system: [SYSTEM]

user: 4. 实证分析 4.1. 描述性统计结果 如表2所示，2006-2013年上市公司高管平均薪酬为134.816万元；说明我国上市公司的绝对薪酬较高，且其标准差较大，达到了194.691，最高薪酬达11930万元(中国平安，2006)，最低薪酬仅1.65万元(湖北广电，2011)，差距达到7230倍，由此可见上市公司之间高管薪酬的差异较大。正是考虑到高管薪酬变量Pay、以及企业净利润NI和总资产规模Size的绝对值变量方差较大，本研究为了减弱模型中数据的异方差性，建立了多元对数线性模型，且怀特异方差检验结果显示该处理有效防止了回归中可能会出现的异方差问题。 另外，从以净利润和经济增加值为指标的业绩表现来看，样本之间也存在着较大的差异。样本公司中独立董事与董事会总体人数之比的均值达到了63.5%，说明上市公司中董事会还是具有一定独立性的。另外，有21.3%的上市公司实行了两职合一。从企业数量来看，在整体样本中共有2562家上市公司，其中1001家为国有上市公司，1561家为非国有上市公司，约39%的上市公司为国有上市公司，说明国有上市公司占全部上市公司比重非常大。同时，在这39%的国有上市公司中，央企数量为347家，占整体上市公司13.5%，地方国企数量为654家，占比25.5%。 如表3所示，2006-2013年国有上市公司高管平均薪酬为127.45万元，同时国有上市公司高管薪酬差距很大，最高的高管薪酬为2599.1万元，而最低的高管薪酬为1.65万元。净利润指标和经济增加值指标在不同国有上市公司之间也存在较大差距。 4.2. 多重共线性检验(相关性检验) 考虑到如果模型中的变量之间存在着较强的相关性，会导致模型出现多重共线性问题，影响统计回归结果，甚至会导致模型无效。所以在进行回归分析之前，需要对变量进行相关性检验，检验结果如表4所示。统计上认为，两个变量之间的相关系数超过0.5会出现共线性问题。表4是变量的相关系数矩阵，所有变量两两之间的相关性系数均小于0.5，除了企业规模变量总资产Size同净利润存在较高的相关性，因为往往规模较大的企业，净利润也会较高，但是从统计角度上看，这种程度的相关性可以接受。同时，本文通过多重共线性检验进一步检验模型是否存在共线性问题，检验显示规模变量总资产Size方差膨胀因子VIF < 2，因此企业规模变量Size无需从模型中剔除。由此推断，本研究的回归模型不存在严重的多重共线性问题。 4.3. 回归分析 1. 国有企业与非国有企业高管薪酬业绩敏感性比较分析。 模型1的回归结果如表5所示， 的系数为0.1004 > 0，且在0.001的水平下显著，说明非国有上市公司高管薪酬与业绩存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.1004，即净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.1004%。而从所有权性质虚拟变量与 的交叉项系数来看， Table 2 Descriptive statistical results of listed company as a whol 均值 中值 最大值 最小值 标准差 样本量 Pay(万元) 134.816 93.000 11930.200 1.650 194.691 14797 LnPay 4.509 4.533 9.387 0.501 0.872 14797 Pay1(万元) 147.782 104.600 14199.500 0.000 209.366 14797 LnPay1 4.639 4.651 9.561 −0.821 0.818 14797 NI(百万) 712.000 78.186 238691.000 0.074 6420.000 14797 18.293 18.175 26.198 11.207 1.618 14797 EVA(百万) 284.000 5.943 176000.000 −47600.000 4460.000 14797 Size(百万) 35201.042 1810.248 17542217.000 0.051 468112.000 14797 LnSize 21.480 21.317 30.496 10.842 1.514 14797 Lev(100%) 0.518 0.474 142.718 0.007 1.896 14797 Board(人) 5.523 5.999 13.000 0.999 1.449 14797 Indd(100%) 0.635 0.500 5.000 0.166 0.311 14797 Lsh(100%) 0.367 0.346 1.000 0.002 0.181 14797 虚拟变量 频数(值 = 1) % (值 = 1) 频数(值 = 0) % (值 = 0) 标准差 样本量 Dual 3152 21.3% 11645 78.7% 0.407 14797 ownership 8008 54.1% 6789 45.9% 0.498 14797 State-owned 2776 18.8% 12021 81.2% 0.361 14797 County-owned 5232 35.4% 9565 64.6% 0.457 14797 表2. 上市公司整体样本描述性统计结果 Table 3 Descriptive statistical results of state-owned listed companies sampl 均值 中值 最大值 最小值 标准差 样本量 Pay(万元) 127.454 89.875 2599.100 1.650 145.369 6700 LnPay 4.452 4.498 7.863 0.501 0.903 6700 Pay1(万元) 152.575 113.000 2902.400 0.000 157.297 6700 LnPay1 4.702 4.727 7.973 1.609 0.805 6700 NI(百万) 1231.890 111.000 238691.000 0.074 9020.000 6700 18.628 18.526 26.198 11.207 1.820 6700 EVA(百万) 507.000 −9.301 176131.720 −47600.000 6070.000 6700 Size(百万) 58919.594 3050.000 17542217.000 0.477 628792.000 6700 LnSize 22.086 21.840 30.496 13.076 1.517 6700 Lev(100%) 0.532 0.522 55.191 0.009 0.872 6700 Board(人) 5.823 5.999 12.000 0.999 1.566 6700 Indd(100%) 0.650 0.500 5.000 0.166 0.415 6700 Lsh(100%) 0.321 0.302 1.000 0.002 0.209 6700 虚拟变量 频数(值 = 1) 百分比(值 = 1) 频数(值 = 0) 百分比(值 = 0) 标准差 样本量 DUAL 597 8.9% 6103 91.1% 0.283 6700 FINANCE 136 2.0% 6564 98.0% 0.141 6700 STATEOWNED 2284 34.1% 4416 65.9% 0.474 6700 表3. 国有上市公司样本描述性统计结果 Table 4 The main variable correlation coefficient matri LNPAY Ln(NI t -1 ) LNSIZE LEV BOARD IDD DUAL LNPAY 1 Ln(NI t -1 ) 0.47710 1 LNSIZE 0.40214 0.55044 1 LEV −0.03761 0.01033 −0.06815 1 BOARD 0.10185 0.15640 0.21010 0.00150 1 IDD 0.06130 0.14151 0.16506 0.00002 −0.45883 1 DUAL −0.00168 −0.12037 −0.19763 −0.02589 −0.19371 0.03698 1 表4. 主要变量相关系数矩阵 Table 5 Executive compensation performance sensitivity regression results both of state-owned and non-state-owned listed company (sample as a whole 模型1 模型2 系数 t值 P值 系数 t值 P值 常数项 28.3774 0.3891 0.6972 29.1717 0.4002 0.6890 Ln(NI t -1 ) 0.1004*** 14.6858 0.0000 0.1005*** 14.7053 0.0000 Ownership*Ln(NI t -1 ) −0.0350*** −4.0071 0.0001 Stateowned*Ln(NI t -1 ) −0.0678*** −5.5513 0.0000 Countyowned*Ln(NI t -1 ) −0.0187 −1.9204 0.0548 LnSize 0.1299*** 14.2537 0.0000 0.1299*** 14.2629 0.0000 Lev 0.0008 0.3337 0.7386 0.0009 0.3635 0.7162 Board −5.5934 −0.4257 0.6703 −5.7638 −0.4389 0.6607 Indd 3.6772 0.2799 0.7796 3.9192 0.2985 0.7653 Lsh −0.8795 −18.852 0.0731 −0.6283** −15.0045 0.0174 Dual 1.6647 1.1466 0.2516 1.6503 1.1373 0.2554 表5. 国有与非国有上市公司高管薪酬业绩敏感性回归结果(全样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 系数为−0.0350 < 0，且在0.001的水平下显著，说明国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，计算得其薪酬业绩敏感性为0.0654，净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.0654%。该结果说明，所有权性质对高管薪酬业绩特征有着显著的影响。 对于模型2的回归结果如表5所示，将国有上市公司进一步细分为央企和地方国企，将整体样本划分为央企，地方国企和非国有上市公司，比较三者之间薪酬业绩敏感性差异。结果显示， 系数为0.1005 > 0，且在0.001的水平下显著，说明非国有上市公司的高管薪酬与业绩存在显著正相关关系。而从虚拟变量State-owned与 的交叉项系数来看， 系数为−0.0678 < 0，且在0.001的水平下显著，说明中央控股国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，计算得其薪酬业绩敏感性为0.0327，该敏感性系数远远低于模型1中全体国有企业高管薪酬业绩敏感性系数0.0654。同时，从虚拟变量County-owned与 的交叉项系数来看， 系数为−0.0187 < 0，尽管是负值，但是该系数并不显著，说明地方国有上市公司的高管薪酬业绩敏感性略低于非国有上市公司，但两者的差异并不显著。 综上所述，根据上市公司全样本回归结果显示，国有上市公司高管的薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，接受原假设1；央企上市公司管理人员的薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司；而地方控股的国有上市公司高管的薪酬业绩敏感性略低于非国有上市公司，但是差异并不显著。从这一结论中可以看出，国有上市公司的高管薪酬业绩敏感性偏低主要归因于中央控股的国有上市公司高管薪酬业绩敏感性较低。 2. 央企与地方国企高管薪酬业绩敏感性比较分析。 接着，本文继续以1001家国有上市公司为样本，共6700个有效观测值检验央企和地方国企在薪酬业绩敏感性上的不同表现，以便在国有企业群体内部研究其高管薪酬业绩敏感性的结构化差异。选择模型3进行回归，结果如表6所示。 的系数为0.098222 > 0，且在0.001的水平下显著，说明对于地方控股国有上市公司存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.0982，即净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.0982%。从所有权性质虚拟变量与 的交叉项系数来看， 系数为−0.050864 < 0，且在0.001的水平下显著，说明国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，计算得其薪酬业绩敏感性为0.0474，净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.0474%。该结果说明，国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，接受原假设2。 3. 金融业与非金融业国有企业高管薪酬业绩敏感性比较分析。 此处，本文继续以1001家国有上市公司为样本，共6700个有效观测值进行检验考察金融业国有企业和非金融业国有企业在薪酬业绩敏感性性上的不同表现，以便在国有企业群体内部研究其高管薪酬业绩敏感性的结构化差异。选择模型4进行回归，结果如表7所示。 的系数为0.082846 > 0，且在0.001的水平下显著，说明对于非金融行业国有上市公司存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.082846，即净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.082846%。从行业虚拟变量Finance与 的交叉项系数来看， 系数为−0.172962 < 0，且在0.001的水平下显著，说明金融行业国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于其他行业国有上市公司，计算得其薪酬业绩敏感性为−0.90116 < 0，其薪酬业绩敏感性为负值，说明金融行业薪酬与以净利润为指标的会计绩效相关性不高。该结果说明，金融行业的国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非金融行业的国有上市公司，接受原假设3。然而，需要说明的是，由于金融类国有上市公司经营性质的特殊性，其绩效评价具有一定的复杂性，所以企业会计业绩指标净利润指标并不能完全体现其经营状况。 Table 6 Executive compensation performance sensitivity regression results both of central and local state-owned listed companies (only state-owned listed companies samples 模型3 系数 标准差 t值 p值 常数项 130.0780 123.1488 1.056267 0.2909 Ln(NI t -1 ) 0.098222*** 0.009037 10.86946 0.0000 State-Owned*Ln(NI t -1 ) −0.050864*** 0.013980 −3.638386 0.0003 LnSize 0.085517*** 0.016326 5.237982 0.0000 Lev 0.003060 0.011217 0.272798 0.7850 Board −18.89042 21.02041 −0.898670 0.3689 Indd −29.48641 21.09771 −1.397612 0.1623 Lsh −0.80642** 0.047628 −16.93151 0.0128 Dual 1.572234 3.685448 0.426606 0.6697 表6. 央企上市公司与地方国企上市公司薪酬绩效敏感性回归结果(国企样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 Table 7 Executive compensation performance sensitivity regression results both of central and local state-owned listed companies (only state-owned listed companies samples 模型4 系数 标准差 t值 p值 常数项 125.6275 123.1742 1.019918 0.3078 Ln(NI t -1 ) 0.082846*** 0.007712 10.74200 0.0000 State-Owned*Ln(NI t -1 ) −0.172962*** 0.052399 −3.300864 0.0010 LnSize 0.089582*** 0.016365 5.474113 0.0000 Lev 0.001525 0.011210 0.136054 0.8918 Board −18.15380 21.02454 −0.863457 0.3879 Indd −29.33186 21.10253 −1.389969 0.1646 Lsh −1.52441* 0.35716 −4.26812 0.0029 Dual 1.666232 3.686146 0.452026 0.6513 表7. 央企上市公司与地方国企上市公司薪酬绩效敏感性回归结果(国企样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 4.4. 稳健性检验 为了保证研究结果的信效度，本文采用“薪酬最高的前三位高级管理人员”的薪酬以及经济增加值的自然对数 进行稳健性检验。 1. 国有企业与非国有企业高管薪酬业绩敏感性比较稳健性检验。 在国有企业中，经济增加值一直是评价企业经营业绩的重要指标，故本研究中选取经济增加值EVA的自然对数进行稳健性检验。模型1的稳健性回归结果如表8所示， 的系数为0.0589 > 0，且在0.001的水平下显著，说明非国有上市公司高管薪酬与业绩存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.0589。而从所有权性质虚拟变量与 的交叉项系数来看， 系数为−0.0388 < 0，且在0.001的水平下显著，说明国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，结论与表5相同，假设1仍成立。 同样，对于模型2的回归结果如表8所示， 的系数仍然是为0.0589，虚拟变量State-owned与 的交叉项 系数为−0.0590 < 0，且在0.001的水平下显著，说明中央控股国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，计算得其薪酬业绩敏感性为0.0001，接近于0，说明中央控股国有上市公司高管薪酬与业绩不相关。虚拟变量County-owned与 的交叉项 系数为−0.0301 < 0，在0.05的水平下显著，计算的其高管薪酬业绩敏感性为0.0288，低于非国有上市公司的敏感性系数，但是显著高于中央控股国有上市公司的敏感性系数。由此可以看出，非国有企业上市公司薪酬业绩敏感性最高，地方国企上市公司其次，央企上市公司高管的薪酬业绩敏感性最低。虽在数据上有略微差异，但是总体的结论与上文是一致的。 2. 央企与地方国企高管薪酬业绩敏感性比较稳健性检验。 由于衡量高管薪酬的代理变量可以有很多选择，本研究采用“薪酬最高的前三位董事”的薪酬作为被解释变量代入模型3进行稳健性检验。回归结果如表9所示。 的系数为0.102317 > 0，且在0.001的水平下显著，说明地方控股国有上市公司存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.102317，即净利润每增长1%，高管的平均薪酬增长0.102317%。从所有权性质虚拟变量与 的交叉项系数来看， 系数为−0.015952 < 0，且在0.05的水平下显著，说明国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，其薪酬业绩敏感性为0.0841，净利润每增长1%，高管的平均 Table 8 Executive compensation performance sensitivity regression results both of state-owned and non-state-owned listed company (sample as a whole 模型1 模型2 系数 t值 p值 系数 t值 p值 常数项 −77.6327 −0.7221 0.4703 −76.5164 −0.7118 0.4766 Ln(EVA t -1 ) 0.0589*** 8.0351 0.0000 0.0589*** 8.0208 0.0000 Ownership*Ln(EVA t -1 ) −0.0388*** −3.5914 0.0003 Stateowned*Ln(EVA t -1 ) −0.0588*** −3.6202 0.0003 Countyowned*Ln(EVA t -1 ) −0.0301* −2.5108 0.0121 LnSize 0.1482*** 12.2809 0.0000 0.1479*** 12.2570 0.0000 Lev 0.0018 0.8481 0.3964 0.0018 0.8527 0.3939 Board 13.6058 0.7057 0.4804 13.3796 0.6940 0.4877 Indd 4.1780 0.2163 0.8288 4.4259 0.2291 0.8188 Lsh −0.8795 −18.8522 0.0731 −0.6283* −15.004 0.0174 Dual 0.8668 0.4131 0.6796 0.8774 0.4182 0.6758 表8. 国有与非国有上市公司薪酬业绩敏感性回归结果(全样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 Table 9 Executive compensation performance sensitivity regression results both of central and local state-owned listed companies (only state-owned listed companies samples 模型3 系数 标准差 t值 p值 常数项 −150.1229 89.49910 −1.677367 0.0935 Ln(NI t -1 ) 0.102317*** 0.006543 15.63752 0.0000 State-Owned*Ln(NI t -1 ) −0.015952* 0.010157 −1.570520 0.0163 LnSize 0.057492*** 0.011870 4.843494 0.0000 Lev −0.006863 0.008149 −0.842200 0.3997 Board 25.13633 15.27775 1.645290 0.1000 Indd 8.020128 15.34084 0.522796 0.6011 Lsh −150.1229 89.49910 −1.677367 0.0935 Dual 2.481490 2.687484 0.923350 0.3559 表9. 央企与地方国企上市公司薪酬业绩敏感性回归结果(国企样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 薪酬增长0.0841%。说明，国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司，依然接受原假设2。 3. 金融业与非金融业国有企业高管薪酬业绩敏感性比较稳健性检验。 用“薪酬最高的前三位董事”的薪酬作为被解释变量进行稳健性检验，模型4的回归结果如表10所示。 的系数为0.098802 > 0，且在0.001的水平下显著，说明对于非金融行业国有上市公司高管薪酬和业绩存在显著正相关关系，其薪酬绩效敏感性为0.098802。从行业虚拟变量与 的交叉项系数来看， 系数为−0.171392 < 0，且在0.001的水平下显著，说明金融业国有上市 Table 1 0 Executive compensation performance sensitivity regression results both of financial and other state-owned listed companies (only state-owned listed companies samples 模型4 系数 标准差 t值 p值 常数项 −152.8353 89.35894 −1.710353 0.0873 Ln(NI t -1 ) 0.098802*** 0.005581 17.70168 0.0000 Finance*Ln(NI t -1 ) −0.171392*** 0.038000 −4.510339 0.0000 LnSize 0.061275*** 0.011876 5.159530 0.0000 Lev −0.007298 0.008130 −0.897705 0.3694 Board 25.53682 15.25369 1.674141 0.0942 Indd 8.533247 15.31713 0.557105 0.5775 Lsh −1.52441* 0.35716 −4.26812 0.0029 Dual 2.526063 2.683209 0.941433 0.3465 表10. 金融业与其他行业国有上市公司高管薪酬业绩敏感性回归结果(国企样本) 注：*表示p值< 0.05，**表示p值< 0.01，***表示p值< 0.001。 公司高管薪酬业绩敏感性显著低于非金融业的国有上市公司，仍然接受原假设3。 4.5. 实证结论 根据以上研究，本文得到以下三个主要结论： 1) 我国国有上市公司高管薪酬与业绩存在相关性，但所有制对高管薪酬业绩敏感性有着显著影响，其薪酬业绩敏感性显著低于非国有上市公司。 2) 国有上市公司中，央企的高管薪酬业绩敏感性显著低于地方国企。 3) 金融行业国有上市公司高管薪酬业绩敏感性显著低于其他行业的国有上市公司。