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　　（一）样本与数据

　　本文选取2007—2012年沪深两市A股农业上市公司为研究对象，在此基础之上剔除相关变量数据缺失的公司，有效样本共计177个。本文所指农业是按证监会的行业标准划定，包含农林牧渔业，所用数据主要来自Wind数据库以及部分财经网站（巨潮资讯、网易财经财报大全）。

　　（二）变量选择

　　1.高管薪酬

　　在薪酬契约中，管理层的薪酬一般包括货币薪酬、股权激励以及以在职消费为主的福利，考虑到我国股权激励实施较晚且样本较少以及在职消费的隐性，因此本文只研究货币薪酬，并以年报中披露的“金额最高的前三名高管人员薪酬总额”的自然对数为高管薪酬变量值。

　　2.管理权力

　　Finkelstein（1992）根据管理权力的来源将其分为所有权权力、组织权力、专家权力以及声望权力。前两种权力的影响更为直接，数据更易获取，并参考高文亮等（2012）关于衡量高管权力的综述，所有权权力用组织形式和股权集中度来衡量，组织权力则用董事长与总经理两职状态、董事会规模、独立董事比例以及监事会规模来反映。

　　3.公司业绩

　　本文参考其他学者（熊风华、彭珏，2012；高文亮、陈镜宇，2012）的做法，用净资产收益率衡量公司业绩，净资产收益率是反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。其他变量主要是已有文献公认的影响薪酬的控制变量，比如资产规模、资产负债率、地区、年度等，详细说明见表1。

　　（三）模型设计

　　本文构建模型（1）以检验假设1和假设2，通过此模型分析公司业绩（净资产收益率ROE）对高管薪酬的影响以及组织形式、股权集中度、两职状态、董事会规模、独立董事比例、监事会规模这些反应权力的变量对高管薪酬的影响。

　　LnPAY=？茁0+？茁1ZZ+？茁2GQ+？茁3LZ+？茁4DSH+？茁5DLDS

　　+？茁6JSH+？茁7ROE+？茁8LnSIZE+？茁9LEV+？茁10AREA

　　+？茁11YEAR+？着（1）

　　构建模型（2）对假设3进行检验，以高管薪酬的自然对数为被解释变量，控制变量为解释变量分析不同权力下薪酬业绩的敏感性。

　　LnPAY=？茁0+？茁1ROE+？茁2LnSIZE+？茁3LEV+？茁4AREA

　　+？茁5YEAR+？着（2）

　　其中，？茁0为常数项，βi（i=1，2，…，11）为各个变量的系数，？着为随机干扰项。

　　四、实证检验

　　（一）描述性统计分析

　　如表2所示，我国农业上市公司高管薪酬的最大值为634.68万元，最小为12.2万元，相差52倍左右，表明不同公司之间高管薪酬差异很大，且上市公司居中东部较多，同时上市公司的净资产收益率最小为0.44%，最大为71%，表明不同公司的经营绩效差距也非常大。上市公司中国有企业比例为46%，股权集中度平均值为0.7，表明“一股独大”现象仍然普遍存在，但是董事长和总经理兼任的公司占比不大，仅为25%。董事会规模多至15人，少至5人，中位数为9，平均值为9.12，表明董事会规模比较稳定，其中独立董事比例平均为37.18%。

　　（二）实证结果分析

　　1.公司业绩、管理权力与高管薪酬

　　本文运用SPSS17.0对模型（1）进行回归，以高管薪酬的自然对数为被解释变量，反映管理权力的指标为解释变量，净资产收益率、资产规模以及资产负债率为控制变量，回归结果如表3所示。

　　如表3所示，高管薪酬与公司的资产规模在1%水平上显著正相关，说明公司的资产规模显著影响高管薪酬，也间接印证了李增泉（2000）的观点。结果还显示高管薪酬与衡量公司业绩的指标净资产收益率是正相关关系，并且在5%的水平上显著，说明农业类上市公司正逐步建立起基于公司业绩的薪酬制度，从而证实了假设1的成立。

　　在反映管理权力的变量中，监事会规模和独立董事比例对高管薪酬没有显著影响，这可能与我国的董事会制度相关，独立董事是由大股东经过股东大会提名确认，由公司统一发放薪水，并且许多上市公司设置独立董事只是为了满足监管要求，如此使得独立董事流于形式，并没有发挥独立董事真正的职责。而组织形式在5%水平上与高管薪酬显著负相关，说明民营企业面临更少的约束，高管具有更大的权力；股权集中度在1%水平上与高管薪酬显著负相关，说明股权集中的公司股东对高管的监管更为严密，而分散的股权赋予高管更大的权力；董事会规模和两职状态则在5%水平上对高管薪酬显著正相关，且以上变量对薪酬的影响与预期结果一致，当组织形式为民营企业、股权集中度较低、董事长与总经理兼任、董事会规模越大，管理权力就越大，对应的薪酬水平则越高。由此可见，管理权力越大，高管薪酬水平越高，假设2成立，同时发现，在管理权力的来源分类中，所有权权力对高管薪酬的影响强于组织权力。

　　2.管理权力与薪酬业绩敏感性

　　为了验证假设3的成立与否，本文需要构建管理权力大小两组以相互对照，已知反应管理权力的诸多变量中，组织形式、两职状态、股权集中度以及董事会规模对高管薪酬有显著的影响，设管理权力综合测度指标Power=ZZ+LZ+GQ+DSH。在此考虑到组织形式和股权集中度对高管薪酬的负相关关系，特将董事长与总经理兼任时设置为0，不兼任时取值为1；另董事会规模大于平均值设置为0，小于平均值时取值为1，如此保障各个变量对高管薪酬的影响同方向变化。

　　但是每个变量对高管薪酬的影响力大小不一，为了计算它们的影响力大小以完善管理权力综合测度指标中各个变量的权重，本文特意对高管薪酬进行逐步回归，依次进入方程的是组织形式、两职状态、股权集中度和董事会规模。

　　如表4所示，模型一为组织形式单一变量回归，其调整R2为0.14，即组织形式这个变量可以解释高管薪酬变异程度的14%，根据模型二、模型三以及模型四，同理可得两职状态、股权集中度和董事会规模分别可以解释高管薪酬变异性的7%、4%和2%，因此本文按照以上四种变量14：7：4：2的权重构建管理权力综合测度指标Power：

　　Power=ZZ*14%+LZ*7%+GQ*4%+DSH*2%

　　因此，可以计算出每个样本的Power值大小，并以Power值大于平均值的样本为权力大的一组，Power小于平均值的样本为权力小的一组。运用模型（2）分别对两组样本进行回归以分析不同权力下高管薪酬与公司业绩的关系，回归结果如表5所示。

　　如表5所示，经过权力大小两组的对比可以看出，管理权力大时公司业绩与高管薪酬在10%的水平上显著，其系数为0.14；管理权力小时公司业绩与高管薪酬在1%的水平上显著，其系数为0.52。如假设1所述，公司业绩显著影响高管的薪酬水平，但是对于管理权力大的公司而言，其薪酬业绩敏感性和数值均低于管理权力小的公司，表明上市公司的高管人员确实利用手中职权影响自己的薪酬水平从而降低了薪酬业绩敏感性，并且权力越大薪酬业绩敏感性越低，与假设3相符。

　　五、研究结论及对策