在职消费与企业业绩：基于经济性质和公司治理的深度剖析

在职消费与企业业绩：基于经济性质和公司治理的深度剖析一、引言1.1研究背景在现代企业运营中，在职消费是一种普遍存在的现象。从日常的办公设备配备、商务宴请，到高端的公务出行、豪华办公场所使用等，在职消费涵盖了企业运营的多个方面。在职消费的存在与企业的运营管理密切相关，管理者在履行职责过程中，部分消费行为是为了满足工作需要，例如开展商务谈判时的宴请活动，有助于建立良好的合作关系，促进业务的开展。然而，在职消费也存在着诸多问题。在一些企业中，管理者可能会利用职务之便，进行过度的在职消费，将其作为谋取个人私利的手段，出现公款吃喝、奢华办公设施配备等现象。这种过度的在职消费不仅会增加企业的运营成本，导致资源的浪费，还可能损害股东的利益，引发企业内部的不满和外部的质疑，对企业的声誉造成负面影响。在职消费对企业业绩可能产生重要影响。从积极的方面来看，合理的在职消费能够提升管理者的工作效率和积极性，为企业创造更大的价值。适当的商务应酬可以拓展业务渠道，获取更多的商业机会，从而促进企业业绩的提升。然而，消极影响同样不可忽视，过度的在职消费会增加企业的成本，侵蚀企业的利润，进而对企业业绩产生负面影响。当在职消费超过合理范围时，企业的资源被不合理地消耗，用于生产经营和发展的资金相应减少，这可能阻碍企业的创新和扩张，降低企业在市场中的竞争力，最终导致企业业绩下滑。因此，深入研究在职消费与企业业绩之间的关系具有重要的现实意义。1.2研究目的与意义本研究旨在深入剖析在职消费与企业业绩之间的关系，明确在职消费在不同情境下对企业业绩的具体影响，探究如何通过合理的经济性质安排和公司治理机制优化，实现在职消费的合理化，进而提升企业业绩。具体而言，将从经济性质和公司治理两个视角出发，分析不同经济性质企业中在职消费的特点以及对业绩的影响差异，探讨公司治理机制在规范在职消费、提升企业业绩方面的作用机制。从理论意义来看，本研究有助于丰富和完善公司治理理论。在职消费作为公司治理中的一个重要问题，目前的研究仍存在一定的不足。通过从经济性质和公司治理视角进行深入研究，可以进一步明确在职消费与企业业绩之间的内在联系，为公司治理理论的发展提供新的实证依据和理论支持，推动公司治理理论在在职消费领域的深入研究。同时，有助于拓展对企业行为的理解。企业的经济性质和公司治理机制会影响企业的决策和运营行为，研究在职消费与企业业绩的关系，可以更好地理解企业在不同情境下的行为逻辑，为企业行为理论的发展做出贡献。从实践意义来看，本研究为企业管理者提供决策参考。通过揭示在职消费与企业业绩的关系，管理者可以了解在职消费对企业业绩的影响，从而合理规划在职消费，优化企业资源配置，提升企业业绩。为监管部门制定政策提供依据。监管部门可以根据研究结果，制定相应的政策法规，规范企业的在职消费行为，加强对企业的监管，保护股东和其他利益相关者的权益，维护市场秩序。对于投资者而言，研究结果可以帮助他们更好地评估企业的价值和风险，做出更明智的投资决策。1.3研究方法与创新点本研究主要采用实证研究方法，通过收集和分析大量的企业数据，建立计量经济学模型，对在职消费与企业业绩之间的关系进行定量分析。具体步骤如下：收集数据，选取一定时期内的上市公司作为研究样本，收集其财务报表、公司治理结构等相关数据，以及在职消费的相关信息；变量定义与测量，明确在职消费、企业业绩以及其他控制变量的定义和测量方法，确保数据的准确性和一致性；模型构建，根据研究假设，构建合适的回归模型，以检验在职消费对企业业绩的影响，以及经济性质和公司治理机制在其中的调节作用；实证检验与结果分析，运用统计软件对数据进行回归分析，检验研究假设，并对结果进行深入分析，探讨在职消费与企业业绩之间的关系以及影响因素。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：研究视角创新，从经济性质和公司治理两个维度同时切入，研究在职消费与企业业绩的关系，弥补了以往研究单一视角的不足，更全面地揭示了在职消费的影响机制。在经济性质方面，对比不同所有制企业（国有企业、民营企业等）在职消费的差异及其对业绩的影响；在公司治理方面，分析董事会结构、股权结构等公司治理因素对在职消费与企业业绩关系的调节作用。模型构建创新，在构建实证模型时，充分考虑经济性质和公司治理因素的交互作用，使模型更符合实际情况，能够更准确地检验研究假设，为研究提供更可靠的实证依据。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是现代企业理论的重要组成部分，其核心内容建立在企业所有权与经营权分离的基础之上。在现代企业中，所有者（委托人）由于专业知识、时间精力等方面的限制，往往将企业的经营管理权力委托给具有专业管理技能的管理者（代理人），从而形成委托代理关系。然而，委托人和代理人的目标函数存在差异，委托人追求的是企业价值最大化，以实现自身财富的增长；而代理人则更倾向于追求自身利益的最大化，如追求更高的薪酬、更多的在职消费、更大的权力和地位等。这种目标函数的不一致性，加上委托人和代理人之间存在信息不对称，代理人掌握着企业经营管理的更多信息，委托人难以全面、及时地了解代理人的行为和决策，就可能导致代理人追求自身利益最大化而损害委托人利益的委托代理问题。在职消费在委托代理关系下产生的原因主要源于代理人的自利行为。由于代理人并非企业的完全所有者，其努力工作所创造的收益不能完全归自己所有，而在职消费的成本却大部分由企业承担。在这种情况下，代理人有动机通过增加在职消费来提高自己的效用水平。过度的在职消费会增加企业的代理成本，减少企业的利润，从而降低企业业绩，损害委托人的利益。一些管理者可能会利用职务之便，进行奢华的商务宴请、购买高档的办公设备、享受豪华的公务出行等，这些过度的在职消费行为并非是为了企业的正常经营需要，而是为了满足个人的私欲，导致企业资源的浪费，影响企业的竞争力和发展。2.1.2自由现金流理论自由现金流理论由Jensen于1986年提出，该理论认为自由现金流是指企业在满足了净现值大于零的所有项目所需资金后剩余的现金流量。自由现金流反映了企业实际可自由支配的现金资源，它对于企业的投资决策、经营管理和业绩表现具有重要影响。从自由现金流与在职消费的关联来看，当企业拥有大量自由现金流时，管理者可支配的资金增加，这为其进行在职消费提供了物质基础。由于管理者与股东的利益并非完全一致，在缺乏有效监督和约束的情况下，管理者可能会将自由现金流用于满足自身的在职消费需求，以获取更多的私人利益。当企业自由现金流充裕时，管理者可能会购置豪华的办公场所、增加不必要的商务应酬等，导致在职消费增加。而过度的在职消费会消耗企业的资源，减少可用于投资和发展的资金，进而对企业业绩产生负面影响。自由现金流与企业业绩之间也存在密切关系。一方面，合理的自由现金流有助于企业抓住良好的投资机会，进行技术创新、扩大生产规模等，从而提升企业的竞争力和业绩。企业可以利用自由现金流投资于具有潜力的项目，开发新产品、拓展新市场，为企业创造更多的价值。另一方面，如果自由现金流被管理者滥用，用于过度的在职消费或进行低效率的投资，就会降低企业的资源配置效率，损害企业业绩。当管理者将自由现金流用于满足个人在职消费，而忽视企业的发展需求时，企业可能会错失发展机遇，导致业绩下滑。2.1.3信息成本理论信息成本理论认为，信息是一种有价值的资源，获取、传递、处理和利用信息都需要付出成本。在企业中，信息成本的存在会影响企业的决策和运营。对于在职消费而言，信息成本理论可以从以下几个方面进行解释。由于委托人和代理人之间存在信息不对称，委托人要了解代理人的在职消费行为需要付出信息收集、监督和核实的成本。委托人需要花费时间和精力去调查代理人的在职消费是否合理，是否符合企业的利益，这就产生了信息成本。如果信息成本过高，委托人可能无法有效地监督代理人的在职消费行为，从而导致代理人有机会进行过度的在职消费。在一些企业中，由于内部监督机制不完善，委托人获取代理人在职消费信息的难度较大，成本较高，使得代理人能够轻易地进行不合理的在职消费。信息成本还会影响企业对在职消费的管理决策。企业在制定在职消费政策和规范时，需要考虑获取相关信息的成本，如果信息成本过高，企业可能无法制定出有效的管理措施，导致在职消费难以得到有效控制。信息成本对企业业绩也有重要影响。过高的信息成本会导致企业决策失误，资源配置不合理，从而降低企业业绩。当企业在获取市场信息、竞争对手信息等方面付出过高的成本时，可能会影响企业的市场反应速度和竞争能力，导致企业在市场竞争中处于劣势，进而影响企业业绩。而有效的信息管理和信息成本控制，可以帮助企业提高决策的准确性和效率，优化资源配置，提升企业业绩。2.1.4薪酬管制理论薪酬管制理论主要应用于国有企业，是指政府或相关部门对国有企业高管的薪酬进行限制和管理的一种制度安排。政府对国有企业薪酬进行管制的目的在于防止薪酬过高引起社会不满，保障国有企业员工的公平待遇，促进企业社会责任的履行。在国有企业中，薪酬管制对在职消费产生了重要影响。由于薪酬管制的存在，国有企业高管的货币薪酬可能受到限制，无法完全体现其工作价值和努力程度。在这种情况下，在职消费成为国有企业管理人员的替代性选择，作为一种隐性薪酬，来弥补货币薪酬的不足。一些国有企业高管可能会通过增加在职消费，如享受豪华的办公设施、高额的业务招待费等，来提高自己的实际收入水平和效用。这种因薪酬管制导致的在职消费增加，如果缺乏有效的监督和约束，可能会演变为过度的在职消费，增加企业的代理成本，损害企业业绩。薪酬管制也可能导致国有企业在人才市场上的竞争力下降，难以吸引和留住优秀的管理人才，进而影响企业的发展和业绩表现。2.1.5“关系”资源理论“关系”资源理论认为，企业在经营过程中，与外部利益相关者建立的关系是一种重要的资源，能够为企业带来竞争优势和价值。在职消费在一定程度上可以被视为企业管理者进行关系资本投资的一种方式。管理者通过合理的在职消费，如商务宴请、礼品赠送等，可以与供应商、客户、政府部门等建立良好的关系，获取更多的资源和机会，从而提升企业业绩。与供应商建立良好的关系，可以确保原材料的稳定供应和价格优惠；与客户建立良好的关系，可以提高客户的忠诚度，促进产品的销售；与政府部门建立良好的关系，可以获得政策支持和资源倾斜。这些都有助于企业降低成本、提高收入，进而提升企业业绩。然而，如果在职消费过度或不合理，就可能演变为纯粹的个人私利行为，不仅无法提升企业业绩，反而会增加企业成本，损害企业利益。当管理者利用在职消费进行个人的人情往来，而不是为了企业的利益进行关系投资时，就会导致资源的浪费，对企业业绩产生负面影响。2.2在职消费与企业业绩相关性研究综述2.2.1在职消费的“代理观”持“代理观”的学者认为在职消费是一种代理问题的体现，会降低企业业绩。Jensen和Meckling（1976）指出，由于管理者与股东的利益不一致，管理者会为了自身利益而进行过度的在职消费，这种行为会增加企业的代理成本，减少企业的利润，从而降低企业价值。在他们看来，在职消费是管理者利用职务之便，将企业资源用于满足个人私欲的一种方式，损害了股东的利益。李宝宝和黄寿昌（2012）认为在职消费表现为非生产性和事前非效率性的经济性质，是经理以个人效用最大化为目标的企业管理资源的过度性耗费。他们通过对相关数据的分析，发现在职消费与企业业绩之间存在显著的负相关关系，即在职消费越高，企业业绩越差。国内一些研究也支持这一观点，有学者对我国上市公司进行研究，发现部分企业的管理者存在过度在职消费的现象，如奢华的办公环境、不必要的商务应酬等，这些过度的在职消费行为导致企业成本增加，资金被不合理地占用，影响了企业的正常生产经营和发展，进而对企业业绩产生负面影响。2.2.2在职消费的“效率观”“效率观”认为在职消费具有一定的效率作用，能够提升企业业绩。一些学者认为，合理的在职消费是企业经营活动的必要支出，有助于管理者更好地履行职责，拓展业务，从而提升企业业绩。管理者通过商务宴请、招待客户等在职消费行为，可以加强与外部合作伙伴的沟通与合作，建立良好的商业关系，获取更多的商业机会，促进企业的业务发展。此外，适当的在职消费也可以作为一种激励手段，提高管理者的工作积极性和满意度，使其更加努力地为企业创造价值。有研究表明，在一些行业中，适度的在职消费能够帮助企业拓展市场份额，提高产品的知名度和美誉度，进而提升企业的业绩。在服务业中，企业通过为客户提供优质的接待服务等在职消费行为，可以提高客户的满意度和忠诚度，促进业务的增长。2.2.3文献评价现有关于在职消费与企业业绩相关性的研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足。研究视角相对单一，大多数研究仅从单一的理论视角出发，如委托代理理论或“关系”资源理论，来探讨在职消费与企业业绩的关系，缺乏多视角的综合分析。这使得对在职消费与企业业绩关系的理解不够全面和深入。在研究方法上，虽然实证研究较多，但数据的来源和样本的选取存在一定的局限性。部分研究的数据仅来源于某一特定地区或某一特定行业的企业，缺乏广泛的代表性，可能导致研究结果的普遍性和可靠性受到影响。研究中对于在职消费的衡量标准和方法也存在差异，这使得不同研究之间的结果难以进行直接比较和综合分析。对于在职消费与企业业绩相关性的影响因素研究还不够深入，尤其是经济性质和公司治理因素对二者关系的影响机制尚未得到充分的揭示，有待进一步的研究和探讨。2.3在职消费与企业业绩相关性的影响因素分析2.3.1经济性质对在职消费与企业业绩相关性的影响不同经济性质的企业，如国有企业和民营企业，在在职消费与企业业绩相关性方面存在差异。在国有企业中，由于存在薪酬管制等制度因素，高管的在职消费可能会受到一定的影响。如前文所述，薪酬管制使得国有企业高管的货币薪酬受到限制，在职消费成为一种替代性的补偿方式。这种因薪酬管制导致的在职消费增加，如果缺乏有效的监督和约束，可能会对企业业绩产生负面影响。国有企业还受到政府的较多干预，其经营目标可能不仅仅是追求经济效益，还包括社会责任等方面。这可能导致国有企业在在职消费的决策和使用上与民营企业存在差异，进而影响在职消费与企业业绩的相关性。一些国有企业可能会为了满足政府的某些要求或履行社会责任，进行一些与企业经济效益关系不大的在职消费，从而降低了在职消费对企业业绩的积极作用。民营企业的经营目标相对较为单一，主要是追求利润最大化。在这种情况下，民营企业的管理者在进行在职消费决策时，会更加注重其对企业业绩的影响。如果在职消费能够为企业带来实际的利益，如拓展业务、提升企业形象等，管理者会合理安排在职消费；反之，如果在职消费不能对企业业绩产生积极影响，管理者会尽量减少不必要的在职消费。因此，民营企业的在职消费与企业业绩之间的相关性可能更加直接和明显，合理的在职消费能够促进企业业绩的提升，而过度的在职消费则会降低企业业绩。2.3.2公司治理对在职消费与企业业绩相关性的影响公司治理结构是影响在职消费与企业业绩相关性的重要因素之一。股权结构对在职消费与企业业绩的相关性有显著影响。股权集中度较高的企业，大股东可能对管理者具有较强的监督和控制能力，能够有效约束管理者的在职消费行为，使其在职消费更加合理，从而减少过度在职消费对企业业绩的负面影响。大股东为了自身利益，会关注企业的经营状况和业绩表现，对管理者的不合理在职消费行为进行监督和制止。然而，如果大股东与管理者存在合谋行为，可能会导致在职消费成为大股东和管理者谋取私利的工具，进一步损害企业业绩。在一些家族企业中，大股东与管理者可能存在亲属关系，他们可能会利用在职消费来转移企业资产，损害中小股东的利益，降低企业业绩。董事会结构也会影响在职消费与企业业绩的相关性。董事会作为公司治理的核心机构，对管理者具有监督和决策的职责。独立董事比例较高的董事会，能够更加独立地对管理者的行为进行监督，对管理者的在职消费决策提出客观的意见和建议，有助于规范管理者的在职消费行为，提高在职消费的合理性，进而提升企业业绩。独立董事可以凭借其专业知识和独立的判断能力，对企业的在职消费政策和行为进行审查，防止管理者进行过度的在职消费。而董事会规模过大或过小都可能影响其监督和决策的效率，进而影响在职消费与企业业绩的相关性。董事会规模过大可能导致决策效率低下，无法及时对管理者的在职消费行为进行有效的监督；董事会规模过小则可能缺乏足够的监督力量，难以对管理者形成有效的约束。三、研究设计3.1数据来源及样本选取本研究的数据主要来源于国泰安CSMAR数据库，该数据库涵盖了丰富的上市公司财务数据、公司治理数据等信息，具有较高的权威性和可靠性。同时，为了确保数据的完整性和准确性，对部分数据进行了手工收集和整理，从巨潮资讯网以及沪深证券交易所公开披露的上市公司年度报告中获取了一些详细信息，如在职消费的具体明细等。在样本选取方面，以2016-2020年沪深两市A股上市公司作为研究对象。在筛选过程中，执行了以下标准：剔除了金融行业的上市公司，由于金融行业的业务性质、监管要求和财务特征与其他行业存在显著差异，其在职消费和企业业绩的影响因素及表现形式也较为特殊，为了保证研究结果的一致性和可比性，故将其排除；将ST、*ST类上市公司予以剔除，这类公司通常面临财务困境或其他异常情况，其经营状况和财务数据可能无法反映正常企业的特征，会对研究结果产生干扰；对数据缺失严重或存在异常值的样本进行了处理，对于关键变量数据缺失的样本直接剔除，对于存在异常值的样本，采用了合理的方法进行修正，如利用行业均值或中位数进行替换等。经过上述筛选和处理，最终得到了[X]个有效样本，这些样本能够较好地代表我国上市公司的整体情况，为后续的实证研究提供了坚实的数据基础。3.2理论分析与研究假设的提出3.2.1经济性质视角的研究假设不同经济性质的企业在经营目标、治理机制和资源获取等方面存在差异，这些差异可能导致在职消费对企业业绩的影响不同。国有企业由于其特殊的产权性质，承担着更多的社会责任，如促进就业、保障国家战略实施等，经营目标具有多元性。国有企业受到政府的监管和干预相对较多，在在职消费方面可能会受到更多的政策约束和社会监督。然而，由于存在薪酬管制等因素，国有企业高管可能会通过在职消费来弥补货币薪酬的不足，导致在职消费增加。如果这种在职消费不能带来相应的经济效益，就可能对企业业绩产生负面影响。基于此，提出假设H1a：在国有企业中，在职消费与企业业绩呈负相关关系。民营企业的经营目标相对较为单一，主要是追求利润最大化。民营企业的产权相对清晰，管理层的利益与企业业绩的关联更为紧密，管理层有更强的动力提高企业业绩以实现自身利益最大化。在这种情况下，民营企业的管理者在进行在职消费决策时，会更加谨慎，只有当在职消费能够为企业带来实际的利益，如拓展业务、提升企业形象等，才会进行合理的在职消费。因此，合理的在职消费能够促进民营企业业绩的提升。提出假设H1b：在民营企业中，在职消费与企业业绩呈正相关关系。3.2.2公司治理视角的研究假设股权结构是公司治理的重要组成部分，对在职消费与企业业绩的关系具有重要影响。股权集中度较高时，大股东有更强的动力和能力监督管理层的行为，因为大股东的利益与企业的利益更为紧密相关，企业业绩的好坏直接影响大股东的财富。大股东会对管理层的在职消费进行严格监督，防止管理层进行过度的在职消费，从而减少在职消费对企业业绩的负面影响。当股权高度集中时，大股东可能会对管理层形成有效的约束，使得管理层的在职消费行为更加规范，与企业业绩的关系更加合理。基于此，提出假设H2a：股权集中度越高，在职消费与企业业绩的负相关关系越弱。董事会作为公司治理的核心机构，对管理层具有监督和决策的职责。独立董事作为董事会中的独立力量，能够独立地对管理层的行为进行监督和评价。独立董事通常具有丰富的专业知识和经验，能够凭借其独立的判断能力，对管理层的在职消费决策提出客观的意见和建议，有助于规范管理层的在职消费行为，提高在职消费的合理性。独立董事比例较高时，能够更好地发挥监督作用，对管理层的过度在职消费行为进行制约，使得在职消费与企业业绩的关系更加积极。因此，提出假设H2b：独立董事比例越高，在职消费与企业业绩的正相关关系越强。3.3变量选取3.3.1被解释变量本研究选用总资产收益率（ROA）作为衡量企业业绩的被解释变量。总资产收益率是净利润与平均资产总额的比值，它反映了企业运用全部资产获取利润的能力，能够综合体现企业的经营管理水平和资产运营效率。该指标考虑了企业的全部资产，包括流动资产和非流动资产，全面地反映了企业资产的利用效果，避免了单一财务指标的局限性。较高的总资产收益率表明企业能够有效地利用资产创造利润，经营业绩较好；反之，则说明企业的经营业绩较差。与其他业绩衡量指标相比，总资产收益率不受企业资本结构和所得税政策的影响，具有较强的可比性，能够更准确地反映企业的业绩水平，适用于不同行业和规模的企业之间的比较，符合本研究的需求。3.3.2解释变量在职消费作为解释变量，采用管理费用中扣除董事、监事和高管薪酬、业务招待费、研发费用、差旅费、办公费后的余额来衡量。这种衡量方式能够在一定程度上排除其他正常管理费用的干扰，更准确地反映企业管理层的在职消费情况。在实际操作中，通过对上市公司财务报表中管理费用明细项目的分析和筛选，获取相关数据并进行计算。虽然这种方法不能完全涵盖所有的在职消费项目，但在现有数据条件下，能够较为合理地反映在职消费的规模和水平，为研究在职消费与企业业绩的关系提供了可行的量化指标。3.3.3控制变量为了更准确地研究在职消费与企业业绩之间的关系，减少其他因素对研究结果的干扰，选取了以下控制变量：企业规模，用总资产的自然对数来衡量。企业规模越大，可能拥有更多的资源和更广泛的业务范围，其经营管理和财务状况也可能更为复杂，对在职消费和企业业绩都会产生影响；资产负债率，反映企业的偿债能力和财务风险，较高的资产负债率可能导致企业面临较大的财务压力，影响企业的经营决策和业绩表现，同时也可能对在职消费产生约束或激励作用；营业收入增长率，用于衡量企业的成长能力，成长能力较强的企业可能会有更多的投资和发展机会，其在职消费和业绩之间的关系也可能与成熟企业不同；独立董事比例，如前文所述，独立董事在公司治理中发挥着监督作用，其比例会影响在职消费与企业业绩的关系，将其作为控制变量可以更好地分析核心变量之间的关系；股权集中度，用第一大股东持股比例来表示，股权集中度对公司治理和管理层行为有重要影响，进而影响在职消费和企业业绩，控制该变量有助于准确研究两者之间的内在联系。3.4模型建立为了检验在职消费对企业业绩的影响，以及经济性质和公司治理因素在其中的调节作用，构建如下多元线性回归模型：ROA_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Perk_{i,t}+\beta_{2}Size_{i,t}+\beta_{3}Lev_{i,t}+\beta_{4}Growth_{i,t}+\beta_{5}Indep_{i,t}+\beta_{6}Top1_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{7,j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{m}\beta_{8,k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，ROA_{i,t}表示第i家公司在t时期的总资产收益率，即被解释变量企业业绩；Perk_{i,t}表示第i家公司在t时期的在职消费，是解释变量；Size_{i,t}、Lev_{i,t}、Growth_{i,t}、Indep_{i,t}、Top1_{i,t}分别为第i家公司在t时期的企业规模、资产负债率、营业收入增长率、独立董事比例和股权集中度，是控制变量；Industry_{j}和Year_{k}分别表示行业虚拟变量和年度虚拟变量，用于控制行业和年度固定效应，以排除不同行业和年份的系统性差异对研究结果的影响；\beta_{0}为常数项，\beta_{1}-\beta_{8,k}为回归系数，\varepsilon_{i,t}为随机误差项。在模型构建过程中，充分考虑了各个变量之间的逻辑关系和理论基础。通过该模型，可以检验在职消费对企业业绩的直接影响，即\beta_{1}的系数估计值。当\beta_{1}显著为负时，支持在职消费的“代理观”，表明在职消费对企业业绩产生负面影响；当\beta_{1}显著为正时，支持在职消费的“效率观”，说明在职消费能够促进企业业绩提升。加入控制变量后，可以更准确地估计在职消费与企业业绩之间的关系，减少其他因素的干扰。行业和年度虚拟变量的引入，能够控制行业和时间因素对企业业绩和在职消费的影响，使研究结果更具可靠性和说服力。四、全样本在职消费与企业业绩相关性研究4.1超额在职消费与正常在职消费的剥离4.1.1在职消费总额的计量在对在职消费与企业业绩关系进行深入研究时，首要任务是精准计量在职消费总额。本研究以管理费用明细项目为基础，进行细致的筛选和计算。管理费用是企业在日常运营管理过程中发生的各项费用总和，其中包含了与在职消费相关的多个项目，但也混杂着其他正常的经营管理支出。为了准确提取在职消费部分，我们从管理费用中扣除了董事、监事和高管薪酬，这部分薪酬是企业为管理层提供的货币性报酬，并非在职消费范畴；业务招待费虽与在职消费存在一定关联，但由于其部分用于企业正常业务拓展，为避免重复计算，也将其扣除；研发费用和差旅费是企业为开展研发活动和员工出差所产生的费用，与在职消费本质不同，予以扣除；办公费是维持企业日常办公的必要支出，同样不属于在职消费，一并从管理费用中扣除。经过这样的处理，剩余的余额作为在职消费总额的计量指标，能够更准确地反映企业管理层的在职消费情况。在数据处理过程中，对样本企业的财务报表进行逐一查阅和分析，确保管理费用明细项目数据的准确性和完整性。对于数据缺失或异常的样本，进行了严格的排查和处理。若某企业的管理费用明细项目数据缺失严重，无法准确计算在职消费总额，则将该样本剔除；对于存在异常值的样本，如管理费用出现大幅波动或明显不合理的情况，通过与同行业企业对比、分析企业历史数据等方式，对异常值进行修正或调整，以保证在职消费总额计量的可靠性。4.1.2超额在职消费与正常在职消费的剥离为了深入探究在职消费对企业业绩的影响，有必要将在职消费划分为超额在职消费和正常在职消费两部分。本研究运用计量方法，基于回归模型来实现这一划分。参考权小锋等学者的研究方法，构建如下回归模型来估计正常在职消费：Perk_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Asset_{i,t-1}+\beta_{2}\DeltaRevenue_{i,t}+\beta_{3}PPE_{i,t}+\beta_{4}Inventory_{i,t}+\beta_{5}ln(Employee_{i,t})+\sum_{j=1}^{n}\beta_{6,j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{m}\beta_{7,k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}其中，Perk_{i,t}为第i家公司在t时期的在职消费；Asset_{i,t-1}为第i家公司t-1期末的总资产，反映企业的规模和资产状况，较大规模的企业可能需要更多的在职消费来维持运营和开展业务；\DeltaRevenue_{i,t}为第i家公司在t时期主营业务收入的变动额，收入变动可能影响企业的经营活动和在职消费需求；PPE_{i,t}为第i家公司在t时期厂场、财产和设备等固定资产的净值，固定资产规模与企业的生产经营和业务往来相关，进而影响在职消费；Inventory_{i,t}为第i家公司在t时期的存货总额，存货管理和销售等活动可能导致在职消费的产生；ln(Employee_{i,t})为第i家公司在t时期雇佣员工总数的自然对数，员工数量反映企业的规模和业务复杂度，也会对在职消费产生影响；Industry_{j}和Year_{k}分别为行业虚拟变量和年度虚拟变量，用于控制行业和年度固定效应，排除不同行业和年份的系统性差异对在职消费的影响；\beta_{0}为常数项，\beta_{1}-\beta_{7,k}为回归系数，\varepsilon_{i,t}为随机误差项。利用该模型对样本企业分年度分行业进行回归，通过模型回归得到的因变量预测值即表示正常的在职消费。具体操作过程中，使用统计软件（如Stata）对数据进行处理，将样本企业的数据按照年份和行业进行分组，分别进行回归分析。以某一年份的某一行业样本为例，将该行业内所有企业的相关数据输入模型，通过最小二乘法等估计方法，得到回归系数的估计值。然后，根据这些系数和该行业内各企业的自变量数据，计算出每个企业的正常在职消费预测值。实际在职消费与正常在职消费的差额即为超额在职消费，即：ExcessPerk_{i,t}=Perk_{i,t}-\widehat{Perk_{i,t}}，其中ExcessPerk_{i,t}为第i家公司在t时期的超额在职消费，\widehat{Perk_{i,t}}为第i家公司在t时期通过模型预测得到的正常在职消费。通过这种方式，实现了超额在职消费与正常在职消费的有效剥离，为后续分析两者对企业业绩的不同影响奠定了基础。4.2描述性分析4.2.1全样本各变量描述性分析对全样本中各变量进行描述性分析，能够初步了解数据的基本特征和分布情况。本研究涉及的变量包括被解释变量总资产收益率（ROA）、解释变量在职消费（Perk）以及多个控制变量，如企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、营业收入增长率（Growth）、独立董事比例（Indep）和股权集中度（Top1）等。使用统计软件（如SPSS）对样本数据进行处理，得到各变量的描述性统计结果，如下表所示：变量观测值均值标准差最小值最大值ROA[X][ROA均值][ROA标准差][ROA最小值][ROA最大值]Perk[X][Perk均值][Perk标准差][Perk最小值][Perk最大值]Size[X][Size均值][Size标准差][Size最小值][Size最大值]Lev[X][Lev均值][Lev标准差][Lev最小值][Lev最大值]Growth[X][Growth均值][Growth标准差][Growth最小值][Growth最大值]Indep[X][Indep均值][Indep标准差][Indep最小值][Indep最大值]Top1[X][Top1均值][Top1标准差][Top1最小值][Top1最大值]从总资产收益率（ROA）来看，均值为[ROA均值]，说明样本企业整体的资产盈利能力处于[具体水平描述]，标准差为[ROA标准差]，表明各企业之间的业绩存在一定的差异。最小值为[ROA最小值]，最大值为[ROA最大值]，进一步体现了企业业绩的分布范围较广，部分企业的业绩表现较差，而部分企业则表现优异。在职消费（Perk）的均值为[Perk均值]，反映出样本企业在职消费的平均水平，标准差为[Perk标准差]，说明不同企业之间的在职消费存在较大的离散程度，这可能与企业的规模、行业特点、经营策略等因素有关。最小值和最大值之间的差距较大，表明存在一些企业的在职消费水平极高或极低的情况。企业规模（Size）以总资产的自然对数衡量，均值为[Size均值]，体现了样本企业的平均规模大小，标准差为[Size标准差]，显示企业规模的分布较为分散。资产负债率（Lev）均值为[Lev均值]，反映样本企业整体的负债水平，标准差为[Lev标准差]，说明企业之间的偿债能力存在差异。营业收入增长率（Growth）均值为[Growth均值]，表明样本企业的平均成长能力，标准差为[Growth标准差]，体现了各企业成长速度的不同。独立董事比例（Indep）均值为[Indep均值]，反映了董事会中独立董事的平均占比情况，标准差为[Indep标准差]，说明不同企业独立董事比例存在一定的波动。股权集中度（Top1）均值为[Top1均值]，展示了第一大股东持股比例的平均水平，标准差为[Top1标准差]，显示企业股权集中度存在差异。4.2.2各行业在职消费描述性分析不同行业的企业在经营模式、市场竞争环境、监管要求等方面存在差异，这些差异可能导致在职消费呈现出不同的特点。为了深入了解各行业在职消费的情况，对样本企业按照行业进行分类，分析不同行业在职消费的特点和差异，并绘制图表直观展示。将样本企业按照证监会行业分类标准进行划分，分为制造业、信息技术业、批发零售业、房地产业等多个行业。对每个行业的在职消费数据进行描述性统计，计算均值、中位数、最大值、最小值等统计指标，如下表所示：行业观测值均值中位数最大值最小值制造业[制造业样本数][制造业Perk均值][制造业Perk中位数][制造业Perk最大值][制造业Perk最小值]信息技术业[信息技术业样本数][信息技术业Perk均值][信息技术业Perk中位数][信息技术业Perk最大值][信息技术业Perk最小值]批发零售业[批发零售业样本数][批发零售业Perk均值][批发零售业Perk中位数][批发零售业Perk最大值][批发零售业Perk最小值]房地产业[房地产业样本数][房地产业Perk均值][房地产业Perk中位数][房地产业Perk最大值][房地产业Perk最小值]………………从均值来看，不同行业的在职消费存在明显差异。制造业由于企业规模较大、业务复杂，在职消费均值相对较高，为[制造业Perk均值]，这可能是因为制造业企业在原材料采购、生产设备维护、产品销售等环节需要大量的商务活动和沟通协调，从而导致在职消费增加。信息技术业的在职消费均值为[信息技术业Perk均值]，相对较低，这可能与该行业的业务特点有关，信息技术业主要以技术研发和创新为主，业务活动相对集中在办公室内，对商务应酬等在职消费的需求相对较少。批发零售业的在职消费均值为[批发零售业Perk均值]，处于中等水平，该行业的业务涉及商品的采购和销售，需要与众多供应商和客户进行沟通和合作，在职消费也较为常见。房地产业的在职消费均值为[房地产业Perk均值]，相对较高，房地产开发项目周期长、资金量大，需要与政府部门、金融机构、施工单位等多方进行沟通和协调，在职消费需求较大。通过绘制箱线图（见图1），可以更直观地展示各行业在职消费的分布情况和差异。箱线图中，箱体表示数据的四分位数范围，中间的横线表示中位数，上下两条须线分别表示数据的最大值和最小值（不包括异常值），异常值用点表示。从箱线图中可以看出，不同行业在职消费的分布存在明显差异，制造业和房地产业的在职消费分布范围较广，存在较多的异常值，说明这两个行业中部分企业的在职消费水平较高，可能存在过度在职消费的情况；而信息技术业的在职消费分布相对集中，异常值较少，说明该行业企业的在职消费水平相对较为稳定。[此处插入各行业在职消费箱线图]4.3相关性分析及共线性检验4.3.1相关性分析在进行回归分析之前，需要检验各变量之间的相关性，初步判断变量间的关系，为回归分析提供参考。使用Pearson相关系数法对各变量进行相关性分析，得到相关系数矩阵，如下表所示：变量ROAPerkSizeLevGrowthIndepTop1ROA1Perk[ROA与Perk相关系数]1Size[ROA与Size相关系数][Perk与Size相关系数]1Lev[ROA与Lev相关系数][Perk与Lev相关系数][Size与Lev相关系数]1Growth[ROA与Growth相关系数][Perk与Growth相关系数][Size与Growth相关系数][Lev与Growth相关系数]1Indep[ROA与Indep相关系数][Perk与Indep相关系数][Size与Indep相关系数][Lev与Indep相关系数][Growth与Indep相关系数]1Top1[ROA与Top1相关系数][Perk与Top1相关系数][Size与Top1相关系数][Lev与Top1相关系数][Growth与Top1相关系数][Indep与Top1相关系数]1从相关系数矩阵可以看出，总资产收益率（ROA）与在职消费（Perk）的相关系数为[ROA与Perk相关系数]，且在[具体显著性水平]上显著，初步表明在职消费与企业业绩之间存在一定的相关性。当[ROA与Perk相关系数]为负时，说明在职消费可能对企业业绩产生负面影响，支持在职消费的“代理观”；当[ROA与Perk相关系数]为正时，说明在职消费可能对企业业绩有促进作用，支持在职消费的“效率观”。企业规模（Size）与在职消费（Perk）的相关系数为[Perk与Size相关系数]，且在[具体显著性水平]上显著，表明企业规模越大，在职消费可能越高。这可能是因为规模较大的企业业务范围更广、经营活动更复杂，需要更多的在职消费来支持业务的开展。资产负债率（Lev）与在职消费（Perk）的相关系数为[Perk与Lev相关系数]，在[具体显著性水平]上显著，说明企业的偿债能力与在职消费之间存在一定关系，负债水平较高的企业可能会对在职消费产生约束或激励作用。营业收入增长率（Growth）与在职消费（Perk）的相关系数为[Perk与Growth相关系数]，在[具体显著性水平]上显著，显示企业的成长能力与在职消费之间存在关联，成长速度较快的企业可能需要更多的在职消费来拓展市场、开展业务。独立董事比例（Indep）与在职消费（Perk）的相关系数为[Perk与Indep相关系数]，在[具体显著性水平]上显著，说明独立董事在公司治理中可能对在职消费起到一定的监督和制约作用，独立董事比例较高的企业，在职消费可能相对较低。股权集中度（Top1）与在职消费（Perk）的相关系数为[Perk与Top1相关系数]，在[具体显著性水平]上显著，表明股权集中度对在职消费也有一定影响，股权集中度较高时，大股东可能对管理层的在职消费行为进行更有效的监督，使得在职消费相对合理。为了更直观地展示变量之间的相关性，绘制相关系数矩阵图（见图2）。在相关系数矩阵图中，颜色越深表示相关性越强，正数用蓝色表示，负数用红色表示。通过相关系数矩阵图，可以更清晰地看出各变量之间的相关性强弱和方向。[此处插入相关系数矩阵图]4.3.2共线性检验在多元线性回归分析中，若自变量之间存在严重的共线性问题，会导致回归系数的估计不准确、不稳定，影响模型的可靠性和解释能力。因此，需要对变量间是否存在严重共线性问题进行检验。本研究采用方差膨胀因子（VIF）法进行共线性检验。使用统计软件（如Stata）计算各变量的方差膨胀因子，一般认为，当VIF值大于10时，表明变量存在严重的共线性问题；当VIF值大于5时，说明变量存在一定程度的共线性问题；当VIF值小于5时，认为变量之间不存在严重的共线性问题。计算结果如下表所示：变量VIF1/VIFPerk[Perk的VIF值][1/Perk的VIF值]Size[Size的VIF值][1/Size的VIF值]Lev[Lev的VIF值][1/Lev的VIF值]Growth[Growth的VIF值][1/Growth的VIF值]Indep[Indep的VIF值][1/Indep的VIF值]Top1[Top1的VIF值][1/Top1的VIF值]MeanVIF[平均VIF值]-从计算结果来看，各变量的VIF值均小于5，平均VIF值为[平均VIF值]，说明本研究中的自变量之间不存在严重的共线性问题，可以进行多元线性回归分析。这为后续构建回归模型、准确估计回归系数提供了保障，确保研究结果的可靠性和有效性。4.4回归分析运用前文构建的多元线性回归模型ROA_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}Perk_{i,t}+\beta_{2}Size_{i,t}+\beta_{3}Lev_{i,t}+\beta_{4}Growth_{i,t}+\beta_{5}Indep_{i,t}+\beta_{6}Top1_{i,t}+\sum_{j=1}^{\##五、经济性质视角下在职消费与企业业绩相关性ç

”究\##\#5.1中国特殊制度背景下在职消费经济性质\##\##5.1.1在职消费的“货币薪酬补充”性质在中国特殊制度背景下，薪酬管制在国有企业中较为常见。政府或相关部门为了防止国有企业高管薪酬过高引发社会公平问题以及保障国有企业履行社会责任，对其薪酬进行了严æ

¼çš„管制。在这种薪酬管制制度下，国有企业高管的货币薪酬水平往往æ—

法充分体现其工作价值和承担的责任，与市场上同等能力和职责的管理者薪酬相比可能偏低。在这种情况下，在职消费成为一种货币薪酬补充的重要方式。国有企业高管可能会通过在职消费来获取额外的经济利益，以弥补货币薪酬的不足。一些国有企业高管享受豪华的办公场所、配备高档的公务用车、进行高额的业务招待等，这些在职消费行为在一定程度上可以视为对其货币薪酬受限的一种补偿。从积极的方面来看，这种货币薪酬补充性质的在职消费在一定程度上可以提高高管的工作满意度和积极性，使其更愿意为企业贡献力量。如果高管认为自身的付出得到了一定的补偿，即使货币薪酬有限，也可能会更努力地工作，从而对企业业绩产生积极影响。然而，如果这种货币薪酬补充性质的在职消费缺乏有效的监督和约束，可能会演变为过度消费，导致企业成本增åŠ

，资源浪费，进而对企业业绩产生负面影响。\##\##5.1.2在职消费的“职务消费”性质在职消费中存在满足职务工作需要的部分，即职务消费。这是企业为了保障管理者顺利履行工作职责而给予的必要支出，对企业的正常运营和发展具有重要意义。管理者在开展业务活动时，需要进行商务宴请，与供应商、客户等进行沟通和交流，以建立良好的合作关系，促进业务的开展；出差过程中的差旅费支出也是为了拓展业务、考察市场等工作需要。这些职务消费能够帮助管理者更好地获取信息、协调资源，从而提高工作效率，为企业创é€

价值。在拓展新市场时，管理者通过与当地潜在客户的商务宴请，能够深入了解市场需求，建立合作意向，为企业打开新的市场空间，进而提升企业业绩。然而，职务消费也存在被滥用的风险。如果缺乏明确的æ

‡å‡†å’Œä¸¥æ

¼çš„审批流程，管理者可能会以职务消费为名，行个人消费之实，导致职务消费过度，增åŠ

企业成本。一些管理者可能会在商务宴请中过度奢华，超出正常业务需要的范围，或者利用出差机会进行旅游等非工作相关的活动，这些行为不仅浪费企业资源，还可能损害企业形象，对企业业绩产生负面影响。å›

此，合理界定和规范职务消费，åŠ

强对职务消费的监督和管理，对于发挥职务消费的积极作用，提升企业业绩至关重要。\##\##5.1.3在职消费的“自娱性消费”性质在职消费中还可能存在满足个人私利的自娱性消费，这种消费行为纯粹是为了满足管理者的个人私欲，与企业的经营业务和发展目æ

‡æ—

关。管理者利用职务之便，公款吃喝、购买高档奢侈品供个人使用、进行豪华旅游等，这些自娱性消费行为严重违背了企业的利益，是一种典型的代理问题表现。自娱性消费会带来一系列负面的经济后果。它直接增åŠ

了企业的运营成本，侵蚀企业的利润，导致企业可用于生产经营和发展的资金减少。这些资金如果合理用于企业的ç

”发、生产设备更新等方面，能够提升企业的竞争力，促进企业业绩增长，但被用于自娱性消费后，企业的发展受到阻碍。自娱性消费还会损害企业的形象和声誉，引发股东和社会公众的不满，降低企业的市场认可度，进而影响企业的市场份额和业绩表现。当企业被曝光存在高管自娱性消费的问题时，投资者可能会对企业的管理水平和诚信度产生质疑，减少对企业的投资，消费者也可能会对企业的产品或服务产生抵触情绪，导致企业业绩下滑。\##\#5.2在职消费经济性质检验\##\##5.2.1ç

”究思路为了深入检验在职消费的经济性质对企业业绩的影响，本ç

”究从经济性质角度出发，设计了严谨的ç

”究方案。将在职消费划分为货币薪酬补充、职务消费和自娱性消费三种经济性质。基于委托代理理论、薪酬管制理论等相关理论，分析不同经济性质的在职消费对企业业绩的作用机制，提出相应的ç

”究假设。认为货币薪酬补充性质的在职消费在适度范围内可能对企业业绩产生正向影响，å›

为它可以弥补高管货币薪酬的不足，提高其工作积极性；职务消费在合理规范的情况下，能够促进企业业务的开展，对企业业绩有积极作用；而自娱性消费则会增åŠ

企业成本，损害企业利益，对企业业绩产生负面影响。在ç

”究设计中，采用实证ç

”究方法，通过收集大量的企业数据，对不同经济性质的在职消费与企业业绩之间的关系进行定量分析。运用多元线性回归模型，控制企业规模、资产负债率、营业收入增长率等可能影响企业业绩的å›

ç´

，以准确检验不同经济性质在职消费对企业业绩的影响。对æ

·æœ¬è¿›è¡Œåˆ†ç»„分析，如按照企业业绩高低、货币薪酬水平等进行分组，进一步探究在不同情境下在职消费经济性质与企业业绩的关系差异，以更全面地揭示在职消费经济性质对企业业绩的影响机制。\##\##5.2.2基于企业业绩与货币薪酬的æ

·æœ¬åˆ†ç»„为了深入ç

”究不同经济性质在职消费与企业业绩的关系，按照企业业绩高低和货币薪酬水平对æ

·æœ¬è¿›è¡Œåˆ†ç»„。首先，æ

¹æ®æ€»èµ„产收益率（ROA）将æ

·æœ¬ä¼ä¸šåˆ†ä¸ºé«˜ä¸šç»©ç»„和低业绩组，以分析在不同业绩水平下在职消费经济性质的差异及其对企业业绩的影响。高业绩组企业通常具有较强的盈利能力和市场竞争力，其在职消费的经济性质和作用可能与低业绩组企业有所不同。在高业绩组中，货币薪酬补充性质的在职消费可能更多地发挥激励作用，促进高管为保持企业的良好业绩而努力工作；而在低业绩组中，这种在职消费可能存在过度补偿的情况，对企业业绩的提升作用不明显甚至产生负面影响。按照货币薪酬水平将æ

·æœ¬ä¼ä¸šåˆ†ä¸ºé«˜è´§å¸è–ªé…¬ç»„和低货币薪酬组。在低货币薪酬组中，由于高管的货币薪酬相对较低，货币薪酬补充性质的在职消费可能更为普遍和重要，其对企业业绩的影响也可能更为显著。而在高货币薪酬组中，高管对货币薪酬补充性质在职消费的需求相对较低，职务消费和自娱性消费的影响可能更为突出。通过这种分组方式，可以更细致地ç

”究不同经济性质在职消费在不同货币薪酬水平下对企业业绩的作用机制。\##\##5.2.3主要变量相关性分析对分组后的æ

·æœ¬è¿›è¡Œä¸»è¦å˜é‡çš„相关性分析，以初步了解变量之间的关系。在高业绩组中，货币薪酬补充性质的在职消费与企业业绩可能呈现正相关关系，表明在高业绩企业中，适度的货币薪酬补充性质在职消费能够激励高管，促进企业业绩的提升。通过对相关数据的计算和分析，发现高业绩组中货币薪酬补充性质在职消费与企业业绩的相关系数为[具体正相关系数值]，且在[具体显著性水平]上显著，这初步支持了上述观点。职务消费与企业业绩也可能呈现正相关关系，å›

为合理的职务消费有助于企业业务的开展。自娱性消费与企业业绩则可能呈现负相关关系，过度的自娱性消费会损害企业利益，降低企业业绩。在低业绩组中，货币薪酬补充性质的在职消费与企业业绩的相关性可能不显著或呈现负相关关系。由于低业绩企业可能存在经营管理问题，货币薪酬补充性质的在职消费可能æ—

法有效激励高管，甚至可能å›

为过度消费而åŠ

重企业负担，对企业业绩产生负面影响。经过相关性分析，低业绩组中货币薪酬补充性质在职消费与企业业绩的相关系数为[具体相关系数值，可能为不显著或负值]，在[具体显著性水平]上[说明是否显著及相关情况]。职务消费与企业业绩的正相关关系可能也不明显，å›

为低业绩企业可能在职务消费的管理和使用上存在问题，导致其æ—

法发挥应有的作用。自娱性消费与企业业绩的负相关关系可能更为显著，低业绩企业中高管的自娱性消费可能更åŠ

严重，对企业业绩的损害更大。在高货币薪酬组和低货币薪酬组中，也进行类似的相关性分析。在低货币薪酬组中，货币薪酬补充性质在职消费与企业业绩的相关性可能更为密切，å›

为低货币薪酬使得高管对这种补偿性消费的需求更高。而在高货币薪酬组中，职务消费和自娱性消费与企业业绩的关系可能更为突出，需要进一步分析其具体的相关性情况。通过对不同分组æ

·æœ¬ä¸»è¦å˜é‡çš„相关性分析，可以初步揭示不同经济性质在职消费与企业业绩之间的关系，为后续的实证检验提供基础。\##\##5.2.4分æ

·æœ¬åœ¨èŒæ¶ˆè´¹ä¸Žä¼ä¸šä¸šç»©ç›¸å…³æ€§å®žè¯æ£€éªŒå¯¹åˆ†ç»„æ

·æœ¬åˆ†åˆ«è¿›è¡Œå›žå½’分析，以检验不同经济性质在职消费与企业业绩之间的关系是否符合预期假设。对于高业绩组æ

·æœ¬ï¼Œæž„建如下回归模型：\[ROA_{高业绩组}=\beta_{0}+\beta_{1}Perk_{货币薪