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        上市銀行高薪激勵意愿與高管薪酬決定的實證分析

        2011-11-01 08:49:36陳銀博
        統(tǒng)計與決策 2011年7期
        關鍵詞:關聯(lián)銀行模型

        陳銀博

        (中南財經(jīng)政法大學新華金融保險學院,武漢430074)

        上市銀行高薪激勵意愿與高管薪酬決定的實證分析

        陳銀博

        (中南財經(jīng)政法大學新華金融保險學院,武漢430074)

        文章設計了觀念性解釋變量“高薪激勵意愿”,對2009年以前上市的14家銀行高管薪酬的多種關聯(lián)因素進行了實證分析。研究發(fā)現(xiàn),我國上市銀行高管薪酬不但與凈利潤額、凈利潤增長率等經(jīng)濟指標顯著相關,而且受股東及董事的觀念影響明顯。現(xiàn)行的高管薪酬決策可能忽略了對銀行經(jīng)營績效的全面性考查,對能體現(xiàn)銀行資產利用效能的凈資產收益率指標呈現(xiàn)出反向激勵。文章建議我國上市銀行盡快建立科學合理的高管薪酬決定機制。

        上市銀行高管薪酬高薪激勵意愿

        1 研究目的

        由于涉及到分配的公平性問題,高管薪酬一直是社會各界關注的焦點。特別是2008年金融危機爆發(fā)以來,高管高薪的合理性不斷受到質疑。我國學者對高管薪酬的集中性研究始于20世紀90年代,大多是將西方的理論成果和中國的現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行整合從而得出結論。由于選取的樣本不同等原因,不同作者的研究結論相互矛盾。如:一些研究認為高管薪酬與銀行績效正向關聯(lián),另一些研究卻指出銀行的高管薪酬與經(jīng)營績效的關聯(lián)不明顯;又如,一些研究認為銀行高管薪酬與經(jīng)營規(guī)模正向關聯(lián),另一些研究的結論剛好相反;再如,一些研究認為銀行高管薪酬與資產利用效率正向關聯(lián),另一些研究卻揭示,銀行高管薪酬與資產利用率指標負關聯(lián)。未發(fā)現(xiàn)研究高管薪酬與股東及董事會薪酬激勵意愿的關聯(lián)關系的文章。下文試圖對我國上市銀行高管薪酬的關聯(lián)關系進行較為全面的研究,并努力得出清晰的結論,為構建科學合理的高管薪酬決定機制提出建議。

        2 研究假設

        按照一般的經(jīng)濟規(guī)律和理論預期,提出四個方面的研究假設:其一,反映高管最終勞動成果的指標是凈利潤,凈利潤越大,高管薪酬越多,即高管薪酬與凈利潤正向關聯(lián);其二,衡量銀行經(jīng)營規(guī)模的主要指標是資產總額,經(jīng)營規(guī)模越大,高管薪酬越多,即高管薪酬與資產總額正向關聯(lián);其三,盈利能力的強弱還需要相對指標進行衡量,為避免指標間的共線性,這里選取凈資產收益率和凈利潤增長率進行考量。凈資產收益率越高、凈利潤增長率越高,高管薪酬越高,即高管薪酬與凈資產收益率、凈利潤增長率正向關聯(lián);其四,我國市場經(jīng)濟從計劃經(jīng)濟轉型而來,給高管以高薪是近年來決策層觀念轉變的結果。以高薪激勵意愿表示銀行股東和董事會為高管提供高薪的意愿強度,高薪激勵意愿越強,高管薪酬越多,即高管薪酬與銀行的高薪激勵意愿正向關聯(lián)。

        由于14家上市銀行的風險狀況基本正常,且高管持股量十分有限,遠遠不能進入相應銀行的前十名股東,故本文暫不將銀行風險控制狀況及高管持股作為關聯(lián)因素進行研究。

        3 樣本和變量的選取與描述

        3.1 樣本選取

        文章將2009年前上市的14家銀行2005~2009年的高管薪酬作為研究對象,今年上市的農業(yè)銀行和光大銀行不納入研究范圍。數(shù)據(jù)通過整理巨靈金融平臺的相關數(shù)據(jù)和查閱各銀行年報及招股說明書獲得。所用的計量經(jīng)濟學軟件為stata10.0。

        3.2 變量設定

        (1)高管薪酬對數(shù)(lnEC)

        由于分工不同和責任有異,各銀行內部的高管薪酬結構存在較大差異,單純地考察第一位的高管薪酬不具有可比性。董事長、行長、常務副行長或首席財務官(或首席風險官)是高管的核心組成人員,按薪酬的高低排列,取前三位薪酬的合計數(shù)作為研究對象。文章排除了監(jiān)事、非執(zhí)行董事、獨立董事、在股東單位領薪的董事或高管,以及沒有董事及高管職務的高薪人員。

        五年中,有4家銀行的2005年年報只公布了前五名高管的薪酬合計,文章按該銀行2006年前三位高管薪酬占前五位高管薪酬的比重以及其它銀行2005年前三位高管薪酬與2006年前三位高管薪酬的平均比例分別進行測算,取兩種測算數(shù)的平均數(shù)作為觀測值。另外,高管薪酬作為被解釋變量數(shù)額相對其它解釋變量較大,這里將高管薪酬取自然對數(shù)。

        (2)凈利潤對數(shù)(lnNP)和規(guī)模虛擬變量(D)

        因為凈利潤絕對數(shù)額較大,與其他解釋變量存在較大差異,且不同銀行的凈利潤存在很大差異,容易產生非線性和非平穩(wěn)等計量問題,故對其取自然對數(shù),此時其回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義為彈性。

        由于資產總額和凈利潤均含規(guī)模因素,兩者具有較明顯的相關性,當將二者一起納入模型時,資產總額回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量極不顯著,為避免二者共線性所帶來的偏誤,這里采用虛擬變量對銀行規(guī)模的影響進行描述。設計規(guī)模虛擬變量(D),資產總額超過2萬億元的四大行取1,其他中小型銀行取0。

        (3)凈資產收益率(ROE)和凈利潤增長率(NPGR)

        ROE以各年年報公布的凈利潤除以凈資產乘以100為準,其意義為百分點;NPGR以本年的凈利潤除以上年的凈利潤為準。不對非經(jīng)常性利潤進行調整。

        (4)高薪激勵意愿

        根據(jù)上市公司治理結構,文章從股東背景和董事背景兩個層面來刻畫各銀行高薪激勵意愿的高低。

        首先,設置變量表示銀行股東的高薪激勵意愿。其次,設置變量表示董事會核心成員和董事會整體的高薪激勵意愿。

        各變量定義如表1所示。

        表1 研究變量定義表

        4 實證分析

        4.1 描述性統(tǒng)計

        各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示(14個截面,70個對象)。

        表2 各變量的描述性統(tǒng)計表

        4.2 變量相關性分析

        相關性分析如表3所示。數(shù)據(jù)顯示,凈資產收益率(Pearson ρ=0.01;Spearmanρ=0.02)和凈利潤對數(shù)(Pearsonρ=0.03;Spearmanρ=0.07)與被解釋變量呈不顯著的正相關,可能是其它因素影響了薪酬數(shù)額所致;第一大股東是國有法人的虛擬變量guoyou與被解釋變量呈正相關(Pearsonρ=0.12;Spearmanρ=0.20),但十分不顯著;規(guī)模虛擬變量與被解釋變量呈顯著負相關(Pearsonρ=-0.34;Spearmanρ=-0.37),說明四大國有銀行的高管薪酬尚未明顯體現(xiàn)規(guī)模因素;第一大股東為政府的虛擬變量zhengfu與被解釋變量顯著負相關(Pearsonρ=-0.26;Spearmanρ=-0.29),印證了政府的高薪激勵意愿低的觀點;第一大股東為民企或外資的虛擬變量minwai與被解釋變量顯著正相關(Pearsonρ=0.41;Spearmanρ=0.36),核心董事虛擬變量hexin與被解釋變量顯著正相關(Pearsonρ=0.68;Spearmanρ=0.64)、董事會結構虛擬變量dongshi與被解釋變量顯著正相關(Pearsonρ=0.60;Spearmanρ=0.57),說明觀念的影響非常明顯。

        表3 變量相關性分析表

        4.3 模型建立與結果分析

        (1)模型建立

        先將凈資產收益率(ROE)、凈利潤增長率(NPGR)、凈利潤對數(shù)(lnNP)、規(guī)模虛擬變量(D)和表示高新激勵意愿的五個解釋變量一起納入模型中進行多元回歸分析,得到模型(1),然后根據(jù)模型回歸結果的實際擬合效果,采用GLS對模型進行調整,得到模型(2),而模型(3)和模型(4)分別是根據(jù)模型(2)的回歸效果逐步去掉變量guoyou和hexin得到的。模型(1)、模型(3)和模型(4)分別為:

        其中,下標i表示不同的截面?zhèn)€體,t表示所觀測的不同年份;a0、b0、c0分別表示模型的截距系數(shù);al(l=1,2,3,4,5,6,7,8,9)、bn(n=1,2,3,4,5,6,7,8)、cm(m=1,2,3,4,5,6,7)分別為模型的斜率項;εit、ηit、γit為殘差項。

        (2)研究方法說明

        樣本屬于面板數(shù)據(jù)且截面數(shù)多于時期數(shù),對方程Ⅰ進行hausman檢驗,得到的H值為481.09(P=0.000),傾向于使用固定效應模型;進行Breush-Pagen檢驗(B-P檢驗),LM值為2.91(P=0.088),傾向于使用隨機效應模型。hausman檢驗說明模型存在個體效應,可能是由于截距項中包括了有規(guī)律的變量,變量間存在相關性。例如各銀行間規(guī)模差距較大,個體之間很可能存在異方差等。B-P檢驗表明,模型存在隨機效應,即每個個體在模型中的截距項是隨機的。

        結合兩種檢驗結果分析,可以認為模型總體上存在隨機效應,但截距中包括了與解釋變量存在相關性的因素。為此,文章采用隨機效應模型,并以廣義最小二乘法(GLS)對相關性和異方差進行調整。

        (3)結果分析

        各模型的回歸結果如表4所示。由于R-sq是用于普通最小二乘法(OLS)的統(tǒng)計量,在GLS下總離差不能再按回歸和殘差進行分割,故R-sq不再適用。

        比較模型(1)和模型(2),經(jīng)廣義最小二乘法(GLS)對異方差調整后,表示第一大股東是政府的虛擬變量zhengfu和董事會結構變量dongshi的顯著性均有所增加。模型(2)中,第一大股東是國有法人的虛擬變量guoyou的回歸系數(shù)仍然十分不顯著,結合相關性分析,將guoyou去掉,得到模型(3)。在模型(3)中,核心董事的虛擬變量hexin也極不顯著,可能其影響已經(jīng)通過股東觀念虛擬變量和董事會結構變量得到體現(xiàn),也將其去掉,得到模型(4)。模型(4)整體擬合效果較好,Wald統(tǒng)計量通過檢驗,各變量系數(shù)顯著不為零。

        模型(4)顯示:第一,凈利潤每增加1%,高管薪酬增加0.36%;凈利潤增長率每增加1倍,高管薪酬增加約0.25%,結論與假設相符。第二,規(guī)模虛擬變量(D)每增加一個單位,高管薪酬負向變動0.99%,與假設相悖,可見規(guī)模因素在決定四大國有銀行的高管薪酬過程中尚未得到明顯體現(xiàn)。第三,凈資產收益率每增加一個百分點,高管薪酬減少約0.45%,與假設相悖,可見現(xiàn)行的高管薪酬決定機制缺乏對凈資產收益率的客觀考量,呈現(xiàn)明顯的反向激勵。第四,在表示高薪激勵意愿的各變量中,政府為第一大股東的虛擬變量zhengfu與高管薪酬顯著負相關,說明政府對銀行高管薪酬存在明顯管制;民企或外資為第一大股東的虛擬變量minwai與高管薪酬顯著正相關,董事會結構變量與高管薪酬顯著正相關,說明銀行高管薪酬受到股東和董事會高薪激勵意愿的明顯影響,與假設相符(當將總資產收益率作為凈資產收益率的替代解釋變量納入模型時,回歸系數(shù)也不顯著)。可見,現(xiàn)行高管薪酬決策對銀行資產利用效能的考查不足。

        表4 不同模型的回歸結果

        5 結論與建議

        總的來看,我國上市銀行高管薪酬與凈利潤和凈利潤增長率正相關,但高管薪酬決策可能存在明顯的缺陷:第一,薪酬決策可能缺乏對銀行規(guī)模的科學考查,橫向比較,規(guī)模因素未能在高管薪酬中得到合適的反映;第二,高管薪酬與觀念變量高薪激勵意愿存在顯著關聯(lián),說明薪酬決策受主觀感性因素影響較大。雖然股東和董事的高薪激勵意愿促進高管薪酬的提升具有一定的合理性,但也可能使高管薪酬的決策脫離科學理性的范疇;第三,現(xiàn)行高管薪酬決策機制對凈資產收益率顯著負相關,不利于激勵高管提高銀行資產利用效能。

        建議上市銀行盡快建立科學合理的高管薪酬決定機制,使觀念影響薪酬的程度降到最低。一是將高管薪酬模塊化、綜合化,使不同的模塊體現(xiàn)不同的功能,綜合起來反映對高管的整體要求;二是構建一套科學的考量指標,既考慮銀行的絕對盈利能力,也考慮銀行的相對盈利能力,以提高銀行的資產利用效率,杜絕薪酬對高管的反向激勵作用;三是要將銀行高管任期內的可持續(xù)成長能力納入決定薪酬的主要因素,促進銀行的長期穩(wěn)定發(fā)展;四是設計一套高管薪酬回報指標,使高管薪酬的支付與股東得到的回報相制衡,盡最大努力減少股東和董事會的觀念影響薪酬的盲目性。

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        (責任編輯/浩天)

        F830

        A

        1002-6487(2011)07-0142-03

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