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1、我国金融企业上市公司高管薪酬影响因素实证研究陈野，鹿翠内容提要：文章以人力资本理论、委托代理理论以及管理激励理论为基础，对我国金融业上市公司高管薪酬影响因素进行理论分析并提出假设，通过主成分分析构建多元回归模型，选取我国2009年11家金融业上市公司的样本数据，进行多元线性回归分析以验证假设。文章最后提出建议，探索既符合国际惯例又适应中国国情的金融业高管薪酬激励机制，促进我国金融业的健康发展。关键词：金融业；高管薪酬；影响因素；实证研究一、引言随着上市公司高级管理人员高薪低效丑闻的不断曝光，人们开始不断质疑公司治理理论的可信性和高管薪酬水平的合理性，金融企业的高管薪酬已成为一个热议的话题。围绕
2、“高管薪酬是否过高”，“高管限薪令”，以及“制定符合广大股东利益的更加合理的薪酬体制”等一系列问题展开了热烈的争议。2009年在匹兹堡召开的G20会议将限制高管薪酬列为重要议题进行讨论，这表明企业高管薪酬过高以及采取相关措施限制高管薪酬，已成为经济危机后各国政府的共识。如何确立最佳的金融企业高管薪酬水平，满足高管们的“参与约束”和“激励相容”，在防止金融企业高管薪酬过高的同时，又不打击高管工作的积极性，并且兼顾到股东利益和高管利益，实现股东财富最大化，这不仅是企业的人才激励与薪酬分配问题，更是一个关系劳动分配公平性的社会问题，成为全社会关注的焦点。综观国内外学者的相关文献，我们发现具有以下特点
3、：(1) 国内外关于金融企业高管薪酬影响因素的研究较少，多数研究都集中在商业银行上，并未考虑券商和信托等金融类行业。(2)从国内外的实证分析来看，金融企业高管薪酬的影响因素多集中在公司特征与股权结构，很少涉及高管特征和公司治理中的董事会结构等因素，因而影响了统计模型的准确性。(3)我国证券市场起步较晚，1999年证监会才明确规定上市公司要对高管薪酬进行公告，很明显，国内对金融企业高管薪酬的研究尚不够深入。那么，到底什么样的金融企业高管薪酬水平和薪酬结构才是最合理的？面对这样的问题，我们认为只有找出哪些因素影响到高管薪酬，才能对症下药，制定出科学合理的高管薪酬体制，促进中国金融健康发展。所以本文
4、以09年沪深两市29家金融类A股上市公司的年报财务数据为样本，针对我国金融企业上市公司高管薪酬的影响因素进行具体分析并进一步做实证研究。二、金融企业上市公司高管薪酬影响因素（一）公司规模。根据人力资本理论，公司规模扩大会引起公司层级组织的复杂化，这就要求高管人员提高相应的管理技巧和付出更多的努力。一般来说，企业规模越大，组织中的管理层级也越多，员工人数越多，管理的复杂性和难度较大，高管人员就要付出更多的时间和精力，相应所要求获得的薪酬就越高；同时认为在一些大的公司，高管可以掌控更多的资源，相对小公司，他们的决策对公司影响意义更大也更加重要，更有利于股东价值的最大化，因此也应该获得更高的薪酬。国
5、内外学者的研究结论大都发现公司规模与高管薪酬之间存在显著的正相关。（二）公司业绩。委托代理理论认为，委托人可以通过事先观测，根据业绩指标的契约履行情况决定高管人员的薪酬水平，从而激励并奖赏高级管理者为公司所做的贡献，并通过有效的薪酬激励来促使代理人的行动符合股东的利益，避免代理人的自利行为。因此委托代理的契约模型中高管人员薪酬与公司经营业绩之间是挂钩的。国内学者魏刚(2000) 1、张晖明和陈志广(2002) 2等认为高级管理人员的报酬水平与绩效存在正相关。（三）财务杠杆。金融业上市公司经营特征决定了公司规模的扩大主要是靠增加经营负债进行的，保持适当的财务杠杆对于提高经营绩效会有一定作用。绍平
6、、刘林、孔爱国(2008) 3 和闫丽华(2009) 4 的研究发现金融公司负债率与高管薪酬正相关。（四）股权集中度。人力资本理论发现，高管人力资本具有人身依附性和稀缺性。高管对其自身的人力资本具有所有权和控制权，他们完全掌控着自身人力资本的实现程度。对高管人力资本的使用只能“激励”而无法“压榨”。第一大股东在公司内的控制力越大，其对高管薪酬的制定影响力越大，越有利于激励高管最大化股东利益。然而柯可、邱凯(2009) 5实证研究结果显示：股权集中与高管薪酬之间存在负相关关系。因为股权集中度较低时，管理层的权力会更大，会倾向于给自己更高的报酬。我国上市公司股权结构的一大特点是可流通股份占比例小，
7、中小股东股权分散，无力监督公司高管行为，存在“搭便车”的现象，因此当股权越集中时，越能运用其控制力对高管薪酬施加影响。（五）董事会和监事会规模。规模相对较小的董事会更有利于提高治理效率。就一定规模的公司来讲，过大的董事会规模不一定能发挥最优的功效，规模大的董事会效率可能更低且更容易被高管所控制，这种情况下，高管越有可能进行权力寻租（Core，Holthausen，FLarcker,1999）6。另外，我国2005年新修订的公司法规定，当董事和经理的行为损害公司的利益时，监事会有权要求董事和经理予以纠正；监事会成员中的职工代表和股东代表的是公司基层和广大中小股东的利益，为了公司和自身的利益，他们
8、在工作职责中一定会尽心尽力，监事会规模越大，高管人员的代理成本越低。（六）独立董事比例。根据委托代理理论，为了降低公司代理成本，提高公司经营管理效率，同时，又为了防止内部人控制问题，可以通过创设独立董事制度来改变经营者决策权力结构，起到监督、制衡的作用，从而保证高管人员不会背离所有者的目标，促进代理-委托双方利益的一致。而且，伴随着中国证券市场的不断发展，独立董事的作用也正在逐步凸显。（七）高管年龄。从理论上讲，公司管理层随着年龄的增长，管理能力和专业技能不断提高，个人综合能力得到提升，更能把握公司发展的机遇，为公司创造更多的价值，其薪酬也应随之逐步升高。周立和贺颖奇(2003) 7 的研究发
9、现高管人员年龄与高管薪金之间显著正相关。（八）高管持股。根据代理理论，当高管拥有公司剩余索取权时，他们的利益就紧紧和公司的利益捆绑在一起。Jensen和Meckling(1976) 8提出“利益趋同假说”，认为当公司的管理者持有公司的股份时，他们与外部股东的利益就会趋于一致，公司价值也就越高。（九）国有控股。一般来说，我国金融业上市公司的高管很多是党政部门任命的，而非来自人才市场，任命期满或公司业绩较好，往往会被提拔任命到政府部门，一些高管看中的并不是任命期的薪酬，而在于仕途的高升。（十）资产流动性。高杠杆率是当今资本市场金融交易的重要特点。商业银行、投资银行等金融机构均采用了杠杆经营模式，一
10、旦公司资产流动性出现问题，可能会引发大规模的“挤兑”行为，因此，公司高管都非常重视公司资产的流动性。 三、模型构建 (一) 解释变量选择表1 变量定义变量名称度量指标X1：公司规模LN(总资产)X2：公司业绩总资产利润率X3：财务杠杆负债/总资产X4：第一大股东持股比例第一大股东持股总数/总股数X5：HR指数前三大股东持股比例的平方和X6：董事会规模董事会总人数X7：监事会规模监事会总人数X8：独立董事比例独立董事人数/董事会总人数X9：高管年龄35岁以下取1;36-40取2;41-55取3 ;55以上取4X10：高管持股高管持有股票为1，否则为0X11：国有控股国有控股为1，其他为0X12：
11、资产流动性 流动资产/总资产(二)主成分分析 考虑到自变量过多容易产生多重共线性问题，首先利用主成分分析法对存在较强显著性相关的7个变量进行分析。(1)因子的可行性检验。本文采用KMO检验法和巴特利球形检验法进行检验，表3结果显示，KMO值为0.793，适合做主成分分析。表2 KMO and Bartletts TestKMO值0.793巴特利球形检验法Approx. Chi-Square615.641df21Sig.000(2)因子提取。根据特征值与方差贡献率，提取主成分，由j=R-1aj，得出主成分系数。表3 主成分系数变量主成分Y1Y2Y3公司规模0.3810.1320.022公司业绩-
12、0.1720.0521.040财务杠杆0.119-0.1080.161第一大股东持股比例0.2140.542-0.014HR指数0.3460.673-0.005董事会规模 0.5020.244-0.11监事会规模0.4750.239-0.037可以看出：因子变量Y1基本上反映了公司规模、董事会规模和监事会规模的情况；因子变量Y2基本上反映了第一大股东持股比例和HR指数的情况；因子变量Y3基本上反映了公司业绩和财务杠杆的情况。(3)构建多元回归模型通过主成分分析消除变量之间的多重共线性后，构建多元回归模型：Y=1Y12Y23Y38X89X910X1011X1112X12其中，Y为公司高管薪酬变量
13、，为常数变量，i表示回归系数，Y1、Y2、Y3为三个因子变量，X8X12为其他相关变量。多元回归模型用来检验各种解释变量对公司金额最高的前三位高级管理人员年度报酬总额的平均值的自然对数的影响。(3)构建多元回归模型通过主成分分析消除变量之间的多重共线性后，构建多元回归模型：Y=1Y12Y23Y38X89X910X1011X1112X12其中，Y为公司高管薪酬变量，为常数变量，i表示回归系数，Y1、Y2、Y3为三个因子变量，X8X12为其他相关变量。多元回归模型用来检验各种解释变量对公司金额最高的前三位高级管理人员年度报酬总额的平均值的自然对数的影响。四、 实证检验(一)样本选取和数据来源 考虑
14、到本文的实证研究对平衡面板数据主要采用混合时间序列样本数据建立多元线性回归模型，我们对2003-2008将时间改为2008-2012年我国金融业上市公司高管薪酬进行年度差异检验。由表4得知,我国金融业上市公司高管薪酬的年度差异不显著，也就是年度对高管薪酬的影响不显著。表4 年度差异的单因素方差分析高管薪酬离差平方和自由度均方F值Sig.组间变异6.863E1351.373E130.6680.507组内变异2.288E14603.813E12总变异2.974E1465所以本文以09改为2011年年在沪深两市A股上市的29家金融业公司为初始样本，在剔除了被ST和数据缺失的公司后，得到11个样本。数据来源于大智慧软件披露的公司年报财务数据库，使用SPSS17.0统计软件进行分析。(二) 回归分析表5 混合时间序列的多元线性回归模型结果汇总各变量回归系数VIFSig(T值)常数项（c）13.0980-122.853Y10.85510-8.965Y2-0.5831.0160.007(-6.070)Y30.4351.0330.001-4.489高管持股0.6331.0490.011-2.62Durbin-Watson1.517Spearman=0.127F值(Sig.)34.184(0.000)R2 (校正的R2)63.4 %(
