【摘要】公司高管薪酬問題長期以來都是一個研究熱點。為了提高其研究水平和研究質量，有必要對國外相關領域的研究方法進行學習和借鑒。本文對日本在高管薪酬問題研究中的數據獲取、計量方法的選擇以及模型設定與假設檢驗等方面的做法進行了分析，從中發(fā)現一些值得我們學習的研究技巧和經驗。

　　【關鍵詞】薪酬；研究方法；數據；模型；假設檢驗

　　一、引言

　　公司高管薪酬問題在國外長期以來都是一個研究熱點。中國關于這一問題的實證研究始于魏剛（2001）和李增泉（2001）的兩篇文章。自此以后，新的研究成果不斷涌現。但是國內研究者過于關注是否得到了一個有意義的研究結果或者是研究結果與預期是否相符，常常忽視了研究方法對結果可能造成的影響。國內的有些研究者認為，“值得注意與借鑒的倒不是大樣本的統(tǒng)計規(guī)律，而應該深入到薪酬體系取得成功的具體企業(yè)中，探詢其薪酬制度之所以取得成功的關鍵因素，看是否可以移植、嫁接到中國企業(yè)中來”（崔宏，2006）。與這種觀點不同，本文作者認為，研究方法較之于具體的薪酬制度更具有普遍適用性，更有助于對問題本質的認識。研究方法和研究技巧的不斷提高和細化是提高國內高管薪酬問題研究水平和研究質量的重要方面。

　　之所以選擇日本作為學習對象，有以下幾個方面的原因：第一，中國關于企業(yè)高管薪酬的信息披露與日本有許多相似之處，而如何克服數據來源和數據質量問題則是國內此類研究亟待解決的重要難題。第二，與英美國家不同，日本文獻針對企業(yè)高管薪酬問題的研究著重于現金薪酬。由于中國的股權激勵在上世紀90年代末才開始試點（李春琦、黃群慧，2002），還沒有被廣泛采用。因此，現金薪酬也就成為國內研究的主要對象。第三，日本學術界關于薪酬問題的研究在數據選擇、模型設定以及對結果的解釋方面都有許多值得我們學習的地方。雖然有些方面還無法直接借用，但是對于我們研究思路的開拓或者是研究方法的創(chuàng)新還是有很大幫助的。

　　二、研究數據的獲取

　　薪酬數據的來源與質量對研究具有十分重要的作用。在日本，薪酬數據的來源也受到很大的限制，數據質量也存在許多缺陷。日本上市公司只是被要求披露公司所有高管薪酬的總額，而沒有像美國企業(yè)那樣需要披露個人的薪酬信息。研究者通常是將這個薪酬總額除以高管人數，來轉換為所謂的個人薪酬數據。這種做法會使數據存在偏誤，并且常常是被低估。因此，如何克服數據上的偏誤是所要解決的一個首要難題。

　　Kato和Kubo（2006）采用了一家薪酬顧問公司所提供的51家日本企業(yè)薪酬數據。其中18家為上市公司，33家為非上市公司，期間為1986－1995年。這個數據的主要優(yōu)點在于：首先，薪酬數據是關于公司高管個人的薪酬信息，因此可以在一定程度上避免前面所提到的“偏誤”。第二，數據結構是面板數據，因此可以在一定程度上解決忽略變量問題。第三，在這個數據中既包括了上市公司，也包括了非上市公司，因此可以將兩者進行對比研究。但是，這種數據也存在一些缺陷。 Nakazato等（2006）指出，盡管這些數據的信息十分豐富，但是公司的選擇不是隨機的。另外，Kato（1994）也指出，專業(yè)公司的調查數據常常沒有顯示企業(yè)名稱，無法將調查數據與會計報表中的信息進行合并。由于缺少一些反映企業(yè)特征的變量，使得通過專業(yè)公司調查所獲得的數據“不適合進行多元回歸分析”。在美國的一些文獻中也經常采用專業(yè)公司所調查的數據來進行企業(yè)高級管理人員薪酬問題的研究。

　　由于日本相關法律要求納稅額超過1千萬日元的納稅人應將其身份和稅收賬單予以公布。因此，Kato和Rockel（1992）和Nakazato等（2006）都是利用這個稅收報告推算出了公司高管理的個人薪酬數額。Kato和Rockel（1992）觀察了1985年的599位公司總裁的納稅情況；而Nakazato等（2006）則對2004年的578位公司總裁的納稅情況進行了觀察。由于日本相關法律，納稅人的納稅收入在1.8千萬日元以上的稅率為37％。根據這個稅率就可以大致推算出納稅人的應稅收入。這種數據來源的重要特點是只可以獲得收入超過一定標準的薪酬數據。而在這一標準以下的薪酬數額只能認為是在某一數值以下。

　　這種類型的數據也存在一定的局限性。首先，許多高管所報告的應稅收入都低于他們的實際收入。而且，與其他地方的企業(yè)一樣，日本公司的高管也存在大量不屬于納稅范圍的津貼。但是，重要的是這種向下的偏誤不會因企業(yè)的不同而出現系統(tǒng)性的變化。另外，許多高管還有其他來源的收入。因此，采用應稅收入又會對企業(yè)所支付的薪酬產生一個向上的估計偏誤。例如，一些比較富有的企業(yè)高管可以進行較大數額的投資活動，從而獲得更多的投資性收入，而這部分收入并不屬于薪酬的范疇。

　　對于研究者而言，數據來源及其質量在某種程度上是無法完全控制的。因此，為了克服數據的缺陷，我們還需要針對具體的數據采用與之相適應的計量方法，從而增強估計結果的有效性。下面將著重討論這個問題。

　　三、數據類型與計量方法的選擇

　　薪酬數據的搜集只是進行問題分析的第一步，要想得出一個可靠而有效的結論，還必須將不同的數據類型與適當的計量方法相配合。如前所述，不同來源的數據都會存在一定的偏誤，因此，可以通過計量方法的選擇來盡量削弱數據缺陷對結果的影響。由于國內的許多研究沒有將數據偏誤對結果可能造成的影響進行深入、細致地探討，因此常常忽略計量模型的選擇，只是簡單地采用OLS回歸方法。

　　在Kato和Kubo（2006）中的數據結構為面板數據，因此可以使用面板數據的固定效應模型來省略掉那些不隨時間變化的變量。這些變量包括企業(yè)高管的一些個人特征變量。面板數據的固定效應回歸一方面可以精簡模型；另一方面可以解決忽略變量對參數估計效率的影響。例如，在Kato和Kubo（2006）中使用的一個模型就是：△ln（APAY）i,t=α+βdDROAi,t+μi,t其中，因變量為企業(yè)高管年度現金薪酬的自然對數；而唯一的自變量是資產回報率。

　　如果只是一年的數據，則無法使用固定效應回歸。Kato（1994）強調，“不是不愿意，而是因為無法使用固定效應模型進行回歸”。在這種情況下，就必須加入一些變量來控制CEO個人特征的變化。因此，在這種情況下就無法使用“簡潔”的模型。在Nakazato等（2006）中，由于只使用了2004年一年的數據，因此也無法采用面板數據的固定效應回歸。為此，作者從高管個人特征、高管持股比例、股權結構以及董事會特征等方面加入控制變量。

　　對我們有較大啟發(fā)的是作者在回歸中采用了tobit模型。由于日本的相關法律規(guī)定了披露納稅人信息的最低納稅額。因此，納稅額低于該標準的企業(yè)高管薪酬就被“審查”（censor）掉了。雖然根據這個數據無法知道這些企業(yè)高管薪酬的具體數額。但是可以知道是在某一數額之下。為了從更廣泛的數據來探究企業(yè)高管薪酬問題，使用tobit模型是必要的。作者認為“這是處理審查數據的標準技術。這個技術一方面可以避免樣本選擇的偏誤，另一方面增加了回歸分析中的觀測樣本數量”。

　　使用不同類型的被解釋變量，應該采用不同的計量方法。Nakazato等（2006）在對其最初的結論進行穩(wěn)健性檢驗的過程中，就使用了不同的回歸形式。例如，將High Income TP啞變量（如果高管在2004年的納稅額超過10百萬日元以上，則設定為1；否則為0）作為被解釋變量則可以采用probit模型進行回歸；將高管出現在納稅名單上的次數作為被解釋變量則可以采用possion模型進行回歸。

　　由此可見，在研究企業(yè)高管薪酬問題時有多種計量技術可以采用，但是問題的關鍵在于要與數據類型和數據特點相統(tǒng)一。多種計量技術的存在可以拓寬我們的研究思路，而適當的計量技術的選擇將有助于提高研究結論的有效性和可靠性。

　　四、薪酬模型的設定與假設檢驗的提出

　　對于企業(yè)高管薪酬問題的研究而言，還有一個至關重要的問題就是模型的設定與假設檢驗的提出。這個問題之所以十分重要，是因為模型的設定與假設檢驗的提出并不僅僅是幾個變量的堆積，其核心在于堆積這些變量所依靠的理論依據。只有在特定的理論背景下，我們才能夠對所選擇的變量進行檢驗和解釋。由于日本的公司治理結構具有與英美公司治理結構不同的模式，因此，其關于企業(yè)高管薪酬問題的模型設定擺脫了簡單地采用英美公司治理結構下所提出的委托代理框架，在模型設定上一方面表現出了多樣性的特點；另一方面這些模型的設定和假設的提出是以日本的公司治理模式為依托的。

　?。ㄒ唬?ldquo;共同決定”假設

　　與英美國家的企業(yè)不同，日本大公司的股東對企業(yè)高管的約束力很弱（Fukao，1995）。諸如董事會、年度股東大會以及資本市場等都無法有效地監(jiān)督管理者。那么，是誰在對高管實施監(jiān)督呢？

　　Itami（1994）表明，日本企業(yè)的雇員具有監(jiān)督高管的動機。因為通過長期雇傭關系和遞延薪酬使得雇員對他們的公司進行了隱性投資（通過隱性投資所帶來的雇員監(jiān)督是除了銀行監(jiān)督以外的另一個重要監(jiān)督手段。）在日本經常出現這種情況，雇員的工資在其年輕的時候少于其對公司所做的貢獻。但是他的工資會隨著資歷的增加而以更快的速度增長。因此，當年齡超過某一界限的時候，他的工資又開始超過其對公司的貢獻。換句話說，他獲得了其隱性投資在企業(yè)中的“資本”的回報。就是這個隱性投資，使得雇員被認為是公司隱性權益的持有者。因此，日本公司中的雇員就有動機來監(jiān)督管理者，以確保其隱性投資得到保護?；谶@種理論，Kubo（2001）提出了“共同決定”假設。作者認為，企業(yè)普通員工的工資是高管薪酬的一個重要決定因素。換句話說，在日本，高管薪酬與員工薪酬之間存在一個正的相關性。

　?。ǘ?ldquo;監(jiān)督與控制”假設

　　與“共同決定”假設不同，“監(jiān)督與控制”假設考慮了日本公司治理的另外一個重要特點——財團或主銀行對企業(yè)的監(jiān)督與控制。在日本，主銀行系統(tǒng)是一種比市場更加有效的控制企業(yè)高管的機制。因此，在財團或主銀行系統(tǒng)控制下，企業(yè)高管薪酬將會受到比較多的限制。例如：Aoki（1988）認為，市場對公司的控制，或接管約束對于日本的管理者行為的控制和監(jiān)督或許不是一個有效的機制。而主銀行的監(jiān)督則是一種有效的替代機制。Morck和Nakamura（1992）和Kaplan（1994）為這種“監(jiān)督與控制”的觀點提供了實證證據。從一個角度來看，由于非財團或主銀行系統(tǒng)控制的企業(yè)缺乏比較有效的監(jiān)督工具，因而，為了提高企業(yè)高級管理人員“偷懶”的機會成本，將會對其支付較高數額的薪酬。基于這種分析，一個可以被檢驗的假設就是：財團或主銀行系統(tǒng)控制下的企業(yè)高管薪酬要比不受控制的低。Kato（1994）提出了這一假設，并對其進行了實證檢驗。

　　五、對中國高管薪酬問題研究的啟示

　　通過對日本在企業(yè)高管薪酬問題研究中所采用的方法進行分析，可以得出以下幾點結論：第一，薪酬問題研究可以采用各種數據來源，但是，它們各自都有其優(yōu)缺點。因此，雖然我們在研究過程中無法選擇數據來源，但是，必須要考慮和評估數據偏誤對參數估計造成的影響。這包括影響的方向和影響的程度。第二，計量方法的選用是一個十分具有技巧性和科學性的問題。通過將計量方法與數據巧妙地相互配合可以在很大程度上彌補數據缺陷，從而提高研究結果的可靠性。因此，我們在研究中不一定局限于只使用OLS方法。但是，不論使用何種計量方法，仍然需要評估其對結果的影響。第三，代理理論是薪酬問題的一個重要，但不是唯一的理論基礎。研究所依據的理論基礎在很大程度上與企業(yè)的治理特征有很大關系。第四，必須承認，企業(yè)高管的薪酬設計會受到多種因素的影響。因此，我們在模型設定中要避免簡單地將變量進行“堆積”?；蛘哒J為，考慮的因素越多模式設定就越完美，實際上這是一個誤區(qū)。模型設定應該關注研究問題的重點和角度，并且結合數據特征等因素綜合考慮，簡單的模型有時要優(yōu)于復雜的模型?？傊芯糠椒▽⑹翘嵘袊吖苄匠陠栴}研究水平和質量的一個重要突破口。

　　【主要參考文獻】

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