保温杯公司治理制度【参考】

泓域/保温杯公司治理制度 保温杯 公司治理制度 目录 一、 研究变量的因子分析 3 二、 数据的收集与处理 7 三、 群体极化与高管团队决策 9 四、 群体极化的影响因素 13 五、 声誉与决策质量 16 六、 社会资本的概念与维度 20 七、 公司基本情况 23 八、 项目基本情况 25 九、 项目风险分析 31 十、 项目风险对策 34 十一、 法人治理结构 35 SWOT分析 51 （一）优势分析（S） 51 1、工艺技术优势 51 公司一直注重技术进步和工艺创新，通过引入国际先进的设备，不断加大自主技术研发和工艺改进力度，形成较强的工艺技术优势。公司根据客户受托产品的品种和特点，制定相应的工艺技术参数，以满足客户需求，已经积累了丰富的工艺技术。经过多年的技术改造和工艺研发，公司已经建立了丰富完整的产品生产线，配备了行业先进的设备，形成了门类齐全、品种丰富的工艺，可为客户提供一体化综合服务。 51 一、 研究变量的因子分析 我们把182个样本企业数据随机地均分成两部分。第一半的91个样本数据用于各概念的探索性因子分析，第二半的91个样本数据用于各概念的验证性因子分析，总体182个样本用于研究假设的验证。在本研究中，问卷中各概念的测量均为1—7的7点评价刻度，1表示“完全不同意”，7表示“完全同意”。 本书采用SPSS13.0中因子分析法对问卷的信度和效度进行了分析。探索性因子分析主要是对调整之后的测量量表进行因子分析，测量问卷的结构效度。对结构效度采用主成分分析法并经过方差最大旋转后得到分类因子，将因子负荷值低于0.5的测量条目全部删去。 董事会的职能包含监督和建议两个方面，本书主要借鉴Hitt（1996）,Pearce&Zahra（1991）和Westphal（1999）的测量量表。通过对该量表11个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA均大于0.65，总体的MSA为0.83，总体的Bartlett球形检验x2值为575.83，并且11个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.41%。 1、战略决策质量 战略决策质量的量表主要借鉴Dooley&Fryell（1999）的测量量表，决定战略决策质量的因素主要包括环境因素和过程因素两方面。根据对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.70，总体的MSA为0.78，总体的Bartlett球形检验x2值为250.92，并且7个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的65.80%。 2、决策承诺 决策承诺的量表主要借鉴Dooley&Fryell（1999），Wooldr—idge&Floyd（1990）和Sapienza&Korsgaard（1996）关于决策承诺的测量量表。对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.75，总体的MSA为0.84，总体的Bartlett球形检验x2值为362.86，并且8个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的59.93%。 3、声誉 借鉴Mustakallio对声誉的测量量表，根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.80，总体的MSA为0.835，总体的Bartlett球形检验x2值为425.884，并且6个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的57.283%。 根据彼得•圣吉对共同愿景的定义和讨论，对共同愿景的测量量表包含5个条目。根据对该量表5个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.79，总体的MSA为0.830，总体的Bartlett球形检验x2值为390.672，并且7个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的62.781%。 4、信任 本书对信任的测量量表包含6个条目，测量条目采用李克特7级量表来衡量。本书的量表主要包括的6个条目，分解出两个因子。其中反映“单向信任关系的”的有4个条目，反映“相互信任关系”的有2个条目。根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.600，总体的MSA为0.738，总体的Bartlett球形检验x2值为344.750，并且7个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的67.211%。 社会交往 5、本书的社会交往测量量表包含3个条目，测量条目采用李克特7级量表来衡量。根据对该量表3个条目的相关系数矩阵的初步分析，各条目的MSA（取样合适性测度）均大于0.60，总体的MSA为0.647，总体的Bartlett球形检验x2值为105.787，并且3个条目间均在0.001上显著相关，因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.365% 在探测性因子分析的基础上，本书用另外一半数据对各变量进行验证性因子分析，目标是对各变量的结构效度和问卷的信度进行检验，同时为后面的结构方程模型检验作可行性分析。 在验证性因子分析中，主要关注以下评价指数。近似误差指数RMSEA，近似误差指数越小越好，一般要小于0.1，低于0.05表示非常好的拟合。拟合优度指数GFI，指数值越高，模型拟合越好，一般最好大于0.90。拟合指数CFI和NNFI，一般最好大于0.90。本书按照上述指标对第二份数据的验证性因子分析进行评价。 数据分析结果显示，董事会职能的两个因子结构能较好地拟合样本数据，“监督”和“建议”这两个因子的信度分别为：0.733，0.847。 数据分析结果显示，战略决策质量的两因子结构对数据的拟合程度较好，“环境”和“过程”这两个因子的信度分别为：0.718，0.878。 数据分析结果显示，决策承诺的一个因子结构能较好地拟合程度数据，决策承诺的信度为0.889。 声誉的一个因子结构能较好地拟合样本数据，因子的信度分别为：0.825。 共同愿景的单因子结构能较好地拟合样本数据，因子的信度分别为：0.840。 信任的第一个因子结构能较好地拟合样本数据，单向“信任关系”因子的信度。“互相信任”两个因子的信度Cronbacha系数只有0.522。所以，本书将关于信任的量表调整为4个条目，去掉探索性因子析出的本书命名为双向信任的因子条目。 上述指标值表明，各概念的验证性因子分析的各项指标均符合最基本的要求。这说明进行下一步的各概念间的关系分析是可行的。 二、 数据的收集与处理 根据设定的研究框架和理论分析，以及问卷回收数据的特点，主要采用SPSS和LISREL等统计软件作为数据分析和实证研究的分析工具，文章中对数据进行统计并画图的工具主要是Excel。分析方法包括被调查企业的基本资料问题、问卷回收情况分析、问卷的信度和效度分析，每个变量的探测性因子分析和验证性因子分析及结构方程模型。 调查问卷是以公司治理机制对企业战略决策的影响关系为研究对象，对企业的规模和所在行业没有特别的要求。但要求企业必须要有董事会这一机构，并有过战略决策行为。问卷的主要问题是围绕企业的股东、董事会和高层管理者展开的，所以要求答题者最好是高层管理者，有机会参与战略决策的中层管理者也可以。研究样本的采集是采用直接发放问卷、邮寄问卷和传真问卷相结合的方式。 我们的研究对象的行业分布涵盖了制造业、电信/信息业、房地产/建筑业、能源/化工业等行业，其中在制造业、房地产/建筑业、能源/化工业和电信/信息业的企业所占的比重相对稍高。 问卷的信度和效度是实证分析结果准确性的基本保障，因此在进行结构方程的实证分析之前，先对问卷的信度和效度进行检验，保证后续实证结果的真实和可靠。 信度是指测量工具的可靠性或稳定性，反映问卷结果的内部一致性，是反映问卷结构质量的基本指标之一。一个具有良好信度的检验，在对不同的调查对象、不同的时间进行调查所得到的分数应该具有一致性。 在用SPSS的量表分析工具进行信度分析时，用Cronbacha系数检查多因子变量中条目之间的信度。Cronbacha系数值越高，反映问卷的信度越高。一般认为，Cronbacha系数的值在0.6以上可以接受，高于0.7则为高信度。 本书对调查问卷信度的分析表明，各变量的总体信度值都比较高。其中对战略决策质量的Cronbacha为0.844，决策承诺的Cron—bacha为0.893，董事会监督的Cronbacha为0.769，董事会协商的Cronbacha为0.861，社会资本机制层面声誉的Cronbacha为0.823，共同愿景的Cronbacha为0.840，信任的Cronbacha为0.749，社会交往的Cronbacha为0.702。从本书研究的总体信度分析结果来看，各层面变量的总体信度值都很高。战略决策质量和决策承诺的Cronbacha值都超过了0.8，董事会职能的总体Cronbacha值在0.75以上，社会资本机制的相关变量的总体Cronbacha值大于0.7。 问卷的效度包含内容效度、结构效度和准则效度三种不同的类型（风笑天，2001）。内容效度又称逻辑效度，是指测量内容或测量指标与测量目标之间的合适性和逻辑相符性；评价内容效度，关键是看问卷收集的信息是否与所测概念的内涵相符，如果两者的内容相符，则问卷的内容效度较高，否则说明问卷的内容效度较低。结构效度主要是指，测量工具是否反映了所测量的概念及变量的内部结构。采用的方法是因子分析法。准则效度又称预测效度，结合某个理论选择一种指标作为准则，分析问题条目与准则的联系。 三、 群体极化与高管团队决策 群体极化是一个心理学概念，自从20世纪60年代群体极化的概念被提出，群体极化理论被广泛运用于法律、传播学等诸多领域，把群体极化理论引入公司治理中，解释董事会或高管团队决策问题的时间则没有那么长。 理论研究方面，Westphal&Bednar（2005）提出在团队决策时，持有与大多数成员不同意见者通常保留而不是表露自己的意见Lorsch&Maclver（1989）提出这种不同意见因为会对多数成员的意见带来不确定性而被压制。在董事会讨论中，如果大部分成员反对，持不同立场的成员若还坚持自己的立场，可能会得到负面的评价，且因此变得不自信。而心理学的研究发现社会规范鼓励董事以自信的方式表达自己的观点。这会导致董事会决策时持不同意见的少数董事会选择沉默，从而导致强化群体极化现象。除此之外，董事长权力越大，对决策的影响越大，在一定程度上团队决策可能演变成董事长个人的决策。兼任CEO的董事长权力会得到强化，对董事会的决策产生决定性的影响，这种“一言堂”的情况也会导致强化群体极化。董事会决策之外，董事之间交流很少的事实，会导致董事没有机会通过非正式的信息交换纠正认知的偏差，也会造成董事会决策的群体极化现象。 实证方面，目前涉及群体极化和董事会团队或高管团队决策的文章并不是很多。由于研究群体极化现象需要研究人员比较群体决策相较于群体讨论前个人决策的倾向，知道群体决策前个人的决策倾向或立场必不可少。换句话说，当小组成员没有明确的预先立场或倾向时，群体极化现象预计就不会发生。基于实验室实验的研究通常会先评估参与者在群体讨论前的个人倾向，或者使用各种刺激材料诱导参与者的倾向。依靠档案数据的研究就需要用非直接的指标来捕获群体决策前个人的决策倾向或立场。 Zhu（2014）探讨了董事会在作CEO薪酬决策时出现的群体极化现象。研究发现，在作CEO薪酬决策时，当独立董事群体之前在其他不同的董事会经历了比市场较高或者较低的CEO薪酬时，他们会倾向于在现公司作类似决策时支持相对而言更高或者更低的薪酬。群体极化理论对此的解释是，在董事会讨论前独立董事平均来说倾向于支持相对高或者低的CEO薪酬时，集体讨论后他们会支持给