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　　二、面板数据模型

　　在检验自变量与因变量关系模型选择时，一方面考虑到中国传媒上市公司样本数量选择需要，无论是采用时间序列数据还是截面数据样本数据皆偏少;另一方面面板数据模型还可以获得更多的动态信息，因此本文使用面板数据模型，数据分析使用了Eviews6.0统计软件。在确立了高管薪酬变量和公司经营绩效变量之后，通过以上分析和假设，设计了如下的回归方程来检验传媒上市公司高管薪酬与公司经营绩效之间的关系:Yit=λi+γ1LnTSit+γ2MSRit+δit；Yit=αi+β1LnTSit+β2MSRit+β3LnTAit+ξit；其中，λi和αi是随机变量，表示对于i个个体有i个不同的截距项。γ1，γ2，β1，β2，β3为回归系数。δit，ξit为误差项。i代表处于不同截面的传媒上市公司，t代表观察的时间:其中i=1，2，…，12;t=1，2，…，5。

　　1.单位根检验

　　为避免伪回归，确保估计结果的有效性，在回归前我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。最常用媒介经营与管理的方法就是单位根检验。对四个序列四种方法的单位根检验的P值均小于0.05，表示拒绝含有单位根的原假设，即拒绝非平稳。

　　2.Hausman检验

　　在面板数据中对回归结果影响方式有随机影响和固定影响。确定选择回归模型时，应该对模型效应进行检验，采用Hausman统计量检验。H01:个体效应与回归变量无关(个体随机效应回归模型)H02:个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型)Hausman统计量的值分别是0.59和3.03，P值为0.74和0.39均大于0.05，故接受原假设个体效应与回归变量无关，即与固定效应模型相比，本文的两个模型更适合使用随机效应模型进行回归分析。

　　三、结论与讨论

　　1.结论

　　本文通过实证检验，发现传媒上市公司经营绩效与高管货币薪酬存在显著的不稳定的正相关关系，而与高管持股比例之间存在不显著的正相关关系，这也和许多学者的研究成果类同，究其产生的原因可能有如下几点:

　　第一，薪酬分配不规范，薪酬与实际收入不相匹配。中国大部分传媒类上市公司由国有公司改制而来，对高管激励更多地是采用晋升激励、在职消费激励，还有灰色收入等，而与公司经营绩效相挂钩的激励方式还未形成，高管报酬并不是由其管理水平决定。

　　第二，薪酬激励形式单一，缺乏中长期激励。对传媒上市公司高管薪酬激励更多是以货币薪酬为基础的激励，尤其是以固定薪酬为基础的短期激励占很大比例。在传媒上市公司中高管持股比例偏低，零持股现象严重，这就导致高管持股比例激励不能充分发挥其应有的激励作用。

　　第三，各个传媒上市公司薪酬激励措施差异化大，公司间政策不平衡。公司所有权结构、规模不同，则传媒上市公司薪酬激励方式不同，容易出现薪酬激励不足和激励过度问题;且由于缺乏权责统一、目标明确的绩效考核体系，这些都造成了高管与公司经营绩效相关性的不稳定。

　　2.建议