我国证券期货业上市公司高管薪酬与企业绩效的实证分析(2)

　　三、研究假设与设计
　　
　　(一)研究假设
　　1、高级管理人员报酬和公司业绩正相关
　　将报酬合约中经理的报酬在尽可能大的程度上与企业的业绩联系起来，可以使经理有足够的动力来提高企业的盈利水平，从而增加股东的收益。
　　2、高级管理人员报酬与企业规模正相关
　　罗森(Rosen，1982)的理论暗示了高级经理的报酬和企业规模之间存在相关性，企业规模越大，高级经理控制的资源也就越多，涉及的经营管理问题也就越复杂，因而对经理的能力要求也就越高，其产生的连锁效应也就越大。
　　
　　(二)样本选取
　　选定CSMAR中国上市公司财务报表数据库中金融、保险大类下证券、期货业分类中上市公司作为研究对象。在样本的选择中，剔除了ST板块企业。此外，2010年2月延边公路建设股份有限公司通过换股吸收合并置入原广发证券100％股权所对应的净资产。广发证券未有2009年年报，只披露了延边公路建设股份有限公司2009年年报，故未将广发证券纳入实证分析数据处理。除去上述剔除掉的样本和少量数据不全的样本，最终选择作为本项研究对象的样本共11家证券、期货上市公司。
　　
　　(三)数据来源及变量选取
　　本研究所有数据均来自上市公司2009年年报。我们选取披露排名前三之和作为衡量高管薪酬的变量。同时，取净资产报酬率(ROE)作为衡量公司经营绩效的因变量，取总资产的自然对数作为公司规模衡量指标的因变量。高管的年薪、净资产收益率(ROE)和总资产(ASSETS)的相关数据均在报告中披露，总资产的自然对数(INASSETS)经计算得到。
　　(四)模型的构建
　　高管年薪排名前三之和作为高管报酬变量(Y)。用净资产报酬率(ROE)作为公司绩效变量，用总资产的自然对数(INASSETS)作为公司规模变量。建立多元回归模型如下：
　　Y＝β1＋β2×ROE＋β3×INASSETS＋μ

　　四、回归分析及结论
　　
　　(一)多元回归分析
　　
　　根据上述模型利用EVIEWS做回归分析，结果如表2所示：
　　得出模型函数为：Y＝-2550.592+2070.277ROE+175.608INASSETS
　　首先对该分析结果进行统计检验。
　　(1)拟合优度。可决系数R2=0.588451，修正可决系数R2=0.485563，模型对样本数据的拟合程度一般，需要进一步看其他统计检验。
　　(2)F检验。在给定α＝0.05的情况下，计算F0.05(2,8)=4.46，模型中F统计量为5.719371，大于临界值4.46，由此判断回归方程显著，列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量的影响显著，即净资产收益率和总资产对数两个变量联合联合起来确实对高管薪酬有显著影响。
　　(3)t检验。在给定α=0.05的情况下，计算tα／2(n-k)=t0.05／2(11-3)=2.306，而模型中ROE的t值t=2.551276，略大于2.306，即净资产收益率对高管薪酬有显著影响；INASSETS的t值t=3.12664，也大于2.306，显著。因此，净资产收益率(ROE)和总资产对数(INASSETS)这两个解释变量对被解释变量高管薪酬(Y)的影响均显著。
　　综上统计检验分析，解释变量净资产收益率(ROE)和总资产对数(INASSETS)对被解释变量高管薪酬(Y)有显著影响，两个解释变量分别对高管薪酬也有显著影响。解释变量的回归系数均为正号，与定性分析假设中观点相符合，即净资产收益率与高管薪酬正相关，总资产规模与高管薪酬正相关。
　　
　　(二)一元回归分析
　　由于净资产收益率与总资产规模可能存在相互影响或者线性关系，我们分别做Y对ROE、INASSETS的一元回归，进一步检验净资产收益率(ROE)和总资产规模对高管薪酬(Y)的是否相关或影响是否显著。
　　将净资产收益率(ROE)作为解释变量，高管薪酬(Y)作为被解释变量，建立一元回归模型如下：
　　Y＝β1+β2×ROE+υ
　　用ROE对薪酬做回归分析，得出可决系数R2=0.085544，说明模型整体对样本数据拟合不好，即净资产报酬率(ROE)并未很好地对高管薪酬的绝大部分差异做出解释。回归系数为正，符合研究假设中公司绩效与高管薪酬正相关的假设。进一步对回归系数作t检验，在给定α=0.05的情况下，计算，tα／2／2(nk)=t0.05／2(11-3)=2.306，ROE的t统计量为0.917559，远小于临界值2.306，这表明，净资产收益率对高管薪酬没有显著影响。
　　将总资产对数(INASSETS)作为解释变量，高管薪酬(Y)作为被解释变量，建立一元回归模型如下：
　　Y=β1+β2×INASSETS+υ
　　用总资产对数(INASSETS)对薪酬做回归分析，得出可决系数R2=0.253604，说明模型整体对样本数据拟合程度并不理想，即总资产对数(INASSETS)并未很好地对高管薪酬的绝大部分差异做出解释。对回归系数作t检验，在给定α=0.05的情况下，计算，tα／2(n-k)=t0.05／2(11=3)=2.306，ROE的t统计量1.748695，小于2.306，这表明总资产对高管薪酬没有显著影响。
　　
　　(三)研究结论
　　证券期货业高管人员薪酬与公司业绩正相关，但相关性不显著，没有很好的支持本文的假设，这一结果与以前许多文献研究结果相似。笔者认为原因在于：在一定的基本薪酬下，业绩奖金越高，现金薪酬的总额也越高，但是从年报中，我们只能得到高管年度薪酬总额，无法得知其结构，回归分析中所取的薪酬数据可能存在没有反应绩效薪酬的情况，故而得出的结果为高管薪酬与业绩不显著相关。
　　证券期货业高管人员薪酬与公司规模正相关，相关性仍然不显著，这一结论与很多前人的研究不同。出现这样的结果，可能的原因是本文所取的研究样本较小，样本之间差异性较大，造成研究结果不显著，有所欠缺。
　　证券期货业高管人员薪酬受多个因素的影响。以上多元回归的结果显示证券期货业高管薪酬与业绩和公司规模都呈显著的正相关，表明业绩和公司规模同时作用对高管薪酬产生了较大的影响。
　　
　　五、结语
　　
　　证券期货业高管薪酬的定价是股东和管理层之间权力博弈的结果，从理论上讲，公司业绩是为薪酬定价的重要部分，但是在本研究中，公司业绩对高管薪酬的影响没有得到认同。我们在文中仅选取了业绩和规模作为影响证券期货业高管薪酬的两个因素来研究，但是诸如股东持股比例、董事会规模、独立董事比例等因素对高管薪酬也有很大程度的影响，期望后续研究者在此领域继续探索。

　　参考文献
　　[1]李维安．经理才能、公司治理与契约参照点——中国上市公司高管薪酬决定因素的理论与实证分析．南开管理评论．2010(2)：4—15．
　　[2]陈信元．地区差异、薪酬管制与高管腐败．管理世界．2009(11)：130—141．