張興亮 溫日光

摘?要：

非房地產(chǎn)企業(yè)受房價(jià)上漲的吸引投資于房地產(chǎn)業(yè)務(wù)，雖然能給企業(yè)帶來業(yè)績增長，但這使得企業(yè)業(yè)績很難衡量高管的努力程度，業(yè)績質(zhì)量也不高，根據(jù)高管薪酬的最優(yōu)契約理論，企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的使用權(quán)重會被降低?；谥袊?5個大中城市的房價(jià)數(shù)據(jù)以及中國非房地產(chǎn)業(yè)的上市公司數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)：高房價(jià)顯著降低了企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性，這一影響在高管薪酬契約有效性較高時(shí)更顯著;以上結(jié)論在使用DID模型控制反向因果內(nèi)生性問題后依然成立。

關(guān)鍵詞：

房價(jià);高管薪酬;企業(yè)業(yè)績;薪酬業(yè)績敏感性

文章編號：2095-5960（2020）06-0020-09;中圖分類號：F276，F(xiàn)290文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

近年來中國房地產(chǎn)市場的發(fā)展引起了社會各界的高度關(guān)注，房價(jià)上漲對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響是社會各界關(guān)注的焦點(diǎn)之一。研究房價(jià)對企業(yè)的影響是分析房價(jià)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的一個重要途徑，研究結(jié)果對于引導(dǎo)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展有重要理論與應(yīng)用價(jià)值。企業(yè)理論認(rèn)為企業(yè)是一系列契約的聯(lián)結(jié)，房價(jià)對企業(yè)的影響最終會影響企業(yè)中的契約設(shè)計(jì)。既有文獻(xiàn)從企業(yè)投融資[1][2]、創(chuàng)新[3-5]等角度研究了房價(jià)對企業(yè)的影響，但就目前我們掌握的文獻(xiàn)來看，尚未發(fā)現(xiàn)研究房價(jià)如何影響企業(yè)內(nèi)部契約設(shè)計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)。研究房價(jià)如何影響企業(yè)內(nèi)部契約設(shè)計(jì)是全面掌握房價(jià)對企業(yè)影響的一個重要方面。

如何對高管薪酬契約進(jìn)行有效設(shè)計(jì)是企業(yè)內(nèi)部治理的一個重要內(nèi)容。高管薪酬的最優(yōu)契約理論認(rèn)為，按照企業(yè)業(yè)績激勵高管，使高管獲得的薪酬與企業(yè)業(yè)績的大小有一定的關(guān)聯(lián)性，是一種能夠減少高管與股東之間代理沖突的有效內(nèi)部機(jī)制。[6]既有研究發(fā)現(xiàn)，高管薪酬與企業(yè)業(yè)績之間呈顯著的敏感性。[7]這種內(nèi)部機(jī)制能否發(fā)揮作用受諸多因素的影響，目前研究的影響因素主要集中在企業(yè)特征[8][9]、內(nèi)部治理[10]、高管特征[11-13]、盈余管理[14]以及會計(jì)信息質(zhì)量[15]等幾個方面。顯然，這些影響因素主要集中在企業(yè)內(nèi)部。

按企業(yè)業(yè)績激勵高管是一種企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制，其內(nèi)生于宏觀制度環(huán)境，不研究宏觀因素對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響，很難設(shè)計(jì)出有效的高管激勵機(jī)制。雖然近年來有少量文獻(xiàn)研究了會計(jì)準(zhǔn)則變更等宏觀因素對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響[16-18]，但這些因素均是與公司治理或企業(yè)業(yè)績直接相關(guān)的因素，僅研究這些因素對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響，還不足以厘清宏觀因素對高管薪酬契約設(shè)計(jì)的影響機(jī)理。目前這方面研究較少的原因可能在于宏觀制度環(huán)境一般變化較慢，其對企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性的影響不易觀察。房價(jià)是一種宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，且近年來變化幅度較大[19]，這為我們研究宏觀因素對高管薪酬契約設(shè)計(jì)的影響提供了難得的機(jī)會。

鑒于此，本文以中國A股非房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，研究房價(jià)對企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性的影響。房價(jià)對企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性的影響機(jī)理在于，房價(jià)上漲吸引企業(yè)投資于房地產(chǎn)業(yè)務(wù)，這雖然帶來了業(yè)績增長，但這使得企業(yè)業(yè)績不能準(zhǔn)確衡量高管的努力程度，且企業(yè)業(yè)績質(zhì)量也不高。根據(jù)高管薪酬的最優(yōu)契約理論，企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的作用會下降。研究發(fā)現(xiàn)，高房價(jià)顯著降低了企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性。以上分析是以高管薪酬契約有效為前提的。當(dāng)管理層權(quán)力較大時(shí)，高管薪酬契約有效性下降，那些由房價(jià)帶來的不能反映高管努力程度且質(zhì)量不高的業(yè)績，依然會在高管薪酬契約中得到使用，即在管理層權(quán)力較大的樣本中，高房價(jià)并沒有顯著降低高管薪酬業(yè)績敏感性。上述結(jié)論在運(yùn)用雙重差分模型控制反向因果等內(nèi)生性問題后依然成立。最后，本文對房價(jià)影響高管薪酬業(yè)績敏感性的機(jī)理進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響在涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)、盈余可靠性較低的企業(yè)中更顯著。

二、理論分析與研究假設(shè)

Murphy將高管薪酬理論分為最優(yōu)契約理論和管理層權(quán)力理論兩大陣營。針對世界各國如美國[20]、日本[21]、英國[22]、德國[23]的研究表明，最優(yōu)契約理論是目前主流的高管薪酬理論。高管薪酬的最優(yōu)契約理論認(rèn)為，高管與股東之間存在代理沖突，由于信息不對稱，直接監(jiān)督高管的交易成本太大，而以企業(yè)業(yè)績衡量高管的努力程度并按業(yè)績激勵高管，是一種能夠降低交易成本的機(jī)制，能使高管與股東利益一致，從而使企業(yè)價(jià)值最大化。[6]

根據(jù)最優(yōu)契約理論，在設(shè)計(jì)高管薪酬契約時(shí)，當(dāng)企業(yè)業(yè)績衡量高管努力程度的準(zhǔn)確性越高時(shí)，企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中就會被賦予越高的權(quán)重，反之則反。Zhang et al.[24]研究了企業(yè)內(nèi)部交易對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響，發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)內(nèi)部交易越多時(shí)，高管薪酬與業(yè)績之間的敏感性越低。原因在于當(dāng)企業(yè)內(nèi)部交易越多時(shí)，企業(yè)業(yè)績并不能真實(shí)反映企業(yè)高管的努力程度，其在高管薪酬契約中的作用會降低。吳育輝和吳世農(nóng)[25]發(fā)現(xiàn)中國上市公司高管薪酬僅與會計(jì)業(yè)績呈顯著的敏感性，而與市場業(yè)績不敏感。因?yàn)橹袊鲜泄镜氖袌鰳I(yè)績受宏觀經(jīng)濟(jì)政策的影響比較大，其中的“噪音”太大，因而在高管薪酬契約中沒有得到普遍使用。正因?yàn)槿绱?，本文所指的業(yè)績均是指會計(jì)業(yè)績。另外，企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量也會影響企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的使用，可靠性越強(qiáng)的業(yè)績在高管薪酬契約中的作用越大，即高管薪酬與高質(zhì)量業(yè)績的敏感性更大。例如Iyengar and Zampelli[26]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)盈余的穩(wěn)健性能限制高管的盈余管理動機(jī)并提高企業(yè)業(yè)績的可靠性，企業(yè)盈余的穩(wěn)健性越高，高管薪酬業(yè)績敏感性越大。

以上分析表明：根據(jù)高管薪酬的最優(yōu)契約理論，高管薪酬與企業(yè)業(yè)績的敏感性取決于企業(yè)業(yè)績對高管努力程度衡量的準(zhǔn)確性以及企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量。

房價(jià)上漲所帶來企業(yè)業(yè)績并不能準(zhǔn)確衡量企業(yè)高管的努力程度。高房價(jià)提升了企業(yè)抵押資產(chǎn)的價(jià)值，從而緩解了企業(yè)的融資約束，降低了企業(yè)高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，企業(yè)高管更傾向于投資短期內(nèi)能給企業(yè)帶來高額利潤的房地產(chǎn)行業(yè)。[27]而且，企業(yè)所在城市的房價(jià)越高，房地產(chǎn)行業(yè)對企業(yè)的吸引就越強(qiáng)烈，企業(yè)就越有動機(jī)投資于本市或其他城市的房地產(chǎn)行業(yè)。由此導(dǎo)致的后果是：無論是企業(yè)成立房地產(chǎn)公司直接涉足房地產(chǎn)行業(yè)，還是企業(yè)通過持有投資性房地產(chǎn)間接涉足房地產(chǎn)行業(yè)，企業(yè)的業(yè)績都不能準(zhǔn)確衡量企業(yè)高管的努力程度。因?yàn)檫@時(shí)企業(yè)業(yè)績中有一部分是由房價(jià)上升帶來的，并不是企業(yè)高管努力的結(jié)果，此時(shí)用企業(yè)業(yè)績衡量高管的努力程度會有較大的“噪音”。

另外，房價(jià)上漲帶來了企業(yè)業(yè)績的增長，但卻降低了企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量。房價(jià)的快速上漲使得富裕的家庭提高了對住房的投資而降低了貧困家庭獲得住房的可能性，加劇了家庭之間的財(cái)產(chǎn)不平等程度。[28]財(cái)產(chǎn)不平等的惡化，社會信任程度就會降低。[29]社會信任程度越低則企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量也越低。[30]而且，高房價(jià)使得社會公眾普遍感到生活壓力，這些壓力使得短斤缺兩、制假售假以及貪污腐敗等不誠信的社會現(xiàn)象顯著增加，企業(yè)的盈余管理程度高。[31]盈余管理程度越高，企業(yè)業(yè)績的可靠性越差。

綜合以上分析，高房價(jià)不僅導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績難以準(zhǔn)確衡量高管的努力程度，也導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量下降。根據(jù)高管薪酬的最優(yōu)契約理論，高房價(jià)會導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的激勵作用下降，即高管薪酬與企業(yè)業(yè)績之間的敏感性下降。故提出假設(shè)1。

H1：高房價(jià)會顯著降低企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性。

應(yīng)當(dāng)指出的是，以上分析是以高管薪酬契約有效為前提的。Bebchuk et al.[32]指出，高管薪酬契約的設(shè)計(jì)并不能由最優(yōu)契約理論唯一地解釋，還必須考慮管理層權(quán)力對高管薪酬契約設(shè)計(jì)的影響。當(dāng)高管權(quán)力較大時(shí)，高管會利用權(quán)力自定薪酬，從而會影響高管薪酬契約的有效性。換言之，管理層權(quán)力越大時(shí)，高管薪酬契約的有效性越差。因此可以預(yù)計(jì)，房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的負(fù)向影響應(yīng)當(dāng)在管理層權(quán)力越小時(shí)越顯著，而在管理層權(quán)力越大時(shí)，可能越不顯著。當(dāng)管理層權(quán)力越大時(shí)，高管薪酬契約的有效性較低，即使房價(jià)所帶來的業(yè)績不能準(zhǔn)確衡量高管的努力程度，質(zhì)量也不高，但在高管薪酬契約中依然會得到使用?；谝陨戏治?，提出假設(shè)2。

H2：房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的負(fù)向影響，在管理層權(quán)力較小時(shí)更顯著，在管理層權(quán)力較大時(shí)不顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)本文提出的假設(shè)1，特設(shè)定如下研究模型：

LnPay=β0+β1ROA+β2（DHP×ROA）+β3DHP+β4Size+β5Lev+β6Share+β7Dir+β8SOE+β9LnSalary+β10GDP+β11People+∑DumYear+∑DumInd+∑DumCity+ε??（1）

為了檢驗(yàn)假設(shè)2，將全體樣本按照管理層權(quán)力的大小分成兩個子樣本，然后再對模型（1）進(jìn)行估計(jì)，據(jù)此觀察研究結(jié)果是否支持假設(shè)2。

（二）變量定義

其中，LnPay表示高管薪酬。參考既有研究的常見做法，本文以高管前三名薪酬均值的自然對數(shù)衡量高管薪酬。ROA表示企業(yè)業(yè)績，即總資產(chǎn)報(bào)酬率。吳育輝和吳世農(nóng)[25]發(fā)現(xiàn)，中國上市公司高管薪酬與會計(jì)業(yè)績敏感，而與市場業(yè)績不敏感，說明市場業(yè)績在中國上市公司高管薪酬契約中沒有得到普遍使用。參考既有研究的普遍做法，本文采用會計(jì)業(yè)績衡量企業(yè)業(yè)績。DHP表示房價(jià)。參考Shi et al.、余泳澤和張少輝[33]等研究的做法，本文以中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的“主要城市年度數(shù)據(jù)”中35個大中城市商品房平均銷售價(jià)格作為原始房價(jià)，然后對原始房價(jià)取自然對數(shù)，并進(jìn)行中心化處理，以此衡量房價(jià)DHP。

模型（1）中變量的具體定義見表1所示。

（三）按管理層權(quán)力大小劃分子樣本時(shí)管理層權(quán)力的衡量方法

參考吳育輝和吳世農(nóng)[25]的研究，以總經(jīng)理與董事長是否兩職合一衡量管理層權(quán)力，當(dāng)兩職合一時(shí)，表示管理層權(quán)力大，反之則表示管理層權(quán)力小。

（四）模型中參數(shù)的解釋

模型（1）中ROA的回歸系數(shù)β1表示當(dāng)DHP等于0時(shí)的高管薪酬業(yè)績敏感性，其應(yīng)當(dāng)顯著大于0。交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸系數(shù)β2表示房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響，若假設(shè)1成立，則β2應(yīng)顯著小于0。若假設(shè)2成立，當(dāng)管理層權(quán)力較小時(shí)，β2應(yīng)顯著小于0;而當(dāng)管理層權(quán)力較大時(shí)，β2應(yīng)當(dāng)不顯著。

（五）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文使用的房價(jià)、GDP、年末人口等原始數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的直轄市、省會城市和計(jì)劃單列市等35個大中城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)數(shù)據(jù)來源于色諾芬數(shù)據(jù)庫（CCERDATA）。除此之外，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。

本文選擇中國A股上市公司2007～2018年的數(shù)據(jù)為原始研究樣本。在剔除金融業(yè)上市公司、房地產(chǎn)業(yè)上市公司、建筑業(yè)上市公司、ST類上市公司、所有者權(quán)益為負(fù)以及數(shù)據(jù)不全的觀測值后，共得到11804個觀測值。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）單變量分析

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)量。為了減弱異常值對研究結(jié)果的影響，本文對所有連續(xù)型變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行了Winsorize處理。變量LnPay的均值和中位數(shù)分別是13.057和13.060，均值和中位數(shù)的差異不大。ROA的均值和中位數(shù)分別為0.044和0.041，但最小值為-0.141，而最大值為0.201，說明樣本企業(yè)資產(chǎn)凈利率存在較大差異。由于變量DHP是對房價(jià)取自然對數(shù)并進(jìn)行了中心化處理，因此DHP的均值為0。其他控制變量如Size、Lev、Share、Dir、LnSalary的均值和中位數(shù)差異都不大，說明服從正態(tài)分布。變量SOE的均值為0.506，說明有50.6%的樣本企業(yè)是國有企業(yè)。在樣本期間，35個大中城市人均GDP的均值為14.936萬元。

（二）回歸分析

表3報(bào)告了模型（1）的OLS估計(jì)結(jié)果。第1列是全樣本的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示變量ROA的回歸系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)房價(jià)的自然對數(shù)等于其樣本均值時(shí)，高管薪酬與企業(yè)業(yè)績呈顯著的敏感性。交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明房價(jià)越高，高管薪酬與企業(yè)業(yè)績的敏感性越低。這些結(jié)果支持了假設(shè)1，說明房價(jià)越高，企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的使用權(quán)重越低。

第2～3列是按管理層權(quán)力大小劃分的子樣本估計(jì)結(jié)果。在這兩列結(jié)果中，ROA的回歸系數(shù)均顯著為正，而交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸系數(shù)僅在管理層權(quán)力小時(shí)顯著為負(fù)，而當(dāng)管理層權(quán)力大時(shí)不顯著。這一結(jié)果支持了假設(shè)2，即管理層權(quán)力小時(shí)，高管薪酬契約有效性高，那些由房價(jià)帶來的不能反映高管努力程度且質(zhì)量較差的業(yè)績在高管薪酬契約中較少被使用;反之，當(dāng)管理層權(quán)力大時(shí)，這些業(yè)績在高管薪酬契約中依然得到了使用。

（三）進(jìn)一步分區(qū)域的分析

北京、上海、深圳是近年來我國房價(jià)上漲最快的城市，也是目前房價(jià)最高的城市，如果說高房價(jià)顯著降低了企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性，那么這一現(xiàn)象應(yīng)當(dāng)在上述三個城市中更顯著。為了驗(yàn)證以上分析，我們將樣本分成“北京、上海、深圳”樣本和其他城市的樣本，然后將模型（1）在這兩個子樣本中回歸，結(jié)果見表4所示。在“北京、上海、深圳”樣本中，交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸為數(shù)為-1.636，統(tǒng)計(jì)上顯著;在“其他城市”樣本中，該交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.708。這兩個回歸系數(shù)差異的F檢驗(yàn)的值為13.501，這說明在“北京、上海、深圳”這三個城市中，房價(jià)對企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性的影響更顯著。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.反向因果關(guān)系。企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性也可能會影響房價(jià)，因?yàn)樵诜績r(jià)持續(xù)走高狀況下，當(dāng)企業(yè)高管薪酬與業(yè)績存在敏感性時(shí)可能促使企業(yè)高管從事更多的房地產(chǎn)業(yè)務(wù)，以獲取更高的薪酬，這將進(jìn)一步推動房價(jià)上漲。本文將各城市出臺住房限購政策作為外生沖擊事件，采用雙重差分方法（DID）觀察可能存在的反向因果關(guān)系是否會對研究結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。為了防止房地產(chǎn)市場過熱，35個大中城市分

別于2010年年底或2011年年初出臺了住房的限購政策。住房限購政策會影響房價(jià)，但對高管薪酬業(yè)績敏感性沒有直接影響，因此，本文選其作為外生沖擊事件。由于限購政策發(fā)布后，房地產(chǎn)市場的調(diào)整需要一段時(shí)間，本文將2011年作為外生事件的發(fā)生年度。具體的DID模型如下：

模型（2）中的PPS為高管薪酬業(yè)績敏感性。參考張興亮[34]的方法，通過計(jì)算每個企業(yè)每年業(yè)績的變動率引起高管薪酬的變動率衡量PPS。Post為啞變量，限購事件發(fā)生之后的年度取值為1，其他年度取值為0。Treated為啞變量，當(dāng)企業(yè)涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)時(shí)，Treated取值為1，表示受限購政策影響的處理組;當(dāng)企業(yè)未涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)時(shí)，Treated取值為0，表示不受限購政策影響的控制組。通過分析各企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表及附注，本文將企業(yè)持有投資性房地產(chǎn)大于零或成立房地產(chǎn)子公司的認(rèn)定為涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)，將企業(yè)未持有投資性房地產(chǎn)且未成立房地產(chǎn)子公司的認(rèn)定為未涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)。

若可能存在的反向因果關(guān)系對研究結(jié)果的影響不嚴(yán)重，那么模型（2）中的α1應(yīng)顯著小于0，即限購事件之前，涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)企業(yè)的高管薪酬業(yè)績敏感性應(yīng)顯著小于未涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)。同時(shí)，α3應(yīng)顯著大于0，即限購事件發(fā)生之后，房價(jià)得到一定程度的控制，其對高管薪酬業(yè)績敏感性的負(fù)向影響會顯著降低。α2表示未涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)在限購事件發(fā)生前后其高管薪酬業(yè)績敏感性的變化，由于限購事件對這些企業(yè)沒有影響，因此α2應(yīng)當(dāng)不顯著。

本文分別在全樣本以及[2007～2015]（限購事件發(fā)生的前4年到后4年）、[2008～2014]（限購事件發(fā)生的前3年到后3年）、[2009～2013]（限購事件發(fā)生的前2年到后2年）、[2010～2012]（限購事件發(fā)生的前1年到后1年）四個時(shí)間窗口內(nèi)估計(jì)模型（2），估計(jì)結(jié)果見表5所示。變量Treated的回歸系數(shù)大多顯著小于0，Post的回歸系數(shù)均不顯著，這與預(yù)期結(jié)果一致。交乘項(xiàng)Treated×Post的回歸系數(shù)均顯著為正。上述結(jié)果說明，在本研究中存在反向因果關(guān)系的可能性比較小。

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。除了以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)之外，本文還做了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）以“營業(yè)利潤÷總資產(chǎn)”衡量企業(yè)業(yè)績;（2）以房價(jià)上漲率為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)房價(jià)啞變量，當(dāng)某年某城市房房價(jià)上漲率大于零時(shí)，DHP取值1，否則，DHP取值0;（3）以股權(quán)分散程度重新衡量管理層權(quán)力。檢驗(yàn)的結(jié)果表明，假設(shè)1和假設(shè)2依然得到驗(yàn)證。

五、房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性影響機(jī)理的檢驗(yàn)

房價(jià)之所以會降低企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性，是因?yàn)楦叻績r(jià)使得企業(yè)業(yè)績不能準(zhǔn)確地衡量高管的努力程度，也降低了企業(yè)業(yè)績質(zhì)量，從而企業(yè)業(yè)績在高管薪酬契約中的使用權(quán)重被降低。到底是不是上述影響機(jī)理，還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。

（一）房價(jià)是否因?yàn)槭箻I(yè)績不能準(zhǔn)確衡量高管努力程度而降低薪酬業(yè)績敏感性？

若的確是因?yàn)榉績r(jià)使企業(yè)業(yè)績不能準(zhǔn)確衡量高管努力程度，從而對高管薪酬業(yè)績敏感性產(chǎn)生影響，那么，房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響應(yīng)當(dāng)在涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)中更顯著，而在未涉足房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)中不顯著。因?yàn)樵谏孀惴康禺a(chǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)中，有很多業(yè)績是由房地產(chǎn)業(yè)務(wù)帶來的，這些業(yè)績并不能準(zhǔn)確地反映高管的努力程度。若能驗(yàn)證上述推測，則可以驗(yàn)證房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的這一影響機(jī)理。

為了驗(yàn)證上述推測，將樣本分成涉足房地產(chǎn)和未涉足房地產(chǎn)兩個子樣本，然后再對模型（1）進(jìn)行估計(jì)。表6報(bào)告了在這兩個子樣本中模型（1）的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸系數(shù)在涉足房地產(chǎn)的子樣本中顯著為負(fù)，而在未涉足房地產(chǎn)的子樣本中不顯著。這說明這一影響機(jī)理是存在的。

（二）房價(jià)是否因?yàn)榻档蜆I(yè)績質(zhì)量而降低高管薪酬業(yè)績敏感性？

如果是因?yàn)榉績r(jià)降低了企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量從而導(dǎo)致高管薪酬業(yè)績敏感性下降，那么，房價(jià)對高管薪酬業(yè)績敏感性的影響應(yīng)當(dāng)在企業(yè)業(yè)績質(zhì)量低的樣本中更顯著，而在企業(yè)業(yè)績質(zhì)量高的樣本中不顯著。根據(jù)前文的分析，本文以會計(jì)盈余可靠性衡量業(yè)績質(zhì)量，驗(yàn)證這一影響機(jī)理是否存在。

本文以修正瓊斯模型[35]計(jì)算的操控性應(yīng)計(jì)利潤的絕對值衡量會計(jì)盈余可靠性，當(dāng)該值越大時(shí)，表示企業(yè)操縱盈余的程度越大，會計(jì)盈余可靠性越低。按照操控性應(yīng)計(jì)利潤絕對值的中位數(shù)或均值，將樣本

劃分為盈余可靠性高和盈余可靠性低兩個子樣本。具體地，當(dāng)企業(yè)操控性應(yīng)計(jì)利潤的絕對值大于樣本中位數(shù)或樣本均值時(shí)，表示盈余可靠性低，否則，表示盈余可靠性高。表7報(bào)告了模型（1）在這兩個子樣本中的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，無論是按操縱性應(yīng)計(jì)利潤絕對值的樣本中位數(shù)還是樣本均值劃分子樣本，交乘項(xiàng)DHP×ROA的回歸系數(shù)均在盈余可靠性低的樣本中顯著為負(fù)，在盈余可靠性高的樣本中不顯著。這些結(jié)果說明，因?yàn)榉績r(jià)降低了盈余可靠性從而降低了高管薪酬業(yè)績敏感性。

六、結(jié)論與啟示

本文研究房價(jià)對企業(yè)高管薪酬業(yè)績敏感性的影響。基于最優(yōu)契約理論和管理層權(quán)力理論，經(jīng)過實(shí)證研究得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：（1）房價(jià)上漲吸引企業(yè)更多地涉足房地產(chǎn)行業(yè)，給企業(yè)帶來更多的業(yè)績，但房價(jià)所帶來的企業(yè)業(yè)績并不能準(zhǔn)確衡量企業(yè)高管的努力程度，也降低了企業(yè)業(yè)績的質(zhì)量，最終房價(jià)降低了企業(yè)高管薪酬與業(yè)績之間的敏感性。（2）房價(jià)對企業(yè)高管薪酬契約敏感性的負(fù)向影響在管理層權(quán)力較小時(shí)更顯著，在管理層權(quán)力較大時(shí)不顯著。（3）整體而言，我國上市公司在設(shè)計(jì)高管薪酬激勵契約時(shí)，會剔除那些由房價(jià)帶來的不能反映高管努力程度且質(zhì)量較差的業(yè)績，但管理層權(quán)力會影響薪酬契約的有效性。

本文能帶來的啟示是：（1）企業(yè)是一系列契約的聯(lián)結(jié)，企業(yè)業(yè)績是用于設(shè)計(jì)企業(yè)內(nèi)部諸多契約的重要指標(biāo)，研究結(jié)果表明，必須減少房價(jià)帶來的質(zhì)量較差的業(yè)績在契約設(shè)計(jì)中的使用，如此才能保護(hù)各契約方的利益，引導(dǎo)資源的有效配置。（2）當(dāng)企業(yè)內(nèi)部存在有效的治理機(jī)制時(shí)，如CEO與董事長兩職分離、股權(quán)分散等，房價(jià)對企業(yè)的消極影響可以得到一定程度的控制，因此，做好企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制建設(shè)是減弱房價(jià)對企業(yè)消極影響的有效應(yīng)對機(jī)制之一。（3）高管薪酬契約只是企業(yè)契約的一個方面，房價(jià)對于企業(yè)其他契約設(shè)計(jì)的影響機(jī)理尚不明朗。研究房價(jià)對企業(yè)內(nèi)部契約設(shè)計(jì)的影響是全面觀察房價(jià)如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的一個重要方面，因此，這方面的研究還有待進(jìn)一步深入。

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Housing Prices and Enterprises Executive Pay-performance Sensitivity

ZHANG Xing-liang1，WEN Ri-guang2

（1.School of Accounting，Nanjing Audit University，Nanjing， Jiangsu 211815，China;

2.School of Business，Shantou University，Shantou，Guangdong 515063，China）

Abstract：

This paper argues that， in non-real estate businesses， high housing price attracts high investments by firms， which improve firms performance; however， the performance is difficult to measure executives effort， and its quality is also poor. According to optimal contract theory， the importance of firms performance in executive compensation contracts will decline as well， indicating a decrease in executive pay-performance sensitivity. Using the house price data of 35 large-and medium-sized Chinese cities and of listed firms in Chinas non-real estate industry， this study reveals that high housing price significantly reduces executive pay-performance sensitivity， particularly when the executive compensation contract is effective. The above findings are robust to difference-in-differences （DID） model. The paper is not only an important supplement to the research literature on executive pay-for-performance sensitivity， but more importantly， provides a new perspective to study the impact of house price on enterprises.

Key words：

housing prices;executive pay;enterprise performance;executive pay-performance sensitivity

責(zé)任編輯：張建偉