持股结构_决议机制与上市公司控制权

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 持股结构、决议机制与上市公司控制权 3 张小茜　汪　炜 　　内容提要 :控制权的界定和度量一直是困扰公司治理领域的重大难题 ,完全控制、绝 对控制、通过金字塔等手段控制、相对控制、管理层控制的传统分类方法 ,单纯以最大股东 的持股比例为标准 ,忽略了其余股份的持股差异 ,即持股结构的影响。考虑持股结构的概 率投票模型有效地弥补了这一缺陷 ,但由于该方法刚刚兴起 ,其理论基础尚不完备。本文 在三种决议机制下 ,考虑到股东出席会议的状况 ,对此模型进行了修正和扩展。结果显 示 ,所有权并不是控制权的惟一途径 ,还受持股结构、决议机制、股东出席会议和投票状况 的影响。 关键词 :控制权 　公司治理 　持股结构 　决议机制 3 　张小茜、汪炜 ,浙江大学民营经济研究中心 (CRPE) 、浙江大学经济学院 ,邮政编码 :310027 ,电子信箱 : develop21cn @zju. edu. cn。本研究得到国家社科基金项目“内生性金融制度与民营经济发展”(项目编号 :05BJ Y104) 和浙江省科技 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 项目“全流通 背景下浙江省民营上市公司控制权管理问题研究”(项目编号 :2008C25012) 的资助。作者感谢匿名审稿人对本文提出的宝贵意见 和建议 ,当然 ,作者文责自负。 一、控制权的界定和度量标准 (一)控制权的基本要义 控制权 (control rights)是公司治理理论的核心问题之一。但是 ,关于控制权的定义 ,在理论界目 前仍是一个众说纷纭的议题。Berle 和 Means (1932) 认为控制权是指通过行使法定权力或施加影 响 ,对选择大部分董事会成员有实际上的权力。Blumberg(1983)认为控制权是选择大部分董事会成 员和指导公司管理的权力。Loss(1988)认为控制权是对公司的业务经营和决策有主导的权力 ,公司 的控制可以通过公司内部的管理 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 进行 (如董事会和管理层) ,可以通过母子公司之间的控股关 系来进行 ,也可以通过相互持股进行控制。La Porta 等 (1999)对控制权的定义是最大股东对公司决 定形成有效控制的能力。Tirole (2001)则认为控制权是影响公司行动过程的权利。 很多文献对控制权的界定还涉及到它与所有权、现金流权、剩余控制权、控股权的关系。Berle 和 Means(1932)首先对所有权和控制权的分离现象进行了实证研究 ,然而近来的研究 (如 Harold , 1988 等)认为现代公司不存在所有权和控制权的分离 ,尤其是股权相当分散的股份公司。Blair (1995)认为公司的所有权 (corporate ownership) 是指剩余收益索取权和公司控制权的总和。Tirole (2001)认为可以用控制权代替有限的现金流权。赵昌文和庄道军 (2004) 总结了所有权和控制权的 关系 ,认为它们之间存在非对称关系 ,所有权虽然是控制权的基础 ,但并非是获得控制权的惟一途 径。刘少波 (2007)总结了控制权与剩余控制权、现金流权的关系 ,他将控制权定义为“对企业的重 要事项和主要活动的决策权”。另外 ,他还讨论了控制权与控股权的关系 ,认为控股权总是小于控 制权 ,单个股东只要拥有 51 %的控股权就可拥有对公司 100 %的控制权。 然而 ,现实中 ,控制权并不仅仅取决于公司的股权结构 ,还与公司的决策机制有关。对于股份 有限公司 ,董事会对股东会负责 ,执行股东会的决议并向股东会报告工作 ,董事会具体行使以下职 权 :决定公司的经营计划和投资方案 ,制订公司的年度财务预算决算方案 ,制定利润分配和弥补亏 04 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 损方案 ,决定公司内部管理机构的设置 ,决定公司高层管理人员聘任及其报酬事项等。董事会可以 进行公司日常事务决策 ,但公司重大事项的决议还须最终提请股东大会决议。另外 ,董事会的构成 也是由股东大会投票决定的。所以 ,控制权既体现在最大股东对公司日常决策和公司行动过程的 有效控制上 ,更重要地应体现在其对股东大会投票结果的有效控制。事实上 ,真正体现控制权争夺 和有限控制权边界的特别决议和重大事项等公司重要活动的决策最终是由股东大会 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 决产生的。 因此 ,我们可以认为 ,从根本上来说某股东对股东大会投票结果的控制能力是公司控制权的最终体 现。 (二)控制权的度量 公司控制权市场包括内部控制机制与外部控制机制两部分。公司控制权市场的外部控制机制 主要是指资本市场的某个参与者通过收购或收集股权或代理投票权取得对公司的控制 ,达到接管 企业和更换经理层的目的。公司控制权市场的内部治理机制主要指公司管理者内部竞争、董事会 的构成和大股东的监督。Aghion 和 Bolton (1992)首先揭示了控制权对公司治理的重要性 ,之后 Hart (1995) 、Hart 和 Moore (1998) 、Tirole (2001)等对此进行了更深入的研究。 目前控制权的度量方式主要有两种 :控制源 (location of control)法和控制度 (degree of control)法。 控制源法将公司划分为不同的控制类型 ———内部控制和外部控制。外部控制又可以根据外部控制 者的动机和特点进一步划分为 :自然人控制、机构投资者控制、本行业中的其他公司控制、不相关行 业中的其他公司控制等。对于内部控制 ,起初国外学者根据不同的标准将控制类型简单分为所有 者控制和管理层控制两类 ,相应地 ,控制类型的测度通常用 0 —1 哑变量表示 ,这种测度方式没有考 虑到公司持股分散度的差异。之后 ,Berle 和 Means 在其经典著作《现代公司和私有产权》(1932) 中 以股东持股比例为标准 ,认为有五种控制类型 :完全控制 (持股比例接近 100 %) 、绝对控制 (持股比 例超过 50 %) 、通过某种合法手段控制 (例如金字塔式控股、无投票权股份、投票权授信等) 、相对控 制 (股东持股比例在 20 %至 50 %之间) 、管理层控制 (目前公认的标准为股东持股比例均低于 5 %或 10 %) 。La Porta 等 (1999)分析了 27 个国家的公司所有权结构 ,他们以总股本的 20 %为控制份额标 准 ,若最大股东持股比例高于 20 %则可以保证实现控制权。这是迄今普遍采用的标准方法 ,以最 大股东的持股比例作为主要的判断标准 ,其局限在于没有考虑到其余股份的持股差异。 控制度法是用一个连续变量来加以测度 ,其取值在 0 到 1 之间 ,当绝对控股时取上界值 1。其 中 ,较常采用的是股权集中度比例 ———Herfindahl 指数 (简称 H 指数) 、集中比率 ( concentration ratios) 。H指数表示为所有股东持股比例的平方和。常采用的集中比率 C1 、C5 、C10则分别表示第 一大股东、前五大股东、前十大股东持股比例之和。H指数和集中比率给出了所有权结构的量化标 准 ,并不是真正意义上股东对公司的控制状况。 以上这些分类或度量标准主要采用所有权比例近似的方法 ,实际上正如 Blair (1995)指出的“公 司的所有权是剩余收益索取权和公司控制权的总和”,用所有权比例代替控制权是不合适的。 Cubbin 和Leech (1983)提出了基于概率投票机制的控制度标准 ,并且导出了实现控制权的最低持股 比例 ———有效控制份额。这篇文章提供了一种科学度量控制权的方法 ,作为公司治理领域的重要 文献收录在《经济学关键性著作》之《公司治理》卷中。之后 ,Leech 和 Leahy (1991) 、Georgen 和 Renneboog(2003) 、Roszaini 和 Mohammad (2006) 、Antonio 和 Francisco (2007)等用此方法分别对美国、英 国、德国、马来西亚、西班牙等国进行了实证研究。目前基于概率投票模型的控制度法日益体现出 其科学性和说服力 ,正逐渐成为国际该领域的主流。 但是 ,由于该方法刚刚兴起 ,其理论基础尚不完备。首先 ,Cubbin2Leech 的研究中第一大股东实 现控制的标准是“与其意见一致的票数占总股数的比例过半”,并没有探讨特别决议和重大事项等 控制权实际争夺中的重要问题。其次 ,比例的计算也应以占出席会议股份的比例为标准 ,而不是占 14 2008 年第 11 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 总股数的比例。这两点导致 Cubbin2Leech 的控制度 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 在实际应用中存在很大的局限性。最后 , 他们导出的有效控制份额公式虽然比较直观 ,但可惜的是其对 H 指数为常数的假设使得该结果也 不具有一般性。 目前 ,国内的相关研究主要采用控制源法 ,以所有权比例作为判断标准 ,大多具体采用 Berle2 Means 的五类法或 H指数法。这两种方法并不能准确地描述控制权状况 :首先 ,这两种方法均基于 所有权结构 ,并不是真正意义上的控制权状况 ;其次 ,在实际应用中有一定瑕疵 ,第一种方法基于持 股比例的简单分类会导致许多实证研究陷入“虚拟变量陷阱”,后一种方法得到的国内上市公司 H 值本身就不准确。① 仅有赵昌文和庄道军 (2004) 利用 Cubbin2Leech 的有效控制份额公式计算了中 国上市公司的有效控制权比例 ,但是由于该公式没有考虑国内上市公司决议机制 ,而且隐含着 H 指数为常数的假设 ,因此用此公式直接计算国内数据存在一定的偏差。 本文的研究旨在提出一种符合中国上市公司特点的一般化的控制权度量方法 ,为上市公司进 行控制权管理以及公司金融理论研究提供一种有效的工具。考虑到公司持股结构、股东意见和出 席股东大会状况对控制权的影响 ,我们得到了三种决议机制下的控制度 ,修正和扩展了 Cubbin2 Leech 的控制权概率投票模型 ,并导出了控制份额和股权结构动态变化下的有效控制份额。 二、股东大会的概率投票模型 (一)我国上市公司股东大会决议机制 我们定义控制权为某股东对股东大会投票结果的控制能力 ,因此控制权的大小不仅受公司的 股权结构影响 ,还取决于股东大会的决议机制 ,这是 Cubbin 和Leech 模型尚未考虑的重要问题。 根据《公司法》、《上市公司股东大会规则》和《公司章程》等相关法律法规 ,出席股东大会的股 东 ,应当对提交表决的提案发表以下意见之一 :同意、反对或弃权 ,上市公司根据投票结果作出决 议。股东大会的决议机制分为普通决议和特别决议。对于董事会和监事会工作报告、董事会拟定 的利润分配方案和弥补亏损方案、董事会和监事会成员的任免及其报酬和支付方法、公司年度预算 决算方案、公司年度报告 ,以及除法律行政法规规定或者公司章程规定应当特别决议通过以外的其 他事项 ,股东大会须作出普通决议。对于公司增加或减少注册资本、发行公司债券、公司的分立、 合并、解散和清算、公司章程的修改、回购本公司的股票、公司章程规定和股东大会以普通决议认定 会对公司产生重大影响的、需要以特别决议通过的其他事项则应采取特别决议。 普通决议应由出席会议的股东 (包括股东代理人) 所持表决权的 1Π2 以上通过 ;特别决议应当 由出席会议的股东 (包括股东代理人)所持表决权的 2Π3 以上通过。对于重大事项 (公司向社会公 众增发新股、发行可转换公司债券、向原有股东配售股份 ;公司进行重大资产重组 ;股东以其所持有 的公司股权偿还其所欠公司债务 ;对公司有重大影响的附属企业到境外上市 ;在公司发展中对社会 公众股股东利益有重大影响的相关事项) ,除按普通决议或特别决议通过外 ,还需经参加表决的社 会公众股股东所持表决权的半数以上通过 ,方可实施或提出申请。 (二)概率投票模型 假设公司共有 N 个股东 ,股东 i持有S i 份公司股票 ( i = 1 , ⋯, N) ,假设每股股票有相同的投票 权 ,即股东 i 有 S i 份投票权。按持股份额降序排列 , S1 ≥⋯≥SN ,最大股东持股份额为 S1 ,总股数 T = ∑ N i = 1 S i ,股东 i 的持股比例记为 Pi 。由于重大事项还须出席会议社会公众股半数以上通过 ,假 24 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 ① 我国上市公司的股权结构公布标准不同于西方国家 ,只有前十大股东数据 ,由此计算出的 H10 (前十大股东持股比例平方 和)并不能代替 H(所有股东持股比例平方和) 。 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 设 N g 为所有社会公众股股东集 ,股份总数为 Tg 。 根据国内实际状况 ,股东大会表决时大股东投票概率往往高于小股东 ,并且第一大股东一定会 投票。由于大股东或独立董事可以收集小股东投票的代理权 ,因此小股东投票概率也可能与大股 东投票概率相等。因此作以下假设 : 假设 1 : 第一大股东一定出席会议并投票 ,其他大股东 (或其代理人)出席会议的概率为π1 ,小 股东 (或其代理人)出席会议的概率为π2 ,且π1 ≥π2 ; ① 假设 2 : 其他股东投票支持 (或反对)第一大股东的概率为πΠ2 ; ② 假设 3 : 各股东的投票是独立的。③ 令 Xi 是股东 i 支持第一大股东的投票数 ,正值表示支持 ,负值表示反对 ,则 Xi = S i 以概率πΠ2 0 以概率 1 - π, i = 2 ,3 , ⋯, N - S i 以概率πΠ2 (1) 　　总的投票结果可以用与第一大股东意见一致的投票总数表示 ,即 : M = S1 + ∑ N i = 2 Xi = S1 + Y (2) ①　考虑到其他大股东(外部大股东)和小股东在投票模式上可能存在明显差异 ,我们假设其他大股东和小股东具有不同的出 席概率。另外 ,本文第三节区分三种决议机制的讨论也是对其他大股东和小股东投票模式差异的进一步补充。 ②　股东有三种投票状态 :赞成、反对、弃权 (包括不参加会议和参加会议不投票) ,对应的概率分别为πΠ2、πΠ2、12π。 ③　在第四节的重大事项控制份额研究中 ,我们进一步讨论了各股东独立投票和第一大股东收集社会公众股代理权的两种情 况。 ④　 E( Y) = ∑ N i = 2 π 2 S i + 0 - π 2 S i = 0 ,var ( Y) = ∑ N i = 2 π 2 S 2 i + 0 + π 2 S 2 i = π∑ N i = 2 S2i 。 其中 Y = ∑ N i = 2 Xi 是一个均值为0、方差为σ2y = π∑ N i = 2 S2i 的随机变量④。由中心极限定理 , Y 近似于一 个正态分布 ,因此 M 是一个均值为 S1 、方差为σ2y 的正态分布的随机变量。 根据股东大会的决议机制 ,普通决议和特别决议都需要考察投票结果占出席会议的股东 (包括 股东代理人)所持表决权的比例 ,即 M′= MΠT′,其中 T′是出席会议的股东 (包括股东代理人) 所代 表的股份。由假设 1 ,我们可以得到 T′= S1 + ∑ N i = 2 A i 其中 A i = S i 以概率π1 (或π2 )出席会议 0 以概率 1 - π1 (或 1 - π2 )不出席会议 可见 , T′也是一个随机变量 ,为了简化模型 ,我们用它的数学期望来代替。记 N1 为公司的大 股东数。 E ( T′) = S1 + π1 ∑ N1 i = 2 S i + π2 ∑ N i = N1 S i = T - (1 - π1 ) ∑ N1 i = 2 S i - (1 - π2 ) ∑ N i = N1 S i ≤ T 　　记 Q 为出席会议股份的期望比例 ,即 Q = E ( T′)T = S1 + π1 ∑ N1 i = 2 S i + π2 ∑ N i = N1 S i T = P1 + π1 ∑ N1 i = 2 Pi + π2 ∑ N i = N1 Pi (3) 34 2008 年第 11 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 则 M′= MT′= M T · T T′≈ M T · T E ( T′) = P1 + ∑ N i = 2 Xi T Q 是一个均值为 P1ΠQ、方差为σ2yΠ( QT) 2 的正态随机变量。① 因此 ,由股东持股比例、投票概率、出席 会议概率就可以用正态分布函数得到与最大股东意见一致的投票比例大于某一预先设定值 m 的 概率 : Pr[ M′> m ] = Pr F > mQ - P1σyΠT = 1 - Φ mQ - P1σyΠT (4) 其中 F 为标准正态分布随机变量 ,Φ为标准正态分布函数。这里 m 的具体取值与股东大会的决 议机制有关。 三、控制度及其影响因素分析 (一)不同决议下的控制度 11 普通决议 普通决议 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 出席会议的股东 (包括股东代理人)所持表决权的 1Π2 以上通过 ,则 m 取为 0 ,式 (4)表明最大股东的意见将以概率α≡Pr[ M′> 0 ]获得通过 ,因此可以用α来定义最大股东的控制 度。由 (4)式可以得到普通决议机制下最大股东的控制度为 α = Pr[ M′> 0 ] = Ф P1 Tσy (5) 　　21 特别决议 特别决议要求出席会议的股东 (包括股东代理人) 所持表决权的 2Π3 以上通过 ,这表示与第一 大股东意见一致的票数占比超过 2Π3 ,与其意见相背的票数占比低于 1Π3 ,两者相差超过 1Π3 ,因此 m 的取值为 1Π3。根据式 (4)可以得到最大股东的意见将以概率α′≡Pr[ M′> 1Π3 ]获得通过 ,在特别决 议机制下最大股东的控制度为 α′= Pr M′> 13 = 1 - Φ QΠ3 - P1 σyΠT = Φ P1 Tσy - QT3σy (6) 　　31 重大事项决议 对于重大事项 ,除按普通决议或特别决议通过外 ,还需经参加表决的社会公众股股东所持表决 权的半数以上通过 ,方可实施或提出申请 ,因此该类决议还须增加社会公众股的附加条件。社会公 众股中与第一大股东意见一致的投票总数为 ∑ i ∈Ng Xi 。出席会议的社会公众股股东所持表决权数也 用其数学期望代替 ,则出席会议的社会公众股的期望比例为 Qg = E ( T′g ) Tg = π1 ∑ i ∈Ng且i ≤1 S i + π2 ∑ i ∈Ng且i > N1 S i Tg (7) 　　社会公众股中与第一大股东意见一致的投票数占参加表决的社会公众股的比例为 M′g ≈ ∑ i ∈Ng Xi Tg · TgE ( T′g ) = ∑ i ∈Ng Xi Tg Qg (8) 44 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 ① 提案是否获得通过取决于 M′:如果第一大股东同意提案 ,提案的最后通过就取决于 M′有多正 ;如果第一大股东反对提 案 ,提案的最后通过就取决于 M′有多负。 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 　　它是一个均值为 0、方差为σ2g = π ∑ i ∈Ng且i > 1 S2iΠ( TgQg ) 2 的正态分布的随机变量。由此可以计算 出第一大股东对社会公众股的控制度 αg = Pr[ M′g > 0 ] = Φ(0) = 50 % (9) 　　可见 ,在各股东投票是独立的假设下 ,第一大股东对社会公众股的控制度是常数 50 % ,要提高 这一比例可以采取收集社会公众股代理权的方法。 假设收集到社会公众股股东 i 的代理权 ,则该股东所持股份一定进入投票结果 ,且该股东必定 “同意”第一大股东意见 ,因此 A i ≡Xi ≡S i ,记 N收集 为第一大股东收集到代理权的公众股股东集 , 则未收集到代理权的公众股股东集为 N g \ N收集 。社会公众股中与第一大股东意见一致的投票总数 为 ∑ i ∈N收集 S i + ∑ i ∈Ng \ N收集 Xi 。出席会议的社会公众股的期望比例为 Qg = E( T′g ) Tg = ∑ i ∈N收集 S i + π1 ∑ i ∈Nb \ N收集且i ≤N1 S i + π2 ∑S i i ∈Ng \ N收集且i > N1 Tg 　　此时 ,社会公众股中与第一大股东意见一致的投票数占参加表决的社会公众股股东所持表决 权的比例为 M′g ≈ ∑ i ∈N收集 S i + ∑ i ∈Ng \ N收集 Xi Tg · TgE ( T′g ) = ∑ i ∈N收集 S i + ∑ i ∈Ng \ N收集 Xi TgQg 　它是一个均值为 ∑ i ∈N收集 S iΠ( TgQg ) 、方差为σ2g = π ∑ i ∈Ng \ N收集且i > 1 S2iΠ( TgQg ) 2 的正态分布的随机变 量。由此可以计算出第一大股东收集社会公众股情况下对社会公众股的控制度为„αg = Φ ∑i ∈N收集S i π ∑ i ∈Ng \ N收集 S2i (10) 　　只要能收集到代理权 ,分子必大于 0 ,上式一定大于 50 % ,收集到的公众股越多 ,第一大股东的 控制度越大。 (二)控制度的影响因素 图 1 　控制度随持股比例 P1 递增 　 比较 (5)式、(6)式 ,有α′<α,表明特别决议 下第一大股东的控制度低于普通决议。随着第 一大股东持股比例增加 ,控制度增加 ,但当第一 大股东绝对控股 ,即拥有 51 %的控股权时 ,其控 制度未必等于 100 % ,如图 1 所示 ,此时普通决 议的控制度接近 100 % ,但特别决议的控制度并 不是。刘少波 (2007) 认为“控股权总小于控制 权 ,单个股东只要拥有 51 %的控股权就可拥有 对公司 100 %的控制权”。我们的理论模型显示 事实并非如此 ,所有权虽然是控制权的基础 ,但并非是获得控制权的惟一途径。 综上可见 ,控制度的影响因素实际分为三部分 :公司的持股结构、各股东是否支持最大股东的 意见、各股东出席会议的状况 ,前两部分对普通决议和特别决议下的控制度都有影响 ,而第三部分 只对特别决议有影响。表 1 显示 ,在特别决议下 ,51 %的控股权并不对应 100 %的控制权。各股东 同意或反对最大股东意见的概率参数π的敏感性分析显示 ,π越小控制度越高 ,因为这会导致较 54 2008 年第 11 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 低的方差。大股东出席概率π1 的敏感性分析和小股东出席概率π2 的敏感性分析均显示 ,其他股 东出席的概率 (即π1 或π2 )越小 ,特别决议的控制度越高。 表 1 控制度的敏感性分析 π= 018 ,π1 = 019 ,π2 = 011 P1 = 51 % ,π1 = 019 ,π2 = 011 P1 = 51 % ,π= 018 ,π2 = 011 P1 = 51 % ,π= 018 ,π1 = 019 P1 ( %) 普通决议 控制度 特别决 议控制度 π 特别决议 控制度 π1 特别决议 控制度 π2 特别决议 控制度 1 015077 013328 →0 110000 0 019044 0 018144 2 015155 013376 0104 110000 0104 019012 0104 018127 3 015235 013425 0108 019973 0108 018978 0108 018109 4 015317 013475 0112 019883 0112 018944 0112 018092 5 015400 013527 0116 019752 0116 018908 0116 018075 10 015839 013807 012 019605 012 018872 012 018057 15 016318 014127 0124 019456 0124 018835 0124 018040 20 016832 014494 0128 019312 0128 018798 0128 018022 25 017375 014915 0132 019175 0132 018759 0132 018005 30 017931 015398 0136 019048 0136 018720 0136 017987 35 018477 015947 014 018929 014 018679 014 017969 40 018982 016564 0144 018818 0144 018638 0144 017951 45 019406 017241 0148 018716 0148 018596 0148 017933 50 019717 017957 0152 018620 0152 018553 0152 017915 55 019901 018663 0156 018531 0156 018509 0156 017896 60 019979 019281 016 018447 016 018464 016 017878 65 019998 019723 0164 018369 0164 018419 0164 017859 70 110000 019942 0168 018296 0168 018372 0168 017841 75 110000 019996 0172 018227 0172 018325 0172 017822 80 110000 110000 0176 018162 0176 018277 0176 017803 85 110000 110000 018 018101 018 018228 018 017785 90 110000 110000 0184 018043 0184 018178 0184 017766 95 110000 110000 0188 017988 0188 018127 0188 017747 97 110000 110000 0192 017936 0192 018075 0192 017727 99 110000 110000 0196 017886 0196 018022 0196 017708 100 110000 110000 1 017839 1 017969 1 017689 　　根据 (5)式 ,普通决议机制下的控制度与出席会议股份的期望比例 Q 无关 ,这推广了 Cubbin2 Leech 的控制度公式 ,在他们的研究中第一大股东实现控制的标准是与其意见一致的票数占总股数 的比例过半 ,只利用持股比例 (即占总股份的比例)作为判断标准 ,没有考虑占实际出席会议股份的 比例。我们对此进行了修正 ,区别决议机制的研究发现 ,在普通决议机制下 ,各股东出席会议的状 64 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 况确实可以忽略 ,但特别决议机制下这是值得考虑的重要因素 ,因为 (6)式中包含 Q。另外 ,对于重 大事项的社会公众股附加条件 ,如果各股东的投票是独立的 ,由 (9)式可见 ,第一大股东对社会公众 股的控制度恒为常数 50 % ,他可以通过收集公众股代理权提高这一比例。 四、控制份额与有效控制份额 (一)控制份额 最大股东的控制份额 (controlling shareholding) P 3 定义为 :最大股东在现有持股结构下 ,以某一 预先设定的控制度α(例如 95 %、99 %)左右公司决策所对应的最低持股比例。记 Zα =Φ- 1 (α) 。 11 普通决议下的控制份额 由 (5)式得到 P 3 = ZασyT = Zα π∑Ni = 2 P2i (11) 这样 ,控制份额就可以用其余股东持股比例分布的二阶矩表示。 引入 Hirschman2Herfindahl 指数 H = ∑N i = 1 P2i ① ,则 P 3 = Zα π( H - P21 ) (12) 　　21 特别决议下的控制份额 由 (6)式得 P 3 = ZασyT + Q3 = Zα π( H - P21 ) + 13 P1 + π1 ∑N1i = 2 Pi + π2 ∑Ni = N1 Pi (13) 　　引入集中比率 CN1 = ∑ N1 i = 1 S iΠT ,则 P 3 = Zα π( H - P21 ) + 13 [ P1 + π1 ( CN1 - P1 ) + π2 (1 - CN1 ) ] (14) 　　31 重大事项的控制份额 第一大股东对于重大事项的控制除要满足普通决议或特别决议下的控制份额外 ,还要考虑对 社会公众股的控制。各股东独立投票时 ,第一大股东的控制度恒为 50 % ,第一大股东只能通过收 集社会公众股代理权方法提高控制度。由于此时的控制度满足 (10)式 ,分子分母同除以总股数 ,即„αg = Φ ∑i ∈N收集 ( S iΠT) π ∑ i ∈Ng \ N收集 ( S iΠT) 2 = Φ ∑i ∈N收集 Piπ ∑ i ∈Ng \ N收集 P2i 　　分子即为以持股比例表示的第一大股东收集到代理权的社会公众股总和 ,记为 Pg 。由于第一 大股东收集到的社会公众股持股比例是 (0 ,1) 内较小的数 ,因此近似有 ∑ i ∈N收集 P2i ≈ ∑ i ∈N收集 Pi 2 ,上 74 2008 年第 11 期 ① 目前国内实证研究对 H指数的计算存在一定偏差。问题在于国内只公布上市公司的前十大股东 ,直接用 H10代替 H指数 是不科学的 ,因为当前十大股东集中比率不高时其他股东的 H 指数是不能忽略的。但对第一大股东而言 ,不存在该问题 ,他可以 通过信息优势获得 H指数的精确值。 国外上市公司数据往往公布至某一持股比例水平 ,例如伦敦股票交易所 (LSE) 公布的是持股比例高于 0125 %的股东 ,在此情 况下 ,Leech(1991 ,2002)提出了一种处理方法 ,对没有观测数据的小股东状况进行了虚构 ,以近似求得 H 指数。我国公布的数据仅 为前十大股东 ,没有具体到以某一持股比例为标准 ,Leech 的方法并不完全适用。在后续的实证研究中 ,我们将给出处理国内不完 全数据的方法。 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 式分母可以用 H指数表示 π ∑ i ∈Ng \ N收集 P2i = π( Hg - ∑ i ∈N收集 P 2 i ) ≈ π[ Hg - ∑ i ∈N收集 Pi 2 ] = π[ Hg - P 3 2g ] 其中 Hg 是社会公众股的 H指数 Hg = ∑ i ∈Ng P2i ,即 Hg = ∑ i ∈Ng P2i 。 由此可以得到 ,第一大股东为了保证对社会公众股控制水平达α,应收集代理权的社会公众股 份额为 P 3g = Zα πHg1 + Z2απ (15) 　　41 控制份额的参数分析 (1)小股东出席概率的影响 考察小股东出席概率π2 对最大股东控制份额的影响 ,由 (12)式可见在普通决议下小股东是否 出席影响不大。对特别决议 ,由 (13)式可以看出较低的π2 导致 (13) 式第二项减小 ,从而降低最大 股东控制份额 ,最大股东具有较高的控制权。两种极端的情况 :π2 接近 0 时 ,由 (13) 式可得 P 3 最 小 ,只受大股东持股状况、出席概率π1 和投票概率π的影响 ;π2 接近π1 时 P 3 最大 ,第一大股东 需要获得更多股份同意才能实现对公司的控制。因此 ,小股东应该积极参与投票 (即提高π2 ) 以保 护自身权益 ,防止隧道效应出现。当然 ,通过委托独立董事或委托其他大股东行使投票权 (即π2 取 到最大值π1 )是一种更为有效的方式。 (2)持股结构的影响 首先考察第一大股东持股比例的影响。由 (12) 式可见在普通决议下 , P1 的增加将导致 P 3 减 小 ,但在特别决议下并不成立。由 (13) 式可以得到5 P 35 P1 = 13 - Zα P1π( H - P21 ) , P 3 未必是 P1 的 单调函数 ,只有当 P1 > πH9 Z2α - π时 , P1 的增加才会降低 P 3 的值。 其次 ,考虑持股分散度。分三种情况加以考察 :情况 1 ,一股独大 ,即最大股东持有较高份额而 其他股东持股均较为分散 ,由 (12) 、(14)式可见此时 P 3 较小 ,最大股东的控制权非常稳定 ,其他股 东缺乏话语权 ,其权益无法得到有效保护 ;情况 2 ,股份相对集中于前十大股东 ,从第十一大股东开 始所持股份均非常小 ,此时 H接近于 H10 、12CN1接近于 0 , (12) 式中 P 3 ≈ Zα π( H10 - P21 ) , (14) 式 中 P 3 ≈ Zα π( H10 - P21 ) + [ P1 +π1 ( CN1 - P1 ) ] ,其他大股东持股越多则最大股东的控制权越小 ; 情况 3 ,绝对分散 ,即公司所有股东的持股比例都非常小 ,此时 (12) 、(14) 式也非常小 ,很容易通过 收购二级市场的股票获得公司控制权 ,公司控制权转移风险较高。可见股份相对集中是一种有效 的公司组织形式 ,既可以防止最大股东的掏空行为 ,又可阻挡外来并购者。 (二)有效控制份额 定义有效控制份额 P 3 3 是最大股东以预计概率α保证自己的意见获得通过所需持有的最低 持股比例。 Cubbin 和Leech 在 H指数为常数的假设下 ,令 P 3 3 = P 3 = P1 ,从而计算出 P 3 3 的值。这一假 设意味着在某种意义上必须保持原来的持股结构 ,即保持 H 指数不变 ,因此仅是静态的值。而且 , 以下分析也显示该假设在实际应用中未必成立。 记第一大股东的超额持股量 (即 P1 - P 3 3 ) 为Δx ,若Δx > 0 (或 < 0) 则第一大股东减持 (或增 84 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 持)该部分股票 ,其余股东股份总和将增加 (或减少)Δx 。第一大股东持股比例调整为 P 3 3 后 ,H 指 数变为 H′= ( P1 - Δx) 2 + ∑ N i = 2 ( Pi + ΔPi ) 2 　　由于 ∑ N i = 2 ΔPi = Δx 　　因此 H′= ( P1 - Δx) 2 + ∑ N i = 2 ( Pi + ΔPi ) 2 = H + 2 ∑ N i = 2 Pi - P1 ·Δx + (Δx) 2 + ∑ N i = 2 (ΔPi ) 2 　　由上式可以看出 Cubbin 和Leech 的假设未必成立 ,即 H 指数不恒为常数 ,例如 ,当第一大股东 不绝对控股且Δx > 0 时 ,上式中的后三项均为正值 ,H′必定大于 H。因此 ,Cubbin 和 Leech 给出的 有效控制度的公式并不具有一般性。 对此假设进行修正的难点在于 ,第一大股东的超额持股量将被其他股东吸收 ,持股结构变化的 可能很多 ,我们选取对第一大股东威胁最大的情况 ,即所有超额持股量均被第二大股东吸收 ,来计 算有效控制份额。 已知当前公司股权结构{ P1 , P1 , ⋯, PN } ,若第一大股东持股比例从 P1 调整为 P 3 3 ,则第二大 股东持股比例相应调整为 P2 - P 3 3 + P1 = C2 - P 3 3 ,其他股东持股比例不变。 根据持股结构的动态变化 ,由 (12) 、(14) 式可以推导出 ,普通决议下有效控制份额是以下方程 的根 : P 3 3 = Zα π[ ( C2 - P 3 3 ) 2 + ( H - H2 ) ] 　　特别决议下的有效控制份额则为以下方程的根 : P 3 3 = Zα π[ ( C2 - P 3 3 ) 2 + H - H2 ] + 13 [ P 3 3 + π1 (1 - P 3 3 ) + π2 (1 - CN1 ) ] 其中 C2 、CN1 、H、H2 根据当前状态下的股权结构计算。 五、结论与展望 考虑到持股结构、决议机制对控制权的影响 ,本文构建了股东大会的概率投票模型 ,给出了不 同决议机制下的控制度、控制份额和有效控制份额。本文在理论创新与模型实用性方面所做的主 要工作和结论概括如下 : 首先 ,我们从三个方面对 Cubbin2Leech 模型进行了修正和扩展。 11Cubbin2Leech 的控制度公式只适用于普通决议 ,我们的模型分别给出了普通决议、特别决议 和重大事项三种决议机制下的控制度。随着第一大股东持股比例增加 ,控制度增加。值得注意的 是 ,所有权虽然是控制权的基础 ,但并非是获得控制权的惟一途径 ,持股结构、各股东的意见、决议 机制也是重要的影响因素。 21 在我们的模型中 ,用投票结果占出席会议的股东所持表决权比例代替 Cubbin2Leech 模型中 对总股数的占比 ,这一指标的修正更符合实际。虽然在普通决议机制下 ,用这一比例计算出的控制 度与 Cubbin2Leech 控制度公式一致 ,但特别决议机制下控制度还取决于出席会议股份的期望比例。 可见 ,股东出席会议状况也是值得考虑的一个重要因素。 31 我们还修正了 Cubbin2Leech 模型中 H 指数为常数的假设 ,在控制权最大威胁下 ,即第一大 股东减持股份全部被第二大股东吸收 ,对应持股结构的动态调整得到了最大股东以预计概率α保 94 2008 年第 11 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 证自己的意见获得通过所需持有的最低股份比例 —有效控制份额。 其次 ,我们所建立的模型 ,在实践中可以为上市公司提供控制权动态管理工具和构建预警机 制 ,这种控制权的度量方法也能够为今后公司金融领域的实证研究提供更有效的计算标准。 11 揭示了控制权的诸多影响因素 ,为控制权管理提供了决策依据。区分决议机制的控制度研 究显示 ,绝对控股并不一定拥有 100 %的控制权 ,“持股比例越大 ,控制度越高”仅在边际意义上成 立 ,即其他影响因素保持不变的情况下成立。持股比例较低的大股东也可以通过决议机制设计、收 集其他股东投票权等方式 ,调整其他股东出席会议并支持其意见的概率 ,从而获得较高的控制度。 21 有利于建立控制权预警机制 ,防范控制权转移风险。控制份额的计算有助于上市公司大股 东明确当前控制权状况 ,寻找实现有效控制的最低份额 ,在高于有效控制份额时迅速减持、抓住市 场机会变现增值 ,在低于有效控制份额时立即预警增持、避免控制权旁落。 31 为公司治理领域的实证研究提供技术支持。目前该领域的研究分歧很大 ,其中一个重要原 因就是控制权的度量影响了相关结论。大部分的研究采用 Berle2Means 的五类法 ,控制权作为虚拟 变量处理 ,加上行业、地区等其他虚拟变量的引入 ,导致解释变量矩阵不满秩 ,参数无法惟一求出 , 即所谓的“虚拟变量陷阱”。部分文献采用 H指数或集中比率弥补这一缺陷 ,但是这种持股结构也 并不是真正意义上的控制权状况。利用本文的控制度公式可以更准确地加以度量 ,解决以上问题。 最后 ,本文基于持股结构、决议机制的有效控制权研究还仅仅是一个开始 ,我们所提出的理论 模型丰富了控制权理论研究对治理结构和公司法律制度的关注 ,也为这一议题的研究拓展了发展 空间和应用领域 ,诸如考察不同经济类型、不同行业和地区的上市公司控制权特点 ,为政府监管资 本市场发展、进行宏观调控提供政策建议 ;利用控制度、控制份额指标对上市公司控制权进行实时 跟踪和测度 ,探讨全流通后控制权管理中存在的问题 ;实证分析上市公司控制权转移的影响因素和 特征 ,揭示控制权风险的预警信号 ,进行控制权动态管理。 参考文献 李善民、曾昭灶 ,2003 :《控制权转移的背景与控制权转移公司的特征》,《经济研究》第 11 期。 刘少波 ,2007 :《控制权收益悖论与超控制权收益》,《经济研究》第 2 期。 王力军 ,2006 :《大股东控制、财务杠杆与公司价值———国有及民营上市公司治理的比较研究》,《证券市场导报》第 11 期。 徐莉萍、辛宇、陈工孟 ,2006 :《控股股东的性质与公司经营绩效》,《世界经济》第 10 期。 赵昌文、庄道军 ,2004 :《中国上市公司的有效控制权及实证研究》,《管理世界》第 11 期。 Aghion , P. and P. Bolton , 1992 ,“An Incomplete Contracts Approach to Financial Contracting”, Review of Economic Studies , 59 , pp . 473 —494. Antonio A. and Francisco M. , 2007 ,“Does Ownership Structure Affect Value ?A Panel Data Analysis for the Spanish Market”, International Review of Financial Analysis , 2007 , 16 , pp . 81 —98. Berle A. and Means G. , 1932 ,“The Modern Corporation and Private Property”, Chicago : Commerce Clearing House. Blair M. , 1999 , “Ownership and Control : Rethinking Corporate Governance for the Twenty2First Century”, Washington : Brookings Institution. Cubbin J . and Leech D. , 1983 ,“the Effect of Shareholding Dispersion on the Degree of Control in British Companies : Theory and Measurement”, Economic Journal , 93 , pp . 351 —369. Cubbin J . and Leech D. , 1999 ,“The Effect of Shareholding Dispersion on the Degree of Control in British Companies : Theory and Measurement”, reprinted in K. Keasey , S. Thompson and M. Wright (eds) , Corporate Governance , Edward Elgar : Critical Writings in Economics vol 2 (of 4) May 1999 , pp . 61 —80. Georgen M. and Renneboog L. , 2003 ,“Why Are the Levels of Control Different in German and U. K. Companies ? Evidence from Initial Public Offerings”, Journal of Law , Economics & Organization , 19 , pp . 141 —175. Hart , O. , 1995 , Firms , Contracts and Financial Structure , Oxford University Press. (下转第 61 页) 05 张小茜、汪 　炜 :持股结构、决议机制与上市公司控制权 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net Corporate Donations and Economic Incentives : An Empirical Study Based on Corporate Donations Following the 5112 Earthquake in China Shan Liwei , Gan Li and Zheng Tao (Research Institute of Economics and Management , Southwestern University of Finance and Economics ; Department of Economics , Texas A&M University) Abstract :This paper studies economic incentives of corporate donations by China A2share firms immediately following the 5112 Wenchuan Earthquake. It u