高管貨幣薪酬激勵對公司違規的影響及作用機制分析
——基于分析師關注的視角

秦瀟瀟

(西南政法大學商學院，重慶 401120)

0 引言

作為資本市場的信息中介，分析師對上市公司的信息進行收集、處理、加工，形成研究報告并公開發布，溝通上市公司與資本市場[1]，降低上市公司與外部投資者之間的信息不對稱程度，發揮監督效應，保證公司治理機制運行的健康有效。而上市公司高管是公司實際經營權的掌控者，他們很容易利用自己的信息優勢掠奪股東和債權人的利益[2]，致使道德風險和逆向選擇問題頻發。研究發現，高管激勵，特別是貨幣薪酬激勵，在公司穩步運行中發揮著積極的治理效應[3]。因此，基于分析師關注的研究視角，本文探究高管貨幣薪酬與公司違規的關系及其作用機制。

1 理論分析與假設提出

1.1 高管激勵與公司違規

委托代理理論認為，公司高管與股東之間顯著存在著信息不對稱、利益沖突等問題。而以公司高管為對象的激勵約束機制能夠緩解代理矛盾，高管貨幣薪酬激勵不僅能夠給經理的私人成本給予直接補償，而且能夠消除信息不對稱，減少風險以及適配責任對等[4]。一方面，基于保證私人成本的底線問題的動機，高管貨幣薪酬能夠有效約束高管信息藏匿以及不當操縱行為，降低股東為獲取真實信息而發生的監督成本，緩解信息不對稱的問題。另一方面，高管貨幣薪酬水平越高，高管的職位所蘊含的內在價值越大，高管因公司經營失敗而導致失去該職位的代價則越高。綜上，本文提出以下假設。

H1：在其他條件不變的情況下，高管貨幣薪酬激勵能夠減少公司違規行為。

1.2 高管激勵與分析師關注

作為資本市場上信息的提供者和傳播者，分析師的跟蹤評價影響投資者的決策判定，對公司發展至關重要。而分析師主要以內部控制質量或者公司治理效率比較高的公司為跟蹤關注對象[5]，以降低信息處理成本、提高信息分析準確度。呂新軍等[6]基于中國經驗數據，實證肯定了高管激勵能夠顯著提升公司治理效率。綜上，本文提出以下假設。

H2：在其他條件不變的情況下，高管貨幣薪酬激勵能夠提高分析師關注度。

1.3 高管激勵、分析師關注與公司違規

針對分析師關注對公司違規行為影響的研究，學術界存在著兩種截然不同的結論：一是基于有效監督假說，分析師作為高獨立性的第三方，對公司各方面變動情況進行跟蹤分析，并及時、準確更新分析報告[7]，發揮外部監督作用，減少公司違規的發生；二是基于市場壓力假說，為緩解市場競爭壓力，維護保障私人利益不受威脅，高管很有可能去迎合分析師的要求，進行違規操作[8]。但由于我國經理人市場發展還不夠充分和完善，高管的市場競爭壓力相對較小，因此前述市場壓力假說并不貼合中國實際。綜上，本文提出以下假設。

H3：在高管貨幣薪酬激勵與公司違規二者關系中，分析師關注發揮中介作用，即高管貨幣薪酬激勵通過提高分析師關注度進而減少公司違規行為。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

本文以2011—2020年滬市A股上市公司的面板數據作為初始觀測對象，并對獲得的原始數據作如下處理：剔除金融類行業的觀測值；剔除存在特殊處理(ST等)的觀測值；剔除異常值。為避免極端值的影響，本文對部分連續變量進行縮尾處理，最終得到5 707個有效觀測值。本文所使用的數據均來自CSMAR數據庫。

2.2 變量定義及說明

本文的被解釋變量為公司違規，主要解釋變量為高管貨幣薪酬，變量的定義和計算方法如表1所示。

表1 變量定義表

2.3 模型設定

為檢驗H1，本文構建Logistic模型(1)，考察高管貨幣薪酬激勵對公司違規行為的影響。

(1)

為檢驗H2，本文構建多元回歸模型(2)，考察高管貨幣薪酬激勵對分析師關注的影響。

(2)

考慮到被解釋變量公司違規為離散的分類變量，而中介變量分析師關注為連續變量，因此使用GSEM模型以檢驗H3。

3 實證結果分析與討論

3.1 描述性統計

表2列示了有關變量描述性統計的結果。從表2可以看出：公司違規的均值為11%，表明上市公司發生違規行為的比例并不低；高管貨幣薪酬激勵均值為14.56，中位數為14.53，且標準差為0.69，即高管貨幣薪酬分布比較均勻，各公司間的高管貨幣薪酬差距比較小；樣本公司的資產收益率約為6.60%，約有16.80%的公司存在兩職合一的情況，獨立董事所占比例約為37.20%，董事會約由8位成員組成，第一大股東持股比例均值為39.20%。

表2 描述性統計

3.2 基本回歸結果與分析

表3列示了高管貨幣薪酬激勵、分析師關注和公司違規的實證分析結果。Panel A 展示了多元回歸的結果，根據列(1)可以看出，高管貨幣薪酬激勵的系數0.345在5%的水平上顯著為負，H1得到驗證；根據列(2)可知，高管貨幣薪酬激勵的系數0.237在1%的水平上顯著為正，即H2得到驗證。

表3 高管貨幣薪酬激勵、分析師關注與公司違規實證分析

表4展示了運用GSEM模型檢驗的結果，以判定分析師關注在高管激勵與公司違規作用關系中的中介效應。數據顯示，間接效應為-0.013，結果顯著，中介效應成立，因此H3得到驗證。且亦得知總效應為-0.042，其中間接效應占比30.95%，表現為部分中介效應。

表4 高管貨幣薪酬激勵、分析師關注與公司違規：中介效應

為了抑制上市公司的違規行為，公司可能會主動支付給高管較為豐厚的薪酬以促進其履職效率的提升，減少逆向選擇和道德風險。因此，為解決內生性問題，本文借鑒周澤將等[9]的做法，具體以省級層面上人均地區生產總值作為工具變量進行檢驗，結果如表格5所示，F值為177.63，P值為0.001 4，因此拒絕原假設，結論穩健。

表5 IV Probit 回歸結果

4 內生性與穩健性檢驗

4.1 工具變量法

為檢驗內生變量與工具變量的相關性，本文進行弱工具檢驗，識別結果如表格6所示，AR、Wald的P值均在1%的水平上顯著，因此內生變量與工具變量相關。

表6 弱工具檢驗識別結果

4.2 替換解釋變量

為增強研究結果的可靠性，本文用董事、監事及高管年薪總額和董事、監事及高管前三名薪酬總額分別加1取自然對數來衡量高管貨幣薪酬激勵，分別記為Salary1、Salary2。其中，關系檢驗回歸結果如表7所示，中介效應檢驗結果如表8所示，結論穩健。

表7 替換解釋變量：關系檢驗

表8 替換解釋變量：中介效應

5 結論與啟示

本文以2011—2020年滬市A股上市公司的面板數據作為觀測對象，實證檢驗了高管貨幣薪酬激勵、分析師關注與公司違規之間的關系。研究發現：①高管貨幣薪酬激勵能夠緩解代理沖突、降解信息不對稱，有效減少公司違規行為的發生。②高管貨幣薪酬激勵屬于分析師選擇關注與否的因素范疇。③分析師關注在高管貨幣薪酬激勵與公司違規的作用關系中發揮了顯著的部分中介效應。

基于研究得到如下啟示：①激勵機制的有效設置有助于調動高管履職的積極性，提高公司治理體系的完善度，加強公司治理能力。②政府要細化企業信息披露準則，規范公司個體行為，促進公司與市場之間的良性互動。