基于股權結構與董事會治理視角的上市公司治理風險預警

謝永珍 徐業坤

(山東大學管理學院，山東 濟南 250100;南開大學中國公司治理研究院，天津 300071)

近年來，國內外相繼出現的一系列重大公司丑聞，均與內部治理結構缺陷導致的公司治理風險有關。而且，公司治理風險的爆發還直接導致了國際金融危機(李維安，2008)。我國上市公司長期存在的大股東占用或掏空、財務困境、誠信危機甚至違規造假等諸多問題也都源于股權結構不合理以及董事會治理無效。傳統風險預警模型更多的考慮財務因素，而忽略了起關鍵作用的公司治理因素，導致上市公司根據傳統預警模型所進行的風險因素控制只能是那些財務因素，而不能對關鍵驅動因素實施有效控制。因此，上市公司治理迫切需要構建基于治理結構的公司治理風險預警模型，以引導上市公司從治理結構層面控制產生風險的關鍵驅動因素，確保上市公司的可持續發展。

一、相關研究進展與評述

相關機構或者學者對于治理風險的研究，主要圍繞三個方面進行:一是治理風險概念的界定;二是治理風險的影響因素;三是治理風險的測量與預警。

COSO委員會于1992年提出內部控制框架中包括了對公司治理風險的評估監控，2004年該委員會又將風險管理擴展為包括內在環境、風險評估、控制活動等八個要素。但是，COSO委員會并未給出關于治理風險的界定。David Crichton－Miller＆Philip B.Worman(1999)指出公司治理風險是指因公司治理制度設計不合理或運行機制不健全給公司持續經營帶來的不穩定性及對公司總價值的影響，從而對投資者的利益產生威脅。LLSV(2000)指出，在投資者保護較弱的情況下，多數國家大公司的基本代理問題是外部投資者與控制性股東之間的沖突而非傳統所認為的投資者與管理層之間的沖突，從而可能導致公司治理偏離其目標，公司利益相關者的利益無法得到有效保護。他只是將治理風險作為一種表現出來的結果予以闡述。Gavin Anderson＆Matt Orsagh(2004)認為治理風險主要指公司內部存在的利益沖突、缺乏經驗的管理者、過度的投資者利益補償以及不平等的選舉權等。①Gavin Anderson，Matt Orsagh.The Corporate Governance Risk.Electric Perspectives，2004，1.國內較早提出公司治理風險的是李維安教授(2005)。②李維安:《“問題高管”凸現公司治理風險》，《南開管理評論》2005年第1期。胡強(2006)將證券公司的治理風險分解為股東相容性風險、股東－經營層代理風險、客戶－公司代理風險三個方面。③胡強:《我國券商治理風險及對策》，《證券市場導報》2006年第1期。孫奕馳、王靜(2007)指出委托代理關系的存在產生非協作、非效率的風險，主要可以歸納為道德障礙和逆向選擇，在考慮委托代理風險時，不應該單純考慮董事會對經理層的委托代理風險，而應該將大股東對中小股東的利益侵害作為委托代理的風險。④孫奕馳、王靜:《上市公司委托代理風險度量模型的構建》，《財會月刊》2007年第11期。

已有研究證實，影響治理風險的因素總體上可以分為兩類:一是組織內部因素，主要包括股權結構、董事會結構與運作、董事激勵、領導權結構、高管激勵與約束等治理因素;二是法律、制度、市場等外部因素的不完善可能導致的治理風險事件的發生。俄羅斯的布朗斯維克(Brunswick UBS Warburg)于2000年推出了針對俄羅斯的公司治理風險評級系統，確定了治理風險的內容及其測量方法;斯洛伐克科希策工業大學經濟學院的Vincent Sˇoltés＆Vladimír Penjak(2001)發展了戴維德·克瑞馳－米勒和菲利蒲·沃門的結構問卷調查，豐富了治理風險的測量方法;Bedard＆Johnstone(2004)以董事會和審計委員會對公司財務報告是否有效衡量治理風險;Rodolfo Apreda(2007)構建了包括董事會、管理層、所有者、債權人、治理基礎和規制者六類治理指標在內的G指數，并將不同時期的G指數進行對比來衡量治理風險。⑤R odolfo Apreda.Factoring Governance Risk into Investors’Expected Ratesof Return by Means of a Weighted －average Governance Index.Working Paper Series，2007.李維安、謝永珍(2007)基于系統思維視角界定了公司治理風險的內涵，建立了公司治理風險預警的指標體系，以是否違規作為公司治理風險的替代變量，采用基于主成分的二元logistic回歸對治理風險進行預警;⑥李維安，謝永珍:《上市公司治理風險預警指標體系的理論分析與實際驗證》，《第四屆南開大學公司治理國際研討會論文集》，2007年。孫奕馳、王靜(2007)則從治理風險表現的角度，選擇內部控制人、非公允關聯交易、大股東爭奪、過度擔保、信息披露度、運營能力指標，采用因子分析對上市公司治理風險進行綜合評價。

二、治理風險及其預警模型構建

公司治理的本質在于治理主體通過對公司經營者以及大股東的監督與制衡，以解決因信息不對稱而產生的逆向選擇和道德風險問題，其目的在于確保企業的可持續發展。治理風險既具有一般風險所具備的共性，又具有公司治理自身的特殊性(李維安和謝永珍，2007)。我們認為，治理風險是在內外部治理環境的影響下，由于治理機制設計不合理以及運作不規范，而導致公司治理偏離其目標的可能性。包括以下含義:首先，公司治理的目的是通過科學的決策與監督機制確保公司的可持續發展，以實現利益相關者的利益;第二，法律、制度、債權人、資本控制權市場以及經理人市場等外部治理環境因素對治理風險具有一定的影響，但內部治理結構是決定性因素;第三，公司治理偏離目標表現為道德風險、財務風險、違規風險、公司丑聞等其他風險，綜合表現為破產發生的可能性。

國外學者主要采用主觀評價或者客觀指標來衡量治理風險，國內學者采用“被ST”或者違規來衡量治理風險。中國上市公司治理環境的特殊性使得國外的衡量方法“水土不服”，而國內的衡量方法因主觀性強、過程與結果混淆以及數據粗糙等因素而無法全面反映治理風險。公司治理風險征兆中，道德風險的衡量尚無客觀的可資借鑒的方法，盈余管理、財務丑聞、違規等只能反映公司治理風險的某一個方面。本文基于以下考慮，選擇利用經Altman Z⑦Altman(1968)提出了制造業上市公司破產風險Z指數的計算方法，Z=0.012×營運資金×100/總資產+0.014×留存收益×100/總資產+0.033×息稅前利潤×100/總資產+0.006×股票總市值×100/負債賬面價值+0.0099×銷售收入×100/總資產，其判斷準則是:Z＜1.8為破產區，1.8≤Z≤2.99為灰色區，2.99＜Z為安全區。Altman(2000)對該指數的計算方法進行了修正，提出了非制造業上市公司的Z指數計算方法，即Z=6.56×營運資金/總資產+3.26×留存收益/總資產+6.72×息稅前利潤/總資產+1.05×股票總市值/負債賬面價值。其判斷準則是:Z＜1.23 為破產區，1.23≤Z≤2.90為灰色區，2.90＜Z 為安全區。指數進行區域判斷后的安全區域和破產區域作為治理風險的替代變量:公司治理風險會導致上市公司破產風險的增加;根據Altman Z指數計算的破產風險指標信息含量較大，能夠綜合反映公司治理機制運行不暢對公司當前以及今后所造成的影響，是公司治理風險的最終體現。

股權結構是公司治理的基礎要素，它決定了公司治理中的董事會、監事會等決策與監督系統，合理的股權配置是確保上市公司內部治理結構的前提。高度分散的股權結構易產生股東與管理層的代理沖突，從而發生內部人控制風險。股權高度集中條件下，控制性股東一方面利用其股權優勢，通過強化對管理層的監督降低代理成本，并且有助于避免股權分散時因小股東“搭便車”而造成的監督不力。但是，資本的逐利性決定了大股東有可能利用關聯交易損害小股東的利益。制衡型股權結構被認為有助于保護小股東的利益，多個大股東的存在應有效地限制控股股東的掠奪行為，但多個大股東可能通過合謀，采取對外部小股東進行利益剝奪的行為。另外，大股東的事后討價還價還可能導致公司的業務癱瘓，甚至使小股東的利益受到損。我國宏智科技等上市公司過度制衡的股權結構還導致了嚴重的代理風險。

董事會是公司治理的關鍵要素，盡管理論界與實務界對其職能界定尚存較大差異，但其核心職責應是對公司重大決策行為負責，并控制公司風險，特別是在環境動蕩的條件下。董事會的責任在于確保組織建立合適的公司治理結構及其有效運行，以確保企業的財務報告以及其他信息能夠真實地反映企業的業績與風險。①D avid H.Scott.Strengthening the Governance and Performance of State －owned Financial Institutions.The WorldBank，Policy Research Working Paper 4321，2007.但是，作為代理人，董事和董事會，一方面存在機會主義行為，另一方面由于能力與信息的限制，可能因決策失誤或監督不力而導致治理風險的發生。受能力以及信息所限，董事在履行其治理職能的過程中，也難免因治理行為不當而導致治理風險事件的發生。

本文采用GR作為治理風險的代理變量;第一大股東持股比例(FS)、實際控制人類別(CS)、股權集中度(CR5)、股權制衡度(Z)等作為股權結構的測評指標;采用獨立董事比例(DDBL)、領導權結構(LZH)、董事長更替(DC)等作為董事會獨立性的測量指標;董事報酬(DBCH)、領取報酬董事比例(LCHB)、董事會持股比例(DCH)、董事長持股比例(DSHR)等作為董事激勵的指標;審計委員會設置(AC)、薪酬與考核委員會(BAC)、戰略委員會(SC)、提名委員會(NC)、董事會會議次數(BM)等作為董事會運作與行為的測量指標。

由于logistic回歸可以處理非線性效應問題，并且不要求數據滿足正態分布，常被用于非線性0－1分類預測，本文將采用logistic回歸方法構建上市公司風險預警的理論模型。本文選擇0.5作為回歸模型的分割點，若通過模型計算出來的概率大于0.5，則該公司被判別為發生了治理風險;若小于0.5，則被認為正常運營。依據logistic構建的治理風險預警理論模型如下:

資產收益率(ROE)、總資產增長率(TAG)、板塊類型(SMEs)、公司規模(SIZE)、資產負債率(LEV)以及年度(YEARi)等一同納入模型，以充分考慮除股權結構與董事會治理之外，其他因素有可能對治理風險產生的影響。

三、初步logistic回歸、模型檢驗與修正

基于數據準全原則，初始樣本為2002－2008年所有上市公司，剔除金融類以及主要數據缺失與異常上市公司后，本文有效樣本總數為6661個觀察值。②全部數據來源于CCER數據庫，樣本公司中，國有控股占比72.3%，非國有控股占比27.7%;中小企業板占比4.7%，非中小企業板占比95.3%;制造業占比58.2%，非制造業占比41.8%，數據處理采用SPSS11.5和Excel等軟件完成。剔除信息不全公司，有效樣本5060，其中2008年有效樣本為981。以2002－2007為初始建模樣本，2008年為預警樣本。

表1顯示了將所有變量進入logistic模型的回歸結果，回歸模型的擬合經2步選擇后Chi－square=1427.894，p=0.00，回歸方程整體顯著。模型的預測準確性方面，未發生治理風險的上市公司準確率(50.2%)整體上低于發生治理風險上市公司的判斷準確率(96.1%)。總體上，初步回歸模型的預測準確率為 86.7%。

根據表1初步回歸的結果，股權結構未對治理風險產生直接的影響;董事會規模、獨立董事比例、領導權結構、董事長變更、董事長持股比例以及審計委員會設置等指標與治理風險沒有顯著的關系。董事激勵對治理風險產生了較為顯著的影響，但表現不盡相同:領取報酬董事比例與治理風險存在顯著的正相關關系，而董事報酬和董事會持股比例與治理風險存在顯著的負相關關系。董事會成員從公司領取報酬的比例越高，越容易造成董事會在決策上的短視行為，從而增加了發生治理風險的概率。董事報酬以及董事會持股比例與治理風險之間呈現顯著的負相關，這表明提升董事激勵水平以及完善董事激勵結構，強化長期激勵有助于規避風險事件的發生。董事會行為方面，薪酬與考核委員會的設置以及董事會會議次數與公司治理風險存在顯著的負相關，這表明薪酬與考核委員的設置有助于公正地評價董事會以及董事的業績表現，規避公司風險;高頻率的董事會會議能夠補充外界監督的不足，督促管理層做出有利于外部投資者的決策，規避治理風險;提名委員會與治理風險的負相關表明上市公司提名委員會的設置，有助于規避大股東通過董事會席位的安排的治理行為而帶來的治理風險。

表1 初步logistic回歸結果

公司財務指標以及特征指標中，資產收益率越高，盈利能力越強，對治理風險的抑制作用越大;總資產增長率越高、公司規模擴張越快、資產負債率越高，公司治理風險越大。

在初步logistic回歸的基礎上，選擇對治理風險產生顯著影響的因素(表1Sig.小于或等于0.05)中作為預測變量，構建修正后預警模型2。以0.5為分割點，大于0.5的上市公司判為有治理風險的上市公司。用于進行預警的4079個樣本中，有3545個樣本判斷正確，預警模型預測準確率達到了87%，較包含所有變量的初步logistic回歸準確率略有提升。

表2 修正后治理風險預警模型

四、上市公司治理風險預警

選取2008年981家上市公司作為有效樣本，以0.5為分割點，樣本公司的Altman Z分組見表3，利用修正后的模型(2)對2008年樣本上市公司中的發生治理風險和未發生治理風險樣本組進行預測，以0.5為分割點的模型準確率為87.4%(見表4)。

表3 2008年樣本上市公司Altman Z分組

利用修正后的模型(2)對2008年樣本上市公司中的發生治理風險和未發生治理風險樣本組進行預測，仍以0.5為分割點。結果出錯率僅為12.6%，較好地反映了上市公司治理風險的真實分布狀況。

表4 2008年部分樣本上市公司預測結果

根據模型(2)的預警，存在治理風險上市公司比例為74.45%。分類觀察顯示，國有控股上市公司占比為64.22%，制造業發生風險上市公司占比為59.57%;中小企業板上市公司發生治理風險的比例相對較低，僅為11.72%。

五、主要結論與研究不足

本文在界定治理風險概念的基礎上，采用Altman Z指數作為公司治理風險的替代變量GR，利用logistic回歸構建了基于股權結構與董事會治理的上市公司風險預警模型，目的在于探索股權結構以及董事會結構與行為等對上市公司治理風險的影響，引導上市公司關注于治理結構的完善，以規避治理風險事件的發生。研究發現，采用治理因素的上市公司治理風險預警模型與僅僅采用財務指標進行的Altman Z預警相比，模型的準確率顯著提高。

本文在界定公司治理風險概念基礎上，利用驗證后的預警模型對2008年我國上市公司治理風險的預警發現:無論是利用財務指標的Altman Z指數還是本文構建的基于股權結構以及董事會治理的上市公司風險預警模型，均表明我國上市公司普遍存在著治理風險;治理結構因素是導致上市公司風險的關鍵因素，財務因素只是結果因素，控制上市公司風險要從源頭因素抓起;監管部門以及上市公司在關注短期財務業績的同時，應關注于治理結構的完善。股權結構雖然未對治理風險產生直接的影響，但通過控股股東的治理行為尤其是董事會的治理影響治理風險，職工持股上市公司破產風險較大;與主板上市公司相比，中小板塊上市公司具有較好的抗風險能力;董事長變更上市公司風險較大;董事會治理機制中，董事激勵、董事會行為對公司治理風險有顯著的影響，而董事會規模、獨立董事比例等董事會結構對公司治理風險并未起到明顯的作用，董事會建設存在被動合規可能是主要原因。上市公司應優化股權結構并強化董事會制度的建設，以防范治理風險的發生。

本文嘗試利用Altman Z指數作為治理風險的代理變量，研究治理風險預警問題，模型的準確率為87.4%。由于以下因素的限制導致模型存在12.6%的誤判率，因此未來的研究可在以下方面進行，以彌補本文構建的模型的不足:1.探索更為有效的衡量公司治理風險的變量，更準確地測量治理風險;2.本研究沒有考慮董事會治理機制之間的替代或互補效應以及可能存在的內生性;3.受數據收集限制，無法獲得法律、制度環境以及信用程度等有可能對治理風險有影響的信息。