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北京工商大学学报( 社会科学版)摇 摇 摇 摇 2015 年摇 第 1 期
东— 经理层冶 间的代理成本越高。
董事会治理效率还体现在经理层薪酬计划制
定及高管激励机制有效性上。 治理有效的董事会
或薪酬委员会往往按公司财务绩效为经理层定
薪 [42 - 44] , 即薪酬的业绩敏感性较高; 而无效的治
理结构下,公司的薪酬计划制定由经营团队主导,
经理层权力越大, 越 容 易 发 生 薪 酬 操 纵 行
为 [45 - 46] 。 研究表明,董事会的独立性有利于抑制
经理层的自利行为, 并相应提高高管薪酬的业绩
敏感性 [19,47] 。
但应该看到, 在制定经理层薪酬计划与激励
机制时,BSNEDs 所主导的董事会与非 BSNEDs 主
导的董事会相比, 存在明显差异。 BSNEDs 所主
导的董事会中, 由于 BSNEDs 并不在上市公司领
薪( 他们只在大股东所在单位领薪, 其薪酬总额
极可能受各级国资委的限制 ), 且多数情况下其
“ 显性薪酬冶 低于更趋市场化的上市公司经理层
薪酬, 因此他们在讨论、制定经理层薪酬时, 总会
自觉不自觉地将其个人薪酬与上市公司经理层薪
酬进行“ 横向比较冶,进而影响经理层薪酬计划制
定, 使得上市公司经理层薪酬并不完全基于业绩
因素, 而取决于诸如公司经理层与 BSNEDs 的私
人关系、BSNEDs 在公司寻租的 “ 便利程度 冶 等非
业绩性因素。 同时,利他主义使监督流于形式, 从
而为公司经理层 “ 自定薪酬冶 留下制度空间。 非
BSNEDs 主导的董事会, 由于董事会独立性、 多元
化等特性,使经理层薪酬计划的制定、 实施等更加
客观公正、 严肃而独立 , 更倾向于以业绩为基础
(pay鄄for鄄performance), 最终体现为经理层薪酬水
平的业绩敏感性较强。 因此,本文提出假设 2。
假设 2:国有上市公司董事会中,BSNEDs 比
例越高, 公司高管薪酬业绩敏感度越低。
四、 样本数据与研究设计
( 一 ) 样本选取及数据筛选
本文选取 2005 年 12 月 31 日前已在上海证
券交易所上市的非金融类国有公司作为研究对
象, 样本选择区间为 2006—2010 年。 考虑到控股
股东变更对公司治理的影响,剔除了这一期间控
股股东或上市公司发生了实质性变更、 退市及报
表有误的样本。
考虑到上市公司控股链条的差异对数据识别
上的影响,本文根据以下标准对不同控制链条结
构下的上市公司进行筛选 :(1) 因政企分离要求,
本文剔除各级国资委直接持有上市公司股份的公
司样本, 只研究控股集团作为大股东的国有上市
公司。 (2) 由于上市公司 “ 实际控制人 冶 跨越 “ 控
股股东冶 层级而直接派出的股东董事, 并不属于
本文所认定的 “ BSNEDs冶, 因此剔除此类样本 。
(3) 考虑到“ 一致行动人冶 对 BSNEDs 席位数的影
响, 本文剔除上市公司 BSNEDs 和其他股东董事
所在股东单位为同一控制人的公司样本。 最后一
共获得 383 家公司 2006—2010 年共 1487 个观测
值的面板数据。 其中,BSNEDs 董事会席位的数
据为手工摘录,其他财务数据来自国泰安数据库
(CSMAR)。
( 二 ) 模型及变量解释
本文对于假设 1 与假设 2 分别通过代理成本
模型( 模型 1) 与薪酬业绩敏感性模型( 模型 2) 进
行检验。
AGC it = 茁0 + 茁1 ESBS it + 移 茁control variables +
移 酌IDYit + 移 姿YEAR it + 着 (1)
COMPit = 茁0 + 茁1 ROAit + 茁 2 ESBSit +
茁 3 ROA it 伊 ESCBit + 移 茁control variables +
移 酌IDYit + 移 姿YEAR it + 着 (2)
模型(1) 与模型 (2) 中变量的解释见表 1。
需要说明的是, 本文将 ESBS < 0 的公司, 视
为“ 近似实施淡马锡模式 冶 公司, 相反则视为 “ 未
实施淡马锡模式冶 的公司 , 借此观测其治理效率
的差异, 检验淡马锡模式在我国的实施效果。
在薪酬敏感度模型中,本文分别采用总资产
收益率 ROA、 净资产收益率 ROE 与总资产净利
率 NIA 做企业业绩的替代变量[48] ,以其回归系数
来衡量薪酬业绩的敏感度, 并通过 ESBS 与 ROA
( 或 ROE、NIA) 的交乘项, 来检验 BSNEDs“ 超额
席位(ESBS)冶 对薪酬敏感性的影响。
( 三 ) 描述性统计
表 2 对模型中各变量进行描述性统计分析,
1 ~ 2 列是全部 382 家公司 1 487 个 “ firm鄄year冶 观
测值的各变量均值,3 ~ 4 列是 ESBS < 0 的子样本
观测值,5 ~ 6 列统计了 ESBS > 0 子样本的各变量
的均值, 第 7 列显示两个子样本的各变量均值的
单因素方差检验结果。
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