Page 93 - 北京工商大学学报社会科学版2018年第6期

北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2018 年摇 第 6 期

效,还应与同期非国有企业进行对比以消除其 茁 、酌 是本文关心的核心系数,反映了国有企业
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他因素的影响。 高管薪酬管制政策的实际效果。 其中,琢 、茁 分
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根据双重差分模型,可将薪酬管制政策视为 别代表了在一系列控制条件下高管薪酬管制政策
一项准自然实验:国有企业为薪酬管制政策对象, 对国有企业所带来的两类收入差距的影响,而 酌
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即接受处理的组,非国有企业为对照组。 由于国 则代表了薪酬管制政策对企业绩效的影响。 琢 、
4
企高管薪酬管制政策 2009 年底开始实施,因此本 茁 、酌 代表了不同企业之间的初始差异。
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文将 2010 年以后的国有企业视为接受了处理,将 双重差分模型可以研究薪酬管制政策对国
2010 年以前的国有企业视为未接受处理。 此外, 企两类收入分配及企业绩效的总影响,但很显
本文关心薪酬管制政策对收入差距及企业绩效的 然分配状况的变化也会影响企业绩效。 为深入
影响,因此将公司高管的绝对薪酬(lnapay )、相 研究高管薪酬的变化对企业绩效产生的影响,
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对薪酬( rpay )、企业经营绩效( roa ) 设为因变 借鉴王晓文、魏建使用的方法 ,构建下述面板
榆
it
it
量,分别代表国企高管与社会公众的收入差距、国 数据模型:
企内部收入差距、公司绩效。 以stateown 作为表 lnroa = 啄 + 啄 lnapay + 啄 lnrpay +
it it 0 1 it 2 it
示国有企业的虚拟变量,stateown 取 1 为国有企 啄 board + 啄 crs + 啄 lnsize + 啄 lev + 滋 (15)
it 3 it 4 it 5 it 6 it it
业,取 0 为非国有企业。 以regu 作为表示薪酬管 由于该模型中 lnapay 与 lnroa 可能存在较强
it
it
it
制政策的虚拟变量,regu 取 1 为薪酬管制政策实 内生决定关系,本文使用 2SLS 法进行分析。 即先
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施后(即 2010 年以后),取 0 为薪酬管制政策实 以 lnapay 为因变量对模型(15) 中的其余解释变
it
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^
施前(即 2010 年以前)。 为检验国企高管薪酬管 量作回归得到残差 滋 ,然后以 滋 作为 lnapay 的
it it it
制政策的实施效果,设置交互项stateown 伊 regu , 替代变量带入模型(15)进行 OLS 回归。
it it
stateown 伊 regu 取 1 表示薪酬管制政策实施后国 (二)指标的选取及数据来源
it it
企的情况,其他情况取 0。 为控制不同截面单位 公司高管的绝对薪酬( lnapay )、相对薪酬
it
间初始状态差异对薪酬与绩效的影响,参照夏飞 (rpay )、企业的经营绩效( roa ) 分别以前 3 名
it it
等 [26] 研究西部大开发政策效果时的方法,在方程 高管薪酬总额的自然对数、前 3 名高管薪酬总
(13)和(14)中加入滞后 1 期因变量的自然对数, 额占公司总薪酬的比例、公司的总资产收益率
并在全部模型中加入企业结构相关变量作为控制 来衡量;董事会规模( board ) 以董事会人数衡
it
变量。 最终双重差分模型设置如下(下标中的 i 量;企业的股权集中度( crs ) 以前 10 名股东持
it
表示企业,t 表示年份): 股比例衡量;企业规模(lnsize ) 以企业年末总资
it
lnapay = 琢 + 琢 stateown + 琢 regu + 产衡量 的 自 然 对 数 衡 量; 企 业 资 产 配 置 状 况
it
it
it
0
2
1
琢 stateown 伊 regu + Z + 滓 (12) (lev )以企业的资产负债率衡量。 其中,对绝对
3 it it it it it
rpay = 茁 + 茁 stateown + 茁 regu + 薪酬与企业规模取自然对数,是为了消除不同
it
it
it
1
2
0
茁 stateown 伊 regu + 茁 lnrpay + 量纲的影响。
3 it it 4 i(t - 1)
Z + 着 (13) 样本数据来源于 CSMAR 以及 Wind 金融数
it it
虞
roa = 酌 + 酌 stateown + 酌 regu + 据库。 本文选取了 2008—2016 年沪深股市中的
it
it
it
0
1
2
酌 stateown 伊 regu + 酌 lnroa + A 股上市公司。 将实际控制者为国家或地方国资
3 it it 4 i(t - 1)
Z + 浊 (14)
it it 委的企业视为国有企业,同时剔除了金融类及 S、
其中,Z 代表了由董事会规模(board ,高管 ST、ST*、PT 类上市公司,并排除了数据缺失的样
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it
权力的代理变量)、企业的股权集中度(crs )、企 本。 另外由于不同年份企业数量会发生变化,因
it
业规模(size )、企业资产配置状况(lev ,以企业的 此本文将同一企业在不同年份的数据,视作不同
it it
资产负债率衡量)组成的控制变量向量集。 待估 样本进行处理。
系数中,琢 、茁 、酌 为常数项,琢 、茁 、酌 控制了国 (三)回归结果及分析
0 0 0 1 1 1
有企业与非国有企业的差别,琢 、茁 、酌 控制了时 在回归模型进行分析之前,为避免模型解释
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间对于国有企业及非国有企业的共同影响。 琢 、 变量之间的多重共线性,本文计算了解释变量两
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