薪酬差距是公司管理的重要一環，需根據行業競爭和發展情況、企業自身盈利能力和文化等因素差異動態調整，其目的是要促進委托人和代理人目標趨于一致，合理的薪酬設計能極大激發員工活力、促進企業和諧，進而提升企業效率和績效。根據對金融業上市公司內外薪酬差距的效應研究，擬給出如下建議：第一，我國當前階段薪酬差距的錦標賽理論發揮作用，即薪酬差距有助于提升企業績效，因此可適當擴大高管間、高管與員工間薪酬差距，但是對后者的相對差距應控制在合適范圍內，以免事與愿違。第二，金融業內高管間、高管與員工間相對薪酬差距會趨于一致，其他行業也將一樣，在設定薪酬差距時需要參考行業內情況。第三，在不同性質、工作方式的崗位，薪酬差距的激勵效應是不同的，因此需區別對待。