真空辅助材料公司法治理与战略决策分析.docx
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1、泓域/真空辅助材料公司法治理与战略决策分析真空辅助材料公司法治理与战略决策分析xx有限责任公司目录一、 群体极化的解释机制3二、 群体极化与高管团队决策5三、 研究变量的因子分析9四、 实证结果和分析14五、 领导岗位需求17六、 董事会特征20七、 项目简介23八、 公司简介27公司合并资产负债表主要数据29公司合并利润表主要数据29九、 产业环境分析29十、 复合材料行业概况30十一、 必要性分析31十二、 法人治理31十三、 发展规划44十四、 项目风险分析52十五、 项目风险对策54一、 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
2、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
3、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
4、。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
5、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
6、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,群体极化越有可能发生。二、 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
7、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
8、,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
9、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
10、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有较大影响力时,独立董事在作CEO薪酬决策时表达不同观点的可能性就非常小,会加剧群体极化现象。研究利用了19952006年财富500名单上的326家公司和2467条公司CEO的年薪决策数据,证实了董事会决策过程中群体极化现象的存在。站在股东的立场上,过高的CEO薪酬会提高公司经营的成本,而过低的CEO薪酬可能会导致CEO的自我补偿和离职行为,这些都会对公司产生负面影响。这篇研究也给了我们一个启示:正
11、确发挥独立董事的作用能够减轻董事会决策中出现的群体极化现象。Zhu(2013)还验证了董事会在收购溢价决策中的群体极化现象,如果在董事会讨论前董事平均来说倾向于支持相对高或者低的收购溢价,集体讨论后他们会支持给出更高或者更低的收购溢价。研究同样验证了董事人口统计学上的同质性的负向调节作用,以及董事会影响的正向调节作用。国内的相关研究文献方面,李维安等学者(2014)以20042012年实施IPO的762家公司为样本,基于中庸思维和团队极化的逻辑,检验了董事过去IPO定价的经历对本次定价行为的影响。实证结果显示,受到团队极化影响,董事会整体拥有平均IPO定价溢价较高或较低的经历,会促使本次IPO
12、定价溢价会更高或者更低。虽然团队极化可能在决策过程中起到重要作用,然而在中国情境下决策可能受到传统的中庸思维的影响。初始存在冒险倾向时,团队决策会减少冒险的倾向;而初始存在保守倾向时,团队决策会减少保守的倾向,即中庸思维会削弱团队成员的平均初始立场。在中国情境下,中庸思维的影响大于群体极化的影响。值得关注的是,当董事长与CEO两职合一时,经过拥有较高平均IPO溢价经历的董事讨论后,本次IPO溢价降低的幅度会缩小。这表明董事会团队决策时,因两职合一权力得到强化的董事长更容易发挥自己的影响而使团队决策演变成个人决策,削弱中庸思维的影响。高管团队或董事会决策过程中可能出现群体极化现象问题已经被上述研
13、究证实。群体极化将导致企业采取更加保守或冒险的策略,可能使企业失去有利时机或过度承担风险。研究也证实了中庸思想、两职合一等因素会影响群体极化的发生。利用中国特有的文化或国有企业特有的股权结构等因素,建立群体极化发生的调节机制,可以提高群体决策的合理性。民营企业创始人或国有企业内拥有高行政级别的管理者的“一言堂”情况很容易诱发群体极化。深化股权制度改革,建立完善的公司治理机制对控制群体极化,提高决策合理性依然至关重要。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91个样本数据用于各概念的验证性因子分析,总体182
14、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的初步分析,各条目的MSA均大于0.65,总体的MS
15、A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。两因子模型解释总方差的65.80%。2、决策承诺决
16、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,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.80,总体的MS
17、A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含6个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。本书的
18、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(取样合适性测度)均大于0.60,总体的MSA为0.647,总体的
19、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,一般最好大于0.90。本书按照上述指标对第二份数据的验证性因子
20、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,单向“信任关系”因子的信度。“互相信任”两个因子的信
21、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、 实证结果和分析本次利用结构方程模型对理论模型中的各变量进行因果关系分析,并画出路径图。分析步骤主要是先对各相关变量进行区分效度的验证性检验,然后分析相关变量的因果关系。主要分析三个模型,董事会机制模型、社会资本机制模型和协同机制模型,协同机制模型是以董事会机制模型和社会资本机制模型的分析为基础,不再进行变量的区分效度的验证性检验。1、基础模型基础
22、模型是完全不考虑决策承诺的作用,仅考虑董事会职能和战略决策质量的关系,两者关系系数是0.53。在基础模型中,增加考虑决策承诺对董事会职能和决策质量关系的中介作用。实证结果发现,董事会职能与战略决策质量的关系系数减小为0.11(t=1.48,p0.1),见图9.2。比较两模型,董事会职能与战略决策质量的关系系数减小了0.42,但T值变化了4.15,从原来的显著,变为了不显著(t2)。因此,决策承诺对董事会职能和战略决策质量关系的中介作用是非常显著的,基本可以认为是完全中介作用。2、社会资本机制模型本文利用LISREL8.2结构方程的分析软件对社会资本机制模型进行估计,模型中参数估计采用极大似然估
23、计法进行估计,模型估计的各变量之间的关系系数和t值。从结构图中的系数来看,声誉、共同愿景和信任对决策承诺的正向促进作用非常明显。声誉和信任对战略决策质量的直接关系不显著或有待讨论,而共同愿景对战略决策质量的正向促进作用是显著的。3、协同机制模型协同模型中参数估计采用了极大似然估计法进行估计,模型估计的各变量之间的关系系数和t值。从结果方差的拟合优度指标来看,各项指标都符合统计检验的要求,说明方程的拟合效果较好。简约模型是指,在没有考虑社会交往对董事会承诺的影响的模型。从简化模型的拟合指标和最后综合模型的拟合指标的比较可以看出,简化模型不能通过检验假设。因为根据侯杰泰等(2002)所提出的评价方
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