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1、基于因子分析的上市公司治理绩效评级应用研究：本文采用因子分析和聚类分析法,对统计抽样选取的281家上市公司治理绩效进行综合评价,将具有相似公司治理绩效水平的受评上市公司划分为同类,确定出评级标准,从而构造出我国上市公司治理绩效评级模型，并通过样本检验了模型的有效性。 关键词：公司治理绩效评级；因子分析；聚类分析 ：F27：A：1006-4117（2011）04-0124-03 一、问题的提出 目前，中国公司治理理论界与实务界迫切需要了解：中国上市公司治理的质量如何？股东及其他利益相关者的利益是否得到了有效地保护？上市公司的股权结构如何配置才更
2、有利于提高公司绩效？董事会如何运作才能形成完善的决策与监督机制？采用何种激励机制才能有效地降低代理成本，并促使代理人为公司长期发展而努力？哪些主要因决定上市公司的治理质量等。解决上述问题的核心是建立一套适应中国上市公司治理环境的公司治理评价系统，通过系统的运行，掌握我国公司治理的状况，观察与分析中国上市公司在控股股东行为、董事会运作、监事会监督、经营层激励与约束及信息披露等方面的现状与问题，并在此基础上开展一系列的实证性研究。这些对完善上市公司的声誉约束机制和促进证券市场的发展，都具有重要的理论和现实意义。 本文在借鉴、研究国内外公司治理规范性研究以及
3、实证研究的基础上,充分考虑中国公司治理环境特殊性的基础上,针对我国上市公司的具体特点,以我国281家上市公司为样本,运用因子分析和聚类分析法,建立了我国上市公司治理绩效评级模型,并对其进行检验。 二、模型与指标遴选 在构建上市公司治理绩效评级模型的过程中,利用因子分析技术,从反映受评对象治理绩效评价指标体系中提取不可观测的公共因子,并运用与主成分分析类似的科学赋权方法赋予公共因子权重,据此计算因子得分的综合评价值,借以评价上市公司的治理绩效。在治理绩效评级分析中,我们将反映受评对象治理绩效的综合评价函数记为各因子Fi的线性组合,即: Z=ａ1F1ａ
4、2F2……ａnFnｕ 式中:Z为受评对象治理绩效的综合评价函数;Fi(i=1,2,…,n)为通过主成分分析法提取的n个因子;ai(i=1,2,…,n)为因子载荷(即第i个因子的方差贡献率)，ｕ为特殊因子，表示原始变量中不能由因子解释的部分。 通过因子分析,不仅能够用较少的互相独立的因子反映原始变量的绝大部分信息,有效地解决变量多重共线性给应用带来的问题;而且可以用这些因子代替原始变量进行其他的统计分析,如回归分析、聚类分析、判别分析等。 基于以上分析，本文选取了13个治理绩效评价指标来构建我国上市公司治理绩效评价指标体系，其中X1—X3分别代表：股
5、权集中度（前五大股东持股比例之和）、法人持股比例、第一大股东持股比例，用于反映公司的股权结构；X4—X6分别代表：内部董事持股比例、监事持股比例、高管持股比例，用于反映股权激励；X7—X8分别代表：独立董事和高管年平均薪酬，用于反映薪酬激励；X9-X10分别代表：董事和高管变更比例，用于反映董事会治理效率；X11—X12分别代表：供应商贡献率（购买商品接受劳务支付的现金/营业收入），股东贡献率（分配股利、利润或偿付利息所支付的现金/营业收入），用于反映利益相关者贡献；X13代表监事年平均薪酬，用于反映监事会治理积极性。 本文以在深圳证券交易所上市的公司
6、2008年年报数据为基础计算上述各项指标,选择了935家上市公司为本文的研究总体。为使样本具有足够的代表性,根据中国证监会于2001年公布的《上市公司行业分类指引》标准,以30%的比例采取分层随机抽样法分别对各行业进行抽样,最后确定的样本总数为281家。在实证分析中,本文还选择了连成顾问2008年上市公司治理排名前十强为样本,对模型的有效性进行了检验。 三、因子分析 为了从众多的原始变量中综合出少数具有代表性的因子,通常需要进行标准化数据构建、适用性检验、因子提取、因子旋转和因子得分计算等几个方面研究。 （一）对原始数据进行标准化处理。为了消除各项
7、治理绩效评价指标由于量纲单位不同或正、逆性指标不同所带来的不可公度性,需将各项指标进行标准化处理。本文在计算各样本公司13项治理绩效评价指标平均值和标准差的基础上,采取在正态分布假设下的正态标准化处理方法,将各变量值或指标减去均值后除以标准差。标准化后的平均值为0,标准差为1。 （二）适用性检验。在进行因子分析之前,为了考察13个指标之间是否具有较强的相关关系,采用了巴特利特球度检验和KMO检验来检测因子分析法的适用性。KMO和Bartlett的检验结果如表1所示。 巴特利特球度检验表明：Bartlett值=1584.312,相应的概率p接近于0。如
8、果给定的显著性水平为0.01,由于概率p小于显著性水平α,应拒绝相关系数矩阵为单
