同水平公司杠杆效应与高管薪酬变化

同水平公司杠杆效应与高管薪酬变化

一、同水平公司的薪酬高管的工资是如何确定的？一个常见的做法是参考同一级别的公司。万科在2013年披露的年报中就明确指出:公司管理人员薪酬,由公司根据当年经营业绩、整体管理指标达成状况以及考核评估情况,并考虑同行业收入水平后确定。这种参照同行业收入水平的做法就可以理解为薪酬制定过程中的同水平标杆效应。BizjakJM,LemmonMLandNaveenL(2008)随机选取了100家标准普尔500指数公司的薪酬委员会报告,发现其中的96家都在确定高管薪酬水平及构成的过程中使用了同水平公司的薪酬数据。他们还发现大多数公司都将本公司的高管薪酬机会“竞争力位值”设定在第50个百分位(即中值)。公司为什么不约而同地选择了中值这一统计量来定位薪酬水平呢?一个解释是没有一家公司希望他的委托人认为,公司聘请的高管的能力与才干低于平均水平,将薪酬机会定于第50个百分位值以下便会产生这样一种暗示。因此,大多数公司都将薪酬水平设定于中值以上。为了保持“竞争力”,最后所有的公司都追着一个不断上升的中值,这被称为“棘轮效应”。尽管很普遍,但是这种参照同水平公司的做法仍然引起了巨大争议。一方面,批评家们认为高管会操纵同水平公司的选择过程,那些规模较大、薪酬较高的公司更容易被选中作为参照,从而为自己的高额薪酬提供辩护。但是相反的观点认为公司的这种做法是使薪酬激励保持竞争力的必要手段,为了吸引和保留人才,董事会需要时刻关注经理人市场上的薪酬机会并提供可以与之相媲美的薪酬包。本文的目的就是探讨这种同水平公司标杆效应(BenchmarkingTheory)对中国A股上市公司高管薪酬水平的影响,并对上述两种互相矛盾的观点提供实证证据,以便于了解这种标杆效应的真正驱动力。二、一般介绍和假设(一)同水平标杆效应ElsonCMandFerrereCK(2013)指出薪酬锚定做法由来已久,最初发源于薪酬咨询公司HayGroup确定本地工人薪酬时采取的做法。他指出尽管不能确定这种锚定同水平公司的做法在制定高管薪酬时的有效性,它的普遍使用都使得高管薪酬不断增加。RuilongYangandJidongYang(2009)以2001-2007年974家中国上市公司作为样本,证明了同水平标杆效应在确定中国上市公司高管薪酬时确实是存在的,他们发现,如果高管薪酬总额在t-1年低于行业中位值,那么t年,这些公司的薪酬相对水平将多增加0.225%,薪酬绝对水平将多增加51000元。FaulkenderMandYangJ(2010)手工收集了2005年和2006年美国标准普尔500指数456个样本公司的高管薪酬数据,这些公司都在他们的代理委托书中详细列示了参照的同水平公司。他们发现在加入了这些公司披露的同水平公司的薪酬中位值数据后,模型对高管薪酬的解释效力增加了一倍,远超过规模和业绩对薪酬的解释。GartenbergCandWulfJ(2013)探究了公司内部的横向薪酬对比,证明了这种薪酬对比不仅存在于公司与公司之间,在公司内部的各部门之间也广泛存在。HayesRMandSchaeferS(2008)构建了一个模型,证明了乌比冈湖效应(指高估自己的实际水平)的存在,即公司会向上拉升薪酬水平,传达公司价值高的信号。本文认为高管薪酬的同水平标杆效应在中国是存在的,并提出第一个假设:假设1:那些t-1年薪酬水平低于行业中位值的公司,相对于那些高于行业中位值的公司,在t年越容易提高自己的薪酬水平。(二)ceo薪酬同水平标杆效应国内外关于这种标杆效应驱动因素的研究比较少,有代表性的是FaulkenderMandYangJ(2010)和Bizjak,J.,Lemmon,M.andNguyen,T.(2013)。他们在控制了公司之间的其他相似性后发现,公司更倾向于选择那些薪酬水平更高的公司作为同水平公司,而不是薪酬水平更低的公司。他们对此的解释是这源于管理层的自利行为,高管们通过操纵同水平公司的选择过程来为他们的高额薪酬提供辩护。AlbuquerqueAM,DeFrancoGandVerdiRS(2013)提供了不同观点,他们研究了CEO薪酬的同水平标杆效应,并把这种效应拆分成CEO能力和CEO自利两个部分,最后发现公司对选择高薪酬同水平公司的偏好与CEO的能力变量而不是CEO自利变量显著相关。他们进一步说明这种对高薪酬同水平公司的选择代表了对CEO才能的合理补偿。BizjakJM,LemmonMLandNaveenL(2008)使用1992-2005年ExecucompDatabase中的CEO薪酬数据,探究了这种标杆效应的驱动因素,发现这种驱动因素更多的是出于公司维持薪酬竞争力以保留人才的动机,而不是高管攫取利润的动机。LascheverRA(2013)以2007、2008两个财年的标准普尔900公司的薪酬数据为样本也发现了公司在选择同水平参照公司时偏好选择规模更大、薪酬水平更高的公司,他指出这是维持薪酬竞争性的需要。综合以上分析,本文提出以下两个相悖的假设:假设2a:同水平公司的标杆效应是由竞争性因素驱动的,那些业绩更好、规模更大、行业竞争越激烈的公司更容易使用标杆效应。假设2b:同水平公司的标杆效应是由管理层自利因素驱动的,高管通过操纵同水平公司的选择过程来为自己高额的薪酬辩护,那些治理程度较差的公司更容易使用标杆效应。三、研究设计(一)研究样本的选取本文的研究样本包括2009—2012年我国沪深两市的A股上市公司,因为在计算“薪酬参照点”和高管薪酬变动时,要用到上一年的高管薪酬数据,所以实际分析区间为2010—2012年。本文研究的高管主要指经理人员,不包括董事及监事会成员,取金额前三名高管薪酬总额作为研究对象,数据来源于CSMAR上市公司治理结构数据库,公司其他基本特征数据及治理特征数据来自于CSMAR数据库和Wind数据库。为尽可能提高研究的有效性,进一步按照以下原则筛选样本:①剔除ST、*ST公司;②剔除研究期内相关数据缺失的公司:③剔除金融类上市公司。如前所述,为设置高管薪酬,公司在选择跟本企业具有相同地位的公司即PEERGROUP时,首先会锁定行业内的公司。我们认为公司所处的行业是选择同水平标杆时考虑的关键因素。为此本文按照证监会行业分类指引(2001)将全部样本分成了103个行业,再剔除只有一个公司的行业组,共得到72个行业1387个公司共计4161个观测值。(二)公司规模的选取BizjakJM,LemmonML,NaveenL(2008)研究发现,公司对同水平公司的选择主要考虑的因素是行业和公司规模。为此,在每一年,每一个行业,本文按照营业收入将所有公司分为大型企业组和中小企业组,营业收入高于本年行业营业收入中位值的为大型公司组,低于本年行业营业收入中位值的为中小型公司组。位于行业内同一组的公司即为规模相近的公司,取它们的高管薪酬的中值作为“同水平标杆”参照点。(三)同水平标杆效应的检验为检验假设1,我们引入下列模型:Comp＿Change代表高管薪酬的变化,Size代表公司规模、ROE代表公司业绩、△Income代表净利润相对上年的增加额,φ代表行业、年份、地域等一系列固定效应特征。最重要的是PeerEffect(具体定义见变量设计),若PeerEffect前的系数大于0,则能证明假设1是成立的。为检验假设2,参照之前的研究,我们进一步引入虚拟变量LHPEER(具体定义见四、实证结果分析(二)Logistic回归部分)来衡量公司是否受到了同水平标杆效应的影响。Prob(LHPEER=1)=α+β1X1+β2X2+φ+ε(2)其中Prob(LHPEER=1)代表公司受到同水平标杆效应影响的概率,X代表公司特征变量,X1代表竞争性变量,X2代表管理层权力变量。β代表使用同水平标杆效应的概率和公司特征之间的回归系数。因为LHPEER是二值变量,所以在下面的研究中,我们将会采用Logistic回归。(四)变量设计模型中各变量的名称、代号和含义见下表:四、成功研究的结果(一)同水平标杆效应对高管薪酬下面用OLS回归对假设1进行检验,回归结果见表2。因变量是高管薪酬在t年的相对变化,自变量是薪酬同水平标杆效应的虚拟变量,用上年高管薪酬相对于行业中位值的状态表示。列一忽略了其他控制变量的影响,列二加入了行业、地域、年份等固定效应的影响,列三在二的基础上又加入了其他控制变量。三个模型中,同行业标杆效应(虚拟变量)的F值均小于0.01,在1%的水平上显著,且回归系数大于0,证明了假设1的成立。此外,回归结果显示高管薪酬的变化与公司业绩(ROE)正相关。但是高管薪酬变化与规模、净利润增加额之间没有显著的相关关系。进一步考察究竟是“同水平标杆效应”还是公司绩效对高管薪酬变化的贡献大,我们参照刘睿智(2009)的研究去掉ROE和同水平标杆效应(虚拟变量)这两个变量,引入2个顺序变量:上期高管薪酬偏离“锚值”的距离的排名(RankPeer)和经行业调整的绩效排名(Rank＿ROE),均按由小到大的顺序赋值。此时的回归模型变为:Comp＿Change=β0+β1Rank＿PEER+β2Size+β3Rank＿ROE+β4△Income+φ+ε。Rank＿ROE的取值越大,说明公司绩效越好;Rank＿Peer的取值越大,说明高管薪酬低于“同水平标杆效应”的幅度越大,因此比较“同水平标杆效应”还是公司绩效对高管薪酬的影响更大,就相当于比较这两个顺序变量的回归系数的大小。经过多元回归分析(见表4中的模型4),Rank＿ROE的回归系数β3为0.013(此时回归系数不显著,说明公司对绩效排名的敏感度不高),而Rank＿Peer的回归系数β1是0.098(回归系数仍然显著),大于Rank＿ROE的系数,说明高管薪酬低于“行业中位值”的幅度增加一个排名所引起的高管薪酬总额的增长比绩效增加一个排名所引起的高管薪酬总额的增长大。这说明“同水平标杆效应”对高管薪酬的影响更大。我们接下来使用同水平标杆效应的连续变量对假设1进行检验,见表3的模型1,可以看出,前三名高管薪酬的相对变化与同水平标杆效应(虚拟变量)也在1%的显著性水平上正相关,证明了假设1的成立。接着我们用高管薪酬的绝对变化替代相对变化,进一步对同水平标杆效应进行检验,见表3的模型2,可以看出,高管薪酬的绝对薪酬变化与同水平标杆效应(虚拟变量)在5%的显著性水平上正相关,说明那些t-1年前三名高管薪酬低于行业薪酬参照点的公司,相对于那些高于行业薪酬参照点的公司在t年更容易增加高管薪酬,且增加的幅度更大,说明假设1也是成立的。但是模型3中,高管绝对薪酬变化与同水平标杆效应(连续变量)之间的统计结果没有显著性关系(F值为0.302),这与BizjakJM,LemmonML,NaveenL(2008)的研究结果一致。(二)同水平标杆效应检验为了研究薪酬同水平参照效应是由竞争性因素驱动还是由管理层权力因素驱动,我们将公司特征分为两个部分,一部分属于竞争性变量,另一部分属于治理变量。我们借鉴杜鑫(2010)的做法,引入一个虚拟变量来度量行业竞争程度,将石油和天然气开采业、烟草制造业、铁路运输业等13个垄断性行业的行业竞争程度赋值为0,其他行业赋值为1。我们使用样本数据的子样本来定位那些有可能使用了同水平标杆做法的公司。首先选取那些t-1年前三名高管薪酬总额低于行业中位值的公司,共得到2149个样本,然后使用LHPEER这一虚拟变量来代表该公司是否使用了薪酬同水平标杆做法。具体做法如下,若公司在t-1年前三名高管薪酬总额小于等于本年行业前三名高管薪酬总额的中位数,而在t年前三名高管薪酬总额大于本年行业前三名高管薪酬总额的中位数,则认为公司受到同水平标杆效应的影响,LHPEER取1,共有308个样本;若公司在t-1年前三名高管薪酬总额小于等于本年行业前三名高管薪酬总额的中位数,而在t年前三名高管薪酬总额仍然小于等于本年行业前三名高管薪酬总额的中位数,则认为公司没有受到同水平标杆效应的影响,LHPEER取0,共有1841个样本。表4展示了Logistic回归对模型2的统计结果。首先对竞争性变量进行回归,发现使用同水平标杆做法的可能性与公司规模、公司业绩及行业竞争程度显著相关。接着对治理变量进行回归,发现使用同水平标杆做法的可能性除了与产权性质之间的相关关系显著外,其他变量均不显著。最后将治理变量和经济变量一起放入方程,竞争性变量仍然显著,治理变量(管理层权力变量)仍不显著。说明高管为了一己私利,操纵同水平公司的选择过程拔高薪酬的假设从回归结果来看不能成立。综上,中国A股上市公司高管薪酬的同水平标杆效应主要是由竞争性因素引起,那些公司规模更大、业绩更好、所在行业竞争更激烈的公司更容易对外界薪酬做出反应,提高自己的高管薪酬水平,从而保留人才。(三)对不同产权性质影响的实证分析从Logistic回归的模型2和模型3可以看出,上市公