媒体报道与高管薪酬探索.doc

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1、学无止境媒体报道与高管薪酬探索数据与研究设计１．样本数据筛选本文选取２００７年到２０１０年福布斯中国上市公司ＣＥＯ薪酬榜为样本，总共有１５７个样本。选择福布斯杂志是由于其作为一个独立的第三方，能保证所选取样本的客观性。收集了２００７年到２０１０年媒体对于这些上榜的ＣＥＯ薪酬的新闻报道，这些报道全都来自《中国重要报纸全文数据库》。在搜索新闻报道时，为了尽可能减少数据的遗漏情况的发生，我们分“题名”、“主题”、“关键字”和“全文”四个方面对ＣＥＯ的薪酬报道进行了查询。在对查询到的新闻报道进行有效性筛选时，我们先把目标新闻报道分为两种。一种是从标题

2、直接可以看出是写关于某某ＣＥＯ的薪酬的，这些报道就直接作为有效的新闻报道纳入数据库。另一种是文章的基调是讲高管薪酬的，但没有花大篇幅对某特定ＣＥＯ的薪酬进行报道，但文中若对某ＣＥＯ的薪酬作为例子进行了评价（或觉得过高，或觉得过低），则把此报道也作为对那个ＣＥＯ薪酬的一次报道计入数据库。２．模型设定本文要研究的是媒体报道与公司高管薪酬之间的关系。为了检验前面三个假设，我们把新闻报道数（Ｃｏｖｅｒａｇｅ）作为因变量，把影响新闻报道的因素作为自变量。这些自变量包括第一年薪酬（Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ），营业收入（Ｓａｌｅｓ），企业总资产（Ａｓｓｅｒ

3、ｔ），ＲＯＥ比上年增加数（ＲＯＥ），净利润增长率（Ｐｒｏｆｉｔ），行业性质（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ），企业性质（Ｆｉｒｍ），经济周期（Ｐｅｒｉｏｄ）。所以我们建立如下模型：Ｃｏｖｅｒａｇｅｔ＋１＝α＋β１Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｔ＋β２Ｓａｌｅｓｔ＋β３Ａｓｓｅｔｔ＋β４ＲＯＥｔ＋β５Ｐｒｏｆｉｔｔ＋β６Ｉｎｄｕｓｔｒｙｔ＋β７Ｆｉｒｍｔ＋β８Ｐｅｒｉｏｄｔ＋１＋εｔ其中，样本公司所在行业为金融企业时，Ｉｎｄｕｓｔｒｙ＝１，否则为０；当企业为国企时，Ｆｉｒｍ＝１，否则为０；当新闻报道的年份发生经济危机时，Ｐｅｒｉｏｄ＝１，否则为０。实证分析3学无止

4、境首先我们做了相关变量的描述性统计。在１５７个样本中，平均每个ＣＥＯ受到０．８６次报道，他们的平均年薪为２６４．６６万元。在这些企业中，金融企业和国企的比例分别为１２％和６％。我们用［Ｂａｃｋｗａｒｄ］方法对回归模型进行分析。我们利用向后筛选策略，共经过五步完成回归方程的建立，最终模型为第五个模型。依次剔除的变量是“ＲＯＥ增幅”、“国企”、“营业收入”、“净利润增长率”。在０．０５的显著性水平下，这四个变量的偏Ｆ检验的概率Ｐ－值均大于显著性水平，因此不能拒绝检验的原假设，这些变量的偏回归系数与零无显著差异，它们对被解释变量的线性解释没有显著贡

5、献，故不应保留在方程中。最终保留在方程中的变量是“总资产”、“经济周期”、“第一年薪酬”、“金融企业”。方程的ＤＷ检验值为１．８１７，残差存在一定程度的正自相关性。依据分析结果，我们可以知道回归系数，写出回归方程和检测多重共线性。可以看到，当显著性水平为０．１０时，“总资产”、“经济周期”、“第一年薪酬”、“金融企业”的ｔ检验Ｐ－值都小于显著性水平，因此可以拒绝原假设，认为这些偏回归系数与０有显著差异，应该保留在方程中。同时，从方程的容忍度和方差膨胀因子来看，这四个变量的多重共线性现象并不明显。所以，我们得出回归方程为：Ｃｏｖｅｒａｇｅｔ＋１

6、＝－１．０４４＋０．００８Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｔ＋０．０００４Ａｓｓｅｔｔ＋１．７５２Ｉｎｄｕｓｔｒｙｔ－０．４１５Ｐｅｒｉｏｄｔ＋１从方程中我们发现，第一年薪酬、公司总资产和所在行业是金融企业这三个因素与第二年上市公司ＣＥＯ薪酬的报道数呈现显著的正相关性。而经济周期与媒体对上市公司ＣＥＯ薪酬的报道数量显示了负相关性，这一点出乎我们的意料。接下来，我们想知道媒体的新闻报道是否对上市公司ＣＥＯ薪酬起到了抑制作用，从而说明媒体是否在一定意义对公司治理产生着影响。但我们通过Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模进行检验时，遗憾地发现，媒体对上市公司的报道数与ＣＥＯ

7、薪酬的降低没有显著的相关性。3学无止境我们发现企业规模、ＣＥＯ的薪酬和所在企业是否为金融企业这些因素与媒体是否决定对该ＣＥＯ的薪酬进行报道有着显著的正相关性。然而，我们并没有发现媒体报道会对降低高管薪酬有着显著的影响。本文还存在许多不足，比如关于ＣＥＯ薪酬报道的选取中不可避免地存在大量的主观判断，从而使实证检验的结果产生偏差。媒体关于整个上市公司的报道相对较多，但是真正关于ＣＥＯ薪酬的报道并不多，所以可能会因为样本量相对太少而影响检验结果的正确性。注释：［１］收录２０００年以来中国国内公开发行的５００多种重要报纸刊载的连续动态更新的数据库，至

8、２０１０年底，累积报纸全文文献７９５万篇。［２］通常这样的一篇新闻报道中会对多个ＣＥＯ的薪酬进行报道评论，考虑到这样的报道难以区分到底应该归类于某个特定的ＣＥＯ，而