bChiSquare（14）04349
Scaledexplai
edSS1615566ProbChiSquare（14）03040
F统计量的概率为04372，远大于005的显著性水平，拒绝差分方程具有异方差的假设。
方程的拟合程度较低也可能是由于方程在设定时遗漏了关键的解释变量或是存在设定偏误，因此，对差分方程进行RamseyReset检验，检验的结果显示：不论Numberoffittedterms取几，概率都显著的大于005，方程都不存在遗漏变量或设定偏误问题。因此方程的拟合程度过低可能是由于本研究的样本容量不足。
（2）高管收入与市场业绩回归
所设定的方程为：
宏观市场2009年和2010年的总体形式没有产生巨大变化，因此，从理论上估计两年的Tobi
’q值应该存在线性相关性：
从表中相关分析的结果可知，两年的Tobi
’q值线性相关程度高，方程存在多重共线性的概率大，因此，为消除回归时解释变量存在的多重共线性，应用差分方法对原模型进行回归。
从回归的结果可以看出变量的显著性比较好，而方程的拟合程度只有02。对拟合出的模型进行HeteroskedasticityTest：White检验，检验其是否存在异方差：
检验结果表明差分方程不存在异方差。那么，方程总体的拟合程度偏低可能是由于方程在设定时遗漏了某一或某几个变量，也可能是模型在设定时存在偏误，因此对模型进行RamseyReset检验，检验的结果表明不论Numberoffittedterms的值取几，概率都显著的大于005，方程都不存在遗漏变量或设定偏误问
f题。从以上的各项检验可以说明，模型的拟合程度不高可能是由于样本量不足造成的。
综合以上回归分析的结果，得出如下的表（见表8）：
从以上差分方程回归分析的结果可以证明假设1，并且还对假设1进行了补充。D（ROAt）的系数为负数、D（ROAt1）为正数，说明制造业上市公司的高管薪酬与公司本年的会计业绩负相关，与上年的公司会计业绩正相关；D（TOPIN’Qt）和D（TOPIN’Qt1）的系数均为正数，说明制造业上市公司的业绩与市场业绩正相关关系，高管薪酬水平受到市场业绩水平的正向影响。
422对高管薪酬与会计业绩市场业绩共同进行回归
从上两部分得的相关性分析可知，应该应用差分方程进行回归：
F统计量的概率为01719，大于005的显著性水平，所以原方程不存在异方差。
对差分回归方程进行遗漏解释变量和模型设定的RamseyReset检验，结果拒绝差分方程存在遗漏变量或模型设定偏误的原假设。这肯能使样本量不足造成的。
将上面分析的结果总结如下表：
回归分析的结果证明假设2不成立，D（TOPIN’Qt）和D（TOPIN’Qt1）前的系数大于D（ROAt）和D（ROAt1）r