高管前三名稿酬总额 top3_m 2928 470661.1 662821.3 0 1.89E+07
董事长与总经理是否兼任（虚拟变量） bm_m 2928 0.8944672 0.307291 0 1
外部董事比例 outer_bm 2928 0.2410375 0.134016 0 0.666667
外部董事比例的对数 outer_bm_ln 2928 3.57077 .5660039 1.89712 4.60517
第一大股东持有股份的比例 ratio1 2928 43.60804 17.26406 0.26 84.98
第一大股东持有股份的比例的对数 ratio1_ln 2928 3.682538 .4600124 -1.347074 4.442416
是否国有控股（虚拟变量） soe 2928 0.6950137 0.46048 0 1
负债与权益市价比率 d_to_e 2928 466.1458 429.5268 5.325987 3708.02
负债与权益市价比率的对数 d_to_e_ln 2928 5.749879 .9475758 1.672598 8.218253
是否在其他市场挂牌（虚拟变量） o_listed 2928 0.1041667 0.305529 0 1
前一年的审计意见（虚拟变量） aud_com 2928 0.0679645 0.251728 0 1
从描述性统计可以看出，虽然剔除了一些变量缺失或者未予披露的样本观测值，但是在主营业务收入（o_earning）、资本投入量（cap）、劳动投入量（emp）三个衡量上市公司规模的量化指标上，观测值仍然具有较大的标准差，分别为3.09E+09、2.19E+09和17059.56，因此可以认为样本集合是对上市公司总体比较全面的反映。
图4.2 董事前三名薪酬总额的频率分布
在治理变量方面，上市公司在激励机制方面差异较大，反映在董事和高层管理人员薪酬前三名总额的标准差较大（分别为633190.7和662821.3）。并且从最值水平来看，有些公司给与他们较高水平的年度报酬（总额高达1.89E+07），而有些公司则根本没有提供（总额为0），上市公司的董事和高管人员的薪酬分布存在着较高程度的贫富不均。在频率分布上，如图4.2和图4.3所示，绝大部分公司支付的董事和高管人员薪酬前三位之和在0-500,000区间之内。
图4.3 高管前三名薪酬总额的频率分布
董事会构成方面，在近90%的观测值中董事长和总经理没有兼任情况，并且绝大部分公司都保证外部董事在董事会中占相当比例。其中，外部董事比例的频率分布如图4.4所示，一半以上样本观测值的该指标在0.2-0.4的区间之内，仅有极少部分上市公司没有设立外部董事。因此从量化指标来看，特别是随着2001年以来对于上市公司董事会构成和职能的关注以及政策监管的加强，我国上市公司治理结构在董事会设置方面正趋于合理，但其职能和作用发挥仍有待于进一步的考察。
图4.4 外部董事比例的频率分布
股权集中度方面，我国上市公司的股权集中程度较高，第一大股东平均持股量达40%以上，并且大部分观测值集中于20%-70%这个区间之内（如图4.5所示）。而在所有观测值中，近70%的上市公司第一大股东是由国家直接持股或者是通过国家法人股间接持股，这是我国上市公司治理结构的实证研究尤其要关注的问题。
图4.5 股权集中度的频率分布
外部治理变量方面，上市公司的负债市值相对于股权市值较高，均值达466以上，说明当前上市公司能够在较高水平上利用负债增强公司盈利能力，虽然只有少部分上市公司能够在多个市场上挂牌（约10%），但由于我国一直以来实行的政策指导方针是鼓励优质企业上市，上市公司本身具有较好的资产质量和信用等级，在资本要素市场方面具有较好的融资环境。在配套的证券市场制度方面，总共有199个观测值（样本量的约6.7%）在前一年的年报中出现“无保留意见”以外的其它审计意见，但其对企业经营绩效的作用在描述性统计中尚难以看出。综上，在外部治理机制方面，要素市场约束和上市公司审计制度会对上市公司治理产生怎样的影响，尚须通过进一步的实证分析进行考察。
（二） 动态面板数据模型与广义矩方法（GMM）
当前针对中国上市公司治理结构的实证研究有相当部分是利用上市公司的截面数据，包括对民营上市公司治理机制的考察（邵国良等，2005[73]）、中国上市公司治理结构主元因素的实证分析（白重恩等，2005[53]）、总经理年度报酬的决定因素（杜胜利等，2005[56]）等等。最常见的截面数据多元线性回归模型通常以公司业绩的某一代理变量（proxy variable）作为回归变量，解释变量用一系列内部治理机制和外部治理机制的代理变量来表示。对于公司 ，设因变量 表示经营业绩成果的代理变量， 表示由公司治理变量和常用控制变量组成的回归量向量， 表示参数向量， 表示未在模型中控制的随机误差项，则
而金融市场数据通常是面板数据（panel data），即既包含截面数据也包含时间数列数据的样本集合，无论是采样方法还是计量技术都与截面数据不同。在采样方法上，区别于独立的截面数据组合（independently pooled cross-sectional data），面板数据样本必须在各个时点上对相同的个体 （个人、家庭、企业、城市乃至国家）进行采样，获得每个个体在不同时期的数据。因此，截面数据模型改写为
，
相对于截面数据和时间数列数据，面板数据模型不仅扩大了样本容量从而使实证结论更为有效，而且由于其跨期特征尤其适用于研究政策效应和总体的历史变动情况。但是在计量技术上，由于面板数据既包括截面数据又包括时间数列数据，而且是对同一个总体在等间距时点上进行的连续采样，无论是采取横截面研究还是时间数列研究都无法同时解决异方差和自相关问题，从而使OLS或GLS估计量失效，这也是国内部分早期的实证研究文献在方法论上的忽略之处，直接影响了其结论和推论的有效性。
面板数据通常的处理办法主要是消除异方差问题。假设企业治理绩效在受模型中已经控制的变量影响以外，还有未在观测值中得到体现的不随时间变动的分组效应因素，即在公司治理模型中引入 表示所有未被观测的、不随时间变动的影响 的因素总和（ 之所以没有 下标即意味着其不随时间变动而仅与 有关）：
通过一阶差分、固定效应或附加随机效应假设等方法消除与时间无关项 ，可以直接应用OLS或GLS估计方法进行拟合并对总体进行推断（Hsiao，[32]；Wooldridge，2003[51]）。近年来，随着对面板数据模型计量技术上的改进，有相当数量的文献通过对连续跨期数据进行分析获得了有关上市公司治理结构的实证结论，包括上市公司董事会行为的治理效果（胡晓阳等，2005[61]）、第一大股东对公司治理和经营业绩的影响（徐晓东等，2003[85]）、上市公司债务融资的公司治理职能问题（汪辉，2003[79]）等等，将静态的横截面分析推广到了比较静态的面板数据分析。
但是，本文认为面板数据中包含了更为丰富的信息，尤其是对于我国证券市场的面板数据而言，其作为一个广泛而丰富的样本空间是对资本市场总体特征的一个具有代表性的反映，并反映了总体的历史变动过程和个中规律。实证分析是从经验数据中发掘信息与规律的过程。通常的一阶差分、固定效应或者随机效应模型在消除时间无关项 的同时，也忽略了数据中所包含的历史信息，在方法论上更有可能在差分过程中引入自相关问题使参数估计不再有效（Arellano和Bond，1991[5]）。在现有实证结论的基础上，更好的实证分析需要结合现实中的动态性分析动态面板数据（Dynamic Panel Data）模型，而不能简单地忽略历史阶段之间的相关性。此时，回归方程的特征是出现滞后因变量作为解释变量 。
本文的经济计量模型即为此类的动态面板数据模型。
在第三章建立的有关公司治理行为的动态理论模型基础上，由式（3.6）添加随机误差项，可得用于实证的回归方程为
（4.1）
，
其中，随机误差项 ， 表示未被观测的面板数据的分组效应（unobserved group-level effects），并且假设模型满足：
（i）零均值假定，即 ；
（ii）分组效应与时间效应无关，即 ；
（iii）随时间变动的误差项 无自相关，即 ，对于任何 、 、 且 。
除此以外，不对随机误差项附加任何假设。
对于类似上述形式的模型，最早的处理办法可以追溯到Anderson和Hsiao（1982）[1]：通过差分消除分组效应 ，然后滞后两期，作为差分后滞后因变量的工具变量。但是在消除分组效应从而解决异方差问题的同时，这种处理办法又引入了序列相关问题 ，普通的最小二乘法（OLS）无法得到一致的估计量。对于此类既存在异方差又存在自相关的动态面板数据（Dynamic Panel Data）模型，广义矩方法（Generalized Method of Moments,GMM）是得到大样本条件下的渐进一致估计量的估计方法（Arellano和Bond，1991[5]；Blundell和Bond，2002[11]）。
按照Arellano和Bond（1991）[5]，运用广义矩方法进行估计的思路如下：通过一阶差分消除 ，从而在估计中消除可能的解释变量缺失引起的异方差性；对于一阶差分中前定变量成为内生变量的问题，将模型按时间维度分解为方程系统（System GMM），因此，所有的方程仅仅是附加的工具变量（矩）条件不同：对于差分后方程中的前定和内生变量，用其滞后水平作为工具变量，而对于严格外生回归量的处理和一般的工具变量法相同，作为列向量同时引入工具变量矩阵；应用工具变量法进行回归分析。
在大样本条件下，广义矩方法的估计量具有如下性质：（1）是一致和渐进有效的估计量；（2）可以获得有关差分后的序列相关系数 的有效估计量（Wooldridge，2001[51]）。因此尤其适用于本文动态模型的估计。
（三） 计量结果分析和解释
在Arellano和Bond的方法论基础上，本文采取广义矩方法对上述动态面板数据模型进行了拟合和分析。由于所使用的样本容量为2928，远大于需要估计的参数的个数，因此可以认为所得参数估计值满足广义矩方法（GMM）的大样本渐进一致性质。同时为了进行对比，本文使用同一个样本对如下的静态面板数据模型进行了计量分析，并将之与GMM方法对动态面板数据模型得到的结论进行参照和比较。
（4.2）
，
本文的算法实现环境为StataTM 8.0，广义矩方法（GMM）的输出结果如附录4所示。
1、 动态性分析：调整速率 与收敛速率
从拟合结果可以看出，模型的总体显著性检验F（18,2177）为661.13，并且显著性水平小于1%，说明本文所使用的动态面板数据模型通过了总体显著性检验，并且在大样本的条件下，该模型较好地刻画了现实中上市公司总体的治理结构调整行为和公司绩效的影响决定因素，是对现实经济规律的仿真和有效近似。其中，Arellano-Bond（1991）[5]一阶差分的AR(1)过程Z检验为-5.87，并且显著性水平小于1%，从而拒绝一阶差分无自相关的原假设，同时证明在不附加假设的情况下，OLS或GLS估计量失效。
从参数估计值（Cof.）列中可以发现，作为动态面板数据模型研究的一个重要方面，滞后因变量——前一期主营业务收入对数值（o_earning_lnt-1）的参数估计值 为0.731783，显著性水平小于1%，并且由于 ，可得收敛速率 。代入式（3.3），可得上市公司绩效调整模型定量表述为
从中可以分析得出有关我国上司公司治理效果动态性的结论：
（1）由于滞后因变量系数 的显著性，可以判断当前我国上市公司的治理绩效并没有达到在既定要素和技术条件下的最优水平。在控制了资本和劳动要素投入以及公司治理变量的条件下，实证结论表明中国上市公司的绩效仍然存在进一步改善的空间，并且正处于一个不断发展和动态调整的历史过程中，对任何变量的严谨实证分析都无法忽视这种动态性的特征；
（2）在资本市场改革和社会主义市场经济建设的历史进程中，上市公司的经营绩效是收敛的，而且正逐渐趋向于最优水平。这体现在 ，且 。一方面，可以判定当前的所有制改革尤其是在资本市场方面的改革措施和指导方向在总体上而言是正确的，并且从对上市公司的绩效改善情况来看，上市公司治理绩效优化的过程反映了沪、深两地证券市场的外部治理作用是积极的和明显的。另一方面，在改革开放背景下，上市公司的治理结构调整趋向于最优的行为从更广泛的层面反映了我国市场经济建设的成果，尤其是资本市场的发展，正积极带动上市公司逐步建立符合市场经济要求的现代企业制度，并促使其进一步改进和完善；
（3）本文拟合得到的调整速率 约为0.73，收敛速率 约为年31%左右，从量化角度说明由于不确定性、交易成本和组织成本的存在，上市公司的绩效改善是一个不完全调整的行为（ ），企业收敛于最优的绩效水平路径仍然是一个长期的历史过程。该实证结论表明，区别于理论上的新古典一般均衡范式，在现实中企业的优化行为受到多方面的约束，从而不可能实现理论上的“瞬时优化”。由于不确定性、交易和组织技术条件约束的普遍存在，可以预期即使是在成熟的市场经济国家这种“瞬时优化”也难以实现。尤其是对于我国这样从计划经济向市场经济转型的发展中国家而言，资本市场建设在历经十余年的摸索和实践以后，渐进式的改革方针仍然是一条现实和理智的改革之路，并通过本文的实证分析证明其是作用明显和效果良好的。
此外，从对2001-2004年的历史数据拟合结果来看，中国上市企业仍然处于发展生产、扩大规模的成长阶段。这体现在资本和劳动要素投入控制变量是决定公司价值创造能力的重要影响因素，两者的参数估计值较其它变量而言较大并且为正（分别为0.19739和0.052106），投资总量和生产规模的比例增长对企业盈利的增长仍然是正的贡献，这和我国的上市企业规模水平相对于经济发展程度而言仍然较小、规模收益较大有关。但是，从理论模型中要素的规模收益度 来看，定量分析 表明我国上市公司满足新古典条件的生产函数规模收益递减假设（ ），进一步验证了理论上的均衡和动态收敛过程，表明该模型是对现实生活中上市公司的生产经营活动在一定程度上的有效近似描述。
2、治理结构变量的对上市公司绩效的影响
在对动态性进行研究的基础上，本文在一个历史变动的背景下定量分析了影响上市公司经营绩效的治理结构因素。对应于公司治理理论，本节主要从内部治理机制和外部治理机制两个方面阐述有关中国上市公司治理行为的实证命题。
首先，在激励合约方面，薪酬对董事和高层管理人员的激励是企业治理结构改进的一个积极方面，并最终反映在对企业经营绩效的正的影响（分别为5.41E-08和2.51E-08）。但是在控制了其它治理变量以后，这两个因素的参数已经非常小甚至可以忽略不计，并且高管人员薪水的影响在统计上不显著（t值为1.03）。这与我国上市公司的经营管理和薪酬体制不完善有关：董事的行为虽然对公司绩效有显著影响，但董事会由于不直接参与公司的日常经营而仅能起到重大决策的表决、监管和经理人员考核作用，提高董事薪酬对公司治理的改善有显著影响，但作用效果很小；而高层管理人员直接参与公司日常经营活动决策，现实的问题是既缺乏有效的监督使其按照公司利益最大化的原则行事，也缺少有效的激励手段将其薪酬与公司业绩挂钩，造成其薪酬对公司绩效的影响微弱而且并不显著。这也是市场经济体制下“两权分离”的股份制公司普遍面临的问题，本文的实证研究表明我国上市公司的此类问题尤其突出。
第二，在董事会结构和职能上，孙铮等（2001）[77]基于1997-1999年上市公司数据的研究发现，董事长、总经理或者党委书记存在兼任的情况对上市公司业绩有不利的影响。白重恩等（2005）[53]对2002年上市公司治理结构的实证研究也发现了类似的结论：如果公司的CEO同时兼任董事会的主席或副主席，将不利于提高公司的市场价值；并且，外部董事所占比例的提高将有助于提升企业的市场价值。但是，本文基于2001-2004年的最新数据得出了与上述命题不同的结论：无论是外部董事比例还是董事长和总经理兼任情况对公司绩效的影响均不显著。这里面的差异可能是来源于上市公司实际经营业绩和市场评价之间的差异。本文采用的绩效考核指标是主营业务收入而另外两者采用的是市场评价指标，包括托宾q值和市场价值。投资者评价作为决定企业市场价值的一个因素，会对企业的董事会结构更为关注，并且将这种评价反映在企业的股票价格上，但在企业内部，这种治理结构上的特征对经营成果的影响并不显著。因此，从提高企业盈利能力、增加上市公司实际价值的角度来看，虽然我国上市公司的董事会构成正逐渐趋于合理，但董事会行为的质量尚无法令人满意，董事会治理在职能作用发挥上仍有待提高。胡晓阳等（2005）[61]也发现了与本文类似的结论。
第三，在股权结构方面，股权集中度和是否国有控股仍然是影响公司治理绩效的显著因素。这体现在第一大股东持股比例和是否国有控股的参数估计值都在1%的水平上显著。从影响幅度上来看，尽管我国上市公司总体股权集中程度较高，第一大股东平均持股量达40%以上，但在所有解释变量中股权集中度的增加仍然为企业治理绩效的改进提供了0.094575的解释力，在所有变量中居前4位，说明大股东治理在我国当前的政策和经济环境下仍然是一个十分有效的治理手段。另外，国有控股上市公司由于存在着较为严重的委托—代理问题，会降低企业的绩效水平，对此无论是在理论上还是在实证上已经有大量的讨论和相关文献。本文的实证结果进一步表明在动态研究的背景下，国有控股对上市公司的绩效改进仍有显著的负面影响（参数估计值-0.0741，t值为2.50），再次验证了上述结论。
第四，相对于内部治理机制，我国上市公司外部治理机制的作用相对较弱。在代表外部治理机制的三个代理变量中，要素市场的约束、在其它市场挂牌上市、前一年的负面审计意见对上市公司的治理都有积极的影响，但是只有要素市场融资量的影响在统计上是显著的（td_to_e=5.01，to_listed=0.20，taud_com=0.54）。按照汪辉（2003）[79]，债务融资可以缓解股东与代理人冲突，减少公司自由现金流以约束代理人的在职消费行为，抑制企业过度投资，因此具有加强公司治理的积极作用。本文通过进一步的实证研究发现，在当前的上市公司治理环境下，为了在资本要素市场上获得资金，上市公司需要更好的治理结构和经营业绩，要素市场对上市公司经营绩效的改进同样具有较高水平的、显著的间接促进作用（参数估计值为0.105947）。
最后，国外资本市场的参与介入和审计制度对上市公司治理行为的影响并不显著。由于国内企业和国外的资本市场之间存在着更高程度的信息不对称，在其它市场挂牌上市通常对上市公司的绩效改善没有显著的影响，国外资本市场的外部治理职能在我国上市公司的治理结构改进中难以发挥应有的作用。而在国内证券市场的配套制度环境方面，注册会计师外部审计制度虽然发挥了一定的积极作用，但企业对其所发表的负面审计意见的反应是考察其评估和监督作用的最终指标，而这在本文的实证结果中影响并不显著。因此，加强与市场经济制度配套的基础设施建设，仍是上市公司监管方面一个值得进一步改进和完善的地方。
综上所述，当前我国上市公司的治理效果呈现如下特征：
（1）在现阶段，我国上市公司的内部治理机制相对于外部治理机制更为有效。但是，在内部治理机制当中，董事会治理的效果并不显著；薪酬制度对董事的激励效果相对更好，但对直接参与日常经营活动决策的高管人员的作用仍有待提高；在股权结构方面，尽管存在国有控股，股权集中度高的企业治理效果仍然好于股权集中度低的企业，股权集中度相对于股权性质是一个同等重要甚至更重要的治理结构因素；
（2）在外部治理机制方面，我国上市公司对要素市场约束较为敏感，而且为了获得资金有动机去改善公司治理质量；但是，由于信息不对称和法律法规的不完善，国外的资本市场和审计制度对我国上市公司治理效果的改进作用不明显。
（四）与静态面板数据模型的比较
为了验证上述动态模型的分析结论并与之进行比较，本文使用同一个样本观测值集合，应用随机效应广义最小二乘法（Random Effects GLS）对静态模型
，
进行拟合并进行参数估计和检验。
对于随机误差项 ，类似于动态面板数据模型，假设 ， 表示未被观测和控制的面板数据的分组效应（unobserved group-level effects）。
在广义矩方法中，进行一阶差分消除 不仅是为了消除模型没有控制的解释变量，而且在一般的面板数据集合中， 与一个或一个以上的解释变量 之间可能存在相关性。而为了运用随机效应模型，我们必须在已有假设（i）、（ii）、（iii）上附加先验假设：
（iv）未被观测的分组效应 与所有解释变量无关， ， ， 。
静态模型所得的估计结果见附录5。从结果可以看出，静态模型仍然在总体上较为完整地包括了影响上市公司治理效果的要素，拟合效果总体R2=0.6654且Wald统计量 ，在小于1%的水平下显著。从对随机效应 的估计来看，对原假设 的拉格朗日乘子检验（Lagrange multiplier test） 得到的统计量 ，并在1%的水平下显著，因此应当接受随机效应假设。
然而，在各解释变量的参数估计值上，静态模型的Random Effects GLS结果与动态模型的GMM估计结果存在一定差异（如表4.2所示）。
表4.2 动态GMM与静态Random Effects GLS的参数估计结果比较
主营业务收入的对数 GMM参数
估计值 T检验 REGLS参数估计值 Z检验
前一期主营业务收入的对数 0.731783 25.18 N/A N/A
固定资产和流动资产之和的对数 0.19739 5.00 0.703444 29.61
员工总数的对数 0.052106 3.41 0.191474 13.73
董事前三名报酬总额 5.41E-08 2.10 8.90E-08 3.85
高管前三名稿酬总额 2.51E-08 1.03 -6.33E-09 -0.36
董事长与总经理是否兼任 -0.01247 -0.36 0.027871 0.87
外部董事比例的对数 0.009517 0.22 -0.02012 -1.27
第一大股东持有股份的比例的对数 0.094575 2.97 0.133674 3.72
是否国有控股 -0.0741 -2.50 -0.00367 -0.15
负债与权益市价比率的对数 0.105947 5.01 0.062057 3.94
是否在其他市场挂牌 0.007167 0.20 0.049778 0.92
前一年的审计意见 0.025626 0.54 -0.07662 -2.50
行业虚拟变量3 -0.8235 -2.84 0.204843 1.58
行业虚拟变量4 -0.73667 -3.19 0.195968 2.00
行业虚拟变量5 -0.49519 -2.96 0.259808 3.25
行业虚拟变量6 -0.04631 -0.18 0.967527 8.48
时间虚拟变量2002 N/A N/A 0.013171 0.55
时间虚拟变量2003 -0.00503 -0.18 0.090864 3.88
时间虚拟变量2004 -0.0284 -0.91 0.136044 5.12
常数项 0.58347 1.35 3.109136 6.58
由上表可以看出，在企业的规模收益方面，两个模型的对应结论较为相似，表明无论是采取动态收敛还是静态均衡的视角和假设，规模收益仍然为上市公司的盈利能力的增加提供了大部分或者最高比例的解释，而且规模收益度 均满足新古典假定 。在内部和外部治理结构变量方面，两个模型在对董事会成员的激励措施、股权结构与性质、要素市场约束和在其他市场挂牌上市等方面得出了类似的结论，而在对高级管理人员的激励、董事会的结构特征、审计制度的影响等方面，参数估计值符号相反或者在静态模型下不显著而在动态模型下显著，尤其是在审计制度的影响因子方面，静态模型得到了负的参数估计值（-0.07662）并在5%的水平下显著，与动态模型的实证结论有显著不同。
由于两个模型采取了动态与比较静态两种不同的视角，并从对数据的拟合效果来看均是对现实的有效模拟和近似，因此不能简单判断两者结论的对错与否。但从与理论解释的对照来看，动态面板数据模型本身即是从经济均衡分析的框架中导出，且GMM估计关于上市公司治理结构每个方面的结论更符合理论上的预期，包括国有控股、股权集中度、外部董事的作用、高管薪酬的激励等治理变量的影响方向和显著性水平，从而更好地验证了新古典经济学和公司治理理论在现实经济环境中的解释能力，从“证实”而非“证伪”的科学哲学角度而言，动态面板数据模型的GMM估计是一个解释能力更强的实证研究方法，实证结论也相对更为可信。
从计量技术的方法论角度来看，由于动态模型控制了调整因子并且广义矩方法没有“未控制的分组效应 与解释变量无关”的附加假设，相对于静态模型在更一般的假设条件下得出了更丰富的结论。另一方面，由于企业经营活动的复杂性， 极有可能与企业的生产经营活动以及公司治理变量密切相关，从而使随机效应一般最小二乘法（REGLS）附加假设不成立，这是最有可能造成其估计结果失效的原因。因此，在应用随机效应模型时，需要对有关分组效应 的附加假设（iv）进行更为谨慎的检验和分析（Bhargava和Sargan，1983）[10]。
综上，广义矩方法和动态面板数据模型的结合在较少的假设条件下得到了有关上市公司治理效果的渐进一致估计量，并在与公司治理理论的结合方面体现出了一定的优势，在计量技术上是一种更具一般性的实证分析手段。
五、 研究结论
当前，我国上市公司的治理效果并没有达到在既定要素和技术条件下的最优水平。在控制了资本和劳动要素投入的条件下，实证结论表明上市公司治理仍然存在进一步改善的空间，并且正处于一个不断发展和调整的历史过程中；从经验数据的拟合结论来看，当前我国上市公司的治理绩效调整是显著收敛的，并逐渐趋向于最优水平，体现了历年来资本市场建设的成果；但是，由于交易成本的制约和制度环境的变革，定量分析表明上市公司治理效果的调整和优化将是一个缓慢的和渐进的过程，我国资本市场的建设在历经十余年的摸索和实践以后，渐进式的改革方针仍然是一条现实和理智的改革之路。
在治理结构变量方面，本文的实证分析发现了下述主要结论：在现阶段，我国上市公司内部治理机制的效果强于外部治理机制。但是，在内部治理机制当中，各种治理变量的影响不尽相同：无论是在外部董事比例还是董事长与总经理的兼任方面，董事会构成的影响并不显著，董事会治理作用不明显；薪酬制度对董事的激励效果相对更好，但对直接参与日常经营活动决策的高管人员的作用仍有待提高，尽管两者的影响在定量分析时都表现相当微弱；在股权结构方面，尽管存在国有控股的负面影响，股权集中度高的上市企业治理效果仍然好于股权集中度低的企业，因此对于我国上市公司的实证研究而言，股权集中度相对于股权性质是一个同等重要甚至更重要的治理结构命题。
在外部治理机制方面，我国上市公司对要素市场约束较为敏感，而且为了获得资金有动机去改善公司治理质量；而由于信息不对称和法律法规的不完善，国外的资本市场和审计制度对我国上市公司治理的改进作用不明显。 中国上市公司治理结构动态研究(四)相关范文
