治理結(jié)構(gòu)與公司業(yè)績(jī)的相關(guān)性研究(編輯修改稿)
2025-08-23 08:09 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 起的爭(zhēng)論是善意的批評(píng)，還是贊許。 ?。ㄋ模┳兞慷x 1．主成分分析過(guò)程中的變量 在該過(guò)程中，我們選取了每股收益（全面攤?。⒖傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率和凈資產(chǎn)收益率作為分析變量。2．回歸分析過(guò)程中的變量定義 二、生成分分析的結(jié)果和意義 1．主成分分析的機(jī)理 我們通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理求其相關(guān)系數(shù)矩陣的方法，來(lái)求解特征方程與特征根。 通過(guò)運(yùn)用一般求矩陣特征根的方法，首先得出相關(guān)系數(shù)矩陣R，則其特征方程是=0（I為單位矩陣）的M個(gè)非負(fù)特征根，假如有以下的關(guān)系式，則可以求得各主成分的貢獻(xiàn)率aj： ?。╦=1，2，3……M）（2．1） 則累計(jì)的貢獻(xiàn)率TAj： （j=1，2，3……M）（2．2） 當(dāng)累計(jì)的貢獻(xiàn)率達(dá)到一定要求時(shí)就可以獲得代表原矩陣所蘊(yùn)涵的信息的主成分?！ ?．結(jié)果 我們對(duì)上市公司每年（共3年）的指標(biāo)數(shù)據(jù)均進(jìn)行了主成分分析，用所得到的第一主成分（PRINI）對(duì)287家滬市上市公司進(jìn)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(wú)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(chǎng)上投資者的認(rèn)同感。特別是“差”公司列中，“ST”和“PT”公司占據(jù)了相當(dāng)大的部分，“好”公司列中大多是發(fā)展比較穩(wěn)定，為市場(chǎng)所認(rèn)同的“藍(lán)籌股”?！ ∪?、統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其分析 在第二部分的基礎(chǔ)上，我們對(duì)“好”公司和“差”公司所建立起來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行回歸分析。本文采用分析邏輯變量的Logit過(guò)程來(lái)建立回歸方程?！ ?．模型3．1：關(guān)鍵人物的兼職情況 根據(jù)文前對(duì)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(jī)與關(guān)鍵管理人員兼職的相關(guān)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(yàn)全局為0的零假設(shè) 表 1顯示：得分統(tǒng)計(jì)量（Score）在 P=0．0001的水平上的數(shù)值為 25．469，說(shuō)明 JR1和JR2的聯(lián)合影響是顯著的。表2 最大低熱估計(jì)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(jì)結(jié)果看，模型（3．1）具有較強(qiáng)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(fù)面的，而JR2的影響是正面的。具體而言： a．上市公司的董事長(zhǎng)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(dǎo)致這一情況的原因可能是上市公司由于有較嚴(yán)重的內(nèi)部人控制現(xiàn)象，公司治理結(jié)構(gòu)中的決策權(quán)與執(zhí)行權(quán)界限不清，使得企業(yè)在經(jīng)營(yíng)決策和管理效率方面出現(xiàn)了問(wèn)題?！ ．在上述的回歸分析中，上市公司的關(guān)鍵人物兼任母公司的高級(jí)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(shí)，可以認(rèn)為主要來(lái)自?xún)蓚€(gè)方面：一是大股東的鼎立相助，典型的如通過(guò)關(guān)聯(lián)交易改善和操控上市公司的業(yè)績(jī)；二是由于大股東推行的所謂“股東積極行動(dòng)主義”，大股東切實(shí)行使了股東的“用手投票”的權(quán)力，改善了上市公司的業(yè)績(jī)。至于孰種原因占主導(dǎo)地位，尚須做進(jìn)一步的研究。 2．模型3．2：董事的學(xué)歷狀況 我們建立模型（3．2），以考察公司業(yè)績(jī)與董事學(xué)歷水平的相關(guān)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(yàn)全局為0的零假設(shè) 表3顯示：得分統(tǒng)計(jì)量（Score）在P=0．0001的水平上的數(shù)值為20．742，說(shuō)明XL1和XL2的聯(lián)合影響是顯著的。表4 最大似然估計(jì)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?jì)的結(jié)果來(lái)看，上市公司董事的學(xué)歷的確對(duì)公司的業(yè)績(jī)有顯
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