一、引言

2015年1月1日起，我国《环境保护法》确立了上市公司“环境信息公开和公众参与”的原则，但由于缺乏必要的强制性规范，目前只有20%左右的上市公司自愿披露环境信息。环境信息披露作为提高上市公司透明度的重要环节，国家已经出台多部法律法规对其进行规范，但仅仅依靠法律的规范和政府的监管是不够的。如果能把企业的环境信息披露与高管薪酬制度联系起来，环境信息披露则有望在相关者利益最大化目标日益受到重视的背景下，成为企业自觉自愿履行的义务。作为公司治理的重要组成部分，科学合理的高管薪酬结构能够协调高管与企业的利益，有效缓解代理问题，激励高管切实履行公司的社会责任，从而进一步完善公司环境信息披露制度。高管团队作为公司信息披露制度的制定者、执行者和维护者，其薪酬结构对公司环境信息自愿披露的影响是十分重要的。探讨高管薪酬结构、高管团队异质性和自愿性环境信息披露之间的关系，可以优化高管团队的合理配置，确保薪酬结构的激励效果，完善上市公司环境信息的自愿披露。

本文所要研究的问题有：①高管薪酬结构对自愿性环境信息披露有怎样的影响？②高管团队作为企业环境信息披露制度的制定者和执行者，对企业自愿性环境信息披露存在较大影响，那么高管团队特征对高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间关系的调节作用又如何？针对上述两个问题，本文从高管薪酬的构成、比例、差距等方面分析高管薪酬结构对环境信息自愿披露的影响，并在此基础上探讨高管团队异质性对高管薪酬结构与自愿性环境信息披露这一关系的调节作用。

二、文献回顾

（一）国外文献综述

目前国外有关高管自愿披露环境信息动机的研究存在一定的分歧。一方面，Jensen、Meckling（1976）认为，高管倾向于追求自身的利益，而不是股东价值最大化。Zeng（2012）将企业自愿披露环境信息归因于公司股东和高管之间的代理冲突问题。Hemingway、Maclagan（2004）发现 CEO往往会通过投资于企业社会责任来掩饰自己的投资失误或者来提高自己的声誉和议价能力（Barnea、Rubin，2010）。另一方面，Gan（2016）认为企业社会责任活动是企业战略的延伸，履行环境信息披露等社会责任活动有助于协调高管与股东之间的利益冲突。Deng等（2013）也认为，企业社会责任的履行最终会减少而不是放大高管和股东之间的代理问题。

妊娠期糖尿病诱发原因较多，多发生于妊娠中后期，主要因孕妇受到多种因素影响，血清中含有的雌二醇、孕酮等激素水平持续上升，有拮抗胰岛素状况产生，使得糖耐量发生不同程度异常，诱发妊娠糖尿病，若血糖控制效果不仅，患者机体长时间处于高血糖状况，会对妊娠结局造成消极影响，如导致血管病变，造成血管痉挛、阻塞，增加妊高症发生风险，或导致早产、延长产程、巨大儿等，甚至危及患者生命[2]。

水下分流河道：扇三角洲前缘亚相的沉积主体，岩石类型为(砂)砾岩、中细砂岩并夹薄层泥岩，中等分选，但明显好于平原亚相，岩石组合呈现多层楼式的正韵律，亦可见复合韵律；测井曲线表现为自然伽马、电阻率曲线上幅度相对较高，SP曲线呈较平滑的箱型和钟形。

不同供电区域在考虑安装配电开关监控终端(Feeder Terminal Unit,FTU)时有不同的考虑,对于A+区域,可靠性要求高,供电用户重要,安装“三遥”终端设备可以快速隔离故障和恢复健全区域供电;随着可靠性要求的降低,考虑经济投资运行问题,其他区域可以采用“三遥”和“二遥”终端混合配置(针对重要设备如联络开关处需安装“三遥”终端);对于无特别可靠性要求地区,可只考虑配置“一遥”终端。

（二）国内文献综述

国内学者从公司治理、薪酬结构和财务特征等角度探讨了环境信息披露的动因。鲁海帆（2007）研究发现，薪酬差距的拉大会使非核心高管人员产生压力和不适感，反而加深了对领取高薪的核心高管人员的排斥甚至敌对心理，打破团队原本团结和睦与友好竞争的局面。夏宁等（2014）的研究也表明，当高管成员之间薪酬差距逐渐拉大时，薪酬较低的高管会出现消极怠工及逆向选择等情况，认为自身受到企业不公平的对待甚至剥削，从而不利于企业绩效的提升及企业内部控制制度的构建。张瑞君（2013）发现货币薪酬激励强度的增大能提升高管承担风险的水平，风险承担水平的提高能促进公司绩效的提升、环境信息披露制度的完善。王爱国等（2015）也发现，高管薪酬与公司业绩显著正相关，进而影响到公司的环境信息披露。毕茜等（2012）的研究表明，公司治理可以促进企业环境信息公开制度的完善，这为上市公司环境信息披露准则的出台提供了证据支持，也为完善企业环境信息披露制度设计提供了实证依据。周中胜等（2012）探讨了制度环境和法律环境的完善程度、要素市场对我国企业社会责任绩效的影响程度及发展，为企业社会责任的履行提供了外部约束机制和内部驱动机制。李强等（2015）研究发现，高管薪酬激励与环境信息披露质量负相关，而高管股权激励与环境信息披露质量正相关，政府干预作为调节变量抑制了激励机制对环境信息披露的运行效果。

通过对国内外相关文献进行梳理可知，近年来国内外学者从公司治理、高管薪酬等角度对环境信息披露的动因及各方面影响因素做过一系列实证研究，但探讨高管薪酬结构对自愿性环境信息披露的影响的文献并不多，从高管团队异质性视角分析高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间关系的文献也较少。而且对于高管薪酬结构的研究，大多是关于高管薪酬水平或高管薪酬构成等的研究，或者是只考虑单一形式的高管薪酬结构如货币薪酬、股票期权、薪酬差距等与自愿性环境信息披露的关系。基于以上分析，本文从高管薪酬结构的三个方面——构成、比例和差距考察其对自愿性环境信息披露的影响，并结合高管团队异质性，深入探讨其与高管薪酬结构交互作用对高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间关系的调节作用。

三、理论分析与研究假设

（一）高管薪酬结构对自愿性环境信息披露的影响

1.高管短期薪酬对自愿性环境信息披露的影响。Barnea、Rubin（2010）发现存在内部人控制和杠杆率较低的公司，往往会发生社会责任的寻租行为，高管倾向于对企业社会责任活动的过度投资，因为承担类似活动的代理成本和财务成本较低。Dai等（2017）的研究也发现，在恐怖袭击风险较高地区工作的高管倾向于接受以货币资金为主的短期薪酬，以减少未来的不确定性。鉴于此，环境信息披露中的机会主义导致高管更喜欢短期薪酬比例较高、未来不确定性较低的薪酬结构，而不是股权激励计划等长期薪酬结构。考虑到披露敏感环境信息可能存在高管的机会主义行为，本文提出假设：

H1：高管短期薪酬越高，公司存在自愿性环境信息披露的可能性越小。

举报信称，江苏延申狂苗事件不但没有被公布、召回和追究责任，反而获得了价值过亿元的甲流疫苗订单。2009年5月、11月，江苏延申顺利转让50.77%的股份给了先声药业。

2.高管长期薪酬对自愿性环境信息披露的影响。双因素理论认为，高管短期薪酬是固定薪酬，属于与其工作环境有关的保健因素，而激励因素才是激发高管积极性的关键因素。在高管薪酬结构中，适当地增加股权激励等长期薪酬激励，能够提高高管的尽职程度，有利于公司环境信息披露制度的建立与完善。Milbourn（2003）发现，高管声誉与授予高管的股票期权的敏感性之间存在正相关关系，这种正相关关系使高管获得更大的薪酬议价能力和更好的职业发展机会。这意味着长期薪酬可以激励高管积极履行环境信息披露等社会责任，从而提高他们的声誉。基于以上分析可以推断，对我国高管实施股权激励等长期薪酬激励，可以将高管与股东的个人利益紧密结合在一起，减少代理成本，从而有效避免高管的短视行为，并促使其有动力去积极履行环境信息披露等社会责任。因此本文提出假设：

基于本文的研究，对我国上市公司通过高管薪酬结构提高环境信息披露水平，本文提出以下三点建议：

Firth（2006）研究表明，提高薪酬结构中长期薪酬的比重，有利于减少代理成本，对高管有显著的长期激励效果，从而不断完善企业环境信息披露制度。周仁俊等（2010）提出，股权激励在企业中逐渐受到重视，高管长期薪酬占薪酬总额的比例越大，越有利于降低代理成本和收获较好的业绩，越有利于企业环境信息披露制度的建立健全。因此本文提出假设：

(4)文中所述钻进取心工艺针对性较强，其它区域类似地层钻进取心可将之作为参考，但最终还是得根据现场实际情况选择最合理的钻进取心工艺。

H3：高管长期薪酬占比越高，公司存在自愿性环境信息披露的可能性越大。

从实证研究的角度检验这两个论点具有挑战性，因为高管自愿披露环境信息的后果，比如其声誉水平的变化和企业社会责任改善所带来的企业长期价值增加，均是难以观察和计量的。相对而言，高管薪酬是一个能更直观反映公司自愿性环境信息披露动机的指标。如果高管积极履行环境信息的披露义务，将会获得较好的社会责任绩效，进而也会提高高管的整体薪酬水平（Borghesi，2014）。此外，优良的社会责任绩效有助于高管获得更多的社会资本（Rekker，2014），或缩小高管和其他员工之间的薪酬差距（Cai等，2011）。Ronald（2012）认为，为了保证企业环境信息披露的有效性，设计科学合理的高管薪酬制度是非常重要的。Yingjun Lu（2014）也认为，高管薪酬结构设计的合理性对企业环境信息披露制度的建立健全及其在企业内部的一贯执行有着重大的影响。

3.高管薪酬差距对自愿性环境信息披露的影响。目前有学者发现，CEO的权利越大，依靠控制权影响薪酬水平的可能性越大，导致高管薪酬差距越大。其结果往往会降低企业绩效，影响内部控制体系的设计、运行和维护。行为理论强调缩小高管之间的薪酬差距，并鼓励高管之间通过合作来实现组织目标。鲁海帆（2007）研究发现，薪酬差距扩大会造成非核心管理人员的压力和不适，从而加深对高薪高管的抗拒心理甚至敌意，打破团队团结和谐、友好竞争的局面。当高管成员之间薪酬差距逐渐扩大时，低薪的高管会出现消极怠工及逆向选择等情况，认为自己受到企业不公平的对待甚至剥削，从而不利于企业环境信息披露制度的构建。因此本文提出假设：

H4：高管薪酬差距越小，公司存在自愿性环境信息披露的可能性越大。

（二）高管团队异质性对高管薪酬结构与企业自愿性环境信息披露之间关系的调节作用

由于高管团队的认知和感知能力、价值观等心理特征无法度量且不具有客观性，高层梯队理论则参考人口统计学方法，将易于测量的高管团队特征，如年龄、性别、任期、受教育程度、职业经历等因素及其异质性，作为高管团队心理特征的替代变量。Harmancioglu等（2010）在研究中发现，高管成员在年龄、任期、学历水平方面的异质性均有助于促进企业绩效的提升。基于数据的可获得性，本文选择从年龄、任期、学历三个方面进行分析。

首先，高管团队年龄异质性较大意味着他们能够提供更为全面的信息，使整个高管团队在公司环境信息披露制度的维护和完善等方面的能力得到提升，进而有效防止企业环境信息披露出现重大缺陷。其次，高管团队任期异质性是指高管团队成员在公司任职时间的差异。任期异质性较小的团队形成的沟通交流模式等会逐渐趋于形式化、流程化，对建立健全公司环境信息披露制度的职责也有所松懈。相反，任期异质性较大的团队对环境信息披露的内容和形式影响更大。最后，高管的教育水平能够反映高管的个性特征、价值观和认知水平，教育水平不同的高管成员其思考方式和工作方式都会有所不同。He等（2016）验证了高管团队的构成尤其是高管团队知识结构异质性对企业多样化战略决策和管理有显著的影响。由此可以看出，高管学历的异质性能够提升团队整体的知识结构多样化水平，进而提高团队整体决策的多样化和全面化。因此本文提出假设：

H5：高管团队异质性（年龄、任期、学历）越大，高管薪酬结构对自愿性环境信息披露的调节作用越显著。

四、研究设计

（一）样本选取和数据来源

本文在2012～2016年5年期间深沪两市A股上市公司中，采用沈洪涛（2010）提出的企业环境信息披露评价方法，选取在年度报告和社会责任报告中存在自愿性环境信息披露的上市公司。为了确保数据的有效性，在筛选样本时剔除了同时发行B股或H股的A股上市公司及对高管短期薪酬总额数据、高管持股数以及高管背景特征披露不清或没有披露的公司，最终获得148家上市公司样本，其中2012年样本5个、2013年7个、2014年18个、2015年44个、2016年74个。同时本文选择了另外148家行业和资产规模相近的公司作为对照样本。

4）缺乏统一的技术标准。各投资主体建设的管道自成一体，在压力等级、管径大小、计量方式等方面各有不同，接入条件透明度不够，增加相互间衔接难度。

（二）变量选择

2.自变量。①高管短期薪酬（X1）。该变量为高管人均短期薪酬的自然对数，可从上市公司当年年报披露的“董事、监事、高级管理人员报酬情况”中获得，再除以高管人数后取对数。②高管长期薪酬（X2）：该变量为高管人均持股比例，可从上市公司当年年报披露的“董事、监事、高级管理人员期末持股数”中获得，将高管持股总数除以公司总股数进而算出高管持股比例，再除以高管人数。③高管长期薪酬占比（X3）：长期薪酬占比可以用来衡量高管长期薪酬结构的相对比例。④高管薪酬差距（X4）：本文参照林浚清、黄祖辉、孙永祥（2003）的研究方法计算高管薪酬差距。

1.因变量。自愿性环境信息披露（VED）。本文将自愿性环境信息披露设为虚拟变量，2012～2016年度存在自愿性环境信息披露的上市公司，该变量取值为1，否则为0。

3.调节变量。高管团队异质性（TMT）。基于数据的可获得性，本文分别选择年龄异质性、任期异质性、学历异质性三个方面进行分析：

1.高管短期薪酬对自愿性环境信息披露的影响通过了显著性检验，H1成立。高管短期薪酬越高，企业存在自愿性环境信息披露的可能性越小，这一点与Li等（2011）、Rani Hoitash等（2012）的研究结论一致，即自愿性环境信息披露与CFO奖金、薪酬变动负相关，且在公司治理更健全、错报成本更高的公司中更为显著。主要原因是较高的短期薪酬容易导致高管团队的短期行为，进而阻碍企业环境信息披露制度的建立和完善。

文化旅游业的发展赋予了资源新的价值，同时也带来了新的功能变化。因为任何地区的资源本身不仅仅是为了旅游而存在，还要考虑与当地社区居民的生活需求，比如历史街区、桥梁等公共基础设施。所以功能融合是文旅融合的重要表现。

（2）高管团队任期异质性（TEN）。该变量与年龄异质性一样，属于连续变量，选用标准差系数法进行测量。变量数据从国泰安数据库及公司年报中获取，算出高管任期的标准差，再除以均值。标准差系数越大，表明任期异质性越大。计算公式见表1。

（3）高管团队学历异质性（EDU）。该变量选用赫芬达尔指数（Herfindahl Index）法进行测量。变量数据从国泰安数据库及公司年报中获取，考虑到学历的量纲约束，本文对所有高管的学历赋予一定的分值，其中，中专及以下=1，大专=2，本科=3，硕士=4，博士及以上=5。以此分类为基础，算出每个学历所占比重并平方求和，再与1相减。该值介于0～1之间，越接近1，表明学历异质性越大。计算公式见表1。

4.控制变量。本文参考现有研究，选取资产负债率、企业规模、企业行业属性作为控制变量。

具体变量含义见表1。

表1 研究变量定义

变量类型因变量变量符号VED变量名称自愿性环境信息披露高管短期薪酬高管长期薪酬自变量高管长期薪酬占比高管薪酬差距X1 X2 X3 X4计算公式存在自愿性环境信息披露=1，否则=0 ln（董事、监事及高管年薪总额/高管人数）高管持股比例/高管人数高管持股数量×年末股价/（高管短期薪酬+高管持股数量×年末股价）ln［核心高管人员薪酬/3-非核心高管人员薪酬/（高管人数-3）］∑i=1 AGE n(Ai-Aˉ)2Aˉ，A表示高管年龄∑i=1 n高管团队年龄异质性调节变量 控制变量TEN 高管团队任期异质性EDU P2 i，(Bi-Bˉ)2Bˉ，B表示高管任期1-∑i=1 LEV SIZE INDUSTRY高管团队学历异质性资产负债率企业规模企业行业n Pi为第 i种学历所占比重总负债/总资产ln（公司年末总资产的账面价值）高污染行业=1，否则=0

（三）模型设计

基于以上假设和变量，本文在参考国内外已有关于公司高管薪酬结构与自愿性环境信息披露研究的基础上，建立如下Logistic回归模型：

其中：模型1检验高管薪酬结构对于企业自愿性环境信息披露的影响；模型2在模型1的基础上引入了调节变量高管团队异质性；模型3在模型2的基础上引入了高管薪酬结构与高管团队异质性的交互项，以检验高管团队异质性的调节作用。

模型2和模型3中用TMT代表高管团队异质性。在分析调节作用时，采用分层回归分析方法，分别将高管年龄异质性、任期异质性、学历异质性代入模型3。由于交互项可能引起多重共线性问题，故本文对变量和交互项进行了中心化处理。

有关TMT调节作用的判断方法如下：①当μ1显著、μ2显著时，TMT为半调节变量；②当μ1不显著、μ2显著时，TMT为纯调节变量；③当μ1显著、μ2不显著时，TMT为非调节变量；④当μ1不显著、μ2也不显著时，则本文将以调节变量为标准对样本进行分组，通过回归分析对TMT是否为同质调节变量进行检验，以判断TMT的调节变量属性。若两组之间的R2不同，则TMT为同质调节变量，若两组之间的R2相同，则TMT为非调节变量。高管团队异质性对上市公司高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间的关系可能存在的调节作用如表2所示。

表2 高管团队异质性调节作用类型

调节作用类型判断否高管团队异质性与高管薪酬结构、自愿性环境信息披露之一相关或者与两者均相关是 否高管团队异质性与高管薪酬结构的交互作用显著是高管团队异质性为半调节变量高管团队异质性为纯调节变量高管团队异质性为非调节变量高管团队异质性为同质调节变量

五、实证分析

（一）描述性统计

本文对样本分组进行描述性统计：一组为存在自愿性环境信息披露的上市公司，另一组为不存在自愿性环境信息披露的上市公司。描述性统计结果如表3和表4所示。

表3 存在自愿性环境信息披露样本公司的描述性统计

变量N X1 X2 X3 X4 AGE TEN EDU LEV SIZE INDUSTRY 148 148 148 148 148 148 148 148 148 148极小值10.840 0.000 0.000 10.250 0.066 0.000 0.000 0.060 17.280 0.000极大值14.830 0.063 0.999 14.320 0.240 1.341 0.750 62.570 25.190 1.000均值12.725 0.007 0.546 11.471 0.138 0.531 0.556 1.232 21.953 0.700标准差0.833 0.016 0.477 1.007 0.040 0.469 0.139 7.215 1.509 0.462

表4 不存在自愿性环境信息披露样本公司的描述性统计

变量N X1 X2 X3 X4 AGE TEN EDU LEV SIZE INDUSTRY 148 148 148 148 148 148 148 148 148 148极小值11.330 0.000 0.000-12.830 0.061 0.000 0.000 0.070 16.120 0.000极大值14.040 0.067 0.999 12.430 0.280 1.140 0.731 63.731 25.290 1.000均值12.646 0.009 0.411 9.327 0.159 0.606 0.532 1.512 22.072 0.750标准差0.539 0.016 0.418 6.694 0.048 0.264 0.135 7.432 1.409 0.454

由描述性统计分析可知：存在自愿性环境信息披露的样本公司中，高管短期薪酬（X1）的极小值为10.84，极大值为 14.83，均值为 12.725，标准差为0.833；不存在自愿性环境信息披露的样本公司中，高管短期薪酬的极小值为11.33，极大值为14.04，均值为12.646，标准差为0.539。两组样本公司的对比表明：存在自愿性环境信息披露的样本公司短期薪酬整体较高，离散程度高；不存在自愿性环境信息披露的样本公司极小值与极大值之间相差不大，离散程度较小。样本公司无论是否自愿披露环境信息，高管长期薪酬（X2）的极小值均为0，存在自愿性环境信息披露的样本公司极大值、均值分别为0.063、0.007；不存在自愿性环境信息披露的样本公司极大值、均值分别为0.067、0.009，比存在自愿性环境信息披露的公司高，但两类公司持股比例都很低。对于高管长期薪酬占比（X3），存在自愿性环境信息披露的样本公司比不存在公司的平均值高出13个百分点，很显然存在自愿性环境信息披露的样本公司长期薪酬占比更高。高管薪酬差距（X4）在两组对比公司中有明显差距，存在自愿性环境信息披露的公司极小值为10.25，极大值为14.32，均值为11.471；不存在自愿性环境信息披露的公司极小、极大值分别为-12.83、12.43，均值为9.327。这表明高管薪酬差距越小，公司越有可能披露环境信息。

（二）相关性分析

为了判断高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间的相关性方向和程度，本文对各变量进行了Pearson相关性分析。理论上认为相关系数超过0.8则表示相关性强。通过表5可以看出，各变量之间不存在强相关性。

高管短期薪酬（X1）、高管薪酬差距（X4）、高管团队年龄异质性（AGE）、资产负债率（LEV）与自愿性环境信息披露（VED）呈负相关关系，而高管长期薪酬（X2）、高管长期薪酬占比（X3）、高管团队任期异质性（TEN）、高管团队学历异质性（EDU）、企业规模（SIZE）与自愿性环境信息披露（VED）呈正相关关系。其中，长期薪酬占比（X3）与自愿性环境信息披露（VED）的相关系数为0.162，且在5%的水平上显著，高管薪酬差距（X4）与自愿性环境信息披露的相关系数为-0.423，且在1%的水平上显著。高管团队任期异质性（TEN）和学历异质性（EDU）与自愿性环境信息披露的相关系数分别为0.178、0.176，且都在5%的水平上显著。而高管短期薪酬（X1）、高管长期薪酬（X2）等变量与自愿性环境信息披露的相关性不显著。

表5 Pearson相关性分析

注：∗∗∗、∗∗、∗分别表示在10%、5%和1%的水平上显著相关。下同。

X4 AGE TEN EDU LEV SIZE INDUSTRY 变量VED X1 X2 X3 X4 X1 1 X2 1 X3 1 1 AGE TEN EDU LEV SIZE INDUSTRY VED 1-0.046 0.061 0.162∗∗-0.423∗∗∗-0.120 0.178∗∗0.176∗∗-0.189 0.029 0.062-0.120 0.018 0.212∗∗-0.242-0.232∗∗-0.020-0.183∗0.344∗∗-0.170 0.654∗∗0.067 0.261∗∗-0.391∗∗0.248-0.063-0.185∗0.063 0.123 0.346∗∗-0.287∗∗0.185∗-0.092-0.150 0.123 0.157 0.143 0.1410 0.218 0.124 0.039 1 0.042 0.037 0.187∗-0.341∗∗0.124 1-0.127 0.164-0.039-0.123 1-0.145 0.040 0.183∗1-0.265∗∗0.251 1-0.143 1

（三）多重共线性检验

本文在进行二项Logistic回归分析前，对所有变量进行了多重共线性检验，结果见表6。各变量之间的容忍度都高于0.1，方差膨胀因子VIF也处于0～10之间，表明各变量之间不存在多重共线性问题，可以进行后面的Logistic回归分析。

表6 相关变量的多重共线性分析

变量控制变量 自变量 调节变量 交互项LEV SIZE INDUSTRY X1 X2 X3 X4 AGE TEN EDU AGE×X1 AGE×X2 AGE×X3 AGE×X4 TEN×X1 TEN×X2 TEN×X3 TEN×X4 EDU×X1 EDU×X2 EDU×X3 EDU×X4 Tolerance 0.750 0.469 0.753 0.537 0.251 0.544 0.178 0.66 0.494 0.689 0.715 0.342 0.383 0.572 0.775 0.314 0.531 0.355 0.787 0.315 0.342 0.426 VIF 1.452 2.280 1.460 1.889 4.249 2.353 5.870 1.722 1.784 1.531 1.519 3.110 2.647 1.879 1.407 3.392 1.820 2.802 1.355 3.287 3.019 2.504

（四）高管薪酬结构对自愿性环境信息披露影响的回归分析

运用二项Logistic回归检验高管薪酬结构对自愿性环境信息披露的影响。由表7可知，Hosmer-Lmemshow统计量的观测值为5.380，相伴概率p值为0.735，明显大于显著性水平5%，说明实际值方程对数据的拟合良好。

表7 Hosmer and Lemeshow Test

Step 1 Chi-square 5.380 df 8 Sig.0.735

由表8可知，高管短期薪酬（X1）、高管长期薪酬（X2）、高管长期薪酬占比（X3）、高管薪酬差距（X4）的回归系数分别为-1.860、0.216、0.016、-2.609，其中X1、X3、X4的概率p值分别为0.003、0.017、0.000，均小于显著性水平5%，说明高管短期薪酬、长期薪酬占比和薪酬差距与自愿性环境信息披露存在显著相关关系。

表8 高管薪酬结构与自愿性环境信息披露的回归分析

变量B S.E.Wald df Sig.Exp（B）X1 X2 X3 X4 LEV SIZE INDUSTRY Constant 0.60 0.178 0.008 0.485 1.268 0.242 0.553 4.845-1.860 0.216 0.016-2.609-1.287 0.091-0.075-6.973 95%C.I.for EXP（B）9.75 1.360 5.646 28.957 0.999 0.134 0.019 1.522 1 1 1 1 1 1 1 1 0.003 0.255 0.017 0.000 0.327 0.825 0.892 0.333 0.151 1.239 0.994 13.297 3.615 1.095 0.928 0.003 Lower 0.052 0.878 0.971 5.851 0.299 0.789 0.314 Upper 0.485 1.750 0.997 32.173 42.339 1.808 2.739

（1）高管团队年龄异质性（AGE）。该变量选用标准差系数法进行测量。变量数据从国泰安数据库及公司年报中获取，算出高管年龄标准差，再除以高管团队年龄均值，算出的标准差系数越大，表明年龄异质性越大。计算公式见表1。

一般来说，文人们还是比较注意风度的。不过真正有风度的不是那种春风得意时能做到谦恭有礼、温文尔雅的人，而是那种受到批评甚至被人误解时仍然能够心平气和并且尊重对方的人。

2.高管长期薪酬对自愿性环境信息披露的影响没有通过显著性检验，H2不成立。这一点与Kobelsky等（2013）的结论不一致，他们提出CEO和CFO的股权激励薪酬即长期薪酬越多，企业环境信息披露存在重大缺陷的可能性越低。究其原因，我国上市公司高管薪酬的构成以短期薪酬为主，长期薪酬的地位和作用并没有受到企业的重视，从而导致长期薪酬的激励作用在我国上市公司环境信息披露中没有得到有效的发挥。

在城市经济学的教学中，要在有限的学时里讲授大量的理论知识，翻转课堂的教学模式能解决教学中遇到的实际问题，把教学的部分放到课前，让学生自主学习，课堂上以了解学生的学习情况和加强知识的内化为主，有效利用了时间，使教学活动更好开展，提高学生的学习自主性，加强了知识的内化，增强学生分析问题、解决问题的能力。

3.高管长期薪酬占比对自愿性环境信息披露的影响通过了显著性检验，H3成立。高管长期薪酬占比越大，企业进行自愿性环境信息披露的可能性越大。这一点验证了Balsam等（2014）的研究，即环境信息自愿披露发生的可能性随着股权激励程度的提高而变大。综上所述，单纯增加长期薪酬并不能帮助企业建立环境信息披露制度，但提高长期薪酬比例能显著促进企业自愿进行环境信息披露。

4.高管薪酬差距对自愿性环境信息披露的影响通过了显著性检验，H4成立。即高管薪酬差距越小，企业存在自愿性环境信息披露的可能性越大。这与Mishari（2017）的研究一致，即高管薪酬差距会负向影响环境信息披露制度的建设和维护。这意味着高管之间薪酬差距小有利于促进团队合作，调动各高管的工作热情，激励他们为公司构建更完善的环境信息披露制度。

（五）高管团队异质性的调节作用

1.高管团队年龄异质性的调节作用。由表9可知，模型3中加入交互项后，拟合优度比模型2有了较显著的提高。但高管团队年龄异质性与短期薪酬、高管长期薪酬、长期薪酬占比及高管薪酬差距的交互项对自愿性环境信息披露的影响都不显著。而模型2中年龄异质性的系数是显著的，这说明年龄异质性不是调节变量，故H5中年龄异质性不符合。究其原因，年长和年轻的高管存在代沟，在沟通和交流时冲突和摩擦相应增多，降低了团队的决策效率，从而影响企业环境信息披露制度的设计和执行，这也可能是年龄异质性与其他薪酬结构项目交互项不显著的原因。

2.高管团队任期异质性的调节作用。由表10可知，加入交互项后，模型3拟合优度比模型2有了显著的提高，其中高管团队任期异质性与短期薪酬、高管长期薪酬、长期薪酬占比及高管薪酬差距交互项对自愿性环境信息披露的影响显著，而模型2中高管团队任期异质性的系数并不显著，这说明高管团队任期异质性是纯调节变量，故H5中任期异质性符合。这是因为任期长短不同的高管对公司的背景和环境等认知程度不同，在同一个问题上会产生不同的见解，这有利于企业环境信息披露制度的设计和执行方案的多样化。

表9 高管团队年龄异质性的调节作用

变量常量LEV SIZE INDUSTRY X1 X2 X3 X4模型1-6.973 1.287 0.091-0.075-1.860∗∗∗0.216 0.016∗∗-2.609∗∗∗AGE AGE×X1 AGE×X2 AGE×X3 AGE×X4 Adjusted R2 F模型2-5.882 0.97 0.26 0.414-2.368∗∗∗0.413 0.025∗∗-2.994∗∗∗5.406∗∗0.060 2.039∗∗0.068 2.239∗∗模型3-7.87 0.221 0.348 0.646-2.711∗∗∗0.17 0.024∗-3.586∗∗∗-6.297-4.801 4.685 4.587-3.139 0.090 2.442∗∗

表10 高管团队任期异质性的调节作用

变量常量LEV SIZE INDUSTRY X1 X2 X3 X4模型1-6.973 1.287 0.091-0.075-1.860∗∗∗0.216 0.016∗∗-2.609∗∗∗TEN TEN×X1 TEN×X2 TEN×X3 TEN×X4 Adjusted R2 F模型2-5.743 0.86 0.34 0.314-3.288∗∗∗0.423 0.115∗∗-2.798∗∗∗1.266 0.060 2.039∗∗0.073 2.456∗∗模型3-8.70 0.121 0.248 0.546-2.611∗∗∗0.07 0.014∗-3.486∗∗∗2.952-4.709∗∗2.066∗∗1.703∗∗-3.368∗∗∗0.088 2.683∗∗

3.高管团队学历异质性的调节作用。由表11可知，加入交互项后，模型3中学历异质性与高管薪酬结构的交互项系数不显著，模型2中学历异质性系数也不显著，这说明学历异质性可能是同质调节变量。为了进一步检验同质变量，将样本根据学历得分排名，平均分成高学历公司和低学历公司二组，分别进行回归分析，检验结果如表12所示。

“我尝出来了，这是桃花！”吴耕舔舔嘴唇，喊道。阳春三月，清明扫墓，厨师父亲会带他回乡下去，吴家垴是渭河边的一个村子，三月的时候就被包围在红桃白梨之中，赶不到桃子与梨子成熟，悄悄地尝尝花瓣也是极好的啊！吴耕牵着父亲的手，常常偷偷地将桃瓣往嘴里塞。

本文所使用的数据来自国泰安数据库中公司治理结构高管动态数据库和环境信息披露数据库、证监会网站、WIND数据库和巨潮资讯网等，有些数据不全，需参照当年上市公司年报并加工计算取得。为了有效避免集团内部交易产生的影响，使用的数据均为合并报表数据。本文数据主要运用Excel、SPSS 20.0软件完成统计分析。

表11 高管团队学历异质性的调节作用

变量常量LEV SIZE INDUSTRY X1 X2 X3 X4模型1-6.973 1.287 0.091-0.075-1.860∗∗∗0.216 0.016∗∗-2.609∗∗∗EDU EDU×X1 EDU×X2 EDU×X3 EDU×X4 Adjusted R2 F模型2-5.782 0.770 0.260 0.414-2.368∗∗∗0.413 0.025∗∗-2.994∗∗∗6.949 0.060 2.039∗∗0.078 2.739∗∗模型3-8.970 0.221 0.348 0.646-3.611∗∗∗0.080 0.024∗-3.586∗∗∗4.983-3.402 1.379-3.685 3.905 0.091 2.942∗∗

表12 分组回归

变量常量LEV SIZE INDUSTRY X1 X2 X3 X4 EDU Adjusted R2 F低学历组-6.882 0.970 0.100 0.504-2.368∗0.213∗0.025∗-2.994∗4.839∗0.094 2.939∗高学历组-7.87 0.221 0.348 0.446-2.711∗∗0.170∗∗0.024∗∗-4.586∗∗5.963∗∗0.098 3.442∗∗

由表12可知，低学历样本组中，高管薪酬结构的回归系数通过了10%的显著性水平检验；而高学历样本组中，高管薪酬结构的回归系数通过了5%的显著性水平检验，两组样本的R2不同，两组方程都通过了方差检验。所以高管学历异质性是同质调节变量，说明H5中学历异质性符合。通常，学历较高的高管理论基础较深厚，有较为完善的知识结构框架，决策时倾向于采用科学的方法；学历较低的高管经验和阅历丰富，实践能力较强，有自己独特的决策方法，且其获取的信息多为一手资料。学历异质性的增强有利于理论和实践的有效结合，使高管团队在环境信息披露制度建设和防范重大缺陷出现的问题上考虑得更加周全、分析得更加透彻。

微网作为能源互联网领域进步的基础环节,其发展势必推动能源互联网领域前进。未来微网领域的发展将向能源互联网方向靠近,未来能源互联网势必成为行业领域的关注点,且关注度会越来越高。

（六）稳健性检验

为了保证研究结论的可靠性，本文进行了如下稳健性检验，根据相关性、可比性、定性与定量相结合的原则，结合环保部发布的《上市公司环境信息披露指南》的要求，构建环境信息披露指标体系，采用“内容分析法”进行打分，得出148家公司的环境信息披露指数（Environmental Disclosure Index，EDI）。以EDI作为自愿性环境信息披露VED的替代变量，重复上述回归检验，测试结果与本文研究结论基本一致，验证了本文研究结论的稳健性。

六、研究结论

（一）结论

本文通过分析高管薪酬的构成、比例、差距等因素对自愿性环境信息披露的影响，并进一步探讨高管团队异质性对高管薪酬结构与自愿性环境信息披露之间关系的调节作用，最终得出如下结论：

首先，短期薪酬与自愿性环境信息披露水平存在负相关关系，说明当高管短期薪酬较高时，其对环境信息披露的重视程度降低。其次，高管长期薪酬对上市公司自愿性环境信息披露的影响未能通过显著性检验，但长期薪酬占比对上市公司自愿性环境信息披露的影响较为明显。这说明尽管长期薪酬还没有发挥其应有的激励作用，但增加高管长期薪酬在总薪酬中的比重，能够促使公司的环境信息披露制度与高管的经营行为密切相关。再次，较小的薪酬差距对上市公司自愿性环境信息披露的影响也较为明显。最后，高管团队任期异质性起到很强的调节作用。适当地提高高管任期异质性，可以促使高管团队对企业所处阶段和环境等进行仔细的分析和判断，并且拥有建立健全环境信息披露制度的强烈意愿，进而有助于弥补企业环境信息披露可能存在的缺陷。此外，高管团队学历异质性也有较强的调节作用，也应该在薪酬结构设计中加以适当的考虑。

（二）建议

H2：高管长期薪酬越高，公司存在自愿性环境信息披露的可能性越大。

首先，加大短期薪酬激励强度。上市公司在设计薪酬计划时，有必要引入与短期薪酬挂钩的环境信息披露的定量指标，减少环境信息披露中产生的短期行为，促使高管尽力履行自愿披露环境信息的受托责任，确保企业环境信息披露的及时性和有效性。

其次，提高长期薪酬所占比重。提高高管长期薪酬在总薪酬中的比重，能够促使公司的环境信息披露制度与高管的经营行为密切联系起来，增强高管的社会责任意识和企业使命感，在降低代理成本的同时提高对高管自愿披露环境信息的激励效果。

最后，保持较小的薪酬差距。我国上市公司高管薪酬差距严重分化，注重企业内部高管之间的薪酬差距，设置高管薪酬上限，使薪酬分配更科学、合理，促使高管之间有效合作，有助于完善上市公司环境信息自愿披露制度。

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（2）活动目的过于功利，动机不纯。康德从道德角度对动机的阐述是，一个人的行为能否产生效果达到目的和它的道德价值是否会受到影响，主要取决一个人行为是否从善良意志出发去进行个人行为，如果不是，即使行为有好的效果并达到目的，也不能把它认为是友善的行为。通过调查我们发现，高校青年志愿者参与志愿服务的动机多种多样，体验人生、实现价值、学习知识、完善心智等都是促使志愿者从事志愿服务的动机。但是，高校期末考试各种素质加分，评优评先加分，方便出国留学，充实自己的工作简历等已成为部分志愿者参加志愿服务的主要目的。这些志愿者参与志愿服务完全是出于自私的目的，自私带来的后果就是使他人的利益受到了损害。

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财税人员在整个财税工作的管理过程中起着至关重要的作用，而国土资源的财政税收预算管理工作更是需要专业性极高的财税人员去执行。

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