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摘 要：自2008年全球金融危机以来，金融业高管人员的天价薪酬问题受到了越来越多的质疑，“占领华尔街”运动更是将这一问题推到风口浪尖。本文以我国14家商业银行2005-2010年高管薪酬数据为样本进行了实证分析。首先发现银行的总资产率和第一大股东持股比例与高管薪酬显著正相关，资本充足率和总资产规模与高管薪酬显著负相关；其次发现高管薪酬与业绩的敏感性会随着银行资本充足率的上升和总资产规模的扩大而减弱。
关键词：商业银行； 高管薪酬； 敏感性
作者简介：吉余峰（1966—），男，江苏南通人，东华大学旭日工商管理学院金融学副教授，研究方向：国际金融。
中图分类号：F832.33;F224 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.08 文章编号：1672-3309（2011）11-19-04
一、文献综述
高管薪酬的影响因素主要分为以下几个方面： 一是公司业绩。迄今为止，国内外学者在该问题上仍说法不一。Murphy(1985)的研究证明公司奖金和公司业绩是正相关的；陈学彬(2005)、乔海曙等(2006)以及杨大光等(2008)3位国内学者均通过实证分析表明,我国商业银行的高管薪酬情况与业绩之间存在着正向的相关关系。但是，Jensen（1990）则认为公司业绩与管理者报酬呈现较弱的相关性；李华民(2003)、苟开红(2004)的研究表明,我国股份制商业银行高管薪酬与其业绩之间相关性不显著。
二是公司规模。一般而言，企业规模越大对管理者的能力要求就越高，所以管理者的薪酬也会随着企业规模的扩大而有相应的增长。杨汉明（2004）和罗爽（2009）等也通过实证研究分析得出高管薪酬与企业规模存在正相关关系。三是公司治理结构。Jensen和Meckling(1976)的实证研究充分表明，公司内部的股权结构越分散，那么管理者就越容易取得控制权，因此股权分散在某种程度上可能会提高管理者的薪酬。国内学者樊婷（2006）和罗爽（2009）的研究结果表明，管理者薪酬与第一大股东持股比例存在着负相关关系。
除了高管薪酬的影响因素之外，在高管薪酬与业绩敏感性方面，John和Qian(2003)发现，尽管美国银行业比其他行业CEO的整体收入高出很多,但他们的薪酬与业绩敏感性却相对更低。同时，John et al(2010)的研究进一步表明,银行业高管的薪酬与业绩敏感度随着银行杠杆率的上升而降低,同时也随着外部监督的力度增强而加大,两者交叉项为负。国内学者阚澄宇、王一江发现，在1992-2002 年间，美国福布斯排行榜中的前20家大银行的高级管理人员的奖金占其总收入的平均数仅为27.5%，这说明全球大部分银行的高管薪酬与业绩的敏感性是比较低的。
二、我国高管薪酬的影响因素分析
1、样本选择与数据来源
本文选取已经在沪、深两市上市的共14家商业银行作为研究样本，时间跨度为2005年—2010年。高管薪酬数据、财务数据、公司治理数据等均来自上市公司年报、巨潮咨询网、锐思金融研究数据库（RESSET/DB）以及国泰安数据库。其中，高管平均薪酬、第一大股东持股比例、独立董事比例均系个人手工搜集整理。
同时，对样本作如下处理:（1）剔除当年主要高管发生变更的样本银行。（2）剔除当年上市银行，因为受其上市影响，高管数据不准确。（3）剔除相关变量不全的样本。此外，本文还对其中的部分数据进行了检验和更正，因此原始样本数据74组，最后实得样本数据54组。本文使用EXCEL以及EVIEWS 5.0软件对样本数据进行实证分析。
2、变量的选取与研究假设
（1）被解释变量。高管薪酬的平均值（MPA），本文采取锐思金融数据库中披露的各上市银行高管的平均薪酬作为被解释变量，即高管薪酬总额/领取薪酬的管理层人数。我国上市银行高管人员的薪酬收入主要是以年度报酬为主，主要包括基本工资、奖金、福利、补贴、津贴等收入。
在现有研究中，学者们大多认为高管人员的持股情况和公司给予的股权并非为了激励高管，而更有一种“福利”的性质。因此，本文中所指的薪酬是上市银行年度报表中所公布的高级管理人员的年度报酬。
（2）解释变量。总资产收益率（ROA），等于净利润/平均总资产，代表着商业银行的经营绩效水平。资本充足率（CAR）,代表商业银行的风险控制能力。按照《商业银行资本充足率管理条例》的规定，资本充足率=（核心资本+附属资本—扣除项）/（风险加权资产+12.5倍的市场风险与操作风险所需资本）。不良贷款率(NPLR)，等于不良资产占总资产的比重，代表着商业银行经营的流动性以及银行资产的优劣程度。银行规模（ASSET）,以该银行的期末总资产来衡量。第一大股东持股比例（LSH）。独立董事比例（RATIO）。监事会人数（NBS）。本模型共使用因变量1个，自变量7个。
（3）研究假设。根据上文中的解释变量，我们有如下假设：
假设一：银行总资产收益率与高管薪酬呈正相关。
根据委托—代理理论，现代公司制企业中的股东为激励管理者为公司努力工作，会与管理者签订薪酬合同。而有效的薪酬激励合同会要求管理者的薪酬取决于商业银行的业绩。这样，作为理性经纪人的管理者就会积极工作，提升银行的经营业绩，从而提高其薪酬水平。同时，银行的总资产收益率即代表着整个银行的盈利绩效情况，根据已有的文献研究，本文认为高管薪酬与银行总资产收益率有着正向的相关关系。
假设二：资本充足率与高管薪酬呈负相关。
商业银行最重要的“三性原则”是盈利性、安全性、流动性。银行不同于一般企业，它的经营目标是多重的，即在保证银行安全性和流动性的基础上追求利润最大化。因而商业银行的风险高低就成为衡量管理者薪酬的重要因素。将银行高管薪酬与风险水平挂钩，可以杜绝银行高管们为了一味实现业绩而给银行带来的巨大风险。本文采用资本充足率这一指标来代表整个银行资产的风险性。
假设三：不良贷款率与高管薪酬呈负相关。
假设四：银行总资产与高管薪酬呈正相关。
银行高管薪酬的发放情况也与管理者掌握的资源大小，即银行的总资产规模相联系。于是本文作出假设，认为银行总资产与高管薪酬有着正向的相关关系。
假设五：第一大股东持股比例与高管薪酬呈正相关。
银行中的第一大股东通过将股权集中，可以相对有效的解决委托—代理问题，同时还能更好地掌握银行公司的控制权，从而对高级管理者们施加约束，监督他们的工作。
假设六：独立董事比例与高管薪酬呈负相关。
独立董事比例即银行中的独立董事占董事会总人数的比率，用“独立董事人数/董事会总人数”来表示。独立董事是除董事职务以外不在公司内部担任其他任何职务，能够进行独立客观的判断，在维护公司整体利益和中小股东的正当权益等方面发挥着积极的作用。所以，独立董事的比例越高，内部人控制的程度也就相应越小，高管薪酬也就相应越低。
假设七：监事会人数与高管薪酬呈负相关
众所周知，董事会和监事会作为银行所有者的代表，监督银行管理者按照股东利益进行决策，监事会承担着重要的监督职能，同时不受董事和经理的制约。独立性强、规模大的监事会对管理者的约束力也会更加明显，监事会人数越多，内部人控制程度越低。所以本文作出以上假设：监事会人数与高管薪酬呈现出负向的相关关系。
3、总体描述统计分析
表1报告了主要研究变量的描述性统计。从该图中可以看出在54组银行数据中，所有高管薪酬的年平均收入为1296488元人民币，其中最高的是2007年度深圳发展银行高管们的平均收入，高达3333571元人民币，这其中很大一部分原因是由于深发展银行董事长兼首席执行官法兰克纽曼在当年领取的约2285万元人民币的巨额高薪，当之无愧成为当年的薪酬之冠；银行总资产收益率的平均值为0.97%，其中最高的是2008年南京银行的1.94%，最低的是2005年深圳发展银行的0.1622%；资本充足率的平均值是11.1374%，其中最高的是2008年南京银行的24.12%，最低的是2005年深圳发展银行的3.7%，远远低于国家的监管要求值；银行资产的不良贷款率的平均值为1.786%，其中最高的是2005年深圳发展银行的9.33%，最低的是2010年兴业银行的0.42%；银行总资产的平均值为280000000万元人民币，其中规模最大的是2010年中国工商银行，其总资产高达1345862200万元人民币，规模最小的是2008年南京银行的9370607万元人民币;第一大股东持股比例的平均值是25.92%，其中最高的是中国银行，该行从2007年上市至今，始终保持着67.55%的持股比例，最低的是2007年和2008年的中国民生银行，第一大股东持股比例仅为5.9%；独立董事比例的平均值是0.343，其中最高的是2005年和2006年的华夏银行达到0.579，最低的是2006年深圳发展银行的0.21；在所有银行中监事会人数的平均值是11人，其中监事会人数最多的是2006年的民生银行共有18人，最少的是2007年中国银行刚刚上市时的5人监事会成员。
4、实证检验和结果分析
为避免多重共线性的问题，本文对各个变量进行相关性检验。一般来说，变量间的相关系数绝对值大于0.5时，可能会存在多重共线性问题，就不可以同时将这两个变量放入回归方程中。本文的各变量相关性检验表明（见表2），各解释变量间的相关系数除了CAR和ROA之间的相关系数呈现弱相关性之外，其他的5个变量之间的相关性都不算大。
为了验证以上7个变量对于银行高管薪酬的实际影响作用，本文建立如下面板数据回归方程：
（1）
其中?茁１? 7，为回归系数，?滋为残差。本文使用White 斜方差稳健估计对模型的假设检验统计量进行了修正，所以本文中出现的实证结果均以修正后的统计量值作为显著性的判别依据。本模型用EVIEWS 5.0进行回归分析，回归结果见表3。
注a：括号内为经过斜方差稳健估计对模型的假设检验 T 统计量修正值， *** 、** 、* 分别表示回归系数 1 %、5 %、10 %的显著性水平下显著。
该模型的F值在1%的显著性水平下表示显著，说明该方程整体通过检验，显著有效。方程的判定系数R2 接近0.4，说明方程的拟合程度较好。Durbin-Watson 值为1.61, 较为接近2，说明不存在一阶自回归情况，整个模型较成功。
现将方程中不显著的3个解释变量去除，进一步修正方程，新模型如下：
（2）
三、高管薪酬与业绩敏感性的影响因素分析
我国学者对于高管薪酬与业绩敏感性的研究相对较晚，随着近年来市场化进程的进一步深化，我国上市公司高管薪酬与业绩之间的关系从不相关到弱相关直至稳定的相关关系。当高管薪酬与业绩之间存在稳定的统计关系后，薪酬与业绩敏感性的影响因素的研究也引起了学者的重视。以往学者们大多分析银行经营绩效等影响因素与高管薪酬的相关性，但本文认为，是否有影响是一方面，影响的敏感度同样值得关注。因此本文以上文中的修正模型二为基础，增加交叉项（λ*ROA）来检验以上因素对于薪酬与业绩的敏感度。
在建立新模型的过程中发现，如果把所有的交叉项同时加入方程中，方程会存在着严重的多重共线性问题，所以本文在修正模型二的基础上按照前文中的3个影响因素分类，分别逐一增加交叉项(λ*ROA)来检验这些因素对与薪酬—业绩敏感性的影响。拓展模型如下：
于是产生3个新模型：
模型三：
（3）
模型四：
（4）
模型五：
（5）
运用EVIEWS 5.0对以上模型进行实证分析，结果如表5。
从实证结果中可以看出，以上3个模型的F统计量均在1%的显著性水平下有效，说明这3个模型是显著有效的。同时方程的判定系数在0.35以上，解释力度良好。D-W值接近2，不存在一阶自回归的情况。整体来说，3个模型的建立是有效且成功的。下面可以对解释变量进行逐一分析：
模型(3)：交叉项CAR*ROA的相关系数为负，银行资本充足率CAR与薪酬—业绩敏感性呈负向的相关关系，同时T统计量在10%的水平上显著有效。这一点与经典代理理论的预测相符合，当薪酬—业绩敏感度越高的时候，会激励着高管们在银行盈利业绩方面付出更多的努力，这就意味着银行本身可能因此而承受着更高的风险性，从而以资本充足率为代表的银行安全性自然就会有所下降。因此，薪酬与业绩的敏感度将随着银行资产安全性的增加而减小。同时通过观察我国的几家银行巨头，绝大多数的最终所有者是国家或者由国家最终控股，所以在这些银行里担任高管，被赋予的政治影响力远比财富激励更大。
模型(4)：交叉项ASSET*ROA的相关系数为负，银行总资产ASSET与薪酬—业绩敏感性呈负向的相关关系，同时T统计量在1%的水平上显著有效。实证结果说明，银行规模越大，薪酬—业绩敏感性就越低，这也与国外学者的研究结果不谋而合。这一点也相对比较好解释，规模越大的银行或者公司，薪酬激励的手段和决定因素也会相应增多，不再单纯以盈利能力为评判标准，因为这会增加整个银行的风险，也会变相促使高管们为短时期的利益而“铤而走险”。所以一般来说，银行的规模越大，其薪酬—业绩敏感度也就越低。
模型(5)：虽然整个方程通过了检验，但是交叉项LSH*ROA未能通过检验。说明银行第一大股东持股比例与银行的薪酬—业绩敏感性无明显的相关关系，不能直接影响薪酬—业绩敏感性。
四、结论
本文在通过对我国14家商业银行2005年-2010年高管薪酬数据的实证研究发现,银行的总资产率和第一大股东持股比例与高管薪酬呈现正向的显著相关关系，资本充足率和总资产规模与高管薪酬呈现负向的显著相关关系。这说明目前我国上市的商业银行已经普遍建立起了与银行经营业绩相关联的薪酬激励制度,但仍未建立起与风险控制相联系的正向和负向的激励约束机制,这样的薪酬激励制度可能导致银行高管将过多的注意力放在经营业绩上,而忽视了对银行风险控制的努力。
同时，在薪酬与业绩敏感性方面，银行资本充足率和银行总资产规模均与薪酬—业绩敏感性呈现负相关关系，且总资产规模对于敏感性的影响更为显著，即资本充足率越高、总资产规模越大，薪酬与业绩之间的敏感性就会变得越小。
参考文献：
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关键词：商业银行； 高管薪酬； 敏感性
作者简介：吉余峰（1966—），男，江苏南通人，东华大学旭日工商管理学院金融学副教授，研究方向：国际金融。
中图分类号：F832.33;F224 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.08 文章编号：1672-3309（2011）11-19-04
一、文献综述
高管薪酬的影响因素主要分为以下几个方面： 一是公司业绩。迄今为止，国内外学者在该问题上仍说法不一。Murphy(1985)的研究证明公司奖金和公司业绩是正相关的；陈学彬(2005)、乔海曙等(2006)以及杨大光等(2008)3位国内学者均通过实证分析表明,我国商业银行的高管薪酬情况与业绩之间存在着正向的相关关系。但是，Jensen（1990）则认为公司业绩与管理者报酬呈现较弱的相关性；李华民(2003)、苟开红(2004)的研究表明,我国股份制商业银行高管薪酬与其业绩之间相关性不显著。
二是公司规模。一般而言，企业规模越大对管理者的能力要求就越高，所以管理者的薪酬也会随着企业规模的扩大而有相应的增长。杨汉明（2004）和罗爽（2009）等也通过实证研究分析得出高管薪酬与企业规模存在正相关关系。三是公司治理结构。Jensen和Meckling(1976)的实证研究充分表明，公司内部的股权结构越分散，那么管理者就越容易取得控制权，因此股权分散在某种程度上可能会提高管理者的薪酬。国内学者樊婷（2006）和罗爽（2009）的研究结果表明，管理者薪酬与第一大股东持股比例存在着负相关关系。
除了高管薪酬的影响因素之外，在高管薪酬与业绩敏感性方面，John和Qian(2003)发现，尽管美国银行业比其他行业CEO的整体收入高出很多,但他们的薪酬与业绩敏感性却相对更低。同时，John et al(2010)的研究进一步表明,银行业高管的薪酬与业绩敏感度随着银行杠杆率的上升而降低,同时也随着外部监督的力度增强而加大,两者交叉项为负。国内学者阚澄宇、王一江发现，在1992-2002 年间，美国福布斯排行榜中的前20家大银行的高级管理人员的奖金占其总收入的平均数仅为27.5%，这说明全球大部分银行的高管薪酬与业绩的敏感性是比较低的。
二、我国高管薪酬的影响因素分析
1、样本选择与数据来源
本文选取已经在沪、深两市上市的共14家商业银行作为研究样本，时间跨度为2005年—2010年。高管薪酬数据、财务数据、公司治理数据等均来自上市公司年报、巨潮咨询网、锐思金融研究数据库（RESSET/DB）以及国泰安数据库。其中，高管平均薪酬、第一大股东持股比例、独立董事比例均系个人手工搜集整理。
同时，对样本作如下处理:（1）剔除当年主要高管发生变更的样本银行。（2）剔除当年上市银行，因为受其上市影响，高管数据不准确。（3）剔除相关变量不全的样本。此外，本文还对其中的部分数据进行了检验和更正，因此原始样本数据74组，最后实得样本数据54组。本文使用EXCEL以及EVIEWS 5.0软件对样本数据进行实证分析。
2、变量的选取与研究假设
（1）被解释变量。高管薪酬的平均值（MPA），本文采取锐思金融数据库中披露的各上市银行高管的平均薪酬作为被解释变量，即高管薪酬总额/领取薪酬的管理层人数。我国上市银行高管人员的薪酬收入主要是以年度报酬为主，主要包括基本工资、奖金、福利、补贴、津贴等收入。
在现有研究中，学者们大多认为高管人员的持股情况和公司给予的股权并非为了激励高管，而更有一种“福利”的性质。因此，本文中所指的薪酬是上市银行年度报表中所公布的高级管理人员的年度报酬。
（2）解释变量。总资产收益率（ROA），等于净利润/平均总资产，代表着商业银行的经营绩效水平。资本充足率（CAR）,代表商业银行的风险控制能力。按照《商业银行资本充足率管理条例》的规定，资本充足率=（核心资本+附属资本—扣除项）/（风险加权资产+12.5倍的市场风险与操作风险所需资本）。不良贷款率(NPLR)，等于不良资产占总资产的比重，代表着商业银行经营的流动性以及银行资产的优劣程度。银行规模（ASSET）,以该银行的期末总资产来衡量。第一大股东持股比例（LSH）。独立董事比例（RATIO）。监事会人数（NBS）。本模型共使用因变量1个，自变量7个。
（3）研究假设。根据上文中的解释变量，我们有如下假设：
假设一：银行总资产收益率与高管薪酬呈正相关。
根据委托—代理理论，现代公司制企业中的股东为激励管理者为公司努力工作，会与管理者签订薪酬合同。而有效的薪酬激励合同会要求管理者的薪酬取决于商业银行的业绩。这样，作为理性经纪人的管理者就会积极工作，提升银行的经营业绩，从而提高其薪酬水平。同时，银行的总资产收益率即代表着整个银行的盈利绩效情况，根据已有的文献研究，本文认为高管薪酬与银行总资产收益率有着正向的相关关系。
假设二：资本充足率与高管薪酬呈负相关。
商业银行最重要的“三性原则”是盈利性、安全性、流动性。银行不同于一般企业，它的经营目标是多重的，即在保证银行安全性和流动性的基础上追求利润最大化。因而商业银行的风险高低就成为衡量管理者薪酬的重要因素。将银行高管薪酬与风险水平挂钩，可以杜绝银行高管们为了一味实现业绩而给银行带来的巨大风险。本文采用资本充足率这一指标来代表整个银行资产的风险性。
假设三：不良贷款率与高管薪酬呈负相关。
假设四：银行总资产与高管薪酬呈正相关。
银行高管薪酬的发放情况也与管理者掌握的资源大小，即银行的总资产规模相联系。于是本文作出假设，认为银行总资产与高管薪酬有着正向的相关关系。
假设五：第一大股东持股比例与高管薪酬呈正相关。
银行中的第一大股东通过将股权集中，可以相对有效的解决委托—代理问题，同时还能更好地掌握银行公司的控制权，从而对高级管理者们施加约束，监督他们的工作。
假设六：独立董事比例与高管薪酬呈负相关。
独立董事比例即银行中的独立董事占董事会总人数的比率，用“独立董事人数/董事会总人数”来表示。独立董事是除董事职务以外不在公司内部担任其他任何职务，能够进行独立客观的判断，在维护公司整体利益和中小股东的正当权益等方面发挥着积极的作用。所以，独立董事的比例越高，内部人控制的程度也就相应越小，高管薪酬也就相应越低。
假设七：监事会人数与高管薪酬呈负相关
众所周知，董事会和监事会作为银行所有者的代表，监督银行管理者按照股东利益进行决策，监事会承担着重要的监督职能，同时不受董事和经理的制约。独立性强、规模大的监事会对管理者的约束力也会更加明显，监事会人数越多，内部人控制程度越低。所以本文作出以上假设：监事会人数与高管薪酬呈现出负向的相关关系。
3、总体描述统计分析
表1报告了主要研究变量的描述性统计。从该图中可以看出在54组银行数据中，所有高管薪酬的年平均收入为1296488元人民币，其中最高的是2007年度深圳发展银行高管们的平均收入，高达3333571元人民币，这其中很大一部分原因是由于深发展银行董事长兼首席执行官法兰克纽曼在当年领取的约2285万元人民币的巨额高薪，当之无愧成为当年的薪酬之冠；银行总资产收益率的平均值为0.97%，其中最高的是2008年南京银行的1.94%，最低的是2005年深圳发展银行的0.1622%；资本充足率的平均值是11.1374%，其中最高的是2008年南京银行的24.12%，最低的是2005年深圳发展银行的3.7%，远远低于国家的监管要求值；银行资产的不良贷款率的平均值为1.786%，其中最高的是2005年深圳发展银行的9.33%，最低的是2010年兴业银行的0.42%；银行总资产的平均值为280000000万元人民币，其中规模最大的是2010年中国工商银行，其总资产高达1345862200万元人民币，规模最小的是2008年南京银行的9370607万元人民币;第一大股东持股比例的平均值是25.92%，其中最高的是中国银行，该行从2007年上市至今，始终保持着67.55%的持股比例，最低的是2007年和2008年的中国民生银行，第一大股东持股比例仅为5.9%；独立董事比例的平均值是0.343，其中最高的是2005年和2006年的华夏银行达到0.579，最低的是2006年深圳发展银行的0.21；在所有银行中监事会人数的平均值是11人，其中监事会人数最多的是2006年的民生银行共有18人，最少的是2007年中国银行刚刚上市时的5人监事会成员。
4、实证检验和结果分析
为避免多重共线性的问题，本文对各个变量进行相关性检验。一般来说，变量间的相关系数绝对值大于0.5时，可能会存在多重共线性问题，就不可以同时将这两个变量放入回归方程中。本文的各变量相关性检验表明（见表2），各解释变量间的相关系数除了CAR和ROA之间的相关系数呈现弱相关性之外，其他的5个变量之间的相关性都不算大。
为了验证以上7个变量对于银行高管薪酬的实际影响作用，本文建立如下面板数据回归方程：
（1）
其中?茁１? 7，为回归系数，?滋为残差。本文使用White 斜方差稳健估计对模型的假设检验统计量进行了修正，所以本文中出现的实证结果均以修正后的统计量值作为显著性的判别依据。本模型用EVIEWS 5.0进行回归分析，回归结果见表3。
注a：括号内为经过斜方差稳健估计对模型的假设检验 T 统计量修正值， *** 、** 、* 分别表示回归系数 1 %、5 %、10 %的显著性水平下显著。
该模型的F值在1%的显著性水平下表示显著，说明该方程整体通过检验，显著有效。方程的判定系数R2 接近0.4，说明方程的拟合程度较好。Durbin-Watson 值为1.61, 较为接近2，说明不存在一阶自回归情况，整个模型较成功。
现将方程中不显著的3个解释变量去除，进一步修正方程，新模型如下：
（2）
三、高管薪酬与业绩敏感性的影响因素分析
我国学者对于高管薪酬与业绩敏感性的研究相对较晚，随着近年来市场化进程的进一步深化，我国上市公司高管薪酬与业绩之间的关系从不相关到弱相关直至稳定的相关关系。当高管薪酬与业绩之间存在稳定的统计关系后，薪酬与业绩敏感性的影响因素的研究也引起了学者的重视。以往学者们大多分析银行经营绩效等影响因素与高管薪酬的相关性，但本文认为，是否有影响是一方面，影响的敏感度同样值得关注。因此本文以上文中的修正模型二为基础，增加交叉项（λ*ROA）来检验以上因素对于薪酬与业绩的敏感度。
在建立新模型的过程中发现，如果把所有的交叉项同时加入方程中，方程会存在着严重的多重共线性问题，所以本文在修正模型二的基础上按照前文中的3个影响因素分类，分别逐一增加交叉项(λ*ROA)来检验这些因素对与薪酬—业绩敏感性的影响。拓展模型如下：
于是产生3个新模型：
模型三：
（3）
模型四：
（4）
模型五：
（5）
运用EVIEWS 5.0对以上模型进行实证分析，结果如表5。
从实证结果中可以看出，以上3个模型的F统计量均在1%的显著性水平下有效，说明这3个模型是显著有效的。同时方程的判定系数在0.35以上，解释力度良好。D-W值接近2，不存在一阶自回归的情况。整体来说，3个模型的建立是有效且成功的。下面可以对解释变量进行逐一分析：
模型(3)：交叉项CAR*ROA的相关系数为负，银行资本充足率CAR与薪酬—业绩敏感性呈负向的相关关系，同时T统计量在10%的水平上显著有效。这一点与经典代理理论的预测相符合，当薪酬—业绩敏感度越高的时候，会激励着高管们在银行盈利业绩方面付出更多的努力，这就意味着银行本身可能因此而承受着更高的风险性，从而以资本充足率为代表的银行安全性自然就会有所下降。因此，薪酬与业绩的敏感度将随着银行资产安全性的增加而减小。同时通过观察我国的几家银行巨头，绝大多数的最终所有者是国家或者由国家最终控股，所以在这些银行里担任高管，被赋予的政治影响力远比财富激励更大。
模型(4)：交叉项ASSET*ROA的相关系数为负，银行总资产ASSET与薪酬—业绩敏感性呈负向的相关关系，同时T统计量在1%的水平上显著有效。实证结果说明，银行规模越大，薪酬—业绩敏感性就越低，这也与国外学者的研究结果不谋而合。这一点也相对比较好解释，规模越大的银行或者公司，薪酬激励的手段和决定因素也会相应增多，不再单纯以盈利能力为评判标准，因为这会增加整个银行的风险，也会变相促使高管们为短时期的利益而“铤而走险”。所以一般来说，银行的规模越大，其薪酬—业绩敏感度也就越低。
模型(5)：虽然整个方程通过了检验，但是交叉项LSH*ROA未能通过检验。说明银行第一大股东持股比例与银行的薪酬—业绩敏感性无明显的相关关系，不能直接影响薪酬—业绩敏感性。
四、结论
本文在通过对我国14家商业银行2005年-2010年高管薪酬数据的实证研究发现,银行的总资产率和第一大股东持股比例与高管薪酬呈现正向的显著相关关系，资本充足率和总资产规模与高管薪酬呈现负向的显著相关关系。这说明目前我国上市的商业银行已经普遍建立起了与银行经营业绩相关联的薪酬激励制度,但仍未建立起与风险控制相联系的正向和负向的激励约束机制,这样的薪酬激励制度可能导致银行高管将过多的注意力放在经营业绩上,而忽视了对银行风险控制的努力。
同时，在薪酬与业绩敏感性方面，银行资本充足率和银行总资产规模均与薪酬—业绩敏感性呈现负相关关系，且总资产规模对于敏感性的影响更为显著，即资本充足率越高、总资产规模越大，薪酬与业绩之间的敏感性就会变得越小。
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