一、样本选择
中国证监会于2001年12月颁布了《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2号 〈年度报告的内容与格式〉（2001年修订稿）》，要求上市公司要在年报中披露其控股股东及其实际控制人的情况，从而使得我们可以收集到近几年上市公司最终控制人的数据。我们以2002～2004年所有上市公司作为初选样本。对样本选择的要求是：（1）必须同时具有2002～2004年的数据，即样本公司在2002年前上市；（2）样本期间公司最终控制人未发生变更；（3）国有控制的上市公司指的是上市公司年度报告中披露的最终控制人为政府行政机构、高校或者政府直属企业，集体控制的上市公司是指上市公司年度报告中披露的最终控制人为乡镇政府集体资产管理委员会或集体企业，民营控制的上市公司是指上市公司年度报告中披露的最终控制人为自然人或家族。（4）为了研究的目的，金融类公司、数据有缺失和最终控制人不详的公司被剔除在外。因为样本量太小，并且为了集中研究主要的所有制形态最终控制人类型对公司价值的影响，职工持股会等社团法人控制与外资控制公司也被剔除在外。
上市公司的最终控制人数据由我们根据上市公司年度报告中“股本变动及股东情况”手工整理收集，上市公司年度报告来自于中国证监会指定信息披露网站———巨潮资讯网（WWW。CNINFO。COM。CN）；对于民营上市公司样本，我们根据《新财富》、《新财经》、《21世纪经济报道》和《经济观察报》等媒体披露的民营上市公司及其实际控制人情况对数据进行了相互核验；其他变量数据则来源于由深圳国泰安信息技术有限公司开发的CSMAR数据库。
在经过上述筛选过程后，共得到2310个公司样本。从托宾Q均值的直方图和正态分布图可知，样本呈右偏态；从箱位图可知，托宾Q均值的异常值主要出现在样本的上端。从变量的描述性统计中我们发现，样本公司托宾Q的均值为1.312，标准差为0.443，中位数为1.209，最小值为0.898，而95%分位数和最大值分别为1.905和11.483.为此，在下文的分析中，我们剔除托宾Q值距其均值3倍标准差以外的异常值样本，即剔除托宾Q处于（1.312＋3×0.443，1.312－3×0.443）以外的观测值，这样，共有32个观测值被剔除，最终样本数为2278.其中，国有控制的上市公司样本为1917个，集体控制的上市公司样本为40个，民营控制的上市公司样本为321个。
二、研究设计
本部分研究主要拟解决以下几个问题。第一，股权集中度与公司价值之间的关系；第二，不同所有制形态的最终控制人所控制的上市公司其公司价值是否有显著不同；第三，不同的国有控制形态上市公司其公司价值是否有显著不同；第四，民营控股的金字塔结构对上市公司价值有何影响。
根据所要研究的问题，我们构建了如下多元回归模型：
其中，模型1（式4.1）主要检验全样本情况下不同所有制形态的最终控制人所控制上市公司其公司价值是否有显著不同，同时我们也考察了股权集中度与公司价值之间的关系；模型2（式4.2）主要检验国有控制上市公司不同控制形态其公司价值是否有显著不同以及股权集中度与公司价值之间的关系；模型3（式4.3）主要检验民营金字塔控制上市公司的所有权比例以及控制权与所有权的分离程度对公司价值的影响。β0为截距，β1～β30为系数，ε为残差。模型中各变量的含义如下：
TOBINQ是因变量，代表公司市场价值。托宾Q值是国内外研究中普遍采用的测度公司价值的方法。国内如孙永祥和黄祖辉（1999）、徐晓东和陈小悦（2003）、白重恩等（2005）等均使用该变量来衡量中国上市公司的公司价值，徐晓东和陈小悦（2003）在分析了上市公司流通股比例及结构后，认为托宾Q值应能在一定程度上代表公司的价值水平；白重恩等（2005）构建了一个反映上市公司治理水平的综合指标—G指标，发现治理水平高的公司，托宾Q值也高，说明投资者愿意为良好的公司治理水平付出一个相当可观的溢价，同时也能够理性地对公司的基本面及其治理结构进行评估，这充分表明在中国市场托宾Q值在一定程度上有效地反映了公司价值。这个变量反映的是公司市场价值与公司重置成本的比值，由于重置成本难以获取，采用年末公司总资产代替。市场价值为公司债务资本的市场价值与权益资本的市场价值之和，债务资本的市场价值采用账面的短期负债和长期负债的合计数来计算。另外，由于我国上市公司存在流通股和非流通股，所以权益资本的总市值等于流通市值加上非流通股份的价值。而非流通股份的价值，由于没有完全市场化的数据，并且非流通股的转让价格通常是以净资产为基准，因此采用非流通股份数与每股净资产之积计算。这样，公司价值的计算公式为：TOBINQ＝（每股价格×流通股股数＋每股净资产×非流通股股数＋负债账面价值）／总资产。
模型1中的CONTROL是代表上市公司实际控制人所有权类别的虚拟变量，对于国有、集体及民营三种类别，模型1中以国有样本作为基础类别，取值为0，如果上市公司为集体控制，取值为1，否则为0；如果上市公司为民营控制，取值为1，否则为0；模型2中的STATECONTROL是代表国有控制上市公司实际控制人类别的虚拟变量，我们将国有样本分为中央政府控制、省级政府控制、市级政府控制、县级政府控制和高校控制五个类别，以县级政府控制作为基础类别，上市公司如果为市级政府控制，取值为1，否则为0；上市公司如果为省级政府控制，取值为1，否则为0；上市公司如果为中央政府控制，取值为1，否则为0；上市公司如果为高校控制，取值为1，否则为0.
对于 民 营 控 制 上 市 公 司，借 鉴 LINS（2003）、CLAESSENS，DJANKOW 和 LANG（2000）、CLAESSENS，DJANKOV，FAN 和 LANG（2001）和LEMMON和LINS（2003）等人的研究方法，我们引入变量所有权比例OWNERSHIP以及所有权与控制权的分离程度SQ来度量其对公司价值的影响；控制权比例指的是最终控制人利用其投票权对公司重大决策或事项的表决权，它以金字塔链条上最小的持股份额来度量；所有权比例指的是最终控制人按实际投入公司的资金占总投资额的比例所享有的分享剩余的权利，它以金字塔链条上所有持股份额的乘积来度量。假定一个金字塔顶端的最终控制人拥有A公司70%的股份，而A公司又拥有B公司50%的股份，B公司又拥有C公司40%的股份，则最终控制人利用这种金字塔结构的层层控制掌握了C公司40%的控制权，但是其在C公司的所有权则只有70%×50%×40%＝14%；SQ在模型中分别用控制权与所有权的比值和控制权比例与所有权比例之差来表示。
以我国证券市场上著名的民营企业新疆德隆控制的几家上市公司为例，或许能够更为形象地说明这种金字塔结构控制及其导致的控制权与现金流权分离程度。其控制关系。
唐氏兄弟作为最终控制人对新疆屯河（600737）的控制权＝MIN（33.10%，92%，90%，15.15%）＋MIN（33.10%，92%，7.35%）＝22.5%，所有权＝33.10%×92%×90%×15.15%＋33.10%×92%×7.35%＝6.39%；对合金投资（000633）的控制权＝MIN（33.10%，92%，22.32%）＝22.32%，所有权＝33.10%×92%×22.32%＝6.80%；对湘火炬（000549）的控制权＝MIN（33.10%，92%，21.92%）＝21.92%，所有权＝33.10%×92%×21.92%＝6.68%；对ST 中燕（600763）的控制权＝MIN（33.10%，92%，90%，29.69%）＝29.69%，所有权 ＝33.10%×92%×90%×29.69%＝8.14%。
可见，唐氏兄弟通过层层金字塔结构控制在新疆屯河的所有权只有6.39%，但是却掌握了22.5%的控制权；在合金投资的所有权只有6.8%，控制权却高达22.32%；在湘火炬的所有权只有6.68%，控制权却高达21.92%；在ST中燕的所有权只有8.14%，控制权却高达29.69%。这种金字塔控制结构使得其付出相对较少的资金量却能够实际控制多达四家上市公司。
TOP1和TOP1SQ是第一大股东持股比例及其平方。理论研究表明，如果大股东控制既存在激励效应又存在侵害效应，则公司价值与第一大股东的持股比例应呈曲线关系，我们引入TOP1和TOP1SQ来检验这种关系。
在模型中我们还引入了如下控制变量。
SHARE2－5为第二至第五大股东持股比例的平方和。公司中存在其他大股东有可能对第一大股东起到一定的制衡作用，因为这些股东对第一大股东的控制权是一种威胁，并且这些股东拥有一定的股权，他们也有激励去监督第一大股东，以防止自身的利益受到侵害，我们引入SHARE2－5来衡量这种制衡机制是否会发挥作用。
LEVERAGE是总负债与总资产的比率，用来控制公司资本结构对公司价值的影响。
GROWTH为公司主营业务收入前一年增长率，用来控制公司的成长性对公司价值的影响。
LNSIZE表示公司总资产的自然对数值，用来控制规模因素对公司价值的影响。
YEAR03和YEAR04为年度虚拟变量，用来控制公司价值的年度间差异，以2002年作为基准年，对于2003年度的样本公司，YEAR 03取值为1，其他情况下，YEAR03取值为0；对于2004年度的样本公司，YEAR04取值为1，其他情况下，YEAR04取值为0.
INDUSTRYI为行业虚拟变量，用来控制行业因素对公司价值的影响。根据中国证监会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》，排除金融类公司，本文将样本分为12大类，其中制造业又细分为10类，以综合类上市公司作为基准行业。
