计量经济学论文.docx

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1、目 录 问题的提出2股权集中度研究的理论基础理论分析与假设22.1 委托-代理理论22.2 风险分散理论32.3 股权集中度、大股东持股与企业绩效42.4研究假设6研究样本、数据、变量定义及模型63.1样本及其数据来源63.2 变量的定义63.3 模型描述7 实证检验与分析84.1股权集中度的描述性统计分析84. 2 回归分析多重共线性、异方差和序列相关检验84.3 实证分析最终模型14综合实证分析结果相关分析155.1 实证分析结果155.2 相关分析15 相关政策与建议16参考文献17附录 研究样本公司及相关数据18图表目录图2-1股权集中度与公司绩效作用传导图(内部机制) 15表3-1：

2、变量定义及表示意义7表4-1股权集中度的描述性统计结果8表4-2：初步模型回归结果9表4-3 相关系数矩阵10表4-4 各个自变量的分别回归的R210表4-5 逐步剔除法回归表10图4-1 异方差性检验图11表4-6 没有交叉项的怀特检验12表4-7有交叉项的怀特检验12表4-8 加权修正异方差的结果12图4-2 残差相关图13表4-9 拉格朗日乘数检验（2阶）13表4-10 拉格朗日乘数检验（1阶）14表4-11 股权集中度与公司绩效的曲线回归结果14股权集中度与公司绩效的实证研究以重庆上市公司为例赵丽华西南大学经济管理学院，重庆，400715【摘 要】股权结构是影响企业绩效的重要因素，国内

3、外学者对此给予了很大的关注。本文采用上海和深圳证券交易所家重庆上市公司年年报数据为样本，构建了以净资产收益率（）作为度量企业绩效的被解释变量的计量模型，实证分析表明股权集中度与企业绩效正相关，股权分散程度与公司绩效呈负相关。【关键词】股权结构；股权集中；企业绩效问题的提出股权结构是指公司中不同类型的股东所持公司股份的比例关系。股权结构是所有权结构的重要组成，更是决定治理结构的关键因素。股权结构决定治理结构，进而影响企业的经营效率。股权结构是促进治理结构的关键因素和决定因素，股权结构直接影响企业治理的绩效。本文就上市公司第一大股东持股比例、前三大股东持股比例、前五大股东持股比例，第一大股东与第二

4、大股东比例之比以及第一大股东的股东性质对公司业绩的影响进行探索研究。改善我国上市公司的治理质量提供经验实证依据与理论启示。股权集中度研究的理论基础理论分析与假设2.1 委托-代理理论现代组织形式的企业由于所有权与经营权相分离而产生委托-代理关系。股东作为企业的所有者，往往不亲自管理企业，而是以委托人的身份聘请代理人，通过授予代理人一定的权利，让其代表委托人的利益从事企业的经营管理。代理人一般没有企业的所有权或仅有一部分所有权，这就使得它们在做决策的时候可能并不是以股东财富最大化为目标，从而使股东与管理者之间出现了矛盾。二者之间的矛盾可能有以下三个方面：一是管理者过分关注自己的利益。为了提高自己

5、的报酬，管理者可能会选择高风险的投资项目，或为了保护自身的地位和回避风险而放弃一些有利的投资机会；二是管理者会增加闲暇时间或追求豪华享受，因为管理者外公司创造的财富不能为自己享有或只能享受一小部分，而闲暇时间所花的成本却是所有股东一同分担；三是管理者实施杠杆赎买，管理者可能会在暗中收购公司的股票，提升其的持股比例，进而夺取原股东的控制权，同时可能会打压股票价格，使股东财富遭受损失。 同时，委托代理关系中，股东和代理人之间的信息不对称。在选择代理人时，代理人可能会夸大自己的才能，而股东不了解代理人的真实情况而没有选择最适合的代理人；其次，在管理经营过程中，代理人可能会瞒着股东而做出有利于自己而损

6、害股东利益的行为。在这种信息不对称的情况下，代理成本便成为不可忽视的一个角色。基于以上的一些矛盾，代理成本可以分为几部分。首先是监督费用，股东要使代理人全力为股东利益而努力，就要进行相应的监督及激励，进而产生监督激励成本；其次是代理人的担保费用，鉴于双方之间的矛盾，代理人要向股东保证其行为的正确性，就要做出相应的保证成本（即故意损害股东的利益后要做相应的赔偿）；三是剩余损失，即股东让代理人代理自己做决策而引起的价值损失。在公司股权十分分散的情况下，广大中小股东考虑到成本与效益的匹配，在“免费搭车”心理的支配下，既没有动力也没有能力去监督公司经理人员。同中小股东相比，大股东有足够的激励去监督管理

7、层做出有利于企业价值最大化的决策，从而避免了股权高度分散情况下的“免费搭车”问题，而且，大股东在某些情况下直接参与经营管理减少了委托人与代理人之间的“信息不对称”问题。因而，大股东既有动机又有能力对经理人员实施监督。因此可以推断，股权集中有利于公司价值的增加。2.2 风险分散理论 对任何一个投资者来说，最优的证券组合是对不同行业，不同企业不同区域，不同证券市场上的证券进行分散投资，由于分散投资者握有许多企业的证券，他能避免财富过多地依赖于某一个企业的风险，分散股票投资的风险。不仅仅是因为管理智能的专业化和公司风险的分散化，还因为决策管理权的分离，有效地解决了公司内部的代理问题。其次，股权过于集

8、中常被认为是制约我国上市公司绩效的一个重要因素。由于证券市场的股票流通性很低，从而通过市场机制进行资源配置的效率可能性较低，公司股权结构的非市场安排行为居多。由于中国上市公司的市场机制相对薄弱所导致的股东直接监控必然仅是一种次优选择，较高的集中度可能导致大股东对小股东的利益侵害，传统的财务理论并没有在不同的股东之间进行区分，即把股东视为广泛分散且并不干预公司运营的缺位所有者的同质集团。但股权的分散意味着股东不再被认为是一个整体，而只是相互分离的投资者，其目标利益函数彼此不同。从这种意义上说，降低股权集中度有利于改善公司绩效。股权集中度的分析和评价要综合考虑三种成本:风险成本、治理成本和垄断成本

9、。这三种成本与股权集中度有密切的关系，当存在控股股东时，按照所有权与剩余索取权相匹配原则，企业的所得就会大部分属于该出资者。在利益的驱动下，投资者为追求利益最大化，就会利用一切制度手段积极地监督经营者的行为，由于内部高度的监控，因此治理成本很小，但同时由于股权高度集中，对投资者来说，投资风险大，风险成本高。投资者若要降低风险成本，就必须分散投资，即企业的股权由若干个投资者持有，某一投资者的风险成本虽然降低了，但由于失去了对企业的控制权，随着企业的控制权和所有权分离，其结果就是不通过内部机构积极监督经营者的经营行为，治理成本不断上升。股权过于集中，又会由于大股东对股权的垄断带来对其他中小股东的侵

10、害，甚至以损害市场为代价，这就是所谓的垄断成本，股权越集中，垄断成本越高。有效率的公司治理必须以适度的股权结构为条件，即二者之和达到最低时的这样一个股权集中度。在股权适度集中的情况下，会出现公司治理成本的最低点，因此适中的股权集中度是公司治理对股权状况的基本要求。2.3 股权集中度、大股东持股与企业绩效股权集中度(concentration rate of shares)，主要指的是公司的各个股东因为其所拥有的不同的持股比例而使上市公司表现出来的公司的股权是集中还是分散的状况的程度。股权集中度是评价一个企业的股权分布的状态以及该企业的发展状况是否稳定的一个重要指标。股权集中度是指股权集中或分散

11、的程度，它是股权结构“量”的体现，包括三种类型:一是股权高度集中，公司拥有一个控股股东，该股东对公司拥有绝对控制权;二是股权高度分散，公司没有大股东，所有权与经营权基本完全分离;三是股权适度集中，公司拥有较大的相对控股股东，同时还有其他大股东。不同的股权集中度对公司治理机制作用的发挥具有正面或负面的影响，从而会导致不同的公司治理效率。 股权集中度股权结构股权属性经营激励代理权竞争公司治理结构公司绩效监督约束收购兼并图2-1股权集中度与公司绩效作用传导图(内部机制) 1廖楠，中国上市公司股权结构和公司绩效的实证分析，西安交通大学硕士学位论文，2003年6月，P28，市场机制和债务由于通过外部机制

12、影响公司绩效，本文略去。转载于周俊民股权集中度与公司绩效-基于东北地区上市公司的实证研究，东北财经大学硕士论文，2005年12月，p6。1股权集中度对公司绩效的影响依赖于公司治理机构的传导，如图2-1。可以推断，股权集中在中国上市公司治理中具有相对优势，适当的股权集中有利于上市公司经营绩效的增长。中国上市公司股权结构的一大 特点是“一股独大”，在这种情况下，大股东可以利用其控股地位从事掠夺和侵害中小股东利益的行为，大股东通常利用合法的手段，将上市公司的财产转移到自己名下。一方面，股权集中有助于保护中小股东的利益、有利于公司绩效的提高;另一方面，“一股独大”的股权结构下又存在控股股东掠夺的风险。

13、如何在保留股权集中的众多优势的同时又限制大股东的掠夺行为，是我国当前公司治理所面临的一项巨大挑战。 但是，在企业中作为具有控制权的少数大股东内部股权结构的差异也会对经营产生重要的影响，其持股比例差异越大，对企业经营决策力的制约度越小，决策的质量和水平可能 越差，企业绩效可能会越差。同时，在大股东群体中法人大股东实际上又受到多层委托代理关系的制约，加大了代理成本。特别在中小企业中，法人大股东持股比例的增加，极有可能会降低决策质量，降低资金使用效率，从而降低企业经营效率。2.4研究假设根据以上的理论基础，我们可以做以下的假设： 假设 ：上市公司股权集中度与公司经营绩效存在正相关关系 假设 ：中小企

14、业大股东股权离散度与企业绩效呈反向关系。研究样本、数据、变量定义及模型3.1样本及其数据来源本文采用在深圳证券交易所和上海证券交易所上市的数据较为完整的 家重庆公司作为分析的样本，数据源自上海及深圳证券交易所公布的各样本公司 年年报资料整理得出。运用截面数据分析股权集中度与公司绩效之间的关系。研究样本公司及样本数据见附录。3.2 变量的定义 3.2.1被解释变量（因变量）我们选用净资产收益率（）作为度量企业绩效的指标，作为被解释变量。净资产收益率（）即税后利润与所有者权益之比。 3.2.2 股权集中度的衡量。本文衡量股权集中度选用三种计量方法。(1) 指数，指公司前位大股东持股比例之和。本文分

15、别计算3和5。这个指标主要反映公司股权分布情况。(2)HerfindahI指数，指公司前n位大股东持股比例的平方和。该指标的作用在于对持股比例取平方后，会出现马太效应，也就是比例大的平方和与比例小的平方和之间的差距拉大，从而显示股东持股比例之间的差距，计为H5。( 3 ) Z指数，指公司第一大股东与第二大股东持股比例的比值，Z指数越大，第一大股东与第二大股东的力量差异越大，第一大股东的优势越明显。根据以上理论分析和假设分别定义了以下解释变量。表3-1：变量定义及表示意义所属类别变量符号变量涵义注释公司绩效ROE 净资产收益率净利润/净资产股权集中度S1 第一大股东持股比例第一大股东股权数/总股

16、本 CR3前三大股东持股比例 前三大股东持股比例之和 CR5 前五大股东持股比例 前五大股东持股比例之和 Z第一大股东持股比例/第二大股东持股比例第一大股东持股比例/第二大股东持股比例H5前五大股东持股比例平方前五大股东持股比例平方相加和N第一大股东性质的虚拟变量 国有股东，D=;其他，D= 3.3 模型描述 本文研究采用线性回归模型：S1CR3CR54H5+5Z6N 其中，、为参数。 实证检验与分析4.1股权集中度的描述性统计分析 股权集中度的测量存在多种方法，比较常见的是第一大股东持股比例、前三大股东持股比例和前五大股东持股比例等几种指标。表4-1是本研究样本公司的股权集中度的描述性统计结

17、果。表4-1股权集中度的描述性统计结果项目最小值最大值平均值方差第一大股东持股比例S10.1180.65150.3605230.018846第一大股东与第二大股东持股比例之比Z1.0819250.576917.939542263.31前三大股东持股比例和CR30.36270.64390.4898040.008554前五大股东持股比例之和CR50.37480.686570.5212570.007087前五大股东持股比例平方H50.03420.4244730.1667080.009201由表4-1统计数据可知，该样本公司中第一大股东持股比例的最小值为11.8%，而最大值则达到65.15%，平均在3

18、6左右，可以说，大股东治理是我国上市公司治理中的一种普遍现象。Z值在不同公司间的差异非常大，第一大股东持股比例与第二大股东持股比例的比值最大达到250.58，平均值达到17.9。而前五大股东持股比例平均值为52.13%，超过了公司的总股本的一半。同时可以看到，前三大股东持股比例和前五大股东持股比例与第一大股东持股比例相差不大，尤其后两者平均仅相差个百分点，说明我国上市公司普遍存在一到两个支配性的大股东，其余股东的持股比例相对均较低。由此可见，前三大股东基本上控制了重庆上市公司的投票权，这对保护中小股东的利益十分不利。前五大股东持股比例平方和最小值为3.42%，最大值为42.45%，表明这些公司

19、前五大股东的实力分布极不均衡，大部分样本公司的第一大股东持股只占有相对优势。按照公司治理理论，大股东治理的显著优势在于其能积极参与公司治理，减少搭便车行为，有利于公司的经营激励，减少代理成本。4. 2 回归分析多重共线性、异方差和序列相关检验 本研究对设计模型采用 Eviews软件进行 回归分析及统计检验。本文采用线性回归对股权结构与公司绩效的关系进行分析，为了保证模型的有效性和结果的正确性，需要研究回归模型是否存在多重共线性、异方差和序列相关三大问题(马庆国，2002)，因此，本文将对研究模型是否存在这三大问题进行检验，确保对模型进行回归分析时已排除这些问题。4.2.1多重共线性多重共线性指

20、某两个过多个解释变量之间出现了严重的线性相关性。表4-2：初步模型回归结果Dependent Variable: ROEMethod: Least SquaresDate: 06/26/07 Time: 20:58Sample: 1 26Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S14.5998852.9991081.5337510.1416Z0.0020790.0028850.7205410.4800CR5-5.5507923.933729-1.4110760.1744H5-10.101895

21、.485237-1.8416500.0812N-0.2419270.209499-1.1547900.2625CR310.541894.3868902.4030450.0266C-2.1391990.943120-2.2682160.0352R-squared0.510709 Mean dependent var-0.025027Adjusted R-squared0.356196 S.D. dependent var0.499795S.E. of regression0.401023 Akaike info criterion1.235206Sum squared resid3.055564

22、 Schwarz criterion1.573924Log likelihood-9.057680 F-statistic3.305284Durbin-Watson stat1.612573 Prob(F-statistic)0.021205从表中我们可以看到R2 为0.510709，方程的F检验的P值为0.021205，在0.05的显著性水平下，通过检验，故认为公司的绩效与上述解释变量间总体线性关系显著。但由于其中s1,Z，CR5，N前参数估计未能通过t检验，故认为解释变量间存在多重共线性。ROE，S1，Z，CR5，H5，相关系数矩阵如表4-3。表4-3 相关系数矩阵ROES1ZCR3CR5

23、H5NROE10.33760.06150.46980.35970.2836-0.1741S10.337610.55900.77470.63690.96260.4455Z0.06150.559010.431610.37110.67160.2046CR30.46980.77470.431610.95400.83890.1326CR50.35970.63690.37110.954010.73590.0734H50.28360.96260.67160.83890.735910.3870N-0.17410.44550.20460.13260.07340.38701由表中数据可以看出H5、S1、CR3、C

24、R5之间存在高度相关性，CR5，Z和H5存在中度相关。为了找出最检验的回归模型，分别作ROE与S1，Z，CR3、CR5，H5，N间的回归，分别得拟合度如表4-4。表4-4 各个自变量的分别回归的R2自变量S1ZCR3CR5H5NR-squared0.1140030.0037860.2206990.1293620.0804540.030312根据表4-3的相关系数，及各个自变量分别回归的拟合优度，采用变量剔除法逐步剔除变量，如表4-5，逐步确定初步模型。表4-5 逐步剔除法回归表变量显著性判断(P值)S1ZCR3 CR5H5NR-squaredD.WROE=f(S1,Z,CR3,CR5,H5,N

25、)0.14160.48000.02660.17440.08120.26250.5107091.612573ROE=f(S1,CR3,CR5,H5,N)0.18460.02770.13670.06840.22300.4973391.620363ROE=f(S1,CR3,CR5,H5,)0.30400.01070.09470.07180.4575771.470599ROE=f(CR3,S1,H5,N)0.02750.03070.02860.15460.4369291.557675ROE=f(CR3,S1,H5)0.05450.00790.02820.3784621.394484在初始模型中，逐步剔

26、除R2最小的变量，确定模型为：ROE=-2.6289954.611364S15.000752CR3-9.045281H5 R2=0.378462，调整R2=0.293707，D.W=1.394484，Prob(F-statistic)= 0.0135494.2.2 异方差检验“异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验异方差性，也就是检验随机干扰项锷方差与解释变量观测值之间的相关性”1李子奈、潘文卿，计量经济学，2005年4月第二版，p96。 异方差问题多存在于截面数据中，因为截面数据可能存在规模效应，涉及不均匀单位的截面数据中，异方差

27、是常有的情况。一般经验认为，以截面数据作为样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以更容易产生异方差。首先用图示检验法，分别作残差平方与自变量的散点图。 图4-1 异方差性检验图从异方差性检验图表明，S1，CR3，H5都引起了异方差，且存在单调递减型异方差性。再用怀特检验进行更确切的异方差性检验，结果如下：表4-6 没有交叉项的怀特检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic23.85947 Probability0.000000Obs*R-squared22.95357 Probability0.000812表4-

28、7有交叉项的怀特检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic51.92631 Probability0.000000Obs*R-squared25.13932 Probability0.002821在1%的显著性水平下，不管是有交叉项还是没有交叉项的检验，其变量都是显著的，同时怀特统计量nR2的P值很小，因此拒绝同方差的假设。用加权最小二乘法对原模型进行异方差修正， 权数为1/abs(e)。修正后的结果如表4-8。表4-8 加权修正异方差的结果Dependent Variable: ROEMethod: Least SquaresWeighting s

29、eries: 1/ABS(RESID)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S11.7160240.6337442.7077580.0129H5-3.2521141.209247-2.6893710.0134CR31.9351870.5654513.4223800.0024C-0.9967890.309672-3.2188500.0040Weighted StatisticsR-squared0.801676 Mean dependent var0.051094Adjusted R-squared0.774631 S.D. dependen

30、t var0.090580S.E. of regression0.043001 Akaike info criterion-3.314557Sum squared resid0.040680 Schwarz criterion-3.121003Log likelihood47.08924 F-statistic29.64314Durbin-Watson stat1.270006 Prob(F-statistic)0.000000 从表4-8中可以看出，经过调整后，不论是拟合优度还是各参数的t统计量的值都有了显著的改进。4.2.3 序列相关检验 (a) （b） 图4-2 残差相关图从残差图中，不

31、容易看出是否存在序列相关。D.W检验，如表4-8中得出DW值为1.270006，查表得dl=1.14 DW du=1.65,D.W值落在了不能判断的区域。拉格朗日乘数检验（LM检验），含2阶滞后残差项的辅助回归如表4-9。表4-9 拉格朗日乘数检验（2阶）Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:Obs*R-squared6.041012 Probability0.048777Dependent Variable: RESIDVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S11.5550682.56108

32、90.6071900.5506H5-3.7374894.289240-0.8713640.3939CR32.8605711.8713471.5286160.1420C-1.3729370.823372-1.6674570.1110RESID(-1)0.2154550.6602040.3263460.7476RESID(-2)-0.8038030.683612-1.1758170.2535表4-9表明，乘数的P值为0.048777，在5%的显著性水平下通过检验，则说明存在2阶自相关。但是由于e（-1），e(-2)的参数不显著，说明不存在2阶序列相关性。下面作含1阶的滞后残差项的辅助回归，结果如下

33、：表4-10 拉格朗日乘数检验（1阶）Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:Obs*R-squared4.661300 Probability0.030850Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 07/05/07 Time: 14:12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S12.8583692.3297391.2269050.2334H5-5.6547674.003181-1.4125680.172

34、4CR32.9316331.8873301.5533230.1353C-1.5797300.811663-1.9462890.0651RESID(-1)0.1255240.6617050.1896990.8514从表4-10可知，乘数的P值为0.03085，在5%的显著性水平下通过检验，则说明原模型依然存在自相关。但是由于e（-1）不通过检验，说明不存在1阶序列相关性。由上述拉格朗日检验可得出，该模型不存在序列相关性。 4.3 实证分析最终模型 表4-11 股权集中度与公司绩效的曲线回归结果变量CS1CR3H5A- R2F值P值D.W值系数-0.997*1.7160*1.9352*-3.252

35、11*0.77529.6430.0000001.270注： *代表在0. 1的水平下显著;*代表在0. 05的水平下显著;*代表在0. O 1的水平下显著由表4-11可得最后的模型为：ROE= -0.997 + 1.716 S1 + 1.9352 CR3 - 3.25211 H5 综合实证分析结果相关分析5.1 实证分析结果 实证分析确定的模型研究发现：上市公司第一大股东持股比例、前三大股东持股比例与公司业绩指标净资产收益率ROE存在显著的正相关关系，前五大股东持股比例平方和与公司绩效指标净资产收益率ROE存在显著的负相关关系。当股权集中程度提高时，公司的整体业绩呈现上升趋势，即股权集中度与公

36、司业绩存在同向变化的关系，同时，股权的分散度及不平衡与公司绩效呈反向变化关系。大多数上市公司中前五大股东持股比例极不平衡，第一大股东持股比例远远大于后面四大股东的持股比例之和，第一大股东实际上处于控股地位。这样的股权集中度在我国目前体制下很容易形成“内部人控制”，不利于公司治理机制的发挥作用，从而不利于公司业绩的提高。5.2 相关分析 本文统计研究表明，目前重庆上市公司也存在着“一股独大”类似的情况，同时前三大股东持股比例，本文实证研究的结果表明，股东集中度越大，越有利于公司绩效的提升。对于法人治理结构不完善引起的对公司决策经营产生的不利影响要通过股权改革方式解决，逐步提升中小企业内部治理的水

37、平，以尽快提高中小企业的经营效率。流通股普遍存在着严重的“搭便车”现象，比例较低的分散的流通股股东存在着严重的“机会主义”行为，与公司绩效存在负相关关系。另外，股权集中与公司绩效存在着正的相关关系。似乎说明，为了进一步提高公司绩效，目前中小企业应该进一步加大股权集中的力度。但是，仔细分析可以看出，这种结果的出现正是由于流通股比例过低，促使流通股股东的逆向选择。因此，应加快中小企业上市公司股权分置改革的步伐，逐步实现股权全流通，以提高流通股对于公司绩效的贡献。 相关政策与建议 影响上市公司经营绩效的原因是多方面的，包括股权集中度，公司规模大小，股权结构的比例，控股股东的性质等。本文通过对集中度的

38、理论和实证研究，得出可以从以下几个方面提高上市公司的绩效：(一)股权要适度集中 在目前阶段，上市公司的股权不能太分散，一定程度的股权集中可以提高股东对公司管理层的监控效率。限制大股东掠夺的可行办法是努力设计成代表不同利益主体的若干法人或自然人股东共同形成相对的股权制衡局面，通过法人或自然人股东的积极参与促进公司治理结构的完善。通常情况下，市场签约成本包括市场作用失灵所造成的损失，与资产专用性相关的事后交易成本(低价转让的损失)及信息费用，一旦利益相关者成为公司的股东，这些市场交易成本就可能内部化，并在很大程度上减少这些交易成本;而内部交易成本包括通常所定义的监控成本、风险承担成本，以及集体决策

39、成本，如果所有者或股东的数量较多，且他们之间对各自的目标取向极不相同，则这类成本可能很大。因此，企业选择何种股权结构在很大程度上取决于总交易成本的最小化方案。 S1较高，对目前上市公司治理的总体影响是积极的，应该重视股权集中度高的优势和大股东对公司治理的贡献。但是“一股独大”存在着危害性，如侵占上市公司资产的等。因此，应该在股权集中度对公司绩效的好的影响和危害性之间找到平衡点。 (二)切实保护广大中小股东的利益流通股的持有者多为中小投资者，他们是我国证券市场的主力军，没有他们的积极参与，证券市场将成无源之水，无本之木。他们数量众多但平均拥有的股份却很少，在公司治理和对大股东和经营者行为监督上难

40、以发挥作用，这使得他们的权益经常受到损害。要保护中小投资者的利益，仅仅靠对大股东的道德约束是远远不够的，必须要有相应的制度法规来限制大股东的行为，我们认为，委托投票制和累积投票制是不错的选择，在许多国家的实践也表明，这种制度能够给予中小投资者参与公司治理的机会，使他们能够选举自己的董事进入董事会，在一定程度上抑制大股东对公司的控制，也就在一定程度上约束大股东对中小投资者利益的侵害。（三）股权结构的多元化从通过显著性检验的回归方程来看，集中度与绩效正相关，增加集中程度，有利于提高绩效，这从反面证明盲目地减持国有股并非一定能够奏效，关键在于股权结构的多元化，只有投资主体的多元化，才有利于权利的制约

41、，控制“内部人控制”现象，上市公司治理结构才能很好地发挥作用，从而有利于提高公司绩效。此外，根据许多学者的研究表明公司规模对绩效正相关关系，这可能是由于我国的大部分上市公司规模较小，无法利用规模经济的原因。这种结论恰好与我国企业在经济高速增长的背景下，扩大投资，争取做大做强的强烈动机不谋而合。参考文献1 李子奈，潘文卿.计量经济学.高等教育出版社，2005.93-127.2 韩良智 ，鲍新中，李晓静.财务管理学教程.经济管理出版社，2004.13-16.3 杨松. 中国上市公司股权结构与企业绩效关系分析.西南大学.硕士学位论文，2006.38-42.4 周俊民. 股权集中度与公司绩效基于东北地

42、区上市公司的实证研究.东北财经大学.硕士学位论文，2005.34-35.5 张红军.中国上市公司股权结构与公司绩效的理论与实证分析J.经济科学，2000 (4).34-43.6 朱天玲. 股权流通、股权集中与中小企业绩效实证研究. 中国民营科技与经济，2007.77-79.7 谢吉利. 我国上市公司股权结构与公司绩效的实证研究.浙江大学硕士学位论文，2002.18-23.8 李平生. 上市公司股权集中度与公司业绩关系的实证研究.交通财会，2007（1）.58-62.9 陈小悦，徐晓东.股权结构、企业绩效和投资者利益保护.经济研究，2001（11).3-11.附录 研究样本公司及相关数据公司代码

43、公司简称净资产收益率第一大股东持股比例第一大股东持股比例/第二大持股比例前三大股东持股比例和前五大股东持股比例之和前五大股东持股比例平方和股权集中虚拟变量000514建设摩托0.00430.522911.1730770.5960.63520.27711000515渝开发0.05780.25371.08187630.4960.5040.11941000565攀渝钛业0.01720.405315.6486490.4430.46290.16531000591渝三峡0.04830.6515250.576920.6570.66040.42451000607桐君阁0.0060.23521.96984920.3630.37480.06970000625华立药业0.08850.455515.7612460.5070.53320.20921000656长安汽车0.02240.23421.29894620.4750.570.0956000