中国上市公司高管薪酬对企业绩效的影响研究——基于沪深A股的实证分析

檀美芳

（龙岩学院经济与管理学院，福建 龙岩 364012）

一、引言

高层梯队理论认为，随着企业的迅速发展以及专利战的加剧，全球企业竞争的日益激烈，现在高管的工作态度和水平在很大程度上决定着企业的生死存亡。两权分离虽很大程度上提高了企业的经营效率，但代理冲突也随之产生，同时增加了代理成本。企业为了提升竞争力，进一步缓解内部存在的不可协调的代理问题，通过提升薪酬标准来激励公司高管，吸引和留住优秀的高管并激励他们实现企业的伟大战略目标，不断地推动企业快速发展，以达到提高企业的绩效水平的目的。同时，面对知识经济和全球一体化的挑战，高管人员在现代企业发展中起着越来越重要的作用，只有适当地激励高管人才，才能使其充分运用个人才智为企业制定发展方向，作出正确的决策，提高企业绩效。上市公司对有能力抓住市场机遇，为投资人创造利益的高级管理人才的需求日益迫切，高管在经营活动中具有至关重要的作用，事关企业的前途与命运。因此企业必须构建合理的薪酬激励体系，激励其为企业效力，为企业高效稳定发展提供保障。提高高管薪酬，建立合理的薪酬体系对高管形成激励，对提升企业绩效乃至企业长远发展都有十分重要的意义。基于此，本文通过实证研究，分析高管薪酬对企业绩效的影响，探索科学有效的高管薪酬激励方式，从而有效激励高管，减少代理成本，进而增加企业绩效。

二、文献回顾与研究假设

1.回顾

（1）高管薪酬与企业绩效呈正相关关系

Eriksson（1999）搜寻了4年间210家丹麦公司的2600名高管的信息，研究发现高管薪酬与企业绩效之间呈显著的正相关关系。Faulkender等（2010）以美国上市公司为研究对象，研究发现高管薪酬激励对提升企业财务绩效效果显著。史金艳等（2019）以2002年～2016年中国A股上市公司为研究对象，实证研究表明，高管薪酬对企业绩效也具有显著的正向促进作用。王朝辉等（2021）搜集整理了121家能源上市公司10年的数据进行实证研究得出，高管薪酬也与绩效成显著正相关。

（2）高管薪酬与企业绩效呈负相关关系

Duffhues等（2008）以荷兰1998年～2001年的上市公司为研究对象，实证研究结果为两者之间存在负相关的关系。Hwang等（2009）把2005年世界100强公司作为样本，用其1996年～2005年期间的年报信息开展研究，指出高管薪酬与企业绩效之间呈负相关。李琳（2018）以出台的限薪令对国有企业高管薪酬的水平，研究限薪令下国企高管薪酬对企业绩效的影响，研究发现高管薪酬对企业绩效的影响为负相关。武立东等（2019）对2006年～2016年一系列上市公司的数据实证分析，分析结果显示高管薪酬激励对企业绩效呈显著的负相关关系。

（2）高管薪酬与企业绩效呈倒U型关系

Haiyang Chenetal（2001）采用多元回归分析方法检验，结果发现：高管持股比例介于0～7%时，对公司价值有促进作用，而介于10%～12%时，对公司价值却有阻碍作用。Yang等（2011）以韩国企业为研究对象，研究发现高管薪酬与企业财务绩效间呈倒U形的二次关系曲线。刘春旭等（2018）以2008年～2017年中国上市公司数据为样本，实证结果表明公司绩效与高管薪酬之间存在先涨后落的非线性关系，即公司绩效和高管薪酬呈倒“U”形关系。蔡芸等（2019）运用2006年～2017年的国有上市公司的相关数据，通过实证研究发现，高管薪酬与企业绩效之间同样存在上述关系。

（3）高管薪酬与企业绩效呈不相关关系

Taussing（1925）最早以美国制造业为研究对象，得出高管薪酬对企业绩效没有明显的影响这一结论。Firth等（2006）以沪深549家1998年的相关数据为研究样本，回归结果显示，高管薪酬激励对公司绩效的提升不存在显著的作用，即两者间不相关。张丽娟（2015）通过对2011年～2012年首次实施高管薪酬激励的上市公司进行分析，结果表明高管薪酬激励与公司绩效不相关。邹婧（2016）统计了我国535上市国企从2009年～2013年五年间的财务数据，得出公司高管薪酬激励与公司绩效之间不存在相关关系。

2.假设提出

企业的管理层是指对公司的生产经营活动进行战略性决策的人员，企业管理层中的高管更是在企业运行发展中起着相当大的作用。高管薪酬水平则是指每年企业内高管所获得的薪酬总额。根据委托代理理论得知，公司的经营好坏很大程度上与高管的工作努力程度相关，大多数公司的股东会与公司的高管人员签订绩效协议或者给予高管股权激励，使高管的薪酬与企业绩效的关系更为紧密。因此，如果公司的高管人员想要获得高额的薪酬或者得到加薪，高管们就会努力提高工作能力、达成业绩指标来提升公司绩效。再者，通过阅读以上相关研究文献可知，大部分学者认为高管薪酬与企业绩效之间呈正向关系，基于此，本文提出以下研究假设。

H1：高管薪酬与企业绩效之间存在正相关关系。

三、研究设计

1.样本选择和数据来源

本文选取上海、深圳证券交易所的上市公司，筛选出2017年～2021年间我国沪深两市A股上市公司作为研究样本，以下所有的财务数据均来自国泰安数据库。本文依据下述标准对样本进行筛选。首先，剔除金融行业上市公司，因为金融服务业上市公司的货币流量非常大，且其资产负债率中金融资产相比于实物资产有着相当高的比率，营运资本的规模更是比其自有权益资本高出许多，财务分析方法与指标都异于其他行业的上市公司。其次，剔除ST公司，特殊处理类公司财务状况异常，造成研究结果可能会有偏差的情况。最后，类似地，财务数据缺失的上市公司也被剔除之外。 根据上述标准进行筛选，最终得到4652家上市公司作为研究样本。此外，本文的数据处理和整理采用Excel2016和Stata16.0。

2.定义变量

（1）被解释变量——企业绩效

本文选取总资产报酬率作为企业绩效的衡量指标，它是分析公司盈利能力的一个非常有效的比率，在一定程度上也能够体现公司的发展能力。

（2）解释变量——高管薪酬

为了避免某个高管过高的薪酬带来的影响，本文高管薪酬的衡量指标拟采用高管前三名年薪总和平均数的对数。

（3）控制变量

在实证中难免受到一些非关键因素的影响，为减轻这些影响，确保实证研究结果的相对准确性，本文在研究前两者关系时，将如下3个变量作为控制变量。

①财务杠杆。本文选择资产负债率来表示财务杠杆，资产负债率的高低可以直观地体现一家公司的偿债能力水平。②市值是一种度量公司资产规模的方式，市值的增长通常用来反映一家企业的营运能力，本文用市值的对数来衡量。③每股收益。每股收益可以反映上市公司盈利能力，同时也反映了企业的风险情况。

综上所述，文中的研究变量定义具体见表1。

表1 变量定义表

3.模型构建

根据上述假设1以及变量选择构建回归模型（1）：

其中，β0为常数项，βi（i=1，2，3，4…）为系数，ε为随机误差项，其他变量含义见表1。

四、实证分析

1.描述性统计

本文运用了stata16.0处理数据并进行描述性统计，对样本企业中的企业绩效分布状况进行分析，统计结果见表2。

表2 变量的描述性统计

从表2中可知，在企业绩效方面，总资产报酬率均值为0.035，标准差为0.41，说明均值的代表性很强，因此大部分企业绩效不是很好，还需要进一步加强，其最大值为8.149，最小值为-29.288，最大值与最小值差别较大，说明样本企业间可能存在两极分化的问题。在高管薪酬方面，董监高薪酬前三名总和平均数的对数均值为15.461，标准差为0.698，说明沪深A股上市公司总体上高管薪酬总额相对较高，其最大值为18.859，最小值为5.929，两值差距过大，说明高管薪酬不均衡，由此产生的激励效果也会出现差异，直接影响企业绩效。

通过观察控制变量发现：首先，资产负债率的平均值为0.451，标准差为1.35，数据较分散，但是在一定程度上说明本文选取的样本公司举债经营的能力都很不错。其次，市值的均值约为7.465，标准差约为9.162，标准差较大，说明均值的代表性不强，公司间的差异比较大。最后，每股收益的均值为0.686，标准差为110.952，标准差相对较高，说明均值不具代表性，但均值较为可观，说明虽然样本公司总体盈利情况较好，但存在极端，部分企业收益情况和上市的盈利情况较低，注意要协调好股票和收益情况的关系。

第二，在实行党政分开的过程中，由于行动过快，缺乏周密安排，形成了权力真空。在实行党政分开的政治体制方针后，戈尔巴乔夫提出一切权力归苏维埃，同时还大大精简政府行政机关和裁减人员。苏联政府原有51个部，后减为28个部。这样一来，政府的权力大大削弱了，政府十分软弱。最后使经济、经济改革等重大问题，处于“三不管”的局面：党无权管，最高苏维埃无力管，政府无法管。

2.相关性分析

回归分析前进行相关性分析，这主要是为了检验回归中两两变量之间是否存在自相关性，以保证回归分析时的可行性。本文采用Stata16.0来进行相关性检验，表3的分析结果主要包括企业绩效、董监高前三名薪酬总额均值的对数以及各控制变量之间相关关系的系数，下面将基于表中的相关性分析结果，分别说明模型中各变量之间的关系。

表3 各变量相关系数分析

从表3中可以看出，两两变量间的相关系数基本均在0.1以下，远远小于0.7，说明变量间的共线性不强，可以进行统计分析，进一步观察发现，董监高前三名薪酬总额均值的对数与总资产报酬率的影响为正，相关性系数为0.063，并且在1%的显著性水平下呈正相关关系，初步验证了本文的假设H1。财务杠杆与企业绩效之间的相关系数是-0.641，且在1%的水平上显著，即沪深A股样本上市公司财务杠杆与企业经营绩效显著负相关。总资产报酬率与市值和每股收益之间的相关系数分别是-0.001和0.008，分别呈负相关与正相关关系，但均不显著。因此，从总体上来说，变量的相关系数的结果符合本文的预期，并且可以进行下一步实证分析。

3.VIF检验

在对模型（1）进行回归分析之前，本文除了对变量进行上述检验外，还对模型中变量的方差膨胀因子（VIF）进行估计，从表4可以看出，VIF值在1～5之间，并且各变量的容差1/VIF都接近于1，因此，断定本文选取的样本变量之间没有严重的多重共线性问题，可以进行下一步分析。

表4 变量多重共线性检验

4.回归分析

本文通过相关性分析和VIF检验认为模型构建有效，因此，进一步进行回归分析，通过观察回归系数来验证假设1，具体结果如表5所示。

表5 OLS线性回归分析

如表5显示，将总资产收益率作为因变量，高管薪酬作为自变量，财务杠杆、市值、每股收益作为控制变量，进行线性回归分析，可以得到模型公式为：

ROAit=-0.113+0.029lnACit-0.688LEVit+2.06MCit+0.0003EPSit+ε

通过对模型进行F检验，其F值为6260.038，P值为0.000，在1%的水平下显著，经验证发现模型通过F检验，说明高管薪酬、财务杠杆、市值、每股收益中至少一项会对总资产报酬率产生影响关系。进一步根据模型的回归分析结果可知，模型R2和调整后的R2值均为0.5717，说明模型拟合优度较高，回归直线的代表性较强。

综上所述，高管薪酬、市值、每股收益对总资产报酬率的影响为正向的，且较为显著；财务杠杆对企业绩效的关系为负向影响也极为显著。因此，企业应该努力提高盈利能力，提升市场价值，同时控制自身的负债率，才能使高管薪酬的增加对公司绩效起到正向激励作用。

5.稳健性检验

为提高实证结果的稳定性和准确性，本文在原来模型的基础上增加了账面价值比（BM）这一变量，账面价值比等于账面净资产除以股票价值，其对股票收益有着显著的预测作用，反映了公司的盈利能力，如此以降低变量选取的偶然性对回归结果的影响。

由表6可知，高管薪酬与企业绩效依旧在1%的水平下显著正相关，其他指标与前文回归结果也没有明显差异，即实证结果通过稳健性检验。

表6 稳健性检验结果

五、结论及政策建议

本文通过实证研究发现，高管薪酬对企业绩效具有正向影响，这表明高管薪酬激励是一种有效的激励机制，能够充分调动管理层的积极性，并推动企业绩效的提升。因此，在公司治理体系中，设定合理且有效的高管薪酬至关重要，对提高公司的管理水平，降低代理成本，从而提高企业绩效具有重要意义。

根据上述结论，本文提出如下政策建议。

首先，适当提升高管薪酬激励程度，避免高管因薪酬水平低而丧失积极性甚至跳槽，合理提升高管薪酬水平有利于解决代理冲突，提高企业绩效。其次，董事会应该整体考虑高管的薪酬方案，在设计薪酬方案的时候，要注意财务杠杆，控制风险，不仅可以货币激励，也可以发挥股权激励的作用，应加强现代化企业制度的建设，立足于企业经济长远发展，响应国家政策要求，探求更适合我国市场经济体制的薪酬制度与结构，为国家相关政策的制定提供参考意义。最后，上市公司还可以成立相对独立的薪酬制定与业绩考核部门，直接受董事会管辖，发挥监督作用，进一部增强高管薪酬激励的效果。