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摘 要：高管薪酬激励与公司绩效一直都是学术界和实业界关注的热点，以2013-2016年深圳证券交易所A股制造业上市公司为样本，对高管薪酬如何影响企业业绩进行实证检验。将企业绩效用每股收益，托宾Q值这两个指标来衡量，高管薪酬采用高管前三名薪酬总额取对数来表示，控制了一些变量，结果发现，高管薪酬对净资产收益率和资产收益率都具有显著正面影响；这表明，高管薪酬能够影响企业绩效，这对企业的公司治理具有一定的借鉴意义。
关键词：高管薪酬；企业绩效；实证检验
中图分类号：F23 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.24.041
1 引言
2008 年全球金融危机爆发后，美国高管的天价薪酬更加引起了人们的广泛关注，同时也打碎了美国公司治理的神话，这使人们重新掀起研究高管薪酬机制设计的热潮，近年来，学术界普遍认为中国公司高管薪酬的增长率过高，这已经引起政府的高度重视，也自然成为包括经济学家在内的各领域学者研究的热点问题，鉴于大多数上市公司高管有优厚的福利待遇，其薪酬水平极高。企业如何更好地激励公司高管并约束其自利行为、减少代理风险、促进股东财富增加，是现代企业理论研究的重要问题。解决这个问题的关键，在于将高管薪酬与公司绩效挂钩。如何更好地实现高管薪酬与企业中长期绩效挂钩的激励机制，设计合理的高管薪酬契约，促进高管薪酬对公司绩效最大化的实现等，是目前我国亟待解决的重要问题。因此，本文主要对高管薪酬如何影响企业绩效进行理论分析和实证检验。
2 文献述评
2.1 国外文献综述
JCoughlan 和Schmidt 得出高管薪酬变化与公司市场收益正相关。Coughlan 和Schmidt得出高管薪酬变化与公司市场收益正相关。Baker 等指出如果公司高管薪酬业绩敏感度较低，激励机制就不能发挥有效的作用。Jensen 和Murphy 证明了高管薪酬与公司业绩具有正相关性，但是高管薪酬业绩敏感度不大。Giorgio 和Arman 表明美国“新经济”企业的高管薪酬与公司业绩具有强相关性。
2.2 国内文献综述
李增泉认为我国上市公司经理人年度薪酬与公司规模和所在区域有显著关系，但是却与企业的绩效并不相关。
李琦的研究也再次证明一个基本事实：就是公司在确定高管薪酬时只能根据公司过去的业绩进行决策，只是在公司业绩指标的选取上具有较大空间。
周嘉南和黄登仕发现高管报酬与公司价值存在显著的正相关关系，而公司利润指标对高管薪酬没有显著影响。 杜兴强和王丽华的研究却表明，公司利润指标與高管薪酬正相关性显著。
李斌，郭剑以制造业上市公司为研究对象，分2003—2007 年和2008—2012 年两个时段研究高管薪酬与公司绩效的关系，研究结果发现我国制造业上市公司高管薪酬与公司绩效存在显著正相关关系，且高管薪酬变化与公司绩效变化显著正相关。
2.3 对国内外文献的总结和评论
通过上述国内外文献可以发现，尽管企业绩效采取指标不一样，研究对象不一样，样本期间不一样，但国内外学者大都发现高管薪酬与企业绩效存在正相关关系。与上述国内外研究不同，本文从动态上研究高管薪酬与企业绩效之间的关系，对高管薪酬如何影响每股收益，托宾Q值两个企业绩效指标进行实证检验。
3 研究设计
3.1 高管薪酬与企业绩效的计量
3.1.1 高管薪酬的计量
由于上市公司一般不公布公司的薪酬机制，公开发布的大部分是公司高管的基本年薪，所以本文选取年报中可以获得的公司前三名高管薪酬的总额取对数（INPAY）作为公司高管报酬的数值。本文将高管定义为执行层成员，如总经理、副总经理等。
3.1.2 企业绩效的计量
衡量企业绩效的指标有很多，托宾Q值，资产收益率，净资产收益率，每股收益，本文采取托宾Q值，每股收益这两个指标，一个用于回归分析，一个用于稳健性检验。
其中托宾Q值的计算方式为：市值/资产总计；每股收益的计算方式为：净利润/ 股东权益平均余额。
3.1.3 控制变量的计量
控制变量通过仔细阅读相关文献，选取了股权集中度，杠杆比率，企业规模，账面市值比这四个指标来衡量，其中股权集中度采取排名第一的股东持股比例衡量，杠杆比率采取上一年年末资产负债率衡量，企业规模采取年末总资产的自然对数衡量，账面市值比采取公司上一年度净资产与年初总市值的比值衡量。还控制了年份这个变量，主要是2013年到2016年这4年的数据。
3.2 样本选择与数据来源
以2013-2016年深圳证券交易所A股制造业上市公司为样本。考虑不同行业薪酬差距较大，笔者根据证监会2012年行业分类，选取制造业作为样本数据。本文全部来源于国泰安数据库（CSMAR）。初选样本数据同时满足以下条件：（1）“股票市场分类”选择“深证A股”，即不包括“创业板、中小企业板”和B股。（2）行业分类以2012年最新版的行业分类为准，选取制造业上市公司。（3）所有样本公司均为正常上市的公司，即不包括“ST、*ST、暂停上市、退市、三板市场”。
3.3 数据处理
利用EXCEL和STATA13.1对下载的原始数据进行以下处理：（1）在国泰安数据库中对应指标下载解释变量，被解释变量，控制变量相关数据的原始数据，导出原始数据后，利用EXCEL中的VLOOKUP函数进行匹配，然后计算变量值，将解释变量，被解释变量，控制变量相关数据合并在一张Excel表中，然后将Excel表导入stata中进行描述性统计分析，相关分析，回归分析，稳健性检验等。（2）利用STATA13.1对连续变量进行5%缩尾处理，以防止极端值影响实证检验效果。（3）把含有缺失值的样本从总样本中剔除。（4）通过数据整理，得到有效观测值4159个。 4 业绩变动对股价波动的影响
4.1 理论假设
现代公司治理理论认为，委托人和代理人具有不同的经济利益，还有信息不对称的存在，因此，代理成本不可避免。于是，林浚清等 指出，公司治理理论的核心问题之一，就是为了减少代理成本，弱化委托人和代理人的利益冲突。其解决思路之一就是将代理人的努力程度和薪酬、委托人的利益密切联系在一起，达到减少代理成本的目的。根据委托代理理论，股东为了实现其股东利益最大化，就会完善对经理人的激励机制。而作为自利的经理人为了追求更高的报酬和达到股东的激励预期会加强对公司的管理，更加努力地经营公司，提高公司绩效，因此高管薪酬激励将会正向影响公司绩效，所以本文提出下列假设
假设1：高管人员薪酬与企业绩效成正比。
4.2 回归模型
为了检验上述假设，建立以下回归模型。回归模型中变量的名称、代码与定义，见表1。
4.3 描述性统计
从表2中可以发现：样本有4159个有效观测值。高管薪酬（INPAY）的平均值为6.1559，标准误差为0.2475；股权集中度（CON）的平均值为0.3331，标准误为0.1295；杠杆比率（LEV）的平均值为0.3560，标准误为0.1797。上述三个变量样本数据之间的差异较小。托宾Q值（TQ），企业规模（SIZE），账面市值比（BM）的平均值分别为3.0322，9.4193，0.5310，标准误差分别为2.0480，0.3961和0.3970，这三个样本数据之间的差异相对大些。
4.4 相关分析
变量的相关系数及其显著性，见表3。从表3中可以发现：（1）高管薪酬（INPAY）与托宾Q值（TQ）显著正相关，相关系数为0.0758，且在1%水平上显著。（2）杠杆比率（LEV）与托宾Q值（TQ）显著负相关，相关系数为-0.4817，且在1%水平上显著。（3） 企业规模（SIZE）与托宾Q值（TQ）的相关系数为-0.5588，且在1%水平上显著。（4）账面市值比（BM）与托宾Q值（TQ）的相关系数为-0.7506，且在1%水平上显著。（5）股权集中度（CON）与托宾Q值（TQ）的相关系数为0.0008，但是不显著。
还可以发现：（1）股权集中度（CON）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为-0.0074，但是不显著。（2）杠杆比率（LEV）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.0611，在1%水平上显著。（3）企业规模（SIZE）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.4092，在1%水平上显著。（4）账面市值比（BM）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.0739，并且在1%水平上显著。
4.5 回归分析
全部样本的回归分析结果，见表4。从表4中可以发现：（1）高管薪酬（INPAY）与企业绩效（TQ）的回归系数为0.00929，P值为0.00253，在1%水平上显著，说明高管薪酬对企业绩效有显著的正面影响。（2）高管薪酬（INPAY）与股权集中度（CON）的回归系数为-0.0954，且在1%水平上显著，说明高管薪酬对股权集中度（MPE）有显著的负面影响。（3）高管薪酬（INPAY）与杠杆比率（LEV）的回归系数为-0.158，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对杠杆比率（LEV）有显著的负面影响。（4）高管薪酬（INPAY）与企业规模（SIZE）的回归系数为0.401，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对企业规模有显著的正面影响。（5）高管薪酬（INPAY）与账面市值比（BM）的回归系数为-0.125，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对账面市值比有显著的负面影响。
还可以发现常数项系数为2.507，在1%水平上显著，有效观测值为4519，与前面数据分析一致。R2为0.2352，调整的R2为0.2343，R2和调整的R2变化都不大，说明数据选取很有效。
通过以上回归分析，可以得出，高管薪酬（INPAY）与企业绩效（TQ）具有显著的正面影响。
4.6 稳健性检验
稳健性检验的方法有很多，比如扩大数据规模，替换解释变量，替换被解释变量，本文就是替换被解释变量，即是用每股收益替换托宾Q值进行稳健性检验。通过再一次实证检验分析，结果发现，主要变量系数的符号和显著性水平变化不大。所以，笔者认为全部样本回归分析结果是比较稳健的。
5 研究结论
以2013-2016年深圳证券交易所A股制造业上市公司为样本，对高管薪酬如何影响企业业绩进行实证检验。将企业业绩用每股收益，托宾Q值这两个指标来衡量，高管薪酬采用高管前三名薪酬總额取对数来表示，控制了企业规模，年份，财务杠杆比率等一些变量，结果发现，高管薪酬对每股收益，托宾Q值都具有显著正面影响；这表明，高管薪酬能够影响企业绩效，这对企业的公司治理具有一定的借鉴意义。竟然高管薪酬确实能够正面影响企业绩效，那么对于企业来讲，可以从以下几个方面来完善：（1）完善高管薪酬的制度机制。上市公司在制定高管薪酬时，不仅要考虑上期的高管报酬和上期的公司业绩，而且要考虑公司本期绩效的影响，不断完善高管薪酬的激励与约束机制。（2）提高高管薪酬信息披露的质量。高管薪酬信息的披露，一方面，有助于社会公众了解公司，也可以视其为对于公司的一种宣传；另一方面，有利于公司投资人及其利益相关者全面了解公司的财务状况和高管的业绩情况，有利于投资人对于公司的监管。（3）充分发挥薪酬委员会的作用，高效、系统地设计和管理高管薪酬。通过这样，就能很好的激励高管，从而提高企业的绩效，达到双赢的结果。
参考文献
[1]Baker，G.P.，Jensen，M.C.，Murphy，K.J.Compensation and Incentives：Practice vs.Theory [J].The Journal of Finance，1988，43（3）：593-616.
[2]Giorgio，C.，Arman，G.New Insights into Executive Compensation and Firm Performance：Evidence from a Panel of‘New Economy’Firms，1996—2002[J].Managerial Finance，2008，34（8）：537-554.
[3]Hartzell，J.C.，Starks，L.T.Institutional Investors and Executive Compensation [J].The Journal of Finance，2003，58（6）：2351-2374
[4]李增泉.激励机制与企业绩效———一项基于上市公司的实证研究[J].会计研究，2000，（1）：24-30.
[5]李琦.上市公司高级经理人薪酬影响因素分析[J].经济科学，2003，（6）：113-127.
[6]周嘉南，黄登仕.上市公司高级管理层报酬业绩敏感度与风险之间关系的实证检验[J].会计研究，2006，（4）：44
[7]杜兴强，王丽华.高层管理当局薪酬与上市公司业绩的相关性实证研究[J].会计研究，2007，（1）：58-65.
[8]李斌，郭剑.桥高管薪酬与公司绩效关系的实证研究[J].财经问题研究，2013，（11）：63-65
[9]林浚清，黄祖辉，孙永祥.高管团队内薪酬差距、公司绩效和治理结构[J].经济研究，2003，（4）：31-40.
关键词：高管薪酬；企业绩效；实证检验
中图分类号：F23 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.24.041
1 引言
2008 年全球金融危机爆发后，美国高管的天价薪酬更加引起了人们的广泛关注，同时也打碎了美国公司治理的神话，这使人们重新掀起研究高管薪酬机制设计的热潮，近年来，学术界普遍认为中国公司高管薪酬的增长率过高，这已经引起政府的高度重视，也自然成为包括经济学家在内的各领域学者研究的热点问题，鉴于大多数上市公司高管有优厚的福利待遇，其薪酬水平极高。企业如何更好地激励公司高管并约束其自利行为、减少代理风险、促进股东财富增加，是现代企业理论研究的重要问题。解决这个问题的关键，在于将高管薪酬与公司绩效挂钩。如何更好地实现高管薪酬与企业中长期绩效挂钩的激励机制，设计合理的高管薪酬契约，促进高管薪酬对公司绩效最大化的实现等，是目前我国亟待解决的重要问题。因此，本文主要对高管薪酬如何影响企业绩效进行理论分析和实证检验。
2 文献述评
2.1 国外文献综述
JCoughlan 和Schmidt 得出高管薪酬变化与公司市场收益正相关。Coughlan 和Schmidt得出高管薪酬变化与公司市场收益正相关。Baker 等指出如果公司高管薪酬业绩敏感度较低，激励机制就不能发挥有效的作用。Jensen 和Murphy 证明了高管薪酬与公司业绩具有正相关性，但是高管薪酬业绩敏感度不大。Giorgio 和Arman 表明美国“新经济”企业的高管薪酬与公司业绩具有强相关性。
2.2 国内文献综述
李增泉认为我国上市公司经理人年度薪酬与公司规模和所在区域有显著关系，但是却与企业的绩效并不相关。
李琦的研究也再次证明一个基本事实：就是公司在确定高管薪酬时只能根据公司过去的业绩进行决策，只是在公司业绩指标的选取上具有较大空间。
周嘉南和黄登仕发现高管报酬与公司价值存在显著的正相关关系，而公司利润指标对高管薪酬没有显著影响。 杜兴强和王丽华的研究却表明，公司利润指标與高管薪酬正相关性显著。
李斌，郭剑以制造业上市公司为研究对象，分2003—2007 年和2008—2012 年两个时段研究高管薪酬与公司绩效的关系，研究结果发现我国制造业上市公司高管薪酬与公司绩效存在显著正相关关系，且高管薪酬变化与公司绩效变化显著正相关。
2.3 对国内外文献的总结和评论
通过上述国内外文献可以发现，尽管企业绩效采取指标不一样，研究对象不一样，样本期间不一样，但国内外学者大都发现高管薪酬与企业绩效存在正相关关系。与上述国内外研究不同，本文从动态上研究高管薪酬与企业绩效之间的关系，对高管薪酬如何影响每股收益，托宾Q值两个企业绩效指标进行实证检验。
3 研究设计
3.1 高管薪酬与企业绩效的计量
3.1.1 高管薪酬的计量
由于上市公司一般不公布公司的薪酬机制，公开发布的大部分是公司高管的基本年薪，所以本文选取年报中可以获得的公司前三名高管薪酬的总额取对数（INPAY）作为公司高管报酬的数值。本文将高管定义为执行层成员，如总经理、副总经理等。
3.1.2 企业绩效的计量
衡量企业绩效的指标有很多，托宾Q值，资产收益率，净资产收益率，每股收益，本文采取托宾Q值，每股收益这两个指标，一个用于回归分析，一个用于稳健性检验。
其中托宾Q值的计算方式为：市值/资产总计；每股收益的计算方式为：净利润/ 股东权益平均余额。
3.1.3 控制变量的计量
控制变量通过仔细阅读相关文献，选取了股权集中度，杠杆比率，企业规模，账面市值比这四个指标来衡量，其中股权集中度采取排名第一的股东持股比例衡量，杠杆比率采取上一年年末资产负债率衡量，企业规模采取年末总资产的自然对数衡量，账面市值比采取公司上一年度净资产与年初总市值的比值衡量。还控制了年份这个变量，主要是2013年到2016年这4年的数据。
3.2 样本选择与数据来源
以2013-2016年深圳证券交易所A股制造业上市公司为样本。考虑不同行业薪酬差距较大，笔者根据证监会2012年行业分类，选取制造业作为样本数据。本文全部来源于国泰安数据库（CSMAR）。初选样本数据同时满足以下条件：（1）“股票市场分类”选择“深证A股”，即不包括“创业板、中小企业板”和B股。（2）行业分类以2012年最新版的行业分类为准，选取制造业上市公司。（3）所有样本公司均为正常上市的公司，即不包括“ST、*ST、暂停上市、退市、三板市场”。
3.3 数据处理
利用EXCEL和STATA13.1对下载的原始数据进行以下处理：（1）在国泰安数据库中对应指标下载解释变量，被解释变量，控制变量相关数据的原始数据，导出原始数据后，利用EXCEL中的VLOOKUP函数进行匹配，然后计算变量值，将解释变量，被解释变量，控制变量相关数据合并在一张Excel表中，然后将Excel表导入stata中进行描述性统计分析，相关分析，回归分析，稳健性检验等。（2）利用STATA13.1对连续变量进行5%缩尾处理，以防止极端值影响实证检验效果。（3）把含有缺失值的样本从总样本中剔除。（4）通过数据整理，得到有效观测值4159个。 4 业绩变动对股价波动的影响
4.1 理论假设
现代公司治理理论认为，委托人和代理人具有不同的经济利益，还有信息不对称的存在，因此，代理成本不可避免。于是，林浚清等 指出，公司治理理论的核心问题之一，就是为了减少代理成本，弱化委托人和代理人的利益冲突。其解决思路之一就是将代理人的努力程度和薪酬、委托人的利益密切联系在一起，达到减少代理成本的目的。根据委托代理理论，股东为了实现其股东利益最大化，就会完善对经理人的激励机制。而作为自利的经理人为了追求更高的报酬和达到股东的激励预期会加强对公司的管理，更加努力地经营公司，提高公司绩效，因此高管薪酬激励将会正向影响公司绩效，所以本文提出下列假设
假设1：高管人员薪酬与企业绩效成正比。
4.2 回归模型
为了检验上述假设，建立以下回归模型。回归模型中变量的名称、代码与定义，见表1。
4.3 描述性统计
从表2中可以发现：样本有4159个有效观测值。高管薪酬（INPAY）的平均值为6.1559，标准误差为0.2475；股权集中度（CON）的平均值为0.3331，标准误为0.1295；杠杆比率（LEV）的平均值为0.3560，标准误为0.1797。上述三个变量样本数据之间的差异较小。托宾Q值（TQ），企业规模（SIZE），账面市值比（BM）的平均值分别为3.0322，9.4193，0.5310，标准误差分别为2.0480，0.3961和0.3970，这三个样本数据之间的差异相对大些。
4.4 相关分析
变量的相关系数及其显著性，见表3。从表3中可以发现：（1）高管薪酬（INPAY）与托宾Q值（TQ）显著正相关，相关系数为0.0758，且在1%水平上显著。（2）杠杆比率（LEV）与托宾Q值（TQ）显著负相关，相关系数为-0.4817，且在1%水平上显著。（3） 企业规模（SIZE）与托宾Q值（TQ）的相关系数为-0.5588，且在1%水平上显著。（4）账面市值比（BM）与托宾Q值（TQ）的相关系数为-0.7506，且在1%水平上显著。（5）股权集中度（CON）与托宾Q值（TQ）的相关系数为0.0008，但是不显著。
还可以发现：（1）股权集中度（CON）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为-0.0074，但是不显著。（2）杠杆比率（LEV）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.0611，在1%水平上显著。（3）企业规模（SIZE）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.4092，在1%水平上显著。（4）账面市值比（BM）与高管薪酬（INPAY）的相关系数为0.0739，并且在1%水平上显著。
4.5 回归分析
全部样本的回归分析结果，见表4。从表4中可以发现：（1）高管薪酬（INPAY）与企业绩效（TQ）的回归系数为0.00929，P值为0.00253，在1%水平上显著，说明高管薪酬对企业绩效有显著的正面影响。（2）高管薪酬（INPAY）与股权集中度（CON）的回归系数为-0.0954，且在1%水平上显著，说明高管薪酬对股权集中度（MPE）有显著的负面影响。（3）高管薪酬（INPAY）与杠杆比率（LEV）的回归系数为-0.158，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对杠杆比率（LEV）有显著的负面影响。（4）高管薪酬（INPAY）与企业规模（SIZE）的回归系数为0.401，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对企业规模有显著的正面影响。（5）高管薪酬（INPAY）与账面市值比（BM）的回归系数为-0.125，且在1%水平上显著，说明高管薪酬（INPAY）对账面市值比有显著的负面影响。
还可以发现常数项系数为2.507，在1%水平上显著，有效观测值为4519，与前面数据分析一致。R2为0.2352，调整的R2为0.2343，R2和调整的R2变化都不大，说明数据选取很有效。
通过以上回归分析，可以得出，高管薪酬（INPAY）与企业绩效（TQ）具有显著的正面影响。
4.6 稳健性检验
稳健性检验的方法有很多，比如扩大数据规模，替换解释变量，替换被解释变量，本文就是替换被解释变量，即是用每股收益替换托宾Q值进行稳健性检验。通过再一次实证检验分析，结果发现，主要变量系数的符号和显著性水平变化不大。所以，笔者认为全部样本回归分析结果是比较稳健的。
5 研究结论
以2013-2016年深圳证券交易所A股制造业上市公司为样本，对高管薪酬如何影响企业业绩进行实证检验。将企业业绩用每股收益，托宾Q值这两个指标来衡量，高管薪酬采用高管前三名薪酬總额取对数来表示，控制了企业规模，年份，财务杠杆比率等一些变量，结果发现，高管薪酬对每股收益，托宾Q值都具有显著正面影响；这表明，高管薪酬能够影响企业绩效，这对企业的公司治理具有一定的借鉴意义。竟然高管薪酬确实能够正面影响企业绩效，那么对于企业来讲，可以从以下几个方面来完善：（1）完善高管薪酬的制度机制。上市公司在制定高管薪酬时，不仅要考虑上期的高管报酬和上期的公司业绩，而且要考虑公司本期绩效的影响，不断完善高管薪酬的激励与约束机制。（2）提高高管薪酬信息披露的质量。高管薪酬信息的披露，一方面，有助于社会公众了解公司，也可以视其为对于公司的一种宣传；另一方面，有利于公司投资人及其利益相关者全面了解公司的财务状况和高管的业绩情况，有利于投资人对于公司的监管。（3）充分发挥薪酬委员会的作用，高效、系统地设计和管理高管薪酬。通过这样，就能很好的激励高管，从而提高企业的绩效，达到双赢的结果。
参考文献
[1]Baker，G.P.，Jensen，M.C.，Murphy，K.J.Compensation and Incentives：Practice vs.Theory [J].The Journal of Finance，1988，43（3）：593-616.
[2]Giorgio，C.，Arman，G.New Insights into Executive Compensation and Firm Performance：Evidence from a Panel of‘New Economy’Firms，1996—2002[J].Managerial Finance，2008，34（8）：537-554.
[3]Hartzell，J.C.，Starks，L.T.Institutional Investors and Executive Compensation [J].The Journal of Finance，2003，58（6）：2351-2374
[4]李增泉.激励机制与企业绩效———一项基于上市公司的实证研究[J].会计研究，2000，（1）：24-30.
[5]李琦.上市公司高级经理人薪酬影响因素分析[J].经济科学，2003，（6）：113-127.
[6]周嘉南，黄登仕.上市公司高级管理层报酬业绩敏感度与风险之间关系的实证检验[J].会计研究，2006，（4）：44
[7]杜兴强，王丽华.高层管理当局薪酬与上市公司业绩的相关性实证研究[J].会计研究，2007，（1）：58-65.
[8]李斌，郭剑.桥高管薪酬与公司绩效关系的实证研究[J].财经问题研究，2013，（11）：63-65
[9]林浚清，黄祖辉，孙永祥.高管团队内薪酬差距、公司绩效和治理结构[J].经济研究，2003，（4）：31-40.