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

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

[2]

其微。（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

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：

LNCOMP 1 1SIZE 2LOCATE 3OC 4GOV 1 （1）（2） LNCOMP 2 5SIZE 6LOCATE 7OC 8GOV 9ROA 2 LNCOMP 3 10SIZE 11LOCATE 12OC 13GOV 14ROE 3 （3） LNCOMP 4 15SIZE 16LOCATE 17OC 18GOV 19EPS 4 （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 …… 此处隐藏：2789字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……