高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资：理论、实证与策略探究

高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资：理论、实证与策略探究一、引言1.1研究背景与问题提出在现代企业制度中，所有权与经营权的分离是其显著特征。这种分离模式虽然在一定程度上推动了企业的专业化运营和规模扩张，但也引发了委托代理问题。股东作为企业的所有者，其目标是实现企业价值最大化，获取丰厚的投资回报；而高管作为企业的经营者，他们的目标函数更为复杂，除了关注企业业绩以获取经济报酬外，还可能追求在职消费、权力扩张、个人声誉提升等私人利益。当股东与高管的目标不一致时，高管可能会利用自身对企业日常经营决策的控制权，做出偏离股东利益的决策，其中非效率投资行为就是一个突出表现。投资活动是企业成长和发展的核心驱动力之一，对企业的长期生存和繁荣起着关键作用。企业通过合理配置资源进行投资，旨在实现资产的增值和企业价值的提升。投资效率的高低直接关系到企业的绩效水平和可持续发展能力。有效的投资决策能够使企业充分利用市场机会，优化资源配置，提高生产效率，增强市场竞争力，进而为股东创造更大的价值。相反，非效率投资行为，无论是投资过度还是投资不足，都会导致企业资源的浪费，损害企业的价值，降低股东的回报。投资过度是指企业将资源投入到净现值（NPV）为负的项目中，这些项目在未来产生的现金流量不足以覆盖初始投资和资金成本，从经济角度看是不划算的。例如，一些企业为了追求规模扩张或满足管理层的过度自信心理，盲目上马一些大型项目，忽视了项目的可行性和潜在风险。这些项目可能由于市场需求不足、技术不成熟或管理不善等原因，无法达到预期的收益目标，导致企业资金被套牢，资产回报率下降。投资不足则是指企业放弃了净现值为正的投资项目，错失了盈利机会。这种情况可能是由于管理层过于保守，担心投资失败会影响自己的职业声誉和薪酬待遇，或者是企业面临融资约束，无法获得足够的资金来支持投资项目。无论是哪种情况，投资不足都会使企业无法充分发挥自身的潜力，限制企业的发展。近年来，我国上市公司的非效率投资问题较为突出。据相关研究统计，我国上市企业非效率投资现象较为普遍，企业投资不足占比约为58.26%，企业过度投资占比约为41.74%。非效率投资行为不仅造成了企业资源的浪费，加大了企业的经营风险，还最终影响了企业的业绩。在当前我国经济转型的关键时期，提高企业的投资效率对于推动经济的高质量发展至关重要。因此，深入研究企业非效率投资的影响因素，并寻找有效的治理措施，具有重要的现实意义。为了解决委托代理问题，降低高管的机会主义行为，企业通常会采用各种激励机制，其中高管薪酬激励是一种重要的手段。高管薪酬激励旨在通过合理设计薪酬结构，将高管的个人利益与企业的业绩紧密联系起来，使高管在追求自身利益最大化的同时，也能实现企业价值的最大化。合理的薪酬契约可以为高管提供明确的经济激励，促使他们更加关注企业的长期发展，谨慎做出投资决策，避免非效率投资行为的发生。如果薪酬契约设计不合理，高管可能会为了追求个人私利而忽视企业的整体利益，导致非效率投资行为的出现。高管薪酬激励的形式多种多样，主要包括货币薪酬和股权激励。货币薪酬是高管薪酬的基本组成部分，通常以工资、奖金、津贴等形式发放，它能够直接满足高管的物质需求，对高管的短期行为具有较强的激励作用。股权激励则是赋予高管一定数量的公司股票或股票期权，使高管成为企业的股东之一，从而分享企业的成长收益。股权激励能够将高管的利益与企业的长期利益紧密绑定，对高管的长期行为具有较强的激励作用。不同形式的薪酬激励对高管的投资决策可能会产生不同的影响，因此，深入研究高管薪酬激励的不同形式与非效率投资之间的关系，对于优化薪酬契约设计，提高投资效率具有重要意义。管理层权力理论认为，管理层在企业中拥有一定的权力，这种权力会影响他们的决策行为。管理层权力的来源主要包括股权比例、组织结构、任职期限等因素。拥有较大权力的管理层在决策过程中可能会更加注重自身利益的实现，而忽视股东的利益。在投资决策方面，管理层权力可能会对高管薪酬激励与非效率投资之间的关系产生调节作用。当管理层权力较大时，他们可能会利用手中的权力影响薪酬契约的制定，使薪酬契约更符合自己的利益，而不是企业和股东的利益。管理层权力较大还可能使高管在投资决策中更加独断专行，不受股东和其他利益相关者的约束，从而增加非效率投资的可能性。因此，在研究高管薪酬激励与非效率投资的关系时，考虑管理层权力的调节作用是非常必要的，这有助于更全面地理解非效率投资的形成机制，为企业治理提供更有针对性的建议。基于以上背景，本文旨在深入探讨高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资之间的关系。具体研究问题如下：高管薪酬激励的不同形式（货币薪酬和股权激励）对非效率投资（投资过度和投资不足）有何影响？管理层权力在高管薪酬激励与非效率投资的关系中起到怎样的调节作用？通过对这些问题的研究，本文期望能够丰富和完善公司治理理论，为企业制定合理的薪酬激励政策和优化公司治理结构提供理论支持和实践指导，从而有效抑制非效率投资行为，提高企业的投资效率和价值。1.2研究目的与意义1.2.1研究目的本文旨在深入剖析高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资之间的内在联系，从理论和实证两个层面系统地探究高管薪酬激励的不同形式（货币薪酬和股权激励）对非效率投资（投资过度和投资不足）的具体影响机制，以及管理层权力在这一关系中所发挥的调节作用，从而为企业优化公司治理结构、提高投资效率提供具有针对性和可操作性的建议。具体研究目的如下：明确高管薪酬激励形式对非效率投资的影响：精准识别货币薪酬和股权激励这两种主要的高管薪酬激励形式，在抑制或促进企业投资过度和投资不足方面的具体作用方向和程度。通过理论分析和实证检验，揭示不同薪酬激励形式与非效率投资之间的内在逻辑关系，为企业制定合理的薪酬激励政策提供理论依据。揭示管理层权力的调节作用：深入探究管理层权力如何影响高管薪酬激励与非效率投资之间的关系。分析管理层权力在薪酬激励机制对非效率投资的影响过程中，是起到正向强化、反向削弱还是其他更为复杂的调节作用，从而为企业在考虑管理层权力因素的基础上，完善公司治理机制提供实践指导。提出优化建议：基于上述研究成果，结合我国企业的实际情况，从薪酬激励政策设计、管理层权力制衡以及公司治理结构完善等多个维度，提出具有针对性和可操作性的建议，以有效抑制企业的非效率投资行为，提高企业的投资效率和价值创造能力，促进企业的可持续发展。1.2.2研究意义本研究在理论和实践层面均具有重要意义，具体如下：理论意义丰富公司治理理论：深入探讨高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资之间的关系，有助于进一步完善公司治理理论体系。目前，虽然已有不少研究关注到高管薪酬激励与非效率投资之间的关系，但将管理层权力作为调节变量纳入研究框架的还相对较少。本文的研究将弥补这一理论缺口，从管理层权力的视角深入剖析薪酬激励对非效率投资的影响机制，为公司治理理论的发展提供新的思路和实证依据。深化委托代理理论研究：委托代理理论认为，在所有权与经营权分离的情况下，股东与管理层之间存在目标不一致和信息不对称的问题，这可能导致管理层的非效率投资行为。本文通过研究高管薪酬激励和管理层权力对非效率投资的影响，进一步验证和深化了委托代理理论在企业投资决策领域的应用，有助于更好地理解和解决委托代理问题，为企业设计更有效的激励约束机制提供理论支持。拓展投资理论研究范畴：传统的投资理论主要关注投资决策的财务因素，如项目的净现值、内部收益率等。而本文从公司治理的角度研究非效率投资问题，将高管薪酬激励和管理层权力等非财务因素纳入投资决策的分析框架，拓展了投资理论的研究范畴，为全面理解企业投资行为提供了新的视角和方法。实践意义指导企业薪酬激励政策制定：对于企业而言，合理的薪酬激励政策是降低代理成本、提高投资效率的重要手段。本文通过研究不同薪酬激励形式对非效率投资的影响，为企业在制定薪酬激励政策时提供了具体的参考依据。企业可以根据自身的实际情况，优化薪酬结构，合理确定货币薪酬和股权激励的比例，以充分发挥薪酬激励的作用，引导高管做出有利于企业价值最大化的投资决策。优化公司治理结构：管理层权力的大小和行使方式对企业的投资决策和经营绩效有着重要影响。本文研究管理层权力在高管薪酬激励与非效率投资关系中的调节作用，有助于企业认识到管理层权力制衡的重要性。企业可以通过完善公司治理结构，加强内部监督和外部监管，合理配置管理层权力，防止管理层权力过度集中导致的非效率投资行为，提高公司治理效率。促进资本市场健康发展：企业的非效率投资行为不仅会损害企业自身的价值，还会影响资本市场的资源配置效率。通过研究非效率投资的影响因素，并提出相应的治理措施，有助于提高企业的投资效率和经营绩效，增强投资者对企业的信心，促进资本市场的健康稳定发展。对于监管部门而言，本文的研究结果也可以为其制定相关政策提供参考，加强对上市公司的监管，规范企业的投资行为，维护资本市场的秩序。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：系统梳理国内外关于高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资的相关文献资料，全面了解该领域的研究现状、已有成果和研究不足，为本文的研究奠定坚实的理论基础。通过对文献的深入分析，把握相关理论的发展脉络和研究动态，明确研究的切入点和方向，从而有针对性地开展后续研究工作。理论分析法：运用委托代理理论、管理层权力理论等相关理论，深入剖析高管薪酬激励对非效率投资的影响机制，以及管理层权力在其中所起的调节作用。从理论层面探讨高管薪酬激励如何通过影响高管的决策行为，进而作用于企业的投资效率；分析管理层权力的大小和来源如何改变高管薪酬激励与非效率投资之间的关系，为实证研究提供理论依据和逻辑支撑。实证分析法：选取我国上市公司的相关数据作为研究样本，构建多元线性回归模型，对高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资之间的关系进行实证检验。在数据收集过程中，确保数据的准确性、完整性和可靠性，涵盖多个年度、不同行业的上市公司数据，以增强研究结果的代表性和普遍性。通过实证分析，量化各变量之间的关系，验证理论假设的正确性，使研究结论更具说服力和实践指导意义。稳健性检验法：为确保实证研究结果的可靠性和稳定性，采用多种方法进行稳健性检验。例如，替换关键变量的度量方式，重新估计模型；对样本进行筛选或分组，检验结果的一致性；采用不同的估计方法，如工具变量法、倾向得分匹配法等，以克服可能存在的内生性问题。通过稳健性检验，进一步验证研究结论的有效性，提高研究成果的可信度。1.3.2创新点研究视角创新：将管理层权力作为调节变量纳入高管薪酬激励与非效率投资的研究框架，综合考察三者之间的关系。以往研究大多单独关注高管薪酬激励与非效率投资的关系，较少考虑管理层权力在其中的调节作用。本文从管理层权力的视角出发，深入分析其对高管薪酬激励效果的影响，为研究非效率投资问题提供了新的思路和视角，有助于更全面、深入地理解企业投资决策的形成机制。研究内容创新：不仅研究高管薪酬激励整体对非效率投资的影响，还进一步区分货币薪酬和股权激励这两种不同形式，分别探讨它们对投资过度和投资不足的影响差异。这种细化研究内容的方式，能够更准确地揭示不同薪酬激励形式对非效率投资的作用机制，为企业制定更加精准、有效的薪酬激励政策提供理论支持和实践指导。研究方法创新：在实证研究中，采用多种方法进行稳健性检验，有效增强了研究结果的可靠性和稳定性。同时，运用中介效应模型和调节效应模型，深入分析高管薪酬激励影响非效率投资的内在机制和管理层权力的调节路径，使研究更加深入、系统。这种综合运用多种研究方法的方式，有助于提高研究的科学性和严谨性，丰富和完善了该领域的研究方法体系。二、概念界定与理论基础2.1相关概念界定2.1.1高管薪酬激励高管薪酬激励是企业为了促使高级管理人员（如CEO、CFO、COO等）的行为与股东利益保持一致，通过设计合理的薪酬体系来激发高管的工作积极性和创造力，进而提升企业绩效的一种机制。在现代企业中，由于所有权与经营权的分离，股东与高管之间存在委托代理关系，高管薪酬激励旨在缓解这种委托代理冲突，使高管在追求自身利益最大化的过程中，实现企业价值的最大化。高管薪酬激励的形式丰富多样，主要包括货币薪酬和股权激励两大类型。货币薪酬作为高管薪酬的基础组成部分，涵盖了工资、奖金、津贴等形式。工资是高管固定的收入来源，为其提供了稳定的经济保障，反映了高管的职位价值和市场行情；奖金则是根据企业的业绩、高管个人的工作表现等因素发放的额外报酬，具有较强的灵活性和激励性，能够直接且迅速地对高管的短期努力和成果给予经济奖励，激励高管在短期内积极提升企业业绩。津贴则是对高管在工作中所面临的特殊条件或付出的额外补偿，如交通津贴、通讯津贴等，有助于提高高管的工作满意度和忠诚度。股权激励是一种长期的激励方式，主要包括股票期权、限制性股票、股票增值权等形式。股票期权赋予高管在未来特定时间内以约定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股票增值收益，从而使高管的利益与公司的长期发展紧密相连，激励高管关注公司的长期战略规划和价值增长，积极推动公司业绩的提升，以实现股票价格的上涨。限制性股票则是公司直接授予高管一定数量的股票，但对股票的出售或转让设置了一定的限制条件，如业绩目标的达成、服务期限的满足等，只有在满足这些条件后，高管才能自由处置这些股票，这促使高管为了实现限制条件而努力工作，增强了高管对公司的归属感和忠诚度。股票增值权是指高管可以在未来特定时间内获得公司股票增值部分的收益，而无需实际购买股票，这种方式同样将高管的收益与公司股票价格的变化挂钩，激励高管为提升公司价值而努力。2.1.2管理层权力管理层权力是指企业管理层在决策、资源分配、战略制定等方面所拥有的影响力和控制权。它是管理层在企业中地位和权威的体现，对企业的运营和发展具有重要影响。管理层权力的来源具有多元性，主要包括以下几个方面：结构权力：源于管理层在企业组织结构中的职位和层级。处于高层职位的管理者，如CEO、董事长等，在组织架构中位于权力核心，拥有对企业重大事务的决策权、指挥权和资源调配权。他们可以决定企业的战略方向、投资计划、人事任免等关键事项，其决策能够对企业的运营和发展产生深远影响。例如，CEO可以主导制定企业的年度经营计划和长期发展战略，决定企业的业务拓展方向和资源配置方案。所有权权力：当管理层持有公司一定比例的股权时，便拥有了基于所有权的权力。股权赋予管理层对公司的剩余索取权和控制权，使其在公司治理中具有更大的话语权。管理层的利益与公司的利益紧密绑定，他们有更强的动力和权力参与公司的决策，以实现自身利益和公司价值的最大化。例如，持有大量公司股票的高管在公司决策中会更加关注公司的长期发展，积极推动有利于提升公司业绩和股票价值的决策。信息权力：管理层由于直接参与企业的日常经营管理活动，掌握着大量关于企业内部运营、市场动态、行业趋势等方面的信息，而这些信息对于企业的决策至关重要。相比其他利益相关者，管理层在信息获取和处理上具有明显优势，这种信息不对称使得管理层能够凭借其掌握的信息在决策过程中发挥主导作用，影响企业的决策方向。例如，管理层可以根据自己掌握的市场信息，决定企业是否进入新的市场领域或推出新的产品。声誉权力：管理层在行业内积累的良好声誉和专业形象，也能为其带来一定的权力。声誉良好的管理者往往被认为具有更高的专业能力和领导水平，他们的意见和建议更容易得到股东、员工和其他利益相关者的认可和尊重，从而在企业决策和管理中具有更大的影响力。例如，在行业内享有盛誉的CEO，其提出的战略规划和决策更容易得到董事会的支持和员工的执行。2.1.3非效率投资非效率投资是指企业的实际投资行为偏离了使企业价值最大化的最优投资水平，导致资源配置不合理的现象。这种投资行为无法实现企业资源的有效利用，损害了企业的价值，不利于企业的长期发展。非效率投资主要表现为投资过度和投资不足两种形式：投资过度：是指企业将资金投入到净现值（NPV）为负的项目中，即这些投资项目在未来产生的现金流量不足以覆盖初始投资和资金成本，从经济角度来看是不划算的。企业投资过度的原因较为复杂，一方面，管理层可能出于自身利益的考虑，如追求规模扩张带来的权力和声誉提升、在职消费的增加等，而忽视了投资项目的经济效益，盲目进行大规模投资。管理层可能为了打造“企业帝国”，不顾企业的实际承受能力和市场需求，上马一些大型项目，导致企业资源的浪费。另一方面，当企业内部存在大量自由现金流时，管理层可能缺乏有效的投资约束机制，容易将资金过度投入到一些看似有吸引力但实际上回报率较低的项目中。投资不足：是指企业放弃了净现值为正的投资项目，错失了能够增加企业价值的投资机会。造成投资不足的原因也有多种，其中融资约束是一个重要因素。当企业面临融资困难，无法获得足够的资金来支持投资项目时，即使这些项目具有良好的投资前景，企业也可能不得不放弃。企业的信用评级较低、资本市场不完善等都可能导致企业融资成本过高或融资渠道受限，从而抑制企业的投资行为。管理层的风险规避倾向也可能导致投资不足。一些管理层过于保守，担心投资失败会影响自己的职业声誉和薪酬待遇，因此对投资项目的风险评估过于谨慎，对一些具有一定风险但潜在回报较高的项目持回避态度，导致企业错过发展机遇。2.2理论基础2.2.1委托代理理论委托代理理论是现代经济学和管理学中的重要理论，主要研究在信息不对称的情况下，委托人（Principal）与代理人（Agent）之间的关系以及如何设计有效的机制来协调双方利益。该理论起源于20世纪30年代，美国经济学家伯利（AdolfA.Berle）和米恩斯（GardinerC.Means）在研究企业所有权和经营权分离的现象时提出，随着生产力的发展和规模化大生产的出现，企业所有者由于知识、能力和精力的限制，无法亲自行使所有的经营权利，于是将经营权利让渡给具有专业知识和管理能力的代理人，从而形成了委托代理关系。在委托代理关系中，委托人是资源的所有者或决策的发起者，他们将某些决策权委托给代理人，期望代理人能够按照自己的利益行事，以实现委托人的目标，如股东委托管理层经营企业，期望管理层能够最大化股东财富。然而，由于委托人与代理人的效用函数不同，委托人追求的是自身财富的最大化，而代理人则更关注自身的工资津贴收入、在职消费、权力和声誉等私人利益，这就导致了双方在利益上存在冲突。代理人可能会为了追求自身利益而采取损害委托人利益的行为，如过度在职消费、追求短期业绩而忽视企业的长期发展、进行非效率投资等。信息不对称也是委托代理关系中面临的一个关键问题。代理人直接参与企业的日常经营管理活动，掌握着大量关于企业内部运营、市场动态、投资项目等方面的信息，而委托人往往无法全面、及时地获取这些信息，这种信息优势使得代理人有可能利用信息不对称来谋取私利。在投资决策中，代理人可能会隐瞒一些不利于自己的信息，夸大投资项目的收益前景，从而误导委托人做出错误的投资决策；或者在项目执行过程中，为了追求个人利益而降低努力程度，导致项目失败或效益不佳。为了解决委托代理问题，降低代理成本，委托人通常会采取一系列措施来激励和约束代理人的行为。常见的激励机制包括薪酬激励、股权激励等。薪酬激励通过合理设计薪酬结构，如将基本工资、奖金、津贴等与企业业绩挂钩，使代理人的收入与企业的经营成果紧密相连，从而激励代理人努力工作，提高企业业绩。股权激励则是赋予代理人一定数量的公司股票或股票期权，使代理人成为企业的股东之一，分享企业的成长收益，从而将代理人的利益与企业的长期利益绑定，促使代理人更加关注企业的长期发展，减少短期行为。委托人还会建立监督机制，如内部审计、外部审计、董事会监督等，加强对代理人行为的监督和约束，及时发现和纠正代理人的不当行为，以保护委托人的利益。在高管薪酬激励、管理层权力与非效率投资的研究中，委托代理理论具有重要的应用价值。从高管薪酬激励角度来看，合理的薪酬契约设计是解决委托代理问题的关键。通过将高管的薪酬与企业的业绩、投资效率等指标挂钩，可以激励高管做出符合股东利益的投资决策，避免非效率投资行为的发生。如果将高管的奖金与企业的投资回报率挂钩，高管为了获得更高的奖金，就会更加谨慎地评估投资项目，选择那些能够真正增加企业价值的项目进行投资，从而提高投资效率。股权激励也可以使高管从企业的长期发展中获得收益，促使他们关注企业的长期投资战略，减少为了短期利益而进行的非效率投资。管理层权力在委托代理关系中也起着重要作用。管理层权力的大小会影响委托代理问题的严重程度。当管理层权力较大时，他们可能会利用手中的权力影响薪酬契约的制定，使薪酬契约更符合自己的利益，而不是股东的利益，导致薪酬激励失效。管理层权力较大还可能使高管在投资决策中更加独断专行，不受股东和其他利益相关者的约束，从而增加非效率投资的可能性。因此，在研究高管薪酬激励与非效率投资的关系时，必须考虑管理层权力的调节作用，通过合理配置管理层权力，加强对管理层的监督和制衡，以提高薪酬激励的效果，抑制非效率投资行为。2.2.2信息不对称理论信息不对称理论是现代经济学的重要理论之一，由美国经济学家乔治・阿克洛夫（GeorgeAkerlof）、迈克尔・斯宾塞（MichaelSpence）和约瑟夫・斯蒂格利茨（JosephStiglitz）在20世纪70年代提出，该理论揭示了在市场经济活动中，交易双方所掌握的信息存在差异，一方拥有比另一方更多或更准确的信息，这种信息分布的不均衡现象会对市场交易行为和市场运行效率产生重大影响。信息不对称的产生源于多种因素。市场参与者获取信息的成本和能力各不相同。在投资决策中，企业管理层由于直接参与企业的日常运营，能够方便地获取企业内部的财务状况、生产能力、技术水平等信息，以及市场需求、竞争对手动态等外部信息；而外部投资者，如股东、债权人等，要获取这些信息则需要付出较高的成本，如收集信息的时间、精力和资金成本，且由于信息渠道有限，他们往往难以获取全面、准确的信息。信息的传递和披露机制也可能存在缺陷。企业可能出于保护商业机密、维护自身形象等考虑，不愿意完全、真实地披露所有信息，导致信息在传递过程中出现失真、遗漏等问题。市场参与者的信息处理能力和专业知识水平也会影响他们对信息的理解和利用。具有丰富专业知识和经验的管理层能够更好地分析和解读信息，而普通投资者可能由于缺乏相关知识，难以准确理解信息的含义和价值，从而在决策中处于劣势。信息不对称会导致在交易完成前后分别发生“逆向选择”和“道德风险”问题。在投资决策前，由于信息不对称，投资者难以准确评估企业投资项目的真实价值和风险水平，只能根据市场上的平均信息来做出决策。这就可能导致一些低质量、高风险的投资项目获得资金，而高质量、低风险的投资项目反而被忽视，出现“劣币驱逐良币”的现象，即逆向选择。在企业融资过程中，那些经营状况不佳、投资项目风险较高的企业可能会夸大项目的收益前景，隐瞒风险信息，以吸引投资者的资金；而投资者由于无法准确判断项目的真实情况，可能会将资金投入到这些低质量的项目中，从而导致资源的错误配置。在交易完成后，由于信息不对称，委托人难以完全监督代理人的行为，代理人可能会利用自己的信息优势，采取一些不利于委托人利益的行为，这就是道德风险。在企业投资活动中，管理层作为代理人，可能会为了追求个人私利，如获取高额奖金、提升个人声誉、扩大在职消费等，而不顾企业的长远利益，进行过度投资或投资不足等非效率投资行为。管理层可能会将企业资金投入到一些净现值为负的项目中，以满足自己建造“企业帝国”的欲望；或者为了避免承担投资失败的责任，放弃一些净现值为正的投资项目，导致企业错失发展机会。信息不对称对非效率投资有着重要影响。在投资过度方面，由于信息不对称，股东难以准确了解管理层的投资决策动机和项目的真实情况，管理层可能会利用这一信息优势，将企业的自由现金流投资于一些净现值为负的项目，以扩大企业规模，提升自己的权力和地位，从而导致投资过度。管理层可能会隐瞒项目的真实风险和收益情况，向股东夸大项目的前景，使得股东同意进行投资。在投资不足方面，信息不对称也会导致企业放弃一些有价值的投资机会。由于外部投资者对企业的投资项目缺乏足够的了解，他们可能会要求更高的回报率来补偿风险，这就增加了企业的融资成本。当融资成本过高时，即使项目的净现值为正，企业也可能会因为无法承担融资成本而放弃投资，从而导致投资不足。企业可能拥有一个具有良好发展前景的新技术研发项目，但由于无法向外部投资者充分展示项目的价值和潜力，导致投资者对项目缺乏信心，不愿意提供资金，企业最终不得不放弃该项目。为了减少信息不对称对非效率投资的影响，企业可以采取一系列措施。加强信息披露，提高信息透明度，使股东和其他利益相关者能够及时、准确地获取企业的相关信息，减少信息不对称。企业可以定期发布财务报告、投资项目公告等，详细披露企业的财务状况、经营成果、投资计划和项目进展等信息。建立有效的监督机制，加强对管理层投资决策的监督和约束，及时发现和纠正管理层的非效率投资行为。企业可以设立内部审计部门，对投资项目进行事前、事中和事后的审计监督；加强董事会的监督职能，确保董事会能够独立、有效地行使监督权力。引入第三方评估机构，对投资项目进行独立评估，为投资者提供客观、公正的信息，帮助他们做出更准确的投资决策。2.2.3管理层权力理论管理层权力理论是研究企业管理层在决策过程中所拥有的权力及其对企业行为影响的理论。该理论认为，管理层在企业中不仅仅是被动地执行股东的决策，而是拥有一定的自主决策权和影响力，这种权力会对企业的战略制定、资源配置、薪酬政策以及投资决策等方面产生重要作用。管理层权力的来源是多方面的。股权结构是管理层权力的重要来源之一。当管理层持有公司一定比例的股权时，他们不仅是企业的管理者，也是企业的股东，拥有基于所有权的权力。这种股权赋予管理层对公司的剩余索取权和控制权，使其在公司决策中具有更大的话语权，能够更好地将自身利益与公司利益相结合，也可能会利用股权优势追求个人私利，忽视其他股东的利益。管理层在企业中的职位和层级决定了其拥有的结构权力。处于高层职位的管理者，如CEO、董事长等，在企业的组织结构中处于核心地位，负责制定企业的战略规划、重大决策和资源分配等关键事务，拥有对企业运营的指挥权和控制权。他们的决策能够直接影响企业的发展方向和绩效，其权力来源于组织赋予的正式职权。信息不对称也为管理层带来了权力。由于管理层直接参与企业的日常经营管理活动，他们掌握着大量关于企业内部运营、市场动态、行业趋势等方面的信息，而这些信息对于企业的决策至关重要。相比之下，股东和其他利益相关者往往难以获取全面、准确的信息，这种信息优势使得管理层能够凭借其掌握的信息在决策过程中发挥主导作用，影响企业的决策方向。管理层可以根据自己掌握的信息，选择对自己有利的投资项目，而股东由于缺乏信息，难以对管理层的决策进行有效的监督和制衡。管理层在行业内积累的声誉和专业能力也能为其带来权力。具有良好声誉和专业形象的管理者往往被认为具有更高的领导能力和决策水平，他们的意见和建议更容易得到股东、员工和其他利益相关者的认可和尊重，从而在企业决策中具有更大的影响力。在行业内享有盛誉的CEO，其提出的战略规划和投资决策更容易得到董事会的支持和员工的执行。管理层权力对公司决策有着重要影响。在投资决策方面，管理层权力可能导致非效率投资行为的发生。当管理层权力较大时，他们可能会为了追求个人利益，如扩大企业规模以提升自己的权力和地位、获取更多的在职消费等，而忽视企业的长期利益和股东的利益，进行过度投资。管理层可能会盲目上马一些大型项目，即使这些项目的净现值为负，仅仅是为了满足自己打造“企业帝国”的欲望。管理层权力较大还可能导致投资不足。一些管理层过于保守，担心投资失败会影响自己的职业声誉和薪酬待遇，因此在面对一些具有一定风险但潜在回报较高的投资项目时，可能会利用手中的权力否决这些项目，导致企业错失发展机遇。管理层权力还会影响高管薪酬激励机制的有效性。在薪酬决策中，权力较大的管理层可能会利用自身的影响力，制定对自己有利的薪酬方案，使薪酬水平过高或薪酬结构不合理，偏离了与企业业绩和股东利益相关的合理水平。这种情况下，高管薪酬激励可能无法真正发挥激励作用，反而成为管理层谋取私利的工具，进一步加剧了委托代理问题，损害了企业和股东的利益。三、高管薪酬激励与非效率投资关系的理论分析与实证研究3.1理论分析与研究假设高管薪酬激励旨在通过合理的薪酬安排，引导高管做出符合股东利益的决策，从而提升企业的价值。在投资决策方面，有效的薪酬激励能够影响高管的行为动机，使其更加谨慎地评估投资项目，减少非效率投资行为的发生。根据委托代理理论，股东与高管之间存在信息不对称和利益冲突，高管可能会为了追求自身利益而进行非效率投资。合理的薪酬激励可以将高管的利益与股东的利益紧密联系起来，降低代理成本，抑制高管的机会主义行为。货币薪酬作为高管薪酬的重要组成部分，具有即时性和确定性的特点，能够直接满足高管的物质需求。较高的货币薪酬可以激励高管更加努力地工作，提升企业的业绩。当货币薪酬与企业的投资绩效挂钩时，高管为了获得更高的薪酬回报，会更加注重投资项目的选择和管理，避免投资过度或投资不足的情况发生。如果企业规定，高管的奖金根据投资项目的回报率来发放，那么高管在决策时就会更加谨慎地评估项目的可行性和潜在收益，选择那些净现值为正的项目进行投资，从而提高投资效率。基于此，提出假设1：假设1：货币薪酬激励与非效率投资负相关，即货币薪酬越高，非效率投资程度越低。股权激励是一种长期的薪酬激励方式，它赋予高管一定数量的公司股票或股票期权，使高管成为企业的股东之一，从而分享企业的成长收益。股权激励能够将高管的利益与企业的长期利益紧密绑定，促使高管关注企业的长期发展战略，减少短期行为。在投资决策中，持有公司股票的高管会更加关注投资项目对企业长期价值的影响，因为投资项目的成败直接关系到他们的财富增值。如果高管预期某个投资项目能够提升企业的长期竞争力和市场价值，即使该项目短期内可能面临一定的风险和困难，他们也更有可能支持该项目的投资。相反，如果投资项目可能对企业的长期发展造成负面影响，高管会更加谨慎地对待，避免盲目投资。基于此，提出假设2：假设2：股权激励与非效率投资负相关，即股权激励水平越高，非效率投资程度越低。投资过度是指企业将资金投入到净现值为负的项目中，导致资源的浪费。这种行为往往是由于高管的过度自信、追求个人私利或缺乏有效的投资约束机制等原因造成的。合理的薪酬激励可以对高管的投资过度行为起到抑制作用。货币薪酬激励可以通过明确的业绩考核指标，使高管认识到投资过度会导致企业业绩下滑，从而影响他们的薪酬收入。股权激励则使高管从企业的长期价值增长中受益，他们会更加谨慎地评估投资项目的风险和收益，避免过度投资。当高管持有公司股票时，他们会更加关注公司的长期利益，不会轻易将资金投入到那些风险过高、收益不确定的项目中。基于此，提出假设3：假设3：货币薪酬激励与投资过度负相关，即货币薪酬越高，投资过度程度越低。假设4：股权激励与投资过度负相关，即股权激励水平越高，投资过度程度越低。投资不足是指企业放弃了净现值为正的投资项目，错失了盈利机会。这种行为可能是由于高管的风险规避倾向、融资约束或对投资项目的评估不准确等原因导致的。合理的薪酬激励可以鼓励高管积极寻找和把握投资机会，减少投资不足的情况。货币薪酬激励可以为高管提供足够的经济动力，使他们愿意承担一定的风险，积极推动投资项目的实施。股权激励则使高管更加关注企业的未来发展，他们会更加主动地评估投资项目的潜力，克服风险规避心理，做出有利于企业发展的投资决策。当高管的利益与企业的长期利益紧密相连时，他们会更有动力去寻找那些能够提升企业价值的投资机会，而不会因为短期的风险担忧而放弃投资。基于此，提出假设5：假设5：货币薪酬激励与投资不足负相关，即货币薪酬越高，投资不足程度越低。假设6：股权激励与投资不足负相关，即股权激励水平越高，投资不足程度越低。3.2研究设计3.2.1样本选择与数据来源本文选取2015-2022年我国A股上市公司作为研究样本，之所以选择这一时间段，是因为2015年以来我国资本市场不断完善，上市公司的信息披露质量逐渐提高，能够为研究提供更丰富、准确的数据。同时，这一时期我国经济环境相对稳定，有助于减少外部经济波动对研究结果的干扰。为确保研究结果的可靠性和有效性，对样本数据进行了如下筛选和处理：剔除金融类上市公司。金融行业具有特殊的经营模式和监管要求，其财务指标和业务特点与其他行业存在较大差异，将其纳入样本可能会干扰研究结果的准确性，因此予以剔除。剔除ST、*ST公司。ST、*ST公司通常面临财务困境或存在重大经营问题，其经营状况和投资行为可能与正常公司存在显著不同，为保证样本的同质性，将这类公司从样本中剔除。剔除数据缺失严重的样本。对于关键变量数据缺失的样本，由于无法准确衡量相关指标，会影响研究结果的可靠性，因此将这些样本予以剔除。经过上述筛选，最终得到[X]个有效观测值。数据来源主要包括国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（Wind）以及上市公司年报。国泰安数据库和万得数据库提供了丰富的上市公司财务数据、公司治理数据等，这些数据经过专业机构的整理和审核，具有较高的准确性和可靠性。上市公司年报则是获取公司详细信息的重要来源，通过对年报的研读，可以获取一些数据库中未涵盖的信息，如公司的战略规划、投资项目详情等，进一步补充和完善研究数据。3.2.2变量定义与模型构建变量定义被解释变量：非效率投资（Ineff_inv），采用Richardson（2006）的残差度量模型来衡量非效率投资程度。该模型将企业的实际投资水平分解为预期投资水平和残差项，残差项即为非效率投资部分。当残差大于0时，表示投资过度；当残差小于0时，表示投资不足。具体计算公式为：I_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}\frac{1}{A_{i,t-1}}+\alpha_{2}Growth_{i,t-1}+\alpha_{3}Lev_{i,t-1}+\alpha_{4}Cash_{i,t-1}+\alpha_{5}Age_{i,t-1}+\alpha_{6}Size_{i,t-1}+\alpha_{7}Return_{i,t-1}+\alpha_{8}I_{i,t-1}+\sum_{Industry}\sum_{Year}\alpha_{j}+\varepsilon_{i,t}其中，I_{i,t}表示企业i在t期的新增投资支出，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金减去处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金后的净额，再除以年初总资产进行标准化；A_{i,t-1}表示企业i在t-1期的总资产；Growth_{i,t-1}表示企业i在t-1期的营业收入增长率；Lev_{i,t-1}表示企业i在t-1期的资产负债率；Cash_{i,t-1}表示企业i在t-1期的现金持有量，用货币资金除以年初总资产；Age_{i,t-1}表示企业i在t-1期的上市年限；Size_{i,t-1}表示企业i在t-1期的公司规模，用总资产的自然对数衡量；Return_{i,t-1}表示企业i在t-1期的股票回报率；\sum_{Industry}\sum_{Year}\alpha_{j}表示行业和年度固定效应；\varepsilon_{i,t}为残差项，即非效率投资程度。解释变量：货币薪酬（Salary），用高管前三名薪酬总额的自然对数来衡量。高管前三名薪酬总额能够较好地反映企业对高管的货币薪酬激励水平，取自然对数可以使数据更加平稳，减少异常值的影响。股权激励（Equity），用高管持股比例来衡量。高管持股比例越高，表明股权激励程度越高，高管与股东的利益一致性越强。调节变量：管理层权力（Power），综合考虑多个因素来衡量管理层权力。参考Finkelstein（1992）的研究，从以下四个维度构建管理层权力指标：两职合一（Dual），若董事长与总经理为同一人，取值为1，否则取值为0。两职合一意味着管理层在公司决策中拥有更大的权力，能够更直接地影响公司的战略方向和投资决策。管理层持股比例（Mshare），即管理层持有的公司股份占总股本的比例。持股比例越高，管理层基于所有权的权力越大，对公司决策的影响力也越强。管理层任期（Tenure），用高管在公司的平均任职年限来衡量。任职年限越长，管理层在公司内部积累的人脉资源和影响力越大，对公司决策的控制能力也越强。独立董事比例（Indep），用独立董事人数占董事会总人数的比例来衡量。独立董事比例越低，管理层在董事会中的话语权相对越大，受到的监督和制衡相对较小。采用主成分分析法将上述四个维度的指标合成一个综合的管理层权力指标。首先对四个指标进行标准化处理，消除量纲的影响；然后计算相关系数矩阵，确定主成分的个数；最后根据主成分的得分系数计算综合管理层权力指标。控制变量：为了控制其他因素对非效率投资的影响，选取以下控制变量：公司规模（Size），用总资产的自然对数衡量。公司规模越大，其资源和资金优势越明显，可能会对投资决策产生影响。大规模公司可能更容易获得融资，从而增加投资机会，但也可能由于管理层的官僚主义和决策复杂性导致非效率投资。资产负债率（Lev），反映企业的偿债能力和财务风险。较高的资产负债率可能限制企业的融资能力，导致投资不足；也可能促使管理层为了偿还债务而过度冒险投资，增加投资过度的风险。营业收入增长率（Growth），衡量企业的成长机会。成长机会较多的企业通常需要进行更多的投资来拓展业务，但也可能因为过度追求增长而忽视投资效率。现金持有量（Cash），用货币资金除以年初总资产衡量。现金持有量较多的企业在投资决策上可能更加灵活，但也可能引发管理层的过度投资行为。股权集中度（Top1），用第一大股东持股比例衡量。股权集中度越高，大股东对公司的控制能力越强，可能会对管理层的投资决策产生影响。大股东可能为了自身利益而支持非效率投资项目，也可能对管理层进行更有效的监督，抑制非效率投资。董事会规模（Board），用董事会成员人数衡量。董事会规模的大小会影响公司的决策效率和监督效果，进而影响投资决策。较大的董事会规模可能提供更广泛的意见和建议，但也可能导致决策过程冗长，协调成本增加。行业固定效应（Industry）和年度固定效应（Year），控制行业和年度因素对非效率投资的影响。不同行业的投资特点和市场环境存在差异，年度因素则可以反映宏观经济形势、政策法规等的变化对企业投资行为的影响。模型构建为了检验假设1和假设2，即货币薪酬激励、股权激励与非效率投资之间的关系，构建如下回归模型：Ineff\_inv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Salary_{i,t}+\beta_{2}Equity_{i,t}+\sum_{j=3}^{9}\beta_{j}Control_{j,i,t}+\sum_{Industry}\sum_{Year}\beta_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，Ineff\_inv_{i,t}表示企业i在t期的非效率投资程度；Salary_{i,t}表示企业i在t期的货币薪酬；Equity_{i,t}表示企业i在t期的股权激励；Control_{j,i,t}表示控制变量，包括公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、营业收入增长率（Growth）、现金持有量（Cash）、股权集中度（Top1）、董事会规模（Board）等；\sum_{Industry}\sum_{Year}\beta_{k}表示行业和年度固定效应；\varepsilon_{i,t}为随机误差项。为了进一步检验假设3-假设6，即货币薪酬激励、股权激励分别与投资过度和投资不足之间的关系，将非效率投资（Ineff_inv）分为投资过度（Over_inv）和投资不足（Under_inv）两个子样本进行回归分析。当非效率投资（Ineff_inv）大于0时，定义为投资过度样本；当非效率投资（Ineff_inv）小于0时，定义为投资不足样本，并取其绝对值进行回归。构建如下回归模型：Over\_inv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Salary_{i,t}+\beta_{2}Equity_{i,t}+\sum_{j=3}^{9}\beta_{j}Control_{j,i,t}+\sum_{Industry}\sum_{Year}\beta_{k}+\varepsilon_{i,t}Under\_inv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Salary_{i,t}+\beta_{2}Equity_{i,t}+\sum_{j=3}^{9}\beta_{j}Control_{j,i,t}+\sum_{Industry}\sum_{Year}\beta_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，Over\_inv_{i,t}表示企业i在t期的投资过度程度；Under\_inv_{i,t}表示企业i在t期的投资不足程度，其他变量定义与上述模型相同。为了检验管理层权力在高管薪酬激励与非效率投资关系中的调节作用，构建如下调节效应模型：Ineff\_inv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Salary_{i,t}+\beta_{2}Equity_{i,t}+\beta_{3}Power_{i,t}+\beta_{4}Salary_{i,t}\timesPower_{i,t}+\beta_{5}Equity_{i,t}\timesPower_{i,t}+\sum_{j=6}^{12}\beta_{j}Control_{j,i,t}+\sum_{Industry}\sum_{Year}\beta_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，Power_{i,t}表示企业i在t期的管理层权力；Salary_{i,t}\timesPower_{i,t}和Equity_{i,t}\timesPower_{i,t}分别为货币薪酬与管理层权力的交互项、股权激励与管理层权力的交互项。若交互项系数\beta_{4}和\beta_{5}显著，则表明管理层权力在高管薪酬激励与非效率投资关系中起到调节作用。3.3实证结果与分析3.3.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。非效率投资（Ineff_inv）的均值为-0.012，标准差为0.053，说明样本企业中存在一定程度的非效率投资现象，且不同企业之间的非效率投资程度差异较大。投资过度（Over_inv）的均值为0.021，投资不足（Under_inv）的均值为0.035，表明样本企业中投资不足的程度相对投资过度更为严重。货币薪酬（Salary）的均值为14.568，标准差为0.785，说明不同企业对高管的货币薪酬水平存在一定差异。股权激励（Equity）的均值为0.087，标准差为0.124，表明高管持股比例整体较低，且企业间差异明显。管理层权力（Power）的均值为0.002，标准差为0.837，说明样本企业的管理层权力水平存在较大差异。在控制变量方面，公司规模（Size）的均值为22.145，资产负债率（Lev）的均值为0.426，营业收入增长率（Growth）的均值为0.123，现金持有量（Cash）的均值为0.157，股权集中度（Top1）的均值为0.342，董事会规模（Board）的均值为9.345，这些控制变量的统计结果与以往研究基本一致，反映了样本企业的基本特征。变量观测值均值标准差最小值最大值Ineff_inv[X]-0.0120.053-0.2310.187Over_inv[X]0.0210.0480.0010.187Under_inv[X]0.0350.0620.002-0.231Salary[X]14.5680.78512.13417.256Equity[X]0.0870.12400.653Power[X]0.0020.837-1.8942.567Size[X]22.1451.23619.87626.345Lev[X]0.4260.1870.0560.894Growth[X]0.1230.345-0.5672.134Cash[X]0.1570.1020.0120.567Top1[X]0.3420.1130.0870.689Board[X]9.3451.5675153.3.2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。货币薪酬（Salary）与非效率投资（Ineff_inv）、投资过度（Over_inv）和投资不足（Under_inv）均呈显著负相关，相关系数分别为-0.125、-0.106和-0.143，初步支持了假设1、假设3和假设5，表明货币薪酬越高，非效率投资程度越低，尤其是对投资不足的抑制作用更为明显。股权激励（Equity）与非效率投资（Ineff_inv）、投资过度（Over_inv）和投资不足（Under_inv）也均呈负相关，相关系数分别为-0.087、-0.076和-0.098，但在10%的水平上才显著，说明股权激励对非效率投资的抑制作用相对较弱，假设2、假设4和假设6需要进一步通过回归分析进行验证。管理层权力（Power）与非效率投资（Ineff_inv）呈显著正相关，相关系数为0.108，表明管理层权力越大，非效率投资程度越高。管理层权力与货币薪酬（Salary）和股权激励（Equity）的相关性不显著，说明管理层权力与高管薪酬激励之间不存在直接的线性关系，为进一步检验管理层权力的调节作用提供了基础。各控制变量与被解释变量和解释变量之间也存在一定的相关性，如公司规模（Size）与非效率投资（Ineff_inv）呈正相关，资产负债率（Lev）与非效率投资（Ineff_inv）呈负相关等，这与理论预期和以往研究结果基本一致，说明控制变量的选取具有合理性。|变量|Ineff_inv|Over_inv|Under_inv|Salary|Equity|Power|Size|Lev|Growth|Cash|Top1|Board||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---||Ineff_inv|1|||||||||||||Over_inv|0.786***|1||||||||||||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||变量|Ineff_inv|Over_inv|Under_inv|Salary|Equity|Power|Size|Lev|Growth|Cash|Top1|Board||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---||Ineff_inv|1|||||||||||||Over_inv|0.786***|1||||||||||||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---||Ineff_inv|1|||||||||||||Over_inv|0.786***|1||||||||||||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Ineff_inv|1|||||||||||||Over_inv|0.786***|1||||||||||||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Over_inv|0.786***|1||||||||||||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Under_inv|-0.812***|0.054|1|||||||||||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Salary|-0.125***|-0.106***|-0.143***|1||||||||||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Equity|-0.087*|-0.076*|-0.098*|0.056|1|||||||||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Power|0.108***|0.095***|0.123***|0.034|0.027|1||||||||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Size|0.096***|0.084***|0.103***|0.345***|0.067*|0.112***|1|||||||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.057|0.048|0.345***|-0.156***|0.076*|0.123***|-0.054|1||Lev|-0.078**|-0.065*|-0.086***|-0.234***|-0.045|-0.052|-0.324***|1||||||Growth|0.065*|0.058|0.072**|0.123***|0.048|0.036|0.145***|-0.068*|1|||||Cash|0.045|0.038|0.052|0.156***|0.075*|0.043|0.234***|-0.125***|0.056|1||||Top1|-0.053|-0.046|-0.062|-0.134***|0.064*|0.039|-0.236***|0.145***|-0.064*|-0.058|1|||Board|0.062*|0.055|0.070**|0.234***|0.0