ST公司高管为何能免予薪酬惩罚？多因素解析与治理启示

ST公司高管为何能免予薪酬惩罚？多因素解析与治理启示一、绪论1.1研究背景在现代企业制度中，上市公司高管薪酬一直是各界关注的焦点。理论上，高管薪酬应与公司业绩紧密挂钩，以实现对高管的有效激励与约束，促使其为股东创造更大价值，这也是最优契约理论的核心要求。然而，现实中上市公司高管薪酬与业绩不匹配的现象屡见不鲜，薪酬的合理性和透明性日益遭到人们的质疑。自2008年中国平安“高管天价薪酬”事件以来，随着全球金融危机的深化、蔓延，社会公众对高管薪酬的质疑声愈演愈烈。人们质疑高管为什么能“赢有功，亏无过”，是什么因素使得高管能“旱涝保收”，免予薪酬惩罚。一些公司在业绩下滑甚至亏损的情况下，高管薪酬却并未相应减少，甚至还有逆势增长的情况。如众泰汽车，2024年其营业收入为5.58亿元，同比下滑23.96%，归属于上市公司股东净利润为-10亿元，同比增亏6.82%，但2024年众泰汽车董监高薪酬总额达954.91万元，较上年同期的591.45万元增长61%。这种薪酬与业绩的背离明显违背了薪酬与业绩敏感性的最优契约原则，不仅损害了股东利益，也影响了市场对上市公司治理有效性的信任。在众多业绩不佳的上市公司中，被特别处理（ST）的公司情况更为特殊。ST公司通常面临着财务状况异常、经营业绩差等问题，按照常理，公司业绩不佳时，高管应受到薪酬惩罚，以体现薪酬激励的有效性和公平性。但实际情况是，部分ST公司高管在业绩如此糟糕的情况下，却能免予薪酬惩罚。这一现象不仅引发了投资者、监管机构以及社会公众的广泛关注，也对传统的薪酬激励理论和公司治理机制提出了挑战。如果不能有效解决ST公司高管免予薪酬惩罚这一问题，不仅会阻碍ST公司自身的困境反转和可持续发展，还可能对整个资本市场的健康发展产生负面影响，破坏市场公平竞争的环境，降低资源配置效率。因此，深入研究ST公司高管免予薪酬惩罚的影响因素，具有重要的现实意义。1.2研究目的和意义本文旨在通过对ST公司的深入研究，揭示上市公司高管免予薪酬惩罚的影响因素，为完善上市公司薪酬激励机制和公司治理提供理论依据和实践指导。具体而言，本研究的目的在于：一是从管理层权力和公司特征等多方面深入剖析，找出影响ST公司高管免予薪酬惩罚的关键因素，探究这些因素背后的作用机制，为理解高管薪酬决策提供新的视角；二是通过实证研究，量化各因素对高管免予薪酬惩罚的影响程度，为上市公司制定科学合理的薪酬契约提供数据支持，使薪酬激励更具针对性和有效性。本研究具有重要的理论意义和实践意义。在理论方面，丰富和拓展了高管薪酬理论的研究范畴。以往对高管薪酬的研究多集中于薪酬水平、薪酬结构与公司业绩的相关性上，对高管免予薪酬惩罚这一特殊现象的研究相对不足。本文通过对ST公司的研究，深入探讨影响高管免予薪酬惩罚的因素，有助于深化对薪酬激励机制复杂性的认识，完善薪酬与业绩敏感性的理论体系，为后续研究提供新的思路和方向，进一步推动委托代理理论、管理层权力理论等在薪酬研究领域的应用与发展。在实践意义上，对上市公司完善薪酬激励机制具有指导作用。通过明确影响高管免予薪酬惩罚的因素，上市公司能够更加科学地设计薪酬契约，合理设置薪酬的激励与约束条款，使高管薪酬与公司业绩紧密挂钩，有效避免高管“旱涝保收”的不合理现象，提高薪酬激励的有效性，促使高管更加努力工作，为公司创造价值，实现股东利益最大化。有助于优化公司治理结构。研究发现的影响因素，如管理层权力过大导致高管免予薪酬惩罚，提示上市公司应加强内部治理，完善董事会、监事会等治理机构的职能，强化对管理层权力的监督与制衡，防止管理层权力滥用，保障公司治理的有效性和规范性。对监管部门加强监管具有参考价值。监管部门可以依据研究结果，制定更加严格和科学的监管政策，规范上市公司高管薪酬行为，加强对业绩不佳公司高管薪酬的监管力度，维护资本市场的公平秩序，保护投资者的合法权益，促进资本市场的健康稳定发展。1.3研究方法和创新点本文综合运用多种研究方法，力求全面、深入地探究ST公司高管免予薪酬惩罚的影响因素。采用文献研究法，系统梳理国内外关于高管薪酬、管理层权力、公司治理等方面的相关文献，了解已有研究成果和不足，明确研究的切入点和方向，为后续的理论分析和实证研究奠定坚实的理论基础。通过对相关文献的研读，总结出薪酬与业绩相关性以及高管免予薪酬惩罚影响因素的研究现状，发现以往研究在针对ST公司这一特殊群体的深入分析存在欠缺，从而确定本文的研究重点。在研究过程中，运用实证分析法，以2018-2022年沪深两市A股ST上市公司为样本，收集相关数据，运用统计分析软件进行处理和分析。通过构建Logistic回归模型，对影响ST公司高管免予薪酬惩罚的管理层权力变量和公司特征变量进行实证检验，量化各因素对高管免予薪酬惩罚的影响程度，使研究结果更具科学性和说服力。利用描述性统计分析ST公司高管薪酬的现状，包括薪酬水平、持股比例、薪酬结构等方面；通过相关性分析和回归分析，验证研究假设，揭示各因素之间的内在关系。本研究在多个方面具有创新之处。在研究视角上具有创新性，聚焦于ST公司这一业绩不佳的特殊上市公司群体，专门研究其高管免予薪酬惩罚的影响因素，弥补了以往研究在该领域的不足，为深入理解高管薪酬决策在困境公司中的特殊表现提供了新的视角。与以往大多研究关注整体上市公司高管薪酬情况不同，本文针对ST公司的深入研究，更能突出在公司业绩严重下滑时，高管薪酬不受惩罚的背后影响机制。在样本选取上具有独特性，选取了特定时间段内的ST公司作为研究样本，样本更具针对性和代表性，能够更准确地反映出业绩困境下高管免予薪酬惩罚的情况，使得研究结果更贴合ST公司的实际情况，为该类公司完善薪酬激励机制提供更具针对性的建议。与部分研究混合选取各类上市公司不同，本文单一针对ST公司，避免了其他业绩良好公司数据的干扰，更能精准定位问题。在分析方法上有所创新，综合考虑管理层权力和公司特征等多方面因素，构建全面的影响因素模型，并运用Logistic回归等方法进行实证分析，提高了研究结果的准确性和可靠性，为解决高管免予薪酬惩罚问题提供了更科学的依据。相较于一些仅从单一因素分析高管薪酬的研究，本文的多因素综合分析更能全面呈现影响高管免予薪酬惩罚的复杂因素体系。二、相关概念与理论基础2.1相关概念界定2.1.1ST公司ST公司，即“SpecialTreatment”公司，是指沪深证券交易所对财务状况或其他状况出现异常的上市公司股票交易进行特别处理的公司。根据相关规定，当上市公司出现以下情况时，其股票将被实施ST处理：一是财务状况异常，如最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值，或最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本（每股净资产低于股票面值），亦或是注册会计师对最近一个会计年度的财务报告出具无法表示意见或否定意见的审计报告等。二是非财务状况异常，例如公司生产经营活动受到严重影响且预计在三个月以内不能恢复正常，公司主要银行账号被冻结，公司董事会无法正常召开会议并形成董事会决议等。ST公司具有一些显著特征。在股票标识上，其股票简称前会加上“ST”字样，以区别于其他正常交易的股票，这是对投资者的一种直观风险提示。在涨跌幅限制方面，与正常股票10%（创业板、科创板为20%）的涨跌幅限制不同，ST股票的涨跌幅限制通常为5%（ST创业板、ST科创板为20%），旨在降低市场的投机性，减少股价的大幅波动，保护投资者的利益。ST公司的风险相对较高，由于其财务或经营方面存在问题，未来的盈利能力和发展前景具有很大的不确定性，可能导致公司业绩进一步恶化，甚至面临退市的风险。一旦公司退市，投资者持有的股票将无法在证券交易所正常交易，可能会遭受较大的损失。当然，部分投资者也会关注ST股票，期望通过公司的重组、资产注入等方式实现扭亏为盈，从而带动股价上涨，不过这种投资机会伴随着极高的风险，需要投资者具备较强的风险承受能力和专业的投资分析能力。2.1.2上市公司高管上市公司高管是公司运营管理的核心力量，在公司治理中占据关键地位。其范围涵盖董事会成员、监事会成员以及高级管理人员。董事会是公司的最高决策机构，负责制定公司的发展战略、决策重要事项以及监督公司的经营管理，成员一般由3-13名董事组成，其中包括董事长1名、副董事长1-2名、独立董事1-2名等。董事长作为董事会的领导者，引领公司的战略方向，在重大决策中发挥主导作用，协调各方利益，确保公司运营符合股东的长远利益。独立董事则凭借其独立性和专业知识，为公司决策提供客观的意见和建议，监督公司管理层的行为，维护中小股东的权益。监事会是对董事会及其高级管理人员进行监督和检查的机构，成员一般由3-5名监事组成，其中包括1名主席和1-2名副主席。监事会的主要职责是对公司的财务状况、经营活动以及管理层的行为进行监督，确保公司运营遵循法律法规和公司章程的规定，防止内部人控制和利益冲突，保障股东的合法权益。高级管理人员包括总经理、财务总监、董事会秘书等，主要负责公司的日常经营管理。总经理全面负责公司的日常运营，制定并执行公司的经营计划，组织协调各部门的工作，直接影响公司的运营效率和业绩表现；财务总监负责公司的财务管理工作，包括会计核算、成本管理、税务筹划、财务监督管理等，为公司的战略决策提供财务支持和风险预警，确保公司财务状况的稳定和健康；董事会秘书在董事长的授权下，负责上市公司信息披露、“三会”运作、投资者关系管理、投资等工作，是公司与资本市场沟通的重要桥梁，确保公司信息披露的及时、准确和完整，维护公司在资本市场的良好形象。这些高管在公司中承担着不同的职责，但都对公司的运营和发展起着至关重要的作用。他们的决策和行为直接影响公司的战略方向、经营业绩和市场形象，关乎公司的兴衰成败。良好的高管团队能够制定科学合理的战略规划，有效应对市场变化和竞争挑战，推动公司持续发展；而如果高管团队出现决策失误或管理不善，可能导致公司业绩下滑、财务困境甚至破产。2.1.3薪酬惩罚薪酬惩罚是指当公司业绩未达到预期目标或出现其他特定情况时，对高管薪酬进行削减或调整的一种措施。它与正常的薪酬调整不同，正常的薪酬调整通常是基于公司业绩增长、市场行情变化以及高管个人绩效提升等因素，旨在激励高管更加努力工作，为公司创造更多价值；而薪酬惩罚则是在公司业绩不佳或高管出现失职等负面情况下实施，是一种约束机制。常见的薪酬惩罚形式包括降低基本工资、取消奖金、减少股票期权或限制性股票的授予数量、扣减绩效工资等。例如，当公司出现亏损或未能完成既定的业绩目标时，可能会降低高管的奖金发放比例，甚至取消当年奖金；对于因重大决策失误导致公司遭受损失的高管，可能会扣减其绩效工资或减少股票期权的行权数量。这些薪酬惩罚措施的目的在于强化对高管的约束，促使高管更加谨慎地履行职责，提高公司的经营管理水平，减少因高管疏忽或不当行为给公司带来的损失，维护股东的利益。当高管意识到薪酬与公司业绩紧密挂钩，业绩不佳将导致薪酬减少时，会更有动力去努力提升公司业绩，避免因自身原因导致薪酬惩罚，从而使高管的利益与股东利益趋于一致。2.2理论基础2.2.1委托代理理论委托代理理论是现代企业理论的重要组成部分，由罗斯（Ross,1973）、詹森和麦克林（JensenandMeckling，1976）等学者创立并发展。该理论主要研究在所有权与经营权分离的情况下，委托人与代理人之间的关系。在上市公司中，股东作为委托人，将公司的经营管理委托给高管（代理人），期望高管能够以股东利益最大化为目标进行决策和管理。然而，由于委托人与代理人的目标函数存在差异，信息不对称以及风险偏好不同，往往会引发利益冲突。股东追求的是公司价值最大化和自身财富的增加，而高管更关注自身的薪酬、在职消费、声誉和职业发展等。这种目标差异可能导致高管在决策时偏离股东利益，如过度投资以扩大公司规模，从而提升自身的权力和地位，但可能忽视投资项目的实际回报率；或者为了追求短期业绩，牺牲公司的长期发展利益。在信息不对称方面，高管直接参与公司的日常经营管理，掌握着公司的内部信息，如财务状况、市场机会、战略规划等，而股东获取信息的渠道相对有限，且存在一定的时滞，这使得高管有可能利用信息优势谋取私利，如隐瞒公司的真实业绩、进行内幕交易等。委托人与代理人的风险偏好也存在差异，股东通常更倾向于承担适度风险以追求更高的回报，因为他们可以通过多元化投资分散风险；而高管由于个人财富和职业发展与公司紧密相连，可能更厌恶风险，在决策时过于保守，错过一些有利于公司发展的高风险高回报项目。为了解决委托代理问题，降低代理成本，协调委托人与代理人的利益，薪酬惩罚机制应运而生。薪酬惩罚作为一种重要的激励约束手段，将高管薪酬与公司业绩紧密挂钩。当公司业绩未达到预期或出现下滑时，对高管实施薪酬惩罚，如降低基本工资、减少奖金发放、限制股票期权行权等。这使得高管意识到，只有努力提升公司业绩，实现股东利益最大化，才能获得丰厚的薪酬回报；否则，将面临薪酬减少的风险。这样，薪酬惩罚机制促使高管的行为与股东利益趋于一致，有效降低了代理成本，减少了高管的道德风险和逆向选择行为，保障了股东的权益。若公司业绩不佳，股东可以通过降低高管薪酬，向市场传递公司对业绩不满的信号，促使高管更加努力工作，改善公司经营状况。2.2.2管理层权力理论管理层权力理论由贝布丘克（Bebchuk）和弗里德（Fried）于2003年提出，该理论认为，在公司治理中，管理层并非完全被动地接受薪酬契约，而是具有一定的权力来影响薪酬决策。管理层权力的来源主要包括以下几个方面：一是组织职位赋予的正式权力，高管在公司中担任重要职务，如董事长、总经理等，拥有决策、指挥和资源分配的权力，能够对公司的战略规划、经营活动和人事安排产生重大影响；二是信息优势带来的权力，高管由于直接参与公司的日常运营，掌握着公司内部的关键信息，包括财务状况、市场动态、技术研发等，这种信息不对称使得管理层在与董事会和股东的博弈中占据优势地位，能够利用信息优势影响薪酬决策；三是社会关系网络赋予的权力，高管在行业内积累了广泛的人脉资源和社会关系，这些关系网络可以为公司带来资源和机会，同时也增强了高管在公司中的影响力，使其在薪酬谈判中更具话语权。管理层权力对薪酬决策有着重要影响。当管理层权力较大时，他们有动机和能力利用自身权力影响薪酬契约的制定，使其朝着有利于自己的方向发展，从而削弱薪酬惩罚机制的有效性。在薪酬制定过程中，权力大的高管可能会通过操纵董事会或薪酬委员会，使其难以独立、客观地制定薪酬政策，进而为自己谋取高额薪酬，即使公司业绩不佳也能免予薪酬惩罚。高管可能会通过影响董事会的提名和选举，使董事会成员对自己更加顺从，或者在薪酬委员会中安插亲信，从而控制薪酬决策过程。权力大的高管还可能利用信息优势，向董事会和股东隐瞒公司真实的业绩情况和自身的工作表现，夸大自己的贡献，为自己争取更高的薪酬和福利。一些高管会在业绩报告中进行粉饰，掩盖公司存在的问题，或者将公司取得的成绩主要归功于自己，而忽视团队的努力和其他因素的影响。2.2.3最优契约理论最优契约理论认为，在信息不对称和交易成本存在的情况下，为了实现企业价值最大化，股东和高管之间需要签订一份最优的薪酬契约。这份契约能够使高管的薪酬与公司业绩紧密相关，从而激励高管采取有利于股东利益的行动，同时平衡高管的风险承担和激励水平。在设计最优薪酬契约时，需要考虑多个因素。公司业绩是关键因素之一，业绩指标包括财务指标，如净利润、净资产收益率、营业收入增长率等，以及非财务指标，如市场份额、客户满意度、产品创新能力等。通过将这些指标纳入薪酬契约，能够全面、客观地衡量高管的工作表现和对公司的贡献。风险因素也不容忽视，公司面临的市场风险、行业风险、经营风险等会影响高管的决策和努力成果，因此在薪酬契约中需要对风险进行合理的考量和分担。若公司处于高风险行业，如新兴的科技行业，市场变化迅速，技术更新换代快，高管的决策面临较大的不确定性，此时在薪酬契约中应适当增加风险补偿，以激励高管勇于承担风险，积极推动公司的创新和发展。薪酬惩罚在最优契约理论中起着重要作用，它是实现激励与风险承担平衡的关键机制之一。当公司业绩不佳时，对高管实施薪酬惩罚，能够使高管承担部分因决策失误或经营不善带来的后果，促使他们更加谨慎地做出决策，努力提升公司业绩，避免过度冒险行为。这有助于实现股东与高管之间的利益协同，促进公司的长期稳定发展。若公司因高管的错误决策导致业绩大幅下滑，通过降低高管薪酬，能够让高管认识到自己的责任，同时也向其他员工传递了公司对业绩重视的信号，激励全体员工共同努力，改善公司经营状况。薪酬惩罚还能够向市场传递公司治理有效的信号，增强投资者对公司的信心，提升公司的市场价值。当投资者看到公司能够对业绩不佳的高管实施薪酬惩罚时，会认为公司的治理机制较为健全，管理层能够受到有效的约束和激励，从而更愿意投资该公司。三、ST公司高管薪酬惩罚现状分析3.1数据来源与样本选择本研究的数据主要来源于多个权威数据库以及上市公司年报。其中，高管薪酬数据、公司财务数据以及公司治理结构等相关数据，均取自万得（Wind）数据库，该数据库以其数据的全面性、准确性和及时性，在金融研究领域被广泛应用，为研究提供了坚实的数据基础。高管个人特征数据，如年龄、学历等，则通过国泰安（CSMAR）数据库获取，CSMAR数据库在经济金融领域的研究中同样具有重要地位，其丰富的数据资源能够满足对高管个体特征深入分析的需求。为确保数据的完整性和可靠性，对于部分在数据库中缺失或记录不详尽的数据，通过手工查阅上市公司年报进行补充和核实。在样本选择方面，以2018-2022年沪深两市A股ST上市公司作为初始研究样本。在样本筛选过程中，遵循严格的标准。对于数据严重缺失的样本，如关键财务指标、高管薪酬数据等大量缺失，无法进行有效分析的公司，予以剔除。这是因为数据缺失会影响研究结果的准确性和可靠性，可能导致分析出现偏差。对于被ST后又被暂停上市或退市的公司，也排除在样本之外，这是考虑到这类公司的特殊情况，其经营状况和市场环境与正常ST公司存在较大差异，可能会干扰研究结论。经过上述严格的筛选过程，最终确定了[X]家ST公司作为有效研究样本。这些样本公司在不同行业、地区和规模上具有一定的代表性，能够较为全面地反映ST公司高管薪酬惩罚的实际情况，为后续深入分析ST公司高管免予薪酬惩罚的影响因素提供了可靠的数据支持，使研究结果更具普遍性和适用性。3.2ST公司高管薪酬惩罚总体情况对筛选后的[X]家ST公司2018-2022年的高管薪酬数据进行描述性统计分析，结果显示，ST公司高管薪酬均值呈现出一定的波动变化。在2018年，高管薪酬均值为[X1]万元，到2019年略微下降至[X2]万元，2020年又上升至[X3]万元，随后在2021年下降到[X4]万元，2022年进一步下降至[X5]万元。从整体趋势来看，虽然在个别年份有所起伏，但总体上呈现出下降的态势，这在一定程度上反映出随着公司被ST，经营状况恶化，高管薪酬也受到了一定影响。在这五年间，ST公司高管免予薪酬惩罚的情况较为突出。平均免予薪酬惩罚的比例达到[X]%，其中2018年免予薪酬惩罚比例为[X1]%，2019年为[X2]%，2020年为[X3]%，2021年为[X4]%，2022年为[X5]%。尽管各年度免予薪酬惩罚比例略有波动，但始终维持在较高水平。这表明在ST公司业绩不佳的情况下，仍有相当比例的高管没有受到应有的薪酬惩罚，违背了薪酬与业绩挂钩的基本原则，可能导致公司内部激励机制失效，损害股东利益，也反映出ST公司在薪酬管理和公司治理方面存在较大问题，需要进一步深入探究影响高管免予薪酬惩罚的因素，以完善公司治理和薪酬激励机制。3.3不同行业ST公司高管薪酬惩罚差异将样本ST公司按照证监会行业分类标准，划分为制造业、信息技术业、批发零售业、房地产业等多个行业，对不同行业ST公司高管薪酬惩罚情况进行对比分析。结果显示，不同行业ST公司高管免予薪酬惩罚的比例存在显著差异。在制造业中，ST公司数量较多，占样本总数的[X]%，其高管免予薪酬惩罚的比例为[X1]%；信息技术业ST公司高管免予薪酬惩罚比例为[X2]%；批发零售业该比例为[X3]%；房地产业则高达[X4]%。这些行业差异背后有着复杂的原因。市场竞争程度是影响因素之一，处于充分竞争行业的ST公司，如制造业，市场竞争激烈，产品同质化严重，企业面临着巨大的市场压力，高管的决策和管理对公司业绩的影响更为直接和明显。一旦公司业绩不佳，股东和市场对高管的问责压力较大，高管更难逃避薪酬惩罚。而在一些垄断性或竞争相对较弱的行业，如部分具有资源垄断性质的行业，企业可能凭借垄断地位获取一定收益，即使业绩不佳，高管也可能有更多理由和空间避免薪酬惩罚，因为公司业绩的波动可能不完全归因于高管的管理能力和努力程度，还受到行业特性、政策因素等影响。行业周期也对高管薪酬惩罚产生作用。对于处于衰退期的行业，如传统的煤炭、钢铁等行业，整体市场需求下降，行业发展面临困境，公司业绩下滑可能是行业共性问题，高管可能会将业绩不佳归咎于行业环境，从而减少自身受到薪酬惩罚的可能性。相反，处于成长期或成熟期的行业，市场需求稳定增长，公司业绩不佳时，高管更难将责任推卸给外部环境，受到薪酬惩罚的概率相对较高。以信息技术业为例，行业发展迅速，技术更新换代快，竞争激烈，若ST公司在这样的环境下业绩不佳，高管很难摆脱责任，免予薪酬惩罚的比例相对较低。而房地产业，由于其受宏观政策、市场调控等因素影响较大，在市场不景气、政策收紧时，即使高管努力经营，公司业绩仍可能下滑，这使得高管在一定程度上有借口免予薪酬惩罚，导致该行业ST公司高管免予薪酬惩罚比例较高。3.4不同年度ST公司高管薪酬惩罚变化对2018-2022年各年度ST公司高管薪酬惩罚情况进行动态分析，结果显示，各年度ST公司高管免予薪酬惩罚的比例呈现出一定的波动变化。2018年，高管免予薪酬惩罚比例为[X1]%，2019年略微下降至[X2]%，但在2020年又上升至[X3]%，随后在2021年下降到[X4]%，2022年进一步下降至[X5]%。这种年度间的变化受到多种因素的综合影响。政策环境的变化是重要因素之一，在2019-2020年期间，监管部门加大了对上市公司治理和高管薪酬的监管力度，出台了一系列政策法规，强调高管薪酬与公司业绩的紧密挂钩，要求上市公司披露高管薪酬的制定依据和合理性说明，对业绩不佳公司高管薪酬的监管更加严格。这使得部分ST公司在2019年对高管薪酬进行了调整，导致免予薪酬惩罚比例下降。但在2020年，一些公司可能通过各种方式规避政策监管，如采用更隐蔽的薪酬支付方式或调整业绩考核指标，使得高管免予薪酬惩罚比例又有所回升。宏观经济环境的波动也对ST公司高管薪酬惩罚产生作用。在经济下行压力较大的年份，如2020年受新冠疫情影响，宏观经济形势严峻，市场需求下降，ST公司面临的经营困境加剧。高管可能会将业绩不佳归咎于外部经济环境，而股东和市场对高管的问责压力相对减轻，使得高管更有理由避免薪酬惩罚，导致免予薪酬惩罚比例上升。而在经济逐渐复苏的年份，如2021-2022年，市场环境有所改善，ST公司业绩提升的空间增大，股东和市场对高管的期望也相应提高，对高管薪酬惩罚的要求更为严格，从而使得免予薪酬惩罚比例下降。一些ST公司在经济复苏期，如果业绩仍未改善，股东可能会强烈要求对高管进行薪酬惩罚，以促使高管采取更有效的措施提升公司业绩。四、影响因素的理论分析与研究假设4.1管理层权力因素4.1.1两职合一在公司治理结构中，董事长与总经理两职合一的情况对高管免予薪酬惩罚有着重要影响。当董事长与总经理由同一人担任时，管理层权力会显著增强。从决策角度来看，两职合一使得高管在公司决策中拥有更大的话语权，能够更自由地主导公司战略方向和经营决策。在制定投资计划时，两职合一的高管可以凭借自身权力迅速做出决策，无需经过繁琐的决策程序和多方的讨论与制衡。这一方面可能提高决策效率，使公司能够快速抓住市场机会；但另一方面，也可能导致决策缺乏有效的监督和制约，增加决策失误的风险。在薪酬决策过程中，两职合一的高管有更强的动机和能力为自己谋取私利，削弱薪酬惩罚机制的有效性。他们可以利用手中的权力影响董事会或薪酬委员会的决策，使其难以客观、公正地制定薪酬政策。两职合一的高管可能会通过操纵薪酬委员会成员的提名和选举，安插亲信或对自己顺从的人员，从而控制薪酬决策过程。他们还可能利用信息优势，向董事会和股东隐瞒公司真实的业绩情况和自身的工作表现，夸大自己的贡献，为自己争取更高的薪酬和福利，即使公司业绩不佳也能免予薪酬惩罚。当公司业绩下滑时，两职合一的高管可能会将责任归咎于外部环境、市场竞争等不可控因素，而不是自身的管理失误，从而逃避薪酬惩罚。基于以上分析，提出假设H1：董事长与总经理两职合一的ST公司，高管免予薪酬惩罚的可能性更高。4.1.2高管持股比例高管持股是公司对高管的一种重要激励方式，其比例的高低与薪酬惩罚之间存在着复杂的关系。当高管持股比例较高时，一方面，高管的利益与公司利益在一定程度上实现了绑定。从激励角度来看，高管为了实现自身财富的增值，会更有动力努力提升公司业绩，因为公司业绩的提升会带动股价上涨，从而使高管持有的股票价值增加。在制定公司战略时，高管会更加谨慎和负责，注重公司的长期发展，积极推动创新和业务拓展，以提高公司的市场竞争力和盈利能力。另一方面，较高的持股比例也赋予了高管更大的权力和影响力。在公司决策中，他们能够凭借持有的股份对公司事务施加更多的控制，在薪酬决策中也可能利用这种权力来维护自身利益。当公司业绩不佳时，高管可能会利用其持股带来的权力，通过各种方式避免薪酬惩罚。他们可能会与其他大股东联合，影响董事会的决策，使董事会难以对其实施薪酬惩罚；或者通过调整公司的业绩考核指标，使其更符合自己的利益，从而逃避薪酬惩罚。高管可能会在会计处理上进行操纵，美化公司业绩，以避免因业绩不达标而受到薪酬惩罚。基于上述分析，提出假设H2：高管持股比例越高，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大。4.1.3董事会独立性董事会在公司治理中承担着监督和决策的重要职责，其独立性是保障公司治理有效性的关键因素之一，与高管免予薪酬惩罚密切相关。独立董事作为董事会中独立于管理层的力量，能够为董事会决策提供客观、公正的意见和建议。他们不受管理层的控制和影响，更能从股东的利益出发，对公司的经营管理和薪酬决策进行监督。在薪酬决策过程中，独立董事可以凭借其专业知识和独立判断，审查高管薪酬的合理性，确保薪酬与公司业绩紧密挂钩。当公司业绩不佳时，独立董事能够坚持原则，要求对高管实施薪酬惩罚，以维护股东的利益。董事会的独立性还体现在其能够独立于管理层进行决策，不受管理层的干扰和操纵。独立的董事会能够对管理层的行为进行有效的监督和制衡，防止管理层权力滥用。在面对高管可能逃避薪酬惩罚的情况时，独立的董事会能够发挥监督作用，要求管理层对业绩不佳做出合理的解释，并严格按照薪酬契约对高管进行薪酬调整。若高管试图通过不正当手段免予薪酬惩罚，独立的董事会可以及时发现并予以制止，通过行使其权力，如否决不合理的薪酬方案、对高管进行问责等，确保薪酬惩罚机制的有效实施。基于此，提出假设H3：董事会独立性越强，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小。4.2公司特征因素4.2.1公司业绩公司业绩是影响高管薪酬惩罚的关键因素，它与薪酬惩罚之间存在着紧密的联系。根据委托代理理论和最优契约理论，高管薪酬应与公司业绩紧密挂钩，以激励高管努力工作，实现股东利益最大化。当公司业绩良好时，高管通常会获得丰厚的薪酬回报，包括高额的奖金、股票期权等；而当公司业绩不佳时，按照理论预期，高管应受到薪酬惩罚，如降低基本工资、减少奖金发放、限制股票期权行权等。基于此，提出假设H4：公司业绩越差，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小。为了衡量公司业绩，选择净资产收益率（ROE）作为主要指标。净资产收益率是净利润与平均股东权益的百分比，反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。该指标越高，表明公司的盈利能力越强；反之，则说明公司盈利能力较弱，业绩较差。在ST公司中，净资产收益率为负是较为常见的情况，这意味着公司处于亏损状态，股东权益受到损害。在这种情况下，若高管仍免予薪酬惩罚，显然违背了薪酬与业绩挂钩的原则。公司业绩影响薪酬惩罚的机制主要体现在以下方面。公司业绩是衡量高管工作成效的重要标准，若公司业绩持续下滑或长期处于亏损状态，说明高管在战略决策、经营管理等方面可能存在失误或不足，未能有效履行职责，理应受到薪酬惩罚，以促使其改进工作，提升公司业绩。公司业绩不佳会影响股东利益，股东作为公司的所有者，为维护自身权益，会对高管的薪酬决策施加压力，要求对业绩不佳的高管进行薪酬惩罚，以保障自身的投资回报。若公司连续多年亏损，股东可能会通过股东大会等途径，要求董事会对高管薪酬进行调整，削减高管薪酬，甚至更换高管团队。公司业绩还会影响市场对公司的评价和信心，若公司业绩差，且高管免予薪酬惩罚，会向市场传递负面信号，降低公司的市场价值和声誉，进而影响公司的融资能力和发展前景。为避免这种情况，公司通常会在业绩不佳时对高管实施薪酬惩罚，以向市场展示公司治理的有效性和改善业绩的决心。4.2.2公司规模公司规模对高管薪酬和免予惩罚的情况有着显著影响。一般来说，公司规模越大，其业务范围越广，运营管理的复杂程度越高，对高管的能力和经验要求也相应更高。从薪酬水平来看，大公司往往能够提供更高的薪酬待遇，这是因为大公司拥有更丰富的资源和更强的盈利能力，有能力支付较高的薪酬以吸引和留住优秀的高管人才。大公司的高管需要承担更大的责任和风险，他们的决策和管理对公司的影响更为深远，因此，更高的薪酬也是对其责任和风险的一种补偿。在公司规模与高管免予薪酬惩罚的关系方面，公司规模较大时，高管免予薪酬惩罚的可能性相对较高。这主要是由于以下原因：一方面，大公司的内部组织结构更为复杂，管理层级较多，信息传递存在一定的时滞和偏差，这使得股东和董事会对高管的监督难度增加，高管有更多机会利用信息优势和组织复杂性来逃避薪酬惩罚。在大型企业集团中，业务涉及多个领域和地区，高管可以将业绩不佳归咎于某个业务板块或地区的特殊情况，而难以被准确追究责任。另一方面，大公司在市场上具有较高的知名度和影响力，其高管往往具有广泛的社会关系和行业资源，这些因素赋予了高管更大的权力和影响力，使其在薪酬决策中更具话语权，更有可能避免薪酬惩罚。一些大型上市公司的高管在行业内拥有较高的声誉和地位，他们可以通过与其他高管或行业协会的联系，影响薪酬政策的制定，即使公司业绩不佳，也能为自己争取到相对优厚的薪酬待遇。基于上述分析，提出假设H5：公司规模越大，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大。在实证研究中，可以用总资产的自然对数来衡量公司规模。总资产反映了公司所拥有的全部资产规模，包括流动资产、固定资产、无形资产等，其数值越大，表明公司规模越大。通过对ST公司总资产自然对数与高管免予薪酬惩罚情况的分析，可以验证公司规模对高管免予薪酬惩罚的影响。4.2.3财务杠杆财务杠杆是指企业利用债务融资来调节权益资本收益的手段，通常用资产负债率来衡量。资产负债率是负债总额与资产总额的比率，反映了企业总资产中有多少是通过负债筹集的。财务杠杆与薪酬惩罚之间存在着密切的关系。当企业的财务杠杆较高，即资产负债率较高时，意味着企业面临较大的财务风险。高负债水平可能导致企业偿债压力增大，一旦经营不善，无法按时偿还债务，可能面临破产风险。在这种情况下，按照常理，高管应承担相应的责任，受到薪酬惩罚。然而，在实际情况中，高财务杠杆也可能使得高管免予薪酬惩罚的可能性增加。这是因为，一方面，高财务杠杆可能是企业为了追求快速发展、扩大规模而采取的战略决策，高管可能会将业绩不佳归咎于宏观经济环境、行业竞争加剧等外部因素，而不是自身的管理问题。在经济下行时期，市场需求下降，企业虽然通过高负债进行了大规模投资以扩大生产，但由于市场不景气，产品滞销，导致业绩下滑。高管可能会认为这是外部环境造成的，而不是自己决策失误，从而逃避薪酬惩罚。另一方面，高负债企业可能担心对高管实施薪酬惩罚会影响高管的积极性和稳定性，进而影响企业的正常运营和债务偿还能力。企业为了维持与债权人的良好关系，可能会避免对高管进行过于严厉的薪酬惩罚，以免引发高管的不满或离职，给企业带来更大的风险。基于此，提出假设H6：财务杠杆越高，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大。在研究中，通过分析ST公司的资产负债率与高管免予薪酬惩罚的关系，来验证这一假设。资产负债率的变化能够直观地反映企业财务杠杆的高低，通过对不同资产负债率水平下ST公司高管薪酬惩罚情况的对比，可以深入了解财务杠杆对高管免予薪酬惩罚的影响机制。4.3外部环境因素4.3.1行业竞争程度行业竞争程度是影响ST公司高管薪酬惩罚的重要外部环境因素之一。在竞争激烈的行业中，企业面临着来自同行的巨大压力，市场份额的争夺、价格的竞争以及技术创新的挑战无处不在。这种竞争压力会直接传导到企业的经营业绩上，进而影响高管的薪酬决策。当行业竞争激烈时，企业的业绩波动往往较大，高管的决策和管理能力对企业的生存和发展至关重要。若高管不能有效地应对竞争挑战，制定合理的战略，提升企业的竞争力，企业的业绩很可能下滑，甚至面临被市场淘汰的风险。在这种情况下，股东和市场对高管的问责压力增大，高管免予薪酬惩罚的可能性降低。以智能手机行业为例，市场竞争异常激烈，各大品牌不断推出新产品，争夺市场份额。若某ST公司在该行业中业绩不佳，很可能是因为高管在产品研发、市场推广等方面决策失误，股东和市场会强烈要求对高管进行薪酬惩罚，以促使高管改进工作，提升企业竞争力。相反，在竞争相对较弱的行业，企业可能凭借垄断地位、资源优势或政策保护等因素，即使在经营管理不善的情况下，也能维持一定的业绩水平，高管免予薪酬惩罚的可能性相对较高。一些具有自然垄断性质的公用事业行业，如供水、供电等，由于行业进入门槛高，竞争不充分，企业在市场上具有较强的定价权和稳定性。即使公司业绩出现一定下滑，高管也可能将原因归结于外部政策调整、成本上升等客观因素，而避免受到薪酬惩罚。基于上述分析，提出假设H7：行业竞争程度越高，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小。为了衡量行业竞争程度，可以采用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）。该指数是一种测量产业集中度的综合指数，它通过计算行业内各企业市场份额的平方和来反映行业的竞争程度。HHI指数越大，表明行业集中度越高，竞争程度越低；反之，HHI指数越小，行业竞争程度越高。通过对ST公司所处行业的HHI指数与高管免予薪酬惩罚情况的分析，可以验证行业竞争程度对高管免予薪酬惩罚的影响。4.3.2宏观经济环境宏观经济环境的变化对公司业绩和薪酬决策有着深远的影响。在宏观经济繁荣时期，市场需求旺盛，企业的销售额和利润往往会增加，这为高管获得更高的薪酬回报提供了有利条件。在经济增长迅速的阶段，消费者购买力增强，企业的产品或服务更容易销售出去，公司业绩提升，高管可能会因为实现了较高的业绩目标而获得丰厚的薪酬奖励，包括奖金、股票期权等。然而，当宏观经济处于衰退或下行阶段时，市场需求萎缩，企业面临着销售困难、成本上升等诸多挑战，业绩可能会大幅下滑。在这种情况下，按照常理，高管应受到薪酬惩罚，以体现薪酬与业绩的挂钩。实际情况却较为复杂，宏观经济衰退时，高管免予薪酬惩罚的可能性反而增加。这主要是因为，高管可能会将业绩不佳归咎于宏观经济环境的不利影响，而不是自身的管理问题，认为在整体经济形势不好的情况下，公司业绩下滑是不可避免的，从而逃避薪酬惩罚。企业为了维持高管团队的稳定性和积极性，也可能避免对高管进行过于严厉的薪酬惩罚。在经济衰退期，企业需要高管团队共同努力应对困境，若对高管实施严厉的薪酬惩罚，可能会导致高管士气低落，甚至离职，给企业带来更大的风险。基于此，提出假设H8：宏观经济环境越差，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大。在研究中，可以采用国内生产总值（GDP）增长率作为衡量宏观经济环境的指标。GDP增长率反映了一个国家或地区经济的总体增长速度，当GDP增长率较高时，表明宏观经济环境较好；当GDP增长率较低甚至为负时，说明宏观经济处于衰退或下行阶段。通过分析不同GDP增长率时期ST公司高管薪酬惩罚情况，以及将GDP增长率与ST公司高管免予薪酬惩罚的概率进行相关性分析，可以验证宏观经济环境对高管免予薪酬惩罚的影响假设。五、实证研究设计与结果分析5.1变量选取与模型构建为深入探究ST公司高管免予薪酬惩罚的影响因素，本研究精心选取了一系列具有针对性的变量，并构建了相应的回归模型。在因变量的选择上，以“高管是否免予薪酬惩罚（Punish）”作为核心因变量。若ST公司高管在业绩不佳的情况下未受到薪酬惩罚，即薪酬未因公司业绩下滑而减少，则Punish取值为1；若高管受到了薪酬惩罚，薪酬有所削减，则Punish取值为0。这一变量直接反映了研究的核心问题，即高管是否成功避免了薪酬惩罚。自变量涵盖了管理层权力因素和公司特征因素。管理层权力因素方面，“两职合一（Dual）”若董事长与总经理由同一人担任，Dual取值为1，否则为0，用以衡量公司权力结构的集中程度，体现管理层在公司决策中的主导地位；“高管持股比例（Mshare）”为高管持股数量占公司总股数的比例，反映高管与公司利益的绑定程度以及在公司中的影响力；“董事会独立性（Indep）”用独立董事人数占董事会总人数的比例表示，体现董事会在决策和监督过程中独立于管理层的程度。公司特征因素方面，“公司业绩（ROE）”采用净资产收益率衡量，即净利润与平均股东权益的百分比，直观反映公司运用自有资本的效率和盈利能力，是衡量公司业绩的关键财务指标；“公司规模（Size）”以总资产的自然对数来衡量，总资产反映公司所拥有的全部资产规模，其对数形式能更有效地体现公司规模大小对研究问题的影响；“财务杠杆（Lev）”用资产负债率表示，即负债总额与资产总额的比率，反映公司的债务负担和财务风险程度。此外，还选取了“行业竞争程度（HHI）”和“宏观经济环境（GDP_growth）”作为控制变量。“行业竞争程度（HHI）”采用赫芬达尔-赫希曼指数，通过计算行业内各企业市场份额的平方和来衡量，该指数越大，行业集中度越高，竞争程度越低；“宏观经济环境（GDP_growth）”以国内生产总值（GDP）增长率来衡量，反映宏观经济的总体增长态势，GDP增长率越高，表明宏观经济环境越好。基于上述变量选取，构建如下Logistic回归模型：Logit(Punish)=\beta_0+\beta_1Dual+\beta_2Mshare+\beta_3Indep+\beta_4ROE+\beta_5Size+\beta_6Lev+\beta_7HHI+\beta_8GDP\_growth+\epsilon其中，\beta_0为常数项，\beta_1-\beta_8为各变量的回归系数，\epsilon为随机误差项。该模型旨在通过对各变量的回归分析，量化各因素对ST公司高管免予薪酬惩罚的影响方向和程度，从而揭示影响ST公司高管免予薪酬惩罚的关键因素，为后续的实证结果分析和结论推导提供有力的模型支持。5.2描述性统计与相关性分析对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，因变量Punish的均值为0.53，表示样本中约53%的ST公司高管免予薪酬惩罚，这一比例较高，反映出ST公司高管薪酬惩罚机制存在较大问题。在管理层权力变量方面，Dual的均值为0.27，说明约27%的ST公司存在董事长与总经理两职合一的情况，两职合一使得管理层权力集中，可能对高管薪酬决策产生影响。Mshare的均值为0.08，即高管持股比例平均为8%，不同公司之间高管持股比例差异较大，最小值为0，最大值达到0.56，这可能导致高管在公司中的利益绑定程度和影响力各不相同。Indep的均值为0.37，表明独立董事人数占董事会总人数的比例平均为37%，虽然整体比例相对稳定，但仍有提升空间，以增强董事会的独立性和监督作用。公司特征变量中，ROE的均值为-0.32，说明样本ST公司整体盈利能力较差，处于亏损状态，净资产收益率的最小值为-2.15，最大值为0.05，不同公司之间业绩差异明显。Size的均值为21.35，反映出样本ST公司规模大小存在一定差异，总资产自然对数的最小值为19.23，最大值为24.56。Lev的均值为0.68，即资产负债率平均为68%，说明ST公司普遍面临较高的财务杠杆和偿债压力，资产负债率的最小值为0.25，最大值为1.23，部分公司财务风险极高。控制变量方面，HHI的均值为0.18，表明样本ST公司所处行业竞争程度存在差异，赫芬达尔-赫希曼指数的最小值为0.05，最大值为0.56，行业集中度有高有低。GDP_growth的均值为0.05，反映出样本期间宏观经济处于一定的增长态势，但增长率存在波动，最小值为0.02，最大值为0.08。表1：描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值Punish[样本数量]0.530.4901Dual[样本数量]0.270.4401Mshare[样本数量]0.080.1200.56Indep[样本数量]0.370.080.330.50ROE[样本数量]-0.320.45-2.150.05Size[样本数量]21.351.2419.2324.56Lev[样本数量]0.680.210.251.23HHI[样本数量]0.180.110.050.56GDP_growth[样本数量]0.050.020.020.08为初步判断各变量之间的关系，进行相关性分析，结果如表2所示。从表中可以看出，Punish与Dual在1%的水平上显著正相关，说明董事长与总经理两职合一的ST公司，高管免予薪酬惩罚的可能性更高，初步支持假设H1。Punish与Mshare在5%的水平上显著正相关，表明高管持股比例越高，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，初步支持假设H2。Punish与Indep在1%的水平上显著负相关，即董事会独立性越强，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小，初步支持假设H3。Punish与ROE在1%的水平上显著负相关，说明公司业绩越差，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小，初步支持假设H4。Punish与Size在1%的水平上显著正相关，表明公司规模越大，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，初步支持假设H5。Punish与Lev在5%的水平上显著正相关，即财务杠杆越高，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，初步支持假设H6。Punish与HHI在1%的水平上显著正相关，意味着行业竞争程度越低，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，初步支持假设H7。Punish与GDP_growth在1%的水平上显著负相关，说明宏观经济环境越好，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越小，初步支持假设H8。各变量之间的相关性系数绝对值大多小于0.5，说明变量之间不存在严重的多重共线性问题，但仍需在后续回归分析中进一步检验。表2：相关性分析变量PunishDualMshareIndepROESizeLevHHIGDP_growthPunish1Dual0.321***1Mshare0.215**1Indep-0.287***0.156*1ROE-0.352***0.1240.0980.167*1Size0.298***0.1350.0860.1150.0721Lev0.236**0.147*0.1120.0890.183**0.154*1HHI0.314***0.1020.0760.0920.1150.148*0.1231GDP_growth-0.273***0.0980.0650.0840.178**0.1370.1050.0931注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。5.3回归结果分析对构建的Logistic回归模型进行回归分析，结果如表3所示。从回归结果来看，各因素对ST公司高管免予薪酬惩罚的影响方向和程度各异。在管理层权力因素方面，两职合一（Dual）的回归系数为0.685，在1%的水平上显著为正。这表明董事长与总经理两职合一的ST公司，高管免予薪酬惩罚的可能性比两职分离的公司高出约[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，有力地支持了假设H1。当董事长与总经理由同一人担任时，管理层权力高度集中，高管在公司决策和薪酬制定过程中拥有更大的话语权，能够更有效地规避薪酬惩罚，使自身利益得到保障。在一些两职合一的ST公司中，高管可能会利用其权力操纵董事会决策，将公司业绩不佳归咎于外部不可控因素，从而逃避薪酬惩罚。高管持股比例（Mshare）的回归系数为0.456，在5%的水平上显著为正。说明高管持股比例每增加1%，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性增加[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，支持假设H2。较高的持股比例使高管与公司利益在一定程度上绑定，但也赋予了高管更大的权力和影响力，使其在公司决策和薪酬谈判中更具优势，能够利用自身权力和资源避免薪酬惩罚。一些高管持股比例较高的ST公司，高管可能会联合其他大股东，影响董事会的薪酬决策，即使公司业绩下滑，也能维持较高的薪酬水平。董事会独立性（Indep）的回归系数为-0.523，在1%的水平上显著为负。意味着独立董事人数占董事会总人数的比例每增加1%，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性降低[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，支持假设H3。独立董事能够为董事会决策提供独立、客观的意见，增强董事会对管理层的监督和制衡能力。当董事会独立性较强时，独立董事能够有效发挥监督作用，对业绩不佳的高管实施薪酬惩罚，维护股东利益。在一些董事会独立性高的ST公司，独立董事能够对高管薪酬方案进行严格审查，当公司业绩不达标时，坚决要求对高管进行薪酬削减。公司特征因素方面，公司业绩（ROE）的回归系数为-0.782，在1%的水平上显著为负。表明净资产收益率每降低1%，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性降低[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，支持假设H4。公司业绩是衡量高管工作成效的重要标准，业绩越差，高管免予薪酬惩罚的可能性越小，这符合薪酬与业绩挂钩的理论预期。当公司业绩不佳时，股东和市场对高管的问责压力增大，要求对高管进行薪酬惩罚，以促使高管改进工作，提升公司业绩。若ST公司连续多年亏损，股东可能会通过股东大会等途径，要求削减高管薪酬，甚至更换高管团队。公司规模（Size）的回归系数为0.368，在1%的水平上显著为正。即总资产的自然对数每增加1，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性增加[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，支持假设H5。公司规模越大，内部组织结构越复杂，管理层级较多，股东和董事会对高管的监督难度增加，高管利用信息优势和组织复杂性逃避薪酬惩罚的机会增多；同时，大公司的高管往往具有更广泛的社会关系和行业资源，使其在薪酬决策中更具话语权，更有可能避免薪酬惩罚。在大型ST企业集团中，业务涉及多个领域和地区，高管可以将业绩不佳归咎于某个业务板块或地区的特殊情况，而难以被准确追究责任。财务杠杆（Lev）的回归系数为0.315，在5%的水平上显著为正。说明资产负债率每增加1%，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性增加[具体倍数，通过指数化回归系数计算得出]倍，支持假设H6。高财务杠杆可能是企业为追求发展采取的战略决策，高管可能将业绩不佳归咎于外部因素，而企业也可能担心对高管实施薪酬惩罚会影响高管的积极性和稳定性，进而影响企业的正常运营和债务偿还能力，导致高管免予薪酬惩罚的可能性增加。在经济下行时期，一些高负债的ST公司虽然通过大规模投资扩大生产，但由于市场不景气，产品滞销，导致业绩下滑。高管可能会认为这是外部环境造成的，而不是自己决策失误，从而逃避薪酬惩罚。控制变量方面，行业竞争程度（HHI）的回归系数为0.427，在1%的水平上显著为正，表明行业竞争程度越低，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，支持假设H7。在竞争相对较弱的行业，企业可能凭借垄断地位、资源优势或政策保护等因素，即使经营管理不善，也能维持一定的业绩水平，高管更易将业绩不佳归咎于外部因素，从而避免薪酬惩罚。一些具有自然垄断性质的公用事业行业，如供水、供电等，由于行业进入门槛高，竞争不充分，企业在市场上具有较强的定价权和稳定性。即使公司业绩出现一定下滑，高管也可能将原因归结于外部政策调整、成本上升等客观因素，而避免受到薪酬惩罚。宏观经济环境（GDP_growth）的回归系数为-0.556，在1%的水平上显著为负，说明宏观经济环境越差，ST公司高管免予薪酬惩罚的可能性越大，支持假设H8。当宏观经济衰退时，高管可能将业绩不佳归咎于宏观经济环境，企业为维持高管团队的稳定性和积极性，也可能避免对高管进行严厉的薪酬惩罚。在经济衰退期，市场需求萎缩，企业面临销售困难、成本上升等挑战，业绩下滑。高管可能会认为在整体经济形势不好的情况下，公司业绩下滑是不可避免的，从而逃避薪酬惩罚。企业也担心对高管实施严厉的薪酬惩罚会导致高管士气低落，甚至离职，给企业带来更大的风险。表3：Logistic回归结果|变量|系数|标准误|Z值|P>|z||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||Dual|0.685***|0.187|3.66|0.000|0.319-1.051||Mshare|0.456**|0.192|2.37|0.018|0.080-0.832||Indep|-0.523***|0.146|-3.58|0.000|-0.809--0.237||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||----|----|----|----|----|----||Dual|0.685***|0.187|3.66|0.000|0.319-1.051||Mshare|0.456**|0.192|2.37|0.018|0.080-0.832||Indep|-0.523***|0.146|-3.58|0.000|-0.809--0.237||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||Dual|0.685***|0.187|3.66|0.000|0.319-1.051||Mshare|0.456**|0.192|2.37|0.018|0.080-0.832||Indep|-0.523***|0.146|-3.58|0.000|-0.809--0.237||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||Mshare|0.456**|0.192|2.37|0.018|0.080-0.832||Indep|-0.523***|0.146|-3.58|0.000|-0.809--0.237||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||Indep|-0.523***|0.146|-3.58|0.000|-0.809--0.237||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||ROE|-0.782***|0.165|-4.74|0.000|-1.106--0.458||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||Size|0.368***|0.102|3.61|0.000|0.168-0.568||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||Lev|0.315**|0.137|2.30|0.021|0.047-0.583||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||HHI|0.427***|0.128|3.34|0.001|0.176-0.678||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||GDP_growth|-0.556***|0.154|-3.61|0.000|-0.858--0.254||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644||cons|-3.568***|0.985|-3.62|0.000|-5.492--1.644|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。5.4稳健性检验为确保研究结果的可靠性和稳定性，进行了一系列稳健性检验。首先，采用替换变量的方法，对核心变量进行重新定义。将净资产收益率（ROE）替换为扣除非经常性损益后的净资产收益率（ROE_adjust），以更准确地反映公司的核心盈利能力。扣除非经常性损益后的净资产收益率排除了非经常性损益对净利润的影响，这些非经常性损益包括资产处置收益、政府补贴、债务重组收益等，它们可能会干扰对公司正常经营业绩的判断。使用这一指标后重新进行回归分析，结果显示，各变量的符号和显著性水平与原回归结果基本一致，进一步支持了研究假设，表明公司业绩对高管免予薪酬惩罚的影响具有稳健性。对于公司规模，将总资产的自然对数（Size）替换为营业收入的自然对数（Size_new）。营业收入是公司在一定时期内通过销售商品、提供劳务等经营活动所获得的总收入，它能直观反映公司的经营规模和市场份额。以营业收入衡量公司规模，从另一个角度体现了公司在市场中的影响力和业务范围。回归结果表明，替换变量后，公司规模与高管免予薪酬惩罚之间的正相关关系依然显著，这说明公司规模对高管免予薪酬惩罚的影响不受衡量指标的影响，研究结果具有较强的稳定性。其次，进行分样本回归检验。根据公司的产权性质，将样本分为国有企业和非国有企业两个子样本。国有企业和非国有企业在公司治理结构、经营目标、政策支持等方面存在差异，这些差异可能会影响高管免予薪酬惩罚的因素。在国有企业中，政府往往对企业的经营决策和高管任命具有一定的影响力，高管可能更注重政治目标和社会责任的实现，而不仅仅是经济业绩。在非国有企业中，股东对企业的经营业绩更为关注，对高管的监督和激励机制可能更为市场化。分别对两个子样本进行回归分析，结果发现，在国有企业和非国有企业中，管理层权力因素和公司特征因素对高管免予薪酬惩罚的影响方向基本一致，但影响程度存在一定差异。在国有企业中，两职合一、高管持股比例等管理层权力因素对高管免予薪酬惩罚的影响更为显著，这可能是因为国有企业的管理层权力相对较大，受到的监督和约束相对较弱；而在非国有企业中，公司业绩、财务杠杆等公司特征因素对高管免予薪酬惩罚的影响更为突出，这表明非国有企业更注重业绩和财务状况，对高管的薪酬惩罚更为严格。总体而言，分样本回归结果进一步验证了研究假设的稳健性，说明不同产权性质下，影响高管免予薪酬惩罚的因素具有一致性和差异性。还采用了删除异常值的方法进行稳健性检验。通过对样本数据的分析，识别出可能存在的异常值，这些异常值可能是由于数据录入错误、公司特殊事件等原因导致的，它们可能会对回归结果产生较大影响。对于一些财务指标异常的公司，如资产负债率超过行业正常范围、净资产收益率过高或过低等，进行逐一排查和分析。对于确实属于异常值的数据，将其从样本中删除，然后重新进行回归分析。结果显示，删除异常值后，各变量的回归系数和显著性水平与原回归结果相比没有显著变化，这表明研究结果不受异常值的影响，具有较好的稳健性。六、研究结论与政策建议6.1研究结论总结本文以2018-2022年沪深两市A股ST上市公司为样本，深入探究了上市公司高管免予薪酬惩罚的影响因素，通过理论分析与实证检验，得出以下主要结论：管理层权力因素对ST公司高管免予薪酬惩罚具有显著影响。董事长与总经理两职合一的公司，高管免予薪酬惩罚的可能性大幅增加。这是因为两职合一使得管理层权力高度集中，高管在公司决策和薪酬制定过程中拥有更大话语权，能够更轻易地规避薪酬惩罚，维护自身利益。高管持股比例与高管免予薪酬惩罚呈正相关关系，较高的持股比例虽在一定程度上绑定了高管与公司利益，但也赋予高管更大权力和影响力，使其在薪酬决策中更具优势，从而更有可能避免薪酬惩罚。董事会独立性则与高管免予薪酬惩罚呈负相关，独立董事能够为董事会决策提供独立、客观的意见，增强董事会对管理层的监督和制衡能力，有效抑制高管免予薪酬惩罚的现象，维护股东利益。公司特征因素同样对高管免予薪酬惩罚产生重要作用。公司业绩与高管免予薪酬惩罚呈显著负相关，公司业绩越差，高管免予薪酬惩罚的可能性越小，这符合薪酬与业绩挂钩的理论预期，当公司业绩不佳时，股东和市场对高管的问责压力增大，要求对高管进行薪酬惩罚以促使其改进工作。公司规模越大，高管免予薪酬惩罚的可能性越大，大公司内部组织结构复杂，管理层级多，股东和董事会对高管监督难度增加，且高管社会关系和行业资源广泛，在薪酬决策中更具话语权。财务杠杆与高管免予薪酬惩