高管团队权力和薪酬构成对高管离职的跨层影响
详细信息Cross-level Effects of Top Management Team Power and Compensation Composition on Top Managers' Turnover
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摘要: 基于组织等级理论和公平理论的基本假定，以2011—2016年2 732家沪深两市A股上市企业的高管为样本，探索高管团队权力和薪酬构成对高管下一年个人离职行为的跨层影响，结果发现，高管团队权力和薪酬构成特征对高管离职的影响具有较大差异。从个人层面来看，高管与其他成员的权力差异能够显著抑制高管下一年的离职行为，且高管的权力水平加强了权力差异与高管离职之间的负向关系；然而，高管与其他成员的薪酬差异对其下一年的离职行为却具有显著的促进作用，且高管的薪酬水平削弱了薪酬差异与高管离职之间的正向关系。从团队跨层影响来看，高管团队权力不平等对高管下一年的离职行为有显著的抑制作用，而薪酬不平等则显著促进了高管个人的离职行为。Abstract: Based on the basic assumptions of organizational hierarchy theory and equity theory, this study used top managers from 2 732 A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen stock markets from 2011 to 2016 as a sample and explored the cross-level effects of top management team (TMT) power and compensation composition on top managers' turnover in the next year. The results showed that the influences of TMT power and compensation composition on top managers' turnover were quite different. At the individual level, power dissimilarity between top managers and other TMT members significantly reduced top managers' turnover in the next year, and top managers' power level strengthened the negative relationship between power dissimilarity and top managers' turnover. However, compensation dissimilarity between top managers and other TMT members significantly promoted top managers' turnover in the next year, and top managers' compensation level weakened the positive relationship between compensation dissimilarity and top managers' turnover. At the team level, TMT power inequality significantly reduced top managers' turnover in the next year, whereas TMT compensation inequality significantly promoted top managers' turnover in the next year.
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Keywords:
- top management team /
- power /
- compensation /
- dissimilarity /
- inequality /
- turnover
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一. 引言
2018年5月18日，百度集团宣布曾经在雅虎和微软等科技企业出任重要岗位的“明星经理人”陆奇不再担任集团总裁兼首席运营官职务。受此消息影响，百度股价随之下跌近一成，市值缩水百亿美元，凸显出投资者对百度未来运营前景的担忧。对于现代企业而言，高层管理者是企业重要的战略资源，在企业运营过程中发挥着至关重要的作用(Georgakakis等，2017[1]；Connelly等，2016[2])。研究表明，优秀而稳定的高管团队能够帮助企业创造竞争对手无法复制的竞争优势(Nielsen，2010)[3]。然而，一旦高管团队出现离职和人事动荡，势必会影响高管成员彼此之间的协作，进而给企业经营业绩带来负面影响(Pissaris等，2017[4]；Carnahan等，2012[5])。因此，关注高管离职的影响因素具有重要的理论和现实意义。
以往研究已经从个人和团队等多个层面拓展了高管离职的影响因素，并指出高管团队构成特征是影响高管离职的重要因素(Ridge等，2017)[6]。这些研究所关注的高管团队构成特征主要集中于高管差异(dissimilarity)和高管团队多元化(diversity)两个方面(Wiersema等，1993[7]；Jackson等，1991[8])。高管差异是个体层面的构念，通常是指某个高管与其他成员在特定特征上的不相似性(Guillaume等，2012)[9]；而高管团队多元化是团队层面的构念，通常是指所有高管彼此之间的差异程度(van Dijk等，2017[10]；Harrison等，2007[11])。以往研究普遍认为高管差异会促进高管离职(Guillaume等，2012)[9]，而高管团队多元化与高管离职之间的关系则较为复杂。
虽然以往高管团队构成特征与离职关系的研究已经取得了一些进展，但这些研究也存在一些不足。首先，从个体层面来看，以往研究多关注人口统计特征差异(如性别、年龄、学历和任期差异)对高管个人离职的影响(Wiersema等，1993[7]；Jackson等，1991[8]；卫旭华等，2013[12])，却较少关注高管与其他人结构特征差异(如权力差异)对高管离职的影响。其次，虽然有一部分研究关注了高管结构特征差异(如薪酬差异)与高管离职的关系(Messersmith等，2011)[13]，但并未得出一致的结果，说明二者关系之间可能存在潜在的调节变量。再次，从团队层面来看，以往研究多关注高管团队分离型多元化(separation-based diversity)和多样型多元化(variety-based diversity)对高管离职的影响，却忽视了高管团队不平等型多元化(disparity-based diversity)对高管个人离职所造成的影响(van Dijk等，2017[10]；Harrison等，2007[11]；Bunderson等，2018[14])。最后，高管权力和薪酬是组织等级的重要组成部分，且二者之间具有较高的关联性，但以往学者多将二者分开研究，这不利于学术界比较二者与高管态度/行为关系的差异。
为了弥补上述不足，本研究整合了组织等级理论(Magee等，2008)[15]和公平理论(Adams，1963)[16]，以2011—2016年2 732家沪深两市A股上市企业的高管为样本，探索了高管团队权力和薪酬构成特征对高管个人离职的跨层影响。在本研究中，权力和薪酬的构成特征在个人层面上表现为高管与其他成员在权力和薪酬方面的差异，在团队层面上则表现为权力不平等和薪酬不平等。本研究突破了以往以人口统计学特征为基础的差异性研究，考察了高管权力和薪酬差异对高管个人离职的影响及其边界条件，为差异性研究提供了新的视角。同时，本研究为高管团队权力不平等和薪酬不平等对高管离职的差异化影响提供了相关证据。
二. 理论基础与研究假设
一 相关研究述评
高管团队构成特征是以往战略人力资源管理研究者最为关注的领域之一(Hambrick，2007)[17]。该领域的研究者认为每位高管都镶嵌在高管团队之中，会跟团队中其他高管进行比较，进而发现自己与其他高管在某些特征上的不同，这就形成了高管个人的差异感知(Wiersema等，1993[7]；Jackson等，1991[8])。因此，高管差异通常是用来评价高管与团队中其他高管在某一特征上的不相似性(Bae等，2017)[18]。以图 1为例，对于高管A而言，他与B、C、D三位高管的差异会影响他自己的感知，进而影响他的态度与行为。以往高管差异与离职关系的研究多是在社会认同理论、社会分类理论、相似吸引理论和吸引—选择—摩擦模型的指导下展开的(Guillaume等，2012)[9]。这些理论认为，人们会将与自己在人口统计特征上相似的人视为“组内人”，给予更多信任。因此，当团队成员与团队内其他成员在人口统计特征上差异较大时，他们会被归为“组外人”，其身份认同感会下降，进而产生较为强烈的离职意愿。与这些理论的基本观点相一致，研究发现人口统计特征差异会导致工作投入更低，感受到的企业接纳水平更低，也更容易离开企业(Connelly等，2016[2]；Wiersema等，1993[7]；Jackson等，1991[8]；卫旭华等，2013[12])。
高管们除了比较自己与其他高管的差异之外，还会比较其他高管彼此之间的差异，这就上升到了团队层面的感知，研究者将这种团队层面的差异称为团队多元化(van Dijk等，2017[10]；Harrison等，2007[11]；Bunderson等，2018[14])。以图 2为例，A、B、C、D四位高管彼此之间的差异形成了团队的多元化特征。对于这样一种团队层面的多元化特征，每位高管的感知是一样的，因此团队多元化对高管个人的影响机制可能是类似的。目前高管团队研究者多将多元化分为三类，即分离型多元化、多样型多元化和不平等型多元化(van Dijk等，2017[10]；Harrison等，2007[11])。分离型多元化是指高管团队两极分化的程度；多样型多元化是指高管们彼此掌握独有知识和信息的程度；而不平等型多元化则是指组织内部资源向少数高管集中的程度(Harrison等，2007)[11]。从目前多元化的研究文献来看，研究者多认为分离型多元化会促进高管团队分裂成若干个子群体，进而带来高管团队内部的冲突和更差的绩效；多样型多元化会改善高管团队内部的信息共享和知识整合，有助于改善高管团队的创新和绩效水平；不平等型多元化能够促进高管团队内部的分工协作，但也会给高管团队成员的情感层面带来一些负面影响(Nielsen，2010[3]；Harrison等，2007[11]；Wei等，2016[19])。这些研究成果多关注团队多元化对团队交互过程和绩效结果的影响，对团队多元化与离职关系的探索较为匮乏。此外，多元化研究者对分离型多元化和多样型多元化的关注较多，但对不平等型多元化的关注度却非常有限(Bunderson等，2018)[14]。
从上述文献回顾可以看到，在个人层面，研究者关注了高管人口统计特征差异对高管离职的正面影响，但这些研究忽视了高管结构特征差异(如权力和薪酬差异)对高管离职的作用。本研究认为，当考虑了高管结构特征差异之后，并不是所有的高管差异都会促进高管离职。从团队层面来看，对于权力距离文化较为盛行的中国社会而言，组织等级可能会在团队运作过程中发挥至关重要的作用，这种等级通常表现为团队成员之间的不平等程度。高管权力和薪酬作为组织等级的重要组成部分，可能会对中国文化背景下高管的离职决策产生重要影响。
二 高管团队权力构成与高管离职
1 权力差异与高管离职
组织等级理论是解释权力差异作用机制的重要理论(Magee等，2008[15]；Greer等，2018[20])。一方面，组织等级理论认为权力差异明确了组织成员之间的高低排序和分工，使得高权者从事更为抽象的工作，而低权者从事更为具体的工作。由于低权者排序较低，所掌握的资源非常有限，他们往往会依赖于排序较高的高权者，这种依附关系有助于维持组织等级结构的稳定性(Hays等，2015)[21]。另一方面，组织等级理论指出权力能够给组织成员带来物质资源和心理上的满足，因此组织成员有动机获取更高的权力。这意味着在权力差异较小的组织中，组织成员可能会为了享受权力所带来的一系列好处而发生权力争斗，这会降低组织等级结构的稳定性(Greer等，2018)[20]。
基于组织等级理论的基本假定，本研究预期不论是权力明显高于其他高管的高权者还是权力明显低于其他高管的低权者都不大可能离职。当高管权力差异较大且高管自身的权力水平较高时，他们是团队中的高权者。此时，他们控制了较多的企业资源，可以施加更多影响力，使自己的命令得到顺畅执行(Halevy等，2011)[22]。这种优势可以提升他们的心理满足感，并削弱其离职倾向和行为。对于权力差异较大且自己权力较低的高管来说，较低的权力水平使他们意识到了自己在能力和排序上的不足。此时，即便他们跳槽到其他企业，也不大可能获得比当前企业更高的等级排序。因此，他们更愿意依附于现有高管团队中的高权者，借助现有团队的人脉和关系积累，从高权者那里获得更多利益(Toorn等，2015)[23]。从以上分析可以看到，当权力差异较大时，权力较高和较低的高管都不大可能离职。
然而，当某位高管与其他成员的权力差异较小时，他会认为高管们彼此控制的资源较为相近，不存在对资源有绝对控制的领导者。由于缺乏明显的从属关系，他与其他高管成员争夺内部资源和话语权的可能性会极大提升，这势必会造成其与其他高管之间的冲突(Greer等，2018)[20]，并降低自身的工作满意度，从而增加其离职的可能性。据此，本研究提出假设1。
H1：权力差异对高管个人离职行为有负向影响。
2 权力水平的调节作用
尽管权力差异与高管离职负相关，但本研究预期权力差异与高管离职的关系会随着权力水平的改变而改变。对于高权的高管而言，权力差异意味着他们的权力水平明显高于其他高管。他们拥有较高的团队排序，占据企业大量的资源，这会有助于他们达成自己的目标，进而改善工作质量并提升他们对工作的满意度(Shin，2016)[24]。因此，当高管拥有较高权力的时候，他们与其他高管权力差异越大，离职的可能性越低。然而，对于低权的高管而言，权力差异意味着他们的权力水平明显低于其他高管。虽然他们有获得更高权力的动机和欲望，但由于其与其他人的权力水平差距较大，这会在一定程度上打击他们的自信心。此外，研究表明，高权者往往会对低权者做出辱虐和贬损的行为(Anicich等，2016)[25]。尽管低权者有动机依附高权者来谋求更好的发展，但长期遭受高权者的消极管理，可能会给低权者带来身心上的压力，进而降低他们留任的意愿。因此，当高管拥有较低权力的时候，权力差异对离职的抑制作用会有所降低。基于以上分析，本研究认为权力水平能够调节权力差异与离职的关系，故提出假设2。
H2：高管权力能够加强高管权力差异与高管个人离职的负向关系。
3 高管团队权力不平等与高管离职
根据组织等级理论的功能视角，团队权力的不平等程度有助于促进团队内部的分工和协调(Tarakci等，2016[26]；卫旭华等，2015[27])。团队成员各司其职，能够减少因为职责不明确而造成的混乱。在日常工作中，各高管根据自己的职责范围提出自己的想法，最终由最高掌权者作出决策，极大地提高了工作效率。已有研究证明，当团队中只有一位权力最高的决策者时，可以显著提高组织有效性。此外，受中国高权力距离文化的影响，中国企业对于权力不平等的接受度也更高。因此，在权力不平等程度较高的高管团队中，低权高管往往会无条件地遵守高权高管的指示，避免与高权高管产生意见分歧(卫旭华等，2015)[27]。这会降低高管之间的冲突和内耗，提高工作满意度和团队凝聚力，并降低高管的离职倾向。然而，在权力不平等程度较低的高管团队中，由于缺乏绝对的权力等级，在决策过程中持不同意见的高管可能产生冲突，且无法很快达成统一意见，降低了工作效率。此外，当高管团队权力不平等程度较低时，高管们可能会为了巩固自己的地位而进行权力斗争(Krause等，2015)[28]，这会降低高管团队的凝聚力，并增强高管离职的可能性。据此，本文提出假设3。
H3：高管团队权力不平等对高管个人离职有负向影响。
三 高管团队薪酬构成与高管离职
1 薪酬差异与高管离职
公平理论是解释薪酬差异与高管离职关系的重要理论(Adams，1963[16]；张正堂等，2014[29])。多劳多得是公平理论的核心思想，即企业应当依据组织成员的实际贡献来分配薪酬。由于高管从事的工作较为接近，对企业的贡献也较为类似，因此他们往往希望获得较为相近的薪酬所得。如果某位高管的薪酬明显低于其他人，他可能会认为自己受到了不公平的对待，其离职的可能性将会大幅增加(卫旭华等，2013)[12]。这说明，对于那些与其他高管薪酬差异较大且自身薪酬水平较低的高管而言，他们在企业内部留任的可能性较低。此外，如果某位高管的薪酬明显高于其他人，这意味着他的能力和贡献远高于企业内其他高管。一方面，高绩效的高管更可能被其他企业“挖墙脚”；另一方面，高绩效的高管也可能会主动离职创业，从而更好地展现自我价值(Carnahan等，2012)[5]。因此，对于那些与其他高管薪酬差异较大且薪酬水平较高的高管而言，他们离职的可能性也较高。从以上分析可以看到，当薪酬差异较大时，薪酬较低和较高的高管都更可能离职。
然而，当高管与其他成员的薪酬差异较小时，他们会认为自己的能力、贡献和价值得到了组织的包容和认可(吴婷等，2017)[30]，感知到的组织公平程度更高，而这会有效减少他们的工作压力，增加工作满意度，并减少离职的可能性。因此，与其他高管薪酬差异较小的高管更不容易离职。据此，本研究提出假设4。
H4：薪酬差异对高管个人离职行为有正向影响。
2 薪酬水平的调节作用
尽管薪酬差异与高管离职正相关，但本研究预期薪酬差异与高管离职的关系会随着薪酬水平改变而改变。对于薪酬较低的高管而言，薪酬差异意味着他们的薪酬水平明显低于其他高管，他们可能会认为企业没有认识到自己的价值，自己的努力没有得到企业的认可(卫旭华等，2013[12]；Messersmith等，2011[13])。这会导致他们对企业的认同度较低，进而提高离职的可能性。然而，对于薪酬较高的高管而言，薪酬差异意味着他们的薪酬水平明显高于其他高管，这会极大增加他们对企业的情感承诺以及组织公平感。虽然他们的能力和贡献远高于其他高管，并面临较多外部更高薪酬的诱惑，但较强的情感承诺和组织公平感可能会降低他们离开现有企业的可能性。基于以上分析，本研究认为对于那些薪酬较高的高管而言，薪酬差异对他们离职的促进作用会有所降低，故提出假设5。
H5：高管薪酬能够削弱高管薪酬差异与高管个人离职的正向关系。
3 高管团队薪酬不平等与高管离职
根据公平理论，团队成员会将自己的投入产出比与他人相比较(张正堂等，2014)[29]。当团队成员感知到自己的投入产出比低于团队内其他人时，会产生相对剥夺感，认为企业分配不公，从而采取一系列的应对措施，包括消极怠工甚至离职(Adams，1963)[16]。高管团队作为企业的战略制定者，成员的任务性质相似，为完成任务付出的投入也相似(Ridge等，2017)[6]，薪酬则可以看做这种投入的产出。当高管团队薪酬不平等程度较高时，薪酬较低的高管会感知到在相似的投入下，自己得到的分配结果较少，认为企业分配不公平，留任的意愿也会较低。另一方面，薪酬不平等会增加团队成员之间的冲突，降低成员间的信任(张兴亮等，2016)[31]，减少团队协作，影响团队氛围，降低高管工作满意度和组织承诺，进而增加高管的离职倾向。当高管团队薪酬不平等程度较低时，高管感知到的组织分配较为公平，因此会展现出更积极的工作态度，对工作更为投入(Ertürk，2014)[32]。这种良性的氛围会提升高管的工作满意度，并削弱高管的离职意愿。据此，本文提出假设6。
H6：高管团队薪酬不平等对高管个人离职有正向影响。
本文的研究模型图如图 3所示。
三. 研究方法与设计
一 样本选取
本文选取2011—2016年中国沪深两市A股上市企业高管为研究样本，数据主要来自CSMAR数据库，并以证券之星的上市企业高管信息作为补充来源。初始数据包括2011—2016年16 021家企业的114 413名高管。获取原始数据后，根据以下标准对初始数据进行了筛选：(1)剔除了退市企业；(2)由于本文关注的是高管权力和薪酬构成特征对滞后一年高管个人离职行为的影响，因此剔除滞后一年新上市的企业；(3)剔除高管团队人数少于3人的企业。按照上述标准剔除后，获得2 732家上市企业2011—2015年86 271名高管数据以及2012—2016年这些高管的留任和离职情况。这些高管的人口统计特征统计数据如表 1所示。
表 1 高管个人层面变量描述统计和相关矩阵变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.性别 1.000 2.年龄 0.120*** 1.000 3.学历 0.034** -0.084*** 1.000 4.权力 0.095*** 0.147*** 0.067*** 1.000 5.薪酬 0.061*** 0.164*** 0.204*** 0.130*** 1.000 6.年龄差异 -0.050*** 0.037*** -0.123*** 0.024*** -0.100*** 1.000 7.学历差异 0.018*** 0.062*** -0.137*** 0.007* -0.034*** 0.121*** 1.000 8.权力差异 0.037*** 0.071*** 0.021*** 0.827*** 0.053*** 0.061*** 0.009** 1.000 9.薪酬差异 -0.013*** -0.029*** 0.023*** 0.084*** -0.229*** 0.104*** 0.039*** 0.071*** 1.000 10.离职 0.011*** 0.064*** -0.009** -0.048*** -0.166*** 0.062*** 0.031*** -0.056*** 0.239*** 1.000 均值 0.860 46.794 3.280 1.200 12.825 7.435 0.901 0.583 0.542 0.100 标准差 0.348 6.789 0.848 0.488 0.850 3.441 0.410 0.336 0.445 0.297 注：N=86 271；*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。 二 变量测量
本研究的因变量是高管个人离职，通过对比第t年与第t+1年的高管成员名单来识别离职高管。若某高管第t年在任，第t+1年没有出现在高管团队名单中，即认定此名高管在第t+1年离职，将其编码为1，其他高管编码为0。
本研究个人层面的自变量为权力差异和薪酬差异。借鉴人口统计学差异的相关研究，以每位高管与团队内其他高管权力和薪酬的欧氏距离来测量权力和薪酬差异(David等，2015)[33]。第i名高管与其他高管权力和薪酬差异的计算公式为：
EDi=√n∑j=1(Si−Sj)2n−1 其中，Si为第i名高管的权力或薪酬，Sj为第j名高管的权力或薪酬，n为团队人数。
本研究个人层面的调节变量为高管权力和薪酬水平。参考以往文献，本研究通过高管正式的职位权力来测量高管权力水平(卫旭华等，2015)[27]。当高管兼任CEO和董事长时，其权力为3；未兼任董事长的CEO权力为2；其他高管权力为1。高管薪酬通过这些上市企业年报中所公布的货币薪酬金额来衡量(卫旭华等，2013)[12]。
本研究团队层面的自变量为高管团队的权力不平等和薪酬不平等。根据以往研究，采用高管团队权力和薪酬的变异系数进行计算(Harrison等，2007[11]；Wei等，2016[19])，其计算公式为：
CV=√∑(Di−Dmean)nDmean 其中，Di为第i个成员在某一特征(本文中分别为权力和薪酬)上的值，n为团队人数，Dmean为团队所有成员在这一特征上的均值。
本研究还控制了可能对高管离职造成影响的个人、团队和企业层面的变量。在个人层面，我们控制了高管的人口统计特征及其差异特征，这些都是影响高管离职的重要因素(卫旭华等，2013)[12]。其中，年龄为原始数据；性别编码为虚拟变量，0为女性，1为男性；学历分为五类，从低到高为高中及以下、大专、本科、硕士研究生和博士研究生，分别编码为1—5。年龄差异和学历差异以年龄和学历的欧氏距离测量。
在高管团队层面，已有研究表明，团队人口统计特征多元化会影响高管的认知，从而对高管离职产生显著影响(Wiersema等，1993)[7]。因此，本研究选取高管团队的性别比例、年龄多元化、学历多元化和职能背景多元化作为控制变量。性别比例指女性高管在高管团队中的占比；年龄多元化采用高管年龄的标准差来测量；学历多元化和职能背景多元化采用Blau指数测量。其中，职能背景按照周建和李小青(周建等，2013)[34]的分类，分为输出职能、转换职能和支持职能。Blau指数的计算公式为(Harrison等，2007)[11]：
Blau=1−∑p2i 其中，pi为第i类(如本科学历)高管占高管团队总人数的比例。
在企业层面，本文选取了企业规模和企业的经营绩效作为控制变量。本研究以当年披露的资产总额的对数代表企业规模；企业经营绩效通过总资产利润率(ROA)来衡量(卫旭华等，2013)[12]。
三 分析工具与方法
本研究首先运用SPSS软件进行描述统计分析和相关分析，随后用HLM软件进行跨层分析，并检验本研究所提假设的合理性。跨层分析的估计方法为完全最大似然法。为避免由于量纲不同、自身变异和数值相差较大所引起的误差，本研究第一层预测变量选择组中心化方法，第二层预测变量选择总平均中心化方法(方杰等，2013)[35]。
四. 研究结果
一 描述统计与相关分析
本研究运用SPSS软件对高管个人层面(见表 1)和高管团队及企业层面(见表 2)的变量进行了相关分析。从表 1可以看出，在个人层面，本研究所考虑的自变量以及控制变量均与高管离职显著相关。自变量权力差异与高管离职显著负相关(r=-0.056, p＜0.001)，薪酬差异与高管离职显著正相关(r=0.239, p＜0.001)，与本文假设的方向一致。
表 2 高管团队及企业层面变量描述统计和相关矩阵变量 均值 标准差 1 2 3 4 5 6 7 8 1.企业规模 22.007 1.473 1 2.企业经营绩效 4.901 99.531 -0.039*** 1 3.TMT性别比例 0.149 0.153 -0.164*** -0.006 1 4.TMT年龄多元化 5.898 2.312 -0.157*** 0.034*** 0.114*** 1 5.TMT职能背景多元化 0.447 0.201 -0.015 -0.018* -0.091*** -0.006 1 6.TMT学历多元化 0.504 0.156 0.002 0.011 -0.015 0.124*** 0.084*** 1 7.TMT权力不平等 0.409 0.123 -0.292*** 0.024** 0.125*** 0.110*** -0.043*** -0.045*** 1 8.TMT薪酬不平等 0.375 0.245 -0.045*** -0.001 0.114*** 0.158*** 0.006 0.047*** 0.071*** 1 注：N=12 196；*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。 二 假设检验与跨层分析
表 3汇总了跨层分析结果。模型1为零模型分析结果，根据零模型的方差成分计算得到跨级相关系数ICC为0.087，这说明高管团队及企业层面的特征可以解释高管个人离职行为8.7%的变异量。模型2加入了第一层的预测变量，并采用固定效应模型分析高管个人特征对高管离职的预测作用。结果显示，模型2的解释力较零模型显著改善(χ2=6 833.915，p＜0.001)，模型2所涉及的个人层面预测变量对高管离职的解释度为8.795%。由于固定效应模型假定个体层面变量间的关系在不同团队中是相同的，与现实并不吻合，因此本研究也进行了随机效应分析，即允许个体层面变量间关系在不同团队中具有随机波动性，结果如模型3所示。从模型3可以看到，设置为随机效应模型后，模型3的解释力提升至32.759%，说明随机效应模型的解释力较固定效应模型明显改善(χ2=11 926.895，p＜0.001)。从模型3可以看到，在控制了人口统计特征及其差异之后，权力差异(γ80=-0.301，p＜0.001)、薪酬差异(γ90=0.145，p＜0.001)、权力与权力差异的交互项(γ100=-0.003，p＜0.001)、薪酬与薪酬差异的交互项(γ110=-0.006，p＜0.01)均可以显著预测高管离职行为。因此，假设1、假设2、假设4和假设5均得到了验证。
表 3 高管个人离职影响因素分析结果参数 模型1 模型2 模型3 模型4 零模型 固定斜率 随机斜率 跨层主效应 回归系数截距(γ00) 0.093***(0.001) 0.096***(0.001) 0.091***(0.001) 0.091***(0.001) 个体层面特征 性别(γ10) 0.019***(0.003) 0.018***(0.003) 0.018***(0.003) 年龄(γ20) 0.006***(0.000) 0.004***(0.000) 0.004***(0.000) 学历(γ30) -0.003*(0.001) 0.003**(0.001) 0.004***(0.001) 薪酬(γ40) -0.106***(0.001) -0.097***(0.004) -0.112**(0.004) 权力(γ50) 0.159***(0.009) 0.144***(0.009) 0.146***(0.009) 年龄差异(γ60) 0.002***(0.000) 0.003***(0.004) 0.002***(0.001) 学历差异(γ70) 0.008*(0.004) 0.010**(0.004) 0.010**(0.004) 权力差异(γ80) -0.357***(0.015) -0.301***(0.015) -0.308***(0.015) 薪酬差异(γ90) 0.183***(0.009) 0.145***(0.009) 0.146***(0.009) 权力×权力差异(γ100) -0.002***(0.000) -0.003***(0.000) -0.002***(0.001) 薪酬×薪酬差异(γ110) 0.006***(0.000) -0.006***(0.001) -0.003**(0.001) 团队层面特征 企业规模(γ01) 0.001(0.001) 企业经营绩效(γ02) -0.000(0.000) 性别比例(γ03) -0.015*(0.008) 年龄多元化(γ04) 0.002***(0.001) 职能背景多元化(γ05) -0.001(0.006) 学历多元化(γ06) 0.041***(0.007) 权力不平等(γ07) -0.180***(0.010) 薪酬不平等(γ08) 0.180***(0.007) 方差成分 残差(σ2) 0.080(0.087) 0.072(0.270) 0.049(0.221) 0.049(0.221) 截距(τ00) 0.008(0.283) 0.009(0.093) 0.011(0.104) 0.009(0.096) 个体层面R2 8.795% 32.759% 团队/企业层面R2 14.968% 偏差统计量 33 010.276 26 176.361 14 249.466 12 707.731 估计参数个数 3 14 58 66 似然比检验(χ2) - 6 833.915*** 11 926.895*** 1 541.735*** 注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001；括号内数字为标准误；表中为非标准化系数。 图 4和图 5分别展示了权力对权力差异与离职关系的调节作用以及薪酬对薪酬差异与离职关系的调节作用。由图 4看出，当高管权力较高时，权力差异对离职的抑制作用更强(β=-0.117，p＜0.001)；然而，当高管权力较低的时候，权力差异对离职的抑制作用较弱(β=-0.020，p＜0.001)。从图 5可以看到，当高管薪酬较高时，薪酬差异对离职的促进作用较弱(β=0.145，p＜0.001)；然而，当高管薪酬较低时，薪酬差异对高管个人离职的促进作用较强(β=0.286，p＜0.001)。
模型4在模型3的基础上加入了高管团队和企业层面的预测变量。从表 3可以看到，这些团队/企业层面的预测变量可以解释高层效应的14.968%。在控制了这些高层变量之后，个人层面的变量对高管离职的效应依然成立，说明这些个体特征与高管离职的关系是稳健的。此外，模型4结果显示，高管团队权力不平等对高管个人离职有显著的负向影响(γ07=-0.180，p＜0.001)，假设3得到验证；而薪酬不平等对高管离职有显著的正向影响(γ08=0.180，p＜0.001)，验证了假设6。
五. 结论与讨论
一 主要结论
高管离职是战略人力资源管理领域中的重要议题。以往研究主要从高管人口统计特征以及高管团队多元化方面来探讨高管离职的诱发因素，却忽视了高管团队权力和薪酬等结构特征的构成对高管离职的潜在影响。基于组织等级理论和公平理论的基本假定，以2011—2016年2 732家沪深两市A股上市企业的高管为样本，本研究探索了高管团队权力和薪酬构成对高管下一年个人离职行为的跨层影响。结果发现，高管团队权力和薪酬构成特征对高管离职的影响具有较大差异。从个人层面来看，高管与其他成员的权力差异能够显著抑制高管个人的离职行为，且高管的权力水平加强了权力差异与高管个人离职之间的负向关系。然而，高管与其他成员的薪酬差异对高管个人离职却具有显著的促进作用，且高管的薪酬水平削弱了薪酬差异与高管个人离职之间的正向关系。从团队跨层影响来看，高管团队权力不平等对高管个人的离职行为有显著的抑制作用，而薪酬不平等则显著促进了高管个人的离职行为。这些结果对于公司治理、组织行为与人力资源管理领域的研究者和实践者具有一定的理论和管理启示。
二 理论启示
首先，与人口统计特征差异的研究结果不同，本研究发现并不是所有的个人差异都会促进离职。基于社会分类理论、吸引—选择—摩擦模型以及相似吸引理论(Guillaume等，2012)[9]，研究者们普遍认为人口统计特征差异能够促进高管个人的离职行为，这一结论已经得到了大量实证证据的验证(Wiersema等，1993[7]；Jackson等，1991[8]；卫旭华等，2013[12])。本研究的跨层分析也验证了年龄和学历等人口统计特征差异的确会促进高管下一年的离职行为。然而，当我们在人口统计特征差异的基础上增加了团队结构特征差异的时候，研究结论出现了较大的不同。虽然高管薪酬差异与高管个人离职正相关，但高管与其他成员的权力差异能够显著抑制高管个人的离职行为。这一结果说明，差异较小的权力结构是不稳定的，可能会诱发一系列争权夺利的消极过程，进而造成高管成员的离职。与之相反，差异较大的权力结构可能更适用于高管团队，因为较大的权力差异意味着高管们各司其职，有助于高管之间的社会分工，降低他们的离职意愿。
其次，本研究发现权力差异和薪酬差异对高管离职的影响是存在边界条件的。以往的高管离职研究很少考虑人口统计特征差异与人口统计特征的交互作用。本研究的结果说明高管权力/薪酬水平是决定高管权力差异/薪酬差异与高管离职关系强度的重要调节变量。从权力的调节作用来看，对于那些权力水平较高的高管而言，权力差异越大，他们离职的可能性越低；然而，对于那些权力水平较低的高管而言，权力差异对他们离职的抑制作用将会极大降低。从薪酬的调节作用来看，对于那些薪酬水平较高的高管而言，薪酬差异对他们离职的促进作用将会较弱。然而，对于那些薪酬水平较低的高管而言，薪酬差异越大，他们离职的可能性越高。因此，企业管理者不单单要考虑高管的权力和薪酬差异特征，还要考虑高管权力和薪酬的绝对水平。
最后，本研究发现高管团队层面权力不平等与薪酬不平等对高管离职的跨层影响存在较大差异。与组织等级功能理论的基本观点类似(Greer等，2018[20]；Halevy等，2011[22])，本研究验证了权力不平等对高管离职的抑制作用。以往已有研究发现中国文化背景下的高管团队的权力不平等能够促进高管之间的分工协作，促进团队的创新和绩效(卫旭华等，2015)[27]。本研究进一步从离职的视角验证了权力不平等功能。此外，本研究发现高管团队薪酬不平等会促进高管的离职，这与公平理论的基本假定是类似的(Adams，1963[16]；Ridge等，2015[36])。对于从事类似工作的高管成员而言，薪酬不平等会促进高管的不公平感，增加他们彼此冲突的可能性，这种负面的团队氛围会加剧高管成员的离职。
三 管理启示
本研究结果有助于企业通过合理的权力和薪酬配置来降低高管的离职行为。首先，企业应当为高管团队配置较为集权的权力结构，这样才能够有效地避免高管成员的频繁离职。集权意味着个人层面较大的权力差异和团队层面较高的权力不平等，能够有效减小离职概率；而平权意味着个人层面较小的权力差异和团队层面较高的权力平等，往往会带来较频繁的权力争斗，进而增加高管的离职倾向和行为。其次，从高管成员稳定的角度出发，企业应当为高管团队设置较为平等的薪酬结构，缩小高管的薪酬差异，提升高管成员的公平感，降低他们的离职意愿。最后，根据本研究控制变量与高管离职之间的关系，我们也建议企业应当考虑降低高管彼此之间年龄和学历的差异，提升女性高管的占比，并降低高管团队年龄多元化和学历多元化的程度。这些努力也会在一定程度上降低高管离职事件发生的概率。
四 局限与展望
本研究也存在一些不足。首先，本研究关注的高管权力主要是结构权的范畴。以往研究发现，高管权力包括结构权、所有权、专家权和尊贵权四个维度(Finkelstein，1992)[37]。未来研究可以拓展其他权力结构对高管离职的影响，拓展研究者对权力结构作用机制的认识。其次，本研究仅仅关注了高管短期的货币薪酬对高管离职的影响，并没有关注高管长期的非货币薪酬与高管离职的关系。未来研究可以同时考虑这两种薪酬结构对高管离职的影响，以帮助企业改进薪酬结构设计，稳定企业的高层人才队伍。
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表 1 高管个人层面变量描述统计和相关矩阵
变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.性别 1.000 2.年龄 0.120*** 1.000 3.学历 0.034** -0.084*** 1.000 4.权力 0.095*** 0.147*** 0.067*** 1.000 5.薪酬 0.061*** 0.164*** 0.204*** 0.130*** 1.000 6.年龄差异 -0.050*** 0.037*** -0.123*** 0.024*** -0.100*** 1.000 7.学历差异 0.018*** 0.062*** -0.137*** 0.007* -0.034*** 0.121*** 1.000 8.权力差异 0.037*** 0.071*** 0.021*** 0.827*** 0.053*** 0.061*** 0.009** 1.000 9.薪酬差异 -0.013*** -0.029*** 0.023*** 0.084*** -0.229*** 0.104*** 0.039*** 0.071*** 1.000 10.离职 0.011*** 0.064*** -0.009** -0.048*** -0.166*** 0.062*** 0.031*** -0.056*** 0.239*** 1.000 均值 0.860 46.794 3.280 1.200 12.825 7.435 0.901 0.583 0.542 0.100 标准差 0.348 6.789 0.848 0.488 0.850 3.441 0.410 0.336 0.445 0.297 注：N=86 271；*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。 
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表 2 高管团队及企业层面变量描述统计和相关矩阵
变量 均值 标准差 1 2 3 4 5 6 7 8 1.企业规模 22.007 1.473 1 2.企业经营绩效 4.901 99.531 -0.039*** 1 3.TMT性别比例 0.149 0.153 -0.164*** -0.006 1 4.TMT年龄多元化 5.898 2.312 -0.157*** 0.034*** 0.114*** 1 5.TMT职能背景多元化 0.447 0.201 -0.015 -0.018* -0.091*** -0.006 1 6.TMT学历多元化 0.504 0.156 0.002 0.011 -0.015 0.124*** 0.084*** 1 7.TMT权力不平等 0.409 0.123 -0.292*** 0.024** 0.125*** 0.110*** -0.043*** -0.045*** 1 8.TMT薪酬不平等 0.375 0.245 -0.045*** -0.001 0.114*** 0.158*** 0.006 0.047*** 0.071*** 1 注：N=12 196；*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。
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表 3 高管个人离职影响因素分析结果
参数 模型1 模型2 模型3 模型4 零模型 固定斜率 随机斜率 跨层主效应 回归系数截距(γ00) 0.093***(0.001) 0.096***(0.001) 0.091***(0.001) 0.091***(0.001) 个体层面特征 性别(γ10) 0.019***(0.003) 0.018***(0.003) 0.018***(0.003) 年龄(γ20) 0.006***(0.000) 0.004***(0.000) 0.004***(0.000) 学历(γ30) -0.003*(0.001) 0.003**(0.001) 0.004***(0.001) 薪酬(γ40) -0.106***(0.001) -0.097***(0.004) -0.112**(0.004) 权力(γ50) 0.159***(0.009) 0.144***(0.009) 0.146***(0.009) 年龄差异(γ60) 0.002***(0.000) 0.003***(0.004) 0.002***(0.001) 学历差异(γ70) 0.008*(0.004) 0.010**(0.004) 0.010**(0.004) 权力差异(γ80) -0.357***(0.015) -0.301***(0.015) -0.308***(0.015) 薪酬差异(γ90) 0.183***(0.009) 0.145***(0.009) 0.146***(0.009) 权力×权力差异(γ100) -0.002***(0.000) -0.003***(0.000) -0.002***(0.001) 薪酬×薪酬差异(γ110) 0.006***(0.000) -0.006***(0.001) -0.003**(0.001) 团队层面特征 企业规模(γ01) 0.001(0.001) 企业经营绩效(γ02) -0.000(0.000) 性别比例(γ03) -0.015*(0.008) 年龄多元化(γ04) 0.002***(0.001) 职能背景多元化(γ05) -0.001(0.006) 学历多元化(γ06) 0.041***(0.007) 权力不平等(γ07) -0.180***(0.010) 薪酬不平等(γ08) 0.180***(0.007) 方差成分 残差(σ2) 0.080(0.087) 0.072(0.270) 0.049(0.221) 0.049(0.221) 截距(τ00) 0.008(0.283) 0.009(0.093) 0.011(0.104) 0.009(0.096) 个体层面R2 8.795% 32.759% 团队/企业层面R2 14.968% 偏差统计量 33 010.276 26 176.361 14 249.466 12 707.731 估计参数个数 3 14 58 66 似然比检验(χ2) - 6 833.915*** 11 926.895*** 1 541.735*** 注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001；括号内数字为标准误；表中为非标准化系数。
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