内部控制、董事会结构与高管薪酬―业绩敏感性
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【摘 要】 文章以2011年至2013年沪深A股上市公司的高管薪酬―业绩敏感性为对象，首先单独研究内部控制质量对其影响，然后引入董事会结构特征，考察不同董事会独立性和董事会规模环境下内部控制对高管薪酬―业绩敏感性的影响程度。实证结果表明：提高内部控制质量能显著提升高管薪酬―业绩敏感性，并且在董事会独立性较高以及董事会规模较小的公司，内部控制的作用更为显著。文章丰富了高管薪酬激励研究方面的经验证据，以期为公司治理及政府监管提供相关指导。
【关键词】 薪酬―业绩敏感性; 内部控制; 董事会结构
中图分类号：F272.92;F224 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）03-0044-06
一、引言
委托理论认为，在现代企业两权分离和理性人假设的前提下，效用函数的差异造成所有者关注企业价值而管理者追求个人利益;同时，基于信息不对称理论，管理者处于信息优势地位，股东无法进行有效监督，导致了委托问题（Berle和Means，1932）。因此，企业所有者需要通过采取与公司业绩挂钩的激励机制，促使所有者与管理者的利益趋于一致，进而在一定程度上约束管理者追求个人利益的动机（Jensen和Meckling，1976），有助于改善委托问题（Jensen和Murphy，1990;Kaplan，1994）。其中，高管薪酬―业绩敏感性是上述问题的重要度量指标。
有学者研究表明，内部控制与高管薪酬―业绩敏感性有密切关联，除管理职责外，管理者还必须履行内部控制的设计和测试控制运行的有效性等诚信职责（Indjejikian和Matejka，2009）。我国《证券交易所上市公司内部控制指引》和《企业内部控制基本规范》同样要求管理者对企业内部控制负责，评价企业自身内部控制并对外披露。内部控制的核心目标之一是保证财务信息的合法合规，内部控制缺陷将导致企业会计信息质量降低（Skaife et al.，2008;Doyle et al.，2007），从而无法准确反映高管的努力和公司的业绩，同时管理者的自利行为也会因为内部控制的失效而增加，造成高管薪酬―业绩敏感性降低。从上市公司的角度看，完善的内部控制是否确实能提升高管薪酬―业绩敏感性？
董事会与内部控制是内部监管与外部制度环境的关系（方红星、金玉娜，2013），COSO在《企业风险管理――整合框架》中也明确指出董事会是内部环境的关键要素，但鲜有学者考虑在不同的董事会环境情况下，内部控制如何影响高管薪酬―业绩敏感性。董事会通常被视作最为重要的内部控制机制，用于矫正管理层作出的不符合股东利益的决策（Fama，1980;Jensen，1993），以适当的薪酬激励契约和外部约束减缓委托矛盾。本文参考前人研究成果，所研究的董事会环境仅考虑影响最显著的董事会结构特征，即董事会规模与董事会独立性。已有学者得出结论，高质量的公司治理能提高内部控制的有效性（Hoitash和Goh，2009），内部控制能够提升高管薪酬―业绩敏感性也被一些学者证实。但在不同的董事会环境下，内部控制如何影响企业高管薪酬―业绩敏感性？
为解决上述两个问题，本文选取2011年至2013年沪深A股公司的数据，实证检验内部控制、董事会结构特征与高管薪酬―业绩敏感性之间的关系，以验证内部控制是否能有效影响高管薪酬―业绩敏感性，并探究内部控制在不同董事会结构特征下对高管薪酬―业绩敏感性的作用程度。本文丰富了在内部控制视角下高管薪酬的研究成果，以期为企业提供内部治理、为政府提供外部监管方面的指导。
二、理论分析与研究假设
（一）内部控制与高管薪酬―业绩敏感性
本文认为，内部控制主要通过两种途径影响高管薪酬―业绩敏感性。
其一，有效的内部控制能减少高管自利行为。“内部人控制”是许多公司难以避免的问题。权小锋（2010）认为高管拥有对公司的直接控制权，通过薪酬契约异化的方式来获取高收入。Bebchuk（2009）认为高管滥用权力寻租的行为将绩效付酬变为非绩效付酬。卢锐、柳建华和许宁（2011）认为内部控制的机制在于约束管理者的自利行为，同时也应有相应的制度来激励管理者，使得管理者与股东的利益基本一致。Kaplan（1994）认为较好的选择是将高管薪酬与公司业绩联系起来。李万福（2011）研究表明，过度投资是管理者牟利的途径，而内部控制是抑制这一行为的有效途径。因此卢锐（2011）认为，既然管理者的自利行为因为内部控制受到约束，使得隐形薪酬不再容易获得，那么理性管理者应该通过改善企业业绩来提高自己的薪酬水平，用于补偿以前的“灰色收入”。
其二，有效的内部控制能提高会计信息的有效性，进而准确反映高管的努力程度。Doyle et al.（2007）、Skaife
et al.（2008）和方红星（2011）的研究成果均表明会计信息质量提高的基础是建立有效的内部控制。董育军和谈多娇（2012）研究表明，低质量的会计信息会对企业绩效的评价造成干扰，从而对高管努力造成干扰，降低高管薪酬―业绩敏感性。洪峰（2010）的研究同样表明管理者的薪酬―业绩敏感度受到低质量会计信息的影响。陈林荣和辛金国（2013）认为，科学有效的绩效考评机制是高质量的内部控制的一部分，考评结果影响其薪酬。这种与内部控制挂钩的激励机制会促使管理者更努力地提升公司业绩，结果即高管薪酬―业绩敏感度提高。综上，本文提出假设1：
假设1：企业内部控制有效性与高管薪酬―业绩敏感性显著正相关。
（二）内部控制、董事会结构特征与高管薪酬―业绩敏感性
1.董事会独立性
本文认为，董事会中独立董事占比较高的公司，其内部控制有效性较高，对高管的约束作用更加明显。
独立董事比例是衡量董事会控制的一个指标，Boyd（1994）将独立董事比例作为衡量公司治理水平的指标之一，研究表明公司的成本随公司治理水平的降低而增加，高管薪酬更多，公司业绩更差，即高管薪酬―业绩敏感性较差。唐国琼（2012）发现股票回报率与高管薪酬增加水平在独立董事比例较高的公司显著正相关，但独立董事比例较低的公司却不显著，表明独立性较高的董事会能更好地监督和治理高管薪酬―业绩敏感性。Harve和Shrieves（2001）也从公司治理机制和人分担风险的角度证明独立董事的存在增强了高管薪酬―业绩敏感度。那么董事会独立性如何通过影响公司内部控制从而影响高管薪酬―业绩敏感性呢？Beng Wee Goh（2009）从内部控制的矫正机制研究了这个问题，通过选取新加坡2003年至2004年内部控制有重大缺陷的208个工厂进行研究，发现董事会独立性较高的公司能及时矫正内部控制缺陷。Fama和Jensen（1983）也提出公司的“内部人控制”问题可以在一定程度上通过独立董事制度解决，同时促进内部控制制度的建立与运行。Dalton和Daily（1999），罗新华和隋敏（2008）的研究都表明独立董事的存在使得公司能够在决策时获取外部信息和独立判断，使公司免受“内部人控制”。本文认为，董事会独立性越高，经营所参考的独立信息也就越多，越有利于完善和执行内部控制制度;即使公司内部控制存在偏差，也能够及时进行矫正;管理者受到的监督越多，牟取私利的动机越小，就越能专注于公司经营。
基于以上分析，本文提出假设2a：
假设2a：董事会独立性越高，内部控制能更有效地影响高管薪酬―业绩敏感性。
2.董事会规模
本文认为，董事会规模较小的公司，不容易被管理层控制，其内部控制机制能更有效地约束管理者。
Lipton和Lorsch（1992）的研究结论表明，如果董事会规模过大，董事之间的意见就难以协调一致，董事会的监管职能受到影响，进而影响对高管薪酬的监督。Jensen（1993）从董事会治理效率角度得出结论：过大的董事会规模降低了治理效率，并且使每位董事的职责变得相对模糊，进而影响薪酬管理。Core et al.（1999）通过实证研究表明董事会规模过大时，CEO的薪酬水平更高，但公司业绩变得更差。那么董事会规模怎样作用于内部控制呢？Beasley（1996）选取75家发生舞弊的上市公司，证明董事会规模的扩大显著影响了公司舞弊的可能，同时，Beasley认为董事会与管理层勾结现象在董事会规模较大的公司中越明显。Jensen（1993）发现董事会规模超过7人时，CEO对董事会的控制变得更加容易，从而使得公司内部控制失效。朱海坤（2010）使用2004年至2008年沪深主板上市公司为样本，证明内部控制存在问题的企业往往有较大规模的董事会。董事会规模的扩大造成了董事会治理效率的降低，同时权力的分散增加了管理者控制董事会的可能，使得公司内部控制失效，管理者不顾公司长远业绩，攫取私利，从而降低高管薪酬―业绩敏感性。
基于以上分析，提出假设2b：
假设2b：董事会规模越小，内部控制能更有效地影响高管薪酬―业绩敏感性。
三、研究设计
（一）模型构建与变量定义
为验证假设1，笔者借鉴了研究高管薪酬―业绩敏感性学者的模型设计（卢锐、柳建华、许宁，2010;陈震、张鸣，2008;董育军、谈多娇，2012;唐国琼、胡茂莉，2012），并根据本文需要设计了模型（1）：
LN_PAY=？茁0 + ？茁1LN_ICI + ？茁2ROE + ？茁3LN_ICI×ROE+
？茁4SIZE + ？茁5LEV + ？茁6CONTROLLER + ？茁7GROWTH +
？茁8SCALE+？茁9INDEPENDENCE+？着 （1）
在模型（1）中，LN_PAY是被解释变量，为消除数据数量级对回归方程的影响，LN_PAY为上市公司高管薪酬前三名总和的自然对数。解释变量为ROE、LN_ICI以及LN_ICI×ROE的交互项，ROE为公司的净资产收益率，LN_ICI为上市公司内部控制指数的自然对数。模型（1）通过考察LN_ICI×ROE交互项系数的正负号和显著性进行研究。若交互项系数显著为正，则说明提高内部控制的有效性确实能提升高管薪酬―业绩敏感性。多数文献对内部控制的度量基于内部控制的“缺陷观”：要么采用虚拟变量，当上市公司披露内部控制自我评估报告时取1，未披露取0（卢锐，2011）;要么以内部控制五要素为基础构建内部控制评价体系，并以总分度量内部控制质量（池国华、郭菁晶，2015）。本文认为我国上市公司倾向于不披露内部控制缺陷，使得“缺陷观”的使用缺乏理论基础，度量难度大且并不全面，缺乏科学依据，度量结果并不具有客观性。因此本文选用财政部会计司联合迪博企业风险管理技术有限公司的“迪博・上市公司内部控制指数”，该指数综合性强，较有权威性。
对于董事会结构特征变量，本文选取国内外学者研究较多的INDEPENDENCE（INDEP）和SCALE。INDEPENDENCE指董事会独立性，用独立董事人数除以董事会总人数计算得出（Hwang和Kim，2009;黄志忠，2009）。SCALE指董事会规模，用董事会总人数评价（Lipton和Lorsch，1992;Cyert，2002）。
对于控制变量，本文在参考相关文献的基础上选取SIZE、LEV、GROWTH和CONTROLLER（CONTR）四个变量。SIZE指公司规模，取公司总资产的自然对数（Murphy，1985;Joseow和Shepard，1993;魏刚，2000;李增泉，2000）;LEV指资产负债率，用公司总负债除以总资产;GROWTH指公司成长性，用每年的销售收入增长率反映;CONTROLLER指公司实际控制人性质，即产权性质，该变量为虚拟变量，若实际为国有控股取1，非国有控股则取0（陈震、张鸣，2008;卢锐，2011）。
为验证假设2，本文对模型（1）稍加改动，变成模型（2）：
LN_PAY=？茁0 + ？茁1LN_ICI + ？茁2ROE + ？茁3LN_ICI×ROE+
？茁4SIZE+？茁5LEV+？茁6CONTROLLER+？茁7GROWTH+？茁8X+？着
（2）
模型（2）中，将董事会结构特征变量统称X，当考察董事会独立性变量时，则将变量INDEPENDENCE去除，并按照一定标准将全样本分为两个子样本，用此方法单独考察董事会独立性的影响。考察董事会规模变量时同理。
文献综述中已提及Lipton和Lorsch（1993）研究发现小规模的董事会比大规模的董事会运行更有效率，且董事会的最大限度应为10人。因此本文选取10人作为分割样本的标准。
Conyon和Peck（1998）的研究成果表明，外部董事比例超过40%的公司，其高管薪酬―业绩敏感性较强。因此，本文选取40%作为分割样本的标准。变量定义表如表1。
（二）样本与数据来源
本文内部控制指数来源于迪博内部控制数据库，其余所有数据均来自于国泰安数据库（CSMAR）。本文选取2011年至2013年度沪深两市A股上市公司作为研究样本，并按如下规则剔除：（1）剔除金融、保险类型的上市公司;（2）剔除首次公开发行股票（IPO）公司;（3）剔除ST和*ST上市公司;（4）剔除缺少高管薪酬、ROE、董事会相关信息和公司特征等信息的上市公司;（5）剔除内部控制信息缺失的公司。
数据整理完毕后共有样本4 894个，其中2011年1 462个，2012年1 665个，2013年1 767个，本文对总体样本进行了描述性统计、相关分析以及回归分析。同时将样本按照前述标准分成若干子样本进行进一步的回归分析。初期数据处理筛选工作使用Excel2010完成，统计分析使用SPSS19.0完成。
四、相关性分析
为防止有数据不满足Pearson检验的条件，本文从稳健的角度出发同时进行Pearson检验和Spearman检验。从表2所示Pearson相关系数和Spearman相关系数可知，LN_PAY与交互项LN_ICI×ROE呈正相关关系，且在1%水平上显著，这表明上市公司内部控制指数越高，高管薪酬―业绩敏感性越好。Pearson检验和Spearman检验都支持假设1成立。此外，还可以看出公司规模、资产负债率、产权性质、董事会规模和股权集中度都与高管薪酬正相关，证实了以前学者研究得出的结论。但是关于假设2的验证此处无法得出结论，需要进一步进行回归分析。
五、回归分析
（一）描述性统计
表3列示了本文所研究主要变量的描述性统计。从表3可以看出，高管薪酬自然对数的标准差为0.6688，相较于其他指标较大，说明在不同公司之间前三名高管薪酬的总和差异较大。上市公司内部控制指数自然对数的均值为6.5125，最大值为6.8852，最小值为2.1939，但标准差仅为0.1507。从以上数据看出内部控制指数呈左偏分布，大多数公司的内部控制指数较高，只有少部分公司内部控制较差，这与我国自21世纪以来大力强调上市公司内部控制的重要性有密切联系。至于董事会独立性，均值为0.3703，最大值为0.7143，最小值为0.2000，说明各上市公司独立董事比例差异悬殊，但多数公司的独立董事比例在0.4左右。董事会规模和股权集中度也是如此，极值差异大，但总体呈现左偏或者右偏分布。上述各指标的差异说明各公司的选择不同，这些差异为本文的研究提供了良好的契机。
（二）回归结果及分析
1.全样本回归
如表4所示，模型（1）检验的F值为164.575，通过了检验，表明模型具有统计学意义。
全样本回归以LN_PAY作为被解释变量，解释变量交叉项LN_ICI×ROE的回归系数为2.857，P值为0.000，远远低于0.01，表明在1%水平下显著。这符合前人的研究结论和笔者的预期，说明每提高1单位的内部控制指数的自然对数就能提高2.857个单位的高管薪酬―业绩敏感性。内部控制有效性与高管薪酬―业绩敏感性显著正相关，提升内部控制有效性能显著提升高管薪酬―业绩敏感性。假设1得到验证。
2.董事会独立性子样本回归
如表5所示，为验证假设2a，去除了模型中的变量INDEP，并按照研究设计中所述的40%标准将全样本分为独立性大于0.4的子样本（1）和独立性小于0.4的子样本（2）。两个子样本回归方程检验的F值分别为51.479和135.713，都通过了F检验，证明回归方程有统计学意义。
子样本（1）和（2）的交互项LN_ICI×ROE的P值小于0.01，都在1%水平上显著，且子样本（1）的系数为3.349，子样本（2）的系数为2.851，即内部控制指数的自然对数每提高1个单位，子样本（1）的高管薪酬―业绩敏感性将会提高3.349个单位，而子样本（2）只会提高2.851个单位，同比增加17.47%。说明在独立董事比例更大的情况下，内部控制质量对高管薪酬―业绩敏感性的促进作用更明显。假设2a得到验证。
3.董事会规模子样本回归
如表6所示，为验证假设2b，去除了模型中的变量SCALE，并按照研究设计中所述的10人标准将全样本分为董事会规模大于10人的子样本（3）和董事会规模小于10人的子样本（2），两个子样本回归方程检验的F值分别为30.706和152.890，都通过了F检验，表明模型具有统计学意义。
子样本（3）的交互项LN_ICI×ROE系数为0.977，P值为0.258，远远大于0.01，表明没有通过显著性检验，但子样本（4）在1%水平上显著。说明在董事会规模大于10人时，内部控制质量与高管薪酬―业绩敏感性相关性不显著，但董事会规模小于10人时，内部控制质量与高管薪酬―业绩敏感性显著正相关。换言之，在更小的董事会规模下，内部控制质量的提高能更有效地提升高管薪酬―业绩敏感性。假设2b得到验证。
（三）稳健性检验
本文作了如下方面的稳健性检验，用以支持本文结论的普遍性与可靠性：
1.由于异常值会影响回归方程和样本的代表性，因此对全样本以及所有子样本的极大和极小值的1%程度上进行Winsorize处理，回归结果支持本文提出的假设。
2.将模型中度量公司业绩的变量净资产报酬率ROE替换为总资产报酬率ROA，构成模型（3）和（4），并对其根据本文方法按照该模型对数据进行回归，主要的回归结果仍支持三个假设。
3.对于董事会独立性子样本的分割标准，采取均值0.37对其进行重新分割，回归结果虽不如上文显著，但仍支持假设2a。
4.对于董事会规模子样本的分割标准，采取均值9对其进行重新分割，回归结果仍显著，支持假设2b。
5.增加行业和年度两个新的控制变量，回归结果仍支持本文假设。
六、结论及启示
薪酬激励制度一直是国内外学者在公司治理方面的研究热点。本文认为，有效的内部控制通过抑制高管自利行为和提升会计信息质量来增强高管薪酬―业绩敏感性，而且董事会结构特征会影响内部控制对高管薪酬―业绩敏感性的作用。董事会独立性作用于内部控制制度的制定、执行和矫正，董事会规模作用于董事会治理效率和权力的集中程度，可能导致内部控制失效，进而影响内部控制作用于高管薪酬―业绩敏感性。
基于此，本文通过2011年至2013年沪深两市4 894个样本，研究了在不同董事会结构特征背景下，内部控制对高管薪酬―业绩敏感性的作用程度。结果显示：内部控制质量与高管薪酬―业绩敏感性显著正相关，说明提高内部控制质量能有效改善第一类问题。此外，相对于董事会独立性较低的公司，在董事会独立性较高的公司中，内部控制作用于高管薪酬―业绩敏感性的程度更加显著，说明内部控制在董事会独立性较高的环境下能更好地发挥作用，用于限制高管的自利行为，促使所有者与管理者利益的协同。最后，相较于董事会规模较大的公司，在董事会规模较小的公司中，内部控制与高管薪酬―业绩敏感性的正相关关系更加显著，表明内部控制在董事会规模较小的公司能更有效地发挥其作用，说明较小的董事会规模能够提高治理效率，促进内部控制的运行，进而约束高管自利行为，使高管更关注经营。
本文的研究丰富了高管薪酬激励影响因素的经验证据，并能在内部控制与公司治理方面给予企业所有者一定的指导，同时为政府监管提供思路，从而为改善第一类委托问题提供新的视角。
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