政府关联

政府关联（共7篇）

政府关联 篇1

1 概述

2009年2月,Tim Berners-Lee在TED大会上提出关联数据,并介绍了其对于数据Web发展的影响。随后,世界各国开始以关联数据的形式公开发布政府数据,如美国、澳大利亚、新西兰、荷兰、瑞典、西班牙、奥地利、丹麦等以及地方政府伦敦、纽约、温哥华等。最具影响力的是2009年5月美国data.gov的启动以及2010年1月由互联网之父Tim Berners-Lee和南安普敦大学人工智能教授Nigel Shadbolt领导开发建立的英国政府开放数据网站data.gov.uk。在国内,政府各部门对信息的需求变得越来越明显,为了解决当前政府“信息孤岛”的问题,把所有可公开的相关数据关联起来,并发布到统一的数据平台上供大家使用,我们将采用W3C标准中的关联数据技术和方法实现数据的开放。为了实现这个目标,我们需要处理的问题有:信息的来源问题,数据的格式问题,数据的相互关联问题以及数据的使用问题等。同时,关联数据作为基础技术,使数据的发布者能满足数据使用者的各种各样的需求,实现数据的最大化应用。

2 Linked Data与国外开放政府数据

Linked Data这个概念来自W3C正式项目———关联开放数据(Linked Open Data,LOD)项目。目前该项目含有50多亿个RDF三元组,该数据还在不断的增加。简单来说,关联数据的三个基石是URI、RDF和HTTP协议,即通过HTTP协议来传递RDF数据,而这个RDF数据是一个遵循特定规则语义数据,这个特定的规则就是使用URI来描述任何资源[1]。关联数据和数据的关系就好比万维网和文件的关系,是语义万维网的一种可行的表达方式,实用且可操作,适用于各种形式的数据,它根据开放标准将数据连接在一起,从中萌发出很多新的事物,比如:在遵循关联数据四项原则的前提下,地理信息系统、移动通信系统、公安信息系统的数据能组合在一起,有效的评估公安系统对某一区域犯罪率的控制。

2009年,美国和英国都分别作出开放数据的承诺,data.gov与data.gov.uk两个政府网站相继启动。5月下旬,由美国联邦首席信息办公室和Vivek Kundra成立的一个美国政府网站data.gov,作为政府数据中央存储库,经过一年的时间从起初的47个数据集已经发展到现在的272677个。其根本目标是,让公众对联邦政府行政部门生成的“高价值”、机器可读的数据集进行访问,使得公众的参与与协作是网站成功的关键。2010年1月项目正式启动的英国政府网站data.gov.uk采用语义网的架构概念、SPARQL的搜索技术,其中地理信息底层采用yahoo用户界面库Yahoo User Interface Library实现[2],该网站就已包含约2500个数据集,这些数据集来自于英国政府部门,既是非私有的,并以相同的格式存在以便重用。总体来看,data.gov.uk拥有超过data.gov的优势,使用关联数据格式发布数据,使得用户更容易使用数据,它使用通用的网络语言使得用户对整个网站的导航比较熟悉,让更多用户也参与进来。但是,这两个网站发展的空间还很大,随着时间的推移,将会变得更流畅,更富成效。

3 国内数据开放存在的问题

政府的信息开放包含三个方面:政府透明度,问责制,以及知情权。当前,来自政府体制内的不同部门利益难以协调,难实现数据的整合、公民对政府的监督和问责。国家信息化办公室的撤销,从一方面显示了国内信息化地位的降低。而对于研究者来说,没有数据,就如“无米之炊”,但并不是所有的政府及科研数据都拿不到,只是拿到的数据精度不高,不成系统,甚至不能用,因此,数据的开放和共享在国内成为了一个瓶颈。另外,还存在一个问题,对于同一种类的数据,不同的部门会采取不同的统计方法,所得出的结果有很大差别,比如说,对于贵州人口统计,我们应该选择哪一个体制的数据,国家统计局(常住人口37623600人)与贵州省公安系统统计的数据(户籍人口39850386人),用户只能是根据自己的需求来选择所需要的数据。2006年1月12日,中国生态系统研究网络的数据正式对外公布,虽然数据在进一步的完善中,但这也是科学界数据共享的一个新的开始。最后,在接下来的数据工作中,除了解决数据分散、信息孤岛,还应有针对数据开放的立法,保证数据的有效使用。

针对中文信息的处理,也存在很多的问题,比如说歧义的自动识别,对于水果类的“苹果”和计算机品牌“苹果”,计算机还不能准确的识别出来;又如目前搜索引擎的主要问题,缺乏智能,用户的输入是关键词的组合,无法准确地表达用户的检索需求,搜索引擎的输出是网页集合,需要用户自己从这些返回的网页中进一步寻找答案,浪费了时间,即使是Google中国,它按照倒排序的方法将用户较感兴趣的网页放在前面,但是最终的选择还得靠人工来选择;由于信息的异构,把信息融合在一起时比较困难;等等。因此,在我们运用Linked Data技术来对国内的数据进行开放处理时,应考虑到具体的国情和中文信息处理方面的问题,只有与现实结合起来,才能更好的做好政府数据开放的工作。

4 开放政府数据

2005年,Izzard,Vincent和Burlat等人在第一届企业软件和应用互操作国际会议中提出了关于企业集成中语义和本体的概述和一个通用的集成处理工作流程[3]。借鉴英美两国开放数据(data.gov与data.gov.uk)的成功案例,根据实际需求和互操作任务,采用Linked Data标准实现政府部门之间数据的共享和开放。这一节将介绍Linked Data技术是怎样应用到国内数据开放的进程中。

采用“从下自上”的方法开放数据,即在取得高层授权后,先把数据放到网上,由使用者集体参与的结果来决定出数据最后的形式,之后再整合。发布开放数据工作流图如图1所示[4,5,6]。

4.1 语义描述

语义描述是为了明确服务的功能和业务数据的语义,包括数据的描述、功能的描述和业务的描述。语义描述数据是整个工作流程中比较难以实现的一个步骤,但是一旦充分的实现了语义描述,将会帮助大众更容易的找到、理解、使用数据。实现语义的描述的过程充分展现了Linked Data技术的优势所在。

4.1.1 标识

使用URIs(Uniform Resourse Identifiers,统一资源标识符)来标识资源。在Linked data环境下,统一选用HTTP URIs,避免使用其他的URI模式(如URNs和DOIs)。选择HTTP URIs命名主要有三个原因:其一是http://是唯一的URI模式,并且绝大多数工具和基础设施都支持;其二是URIs提供了一种简单的方式创造出全球唯一的名字,且不需要集中地管理;其三就是URIs的作用不仅仅是命名,也是Web中处理资源信息的途径。好的资源标识符不仅仅是提供人和机器都可读的描述,也要“Cool”[7],即设计简单、稳定及可管理。

4.1.2 选择URIs

URIs用来命名资源,并连接RDF和Web,在发布关联数据之前,我们应该找出相应资源的URIs。一方面,它们必须是很“好”的命名,能使其他的发布者可靠地把你的资源链接到他们的数据上;另一方面,在恰当的地方建设好支撑技术的基础设施,使得它们能被解引用。要尽量选择在可控情况下发布的URI,另外,最好是选择可以帮助记忆的、稳定的、持久的命名。因为一旦更改URI,就会改变已经建立的链接。由于技术环境制约着URI的选择,所以对URI进行清理也是很必要的工作,可以通过添加URI重写规则到Web服务器的配置中实现。最后,可在URIs中使用关键字确保其唯一性,例如,在处理书籍的URI时,使用ISBN编号作为URI的一部分。如:

http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bookmashup/books/006251587X

4.1.3 选择术语集

为了使客服端应用程序能尽可能简单访问到数据,应使用已经普遍使用的数据集,在现有术语集中没有找到需要的术语时,才定义新的术语。

重用现有的术语集

在语义Web中已有很多著名的术语集:FOAF(Friend-of-a-Friend)、DC(Dublin Core)、SIOC(Semantically-Interlinked Online Communities)、SKOS(Simple Knowledge Organization System)等。这些数据源的URI是解引用的,意味着能从Web中检索到相应概念的描述,并能链接到其他数据源的URIs。

自定义术语

使用RDF词汇描述语言1.0:RDF模式或OWL(Web Ontology Language,Web本体语言)。需要注意的是,最好不要从零开始定义新的词汇,而是在现有的词汇上附加术语来描述资源,最重要的是术语的URIs要能解引用,使得客户能查找到术语的定义。由于人能猜测,但机器不能,在定义过程中不能丢失重要的信息,也不要创建太多的限制,而是保留发展的灵活性。

4.1.4 RDF描述

如果没有对数据的描述,数据是没有多大用处的。对数据的一个描述就是一个固定格式的字节流,譬如HTML,RDF/XML或JPEG。例如,某个同学的成绩单就是一个信息源,它能被描述为一个HTML页面,一份PDF文档或RDF文档。由于单一的信息资源能有很多种不同格式的描述,用一种简单的语言来描述数据集以创建一个Web页面,可以帮助搜索引擎找到数据供给用户使用。在描述中至少应该包括这个资源的标题、说明、出版日期及数据来源等。

4.1.5 链接

在完成了对数据的描述之后,下一步就是实现数据的链接了。

手动链接

一旦定义了特定数据集作为合适的链接对象,就需要手动的搜索想链接到的URI引用,如果数据源没有提供搜索的接口(SPARQL终端或HTML的Web形式),可以使用Linked Data浏览器(Tabulator或Disco)搜索数据集并找到准确的URIs。需要注意的是,数据源可能使用HTTP-303重定向来重定向客户端,从定义非信息资源的URIs到定义描述非信息资源的信息资源的URIs。在这种情况下,请确保所连接到URI引用是定义非信息资源,而不是关于它的文档。

自动生成

这种方法适合于规模不大的数据集,此时,使用自动记录链接算法生成数据源之间的RDF链接是有意义的。

4.2 语义发布

其目的是提供一种方法,使得计算机能理解所发布的信息的结构,甚至是信息的含义,使信息搜索和数据集成更有效率。并将多种不同类型的数据转换为关联数据类型。

如:关系数据库,有一些开源的工具能实现关系数据库到关联数据的转换,如D2RServer,Triplify;电子表格,机构的大量信息以电子表格的形式存在,早期的recovery.gov数据都是以表格的形式发布,部分源表在最上面一行有一个表头,可以导出为逗号分隔文件、CSV;XML,首先把XML数据放到Web中,然后指出这个XML是关于什么的?是什么东西?关系又是什么?再使用一个程序转换XML文件为RDF,等等。

确定了要发布的数据后,维护发布的数据就成了是政府最关心的问题。所以为了保留数据的历史性,应使用版本可控的数据集,以便人们能引用和链接到过去或现在的版本,这些升级的或新的数据集也能索引到旧的数据集。在必要的时候还能提供工具转换旧的数据。因此,如果能在数据中嵌入数据的版本号或是标识符,那就会使得人们使用数据更加便利,顺畅。

4.3 测试及调整数据

在发布作为Linked Data的信息到web后,应该测试信息是否能准确的访问到。一个简单的测试方法就是把多个URIs一同放入Vapour链接验证服务,生成一份详细说明URIs关于HTTP不同要求的报告。另外,就是查看在不同的Linked Data浏览器中信息是否显示准确,浏览器是否能在数据范围内找到RDF链接。

4.4 语义发现

语义发现是发现服务中能够进行有意义的交互的处理过程。通常,语义发现过程依赖于语义描述。语义发现的一个基本要素就是能用额外的信息来扩大对服务的描述,如元数据。服务的提供者也许会采取各种各样的方式来描述他们的服务、访问策略等。尽管如此,很多资源的使用者也会根据他们自己的选择策略来决定他们想要使用的服务,如数据的起源、衍生的服务质量、信誉指标等。在发现服务中使用语义,使得搜索引擎能更好地“理解”特定网页的内容,更准确的搜索想要的信息,同时也可搜索到其他有用的精密信息,同时使得自动化搜索有可能得以实现,更容易集成多个Web服务[8]。

4.5 语义调解

语义调解是异构系统进行交互的构成要素,是在产生冲突的情况下使用的特定实体[8]。其主要作用是利用数据,以创造更高级别的应用程序的信息。使用本体调解技术,如合并、对齐或一体化,语义调解器能识别出数据之间隐含的相似之处。值得注意的是,调解器必须被理想的考虑为第三方,其主要目标是使不同的观点近似,避免可能给予所涉及的当事方之一特权的决定。

当知识表述在一个中立的执行方式中时,可以更容易使用知识,更容易在不同的应用系统中重用知识。使用调解器表示一个源执行的接口要求,并转换到能被目标接口使用的知识库中,并作用于数据和其处理过程,若系统要求数据的语义内容是相同的,需要数据调解器,但是表述的句法是不同的;若共享一个处理过程的语义内容时,就需要处理调解器,但是消息或消息交换模式是不同的[9]。

5 结束语

使用关联数据标准发布数据对于政府来说,提高了政府透明度,实现公民对政府的监督和问责。其中,对于政府数据的发布者来说,关联数据标准意味着能可靠地发布数据,而对于数据的使用者来说,关联数据标准则意味着他能灵活、方便地重用政府数据。政府数据有很多可以使用关联数据的领域,如统计和地理空间信息,但是大多数数据都不是关联数据格式,且数据模式难以理解和重用,对于Web规模的数据集成是封闭的。文中结合国内数据开放所存在的问题以及中文处理过程中的问题,总结出开放并发布政府数据到Web中的工作流程,即在确定所需要的数据源后,从各个部门收集数据,按照先发布后调解的原则,把语义描述好的数据发布到Web中,将各种类型的数据形式统一转换成关联数据形式存储在RDF数据库中,在测试并调整后,语义发现数据及选择需要的服务,在异构系统进行交互的时候使用本体调解技术实现数据的合并、对齐或一体化,增加数据的重用。由于当前国内政府还没有实现数据的开放,关联数据技术仍未得到充分的应用,国外的相关工具在处理中文时时常会产生异常,而国内相应的工具没有开发出来,所以这也是将来需要解决的问题,要使政府数据完全实现关联数据标准,还有很多工作要做的,很多技术需要学习。

摘要：采用Linked Data标准来发布开放的政府数据,可以提高政府数据的透明度,增强公民对政府的监督和问责。该文中结合国内没有实现政府数据开放和共享的原因,总结出适应于国内发布开放的政府数据到Web的工作流程,即在确定所需要的数据源后,从各个部门收集数据,按照先发布后调解的原则,把语义描述的数据发布到Web中,将各种类型的数据形式统一转换成关联数据形式存储在RDF数据库中,在测试并调整后,语义发现数据及选择需要的服务,在异构系统进行交互的时候使用本体调解技术实现数据的合并、对齐或一体化,增加数据的重用。关联数据技术使得政府作为一个中心平台,用来满足来自商业、学术和开发人员对数据的广泛需求,最大限度使用各种类型的数据。

关键词：关联数据,语义,公开,链接,电子政务

参考文献

[1]Christian Bizer,Tom Heath,Tim Berners-Lee.Linked Data-The Story So Far[J].International Journal on Semantic Web and InformationSystems,2009,5(3):1-22.

[2]John Sheridan,Jeni Tennison.Linking UK Government Data[M].London:LDOW Press,2010.

[3]Said Izza,Lucien Vincent,Patrick Burlat.A Unified Framework for Enterprise Integration—An Ontology-Driven Service-Oriented Ap-proach[C].Switzerland:Pre-proceedings of the First International Conference on Interoperability of Enterprise Software and Applications,2005.

[4]Bizer C,Cyganiak R,Heath T.How to publish Linked Data on the Web[M].Germany:ISWC Publishing,2008.

[5]Daniel Bennett,Adam Harvey.Publishing Open Government Data[M].Washington DC:W3C Working Group Press,2009.

[6]Tim Berners-Lee.Putting Government Data Online[M].London:W3C Press,2009.

论民主与政府效率的关联 篇2

一、民主意在决策层面, 政府效率意在执行层面

民主的体现形式多为选举、表决, 往往是在做决策时的一种方式, 这种方式有固定的程序, 可能比威权体制要耗时更多, 但在具体的决策过程中, 由于威权体制也仍需要全面的考虑, 也需要听取专家的意见, 所以两种体制的效率孰高孰低, 是否民主必然带来效率低下, 这都是存在一定的疑问。

现实的复杂案例告诉我们, 民主的国家有效率高的, 有效率低的, 非民主的国家有效率高的, 也有效率低的。大多数发达国家的民主化程度较高, 且政府效率也较高, 比如美国, 但不排除某一发达国家在某些情形下的低效率。不发达的国家中亦有民主化程度较高的, 但相对而言, 效率较为低下, 比如波兰, 据《世界竞争力年鉴2002》, 波兰的政府效率排名48, 是瑞士洛桑学院统计的49个发展中国家或转轨国家中的倒数第二。这表明民主化程度高的国家中并非一揽子都是高效或低效。在非民主的国家 (地区) 中, 新加坡、南韩和我国的台湾被认为是威权体制下更有利于发展经济的例子。“拉美化”现象的经济发展停滞、缺乏效率、社会贫富不均, 是军人独裁统治或威权政府时期造成的低效。这两种事例正好说明, 威权统治可能把经济推向高速发展, 也可能把经济推向崩溃。所以, 威权统治只是在有些情况下也能发展经济。 (1)

综上所述, 我们可以下表作为总结, 以表明民主和政府效率之间并非存在必然的联系。

至此, 我们可以初步得出结论, 即作为决策层面的民主与执行层面的政府效率并没有相对应的关系, 两者属于不同的层面。无论决策过程中是民主或是威权, 都有可能产生高效或低效两种倾向。而政府的高效与否, 与政府本身有着直接的关联。

二、民主、公平、效率、经济

往往从效率中, 容易延伸的一个相关联的概念是经济的发展, 而与民主相关联的概念则是公平, 民主的国家则必然众人都有表达意见的权利和途径, 这是最起码的公平。从众多的公平与效率的论述中, 可以看出两者的关系非常复杂, 但并没有存在一个绝对的线性关系, 而是一个类似于上表的四象限图表, 如下图所示。

在某种程度上, 正映证了民主与政府效率之间的关联, 如果当不属于同一层面的两者之间的关系出现多种可能的时候, 我们如果还需要分析这两者之间的必然关系, 则存在很大的难度, 从而促使我做出这样的推断, 这两者或许没有什么关联, 为了进一步证实这一推断, 我们把目光从国外的事例转向国内, 我们发现同样的情况依然存在。

从中国基层的实际情况上看, 我们既可以发现很多经济发展快, 民主发展也比较快的例子, 也可以看到一些经济发达地区村庄事务还是少数人说了算, 甚至还可以看到不少经济贫困地区的基层民主质量反而很高。所以, 经济发展和基层民主之间并不存在一个线性关系。 (2) 也就是说, 民主和经济的发展、效率的高低并不呈现必然的关联。

当然, 也有一些事例使我们认为, 民主带来的就是低效, 比方说在龙应台关于《为民主辩护——与华人世界对话》一文中说道, 是民主, 使台湾变了。政府机构、军事单位从长期霸占的都市核心撤走;庶民历史重要, 因此历史街区得到保存;族群意识高涨, 弱势的权力——不论是语言文字还是宗教信仰, 得到平等保障;市民参与政府决策, 因此城市的改造由市民意愿主导。如果说, 民主政府的效率低, 是的, 那是因为政府必须停下脚步来听人民说话, 很费时间。可是, 你要一个肯花时间来听你说话的政府呢, 还是一个招呼都不打就可以从你身上快速碾过的政府呢?台湾政府在沙斯 (SARS) 期间的慌张混乱、上下扞格, 相较于新加坡或甚至于北京政府在处理善后时的剑及履及, 在华人世界兴起一个流行的说法:处理危机时, 民主政府不如威权政府有效率。即或不是处理危机, 北京或上海近年在城市建设上的高楼暴起, 大开大阖, 相较于台北建设因为与民众长期沟通协调而出现的“牛步”效率, 也加强了一种印象:民主等于低效率。 (3) 追其本意, 龙先生也是极力赞成民主的, 甚至认为民主即便带来低效, 也需要支持民主, 而如果民主与低效之间如果没有必然的联系, 更没有必要为效率的提高而放弃对民主的追求了。民主没有影响政府的效率, 那影响政府效率的因素是什么?从什么方面可以提高政府效率?民主和政府效率之间有没有联结点?

三、民主和效率之间存在发展方向上的统一性

在现代社会, 民主和效率是现代行政的两大价值目标。 (4) 虽然从层面上看, 民主与政府效率处于不同的层级, 但两者在方向上存在着同一性。政府效率的提高依赖于政府服务意识的提高, 民主的提高依赖于政府有意识的对民众参与意识的培养。推进民主行政, 构建民主和效率相统一的行政体制, 既需要政府自身的“觉悟”和“自我革命”, 更需要社会公众的积极推动。 (5) 民主和政府效率的主导均在政府, 政府对于民主化的促进和提高效率有着非常关键的作用, 也就是说, 民主和政府效率的联结点是在政府。

事实上, 政绩和是否民主 (无论是从保护个人权利还是从反映多数人意志来判断) 之间通常没有多大关系。 (6) 高政府效率、高经济发展水平, 这些都不能必然的引导出高民主化, 就如同图表1所示。造成政府部门的工作效率低下最根本的原因之一是服务意识问题。这种服务意识问题在政府服务的各个层面都有体现。正是因为没有服务意识, 而占据着管理者的位置, 所以才造成不顾及效率的结果。解决政府效率低下问题不仅仅是中国政府的独特困扰, 西方国家政府在过去二十年中所进行的一些改革也值得借鉴, 他们的做法并非是舍弃民主, 而是以强调服务意识为中心, 另外使用新技术和引入竞争机制等, 比如 (1) 视人民为顾客, 并强调顾客的价值; (2) 创造市场或准市场的竞争机制; (3) 扩大个人以及私营部门自理的范围; (4) 购买者的角色须从供给者的角色中分离出来; (5) 契约或半契约配置的增加; (6) 由市场来测定绩效目标; (7) 弹性工资, (8) 企业管理技术的采用等等。

根据民主与政府效率所处的层面、在现实社会中的体现、与经济发展和公平的对应情况以及政府在这两者之间的主导作用来看, 民主和政府效率是不同的, 民主没有导致政府的低效, 而是服务意识导致了政府的低效, 民主也没有导致政府的高效。民主是决策层面所使用的一种方式方法, 是给社会上所有人以表述自己权利的途径, 我们不能将民主与效率扯上关系, 继而推断出民主可取与否。民主是发展的方向, 尊重集体与个体的权利, 是对人权最好的阐释, 政府要确保民主范围的不断扩大。一些国家的贫困是固有的, 或是在专制体制下造成的, 而较少的例子能说明贫困是民主引起的。只是民主不一定能有效地解决贫困问题。民主制的价值主要不在于解决经济发展和贫困。民主制只是为经济发展创造条件, 民主并不必然带来经济增长、社会和平、管理效率、自由市场。 (7) 我们可以期待出现这样一种政治制度,

“它能保证以和平竞争的方式组织政府、影响公共政策;它能通过固定的程序调整社会和经济冲突;它与市民社会有充分的联结, 从而可以代表各自选区的选民, 并为集体行动的事业做出承诺。” (8)

注释

1为民主辩护!——对当前反民主理论的回答蔡定剑中国政法大学教授载于《中外法学》

2基层民主、经济发展与政府管制作者:陶然来源:中评网日期:2007-2-5

3为民主辩护——与华人世界对话龙应台《联合早报》2004-04-20

4推进民主行政建设需要政府和公众共同努力《瞭望》新闻周刊赵长茂

5推进民主行政建设需要政府和公众共同努力《瞭望》新闻周刊赵长茂

6民主的质量”系列:后记中的疑虑马可·F·普兰特纳张丽娟翻译王新松、杨诗伟校译原载《民主》杂志, 2004年10月第4期, 总第15卷。

7为民主辩护!——对当前反民主理论的回答蔡定剑中国政法大学教授载于《中外法学》

政府关联 篇3

政府IT项目长期以来都被认为是最具挑战性、高失败率的项目,项目范围已变得更加复杂,对政府核心任务的整合程度也越来越高。这些项目试图整合多个数据系统、业务流程及客户交互,在项目的实施过程中运用了大量管理工具和技巧,如业务流程再造(BPR)、项目管理、系统工程以及实体架构(EA)[1]。

然而政府IT项目的复杂性和高风险,还不是我国“推行电子政务、构建服务型政府”的最大阻力。我国政府IT变革的最大阻力,来自于具有不同人口特征的人面对专业文化冲突的不同态度和反应。通过测量组织人口统计特征的方差,把人口特征作为群体或组织的构成特征,然后将其与群体或组织的结果变量联系起来,这是组织人口学的典型研究方法。用这一方法,研究人口特征对我国政府IT变革阻力的影响,对推动我国政府信息化是非常必要的。

2 理论分析

2.1 组织人口学理论背景

组织人口学研究的理论基础,一般可概括为相似—相吸范式,认为态度的相似性是个人之间相互吸引的主要原因。很多生理的、社会的和地位的特点都可以表现为态度、信仰或个性方面的相似性。例如,研究表明人际吸引与社会经济背景、能力甚至休闲方式的相似性相关。较高水平的人际吸引导致的结果可以表现为频繁的沟通和互动。虽然人际互动是社会整合的必要条件,但是人们可能在根本不存在互动时表达对某一群体的偏好,从而通过自我归类形成一定的心理群体。Turner将心理群体定义为“一群具有相同的社会身份或按照相同的社会类别成员身份来定义自己的人”。

心理群体的吸引力并不以群体间的互动为基础,而是基于成员的人口统计特征。这些人口统计特征包括年龄、教育程度、服务年限、种族和性别以及职业和职业类别。近年来组织人口学的实证研究在评估人口特征效应时,通常是将年龄和服务年限作为主要变量。但是,Pfeffer指出,人们在描述一个组织时可以使用很多方面的人口分布特征,包括性别和种族构成、年龄或服务年限分布,以及劳动力的受教育水平。Tsui和O’Reilly指出,在说明人口特征的全面影响时,只关注年龄和服务年限会限制人口因素的解释能力。因此,重要的是评价人口统计因素的整体性因素的影响,而不是一两个人口统计特点的影响。

2.2 政府IT变革阻力的产生机制与测度

变革阻力是源于人们不愿意抛弃现状中的安逸,经受变革带来的风险和痛苦。变革阻力是人们面对变革时很自然的并可以理解的一种反应,出现阻力的原因是人们习惯于生活在一种有控制的状态下,当周围的环境发生改变时,他们感到失去了控制,从而出现对于偏离现实的抵抗行为。变革的力度越大,对现实造成的冲击越大,阻力也就越大[2]。

除了具有一般的变革阻力的特性以外,政府IT变革阻力还有其自身的特点。由于政府IT项目实施过程中,对整个政府目标和运行机制都产生了深刻的影响,这种变革对政府工作人员造成了巨大的心理冲突。传统的思想和习惯的势力给人们带来了根深蒂固的思维和行为惯性,面对政府IT项目实施带来的与现实的巨大反差,政府员工自然会对其产生极大的对抗心理,从而引起不容忽视的IT变革阻力。根据Pideritt,Sandy Kirsten的研究表明,政府IT变革阻力产生的根源,可以归纳为以下7个方面[3]。

1)项目管理与行政管理。行政管理的特点可以概括为程式化和例行公事,政府机构的行事方式往往就是程式化的。与此相对照,项目管理反映了一种有效地达到某一目标的思想[4]。在IT业内,项目管理已日益成为交付和实施IT系统不可或缺的专业化管理科学。项目管理科学已在项目团队的承包方得到了广泛应用。当承包方团队成员受到最新的项目管理技巧的培训后,不可避免地要在电子政务环境中注入项目管理的思想,于是,在电子政务的不同参与者之间,就会引发IT变革冲突。

2)过程控制模型与政策和流程。正如Wolf和Wamsley所论述的那样,政府管理者与私人领域的管理者比较,其行政管理行为受到更为严格的法制环境的约束。一个制度化的法制框架规定了明确的权限、规章及应有的程式要求,政府机构的政策和流程受到法律框架的严厉约束。对政府管理效率的要求迫使政府机构采用新的业务处理标准,比如美国卡内基·梅隆大学软件工程研究所的能力成熟度模型(CMM)就是一套有力地控制电子政务的模型。公共组织已习惯于传统的政策和处理问题的程式化方法,因此,这些新的模型就可能构成组织的外来概念。将CMM引入政府IT项目管理时,如何使这些概念协调于政府机构传统的政策和程式,是一件非常难办而又不得不面对的事情。如果这些看待过程控制的对立的观点得不到协调,变革冲突就可能一直存在下去。

3)投资决策(IDM)与预算。预算一直是公共管理的中心。多年以来,出现了大量新的工具和技巧,用以更好地管理和合理化公共预算过程。IDM技术发端于私有领域的资本计划,正在日益成为政府机构强制实行的一种投资控制方法。美国管理与预算办公室(OMB)最近重新修订了A-11和A-130文件,对机构的IT项目报告提出了近乎苛刻的要求:(1)按照机构核心任务的需要及投资的回报来评估和选择IT投资;(2)消除与其他IT项目不必要的重复;(3)对照计划结果,制定项目绩效度量和监控办法。这是对传统的预算思想和方法的严峻挑战,必然给政府IT项目的预算及投资改革带来新的变革阻力。

4)实体架构(EA)与官僚组织。政府IT项目的开发和应用,在组织结构上对政府机构提出了新的要求。美国议会通过了科灵格-科恩法案,要求机构开发完整的系统架构来指导其IT项目的实施。对于已经由美国审计总署(GAO)及管理与预算办公室(OMB)签署的“实体架构”概念,政府和企业集团已达成共识。EA将对组织的全盘观点归结为“实体”,并且已成为在公共IT管理领域最重要,同时也是最难实现的概念。植根于系统工程科学之上,EA已迅速交叉渗透到一般运作、业务流程,及管理实践诸领域中。正是在这个交叉点上,实体架构和官僚组织在文化、语言及术语上形成了鲜明的对照。

5)ERP与管理判断。企业资源计划(ERP)的概念和应用从以企业信息化领域为核心,逐渐深入到了政府、商贸等其他相关行业。北京用友政务公司于2000年结合ERP相关理论和实践,在政府信息化领域,首次创造性地提出政府资源规划(GRP)理念,并以此指导公司在电子政务领域的实践。而现实情况是,政府机构常常相信并授权给他们的领导人,使领导人草率做出的判断变成权威性的命令,我们称这种决策模式为“管理判断”。政府IT项目要求引入在企业应用广泛的ERP系统。从理论上讲,授权做出理性的管理决策,与ERP的理论是大相径庭的。ERP的理论要求严格控制资源的分配与流动,并且使系统完成近乎自动化的决策。政府IT项目的实施,必然使政府机构感受到ERP所带来的困惑,感觉到ERP与他们习惯的管理判断方式的巨大反差,从而产生对ERP的抵触情绪。

6)智能决策与行政判断。Bovens和Zouridas这样描述了电子政务对政府机构的法定控制的强大影响:人们不再只是按适用于各种情况的规则按部就班,而是热衷于设计分散的可执行的信息系统。新的官僚能将法律框架转化为具体的运算法则、决策树以及模块。以上情况的一个极端的例子是基于BREs的商业软件包。BREs整合了智能决策工具,并运用了数据挖掘和大型数据仓库的理论,主要适用于有大量重复处理的情况,可被用于任何公共服务的运作中,如社会福利服务,许可与注册,医疗卫生,法律执行等领域,一系列逻辑决策规则支持在这些领域中大量案例的分析。政府IT项目必然要引入智能决策系统,这是建立智能型政府的必然要求。智能型政府的决策方式与传统的行政判断的决策方式存在巨大的差异,智能决策系统的引入必然引发不容忽视的IT变革阻力。

7)CRM与公共服务。把“公众”看作“客户”,这是对政府职能认识上的突破,已经深深影响了管理哲学和公共组织运作。由于美国联邦机构要求呈报国家绩效审查报告,这一概念已变得非常流行。服务性的政府需要与公民进行的大量交互沟通,客户关系管理(CRM)在政府运作中体现出最大的优势。著名的埃森哲管理咨询公司在2003年的一个政府机构调查中发现,政府机构正在理所当然地把服务的人们和机构当作客户,把向客户提供服务放到了前所未有的高度。政府IT项目要求官僚型政府向服务型政府转变,因此,CRM的引入是不可避免的,而由此引发的IT变革阻力也是不忽视的[5]。

通过以上分析,得到了影响政府IT变革阻力的因素集,每个因素通过两个指标来度量其影响大小,如表1所示。

3 研究方法

3.1 研究假设

H1:年龄变异系数与政府IT变革阻力正相关;

H2:服务年限变异系数与政府IT变革阻力正相关;

H3:教育程度变异系数与政府IT变革阻力正相关。

3.2 研究程序

有关数据是从某直辖市的29个政府IT项目中收集的。选择项目样本时,已经考虑了控制其他非人口特征因素的影响,即尽量选择其他因素相同的项目。具体的研究程序为:

1)从调查对象的人事部门获取了所有员工的年龄、服务年限、教育程度等3个组织人口特征变量的数据,求出各调查对象的人口特征变异系数;

2)聘请专家,采用层次分析法,确定政府IT变革阻力的因素及指标权重;

3)召开座谈会,从每个调查对象选择30名员工组成评判小组,对照阻力级别标准,评定各指标的级别,并进行模糊综合评判,得到各项目的IT变革阻力级别。

根据以上结果,对人口特征变异系数与政府IT变革阻力的关系进行多元线形回归分析。

3.3 人口特征变异系数的测量

正如Pfeffer所建议的,评估人口背景所采用的方法,应该能够让调查者获得群体人口背景差异的分布效果和构成效果,尤其是要能够得到群体组织的相对的相同性和差异性。这样的方法很多(例如:Teachman,1980;Pfeffer&O’Reilly,1987),但通过仔细比较,Allison发现,变异系数(标准差除以平均值)是测量离散度最直接和最体现规模变化(scale-in-variant)的方法,他指出,“对于年龄这样的变量,效用并不随之递增,也并不与之特别相关,是变异系数的不变的敏感度使其成为最佳的评估方法”。

本研究用以上方法,计算年龄(以年为单位)、服务年限(以月为单位)、教育程度(以月为单位)等3个组织人口特征变量的变异系数,其中教育程度是指受教育年限,包括正规教育和职业培训的年限。

3.4 政府IT变革阻力的模糊综合评判

为了评估政府IT变革阻力,本研究对政府IT项目的政府机构与承包方进行了调查。调查采用召开座谈会的方式,由政府机构和承包方的各种相关人员各15人共30人参加,形成一个样本组。对于调查取得的数据采用层次分析法得出各级指标权重,并采用模糊综合评判法判定变革阻力的大小[6]。

1)建立因素集

每个因素下设两个子因素(指标)Uij(i=1~7,j=1,2)。

2)建立评判集

即V={强,较强,一般,较弱,弱}。

3)确立指标权重

本文采用层次分析法(AHP)来确定各指标的权重。根据层次分析法的要求,就各种因素及其检测指标对IT变革阻力的影响程度,由上海市信息委的1名专家和同济大学从事电子政务研究的1名教授进行两两对比,使用1~9的比较标度,并计算样本组判定的比较标度平均值,得到的各层次的判断矩阵,采用层次分析专业软件(Expert Choice)对各判断矩阵进行运算,并对结果进行一致性检验,可得因素权重集:A=(0.123,0.075,0.235,0.293,0.049,0.036,0.189),各子因素(指标级)权重集为

A1=(0.800,0.200),A2=(0.200,0.800),

A3=(0.167,0.833),A4=(0.200,0.800),

A5=(0.167,0.833),A6=(0.250,0.750),

A7=(0.167,0.833)。

4)子因素综合评判

先进行单因素评判,即单独从一个评判因素出发,确定评判对象对因素等级的隶属度。若以Rijk表示第i组第j个因素对第k个等级的隶属度,则因素Uij(i=1~7,j=1,2)的评判向量为

它是因素集Uij上的一个模糊子集。通常,评判者的总数E不变,故无需考虑因E不同而造成的对评判结果的影响。隶属度可采用E足够大时的稳定隶属频率计算,即

其中,Eijk是E个评判者对第i组第j个因素对第k个等级的评语个数。

由政府机构和承包方各15人共30组成的评判者集合,对照5个等级对各个子因素评定了影响大小。按照式(2)的方法进行统计计算,得出了Ui到Vk的模糊关系矩阵R(矩阵中数值的分母是评判者总人数,分子是将对应子因素评定为某等级的评判者人数)。

采用算子M(●,),即对子因素进行加权平均的模糊综合评判,得到一级评判向量

利用式(3)计算得到一级评判矩阵

5)综合评判

采用算子M(●,),对一级评判矩阵进行总的综合评判,即

6)评判阻力

以上所得综合评判结果是评判集V={强,较强,一般,较弱,弱}的一个模糊向量,为了便于比较不同政府IT项目的变革阻力,需要进一步处理为一个数值[7]。只需将此模糊向量进行规一化后,乘以一个等级权重向量即可,这里按百分制取等级权重向量为W=(100,75,50,25,0),因此,可以计算政府IT项目的变革阻力为

4 数据分析

以Age,Jobtime和Edu分别表示年龄、服务年限和教育程度的人口特征变异系数(它们分别等于年龄、服务年限和教育程度的标准差除以均值),RCE表示政府IT变革阻力。根据以上方法,获得表2中的数据。

RCE与Age,Jobtime和Edu的散点图,如图1~3所示,图中标明了95%的置信区间表现了较好的线性拟合。

相关分析变量的描述性统计量,表明了各变量的均值、标准差和有效观测量数,如表3所示。简单相关分析的结果,如表4所示。

**表示关联在0.01(双尾)水平上显著

表4表明,RCE与Age,Jobtime和Edu均存在显著的线性相关,Pearson相关系数分别为0.879,0.778和0.916,并且不相关概率Sig.(双尾)低于0.01的水平。

但由于Age,Jobtime和Edu之间可能存在较强的线性关系,简单相关分析可能不能真正反映RCE与这3个变量之间的线性程度,因此,有必要进行偏相关分析。由于人口特征变异系数之间较强的相关性,偏相关分析结果与简单相关分析结果有差异。RCE与Age,Jobtime和Edu的偏相关分析,如表5~7所示,RCE与Edu的关系最为密切,相关系数为0.721,显著性水平在1‰以下;其次是Jobtime,相关系数为0.631,显著性水平也在1‰以下;RCE与Age相关最小,相关系数为0.469,显著性水平为0.014。

5 结语

从以上分析中可以得出如下结论:年龄、服务年限、教育程度这3个组织人口特征变量的变异系数对政府IT变革阻力是正相关的,即变异系数越大,IT变革阻力越大;从这3个人口特征变量对政府IT变革阻力的影响力大小来看,教育程度变异系数的影响力最大,服务年限次之,年龄变异系数的影响力最小。以上结论说明,人口特征的相似性会降低政府IT变革阻力。因此,使组织人口特征趋同,即在教育程度、服务年限和年龄上相近,特别是使教育程度在较高水平上趋同,是降低政府IT变革阻力的有效途径。

摘要：分析了政府IT变革阻力的形成机制与测度方法,并采用模糊综合评判法,结合层次分析法对政府IT变革阻力进行了定量评估。通过相关及偏相关分析,证明政府IT变革阻力与年龄、服务年限和教育程度等人口特征变异系数之间存在显著的正相关。因此,组织人口特征趋同,特别是教育程度在较高水平上趋同,是降低政府IT变革阻力的有效途径。

关键词：组织人口特征,IT变革阻力,电子政务

参考文献

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[6]张丽坤,王海宽,刘开第.企业组织变革阻力评价的模糊综合评判模型[J].数量经济技术经济研究,2004(2):94-99.

政府关联 篇4

关键词：关联交易,政府规制,动态博弈,信号传递

1 关联交易行为与政府管制

Johnson等[1]提出“掏空”(tunneling)的概念来描述大股东对中小股东的利益侵占现象,其中提到关联交易便是“掏空”的主要途径之一。不公平的关联交易被企业内部人大量用于调整利润或进行盈余管理。因此,对关联交易的治理便成为各国资本市场要面临的一个重大问题。在新兴市场经济国家,管制机构可以替代司法机制来执行私人契约或规则,政府管制可以在一定程度上替代法律保护的不足[2,3,4]。在法律风险较弱的市场环境下,根据大股东利用控制权侵占上市公司利益具有普遍性的事实,制定严密的监管政策便成为约束大股东行为的一项重要举措[5]。1997年我国出台了第一项具体会计准则《关联方关系及其交易的披露》便是针对我国上市公司普遍存在并且日益泛滥的关联交易行为,自此之后中国证监会等政府监管机构制定了一系列规范关联交易行为的政策法规。这些管制政策确实在一定程度上遏制了非公平关联交易,压缩了利润操纵的空间,但是,一些企业亦步亦趋地随着政策的出台而继续变换花样地进行关联交易,例如将关联方关系非关联化、关联交易隐形化[6]。这种企业关联交易行为与政府管制的动态博弈过程可以用信号传递模型[7]来进行解释。

2 信号传递博弈模型要素定义

为了描述的便利,将发生关联交易的企业划分为两种类型:一种类型是非公平关联交易型,另一种是公平关联交易型。适度的监管措施应能使得这两类企业形成分离均衡,即发生公平关联交易的企业发送公平关联交易信号能满足自身效用最大化,发生非公平关联交易的企业发送非公平关联交易的信号能满足自身效用最大化。

对动态博弈过程的几个要素进行如下定义:

第一,参与人:包括参与人1——信号发送者企业(S)、参与人2——信号接收者政府监管机构(R),两者的行为均是理性的、智能的,两者都选择能使自身利益最大化的行动方案。

第二,自然(或“上帝”):自然首先选择参与人1(企业)的类型θ∈Θ,在本模型中可以将它理解为某一个时期经济发展状况和企业内部环境。参与人1(企业)具有关于自己类型的私人信息,而参与人2(政府监管机构)不知道。令自然以概率p从类型空间Θ:{公平关联交易型、非公平关联交易型}中选择公平关联交易型(θ1),以概率1-p选择非公平关联交易型(θ2)。

第三,行动顺序:在本模型中假设企业行为选择(信号发送者)在先,政府监管(信号接收者)在后,后行动者通过观察先行动者的行动来推测他的类型,而先行动者预测到后行动者观察到他的行动后可能采取的方案,从而选择行动有效地传递对自己最有利的信号。

第四,策略:指参与人在博弈中可以选择的行动方案,信号发送者(企业)观察到自然的类型θi从信号空间M:{m1公平关联交易、m2非公平关联交易}中选择一个信号mi,mi作为一个信号传递给信号接收者(证监机构),证监机构观测到企业发出的信号mi后使用贝叶斯法则从先验概率p(θi)得到后验概率!p(θi|mj),然后选择行动ak∈A,A={a1严格监管,a2放松监管}。

(5)支付函数。假设非公平关联交易型企业为了获得超额收益(如控股股东获得的控制权私有收益)进行虚假披露或隐瞒披露(如将关联交易非关联化)后发送公平关联交易信号m1的额外成本为C,C是管制程度a的增函数,即对关联交易的数量控制、价格控制等事中控制手段越严格,事后违规处罚越严厉,额外成本越高。令Us′(m,a,θ)是不考虑额外成本之前的效用,则非公平关联交易型企业发送m1时的效用为Us(m1,ak,θ2)=Us′(m1,ak,θ2)-C,发送m2时的效用为Us(m2,ak,θ2);公平关联交易型企业发送m1时的效用为Us(m1,ak,θ1),发送m2时的效用为Us(m2,ak,θ1),且Us(m1,ak,θ1)>Us(m2,ak,θ1);证监机构的支付函数为UR(mj,ak,θi),具体的扩展式博弈树,如图1所示。

3 动态博弈中参与人行为选择分析

根据图1的博弈树,可以知道p(θ1)=p,p(θ2)=1-p,令p(m1|θ1)=r1,p(m1|θ2)=r2,则p(m2|θ1)=1-r1,p(m2|θ2)=1-r2,即自然以p的概率选择企业的类型为公平关联交易型,以1-p的概率选择企业的类型为非公平关联交易型。当企业属于公平关联交易型时,企业以的概率选择发送公平关联交易信息,以r1的概率选择发送非公平关联交易信息;当企业属于非公平关联交易型时,企业以1-r1的概率选择发送公平关联交易信息,以1-r2的概率选择发送非公平关联交易信息。

一般来说,发生公平关联交易的企业会发送公平关联交易的信号,而发生非公平关联交易的企业会倾向于隐瞒关联交易,即也发送公平关联交易的信号。那么监管部门在接收到公平关联交易的信号时如何甄别发出该信号的是哪一种类型的企业,然后据此出台何种措施,企业针对政府的监管措施又会采取何种举措呢?下面对监管部门接收到信号m1后的监管选择进行研究。

如果政府监管部门对企业呈报的和公开披露的信息进行审查的过程中发现企业的交易行为是正常得当的,即未发现有非公平关联交易行为,无法判断企业究竟属于哪种类型,那么政府该如何做出自己的行为选择呢?根据后验概率公式可以得到

表示证监部门对信号m1来自类型θ1和θ2的一个信念(后验概率)。对于政府监管者而言,他首先认为企业已经预测到发出信号后政府会作出的相应反应。对于政府监管者而言,达到不完全信息动态博弈的精炼贝叶斯均衡的行动满足如下条件:

对式(3)分以下两种情况进行讨论:

第一,如果E1>E2,那么政府监管机构在信念下的最优选择是a1严格监管。给定政府监管机构在收到m1后的最优选择a1,企业(信号发送者)的目的是利润(效用)最大化。根据前面的分析,发生非公平关联交易的企业(θ1)进行虚假信息披露需要花费成本,若其发送公平关联交易信号(m1)的收益大于发送非公平关联交易信号(m2)的效用,即US(m1,a1,θ2)=US′(m1,a1,θ2)-C>US(m2,a1,θ2),则非公平关联交易型企业的最优选择是发送公平关联交易型信号(m1);而对于公平关联交易型企业有US(m1,a1,θ1)>US(m2,a1,θ1),其最优选择始终是发送公平关联交易信号(m1),此时形成了混同贝叶斯均衡;反之若对于非公平关联交易型企业有US′(m1,a1,θ2)-C<US(m2,a1,θ2),则其没有动力发送公平交易信号m1,这时候监管机构就可以从接收到的信息为m1判断企业是公平关联交易型企业,两类企业实现了分离,此时形成了分离贝叶斯均衡。

第二,如果E1≤E2,那么政府监管机构在信念下的最优选择是a2放松监管。给定政府监管机构在收到m1后的最优选择a2,企业(信号发送者)的目的是利润(效用)最大化。根据前面的分析,发生非公平关联交易的企业(θ2)发送公平关联交易信号(m1)的动力在于US(m1,a2,θ1)=US′(m1,a2,θ2)-C>US(m2,a2,θ2),满足这个条件时非公平关联交易型企业的最优选择是发送公平关联交易型信号(m1);而对于公平关联交易型企业有US(m1,a2,θ1)>US(m2,a2,θ1),其最优选择始终是发送公平关联交易信号(m1),此时形成了混同贝叶斯均衡;反之若对于非公平关联交易型企业有US′(m1,a2,θ2)-C<US(m2,a2,θ2),则其没有动力发送公平交易信号m1,这时候监管机构就可以从接收到的信息为m1判断企业是公平关联交易型企业,两类企业实现了分离,此时形成了分离贝叶斯均衡。

从以上分析可知,使得两类企业形成分离的条件是US(m1,ak,θ2)=US′(m2,ak,θ2)-C<US(m2,ak,θ2)。控股股东操纵企业发生非公平关联交易的目的往往是为了获取超额收益,即一般来讲有US′(m1,ak,θ2)>US(m2,ak,θ2),因此,要想达到分离均衡必须让C足够大,而非公平关联交易型企业进行虚假披露或隐瞒披露的额外成本C是管制程度a的增函数,因此,监管机构通过严格管制,加大企业披露虚假信息的难度,增加造假成本,加大违规处罚力度,可以有效分离发生非公平关联交易的企业和公平关联交易的企业。

4 结论

通过以上模型分析可以看出,信号传递模型能够很好地解释政府管制与企业关联交易行为的关系。监管机构通过严格管制,加大企业虚假披露或隐瞒披露关联交易的难度,增加造假成本,加大违规处罚力度,可以使得公平关联交易型企业发送公平关联交易型信号最有利,发生非公平关联交易的企业发送非公平关联交易型信号能使自身效用最大化,从而有效分离两类企业。

参考文献

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政府关联 篇5

在后危机时代,面临瞬息万变的外部环境,企业的财务风险日益凸显。由于信息的不对称,企业无法全面获取生产经营活动中的有效信息,财务行为及其经济后果的不确定性致使企业的收益偏离预期,企业不但遭遇重大损失,甚至可能破产倒闭。近年来,财务风险成为影响公司生产经营、金融市场发展,甚至是国家经济安全的重要因素之一。公司财务风险已成为财务研究领域的重要课题,已有研究主要涉及财务风险的影响因素、财务风险的分析与防范、财务风险管理框架及财务风险预警控制系统等。

二、文献综述

自1974年Krueger的开创性研究以来,国内外学者对政治关联的研究方兴未艾。从已有文献看,学者主要从融资便利、税收优惠、财政补助、公司运营、政府救助、权益资本成本、公司投资、公司价值等方面研究。政治关联不仅给公司带来正向激励,也存在反向激励,甚至对同一被解释变量的研究出现截然相反的结论。如Faccio(2006)研究发现,具有政治关联的公司业绩远低于非政治关联公司,然而罗党论等(2009)研究发现民营企业的政治关联对企业价值有正面显著影响。那么,政治关联对伴随财务活动发生的财务风险有怎样的影响呢?目前几乎没有文献专门从民营上市公司和实证角度对此进行研究。而相比于国有企业,民营企业在金融信贷、市场进入、土地使用权、获取生产资料和社会服务等方面遭受诸多歧视或被附加额外条件(赵峰,2012),因此民营企业更有动机与政府构建关系; 同时,已有研究表明民营上市企业财务风险显著高于国有控股企业(周春生,2006),且政治关联对民营企业的作用显著高于国有企业(潘越,2009)。本文以我国民营上市公司为研究对象,通过研究政治关联这一制度层面的因素对公司财务风险的影响,为利益相关者认识政治关联对企业的影响以及分析与防范公司财务风险提供一定参考。

三、研究设计

(一)研究假设

(1)民营上市公司政治关联对财务风险的影响。余明桂等(2008)研究发现有政治关系的企业比无政治关系的企业获得更多的银行贷款,且在金融发展越落后、法治水平越低和政府侵害产权越严重的地区,政治关系的贷款效应越显著。Boubakri等(2011)指出政治关联使公司融资更便利,较容易获得更多的长期贷款。有政治关联的公司由于融资方面的信息优势、渠道便利,资产负债率更高,因而其筹资风险更高,若不能及时偿付本金与利息,公司可能为此付出更高的经济和社会代价(向德伟,1994)。Chen等 (2011)研究发现,政治关联扭曲公司的投资行为并显著降低投资效率。李传宪等(2013)研究显示,相比没有政治关联的公司,有政治关联的公司投资支出更多,过度投资行为也更多。张雯等(2013)指出,政治关联公司实施了更多的并购,规模也更大,但是政治关联对并购绩效有显著的负向影响。可见,政治关联公司的过度投资及盲目的市场扩张降低了其投资效率,加大了投资的不确定性,其投资风险也更高。为此,本文提出如下假设:

H1:有政治关联公司的财务风险高于没有政治关联公司的财务风险

H2:政治关联度越强,公司的财务风险越高

(2)政府干预程度对政治关联与财务风险关系的影响。 樊纲等(2007)认为,由于资源、地理和政策等方面的不同, 我国不同地区的市场化程度和政府干预程度也存在差异, 政府干预程度高的地区,市场化程度低。政府干预程度决定公司经营所面临的外部制度环境,会对公司的财务风险产生影响。一方面,当政府对市场的干预程度较低时,市场化程度较高,民营公司获取长期资金难度较大,随之而来的财务风险也较大。黄新建等(2012)研究发现,在相同条件下,制度环境好的地区,银行出于规避贷款风险的考虑, 更倾向于拒绝向民营公司提供贷款续新。另一方面,政府对市场的干预程度较低时,市场化程度较高,非国有经济发展水平较高,民营公司数量更多、规模更大,民营公司处于激烈的市场竞争中,过度投资会带来较高的投资风险。 为此,本文提出如下假设:

H3:政府干预程度越低,政治关联与公司财务风险的正相关关系越显著

(二)样本选取与数据来源本文选取2011~2013年沪深两市民营上市公司为研究样本,并剔除金融类公司,ST、 *ST类公司,各个变量数据缺省值及极端离群点,最终获得750家民营上市公司,共1247个观察值。本文的财务数据主要来自CSMAR数据库,市场化数据来自樊纲等编制的2011版《中国市场化指数》。

(三)变量选取

(1)被解释变量———财务风险(DFL)。财务风险是指各项财务活动过程中,由于可控或不可控因素的影响,使公司财务结果偏离预期的可能性。本文参照已有文献,采用财务杠杆系数来衡量公司的财务风险,原因在于其数据容易获取且更具可比性,便于不同行业之间的横向比较。

(2)解释变量。一是政治关联(Gov),本文将政治关联界定为:民营公司的实际控制人、董事会成员或高级管理人员曾经或者现在担任政府部门官员、人大代表或政协委员。本文采用有政治背景的实际控制人、董事会成员或高级管理人员的个数作为政治关联指数,若没有,即为0。二是政府干预(Mar),政府干预是指政府在资源配置中发挥的作用,即政府部门掌握的经济决策权力的大小。本文采用樊纲等编制的2011版《中国市场化指数》中“政府与市场的关系指数”来衡量政府干预程度,该指标是负向指标, 值越大,表示某地区政府干预程度越低。

(3)控制变量。在借鉴国内外已有文献的基础上,本文的控制变量如下:公司规模、上市年限、第一大股东持股比例、两职合一、高管持股比例、高管薪酬、成长性、经营杠杆、年度、行业。上述控制变量都采用期初值表示。相关变量的定义及计量方法见表1。

(四)模型构建为了研究民营上市公司政治关联对财务风险的影响,本文构建模型1:

其中,DFL表示财务风险,Gov代表民营上市公司的政治关联指数,X表示影响公司财务风险的控制变量。本文将Gov带入模型1检验H1和H2。

为了研究政府干预程度对政治关联与财务风险关系的影响,本文构建模型2:

其中,DFL表示财务风险,Gov代表民营上市公司的政治关联指数,Mar是调节变量,X表示影响公司财务风险的控制变量。为检验H3,本文将先Mar变量带入模型2,检验政府干预对财务风险的作用,再将Gov和Mar同时代入模型2,检验在不同政府干预程度下,政治关联对财务风险的作用是否发生变化。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计表2列出了本文主要变量的描述性统计结果。从表中可以看出,样本公司的财务杠杆系数均值是1.069,标准差为0.260,差异较大,经营杠杆系数差异也较大,最大值是最小值的近4倍。样本公司政治关联个数均值是2.002,最小值是0,最大值是6,公司间差距较大。上市年限均值是6.512,有刚上市的,也有上市20多年的。高管持股比例差异巨大,平均持股8.2%,最小持股0, 最大持股比例达到43.6%。第一大持股比例的均值为32.9%,最小值为6.7%,最大值为73.7%,说明样本公司股权集中度差异很大。关于成长性,有些样本公司负增长,有些却达到60.7%,说明样本公司发展前景存在明显差异。

(二)相关性分析本文对主要变量之间的Pearson相关系数进行检验,可以发现所有解释变量之间的相关系数均未超过0.5,最大值仅为0.411,相关性较弱,说明解释变量之间不存在严重的多重共线性。

注:**、* 分别表示在 5%和 10%水平(双侧)上显著相关。

(三)回归分析

(1)政治关联与财务风险。本文将政治关联(Gov)等变量带入回归方程,实证结果见表4。模型(1)是对控制变量的回归,回归系数的符号与前人研究基本一致,且除两职合一变量(Dual)外,其他控制变量回归结果都显著。模型 (2)是在控制变量的基础上加入政治关联变量(Gov)的回归结果,结果显示,政治关联与民营公司财务风险显著正相关,这说明政治关联的构建在一定程度上加大了公司的财务风险,证实了H1和H2,即有政治关联公司的财务风险高于没有政治关联公司的财务风险,政治关联度越强, 公司的财务风险越高。

注:***、**、* 分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。

(2)政治关联、政府干预与财务风险。本文将政府干预 (Mar)和政治关联(Gov)等变量带入回归方程,实证结果见表5。模型(1)是政府干预与财务风险的回归结果,结果显示,政府干预程度与财务风险显著正相关,由于政府干预程度指标是负向指标,因此政府干预程度越低,公司财务风险越大。模型(2)是同时加入政治关联和政府干预之后的回归结果,结果显示,加入政府干预变量,政治关联的系数依然为正,且更加显著,而政府干预本身的系数也依然显著为正,H3得到验证。这说明在政府干预程度较低的地区,政治关联的构建会更加增大财务风险,因为政府干预程度越低,市场化程度越高,市场在资源配置中起更大作用,民营上市公司再融资难度大,且公司投资、市场扩张会面临更大的竞争压力及不确定性,过度投资和盲目并购等行为失败可能性较大,因而其财务风险也会更大。

(四)稳健性检验为了检验研究结论的可靠性,本文进行稳健性检验。(1)将年末资产负债率作为被解释变量的替代变量,重新进行回归,结论基本一致。(2)为检验解释变量与被解释变量之间是否存在严重的内生性问题,本文将政治关联滞后一期,即寻找本文相应样本2010年的政治关联变量值作为2011年的代理变量,依次类推,研究结果基本与前文一致,这说明上述变量间不存在严重的内生性问题。(3)对于政府干预变量,本文采用樊纲等编制的 《中国市场化指数》2011版中“市场分配经济资源的比重” 指标作为替代变量,其替代结果依然稳健。

五、结论及建议

注:***、**、* 分别表示 1%、5%、10%的显著性水平。

本文以我国2011~2013年民营上市公司数据为样本, 实证考察了政治关联与公司财务风险之间的关系。结果表明,有政治关联公司的财务风险高于没有政治关联公司的财务风险,且政治关联度越强,公司的财务风险越高。在政府干预程度越低的地区,市场化程度越高,政治关联与公司财务风险的正相关关系越显著。

政府关联 篇6

1 影响中国NGO发展的主要问题

我国非政府组织正活跃在转型时期中国社会经济生活的各个方面, 有关的法律制度环境也在逐步得到改善, 非政府组织已经成为我国社会经济发展中的一支重要力量。

但和国外非政府组织的发展相比, 和正在兴起并日趋完善的市场经济的发展相比, 和在改革创新中逐步走向现代化与国际化的政府公共管理体系相比, 我国的非政府组织不仅先天不足, 而且动力和活力都略显不足。简而言之, 中国的非政府组织还不太发达, 尚处于从学习模仿西方国家的阶段转向寻求适合本国发展运作的道路中来。归纳一下, 中国非政府组织目前发展的“困难”主要表现在:一是资源层面。如何增科认为中国民间组织面临“八大困境”, 即注册困境、定位困境、人才困境、资金困境、知识困境、信任困境、参与困境和监管困境。二是管理层面。如王名和刘求实从产权特征和治理结构上指出中国的非政府组织存在双重管理限制、法律政策环境不利和社会监督乏力、市场机制挤压公益等问题。三是从制度环境层面。如福特基金会驻华首席代表华安德撰文认为法律环境为制约中国公民社会发展的重要因素, 他认为当前中国社团自身缺少组织能力, 国内缺少一个成熟的慈善架构, 被公民社会组织吸引来为它工作的人看不到职业发展的前途。中国所有社会组织面临的主要挑战是它们与党和政府的关系。[1]

2 关联机制

2.1 我国志愿者管理的现状

20世纪80年代以来, 随着改革的不断深入和政府职能的进一步转变。中国“非政府组织”组织正在悄然兴起。但“非政府组织”没有有效利用“志愿者”资源, 或者说缺乏“志愿者”资源是中国与西方国家“非政府组织”在人力资源利用上的最大差异。实际志愿者资源是非政府组织的一项重要的社会资源, 据调查在美国, 仅在1998年一年当中, 就约有1.09亿成年人参与了志愿者活动, 56%-62%的妇女每周奉献3.4个小时、49%的男人每周奉献3.6个小时从事志愿服务活动。在中国, 据统计有高达34.4%的非政府组织表示没有志愿人员, 有17.5%的非政府组织志愿人员在l-4人之间, 仅有18%的非政府组织志愿人员在40人以上。根据2012年中国社会组织发展统计数据来看, 2012年, 全国共有非政府组织49.93万个, 其中被统计的志愿者服务人次数达62.18万次, 志愿服务时间为1644958.70小时, 在参与志愿服务的群体中计算, 每人次每年花费在志愿服务的时间约为2.65小时。按照2012年我国人口135404万人来计算, 参与志愿服务的人次数仅占全国人口的0.04%-0.05%。这和西方国家全民参与的格局有相当大的差距。

我国志愿者及志愿服务的数量虽然不及发达国家, 这并不意味着我们的志愿者管理就简单而优质, 在查阅了相关书籍及研究后, 笔者发现, 目前我国非政府组织在志愿者管理方面仍然存在诸多问题, 如:缺乏严格的招募、甄选程序和机制、志愿者培训机制不完善、志愿者流失率较高、志愿者团队未能形成凝聚力、志愿者的督导和评估工作不到位等等。

2.2 我国非政府组织发展的现状

非政府组织, 在我国真正进入广大人民群众的视野, 是最近几年的事。20世纪80年代以来, 随着我国经济和社会的不断发展, 改革开放的不断深入, 我国非政府组织逐渐兴起, 在一些领域开展公益性活动。最近几年, 特别是2008年汶川特大地震的发生, 以及北京奥运会的成功举办, 非政府组织的身影频频出现, 上百万的志愿者都投入行动, 引起了社会的广泛关注。这仿佛是在提醒大家, 非政府组织正在成为一股重要的力量活跃于政治、经济、文化、生态环境等诸多领域, 成为社会必不可少的一部分。

我国非政府组织在各个领域发挥着越来越重要的作用, 取得了令人瞩目的成绩。但是, 由于产生时间较晚, 我国非政府组织和国外非政府组织相比, 特别是和发达国家的一些先进的非政府组织的发展情况相比, 还存在我国非政府组织志愿性较低、非政府组织质量和数量上发展不平衡、资金来源渠道单一、运作的体制机制不健全等诸多问题。我国非政府组织不仅基础薄弱, 后天的发展又面临着许多困境和阻碍, 良莠不齐等诸多问题, 无法满足社会的现实需要。

2.3 我国非政府组织发展与志愿者管理的相关性

从上述情况梳理可以了解到, 我国非政府组织的发展和志愿者管理情况有着某些正相关性。

2.3.1 数量上的正相关。

截至2013年底, 全国共有社会组织54.7万个, 比上年增长9.6%[2] (2012年底共计49.9万个) ;吸纳社会各类人员就业636.6万人, 比上年增加3.8%;形成固定资产1496.6亿元;社会组织增加值为571.1亿元, 比上年增长8.7%, 占第三产业增加值比重为0.22%。

单位:万个、个

然而, 有趣的是, 笔者在中国志愿者网、中国青年志愿者网站都没有查到官方准确发布的截止到2013年底注册志愿者数量, 但在每年12月5日国际志愿者日总会有些关于志愿者数量的报道, 收集如下:

(1) 中国志愿服务联合会筹备委员会秘书长赵津芳在会上表示, 目前全国已建立超过43万个志愿者组织、19万个志愿者服务站, 常年开展活动的志愿者超过5000万人, 志愿服务已经从以青年志愿者为主体发展为全社会共同参与的行动。[3]

(2) 2012中国志愿服务博览会18日在北京大学开幕, 当天恰逢雷锋诞辰日, 在中国家喻户晓的雷锋被视为志愿者的楷模。在他因公牺牲几十年后的今天, 中国注册志愿者总数已超过3000万。来自共青团中央的统计, 截至2011年12月, 中国注册青年志愿者人数达到3392万人, 建立各类志愿服务站17.5万个。在北京, 全市实名注册志愿者已突破170万人, 注册志愿者人数占居民总数的比例接近10%。全市已有1万多名志愿者有了志愿服务记录, 服务时间总计近45万小时。[4]

虽然志愿者注册的数据不是很精准, 但是参与志愿服务的人数的增长趋势是毋庸置疑的。然而, 志愿者数量的增长不仅仅是志愿者主体数量自发地增长, 更伴随着市场的需求。随着中国NGO参与中国社会发展的政策、环境等进一步完善, 社会发展建设的各个领域都需要NGO的力量, 而作为各NGO重要人力资源之一的志愿者群体的需求也会加速增长。因此, 可以得出在数量上, 我国志愿者和各非政府组织目前正处于正相关的增长势头。

2.3.2 质量上的正相关

由于我国非政府组织的退出机制并不完善, 非政府组织退出的手续和流程也没有明确规定, 因此, 从现有的文献中并没有找到每一年度正常退出的非政府组织的数量 (因违法被取缔的社会组织的数量有所统计) 。但从另一些资料当中看到, 许多NGO因为人力资源, 特别是志愿者资源的匮乏, 无法承接相应的社会服务项目, 而导致NGO生存的困境, 更谈不上发展壮大。

然而, 一个良性发展的NGO, 它应该有明确的组织使命、合适的人力资源、较为完善的内部制度等。但对于一个NGO组织来说, 特别是一个处于为迎合中国转型发展而诞生和存在的NGO来说, 为了生存和发展, 有人力资源去提供政府委托的那些公共服务才是至关重要的。而NGO唯有招募到合适的志愿者、并达到一定规模数量并能将其管理好, 才能在众多同类NGO中脱颖而出, 承揽政府的需求, 取得服务收入, 同时, 还可以理顺和政府的关系、在提供服务中进一步扩大规模和影响力, 有助于进一步吸引更优质的人力资源的加入。

本文的研究聚焦志愿者管理对非政府组织发展的相关性探究, 然而影响一个非政府组织的发展因素其实是多种多样的, 本文的研究并不是否认其他因素对其发展的影响, 而是在梳理了各项影响因素后发现志愿者管理是受制度影响最小、改善后获得效益较高、可操作性较强而在实际操作角度又非常容易被忽视的综合因素下, 提出志愿者管理对非政府组织发展影响的相关性, 从而引起相关管理者的关注, 为中国非政府组织的发展助力。

参考文献

[1]华安德.转型国家的公民社会:中国的社团[M]//中国非营利评论 (第1卷) .社会科学文献出版社, 2007, 1:34-61.

[2]民政部.2013年社会服务发展统计公报[Z].

[3]北京青年报.http://gongyi.sina.com.cn/gyzx/2013-12-06/102146743.html, .[OL].新浪网, 2013-12-6

政府关联 篇7

气候变化已成为一个典型的全球性环境问题,自20世纪80年代以来就已开始引起世界各国以及相关国际组织、协会的关注与重视。在众多影响全球气候的因素中,温室气体 ( 尤其是二氧化碳) 的大量排放是导致全球气候变暖最主要的原因,直接威胁人类生存和世界经济的可持续发展。在世界各国于1997年12月制定并于2005年生效的《京都协议书》中,人类首次将温室气体的排放以法规的形式限制。该协议书中对发达国家和转轨经济国家分别规定了有法律约束力的量化减排目标。中国作为温室气体排放大国,面临着巨大的碳减排压力。在2009年丹麦哥本哈根联合国气候变化大会上,国务院总理温家宝发表了重要讲话,承诺到2020年,中国发展低碳经济的战略目标是要将单位GDP二氧化碳排放在2005年的基础上降低40% ~ 45% 。我国“十二五”规划也明确表示中国将积极促进低碳经济发展。由于空气中的温室气体大部分都是来自于企业的排放,因此企业就成为了减碳责任的主体。在这样的背景下,企业不仅要追求自身业绩目标,同时还要承担相应的碳减排责任,加强对碳信息的披露。目前,我国正处在市场经济转轨时期,整个市场的运作效率不高,政府与企业尚未完全分离,政治关联与政府干预对企业的影响不容忽视。基于此,本文从政府角度出发研究政治关联、政府干预对碳信息披露水平的影响。

论文的研究具备一定的理论意义与实践价值。从理论层面来看,研究政治关联、政府干预等因素对企业碳信息披露水平的影响,既能拓展企业政治关联的相关研究,又可以推动碳会计研究纵深发展。从实践层面来看,对企业碳信息披露的影响因素进行研究,一方面有助于改善企业的碳信息披露水平,从而满足利益相关者对碳信息的需求; 另一方面可以为政府监管企业碳信息披露、出台相关法律法规提供一些经验证据。

2 文献回顾

国外学者主要是从碳信息披露现状以及碳信息披露的影响因素等方面展开研究。 ( 1) 碳信息披露现状研究方面,如Stanny[1]研究发现公司更愿意概括性披露碳信息,回避碳排放数据及碳会计处理方法; O'Dwyer等[2]认为参与CDP的企业披露的碳信息可靠性不强; Kolk等[3]研究发现CDP报告企业所披露的碳信息的可比性与可靠性不高,同时还缺乏对碳信息披露的价值认知; Doran和Quinn[4]研究发现,在标准普尔的500家企业中只有少部分企业在其年报中涉及气候变化的信息,而披露的温室气体排放等相关信息的企业就更少了。 ( 2) 碳信息披露影响因素研究方面,如Stanny等[5]研究了企业规模、以前年度的披露状况以及是否国外销售等因素对企业碳信息披露的影响; Reid和Roffel[6]研究了股东大会的决议和监管压力对碳信息披露的影响; Peters和Romi[7]从政府层面研究了影响企业碳信息披露水平的因素。

国内对于碳信息的研究起步较晚,研究成果主要集中在以下几个方面: ( 1) 碳信息披露基本框架研究,如张彩萍等[8]分析了CDP存在的缺陷并提出了相应的改进意见; 谭德明等[9]借鉴CDP经验,从核算、管理和审计3个方面构建了我国碳信息披露的框架。 ( 2) 碳信息披露现状评价研究,如贺建刚[10]发现企业披露碳信息的自愿性和透明度在逐渐提高,而且在不同的行业存在着明显的差异; 田国双等[11]通过对中国CDP100的调查分析,发现我国企业的碳信息披露情况行业特征明显且其质量整体偏低; 陈华等[12]分析认为我国企业碳信息披露存在结构散乱、口径不一等问题。 ( 3) 碳信息披露影响因素研究,如苗项[13]、戚啸艳[14]研究了上市公司规模、资产负债率、盈利能力以及行业类型等因素对碳信息披露水平的影响; 陈华等[15]基于合法性视角研究了公司特征对碳信息披露水平的影响; 刘雨[16]研究发现,监管压力、社会压力、经济压力以及企业的战略态度是影响企业碳信息披露水平的主要因素。

从上述研究文献可以看出: 我国在碳信息披露方面的研究还处于起步状态,现有研究成果较少,关于碳信息披露影响因素的研究基本上都是基于公司内部治理特征的角度,政治关联、政府干预对碳信息披露的影响的研究相对匮乏。本文在前人研究的基础上研究政治关联与政府干预对碳信息披露水平的影响,可以弥补现有研究的不足,为完善碳信息披露工作提供参考依据。

3 理论分析与研究假设

3. 1 政治关联与企业碳信息披露水平

合法性理论是解释企业碳信息披露的一种重要的理论。该理论认为,各种组织都希望自身的存在和运作能够符合社会的普遍价值观,否则,其持续经营或生存的权利就会被剥夺 ( Deegen) 。近年来,由于政府以及社会各界一直在提倡“环境保护,低碳减排,走可持续发展道路”,在这种背景下,发展低碳经济、走低碳道路已经成为社会公众普遍认可的一种社会价值观。基于合法性压力,企业要对碳信息进行披露,如果企业没有或较少披露碳信息时,利益相关者就可能会认为企业不关心温室气体排放所带来的后果、缺乏碳减排意识,从而拒绝为企业提供资源或资金等的支持。由于我国特殊的经济背景,到目前为止政府和企业尚未完全分离,政府依然掌握着关系到企业生存与发展的资源分配权力,这就会使得企业倾向于选择与政府建立一定的关系来获取其所需的资源 ( Faccio等) 。Chaney等研究发现,政治关联是影响会计信息质量的一个重要因素,关联公司的会计信息质量显著差于非关联公司。付海艳研究发现政治关联水平严重地导致了消极的信息披露与低的透明度水平。因此对于具有政治关联的企业来说,如果公司因未披露或较少披露碳信息而导致社会公众拒绝为其提供资源或资金时,基于机会主义,企业就会利用政治关联来从政府获得一定的补偿,因而存在政治关联的企业很可能会选择较少或者不披露与碳排放有关的信息。然而,对于国有控股企业来说,由于其具有天然的政治关联,所以不管企业高管是否有政治背景,都不会对国有企业的碳信息披露产生显著的影响。据此,提出以下假设:

假设1: 对于非国有控股企业而言,政治关联与企业碳信息披露具有负相关关系。

假设2: 对于国有控股企业而言,政治关联与企业碳信息披露不相关。

3. 2 政府干预程度与企业碳信息披露水平

近年来,由于雾霾等大气污染问题持续恶化,社会公众对企业温室气体排放问题的关注度日益提高,这也就对企业碳信息披露提出了更高的要求。现阶段在我国市场经济体制还不发达的情况下,政府干预企业的现象普遍存在。根据樊纲等对我国各地区市场化进程的研究发现,由于资源、地理和政策等方面的不同,我国各个地区的市场化程度和政府干预程度存在差异。在政府干预程度较高的地区,法治化水平较差,对广大利益相关者的保护机制不够完善,使得企业缺乏对其需求的关注,从而降低企业的碳信息披露水平。对于国有企业来说,由于其本身就受政府控制,所以无论其所在地区的政府干预程度如何,都不会对企业的碳信息披露水平产生显著的影响。据此,提出以下假设:

假设3: 对于非国有控制的企业而言,政府干预程度与企业碳信息披露水平具有负相关关系。

假设4: 对于国有控制的企业而言,政府干预程度与企业碳信息披露水平不相关。

4 研究设计

4. 1 样本选择与数据来源

本文选取西部地区的9个资源型行业上市公司作为研究样本,时间跨度为2010—2012年,剔除财务数据缺失的样本,最终得到141个样本。按照中国证监会对上市公司行业的分类,本文确定资源型行业主要包括煤炭开采洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、开采辅助活动、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业以及金属制品业。

本文所需的上市公司年报、社会责任报告主要来源于巨潮资讯网站、新浪财经,相关的财务数据主要是从国泰安数据库查询得到的; 碳信息披露、政治关联以及政府干预的相关信息来自于上市公司年报和社会责任报告,通过手工打分整理得到。本文运用Excel 2007和Eviews6. 0对数据进 行统计分析。

4. 2 变量定义与模型设定

4. 2. 1被 解 释 变 量———碳 信 息 披 露 水 平 的 衡量 ( CDI)

本文对碳信息披露水平的衡量采用的是信息披露质量研究中最常用的内容分析法,基本做法是将上市公司年报或社会责任报告中的碳信息披露内容从碳减排管理、碳排放管理制度、碳减排实施方法以及碳排放合规程度等4个质量维度进行量化。具体量化方法如表1所示。

4. 2. 2 解释变量

( 1) 政治关联的衡量 ( PC) 。本文对企业政治关联的度量采用虚拟变量,即若公司具有政治关联时,PC = 1,否则PC = 0。具体的衡量指标选取的是公司所有高管 ( 除独立董事外) 的政治背景,即当企业的董事会成员、监事以及其他高级管理人员现在或者曾经是否在政府部门工作,或者是曾任或现任的人大代表、政协委员时,则认为企业存在政治关联。

( 2) 政府干预的度量 ( GI) 。本文采用樊纲等[17]编制的各地区“减少政府对企业的干预”指标作为政府干预的替代变量。为了使政府干预指数大小与政府干预强度呈正向关系,有利于检验结果的表述,将“减少政府对企业的干预”得分乘以 - 1后作为度量政府干预的变量。

4. 2. 3 控制变量

本文控制变量如表2所示。

4. 3 模型设计

本文将研究样本划分为国有控股和非国有控股两组,分别对这两组样本进行Hausman检验,检验结果如表3所示。

根据Hausman检验的结果,P值均大于0. 05,本文选择随机效应模型。

综上所述,本文将建立如下模型:

其中,α为常数项,β代表解释变量的回归系数,解释变量下标it表示第i个样本单位在t年的指标值; εit为随机扰动项。

5 实证结果分析

5. 1 变量的描述性分析

首先,实施对模型主要研究变量的描述性统计,如表4所示。

由表4得,CDI均值为9. 9615 ,标准差为9. 41713,说明我国上市公司碳信息披露水平较低,且各公司碳信息披露信息水平差距较大,很难满足信息使用者的需求; 公司政治关联的均值为0. 3816,说明在研究样本中约有38% 的公司具有政治关联,政治关联普遍性不高; 政府干预指数的均值为2. 0429 ( 从全国来看, 政府干预指数的均值为4. 41) ,说明在西部地区政府干预程度较高,且各省市区的差异较大; 盈利能力和公司发展能力的极小值与极大值相差较大,公司盈利能力和发展能力有好有坏,说明本文选取的样本具有代表性; 财务杠杆 ( 资产负债率) 的极小值和极大值分别为3. 43%和376. 83% ,均值为53. 451% ,三者差异都很大,说明本文所选取的样本公司财务杠杆有所差异; 公司规模对数的 极小值和 极大值分 别为14. 76和24. 88,均值为21. 8756,说明本文选取的样本公司的规模相差不大,符合我国上市公司整体情况。

5. 2 多变量回归分析

根据Hausman检验的结果,选择随机效应模型实施回归检验,结果如表5、表6所示。

从表5的回归结果中可以看到,国有控股企业的碳信息披露水平与其是否存在政治关联和政府干预程度不相关,这与本文假设相符; 同时可以看出本文所选取的控制变量中除了公司成长能力以外,其他几种因素对企业碳信息披露水平的影响也不显著。

从表6的回归结果中可以看出,非国有控制企业的碳信息披露水平与其是否存在政治关联和政府干预程度均在10% 水平上显著负相关,这符合本文的假设; 企业盈利能力与碳信息披露水平在10% 水平上显著负相关,这说明盈利能力好的企业往往选择不披露或者较少的披露碳信息,这可能是因为这些企业本身拥有的市场竞争力比较好,他们不需要通过披露碳信息来吸引投资者; 公司成长能力与企业碳信息披露水平呈正相关关系,且在10% 水平上显著,根据企业生命周期理论,处于高成长阶段的企业需要筹集大量的资金来不断扩大规模、拓展市场,因此他们会通过披露更多的碳信息来提升自身的形象,从而吸引更多的投资者; 除此之外,企业的资产负债率、公司规模以及控股股东持股比例等都与企业碳信息披露水平不相关。

6 研究结论及政策建议

论文以2010—2012年我国西部资源型上市公司为研究样本,实证检验了政治关联、政府干预对企业碳信息披露水平的影响程度,主要研究结论如下:( 1) 资源型上市企业的碳信息披露整体水平较低,主动披露意愿不足,碳信息披露程度存在显著差异,量化与预测性碳信息披露较少。 ( 2) 对于非国有控制的企业而言,政治关联与企业碳信息披露水平显著负相关,即具有政治关联的企业的碳信息披露水平较低,这是由于政治关联可以作为企业的一种“保护机制”,当企业因未披露或少披露碳信息而导致投资者拒绝提供资金或资源支持时,企业管理层可以利用政治关联从政府获得相应的支持; 政府干预程度显著负向影响企业的碳信息披露水平,这说明在政府干预程度较高的地区,由于市场化程度较低,企业往往会忽略利益相关者对碳信息的需求,从而导致企业的碳信息披露水平较低。 ( 3) 对国有控股企业来说,无论企业是否存在政治关联或政府干预程度如何,都不会显著影响企业的碳信息披露水平,这是由于国有企业与政府之间“天生”就存在密切关系所导致的。