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相对于非国有控股企业，国有控股企业具有政策、资源等诸多便利和优势，市场化程度一般要弱于非国有控股企业，国企负责人大多数是行政任命而非市场招聘。但一些国有控股企业负责人的薪酬发放却又以市场水平为标杆，他们一方面拥有行政级别和社会地位，另一方面又像外企、民企职业经理人那样领取高薪，这一点多年来一直遭受社会诟病。加上国企薪酬机制系统性和科学性不足、国资监管不到位等原因，使得国有控股企业在一定程度上存在高管薪酬与企业业绩脱钩、高管与普通职工薪酬差别过大的问题。2014年中央出台《关于深化中央管理企业负责人薪酬制度改革的意见》，规定从2015年1月1日起全面实施《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》，高管薪酬不能超过职工平均工资的8倍（以下简称《限薪令2015》）。这是自2009年9月人力资源和社会保障部等六部委颁布《关于进一步规范中央企业负责人薪酬管理的指导意见》实施国企负责人限薪（以下简称《限薪令2009》）以来的第二次限薪，由于发布机构权威性高（国务院）、配套落实措施严等特征，被称为“史上最强限薪令”。
限薪是近年来国有控股企业薪酬制度改革的一个重要组成部分，限薪有利于国企内部消除过度差异和不公，营造合理、和谐的国企分配文化。但限薪和国企改革的市场化方向又有所相悖，可能打击国企负责人积极性，导致国企负责人离职而对经营连续性造成不良影响，也可能引发国企负责人的逆向选择，抬高国有控股企业代理成本，降低企业效率和效益。
2016年4月，证监会全面修订了《上市公司股权激励管理办法》，股权激励政策更加系统规范，股权激励的上市公司数量显著增长。2016年4月，科技部和国资委发布《国有科技型企业股权激励和岗位分红暂行办法》，2016年8月，财政部、证监会和国资委发布《关于国有控股混合所有制企业开展员工持股试点的意见》，鼓励在国有科技型企业和混合所有制企业实施科技人员股权激励和员工持股探索。员工持股和股权激励在国有控股企业全面扩围，在众多国企大力推进。在对国企负责人限薪的同时，允许满足一定条件的企业实施“持股”，不失为避免降薪可能产生的负面效应、完善公司治理的有效手段。
本文的主要内容为：（1）研究《限薪令2015》的政策效果。考虑到众多政策在执行中“上有政策、下有对策”以及“有令不行”的情况，首先考察了限薪令是否真正实施到位，即是否确实降低了高管的薪酬水平（或者抑制了高管薪酬过快增长），缩小了国企高管和员工的薪酬差异。在此基础上，针对社会上对限薪令的非议，考察限薪是否导致了不良效应，包括是否加大了高管离职以及提高了企业代理成本。（2）研究股权激励和限薪政策的混合影响或者交叉效应，探讨在限薪令存在负面效应存的情况下，股权激励能否作为一种“对冲”，有效消除或减少限薪带来的离职、代理成本升高问题。
目前关于限薪效应影响的研究很多，涉及限薪令对高管薪酬的影响[1-3]、对代理成本和绩效的影响[4]57[5]93和对薪酬业绩敏感性的影响[6]等；关于公司股权激励效应影响的研究也很多，涉及股权激励对绩效、代理成本、研发创新、投资效率、融资行为、股利分配等诸多方面[7-17]，但是，没有文献将限薪令和股权激励结合起来，去研究股权激励对限薪令实施效果的影响。对于近年来两个最热门的国企分配领域改革政策，只研究某一项政策而无视另一项政策的影响是不合适的，因此，本文研究股权激励和限薪的叠加影响，考察股权激励对限薪效应的调节作用。
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普遍认为《限薪令2009》并没有达到预期的限薪效果，无论是从整体水平还是经理人水平，薪酬不但没有降低，反而还有明显的上涨[1]67[2]29。只是在个别行业（例如金融业），限薪令使得国有控股银行高管薪酬差异明显降低[18]。区别于《限薪令2009》，《限薪令2015》政策则有效抑制了国有控股企业负责人薪酬的过快增长，但限薪效果集中于地方国有控股企业，薪酬下降幅度约为3%～6%[19]26。相关研究主要集中在《限薪令2009》，对最严格的《限薪令2015》考察较少且只使用了2015后1~2年的数据，样本量和数据支持显不足，难以说明《限薪令2015》的长期效果。
《限薪令2015》之所以被称为“最严限薪令”，一是颁布层次高，权威性更强。《限薪令2009》由人社部等六部委联合发布，而《限薪令2015》的相关文件则是由党中央审议，国务院直接下发。二是保障和配套措施全。2014年11月成立了中央深化国有控股企业高管薪酬改革小组，专门推进国企限薪等一系列分配制度改革。因此，本文提出如下假设：
假设1.《限薪令2015》降低了高管薪酬，缩小了高管和一般员工薪酬差异。
伴随着《限薪令2015》实施的，是媒体广泛提到的“国有控股企业高管离职潮”①，这些报道多是局限于高管离职的个别现象，基于一般逻辑去分析限薪和离职之间的关系，缺乏全面详实的统计数据作为支撑。在限薪背景下，如果配套薪酬改革没有均衡推进，“疏”“堵”没有并举，国企负责人离职确实是一个自然的人性选择，国企负责人离职也会给企业的经营发展带来不利影响。因此，本文提出如下假设：
假设2.“限薪令”导致了国企负责人离职。
代理成本是委托代理理论的重要概念。在所有者和经营者分离的现代企业制度框架下，代理人会基于自身利益的考虑，选择与委托人利益相悖的行为（逆向选择），从而产生代理成本。代理问题有两类：（1）股东和经营层之间的代理问题，经营层违背股东利益行事，从而造成公司价值损失或不必要的公司成本。（2）大股东和中小股东间的代理问题，即大股东利用自己的优势地位损害小股东利益[20]。国有控股企业面临的主要是第一类代理问题，在所有者缺位的体制缺陷下，国企负责人倾向于通过所掌控的庞大国企资源为自己谋福利。国企负责人代理问题的具体表现为：（1）在职消费。诸多研究表明，超额在职消费是经理人的一种机会注意行为，会对企业的经营发展造成不利影响[21]。（2）扩大投资（资产）规模而导致（投资）资产效率低下。往往投资（资产）规模越大，经营者掌控的资源量也就越庞大，利用本企业资源为自身牟利也就更具备条件，经营者非理性扩大企业规模为己谋利的倾向被称为“帝国建设”（empire building）。Jensen[22]318认为，通过对更多资源的控制可以使管理者获取私人收益，在信息不对称条件下，管理者有可能将企业自由现金流用于净现值（NPV）为负的项目以谋取私利，造成企业投资过度。在薪酬管制背景下，国有控股企业负责人有可能通过超额在职消费、随意扩大资产规模等行为弥补自己限薪带来的效用损失，从而产生代理成本，因此，本文提出如下假设：
假设3.《限薪令2015》引发了国企代理成本升高。
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近年来，国有控股企业股权激励和员工持股改革力度在逐年加大，国务院国资委2017年选择了20余家企业实施试点，并在2018年全面铺开，地方国资委也多有类似举动。2016年证监会修订了《上市公司股权激励管理办法》，国有控股企业上市公司的股权激励政策规范更加清晰明确，实施股权激励的国有上市公司逐年增加。
当前关于股权激励效果的相关研究分为两类：（1）股权激励对企业绩效以及投资、融资、分配、盈余管理等财务行为影响方面的研究。（2）股权激励对隐性腐败、在职消费等高管逆向选择行为影响方面的研究。一些学者认为，股权激励机制安排能够优化企业的财务行为[23-27]，降低企业高管逆向选择的代理成本[28-29]，但这些研究基本没有放在限薪令背景下进行考察，没有回答限薪令和股权激励的交互影响会对逆向选择行为和代理成本起到什么作用。
“利益驱动假说”认为：给管理层股权可以使管理层与风险偏好一致、目标函数一致以及利益关系一致[22]355。股权激励被认为是解决国有企业体制缺陷、降低代理成本和提升企业绩效的重要手段。在国企限薪的同时，适时扩大股权激励的范围和力度，完善国有控股企业负责人收入结构，实现短期激励和长期激励的有效结合，不失为“疏”“堵”并举的有效举措。当股权激励与限薪令同时出现时，如果限薪令诱发了代理成本升高和高管离职，股权激励或许能起到一些纠偏作用，对限薪令的负向作用产生抑制。因此，本文提出如下假设：
假设4.股权激励能对限薪引发的高管离职起到抑制作用。
假设5.股权激励能对限薪引发代理成本升高起到抑制作用。
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本文以限薪前后的薪酬水平、薪酬差异、代理成本、高管离职为被解释变量。
1）高管薪酬水平（wage），以公司前三名高管年度薪酬之和来衡量。
2）高管和一般员工薪酬差异（wage_d）。一般员工薪酬的计算，使用现金流量表上的“为员工支付的工资支出”减掉“高管层薪酬之和”，再除以当年度员工平均人数。高管薪酬为前三名高管薪酬除以3。用高管薪酬除以一般员工薪酬来衡量薪酬差异。
3）代理成本（cost）。代理成本常见的衡量角度是资产利用水平[17]56。不顾股东回报进行盲目扩张，通过扩大掌控资源量为自己谋福利，是管理层比较普遍的逆向选择行为，这类行为往往导致资产运营效率的低下。本文用资产周转率（R_a）来作为代理成本的衡量之一。在职消费（perk）是代理成本衡量的另一个角度。已有文献对在职消费的衡量有多种，一是高管在职消费相关的费用类型（办公费、差旅费、会议费、招待费、通讯费等）[30-31]；二是将现金流量表上“支付的其他与经营活动相关的现金流出”作为高管实际在职消费的代理变量[32]；三是采用统计技术将正常经营活动无法解释的超额管理费用（残差项）计算出来，作为在职消费的衡量[33]；四是直接以业务招待费来衡量高管在职消费[34]。本文借鉴第一种方法，将剔除了员工工资、折旧和摊销之后的管理费用除以营业收入，来衡量在职消费水平。
4）高管离职（quit），将该变量设定为哑变量，如果考察年度发生了重要高管（董事长、总经理或执行总裁、财务总监、董事会秘书）离职，变量为1，未发生以上高管离职，则变量为0。
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1）“限薪令”（policy）。借鉴已有研究[35-37]，采用双重差分模型（DID）来研究限薪令的政策影响。以受到“限薪令”影响的国有控股企业作为实验组，未受“限薪令”影响的非国有控股企业作为对照组，考察实验组和对照组实施“限薪令”前后高管薪酬、离职情况、代理成本和企业绩效等变量变化的差异情况。用treat衡量是否属于实验组企业，如果是实验组企业（国有控股企业），treat为1，否则为0。用post衡量是否属于政策影响的年份，限薪令颁发于2014年底，2015年以后（包括2015年）的样本post为1，以前年份post为0。即policy=treat×post。
2）股权激励（incetive_e）。对股权激励的计量方式有多种：以管理层持股比例来作为股权激励变量[38-39]，将股权激励作为虚拟变量[40-41]，实施过股权激励计划公司所有样本期间该变量均为1，未实施股权激励计划公司均为0；以倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）选择样本公司，采用双重差分模型计量股权激励是近年股权激励类研究的一种趋势[42-43]。考虑到股权激励计划有特定的有效期，其影响期也应该限定在计划有效期内，不应该过于泛化延展。因此，本文参考姜英兵和于雅萍[44]的做法，将股权激励计划设定为虚拟变量，该虚拟变量在实施股权激励计公司的计划有效期内年份中，取值1，其他年份及未实施过股权激励计划公司的所有年份，均取值0。
对薪酬水平、代理成本和绩效可能产生影响的主要因素，一是公司财务，二是公司治理。取公司规模对数（lnA）、资产负债率（leverge）、毛利率（GP）、是否国有控股（SOE）、第一股东持股比例（top1）、机构持股比例（institute）、董事会规模（board1）、独立董事比例（independent）、董事会次数（board2）作为所有回归的控制变量。因变量为薪酬差异、高管离职率、代理成本、企业绩效时，将薪酬水平（wage）也作为控制变量。各变量定义如表1所示。
表 1变量定义
变量类型 变量名称 计量方法 被解释量 高管薪酬wage 前三名高管薪酬之和 薪酬差异wage_d 高管薪酬平均数/高管外其他员工平均薪酬 高管离职quit 是否有重要高管离职，是为1，否为0 资产周转率R_a 营业收入除以总资产 在职消费perk 管理费用剔除工资类支出和折旧后，除以营业收入 解释变量 限薪令policy treat乘以post。treat：实验组（国有控股企业组）样本，是为1，否为0；post：是否限薪期，是为1，否为0 股权激励incetive_e 属于实施股权激励计划公司且样本所在年份在计划期内为1，否则0 控制变量 资产规模lnA 总资产对数 毛利率GP 营业毛利除以营业收入 资产负债率leverge 负债除以总资产 董事会规模board1 董事会年末人数 董事会召开次数board2 董事会年度召开次数 独立董事比例independent 独立董事占董事总数比例 机构持股比例institute 机构持股占总股数股比 第一股东持股比例top1 第一大股东持股占总股比例 -
为了验证假设1（限薪令抑制高管薪酬升高和缩小了高管与员工薪资差），以薪酬水平（wage）和薪酬差（wage_d）为被解释变量，限薪令（policy）为解释变量，公司规模对数（lnA）等为控制变量（controls），建立多元回归模型（1）和模型（2）
$${\rm{wage}} = \alpha + \beta \times {\rm{policy}} + \sum\limits_{i = 1}^n {{\rm{control}}{{\rm{s}}_i}} + \gamma $$ (1) $$\displaystyle{\rm{wage}}\_{\rm{d}} = \alpha + \beta \times {\rm{policy}} + \mathop\sum\limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {\rm{control}}{{{s}}_{{i}}} + \gamma $$ (2) 为了验证假设2（限薪令引发高管离职），以高管离职（quit）为被解释变量，限薪令（policy）为解释变量，建立模型(3)
$$ {\rm{quit}} = \alpha + \beta \times {\rm{policy}} + \mathop \sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {\rm{control}}{{\rm{s}}_{{i}}} + \gamma $$ (3) 为了验证假设3（限薪令引发代理成本升高），以代理成本（分别使用资产周转率R_a和在职消费perk）为被解释变量，限薪令（policy）为解释变量，建立回归模型（4）
$$ {\rm{cost}} = \alpha + \beta \times {\rm{policy}} + \mathop \sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {\rm{control}}{{\rm{s}}_{{i}}} + \gamma $$ (4) 为了验证假设4（股权激励能够抑制限薪引发的高管离职），用股权激励和限薪令的乘积（交互影响）、股权激励、限薪令对高管离职进行回归，建立回归模型（5）
$$ {\rm{quit}} = {\rm{\alpha }} + {{\rm{\beta }}_1} \times {\rm{incentive}}\_{\rm{e}} \times {\rm{policy}} + {{\rm{\beta }}_2} \times {\rm{incentive}} + {{\rm{\beta }}_3} \times {\rm{policy}} + \mathop \sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {\rm{control}}{{\rm{s}}_{{i}}} + \gamma $$ (5) 为了验证假设5（股权激励对限薪令引发代理成本有抑制作用），以代理成本cost为被解释变量，股权激励（incentive_e）、限薪令（policy）以及它们的交互项为解释变量，建立回归模型（6）
$$ {\rm{cost}} = \alpha + {{\rm{\beta }}_1} \times {\rm{incentive}}\_{\rm{e}} \times {\rm{policy}} + {{\rm{\beta }}_2} \times {\rm{incentive}} + {{\rm{\beta }}_3} \times {\rm{policy}} + \mathop \sum \limits_{{{i}} = 1}^{{n}} {\rm{control}}{{\rm{s}}_{{i}}} + \gamma $$ (6) 模型（3）和模型（5）中，高管离职作为被解释变量只有1和0两个取值，因此使用Logistic回归。模型（1）、模型（2）、模型（4）、模型（6）中，被解释变量为薪酬水平、代理成本时，使用OSL回归。
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《限薪令2015》颁布后，2014年8月29日召开的中共中央政治局会议上指出，其他中央企业负责人、中央各部门所属企业和地方国有控股企业负责人薪酬制度改革，也要参照《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》精神积极稳妥推进。限薪令影响到中央和地方的所有国有控股企业。本文选择2011—2018年作为研究区间，限薪令2015年1月1日开始发挥作用，正好可以将研究区间切分为两个对称的时间段。对WIND提供的上市公司数据进行整理，剔除金融类企业和ST企业，得到2 654家上市公司共计11 842个面板数据样本，其中，作为实验组的国有控股企业共计876家，样本数据4 405个，作为对照组的非国有控股企业共计1 778家，样本数据7 437个。
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实验组和对照组变量数据的描述性统计如表2所示。
表 2变量描述性统计
变量名称 实验组（国有样本4 405个） 对照组（非国有样本7 437个） 平均值 标准差 最小 最大 平均值 标准差 最小 最大 金额前三高管薪酬wage 213.66 189.04 0.00 3 068.00 216.04 253.64 7.51 6 799.77 薪酬差异wage_d 6.27 7.25 0.00 113.22 7.86 8.61 0.00 412.50 在职消费率perk 0.04 0.04 0.00 1.23 0.06 0.10 0.00 3.47 总资产周转率 R_a 0.67 0.70 0.00 22.93 0.65 0.58 0.00 11.42 ROA 5.12 6.03 （43.17） 63.00 6.58 7.96 （183.98） 67.51 ROE 5.30 28.48 （1 277.18） 146.69 7.29 46.34 （3 106.23） 1 719.89 限薪令policy 0.67 0.47 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 股权激励变量incetive_e 0.05 0.23 0.00 1.00 0.30 0.46 0.00 1.00 资产lnA 22.59 2.83 0.58 28.52 21.11 3.77 3.28 27.67 毛利率gp 23.60 16.05 （62.92） 94.64 28.59 15.97 （101.07） 96.51 资产负债率leverge 51.25 20.42 1.64 111.23 38.51 19.87 0.80 168.69 机构持股比例institute 50.85 20.97 0.00 186.97 31.55 23.08 0.00 138.25 大股东持股比例top1 40.32 15.70 7.14 90.00 33.21 14.23 0.29 89.99 董事会规模board1 9.06 1.75 0.00 18.00 8.35 1.46 4.00 18.00 董事会召开次数board2 9.61 4.33 2.00 58.00 9.95 4.30 2.00 46.00 独立董事比例independent 0.37 0.06 0.23 0.80 0.37 0.05 0.20 0.75 由表2可知，实验组（国有组）薪酬水平和薪酬差异的平均值和标准差均低于对照组（非国有组），在职消费比率低于非国有组，资产周转率高于非国有组。国有组企业绩效低于非国有组。从股权激励实施情况看，国有组实施股权激励的样本年份仅占到国有组总样本年份比例的5%，而非国有组则达到30%，说明股权激励在国有控股企业的实施范围还比较小。国有组毛利率和资产负债率均高于非国有组。机构持股比例和第一大股东持股比例，国有组均高于非国有组。国有组董事会规模偏大，但董事会召开频率不如非国有组，独立董事比例也低于非国有组。
表3是实验组和对照组被解释变量2011—2018年每年的平均值情况。
表 3被解释变量年度趋势变化和限薪令后增长率
年份 高管薪酬
wage薪酬差异
wage_d高管离职
quit周转率
R_a在职消费
perkROA ROE 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 2011年 166 144 6.24 5.89 0.10 0.11 7.71 12.25 0.09 0.13 0.79 0.79 10.06 16.68 2012年 175 161 6.20 5.70 0.14 0.12 6.78 11.50 0.09 0.12 0.75 0.77 8.51 15.47 2013年 187 176 6.08 5.84 0.11 0.13 6.05 10.05 0.09 0.12 0.71 0.77 7.58 15.02 2014年 196 189 5.94 5.77 0.16 0.11 5.45 10.51 0.09 0.13 0.66 0.75 6.27 14.33 2015年 204 211 6.25 5.82 0.17 0.14 4.41 10.55 0.10 0.13 0.61 0.68 4.19 12.86 2016年 214 228 6.01 5.95 0.18 0.12 4.99 9.59 0.10 0.13 0.59 0.64 5.58 12.56 2017年 245 251 6.26 6.83 0.19 0.12 5.40 8.65 0.09 0.12 0.51 0.63 6.51 11.08 2018年 275 290 6.46 6.05 0.20 0.15 5.01 8.93 0.08 0.09 0.52 0.65 5.40 5.72 2011—2014年平均 181 167 6.11 5.80 0.13 0.12 6.50 11.08 0.09 0.12 0.73 0.77 8.10 15.38 2015—2018年平均 234 245 6.24 6.16 0.18 0.13 4.95 9.43 0.09 0.12 0.56 0.65 5.42 10.56 限薪后增长率/% 30 46 2 6 43 8 −24 −15 3 −2 −24 −16 −33 −31 从整体上看，高管薪酬、离职率呈上升趋势，资产周转率、企业绩效呈下降趋势，在职消费和薪酬差异两个变量总体稳定。实验组和对照组被解释变量的变动趋势基本一致，满足使用DID法分析的基本条件。
限薪令发布后，各被解释变量后四年平均值相对于前四年均值的增长率见表3最后一行。就高管薪酬（wage）而言，不管是实验组还是对照组，增长率都大于0，但对照组显著高于实验组，说明限薪令后尽管国企高管薪酬绝对额仍在升高，但和实验组的非国有控股企业比，增长势头显著放慢，说明限薪令可能发挥了一定作用。就薪酬差异（wage_d）看，实验组和对照组的变动差异并不明显。就高管离职（quit）看，限薪令后国有控股企业组离职率增长显著高于非国有控股企业组，这可能和限薪有一定关联。就代理成本变量看，限薪令后国有控股企业组资产周转率的下降显著高于对照组的非国有控股企业，在职消费两组变化差距却不明显，说明限薪对代理成本的影响可能涉及资产周转效率方面。以上仅是根据简单数据比较的初步判断，还要通过回归分析进一步证实。
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在每次进行回归分析之前，为了避免自变量之间可能的多重共线性影响，计算了自变量之间的相关系数，相关系数都小于0.5，初步表明线性回归可以正常进行。在线性回归同时，用SPSS进行了变量之间的多重共线性诊断（collinearity diagnostics），容差（tolerance）均大于0.1，方差膨胀因子（VIF）均小于10，表明不存在变量之间的“多重共线性”。
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模型（1）~模型（4）的回归结果如表4所示。
表 4《限薪令2015》效应
因变量 wage wage_d quit R_a perk 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（4） 限薪令policy −0.054***（−3.240） −0.003（−0.196） 0.029*（1.779） −0.099***（−5.940） −0.026（−1.691） 是否国企SOE −0.067***（−4.131） −0.075***（−5.791） 0.001（0.040） 0.032**（1.999） −0.015（−0.872） 是否限薪期间post 0.090***（7.673） −0.090***（−9.560） 0.318***（27.60） 0.011（0.951） −0.007（−0.579） 资产对数lnA 0.123***（12.690） −0.012（−1.593） 0.014（1.507） −0.040***（−4.127） −0.103（−10.127） 毛利率GP 0.129***（13.841） −0.014*（−1.129） −0.031***（−3.418） −0.364***（−39.110） 0.121***（12.433） 资产负债率leverge 0.115***（11.127） −0.009（−1.029） −0.006（−0.598） −0.024**（−2.274） −0.072***（−6.651） 董事会规模board1 0.101***（9.773） −0.015*（−1.762） −0.018*（−1.740） −0.030**（−2.939） −0.072***（−6.651） 董事会召开次数board2 0.101***（9.773） −0.017**（−2.220） 0.148***（16.094） −0.069***（−7.411） 0.038***（3.869） 独董比例independent 0.029***（2.881） −0.005（−0.604） 0.034***（3.394） −0.010（−0.999） 0.047***（4.463） 机构持股比例institute 0.139***（13.728） −0.003（−0.403） 0.016（1.598） 0.046***（4.541） 0.002（0.176） 大股东持股比例top1 −0.020**（−2.164） −0.041***（−5.431） −0.017*（−1.829） 0.041***（4.436） −0.081***（8.297） 前三高管薪酬wage — 0.672***（90.730） −0.018*（−1.994） 0.104***（11.276） −0.046***（−4.769） 样本数 11842 11842 11842 11842 11842 调整后R2 0.124 0.441 0.159 0.139 0.062 F值 151.442 765.473 184.45 158.473 64.92 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著；括号内为t值；模型（3）列中最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 模型（1）考察限薪令对高管薪酬水平的影响，限薪令对高管薪酬的影响显著为负，标准化系数为–0.054，即控制其他变量的影响后，限薪令会导致高管薪酬降低约5%，假设1的前半部分“《限薪令2015》降低了高管薪酬”得到了验证。显著影响薪酬水平的其他因素，按照影响程度的高低排序，还包括资产规模（正向）、大股东股比例（负向）、毛利率（正向）、资产负债率（正向）等，和这些影响因素相比，限薪令的影响属于中等偏下。
模型（2）考察限薪对高管和一般员工薪酬差异的影响。限薪令对薪酬差异的回归系数是负数，但结果并不显著，假设1的后半部分“《限薪令2015》缩小了高管和一般员工薪酬差异”未得到验证。决定员工的薪酬因素较为复杂，社保政策、税收政策、劳动力供应多种因素都会影响到高管和员工的薪酬差异，这可能是限薪令和薪酬差异关系不显著的原因。
模型（3）考察限薪令对高管离职的影响。回归系数是0.029，在10%置信水平上显著有效，说明限《薪令2015》导致高管离职率上升了约3%。在薪酬下降、监管加强的大背景下，国有控股企业负责人个人效用会下降，如果没有其他有效的“对冲”和“疏解”措施，离职就是基于人性的自然选择。
模型（4）考察限薪令对代理成本的影响。代理成本用资产周转率衡量时，限薪令的回归系数显著为负，代理成本用在职消费衡量时，限薪令的回归系数并不显著。假设3得到部分证明。这一结果表明，限薪令推出后，国企负责人有摊大资产规模的趋势，引发了“帝国建设”方面的代理成本，但并没有扩大在职消费。可能的原因是，在职消费的界定比较清晰，且很容易留下证据和口实，2012年以来《十八届中央政治局关于改进工作作风、密切联系群众的八项规定》政策和巡查纪检等措施形成了在职消费的严格监督环境，使在职消费行为得到有效遏制。相对在职消费，高管随意扩大企业规模的行为虽然危害性更强，但更难认定和确认，相对较为隐蔽。加之国有控股企业在拿项目和获取资金方面更有优势，高管随意扩充规模的逆向选择行为也具备更多条件。
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模型（5）~模型（6）的回归结果如表5所示。
表 5股权激励对限薪令负面影响的抑制
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.030*（1.787） −0.102***（−6.186） −0.027（−1.553） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.002（−0.177） 0.027***（2.930） −0.010（−1.055） 是否国企SOE 0.001（0.054） 0.041**（2.520） −0.014（−0.869） 是否限薪期间post 0.317***（27.545） 0.010（0.846） −0.007（−0.603） 资产对数lnA 0.014（1.515） −0.041***（−4.277） −0.103***（−10.128） 毛利率GP −0.031***（−3.396） −0.365***（−39.167） 0.121***（12.397） 资产负债率leverge −0.006（−0.585） −0.023**（−2.196） −0.072***（−6.656） 董事会规模board1 −0.018*（−1.73） −0.029***（2.862） 0.010（0.957） 董事会召开次数board2 0.148***（15.918） −0.076***（−8.090） 0.038***（3.919） 独立董事比例independent 0.034***（3.369） −0.012（−1.181） 0.047***（4.497） 机构持股比例institute 0.016（1.589） 0.044***（4.383） 0.002（0.163） 大股东持股比例top1 −0.017*（−1.827） 0.043***（4.616） −0.081***（−8.322） 前三高管薪酬wage −0.018**（−1.976） 0.098***（10.573） −0.045***（−4.667） 样本数 11842 11842 11842 调整后R2 0.159 0.142 0.062 F值 158.109 138.438 60.012 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著；括号内为t值；模型（5）列中最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 模型（5）考察股权激励对限薪令引发高管离职的调节作用。股权激励和限薪令交互项的回归系数虽为负，并不显著。假设4未得到完全证实。可能的原因，是国有控股企业股权激励力度还较低，且存在诸多限制和约束，股权激励正向激励作用还不足以削减限薪令所导致的高管离职冲动。
模型（6）考察股权激励对限薪令引发代理成本的调节作用。代理成本以资产周转率计量时，股权激励和限薪令交互项的回归系数显著为正。说明处于股权激励计划期的国有控股企业，限薪令降低公司资产周转率的负面效应得到抑制。股权激励抵消了限薪令的负面效应，股权激励公司的高管没有出现“帝国建设”的相关倾向。假设5得到证实。
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1）改变变量计量方法——股权激励
股权激励是本文重要的研究变量，变量计量方式可能会影响回归分析结果。鉴于此，改变股权激励计量模式，采用高管持股比例来衡量股权激励。改变了变量计量方法后，相关模型回归结果如表6所示。稳健性检验与前文的检验基本一致。
表 6稳健性检验：股权激励（变量计量——管理层持股）对限薪令负面效应的调节
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.030*（1.812） −0.100***(−5.953） −0.030*（−1.699） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.004（−0.453） 0.021**（1.690） 0.008（0.893） 是否国企SOE 0.001（0.072） 0.043***（2.674） −0.030*(−1.789） 是否限薪期间Post 0.030***（1.812） 0.012（1.035） −0.008（−0.691） 资产对数lnA 0.014（1.505） −0.037***（−3.857） −0.107***（−10.544） 毛利率GP −0.031***（−3.396） −0.368***（−39.257） 0.126***（12.846） 资产负债率leverge −0.006（0.588） −0.020*（−1.877） −0.078***（−7.134） 董事会规模board1 −0.018*（−1.745） −0.030***（−2.971） 0.010（0.945） 董事会召开次数board2 0.148***（16.096） −0.069***（−7.445） 0.038***（3.892） 独立董事比例independent 0.033***（3.060) −0.012（−1.205） 0.050***(4.768) 机构持股比例institute 0.016（1.487） 0.061***（5.516） 0.019*（1.161） 大股东持股比例top1 −0.017*（−1.851） 0.037***(3.955) −0.076***（−7.704） 前三高管薪酬wage −0.018**（−1.992） 0.104***（11.370） −0.047***（−4.898） 样本数 11 842 11 842 11 842 调整后R2 0.159 0.140 0.063 F值 158.124 136.594 57.868 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著，括号内为t值；模型（5）最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 2）利用PSM法重新匹配实验组和对照组
本研究中，实验组国有上市公司样本共计876家，对照组非上市公司样本共计1778家，由于对照组和实验组样本在规模、盈利能力等方面的差异性存在，可能会影响结论的合理性。鉴于此，采用PSM法，以是否是国有控股企业为因变量，以2015年年初时点的行业、规模、毛利率和负债率等为自变量，建立Logistic回归方程，确定各变量的回归系数后，再计算各家公司的倾向得分，然后按照1∶1匹配原则，为876家实验组公司匹配了同行业的876家对照组公司，经过PSM处理后，实验组和对照组在规模、毛利等财务特征上相似度更强，更具有可比性。
用拿PSM匹配后样本再进行假设检验，关键性的回归结果如表7所示。
表 7稳健性检验：PSM样本下股权激励对限薪负面效应的调节作用
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.253***（25.813） −0.068***（−5.993） −0.067***（−5.757） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.019*（−1.690） 0.033***（2.961） −0.005（−0.472） 资产对数lnA 0.058***（5.182） −0.064***（−5.828） −0.116***（−10.374） 毛利率GP −0.025**（−2.301） −0.367***（−34.040） 0.161***（14.578） 资产负债率leverge −0.042***（−3462） −0.021*（−1.793） −0.112***（−9.585） 董事会规模board1 −0.035***（−2.997） −0.029**（−2.252） −0.027**（−2.235） 董事会召开次数board2 0.189***（17.328） −0.082***（−7.692） 0.040***（3.632） 独立董事比例independent 0.051***（4.323） −0.015（−1.324） 0.028**（2.475） 机构持股比例institute −0.001（−0.064） 0.053***（4.573） −0.019（−1.599） 大股东持股比例top1 −0.039***（−3.540） 0.043***（3.926） −0.079***（−7.116） 前三高管薪酬wage −0.014（−1.256） 0.091***（8.464） −0.040***（−3.659） 样本数 8 856 8 856 8 856 调整后R2 0.115 0.145 0.107 F值 95.238 154.001 87.946 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著，括号内为t值。 -
本文考察了国有控股企业《限薪令2015》的限薪效果以及限薪对企业代理成本、高管离职和企业绩效的影响，检验了股权激励对限薪引发负面作用的调节作用，结论如下。
1.《限薪令2015》确实起到了预期的降薪作用，限薪令使样本公司高管薪酬水平下降约5%，但高管和员工薪酬差异并未显著降低。
2.限薪令没有引发高管扩大在职消费，但限薪后企业资产规模有扩大的趋势，企业的资产周转能力下降，高管离职率也小幅升高。由此判断：降薪引发了一定的代理成本，降低了高管稳定性，也降低了资产周转能力。
3.股权激励对限薪引发高管离职无显著调节作用，但是股权激励显著抑制了限薪令所引发的资产周转能力下降，在降低代理成本方面起到了一定作用。
鉴于此，提出相关国有控股企业分配及人事制度改革建议。
1. 评估限薪令的作用，审慎使用限薪，细化限薪规则，增强限薪针对性。《限薪令2009》和《限薪令2015》规定了领导人薪酬相对员工平均薪酬倍数的统一上限，而没有考虑国有控股企业的性质类型（商业类和公益类、垄断类和市场类）、企业大小（大型、中型、小型）、地区差别（东部、中部、西部）、发展阶段（起步期、发展期、成熟期）和行业特点（新经济、传统）等，各地在贯彻文件中，为了省事或降低政策的理解执行风险，采取“一刀切”的简单方式，挫伤了一些国有控股企业负责人的积极性，甚至引发了个别国企负责人的“不作为”和离职。要对近五年限薪令的执行效果进行全面分析和评估，针对执行中的“错限”和“乱限”进行纠正，对限薪令体系进行细化和完善，既要保障限薪令执行到位，也要保证限薪令执行有效。对一些市场化程度比较高的纯商业类国有控股企业，建议停止实施限薪令。
2. 将国有控股企业限薪和人事制度改革配套结合。要区分国有控股企业类型、国有控股企业负责人身份，推行有差别的国有控股企业负责人人事制度改革。对偏市场类、商业类的国有控股企业，要加快国企负责人在“选、育、用、留”方面的市场化机制建设，将企业负责人薪酬方式、薪酬结构和薪酬水平和市场对接。对偏公益类、垄断类的国有控股企业，则要更多强调国企负责人的“公职”身份，建立借鉴公务人员的职级体系和工资制度，并围绕企业功能定位完善相关的业绩考核体系。要将“限薪”嵌入整体的国企负责人分配和人事制度改革之中，避免限薪的单一化认识和单一化行使。
3. 加大国有控股企业股权激励力度、完善股权激励政策。当前国有控股企业股权激励还有很多政策限制，例如对个人持股最高比例（上市公司1%，非上市公司3%）的限制，对可用股权激励的总股份比例限制（上市公司10%，非上市大型企业5%），以及股权激励收益占当期薪酬水平的限制（国内上市公司40%，境外国有上市50%）等。国内国有控股企业股权激励模式也相对单一（上市公司只有限制性股票和股票期权两种，非上市大中型企业只有股权出售和股权奖励两种），对实施股权激励的业绩条件要求比非国有控股企业更为苛刻。这些都使得股权激励作用还没有充分有效发挥，股权激励力度较弱。要进一步解放思想，创新国有控股企业股权激励和员工持股形式，加大激励力度，减少政策限制。
The Impact of “Salary Limited” and the Regulating Effect of Equity Incentive in State-owned Enterprises
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摘要:基于2011—2018年上市公司数据，以国有控股上市公司为实验组、非国有上市公司为对照组，用双重差分模型（DID）方法检验了《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》对国有控股企业的限薪效果，并分析了股权激励对限薪负面效应的调节作用，以判断限薪和股权激励的混合政策效果。实证结果表明：《中央管理企业负责人薪酬制度改革方案》对国有控股企业高管层薪酬升高起到了一定的抑制作用，但在缩小高管和普通员工薪酬差别方面并不显著。同时，高管限薪出现了负面效应，包括离职率升高、代理成本升高，股权激励可以对某些负面效应起到抑制作用。Abstract:Based on the data of listed companies from 2011 to 2018, taking state-owned listed companies as the experimental group and non-state-owned listed companies as the control group, this paper tests the salary restriction effect of "2015 salary restriction order" on state-owned enterprises with “DID” method, and analyzes the regulatory effect of equity incentive on the negative effect of salary restriction, so as to judge the mixed policy effect of salary restriction and equity incentive. The empirical results show that "salary limit order 2015" has a certain inhibitory effect on the rise of executive compensation in state-owned enterprises, but it is not significant in reducing the difference between executive and ordinary employees. At the same time, there are some negative effects, including higher turnover rate, lower asset turnover rate. Equity incentive can significantly inhibit some negative effects.
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Key words:
- salary limit/
- equity incentive/
- agency cost/
- state-owned enterpris
注释:1) 搜狐财经，和讯网，2015。 -
表 1变量定义
变量类型 变量名称 计量方法 被解释量 高管薪酬wage 前三名高管薪酬之和 薪酬差异wage_d 高管薪酬平均数/高管外其他员工平均薪酬 高管离职quit 是否有重要高管离职，是为1，否为0 资产周转率R_a 营业收入除以总资产 在职消费perk 管理费用剔除工资类支出和折旧后，除以营业收入 解释变量 限薪令policy treat乘以post。treat：实验组（国有控股企业组）样本，是为1，否为0；post：是否限薪期，是为1，否为0 股权激励incetive_e 属于实施股权激励计划公司且样本所在年份在计划期内为1，否则0 控制变量 资产规模lnA 总资产对数 毛利率GP 营业毛利除以营业收入 资产负债率leverge 负债除以总资产 董事会规模board1 董事会年末人数 董事会召开次数board2 董事会年度召开次数 独立董事比例independent 独立董事占董事总数比例 机构持股比例institute 机构持股占总股数股比 第一股东持股比例top1 第一大股东持股占总股比例 
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表 2变量描述性统计
变量名称 实验组（国有样本4 405个） 对照组（非国有样本7 437个） 平均值 标准差 最小 最大 平均值 标准差 最小 最大 金额前三高管薪酬wage 213.66 189.04 0.00 3 068.00 216.04 253.64 7.51 6 799.77 薪酬差异wage_d 6.27 7.25 0.00 113.22 7.86 8.61 0.00 412.50 在职消费率perk 0.04 0.04 0.00 1.23 0.06 0.10 0.00 3.47 总资产周转率 R_a 0.67 0.70 0.00 22.93 0.65 0.58 0.00 11.42 ROA 5.12 6.03 （43.17） 63.00 6.58 7.96 （183.98） 67.51 ROE 5.30 28.48 （1 277.18） 146.69 7.29 46.34 （3 106.23） 1 719.89 限薪令policy 0.67 0.47 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 股权激励变量incetive_e 0.05 0.23 0.00 1.00 0.30 0.46 0.00 1.00 资产lnA 22.59 2.83 0.58 28.52 21.11 3.77 3.28 27.67 毛利率gp 23.60 16.05 （62.92） 94.64 28.59 15.97 （101.07） 96.51 资产负债率leverge 51.25 20.42 1.64 111.23 38.51 19.87 0.80 168.69 机构持股比例institute 50.85 20.97 0.00 186.97 31.55 23.08 0.00 138.25 大股东持股比例top1 40.32 15.70 7.14 90.00 33.21 14.23 0.29 89.99 董事会规模board1 9.06 1.75 0.00 18.00 8.35 1.46 4.00 18.00 董事会召开次数board2 9.61 4.33 2.00 58.00 9.95 4.30 2.00 46.00 独立董事比例independent 0.37 0.06 0.23 0.80 0.37 0.05 0.20 0.75 下载:
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表 3被解释变量年度趋势变化和限薪令后增长率
年份 高管薪酬
wage薪酬差异
wage_d高管离职
quit周转率
R_a在职消费
perkROA ROE 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 实验 对照 2011年 166 144 6.24 5.89 0.10 0.11 7.71 12.25 0.09 0.13 0.79 0.79 10.06 16.68 2012年 175 161 6.20 5.70 0.14 0.12 6.78 11.50 0.09 0.12 0.75 0.77 8.51 15.47 2013年 187 176 6.08 5.84 0.11 0.13 6.05 10.05 0.09 0.12 0.71 0.77 7.58 15.02 2014年 196 189 5.94 5.77 0.16 0.11 5.45 10.51 0.09 0.13 0.66 0.75 6.27 14.33 2015年 204 211 6.25 5.82 0.17 0.14 4.41 10.55 0.10 0.13 0.61 0.68 4.19 12.86 2016年 214 228 6.01 5.95 0.18 0.12 4.99 9.59 0.10 0.13 0.59 0.64 5.58 12.56 2017年 245 251 6.26 6.83 0.19 0.12 5.40 8.65 0.09 0.12 0.51 0.63 6.51 11.08 2018年 275 290 6.46 6.05 0.20 0.15 5.01 8.93 0.08 0.09 0.52 0.65 5.40 5.72 2011—2014年平均 181 167 6.11 5.80 0.13 0.12 6.50 11.08 0.09 0.12 0.73 0.77 8.10 15.38 2015—2018年平均 234 245 6.24 6.16 0.18 0.13 4.95 9.43 0.09 0.12 0.56 0.65 5.42 10.56 限薪后增长率/% 30 46 2 6 43 8 −24 −15 3 −2 −24 −16 −33 −31 下载:
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表 4《限薪令2015》效应
因变量 wage wage_d quit R_a perk 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（4） 限薪令policy −0.054***（−3.240） −0.003（−0.196） 0.029*（1.779） −0.099***（−5.940） −0.026（−1.691） 是否国企SOE −0.067***（−4.131） −0.075***（−5.791） 0.001（0.040） 0.032**（1.999） −0.015（−0.872） 是否限薪期间post 0.090***（7.673） −0.090***（−9.560） 0.318***（27.60） 0.011（0.951） −0.007（−0.579） 资产对数lnA 0.123***（12.690） −0.012（−1.593） 0.014（1.507） −0.040***（−4.127） −0.103（−10.127） 毛利率GP 0.129***（13.841） −0.014*（−1.129） −0.031***（−3.418） −0.364***（−39.110） 0.121***（12.433） 资产负债率leverge 0.115***（11.127） −0.009（−1.029） −0.006（−0.598） −0.024**（−2.274） −0.072***（−6.651） 董事会规模board1 0.101***（9.773） −0.015*（−1.762） −0.018*（−1.740） −0.030**（−2.939） −0.072***（−6.651） 董事会召开次数board2 0.101***（9.773） −0.017**（−2.220） 0.148***（16.094） −0.069***（−7.411） 0.038***（3.869） 独董比例independent 0.029***（2.881） −0.005（−0.604） 0.034***（3.394） −0.010（−0.999） 0.047***（4.463） 机构持股比例institute 0.139***（13.728） −0.003（−0.403） 0.016（1.598） 0.046***（4.541） 0.002（0.176） 大股东持股比例top1 −0.020**（−2.164） −0.041***（−5.431） −0.017*（−1.829） 0.041***（4.436） −0.081***（8.297） 前三高管薪酬wage — 0.672***（90.730） −0.018*（−1.994） 0.104***（11.276） −0.046***（−4.769） 样本数 11842 11842 11842 11842 11842 调整后R2 0.124 0.441 0.159 0.139 0.062 F值 151.442 765.473 184.45 158.473 64.92 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著；括号内为t值；模型（3）列中最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 下载:
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表 5股权激励对限薪令负面影响的抑制
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.030*（1.787） −0.102***（−6.186） −0.027（−1.553） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.002（−0.177） 0.027***（2.930） −0.010（−1.055） 是否国企SOE 0.001（0.054） 0.041**（2.520） −0.014（−0.869） 是否限薪期间post 0.317***（27.545） 0.010（0.846） −0.007（−0.603） 资产对数lnA 0.014（1.515） −0.041***（−4.277） −0.103***（−10.128） 毛利率GP −0.031***（−3.396） −0.365***（−39.167） 0.121***（12.397） 资产负债率leverge −0.006（−0.585） −0.023**（−2.196） −0.072***（−6.656） 董事会规模board1 −0.018*（−1.73） −0.029***（2.862） 0.010（0.957） 董事会召开次数board2 0.148***（15.918） −0.076***（−8.090） 0.038***（3.919） 独立董事比例independent 0.034***（3.369） −0.012（−1.181） 0.047***（4.497） 机构持股比例institute 0.016（1.589） 0.044***（4.383） 0.002（0.163） 大股东持股比例top1 −0.017*（−1.827） 0.043***（4.616） −0.081***（−8.322） 前三高管薪酬wage −0.018**（−1.976） 0.098***（10.573） −0.045***（−4.667） 样本数 11842 11842 11842 调整后R2 0.159 0.142 0.062 F值 158.109 138.438 60.012 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著；括号内为t值；模型（5）列中最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 下载:
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表 6稳健性检验：股权激励（变量计量——管理层持股）对限薪令负面效应的调节
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.030*（1.812） −0.100***(−5.953） −0.030*（−1.699） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.004（−0.453） 0.021**（1.690） 0.008（0.893） 是否国企SOE 0.001（0.072） 0.043***（2.674） −0.030*(−1.789） 是否限薪期间Post 0.030***（1.812） 0.012（1.035） −0.008（−0.691） 资产对数lnA 0.014（1.505） −0.037***（−3.857） −0.107***（−10.544） 毛利率GP −0.031***（−3.396） −0.368***（−39.257） 0.126***（12.846） 资产负债率leverge −0.006（0.588） −0.020*（−1.877） −0.078***（−7.134） 董事会规模board1 −0.018*（−1.745） −0.030***（−2.971） 0.010（0.945） 董事会召开次数board2 0.148***（16.096） −0.069***（−7.445） 0.038***（3.892） 独立董事比例independent 0.033***（3.060) −0.012（−1.205） 0.050***(4.768) 机构持股比例institute 0.016（1.487） 0.061***（5.516） 0.019*（1.161） 大股东持股比例top1 −0.017*（−1.851） 0.037***(3.955) −0.076***（−7.704） 前三高管薪酬wage −0.018**（−1.992） 0.104***（11.370） −0.047***（−4.898） 样本数 11 842 11 842 11 842 调整后R2 0.159 0.140 0.063 F值 158.124 136.594 57.868 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著，括号内为t值；模型（5）最后两行数据，分别是Logistic回归下的NagelkerkeR2和–2LL值。 下载:
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表 7稳健性检验：PSM样本下股权激励对限薪负面效应的调节作用
变量 高管离职 资产周转率 在职消费 模型（5） 模型（6） 模型（6） 限薪令（policy） 0.253***（25.813） −0.068***（−5.993） −0.067***（−5.757） 限薪令股权激励交互（policy×incentive_e） −0.019*（−1.690） 0.033***（2.961） −0.005（−0.472） 资产对数lnA 0.058***（5.182） −0.064***（−5.828） −0.116***（−10.374） 毛利率GP −0.025**（−2.301） −0.367***（−34.040） 0.161***（14.578） 资产负债率leverge −0.042***（−3462） −0.021*（−1.793） −0.112***（−9.585） 董事会规模board1 −0.035***（−2.997） −0.029**（−2.252） −0.027**（−2.235） 董事会召开次数board2 0.189***（17.328） −0.082***（−7.692） 0.040***（3.632） 独立董事比例independent 0.051***（4.323） −0.015（−1.324） 0.028**（2.475） 机构持股比例institute −0.001（−0.064） 0.053***（4.573） −0.019（−1.599） 大股东持股比例top1 −0.039***（−3.540） 0.043***（3.926） −0.079***（−7.116） 前三高管薪酬wage −0.014（−1.256） 0.091***（8.464） −0.040***（−3.659） 样本数 8 856 8 856 8 856 调整后R2 0.115 0.145 0.107 F值 95.238 154.001 87.946 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平上显著，括号内为t值。 下载:
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