公司治理行为与企业违规风险

1、本文导读：公司治理行为对上市公司违规风险有预警作用财务质量系列研究旨在从基本面视角对上市公司违规风险进行定量刻画，在首篇报告财务质量分析体系初探（2021-6-21）中，我们进行了上市公司违规数据集的构建，并且基于财报主表指标确立了一套财务指标评估以及企业财务风险度量体系。在第二篇报告财报附注中隐藏的财务风险（2021-12-31）中，我们以财报附注指标为切入点，识别上市公司财报中容易被忽视的财务风险。本篇报告作为系列研究的第三篇，旨在基于已有的研究思路与框架，分析公司治理行为与企业违规风险之间的关系，挖掘公司治理信息中潜藏的异常状况。进一步筛选与公司违规风险有较高解释性的指标，完善上市公司财

2、务风险评分体系。公司治理因素往往是决定企业违规行为的本质动因或限制企业违规的重要条件。一般来说，公司治理信息往往包括管理层特质、公司组织结构、股东情况等，是公司所有权、经营权之间的关系，也是公司内部股东、董事会和管理层之间形成的相互制衡的制度安排。根据经典的公司治理理论，企业经营过程中所有权和经营权的分离会产生委托代理问题，即股东与管理层之间存在利益不一致的问题，这种利益不一致为管理层操纵公司财务、甚至产生舞弊行为提供了动机，而完善的公司治理结构则能够起到监督制约的作用，限制公司管理层的舞弊行为，减少企业潜在的财务风险。从公司分析舞弊动因的 GONE 模型来看，公司舞弊行为出现的风险主要由个人

3、动机及组织结构共同决定，管理层的“贪婪”和公司层面的“需要”决定了进行舞弊的动机强度，而公司内部治理和外部监管共同形成的组织结构则决定了是否存在舞弊的机会及舞弊行为暴露的风险，“贪婪”因子受管理层自身特征影响，而“机会”和“暴露”因子则与公司治理结构、股权特征等息息相关，此外，公司层面的“需要”因子往往也与公司经营状况密切相关，而公司治理也是影响企业绩效的重要因素。因此，对公司治理的研究能够有效揭示公司在经营、治理中的潜在“雷区”，从而对可能存在的财务风险起到预警作用。图表1： GONE 公司舞弊动因模型资料来源：与公司治理相关的异常信息也是识别企业风险的重要雷达。以康美药业为例，2018 年

4、底康美药业被证监会立案调查，最终调查发现其 2016 年、2017 年、2018 年年度报告虚增营业利润分别高达 6.56 亿元、12.51 亿元及 1.65 亿元。实际上，从公司治理的层面来看，康美药业 “暴雷”的隐患早已初现端倪。自 2010 年 6 月康美药业首次控股股东股权质押公告起，康美药业控股股东陆续进行了 54笔股权质押，且质押频率越发频繁，尤其是 2014 年起，公司开启了“解除质押再次质押”的融资循环路径，仅 2016 年公司控股股东就进行了 11 笔股权质押，新质押涉及股票占公司总股份的比例接近 30%；此外，康美药业控股股东康美实业持有的股票中处于质押状态的股票占比一直居

5、高不下，其质押的股份占持有股份的比例长期高于 85%。可以说，早在康美药业遭到证监会调查前，其控股股东异常的股权质押行为就有通过股权质押进行套现的嫌疑，为公司“暴雷”埋下重重隐患。图表2： 康美药业股权质押统计图表3： 康美实业质押股权占其持有股份比例新产生质押涉及股票占比 (右轴)质押次数 (左轴)1210864202010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 201840%35%30%25%20%15%10%5%0%120%100%80%60%40%20%0%201320142015201620172018资料来源：Wind，资料来源：Wind，公司治理信

6、息可以反映出公司在经营、管理、监督等多方面存在的风险和隐患，在预警财务风险方面有着非常重要的作用。本报告将重点介绍公司治理相关数据的处理方式以及对应指标的构建。考虑到公司治理通常包括管理层、股权制衡、股东情况等方面的信息，我们将从管理层特征、公司股权结构及股东持股异动三个维度入手进行相关指标构建，并在显著性检验及门限阈值检验结果的基础上分析公司治理特征与财务风险之间的关系，筛选出对上市公司违规风险有解释力的相关指标并纳入我们的财务风险评分体系。图表4： 财务质量问题研究框架资料来源：公司治理类指标检验方法我们在第一篇报告财务质量分析体系初探（2021-6-21）中对 A 股上市公司违规记录进行

7、全面整理，从上千条上市公司违规记录中确认存在“问题行为”的财务报表，本篇报告将继续沿用之前的评估结果进行财务指标有效性检验。同时我们也继续沿用第一篇报告中给出的方法检验公司治理指标是否具有识别上市公司违规风险的能力：第一步是显著性检验，核心思路是判断正常财务报表和问题报表对应的财务指标是否存在明显差异，比较典型的方法是双侧 T 检验以及秩和检验：双侧 T 检验：判断违规样本和正常样本的均值是否存在显著差异。秩和检验：按照违规样本和正常样本在所有样本中的排序，判断两者在分布位置上有无明显差距，秩和检验与双侧 T 检验都以 P 值小于 0.01 为筛选标准。第二步是门限阈值检验，核心思路是在调整财

8、务指标的门限阈值时，判断上市公司违约概率是否规律性变化。门限阈值检验的要求更为苛刻，一方面，我们需要当某项财务指标达到一定门限阈值时，上市公司违规概率也需要随之上升；另一方面，最终筛选的财务指标和上市公司违规概率之间应尽可能存在单调关系，比如当财务指标本身数值越大（或越小时），上市公司报表违规概率越高。这样最终选出的指标存在较为显著的逻辑规律。门限阈值检验关注两个核心指标：（1）最大检出倍数：经过财务指标筛选后问题报表出现比例与市场参照基准（即所有报表中问题报表占比）之间的比值在本文定义为检出倍数，也就是对问题报表的识别倍率。我们以参数空间内最大检出倍数为指标有效性的评判标准，最大检出倍数在

9、2 以上的指标才算有效。（2）阈值相关系数：计算财务指标和检出倍数的相关系数，两者绝对值大于 0.5 时为有效指标。第三步是相关系数检验，核心思路是在筛选出较为有效的指标后，按照相关系数对指标进行分组聚合，将相似程度较高的财务指标划分为一组。最后力求给出相互独立的不同组财务指标作为基本指标库。所有财务指标都基于上述三个步骤检验以确定最终用于报表财务风险评估指标库，相关程度比较高的财务指标会被划分为同组，最后给出多组财务指标作为打分基准。本文的上市公司相关指标以及数据统计分析均采用 2010 年至 2022 年一季报数据计算，舍弃了 2010年前的数据。为了统一标准，全文指标计算时均采用最新节点

10、数据计算，未取区间平均值。图表5： 财报指标有效性检验以及筛选过程资料来源：管理层特征指标构建及有效性检验上市公司管理层直接进行企业的风险决策，不同的管理层结构、管理层特征必然会导致差异化的管理特质，引导不同的企业经营行为。事实上，企业财务报告违规行为大多都与管理层的行为密切相关，因此对管理层特征的研究是衡量企业违规风险的重要考量之一。比如当管理层大量离职的时候，很有可能意味着公司的经营状况或财务情况出现重大问题。中国高科（000587.SZ）2015 年底开始的高管“辞职潮”就能很好地佐证这一观点。2015年 12 月至 2017 年 8 月间，中国高科公司总裁、副总裁、财务总监、董事长等近

11、十名重要管理人员相继请辞，在此期间公司及相关管理人员又因披露问题屡遭监管处罚。值得注意的是，公司在过去十年从未出现高管主动辞职公告。2017 年 5 月，公司收到证监会行政处罚决定书，因未及时披露关联关系、未及时披露2012 年发生的关联交易受到处罚；此后仅半年左右，中国高科又收到处分决定，相关文件指出，中国高科不仅未及时披露2012 年发生的2 笔对公司净利润产生重大影响的关联交易，还存在虚增 2014 年营业收入、2015 年营业收入及 2016 年前三季度营业收入问题，涉及金额分别高达 2.28 亿元、8.55 亿元、11.18 亿元，时任董事长韦俊民、时任总裁郑明高、时任财务总监刘丹丹

12、等重要管理人员均因此受到处罚。由此不难看出，管理层变动往往能够反映出潜在的内部信息，其中就包括公司内部存在违规行为或较大风险。对公司管理层信息的监控是研究企业风险的重要一环。图表6： 中国高科高管辞职及违规受处罚情况资料来源：Wind，本文对管理层特征的研究主要分为管理层规模、管理层结构、管理层稳定性、管理层薪酬、管理层成员特征五个方面，数据来源于Wind 的 AShareManagement 上市公司管理层信息数据库、AShareManagementHolderReward 上市公司管理层薪酬数据库及 AShareStaff 上市公司员工信息库。在进行指标计算前，为了便于后续处理、提高数据质

13、量，我们对数据进行如下处理：根据公告日期填充缺失的管理层到任日期，将缺失的离任日期填充最新日期；对管理层成员是否属于董事会或监事会进行规范，其中，名誉董事长、荣誉董事长等无实际职责的职务不属于董事会成员范畴；对管理层受教育程度一项构建离散变量：小学-0，初中-1，高中-2，中职-2，专科-3，本科-4，硕士-5，博士-6。最终的得分为管理层学历的平均值，该项指标越高表明管理者受教育程度越高；在计算管理层总薪酬（管理层报酬+持股市值）时，若报酬及持股数量均为缺失值，则管理人总薪酬记为缺失；另外，计算管理层持股市值时按照持股数量*财务报告期末收盘价进行计算；计算上市公司员工总数时，用前一期数据对缺

14、失值进行填充。另外，由于 AShareManagement 数据库信息并不是按照财务报表披露频率进行披露，而是根据管理层变动进行披露，因此我们需要将数据折算到每季度末报告期对应时间，具体遵循以下原则：1. 到任日期早于该财报期最后一日；2. 离任日期晚于该财报期最后一日；3.职务及管理层类别不同时为空。图表7： 管理层信息数据库资料来源：Wind，我们围绕管理层规模、管理层结构、管理层稳定性、管理层薪酬、管理层成员特征五个方面构建共 36 个和管理层特征相关的指标。管理层数据选取上我们主要考虑董事长、董事会及监事会成员具体情况。其中董事会相关信息是最重要的维度，董事会直接负责企业和业务经营活动

15、的指挥与管理，对企业财务状况影响最为明显；监事会作为公司的监督机构，代表股东大会执行监督职能，对企业违规有积极监督作用。在管理层薪酬指标的构建上，我们主要考虑工资收入前三名的管理层收入水平及管理层总体收入水平。在进行前三大高管收入水平计算时，报酬及总薪酬（报酬+持股市值）的前三名分别计算。在衡量管理层薪酬高低时，采取相对薪酬的形式，将管理层收入与公司市值之比作为衡量指标，以排除公司规模的影响。图表8： 管理层特征指标指标维度指标名称指标代码计算管理层规模董事会规模board_size董事会人数监事会规模supervisor_size监事会人数独立董事规模ind_board_size独立董事人数

16、董事会相对员工比例board_to_staff董事会人数/员工数量监事会相对员工比例sup_to_staff监事会人数/员工数量董事会相对管理层比例board_to_management董事会人数/公司公布的高管人员数量监事会相对管理层比例sup_to_management监事会人数/公司公布的高管人员数量相对高管规模rel_manage_size公司公布的高管人员数量/员工数量管理层结构董事会男性占比male_board_pct男性董事人数/董事会人数监事会男性占比male_supervisor_pct男性监事人数/监事会人数管理层男性占比male_manager_pct男性高管人员数量/公

17、司公布的高管人员数量独立董事占比ind_board_pct独立董事人数/董事会人数管理层稳定性董事会成员平均任期avg_board_tenure董事会成员在任时间均值监事会成员平均任期avg_sup_tenure监事会成员在任时间均值两年内离职董事会成员比例board_quit_pct_2y近 2 年离职董事人数/董事会人数两年内离职监事会成员比例sup_quit_pct_2y近 2 年离职监事人数/监事会人数五年内离职董事会成员比例board_quit_pct_5y近 5 年离职董事人数/董事会人数五年内离职监事会成员比例sup_quit_pct_5y近 5 年离职监事人数/监事会人数董事长

18、任期chair_tenure董事长任期当期是否有董事会成员离职board_quit有成员离职记为 1，没有成员离职记为 0当期是否有监事会成员离职sup_quit有成员离职记为 1，没有成员离职记为 0管理层薪酬前三大高管总薪酬均值比公司市值 top3_avg_pay_to_mkt高管报酬+持股年末市值前三均值/公司年末市值前三大高管报酬均值比公司市值top3_avg_wage_to_mkt高管报酬前三均值/公司年末市值管理人总薪酬比公司市值tot_manage_pay_to_mkt公布的管理层报酬+持股年末市值总和/公司年末市值管理人平均薪酬比公司市值avg_manage_pay_to_mk

19、t公布的管理层报酬+持股年末市值均值/公司年末市值管理层总报酬比公司市值tot_manage_wage_to_mkt公布的管理层报酬总和/公司年末市值管理层平均报酬比公司市值avg_manage_wage_to_mkt公布的管理层报酬均值/公司年末市值管理层收入结构avg_wage_to_pay管理层报酬总和/管理层报酬+持股年末市值总和管理层成员特征董事长年龄age_chair董事长年龄董事会成员平均年龄avg_age_board董事会成员年龄均值监事会成员平均年龄avg_age_sup监事会成员年龄均值管理层成员平均年龄avg_age_manage公司公布的高管人员年龄均值董事长学历edu

20、_chair董事长学历董事会成员平均学历avg_edu_board董事会成员学历均值监事会成员平均学历avg_edu_sup监事会成员学历均值管理层成员平均学历avg_edu_manage公司公布的高管人员学历均值资料来源：管理层特征指标 1：规模类指标检验结果在研究管理层规模时，我们从绝对规模及相对规模两方面进行考量。绝对规模关注管理层人数具体数量，相对规模主要是董事会成员、监事会成员或公司披露的管理层成员人数与公司员工总数之比，或是董事会监事会成员与管理层总人数之比。从检验结果来看，管理层规模指标对上市公司违规风险有一定区分能力，不过绝对规模指标效果整体弱于相对规模指标。按照检出倍数来看，

21、最有效的三个指标是董事会相对员工比例、监事会相对员工比例、相对高管规模。从数据统计结果来看，违规上市公司管理层相对规模显著大于正常上市公司。一方面，我们认为过于冗余的管理层可能影响企业经营效率，提高潜在的违规风险；另一方面，公司规模增长与管理层人数增加往往不成正比，违规样本管理层相对规模均值更大，也意味着公司整体员工规模更小，这类公司更容易存在管理规范性更差、治理结构不完善等问题。因此，我们更推荐将公司管理层人数数据与公司员工数量合并到一起来构建指标，评估公司的管理层规模相比于当下的公司人数是否合理。类别指标名称方向双侧 T 检验 P 值秩和检验 P 值最大检出倍数阈值相关系数绝对规模董事会规

22、模正向8.82E-551.87E-541.63-96.36%监事会规模正向4.82E-322.41E-321.08-100.00%独立董事规模正向1.12E-599.45E-631.41-100.00%图表9： 管理层规模指标有效性检验结果相对规模董事会相对员工比例监事会相对员工比例负向3.4E-115负向6.8E-1071.16E-733.55E-752.262.2099.59%99.88%董事会相对管理层比例监事会相对管理层比例负向5.66E-22负向4.13E-075.2E-235.67E-061.401.2898.04%89.21%相对高管规模负向7.6E-992.11E-722.18

23、99.93%资料来源：Wind，图表10： 所有样本和违规样本的董事会相对规模图表11： 所有样本和违规样本的监事会相对规模40%35%30%25%20%15%10%5%0%董事会相对规模 (所有公司样本) 董事会相对规模 (违规公司样本)60%监事会相对规模 (所有公司样本)监事会相对规模 (违规公司样本)50%40%30%20%10%(0, 0.3%)=3.0%(0, 0.2%)0.2%, 0.4%)0.4%, 0.6%)0.6%, 0.8%)0.8%, 1.0%)1.0%,1.2%)1.2%, 1.4%)1.4%,1.6%)1.6%, 1.8%)1.8%, 2.0%)=2.0%0%0.3

24、%, 0.6%)0.6%, 0.9%)0.9%, 1.2%)1.2%, 1.5%)1.5%,1.8%)1.8%, 2.1%)2.1%,2.4%)2.4%, 2.7%)2.7%,3.0%)资料来源：Wind，资料来源：Wind，管理层特征指标 2：结构类指标检验结果管理层结构方面的指标主要包含两个方面，管理层性别比例及管理层独立性：公司管理层性别结构可能影响管理层面对风险时的态度及处理方法，进而影响公司的财务质量。何威风等对高管背景的研究发现女性高管与财务重述行为显著负相关（2010）。我们以董事会男性占比、监事会男性占比及公司公布的管理层中男性占比为衡量指标。管理层独立性主要关注上市公司设置的

25、独立董事数量对于公司财务质量的影响。独立董事的设立可以弥补董事会的自我监督缺位，达到管理人员的相互监督与制衡，维护股东权益，降低企业财务风险。在衡量管理层独立性时，我们选取独立董事在董事会中的占比作为衡量指标。根据门限阈值检验的结果，董事会、监事会、管理层人员性别比例以及独立董事在董事会占比对公司财务风险并无显著影响（最大检出比例低于 2），在构建相关策略时可以暂时不考虑。图表12： 管理层结构类指标有效性检验结果指标名称方向双侧 T 检验秩和检验最大检出比例相关系数董事会男性占比正向2.63E-342.84E-320.100213-0.95952监事会男性占比正向0.0004780.0037

26、320.081365-0.95638管理层男性占比正向2.41E-353.08E-390.106986-0.98915独立董事占比负向3.02E-103.4E-100.10560.882311资料来源：Wind，我们认为管理层结构数据目前不具有太高的区分性，这是数据对于违规风险识别能力较差的主要原因。首先，男性高管占比非常的高，各家公司的管理层性别比例数值分布基本没有区分度。董事会成员全为男性和监事会成员全为男性的样本占比均超过 30%，因此上述指标对于提示公司潜在风险的作用有限。其次，独立董事数据也不具有统计意义。在所有上市公司数据中，有近一半的样本董事会中独立董事占比 1/3，这恰好符合证

27、监会发布的关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见中对独立董事规模的最低限制。大部分公司都是依照证监会标准设立的独立董事，所以独立董事数量难以真正衡量董事会的独立性及公司内部监督系统的有效性。图表13： 管理层结构指标分布指标均值25%分位数50%分位数75%分位数董事会男性占比86.5%77.8%88.9%100.0%监事会男性占比73.9%66.7%66.7%100.0%管理层男性占比80.8%73.7%82.4%89.5%独立董事占比36.4%33.3%33.3%40.0%资料来源：Wind，管理层特征指标 3：稳定性指标检验结果管理层稳定性也是重要的上市公司违规风险评估维度，如果公司董

28、事会或监事会异常变动可能意味着公司存在较大风险：首先，需要关注董事会及监事会成员离职情况，在短期内有大量管理层人员离职时，很可能意味着公司经营出现重大问题或面临其他重大风险；其次，需要关注当前管理层平均在任时长，管理层在任时间越长，意味着公司的经营策略持续性较好，出现违规报表的概率理论上更低。涉及到管理层任期长短的指标我们构建了三个：董事会成员平均任期、监事会成员平均任期、董事长任期。三个指标方向均为正向且通过显著性检验，也就是管理层任期时间越长公司违规风险越低。董事会成员平均任期指标最大检出倍数最高，相关数据测试效果最为明显。图表14： 管理层任期长短相关指标有效性检验结果指标名称方向双侧

29、T 检验 P 值秩和检验 P 值最大检出倍数阈值相关系数董事会成员平均任期正向1.58E-211.26E-363.04-98.34%监事会成员平均任期正向1.7E-081.26E-161.76-96.45%董事长任期正向4.69E-068.93E-391.84-44.88%资料来源：Wind，从统计数据上来看，董事会成员的平均任期与违规风险之间具有比较确定的统计关系。对比来看，违规公司的董事会成员平均任期约为 3.4 年，正常公司的董事会成员平均任期为3.6 年。正常公司的任期数据分布比违规样本更集中，较多出现在任职期限 2-4 年左右。此外，正常样本中董事会成员平均任职期限短于一年的样本仅占

30、 4%左右，而违规样本中董事会成员平均任期短于一年的样本达到 8.6%左右，约是正常样本的 2 倍。结合管理层离职与公司违规之间的关系，我们认为公司出现风险或违规行为时，往往伴随着董事会成员频繁变动或大量董事会成员离职，因此违规样本董事会平均任期在数值较小的区间占比更大。图表15： 所有公司样本和违规公司样本对应的董事会成员平均任期分布所有公司样本违规公司样本14%12%10%8%6%4%2%(0, 0.5)0.5, 1)1, 1.5)1.5, 2)2, 2.5)2.5, 3)3, 3.5)3.5, 4)4, 4.5)4.5, 5)5, 5.5)5.5,6)6, 6.5)6.5, 7)7, 7

31、.5)7.5, 8)8, 8.5)8.5, 9)9, 9.5)9.5, 10)=100%资料来源：Wind，我们基于管理层离职成员比例与是否有董事会成员离职来判断管理层离职情况。从检测结果上来看，董事会成员和监事会离职成员比例对于违规风险的提示作用都非常明显。不过董事会成员相关指标效果更显著，比如五年内离职董事会成员比例指标最大检出倍数在 4以上，高于其他几个指标。图表16： 管理层平均离职情况指标均值25%分位数50分位数75分位数五年内董事会成员平均离职比例（正常样本）80.233.3%72.7%111.1五年内董事会成员平均离职比例（违规样本）110.955.6%100.0%150.0五

32、年内监事会成员平均离职比例（正常样本）86.333.3%69.2%133.3五年内监事会成员平均离职比例（违规样本）108.240.0%100.0%160.0资料来源：Wind，图表17： 管理层离职情况相关指标有效性检验结果指标名称方向双侧 T 检验 P 值秩和检验 P 值最大检出倍数阈值相关系数两年内离职董事会成员比例负向4.6E-2843.8E-2004.1099.96%两年内离职监事会成员比例负向5.81E-861.02E-622.1699.97%五年内离职董事会成员比例负向004.2899.98%五年内离职监事会成员比例负向1.5E-2075.5E-1752.3099.98%当期是否

33、有董事会成员离职负向7.43E-668.42E-661.14-当期是否有监事会成员离职负向2.06E-172.08E-171.10-资料来源：Wind，图表18： 五年内离职董事会成员比例门限阈值检验示意图图表19： 五年内离职监事会成员比例门限阈值检验示意图25%大于对应阈值时问题报表占比基准25%大于对应阈值时问题报表占比基准20%20%15%15%10%10%5%5%0%0%40%80%120%160%200%240%280%0%0%50%100%150%200%250%300%资料来源：Wind，资料来源：Wind，管理层特征指标 4：薪酬指标及检验结果管理层薪酬指标的选取主要包括管理

34、层薪酬相对公司市值及管理层的收入结构两个方面。从测试结果上看，大部分和管理层薪酬类相关指标的检验效果表现一般，对违规风险的提示能力较弱。在衡量管理层薪酬的指标中，前三大高管报酬均值比公司市值指标效果相对较好，从统计结果上来看，正常样本前三大高管报酬均值与公司市值之比平均低于违规样本，也就是高管薪酬占比越高，上市公司违规风险越大。图表20： 管理层稳定性指标有效性检验结果指标名称前三大高管总薪酬均值比公司市值方向正向双侧 T 检验 P 值4.09E-18秩和检验 P 值0.911919最大检出倍数1.20阈值相关系数80.95%前三大高管报酬均值比公司市值负向3.81E-146.12E-071.

35、9197.31%管理人总薪酬比公司市值正向2.17E-210.1746041.2144.33%管理人平均薪酬比公司市值正向4.78E-320.0025731.1753.32%管理层总报酬比公司市值负向6.86E-060.3695421.8283.24%管理层平均报酬比公司市值负向0.0030430.0927261.6266.48%管理层收入结构正向0.5263530.0031891.0385.74%资料来源：Wind，管理层特征指标 5：成员特征指标及检验结果管理成员特征的选取主要从管理层成员自身出发，考虑管理层人员的年龄及学历，我们认为这两个特征能够反映出管理层在决策能力、管理理念、风险偏好

36、、理性决策等方面存在的差异，进而影响公司潜在的财务风险。首先，年龄是影响管理层动机及行为的重要因素之一。一般来说，年轻管理者可能更偏好激进的投资策略，对风险的厌恶情绪弱于年长的管理者。另外，管理层受教育水平也是一个重要的因素。管理层的受教育程度一定程度上体现了管理层的认知能力和专业特长，同时会影响管理层决策偏好，姜付秀等对管理层受教育水平和企业过度投资的研究表明，管理层成员受教育程度越高，其投资决策越理性，即高教育水平一定程度上能够抑制过度投资行为（2009）。根据显著性检验的结果我们发现，管理层成员年龄及学历指标均通过显著性检验，且违规样本均值显著小于正常样本，也就是管理层年龄和学历越高，上

37、市公司违规风险相对越小。但在门限阈值检验中，仅管理层年龄类指标通过检验。董事长年龄、董事会成员平均年龄、管理层成员平均年龄均对违规报表有一定识别能力。学历相关指标均未通过检验，我们认为这主要是由于管理层受教育水平是一个较持续的稳定指标，难以对某一报告期具体的问题样本进行识别，因此检出表现相对较弱。从数据统计来看，违规样本董事长年龄、董事会成员平均年龄及管理层成员平均年龄均值分别为 50.5 岁、49.2 岁及 48.2 岁，而正常样本上述三个指标均值分别为 52.2 岁、50.5 岁及 49.2 岁。但通过行业分析我们发现，不同行业在相关指标上呈现出不同特征，如在食品饮料、综合、消费者服务、纺

38、织服装、钢铁、石油石化、电力及公用事业、汽车、轻工制造等行业，违规样本都呈现出管理层年龄明显小于正常样本的特征，但部分行业却出现相反表现，如房地产、煤炭等行业，在董事会成员平均年龄、董事长年龄、管理层平均年龄三个指标上都出现违规样本均值大于正常样本的情况。图表21： 管理层成员特征指标有效性检验结果指标名称方向双侧 T 检验 P 值秩和检验 P 值最大检出倍数阈值相关系数董事长年龄董事会成员平均年龄正向正向7E-1021.9E-1432.54E-803.7E-1252.752.39-99.93%-100.00%监事会成员平均年龄正向3.21E-298.99E-291.38-99.56%管理层成

39、员平均年龄正向9.29E-771.15E-672.30-100.00%董事长学历正向0.0104810.005111.13-71.43%董事会成员平均学历正向6.23E-173.74E-241.14-20.55%监事会成员平均学历正向1.79E-292.36E-271.26-75.59%管理层成员平均学历正向8.08E-233.5E-291.25-61.89%资料来源：Wind，图表22： 董事长年龄门限阈值检验示意图图表23： 董事会成员平均年龄门限阈值检验示意图16%14%12%10%8%6%小于对应阈值时问题报表占比基准 16%14%12%10%8%6%小于对应阈值时问题报表占比基准4%

40、2%0%35404550556065704%2%0%4045505560资料来源：Wind，资料来源：Wind，图表24： 不同行业董事会成员平均年龄正常样本违规样本54535251504948474645煤 国 钢 建炭 防 铁 筑军交 机 石通 械 油运 石汽 有 电 电车 色 力 子金 及家 医 电电 药 力设基 建 食 通 计 纺 商础 材 品 信 算 织 贸化 饮 机 服 零消 农 房 传 综 轻费 林 地 媒 合 工者 牧 产 制工输化属 公备 工料装 售服 渔造用及务事新业能源资料来源：Wind，图表25： 不同行业董事长平均年龄正常样本违规样本58565452504846444

41、2汽 机 家 钢 电 纺 国车 械 电 铁 子 织 防服 军装 工石 食 煤 交油 品 炭 通石 饮 运化 料 输有 商 医 基色 贸 药 础金 零 化属 售 工建 建 消 电筑 材 费 力者 及服 公务 用事业电 计 通 农力 算 信 林设 机 牧备 渔及新能源轻 综 房 传工 合 地 媒制 产造资料来源：Wind，图表26： 不同行业管理层成员平均年龄正常样本违规样本525150494847464544煤 钢 国 交 石 建炭 铁 防 通 油 筑机 电 有械 力 色汽 医 电 基 电车 药 子 础 力建 家 食材 电 品商 传 纺贸 媒 织综 消 通 农 房 计 轻合 费 信 林 地 算

42、工军 运 石及 金化 设饮 零服者牧 产 机制工 输 化公 属工 备料 售装服渔造用及务事新业能源资料来源：Wind，股权结构指标构建及有效性检验股权结构是指股份公司总股本中不同股东持有股份所占的比例及其相互关系，股权结构决定了公司的权力结构及利益分配结构，进而影响企业的经营行为。在所有股东中，大股东及机构投资者无疑是最有话语权、最能影响企业经营决策的主体。本报告将重点研究公司持股集中度及机构投资者持股两大维度。持股集中度不仅决定了股东在公司的话语权，对公司经营、投资等决策产生重要影响，同时也可能影响管理者的行为动机。第一大股东持股比例较高时，股东利益趋同效应占主导，大股东持股比例对公司绩效有

43、显著正向影响，财务风险随之降低，但另一方面，股权过于集中且缺乏内部监督机制时，管理层对公司控制权过强，舞弊暴露风险小，有可能滋生严重的舞弊问题。机构投资者持股同样是股权结构层面需要考虑的重要维度之一。从理论上来说，一方面，机构投资者掌握更全面的信息且具备专业分析能力，因此机构投资者持股一定程度上反映出基于专业分析的理性投资偏好；另一方面为了获取较好的收益，持有公司股票的机构投资者越多，对公司信息披露的关注度也就越高，从而推动企业信息披露质量的提升，一定程度上降低由于信息披露质量带来的潜在风险。本文对股权结构的研究主要包括股权集中度及机构投资者持股两个方面，构建指标的数据来源于Wind 的 AS

44、hareInsideHolder 中国 A 股前十大股东数据库、AShareFloatHolder 中国 A 股流通股东数据库、AShareEquityRelationships 中国 A 股股权关系数据库以及 AShareinstHolderDerData 机构投资者持股数据库。图表27： 股东持股数据库处理资料来源：在进行指标计算前，我们需要对上述数据进行如下处理，以获取公司第一大股东、控股股东及实际控制人信息：从 AShareInsideHolder 数据库中提取每个报告期持股比例最高的股东 ID，并且通过用前一报告期第一大股东 ID 填充缺失值的方式得到上市公司每一报告期第一大股东 I

45、D；在 AShareEquityRelationships 数据库中筛选出直接持有上市公司股票的控股股东及实际控制人，提取对应日期及相应股东 ID，由于股东信息并非每年披露，因此通过用前一报告期股东 ID 填充缺失值的方式补全对应股东信息，形成控股股东 ID 数据集及实际控制人 ID 数据集。完成上述股东数据集信息整理后，我们围绕股权集中度及机构投资者持股情况构建了共 12个指标。其中，股权集中度主要用第一大股东持股比例、控股股东持股比例、实际控制人持股比例等 9 个指标衡量，当公司存在多个控股股东或多名实际控制人时，股东持股比例为所有对应股东持股比例之和；机构持股部分指标主要关注机构投资者持

46、股总比例及不同性质机构投资者持股所反映的信息。图表28： 股权结构指标指标维度指标名称指标代码计算股权集中度第一大股东持股比例top1_pct持股比例最高股东持股比例控股股东持股比例dom_holder_pct公司公布实际控股股东持股比例实际控制人持股比例actual_controller_pct实际控制人持股比例前三大股东持股平方和top3_pct_sumsqr持股比例前三名股东持股比例平方之和前五大股东持股平方和top5_pct_sumsqr持股比例前五名股东持股比例平方之和第一大股东与第二大股东持股之比top1_to_top2第一大股东持股比例/持股比例第二股东持股比例前十大流通股股东持

47、有股份比例top10_pct前十大流通股股东持股比例之和股东持有限售股份比例ristricted_pct前十大股东持有限售股份比例 高管持股比例manage_share_pct高管薪酬中公布的持股比例之和机构投资者持股机构投资者持股总比例tot_instholder_pct所有机构投资者持股比例之和独立机构投资者持股比例indep_instholder_pct基金、QFII、社保基金、陆股通持股比例之和非独立机构投资者持股比例dep_instholder_pct除上述四者外的机构投资者持股比例之和资料来源：Wind，股权结构指标 1：股权集中度指标及检验结果在衡量股权集中度的相关指标中，所有指

48、标均通过显著性检验，且出现正常样本均值大于违规样本均值的特点。其中，第一大股东持股比例、控股股东持股比例、实际控制人持股比例、前五大股东持股平方和、前三大股东持股平方和 5 个指标通过门限阈值检验。图表29： 持股集中度指标有效性检验结果指标名称方向双侧 T 检验 P 值秩和检验 P 值最大检出倍数阈值相关系数第一大股东持股比例正向2.1E-2482.6E-2652.80-99.95%控股股东持股比例正向3.5E-1923.4E-1972.21-99.81%实际控制人持股比例正向6.56E-361.66E-322.17-95.18%前三大股东持股平方和正向1.3E-2291.3E-2773.1

49、6-99.95%前五大股东持股平方和正向1.2E-2285.1E-2763.27-99.96%第一大股东与第二大股东持股之比正向7.94E-277.19E-711.30-90.59%前十大流通股股东持有股份比例正向1.92E-121.79E-071.0937.74%股东持有限售股份比例正向2.89E-291.65E-101.1251.83%高管持股比例正向5.86E-323.23E-051.0765.22%资料来源：Wind，图表30： 第一大股东持股比例门限阈值检验示意图图表31： 控股股东持股比例门限阈值检验示意图14%小于对应阈值时问题报表占比基准16%小于对应阈值时问题报表占比基准12

50、%10%8%6%4%2%0%10%20%30%40%50%60%70%14%12%10%8%6%4%2%0%5%15%25%35%45%55%65%75%资料来源：Wind，资料来源：Wind，统计结果显示，正常公司往往比违规公司持股比例更加集中。比如对于第一大股东持股比例数据来说，在所有一级行业中违规样本第一大股东持股比例均值均低于正常样本均值，也就是正常公司第一大股东持股比例更高。在持股比例较高的区间，正常样本中第一大股东持股比例不低于 40%的样本占比约 36%，而违规样本中只有不到 23%的样本第一大股东持股比例满足上述条件。这一现象同样发生在控股股东持股比例、实际控制人持股比例等指标

51、中。图表32： 不同行业第一大股东持股比例均值（单位：%）正常样本违规样本6050403020100煤 钢 交 石 汽 食 房炭 铁 通 油 车 品 地电 建 传 有力 筑 媒 色国 轻 农 纺 商防 工 林 织 贸基 机 建 家 医础 械 材 电 药消 电 电 通 计 综费 力 子 信 算 合运 石饮 产 及金 军 制 牧 服 零 化者 设机输 化料公属 工 造 渔 装 售 工服 备用务 及事新业能源资料来源：Wind，图表33： 正常样本第一大股东持股比例分布图表34： 违规样本第一大股东持股比例分布13.5%12.7%11.4%10.2%9.0%9.1%8.1%7.3% 7.2%5.1%

52、4.6%1.5%0.4%16%14%12%10%8%6%4%2%0%18%16.5%15.1%13.3%9.6%10.2%8.8%7.5%4.9%4.3%3.1%3.2% 2.6%0.7%16%14%12%10%8%6%4%2%(0, 5%)5%, 10%)10%,15%)15%, 20%)20%, 25%)25%, 30%)30%, 35%)35%, 40%)40%, 45%)45%, 50%)50%, 55%)55%, 60%)=60%(0, 5%)5%, 10%)10%,15%)15%, 20%)20%, 25%)25%, 30%)30%, 35%)35%, 40%)40%, 45%)4

53、5%, 50%)50%, 55%)55%, 60%)=60%0%资料来源：Wind，资料来源：Wind，通过分析行业违规样本占比与第一大股东持股比例间的关系可以看到，随着行业违规样本占比下降，第一大股东持股比例呈上升趋势。无论是对比行业内违规样本与正常样本平均水平还是比较行业间违规概率，都可以看出第一大股东持股比例低、持股分散的样本相对违规概率更高。图表35： 不同行业样本占比第一大股东持股比例均值(左轴)违规样本占比(右轴)60%16%50%40%14%12%10%30%8%6%20%4%10%2%0%综 传 通 房 农 基 电 商合 媒 信 地 林 础 子 贸产 牧 化零渔 工售建 电 有

54、 医材 力 色 药设 金备 属及新能源纺 电 家织 力 电服 及装 公用事业机 计 食械 算 品机 饮料石 钢 建 煤油 铁 筑 炭石化0%汽 国 轻 交 消车 防 工 通 费军 制 运 者工 造 输 服务资料来源：Wind，持股集中度高不仅意味着公司整体权力更加集中，大股东在公司管理、经营上拥有更大的话语权，对公司控制力更强，同时也代表公司表现对核心控制人持有资产价值的影响更大。公司大股东有更强的动机行使其在公司管理层面的话语权，监督管理者行为，推动管理层提升公司经营绩效及信息披露质量，以期在资本市场获取更良好的表现，提升其持有公司股权的价值。因此整体来看大股东持股比例较高的公司违规风险更小

55、。股权结构指标 2：机构投资者持股指标及检验结果机构投资者持股不仅意味着机构投资者能够通过直接或间接的渠道影响公司治理及企业行为，同时也代表专业投资者对公司信息综合整理后的理性判断，主流观点认为，机构投资者能对企业绩效产生积极影响，同时其持股比例还与公司信息披露质量呈正相关。在机构投资者中，以基金为代表与上市公司通常没有直接的业务往来的独立机构投资者一般存在较强的业绩压力，因此往往对企业的经营状况较为关注，对选择持有的股票也更加慎重。而一般法人、非金融类上市公司等可能与上市公司存在潜在利益关联或商业联系的非独立机构投资者也持有企业股权，不过这类机构投资者持股信息披露频率不够高。不同机构对上市公

56、司股价的影响可能存在差异。因此在构建指标时，我们不仅考虑机构投资者持股，还根据机构投资者独立性进行划分，构建不同性质机构投资者持股比例指标。根据对机构投资者独立性的定义，与企业无潜在业务关联且不存在利益冲突的投资者称为独立机构投资者，反之则定义为非独立机构投资者。根据我国机构投资者的特点，本文将证券投资基金、社保基金、合格境外机构投资者（QFII）、券商、银行、企业年金等划分为独立机构投资者，将一般法人、非金融类上市公司划分为非独立机构投资者。毫无疑问，独立机构投资者中基金是最主要的组成部分。以 2010 年以后的数据为例，有基金持股的样本覆盖率超过 78%，在所有存在基金持股的样本中，其平均

57、持股水平约为 5.6%。从样本覆盖水平来看，券商集合理财、阳光私募也是独立机构投资者的重要组成部分，这两类机构持股覆盖的样本分别约为 33.6%、24.6%，其余机构投资者的样本覆盖度均不到 20%，且除银行外，其余机构投资者平均持股比例均不大于 3%；而银行持股数据体现出高集中度的特点，尽管其样本覆盖率不足 1%，但存在银行持股的样本中其平均持股水平高达 6%。78.8%33.6%24.6%18.6%18.5%11.9%9.5%5.2%3.6%1.5%0.9%1.1%图表36： 独立机构投资者样本覆盖度图表37： 独立机构投资者持股平均水平90%80%70%60%50%40%30%20%10

58、%0%基 券 阳 社 保 券金 商 光 保 险 商集 私 基 公合 募 金 司理财陆 信 财 银 企股 托 务 行 业通 公 公 年QFII司 司 金7%6.0%5.6%2.6%2.9%3.0%2.4%1.7% 1.6%2.0%1.8%0.8%1.1%6%5%4%3%2%1%0%基 券 阳 社 保 券金 商 光 保 险 商集 私 基 公合 募 金 司理财陆 信 财 银 企股 托 务 行 业通 公 公 年QFII司 司 金资料来源：Wind，资料来源：Wind，非独立机构投资者的最主要构成为一般法人，其平均持股比例达到 32%，且样本覆盖率超过 89%；其次为非金融类上市公司，尽管这类机构投资者

59、样本覆盖度不足 10%，但其平均持股比例达到 11.3%，也具有一定影响力。图表38： 非独立机构投资者样本覆盖度图表39： 非独立机构投资者持股平均水平100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%一般法人非金融类上市公司35%30%25%20%15%10%5%0%89.3%7.6%32.2%11.3%一般法人非金融类上市公司资料来源：Wind，资料来源：Wind，从历史水平来看，机构投资者平均持有上市公司股权比例不断上升，早期机构投资者主要由独立机构投资者构成，但其平均持股比例经历短暂上升后，不断下降并稳定在 6%左右，相反，非独立机构投资者持股比例不断上升，非独立机构

60、投资者在 2008 年以后成为机构投资者的主要构成部分。当前非独立机构投资者平均持股增速放缓，其平均持股比例稳定在 30%左右。图表40： 全样本机构投资者持股平均水平机构投资者总持股独立机构投资者持股非独立机构投资者持股45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021资料来源：Wind，根据指标筛选结果，机构投资者持股相关指标均表现出正常样本均值显著高于违规样本均值。但上述指标在门限阈值检验中表现并不突出，检出倍数最高