高管薪酬激励对企业绩效的影响研究
——基于政府补助的调节效应与门槛效应分析

2023-03-02 06:00彭文斌谢晓琪
商学研究 2023年6期
关键词:门槛高管薪酬

彭文斌,谢晓琪

(1.湖南科技大学 商学院,湖南 湘潭 411201;2.湖南财政经济学院 经济地理学院,湖南 长沙410205)

一、引言

随着全球一体化的发展,世界各国合作与分工也在不断加深,这对企业尤其是上市企业的发展提出了更高的要求。企业要在日益激烈的竞争环境中保持其优势,人力资本是重要支撑。高管作为人力资本的重要组成部分,对企业发展和绩效提升起到了至关重要的作用。在公司治理结构中,高管和企业所有者分别扮演着不同的角色,两者利益诉求存在差别,这就带来了“委托—代理”问题。同时,由于高管和企业所有者的最终目标都是逐利,当高管获得足够的收益并且其收益与企业绩效挂钩时,就可以激励高管更好地为企业工作,因此高管薪酬激励常被用作解决“委托—代理”问题的重要手段。此外,政府补助因能够有效地帮助企业解决资金问题,也常被看作是影响企业绩效的重要方式之一。但是,政府调节能否有效提升企业绩效?其在高管薪酬激励对企业绩效的影响中起到了什么作用?这种作用是否存在拐点且在不同所有制企业中是否一致?本文以政府补助作为调节变量和门槛变量,深入分析政府补助对高管薪酬激励影响企业绩效所起到的作用,旨在为相关行业提升企业绩效提供一定的借鉴参考。

现有关于高管薪酬激励与企业绩效的相关研究中,主要体现在高管薪酬激励是否能促进企业绩效,学者基于不同研究方法,选择不同行业,得出了不同的结论。第一种观点是促进论,高管薪酬激励对企业绩效具有促进作用,企业所有者可通过与高管优化薪酬契约,将高管薪酬与企业业绩相关联,这样能够提升高管决策效率,从而有助于企业绩效的提升[1],然而,高管薪酬激励对企业绩效的促进作用在国有企业中会减弱[2]。第二种观点是不相关论或抑制论,高管薪酬激励对企业绩效并没有起到促进作用,反而在某种情况下还会对其产生抑制作用。通过采用回归模型,发现高管薪酬激励与企业绩效并未表现出明显的相关关系,即便是在高管持股比例较低的条件下同样未表现出激励效果[3],同时还可能会出现脱钩的现象[4]。基于管理者管理论对高管薪酬与企业绩效的关系进行研究,薪酬激励对于企业的发展并没有表现出明显的提升效果,这是因为高管可借助其自身权力干预薪酬委员会与董事会的决策[5]。从政府补助来看,现有关于其与企业绩效的研究也取得了一定的成效,实证表明具有公共性质的政府补助未能对企业全要素生产率产生积极影响[6-7]。政府补助未能对企业绩效产生正向促进作用,可能是因为政府补助虽然给企业带来了现金流,并在一定程度上提高了企业的偿债能力,但最终未能有效提升企业的盈利能力[8]。同时,研究表明政府补助对企业长期的业绩提升的效果也是有限的[9-11]。但是,部分学者基于制造业上市公司的数据,实证检验表明政府补助对企业绩效具有提升作用,却存在异质性,对于东北地区、西部地区的企业以及国有企业的绩效影响不显著[12],而且研究发现政府补助能够给研发提供资金支持,并通过加大研发强度的方式来提升企业绩效[13-14]。

综上所述,现有关于高管薪酬激励、政府补助对企业绩效的影响研究成果均较为丰富,这为本文的研究提供了很好的前期基础,但现有研究中将三者置于同一研究框架,分析政府补助对高管薪酬激励影响企业绩效中的调节效应与门槛效应的研究较少。基于此,本文利用2018—2022年我国深证A股软件和信息技术服务业的上市公司数据,从理论和实证两个角度分析了政府补助对高管薪酬影响企业绩效的调节效应与门槛效应。研究发现:高管薪酬激励和政府补助均对企业绩效具有正向促进作用,且相关性显著;政府补助在高管薪酬激励与企业绩效的关系中起负向调节作用,且企业所有权性质不同,结果也会出现差异;高管薪酬激励对企业绩效的影响,会随着政府补助在区间范围变化而发生变化。

因此,本文的创新点可能在于:第一,将政府补助纳入高管薪酬激励与企业绩效整体理论框架和实证分析中,研究政府补助在其中的调节作用以及是否存在产权异质性;第二,通过门槛效应模型检验政府补助对高管薪酬激励影响企业绩效的调节作用是否存在门槛区间。

二、理论分析与研究假设

(一)高管薪酬激励与企业绩效的关系

根据委托代理理论和最优契约理论,由于存在两权分离,公司日常经营者和股东所有者之间存在信息不对称的问题。为了减少逆向选择和道德风险带来的代理成本,股东会与实际经营者签订最高薪酬契约[1,8],从而提高高管的工作积极性,使企业绩效获得提升,实现股东财富最大化。“报酬—绩效”契约使得高管薪酬与企业绩效挂钩,高管薪酬的提高可以通过影响企业的行为来提升企业绩效。因此,提出假设1。

假设1:高管薪酬激励能够提升企业绩效。

(二)政府补助与企业绩效的关系

政府补助是指政府无偿通过资金的方式对企业的经营提供帮助的行为,主要包括财政拨款、研究开发补贴、无偿划拨非货币性资产和税收返还等[15]。软件和信息技术服务业对资金和技术的需求较高,政府对该行业给予相关的现金补贴,一方面,能够为企业直接注入现金流量,减少融资成本,提升企业的经营绩效;另一方面,能够作为产业政策向导,吸引更多的外部投资者进行资金支持,使企业更加专注于研发和生产技术,以提高企业的经营收益水平。因此,提出假设2。

假设2:政府补助能够提升企业绩效。

(三)政府补助的调节效应

高管薪酬契约往往会受到治理机制不健全导致的高管道德风险的影响,政府补助是重要的因素之一[16]。由于个人理性有限、信息不对称等原因,现实经营中会出现高额的薪酬激励与效益较差的公司。根据高管权力论,公司高管通过权力寻租的方式,运用非经常性损益科目来进行盈余管理,使之变成公司业绩的一部分,从而影响自身薪酬,而政府补助就是重要的手段之一[17]。因此,提出假设3。

假设3:政府补助会削弱高管薪酬激励对企业绩效的提升作用。

(四)不同产权性质下政府补助对高管薪酬与企业绩效关系的调节作用

在不同的产权性质下,企业高管利益寻求动机不同。在国有企业中,由于现代企业制度还未建立完善,同时国有企业经营者的薪酬影响因素主要来源于自身所处级别的制约和政府的管制[18],政府补助对高管薪酬与企业绩效关系的调节作用不明显。然而,在民营企业中,公司高管往往需要完成制定的各项年度、季度和月度计划指标等,且考察各项指标的完成情况是评定公司高管薪酬水平的重要指标之一,因此,公司高管在经营状况一般甚至较差的情况下,可能会利用政府补助来提高公司的总效益,从而获取高额的高管薪酬。由此,提出假设4。

假设4:在国有企业中,政府补助对高管薪酬与企业绩效关系调节作用不显著;在民营企业中,政府补助在高管薪酬激励影响企业绩效的关系中发挥显著的负向调节作用。

(五)政府补助的门槛效应

政府补助作为企业获取外部资金支持的来源之一,对企业绩效的影响具有重要意义。但由于企业所有权和经营权的分离,容易出现高管短期寻租的问题。在相对较低的政府补助水平下,如果企业发展处于初创期,资金缺口较大,且高管的利益与企业绩效挂钩,那么就会促使高管更加合理地使用补贴,以提高经营质量,提升企业绩效水平;而在相对较高的政府补助水平下,如果企业高管出现道德缺失的问题,将一己私利放在企业利益前面,那么就会出现高管将补贴作为自身的额外收益,造成补贴未能用到正确的位置,对企业的经营造成负面影响,从而可能会降低企业的绩效水平。因此政府补助可能存在一个合理的范围,超过或者低于某个门槛值时,会使政府补助对高管薪酬激励和企业绩效关系的调节作用不显著或发挥负向调节作用。因此,提出假设5。

假设5:政府补助对高管薪酬激励与企业绩效关系的调节存在门槛效应。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

选取2018—2022年深证A股软件和信息技术服务业的上市公司数据,选取依据如下:(1)剔除样本期间ST、*ST标识的上市公司,避免异常数据的影响,使数据符合正态分布;(2)剔除相关变量数据缺失的样本。通过以上处理,最终选择了172家上市公司,5年共有860个研究样本。研究的数据包括:企业绩效(被解释变量);高管薪酬激励(解释变量);政府补助(调节变量);公司规模、财务杠杆、股权集中度、董事会规模和成长能力(控制变量)。上述数据均来源于CSMAR数据库、企业年报等。同时为了确保数据的准确性和客观性,将指标数据与企业年报数据进行对比,以保证数据的正确性,并运用手工的方式通过Excel进行数据处理。实证结果采用Stata 16.0软件进行分析。

(二)变量选择

1.被解释变量

企业绩效。盈利能力指标是评估企业绩效最基础的指标,常用的盈利能力指标有净资产收益率(Roe)、总资产收益率(Roa)、营业利润率等,其中净资产收益率(Roe)能够较为综合地反映企业总体绩效[19],因此本文运用净资产收益率指标来作为企业绩效的衡量指标。另外,本文以总资产收益率(Roa)作为资产收益率的替代变量进行稳健性检验。

2.解释变量

高管薪酬激励。从广义上来说,激励方式主要包括货币薪酬激励、股权激励和债务类薪酬激励[20]。Smith和Watts的研究指出[21],高管薪酬激励主要包括津贴和奖金等形式的货币薪酬激励,以及股票期权、限制性股票等形式的股权激励方式产生的薪酬。同时,高管薪酬激励还包括由企业支付高管退休养老金计划的薪酬[22]。借鉴刘冠辰等[23]和谭洪涛等[24]的做法,高管薪酬激励(Salary)采用公司董事、监事和高管薪酬前三名总额取自然对数衡量,数值越高,薪酬激励力度越高。

3.调节变量

政府补助。借鉴王维等[25]、荣凤芝和钟旭娟[26]的做法,政府补助(Subsidy)数据主要来源于上市公司年度报告附注中“政府补助”明细一栏,是指企业从政府机构所获得的无偿补贴,并对数据做取自然对数的处理。

4.控制变量

借鉴参考蒋泽芳和陈祖英[1]、荣凤芝和钟旭娟[26]以及王秋菲等[14]的研究,本文引入以下5个控制变量:公司规模(Size)、财务杠杆(Lev)、股权集中度(Intens)、董事会规模(Board)和成长能力(Sgr)。

(1)公司规模(Size)。公司规模对企业绩效的影响主要体现在当企业达到一定规模时,产生的规模经济能够有效降低运营成本进而提升其经济效益,此时企业会拥有更多的现金流,对其竞争力与经营方式都能有效提升。该变量采用企业年末总资产取自然对数来衡量。

(2)财务杠杆(Lev)。企业融资的方式主要包括借款、债券和发行股票等,而借款和债券需要按一定时间支付相关利息成本,会对企业资金链产生影响。当负债过高时,企业的偿债压力较大,因此将财务杠杆作为控制变量,有利于控制财务杠杆对企业相关活动及绩效的影响[14]。该变量采用企业期末总负债与总资产的比值来衡量。

(3)股权集中度(Intens)。股权集中程度越高,在一定程度上越能够促进大股东更加积极有效地经营公司,减少各方面的沟通协调成本,提高决策的速度,从而更有利于各项工作的开展,但也可能存在“一股独大”,其他股东“用脚投票”,对企业绩效产生负面影响。该变量采用第一大股东持股比例来衡量。

(4)董事会规模(Board)。董事会规模越大,越能会集更多不同行业、教育以及技术背景的人才,掌握更多的知识储备和社会资源,提高企业的经营决策质量,从而提升企业绩效。但也存在如果董事会规模过大,会造成效能低下以及增加企业经营的成本,从而对企业绩效产生负向作用。该变量采用董事会总人数取自然对数来衡量。

(5)成长能力(Sgr)。企业成长能力反映了其在未来的发展情况,成长能力越好的企业越能吸引投资者的青睐,为企业注入更多的资金,提高企业的经营能力,推动各项工作的顺利展开,进而对企业绩效产生正向影响。该变量具体可采用可持续增长率来衡量。

具体变量定义及说明见表1。

表1 变量定义及说明

(三)模型构建

为了验证高管薪酬激励、政府补助与企业绩效的关系,构建以下模型:

1.基准回归模型

Roeit=α0+α1Salaryit+α2controlit+νit

(1)

Roeit=β0+β1Salaryit+β2Subsidyit+β3controlit+εit

(2)

2.调节效应模型

Roeit=χ0+χ1Salaryit+χ2Subsidyit+χ3Salaryit×Subsidyit+χ4controlit+φit

(3)

式(1)、式(2)和式(3)中:i和t分别代表企业和时间;Roe为企业绩效;Salary为关键高管薪酬激励;调节变量Subsidy为政府补助;Salary×Subsidy为高管薪酬激励与政府补助的交互项;control为控制变量。模型(1)和模型(2)分别用以验证高管薪酬激励(Salary)、政府补助(Subsidy)对企业绩效(Roe)的影响,即验证假设1、假设2是否成立。模型(3)是在模型(1)的基础上,加入政府补助(Subsidy)、高管薪酬激励(Salary)与政府补助(Subsidy)的交互项,并在交乘之前对高管薪酬激励(Salary)和政府补助(Subsidy)分别进行中心化处理,用以研究政府补助对高管薪酬激励与企业绩效关系的调节作用,即检验假设3是否成立。

3.门槛效应模型

Roeit=α0+α1SalaryitI(Subsidy≤γ1)+α2SalaryitI(γ1

(4)

为进一步检验不同政府补助水平下高管薪酬激励对企业绩效的影响是否存在差异性,借鉴参考Hansen[27]提出的面板门槛模型,将政府补助作为门槛变量,分析不同变量间的非线性关系,构建模型(4),用以验证假设5是否成立。该式中:Roeit为公司i在第t年的企业绩效;Subsidy、Salaryit为公司i在第t年的政府补助和高管薪酬激励;α1~αn为门槛变量的回归系数;γn为待估计门槛值;I为示性函数;Convarsit为降低遗漏变量引起的误差而引入的外生变量;εit为随机干扰项[28]。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

1.总体样本的描述性统计

本文运用Stata 16.0对相关变量进行描述性统计(见表2),被解释变量企业绩效(Roe)最小值为-10.990,最大值为0.528,平均值为-0.026,说明我国深证A股软件和信息技术行业上市公司的绩效差距较大,且平均值较低,企业的盈利水平不太高;高管薪酬激励(Salary)标准差较小,数值为0.619,说明软件和信息技术服务行业中企业高管薪酬激励的波动幅度较小;政府补助(Subsidy)最小值为9.210,最大值为20.787,标准差为1.431,说明政府对各企业的补贴情况存在一定的差异。

表2 总体样本的描述性统计结果

控制变量中,股权集中度和财务杠杆的标准差较大,分别为11.049和4.146,说明企业在股权集中度和财务杠杆指标中存在较大差异,波动性较大;公司规模最小值为15.540,最大值为24.480,标准差为0.912,说明企业规模较大,公司资产规模较高;成长能力最小值为-3.860,最大值为0.730,说明企业的营业收入增长率不是很高;董事会规模标准差为0.180,最大值和最小值相差不大,说明企业的董事会规模比较均衡。

2.国有企业和非国有企业样本统计分析

根据不同的产权性质,将研究样本分为国有企业和非国有企业,分别得到110家国有控股公司和750家非国有控股公司观测值,样本描述性统计结果如表3所示。研究发现,国有企业绩效(Roe)平均值、最小值大于非国有企业绩效(Roe),其中最小值的差值较大,为10.316,说明我国深证A股软件和信息技术国有控股公司的绩效可能优于非国有企业;国有企业政府补助(Subsidy)的平均值、标准差、最大值和最小值均大于非国有企业政府补助(Subsidy),说明政府部门更倾向于给国有企业提供相关的补贴;非国有企业高管薪酬激励(Salary)的平均值、标准差和最大值均大于国有企业高管薪酬激励(Salary),其差值分别为0.034、0.066和0.05,可能说明了非国有控股公司高管的薪酬更高,公司通过薪酬激励的方式来提高高管的工作积极性。

表3 国有企业和非国有企业的描述性统计结果

在控制变量中,国有企业公司规模的平均值、标准差和最小值都大于非国有企业规模,可能说明了软件和信息技术行业中的国有企业规模更具有优势;非国有企业财务杠杆的平均值、标准差和最大值均大于国有企业的财务杠杆,其中标准差和最大值的差值分别为4.261和121.035,说明了非国有企业债务成本更高;国有企业股权集中度、董事会规模和成长能力的平均值都大于非国有企业的平均值,其中股权集中度的差值最高,为1.281,而成长能力差值为0.014,说明了可能国有企业的股权集中度和董事会规模大于非国有企业,同时软件和信息技术行业的国有企业未来发展可能优于非国有企业,但差异不是很大。

(二)相关性分析

在回归分析前,利用皮尔森相关系数对回归模型中各变量进行检验,主要变量的相关系数如表4所示,每个变量间的皮尔逊相关系数相对较小,因此各变量间出现多重共线性的可能性较小。从表4中可以看到,上市企业高管薪酬激励(Salary)与企业绩效(Roe)的系数为0.230,且在1%的统计水平上显著,表明高管薪酬激励(Salary)与企业绩效(Roe)显著正相关,高管薪酬激励(Salary)越大,企业绩效(Roe)越高,初步验证了假设1。政府补助(Subsidy)与企业绩效的系数为0.228,且在1%的水平上显著,说明政府补助(Subsidy)对企业绩效(Roe)有正向的促进作用,政府补助(Subsidy)越大,越能提升企业的绩效(Roe)水平,初步验证假设2。在控制变量中,企业规模、股权集中度、董事会规模和成长性与企业绩效(Roe)正相关,同时,除董事会规模外,股权集中度和成长性、企业规模分别在1%和5%置信水平上显著正相关;而财务杠杆与企业绩效(Roe)在1%的置信水平上显著负相关,说明企业财务杠杆越高,企业的偿债压力越大,会提高企业的财务成本,从而可能会削弱企业的绩效水平。

表4 相关性分析

(三)主效应与调节效应

实证模型(1)、模型(2)和模型(3)表示的是高管薪酬激励、政府补助与企业绩效间的关系,基本回归结果见表5。

表5 多层次回归分析

1.高管薪酬激励与企业绩效

模型(1)仅考虑高管薪酬激励对企业绩效的影响。从表5中可以看出,高管薪酬激励(Salary)与企业绩效(Roe)的回归系数为0.119>0,且在1%水平上显著,说明在软件和信息技术行业,高管薪酬激励对企业绩效产生正向的促进作用,假设1成立。高管薪酬激励每提高1%,企业绩效就会增加0.119个百分点。这主要是因为企业存在代理成本,企业高管掌握实际经营权,同时根据“绩效—契约”理论,高管为了获得更高的薪酬水平,会更加专注于企业日常的经营管理,更加精准地参与分析以实现正确决策,从而对企业绩效水平的提升产生促进作用。

2.政府补助与企业绩效

模型(2)验证政府补助与企业绩效的相关关系。从表5中可以看出,政府补助(Subsidy)与企业绩效(Roe)的回归系数为0.046>0,且在1%水平上显著,说明在软件和信息技术行业,政府补助对企业绩效能够产生正向的激励作用,支持假设2。政府补助每提高1%,企业绩效就会增加0.046个百分点。这主要是因为政府补助作为企业外部融资的渠道,在一定程度上缓解了企业资金周转的压力,降低了企业的融资成本,更有利于各项工作的开展,为企业的绩效水平提供稳定的保障;同时,如果企业获得政府补助,会使社会或者顾客关注这一行业、公司以及产品,不仅降低了宣传成本,同时吸引了更多的社会关注,从而提高了企业产品的销售量,业绩水平也随之获得提升。

结合模型(1)和模型(2),从控制变量回归结果中可以发现,首先,财务杠杆和成长能力均在1%统计水平上显著,对企业绩效产生正向的促进作用。这说明在软件和信息技术行业中,当企业向外部获得更多的融资时,能够为企业内部的发展提供相应的资金支持,保证各项工作的正常运营,从而提高企业的经营质量,获得更高的绩效水平;当企业的成长能力增强,即营业收入增长率提高,在成本控制的情况下,将获得更高的收益水平,从而使企业绩效获得增长。其次,企业规模和董事会规模对企业绩效呈负相关且关系不显著,但在模型(2)中,企业规模对企业绩效在5%水平上显著负相关,与前文的分析不一致,说明当企业不断扩张时,相应需要投入更多的人力资本和物质资源等,在一定程度上会增加企业的成本,从而对企业短期绩效产生一定的负面影响;另外,董事会规模越大,意味着参与决策的人越多,较难保证决策水平,从而对企业的经营发展产生负面影响。

3.政府补助的调节效应

模型(3)是政府补助对高管薪酬激励与企业绩效关系的调节效应分析。从表5中可以看出,高管薪酬激励(Salary)与企业绩效(Roe)的回归系数为0.132>0,仍然显著为正,再次验证了假设1。高管薪酬激励(Salary)与政府补助(Subsidy)的交互项系数为-0.116<0,且在1%水平上显著,表明软件和信息技术的企业接受政府补助会削弱高管薪酬激励对企业绩效的促进作用,即假设3得到验证。由《企业会计准则第16号——政府补助》可知,政府补助作为外生变量,一方面通过冲减企业成本费用来虚增经营业绩,对于薪酬与绩效相关联的企业,高管可以不劳而获,直接领取较高的薪酬,其不作为、消极懈怠的工作态度,导致企业绩效水平下降;另一方面,政府补助作为非经常性损益项目,计入营业外收支,直接提高了企业的净利润,在政府补助的支持下高管不需做出努力就可以增加薪酬,会直接削弱高管的工作积极性[29],同时,在企业员工薪资水平一定的情况下,会拉大员工和高管的薪酬水平差距,从而直接影响企业的绩效水平。

从模型(3)的控制变量回归结果可知,财务杠杆和成长能力均在1%水平上显著正相关,财务杠杆和成长能力提高1%,企业绩效分别增加0.029和1.194,对企业绩效具有正向的促进作用。这说明软件和信息技术服务企业,借助一定的杠杆能够获得更多的资金支持,进而为各项工作的开展提供保障,对企业绩效提升具有促进作用,与前文的相关分析一致;企业绩效随着成长能力的增强而提高,主要是因为主营业务收入直接计入企业绩效中,主营业务收入越高,企业绩效水平也会提升。董事会规模与企业绩效呈正相关,但关系不显著,与模型(1)和模型(2)的结果相反,主要是因为在政府补助的协调作用下,董事会规模越大,说明董事会成员数量越高,那么对公司高管工作的监管也会更加频繁,从而减少信息的不对称性,关注政府补助资金的具体流向,保证各项工作的执行落到实处,有助于提升企业的绩效水平。而企业规模与企业绩效呈负相关,与模型(1)和模型(2)的相关性分析一致。

(四)异质性检验

考虑到所有权性质的异质性,本研究将分别对国企和非国企两个样本进行回归分析与比较,结果见表6。由表6可知,在国有企业中,政府补助未能对高管薪酬激励与企业绩效关系发挥显著的调节作用;而对于民营企业,政府补助在高管薪酬激励影响企业绩效的过程中起到了显著的负向调节作用,因此假设4成立。这主要是因为国有企业高管具有双重的职能性质,不仅承担着经济职能,而且承担着政治职能,对于稳定国内经济情况和就业率扮演着重要角色,因此,国企高管薪酬的提高,能够聘请更高素质的专业人才,同时加上政府补贴的支持,能够为企业的经营管理注入现金流,以缓解企业资金周转的压力,提升管理质量和经营效率,从而推动企业绩效上升。但是,在民营企业中,由于所有权和控制权的分离,股东追求企业利润最大化,而高管追求个人利益最大化,因此民营企业的寻租成本会提高,其高管可能会为了自身的利益,追求更高的薪酬水平,将企业获得的政府补助作为经营业绩的组成部分,从而提高绩效薪酬的基数,因此会出现短期的业绩提高,但企业实际的业绩水平未能反映出来。

表6 异质性检验

(五)门槛效应

基于政府补助调节作用存在差异性,本文将政府补助作为门槛变量,进一步分析不同政府补助水平区间下高管薪酬激励对企业绩效的影响是否存在差异。因此,以政府补助为门槛,研究高管薪酬激励对企业绩效的影响。采用Bootstrop重复抽样500次的方法得到F统计量的分布并得到概率P值,结果如表7所示。结果显示,政府补助的双重门槛在5%的统计水平上显著,单一门槛和三重门槛不显著,说明存在双重门槛效应。对应的F值为21.360,P值为0.034,验证了假设5。

表7 门槛效应检验

政府补助的双重门槛估计值和95%的置信区间见表8。从表8中可以发现,双重门槛模型中的门槛值γ1=15.908,γ2=15.921,95%的置信区间分别为[15.898,15.916]和[15.917,15.946],因此根据门槛值将172家软件和信息技术服务行业上市公司按政府补助强度分为低强度政府补助(Subsidy≤15.908)、中强度政府补助(15.908

表8 门槛估计结果

双重门槛效应的回归结果如表9所示。结果表明,当以政府补助为门槛时,高管薪酬激励作用于企业绩效存在明显的双重门槛效应,高管薪酬激励与企业绩效呈“U”形关系。当Subsidy≤15.908、15.908

表9 政府补助门槛效应回归结果

控制变量中,在(-∞,15.908]、(15.908,15.921)和[15.921,+∞)三个区间范围内,成长能力均对企业绩效产生正向促进作用,且通过了1%的显著性统计水平检验,即企业成长能力每提高1%,企业绩效分别提高1.331、1.358和1.121个百分点,主要是因为企业的成长能力代表了企业未来生产经营实力,能够预测企业未来现金流的变动趋势,如果企业的成长能力越高,说明企业未来生产经营实力越强,将通过未来收益来扩大企业经营,从而提高企业的收益和绩效水平。在(-∞,15.908]和(15.908,15.921)范围内,对企业绩效产生推动作用,通过了5%和1%的显著性统计水平检验,即财务杠杆每提高1%,企业绩效分别提高0.023和0.020个百分点,主要是企业的发展离不开资金的支持,企业通过发行债券、借款等外部方式进行融资,可在一定程度上解决企业资金短缺的问题,再加上在低和中等强度水平的政府补助下,政府无偿给企业提供现金流,降低了企业的财务成本,把资金用到刀刃上,从而提升企业绩效水平;而在[15.921,+∞)范围内,也通过了1%的显著性统计水平检验,但财务杠杆对企业绩效产生负向作用,即财务杠杆每提高1%,企业绩效会降低0.075个百分点,主要是因为如果企业通过举债和补贴的方式来进行融资,当政府补助的资金已切实满足企业的资金需求时,如果继续加大举债规模,会进一步增加企业的财务成本,提高利息费用,在收入水平一定的条件下,会对企业绩效产生负向影响。

(六)稳健性检验

1.替换被解释变量

本文将被解释变量更换为总资产收益率(Roa)来检验模型的稳健性,稳健性结果如表10所示。从表10中可以看出,高管薪酬激励能够改善企业绩效,且在1%水平上显著正相关,高管薪酬激励每提高1%,企业绩效则提高0.027个百分点;政府补助与企业绩效正相关,并在1%置信水平上显著,政府补助每提高1%,企业绩效则提高0.012个百分点;政府补助在高管薪酬激励影响企业绩效的关系中发挥反向调节作用,与上文中的研究结论基本一致,表明文中实证结果具有较高的稳健性。

表10 变换企业绩效测算方式的稳健性检验结果

2.解释变量滞后一期

考虑到政府补助对高管薪酬激励和企业绩效关系的调节效应可能存在滞后性,为进一步检验前文的实证结果,本文对解释变量高管薪酬激励指标数据滞后一期,重新代入回归检验。由表11的稳健性结果可知,原有的模型结果非常稳健,高管薪酬激励(Salary)、政府补助(Subsidy)和交互项(Salary_c×Subsidy_c)前面的系数符号均未发生改变,因此说明了原有模型结果具有较高的可信度。

表11 考虑解释变量滞后性的稳健性检验结果

五、结论与政策建议

作为国家战略新兴产业,软件和信息技术服务业对于加快转变经济发展模式和调整产业结构具有重要意义。因此,本文基于2018—2022年我国深证A股软件和信息技术服务业的上市公司数据,采用基准模型、调节效应和门槛效应模型,实证检验高管薪酬激励、政府补助对企业绩效的直接影响,并进一步分析了政府补助作为门槛变量和调节变量对高管薪酬激励与企业绩效关系的影响。研究结果表明:首先,高管薪酬激励和政府补助均对企业绩效具有显著的正向促进作用;其次,政府补助在高管薪酬激励与企业绩效的关系中起负向调节作用;再者,在所有权性质中,政府补助对高管薪酬激励与企业绩效关系的调节作用存在异质性,负向调节作用只存在于非国有企业,而国有企业的调节作用不显著;最后,以政府补助为门槛变量,政府补助存在双重门槛效应,当政府补助在(-∞,15.908]、(15.908,15.921)范围内,高管薪酬激励对企业绩效才显著正相关。

基于以上的理论研究和实证分析可知,政府补助的作用发生改变,反而成为非国有企业滋生腐败的利器,违背了实施政府补助的初衷,造成了社会资源的浪费和不平衡,而且政府补助的金额过高,可能会改变政府对企业进行补贴的初衷,因此提出几点相关的建议。第一,关于管理者,需要规范管理者的权力范围,防止权力变质,同时管理者应该不断提高自身各方面的素质,明确职责和义务,遵纪守法。第二,关于企业本身,需要重新制定薪酬考核制度,在评估企业业绩时,排除与高管能力不相关的指标,例如剔除“政府补助”等非经常性损益,降低“政府补助”在评估业绩中的比重,以更加客观准确地评价企业业绩情况,从而制定合理的薪酬制度,同时还需要加强企业人才队伍的建设,为企业的发展提供更加优秀的人才。第三,政府应明确界定补贴的使用范围、金额、对象和程序等,强化政府的监督监管职能,追踪政府补助在企业的使用流向,防止补助金额错位现象的出现。另外,政府应该将补贴投入行业中的优质企业或者发展潜力强但资金紧缺的企业,以更好地发挥政府补助的功能,使资源得以有效综合利用,有助于改善企业内部经营情况,提高企业绩效水平,实现更长远的发展。第四,政府部门与企业加强沟通与联系,让政府部门切实了解到企业在市场发展中的困难以及自身需求情况,根据不同企业的发展需求提供相应的补贴金额,防止出现补贴金额和企业需求不匹配的情况,保证政府补助合理地运用到企业实际经营发展中。

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