摘 要：高管過去的工作經(jīng)歷是影響其工作變更的重要個人特征之一。本文使用了2015年-2017年的混合截面數(shù)據(jù)，樣本為來自滬深證券交易所3426家上市公司的7567位高管，實證檢驗了曾經(jīng)有公務員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職的顯著影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，公務員的從業(yè)經(jīng)歷會阻礙高管的離職行為，并且薪酬水平是該影響的一個中介變量。進一步對高管所在企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，當高管任職企業(yè)為非國營時，公務員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職的阻礙效應更為顯著。

關鍵詞：工作經(jīng)歷;高管離職;高管薪酬

一、引言

政治關聯(lián)是當前研究我國上市公司發(fā)展狀況的重要因素。當前，對政治關聯(lián)的研究主要集中于企業(yè)和高管個人兩個層面。在企業(yè)層面，政治關聯(lián)對企業(yè)的影響主要有三類：企業(yè)績效（田利輝和葉瑤，2013;鄧新明等，2014;黃新建和李曉輝，2014）、企業(yè)創(chuàng)新活動（羅明新等，2013;袁建國等，2015;蔡地等，2014）和企業(yè)的融資約束（田利輝和張偉，2013;于蔚等，2014）。過去公務員的從業(yè)經(jīng)歷即政治聯(lián)系對高管個人層面的影響主要集中在高管薪酬和高管變更兩個方面：高管薪酬方面，唐松和孫錚（2014）研究發(fā)現(xiàn)不管是在國有企業(yè)還是在非國有企業(yè)中，擁有公務員從業(yè)經(jīng)歷的高管都獲得了顯著較高的薪酬;劉慧龍等（2010）認為高管的公務員從業(yè)經(jīng)歷對其報酬業(yè)績敏感性在國有和非國有企業(yè)中存在顯著差異。高管變更方面，在企業(yè)業(yè)績低劣（游家興等，2010）、公司審計意見為非標（王成方等，2012）、企業(yè)并購績效差（吳超彭等，2012）的情況下，有公務員從業(yè)經(jīng)歷的高管發(fā)生變更的概率更低。

整體來看，關于政治關聯(lián)的研究雖然已經(jīng)較為豐富，但是主要集中于企業(yè)層面，對高管個人層面的研究相對較少。此外，對高管工作變更層面的研究，主要發(fā)生在企業(yè)事件窗口期的工作變更，并未得出普遍意義上的結(jié)論。本文的主要貢獻在于探究了在企業(yè)非事件窗口期影響高管離職的因素。本文還在高管薪酬和工作變更之間建立起了聯(lián)系，研究了高管薪酬水平在公務員的工作經(jīng)歷對工作變更影響的中介作用，豐富了政治關聯(lián)在個人層面的研究。

本文余下部分安排如下：第二部分為闡述相關理論并提出假設;第三部分為樣本選擇與模型設計;第四部分為實證分析;第五部分為異質(zhì)性分析;第六部分為穩(wěn)健性檢驗;第七部分得出結(jié)論。

二、理論分析與研究假設

薪酬黏性，是指高管薪酬在業(yè)績上升時的邊際增加量大于業(yè)績下降時的邊際減少量的現(xiàn)象（Jackson et al.，2008）。張愛民等（2016）研究了在不同產(chǎn)權下公務員從業(yè)經(jīng)歷對高管薪酬黏性的影響，發(fā)現(xiàn)擁有這一經(jīng)歷的高管會有更大的管理權力，有能力操縱企業(yè)的薪酬制度，進而驗證了政府工作經(jīng)歷和薪酬黏性的正相關關系?？紤]到薪酬黏性的存在，擁有公務員經(jīng)歷的高管的薪酬存在長期上升的趨勢，從而擁有較高的薪酬水平。這一推論也得到了相關研究的證實（唐松和孫錚，2014;黃新建和李曉輝，2014）。同時，員工的薪酬是決定其是否離職的重要考量因素，員工的薪酬水平越高，員工的離職率就越低（步丹璐和白曉，2013）。由此，本文提出假設一：

H1：在其他條件相同的情況下，擁有公務員從業(yè)經(jīng)歷的高管更不易離職

根據(jù)以上的分析，薪酬水平是高管的政治關聯(lián)對離職產(chǎn)生影響的主要途徑之一。由于步丹璐和白曉丹（2013）的研究對象為普通員工，為了驗證這一途徑在高管群體中是否同樣真實存在，本文提出假設二：

H2：薪酬水平是公務員工作經(jīng)歷對高管離職影響中的一個中介變量

高管的公務員工作經(jīng)歷對離職的影響機制圖

根據(jù)我國的政府組織架構，公務員的層級從鄉(xiāng)科級逐步上升至最高的國家級。擁有不同層級的高管給企業(yè)帶來的影響會有巨大的差異，例如資源分配的偏斜程度和行政審批的便利性等方面。高管對企業(yè)的價值會影響高管個人的職業(yè)發(fā)展，包括是否離職的選擇。由此，本文提出假設三：

H3：在其他條件相同的情況下，高管曾經(jīng)的公務員層級越高，越不易離職

三、研究設計

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象為中國滬深上市公司的高管成員。本文研究樣本選取了2015年-2017年上市公司高管群體的代表——董事長、總經(jīng)理、總裁和CEO。

在剔除掉來自ST公司的高管樣本后，本文共得到來自3426家上市公司7567個有效樣本。本文的數(shù)據(jù)來源為國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.變量描述

（1） 被解釋變量

高管離職（Resign）：這一研究的被解釋變量為高管是否離職。若高管在2017年間離職，則該變量值為1，若高管沒有離職，則該變量值為0。由于上市公司的高管變更信息屬于公司信息披露的重要部分，因此可以得到關于高管變更的詳細數(shù)據(jù)。高管變更分為離任和繼任兩類，本文選取了離任的相關數(shù)據(jù)。

（2） 解釋變量

工作經(jīng)歷：本文的解釋變量為高管是否擁有公務員的從業(yè)經(jīng)歷，本文使用高管的公務員層級（CivLev）進行衡量。該指標采用了較為廣義的方式來衡量，包括截止2017年現(xiàn)任和曾任的各級政府官員、人大代表、政協(xié)委員、民主黨派、社會團體和高等院校。

（3） 中介變量

薪酬水平（lnSalary）：本文的中介變量為高管的薪酬水平，由于上市公司高管的薪酬數(shù)值較高，本文對其進行了對數(shù)處理。一些高管的薪酬為0，不符合本文研究的意圖，因此這部分樣本被剔除。

（4） 控制變量

本文分別從高管個人和企業(yè)兩個層面選取控制變量探究對高管離職的影響。

從高管個人層面，羅紅霞等（2014）認為中國現(xiàn)行教育體制下的學歷能夠擔負起其持有證書人受教育水平的信號傳遞功能，用人機制對學歷十分重視，因此本文用是否有本科學歷（IsBach）和是否有碩士學歷（IsMast）兩個變量來衡量高管的教育水平;高管是否兼任董事長和CEO（IsDuality）代表著高管受到的來自內(nèi)部監(jiān)督機制的限制。

從企業(yè)層面，用企業(yè)凈利潤/總資產(chǎn)來表示資產(chǎn)回報率（ROA）;用第一大股東持股比例來表示股權集中度（Contrl）;用企業(yè)流通市值的對數(shù)來表示流通市值（lnCMVale）;用產(chǎn)權性質(zhì)來確定企業(yè)是否為國營企業(yè)（IsNation）;企業(yè)的內(nèi)部包括五個要素，即內(nèi)部環(huán)境、企業(yè)風險評估、企業(yè)的控制活動、企業(yè)的信息以及溝通和企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督。若公司內(nèi)部控制的設計或運行無法合理保證內(nèi)部控制目標的實現(xiàn)，則該企業(yè)內(nèi)部控制存在缺陷（IsInteDeft）。企業(yè)內(nèi)控設計的合理性和有效性會影響高管對企業(yè)的忠誠度，從而影響離職。相關變量說明見表1。

3.模型設計

在探究高管公務員的從業(yè)經(jīng)歷、薪酬水平和離職的關系中，本文的模型分為兩步。

首先，探究高管的這一經(jīng)歷對離職的影響，由于離職是一個二值離散變量，本文初步選取了Logit模型，模型1設計如下：

logit（Resignit）=α0+β1CivLevit+Σβi Xit+εit

其中，i表示高管個體;t表示年份;被解釋變量Resign代表高管離職;解釋變量CivLev表示高管的公務員任職層級;Xit表示若干控制變量，包括薪酬水平（lnSalary）、是否有本科學歷（IsBach）、是否有碩士學歷（IsMast）、是否兼任董事長和CEO（IsDuality）、ROA、股權集中度（Contrl）、流通市值（lnCMVale）、是否為國營企業(yè)（IsNation）、是否控制內(nèi)部缺陷（IsInteDeft）;α0代表截距項;εit代表殘差項。

其次，為了檢驗高管的薪酬水平對高管的公務員工作經(jīng)歷和離職的調(diào)節(jié)效應，構建如下模型：

lnSalaryit=α1+β1PolLevit+εit（1）

logit（Resignit）=α2+β1PolLevit+β2lnSalaryit+Σβi Xit+εit（2）

模型2中，lnSalary代表調(diào)節(jié)變量薪酬水平;α1和α2分別代表兩個截距項。其他變量定義與模型1保持一致。

四、檢驗結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。表中結(jié)果顯示，高管離職的均值為0.189，說明在樣本觀測期間，企業(yè)高管離職率為18.9%;公務員層級的均值為1.209，說明大部分高管曾經(jīng)的公務員層級并不高，普遍為鄉(xiāng)鎮(zhèn)級和縣區(qū)級，標準差為1.773，說明高管擁有的公務員層級差距較大;薪酬水平的標準差為0.919，說明企業(yè)高管的薪酬水平也有較大的差異;高管所在的上市公司中國營企業(yè)占比40.4%，家族企業(yè)占比59.3%;其他控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果與已有研究（劉慧龍等，2010）相差不大，間接體現(xiàn)了該數(shù)據(jù)的可靠性。此處未顯示其余控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.回歸結(jié)果

（1） 公務員工作經(jīng)歷對高管離職的回歸分析

表3為公務員層級對高管離職的回歸結(jié)果。其中，列（1） （2） （3） 分別代表未加入控制變量、只加入個人層面控制變量和加入個人和公司層面控制變量的回歸結(jié)果。

從核心解釋變量來看，在不加入任何控制變量的情況下，公務員層級的系數(shù)為-0.041，且在1%水平下顯著。這說明高管的公務員經(jīng)歷每上升一個層級，高管離職的幾率將下降4.1%，即高管的這一工作經(jīng)歷會阻礙高管的離職。在分別加入個人層面控制變量和全部控制變量后，公務員層級的系數(shù)變?yōu)?0.040和-0.046，并且均在1%水平下顯著。由此假設1得以證實，高管的公務員經(jīng)歷會在一定程度上阻礙其離職。

此外，本文在使用高管公務員層級這一指標在區(qū)分高管有無這一工作經(jīng)歷的同時，也將擁有不同公務員層級的高管區(qū)分開來。因此，該回歸結(jié)果也表明，在擁有相關經(jīng)歷的高管群體中，高管的公務員層級越高越不易離職，故假設三得以驗證。

（2） 薪酬水平對高管公務員經(jīng)歷和離職關系的中介效應

本文檢驗了薪酬水平是否起到了中介作用，表4展示了檢驗結(jié)果。該中介效應檢驗分兩步來進行。首先以薪酬水平（lnSalary）作為被解釋變量，公務員層級（CivLev）作為解釋變量即模型二式（1） 進行回歸，回歸系數(shù)為0.020，并在1%的水平下顯著，這說明高管的公務員經(jīng)歷給他們帶來了更高的薪酬水平。第二步回歸中，高管是否離職（Resign）為被解釋變量，高管的薪酬水平（lnSalary）為解釋變量，即模型二式（2）。為了探究高管曾經(jīng)的公務員層級對離職的直接效應，第二步回歸中也加入了CivLev。結(jié)果顯示，薪酬水平的回歸系數(shù)為-0.446，并且顯著性水平為1%，因此在企業(yè)高管群體中，薪酬水平越高越不易離職的結(jié)論成立。根據(jù)兩步回歸的結(jié)果，高管的公務員工作經(jīng)歷是通過薪酬水平對離職產(chǎn)生影響的假設得以驗證。

此外，公務員層級對高管離職的直接效應中系數(shù)為-0.044，間接效應系數(shù)為-0.009（-0.446×0.020），故總效應為-0.053，間接效應占總效應的比例約為17%，故說明薪酬水平只是該特定工作經(jīng)歷對高管離職產(chǎn)生影響的途徑之一。

綜上，本文驗證了假設二的合理性。

五、異質(zhì)性分析

本文接下來將樣本內(nèi)的企業(yè)高管進行分組回歸，對高管公務員的工作經(jīng)歷和離職的關系進行了異質(zhì)性分析。

基于高管任職企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性分析，國營企業(yè)是一類特殊的生產(chǎn)組織經(jīng)營形式，除了追求資產(chǎn)保值和增值的商業(yè)性外，兼具著調(diào)節(jié)國家經(jīng)濟的公益性，與非國營企業(yè)單純追求利潤的目標有著本質(zhì)的區(qū)別。因此，本文按照任職公司是否為國營企業(yè)的標準對高管樣本進行了劃分，并對子樣本分別利用模型二式（2） 進行了異質(zhì)性回歸，結(jié)果如下表所示。

表5的結(jié)果顯示，非國營企業(yè)高管公務員層級的系數(shù)為-0.054，且在5%水平下顯著，而國營企業(yè)的這一系數(shù)在10%水平下不顯著。這說明國營企業(yè)中高管的公務員經(jīng)歷對離職的阻礙作用不明顯。

為了探究國營企業(yè)中公務員的從業(yè)經(jīng)歷對高管離職阻礙效應不顯著的原因，本文基于產(chǎn)權性質(zhì)進行了中介效應的異質(zhì)性檢驗，結(jié)果如表6所示。由表中列（1） 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，雖然這一經(jīng)歷對高管薪酬的影響在不同產(chǎn)權性質(zhì)企業(yè)中均顯著，但是在國營企業(yè)中這一影響的顯著性（5%）明顯低于非國營企業(yè)（1%）。列（2） 的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)薪酬水平與離職的負相關關系在不同產(chǎn)權性質(zhì)的企業(yè)中是普遍存在的。根據(jù)這一結(jié)果，本文認為與非國營企業(yè)相比，國營企業(yè)通過薪酬水平影響擁有公務員經(jīng)歷高管的離職行為的作用更弱。對這一結(jié)果的解釋為，國營企業(yè)的政治關聯(lián)具有雙重性，一部分來自高管的個人的公務員經(jīng)歷，一部分來自企業(yè)本身的產(chǎn)權性質(zhì)。即使國營企業(yè)失去了來自高管的個人層面的政治關聯(lián)，仍然可以通過國有控股股東的政治關聯(lián)形式來獲取資源與便利。在此背景下，高管的個人的公務員經(jīng)歷對企業(yè)的價值降低（周林潔和邱汛，2013）。高管個人帶來的政治關聯(lián)對國營企業(yè)不再稀缺，通過薪酬水平對離職行為產(chǎn)生影響的顯著性會降低。

六、穩(wěn)健性檢驗

1.改變回歸模型進行檢驗

基準回歸采用了logit模型，在此本研究又使用了線性概率模型和Probit模型對研究結(jié)果進行進一步的穩(wěn)健性檢驗，表7展示了主回歸的檢驗結(jié)果。

通過與基準主回歸結(jié)果的對比，公務員層級的系數(shù)和符號的正負均未發(fā)生改變，因此該研究結(jié)果在更換模型后依然是穩(wěn)健的。此外，中介效應和異質(zhì)性回歸在更換模型后結(jié)果也依然可靠，此處不再報告詳細的回歸結(jié)果。

2.內(nèi)生性檢驗

本文引入新的工具變量并采用Wald檢驗來探究高管政治關聯(lián)的內(nèi)生性問題。首先，借鑒于蔚等（2012）在討論內(nèi)生性問題中對工具變量的選取方法，按照構造分組平均值作為工具變量的思路，本文選取了高管除自身外的公務員層級年份——行業(yè)均值CivLevavg作為CivLev的工具變量。高管曾經(jīng)的公務員層級可以分為兩部分：CivLevavg和CivLevdiff，其中CivLevavg代表高管除自身外的公務員層級的年份——行業(yè)平均值，CivLevdiff代表公務員層級和行業(yè)平均值的差異。經(jīng)過對CivLev的拆分，模型中存在的隨機誤差項只與CivLevdiff有關，而與CivLevavg不相關，因此CivLevavg滿足工具變量的外生性。同時，CivLevavg與解釋變量CivLev相關，因此CivLevavg符合工具變量的要求。

接著本文使用兩步法進行IV-Probit 估計，結(jié)果如表8所示。Wald檢驗結(jié)果顯示，p值為0.491，故沒有在10%的水平上表示顯著，不能拒絕解釋變量嚴格外生的原假設。此外，第一步回歸的結(jié)果顯示，工具變量CivLevavg對于CivLev具有較強的解釋力。根據(jù)以上分析，解釋變量高管的公務員層級可以接受外生的原假設，因此在一定程度上有效避免了遺漏變量偏差與雙向因果問題。

七、結(jié)論

基于2015年-2017年滬深兩市上市公司高管的任職情況，本文主要探究了是否具備公務員的工作經(jīng)歷、薪酬水平與高管離職三者之間的關系。主要的發(fā)現(xiàn)如下：

1.高管擁有公務員經(jīng)歷會顯著降低離職的可能性，并且這一阻礙效應具有普遍性，不只是在企業(yè)事件窗口期存在。通過對高管公務員層級的劃分，該研究還發(fā)現(xiàn)，在其他條件不變的情況下，高管曾經(jīng)擁有的公務員層級越高離職的可能性越低。

2.公務員的工作經(jīng)歷實現(xiàn)阻礙高管離職的途徑之一是薪酬水平。擁有這一經(jīng)歷的高管在企業(yè)擁有更高的管理權力，對薪酬制度有更大的話語權，從而產(chǎn)生“薪酬黏性”。長期來看薪酬黏性會給高管帶來相對較高的薪酬水平，減弱其離職的意愿。

3.高管任職企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)不同，公務員經(jīng)歷對高管離職的影響會存在差異。如果高管的任職企業(yè)為國營企業(yè)，由于國營企業(yè)的產(chǎn)權性質(zhì)賦予它自身天然的政治關聯(lián)，高管個人的公務員經(jīng)歷對企業(yè)的價值會降低，通過薪酬水平影響離職的中介效應將會減弱，因此這一經(jīng)歷對離職的影響也不再顯著。

本文的研究結(jié)果與已有研究結(jié)論基本是一致的，豐富了相關領域的文獻。此外，本文將政治關聯(lián)在高管個人層面的兩類研究——薪酬水平和工作變更間建立起了聯(lián)系，具有創(chuàng)新性。然而，本文仍然存在一定的限制。整體的經(jīng)濟形勢對高管個人離職的行為選擇也是尤為關鍵的，然而，由于本文使用的是三年的混合截面數(shù)據(jù)，宏觀經(jīng)濟因素的變動較小，因此本文沒有將其納入到模型當中。

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作者簡介：李嘯風（1999- ），男，漢族，河南滑縣人，香港中文大學，理學經(jīng)濟學碩士在讀，研究方向：應用計量經(jīng)濟學