法經濟學研究方法的新思路——基于結構方程模型的簡介

摘要：結構方程模型在社會科學領域得到越來越多的重視和應用，與傳統的研究手段相比，它有顯而易見的優點。以法經濟學中公司理論的經理人報酬研究為例，可以很好地反映出各因素之間的關系和影響路徑，這就為公司法經濟學分析中的公司治理理論提供了更為清楚的結構關系。

關鍵詞：法經濟學；結構方程模型；路徑分析

中圖分類號：F019-6 文獻標識碼：A

A New Approach to Law Economics From the Perspective of SEM

ZHOU Fang-zhao QU Zhen-tao2

(1.School of Business Management，Donghua University， Shanghai 200051，China;

2.Harbin University of Commerce， Harbin 100028，China)

Abstract: SEM has been given more thought than ever in the researches of social science as it has some unipue advantages compared with the traditional methods. With regard to the compensation for manager from the perspective of corporate theory in law economics，the paper expounds the intervelationship of those elements involved that clearly represent the structural relationship of corporate governance.

Key words:law and economics;SEM;route analysis

結構方程模型（Structural Equation Model，簡稱SEM）作為一種多元統計技術，產生后迅速得到了普遍的應用。20世紀70年代初一些學者（Joreskog，1973；Wiley，1973）將因子分析、路徑分析等統計方法整合，提出結構方程模型的初步概念。隨后Joreskog與其合作者進一步發展了矩陣模型的分析技術來處理共變結構的分析問題，提出測量模型與結構模型的概念，促成SEM的發展。結構方程模型為實際上即一種驗證一個或多個自變量于一個或多個因變量之間一組相互關系的多元分析程式 ，其中自變量和因變量既可是連續的，也可是離散的。另外，在學術活動方面，根據 Hershberger（2003）研究 1994 至 2001 年間的相關文獻發現，到了 2003 年，不論在刊登結構方程模型相關論文的期刊數、期刊論文的數量、結構方程模型所延伸出來的多變量分析技術等各方面，均有大幅度的成長，顯示結構方程模型已經是一門發展成熟且高度受到重視的學問與技術。結構方程模型除了擁有專屬期刊《結構方程模型》（Structural Equation Modeling），專門刊登與結構方程模型有關的論文與實證研究在心理學界也很重要。

結構方程建模涵蓋了多種原有的多變量數據分析方法，適用于定序、定類以及定距和定比尺度，在管理學、經濟學等社會科學以及自然科學的統計實證研究中逐漸得到大量的應用。結構方程模型整合了路徑分析、驗證性因素分析與一般統計檢驗方法，可分析變量之間的相互因果關系，包括了因子分析與路徑分析的優點。同時，它又彌補了因子分析的缺點，考慮到了誤差因素，不需要受到路徑分析的假設條件限制。結構方程模型可同時分析一組具有相互關系的方程式，尤其是具有因果關系的方程式。這種可同時處理多組變量之間的關系的能力，有助于研究者開展探索性分析和驗證性分析。當理論基礎薄弱、多個變量之間的關系不明確而無法確認因素之間關系的時候，可以利用探索性分析，分析變量之間的關系；當研究有理論支持的時候，可應用驗證性分析來驗證變量之間的關系是否存在。

雖然結構方程模型在多個學科領域得到了廣泛的應用，但很少有研究者對結構方程模型的建立過程做出說明，許多研究者在查閱相關資料時會遇到困難。因此，通過簡單介紹在法經濟學中如何合理應用結構方程，對結構方程模型的建立過程進行了探討，希望起到拋磚引玉的作用。除此之外對管理學和經濟學而言，結構方程模型特別有用，它提供了一種系統的思考方法，除了對特定的隱變量做研究外，還為定性研究向定量研究的轉變開辟了新的思路。

一、結構方程模型的基本原理

結構方程模型假定一組潛在變量之間存在因果關系，潛在變量可以分別用一組顯變量表示，是某幾個顯變量中的線性組合。通過驗證顯變量之間的協方差，可以估計出線性回歸模型的系數，從而在統計上檢驗所假設的模型對所研究的過程是否合適，如果證實所假設的模型合適，就可以說潛在變量之間的關系是合理的。

（一）一般方程模型

1．結構方程

帶有潛在變量的結構方程模型有兩種基本模式：結構式和測量模式（侯杰泰、溫忠麟、成子娟，2004）。結構模式說明潛在外生變量和潛在內生變量之間的因果關系，這種關系以圖形的形式表達出來就稱為路徑圖。

結構方程η=Bη+Γξ+ζ

方程中為ξ潛在外生變量（潛在自變量）矩陣；η為潛在內生變量（潛在因變量矩陣；）為結構系數矩陣，Γ它表示結構模型中潛在自變量矩陣ξ對潛在因變量矩陣η的影響；B為結構系數矩陣，它表示結構模型中潛在因變量矩陣η的構成因素之間的互相影響；ζ結構方程的殘差矩陣。

2．測量方程

測量模式說明潛在變量η、ξ和測量變量y、x之間的關系。測量方程可以表示為Y=ΛYη+ε，式中Y為η的測量變量矩陣；ΛY為測量系數矩陣，它表示潛在內生變量（潛在因變量）矩陣η和其測量變量Y之間的關系；η為潛在內生變量（潛在因變量）矩陣；ε為測量方程的殘差矩陣。

測量方程可以表示為X=ΛXξ+δ，方程中X為ξ的測量變量矩陣；ΛX為測量系數矩陣，它表示潛在外生變量（潛在自變量）矩陣η和其測量變量X之間的關系；ξ為潛在外生變量（潛在自變量）矩陣；δ為測量方程的殘差矩陣。

（二）模型的估計與評價

模型一旦設定，接著就需根據觀測變量的方差和協方差進行參數估計。結構方程模型的估計過程與傳統統計方法有所不同，它是從樣本求得表型變量的協方差陣、或相關陣出發，推導出一個引申的方差和協方差矩陣，或相關陣，使矩陣的每一個元素都盡可能地接近樣本中觀測變量的方差協方差矩陣中的相應元素。如果模型設定正確的話，將非常接近于方差協方差矩陣，所以估計過程就是采用特殊的擬合函數使得引申的方差協方差矩陣與表型變量的協方差陣之間的差別盡可能地小。

對模型的估計已發展起眾多的估計方法，如最大似然估計、廣義最小二乘法、不加權的最小二乘法和漸進無干擾的加權最小二乘法等。較常用的是最大似然估計、廣義最小二乘法，但不同的估計方法各有其優缺點。主要目的在于討論結構方程模型的一般原理，相關的計算方法可以參考相關的資料。

對模型的評價，涉及到模型對數據的擬合程度。關于模型的總體擬合程度有許多測量指標和標準，最常用的擬合指標是擬合優度的卡方檢驗（χ₂），其卡方值可利用擬合函數值直接推導出來，等于擬合函數值和樣本規模減1的乘積。卡方值的大小與樣本規模有關，故又相繼發展起擬合優度指數（GFI）、修正的擬合優度指數（AGFI）、絕對擬合優度指數、增值擬合優度指數、省儉擬合優度指數、離中擬合優度指數，以及平方平均殘差的平方根（RMR）、本特勒—波內特規范擬合指數（NFI）、近似誤差平方根（RMSEA）和信息標準指數等?？筛鶕糜隍炞C的數據特征、樣本規模及假設條件選擇相應的評價指標。

二、結構方程模型的主要特點

從結構方程模型基本原理的介紹可知，結構方程具有驗證性功能。研究者利用一定的統計手段，對復雜理論模型加以處理，根據模型與數據關系的一致性程度，對理論模型做出適當評價，從而證實或證偽事先假設的理論模型。從處理過程可歸納出以下特點。

（一）具有理論先驗性

結構模型最重要的一個特性是必須建立在一定的理論基礎之上，從變量內容的界定、變量關系的假設、參數的設定、模型的安排與修正，一直到應用分析軟件進行估計，每個步驟都必須以清楚的理論模型或邏輯推理為依據。

（二）同時處理測量與分析問題

結構模型將不可直接觀察的概念，通過潛在變量的形式，利用顯變量的模型化分析來加以估計，不僅可以估計測量過程中的誤差，還評估測量的信度與效度。探討變量關系的同時，把測量過程產生的誤差包含于分析過程之中，把測量信度的概念整合到路徑分析等統計推斷決策過程。

（三）以協方差的運用為核心

結構方程分析的核心概念是變量協方差（Covariance），如果研究者所設定的SEM模型有問題，或是數據估計過程導致協方差矩陣無法導出，整個結構方程模型分析就無法完成。

（四）適用于大樣本分析

結構方程處理的變量數目較多，變量之間的關系也較為復雜，為了維持統計假設不致違反，必須使用較大的樣本；樣本規模的大小，也關系到結構方程分析的穩定性與各種檢驗指標的適用性。

（五）重視多重統計指標的運用

雖然結構方程集多種不同統計技術于一身，但對統計顯著性的依賴程度卻遠不及一般統計分析。結構方程參考的指標不以單一參數為主要標準，注重整合性的系數，并發展出不同的統計評估指標，使使用者可從不同角度來進行分析、評價。結構方程模型具有以下幾個方面的優勢：可以同時考慮和處理多個因變量；容許自變量及因變量含有測量誤差；與因子分析相似，容許潛在變量由多個觀察指標構成，并且可以同時估計指標的信度及效度。

三、結構方程模型的建立過程

（一）理論基礎

結構方程模型并沒有給出建立理論模型的一般模式，其理論的建立依賴于各個相關領域的研究基礎，這里以法經濟學中的公司治理理論為例，來說明經理人報酬影響因素的分析。人力資本在公司治理中的專用性和專有性，形成了公司產權的重要內容，成為公司治理的主體。股東大會是股東權力的集合。雖然有形式上的最高權威性，但真正控制公司方向和運營的是治理公司的董事會和總經理階層，他們是公司權力的中心。因為股東大會具有周期性、原則性、群眾性的特點，它只能體現公司的經濟民主和權力的制約，而不能真正實現公司治理，否則就不需要董事會和總經理實踐驗證。公司治理必須依靠董事會、總經理階層的決策和經營來實現。因此公司權力束中必然要求有期股、期權、剩余控制權和剩余索取權的合理存在，以此激勵決策經營層的努力（曲振濤，2006）。

在現代企業中，經理報酬的確定并不是一個簡單的要素市場均衡，而是在特定環境約束下，綜合市場選擇與治理評價的復雜過程。市場選擇主要反映經理的人力資本稟賦、要素資源稀缺性、經理勞動的復雜程度等方面，在均衡狀態下形成經理的現行市場價。但這僅僅是經理報酬的一個定價基礎，最終的經理報酬方案是治理主體依據公司內外部環境條件，包括組織戰略、資源特征、營運能力、經理貢獻、公司治理要求、經理的談判能力、以及公司外部環境的其他因素等綜合評價的結果（李有根、趙西萍，2000）。因此，董事會或者報酬委員會對經理報酬的確定，既要體現出與經理人力資本價值相關的基本要素，又要充分考慮公司生存發展的環境基礎。

（二）測量指標的選擇

在對經理人等高管報酬水平影響因素的分析中可以選取企業績效、經理業績、企業規模作為基準因素。其中企業績效是對企業盈利結果的體現，一般是用總資產收益率、凈資產收益率、每股收益3個財務指標來測量。企業規模測量使用總股本指標。公司治理因素選擇股權結構和董事會結構兩個方面。測量股權集中度的指標有第一大股東持股比例、前2名大股東股權集中度（曲振濤、周方召，2004）。反映董事會結構的指標有內部董事構成比例、外部專家董事構成比例、第一大股東代表董事比例三個指標構成。同時選取公司所在地區和所在行業兩個指標來反映公司的分類因素。以總資產運營率和流動資產運營率來反映公司的營運效率。模型中經理報酬水平為潛在內生隱變量，使用經理年度固定報酬和高管人員平均年度固定報酬兩個指標來反映。經過簡化和挑選，選擇第一大股東持股比例（No1）、前2名大股東股權集中度（S2）、總資產運營率（Ttc）、流動資產運營率（Twc）、公司所在行業（Ind）、公司所在地區（Zone）、經理固定報酬和公司高管平均報酬。

（三）理論模型的結構表達

在上述的理論基礎中，公司所在地區和所屬行業屬于外生變量，使用經理報酬水平為內生變量，可以建立結構方程。通過這種方法得到的結構方程表達和方程估計結果，可以很好地反映出各因素之間的關系和影響路徑，這就為公司法經濟學分析中的公司治理理論提供了更為清楚的路徑。具體的結構關系見圖1。

近年來，針對結構方程出現了一些新的應用途徑。主要包括（方平等，2002）多重樣本分析、交互作用效應的檢驗、均數差異檢驗和縱向設計。其中多重樣本分析可以檢驗在某個樣本中不能識別的模型，在另兩個或多個樣本中是否能夠識別，因此這種方法是交叉驗證模型的一種極好的檢驗工具。對于交互作用效應的檢驗方面，應用結構方程程序可以把組合項定義為一個潛在變量并為其設置多個指標，同時對測量誤差加以控制，以解決組合項檢驗能力的低信度問題。

參考文獻:

［1］ 李有根，趙西萍.經營者報酬機制的決定因素研究綜述［J］．經濟學動態，2000（1）．

［2］ 方平，熊端琴，曹雪梅.結構方程模式的發展與應用［J］．心理科展，2002（3）.

［3］ 侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結構方程模型及其應用［M］．北京：教育科學出版社，2004.

［4］ 邱皓政.結構方程模式：LISREL 的理論、技術與應用［M］．臺灣：雙葉書廊有限公司，2003.

［5］ Hershberger，S.(2003).The growth of structural equation modeling:1994-2001. Structural equation modeling，10， 35-46.

（責任編輯：孫桂珍）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文?！?/p>