李 璟 陳勝藍(lán)

(內(nèi)蒙古大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010021)

一、引言

2019年12月1日，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，旨在推動長三角一體化發(fā)展，增強(qiáng)長三角地區(qū)的創(chuàng)新能力和競爭能力，提高經(jīng)濟(jì)集聚度、區(qū)域連接性和政策協(xié)同效率，這對引領(lǐng)全國高質(zhì)量發(fā)展、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系意義重大。作為一項跨越20多年的“區(qū)域一體化”政策，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對于促進(jìn)貫徹落實長三角一體化發(fā)展國家戰(zhàn)略具有十分重要的作用。尤其在2010年后，通過推進(jìn)合作論壇、合作專題和企業(yè)服務(wù)聯(lián)盟等方式，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)的企業(yè)、科研院校和政府在產(chǎn)學(xué)研等多方面合作①。目前，對長三角及城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的考察主要從政府間合作方式、協(xié)調(diào)發(fā)展策略以及宏觀經(jīng)濟(jì)影響等方面展開研究[1][2]，如張學(xué)良發(fā)現(xiàn)加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會有利于提高城市群經(jīng)濟(jì)績效[3]。然而，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會促進(jìn)城市群經(jīng)濟(jì)績效的微觀機(jī)制尚不清晰，從微觀經(jīng)濟(jì)主體層面展開的研究十分缺乏。

公司治理有極大的現(xiàn)實意義，不僅能對經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)生影響，而且還能推動重大的制度變革，其中，高管薪酬激勵通常被視為公司治理的核心問題。近年來，中國高管“天價薪酬”“高獎低罰”現(xiàn)象持續(xù)升溫，高管薪酬與業(yè)績不對稱的問題引發(fā)了社會各界對收入分配的關(guān)注[4]。Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2018年A股上市公司中超過85家公司的高管薪酬翻倍，超過2100家公司的高管薪酬同比增長。然而，在高管薪酬漲幅前二十的公司中有8家業(yè)績下滑，其中領(lǐng)益智造虧損約6.8億元，而其高管薪酬卻漲約三倍。目前，已有研究主要集中在證明中國上市公司高管薪酬黏性的存在性及其對投資的影響等方面。最近，雷宇和郭劍花指出，公司高管較大的薪酬黏性是一種分配規(guī)則上的不公平，會降低員工效率，削弱薪酬差距對員工的激勵效應(yīng)[5]。因此，如何制定有效的高管薪酬契約，合理降低過高的高管薪酬黏性具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

高管薪酬存在黏性的關(guān)鍵因素之一是董事與高管之間存在信息不對稱，當(dāng)公司業(yè)績上升時，高管將其歸結(jié)為自己的努力，薪酬隨之上升；而當(dāng)公司業(yè)績下降時，高管逃避責(zé)任，將利潤的下降歸結(jié)為經(jīng)濟(jì)整體下滑、成本上升等原因，導(dǎo)致薪酬下降相對不明顯。信息的交流與傳播會緩解董事與高管之間的信息不對稱，改善公司治理，降低高管薪酬黏性。本文研究長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對公司高管薪酬黏性的影響。城市的空間鄰近可以產(chǎn)生正的外部性[6]，通過勞動力市場集中、投入共享和知識溢出形成集聚經(jīng)濟(jì)[7]，這對CEO薪酬的水平和結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生重要影響[8]。通過加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，城市間的密切合作會形成集聚經(jīng)濟(jì)，并產(chǎn)生信息溢出。2010年后經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會開始注重企業(yè)的交流協(xié)調(diào)作用，使得這種信息溢出滲透到企業(yè)之間，從而有助于公司治理水平達(dá)到高效率的均衡狀態(tài)[9]，緩解董事與高管之間的信息不對稱，并降低董事的監(jiān)督成本，進(jìn)而影響高管的薪酬黏性。因此，本文考察長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對公司高管薪酬黏性的影響，以及城市間合作產(chǎn)生的信息溢出如何影響經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會發(fā)揮這一作用，由此揭示長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對微觀主體的影響及其機(jī)制。

本文的研究貢獻(xiàn)主要在以下方面：第一，本文豐富了城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的相關(guān)研究。已有研究主要從宏觀層面介紹長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會提出的背景、發(fā)展策略和合作模式以及城市群與區(qū)域發(fā)展等，少數(shù)研究為長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了經(jīng)驗證據(jù)[3]。但是，已有研究忽略了近年來協(xié)調(diào)會的重要變化——2010年以來，協(xié)調(diào)會開始邀請企業(yè)參與合作論壇、合作專題等。長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的影響不再局限于宏觀層面，其產(chǎn)生的影響通過促進(jìn)政府與公司以及公司與公司之間的合作已經(jīng)深入到微觀主體。本文通過研究加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對高管薪酬黏性的影響補充了經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會如何影響微觀經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)驗證據(jù)，從微觀層面考察了長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的影響機(jī)制。

第二，本文從宏觀層面考察了影響高管薪酬黏性、高管薪酬契約有效性的因素，并解決了一定的內(nèi)生性問題。大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)公司業(yè)績與高管薪酬之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，然而，也有研究表明高管的現(xiàn)金薪酬在一定程度上受到了保護(hù)，不受業(yè)績下降的影響[10]。如以中國為背景，當(dāng)公司業(yè)績提高時，高管薪酬相對于公司普通員工有較大的增長，而當(dāng)公司業(yè)績下降時，高管薪酬的變化與普通員工沒有顯著差異[4]。已有研究大部分證明了薪酬黏性的存在性或公司特征對高管薪酬黏性的影響，這些研究具有一定的內(nèi)生性且忽略了宏觀因素的影響。本文研究結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會帶來的信息溢出會導(dǎo)致公司高管的薪酬黏性下降，有助于改善公司治理，促進(jìn)高管薪酬契約的有效性，這對如何緩解薪酬黏性、加強(qiáng)公司治理等問題具有一定的啟示意義。

第三，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會為考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的影響提供了一個“天然的”觀察平臺，將協(xié)調(diào)會作為準(zhǔn)自然實驗，更能有效緩解內(nèi)生性問題的干擾。之前在研究高管薪酬黏性或契約有效性時，公司層面一些重要的不可觀測因素(如公司特質(zhì)、戰(zhàn)略選擇等)很可能同時影響高管薪酬和公司業(yè)績，因此，常常伴隨著內(nèi)生性問題的干擾。然而，本文使用長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會作為準(zhǔn)自然實驗，這種沖擊是相對“外生”的，并不依賴于公司層面的不可觀測因素，且不同城市加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會是錯層發(fā)生的，更有助于本文準(zhǔn)確地識別因果效應(yīng)。

本文后續(xù)部分安排如下：第二部分進(jìn)行理論分析并提出研究假設(shè)；第三部分介紹本文的制度背景；第四部分是研究設(shè)計；第五部分是主要實證結(jié)果；穩(wěn)健性檢驗在第六部分中展示；本文的研究結(jié)論在第七部分。

二、理論分析與假設(shè)提出

鄰近的城市之間通過密切的合作，特別是通過互補關(guān)系產(chǎn)生的高效合作，會產(chǎn)生正的外部性，形成協(xié)同發(fā)展[6]，由此集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要會通過以下三種方式產(chǎn)生：(1)有效地共享本地的基礎(chǔ)設(shè)施、起中間投入作用的供應(yīng)商或大量的勞動力；(2)雇主和雇員、買家和供應(yīng)商或商業(yè)伙伴之間更好地匹配；(3)知識和信息的溢出[7]。集聚經(jīng)濟(jì)外部性的空間范圍不只限于單一城市內(nèi)部，而且具有區(qū)域外部性，其影響可能會延伸超過100公里，在鄰近的城市之間相互影響[11]。長三角地區(qū)目前已成為中國經(jīng)濟(jì)最活躍的地區(qū)之一。政府間的合作已經(jīng)成為推動長三角發(fā)展的主導(dǎo)力量，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會這一合作平臺，充分發(fā)揮了各個城市在一體化發(fā)展中的主體作用，推動了長三角地區(qū)更高質(zhì)量的一體化發(fā)展。特別是長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會在2010年舉辦的第十次市長聯(lián)席會議上，合肥等6個城市的加入形成了“泛長三角”的格局，“15+n”模式開始呈現(xiàn)。長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會在建設(shè)協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)體系、提升基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通水平、推進(jìn)公共服務(wù)便利共享、加快更高水平協(xié)同開放以及促進(jìn)要素資源自由流動等方面做出了不懈努力，使得政府、企業(yè)和科研院校之間展開了一系列的交流與合作。

2010年以來，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會越來越重視非政府組織的作用，由公司參與的合作項目和論壇不斷增加，通過經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，公司與其他經(jīng)濟(jì)主體的交流與合作變得更加便利，使得城市之間合作產(chǎn)生的信息溢出對公司產(chǎn)生影響。首先，這種信息溢出提高了公司間信息傳遞的可能性。受益于城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會這一交流合作的平臺，公司之間更愿意也更可能交換信息，城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會產(chǎn)生的這種信息溢出效應(yīng)越大，越容易在微觀主體之間產(chǎn)生作用。

其次，這種信息溢出擴(kuò)大了公司間信息傳遞的范圍。通過參與長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，信息溢出會大規(guī)模地在成員城市、公司之間迅速擴(kuò)散，促使公司進(jìn)行更大范圍的信息傳遞與經(jīng)驗學(xué)習(xí)，從而提高了公司接收到的信息數(shù)量與異質(zhì)性。例如，加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會之前，公司可能只與同一城市的公司進(jìn)行交流，而加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，會依托協(xié)調(diào)會這一平臺，與其他城市的公司進(jìn)行交流。

最后，這種信息溢出提高了公司間信息傳遞的效率。通過參與長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，公司更愿意分享隱性復(fù)雜的信息，從而加深了對某些問題的理解并促進(jìn)了問題的解決。對問題的探討和解決又大大促進(jìn)了進(jìn)一步交流和學(xué)習(xí)，改善了信息的傳遞效率。

高管薪酬存在黏性的關(guān)鍵原因之一是董事與高管之間存在信息不對稱，因此，信息的交流與傳播會緩解董事與高管之間的信息不對稱，從而影響高管薪酬黏性。第一，由于公司所有權(quán)與控制權(quán)分離，股東(委托人)將管理公司的任務(wù)委托給高管(代理人)，高管在決策時有一定的權(quán)力，且具備一定的信息優(yōu)勢。然而，高管與股東雙方利益不完全一致，這種信息優(yōu)勢往往會導(dǎo)致道德風(fēng)險和自私的行為，使公司業(yè)績下降時的薪酬彈性要小于業(yè)績上升時的薪酬彈性，形成具有黏性特征的高管薪酬。信息不對稱程度越大，代理問題越嚴(yán)重，高管的薪酬黏性越大。通過參與長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，信息溢出從傳遞的可能性、傳遞的范圍和傳遞的效率三方面促進(jìn)了公司之間信息的傳遞，改善了董事與高管之間的信息不對稱程度。公司更容易參照同行的薪酬設(shè)計，薪酬水平更加透明化。尤其在業(yè)績下降時這種信息溢出可以為公司提供更多的信息進(jìn)行薪酬的度量與制定，因此，通過經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的信息溢出，高管薪酬的設(shè)計和制定會變得更加有效，高管薪酬的黏性降低。另外，由經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會產(chǎn)生的信息溢出還可以降低監(jiān)督成本，使董事更容易識別和認(rèn)定搭便車者，提高董事會的監(jiān)督能力，改善公司治理，從而減少信息不對稱等代理問題，降低高管的薪酬黏性。

第二，一家公司的治理選擇會給其他公司帶來外部效應(yīng)，公司治理水平會從一家公司向另一家公司溢出[9]。理論分析表明，公司治理外部性的產(chǎn)生是因為公司之間各種關(guān)系的相互作用。例如，公司間對管理人才的競爭。Achary和Volpin認(rèn)為，當(dāng)一個公司的競爭對手采取較低水平的公司治理，允許他們的高管獲取私人利益時，該公司就面臨著高管選擇其他公司的壓力，進(jìn)而迫使該公司為了留住高管而選擇低水平的治理。由于這種外部性，公司間會維持一種低效率治理水平的均衡狀態(tài)[9]。加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，信息傳遞的可能性、范圍以及效率會提高，公司更可能與其他公司充分溝通、全方位對接，這種信息溢出會使公司間(本公司和同行公司)從低效率的治理，整體達(dá)到一種高效率治理的均衡狀態(tài)，更有助于公司在業(yè)績下滑時制定合理的高管薪酬，從而降低高管的薪酬黏性。

基于以上分析，本文提出研究假設(shè)：公司所在城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性顯著下降。

三、制度背景

長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，是由長三角地級以上城市自發(fā)組成的跨區(qū)域城市合作組織，成立于1997年，成立之初只有15個成員城市，包括上海、南京、杭州、蘇州等。同時，大多數(shù)成員城市都位于上海—南京和上?！贾菅鼐€。2003年，臺州市成為長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的正式成員，自此以后，雖擴(kuò)容呼聲不斷，但協(xié)調(diào)會一直保持著“15+1”的模式。早期長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會各城市的負(fù)責(zé)人屬于不同的行政級別(市長或分管副市長)，這16個城市的負(fù)責(zé)人無法完全對等地進(jìn)行交流，協(xié)調(diào)會難以起到實質(zhì)性的作用。

為適應(yīng)區(qū)域發(fā)展趨勢，2010年3月26日，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會第十次會議在嘉興舉行，會議吸收了合肥、鹽城、馬鞍山等6個城市，形成了“泛長三角”的格局，“15+n”模式開始呈現(xiàn)。該次會議強(qiáng)調(diào)了非政府組織的交流協(xié)調(diào)作用，通過了合作專題等多項提案，并鼓勵開展促進(jìn)技術(shù)、信息交流的合作論壇、研討會和洽談會等，“多層次”特征開始在經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會呈現(xiàn)，由此公司開始受到影響。此后，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會進(jìn)行了多次擴(kuò)容，以進(jìn)一步擴(kuò)大交流與合作，截至2019年，上海、江蘇、浙江和安徽一市三省的所有41個地級市都加入了長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會。出于對接的需要，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會座談會也由協(xié)作主任聯(lián)席會，上升到市長層級，再到長三角地區(qū)主要領(lǐng)導(dǎo)出席座談會。經(jīng)過20多年發(fā)展，城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會已經(jīng)成為長三角城市群重要的合作協(xié)調(diào)平臺。根據(jù)長三角地區(qū)主要領(lǐng)導(dǎo)座談會精神，城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會這一重要議事平臺，目前已經(jīng)劃轉(zhuǎn)到長三角區(qū)域合作辦公室統(tǒng)籌管理。

長三角的區(qū)域協(xié)調(diào)主要具有以下特點：第一，長三角的區(qū)域協(xié)調(diào)依托于長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，而長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會是全國唯一一個定期召開的、有正式成員的、旨在推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合與協(xié)作的區(qū)域性經(jīng)濟(jì)合作組織，是促進(jìn)長三角一體化的最具實質(zhì)性的一個工作會議。第二，長三角地區(qū)圍繞著長江口形成了一個自然整體，特別是成立了意在推進(jìn)長三角地區(qū)城市共同發(fā)展的“長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會”，從區(qū)位的角度看，這為考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的影響提供了一個“天然的”觀察平臺[1]。而對于其他地區(qū)的一體化發(fā)展而言，既沒有正式的合作組織及會議，成員界定也比較模糊，無法構(gòu)成可以準(zhǔn)確判斷區(qū)域協(xié)調(diào)對微觀主體影響的準(zhǔn)自然實驗。

本文考察長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會是否會降低公司高管的薪酬黏性?？紤]到在2010年之前，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會只在城市層面召開，實質(zhì)性效果較小，公司直接參與度較低，協(xié)調(diào)會對公司的影響不大。因此，本文研究圍繞2010年和2013年加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的14個城市的79家上市公司展開。選取這14個城市的79家上市公司作為處理組樣本具有以下優(yōu)勢：第一，這些公司都處于長三角地區(qū)，面臨相同的地域文化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢等，樣本具有同質(zhì)性且有相似的公司治理行為，這有助于緩解缺失變量問題。第二，這些公司所在的城市在不同時間加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，且通過城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，公司之間可以隨時交流公司治理的相關(guān)信息，容易觀察到由協(xié)調(diào)會帶來的信息溢出對公司治理產(chǎn)生的影響。第三，這些公司所在的城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的相關(guān)信息，如加入的時間、協(xié)調(diào)發(fā)展的主旨、成立的聯(lián)盟等，都有詳細(xì)的披露數(shù)據(jù)，便于我們考察由經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會帶來的影響。

四、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取中國資本市場全部A股上市公司2008～2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)為初始樣本②，遵從以下程序篩選樣本：(1)若公司的相關(guān)數(shù)據(jù)有缺失，將其刪除；(2)若公司處于保險、金融行業(yè)，將其剔除。本文從歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》和《上海統(tǒng)計年鑒》中獲取長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的相關(guān)數(shù)據(jù)，上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)以及城市層面的區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)從國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)獲取。為控制極端值的影響，本文對連續(xù)變量實施了上下1%的縮尾處理。本文對公司進(jìn)行“聚類(Cluster)”處理，同時使用異方差穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤，由此控制潛在的序列相關(guān)性和異方差問題。

(二)模型設(shè)計與變量定義

為有效緩解加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會前后時間因素對研究結(jié)論的干擾，本文使用雙重差分法(Difference-in-Differences)考察加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與公司高管薪酬黏性之間的因果關(guān)系。為控制其他因素的影響，本文借鑒已有研究還加入相關(guān)控制變量[12][13]。研究模型如下：

Compenit=β0+β1ECCit+β2ROAit+β3Dit+β4ECCit×ROAit+β5ECCit×Dit+β6ROAit×Dit+β7ECCit×ROAit×Dit+β8Sizeit+β9Levit+β10Growthit+β11CTDit+β12MTBit+β13Riskit+β14SOEit+β15Top1it+β16Dualityit+β17BSizeit+β18IndBit+β19ExStockit+β20GDPit+β21Popit+β22ROAit×Dit×Controlsit+Year fixed effect+Firm fixed effect+εit

(1)

模型(1)中，Compenit表示公司i在t年的前三名高管薪酬(萬元)，使用公司前三名高管薪酬總額的自然對數(shù)來衡量。經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會變量ECCit是虛擬變量，如果公司i所在的城市在t年加入了城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會則取值為1，否則取值為0。ROAit是資產(chǎn)收益率變量，定義為公司i在t年末凈利潤與總資產(chǎn)的比值。Dit為業(yè)績下降虛擬變量，若公司i在t年業(yè)績下降，取值為1，否則為 0。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義與說明

在基本模型(1)中，本文控制了公司固定效應(yīng)，用以控制由公司其他特征帶來的高管薪酬黏性的差異。本文還控制了年度固定效應(yīng)，用以控制不同年度宏觀因素的影響。本文重點關(guān)注交互項的系數(shù)β7，它估計了相比其所在城市沒有加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司，所在城市加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司，其高管薪酬黏性隨所在城市加入?yún)f(xié)調(diào)會后的變化。若交互項ECCit×ROAit×Dit的系數(shù)β7大于零，則說明加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會降低了上市公司高管的薪酬黏性。

(三)描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。其中，觀測值中高管前三名薪酬總額的自然對數(shù)(Compen)平均為14.219，表明上市公司薪酬前三名的高管平均每年從上市公司合計獲得將近149萬元(exp(14.219))的現(xiàn)金薪酬。Compen的最大值為 16.591，最小值為11.740，表明不同公司的高管薪酬差距較大。城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會ECC的均值為0.035，表明樣本中約有3.5%的公司所在城市加入了長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會。各城市(縣)國民生產(chǎn)總值GDP自然對數(shù)的均值(中值)為8.227(8.343)，表明城市(縣)國民生產(chǎn)總值GDP平均為3741億元(exp(8.227))；各城市(縣)人口Pop自然對數(shù)的均值(中值)為6.292(6.433)，表明城市(縣)人口平均為540萬人(exp(6.292))。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

五、城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性

(一)基準(zhǔn)模型——城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性

本文首先考察加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會對公司高管薪酬黏性的影響，表3報告了基本的回歸結(jié)果。其中第(1)列是使用基本模型檢驗上市公司是否存在高管薪酬黏性的經(jīng)驗證據(jù)，從中可以發(fā)現(xiàn)，ROA的回歸系數(shù)為1.639，在1%的水平下顯著為正，這表明公司資產(chǎn)收益率每增長1%，高管薪酬就會增長1.639%；ROA×D的回歸系數(shù)為-0.448，在1% 的水平下顯著為負(fù)，這意味著當(dāng)公司業(yè)績下滑(D=1)時，高管薪酬與業(yè)績的敏感度顯著下降。綜上所述，公司業(yè)績上升或保持不變時(D=0)，高管薪酬的增長幅度是公司業(yè)績下滑時(D=1)薪酬下滑幅度的1.38倍(1.639/(1.639-0.448))。由此可知，公司資產(chǎn)收益率下降時高管薪酬下降的幅度顯著小于資產(chǎn)收益率上升時高管薪酬增長的幅度，這意味著上市公司高管薪酬具有黏性特征。

表3 長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性

在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，控制其他相關(guān)變量以及年度固定效應(yīng)和公司固定效應(yīng)，第(2)列中交互項ECC×ROA×D的回歸系數(shù)為1.066，在5%的水平下顯著，這意味著相比所在城市沒有加入?yún)f(xié)調(diào)會的公司，所在城市加入了協(xié)調(diào)會的公司高管的薪酬黏性顯著下降。具體而言，相比所在城市沒有加入?yún)f(xié)調(diào)會的公司，所在城市加入了協(xié)調(diào)會的公司高管的薪酬黏性下降了73.1%(1.636/(1.636+1.066-0.463))。第(3)列進(jìn)一步控制了公司固定效應(yīng)和年度×行業(yè)固定效應(yīng)，ECC×ROA×D的回歸系數(shù)為1.024，在10%的水平下顯著。綜合上述結(jié)果可知，相比所在城市沒有加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司，所在城市加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司，其高管的薪酬黏性顯著下降，從而驗證了本文的研究假設(shè)。

(二)橫截面差異③

1.公司高管網(wǎng)絡(luò)程度的影響。社會網(wǎng)絡(luò)是指社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩(wěn)定的關(guān)系體系，社會網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，個人或公司間的網(wǎng)絡(luò)為信息交換提供了一個有效的渠道，可以促進(jìn)信息擴(kuò)散，最終對行為產(chǎn)生影響[14]。例如，高管之間可以通過任職關(guān)系、校友關(guān)系或老鄉(xiāng)關(guān)系等相互聯(lián)系并產(chǎn)生互動，由此形成高管網(wǎng)絡(luò)?；诓煌年P(guān)系可以形成不同性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)能提供不同的信息，并促進(jìn)信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播擴(kuò)散，最終對高管的行為產(chǎn)生影響。在社會網(wǎng)絡(luò)中的地位決定了通過網(wǎng)絡(luò)傳播信息的數(shù)量、多樣性和速度。

高管在網(wǎng)絡(luò)中的地位越高，在網(wǎng)絡(luò)中越重要，高管的信息獲取能力和權(quán)力就越大，高管就越容易操控自己的薪酬[15]。例如，在公司業(yè)績下降時，網(wǎng)絡(luò)地位高的高管更容易通過影響董事的決策保持自己的薪酬水平。上述分析表明，在高管網(wǎng)絡(luò)中心度越高的公司中，董事與高管之間的信息不對稱程度可能越大，高管的薪酬也就越可能具有黏性特征。公司所在城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會，受信息溢出的影響高管原有的信息優(yōu)勢會削弱，憑借信息優(yōu)勢產(chǎn)生的自私行為會減少，因此，在高管網(wǎng)絡(luò)中心度較高的公司中，長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會發(fā)揮的作用更大，高管的薪酬黏性下降更顯著。

基于高管任職關(guān)系建立起來的網(wǎng)絡(luò)，可以使用一系列不同的中心度度量方式來量化判斷網(wǎng)絡(luò)中高管的重要性，并分析中心度對其行為的影響。根據(jù)已有研究[16]，本文以任職關(guān)系建立起來的高管網(wǎng)絡(luò)為樣本，分別使用高管網(wǎng)絡(luò)的度中心度(Degree)和鄰近中心度(Closeness)兩種方法衡量高管網(wǎng)絡(luò)中心度的程度④，具體定義如下：

(1)度中心度(Degree)。對于每個高管來說，度中心度計算的是與其有直接關(guān)系的其他高管的數(shù)量，是衡量高管網(wǎng)絡(luò)中心程度最直接的變量。若高管i與高管j有直接的聯(lián)系，則Ii,j為1，并用除高管i以外的高管總數(shù)(n)對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。度中心度的定義為：

(2)

(2)鄰近中心度(Closeness)。鄰近中心度計算的是網(wǎng)絡(luò)中高管i與所有其他高管之間的平均距離的反比，距離被定義為兩個高管之間最短路徑的步數(shù)。其中，Dij為節(jié)點i到除自身外的所有節(jié)點的最短路徑之和，并用除高管i以外的高管總數(shù)對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(n-1)，由此得到考慮了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)化鄰近中心度。鄰近中心度關(guān)注高管在網(wǎng)絡(luò)中與其他聯(lián)系個體距離的重要性，衡量了資源共享速度的快慢。鄰近中心度的定義為：

(3)

本文將計算所得的高管網(wǎng)絡(luò)中心度按照行業(yè)均值劃分為高網(wǎng)絡(luò)中心度(HighCent=1)和低網(wǎng)絡(luò)中心度(HighCent=0)兩組，進(jìn)行分組檢驗，結(jié)果如表4所示。在表4中，交互項ECC×ROA×D的回歸系數(shù)在高網(wǎng)絡(luò)中心度組較高，分別為1.910和2.419，且在10%和5%的水平下顯著；交互項系數(shù)在低網(wǎng)絡(luò)中心度組較低，分別為0.494和0.765，且都不顯著。該結(jié)果顯示在高網(wǎng)絡(luò)中心度組中交互項系數(shù)顯著且影響更大，這表明公司所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管薪酬黏性的下降在高管網(wǎng)絡(luò)中心度高的公司中更顯著。

表4 公司高管網(wǎng)絡(luò)程度的影響

2.公司信息環(huán)境的影響。長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會通過信息溢出可以降低公司高管的薪酬黏性，因此，對信息溢出敏感性不同的公司，受影響的程度也將不同。若公司處于較好的信息環(huán)境中，可以憑借良好的信息優(yōu)勢更好地識別業(yè)績變化的原因，存在高管薪酬黏性的可能性較?。欢艄咎幱谳^差的信息環(huán)境中，公司之間低效的信息傳播使其無法憑借既有的信息對公司治理進(jìn)行改善，可能會產(chǎn)生較為嚴(yán)重的代理問題(如信息不對稱)。加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會主要通過信息溢出對高管的薪酬黏性產(chǎn)生影響，因此，信息環(huán)境較差的公司對協(xié)調(diào)會產(chǎn)生的信息溢出更敏感，信息交流的加強(qiáng)對其治理改善更明顯，即公司所處的信息環(huán)境越差，所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性下降也越明顯。

本文依據(jù)已有研究，采用以下兩種方式衡量公司信息環(huán)境：第一，Henderson指出，城市中產(chǎn)業(yè)和人口的高度集中，可以使信息溢出變得更加高效，更有利于降低產(chǎn)品生產(chǎn)銷售以及商業(yè)伙伴之間交易的成本[17]。因此，本文先使用城市人口密度(城市年末總?cè)丝?城市總面積)衡量公司的信息環(huán)境。第二，城市化可以產(chǎn)生多方面的正外部性，促進(jìn)資源優(yōu)化配置、知識和技術(shù)溢出以及市場的共享效應(yīng)等[2]。因此，本文再使用城市化程度(城市就業(yè)人口/整體就業(yè)人口)衡量公司的信息環(huán)境。

本文按照每年城市人口密度以及城市化程度的中值，把研究樣本劃分為信息環(huán)境較差(LowInformation=1)和信息環(huán)境較好(LowInformation=0)兩組，進(jìn)行分組檢驗，檢驗結(jié)果見表5。從表5的結(jié)果可以看出，無論是使用城市人口密度還是城市化程度來衡量公司的信息環(huán)境，交互項ECC×ROA×D的回歸系數(shù)在信息環(huán)境較差組中均更大，且都顯著；在信息環(huán)境較好組中系數(shù)較小，且顯著性相對較小或不顯著。該結(jié)果表明在信息環(huán)境較差的公司，其所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性下降更顯著。

表5 公司信息環(huán)境的影響

3.全要素生產(chǎn)率的影響。長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會之所以可以降低公司高管的薪酬黏性，是因為協(xié)調(diào)會帶來的信息溢出改善了公司的代理問題，因此，隨著信息溢出改善代理問題程度的不同，公司受影響的程度也將不同。公司的代理問題越嚴(yán)重，越可能受益于經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會產(chǎn)生的信息溢出。在全要素生產(chǎn)率較高的公司中，通過參與生產(chǎn)決策以及識別新的投資機(jī)會，高管可以在保持業(yè)績良好的同時獲取更多的薪酬[18]，不容易出現(xiàn)薪酬黏性。但在全要素生產(chǎn)率較低的公司中，高管在獲取更多薪酬的同時并沒有使業(yè)績得到提升，業(yè)績出現(xiàn)下滑時，高管容易將業(yè)績的下滑歸因于外部因素，導(dǎo)致高管薪酬更具有黏性特征。公司所在城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，由協(xié)調(diào)會產(chǎn)生的信息溢出滲透到公司之中，由此降低公司董事與高管間的信息不對稱，降低董事的監(jiān)督成本，使董事更容易識別業(yè)績下滑的原因，由此對全要素生產(chǎn)率較低的公司而言，高管的薪酬黏性改善更加明顯。因此，公司的全要素生產(chǎn)率越低，其所在城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性下降也越明顯。

為了計算公司的全要素生產(chǎn)率，本文依據(jù)已有研究方法先對柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)兩邊同時取對數(shù)后回歸[19]，模型如下：

LnIncomeit=β0+β1LnAssetit+β2LnLaborit+β1LnCostit+εit

(4)

模型(4)中，LnIncomeit是公司銷售收入變量，定義為公司i在t年銷售商品、提供勞務(wù)收到現(xiàn)金的自然對數(shù)；LnAssetit是公司規(guī)模變量，定義為公司i在t年總資產(chǎn)的自然對數(shù)；LnLaborit是員工人數(shù)變量，定義為公司i在t年員工總?cè)藬?shù)的自然對數(shù)；LnCostit是支出變量，定義為公司i在t年購買商品、接受勞務(wù)支付現(xiàn)金的自然對數(shù)。將模型(4)在每一年度(11年)每一行業(yè)(22個行業(yè))內(nèi)進(jìn)行回歸，回歸得到的殘差項即為公司的全要素生產(chǎn)率。

本文按照行業(yè)的全要素生產(chǎn)率均值，把研究樣本劃分為全要素生產(chǎn)率較低(LowPro=1)和全要素生產(chǎn)率較高(LowPro=0)兩組，進(jìn)行分組檢驗，檢驗結(jié)果見表6。由表6可知，交互項ECC×ROA×D的回歸系數(shù)在低全要素生產(chǎn)率組為1.706，在5%的水平下顯著；在高全要素生產(chǎn)率組為0.571，并不顯著。這表明在全要素生產(chǎn)率較低的公司，其所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性下降更顯著。

表6 全要素生產(chǎn)率程度的影響

六、其他附加測試⑤

(一)平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型進(jìn)行估計的基本前提是，如果沒有受到政策的干預(yù)，處理組樣本和控制組樣本的時間效應(yīng)或趨勢應(yīng)是一樣的，即在政策變動之前處理組樣本與控制組樣本存在“平行趨勢”(Parallel trend)。參考Roberts和Whited并借鑒最新的相關(guān)研究[20]，本文將公司所在城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會前后的時段進(jìn)行區(qū)分并設(shè)置相應(yīng)的虛擬變量：如果觀測值處于加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會前2年、當(dāng)年以及后2年，則Before、Current以及After分別取值為1；接著，將基本模型(1)中的ECC替換為這3個變量，來觀察平均處理效應(yīng)的時間趨勢。結(jié)果顯示，公司所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會之前，兩組樣本高管的薪酬黏性并無明顯差別，這為平行趨勢假定及DID方法的有效性提供了支持。

(二)傾向得分匹配回歸

本文使用傾向得分匹配法進(jìn)一步緩解處理組和控制組城市的公司之間固有的特征差異對本文結(jié)果產(chǎn)生的干擾。參考已有研究的做法，本文把卡尺設(shè)置為0.01，配比變量主要包括公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、銷售增長率(Growth)、成長機(jī)會(CTD)、市值賬面價值比(MTB)、城市(縣)國民生產(chǎn)總值(GDP)、城市(縣)總?cè)丝?Pop)等公司與城市特征。由于處理組樣本較少，可選的配比樣本相對較多，本文使用重置抽樣，按照1:10的比例為每一個處理組樣本配比了最相近的控制組樣本。最后，本文使用配比得到的新控制組重新檢驗?zāi)Ｐ?1)，結(jié)果與表3中的結(jié)果基本一致。

(三)安慰劑測試

為進(jìn)一步排除難以在模型中加以控制的不可觀測的缺失變量以及隨時間變化的宏觀因素對研究發(fā)現(xiàn)造成的干擾，加強(qiáng)長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性之間的因果關(guān)系研究，借鑒Dessaint等(2017)的做法，隨機(jī)將樣本城市分為處理組和控制組進(jìn)行安慰劑測試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在隨機(jī)指定加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的城市和不加入的城市后，高管薪酬黏性的變化并不存在顯著差異，這有助于緩解一些不可觀測的缺失變量以及宏觀經(jīng)濟(jì)因素對本文基本結(jié)果的干擾，從而確定本文研究問題的因果效應(yīng)。

(四)更換變量定義方式

參考現(xiàn)有研究薪酬業(yè)績黏性的文獻(xiàn)[4]，本文采用Change模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，對模型(1)的Compenit和ROAit分別采用△Compenit和△ROAit進(jìn)行替換，利用Change模型重新檢驗加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后高管薪酬黏性的變化。結(jié)果顯示，使用Change模型后，公司所在城市在加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會后，高管的薪酬黏性仍會顯著下降。

七、研究結(jié)論

自長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會成立以來，各城市緊扣“一體化”和“高質(zhì)量”，穩(wěn)步推進(jìn)區(qū)域共建共享。協(xié)調(diào)會的成立也為本文研究提供了一個準(zhǔn)自然實驗情境。由于不同城市加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會是錯層發(fā)生的，是一種天然的具有對照效果的外生變化，這不僅能在一定程度上緩解測量誤差帶來的內(nèi)生性偏誤，更有利于控制宏觀經(jīng)濟(jì)層面和公司層面一些不可觀測的缺失變量對研究結(jié)論產(chǎn)生的干擾，從而更好地確定加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與公司高管薪酬黏性之間的因果關(guān)系。

本文以城市在不同時間加入長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會為準(zhǔn)自然實驗，以2008～2018年的數(shù)據(jù)為研究樣本，使用雙重差分方法研究加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性之間的因果關(guān)系。研究結(jié)果表明，平均而言，相對于所在城市沒有加入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司，所在城市加入城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的公司高管的薪酬黏性顯著下降更多。本文還考察了長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會影響高管薪酬黏性的橫截面差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對于不同的高管網(wǎng)絡(luò)中心度、信息環(huán)境和全要素生產(chǎn)率的公司，協(xié)調(diào)會對高管薪酬黏性的影響不同：在高管網(wǎng)絡(luò)中心度較高、信息環(huán)境較差和全要素生產(chǎn)率較低的公司中影響更顯著。此外，本文還進(jìn)行了一系列的附加測試來進(jìn)一步保證研究問題的因果效應(yīng)。

本文結(jié)果表明，國家宏觀政策或戰(zhàn)略目標(biāo)在微觀層面(如公司治理方面)同樣扮演著重要的角色。從政策研究的角度看，第一，可以借助長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會適當(dāng)增加有公司參與的合作論壇、合作專題和企業(yè)服務(wù)聯(lián)盟等，利用協(xié)調(diào)會搭建的平臺進(jìn)一步讓微觀主體加入到城市間的合作當(dāng)中，促進(jìn)微觀層面的協(xié)調(diào)發(fā)展，達(dá)到宏微觀聯(lián)動、協(xié)同發(fā)展的目的。第二，增加促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的相關(guān)政策，并適當(dāng)推出鼓勵公司參與的優(yōu)惠條件，以微觀助力宏觀，實現(xiàn)宏微觀經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展。從微觀主體的角度看，公司應(yīng)積極響應(yīng)國家政策，充分利用城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會這一機(jī)會，通過與政府和其他經(jīng)濟(jì)主體之間的信息交流改善公司治理、發(fā)現(xiàn)增長機(jī)會，實現(xiàn)公司的可持續(xù)發(fā)展。本文為長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會與高管薪酬黏性之間的因果關(guān)系提供了新的經(jīng)驗證據(jù)，研究結(jié)果對于理解集群經(jīng)濟(jì)信息溢出的作用以及長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會如何影響微觀企業(yè)及企業(yè)的治理策略等都具有現(xiàn)實意義。

注釋：

①例如，2013年召開的第13次市長聯(lián)席會議設(shè)立了創(chuàng)新驅(qū)動合作論壇，邀請了各成員城市的知名企業(yè)家、高等院校和科研院所的代表參會。2017年第17次市長聯(lián)席會議決定成立長三角協(xié)調(diào)會企業(yè)服務(wù)聯(lián)盟。2018年9月21日成立長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會產(chǎn)業(yè)特色小鎮(zhèn)發(fā)展聯(lián)盟，實行“政府搭臺，高校參與，企業(yè)唱戲”。

②由于橫截面檢驗中高管的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從2008年開始，所以本文的樣本起始年份為2008年。

③由于高管關(guān)系詳細(xì)數(shù)據(jù)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)詳細(xì)數(shù)據(jù)的披露截至2016年，故高管網(wǎng)絡(luò)和信息環(huán)境的橫截面檢驗中使用2008～2016年的樣本。

④在穩(wěn)健性檢驗中，我們使用特征向量中心度(Eigenvector)來衡量公司網(wǎng)絡(luò)中心度的程度，結(jié)果與預(yù)期一致。限于篇幅沒有報告相關(guān)結(jié)果，如有需要可向作者索取。

⑤限于文章篇幅未報告相關(guān)回歸結(jié)果，如有需要可向作者索取。