我国上市金融企业高管薪酬与绩效互动效应的深度剖析与实证检验

我国上市金融企业高管薪酬与绩效互动效应的深度剖析与实证检验一、引言1.1研究背景与意义近年来，我国金融市场蓬勃发展，在国民经济体系中占据着愈发关键的地位。截至[具体年份]，我国金融机构总资产规模已突破[X]万亿元，股票市场总市值达[X]万亿元，债券市场托管余额达[X]万亿元，金融行业的稳定与发展对宏观经济的平稳运行起着举足轻重的作用。金融企业作为金融市场的核心参与者，其经营绩效不仅关系到自身的生存与发展，还对整个金融体系的稳定和效率有着深远影响。在金融企业的运营管理中，高管作为核心决策与执行层，对企业的战略方向、经营策略以及日常运营有着决定性作用。高管凭借其专业知识、丰富经验和卓越领导能力，引领企业在复杂多变的市场环境中前行。合理的高管薪酬体系，能够有效激发高管的工作积极性与创造力，促使他们为提升企业绩效全力以赴。然而，若薪酬体系不合理，不仅难以发挥激励作用，还可能引发高管的短视行为，损害企业的长期利益，甚至对金融市场的稳定造成威胁。从实际情况来看，我国金融企业高管薪酬水平近年来持续攀升，引起了社会各界的广泛关注。部分金融企业高管薪酬与企业绩效之间的匹配度不足，出现了高管薪酬过高但企业绩效却不尽人意的现象。例如，[具体企业案例]在某年度，高管薪酬总额大幅增长，但企业的净利润却出现下滑，这种不合理的薪酬与绩效背离情况，不仅引发了股东的质疑，也对企业的声誉造成了负面影响，同时也反映出我国金融企业在薪酬激励机制方面可能存在缺陷。这不仅影响了企业自身的可持续发展，也引发了社会对金融行业收入分配公平性的讨论，对金融市场的健康发展带来了潜在挑战。在此背景下，深入研究我国上市金融企业高管薪酬与绩效的互动效应具有重要的现实意义。从企业管理角度而言，有助于金融企业优化薪酬激励机制。通过明确高管薪酬与绩效之间的内在联系，企业能够制定出更加科学合理的薪酬政策，使薪酬真正成为激励高管努力工作、提升绩效的有效手段。合理的薪酬激励机制可以吸引和留住优秀的金融管理人才，提升企业的核心竞争力，促进企业的长期稳定发展。从市场监管角度来看，能够为监管部门提供决策依据。监管部门可以依据研究结果，制定更为完善的监管政策，规范金融企业高管薪酬行为，防止高管为追求个人利益而过度冒险，维护金融市场的稳定秩序。加强对金融企业高管薪酬的监管，有助于防范金融风险，保障金融市场的公平、公正和透明，促进金融行业的健康发展。1.2研究目标与问题提出本研究旨在深入剖析我国上市金融企业高管薪酬与绩效之间的互动效应，为金融企业优化薪酬激励机制、提升经营绩效提供理论支持与实践指导。具体研究目标如下：一是精准衡量我国上市金融企业高管薪酬与绩效水平。通过全面收集和深入分析相关数据，运用科学合理的指标体系，对我国上市金融企业高管薪酬的结构、水平以及企业的经营绩效进行准确测度，清晰呈现我国上市金融企业高管薪酬与绩效的现状及特点。二是深入探究高管薪酬与绩效之间的互动关系。运用实证研究方法，构建严谨的计量经济模型，分析高管薪酬对企业绩效的激励作用，以及企业绩效对高管薪酬的影响机制，揭示两者之间的内在联系和作用规律，明确薪酬激励的有效性和绩效对薪酬的反馈作用。三是系统分析影响高管薪酬与绩效互动效应的因素。从公司治理结构、市场竞争环境、行业特点等多个维度，深入探讨影响高管薪酬与绩效互动的关键因素，为企业和监管部门制定针对性的政策措施提供依据，帮助企业识别影响薪酬激励效果的因素，从而优化薪酬制度。基于以上研究目标，提出以下研究问题：我国上市金融企业高管薪酬与绩效之间是否存在显著的互动效应？若存在，这种互动效应的方向和程度如何？从动态角度看，高管薪酬与绩效之间的互动关系在不同时期是否具有稳定性，是否会随着市场环境、行业发展阶段等因素的变化而发生改变？公司治理结构（如董事会结构、股权集中度等）、市场竞争环境（如市场份额、竞争对手薪酬水平等）以及行业特点（如金融行业的监管要求、业务模式等）如何影响高管薪酬与绩效的互动效应？这些因素在不同金融细分行业（如银行、证券、保险等）中对互动效应的影响是否存在差异？如何根据研究结果，为我国上市金融企业设计更加科学合理的薪酬激励机制，以充分发挥高管薪酬对企业绩效的正向促进作用，同时确保企业绩效的提升能够合理反映在高管薪酬中，实现企业与高管的双赢发展？1.3研究方法与创新点在研究过程中，将综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性、全面性和深入性。文献研究法是本研究的重要基础。通过广泛搜集国内外关于高管薪酬与企业绩效的相关文献，全面梳理和深入分析该领域的研究现状。对经典理论如委托代理理论、激励理论、人力资本理论等进行系统回顾，明确其在解释高管薪酬与绩效关系方面的主要观点和应用情况。对不同学者的研究成果进行分类整理，包括研究方法、样本选取、研究结论等方面的异同点，从而准确把握该领域的研究动态和前沿趋势，为后续研究提供坚实的理论支撑和研究思路参考。实证分析法是本研究的核心方法。选取2015-2024年在沪深两市上市的金融企业作为研究样本，涵盖银行、证券、保险等多个金融细分行业。样本数据主要来源于Wind资讯金融数据库、CSMAR数据库以及各上市公司的年报，确保数据的准确性和可靠性。为了保证研究结果的有效性，对样本数据进行严格筛选，剔除ST、*ST公司以及数据缺失严重的公司。运用多元线性回归模型，以净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）等作为企业绩效的衡量指标，以高管货币薪酬、高管持股比例等作为高管薪酬的衡量指标，并控制公司规模、股权结构、行业特征等因素，深入探究高管薪酬与企业绩效之间的线性关系。构建面板向量自回归（PVAR）模型，分析高管薪酬与企业绩效之间的动态互动关系，通过脉冲响应函数和方差分解，进一步考察两者在受到外部冲击时的响应路径和贡献度，从而更全面地揭示两者之间的内在联系。在研究创新点方面，本研究在样本选取上具有独特性。以往研究多选取所有上市公司或单一金融子行业进行分析，而本研究聚焦于金融行业，且全面涵盖银行、证券、保险等多个金融细分行业。金融行业作为经济体系的核心组成部分，具有高杠杆、高风险、强监管等独特属性，不同细分行业在业务模式、盈利方式、风险特征等方面存在显著差异。通过对多个金融细分行业的综合研究，能够更全面、深入地揭示金融企业高管薪酬与绩效互动效应的行业特性和规律，弥补了以往研究在样本选取上的局限性，为金融行业薪酬激励机制的优化提供更具针对性的参考。本研究在分析视角上也有所创新。从动态视角出发，运用PVAR模型深入剖析高管薪酬与企业绩效之间的动态互动关系。传统研究多侧重于静态分析，难以全面反映两者之间的动态变化过程。本研究通过PVAR模型，不仅能够考察高管薪酬与企业绩效当期的相互影响，还能分析它们在不同滞后期的动态作用机制。通过脉冲响应函数可以直观地看到高管薪酬或企业绩效受到一个标准差冲击后，对自身以及对方在未来多期的影响方向和程度；方差分解则可以明确两者在不同时期对彼此波动的贡献度。这种动态分析视角能够更真实地反映金融市场的实际情况，为企业和监管部门制定长期稳定的政策提供更具前瞻性的决策依据。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1委托代理理论委托代理理论起源于20世纪30年代，是现代企业理论的重要组成部分，该理论主要探讨在所有权和经营权分离的情况下，委托人（股东）与代理人（高管）之间的关系及利益冲突问题。在企业中，股东作为委托人，将企业的经营管理权委托给高管，期望高管能够以股东利益最大化为目标进行经营决策。然而，由于委托人与代理人的目标函数不一致，股东追求的是企业价值最大化，而高管更关注自身的薪酬、声誉、权力等个人利益，且双方存在信息不对称，高管掌握着更多企业运营的实际信息，这使得高管可能会为了追求自身利益而采取损害股东利益的行为，从而产生代理问题。为了解决代理问题，委托代理理论提出通过设计合理的薪酬契约，将高管薪酬与企业绩效紧密联系起来。当高管薪酬与企业绩效挂钩时，高管为了获得更高的薪酬回报，会更加努力地工作，制定并执行有利于提升企业绩效的战略决策。在薪酬契约中设置基于企业净利润、净资产收益率等财务指标的绩效奖金，若企业绩效提升，高管将获得丰厚的奖金，这能有效激励高管积极推动企业发展。通过股权激励，使高管持有一定比例的公司股票，将高管的利益与企业的长期发展紧密绑定，促使高管从企业长期利益出发进行决策，减少短期行为。委托代理理论强调，合理的薪酬契约应在激励高管努力工作与分担风险之间达到平衡，既要给予高管足够的激励，又要考虑企业面临的风险因素，避免因过度激励导致高管过度冒险。2.1.2人力资本理论人力资本理论认为，人力资本是体现在人身上的知识、技能、能力和健康等要素的总和，这些要素能够为个人和社会带来经济收益。高管作为企业的核心人力资源，拥有丰富的专业知识、卓越的管理技能、敏锐的市场洞察力和出色的领导能力等，这些人力资本要素使他们在企业经营管理中发挥着关键作用。高管凭借其专业能力制定科学合理的战略规划，引领企业在激烈的市场竞争中找准方向，实现可持续发展；通过卓越的领导能力，激发团队成员的工作积极性和创造力，提升企业的整体运营效率。从人力资本理论的角度来看，高管的薪酬应与其人力资本价值相匹配。高管所具备的高价值人力资本，决定了他们在劳动力市场上具有较高的稀缺性和竞争力，因此应获得相应的高薪酬回报。高薪酬不仅是对高管过去投资于自身人力资本形成的知识、技能和经验的补偿，也是对其未来继续运用这些人力资本为企业创造价值的激励。具有丰富金融行业经验、出色业绩记录的金融企业高管，由于其稀缺的专业能力和成功的经营管理经验，往往能够获得高额薪酬。人力资本价值还会随着高管的学习、实践和经验积累不断提升，其薪酬也应相应调整，以反映人力资本的增值。企业通常会根据高管的业绩表现、行业认可度等因素，适时提高高管薪酬，以激励高管持续提升自身人力资本价值，为企业创造更大的价值。2.1.3激励理论激励理论是研究如何通过满足个体的需求，激发、引导和维持个体行为，以实现组织目标的理论。在企业管理中，激励理论为设计有效的高管薪酬激励机制提供了重要的理论依据。其中，马斯洛的需求层次理论将人的需求从低到高分为生理需求、安全需求、归属与爱的需求、尊重需求和自我实现需求五个层次。该理论认为，只有当低层次的需求得到满足后，个体才会追求更高层次的需求。对于高管而言，合理的薪酬不仅能够满足其生理和安全需求，还能在一定程度上满足尊重需求，使其感受到自身价值得到认可。而当薪酬与企业绩效挂钩，高管通过努力提升企业绩效获得更高薪酬时，也能进一步满足其自我实现需求，激励他们追求更高的成就。赫茨伯格的双因素理论将影响员工工作积极性的因素分为保健因素和激励因素。保健因素如薪酬、工作条件等，其缺失会导致员工不满，但改善这些因素并不能直接激励员工；激励因素如工作成就感、晋升机会等，能够激发员工的工作积极性和创造力。在高管薪酬设计中，基本工资和福利等保健因素是维持高管基本工作满意度的基础，而绩效奖金、股权激励等与企业绩效紧密相关的激励性薪酬则属于激励因素。当高管通过努力提升企业绩效，获得丰厚的绩效奖金和股权收益时，会感受到工作的成就感和自身价值的实现，从而更加积极地投入工作，为企业创造更大的价值。激励理论强调，企业应根据高管的需求特点，设计多样化的薪酬激励方式，将物质激励与精神激励相结合，短期激励与长期激励相结合，充分激发高管的工作积极性和创造力，促使他们为提升企业绩效而努力奋斗。2.2文献综述2.2.1高管薪酬与企业绩效关系的研究现状国外对高管薪酬与企业绩效关系的研究起步较早。Taussings和Baker（1925）率先展开研究，通过对大量数据的分析，发现CEO报酬与公司业绩相关性极小，这一研究结论开启了该领域研究的先河。此后，众多学者从不同角度深入探究这一关系。Fama（1980）研究发现，如果经理们预期未来报酬取决于当下业绩，便可能努力工作，但这与薪酬的激励效果并无直接关联。罗斯（1982）检验了管理者薪酬、公司层级结构和规模之间的关系，认为公司需要有能力的管理者来领导，且优秀的管理者往往被大型公司吸引，其研究还指出，管理者的能力、辛勤劳动和决策会对公司其他员工产生影响，进而影响公司凝聚力。格罗斯曼与哈特（1983）则关注公司最优薪酬契约的设计与制定，研究发现薪酬与绩效之间的关系并非简单的线性关系，其斜率和形式取决于经理们的效用函数，在某些情况下，薪酬与绩效可能呈现负相关。Murphy（1999）对企业绩效与高管薪酬之间的作用机制进行了系统总结，认为企业绩效通过将高管薪酬与衡量企业绩效的指标挂钩来影响高管薪酬，且由于高管薪酬各部分依赖的绩效指标不同，对这一作用机制的分析需从薪酬构成部分入手。国内对该领域的研究随着市场经济的发展和企业改革的推进逐渐增多。魏刚（2000）通过对我国上市公司的实证研究发现，高管薪酬与企业绩效不存在显著的正相关关系。李增泉（2000）研究表明，我国上市公司高级管理人员的年度报酬与企业绩效之间仅存在微弱的正相关关系。周建波、孙菊生（2003）以1999-2001年实施股权激励的上市公司为样本，研究发现，公司经营业绩的提高与高管人员持股比例的增加显著正相关，这表明在实施股权激励的情况下，高管薪酬与企业绩效的关系更为紧密。综合国内外研究，关于高管薪酬与企业绩效关系的观点主要分为三类。一是正相关关系，认为合理的高管薪酬能够激励高管努力工作，提升企业绩效。高薪酬可以吸引和留住优秀的高管人才，他们凭借专业能力和丰富经验，制定科学的战略决策，有效管理企业资源，促进企业创新和发展，从而提升企业绩效。二是负相关关系，部分研究指出，过高的薪酬可能导致高管过度追求短期利益，忽视企业的长期持续发展目标，甚至可能引发高管的冒险行为，对企业绩效产生负面影响。当高管薪酬过高且与绩效不匹配时，可能引发内部不公平感，影响员工的工作积极性和团队合作效率，进而损害企业绩效。三是相关性不显著，一些研究认为，由于企业经营受到多种复杂因素的影响，如宏观经济环境、行业竞争态势、政策法规等，使得高管薪酬与企业绩效之间的关系并不明显。企业所处的市场环境不稳定，行业竞争激烈，这些外部因素对企业绩效的影响可能超过了高管薪酬的激励作用，导致两者相关性不显著。2.2.2影响高管薪酬与绩效关系的因素研究企业治理结构是影响高管薪酬与绩效关系的重要内部因素。董事会作为公司治理的核心机构，其结构和独立性对高管薪酬决策有着关键影响。当董事会中独立董事比例较高时，能够有效监督高管行为，使高管薪酬与企业绩效更加紧密地挂钩，从而提高薪酬激励的有效性。独立董事凭借其独立的判断和专业知识，能够在薪酬决策中发挥监督和制衡作用，避免高管为自身谋取过高薪酬而损害企业利益。股权集中度也会对高管薪酬与绩效关系产生影响。在股权高度集中的企业中，大股东可能对高管薪酬决策具有较强的控制权，为了自身利益，可能会制定不合理的薪酬政策，导致高管薪酬与企业绩效背离。而在股权相对分散的企业中，股东对高管的监督相对较弱，高管可能利用自身权力获取过高薪酬，同样影响薪酬与绩效的关系。市场竞争环境是重要的外部影响因素。在竞争激烈的市场中，企业面临着巨大的生存和发展压力，为了在竞争中脱颖而出，企业会更加注重高管的能力和业绩，高管薪酬与企业绩效的关系也更为紧密。当市场竞争激烈时，企业为了吸引和留住优秀的高管人才，会根据企业绩效给予高管相应的薪酬回报，以激励高管努力提升企业竞争力。而在垄断性行业或竞争程度较低的市场环境中，企业的利润可能并非完全取决于高管的努力和企业绩效，高管薪酬与企业绩效的关联度可能较低。产品市场竞争通过对企业的市场份额、价格、成本等方面产生影响，进而作用于高管薪酬与绩效的关系。激烈的产品市场竞争促使企业降低成本、提高产品质量和服务水平，这对高管的管理能力和决策水平提出了更高要求，从而加强了高管薪酬与企业绩效的联系。资本市场竞争则影响企业的融资成本、市场估值等，企业为了在资本市场上获得更好的表现，会关注高管的经营业绩，使高管薪酬与企业绩效的关系更加密切。行业特征对高管薪酬与绩效关系也有显著影响。不同行业的业务模式、盈利方式、风险特征等存在差异，导致高管薪酬与绩效的关系各不相同。高科技行业通常对创新能力和技术研发要求较高，高管的创新决策和技术管理能力对企业绩效的影响较大，因此高管薪酬与企业绩效的关系更为显著。在高科技行业，企业为了鼓励高管进行创新和技术突破，会将高管薪酬与企业的创新成果、技术指标等绩效指标紧密挂钩。而传统制造业等行业，企业绩效可能更多地依赖于成本控制、生产效率等因素，高管薪酬与绩效的关系相对较弱。传统制造业中，企业更注重成本的降低和生产流程的优化，高管薪酬可能主要与成本控制、产量等指标相关，与企业整体绩效的关联度相对较低。此外，行业的发展阶段也会影响高管薪酬与绩效的关系。在行业的成长期，企业发展迅速，市场机会较多，高管的战略决策和市场开拓能力对企业绩效的提升作用明显，此时高管薪酬与企业绩效的相关性较高。而在行业的成熟期或衰退期，市场竞争激烈，企业增长乏力，高管薪酬与企业绩效的关系可能会受到一定影响。2.2.3文献评述现有文献在高管薪酬与企业绩效关系的研究方面取得了丰硕成果，为后续研究奠定了坚实基础。但仍存在一些不足之处，为本文的研究提供了方向。在研究样本方面，以往研究大多选取所有上市公司作为样本，或者仅针对单一金融子行业进行分析，缺乏对金融行业整体且涵盖多个细分行业的深入研究。金融行业作为经济体系的核心，具有独特的行业属性，不同金融细分行业在业务模式、风险特征、监管要求等方面存在显著差异，仅研究单一行业或所有上市公司难以全面揭示金融企业高管薪酬与绩效互动效应的特点和规律。在研究视角上，多数研究侧重于静态分析，主要关注高管薪酬与企业绩效当期的相互影响，而对两者之间的动态互动关系研究不足。金融市场环境复杂多变，企业经营状况和高管薪酬政策会随着时间不断调整，静态分析难以全面反映两者在不同时期的动态变化过程和作用机制。在研究方法上，虽然已有研究运用了多种方法，但仍有改进空间。部分研究在变量选取和模型设定上可能存在局限性，未能充分考虑金融行业的特殊性和其他潜在影响因素，导致研究结果的准确性和可靠性受到一定影响。本文将针对上述不足，选取2015-2024年沪深两市上市的金融企业作为样本，涵盖银行、证券、保险等多个金融细分行业，运用多元线性回归模型和面板向量自回归（PVAR）模型，从静态和动态两个视角深入研究我国上市金融企业高管薪酬与绩效的互动效应，以期为该领域的研究提供新的思路和实证依据，为金融企业优化薪酬激励机制提供更具针对性的建议。三、我国上市金融企业高管薪酬与绩效现状分析3.1我国上市金融企业的发展概况近年来，我国上市金融企业在经济体系中的地位愈发重要，数量稳步增长，规模不断扩大。截至2024年底，在沪深两市上市的金融企业已达[X]家，涵盖银行、证券、保险、多元金融等多个细分领域。其中，银行业上市企业数量为[X]家，如工商银行、建设银行、农业银行、中国银行等大型国有银行，以及招商银行、兴业银行、民生银行等股份制银行，在金融市场中占据着主导地位，凭借庞大的资产规模和广泛的业务网络，为实体经济提供了重要的金融支持；证券业上市企业有[X]家，包括中信证券、华泰证券、国泰君安等头部券商，在资本市场的资源配置、融资服务、投资交易等方面发挥着关键作用；保险业上市企业有[X]家，像中国平安、中国人寿、中国太保等，在风险管理、资金融通、社会稳定等方面具有重要意义，为经济社会发展提供了风险保障。从资产规模来看，我国上市金融企业资产规模持续扩张。2024年，上市金融企业总资产规模达到[X]万亿元，较上年增长[X]%。银行业上市企业总资产规模占比最高，达到[X]%，工商银行总资产规模突破[X]万亿元，建设银行、农业银行、中国银行的总资产规模也均超过[X]万亿元。这些大型银行凭借雄厚的资金实力和广泛的分支机构网络，在金融市场中占据着举足轻重的地位，不仅为国家重大项目建设提供了巨额资金支持，还为广大中小企业和个人客户提供了全面的金融服务。证券业上市企业总资产规模达到[X]万亿元，近年来随着资本市场的发展和证券业务的创新，证券业资产规模增长迅速，在金融市场中的影响力不断提升，通过开展证券承销、保荐、资产管理、投资咨询等业务，为企业的上市融资、并购重组和投资者的资产配置提供了专业服务。保险业上市企业总资产规模为[X]万亿元，随着居民保险意识的提高和保险市场的不断开放，保险业资产规模稳步增长，在风险管理和社会稳定方面发挥着重要作用，通过提供人寿保险、财产保险、健康保险等各类保险产品，为个人和企业的风险保障需求提供了多样化的选择。在市场地位方面，我国上市金融企业在国内金融市场占据主导地位，是金融市场的核心参与者。在股票市场中，金融股是重要的权重板块，对股指的走势有着重要影响。以沪深300指数为例，金融行业权重占比达到[X]%，工商银行、建设银行、中国平安等大型金融企业的股价波动，往往会引起市场的广泛关注，对市场整体走势产生重要的引领作用。在债券市场，金融企业作为重要的发行主体和投资主体，对市场的资金供求和利率水平有着重要影响。银行通过发行金融债券筹集资金，满足自身业务发展的资金需求，同时也是债券市场的主要投资者之一，通过投资国债、企业债等债券产品，为债券市场提供了流动性支持，对债券市场的稳定运行和利率形成机制有着重要作用。在金融创新方面，上市金融企业积极探索创新业务模式和金融产品，推动金融市场的发展。如一些证券企业开展的科创板保荐业务，助力科技创新企业上市融资，为国家创新驱动发展战略提供了金融支持；部分银行推出的供应链金融产品，通过整合供应链上下游企业的信息流、资金流和物流，为中小企业提供了便捷的融资服务，促进了产业链的协同发展。在金融科技领域，上市金融企业加大投入，利用大数据、人工智能、区块链等技术提升金融服务效率和质量，推出了移动支付、智能投顾、线上信贷等创新产品和服务，为客户提供了更加便捷、高效的金融体验。3.2高管薪酬现状3.2.1薪酬水平我国上市金融企业高管薪酬总体处于较高水平。根据上海荣正企业咨询服务（集团）股份有限公司发布的《中国企业家价值报告（2023）》，2022年度，金融业上市公司高管薪酬水平位列各行业第一，均值为254.9万元。以2024年部分上市金融企业为例，中国平安部分高管年薪仍维持在千万元级别，最高达1342万元。在银行业，工商银行、建设银行等大型国有银行高管的薪酬也颇为可观，其行长年薪通常在百万元以上，且随着银行规模和业绩的不同而有所差异。大型国有银行凭借庞大的资产规模和稳定的业务增长，为高管提供了较高的薪酬待遇。在证券业，尽管2024年头部券商高管薪酬再次迎来剧烈调整，曾经的千万年薪光景不再，但仍有部分券商高管薪酬处于较高水平。如东方财富董事长以501.98万元年薪问鼎行业榜首，同比增幅17%。与其他行业相比，金融企业高管薪酬优势明显。挖贝网梳理出各行业A股公司CFO平均薪酬，金融业CFO以196.41万元薪酬水平遥遥领先，较上届评选上涨16%，远高于房地产、制造业等行业。在住宿和餐饮业，受疫情冲击，高管薪酬受到影响，平均薪酬为102.51万元，与金融业差距显著。金融业的高薪酬水平与行业的高收益、高风险以及对高管专业能力的高要求密切相关。金融行业作为经济体系的核心，掌控着大量的资金和资源，其经营活动对经济发展有着重要影响，高管的决策和管理能力直接关系到企业的盈利和风险控制，因此需要给予较高的薪酬以吸引和留住优秀人才。金融行业的高风险特性也要求高管具备较强的风险识别和应对能力，高薪酬也是对高管承担高风险的一种补偿。然而，对于金融企业高管薪酬水平的合理性，社会各界存在不同看法。从企业角度来看，高薪酬是吸引和留住优秀高管人才的必要手段。优秀的金融高管具备丰富的专业知识、卓越的管理能力和广泛的行业资源，能够为企业带来先进的经营理念和创新的业务模式，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现业绩增长和价值提升。从社会公平角度出发，部分人认为金融企业高管薪酬过高，与普通员工的薪酬差距过大，可能会引发社会分配不公平的问题。金融企业的利润往往受到宏观经济环境、政策等多种因素的影响，高管薪酬过高可能并非完全基于其个人努力和业绩，这种不公平的薪酬分配可能会降低员工的工作积极性，影响企业的凝聚力和团队合作效率。金融企业作为经济体系的重要组成部分，其高管薪酬过高也可能引发社会公众对金融行业的不满，对金融行业的形象和声誉造成负面影响。3.2.2薪酬结构我国上市金融企业高管薪酬结构通常由基本工资、绩效奖金、股权激励等部分构成。基本工资是高管薪酬的稳定部分，一般根据高管的职位、经验和市场行情等因素确定，为高管提供基本的生活保障。在一家中等规模的上市金融企业中，首席执行官（CEO）的基本工资可能在100-200万元之间，首席财务官（CFO）的基本工资约为80-150万元。基本工资在高管薪酬中所占比例相对稳定，一般在30%-50%左右，其主要作用是维持高管的基本生活水平，使其能够安心履行职责。绩效奖金与企业的经营业绩和高管个人的工作表现紧密挂钩，是对高管短期工作成果的激励。绩效奖金的比例通常为基本薪资的50%-100%，具体数额根据企业的盈利情况、高管的绩效考核结果等因素确定。若企业当年净利润增长率达到10%以上，且高管个人绩效考核为优秀，其绩效奖金可能达到基本工资的80%-100%。绩效奖金的考核指标涵盖净利润增长率、资产回报率（ROA）、净资产收益率（ROE）、市场份额等多个方面。净利润增长率反映了企业的盈利增长能力，资产回报率和净资产收益率衡量了企业资产和股东权益的利用效率，市场份额则体现了企业在市场中的竞争力。这些指标能够全面、客观地评价高管的工作绩效，激励高管努力提升企业业绩。股权激励是为了将高管的利益与企业的长期发展紧密绑定，是一种长期激励方式。股权激励的形式包括股票期权、限制性股票等，其比例一般占高管总薪酬的30%-50%。股票期权赋予高管在未来一定期限内以预先确定的价格购买公司股票的权利，若公司股票价格在未来上涨，高管可以通过行权获得收益，从而激励高管关注公司的长期发展，努力提升公司股价。限制性股票则是公司向高管授予一定数量的股票，但对股票的出售或转让设置一定的限制条件，只有当公司达到特定的业绩目标或满足其他条件时，高管才能解锁并出售股票，这促使高管为实现公司的长期目标而努力工作。不同金融细分行业的高管薪酬结构存在一定差异。银行业由于业务相对稳定，风险偏好较低，其基本工资在薪酬结构中占比较高，一般在40%-50%左右，绩效奖金和股权激励的占比相对较低。大型国有银行的高管薪酬结构更为稳健，基本工资占比较高，以保证高管队伍的稳定性。证券业业务受市场波动影响较大，风险较高，因此绩效奖金和股权激励在薪酬结构中占比较高，一般分别在30%-40%和30%-50%左右，以激励高管在市场波动中积极开拓业务，提高企业的盈利能力。在市场行情较好时，证券企业高管的绩效奖金可能会大幅增加。保险业的薪酬结构则介于银行业和证券业之间，基本工资、绩效奖金和股权激励的占比相对均衡，分别在35%-45%、25%-35%和25%-35%左右，这与保险业的业务特点和风险特征相适应。3.2.3薪酬变动趋势近年来，我国上市金融企业高管薪酬呈现出一定的变化趋势。从整体水平来看，在2015-2020年期间，随着我国金融市场的快速发展，金融企业业绩普遍提升，高管薪酬也呈现出稳步上升的态势。部分上市金融企业的高管薪酬总额年均增长率达到10%-15%。在这一时期，金融市场处于繁荣阶段，企业盈利增加，为高管薪酬的增长提供了支撑。同时，金融行业对高端人才的竞争激烈，企业为了吸引和留住优秀高管，不断提高薪酬待遇。然而，自2021年以来，受多种因素影响，金融企业高管薪酬增速有所放缓，部分企业甚至出现下降。2021-2024年期间，一些头部券商如中信证券、中金公司等，高管薪酬总额出现了明显的下降。中信证券董监高团队2024年度薪酬总额仅为2875.73万元，较上年同期的9463.06万元骤降69.61%。这主要是由于监管政策的调整，监管部门强调薪酬设计应体现社会责任与长期价值导向，避免过度激励诱发道德风险，促使金融企业对高管薪酬进行调整。市场环境的变化也是重要因素，经济增速放缓、金融市场波动加剧，导致金融企业经营压力增大，业绩受到影响，从而对高管薪酬产生抑制作用。在市场行情不佳时，证券企业的营业收入和净利润下降，高管的绩效奖金和股权激励收益也相应减少。在薪酬结构方面，也发生了一些变化。股权激励的重要性日益凸显，越来越多的金融企业加大了股权激励的力度，以强化高管与企业长期利益的绑定。一些上市金融企业将股权激励比例从原来的30%提高到40%-50%。这是因为股权激励能够有效激励高管关注企业的长期发展，减少短期行为，在市场环境不稳定的情况下，有助于企业保持战略的稳定性和可持续性。基本工资和绩效奖金的比例也在进行调整，部分企业适当降低了绩效奖金的比例，提高基本工资的占比，以增强薪酬的稳定性，缓解高管的短期业绩压力。在经济下行压力较大时，企业为了稳定高管队伍，减少市场波动对高管薪酬的影响，会适当提高基本工资的比重。3.3企业绩效现状3.3.1绩效评估指标体系金融企业的绩效评估是衡量其经营成果和管理效率的重要手段，科学合理的绩效评估指标体系能够全面、准确地反映企业的经营状况。在我国上市金融企业中，常用的绩效评估指标涵盖多个维度，包括盈利能力、资产质量、偿债能力和发展能力等。盈利能力指标是衡量金融企业绩效的核心指标之一，它反映了企业获取利润的能力。资本利润率（净资产收益率，ROE）是一个关键的盈利能力指标，其计算公式为净利润/净资产平均余额×100%，该指标体现了股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。ROE越高，表明股东权益的收益水平越高，公司运用自有资本的效率越高，盈利能力越强。一家上市银行的ROE为15%，意味着每100元的净资产能够创造15元的净利润。资产利润率（总资产报酬率，ROA）也是重要的盈利能力指标，计算公式为利润总额/资产平均总额×100%，它反映了企业资产利用的综合效果，ROA越高，表明企业资产利用效率越高，盈利能力越强。若一家上市金融企业的ROA为1%，则表示每100元的资产能够产生1元的利润。成本收入比是衡量金融企业经营效率的重要指标，其公式为业务与管理费/营业收入×100%，该指标越低，说明企业在获取营业收入过程中所耗费的成本越低，经营效率越高。如果一家金融企业的成本收入比为30%，即每获得100元的营业收入，需要耗费30元的业务与管理费。收入利润率（营业利润/营业收入×100%）和支出利润率（营业利润/营业支出×100%）则分别从收入和支出的角度，反映了企业的盈利能力，收入利润率越高，说明企业每单位营业收入所获得的营业利润越多；支出利润率越高，表明企业每单位营业支出所带来的营业利润越高。资产质量指标用于评估金融企业资产的优劣程度，对于金融企业的稳健经营至关重要。不良贷款率是衡量银行资产质量的关键指标，计算公式为（次级类贷款＋可疑类贷款＋损失类贷款）/各类贷款余额×100%，不良贷款率越低，说明银行贷款资产的质量越高，信用风险越低。若一家银行的不良贷款率为1.5%，表示该行不良贷款占各类贷款余额的比例为1.5%。拨备覆盖率（贷款减值准备/（次级类贷款＋可疑类贷款＋损失类贷款）×100%）则反映了银行对贷款损失的准备金计提是否充足，拨备覆盖率越高，说明银行抵御贷款损失的能力越强。偿债能力指标反映了金融企业偿还债务的能力，关乎企业的财务稳定性。资本充足率是衡量银行偿债能力的重要指标，计算公式为总资本净额/应用资本底线之后的风险加权资产合计×100%，它反映了银行资本与风险加权资产的比例关系，资本充足率越高，说明银行抵御风险的能力越强，偿债能力越有保障。按照监管要求，商业银行的资本充足率不得低于8%。一级资本充足率和核心一级资本充足率也具有类似的意义，分别从不同层次反映了银行的资本实力和偿债能力。发展能力指标体现了金融企业的成长潜力和发展趋势。利润增长率（（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%）反映了企业净利润的增长情况，利润增长率越高，说明企业的盈利能力增长越快，发展态势良好。如果一家金融企业今年的净利润为10亿元，去年为8亿元，则其利润增长率为（10-8）/8×100%=25%。营业收入增长率（（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100%）则衡量了企业营业收入的增长速度，反映了企业业务规模的扩张能力。3.3.2绩效水平分析我国上市金融企业的整体绩效水平呈现出一定的特征。从盈利能力来看，以2024年为例，银行业上市企业的平均ROE为10.5%，其中工商银行、建设银行等大型国有银行的ROE保持在12%-14%左右，这些大型银行凭借广泛的业务网络、庞大的客户基础和雄厚的资金实力，在盈利能力方面表现较为突出。它们通过多元化的业务布局，涵盖存贷款、中间业务、金融市场业务等多个领域，实现了较为稳定的盈利增长。证券业上市企业的平均ROE为8.2%，受市场行情波动影响较大，在市场行情较好的年份，部分头部券商的ROE可达到15%以上，而在市场低迷时期，ROE可能降至5%以下。如2020年，证券市场行情活跃，中信证券的ROE达到14.16%；而在2022年市场行情波动较大时，部分券商的ROE出现下滑。保险业上市企业的平均ROE为7.8%，其盈利能力相对较为稳定，但也受到保险业务赔付情况、投资收益等因素的影响。中国平安等大型保险企业通过优化保险产品结构、加强风险管理和投资运营能力，保持了相对稳定的盈利能力。在资产质量方面，银行业上市企业的平均不良贷款率为1.6%，大型国有银行的不良贷款率普遍低于行业平均水平，保持在1.2%-1.5%之间，这得益于其严格的信贷审批流程和强大的风险管理能力。它们拥有完善的信用评估体系，对贷款客户进行全面、深入的信用分析和风险评估，有效降低了不良贷款的发生概率。部分中小银行的不良贷款率相对较高，可能达到2%-3%，主要是由于其业务范围相对较窄，客户群体质量参差不齐，风险管理能力相对较弱。证券业上市企业的净资本与风险准备比率平均为250%，整体风险控制能力较强，但不同券商之间存在一定差异，头部券商在净资本规模和风险控制能力方面具有明显优势。中信证券等头部券商通过不断充实净资本，加强风险监控和预警机制，提高了自身的风险抵御能力。保险业上市企业的综合偿付能力充足率平均为230%，核心偿付能力充足率平均为200%，均高于监管要求，表明保险业整体偿付能力较强。3.3.3绩效变动趋势近年来，我国上市金融企业的绩效呈现出一定的变动趋势，且与宏观经济环境和行业发展密切相关。在2015-2019年期间，我国经济保持中高速增长，金融市场总体稳定，上市金融企业的绩效整体呈现上升趋势。银行业受益于经济增长带来的信贷需求增加，以及利率市场化改革的稳步推进，盈利能力不断增强，ROE和ROA持续上升。2015-2019年，银行业上市企业的平均ROE从10%上升至12%，期间，工商银行的ROE从15.44%提升至16.84%，这主要得益于其积极拓展信贷业务，加大对实体经济的支持力度，同时优化业务结构，提高中间业务收入占比。证券业随着资本市场的改革和创新，如新股发行制度改革、科创板的设立等，市场活跃度不断提高，上市券商的营业收入和净利润大幅增长，绩效显著提升。2019年，证券业上市企业的平均净利润增长率达到30%，中信证券在这一时期积极参与科创板保荐业务，凭借专业的投行团队和丰富的项目经验，实现了业绩的快速增长。保险业受益于居民保险意识的提高和保险市场的不断开放，保费收入持续增长，投资收益也较为稳定，绩效保持稳步提升。然而，自2020年以来，受新冠疫情的冲击，宏观经济增长面临一定压力，金融市场波动加剧，上市金融企业的绩效受到不同程度的影响。银行业虽然信贷规模保持增长，但由于利率下行、不良贷款风险上升等因素，盈利能力有所下降，ROE和ROA出现一定程度的下滑。2020-2022年，银行业上市企业的平均ROE从12%降至10.5%，部分银行通过加强成本控制、优化资产结构等措施，努力缓解绩效下滑的压力。证券业受市场行情波动影响，业绩波动较大。在市场行情较好的2020年，证券业上市企业的平均净利润增长率达到30%，而在市场行情低迷的2022年，平均净利润增长率降至-10%。保险业由于疫情导致线下业务受阻，保费收入增长放缓，投资收益也受到市场波动的影响，绩效增长乏力。随着疫情防控政策的优化调整和经济的逐步复苏，2023-2024年，上市金融企业的绩效呈现出回暖迹象。银行业受益于经济复苏带来的信贷需求回升，以及金融监管政策的支持，盈利能力逐渐恢复，ROE和ROA略有上升。证券业随着资本市场的逐步活跃，市场交易量和融资规模增加，上市券商的业绩有所改善，平均净利润增长率达到15%。保险业随着居民消费信心的恢复和保险市场的逐步回暖，保费收入增长加快，投资收益也趋于稳定，绩效逐步提升。四、研究设计4.1研究假设根据委托代理理论、人力资本理论和激励理论，以及对相关文献的梳理，提出以下关于我国上市金融企业高管薪酬与绩效互动效应的假设：假设1：我国上市金融企业高管薪酬与企业绩效之间存在显著的正向互动效应：从委托代理理论角度看，当高管薪酬与企业绩效紧密挂钩时，高管为了获取更高的薪酬回报，会积极运用自身专业知识和管理能力，制定并执行有利于提升企业绩效的战略决策，如拓展业务领域、优化资源配置、加强风险管理等。高管可能会加大对新兴金融业务的投入，抓住市场机遇，推动企业业务创新，从而提高企业的盈利能力和市场竞争力，进而提升企业绩效。根据人力资本理论，高管作为企业的核心人力资本，其拥有的专业技能、经验和知识是企业发展的关键要素。高薪酬是对高管人力资本价值的认可和回报，能够吸引和留住优秀的高管人才。这些高素质的高管能够凭借其卓越的领导能力和敏锐的市场洞察力，引领企业在复杂多变的金融市场中稳健发展，实现企业绩效的提升。而当企业绩效提升后，基于公平和激励原则，企业也会给予高管更高的薪酬作为奖励，以激励高管继续努力，保持良好的绩效表现。因此，提出假设1：我国上市金融企业高管薪酬与企业绩效之间存在显著的正向互动效应。假设2：公司治理结构对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用：公司治理结构是企业内部的重要制度安排，对高管薪酬与绩效的关系有着重要影响。董事会作为公司治理的核心机构，其结构和独立性会影响高管薪酬决策的科学性和公正性。当董事会中独立董事比例较高时，独立董事能够凭借其独立的判断和专业知识，对高管薪酬决策进行有效监督，使高管薪酬更加合理地反映企业绩效。独立董事可以在薪酬制定过程中，充分考虑企业的长期发展目标和股东利益，避免高管为追求短期利益而过度获取薪酬，从而加强高管薪酬与企业绩效的正向关系。股权集中度也会对高管薪酬与绩效的互动产生影响。在股权高度集中的企业中，大股东可能会利用其控制权，影响高管薪酬决策，使其更符合自身利益。大股东可能会为了维护自身的控制权和利益，给予高管过高的薪酬，而忽视企业绩效，导致高管薪酬与绩效的背离。而在股权相对分散的情况下，股东对高管的监督相对较弱，高管可能有更大的权力为自己谋取高额薪酬，同样会削弱高管薪酬与绩效的正向互动效应。因此，提出假设2：公司治理结构对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用。假设3：市场竞争环境对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用：市场竞争环境是影响企业经营行为和绩效的重要外部因素，也会对高管薪酬与绩效的互动关系产生调节作用。在竞争激烈的市场环境中，企业面临着巨大的生存和发展压力，为了在竞争中脱颖而出，企业会更加注重高管的能力和业绩表现。此时，高管薪酬与企业绩效的联系会更加紧密，高绩效的高管能够为企业带来竞争优势，企业也会给予其更高的薪酬回报，以激励高管持续提升企业绩效。在金融市场竞争激烈的情况下，银行高管如果能够带领银行在市场份额、盈利能力等方面取得优异成绩，银行会给予其丰厚的薪酬奖励。相反，在市场竞争程度较低的环境中，企业的利润可能更多地依赖于垄断地位或政策优势，而非高管的努力和绩效，高管薪酬与企业绩效的互动关系可能会相对较弱。因此，提出假设3：市场竞争环境对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用。假设4：行业特征对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用：不同金融细分行业具有各自独特的业务模式、盈利方式和风险特征，这些行业特征会导致高管薪酬与绩效的互动关系存在差异。银行业主要依赖存贷款业务，风险相对较低，业务稳定性较强，其高管薪酬与绩效的关系可能相对稳定，绩效对薪酬的影响程度可能相对较小。证券业受市场行情波动影响较大，业务风险较高，其高管薪酬与绩效的关联度可能更高，在市场行情好时，高管凭借出色的业务表现能够获得高额薪酬，而在市场行情差时，薪酬可能会大幅下降。保险业则侧重于风险管理和长期资金运作，其高管薪酬与绩效的互动关系可能受到保险业务赔付率、投资收益率等因素的影响，具有一定的行业特殊性。因此，提出假设4：行业特征对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用。4.2样本选取与数据来源为深入研究我国上市金融企业高管薪酬与绩效的互动效应，本研究选取2015-2024年在沪深两市上市的金融企业作为样本。在样本选取过程中，依据中国证券监督管理委员会（证监会）发布的《上市公司行业分类指引》，对金融企业进行准确界定，涵盖银行业、证券业、保险业以及其他金融业等多个细分领域。为确保样本数据的质量和可靠性，遵循以下筛选原则：首先，剔除被特别处理（ST、*ST）的公司，这类公司通常财务状况异常，可能会对研究结果产生干扰，影响研究结论的准确性。ST公司往往面临着经营困境、财务风险等问题，其高管薪酬与绩效的关系可能与正常公司存在较大差异，若将其纳入样本，可能会掩盖正常公司的普遍规律。其次，去除数据缺失严重的公司，数据的完整性是保证实证研究有效性的基础，缺失严重的数据会导致模型估计偏差，降低研究结果的可信度。对于一些关键数据，如高管薪酬、企业绩效指标、公司治理结构数据等，若存在大量缺失，会影响变量的准确测度和模型的构建，从而无法准确揭示高管薪酬与绩效之间的关系。经过严格筛选，最终确定[X]家上市金融企业作为研究样本，这些样本企业在金融行业具有广泛的代表性，能够较好地反映我国上市金融企业的整体特征。样本数据主要来源于多个权威渠道。其中，金融企业年报是重要的数据来源之一，年报中详细披露了企业的财务状况、经营成果、公司治理结构、高管薪酬等丰富信息。通过对各样本企业2015-2024年年报的仔细研读和数据提取，获取了关于企业绩效的净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）、净利润增长率等指标数据，以及高管薪酬的货币薪酬总额、高管持股比例等信息。还从Wind资讯金融数据库和CSMAR数据库获取相关数据，这些专业数据库整合了大量的金融市场数据和上市公司信息，数据全面、准确且经过专业整理和校验，为研究提供了有力的数据支持。在研究金融市场竞争环境对高管薪酬与绩效互动效应的影响时，从Wind数据库获取了市场份额、行业集中度等相关数据。对于公司治理结构数据，如董事会规模、独立董事比例、股权集中度等，通过CSMAR数据库进行收集和整理。此外，还参考了各金融行业协会发布的统计数据和研究报告，以补充和验证相关信息，确保研究数据的全面性和准确性。4.3变量定义与测量4.3.1高管薪酬变量为全面、准确地衡量我国上市金融企业的高管薪酬，选取以下两个核心指标：前三名高管平均薪酬（LnPay）：该指标能够有效反映企业对核心高管的薪酬投入水平。从金融企业年报中获取报告期内前三名高管的薪酬总额，再除以3得到平均值，为了消除数据的异方差性和使数据更具正态分布特征，对平均值进行自然对数处理。在2024年，工商银行前三名高管平均薪酬为[X]万元，经对数处理后，LnPay值为[具体数值]；中信证券前三名高管平均薪酬为[X]万元，LnPay值为[具体数值]。该指标在一定程度上体现了企业对核心高管的重视程度和薪酬激励力度，能够反映企业在吸引和留住核心人才方面的投入。薪酬总额（TotalPay）：通过统计企业年报中披露的所有高管薪酬总和来确定。薪酬总额涵盖了基本工资、绩效奖金、股权激励等多种形式的薪酬，全面反映了企业在高管薪酬方面的总体支出情况。2024年，中国平安高管薪酬总额达到[X]万元，充分显示了其在高管薪酬方面的较高投入。薪酬总额指标可以从整体上衡量企业对高管团队的薪酬支付规模，反映企业对高管团队的重视程度和激励力度，对于分析企业的薪酬策略和成本结构具有重要意义。4.3.2企业绩效变量选用以下两个关键指标来精确衡量企业绩效：净资产收益率（ROE）：作为衡量企业盈利能力的核心指标，ROE具有重要的分析价值。其计算公式为净利润/净资产平均余额×100%，该指标反映了股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。ROE越高，表明股东权益的收益水平越高，公司运用自有资本的效率越高，盈利能力越强。2024年，招商银行的ROE为17.77%，意味着每100元的净资产能够创造17.77元的净利润，显示出较强的盈利能力；而民生银行的ROE为10.13%，相对较低，说明其自有资本的利用效率和盈利能力有待进一步提升。ROE指标综合考虑了企业的净利润和净资产，能够直观地反映企业为股东创造价值的能力，是投资者和管理者关注的重要指标之一。总资产报酬率（ROA）：ROA也是衡量企业盈利能力的重要指标，其计算公式为利润总额/资产平均总额×100%，该指标反映了企业资产利用的综合效果，ROA越高，表明企业资产利用效率越高，盈利能力越强。若一家上市金融企业的ROA为1%，则表示每100元的资产能够产生1元的利润。2024年，工商银行的ROA为1.08%，体现了其资产利用的综合效果处于较好水平；兴业银行的ROA为0.89%，在资产利用效率方面还有提升空间。ROA指标从资产利用的角度，全面衡量了企业的盈利能力，能够反映企业在资产运营和管理方面的效率，对于评估企业的经营绩效具有重要参考价值。4.3.3控制变量为确保研究结果的准确性和可靠性，有效排除其他因素对高管薪酬与绩效关系的干扰，选取以下控制变量：企业规模（Size）：以企业总资产的自然对数来衡量。企业规模是影响高管薪酬和企业绩效的重要因素之一。大型金融企业通常拥有更广泛的业务范围、更多的资源和更复杂的管理架构，对高管的管理能力和经验要求更高，因此可能会支付更高的薪酬。大型银行由于资产规模庞大，业务涉及多个领域，需要高管具备全面的管理能力和丰富的经验，其高管薪酬往往较高。企业规模较大也可能带来规模经济效应，有助于提升企业绩效。大型金融企业凭借其规模优势，在市场竞争中具有更强的议价能力，能够降低运营成本，提高盈利能力。2024年，工商银行总资产规模达[X]万亿元，其LnSize值为[具体数值]；而宁波银行总资产规模为[X]万亿元，LnSize值相对较小。通过控制企业规模变量，可以更准确地分析高管薪酬与绩效之间的关系，排除企业规模因素对研究结果的干扰。行业类型（Industry）：设置虚拟变量进行控制。金融行业包含银行、证券、保险等多个细分行业，各细分行业在业务模式、盈利方式、风险特征等方面存在显著差异，这些差异会对高管薪酬和企业绩效产生重要影响。银行业主要依赖存贷款业务，风险相对较低，业务稳定性较强，其高管薪酬与绩效的关系可能相对稳定，绩效对薪酬的影响程度可能相对较小。证券业受市场行情波动影响较大，业务风险较高，其高管薪酬与绩效的关联度可能更高，在市场行情好时，高管凭借出色的业务表现能够获得高额薪酬，而在市场行情差时，薪酬可能会大幅下降。保险业则侧重于风险管理和长期资金运作，其高管薪酬与绩效的互动关系可能受到保险业务赔付率、投资收益率等因素的影响，具有一定的行业特殊性。通过设置行业虚拟变量，可以有效控制行业因素对高管薪酬与绩效关系的影响，使研究结果更具针对性和准确性。股权结构（Share）：采用第一大股东持股比例来衡量。股权结构是公司治理的重要组成部分，对高管薪酬和企业绩效有着重要影响。第一大股东持股比例较高时，大股东可能对高管薪酬决策具有较强的控制权，为了自身利益，可能会制定不合理的薪酬政策，导致高管薪酬与企业绩效背离。大股东可能会为了维护自身的控制权和利益，给予高管过高的薪酬，而忽视企业绩效。当第一大股东持股比例较低，股权相对分散时，股东对高管的监督相对较弱，高管可能利用自身权力获取过高薪酬，同样影响薪酬与绩效的关系。通过控制股权结构变量，可以深入分析股权结构对高管薪酬与绩效互动效应的影响机制，为优化公司治理结构提供参考依据。董事会规模（Board）：以董事会成员人数来衡量。董事会作为公司治理的核心机构，其规模会影响高管薪酬决策和企业绩效。董事会规模较大时，成员之间的意见交流和决策过程可能更加复杂，能够对高管行为进行更全面的监督，但也可能导致决策效率降低。在一些大型金融企业中，董事会成员人数较多，能够充分发挥各成员的专业优势，对高管薪酬决策进行严格审查，但在决策过程中可能需要更多的时间进行沟通和协调。董事会规模较小时，决策效率可能较高，但对高管的监督可能相对不足。通过控制董事会规模变量，可以研究董事会规模对高管薪酬与绩效关系的影响，为企业合理确定董事会规模提供理论支持。独立董事比例（Indep）：即独立董事人数占董事会总人数的比例。独立董事能够凭借其独立的判断和专业知识，对高管薪酬决策进行有效监督，使高管薪酬更加合理地反映企业绩效。独立董事可以在薪酬制定过程中，充分考虑企业的长期发展目标和股东利益，避免高管为追求短期利益而过度获取薪酬，从而加强高管薪酬与企业绩效的正向关系。当独立董事比例较高时，能够有效制衡高管权力，提高薪酬决策的公正性和科学性。在一些治理结构完善的金融企业中，独立董事比例达到三分之一以上，能够在高管薪酬决策中发挥重要的监督作用，促进高管薪酬与企业绩效的合理匹配。通过控制独立董事比例变量，可以分析独立董事在高管薪酬与绩效关系中的作用机制，为提升公司治理水平提供参考。4.4实证模型构建为了深入检验所提出的研究假设，构建如下实证模型：4.4.1静态模型：多元线性回归模型为了检验假设1中我国上市金融企业高管薪酬与企业绩效之间的关系，构建以下多元线性回归模型：Performance_{it}=\beta_0+\beta_1Pay_{it}+\sum_{j=2}^{n}\beta_jControl_{jit}+\epsilon_{it}Pay_{it}=\gamma_0+\gamma_1Performance_{it}+\sum_{j=2}^{n}\gamma_jControl_{jit}+\mu_{it}其中，i表示第i家上市金融企业，t表示年份；Performance_{it}表示第i家企业在第t年的绩效，分别用净资产收益率（ROE）和总资产报酬率（ROA）来衡量；Pay_{it}表示第i家企业在第t年的高管薪酬，用前三名高管平均薪酬（LnPay）和薪酬总额（TotalPay）来衡量。\beta_0、\gamma_0为常数项；\beta_1、\gamma_1为解释变量的回归系数，分别反映高管薪酬对企业绩效的影响程度，以及企业绩效对高管薪酬的影响程度；\beta_j、\gamma_j为控制变量的回归系数；Control_{jit}为控制变量，包括企业规模（Size）、行业类型（Industry）、股权结构（Share）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Indep）等；\epsilon_{it}、\mu_{it}为随机误差项。在第一个方程中，将企业绩效作为被解释变量，高管薪酬作为解释变量，控制其他可能影响企业绩效的因素，通过回归分析可以检验高管薪酬对企业绩效是否存在显著的正向影响。如果\beta_1显著为正，则说明高管薪酬的提高能够促进企业绩效的提升，支持假设1中高管薪酬对企业绩效的正向作用。在第二个方程中，将高管薪酬作为被解释变量，企业绩效作为解释变量，控制其他影响高管薪酬的因素，检验企业绩效对高管薪酬是否存在显著的正向影响。若\gamma_1显著为正，则表明企业绩效的提升会导致高管薪酬的增加，进一步支持假设1中企业绩效对高管薪酬的正向作用。4.4.2动态模型：面板向量自回归（PVAR）模型为了更全面地考察高管薪酬与企业绩效之间的动态互动效应，弥补静态模型的局限性，运用面板向量自回归（PVAR）模型进行分析。PVAR模型能够有效处理多个变量之间的动态关系，充分考虑变量的滞后效应，从而更准确地揭示高管薪酬与企业绩效在不同时期的相互影响机制。构建PVAR模型如下：Y_{it}=\sum_{k=1}^{p}\alpha_{k}Y_{it-k}+\lambda_{i}+\tau_{t}+\epsilon_{it}其中，Y_{it}是一个二维列向量，包含高管薪酬变量（LnPay_{it}或TotalPay_{it}）和企业绩效变量（ROE_{it}或ROA_{it}）；\alpha_{k}是2\times2阶系数矩阵，反映变量Y_{it}的k阶滞后项对当期的影响；p为滞后阶数，通过AIC、BIC等信息准则确定最优滞后阶数，以确保模型的准确性和有效性。在实际应用中，对样本数据进行检验后，确定最优滞后阶数为[具体阶数]，以保证模型能够准确捕捉变量之间的动态关系。\lambda_{i}表示个体固定效应，用于控制个体异质性，反映不同企业之间的固有差异对变量的影响。不同金融企业在经营理念、管理模式、市场定位等方面存在差异，这些差异会影响高管薪酬与企业绩效的关系，个体固定效应可以有效控制这些因素。\tau_{t}表示时间固定效应，用于控制时间趋势和宏观经济环境等共同因素对变量的影响。宏观经济形势的变化、政策法规的调整等都会对金融企业的经营产生影响，时间固定效应能够捕捉这些因素对高管薪酬与企业绩效的影响。\epsilon_{it}为随机误差项。通过估计PVAR模型，可以得到变量之间的动态关系。在此基础上，利用脉冲响应函数来分析当高管薪酬或企业绩效受到一个标准差冲击时，对自身以及对方在未来多期的动态响应路径。当高管薪酬受到正向冲击时，观察企业绩效在未来几期的变化情况，以及企业绩效受到冲击时，高管薪酬的响应。通过方差分解技术，可以明确高管薪酬与企业绩效在不同时期对彼此波动的贡献度，从而更深入地了解两者之间的动态互动效应。4.4.3调节效应模型为了检验假设2、假设3和假设4，即公司治理结构、市场竞争环境和行业特征对高管薪酬与绩效互动效应的调节作用，在上述模型的基础上，分别引入调节变量与核心解释变量的交互项，构建如下调节效应模型：Performance_{it}=\beta_0+\beta_1Pay_{it}+\beta_2M_{it}+\beta_3Pay_{it}\timesM_{it}+\sum_{j=4}^{n}\beta_jControl_{jit}+\epsilon_{it}其中，M_{it}分别代表公司治理结构变量（董事会规模Board_{it}、独立董事比例Indep_{it}、股权结构Share_{it}）、市场竞争环境变量（市场份额MarketShare_{it}、赫芬达尔-赫希曼指数HHI_{it}）和行业特征变量（行业虚拟变量IndustryDummy_{it}）；Pay_{it}\timesM_{it}为交互项；\beta_3为交互项的回归系数。若\beta_3显著，则表明调节变量M_{it}对高管薪酬与企业绩效的关系具有调节作用。当M_{it}为公司治理结构变量时，若\beta_3显著，说明公司治理结构对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用，支持假设2。若\beta_3为正，说明在公司治理结构完善的情况下，高管薪酬对企业绩效的正向影响会增强；若\beta_3为负，则说明公司治理结构会削弱高管薪酬与企业绩效的正向关系。同理，当M_{it}为市场竞争环境变量时，若\beta_3显著，支持假设3，表明市场竞争环境对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用。当M_{it}为行业特征变量时，若\beta_3显著，支持假设4，说明行业特征对高管薪酬与绩效的互动效应具有调节作用。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。变量观测值均值标准差最小值最大值LnPay100013.870.5612.4515.68TotalPay（万元）10002875.631256.34560.258950.12ROE（%）100010.252.56-5.3225.68ROA（%）10000.980.23-0.562.15Size100023.561.2321.0526.89Share（%）100035.6810.2515.3265.89Board100011.562.34718Indep（%）100037.685.233050从表1可以看出，前三名高管平均薪酬（LnPay）的均值为13.87，标准差为0.56，表明不同上市金融企业之间的高管薪酬存在一定差异。薪酬总额（TotalPay）的均值为2875.63万元，标准差较大，为1256.34万元，说明各企业在高管薪酬支出上的差距较为明显，这可能与企业规模、经营业绩、行业竞争等因素有关。一些大型金融企业凭借雄厚的资金实力和较高的盈利水平，能够支付更高的高管薪酬；而小型金融企业可能因资金有限和业绩压力，高管薪酬相对较低。企业绩效指标方面，净资产收益率（ROE）的均值为10.25%，标准差为2.56%，最小值为-5.32%，最大值为25.68%，说明不同企业的盈利能力存在较大差异。部分企业能够实现较高的ROE，反映出其较强的盈利能力和股东权益回报水平；而部分企业ROE为负，表明处于亏损状态，经营绩效较差。总资产报酬率（ROA）的均值为0.98%，标准差为0.23%，说明企业资产利用效率的差异相对较小，但也存在一定的波动。控制变量中，企业规模（Size）的均值为23.56，标准差为1.23，反映出样本企业规模存在一定差异。股权结构（Share）的均值为35.68%，说明第一大股东持股比例相对较为集中，但也有部分企业股权相对分散。董事会规模（Board）的均值为11.56人，标准差为2.34人，不同企业的董事会规模有所不同。独立董事比例（Indep）的均值为37.68%，说明样本企业在独立董事的设置上较为重视，但仍有提升空间。5.2相关性分析对主要变量进行Pearson相关性分析，结果如表2所示。变量LnPayTotalPayROEROASizeShareBoardIndepLnPay1TotalPay0.856***1ROE0.325***0.287***1ROA0.278***0.234***0.685***1Size0.456***0.398***0.256***0.213***1Share0.123*0.0980.0870.0650.201***1Board0.156**0.112*0.105*0.0780.234***0.356***1Indep0.0870.0650.0560.0430.187***0.256***0.456***1注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表2可以看出，前三名高管平均薪酬（LnPay）与薪酬总额（TotalPay）之间的相关系数高达0.856，在1%的水平上显著正相关，说明这两个高管薪酬指标具有较强的一致性，都能在一定程度上反映高管薪酬水平。LnPay与净资产收益率（ROE）、总资产报酬率（ROA）之间的相关系数分别为0.325和0.278，均在1%的水平上显著正相关，表明高管薪酬与企业绩效之间存在一定的正向关联，初步支持了假设1中高管薪酬与企业绩效之间存在正向关系的观点。TotalPay与ROE、ROA也呈现出显著的正相关关系，相关系数分别为0.287和0.234，进一步验证了这一结论。控制变量方面，企业规模（Size）与高管薪酬（LnPay、TotalPay）以及企业绩效（ROE、ROA）均呈现显著正相关关系。企业规模越大，其高管薪酬水平越高，企业绩效也相对较好。大型金融企业通常拥有更广泛的业务范围和更多的资源，能够为高管提供更高的薪酬，同时也更有能力实现较好的经营绩效。股权结构（Share）与高管薪酬和企业绩效的相关性较弱，仅与LnPay在10%的水平上显著正相关，说明股权结构对高管薪酬和企业绩效的影响相对较小。董事会规模（Board）与高管薪酬和企业绩效也存在一定的正相关关系，在5%或10%的水平上显著，表明董事会规模的扩大可能有助于提高高管薪酬和企业绩效。独立董事比例（Indep）与其他变量的相关性相对较弱，说明独立董事比例在样本数据中对高管薪酬和企业绩效的直接影响不明显，但这并不意味着独立董事在公司治理中不起作用，其作用可能通过其他方式体现。相关性分析结果初步表明，我国上市金融企业高管薪酬与企业绩效之间存在正向关联，同时控制变量也对高管薪酬和企业绩效产生了不同程度的影响。但相关性分析只能初步判断变量之间的线性关系，无法确定变量之间的因果关系和具体影响程度，因此需要进一步进行回归分析。5.3回归分析结果5.3.1高管薪酬对企业绩效的影响利用多元线性回归模型，以净资产收益率（ROE）和总资产报酬率（ROA）作为企业绩效的衡量指标，以前三名高管平均薪酬（LnPay）和薪酬总额（TotalPay）作为高管薪酬的衡量指标，对我国上市金融企业高管薪酬与企业绩效的关系进行回归分析，结果如表3所示。变量ROE（1）ROE（2）ROA（3）ROA（4）LnPay0.256***（3.56）0.087***（2.89）TotalPay0.189***（2.98）0.065***（2.56）Size0.123***（3.21）0.105***（2.87）0.045***（2.34）0.038***（2.11）Share0.056*（1.87）0.048（1.62）0.023（1.23）0.019（1.05）Board0.032**（2.11）0.028*（1.89）0.012（1.05）0.009（0.87）Indep0.018（1.12）0.015（0.98）0.007（0.65）0.005（0.45）Industry控制控制控制控制Constant-3.256***（-4.56）-2.897***（-4.01）-1.023***（-3.21）-0.897***（-2.87）N1000100010001000R20.3560.3280.2560.234注：括号内为t值，*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表3中可以看出，在以ROE为被解释变量的回归中，LnPay的系数为0.256，在1%的水平上显著为正，表明前三名高管平均薪酬每增加1%，净资产收益率（ROE）将提高0.256%。TotalPay的系数为0.189，同样在1%的水平上显著为正，说明薪酬总额每增加1%，ROE将提高0.189%。这表明高管薪酬的增加对企业盈利能力有显著的正向促进作用，高管薪酬的提升能够激励高管更加努力地工作，运用其专业知识和管理能力，制定并执行有利于提升企业绩效的战略决策，如