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美貌溢价效应存在吗——来自高管超额薪酬的经验证据

邵剑兵 范存建

邵剑兵, 范存建. 美貌溢价效应存在吗——来自高管超额薪酬的经验证据[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(2): 31-45.
引用本文: 邵剑兵, 范存建. 美貌溢价效应存在吗——来自高管超额薪酬的经验证据[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(2): 31-45.
SHAO Jian-bing, FAN Cun-jian. Does the Beauty Premium Effect Exist: Empirical Evidence from Executive's Excess Compensation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(2): 31-45.
Citation: SHAO Jian-bing, FAN Cun-jian. Does the Beauty Premium Effect Exist: Empirical Evidence from Executive's Excess Compensation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(2): 31-45.

美貌溢价效应存在吗——来自高管超额薪酬的经验证据

基金项目: 

国家社会科学基金项目 18BGL081

详细信息
    作者简介:

    邵剑兵(1973-), 男, 辽宁盘锦人, 辽宁大学商学院教授, 博士生导师

    范存建(1994-), 男, 山东临沂人, 辽宁大学商学院研究生

  • 中图分类号: F275

Does the Beauty Premium Effect Exist: Empirical Evidence from Executive's Excess Compensation

  • 摘要: 以2009年~2016年中国创业板上市公司为研究对象, 实证检验高管超额薪酬是否存在美貌溢价效应, 研究发现美貌溢价效应确实存在, 当总经理容貌好于董事长时, 高管容貌垂直对对高管超额薪酬的美貌溢价起到负向调节作用, 相反则不显著。进一步按照董事长容貌进行分组, 研究证实高管容貌垂直对对总经理超额薪酬美貌溢价效应的调节作用存在着差异性, 并发现私有企业、传统行业以及东中西部地区均存在着显著的高管超额薪酬美貌溢价效应。本文的研究结论为高管超额薪酬研究提供了一个有趣的研究视角。
  • 表  1  变量定义

    变量符号 变量名称 变量说明
    EXCOMP 总经理超额薪酬 总经理薪酬总额的对数减去总经理期望薪酬
    FS 总经理容貌 总经理面部得分
    DV 高管容貌垂直对 董事长面部得分减总经理面部得分的值
    AQI 环境空气质量 综合考虑SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等六项污染物的污染程度,环境空气质量综合指数数值越大表明综合污染程度越重。
    SEXCOMP 总经理超额薪酬替代变量 总经理超额薪酬与前三名高管薪酬总额对数的比值
    ROE 净资产收益率 净利润与净资产之比
    SIZE 公司规模 年初总资产账面值之自然对数
    NPR 企业性质 1为国有企业,0为私有企业
    IOS 总资产增长率 企业年末总资产的增长额同年初资产总额之比
    ZONE 区域 1为东部地区,0为中西部地区
    Boardsize 董事会规模 董事总人数
    MB 企业成长性 公司净资产市值与账面价值比,即市账比
    YEAR 年度 年度虚拟变量
    IND 行业分类 国泰安数据库证监会行业分类2012年版
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    表  2  各变量描述性统计

    变量 N 均值 标准差 最小值 中位数 最大值
    EXCOMP 415 0.410 0.350 0 0.340 2.200
    FS 415 45.33 10.36 19 46 76
    DV 415 -1.180 13.75 -37 -2 31
    SEXCOMP 415 0.030 0.020 0 0.020 0.130
    ROE 415 0.070 0.190 -3.240 0.080 0.280
    SIZE 415 21.10 0.750 19.53 20.96 23.89
    NPR 415 0.080 0.280 0 0 1
    IOS 415 0.550 0.990 -0.440 0.170 10.74
    ZONE 415 0.830 0.380 0 1 1
    Boardsize 415 8.200 1.470 5 9 14
    MB 415 4.060 2.870 0.740 3.340 19.30
    YEAR 415 2013 1.980 2009 2014 2016
    IND 415 2.080 2.340 1 1 13
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    表  3  Pearson相关性系数表

    表  4  总经理容貌与其超额薪酬关系及高管容貌垂直对调节作用的回归结果

    解释变量 被解释变量:EXCOMP
    (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
    全样本 DV>0 DV < 0 DV>0 DV>0 DV < 0 DV < 0
    FS 0.005*** 0.013*** 0.007** 0.112*** 0.117*** 0.050* 0.066**
    (2.79) (3.43) (2.20) (3.51) (3.68) (1.74) (2.22)
    DV 0.027 0.032 -0.021 -0.019
    (0.80) (0.94) (-0.68) (-0.60)
    FS×DV 0.044 -0.059*
    (1.37) (-1.87)
    ROE 0.005 0.261 -0.039 0.255 0.258 -0.048 -0.066
    (0.06) (1.26) (-0.40) (1.23) (1.24) (-0.48) (-0.65)
    SIZE 0.101*** 0.138*** 0.132*** 0.136*** 0.127** 0.136*** 0.136***
    (3.40) (2.85) (3.06) (2.81) (2.59) (3.12) (3.14)
    NPR 0.027 0.073 -0.027 0.044 0.031 -0.018 -0.012
    (0.41) (0.86) (-0.20) (0.47) (0.33) (-0.14) (-0.09)
    IOS -0.016 -0.031 -0.003 -0.030 -0.030 -0.003 -0.004
    (-0.84) (-0.95) (-0.11) (-0.89) (-0.89) (-0.12) (-0.16)
    ZONE 0.123** 0.160** 0.087 0.143* 0.136* 0.086 0.102
    (2.54) (2.14) (1.26) (1.84) (1.75) (1.25) (1.48)
    Boardsize 0.003 -0.011 0.021 -0.010 -0.006 0.021 0.023
    (0.25) (-0.55) (1.22) (-0.50) (-0.31) (1.23) (1.33)
    MB 0.022*** 0.043*** 0.007 0.043*** 0.042*** 0.008 0.009
    (2.86) (3.15) (0.70) (3.10) (3.04) (0.81) (0.93)
    YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    IND 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Constant -1.547** -2.306** -3.151*** -2.259** -1.426 -2.906*** -2.943***
    (-2.14) (-2.12) (-3.11) (-2.22) (-1.29) (-2.87) (-2.93)
    Observations 415 179 231 179 179 231 231
    Prob>F 0.000 2 0.002 0.008 0.003 0.002 0.011 0.006
    Adj.R2 0.082 0.135 0.087 0.133 0.138 0.085 0.096
    说明:*p < 0.1、**p < 0.05、***p < 0.01,括号内为T值。下表同。
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    表  5  2SLS回归结果

    被解释变量 FS EXCOMP
    解释变量 第一阶段 第二阶段
    AQI -0.077***(-3.48)
    FS 0.014*(1.65)
    ROE 12.111(1.04) 1.035**(2.40)
    SIZE 1.097(1.05) 0.031(0.80)
    NPR -8.578***(-5.70) 0.149(1.44)
    IOS 2.559(1.64) -0.023(-0.44)
    ZONE 1.859(1.16) 0.085*(1.96)
    MB 0.170(0.55) -0.0001(-0.02)
    YEAR 控制 控制
    IND 控制 控制
    Constant 41.382*(1.76) -1.611**(-1.97)
    Observations 278 278
    Prob>F 0.000 0 0.000 0
    R-squared 0.293 0.078
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    表  6  稳健性检验

    解释变量 被解释变量:SEXCOMP
    (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
    全样本 DV>0 DV < 0 DV>0 DV>0 DV < 0 DV < 0
    FS 0.005*** 0.013*** 0.007** 0.112*** 0.117*** 0.050* 0.067**
    (2.79) (3.43) (2.20) (3.51) (3.68) (1.74) (2.24)
    DV 0.027 0.032 -0.021 -0.018
    (0.80) (0.94) (-0.68) (-0.59)
    FS×DV 0.044 -0.0603*
    (1.37) (-1.91)
    ROE 0.005 0.261 -0.039 0.255 0.258 -0.048 -0.066
    (0.06) (1.26) (-0.40) (1.23) (1.24) (-0.48) (-0.66)
    SIZE 0.101*** 0.138*** 0.132*** 0.136*** 0.127** 0.136*** 0.136***
    (3.40) (2.85) (3.06) (2.81) (2.59) (3.12) (3.14)
    NPR 0.027 0.073 -0.027 0.044 0.031 -0.018 -0.012
    (0.41) (0.86) (-0.20) (0.47) (0.33) (-0.14) (-0.09)
    IOS -0.016 -0.031 -0.003 -0.030 -0.030 -0.003 -0.004
    (-0.84) (-0.95) (-0.11) (-0.89) (-0.89) (-0.12) (-0.16)
    ZONE 0.123** 0.160** 0.087 0.143* 0.136* 0.086 0.103
    (2.54) (2.14) (1.26) (1.84) (1.75) (1.25) (1.48)
    Boardsize 0.003 -0.011 0.021 -0.010 -0.006 0.021 0.023
    (0.25) (-0.55) (1.22) (-0.50) (-0.31) (1.23) (1.34)
    MB 0.022*** 0.043*** 0.007 0.043*** 0.042*** 0.008 0.009
    (2.86) (3.15) (0.70) (3.10) (3.04) (0.81) (0.94)
    YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    IND 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Constant -1.547** -2.306** -3.151*** -2.259** -1.426 -2.906*** -2.943***
    (-2.14) (-2.12) (-3.11) (-2.22) (-1.29) (-2.87) (-2.93)
    Observations 415 179 231 179 179 231 231
    Prob>F 0.000 2 0.002 0.008 0.003 0.002 0.002 0.011
    Adj.R2 0.082 0.135 0.087 0.133 0.138 0.138 0.085
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    表  7  按董事长容貌分组的高管容貌垂直对调节作用

    解释变量 被解释变量:EXCOMP
    QS≤25% 25% < QS≤50% 50%≤QS < 75% QS≥75%
    FS 0.041 -0.265** 0.112*** 0.117*** 0.112*** 0.117*** 1.402*** 0.689*
    (0.31) (-2.20) (3.51) (3.68) (3.51) (3.68) (3.27) (2.00)
    DV 0.061 -0.485*** 0.027 0.032 0.027 0.032 0.878*** -0.030
    (0.55) (-3.37) (0.80) (0.94) (0.80) (0.94) (3.19) (-0.11)
    FS×DV -0.502*** 0.044 0.044 0.572***
    (-4.67) (1.37) (1.37) (4.75)
    ROE -0.405 -2.124 0.255 0.258 0.255 0.258 1.252* 0.146
    (-0.23) (-1.57) (1.23) (1.24) (1.23) (1.24) (1.83) (0.27)
    SIZE 0.186 0.248*** 0.136*** 0.127** 0.136*** 0.127** 0.035 0.097
    (1.63) (2.85) (2.81) (2.59) (2.81) (2.59) (0.25) (0.96)
    NPR -0.143 -0.187 0.044 0.031 0.044 0.031 2.154*** 2.047***
    (-0.76) (-1.32) (0.47) (0.33) (0.47) (0.33) (3.32) (4.34)
    IOS -0.190** -0.080 -0.030 -0.030 -0.030 -0.030 0.149 0.044
    (-2.19) (-1.16) (-0.89) (-0.89) (-0.89) (-0.89) (1.47) (0.57)
    ZONE 0.186 0.149 0.143* 0.136* 0.143* 0.136* 0.415 0.744***
    (1.25) (1.33) (1.84) (1.75) (1.84) (1.75) (1.58) (3.67)
    Boardsize -0.036 0.016 -0.010 -0.006 -0.010 -0.006 -0.155** -0.212***
    (-0.90) (0.49) (-0.50) (-0.31) (-0.50) (-0.31) (-2.14) (-3.93)
    MB 0.057 0.073** 0.043*** 0.042*** 0.043*** 0.042*** 0.145** 0.055
    (1.48) (2.52) (3.10) (3.04) (3.10) (3.04) (2.61) (1.23)
    YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    IND 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Constant -1.942 -4.768** -2.259** -1.426 -2.259** -1.426 -2.689 -3.719
    (-0.87) (-2.68) (-2.22) (-1.29) (-2.22) (-1.29) (-0.89) (-1.67)
    Observations 46 46 179 179 179 179 43 43
    Prob>F 0.527 0.009 0.003 0.002 0.003 0.002 0.017 0.0001
    Adj.R2 -0.017 0.425 0.133 0.138 0.133 0.138 0.399 0.684
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    表  8  不同企业性质、行业、地区回归结果

    解释变量 被解释变量:EXCOMP
    国有 私有 高科技 传统 东部 中西部
    FS 0.005 0.005** 0.004 0.004* 0.004* 0.011***
    (0.46) (2.42) (1.45) (1.87) (1.93) (2.72)
    ROE 3.128** -0.008 -0.015 0.287 -0.021 0.736
    (2.68) (-0.09) (-0.19) (1.36) (-0.21) (0.94)
    SIZE -0.112 0.097*** -0.086* 0.123*** 0.123*** -0.005
    (-0.75) (3.13) (-1.81) (3.35) (3.67) (-0.08)
    NPR 0.154 -0.041 0.008 0.107
    (0.83) (-0.57) (0.10) (1.22)
    IOS 0.106 -0.023 -0.019 -0.019 -0.013 -0.046
    (1.26) (-1.10) (-0.75) (-0.73) (-0.58) (-0.84)
    ZONE -0.028 0.136** 0.092 0.086
    (-0.17) (2.58) (0.76) (1.56)
    Boardsize 0.104** -0.003 -0.004 0.025 0.004 -0.006
    (2.12) (-0.24) (-0.21) (1.56) (0.24) (-0.27)
    MB -0.015 0.022*** -0.011 0.031*** 0.027*** -0.005
    (-0.27) (2.74) (-1.00) (2.63) (2.85) (-0.34)
    YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    IND 控制 控制 控制 控制
    Constant 1.699 -2.469*** 1.773* -2.655*** -3.018*** 0.154
    (0.61) (-3.24) (1.86) (-3.49) (-3.63) (0.11)
    Observations 35 380 115 300 344 71
    Prob>F 0.114 0.000 3 0.407 0.000 0.005 0.106
    Adj.R2 0.275 0.083 0.007 0.111 0.062 0.140
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-13
  • 网络出版日期:  2021-05-29
  • 刊出日期:  2019-04-28

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