差序格局下的上市公司绩效差异分析

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  摘 要:上市公司总经理超额薪酬现象一经曝光便引起了诸多学者的关注。本文从差序格局的视角对超额薪酬产生的原因进行了研究,以1632家上市公司为研究样本对总经理超额薪酬进行度量。随后以有无总经理超额薪酬为依据,将样本中的上市公司分为两组进行绩效差异研究。在此基础之上,将1632家上市公司按产业划分,对一、二、三产业的上市公司分组并进行公司绩效差异分析,结果表明:在现有市场情境下,上市公司总经理的超额薪酬对公司绩效产生了正向影响,并且该影响在第三产业最为显著。
  关键词:超额薪酬;公司绩效;差序格局;产业
  中图分类号:F830 文献标识码:B 文章编号:1674-2265(2015)07-0078-05
  一、绪论
  作为上市公司决策制定、任务分配、公司治理的主要负责人,总经理的薪酬设计是当前研究的热点,而制定合理的薪酬契约对提升公司治理水平具有重要的现实意义。以往学者们更多关注薪酬激励与企业绩效的关系研究(延森,1976;霍姆斯特龙,1987;魏刚,2000),自1999年超额薪酬现象出现以来,总经理超额薪酬对企业绩效的影响研究吸引了很多学者的目光(延森,2004;贝伯夏克,2005;方军雄,2009)。总经理超额薪酬指的是企业的总经理利用自己手中的权力来影响寻租从而获得的收入,该收入高于与企业公平谈判而获得的收入。总经理超额薪酬(Excess Director Compensation)最早是由贝伯夏克和弗里德(Bebchuk和Fried,2003)提出的,并因延森、墨菲和弗鲁克(Jensen、Murphy和Wruck,2004)的研究受到关注。由于总经理超额薪酬现象引起了广泛关注,那么上市公司总经理的超额薪酬是如何度量的?总经理超额薪酬对公司绩效会产生怎样的影响?在中国独特的社会背景下,总经理超额薪酬产生的原因是否有不一样的解释?本文针对上述问题进行了研究。
  二、理论分析与假设提出
  近年来,频频曝出的上市公司总经理“天价薪酬”事件,引起了民众对总经理超额薪酬的质疑。若想对超额薪酬现象进行研究,便需要明确总经理超额薪酬现象产生的原因。对此,国内外学者从不同的视角给出了解释。
  从代理理论出发,总经理薪酬应该是由较小比例的固定薪酬以及较大比例绩效薪酬构成,薪酬越高表明公司绩效越好。墨菲(1999)、科尔(Core,2001)等通过实证研究证明了总经理薪酬的公司绩效敏感性随时间的延长而增加,其中绩效敏感性的增加大多是由于对总经理的股票期权激励,这种激励计划也已成为总经理薪酬契约的重要部分。对于采用发放股票期权来对总经理实行激励的企业,总经理会竭尽全力来提升公司绩效,从而通过提高上市公司的股价来最终获取较高的报酬。
  从管理者权力理论出发,由于企业中的两权分离,总经理所拥有的权力会对自身的薪酬设计产生实质性影响。在一般情况下,总经理对董事的提名与任命有一定的影响力,并且会参与董事薪酬的制定,因此,董事更容易在总经理薪酬契约的制定上向总经理妥协。贝伯夏克和弗里德(2003)在研究中发现,总经理可以利用自身的权力优势主导总经理薪酬契约的设计,从而使自己实际获取的薪酬超过通过有效市场决定的合理收入(吕长江,2008;权小锋,2010;方军雄,2011),但在总经理薪酬契约设计的过程中,为了满足上市公司总经理薪酬披露的要求,以及尽量减少企业投资者对于总经理薪酬过高而产生的不满情绪,上市公司总经理必须通过提高公司绩效来实现自身薪酬的“合理化”,因此,公司绩效的提高也是总经理的一个重要目标。
  基于以上分析,本文提出假设一:总经理超额薪酬会对企业绩效产生正向影响。
  不同于从代理理论和管理者权力理论视角进行的研究,部分学者从文化的角度对上市公司总经理的超额薪酬进行了分析。延森(1993)发现董事会文化也会对总经理的超额薪酬产生一定的影响。在董事会中存在一种对总经理的崇敬之情,因此,董事一般不太愿意出面干预总经理所制定的薪酬计划而影响与总经理之间的良好关系。在我国,自从费孝通先生提出“差序格局”概念之后,郑伯埙(1995)、青平(2003)发现在中国的经济活动中存在着这种本土化的特色,特别是在上市公司的权力设置、绩效考核以及利益分配中,这种特点尤其明显。由于不同产业的上市公司的企业文化存在较大的差异,高管团队中的“差序格局”文化的影响程度也有明显差异(刘婷、刘巨钦,2012),这在一定程度上导致了不同产业上市公司通过对总经理支付超额薪酬产生的激励作用存在较大的差异,从而导致不同产业上市公司的总经理超额薪酬对于上市公司绩效的提升存在差异。
  基于以上分析,本文提出假设二:总经理超额薪酬对企业绩效的影响程度在不同的产业中存在差异。
  三、样本选取和变量描述
  (一)样本选取
  本文在进行实证分析时主要使用了国泰安数据库(CSMAR)中提供的上市公司的数据,数据的时间区间为2014年度。为了确保数据的有效性,本文剔除了ST、*ST和数据披露不完整的上市公司,最终获得了1632条数据。
  (二)变量的说明
  进入21世纪以来,我国部分上市公司对总经理实行了股权激励政策,但作为一种新兴的薪酬支付方式,股权激励所占比例较小,因此,本文以总经理获得的货币薪酬来对总经理薪酬(CEOpay)进行衡量。在构建总经理薪酬的指标体系时,本文主要借鉴了布里克等(Brick等,2006)的研究成果,将指标大体分为两类:反映公司经营状况的经济指标和反映总经理个人特征的特质指标。其中,经济指标主要包括托宾Q(Tq)、近3年的总资产收益率的平均值(Ave_Roa)、总资产收益率(Roa)、基本每股收益(Ret)、主营业务收入(Sale)、资产负债率(Lev)、员工人数(Employee)、有形资产比率(Tangible)以及主营业务收入增长率(Growth)等有关财务的指标;特质指标主要包括总经理年龄(Age)、任期(Tenure)、性别(Gender)、是否为内部提拔(Internal_CEO)以及当年是否发生了总经理更替(Turnover)等个人方面的特质因素。基于上述14个指标,本文构建了总经理超额薪酬(Excess_CEO_pay)度量模型,并以上市公司总经理的超额薪酬为依据对上市公司进行了分类。在此基础上,本文利用营业毛利率(GPM)①代表企业绩效(陈娴、徐炜、郭志勇,2015;孟赞、李明选,2014),通过独立样本T检验,比较存在超额薪酬现象的上市公司与不存在超额薪酬现象的上市公司在公司绩效方面是否存在显著差异并对其进行对比研究。另外,本文将1632家上市公司按所属的产业进行了分类,并对每一产业所包含公司的超额薪酬现象与公司绩效的关系进行了研究。   (三)主要变量的描述性统计分析
  本文的样本数据量为1632个,在不同的企业中,总经理的货币薪酬存在明显的差异,这对于“我国上市公司总经理中存在着较为明显的超额薪酬现象”提供了有力的支撑。本文所选取的上市公司的Tq、Roa、Ret、GPM等指标值存在较大的差异,这充分说明了本文所选择的样本公司的公司绩效存在较大差异,为后文分析总经理超额薪酬与公司绩效之间的关系提供了可能。与此同时,在本文选取的1632个样本企业中,属于第一产业的公司有25家,属于第二产业的公司有1221家,属于第三产业的公司有386家。限于数据的可获得性,本文仅以这些数据对各产业上市公司的总经理超额薪酬与企业绩效之间的关系进行研究。
  四、实证分析
  (一)总经理超额薪酬的计量模型构建
  综合考虑已有的关于超额薪酬度量的文献,具有较大影响力的超额薪酬度量方法主要有两种:第一种是以1999年科雷等(Core等)的研究成果为代表的衡量方式。该衡量方式主要考虑了销售金额、投资机会、公司绩效等经济指标,并将总经理领取的受公司董事会结构和股权结构等因素影响的薪酬作为总经理的超额薪酬。第二种是以昂等(Ang等,2003)的研究成果为代表的总经理超额薪酬衡量方式。该模型将新总经理的薪酬与前任总经理的薪酬、新总经理的选拔方式、总经理的兼任情况等因素纳入其中。布里克等(Brick等,2006)对该模型进行了修正,将总经理年龄、任期等各项与总经理个人能力相关的特质因素加入模型中。此时,回归分析中的残差所代表的薪酬部分是无法给予合理解释的,即为总经理的超额薪酬。与第一种衡量方法相比,第二种衡量方法更准确地对超额薪酬进行了衡量,而且模型的数据是可得的。因此,在对上市公司总经理超额薪酬进行衡量的过程中,本文主要借鉴了布里克等(2006)的模型,并以回归结果的残差作为上市公司总经理的超额薪酬:
  [CEOpayi=α+βiXi+θYi+εi]
  其中,[CEOpayi]为第i个上市公司总经理的实际薪酬水平(取自然对数),[Xi]为影响第i个上市公司总经理超额薪酬的经济因素,[Yi]为影响第i个上市公司总经理超额薪酬的特质因素,[εi]为残差项。
  (二)总经理超额薪酬的计量
  在总经理超额薪酬计量的过程中,本文分别以1632家上市公司、25家第一产业的上市公司②、1221家第二产业的上市公司和386家第三产业的上市公司为样本进行了研究,具体的结果如表1所示。
  由1632家上市公司的实证研究结果可知,该回归模型的F值为23.88774,显著性水平较高,通过了F检验。对于1632家上市公司而言,CEOpay与Tq、Roa、Ret、Sale显著正相关,CEOpay与Lev、Growth、Turnover显著负相关。因此,对于1632家上市公司来说,该模型具有较高的显著性水平。
  从25家第一产业上市公司的实证结果可以看出,CEOpay与Lev呈现显著负相关关系。
  从1221家第二产业上市公司的实证结果可以看出,该回归模型的F值为16.716427,显著性水平较高,通过了F检验。对于第二产业的上市公司来说,CEOpay与Tq、Roa、Ret、Sale呈现显著正相关,CEOpay与Lev、Growth、Turnover显著负相关。因此,对于1221家第二产业的上市公司来说,该模型具有较高的显著性水平。
  从386家第三产业上市公司的实证结果可以看出,该回归模型的F值为12.136491,显著性水平较高,通过了F检验。对于第三产业的上市公司而言,CEOpay与Ave_Roa、Ret、Lev、Tanginle呈现显著正相关,CEOpay与Turnover呈现显著负相关。因此,对于386家第三产业上市公司来说,该模型具有较高的显著性水平。
  综合以上分析,本文选取的对于总经理超额薪酬的计量模型具有较高的显著性水平,其得出的残差可以用来对上市公司总经理的超额薪酬进行度量。
  (三)超额薪酬与公司绩效的T检验
  本文在按照产业划分标准对1632家上市公司进行分类的基础上,以超额薪酬为分组依据,对1632家上市公司进行了更加详细的划分:将残差大于零的公司记为1,即代表该公司的总经理薪酬存在超额薪酬现象;将残差小于或等于零的上市公司记为0,认为该公司的总经理薪酬不存在超额薪酬现象。最终将本文选取的1632家上市公司分为4组进行了对比研究,分别为:全部上市公司超额薪酬组与全部上市公司非超额薪酬组、第一产业上市公司超额薪酬组与第一产业上市公司非超额薪酬组、第二产业上市公司超额薪酬组与第二产业上市公司非超额薪酬组、第三产业上市公司超额薪酬组与第三产业上市公司非超额薪酬组,对比研究的结果如表2所示。
  表2:分行业的营业毛利率差异比较
  [指标\&超额薪酬组\&非超额薪酬组\&T\&Sig.\&Mean\&S.D\&Mean\&S.D\&全部GPM
  第一产业GPM
  第二产业GPM
  第三产业GPM\&0.280
  0.250
  0.260
  0.330\&0.187
  0.206
  0.168
  0.235\&0.220
  0.200
  0.200
  0.290\&0.896
  0.156
  1.05
  0.192\&1.934
  0.619
  1.352
  1.821\&0.053
  0.549
  0.177
  0.069\&]
  从表2可以看出,超额薪酬组的GPM与非超额薪酬组的GPM存在显著的差异,超额薪酬组的GPM都高于非超额薪酬组的GPM。综合以上分析可知,总经理的超额薪酬与上市公司的企业绩效之间存在正向相关关系,而且,与第一产业和第二产业的上市公司相比,第三产业上市公司总经理超额薪酬与企业绩效之间的正向相关关系更为明显。   五、差序格局视角下的成因分析
  与西方社会的个人主义不同,我国自古便遵从儒家相互依赖、相互帮助的思想,这也使得我们生活在各种关系之上,费孝通先生将这种关系总结为“差序格局”。他认为,中国社会的格局便是一个同心圆波纹的差序格局,也就是说,离自己越近的人,关系越好,交流越频繁。这种格局便决定了社会资源的配置——个人的社会关系不同,意味着可调配的社会资源不同。正是这种差序格局关系的存在导致了上市公司总经理薪酬与公司绩效呈现正相关关系。
  对于整个上市公司而言,总经理获得的超额薪酬的多少在一定程度上反映了总经理与监事会、董事会、股东大会等高管团队的关系,这也切合了我国社会上普遍存在的差序格局现象。当总经理获得了较高水平的超额薪酬时,意味着他可以掌控上市公司更多的资源,这为总经理充分发挥其才能、最大限度地利用上市公司资源提供了有力的保障,同时也为总经理最大限度地为上市公司创造财富提供了保障。另一方面,超额薪酬的高低也反映了总经理与高管团队的信任程度。当总经理获得了较高的超额薪酬时,表明高管团队对总经理的信任程度越高,这更有利于公司的分权,直接导致了高管团队高效率的运转,使得公司绩效得以提升。正是由于上述原因,对于整个上市公司而言,总经理超额薪酬与企业绩效之间呈正相关关系。
  与以劳动密集型上市公司为主的第一产业和第二产业的上市公司不同,第三产业的上市公司大多以知识密集型的服务类企业为主,这使得第三产业上市公司对于信息传递质量要求更高。基于差序格局理论,超额薪酬的高低反映了总经理与高管团队之间的关系远近,即超额薪酬越高,总经理与高管团队的关系越亲近;超额薪酬越低,总经理与高管团队的关系越疏远。当总经理与高管团队的关系较为亲近时,信息传递的速度和质量往往较高,这对于知识密集型企业的绩效提升具有重要作用。因此,与第一产业和第二产业相比,第三产业上市公司总经理的超额薪酬与企业绩效之间的正相关关系更为显著。
  注:
  ①由于在对超额薪酬进行衡量的过程中,使用了Roa、Tq等常用的衡量企业绩效的指标,为了避免在实证分析过程中出现自相关现象,本文选取“营业毛利率”代表企业绩效。
  ②由于国泰安数据库中收录的第一产业上市公司仅有81家,并且由于数据缺失等原因,本文仅以25家第一产业上市公司数据进行实证研究。
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