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前言

上市公司高管的报酬激励问题一直受到社会各界的高度关注,如何合理确定他们的报酬结构与水平,使高管的利益能够与股东的利益或企业的价值尽量保持一致,长期以来一直是困扰国内外理论界和实务界的难题之一。

本书以委托代理理论、管理者权力理论、人力资本理论、锦标赛理论、利益相关者理论、公平偏好理论等为指导,在对国内外相关文献进行回顾的基础上,认为公司绩效与高管报酬不相关或相关性很低,不是委托代理理论本身存在问题,而是由于高管报酬受到很多因素影响,显性的货币报酬不能完全代表对高管的激励,以单一会计利润指标衡量公司绩效可能存在噪音干扰,也忽略了高管对报酬的影响而没有将高管权力作为一个重要的变量加入分析框架。在我国现有的公司治理制度下,本书试图以上述多种理论为基础,综合考虑管理者权力等多种因素的影响,通过理论分析和实证研究来探讨相应的治理措施。

本书系统地研究了我国上市公司高管报酬激励要素,从高管报酬的激励主体与客体、高管报酬的激励基础或依据、高管报酬的激励形式三个方面进行了详细分析,厘清了高管报酬激励问题的内在逻辑关系,分析了我国上市公司高管权力的形成路径,同时对公司绩效与报酬激励之间的作用关系、高管权力对报酬激励的潜在影响进行了研究。

本书首先对上市公司高管报酬结构、报酬水平与薪酬差距进行了相关统计分析,发现上市公司高管报酬结构呈现多元化发展的趋势,然后以2006~2010年度为时间窗口对上市公司高管报酬水平从三个方面进行了测度。通过高管货币报酬的统计数据发现,上市公司高管的货币报酬平均水平逐年上升,报酬水平地区差距、行业差距明显,高管与职工的收入相对差距逐步拉大,国有控股与民营上市公司高管之间收入差距缩小;通过上市公司高管在职消费水平统计发现,以销售管理费用率为表征变量的在职消费水平呈逐年下降的趋势,不同行业之间销售管理费用率相差较大,国有上市公司的销售费用率在不同控股类型的上市公司中处于中等水平;通过对上市公司高管持股比的统计分析发现,上市公司高管持股比水平总体偏低,各个行业相差较大,东部地区高管的平均持股数和平均持股比都显著高于中、西部,民营性质的上市公司高管平均持股比显著高于其他类型的上市公司。

本书研究认为单独运用一个指标难以全面有效地表示高管权力变量,于是借鉴国内外学者的研究成果,对高管权力指标的表征进行了改进。运用因子分析法对上市公司绩效进行定量分析,通过对比研究,在一定程度上弥补了以往研究中采用单一财务指标的缺陷。研究发现,高管权力对高管货币报酬具有显著的正向影响,公司绩效对高管货币报酬的正向影响不显著,高管权力、公司绩效与高管持股比之间不存在显著的相关关系。目前在上市公司高管薪酬与公司绩效关系的研究方面,较少考虑高管权力因素,也基本不考虑内生性问题,片面强调公司绩效对高管薪酬的决定作用,而忽略高管薪酬对公司绩效的反作用。通过构建联立方程模型,从内生性视角研究上市公司高管权力、薪酬与公司绩效之间的内生互动关系,本书研究发现:公司绩效对高管薪酬的正向影响显著加强,高管薪酬也对公司绩效产生显著的积极影响,公司绩效与高管薪酬之间具有正向循环关系;高管权力对高管薪酬具有显著影响。

另外,笔者也发现在不考虑高管权力因素时,高管货币报酬与在职消费的回归系数为负,它们之间有一定的替代关系,但在统计上并不显著;如果考虑高管权力因素,高管权力对高管在职消费有显著的影响,高管货币报酬与在职消费之间不存在替代关系,相关性符号为正,说明他们之间有一定的互补关系,统计上仍然不显著。总之,高管货币报酬与在职消费之间不存在显著的相关性。

在研究高管权力与股权激励效应关系中发现,公司绩效指标的不同选择会影响高管持股比与公司绩效之间的相关关系,股权激励的效果要好于货币报酬激励的效果,高管权力大小对激励效应没有显著影响,国有控股上市公司股权激励的效果要略好于非国有控股上市公司,以单一盈利指标为导向的公司绩效对高管报酬的敏感性更强。

在对高管权力、薪酬差距与公司绩效关系研究中,我们发现高管内部的薪酬差距会对公司绩效产生积极影响,锦标赛理论得到验证;但高管—员工之间的薪酬差距则会对公司绩效产生消极影响,行为理论得到验证。该结果给我们的启示是要针对激励对象,合理确定薪酬差距,调动所有员工的积极性,实现企业价值的最大化。

最后,在上述理论分析与实证研究基础上,针对我国上市公司高管报酬激励中存在的问题,本书提出了一些对策措施:包括我国上市公司高管的报酬激励制度必须进一步市场化,以改变高管自定薪酬的状况,加快建立由所有者决定高管报酬的制度;逐步建立规范合理的薪酬结构体系,做到公开透明,避免巧立名目,要注重建立长期激励机制;加快建立健全高层管理者人力资本市场,完善相应的选聘机制;建立科学的上市公司高管业绩考评体系;必须正确处理好对上市公司高管激励和约束的关系等。 DOvNkmgiO4dwUUZ4CtXb/662ECF0541kua7DzN/B6T7VI8HaeBY8RDOcPV7cjaI7

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