高管内部薪酬差距、高管与员工薪酬差距与す司绩效的关系

刘春旭 丁鹏 摘要:?企业员工薪酬差距与企业绩效的关系一直是公司治理领域非常重要的问题。利用2008—2017年中国上市公司数据,选取企业特征变量(包括无形资产强度、资产负债率、企业规模、雇员数目、股本结构变动、董事长兼任以及独立董事比例)、行业虚拟变量和时间虚拟变量,对高管团队内部薪酬差距和高管团队成员与一般员工之间薪酬差距对企业绩效的影响进行研究。结果表明,高管团队内部的薪酬差距以及高管团队成员与一般员工之间的薪酬差距均与企业绩效之间呈倒U形关系。
关键词:?高层管理团队;薪酬差距;企业绩效
中图分类号:F27292
文献标识码:A
文章编号:1673-5595(2018)05-0022-05
一、引言
薪酬差距作为薪酬结构设计的重要内容,其对企业绩效的影响一直是众多学者关注的问题。[1-4]然而,何种薪酬差距对企业绩效的提高最有利,这一问题尚未有统一的结论。不同结论所对应的理论大多是锦标赛理论和行為理论两种竞争性理论。锦标赛理论认为增大薪酬差距可以提高公司绩效[5],而行为理论则认为较小的薪酬差距对公司绩效更有利。[6-8]
在支持锦标赛理论的学者中,Main等人对200家美国公司进行实证研究发现,薪酬差距与企业资产报酬率正相关[9];Eriksson的实证研究表明,CEO薪酬与其他经理层平均薪酬的差距与利润/销售收入的比率正相关。[2]而在支持行为理论的学者中,Cowherd等人认为员工常常将个人薪酬与较高层级的员工薪酬相比较,若薪酬差距过大,往往导致员工不满,出现怠工、罢工等现象,因此不利于企业绩效的提高。[6]O?Reilly等人基于社会比较理论,认为CEO和其他高管之间薪酬存在比较关系,更少的竞争性奖金和薪酬差距能够鼓励高管之间通力协作提高企业绩效。[10]张正堂等人研究了高层管理团队核心成员之间的薪酬差距与企业绩效之间的关系,并利用上市公司的数据进行实证研究,结果发现,薪酬差距和企业绩效的关系符合行为理论的预期,即较小的薪酬差距更有利于企业绩效的提高。[11]此外,赵睿利用中国上市公司数据对高管和员工之间的薪酬差距对企业绩效的影响进行了实证研究,认为薪酬差距与企业绩效之间存在倒U形关系。[12]
通过文献综述可知,薪酬差距对企业绩效的影响研究的结论存在分歧。本文认为,导致这一结果的原因部分在于已有研究没有同时考虑高管之间的薪酬差距以及高管与员工之间薪酬差距这两类不同的薪酬差距的影响,没有考虑两种竞争性理论适用的情境。
二、理论假设
锦标赛理论认为,通过在高管之间形成薪酬差距,能够提升高层管理团队成员之间的竞争性,而这种竞争在一定程度上有利于克服委托代理问题,进而提高企业绩效。但是,根据行为理论,高层管理团队成员之间会进行社会比较,如果薪酬差距过大,薪酬较低的高层管理团队成员会产生不公平的感觉,不利于调动他们的积极性,不利于企业绩效的改善。综合两种理论的观点,当高管之间薪酬差距过小时,虽然实现了公平,但是无法对高管个体产生激励作用,不利于提高企业绩效;当高管之间薪酬差距过大时,虽然锦标赛理论能够发挥作用,但是高层管理团队之间将出现过度竞争,不利于提高企业绩效;只有当高管之间薪酬差距相对适中时,才能够实现竞争性和公平性的较好平衡,有利于企业绩效的提高。因此,提出第一个假设。
假设1:高管薪酬差距与企业绩效之间存在倒U型关系,高管之间的薪酬差距过高或过低都不利于企业绩效的提高,只有当高管之间的薪酬差距处于中等状态时,薪酬激励最能够发挥作用,最有利于企业绩效的提高。
关于高管与员工之间的薪酬差距,一方面薪酬差距过大,容易导致员工的不满,不利于企业绩效的提高。另一方面,考虑企业内部晋升渠道的存在,高管与员工之间存在适当的薪酬差距有利于激发员工的积极性,提升企业绩效。综合锦标赛理论和行为理论的观点,提出第二个假设。
假设2:高管与员工之间的薪酬差距与企业绩效之间存在倒U型关系,高管与员工之间的薪酬差距过高或过低都不利于企业绩效的提高,只有当高管与员工之间的薪酬差距处于中等状态时,薪酬激励最能够发挥作用,有利于企业绩效的提高。
三、数据与变量
(一)数据来源
本研究数据均来自国泰安数据库,主要包括上市公司财务报表数据库和中国上市公司治理结构研究数据库两个子库。对于不同的数据表,股票代码和年份进行一对一匹配。为了剔除价格波动的影响,采用GDP平减指数对价值型变量进行了调整。为了减轻异常值对模型估计结果的影响,剔除每个变量的第1和第99百分位数之外的观测值。最终得到18 215个企业年份观测值,覆盖3 454家上市公司,时间范围为2008—2017年。数据为非平衡面板数据。
(二)变量测度
本文选取被解释变量、解释变量、控制变量进行变量测度,所选取的主要变量的定义和衡量方法[11-17]见表1。
此外,为控制经济随时间的波动和行业特征的影响,增加时间虚拟变量和行业虚拟变量。[16]
主要变量的描述性统计量如表2所示。
四、实证分析
(一)模型筛选检验
根据Wooldridge (2002)建议的流程,进行模型筛选检验,在面板固定效应模型、面板随机效应模型和混合回归模型之间进行两两比较,最终选择最合适的模型估计方法。[19]
首先,在面板固定效应模型和混合回归模型之间进行选择。采用F检验,检验结果为:
F检验的原假设为每个个体的截距项均为0。F检验的p值为00000,表明强烈拒绝了原假设,即表明应该允许每个个体拥有自己的截距项。因此,面板固定效应模型优于混合回归模型。
其次,在面板随机效应模型和混合回归模型之间进行选择。检验方法采用Breusch和Pagan提出的LM检验(随机效应的拉格朗日乘数检验)。
LM检验的结果强烈拒绝了原假设,表明原模型中应该有一个反映个体特征的随机扰动项,因此,应该采用面板随机效应模型而不应该采用混合回归模型。
最后,在面板固定效应模型和面板随机效应模型之间进行选择。采用豪斯曼检验,检验结果见表3。
豪斯曼检验的原假设为面板固定效应模型和面板随机效应模型的系数估计结果之间不存在系统性差异。检验结果强烈拒绝了原假设,表明面板固定效应模型优于面板随机效应模型。
综上所述,三个检验的结果表明应该采用面板固定效应模型。
(二)数据潜在问题检验
在确定了模型之后,对数据本身可能存在的问题进行检验。
首先,利用修订的Wald统计量检验组间异方差问题。
检验结果强烈拒绝了原假设,表明数据存在组间异方差问题。
其次,根据Wooldridge (2002)提出的面板数据模型的自相关检验方法对数据进行检验。
原假设为不存在一阶自相关问题。检验结果强烈拒绝了原假设,表明数据存在一阶自相关问题。
(三)模型估计策略和估计结果
基于上述检验结果,根据Driscoll等人的建议,计算Driscoll-Kraay标准误来纠正异方差和一阶序列相关问题,最终估计的模型为使用Driscoll-Kraay标准误的面板固定效应模型。[20]
模型估计结果如表4所示。
表2中包含五个模型。模型1为基础模型,仅包含控制变量。模型2在模型1的基础上加入“高管团队成员之间的薪酬差距”,其系数为00014,在5%的显著性水平上显著;加入“高管团队成员与员工之间的薪酬差距”,其系数为00172,在1%的显著性水平上显著。模型3在模型2的基础上加入“高管团队成员之间薪酬差距的平方项”,其系数为-00004,在10%的显著性水平上顯著。模型4在模型2的基础上加入“高管团队成员与员工之间薪酬差距的平方项”,其系数为-00030,在1%的显著性水平上显著。模型5为全模型,在模型2的基础上同时放入“高管团队成员之间薪酬差距的平方项”和“高管团队成员与员工之间薪酬差距的平方项”,结果显示,模型5中变量系数的符号较之模型3和模型4没有发生反转。因此,假设1和假设2均得到支持。
五、结论
实证结果表明,高管团队成员之间的薪酬差距与企业绩效之间存在显著的倒U形关系,即高管团队成员之间的薪酬差距过低或过高时,企业绩效降低,而当高管团队成员之间的薪酬差距适中时,企业绩效最高。此外,高管团队成员与员工之间的薪酬差距与企业绩效之间同样存在显著的倒U形关系,只有当高管团队成员与员工之间的薪酬差距适中时,企业绩效最高,除此之外,薪酬差距过大或过小均不利于企业绩效的改善。
实际上,锦标赛理论和行为理论不仅适用于同质群体,也适用于异质群体。换言之,锦标赛理论不仅适用于同质群体内部的竞争,也适用于特征差异显著的群体之间的竞争;而行为理论所强调的公平,不仅适用于群体内的比较,也适用于群体间的比较。本文得到的一个重要管理启示是,企业不仅要对高管团队成员采取兼顾效率与公平的薪酬安排,对于普通员工也要以类似的思路进行安排。
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