產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、管理層持股與投資效率

謝長千

摘要：基于Richardson（2006）模型和隨機前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA），對2009～2015年滬深兩市A股7個完整年度內(nèi)均實施管理層持股激勵的485家非金融企業(yè)進行了實證檢驗，從而研究了管理層持股對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的投資效率的影響效果。研究發(fā)現(xiàn)，相比非國有企業(yè)在管理層持股激勵上的大膽嘗試，國有企業(yè)實施管理層持股激勵在數(shù)量上較以往有所提高但仍較為保守；整體上管理層持股與投資效率的關(guān)系表現(xiàn)為存在一個“激勵拐點”的倒U型曲線。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)；管理層持股；投資效率；隨機前沿

一、引言

2016年7月13日證監(jiān)會公布《上市公司股權(quán)激勵管理辦法》，再一次將股權(quán)激勵置于眾人矚目的位置。根據(jù)以往研究，吳敬璉（2002）指出股權(quán)激勵在提高美國企業(yè)的競爭力過程中功不可沒。Jensen和Meckling（1976）認為管理層持股能降低代理成本和提高企業(yè)投資效率。由于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同，國有企業(yè)和非國有企業(yè)在治理機制設(shè)計和由此產(chǎn)生的經(jīng)濟結(jié)果方面存在諸多差異。結(jié)合混合所有制改革，本文認為國有企業(yè)有可能對管理層持股激勵展開新一輪的嘗試。

研究方法上，本文采用基于隨機前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）的投資效率模型對樣本公司進行定量測算，并結(jié)合產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，考察管理層持股對企業(yè)投資效率的影響。

二、投資效率測度模型

針對企業(yè)的投資效率研究，以往文獻主要從投資不足和投資過度的角度進行分析，并形成了相關(guān)理論與研究方法。Fazzari，Hubbard和Petersen（1988）將企業(yè)投資行為與現(xiàn)金流敏感性聯(lián)系起來，發(fā)現(xiàn)自由現(xiàn)金流的系數(shù)越高，融資約束越強，投資對自由現(xiàn)金流的依賴程度就越高。支曉強和童盼（2007）在 FHP模型中加入企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入增長率和托賓Q，發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)業(yè)績報酬敏感度的增加，投資現(xiàn)金流敏感度會先增加后降低。Vogt（1994）引入現(xiàn)金流與投資機會的交叉項，并通過觀察交叉項系數(shù)的正負來判斷是投資過度還是投資不足。Vogt模型在一定程度上克服了FHP模型的不足，但對投資非效率的定量測度存在局限。

Richardson（2006）構(gòu)建了一個新的模型來衡量企業(yè)投資效率，根據(jù)企業(yè)投資效率的影響因素估算出企業(yè)預(yù)期投資水平，若企業(yè)的實際投資水平與預(yù)期投資水平的偏差大于0則表明企業(yè)出現(xiàn)過度投資，反之則為現(xiàn)投資不足。Richardson模型對FHP模型和Vogt模型進行了較大改進，理論上能更準確地度量企業(yè)投資效率。

三、研究設(shè)計

本文根據(jù)Richardson（2006），Wang（2003）建立基于SFA的投資效率模型進行度量，進而運用Battese和Coelli（1995）提出的一階段最大似然估計法，結(jié)合產(chǎn)權(quán)性質(zhì)考察管理層持股對投資效率的影響，以檢驗本文的兩個假設(shè)：

H1：在其他情況相同的條件下，管理層持股比例與投資效率之間存在倒U型曲線關(guān)系。

H2：在其他情況相同的條件下，非國有企業(yè)實施管理層持股對于提高企業(yè)投資效率的效果比國有企業(yè)更為顯著。

（一）基于SFA的投資效率模型

基于SFA的投資效率模型具有兩個顯著優(yōu)點：第一，可以將投資效率的度量以及影響因素相結(jié)合；第二，無須包括所有因素，該模型分析的是公司之間投資效率的相對差異。具體模型所下：

Ii，t=α0+Xi，tα+ni，t-ui，t（1）

mi，t=β0+βZi，t+εi，t（2）

其中，Ii，t代表企業(yè)實際投資支出，Xi，t代表由投資機會組成的解釋向量，α0、α分別表示常數(shù)項和系數(shù)項，ni，t為隨機誤差項，ui，t為非效率投資部分。ni，t和ui，t之間相互獨立，并且獨立于Xi，t。ni，t服從均值和方差分別為0和s2n的正態(tài)分布N（0，s2n），ui，t服從均值和方差分別為mi，t和s2i，t的非負截斷正態(tài)分布NT（mi，t，s2i，t）。mi，t為企業(yè)非效率投資的影響因素Zi，t的函數(shù)，和分別表示常數(shù)項和系數(shù)項。用IEIi，t表示企業(yè)的投資效率指數(shù)（Investment Efficiency Index，IEI）：

IEIi，t=exp（-ui，t）（3）

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2009～2015年我國滬深A(yù)股非金融類上市公司為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和上市公司年報。使用Stata12.0和Frontier4.1進行數(shù)據(jù)處理和計量分析。

本文按以下順序篩選樣本：

1.剔除被特別處理的公司（包括ST、*ST和S*S等）；2.剔除2009～2015年中任何一年管理層持股比例為零的公司；3.剔除數(shù)據(jù)缺失、相關(guān)資料無法獲得的公司。最后共得到由485家樣本公司組成3395個觀測值的面板數(shù)據(jù)。

（三）模型設(shè)計

以下兩個計量模型將在實證過程中得以運用：

1. 度量模型

Ii，t=α0+α1Growthi，t-1+α2Levi，t-1+α3Cashi，t-1+α4Agei，t-1+α5Sizei，t-1+α6Reti，t-1+α7Ii，t-1+∑Industry+∑Year+ni，t+ui，t（4）

2. 激勵模型

mi，t=β0+β1Msharei，t+β2MshareSQi，t+β3Ownershipi，t+β4Msharei，t×Ownershipi，t+β5Boardi，t+β6LnCOMi，t+β7OCCPi，t+εi，t（5）

其中：資本投資I=（構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金—處理固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金）/年初資產(chǎn)總額；Growth為銷售收入增長率；Lev為資產(chǎn)負債率；Cash為現(xiàn)金持有量；Age為上市年限；Size為公司規(guī)模，總資產(chǎn)取自然對數(shù)；Ret為股票年度收益率；Mshare為管理層持股比例；Board為董事會總?cè)藬?shù)取自然對數(shù)；LnCOM和OCCP分別為高管薪酬和關(guān)聯(lián)占款。

實證結(jié)果中，若β1顯著小于0且β2顯著大于0，則本文第一個假設(shè)H1得到證實。同時，如果β4顯著小于0，則說明管理層持股比例對于非國有企業(yè)投資非效率程度的降低作用更為明顯，本文的第二個假設(shè)H2得到證實。

四、實證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計分析

兩個模型主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

從度量模型可知：樣本公司的實際資本投資最高值比最低值高出約2倍，I為負值說明企業(yè)當年的投資規(guī)模處于縮小狀態(tài)。從激勵模型可知：樣本公司平均投資效率為76.06%；管理層持股比例數(shù)據(jù)顯示，國有企業(yè)和非國有企業(yè)對實施股權(quán)激勵的態(tài)度存在較大差異，其中非國有企業(yè)管理層持股比例平均為10.39%，而國有企業(yè)管理層持股比例均值僅為0.35%。此外，全樣本的管理層持股比例平均為4.70%，與發(fā)達資本市場相比，我國上市公司的管理層持股比例普遍偏低且企業(yè)之間差別較大。

（二）回歸分析

運用Battese和Coelli（1995）提出的一階段最大似然估計法對本文的兩個模型分別進行全樣本回歸和按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，診斷部分中γ估計值在三個樣本中表現(xiàn)一致，均在0.7以上，并且都通過了1%水平下的顯著性檢驗。其次，在度量模型中除Growth外，其余變量的系數(shù)在統(tǒng)計上均通過顯著性檢驗。Growth系數(shù)不顯著的原因可能是，本文基于銷售收入增長率對于企業(yè)成長性的度量的可靠性有所欠缺，對此本文將在后文進行穩(wěn)定性檢驗。

激勵模型的全樣本檢驗結(jié)果中Mshare系數(shù)顯著為負，平方項MshareSQ系數(shù)顯著為正，說明管理層持股比例與投資效率之間確實存在倒U型曲線關(guān)系，本文假設(shè)H1得到支持。交乘項Mshare*Ownership系數(shù)顯著為負，說明管理持股激勵機制對于國有企業(yè)投資效率的提升效果不如非國有企業(yè)，本文假設(shè)H2得到支持。在按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行分組回歸的檢驗結(jié)果顯示，國有企業(yè)與非國有企業(yè)的管理層持股比例Mshare系數(shù)β1和平方項MshareSQ系數(shù)β2均通過顯著性檢驗，且符號也與預(yù)期相符，即倒U型曲線關(guān)系在兩類企業(yè)中均存在。

在對激勵模型進行全樣本檢驗過程中，將基準組定義為國有企業(yè)時，交叉項Mshare*Ownership系數(shù)顯著為負；將基準組更換為非國有企業(yè)進行回歸時，所得交叉項系數(shù)顯著為正。因此，國有企業(yè)實施管理層持股對投資效率的改善效果不如非國有企業(yè)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文進行以下穩(wěn)健性檢驗以提高研究結(jié)論的可信性：首先，對于企業(yè)成長性的度量指標，采用托賓Q值代替營業(yè)收入增長率，并進行回歸，結(jié)果基本一致；此外，為了考察模型中變量之間是否存在多重共線性問題，Hamilton（2008）指出，中心化可以減少模型中多項式或交乘項帶來的多重共線性，且模型的R2、預(yù)測等性質(zhì)不會改變。借鑒這一方法，本文對Mshare進行了中心化處理，回歸得出的結(jié)果基本一致。

五、研究結(jié)論和啟示

本文在Richardson（2006）模型的基礎(chǔ)上運用隨機前沿方法，按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分類考察管理層持股對企業(yè)投資效率的影響。實證結(jié)果表明：

1.管理層持股與企業(yè)投資效率的關(guān)系呈倒U型曲線，管理層持股的激勵效用在理論上存在一個“激勵拐點”；2.樣本公司的投資非效率程度約為23.94%，存在較大的效率損失；3.股權(quán)分置改革完成后，國有企業(yè)和非國有企業(yè)在股權(quán)激勵方面的嘗試均有提升。但是，相比于非國有企業(yè)的大膽嘗試（管理層持股比例均值為10.39%），國有企業(yè)的管理層持股比例均值僅為0.35%。

依據(jù)上述結(jié)論，本文提出以下有關(guān)企業(yè)制度改革與股權(quán)激勵方面的建議：首先，中國企業(yè)應(yīng)該根據(jù)目前的市場發(fā)展水平，更審慎地實施股權(quán)激勵。國外的股權(quán)激勵實施時間早，其體系已經(jīng)非常成熟，激勵政策給公司治理帶來的效果也非常明顯。但是，中國企業(yè)在看到其成果的同時，仍需要考慮中國資本市場的現(xiàn)狀，比如政府監(jiān)管機制、資本市場融資功能、信息傳遞、高管任用機制等方面仍存在不成熟、不健全等問題，這勢必會使股權(quán)激勵對公司治理的改善效果打“折扣”。其次，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身特點，探求股權(quán)激勵實施途徑的多元化，如員工持股計劃、技術(shù)入股、專利入股等。

參考文獻：

[1]吳敬璉.股票期權(quán)與公司治理[J].經(jīng)濟管理文摘，2002（12）.

[2]Jensen M.C. and Meckling W.H. Theory of the Firm： Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure [J]. Journal of Financial Economics，1976，3（04）.

[3]Fazzari S.， Hubbard G.and Petersen B. Financing Constraints and Corporate Investment[J].Brookings Papers on Economic Activity，1988（01）.

[4]支曉強，童盼.管理層業(yè)績報酬敏感度、內(nèi)部現(xiàn)金流與企業(yè)投資行為[J].會計研究，2007（10）.

[5]Vogt F. The Cash Flow/Investment Relationship： Evidence from U.S. Manufacturing Firms[J].Financial Management， 1994，23（01）.

[6]Richardson S. Overinvestment of Free Cash Flow[J].Review of Accounting Studies，2006（11）.

[7]Wang H.J. A Stochastic Frontier Analysis of Financing Constraints on Investment： the Case of Financial Liberalization in Taiwan[J].Journal of Business and Economic Statistics，2003（21）.

[8]Battese G. and Coelli T. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].Empirical Economics，1995（20）.

[9]Hamilton L.應(yīng)用STATA做統(tǒng)計分析[M].重慶大學(xué)出版社，2008.

（作者單位：同濟大學(xué)）