一、 引言
在信息发达的当今社会，声誉问题日渐受到社会广泛重视。声誉对企业以及个人都能产生重大影响，可谓成也声誉败也声誉。Tadelis（1998）提出CEO良好的声誉既是他个人也是企业的无形资产，声誉作为良好的信号传递给企业的利益相关者，可以为企业赢得信任，赢来机会。既然CEO声誉的好坏对企业和CEO个人有如此重要的作用，那么它作为一项无形资产，是否会体现资产的特性，使其拥有者也即CEO获得更高的薪酬回报呢？此外，不同控制权性质的企业中CEO声誉对薪酬的影响是否存在差异性？
二、 文献回顾与假说提出
米尔本（Milbourn，2003）以CEO的声誉作为其能力的信号，以股东的可观察信息、无折现等为前提假设，以股价为基础建立了CEO最优契约模型，实证检验证明声誉与薪酬之间存在正相关关系。
刘辉煌（2004）指出有效的声誉激励约束机制的建立，既可以满足CEO的长期利益需求，也能使拥有较好声誉的CEO获得更高的回报。
李军林（2002）通过建立声誉模型，研究了管理者声誉与激励效应的关系以及管理者的声誉与企业绩效的关系，其研究成果是：声誉效应可以激励企业管理者，在声誉效应的激励下，企业管理者能够提高企业的运作效率。有效率的企业运作，会提高企业的效益，而企业经济效益的提高，也会使CEO得到高额的回报。
吴晓楠（2009）提出在长期博弈的过程中，CEO在第一阶段的努力程度严格大于0，而且第一阶段的努力程度越高，则第二阶段的收入越高。
基于上述理论分析以及相关文献回顾，提出本文的第一项研究假说：
H1：CEO现金薪酬高低与其声誉的好坏正相关。
从企业角度而言，国有企业管理层薪酬是董事会制定，然而在实际中大多数的国企高管并非企业的员工，而是上级部门指派来的代理人，因此他们的薪酬只能按上级单位的规定制定。民企高管薪酬则更多的是通过市场定价，或者是谈判而制定。既然国有企业以及非国有企业的薪酬体系有差别，那么声誉对薪酬的影响在不同类企业中是有差别的。基于此提出本文的第二项假说：
H2：在中央政府控制企业、地方政府控制企业和非国有企业中CEO声誉对现金薪酬的影响程度存在差异。
三、 研究设计
1. 数据选取。样本的选取是以2006年～2010五年沪深两市A股上市公司作为初选样本，在此基础上剔除了缺失数据的公司、ST公司和金融保险类公司。样本筛选情况如表1所示，由于样本包含了大部分非金融类上市公司，因此能够保障研究结论的正确性和代表性。
2. 模型构建与变量说明。为了检验CEO声誉对现金薪酬的影响，本文通过量化CEO声誉和现金薪酬两者关系，建立了多元线性回归模型进行分析。以CEO现金薪酬为被解释变量，CEO声誉的代理变量媒体曝光度和按行业调整的企业绩效为解释变量，为排除其它因素对现金薪酬的影响，以企业规模（SIZE）、CEO任期（TEN）和年度（Year*）等作为控制变量，为了使数据的正态分布性更好，对CEO现金薪酬和媒体曝光度取对数，建立多元线性回归模型如下：
ln（PAYt）=？茁0+？茁1DJ_hitst+？茁2Ind_adjt+？茁3AGEt+？茁4SEXt+？茁5TENt+？茁6JRt+？茁7SIZEt+？茁8ROEt+？茁9DARt+？茁10AREt+？茁11MSRt+？茁12SSt+？茁13IDR+？茁14BSt+？茁15CO*+？茁16Year*+？着
模型中的下标t表示年度t。在研究中进行了分样本研究，而未采用哑变量，是由于中央政府控制企业、地方政府控制企业以及非国有企业，在公司治理特征方面存在差别，导致薪酬制定方式不同。表2详细列示了本文所使用的变量名称、变量符号以及变量说明。
（1）被解释变量。把工资（基薪）与年度奖金等年度报酬合称为现金薪酬，衡量CEO现金薪酬以公司年报中有具体数值的CEO报告期现金薪酬为准。在实证检验时，为了数据的正态分布性更好，对现金薪酬取了对数。
（2）解释变量。目前尚未有直接度量CEO声誉的方法，因此选取了可以观察与度量且又能够反映市场对CEO能力评价结果的变量，两个指标分别为：反映CEO声誉“量”的指标――CEO的媒体曝光度（从数量上反映了CEO所受关注的程度）和反映CEO声誉“质”的指标――按照行业进行调整后的CEO所在公司的绩效（反映CEO经营企业的能力），以此作为CEO声誉的代理变量。
四、 实证分析
为了验证假说H1，首先采用了普通最小二乘回归分析法，在检验中考虑到企业之间的差异可能会影响回归结果，所以按企业聚类后进行回归分析；在检验假说H2时，首先通过实证方法中回归系数比较法检验了差异的存在性，之后通过邹氏检验法（Chow Test）检验了差异是否具有显著性。
1. 假设H1的检验。假说H1的检验过程中考虑到极端值的影响，在回归时对变量Winsorize1%。具体内容如表3所示。
表3报告了CEO声誉与现金薪酬的回归结果，可以得出：在三类控制权性质的企业中，CEO声誉的两个代理都与CEO的现金薪酬显著正相关，证明了假说H1的正确性。其它控制变量的显著性也非常合理，比如：企业规模越大，绩效越好，CEO现金薪酬越高；处于北京、上海、深圳和广州等经济发达地区的企业，CEO薪酬要高于其它地区。调整后的R2值均在30%左右，说明选取的变量能在一定程度上解释被解释变量。VIF值均小于2，说明多重共线性不会影响回归结果。
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