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摘要：针对现有实证研究公司治理与企业绩效间关系结果的不一致，文章从系统化的角度重新审视两者之间的关系。通过建立关于企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构四者的联立方程模型，在控制了因素的内生性影响之后，运用三阶段最小二乘法，对2008年到2010年上市公司的数据进行分析，实证结果表明：没有明显的证据显示中国企业现有的公司治理对企业绩效提升有显著的促进作用。另外，研究还扩展和补充了人们以往仅运用单方程模型来估计公司治理与企业绩效间关系的一些结论。
关键词：公司治理；企业绩效；内生性
中图分类号：F2707 文献标志码：A 文章编号：10085831（2013）03007308
当公司治理成为国内研究热点的同时，西方理论界却出现了公司治理是否重要的争论[1]，其理由是根据Capon[2]等对320项从不同角度对公司治理结构与公司绩效的关系进行实证分析的文献进行分析统计，结果发现107项认为二者有积极作用，174项成果认为没有积极作用，其余的39项则没有显著影响。因此，有必要对公司治理与企业绩效之间的关系进行重新审视。不同于以往的实证研究普遍采用单方程多元回归分析，我们从系统化的新视角，以中国上市公司为样本，将公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构这四者合并在一个概念框架下，采用联立方程模型，运用三阶段最小二乘法，对公司治理与企业绩效的影响进行实证检验。
研究发现，在考察公司治理对企业绩效的作用方面，有必要将资本结构与股权结构合并在一起进行系统分析，以考虑这四者之间关系的内生性影响。实证结果显示，并没有明显的证据能够证实中国企业现有的公司治理对企业绩效提升有显著的促进作用。另外，我们也对以往关于企业治理与资本结构、资本结构与企业绩效、企业治理与股权结构以及股权结构与资本结构之间的关系研究进行了补充和扩展。
全文余下部分结构安排如下：第二部分综合前人的研究，分析了企业绩效与公司治理之间的相互关系，并提出了一个包含企业资本结构和股权结构的联立方程组。第三部分则是运用了2008年到2010年上市公司数据，对模型进行了实证分析。第四部分是对实证研究的总结。 一、公司治理与企业绩效关系分析
关于公司治理与企业绩效之间关系的实证研究，一般可以分为两类：一类是将企业内部治理结构的各方面综合成一个单独的变量，以期考察企业治理对企业绩效的综合性影响。对这方面的研究，国外学者做了一些有益的工作，如Newell和Wilson通过研究6个新兴市场发现，最好的公司治理水平相比最差的公司治理水平，会引起企业价值10 %～12 %的提升[3]。Klapper、Leora和Love研究也认为公司治理与企业市场价值之间存在正相关关系[4]。而在国内，此类研究还处于起步阶段，南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组在实证分析的基础上构建了一个全面评价中国公司治理状况的中国公司治理指数（CCGI），并依据该指数对中国上市企业的2002年业绩进行了相关分析[5]。白重恩等[6]也做了类似研究。
另一类则是将研究重点放在治理结构中的某一方面，如董事会特征、股权结构、管理层激励、机构投资者等。尽管学者们在这方面做了大量工作，但迄今为止，并没有一个明确一致的结果。比如，在对董事会规模的研究，Yermack[7]、Eisenberg等[8]、孙永祥和章融[9]等研究认为董事会规模对企业绩效存在负的影响，而李常清、赖建清[10]的研究结果显示虽然中国董事会规模与公司经济附加值（EVA）和每股收益（EPS）呈负相关，但是其与总资产收益率（ROA）却呈正相关。在股权结构方面，一部分学者认为股权结构对企业绩效有显著影响，比如McConnel和Servace发现，公司价值是公司股权结构的函数，他们在对1 000多个样本公司的托宾（Tobin）Q值与股权结构的关系进行实证分析，得出Q值与内部股东所拥有的股权份额之间具有曲线关系[11]。Cho[12]等也支持该观点。Gompers、Ishii和Metrick也认为一个强势的控股股东对业绩的促进有明显的作用[13]。值得一提的是，这些研究均采用最小二乘法回归（OLS）的方法。与此相反，Demsetz和Lehn[14]、Loderer和Martin[15]等的研究结果却认为股权结构与企业价值没有显著的相关性，其中，Demsetz和Lehn[14]根据Demsetz[16]关于股权结构内生性的理论，对美国511个大公司进行实证研究。通过对前5大股东、前10大股东持股比例以及代表股权集中度的赫芬德尔指数（Herfindahl）与会计利润率之间的实证分析，没有发现显著的相关关系。更为有意思的是Loderer和Martin[15]将其研究分别用最小二乘法（OLS）和二阶段最小二乘法（2SLS）进行统计检验，前者发现股权结构对公司绩效有显著影响，而后者发现股权结构对公司绩效并无影响。Demsetz和Villalonga[17]等也得出了类似结论。而关于中国企业在这方面的实证研究结果也没有取得一致，孙永祥和黄祖辉[18]、陈小悦和徐晓东[19]等认为股权结构对企业绩效有影响。其中，孙永祥、黄祖辉[18]强调有一定集中度、有相对控股股东并且有其他大股东存在的股权结构有利于公司绩效的提高。陈小悦、徐晓东[19]的研究则区分了非保护性行业与保护性行业的不同影响。但是朱武祥、宋勇[20]通过对家电行业的数据进行分析，得出结论却认为企业股权结构与企业价值并没有显著的相关性。张宗益等[21]在对上交所上市的123家工业公司的研究也得到了类似的结论。类似的现象也出现在管理层激励、机构投资者等企业治理研究的其他方面。
对于上述实证研究结果的不同，Boehmer[22]和Masten[23]认为与统计计量分析方法有关。他们指出样本、时期及方法选择都可能会对结果的差异产生重要影响。其中，特别值得注意的一点是在所选择的研究方法上，以往学者们关于公司治理与企业绩效关系的实证研究普遍采用的是设立单方程模型进行普通最小二乘法（OLS）的多元回归。采用此方法，一个不能忽视的假定就是，在设定模型之前，解释变量与被解释变量之间的因果关系是预先确定的，但在实际中，由于公司治理问题的复杂性，许多因素之间的关系并不是简单的单向联系，由此忽略了因素之间内生的可能性，将会造成实证结果的偏离。事实上，一些研究已经开始注意因素间的内生性问题，如王跃堂等[24]在控制了变量内生性问题对结果的影响后，运用二阶段最小二乘法（2SLS）考察了独立董事与公司绩效之间的关系。冯根福等也认为，由于公司治理结构问题太复杂，以及影响公司绩效的不确定性因素太多，因而使得计量结果很容易偏离真实情况[25]。应该将公司治理结构看作一个系统，现有的实证结果产生重大分歧的原因是缺乏系统的分析方法。 有鉴于此，我们认为要解决此类分歧的一个可能的办法是从系统化的视角，将影响研究对象的主要因素放在一个概念框架下，合并在一起进行系统研究，充分考虑因素的内生性对结果的影响。本文的研究方法是围绕公司治理和企业绩效设立一个联立方程模型，采用三阶段最小二乘法（3SLS）进行回归。二阶段最小二乘法（2SLS）只能对模型的一个结构方程进行参数估计，所利用的只是模型参数的部分信息。事实上，总体结构对每个结构参数都有程度不同的影响。而三阶段最小二乘法（3SLS）的优点之一就是能充分利用模型结构的全部信息。并且三阶段最小二乘法（3SLS）还系统考虑了各个方程随机误差项的相关性，而二阶段最小二乘法（2SLS）则假定了各个方程的随机误差项是序列不相关的。因此，相比较二阶段最小二乘法（2SLS）和普通最小二乘法（OLS），三阶段最小二乘法（3SLS）的估计结果更为有效。
另外，在关于公司治理和企业绩效间关系的研究中，我们不能忽略资本结构在其中的作用。Fama[26]、Grossman和Hart[27]等认为债权提供了由代理人监控违约风险的一种手段，能够降低债权与股权契约结构中的代理成本。Aghion和Bolton[28]的研究则表明企业如果能达到一个最优的资产负债比例，那么就能实现所谓最有效的“相机性治理”。中国学者也在这方面做了一些研究，如于东智[29]研究认为，由于中国上市公司的资本结构存在着诸多不合理的特征，债权治理表现出无效性。
从上述国内外文献看，以往的研究虽然将研究重点放在公司治理与企业绩效的单方向关系的研究上，但是都不否认公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构相互之间存在密切联系。从计量经济学的观点来看，要想正确研究任何两个变量之间的关系都应该对这些变量建立联立方程组。根据这一观点，在研究公司治理与企业绩效的关系时，我们将公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构作为内生变量，建立联立方程组。模型如下：
Performance = f1 （Ownership， Governance， Capital Structure， Z1， ε1）
Governance = f2 （Performance， Ownership， Capital Structure， Z2， ε 2）
Ownership = f3 （Governance， Performance， Capital Structure， Z3， ε 3）
Capital Structure= f4 （Governance， Performance， Ownership，Z4， ε4）
Performance表示企业的绩效，在实证检验中，选择总资产收益率（ROA）作为衡量公司的绩效的主要指标。有些文献采用净资产收益率（ROE）和Tobin Q作为企业业绩指标，对此我们参考陈小悦等[19]的研究，他们认为ROE作为公司首次公开发行、配股和进行特别处理等的考核指标，上市企业对这一指标进行盈余管理的现象十分严重，因此单纯将ROE作为企业绩效的考核指标，并不合适。另外中国股票市场价格能够真正或者在多大程度上体现公司的绩效是值得商榷的[30]，因此我们也不将Tobin Q作为衡量企业绩效的指标。同时为了与以往研究有所对比，还采用每股收益（EPS）作为我们的一个绩效指标。
Governance表示企业的治理情况，在模型中，该变量是一个作为全面衡量企业治理状况的指标，反映了企业各个治理结构的综合效果，实证分析时采用南开大学公司治理研究中心2004年公布的评价中国上市公司治理状况的中国公司治理指数（CCGI）。
Ownership代表企业的股权结构，实证分析时将采用企业第一大股东所持有股份的比例作为企业股权结构的参考指标。
Capital Structure表示企业的资本结构，我们采用债务资本比率，它的计算方法是债务资本比率=负债合计/股东权益合计。
Z1、Z2、Z3、Z4是代表各个结构方程的前定变量，ε1、ε2、ε3、ε4则是各个方程的随机误差项。
二、实证研究
（一）结构方程的建立和变量的选择
1.企业绩效方程
ROA=f1 （Ownership， Governance， Capital Structure， industry， Log（asset），ε1）
模型中我们控制企业的行业与规模这两个已被证明能够影响公司绩效的因素，以使公司治理的检验系数更好地反映企业绩效和公司治理之间的关系，否则，检验出的关系可能是除公司治理、股权结构和资本结构之外的其他因素影响的结果。
对于企业所属行业，一些研究显示了不同的行业之间的业绩存在明显差异。比如陈小悦等[19]认为在中国国家保护性行业和非保护性行业之间的业绩差异是显著的。鉴于此，我们将Industry作为一个虚拟变量，用来区分企业是否属于国家保护性行业，属于行业保护的设为1，非保护行业为0，而行业标准参考了证监会13类行业划分标准。其中，将石油、化工和能源行业作为国家保护性行业，其他属于非保护性行业。
对于企业规模，通常认为规模代表公司获取资源和实现投资机会的能力，也反映了过去绩效的累积；另外，由于规模效应的存在，规模因素应和公司本期绩效正相关[21]，因此我们将Asset表示企业的总资产，作为衡量企业规模的变量。在实际估计中采用Log（asset）代替Asset，因为前者的数学性质更好。
2.公司治理方程
GI = f2 （Performance， Ownership， Capital Structure， IBP， BS， SS， SHS， ε2）
GI代表公司治理变量，在本文中，该变量是一个综合性指标，用来反映企业各个治理结构共同作用的效果。在实际估计中，采用的是南开大学公司治理研究中心2004年公布的关于中国上市企业的治理状况的中国公司治理指数（CCGI）。 对于影响公司内部治理的因素，我们考虑了董事会特征、独立董事性质以及监事会因素。董事会特征中很重要的一点就是董事会的规模，我们用BS来代表。一定的董事会规模，能够对企业管理者实施有效的监督，但是，随着规模的扩大，由此造成的组织协调费用将会抵消由此带来的监督效果，因此，一般认为，董事会有一个适度的规模。独立董事具有监督代理角色的客观优势，又能以非关联方式给企业带来资源支持和战略建议，引入独立董事会能够提高董事会效率。但是，为什么各国董事会没有向单一独立董事方向发展呢，这暗含了引入独立董事是有成本的。因此，我们用IBP来考察独立董事的作用。在监事会方面，监事会规模和持股比例是要考察的两个因素，分别用SS和SHS表示。监事会成员一般是企业内部的员工或者管理者，在信息收集方面相比独立董事具有一定的优势，但是由于其在董事会并不具有实际投票权，因此需要和独立董事协调，共同行使监督权。另外，一定的持股将有助于强化监事会成员的监督动机。
3.股权结构方程
FHS= f3 （Governance， Performance， Capital Structure， Z， ε3）
在实际估计中，我们采用第一大股东持股比例代表公司股权结构因素，用FHS表示。公司第一大股东的控股力量越强，它就越有能力、越有动力去监督其代理人的行为。一方面，第一大股东控股能力越强，对管理者进行罢免或者任命的权力就越大；另一方面，第一大股东控股能力强，持股比例大，公司的兴衰与自身利益关系就越密切，对管理者的行为监督的动机自然越强。而持股比例多少，直接反映了控股能力的大小。
另外，在选择工具变量时，一个好的工具变量不仅要和内生变量关系密切，而且同时要与误差项没有关系，因此我们用股东相对控股力量作为工具变量，用Z表示，计算方式是公司第一大股东与第二大股东持股比例的比值。相对控股力量，是作为对第一大股东的制衡，最新的研究显示，一定的制衡力量是股权结构中不可忽视的重要影响因素。
4.资本结构方程
CS= f4 （Governance， Performance， Owner ship，Log（asset）， FLOW，ε4）
CS代表企业资本结构，计算方法是负债合计除以股东权益合计。在外生变量中，我们加入了企业资产规模和企业流动能力这两个通常被认为对企业资本结构有重要影响的因素，分别用Log（asset）和FLOW表示。其中，企业流动能力的衡量是用企业流动资产除以流动负债得到的。
各个方程所采用的变量的详细定义见表1。
（二）样本数据
1.样本的选择
本文在南开大学公司治理中心2008公布的中国上市企业治理评价中，选取了其中的100家上市企业作为研究样本，剔除其中的异常样本后，最后获得了96个样本。采用的样本数据主要是以2008年为主，其中ROA采用了2008、2009和2010年的数据，其他变量的数据均为2008年上市公司的数据。数据主要来自色诺芬数据库，并用各公司的年报作为补充。
2.样本的描述性统计
在样本中，将石油、化工和能源作为国家保护性行业，其余作为非保护性行业看待，据此96个样本中，17个样本为国家保护性行业，占总样本数的17.7%。其他变量的描述性统计见表2，其中，ROA08、ROA09、ROA10分别表示2008年、2009年和2010年企业的ROA。
从表2显示的数据可以看到，在公司治理方面，各个企业的董事会规模的标准差比较大，显示了上市企业在这方面差异比较显著，最大规模的董事会与最小的相差3倍。独立董事比例差异不很明显，监事会持股比例普遍较低。在公司绩效方面，样本公司差异不明显，而且，从均值看，企业业绩在考察期内比较稳定。在股权结构方面，第一大股东持股比例差异不明显，但是在相对力量控股方面，各个企业的情况区别非常大，突显不同企业之间股权结构的差异。在资本结构方面，各个企业之间情况差异也比较明显。
表3显示了模型中的5个内生变量之间的相关性分析的结果，其中上半部分是pearson检验结果，下半部是spearman结果，括号内是双头检验的P值。
从表3中可以看到，在不控制其他影响因素的情况下，企业绩效、资本结构、股权结构之间存在密切的相互关系。而公司治理与企业绩效之间的相互关系却不明显。另外，企业绩效与资本结构呈现显著的负相关关系。
（三）回归结果分析
本文借助Eviews、SPSS软件进行分析，由于我们的研究对象是企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间的相互关系，其重点是企业绩效和公司治理的关系，因此，我们将估计结果只列示一部分，以下表中OLS、2SLS、3SLS分别表示运用普通最小二乘法、二阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法，括号内数字为P值。
1.企业绩效的影响分析
表4显示了南开大学公司治理研究中心的CCGI指数对企业ROA的估计结果。
表4显示，CCGI指数与ROA存在正的相关关系，尽管估计结果并不显著。另外我们注意到，从趋势上看，随着时间的推移，当期的治理水平对下一期和下下期的影响逐渐递减，也就是说当期的治理情况对以后各期业绩的影响会随着时间的推移而衰减，这也符合我们通常的认识。
从这张表中，我们还存在一个疑问。南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组在2004年提出这个CCGI指数的时候曾经做过实证分析，结果认为该指数对绩效的影响是显著的，但是我们的结果显示虽然是正相关，却并不显著。在查找原因的时候，我们发现，该课题组衡量企业绩效指标采用的是每股收益（EPS），这与我们的研究不同。因此我们也采集了该样本数据以作对比，回归结果见表5。
从表5，我们可以看到，当进行普通最小二乘法回归时，结果与南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组（2008）相吻合，呈显著正相关。但是在进行二阶段和三阶段回归时候，估计结果却不显著了。也就是说，当假设公司治理是外生，并且控制了其他影响绩效的因素之后，公司治理对绩效具有显著的促进作用，但是当考虑企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构的内生性时，这个促进作用就弱化了。 表4和表5结果的显示，并没有很明显的证据支持在中国公司治理好的企业的业绩水平显著比公司治理不佳的企业水平好。出现这样的结果可能有如下两个方面的原因。
第一个可能的原因是关于公司治理与企业绩效关系的影响因素。影响公司绩效的因素可以划分为公司治理因素与非公司治理因素。前者通过对应的治理机制而影响公司绩效，后者则包括：宏观因素，如经济发展水平、政府、社会文化及信用制度等；行业因素，如行业内竞争程度、产业组织；微观因素，如公司组织结构、资源优势以及竞争策略等。这些因素由于其多样性和作用方式的不规则性，其对公司绩效影响更为复杂。另外，考虑到非公司治理因素的绩效效应与公司治理因素的作用方向或程度可能不一致，因而有可能抵消或中和公司治理对公司绩效的正效应。这也是相同公司治理往往会产生不同市场绩效的直接的解释性依据。
表5显示的CCGI虽然在一阶段回归显著，但是在二、三阶段却不显著，这暗示了结果的不一致可能同该指标自身设定也有关系。该指标是从公司董事会、监事会、经理层和信息披露四个方面对公司治理进行评价，事实上，公司治理还和企业内部的其他一些因素相关，比如股权结构和资本结构，如果考虑到这些因素内生性的问题，就有可能出现上述情况。
第二个可能的原因是，由于中国公司治理还处在起步阶段，一些从国外引进的治理机制在企业中虽然也有所体现，但实际上实施的效果却不甚理想。由于这样的“有名无实”的现象存在，如果单纯从治理指标上去衡量就有失偏颇了。
表6是企业资本结构对企业绩效的回归。表7、表8是第一大股东持股比例和企业规模对企业绩效的影响。回归结果显示，资本结构与企业绩效呈显著负相关，并且这种显著影响延续至下一期以及下下期。而股权结构对业绩的影响是正的，即股权越集中对企业业绩的提升越有帮助，但这种影响比较微弱。另外，我们还注意到，企业规模对企业绩效的影响有一定滞后性，即对当期业绩影响并不显著，但在下一期则发挥比较显著的影响。同时，这种效应也有时间性，在下下期，这种影响就不显著了。另外，值得一提的是，在我们的研究中，保护性行业对企业绩效并没有显著的帮助。
2.企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间关系
表9所示的是ROA、GI、FHS、CS这四个变量之间，在控制了其内生性影响之后的实证回归结果。其中数字分别表示运用三阶段最小二乘法（3SLS）估计的结果，括号内的是P值。
表9显示，企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间存在显著的相关性，这说明在这四者之间存在非常紧密的联系。
注：表格第一行是解释变量，第一列为被解释变量。 其中，企业绩效与资本结构间呈显著负相关关系。一方面，企业负债越高，企业业绩越差。这可能是由以下两个原因造成的：一是中国上市公司负债融资具有内源融资性质，即上市企业融资有很强的路径依赖。由于很大一部分上市企业的最大股东是国家，而国家又是国有银行的所有者，因此，上市公司与银行之间就有了内在的亲缘关系，这使得上市企业负债融资具备了内源融资的特征，这是企业资本结构与企业业绩之间负相关的一个原因[31]；另一个可能的原因是，中国企业破产还未完全建立，银行软约束比较明显，从银行新借来的钱用来还旧债，再借再还，企业从而陷入了资金的恶性循环，使得企业没有足够的资金保障正常的生产发展，导致了企业业绩与负债显著负相关。另一方面，企业业绩越好，资本结构越小，说明企业的留存收益对企业资本结构是一个很大的影响因素。
表9显示，在企业治理与资本结构关系方面，企业的负债有利于促进企业治理结构的改善。企业通过资本结构的调整，迫使经营者努力工作，以避免因为企业破产而导致的经营者自身利益的损失。另一方面，企业治理好的公司负债低，由于资本结构与企业绩效呈现显著的负相关，从而企业治理通过资本结构间接促进了企业业绩的提升。这个有意思的结果暗示我们，从企业治理方面考虑，企业可能存在一个最优资本结构。
在企业治理与股权结构方面，结果表明，第一大股东持股比例与企业治理之间是负相关关系。有相当的研究认为，一个强有力的控股股东对企业治理以及企业绩效应该有促进作用。但是，掌握控制权的大股东往往会为了谋取自身的利益转移企业资源而牺牲中小股东的利益，即所谓的“隧道效应”（tunneling）。“安然事件”等一些大公司的丑闻就是这类现象的典型代表。我们的研究支持了这样的观点，即在企业股权结构中需要有一定的相对控股力量在其中发挥作用，以制衡第一大股东，以减少“隧道行为”的发生。
另外，估计结果还支持了一定的第一大股东持股比例有利于促进企业绩效的提升这一结论。
三、结论与启示
本文通过实证研究关于公司治理与企业绩效的关系，得出以下结论。
首先，在控制了因素内生性影响之后，研究发现，没有明显的证据可以认为，国内企业内部治理水平对其企业绩效有显著的促进作用；其次，企业资本结构与企业绩效呈显著的负相关关系，并且持续时间比较长，影响到企业下期直至下下期的业绩；第三，一定的资本结构有利于改善企业治理情况，并能够促进企业业绩的提升；第四，第一大股东持股比例与企业负债存在密切的相互关系。此外，研究还支持了第一大股东持股比例有利于促进企业绩效这一观点。
我们的研究通过建立企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构四者之间的联立方程模型，来控制这四个变量的内生性影响，并运用三阶段最小二乘法（3SLS）对变量间的关系进行更为有效的估计。针对影响公司治理与企业绩效关系的因素的多样性和复杂性，这种方法突显了其优越性。本文研究的局限性在于，将重点集中在公司治理、企业绩效、资本结构和股权结构四者之间的关系上，而对影响这四者的单方面因素考虑的不足。这可能导致我们没有发现更多的关于企业绩效与公司治理之间的关系。
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当公司治理成为国内研究热点的同时，西方理论界却出现了公司治理是否重要的争论[1]，其理由是根据Capon[2]等对320项从不同角度对公司治理结构与公司绩效的关系进行实证分析的文献进行分析统计，结果发现107项认为二者有积极作用，174项成果认为没有积极作用，其余的39项则没有显著影响。因此，有必要对公司治理与企业绩效之间的关系进行重新审视。不同于以往的实证研究普遍采用单方程多元回归分析，我们从系统化的新视角，以中国上市公司为样本，将公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构这四者合并在一个概念框架下，采用联立方程模型，运用三阶段最小二乘法，对公司治理与企业绩效的影响进行实证检验。
研究发现，在考察公司治理对企业绩效的作用方面，有必要将资本结构与股权结构合并在一起进行系统分析，以考虑这四者之间关系的内生性影响。实证结果显示，并没有明显的证据能够证实中国企业现有的公司治理对企业绩效提升有显著的促进作用。另外，我们也对以往关于企业治理与资本结构、资本结构与企业绩效、企业治理与股权结构以及股权结构与资本结构之间的关系研究进行了补充和扩展。
全文余下部分结构安排如下：第二部分综合前人的研究，分析了企业绩效与公司治理之间的相互关系，并提出了一个包含企业资本结构和股权结构的联立方程组。第三部分则是运用了2008年到2010年上市公司数据，对模型进行了实证分析。第四部分是对实证研究的总结。 一、公司治理与企业绩效关系分析
关于公司治理与企业绩效之间关系的实证研究，一般可以分为两类：一类是将企业内部治理结构的各方面综合成一个单独的变量，以期考察企业治理对企业绩效的综合性影响。对这方面的研究，国外学者做了一些有益的工作，如Newell和Wilson通过研究6个新兴市场发现，最好的公司治理水平相比最差的公司治理水平，会引起企业价值10 %～12 %的提升[3]。Klapper、Leora和Love研究也认为公司治理与企业市场价值之间存在正相关关系[4]。而在国内，此类研究还处于起步阶段，南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组在实证分析的基础上构建了一个全面评价中国公司治理状况的中国公司治理指数（CCGI），并依据该指数对中国上市企业的2002年业绩进行了相关分析[5]。白重恩等[6]也做了类似研究。
另一类则是将研究重点放在治理结构中的某一方面，如董事会特征、股权结构、管理层激励、机构投资者等。尽管学者们在这方面做了大量工作，但迄今为止，并没有一个明确一致的结果。比如，在对董事会规模的研究，Yermack[7]、Eisenberg等[8]、孙永祥和章融[9]等研究认为董事会规模对企业绩效存在负的影响，而李常清、赖建清[10]的研究结果显示虽然中国董事会规模与公司经济附加值（EVA）和每股收益（EPS）呈负相关，但是其与总资产收益率（ROA）却呈正相关。在股权结构方面，一部分学者认为股权结构对企业绩效有显著影响，比如McConnel和Servace发现，公司价值是公司股权结构的函数，他们在对1 000多个样本公司的托宾（Tobin）Q值与股权结构的关系进行实证分析，得出Q值与内部股东所拥有的股权份额之间具有曲线关系[11]。Cho[12]等也支持该观点。Gompers、Ishii和Metrick也认为一个强势的控股股东对业绩的促进有明显的作用[13]。值得一提的是，这些研究均采用最小二乘法回归（OLS）的方法。与此相反，Demsetz和Lehn[14]、Loderer和Martin[15]等的研究结果却认为股权结构与企业价值没有显著的相关性，其中，Demsetz和Lehn[14]根据Demsetz[16]关于股权结构内生性的理论，对美国511个大公司进行实证研究。通过对前5大股东、前10大股东持股比例以及代表股权集中度的赫芬德尔指数（Herfindahl）与会计利润率之间的实证分析，没有发现显著的相关关系。更为有意思的是Loderer和Martin[15]将其研究分别用最小二乘法（OLS）和二阶段最小二乘法（2SLS）进行统计检验，前者发现股权结构对公司绩效有显著影响，而后者发现股权结构对公司绩效并无影响。Demsetz和Villalonga[17]等也得出了类似结论。而关于中国企业在这方面的实证研究结果也没有取得一致，孙永祥和黄祖辉[18]、陈小悦和徐晓东[19]等认为股权结构对企业绩效有影响。其中，孙永祥、黄祖辉[18]强调有一定集中度、有相对控股股东并且有其他大股东存在的股权结构有利于公司绩效的提高。陈小悦、徐晓东[19]的研究则区分了非保护性行业与保护性行业的不同影响。但是朱武祥、宋勇[20]通过对家电行业的数据进行分析，得出结论却认为企业股权结构与企业价值并没有显著的相关性。张宗益等[21]在对上交所上市的123家工业公司的研究也得到了类似的结论。类似的现象也出现在管理层激励、机构投资者等企业治理研究的其他方面。
对于上述实证研究结果的不同，Boehmer[22]和Masten[23]认为与统计计量分析方法有关。他们指出样本、时期及方法选择都可能会对结果的差异产生重要影响。其中，特别值得注意的一点是在所选择的研究方法上，以往学者们关于公司治理与企业绩效关系的实证研究普遍采用的是设立单方程模型进行普通最小二乘法（OLS）的多元回归。采用此方法，一个不能忽视的假定就是，在设定模型之前，解释变量与被解释变量之间的因果关系是预先确定的，但在实际中，由于公司治理问题的复杂性，许多因素之间的关系并不是简单的单向联系，由此忽略了因素之间内生的可能性，将会造成实证结果的偏离。事实上，一些研究已经开始注意因素间的内生性问题，如王跃堂等[24]在控制了变量内生性问题对结果的影响后，运用二阶段最小二乘法（2SLS）考察了独立董事与公司绩效之间的关系。冯根福等也认为，由于公司治理结构问题太复杂，以及影响公司绩效的不确定性因素太多，因而使得计量结果很容易偏离真实情况[25]。应该将公司治理结构看作一个系统，现有的实证结果产生重大分歧的原因是缺乏系统的分析方法。 有鉴于此，我们认为要解决此类分歧的一个可能的办法是从系统化的视角，将影响研究对象的主要因素放在一个概念框架下，合并在一起进行系统研究，充分考虑因素的内生性对结果的影响。本文的研究方法是围绕公司治理和企业绩效设立一个联立方程模型，采用三阶段最小二乘法（3SLS）进行回归。二阶段最小二乘法（2SLS）只能对模型的一个结构方程进行参数估计，所利用的只是模型参数的部分信息。事实上，总体结构对每个结构参数都有程度不同的影响。而三阶段最小二乘法（3SLS）的优点之一就是能充分利用模型结构的全部信息。并且三阶段最小二乘法（3SLS）还系统考虑了各个方程随机误差项的相关性，而二阶段最小二乘法（2SLS）则假定了各个方程的随机误差项是序列不相关的。因此，相比较二阶段最小二乘法（2SLS）和普通最小二乘法（OLS），三阶段最小二乘法（3SLS）的估计结果更为有效。
另外，在关于公司治理和企业绩效间关系的研究中，我们不能忽略资本结构在其中的作用。Fama[26]、Grossman和Hart[27]等认为债权提供了由代理人监控违约风险的一种手段，能够降低债权与股权契约结构中的代理成本。Aghion和Bolton[28]的研究则表明企业如果能达到一个最优的资产负债比例，那么就能实现所谓最有效的“相机性治理”。中国学者也在这方面做了一些研究，如于东智[29]研究认为，由于中国上市公司的资本结构存在着诸多不合理的特征，债权治理表现出无效性。
从上述国内外文献看，以往的研究虽然将研究重点放在公司治理与企业绩效的单方向关系的研究上，但是都不否认公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构相互之间存在密切联系。从计量经济学的观点来看，要想正确研究任何两个变量之间的关系都应该对这些变量建立联立方程组。根据这一观点，在研究公司治理与企业绩效的关系时，我们将公司治理、企业绩效、股权结构和资本结构作为内生变量，建立联立方程组。模型如下：
Performance = f1 （Ownership， Governance， Capital Structure， Z1， ε1）
Governance = f2 （Performance， Ownership， Capital Structure， Z2， ε 2）
Ownership = f3 （Governance， Performance， Capital Structure， Z3， ε 3）
Capital Structure= f4 （Governance， Performance， Ownership，Z4， ε4）
Performance表示企业的绩效，在实证检验中，选择总资产收益率（ROA）作为衡量公司的绩效的主要指标。有些文献采用净资产收益率（ROE）和Tobin Q作为企业业绩指标，对此我们参考陈小悦等[19]的研究，他们认为ROE作为公司首次公开发行、配股和进行特别处理等的考核指标，上市企业对这一指标进行盈余管理的现象十分严重，因此单纯将ROE作为企业绩效的考核指标，并不合适。另外中国股票市场价格能够真正或者在多大程度上体现公司的绩效是值得商榷的[30]，因此我们也不将Tobin Q作为衡量企业绩效的指标。同时为了与以往研究有所对比，还采用每股收益（EPS）作为我们的一个绩效指标。
Governance表示企业的治理情况，在模型中，该变量是一个作为全面衡量企业治理状况的指标，反映了企业各个治理结构的综合效果，实证分析时采用南开大学公司治理研究中心2004年公布的评价中国上市公司治理状况的中国公司治理指数（CCGI）。
Ownership代表企业的股权结构，实证分析时将采用企业第一大股东所持有股份的比例作为企业股权结构的参考指标。
Capital Structure表示企业的资本结构，我们采用债务资本比率，它的计算方法是债务资本比率=负债合计/股东权益合计。
Z1、Z2、Z3、Z4是代表各个结构方程的前定变量，ε1、ε2、ε3、ε4则是各个方程的随机误差项。
二、实证研究
（一）结构方程的建立和变量的选择
1.企业绩效方程
ROA=f1 （Ownership， Governance， Capital Structure， industry， Log（asset），ε1）
模型中我们控制企业的行业与规模这两个已被证明能够影响公司绩效的因素，以使公司治理的检验系数更好地反映企业绩效和公司治理之间的关系，否则，检验出的关系可能是除公司治理、股权结构和资本结构之外的其他因素影响的结果。
对于企业所属行业，一些研究显示了不同的行业之间的业绩存在明显差异。比如陈小悦等[19]认为在中国国家保护性行业和非保护性行业之间的业绩差异是显著的。鉴于此，我们将Industry作为一个虚拟变量，用来区分企业是否属于国家保护性行业，属于行业保护的设为1，非保护行业为0，而行业标准参考了证监会13类行业划分标准。其中，将石油、化工和能源行业作为国家保护性行业，其他属于非保护性行业。
对于企业规模，通常认为规模代表公司获取资源和实现投资机会的能力，也反映了过去绩效的累积；另外，由于规模效应的存在，规模因素应和公司本期绩效正相关[21]，因此我们将Asset表示企业的总资产，作为衡量企业规模的变量。在实际估计中采用Log（asset）代替Asset，因为前者的数学性质更好。
2.公司治理方程
GI = f2 （Performance， Ownership， Capital Structure， IBP， BS， SS， SHS， ε2）
GI代表公司治理变量，在本文中，该变量是一个综合性指标，用来反映企业各个治理结构共同作用的效果。在实际估计中，采用的是南开大学公司治理研究中心2004年公布的关于中国上市企业的治理状况的中国公司治理指数（CCGI）。 对于影响公司内部治理的因素，我们考虑了董事会特征、独立董事性质以及监事会因素。董事会特征中很重要的一点就是董事会的规模，我们用BS来代表。一定的董事会规模，能够对企业管理者实施有效的监督，但是，随着规模的扩大，由此造成的组织协调费用将会抵消由此带来的监督效果，因此，一般认为，董事会有一个适度的规模。独立董事具有监督代理角色的客观优势，又能以非关联方式给企业带来资源支持和战略建议，引入独立董事会能够提高董事会效率。但是，为什么各国董事会没有向单一独立董事方向发展呢，这暗含了引入独立董事是有成本的。因此，我们用IBP来考察独立董事的作用。在监事会方面，监事会规模和持股比例是要考察的两个因素，分别用SS和SHS表示。监事会成员一般是企业内部的员工或者管理者，在信息收集方面相比独立董事具有一定的优势，但是由于其在董事会并不具有实际投票权，因此需要和独立董事协调，共同行使监督权。另外，一定的持股将有助于强化监事会成员的监督动机。
3.股权结构方程
FHS= f3 （Governance， Performance， Capital Structure， Z， ε3）
在实际估计中，我们采用第一大股东持股比例代表公司股权结构因素，用FHS表示。公司第一大股东的控股力量越强，它就越有能力、越有动力去监督其代理人的行为。一方面，第一大股东控股能力越强，对管理者进行罢免或者任命的权力就越大；另一方面，第一大股东控股能力强，持股比例大，公司的兴衰与自身利益关系就越密切，对管理者的行为监督的动机自然越强。而持股比例多少，直接反映了控股能力的大小。
另外，在选择工具变量时，一个好的工具变量不仅要和内生变量关系密切，而且同时要与误差项没有关系，因此我们用股东相对控股力量作为工具变量，用Z表示，计算方式是公司第一大股东与第二大股东持股比例的比值。相对控股力量，是作为对第一大股东的制衡，最新的研究显示，一定的制衡力量是股权结构中不可忽视的重要影响因素。
4.资本结构方程
CS= f4 （Governance， Performance， Owner ship，Log（asset）， FLOW，ε4）
CS代表企业资本结构，计算方法是负债合计除以股东权益合计。在外生变量中，我们加入了企业资产规模和企业流动能力这两个通常被认为对企业资本结构有重要影响的因素，分别用Log（asset）和FLOW表示。其中，企业流动能力的衡量是用企业流动资产除以流动负债得到的。
各个方程所采用的变量的详细定义见表1。
（二）样本数据
1.样本的选择
本文在南开大学公司治理中心2008公布的中国上市企业治理评价中，选取了其中的100家上市企业作为研究样本，剔除其中的异常样本后，最后获得了96个样本。采用的样本数据主要是以2008年为主，其中ROA采用了2008、2009和2010年的数据，其他变量的数据均为2008年上市公司的数据。数据主要来自色诺芬数据库，并用各公司的年报作为补充。
2.样本的描述性统计
在样本中，将石油、化工和能源作为国家保护性行业，其余作为非保护性行业看待，据此96个样本中，17个样本为国家保护性行业，占总样本数的17.7%。其他变量的描述性统计见表2，其中，ROA08、ROA09、ROA10分别表示2008年、2009年和2010年企业的ROA。
从表2显示的数据可以看到，在公司治理方面，各个企业的董事会规模的标准差比较大，显示了上市企业在这方面差异比较显著，最大规模的董事会与最小的相差3倍。独立董事比例差异不很明显，监事会持股比例普遍较低。在公司绩效方面，样本公司差异不明显，而且，从均值看，企业业绩在考察期内比较稳定。在股权结构方面，第一大股东持股比例差异不明显，但是在相对力量控股方面，各个企业的情况区别非常大，突显不同企业之间股权结构的差异。在资本结构方面，各个企业之间情况差异也比较明显。
表3显示了模型中的5个内生变量之间的相关性分析的结果，其中上半部分是pearson检验结果，下半部是spearman结果，括号内是双头检验的P值。
从表3中可以看到，在不控制其他影响因素的情况下，企业绩效、资本结构、股权结构之间存在密切的相互关系。而公司治理与企业绩效之间的相互关系却不明显。另外，企业绩效与资本结构呈现显著的负相关关系。
（三）回归结果分析
本文借助Eviews、SPSS软件进行分析，由于我们的研究对象是企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间的相互关系，其重点是企业绩效和公司治理的关系，因此，我们将估计结果只列示一部分，以下表中OLS、2SLS、3SLS分别表示运用普通最小二乘法、二阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法，括号内数字为P值。
1.企业绩效的影响分析
表4显示了南开大学公司治理研究中心的CCGI指数对企业ROA的估计结果。
表4显示，CCGI指数与ROA存在正的相关关系，尽管估计结果并不显著。另外我们注意到，从趋势上看，随着时间的推移，当期的治理水平对下一期和下下期的影响逐渐递减，也就是说当期的治理情况对以后各期业绩的影响会随着时间的推移而衰减，这也符合我们通常的认识。
从这张表中，我们还存在一个疑问。南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组在2004年提出这个CCGI指数的时候曾经做过实证分析，结果认为该指数对绩效的影响是显著的，但是我们的结果显示虽然是正相关，却并不显著。在查找原因的时候，我们发现，该课题组衡量企业绩效指标采用的是每股收益（EPS），这与我们的研究不同。因此我们也采集了该样本数据以作对比，回归结果见表5。
从表5，我们可以看到，当进行普通最小二乘法回归时，结果与南开大学公司治理研究中心公司治理评价课题组（2008）相吻合，呈显著正相关。但是在进行二阶段和三阶段回归时候，估计结果却不显著了。也就是说，当假设公司治理是外生，并且控制了其他影响绩效的因素之后，公司治理对绩效具有显著的促进作用，但是当考虑企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构的内生性时，这个促进作用就弱化了。 表4和表5结果的显示，并没有很明显的证据支持在中国公司治理好的企业的业绩水平显著比公司治理不佳的企业水平好。出现这样的结果可能有如下两个方面的原因。
第一个可能的原因是关于公司治理与企业绩效关系的影响因素。影响公司绩效的因素可以划分为公司治理因素与非公司治理因素。前者通过对应的治理机制而影响公司绩效，后者则包括：宏观因素，如经济发展水平、政府、社会文化及信用制度等；行业因素，如行业内竞争程度、产业组织；微观因素，如公司组织结构、资源优势以及竞争策略等。这些因素由于其多样性和作用方式的不规则性，其对公司绩效影响更为复杂。另外，考虑到非公司治理因素的绩效效应与公司治理因素的作用方向或程度可能不一致，因而有可能抵消或中和公司治理对公司绩效的正效应。这也是相同公司治理往往会产生不同市场绩效的直接的解释性依据。
表5显示的CCGI虽然在一阶段回归显著，但是在二、三阶段却不显著，这暗示了结果的不一致可能同该指标自身设定也有关系。该指标是从公司董事会、监事会、经理层和信息披露四个方面对公司治理进行评价，事实上，公司治理还和企业内部的其他一些因素相关，比如股权结构和资本结构，如果考虑到这些因素内生性的问题，就有可能出现上述情况。
第二个可能的原因是，由于中国公司治理还处在起步阶段，一些从国外引进的治理机制在企业中虽然也有所体现，但实际上实施的效果却不甚理想。由于这样的“有名无实”的现象存在，如果单纯从治理指标上去衡量就有失偏颇了。
表6是企业资本结构对企业绩效的回归。表7、表8是第一大股东持股比例和企业规模对企业绩效的影响。回归结果显示，资本结构与企业绩效呈显著负相关，并且这种显著影响延续至下一期以及下下期。而股权结构对业绩的影响是正的，即股权越集中对企业业绩的提升越有帮助，但这种影响比较微弱。另外，我们还注意到，企业规模对企业绩效的影响有一定滞后性，即对当期业绩影响并不显著，但在下一期则发挥比较显著的影响。同时，这种效应也有时间性，在下下期，这种影响就不显著了。另外，值得一提的是，在我们的研究中，保护性行业对企业绩效并没有显著的帮助。
2.企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间关系
表9所示的是ROA、GI、FHS、CS这四个变量之间，在控制了其内生性影响之后的实证回归结果。其中数字分别表示运用三阶段最小二乘法（3SLS）估计的结果，括号内的是P值。
表9显示，企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构之间存在显著的相关性，这说明在这四者之间存在非常紧密的联系。
注：表格第一行是解释变量，第一列为被解释变量。 其中，企业绩效与资本结构间呈显著负相关关系。一方面，企业负债越高，企业业绩越差。这可能是由以下两个原因造成的：一是中国上市公司负债融资具有内源融资性质，即上市企业融资有很强的路径依赖。由于很大一部分上市企业的最大股东是国家，而国家又是国有银行的所有者，因此，上市公司与银行之间就有了内在的亲缘关系，这使得上市企业负债融资具备了内源融资的特征，这是企业资本结构与企业业绩之间负相关的一个原因[31]；另一个可能的原因是，中国企业破产还未完全建立，银行软约束比较明显，从银行新借来的钱用来还旧债，再借再还，企业从而陷入了资金的恶性循环，使得企业没有足够的资金保障正常的生产发展，导致了企业业绩与负债显著负相关。另一方面，企业业绩越好，资本结构越小，说明企业的留存收益对企业资本结构是一个很大的影响因素。
表9显示，在企业治理与资本结构关系方面，企业的负债有利于促进企业治理结构的改善。企业通过资本结构的调整，迫使经营者努力工作，以避免因为企业破产而导致的经营者自身利益的损失。另一方面，企业治理好的公司负债低，由于资本结构与企业绩效呈现显著的负相关，从而企业治理通过资本结构间接促进了企业业绩的提升。这个有意思的结果暗示我们，从企业治理方面考虑，企业可能存在一个最优资本结构。
在企业治理与股权结构方面，结果表明，第一大股东持股比例与企业治理之间是负相关关系。有相当的研究认为，一个强有力的控股股东对企业治理以及企业绩效应该有促进作用。但是，掌握控制权的大股东往往会为了谋取自身的利益转移企业资源而牺牲中小股东的利益，即所谓的“隧道效应”（tunneling）。“安然事件”等一些大公司的丑闻就是这类现象的典型代表。我们的研究支持了这样的观点，即在企业股权结构中需要有一定的相对控股力量在其中发挥作用，以制衡第一大股东，以减少“隧道行为”的发生。
另外，估计结果还支持了一定的第一大股东持股比例有利于促进企业绩效的提升这一结论。
三、结论与启示
本文通过实证研究关于公司治理与企业绩效的关系，得出以下结论。
首先，在控制了因素内生性影响之后，研究发现，没有明显的证据可以认为，国内企业内部治理水平对其企业绩效有显著的促进作用；其次，企业资本结构与企业绩效呈显著的负相关关系，并且持续时间比较长，影响到企业下期直至下下期的业绩；第三，一定的资本结构有利于改善企业治理情况，并能够促进企业业绩的提升；第四，第一大股东持股比例与企业负债存在密切的相互关系。此外，研究还支持了第一大股东持股比例有利于促进企业绩效这一观点。
我们的研究通过建立企业绩效、公司治理、股权结构和资本结构四者之间的联立方程模型，来控制这四个变量的内生性影响，并运用三阶段最小二乘法（3SLS）对变量间的关系进行更为有效的估计。针对影响公司治理与企业绩效关系的因素的多样性和复杂性，这种方法突显了其优越性。本文研究的局限性在于，将重点集中在公司治理、企业绩效、资本结构和股权结构四者之间的关系上，而对影响这四者的单方面因素考虑的不足。这可能导致我们没有发现更多的关于企业绩效与公司治理之间的关系。
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