一、數據
在前一章研究基礎之上，我們引入如下變量：各地區市場化進程指數、政府幹預指數和法治水平指數是根據樊綱等人（2003）編製的各地區市場化進程數據及其子數據構建而成。樊綱等人根據大量的統計和調查資料，以五個方麵、23個分指標為基礎，采用主成分分析法構造了中國各地區市場化進程相對指數，這一指數涉及五個方麵，分別是政府與市場的關係、非國有經濟的發展、產品市場的發育程度、要素市場的發育程度以及市場中介發育和法律製度環境。他們的研究表明，各地區市場化指數與當地的人均GDP之間存在明顯的正相關關係，說明這些指標具有一定的科學性。我們的研究直接采用了夏立軍和方軼強（2005）的數據，他們根據樊綱等人（2003）提供的各地區市場化相對進程得分、政府與市場的關係得分以及市場中介發育和法律製度環境得分，分別構造了各地區的市場化指數、政府幹預指數以及法治水平指數。具體指標。
在表中，市場化指數越大代表市場化進程越快，競爭程度越高；政府幹預指數越大代表政府幹預越少；法治水平指數越大代表法治水平越高。市場化進程最快和最慢的分別是廣東和新疆，政府幹預程度最強和最弱的分別是青海和浙江，法治水平最高和最低的分別是北京和湖南。並且，廣東的市場化進程得分8.41是新疆得分3.15的兩倍多，浙江的政府幹預得分8.37是青海得分3.04的兩倍多，北京的法治水平得分7.97是湖南得分2.62的三倍多，這說明各地區公司治理環境存在明顯差異。直觀地來看，指數的分值也與我們對各地區市場化進程的感受較為一致。
為了進一步研究法律對投資者的保護是否是一種有效的治理機製，我們還手工查找了上市公司是否在紐約或者香港市場上市，並構建了相應的虛擬變量，考慮到美國和香港法律對投資者的保護水平明顯高於我國A股市場，我們預計在紐約或者香港上市的公司其公司價值也較高。另外，我們查找了樣本期間公司是否曾受到過中國證監會、上海或者深圳證券交易所的處罰，並構造了相應的虛擬變量，我們預計受到過處罰的公司其公司價值相應較低。
各地區治理環境指數直接來源於夏立軍和方軼強（2005），其餘數據則來源於中國證監會網站、上海證券交易所網站以及深圳證券交易所網站。
二、研究設計
由於集體樣本很少，並且隨著市場經濟體製改革的推進，集體企業已逐漸成為非主流的企業形態，其研究價值也趨於降低。因此，我們在本章及第六章的實證研究中剔除了集體樣本。本章主要研究如下問題：第一，各種外部治理機製是否能夠降低代理成本，提高公司價值；第二，治理機製是否與最終控製人類別、所有權比例等存在交互關係，也就是說，治理機製是否在某種最終控製人類別的上市公司尤其有助於提高公司價值，或者治理機製是否在所有權較為集中（或分散）的上市公司能夠發揮更大的作用。
為此，在上一章回歸模型的基礎上，本章構造如下回歸模型並予以檢驗：
模型中INDEXMAR、INDEXGOV和INDEXLEG分別代表上市公司注冊地所在地區的市場化進程指數、政府幹預指數和法治水平指數。
HNSHARE為衡量公司是否發行H股或者N股的虛擬變量，是則取值為1，否則取值為0.
PENALTY為衡量公司是否受到過中國證監會、上海證券交易所或者深圳證券交易所處罰的虛擬變量，是則取值為1，否則取值為0.
CONTROL*INDEXMAR等變量分別為最終控製人類別、第一大股東持股比例、民營控製人的所有權比例、控製權與所有權分離程度與市場化進程指數、政府幹預指數以及法治水平指數的交互項。
β0為截距，β1～β44為係數，ε為殘差。