《管理会计研究》| 精准扶贫与高管激励
文摘
财经
2024-07-17 17:10
北京
本文以2016—2019年中国上市公司为样本，实证检验了上市公司参与精准扶贫对高管激励的影响。研究发现，相较于未参与精准扶贫的公司，参与精准扶贫公司的高管薪酬水平更高。机制检验发现，精准扶贫通过提升公司业绩以及董事会对高管的主观业绩评价，从而提高了高管薪酬。进一步研究发现，相比于民营企业，精准扶贫与高管薪酬的正相关关系在国有企业中较弱，但国有企业参与精准扶贫会提高其高管政治晋升的可能性。本文的研究揭示了上市公司参与精准扶贫的高管激励经验，为企业在巩固扶贫成果和参与乡村振兴的过程中如何激励人才，提供了现实参考。
2020年，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，完成了消除绝对贫困的艰巨任务。习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会上强调：“脱贫摘帽不是终点，而是新生活、新奋斗的起点。”“我们要切实做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接各项工作，让脱贫基础更加稳固、成效更可持续。”因此，对精准扶贫工作的研究和经验总结有利于乡村振兴工作的顺利开展。不同于慈善捐赠等传统社会责任，精准扶贫实现了由“输血式”扶贫到“造血式”帮扶的转变（甄红线等，2021）。上市公司参与精准扶贫工作不仅可以培育贫困地区的经济发展动能，提高当地经济发展水平和居民收入，而且能够将扶贫工作与自身战略规划相结合，提升公司业绩和价值，实现社会福利与自身利益的一致性。本文以2016—2019年中国上市公司为样本，实证检验了上市公司参与精准扶贫对高管激励的影响。研究发现，相较于未参与精准扶贫的公司，参与精准扶贫的公司高管薪酬水平更高。在使用倾向得分匹配法（PSM）和Heckman两阶段估计法缓解潜在的内生性问题以及进行一系列稳健性检验之后，上述结论依然成立。在机制检验中，本文发现精准扶贫影响高管薪酬的机制主要有以下两点：第一，参与精准扶贫能够提升公司经营业绩，从而提高高管薪酬水平；第二，参与精准扶贫有助于提高董事会对高管的主观业绩评价，从而增加高管薪酬。进一步研究发现，相比于民营企业，精准扶贫与高管薪酬的正相关关系在国有企业中较弱。对国有企业而言，参与精准扶贫会提高其高管政治晋升的可能性。此结果表明，在国有企业中，政治晋升这种隐性激励能够发挥对薪酬显性激励的替代作用。本文的贡献主要体现在以下几个方面。首先，本文发现上市公司参与精准扶贫影响高管激励，并进一步探讨了影响机制，丰富了高管激励的相关研究，拓展了对上市公司参与精准扶贫经济后果的认识。这为企业激励高管积极响应国家号召，制定和实施符合时代发展的战略决策提供了现实指导。其次，本文的研究结果从高管激励的角度，区分了高管参与精准扶贫和传统社会责任过程中的不同动机，也反映出精准扶贫与慈善捐赠等传统社会责任在促进企业发展方面具有本质差异。已有文献发现，慈善捐赠可能是以企业业绩和股东价值为代价，以完成政府目标或实现高管私利为目的的一种工具，因而可能成为高管推卸业绩下滑责任以及薪酬辩护的借口（张敏等，2013；王新等，2015）。然而，本文发现精准扶贫提升高管薪酬的机制是促进企业自身的经营与发展，说明企业参与精准扶贫能够实现社会效益、公司效益与高管个人利益三者之间的统一，是一种战略性社会责任履行（吉利等，2018）。再次，本文基于高管激励的角度，发现股东关注和重视企业精准扶贫工作，并在企业取得良好扶贫绩效时给予高管更高的显性激励与隐性激励。这从企业所有者的视角揭示了精准扶贫对企业自身发展和价值提升的积极意义。本文接下来的结构安排如下：第二部分为文献回顾、理论分析与假设推导；第三部分为研究设计；第四部分为实证结果与分析；第五部分为稳健性检验；第六部分为机制检验；第七部分为进一步检验；第八部分为研究结论与启示。已有文献主要关注传统的企业社会责任与高管激励的关系，鲜有文献关注企业精准扶贫如何影响高管激励这一话题。大量研究表明，企业社会责任影响高管激励（Maas，2018；Ikram et al.，2019；Gillan et al.，2021；张敏等，2013；王新等，2015）。现有研究主要关注企业社会责任的履行对高管显性激励和隐性激励的影响。在显性激励方面，现有文献发现，企业社会责任可能成为高管推卸业绩下滑责任以及薪酬辩护的借口，从而降低高管薪酬业绩敏感性（张敏等，2013；王新等，2015），提高高管薪酬粘性（张敏等，2013）。原因在于，解决就业、慈善捐赠等社会责任可能会造成公司的冗员负担、资源流失等问题，对公司业绩产生负面影响，从而对高管绩效考核和薪酬产生不利影响。因此，当企业履行社会责任时，高管会进行薪酬辩护，要求降低公司业绩与高管薪酬之间的相关性。在隐性激励方面，已有文献发现，国有企业履行社会责任能够提高高管的在职消费水平（张敏等，2013），提高高管政治晋升的可能性（刘青松等，2015）。原因在于，国有企业承担社会责任有利于实现政府的社会目标，维护社会稳定（刘青松等，2015）。因此，为了鼓励国有企业高管积极承担社会责任，企业允许高管进行较多的在职消费，从而弥补高管在薪酬方面的损失（张敏等，2013）。此外，政府也会通过人事任免的方式对积极承担社会责任的国企高管进行激励，从而提高其政治晋升的可能性。然而，与慈善捐赠等传统的社会责任不同，精准扶贫工作并不是管理层实现私利的工具，也并不仅仅是企业协助政府完成社会目标的途径，而是企业的利他性行为和战略性行为相结合的产物（潘健平等，2021）。上市公司参与精准扶贫不仅可以扶持贫困地区的产业发展，提高居民收入水平，而且能够提升企业自身业绩、价值和未来发展空间，从而实现社会福利与自身利益的一致性，促成企业与社会“双赢”的发展格局（潘健平等，2021）。原因在于：首先，企业参与精准扶贫可以赢得更好的声誉（甄红线等，2021），获得供应商、客户、投资者、政府等利益相关者的青睐，从而获得更多优质资源（甄红线等，2021；潘健平等，2021），例如商业信用（潘健平等，2021）、政府补贴（邓博夫等，2020）、税收优惠（王帆等，2020）、专利申请过程中的审批便利（刘春等，2020）等。以上有利因素有助于缓解公司融资约束（邓博夫等，2020；甄红线等，2021；潘健平等，2021），增加创新产出（刘春等，2020），提高全要素生产率（甄红线等，2021），从而提高公司绩效（张玉明等，2019；王帆等，2020；潘健平等，2021）。其次，企业在精准扶贫的过程中可以将扶贫工作与自身的经营业务以及战略规划相结合，因地制宜地设计和开发扶贫项目，在带动当地产业发展的同时，落实企业战略布局，优化经营模式，拓展企业未来发展空间。因此，公司参与精准扶贫有助于增加其投资机会（甄红线等，2021），提高投资效率（王帆等，2020），从而提升公司价值，增加股东财富（潘健平等，2021）。基于以上文献回顾与理论分析可知，公司有充分动机激励高管积极参与精准扶贫，在提高社会福利的同时实现自身利益。因此，精准扶贫对高管激励产生的影响可能不同于传统的企业社会责任所产生的影响。基于此，本文探讨上市公司的精准扶贫对高管激励的影响及其作用机制。本文认为，上市公司参与精准扶贫能够显著提高高管激励水平。首先，上市公司参与精准扶贫有助于提高公司经营业绩，进而增加高管绩效薪酬。原因在于，上市公司参与精准扶贫能够提高企业声誉（甄红线等，2021），得到供应商、客户等上下游企业的信任和青睐，从而在经营过程中获取更多的优质订单和资源，促进主营业务发展，提高公司的经营业绩。这有利于高管实现公司制定的财务业绩考核目标，获得更多绩效薪酬，从而提高显性薪酬激励水平。其次，精准扶贫对企业自身发展产生的积极作用将促使董事会给予高管更高的主观业绩评价，从而增加高管薪酬。董事会对高管的主观业绩评价是影响高管绩效考核以及激励水平的重要因素（高晨等，2009）。基于客观考核指标的业绩评价方法通常难以充分反映高管的工作努力程度及工作成果，主观业绩评价的方法可以将更多关于高管绩效的信息纳入业绩考核当中，弥补客观考核指标的缺陷，减少激励扭曲现象，提高激励的有效性（Bushman et al.，1996；Ittner et al.，1997；高晨，2008；Höppe et al.，2011；Du et al.，2012）。在本文中，考虑到精准扶贫工作对企业业绩和价值产生的积极作用，股东有充足动机提高激励水平，鼓励高管在精准扶贫工作中充分发挥自身才能，实现社会效益与公司经济效益的双丰收。然而，高管在扶贫工作中付出的努力以及对企业自身发展做出的贡献难以完全体现在当期财务业绩当中。因此，董事会会在绩效考核中考虑上市公司的精准扶贫行为对社会和公司发展产生的积极作用，从而提高其对高管业绩的主观评价，进而提高高管薪酬。综上所述，我们认为，精准扶贫会通过提升公司经营业绩以及董事会对高管的主观业绩评价来对高管显性薪酬激励产生影响。据此，本文提出以下假设：H1：相较于未参与精准扶贫的公司，参与精准扶贫的公司高管薪酬水平更高。由于上交所和深交所于2016年开始要求上市公司披露精准扶贫信息，因此本文选取 2016—2019年中国所有上市公司为初始样本。随后，本文按照如下步骤对初始样本进行筛选：①删除金融行业的观测；②删除变量取值异常的观测，包括资产为负、负债为负的观测；③删除用于计算主要变量数据缺失的观测。根据上述筛选步骤，本文得到3447家上市公司的11966个公司-年观测。本文使用的精准扶贫数据、高管薪酬数据、公司财务数据及公司治理数据均来自CSMAR数据库。为避免极端值的影响，本文对所有连续变量在1%和99%的分位点上进行缩尾（winsorize）处理。由于我国股权激励计划实施较晚，高管薪酬激励主要以货币薪酬为主（姜付秀等，2011；陈骏等，2012；Lennox et al.，2021），因此本文参考已有文献（吴育辉等，2010；刘慧龙，2017；郝颖等，2020），使用薪酬最高的前三名高管薪酬衡量上市公司高管薪酬（Comp），具体定义为公司薪酬最高的前三名高管薪酬总额，取自然对数。参考潘健平等（2021），我们使用虚拟变量（Poverty）表示上市公司是否参与精准扶贫。若公司当年参与精准扶贫则虚拟变量取1，否则取0。参考已有文献（杨德明等，2012；唐松等，2014；王新等，2015；潘健平等，2021），本文控制了影响高管薪酬的因素，包括公司规模（Size）、财务杠杆（Lev）、盈利水平（Roa）、个股收益率（Return）、市账比（MTB）、公司年龄（Age）、产权性质（SOE）、第一大股东持股比例（Top1）、董事会规模（Boardsize）、独立董事比例（Indir）、两职合一（Dual）。此外，为了减少慈善捐赠等传统社会责任对本文研究结论的影响，我们控制了慈善捐赠支出（Donate）。本文主要的变量名称和定义参见表1。![]()
为了检验公司精准扶贫行为对高管薪酬的影响，本文参照吴育辉等（2010）、刘慧龙（2017）、潘健平等（2021）等构建如下回归模型：![]()
其中，Comp为上市公司高管薪酬；Poverty为上市公司是否参与精准扶贫的虚拟变量。如果参与精准扶贫能够增加高管激励，我们预期α1显著为正。此外，参考潘健平等（2021），本文所有回归均控制年度、行业和城市固定效应并汇报经企业层面聚类调整的稳健标准误。表2报告了本文主要变量的描述性统计结果。前三名高管薪酬的自然对数（Comp）均值为14.501，中位数为14.464。虚拟变量Poverty的均值为0.289，说明在本文的样本期间，约28.9%的公司-年观测参与了精准扶贫。这与潘健平等（2021）的统计结果是相似的。![]()
表3是本文主要变量的相关系数矩阵。由表可知，高管薪酬与企业是否参与精准扶贫存在显著的正相关关系，这也为本文的假设提供了初步的证据。除此之外，其他变量之间的相关系数均较小，不存在严重的多重共线性问题。![]()
表4报告了模型（1）的估计结果。出于稳健性目的，第（1）列未加入控制变量，但包含年度、行业和城市固定效应；第（2）列则包含所有控制变量和年度、行业、城市固定效应。由表可知，Poverty的估计系数均显著为正，表明在参与精准扶贫的公司中高管薪酬水平较高，支持了本文的假设。对于控制变量而言，高管薪酬（Comp）与公司规模（Size）、盈利能力（Roa）、股票收益率（Return）以及公司成长性（MTB）正相关，表明规模较大、盈利能力较强、成长性较高的企业，高管薪酬水平更高。这一估计结果与李维安 等（2010）的发现一致。高管薪酬与财务杠杆（Lev）和产权性质（SOE）负相关，说明在财务杠杆较高的公司中，高管的激励水平较低（陈骏等，2012）；在国有企业中，高管的薪酬激励水平较低，符合“限薪令”等政策要求对国有企业高管薪酬的管制（杨青等，2018）。![]()
（一）内生性检验
本文的研究可能存在如下的内生性问题：企业是否参与精准扶贫存在一定的选择性，即参与精准扶贫的企业与未参与精准扶贫的企业之间可能存在系统性差异。因此，本文使用倾向得分匹配法（PSM）和Heckman两阶段估计法两种方法缓解潜在的内生性问题。我们用倾向得分匹配法（PSM）缓解由可观测因素带来的选择性偏误。具体而言，为了估计公司参与精准扶贫的倾向得分，我们以公司是否参与精准扶贫（Poverty）为因变量，对模型（1）中所有控制变量进行Logit回归。然后，本文使用卡尺为0.05（当卡尺为0.01、0.1时，结果依然稳健）的最近邻匹配方法对样本进行1:1无放回配对，最终得到2932个处理组—控制组配对，共5864个公司—年度观测。经检验，匹配样本中参与精准扶贫和未参与精准扶贫的两类公司在各控制变量上均不存在显著差异。表5报告了用匹配样本重新对模型（1）估计的结果。由表可知，Poverty 的估计系数仍然显著为正，说明本文的结果在使用PSM方法缓解了可观测因素带来的潜在内生性问题之后仍保持稳健。![]()
本文用Heckman两阶段估计法缓解由不可观测因素带来的选择性偏误。Chang et al.,（2020）研究发现，企业在新上任的省长或省委书记的动员下更有可能参与精准扶贫。因此，本文以手工收集的新省长或新省委书记的上任事件作为Heckman两阶段估计法中的工具变量。具体而言，在第一阶段，我们以企业是否参与精准扶贫（Poverty）为被解释变量，工具变量和模型（1）中所有控制变量作为解释变量进行Probit回归，并根据估计结果计算逆米尔斯比率（inverse Millsratio，记为Inverse_Mills）。在第二阶段中，我们将逆米尔斯比率（Inverse_Mills）作为控制变量加入并重新估计模型（1）。参考曹春方（2013）、蒋德权等（2015），我们将工具变量（ Newleader）定义为：若省长或省委书记在一年中的1—6月上任，则该省份当年为新省长或省委书记的上任年份， Newleader取值为1；若省长或省委书记在一年中的7—12月上任，则该省份下一年为新省长或省委书记的上任年份，Newleader取值为1，否则为0。表6第（1）、（2）列分别报告了Heckman第一阶段、第二阶段的回归结果。第一阶段结果显示，NewLeader估计系数显著为正，表明当存在新上任的省长、省委书记时，企业更可能参与精准扶贫。在第二阶段的估计结果中，逆米尔斯比率（Inverse_Mills）显著为正，Poverty估计系数仍然在5%的水平下显著为正，说明企业是否参与精准扶贫的确存在选择性偏误，但本文的结论在控制了这种选择性偏误之后，仍然保持稳健。![]()
参考已有文献（方军雄，2009；陈运森等，2012；张敏等，2013；唐松等，2014），我们使用不同的高管薪酬衡量方式重新检验模型（1）。具体而言，我们分别检验精准扶贫与CEO的薪酬、薪酬最高的前三名董事薪酬、薪酬最高的前三名董监高薪酬的关系，结果分别在表7第（1）、（2）、（3）列中报告。结果显示，Poverty的估计系数均显著为正，说明本文的研究结论在使用其他高管薪酬衡量方式时仍保持稳健。![]()
根据上文的理论分析，我们认为精准扶贫能够通过改变公司经营业绩和董事会对高管的主观业绩评价来影响高管薪酬。接下来，本文对上述机制进行检验。借鉴温忠麟等（2004）、DeFond et al.,（2016）、罗宏等（2020），本文采用中介效应的方法检验精准扶贫是否通过提高公司经营业绩，从而提高高管薪酬。我们估计如下模型：![]()
其中，Roa为公司经营业绩，定义为公司年末净利润与总资产的比值。模型（2）、（3）中的其他控制变量与模型（1）相同。模型（2）中β1表示精准扶贫对公司经营业绩的效应；模型（3）中α1则表示控制了公司经营业绩后，精准扶贫对高管薪酬的直接效应。因此，公司经营业绩的中介效应为系数乘积β1×α2，我们用Sobel检验测试该中介效应是否显著。表8报告了中介效应检验的估计结果。第（1）列是模型（2）的估计结果， Poverty的估计系数为0.008，在1%的水平上显著为正，表明上市公司参与精准扶贫能够提高公司当期的业绩。第（2）列是模型（3）的估计结果， Roa的估计系数为0.571，在1%的水平上显著为正；SobelZ统计量为3.373，中介效应在1%的水平上显著。以上结果表明，上市公司参与精准扶贫通过提高公司经营业绩这一路径对高管薪酬产生了正向影响。与此同时， Poverty系数α1仍在5%的水平上显著为正，表明公司经营业绩在精准扶贫与高管薪酬的正相关关系中发挥了部分中介效应的作用。![]()
根据上文的理论分析，本文认为精准扶贫会提高董事会对高管的主观业绩评价。按此逻辑，当高管在精准扶贫工作中取得良好的扶贫绩效时，董事会将在绩效考核中给予高管更高的主观业绩评价，从而增加高管绩效薪酬。为验证上述机制，我们检验公司参与精准扶贫并取得良好的绩效时，高管薪酬水平是否更高。由于相关政府部门及社会各界会聘请专家对上市公司的精准扶贫工作进行综合评估并根据评审结果给予相应的奖励，这在一定程度上对公司考核高管的精准扶贫工作提供了客观公正的参考标准。若上市公司的精准扶贫工作得到表彰，则表明高管在扶贫工作中付出的努力和取得的绩效得到了外界的认可（邓博夫等，2019），董事会也将据此给予高管更高的主观业绩评价。因此，本文将公司在精准扶贫中的获奖情况作为扶贫绩效的代理变量。由于未参与精准扶贫的公司不存在获奖相关的信息，我们将在由参与精准扶贫的公司所组成的子样本中估计如下模型：![]()
其中，Award用于衡量公司在精准扶贫中的获奖情况。参照甄红线等（2021）的做法，本文在构建Award变量时将奖项级别考虑在内。奖项按照国家级、省级、市级、区县级的级别依次赋值为5、4、3、2，社会团体和其他奖项赋值为1，如果公司没有在精准扶贫工作方面获得任何奖项则赋值为0。然后，本文将公司获奖得分进行加总，从而得到了精准扶贫绩效的代理变量Award。该变量的数值越大，表明公司的精准扶贫绩效越好。表9报告了模型（4）的估计结果。由表可知，Award的估计系数为0.008且在10%的水平上显著为正，说明当公司参与精准扶贫并取得良好的精准扶贫绩效时高管薪酬水平更高。以上结果支持了本文的机制检验，即良好的精准扶贫绩效会提高董事会对高管的主观业绩评价，从而对高管薪酬产生正向影响。![]()
我国国有企业和民营企业的高管薪酬在政策监管方面存在显著差异，表4的估计结果体现了这一差异。接下来，本文就不同产权性质的公司在高管激励方面存在的差异，对本文结论可能产生的影响展开进一步的研究。为了检验产权性质对精准扶贫与高管薪酬关系的影响，本文构建如下回归模型：![]()
表10报告了模型（5）的估计结果。结果显示，Poverty×SOE交乘项的系数显著为负，说明精准扶贫对高管薪酬激励的提高作用在国有企业中较弱。![]()
上述结果显示，相较于民营企业，国有企业精准扶贫与高管显性薪酬激励的正相关关系较弱。已有文献表明，在国有企业中，政治晋升作为一种隐性激励已经成为薪酬激励的替代性激励机制（王曾等，2014）。因此，国有企业可能使用政治晋升的隐性激励来激励高管积极参与精准扶贫工作，从而使精准扶贫成为影响国有企业高管获得政治晋升的重要因素。原因在于，精准扶贫作为企业履行社会责任的一种重要方式，不仅能够提高经营业绩和企业价值，而且能够增加社会福利，从而实现国有企业的多维目标。因此，国有企业参与精准扶贫可能会提高高管政治晋升的可能性。为了检验国有企业精准扶贫行为对高管政治晋升的影响，本文构建如下Logit模型：![]()
其中，Promotion是表示t+1期国有企业高管是否获得政治晋升的虚拟变量，具体定义为：若国有企业CEO或董事长获得政治晋升则赋值为1，否则为0。参考陈仕华等（2015）、周铭山等（2016）、Cao et al.,（2019）研究，本文手工收集了国有企业高管离职去向信息并将以下几种情况归属于政治晋升：①CEO或董事长去往平级或者更高级别的重要政府职位；②CEO或董事长成为公司党委书记；③CEO或董事长成为母公司CEO、董事长、党委书记、副董事长；④CEO或董事长成为更大规模公司的CEO、董事长、党委书记、副董事长。如果γ1显著为正，则说明国有企业参与精准扶贫能够提高其高管获得政治晋升的可能性。表11报告了模型（6）的估计结果：第（1）列是没有控制变量但包含年份、行业与城市固定效应的结果；第（2）列是包含控制变量以及年份、行业与城市固定效应的结果。由表可知，Poverty的估计系数均显著为正，说明国有企业参与精准扶贫能够提高高管获得政治晋升的可能性。以上结果表明，精准扶贫对国有企业高管显性激励的提高作用较弱，但精准扶贫能够提高国有企业高管的隐性激励水平。![]()
本文以2016—2019年中国上市公司为样本，实证检验了上市公司精准扶贫行为对高管薪酬的影响。研究发现，相较于未参与精准扶贫的公司，参与精准扶贫的公司高管薪酬水平更高。在机制检验中，本文发现：一方面，参与精准扶贫有助于提高公司经营业绩，从而增加高管的绩效薪酬；另一方面，董事会将在绩效考核中给予高管更高的主观评价，从而提高高管薪酬。进一步研究发现，相比于民营企业，精准扶贫与高管薪酬的正相关关系在国有企业中较弱。然后，我们发现国有企业参与精准扶贫会提高其高管政治晋升的可能性。这一结果表明，在国有企业中，薪酬激励作为显性激励机制，其激励高管参与精准扶贫的作用较弱，但政治晋升这种隐性激励能够发挥替代作用。本文的研究结果表明，上市公司参与精准扶贫能够对高管激励产生重要影响。上市公司是参与精准扶贫事业的重要群体，并在其中贡献了重大力量。在脱贫攻坚战取得全面胜利的背景下，本文探讨上市公司精准扶贫行为对高管激励的影响，不仅丰富了精准扶贫与高管激励方面的相关研究，而且有助于发现上市公司参与精准扶贫过程中在高管激励方面的成功经验。这为企业如何激励高管积极响应国家号召、制定和实施符合时代发展的战略决策提供了现实指导，便于上市公司在巩固扶贫成果以及参与乡村振兴的过程中更好地实现互利共赢。[1]曹春方.政治权力转移与公司投资：中国的逻辑[J].管理世界，2013（1）：143—157，188.[2]陈骏，徐玉德.高管薪酬激励会关注债权人利益吗？：基于我国上市公司债务期限约束视角的经验证据[J].会计研究，2012（9）：73—81，97.[3]陈运森，谢德仁.董事网络、独立董事治理与高管激励[J].金融研究,2012(2)：168—182.[4]邓博夫，刘佳伟，吉利.企业披露获奖信息有用吗？：非财务业绩的证明[J].管理会计研究，2019，2（6）：10—19，87.[5]高晨.主观业绩评价研究：述评与启示[J].会计研究，2008（4）：84—88，94.[6]高晨，汤谷良.主观业绩评价、高管激励与制度效果：基于我国企业高管评价的多案例研究[J].中国工业经济，2009（4）：147—156.[7]姜付秀，黄继承.经理激励、负债与企业价值[J].经济研究，2022，46（5）：46—60.[8]吉利，刘钟敏.战略性企业社会责任目标融入的管理会计系统构建[J].管理会计研究，2018，1(1)：26—38,95.[9]罗宏，黄婉.多个大股东并存对高管机会主义减持的影响研究[J].管理世界，2020，36（8）：163—178.[10]刘慧龙.控制链长度与公司高管薪酬契约[J].管理世界，2017（3）：95—112.[11]刘青松，肖星.败也业绩，成也业绩？：国企高管变更的实证研究[J].管理世界，2015（3）： 151—163.[12]潘健平，翁若宇，潘越.企业履行社会责任的共赢效应：基于精准扶贫的视角[J].金融研究，2021（7）：134—153.[13]唐松，孙铮.政治关联、高管薪酬与企业未来经营绩效[J].管理世界，2014（5）：93—105，187—188.[14]王新，李彦霖，李方舒.企业社会责任与经理人薪酬激励有效性研究：战略性动机还是卸责借口？[J].会计研究，2015（10）：51—58，97.[15]吴育辉，吴世农.高管薪酬：激励还是自利？：来自中国上市公司的证据[J].会计研究，2010（11）：40—48，96—97.[16]H.PPE F,MOERS F.The choice of different types of subjectivity in CEO annual bonus contracts[J]. The accounting review,2011,86(6):2023-2046. [17]MAAS K.Do corporate social performance targets in executive compensation contribute to corporate social performance?[J].Journal of business ethics, 2018,148(3)：573—585.
*本文刊登于《管理会计研究》杂志2024年第3期总第36期《评价与激励》栏目
*作者：中国人民大学商学院会计系 张博 耿和钰
暨南大学管理学院会计系 周瑞雪
*本文由《管理会计研究》杂志授权刊登
![]()
![]()
