高管垂直薪酬差距与企业违规——基于经济发展水平的调节效应.pdf
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1、1107高管垂直薪酬差距与企业违规基于经济发展水平的调节效应吴婧(华东交通大学经济管理学院,江西南昌3 3 0 0 13)摘要:以2 0 10 一2 0 2 0 年沪深A股上市企业为样本,从代理理论和锦标赛理论角度出发,实证检验高管垂直薪酬差距与企业违规行为之间的关系,研究发现:企业中高管薪酬差距过大,会产生负面激励效果,管理层出于自利和晋升动机,采取忽视风险的行为,让企业陷入违规风险之中,对信息披露类与经营类违规的影响显著,这种影响在国有企业中不甚明显。企业所在地区的经济发展水平能调节两者的关系,监管机构对落后地区上市公司的监管力度相对较弱,经济发展水平高的地区监管和处罚力度更强,可以抑制高
2、管薪酬差距带来的企业违规倾向。关键词:锦标赛理论;高管垂直薪酬差距;企业违规行为;经济发展水平中图分类号:F272.92;F2 7 2.9 1DOl:10.3969/j.issn.2096-0808.2023.29.021文献标志码:A文章编号:2 0 9 6-0 8 0 8(2 0 2 3)2 9-0 10 7-0 7降低企业内部团结合作的效率,导致管理层出现机会主义行引言为,削弱公司治理。有不少学者探究了高管薪酬、管理层股20世纪以来,以公司制为主的现代化股份制企业的公司票期权激励等因素对股价操纵、盈余管理等的影响 5-6,现有内部治理模式,逐步转向所有权与经营权分离的模式,股东对关于薪酬
3、差距的研究大多数是研究高管行为的层面,少有研代理人行为无法达到绝对控制。委托-代理理论表明,由于信究涉及高管薪酬差距和企业不正当行为之间的关系。息的不对称性和出于自我寻利的动机,代理人往往由于追逐个本文基于代理理论和锦标赛理论,探讨高管垂直薪酬差人私利的行为而损害委托人的利益。2 0 10 年以来,已有将近距对企业管理层管理行为和公司治理的负面激励效应,即企30%的上市公司因企业违规行为而受到监管机关的处罚。违规业内存在的高管垂直薪酬差距是否会影响企业违规行为。实行为被公告后,企业产生负面声誉,进而企业遭受严重经济损证结果表明:企业内存在的高管垂直薪酬差距水平加大,会失,通过信号传递效应,造成
4、了企业的信用风险和信息风险增产生负面激励效果,管理层出于晋升动机,为了提高企业加,企业的融资约束增加,银行贷款的限制增加,成本也有所绩效与收益,采取忽视风险的行为,让企业陷入违规风险上升,被赋予的商业信用额度减少 2,降低了企业与下游采之中,对信息披露类违规的影响更为显著。而由于企业性购商的讨价还价能力,对企业现金流能力造成损害 3 等一系质的不同,国企与非国有企业的晋升机制不同,且在社会列负面影响。管理层行为直接影响着企业行为,而高管间垂直中承担的角色和责任不同,这抑制了锦标赛机制发挥作用薪酬差距是影响管理层行为的重要原因。的机会,因此,高管薪酬差距在国企中产生的影响不甚明最优契约理论认为,
5、高管薪酬设计可以解决委托人和代显。本文研究企业中存在的高管团队薪酬差距与企业违规理人之间的利益冲突问题。现代企业常利用高管报酬设计实行为之间的关系,并考虑我国各地区经济发展不平衡的现现企业内部治理机制,有效的薪酬激励制度能够在某种程度实情况,从不同类型企业主体、不同地区经济发展水平的上实现管理者和所有者利益的一致。锦标赛理论认为,企业角度,研究对二者之间关系的调节效应的影响,以期望研薪酬制度中,薪酬差距的正面激励效应对企业管理层的管理究结果对高管薪酬差距和锦标赛理论的相关研究做到有益补和治理行为更具影响作用 4。然而,“不公平”的薪酬结构会充,同时希望在实践中,对公司在治理预防和抑制企业违规收
6、稿日期:2 0 2 3-0 4-0 1作者简介:吴婧(19 9 2 一),女,会计师,硕士研究生,研究方向:公司治理。108管理方略1Management plan行为方面具有一定作用。一、理论分析与研究假设(一)高管薪酬差距与企业违规行为根据锦标赛理论,高管薪酬差距越大,管理层的晋升愿望和动机越强烈7,出于自利动机承担高风险项目,以增加其成为下一任CEO的可能性 8。因此,高管可能会为了职位晋升的机会而掩盖企业存在的问题。Shi等(2 0 16)9 的实证研究发现,企业过大的高管薪酬差距的存在可能刺激高管基于晋升动机,采取“消极努力”行为,出于自利而做出违反股东意愿的决策或损害股东利益的行为
7、。例如,刻意遗漏或推迟披露企业负面信息、虚构利润、虚列财务数据、参与于企业利益的组织等,构成了企业舞弊者的行为动机。我国学者也提出了薪酬差距的负面影响,高管团队薪酬差距加大,管理层为寻求更优异的业绩和晋升机会而提升企业承担风险水平,追求风险【1-1,内部薪酬差距的扩大会诱发高管进行盈余管理操纵12,降低公司真实盈余管理水平 13。这些研究都表明,巨大的薪酬差距意味着管理层一旦晋升成功,将会获取巨额收益,管理层在面对潜在巨额诱惑时,有意漠视风险,可能导致企业出现更多违规决策。基于以上分析,提出如下假设。H1:企业内部高管垂直薪酬差距越大,企业违规倾向越高。(二)企业所在地区经济发展水平的影响随着
8、对外开放不断深人,我国区域经济发展有失均衡的问题日渐显现,在此背景下,监管机构对落后地区的监管力度相对较弱,企业从低经济发展水平地区到高经济发展地区,企业受处罚程度概率显著提高14,在经济发达地区,法制建设水平也相对较好,要求企业在经营决策上更加稳健,财务报告的稳健性更强,信息透明度更高,可以更好地保护投资者和利益相关者的权利和利益 15。在经济发展水平高的地区,市场和政府对企业的监督变得更为严格,处罚力度更大,企业内部控制质量提高,管理层施行违规行为的难度和被发现的概率加大,违规行为更可能被发现和处罚。基于此,提出假设。H2:企业所在地区经济发展水平负向影响高管垂直薪酬差距与实施违规行为的关
9、系,削弱了高管薪酬差距带来的企业违规倾向。(三)企业所有制性质的影响对于不同产权性质企业而言,国有企业的经营目标显然与非国企不同,并且在公司治理方面也存在显著差异。国企不单是一个市场上的经济主体,它还承担着国家对于宏观经济调控和微观经济调控的角色,所以,利润最大化并不是国企的唯一目标。由于国企在社会中担任的角色,国企的管理层在企业经营时,并不能只考虑企业的利润,还要考虑企业担任的社会责任,实现社会福利最大化。其次,国企的监管和审计制度完善,政府监管部门监管严格,高管操纵违规行为被发现的风险很大 16。而非国有企业的首要目标则是追求企业利润、价值最大化,非国企高管薪酬与企业绩效更密切关联,因而高
10、管大概率会为了获得更高的薪酬而做出损害股东的行为。此外,国企薪酬制度改革,国企高管的薪酬上限受到限制,相较于提高企业绩效,国企管理层会更加注重政治任务的考核结果和职位晋升17。因此,国企里即使存在薪酬差距,它的影响效果也会显著低于非国有企业。基于此,提出假设。H3:在非国有企业,企业存在的高管垂直薪酬差距对企业违规行为的影响更为明显。二、研究设计(一)样本选择与数据来源本文数据使用国泰安(CSMAR)数据库,选取2 0 10 一2020年沪深两市A股的上市企业数据为样本,并且做出以下处理:按照2 0 12 年证监会行业分类标准剔除金融保险类上市公司、剔除ST和*ST上市公司,并剔除存在数据缺失
11、和异常的样本,最终得到2 8 7 3 2 个样本,涉及3 7 8 1家公司,形成面板数据。被公告的企业违规情况如表1所示,违规企业数量连年上涨,2 0 2 0 年已有48 5 家企业被证监会或监管机构公告违规行为,违规1 2 次的企业最多,占比5 3%。近10 年来我国上市公司违规手段种类众多,如图1所示,主要包括:推迟披露、重大遗漏、虚假记载(误导性陈述),占比7 0%以上,这些是主要违规手段,而虚列资产、操纵股价、欺诈上市的违规手段使用比例较少,合计少于1%。对变量进行上下1%的Winsorize处理,排除极端异常值对实证结果的影响,数据处理软件为Stata.15和Excel。表1企业违规
12、情况A:按年份统计年份201020112012201320142015201620172企业数量/个18262043215221962293246827202979305733043694违规企业数量51101218213200298366334424430485个占比/%2.794.94110.1339.708.7212.0713.4611.2113.8713.0113.13B:按违规次数统计违规次数/次12345678观测样本数/个848404210116431572占比/%27.1825.9020.1914.876.892018201920202.881.570.51商业观察2 0 2
13、3 年10 月中第9 卷第2 9 期11090%洁等(2 0 2 2)2 3 的做法结合本文研究,加入公司内部治理层面0%1%2%3%3%4%5%8%20%(二)变量选取与界定1.被解释变量本文选取“违规行为”(VIO)作为被解释变量,借鉴卡纳等【18 的研究,将企业是否发生违规行为作为虚拟变量,当公司在该年度发生违规行为被监管机构公告或处罚时取值为1,否则为0。进一步参考张学志等(2 0 2 2)19 的研究,将违规类型区分为信息披露违规(FinVIO)、经营违规(OperVIO)和交易违规(PerVIO)三类,由于企业可能存在多种类违规行为,对违规类型同时虚拟赋值。如表2 所示。表2 违规
14、类型分类违规分类信息披露违规经营违规(OperVIO)(FinVIO)欺诈上市、出资违虚构利润、虚列资产、虚假记载(误导规、擅自改变资金用途、占用公司资产、性陈述)推迟披露、内幕交易、违规买卖违规内容违规担保、偷税、逃重大遗漏、披露不实避追缴欠税、骗取出(其它)一般会计处口退税、抗税、未缴理不当、其他或少缴税款(欠税)2.解释变量本文选取“高管垂直薪酬差距”(GAP)作为解释变量,统计的高管薪酬仅限货币薪酬,不包含股权激励部分,是晋升之后可预期达到的,薪酬差距带来的晋升激励动机。参考章琳一等(2 0 2 1)【2 0】的计算方法,使用CEO薪酬-其他高管(不包括董事长、CEO)的平均薪酬,采用
15、自然对数形式表示高管垂直薪酬差距。在稳健性检验中,参考石晶等(2 0 2 1)2 1方法,使用CEO薪酬与前三名高管薪酬总额差异的自然对数。3.调节变量本文选取“地区经济发展水平”(CiGDP)和“企业产权性质”作为调节变量。采用企业所在地市的国内生产总值进行对数化处理,来衡量企业所在地区经济发展水平。对于企业产权性质,根据是否为国有企业设置虚拟变量,国有企业记为1,否则为0。4.控制变量本文参考杨洁飞等(2 0 2 2)17、李咏梅等(2 0 2 2)2】和胡推迟披露重大遗漏0%虚假记载(误导性陈述)一般会计处理不当披露不实(其他)33%占用公司资产违规担保虚构利润擅自改变资金用途违规买卖股
16、票虚列资产21%操纵股价欺诈上市图1企业违规行为类型交易违规(PerVIO)股票、操纵股价和企业财务层面的控制变量,包括企业规模(size)、资产负债率(le)、营业收入增长率(Growth)、净资产收益率(ROE)、股权集中度(Top1)和两权分离度(SEPE)。本文上述主要变量定义如表3 所示。表3 变量定义表变量类型变量名称变量代码企业违规行为虚拟变量,在该年发生违规行为被公VIO告或处罚时取值为1,否则为0虚拟变量,存在信息披露违规时取值信息披露违规FinVIO被解释变量虚拟变量,存在经营违规时取值为1,经营违规OperVIO虚拟变量,存在交易违规时取值为1,交易违规PerVIO高管垂
17、直薪酬差解释变量GAPCEO薪酬-其他高管的平均薪酬,取自距然对数地区经济发展水企业所在地市的国内生产总值取对数CIGDP平调节变量企业产权性质SOE企业规模Size营业收人增长率Growth控制变量净资产收益率ROE资产负债率Lev股权集中度Topl两权分离度SEPE(三)模型构建为了研究企业存在的高管垂直薪酬差距对于企业违规行为的影响,本文构建如下基准回归模型:VIO,=o+,CAP,+E,Controls+入,+u,+8u o为进一步研究高管垂直薪酬差距对哪类企业违规更为显著,在模型(1)的基础上对违规行为进行违规分类(替换为FinVIO、O p e r VIO、Pe r VIO)回归。
18、为了研究数字化转型对高管垂直薪酬差距对于企业违规行为的调节效应,构建以下回归模型:VIO,=+B,GAP,+,GAP,CiGDP,+Z,B,Controls+入,+,+8u o(2)再以“企业产权性质”(SOE)变量构建分组回归模型。三、实证结果分析(一)描述性分析表4为本文描述性统计,表5 为分组(企业是否违规)描述性统计,以展示违规企业和非违规企业的差别。违规企业分组中高管垂直薪酬差距(GAP)均值为12.49,略高于非违规企业均值,呈现出薪酬差距的负面激励效应。调节变量地区经济发展水平(CiGDP)违规企业均值为8.8 0,低于非违规企指标解释为1,否则为0否则为0否则为。化处理虚拟变量
19、,国有企业记为1,非国有企业记为0企业总资产的自然对数企业发展能力,企业本期营业收人增长率企业净利润/净资产企业总负债/总资产企业第一大股东持股数/总股数企业所有权与控制权的分离程度(1)110l管理方略 I Management plan业,说明在地区经济发展水平高的地区企业违规更少。此外,违规企业组还表现出更小的企业规模、更低的股权集中度、两权分离度和更多的非国有企业,这符合认知的常理,也和前文的理论分析相符。变量样本量均值VIO28732FinVIO28732OperVIO28 732PerVIO28732GAP28732CiGDP28732Lev28731ROE28732Size287
20、31Growth25312GAP28732Topl28732SOE28732SEPE28732变量VIOVIO1GAP0.014*CiCDP-0.026*Lev0.105*ROE-0.174*Size-0.016*Growth0.002Topl-0.097*SEPE-0.018*SOE-0.051*注:*、*、*分别代表在10%,5%和1%水平上显著。(三)回归结果分析1.高管垂直薪酬差距影响上市公司违规行为的检验结果表7 为本文模型(1)的回归结果,列(1)结果显示,高管垂直薪酬差距与企业违规行为(VIO)间相关系数为0.0 14,在1%水平上显著正相关。说明,高管垂直薪酬差距越大,企业违规
21、倾向越高,假设H1得到验证。列(2)一(4)表明,高管垂直薪酬差距对信息披露违规、经营违规显著,对交易违规的影响并不显著。表5 分组描述性统计非违规企业变量样本量均值标准差最小值最大值样本量均值标准差量最小值最大值GAP2561212.451.0359.85415.14312012.491.0339.85415.14CiGDP256128.8931.0936.14610.5631208.8001.1216.14610.56表4描述性统计Lev256120.4150.2130.04880.96431190.4880.2300.04880.964方差最小值最大值0.1090.3110.1060.3
22、080.015 40.1230.002.090.045712.451.0358.8831.0970.4230.2160.05890.14222.081.3210.4541.30912.451.0350.3470.1500.3650.4810.04390.0726GAPDCG10.213*0.037*0.102*0.292*-0.005-0.044*0.057*-0.136*违规企业ROE256120.06750.125-0.8470.3423120-0.01160.228-0.8470.342Size2561222.081.33419.4626.10311922.021.20719.4626.
23、10010101019.85415.146.14610.560.04880.964-0.8470.34219.4626.10-0.7699.8909.85415.140.08780.7500100.284表6相关性分析LevROE1-0.032*0.022*0.079*0.057*0.025*-0.083*-0.043*Growth22.3800.4531.289-0.7699.89029320.4611.4550.7699.890Topl256120.3520.1510.08780.75031200.3050.1410.08780.750SOE256120.3730.484SEPE25 61
24、2 0.044 4 0.073 1(二)相关性分析本文表6 所示为主要变量的相关性分析结果。多数主要变量之间存在显著相关,主要解释变量高管垂直薪酬差距(G A P)与企业违规行为(VIO)间相关系数为0.0 14,在1%水平上显著,表明高管垂直薪酬差距与企业违规显著正相关,也就是说高管垂直薪酬差距越大的企业违规概率越高,初步证实Hl。此外,CiGDP与VIO负相关,相关系数为-0.0 2 6,在1%水平上显著,与前文理论分析相符。表中各个变量的相关性系数的绝对值均小于0.5,表明不存在严重的共线性,相关性检验结果也基本符合预期。SizeGrowth1-0.181*0.463*0.083*0.0
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