system: [SYSTEM]

user: 3. 研究设计 3.1. 概念界定 1. 国有上市公司。 国有企业是指由中央政府或地方政府投资参与和控制的企业。按其所有者不同可以划分为央企和地方国企。央企指的是由国务院国资委、金融机构监管部门及国务院其他部门或群众团体监督管理的企业，地方国企则是由地方政府或行政管理部门所有的企业。实证中，央企和地方国企的划分也依据同花顺ifind数据库上市公司经营性质中“一般国有经营性企业”和“央企”的分类。相对的，非国有上市公司的界定为任何非国有性质的上市公司。 2. 高管。 根据最新的公司法第217条规定，“公司高级管理人员是指公司的经理、副经理、财务负责人，上市公司董事会秘书和公司章程规定的其他人员 3 ”。考虑到数据的可获得性，本文参照魏刚(2000) [ 13 ] 、于东智等(2001) [ 14 ] 、陈冬华等(2005) [ 3 ] 、唐清泉等人(2008) [ 15 ] 做法，选择国有上市公司年报中所披露的“薪酬最高的前三位董事”和“薪酬最高的前三位高管”作为研究对象。 3. 薪酬业绩敏感性。 1987年，Holmstrom和Milgrom首次提出薪酬业绩敏感性的计算公式，即企业业绩指标每变动一个单位，(高管)薪酬指标变动的水平。实证中，高管薪酬业绩敏感性是指以业绩指标为自变量，高管薪酬为因变量构建多元回归方程时，自变量的回归系数(Jensen and Murphy， 1990) [ 16 ] 。 3.2. 变量选择 1. 被解释变量。 以高管薪酬Ln(Pay)作为被解释变量。高管薪酬主要由货币薪酬和股权激励组成，其中高管持股是西方国家长期激励的方式，而在我国上市公司股权激励计划开始的时间较晚，零持股的情况比较常见，且股权激励数据较难获得。故本文仅以高管货币性薪酬作为变量指标，而不将高管持股纳入研究变量中。本文参考方军雄(2009) [ 9 ] ；辛清泉和谭伟强(2009) [ 7 ] ；代彬(2011) [ 11 ] 等人研究中变量选取的普遍做法，以上市公司年报披露的“薪酬最高的前三名董事人员平均年薪”作为高管薪酬的衡量指标。 考虑到该指标作为绝对值指标，方差较大，为减弱模型中数据的异方差性及解决各个指标之间由于计量单位和数量级的差异问题，此处对薪酬变量进行无量纲化处理，取其自然对数Ln(pay1)作为被解释变量。另取“薪酬最高的前三名高管人员平均年薪”的自然对数Ln(pay2)进行稳健性检验。 2. 解释变量。 a. 公司业绩：净利润的自然对数Ln(NI)，以净利润为公司业绩的替代变量。另外，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。 b. 所有权性质和行业特征：由于本研究主要研究对象为国有企业，并对国有上市公司进一步细分，研究不同类型国有企业在薪酬业绩敏感性上的结构化差异。因此需要在模型中加入各类虚拟变量进行分类研究，所有权Ownership，国有企业取1，非国有企业取0。国企类别，由于整体样本中存在三种类别，因此选取两个虚拟变量来对国企类别进行分类，State-owned，若该企业为央企取1，地方国企和非国有企业取0；County-owned地方国企取1，央企和非国企取0。由此可见对于企业的类别可以用(State-owned， County-owned)来表示，(1，0)代表央企，(0，1)代表地方国企，(0，0)代表非国有企业。另外，以Finance这一虚拟变量区分国有企业是否属于金融行业，若则取1，反之则取0。 3. 控制变量。 模型中所涉及的控制变量主要依据前人各项研究中的影响因素汇总，并通过逐步回归的方法，筛选出对企业高管薪酬有显著影响的变量加以控制。主要包括： a. 公司规模：Ln(Size)采用总资产的对数来表示。 b. 公司财务特征：财务杠杆(Lev)采用资产负债率来表示。 c. 管理层控制权：主要包括股权结构和董事会特征。股权结构采用大股东持股比例(Lsh)作为代理变量，公司董事会特征方面，董事会规模(Board)即董事会总人数，董事会的独立性(Indd)即独立董事占全部董事的比重，以及董事会两职兼任情况(Dual)即董事长兼任总经理时取1，否则取0。 本文选择的变量定义汇总如表1。 3.3. 模型设计 本文首先建立一个包含被解释变量、解释变量和控制变量的多元线性基本模型。考虑避免模型的内生性问题，为了更好地体现自变量企业绩效与因变量高管薪酬之间的因果关系，此处按照逻辑推断当年的薪资水平依赖于上一年的业绩表现，即绩效的考核有时间滞后性，故取其业绩指标为其上一期的净利润。此外，在所选变量中，高管薪酬变量(Pay)、企业绩效变量净利润(NI)、企业规模变量总资产(Size)均为绝对值变量，且描述性检验结果显示其方差较大，为了减弱模型中数据的异方差性，为此对变量取对数处理，建立多元对数线性基本模型： 根据前文的分析及所提出的三个假设，本研究的模型设计的思路是：首先，以2562家上市公司作为整体样本，在基本模型中加入所有权性质Ownership虚拟变量，研究比较国有上市公司和非国有上市公司高管薪酬业绩敏感性的区别，由此得到模型1对假设1进行检验： (模型1) Table 1 Variable Define & Settin 变量类型 变量名称 变量符号 定义 被解释变量 高管薪酬 Ln(Pay1) 企业年报披露的“薪酬最高的前三名董事人员平均年薪”的自然对数 Ln(Pay2) 企业年报披露的“薪酬最高的前三名高管人员平均年薪”的自然对数 (稳健性检验) 解释变量 企业业绩 Ln(NI) 净利润的自然对数 Ln(EVA) 企业经济增加值的自然对数(稳健性检验) 所有权性质 Ownership 国有企业取1，非国有企业取0 State-owned 央企取1，地方国企和非国有企业取0 County-owned 地方国企取1，央企和非国企取0 国企所属行业 Finance 金融行业的国有企业取1，其他国企取0 控制变量 企业规模 Ln(Size) 总资产的自然对数 财务杠杆 Lev 资产负债率：总负债/总资产 管理层权力： 大股东持股比例 Lsh 第一大股东持股比例 董事会规模 Board 董事会成员总人数 董事会的独立性 Indd 独立董事占全部董事的比重 两职兼任 Dual 董事长兼任总经理时取1，否则取0 表1. 变量定义 在模型1的基础上，将国有上市公司进一步细分为央企和地方国企，通过两个控制人性质虚拟变量State-owned和County-owned。对于整体样本可以通过向量(State-owned， County-owned)划分为央企，地方国企和非国有上市公司，(1，0)代表央企，(0，1)代表地方国企，(0，0)代表非国有企业。由此建立模型2用以比较三者之间薪酬业绩敏感性差异。 (模型2) 之后，以1001家国有上市公司作为国有样本，在基本模型中加入控制人性质虚拟变量State-owned，从而将国有企业样本划分为两类：中央控股国有上市公司和地方控股国有上市公司，建立模型3对假设2进行统计检验： (模型3) 另外，对于国企高管薪酬业绩敏感性在行业之间的差异，在基本模型中加入行业变量，由于国企涉及的行业非常繁多，故而需要设置非常多的虚拟变量，这会使得研究变得复杂而没有针对性。由于在国有企业高管高薪问题中，金融行业一直是被社会质疑最多的行业，故而本研究仅将国企按照行业划分为金融行业和非金融行业，从而进行比较研究。在基本模型的基础上，加入行业虚拟变量Finance，建立模型4对假设3进行检验： (模型4) 3.4. 样本选择和数据来源 本文选取2006~2013年8年沪深A股2562家上市公司，其中国有上市公司为1001家作为研究样本，剔除因部分年度数据缺失，财务数据未公布的数据，另外由于企业业绩是净利润的对数形式，所以还需剔除当年发生亏损的上市公司数据，最终得到A股上市公司14797个和国有A股上市公司6700个有效观测值。另外，本文中上市公司高管薪酬数据、业绩指标数据以及控制变量数据均来源于同花顺ifind金融数据终端，并运用Eviews 5.0软件进行统计检验。