孙晓宇 程腊梅
上市公司的高管薪酬和企业绩效之间存在相关关系, 其中高管薪酬水平、 高管薪酬差距、 独立董事占比和监事会规模对每股收益都有一定的影响作用。 本文利用吉林省2013年上市公司高管薪酬统计数据和年报数据, 对上市公司的高管薪酬与企业绩效之间的关系进行实证研究, 结果发现: 高管薪酬水平、 薪酬差距和独立董事占比与企业绩效存在正相关关系, 监事会规模与企业绩效存在负相关关系。
上市公司的高管薪酬问题一直受到社会各个方面和各阶层的持续关注, 国内外学者对于高管薪酬与上市公司绩效之间的关系进行过一系列的理论与实证研究, 并取得了一定的成果。 但这些研究基本上集中在高管总体薪酬水平、 薪酬结构与激励作用对企业绩效的影响上,而且衡量企业绩效的指标大多为净资产收益率、 总资产规模等总体性指标, 对于高管薪酬内部差距的考量较少, 更为具体的指标衡量企业绩效的研究也较少。 那么, 高管薪酬内部差距对企业绩效的影响有多大, 它是怎样影响企业绩效的, 衡量企业绩效的具体指标是什么, 都是值得我们深入研究的课题。
一、 相关概念界定
1. 高管薪酬含义
高管即高级管理人员, 就是指在公司管理层中担任重要职务、 负责公司经营管理、 掌握公司重要信息的人员, 主要包括经理、 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。 企业高管是企业运营的核心人物, 是完成董事会目标的执行者。 高管薪酬一般由五部分构成: 基本薪酬、 短期年终奖金、 长期激励性报酬以及福利和服务。 基本薪酬是指一个组织根据员工所承担或完成的工作本身或员工所具备的完成工作的技能或能力而向员工支付的相对稳定的经济型报酬; 短期年终奖金是根据当年业绩提取的一部分奖励性薪酬,高管必须达到一定的业绩目标才能获得, 一般以年终奖的形式存在,起到短期激励的作用; 长期激励性报酬, 则包括股票或股票期权等形式, 需要经过一段时期才能获得, 具有长期激励的作用。 为了量化以便研究, 本文所指的高管薪酬主要是指高管的货币性薪酬, 用于衡量高管薪酬水平的变量是前三名高管的薪酬总和, 用TAC表示。 高管薪酬差距存在于所有组织和企业中, 完善的企业薪酬制度应当包括合理的薪酬差距, 合理的高管薪酬差距更能对企业的发展起到积极的推动作用。 本文所指的薪酬差距是高管团队, 用TCD表示。
2. 企业绩效概念
企业经营绩效是指在一定经营期间内, 企业的经营效益和经营者业绩。 企业经营效益水平主要表现在企业的盈利能力、 资产运营水平、偿还债务能力和后续发展能力等方面。 衡量企业绩效的指标不尽相同,本文从每股收益和总资产增长率两个指标来描述企业绩效, 每股收益用EPS表示, 总资产增长率用RONA表示。
3. 研究吉林省高管薪酬与企业绩效相互关系的意义
20世纪90年代以来, 国家提出了振兴东北老工业基地的战略。这一战略的实施在一定程度上促进了东北地区经济的发展与转型, 但是东北地区尤其是各个省份之间发展程度不尽相同, 存在各种问题。而作为经济发展领头羊的上市公司更应在管理体制、 经济效益、 企业文化建设等各个方面做出表率。 其中, 上市公司的高管薪酬管理与企业绩效之间关系的问题尤为重要。
据此, 本文从新的角度出发, 以每股收益来衡量企业绩效。 研究对象选择吉林省的上市公司, 其更具具体性和创新性, 并且深度地剖析了吉林省上市公司的高管薪酬与企业绩效之间的关系, 以求为提出更为科学合理的高管薪酬结构和绩效改进方案提供理论依据。
二、 实证检验模型构建的准备工作
本文拟采用自变量前三名高管薪酬总和和高管薪酬差距来描述高管薪酬, 作为因变量的总资产增长率和每股收益用来描述企业绩效。另外, 高管薪酬与企业绩效之间也受其他因素影响, 为了全面研究高管薪酬与企业绩效之间的关系, 需要引入两个控制变量: 独立董事占比, 即独立董事占董事总数的比重, 用PID表示; 监事会规模, 即监事会人数, 用DSB表示。 本文实证分析的变量选择和定义如下表所示:
表1 实证分析变量定义一览表
1. 样本筛选
本文所选取的数据来自于吉林省各上市公司2013年年报, 它们来自金融、 零售、 造纸、 汽车等行业, 并基于以下原则对样本进行筛选:
考虑到极端值对统计的比例影响, 剔除业绩过差的企业, 共计4家;
数据披露不详或数据异常的企业, 共计6家;
剔除不符合要求的数据之后, 选定30家吉林省上市公司的数据作为研究样本。
2. 研究假设
假设1: 高管薪酬水平与企业绩效之间存在正相关关系;
假设2: 高管薪酬差距与企业绩效之间存在相关关系;
假设3: 独立董事占比会加强高管薪酬与企业绩效之间的相关关系;
假设4: 监事会规模会影响高管薪酬与企业绩效之间的相关关系。
三、 实证检验模型的构建与检验结果分析
在构建回归模型之前, 为了从整体上对样本数据有较全面的了解,本文采用描述性统计分析和相关性统计分析两种方法分别从样本的整体特征和各个变量的相关特征进行初步分析。
1. 描述性统计分析
我们首先对数据进行描述性统计分析。 结果如下:
表2 描述性统计分析表
由表2可知:
(1) 高管薪酬差距大, 前三名高管薪酬之和最高的高达633.58万元, 最低的只有16.72万元, 差将近38倍。 而且各个公司之间的薪酬差距也很大, 薪酬差距最大的达1137.33万元。
(2) 总资产增长率较高, 均值为14.1747, 表示吉林省上市公司的绩效水平总体较高, 发展潜力强劲。
(3) 监事会规模比较平均, 基本上都是3个左右, 说明行业对监事会的重视程度是一致的。
2. 相关性统计分析
为了进一步了解各个变量之间的相互关系, 本文对数据进行了Person分析, 即相关性统计分析, 得到Person相关检验结果如下:
表3 person统计分析表
**. 在.01水平 (双侧) 上显著相关。*. 在0.05水平 (双侧) 上显著相关。
由表3可知:
(1) 从自变量来看, 前三名高管薪酬之和 (TAC) 和薪酬差距(TCD) 与总资产增长率 (RONA) 呈弱的正相关关系; 前三名高管薪酬之和 (TAC) 与每股收益 (EPS) 呈正相关关系, 薪酬差距 (TCD)与每股收益 (EPS) 呈弱的正相关关系。 且前三名高管薪酬之和(TAC) 与每股收益 (EPS) 的相关性最强。 这也初步验证了假设1和假设2。
(2) 控制变量来看, 独立董事占比 (PID) 和监理会规模 (DSB)均与总资产增长率 (RONA) 和每股收益 (EPS) 呈弱的负相关关系,且监事会规模 (DSB) 与因变量的相关关系比独立董事占比 (PID)与因变量的相关关系更弱。 这也初步验证了假设3和假设4。
(3) 从自变量与控制变量之间的关系来看, 独立董事占比 (PID)与前三名高管薪酬之和 (TAC) 和薪酬差距 (TCD) 均呈负的弱相关关系; 监事会规模 (DSB) 与自变量均呈正相关关系, 且相关关系更强。
3. 建立回归模型及检验
由于RONA与EPS存在一定的优合度, 而且每股收益用于衡量企业绩效更具代表性和独创性, 所以建立模型时剔除RONA, 只选取EPS作为因变量。 但是由于RONA在一定程度上对EPS有影响作用,因此也放在模型中。 基于以上分析与描述, 本文建立以下模型对其进行实证检验:
EPS=b1RONA+b2DSB+b3PID+b4TAC+b5TCD+ε
其中ε为干扰变量。
(1) 多重共线性分析
表4 方差分析表
a. 预测变量:(常量),监事会规模,独立董事占比 (%),总资产增长率 (%),前三名高管报酬之和 (万元),薪酬差距 (万元)。
b. 因变量:每股收益 (元)
在假定显著性水平为0.05的情况下, 由表4可知, P值为0.006小于0.05, 说明方程的显著性通过了检验, 回归系数不全为0。 但是在系数显著性检验中, 只有变量高管报酬之和的回归系数通过了检验,回归系数显著不为0, 其余变量的回归系数检验均不显著。 由共线性统计量表格中得知, 模型中的变量存在着多重共线性, 破坏了多元回归分析中自变量不相关的假设条件。
表5 共线性诊断表
因变量:每股收益 (元)
在表5中由第4个特征值可知, 前三名高管报酬之和与薪酬差距发生了共线性; 由第5个特征值可知, 除了总资产增长率之外, 其余的变量都发生了共线性; 由第6个特征值可知, 独立董事占比、 薪酬差距、 监事会规模之间发生了共线性。
多重共线性是指线性回归模型中解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。 因此要消除多重共线性以确保模型估计准确。 多重共线性的解决方法是, 采用逐步回归的方法, 让SPSS自动选择合适的变量用于建立回归模型, 剔除发生多重共线性的变量, 从而得到一个多重共线性较小的线性拟合方程。
(2) 消除多重共线性
表6 模型汇总表
a. 预测变量:(常量),前三名高管报酬之和 (万元)。b. 预测变量:(常量),前三名高管报酬之和 (万元),监事会规模。c. 因变量:每股收益 (元)
从表6中所示的拟合优度来看, 第二个模型比第一个有显著提高,说明第二个模型优于第一个模型。
表7 方差分析表
a. 预测变量:(常量),前三名高管报酬之和 (万元)。b. 预测变量:(常量),前三名高管报酬之和 (万元),监事会规模。c. 因变量:每股收益 (元)
从表7所示的方程的显著性来看, 两个方程都通过了方程的显著性检验, 说明两个方程的回归系数都显著不为0。 从表5系数显著性来看, 两个模型的系数都是显著的, 第二个模型比第一个模型增加了变量监理会规模, 增加该变量后, 模型的拟合优度显著增加, 因此应该增加该变量。
表8 系数表
所以, 多元性回归方程为:
EPS=0.004×TAC-0.173×DSB
(3)模型结果分析
根据表8可知, 前三名高管报酬之和的系数为0.004, 说明前三名高管薪酬之和与企业绩效存在正的相关关系, 从而检验了假设1, 在现实经济行为中, 作为在企业中有举足轻重地位的高管, 其表现在很大程度上直接决定了企业的经营状况好坏, 所以其薪酬的激励作用也直接表现在了企业绩效上, 这与现实情况相符。 另外, 监事会规模的系数为-0.173, 说明监事会规模与企业绩效之间存在负的相关关系,从而验证了假设4。 在现实经济行为中, 监事会起到了监督企业管理层决策的作用, 这在某种程度上限制了企业管理层和董事会的决策,而其限制程度的大小取决于监事会规模的大小, 因此监事会的规模应控制在合理范围内以发挥其最大的作用。
4. 结论分析与评述
本文以吉林省30家上市公司作为研究样本, 通过回归模型进行分析, 得出以下几个结论:
首先, 高管薪酬水平和薪酬差距与企业绩效之间存在正相关关系,企业可以通过这两个因素激励高管团队的工作以提升企业绩效, 这也与假设1、2相符合。 因此, 上市公司在设计薪酬制度时, 应适当增大高管薪酬差距, 提高高管薪酬总体水平, 以促进企业绩效的提升。
其次, 本文将独立董事占比作为研究高管薪酬与企业绩效之间关系的控制变量, 通过回归分析, 结果表明: 独立董事占比增大时, 提高了董事会独立性, 从而增强了薪酬差距对企业绩效的激励作用。 因此, 本文认为上市公司应当通过提高独立董事的专业性、 独立性, 以及独立董事的独立作用, 以提高公司绩效。
最后, 本文引入的另一个控制变量——监事会规模, 其对高管薪酬与企业绩效之间的关系存在负相关关系。 监事会规模在一定程度上越大, 对企业管理层和董事层的制约作用越明显, 这样不利于企业做出快速直接的科学决策。 因此, 本文认为, 上市公司应当合理控制监事会规模, 使之最大地发挥其对企业的监督作用, 促进企业发展。
综上所述, 鉴于吉林省上市公司高管薪酬与企业绩效的现状分析,本文认为应从以下几个方面优化高管薪酬体系的设计:
(1) 合理设置高管薪酬差距, 使之激励作用更明显, 以提高企业绩效;
(2) 合理设定高管薪酬水平, 以提高高管团队积极性;
(3) 根据企业自身实际情况出发, 合理设定合理独立董事人数和监事会规模, 建立科学的高管层约束机制。
免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。