安徽省民营上市公司治理风险评价研究

李海燕

自2004年7月13日，安徽省第一家民营企业——安徽华星化工股份有限公司首次发行股票（证券代码：002018），截至2012年8月1日，安徽省民营上市公司已达37家，其中沪市6家，深市31家。这些上市公司对促进地方经济增长、增加政府财政收入、安排社会就业、提高居民收入等发挥了重要的作用，已成为安徽省经济发展的关键支撑［1］。

然而随着我国市场经济体制改革逐步深化和全球经济一体化逐步加快，经济发展中的诸多矛盾都在民营企业中凸现。近年来，安徽民营上市公司无论是从数量上还是质量上都有了长足的发展，但因处于我国经济转轨的大环境下和独特的中国股票市场中，加上自身发展的不完善，在治理结构上不可避免的存在着各种问题，如股权高度集中，董事会受大股东控制，监事会形同虚设，独立董事不独立，尤其存在着大量大股东对中小股东和其他利益相关者的利益侵害现象。

公司治理风险已成为一种决定民营上市公司生存与发展，并与高级管理层及董事会、监事会密切关联的战略性风险。公司治理风险一旦爆发，有可能使股东的投资随着股价的巨幅下跌瞬间化为乌有，银行等债权人的权益无法获得有效保障，公司裁员及员工失业频繁出现，甚至公司所在整个行业也都因此受到影响和牵连——美国安然公司就是这样一个例子。因此，对上市公司的治理风险进行准确的识别和预测，及时对那些公司治理风险可能恶化的企业发出预警信号，这是上市公司有关利益各方迫切的现实需求。

一、文献综述

国外的学者和研究机构在20世纪90年代展开了对公司治理风险的研究，国外的研究主要集中在两方面：一是研究公司治理风险与企业价值之间的关系，如Bernard Black对俄罗斯16家公司的治理指数评级与企业价值进行了回归分析，得出公司治理风险的等级与企业价值存在正相关关系。［2］二是主要针对公司治理风险诱因及公司治理风险的测量展开的一些研究，如Bedard和Johnstone指出公司治理风险主要是指因董事及审计委员会不作为或治理效率不高而导致的可能性；［3］Gavin和Orsagh指出公司治理风险是由公司的内部利益冲突以及公司内部选举权的不平等而导致的；［4］German Creamer和 Yoav Freund提出可以通过预测公司的托宾Q值大小来预测公司治理风险。［5］最近几年，国内学者越来越重视对公司治理风险的研究。刘红霞运用主成分分析法构建了预警模型；［6］崔蓉认为，公司治理危机是公司治理风险的最终爆发；［7］孙奕驰和张艺馨基于时依协变量的COX模型对我国上市公司治理风险预警进行了研究；［8］严若森选取中国国有企业民营化改制上市公司作为样本，就公司治理风险预警模型构建及其效果检验进行了研究。［9］

综上所述，基于公司治理实践的需求，国内外学者对于治理风险性质的认识以及治理风险预警的研究，开创了公司治理风险研究的先河。但现有公司治理风险的研究对民营上市公司的关注相对较少，这方面的实证研究比较欠缺。本文将以安徽民营上市公司为研究对象，开展公司治理风险评价的研究。

二、安徽省民营上市公司治理风险评价指标体系构建

为综合评价民营上市公司治理水平，本文在借鉴前人研究成果的基础上主要选取了第一大股东持股比例（X1）、前五大股东持股比例（X2）、年度内董事会议召开次数（X3）、独立董事的比例（X4）、年度内监事会会议次数（X5）、监事的比例（X6）、董事长与总经理两职设置情况（两职合一时赋值为1，两职分离时赋值为0）（X7）、资产负债率（X8）、每股收益（X9）九个指标作为评价指标，如表1所示。本文构建的公司治理风险评价指标体系，见表1。

表1 公司治理风险评价指标体系

三、实证过程及结果

（一）研究样本与数据来源

为了评价公司治理风险的大小，本文在实证研究中选取了36家安徽民营上市公司作为研究样本。原始数据来源于上海证券交易所网站和深圳证券交易所网站公布的2011年年度报告资料，文中相关数据的处理及检验采用了SPSS17.0统计软件和Excel2003软件进行。

（二）模型构建

1.在做因子分析之前，首先利用巴特利特球度检验和KMO检验进行因子的适宜性分析，确定建立的治理风险指标是否适合做数据精简。分析结果如表2所示：

表2 巴特利特球度检验和KMO检验

经KMO的检验值是0.504。根据统计学家Kaiser给出的标准，KMO取值小于0.5时不适合做因子分析。此处检验结果为0.504，表示适合做因子分析，符合标准。经Bartlett球度检验的相应概率接近于零，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，表示适合做因子分析［10］。

2.确定主因子数量

根据各个因子解释原有指标变量总方差的情况，我们利用因子分析中的主成分分析法，从9项指标变量中提取出4类主要因子，通过它们来代替原有指标变量所含的信息。因子方差贡献情况如表3：

表3 因子解释原有变量总方差的情况

表3中数据说明，我们提取的4个主因子累计方差贡献率为78.191%，即这4个因子反映出了总体信息的78.191%，丢失信息较少，用它们来代替原有指标变量进行安徽上市公司治理风险评价是可行的。

3.旋转因子载荷矩阵

为了便于对各因子载荷进行合理的解释，采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表4：

表4 旋转后的因子载荷矩阵

通过表4可以看到：前五大股东持股比例在第一个因子（F1）上有较高的载荷。年度内监事会会议次数、年度内董事会会议次数在第二个因子（F2）上有较高的载荷。董事长与总经理两职设置情况、独立董事的比例在第三个因子（F3）上有较高的载荷。监事的比例在第四个因子（F4）上有较高的载荷，第四个因子（F4）主要解释了这个变量。通过分析可以发现，旋转以后各个因子的含义变得较为清晰明朗，易于分析。

4.计算因子得分

本文采用计算因子的加权总分的方法，以各个因子的方差贡献率为权数，来计算因子的综合得分，且计算时采用的方差贡献率为旋转后的方差贡献率（表5）。

表5 旋转后的方差贡献率

综合得分公式：F＝（23.989%×F1＋21.456%×F2＋19.380%×F3＋13.367%×F4）／78.191%

其中F为某上市公司治理风险水平的综合得分，Fi（i＝1，2，3，4）为某个上市公司的各个主因子得分。本模型的F值就是公司治理风险状况的最后判别分数，其数值受到前五大股东持股比例、第一大股东持股比例、年度内监事会会议次数、年度内董事会会议次数、董事长与总经理两职设置情况、监事的比例等因素的综合影响，将民营上市公司的相关数据代入因子得分计算公式，就会计算出各因子得分和综合得分。

（三）基于聚类分析的公司治理风险等级评价

聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大［3］。下面以因子分析中提取的4个因子为聚类变量，对36家公司进行K均值聚类分析，将36家公司分成4类，相应的风险等级划分为：几乎没有公司治理风险，公司治理风险较小，公司治理风险较大，公司治理风险很大。聚类结果见表6。

表6 公司治理风险聚类分析结果

安徽民营上市公司多数是创新型、高成长潜力的中小型科技企业，代表着经济发展的新生力量。到目前为止，大多数安徽民营上市企业获得了持续的成长性发展。通过以上实证分析也可以看出，目前安徽省民营上市公司虽然存在不少公司治理的问题，如：股权结构不合理、董事会与经理层的兼职，但总体公司治理风险不高，大部分企业发展平稳，公司治理风险基本能得到控制。

经过实证分析，荃银高科几乎没有公司治理风险。首先，其股权结构分布合理，第一大股东控股比例仅为8.77%，大股东损害其他利益相关者利益的可能性很低，多元的股权结构有利于民营上市公司内部权力的相互制衡，抑制内部人控制风险的产生。其次，荃银高科董事会和监事会召开频率较高，这在一定程度上能避免公司的治理风险。另外，董事长与总经理两职的分设也有助于董事会对经理层的监督，降低代理风险。公司治理风险较小的18家上市公司，大多股权结构分布合理、董事会和监事会召开频率较高、管理水平和经营效率较高。在以后的发展中，企业应继续完善和优化公司治理机制，充分发挥董事会在公司治理结构中的积极作用。

四、结束语

本文选取了与公司治理风险相关的多项指标，对安徽省的36家民营上市公司的治理风险进行了评价和分析。但本研究在指标的选取时存在难以克服的主观性，难以确定哪个指标更适合做实证分析。另外公司治理风险是一个多维的概念，仅通过某几个重要的指标作为评定依据使得分析结果不可避免地会出现偏差。如果要更科学地对民营上市公司治理风险进行评价，还应进一步结合趋势分析，通过综合判断做出恰当的结论。公司治理风险评估后，如何防范公司治理风险很重要，民营上市公司要化解治理风险，不能一味地模仿国企模式，而是要结合民营上市公司治理的特点和运营现状，从以下几方面进行风险防范：

1.完善民营上市公司股权制衡机制。要降低公司治理风险，民营上市公司应适当减少大股东的持股比例，形成由机构投资者、经理层、员工多元持股且能相互制衡的股权结构。股权结构多元化有利于民营上市公司内部权力的相互制衡，抑制内部人控制风险的产生。

2.加快民营上市公司董事会的改革。充分发挥董事会在公司治理结构中的积极作用是一个现实的选择，民营上市公司应建立规范化的董事会体系，明确高管和董事会间的职责，适度增加董事会会议次数，提高董事会会议质量和效率，尤其应该重点解决董事会与经理层的兼职问题。

3.强化独立董事的监督作用。独立董事的引入有利于增强董事会的独立性，但在现实中依然存在独立董事不独立现象。尤其目前大多数民营上市公司中“人情董事”泛滥成灾，“名人董事”现象严重，本文选取的36个民营上市公司中学者型独立董事占大多数，他们都有自己繁忙的本职工作要做，且在多家公司兼职，这都弱化了独立董事的功能。

［1］ 王 喆.区域经济振兴政策问题研究－以民营上市公司助推安徽崛起于中部为例［J］.内蒙古统战理论研究，2010（5）：38－41.

［2］ Bernard Black，The Corporate Governance Behavior and Market Value of Russian Firms［J］.Emerging Market Review，2001（2）：89－108.

［3］ Bedard J.C.and Johnstone K.M.，Earnings Manipulation Risk，Corporate Governance Risk，and Auditors Planning and Pricing Decisions［J］.The Accounting Review，2004，79（2）：277－304.

［4］ Gavin A.and Orsagh M.，The Corporate Governance Risk［J］.Electric Perspectives，2004，29（1）：68－71.

［5］ German Creamer，Yoav Freund，Predicting Performance and Quantifying Corporate Governance Risk for LATIN American ADRS and Banks［J］.Working paper series，2005：1－11.

［6］ 刘红霞.董事会对经理层治理风险预警模型构建研究［J］.现代财经，2005（12）：42－46.

［7］ 崔 蓉.上市公司治理风险的预警机制研究［D］.济南：山东大学，2006：52－53.

［8］ 孙奕驰，张艺馨.上市公司治理风险预警研究——基于时依协变量的COX 模型［J］.山西财经大学学报，2011（2）：65－67.

［9］ 严若森.公司治理风险预警模型构建及其效果检验——基于中国国有企业民营化改制上市公司的经验证据［J］.山西财经大学学报，2011（2）：45－52.

［10］ 王 璐.SPSS统计分析基础、应用与实践［M］.北京：化学工业出版社，2010：218－210.