翟愛梅，張舒然

【責任編輯:許玉蘭;責任校對:許玉蘭，楊海文】

一、引 言

在所有權與控制權兩權分離的現(xiàn)代企業(yè)中，企業(yè)管理者追求的是自身利益的最大化，而不是股東利益的最大化，因此企業(yè)必須制定相應的制度來約束管理者的自利行為，激勵薪酬就是其中的一種制度安排。企業(yè)的一般做法是，依據(jù)經(jīng)營業(yè)績來決定高層管理者的薪酬，將高管的薪酬與企業(yè)的績效掛鉤。然而，從2011 年我國各大上市公司公布的年報來看，許多業(yè)績下滑企業(yè)的高層管理者薪酬不但沒有下降，反而保持增長。例如，中糧地產(chǎn)2011 年凈利潤同比下降26.8%，整體高管薪酬卻上漲了5%①資料來源：《中糧地產(chǎn)去年凈利潤下降26.82% 高管薪酬反增》，新浪財經(jīng)網(wǎng)，http： //finance.sina.com，cn/stock/s/20120412/020311802874.shtml，2012—04—12。;比亞迪汽車公司2011年凈利潤同比大幅下降45.1%，但該企業(yè)總裁的年薪卻同比增長了1.3%②資料來源：《比亞迪利潤縮水 王傳福年薪不降反增》，騰訊財經(jīng)網(wǎng)，http： //finance.qq.com/a/20120515/003245.htm，2012—05—15。。事實上，激勵薪酬失效的現(xiàn)象非常普遍，這種現(xiàn)象是與激勵薪酬的宗旨背道而馳的。

目前，許多學者對激勵薪酬的失效進行了研究，研究角度主要有:企業(yè)治理結構與高管薪酬水平的關系、公司治理對薪酬—業(yè)績敏感性的影響、高管對業(yè)績指標的操縱等。但是這些研究無法識別更隱蔽的操縱薪酬方式，即高管可能令薪酬總是對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標更具敏感性，尋求在任何情況下都更有利于提高自身財富的薪酬設計。本文將從這一角度對激勵薪酬的失效進行研究，研究成果為高管自定薪酬的行為提供了實證依據(jù)，同時對于董事會如何更好地發(fā)揮監(jiān)督功能以及大股東如何制衡高管的自利行為具有一定的啟示意義。

下文內容安排如下:第二部分為相關文獻綜述;第三部分對高管利用權力操縱薪酬—業(yè)績敏感性的行為建立模型，基于理論分析提出四個待檢驗的推論;第四部分是實證研究方案;第五部分是實證研究的結果;第六部分是結論與政策建議。

二、文獻綜述

國內外學者對高管薪酬與企業(yè)業(yè)績的關系進行了多方面的討論。楊青和黃彤(2010)的研究證實了我國上市公司CEO 的薪酬與企業(yè)業(yè)績顯著正相關，并且被激勵后的CEO 會進一步改善企業(yè)業(yè)績，產(chǎn)生激勵后效。阿加沃爾和森維克(Aggarwa ＆ Samwick，1999)發(fā)現(xiàn)企業(yè)間的戰(zhàn)略互動使得高管薪酬不僅與企業(yè)自身的業(yè)績正相關，還與競爭對手的業(yè)績正相關，在競爭越激烈的行業(yè)，薪酬對競爭對手業(yè)績的敏感性越大。迪特曼等(Dittmann et al.，2010)證明了 CEO 薪酬與企業(yè)業(yè)績不是簡單的線性關系:薪酬在業(yè)績較差的區(qū)間加速遞增，而在業(yè)績較好的區(qū)間呈凸性。

公司的治理結構也會影響高管的薪酬，高管可能會運用其權力影響激勵薪酬的設計。國內外的學者針對高管權力與薪酬的關系展開了一系列的研究，許多研究結果都證實了高管以各種形式獲得權力薪酬。拜伯切克和弗里德(Bebchuk ＆Fried，2003)證實了高管的激勵薪酬不僅是解決委托代理問題的手段，而且本身也是代理問題的一部分;管理層權力對其薪酬設計有顯著影響，高管的權力尋租行為，使得薪酬設計無效，損害股東利益。哈策爾和斯塔克斯(Hartzell ＆ Starks，2003)發(fā)現(xiàn)機構投資者集中度與薪酬—業(yè)績敏感性正相關，但與薪酬水平負相關，說明機構投資者起著緩解代理問題的監(jiān)督作用。朝卡哈里和格林斯泰因(Chhaochharia ＆ Grinstein，2009)考察了美國一項加強董事會監(jiān)管的政策變革對高管薪酬的影響，發(fā)現(xiàn)受政策變革影響越大的企業(yè)，高管薪酬下降幅度越大，其中沒有外部大股東坐席董事會和機構投資者集中度最小的企業(yè)，薪酬下降幅度最大。莫爾斯等(Morse et al.，2011)對高管操縱薪酬—業(yè)績敏感性的行為進行了理論及實證研究，發(fā)現(xiàn)權力型高管會對董事會施加影響，使其選擇管理層更容易達到的業(yè)績考核指標，以實現(xiàn)操縱自身薪酬的目的。張必武和石金濤(2005)對比了2001 年引入獨立董事制度前后高管薪酬的差異，結果表明企業(yè)的治理特征，如獨立董事的比例、董事長與總經(jīng)理二職兼任等，顯著提高了高管薪酬水平與薪酬對業(yè)績的敏感性。權小鋒等(2010)針對國有企業(yè)的研究也表明，高管的權力與私有收益正相關，高管利用權力操縱業(yè)績以獲得業(yè)績薪酬，權力越大，薪酬對操縱性業(yè)績的敏感性越大，而且操縱性薪酬對企業(yè)具有負面價值效應。

以上研究都是立足于絕對薪酬，而相對薪酬的研究也得出類似的結論。林浚清等(2003)發(fā)現(xiàn)高管團隊內CEO 與其他高層管理人員的薪酬差距，與企業(yè)未來業(yè)績有顯著的正相關關系;薪酬差距的增加可以提升企業(yè)業(yè)績，而這種薪酬差距由企業(yè)治理結構的特征決定。方軍雄(2011)的研究結果表明，高管薪酬存在顯著的粘性，業(yè)績上升時，高管薪酬獲得比普通員工更大的增幅，而業(yè)績下滑時，高管薪酬的降幅沒有顯著低于普通員工;高管運用權力獲得非對稱的業(yè)績薪酬，這是高管與普通員工薪酬差距拉大的原因。陳震和丁忠明(2011)從市場結構的角度發(fā)現(xiàn)，與競爭行業(yè)相比，壟斷行業(yè)的高管更容易影響其薪酬設計;較大的企業(yè)規(guī)模以及薪酬契約中對規(guī)模指標較高的權重，造成壟斷行業(yè)高管的薪酬過高，市場競爭能抑制高管利用權力獲取權力薪酬，但高管會轉向謀取更隱蔽的規(guī)模薪酬。

不同于以上的研究，另一部分學者則認為高管并沒有利用權力操縱薪酬，高管權力甚至會抑制某種形式的自利行為。安德森和比扎克(Anderson ＆ Bizjak，2003)針對董事會下設的薪酬委員會的研究表明，薪酬委員會的獨立性，即內部董事的比例、CEO 是否坐席等，并不影響高管的薪酬水平。王克敏和王志超(2007)發(fā)現(xiàn)高管的權力會降低薪酬誘發(fā)盈余管理的程度，這是因為隨著高管尋租空間的擴大，高管會減少風險和成本較高的盈余管理行為。楊青等(2009)觀察到CEO 薪酬與董事薪酬趨同的現(xiàn)象，CEO 薪酬與董事薪酬均與企業(yè)業(yè)績掛鉤，CEO 績效激勵先于董事績效激勵，但CEO 與董事不存在簡單的合謀關系。

基于此，本文的研究意義主要有兩方面:(1)從新的角度研究高管操縱薪酬的行為。雖然國內外有不少文獻在高管薪酬方面展開討論，上述許多研究也為高管謀取權力薪酬提供了實證支持，但是此前文獻極少能識別更隱蔽的操控方式。本文設想:高管可能利用權力，令薪酬總是對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標更具敏感性，即尋求在任何情況下都更有利于提高自身財富的薪酬設計。這在國內是一個新的研究嘗試，得出的結果也驗證了本文設想的合理性，使得國內激勵薪酬失效這一方面的研究更加深入。(2)對國內實證研究的有益補充。雖然國內關于高管利用權力操縱薪酬的實證論文較多，但是由于在研究方法、研究角度和數(shù)據(jù)處理上存在較大的分歧，實證結果并未達到統(tǒng)一結論。從上述的討論可知，目前國內有兩種對立的觀點:高管操縱薪酬的程度較低和高管操縱薪酬程度較高。這為本文的實證研究提供了一個研究方向:到底我國高管的激勵薪酬中被操控的成分有多大?本文的實證結果證明，以我國1998 年至2011 年的上市公司為研究背景，高管的薪酬—股票收益率敏感性和薪酬—凈權益收益率敏感性中，分別有12.01%、5.18%是高管利用權力獲得的。因此本文度量了我國高管操縱薪酬設計的程度，補充了此前的實證研究。

三、理論分析

本文首先將高管薪酬設計分為兩種:正常的薪酬設計與受到高管操縱的薪酬設計。正常情況下，高管薪酬設計的準則是使股東利益最大化，高管只能被動地接受企業(yè)設定的薪酬契約;而在高管有權力操控薪酬的情況下，高管的薪酬設計是使其自身利益最大化。

(一)正常的高管薪酬設計

假設企業(yè)董事會代表全體股東，與高管在期初簽訂一期薪酬契約，契約規(guī)定高管的薪酬w 由兩部分組成:基本薪酬和激勵薪酬。其中，基本薪酬α 與企業(yè)的業(yè)績或企業(yè)所處的狀態(tài)無關，而激勵薪酬則與企業(yè)的多個業(yè)績掛鉤。薪酬與業(yè)績呈線性關系，即:

其中 P1、P2、…、Pn為 n 種不同的業(yè)績指標，衡量高管當期的經(jīng)營績效，業(yè)績指標的計算發(fā)生在期末，各個業(yè)績指標前的權重 β1、β2、…、βn為薪酬對業(yè)績的敏感性?；拘匠軎?以及敏感性β1、β2、…、βn均由董事會在薪酬契約中決定。為簡化討論，后文的分析只選取兩種業(yè)績指標P1、P2，即高管薪酬形式為:

企業(yè)可能有多種狀態(tài)，處于不同狀態(tài)時，兩種業(yè)績指標受高管努力的影響程度是不同的。假設e 為高管經(jīng)營企業(yè)所付出的努力程度，e 的大小由高管決定。假設企業(yè)僅可能有兩種狀態(tài):在第一種狀態(tài)S1下，第一個指標P1與努力程度e 的相關性更大;在第二種狀態(tài)S2下，第二個指標P2與努力程度e 的相關性更大。除了高管的努力程度e 外，企業(yè)的業(yè)績還同時受到其他因素μ 的干擾。具體表示為:

其中，π 為大于零的轉換系數(shù)，反映了高管的努力對企業(yè)業(yè)績指標的影響;0 ＜φ ＜1 表示高管的努力程度對兩種業(yè)績指標的差異化作用;μ1、μ2為獨立同分布的干擾項，期望均為0，方差均為σ2，即P1、P2具有相同的分布特征。假設第一種狀態(tài)與第二種狀態(tài)發(fā)生的概率相等，均為1/2。

委托代理理論認為，管理者比股東更傾向于厭惡風險，這是由于管理者無法分散就業(yè)，而股東可以分散投資。因此，本文參照委托代理理論的一般假設，假定高管風險厭惡，而股東風險中性，高管的期望效用函數(shù)如下:

其中薪酬帶來正的效用;θ ＞0，反映了薪酬波動帶來負的效用;γ ＞0，反映了付出努力程度帶來負的效用;0 ＜δ ＜1，反映了高管持股帶來正的效用。參照一般效用函數(shù)的設計方式，系數(shù)與平方項e2是為了簡化后文的求導過程。

首先討論企業(yè)處于第一種狀態(tài)的情況，將式(2)(3)代入式(1)，由于 μ1、μ2的期望值均為零，可得:

高管的決策問題是選擇最優(yōu)的努力程度e 以最大化期望效用，即:

將式(6)、(7)代入上式，對e 求一階導，易得:

類似地，在第二種狀態(tài)下:

董事會的決策是要滿足高管的期望效用在其保留水平UR(即基本的效用水平)的條件下，選擇薪酬對業(yè)績的敏感性 β1、β2以及基本薪酬 α，以使股東價值最大化。即使高管創(chuàng)造的企業(yè)價值ρe 減去高管占有的部分價值δρe 以及支付的薪酬E(w)之后，剩余部分最大化。

董事會以高管的決策為依據(jù)設計薪酬契約。因此將式(6)、(7)、(8)代入式(10)、(11)，然后運用拉格朗日方法，對 β1、β2、α 求一階導，得到在第一種狀態(tài)下的薪酬設計①具體推導過程可向作者索取。:

由于 0 ＜ φ ＜1，所以 β1＞ β2，即 P1的權重更大。

根據(jù)類似的分析過程，第二種狀態(tài)下的薪酬設計為②具體推導過程可向作者索取。:

由于 0 ＜ φ ＜1，所以 β2＞ β1，即 P2的權重更大。

在第一種狀態(tài)下，P1更好地反映高管的努力程度，β1＞β2;在第二種狀態(tài)下，P2更好地反映高管的努力程度，β2＞β1。因此在薪酬設計中，無論哪個業(yè)績指標表現(xiàn)更好，更能反映高管努力程度的業(yè)績指標會獲得更大的權重，這種設計符合激勵薪酬的宗旨。同時可以看出，高管的薪酬設計是以企業(yè)所處的狀態(tài)為條件的，在不同的狀態(tài)下企業(yè)提供不同的薪酬契約。在δ =1 的極端情況下，高管占有企業(yè)的全部價值，高管利益最大化與股東利益最大化完全一致，此時不需要通過激勵薪酬來約束高管的自利行為，β1=β2=0。

(二)受到高管操縱的薪酬設計

在企業(yè)業(yè)績P1、P2實現(xiàn)之前，高管得到關于當期經(jīng)營績效的信號，這些信號能夠幫助高管可靠地預測企業(yè)將在哪個業(yè)績指標上表現(xiàn)更好，從而創(chuàng)造操縱薪酬契約的空間。此時高管付出的努力和最終的業(yè)績表現(xiàn)都已確定，所以在高管的效用函數(shù)中只有β1、β2有操縱空間，其余均為已確定的變量或外生的系數(shù)。

如果高管對股東隱瞞企業(yè)真實的狀態(tài)，向股東謊稱企業(yè)處于另一種狀態(tài)，從而獲得另一種狀態(tài)下的薪酬設計，在某些情況下可以獲得額外的薪酬，進而獲得額外的效用。由于在兩種狀態(tài)下，薪酬對業(yè)績指標 P1、P2的權重 β1、β2恰好是對稱的，在第一種狀態(tài)下在第二種狀態(tài)下操縱薪酬相當于通過欺騙股東進而交換權重β1、β2的位置。下面分析高管如何利用其權力操縱薪酬設計，進而獲得額外的薪酬。

先考慮第一種狀態(tài)。當 P1＞ P2時，因為已是高管能獲得的最高薪酬，操縱薪酬設計無利可圖;但是當P1＜P2時，如果高管對股東謊稱企業(yè)處于第二種狀態(tài)①訂立薪酬契約時，只有作為內部人的董事會、高管了解企業(yè)處于第一種還是第二種狀態(tài)，而且確實是可能采取的正常薪酬決策，所以操縱薪酬的行為不會引起股東的強烈懷疑。，其薪酬設計變?yōu)榇藭r高管獲得的額外收益為B:

表1 的第5 列為各種情況下高管操縱薪酬獲得的收益。

表1 高管操縱薪酬獲得的收益

令 τ 表示高管的權力，τ 的取值處于 0 到 1 之間，越接近于1 表示高管的權力越大;用C(τ)表示高管操縱薪酬的成本，高管權力越大，其操縱薪酬的邊際成本越低，因此C＇(τ)＜0。若操縱薪酬獲得的收益B ＜C，操縱的收益小于成本，高管會維持原來的薪酬設計;若B ＞C，操縱的收益大于成本，高管會進行操縱。高管的選擇如圖1 所示。

圖1 第一種狀態(tài)下高管操縱薪酬的決定

假定P1＞P2與 P1＜P2發(fā)生的概率均為另外，由于高管的權力τ 越大，高管操縱薪酬的成本C(τ)越小，從而 B ＞C 發(fā)生的概率越大，所以“高管的權力 τ 的大小”與“B ＞C 發(fā)生的概率”是正相關的，因此本文假設當 P1＜ P2時，B ＞ C 的概率為 f(τ)。其中 f(τ)是 τ 的增函數(shù)，且 0 ＜ f(τ)＜1，相應的 B ＜C 的概率為(1 -f(τ))。

類似地，在第二種狀態(tài)下，當P1＜P2時，操縱薪酬設計無利可圖;當P1＞P2時，高管操縱薪酬將獲得額外收益。綜合起來，高管的薪酬在第二種狀態(tài)下轉變?yōu)?

因為企業(yè)第一種狀態(tài)與第二種狀態(tài)發(fā)生的概率均為1/2，高管的薪酬為上述式(15)、(16)的加權平均和，權重均為1/2，即高管薪酬可表示為①具體推導過程可向作者索取。:

式(17)為高管薪酬的一般表達式。其中β*表示薪酬對業(yè)績的敏感性;ωf(τ)是薪酬對表現(xiàn)更好業(yè)績指標的格外敏感性;f(τ)是τ 的增函數(shù)且0 ＜f(τ)＜1，反映了高管的權力。

從式(18)可以看出 ω ＞0，因此 ωf(τ)＞0，在式(17)中w 與max(P1，P2)正相關。因此可以推斷:高管薪酬總是對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標有格外敏感性，而且這部分格外的敏感性ωf(τ)隨著高管權力的增大而提高，是高管操縱薪酬設計得來的。格外的敏感性越大，高管操控薪酬的行為越嚴重。

從 ? 的表達(18)式可以看出，? 隨著 ρ 的增大而增大，隨著σ2、δ 的增大而減小。因此可以推斷:高管薪酬對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標的格外敏感性ωf(τ)，隨著人力資本密集度ρ 的增加而增加，隨著業(yè)績指標波動性σ2和高管持股比例δ 的增加而減小。

(三)理論分析的主要結論

因此，理論分析得出以下4 個推論:

推論一:高管的薪酬總是對事后表現(xiàn)更好的業(yè)績指標更具敏感性，這部分格外的敏感性隨著高管權力的增加而增加。

推論二:格外的敏感性隨著企業(yè)人力資本密集度(即在創(chuàng)造企業(yè)價值的過程中人力資本的重要性)的增加而增加。

推論三:格外的敏感性隨著企業(yè)業(yè)績波動性的增加而減小。

推論四:格外的敏感性隨著高管持股比例的增大而減小。

下文的實證研究將檢驗這4 個推論。

四、實證方案

前文通過理論建模及推導得到(17)(18)式，并由此提出了4 個推論。為了檢驗這4 個推論，本部分首先對理論分析部分涉及的主要變量進行界定，然后建立用于實證研究的3 個計量模型，最后給出檢驗4 個推論的實證設計。

(一)主要變量的界定

1.高管薪酬

高管薪酬以企業(yè)年報中“薪酬最高前三名高管的薪酬總額”的自然對數(shù)表示。取自然對數(shù)的處理是為了減小異方差，以及使變量更服從正態(tài)分布。

2.業(yè)績

本文用會計指標和市場指標來表示業(yè)績指標P1、P2。其中市場指標用股票收益率RR 表示，會計指標用凈權益收益率ROE 表示;在穩(wěn)健性檢驗中本文還用了凈資產(chǎn)收益率ROA 代替ROE 進行了計量檢驗。理論分析是基于“業(yè)績指標P1、P2服從相同分布”的假設，只有業(yè)績指標具有可比性，較大項max(P1，P2)的計算才有意義，因此對RR、ROE 進行標準化處理，得到具有可比性的業(yè)績指標:

av_RRi，t為企業(yè)所在行業(yè)在該年度的平均股票收益率，sd_RRi，t為企業(yè)所在行業(yè)在該年度股票收益率的標準差，標準化處理后的收益率表示的是企業(yè)收益率與行業(yè)平均收益率相比相差多少個標準差。經(jīng)過行業(yè)平均水平調整的標準化處理，不僅使業(yè)績指標的分布具有可比性，而且克服了不受高管控制的行業(yè)沖擊對業(yè)績指標的影響，使得業(yè)績指標更準確地反映了高管經(jīng)營企業(yè)付出的努力。的計算與類似。

3.高管權力

在理論推導中，高管權力對應的是高管操縱薪酬的成本，高管權力越大，操縱薪酬的成本(或難度)越小。因此，本文將從以下兩個維度衡量高管權力:

(1)董事會維度

董事會成員分為兩種:持股董事與非持股董事。在非持股董事中，一部分是獨立董事，另一部分是不持有股份但也不符合獨立董事要求的其他董事。(i)在本文的研究框架下，獨立董事淪為高管的權力代表，主要有兩方面原因:一方面，高管為了避免來自獨立董事的監(jiān)督，傾向于不向獨立董事披露公司內部信息(Adams ＆ Ferreira，2007)。而在上文的理論模型中，如果獨立董事不知道企業(yè)所處的狀態(tài)，就無法識別高管操控薪酬的行為。由于信息不對稱，即使獨立董事有動機阻止高管操縱薪酬，也可能不具備所需的條件。另一方面，管理層能夠介入獨立董事的聘請過程(Shivdasani ＆ Yermack，1999;葉康濤等，2011)。獨立董事可能由高管推薦擔任，為了避免得罪管理層，他們不愿意質疑管理層的行為，我國僅有約4% 的公司曾有獨立董事對董事會議案提出過公開質疑(葉康濤等，2011)。消極、處于信息劣勢的獨立董事，顯然降低了高管操縱薪酬的難度。張必武和石金濤(2005)甚至發(fā)現(xiàn)獨立董事比例對高管薪酬水平有顯著正影響。(ii)另一類非持股董事則可能包括在上市公司或者其附屬企業(yè)任職的人員(內部董事)，顯然他們很容易受到高管施加的影響，其利益很可能與高管趨于一致。

對于非持股董事而言，他們不用承擔高管操縱薪酬對上市公司帶來的股東價值損失，放松對高管的管制對他們有利無害。相反，如果董事是企業(yè)的重要股東，其所持股份會降低他們協(xié)助高管操縱薪酬的動機。畢竟，高管操縱薪酬的行為是“股東—高管”利益沖突的表現(xiàn)，持股董事與股東的利益更一致，他們更有動機防止這樣的利益沖突。因此，高管權力采用“董事會中非持股董事的比例”這個指標(influence1)。

(2)大股東維度

在股權分散的企業(yè)，由于監(jiān)管成本過高，每一位股東都無法直接對管理層施加實際的影響，這種搭便車的方式給予高管很大的謀取私利的空間。而股權高度集中是我國上市公司的特征之一，當企業(yè)的股權集中在大股東的手中時，大股東可以直接干涉、監(jiān)控管理層的行為，因此有較大的動機和能力監(jiān)控高管，能較為有效地解決股東—高管的代理問題(徐莉萍等，2006)。事實上，現(xiàn)有研究也采用大股東持股比例作為高管權力的代理變量(盧銳等，2008;吳育輝和吳世農(nóng)，2010)。大股東持股比例越高，股權越集中，股東對高管實施的監(jiān)督越有效，高管操縱薪酬的難度越高。因此在后文的實證檢驗中，本文另外采用“1 -第一大股東持股比例”這個指標(influence2)衡量高管權力。

由于非持股董事比例和第一大股東持股比例均處于0 至1 之間，變化范圍較小，而高管權力是模型的重要變量，為了使檢驗結果更顯著，進一步對兩個指標進行單調性轉換，產(chǎn)生新的變量influence=ln［influence/(1 -influence)］，處理后influence 的變化范圍從負無窮到正無窮。

(二)薪酬—業(yè)績敏感性模型

本文首先考慮薪酬契約不受高管操縱的情況，建立了薪酬—業(yè)績敏感性模型，本文稱之為簡單模型;然后考慮高管利用權力直接提高薪酬水平的情況，在簡單模型的基礎上加入衡量高管權力的指標，建立的薪酬—業(yè)績敏感性模型本文稱之為水平模型;最后考慮高管利用權力操縱薪酬—業(yè)績敏感性的情況，在簡單模型與水平模型的基礎上，進一步修改，建立的模型本文稱之為基準模型。使用這三個模型可以對基于式(17)、(18)提出的4 個推論進行實證檢驗。

1.簡單模型

簡單模型適用于薪酬契約的設計不受高管操縱的情況。在簡單模型中，因變量是高管薪酬lnwage，自變量包括標準化處理后的業(yè)績指標RR與 ROE，以及一組控制變量 Xi，tβ，εi，t為干擾項。控制變量包括:(1)業(yè)績指標RR 與ROE 的滯后項L_RR 與L_ROE，前一期的業(yè)績可能影響當期的高管薪酬;(2)與高管薪酬相關的其他變量，包括企業(yè)的總資產(chǎn)規(guī)模TA、總負債率TL、經(jīng)營風險sigma。

本文的實證研究是基于面板數(shù)據(jù)?？紤]到每個企業(yè)支付高管的薪酬具有個體效應，高管的薪酬中包含穩(wěn)定的企業(yè)特征，即企業(yè)間存在差異但不隨時間改變的因素μi，故采用固定效應模型，并且控制了時間趨勢成分。簡單模型對應的回歸方程為:

2.水平模型

水平模型在簡單模型的基礎上加入了衡量高管權力的指標influence，考察的是高管權力對平均薪酬的作用。水平效應模型描述的是直接、明顯地獲得權力薪酬的方式，適用于高管利用權力直接提高薪酬水平的情況。水平模型對應的回歸方程為:

3.基準模型

表2 是對以上三個模型中涉及變量的總結。

表2 變量的含義與計算方法

(三)實證設計

1.推論一

在基準模型中，α3influence 衡量的是式(20)中的?f(τ)，即高管薪酬對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標格外的敏感性，其中回歸系數(shù)α3對應于?，influence 對應于反映高管權力的f(τ)。α3是顯著的表明高管的薪酬對事后表現(xiàn)更好的業(yè)績指標更具敏感性，α3的估計值為正表明格外的敏感性隨高管權力的增加而增加，所以α3的符號及顯著性是實證檢驗推論一的重點。

2.推論二

為了檢驗推論二，本文依據(jù)人力資本密集度的大小，將樣本分為高密度組和低密度組?；趦山M樣本分別估計基準模型。預期根據(jù)高密度組樣本估計出的α3會顯著大于根據(jù)低密度組樣本估計出的α3，如果實證結果與預期相符合，推論二就得到了驗證。

在實證檢驗時，本文需要對人力資本密集度進行界定。人力資本密集度的含義是人力資本對創(chuàng)造企業(yè)價值的重要性。為了簡化討論，假設企業(yè)生產(chǎn)所需投入的要素僅為物質資本K 與人力資本L，生產(chǎn)函數(shù)符合Cobb-Douglas 形式，產(chǎn)出Y=K1-αLα。利用CD 生產(chǎn)函數(shù)中人力資本收入除以產(chǎn)出的比率即為人力資本的貢獻率α。企業(yè)的營業(yè)收入可看作產(chǎn)出，高管薪酬總額可看作人力資本收入，因此，人力資本密集度以“高管薪酬與營業(yè)收入的比率”這個指標衡量。高人力資本密度與低人力資本密度以中位數(shù)為分界點。另外，本文再以“職工工資與營業(yè)收入的比率”作為分組標準，進行穩(wěn)健性檢驗，其中職工工資以企業(yè)年報中“支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金”表示。

3.推論三

本文依據(jù)業(yè)績波動性的大小，將樣本分為高波動組和低波動組。基于兩組樣本分別估計基準模型，預期根據(jù)低波動組樣本估計出的α3會顯著大于根據(jù)高波動組樣本估計出的α3。如果實證結果與預期相符合，推論三就得到了驗證。

在實證檢驗時，本文以“股票收益率的標準差”衡量業(yè)績波動性。業(yè)績指標一般包括會計指標和市場指標。會計指標反映的是企業(yè)的短期表現(xiàn)，市場指標體現(xiàn)的是企業(yè)的長期表現(xiàn)，是投資者對企業(yè)未來收益率的期望。市場指標的波動性更能代表企業(yè)業(yè)績的長期波動程度，因此本文以“股票收益率的標準差”衡量業(yè)績波動性。業(yè)績的波動性可能具有行業(yè)差異，同一行業(yè)內企業(yè)的業(yè)績可能受到相同因素的沖擊，因此另外根據(jù)“行業(yè)股票收益率的標準差”和“行業(yè)凈權益收益率的標準差”進行分組，完成穩(wěn)健性檢驗。

4.推論四

類似地，本文定義“高管持股數(shù)量/總股數(shù)”為高管持股比例，依據(jù)高管持股比例的大小，將樣本分為高持股組和低持股組，基于兩組樣本分別估計基準模型。預期根據(jù)低持股組樣本估計出的α3會顯著大于高持股組樣本估計出的α3。如果實證結果與預期相符合，推論四就得到了驗證。

五、實證結果分析

(一)樣本的選取

本文選取了1998 年至2011 年間我國的上市公司為樣本。為了確保研究的可靠性，本文對初始樣本進行了如下處理:(1)刪除ST/PT/退市企業(yè);(2)刪除金融行業(yè)企業(yè);(3)因為模型涉及變量的滯后項，僅保留連續(xù)兩年以上有觀察值的企業(yè);(4)為了去除離群值影響，對于本文選取的每一個變量，在第1 分位和第99 分位進行 Winsorized 縮尾處理。最后本文選取了2315 家上市公司為樣本，數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟研究中心CCER 數(shù)據(jù)庫與國泰安GTA 數(shù)據(jù)庫。

表3 樣本的基本統(tǒng)計特征

樣本的基本統(tǒng)計特征如表3 所示，其中經(jīng)過標準化的業(yè)績指標RR_std、ROE_std 的均值都接近 0，標準差分別為 0.994、0.995，可見標準化后的業(yè)績指標具有一致的分布特征，達到了標準化的目的，符合本文第三部分對理論模型的假設。

(二)推論一的檢驗

檢驗結果如表4 所示。業(yè)績指標采用標準化股票收益率RR、標準化凈權益收益率ROE，其中(2)(3)采用董事會維度的高管權力，(4)(5)采用大股東維度的高管權力。所有的回歸模型都控制了個體效應(μi)和時間效應。

(1)為簡單模型的實證結果。ROE 的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，RR 的估計系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明高管的激勵薪酬契約的確采用多個業(yè)績指標，且會計指標的權重比市場指標的權重大。

(2)(4)為水平模型的實證結果。在采用董事會維度的高管權力時，RR、ROE 的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為正，influence 的估計系數(shù)在10%水平上顯著為正;采用大股東維度的高管權力時，RR 的系數(shù)在10%水平上顯著為正，ROE 的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，influence 的估計系數(shù)同樣在1%水平上顯著為正。結果說明高管權力能直接提高高管的平均薪酬水平，且大股東維度的高管權力效應更顯著。

(3)(5)為基準模型的實證結果。在采用董事會維度的高管權力時，RR 的系數(shù)在5%水平上顯著為正，ROE 的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，influence×max 的估計系數(shù)在5%水平上顯著為正;采用大股東維度的高管權力時，RR 的系數(shù)在10%水平上顯著為正，ROE 的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，influence ×max 的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正。結果說明，高管薪酬對表現(xiàn)更好業(yè)績指標的格外敏感性確實隨著高管權力的提高而增大，且高管利用大股東維度的權力操縱薪酬的行為更顯著。這一結果驗證了推論一的成立。

表4推論一的檢驗結果

在所有模型中，ROE 滯后項(L_ROE)的估計系數(shù)均在1% 水平上顯著為正，RR 滯后項(L_RR)至少在5%水平上顯著為正，說明高管薪酬的調整具有一定滯后性，上一期的業(yè)績對當期高管的薪酬仍然具有顯著影響;資產(chǎn)規(guī)模(lnTA)均在1% 水平上顯著為正;資產(chǎn)負債率(TL)均在1%水平上顯著為負;經(jīng)營風險(sigma)至少在5%水平上顯著為負。

假設 RR_std 與 ROE_std 等于 max(RR_std，ROE_std)的概率均為1/2，在基準模型中，高管薪酬對兩個業(yè)績指標的敏感性分別為:

在薪酬—RR 敏感性和薪酬—ROE 敏感性中，高管通過操縱而獲得的部分均為

從表4 結果中可以看出，如果高管權力采用董事會維度的指標，α1=0.016，α2=0.040，α3=0.016，另外 influence1 的樣本均值為0.273，通過如下計算，薪酬—RR 敏感性、薪酬—ROE 敏感性中分別有12.01%、5.18%是高管利用權力獲得的。

類似地，如果高管權力采用大股東維度的指標，α1=0.007，α2=0.044，α3=0.022，另外 influence2 的樣本均值為0.409，通過類似計算，薪酬—RR 敏感性、薪酬—ROE 敏感性中分別有39.12%、9.28%是高管利用權力獲得的?？梢姡吖芡ㄟ^大股東維度的權力操控薪酬的情況更嚴重。但是無論采用哪種權力指標，與會計指標ROE 相比，市場指標RR 的敏感性中被操控的成分都更高。

(三)推論二、三、四的檢驗

檢驗結果如表5 所示。其中業(yè)績指標選取了標準化RR 和標準化ROE，高管權力采用董事會維度的指標。作為穩(wěn)健性檢驗，高管權力采用大股東維度的指標檢驗結果與表4 保持一致。(1)為全部樣本的回歸結果，目的是與分組回歸的結果進行對照。

(2)(3)為推論二的實證結果。人力資本密集度以“高管年薪總額/營業(yè)收入”這個指標衡量，以中位數(shù)0.0014 為分界點。人力資本密集度大于0.0014 的樣本定義為“高密度”組，人力資本密集度小于0.0014 的樣本定義為“低密度”組。在高密度組里，influence ×max 的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為正(0.021)，比全樣本模型的估計系數(shù)(0.016)數(shù)值更大。在低密度組里，influence ×max估計系數(shù)的數(shù)值非常小(0.004)，且在10%水平上不顯著。這一結果驗證了推論二的成立。

(4)(5)為推論三的實證結果。企業(yè)業(yè)績指標f 的波動性以股票收益率RR 的標準差衡量，以中位數(shù)0.586 為分界點。業(yè)績波動性大于0.586的樣本定義為“高波動”組，業(yè)績波動性小于0.586 的樣本定義為“低波動”組。在高波動組里，influence×max 的估計系數(shù)非常小(0.002)，而且標準化RR 和influence ×max 的估計系數(shù)在10%水平上不顯著。在低波動組里，influence ×max 的估計系數(shù)(0.027)在1%水平上顯著為正，而全樣本模型中 influence × max 的估計系數(shù)(0.016)在5%水平上顯著為正，因此與全樣本相比，低波動組的估計系數(shù)不僅數(shù)值更大，而且顯著水平更高。這一結果驗證了推論三的成立。

(6)(7)為推論四的實證結果。以高管持股比例的均值0.003 為分界點，高管持股比例大于0.003 的樣本定義為“高持股”組，低于 0.003 的樣本定義為“低持股”組。在低持股組里，influence×max 的估計系數(shù)(0.018)在5%水平上顯著為正，且與全樣本相比，低持股組的估計系數(shù)數(shù)值更大。在高持股組里，influence×max 的估計系數(shù)在10%水平上不顯著，說明高管持股比例較高時，操控薪酬設計的行為已經(jīng)不明顯。這一結果驗證了推論四的成立。

表5 推論二、三、四的檢驗結果

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.重新定義變量

(1)針對推論一的檢驗。在業(yè)績指標的選取上，本文另外采取了凈資產(chǎn)收益率ROA 作為會計指標的衡量，influence×max 估計系數(shù)的大小和顯著性，與使用凈權益收益率ROE 的結果保持一致，其他變量的估計系數(shù)也未發(fā)生實質性改變。

(2)針對推論二的檢驗。本文另以“職工工資/營業(yè)收入”這個比例作為分組依據(jù)，以中位數(shù)為分界點，發(fā)現(xiàn)表5 的結論依然成立，而且高密度組與低密度組influence ×max 估計系數(shù)的差異更大，兩組的差別更突出。

(3)針對推論三的檢驗。另以行業(yè)指標作為分組標準，分別根據(jù)“行業(yè)股票收益率RR 的標準差”和“行業(yè)凈權益收益率ROE 的標準差”重新對樣本進行分組，同樣以中位數(shù)為分界點，發(fā)現(xiàn)高波動組與低波動組之間的差異依然明顯，influence×max 的估計系數(shù)在高波動組里依然是不顯著的，而在低波動組里保持顯著性。結果表明本文的結論是穩(wěn)健的。

2.重新選取樣本

(1)董事會維度的高管權力:現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，雖然獨立董事一般不會公開反對管理層，但是在企業(yè)業(yè)績較差時，他們更有可能采取積極行動，即獨立董事傾向于在企業(yè)面臨危機時監(jiān)督高管(Warther，1998;葉康濤等，2011)。也就是說，當企業(yè)業(yè)績較好時，獨立董事更容易受高管控制。因此，本文剔除企業(yè)凈權益收益率ROE 低于當年行業(yè)平均的觀察值，剩余樣本的企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)較好，非持股董事更容易成為高管的權力代表。重新回歸模型后，本文發(fā)現(xiàn)influence 和influence ×max 的系數(shù)在5%水平上顯著為正，而且influence×max 的系數(shù)明顯增大，即表4 的結果依然成立。

(2)大股東維度的高管權力:前文并沒有區(qū)分高管是否為大股東(或來自大股東單位)，可能出現(xiàn)“薪酬最高前三名高管的薪酬總額”中的高管包括大股東的情況，即高管同時為大股東。如果大股東兼任高管是出于獲取控制權私有收益的目的，那么大股東對高管的監(jiān)督效應不存在，反而大股東兼任高管更有利于其操縱薪酬?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)，我國民營企業(yè)股東兼任高管以便大股東獲取控制權私有收益的動機更強①國有企業(yè)往往要承擔政府的多重目標，如經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)、稅收等，導致國有性質的大股東獲取控制權私有收益的動機較低( 王鵬，2008) 。尤其當大股東為政府部門或政府職能機構( 如國資委) 時，大股東與上市公司之間沒有直接的經(jīng)濟業(yè)務往來，出于控制權私有收益的驅動而通過兼任高管控制上市公司的可能性最小。相比于國有企業(yè)，民營企業(yè)的控股股東對上市公司的控制需求可能更強。一方面，我國民營企業(yè)面臨著比國有企業(yè)更多的政策風險；另一方面，我國產(chǎn)權保護比較薄弱，民營企業(yè)更有可能運用各種辦法加強對上市公司的控制，以確保能獲取控制權私有收益( 鄭杲娉，2012) 。;另外，大股東持股比例越高，股權制衡程度越低，發(fā)生大股東兼任高管進而掏空企業(yè)的概率越高②當大股東持股比例較高時，大股東更有動機獲取對其控制權，同時股東大會更有可能通過大股東提名兼任高管的決議，而大股東通過兼任高管控制上市公司、獲取控制權私有收益的行為可能會受到其他大股東的抵制( 鄭杲娉，2012) 。。因此，本文進一步剔除民營企業(yè)中第一大股東持股比例高于中位數(shù)、股權制衡程度(第二至第五大股東持股比例之和/第一大股東持股比例)低于中位數(shù)的觀察值，即剔除可能發(fā)生大股東兼任高管進而操縱薪酬的樣本，重新回歸模型，發(fā)現(xiàn) influence 和 influence × max 的系數(shù)仍然在1%水平上顯著為正，即表4 的結果是穩(wěn)健的。

六、結論與政策建議

本文從高管操縱薪酬—業(yè)績敏感性的角度研究了激勵薪酬失效的問題。在理論分析部分，本文首先假定高管的薪酬采用多樣化的業(yè)績指標，薪酬對每個業(yè)績指標具有不同的敏感性。當高管薪酬不受操縱時，薪酬設計以股東價值最大化為目標，高管薪酬對更能反映其努力程度的業(yè)績指標更敏感;而當薪酬設計受到高管操縱時，薪酬設計以高管收益最大化為目標，高管薪酬總是對事后表現(xiàn)更好的業(yè)績指標更敏感。對上述兩種情況的綜合分析得出結論:高管的權力越大，薪酬對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標的格外敏感性越大，而且格外的敏感性隨著企業(yè)人力資本密集度(即在創(chuàng)造企業(yè)價值的過程中人力資本的重要性)的增加而增加，隨著企業(yè)業(yè)績波動性和高管持股比例的增加而減小。

本文進一步選取1998—2011 年我國的上市公司為樣本，對理論模型推導出的結論進行實證檢驗。從董事會和大股東兩個維度刻畫高管權力:董事會中非持股董事的比例越高，董事會越容易受高管控制，高管權力越大;相反，大股東的持股比例越高，大股東對高管的監(jiān)督越有效，高管權力越小。檢驗結果顯示高管的薪酬確實對表現(xiàn)更好的業(yè)績指標具有更高的敏感性，而且格外的敏感性隨著高管權力的提高而增大。如果業(yè)績指標采用股票收益率RR 和凈權益收益率ROE，高管操縱了12.01%的薪酬—RR 敏感性和5.18%的薪酬—ROE 敏感性。另外，分組檢驗的結果表明，人力資本對企業(yè)價值的重要性越高，企業(yè)業(yè)績的波動性和高管持股比例越小，高管操縱薪酬—業(yè)績敏感性的行為越嚴重。

因此，本文的結論為激勵薪酬失效提供了以下政策建議:第一，提高管理層薪酬設計的事前信息透明度。在本文的分析中，高管之所以能夠操縱薪酬，是因為企業(yè)沒有事前披露高管的薪酬契約，導致高管在已掌握當期經(jīng)營狀況的部分信息、能夠可靠地預測企業(yè)將在哪個業(yè)績指標上表現(xiàn)更好時，能夠操縱各個業(yè)績指標的權重。如果企業(yè)在事前就披露高管的薪酬設計，高管就會失去操縱薪酬的空間。透明化的信息披露不僅能提高內部監(jiān)督，還可以強化新聞媒體、社會公眾、機構投資者、市場中介(如銀行、券商)等對高管的外部監(jiān)督，使得高管操縱薪酬的難度大大提高。第二，增強董事會的獨立性和大股東治理，建立有效的監(jiān)督和制衡機制。本文的研究結果表明，持股董事比例以及第一大股東持股比例越低，高管操縱薪酬的行為越嚴重。因此，企業(yè)應防止董事會被高管控制、淪為高管權力代表的情形發(fā)生，特別要關注內部董事、獨立董事的有效性。另外，企業(yè)可以通過引入大股東治理的方式，完善企業(yè)的治理結構，提高監(jiān)督高管的效率。第三，完善高管的激勵機制，使得高管與股東的利益趨于一致。本文的研究結果表明，高管持股比例越低的企業(yè)，高管操縱薪酬的行為越嚴重。因此，企業(yè)可以通過增加高管持股比例的方式，抑制高管操控薪酬的動機。我國的股權激勵措施起步較晚，高管持股比例普遍非常低(在本文的樣本里，高管人員的平均持股比例是2.17%)。企業(yè)可以嘗試拓寬高管激勵渠道、引入多種激勵工具，繼續(xù)深化股權激勵制度建設。

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