陈毅辉、袁庆林-福建上市公司高管薪酬与企业绩效的相关性研究.doc
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福建上市公司高管薪酬与企业绩效的相关性研究
陈毅辉，袁庆林
（赣南师范学院，赣州341000）
[摘要]本文以福建上市公司2010年年度报表披露的数据为基础，运用SPSS软件，采用单因素方差分析和最小二乘回归法，对福建上市公司高管薪酬与企业绩效的相关性进行研究。
结果表明，企业规模不同的上市公司高管薪酬具有显著差异。
总资产收益率和净资产收益率对高管薪酬有显著正向影响，而每股收益对高管薪酬的影响却不显著。
本文根据研究结论，提出相应的措施完善福建上市公司高管薪酬制度。
[关键词]福建；上市公司；高管薪酬；企业绩效；相关性
作为海峡西岸经济区的主体部分，福建的经济发展一直备受关注。
与此同时，福建上市公司的数量与规模都在不断增长。
据统计，截至2010年12月31日，福建上市公司的数量已经达到71家。
据公司年报披露，金额最高的前三名高级管理人员年度报酬总额中最高为紫金矿业，为1071.05万元，最低为永安林业，为26.36万元。
同样是上市公司，薪酬差距如此之大，使得高管薪酬的决定机制越来越受学界的关注。
1相关研究综述
1.1高管薪酬
高管是一个比较笼统的概念，着眼点常常有以下几个：
（1）CEO。
持此观点的学者主要为国外学者。
这些学者普遍将CEO的薪酬水平作为整个高管层薪酬水平的代表[1]。
（2）董事长和总经理。
有的学者将董事长和总经理的薪酬水平作为整个高管层薪酬水平的代表，原因在于董事长和总经理对企业战略和决策具有绝对影响，其他高层人员对企业的影响则微乎其微[2]。
（3）执行层。
大部分国内学者都强调整个执行层的合力作用，因此基本上选取执行层的薪酬水平作为整个高管层薪酬水平的代表。
一般来说，广义上的薪酬包括货币性薪酬和非货币性薪酬。
在国外，学者研究高管薪酬时，常常关注高管的持股情况[3]。
由于国内上市公司报表披露不健全，且高管持股比例偏低[2]，导致高管的非货币性薪酬和部分货币薪酬数据无法获得或没有参考价值，因此国内大多数学者在研究高管薪酬时，都将年报披露的报酬总额作为薪酬的替换[4]。
1.2企业绩效
一个指标能否被选中用来代表企业绩效或企业绩效的一部分，在于该指标是否能反映企业经营管理状况以及该指标的获取难度如何。
学者一般选用市场指标[5]或财务指标来反映企业绩效。
但大多数还是选用财务指标。
财务指标是定量指标，在反映企业经营管理状况方面具有独特优势。
总结学者选取的指标，主要有以下几种：
（1）税前利润增长。
（2）总资产收益率ROA。
（3）每股收益EPS。
（4）净资产收益率ROE。
1.3高管薪酬与企业绩效的关系
国外对公司高管薪酬与企业绩效之间关系的研究早于国内[6]，国内的研究始于2000年左右[2]。
学者针对高管薪酬与企业绩效的研究主要有以下两种结果。
一种观点认为高管薪酬与企业绩效之间存在正相关关系[6]。
Coughlan&Schmidt调查了249家企业十年的数据，最后得出高管现金报酬与市场收益存在正向相关关系。
一种观点认为高管薪酬与企业绩效之间不存在显著相关[8]。
魏刚和李增泉通过研究均认为中国上市公司高管薪酬与企业绩效之间不存在显著相关关系。
1.4研究方法与不足
从学者的研究方法看，最流行的是普通最小二乘回归。
另外，也有部分学者采用事件分析法等。
普通最小二乘回归是研究该问题比较成熟的方法，但是它不能很好厘清各个控制变量对因变量的影响。
这些控制变量主要包括企业规模、所在地域、所在行业、股权集中度、国有股比例等。
前人的研究大致将企业规模、股权集中度和国有股比例等作为具体数值看待，这样的研究结果无法充分证实同一控制变量内部不同类型之间因变量是否有显著差异。
2研究设计
2.1研究假设
委托-代理理论认为应将代理方的薪酬与企业绩效挂钩，而且企业绩效的评判应该选择那些容易获得的且能够反映企业经营管理状况的指标。
结合研究综述，本文作出以下假设：
假设：
企业绩效对高管薪酬有显著的正向影响。
在选取反映企业绩效的指标时，学者往往选择总资产收益率ROA、净资产收益率ROE和每股收益EPS。
本文拟采用总资产收益率ROA、净资产收益率ROE和每股收益EPS作为企业绩效的衡量指标，因此本文在总假设的基础上，提出以下三个子假设：
假设a：
总资产收益率ROA对高管薪酬有显著的正向影响。
假设b：
净资产收益率ROE对高管薪酬有显著的正向影响。
假设c：
每股收益EPS对高管薪酬有显著的正向影响。
2.2变量设定
本文研究的因变量是高管薪酬。
由于高管薪酬基数一般都比较大，本文以前三名高管薪酬总额的对数作为高管薪酬变量值。
本文研究的自变量是企业绩效。
本文选取财务指标作为衡量公司绩效的指标，即选取总资产收益率、净资产收益率和每股收益作为企业绩效的衡量指标。
本文选取的控制变量主要有：
企业规模、所在地域、所在行业、股权集中度、国有股比例等。
各种控制变量均按一定的标准设置成分类变量。
具体变量指标体系见表1。
表1变量指标体系
变量名称
变量符号
变量定义
高管薪酬
LNCOMP
2010年前三名高管薪酬总额的对数
总资产收益率
ROA
净利润/平均资产总额
净资产收益率
ROE
净利润/平均净资产
每股收益
EPS
税后利润/股本总数
企业规模
SIZE
大型企业=3,中型企业=2,小型企业=1
所在地域
LOCATE
福厦漳泉=1,其他=0
所在行业
IND
工业=1,房地产开发经营=2,零售业=3,批发业=4,交通运输业=5,农、林、牧、渔业=6,软件和信息技术服务业=7,其他未列明行业=8
股权集中度
OC
[0，30%）=1,[30%,50%）=2,[50%,70）=3,[70%,100%]=4
国有股比例
GOV
[0,20%）=1,[20%,50]=2,（50%,100%]=3
2.3模型设计
本文采用单因素分析法和LSD法，将企业规模、所在地域、所在行业、股权集中度、国有股比例视为分类变量，并对各个控制变量内部的分类进行比较。
然后，采用普通最小二乘回归，研究企业绩效与高管薪酬之间的相关性。
在该前提下，采用分层回归方法进行研究，即首先判定同一个控制变量内部高管薪酬是否存在显著差异，若存在，则在回归方程的第一层放入该控制变量进行回归，然后在回归方程的第二层放入自变量进行回归。
由于行业变量的分类比较特殊，不同行业的数值大小并无现实意义，因此本研究不将其纳入回归方程，只对其做基本分析。
本文的回归方程如下：
（1）
（2）
（3）
（4）
其中，代表常数，代表各个影响因素的回归系数，代表随机误差。
方程
（1）表示只纳入控制变量的回归方程，方程
（2）在方程
（1）的基础上纳入ROA，方程（3）在方程
（1）的基础上纳入ROE，方程（4）在方程
（1）的基础上纳入EPS。
2.4数据采集
本文的研究数据均来自上海证交所、深圳证交所、中国证监会、各有关公司发布的公告和2010年年报。
通过上海证交所和深圳证交所的网站进行搜索，我们发现福建上市公司数量已达71家。
为了获得更加可靠的结果，在此基础上对样本数据进行二次筛选，按照惯例剔除行业为金融、保险业的上市公司（兴业证券，601377），也剔除业绩不佳的ST公司（ST厦华，600870；*ST福日，600203；ST三农，000732）。
另外，剔除因注册信息更改而不属于福建的上市公司（华丽家族，600503；创兴资源，600193）。
在数据没有缺失的情况下，最终得到65家有效样本公司。
3数据分析
3.1描述性统计
由原始数据得出，高管薪酬最高为1071.05万元，最低为26.36万元，前者是后者的40.6316倍，可以说，这个差距非常大；只有一家公司的总资产收益率小于0，两家公司的净资产收益率小于0，两家公司的每股收益小于0，表明福建上市公司的企业绩效总体表现比较好；所有公司中股权集中度低于50%的有55家；国有股比例低于50%的企业有57家；福建上市公司的企业规模平均值为2.6900，说明总体来说企业规模比较大；所在地域均值为0.8200，表明大部分公司处在福厦漳泉等经济较发达的地区。
3.2相关性分析
通过对各个变量进行描述性统计，我们大致了解福建上市公司的总体情况。
为了对各种变量有更进一步地了解，我们对其进行相关性分析。
各个变量的Pearson相关系数见表2。
从表2可以看出，高管薪酬与总资产收益率、净资产收益率和企业规模之间存在显著正相关关系，这验证了本研究的部分假设，表2也表明每股收益与高管薪酬不存在显著相关，另外，从控制变量看，所在地域、股权集中度和国有股比例与高管薪酬之间均不存在显著相关。
这些相关分析的结论为进一步回归分析提供了依据。
表2Pearson相关系数
LNCOMP
ROA
ROE
EPS
SIZE
LOCATE
OC
GOV
LNCOMP
1
ROA
.348**
1
ROE
.352**
.587*
1
EPS
.221
.603*
.739*
1
SIZE
.330**
.036
.028
.052
1
LOCATE
.023
.150
.163
.127
-.050
1
OC
-.211
.084
-.032
.114
.145
-.075
1
GOV
.201
-.030
.016
.079
.211
-.058
.383**
1
注：
*表示p<0.001，**表示p<0.01。
3.3单因素方差分析和LSD分析
在本研究中，控制变量主要指企业规模、所在地域、所在行业、股权集中度、国有股比例等。
在研究高管薪酬与企业绩效的相关关系之前，有必要先了解控制变量对高管薪酬的影响。
针对所在地域变量采用独立样本T检验，针对其他控制变量采用单因素方差分析，如果类别之间存在显著差异，则接着采用LSD法对差异进行区分。
所在地域对高管薪酬的独立样本T检验见表3。
由表3看出，福建经济较发达地区和经济较不发达地区的上市公司高管薪酬对数的均值比较接近，标准差比较小，从独立样本T检验的结果得出高管薪酬并不存在显著差异。
表3所在地域对高管薪酬的独立样本T检验
因变量
所在地域
样本数
均值
标准差
T值
高管薪酬
其他
12
13.8062
.2750
-.180
福厦漳泉
53
13.8504
.0995
企业规模对高管薪酬的影响分析见表4。
由表4看出，福建上市公司中大型企业的高管薪酬与中型企业之间存在显著差异，但是大型企业、中型企业的高管薪酬与小型企业之间不存在显著差异。
从表4看出，小型企业高管薪酬的平均值甚至高于中型企业的水平。
表4企业规模对高管薪酬的单因素方差分析
因变量
企业规模
样本数
均值
标准差
F值
LSD检验
高管薪酬
小型企业
3
13.5631
.3246
5.256**
LSD3>2
中型企业
14
13.3217
.5681
大型企业
48
14.0116
.7644
注：
**表示p<0.01。
股权集中度对高管薪酬的影响分析见表5。
由表5看出，股权集中度的高低对高管薪酬并不存在显著影响，即股权集中度不同的上市公司高管薪酬并不存在显著差异。
表5股权集中度对高管薪酬的单因素方差分析
因变量
股权集中度
样本数
均值
标准差
F值
高管薪酬
[0,30%）
31
13.9767
.7846
.981
[30%,50%）
24
13.8079
.7851
[50%,70%）
8
13.5239
.6388
[70%,100%]
2
13.4444
.2369
国有股比例对高管薪酬的影响分析见表6。
由表6看出，国有股比例高和低的上市公司高管薪酬不存在显著差异。
表6国有股比例对高管薪酬的单因素方差分析
因变量
国有股比例
样本数
均值
标准差
F值
高管薪酬
[0,20%）
46
13.7061
.6564
3.490
[20%,50%]
11
14.3527
.9348
（50%,100%]
8
13.9232
.8762
所在行业对高管薪酬的影响分析见表7。
由表7看出，不同行业的上市公司之间高管薪酬不存在显著差异。
表7所在行业对高管薪酬的单因素方差分析
因变量
所在行业
样本数
均值
标准差
F值
高管薪酬
工业
39
13.7944
.7984
1.336
房地产开发经营
5
13.5882
.6815
零售业
3
13.8864
.3842
批发业
2
14.2313
.0134
交通运输业
2
13.4687
.4389
农、林、牧、渔业
2
13.0666
.8266
软件和信息技术服务业
7
13.9368
.6011
其他未列明行业
5
14.6153
.8064
3.4回归分析
通过独立样本T检验和单因素方差分析，我们发现除了企业规模之外，其余控制变量对高管薪酬均没有显著影响，因此在回归时将其剔除。
本研究采用分层回归的方法讨论企业绩效对高管薪酬的影响。
企业绩效对高管薪酬的影响分析见表8。
表8回归分析结果
变量
高管薪酬
高管薪酬
高管薪酬
标准化系数
标准化系数
标准化系数
标准化系数
标准化系数
标准化系数
企业规模
.330**
.317**
.330**
.320**
.330**
.319**
ROA
.336***
ROE
.343***
EPS
.204
R2
.109
.221
.109
.226
.109
.150
R2
.094
.196
.094
.201
.094
.123
F
7.676**
8.820***
7.676**
9.074***
7.676**
5.476**
注：
**表示p<0.01，***表示p<0.005。
从表8的回归分析结果得出，福建上市公司总资产收益率对高管薪酬具有显著正向影响，假设a得到全部验证；福建上市公司净资产收益率对高管薪酬具有显著正向影响，假设b得到全部验证；福建上市公司每股收益对高管薪酬不具有显著影响，假设c得到拒绝。
因此，本文关于“企业绩效对高管薪酬有显著的正向影响”的假设得到部分验证。
4结论与建议
4.1研究结论
本文通过选取总资产收益率、净资产收益率和每股收益三个指标作为企业绩效的衡量指标，对福建上市公司高管薪酬与企业绩效之间的关系进行了研究。
结果表明，总资产收益率和净资产收益率对高管薪酬具有显著正向影响，而每股收益对高管薪酬的影响却不显著。
一方面，高管薪酬与企业在会计上的盈利息息相关，说明福建上市公司总体上能够将高管薪酬与企业经营业绩结合起来，这也反映了委托-代理理论的要求；另一方面，高管薪酬忽略了与股东财富的关系，尤其是与普通股股东财富的关系，这也说明福建上市公司在规范高管薪酬决定机制时仍存在一些缺陷。
本文运用单因素方差分析法和LSD法，对企业规模、所在地域、所在行业、股权集中度、国有股比例等控制变量与高管薪酬的相关关系进行了研究，结果如下：
（1）从企业规模来看，福建上市公司的高管薪酬具有显著差异，其中，大型企业的高管薪酬明显高于中型企业，但是大型企业、中型企业与小型企业高管薪酬不存在显著差异。
一般来说，大型企业与中型企业相比具有更多结构层次，为了保证每个层次之间都有较充分的薪酬差距，大型企业给予管理层更多薪酬。
大型企业经营环境相对中型企业来说更加复杂，管理层需要具备更高的管理能力，这成为大型企业管理层获得高薪酬的一个合理解释。
大型企业管理者往往比中型企业掌握更多资源和权力，能够对企业薪酬结构产生影响，因此大型企业管理者更有能力使其高薪合法化。
但是福建上市公司中，小型企业高管薪酬与其他类型企业高管薪酬之间不存在显著差异，甚至高于中型企业高管平均薪酬，这是比较特殊的情况。
（2）从所在地域来看，处于经济较发达地区的上市公司和处于经济叫不发达地区的上市公司高管薪酬并不存在显著差异，这可能是由于虽然福厦漳泉之外的其他地区总体经济状况不是很好，但是处在这些地域的上市公司大部分与矿产资源有着密切联系，由于矿产资源具有本身较强的特殊性，使得这些上市公司也有能力支付与经济发达地区上市公司无异的报酬。
（3）从所在行业来看，上市公司的高管薪酬不存在显著性差异，这可能是由于随着经济发展，各个上市公司高管所掌握的能力越来越多，越来越趋于同化，导致薪酬上的趋同；也有可能是因为随着社会的开放，诸如高管薪酬等许多信息都越来越公开化、透明化，使得上市公司之间存在相互比较的途径，因此高管薪酬也趋于同化。
另外，所属行业为工业的样本有39家，远远超出属于其他行业的上市公司，这也可能是导致高管薪酬无显著性差异的原因之一。
（4）从股权集中度来看，上市公司高管薪酬不存在显著性差异。
一般来说，如果股权较为集中，大股东的决策会影响企业薪酬制度，对高管薪酬具有一定抑制作用；如果股权较为分散，高管在制定薪酬制度时的自由度就会比较高，高管获得高薪的机会就比较大。
另外，随着最大股东持股比例的增加，其对公司的控制程度也越强，甚至可以通过合法程序最终任命自己的代理人，因此最大股东可以通过自己的合法权力对高管薪酬制度的制定进行限制。
因此我们可以看出，福建上市公司中掌握股权较多、对企业享有控制权的主体并没有很好地利用自己所占股份比例的优势抑制高管薪酬的增长。
（5）从国有股比例来看，上市公司高管薪酬不存在显著性差异。
一般来说，我国国有控股企业大多存在薪酬制度不合理、高管薪酬偏低的状况，因此激励效果不好；另外，在国家控股企业里存在的官僚体制也无法适应企业发展。
相比之下，民营控股企业则表现得更加灵活。
但从福建上市公司研究结果来看，国有股比例不同的公司高管薪酬不存在显著差异，说明国家控股企业与非国家控股企业高管薪酬逐渐趋同。
4.2管理建议
通过上述研究，本文认为福建上市公司高管薪酬决定机制仍存在一些缺陷。
实际工作中，上市公司应努力做到以下几点：
（1）考虑将高管薪酬与股东财富挂钩，特别是与普通股股东财富挂钩。
在上市公司中，大股东有可能利用上市公司侵占中小股东的利益，因此高管薪酬应尽量与普通股股东的利益挂钩。
普通股股东的财富收益主要体现在每股收益上，如果将高管薪酬与每股收益直接挂钩，这就体现了高管薪酬与普通股股东财富收益的关系。
如果高管薪酬与每股收益脱节，可能会降低上市公司对高管的激励效果，进而影响企业绩效。
（2）上市公司的最大股东应对高管薪酬起到限制作用。
本文通过研究证实，股权集中度不同的福建上市公司在高管薪酬上并没有显著差异，说明最大股东对高管薪酬没有起到很好地限制作用。
最大股东应行使自己的权利，对高管薪酬的决定机制起到作用的话，这样能够限制高管薪酬的增长，增加对高管的激励效果。
（3）为了保证上市公司能够吸纳优秀人才，公司有必要比规模较小的公司支付更多的报酬。
本文证实大型企业、中型企业的高管薪酬与小型企业间不存在显著差异，这比较不可取。
公司提供有差异性的薪酬，不仅满足委托-代理理论中代理方的利益诉求，同时能够促进对高管层的激励作用。
在薪酬高于其他公司的情况下，高管层可能会有更多心思为企业服务，回报企业。
另外，大型企业和中型企业的高管相对要比小型企业的高管处理更多事务，这也成为他们获得更高报酬的原因之一。
4.3研究的局限性
本研究主要有以下不足：
（1）企业绩效的衡量指标选取不够全面。
从综述来看，学者大多采用财务指标进行衡量，但是也有部分学者采用市场指标衡量企业绩效。
企业绩效不单单指财务上的收益，也包括其他方面的收益，本文对非财务指标并未做较为深入地论述，在研究中也并未采用非财务指标进行衡量，导致研究结论的可信度有所降低。
（2）本文对控制变量的选取存在一定的局限性。
学者在研究企业绩效与高管薪酬关系的同时，往往也会关注公司治理方面的变量，比如董事长与总经理的两职合一情况，董事会中独立董事所占的比例以及高管层的持股比例等。
（3）没有研究变量对高管薪酬影响的直接性与间接性。
有些变量对高管薪酬的影响可能不是直接的，而且通过某个中介变量对高管薪酬起到间接作用。
但是在本文的研究中，并没有涉及这方面的研究，这也是本文的局限之处。
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