[上市公司内部治理与绩效的典型相关分析]上市公司绩效分析
时间：2018-12-23 12:40:29 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
摘要：典型相关分析是研究两组变量之间相互关系的统计分析方法，应用典型相关分析可以全面客观地研究治理和绩效这两组变量之间的相关性。本文实证研究表明，上市公司内部治理与公司绩效之间呈中度相关；担保率、关联交易比重和股权集中度是治理中影响公司绩效的主要因素。
关键词：公司治理 绩效 典型相关
一、引言
目前有关公司治理与绩效相关性的研究主要见于以下三方面：第一，股权结构与公司绩效的相关性。国外学者主要有正反两方面的观点，利益趋同论认为股权集中型的公司相对股权分散型的公司具有较高的经营成果和市场表现；利益侵占论认为股权分散型公司绩效要优于股权集中型的公司。国内学者许小年、王燕（2000）的研究表明，国有股所占比重与公司绩效呈负相关的关系；陈晓、江东（2000）发现，国有股与公司绩效负相关关系只存在于竞争性强的行业；周业安（1999）、于东智（2001）的研究结果表明国有股比例和上市公司净资产收益率之间存在显著的正相关关系；巢秀梅（2009）发现，股权集中度对中国民营企业的治理绩效具有一定的积极影响。第二，董事会与公司绩效的相关性。国外学者对这方面的研究主要集中在董事会的规模、领导结构、独立性等方面。国内学者以李维安（2006）的研究为代表：控股股东性质、行业因素会对董事会治理水平产生一定的影响，公司治理绩效与董事会治理水平之间呈现一种倒U曲线关系。第三，高管人员薪酬与公司绩效的相关性。国外有学者发现，上市公司CEO的薪酬不仅高，薪酬结构所体现的激励效果也很明显；Kaplan（1989）和Smith（1990）的研究表明，经理人员持股对公司的经营绩效具有激励效应。我国学者的研究表明，上市公司的经营绩效与公司管理层持股比例之间基本不相关。但部分学者的研究却发现，成长性较高的公司，经营绩效的提高与经营者因股权激励而增加的持股数量显著正相关。
二、研究设计
（一）模型构建典型相关分析是研究两组变量之间相互关系的统计分析方法。采用主成分分析提取成分的原则，将两组变量各自通过线性组合成典型变量，原来两组变量之间的相关，转化为研究从各组中提出的少数几个典型变量之间的典型相关，从而减少研究变量的个数。实际应用中根据典型相关系数的显著性检验和典型变量所包含的信息量，确定保留前若干对典型变量。典型相关分析方法的数学原理可以用公式表示如下：设随机向量X=（x1，x2，…， xp），Y=（y1，y2，… yq），X，Y的方差矩阵为：Cov=XY∑=∑11∑12∑21∑22。其中，∑11是第一组变量的协方差阵， ∑12、∑21是第一组与第二组变量的协方差矩阵， ∑22是第二组变量的协方差矩阵。为了研究两组变量X与Y之间的典型相关关系，做出二者之间的线性组合：U=a"X=a1x1+a2x2+…+apxpV=b"Y=b1y1+b2y2+…+bqyq。在x，y及∑给定条件下，即是求a，b使U与V之间的相关系数：r=cov（U，V）/达到最大。对所求得的典型变量，还需检验其显著性，只有通过检验的典型变量才能用来进行经济分析。典型相关系数显著性检验，主要采用的是巴特来特（Bartlett）关于大样本的χ2检验。
（二）变量选取 本文主要从治理结构和治理行为两方面建立指标体系（表1）所示。前3个指标侧重从治理结构方面考察治理，后3个指标侧重从治理行为方面考察治理。公司绩效主要指标体系如（表2）所示。其中，净资产收益率、资产报酬率和每股收益反映公司的盈利能力；总资产周转率反映公司的营运能力；净利润增长率反映公司的发展能力；资产负债率反映公司的偿债能力。
（三）样本选取和数据来源本文随机选取了沪深两市280家上市公司为样本，考虑到治理的时滞性，选取2008年的治理数据和2009年的绩效数据用于实证分析，数据来源于国泰安数据库，部分数据由公司年报整理而成。另外，鉴于典型相关分析是基于协方差矩阵或相关矩阵来进行的，这里的相关矩阵实际上是Pearson 的积差相关，反映的是变量之间的线性相关关系，本文在实证分析前已经对适度指标进行了正向化处理。
三、实证结果分析
（一）相关性和显著性分析 运行SPSS13.0统计软件，调用CANCORR程序进行典型相关分析，得出典型相关系数及其检验结果，如（表3）和（表4）。可以发现，第一组典型相关系数较高，且典型变量的典型相关性比较显著（Sig小于0.05），表明相应典型变量之间密切相关；因此，本文将选取第一组典型变量作为分析依据，用“公司治理”变量组解释“公司绩效”变量组。
（二）典型变式分析典型系数是观测变量转换为典型变式的权数，由于典型变量是多个观测变量的线性组合，所以典型系数相当于偏回归系数。本文根据SPSS输出结果，采用标准化的典型系数给出第一组典型变式U1、V1，如下所示：
U1=-0.609X1-0.310X2+0.07X3-0.049X4-0.734X5+0.693X6
V1= -1.797Y1+0.526Y2+0.637Y3-0.04Y4+0.54Y5+0.346Y6
由典型变式可知，公司治理的主要因素有X5、X6、X1，典型系数分别为0.734、0.693、0.609，说明公司治理中影响公司绩效的主要因素是担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）；典型变量V1与Y1呈显著相关，说明在影响公司绩效的因素中，净资产收益率（Y1）占有主要地位，其次V1与Y3、Y5、Y2中度相关，说明每股收益、净利润增长率和资产报酬率也是反映公司绩效的重要指标。
（三）典型结构分析 结构分析是依据原始变量与典型变量之间的两两简单相关系数给出的，该相关系数也称为典型负载系数，它是典型系数的一个补充信息。由（表5）知，X5、X6、X1与治理的第一典型变量U1均呈高度相关，说明担保率、关联交易比重和股权集中度在反映公司治理方面占有主导地位；同时，X5、X6、X1与公司绩效的第一典型变量V1中度相关，说明担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）是治理中影响公司绩效的主要因素。公司绩效的第一典型变量V1与Y1、Y3、Y5、Y2的相关系数均较高，体现了净资产收益率（Y1）、每股收益（Y3）、净利润增长率（Y5）和资产报酬率（Y2）在反映公司绩效中占有重要地位。由于第一对典型变量之间中度相关，导致治理中X5、X6、X1 变量与公司绩效的第一典型变量V1呈中度相关，而公司绩效中的Y1、Y3、Y5、Y2与治理的第一典型变量U1也呈中度相关，这种一致性反映了公司治理对绩效的影响。综合实证分析结果，可以得到公司内部治理与绩效的典型相关示意图，如（图1）所示。
（四）模型解释力分析 冗余分析包括组内代表比例和冗余指数，前者也称第一典型冗余，表示一组变量的方差被其自身典型变量解释的百分比；后者称为第二典型冗余，表示一组变量的方差被对方典型变量解释的百分比，也是交叉的总方差共享比例，其大小表示一对典型变量分别能够对另一组变差相互解释的程度大小。其计算公式为: （某侧的） 冗余指数= 典型相关系数的平方×（本侧） 代表比例。冗余指数越大，表示一对典型变量分别解释对方组原始变量的能力就强，典型变量的代表性就越好。从（表6）可以看出，典型变量U1和V1较好地预测了对应的那组变量，而且交互解释能力也比较强。来自公司绩效变量组的方差被内部治理的典型变量U1解释的比例为33.0%；来自内部治理变量组的方差被公司绩效的典型变量V1解释的方差比例为33.4%。
四、结论
本文运用典型相关分析，研究了公司治理与绩效的相关性，得到以下结论：在反映公司治理的因素中，担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）最为重要；另外，净资产收益率（Y1）、每股收益（Y3）、净利润增长率（Y5）和资产报酬率（Y2）则是反映公司绩效的主要指标。并认为，公司治理与绩效之间呈中度相关。其中，担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）是影响公司绩效的主要因素，因此，企业必须合理规划股权结构，避免过度担保和非公允关联交易，以减少公司治理对绩效的负面影响。
*本文系2009年教育部人文社科规划项目“上市公司控股股东行为监控体系研究”（项目编号：09YJA630101）及2010年辽宁省教育厅项目“我国上市公司治理风险与公司绩效相关性研究”（项目编号：W2010308）阶段性成果
参考文献：
［1］李维安：《中国上市公司治理指数与治理绩效的实证分析》，《管理世界》2004年第2期。
［2］李维安、唐跃军：《公司治理评价治理指数与公司业绩》，《中国工业经济》2006年第4期。
［3］施东晖：《股权结构、公司治理与绩效表现》，《世界经济》2000年第12期。
［4］German Creamer and Yoav Freund. Predicting Performance and Quantifying Corporate Governance Risk for LATIN American ADRS and Banks.Working paper series， 2005．
［5］Michael Nwogugu. Corporate governance and risk: the externalities governmental influence theories of the corporate entity and financial distress. Working paper series， 2006．（编辑 虹云）
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