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文檔簡介

政府干預(yù)、股權(quán)治理與過度投資

一引言公司的投資行為一直是財務(wù)界關(guān)注的焦點問題,在我國,企業(yè)的投資增長率持續(xù)上漲,伴隨著多年高投資率的,是大量過度投資行為的出現(xiàn)。許多學(xué)者圍繞投資效率這一問題,從不同角度進行了研究,發(fā)現(xiàn)決定企業(yè)投資行為的因素,不僅包括了政府干預(yù)等外部治理機制因素,也包括企業(yè)自身治理缺陷等內(nèi)部因素,資本投資的效率內(nèi)生于相應(yīng)的制度環(huán)境之中。政府作為國家的代理機構(gòu),其控制上市公司的途徑有很多種,很多情況下,政府都是直接持有上市公司的股份,對公司直接控股,進行直接干預(yù)。理論上,政府干預(yù)的結(jié)果是雙方面的:一方面,政府能夠為企業(yè)提供更多的資源,幫助其在市場競爭環(huán)境下做出正確的選擇,避免盲目投資;另一方面,政府的干預(yù)造成了企業(yè)管理層約束機制失效和企業(yè)目標(biāo)的多元化,導(dǎo)致企業(yè)投資效率的低下。在我國,政府對企業(yè)更多的是表現(xiàn)出第二方面的作用,已有研究發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)能加劇企業(yè)的過度投資(劉興云和王金飛,2013;趙靜和郝穎,2014)。對于股權(quán)結(jié)構(gòu)治理,國內(nèi)多從企業(yè)績效的視角展開研究,對于股權(quán)結(jié)構(gòu)和投資行為的關(guān)系,國內(nèi)學(xué)者們進行的研究還較少,且一些實證研究的結(jié)果是不一致的,如饒育蕾、汪玉英(2006)、胡國柳等(2006)以及陳曉明、周偉賢(2008)發(fā)現(xiàn)第一大股東持股比例與投資之間是顯著負相關(guān)的,文芳(2008)則發(fā)現(xiàn)第一大股東持股比例與公司的R&D支出強度關(guān)系為N形,楊清香等(2010)則認為控股股東持股比例與非效率投資之間呈倒U形關(guān)系。股權(quán)因素中除了控股股東持股比例對公司投資決策有影響外,其他股東與控股股東的互相監(jiān)督制衡以及終極控制人性質(zhì)對公司投資決策的影響也不容忽視,各種因素之間是相互制約,共同對投資效率產(chǎn)生影響的。文芳(2008)研究表明股權(quán)制衡度與公司研發(fā)投資強度顯著正相關(guān),楊清香等(2010)、胡國柳等(2006)研究發(fā)現(xiàn)非國有性質(zhì)企業(yè)的投資支出水平更嚴重,而張棟等(2008)表明國有控股上市公司比非國有控股上市公司過度投資行為更嚴重。已有的文獻基本上是從單一方面研究政府干預(yù)和股權(quán)治理分別對過度投資的影響,只有極少學(xué)者對三者之間的聯(lián)系做了探討,并且研究只是局限于某幾個因素的聯(lián)系,并不全面。逯東等(2012)的實證研究表明:只有政府干預(yù)動機較弱時股權(quán)制衡度才能發(fā)揮正面的治理效應(yīng)。劉興云(2013)的實證研究表明政府干預(yù)會強化第一大股東持股比例與過度投資存在正相關(guān)關(guān)系。針對上述問題,本文以上市公司為樣本,從政府干預(yù)的角度出發(fā),實證分析了股權(quán)治理和過度投資的關(guān)系,擬從政府干預(yù)的視角為我國政府以及上市公司和投資者的行為提供理論依據(jù)。二理論分析與研究假設(shè)一直以來,政府干預(yù)企業(yè)的經(jīng)營活動存在著“幫助之手”和“掠奪之手”兩種假說。當(dāng)政府干預(yù)的目標(biāo)與企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)一致時,政府就表現(xiàn)出“幫助之手”的作用,幫助其做出正確的選擇,避免盲目和逐利性經(jīng)營;當(dāng)政府干預(yù)的目標(biāo)與企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)不一致時,政府就表現(xiàn)出“掠奪之手”的作用,迫使企業(yè)進行非效率投資以符合其利益需求。盡管政府對經(jīng)濟的干預(yù)能起到一定的支持作用,但是很多研究表明,在我國,政府與企業(yè)的目標(biāo)往往不一致,政府主要扮演“掠奪之手”的角色。一方面,政府不僅要完成政績目標(biāo)和經(jīng)濟目標(biāo),還肩負著社會和公共治理的目標(biāo),為了實現(xiàn)多元化的目標(biāo)它會罔顧企業(yè)的投資效率(劉興云和王金飛,2013;毛劍鋒、楊梅和王佳偉,2015);另一方面,政府官員晉升的考核條件是GDP和財政收入,政府官員為了完成指標(biāo)并在晉升競爭中勝出,往往會犧牲企業(yè)的利益,強迫企業(yè)增加投資以促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟收入的提高(程仲鳴等,2008)。基于以上分析,本文提出如下假設(shè):H1:政府干預(yù)程度與過度投資正相關(guān)。由于我國屬于新興資本市場,大股東更傾向于利用其股權(quán)優(yōu)勢侵占上市公司或其他外部股東的利益。當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例較低時,他面臨著來自于其他大股東的監(jiān)督和約束,這時,他會運用隱蔽的方式進行侵占,其中就包括進行資本支出;當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例較高時,他就會掌握公司的控制權(quán),不再通過投資渠道來轉(zhuǎn)移公司資源,而是傾向于運用直接的方式進行侵占,如轉(zhuǎn)移上市公司資源、關(guān)聯(lián)交易等(胡國柳等,2006)。另外,在股權(quán)集中的公司,大股東有能力去監(jiān)督經(jīng)營活動,降低代理成本,這會抑制公司的投資行為。當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例較低時,大股東與管理層能夠私通也會導(dǎo)致投資擴張?;谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè):H2:第一大股東持股比例與過度投資負相關(guān)。第一大股東對公司經(jīng)營決策的干預(yù)往往更多的是從自己的利益考慮而不是顧及所有股東的利益,有效的股權(quán)治理機制需要有其他大股東同時存在并對第一大股東的行為進行約束。其他大股東的制衡既能對第一大股東的經(jīng)營活動起到激勵監(jiān)督作用,又能抑制大股東對其利益隱蔽或者直接的侵害,提升公司的績效(文芳,2008;黃曉兵和程靜,2012)。本文預(yù)期,股權(quán)制衡度會抑制上市公司的過度投資?;谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè):H3:股權(quán)制衡度與過度投資負相關(guān)。終極控制人的不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在影響過度投資方面存在著差異,國有控股上市公司的控股股東直接或間接地為政府,他們存在著天然的攫取動機,但是受到政府和公眾的監(jiān)管相對較強,所以當(dāng)國有股比重相對較小時,其掠奪行為比較隱蔽,可以操縱公司的資本性支出,迫使公司進行非效率投資,當(dāng)國有股比重增加,則會采取更為直接的掠奪手段來轉(zhuǎn)移上市公司資源,比如采取關(guān)聯(lián)交易方式,此時,上市公司的資本性支出反而減少。基于以上分析,本文提出如下假設(shè):H4:終極控制人的國有性質(zhì)能抑制上市公司的過度投資。從前文的分析我們知道,政府為了自己的利益會通過不同的方式干預(yù)我國上市公司的經(jīng)營活動。政府很多時候以控制人的角色參與到企業(yè)的日常管理和經(jīng)營中去,相較于其他股東來說,政府有更強的能力來獲取自己的利益,其干預(yù)能強化大股東對過度投資的抑制作用。又因為政府是國有機構(gòu),所以政府能強化國有企業(yè)對投資的抑制作用。對于其他股東來說,政府的存在可以實現(xiàn)對大股東的監(jiān)督和制約。但是當(dāng)政府干預(yù)程度較強時,由于政府權(quán)威性的存在,必然會降低其他非政府股東的發(fā)言權(quán)和投票權(quán),股權(quán)制衡的作用不能有效地發(fā)揮,只有當(dāng)政府的干預(yù)程度較弱時,其他非政府股東的制衡作用才能有效地發(fā)揮作用(逯東等,2012)?;谝陨戏治?,本文提出以下假設(shè):H5:政府干預(yù)會強化第一大股東持股比例與過度投資之間的負相關(guān)關(guān)系。H6:政府干預(yù)會削弱股權(quán)制衡度與過度投資之間的負相關(guān)關(guān)系。H7:政府干預(yù)會強化國有性質(zhì)對過度投資的抑制作用。三研究設(shè)計(一)樣本的選取本文選取2012~2014年滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù),并按照下列標(biāo)準進行篩選:(1)剔除金融、保險類上市公司;(2)剔除ST、PT上市公司;(3)剔除同時發(fā)行B股、H股的公司;(4)剔除上市不滿一年的公司;(5)剔除數(shù)據(jù)不完整、異常和極端的公司。經(jīng)過篩選整理后,最終得到5009個觀測值。數(shù)據(jù)的處理使用的是EXCEL,回歸分析采用的是統(tǒng)計分析軟件SPSS19.0。(二)模型的構(gòu)建首先,本文借鑒Richardson殘差度量模型來衡量企業(yè)的過度投資程度,構(gòu)建模型如下:INVt=α0+α1GROWTHt-1+α2LEVt-1+α3CASHt-1+α4AGEt-1+α5SIZEt-1+α6RETt-1+α7INVt-1+ΣIND+ΣYEAR+ε(1)模型(1)中各變量的定義詳見表1。表1模型(1)相關(guān)變量解釋類型變量名稱符號變量解釋被解釋變量新增投資INVt(年末購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-年末處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)而收回的現(xiàn)金凈額)/年末資產(chǎn)總額解釋變量成長性GROWTHt-1年初托賓Q值資產(chǎn)負債率LEVt-1年初總負債/年初總資產(chǎn)貨幣資金持有量CASHt-1年初貨幣資金/年初資產(chǎn)總額公司年齡AGEt-1報告年度-公司上市年度公司規(guī)模SIZEt-1年初總資產(chǎn)的自然對數(shù)股票回報率RETt-1t-1年股票年度回報率上年度投資水平INVt-1(年初購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-年初處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)而收回的現(xiàn)金凈額)/年初資產(chǎn)總額控制變量行業(yè)變量IND行業(yè)虛擬變量按照證監(jiān)會的行業(yè)分類標(biāo)準,共21類行業(yè)的虛擬變量,公司數(shù)據(jù)為本行業(yè)時取1,否則為0年度變量YEAR年度虛擬變量,公司數(shù)據(jù)為本年度時取值為1,否則為0表1模型(1)相關(guān)變量解釋然后,對模型(1)進行回歸來估算企業(yè)非效率投資的水平,得出殘差ε,殘差值為正表示過度投資。模型(1)中過度投資的樣本有1873個,在此過度投資的基礎(chǔ)上建立如下模型來驗證研究假設(shè):OVERINV=β0+β1GOVIN+β2C1+β3TOP2-10+β4ZHD+β5CONS+β6OCCUPY+β7GROWTHt-1+β8LEVt-1+ΣIND+ΣYEAR+ε(2)模型(2)中各變量的定義詳見表2。表2模型(2)相關(guān)變量解釋類型變量名稱符號變量解釋被解釋變量過度投資OVERINV等于模型(1)中大于0的回歸殘差解釋變量政府干預(yù)程度GOVIN樊綱等人(2011)編制的我國各地區(qū)“減少政府對企業(yè)的干預(yù)”得分,分值越大,說明企業(yè)受到的干預(yù)程度越小第一大股東持股比例C1第一大股東持股數(shù)/總股數(shù)股權(quán)制衡因素TOP2-10第二至第十大股東持股數(shù)之和/總股數(shù)股權(quán)制衡度ZHD第二至第十大股東持股數(shù)之和/第一大股東持股數(shù)最終控制人性質(zhì)CONS若國有取值為1,否則為0控制變量大股東占款OCCUPY其他應(yīng)收款凈額/總資產(chǎn)成長性GROWTHt-1年初的托賓Q值資產(chǎn)負債率LEVt-1年初總負債/年初總資產(chǎn)行業(yè)變量IND行業(yè)虛擬變量按照證監(jiān)會的行業(yè)分類標(biāo)準,共21類行業(yè)的虛擬變量,公司數(shù)據(jù)為本行業(yè)時取1,否則為0年度變量YEAR年度虛擬變量,公司數(shù)據(jù)為本年度時取值為1,否則為0表2模型(2)相關(guān)變量解釋四實證研究結(jié)果及分析(一)描述性統(tǒng)計表3提供了樣本公司各研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從中可以看出,過度投資的均值為0.04606,說明我國上市公司存在較嚴重的過度投資行為;政府干預(yù)的均值為6.93085,極大值和極小值差異迥然,說明政府干預(yù)程度在各地區(qū)存在較大差異;第一大股東持股比例的均值為35.467%,說明多數(shù)公司仍然存在著一股獨大的現(xiàn)象;第二到第十大股東持股比例均值為21.303%,且第二到第十大股東持股數(shù)量占第一大股東持股數(shù)量的比例均值達到81.017%,說明總體上第二到第十大股東的制衡能力有所提升,應(yīng)該能較好地制約第一大股東一股獨大的現(xiàn)象;終極控制人性質(zhì)的均值為0.37000,說明我國有37%的上市企業(yè)最終控制人為國有背景。表3模型(2)變量描述性統(tǒng)計變量樣本量均值中值標(biāo)準差極小值極大值OVERINV18730.046060.027200.060000.000010.79510GOVIN18736.930857.200002.535590.0000010.00000C118730.354670.336330.147680.050500.84110TOP2-1018730.213030.199670.126500.007070.62888ZHD18730.810170.610720.756720.008906.68570CONS18730.370000.000000.482000.000001.00000OCCUPY18730.014380.007280.022520.000000.29070GROWTHt-118731.677041.381311.275380.0826013.16140LETt-118730.416370.416350.211080.010300.99250表3模型(2)變量描述性統(tǒng)計(二)政府干預(yù)、股權(quán)治理與過度投資的回歸分析為了驗證政府干預(yù)、股權(quán)治理和過度投資之間的關(guān)系,本文按照政府干預(yù)變量的中位數(shù)將總樣本分為兩組——政府干預(yù)程度高樣本和政府干預(yù)程度低樣本。表4列示了模型(2)的回歸結(jié)果。從表中我們可以看出:1.在全樣本中政府干預(yù)的系數(shù)為負,且通過了5%的顯著性水平檢驗,由于政府干預(yù)指數(shù)是政府干預(yù)程度的反向指標(biāo),因此結(jié)果表明政府干預(yù)程度越高,上市企業(yè)的過度投資越嚴重,假設(shè)1通過了檢驗。2.在全樣本中第一大股東持股比例、股權(quán)制衡度、終極控制人性質(zhì)回歸系數(shù)均為負,且都通過了顯著水平的檢驗,說明總體上第一大股東持股比例、股權(quán)制衡度都與過度投資呈顯著負相關(guān)關(guān)系,且終極控制人的國有性質(zhì)能抑制過度投資水平,驗證了假設(shè)2、3和4。在按政府干預(yù)程度高低分組后,兩組中第一大股東持股比例和股權(quán)制衡度仍然與過度投資呈負相關(guān)關(guān)系,在干預(yù)程度高的組中第一大股東持股比例通過了顯著性檢驗,但股權(quán)制衡度沒有通過顯著性檢驗。在干預(yù)程度低的組第一大股東持股比例沒有通過顯著性檢驗,但股權(quán)制衡度通過了顯著性檢驗。這說明在政府干預(yù)程度高時,主要是第一大股東抑制過度投資,此時股權(quán)制衡度對過度投資沒有顯著影響,在政府干預(yù)程度低時,股權(quán)制衡度才起作用抑制公司的過度投資行為,此時第一大股東對過度投資沒有顯著影響,驗證了假設(shè)5和6。分組后,終極控制人的顯著性水平在干預(yù)程度高的組和干預(yù)程度低的組分別為5%、10%,說明政府干預(yù)能強化國有性質(zhì)企業(yè)對過度投資有抑制作用,驗證了假設(shè)7。(三)穩(wěn)健性檢驗為了檢驗以上結(jié)論的穩(wěn)健性,我們把第二到第五大股東的持股比例以及第二到第五大股東持股數(shù)量與第一大股東持股數(shù)量的比作為股權(quán)制衡因素與股權(quán)制衡度的替代變量代入回歸模型2中進行檢驗(因篇幅原因未列示回歸結(jié)果),發(fā)現(xiàn)以上各結(jié)論均沒有發(fā)生改變。據(jù)此,我們認為,前文的研究結(jié)論是比較穩(wěn)健的。表4模型2多元回歸結(jié)果全樣本政府干預(yù)程度高政府干預(yù)程度低解釋變量非標(biāo)準化系數(shù)t非標(biāo)準化系數(shù)t非標(biāo)準化系數(shù)t常數(shù)項0.044***3.6090.031**2.2340.107***3.019GOVIN-0.001**-2.000C1-0.021*-1.655-0.031*-1.795-0.017-0.871TOP2-100.041**2.2720.0190.7700.069**2.501ZHD-0.007**-2.108-0.006-1.174-0.010*-1.875CONS-0.010***-3.030-0.009**-2.155-0.010*-1.954OCCUPY-0.171***-2.661-0.134-1.532-0.218**-2.188GROWTHt-10.010***8.2490.014***8.2600.006***3.173LETt-10.022***2.7860.028***2.6960.0191.570IND控制變量控制變量控制變量YEAR控制變量控制變量控制變量Adjusted-R20.0670.0920.049F統(tǒng)計量F=5.482總體顯著性:

0.000F=4.476總體顯著性:

0.000F=2.559總體顯著性:

0.000D.W.值1.9911.9491.822樣本量1873996877注:*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%、1%。表4模型2多元回歸結(jié)果五研究結(jié)論及局限性本文研究表明:1.政府干預(yù)程度與上市公司過度投資正相關(guān),這與劉興云等(2013)研究結(jié)論一致

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