高管薪酬与企业绩效相关性研究

2017-10-14 00:42谢玲芳栗斌斌
现代商贸工业 2017年25期

谢玲芳+栗斌斌

摘 要:高管薪酬如何影响企业绩效?高管薪酬制度应如何制定才科学合理?近年来,企业绩效和高管薪酬之间的相关性问题研究成为建立科学合理的高管薪酬制度的理论依据,受到越来越多的学者关注。因此在证监会公布的行业中选取118家房地产企业,以2013-2015年数据为样本, 对上市公司高管薪酬与企业绩效相关性进行实证研究。以高管前三名薪酬总额等为相应变量,对2013-2015年的数据做描述性分析,阐述这三年期间的相关因素的变化情况并同时单独对2015年的数据做回归分析, 验证企业绩效与高管薪酬是否正相关和高管薪酬与企业绩效是否正相关,运用多元回归分析方法, 引入年度虚拟变量, 以企业资产规模为控制变量,建立高管薪酬与企业绩效回归分析模型。通过研究发现:房地产企业高管薪酬和企业绩效之间有正相关关系,年度虚拟变量与高管薪酬指标无显著相关关系。

关键词:高管薪酬;企业绩效;相关性研究

中图分类号:F24 文献标识码:A doi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.25.041

1 引言

企业高级管理人才在这样一个复杂的、不断变化的市场,运用自己智慧为企业更好的服务,这样的稀缺性资源在企业中所处的地位不断的凸显。为了提高企业高管的主观能动性与创造性,实现企业更高的目标,对高管进行有效激励就必不可少。特别是有必要使该公司的高管产权价值受到公司承认且能够获得相应的利益。高管薪酬和公司绩效两者间存在理论与实践的关系。高管薪酬与上市公司企业绩效之间的关系,可以为上市公司高管薪酬激励制度的设计提供参考;通过实证分析高管薪酬的影响因素,揭示在中国上市公司高管薪酬激励制度的内在规律,从而对平台建设的进一步研究提供借鉴。那么,如何设计高管薪酬制度呢?

企业为了实现经营绩效,是否需要考虑设计合适的高管薪酬制度?本文安排如下:首先对国内外有关高管薪酬和企业绩效的关系进行综述,提出高管薪酬与企业绩效之间的假设关系,然后利用多元回归加虚拟变量的方法进行检验,提出本研究的理论意义和管理启示。最后对得出的结论分析以及提出相关一些建议。

2 文献综述

高管薪酬是否影响企业绩效?如果有影响,那么高管薪酬是对企业绩效有怎样影响的呢?为了揭开这一系列疑问的面纱,诸多国内外学者对此进行了专业化的研究。

2.1 国外研究现状

高管薪酬与企业绩效不相关。早在1975年,Schmidt就开始研究两者之间关系,研究结果却显示两者之间没有显著的相关性关系。之后的几十年里,

Jensen and Murphy(1990)、Kaplan(1994)、Tosi(2000)等学者进行研究后,都认为两者相关性不大。

Murphy(1985)通過实证研究选择美国73家大型公司作为实验样本,得出研究结果:高管薪酬对企业绩效的影响是正向显著的,并且通过了统计学意义上的检验。而Hand Mehran(1995)、Hall and Liebman(1998)等学者也都认为两者存在显著的正相关关系。Kevin(2011)选取了2006—2009年280 家在纽交所上市的公司作为其研究对象,企业绩效通过净资产收益率进行衡量,得到高管薪酬和企业绩效有显著的正相关关系,且公司规模对高管薪酬水平影响显著。

2.2 国内研究现状

由于我国1998年才对我国上市公司的高级管理人员持股及报酬等信息进行首次披露,在一定程度上也影响了我国对此研究的进程。李增泉(2000)、魏刚(2000)、杨瑞龙和刘江(2000)等学者认为高管薪酬与企业绩效不存在显著的正相关关系。而此后的陈志广(2002)、刘斌和刘星(2003)、乐琦(2006)、杜兴强和王丽华(2007)、李争光(2015)等学者认为我国上市公司的高管薪酬与企业绩效存在显著的相关关系。

国内外研究角度和方法,以及样本的选择和变量选择是不同的,所得出结论也有所差异。本文主要以房地产上市公司为例,选取沪深两市上市公司为样本数据,选取每股收益作为评价企业绩效的指标,并引入企业规模等控制变量和年度虚拟变量。

3 研究设计

3.1 数据来源于样本选择

本文以wind软件中公布的在A股上市的深、沪房地产公司为基础样本并按以下原则进行筛选:

(1)排除同时发行B股、H股的公司, 因为A股、B股、H股披露报表的原则不一致,若选择此类公司会影响报表披露造成数据信息不准确。

(2)排除被ST、ST*的公司,因为此类公司要规避退市风险进行资产重组对于本文的数据真实性会产生影响。

(3)排除未进行信息披露或信息披露不完全的公司。

(4)去掉晚于2013年上市的公司,因为选取的是2013到2015年之间的数据,而在晚于2013年上市会少了部分数据。

筛选后的样本数据为118个,以wind数据库中公布的数据为数据收录来源,并且选择2013-2015年的数据进行描述性分析。选择的软件是stata。

3.2 研究假设

Ha1企业绩效与高管薪酬正相关。

在信息不对称的条件下,以委托代理理论为基础,代理人和客户为了能达到双方利益一致的局面,来降低代理成本,经过努力最终会签订绩效合同,绩效合同会约定代理人获得的报酬是与企业相关的经营业绩相挂钩。推测出企业高级管理人员会为了获得高报酬将越发努力地为公司创造更好的业绩,业绩又会促使其获得更多的报酬。

Ha2高管薪酬与企业绩效正相关。

股东给予高管薪酬以此激励高管为企业做出更多贡献。根据委托代理理论,股东和经营者为了避免信息不对称和减少道德风险,将签订绩效合同。

3.3 变量的选择endprint

(1)企业绩效变量(EPS)。本文选取每股收益作为评价企业绩效的指标。为了既能够反映上市公司的经营成果、股东所享受的利益,又可以在不同公司间进行比较选择每股收益作为衡量指标。每股收益等于息税后利润除以股本总数。选择EPS作为评价企业绩效的指标。为了反映上市公司的经营业绩和股东所享有的利益,还可以在不同公司之间相互比较。息税后利润除以总股本就得到每股收益。

(2)高管薪酬变量。在本文中,高管薪酬的前三名作为可变数据。由于上市公司披露信息时很难获得全部高管薪酬信息,而前三名的薪酬总额对高管薪酬的研究具有一定的代表性。

(3)控制变量。①高管持股比例。该变量是高管持股數量在总股本中的比例,由于管理机制,在管理层持股股东和高管的利益联结从而对企业绩效产生影响。②股权集中度。选择第一大股东持股比例。越追求企业价值和股东利益,越有目的地影响公司绩效,进而影响高管薪酬。③企业规模。企业规模越大,其资源越丰富,管理就可以用强大的资本进行投资再生产,创造更大的价值。④年度虚拟变量。Yj ( j = 1, 2)是年度虚拟变量。设Y1代表2014年, Y2代表2015年。以2013年的样本为基准,当样本为2014年时,Y1 = 1,否则Y1 =0; 当样本为2015年时, Y2 =1, 否则Y2 =0。⑤常数项和随机误差项分别用字母C和U表示。

3.4 模型的构建

根据假设一构建模型:

EPS=C+β1PAY+β2MSR+β3OWNCON+β4SIZE+∑βkYj+U(βk是Yj的参数,k=1,2)

根据假设二构建模型

PAY=C+β1EPS+β2MSR+β3OWNCON+β4SIZE+∑βkYj+U

4 实证分析

4.1 描述性分析

4.1.1 每股收益

从这三年的数据可以看到,绝大多数的公司每股收益为正,2013-2015三年每股收益平均值分别约为0357,0308,0273;每股收益最大值分别是205,142,237;每股收益最小值分别是-044,-078,-13;EPS为负数的比例分别约0077,0050,0169。

4.1.2 高管薪酬

在2013—2015年之间高管薪酬每年都在增加,可能和公司的规模扩大以及业绩的提升有关。2013-2015三年的高管薪酬数据从平均值,最大值,最小值进行描述,单位(万元),这三年高管薪酬平均值分别为28923,30835,35138;最大值分别为144629,156539,173983;最小值分别是74,989,084。

4.1.3 高管持股

在所选择的118个样本公司中在2013-2015年期间, 高管持股的公司数量有所增加, 而且高管持股数量也很少。在所选择的118个样本公司中在2013-2015年期间, 高管持股的公司数量有所增加, 而且高管持股数量也很少。具体数据如下:2013-2015年高管持股的公司个数分别是76、72、88;所占比重分别是0644、0610、0746;高管持股平均值分别是0120、0076、0068。

4.1.4 股权集中度

118样本公司中, 股权集中度非常高,平均数值有60%以上,这与中国上市房地产公司的经营性质有关,大多数房地产公司是大集团的子公司,母公司掌握子公司多数股权。2013-2015三年上市公司股权集中度的平均值分别是0550,0557,0567;最大值分别是0930,0912;0975;最小值分别约是0161,0189,0199;大于50%的比例分别为0602,0619,0627。

4.1.5 资产规模

从2013—2015年,资产规模逐年扩增,反映我国房地产这一行业近年来迅速发展。2013-2015三年的资产规模情况从平均值、最大值、最小值进行描述,单位万元。2013-2015三年的平均值分别为1818507069,2173229172,3228796689;最大值3139398543,3657656433,6004360704;最小值分别为118933,118775,1108795。

4.2 描述性分析

从回归结果来看, 修正的可决系数R^2=04229,意味着解释变量解释了被解释变量的4229%。样本数据是横截面数据,因此此模型的拟合程度在可接受范围之内。

在F检验——即检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著,在显著性水平给定是005概率时,eps的系数等于0概率为0003。检验通过;解释变量size和eps的显著性概率小于005, eps和size对被解释变量的影响是显著的;解释变量msr和owncon的显著性概率大于005, 说明msr和owncon对被解释变量pay的影响是不显著的。eps系数都大于0,说明eps和size对被解释变量,具有正影响,所以假设一成立。

从表2所显示的可决系数R^2=01933,同上所述,认为此模型的拟合程度可以接受。在给定显著005水平的条件下,F检验的显著性概率pay的系数等于0概率为0003,从而通过检验。解释变量pay和msr的显著性概率小于005, 说pay和msr对被解释变量的影响是显著的;解释变量size和owncon的显著性概率大于005, 说明size和owncon对被解释变量eps的影响是不显著的。

而pay与msr的系数一个大于0,一个小于0,说明pay和msr对被解释变量eps一个具有正影响一个具有负影响,假设二成立。

5 结论与建议

5.1 结论

(1)企业绩效和高管薪酬存在正相关关系, 企业效益好,高管薪酬会跟着增多。同时,高管薪酬的多少也会对企业绩效产生更为显著的影响。所以, 中国房地产企业为更好的提高企业绩效,就应重视高管薪酬的设计,制定更为合理的高管薪酬制度,绩效考核指标尽量与企业绩效指标挂钩,设法提高高管工作积极性。endprint

(2)企业的规模对企业绩效与高管薪酬有积极影响,总资产增加每股收益增加,资产总额更多的企业可以利用更多的资源,对投资项目拥有更多的选择,即使在相同条件下也能选择一个好的项目,提高整体投资回报率,提高企业的绩效。所以中国房地产企业在有能力的情况下,可以适当的扩大企业规模。

5.2 启示和建议

通过上述实证研究,高管薪酬激励制度与企业绩效相辅相成,相互促进,可以考虑高管薪酬制度作为一种激励办法,促进高管调动工作绩效,所以薪酬激励制度应结合合理的绩效考核机制,优化薪酬结构。

围绕企业的发展目标,建立一套公平合理的绩效评价体系。对于房地产企业应根据其自身的特点构建专门化有针对性地评价指标体系,要围绕房地产企业的发展目标展开设计,最大限度尽可能公平合理地阐述房地产的绩效情形,建立评价体系时,也可以借鉴参考平衡计分卡的原则,从财务、客户、内部运营和学习成长等四个维度选取指标。此外,不仅要以过去的财务指标为衡量依据,而且也要注重经济增加值和可持续发展率等指标,这样能较全面地反映公司的整体经营情况。通过绩效评价帮助企业逐步实现目标的过程。

参考文献

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