CEO权力与相对业绩评价——基于中国上市企业的实证研究.docx

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1、CEO权力与相对业绩评价基于中国上市公司的实证研究摘要本文的研究对象为国内上市公司，实证检验检验样本选自20102019年，探究企业相对业绩评价受CEO权力的影响，为企业薪酬激励机制的设计提供新的参考思路。通过实证检验，本文发现近年来相对业绩评价在我国上市企业中得到了较为广泛的应用，且CEO权力大小与相对业绩评价的应用程度成负相关关系。通过对企业性质进行分类分析发现，由于国有企业具有现金薪酬管控、激励形式多样化以及任务目标多重性等特点，使得相对业绩评价的理论效果大打折扣，在一定程度上限制了相对业绩评价的使用。因此与非国有企业相比，国有企业中相对业绩评价受CEO权力的影响相对较弱。以国有企业与非

2、国有企业为研究对象，进一步开展划分CEO权利维度的相关研究，研究发现，针对企业相对业绩评价而言，CEO的所有者权利是的最为显著因素之一。本文研究结论对上市公司优化高管薪酬激励和公司治理机制提供一定的参考价值。关键词：CEO权力 相对业绩评价 高管薪酬 1 引言高管薪酬作为激励高管最大化股东利益、降低委托代理成本的重要手段，一直是社会广泛关注的一个问题。有效的薪酬激励制度能够激励高管以提升公司价值为目标努力经营，有利于股东利益的增加，能够在一定程度上解决委托代理问题；但设计不当的薪酬契约不仅不能促使高管为最大化股东利益而努力经营，甚至可能导致高管为扩大个人利益而把股东利益置之脑后，造成股东利益的

3、损失。近年来，高管天价薪酬事件频频引起舆论争议，公众对高管薪酬与其努力程度，以及给企业和股东创造的价值是否相匹配产生了很大的质疑。早在2008年，国泰君安就因“百万年薪事件”被推上舆论的风口浪尖，群众质疑其薪酬如此之高却没有给投资者带来可观的收益，就连央视也发出质问：国不泰，君何安？天价薪酬风波在近年来仍旧屡见不鲜，例如中金公司在2020年报披露后也陷入了天价薪酬非议，其公司内有七位高管年薪超千万，但给股东分红却在头部券商垫底，类似这种舆论争议会挫伤股东对公司的信任，给公司运营带来负面影响。因此，设计出合理有效的薪酬体系，将高管利益与股东利益相连结，激励高管将股东利益放在工作目标首位，并给予高

4、管与其努力程度相匹配的薪酬是公司获得股东信任、提升公司价值并且长久稳定运行的必要基础。鉴于高管的努力程度和经营能力无法直接度量，因此，要根据管理人员的努力程度以及个人能力设计相应的薪酬发放机制，参照的指标可以是企业经营业绩等等。而依据Holmstrom在1979年提出的“相对业绩评价”理论，管理人员的努力程度和个人能力都会影响企业的业绩状况，同时也会受外部的不可控的因素影响，例如，行业政策调整，经济危机等等。企业的薪酬发放体系考虑多种因素，而只参考经营业绩进行评价这种方式对高管能力和努力程度和评价标准，很可能会把外部环境波动产生的风险过多地分摊到高管身上。高管在承担了过多的不可控的风险时便会利

5、用自身权力稳定个人利益，可能会使激励的效果打折扣、代理成本会增加，会导致企业发展受影响。高管的努力程度以及自身能力，不能仅仅是根据绝对业绩这一指标进行评判，Holmstrom(1982)提出可以利用相对业绩评价来过滤掉影响行业共同业绩的因素，将企业所面临的系统性风险分离出去，从而对高管的努力程度和经营能力得到更准确的评价，在进行激励的同时改善风险分摊。理论上看，通过采用相对业绩评价来更准确地反映经理人的经营水平并给予更有效的薪酬激励，能在一定程度上增强高管和股东之间的利益联系，提高薪酬-业绩敏感度，从而提升对高管的激励效率。段落左边缩进太多了吧？和摘要要对齐相对业绩评价的设计和实施在一定程度上

6、也会影响公司价值。Francis等(2016)通过使用Standard & Poors 1500家公司2006-2010年的数据进行检验，发现公司在使用相对业绩评价时，对于业绩参考对象的选择会在一定程度上影响公司的股价，选择业绩质量较优的可比公司来作为相对业绩基准的报告公司通常在股价上会有更好的表现。Ma等(2016)也指出，可比公司的选择会影响公司的股票收益。可比公司之间可以相互学习借鉴，且竞争关系也能提升高管努力工作的动机，这有助于增加CEO的相对质量(relative peer quality, RPQ)的绩效效应。现有研究在相对业绩评价的应用程度上并没有达成共识。一些研究证明企业普遍将

7、相对业绩评价应用在薪酬契约设计中，例如Gibbons&Murphy(1990) 在研究使用股票收益率来评价公司，相对业绩的时候，调查了1975年到1985年之间1049家公司的数据，发现了薪酬契约体系中相对业绩评价指标的应用证明；Aggarwal&Samwick(1999) 使用回归检验分析了衡量业绩指标当中资产回报率这一指标，进而也证明了薪酬契约体系中使用了相对业绩评价指标。国内学者开展了很多研究，肖继辉(2005)分析得到了相对业绩评价假设弱式成立的结论，他在分析中使用的检验样本已是我国的上市公司。高义(2006)使用会计回报指标对企业业绩进行衡量时，相对业绩评价在我国上市公司中的使用得到

8、支持，但在使用其他指标衡量企业业绩时并没有找到证明相对业绩评价得到广泛使用的充分证据。但同时一些实证研究并没有找到行业平均业绩和管理者报酬之间的显著负相关关系，例如Janakiraman等(1992)在美国609家企业1970-1988年CEO薪酬与业绩数据中没有得到有关广泛使用相对业绩评价指标的证据；蒲勇健、周莉(2006) 分析指出，在长效薪酬激励机制中使用相对业绩评价对于更准确有效地激励管理者俩说具有必要性，但是在实际上相对业绩评价并没有得到广泛的运用。这种现象被称为“相对业绩评价之谜”。现有研究从市场竞争程度(周宏、建蕾等，2014)、企业成长性水平(胡亚权、周宏，2012)、市场化程

9、度(张敦力、王艳华，2016)等方面来探究其与相对业绩评价的关系，少有研究探究CEO个人特征对相对业绩评价的应用程度的影响。根据公司法的相关表述，薪酬制度应由董事会或者专门的薪酬委员会来制定，但权力大的CEO可以利用强权增强自己在董事会中的话语权和影响力，其既可通过影响薪酬制度来直接影响薪酬结果，还可以通过左右绩效评估的过程间接影响薪酬结果(Abernethy等,2015）。因此，在企业应用相对业绩评价时，强权的CEO可能通过影响相对业绩评价的设计过程或应用过程来左右其薪酬结果。基于此，本文研究CEO权力对企业应用相对业绩评价的影响，并通过对企业性质和权力维度的划分，细化分析在不同性质的企业中

10、CEO权力的不同维度对相对业绩评价的影响程度，在一定程度上为“相对业绩评价之谜”提供新的解释依据，为上市公司薪酬契约制定提供了借鉴作用。2 理论分析与研究假说相对业绩评价是由委托代理理论延伸发展而来。委托代理理论认为，为使管理者以股东利益最大化为目标做出最优行动选择，应将管理者薪酬与其经营业绩联系在一起。对于管理者经营业绩的评定，通常认为管理者经营业绩是管理者个人能力、努力程度以及所处外部环境这三个因素相互作用的结果。但由于外部环境具有不确定且不可控的特点，因此在评价管理者业绩时，外部环境所带来的不确定性波动应从管理者业绩中剔除。相对业绩评价便是从这点出发，通过将可比对象的业绩作为参照，由此剔

11、除外部环境的不可控因素给管理者业绩带来的影响，力求对管理者的业绩进行更公允精准的评价，并据此对管理者进行奖惩，提高激励效率。相对业绩评价在理论上符合最优契约理论，最优契约理论指出，在董事会设计薪酬制度的前提下，可以通过设计有效的薪酬机制来激励管理者做出符合股东利益最大化的目标的经营决策。但当CEO权力较大时，CEO在董事会中拥有较大的话语权，这种情况下董事会会受制于管理层，CEO可以运用其各方权力来对董事会施加影响，最大化其自身利益。在管理层权力理论中明确一点，高管薪酬作为一项有效工具不仅可以解决委托代理的问题，其本身也成了代理问题的一部分。Bebchuk等(2002)也通过研究指出，为了谋取

12、自身的最大利益，CEO可以利用自身所拥有的控制权来改变薪酬发放制度，从而使得薪酬契约成为代理问题的一部分。由于不以企业业绩为唯一评价标准，因此与绝对业绩评价相比，相对业绩评价缺少了可预见性。通常来说，被评价者更倾向于拥有可预见的更为确定的收入，因此，CEO会权衡与预期薪酬相关的收益和从薪酬中有效过滤市场风险的成本(Dikolli et al., 2017)，当相对业绩评价的应用不能够满足CEO采取个人成本较高的方式工作时，CEO会对相对业绩评价产生抵触。此外，CEO可以利用自身权力在董事会产生的话语权对薪酬契约施加影响，通过参与选择参照公司等方式来影响相对业绩评价的设计(Bizjak, 201

13、1)，导致业绩评价机制并不能有效地过滤掉所有的市场风险，相对业绩评价的使用会根据董事会的意见，而相对减少。本文的假设1，就是基于以上的分析提出的：H1：应用相对业绩评价的程度会随着CEO权力增大而减弱。国有企业是性质较为特殊的一类企业，由国家相关单位履行出资人责任。近年来，我国在关于规范国有控股上市公司实施股权激励制度有关问题的通知等相关文件中逐渐将相对业绩评价纳入国有上市公司的薪酬机制评价体系当中。国有企业与非国有企业在薪酬设计及评价方面存在很大不同。首先，国有企业对现金薪酬的监管更为严格，政府出台指导意见，进一步规范中央企业负责人薪酬制度管理机制，在指导规范中明确提出要限制中央企业负责人薪

14、酬；而非国有企业中并没有对薪酬结构及水平的限制，因此非国有企业的高管薪酬更加市场化。其次，国有企业的激励形式比民营企业更为多样，例如工资之外的津贴、晋升机会等；而在非国有企业中，现金薪酬是最主要的激励方式。再者，国有企业受到多重任务的影响，国企高管不仅仅要提高业绩，还需要考虑其他问题，例如稳定就业等；而非国有企业往往受到较少的政府干预，因此企业绩效与高管薪酬评价可能更密切相关。上述差异会影响相对业绩评价在国有企业和非国有企业中的实施效果，进而导致CEO权力对相对业绩评价的影响程度在两类企业中有所差别。首先，对于现金薪酬的管制预期会降低相对业绩评价的影响，例如当现金报酬接近极限时，即使相对业绩很

15、高，高管也可能不努力工作，因此在这种情况下相对业绩评价是无效的。其次，国有企业中多样化的激励形式会使相对业绩评价的效果大打折扣，因为现金报酬只是国有企业激励体系中的一种形式，高管对其他激励形式，例如晋升等的偏好会使得相对业绩评价不能明显地激励高管全心全意提升企业价值。再者，国有企业承担的多重任务会使得企业负责人的努力程度难以衡量，例如A公司财务报表中的业绩低于B公司，但A公司承担了大量的就业问题，这种情况下很难判断A公司与B公司哪家业绩更好，便会增加相对业绩评价的实施成本。国有企业中政府干预使得企业业绩与高管个人能力和努力程度之间的关系变得难以连结，导致相对业绩评价的应用效果比较局限，进一步可

16、能会降低CEO利用自身权力干预相对业绩评价实施的动机。但是，在非国有企业中，几乎没有对高管薪酬的规定，现金薪酬是最主要的一种激励形式，政府目标的干预也较少，因此相对业绩评价的实施会更加容易，相对业绩评价的效应也会更加明显。因此，本文提出研究假说2：H1：国有企业中CEO权力对相对业绩评价应用程度的影响小于非国有企业。3 研究设计（一） 研究样本与数据来源选择的研究对象均为A股上市企业，按照如下的标准筛选这些企业2010年至2009年的经营数据：第一，金融行业上市企业的数据要依据证监会颁布的2012版上市公司行业分类指导进行排除。第二，st上市公司要排除。第三，缺失的样本数据要排除。第四剔除同参

17、照系内样本总量小于3的样本；第五，缩尾处理按上下1%进行。根据上述标准筛选出的公司年度样本观测值有17750个。CSMAR数据库是本文的数据来源。（二） 模型建立在进行假设1和假设2的验证过程中，参考Albuquerque(2009)，构建下列模型对企业CEO权力对相对业绩评价应用程度的影响进行检验。lnPayi,t=0+1FirmPerfi,t+2PeerPerfi,t+3PeerPerfi,t_Poweri,t+4ConVariablesi,t+i,t其中，lnPayi,t表示企业i在第t年末的高管薪酬；FirmPerfi,t表示企业i在第t年末的经营业绩；PeerPerfi,t表示企业i

18、在第t年末参照对象平均业绩；PeerPerfi,t_Poweri,t表示参照对象业绩水平与CEO权力的交乘项；ConVariablesi,t表示控制变量；𝜀𝑖,𝑡表示随机扰动项。公司经营业绩与行业参照业绩为负相关关系，而与高管薪酬为正相关关系，这是Holmstrom(1979)提出的相对业绩评价理论的主要内容，相对业绩评价能抵消一部分企业业绩给高管薪酬带来的正向影响，由此减少外部环境利好给高管经营成果带来的修饰效应；当行业业绩整体下滑时，使用相对业绩评价能在一定程度上过滤掉外部环境政策给企业业绩带来的负面影响，减少对高管努力程度的低估。因此，如果

19、模型中𝛼1和𝛼3显著大于0且𝛼2显著小于0，则可认为企业CEO权力与相对业绩评价的应用程度之间呈负相关关系。在验证假说2时，使用上述模型，对国有企业以及非国有企业的每组数据进行回归分析，通过回归结果的系数大小及显著性对比分析来探究两类企业中CEO权力对相对业绩评价应用影响的程度差别。（三） 变量定义1. 被解释变量高管薪酬(lnPay)：Albuquerque(2009) 指出，高管薪酬可以用年度总报酬进行替代，其中含有的项目里，股权激励奖金和基本年薪，我国资本市场还在进一步的发展中，我国上市公司尚未普遍对高管进行股权激励，本文为了方便计算，从而

20、选取前三名高管总的薪酬的自然对数，作为本文中高管薪酬的衡量标准。2. 检验变量企业自身业绩(FirmPerf)：使用会计回报以及股票回报来对企业业绩进行衡量。由于市场业绩指标受外部环境影响较大，而我国资本市场还并不成熟，若使用市场业绩指标，则会受较大的外部噪音干扰。因此，在衡量企业业绩时，本文选择的代表是会计业绩指标中的净资产收益率（roe）。 企业相对业绩(PeerPerf)：本文基于同行业同年度来划分参照组，采用该年度该企业所在行业的平均资产收益率(ROE)来表示企业相对绩效。对CEO权力大小的衡量，本文借鉴的权力模型是Finkelstein提出的。Finkelstein分析指出，CEO权

21、力的4个维度，包括声望权力，所有制权利，专家权力以及组织权利，CEO权力可以用来处理外部环境的不确定性，也可以用来处理企业高管以及企业内部的董事会成员，具体测度如表1所示。组织权力组织权力是最为普遍的权力类型，CEO在领导权结构中的地位决定其权力大小。在有效的委托代理关系中，董事会在高管薪酬激励机制等事项上具有绝对权力，当CEO兼任董事长时，CEO就具备了影响董事会决策的权力，为了更好的应对存在的不确定性，采取的手段是控制更多的下属和更多的资源。在这种方式下，会进一步提升CEO的组织权力大小以及强度。因此，对于CEO组织权力强度的衡量标准就是，CEO是否兼任董事长。所有制权力对CEO所有制权利

22、的衡量，主要采用的是企业股权制衡与CEO是否持股的方式。如果是股东的CEO，那么他是管理者，他持有公司的股权，他的话语权在董事会中会增加，对企业未来发展方向的决断能力更强。由于以上分析本文选择的一种衡量CEO所有制权力的方式就是虚拟变量CEO是否持有股份。除此之外，在其与大股东的关系上，当CEO与大股东合谋时，CEO能借助大股东增加自己在董事会的影响力，间接地影响董事会的决策制定。现有研究表明，当第一大股东持股比例较高时，且企业股权制衡度较低时，第一大股东对企业董事会有较为明显的影响，能够利用其话语权左右企业的决策制定；当企业股权制衡度较高，即股权较为分散时，大股东自身意愿可能会得到其他股东的

23、有力抗衡，此时大股东的利益侵占效应会表现得更加明显，为了最大化自身利益，大股东更有动机寻求与高管的合谋，由此来巩固自身地位。因此，本文选取股权制衡度(Balance)作为衡量CEO所有制权力的另一变量。专家权力专家权力代表CEO有能力应对外部复杂多变的环境及制度，能在各种因素的综合影响下有效地引领企业发展。当CEO在企业任职时间较长时，一方面CEO对企业业务更加熟悉，能够更加明确企业的发展方向，更准确地把握企业的发展契机，因此在应对外部环境变化冲击时更有经验；另一方面，经过长时间的任期，CEO对管理团队中的人员也更为熟悉，更有可能形成以自己为中心的较为稳定的管理团队，这在一定程度上能使CEO在

24、决策制定中的作用得到更强有力地发挥，会进一步加强CEO的权力，使董事会对其控制力下降。因此，本文选择CEO任期(Tenure)来衡量CEO的专家权力。声望权力CEO的声望权力来自于其是否受到社会的普遍认可，声望较高的CEO不仅能在企业内部获得更多员工及董事会人员的信任和认可，也能帮助企业获得更多来自外部各界的信任和支持，从而不仅能减少企业内部不确定性给CEO管理企业带来的阻碍，还能更好地缓冲外部不确定性给企业发展带来的干扰波动。衡量CEO声望权力的指标有两个方面，分别是，CEO是否有外部兼职以及他的学历，高学历的CEO其在一定程度上对企业管理思想和管理方法有更深刻的认知，因此会普遍具有较高的认

25、可度。在上市公司以外的单位有兼任职位的CEO往往具有更多的社会资本，因此也更可能受到外界的认可；且拥有更多兼任职位的CEO的犯错成本也更高，因此CEO本身也会更加重视自身的声誉。表1 CEO权力的维度指标CEO权力测度 变量名称 变量符号 变量定义 组织权力 两职合一 Dual CEO兼任董事长取1，否则取0所有制权力 CEO是否持股 CEOshare CEO持有本公司股权取1，否则取0股权制衡度 Balance 第一大股东持股比例与第二至十大股东持股比例之和的比值，若比值小于1，则取1，否则取0专家权力 CEO任期 Tenure CEO任期超过行业均值取1，否则取0声望权力 CEO学历 Ed

26、uCEO具有硕士及以上学历时取1，否则取0CEO是否在外兼职Part-time jobCEO在除上市公司之外的其他单位有兼任职务时取1，否则取03. 控制变量根据已有研究，企业规模(Size)、股权集中度(Sh)、企业负债水平(Lev)、企业成长性(Growth)、高管持股比例(Mshare)、独立董事比例(Ind)都会对高管薪酬产生影响，因此本文把这些变量作为控制变量。具体变量设定见表2。 表2 研究变量说明变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量 高管薪酬 lnPay 前三名高管薪酬总额的自然对数测试变量 企业自身业绩 FirmPerf 净资产收益率(ROE) 企业相对业绩 PeerPe

27、rf 企业所在行业的平均资产收益率(ROE) CEO权力 Power 组织权力、所有制权力、专家权力和声望权力的综合指标。 控制变量 企业规模 Size 期末总资产的自然对数 企业负债水平 Lev 总负债/总资产 股权集中度Cshare 第一大股东持股数/企业总股数高管持股比例 Mshare 高管持股数/企业总股数企业成长性 Growth 营业收入增长率 独立董事比例 Ind 独立董事人数/董事总人数4 描述性统计及实证结果分析（一） 描述性统计下表3，展示的是描述性统计的主要变量。通过inpay分析，分析最大值与最小值可以了解，高管薪酬表现在不同企业之间差距比较明显，但是差距不大的是中位数和

28、平均值FirmPerf分析，有较为明显差距存在的是企业业绩的最主要注意最大值，不同企业的业绩水平存在明显的差异；PeerPerf分析，行业业绩差距明显的存在于不同行业的样本数据之间较为明显的行业业绩差距。 表 3 主要变量描述性统计表变量观察值平均值中位数标准差最小值最大值lnPay1775014.3514.320.6812.7216.22FirmPerf177500.070.070.11-0.540.35PeerPerf177500.070.070.05-0.210.19Power177500.450.380.240.001.00PeerPerf_Power177500.030.030.03

29、-0.210.19Size1775022.0721.901.2319.8926.06Lev177503.632.483.251.1520.12Cshare1775034.2032.1114.698.6374.45Mshare177500.120.000.180.000.66Growth177500.200.120.43-0.513.01Ind177500.370.330.050.330.57（二） 相关性检验各变量之间的相关系数如表4所示。正相关性显著存在于lnPay与FirmPerf之间之间；在1%的水平上，与交乘项PeerPerf*Power存在显著的正相关性，初步验证了CEO的强权会减弱

30、相对业绩评价的应用程度。由于部分变量之间的相关系数比较显著，因此进一步通过方差膨胀因子VIF进行检验，发现模型总体以及各变量的VIF值均小于10，可以排除多重共线性的影响。表 4 全样本相关系数表lnPayFirmPerfPeerPerfPeerPerf_PowerSizeLevCshareMshareGrowthIndlnPay1.000FirmPerf0.212*1.000(0.000)PeerPerf-0.0030.242*1.0001.000(0.681)(0.000)PeerPerf_Power0.037*0.190*0.720*1.000(0.000)(0.000)(0.000)S

31、ize0.451*0.099*-0.037*-0.071*1.000(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)Lev-0.120*0.056*0.053*0.103*-0.389*1.000(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)Cshare-0.017*0.116*0.014*-0.118*0.170*-0.043*1.000(0.022)(0.000)(0.068)(0.000)(0.000)(0.000)Mshare-0.128*0.063*-0.0000.123*-0.360*0.276*-0.088*1.000(0.000)(0.000)(

32、0.980)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)Growth0.0120.244*0.092*0.072*0.035*-0.056*0.0050.033*1.000(0.125)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.515)(0.000)Ind0.009-0.033*-0.029*0.016*0.013*0.013*0.059*0.090*-0.0071.000(0.245)(0.000)(0.000)(0.034)(0.092)(0.089)(0.000)(0.000)(0.323)格式太乱，一个数字要在一行里，不要分成两行p-val

33、ues in parentheses* p 0.1, * p 0.05, * p |t|95% Conf. IntervalFirmPerf 1.153 0.066 17.39 0.000 1.0231.284 PeerPerf -0.682 0.182 -3.740.000 -1.038-0.325PeerPerf_Power 1.5710.359 4.37 0.000 0.8672.275 Size 0.260 0.009 27.46 0.000 0.2420.279Lev 0.0080.003 2.780.005 0.002 0.013 Cshare -0.002 0.001 -3.65

34、 0.000 -0.004-0.001 Mshare -0.115 0.051 -2.27 0.023 -0.215-0.016Growth -0.0700.012 -5.820.000 -0.094-0.047Ind -0.192 0.152 -1.260.206 -0.4910.106_cons 8.032 0.257 31.23 0.000 7.5278.536假说2回归结果如表6所示。进行回归分析时，可将数据划分为国有企业组以及非国有企业组，划分依据是样板产权性质。非国有企业中0.01水平上显著，计算得PeerPerf系数值为负1.046，在国有企业组，显著负相关关系在0.05水平下，

35、PeerPerf值是-0.641。比较两组数据的PeerPerf系数，非国有企业表现得更显著，数值也更小，证明在国有企业中应用相对业绩评价的程度要低于非国有企业。在0.01水平上，两组PeerPerf_Power系数都表现正显著相关，比较两组PeerPerf_Power系数，国有企业显著小于非国有企业样本，这证明，CEO强权在非国有企业中能更加有力地抵消相对业绩评价对高管薪酬产生的负向影响，即CEO权力对相对业绩评价的影响更为显著，假说2得到验证。表 6 国有企业及非国有企业分类回归结果Power变量本身也要作为控制变量。下同。非国有企业样本组国有企业样本组lnPaylnPayFirmPerf

36、1.428*0.894*(12.88)(11.21)PeerPerf-1.046*-0.641*(-4.03)(-2.54)PeerPerf_Power3.073*1.443*(4.59)(3.23)Size0.263*0.282*(18.97)(21.12)Lev0.017*0.007*(2.83)(2.23)Cshare-0.004*-0.000(-3.56)(-0.42)Mshare1.395*-0.143*(2.75)(-2.61)Growth-0.092*-0.060*(-4.98)(-3.89)Ind-0.573*0.067(-2.36)(0.34)_cons8.011*7.485

37、*(23.87)(20.68)R20.4720.358adj. R20.4650.353N116376113t statistics in parentheses* p 0.10, * p 0.05, * p 0.01（四） 稳健性检检验考虑到高管薪酬和CEO权力之间的内生性问题，本文将CEO权力Power滞后一期，使用以上回归模型进行重新估计。为了解决内生性问题，可以利用时间上的因果关系，在对当年的高管薪酬解释是可以使用前年度的CEO权利影响。lnPayi,t=0+1FirmPerfi,t+2PeerPerfi,t+3PeerPerfi,t_Poweri,t-1+4ConVariablesi

38、,t+i,t经检验，回归结果仍支持原结论，表明了上述结果的有效性。5 进一步研究在前文研究的基础上，根据表1的划分可以知道，CEO权力分成4个维度，分别是声望权利，专家权力，所有制权力以及组织全力。必须了解，在相对业绩评价中影响的主要因素属于CEO权力4个维度中的哪些维度。对非国有企业样本组的回归结果如表7所示，其中使用专家权力代替CEO权力综合指标进行回归时，PeerPerf_Power的系数最不显著，表明专家权力，即CEO任期，不是影响企业相对业绩评价应用的主要因素。组织权力、所有制权力和声望权力中的PeerPerf_Power系数都在1%的水平上显著，其中所有制权力样本组PeerPerf

39、_Power的系数最大，其次是组织权力。这说明在非国有企业中，所有制权力是CEO权力中影响企业相对业绩评价应用的最主要因素，拥有更多股权的CEO更倾向于不使用相对业绩评价。此外，组织权力也是影响企业使用相对业绩评价的重要因素之一，兼任董事长也能帮助CEO更有能力减弱董事会对管理层的影响。这也在一定程度上说明非国有企业的CEO普遍更加注重应对内部不确定性。表 7 非国有企业样本组回归结果组织权力所有制权力专家权力声望权力lnPaylnPaylnPaylnPayFirmPerf1.458*1.436*1.450*1.458*(13.09)(12.90)(13.00)(12.94)PeerPerf-

40、0.223-0.523*-0.220-0.571*(-1.41)(-2.82)(-1.24)(-2.30)PeerPerf_Power1.411*1.801*0.3640.998*(3.15)(3.64)(1.48)(2.62)Size0.270*0.261*0.269*0.266*(19.59)(18.62)(19.34)(19.10)Lev0.018*0.016*0.017*0.017*(3.06)(2.82)(2.95)(2.90)Cshare-0.005*-0.003*-0.005*-0.005*(-4.26)(-2.81)(-4.19)(-4.44)Mshare1.491*1.174

41、*1.537*1.515*(2.86)(2.31)(3.01)(2.93)Growth-0.095*-0.096*-0.096*-0.095*(-5.11)(-5.15)(-5.15)(-5.11)Ind-0.596*-0.556*-0.560*-0.569*(-2.45)(-2.29)(-2.30)(-2.34)_cons7.884*8.013*7.888*7.972*(23.51)(23.85)(23.32)(23.48)R20.4690.4710.4670.468adj. R20.4630.4640.4600.461N11637116371163711637t statistics in

42、 parentheses* p 0.10, * p 0.05, * p 0.01对国有企业样本组的回归结果如表8所示。其中专家权力组的PeerPerf及PeerPerf_Power系数符号与总样本及其他三种权力的回归结果相反，说明在国有企业中，CEO的任期越长不会使其更抵制相对业绩评价的使用。虽然CEO的长任期有助于CEO更加熟悉企业业务并形成以自己为中心的较为稳定的管理团队，但是任期较长的CEO大多处于职业生涯的中后期，普遍安于现状，更多关注的是未来的上升空间和退休后的保障，而不是薪酬的高低。因此，对于任期较长的CEO来说，利用专家权力来通过影响相对业绩评价来调控薪酬的动机较弱。在0.05水平上，声望权力、所制权力，以组织权力的PP系数均表现为正显著相关，其中以所有制权力替代CEO综合权力的样本组的回归结果中PeerPerf_Power系数最大，说明在国有企业中，CEO的所有制权力，即CEO是否持股和企业股权制衡度是影响相对业绩评级应用的最主要因素，CEO持股且股权制衡度高的国有企业更倾向于不使用相对业绩评价。表 8 国有企业样本组回归结果组织权力所有制权力专家权力声望权力lnPaylnPaylnPaylnPayFirmPerf0.905*0.8