管理层薪酬\结构对企业业绩的影响研究

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　　【摘要】企业对管理层的激励能否促使管理层更加努力地为企业股东创造价值是一个值得关注的问题。本文选取上交所A股公司2010年数据进行实证研究，研究结果表明：管理层薪酬与企业业绩显著正相关，管理层结构与企业业绩负相关。望该结果可以为公司治理提供一定参考。
　　【关键词】管理层薪酬管理层结构企业业绩
　　一、引言
　　企业业绩是每个企业所追求的最终目标，而这最终体现在股东的收益上来，那么企业的股东该采取什么措施或者激励政策来使企业的管理层更加努力工作、管理，使得企业能有有更好的业绩呢?这是每个企业所面临的问题。大多数上市公司在考虑激励政策能够促进企业业绩，利润提高的同时，还要考虑人力资本的成本问题。因此还涉及到的一个问题就是额度问题，即企业应当给管理层的薪酬是否合适的问题。本文的研究在于探讨管理层薪酬和结构对企业业绩的影响，对于如何适度进行激励，还待相关领域的学者作进一步探讨。
　　二、国内外研究成果简述
　　从国外分析结果来看，企业规模、业绩、经理个人特征对经理报酬产生的影响为正；政府管制对经理报酬产生的影响为负；经理的持股比例与其现金报酬负相关或正相关；不同治理模式对经理报酬似乎没有显著影响。
　　我国国内关于经理报酬的计量研究近几年刚刚兴起，一些学者已经研究了上市公司高级管理层的激励状况、高级管理层激励与企业业绩之间的敏感性、高级管理层报酬与企业规模、国有股股权比例之间的相关关系。
　　三、研究方法
　　(一)数据来源与样本选择
　　本文研究的样本为在上海证券交易所上市的A股企业2010年度数据，为了利于本文的研究开展，对样本做了删选，具体如下：
　　1　剔除业绩过差的ST、*ST企业，选取正常标识的企业：
　　2　剔除有重要数据缺失的企业，其余缺失数据经新浪财经等网站予以补齐；
　　3　考虑到新上市公司的业绩容易出现非正常波动，而且公司内部各方面的运行机制还不够健全和完善，所以新上市公司也未包含在样本中。只选取2007年12月31日之前上市的公司。
　　根据以上删选原则，总共选取了745家上市公司的样本数据进行实证分析。所有数据均来源于锐思数据库和新浪财经网。
　　(二)研究假设
　　本文运用SPSS 18.0，以多元线性回归对问题进行研究，本问题的研究假设如下：
　　假设1：管理层薪酬与企业业绩正向相关
　　企业业绩的度量在本文中采用每股收益，每股收益是综合反映公司获利能力的重要指标，是衡量企业业绩的重要指标。用前3名高管薪酬、前3名董事薪酬衡量管理层薪酬。这些管理人员是管理层的最高端人才，他们的薪酬占比最高，能够真实反应企业的管理层薪酬水平。
　　在公司治理中，两权分离，股东把企业的经营权交给管理层，而所有权还是归股东所有，这就是代理。而作为代理服务，股东就必须付出代理成本作为管理层经营企业的回报。根据激励理论，对管理层的激励水平越高，其效应越大，越能努力的为企业贡献自己的才华和精力，因此提出本假设。
　　假设2：管理层结构与企业业绩负相关
　　管理层的结构能够体现一个企业的治理效率，庞大的管理团队不仅不能提高运作效率，而且会起到反作用，比如对一些重要事务进行决策时，繁复的程序会降低效率。此外庞大的管理层还会使企业支付更多的薪酬，也就是智力资本的支付，这部分费用是巨大的。因此本研究假设，管理层结构与企业业绩负相关。
　　假设3：企业规模与企业业绩正相关
　　企业规模越大，企业的业绩可能越高，因为这里存在一个规模效应。但并非表示企业规模越大，业绩就越好，任何事物都一个度的范围，超过了这个度，那么就是物极必反，公司治理也是如此。在竞争如此激烈的当下，企业的规模起到了举足轻重的地位，看看那些企业业绩排名靠前的企业，哪一个不是有庞大的规模。因此本文提出的假设为企业规模与企业业绩正相关。
　　(三)变量选取与模型构建
　　本文采用每股收益(EPs)作为衡量企业业绩的指标，用前3名高管薪酬(Gx)、前3名董事薪酬(Dx)作为衡量管理层的薪酬的指标，用领取薪酬的管理层人数(Gs)作为衡量管理层结构的指标，用总资产(sIZE)作为衡量企业规模的指标。考虑到薪酬，总资产等变量的数字巨大，且差异性很大，在本次实证分析中，对其取对数值。
　　构建如下模型：
　　四、实证结果
　　(一)异方差检验
　　如果所选数据存在异方差会导致估计的结果有真实值发生偏离。因此首先进行异方差检验发现Dw值为1.953接近2.0，因此可以认为数据不存在异方差，可以进行OLS估计。
　　(=)多重共线性检验
　　如果各个解释变量之间存在严重的多重共线性会导致研究的结论与事实不符。VIF值均小于15，因此可以认为不存在严重多重共线性。
　　(三)拟合优度检验
　　在此研究中调整后的R2为0.215，因此可以认为本模型能够合理的解释力度。
　　(四)解释变量系数
　　前3名高管薪酬、前3名董事薪酬、企业规模这3个解释变量都在0.1水平上显著，领取薪酬的管理层人数在此水平上没有达到显著水平。其中前3名高管薪酬、前3名董事薪酬、企业规模的系数为正，领取薪酬的管理层人数的系数为负。得到的模型估计结果为：
　　EPS=-4.047+0.331>
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