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影響上市公司高管薪酬的企業(yè)因素實證分析
影響上市公司高管薪酬的
企業(yè)因素實證分析
影響上市公司高管薪酬的
企業(yè)因素實證分析
摘要：本文主要通過分析可能影響上市公司高管薪酬的企業(yè)因素（排除了個人因素的不確定性與難統(tǒng)計性），尋找出多個符合經(jīng)濟意義的變量，通過應(yīng)用eviews這類專業(yè)的統(tǒng)計軟件，對所收集的深交所385個可用樣本進行了一系列的描述統(tǒng)計以及回歸分析、調(diào)整，最終確定了決定高管薪酬的幾個主要因素，并且得到了一個擬合度較高的預(yù)測方程，以用于高管薪酬的預(yù)測。
關(guān)鍵詞：高管薪酬 多因素分析 模型 計量經(jīng)濟學 檢驗
一、問題的提出
在股份公司里，人們在努力提高公司經(jīng)濟效益的同時，也越來越來關(guān)注委托代理問題。因為我們已意識到如果委托代理關(guān)系處理不好，可能帶來道德風險、逆向選擇等諸多問題，而要解決委托代理問題，重要的一點是如何提高受托人經(jīng)營的積極性。在西方，高級管理人員的薪酬與公司績效的關(guān)系是企業(yè)管理體現(xiàn)激勵與約束機制和解決委托代理問題的通行做法，那么在中國這種環(huán)境下是不是也是公司績效影響到高管的薪酬呢？
Hall和Liebman在1998年利用美國上百家商業(yè)公司近15年的數(shù)據(jù)，研究經(jīng)營者報酬與經(jīng)營業(yè)績之間的關(guān)系，得出經(jīng)營者報酬與經(jīng)營業(yè)績具有強相關(guān)的特征結(jié)論。李增泉的《激勵機制與企業(yè)績效——一項基于上市公司的實證研究》（2000）中研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)營者年度報酬與企業(yè)績效并不相關(guān)，而是與企業(yè)的規(guī)模密切相關(guān)，并表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異性。諶新民、劉善敏的《上市公司經(jīng)營者報酬結(jié)構(gòu)性差異的實證研究》（2003）研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)營者的年度貨幣性薪酬與公司績效不具有統(tǒng)計上的顯著性相關(guān)關(guān)系。楊漢明的《高管薪酬與上市公司績效的實證分析》（2004）指出高管平均薪酬的對數(shù)與上一年公司國有股持股比例及公司總股本的對數(shù)（公司規(guī)模）之間呈多元線性關(guān)系。李興緒、揚燕紅、章玲和鄭樹明的《國有控股上市公司經(jīng)營者薪酬安排的實證研究》則詳細的對國有絕對控股的公司經(jīng)營者的年度貨幣性薪酬與公司績效進行具體的研究。研究認為經(jīng)營者年薪與公司績效具有統(tǒng)計上的弱相關(guān)關(guān)系。但國有控股公司經(jīng)營者年薪與滯后一期的公司績效的相關(guān)強度小于當期和未來一期的公司績效的相關(guān)強度)。經(jīng)營者薪酬、薪酬差距對未來公司績效具有激勵作用。
所以我們的研究將建立在對過去研究的完善與創(chuàng)新上：①對于整個上市公司而言，選擇添加了滯后一期的數(shù)據(jù)進行因素分析②添加了行業(yè)、地區(qū)這類虛擬變量③選取樣本時剔除了董事兼高管的公司
二、經(jīng)濟意義的闡述與基本關(guān)系假設(shè)
1、高管當年薪酬與前一年薪酬存在正相關(guān)關(guān)系。因為，高管薪酬的確定通常需要參照上市公司上年薪酬水平。
2、高管薪酬與經(jīng)營業(yè)績（扣除非經(jīng)營性損益的凈利潤為基礎(chǔ)計算的凈資產(chǎn)收益率/加權(quán)）存在正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)委托代理理論，當股東與經(jīng)理之間存在信息不對稱、利益沖突時，股東會與經(jīng)理簽訂報酬——績效契約，來減少由于信息不對稱和逆向選擇所導(dǎo)致的代理成本；在報酬——績效契約下，高管階層的報酬將由企業(yè)的經(jīng)營績效確定，所以，我們假設(shè)高管薪酬與企業(yè)績效存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。
3、高管薪酬與總股本存在正相關(guān)關(guān)系。總股本反映了公司規(guī)模的大小，在盈利的企業(yè)里，公司規(guī)模越大所獲利潤越多，高管薪酬越多。因此，我們假設(shè)高管年薪與總股本存在正相關(guān)關(guān)系。
4、高管薪酬與國有股權(quán)比例存在負相關(guān)關(guān)系。由于國有產(chǎn)權(quán)模糊，高管階層的預(yù)期期望低，難以產(chǎn)生應(yīng)有的激勵效果。所以，我們假設(shè)高管薪酬與公司股本中國有股的比例存在負相關(guān)關(guān)系。
5、上市公司同時發(fā)行B股或H股，會提高高管薪酬。當公司能發(fā)行B股或H股時，企業(yè)的融資渠道更寬廣，資金更雄厚，投資規(guī)模將更大。同時，市場對于上市公司的監(jiān)管更嚴格更全面，要求企業(yè)家有更好的業(yè)績表現(xiàn)，相應(yīng)的也不吝于給出高薪報酬。
6、上市公司所處的地區(qū)會影響高管的薪酬。當公司處于上海、北京、廣東等地，因為這些地區(qū)本身消費水平就很高，所以高管薪酬也相應(yīng)會提高。因此，我們假設(shè)公司是否處于以上較為繁華的城市將對高管年薪產(chǎn)生影響。
7、上市公司所在行業(yè)影響高管的薪酬。當公司處于當今社會盈利能力很強的行業(yè)（如金融保險、壟斷性行業(yè)等）時，公司盈利能力越強高管薪酬越高。同時認為綜合類的上市公司（通常認為是集團類企業(yè)）由于其主營業(yè)務(wù)多樣，而應(yīng)具有更好的盈利能力及抗風險能力，因而高管薪酬應(yīng)較高。因此，我們假設(shè)公司所在行業(yè)會影響高管的薪酬。
三、理論數(shù)學模型的設(shè)定
根據(jù)以上的經(jīng)濟理論的分析和基本關(guān)系的假設(shè)，在設(shè)立模型時將03年高管薪酬作為滯后一期的變量，將經(jīng)營業(yè)績、總股本和國有比例作為解釋變量，將是否發(fā)行B股或H股、所在地區(qū)和所處行業(yè)作為虛擬變量。由于幾個變量之間數(shù)量級存在差異,若直接回歸會存在一些潛在問題,為了回避這一 問題,本文在設(shè)定模型時將03年高管薪酬、04年高管薪酬和總股本這幾個以絕對值形式出現(xiàn)采用了對數(shù)形式。
模型設(shè)定如下[注：文中回歸時使用ly04代替，ly03代替，lx2代替。
]：
——04年高管薪酬
——經(jīng)營業(yè)績（扣除非經(jīng)營性損益的凈利潤為基礎(chǔ)計算的凈資產(chǎn)收益率/加權(quán)）
——總股本
——國有股比例
u——隨機擾動項
——參數(shù)
四、樣本的選取
我們以2004年在深圳證券交易所公布年報的上市公司為樣本，并且為了保證分析結(jié)論的普遍性，我們遵循以下原則選取，共得到385 組樣本數(shù)據(jù)：
為了得到更為成熟的信息，而且考慮到樣本的一般代表性，我們首先剔除了資料不全、業(yè)績較差的ST和PT 公司；
由于我國一些公司是經(jīng)過包裝上市的，這樣新上市的公司業(yè)績不穩(wěn)定，所以，樣本中未包含新上市公司，都是2003年前就上市了的公司；
因為在本文中我們討論的是委托代理關(guān)系，所以剔除了董事兼高管的公司；
由于我們采用的是最前三位高管薪酬總額，所以，還剔除了高管人數(shù)少于3個的公司樣本。
因為一般而言，投資人在年終才會評價經(jīng)營者完成受托責任的情況， 以決定是否增加經(jīng)營者的薪酬，是否繼續(xù)聘用經(jīng)營者， 所以我們認為，影響上市公司高管階層年薪的應(yīng)該是上年的公司業(yè)績和相關(guān)因素。所以，在遵循以上原則基礎(chǔ)上，我們選取披露了2004年和2003年前三高管薪酬位總額的所有公司，對應(yīng)的選擇2003 年的業(yè)績、國有股比例、總股本、絕對薪酬差等相關(guān)數(shù)據(jù)及資料。
五、樣本分析
（一）描述統(tǒng)計分析
在進行回歸分析之前，我們先進行以下描述統(tǒng)計分析：
高管薪酬差距較大。
在385個樣本中，04年高管薪酬最高的是000002深萬科A，廣東，所屬行業(yè)J（房地產(chǎn)），前三位高管平均薪酬為171.67萬，04年高管薪酬最低的是000426富龍熱力，內(nèi)蒙古，所屬行業(yè)D（電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)），前三位高管平均薪酬為1.14萬。由此可以看出，不同公司高管薪酬差距較大，最高的是最低的150倍。
表1：
單位：萬元 股票代碼 04年薪酬 股票代碼 03年薪酬
max 000002 171.6667 000921 140
min 000426 1.143333 000426 1.143333
average 20.66513 17.0252
2、同上年相比，不同上市公司間高管薪酬差距擴大。
同樣本情況下，03年高管薪酬最高的是000921科龍電器，廣東，所屬行業(yè) C7（ 機械、設(shè)備、儀表），前三位高管平均薪酬為140萬。03年高管薪酬最低的依然是000426富龍熱力的1.14萬。而且，04年所有樣本的平均高管薪酬為20.67萬，03年所有樣本的平均高管薪酬為17.03萬。顯然，差距擴大了。
3、業(yè)績與高管薪酬額不掛鉤。
385個樣本中，03年所有公司中用來衡量業(yè)績的“扣除非經(jīng)常性損益的凈利潤為基礎(chǔ)計算的凈資產(chǎn)收益率”ROE最高的為000617石油濟柴， 山東，所屬行業(yè)C7（機械、設(shè)備、儀表）0.4074，其前三位高管平均薪酬10.80萬，ROE最低的為000633合金投資，遼寧，所屬行業(yè)M（綜合），ROE=-2.3030，其前三位高管平均薪酬13.07萬。雖然業(yè)績最低，但是其高管薪酬卻比業(yè)績最高的公司高管薪酬更高。可見，業(yè)績與高管薪酬額相關(guān)度不大。
表2：
單位：萬元 股票代碼 03年ROE（%） 04年薪酬 03年薪酬
max 000617 0.4074 10.7967 8.4933
min 000633 -2.3030 13.0667 7.8000
average 0.0192 20.6651 17.0252
4、公司規(guī)模對高管薪酬有較為顯著的影響。
表3：
單位：萬元 股票代碼 總股本（單位：股） 04年薪酬 03年薪酬
max 000898 2,962,942,246.0000 15.5000 15.5200
min 000669 61,670,000.0000 5.1667 5.1667
average 425,046,459.0701 20.6651 17.0252
5、與平均水平相比，國有股份額越大，薪酬水平相對更低。
表4：
單位：萬元 股票代碼 國有股比例（%） 04年薪酬 03年薪酬
max 000898 0.848477 17.6667 13.6667
min 多個股票
average 0.290516 20.6651 17.0252
（二）回歸分析
我們利用Eviews軟件，用OLS方法估計得到：（見附表1）
LY04=0.491748+0.835528LY03+0.167638D1-0.013293D2-0.050005D3+0.050402X1
(0.788230) (29.11029) (2.148697) (-0.262773) (-0.554123) (0.490981)
+0.093156LX2-0.090802X3
(2.973939) (-1.112710)
可見，可決系數(shù)比較高，F(xiàn)也較高，但、、、都不顯著，而且按照以上的經(jīng)濟意義分析來看，、與經(jīng)濟意義不符，因此，我們再對上述模型進行計量經(jīng)濟學的檢驗，并進行修正，看是否能使模型方程得到改進。
六、回歸分析的計量經(jīng)濟學模型檢驗
（一）多重共線性檢驗
用EVIEWS軟件，得相關(guān)系數(shù)矩陣表：
表5
LY03 D1 D2 D3 X1 LX2 X3
LY03 1.000000 0.277966 0.412111 0.009197 0.101279 0.321093 -0.034610
D1 0.277966 1.000000 0.265374 -0.075589 0.097060 0.226111 -0.054472
D2 0.412111 0.265374 1.000000 0.021739 0.060491 0.161198 -0.001576
D3 0.009197 -0.075589 0.021739 1.000000 -0.168662 -0.100160 -0.151421
X1 0.101279 0.097060 0.060491 -0.168662 1.000000 0.186132 0.046258
LX2 0.321093 0.226111 0.161198 -0.100160 0.186132 1.000000 0.107431
X3 -0.034610 -0.054472 -0.001576 -0.151421 0.046258 0.107431 1.000000
由上表我們可以看出，解釋變量、虛擬變量和滯后一期變量之間的相關(guān)系數(shù)較小，可見存在輕度多重共線性。
用逐步回歸法進行修正：（見附表2）
剔除影響不顯著的D2、D3、X1、X3
方程變?yōu)椋海ㄒ姼奖?*）
LY04 = 0.4890546548 + 0.8341617686*LY03 + 0.09252437598*LX2 + 0.1746671652*D1
（0.814811） （31.22490） （3.027865） （2.293012）
R-squared=0.770975 F-statistic =426.4015
（二）異方差檢驗
用EVIEWS軟件，進行ARCH檢驗，得到：（見附表3）
Obs*R-squared=0.373588< =3.84146,不存在異方差性
(三)自相關(guān)檢驗
由于這是一個一階自回歸模型，所以我們采用德賓 h-檢驗來檢驗其自相關(guān)性：
對于逐步回歸法修正前的模型：
對于逐步回歸法修正后的模型：（見附表2*）
在0.05的顯著性水平下，上述兩個h<1.96，即不存在一階自相關(guān)。
七、結(jié)論
那么我們的模型估計式就是經(jīng)過逐步回歸法修正所得到的結(jié)果：
LY04 = 0.4890546548 + 0.8341617686*LY03 + 0.09252437598*LX2 + 0.1746671652*D1
（0.814811） （31.22490） （3.027865） （2.293012）
R-squared=0.770975 F-statistic =426.4015
經(jīng)過修正后，我們可以看出，各t統(tǒng)計量非常顯著，而且可決系數(shù)和F統(tǒng)計量也都比較大，也就是說方程整體擬合效果較好。結(jié)合經(jīng)濟意義，以及回歸結(jié)果（附表1），我們得出以下結(jié)論：
1、總體而言，上市公司高管平均薪酬的對數(shù)與其上一年的平均薪酬的對數(shù)、反映公司規(guī)模的總股本的對數(shù)以及是否發(fā)行H股或B股，呈現(xiàn)多元線性關(guān)系。
2、高管薪酬受其上一期薪酬水平的顯著影響。
3、高管薪酬與經(jīng)營業(yè)績（扣除非經(jīng)營性損益的凈利潤為基礎(chǔ)計算的凈資產(chǎn)收益率/加權(quán)）雖然存在正相關(guān)關(guān)系，但不顯著。即表明我國上市公司的委托代理激勵機制尚未建立健全，高管的薪酬與其經(jīng)營的業(yè)績沒有什么關(guān)系。“干多干少一個樣的，干好干壞一個樣”的傳統(tǒng)計劃經(jīng)濟體制下的經(jīng)營管理模式仍未改變。
4、高管薪酬與公司規(guī)模存在顯著正相關(guān)關(guān)系。從積極的角度看，這體現(xiàn)了企業(yè)家在管理更大的企業(yè)時所體現(xiàn)的企業(yè)家價值獲得了更多的補償；但從另一個角度看，也說明了為什么我國上市公司那么熱衷于“圈錢”、擴大企業(yè)規(guī)模。
5、高管薪酬與國有股權(quán)比例存在負相關(guān)關(guān)系，但不顯著。國有企業(yè)的改制，以及國有股的逐步減持，都能說明國家持股對于上市公司高管的薪酬影響漸漸減弱。
6、上市公司是否同時發(fā)行B股或H股，顯著影響著高管薪酬。同時在B股市場發(fā)行股票或在香港聯(lián)交所上市的上市公司的高管薪酬顯著高于一般水平。
7、上市公司所處的地區(qū)對上市公司高管薪酬影響不顯著，而且違背了我們做出的假設(shè)或者說是經(jīng)濟意義。究其原因，可能是地區(qū)差異按照省份劃分不合理，忽略了省內(nèi)發(fā)達城市與不發(fā)達城市的區(qū)別，同時，由于樣本選取中只選擇了深市，所以樣本中沒有包括上海的上市公司。當然也可能是地區(qū)因素根本不顯著，即對于薪酬沒什么影響。
8、上市公司所在行業(yè)沒有顯著影響高管的薪酬。而且，基于對行業(yè)虛擬變量的假設(shè)，認為綜合類的上市公司（通常認為是集團類企業(yè)）由于其主營業(yè)務(wù)多樣，而應(yīng)具有更好的盈利能力及抗風險能力，因而高管薪酬應(yīng)較高。但回歸結(jié)果與假定相反，這可能是因為一方面，我國上市公司行業(yè)分類本身存在一定的缺陷，很多綜合類公司并非我們假定中認為的集團類上市公司，而只是主營業(yè)務(wù)有兩項超過判斷標準；另一方面，由于數(shù)據(jù)錄入的困難，沒有具體的對各個行業(yè)進行判斷，所以可能讓高盈利水平的行業(yè)影響沒有表現(xiàn)出來。
九、不足之處
當然，由于我們水平有限，不足之處如下所述：
①由于錄入數(shù)據(jù)的工作量太大，所以我們只選擇了深交所的上市公司作為樣本。這樣影響了對于我國上市公司的全面反映，而且地區(qū)因素也可能因此不顯著。
②對于行業(yè)的分類以及虛擬變量的設(shè)定還不夠合理，有待完善
另注：對于高管薪酬的反映，忽略了高管可能獲得的福利及“灰色收入”，而單純考慮其年報所披露的收入。由于福利及灰色收入的不確定性和難以統(tǒng)計性，同時，也由于這些福利與灰色收入對于所有上市公司應(yīng)該是普遍存在，所以我們不得不選擇在研究時忽略這些。
歡迎大家一同探討、指正。
參考文獻
[1] 李增泉《激勵機制與企業(yè)績效——一項基于上市公司的實證研究》（2000）
[2] 諶新民、劉善敏的《上市公司經(jīng)營者報酬結(jié)構(gòu)性差異的實證研究》（2003）
[3] 楊漢明的《高管薪酬與上市公司績效的實證分析》（2004）
[4] 李興緒、揚燕紅、章玲和鄭樹明的《國有控股上市公司經(jīng)營者薪酬安排的實證研究》
附錄
（附表1）
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:35
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.491748 0.623864 0.788230 0.4311
LY03 0.835528 0.028702 29.11029 0.0000
D1 0.167638 0.078019 2.148697 0.0323
D2 -0.013293 0.050589 -0.262773 0.7929
D3 -0.050005 0.090242 -0.554123 0.5798
X1 0.050402 0.102656 0.490981 0.6237
LX2 0.093156 0.031324 2.973939 0.0031
X3 -0.090802 0.081604 -1.112710 0.2665
R-squared 0.772059 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.767815 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.398460 Akaike info criterion 1.018194
Sum squared resid 59.69766 Schwarz criterion 1.100499
Log likelihood -187.4933 F-statistic 181.9356
Durbin-Watson stat 1.910938 Prob(F-statistic) 0.000000
（附表2）
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:25
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.775929 0.322468 5.507298 0.0000
LY03 0.876329 0.025142 34.85581 0.0000
R-squared 0.760791 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.760164 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.404972 Akaike info criterion 1.035196
Sum squared resid 62.64882 Schwarz criterion 1.055772
Log likelihood -196.7576 F-statistic 1214.928
Durbin-Watson stat 1.877970 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:29
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.123131 0.581827 0.211629 0.8325
LY03 0.847798 0.026189 32.37178 0.0000
LX2 0.103065 0.030378 3.392744 0.0008
R-squared 0.767806 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.766587 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.399513 Akaike info criterion 1.010640
Sum squared resid 60.81159 Schwarz criterion 1.041504
Log likelihood -191.0428 F-statistic 629.9334
Durbin-Watson stat 1.885471 Prob(F-statistic) 0.000000
（附表2*）
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:30
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.489055 0.600206 0.814811 0.4157
LY03 0.834162 0.026715 31.22490 0.0000
LX2 0.092524 0.030558 3.027865 0.0026
D1 0.174667 0.076174 2.293012 0.0224
R-squared 0.770975 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.769167 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.397299 Akaike info criterion 1.002106
Sum squared resid 59.98164 Schwarz criterion 1.043259
Log likelihood -188.4044 F-statistic 426.4015
Durbin-Watson stat 1.895634 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:32
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.450153 0.601325 0.748601 0.4546
LY03 0.832586 0.026755 31.11834 0.0000
LX2 0.096799 0.030833 3.139511 0.0018
D1 0.169385 0.076337 2.218909 0.0271
X3 -0.083296 0.080470 -1.035116 0.3013
R-squared 0.771620 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.769210 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.397262 Akaike info criterion 1.004492
Sum squared resid 59.81255 Schwarz criterion 1.055932
Log likelihood -187.8624 F-statistic 320.1292
Durbin-Watson stat 1.902857 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:33
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.475856 0.603097 0.789020 0.4306
LY03 0.833450 0.026809 31.08808 0.0000
LX2 0.095219 0.030953 3.076284 0.0022
D1 0.165601 0.076620 2.161336 0.0313
X3 -0.090906 0.081386 -1.116972 0.2647
D3 -0.057548 0.088952 -0.646954 0.5181
R-squared 0.771873 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.768855 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.397567 Akaike info criterion 1.008593
Sum squared resid 59.74639 Schwarz criterion 1.070322
Log likelihood -187.6499 F-statistic 255.7941
Durbin-Watson stat 1.911948 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: LY04
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:34
Sample(adjusted): 1 384
Included observations: 384 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.523272 0.611464 0.855768 0.3927
LY03 0.832893 0.026861 31.00801 0.0000
LX2 0.093106 0.031285 2.976085 0.0031
D1 0.164107 0.076758 2.137990 0.0332
X3 -0.091375 0.081474 -1.121526 0.2628
D3 -0.050959 0.090058 -0.565854 0.5718
X1 0.050064 0.102521 0.488325 0.6256
R-squared 0.772017 Mean dependent var 12.99271
Adjusted R-squared 0.768389 S.D. dependent var 0.826929
S.E. of regression 0.397968 Akaike info criterion 1.013169
Sum squared resid 59.70863 Schwarz criterion 1.085186
Log likelihood -187.5285 F-statistic 212.7721
Durbin-Watson stat 1.910351 Prob(F-statistic) 0.000000
（附表3）
ARCH Test:
F-statistic 0.372000 Probability 0.542280
Obs*R-squared 0.373588 Probability 0.541055
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/06/05 Time: 10:52
Sample(adjusted): 2 384
Included observations: 383 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.161364 0.019433 8.303617 0.0000
RESID^2(-1) -0.031235 0.051212 -0.609918 0.5423
R-squared 0.000975 Mean dependent var 0.156473
Adjusted R-squared -0.001647 S.D. dependent var 0.346138
S.E. of regression 0.346423 Akaike info criterion 0.722897
Sum squared resid 45.72346 Schwarz criterion 0.743514
Log likelihood -136.4348 F-statistic 0.372000
Durbin-Watson stat 1.992667 Prob(F-statistic) 0.542280
數(shù)據(jù)表
股票
代碼 2004年 高管薪酬前三位總額(元） 2003年 高管薪酬前三位總額(元） 是否發(fā)行H股或B股 地區(qū) 行業(yè) 經(jīng)營業(yè)績（扣除非經(jīng)營性損益的凈利潤為基礎(chǔ)計算的凈資產(chǎn)收益率/加權(quán)）% 總股本（股） 國有股
比例
000001 2,290,000 1,660,000 0 1 0 0.0592 1,945,822,149 0.000882
000002 5,150,000 1,770,000 1 1 0 0.1558 2,273,627,871 0.069603
000004 930,000 900,000 0 1 0 -0.0448 83,976,684 0.000000
000006 541,300 746,000 0 1 0 0.0069 253,591,631 0.280248
000007 560,000 430,000 0 1 0 -1.4417 143,593,664 0.049668
000009 540,000 540,000 0 1 1 -0.0122 958,810,042 0.227963
000010 225,000 225,000 0 1 0 -0.0952 147,017,448 0.000000
000012 1,480,000 1,230,500 1 1 0 0.1418 676,975,416 0.000000
000014 734,800 514,000 0 1 0 0.0982 89,646,750 0.288000
000016 739,200 739,200 1 1 0 0.0319 601,986,352 0.000000
000018 610,000 610,000 1 1 0 0.0028 169,142,356 0.280000
000019 344,600 332,700 1 1 0 0.0205 115,846,292 0.380592
000021 630,000 574,000 0 1 0 0.0867 732,932,101 0.559619
000022 1,560,000 1,060,000 1 1 0 0.3193 495,972,100 0.000000
000023 421,000 338,000 0 1 0 -0.0665 138,756,240 0.267123
000024 1,285,000 1,096,000 1 1 0 0.1146 618,822,672 0.000000
000026 888,100 730,700 1 1 0 0.0048 249,317,999 0.000000
000027 814,000 811,000 0 1 0 0.1696 1,202,495,332 0.552833
000028 829,600 843,700 1 1 0 0.0662 288,149,400 0.433333
000029 440,000 450,000 1 1 0 -0.1283 1,011,660,000 0.735247
000031 1,460,000 1,450,000 0 1 0 0.0903 466,302,377 0.596314
000032 1,190,000 1,029,300 0 1 0 0.0422 194,053,600 0.049634
000036 320,000 320,000 0 1 0 0.0048 449,555,085 0.000000
000037 2,600,000 2,750,000 1 1 0 0.2393 547,965,998 0.156103
000038 420,000 357,000 0 1 0 -0.0591 90,486,000 0.000000
000039 3,100,000 1,660,000 1 1 0 0.3276 1,008,483,353 0.000000
000042 1,054,000 1,055,000 0 1 0 0.0405 239,463,040 0.348001
000043 778,600 445,000 0 1 1 0.1126 139,325,472 0.000000
000045 936,800 668,100 1 1 0 0.0608 245,124,000 0.662359
000046 1,228,200 1,080,000 0 1 0 0.0819 292,901,209 0.000000
000050 2,258,000 576,000 0 1 0 0.1222 265,540,000 0.127356
000055 1,021,800 758,600 1 1 0 -0.0025 296,400,000 0.000000
000056 636,000 295,000 1 1 0 -0.1632 220,901,184 0.190290
000058 1,047,000 925,000 1 1 0 0.0706 726,145,863 0.326876
000059 300,000 98,000 0 0 0 0.1096 663,225,214 0.000000
000060 1,240,000 957,900 0 1 0 0.1167 432,000,000 0.495833
000061 750,200 845,200 0 1 0 0.0005 387,663,442 0.250912
000062 360,000 360,000 0 1 1 0.0349 270,399,998 0.525000
000063 4,285,000 2,777,700 1 1 0 0.1082 959,521,650 0.481774
000065 881,200 851,800 0 1 0 0.0821 162,437,120 0.743901
000066 840,000 770,000 0 1 0 0.2196 458,491,500 0.604660
000068 1,020,000 1,009,000 0 1 0 0.1075 785,970,517 0.144018
000069 1,837,600 748,000 0 1 0 0.2075 1,052,839,659 0.019827
000070 860,000 695,000 0 1 0 -0.0031 250,000,000 0.392380
000078 1,280,000 730,000 0 1 0 0.0099 332,700,000 0.000000
000088 1,415,200 2,030,000 0 1 0 0.1903 1,245,000,000 0.738956
000089 1,187,100 363,200 0 1 0 0.0946 799,824,000 0.639921
000090 1,200,000 1,200,000 0 1 0 0.0377 223,261,600 0.506946
000096 1,336,400 1,309,200 0 1 0 0.1183 528,000,000 0.212000
000099 1,080,000 1,050,000 0 1 0 0.0692 513,600,000 0.580561
000100 1,340,000 1,890,000 0 1 0 0.0081 2,586,331,144 0.252204
000151 756,804 619,600 0 1 0 0.0360 295,980,000 0.645246
000153 128,800 122,400 0 0 0 0.0150 130,004,600 0.495341
000155 190,800 180,000 0 0 0 0.0190 470,000,000 0.723404
000157 987,000 987,000 0 0 0 0.2388 507,000,000 0.498350
000158 56,500 47,900 0 0 0 0.0211 430,000,000 0.691116
000159 276,000 360,000 0 0 0 -0.0242 171,792,300 0.551784
000301 125,000 128,000 0 0 0 0.0046 467,928,397 0.624382
000400 436,500 279,100 0 0 0 0.0689 378,272,000 0.456391
000401 495,300 1,263,600 0 0 0 0.0627 962,770,614 0.629347
000402 2,780,000 1,670,000 0 0 0 0.1443 459,126,640 0.441178
000403 567,100 349,200 0 0 0 -0.3517 211,683,491 0.409914
000404 109,600 133,000 0 0 0 -0.0652 260,853,837 0.406694
000406 392,100 340,100 0 0 0 0.0717 364,027,608 0.263349
000407 459,200 299,000 0 0 0 0.0132 287,506,509 0.004174
000408 266,400 176,400 0 0 0 -0.0911 114,720,000 0.000000
000410 200,000 150,000 0 0 0 0.0702 340,919,303 0.544248
000413 121,200 115,200 1 0 0 0.0243 383,000,000 0.601594
000415 258,209 241,396 0 0 0 -0.0960 233,179,996 0.280810
000416 252,000 252,000 0 0 0 0.1861 408,249,882 0.000000
000417 375,000 315,000 0 0 0 0.0424 189,239,764 0.501024
000419 270,000 270,000 0 0 0 0.0368 175,508,155 0.559233
000420 57,900 69,400 0 0 0 0.0631 378,257,464 0.389395
000421 316,800 352,700 0 0 0 0.0607 256,337,906 0.285623
000422 877,500 580,000 0 0 0 0.1154 246,535,475 0.255038
000423 1,242,700 443,700 0 0 0 0.1303 408,711,549 0.296251
000425 1,123,500 730,000 0 0 0 0.0411 545,087,620 0.000000
000426 34,300 34,300 0 0 0 -0.0459 266,207,356 0.630524
000428 312,000 312,000 0 0 0 0.0472 172,840,000 0.647998
000429 918,900 464,800 1 1 0 0.0729 1,257,117,748 0.377674
000430 390,000 260,000 0 0 0 0.0698 183,600,000 0.000000
000488 1,800,000 3,380,000 1 0 0 0.0936 897,727,903 0.314010
000501 639,200 583,200 0 0 0 -0.0543 507,248,590 0.297542
000502 416,000 520,500 0 0 0 0.1548 155,668,513 0.000000
000503 948,000 912,000 0 0 1 0.0136 749,018,504 0.000000
000504 805,700 766,000 0 0 1 0.0714 311,573,901 0.267874
000506 120,000 100,000 0 0 0 -0.1121 249,101,743 0.330533
000507 652,200 486,300 0 1 1 0.0283 344,997,420 0.207984
000509 216,100 348,200 0 0 0 -0.1196 250,009,889 0.000000
000510 660,000 460,000 0 0 0 0.1197 609,182,254 0.133359
000511 182,400 187,200 0 0 0 0.0645 269,821,425 0.000000
000513 4,209,900 1,678,000 1 1 0 0.0897 306,035,482 0.000000
000514 217,300 158,800 0 0 0 0.0120 117,542,880 0.522934
000515 240,000 240,000 0 0 0 0.0772 187,207,488 0.275491
000516 400,000 216,000 0 0 0 0.0732 130,378,296 0.215115
000517 753,000 336,000 0 0 0 -0.1358 233,307,495 0.000000
000518 1,680,000 168,000 0 0 0 0.0108 1,029,556,222 0.000000
000519 320,000 297,900 0 0 0 -0.0387 136,538,286 0.448418
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000977 925,700 864,000 0 0 0 0.0131 215,000,000 0.658140
000978 450,000 333,300 0 0 0 0.0891 177,000,000 0.448197
000979 197,500 200,900 0 0 1 -0.9651 94,000,000 0.000000
000981 390,000 390,000 0 0 0 -0.1981 161,000,000 0.615528
000982 450,000 480,000 0 0 0 0.0077 148,000,000 0.540541
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000987 800,700 841,800 0 1 0 0.0804 239,305,405 0.629929
000988 658,000 438,100 0 0 0 0.0603 299,000,000 0.679508
000989 260,000 280,000 0 0 0 0.0688 261,849,861 0.000000
000990 800,000 640,000 0 0 0 0.0567 179,250,000 0.379927
000996 180,000 180,000 0 0 0 -0.1104 115,000,000 0.000000
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000999 1,610,800 1,757,800 0 1 0 -0.3584 978,900,000 0.733068
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