2019第45卷第2期
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2. 华东师范大学 经济与管理学部，上海 200241;
3. 合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230002
2. Department of Economics and Management，East China Normal University，Shanghai 200241，China;
3. School of Management，Hefei University of Technology，Hefei 230002，China
一、引 言
人才强国已成为中国经济社会发展的一项基本战略，尽管人才发展取得了显著成就，但是当前中国人才发展的总体水平与世界先进国家相比仍存在较大差距，如高层次创新型人才匮乏、人才发展体制机制障碍尚未消除等。国家中长期人才发展规划纲要（2010—2020）中明确指出，“当前和今后一个时期，中国人才发展的指导方针是：服务发展、人才优先、以用为本、创新机制、高端引领、整体开发。”2016年3月21日，中共中央印发的《关于深化人才发展体制改革的意见》中明确强调，“要完善更加开放、更加灵活的人才培养、吸引和使用机制，不唯地域引进人才，不求所有开发人才，不拘一格用好人才，确保人才引得进、留得住、流得动、用得好。”可见，人才对提升中国竞争力和综合实力具有十分重要和关键的作用。从微观层面讲，人才不仅是企业发展的生命线，还关乎企业竞争力的强弱。CEO是企业的经营管理者和掌舵人，其去留直接影响高管团队的稳定性和企业的竞争力。因此，探究如何留住CEO人才具有十分重要的理论与现实意义。
CEO离职受到国内外学术界和实务界的长期关注（Kale等，2014；Ridge等，2014；Gayle等，2015；Park，2017）。CEO离职不仅会使企业失去有价值的管理人才，而且面临向竞争对手交出人力资本和公司特有信息的风险（Holcomb等，2009；Mackey等，2014；He等，2017）。此外，CEO离职还会影响其他高管成员的稳定性（Gao等，2015）。可见，CEO离职对企业的市场竞争力、高管团队稳定性等都会产生负面影响。CEO离职有多种方式，主要包括主动离职和非主动离职。据统计，2007—2016年，我国上市公司共发生4 537起CEO离职事件，其中主动离职有781起（含一年当中多次发生主动离职），占比为17.21%。
究竟是什么原因造成了CEO的主动离职呢？经理人市场理论认为，经理人市场中的流动性会对CEO行为起到激励作用，在同质化程度较高的行业中，CEO的流动性较大，其离职后可以获得较高的薪酬（Giroud和Mueller，2011）。现有研究主要关注外部经理人市场，从薪酬激励的角度论证了货币薪酬或股权激励对CEO主动离职的影响（Mehran等，1999；Chakraborty等，2009；Ridge等，2014；Gayle等，2015；Park，2017），而较少考虑内部经理人市场的作用。特别是对于内部经理人市场中的晋升激励鲜有涉及，且当同时存在薪酬激励（货币薪酬激励）和非薪酬激励（晋升激励）时，哪一种方式更易留住CEO人才，在以往的文献中尚没有明确的答案。而契约参照点理论为解释CEO的主动离职行为提供了新的视角。该理论认为，CEO的行为取决于当前其薪酬与参照点薪酬的比较，当CEO薪酬低于参照点薪酬时，他们会寻求补偿或替代机制，抑或采取报复行为，以满足其心理上的平衡（Hart和Moore，2008；Fehr等，2008，2011）。少数文献探讨了外部参照点对CEO主动离职的影响（Kale等，2014；徐细雄和谭瑾，2014），但鲜有研究从多维薪酬参照点效应角度进行分析。此外，以往的文献仅从经理人市场理论或契约参照点理论单一视角来探究其对CEO主动离职的影响，尚缺乏同时考虑两种理论时的作用效果。
本文首先基于经理人市场理论，同时考虑内部和外部两种经理人市场，将晋升激励作为内部经理人市场的一种隐性激励，将货币薪酬激励作为外部经理人市场的一种显性激励，考察这两种激励方式对CEO主动离职行为的影响，提出研究假设1：货币薪酬和晋升激励都会抑制CEO的主动离职行为，且晋升激励的抑制作用更强。实证检验结果支持了假设1。
其次，基于契约参照点理论，探究多维薪酬参照点对CEO主动离职行为的影响，提出研究假设2：当上一期CEO薪酬低于参照点薪酬时，当期越容易发生主动离职行为。检验结果表明，上期多维薪酬参照点（外部参照点、内部参照点和个人参照点）水平越高，当期越容易发生CEO主动离职行为，这支持了假设2。
最后，同时考虑经理人市场理论和契约参照点理论，从多维薪酬参照点角度探究货币薪酬和晋升激励对CEO主动离职行为的影响，提出假设3：当上一期CEO薪酬低于参照点薪酬时，当期实施货币薪酬或晋升激励都能抑制其主动离职行为，且晋升激励的抑制作用更强。研究结果表明，当存在多维薪酬参照点效应时，货币薪酬和晋升激励仍能抑制CEO的主动离职行为，且晋升激励的抑制作用更加显著；进一步研究发现，国有企业对CEO实施晋升激励更能有效抑制其主动离职行为；在考虑薪酬波动可能带来的影响后，假设3依旧成立。
本文的贡献在于：（1）以往的文献以外部参照点为主，很少同时考虑外部参照点、内部参照点和个人参照点等多维薪酬参照点的影响。本文将外部参照点为主拓展到多维参照点，扩大了参照点效应的研究范围。（2）本文从经理人市场理论出发，将薪酬激励和晋升激励整合到同一个研究框架中，即外部经理人市场与薪酬激励相对应，内部经理人市场与晋升激励相对应，从而丰富了经理人市场理论的研究。（3）本文重点探究了CEO薪酬激励（货币薪酬激励）和非薪酬激励（晋升激励）对其主动离职的影响以及哪一种激励方式更有效，研究结论为企业选择有效的激励方式和制定留人政策来留住人才提供了经验支持。
二、研究设计
（一）数据来源与样本选择
本文以我国A股上市公司2007—2016年数据为样本，并做了以下处理：（1）剔除金融保险类上市公司样本；（2）剔除ST类型的上市公司样本；（3）剔除无法手工补齐财务数据和公司治理数据的缺失样本；（4）剔除资产负债率大于1的样本；（5）剔除CEO年薪小于1万元的样本；（6）对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。我们最终得到14 304个有效样本数据，涉及2 394家上市公司。本文的数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库，CEO的主动离职、前任晋升、年龄、学历、性别、职称、政治关联、来源以及声誉激励变量数据主要通过手工翻阅上市公司年报得到，并利用问财、百度等搜索引擎查找CEO离职去向进行综合判定。
（二）变量定义
1. 被解释变量：CEO主动离职（Mnres）
借鉴Kale等（2014）的研究，如果CEO主动离职，则Mnres为1，否则为0。将上市公司年报中披露高管离职的原因为“辞职”界定为高管主动离职，由于上市公司年报中有关高管离职原因的披露不全面，除了手工翻阅上市公司年报进行查证外，我们还利用搜索引擎收集新闻报道中有关高管离职的原因、离职后的去向等进行综合判定，并将离职原因中部分属于“个人原因”且披露为辞职的样本也确定为主动离职样本。
2. 解释变量
参照徐细雄（2012）的研究，CEO货币薪酬选取公司年报中披露的CEO年薪，对其取自然对数来衡量CEO货币薪酬激励。借鉴Kale等（2009）、徐细雄（2012）、曹伟等（2016）以及卢馨等（2016）的研究，选取CEO的年龄、性别、晋升、所在公司业绩、职称、学历、政治关联和来源8个变量，构建CEO晋升激励变量（JS）。表1结果表明，货币薪酬和晋升激励在CEO主动与非主动离职样本间存在显著差异。
| 变量 | 主动离职组 | 非主动离职组 | T检验 | Wilcoxon秩和检验 | ||||
| 样本量 | 均值 | 中位值 | 样本量 | 均值 | 中位值 | |||
| Comp | 462 | 12.86 | 12.87 | 13 842 | 13.09 | 13.10 | 6.33*** | 15.02*** |
| JS | 462 | 0.35 | 0.37 | 13 842 | 0.37 | 0.38 | 2.38** | 2.32** |
参照Fiegenbaum等（1996）的研究，本文将参照点效应划分为外部参照点、内部参照点和个人参照点三个维度。借鉴Greve（2003）的研究，用Comp表示CEO薪酬，HComp表示CEO薪酬的行业中位数。如果上一年CEO薪酬低于行业中位数，则外部参照点虚拟变量PPE2取值为1，否则为0。外部参照点连续变量PPE1=|PPE2（Compi，t-1-HCompi，t-1）|。
借鉴Kale等（2014）、张兴亮和夏成才（2016）等研究，本文采用以下步骤来衡量内部参照点：首先，以公司非CEO薪酬的中位数作为非CEO薪酬，将公司CEO薪酬减去非CEO薪酬，测算出公司内部的薪酬差距；然后，将公司内部薪酬差距与其行业中位数进行比较，如果公司内部薪酬差距NCompi，t-1低于其行业中位数NHCompi，t-1，则内部参照点虚拟变量NB2取值为1，否则为0。内部参照点连续变量NB1=|NB2（NCompi，t-1-NHCompi，t-1）|。
参照罗昆（2017）的研究，如果t-1年CEO薪酬Compi，t-1低于t-2的金额Compi，t-2，则个人参照点虚拟变量EC2取值为1，否则为0。个人参照点连续变量EC1=|EC2（Compi，t-2-Compi，t-1）|。
3. 控制变量（Control）
参照江伟（2010）的研究，选取产权性质、两职合一、独立董事比例、公司规模变化、成长性变化、财务杠杆变化、股权集中度变化和公司风险作为控制变量。借鉴Malmendier和Tate（2009）的研究，选取CEO获得的荣誉或奖项作为其声誉激励的替代变量。我们手工整理了上市公司年报中有关荣誉或奖项，包括政府颁发的各项荣誉或奖项（如劳动模范、杰出青年等），协会、机构、杂志等评选的经理人荣誉或奖项（如中国经济年度人物、中国杰出质量人奖、行业类荣誉或奖项）等，同时在问财和百度新闻中利用“公司代码+CEO姓名”方式检索相关信息进行补充。获得国家级荣誉或奖项取值为3，省部级荣誉或奖项取值为2，市级及以下荣誉或奖项取值为1，其他取值为0。我们还控制了年份和行业变量，其中行业变量采用2012年证监会的行业划分标准，制造业取前两位代码，其他行业取其代码的第一个字符。变量定义见表2。
| 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 | |
| CEO主动离职 | Mnres | CEO主动离职取1，否则取0 | |
| CEO货币薪酬激励 | Comp | 当年CEO货币薪酬的自然对数 | |
| 公司业绩 | JIN1 | 当年公司营业收入增长率高于行业均值则取1，否则取0 | |
| CEO年龄 | JIN2 | CEO年龄小于等于52岁则取值为1，否则为0 | |
| CEO学历 | EDU | CEO具有博士学位则取值为1，否则为0 | |
| CEO晋升 | Prom1 | 前任CEO晋升则取值为1，否则为0 | |
| CEO来源 | NEIBU | CEO来源于公司内部则取值为1，否则为0 | |
| CEO职称 | RANK | CEO具有高级职称则取值为1，否则为0 | |
| CEO性别 | XB | CEO为男性则取值为1，否则为0 | |
| CEO政治关联 | Political | CEO具有政治关联则取值为1，否则为0 | |
| CEO晋升激励 | JS | JS=（JIN1+JIN2+EDU+Prom1+NEIBU+RANK+XB+Political）/8 | |
| 参照点效应（QY） | 外部参照点（PPE） | PPE1 | 见上文 |
| PPE2 | 见上文 | ||
| 内部参照点（NB） | NB1 | 见上文 | |
| NB2 | 见上文 | ||
| 个人参照点（EC） | EC1 | 见上文 | |
| EC2 | 见上文 | ||
| 产权性质 | State | 最终控制人为国有企业则取值为1，否则为0 | |
| 两职合一 | Dual | CEO兼任董事长则取1，否则取0 | |
| 独立董事比例 | Indep | 独立董事人数与董事会总人数的比值 | |
| 公司规模变化 | Dsize | 当年与上一年年末总资产差额的自然对数 | |
| 成长性变化 | Dgrow | 当年与上一年营业收入增长率的差额 | |
| 财务杠杆变化 | Dlev | 当年与上一年资产负债率的差额 | |
| 股权集中度变化 | Dtop1 | 当年与上一年第一大股东持股比例的差额 | |
| 公司风险 | Risk | 公司过去五年股票月回报率的标准差 | |
| CEO声誉激励 | SY | CEO获得国家级荣誉或奖项取值为3，省部级荣誉或奖项取值为2，市级及以下荣誉或奖项取值为1，其他取值为0 | |
| 年度 | Year | 年度虚拟变量 | |
| 行业 | Ind | 行业虚拟变量 | |
三、实证检验
（一）回归分析
1. 假设1和假设2的检验
为了检验货币薪酬和晋升激励对CEO主动离职的影响，本文构建了以下模型：
| $ Mnre{s_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}Com{p_{it}}\text{或}J{S_{it}} + \gamma Contro{l_{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (1) |
| $ Mnre{s_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}Com{p_{it}} + {\beta _2}J{S_{it}} + \gamma Conro{l_{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (2) |
为了检验参照点效应对CEO主动离职的影响，本文构建了以下模型：
| $ Mnre{s_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}Q{Y_{it - 1}} + \gamma Contro{l_{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (3) |
表3是CEO激励（包括货币薪酬和晋升激励）及参照点效应分别对CEO主动离职影响的实证检验结果。由列（1）和列（2）结果可知，货币薪酬和晋升激励对CEO主动离职都具有抑制作用，假设1初步得到验证。
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | |
| 常数项 | 1.485 | −3.409*** | 1.653 | −3.836*** | −3.787*** | −3.845*** |
| （1.41） | （−5.43） | （1.56） | （−6.42） | （−6.32） | （−6.39） | |
| Comp | −0.433*** | −0.422*** | ||||
| （−6.00） | （−5.81） | |||||
| JS | −0.963*** | −0.811** | ||||
| （−2.58） | （−2.14） | |||||
| PPE1 | 0.315** | |||||
| （2.10） | ||||||
| NB1 | 0.060 | |||||
| （0.54） | ||||||
| EC1 | 1.775*** | |||||
| （3.16） | ||||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 |
| Pseudo R2 | 0.035 | 0.027 | 0.040 | 0.026 | 0.025 | 0.027 |
| Wald chi2 | 170.05 | 134.60 | 172.86 | 136.97 | 130.45 | 138.49 |
| 注：括号内为经过聚类稳健性调整的Z值，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。限于篇幅，控制变量结果未报告。 | ||||||
为了检验哪一种激励方式对CEO主动离职的抑制作用更强，本文将两种激励方式变量（货币薪酬和晋升激励）纳入同一个模型中进行了检验。列（3）结果显示，JS和Comp分别在5%和1%的水平上显著，初步说明后者比前者的影响更加显著。同时，本文借鉴Albuquerque等（2013）的方法，进一步比较了两者系数的经济显著性。我们对回归系数做了如下的标准化处理：自变量X的经济系数=（自变量X的回归系数×自变量X的标准差）/因变量Y的标准差。
经标准化处理后的计算结果显示，货币薪酬激励对CEO主动离职影响的经济系数绝对值为0.161，而晋升激励的经济系数绝对值为1.607，后者比前者高出近10倍。这说明与货币薪酬激励相比，晋升激励对CEO主动离职的抑制作用更强。假设1得到验证。
从列（4）和列（6）中可以看出，外部参照点（PPE1）和个人参照点（EC1）与CEO主动离职变量（Mnres）分别在5%和1%的水平上呈显著正相关关系，说明当存在外部参照点、个人参照点或综合参照点时，CEO容易选择主动离职；由列（5）结果可知，内部参照点（NB1）与CEO主动离职变量（Mnres）也呈正相关关系（尽管不显著）。假设2得到验证。
2. 假设3的检验
为了检验CEO激励、参照点效应与CEO主动离职的关系，本文构建了模型（4）；为了检验多维薪酬参照点效应下何种激励方式对CEO主动离职的抑制作用更强，本文将两种激励方式与参照点效应的交互项纳入同一个模型中，构建了模型（5）。
| $ Mnre{s_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}Com{p_{it}}\text{或}J{S_{it}} + {\beta _2}Q{Y_{it - 1}} + {\beta _3}Com{p_{it}}\text{或}J{S_{it}}\times Q{Y_{it - 1}} + \gamma Contro{l_{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (4) |
| $ Mnre{s_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}Com{p_{it}} + {\beta _2}J{S_{it}} + {\beta _3}Q{Y_{it - 1}} + {\beta _4}Com{p_{it}}\times Q{Y_{it - 1}} + {\beta _5}J{S_{it}}\times Q{Y_{it - 1}} + \gamma Contro{l_{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (5) |
表4是多维薪酬参照点效应下CEO激励（包括货币薪酬和晋升激励）对其主动离职影响的实证检验结果。由列（1）至列（3）可知，Comp×PPE1、Comp×NB1和Comp×EC1的系数均在5%的水平上显著为负，说明在多维薪酬参照点效应下，货币薪酬激励对CEO主动离职具有抑制作用。由列（4）至列（6）可知，JS×PPE1和JS×EC1的系数分别在10%和5%的水平上显著为负，JS×NB1的系数也为负（尽管不显著），说明在多维薪酬参照点效应下，晋升激励对CEO主动离职具有抑制作用。假设3初步得到验证。
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | （7） | （8） | （9） | |
| 常数项 | 4.292*** | 2.953** | 3.339** | −3.589*** | −3.424*** | −3.612*** | 4.463*** | 3.104*** | 0.447 |
| （2.96） | （2.48） | （2.30） | （−5.66） | （−5.46） | （−5.68） | （3.04） | （2.59） | （0.39） | |
| Comp | −0.658*** | −0.548*** | −0.350*** | −0.649*** | −0.535*** | −0.344*** | |||
| （−6.12） | （−6.54） | （−4.36） | （−6.00） | （−6.37） | （−4.26） | ||||
| JS | −0.641 | −0.950** | −0.560 | −0.728 | −0.802* | −0.443 | |||
| （−1.47） | （−2.38） | （−1.34） | （−1.54） | （−1.72） | （−1.05） | ||||
| PPE1 | 1.025 | 0.761** | 1.075 | ||||||
| （1.48） | （2.35） | （1.56） | |||||||
| NB1 | 0.037 | 0.050 | 0.035 | ||||||
| （0.33） | （0.51） | （0.31） | |||||||
| EC1 | 1.986** | 2.000*** | 1.650** | ||||||
| （2.20） | （3.69） | （2.34） | |||||||
| Comp×PPE1 | −0.123** | −0.115** | |||||||
| （−2.52） | （−2.10） | ||||||||
| Comp×NB1 | −0.035** | −0.035 | |||||||
| （−2.10） | （−1.32） | ||||||||
| Comp×EC1 | −1.591** | −1.484* | |||||||
| （−2.02） | （−1.85） | ||||||||
| JS×PPE1 | −1.180* | −0.449 | |||||||
| （−1.66） | （−0.49） | ||||||||
| JS×NB1 | −0.027 | 0.041 | |||||||
| （−0.06） | （0.06） | ||||||||
| JS×EC1 | −1.517** | −1.952** | |||||||
| （−2.52） | （−2.31） | ||||||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 |
| Pseudo R2 | 0.040 | 0.038 | 0.039 | 0.028 | 0.027 | 0.030 | 0.041 | 0.039 | 0.041 |
| Wald chi2 | 185.96 | 183.12 | 189.76 | 148.74 | 135.13 | 151.93 | 192.73 | 185.67 | 199.95 |
| 注：括号内为经过聚类稳健性调整的Z值，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。限于篇幅，控制变量结果未报告。 | |||||||||
列（7）结果显示，Comp×PPE1的系数在5%的水平上显著为负，而JS×PPE1不显著，说明与晋升激励相比，外部参照点效应下货币薪酬激励对CEO主动离职的抑制作用更强。从列（8）中可以看出，尽管Comp×NB1和JS×NB1都不显著，但是前者的系数为负，而后者的系数为正，说明前者更具有抑制作用但不显著。从列（9）中可以看出，Comp×EC1和JS×EC1的系数分别在10%和5%的水平上显著为负，本文借鉴Albuquerque等（2013）的方法进一步验证两个系数的经济显著性。计算结果显示，在个人参照点效应下，货币薪酬激励对CEO主动离职影响的经济系数绝对值为5.850，而晋升激励的经济系数绝对值为7.312。这说明与货币薪酬激励相比，个人参照点效应下晋升激励对CEO主动离职的抑制作用更强。假设3进一步得到验证。
（二）内生性问题处理
考虑到CEO主动离职属于一种自选择行为，货币薪酬激励对CEO主动离职的影响可能存在一定的内生性问题。比如，CEO主动离职后，公司可能会给留任的CEO加薪（Gao等，2015），货币薪酬激励与CEO主动离职之间存在互为因果的内生性问题。本文采取工具变量两阶段回归做了进一步检验。
个人所得税税率调整是一个外生事件，对CEO税后收入造成一定的冲击（韩晓梅等，2016）。因此，个人所得税政策的调整会影响CEO薪酬，但与CEO主动离职无关。借鉴孔东民等（2017）的研究，选取个人所得税政策调整（SS）作为货币薪酬激励的工具变量。本文的样本区间为2007—2016年，最近的个人所得税政策调整发生在2011年，因此SS在2011年及以后年份取值为1，2011年之前年份为0。表5给出了货币薪酬激励对CEO主动离职影响的两阶段回归结果。在列（2）中，货币薪酬激励与CEO主动离职在5%的水平上显著负相关，说明控制内生性问题后，货币薪酬激励对CEO主动离职仍具有抑制作用，这进一步验证了假设1。
晋升激励与CEO主动离职行为之间也可能存在一定的内生性问题，晋升激励会影响CEO主动离职，CEO主动离职行为也会促使公司采取晋升激励方式来留住人才，两者之间可能存在互为因果的关系。为此，借鉴张洪辉和章琳一（2017）的做法，采用晋升激励的滞后一期值（JIN）作为其工具变量。表5中列（4）结果显示，晋升激励与CEO主动离职在5%的水平上显著负相关，说明控制内生性问题后，晋升激励对CEO主动离职仍具有抑制作用，这进一步验证了假设1。
| （1） | （2） | （3） | （4） | |
| 第一阶段 | 第二阶段 | 第一阶段 | 第二阶段 | |
| Comp | Mnres | JS | Mnres | |
| 常数项 | 12.251*** | 1.318 | 0.137*** | −1.799*** |
| （12.97） | （0.90） | （13.52） | （−7.09） | |
| SS | 0.957*** | |||
| （3.30） | ||||
| Comp | −0.272** | |||
| （−2.39） | ||||
| JIN | 0.718*** | |||
| （3.15） | ||||
| JS | −0.533** | |||
| （−2.56） | ||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 |
| Adj. R2 | 0.1568 | 0.5426 | ||
| Wald chi2 | 101.35 | 106.62 | ||
| 注：列（1）和列（3）括号内为经过聚类稳健性调整的t值，列（2）和列（4）括号内为经过聚类稳健性调整的Z值。***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。限于篇幅，控制变量结果未报告。 | ||||
（三）进一步分析
1. 产权性质的影响
我国国有企业的高管薪酬受到政府的管制，其CEO主要来源于企业内部，晋升激励扮演着十分重要的角色；而非国有企业的高管薪酬则相对市场化，其CEO更多是从外部的经理人市场选聘，但晋升激励也存在。本文预期在多维参照点效应下，货币薪酬与晋升对CEO主动离职行为的影响在不同产权性质的企业间存在差异。
表6报告了实证检验结果。由Panel A可知，在个人参照点效应下，货币薪酬激励对CEO主动离职行为的抑制作用在非国有企业更强；而在外部参照点和内部参照点效应下，我们没有发现抑制作用在产权性质方面的显著差异。这说明货币薪酬激励对非国有企业CEO主动离职行为的抑制作用仅在个人参照点效应下更加显著。由Panel B可知，在外部参照点和个人参照点效应下，晋升激励对CEO主动离职行为的抑制作用在国有企业更强；而在内部参照点效应下，我们并没有发现产权性质的显著影响。这说明国有企业实施晋升激励更有助于抑制CEO的主动离职行为，Chow检验进一步验证了这一结果。
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | |
| 国有 | 非国有 | 国有 | 非国有 | 国有 | 非国有 | |
| Panel A：货币薪酬激励 | ||||||
| 常数项 | 6.105*** | 2.424 | 5.260*** | 0.979 | 2.286 | −1.166 |
| （2.94） | （1.23） | （2.91） | （0.65） | （1.27） | （−0.81） | |
| Comp | −0.889*** | −0.493*** | −0.810*** | −0.375*** | −0.586*** | −0.216** |
| （−6.09） | （−3.32） | （−6.67） | （−3.50） | （−4.65） | （−2.19） | |
| PPE1 | 2.196 | 0.372 | ||||
| （1.63） | （0.54） | |||||
| Comp×PPE1 | −0.215** | −0.068 | ||||
| （−2.16） | （−1.48） | |||||
| NB1 | −0.013 | 0.060 | ||||
| （−0.07） | （0.31） | |||||
| Comp×NB1 | −0.040* | −0.027 | ||||
| （−1.65） | （−1.08） | |||||
| EC1 | 2.842 | 2.855* | ||||
| （1.46） | （1.83） | |||||
| Comp×EC1 | −1.562 | −1.706* | ||||
| （−1.37） | （−1.67） | |||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| Chow检验 | 1.42 | 0.12 | 1.65* | |||
| Panel B：晋升激励 | ||||||
| 常数项 | −4.694*** | −2.940*** | −4.263*** | −2.839*** | −4.492*** | −3.017*** |
| （−4.57） | （−3.74） | （−4.23） | （−3.66） | （−4.30） | （−3.87） | |
| JIN | 0.486 | −1.415** | 0.035 | −1.649*** | 0.582 | −1.333** |
| （0.70） | （−2.56） | （0.05） | （−3.22） | （0.88） | （−2.55） | |
| PPE1 | 1.198** | 0.564 | ||||
| （2.39） | （1.33） | |||||
| JIN×PPE1 | −1.355* | −1.082 | ||||
| （−1.64） | （−1.13） | |||||
| NB1 | 0.070 | 0.059 | ||||
| （0.64） | （0.40） | |||||
| JIN×NB1 | 0.087 | −0.115 | ||||
| （0.15） | （−0.20） | |||||
| EC1 | 1.534*** | 1.855*** | ||||
| （2.66） | （2.68） | |||||
| JIN×EC1 | −1.552** | −1.824* | ||||
| （−2.13） | （−1.68） | |||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| Chow检验 | 4.54** | 1.13 | 1.91* | |||
| 注：括号内为经过聚类稳健性调整的Z值，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。限于篇幅，控制变量结果未报告。 | ||||||
2. 薪酬波动的影响
考虑到薪酬与业绩的波动情况会对CEO激励、参照点效应与CEO主动离职的关系产生影响，我们将CEO薪酬与企业业绩的关系划分为四组：（1）企业业绩上升，CEO薪酬上升；（2）企业业绩下降，CEO薪酬下降；（3）企业业绩上升，CEO薪酬下降；（4）企业业绩下降，CEO薪酬上升。企业业绩变动定义为t-1期与t-2期ROA的差额，CEO薪酬变动定义为t-1期与t-2期CEO薪酬的差额。第（1）组和第（2）组为CEO薪酬正常波动组，第（3）组和第（4）组为CEO薪酬非正常波动组。我们分组检验了CEO激励、参照点效应与CEO主动离职的关系。由检验结果可知，非正常波动下参照点效应与CEO激励（货币薪酬和晋升激励）的交互项对CEO主动离职具有抑制作用，说明参照点效应下CEO激励对其主动离职的抑制作用并非由薪酬的正常波动因素所引起（受篇幅限制，检验结果未报告）。
（四）稳健性检验
1. 考虑CEO股权激励的影响
上文仅考虑了薪酬激励中的货币薪酬部分，而实际上还存在股权激励。为了更全面地探究薪酬激励对CEO主动离职行为的影响，本文进一步考虑了股权激励的影响。借鉴吕长江和张海平（2012）的研究，我们设置了股权激励变量Incentive，公司实施股权激励则取值为1，否则为0。
表7是多维薪酬参照点效应下股权激励对CEO主动离职影响的实证检验结果。从列（1）中可以看出，股权激励变量Incentive的系数显著为负，说明股权激励对CEO主动离职具有抑制作用；列（2）和列（4）结果显示，外部参照点和个人参照点效应与股权激励的交互项系数均显著为负，说明在外部参照点和个人参照点效应下，股权激励对CEO主动离职具有抑制作用，这进一步支持了本文的研究结论。
| （1） | （2） | （3） | （4） | |
| 常数项 | −3.762*** | −3.812*** | −3.766*** | −3.835*** |
| （−6.29） | （−6.36） | （−6.29） | （−6.38） | |
| Incentive | −0.273* | −0.294* | −0.338* | −0.145 |
| （−1.76） | （−1.72） | （−1.90） | （−0.91） | |
| PPE1 | 0.267* | |||
| （1.69） | ||||
| Incentive×PPE1 | −0.246* | |||
| （−1.67） | ||||
| NB1 | 0.029 | |||
| （0.40） | ||||
| Incentive×NB1 | 0.246 | |||
| （0.82） | ||||
| EC1 | 2.106*** | |||
| （3.62） | ||||
| Incentive×EC1 | −3.928* | |||
| （−1.85） | ||||
| Control | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 14 304 | 14 304 | 14 304 | 14 304 |
| Pseudo R2 | 0.026 | 0.027 | 0.026 | 0.029 |
| Wald chi2 | 138.13 | 145.50 | 139.51 | 148.41 |
2. 替换晋升激励变量
参考Gao等（2015）的研究，以CEO晋升预期（Prom2）作为晋升激励变量，如果前任CEO晋升到本公司集团内部更高的职位或者到政府部门任要职，则取值为2；如果前任CEO职位保持不变或者平调，则取值为1；如果前任CEO因腐败、违规等受到处罚或者职位降低，则取值为−1，其他情形取值为0。我们将晋升预期变量代入相应的模型中重新进行了实证检验，研究结论与上文一致。
3. 替换货币薪酬激励变量
借鉴江伟（2011）的做法，用货币薪酬增长率指标来衡量货币薪酬激励程度，货币薪酬增长率=（当期货币薪酬-上期货币薪酬）/上期货币薪酬，将其代入相应的模型中重新进行了回归分析，结果与上文一致，说明研究结论具有稳健性。
4. 替换参照点效应变量
我们采取两种方法来重新测算参照点效应：（1）利用上文定义的各个参照点的虚拟变量来替换其连续变量；（2）用CEO薪酬均值来重新测算各个参照点效应。检验结果仍支持上文的研究结论。
四、结论与启示
本文以中国上市公司数据为样本，基于经理人市场理论和契约参照点理论，从多维薪酬参照点效应角度探究了货币薪酬和晋升激励对CEO主动离职行为的影响。研究发现，货币薪酬和晋升激励都能起到抑制CEO主动离职的作用，而当两种激励方式同时存在时，晋升激励的抑制作用更强；当上一期CEO薪酬低于参照点薪酬时，当期容易发生CEO主动离职行为；当存在多维薪酬参照点效应时，货币薪酬和晋升激励仍能抑制CEO的主动离职行为，当两种激励方式同时存在时，外部参照点效应下货币薪酬激励方式的抑制作用更加显著，而个人参照点效应下晋升激励方式的抑制作用更加显著。进一步研究发现，与非国有企业相比，国有企业实施晋升激励更能有效抑制CEO的主动离职行为。在考虑薪酬波动和内生性问题可能带来的影响后，以上研究结论依旧成立。
本文有以下几点启示：首先，采取不同的激励方式来留住CEO人才。当前，CEO离职的原因有很多，要结合具体原因来合理选择有效的激励方式，将多种激励方式有机地结合起来。不仅要重视货币薪酬激励对留住人才的作用，还要重视晋升激励在货币薪酬激励不足时的补充作用，特别是国有企业要强化晋升激励的留人效应。其次，深化对多维薪酬参照点效应的理解与认识。薪酬参照点效应包括外部参照点、内部参照点和个人参照点，应从多维参照点效应角度全面认识当前我国CEO的主动离职行为，根据具体的离职原因来采取有效的激励措施。最后，关注薪酬激励在国有企业薪酬制度改革中的作用。当前，我国国有企业正在进行新一轮的薪酬制度改革，如何设计有效的薪酬契约仍是此次改革的重点。建议将CEO的短期货币薪酬激励与长期股权激励有机地结合在一起，同时要兼顾晋升激励方式的积极作用，从而更有效地激发CEO的潜力与才能，使其个人利益与公司利益保持一致，解决他们之间存在的委托代理问题。
本文存在需要改进和完善的地方：一是文中通过比较公司内部薪酬差距（CEO薪酬与非CEO薪酬中位数的差值）与其行业中位数来测算内部参照点效应，如果能更合理地界定内部参照基准，内部参照点效应的衡量将更准确，研究结论也会更可靠。二是除了薪酬激励和晋升激励外，实际上公司还存在其他激励方式，如精神激励等。由于精神激励方式难以度量，如果能采取合理的方法对其进行量化，将其与其他激励方式进行比较，得出的研究结论可能会更有针对性。三是如果CEO接近退休年龄或者任期即将到期，对其实施晋升激励的可能性会减弱。如果考虑该因素的影响，研究结论可能会更加准确。四是晋升激励具有一定的凸性特征，获得更高职位的晋升将会带来更高的货币薪酬，如何科学地将晋升激励中的凸性特征分离出来也是未来进一步研究的一个方向。
* 文章还得到安徽师范大学博士科研启动基金“董事会国际化与企业创新：影响机制、后果及其治理”的资助。
① 根据作者对上市公司2007—2016年间有关CEO离职情况的数据统计与分析，其CEO离职事件总量包含一年当中多次发生CEO离职事件的数量。
| [1] | 曹伟, 杨德明, 赵璨. 政治晋升预期与高管腐败——来自国有上市公司的经验证据[J]. 经济学动态, 2016(2): 59–77. |
| [2] | 韩晓梅, 龚启辉, 吴联生. 薪酬抵税与企业薪酬安排[J]. 经济研究, 2016(10): 140–154. DOI:10.3969/j.issn.1673-291X.2016.10.060 |
| [3] | 江伟. 行业薪酬基准与管理者薪酬增长——基于中国上市公司的实证分析[J]. 金融研究, 2010(4): 144–159. |
| [4] | 江伟. 市场化程度、行业竞争与管理者薪酬增长[J]. 南开管理评论, 2011(5): 58–67. DOI:10.3969/j.issn.1008-3448.2011.05.008 |
| [5] | 孔东民, 徐茗丽, 孔高文. 企业内部薪酬差距与创新[J]. 经济研究, 2017(10): 144–157. DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2017.10.050 |
| [6] | 卢馨, 何雨晴, 吴婷. 国企高管政治晋升激励是长久之计吗?[J]. 经济管理, 2016(7): 94–106. DOI:10.3969/j.issn.1673-0046.2016.07.041 |
| [7] | 罗昆. 薪酬契约参照点效应及其对我国高管行为的影响研究[D]. 上海: 华东师范大学博士学位论文, 2017. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10269-1017102804.htm |
| [8] | 吕长江, 张海平. 上市公司股权激励计划对股利分配政策的影响[J]. 管理世界, 2012(11): 133–143. |
| [9] | 徐细雄. 晋升与薪酬的治理效应: 产权性质的影响[J]. 经济科学, 2012(2): 102–116. |
| [10] | 徐细雄, 谭瑾. 高管薪酬契约、参照点效应及其治理效果: 基于行为经济学的理论解释与经验证据[J]. 南开管理评论, 2014(4): 36–45. DOI:10.3969/j.issn.1008-3448.2014.04.005 |
| [11] | 张洪辉, 章琳一. 高管晋升激励与财务舞弊——来自上市公司的经验证据[J]. 经济管理, 2017(4): 176–194. |
| [12] | 张兴亮, 夏成才. 非CEO高管患寡还是患不均[J]. 中国工业经济, 2016(9): 144–160. |
| [13] | Albuquerque A M, Franco G D, Verdi R S. Peer choice in CEO compensation[J]. Journal of Financial Economics, 2013, 108(1): 160–181. DOI:10.1016/j.jfineco.2012.10.002 |
| [14] | Chakraborty A, Sheikh S, Subramanian N. The relationship between incentive compensation and performance related CEO turnover[J]. Journal of Economics and Business, 2009, 61(4): 295–311. DOI:10.1016/j.jeconbus.2008.12.001 |
| [15] | Fehr E, Hart O, Zehnder C. Contracts, reference points, and competition-behavioral effects of the fundamental transformation[J]. Journal of the European Economic Association, 2008, 7(2-3): 561–572. |
| [16] | Fehr E, Hart O, Zehnder C. Contracts as reference points: Experimental evidence[J]. American Economic Review, 2011, 101(2): 493–525. DOI:10.1257/aer.101.2.493 |
| [17] | Fiegenbaum A, Hart S, Schendel D. Strategic reference point theory[J]. Strategic Management Journal, 1996, 17(3): 219–235. DOI:10.1002/(ISSN)1097-0266 |
| [18] | Gao H H, Luo J, Tang T L. Effects of managerial labor market on executive compensation: Evidence from job-hopping[J]. Journal of Accounting and Economics, 2015, 59(2−3): 203–220. DOI:10.1016/j.jacceco.2015.02.001 |
| [19] | Gayle G L, Golan L, Miller R A. Promotion, turnover, and compensation in the executive labor market[J]. Econome-trica, 2015, 83(6): 2293–2369. DOI:10.3982/ECTA11020 |
| [20] | Giroud X, Mueller H M. Corporate governance, product market competition, and equity prices[J]. The Journal of Finance, 2011, 66(2): 563–600. DOI:10.1111/j.1540-6261.2010.01642.x |
| [21] | Greve H R. A behavioral theory of R&D expenditures and innovations: Evidence from shipbuilding[J]. The Academy of Management Journal, 2003, 46(6): 685–702. |
| [22] | Hart O, Moore J. Contracts as reference points[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2008, 123(1): 1–48. DOI:10.1162/qjec.2008.123.issue-1 |
| [23] | He L R, Shaw T S, Fang J X. Managerial labor market during institutional transition: A study of CEO compensation and voluntary turnover[J]. Corporate Governance an International Review, 2017, 25(3): 167–185. DOI:10.1111/corg.v25.3 |
| [24] | Holcomb T R, Holmes R M Jr, Connelly B L. Making the most of what you have: Managerial ability as a source of resource value creation[J]. Strategic Management Journal, 2009, 30(5): 457–485. DOI:10.1002/smj.v30:5 |
| [25] | Kale J R, Reis E, Venkateswaran A. Rank-order tournaments and incentive alignment: The effect on firm performance[J]. The Journal of Finance, 2009, 64(3): 1479–1512. DOI:10.1111/j.1540-6261.2009.01470.x |
| [26] | Kale J R, Reis E, Venkateswaran A. Pay inequalities and managerial turnover[J]. Journal of Empirical Finance, 2014, 27: 21–39. DOI:10.1016/j.jempfin.2013.11.002 |
| [27] | Mackey A, Molloy J C, Morris S S. Scarce human capital in managerial labor markets[J]. Journal of Management, 2014, 40(2): 399–421. DOI:10.1177/0149206313517265 |
| [28] | Malmendier U, Tate G. Superstar CEOs[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2009, 124(4): 1593–1638. DOI:10.1162/qjec.2009.124.4.1593 |
| [29] | Mehran H, Taggart R A, Yermack D. CEO ownership, leasing, and debt financing[J]. Financial Management, 1999, 28(2): 5–14. DOI:10.2307/3666191 |
| [30] | Park K. Pay disparities within top management teams and earning management[J]. Journal of Accounting and Public Policy, 2017, 36(1): 59–81. DOI:10.1016/j.jaccpubpol.2016.11.002 |
| [31] | Ridge J W, Hill A D, Aime F. Implications of multiple concurrent pay comparisons for top-team turnover[J]. Journal of Management, 2014, 43(3): 671–690. |