发挥国有企业外部董事在公司治理中的积极作用

徐莹桦

（安徽省高新技术产业投资有限公司 安徽合肥 230088）

摘要：发挥国有企业外部董事在公司治理中的积极作用，要按照开放性、性、专业性和结合实际原则，优化公司董事会组成结构。在具体实施层面上，要明确外部董事的职责定位，完善外部董事的选聘机制，健全外部董事的激励机制和评价问责机制，加强对外部董事的履职管理。

关键词：国有企业；公司治理；外部董事

一、优化公司董事会组成结构的原则

优化公司董事会组成结构，发挥外部董事在公司治理中的作用，要以建立健全产权清晰、权责明确、政企分开、管理科学的现代企业制度为方向，积极适应国企改革的新形势新要求，完善机制，依法规范权责，形成各司其职、各负其责、协调运转、有效制衡的公司法人治理结构。

（一）开放性原则

国家推进国有企业改革，健全现代企业制度，建立国有资本投资、运营公司，大力发展混合所有制经济，都是为了优化国有企业管理机制，让国有企业治理引入开放性、多元性、包容性的治理理念。增强公司董事会的开放性，让其他股东或利益相关者在董事会等权力机构中拥有话语权，让行业专家、相关领域专家在企业发展中贡献智慧和力量，提高公司董事会谋发展的活力和能力，将企业家的创造力与外部董事的监督作用相结合，促进公司决策的科学高效。混改，归根结底需要国有股东主动放弃对董事会、监事会人员组成的全盘行政任命，让公司董事会董事的产生机制更加开放、来源渠道更加多元、机制更加包容。保证开放性，需要思想，按照国有企业的改革方向和要求，以及现代企业制度的内在逻辑深化治理改革；需要相信市场的力量，更积极主动的授权放权、进一步理顺权责关系，着力从“管理时代”转向“治理时代”。

（二）性原则

要积极创造条件，支持和鼓励外部董事客观发表意见。性原则，是外部董事发挥作用的基础和前提，是一种至关重要的制度安排。只有确保外部董事具有性，才能更好地发挥监督作用，才能对执行董事和经营层形成权力制衡，并为贡献外部董事的专业智慧奠定基础。否则，难免出现腰杆不硬，服从于“一把手责任制”，与执行董事和经营层一团和气的现象，最终无法摆脱“花瓶董事”的尴尬境地。保证性，首先要求外部董事具有过硬的专业素质，专业素养高才有客观发表意见的底气和信心；保证性，要求外部董事要有一定的工作时间及对兼职数量的，能够将这一职责当做事业来做；保证性，要求完善薪酬与激励机制，形成既不受制于人，又能保持工作热情的激励机制；保证性，要求形成与执行董事差异化的考核导向，在履职评价标准、责任追究方面，要有科学化设计。

（三）专业性原则

考察和评价外部董事，一般包括职业操守、能力素质、勤勉程度和专业贡献四个部分。其中，专业性要求对于外部董事至关重要，必定董事们是决定着企业发展的未来和方向。在竞争激烈、行业演变快、新产业不易看清摸透的新时代，外部董事的专业性以及持续学习能力，成为企业谋求发展的依赖性资源，显得越来越重要。保证专业性，关键在选聘，需要广开门路，网罗相关领域顶尖人才；从董事会建设的长远发展与规划考虑，统筹建立董事数据库；建立市场选聘机制，面向社会，通过公开招聘或委托推荐等途径选聘外部董事；要尊重外部董事的专业意见，在薪酬激励、履职评价等方面，与外部董事的专业化贡献结合起来。

（四）结合实际原则

公司董事会组成结构优化，不能实行“一刀切”，要充分结合公司的实际，体现差异化。可考虑的公司实际，比如，是全资还是参控股、是性板块还是市场化板块、是传统产业还是新兴产业、是平台公司还是专业化公司，以及公司风险复杂程度、行业竞争情况等等。对于传统产业公司，可能需要资本运作专家作为外部董事；对于新兴产业公司，可能更需要技术型专家。对于风险较高的金融公司，可能需要精通法律的专家；对于风险较低的性公司，可能拥有从政经历的领导更合适。

二、构建公司外部董事发挥作用的机制

（一）明确外部董事的职责定位

职责定位是外部董事有效履职的基础。从国资改革导入外部董事的要求看，是为了改善国有企业公司治理结构，提高国有资本的投资运营效率，因此公司导入外部董事，其职责定位应该是“监督制衡”，促进国有资本保值增值降低国有资本投资运营风险。同时，“咨询支持”对公司也具有越来越重要的作用，因此在发挥“监督制衡”的基础上，也可以将“咨询支持”作为一项重要职责。对于性板块公司，保障性资金合规使用，管好用好资金增强风险防范意识和合规意识，显得尤为重要，因此应该更加突出“监督制衡”职责。对于竞争激烈的市场化公司，风险防范也相当重要，但是“咨询支持”的职责也不容忽视，盈利和控风险必须两手抓两手硬。因此。外部董事既要承担“监督制衡”职责，也要承担“咨询支持”职责。

（二）完善外部董事的选聘机制

完善外部董事选聘制度，要严格规范任职资格、科学制定选任机制、规范外部董事人数和任职家数和设置好外部董事的薪酬激励。严格规范任职资格。第一，量化资格认定标准，应从外部董事任职的必备条件和禁止条件两个维度去规范，特别是要量化明确禁止条件中的“重要关系”，切断外部董事人选与公司可能存在的经济利益关系。第二，合理匹配知识结构，结合公司的业务属性，科学组合配备董事结构。加强行业专家、法律专家等专发挥外部董事在公司治理中的积极作用业外部董事的选用，将不同专业的人才相互匹配、相互补充，取长补短。合理外部董事人选的年龄，保证有足够的时间正常工作。第三，完善任职培训机制，选任前，开展外部董事任职资格考试；选任后，要加强对外部董事的培训，保证在专业等方面符合持续性任职条件，保证行权履职科学规范高效。科学制定选任机制。根据《关于进一步完善国有企业法人治理结构的指导意见》（国办发〔2017〕36号），国有全资公司、国有控股企业的董事由相关股东依据股权份额推荐派出，由股东会选举或更换；国有全资公司的外部董事人选由控股股东商其他股东推荐，由股东会选举或更换；国有控股企业应有一定比例的外部董事，由股东会选举或更换。在实际操作中，应建立和完善外部董事的市场化选聘机制，面向社会，公开择优选聘外部董事人选，在对外部董事专业性要

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求很高的情况下更要推行市场化公开招聘。规范外部董事人数和任职家数。应借鉴国际做法，提高专家外部董事在公司董事会中的人数比例，使外部董事的人数处于多数或绝对多数。《指导意见》对规范外部董事人数明确了时间表，到2020年，国有独资、全资公司全面建立外部董事占多数的董事会，国有控股企业实行外部董事派出制度。对于市场化公司，更需要扩大无关联的外部董事人数，提高在董事会中的占比。在任职家数上，可以限定外部董事最多同时可在五家公司任职；并强调每年须在公司现场工作十天以上，以熟悉任职公司的财务状况、公司运营等日常事务。

（三）设置好外部董事 的薪酬激励

合理的薪酬激励不仅能激励外部董事勤勉工作，也有助于外部董事保持性。外部董事薪酬可以由派出公司统筹支付，这也符合国资委的改革取向。除基本薪酬外，可以探索给予外部董事股权和期权等薪酬方式，让外部董事的利益与公司的整体利益保持一致。同时，要注重薪酬结构的多元化，发挥声誉机制等对外部董事的激励作用。公司可设立一套薪资评价机制，评价外部董事的的薪资水平和履职情况，将履职尽责情况和薪酬奖励结合起来。

（四）建立外部董事评价的问责机制 为避免出现“花瓶董事”和“签字董事”，防止外部董事责任心、职业素质和履职能力下降，必须建立外部董事评价问责机制。逐步形成经济处理、组织处理和禁入处理等三种处理方式。研究外部董事履职评价标准，开展外部董事履职评价并定期公布，将履职评价结果作为解聘或续聘的重要依据。根据外部董事的实际工作情况和年度述职报告对外部董事进行年度考核，并提交股东大会。将违反诚信或工作失职的外部董事计入诚信档案，在一定范围进行公开处罚。

（五）促进外部董事有效履职机制 外部董事如何规范履职，公司可以借鉴上市公司董事管理的做法，研究制定公司外部董事履职工作指引，细化和明确外部董事的职权、义务、审议事项和操作流程等，提高公司外部董事充分、有效履职。同时，要加强外部董事的教育培训，跟进外部董事日常管理，加强服务和指导。

参考文献：

[1]刘美林．市场经济法律概论（第二版）,科学技术文献出版社，2009

[2]本书编写组．国企改革若干问题研究,中国经济出版社，2017

（上接第161页）

月的流失情况作为模型的输出。样本中，在9月份无浏览记录的样本即认定流失．将其label 设为1。其余样本的label 属性设为0。因为9月流失的样本只有887条，远远少于留存的样本，为保持正负样本均匀，在负样本中随机选取与正样本相同数目的样本，共计1774条。然后按照3：1的比例划分为训练集和测试集，分别用以模型训练和测试。

本数据集描述了客户端用户是否流失以及其相关信息，共包含X 条数据，共9

个字段，介绍下各个字段：

对从数据库拉取出全部2019年8-9月用户浏览数据进行数据清洗，剔除缺失值、异常值和重复值。

2.2、数据预处理：特征归一化 本文采用零均值归一化算法，将训练样本输入特征映射到均值为0、标准差为1的高斯正态分布上，如下所示：

s

m -=

X X '

其中μ：原始特征均值，σ：原始特征标准差

通过数据归一化，最优解的寻优过程会变得平缓，也更容易正确的收敛到最优解。此外归一化能够提高精度，让各个特征对结果做出相同的贡献。

2.3、模型建立和结果

将清洗后的特征数据喂入逻辑回归及深度学习2个模型中，最终在训练/测试集上表现如下：

模型 学习率 迭代次数 正确率 逻辑回归 0.001 10000 93.1% 深度学习

0.001

10000

95.2%

基于同一个数据集及单一指标衡量标准，比对了逻辑回归和深度学习算法两个模型预测结果，显示基于深度学习模型的预测准确率比逻辑回归模型预测的准确率提高了2%，通过深度学习获得的模型能提升预测的准确率，提供更精准的预测结果

3、结束语

本文基于某新闻APP 客户端真实流失用户数据，采用逻辑回归算法及深度学习算法构建了预测用户流失的模型，在同一数据集及统一评价指标下，深度学习模型由于能够提取高层次特征，从而能够更好的预测用户流失情况，提高预测精确度，便于运营采取更有效的运营策略，从而减少流失，提高用户留存率。对于后续模型的优化，考虑继续优化数据特征分析、网络模型结构和参数，以期得到更好的结果。

参考文献：

[1]姚敏、沈斌、李明芳：《基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统》【J】；《系统工程理论与实践》2004(5)

[2]王纯麟、何建敏：基于AdaBoost 的电信客户流失预测模型 价值工程2007年第2期

[3]贾琳、李明：《基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现》【J】；《计算机工程与应用12004(4)

[4]董学辉：逻辑回归算法及其GPU 并行实现研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

[5]俞颂华：卷积神经网络的发展与应用综述[J];信息通信;2019年02期