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第 30 卷摇 第 5 期 汤谷良, 栾志乾: 非财务信息披露 、管控能力和企业业绩
学内部控制质量指数。 这三大指数体系从方法论
上各有不同,并且都很好地满足了相应的指数构
建的任务。 南开大学治理指数采用三层设计方
案,最顶层的是总体的治理指数,下层子指数包括
了股东行为、 董事会治理、 经理层治理、 监事会治
理、利益相关者治理和信息披露这 6 个二级治理
分指数,每个指数分别包含各自的指标变量 ,例如
信息披露指数主要包含三个变量, 即信息披露的
及时性、相关性和可靠性 。 二级指数根据三级变
量加权汇总而得出,权重主要来自专家打分 。 然
后一级的总体治理指数再利用二级治理指数加权
汇总而得出,同样, 权重的生成也是依靠专家意见
( 李维安等, 2004) [11] 。
香港大学治理 G 指数采用平层设计方案 ,虽
然在选择治理变量时作者也根据不同的治理维度
选择了类似于南开治理指数的维度变量, 主要包
括 CEO 是否是其董事会成员哑变量、 外部董事比
率、高管薪酬、 高管持股量、第一大股东持股量、是
否有母公司哑变量、财务透明度哑变量、前十大股
东股权集中度 ( 赫芬达尔指数 )、 交叉持股哑变
量、是否国有控股哑变量这十大变量 ,但并没有对
其进行分层,而是将所有的变量放在一起进行主
成分分析,用主成分这一线性来捕获其主要的变
动,并采用计算得出的第一主成分来作为 G 指数
(Bai et al. , 2004) [12] 。
厦门大学治理指数从总体结构设计上与南开
治理指数比较类似,采用的是二层结构 。 虽然设
计上看是三级,但是第二级设计并无实际指数,只
是代表维度,分别包含了战略 、经营、报告、合规和
资产安全指数变量这五大维度。 每个维度包含一
到两个变量,例如资产安全质量指数就仅包含一
个资产保值增值变量, 而经营指数变量则包含净
利润变量和所投资资本回报率变量。 与南开治理
指数不同的是,厦门大学内部控制指数在最原始
变量处理上采用了逐个变量标准化, 去除量纲以
使得可以后续加总, 然后采用算术等权赋权的方
式进行加总,最后的综合就是厦门大学内部控制
指数( 中国上市公司内部控制指数研究课题组,
2011) [13] 。
指数构建是一项系统工程, 需要综合考虑理
论的需要、 变量的类型 、 数据的特点等各方面因
素,尤其是针对不同的数据类型,需要不同的构建
方式。 南开治理指数所涵盖的变量和数据最多 ,
然而简单等权加总在一起一方面理论上不具有意
义,另一方面也造成了信息的浪费 ,因而采用分层
结合专家打分的方式汇总更加适合。 香港大学的
公司治理 G 指数中广泛采用了大量的哑变量,虽
然简单加总可以算成一种打分, 但是却降低了数
据之间的变异性, 会导致所构建的指数值过于集
中,难以对上市公司的治理水平产生区分,而主成
分法恰好是把不同变量的变异进行正交旋转,映
射到新的向量空间, 这样更加适合捕捉所有上市
公司治理水平的不同, 然而该方法存在的致命问
题是在主成分提取时往往单一的主成分并不能很
好地解释所有变量的变异,而是需要多个主成分
进行组合,而这就失去了单一指数的意义,因此仅
仅使用单一主成分的方法对数据变异集中度的要
求过高。 而厦门大学内部控制质量指数的情况则
是介于两者之间, 虽然内部控制指数计算所使用
的变量也并不多,但是其哑变量比较少 ,这样变量
本身的变异性就足够大了,而考虑到这些变量并
不足以构建二级指数, 作者在编制时直接采用标
准化加总的方式对其进行汇总, 来构建一个水平
值指数。 然而该内控指数内部纳入了业绩指标,
为指标引入了噪音, 因为业绩信息往往与多数财
务研究议题相关, 造成了结果解读的效度问题 。
本文所收集的数据既具有香港大学公司治理 G
指数的哑变量数量较多的特点, 又存在一个理论
上精确进行分类的障碍, 即很多非财务指标信息
并不是单纯属于某一个管理控制系统的杠杆维度
的,而是多个维度的管理控制过程交互所产生的
结果,因此本文在编制指数时主要参考南开大学
治理指数的编制方式, 采用主观对数据项进行赋
权打分,然后进行加总构建指数的办法 。
四、指数编制
( 一) 数据收集过程
本文在确定手工数据收集范围时主要考虑数
据的可获得性、可比性和规范性,选用的样本为上
海证券交易所和深圳证券交易所 A 股市场主板
交易的非金融,非 ST 上市公司, 不包含中小企业
板和创业板上市的公司。 这些公司需要在 2010
年前上市,并且具有连续的财务和市场交易数据。
样本中不包含中小企业版和创业板上市的公司主
要是因为这两个板块上市的公司构成相对复杂,
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