18.3.1　变量定义

（1）被解释变量

企业绩效是企业经营能力的表现。学者们对企业绩效的衡量指标有两种：一是选用反映公司财务方面的指标，如资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）；二是选用西方学者采用的指标，即托宾Q值。我们选用的是前者，未选择托宾Q值的原因在于中国资本市场信息传导机制不健全，人为因素和政府影响较大，仅仅用托宾Q值的大小，难以反映上市公司真正的市场价值和经营能力的好坏。

我们曾尝试将ROA、ROE和EPS三个指标用主成分分析来做分析，期望能够得到一个关于企业财务绩效的综合指标，但是，只有三个变量来做主成分分析，变量数目太少，虽然通过了球形检验，但是KMO检验值只有0.6＜0.7，[30]并且提取出的主成分因子直接解释60%左右的方差，因此，本章最终只选择ROA作为企业财务绩效的衡量指标。未选择ROE，是因为ROE等于公司税后净利润除以公司净资产，该指标过于侧重股东利益；同样，未选择EPS，是因为EPS等于公司净利润除以公司总股本数，受限于公司的总股本数，在某种程度上并不能反映公司真实的经营业绩，公司盈利增加，EPS并不一定增加。因此我们选用ROA来作为被解释变量。

（2）解释变量

本章的解释变量是股权结构，包括股权集中度和股权制衡度两个指标。

股权集中度是指股东持股的集中程度。具体如何衡量股权集中度，没有统一的认识。大部分学者直接选用前i位股东所持有的股份比例之和，但也有学者采用H指数，即前i位股东所持有的股份比例的平方和。由于前者较难全面地反映集中的含义，因此，我们采用H指数，使用前五大股东持股比例平方和Herf5作为解释变量，使用前十大股东持股比例平方和Herf10作为稳健性检验时的解释变量。

股权制衡度是指股东间相互制约的程度，国内外现有文献基本上全部选用第二到十大股东与第一大股东持股比例的比值来衡量股权制衡度，我们沿用该指标（S）来衡量股权制衡度。

（3）调节变量

调节变量选择北京师范大学公司治理与企业发展研究中心高明华教授主持开发的“中国上市公司治理分类指数”之“财务治理指数（CCFIBNU）及其包含的四个一级指标（分项指数），即财权配置（FA）、财务控制（FC）、财务监督（FS）和财务激励（FI）。[31]

（4）控制变量

我们在模型中还加入了一些影响企业绩效的公司特征变量来作为控制变量，其中包括企业成长能力（Growth）、公司前十大股东中的国有股比例（State10）、企业资产负债率（Leverage）、企业年龄（Age），考虑到数据类型为面板数据，以及所有制性质和行业因素会影响企业绩效，我们还控制了第一大股东是否为国有性质（Ifstate）、行业（Industry）和年份（Year），其中第一大股东是否为国有性质（Ifstate）采用北京师范大学公司治理与企业发展研究中心高明华教授主持开发的“中国上市公司治理指数数据库”中的公司类型指标。

各变量具体名称和定义参见表18-1。

表18-1　变量名称及定义

18.3.2　模型设定

对于股权集中度与企业绩效之间的倒U型曲线假设，以企业绩效作为被解释变量，股权集中为解释变量，构建曲线回归模型（18-1）。

（18-1）(www.daowen.com)

ROAi，t=β0+β1Ownershipi，t+β2Ownershipi，t2+β3CCFIBNUi，t+β4Growthi，t+β5State10 i，t+β6Leveragei，t+β7Agei，t+∑Ifstate+∑Year+∑Industry+εi，t

再把财务治理指数作为调节变量，需要加入解释变量与调节变量的交互项、解释变量的平方项与调节变量的交互项，构建曲线回归模型（18-2）：

ROAi，t=β0+β1Ownershipi，t+β2Ownershipi，t2+β3Ownership×CCFIBNUi，t+β4Ownershipi，t2×CCFIBNUi，t+β5CCFIBNUi，t+β6Growthi，t+β7State10 i，t+β8Leveragei，t+β9Agei，t+∑Ifstate+∑Year+∑Industry+εi，t

（18-2）

其中，被解释变量为企业绩效ROA；解释变量Ownership代表股权集中度，这里采用Herf5，在稳健性检验中，将选择Herf10；CCFIBNU代表财务治理指数，首先选择财务治理综合指数作为调节变量，之后依次选择财务治理指数的四个分项指数，以判断具体哪方面进行调节的作用较为显著；其余变量均为控制变量。

对于股权制衡度与企业绩效之间的关系的验证，以企业绩效作为被解释变量，股权制衡度作为解释变量，构建回归模型（18-3）：

ROAi，t=β0+β1Si，t+β2Growthi，t+β3State10i，t+β4Leveragei，t+β9Agei，t+∑Ifstate+∑Year+∑Industry+εi，t

（18-3）

再把财务治理指数作为调节变量，加入解释变量与调节变量的交互项，构建回归模型（18-4）：

ROAi，t=β0+β1Si，t+β2Si，t×CCFIBNUi，t+β3CCFIBNUi，t+β4Growthi，t+β5State10i，t+β6Leveragei，t+β7Agei，t+∑Ifstate+∑Year+∑Industry+εi，t

（18-4）

模型（18-3）和模型（18-4）中，被解释变量同样为企业绩效ROA，解释变量是股权制衡度S，CCFIBNU代表财务治理指数。我们先选择财务治理综合指数作为调节变量，之后会依次选择财务治理指数的四个分项指数，以判断哪方面进行调节的作用较为显著。其余变量均为控制变量。

18.3.3　数据来源与样本选择

本章被解释变量企业绩效（ROA）、解释变量股权集中度（Herf5）与稳健性检验时的解释变量（Herf10）、股权制衡度（S）的原始数据来自国泰安数据库；控制变量企业成长能力（Growth）、企业资产负债率（Leverage）、企业年龄（Age）的原数据来自同花顺数据库；调节变量财务治理指数（CCFIBNU）及其四个分项指数、公司前十大股东中的国有股比例（State10）、第一大股东是否为国有性质（Ifstate）、行业（Industry）的原始数据来自北京师范大学公司治理与企业发展研究中心高明华教授主持开发的“中国上市公司治理分类指数数据库”之“财务治理指数数据库”。

本章研究样本选取全部A股上市公司2014～2017年共四年的数据，同时按照学术惯例，剔除ST公司、金融行业公司和在当年停牌的公司等，最终得到10304个公司样本，其中2014年2334家公司，2015年2456家公司，2016年2673家公司，2017年2841家公司。