调节变量对企业在职消费的影响：描述性统计分析

子研究二以中国沪深A股信息传输、软件和信息技术服务业的所有上市公司2010—2018的数据为初选样本,经筛选后实际可用于实证分析的有效样本点为1525个(样本2)。从全部的样本数据集来看,本研究涉及的所有变量不存在缺失值,各变量的观测值均为1525个。变量描述性统计结果见表6-2。

表6-2描述性统计

企业绩效作为本研究模型中的被解释变量,其数据集中的最大数值显示为0.598,最小数值是-0.635,平均数值是0.054,标准差是0.078,说明作为本文研究对象的企业间,业绩表现在指标数值上存在一定的差异性。(www.xing528.com)

高管外部同伴薪酬差距是本研究模型中的解释变量,采用相对值的测量方式。该变量的描述性统计结果显示,最大值显示为7.554,最小值很小,为0.00076,趋于0,极值之间相差较大,平均数值为0.488,标准差0.603,这表明个体企业与外部同伴企业存在较大的高管薪酬差距的情况频发且普遍。

本研究的调节变量为在职消费和产权性质。其中,在职消费作为调节变量,以百万为单位,最大值是3322.681,最小值是0.121,极值之间相差大,平均数值为32.785,标准差是191.922,说明行业内企业在职消费的差异极为悬殊。另一个作为调节变量的产权性质,因虚拟变量的性质只会存在0和1两个数值,其数据集的平均数值为0.201,说明本文研究所涉及的非国有企业样本偏多一些。该指标与全行业情况(全行业上市公司中,国有企业和非国有企业占比约为1∶1)相比,显示出在信息传输、软件和信息技术服务业中,非国有企业上市公司的发展更为茁壮。

企业规模数据集中的最大数值显示为27.146,最小数值为19.032,平均数值为21.422,标准差为1.029,说明作为本文研究样本的企业具有一定的规模,并且企业之间不存在较大的差异性。财务杠杆的最大数值为0.961,最小数值为0.011,平均数值为0.308,标准差为0.175,说明类似我国大多数A股上市企业的经营状况,财务杠杆指标存在一定的数值差异,但企业间的差异并不显著。年限为研究年份-上市时间+1,最大值为29,最小值为1,均值为7,侧面说明信息传输、软件和信息技术服务业是个新兴待发展的行业。企业成长性的数据集中的最大数值为9.277,最小值为-0.877,均值为0.247,标准差为0.518,极值相差较大,并且最小值显示为负,标准差的值尚不大,但数据集的均值较小,说明样本所在的信息传输、软件和信息技术服务业尚处于整体行业发展的初期阶段,行业中存在发展较快的“领头羊”企业。