自2004年7月13日，安徽省第一家民營企業(yè)——安徽華星化工股份有限公司首次發(fā)行股票(證券代碼：002018)，截至2012年8月1 El，安徽省民營上市公司已達(dá)37家，其中滬市6家，深市31家。這些上市公司對促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)增長、增加政府財政收入、安排社會就業(yè)、提高居民收入等發(fā)揮了重要的作用，已成為安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵支撐。

　　然而隨著我國市場經(jīng)濟(jì)體制改革逐步深化和全球經(jīng)濟(jì)一體化逐步加快，經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的諸多矛盾都在民營企業(yè)中凸現(xiàn)。近年來，安徽民營上市公司無論是從數(shù)量上還是質(zhì)量上都有了長足的發(fā)展，但因處于我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌的大環(huán)境下和獨(dú)特的中國股票市場中，加上自身發(fā)展的不完善，在治理結(jié)構(gòu)上不可避免的存在著各種問題，如股權(quán)高度集中，董事會受大股東控制，監(jiān)事會形同虛設(shè)，獨(dú)立董事不獨(dú)立，筆耕文化推薦期刊，尤其存在著大量大股東對中小股東和其他利益相關(guān)者的利益侵害現(xiàn)象。

　　公司治理風(fēng)險已成為一種決定民營上市公司生存與發(fā)展，并與高級管理層及董事會、監(jiān)事會密切關(guān)聯(lián)的戰(zhàn)略性風(fēng)險。公司治理風(fēng)險一旦爆發(fā)，有可能使股東的投資隨著股價的巨幅下跌瞬間化為烏有，銀行等債權(quán)人的權(quán)益無法獲得有效保障，公司裁員及員工失業(yè)頻繁出現(xiàn)，甚至公司所在整個行業(yè)也都因此受到影響和牽連——美國安然公司就是這樣一個例子。因此，對上市公司的治理風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和預(yù)測，及時對那些公司治理風(fēng)險可能惡化的企業(yè)發(fā)出預(yù)警信號，這是上市公司有關(guān)利益各方迫切的現(xiàn)實(shí)需求。

　　一、文獻(xiàn)綜述國外的學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)在20世紀(jì)90年代展開了對公司治理風(fēng)險的研究，國外的研究主要集中在兩方面：一是研究公司治理風(fēng)險與企業(yè)價值之問的關(guān)系，如Bernard Black對俄羅斯16家公司的治理指數(shù)評級與企業(yè)價值進(jìn)行了回歸分析，得出公司治理風(fēng)險的等級與企業(yè)價值存在正相關(guān)關(guān)系。二是主要針對公司治理風(fēng)險誘因及公司治理風(fēng)險的測量展開的一些研究，如Bedard和Johnstone指出公司治理風(fēng)險主要是指因董事及審計委員會不作為或治理效率不高而導(dǎo)致的可能性；Gavin和Orsagh指出公司治理風(fēng)險是由公司的內(nèi)部利益沖突以及公司內(nèi)部選舉權(quán)的不平等而導(dǎo)致的；E4]German Creamer和Yoav Freund提出可以通過預(yù)測公司的托賓Q值大小來預(yù)測公司治理風(fēng)險。最近幾年，國內(nèi)學(xué)者越來越重視對公司治理風(fēng)險的研究。劉紅霞運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建了預(yù)警模型；崔蓉認(rèn)為，公司治理危機(jī)是公司治理風(fēng)險的最終爆發(fā)。孫奕馳和張藝馨基于時依協(xié)變量的COX模型對我國上市公司治理風(fēng)險預(yù)警進(jìn)行了研究；嚴(yán)若森選取中國國有企業(yè)民營化改制上市公司作為樣本，就公司治理風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建及其效果檢驗(yàn)進(jìn)行了研究。綜上所述，基于公司治理實(shí)踐的需求，國內(nèi)外學(xué)者對于治理風(fēng)險性質(zhì)的認(rèn)識以及治理風(fēng)險預(yù)警的研究，開創(chuàng)了公司治理風(fēng)險研究的先河。但現(xiàn)有公司治理風(fēng)險的研究對民營上市公司的關(guān)注相對較少，這方面的實(shí)證研究比較欠缺。本文將以安徽民營上市公司為研究對象，開展公司治理風(fēng)險評價的研究。

　　二、安徽省民營上市公司治理風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建為綜合評價民營上市公司治理水平，本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上主要選取了第一大股東持股比例(X )、前五大股東持股比例(X。)、年度內(nèi)董事會議召開次數(shù)(X。)、獨(dú)立董事的比例(X )、年度內(nèi)監(jiān)事會會議次數(shù)(X )、監(jiān)事的比例(X。)、董事長與總經(jīng)理兩職設(shè)置情況(兩職合一時賦值為1，兩職分離時賦值為0)(X7)、資產(chǎn)負(fù)債率(X )、每股收益(X )九個指標(biāo)作為評價指標(biāo)，如表1所示。本文構(gòu)建的公司治理風(fēng)險評價指標(biāo)體系，見表1。三、實(shí)證過程及結(jié)果(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源為了評價公司治理風(fēng)險的大小，本文在實(shí)證研究中選取了36家安徽民營上市公司作為研究樣本。原始數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所網(wǎng)站和深圳證券交易所網(wǎng)站公布的2011年年度報告資料，文中相關(guān)數(shù)據(jù)的處理及檢驗(yàn)采用了SPSS17．0統(tǒng)計軟件和Excel2003軟件進(jìn)行。

　　(二)模型構(gòu)建

　　1．在做因子分析之前，首先利用巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)進(jìn)行因子的適宜性分析，確定建立的治理風(fēng)險指標(biāo)是否適合做數(shù)據(jù)精簡。分析結(jié)果如表2所示：經(jīng)KMO的檢驗(yàn)值是0．504。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)家Kaiser給出的標(biāo)準(zhǔn)，KMO取值小于0．5時不適合做因子分析。此處檢驗(yàn)結(jié)果為0．504，表示適合做因子分析，符合標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)Bartlett球度檢驗(yàn)的相應(yīng)概率接近于零，小于顯著性水平0．05，因此拒絕零假設(shè)，表示適合做因子分析。

　　2．確定主因子數(shù)量根據(jù)各個因子解釋原有指標(biāo)變量總方差的情況，我們利用因子分析中的主成分分析法，從9項指標(biāo)變量中提取出4類主要因子，通過它們來代替原有指標(biāo)變量所含的信息。我們提取的4個主因子累計方差貢獻(xiàn)率為78．191%，即這4個因子反映出了總體信息的78．191%，丟失信息較少，用它們來代替原有指標(biāo)變量進(jìn)行安徽上市公司治理風(fēng)險評價是可行的。

　　3．旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣為了便于對各因子載荷進(jìn)行合理的解釋，采用方差最大法對因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表4：通過表4可以看到：前五大股東持股比例在第一個因子(F1)上有較高的載荷。年度內(nèi)監(jiān)事會會議次數(shù)、年度內(nèi)董事會會議次數(shù)在第二個因子(F2)上有較高的載荷。董事長與總經(jīng)理兩職設(shè)置情況、獨(dú)立董事的比例在第三個因子(F3)上有較高的載荷。監(jiān)事的比例在第四個因子(F4)上有較高的載荷，第四個因子(F4)主要解釋了這個變量。

　　通過分析可以發(fā)現(xiàn)，旋轉(zhuǎn)以后各個因子的含義變得較為清晰明朗，易于分析。

　　4．計算因子得分本文采用計算因子的加權(quán)總分的方法，以各個因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，來計算因子的綜合得分，且計算時采用的方差貢獻(xiàn)率為旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率(表5)。綜合得分公式：F一(23．989 ×F1+21．456％ ×F2+19．380 ×F3+13．367 ×F4)／78．191其中F為某上市公司治理風(fēng)險水平的綜合得分，F(xiàn)iG=1，2，3，4)為某個上市公司的各個主因子得分。本模型的F值就是公司治理風(fēng)險狀況的最后判別分?jǐn)?shù)，其數(shù)值受到前五大股東持股比例、第一大股東持股比例、年度內(nèi)監(jiān)事會會議次數(shù)、年度內(nèi)董事會會議次數(shù)、董事長與總經(jīng)理兩職設(shè)置情況、監(jiān)事的比例等因素的綜合影響，將民營上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)代人因子得分計算公式，就會計算出各因子得分和綜合得分。