孙宸, 庄新田
东北大学 工商管理学院, 辽宁 沈阳 110169
收稿日期：2020-10-22
基金项目：国家自然科学基金资助项目(71671030)。
作者简介：孙宸(1993-), 女, 辽宁沈阳人, 东北大学博士研究生;
庄新田(1956-), 男, 吉林四平人, 东北大学教授, 博士生导师。

摘要：利用社会网络分析方法，基于“董事交叉任职”所形成的董事网络，分析了董事网络位置对企业高管薪酬的影响，以及管理层权利的中介效应和产权性质的调节效应.研究发现，在控制了其他因素后，董事网络中心度以及结构洞指数越高，对高管薪酬水平的抑制作用越强；与非国有企业相比，国有企业董事网络位置与高管薪酬的负相关关系更弱；管理层权利在董事网络位置对高管薪酬的抑制中起到了中介作用.
关键词：董事网络高管薪酬产权性质管理层权力公司治理
Empirical Study on Influence of Directors' Network Position on Executive Compensation
SUN Chen, ZHUANG Xin-tian
School of Business Administration, Northeastern University, Shenyang 110169, China
Corresponding author: SUN Chen, E-mail: lucy.1993@qq.com.

Abstract: The method of social network was used to analyze the influence of directors' network position on executive compensation based on the directors' network formed by the "director cross appointment", and the mediating effect of management rights and the moderating effect of property rights.The results showed that after controlling the other factors, the higher the directors' network centrality and structural hole index, the stronger the inhibition effect on executive compensation level. Compared with the non-state-owned enterprises, the negative correlation between directors' network position and executive compensation is weaker in the state-owned enterprises. Management rights play an intermediary role in the inhibition of directors' network position on executive compensation.
Key words: directors' networkexecutive compensationproperty right naturemanagement powercorporate governance
我国高管薪酬体系乱象自我国上市公司高管薪酬公开披露以来始终存在, 因此高管薪酬问题一直是研究关注的焦点.Granovetter认为, 几乎所有行为都是在社会网络之中完成的, 并且社会网络包括许多潜在的资源^[1].目前关于高管薪酬的研究主要围绕管理层权力理论、委托代理理论以及最优契约理论^[2].以往关于社会网络重要性的研究大多停滞在经验层面.目前已有****针对由于董事在不同企业兼职所构建的企业间连锁董事网络进行了研究^[3].最近几年, 从大型社会网络视角对企业行为影响的研究才逐渐进入公司治理领域的研究视野.
基于社会网络视角的研究已成为当前热点, 社会网络包含多种类的网络, 例如董事网络、股东网络、上下级关系所形成的网络、校友关系网络、亲戚关系网络、同事关系网络等, 而每种网络都具有一定的特殊性^[4-5].社会网络可能为企业带来潜在价值, 如社会网络能为企业带来信息优势、降低信息不对称程度^[6].也有研究发现社会网络可能损害企业价值, 董事在过多企业进行兼职可能会导致其过于忙碌, 这会使得其对所在公司的精力投入减少^[7].社会网络还可能会传播某些错误信息, 损害公司价值^[8].
Fich和White发现董事关系网络对高管薪酬产生正向的影响^[9].陈运森和谢德仁发现董事网络中心度和高管薪酬业绩敏感性存在一定的相关关系^[10].许婷婷等研究发现公司关系网络位置对高管薪酬存在影响^[11].目前, 国外****关于董事网络的研究主要集中在董事网络对企业绩效和价值的影响, 而国内****的研究则主要集中在连锁董事关系网络信息与资源传递效应, 在现有文献中, 对董事关系网络和高管薪酬关系的研究较少.
我国上市公司的产权性质和其他国家的企业制度具有本质上的区别, 分为国有和非国有企业, 国有企业的最终控制人是国家, 行政性和依附性较强, 同时也是政府干预经济、调控市场的手段之一^[11].企业产权性质也会对董事网络价值的实现产生影响^[12].
综上所述, 以现代公司治理作为背景, 绝大部分企业都存在一定程度的代理问题, 这是经营权和所有权分离所导致的.在我国的企业制度中, 董事会在高管薪酬的设置中占据了至关重要的位置, 很多研究指出董事会规模以及独立董事的占比等性质对高管薪酬具有十分显著的影响^[13-14].但以往研究通常把董事会当作独立个体研究其对高管薪酬所产生的影响, 却忽略了董事网络对高管薪酬水平所产生的影响.目前连锁董事现象普遍存在, 因此从社会网络视角研究董事网络对高管薪酬的影响具有现实意义.
因此, 本文基于社会网络嵌入的视角, 以我国A股上市公司为研究对象, 探讨了董事联结网络中企业网络位置对高管薪酬的影响, 将高管薪酬影响因素的研究从董事会规模和独立董事比例等因素延伸至董事关系网络的层面, 通过董事交叉任职而形成的社会关系网络来分析董事网络位置与高管薪酬之间的关系.利用2011—2018年中国A股上市公司的数据, 构建由于上市公司董事在不同董事会任职所形成的连锁董事网络, 利用社会网络分析软件UCINET, 计算出相关董事网络特征指标, 研究了连锁董事网络位置对高管薪酬的影响, 以期为企业薪酬制度的设计提供理论支撑, 拓展了社会网络对高管薪酬影响的研究.
1 理论分析与研究假设1.1 董事网络位置与高管薪酬水平的关系网络中心度是在社会网络研究分析当中常用指标之一, 代表了网络成员占网络中心位置的程度, 通常用来表示网络成员的重要程度^[15].在董事网络当中, 网络中心度较高的企业因为与多个企业之间存在联系, 因此处在网络的中心；网络中心度较低的企业因为只与少数企业存在联系, 而处在网络的边缘.因此个体的网络中心度越高, 越会获得更多联结渠道和资源, 因此网络中心度高的企业信息优势更明显, 这些信息也会影响到董事会对薪酬设计的决策与结果.
综上所述, 就董事网络而言, 位于董事网络中心位置的独立董事拥有更丰富的社会资本, 因此其在董事网络中拥有更高的声誉价值, 更强的独立性, 更多关于高管激励的信息以及知识渠道, 从而拥有更强的关于高管薪酬治理动机和治理能力.由于董事网络的“信息优势”, 能够在一定程度上降低信息不对称的程度、减少契约摩擦以及代理冲突, 能够对经理层实施更强的监督, 因此能够减少高管自私自利的行为, 从而起到抑制高管薪酬水平的作用.基于以上分析, 提出假设H1：在其他因素一定的情况下, 企业的网络中心度与企业高管薪酬呈负相关关系.
Burt首先提出结构洞概念, 认为结构洞能够反映网络当中两个成员间的非重复性关系^[16].现实中的企业间不可能全部存在联系, 因此结构洞在网络之中是普遍存在的.结构洞能为经济组织带来很强的关系优势, 带来更高地位、声誉以及利益.陈运森等的研究发现, 在董事网络中, 拥有丰富的结构洞能够为企业带来更高的经营效率和投资回报率, 还有利于提升公司的创新绩效和创新能力, 能够对公司的变革起到促进作用^[17-18].Brennecke等指出占据网络中结构洞位置的企业拥有更丰富的信息渠道^[19].
综上所述, 企业拥有的结构洞越丰富, 就拥有更强大的信息流, 能够获取更多非重复信息, 具有一定信息优势, 其信息优势越突出, 可以减少契约摩擦和代理冲突, 对高管薪酬的抑制作用也就越显著.基于以上分析, 提出假设H2：在其他因素一定的情况下, 企业在董事网络中的结构洞丰富程度与企业高管薪酬呈负相关关系.
1.2 产权性质的调节效应我国企业的产权性质主要分为国有企业和非国有企业, 有****指出, 缺少对管理者的有效监督与激励机制是导致国有企业治理效率低下最主要的原因之一^[20].由于混合所有制改革政策的逐步推进, 国有企业出现明显的所有者缺失状态, 所有者缺位则会导致国有企业存在严重的委托代理问题^[21].另外, 国有企业高管薪酬主要是年薪制的货币薪酬, 几乎不存在如股权激励等的长期激励手段, 且货币薪酬还存在一定程度的政府限制^[22].另外, 国有企业由于薪酬管制和“天花板效应”等政治因素的存在, 也会降低董事网络对国有企业在公司治理方面的作用^[23].
综上所述, 相对于非国有企业来说, 国有企业拥有的政治资源优势弱化了国有企业对社会网络价值的追求, 导致国有企业中董事网络的治理作用减弱, 导致董事网络对高管薪酬的抑制作用降低.基于以上分析, 提出假设H3：相较于非国有企业, 国有企业中董事网络与高管薪酬的负相关关系更弱.
1.3 管理层权力的中介效应近年来由于国有企业的所有者主体缺位和非国有企业一股独大、高管界限模糊的现象十分普遍, 管理层权力呈现日益膨胀的状态.管理层权力膨胀使得高管薪酬和公司业绩呈现严重脱钩的状态, 导致薪酬契约成为管理层谋取私利和增加在职消费的工具, 管理层利用各种手段修改薪酬方案, 也导致了高管薪酬业绩的敏感度降低^[24].
管理权力理论认为公司高管利用管理权力不仅造就了高额薪酬, 更是对薪酬结构的扭曲, 降低了激励作用, 甚至产生了负向激励, 使得股东遭受损失.Cyert等^[25]发现, 董事长与CEO兼任的情况下, CEO的薪酬一般会高20%~30%, 但当董事会成员持股比例较高时, 董事会成员的持股比例和CEO薪酬呈负相关关系.国内上市公司中, 高管普遍权力较大, 高管更可能利用权力在薪酬制定过程中获取资金, 因此高管权力越大, 会导致更高的高管薪酬.
如前文所述, 董事网络所带来的信息优势, 能够促进薪酬治理知识在联结公司之间的传递, 能够一定程度上降低董事会关于薪酬契约的信息不对称程度, 同时, 董事网络的声誉激励作用也能够给董事带来积极的治理动机, 增强了对管理层权力的监督机制.随着董事网络中心度的提高, 董事联结所带来的治理效应也能够作用于管理层权力之上, 能够在很大程度上遏制高管私利的行为, 也能优化薪酬契约和激励机制, 使得业绩与薪酬挂钩, 达到控制高管薪酬的目的.因此本文认为管理层权力在两者之间发挥了中介的作用, 董事网络对高管薪酬的影响可能是通过对管理层权力的监督所实现的.基于以上分析, 提出假设H4:管理层权力在董事网络中心度与高管薪酬的关系中存在中介效应.
2 研究设计2.1 研究样本和数据来源本文以2011—2018年A股上市公司为样本, 并剔除以下样本：①缺失董事资料的样本；②缺失相关治理指标的样本；③金融类和ST企业.最终获得16 443个样本, 样本数据主要来源于国泰安数据库.然后用社会网络分析软件UCINET对该矩阵进行计算, 得出社会网络的相关指标.为了消去极端值的影响, 本文对主要连续变量进行了±1%的Winsorize处理.
2.2 变量定义本文参考了陈运森等构建企业间网络的方法^[10], 通过以下标准来定义上市公司董事关系网络：根据所收集的董事信息, 利用Excel按年份构造规模为N×N的“企业－企业”的邻接矩阵, 若企业I和J在t年拥有n个共同董事, 则矩阵元素为n, 不存在则赋值为0.最后利用社会网络数据分析软件UCINET计算董事网络的中心度和结构洞指数.
2.3 变量设计及测度方法1) 被解释变量：高管薪酬.
本文选取上市公司年报中披露的“薪酬最高的前三位高管”薪酬总额的自然对数作为高管薪酬的衡量指标.
2) 解释变量：企业网络位置.
① 网络中心度.利用程度中心度作为企业网络中心度的代理指标.程度中心度表示个体与网络中其他个体具有直接联系的数目, 该值越大, 说明该个体越容易在与网络其他成员之间的交流过程中获取信息.借鉴Orsolya等有关网络中心度指标的计算方法^[26]:

(1)

其中：x_{i, j}为一个董事网络联结关系(i≠j)；为企业i与企业j之间直接联系的数量；N为网络规模, 即网络中的企业数量, 其任一节点的最大度数是N-1.
② 结构洞指数.利用企业在董事网络中的结构洞指数反映结构洞特性.结构洞约束概念由Burt^[16]提出, 它反映了社会网络中个体所受的外部信息资源约束.若网络中与某个体a相联的其他个体之间不存在联系, 则认为个体a在外部信息资源传递中起到了信息桥作用, 因此个体a对于外部信息资源具有较强的控制能力, 因此与个体a存在联系的其他个体则会受到结构洞约束.本文借鉴Faisal等^[27]有关结构洞指数的计算方法, 计算公式为

(2)

其中：Q_{i, j}表示公司i和j的联系产生的外部信息资源量和i公司所获得的所有外部信息资源量的比值；Q_{i, q}表示公司i和q的联系产生的外部信息资源量和i公司所获得的所有外部信息资源量的比值；Q_{q, j}表示公司q和j的联系产生的外部信息资源量和i公司所获得的所有外部信息资源量的比值.
3) 调节变量：产权性质.
将企业产权性质划分为国有企业和非国有企业^[28-29].本文以企业的实际控制人类别区分企业的产权性质, 实际控制人为中央或地方政府机构的国有企业；实际控制人为集体、个人的民营企业.设产权性质为E, 若产权性质为国有, 则E=1, 否则E=0.
4) 中介变量：管理层权力.
本文借鉴刘剑民等^[30]对管理层权力的间接度量方法, 选择以下5个指标：总经理任职年限T、董事长与总经理兼任D、董事会规模BO、独立董事比例IN、管理层持股比例ES, 利用主成分分析法计算得出管理层权力指标.
5) 控制变量.
本文选取可能对企业高管薪酬产生影响的公司治理因素及企业特征因素作为控制变量, 并设置年份(Y)和行业(I)变量.模型各变量定义见表 1.
表 1(Table 1)

表 1 变量定义和说明Table 1 Definition and description of variables 变量名称 变量符号 变量说明 高管薪酬 C 上市公司年报中披露的“薪酬最高的前三位高管”薪酬总额的自然对数 网络中心度 d 网络位置衡量指标1(见式(1)) 结构洞指数 SH 网络位置衡量指标2(见式(2)) 产权性质 E 产权性质为国有，则E=1，否则E=0 管理层权力 P 主成分分析法合成的管理层权力指数 资产收益率 R 净利润/资产总额 资产负债率 L 负债总额/资产总额 企业规模 S 总资产的自然对数 账面市值比 BM 公司市值股东权益 董事会规模 BO 董事会总人数 董事长与总经理兼任 D 董事长与总经理为同一人，D=1，否则D=0 管理层持股比例 ES 管理层持股数/总股数 总经理任职年限 T 总经理在该职位上的任职年限 独立董事比例 IN 独立董事人数/董事会总人数

表 1 变量定义和说明 Table 1 Definition and description of variables

2.4 模型设计基于以上讨论, 构建以下模型检验董事网络位置对企业高管薪酬水平的影响、产权性质在其中发挥的调节作用以及管理层权力的中介作用.
构建模型1, 计算公式为式(3), 对假设H1、假设H2进行检验, 检验董事网络位置与企业高管薪酬水平的关系.

(3)

其中：NW_{i, t}代表企业的网络位置, 在假设H1的检验中NW_{i, t}=d_{i, t}, 在假设H2的检验中NW_{i, t}=SH_{i, t}；模型中的i和t分别表示企业和年份；ε_{i, t}为残差项, 代表偏离合理水平的高管薪酬；α₀为常数项；α_i(i=1, 2, …)为各变量回归系数.
构建模型2, 计算公式为式(4), 对假设H3进行验证, 验证产权性质在董事网络位置与高管薪酬水平影响中的调节效应.

(4)

其中, NW_{i, t}代表企业的网络位置, 在假设H3的检验中分别代入d_{i, t}和SH_{i, t}.
构建模型3, 计算公式为式(3)、式(5)和式(6), 对假设H4进行检验, 验证管理层权力在董事网络位置与高管薪酬水平关系中的中介效应.

(5)

(6)

其中, NW_{i, t}代表企业的网络位置, 在假设H4的检验中分别代入d_{i, t}和SH_{i, t}.第一步, 先利用式(3), 检验自变量d和SH对因变量C的系数α₁是否显著.第二步, 在系数α₁显著的前提下, 对式(5)、式(6)进行回归.根据第二步的检验结果对中介效应进行判断：①若系数均显著, 且γ₁ < α₁, 则中介变量发挥部分中介效应；②若系数β₁, γ₂显著, 但γ₁不显著, 则中介变量发挥完全中介效应.
3 实证结果分析3.1 描述性统计与相关性分析表 2列出了各主要变量的描述性统计以及相关性分析结果.
表 2(Table 2)

表 2 描述性统计结果和相关系数Table 2 Descriptive statistical results and correlation coefficients 变量 C d SH D BM R BO L S ES P C 1 d -0.007** 1 SH 0.010 -0.357** 1 D 0.005 0.057** 0.034* 1 BM 0.098** 0.123** 0.070** 0.183** 1 R 0.035** -0.019* -0.020* -0.020* -0.009 1 BO 0.084** 0.061* 0.051** 0.094** 0.187*** -0.057*** 1 L 0.055** 0.090** 0.054** 0.127** 0.134*** -0.093*** 0.240*** 1 S 0.379** 0.093** 0.074** 0.186** 0.291*** -0.034*** 0.511*** 0.378*** 1 ES 0.135** 0.074** 0.045** 0.182** 0.151*** -0.038*** -0.021*** 0.228*** 0.381*** 1 P -0.082** -0.084** -0.049** -0.250** -0.207*** 0.046*** -0.091*** -0.294*** -0.358*** -0.510*** 1 平均值 6.183 0.208 0.494 1.708 0.926 0.041 0.608 0.401 9.514 30.421 0.158 标准差 0.289 0.250 0.312 0.471 0.086 0.201 0.243 0.250 0.525 21.723 0.216 注: N=16 443；*为P＜0.050；**为P＜0.010.

表 2 描述性统计结果和相关系数 Table 2 Descriptive statistical results and correlation coefficients

如表 2所示, C的均值为6.183, 标准差为0.289, 标准差较小, 整体分布趋于偏右.说明存在连锁董事的公司之间的高管薪酬存在较为明显的趋同性.从网络中心度来看, d和SH的平均值分别为0.208和0.494, 标准差也相对较小, 表明由A股上市公司构建的股东网络位置特征较明显, 董事网络中公司进行信息交流的活跃度较高.各主要变量的Pearson相关系数分析显示, 因变量高管薪酬与自变量董事网络中心度和结构洞指数之间的相关系数分别为-0.007(P < 0.01) 和-0.357(P < 0.01), 初步验证了假设H1和假设H2.
3.2 回归检验与分析1) 网络位置对高管薪酬水平的影响.
基于回归模型1使用固定效应方法进行回归, 回归结果见表 3.其中基于假设H1企业网络中心度与高管薪酬水平关系的回归结果显示, d的估计系数为-0.036, 并且具有1%的显著性水平.从回归结果可以看出, 位于董事网络中的企业的网络中心度越高, 其高管薪酬水平越低.说明处于网络中心位置的企业的信息渠道更加丰富, 董事网络的“信息优势”能够降低信息不对称的程度、减少契约摩擦以及代理冲突, 对管理层的监督力度更大, 就会相应减少高管的自私自利行为, 能够对高管薪酬水平产生抑制作用.因此, 在其他因素一定的情况下, 企业在连锁董事网络中的中心度越高, 企业高管薪酬水平越低.这印证了假设H1.
表 3(Table 3)

表 3 H1, H2的检验结果Table 3 Test results of H1 and H2 变量 模型1 NWi, t=di, t NWi, t=SHi, t α0 2.89***(45.59) 2.91***(40.83) d -0.036***(-7.86) — SH — -0.015***(-3.49) R 0.006***(3.50) 0.005***(3.52) L 0.008(1.25) 0.007(0.23) S 0.341***(5.61) 0.345***(6.48) BM 0.003(0.51) 0.009(0.27) BO 0.059(1.46) 0.003(0.46) D -0.007***(-2.06) -0.007***(-2.17) ES 0.059(1.46) 0.051(1.25) 样本量 16 433 16 433 调整的R2 0.142 0.08 F值检验 14.67 14.67 注：*, **, ***分别表示10%, 5%, 1%的显著性水平；括号内为t值.

表 3 H1, H2的检验结果 Table 3 Test results of H1 and H2

基于假设H2企业结构洞指数与高管薪酬水平关系的回归结果显示, SH的估计系数为-0.015, 并且具有1%的显著性水平.从回归结果可以看出, 企业拥有的结构洞越丰富, 其信息和资源优势越突出, 对管理层的监督力度越大, 就会相应减少高管的自私自利行为, 能够对高管薪酬水平起到一定的抑制作用.因此, 在其他因素一定的情况下, 企业在连锁董事网络中的结构洞指数越高, 企业高管薪酬水平越低.这印证了假设H2.
2) 产权性质在董事网络对企业高管薪酬影响中的调节效应.
基于模型2使用固定效应方法进行回归, 回归结果见表 4.结果显示, d和SH与E的交互项的回归系数均为负, 分别为-0.04和-0.02, 分别具有1%和5%的显著性水平.可以看出国有企业由于出资人缺位导致企业在管理层和股东之间存在严重的代理问题.其次, 缺少股权激励及货币薪酬激励手段, 降低管理层的积极性, 并且国有企业在公司治理上相对缺乏约束和激励.另外国有企业存在薪酬管制以及“天花板效应”等制度约束, 削弱了董事网络对国有企业高管薪酬的作用, 某种程度上, 这也可能降低高管薪酬与董事网络之间的负相关关系.由此可以看出, 国有产权性质减弱了社会网络在公司治理中的作用, 导致国有企业中董事网络对高管薪酬水平的抑制作用降低.
表 4(Table 4)

表 4 H3的检验结果Table 4 Test results of H3 变量 模型2 NWi, t=di, t NWi, t=SHi, t α0 2.91***(45.71) 2.92***(45.82) d -0.08***(-6.37) — SH — -0.003(-0.79) E -0.02***(-6.49) -0.003(-0.21) d×E -0.04***(5.63) — SH×E — -0.02**(2.06) R 0.005***(3.55) 0.005***(3.62) L 0.008(1.39) 0.008(1.31) S 0.339***(2.77) 0.338***(4.50) BM 0.013(0.40) 0.001(0.04) BO 0.002(0.35) 0.007(1.03) D -0.007**(-2.03) -0.07***(-2.08) ES 0.063(0.116) 0.056(0.167) 样本量 16 433 16 433 调整的R2 0.18 0.14 F值检验 16.27 14.67 注：*, **, ***分别表示10%, 5%, 1%的显著性水平；括号内为t值.

表 4 H3的检验结果 Table 4 Test results of H3

3) 管理层权力在董事网络对企业高管薪酬影响中的中介效应.
基于模型3使用固定效应方法进行回归, 回归结果见表 5.d与P在1%的水平下显著正相关, SH与P在1%的水平下显著负相关, 说明董事联结抑制了管理层权力.P与C在1%的显著性水平下正相关, 且d, SH与C均在1%的显著性水平下负相关, 说明管理层权力在董事网络位置与高管薪酬的关系中存在部分中介效应, 这印证了假设H4.
表 5(Table 5)

表 5 H4的检验结果Table 5 Test results of H4 变量 模型3 NWi, t=di, t NWi, t=SHi, t 式(3) 式(5) 式(6) 式(3) 式(5) 式(6) d -0.036***(-7.86) -0.004**(-2.14) -0.034***(-6.98) — — — SH — — — -0.015***(-3.49) -0.004*(-1.88) -0.014***(-3.53) P — — 0.132***(7.14) — — 0.134***(7.27) 样本量 16 433 16 433 16 433 16 433 16 433 16 433 调整的R2 0.142 0.14 0.001 0.08 0.15 0.001 F值检验 14.67 14.71 14.39 14.67 14.75 13.43 注：*, **, ***分别表示10%, 5%, 1%的显著性水平；括号内为t值.

表 5 H4的检验结果 Table 5 Test results of H4

4) 稳健性检验.
① 变量的替换.使用其他常用的社会网络指标予以重新检验, 其中包括中介中心度(BE) 和局部聚类系数(CI).
② 内生性问题.在社会网络的研究中, 较难找到合适的工具变量, 但是为了避免遗漏变量所导致的内生性问题, 本文利用公司所在行业的年度社会网络指标均值作为工具变量, 即董事网络特征变量网络中心度和结构洞指数的均值作为工具变量, 并使用两阶段最小二乘法进行回归来控制潜在的内生性问题.本文结果经过上述检验后依然成立, 限于篇幅不再列示具体结果.
4 结语本文从连锁董事关系网络这一新兴研究领域入手, 研究了董事网络位置与高管薪酬的关系, 分析了企业董事在董事网络中的位置对其所在公司高管薪酬的影响.董事网络中心度和结构洞指数越高的董事, 越可能独立于管理层来提出与自己独立专业有关的高管建议和决策, 对管理层的监督力度越大, 从而能有效降低管理层自私自利行为, 对高管薪酬水平产生一定的抑制作用.
另外, 由于国有产权性质减弱了社会网络在公司治理中的效用和国有企业的薪酬制度, 导致在国有企业中董事网络对高管薪酬水平的抑制作用降低.
董事网络还带来了信用与诉求兼备的声誉资本, 由于董事网络的声誉激励机制能够给董事带来积极的治理动机, 从而带来有效的治理行为, 能够强化对管理层权力的监督.伴随董事网络中心度的提高, 董事联结所嵌入的社会资本也更加强大, 能够很大程度地抑制高管自私行为, 能够对薪酬契约和激励机制进行优化, 使得公司业绩与薪酬水平匹配, 在一定程度上起到了抑制高管薪酬水平的作用.
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