【笔墨之林】NBER: 孤注一掷以求生 —— 环境监管如何影响CEO薪酬结构

公司金融理论表明，负面冲击可能会影响股东有关公司风险承担的偏好以及公司高管的薪酬结构。具体而言，负面冲击可能会导致股东偏好更加安全的投资，从而减少CEO薪酬中的风险激励成分(CEO薪酬凸性)。此外，负面冲击对高管薪酬的影响可能受公司的财务状况和治理结构的影响。一方面，对于财务困难的公司，股东可能希望CEO采取更高风险的策略以获得高回报来避免破产。另一方面，由于股东改变高管薪酬的能力取决于每个公司的治理结构，公司治理的有效性会进一步使负面冲击与高管薪酬之间的关系复杂化。负面冲击如何影响CEO薪酬结构仍是一个实证问题。Seungho等人(2024)的工作论文利用环境监管对公司产生的负面冲击对上述问题进行研究。

本文研究美国清洁空气法案(CAA)产生的负面冲击对CEO薪酬结构的影响。美国清洁空气法案制定了国家环境空气质量标准(NAAQS)，每年对各县的臭氧排放量进行评估。当排放未达标时，该地区的公司将会面临更严格的环境规制和更高的生产成本。本文采用Staggered DID的方法分析地区从“达标”到“非达标”转换对CEO薪酬凸性的影响，同时讨论了公司财务状况和公司治理结构的作用。研究结果表明，环境监管的负面冲击降低了CEO薪酬凸性，且这种减少是董事会改变薪酬激励，而非CEO自主改变薪酬结构造成的。此外，本文还发现企业的财务困境减弱了负面冲击对CEO薪酬凸性的不利影响。

2.1 数据与样本

本文使用的数据来源如下：CEO薪酬数据来自ExecuComp数据库；公司财务数据来自Compustat；股票数据来自Center for Research in Securities Prices (CRSP)；工厂级别的臭氧污染数据来自EPA Toxics Release Inventory (TRI)数据库；监测站级别的臭氧浓度数据来自Federal Register和Air Quality System (AQS)数据库。实证研究的样本涉及1993-2019年期间 的2700多家美国上市公司，共有30000多个公司-年度观测值。

2.2 研究设计与基准结果

本文使用Staggered DID的方法来分析环境规制对CEO薪酬凸性的影响。本文采用的基准实证模型(方程1)如下：

被解释变量CEO薪酬凸性用Vega衡量，为公司股票回报年化标准差增加1%时CEO当前期权和累计期权持有组合的价值变化。同时计算Flow Vega，为只考虑当年新授予的期权时的价值变化。方程右边公司从“达标”到“未达标”状态转换((A → NA) exposure)度量的是公司是否开始面临的环境规制，当公司工厂所在县的状态从“达标”转向“未达标”时取1，否则为0。同时控制一系列随时间变化的公司、CEO特征和个体及时间固定效应。

为解决遗漏变量问题，本文采用RDD方法，将未达标状态(A → NA) exposure分解为外生(意外造成的状态切换：Unexp(A → NA))和内生(预期造成的状态切换：Exp(A → NA))。本文具体采用的模型(方程2)如下：

其它解释变量，控制变量与固定效应与前文相一致。

表1展示了回归结果。第(1)、(3)、(5)列展示了方程1的结果，分别为只包含核心解释变量、加入控制变量、加入公司队列和年度队列固定效应的基准回归结果。(A → NA) exposure系数显著为负，表明地区环境规制降低了CEO薪酬中的风险激励成分。

表1：环境规制对CEO薪酬凸性的影响

表1的(2)、(4)、(6)列展示方程2的回归结果。其中Unexp(A → NA)exposure的系数显著为负，而Exp(A → NA)exposure的系数不显著，表明在环境监管严格性增加后，所观察到的补偿回报凸性下降主要是由“意外”进入非达标状态造成的。

图1：平行趋势检验

图1展示了检验DID平行趋势假设的动态效应。Panel A的结果表明，在进入非达标状态前处理组与控制组CEO薪酬凸性(Vega)并无显著差异；非达标发生后处理组的CEO薪酬凸性(Vega)显著降低。Panel B展示了将被解释变量换成Flow Vega的动态效应，得到了相似的结果。上述结果表明，本文的实证研究满足事前趋势平行的基本假设。

2.3 机制分析

本文考察了Vega下降的原因：是公司董事会改变了高管薪酬方案？还是CEO通过行使期权主动改变了他们的薪酬比例？作者将被解释变量分别换成Flow Vega、授予的期权数量、CEO行使的期权价值、调整后CEO行使的期权数量进行回归。表2的结果表明董事会在环境规制后改变了薪酬方案，而不是CEO通过行使期权来改变自己的持有。

表2：Vega下降的原因

表3展示了环境规制对除了Vega之外的CEO薪酬结构的影响。具体做法为分别将总薪酬(Total pay)、新期权赠款(Option Internsity)、基本工资(Salary Intensity)、奖金(Bonus Intensity)以及工资和奖金之和(Cash Intensity)作为被解释变量放入模型。结果表明，环境规制减少了新的期权赠款，增加了奖金，但并没有改变基本工资，工资和奖金的总和，或总工资。这一结果再次支持了负面冲击会促使董事会重组CEO薪酬结构，以减少风险激励的分析。

表3：环境规制对其它CEO薪酬结构的影响

本文同时研究环境监管严格程度对CEO薪酬凸性的影响。当某县被指定为未达标状态时，EPA会在下述类别的设施上加强监管：(1)地理位置更接近监测站的设施(Close monitor)；(2)较新的设施(Young plant)；(3)有违规历史的设施，被EPA指定为高优先级违规者(HPV)或有EPA执法案件(Enforcement)的设施。

作者构造了四个0-1变量：Close monitor、Young plant、HPV、Enforcement。上述变量为1意味着面临更加严格的监管，否则为0。在回归分析中加入Unexp(A → NA)exposed与这四个变量的交互项。结果如表4所示，交互项系数显著为负，表明监管越严格对CEO薪酬凸性的负面影响越大。

表4：环境监管严格程度的影响

为分析负面冲击对高管薪酬凸性的影响是否取决于公司在冲击前的财务状况，本文构造四个财务状况指标：KZ ，WW，HM及CHS。上述指标数值越大，财务约束越强。本文将意外不达标(Unexp. (A → NA) exposed)与公司在冲击前的财务状况进行交互，放入回归方程中。回归结果见表5：对于财务困境更严重的公司，未达标暴露对Vega的负面影响变小，甚至会转为正面影响。上述结果与公司金融的基础理论相一致，即冲击前的财务困境减弱了负面冲击对高管薪酬凸性的不利影响。

表5：财务状况的影响

公司治理的有效性进一步使负面冲击与高管薪酬之间的关系复杂化，因为股东改变高管薪酬的能力取决于每个公司的治理结构。本文使用四类公司治理指标以评估意外不达标(Unexp(A → NA)exposed)与CEO薪酬凸性(Vega)之间的关系如何在不同治理有效性的公司中变化。将公司治理指标与核心解释变量的交乘项加入模型，回归结果见表6：前3列结果表明，CEO权利比较大时，调整CEO薪酬凸性(Vega)的能力更加有限。第(4)和(5)两列的回归结果表明，长期投资者比例较高的公司CEO薪酬凸性(Vega)的下降更加明显，而短期投资者比例较高的公司则没有此效应。第(6)和(7)列的结果表明，CEO议价能力的增加与Vega的显著下降相关，而Vega对环境规制的反应则不明显。第(8)和(9)列的结果表明，当面对过度自信的CEO时，董事会将更多地向下调整风险承担激励。

表6：公司治理有效性的影响