1. 引言
党的二十大报告明确提出，高质量发展是加快建设现代经济体系的第一要务。但是，在以市场和企业为主导的现代经济格局中，传统的制度与技术“单项决定论”已经难以适应经济社会发展的新形势[1]。数字化转型是当前企业重要的发展引擎和创新动力，是企业进一步降成本、增效率的重要途经之一。数字经济空前的发展速度与扩张规模产生的辐射广度与影响深度日益成为重构关键资源配置、推动经济结构转型升级的关键要素。在此背景下，数字化不仅推动了生产要素的高效率整合与配置优化，还为企业进一步提升发展质量提供了重要的技术支持。因此，深入分析数字化转型背景下企业高质量发展的影响因素，不仅具有重要的理论价值，此外，也将为企业在数字化转型及实现高质量的发展提供实用性的指导。
然而，我国上市公司在进行数字化转型时普遍遭遇较长的见效周期和高昂的投入成本等挑战。因此，管理层在采取具体措施推动实际转型的过程中，会因为个人利益而产生迟疑，出现由激励机制的缺失和监督机制的不完善而产生的委托代理问题，抑制了企业优化生产流程的进度和提升资源配置的效率。鉴于企业高质量发展本质上依赖于资源的优化配置与利用，上述问题已然成为阻碍企业产能效率提升的瓶颈之一。
合理的薪酬激励机制是促进企业高质量发展的有效工具之一[2]。学术界围绕高管薪酬激励对企业发展质量的影响展开了大量的研究，其中，股权激励是这一领域的焦点[3]。然而，基于代理冲突理论和管理防御理论的研究得出了相互违背的结果，高管激励的作用机制仍然存在分歧，即代理冲突观下可以缓解代理问题、达成激励相容效应，帮助企业成长；而管理者防御观则认为股权激励会强化高管权利，导致经理人采取过度防御行为、产生利益侵占动机，损害企业的长期利益，对发展造成负面影响。此外，相较于股权激励，有关货币性薪酬激励与企业发展之间的研究相对匮乏。鉴于货币性薪酬是激励机制中最为核心的一环，深入探究其对企业高质量发展的影响具有重要的理论价值和实践意义。
基于上述制度与研究背景，本研究拟通过实证分析的方法，探讨高层管理人员的货币性薪酬如何影响企业的高质量发展，以及数字化转型在其中发挥的调节作用。
2. 文献回顾与假设提出
2.1. 高管薪酬与企业高质量发展
从企业治理角度来看，高管薪酬激励制度以“利益协同机制”为中心，可以有效减少管理者与公司所有者之间的代理关系矛盾，比如管理者为了自身利益最大化而导致的短视行为。一方面，科学合理的高管薪酬体系能够将经理人的个人利益与企业发展目标融合，激励其做出有利于企业价值最大化的决策。另一方面，长期激励措施有助于弱化代理冲突，减少因短期利益驱动而引发的舞弊与审计风险[4]以及违规信息披露的可能性[5]。在优秀高管的带领下，企业内部能够形成积极向上、相互学习的良好氛围，内部矛盾与冲突得到有效缓解，员工工作效率和整体生产效能得到改善，进而进一步增强企业的发展潜力。因此，高管货币薪酬激励计划的制定可以抑制经理人的风险规避倾向[6] [7]、提高决策效率，鼓励他们从企业财富最大化角度出发，进行日常经理管理[8]。
从企业发展角度来看，首先，高管货币性薪酬激励可以为企业保留人才。通过构建合理的薪酬体系，企业能够有效吸引和留住核心管理人才，在保持企业经营管理一致性的同时，为提升企业发展水平奠定人力资源基础。Dong和Guo的研究表明，货币性薪酬和股权激励均能够有效提升高管的风险承担意愿[6]，从而激发其创新动力，促进研发投入的增加和创新质量的提升[9]。其次，凭借经理人的专业优势不仅能够优化企业的生产运营流程，还能实现资源的高效配置，显著提升企业发展质量。
现有文献从上述层面对高管薪酬的影响效果进行研究，多聚焦于财务绩效，对高质量发展的多维度内涵研究不足，例如资本、劳动力、资源的投入与转化效率等。高管的薪酬激励制度可以成为有效的工具，既能鼓励管理人员承担创新和投资的风险，又能协调短期业务绩效与长期战略计划。特别是，以绩效为导向的收入与企业的短期目标相关联，可以激励管理者追求短期业务目标，而股权激励着眼于公司的长期利益，也可以使管理者愿意承担公司特有的风险。与不断变化的外部市场环境不同，这种灵活的激励机制仍然具有战略价值，可以进一步提高公司的竞争力和发展质量。综上所述，本文提出如下假设：
H1：企业高管的薪酬激励显著促进企业实现高质量的发展。
2.2. 数字化转型的调节作用
数字化转型是目前企业用来扩大合作渠道、增强竞争力、实现升级换代的有效策略之一。企业数字化转型的核心思想是通过大数据、互联网等新技术的应用，对商业模式、生产流程和组织结构进行彻底而全面的更新。这一过程通常伴随着各种困难，包括技术和管理方面的困难，因为它可能会，而且经常确实会损害管理人员的短期目标和职业发展。因此，企业可以在建立适当的薪酬和激励制度时，部分弥补年轻管理人员在做出冒险决策时可能遭受的惩罚，这也有助于激励他们进行他们负责的改革，更积极地承担风险，从而为企业升级做出更大贡献。
企业数字化转型能够显著提升产品质量，推动企业高质量发展。具体来看，一方面，利用数字化技术可以提高产品研发环节效率、生产环节质量以及流程监控的精细程度，进而提升产品质量；另一方面，利用信息手段整合企业内部资源，可以实现资源的高效配置与利用。这一方式不仅可以明显增强企业的竞争优势，也奠定了企业长远、稳健发展的基础。
除此以外，现有研究从理论角度对数字化转型在高管薪酬与企业发展质量的作用关系之间的调节效应进行了解释，但较少探讨数字化时代下薪酬工具带来的创新性影响。当前我国上市公司普遍存在的所有权和经营权分离问题，与企业业绩高度相关，通过合理的薪酬激励制度达成利益一致的共识，是解决这一问题的有效途径之一。高管薪酬激励计划具有双重作用：其一是可以强化高管对企业长期战略的认同感，促使其更加关注企业业绩的提升，重视企业的可持续发展；其二是可以激发企业高管的创新思维，促使其主动运用数字化转型等战略工具，实现企业高质量发展。值得注意的是，虽然数字化转型具有投入大、周期长的特点，使得部分学者对薪酬激励与数字化转型深化的直接关联性持保留态度，但不可否认的是，数字化转型所带来的核心竞争力提升和市场拓展效应，对企业长期发展具有重要的战略价值。基于此，本研究提出如下假设：
H2：在高管货币性薪酬推动企业高质量发展的过程中，数字化转型发挥了积极的调节作用。
3. 研究设计
3.1. 样本选取
本研究针对2012年至2023年期间的所有上市公司进行了分析，并依据以下标准对样本进行了筛选：1) 排除金融行业中的上市公司。2) 去除那些面临退市风险(即特别处理股票，简称ST股)的企业样本；3) 排除那些上市时间不足一年且已经退市的公司样本；4) 从主变量中切割缺失的样品。同时，为了确保结果的可靠性，针对企业样本中的连续性变量，实施了1%和99%分位数的双向缩尾处理。
3.2. 变量定义与测度
3.2.1. 被解释变量
本研究的被解释变量是通过全要素生产率(TFP)来定量分析企业高质量发展的水平。本次基准回归采用通过LP方法计算得出的全要素生产率作为研究依据。
3.2.2. 解释变量
基于数据可获得性原则，本研究选取货币性薪酬作为核心解释变量。参考陈修德和李世辉等的做法，以前三名高管薪酬总额的自然对数(LnTOP3)衡量高管货币性薪酬。在稳健性检验中，本研究加入股权激励相关的指标作为控制变量，对基准回归结果进行进一步的检验。
3.2.3. 调节变量
采用吴非(2021) [10]的方法，通过文本分析，统计上市公司年度报告中与“企业数字化转型”相关的词汇频率，从而描绘出转型的具体程度。
3.2.4. 控制变量
本研究参照相关的研究方法选定了一些控制变量，包括企业的规模(Size)、财务杠杆(Lev)、管理费用比(Man_Fee)、股权集中度(IH)、现金流(Cfo)以及盈利能力(ROA)，详见表1。
Table 1. Variable design and definition
表1. 变量设计与定义
变量类型 |
变量名称 |
变量符号 |
变量定义 |
被解释变量 |
企业高质量发展 |
TFP_LP |
LP方法测算全要素生产率 |
解释变量 |
货币性薪酬 |
LnTOP3 |
前三名高管薪酬总额的自然对数 |
调节变量 |
企业数字化转型 |
DCG |
|
控制变量 |
企业规模 |
Size |
资产总额去对数 |
企业财务杠杆 |
Lev |
负债总额/资产总额 |
企业管理费用率 |
Man_Fee |
管理费用/营业收入 |
股权集中度 |
IH |
第一大股东持股比例 |
企业现金流 |
Cfo |
经营活动产生的现金净流量/营业收入 |
企业盈利能力 |
ROA |
净利润/平均资产总额 |
3.3. 模型设定
为了探究“高管薪酬能够正向促进企业全要素生产率”这一关系是否成立以及数字化转型在这一关系中的调节作用是否存在，本文通过构建两个模型(1)和(2)来实证验证“企业全要素生产率”这一关系是否是真实的，并探讨数字化转型在这一关系中的调节作用是否存在。
(1)
(2)
其中，TFP代表全要素生产率，LnTOP3代表高管货币性薪酬，如果
显著为正，则表明企业高管的货币性薪酬越高，对提高企业的全要素生产率越有利。DCG表示数字化转型，是本研究的调节变量。如果
的回归系数
与
方向相同，则表示强化了
的效果，即数字化转型能够增强货币性薪酬水平对全要素生产率的提升作用。
为控制变量，
和
分别为年度和行业固定效应，
为残差项。
4. 实证结果与分析
4.1. 描述性统计
本研究关键变量的描述性统计结果如表2所示。根据所选样本的数据，上市公司前三位高管的货币性薪酬LnTOP3的平均值为14.55，标准差SD为0.705，表明高管薪酬在一定范围内相对集中。
根据数据显示，全要素生产率(TFP_LP)的最低值为6.093，最高值为11.22，这表明所研究的企业在TFP_LP方面存在显著差异，这些差异可能与企业的内部管理效能、资源配置效率，以及外部的政策环境和行业特点等因素有关。
在调查的企业样本中，第一大股东的持股比例在不同企业间存在明显变化，最高可达89.99%，而最低则为1.8%。这显示出公司高层管理者的持股状况差异较大，反映出各企业在控制权方面的不同。这种差异进一步导致了管理力度的不同，从而在企业的生产流程、效率和未来的战略规划等方面形成了不同的影响，进而影响企业的经营和盈利表现。其他变量总体上分布较为合理。
Table 2. Descriptive statistics results
表2. 描述性统计结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
VARIABLE |
N |
Mean |
SD |
Min |
Max |
LnTOP3 |
35517 |
14.55 |
0.705 |
12.79 |
16.55 |
TFP_LP |
35517 |
8.351 |
1.063 |
6.093 |
11.22 |
DCG |
35517 |
1.553 |
1.408 |
0 |
5.037 |
ROA |
35517 |
0.0270 |
0.344 |
−48.32 |
10.40 |
Man_Fee |
35517 |
0.0970 |
0.235 |
−0.111 |
16.21 |
Size |
35517 |
22.25 |
1.340 |
15.58 |
28.70 |
Lev |
35517 |
0.435 |
0.461 |
0.00800 |
63.97 |
IH |
35517 |
33.76 |
14.70 |
1.844 |
89.99 |
Cfo |
35517 |
0.0830 |
0.407 |
−24.88 |
15.38 |
4.2. 基准回归
本研究聚焦于高管货币性薪酬是否有助于企业高质量发展，对该问题进行基准回归，表3介绍基准回归结果依据下表的分析结果，当行业和年份的固定效应同时被纳入考量时(见表3列4)，高管的货币性薪酬(LnTOP3)与全要素生产效率(TFP_LP)之间存在显著的正相关关系，显著性水平为1%。具体而言，若高管的货币性奖励水平提升一个单位，企业的全要素生产效率将相应提高0.208个单位。这一发现验证了我国上市公司高层管理人员的货币薪酬与全要素生产率之间存在显著正相关性，从而支持了假说H1。由研究结果可以推测，适度提升高管货币性薪酬水平可以有效促进企业高质量发展，上市公司应该充分利用高管薪酬来改善效率不达标、资源分配不合理而导致的浪费等问题，优化公司生产流程，赋能企业高质量发展。
Table 3. Baseline regression results
表3. 基准回归结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
|
TFP_LP |
TFP_LP |
TFP_LP |
TFP_LP |
LnTOP3 |
0.2084*** |
0.2235*** |
0.1751*** |
0.1891*** |
|
(40.5581) |
(40.2456) |
(36.2133) |
(36.3852) |
ROA |
0.5169*** |
0.5070*** |
0.4762*** |
0.4664*** |
|
(30.9534) |
(30.3257) |
(31.4905) |
(30.8311) |
Man_Fee |
−0.6534*** |
−0.6549*** |
−0.5691*** |
−0.5689*** |
|
(−44.3492) |
(−44.4761) |
(−42.7962) |
(−42.8229) |
Size |
0.5278*** |
0.5271*** |
0.5488*** |
0.5492*** |
|
(179.9311) |
(179.0623) |
(188.9708) |
(188.6558) |
Lev |
0.4672*** |
0.4594*** |
0.4207*** |
0.4130*** |
|
(36.8117) |
(36.1566) |
(36.2850) |
(35.6168) |
IH |
0.0023*** |
0.0021*** |
0.0029*** |
0.0027*** |
|
(9.9998) |
(9.1980) |
(13.8631) |
(13.0158) |
Cfo |
−0.1550*** |
−0.1537*** |
−0.0888*** |
−0.0874*** |
|
(−18.5001) |
(−18.3776) |
(−11.7207) |
(−11.5606) |
_cons |
−6.6424*** |
0.2235*** |
0.1751*** |
0.1891*** |
|
(−89.5150) |
(40.2456) |
(36.2133) |
(36.3852) |
Year |
No |
Yes |
No |
Yes |
Ind |
No |
No |
Yes |
Yes |
N |
35517 |
35517 |
35517 |
35517 |
adj. R2 |
0.670 |
0.671 |
0.736 |
0.738 |
t statistics in parentheses; * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.
4.3. 机制检验
假设分析中提出，高管薪酬水平在企业数字化转型程度的作用下，对于企业高质量发展状况可以产生强化提升作用，本节基于基准回归的结果，进行调节作用检验。表4呈现了机制检验结果。列(1)显示LnTOP3与DCG的交互项系数在1%的水平上显著为正，回归系数为0.0185。这一发现说明，数字化转型在提升高管的货币薪酬与企业高质量发展之间的推动效应方面发挥了积极作用。
为了进一步深入分析，本研究参考吴非的方法，将公司的数字转型细分为底层技术的运用(ABCD)以及实际技术的运用(ADT)两个层次，并将这两者与高管的货币性绩效指标(LnTOP3)进行交叉分析。列(2)(3)中显示的结果回归在底层技术层面的交乘项，其回归系数为0.009，在1%的显著性水平上表现为正；从实际运用的角度看，交乘项的回归系数达到了0.028，同样在1%的显著水平上为正，且该值高于前者，表明数字化转型的调节影响主要集中在实际的技术应用层面。这可能是由于数字化转型对底层前沿技术
Table 4. Mechanism test results
表4. 机制检验结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
|
TFP_LP |
TFP_LP |
TFP_LP |
LnTOP3 |
0.1903*** |
0.1906*** |
0.1895*** |
|
(36.6156) |
(36.6318) |
(36.4967) |
LnTOP3 × DCG |
0.0185*** |
|
|
|
(5.9616) |
|
|
LnTOP3 × ABCD |
|
0.0090*** |
|
|
|
(4.9512) |
|
LnTOP3 × ADT |
|
|
0.0282*** |
|
|
|
(7.4576) |
ROA |
0.4641*** |
0.4652*** |
0.4642*** |
|
(30.6901) |
(30.7598) |
(30.7065) |
Man_Fee |
−0.5699*** |
−0.5696*** |
−0.5698*** |
|
(−42.9179) |
(−42.8898) |
(−42.9220) |
Size |
0.5484*** |
0.5483*** |
0.5484*** |
|
(188.3237) |
(188.0505) |
(188.4395) |
Lev |
0.4105*** |
0.4115*** |
0.4106*** |
|
(35.3988) |
(35.4906) |
(35.4254) |
IH |
0.0028*** |
0.0028*** |
0.0027*** |
|
(13.1087) |
(13.1046) |
(13.0543) |
Cfo |
−0.0869*** |
−0.0870*** |
−0.0866*** |
|
(−11.4881) |
(−11.5015) |
(−11.4550) |
_cons |
−6.9615*** |
−6.9586*** |
−6.9498*** |
|
(−85.6839) |
(−85.6367) |
(−85.6089) |
Year |
Yes |
Yes |
Yes |
Ind |
Yes |
Yes |
Yes |
N |
35517 |
35517 |
35517 |
adj. R2 |
0.738 |
0.738 |
0.738 |
t statistics in parentheses; *p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01.
的基础条件要求较高，涉及技术人员的专业能力与技术应用场景的真实需求。然而，当前我国大多数上市公司的数字化转型仍处于中期及前期阶段，未能完全满足这一标准，底层应用方面存在显著不足，从而制约了高管薪酬对企业高质量发展的积极影响。。而数字技术与具体的生产流程等的融合应用与实践能够为企业的流程优化与资源配置提供有效的改善，产出结果提升明显，说明高管在高薪酬的激励下，能够推动数字化转型在实际生产活动中营运。
4.4. 稳健性检验
本研究旨在探究高管货币性薪酬对上市公司高质量发展的影响机制，然而在实证分析过程中可能面临内生性问题，所以本文采用以下三种方法进行稳健性检验。
4.4.1. 替换被解释变量
为进行稳健性检验，选取基于OP方法计算的全要素生产率(TFP_OP)作为企业全要素生产率的LP法的替代变量。在将被解释变量替换为TFP_OP后，回归分析的结果与基准回归相吻合，并且显著水平符合预期，这进一步验证了结果的稳健性。
4.4.2. 增加控制变量
前文聚焦高管的货币薪酬进行研究，但上市公司近年来愈发注重以股权激励股东奖励公司核心人员的政策。为了防止管理层持股对前述回归分析结果产生影响，研究者将这一比例融入模型中进行再次检验，结果依然展现出稳健性。
4.4.3. 内生性检验
1) 滞后一期高管薪酬
为了避免高管薪酬激励对全要素生产率造成滞后效应，本节研究中将高管薪酬(LnTOP3)延后一个周期进行处理，以便展开回归分析。回归分析的结果与基准案例的发现相一致，并且在1%的显著性水平上依旧保持显著性。
2) 加强固定效应
在基准回归中，前文同时固定行业与年份进行检验，但考虑到不同行业的全要素生产率存在差异、数字化转型程度也显著不同，因此，在稳健性检验中使用行业与年份交乘(Year*Ind)进一步加强固定效应。结果与基准回归结果相符，通过了加强固定效应的稳健性检验。
4.5. 异质性分析
4.5.1. 基于产权性质的异质性检验
我国企业最显著的特征之一是产权性质，这一差异导致不同权属的企业在资源基础、治理模式、发展目标等多方面存在较大差异。该类型的差异会对高管薪酬激励制度的设计产生影响，故而对数字化转型的重视程度、投入力度、转型过程等造成异质性影响。本节将企业样本分为国有和非国有两类，分别进行分析和验证。实证结果表明，非国有企业的回归系数在1%的水平上显著为正，而国有企业组的交互项回归系数则显示为负。这可能归因于：1) 国有企业通常规模更大，较非国有企业在生产规模、产品种类及质量方面趋于固定，使得其大规模转型显得困难；同时，周冬华等(2019)发现，民企的股权激励对研发投入的促进作用显著强于国企，发展质量相对更高[11]。2) 一般而言，与非国有企业相比，国有企业更注重声誉以及对社会公众的影响力，并受到更加严格的监管(辛清泉等，2007) [12]，因此对不确定性较高的流程改革措施会采取适当的规避行为，所以高管对于各生产流水线、产品等的改革话语权更少。反之，非国有企业的高管拥有的话语权更多，其薪酬水平的高低对全要素生产率的影响更为显著，薪酬越高，高管采取措施提高企业产能效率的决策则越多。3) 国有企业高管的变动与非国有企业相比更少，人员稳定，工作氛围也会更加安定，而非国有企业则会随着高管的变动而呈现较为激进的改革措施。同时，高管薪酬的变化一方面也能体现出高管人员的变动，与企业未来发展规划相一致，所以，薪酬更高的高管会更加积极地进行改革，对企业全要素生产率的影响更大。
4.5.2. 基于行业的异质性检验
考虑到制造业企业的全要素生产率是衡量我国实体经济发展质量的关键指标之一，本研究对样本企业进行了行业异质性分析，分为制造业和非制造业两组，分别进行异质性检验。异质性检验结果显示，非制造业与制造业的前三名高管薪酬之和的自然对数(LnTOP3)与全要素生产率(TFP_LP)在1%的水平上显著为正，回归系数分别为0.0185和0.0159。与制造业企业组相比较，非制造业企业组的回归系数更大，产生这一差异的原因可能有以下几个方面：其一，制造业和非制造业在技术需求、资本密集程度上存在极为显著的差异。制造业企业在生产过程中资本要素投入比例更高，而非制造业企业则更依赖人力资源，因此，高管薪酬水平对于企业的生产会造成更大的影响。其二，制造业企业的生产水平已经达到了较高的层次，而非制造业企业的提升空间仍然很大，因此，非制造业企业的回归系数更高。
4.5.3. 基于地区的异质性检验
鉴于我国不同地区的政治制度、经济发展水平以及文化底蕴存在系统性差异，导致本研究的核心变量——高管货币性薪酬对企业高质量发展的影响效果存在显著不同，若忽略地区差异会使研究结论发生偏差，故本节将样本企业按照地理位置划分为东部、中部以及西部三组，进行地区异质性分析。异质性检验结果显示，东部地区的回归系数为0.0249，在1%的水平上显著为正；中、西部地区组均不显著。这一检验结果反映了：第一，不同地区间存在制度差异。东部沿海地区市场化程度高，高管薪酬激励机制较中西部而言更易受到市场供求规律、组织与个人绩效的影响；而中西部地区政策约束力度较大，国有企业分布更加密集，更容易受到政策限制，故而造成激励不足的现象。第二，区域经济发展不平衡。位于我国东部的长江三角洲、珠江三角洲等经济发达省份的企业，面临国内企业激烈的竞争，高管薪酬较高；同时管理人员受到西方经济与文化的影响，更加注重创新、数字化等前端发展潮流，且更倾向于长期激励，故而对企业高质量发展水平的作用效果更加明显。而在经济欠发达的中西部，经理人更倾向于传统的管理模式，高管薪酬更加偏向于短期化，激励效果明显逊于东部。
5. 结论与建议
5.1. 研究结论
本研究以2012~2023年上市企业为研究对象，首先对高管薪酬与尤其是说出来的总体影响进行了研究；其次进一步从数字化转型、数字化转型细分的底层技术应用(ABCD)和技术实践应用(ADT)三个层面在二者之间的作用路径进行检验，最后从外部因素，即所有权性质、行业类别两个变量分组回归，探究其对高管薪酬与企业全要素生产率的影响程度。
根据前文的回归结果，本研究得出以下结论：第一，高管货币性薪酬激励对于企业发展质量有显著的促进作用，支持了委托代理理论中的激励相容机制——以合理的激励方案将经理人与委托人的利益一致化；第二，数字化转型在高管薪酬与企业高质量发展之间发挥积极的调节作用，且这一正向调节作用在技术应用层面，尤其是数字化运营方面更加突出；第三，异质性分析结果说明，高管薪酬对于企业高质量发展的提升效果存在显著的产权性质、行业性质差异，其中非国有企业和非制造业企业的提升效果更加明显。
5.2. 建议
本文的研究结论表明，在数字化转型的影响下，高管的货币报酬在提升全要素生产率方面起着显著的推动作用，这对于促进我国本土企业的高质量发展具有重要价值。因此，基于企业与政府的视角，本文提出一些相关的建议。
5.2.1. 针对企业的建议
一方面，企业应当深刻认识到高管对全要素生产率的影响。作为企业中的决策者，高管的行为对企业当前及未来的发展均起到重要的决定性作用。因此，企业应当适当给予高管更高的薪酬，使其利益与企业一致，敦促其为企业发展做出更大的贡献，帮助企业降本增效，提高全要素生产率。
另一方面，高层管理者应当积极运用数字化转型等先进措施对企业进行改革，以合理分配资源，提高企业全要素生产率。企业在推进数字化转型进程时，需要重点把握两个核心要素：1) 底层技术的持续更新，这是实现数字平台升级迭代的关键支撑；2) 技术与实际业务场景的深度融合，这是确保数字化技术与企业自身情况切实融合、落地见效的关键路径。企业应当着力推动数字技术与核心业务的深度融合，不断拓宽应用场景，制定与场景相匹配的转型战略和优化方案。通过构建数字化技术赋能的管理体系，可以有效增强高管薪酬激励对企业发展质量的提升，实现企业价值创造能力的持续增强。
5.2.2. 针对政府的建议
政府应当充分发挥政策引导和制度保障作用，通过以下方式加快企业数字化转型：第一，制定数字化转型转向计划，明确国家总体转型规划方针与目标；第二，完善数字化基础建设，为企业提供技术支撑与指导；第三，出台税收优惠政策等经济优惠方案，降低企业转型压力；第四，建立健全法律法规，保障企业数字信息与财产的安全。通过构建良好的政策环境，能够有效激励高管推进企业数字化转型，加快企业高质量发展的步伐。