陈浙英

(南京审计大学，江苏 南京211815)

一、引言

虽然受到疫情的影响，但中国经济仍然保持较高的发展水平，2020年GDP总量为1015986亿元，比上年增长2.3%。伴随着经济的快速发展，企业高管的重要性愈发突出，但是，管理者的短期利益目标与所有者长期发展目标存在矛盾，薪酬激励虽然提供一个良好的解决方案，但是有研究表明，高额的薪酬并没有拉动企业绩效，甚至出现负增长的情况，最终薪酬激励成为管理者满足自身利益的手段。

高管薪酬与企业绩效的关系受到多种因素的影响。高新技术产业作为我国重点发展对象之一，面临激烈的技术市场和研发压力，而且，企业开展创新活动需要投入大量的资金，长期的研发投入会挤压高管薪酬，使薪酬失去激励作用，影响企业绩效及其价值。因此，技术创新活动对企业绩效的影响具有两面性。鉴于此，文章选择2013~2017年信息传输、软件和信息技术服务业的上市公司作为研究样本，实证分析高管薪酬、企业绩效以及技术创新三者之间的关系，对于企业制定激励措施具有重要意义。

二、理论分析与研究假设

(一)高管薪酬与企业绩效的关系

基于委托代理理论，由于企业的经营权与所有权相分离，企业所有者为实现企业发展的长期目标与管理者基于自身利益出现利己主义行为之间存在矛盾，由此形成的代理困境促使企业所有者应该实施与企业绩效相关联的薪酬激励措施。但通过阅读文献发现，学者们对高管薪酬与企业绩效之间的关系存在一些争议。周菲和杨栋旭(2019)基于内生视角，表明管理者薪酬激励与企业绩效存在倒U型关系，当管理者优势尚未发挥时，激励效果仍然存在，但是随着薪酬水平逐渐增加，公司发展进入瓶颈期以及边际效应递减，过高的薪酬会侵蚀公司利润(唐奇展和黄豪，2003)，进而对企业产生消极影响。然而，Sheikh(2018)等学者认为高管薪酬能够对企业绩效产生积极的影响。原因在于薪酬激励制度能够缓解委托代理产生的冲突、减少信息不对称带来的风险，管理者会为实现高额的薪酬，为企业绩效的提高充分调动自身的管理能力。基于此，文章提出假设:

H1:高管薪酬与企业绩效存在正相关关系。

民营企业与非民营企业在所有权性质、规章制度等方面存在较大的差异，史春玲(2015)研究发现，企业产权性质会对高管薪酬与企业绩效的关系产生影响。具体而言，国有企业的最终控制人是政府，更关注社会效益，这种天然优势能鼓励高层管理者为实现自身利益最大化更愿意提高企业绩效，以此降低自己的风险。而且，民营企业中高管薪酬激励制度不够完善，薪酬信息披露缺乏透明化，高管更容易存在投机行为，使激励效果失效。由此，提出以下假设:

H1a:在非民营企业中，高管薪酬对企业绩效具有正向影响；在民营企业中，高管薪酬对企业绩效没有影响。

(二)技术创新的调节作用

企业开展技术创新的目的是获得核心竞争力，提升企业绩效。但是，杜晓荣和付晓月(2016)的研究结果表明，企业加大开展创新活动的力度会抑制薪酬与企业绩效的正相关关系，原因在于开展技术创新活动需要注入大量的资金，但是，长期的实践会导致企业陷入资金周转困难，而且对创新活动成果转化收益的不确定性、研发周期过长等问题都会使企业陷入经营危机，增加企业财务风险，减少高管薪酬，打击管理者的积极性。基于此，文章提出以下假设:

H2:技术创新负向调节高管薪酬与企业绩效之间的关系。

首先，在不同产权性质的企业中，技术创新的调节作用也会存在差异。虽然政府为国有企业提供资源，但是长期开展技术创新使企业绩效处于较低水平，有损国有企业的社会形象。其次，国有企业中薪酬体系更加完善和严格，高管薪酬受到政府控制，开展创新活动不利于积累企业利润，使得管理者获得高额薪酬的可能性降低，进而抑制管理者的积极性。由此，提出以下假设:

H2a:在非民营企业中，技术创新负向调节高管薪酬与企业绩效之间关系，而在民营企业中不存在调节作用。

三、研究设计

(一)研究样本与数据来源

根据证监会2012版行业分类，文章选取信息传输、软件和信息技术服务业沪深两市A股年度数据作为研究对象，样本期为2013~2017年，并且按以下步骤筛选样本:①删除ST和*ST公司；②删除专利申请数量缺失的公司；③删除同时在B股、H股上市的公司。通过以上处理，最终获得550个样本量。

(二)变量界定

1.因变量

企业绩效(ROE)。针对上市公司企业实际的价值，采用财务指标ROE来衡量。

2.自变量

高管薪酬(lnWage)。由于货币薪酬仍是衡量财富水平的重要方式，因此，采用货币薪酬来衡量，主要包括公司年末披露的董事、监事、高级管理人员的薪酬总额的自然对数。

3.调节变量

技术创新(lnPatents)。专利申请数是企业开展技术创新成果最直接的反映，所以采用专利申请总量的对数来衡量。

4.控制变量

文章选取企业规模(lnSize)、资产负债率(Lev)以及产权性质(State)作为控制变量。

上述各变量定义及度量见表1。

表1 变量定义

(三)模型构建

根据文章提出的假设，建立如下模型:

其中，ROE为企业绩效；lnWage为高管薪酬；lnPatents为技术创新；control为控制变量，包括企业规模、资产负债率、产权性质。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计及相关性分析

表2是描述性统计结果，从表中可知，在企业绩效方面，均值为0.049，最大值为0.482，最小值为－0.293，标准差为0.06，说明不同企业在企业绩效方面会存在一定的差异。在高管薪酬方面，最大值为17.282，最小值为13.331，标准差为0.689，说明在信息技术行业，高管薪酬差距过大，由此产生的激励效果也会出现差异，直接影响企业绩效。专利申请数量取对数后的均值2.856，最大值为7.605，最小值为0，标准差为1.58，说明各个公司的技术创新能力差距过大，进而会影响公司的盈利水平。

表2 描述性统计结果

(二)相关性分析

表3是相关性分析的结果，从表中可知，高管薪酬与企业绩效在5%的水平上呈显著正相关关系，初步与假设H1相符，即高管薪酬越高，企业绩效也就越好。此外，企业绩效、高管薪酬、技术创新三个变量之间的相关性系数均小于0.3，因此不存在明显的多重共线性。并且，通过检验各个变量的方差膨胀因子，结果显示所有变量的VIF值均小于3，容忍度大于0.4，表明各变量之间的多重共线性在可以接受的范围内，因此可以进行下一步的回归分析与假设检验。

表3 相关性分析结果

(三)多元线性回归结果分析

表4为全样本多元线性回归分析的结果。由表4中的模型2可知，高管薪酬对企业绩效具有正向影响，并且在5%的显著水平上显著，说明当高管薪酬提高时，企业绩效也会提升，假设H1得到验证。模型4加入技术创新和高管薪酬的交互项，从表4中可知交互项的系数为－0.072，并且是在10%的水平上显著相关，说明技术创新负向调节高管薪酬与企业绩效之间的关系，表明技术创新会挤压高管的薪酬，以此产生的各项费用会削弱企业的绩效水平，假设H2得到检验。

表4 全样本多元线性回归分析

表5为不同产权性质多元线性回归结果。从表中可知，在民营企业中，高管薪酬与企业绩效的相关系数是－0.038，但是并不显著，说明高管薪酬与企业绩效不存在相关关系，而在非民营企业中，高管薪酬与企业绩效呈正相关关系，并且在1%的水平上显著，说明在非民营企业中，高管薪酬越高，企业绩效就越好，假设H1a得到验证。从模型4中的高管薪酬与技术创新的交互项可知，在民营企业中，交互项并不显著，说明技术创新在高管薪酬与企业绩效之间不存在调节作用，而在非民营企业中，交互项系数为－0.262，并且在1%的水平上显著，说明技术创新对高管薪酬与企业绩效之间的关系具有负向调节的作用，由此假设H2a得到验证。

表5 不同产权性质多元线性回归分析

五、结论与启示

文章以2013~2017年信息传输、软件和信息技术服务业沪深两市A股年度数据作为研究对象，得出以下结论:第一，高管薪酬对企业绩效具有正向影响，即对高管的薪酬激励可以使企业绩效得到提升，并且这种提升作用在非民营企业更为明显。第二，技术创新负向调节高管薪酬与企业绩效之间的关系，并且，在非民营企业中，技术创新对高管薪酬与企业绩效之间具有负向调节作用，而在民营企业中不存在调节作用。

根据以上结论得出以下启示:首先，根据激励理论，企业应该制定合理的薪酬激励制度，对管理者的行为做出合理的奖励或惩罚，对于民营企业，需要制定更完善、更透明的薪酬体系，创造更公平的工作环境。其次，企业开展创新活动时，要合理安排研发投入与高管薪酬之间的平衡，避免过多的研发投入导致企业资金链断裂，使得薪酬激励失效。同时，对国有企业，要合理有效疏导管理者对待开展创新的消极态度，为开展创新活动营造一个良好的环境。