制造業(yè)上市公司治理風(fēng)險預(yù)警模型研究

朱建明 王寧 張憲娜 吳紅霞

基金項目：2013年河北聯(lián)合大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃項目（項目編號：X2014136）

摘 要：本文以前人研究為基礎(chǔ)，以我國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本，運用AHP層次分析法對影響制造業(yè)上市公司風(fēng)險治理的因素進行分析，針對我國制造業(yè)上市公司發(fā)展?fàn)顩r，建立對應(yīng)的風(fēng)險預(yù)警模型。研究結(jié)果表明：我國制造業(yè)上市公司風(fēng)險治理存在一定的漏洞，建立相應(yīng)的預(yù)警管理機制尤為必要。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險治理；多級模糊評價；預(yù)警模型

公司治理風(fēng)險是指公司治理制度設(shè)計不合理或運行機制不健全給公司持續(xù)經(jīng)營帶來的不穩(wěn)定性及對公司總價值的影響。但是單純某一個風(fēng)險往往有一定的潛伏期，產(chǎn)生的威脅有限甚至不被察覺，但眾多風(fēng)險的相互作用逐步積累，最終可能導(dǎo)致危機的總爆發(fā)，使企業(yè)陷入治理困境。對于正處于發(fā)展磨合期的我國市場經(jīng)濟，尤其是作為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)，公司治理機制“失靈”時常發(fā)生，對公司治理風(fēng)險的事前預(yù)警、完善治理機制迫在眉睫。

本文試圖通過對我國公司治理風(fēng)險設(shè)計指標(biāo)體系， 以制造行業(yè)為例運用實證分析法，綜合考慮影響公司治理風(fēng)險的各種因素，構(gòu)建衡量公司治理風(fēng)險的數(shù)量指標(biāo)體系，然后構(gòu)建公司治理風(fēng)險預(yù)警模型，運用多級模糊評價法和AHP法，建立預(yù)警模型使分析結(jié)果更加地準(zhǔn)確可靠。最后提出識別、控制或規(guī)避該類風(fēng)險的政策建議，降低我國制造行業(yè)上市公司的公司治理風(fēng)險，使其能夠可持續(xù)發(fā)展。

一、運用多級模糊評價法和AHP運算建立風(fēng)險預(yù)警模型

1.評價指標(biāo)體系的建立

指標(biāo)體系是進行風(fēng)險評價的關(guān)鍵，由于公司治理風(fēng)險因素眾多，建立完善的風(fēng)險評價指標(biāo)體系十分復(fù)雜，制造業(yè)上市公司治理過程中的風(fēng)險因素有多方面，本文結(jié)合已有研究成果，主要從股東風(fēng)險、董事會風(fēng)險、監(jiān)事會風(fēng)險、經(jīng)理層風(fēng)險、員工風(fēng)險、財務(wù)信息風(fēng)險六個方面，構(gòu)建指標(biāo)體系，如下圖所示：

2.制造業(yè)上市公司治理風(fēng)險的綜合評價

（1）確定各因素的指標(biāo)權(quán)重

通過組織行業(yè)的專家對制造業(yè)上市公司治理的風(fēng)險因素所占的比重進行打分，用層次分析法確定權(quán)重W，構(gòu)造出如下判斷矩陣，計算各級因素相對重要度并進行一致性檢驗，并求出最大特征值及權(quán)重向量。根據(jù)制造業(yè)上市公司治理風(fēng)險的指標(biāo)體系構(gòu)造判斷矩陣，計算各級因素相對重要度并進行一致性檢驗。

以上各矩陣的CR<0.1都滿足一致性檢驗。

（2）多級模糊評價

③單因素模糊綜合評價，確定評價矩陣，按照已制定的評價尺度，請專家們就各評價因素相對于評價尺度給出評價，并由此確定各隸屬度矩陣R。本例中，將聘請10名專家對本課題該公司治理中的各項因素，在前面設(shè)置的5級評語集下進行打分。

例如，對指標(biāo)體系A(chǔ)因素（C11）的研究打分中，有0位專家認為風(fēng)險高，有3位專家認為風(fēng)險較高，5位專家認為風(fēng)險中等，2位專家認為風(fēng)險較低，0位專家認為風(fēng)險低，為此計算各因素在對應(yīng)評語集下的值，得到：r11=0/10=0， r12=3/10=0.3， r13=5/10=0.5， r14=2/10=0.2， r15=0/10=0

同理可計算其它各因素的對應(yīng)值。得到R1，R2，R3，R4，R5，R6的矩陣如下：

④確定各層的綜合評價

B1=W1·R1=（0.16095，0.23495， 0.48901， 0.11509， 0）

B2=W2·R2=（0.07668，0.29113，0.44042，0.19177，0）

B3=W3·R3=（0.05499，0.179，0.36899，0.39692，0）

B4=W4·R4=（0.11826，0.43916，0.31826，0.12432，0）

B5=W5·R5=（0.134，0.29302，0.16901，0.40387，0）

B6=W6·R6=（0.27971，0.30594，0.18063，0.19085，0）

⑤進行綜合評價。

B=W·R=（0.141701，0.280262，0.286549，0.187122，0）

由評價結(jié)果可得，本例中的制造業(yè)上市公司在目前的方法治理下呈現(xiàn)“中等風(fēng)險”狀態(tài)，根據(jù)AHP算法軟件計算結(jié)果中各項二級指標(biāo)因素對于總目標(biāo)的權(quán)重值，對該公司來說，影響其治理風(fēng)險占比高的因素依次是：員工參與公司治理的程度、非公允關(guān)聯(lián)交易及擔(dān)保、經(jīng)理層的執(zhí)行保障、監(jiān)事會運作、財務(wù)信息是否為內(nèi)部人控制以及經(jīng)理層激勵與約束。

三、結(jié)論

影響制造業(yè)上市公司風(fēng)險治理的因素普遍存在，要想控制風(fēng)險，首先分析公司治理的風(fēng)險因素，接著一個重要的步驟是建立風(fēng)險評價的指標(biāo)體系。本文運用多級模糊評價法和 AHP的綜合評價模型，合理地利用模糊數(shù)學(xué)、風(fēng)險管理科學(xué)和信息系統(tǒng)科學(xué)的理論和知識對我國制造業(yè)上市公司治理風(fēng)險進行預(yù)警，建立一套完善的風(fēng)險識別和管理的方案，以便盡早識別出風(fēng)險并采取相應(yīng)措施，最大程度上減少由于風(fēng)險給公司帶來的損失，從而增加企業(yè)的價值。其具體作用表現(xiàn)在：①盡早發(fā)現(xiàn)治理偏差，提出警告；②診斷出風(fēng)險預(yù)警偏差的原因，及時提出預(yù)防的措施；③控制公司治理風(fēng)險的影響范圍，尋求危機解決辦法，減少損失；④避免相似或相同的風(fēng)險重復(fù)性的發(fā)生。

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作者簡介：朱建明（1992- ），女，土家族，湖南張家界人，本科在讀；通訊作者：吳紅霞（1978- ），女族，漢，河北石家莊人，講師，碩士，河北聯(lián)合大學(xué)管理學(xué)院，研究方向：公司治理