【作　　者】
罗成德

【作者单位】
中国农业银行审计局广州分局，广州511400

【摘　　要】

     【摘要】本文在锦标赛理论等管理理论基础上，从内生性视角建立了固定效应的面板数据联立方程，实证检验了薪酬差距与公司业绩之间的双向因果关系，并引入研发强度等影响薪酬激励效果的环境因素，运用2012 ~ 2014年公布了研发投入信息的上市公司数据，考察薪酬差距和研发强度对业绩的交互影响。结果表明：薪酬差距与公司业绩之间存在显著的双向因果关系，其中薪酬差距对业绩的影响受到研发强度等环境因素的影响，当研发强度小于18%时，薪酬差距对业绩有正向影响，否则有负向影响；研发强度对业绩的影响同样存在拐点，当薪酬差距小于约14万元时，研发强度对业绩有正向影响，反之，则有负向影响；但公司的业绩不会受到所有权性质的影响。
【关键词】研发强度；薪酬差距；公司业绩；联立方程；内生性
【中图分类号】F275.4           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994（2016）08-0038-6一、引言
公司高管团队内部的薪酬差距主要是指CEO薪酬与其他高管人员薪酬之间的差别。从20世纪80年代起，高管人员薪酬问题就已成为学术界关注的热点问题，但研究主要集中在高管人员薪酬数量与公司业绩、公司特征和高管人员特征之间的关系。
锦标赛理论由Lazear和Rosen共同提出。锦标赛理论认为：与既定晋升相联系的工资增长幅度会影响到位于该工作等级以下的员工的积极性，只要晋升的结果尚未明晰，员工就有动力为获得晋升而努力工作。因此，该理论主张通过晋升激励员工。Jensen与Meckling（1976）、Gibbons与Murphy（1990）等都以锦标赛理论为基础，实证检验了薪酬差距对业绩的正向影响。但Dye（1984）、Baker（1988）对锦标赛理论的适用环境提出了质疑，他们认为，在特殊环境下锦标赛理论的前提——薪酬差距对高管的激励作用会失灵，这一点在本文中将得到明显体现，即在研发强度较大即流动性风险较高的企业，高管由于担心破产风险加大而忽略高风险高收益的项目，使得业绩下滑。而Luthans（1976）认为，在管理中应该把环境对管理的作用具体化。以此理论为基础，鲁海帆（2008）考虑了竞争CEO人数多少、CEO权力大小等因素对锦标赛理论所起作用的影响。
那么在不同的研发强度下，不同所有制的企业即传统国有企业和高新技术民营企业是否会影响到锦标赛理论作用的发挥呢？本文拟从研发强度与高管薪酬差距对公司业绩的交互影响视角进行研究，弥补前人在这一研究上数据和样本的不足。
二、文献回顾与研究假设
早期的文献多是基于边际产出对高管薪酬支付现象进行解释的。研究者指出，实际薪酬契约与以经济理论为基础的预期薪酬之间存在巨大差异（Jensen、Murphy，1987）。以劳动力定价理论为基础的边际生产率理论认为，高管之间的薪酬水平差距由边际生产率差异决定，指出薪酬是人力资本的边际回报。
然而，锦标赛理论的出现为从代理理论角度解释薪酬差距提供了一个全新的视角，其首先假设：①高管要有真正的经营管理能力；②薪酬差距必须能够激发高管的积极性。在此基础上，锦标赛理论认为公司不同行政层级间的薪酬差距可以看作对职位竞争中获胜者的一种奖励，与边际生产率理论对比而言，薪酬差距并非意味着晋升高管者比淘汰者具有更高的生产率，而是促使高管人员在晋升后作出更大的努力，从而减少股东的监督成本（Lazear和Rosen，1981；Jensen和Meckling，1976；Gibbons和Murphy，1990）。围绕着锦标赛理论，一些基于薪酬差距对业绩有促进作用的实证研究为其提供了有力的支持。Main等人（1993）以美国200家公司高管人员的现金加奖金作为薪酬基数计算薪酬差距，研究总资产收益率、股票回报和收益率之间的关系，结果发现，薪酬差距与股票回报和总资产收益率这两个业绩指标存在显著的正相关关系，当引入高管管理能力、教育背景以及股东构成等控制变量之后发现，它们都与业绩指标显著正相关。
基于以上分析，本文提出如下研究假设：（三）模型构建
根据联立性和内生性检验（联立性检验是把第二个方程的残差代入第一个方程中检验其显著性，内生性检验是把lnpg的预测值lnpghat代入第一个方程，连同第二个方程的所有外生变量进行回归，看lnpghat是否显著）及Hausman检验，最终将模型确定为以下形式——带有个体效应的固定效应模型，但本文主要考察rdi等环境变量对薪酬差距激励效果的影响，所以第二个方程为控制方程，目的在于控制薪酬差距（pg）的内生性，主要考察第一个方程中研发强度、薪酬差距及研发强度与薪酬差距交乘项对业绩的影响。模型设定如下：
perfit=β1lnpgit+β2rdiit+β3growthit+β4rdiit×lnpgit+
β5lnassetit+β6h5it+β7yearpublicit+β8debtit+λi+εit  （1）
lnpgit=β1h5it+β2perfit+β3directorit+β4top1it+β5powerit+β6areait+β7outratioit+β8mcsizeit+λi+ζit （2）
（四）描述性统计
由于解释变量较多，本文选取pg、rdi和roa这三个与本文研究内容直接相关的变量进行描述性统计分析。结果详见表3 ~ 表5：

因为薪酬差距（pg）数值较大，故选取其对数（lnpg）进行统计描述。从表3可看出，lnpg均值分别为11.8188、11.9687和12.1050，说明平均来说，薪酬差距一直在扩大。2012年范围从7.8271到14.3998，2013年范围从8.7296到14.5467，2014年范围从8.4241到14.3010，这三年的中位数和均值差别不大。
rdi为研发强度，从表4可以看出，这三年研发强度均值为0.0332、0.0415和0.0500，有逐年提高趋势。最小rdi均为0，注意到2014年最大值与2013年相差不大，相比2012年有所增加。说明研发强度随着时间推移在不断提高，企业的创新意识不断提高，但总体研发强度偏低。
从表5可见，2012年、2013年、2014年总资产收益率的平均值为0.0539、0.0616和0.0540，标准差为0.0996、0.0450和0.0556。2012年roa标准差相对较大，2012年roa的最大值0.9797与均值偏离较大，说明2012年roa波动相对较大。
四、实证研究结果与分析
在对方程进行内生性、联立性检验之后，本文采用三种估计方法对联立方程进行估计，首先用最小二乘法对联立方程进行估计；然后用固定效应的两阶段最小二乘法对联立方程进行估计；最后用三阶段最小二乘法对联立方程进行系统估计。三阶段最小二乘法与两阶段最小二乘法最大的不同在于考虑了不同方程残差项之间的相关性，但一般采用两阶段最小二乘法进行估计，因为通常方程残差项之间的相关性较弱。从结果可以看出，两阶段最小二乘法要优于三阶段最小二乘法，所以在考察是否为国有企业的影响时用两阶段最小二乘法进行估计。同时由于本文主要研究研发强度rdi与薪酬差距pg对业绩的交互影响，所以重点关注第一个方程（第二阶段）的回归，第二个方程主要用于控制薪酬差距的内生性。
（一）研发强度对薪酬差距激励效果的影响
模型（1）的回归结果如表6所示，第二列为最小二乘法估计；第三列为两阶段最小二乘法估计，方程（1）经过Hausman检验，chi2为14.79，p值为0.0387，拒绝个体效应与解释变量无关的原假设，采用固定效应模型进行估计；第四列系考虑了残差相关性的系统估计，可以看出，两阶段最小二乘法估计结果优于最小二乘法估计，说明考虑了内生性、联立性的联立方程更好地拟合了薪酬差距与业绩之间的关系。由于残差之间相关性较弱，系统估计结果基本不显著。

1. 薪酬差距（lnpg）对公司业绩的影响。如表6第三列所示，lnpg和rdi×lnpg两项都在1%的水平上显著，并且△roa/△lnpg=β1+β4rdi =0.102-0.556rdi，令0.102-0.556rdi=0可得：rdi=0.1835，即当研发强度小于18%时，薪酬差距对业绩的影响是正向的；当研发强度大于18%时，薪酬差距对业绩的影响是负向的。根据锦标赛理论，较大的薪酬差距会降低对高管的监督成本，激励高管更加努力地工作，从而改善公司业绩，所以回归结果验证了锦标赛理论。 但考虑诸如研发强度等环境因素时，锦标赛理论的作用效果存在拐点，原因在于：一方面，当研发强度达到一定程度时，巨额的研发支出本身已经使公司的财务负担较为沉重，加大薪酬激励会进一步恶化公司的流动性，减少生产经营的投入，势必会对公司的业绩产生负面影响；另一方面，锦标赛理论有一个很重要的假设前提——薪酬差距必须能激发高管的积极性，但当研发强度较大时，公司的风险更高，企业高管会担心高风险导致公司破产，从而减少很多利润高而风险也较高的项目，同样会对业绩产生负面影响；同时，行为理论告诉我们，薪酬差距可能造成不公平感，所以高管内部会由于感到不公平而无法统一思想和行动，从而降低了决策效率，对业绩产生负面影响。这一效应在公司风险较大即研发强度较大的企业中体现得更为明显。
2. 研发强度（rdi）对公司业绩的影响。如表6第三列所示，rdi和rdi×lnpg两项在1%的水平上都显著，并且△roa/△rdi=β2+β4lnpg=6.590-0.556lnpg，令6.590-0.556lnpg=0可得：lnpg=11.853即pg=140505.23（元）。由此可知，当薪酬差距小于约14万元时，研发强度对公司业绩有正向影响；当研发强度大于约14万元时，研发强度对业绩有负向影响。原因在于薪酬差距较低时，研发投入越多，产品的附加值越高，公司利润越高，公司的业绩越好，同时根据波特企业理论，研发项目是稀缺的、非流通的、很难复制和缺乏可行的替代品的，会增加公司的可持续竞争力，从而改善业绩。而当薪酬差距较高时，可能会由于不公平感和害怕破产导致业绩下滑，所以研发强度对业绩的影响同样存在拐点，超过拐点同样会产生负面影响。
3. 考虑到国有企业在我国企业中的特殊地位，本文把样本分成了国有企业和非国有企业，用两阶段最小二乘法进行了实证检验，结果如表6所示，薪酬差距对业绩的影响并没有受到企业性质的影响。
4. 在1%的水平上，利润增长率对公司业绩有显著的正向影响，表明利润增长率越高，公司业绩越好。
5. 在1%的水平上，公司规模与业绩呈显著负相关关系，表明公司规模增大，由此带来的规模效应并没有提高公司的盈利能力。
（二）薪酬差距的影响因素
模型（2）的回归结果如表7所示，第二列为两阶段最小二乘法估计，方程（2）的面板数据经过Hausman检验，chi2为21.35，p值为0.0033，拒绝个体效应与解释变量无关的原假设，采用固定效应模型进行估计；第三列为三阶段最小二乘法估计—系统估计；第四列、五列为国有企业和非国有企业的回归结果。
1. 反映股权集中度和多元化程度的赫芬达尔指数（h5）与高管薪酬差距（lnpg）在10%的水平上正相关，一方面表明股权集中程度越高的公司，垄断程度越高，资源越容易集中到少数人的手中，由此导致高管薪酬差距越大；另一方面表明多元化程度越高的公司，绩效薪酬占比会更大，从而也会拉大高管薪酬差距。
2. roa代表的公司业绩在5%的水平上与薪酬差距（lnpg）正相关，说明公司业绩越好，高管收入会越高，核心高管的薪酬会增加得更多；并且相对于非核心高管，由股权激励导致的核心高管潜在薪酬会大幅提高。
3. 董事会规模（director）与高管薪酬差距（lnpg）在1%的水平上正相关，说明董事会人数越多，核心高管职位竞争人越多，使得非核心高管觉得竞争更激烈，这样会激励他们更加努力地工作，从而带来业绩的大幅攀升。
4. 第一大股东持股比例（top1）与高管薪酬差距（lnpg）在5%的水平上负相关，表明在我国大部分公司为国有企业的大背景下，第一大股东持股比例（国有股份）越高，相对于绩效薪酬，固定薪酬会占更大比例，薪酬差距会更小。同时公有企业倡导的公平文化更使薪酬差距难以拉开。
5. 其他变量诸如是否两职兼任、地域、独立董事比例、监事会规模等都不显著，原因在于经过样本筛选后大部分公司由一人兼任董事长和总经理，所以是否兼任这个因素对薪酬差距影响不大。同时样本中其他三个因素对薪酬差距影响都不大。
（三）稳健性检验
为了验证结论的稳健性，本文用净资产收益率（roe）代替总资产收益率（roa）、高管内部薪酬差距（lnpgvic）即前三名高管平均薪酬减去其余高管平均薪酬替代核心高管薪酬差距（lnpg），以及可以反映市场的市净率（pb）替代账面指标（roa、roe）进行回归分析，结论都没有变化，具体如表8和表9所示。
五、研究结论
综合前文的分析，薪酬差距与业绩之间确实存在显著的双向因果关系，其中薪酬差距对业绩的影响受到研发强度等环境因素的影响，当研发强度小于18%时，薪酬差距对业绩有正向影响；当研发强度大于18%时，薪酬差距对业绩有负向影响。研发强度对业绩的影响同样存在拐点，当薪酬差距小于约14万元时，研发强度对业绩有正向影响；反之，有负向影响。同时，公司的业绩依然会受到公司规模、净利润增长率、股权集中度、资产负债率等惯常因素的影响，但不会受到是否为国有这一所有权性质的影响。
本文的研究存在一定局限性。基于金融行业经营业务和财务表现的特殊性，本文从初选样本中剔除了金融行业上市公司的数据。然而现实生活中金融行业的薪酬差距表现得相当突出，势必使得本文的研究结论或多或少带有局限性。在揭示薪酬差距对公司业绩的影响时，由于本文样本时间跨度较短，因此忽略了平方项，但是这种关系极有可能是非线性的，这将在一定程度上影响本文的结论。同时，在开放经济环境下，人力资本的流动主要受到国际薪酬差距的影响，而薪酬差距对汇率等货币因素特别敏感，所以研究国别间薪酬差距的影响因素以及各国不同研发强度对薪酬差距激励效果的影响会是一个崭新的研究方向。

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