一、 引言

国企高管的激励是自2003年国资委成立以来国企改革的重点问题，而绩效相联的CEO薪酬机制和职位变更机制是最为常用的激励手段。其中国企高管的薪酬激励一直受到管制：从2009年“限薪令”到2015年的《关于深化国有企业改革的指导意见》，都明确规定了国企高管绩效薪酬的增长上限。与这种受到严格管制的薪酬机制相比，高管的职位变更成为我国国企重要的激励机制与制度安排 (陈冬华等，2010)。对于在任高管而言，如果未能达到契约中确定的经营目标，则会面临降职或解聘的威胁，在显性 (如薪酬、控制权) 和隐性 (如在职消费、声誉) 方面遭受损失 (Weisbach，1988)；而且与国外高管变更不同，我国国有企业属于典型的内部劳动力市场，集团化特点与国企高管“准官员”特征使我国国企高管拥有进一步晋升的路径，使这种激励得以实现。

因而，国企高管变更作为促进国资经营提质增效的重要激励机制，其评价指标不仅应体现高管的努力程度，更需要充分反映国家对国有企业的绩效要求。我国国企高管的考核曾在很长一段时间内存在行政化管理倾向，缺乏市场竞争等方面的评判标准。而近年来，伴随着国内专业评估机构的充分发展，以及中共中央、国资委对国企市场化考核指标的倡导，外部监督与社会监督机制在我国国企治理与决策中发挥着日益重大作用。2015年《中共中央、国务院关于深化国有企业改革的指导意见》中就曾明确提出“商业类国有企业按照市场化要求实行商业化运作……重点考核经营业绩指标、国有资产保值增值和市场竞争能力。”、“推动国有企业同市场经济深入融合……强化企业内部监督，建立健全高效协同的外部监督机制，实施信息公开加强社会监督，严格责任追究。”，强调在考核国有资本代理人时要遵循市场经济微观主体商业化运行的普遍规律。2016年习近平总书记在主持召开中央全面深化改革领导小组第十三次会议时也提出，“要加强国有资产监督，把强化出资人监管同落实管党治党责任结合起来，把精简监管事项同完善企业法人治理结构结合起来。要改进监管方式手段，更多采用市场化、法治化、信息化监管方式。”分析师做出的绩效预期是资本市场各要素综合运动的集中反应，与现有绩效评价指标相比更加能够体现资本市场等外部监督的作用机制。分析师做出的绩效预期，会直接影响高层管理者的职位变动，这已经得到了初步验证 (辛清泉、谭伟强，2007；Burgstahler & Dichev，1997；Puffer & Weintrop，1991)。那么，在历经几十年市场化改革的国有企业中，这种影响是否会同样作用于我国国企高管的变更呢？本文将此作为研究重点，旨在通过剖析市场化指标对国企高管变更的影响，探讨外部监督角色在国企治理中的作用，初探我国国企市场化改革成果。

此外，从近几年发布的有关国企改革或高管考核的文件中我们发现，我国国有企业已经形成了一种基于相对绩效对高管进行考核的规范性激励契约 (辛清泉、谭伟强，2007)：如《中央企业综合绩效评价实施细则》中突出了相对绩效的指标；《中央企业负责人年度经营业绩考核补充规定》中也明确提出了对标管理的原则，即“同一行业、同一尺度”；现行的《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》中对高管的相对绩效评价做出了明确规定。与现有关于企业绩效与高管变更的研究结论相比，我国国企中绩效评价的现状更加符合相对绩效评价理论的观点。相对绩效评价理论认为通过过滤管理者不可控因素对业绩的影响，相对绩效指标对管理者经营绩效的评价更为客观，由此产生的激励与约束作用才更为有效 (Holmstrom，1979)。事实上，董事会对高管变更的决策会受一组来自同行业的同类公司的影响，一个评估高管变更的模型应该包括公司特定的、同类公司对照组的绩效。而大多数对相对绩效的研究都是从相对绩效评价与高管薪酬之间的关系，研究相对绩效评价的应用程度或解释力 (Garvey & Milbourn，2006；Gibbons et al., 1990)，却少有学者探讨相对绩效评价在高管变更中的作用。

鉴于此，本文利用2003年-2012年A股非金融的国有上市公司高管的变更数据，以证券分析师预测误差作为资本市场预期绩效的代理变量，考察证券分析师预测误差对我国国企高管变更的影响，分别探讨其对我国国企高管晋升、平调与降职变更的影响。研究结果证明，分析师预测误差对我国国企高管的平调与降职有显著的负向影响，即分析师预测误差值越高，国企高管降职和平调的概率越小；分析师预测误差值越低，国企高管降职和平调的概率越大。此外，本文还基于相对绩效评价理论研究了同行相对绩效在我国国企高管变更中的作用，结果证明与较低的同行相对绩效相比，同行相对绩效较高时，证券分析师对高管降职的负相关关系越强，而这种调节作用在高管变更方向为晋升和平调时则不显著。

二、 文献综述与理论假说 (一) 分析师预测与国企高管变更

在行政任免的制度背景下，国企高管的变更路径分为纵向上的阶梯式变更与横向上的政治变更。纵向上，国企高管以企业集团为升降通道，在金字塔架构下实现晋升：从子孙公司晋升至母公司、集团总部，实现控制权收益的逐级晋升。横向上，《党政领导干部选拔任用工作条例》(1995，2002，2014) 等规定为国企高管在政界和商界间设置了双向平台，“出则为商，入则为仕”，通过政治变更实现资源配置范围的升降。那什么因素能够导致高管职位的变更呢？现有研究可概括为三类：一是基于委托代理理论考察导致高管非自愿变更的公司治理因素，这些研究主要从控股股东类型 (Chen & Wang，2004；程漩、淳伟德，2006)、董事会特征 (Weisbach，1988) 与大股东变更 (朱红军，2002)、公司并购 (Lehn & Zhao，2006；吴超鹏等，2011；陈仕华等，2015) 等角度进行了分析。二是基于高管自身特征，现有研究认为，高管可以利用自身的优势特征建立不易被强制变更的自我保护机制，如高管持股比例 (Burgstahler & Dichev，1997；Bartov et al., 2002)、总经理和董事长两职合一 (Goyal et al., 2002) 与创始人身份 (Palia et al., 2002) 等。三是企业经营的内外情况，内部情况如企业绩效的影响，即组织绩效高与低会导致现任高管的非自愿变更 (Kato & Long，2002)；外部情况如监督机制，Wiersema and Zhang (2011)等学者认为尤其是来自资本市场的监督机制 (如证券分析师、媒体等) 可能并不如传统理论所言是“不得己而为之”，而是通过绩效预期主动进行的“防患于未然”。也就是说，证券分析师对于公司经营绩效的预测则是作为社会绩效预期的代理变量，具有一定的事前性 (仓勇涛等，2013；Dyck et al., 2008)。

分析师信息收集的途径优于一般投资者，他们通过综合分析公司的宏观环境与所处行业概况、公司股票信息、过去利润与发展前景等信息，向大众投资者做出绩效预期并做出股票减持与增持的评级 (王菁等，2014；Schipper，1991)。虽然Puffer and Weintrop (1998)、Wiersema and Zhang (2011)等学者认为，分析师预测存在乐观倾向与羊群效应，一般会高于企业内部的绩效预期，但普通投资者受限于搜集信息的渠道和成本，往往将分析师的绩效预测作为判断企业发展趋势的依据 (Degeorge et al., 1999)，投资者更愿意将资金投向那些实现分析师预测目标的上市公司，从而增强了外部市场对企业决策的压力。也就是说，企业实际绩效与分析师绩效预期之间的差距会直接影响高管变更等企业重大决策 (Wiersema & Zhang，2011)，Farrell and Whidbee (2002)发现增强资本市场对低绩效公司的监督压力提高了CEO变更的可能性。

而且企业行为理论认为企业决策是由于目标未达成而引发的“问题”驱动型 (Gyert & March，1963)：当实际绩效低于绩效预期时，企业会开始搜寻解决之道，以实现未来的绩效预期。来自分析师的社会绩效预期被视为对高管经营绩效的基本要求，当上市公司实现了分析师预测的数值后，资本市场将会给予该公司更多的关注；对没有达到社会预期的上市公司进行“惩罚”(Kasznik & McNichols，2001；Matsunaga & Park，2001)。分析师的关注会使这种经营不佳的负面信息被放大，从而损害公司声誉，如股价下跌 (Bartov et al., 2002) 和离职率攀升 (Farrell & Whidbee，2002)，也会影响高管的个人利益，如薪酬减少 (Matsunaga & Park，2001) 等。

值得一提的是，与其他性质的上市公司相比，国有企业总是受到更强的证券分析师的广泛关注，因为国企高管的变更与国企效率往往与关乎国计民生的热点问题相联系 (杨德明与赵璨，2012)，这无疑增强了国企高管变更与分析师预测绩效关系的敏感性。一方面，企业的真实情况与高管的经营能力在多层信息网络下被充分挖掘 (王菁等，2014；潘越等，2011)，分析师对企业绩效的预测和关注提升了投资者和股东所掌握的信息数量与质量，降低了与管理者之间的信息不对称。另一方面，不同于其他性质的上市公司，国企高管的激励契约更加公开透明 (姜付秀等，2014)，使得分析师、媒体等社会监督更加有据可循，这就促使被聚焦的国有企业及相关部门必须做出更为合理的高管变更与奖惩决策。由此，我们提出如下假设：

H1a：国企高管晋升与分析师预测误差正相关。

H1b：国企高管平调与分析师预测误差负相关。

H1c：国企高管降职与分析师预测误差负相关。

(二) 同行相对绩效的调节作用

近年来，相对绩效评价指标在中石油、中国电信与国家电网等众多国企中得到广泛应用。现行的《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》中也明确提出“国资委鼓励中央企业参加对标考核试点”；《2015年中央企业负责人经营业绩考核奋斗目标计分及奖励细则》中也着重强调将同行领先水平作为奋斗目标的比较标准。这使得在对国企高管问题的研究中不得不考虑相对绩效指标的影响。相对绩效评价源于激励理论，其内涵在于将其他企业经营的相关信息纳入到本企业管理者的绩效评估体系中。其形式可能是多样的，如在全球500强企业中有近90%企业应用的标杆管理 (benchmarking)，核心就是绩效的比较，即将代理人的当期绩效与同行业均值、最优值或前期值相比较。由于我国国企高管激励机制中现行的晋升锦标赛，使得同行相对绩效在高管变更的过程中具有相较于其他性质公司更为深刻的意义。

Lazear and Rosen (1981)提出的晋升锦标赛可以更有效地促使代理人自动实施合约所规定的目标 (Green et al., 2007)。在国有企业存在薪酬管制与股权激励形式主义的经济现实条件下 (陈冬华，2005; 2010)，晋升锦标赛成为激励国企高管的有效制度安排 (刘青松、肖星，2015；严瑞龙等，2013)。锦标赛理论认为应该依照参赛人的相对表现给予奖惩，决定代理人所得奖惩的是代理人的产出在所有产出中的排序：相对绩效评价最高的管理者可以晋升到上一层级，得到更高的薪酬与更好的机会，然后同新层级的管理者展开新的竞争。在典型内部劳动力市场的国有企业中，高管薪酬与职位变更并不是由自身的经营绩效所决定，而是基于与其他高管在绩效上的相对比较和排名。也就是说，用以对某一位国企高管进行相对绩效评价的同行相对绩效越高，该高管在锦标赛中的排名可能越低，其降职或平调的可能性越大，反之亦然。由此，我们提出以下假设：

H2a：同行相对绩效越高，高管晋升与分析师预测误差的正相关关系越弱；同行相对绩效越低，高管晋升与分析师预测误差的正相关关系越强。

H2b：同行相对绩效越高，高管平调与分析师预测误差的负相关关系越强；同行相对绩效越低，高管晋升与分析师预测误差的负相关关系越弱。

H2c：同行相对绩效越高，高管降职与分析师预测误差的负相关关系越强；同行相对绩效越低，高管晋升与分析师预测误差的负相关关系越弱。

三、 研究设计 (一) 样本选择和数据来源

由于2003年以前企业性质难以判断，本文以2003年~2012年为时间观察窗口。因为要用第t-1年度的相关变量来解释第t年度高管的变更，所以本文手工收集了2004年~2012年内中国沪深两市所有A股上市公司中总经理、董事长变更的数据。借鉴丁友刚等 (2011)、杨瑞龙等 (2013)、陈仕华等 (2015)的做法，使用下述方法收集总经理或董事长的变更数据：(1) 通过查询巨潮网或上市公司官方网站公布的上市公司年报，获取发生职位变更的高管是否还在本公司任职以及担任何种职位等信息；(2) 通过查询国泰安CSMAR数据库中公布的高管兼任信息，获取发生职位变更的高管是否在股东单位任职以及担任何种职位等信息；(3) 通过百度网、新浪网、中讯网等搜索引擎查询高管“离职去向”、“离职”、“离职原因”、“辞职”、“辞职原因”等关键词，获取相关信息以判定高管变更之后的去向；(4) 对于无法查询高管的离职去向，如果任届期满或者年龄超过60岁，除有特殊说明外，本文将其界定为“退休”；(5) 对于通过以上方法均无法查到变更去向的高管，将其界定为“信息缺失”。其余公司治理及财务数据均来自CSMAR数据库。

参照现有学者的做法，研究样本经过如下筛选过程：(1) 剔除ST、*ST、SST、PT、S、S*ST企业；(2) 剔除了金融类与数据不全的公司；(3) 为了消除极端值的影响，对主要连续变量进行了1%与99%的winsorize缩尾处理。

(二) 研究模型和变量说明

本文采用二元Probit回归对变量之间的关系进行研究，具体模型如下：

$ Promotio{{n}_{t}}/Shif{{t}_{t}}/Demotio{{n}_{t}}={{a}_{0}}+{{a}_{1}}*A{{F}_{t-1}}+{{\beta }_{i}}*ControlVariable{{s}_{t-1}}+e $

(1)

$ \begin{align} & Promotio{{n}_{t}}/Shif{{t}_{t}}/Demotio{{n}_{t}}={{a}_{0}}+{{a}_{1}}*A{{F}_{t-1}}+{{a}_{2}}*Peerper{{f}_{t-1}} \\ & \ +{{a}_{3}}*A{{F}_{t-1}}*Peerper{{f}_{t-1}}+{{\beta }_{i}}*ControlVariable{{s}_{t-1}}+e \\ \end{align} $

(2)

本文首先利用模型 (1) 分别观察高管晋升、平调与降职与分析师预测误差的关系，然后用模型 (2) 进一步考察同行相对绩效和分析师预测误差对高管晋升、平调和降职的相互作用。其中Promotion、Shift和Demotion为因变量高管变更中的晋升、平调和降职；AF为自变量——分析师预测误差；Peerperf是作为调节变量的同行相对绩效；ControlVariables为本文的一组调节变量。

1. 因变量：高管变更

根据姜付秀等 (2014)和刘青松、肖星 (2015)的做法，本文将高管变更类型分为“晋升”、“平调”、“降职”三类。高管晋升用Promotion表示：如果第t年高管晋升则赋值为1，否则为0；高管平调用Shift表示：如果第t年高管平调则赋值为1，否则为0；高管降职用Demotion表示：如果第t年高管降职则赋值为1，否则为0。通过收集的变更高管去向信息，遵循“就高不就低”原则，判断高管变更类型，其判断标准如表 1所示。

本文并未区分国企的主要负责人，即认定国企董事长和总经理中某一人变更即判定为发生了高管变更。具体而言，高管晋升的情况是董事长 (或总经理) 晋升，总经理 (或董事长) 晋升、不变、平调或正常变更，二者同时晋升时以董事长为研究对象；高管降职的情况是董事长 (或总经理) 降职，总经理 (或董事长) 降职、不变、平调或正常变更，二者同时降职时以董事长为研究对象 (刘青松、肖星，2015)。

2. 自变量：绩效预期

采用分析师预测作为社会绩效预期的代理指标，用分析师的预测误差 (Forecast errors) 来衡量高管绩效与绩效预期比较后的结果 (Sheila & Joseph，1991)。预测误差是通过计算实际EPS与分析师预测的EPS之间的差值，再除以分析师预测的EPS得到，即FORECAST ERRORS_it=(ACTEPS_it-FEPS_it)/|FEPS_it|。其中FORECAST ERRORS_it是指分析师对公司i在t时期的预测误差；ACTEPSit等于公司i在t时期的实际每股收益率 (earnings per share)；FEPSit等于分析师对i公司在t时期每股收益率的预测。

3. 调节变量：同行相对绩效

同行相对绩效的计算方法是，根据行业或规模进行分组后，同组中除自身之外的其他公司绩效取平均值 (胡亚权、周宏，2012)。构造同行相对绩效时，本文借鉴Holmstrom (1982)与Albuquerque (2009)的思想，以同年份、同行业且同规模的企业为参照系，其中行业按照2012版证监会行业分类代码字母加两位数字进行划分。

4. 控制变量

根据已有研究 (刘青松、肖星，2015；陈仕华等，2015；姜付秀等，2014) 及前文理论分析，本文选取了如下控制变量：(1) 高管个人特征，如高管的政治关系 (Politician)，当高管存在以下3种情形：人大代表或政协委员、政府官员经历以及公共事业部门单位任职经历时politician取值为1，表示高管有政治关系资源，否则赋值为0；年龄 (Age) 以及高管任期 (Tenure)。(2) 企业特征变量：如行政级别 (Level)，表示高管所在企业的行政级别，为序列变量，当高管所在企业为央企则赋值为3，省属国企赋值为2，市县级国企赋值为1；企业规模 (Lnsize)：取高管所在企业总资产的自然对数来衡量；董事会独立性 (Indel) 以及公司财务杠杆 (Leverage)(3) 行业虚拟变量 (Indcd)，按照中国证监会在2012年制定的标准《上市公司行业分类指引》，制造业按照二级代码分类，其余按一级代码分类 (4) 年份虚拟变量 (Year)。

(三) 描述性分析

表 3报告了主要连续变量的描述性统计结果。在2003-2011年间，我国上市国企的分析师预测误差 (AF) 平均值为-0.27，标准差1.25远大于均值，说明我国国企之间分析师预测误差存在很大差距。另外，在此期间上市国企的平均同行相对绩效为0.03，标准差为0.04，说明我国上市国企在同行业中发展较为均衡。公司规模的均值为22.32远大于标准差，且在19.92至26.07之间变动，说明缩尾处理后的样本剔除了异常值，使样本国企规模间不存在较大差异。此外，国企高管平均平均年龄为52岁，平均任期为2.31年，最长任期有超过19年，而最小任期不满两个月。

四、 实证结果与分析

表 4为研究中所涉及变量的相关性分析，从中可以看出高管晋升与分析师预测误差相关性不显著，H1a可能无法得到验证。而高管平调和降职分别与分析师预测误差负相关，与H1b与H1c一致。

为了验证分析师预测误差、同行相对绩效对国企高管变更的影响，本文建立二元Probit模型，分别研究分析师预测误差对国企高管晋升、平调和降职的影响，以及同行相对绩效对上述关系的影响。本文利用Eviews7.2软件对以上模型进行回归，得出回归结果如表 5所示。

(一) 分析师预测误差对高管变更的影响

模型1的回归结果表明，分析师预测误差与国企高管晋升之间不存在显著的正相关关系，H1a未能得到验证，与丁友刚等 (2011)和刘青松、肖星 (2015)的研究结论一致。可见，尽管对经济目标的追求在国企高管的职位变更中十分重要，但经济目标的达成在国有企业高管晋升中却并非主要机制。事实上，在公司治理领域也存在很多研究成果佐证了这一观点，如郑志刚等 (2012)在案例中发现高管发生职位晋升的公司，其会计绩效并不显著高于未晋升的对照公司。一个可能的原因在于，与非国有企业相比，国企高管在接受考核时，除了会计绩效、市场绩效等经济指标，还涉及社会或政治指标，如社会稳定、文化医疗、社会养老等 (刘青松、肖星，2015)。而分析师预测误差作为一种对公司绩效的社会预期，往往是高管晋升的“及格线”。正如寻租理论等研究成果，政府往往通过对企业经济行为的干预来实现政府的社会或政治目标。也就是说，在达到分析师的社会预期之后，政府考核部门会更加关心非经济目标的完成水平，以此综合决定国企高管的晋升。

模型3显示，分析师预测误差AF的回归系数为-0.035，且在10%的统计水平上显著，表明国企高管平调与分析师预测误差存在负相关关系，即国企绩效高于分析师预测越多，其高管被平调的概率越大；绩效低于分析师预测越多，其高管被平调的概率越大，H1b得到验证。国企高管的平调变更会受到欠佳绩效表现的影响，因此对国企高管而言，平调变更是一种对不理想绩效的惩罚 (丁友刚、宋献中，2011)。而且在对比高管平调模型与降职模型中，本文发现在高管平调的模型中，行政级别 (Level) 的系数在1%的水平上显著为正，说明行政级别越高，国企高管平调的概率越大；而在高管降职的模型中，行政级别 (Level) 的系数在1%的水平上显著为负，说明行政级别越高，国企高管降职的概率越小。也就是说，在企业绩效表现不佳时，级别较高的高管更有可能被平调，而级别较低的高管更有可能被降职。本文的结论为朱红军 (2002)与刘青松、肖星 (2015)的猜想提供了实证证据：与降职相比，平调是对国企高管较为温和的惩罚。

模型5显示，分析师预测误差的回归系数为-0.095，且在1%的统计水平上显著，说明国企高管的降职变更与分析师预测误差显著负相关，即当国企高管未达到分析师预测、且与目标绩效相差越大，高管被降职的概率越大；而当其达到了分析师预测，且超过预测绩效越大，其被降职的概率越小，H1c得到验证。虽然分析师预测对高管变更的影响已经在其他性质的上市公司中检验 (Burgstahler & Dichev，1997；Puffer & Weintrop，1991)，但尚未有学者考量分析师预测在国有企业中的作用。现有研究认为监管独立性和市场化进程与国企高管晋升的执行效果正相关 (张霖琳等, 2015)，本文的结论进一步将资本市场作为监管主体，发现市场化的外部监督指标确实会对国有企业高管的降职变更产生影响，国有企业的关键决策 (如高管变更) 会同其他经济属性的上市公司一样承受来自资本市场绩效预期的压力。由此可见，市场化进程不仅会影响国企高管晋升的执行效果，市场化的绩效指标更会直接影响国企高管的降职变更，证明了国企改革中加强外部监督与社会监督的举措是行之有效的，从高管变更的视角为国企改革的市场化成果提供了实证证据。

(二) 同行相对绩效对高管变更的作用

表 5中的模型2、模型4和模型6将同行相对绩效与分析师预测误差的乘积项 (AF*Peerperf) 加入模型，分别考察同行相对绩效对分析师预测误差与国企高管变更的调节效应。在模型2与模型4中该乘积项的系数都不显著，说明假设2a、2b不成立，说明同行相对绩效对分析师预测误差与国企高管晋升或平调之间关系并没有显著的调节作用；模型6中乘积项的回归系数为-0.015且在10%的统计水平上显著，与AF的回归系数符号相同，证明同行相对绩效的正向调节作用成立，与H2c的假设一致。回归结果表明，当高管所属国企的同行相对绩效越高，国企高管降职与分析师预测误差的负相关关系就越强；当高管所属国企的同行相对绩效越低，国企高管与分析师预测误差的负相关关系就越弱。也就是说，同行相对绩效较高时，高管更有可能因未完成分析师预测而被降职。正如前文所述，当同行相对绩效较高时，锦标赛模式下的国企高管处于不利地位，若其公司绩效还未达到分析师预测的社会预期，则该高管被视为能力不足而被降职的概率会大大提高。同样地，同行相对绩效较低，虽然高管仍未达到分析师预测，但该高管被视为与同行企业做的一样好，其被降职的概率就越小。不同于现有关于相对绩效评价理论的研究，本文首次从职位变更的视角，在我国国有企业情境中证明了弱势的相对绩效评价理论：同行其他公司的绩效会影响本企业高管降职的概率 (Gibbons & Murphy，1990；Barro & Barro，1990)，即股东或政府部门在评价高管绩效时并不能完全过滤掉行业或市场因素 (Jenter & Kanaan，2015)，这类高管无法控制的外部因素仍然会影响委托人对其能力及绩效的判断。

综上所述，国企高管变更的过程与机制与非国有企业是不同的。相比于非国有企业的逐利目标，国有企业在决定高管变更去向，尤其是晋升变更时，经济目标 (如分析师预测误差) 仅仅是必要条件，较高的分析师预测误差并不能提高国企高管晋升的概率，但却能降低国企高管平调和降职的概率。而同行相对绩效作为一种相对绩效评价的思想，对国企高管的晋升和平调不起调节作用，但能够正向调节国企高管变更与分析预测误差的负相关关系。

(三) 稳健性检验

为了确保本文研究结论的稳健性，我们做了大量的稳健性分析，并得到了基本一致的研究结果。具体分析过程如下:

(1) 对变更样本做1 :1配对进行检验。本文采用1 :1配对样本进行稳健性检验研究，配对原则为：年份相同、企业性质相同、行业相同，且总资产在0.7~1.3倍之间最接近的公司，配对样本选择董事长和总经理都未变更的国有企业。其中企业性质分为央企与地方国企 (包括市属国企与省属国企)；行业相同的判断标准采用2012年证监会发布的行业代码，首先必须是3位行业代码全部相同，然后放松到2位代码，最后放松到1位代码。最终得到1260个回归样本，高管晋升、平调和降职的配对成功率分别为82%、80%和89%。

(2) 调整同行相对绩效的测量方法。除了前文中采用连续变量测量同行相对绩效，本文首先通过设置哑变量对同行相对绩效进行测量：将高管所属国企的绩效减去同行相对绩效，若高于同行相对绩效则赋值为1，若低于同行相对绩效则赋值为0，检验结果与前文并无实质性差别。

(3) 本文还考虑了高管的不同类别，分别以董事长和总经理为样本进行检验，回归结果没有实质性区别。

五、 结论与启示

本文以2003-2012年期间总计十年沪、深两市A股国有上市公司作为研究样本，通过二元Probit回归考察证券分析师预测误差对我国国企高管变更的影响，以及同行相对绩效对高管变更的作用。本文研究发现：证券分析师的预测误差对国企高管的平调与降职有显著的正向影响，对国企高管的晋升不存在显著影响。在进一步研究同行相对绩效对国企高管变更与证券分析师关系的调节作用时发现，与较低的同行相对绩效相比，同行相对绩效较高时，证券分析师对高管降职的负相关关系越强，而这种调节作用在高管变更方向为晋升和平调时则不显著。本文的研究结论不仅证明了来自资本市场的监督机制在国企高管降职或平调中的作用，还表明相对绩效评价理论对我国国企高管变更具有一定程度的理论解释力，对从高管变更角度理解国企高管的激励和治理机制具有启示作用。

我国国企改革主要依托于扩大企业自主权与完善市场竞争机制两个方面 (周权雄、朱卫平，2010；夏立军、陈信元，2007)。从本文的研究结论可以看出，外部竞争市场的充分发展能够为委托人提供更加充分的、能够反映高管经营绩效的信息和指标 (如分析师预测误差、同行相对绩效等)，从而通过减低委托代理间的信息不对称来提高国企的经营效率。因此在实践领域，国有企业改革的重点仍应以充分健全市场监督、竞争机制为基础，国资委等相关部门在制定国企高管考核及国有企业评价标准时，应更加注重能够切实反映国企高管经营绩效的指标，充分利用逐渐完善的市场监督机制，综合来自资本市场、竞争市场的动态绩效指标。不仅能够避免因国企固有优势导致的对高管能力的不当评估，又能使国企高管更加注重国有资本的保值和增值，推进国有企业从粗放式发展为内涵式，从而避免盲目追求规模而忽略质量，促进国有企业的健康良性发展。