正极材料公司法治理与战略决策_范文.docx
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1、泓域/正极材料公司法治理与战略决策正极材料公司法治理与战略决策xxx集团有限公司目录一、 公司基本情况3二、 数据的收集与处理4三、 研究变量的因子分析6四、 群体极化的解释机制11五、 群体极化与高管团队决策13六、 社会资本的概念与维度17七、 声誉与决策质量20八、 战略决策研究的发展24九、 公司治理研究的趋势30十、 董事会特征与技术创新36十一、 风险投资与技术创新38十二、 产业环境分析43十三、 供需变动促进磷酸锰铁锂发展46十四、 必要性分析46十五、 项目简介47十六、 发展规划51十七、 SWOT分析58法人治理结构64(一)股东权利及义务64股东按其所持有股份的种类享有
2、权利,承担义务;持有同一种类股份的股东,享有同等权利,承担同种义务。64一、 公司基本情况(一)公司简介公司满怀信心,发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越,回报社会” 的企业宗旨,以优良的产品服务、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品及服务。未来,在保持健康、稳定、快速、持续发展的同时,公司以“和谐发展”为目标,践行社会责任,秉承“责任、公平、开放、求实”的企业责任,服务全国。(二)核心人员介绍1、沈xx,中国国籍,无永久境外居留权,1959年出生,大专学历,高级工程师职称。2003年2月至2004年7月在xxx股份有限公司兼任技术顾问;2004年8月至2011年
3、3月任xxx有限责任公司总工程师。2018年3月至今任公司董事、副总经理、总工程师。2、秦xx,中国国籍,1976年出生,本科学历。2003年5月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2003年11月至2011年3月任xxx有限责任公司执行董事、总经理;2004年4月至2011年9月任xxx有限责任公司执行董事、总经理。2018年3月起至今任公司董事长、总经理。3、魏xx,中国国籍,1978年出生,本科学历,中国注册会计师。2015年9月至今任xxx有限公司董事、2015年9月至今任xxx有限公司董事。2019年1月至今任公司独立董事。4、宋xx,1974年出生,研究生学历。2
4、002年6月至2006年8月就职于xxx有限责任公司;2006年8月至2011年3月,任xxx有限责任公司销售部副经理。2011年3月至今历任公司监事、销售部副部长、部长;2019年8月至今任公司监事会主席。5、韩xx,中国国籍,无永久境外居留权,1970年出生,硕士研究生学历。2012年4月至今任xxx有限公司监事。2018年8月至今任公司独立董事。二、 数据的收集与处理根据设定的研究框架和理论分析,以及问卷回收数据的特点,主要采用SPSS和LISREL等统计软件作为数据分析和实证研究的分析工具,文章中对数据进行统计并画图的工具主要是Excel。分析方法包括被调查企业的基本资料问题、问卷回收
5、情况分析、问卷的信度和效度分析,每个变量的探测性因子分析和验证性因子分析及结构方程模型。调查问卷是以公司治理机制对企业战略决策的影响关系为研究对象,对企业的规模和所在行业没有特别的要求。但要求企业必须要有董事会这一机构,并有过战略决策行为。问卷的主要问题是围绕企业的股东、董事会和高层管理者展开的,所以要求答题者最好是高层管理者,有机会参与战略决策的中层管理者也可以。研究样本的采集是采用直接发放问卷、邮寄问卷和传真问卷相结合的方式。我们的研究对象的行业分布涵盖了制造业、电信/信息业、房地产/建筑业、能源/化工业等行业,其中在制造业、房地产/建筑业、能源/化工业和电信/信息业的企业所占的比重相对稍
6、高。问卷的信度和效度是实证分析结果准确性的基本保障,因此在进行结构方程的实证分析之前,先对问卷的信度和效度进行检验,保证后续实证结果的真实和可靠。信度是指测量工具的可靠性或稳定性,反映问卷结果的内部一致性,是反映问卷结构质量的基本指标之一。一个具有良好信度的检验,在对不同的调查对象、不同的时间进行调查所得到的分数应该具有一致性。在用SPSS的量表分析工具进行信度分析时,用Cronbacha系数检查多因子变量中条目之间的信度。Cronbacha系数值越高,反映问卷的信度越高。一般认为,Cronbacha系数的值在0.6以上可以接受,高于0.7则为高信度。本书对调查问卷信度的分析表明,各变量的总体
7、信度值都比较高。其中对战略决策质量的Cronbacha为0.844,决策承诺的Cronbacha为0.893,董事会监督的Cronbacha为0.769,董事会协商的Cronbacha为0.861,社会资本机制层面声誉的Cronbacha为0.823,共同愿景的Cronbacha为0.840,信任的Cronbacha为0.749,社会交往的Cronbacha为0.702。从本书研究的总体信度分析结果来看,各层面变量的总体信度值都很高。战略决策质量和决策承诺的Cronbacha值都超过了0.8,董事会职能的总体Cronbacha值在0.75以上,社会资本机制的相关变量的总体Cronbacha值大
8、于0.7。问卷的效度包含内容效度、结构效度和准则效度三种不同的类型(风笑天,2001)。内容效度又称逻辑效度,是指测量内容或测量指标与测量目标之间的合适性和逻辑相符性;评价内容效度,关键是看问卷收集的信息是否与所测概念的内涵相符,如果两者的内容相符,则问卷的内容效度较高,否则说明问卷的内容效度较低。结构效度主要是指,测量工具是否反映了所测量的概念及变量的内部结构。采用的方法是因子分析法。准则效度又称预测效度,结合某个理论选择一种指标作为准则,分析问题条目与准则的联系。三、 研究变量的因子分析我们把182个样本企业数据随机地均分成两部分。第一半的91个样本数据用于各概念的探索性因子分析,第二半的
9、91个样本数据用于各概念的验证性因子分析,总体182个样本用于研究假设的验证。在本研究中,问卷中各概念的测量均为17的7点评价刻度,1表示“完全不同意”,7表示“完全同意”。本书采用SPSS13.0中因子分析法对问卷的信度和效度进行了分析。探索性因子分析主要是对调整之后的测量量表进行因子分析,测量问卷的结构效度。对结构效度采用主成分分析法并经过方差最大旋转后得到分类因子,将因子负荷值低于0.5的测量条目全部删去。董事会的职能包含监督和建议两个方面,本书主要借鉴Hitt(1996),Pearce&Zahra(1991)和Westphal(1999)的测量量表。通过对该量表11个条目的相关系数矩阵
10、的初步分析,各条目的MSA均大于0.65,总体的MSA为0.83,总体的Bartlett球形检验x2值为575.83,并且11个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.41%。1、战略决策质量战略决策质量的量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999)的测量量表,决定战略决策质量的因素主要包括环境因素和过程因素两方面。根据对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.70,总体的MSA为0.78,总体的Bartlett球形检验x2值为250.92,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件
11、。两因子模型解释总方差的65.80%。2、决策承诺决策承诺的量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999),Wooldridge&Floyd(1990)和Sapienza&Korsgaard(1996)关于决策承诺的测量量表。对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.75,总体的MSA为0.84,总体的Bartlett球形检验x2值为362.86,并且8个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的59.93%。3、声誉借鉴Mustakallio对声誉的测量量表,根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目
12、的MSA(取样合适性测度)均大于0.80,总体的MSA为0.835,总体的Bartlett球形检验x2值为425.884,并且6个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的57.283%。根据彼得圣吉对共同愿景的定义和讨论,对共同愿景的测量量表包含5个条目。根据对该量表5个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.79,总体的MSA为0.830,总体的Bartlett球形检验x2值为390.672,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的62.781%。4、信任本书对信任的测量量表包
13、含6个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。本书的量表主要包括的6个条目,分解出两个因子。其中反映“单向信任关系的”的有4个条目,反映“相互信任关系”的有2个条目。根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.600,总体的MSA为0.738,总体的Bartlett球形检验x2值为344.750,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的67.211%。社会交往5、本书的社会交往测量量表包含3个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。根据对该量表3个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测
14、度)均大于0.60,总体的MSA为0.647,总体的Bartlett球形检验x2值为105.787,并且3个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.365%在探测性因子分析的基础上,本书用另外一半数据对各变量进行验证性因子分析,目标是对各变量的结构效度和问卷的信度进行检验,同时为后面的结构方程模型检验作可行性分析。在验证性因子分析中,主要关注以下评价指数。近似误差指数RMSEA,近似误差指数越小越好,一般要小于0.1,低于0.05表示非常好的拟合。拟合优度指数GFI,指数值越高,模型拟合越好,一般最好大于0.90。拟合指数CFI和NNFI,一般最好大
15、于0.90。本书按照上述指标对第二份数据的验证性因子分析进行评价。数据分析结果显示,董事会职能的两个因子结构能较好地拟合样本数据,“监督”和“建议”这两个因子的信度分别为:0.733,0.847。数据分析结果显示,战略决策质量的两因子结构对数据的拟合程度较好,“环境”和“过程”这两个因子的信度分别为:0.718,0.878。数据分析结果显示,决策承诺的一个因子结构能较好地拟合程度数据,决策承诺的信度为0.889。声誉的一个因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.825。共同愿景的单因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.840。信任的第一个因子结构能较好地拟合样本数据,
16、单向“信任关系”因子的信度。“互相信任”两个因子的信度Cronbacha系数只有0.522。所以,本书将关于信任的量表调整为4个条目,去掉探索性因子析出的本书命名为双向信任的因子条目。上述指标值表明,各概念的验证性因子分析的各项指标均符合最基本的要求。这说明进行下一步的各概念间的关系分析是可行的。四、 群体极化的解释机制不同的学者已经从多个理论视角解释了群体极化现象的产生逻辑。社会比较理论利用社会动机和社会情感过程来解释群体决策结果的转移。社会比较理论认为,在团队讨论中,个体成员会通过与他人比较来对自己的观点和能力作出评价。该理论强调个体期望获得有利的自我感知与自我呈现,会为了维持社会期许的形
17、象而调整自己的反应,群体讨论后加强了个体原本的倾向。群体成员在作决策时,首先是将个人观点暴露在持有不同偏好的团队中,然后会将自己的观点与群体其他成员的观点相互比较,在了解群体中大多数成员所接受的观点后,个体可能会使自己的意见顺从群体的偏好。而且当个体发现其他人和自己保持相同观点时,为了得到其他人的认可和喜欢,会将自己的观点表达得更为强烈,群体极化就会发生。Pruitt等(1971)认为,当个体发现他人比自己预期得更偏好自己所持有的倾向时,他的态度会发生偏移,可能因为他发现群体比自己想象得更偏好自己的初始倾向,也可能是因为当个体发现群体中的其他人比自己更为极端以后,为了获得更高的群体认同,会更强
18、烈地表达自己的观点。社会理论认为,群体讨论时所产生的新论点起不到实质作用。些学者基于说服理论,从信息影响的角度解释群体极化现象,即个人根据从群体开始讨论时获得的赞成与反对的论据,来作出自己的决策。该理论考虑信息对群体决策产生的影响。群体讨论时,一开始的论据非常有限,而且容易被引导至某个特别的方向。如果群体成员已经倾向于某个方向,他们就会在这个方向上提供更多的论据,只有极小部分的论据会转移到另一个方向。因此,与最初观点一致的论据就会呈现出更强的说服力,进而使群体成员更加确信原来的观点。最后,开始时的讨论倾向经过群体讨论后可能得到进一步放大的结果。根据以上的理论解释,如果分别考虑社会比较与说服性论
19、据的影响,则均能观测到群体极化现象。但是现实中,社会比较与说服性的论据并不是各自独立地运作的,而是通过一定的机制相互影响着。论据的表达和社会动机的影响在整个交流过程中往往是同步存在的。论据清晰地表达出个人的观点,另一方面社会动机也会影响论据的传播。Myers(1976)通过对先前群体极化研究的总结提出了一个群体极化产生原因的概念整合框架:论据是引发沟通的起点,在假定人都是受社会情境影响且都是理性的前提下,社会动机直接促使人们以言语表达出符合社会期许且符合自己内心观点的论据。通过提供那些快要达到自己接受程度上限的论据,个体依据他人观点测试了自己的观点,并且开始按照群体偏好的方向表达自己。观点的表
20、达会通过降低不和谐程度或自我归因过程对个人的态度产生直接的影响。同时,观点的表达还构成了观点陈述者的认知复述以及其他群体成员作出反应的信息来源。由此产生的认知学习和复述过程能够显著地导致后续态度的转变。自我分类理论认为,成员在群体中会先定义自己的身份,再基于身份对自己的观点进行修正。该理论认为成员在群体中共享一个群体准则,是能够最好地定义某一群体与其他群体有所区别的内容,是群体的原型。个体会将自己与原型比较,差别越小,他与群体外个体的差异就越大,个体对所在群体的归属感就越强。归属感可以促进群体内部成员之间的互相交流,这有利于彼此认同身份。群体成员向群体一致认同的准则趋近强度越大,群体极化越有可
21、能发生。五、 群体极化与高管团队决策群体极化是一个心理学概念,自从20世纪60年代群体极化的概念被提出,群体极化理论被广泛运用于法律、传播学等诸多领域,把群体极化理论引入公司治理中,解释董事会或高管团队决策问题的时间则没有那么长。理论研究方面,Westphal&Bednar(2005)提出在团队决策时,持有与大多数成员不同意见者通常保留而不是表露自己的意见Lorsch&Maclver(1989)提出这种不同意见因为会对多数成员的意见带来不确定性而被压制。在董事会讨论中,如果大部分成员反对,持不同立场的成员若还坚持自己的立场,可能会得到负面的评价,且因此变得不自信。而心理学的研究发现社会规范鼓励
22、董事以自信的方式表达自己的观点。这会导致董事会决策时持不同意见的少数董事会选择沉默,从而导致强化群体极化现象。除此之外,董事长权力越大,对决策的影响越大,在一定程度上团队决策可能演变成董事长个人的决策。兼任CEO的董事长权力会得到强化,对董事会的决策产生决定性的影响,这种“一言堂”的情况也会导致强化群体极化。董事会决策之外,董事之间交流很少的事实,会导致董事没有机会通过非正式的信息交换纠正认知的偏差,也会造成董事会决策的群体极化现象。实证方面,目前涉及群体极化和董事会团队或高管团队决策的文章并不是很多。由于研究群体极化现象需要研究人员比较群体决策相较于群体讨论前个人决策的倾向,知道群体决策前个
23、人的决策倾向或立场必不可少。换句话说,当小组成员没有明确的预先立场或倾向时,群体极化现象预计就不会发生。基于实验室实验的研究通常会先评估参与者在群体讨论前的个人倾向,或者使用各种刺激材料诱导参与者的倾向。依靠档案数据的研究就需要用非直接的指标来捕获群体决策前个人的决策倾向或立场。Zhu(2014)探讨了董事会在作CEO薪酬决策时出现的群体极化现象。研究发现,在作CEO薪酬决策时,当独立董事群体之前在其他不同的董事会经历了比市场较高或者较低的CEO薪酬时,他们会倾向于在现公司作类似决策时支持相对而言更高或者更低的薪酬。群体极化理论对此的解释是,在董事会讨论前独立董事平均来说倾向于支持相对高或者低
24、的CEO薪酬时,集体讨论后他们会支持给出更高或者更低的薪酬。此外,独立董事们在人口统计学上的同质性和少数董事之前决策情境的相似性(公司规模和行业)会弱化群体极化效应,而独立董事权力和内部董事的相关性会强化群体极化效应。相对于内部董事,人数不多的独立董事之前参与决策的情境如果和现在的决策情境相似,他们会更敢于表达自己的观点,从而削弱群体极化效应。而如果独立董事之间的人口统计学上的同质性更高的话,他们会认为自己的观点更容易得到独立董事群体的支持,从而更愿意提出与内部董事不同的观点或者以沉默来反对大多数人的观点,削弱群体极化效应。但是,如果独立董事的权力和内部董事紧密相连,也就是说内部董事对独立董事
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