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高管—员工薪酬差距与过度投资的实证研究

2016-04-26 09:24　来源: 互联网作者：俞雪莲浏览次数 3270

（三）薪酬差距与过度投资模型
　　根据模型（1）的回归结果，筛选出过度投资样本（残差>0），构建模型（2）和（3）分别考察薪酬差距、异质性因素与过度投资的关系：
　　为检验假设2和假设3，本文在模型（2）的基础上，分别引入两个解释变量产权性质、地理位置及各自与薪酬差距的交叉项，构成模型（3）：
　　模型（2）和（3）的被解释变量（Overinvt）为投资过度，等于模型（1）大于0的回归残差。解释变量Paydispt和Paydisp分别为高管与员工的薪酬差距和薪酬差距平方，由于本文认为薪酬差距和过度投资呈U型关系，预计Paydispt和Paydisp的系数符号分别为“-、+”。模型（3）分别引入产权性质（Control）和地理位置（Center）两个解释变量及各自与薪酬差距的交叉项，根据本文假设，预计其系数符号都为负。若公司最终控制人是国有企业，Control为0，否则为1。借鉴蔡庆丰等[10]对地理位置的衡量方法，本文根据2014年中国经济社会发展研究中心对中国城市经济竞争力的排名，将内地排名前20名的城市定义为中心城市，包括上海、北京、深圳、广州、天津、苏州、杭州、重庆、南京、武汉、成都、大连、沈阳、宁波、青岛、无锡、厦门、济南、东莞、西安。若公司总部处于中心城市，Center为1，否则为0。
　　借鉴辛清泉等[11]的模型，控制变量为自由现金流量（FCF）、管理费用率（ADM）和大股东占款（Orecta），自由现金流量的增加在主观和客观上都有利于高管作出过度投资的决策；管理费用率越大说明代理问题越严重，过度投资也越大；而大股东占款将会导致公司资金紧张，间接降低过度投资；预计它们的系数符号分别为“+、+、-”。另外，引入行业类别（Industry）及年份（Year）两个虚拟变量，以消除年度和行业差异对回归结果的影响。各变量的定义及说明见表1。
　　四、实证结果与分析
　　（一）过度投资估算和描述性统计分析
　　表2显示模型（1）的回归结果显著，本文选择残差为正（残差>0）的样本作为模型（2）和（3）的分析样本，同时残差作为模型（2）和（3）的被解释变量（Overinv）。表3的描述性统计结果显示，高管与员工平均薪酬差距为6.73倍，但不同企业差别较大，最低的高管薪酬接近员工平均薪酬，最大的高管薪酬达到员工平均薪酬的84.83倍。过度投资最大值为5.57，最小值接近0，平均值为1.09，说明部分企业前几年过度投资现象比较严重，从而导致这两年中国有些行业产能过剩。
　　（二）相关性分析
　　根据表4所列示的主要变量相关系数，可以发现：（1）Paydisp和Overinv显著负相关，Paydisp2和Overinv显著正相关，初步说明薪酬差距和过度投资并不是呈线性关系，可能为U型关系，这一特点将在下文回归分析中进行验证；（2）Control、Center与Overinv显著负相关，说明过度投资也将受到产权性质和地理位置的影响；（3）自由现金流量和管理费用率与过度投资正相关，说明它们会促进过度投资，而大股东占款为负相关，但不显著；（4）所有自变量之间的相关系数均低于0.4，说明自变量间不存在严重的共线性问题。
　　（三）多元回归结果分析

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