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37家，其中滬市6家，深市31家。這些上市公司對促進地方經(jīng)濟增長、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)濟發(fā)展的關鍵支撐。

　　然而隨著我國市場經(jīng)濟體制改革逐步深化和全球經(jīng)濟一體化逐步加快，經(jīng)濟發(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)量上還是質量上都有了長足的發(fā)展，但因處于我國經(jīng)濟轉軌的大環(huán)境下和獨特的中國股票市場中，加上自身發(fā)展的不完善，在治理結構上不可避免的存在著各種問題，如股權高度集中，董事會受大股東控制，監(jiān)事會形同虛設，獨立董事不獨立，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者的利益侵害現(xiàn)象。

　　公司治理風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)事會密切關聯(lián)的戰(zhàn)略性風險。公司治理風險一旦爆發(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，銀行等債權人的權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險進行準確的識別和預測，及時對那些公司治理風險可能惡化的企業(yè)發(fā)出預警信號，這是上市公司有關利益各方迫切的現(xiàn)實需求。

　　一、文獻綜述國外的學者和研究機構在20世紀90年代展開了對公司治理風險的研究，國外的研究主要集中在兩方面：一是研究公司治理風險與企業(yè)價值之問的關系，如Bernard Black對俄羅斯16家公司的治理指數(shù)評級與企業(yè)價值進行了回歸分析，得出公司治理風險的等級與企業(yè)價值存在正相關關系。二是主要針對公司治理風險誘因及公司治理風險的測量展開的一些研究，如Bedard和Johnstone指出公司治理風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致的可能性；Gavin和Orsagh指出公司治理風險是由公司的內(nèi)部利益沖突以及公司內(nèi)部選舉權的不平等而導致的；E4]German Creamer和Yoav Freund提出可以通過預測公司的托賓Q值大小來預測公司治理風險。最近幾年，國內(nèi)學者越來越重視對公司治理風險的研究。劉紅霞運用主成分分析法構建了預警模型；崔蓉認為，公司治理危機是公司治理風險的最終爆發(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險預警進行了研究；嚴若森選取中國國有企業(yè)民營化改制上市公司作為樣本，就公司治理風險預警模型構建及其效果檢驗進行了研究。綜上所述，基于公司治理實踐的需求，國內(nèi)外學者對于治理風險性質的認識以及治理風險預警的研究，開創(chuàng)了公司治理風險研究的先河。但現(xiàn)有公司治理風險的研究對民營上市公司的關注相對較少，這方面的實證研究比較欠缺。本文將以安徽民營上市公司為研究對象，開展公司治理風險評價的研究。

　　二、安徽省民營上市公司治理風險評價指標體系構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)負債率(X )、每股收益(X )九個指標作為評價指標，如表1所示。本文構建的公司治理風險評價指標體系，見表1。三、實證過程及結果(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源為了評價公司治理風險的大小，本文在實證研究中選取了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，文中相關數(shù)據(jù)的處理及檢驗采用了SPSS17．0統(tǒng)計軟件和Excel2003軟件進行。

　　(二)模型構建

　　1．在做因子分析之前，首先利用巴特利特球度檢驗和KMO檢驗進行因子的適宜性分析，確定建立的治理風險指標是否適合做數(shù)據(jù)精簡。分析結果如表2所示：經(jīng)KMO的檢驗值是0．504。根據(jù)統(tǒng)計學家Kaiser給出的標準，KMO取值小于0．5時不適合做因子分析。此處檢驗結果為0．504，表示適合做因子分析，符合標準。經(jīng)Bartlett球度檢驗的相應概率接近于零，小于顯著性水平0．05，因此拒絕零假設，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項指標變量中提取出4類主要因子，通過它們來代替原有指標變量所含的信息。我們提取的4個主因子累計方差貢獻率為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變量進行安徽上市公司治理風險評價是可行的。

　　3．旋轉因子載荷矩陣為了便于對各因子載荷進行合理的解釋，采用方差最大法對因子載荷矩陣實施正交旋轉，旋轉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)理兩職設置情況、獨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總分的方法，以各個因子的方差貢獻率為權數(shù)，來計算因子的綜合得分，且計算時采用的方差貢獻率為旋轉后的方差貢獻率(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值就是公司治理風險狀況的最后判別分數(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。