沪深主板上市公司选取及研究数据可得性分析

研究方法的选择和研究设计是开展实证研究的基础,只有基于科学有效的原则选择合适的样本、期间、变量测量方法和计量模型,才可能获得有价值的实证研究结果。本章在对本研究的样本选择与数据来源、变量测量、计量模型选择等内容进行阐述和说明的基础上,进行了具体的实证研究分析。

其中,5.1节主要对样本选择和数据来源情况进行介绍。综合考虑关于我国上市公司的高管薪酬披露方式的变更时间和公司法的相关规定,本研究选取了2007—2016年作为研究期间。同时,为了尽量保证这一期间的数据可得性,本研究选择了沪深主板上市公司作为研究样本。

5.2节介绍各类变量的概念界定和测量方法。本小节首先重点介绍了反映匹配的两个维度——高管团队薪酬差距和企业内部合作需求的测量方法,阐述了在反映公司绩效的多个财务指标中选用ROA的原因,并对调节变量和控制变量的选择标准和测量方式一一做出说明。

5.3节对可能采用的分析模型展开了介绍。首先基于本研究的研究问题和实际需要,阐述了多项式回归分析法和响应面分析方法的优点和适用性。其次,本小节根据数据特征和变量间关系,构建多项式回归分析模型检验高管薪酬差距与合作需求匹配对公司绩效的影响,并在此基础上构建了带有调节作用的回归模型,以检验不同情境的调节效应。

5.4节对沪深主板上市公司8972个样本的相关数据展开研究,对子研究一所涉及的主要研究变量进行了描述性统计和相关性分析,旨在为本研究的研究假设提供初步支持。

5.5节运用多项式回归分析和响应面分析的方法,从匹配视角出发,首先检验高管薪酬差距与合作需求的匹配对公司绩效的影响,并在主效应得到验证的基础上,从面向未来、基于过往和制度环境等方面检验不同情境因素的调节作用。通过对假设检验结果的逐条解读和分析,绝大部分研究假设均得到了支持,并对未得到支持的假设做出解释或进行了补充研究。研究结论汇总于表5-11。

表5-11研究假设的实证分析结果

续表(www.xing528.com)

5.6节通过稳健性检验对研究假设进行了进一步验证,以确保实证分析结果在不同情形下具有稳定性。由于研究过程受时间节点限制,采集2017年数据时上市公司年报尚未完全披露,该年度样本收录不充分。为了排除可能存在的影响,本研究采用改变样本研究期间的方式,将研究期间变更为2006—2015年(涉及2005—2016年数据),构建了样本Ⅱ开展稳健性分析,回归结果显示了本研究的结论是稳健可靠的。

(1) 语法内容见附录1。

(2) 检验调节作用应聚焦在统计的交互效应而非主效应上(VanKnippenberg et al., 2004)。

(3) 为保持方程简洁,式5.8中用Controlsi,t+1概括7个控制变量,用c4概括表示控制变量系数c41、c42、c43、c44、c45、c46和c47,式5.9至式5.15类同。

(4) Cable and Edwards(2004)、Zhangetal.(2012)、Cableetal.(2013).

(5) 全国31个省市(未包括港澳台地区)市场化指数均值排序为:江苏、上海、浙江、广东、北京、天津、山东、福建、辽宁、重庆、安徽、河南、湖北、四川、吉林、江西、广西、湖南、河北、黑龙江、内蒙古、云南、海南、陕西、山西、贵州、宁夏、甘肃、新疆、青海、西藏。原始数据及排序结果见附录2。