高管薪酬差距与研发投入*
一、引言
“十三五”规划明确提出将创新作为发展的重要基点。创新的激发离不开合理的激励体系构建。落实到企业层面,如何将高管薪酬激励理论应用于研发活动实践成为社会各界关注的重要议题。不同于其他企业活动,研发具有“周期长、风险高、收益高”等特点。由于信息不对称以及契约不完备性,高管既忌惮于研发的长周期与高风险又垂涎于其高收益,因此需要依据研发活动的特点制定配套的薪酬激励制度,然而少有文献涉及相关研究。此外,研发活动的有效实施离不开高管团队的通力合作,基于此,本文以高管团队作为研究对象,探究团队内部薪酬差距对企业研发投入的影响。
一方面,根据锦标赛理论,薪酬差距可以激励高管团队成员寻求晋升的机会,高管更愿意承担风险,比如R& D投入。Goel和Thakor(2008)认为,高管通过尝试更高风险的项目进而获得更高的产出,有利于增加晋升CEO的可能性。Kini和Williams(2012)利用现金流波动性与股票回报率的标准差来衡量企业风险,发现了薪酬差距的扩大有利于提高企业的风险承担水平。从此角度来看,薪酬差距能够促进企业研发投入的增加。
另一方面,根据社会比较理论,个人有必要评估个人观点或能力,在评估时他会选择具有相似态度或能力的人(Goodman,1974)。由于个人业绩难以明确界定(March,1984),薪酬委员会在制定薪酬时会考虑其他高管薪酬(O’Reilly等,1988),而高管也会与同行业相似职位的高管薪酬对比。社会比较理论的支持者认为薪酬差距会导致高管在比较中感受到不公平,继而可能工作懈怠,甚至对其他高管产生嫉妒心理,影响团队决策效率和有效性。Bushee(1998)的研究表明,不同层级高管之间的薪酬差距过大会使部分高管认为受到不公正的待遇,影响团队内部合作,降低高管努力程度。同时,我国传统文化中存在着“不患寡而患不均”的思想,相比西方国家来说,可能更加重视组织内部公平,导致薪酬差距更容易产生负面影响。基于此角度,本文认为薪酬差距可能不利于企业研发投入的增加。
为了探究高管团队薪酬差距对企业研发投入的影响,本文利用2007~2015年我国A股上市公司数据进行实证检验。结果发现,CEO与其他高管的薪酬差距越大,企业研发投入越多,在控制内生性问题后结果仍然稳健,有力地支撑了锦标赛理论。同时,在进一步研究中,本文还发现了以下三个结果:(1)当股权集中度较低时薪酬差距与研发投入显著正相关,而股权集中度较高时薪酬差距激励作用不明显;(2)当公司成长性(即托宾Q值)较低时,薪酬差距的激励作用不明显,而当成长性较高时,薪酬差距能够激励高管投入更多的研发;(3)相比来自内部继任的CEO,当CEO为外部继任时,薪酬差距的激励作用较弱,因为即使其他高管表现很出色,其拿到晋升激励的概率也会更低。
根据测量出的合缸洼窝中心的变形量,即得到了汽封间隙修正量。参考修前测量的汽封间隙,根据制造厂提供的汽封间隙标准,计算出调整量,半缸初调,全实缸检查、验收。
社会比较理论的支持者认为,薪酬差距会导致高管在比较中感受到不公平,继而可能工作懈怠,甚至对其他高管产生嫉妒心理,影响团队决策效率和有效性。Bushee(1998)的研究表明,不同层级高管之间的薪酬差距过大会使部分高管认为受到不公正的待遇,影响团队内部合作,降低高管努力程度。而且,团队成员决策时会倾向于依据各自偏好而进行次优决策。由于研发投入会影响短期业绩,在这种情况下会体现为集体决策短视,研发项目更容易夭折。同时,我国传统文化中存在着“不患寡而患不均”的思想,相比西方国家来说,可能更加重视组织内部公平,导致薪酬差距更容易产生负面影响。根据上述分析,本文认为薪酬差距不利于企业研发投入的增加,因此提出假设:
二、文献综述与假说发展
(一)薪酬差距有关理论与研究
关于薪酬差距的研究主要基于两种理论:锦标赛理论和社会比较理论。其中,锦标赛理论认为,薪酬差距越大,对低层级高管的激励作用越大,有利于企业发展;社会比较理论认为,薪酬差距越大,低层级高管感受的不公平程度越大,不利于企业发展。
本文运用LTCC技术设计了一款较低频段高性能的带通滤波器。如果用分布式结构设计,在较长波长情况下滤波器会占用很大的体积,而全集总结构所用的元器件数较多则对滤波器通带性能影响较大。因此本文将集总LC谐振级与分布式耦合结构相结合来进行设计。滤波器的具体指标如下:中心频率880MHz,带宽160MHz,通带插入损耗小于2dB,驻波比优于1.2,带外抑制≥25dB(0~700MHz, 1.1GHz~2GHz)。通过引入交叉耦合,带外衰减得到了很大的提高,最终产品尺寸为4.5mm×4mm×1.5mm。
研发投入具有如下三个特点:需要大量的资金支持与人力资源;具有长期效应;伴随着无法被完全分散的风险,可能导致失败。这些特点导致研发投入可能对企业短期绩效产生负面影响,而高管薪酬往往与短期绩效相关,出于自身利益考虑,高管进行研发投入的积极性就会降低。为了克服这一问题,可以通过薪酬安排对高管团队进行激励,调整高管对研发投入决策的态度(陈胜蓝,2001;康志勇,2013)。
此外,还有学者研究薪酬差距与风险承担水平之间的关系。Goel(2008)通过理论模型的推导分析后认为,薪酬差距能够提高公司高管的风险承担水平。Kini(2012)基于该模型实证检验了薪酬差距与风险承担之间的正相关关系。另外,薪酬差距还能够提高人力资源管理水平。Bishop(1987)进一步指出薪酬差距的积极作用,不仅包括激励管理者,同时还能够吸引更好的人才以及降低优秀管理者寻找工作的成本。当薪酬差距过小时,使得高水平工作、高业务能力和较高的业绩产出得不到合适补偿,会影响高管积极性,不利于企业长期发展(Milkovich和Newman,1996)。
2.社会比较理论及相关研究。相比于锦标赛理论重视发挥竞争的作用,社会比较理论则主要强调公平的价值,该理论主要包括三个递进发展的分支:Festinger(1954)提出的社会比较理论认为,个体在缺乏客观衡量标准的情况下,往往会利用他人作为比较的尺度,来进行自我评价;Martin(1981)进一步将其应用到企业环境中,提出了相对剥削理论,认为企业高管倾向于以同级或相似岗位的同事薪酬作为比较基准,若薪酬差距较大,则产生一种受剥削的感觉,从而降低工作积极性,削弱高管团队凝聚力;Milgrom和Roberts(1988)提出的组织政治理论则认为,薪酬差距的扩大可能会加剧高管团队成员之间的竞争,甚至增加下属从事组织政治活动的可能性。因此,当薪酬差距较大时,企业高管会以减少团队合作、挑起恶性竞争等手段来减少上级获得的正确信息,导致企业的利益受到损害。
李大钊指出:“宗教是向人们宣传廉价的妥协性的东西,它妨碍彻底探求真理的精神,是人类进步的巨大障碍。”[1]556众所周知,西方国家通过封建教会势力在思想上控制国家政权。以1840年鸦片战争为开端,帝国主义国家不仅通过武力形式侵略我国,并以其宗教或其他形式的意识形态对中国国民进行洗脑教育,至目前为止,从未放弃过在意识形态上对我国的侵略图谋。这不仅是对我国传统文化的侵蚀,更是对国家政权的威胁。
根据社会比较理论,团队内部薪酬差距加大会降低团队成员的薪酬满意度,导致消极怠工,不利于团队公平性,损害企业绩效。O’Reilly等(1988)指出高管往往通过团队内部比较来确认自己的薪酬水平,完成自我评价。这种自我评价包含着高管个人的主观愿望,当薪酬差距过大,这种比较无法令高管满足,就会影响工作积极性,进而降低企业绩效。Siegel和Hambrick(1996)的研究表明,当团队间薪酬差距过大时,高管会采取利己的措施,导致高管薪酬差距与企业价值负相关。张正堂(2008)发现高管团队薪酬差距对组织未来绩效有显著负向影响,但高管与员工之间薪酬差距对未来绩效无显著影响。此外,薪酬差距还会影响企业的投资效率和盈余管理。黎文靖和胡玉明(2012)的研究表明,内部薪酬差距会抑制企业投资效率。杨志强和王华(2014)发现,高管团队内部相对薪酬差距和绝对薪酬差距的增大,都会提高企业的盈余管理程度。
(二)假说发展
1.锦标赛理论及相关研究。Lazear和Rosen(1981)认为,企业高管之间就如进行一场比赛,取得不同成绩的人员会获得不同的“奖励”(即薪酬),成绩越好则薪酬水平越高,薪酬差距能够激励高管勤勉工作。因此,锦标赛型的薪酬激励方案能够实现企业业绩的提高。Rosen(1986)认为在连续锦标赛模式中,处于CEO之下的高管不仅会获得以业绩为基础的激励,而且还有CEO晋升激励。根据锦标赛理论,薪酬差距越大,企业业绩越好,而大量的研究也证实了该理论。例如,Lambert和Wright(1993)将企业高级管理人员划分为CEO、VP(副总经理)、区域经理和生产经理,他们发现随着管理人员级别的提高,级别之间的薪酬差距不断扩大,而且高管薪酬差距和业绩之间呈正相关关系;Eriksson(1999)借助问卷调查的方式进行高管的认定与划分,研究发现参与竞赛的高管人数越多,高管间的薪酬差距就越大,同时检验了薪酬差距对企业绩效的正向作用;Connelly等(2014)的结果表明内部薪酬差距能够在短期内发挥正向激励作用,但这种效应也会很快消失,还会在随后的经营期内引发盈余管理等不利现象。国内有关研究也支持锦标赛理论,即薪酬差距能够促进企业业绩提高,比如林浚清等(2003)、鲁海帆(2007)、周权雄和朱卫平(2010)以及刘春和孙亮(2010)等。
策略五:引导家长学习一些与幼儿拉近关系的技巧,如身体接触、语言鼓励、送礼物等,融洽教学氛围,增强助教效果。
锦标赛理论认为,薪酬差距是竞赛优胜者的额外奖赏,即一旦某个成员获得提升,他就能获得更高水平的薪酬。因此,扩大薪酬差距可以激励高管团队成员寻求晋升,一方面高管会表现得更加勤勉努力工作,另一方面高管更愿意承担风险,比如R& D投入,获得更高的业绩。Goel(2008)对锦标赛过程中高管的策略进行了解释:假设高管薪酬与项目产出有关,最初所有高管选择风险相同的项目,那么晋升为CEO的概率相同,即获得相同的薪酬;部分高管选择尝试更高风险的项目,其有可能获得更高的产出,从而提升自己获胜的概率;在均衡的情况下,所有参赛者都会提升自己风险水平,最终企业整体风险水平提高。而研发投资是企业风险项目的重要组成部分,具有高投入、高风险与高回报的特质。Kini(2012)利用现金流波动性与股票回报率的标准差来衡量企业风险,检验了薪酬差距的扩大有利于提高企业的风险承担水平。根据上述分析,本文认为薪酬差距能够促进企业研发投入的增加,因此提出假设:
根据社会比较理论,个人有必要评估个人观点或能力,在评估时他会选择具有相似态度或能力的人(Goodman,1974)。一方面,由于个人业绩难以明确界定(March,1984),薪酬委员会在制定薪酬时会考虑其他高管薪酬(O’Reilly等,1988),而高管也会与同行业相似职位的高管薪酬对比。王嘉歆等(2016)发现,薪酬外部不公平易引发高管“嫉妒”心理,导致其寻求替代性补偿激励而增加非效率投资。另一方面,个人会将自我同他人对比以获得自我评价(Festinger,1954),比较的内容包括能力、观点、情绪、身体健康状况等(朱苏丽,2007),自然也包括薪酬。Goel(2008)认为,薪酬比较会导致薪酬较低者心情失落,并对较高者产生排斥甚至敌对的心理状态。Cohn等(2014)通过实验研究检验当个人薪酬或同事薪酬降低时社会比较如何影响工人努力程度,研究发现:(1)同时降低小组成员薪酬,绩效下降;(2)当只有一个工人降薪时,其绩效下降程度是小组成员同时降薪的两倍还多,这表明社会比较会影响工人努力程度。
H1a:在其他条件相同情况下,高管团队内部的薪酬差距越大,企业研发投入强度越大。
其中,Cu为不均匀系数;D0为平均孔隙直径(mm),D0=0.25×d20;d20为粒径累积百分含量达到20%时对应的颗粒直径(mm);d3为粒径累积百分含量达3%时对应的颗粒直径(mm);d5为粒径累积百分含量达5%时对应的颗粒直径(mm)。
本文其他部分安排如下:第二部分为文献综述与假说发展;第三部分为研究设计;第四部分为实证结果;第五部分为结论与政策建议。
H1b:在其他条件相同情况下,高管团队内部的薪酬差距越小,企业研发投入强度越大。
绿色大豆的早期田间管理对绿色大豆的整体生长质量、产量和生产质量有着非常重要的影响。在田间管理过程中,要保证绿色大豆田苗木整齐、健康,并定期疏松土壤。只有这样,才能为绿色大豆的生产提供重要保证,保证绿色大豆的质量和总产量。
三、研究设计
(一)样本选择和数据来源
本文以2007~2015年我国A股上市公司为样本,研究高管薪酬差距对研发投入的影响。我国上市公司从2005年开始披露高管薪酬,但是由于2006年会计准则改革要求上市公司从2007年开始披露公司的研发费用,因此样本从2007年开始选择。样本筛选情况如下:(1)剔除ST、*ST的观测值;(2)剔除金融类企业;(3)剔除CEO薪酬为0的观测值;(4)剔除数据缺失的观测值。最终获得11384个观测值。本文研究数据主要来自于CSMAR数据库,R&D数据来自WIND[注]R&D数据来自WIND数据库,本文将R&D缺失的数据补齐为0。数据库。
(二)变量与模型
1.研发投入强度。本文参考Kini(2012)的方法,用研发费用与总资产的比值来衡量研发投入强度,记为R&D。在稳健性检验中,本文还用研发费用与主营业务收入的比值来衡量研发投入强度。尽管我国从2007年开始要求上市公司披露研发费用,但是从描述性统计中我们可以发现至少有25%的上市公司没有研发费用。为了检验结果是否稳健,本文还剔除了R&D缺失的样本再重新检验。
2. 薪酬差距。虽然我国上市公司正在对高管进行股权激励,但是高管总体持股水平较低,零持股现象普遍,而且货币性薪酬比重较大(方军雄,2011)。因此,本文度量薪酬差距时使用货币性薪酬。以往研究中对于高管薪酬差距的衡量不同。例如,林浚清等(2003)将薪酬差距分为绝对薪酬差距和相对薪酬差距;张正堂(2008)用CEO薪酬与其他高管平均薪酬的差作为薪酬差距。本文参考Kale等(2009)的做法,将CEO薪酬与副总薪酬的均值之差的自然对数作为薪酬差距,记为Gap1;将CEO薪酬与副总薪酬的中位数之差的自然对数作为薪酬差距,记为Gap2。
3.其余变量。本文选择以下变量作为控制变量:(1)公司规模Size,等于总资产的自然对数;(2)资产负债率Lev,等于总负债/总资产;(3)总资产周转率ROA,等于净利润/总资产;(4)销售收入增长率Growth,等于(当年营业收入-上一年营业收入)/上一年营业收入;(5)托宾Q值TobinQ,等于总市值/总资产;(6)是否亏损Loss,净利润为负为1,否则为0;(7)上市年限Age,等于上市年限的自然对数;(8)两职合一Dual,若董事长兼职CEO则为1,否则为0;(9)董事会规模Boardsize;(10)独立董事比例Indd,等于独立董事人数/董事会总人数;(11)行业虚拟变量Industry;(12)年度虚拟变量Year。
在整条链中,企业的数量众多,分层情况复杂。除了核心企业、一二级商户外,供应链上还有需要规模更小的企业。每家公司都有自己的商业运营系统,作为企业准入判断和信息平台集合的企业也难以全面的掌握和了解信息,获取信息成本较高。
为了检验假设,本文构建模型(1)和模型(2),同时控制了行业年度,并对行业和年度两个维度进行聚类分析。具体如下:
R&Di,t=β0+β1Gap1i,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4ROAi,t+β5Growthi,t+β6TobinQi,t
+β7Lossi,t+β8Agei,t+β9Duali,t+β10Boardsizei,t+β11Inddi,t+∑Industry
2. 2SLS估计。内生性问题还包括遗漏变量,本文加入的行业和年度固定效应能够在一定程度上缓解遗漏变量问题。但是Wooldridge(2002)认为固定效应无法解决遗漏变量随时间变化的情况,而遗漏变量会导致估计不一致。因此,为了捕捉随时间变化的遗漏变量(如管理层能力),本文采用2SLS估计方法。借鉴Kini(2012)选择副总人数(Num_VP)和行业内总薪酬中值的自然对数(Ind.Pay)作为外生工具变量,在控制了内生性之后,本文的结果仍然是稳健的。
+∑Year+εi,t
(1)
R&Di,t=β0+β1Gap2i,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4ROAi,t+β5Growthi,t+β6TobinQi,t
+β7Lossi,t+β8Agei,t+β9Duali,t+β10Boardsizei,t+β11Inddi,t+∑Industry
+∑Year+εi,t
(2)
若两个模型中系数β1显著为正,则验证了假设H1a;若系数β1显著为负,则验证了假设H1b;若系数β1不显著,则说明薪酬差距对企业研发投入无显著影响。
四、实证结果
(一)描述性统计与相关性分析
各变量的描述性统计如表1所示。A股上市公司的研发投入强度R&D均值为0.012,最小值为0,最大值为0.079,说明我国企业的研发投入强度仍较低。薪酬差距Gap1和Gap2的均值分别为11.785和11.762,标准差分别为1.076和1.088。Size表示公司规模,其均值为21.921,标准差为1.202,说明不同公司之间的规模存在较大的差异。Lev为资产负债率,均值为0.448,标准差为0.208。Growth为营业收入增长率,表示公司成长性,均值为0.166,说明至少有1/4的国有上市公司成长性较差,这可能与规模效应有关。TobinQ的均值为2.111,标准差为1.785,说明我国上市公司的成长水平差别较大。Loss的均值为0.011,表示有1.1%的上市公司出现亏损的情况。Dual表示董事长和CEO是否两职合一,均值为0.223,说明有22.3%的上市公司董事长和CEO两职合一。Boardsize为董事会规模,均值为8.970,最小值为3,最大值为18。
表1描述性统计
![width=610,height=416,dpi=110](https://qkk.lw71.com/uploads/image/2018/02/b950cb82f286530738fbe7c7646923fb.png)
变量变量数量平均值标准差最小值中位数最大值R&D113840.0120.0160.0000.0050.079Gap11138411.7851.0768.79511.79914.507Gap21138411.7621.0888.73211.77214.505Size1138421.9211.20219.73921.75325.652Lev113840.4480.2080.0480.4520.870ROA113840.0420.049-0.1350.0370.195Growth113840.1660.336-0.5100.1191.767TobinQ113842.1111.7850.2071.6009.950Loss113840.0110.1050.0000.0001.000Age113842.0720.7610.0002.3033.091Dual113840.2230.4160.0000.0001.000Boardsize113848.9701.7963.0009.00018.000Indd113840.3680.0540.0910.3330.800
相关性分析见表2,大部分系数都比较小,说明共线性问题不严重。Gap1和Gap2在1%水平上显著正相关,且相关系数为0.962,说明两者能够较好地替代彼此,因为两个变量不同时在回归模型中,故不存在共线性问题。R&D和Gap1、Gap2都在1%水平上显著相关,初步检验了假设H1a。
表2Pearson相关系数表
![width=610,height=281,dpi=110](https://qkk.lw71.com/uploads/image/2018/02/a2d8591046e954c42a609185ca126ffc.png)
变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(1)R&D1.000(2)Gap10.092***1.000(3)Gap20.097***0.962***1.000(4)Size-0.187***0.238***0.229***1.000(5)Lev-0.315***0.002-0.0030.476***1.000(6)ROA0.180***0.190***0.188***-0.010-0.394***1.000(7)Growth0.023**0.042***0.036***0.050***0.048***0.241***1.000(8)TobinQ0.255***-0.0020.001-0.457***-0.461***0.332***0.084***1.000(9)Loss-0.044***-0.063***-0.059***0.0050.051***-0.241***-0.086***-0.023**1.000
说明:***表示1%的显著性水平,**表示5%的显著性水平,*表示10%的显著性水平。下文同。
(二)主回归结果
表3报告了薪酬差距对研发投入强度的影响,控制了年度和行业,同时对行业和年度两个层面进行聚类分析。Gap1与R&D在1%水平上显著正相关(系数为0.0007,t值为3.67),Gap2与R&D也在1%水平上显著正相关(系数为0.0007,t值为4.00)。该结果说明薪酬差距越大,对高管的激励作用越强,高管更倾向于投入更多的研发,验证了假设H1a。
表3薪酬差距对研发的影响 续表
![width=610,height=786,dpi=110](https://qkk.lw71.com/uploads/image/2018/02/eccffce0baa6fbc31c1d3118b915a227.png)
变量OLS系数(1)(2)Gap10.0007***(3.67)Gap20.0007***(4.00)Size-0.0006**-0.0006***(-2.45)(-2.51)Lev-0.0017-0.0017(-1.43)(-1.42)ROA0.0356***0.0354***(7.68)(7.65)Growth-0.0000-0.0000(-0.13)(-0.10)TobinQ0.0006***0.0006***(4.04)(4.04)Loss0.00100.0009(0.81)(0.79)Age-0.0026***-0.0026***(-8.73)(-8.75)Dual0.00050.0004(0.86)(0.81)Boardsize0.00020.0002(1.32)(1.32)Indd-0.0022-0.0021(-0.67)(-0.65)常数项0.00270.0023(0.49)(0.43)年度控制控制行业控制控制样本数1138411384调整的R20.4360.436
说明:同时对Year和Industry两个维度进行双维聚类分析,下文同。
(三)内生性问题
1.滞后一期。如果研发投入的效果较好时,公司更可能将功劳归功于CEO并给予CEO更高的奖励,进而导致更大的薪酬差距,即出现反向因果问题。为了解决反向因果问题,本文用滞后一期的薪酬差距作为解释变量,并按模型(1)和模型(2)回归,回归结果仍然一致。
结 合 W1、W2、W3及 3 个 子 系 统权重 w=[0.42,0.29,0.29], 利用公 式(1)求得相应的欧式贴近度,如图1。
3. GMM估计。由于存在任意异方差的情况,利用传统工具变量的2SLS方法也可能估计不充分,因此采用GMM估计的2SLS方法来获得更充分估计,仍然一致。
(四)稳健性检验
1.剔除R&D为0的观测值。从描述性统计中,可以发现至少有25%的公司的研发投入为0。本文剔除R&D为0的观测值后再进行回归,结果仍然一致。
2. R&D的替代变量。本文还采用其他学者的常用做法,用研发费用/营业收入来衡量研发投入强度。其中,Gap1和R&D在10%水平上显著正相关(系数为0.0008,t值为1.92),Gap2和R&D在5%水平上显著正相关(系数为0.0009,t值为2.26),与主回归结果仍然一致。
1)系统通过在运输车辆、公路沿线等地设置传感器节点等数据采集设备,为运输的果蔬绑定RFID 射频卡;建立了集成有线网络和无线传感网络的物联网系统,支持摄像头、通话器和RFID 等多种网络数据实时采集方式。
选定测试条件,在常温标准大气压下,将甲烷气体按照一定浓度数值充入标准气室内,利用上述数字锁相放大器提取的二次谐波和一次谐波的比值I2f/If与标准仪器测试的标准浓度值进行比对测量,即可求取甲烷气体谐波检测方法的工作曲线,标定步骤如图6所示。
3.薪酬差距的替代变量。本文选用张正堂(2008)的方法衡量薪酬差距,即CEO薪酬与其他高管薪酬的均值之差的自然对数(记为Gap3),CEO薪酬与其他高管薪酬的中值之差的自然对数(记为Gap4)。
(五)进一步研究
1.第一大股东持股比例分组结果。当股权高度集中时,大股东拥有足够的权力来监督管理层,甚至能够任免高管,而CEO往往拥有大股东背景。仅仅依靠自身的动机与能力,高管不一定能够保证获得晋升,在此情况下,高管获得晋升的通路受到阻碍,锦标赛理论不再适用(蒋荣等,2003;任海云,2010)。此时,薪酬差距的增大可能会让高管产生不满,降低团队协作与决策效率,从而导致研发投入水平的下降。另外,大股东会监督高管以避免过度进行高风险的投资,导致薪酬差距激励作用不明显。而当股权比较分散时,高管晋升更多地依赖于个人能力,主要体现为企业业绩的提高。在这种情况下,薪酬差距扩大能够起到激励作用,高管更有动机进行研发投入,而且高管对研发投入也拥有更大的自主权。基于此,本文提出猜测:当大股东持股比例较低时,薪酬差距能够促进企业研发投入的提高;当大股东持股比例较高时,薪酬差距对研发投入影响不显著。
为了检验股权集中度的影响作用,本文将第一大股东持股比例按每一年度分为高中低三组,按照模型(1)和模型(2)对低、高组子样本进行回归,结果如表4 Panel A所示。其中,列(1)和列(2)为第一大股东持股比例较低组的回归结果,薪酬差距与研发投入均在1%水平上显著正相关;列(3)和列(4)为第一大股东持股比例较高组的回归结果,薪酬差距与研发投入不显著相关。该结果说明,当股权集中度较低时,高管对研发投入拥有更大的自主权,而薪酬差距能够发挥更好的激励作用,导致高管提高的研发投入;当股权集中度较高时,大股东会监督高管以避免其过度增加研发投入,薪酬差距激励作用不明显。
结果表明,电子鼻传感器识别效应较好,可有效区分辣椒果实品种;负荷加载分析显示电子鼻传感器中对辣味最为敏感的3个传感器是:W5S、W1W和W2W;通过传感器W5S、W1W和W2W对辣椒果实响应值建立评价辣椒辣度的测定方法,并划分辣度区间,即:不辣(1~10)、微辣(10.1~20)、辣(20.1~50)、超级辣(50.1~70);应用该测定方法对产自11个辣椒加工基地的原料进行了检验,均能显著区分辣椒果实的辣度差异,说明此方法可为辣椒加工企业的辣度控制提供一种快速有效的检测方法。
2.托宾Q值分组结果。Baker等(1988)指出,晋升激励对企业的成长性具有一定的要求,高成长性的企业可以为员工创造更多的内部晋升机会,相当于企业提供了更多的比赛机会,增大了高管获得优胜者奖励的概率。本文认为,在成长性高的企业中,扩大高管薪酬差距能够提升企业研发投入强度。反之,对于成长性较低的企业而言,缺乏足够的上升途径与空间,相当于减少了获胜机会(康华等,2016)。高管即使提升自己风险承担水平,或者是更加努力工作,也不太可能获得晋升激励,因此高管没有动机去提升研发投入水平。基于上述分析,本文提出如下猜测:在成长性高的企业中,薪酬差距能够促进企业研发投入的提高;在成长性低的企业中,薪酬差距对研发投入的影响不显著。
为了检验公司成长性的影响,将托宾Q值按每一年度分为高中低三组,按照模型(1)和模型(2)对低、高组子样本进行回归,结果如表4 Panel B所示。其中,列(1)和列(2)为成长性较低组的回归结果,薪酬差距与研发投入不显著相关;列(3)和列(4)为成长性较高组的回归结果,薪酬差距与研发投入在1%水平上显著正相关。该结果说明,当公司成长性较低时,企业本身对研发的需求较低,薪酬差距的激励作用不明显;当公司成长性较高时,企业对研发的需求较高,薪酬差距能够激励高管提高的研发投入。
3. CEO继任类型分组结果。Kale 等(2009)认为,相比来自企业内部晋升的CEO,若CEO来自企业外部,则副总经理升职为CEO的概率会下降,因为企业更倾向于从外部聘请CEO而不是内部晋升。所以,当CEO为外部继任时,薪酬差距的激励作用较弱,因为即使其他高管表现很出色,其拿到晋升激励的概率也会更低。反之,当CEO为内部继任时,其他高管有更大的概率晋升为CEO,薪酬差距的激励作用较强。因此,本文认为,当CEO为内部继任时,薪酬差距能够促进企业研发投入的提高;当CEO为外部继任时,薪酬差距对研发投入的影响不显著。
为了检验CEO继任类型的影响,本文将样本分为CEO外部继任和CEO内部继任的子样本,并按照模型(1)和模型(2)分别回归,结果如表4 Panel C所示。其中,列(1)和列(2)为CEO外部继任的回归结果,薪酬差距与研发投入不显著相关;列(3)和列(4)为CEO内部继任的回归结果,薪酬差距与研发投入在1%水平上显著正相关。
大部分的高级英语教学仍然以基础英语为主,在完成基础英语授课之后才进行专业英语课程的学习,这一点导致英语专业授课时间在综合授课时间之中所占有的比重偏低,学生接触到的英语专业授课机会相对较少,另外还有一部分高职院校没有设置专业的英语课程。这是因为这一现实情况,许多学生在实践学习的过程中难以意识到英语的重要性,缺乏一定的学习热情。慕课的出现不仅能够打开学生英语学习的新大门,还能够为学生提供更多了解专业英语的机会以及平台,保证学生能够结合个人的实际情况选择不同的网络平台,了解最新的专业英语学习动态,有效地突破英语教学与所学专业脱钩的现象以及问题。
表4进一步研究的结果
![width=610,height=668,dpi=110](https://qkk.lw71.com/uploads/image/2018/02/b3aeaf0e9a2658e37cdc76a66a167433.png)
Panel A:进一步研究1:第一大股东持股比例分组第一大股东持股比例较低组第一大股东持股比例较高组(1)(2)(3)(4)Gap10.0012***0.0001(3.48)(0.38)Gap20.0012***0.0002(3.41)(0.76)控制变量控制控制控制控制年度控制控制控制控制行业控制控制控制控制样本数3791379137943794调整的R20.4780.4780.4540.454Panel B: 进一步研究2:第一大股东持股比例分组托宾Q值较低组托宾Q值较高组(1)(2)(3)(4)Gap10.00010.0012***(0.37)(3.05)Gap20.00020.0012***(1.02)(3.20)控制变量控制控制控制控制年度控制控制控制控制行业控制控制控制控制样本数3791379137943794调整的R20.3710.3710.4060.406
续表
![width=610,height=340,dpi=110](https://qkk.lw71.com/uploads/image/2018/02/7ab8d9823627d64bd3293eaa85f2dfeb.png)
Panel C: 进一步研究3:CEO继任类型分组CEO外部继任CEO内部继任(1)(2)(3)(4)Gap10.00060.0007***(1.33)(3.26)Gap20.00060.0007***(1.34)(3.57)控制变量控制控制控制控制年度控制控制控制控制行业控制控制控制控制样本数1581158198039803调整的R20.4510.4510.4350.435
五、结论与政策建议
本文通过2007~2015年我国A股上市公司数据,检验了高管团队薪酬差距对企业研发投入的影响。本文发现,CEO与其他高管的薪酬差距越大,企业研发投入越多,在控制内生性问题后结果仍然稳健,有力地支撑了锦标赛理论。同时,在进一步研究中,本文还发现了以下三个结果:(1)当股权集中度较低时薪酬差距与研发投入显著正相关,而股权集中度较高时薪酬差距激励作用不明显;(2)当公司成长性(即托宾Q值)较低时,薪酬差距的激励作用不明显,而当成长性较高时,薪酬差距能够激励高管提高研发投入;(3)相比来自内部继任的CEO,当CEO为外部继任时,薪酬差距的激励作用较弱,因为即使其他高管表现很出色,其拿到晋升激励的概率也会更低。
基于以上结论,本文认为我国上市公司需要从长远发展角度考虑,构建更加有效的管理层薪酬激励机制,以实现企业与高管利益的一致化。有效的薪酬机制应当合理安排高管薪酬结构,兼顾高管短期与长期的利益,激发高管的积极性,同时也应当合理制定高管团队内薪酬差距,本文的研究表明,基于锦标赛理论的薪酬安排能够激励高管努力工作,积极开展研发活动,因此上市公司应在不影响团队协作的前提下,适度拉大高级管理人员之间的薪酬差距,提高高管的积极性,从而有助于提升公司效益。另外锦标赛理论的适用也依赖于公司的股权集中度、成长性和CEO继任模式,在设计完善薪酬制度时也应该考虑企业的具体情况,而不是一味地拉大薪酬。
陈胜蓝.2011.信息技术公司研发投入与高管薪酬激励研究.科研管理,9:55—62。
方军雄.2011.高管权力与企业薪酬变动的非对称性.经济研究,4:107—120。
蒋荣,刘星.2010.控制权私利、公司业绩与CEO变更——兼评上市公司内部治理机制的效率.财经研究,10:133—143。
康志勇.2013.融资约束、政府支持与中国本土企业研发投入.南开管理评论,16:61—70。
黎文靖,胡玉明.2012.国企内部薪酬差距激励了谁?经济研究,12:125—136。
林浚清,黄祖辉,孙永祥.2003.高管团队内薪酬差距、公司绩效和治理结构.经济研究,4:31—40。
刘春,孙亮.2010.薪酬差距与企业绩效:来自国企上市公司的经验证据.南开管理评论,2:30—39。
鲁海帆.2007.高管团队内部货币薪酬差距与公司业绩关系研究——来自中国A股市场的经验证据.南方经济,4:34—44。
任海云.2010.股权结构与企业R& D投入关系的实证研究——基于A股制造业上市公司的数据分析.中国软科学,5:126—135。
王嘉歆,黄国良,高燕燕.2016.薪酬外部不公平性与非效率投资——基于社会比较理论的解释和经验证据.财经论丛(浙江财经大学学报),2:63—71。
杨志强,王华.2014.公司内部薪酬差距、股权集中度与盈余管理行为——基于高管团队内和高管与员工之间薪酬的比较分析.会计研究,6:57—65。
张正堂.2008.企业内部薪酬差距对组织未来绩效影响的实证研究.会计研究,9:81—87。
周权雄,朱卫平.2010.国企锦标赛激励效应与制约因素研究.经济学(季刊),2:571—596。
朱苏丽.2007.社会比较对薪酬不公平感的心理作用机制.武汉理工大学学报(信息与管理工程版),8:145—148。
Baker, G. P., M. C. Jensen, &K. J. Murphy. 1988. Compensation and incentives: practice vs. theory. The Journal of Finance, 43(3): 593-616.
Bishop, J. 1987. The recognition and reward of employee performance. Journal of Labor Economics, 5(4): 36-56.
Bushee, B. J. 1998. The influence of institutional investors on myopic R& D investment behavior. Accounting Review, 73(3): 305-333.
Cohn, A., E. Fehr, B.Herrmann, &F. Schneider. 2014. Social comparison and effort provision: evidence from a field experiment. Journal of the European Economic Association, 12(4): 877-898.
Connelly, B. L., L. Tihanyi, T. R. Crook, &K. A. Gangloff. 2013. Tournament theory: thirty years of contests and competitions. Journal of Management, 40(1): 16-47.
Eriksson, T. 1999. Executive compensation and tournament theory: empirical tests on Danish data. Journal of Labor Economics, 17(2): 262-280.
Festinger, L. 1954. A theory of social comparison processes. Human Relations, 7(7): 117-140.
Goel, A. M., &A. V. Thakor. 2008. Overconfidence, CEO selection, and corporate governance. The Journal of Finance, 63(6): 2737-2784.
Goodman, P. S. 1974. An examination of referents used in the evaluation of pay. Organizational Behavior &Human Performance, 12(2): 170-195.
Kale, J. R., E. Reis, &A.Venkateswaran. 2009. Rank-order tournaments and incentive alignment: the effect on firm performance. The Journal of Finance, 64(3): 1479-1512.
Kini, O., &R. Williams. 2012. Tournament incentives, firm risk, and corporate policies. Journal of Financial Economics, 103(2): 350-376.
Lambert, R. A., &K. Weigelt.1993. The structure of organizational incentives. Administrative Science Quarterly, 38(3): 438-461.
Lazear, E. P., &S. Rosen. 1981. Rank-order tournaments as optimum labor contracts. Journal of Political Economy, 89(5): 841-864.
March, J. G. 1984. Notes on ambiguity and executive compensation. Scandinavian Journal of Management Studies, 1(1): 53-64.
Martin, J. 1981. Relative deprivation: a theory of distributive injustice for an era of shrinking resources. Research in Organizational Behavior, 53-107.
Milgrom, P., &J. Roberts. 1988. An economic approach to influence activities in organizations. American Journal of Sociology, 94(94): 154-179.
Milkovich, G., &J. M. Newman. 1996. Compensation (5th ed.), Homewood, IL: Irwin.
O’Reilly, C. A., B. G. Main., &G. S. Crystal. 1988. CEO compensation as tournament and social comparison: a tale of two theories. Administrative Science Quarterly, 33(2): 257-274.
Rosen, S. 1986. Prizes and incentives in elimination tournaments. American Economic Review, 76(4): 701-715.
Siegel, P. A., &D. C.Hambrick. 1996. Business strategy and the social psychology of top management teams. Advances in Strategic Management, 13(13), 91-119.
Wooldridge, J. M. 2002. Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data. Cambridge: MIT Press.