论文农业上市公司治理结构对经营绩效影响实证是关于治理结构方面的论文题目、论文提纲、公司治理结构论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
◇中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2016）09-0073-03
摘 要：本文选取2012—2014年41家农业上市公司数据作为研究对象,首先运用因子分析提取公因子得出综合函数,以此来衡量农业上市公司经营绩效.然后从股权结构、董事会、监事会及执行高管四方面,运用线性回归法实证研究农业上市公司治理结构对经营绩效的影响.研究结果表明,股权结构是公司治理结构中影响公司经营绩效最为显著的因素.农业上市公司可以通过吸引外部投资者、建立独立董事资格认证机制等方法来完善公司治理结构,以推动公司经营绩效的提高.
关键词：公司治理结构 经营绩效 因子分析 回归分析
一、引言
中国是农业大国,国家每年都会制定相应政策来促进农业的发展.如何解决“三农”问题又是发展农业的重头戏.农业上市公司作为解决“三农”问题的典范,具有带头示范作用.然而我国农业上市公司经营绩效较低是特点,其中,除了农业固有的弱质性外,治理效率相对较低也是经营绩效低下的关键因素.本文避开经济增加值等单一指标作为衡量经营绩效的标准,而是采用因子分析法提取公共因子构建综合函数表示企业的经营绩效,然后利用线性回归分析治理结构对经营绩效的影响.
二、理论分析及假设
（一）股权结构的影响.Mc Connel研究企业价值和治理结构的关系,他以托宾Q值作为衡量指标,发现当控股股东持股比例低于40%时,两者正相关；当持股比例介于40%—50%时,公司价值达到最大；当持股比例大于50%时,公司价值反而下降.赵琼和任薇以889家上市公司的2001—2005年数据为研究对象,发现公司绩效和股权集中度呈倒U型关系,和股权制衡度正相关.Firth M、Fung PM（2007）发现公司股权集中度和公司净资产收益率呈正相关.杜菲认为,召开股东大会有利于提高企业经营绩效.据此,本文提出如下假设：
H1：股权集中度和农业上市公司经营绩效呈倒U型关系；
H2：股权制衡度和农业上市公司经营绩效正相关；
H3：股东大会次数和农业上市公司经营绩效正相关.
（二）董事会结构的影响.Pedersen,T.and S.Thomson（1999）认为当董事会的规模过大,效率就会低下.Rosenstein和Wyatt 以146家上市公司为研究对象,研究发现独立董事比例较大的企业比独立董事比例小的企业经营绩效好；程晓陵、王怀明（2008）认为,当公司股票下降时,企业通常会频繁地召开董事会会议,这使得董事会会议召开次数和经营绩效反向变动.Demsetz（1983）认为董事会会议通常过于形式化,效率低下,因此频繁召开董事会会议不一定有利于公司发展.严若森（2005）认为两职分离有助于提高企业绩效.基于此,本文提出如下假设：
H4：董事会规模和农业上市公司经营绩效正相关；
H5： 董事会次数和农业上市公司经营绩效负相关；
H6：独立董事比例和农业上市公司经营绩效负相关；
H7：两职分离度和农业上市公司经营绩效正相关.
（三）高管薪酬的影响.刘良灿、张同健（2010）等人进行实证研究,证明企业经营绩效随高管薪酬的增加而增加.王培欣、夏佐波以540家上市公司的2006—2008年数据为研究对象,研究发现高管薪酬高的企业经营绩效往往较好.基于此,本文提出如下假设：
H8：前三高管薪酬和农业上市公司经营绩效正相关.
（四）内部监督的影响.叶陈刚、王海菲（2011）通过研究发现内部监督对企业经营绩效有促进作用但不明显.卿石松以2000年至2004年之间的A股上市公司为研究对象,发现监事会规模和公司业绩存在U型关系.基于此,本文提出如下假设：
H9：监事会规模和农业上市公司经营绩效正相关
三、农业上市公司治理结构对经营绩效影响的实证分析
（一）样本选择.本文从国泰安数据库选取2012—2014年农业上市公司面板数据作为农业上市公司治理结构对经营绩效的影响的研究对象.剔除数据库中异常值（ST和*ST）、缺失值,最终选择了41家农业上市公司123个样本.
(二)指标体系构建.见表1.
（三）模型设计.基于以上假设,本文构建回归模型：
Pit等于α+?茁1CR1it+?茁2ZKit+?茁3Zit+?茁4 Nit+?茁5BNit+?茁6MBDit+?茁7IDPit+?茁8A2it+?茁9LSit+?茁10SNit+?茁11GROit+?茁12SINEit+εit
模型中,Pit、CR1it、ZKit等代表第i个公司第t年的财务指标,α为常数项,β为参数向量,εit为随机项.
（四）因子分析.本研究将农业上市公司的偿债能力、每股指标、盈利能力、营运能力作为反映农业上市公司经营绩效的主要衡量指标,选取四个方面11项财务指标构建综合绩效函数（见表2）.
利用SPSS 19.0对上述11个指标进行因子分析,从表3可以看出,KMO值为0.535,大于0.5,Bartlett球形检验的显著性概率sig.等于0.000,小于0.01,比较适合做因子分析.
从表4的特征值可以看出,基于系数大于1的共识,我们选取了四个主成分,特征值占方差的72.511%,说明前四个因子提供了原始数据的足够信息.因此,根据前四个公因子的方差贡献率做因子的权数调整：
W1等于0.31156/0.72511等于0.42967
W2等于0.17091/0.72511等于0.23570
W3等于0.14729/0.72511等于0.20313
W4等于0.09536/0.72511等于0.13150
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参考文献：
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