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user: 4. 实证结果与分析 4.1. 描述性统计 表2、表3、表4为样本企业主要变量的描述性统计结果，可以看出： 1) 2013~2015年在职消费的均值在逐年递减。八项规定出台，对企业高管的监管更加严格，高管的行为受到较多约束，在职消费可能因此逐年减少。 2) 企业业绩的均值也在逐渐减少，企业规模的均值在逐渐增大，可能是由于企业为了扩大规模而使用了大量的资金，用于企业生产的经营自由现金流减少，所以导致了企业业绩的逐年减少；同时高管可供支配的资金减少，在职消费减少。 Table 1 Model Variable Definition Tabl 变量类型 变量名称 变量简称 变量定义 被解释变量 企业业绩 ROA 总资产收益率 = 净利润/总资产平均余额 解释变量 在职消费 NPC 在职消费 = 管理费用 − 董事、监事及高管年薪总额 − 无形资产摊销 控制变量 企业规模 SIZE 总资产的自然对数 财务杠杆 LEVER 企业资产负债率 管理层持股 STOCK 管理层持股比例 = 高管层持股数量/总股数 高管薪酬 PAY 董事、监事及高管年薪总额 两职兼任 DUAL 董事长和总经理两职兼任，取值1，否则取0 表1. 模型变量定义表 Table 2 Descriptive statistics in 2013 (full sample 极小值 极大值 均值 标准差 方差 ROA −0.23 0.18 0.0293 0.05119 0.003 NPC 8，733，148.99 6.18E10 9.7312E8 7.08212E9 5.016E19 SIZE 19.85 28.24 21.7827 1.16886 1.366 LEVER −2.73 8.84 1.2302 0.99630 0.993 STOCK 0.00 0.69 0.1345 0.21495 0.046 PAY 405，000.00 13，912，000.00 4.0322E6 2.65916E6 7.071E12 DUAL 0.00 1.00 0.2263 0.41996 0.176 表2. 2013年描述性统计(全样本) Table 3 Descriptive statistics in 2014 (full sample 极小值 极大值 均值 标准差 方差 ROA −0.26 0.18 0.0288 0.05307 0.003 NPC 9，837，774.96 5.71E10 8.7592E8 6.24651E9 3.902E19 SIZE 19.97 28.25 21.8780 1.16989 1.369 LEVER −4.74 8.37 1.3845 1.46291 2.140 STOCK 0.00 0.69 0.1263 0.19780 0.039 PAY 429，000.00 21，813，200.00 4.4044E6 3.25425E6 1.059E13 DUAL 0.00 1.00 0.2628 0.44176 0.195 表3. 2014年描述性统计(全样本) Table 4 Descriptive statistics in 2015 (full sample 极小值 极大值 均值 标准差 方差 ROA −0.22 0.27 0.0224 0.06005 0.004 NPC 8，732，643.19 5.19E10 7.9900E8 5.59425E9 3.130E19 SIZE 20.21 28.24 22.0134 1.15897 1.343 LEVER −2.00 8.79 1.3774 1.34935 1.821 STOCK 0.00 0.67 0.1172 0.18397 0.034 PAY 584，000.00 33，180，000.00 5.0112E6 4.36853E6 1.908E13 DUAL 0.00 1.00 0.2374 0.42703 0.182 表4. 2015年描述性统计(全样本) Table 5 Correlation test results (full sample ROA NPC SIZE LEVER STOCK PAY DUAL ROA 1 NPC −0.065 1 SIZE −0.185 ** 0.726 ** 1 LEVER −0.088 0.113 * 0.193 ** 1 STOCK 0.343 ** −0.269 ** −0.295 ** −0.021 1 PAY 0.304 ** 0.363 ** 0.381 ** 0.048 0.083 1 DUAL −0.001 −0.241 ** −0.167 ** −0.041 0.201 ** −0.048 1 表5. 相关性检验结果(全样本) ** 在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的； * 在置信度(双测)为0.05时，相关性是显著的。 4.2. 相关性分析 不区分企业规模，对全样本进行相关性检验，结果如表5所示。 从表5可以看出： 1) 在职消费与企业业绩的相关系数为负，但相关性不显著。说明在职消费和企业业绩之间并没有十分明显的相关性。 2) 企业规模与在职消费显著正相关。说明随着企业规模的扩大，在职消费都会相应的提高。原因可能是企业规模扩大导致高管的可支配资金增加，从而增加了在职消费。 3) 企业规模与企业业绩显著负相关。说明当企业扩大规模时，用于企业生产经营的成本会越高，尤其是盲目扩张成本更高，可能会导致企业业绩下降。 4) 财务杠杆与在职消费显著正相关。说明随着财务杠杆的提高，企业可使用的资金规模增大，经理人可控制的资金数量增加，可能加大了在职消费的程度。 5) 高管持股比例与企业业绩显著正相关。说明随着高管持股比例的增加，企业业绩也会有所提高。通过股权激励可以使高管的个人利益和公司利益更一致，做出更有利于公司的决策，从而提高企业业绩。 为了进一步研究企业规模对在职消费业绩敏感性的影响，我们将样本数据按照企业规模的大小进行排序，取企业规模最大的前50个样本数据和规模最小的后50个样本数据进行分析。相关性检验结果如表6、表7所示。 Table 6 Correlation test results (The largest 50 companies ROA NPC LEVER STOCK PAY DUAL ROA 1 NPC 0.369 ** 1 LEVER −0.165 −0.187 1 STOCK −0.167 −0.658 ** 0.088 1 PAY 0.628 ** 0.329 * −0.083 −0.163 1 DUAL 0.090 −0.062 −0.107 0.108 −0.045 1 表6. 相关性检验结果(企业规模最大的50个样本) Table 7 Correlation test results (The smallest 50 companies ROA NPC LEVER STOCK PAY DUAL ROA 1 NPC 0.134 1 LEVER −0.289 * −0.054 1 STOCK 0.062 −0.241 0.188 1 PAY 0.277 0.390 ** 0.031 0.212 1 DUAL −0.191 −0.066 0.300 * 0.100 0.144 1 表7. 相关性检验结果(企业规模最小的50个样本) 从表6可以看出，当企业规模较大时，企业业绩和在职消费存在显著的正相关关系，在职消费会对企业业绩产生明显的正向作用；从表7可以看出，当企业规模较小时，企业业绩与在职消费存在不显著正相关关系。因此，企业规模对于在职消费与业绩的敏感性正负会产生影响，将在职消费与企业业绩的相关系数进行比较，企业规模最大的前50样本数据大于最小的后50样本的相关系数，可以得出结论，企业规模越大，在职消费对业绩的正向敏感性越高。 4.3. 回归性分析 对样本数据进行回归性分析及共线性检验，结果如表8和表9所示。一般认为VIF值小于5或者小于10代表了自变量之间不存在线性关系，两表的VIF值均小于5，证明了模型中不存在多重共线性问题。 本文用逐步回归法将样本数据进行了回归性分析，发现：模型1和模型2在职消费前的系数均为负，但是当排除企业规模和高管持股两个变量时，在职消费的系数为正数，这说明了企业规模和高管持股比例两个变量对于在职消费的回归结果影响较大。 4.4. 稳健性检验 本研究选择了企业业绩的另一种衡量方式，用净资产收益率替代了总资产收益率进行稳健性检验，重新进行相关性和回归性分析，研究结论与上文基本一致，说明企业业绩的计量方式不会影响本文的最终结论。限于篇幅没有列示。