作者：王艷華
**：《商業會計》2023年第01期
【摘要】; 文章通過對國內高管薪酬與企業績效的實證研究文獻進行異質性檢驗，發現現有文獻有關高管薪酬對企業績效影響的研究結論存在中度異質性，進而採用meta回歸技術對導致各文獻結論不一致的原因進行分析，研究發現異質**於經驗研究模型中遺漏了資產負債率、股權集中度等控制變數，通過對樣本規模進行亞組分析，結果表明在樣本規模不足1 060時，樣本規模的大小也會對經驗結果造成影響。
【關鍵詞】; 高管薪酬;企業績效;meta回歸;亞組分析
【中圖分類號】; f275; 【文獻標識碼】; a; 【文章編號】; 1002-5812（2019）01-0068-03
[1];; 一、引言
高管薪酬與企業績效提公升的關係是近年來研究的熱點話題，也是乙個引人注目的爭議問題。雖然最優契約理論認為高管薪酬激勵對企業績效無疑有著積極影響，但大量實證研究卻沒有形成一致的結論。通過對以往文獻進行梳理，發現高管薪酬與企業業績的影響關係主要存在以下三種結果：
正相關、負相關、不相關，以及存在薪酬粘性等（杜興強、王麗華，2007;方軍雄，2009;辛清泉、譚偉強，2009;等等），研究結論千差萬別並相互矛盾。在此情況下，傳統的定性文獻綜述無法對造成結論不一致的原因進行深入剖析，具有明顯的侷限性。採用meta分析能夠合併已有的實證研究結果，運用數量方法對大量實證研究進行科學分析，克服定性分析方法的不足，使研究更加客觀嚴謹。
本文通過對國內271篇相關領域的文獻進行篩選整理，使用meta回歸方法，**了經驗研究在變數選取以及樣本規模等方面的差異是否會對高管薪酬-企業業績的關係造成影響，同時對樣本規模進行了亞組分析。
二、異質性因素與研究假設
導致差異的因素非常多，從理論上說必須盡可能全面地囊括所有變數，但是過多的變數可能導致異質性檢驗的假陽性。同時，目前很多研究者對控制變數的使用並沒有投入太多關注，控制變數的選取比較盲目，結果可能導致錯誤的統計推斷和研究結論（張涵、康飛，2014），因此本文重點從是否遺漏重要控制變數以及樣本規模的大小方面對異質性**進行研究。
公尺妍、謝瑞峰等（2017）研究發現企業績效與公司資產負債率呈負相關關係，高管薪酬也受資產負債率的影響（陳丹、曹偉豪，2018）。在本研究中，共選取20組資料，其中15組資料引用了資產負債率這一控制變數，另外5組資料並未將資產負債率作為控制變數納入模型中。彭俞超（2014）提到，在meta分析中，如果實證研究遺漏了控制變數或者是自變數，都可能造成實證研究結果的不一致，因此在meta回歸分析中，應該就此情況設定相應的啞變數，分析相應的控制變數的納入與否對估計結果的影響。
據此，本文提出：
假設1：高管薪酬與企業績效的研究結論差異源於模型中是否納入控制變數資產負債率。
股權集中度作為公司治理的重要組成部分，對企業績效也會產生一定的影響，對股權集中度與公司業績關係的認識，主要從「利益協同假說」和「壕溝防禦假說」兩個角度進行**。張紅軍（2000）、毛劍峰（2014）等研究發現股權集中度與企業績效正相關，支援了「利益協同假說」。吳斌等（2011）、徐鳳菊等（2018）認為股權越集中，對企業績效越不利，贊同「壕溝防禦假說」。
而陳德萍等（2011）、邵立敏（2015）等學者認為股權集中度與企業績效之間存在「u」型關係，因此股權集中度也是影響研究結論的重要因素。據此，本文提出：
假設2：高管薪酬與企業績效的研究結論差異源於模型中是否納入控制變數股權集中度。
為了激勵高管更好地工作，委託人往往會授予高管人員一定的股份，從而把高管利益與企業利益**在一起。但是曹曉麗（2014）研究發現，高管持股比例與企業績效呈現負相關關係。高管的持股比例有一定的限制，當持股比例一定時，高管會努力地提公升企業業績，提高股價，以獲得較大的回報。
但高管持股比例過高時，為了獲得超額回報，高管有可能操縱盈餘，從而對企業的長期業績造成不利影響。基於此，本文提出：
假設3：高管薪酬與企業績效的研究結論差異源於模型中是否納入控制變數高管持股比例。
每個模型中的樣本容量並不一致，資料規模更是大相徑庭。本文選取的文獻中，樣本資料規模最大的是4 588個，最小的是19個，跨度非常大。在統計檢驗中，顯著性水平與樣本的大小密切相關，且過小的樣本規模更傾向於增加第二類錯誤發生的機率。
據此，本文提出：
假設4：高管薪酬與企業績效的研究結論差異源於研究的樣本規模。
三、meta模型與變數設定
（一）文獻篩選與整理。為避免不同國情對研究結論造成的影響，本文僅選取國內文獻進行研究，利用中國知網資料庫，以「高管薪酬」「企業績效」「實證研究」為主題進行搜尋，檢索到271篇主題相關文獻。對文獻進行如下篩選：
（1）文獻型別必須是產生定量結果的實證研究，因此剔除理論研究、綜述性等文獻。（2）研究的問題必須是高管薪酬對企業績效的影響，剔除將高管薪酬作為因變數，企業績效作為自變數的文獻，以及僅研究單一方面的文獻。（3）本研究需要使用模型的標準誤和t值，因此剔除沒有該資料的文獻。
經過層層篩選之後，共有30組資料符合本文的要求。
在搜尋的文獻中，大部分文獻採用財務報表中前三名高管的薪酬作為自變數，本文在篩選文獻時，全部按照此指標進行篩選，由此篩選出的文獻所採用的企業業績指標不同，本文就此進行了簡單分類。文獻彙總情況如表1所示，可以得出：
1.在企業績效的指標選取上，較多的模型採用了淨資產收益率（roe）。如表1所示，採用總資產收益率（roa）的文獻共有7個，採用淨資產收益率（roe）的共有20個，採用每股收益率（eps）的共有2個。
蔣濤等（2014）指出，採用不同會計指標衡量企業業績會得出不同的研究結論，因此為了更精確地衡量控制變數遺漏對文獻結論的影響，本文將企業績效指標固定，依照多數學者的觀點，將淨資產收益率（roe）作為衡量企業績效的指標。
2.在文獻涉及的39個模型中，超過一半的研究結果顯示高管薪酬對企業績效有顯著的正向影響。39個模型中有21個正相關，1個負相關，7個不顯著。
其中，在採用淨資產收益率（roe）衡量企業績效的模型中，有15個正相關，1個負相關，4個不顯著。
（二）變數定義。
1.效應量衡量。在meta分析中，效應量因為模型的自變數而產生了不同的數值。
為了探索同一課題不同結論的原因，首先找出所需要研究的效應量。本文選取偏相關係數pcc（partial correlation coefficient）[2]的對數作為效應量。由於本文是從文獻的多元回歸模型中收集資料，所以選用下面的偏相關係數計算方法，以消除其他控制變數對研究變數的影響：
式中，t為企業績效對高管薪酬的回歸係數的t值，df為模型的自由度（樣本量減去控制變數的個數）。
2.異質性變數衡量。如表2所示，其中：
lev：依據張中元（2012）在meta回歸中啞變數的設定方法，如果文獻的模型中包含了資產負債率，則lev=1;否則lev=0。ocd：
如果文獻的模型中包含了股權集中度，則ocd=1;否則ocd=0。msr：如果文獻的模型中包含了高管持股比例，則msr=1;否則msr=0。
size：採用樣本容量開平方的對數作為衡量樣本規模的特徵變數。
模型的構建。meta分析是一種將定性分析與定量分析相結合的文獻研究技術，多運用於醫學、社會學等領域，stanley & jarrell等人首次將meta分析應用於經濟學。根據stanley & jarrell（1989）的研究，可採用如下meta回歸模型：
yi=β0+∑βkzik+ε（i=1，2，…，n）（1）
其中，被解釋變數yi是原始研究中的定量研究結果，一般為相關引數估計量的符號、t值，或其他顯著性指標。解釋變數zik是造成研究結論差異的一些可能因素，反映實證研究設計差異的**變數。
借鑑h**ranek & irsova（2011）以及張中元、趙國慶（2012）的方法，本文構建如下meta回歸方程：
lnpcc=β0+β1lev+β2ocd+β3msr+β4size+ε（2）
四、meta回歸結果分析
（一）異質性檢驗。在研究各文獻之間的差異原因之前，需要對文獻之間是否存在異質性進行檢驗，以確保meta回歸的結果可靠。本文選用i2作為判定是否存在異質性的指標。
i2值利用自由度矯正了樣本量對結果的影響，使檢驗結果不會因研究文獻數量的變化而變化，相對來說比較穩健。異質性檢驗的結果如下頁表3所示。
可見，i2為69.4%，且p值在1%的顯著性水平上，表明所選擇的文獻結論存在高度異質性。為了研究導致異質性的原因，本文通過meta回歸分析和亞組分析進一步進行研究。
（二）meta回歸分析。採用meta回歸技術對模型（2）進行檢驗，結果如表4所示。啞變數lev的meta回歸係數為-0.
7934，啞變數ocd的meta回歸係數為-0.3768，且分別在1%和5%水平上顯著為負，說明文獻的實證模型中遺漏控制變數「資產負債率」和「股權集中度」會對文獻的結論產生影響，假設1和假設2得到證實。而高管持股比例（msr）和樣本規模（lnsize2）的meta回歸係數分別為0.
1467、-0.1889，在統計上並不顯著，說明文獻模型是否納入控制變數高管持股比例以及樣本規模的大小並不能引起文獻估計的偏差。
（三）亞組分析。在meta回歸分析中，對數值型資料可以進行亞組分析。亞組分析可以將乙個變數進行分層，並對效應量進行合併，以確定異質性**。
因此，本文對「樣本容量」進行亞組分析。總體的樣本容量平均數為1 060.6，以此為界，對該因素進行分層。
之後取size的開平方的對數lnsize2（以3.8951為界）進行亞組分析，結果如表5所示。
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