治理結構與公司業(yè)績的相關性研究(編輯修改稿)
2024-08-23 08:09 本頁面
【文章內容簡介】 起的爭論是善意的批評，還是贊許?！ 。ㄋ模┳兞慷x 1．主成分分析過程中的變量 在該過程中，我們選取了每股收益（全面攤?。⒖傎Y產(chǎn)周轉率、速動比率、資產(chǎn)負債率和凈資產(chǎn)收益率作為分析變量。2．回歸分析過程中的變量定義 二、生成分分析的結果和意義 1．主成分分析的機理 我們通過標準化處理求其相關系數(shù)矩陣的方法，來求解特征方程與特征根?！ ⊥ㄟ^運用一般求矩陣特征根的方法，首先得出相關系數(shù)矩陣R，則其特征方程是=0（I為單位矩陣）的M個非負特征根，假如有以下的關系式，則可以求得各主成分的貢獻率aj： （j=1，2，3……M）（2．1） 則累計的貢獻率TAj： （j=1，2，3……M）（2．2） 當累計的貢獻率達到一定要求時就可以獲得代表原矩陣所蘊涵的信息的主成分。 2．結果 我們對上市公司每年（共3年）的指標數(shù)據(jù)均進行了主成分分析，用所得到的第一主成分（PRINI）對287家滬市上市公司進行排序，最后得到的兩組數(shù)據(jù)——即“好”公司和“差”公司。眼于篇幅，本文無法將“好公司”和“差公司”一一列出。同樣由于篇幅的原因，本文也將主成分分析的一些主要步驟略去?！ 「鶕?jù)得到的樣本，我們可以看出“好”公司和“差”公司基本佐證了市場上投資者的認同感。特別是“差”公司列中，“ST”和“PT”公司占據(jù)了相當大的部分，“好”公司列中大多是發(fā)展比較穩(wěn)定，為市場所認同的“藍籌股”?！ ∪⒔y(tǒng)計結果及其分析 在第二部分的基礎上，我們對“好”公司和“差”公司所建立起來的數(shù)據(jù)庫進行回歸分析。本文采用分析邏輯變量的Logit過程來建立回歸方程。 1．模型3．1：關鍵人物的兼職情況 根據(jù)文前對各變量的定義，我們建立下面的模型（3．1），以考察公司業(yè)績與關鍵管理人員兼職的相關性?！ 。╥=1，2，…60）（3．1） 其中，INVA；為邏輯變量，（j＝1，2，3）為回歸系數(shù)，為回歸殘差。表1 模型擬合信息和檢驗全局為0的零假設 表 1顯示：得分統(tǒng)計量（Score）在 P=0．0001的水平上的數(shù)值為 25．469，說明 JR1和JR2的聯(lián)合影響是顯著的。表2 最大低熱估計分析（MLE） 表2顯示：截距不顯著，和在0．005的水平下顯著。 從估計結果看，模型（3．1）具有較強的解釋力。變量JR1和JR2均有顯著性的解釋力，但它們的影響方向是相反的——JR1的影響是負面的，而JR2的影響是正面的。具體而言： a．上市公司的董事長兼任上市公司的總經(jīng)理（JR1），將使公司陷入“差”公司的境地。導致這一情況的原因可能是上市公司由于有較嚴重的內部人控制現(xiàn)象，公司治理結構中的決策權與執(zhí)行權界限不清，使得企業(yè)在經(jīng)營決策和管理效率方面出現(xiàn)了問題?！ ．在上述的回歸分析中，上市公司的關鍵人物兼任母公司的高級職位（JR2），具有顯著的正面作用——使得公司列為好公司的概率大大增加。在分析其中的原因時，可以認為主要來自兩個方面：一是大股東的鼎立相助，典型的如通過關聯(lián)交易改善和操控上市公司的業(yè)績；二是由于大股東推行的所謂“股東積極行動主義”，大股東切實行使了股東的“用手投票”的權力，改善了上市公司的業(yè)績。至于孰種原因占主導地位，尚須做進一步的研究。 2．模型3．2：董事的學歷狀況 我們建立模型（3．2），以考察公司業(yè)績與董事學歷水平的相關性?！ 。╥=1，2，…60）（3．2） 其中， INVAi為邏輯變量，（j= 1，4，5）為回歸系數(shù)，為回歸殘差。表3 模型擬合信息和檢驗全局為0的零假設 表3顯示：得分統(tǒng)計量（Score）在P=0．0001的水平上的數(shù)值為20．742，說明XL1和XL2的聯(lián)合影響是顯著的。表4 最大似然估計分析（MLE） 表 4顯示：截距在 0． 05的水平下顯著，在0．01，在 0．05的水平下顯著?！ 墓烙嫷慕Y果來看，上市公司董事的學歷的確對公司的業(yè)績有顯
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