李 非，錢 云

(中山大學 管理學院,廣東 廣州 510275)

一、問題提出

公司治理系統(tǒng)是怎樣運轉的？公司治理系統(tǒng)究竟對公司績效產(chǎn)生了什么樣的影響?本文認為治理系統(tǒng)是個人與個人相互作用即人際互動形成的，因為個人都是具有自由意志的，是自由自發(fā)行動的，個人是治理系統(tǒng)的第一動力和邏輯起點，人際互動形成治理系統(tǒng)，因而從人際互動出發(fā)評價治理系統(tǒng)對治理績效的影響才是合乎邏輯的。人際互動關系是自主與強制關系，因而人際互動評價則需要構建自主程度治理指數(shù)，通過這個指數(shù)可以實證檢驗治理系統(tǒng)對治理績效的影響。從人際互動角度分析治理系統(tǒng)并構建指數(shù)是更為深層的指數(shù)構建方法，有深刻的哲學、心理學、經(jīng)濟學、政治學理論基礎和邏輯合理性，更為符合實際，因而能更好分析公司治理系統(tǒng)對公司治理績效的影響。從自由意志出發(fā)，抓住了社會系統(tǒng)的根本，綱舉目張，可以將各種觀點有效地聯(lián)結在一起，形成一個一以貫之的理論框架。

個人是自主的，而且個人與個人之間還會相互作用。個人與個人之間的關系是什么呢？是自主性與強制性關系。個人具有自由意志和自由行動能力，因而具有自主性，在相互作用時，必受到來自于其他個人的阻礙，行動能力受到限制，因而具有強制性，個人與個人之間是一種自主性和強制性共存的關系。群體是一個整合體，個人相互作用形成群體，表現(xiàn)為群體的意志和自由行動能力，因而具有群體自主性，但同時群體受到群體內外的力量的限制而具有群體的強制性，因而群體關系也是自主性與強制性共存的關系。這些群體可以指利益相關者、社區(qū)、企業(yè)和國家等。

自主性與強制性之間的關系，類似于矛盾關系，但這里是從個體出發(fā)來分析，每個個體都是自由自發(fā)運動的，他們之間不一定是對立關系，可能是主動協(xié)同關系，相互協(xié)同則擴展各個個體的自主性，相互對立則增加的各個個體的強制性，個體之間是一種多元互動關系。

自主性與強制性之間的關系實質上是一種沖突與合作關系，但相對比較具體化、主體化，且符合個人具有自由意志和自由行動能力的現(xiàn)實狀況，有利于建立邏輯分析體系和實證分析體系。

自主性是指：一定條件下個人或群體實施自由行動的能力。相對稱的，強制性是指：一定條件下個人或群體實施自由行動的阻力。因而自主性和強制性都是一種力量，反映了力量的相互作用，是一種此消彼長的關系。自主性越強則強制性越小，因而自由行動能力越大，則自主程度也越大；反之，自主性越弱則強制性越強，因而自由行動能力越小，則自主程度也越小。每個人或群體當前狀態(tài)都是兩種力量綜合作用的結果，自主程度是指個人或群體當前所處狀態(tài)的自由行動能力水平。

自主程度是人和人之間相互作用形成的，相互促進、相互合作則擴展個人的自由行動能力因而自主性增強，相互對立、相互沖突則削弱個人的自由行動能力因而自主性減弱而強制性增強，因此自主程度也是人和人之間的合作程度或者協(xié)同程度。公司治理系統(tǒng)中的群體是指利益相關者，通過指標衡量利益相關者的自由行動能力水平則構成利益相關者自主程度治理指數(shù)。

利益相關者自主程度又怎么衡量呢？可根據(jù)每個利益相關者投入公司的資源而形成的權利大小判定。投入資源越多，所有權份額越大，權利越大，自主權越大，分工與交易地位也越高，受到的外部強制性越小，自由行動能力也越大，因而自主程度越大。本文根據(jù)投入資源所形成的權利大小構建了自主程度治理指數(shù)。

本文收集了3 326家滬深兩市A股上市公司從2011年至2017年的年度數(shù)據(jù)，共18 260個觀察值，結合新構建的自主程度治理指數(shù)，并運用動態(tài)面板模型展開實證分析。實證分析結果表明，各個利益相關者自主程度與公司績效顯著正相關，充分發(fā)揮各利益相關者主動性，自主協(xié)同發(fā)展，發(fā)揚治理民主，有助于改善公司治理績效。

本文的主要創(chuàng)新點：(1)從個人相互作用角度展開分析。個人與個人相互作用，形成個人的整合體，公司治理中的個人整合體就是各個利益相關者，并從利益相關者角度構建指數(shù)，是從利益主體角度而不是普遍采用的機制角度構建指數(shù)，因為機制也是個人與個人相互作用形成的。個人與個人相互作用，形成自主與強制關系，體現(xiàn)為自主程度，并依此構建自主程度治理指數(shù)。個人相互作用的邏輯起點是個人的自由意志，并且依此展開形成治理系統(tǒng)邏輯體系，這是首創(chuàng)的分析框架。(2)自主程度指數(shù)是一種全新的指數(shù)。自主程度指數(shù)應是首次構建，國內外文獻有相關的指數(shù)，比如合規(guī)指數(shù)等，但意義與本指數(shù)不同。自主程度治理指數(shù)是通過權利大小來衡量的，選取了權利指標的三個部分構成——投入的資源、控制權的行使、獲取的收益，這是量化分析自主程度的關鍵一步。(3)分析了各利益相關者自主程度指數(shù)對公司績效的影響，將自主程度分析與績效分析聯(lián)系起來，也應是首次，并且采用了動態(tài)面板模型來分析，這種方法也是比較新的。

二、國內外公司治理指數(shù)構建方法評析

(一)公司治理指數(shù)構建的兩個角度

構建綜合性公司治理指數(shù)的依據(jù)大約可分為兩類。一類是從理論原理出發(fā)，構建涵蓋公司各個層面的指標。國內主要有南開大學所構建的公司治理指數(shù)。另一類是從某一個角度，選擇代表性指標加總形成綜合治理指數(shù)。受到人力物力限制，大部分研究論文都是采用這種方法。本文也是從自主性與強制性這一全新角度構建自主程度治理指數(shù)的。

(二)公司治理指數(shù)構建的技術方法

構建公司治理指數(shù)的具體技術方法主要有三種。

一是層次分析法。南開大學公司治理研究中心[1]于2003年首次推出的中國上市公司治理指數(shù)，中國社會科學院金融研究所潘福祥[2]構建的綜合指數(shù)，均采用層次分析法構建公司治理指數(shù)。層次分析法局限性在于主觀加權可能偏離公司治理實際狀況，產(chǎn)生人為衡量偏差。

二是簡單算術平均法。馬連福等[3]，曹廷求等[4]，錢先航和曹廷求[5]，李維安等[6]均先后使用簡單算術平均法構建公司治理指數(shù)。這種方法也是國際上構建治理指數(shù)的最常用方法。La-Porta等[7](LLSV指數(shù))，Djankov等[8]，Gompers等[9](G指數(shù))，Bebchuk等[10](E指數(shù))，Mohanty[11]，Brown和Caylor[12]，Toudas和Karathanassis[13]，Arora和Bodhanwala[14]等均采用簡單算術平均法構建公司治理指數(shù)。

三是主成分分析法。國內學者采用這種分析方法的較多。白重恩等[15]，陳俊和陳漢文[16]，余怒濤[17]，卞娜[18]等曾采用主成分分析法構建指數(shù)。

三、本文自主程度公司治理指數(shù)構建方法分析

現(xiàn)有公司治理指數(shù)有兩個關鍵質疑：原理依據(jù)和指標權重設定依據(jù)[19]。前文介紹了國內外公司治理指數(shù)構建方法，各有優(yōu)點，但他們選取指標時缺乏一個相對完整的邏輯體系，原理依據(jù)不足，指標用0～1打分、1～5打分或百分制打分，主觀性較重，各指標權重確定也未能解釋其原因。本文嘗試從自主性與強制性關系這一新角度構建自主程度治理指數(shù)，分析指數(shù)構建的原理依據(jù)和權重確定依據(jù)，根據(jù)利益相關者權利大小確定指標，用來分析各利益相關者自主程度對公司績效的影響，并運用動態(tài)面板模型展開實證分析。

(一)指數(shù)構建的原理依據(jù)

綜合國內外文獻，本文構建治理指數(shù)的基本邏輯如圖1所示。本文是從治理系統(tǒng)運轉的邏輯關系角度闡述構建指數(shù)的原理依據(jù)。結合圖1，本節(jié)第一部分分析公司治理體系的內在邏輯；第二部分在這個邏輯分析的基礎上，分析公司治理中的權力與利益關系；第三部分在權力與利益關系基礎上通過投入的資源、控制權的行使、獲取的收益三部分構建自主程度治理指數(shù)。

1.公司治理邏輯分析

圖1中虛線隔開的左邊部分是公司治理系統(tǒng)運行內在過程圖(1)公司治理內在邏輯在筆者的另兩篇文章《自由意志的存在可推導出新的分析方法體系》《治理系統(tǒng)內在邏輯分析》中有詳細分析,本文中只概述其核心思路。，圖中列示了治理系統(tǒng)各環(huán)節(jié)之間的聯(lián)系，其中隱含了治理系統(tǒng)核心內容即權力關系和利益關系。圖1中虛線隔開的右邊部分就是本文實證分析基本思路。圖1中左、右兩邊部分并非直接聯(lián)系，只是從不同側面分析治理系統(tǒng)，左邊是從治理系統(tǒng)運行過程分析治理系統(tǒng)，右邊是從過程中某個環(huán)節(jié)獲得數(shù)據(jù)并展開實證分析。

現(xiàn)簡要介紹圖1中左邊部分的治理系統(tǒng)運行過程圖，思路是這樣的：個人自由意志—態(tài)度—行為—能力—資源—權力—權利—人際互動(自主與強制關系、行為關系、權力關系、利益關系、文化關系、分工與交易關系)—治理系統(tǒng)—治理績效。

“自由意志”是公司治理分析邏輯起點。這得到了經(jīng)驗事實、現(xiàn)代科學和哲學理論支持。人們每天都根據(jù)自己意志在衣食住行各種可能行為中選擇，人具有自由意志符合經(jīng)驗事實。現(xiàn)代科學更是提出了自由意志定理[20]，神經(jīng)科學、生命科學、量子力學越來越多的證據(jù)表明自由意志的存在和宇宙運行的隨機性、偶然性和自主性[21-23]?？档碌日軐W家將整個哲學體系建立在人的自由和自律基礎上，否定了自然法則賦予人權、上帝賦予人權等思想，將人的自由建立在自身基礎之上，是人自己為自己立法[24]。

“自由意志”最終形成人們的“態(tài)度、行為、能力、資源、權力、權利”。人生而具有知覺判斷、支配自身的能力即自由意志，人與自身、人與人、人與自然之間相互作用，形成各種態(tài)度，態(tài)度產(chǎn)生相應行為[25]。行為形成能力，并得以獲取資源，支配資源成為權力，權力和利益結合形成權利。

“權利”包含在人和人之間“人際互動”的關系之中，并在現(xiàn)實社會系統(tǒng)中體現(xiàn)為“分工與交易關系”，集中的分工與交易關系形成“科層治理系統(tǒng)”，分散的分工與交易關系形成“市場治理系統(tǒng)”，不同治理系統(tǒng)產(chǎn)生不同“治理績效”。治理績效形態(tài)包括能力、資產(chǎn)和效用等各種形態(tài)，能力、資產(chǎn)只是中間形態(tài)，最終轉化為效用。

圖1 治理系統(tǒng)實證分析原理圖

2.自主程度公司治理指數(shù)構建思路分析

現(xiàn)在詳細分析圖1右邊部分中權力與利益關系。

單個人都是具有自由意志的，在與環(huán)境互動過程中形成相應態(tài)度，態(tài)度決定行為，在不斷學習行動中提升能力，憑借能力支配資源。資源包括人力資源和物質資源，資源可從資源專用性、規(guī)模、交易頻率、掠奪與交換關系等維度來分析，這正是威廉姆森建立的分析維度。個人對資源的支配形成權力，支配人力資源形成人身權力，支配物質資源形成財產(chǎn)權力；權力與利益結合相應形成人身權利和財產(chǎn)權利。

個人和個人相互作用形成自主與強制關系，并進而形成行為關系，行為關系體現(xiàn)為權力關系、利益關系，權力關系和利益關系共同形成每個人的權利地位，權利地位形成人和人交往中的社會分工與交易關系，分工與交易關系進而形成治理系統(tǒng)，治理系統(tǒng)產(chǎn)生相應治理績效。

綜合看，治理系統(tǒng)既是人們意志、態(tài)度、行為和能力的體現(xiàn)，也是權力和利益相結合的分工交易系統(tǒng)。

個人自由意志—態(tài)度—行為—能力—資源—權力—權利—人際互動(自主與強制關系、行為關系、權力關系、利益關系、文化關系、分工與交易關系)—治理系統(tǒng)—治理績效，都反映了人們自主權大小。行為能力越強，資源越多，權利越大，分工與交易地位則越高，自由行動能力也越大，自主程度也越大，相應地受到外部的制約越小，也就是強制性越小，因此行動能力、資源地位、權利地位、分工與交易地位都是自主性與強制性的結合，都體現(xiàn)了自主程度大小，從其中任何一個環(huán)節(jié)獲得數(shù)據(jù)，都可以編制自主程度治理指數(shù)。因此，本指數(shù)雖然是根據(jù)“權利地位”來構建的，但本指數(shù)實質上反映的是自主程度大小，而不僅僅是權利大小。

本文構建指數(shù)的邏輯鏈條很長，但現(xiàn)實中的鏈條卻很短，實質上這些關系都集中在個人身上，現(xiàn)實中的鏈條其實是非常直接的，就是“人際互動”—“治理績效”。而本指數(shù)是根據(jù)“權利地位”構建的，“權利地位”與“治理績效”之間的邏輯鏈條也是很短的。

3.自主程度治理指數(shù)通過權利地位的三個部分選取指標構建

受限于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲得性，本文構建的自主程度治理指數(shù)，是從“權利地位”這個環(huán)節(jié)入手的，是從自主程度這個角度選取指標的。那么人們的“權利地位”如何衡量呢？個人通過投入公司的人力資源和物質資源形成權利地位，并獲得相應控制權和相應收益，因此可以從投入的資源、控制權的行使、獲取的收益等三方面來衡量人們的權利地位。

利益相關者并非獨立的存在，個人才是有自由意志的獨立的存在，但利益相關者是各個個人的整合體，也具有個人的同樣的屬性，因而也可以從這三個方面衡量利益相關者的權利地位。前文分析過，權利地位反映了各利益相關主體的自主程度?；谶@個理論思路，考慮到指標數(shù)據(jù)的可獲得性，衡量各個利益相關者自主程度的指標如表1所示。

股東自主程度指數(shù)(gdpower)通過股東權利地位指標加權平均構建。其中的“控制權比例”“二至十持股比例”，反映了股東投入的資源大小，也反映了他們之間權利制約關系；“實控人性質”則體現(xiàn)中國企業(yè)所特有的所有制差異，也能反映中國特定的外部制度環(huán)境，并且區(qū)別了企業(yè)的權利地位；“開會方式”“投票方式”則用來衡量中小股東能否通過網(wǎng)絡投票、累積投票行使股東權利，是股東控制權行使的指標；“股東大會次數(shù)”是全體股東控制權行使指標；“派息比例”則表明股東投入資源所獲取的收益大小。

董事會自主程度指數(shù)(dshpower)通過董事會權利地位指標加權平均構建。其中的“兩職兼任”反映了董事長權利大小，如果兩職兼任，則對企業(yè)的控制權較強，是控制權行使指標；“董事人數(shù)”代表各方利益相關者在董事會中的控制力大小，也作為董事會成員投入公司人力資本大小的工具變量；“獨董比例”“獨董意見”體現(xiàn)了獨立董事權利大小，而獨立董事可視為社會責任的代表、企業(yè)智慧資本的代表；“委員會總數(shù)”則體現(xiàn)了專家對董事權利的支持和制約；“董事會持股比例”反映了董事對企業(yè)投入資源大小、獲取的收益大?。弧岸聲h次數(shù)”衡量董事代表各利益相關方行使控制權情況；“高管人均薪酬”衡量高管從企業(yè)所獲取收益大小，找不到一個單獨的董事會人均薪酬指標，暫用這個指標代替。

表1 治理指標體系

監(jiān)事會自主程度指數(shù)(jshpower)通過監(jiān)事會權利地位指標加權平均構建。其中“監(jiān)事人數(shù)”指標代表利益相關者各方在監(jiān)事會中控制力大小，也作為衡量監(jiān)事會成員投入公司人力資本大小的工具變量；“監(jiān)事會持股比例”反映了監(jiān)事會投入公司資源大小、獲取收益大?。弧氨O(jiān)事會議次數(shù)”衡量監(jiān)事會代表各利益相關者行使控制權情況。

員工自主程度指數(shù)(zxcpower)通過除高管外員工權利地位指標加權平均構建。其中的“經(jīng)理層持股比例”指標是去掉了高管持股比例之后的經(jīng)理層持股比例，反映了經(jīng)理層投入公司資源大小、獲取收益大?。弧靶袡嗾脊杀颈壤敝笜朔从沉似胀▎T工投入公司資源大小、獲取收益大?。弧皢T工人數(shù)”可作為衡量公司職工投入人力資本的工具變量；“人均薪酬”代表公司普通職工獲取收益大小。

外部主體自主程度指數(shù)(wbztpower)通過外部主體權利指標加權平均構建。外部主體一般不會直接參與企業(yè)經(jīng)營，一般不直接影響企業(yè)治理系統(tǒng)和治理績效，但是在特定情況下，外部主體也會直接干預企業(yè)經(jīng)營。審計機構只有在報表披露或者重大事項發(fā)生時才會充當監(jiān)督者角色，直接核查企業(yè)經(jīng)營情況，出具相關審計報告，并獲得相應報酬。“審計意見類型”“審計費用比例”指標分別反映審計機構代表利益相關各方行使控制權情況、自身獲取收益情況；“是否違規(guī)”指標衡量各級政府監(jiān)督機構、社會公眾、新聞輿論機構對公司經(jīng)營行使監(jiān)督權狀況；“各項稅費比例”指標衡量政府作為利益相關方從公司獲取收益大??；“財務費用比例”指標反映公司債權方對公司影響力大小、獲取收益大小。特別要說明的是，“資產(chǎn)負債率”是作為控制變量加入分析過程中的，一方面反映了債權方對公司影響的差異，另外也反映融資需求對公司經(jīng)營的影響，不完全是權利指標。“資產(chǎn)負債率”作為控制變量，可參閱參考文獻[26-30]。

控制變量和績效指標均取自于國泰安數(shù)據(jù)庫，并進行了適當計算。它們只是參與統(tǒng)計分析，并不參與構成治理指數(shù)，但為了便于閱讀理解，都列在一個表中。

(二)指數(shù)構建的權重確定

指數(shù)權重確定的技術方法主要有三類：層次分析法、簡單平均法、主成分分析法。國內研究文獻較多采用主成分分析法構建指數(shù)，國外研究文獻較多采用簡單平均法構建指數(shù)，包括LLSV、G指數(shù)、E指數(shù)等，采用等權重加權形成綜合指數(shù)，比如近期文獻Black等[31]，只有少數(shù)文獻采用不等權重加權構建指數(shù)[32-33]。

參考國內外文獻，結合統(tǒng)計方法，本文也是采用等權重加權形成綜合指數(shù)。運用stata統(tǒng)計分析軟件，采用主成分分析方法分析各個指標，正交旋轉之后，得出的權重也是等權重的。

(三)理論分析和假設提出

本文是要分析各個利益相關主體的自主程度與公司治理績效關系，如果各個利益主體能共同完美配合，那么能實現(xiàn)公司價值最大化，因此他們的自主程度應是與公司績效相一致的。

自主程度，一方面反映了各利益主體的自主性，是主觀能動性的反映；另一方面，也反映他們的行為受到合理且有效的制約，應處在最佳狀態(tài)，受到了有效的限制，不過多，也不過少。這種限制主要來自于某個利益相關主體之外的其他利益相關主體，也來自于外部客觀環(huán)境帶來的制約，本文稱之為強制性。自主程度是自主性與強制性的統(tǒng)一，自主性與強制性是同一維度的兩端，如果這種自主程度處在合理水平，是一個相對合理的“度”，自主程度就處于這個維度某個相對合理的位置，那么它應該是有利于公司績效創(chuàng)造的。

基于這種思路，本文模型開發(fā)的各個利益相關者自主程度指數(shù)，應該都是與公司績效正向相關的，不應該過高或過低，否則都會導致績效降低。但小樣本就可能出現(xiàn)利益相關者自主程度指數(shù)處于不合理位置的情況，可能看到指數(shù)與公司績效之間是反向關系或者關系不明顯，也可能某些小樣本中利益相關者自主程度指數(shù)正好處于合理位置，小樣本中利益相關者自主程度指數(shù)將是不穩(wěn)定的。本文將采用大樣本來分析，便于保證模型的穩(wěn)定性。

歸納起來，本文模型的基本假設如下。

假設1：股東自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

假設2：董事會自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

假設3：監(jiān)事會自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

假設4：執(zhí)行層自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

假設5：外部主體自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

假設6：公司綜合自主程度指數(shù)與公司績效正相關。

四、研究設計

(一)樣本選取和數(shù)據(jù)處理

大部分數(shù)據(jù)都是從國泰安數(shù)據(jù)庫中獲得的，少量缺失數(shù)據(jù)根據(jù)萬得數(shù)據(jù)庫補充完成，還有個別缺失數(shù)據(jù)是從上市公司年報中直接獲得。最后共獲得3 326家滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，是從2011年至2017年的年度數(shù)據(jù)，共18 260個觀察值，各變量均無缺漏值的觀察值為17 320個，最終形成了一個大N小T型動態(tài)面板數(shù)據(jù)，因此采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來分析。其中去掉了金融行業(yè)上市公司，這也是通行做法，因為金融企業(yè)屬于非實體企業(yè)，有不同的運行模式。還去掉了ST公司、退市公司。

數(shù)值型數(shù)據(jù)進行了標準化處理，轉換成了無量綱數(shù)據(jù)，便于構建指數(shù)時加權。標準化通常有三種方法：統(tǒng)計標準化、相對標準化、功效系數(shù)法，本文采用統(tǒng)計標準化方法，構建的指數(shù)不一定為正數(shù)，但無論采用哪種標準化方法，回歸分析結果是一樣的。分類數(shù)據(jù)則產(chǎn)生了相應虛擬變量，最終實質上進行了分類加權。除了處理缺失值，還對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行了縮尾處理，去掉了離群值，避免分析結果受極端值影響。行業(yè)變量根據(jù)2012年證監(jiān)會行業(yè)編碼方案產(chǎn)生，因為C類制造行業(yè)公司占比超過60%，保留按小類編碼，除了C類公司外，按門類進行了歸類，否則很多行業(yè)小類上市公司總數(shù)不足20家，數(shù)量太少，不適于分析?？傎Y產(chǎn)變量是取對數(shù)之后再作為控制變量加入分析模型的。

(二)變量設定

本文指數(shù)構建從三個方面入手：投入的資源、控制權的行使、獲取的收益，這三方面共同決定了各利益相關者權利地位，從而形成治理機制，并決定績效。

表1中詳細說明了這些變量，在第三部分第一小節(jié)詳細介紹了各個分指數(shù)變量的構建依據(jù)，這里不再一一贅述。

(三)模型構建

治理系統(tǒng)實質上是由三個維度構成的?？臻g維度的治理結構，可以由治理指數(shù)來評價，本文治理指數(shù)評價的是公司的自主程度。時間維度則是通過年度變量加入統(tǒng)計分析模型來控制的。手段與目的維度實質上就是治理機制與治理績效之間關系，是通過自變量與因變量之間建立統(tǒng)計模型來分析的。各利益相關主體互相作用不斷形成新的空間狀態(tài)，也就是新的治理指數(shù)值，治理指數(shù)值也就隨時間不斷變化，這些數(shù)值形成動態(tài)面板數(shù)據(jù)，可以用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來分析。

將這三個維度結合起來，本文建立一個統(tǒng)計分析模型如下。

分指數(shù)模型：

Y=a0+a1×gdpower+a2×dshpower+a3×jshpower+a4×zxcpower+a5×wbztpower+a6×

A0010000001+a7×F081701B+a8×F011201A+a9×BETA1Year2+ar×∑dumyear*+

a10×dumlistout*+ai×∑dumIndcd*

(1)

總指數(shù)模型：

Y=a0+a1×cgi+a2×A0010000001+a3×F081701B+a4×F011201A+a5×BETA1Year2+

ar×∑dumyear*+a6×dumlistout*+ai×∑dumIndcd*

(2)

由于最終數(shù)據(jù)是動態(tài)面板數(shù)據(jù)，因此采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來分析。其中Y代表績效指標，將分別用托賓Q、資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、息稅前利潤率、EVA1、EVA2等代入分析。其中gdpower、dshpower、jshpower、zxcpower、wbztpower是5 個治理分指數(shù)；cgi是公司治理總指數(shù)；其他均為控制變量；dumyear*是各個年度虛擬變量，用來分析治理績效隨時間變化情況，是時間維度衡量指標；dumlistout*是境外上市虛擬變量；dumIndcd*是各個行業(yè)虛擬變量，用來控制各行業(yè)績效差異。其他變量在表1中均有說明。

五、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計

各主要變量的描述性統(tǒng)計值如表2所示。本文采用統(tǒng)計標準化方法標準化各變量，因而指數(shù)值不一定為正，但分析結果是一樣的。從表中可看到，各指數(shù)無明顯異常值，均值和標準差差異都不大。大多數(shù)變量之間相關系數(shù)比較小，表明其間是相互獨立的。cgi代表總指數(shù)與各分指數(shù)相關性強是合理的，因為總指數(shù)由各分指數(shù)加權形成。EVA1是因變量，與自變量相關性較強，表明自變量對因變量是有較大影響的。通過偏態(tài)分析和峰度分析可知，各個變量的峰度值都接近正態(tài)分布，但略有正偏態(tài)現(xiàn)象。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

表3 高階項檢測

(二)回歸分析與假設驗證

在執(zhí)行回歸分析之前，先進行了各種前期檢測，包括單位根檢定、時間效應、高階項、模型的篩選、異方差、序列相關、截面相關、共線性檢定。分析表明，本數(shù)據(jù)集中不存在單位根，可以直接進行回歸模型分析；模型中曾加入時間項或高階項，時間項系數(shù)顯著，高階項系數(shù)不顯著，最終模型因而不包括高階項；比較OLS分析與面板固定效應、隨機效應分析，表明本數(shù)據(jù)集中存在個體效應，但因為是動態(tài)面板數(shù)據(jù)，因而采用GMM分析去除個體效應；檢測表明，不存在共線性，但存在異方差和一階序列相關，因此最終模型中加入了異方差和序列相關校正項。

本文只列出了高階項檢測結果。在模型中加入各分指數(shù)平方項、立方項，其中gdpowers、dshpowers、jshpowers、zxcpowers、wbztpowers是分指數(shù)的5個平方項，gdpowerc、dshpowerc、jshpowerc、zxcpowerc、wbztpowerc是分指數(shù)的5個立方項，然后分別進行估計。結果如表3所示，表明高階項系數(shù)都是不顯著的，并且模型整體的F值變小，表明模型有效性降低。因此最終模型中不應該加入高階項，散點圖也表明，模型比較穩(wěn)定，圖形沒有多次轉折，不適于加入高階項。因此各個自主程度分指數(shù)與績效指標之間是近似線性關系，也就是自主程度提高按比例改變公司治理績效，表4中回歸結果進一步表明，自主程度正向提高公司治理績效。

1.自主程度與績效之間關系

本文選用了7個不同績效指標，EVA1、EVA2、托賓Q、資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、息稅前利潤率，運用動態(tài)面板模型分析3 326家滬深上市公司2011—2017年度數(shù)據(jù)，分別采用一階差分GMM和系統(tǒng)GMM估計，結果如表4、表5所示。其中L.y、L2.y、L3.y是相應因變量一階、二階和三階滯后項，因變量分別為EVA1、EVA2、托賓Q、資產(chǎn)報酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、息稅前利潤率。

在表4中一階差分GMM結果表明，各分指數(shù)對績效影響方向是一致的，除監(jiān)事會分指數(shù)外，分指數(shù)都是正向影響公司績效，董事會分指數(shù)系數(shù)稍大但不太顯著，證實了本文的5個基本假設，表明自主程度與公司績效是正向關系，且比較顯著。

表4 一階差分GMM估計分指數(shù)與各績效指標關系

統(tǒng)計關系顯著表明各利益相關者自主程度是影響公司治理績效的重要因素，而正向關系表明自主程度提高可以提升公司績效。從回歸結果可知正向關系系數(shù)都比較小，監(jiān)事會自主程度分指數(shù)回歸系數(shù)最小，因此自主程度是影響績效重要因素，但提升績效的程度是有限的。外部主體自主程度分指數(shù)回歸系數(shù)較大，表明在當下中國加強國家、中介機構對公司監(jiān)管協(xié)調是有顯著效果的。國外研究文獻分析也認為，在國家治理比較薄弱的地區(qū)加強國家法律法規(guī)監(jiān)管能有效提高公司治理績效。

自主程度越高治理績效越好還是符合現(xiàn)實的。自主程度是指個人或群體當前所處狀態(tài)的自由行動能力水平。自主程度是人和人之間相互作用形成的，相互促進、相互合作則擴展各個個人自由行動能力因而自主性增強，相互對立、相互沖突則削弱各個個人的自由行動能力因而自主性減弱而強制性增強，因此自主程度也是人和人之間的合作程度或者協(xié)同程度。自主程度也是自主性與強制性統(tǒng)一，是一種合理“度”的反映，但這個合理“度”，也是合作程度。隨著時間推移和社會進步，人和人之間協(xié)作程度提高，相互促進、相互支持，減少了相互對立、相互沖突，提高了各個個人的自由行動能力，因此自主程度不斷提高，社會生產(chǎn)力水平也就不斷提高，公司治理績效因而也不斷提高。

散點圖、分指數(shù)高階項檢測結果均表明，模型中分指數(shù)高階項均不顯著，表明分指數(shù)與績效之間基本上是線性關系，關系比較穩(wěn)定而沒有多重轉折，因此自主程度提高可以改善績效。而且回歸結果表明，各分指數(shù)與績效是正向關系，隨著時間推移，自主程度提高會有利于改善公司治理績效?；貧w系數(shù)都顯著，表明自主程度顯著影響績效，但系數(shù)都比較小，說明自主程度提高績效是緩慢的，也比較符合現(xiàn)實。

綜合分析表中回歸結果表明，加強對各利益主體的主動性的激勵，發(fā)揮各利益相關者主動性，各方自主協(xié)同發(fā)展，能夠建立相互促進相互制約機制，有助于公司的發(fā)展壯大，這在一定程度上反映了治理機制民主化的現(xiàn)實必要性。

監(jiān)事會分指數(shù)系數(shù)較小且方向不確定，可能表明監(jiān)事會與其他利益相關者協(xié)同性有待加強，未能有效增進公司績效，假設3未能證實。

除了托賓Q作為因變量回歸結果系數(shù)差異較大外，其他回歸系數(shù)差異不大，系數(shù)的正負方向基本一致。托賓Q回歸結果差異較大，應該是受到了證券市場波動的影響，托賓Q對應的市場年β值系數(shù)明顯不同于其他回歸結果，高度顯著。另外托賓Q回歸中總資產(chǎn)的對數(shù)項系數(shù)也是高度顯著的，托賓Q正是根據(jù)市值與帳面價值計算出來的，與財務績效指標直接關系不大，因此容易受市場波動和公司總資產(chǎn)影響，應該不影響總體回歸結果的合理性。

表5中，采用系統(tǒng)GMM方法估計了各分指數(shù)與各績效指標關系，也是正向的、相同的，而且高度顯著，表明公司的各利益相關者自主程度對公司績效有明顯促進作用。系統(tǒng)GMM估計結果表明，各自主程度治理指數(shù)與公司績效顯著相關，比一階差分估計結果更為顯著。

回歸時均包含控制變量。由于控制變量較多，因此沒有一一列出，其中行業(yè)變量、時間變量均轉化為虛擬變量。另外，還采用一階差分GMM、系統(tǒng)GMM估計了總指數(shù)cgi與各績效指標關系，結果更為顯著，表明公司整體自主程度與公司績效也是高度相關的。因表格太多，故未列出。

2.內生性和穩(wěn)鍵性

本文采用動態(tài)面板模型展開實證分析，動態(tài)面板模型中加入了因變量的滯后項，并進行了差分處理，可以消除個體效應、遺漏變量、衡量誤差、互為因果等帶來的內生性，較好地消除了內生性產(chǎn)生的影響。

本文采用了7個不同的因變量進行了分析，參見表4、表5，結果是相似的，分析結果是穩(wěn)健的。本文還改變樣本量進行了分析，只選取了中小板上市公司數(shù)據(jù)進行了同樣分析，結果仍然類似，但未列出，同樣表明本文分析結果是穩(wěn)鍵的。

表5 系統(tǒng)GMM估計分指數(shù)與各績效指標關系

六、實證結果總結

第一，發(fā)現(xiàn)了自主與強制關系實證分析新角度。

個人具有自由意志，個人與個人相互作用，形成態(tài)度和行為體系，并依次形成人們的資源地位、權力地位、權利地位，并形成分工與交易系統(tǒng)和治理系統(tǒng)，最終決定公司治理績效。而所有這些環(huán)節(jié)中都包含有自主性與強制性共存關系。本文正是抓住了這一根本出發(fā)點，確立了治理指數(shù)構建的理論依據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一個新的角度，構建了自主性和強制性相結合的自主程度治理指數(shù)，并運用這個指數(shù)分析了各個利益相關者自主程度對公司績效的影響。

第二，解決了衡量自主程度大小這個難題。本文從利益相關者自主程度這個角度選取指標，去掉了其中與權利大小不相關的指標，從而使指標選取符合邏輯且有理論支撐。雖然這些指標并非完美，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)只有這些，暫且只能選取這些指標，這些數(shù)據(jù)量龐大，而且很多數(shù)據(jù)上市公司并不公開，并非一個小團隊能收集完整。

第三，各利益相關者自主程度與公司治理績效顯著相關。本文采用了7個不同績效指標，分別與各利益相關者自主程度指數(shù)進行了回歸，并且分別用一階GMM、系統(tǒng)GMM兩種方法進行回歸分析。結果都表明，除了監(jiān)事會自主程度指數(shù)外，其他各指數(shù)，包括總指數(shù)，都與公司治理績效顯著相關，與本文的5個基本理論假設相一致。而這些假設是根據(jù)理論原理推導出來的，從而反過來證明了理論原理的正確性、合理性。理論原理和實證分析互為印證：治理系統(tǒng)是個人自主自發(fā)運動中形成的，自主與強制共同作用形成系統(tǒng)，因而能顯著影響治理績效。

第四，肯定了自主管理、民主管理的重要性。因為各利益相關者自主程度指數(shù)與公司治理績效顯著相關，充分證明，應該發(fā)揮各利益相關者的主動性，他們會互動協(xié)調好彼此關系，共同推動公司治理績效改善。發(fā)揮各利益相關者主動性，實質上就是讓各利益相關者民主參與公司治理事務管理，甚至民主參與公司外部治理機制包括國家治理系統(tǒng)建設，公司才能真正創(chuàng)造優(yōu)良績效。

第五，自主程度與創(chuàng)新關系分析應可以展開研究。運用自主程度治理指數(shù)可以進一步分析自主程度與創(chuàng)新的關系、自主程度與管理民主化的關系。自主程度指數(shù)還可以再細化，構建董事會自主程度指數(shù)、股東權利自主程度指數(shù)等，從某一個局部分析公司治理運行機制與績效的關系。