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    創(chuàng)業(yè)板信息服務(wù)業(yè)高管薪酬激勵(lì)對公司財(cái)務(wù)績效影響的研究

    2018-10-23 11:16周丹
    財(cái)會學(xué)習(xí) 2018年29期
    關(guān)鍵詞:相關(guān)關(guān)系高管薪酬財(cái)務(wù)績效

    周丹

    摘要:市場經(jīng)濟(jì)急速發(fā)展,企業(yè)管理所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離使得控制企業(yè)資源的高級管理人員的薪酬激勵(lì)問題日益受到關(guān)注。由于所有者與公司高管之間信息不對稱,導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)道德等問題的存在,如何使高管在滿足自身利益的同時(shí)使企業(yè)價(jià)值最大化最終達(dá)到雙贏是研究現(xiàn)代企業(yè)行為的重要課題。關(guān)注信息傳輸、軟件和信息技術(shù)行業(yè)高管薪酬這一組織行為對公司財(cái)務(wù)績效的驅(qū)動(dòng),并進(jìn)行量化的衡量尤為必要。

    關(guān)鍵詞:創(chuàng)業(yè)板上市公司;財(cái)務(wù)績效;高管薪酬;相關(guān)關(guān)系

    一、引言

    (一)高管薪酬激勵(lì)與公司績效具有顯著相關(guān)性的研究

    Habib (2005)通過回歸模型分析公司績效與管理者激勵(lì)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者之間的相關(guān)性非常強(qiáng)烈[1]。Chong,Vincent K等(2007)在以澳大利亞制造業(yè)為研究的行業(yè)中得出年度報(bào)酬對財(cái)務(wù)績效的影響顯著,并呈現(xiàn)正相關(guān)趨勢[2]。方陽春、姚先國(2007)以高新企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)公司財(cái)務(wù)績效、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)集中度、地域?qū)Ω吖苄匠甓加杏绊懀⑶腋咝缕髽I(yè)的高管薪酬和公司財(cái)務(wù)績效顯著相關(guān)[3]。

    (二)高管薪酬激勵(lì)與公司績效不具有相關(guān)性或具有弱相關(guān)性

    Canarella和Nourayi (2008)采用594家相關(guān)未被研究的領(lǐng)域美國公司1997-2002年的數(shù)據(jù),從新的角度探討CEO薪酬與公司績效之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)不對稱非線性相關(guān),而且不對稱結(jié)構(gòu)獨(dú)立于財(cái)務(wù)績效衡量[4]。Ozkan(2011)收集390家1999-2005年英國非金融公司面板數(shù)據(jù),檢驗(yàn)管理者薪酬與公司績效之間關(guān)系,發(fā)現(xiàn)公司績效與上述變量之間并不存在相關(guān)性[5]。楊德民、趙璨(2012)增加了媒體治理變量來研究“天價(jià)薪酬”的狀況,為了研究媒體治理有無作用,結(jié)果顯示通過政府監(jiān)管可以發(fā)揮部分作用[6]。

    二、數(shù)據(jù)來源

    本文選用的行業(yè)分類采取的是中國證監(jiān)會2012年頒布《上市公司行業(yè)分類指引》,本文數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富choice數(shù)據(jù)庫、深圳證券交易所、巨潮資訊網(wǎng),其中,有些數(shù)據(jù)根據(jù)深交所、公司年報(bào)和choice數(shù)據(jù)庫直接得來,有些數(shù)據(jù)通過excel、spass19.0計(jì)算加工得來。

    據(jù)深圳證券交易所數(shù)據(jù),截止到2017年2月底,我國的創(chuàng)業(yè)板上市公司共計(jì)603家,編入深交所創(chuàng)業(yè)板綜指有600家,其中,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)行業(yè)共有114家。創(chuàng)業(yè)板2009年開通,考慮到數(shù)據(jù)對比口徑、可得性,剔除數(shù)據(jù)不完整的企業(yè),選取了2012年1月1日到2015年12月31日創(chuàng)業(yè)板信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)55家企業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為樣本,其中,在對比整個(gè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)時(shí),在選取高管持股比例這一樣本數(shù)據(jù)時(shí),通過choice提取數(shù)據(jù)后,剔除了其中對生產(chǎn)經(jīng)營不具有重大決策部署的股東數(shù)據(jù),例如監(jiān)事會人員和戰(zhàn)略投資者數(shù)據(jù)的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

    三、假設(shè)提出(見表1)

    公司財(cái)務(wù)績效可以決定經(jīng)營者的報(bào)酬,因而經(jīng)營者勢必會為了個(gè)人利益而努力經(jīng)營公司,提高公司財(cái)務(wù)績效,由此推測高管貨幣薪酬越高的公司,其經(jīng)營財(cái)務(wù)績效也越好。當(dāng)然高管貨幣性報(bào)酬也不可能無限制的提高,或者說在高管貨幣性報(bào)酬無限制提高的同時(shí),公司財(cái)務(wù)績效不可能相應(yīng)的提高,因此,高管貨幣性報(bào)酬在一定的區(qū)間范圍內(nèi)對公司財(cái)務(wù)績效存在正向影響。Habib (2005)發(fā)現(xiàn)公司績效與管理者激勵(lì)之間相關(guān)性非常強(qiáng)烈[1]。方陽春、姚先國(2007)發(fā)現(xiàn)公司財(cái)務(wù)績效、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)集中度、地域?qū)Ω吖苄匠甓加杏绊?,并且高新企業(yè)的高管薪酬和公司財(cái)務(wù)績效顯著相關(guān)[3]?;谇拔乃龅挠绊懜吖苄匠暌蛩匾约拔墨I(xiàn)綜述,本文提出如下假設(shè),對創(chuàng)業(yè)板上市公司的高管貨幣性報(bào)酬的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。

    H1:高管貨幣性報(bào)酬越高,財(cái)務(wù)績效越好。即財(cái)務(wù)績效與高管貨幣性報(bào)酬呈正相關(guān)。

    根據(jù)委托代理理論的觀點(diǎn),自身利益最大化是企業(yè)高管層所追求的目標(biāo),故而他們會竭盡全力規(guī)避企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),但股東們在追求企業(yè)價(jià)值最大化面臨風(fēng)險(xiǎn)的選擇時(shí)卻是中性的。當(dāng)高管喪失企業(yè)收益的剩余索取權(quán)時(shí),其會對高風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)具有高回報(bào)的項(xiàng)目進(jìn)行回避,而選擇低風(fēng)險(xiǎn)低回報(bào)的項(xiàng)目。自高管層擁有企業(yè)收益的剩余索取權(quán)那一刻開始,為了增加自身的福利報(bào)酬,他們就會選擇具有較高收益的投資項(xiàng)目。Ozkan (2011)管理者薪酬與公司績效之間關(guān)系發(fā)現(xiàn)公司績效與上述變量之間并不存在相關(guān)性[5]。楊德民、趙璨(2012)研究“天價(jià)薪酬”結(jié)果顯示通過政府監(jiān)管可以發(fā)揮部分作用[6]。因此,當(dāng)公司的高管人員持有公司股份時(shí),高管自身利益與公司股東利益趨于一致,為了獲得更高的薪酬水平,高管層會盡力提高企業(yè)的價(jià)值。故而,本文假設(shè)公司財(cái)務(wù)績效同高管所持股比例之間存在正相關(guān)關(guān)系。

    H2:高管持股越多,財(cái)務(wù)績效越好。即財(cái)務(wù)績效與高管持股比例呈正相關(guān)。

    四、模型建立

    根據(jù)H1、H2建立薪酬效應(yīng)模型,即具財(cái)務(wù)績效兩個(gè)指標(biāo)的影響,以此來度量上市薪酬對公司財(cái)務(wù)績效的影響,檢驗(yàn)現(xiàn)行上市公司高管人員貨幣性報(bào)酬和股權(quán)這兩方面薪酬激勵(lì)的有效性。

    首先以高管人員貨幣性報(bào)酬和持股比例為自變量,總資產(chǎn)報(bào)酬率為因變量,建立多元回歸方程,如下所示:

    ROA=α+β1PAY+β2MPS+ε(4.1)

    其次,以高管人員貨幣性報(bào)酬和持股比例為自變量,凈資產(chǎn)收益率為因變量,建立第二個(gè)多元回歸模型,如下所示:

    ROE=α+β1PAY+β2MPS+ε(4.2)

    其中,PAY表示高管貨幣性報(bào)酬,具體數(shù)據(jù)是取自上市公司年報(bào)中披露的最高的前三名高管的年薪。ROA是總資產(chǎn)報(bào)酬率,ROE是凈資產(chǎn)收益率,這兩個(gè)指標(biāo)都是用來具體衡量公司財(cái)務(wù)績效的。MPS是公司高管的股權(quán),β是相關(guān)系數(shù),ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    五、實(shí)證分析

    (一)相關(guān)性分析

    本文采用spass19.0,用雙變量單側(cè)方法進(jìn)行回歸,置信水平采用90%,對各變量間的因果關(guān)系進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),具體方法是,對高管貨幣化報(bào)酬和高管持股進(jìn)行考察,把高管貨幣性報(bào)酬和高管持股比例看成自變量,分別以凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)報(bào)酬率為因變量,考察驅(qū)動(dòng)公司財(cái)務(wù)績效的具體關(guān)系,如果在顯著性水平之上,那么本文的研究意義更大。在系數(shù)統(tǒng)計(jì)表中,進(jìn)一步看出具體數(shù)字,有較為清晰的認(rèn)識,為下文建立回歸分析方程,完成對模型的計(jì)算分析過程鋪墊。

    如表2所示,高管薪酬雙因子中,PAY與ROA、ROE間均存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,單側(cè)P值分別小于0.01和0.05,在0.01和0.05水平上顯著相關(guān),說明公司高管貨幣性報(bào)酬與公司財(cái)務(wù)績效間存在很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。另一方面,在股權(quán)計(jì)量的薪酬體系中,MPS與ROE之間存在相關(guān)性,P值為0.054<0.1,說明高管持股比例越多,公司財(cái)務(wù)績效越好。持股比例MPS與ROA間存在相關(guān)關(guān)系,P值為0.065<0.1,從數(shù)據(jù)總體情況來看,各變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,但貨幣性報(bào)酬對財(cái)務(wù)績效的顯著性更為強(qiáng)烈,持股比例對財(cái)務(wù)績效的相關(guān)性弱于貨幣性報(bào)酬。

    (二)公式1回歸分析

    本文采用進(jìn)入方式回歸分析,首先將偏相關(guān)系數(shù)最大的變量看作回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),從而決定變量能否進(jìn)入回歸方程,其次對方程中的剩余變量作為最后選入方程的變量求得偏F值。

    首先,以ROA為因變量,以貨幣化薪酬和持股比例為自變量,運(yùn)用spass分析軟件分析期間的內(nèi)在邏輯關(guān)系。

    如表3我們可以看出整個(gè)關(guān)于ROA的模型的是有效的,所以所做出的模型符合構(gòu)建的多元回歸方程。表4所示,根據(jù)因變量與自變量間的關(guān)系,PAY和MPS的F值(P<0.05)說明通過了顯著性假設(shè)檢驗(yàn),PAY和MPS系數(shù)顯著,即模型的系數(shù)足以支撐模型的成立。常量的90%置信區(qū)間在-1.489到3.793之間,PAY90%的置信區(qū)間在00.14到0.038之間,MPS的90%置信區(qū)間范圍在0.017到0.101之間。在上述表中,t值、b值均通過了顯著性假設(shè)檢驗(yàn),表明回歸系數(shù)通過了假設(shè)檢驗(yàn),這說明,回歸分析的結(jié)論是正確和有效的,由此,通過上述表格最終可以得出量化的方程。

    ROA=1.152+0.026PAY+0.059MPS+ε(5.1)

    (三)公式2回歸分析

    通過因變量ROA和PAY和MPS得到的多元回歸方程可以看出PAY和MPS的相關(guān)系數(shù)可以看出貨幣性報(bào)酬和股權(quán)對財(cái)務(wù)績效的影響都是正相關(guān),其次MPS的相關(guān)系數(shù)大于PAY的相關(guān)系數(shù),可以看出股權(quán)激勵(lì)對公司財(cái)務(wù)績效的影響力更大,大于貨幣性報(bào)酬。這可能是由于高新技術(shù)行業(yè)對員工的長期激勵(lì)更加有效。

    其次,以ROE為因變量,以貨幣化薪酬和持股比例為自變量,運(yùn)用spss分析軟件分析模型的內(nèi)在邏輯關(guān)系。

    通過表5可以看出,在以ROE為因變量,PAY和MPS為自變量構(gòu)建的多元回歸方程中P值為0.022,小于0.05,說明所建立的模型是顯著有效的,在表6的變量系數(shù)表中,根據(jù)因變量與自變量間的關(guān)系,無論P(yáng)AY還是MPS的P值都滿足(P<0.05)的條件,說明回歸方程通過了顯著性假設(shè)檢驗(yàn)。PAY的90%的置信區(qū)間在0.009到0.057之間,MPS的90%的置信區(qū)間在0.022到0.192之間。通過上述表中,t值、b值均通過了顯著性假設(shè)檢驗(yàn),表明回歸系數(shù)通過了假設(shè)檢驗(yàn),由此,可得出量化方程。

    ROE=0.102+0.033PAY+0.107MPS+ε(5.2)

    ROE作為衡量公司財(cái)務(wù)績效的指標(biāo),在得到的公式4.2中可以看出PAY和MPS的相關(guān)系數(shù)均大于0,即對財(cái)務(wù)績效的影響都是正向的。MPS的相關(guān)系數(shù)大于PAY,可以看出股權(quán)激勵(lì)對公司財(cái)務(wù)績效的影響要大于通過激勵(lì)貨幣性報(bào)酬產(chǎn)生的影響。

    (三)研究結(jié)果

    經(jīng)過以上的分別以ROA和ROE為因變量的兩個(gè)模型的建立,本研究確定了在我國創(chuàng)業(yè)板信息傳輸、軟件和信息服務(wù)業(yè)的公司高管薪酬對公司財(cái)務(wù)績效的影響因素,研究了貨幣性報(bào)酬和股權(quán)兩個(gè)因素對財(cái)務(wù)績效的影響,并通過盈利能力中的總資產(chǎn)報(bào)酬率和凈資產(chǎn)收益率衡量財(cái)務(wù)績效,通過薪酬效應(yīng)模型的建立,初步描述出了高管薪酬對公司財(cái)務(wù)績效的相關(guān)關(guān)系。通過spss軟件的回歸應(yīng)用分析最終求出以下回歸方程,即:

    ROA=1.152+0.026PAY+0.059MPS+ε(5.1)

    ROE=0.102+0.033PAY+0.107MPS+ε(5.2)

    根據(jù)所求得的回歸方程來驗(yàn)證本文最初提出的假設(shè)的正確性,即:

    H1:高管貨幣性報(bào)酬越高,公司財(cái)務(wù)績效越好。即高管貨幣性報(bào)酬對公司財(cái)務(wù)績效的影響呈正相關(guān)。

    H2:高管持股越多,公司財(cái)務(wù)績效越好。即高管持股比例與公司財(cái)務(wù)績效呈正相關(guān)。

    上述假設(shè)的正確性得到驗(yàn)證,說明公司高管貨幣性報(bào)酬與公司財(cái)務(wù)績效之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,高管持股與公司財(cái)務(wù)績效也呈正相關(guān)關(guān)系。從量化分析角度看,這說明在創(chuàng)業(yè)板信息傳輸、軟件和信息技術(shù)行業(yè)內(nèi),公司高管薪酬對公司財(cái)務(wù)績效有著正向的驅(qū)動(dòng)作用,反映了在當(dāng)前制度框架下,高管薪酬激勵(lì)總體上是有效的,這代表在一定區(qū)間內(nèi),提高高管貨幣化報(bào)酬以及提高高管的持股比例,都會對公司財(cái)務(wù)績效的提升形成良性影響,這對于我國高管薪酬-績效契約的制定具有積極的意義。其次ROA和ROE作為衡量公司財(cái)務(wù)績效的指標(biāo),結(jié)合上述公式5.1和5.2,他們的影響均為正相關(guān),即對貨幣性報(bào)酬和股權(quán)激勵(lì)均可以提高公司財(cái)務(wù)績效。但股權(quán)激勵(lì)的影響程度更高,這對于接下來的行業(yè)對比和結(jié)論分析有重要的作用。

    參考文獻(xiàn):

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