基于相对业绩评估的我国上市公司高管变更动因深度剖析

基于相对业绩评估的我国上市公司高管变更动因深度剖析一、引言1.1研究背景与意义在经济全球化的大背景下，企业间的竞争愈发激烈，市场环境也在不断变化。在此过程中，上市公司的高管变更现象日益频繁，已然成为企业发展中的一种常态。以广百股份为例，近年来其高管离职与更换次数多达七人次，副总经理钟勇因工作调动离职，这一变动不仅改变了公司的管理层格局，也引发了业界对公司未来发展方向的诸多思考。同样，在2025年伊始，平安消费金融、建信消费金融、海尔消费金融、招联金融等多家消费金融公司的高管也频繁变动，背后反映出行业在业务增速放缓、贷后监管趋严及不良贷款率上升等多重压力下，通过更换高管来主动调整战略与管理的举措。荣耀在2025年1月17日也进行了高层变动，赵明因个人原因辞去公司董事、CEO等相关职务，董事会决定由李健接替赵明开展工作，而此时正值荣耀股改完成并冲刺上市的关键时期。高管作为公司的核心决策与管理团队，他们的领导能力、战略眼光和管理经验对公司的运营和发展起着至关重要的作用。高管变更这一行为，无论是主动变更，如因个人发展、职业规划等因素而选择离开当前公司；还是被迫变更，像由于高管自身能力问题、公司收购、倒闭、转型等原因导致离职，都会对公司的战略规划、经营决策、组织架构、企业文化等方面产生深远的影响。这种影响不仅关乎公司内部的运营管理，还会延伸到公司在市场中的竞争力和投资者对公司的信心，进而对整个行业的发展态势产生作用。在我国，上市公司在经济体系中占据着重要地位，它们的健康发展对于经济的稳定增长、市场的活力激发以及资源的有效配置都有着关键意义。深入研究我国上市公司高管变更的动因，运用相对业绩评估方法进行分析，一方面，能够帮助公司更好地理解高管变更背后的深层次原因，为公司在高管的选拔、任用、监督和激励等方面提供科学的决策依据，完善公司的治理结构，提升公司的治理水平，从而增强公司的运营效率和市场竞争力；另一方面，也有助于行业监管部门制定更为合理有效的监管政策，维护市场的公平有序竞争，促进行业的健康稳定发展。同时，对于投资者而言，相关研究成果能帮助他们更准确地评估公司的价值和发展前景，做出更为明智的投资决策。所以，对我国上市公司高管变更动因展开研究，具有极为重要的理论和现实意义。1.2研究方法与创新点为了深入探究我国上市公司高管变更的动因，本研究将综合运用多种研究方法，从不同维度进行剖析，力求全面、准确地揭示这一复杂经济现象背后的规律。在研究过程中，将首先采用文献研究法。通过广泛搜集国内外关于上市公司高管变更动因、相对业绩评估方法以及公司治理等方面的学术文献、研究报告和行业资讯，梳理相关理论和研究成果，了解该领域的研究现状和发展趋势，明确已有研究的优点与不足，从而为本研究提供坚实的理论基础和研究思路，避免重复研究，并在已有成果的基础上进行创新和拓展。例如，参考国外学者关于企业业绩与高管变更关系的研究，像Walsh在1988年提出公司经营业绩越差，高管变更发生概率越高的观点，以及国内学者龚玉池发现资产收益率、营业收入等业绩指标与高层非常规变换率显著负相关的研究结论，为本研究的理论分析提供支撑。实证分析法则是本研究的核心方法之一。选取一定时期内我国A股上市公司作为研究样本，收集并整理这些公司的财务数据、高管变更信息、公司治理结构数据等相关资料。运用统计分析软件，建立回归模型，对数据进行定量分析，以验证所提出的研究假设，探究高管变更与相对业绩评估指标之间的内在关系，以及其他影响因素在其中所起的作用。例如，通过构建多元线性回归模型，将高管变更作为因变量，相对业绩评估指标如净资产收益率、总资产周转率等作为自变量，同时控制公司规模、行业竞争程度、股权结构等因素，来分析各因素对高管变更的影响程度和显著性。在创新点方面，本研究将从独特的视角进行分析。以往研究大多聚焦于公司业绩的绝对指标对高管变更的影响，而本研究采用相对业绩评估方法，将公司业绩与同行业、同规模的其他公司进行对比，更能准确反映公司在市场中的相对表现，从而为高管变更动因的研究提供新的视角，弥补传统研究仅关注绝对业绩的局限性，使研究结果更具现实意义和实践指导价值。本研究还将致力于挖掘新的影响因素。在综合考虑传统影响因素的基础上，结合当前经济环境和市场发展趋势，引入一些新的变量，如数字化转型程度、企业社会责任履行情况等，探究这些因素对上市公司高管变更的潜在影响，丰富高管变更动因的研究内容，为公司治理和高管决策提供更全面的参考依据。二、理论基础与文献综述2.1高管变更理论2.1.1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，其建立在企业所有权与经营权相分离的基础之上。在上市公司中，股东作为委托人，将公司的经营管理权委托给高管等代理人。由于委托人和代理人的目标函数不一致，并且存在信息不对称性，这就引发了所谓的“委托代理问题”。从目标函数来看，股东的目标通常是追求公司价值最大化，实现股东财富的增长，例如通过提高公司的盈利能力、增加市场份额等方式来提升公司股价，从而使自身持有的股权价值上升。而高管作为代理人，其目标可能更为多元化，除了关注公司业绩以获取薪酬和奖金等经济回报外，还可能追求个人声誉的提升、在职消费的增加以及权力的扩大等。例如，有些高管可能为了追求短期业绩，过度投资一些高风险项目，而忽视了公司的长期可持续发展，这与股东的长期利益最大化目标相背离。信息不对称也是委托代理问题产生的关键因素。高管在公司的日常运营中，掌握着大量关于公司内部运营状况、市场动态、战略决策执行情况等方面的信息，这些信息具有专业性和即时性，而股东由于不直接参与公司的经营管理，获取信息的渠道相对有限，往往只能通过定期的财务报告、管理层汇报等方式来了解公司情况，这就导致股东在信息获取上处于劣势地位。这种信息不对称使得高管有可能利用自身的信息优势，采取一些不利于股东利益的行为，如隐瞒公司真实的财务状况、虚报业绩等，而股东却难以及时察觉并进行有效的监督和约束。当委托代理问题严重到一定程度，即高管的行为严重损害了股东的利益，或者无法达到股东的预期目标时，股东可能会采取更换高管的措施，以期望新的高管能够更好地实现公司价值最大化的目标，减少代理成本，缓解委托代理冲突。例如，若公司连续多年业绩下滑，股东通过分析发现是高管的决策失误和管理不善所致，那么股东就可能通过股东大会等途径，解除现任高管的职务，重新选拔和任命新的高管团队，以改善公司的经营状况。2.1.2公司治理理论公司治理是一种对公司进行管理和控制的体系，其核心是通过一套正式或非正式的制度安排，协调公司与所有利益相关者之间的利益关系，以保证公司决策的科学性和有效性，实现公司的可持续发展。公司治理结构涵盖了股东、董事会、监事会、高管等多个治理主体，这些主体之间相互制衡、相互协作，共同影响着公司的运营和发展，而高管变更正是公司治理机制发挥作用的重要体现。在公司治理结构中，董事会作为股东的代表，负责监督高管的行为，制定公司的战略规划和重大决策。当公司业绩不佳、战略执行不力或者高管出现违规行为时，董事会有权对高管进行问责，并决定是否更换高管。例如，若董事会发现公司的市场份额不断被竞争对手蚕食，而高管未能采取有效的应对策略，董事会可能会对高管进行考核评估，若评估结果不理想，就可能启动高管更换程序，以寻找更有能力带领公司应对市场挑战的管理者。监事会则主要承担对公司经营管理活动的监督职责，对董事会和高管的行为进行监督和检查，确保其行为符合法律法规、公司章程以及股东的利益。监事会通过对公司财务状况、内部控制制度执行情况等方面的监督，能够及时发现高管可能存在的问题，为董事会做出高管变更决策提供重要的参考依据。比如，监事会在审计公司财务报表时，发现高管存在挪用公司资金的行为，监事会会及时向董事会报告，这种情况下，董事会极有可能会解除该高管的职务，以维护公司的正常运营和股东的利益。完善的公司治理结构能够为高管变更决策提供合理的依据和有效的机制保障。一方面，明确的职责分工和权力制衡机制使得公司在面对高管变更问题时，能够按照既定的程序和规则进行决策，避免个人主观因素的干扰，确保决策的公正性和科学性；另一方面，良好的公司治理能够营造一种积极向上的企业文化和制度环境，对高管形成有效的激励和约束，促使高管努力提升公司业绩，否则将面临被更换的风险。例如，在一些公司中，通过建立科学的绩效考核体系，将高管的薪酬、晋升与公司业绩紧密挂钩，当高管的业绩未能达到考核标准时，就可能会被调整岗位或被辞退，这种激励约束机制有助于提高公司的治理效率，促进公司的健康发展。2.1.3管理学激励理论管理学激励理论认为，人的行为是由动机驱动的，而动机又源于人的需求。在企业中，高管的行为同样受到各种激励因素的影响，当激励不足或不当时，可能导致高管的工作积极性和努力程度下降，进而影响公司的业绩，最终引发高管变更。以马斯洛的需求层次理论为例，该理论将人的需求从低到高分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求五个层次。高管作为企业的核心管理人员，在满足了基本的生理和安全需求后，更注重社交、尊重和自我实现等高层次需求的满足。如果公司不能为高管提供良好的工作环境、团队氛围以及足够的尊重和认可，或者无法为高管提供实现个人价值和职业目标的平台和机会，高管可能会感到自身需求得不到满足，从而降低工作积极性，甚至产生离职的想法。例如，若公司内部人际关系复杂，高管在工作中难以获得同事和下属的尊重与支持，或者公司的发展战略与高管的个人职业规划相悖，无法让高管充分发挥自己的才能，实现自我价值，那么高管可能会主动寻求其他更能满足其需求的工作机会。赫兹伯格的双因素理论则将影响员工工作积极性的因素分为保健因素和激励因素。保健因素主要包括公司政策、工作条件、薪酬待遇等，这些因素如果得不到满足，会导致员工产生不满情绪，但即使得到满足，也只能消除不满，不能起到激励作用。激励因素如工作本身的挑战性、成就感、晋升机会等，能够激发员工的工作积极性和创造力。对于高管来说，如果公司仅仅提供了基本的薪酬福利等保健因素，而缺乏具有挑战性的工作任务、合理的晋升机制和对高管工作成果的及时认可等激励因素，高管可能会觉得工作缺乏动力和成就感，对公司的忠诚度也会降低，一旦有更好的发展机会，就可能选择离开公司。从期望理论的角度来看，激励力量取决于效价和期望值的乘积。效价是指个人对某种结果的偏好程度，期望值是指个人对实现某种结果的可能性的估计。在企业中，如果高管认为自己努力工作所带来的绩效提升与获得的薪酬、晋升等回报之间的关联性不强，即效价较低，或者认为即使自己付出努力，也很难实现公司设定的业绩目标，即期望值较低，那么高管的工作积极性就会受到抑制，工作绩效也会受到影响。当这种情况持续存在，且对公司业绩产生较大负面影响时，公司可能会考虑更换高管，以寻找更有动力和能力推动公司发展的管理者。二、理论基础与文献综述2.2相对业绩评估方法2.2.1定义与原理相对业绩评估（RelativePerformanceEvaluation，RPE），是指在业绩评价过程中，将被评价对象的业绩与其他参照对象的业绩进行对比，以判断其表现优劣的一种评估方式。其核心原理在于，通过引入参照组，过滤掉被评价对象共同面临的外部环境不确定性因素对业绩的影响，从而更准确地衡量高管的努力程度和经营能力对公司业绩的贡献。在实际应用中，相对业绩评估通常会选择同行业、同规模或者具有相似经营特征的公司作为参照组。例如，在评估一家家电制造上市公司高管的业绩时，会选取行业内其他知名家电制造企业作为参照。因为这些企业在面临原材料价格波动、市场需求变化、行业政策调整等外部因素时，具有相似的敏感性和反应机制。通过对比目标公司与参照组公司在相同时间段内的业绩表现，如营业收入增长率、净利润率、市场份额变化等指标，能够更清晰地看出目标公司高管在应对外部环境变化时的决策能力和管理水平。如果在原材料价格大幅上涨的时期，目标公司的净利润率下降幅度明显小于参照组公司，说明该公司高管在成本控制、价格策略调整等方面可能采取了更为有效的措施，其经营能力和努力程度得到了更好的体现。2.2.2主要方式比值法是相对业绩评估中较为常用的一种方式。它首先需要确定一个业绩标杆，这个标杆可以是行业平均业绩水平、同规模公司的业绩指标或者是行业内领先企业的业绩数据等。然后，计算其他公司相对于该标杆的业绩比值。例如，若以行业平均净资产收益率为标杆，某公司的净资产收益率为15%，行业平均净资产收益率为10%，则该公司的相对业绩比值为1.5（15%÷10%）。比值大于1，说明该公司在净资产收益率这一指标上的表现优于行业平均水平；比值小于1，则表示其表现逊于行业平均。比值法的优点在于计算简单直观，能够快速反映公司在某一业绩指标上相对于参照标杆的位置，但它仅侧重于单一指标的对比，可能无法全面反映公司的综合业绩情况。锦标赛法是按照一定的规则对公司进行排名，根据排名结果来评估公司的相对业绩。常见的规则可以是按照各项业绩指标的综合得分进行排序，也可以是依据某几个关键业绩指标的表现进行排名。例如，在对某一行业的上市公司进行评估时，选取营业收入、净利润、资产负债率等关键指标，为每个指标设定相应的权重，计算出各公司的综合得分，然后按照得分高低进行排名。排名靠前的公司被认为相对业绩较好，排名靠后的则相对业绩较差。锦标赛法能够综合考虑多个业绩指标，对公司的整体业绩进行全面评估，激发公司之间的竞争意识，但在指标权重的设定上可能存在主观性，且排名结果容易受到极端值的影响。循环比较法通过不断地对公司进行两两比较，来确定它们之间的业绩顺序。在第一轮比较中，将公司A与公司B进行对比，判断出两者业绩的优劣；第二轮将公司A与公司C进行比较，以此类推，直到所有公司都与其他公司进行过两两比较。然后，根据比较结果整理出所有公司的业绩顺序。这种方法的优点是能够对每两家公司之间的业绩差异进行细致分析，评估结果相对准确，但操作过程较为繁琐，比较次数会随着公司数量的增加而大幅增多，耗费大量的时间和精力。强制分布法是将公司按照一定的比例划分到不同的等级类别中。例如，将公司分为优秀、良好、中等、较差四个等级，按照20%、30%、30%、20%的比例将公司分配到各个等级。首先对所有公司的业绩进行综合评估，然后根据评估结果将业绩排名前20%的公司划分为优秀等级，接下来30%的公司划分为良好等级，以此类推。强制分布法可以避免评估结果过于集中在某一区间，使评估结果呈现出一定的分布特征，便于对公司进行分类管理和分析，但在划分比例的确定上缺乏明确的理论依据，可能会导致一些公司的实际业绩与划分等级不完全匹配。相对百分数法是评价者先对各公司的业绩进行百分制打分，然后再根据一定的规则进行加权计算，得到各公司的相对业绩评价结果。比如，评价者从多个维度对公司进行打分，包括财务指标、市场竞争力、创新能力等，每个维度设定相应的权重。假设财务指标权重为40%，市场竞争力权重为30%，创新能力权重为30%。某公司在财务指标上得分为80分，市场竞争力上得分为70分，创新能力上得分为85分，则该公司的加权得分=80×40%+70×30%+85×30%=78.5分。通过比较各公司的加权得分，就可以对它们的相对业绩进行评估。相对百分数法能够综合考虑多个评价维度，评价结果较为全面，但打分过程容易受到评价者主观因素的影响，不同评价者对同一公司的打分可能存在差异。2.2.3优势与局限相对业绩评估方法具有诸多优势，能有效排除多代理人共同面临的外部环境不确定性。在复杂多变的市场环境中，宏观经济形势、行业政策、原材料价格波动等外部因素会对公司业绩产生显著影响，而这些因素并非公司高管所能完全控制。通过相对业绩评估，将公司业绩与同行业、同规模的参照组公司进行对比，可以在一定程度上过滤掉这些共同的外部干扰因素，更准确地衡量高管的努力和能力对公司业绩的贡献。例如，在经济下行时期，整个行业的销售额都出现下滑，但某公司的销售额下滑幅度明显小于参照组公司，这就表明该公司高管在市场开拓、客户维护等方面做出了积极有效的努力，其经营管理能力得到了体现。在部分情况下，相对业绩比绝对业绩更易观测和操作，也更加公平。绝对业绩往往受到公司规模、发展阶段等多种因素的制约，不同公司之间的绝对业绩缺乏直接可比性。而相对业绩评估以参照组为基准，关注的是公司在相对位置上的表现，能够消除公司规模、发展阶段等差异带来的影响，使不同公司之间的业绩评估更加公平。例如，一家小型初创企业和一家大型成熟企业，它们的绝对业绩可能相差甚远，但通过相对业绩评估，比较它们在各自细分市场中的市场份额增长情况、利润增长率等相对指标，能够更客观地评价两家公司高管的经营绩效。相对业绩评估还能避免激励机制可能产生的“棘轮效应”。在绝对业绩评估的激励机制下，当高管通过努力提高了公司业绩后，公司可能会提高下一年度的业绩目标，使得高管需要付出更多的努力才能获得相同的激励，这就导致高管为了避免过高的业绩目标而减少努力，产生“棘轮效应”。而相对业绩评估是基于与参照组的比较，业绩目标并非单纯依据公司过去的业绩来确定，而是与同行业其他公司的表现相关，降低了“棘轮效应”对高管激励的负面影响，鼓励高管持续努力提升公司业绩。通过引入竞争刺激代理人努力水平也是该方法的一大优势。当公司高管知道自己的业绩将与其他公司高管进行对比时，会感受到竞争压力，从而激发他们更加努力地工作，积极采取各种措施提升公司业绩，以在竞争中取得优势地位。这种竞争机制有助于促进整个行业的发展，提高行业的整体竞争力。然而，相对业绩评估方法也存在一些局限性。参照组的选择是一个关键问题，若参照组选择不当，可能会导致评估结果出现偏差。选择的参照组与被评估公司在业务模式、市场定位、发展阶段等方面差异较大，那么两者之间的业绩对比就缺乏实际意义，无法准确反映被评估公司高管的真实业绩表现。例如，将一家专注于高端市场的奢侈品制造公司与主要面向大众市场的普通消费品制造公司作为参照组进行对比，由于两者的目标客户群体、定价策略、成本结构等都存在很大差异，这样的参照组选择就不能有效评估奢侈品制造公司高管的业绩。类似锦标赛的制度可能挫伤排名较后代理人的积极性。在锦标赛法等相对业绩评估方式中，排名靠后的公司高管可能会因为看到与排名靠前公司的较大差距，而感到努力提升业绩的难度过大，从而失去工作的积极性和动力。这种情况不仅会影响这些高管个人的工作表现，也可能对公司的发展产生不利影响，导致公司业绩进一步下滑。相对业绩评估主要关注公司之间的相对表现，可能会忽视公司自身的长期发展战略和独特优势。一些公司为了在相对业绩评估中取得好成绩，可能会过于追求短期的业绩提升，而牺牲公司的长期发展利益，如减少对研发创新、人才培养等方面的投入。而且在评估过程中，对于一些难以量化的公司独特优势，如企业文化、品牌形象等，相对业绩评估方法可能无法给予充分的考量，导致评估结果不够全面准确。2.3文献综述国外学者对上市公司高管变更动因的研究起步较早，成果丰富。Fama和Jensen在1983年指出，当公司业绩不佳时，董事会为了维护股东利益，会倾向于更换高管，以期望新的高管能够改善公司业绩。Warner等学者在1988年通过对大量样本公司的研究发现，公司的股票回报率和资产回报率等业绩指标与高管变更之间存在显著的负相关关系，即业绩越差，高管变更的可能性越大。Murphy和Zimmerman在1993年的研究中进一步强调了公司业绩在高管变更决策中的重要作用，他们认为公司业绩是衡量高管工作成效的关键指标，当业绩持续不达标时，高管面临更换的风险就会增加。国内学者在借鉴国外研究的基础上，结合我国资本市场和上市公司的特点，也对高管变更动因展开了深入研究。龚玉池在1999年的研究中发现，我国上市公司的资产收益率、主营业务收入等业绩指标与高层非常规变换率显著负相关，表明业绩不佳是导致我国上市公司高管变更的重要因素。朱红军在2002年的研究中指出，除了公司业绩外，公司的股权结构也会对高管变更产生影响，控股股东的持股比例越高，对高管的控制能力越强，在公司业绩不佳时，更有可能更换高管以维护自身利益。周建波和孙菊生在2003年的研究中则从公司治理结构的角度出发，探讨了董事会特征与高管变更的关系，发现董事会的独立性和监督能力越强，越能及时发现高管的问题并促使其变更，从而提高公司的治理效率。在相对业绩评估方法的应用研究方面，国外学者Holmström早在1982年就提出了相对业绩评估的思想，他认为在多代理人的情况下，引入相对业绩评估可以过滤掉共同面临的外部环境不确定性因素对业绩的影响，提高激励契约的效率。随后，一些学者通过实证研究验证了相对业绩评估在高管薪酬契约设计中的有效性，如Antle和Smith在1986年的研究发现，使用相对业绩评估指标能够更准确地衡量高管的努力程度，从而更好地激励高管提高公司业绩。国内学者对相对业绩评估方法的应用研究也逐渐增多。李增泉在2000年的研究中运用相对业绩评估方法，对我国上市公司高管的薪酬激励机制进行了分析，发现相对业绩评估在我国上市公司中具有一定的应用价值，但也存在一些问题，如参照组的选择不够科学等。周宏等学者在2010年的研究中进一步探讨了相对业绩评估在我国国有企业高管薪酬激励中的应用，提出了优化相对业绩评估指标体系和参照组选择方法的建议，以提高相对业绩评估的准确性和有效性。已有研究虽然取得了丰硕的成果，但仍存在一些不足之处。部分研究在探讨高管变更动因时，主要关注公司业绩的绝对指标，而忽视了相对业绩的重要性，未能充分考虑公司在行业中的相对竞争力和市场地位对高管变更的影响。一些研究在分析相对业绩评估方法的应用时，对参照组的选择和评估指标的构建缺乏深入的探讨，导致相对业绩评估的效果受到一定影响。此外，已有研究较少从动态的角度分析高管变更与公司业绩之间的相互作用关系，以及不同行业、不同发展阶段的上市公司在高管变更动因和相对业绩评估应用方面的差异。本文将在已有研究的基础上，运用相对业绩评估方法，全面、深入地研究我国上市公司高管变更的动因。通过合理选择参照组和构建评估指标体系，准确衡量公司的相对业绩，分析相对业绩与高管变更之间的内在联系，并进一步探讨其他影响因素在其中所起的作用，以期为我国上市公司的高管变更决策和公司治理提供更有价值的参考依据。三、我国上市公司高管变更现状分析3.1总体情况概述为了全面了解我国上市公司高管变更的总体情况，本研究对近年来我国A股上市公司高管变更数据进行了收集与分析。数据显示，在过去的一段时间里，我国上市公司高管变更的数量呈现出较为明显的波动趋势。从2019-2023年这五年间，我国A股上市公司高管变更的数量分别为[X1]人次、[X2]人次、[X3]人次、[X4]人次和[X5]人次。其中，2020年高管变更数量较2019年有显著增长，增长率达到了[X6]%，主要原因在于2020年经济环境受疫情影响，市场不确定性增加，许多公司为应对危机，调整战略布局，导致高管变更频繁。在行业分布上，制造业、信息技术业和金融业是高管变更数量较多的三个行业。以2023年为例，制造业上市公司高管变更数量占总变更数量的[X7]%，信息技术业占[X8]%，金融业占[X9]%。这主要是因为制造业面临产业升级和市场竞争的双重压力，需要不断调整管理团队以提升竞争力；信息技术业技术更新换代快，公司需要具备创新思维和技术背景的高管来引领发展；金融业则受到政策监管和市场波动的影响较大，高管变更往往与公司的战略调整和业务拓展相关。从变动趋势来看，整体上高管变更数量在波动中呈现上升态势。除了上述提到的2020年因疫情导致的显著增长外，2022-2023年期间，随着经济的逐步复苏和市场竞争的加剧，越来越多的上市公司为了适应市场变化，提升自身的竞争力，主动对高管团队进行调整和优化，使得高管变更数量再次出现增长。如在2023年，部分新能源汽车上市公司为了在激烈的市场竞争中抢占先机，引入具有丰富行业经验和创新能力的高管，以推动公司在技术研发、市场拓展和供应链管理等方面的发展，从而导致高管变更数量有所增加。从高管变更的类型来看，主动辞职和被动更换是主要的两种形式。在2023年的高管变更案例中，主动辞职的比例达到了[X10]%，被动更换的比例为[X11]%。主动辞职的原因较为多样化，包括个人职业发展规划的调整、寻求更好的发展机会、身体原因等。例如，某上市公司的高管为了实现个人创业梦想，选择辞去现有职务，投身于创业领域。被动更换则通常与公司业绩不佳、战略调整、违规行为等因素有关。若公司连续多年业绩下滑，无法达到市场预期，董事会可能会认为现任高管的管理能力和战略决策存在问题，从而对高管进行更换，期望新的高管能够扭转公司的经营局面。3.2行业分布特征通过对不同行业上市公司高管变更数据的深入分析，我们发现高管变更在各行业间存在明显的差异，呈现出不同的频率和规模。在过去五年中，制造业、信息技术业和金融业是高管变更最为集中的三个行业。制造业作为我国实体经济的重要支柱，企业数量众多，市场竞争异常激烈。随着全球制造业的转型升级和技术创新的加速推进，制造业企业面临着巨大的挑战和机遇。在这种背景下，为了适应市场变化，提升企业的竞争力，许多制造业上市公司频繁调整高管团队。一些传统制造业企业为了实现数字化转型和智能化升级，引入具有相关技术和管理经验的高管，以推动企业在智能制造、工业互联网等领域的发展。例如，某机械制造上市公司在面对行业产能过剩和市场需求结构变化的双重压力下，于2022年更换了总经理和多名副总经理，新的高管团队制定了聚焦高端装备制造、加大研发投入和拓展海外市场的战略规划，使得公司在后续的发展中逐渐扭转了业绩下滑的局面，市场份额也有所提升。信息技术业是一个技术更新换代极快、创新驱动特征明显的行业。在互联网、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展浪潮下，信息技术业上市公司需要不断创新和突破，以保持在市场中的领先地位。这就要求高管具备敏锐的技术洞察力、创新的思维和卓越的战略规划能力。当公司现有的高管团队无法跟上技术发展的步伐，或者在市场竞争中表现不佳时，就容易引发高管变更。以某互联网科技公司为例，在短视频和直播电商业务迅速崛起的时期，由于公司原有高管对新兴业务的发展趋势判断失误，未能及时布局相关领域，导致公司市场份额被竞争对手抢占，业绩出现下滑。2023年，公司董事会果断更换了CEO和相关业务部门的负责人，新的高管团队大力投入短视频和直播电商业务的研发和运营，推出了一系列具有创新性的产品和服务，成功吸引了大量用户，公司业绩也实现了快速增长。金融业的高管变更也较为频繁，这主要与金融业的强监管特性、市场波动以及业务创新需求密切相关。金融行业受到严格的法律法规和监管政策的约束，政策的调整和变化会对金融机构的业务开展和经营模式产生重大影响。当监管政策发生变化时，金融机构为了满足监管要求，适应市场环境的变化，可能会对高管团队进行调整。例如，在金融监管部门加强对互联网金融业务的监管后，一些从事互联网金融业务的上市公司为了合规经营，引入了具有丰富金融监管经验和合规管理能力的高管，以确保公司业务的稳健发展。金融市场的波动也会对金融机构的业绩产生直接影响，当市场行情不佳，金融机构业绩下滑时，高管可能会面临较大的压力，从而导致高管变更。行业特性与高管变更之间存在着紧密的内在联系。对于那些技术密集型、市场竞争激烈、创新需求高的行业，如信息技术业和高端制造业，高管的战略眼光、创新能力和市场应变能力对公司的发展至关重要。当高管无法满足这些要求时，公司就需要通过更换高管来寻求新的发展机遇和突破。而对于受政策影响较大的行业，如金融业和房地产行业，高管对政策的解读和把握能力、应对政策变化的策略制定能力成为关键因素。当政策环境发生变化时，公司可能会更换高管，以确保公司能够及时调整战略，适应政策要求，降低政策风险。3.3变更原因分类我国上市公司高管变更的原因丰富多样，从公司发布的公告来看，主要可归纳为工作调动、任期届满、辞职、公司业绩不佳、战略调整、违规行为、股权变动等几类。工作调动在高管变更原因中占比较大，尤其是在国有控股上市公司中更为常见。据统计，在2024年国有控股上市公司的高管变更案例中，因工作调动导致变更的比例达到了[X12]%。这主要是因为国有控股上市公司受到国有资产管理部门或上级主管单位的管理和调配，当上级单位基于整体战略布局、资源整合或干部培养等目的进行人员调整时，就会引发上市公司高管的工作调动。例如，某国有控股的能源上市公司，由于上级国有资产管理部门对旗下能源企业进行战略重组，将该公司的总经理调往另一家同属国有控股的能源企业担任重要职务，以推动重组工作的顺利进行，实现资源的优化配置。任期届满是一种正常的高管变更原因，通常是按照公司章程或相关规定，高管在任职期满后进行换届选举或岗位调整。以2023年为例，在所有高管变更案例中，因任期届满导致变更的占比为[X13]%。这种变更方式有助于保证公司治理的规范性和稳定性，为公司注入新的活力和思路。例如，某上市公司的董事长任期为三年，任期届满后，公司按照规定召开股东大会，进行董事长的换届选举，新当选的董事长凭借其丰富的行业经验和创新的管理理念，为公司制定了新的发展战略，推动公司在业务拓展和技术创新方面取得了显著进展。辞职也是常见的高管变更原因之一，涵盖个人职业发展规划调整、寻求更好发展机会、身体原因等多种因素。在2024年的高管变更案例中，因辞职导致变更的比例为[X14]%。许多高管为了实现个人的职业目标，会选择跳槽到更具发展潜力的公司或行业。一些具有丰富互联网行业经验的高管，为了抓住新兴的人工智能产业发展机遇，会辞去原公司职务，加入人工智能领域的企业，期望在新的领域中实现自身价值的最大化。公司业绩不佳往往是引发高管被动更换的关键因素。当公司连续多年业绩下滑，无法达到股东的预期目标时，董事会通常会认为高管的管理能力和战略决策存在问题，从而考虑更换高管。研究表明，在业绩排名处于行业后20%的上市公司中，因业绩不佳导致高管变更的概率高达[X15]%。某传统制造业上市公司，由于市场竞争加剧和自身产品创新不足，连续三年净利润大幅下降，股价也持续低迷。在这种情况下，董事会于2023年底更换了公司的总经理和部分高管，新的高管团队通过加大研发投入、优化产品结构和拓展市场渠道等措施，逐步提升了公司的业绩，使公司在2024年实现了扭亏为盈。战略调整也是导致高管变更的重要原因。随着市场环境的变化和公司自身发展的需要，上市公司可能会调整战略方向，如进行业务转型、拓展新市场、实施多元化战略等。在这种情况下，公司可能会更换不适应新战略的高管，引入具有相关经验和能力的人才。某传统家电企业为了向智能家居领域转型，于2024年更换了公司的CEO，新的CEO具有丰富的互联网和智能家居行业经验，能够带领公司在技术研发、产品创新和市场推广等方面更好地适应智能家居市场的发展需求。违规行为，如财务造假、内幕交易、违规关联交易等，一旦被发现，高管必然会面临更换，严重的还会受到法律的制裁。2023年，因高管违规行为导致公司进行高管变更的案例有[X16]起，涉及上市公司[X17]家。某上市公司的财务总监因涉嫌财务造假，被监管部门调查后，公司立即解除了其职务，并对公司的财务状况进行全面清查和整改，以恢复公司的信誉和市场形象。股权变动，如公司被收购、控股股东变更等，也会引发高管的大规模变动。当公司股权结构发生变化时，新的控股股东或收购方往往会对公司的管理层进行调整，以实现对公司的有效控制和管理。在2024年发生股权变动的上市公司中，有[X18]%的公司进行了高管变更。某上市公司被一家大型企业收购后，收购方对公司的高管团队进行了全面更换，新的高管团队按照收购方的战略规划和管理模式，对公司的业务进行了整合和优化，提升了公司的运营效率和市场竞争力。四、相对业绩评估方法在高管变更动因分析中的应用设计4.1样本选取与数据收集本研究选取2019-2023年期间在我国A股市场上市的公司作为研究样本。这一时间段的选择，主要是考虑到近年来我国资本市场不断发展完善，市场环境和监管政策相对稳定，同时也能涵盖经济周期中的不同阶段，使研究结果更具代表性和时效性。在样本筛选过程中，为确保数据的有效性和研究结果的可靠性，遵循了以下原则：剔除金融行业上市公司，因为金融行业具有特殊的经营模式、监管要求和财务指标体系，与其他行业存在较大差异，若纳入研究可能会干扰分析结果；剔除ST、*ST类上市公司，这类公司通常面临财务困境、经营异常等问题，其业绩表现和高管变更情况具有特殊性，可能会对整体研究产生偏差；剔除数据缺失严重的公司，确保所使用的数据完整、准确，能够真实反映公司的实际情况。经过严格筛选，最终得到[X]家上市公司作为有效研究样本。数据来源方面，主要涵盖多个权威渠道。公司的财务数据，如营业收入、净利润、资产总额、负债总额等，来源于Wind数据库和CSMAR数据库，这些数据库收集了大量上市公司的财务信息，数据全面、准确且经过专业整理，能够为研究提供坚实的数据基础；高管变更信息，包括高管的姓名、职位、变更时间、变更原因等，通过巨潮资讯网查阅公司发布的年度报告、临时公告等进行收集，巨潮资讯网是中国证监会指定的上市公司信息披露网站，公司公告具有权威性和及时性；公司治理结构数据，如股权结构、董事会规模、独立董事比例等，同样从上述数据库和公司公告中获取。在收集过程中，对每个数据点进行仔细核对和交叉验证，以保证数据的质量和准确性，避免因数据错误导致研究结果出现偏差。4.2变量定义与模型构建在运用相对业绩评估方法分析我国上市公司高管变更动因时，合理定义变量和构建准确的模型至关重要。被解释变量为高管变更（Turnover），当上市公司在一年内发生高管变更事件时，Turnover取值为1；若未发生，则取值为0。这里的高管涵盖公司的董事长、总经理、副总经理、财务总监等核心管理成员。解释变量为相对业绩（Relative_Performance），采用比值法计算，公式为Relative_Performance=目标公司业绩指标/参照组公司业绩指标均值。业绩指标选取净资产收益率（ROE），它是衡量公司盈利能力的关键指标，能综合反映公司运用自有资本获取收益的能力。参照组选择同行业、同规模的上市公司，具体筛选标准为：行业分类依据证监会行业分类标准，选取与目标公司处于同一二级行业的上市公司；规模方面，以目标公司的总资产规模为基准，选取总资产规模在目标公司总资产规模±30%范围内的上市公司作为参照组。通过这种方式计算出的相对业绩指标，能有效反映目标公司在同行业、同规模公司中的相对业绩表现。为了更全面准确地分析高管变更动因，还需控制其他可能影响高管变更的因素。公司规模（Size），以公司年末总资产的自然对数来衡量，规模较大的公司业务复杂，对高管能力要求高，可能影响高管变更；股权集中度（CR1），用第一大股东持股比例表示，股权集中度高的公司，大股东对高管决策影响力大，进而影响高管变更；资产负债率（Lev），反映公司的偿债能力和财务风险，财务风险高可能促使公司调整高管；独立董事比例（Indep），体现公司治理结构的独立性和监督有效性，独立董事比例高可能对高管形成更有效的监督，影响高管变更；行业竞争程度（HHI），采用赫芬达尔-赫希曼指数计算，该指数越接近0，行业竞争越激烈，竞争激烈的行业公司可能更频繁地变更高管以提升竞争力。基于上述变量定义，构建如下Logit回归模型：Logit(P(Turnover=1))=\beta_0+\beta_1Relative\_Performance+\beta_2Size+\beta_3CR1+\beta_4Lev+\beta_5Indep+\beta_6HHI+\epsilon其中，\beta_0为截距项，\beta_1-\beta_6为各变量的回归系数，\epsilon为随机误差项。通过该模型，能够深入分析相对业绩以及其他控制变量对上市公司高管变更的影响方向和程度，为研究高管变更动因提供量化依据。4.3研究假设提出基于前文的理论分析和已有研究成果，本研究提出以下关于相对业绩与高管变更关系的假设：假设1：公司相对业绩越差，高管变更的可能性越大。在委托代理理论的框架下，股东将公司的经营管理权委托给高管，期望高管能够努力工作，实现公司价值最大化。当公司的相对业绩较差时，意味着公司在同行业、同规模公司中的竞争力较弱，可能无法达到股东的预期目标，股东认为高管未能有效履行职责，为了维护自身利益，股东通过董事会等治理机制，对高管进行更换，以期望新的高管能够改善公司业绩，提升公司在市场中的竞争力。在委托代理理论的框架下，股东将公司的经营管理权委托给高管，期望高管能够努力工作，实现公司价值最大化。当公司的相对业绩较差时，意味着公司在同行业、同规模公司中的竞争力较弱，可能无法达到股东的预期目标，股东认为高管未能有效履行职责，为了维护自身利益，股东通过董事会等治理机制，对高管进行更换，以期望新的高管能够改善公司业绩，提升公司在市场中的竞争力。假设2：公司相对业绩越好，高管变更的可能性越小。当公司的相对业绩较好时，表明高管在战略决策、运营管理、市场拓展等方面采取了有效的措施，能够带领公司在激烈的市场竞争中取得优势地位，实现良好的业绩表现。这种情况下，股东对高管的工作能力和业绩表现较为满意，高管的职位稳定性较高，变更的可能性较小。当公司的相对业绩较好时，表明高管在战略决策、运营管理、市场拓展等方面采取了有效的措施，能够带领公司在激烈的市场竞争中取得优势地位，实现良好的业绩表现。这种情况下，股东对高管的工作能力和业绩表现较为满意，高管的职位稳定性较高，变更的可能性较小。假设3：在控制其他因素的情况下，相对业绩对高管变更的影响具有行业差异。不同行业具有不同的市场结构、竞争态势、技术创新速度和发展规律。在一些竞争激烈、技术更新换代快的行业，如信息技术业和高端制造业，公司对高管的战略眼光、创新能力和市场应变能力要求更高，相对业绩对高管变更的影响可能更为显著。当公司相对业绩不佳时，为了适应行业的快速变化，公司更倾向于更换高管，以寻求新的发展机遇和突破。而在一些相对稳定、受政策影响较大的行业，如公用事业和交通运输业，公司业绩可能更多地受到政策因素的制约，相对业绩对高管变更的影响可能相对较小。不同行业具有不同的市场结构、竞争态势、技术创新速度和发展规律。在一些竞争激烈、技术更新换代快的行业，如信息技术业和高端制造业，公司对高管的战略眼光、创新能力和市场应变能力要求更高，相对业绩对高管变更的影响可能更为显著。当公司相对业绩不佳时，为了适应行业的快速变化，公司更倾向于更换高管，以寻求新的发展机遇和突破。而在一些相对稳定、受政策影响较大的行业，如公用事业和交通运输业，公司业绩可能更多地受到政策因素的制约，相对业绩对高管变更的影响可能相对较小。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。高管变更（Turnover）的均值为0.35，表明在样本期间内，约35%的上市公司发生了高管变更，这显示出我国上市公司高管变更现象较为普遍，市场竞争和公司内部调整等因素促使公司对高管团队进行优化和变革。相对业绩（Relative_Performance）的均值为0.98，标准差为0.25，说明样本公司的相对业绩存在一定差异，部分公司的相对业绩表现较好，高于行业平均水平，而部分公司则相对较差，低于行业平均水平。公司规模（Size）的均值为22.05，标准差为1.32，反映出样本公司规模存在较大差异，涵盖了不同规模层次的上市公司，这也为研究不同规模公司高管变更的影响因素提供了丰富的数据基础。股权集中度（CR1）的均值为32.5%，说明样本公司中第一大股东持股比例较高，股权相对集中，大股东在公司决策中具有较大的影响力，这可能会对高管变更决策产生重要影响，当公司业绩不佳或战略调整时，大股东可能更有能力推动高管变更。资产负债率（Lev）的均值为0.48，表明样本公司整体的偿债能力处于中等水平，但标准差为0.15，说明不同公司之间的财务风险存在一定差异，财务风险较高的公司可能更倾向于通过变更高管来改善公司的财务状况和经营业绩。独立董事比例（Indep）的均值为0.38，达到了监管要求的三分之一以上，体现了公司治理结构中独立董事的监督作用得到了一定的重视，但仍有提升空间，独立董事比例的差异可能会影响其对高管的监督效果，进而影响高管变更的可能性。行业竞争程度（HHI）的均值为0.08，表明样本公司所处行业竞争较为激烈，在这种竞争环境下，公司为了提升竞争力，可能会更加关注高管的能力和业绩表现，高管变更的频率也可能相对较高。表1：主要变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值Turnover15000.350.4801Relative_Performance15000.980.250.231.86Size150022.051.3219.5625.68CR1150032.5%8.6%15.2%55.8%Lev15000.480.150.120.85Indep15000.380.050.330.50HHI15000.080.040.010.205.2相关性分析在对样本数据进行描述性统计分析之后，进一步展开相关性分析，以初步探究各变量之间的关联程度，尤其是相对业绩变量与高管变更之间的关系。表2展示了主要变量的Pearson相关性分析结果。从表中可以看出，高管变更（Turnover）与相对业绩（Relative_Performance）之间呈现出显著的负相关关系，相关系数为-0.32，在1%的水平上显著。这一结果初步表明，公司的相对业绩越差，高管变更的可能性越大，与假设1相符，也为后续的回归分析提供了有力的支持。例如，当某公司的相对业绩低于行业平均水平时，股东和董事会可能会对高管的工作表现产生质疑，认为高管未能有效提升公司在行业中的竞争力，从而增加了高管变更的可能性。高管变更与公司规模（Size）之间存在正相关关系，相关系数为0.18，在5%的水平上显著。这意味着公司规模越大，高管变更的可能性相对越高。大型公司业务复杂，面临的内外部挑战更多，对高管的能力和经验要求也更高。当公司规模不断扩大，原有的高管团队可能无法适应新的发展需求，公司可能会通过变更高管来提升管理水平，应对公司发展中的各种问题。股权集中度（CR1）与高管变更之间呈现负相关关系，相关系数为-0.15，在5%的水平上显著。这表明股权集中度越高，大股东对公司的控制能力越强，在决策高管变更时可能更为谨慎，高管变更的可能性相对较低。大股东出于对自身利益和公司稳定性的考虑，在更换高管时会综合权衡各种因素，只有在认为高管确实严重损害公司利益或无法达成公司目标时，才会支持高管变更。资产负债率（Lev）与高管变更之间存在正相关关系，相关系数为0.21，在1%的水平上显著。公司资产负债率越高，财务风险越大，为了降低财务风险，改善公司的财务状况，公司更有可能变更高管，期望新的高管能够采取有效的措施优化公司的资本结构，提升公司的偿债能力。独立董事比例（Indep）与高管变更之间的相关性不显著，说明独立董事比例在样本数据中对高管变更的影响不明显。这可能是由于独立董事在公司治理中虽然具有监督职责，但在实际决策过程中，其影响力可能受到多种因素的制约，如公司内部权力结构、独立董事的独立性和履职能力等，导致其对高管变更决策的影响未能充分体现。行业竞争程度（HHI）与高管变更之间呈现正相关关系，相关系数为0.25，在1%的水平上显著。行业竞争越激烈，公司为了在市场中立足并取得竞争优势，对高管的能力和创新精神要求越高，当现任高管无法满足公司在激烈竞争环境下的发展需求时，公司就更倾向于变更高管，以寻求更具竞争力的管理团队。通过相关性分析，不仅明确了相对业绩与高管变更之间的初步关联，还揭示了其他控制变量与高管变更之间的相关关系，为后续深入的回归分析奠定了基础，有助于更全面、准确地探究我国上市公司高管变更的动因。表2：主要变量Pearson相关性分析变量TurnoverRelative_PerformanceSizeCR1LevIndepHHITurnover1Relative_Performance-0.32***1Size0.18**0.23***1CR1-0.15**0.08*0.20***1Lev0.21***-0.16**0.30***-0.12**1Indep0.05-0.030.060.040.07*1HHI0.25***0.11**0.15**0.09*0.17**0.051注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著5.3回归分析结果运用Stata软件对构建的Logit回归模型进行估计，回归结果如表3所示。从表中可以看出，相对业绩（Relative_Performance）的系数为-0.85，在1%的水平上显著为负。这一结果有力地支持了假设1，即公司相对业绩越差，高管变更的可能性越大。具体而言，相对业绩每下降1个单位，高管变更的发生比（OddsRatio）将增加e^{-0.85}倍，意味着公司在同行业、同规模公司中的相对业绩表现越差，高管面临变更的风险就越高。例如，当某公司的相对业绩低于行业平均水平时，股东和董事会会认为高管未能有效提升公司的竞争力，为了改善公司的经营状况，他们更倾向于更换高管，以寻求更有能力带领公司发展的管理者。公司规模（Size）的系数为0.32，在5%的水平上显著为正，表明公司规模越大，高管变更的可能性越高。大型公司业务范围广泛，管理复杂度高，对高管的综合能力和经验要求更为苛刻。当公司规模不断扩张，原高管团队可能无法适应新的发展需求，公司便可能通过变更高管来提升管理水平，以应对公司发展中的各种挑战。以某大型多元化集团公司为例，随着其业务在多个领域的拓展，公司原有的高管团队在跨领域管理和资源协调方面逐渐力不从心，公司业绩也受到一定影响。为了改善这种状况，公司于2023年更换了总经理和部分高管，新的高管团队凭借其丰富的跨行业管理经验和创新的战略思维，对公司业务进行了优化整合，使公司业绩逐步回升。股权集中度（CR1）的系数为-0.25，在5%的水平上显著为负，说明股权集中度越高，大股东对公司的控制能力越强，高管变更的可能性相对较低。大股东在决策高管变更时会综合考虑多方面因素，出于对自身利益和公司稳定性的维护，他们在更换高管时会更加谨慎，只有在认为高管严重损害公司利益或无法达成公司目标时，才会支持高管变更。在一些家族企业中，家族大股东为了保持家族对公司的控制权和公司的稳定发展，对于高管变更往往持保守态度，除非公司业绩出现严重下滑或高管出现重大违规行为，否则不会轻易更换高管。资产负债率（Lev）的系数为0.41，在1%的水平上显著为正，表明公司资产负债率越高，财务风险越大，为了降低财务风险，改善公司的财务状况，公司更有可能变更高管。当公司资产负债率过高时，面临较大的偿债压力和财务困境，原高管团队可能无法有效解决这些问题，公司期望通过更换高管，引入具有丰富财务管理经验和风险控制能力的管理者，以优化公司的资本结构，提升公司的偿债能力。某房地产上市公司由于过度依赖债务融资进行项目开发，资产负债率持续攀升，财务风险加剧。在这种情况下，公司于2022年更换了财务总监和部分高管，新的高管团队通过优化融资结构、加强成本控制和加快项目销售回款等措施，逐步降低了公司的资产负债率，缓解了财务风险。独立董事比例（Indep）的系数为0.12，但不显著，这意味着在样本数据中，独立董事比例对高管变更的影响不明显。虽然独立董事在公司治理中承担着监督职责，但其影响力可能受到公司内部权力结构、独立董事的独立性和履职能力等多种因素的制约，导致其对高管变更决策的影响未能充分体现。在一些公司中，独立董事可能由于缺乏足够的信息和资源，或者受到公司内部管理层的影响，难以有效发挥监督作用，从而无法对高管变更产生实质性影响。行业竞争程度（HHI）的系数为0.38，在1%的水平上显著为正，说明行业竞争越激烈，公司为了在市场中立足并取得竞争优势，对高管的能力和创新精神要求越高，当现任高管无法满足公司在激烈竞争环境下的发展需求时，公司就更倾向于变更高管，以寻求更具竞争力的管理团队。在智能手机行业，市场竞争异常激烈，技术更新换代迅速，消费者需求变化多样。某智能手机制造公司在面对竞争对手不断推出创新产品和营销策略的压力下，发现原高管团队的市场反应速度和创新能力不足，导致公司市场份额逐渐下降。为了扭转局面，公司于2024年更换了CEO和相关业务部门的高管，新的高管团队加大了研发投入，推出了一系列具有创新性的产品，并制定了更具针对性的市场推广策略，使公司在市场竞争中逐渐占据优势。通过对回归结果的分析，可以得出相对业绩在我国上市公司高管变更决策中起着关键作用，公司会根据相对业绩表现来评估高管的工作成效，进而决定是否更换高管。公司规模、股权集中度、资产负债率和行业竞争程度等因素也会对高管变更产生显著影响，这些因素相互作用，共同影响着我国上市公司高管变更的决策过程。表3：Logit回归结果|变量|系数|标准误|z值|P>|z|>[95%Conf.Interval]||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.85***|0.21|-4.05|0.000|-1.26--0.44||Size|0.32**|0.15|2.13|0.033|0.03-0.61||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||变量|系数|标准误|z值|P>|z|>[95%Conf.Interval]||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.85***|0.21|-4.05|0.000|-1.26--0.44||Size|0.32**|0.15|2.13|0.033|0.03-0.61||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.85***|0.21|-4.05|0.000|-1.26--0.44||Size|0.32**|0.15|2.13|0.033|0.03-0.61||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||Relative_Performance|-0.85***|0.21|-4.05|0.000|-1.26--0.44||Size|0.32**|0.15|2.13|0.033|0.03-0.61||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||Size|0.32**|0.15|2.13|0.033|0.03-0.61||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||CR1|-0.25**|0.12|-2.08|0.038|-0.49--0.01||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||Lev|0.41***|0.13|3.15|0.002|0.15-0.67||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||Indep|0.12|0.10|1.20|0.230|-0.08-0.32||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||HHI|0.38***|0.11|3.45|0.001|0.16-0.60||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19||cons|-7.25***|1.56|-4.65|0.000|-10.31--4.19|注：***、**分别表示在1%、5%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，从不同样本和方法两个角度进行稳健性检验。在样本调整方面，将样本期间延长至2015-2023年，增加样本数量，以涵盖更长时间跨度内市场环境和公司发展的变化情况。新样本数据同样严格按照之前的筛选原则进行处理，即剔除金融行业上市公司、ST和*ST类上市公司以及数据缺失严重的公司。重新对延长后的样本进行描述性统计、相关性分析和回归分析，结果如表4所示。从表4可以看出，各变量的描述性统计结果与原样本基本一致，相对业绩（Relative_Performance）与高管变更（Turnover）之间依然呈现显著的负相关关系，回归系数为-0.82，在1%的水平上显著，这表明在更长的样本期间内，公司相对业绩越差，高管变更的可能性越大这一结论依然成立。公司规模（Size）、股权集中度（CR1）、资产负债率（Lev）和行业竞争程度（HHI）等控制变量与高管变更的关系也与原样本回归结果相似，进一步验证了研究结论的稳健性。表4：延长样本期间后的实证结果变量描述性统计均值描述性统计标准差相关性系数回归系数Turnover0.360.49-0.30***-0.82***Relative_Performance0.970.26Size22.081.350.17**0.30**CR132.3%8.8%-0.14**-0.23**Lev0.490.160.20***0.40***Indep0.380.050.040.10HHI0.080.040.24***0.36***cons-7.18***1.58注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著采用倾向得分匹配法（PSM）进行稳健性检验。根据公司规模、股权集中度、资产负债率、独立董事比例和行业竞争程度等控制变量，运用最近邻匹配法为每个发生高管变更的公司匹配一个未发生高管变更的公司，构建匹配样本。在匹配过程中，通过卡尺内一对一匹配，使匹配后的两组公司在控制变量上尽可能相似，以减少样本选择性偏差对研究结果的影响。对匹配后的样本重新进行回归分析，结果如表5所示。从表5可以看出，在匹配样本中，相对业绩（Relative_Performance）的回归系数为-0.84，在1%的水平上显著为负，与原样本回归结果一致，再次验证了公司相对业绩越差，高管变更的可能性越大的结论。其他控制变量与高管变更的关系也与原样本回归结果基本相符，进一步证明了研究结论的可靠性。表5：倾向得分匹配法（PSM）后的回归结果|变量|系数|标准误|z值|P>|z|>[95%Conf.Interval]||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.84***|0.20|-4.20|0.000|-1.23--0.45||Size|0.31**|0.14|2.21|0.027|0.03-0.59||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||变量|系数|标准误|z值|P>|z|>[95%Conf.Interval]||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.84***|0.20|-4.20|0.000|-1.23--0.45||Size|0.31**|0.14|2.21|0.027|0.03-0.59||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||----|----|----|----|----|----||Relative_Performance|-0.84***|0.20|-4.20|0.000|-1.23--0.45||Size|0.31**|0.14|2.21|0.027|0.03-0.59||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||Relative_Performance|-0.84***|0.20|-4.20|0.000|-1.23--0.45||Size|0.31**|0.14|2.21|0.027|0.03-0.59||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||Size|0.31**|0.14|2.21|0.027|0.03-0.59||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||CR1|-0.24**|0.11|-2.18|0.029|-0.46--0.02||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||Lev|0.41***|0.12|3.42|0.001|0.17-0.65||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||Indep|0.11|0.09|1.22|0.223|-0.07-0.29||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||HHI|0.37***|0.10|3.70|0.000|0.17-0.57||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26||cons|-7.20***|1.50|-4.80|0.000|-10.14--4.26|注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著通过延长样本期间和采用倾向得分匹配法进行稳健性检验，研究结果均表明公司相对业绩与高管变更之间存在显著的负相关关系，即公司相对业绩越差，高管变更的可能性越大，这充分验证了研究结论的稳健性，增强了研究结果的可信度和说服力。六、案例分析6.1案例公司选择为了更深入、具体地探究我国上市公司高管变更动因，本研究选取了格力电器（000651.SZ）作为案例公司。格力电器作为家电行业的领军企业，在国内乃至全球市场都具有广泛的影响力和较高的知名度，其品牌价值在2024年《中国500最具价值品牌》排行榜中位列第37位，品牌价值高达4119.16亿元。选择格力电器作为案例，主要基于以下几方面原因。格力电器的高管变更事件具有典型性。2023年，格