根据委托代理理论，信息不对称以及委托人和代理人目标函数的不一致，导致了现代企业代理问题的存在，有效的报酬契约设计有利于激励代理人选择和实施可以增加委托人财富的活动。近年来，如何对我国上市公司高级管理层进行有效激励，日渐成为理论界和实务界争论的焦点，无论是经营者年薪制、还是股票期权制，其目的都是为了激励经理层，使其努力程度与企业绩效水平相关性增强。但是，激励机制的实施是否起到了应有效果，国内学者莫衷一是。魏刚（2000）、李增泉（2000）的研究表明，高级管理人员的年度报酬与上市公司的经营业绩并不存在显著的正相关关系，持股制也未达到预期的激励效果；而陈志广（2002）、张俊瑞（2003）的计量分析却表明，高管薪金报酬与企业绩效显著正相关，周建波和孙菊生（2003）的研究发现，不同的股权激励模式对企业绩效的影响不同。 上述研究结论之所以不一致，除了样本选取、时间跨度以及研究方法的不同外，还有一个原因就是均将业绩指标（每股收益或净资产收益率）作为被解释变量。实际上，企业业绩除受经理人员努力程度影响外，还受其他一些经理人员所不能控制因素（如会计政策）的影响，并且该指标也最容易受到管理人员的操纵，导致了高级管理层激励与企业绩效间的关系是不确定的。鉴于此，本文试从另一个角度——X—效率理论出发，分析管理层激励问题，尝试弥补上述研究的缺陷。以下部分安排如下：第一节，提出本文的理论基础——X—效率理论；第二节，选取样本，建立模型并提出本文的假设；第三节，将样本数据输入模型进行实证分析；最后，结论及建议。 一、理论基础 新古典理论假设，企业总是根据生产函数和成本函数进行生产，换句话说，企业总是在既定投入和技术水平下实现产量极大化和单位成本极小化。事实上，一个企业技术先进、资金雄厚并不一定就有效率，影响投入与产出关系的因素除了资源配置外，还有一些其他不明的低效率因素在或明或暗起作用，莱宾斯坦称之为X—效率，X代表来历不明性。X—效率理论考虑了人的行为特征对经济活动的影响，由于人有选择的理性，个人行为很大程度上会受情感的支配，其进行理性选择和不断调整的结果是努力水平最终将停落在“惰性区域”。在这个区域内，个人努力水平是灵活的，不同努力程度下的效用是均衡的，并抵制将努力水平区域内向非均衡的区域外移动。（注：Frontz，R.，（2004）.The behavioral economics of George Akerloff and Harvey Leibenstein.Journal of Socio—Economics，33，30-32.）如果没有来自企业内、外的压力，或者特别有诱惑力的补偿收益，个人就会停留在常规努力水平，其与可达到努力水平之间的距离，就是产生X—效率的源泉。（注：霍燕滨：《配置效率X—效率与国有企业改革》[M]，经济科学出版社，2002年。）在存在X—效率的情形下，企业在生产可能性边界（production frontier）以内进行生产，其实际产出偏离最大产出的距离代表了X—效率程度，距离越大，则X—效率越低，或者说X—低效率越严重。 X—效率存在的根本原因在于激励不足，从这一方面讲，高级管理层合同收入的增加，应该有助于企业X—效率的降低。那么，实际情况是否如此呢？除了高级管理层收入外，还有哪些因素会影响企业的X—效率？以下部分将对上述问题展开分析。 二、研究设计 由于不同的行业具有不同的生产技术，因此，在对X—效率测量时有必要对行业进行分类，在此，我们以电子通讯业上市公司为例，运用2002年度截面数据对高级管理层（注：上市公司年报中披露的所有董事（非独立董事）、监事和高级管理人员。）激励与企业X—效率间的关系进行实证分析，研究设计过程如下： 1.样本选取与数据来源 截至2003年11月30日，沪深两市电子通讯类行业共有上市公司102家，考虑到经营状况的稳定性，我们剔除了8家ST公司、6家2002年度净利润为负的上市公司，另外5家2003年新上市的以及9家资料不全的上市公司也予以剔除，这样我们共选取了74家上市公司作为样本，样本原始数据来自2002年上市公司年报，行业分类采用了中国上市公司资讯网的分类标准。 2.建立模型 若要对影响X—效率的因素进行分析，首先必须能够对X—效率进行计量，从国外情况来看，随机边界生产函数模型运用的最为广泛。该函数自Aigner etl（1977）和Meeusen etl（1977）首次提出以来，经过20多年的发展，适用范围逐步扩大，相继衍生出Cobb—Douglas生产边界模型、Translog生产边界模型、Cobb—Douglas成本边界模型以及Battese和Coelli（1992，1995）模型。本研究拟采用Battese和Coelli（注：对于技术效率（X—效率）的测量，国内学者姚洋（1998），刘小玄（2000）做出了重要贡献。姚文首先利用Cobb—Douglas生产函数对技术效率进行了估计，然后运用上述结果对影响技术效率的因素进行多元回归分析。如同Battese和Coelli（1995）年所言，这种先计算技术效率（ui）再对其影响因素分析的方法，与第一阶段中ui的同分布假设产生矛盾。Bat tese和Coelli（1995）的模型很好的解决了该矛盾。该模型的详细说明，见Coelli，T.J.，96/07，A Guide to FRONTIER Version 4.1：A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation，CEPA Working Paper.）1995年的拓展模型，该模型的最大特点就是运用极大似然估计法，同时对随机边界生产函数模型和X—效率回归模型的参数进行估计。
