汽车行业上市公司高管薪酬与企业绩效关系的实证研究

汽车行业上市公司高管薪酬与企业绩效关系的实证研究【摘要】本文以上市的汽车行业上市公司为研究对象，选取2012年的数据，对高管薪酬与企业绩效的关系进行实证研究。首先，通过学习、整合与分析有关的文献资料，了解当前国内外高管薪酬与企业绩效关系的研究现状和动态。其次，确定高管薪酬的内容为企业年报所披露的现金报酬与股权鼓励之和，计算方法为高管薪酬前三位的平均值;以及在研究了各类企业绩效评价指标之后，确定了净利润为本文的企业绩效评价指标。分析结果说明:以高管薪酬为因变量，企业绩效、企业规模、总经理是否兼任董事以及独立董事比例为自变量，建立多元回归模型，对高管薪酬与企业绩效及其他影响因素的关系进行分析。回归结果说明:汽车行业高管薪酬与独立董事比例之间存在正相关关系，但是与企业绩效，企业规模以及企业董事是否而直接以并无显著关系。【关键词】:汽车行业，高管薪酬，企业绩效一、研究背景及意义人们关注高管薪酬的具体数值，不如说是关注高管所拿的薪酬是否与企业的绩效相匹配来得贴切。企业高管薪酬如此这般的不确定，让人们找不到高管薪酬制定的依据，原本作为一种鼓励措施来鼓励经营者努力提高企业业绩的薪酬，是否能实现其初衷，真正与企业绩效挂钩，成为国内外学者研究的热点。纵观己有的研究成果，高管薪酬与企业绩效或正相关，或不相关，甚至负相关，没有定论。二、研究方法1.理论与实证相结合理论指导实践，实践验证理论，两者相互依存。本文首先对高管薪酬与企业绩效的相关理论做了系统的研究，其次阅读和学习了大量的国内外相关文献，学习己有的研究方法，从文献中理出思路，以指导实证工作的进行;在文章的实证研究局部，先根据理论提出假设，确定变量，建立模型，然后对高管薪酬与企业绩效及其他影响因素进行回归分析，得出结论验证假设。2.定性与定量相结合质和量是所有现象都具有的两个局部，要对客观现象进行科学有力的分析，就需要从定性和定量两个方面进行。3.传统数据处理与现代信息处理相结合本文的数据需要从公司年报中一一分析、挑选和整理，在传统手工处理数据的同时，充分利用EXCEL和SPSS18.0软件，完成对EVA值的计算以及高管薪酬与EVA的相关分析和多元回归分析。三、概念界定1.高管的界定各公司高管职位的设置以及高管人员的数量都不尽相同，为了做到公平、统一、客观，本文在高管薪酬的计算上，只考虑企业年报所披露的年薪最高的前三名高管。2.高管薪酬的界定中国证监会于2001年修订的《年报准那么》中规定，上市公司披露高管人员及董事、监事的报酬需要包括根本工资、奖金、福利、补贴及津贴等，都是以现金形式支付给高级管理人员的报酬，本文研究的高管薪酬包括现金报酬和股权鼓励两个局部。3.企业绩效的评价方法本文以企业的净利润作为评价企业绩效的标准。四、各个影响因素界定1.样本选择与数据说明本文以汽车板块2007年12月31日前上市的公司为样本，包括在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股上市公司2012年9月30日最新的季报数据进行研究。所需数据主要来自各公司季报以及锐思数据库。本文的统计分析使用SPSS18.0统计软件。2.高管薪酬的计算本文为反映高管薪酬的真实情况，取年报披露的薪酬最高的前三名高管薪酬之和的平均值，如果前三名中有独立董事，那么予以剔除。折算成货币收入的方法是:前三位高管平均薪酬的具体计算方法:前三位高管平均薪酬=薪酬最高的前三位高管薪酬之和(含股票期权)/33.描述性统计本文主要研究高管薪酬与企业绩效的相关性。目前，国内外理论界对此研究尚未得出较为一致的结论，在构建多元回归模型时，需要合理地将高管薪酬的影响因素纳入其中。本文在参考己有研究的根底上，确定因变量为高管薪酬，自变量为EVA,企业规模、企业所有制、、总经理是否兼任董事长以及独立董事比例。为了对研究的样本有较为直观的了解，首先对各变量进行描述性统计分析，高管薪酬及EVA己在第三章进行了详细的描述性统计分析，这里对其他变量进行描述：变量变量描述高管薪酬前三名高管薪酬的平均值企业绩效净利润企业规模用企业总资产表示是否二职合一该变量为虚拟变量，当总经理同时兼任董事时，取值为1，否那么为0独立董事比例独立董事占董事会人数的比例描述统计量N极小值极大值均值标准差2012年净利润〔万元〕20-44708.990000000000577961.630634153700000企业规模〔万元〕20102655.280000000030265723.67000000003349443.825500000300高管薪酬〔万元〕2010.90460.1091.941096.58025独立董事比例〔%〕2025.0042.8631.68753.91806是否二职合一2001.55.510有效的N〔列表状态〕20统计量表五、汽车行业高管薪酬与企业绩效的实证分析1.根本假设由委托代理理论可知，股东在自己所得到的信息与高管不对称时，为了追求更多的利益，将与高管达成报酬一绩效契约，降低由高管可能出现的道德风险和逆向选择而产生的额外代理本钱「侧。报酬一绩效契约规定，高管薪酬与企业绩效挂钩，高管为实现自己的最高利益，拿到更高的报酬，必须致力于改善企业的业绩。因此，可以假设高管薪酬与企业绩效存在正相关关系。假设一:高管薪酬与企业绩效正相关随着公司规模的扩大，组织中的管理层级越来越多，每个层级上的薪酬不会相同[-13]f层级越高，薪酬越高，所以公司规模越大，高管薪酬越高。此外，站在人力资本的角度，企业规模越大，高管可控制的资源越多，涉及的经营问题也越复杂，对高管的能力要求也就越高，因而其所获得的薪酬也越高。从委托代理理论来看，公司规模越大，高管所具有的权力和威望越大，其利用职务之便获取高额薪酬并使其合法化的几率也越大。由此，可以假设高管薪酬与公司规模存在正相关关系。假设二:高管薪酬与公司规模正相关汽车行业的上市公司大多是由国有企业改制而来，所以国有控股的企业所占的份额很大。最终控制人为国家的上市公司在薪酬设计上市场化程度比拟低，这主要是因为许多企业领导同时也是国家干部，国家干部是有行政级别的，工资也是有级别限制的「I-I]。受这种体制的影响，国家股占主导地位的企业对高管人员的市场价格信息反映较慢，接收和传输信息的速度也较慢，最后进行工资调整也相对较慢。从公司治理的角度来看，国有企业普遍存在“所有者缺位”现象，不少企业高管虽然薪酬水平不高，但却可以利用职务之便谋取在职消费和一些灰色收入「侧。这实际上提高了高管的薪酬，但由于这些收入本身是不透明的，所以无法反响到账面上。因此，仅从名义上看，我们假设国有上市公司的高管薪酬水平较低。假设三:董事长兼任总经理的上市公司高管薪酬水平较高公司的董事会往往有内部董事和外部董事构成，独立董事是外部董事的组成局部。独立董事的主要作用就是为了保证所有权与经营权的别离，防止董事会成员身兼总经理的情况出现，保证董事会的议程和对企业的开展规划不受管理层的干扰，为股东的利益保驾护航「侧。因此，独立董事比例往往被看作是公司治理水平的一个重要指标。独立董事的比例越高，其对高管的监督和约束作用越强，所以理论上，公司独立董事比例应该与高管薪酬水平呈负相关关系。假设四:独立董事比例与高管薪酬正相关2.相关性统计分析用Pearson相关系数对各变量之间的相关性进行分析，Pearson相关系数的取值范围为[-1,1],Pearson系数的绝对值越大，表示两变量的相关性越强各变量间相关性分析，如下表:相关性高管薪酬〔万元〕2012年净利润〔万元〕企业规模〔万元〕是否二职合一独立董事比例〔%〕高管薪酬〔万元〕Pearson相关性1.026.182-.160.460*显著性〔双侧〕.912.442.500.041N20202020202012年净利润〔万元〕Pearson相关性.0261.970**-.220-.171显著性〔双侧〕.912.000.352.470N2020202020企业规模〔万元〕Pearson相关性.182.970**1-.273-.032显著性〔双侧〕.442.000.244.894N2020202020是否二职合一Pearson相关性-.160-.220-.2731-.387显著性〔双侧〕.500.352.244.092N2020202020独立董事比例〔%〕Pearson相关性.460*-.171-.032-.3871显著性〔双侧〕.041.470.894.092N2020202020*.在0.05水平〔双侧〕上显著相关。**.在.01水平〔双侧〕上显著相关。验证假设一：根据上表显示高管薪酬与企业绩效〔净利润〕的相关系数为0.026，显著性为0.912>0.1,两者之间不存在很相关关系，由此来看，高管薪酬受企业绩效的影响很小，假设一不成立。验证假设二：根据上表显示高管薪酬与企业规模的相关系数为0.182，显著性为0.442<0.1两者之间不存在很相关关系，由此来看，高管薪酬受企业规模的影响很小，假设二不成立。验证假设三：根据上表显示高管薪酬与高管是否二职合一的相关系数为-0.16，显著性为0.5<0.1两者之间不存在很相关关系，由此来看，高管薪酬受高管是否二职合一的影响很小，假设三不成立。验证假设四：根据上表显示高管薪酬与独立董事比例的相关系数为0.460，显著性为0.041<0.05，说明两者在0.05水平上显著相关，由此来看，高管薪酬与独立董事比例之间存在正相关关系，独立董事比例与高管薪酬正相关，证明假设四成立。3.多元回归分析为了更好地检验高管薪酬与企业绩效，以及其他变量之间的相关性，本文在综合考虑各种因素的根底上，建立多元回归模型如下:高管薪酬=X+X1企业绩效+X2企业规模+X3是否为职合一+X4独立董事比例+U以此模型对2012年9月的数据分别进行回归分析，结果如下:模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差更改统计量R方更改F更改df1df2Sig.F更改1.665a.442.29381.20198.4422.970415.054a.预测变量:(常量),独立董事比例〔%〕,企业规模〔万元〕,是否二职合一,2012年净利润〔万元〕。b.因变量:高管薪酬〔万元〕系数a模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差VIF1(常量)-109.186203.431-.537.5992012年净利润〔万元〕.000.000-2.189-2.223.042.03826.055企业规模〔万元〕3.434E-5.0002.3312.406.029.04025.226是否二职合一12.75141.704.067.306.764.7661.306独立董事比例〔%〕4.5696.309.185.724.480.5681.760a.因变量:高管薪酬〔万元〕共线性诊断a模型维数特征值条件索引方差比例(常量)2012年净利润〔万元〕企业规模〔万元〕是否二职合一独立董事比例〔%〕113.1231.000.00.00.00.02.0021.5251.431.00.01.01.04.003.3253.098.00.00.00.68.004.02311.623.03.61.67.09.005.00428.763.97.38.33.17.99a.因变量:高管薪酬〔万元〕整体方程都通过了F检验，回归方程的总体线性关系均成立，能对样本数据进行较好的拟合。六、结论汽车行业高管薪酬与独立董事比例之间存在正相关关系，但是与企业绩效，企业规模以及企业董事是否而直接以并无显著关系。参考文献：[1]高明华.中国上市公司高管薪酬指数报告(2009)[M].北京:经济科学出版社，2010[1]魏刚.高管薪酬与公司业绩的相关性研究[J].当代经济学，2000(8):77-81[1]于东智,谷立日.高级管理人员报酬影响因素的实证研究[J].经济研究，2001(9):121-124[1]施东辉.企业绩效考核方法[M]上