資本市場逐步開放會影響高管薪酬契約的有效性

李諾

摘 要：本文研究第一次探索了滬港通后續政策實施的微觀效應，有效填補了現有“宏微結合”理論文獻的研究空缺，積極拓展了薪酬契約領域的橫向研究范圍，對于全球其他國家或地區資本市場開放與國內剛剛頒布的“滬倫通”開放制度的研究具有重要啟示意義。

關鍵詞：資本市場開放 ?薪酬業績敏感性 ?雙重差分傾向得分匹配

一、研究設計

（一）數據來源

本文選取2011～2018年上證A股上市公司作為研究樣本，未納入深證A股上市公司是因為深港通已于2016年12月5日開通，影響了控制樣本組受到政策影響的狀態，不滿足自然實驗要求;未納入A+H股上市公司與AB股上市公司是因為這類上市公司股票已對境外投資者開放，滬港通交易制度的實施對這類上市公司沖擊程度可能較低。在樣本篩選過程中，剔除了金融行業上市公司、特別處理ST公司、數據缺失上市公司。為控制極端值對回歸結果造成的潛在影響，對所有連續變量在1%（99%）分位上進行了winsorize縮尾處理。原始數據來自于CSMAR數據庫與同花順數據庫。數據處理工具為excel 2016與stata 15.1。

（二）實證步驟

以往對于滬港通機制的研究，大多使用了PSM-DID模型（譚小芬等，2017; 鐘覃琳和陸正飛，2018; 連立帥等，2019）。本文同樣采用PSM-DID識別策略，檢驗資本市場對外開放之于薪酬激勵體系的影響，其中PSM用于將隱藏于觀測數據中的隨機化實驗樣本找尋出來，并保證滬港通開通之前處理組和控制組共同趨勢的存在（譚小芬等，2017）;DID用于估計滬港通開通對于薪酬激勵的因果效應，并解決不隨時間變化的未觀測混雜因素影響。

（三）實證模型

傳統回歸模型可能面臨遺漏變量、反向因果、測量誤差三種內生問題的干擾，易導致OLS參數估計值的不一致且有偏。運用PSM-DID策略將克服上述三大內生性問題：（1）緩解遺漏變量問題：股票流動性同時與薪酬業績敏感性、資本市場開放相關（蘇冬蔚和熊家財，2013; Bai和Chow，2017），可能造成遺漏變量與自我選擇偏誤等問題，PSM-DID策略則可以有效排除未觀測因素對模型估計的影響;（2）緩解反向因果問題：Chen等（2009）研究發現自由現金流水平過高將導致代理成本上升，治理機制失效，資本市場開放的價值增加效應減弱。但“滬港通”開通對于資本市場開放的外生性沖擊，基本排除了“公司治理影響資本市場開放效應”這一反向因果關系存在的可能性;（3）緩解測量誤差問題：滬港通試點機制天然地區分了實驗組（標的股）和控制組（非標的股），因此規避了資本市場開放水平的測量誤差（鐘覃琳和陸正飛，2018）。

1、PSM模型

傾向得分匹配選取協變量的原則有：第一，與處理變量和結果變量有關的變量都應包含在傾向得分計算模型中;第二，與處理變量無關與結果變量有關的變量應加入模型;第三，與處理變量有關與結果變量無關的變量不應包含在模型中。根據上述三條原則，參考相關文獻（DeFond等，2015; 鐘覃琳和陸正飛，2018; Cohen等，2019），本次計算傾向得分的logit模型選用模型中的控制變量作為協變量，包括年度與行業固定效應。

計算傾向得分后，自2011年至2018年，分年度為滬港通標的股上市公司匹配一個非滬港通標的股上市公司，匹配規則為：不放回、降序、最近鄰、一對一匹配。分年度匹配前后的樣本公司分布情況列示如表1：

對樣本進行匹配后，保留配對成功樣本，使用DID模型，檢驗假說H1-H3。假說H1的檢驗使用2013-2015年子樣本、假說H2的檢驗使用2015-2017年子樣本、假說H3的檢驗使用2017-2018年子樣本;為保證實證結果的穩健性，需使用2011-2014年樣本檢驗干預實施前平行趨勢的存在性。

2、DID模型

已知高管薪酬-業績敏感性度量了高管薪酬激勵制度的有效性，度量了高管（代理人）自身利益與股東（委托人）利益的一致性程度（Jensen和Murphy，1990a），故實證檢驗以高管薪酬-業績敏感性模型作為基礎。

模型中，高管薪酬的代理變量選擇LNPAY，即前三名董事、監事與高級管理人員貨幣性薪酬總額的對數（謝德仁等，2012）;經營績效的代理變量選擇ROA與EBIT（模型中以PERFORMANCE表示），分別為總資產報酬率與EBIT總資產比率（吳育輝和吳世農，2010; Wang和Xiao，2011; 晏艷陽等，2015）。Firth等（2006）、吳育輝和吳世農（2010）曾使用股票收益率衡量公司業績，本文為何棄用股票年回報率呢？資本市場對外開放會增加上市公司股票流動性與股票價值，例如：Miller（2003）和Doidge等（2004）發現在美交叉上市會造成公司托賓Q值升高;Miller（1999）發現在美跨境上市會使投資者獲得股票超額收益;胡振華和劉佩瑤（2018）發現陸港通建立了資本出入的通道，在一定程度上打破了A股的閉環，進入陸港通名單內的股票將會迎來估值的回升，故滬港通開通引起股價上升與高管貢獻無關，使用股票年報酬率會自動降低高管薪酬與經營業績的關聯性，扭曲實證結果。

TREAT代表處理組與控制組的劃分，對于滬股通標的股票，TREAT取1，對于配對的控制組證券，TREAT取0。POST代表資本市場雙向開放的時間，樣本公司處于資本市場開放舉措落實后，則POST取1，開放舉措落實前，POST取0。由于陸市與港市雙向互聯互通的程度逐步加深，我國資本市場對外開放的格局逐步擴大，故每一個推進資本市場開放水平的節點均是具有研究價值的。因此，定義POST1變量為滬港通正式開通（2014年11月17日）時間指示變量，開通后POST1取值為1，否則為0;定義POST2為取消滬港通總額度限制（2016年8月16日）時間指示變量;定義POST3為擴大互聯互通每日額度（2018年5月1日）時間指示變量。

二、實證結果

（一）描述性統計與相關系數矩陣

為經過PSM匹配后的各個變量描述性統計結果，可以看到樣本的時間跨度為2011年至2018年。研究樣本中，董事、監事及高管前三名薪酬總額的平均數為186.73萬（e^14.44），歸屬于母公司股東的凈利潤占總資產的比重約為3%，息稅前利潤占總資產的比重約為6%，因公司資本結構中，債務資本約占50%，故息稅前利潤約是歸母凈利潤的2倍。

（二）假說一的檢驗：滬港通啟動時點

首先，（1）和（2）列中報告了以ROA作為業績衡量指標的回歸結果。TREAT×POST1×ROA三次交互項在1%（第1列）與5%（第二列）的水平下顯著為正，且三次交互項系數（4.239）與ROA系數（4.071）較為接近，說明股票市場開放提升標的上市公司薪酬業績敏感性近一倍，強化了公司內部治理作用，增強了股東與經理人利益的協同一致性;其次，（3）和（4）列中列示了改變業績指標后的穩健性檢驗結果，三次交乘項的系數依然顯著為正，即在控制樣本不隨時間變化的因素差異后，這一部分薪酬業績敏感度的增加是由滬港通啟動這一外生沖擊導致的。實證結果表明：在統計與經濟意義上，滬港通開通改善了上市公司薪酬契約有效性，假設H1成立。

[表2 資本市場開放與薪酬業績敏感度 （1） （2） （3） （4） VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST1×ROA 4.239*** 3.033** （1.610） （1.449） TREAT×POST1×EBIT 3.410** 2.417* （1.406） （1.267） ROA 4.071*** 4.005*** （0.901） （0.820） EBIT 3.450*** 3.156*** （0.757） （0.687） TREAT 0.356*** 0.181*** 0.379*** 0.199** （0.075） （0.069） （0.089） （0.082） POST1 0.085* -0.005 0.110* 0.016 （0.049） （0.051） （0.056） （0.057） POST1×ROA -1.859* -1.740* （1.037） （0.932） POST1×EBIT -1.491* -1.480* （0.887） （0.799） TREAT×ROA -2.950** -2.179* （1.401） （1.281） TREAT×EBIT -2.184* -1.556 （1.214） （1.111） TREAT×POST1 0.003 -0.024 -0.044 -0.054 （0.087） （0.078） （0.103） （0.093） Constant 14.037*** 5.404*** 13.979*** 5.391*** （0.041） （0.677） （0.048） （0.680） CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1，698 1，698 1，698 1，698 R-squared 0.149 0.352 0.149 0.349 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

（三）假說二和三的檢驗：開放程度加深

表3是滬港通總額度放開與薪酬業績敏感性的回歸結果。三次交互項TREAT×POST2×ROA與TREAT×POST2×EBIT系數并不顯著，即滬港通總額限制放開后，受政策沖擊的企業并沒有表現出薪酬業績敏感度的提升，假設H2不成立。

[表3 總額限制放開與薪酬業績敏感度 （1） （2） （3） （4） VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST2×ROA -0.534 -1.256 （1.688） （1.446） TREAT×POST2×EBIT -1.204 -1.888 （1.488） （1.280） ROA 1.299 2.160*** （0.906） （0.814） EBIT 0.680 0.902 （0.802） （0.716） TREAT 0.310*** 0.118* 0.252*** 0.073 （0.079） （0.069） （0.093） （0.081） POST2 0.183*** 0.059 0.152** 0.028 （0.062） （0.059） （0.070） （0.066） POST2×ROA 0.692 1.565 （1.127） （0.979） POST2×EBIT 1.144 1.883** （0.996） （0.869） TREAT×ROA 0.529 0.616 （1.360） （1.174） TREAT×EBIT 1.365 1.465 （1.208） （1.048） TREAT×POST2 -0.089 -0.052 -0.047 -0.000 （0.100） （0.085） （0.116） （0.099） Constant 14.349*** 4.866*** 14.351*** 5.018*** （0.048） （0.769） （0.055） （0.774） CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1，436 1，436 1，436 1，436 R-squared 0.071 0.371 0.074 0.366 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

Standard errors in parentheses

*** p<0.01， ** p<0.05， * p<0.1

滬港通自開通后直至2018年12月31日這一期間內，每個交易日的成交金額情況與每日額度情況。每日（總）額度代表的并不是每日（累計）流入資金的上限，而是每日（累計）買賣之差的上限，即每日（累計）買盤總額減去賣盤總額的凈額度。

圖中顯示，2014年11月17日滬港通啟動當天，成交金額達130億，達到每日額度上限，后續每日買盤均大于每日賣盤，資金持續凈流入，直到同年12月30日，才第一次出現資金凈流出。

2016年8月16日與2018年5月1日是資本市場進一步開放的兩個關鍵時點，即滬港通總額限制取消與滬港通每日額度擴大4倍。滬港通額度雙向調整的舉措，將更好地滿足境外長期機構投資者對上證A股的投資需求，維護境內外市場安全平穩運行，達到完善兩地資本市場的目的，對于A股納入MSCI指數起到積極影響。但是圖中標示出的政策頒布日處，并未看到明顯的成交金額變動，即深化開放在短時間內并未起到促進境外資金流入、改善境內資本市場與上市公司的作用。

綜上，滬港通每日交易情況很好地解釋了為什么滬港通啟動能達到改善上市公司內部治理，而額度調整并未發揮作用這一現象。因滬港通啟動帶來了境外資本大量流入，吸引了境外機構大規模的進入內地資本市場，故假說H1成立;但是滬港通總額度與每日額度放寬政策在短時間內并未引起“北向”資金的激增，故假說H2與H3不成立。但是，總額度放開必將在長期內產生實質作用，吸引資金源源不斷北向流入境內，但這一政策尚需經過時間的檢驗。

圖1 滬股通每日成交情況

（四）平行趨勢檢驗與匹配效果分析

運用雙重差分模型識別因果效應的一個必要條件是保證平行趨勢假定的成立。因此，我們采用畫圖與安慰劑實驗雙重方法檢驗平行趨勢的存在性。

首先，畫圖法。將樣本劃分為處理組與控制組，對處理組樣本分年度進行回歸，因變量LNPAY，自變量ROA，保留ROA回歸系數，即薪酬業績敏感度，對控制組做同樣的處理。將保留下來的薪酬業績敏感度作于圖上，由圖可知，在滬港通開通前，處理組與控制組薪酬業績敏感性基本趨同，薪酬業績敏感性在2014年出現顯著差異可推斷為滬港通機制的凈效應。

圖2 平行趨勢檢驗

其次，回歸法。將樣本區間年份設定在2011年-2013年，并假定滬港通于2012年成功實施。檢驗結果如表8所示，三次交互項TREAT×POST×ROA與TREAT×POST×EBIT的系數并不顯著，這與表5實證結果形成鮮明對比，充分說明了平行趨勢假定已得到滿足，滬港通開通前不存在其他政策效應的沖擊。

[表8 平行趨勢安慰劑實驗 （1） （2） （3） （4） VARIABLES LNPAY LNPAY LNPAY LNPAY TREAT×POST×ROA -1.306 -0.985 （1.500） （1.339） TREAT×POST×EBIT -0.566 -0.323 （1.281） （1.147） ROA 2.791*** 3.279*** （0.805） （0.750） EBIT 2.616*** 2.836*** （0.691） （0.643） TREAT 0.311*** 0.178*** 0.336*** 0.209*** （0.074） （0.066） （0.086） （0.077） POST 0.122** 0.066 0.123** 0.067 （0.052） （0.050） （0.060） （0.057） POST×ROA 0.415 0.265 （0.978） （0.869） POST×EBIT 0.168 0.074 （0.840） （0.748） TREAT×ROA -0.350 -0.427 （1.203） （1.075） TREAT×EBIT -0.643 -0.762 （1.016） （0.910） TREAT×POST 0.030 -0.016 0.019 -0.030 （0.089） （0.079） （0.104） （0.093） Constant 13.893*** 5.493*** 13.840*** 5.504*** （0.044） （0.680） （0.051） （0.681） CONTROLS NO YES NO YES YEAR NO YES NO YES INDUSTRY NO YES NO YES Observations 1，634 1，634 1，634 1，634 R-squared 0.114 0.341 0.116 0.341 Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 ]

Standard errors in parentheses

*** p<0.01， ** p<0.05， * p<0.1

表9列示了logit模型回歸結果，第（1）、（2）、（3）列分別報告了滬港通啟動、取消總額限制、擴大每日額度的傾向得分估計模型。模型中的自變量全部來自DID控制變量，三模型中除管理層持股變量（MANAGER）存在不顯著的情況，其余變量均至少在5%顯著水平上顯著，這說明自變量均對“滬股通”標的股票虛擬變量TREAT具有較強解釋力，傾向得分（ps）預測值可信度較高。

[表9 傾向得分估計模型 （1） （2） （3） VARIABLES TREAT TREAT TREAT SIZE 1.628*** 1.595*** 1.491*** （0.052） （0.052） （0.048） LEV -3.108*** -3.023*** -2.253*** （0.222） （0.237） （0.207） GROWTH 0.153*** 0.220*** 0.323*** （0.033） （0.034） （0.030） AGE 0.332** 0.574*** 0.472*** （0.144） （0.150） （0.138） BOARD 0.806*** 0.959*** 0.411** （0.204） （0.209） （0.193） LARGEST -1.948*** -2.105*** -0.645*** （0.258） （0.274） （0.243） INSTI 1.412*** 1.337*** 0.687*** （0.207） （0.218） （0.194） MANAGER -0.940*** -0.380 0.215 （0.330） （0.350） （0.289） REGION 0.395*** 0.452*** 0.288*** （0.088） （0.091） （0.084） Constant -41.257*** -42.933*** -37.784*** （1.564） （1.621） （1.473） YEAR YES YES YES INDUSTRY YES YES YES Observations 6，174 6，128 6，174 Pseudo R2 0.335 0.325 0.272 ]

Standard errors in parentheses

*** p<0.01， ** p<0.05， * p<0.1

表10顯示了傾向得分匹配前后處理組（“滬股通”標的股）與控制組（非“滬股通”標的股）變量均值差異變化情況，均值差異的變化體現了PSM匹配效果的優劣。一對一最鄰近無放回降序匹配前后，處理組與控制組大部分變量的均值差異絕對值出現縮小，例如：SIZE均值差異由1.240降低為0.723，LEV均值差異由0.031降低為0.018，GROWTH均值差異由-0.561變為-0.258，BOARD均值差異由0.069降低為0.042，LARGEST均值差異由0.019降低為0.012，INSTI均值差異由0.112降低為0.059，MANAGER均值差異由-0.047變為-0.013，ps（傾向得分）均值差異由0.394降低為0.262，這表明PSM在一定程度上減小了“滬股通”標的股與非標的股之間的系統性差異。

六、研究結論

滬港通交易制度的實施對中國A股上市公司具有重要的意義，從微觀宏觀相結合的角度來看，滬港通機制如何影響中國A股上市公司薪酬契約有效性成為政策制定者、學術界和實務界人士廣泛關注的話題。本文借助有效的PSM-DID內生性克服辦法，考察了滬港通交易制度與高管薪酬業績敏感度的關系，研究發現：滬港通交易制度提升了境內上市公司薪酬激勵制度的有效性，特別是滬港通啟動初期，薪酬契約有效性得到近一倍的提升，但是隨著資本市場開放的進一步深化，滬港通總額限制的放松與每日額度的擴張在短期內并未明顯改善公司內部治理效果，這與互聯互通深化后境外資本理智性流入內地市場存在重大因果關系。

參考文獻

[1]陳運森，黃健嶠，韓慧云.股票市場開放提高現金股利水平了嗎？——基于“滬港通”的準自然實驗[J].會計研究.2019.（03）， 55-62.

[2]方軍雄.我國上市公司高管的薪酬存在粘性嗎？[J].經濟研究.2009.44 （03）， 110-124.

[3]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. （01）， 24-30.

[4]連立帥，朱松，陳超，資本市場開放與股價對企業投資的引導作用：基于滬港通交易制度的經驗證據[J].中國工業經濟.2019.（03）， 100-118.

[5]劉海飛，柏巍，李冬昕，許金濤，滬港通交易制度能提升中國股票市場穩定性嗎？——基于復雜網絡的視角[N].管理科學學報. 2018. 21 （01）， 97-110.

[6]馬惠嫻，佟愛琴.賣空機制對高管薪酬契約的治理效應——來自融資融券制度的準自然實驗[J].南開管理評論.2019. 22 （02）， 61-74.

[7]潘紅波，余明桂.集團內關聯交易、高管薪酬激勵與資本配置效率[J].會計研究. 2014. （10）， 20-27+96.