2016, Vol. 38
文章信息
- 梅春, 赵晓菊
- Mei Chun, Zhao Xiaoju
- 薪酬差异、高管主动离职率与公司绩效
- Pay Dispersion, Voluntary Managerial Turnover Rate and Corporate Performance
- 外国经济与管理, 2016, 38(4): 19-35
- Foreign Economics & Management, 2016, 38(4): 19-35.
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文章历史
- 收稿日期: 2015-11-25
薪酬差异会对高管产生激励效应和筛选效应(Trevor等,2012)。其中,薪酬差异对高管的激励效应是指薪酬差异对高管工作努力程度的影响,如果薪酬差异能够激励高管努力工作,那么薪酬差异会对高管产生正向激励效应,反之则产生负向激励效应;薪酬差异对高管的筛选效应是指薪酬差异对高管主动离职行为的影响,如果薪酬差异会导致高管主动离职,那么薪酬差异会对高管产生负向筛选效应,反之则产生正向筛选效应(Downes等,2014)①。( ① 薪酬差异对个体的筛选效应包括薪酬差异对组织内个体的筛选效应和对组织外个体的筛选效应,前者指薪酬差异对组织留住个体的影响,即对个体主动离职行为的影响;后者指薪酬差异对组织吸引个体的影响(Downes和Choi,2014)。本文的研究对象是公司内部高管,因而本文中薪酬差异对高管的筛选效应是指薪酬差异对高管主动离职行为的影响。) 国内外大量文献研究了薪酬差异对高管的激励效应(如Cowherd和Levine,1992;Eriksson,1999;Bebchuk等,2001;Lee等,2008;Kale等,2009;Ding等,2009;Fredrickson等,2010;周权雄和朱卫平,2010;黎文靖和胡玉明,2012;Faleye等,2013),只有少量文献研究了薪酬差异对高管的筛选效应(如Messersmith等,2011;Carnahan等,2012;Ridge等,2014;Kale等,2014),而国内此领域的研究更为鲜见。原因可能是近几年国外学者才开始重视薪酬差异对高管筛选效应的研究,而该研究领域还未引起国内学者的关注。同时,我国上市公司高管离职的数据只能通过手工查询年报的方式获取,数据较难获取也限制了国内学者的研究。
我国上市公司的薪酬差异会对高管产生筛选效应吗？在我国的文化背景下,对此问题的回答很有必要。理由是:相关文献大多以美国上市公司为研究对象,美国是一个强调个人主义和自由主义的国家,而我国是一个集体主义国家(Earley,1989),一直强调和谐和公平的价值观,高管对薪酬差异较为敏感,更可能会因为薪酬差异而主动离职,因而在我国这样一个强调公平的国家中研究薪酬差异对高管的筛选效应很有价值。同时,我国还处于经济转型时期,在我国特殊的制度背景下,大部分上市公司是国有企业,国有企业和非国有企业在高管职位晋升机制和薪酬制度等方面均存在较大差异(陈冬华等,2005;陈信元等,2009;辛清泉和谭伟强,2009),这可能会影响薪酬差异对高管的筛选效应。那么不同产权性质企业的薪酬差异对高管的筛选效应是否存在差异呢？对此问题的回答也很有现实意义。另外,不仅薪酬差异对高管的激励效应可能会影响公司绩效,而且薪酬差异对高管的筛选效应也可能会影响公司绩效,即薪酬差异还可能会通过高管主动离职行为的渠道影响公司绩效。然而薪酬差异通过高管主动离职行为对公司绩效的影响机制像是一个"黑箱",鲜有文献对此进行过实证检验(Downes和Choi,2014)。
鉴于此,本文利用我国上市公司数据,考察了薪酬差异对高管的筛选效应,以及不同产权性质企业的薪酬差异对高管筛选效应的差异,并且还进一步考察了薪酬差异的筛选效应对公司绩效的影响。由于高管之间的薪酬差异可分为垂直薪酬差异和平行薪酬差异,而垂直薪酬差异和平行薪酬差异对高管主动离职行为的影响可能存在差异(Downes和Choi,2014),因而本文同时研究了垂直薪酬差异和平行薪酬差异对高管的筛选效应。②( ② 垂直薪酬差异是指较高级别与较低级别高管之间的薪酬差异,平行薪酬差异是指相同级别高管之间的薪酬差异。) 具体地,本文使用总经理(以下简称CEO)与副总经理(以下简称VP)之间的薪酬差异作为垂直薪酬差异,使用VP之间的薪酬差异作为平行薪酬差异,研究了垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP的筛选效应。
本文可能有以下几点贡献:第一,本文为我国上市公司的薪酬差异对高管的筛选效应提供了经验证据。近年来,国外文献开始关注薪酬差异对高管筛选效应的研究,而国内鲜有文献对该领域进行过研究。本文研究了我国上市公司的薪酬差异对高管主动离职行为的影响,弥补了国内文献在该领域研究的不足。第二,本文为薪酬差异通过高管主动离职行为对公司绩效的影响机制提供了经验证据。薪酬差异可能会通过高管主动离职行为的渠道影响公司绩效,而鲜有文献对此影响机制进行过实证检验。本文不仅研究了薪酬差异对高管的筛选效应,而且还进一步研究了薪酬差异的筛选效应对公司绩效的影响,发现薪酬差异会通过高管主动离职行为间接地负向影响公司绩效。因而本文的研究结论为薪酬差异通过高管主动离职行为对公司绩效的影响机制提供了经验证据。第三,本文拓展了薪酬差异对高管筛选效应的文献。本文研究了不同产权性质企业的薪酬差异对VP筛选效应的差异,发现薪酬差异对国有企业VP的负向筛选效应大于非国有企业,上市公司的产权性质调节了薪酬差异对高管的筛选效应,因此本文拓展了薪酬差异对高管筛选效应的文献。
二、文献回顾与研究假设 （一） 文献回顾锦标赛理论和公平理论均可以解释薪酬差异对组织内个体的筛选效应(Downes和Choi,2014)。锦标赛理论认为,垂直薪酬差异越大,锦标赛奖金越多,职位较低的个体晋升后获取的薪酬增值越多(Lazear和Rosen,1981;Rosen,1986),越可能会选择留任组织参与锦标赛竞争,越不可能会主动离职(Ridge等,2014),因而垂直薪酬差异会对个体主动离职行为产生负向影响,即垂直薪酬差异会对个体产生正向的筛选效应。公平理论认为,薪酬差异越大,薪酬较低的个体越可能会感到不公平,越可能会主动离职(Wade等,2006;Messersmith等,2011),薪酬差异会对个体主动离职行为产生正向影响,即薪酬差异会对个体产生负向的筛选效应。从理论分析可以看出,锦标赛理论和公平理论在解释薪酬差异对个体筛选效应时的观点不相同。同时,锦标赛理论只能解释垂直薪酬差异对个体的筛选效应,而公平理论既能解释垂直薪酬差异对个体的筛选效应,又能解释平行薪酬差异对个体的筛选效应(Downes和Choi,2014)。
研究薪酬差异对高管筛选效应的文献较少。Bloom和Michel(2002)使用高管薪酬的基尼系数作为薪酬差异,发现薪酬差异越大,高管的平均任职年限越低,高管越可能会离职。Wade等(2006)使用CEO非预期薪酬与非CEO高管非预期薪酬的差值作为薪酬差异,发现薪酬差异越大,非CEO高管越可能会离职。Messersmith等(2011)发现薪酬差异与高管离职倾向正相关,且高管薪酬水平越高以及对高管的激励强度越低时,这种正相关关系越强。Kale等(2014)发现公司内部薪酬差异和外部薪酬差异越大,非CEO高管越可能会主动离职。Ridge等(2014)发现 CEO与非CEO高管之间的垂直薪酬差异越大,非CEO高管越不可能会离职;非CEO高管之间的平行薪酬差异越大,非CEO高管越可能会离职。国内鲜有文献研究过薪酬差异对高管的筛选效应,表明这一研究领域还未引起国内学者的重视。
通过对文献的梳理,本文认为相关研究主要存在以下三个问题:第一,大部分文献研究薪酬差异与高管离职行为的关系,很少有文献研究薪酬差异与高管主动离职行为的关系。相关文献中只有Kale等(2014)研究了薪酬差异与高管主动离职行为的关系。薪酬差异导致的高管离职行为更可能是高管主动做出的决定,因而研究薪酬差异与高管主动离职行为的关系应更符合逻辑。第二,有些文献对研究结果的理论解释不一致。如Ridge等(2014)使用锦标赛理论解释了垂直薪酬差异与非CEO高管离职行为的负相关关系,Kale等(2014)则使用公平理论解释了垂直薪酬差异与非CEO高管主动离职行为的正相关关系。垂直薪酬差异对非CEO高管主动离职行为产生的正向效应和负向效应可能同时存在,且最终影响应取决于这两种效应的净值,因而应综合使用锦标赛理论和公平理论解释垂直薪酬差异与高管主动离职行为的关系(Downes和Choi,2014)。第三,相关文献只研究了薪酬差异对高管的筛选效应,而未进一步研究薪酬差异对高管筛选效应的经济后果。基于以上的分析,本文以锦标赛理论和公平理论作为理论基础,考察了薪酬差异对高管主动离职行为的影响,并进一步检验了薪酬差异通过高管主动离职行为对公司绩效的间接影响。
（二）研究假设1.薪酬差异与VP主动离职率。根据锦标赛理论,CEO与VP之间的垂直薪酬差异越大,意味着锦标赛奖金越高,VP留任公司参与锦标赛竞争的倾向越高,主动离职的可能性就越小,因而垂直薪酬差异对VP主动离职行为会产生负向影响。根据公平理论,CEO与VP之间的垂直薪酬差异越大,VP就越可能认为自己获取的薪酬低于应得的薪酬,越可能会产生不公平感觉,进而越可能会主动离职,因而垂直薪酬差异对VP主动离职行为会产生正向影响。从理论分析可见,锦标赛理论和公平理论在解释垂直薪酬差异对VP主动离职行为影响时的观点是相反的。同时,相关文献的研究结论也不一致。如Kale等(2014)发现垂直薪酬差异越大,非CEO高管越可能主动离职;Ridge等(2014)则发现垂直薪酬差异越大,非CEO高管越不可能离职。诚如前文的分析,本文综合使用锦标赛理论和公平理论,并结合我国的实际情况,分析垂直薪酬差异对VP主动离职行为的影响。与崇尚个人主义和自由主义的西方国家不同,我国文化强调整体的人际和谐和较低的贫富差异,平均主义思想对我国社会影响颇深(梁建等,2010),高管对薪酬差异较为敏感,更可能会因为薪酬差异而主动离职。所以,本文认为垂直薪酬差异对VP主动离职行为的正向影响大于负向影响,即垂直薪酬差异对VP主动离职行为会产生正的净影响。
相关文献对平行薪酬差异与高管离职行为关系的观点较为一致,如Kale等(2014)和Ridge等(2014)均发现平行薪酬差异越大,非CEO高管越可能会离职。Festinger(1954)认为组织内个体通常会将与自己特征类似的个体作为参照者进行比较。公司同级别高管具有相同的职位和类似的职位晋升过程,更可能会将彼此作为参照者(Fredrickson等,2010)。他们会比较教育背景、职场经历和看问题的观点等(March和March,1977),同时也会比较他们之间的薪酬(Bloom和Michel,2002)。根据公平理论,同级别高管之间过大的薪酬差异会让薪酬较低的高管产生不公平和被剥削的感觉(Bloom,1999),进而会使高管之间的关系恶化 (Hambrick,1995)、高管离职率的上升(Messersmith 等,2011)。所以,平行薪酬差异越大,薪酬较低的VP越可能会主动离职,即平行薪酬差异对VP主动离职行为会产生正向影响。基于以上分析,本文提出以下假设:
假设1a:垂直薪酬差异会正向影响VP主动离职率;
假设1b:平行薪酬差异会正向影响VP主动离职率。
2.薪酬差异、产权性质与VP主动离职率。根据锦标赛理论,垂直薪酬差异对VP主动离职行为的负向影响取决于高管职位晋升机制是否公平。公平的高管职位晋升机制可以确保优秀的VP能够以较大概率晋升为CEO,垂直薪酬差异能够更有效地激励VP留任公司参与锦标赛竞争,反之亦然。根据公平理论,薪酬差异对VP主动离职行为的正向影响取决于VP对薪酬差异容忍度的高低。VP对薪酬差异的容忍度越低,越可能会因为薪酬差异而主动离职,反之亦然。基于以上逻辑,垂直薪酬差异对VP主动离职行为的影响取决于高管职位晋升机制是否公平,以及VP对垂直薪酬差异容忍度的高低;平行薪酬差异对VP主动离职行为的影响则只取决于VP对平行薪酬差异容忍度的高低。本文以高管职位晋升机制和企业薪酬制度作为切入点,分析不同产权性质企业的垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP主动离职行为影响的差异。
对于国有企业而言,首先,国有企业的高管职位晋升机制相对不公平。1999年《中共中央关于国有企业改革和发展若干重大问题的决定》已经明确指出"企业及企业领导人不再确定行政级别",但这一政策目标并未贯彻落实,国有企业高管任命权仍基本由上级政府主管部门控制(刘小玄,2001;陈信元等,2009)。政府对高管的任命制使得高管只对上级负责而不对下级负责(吴延兵,2012),高管主要通过获得政治联系以及迎合上级政府主管部门的偏好获得职位晋升,个人能力和相对业绩在高管职位晋升过程中发挥的作用相对较小(缪毅和胡奕明,2014),国有企业的高管职位晋升机制相对不公平。因而国有企业VP选择留任公司参与锦标赛竞争的倾向较低,垂直薪酬差异对国有企业VP主动离职行为的负向影响较小。其次,国有企业的薪酬制度相对不合理。在完善的公司治理结构下,董事会在高管薪酬的决定上拥有自主权,而国有企业高管薪酬很大程度上受到政府的严格管制(陈冬华等,2005;陈信元等,2009)。2009 年颁布的《关于进一步规范央企负责人薪酬管理的指导意见》规定央企负责人薪酬应与企业职工工资水平相挂钩。2015年1月1日实施的《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》指出"要对央企负责人不合理的、偏高的收入进行调整"。由于政府对国有企业高管薪酬的管制,高管获取的薪酬不能反映高管的个人能力和对企业的贡献,因而过大的薪酬差异会让薪酬较低的高管认为企业的薪酬制度不合理,高管对薪酬差异的容忍度较低,更可能会因为薪酬差异而主动离职。所以,垂直薪酬差异和平行薪酬差异对国有企业VP主动离职行为的正向影响较大。
对于非国有企业而言,首先,非国有企业的高管职位晋升机制相对公平。非国有企业高管任命完全由董事会决定,为了企业的利益,董事会会按照高管的个人能力决定高管是否晋升,虽然不可避免地存在关系晋升的因素,但根据能力晋升是非国有企业高管最主要的晋升方式(缪毅和胡奕明,2014)。因而非国有企业的高管职位晋升机制相对公平,非国有企业VP留任公司参与锦标赛竞争的倾向较高,垂直薪酬差异对非国有企业VP主动离职的负向影响较大。其次,非国有企业的薪酬制度相对合理。非国有企业基本上是在市场化的环境下成长和发展起来的,能够按照市场经济规律使用生产要素,高管的薪酬水平取决于高管的个人能力和对企业的贡献 (陈信元等,2009),企业的薪酬制度较为合理。即使高管之间的薪酬差异较大,薪酬较低的高管通常也会认为薪酬差异是合理的,高管对薪酬差异的容忍度较高,因为薪酬差异而主动离职的倾向较低。所以,垂直薪酬差异和平行薪酬差异对非国有企业VP主动离职行为的正向影响较小。
综上,从高管职位晋升机制来看,垂直薪酬差异对国有企业VP主动离职行为的负向影响小于非国有企业;从企业薪酬制度来看,垂直薪酬差异和平行薪酬差异对国有企业VP主动离职行为的正向影响大于非国有企业,再结合假设1a和假设1b,本文认为垂直薪酬差异和平行薪酬差异对国有企业VP主动离职行为的正向影响均大于非国有企业。因此,本文提出以下假设:
假设2a:垂直薪酬差异对国有企业VP主动离职率的正向影响大于非国有企业;
假设2b:平行薪酬差异对国有企业VP主动离职率的正向影响大于非国有企业。
三、样本选择与变量描述 （一）样本选择我国上市公司2005年才开始披露CEO和VP等高管的薪酬,所以本文选取2005—2013年我国A股上市公司为研究样本,并根据上市公司的最终控制人确定上市公司是属于国有企业还是非国有企业。本文界定的CEO包括总经理、CEO和总裁;VP包括副总经理、副总裁、常务副总经理、常务副总裁、高级副总经理、高级副总裁、执行副总裁和执行副总经理。VP离职的原因很多,作者通过查阅上市公司年报发现VP离职的原因主要有工作原因、工作变动、个人原因、退休和任期届满等。VP主动离职更可能是VP主动做出的决定,因而将上市公司年报中披露的VP因个人原因离职,且离职后不再担任公司任何职务的情况作为VP主动离职,得到的样本中有1031个VP因个人原因离职。同时,本文删除了以下样本:(1)金融类上市公司;(2)ST类上市公司;(3)相关指标数据缺失的上市公司样本。最终样本包括2523家上市公司,13041个公司年度样本。VP离职的数据通过查阅上市公司年报手工整理而得,其他所使用的数据均来自CSMAR数据库。为避免极端值的影响,所有的连续变量均做了1%的缩尾处理(winsorize)。
（二） 变量定义1.垂直薪酬差异、平行薪酬差异和VP主动离职率。借鉴Kini和Williams(2012)的做法,使用CEO薪酬与VP薪酬中位数差值的自然对数表示垂直薪酬差异,即Log(VERGAP)=Log［CEOPAY-median(VPPAY)］,其中,Log(VERGAP)表示垂直薪酬差异,CEOPAY表示CEO薪酬,VPPAY表示VP薪酬。后文还使用CEO薪酬与VP薪酬均值差值的自然对数作为垂直薪酬差异对文中的假设进行稳健性检验。
借鉴Allison(1978)、Fredrickson等(2010) 的做法,使用VP薪酬的变异系数表示平行薪酬差异,即HORGAP=sd(VPPAY)/mean(VPPAY),其中,HORGAP表示平行薪酬差异。后文还使用VP薪酬的标准差作为平行薪酬差异对文中的假设进行稳健性检验。
借鉴Kale等(2014)的做法,使用VP主动离职率TURNOVER衡量公司层面上VP主动离职,该变量取公司主动离职的VP人数与VP总人数的比值。
2.控制变量。参考Kale等(2014) 、Ridge等(2014)以及王锟和李伟(2012),本文控制了有关行业、公司、CEO和VP特征等变量。控制变量具体包括以下变量:VP薪酬［Log(VPPAY)］、VP年龄［Log(VPAGE)］、CEO年龄［Log(CEOAGE)］、CEO持股比例(CEOSTOCK)、VP持股比例(VPSTOCK)、第一大股东持股比例(TOP1)、第一大股东与第二大股东持股比例之比(TOP1/TOP2)、CEO是否兼任董事长(CHAIR)、独立董事比例(INDBOARD)、董事会规模［Log(BOARD)］、公司绩效(ROA)、公司规模［Log(ASSETS)］、公司风险(RISK)、产权性质(STATE)、年度虚拟变量和行业虚拟变量。按照证监会2012年的行业分类标准对上市公司进行分类,制造业采用两位行业代码,其他行业采用一位行业代码。各变量具体定义如表1所示。
| 变 量 | 说 明 | 具体定义 |
| TURNOVER | VP主动离职率 | 主动离职的VP人数与VP总人数的比值 |
| Log(VERGAP) | 垂直薪酬差异 | CEO薪酬与VP薪酬中位数差值的自然对数 |
| HORGAP | 平行薪酬差异 | VP薪酬的变异系数 |
| Log(VPPAY) | VP薪酬 | VP薪酬中位数的自然对数 |
| Log(VPAGE) | VP年龄 | VP年龄中位数的自然对数 |
| Log(CEOAGE) | CEO年龄 | CEO年龄的自然对数 |
| CEOSTOCK | CEO持股比例 | CEO持股数与公司总股本的比值 |
| VPSTOCK | VP持股比例 | VP持股比例的中位数 |
| TOP1 | 第一大股东持股比例 | 第一大股东持股数与公司总股本的比值 |
| TOP1/TOP2 | 第一大股东与第二大股东持股比例之比 | 第一大股东与第二大股东持股比例的比值 |
| CHAIR | CEO是否兼任董事长 | CEO兼任董事长,取1,否则取0 |
| INDBOARD | 独立董事比例 | 独立董事占董事人数的比例 |
| Log(BOARD) | 董事会规模 | 董事人数的自然对数 |
| ROA | 公司绩效 | 总资产收益率 |
| Log(ASSETS) | 公司规模 | 公司总资产的自然对数 |
| RISK | 公司风险 | 公司过去五年股票月回报率的标准差 |
| STATE | 产权性质 | 公司是国有企业,则STATE取1,否则取0 |
| YEAR | 所属年份 | 年度虚拟变量 |
| INDUSTRY | 所属行业 | 行业虚拟变量 |
表2的Panel A是全样本的描述性统计,TURNOVER均值为0.018,远低于美国上市公司VP主动离职率的均值0.046,表明我国上市公司高管主动离职率的平均水平较低,这可能是因为我国经理人市场不完善,高管在公司之间未能实现合理的流动和配置。VERGAP、HORGAP和VPPAY的均值分别为171016.912元、0.249和337936.328元,而美国上市公司相应变量的均值分别为5375350美元、0.392和2016110美元,表明我国上市公司高管之间的相对薪酬水平以及高管的绝对薪酬水平均远低于美国上市公司。①( ① 美国上市公司的相关数据参考Kale 等(2014)和Fredrickson 等(2010)等文献。) 原因可能是,首先,我国上市公司高管,特别是国有上市公司高管的薪酬面临政府的管制,并未实现市场化薪酬,总体水平较低。其次,我国是一个集体主义国家,平均主义思想对我国的影响颇深,因而上市公司的薪酬差异不宜过大。最后,股权激励在我国上市公司实施的时间较短,高管持股现象并不普遍,本文中高管薪酬未包括公司授予高管的股票期权和限制性股票等长期薪酬,而国外文献在计算高管薪酬时,通常会包括高管持有的股票期权和限制性股票,因而计算口径的差异也是其中的一个原因。CEOSTOCK的均值为0.031,VPSTOCK的均值为0.002,表明我国上市公司CEO持股比例的平均水平远高于VP。
| Panel A:全样本描述性统计 | |||||||
| 变 量 | 样本量 | 均 值 | 中位数 | 最大值 | 最小值 | 标准差 | |
| TURNOVER | 13041 | 0.018 | 0 | 1 | 0 | 0.090 | |
| VERGAP | 13413 | 171016.912 | 99000 | 1471450 | 3400 | 230663.236 | |
| HORGAP | 13775 | 0.249 | 0.142 | 1.414 | 0 | 0.293 | |
| VPPAY | 15138 | 337936.328 | 262425 | 1591600 | 29220 | 272840.649 | |
| VPAGE | 15360 | 45.540 | 45 | 68 | 28 | 4.910 | |
| CEOAGE | 15355 | 47.426 | 47 | 76 | 24 | 6.403 | |
| CEOSTOCK | 15284 | 0.031 | 0 | 0.489 | 0 | 0.092 | |
| VPSTOCK | 15300 | 0.002 | 0 | 0.050 | 0 | 0.007 | |
| TOP1 | 16381 | 0.367 | 0.347 | 0.751 | 0.090 | 0.154 | |
| TOP1/TOP2 | 16397 | 15.349 | 4.538 | 186.809 | 1.005 | 29.253 | |
| CHAIR | 15597 | 0.207 | 0 | 1 | 0 | 0.405 | |
| INDBOARD | 16232 | 0.365 | 0.333 | 0.571 | 0.273 | 0.051 | |
| BOARD | 16232 | 9.064 | 9 | 19 | 3 | 1.864 | |
| ROA | 16379 | 0.038 | 0.037 | 0.228 | -0.285 | 0.067 | |
| Log(ASSETS) | 16383 | 21.597 | 21.454 | 25.401 | 18.767 | 1.259 | |
| RISK | 14780 | 0.146 | 0.144 | 0.335 | 0.063 | 0.048 | |
| STATE | 16300 | 0.650 | 1 | 1 | 0 | 0.477 | |
| Panel B:基于VP主动离职分组的差异性分析 | |||||||
| 变 量 | 有VP主动离职公司 | 无VP主动离职公司 | 差异性检验 | ||||
| 均 值 | 中位数 | 均 值 | 中位数 | t值 | z值 | ||
| VERGAP | 239756.921 | 162250 | 168457.821 | 93600 | 8.086*** | 8.835*** | |
| HORGAP | 0.388 | 0.353 | 0.241 | 0.138 | 11.891*** | 14.893*** | |
| VPPAY | 347784.132 | 288700 | 329462.164 | 259500 | 1.255 | 1.397 | |
| VPAGE | 44.626 | 44.500 | 45.897 | 46 | -6.872*** | -7.220*** | |
| CEOAGE | 47.186 | 47 | 47.709 | 47 | -2.138** | -2.445** | |
| CEOSTOCK | 0.056 | 0 | 0.025 | 0 | 9.482*** | 9.224*** | |
| VPSTOCK | 0.002 | 0 | 0.001 | 0 | 1.699 | 4.988*** | |
| TOP1 | 0.344 | 0.332 | 0.369 | 0.351 | -2.854*** | -2.751*** | |
| TOP1/TOP2 | 10.580 | 3.754 | 15.452 | 4.858 | -4.617*** | -5.951*** | |
| CHAIR | 0.285 | 0 | 0.188 | 0 | 6.417*** | 6.407*** | |
| INDBOARD | 0.377 | 0.364 | 0.361 | 0.333 | 6.074*** | 6.018*** | |
| BOARD | 8.553 | 9 | 9.096 | 9 | -7.716*** | -8.045*** | |
| ROA | 0.028 | 0.029 | 0.039 | 0.038 | -2.293** | -2.408** | |
| Log(ASSETS) | 21.468 | 21.337 | 21.724 | 21.591 | -5.397*** | -5.627*** | |
| RISK | 0.150 | 0.146 | 0.144 | 0.143 | 0.319 | -0.351 | |
| STATE | 0.321 | 0 | 0.652 | 1 | -14.913*** | -14.787*** | |
| Panel C:基于产权性质分组的差异性分析 | |||||||
| 国有企业 | 变 量 | 有VP主动离职公司 | 无VP主动离职公司 | 差异性检验 | |||
| 均 值 | 中位数 | 均 值 | 中位数 | t值 | z值 | ||
| VERGAP | 287494.795 | 175000 | 140966.534 | 86000 | 7.8055*** | 7.341*** | |
| HORGAP | 0.398 | 0.361 | 0.237 | 0.122 | 6.4100*** | 8.533*** | |
| 非国有企业 | 变 量 | 有VP主动离职公司 | 无VP主动离职公司 | 差异性检验 | |||
| 均 值 | 中位数 | 均 值 | 中位数 | t值 | z值 | ||
| VERGAP | 225343.864 | 157800 | 191002.634 | 120000 | 3.3738*** | 4.356*** | |
| HORGAP | 0.381 | 0.347 | 0.271 | 0.188 | 3.8957 *** | 4.697*** | |
| 注:数据来自CSMAR数据库,VERGAP、VPPAY、VPAGE、CEOAGE和BOARD均未取自然对数。VERGAP和VPPAY的单位为人民币元,CEOAGE和VPAG的单位为岁。t值是均值差异t检验的t统计量,z值是中位数差异Wilcoxon秩和检验的z统计量;***、**、分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 | |||||||
为了检验有VP主动离职上市公司样本和无VP主动离职上市公司样本中变量之间的差异,本文对变量在这两个样本中进行均值和中位数的差异性检验,从Panel B可以看出,VERGAP和HORGAP在有VP主动离职公司样本中的均值和中位数均显著大于无VP主动离职公司样本,表明与无VP主动离职公司相比,有VP主动离职公司中的垂直薪酬差异和平行薪酬差异均较高,这初步验证了本文的假设1。同时,与无VP主动离职公司相比,有VP主动离职公司中的CEO持股比例、VP持股比例和独立董事比例较高,CEO兼任董事长较为普遍,VP年龄和CEO年龄较小,第一大股东持股比例以及第一大股东和第二大股东持股比例之比较低,董事会规模较小,公司绩效较差、公司规模较小,以及非国有企业占比较小。另外,VP薪酬和公司风险在有VP主动离职公司和无VP主动离职公司中并无显著差异。
Panel C还分别给出了不同产权性质企业中有VP主动离职上市公司和无VP主动离职上市公司薪酬的差异。国有企业样本中VERGA和HORGAP的差异性检验统计量t值和z值均大于非国有企业,表明相比非国有企业,垂直薪酬差异和平行薪酬差异与VP主动离职率的相关性更强,这初步验证了假设2。
四、实证结果 （一）薪酬差异与VP主动离职率本文构造模型(1)检验薪酬差异与VP主动离职率的关系。
|
TURNOVERi,t=β0+β1PAYGAPi,t-1+β2Log(CEOAGE)i,t-1+β3Log(VPAGE)i,t-1+ β4Log(VPPAY)i,t-1+β5CEOSTOCKi,t-1+β6VPSTOCKi,t-1+ β7CHAIRi,t-1+β8INDBOARDi,t-1+β9Log(BOARD)i,t-1+ β10TOP1i,t-1+β11TOP1/TOP2i,t-1+β12ROAi,t-1+ β13Log(ASSETS)i,t-1+β14RISKi,t-1+β15STATEi,t-1+ ∑YEARt+∑INDUSTRYi+εi,t |
(1) |
其中,PAYGAP表示垂直薪酬差异Log(VERGAP)和平行薪酬差异HORGAP。VP主动离职率受上一年度薪酬差异的影响,因而解释变量PAYGAP取滞后一年的数值,控制变量也均取滞后一年的数值。被解释变量TURNOVER是取值介于0~1之间的离散分数,由于线性回归模型不能确保TURNOVER的预测值也介于0~1之间,本文使用Papke和Wooldridge(1996)提出的Fractional Logit模型对模型(1)进行估计,该模型还可以在TURNOVER存在0或者1极端值时进行估计。①( ① 当被解释变量y是离散分数时,通常的做法是使用对数转化将y转化为Log［y/(1-y)］,但这种转化对y存在0或1极端值时不适用。) 检验结果如表3所示。第1列中Log(VERGAP)和第2列中 HORGAP的回归系数均显著为正,表明垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP主动离职率均有显著的正向影响,支持了假设1a和假设1b,这与Kale等(2014)的发现是一致的。所以,垂直薪酬和平行薪酬差异均对VP产生负向的筛选效应。
| 变 量 | Fractional Logit | Fractional Logit |
| (1) | (2) | |
| Log(VERGAP)t-1 | 0.1324** | |
| (2.153) | ||
| HORGAPt-1 | 0.7373*** | |
| (4.368) | ||
| Log(CEOAGE)t-1 | -0.2885 | -0.1876 |
| (-0.616) | (-0.471) | |
| Log(VPAGE)t-1 | -1.4784** | -1.7514*** |
| (-2.329) | (-3.415) | |
| Log(VPPAY)t-1 | 0.0513 | 0.2692*** |
| (0.527) | (3.043) | |
| CEOSTOCKt-1 | 0.8748 | 0.5355 |
| (1.373) | (0.917) | |
| VPSTOCKt-1 | -13.6746 | -4.9352 |
| (-1.742) | (-0.653) | |
| CHAIRt-1 | -0.0327 | 0.1117 |
| (-0.206) | (0.786) | |
| INDBOARDt-1 | 0.3207 | 0.5818 |
| (0.278) | (0.543) | |
| Log(BOARD)t-1 | -0.3012 | -0.4028 |
| (-0.818) | (-1.190) | |
| TOP1t -1 | 0.5421 | 0.4626 |
| (1.219) | (1.128) | |
| TOP1/TOP2t-1 | -0.0053 | -0.0048 |
| (-1.625) | (-1.690) | |
| ROAt-1 | -1.8147** | -2.4182*** |
| (-2.488) | (-3.408) | |
| Log(ASSETS)t-1 | -0.3589*** | -0.3131*** |
| (-5.633) | (-5.228) | |
| RISKt-1 | -0.6965 | -0.4733 |
| (-0.464) | (-0.312) | |
| STATEt-1 | -0.7688*** | -0.6889*** |
| (-5.320) | (-5.214) | |
| 截距项 | 8.7024*** | 7.6041*** |
| (2.833) | (2.809) | |
| 年份 | 控制 | 控制 |
| 行业 | 控制 | 控制 |
| 观测值 | 9276 | 9547 |
| 注:括号内的数值为经过个体cluster修正的t统计量; ***、**、分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 | ||
从控制变量的回归结果可以看出,STATE的回归系数显著为负,表明国有企业VP主动离职率显著低于非国有企业。Log(VPAGE)的回归系数显著为负,表明VP年龄越大,VP主动离职率越低。这可能是因为VP年龄越大,其主动离职的成本越高,因而越不可能会主动离职,这与Kale等(2014)的发现是一致的。ROA的回归系数显著为负,表明公司绩效越好,VP主动离职率越低。这可能是因为绩效较好的公司能够给高管带来较高的薪酬水平和较好的职业发展前景(Wade等,2006),因而高管越不可能会主动离职,这与Kale等(2014)以及Wade等(2006)的发现是一致的。Log(ASSETS)的回归系数显著为负,表明公司规模越大,VP主动离职率越低。这可能是因为公司规模越大,高管掌握的可支配资源越多,其主动离职的成本越大,因而高管越不可能会主动离职,这与Kale等(2014)的发现是一致的。CHAIR、INDBOARD、Log(BOARD)、TOP1和TOP1/TOP2均不显著异于0,因而没有证据表明CEO是否兼任董事长、独立董事比例、董事会规模、第一大股东持股比例和第一大股东与第二大股东持股比例之比等公司治理变量会对VP主动离职率产生显著影响。
（二）薪酬差异、产权性质与VP主动离职率为了检验不同产权性质企业的薪酬差异与VP主动离职率关系的差异,本文分别在国有企业样本和非国有企业样本中估计模型(1),估计结果如表4所示。第1列中Log(VERGAP)的回归系数显著为正,表明垂直薪酬差异会对国有企业VP主动离职率产生显著的正向影响,第2列中Log(VERGAP)的回归系数为正,但在10%水平下不显著,因而没有证据表明垂直薪酬差异会对非国有企业VP主动离职率产生显著影响。所以,相比非国有企业,垂直薪酬差异对国有企业VP主动离职率的正向影响更大,支持了假设2a。第3列和第4列中HORGAP的回归系数均显著为正,表明平行薪酬差异对国有企业和非国有企业VP主动离职率均产生显著的正向影响。同时,国有企业样本中HORGAP的回归系数大于非国有企业,表明相比非国有企业,平行薪酬差异对国有企业VP主动离职率的正向影响更大,支持了假设2b。
| 变 量 | Fractional Logit | Fractional Logit | Fractional Logit | Fractional Logit |
| 国有企业 | 非国有企业 | 国有企业 | 非国有企业 | |
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| Log(VERGAP)t-1 | 0.2903** | 0.0405 | ||
| (2.443) | (0.568) | |||
| HORGAPt-1 | 1.2187*** | 0.4962** | ||
| (4.479) | (2.342) | |||
| Log(CEOAGE)t-1 | 0.1247 | -0.4745 | -0.5537 | -0.0782 |
| (0.134) | (-0.893) | (-0.639) | (-0.181) | |
| Log(VPAGE)t-1 | -3.8335*** | -0.3548 | -3.5280*** | -0.7504 |
| (-3.275) | (-0.478) | (-3.720) | (-1.269) | |
| Log(VPPAY)t-1 | -0.0253 | 0.0858 | 0.4334*** | 0.1599 |
| (-0.145) | (0.763) | (2.775) | (1.593) | |
| CEOSTOCKt-1 | 1.4133 | 0.9182 | 1.5164 | 0.8672 |
| (0.743) | (1.362) | (0.787) | (1.453) | |
| VPSTOCKt-1 | 11.6442 | -15.9351 | -12.4084 | -4.6194 |
| (0.315) | (-1.906) | (-0.361) | (-0.606) | |
| CHAIRt -1 | 0.4279 | -0.2241 | 0.6090** | -0.1185 |
| (1.432) | (-1.260) | (2.106) | (-0.772) | |
| INDBOARDt-1 | -0.7533 | 1.2639 | 0.5068 | 0.4957 |
| (-0.426) | (0.834) | (0.345) | (0.355) | |
| Log(BOARD)t-1 | -0.7588 | 0.0549 | -1.0906** | -0.0153 |
| (-1.561) | (0.113) | (-2.504) | (-0.033) | |
| TOP1t-1 | -0.1476 | 1.1469** | 0.2997 | 0.8428 |
| (-0.172) | (2.347) | (0.387) | (1.817) | |
| TOP1/TOP2 t-1 | -0.0008 | -0.0112 | -0.0026 | -0.0115** |
| (-0.223) | (-1.525) | (-0.655) | (-2.018) | |
| ROAt-1 | -2.0138 | -2.1571** | -2.2067 | -2.7432*** |
| (-1.549) | (-2.358) | (-1.670) | (-3.193) | |
| Log(ASSETS)t-1 | -0.2517*** | -0.3654*** | -0.2829*** | -0.2806*** |
| (-2.617) | (-4.340) | (-3.215) | (-3.636) | |
| RISKt-1 | -4.4558 | 1.1922 | -2.4111 | 0.9253 |
| (-1.266) | (0.724) | (-0.601) | (0.581) | |
| 截距项 | 14.7738*** | 3.7736 | 14.7338*** | 1.7413 |
| (2.843) | (0.979) | (3.258) | (0.518) | |
| 年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 行业 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 观测值 | 5774 | 3502 | 6126 | 3421 |
| 注:括号内的数值为经过个体cluster修正的t统计量; ***、**、分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 | ||||
1.使用不同的薪酬差异指标进行检验。借鉴Henderson和Fredrickson(2001)、Ridge等(2014)的做法,使用CEO薪酬与VP薪酬均值差值的自然对数作为垂直薪酬差异,以及借鉴Kale等(2014)的做法,使用VP薪酬的标准差作为平行薪酬差异,对文中的假设进行检验,检验结果均支持了本文的假设。①（ ① 由于篇幅所限,本文未列示检验的结果,如有需要可向作者索取。）
2.使用倾向得分匹配对薪酬差异进行单变量分析。为了检验薪酬差异与VP主动离职行为的关系,本文对有VP主动离职公司与无VP主动离职公司进行倾向得分匹配,再对匹配后的两个子样本中的薪酬差异进行单变量分析。具体地,先构造一个虚拟变量VPTURNOVER,如果某年度公司有VP主动离职,VPTURNOVER在该年度取1,否则取0。再使用VPTURNOVER对模型(1)中除薪酬差异变量外的所有变量进Probit回归,求出VP主动离职的倾向得分。然后基于倾向得分对有VP主动离职公司与无VP主动离职公司进行最邻近匹配,为了检验结果的稳健性,同时进行1 ：1和1 ：3最邻近匹配。最后对匹配后的两个子样本中的薪酬差异进行单变量分析,以检验薪酬差异在有VP主动离职公司与无VP主动离职公司中是否存在显著差异。
表5是单变量分析结果。从1 ：1最邻近匹配来看,Log(VERGAP)在有VP主动离职公司样本与无VP主动离职公司样本中的均值(中位数)分别为12.3873(11.9969)和12.0746(11.4493),相应的t统计量和Wilcoxon z统计量分别为3.254和5.436,并且在1%水平上均显著。1 ：3最邻近匹配的单变量分析结果也得出相同的结论。这表明有VP主动离职公司的垂直薪酬差异显著大于无VP主动离职公司。HORGAP在有VP主动离职公司样本与无VP主动离职公司样本中的均值(中位数)分别为0.3882(0.3534)和0.2434(0.1294),相应的t统计量和Wilcoxon z[JP2]统计量分别为5.937和7.541,并且在1%水平上均显著。1 ：3最邻近匹配的单变量分析结果也得出相同的结论。这表明有VP主动离职公司的平行薪酬差异显著大于无VP主动离职公司。所以,垂直薪酬差异和平行薪酬差异在有VP主动离职公司的均值和中位数均显著大于无VP主动离职公司,这意味着在公司层面上,垂直薪酬差异和平行薪酬差异与VP主动离职均显著正相关,因而垂直薪酬差异和平行薪酬差异均会对VP产生负向的筛选效应。
| 匹 配 | 变 量 | 均 值 | 中位数 | ||||
| 有VP主动 离职公司 | 无VP主动 离职公司 | t检验 | 有VP主动 离职公司 | 无VP主动 离职公司 | z检验 | ||
| 1︰1 | Log(VERGAP) | 12.3873 | 12.0746 | 3.254*** | 11.9969 | 11.4493 | 5.436*** |
| HORGAP | 0.3882 | 0.2434 | 5.937*** | 0.3534 | 0.1294 | 7.541*** | |
| 1︰3 | Log(VERGAP) | 12.3873 | 11.9784 | 3.832*** | 11.9969 | 11.3685 | 5.543*** |
| HORGAP | 0.3882 | 0.2412 | 6.746*** | 0.3534 | 0.1414 | 6.962*** | |
| 注:t值是均值差异t检验的t统计量,z值是中位数差异Wilcoxon秩和检验的z统计量;***、**、分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 | |||||||
以上的稳健性检验结果与文中的主要结论一致,所以本文的结论是稳健的。
五、薪酬差异对VP筛选效应的经济后果前文的检验结果表明垂直薪酬差异和平行薪酬差异均会对VP产生负向的筛选效应,那么薪酬差异对VP的筛选效应又会对公司绩效产生什么影响呢？这涉及薪酬差异通过VP主动离职行为对公司绩效的影响机制问题。本文参考温忠麟和叶宝娟(2014)的方法,检验薪酬差异通过VP主动离职率对公司绩效的间接影响。首先,检验薪酬差异对VP主动离职率影响的模型,如模型(1)所示;然后,检验薪酬差异和VP主动离职率同时作为解释变量时,VP主动离职率对公司绩效影响的模型,如模型(2)所示;最后,根据模型(1)中薪酬差异变量与模型(2)中VP主动离职率变量的回归系数的显著性和符号来判断薪酬差异通过VP主动离职率对公司绩效的间接影响。表3中Log(VERGAP)和HORGAP的回归系数均显著为正,因而还需要检验模型(2)中TURNOVER回归系数的显著性和符号。
|
ROAi,t=β0+β1PAYGAPi,t-2+β2TURNOVERi,t-1+β3STATEi,t-1+β4Log(ASSETS)i,t-1+ β5LEVERAGEi,t-1+β6GROWi,t-1+β7CHAIRi,t-1+β8INDBOARDi,t-1+ β9Log(BOARD)i,t-1+β10CEOSTOCKi,t-1+β11VPSTOCKi,t-1+β12RISKi,t-1+ β13INCENTIVEi,t-1+∑YEARt+∑INDUSTRYi+εi,t |
(2) |
模型(2)中的被解释变量公司绩效为总资产收益率ROA,解释变量为薪酬差异PAYGAP和VP主动离职率TURNOVER。为了减轻内生性问题,TURNOVER取滞后一年的数值,PAYGAP取滞后两年的数值。
借鉴Faleye等(2013)、Kale等(2009),模型(2)中使用的控制变量包括:①规模［Log(ASSETS)］;②杠杆(LEVERAGE),取公司总负债与总资产的比值;③成长性(GROW),取公司销售收入的增长率;④CEO是否兼任董事长(CHAIR);⑤董事会规模［Log(BOARD)］;⑥CEO持股比例(CEOSTOCK);⑦VP持股比例 (VPSTOCK);⑧风险(RISK);⑨实施股权激励(INCENTIVE);如果上市公司某年度正在实施股权激励,则INCENTIVE取1,否则取0;⑩产权性质(STATE)。另外,还控制了年份虚拟变量和行业虚拟变量。这些控制变量均取滞后一年的数值。
虽然模型(2)中VP主动离职率TURNOVER取滞后一年的数值,但与公司绩效ROA之间仍可能存在内生性关系。理由是:首先,VP预期公司绩效下降而可能会提前离职,进而引起VP主动离职率上升,这样会导致模型的逆向因果关系;其次,一些不可观测的因素,如公司潜在的投资机会和VP性格等可能会同时影响当期的VP主动离职率和下一期的公司绩效,这样会导致模型遗漏变量问题。因而本文除使用最小二乘法(OLS)对模型(2)进行估计外,还使用同行业VP主动离职率均值INDTURNOVER作为TURNOVER的工具变量对模型(2)进行两阶段最小二乘法(2SLS)估计。
检验结果如表6所示。TURNOVER的回归系数在最小二乘法(OLS)和两阶段最小二乘法(2SLS)估计结果中均显著为负,表明即使考虑了模型内生性的情况下,VP主动离职率也会显著负向影响公司绩效。又根据表3可知垂直薪酬差异和平行薪酬差异均显著地正向影响VP主动离职率,所以垂直薪酬差异和平行薪酬差异均会通过VP主动离职率显著地间接负向影响公司绩效,即垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP的筛选效应会负向影响公司绩效。
| 变 量 | OLS | 2SLS | OLS | 2SLS |
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| Log(VERGAP)t-2 | 0.0046*** | 0.0055*** | ||
| (5.812) | (6.272) | |||
| HORGAPt-2 | -0.0033 | -0.0016 | ||
| (-1.155) | (-0.520) | |||
| TURNOVERt-1 | -0.0174 | -0.3770*** | -0.0245** | -0.4226*** |
| (-1.901) | (-3.256) | (-2.129) | (-3.902) | |
| STATEt-1 | -0.0053** | -0.0073*** | -0.0065*** | -0.0086*** |
| (-2.245) | (-2.635) | (-2.723) | (-3.141) | |
| Log(ASSETS)t-1 | 0.0045*** | 0.0036*** | 0.0062*** | 0.0058*** |
| (4.659) | (3.678) | (6.016) | (5.573) | |
| LEVERAGEt-1 | -0.0636*** | -0.0640*** | -0.0653*** | -0.0657*** |
| (-10.143) | (-9.861) | (-9.463) | (-9.325) | |
| GROWt-1 | 0.0067*** | 0.0069*** | 0.0074*** | 0.0074*** |
| (5.893) | (4.822) | (6.002) | (5.873) | |
| CHAIRt-1 | -0.0052** | -0.0063** | -0.0018 | -0.0018 |
| (-2.078) | (-2.351) | (-0.747) | (-0.718) | |
| INDBOARDt-1 | -0.0186 | -0.0125 | -0.0054 | -0.0029 |
| (-0.992) | (-0.633) | (-0.295) | (-0.157) | |
| Log(BOARD)t-1 | 0.0064 | 0.0044 | 0.0046 | 0.0038 |
| (1.243) | (0.818) | (0.932) | (0.748) | |
| CEOSTOCKt-1 | 0.0016 | 0.0289 | 0.0095 | 0.0197 |
| (0.089) | (1.831) | (0.714) | (1.288) | |
| VPSTOCKt-1 | 0.3869*** | 0.2560 | 0.3321*** | 0.2891** |
| (3.726) | (1.913) | (2.975) | (2.279) | |
| RISKt-1 | -0.0508*** | -0.0390 | -0.0433 | -0.0391 |
| (-2.684) | (-1.886) | (-1.710) | (-1.518) | |
| INCENTIVEt-1 | 0.0159*** | 0.0130*** | 0.0179*** | 0.0167*** |
| (4.627) | (3.544) | (5.026) | (4.522) | |
| 截距项 | -0.0947*** | -0.0780*** | -0.0942*** | -0.0817*** |
| (-3.962) | (-3.182) | (-3.873) | (-3.214) | |
| 年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 行业 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 观测值 | 8392 | 8392 | 8616 | 8616 |
| 调整R2 | 0.243 | 0.198 | 0.235 | 0.167 |
| 注:括号内的数值为经过个体cluster修正的t统计量; ***、**、分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 | ||||
本文利用2005-2013年我国A股上市公司的数据,通过查阅上市公司年报手工收集了高管主动离职的数据,以锦标赛理论和公平理论为理论分析框架,实证检验了垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP的筛选效应,并结合上市公司的产权性质进行分析。研究发现,垂直薪酬差异和平行薪酬差异均会对VP产生负向的筛选效应,且垂直薪酬差异和平行薪酬差异对国有企业VP的负向筛选效应大于非国有企业。本文还发现,垂直薪酬差异和平行薪酬差异对VP的筛选效应还会负向影响公司绩效。
本文的结论对我国上市公司建立合理的薪酬制度有重要的借鉴意义。第一,上市公司应重视薪酬差异对高管的负向筛选效应。本文发现垂直薪酬差异和平行薪酬差异均会对VP产生负向的筛选效应,因而上市公司在制定薪酬制度时,不仅要考虑薪酬差异对高管的激励效应,而且也要考虑薪酬差异对高管的筛选效应,特别是对管理人才依赖性较强的企业,如高科技企业等更是如此。所以,上市公司应根据自身的情况,制定一个最优的高管薪酬结构,以使薪酬差异对高管的激励效应与筛选效应之和最大。第二,国有企业应继续推行去行政化改革。本文发现薪酬差异对国有企业VP的负向筛选效应大于非国有企业,这可能是因为国有企业的高管职位晋升机制不公平和薪酬制度不合理所致。所以,一方面,尽量减少政府对国有企业高管任命和解聘的权利,国有企业对高管的遴选应按照市场原则进行,这样才能建立公平的高管职位晋升机制,进而增强薪酬差异对国有企业高管正向的筛选效应;另一方面,国有企业应逐步建立以业绩为导向的市场化薪酬制度,进一步增强薪酬业绩的敏感性,这样有利于缓解国有企业高管对薪酬差异的不满情绪,进而减轻薪酬差异对国有企业高管的负向筛选效应。
本研究存在一定的局限性。首先,本文以总的薪酬差异为研究对象,而未将薪酬差异进行合理性的区分。薪酬差异可以区分为合理的薪酬差异和不合理的薪酬差异,这两种薪酬差异对高管主动离职行为的影响可能会存在差异,因而未来的研究可基于高管的劳动生产率或高管对公司的贡献程度,将薪酬差异进行合理性的区分,然后分别研究它们对高管主动离职行为的影响。其次,本文未研究薪酬差异产生的原因。近年来,公司基于绩效的追求可能导致了较高的薪酬差异,并进一步导致了较高的高管主动离职率,因而未来的研究可考察公司薪酬业绩敏感性是否会影响薪酬差异,以及是否会进一步影响高管主动离职率。最后,本文中VP离职的数据是通过查阅上市公司年报手工整理而得,由于数据较难获取,因而研究样本并未包括最新的VP主动离职数据,未来的研究可进一步收集最新的VP主动离职数据,以增加研究的样本量。
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