石大林
(东北财经大学 研究生院,辽宁 大连 116025)
如何改善和提高公司治理水平无疑是近年的热门话题,而股权集中度和董事会是公司治理的重要内容。国内关于股权集中度和董事会特征的研究,大多研究的是股权集中度、董事会特征与公司绩效间的直接关系,很少研究股权集中度与董事会特征的交互效应与公司绩效间有什么样的关系。本文应用面板数据的个体固定效应模型研究了股权集中度、董事会特征、股权集中度与董事会特征的交互效应与公司绩效间的关系。
1.股权集中度与公司绩效
Jensen和Meckling[1]认为,由于董事长或首席执行官是控股股东的直接代表或控股股东本人,因而他们的利益与股东的利益就更加一致。Grossman和Hart[2]通过研究证明,股权集中有利于加强对管理层的监督,能够减缓小股东“搭便车”问题,从而降低代理成本,提升公司绩效。张汉飞和张汉鹏[3]认为,在股权高度集中的公司,大股东将有更强的动机监督管理者,并具有更大的权力维护他们自身的利益。但Jensen和Ruback[4]认为,董事基于本身职位安全性的考虑会做出一些反接管的行为,股权越集中,经理人的渎职行为越能得到更大的保障。
2.董事会特征与公司绩效
董事会规模与公司绩效。Denis和Sarin[5]认为,较大规模的董事会能增加同行业交叉任职的机会,积累社会资本和资源,进而为公司创造收益,提高公司绩效和市场价值。但Jensen[6]指出,董事之间的“相互仇视和报复”可能削弱董事会对CEO的监督和评价作用,当董事数量超过七个或八个时,董事会就不能发挥应有作用并易于受CEO控制。但袁萍等[7]认为,董事会规模与公司绩效并无显著的相关性。
独立董事比例与公司绩效。Fama和Jensen[8]认为,独立董事被授权以选择、监督、考核和奖惩公司管理层,能够通过减轻管理层和股东之间的利益冲突来维护公司利益。Hermalin和 Weisbach[9]认为,独立董事拥有丰富的商业经验以及运用技术和市场知识的能力,因而能够帮助公司管理层解决经营问题。但Agrawal和Knoeber[10]认为,董事会因政治原因扩张而导致董事会有太多的独立董事,对提高公司业绩没有显著的帮助。
董事会会议次数与公司绩效。Lipton和Lorsch[11]认为,董事会会议开得越频繁,董事们也就越乐于履行那些与股东利益相一致的职责。Vafeas[12]发现,公司业绩下滑会提高董事会会议频率,而董事会会议频率的提高反过来又会提高公司业绩。但Fama和Jensen[8]认为,董事会会议只不过是走走形式,不是确实需要的。
高管薪酬与公司绩效。Jensen和 Meckling[1]认为,高管薪酬既能约束高管也能够吸引更多的人才,同时,这能使得管理绩效提高,从而带来股东财富的增加。但Lorsch和Maclver[13]认为,提高公司董事薪酬不能明显提高公司绩效。魏刚[14]发现,上市公司高管薪酬与公司业绩不存在显著的相关关系。
董事长与CEO两职合一与公司绩效。Pound[15]发现,公司董事长与CEO两职合一,CEO能够通过制定董事会议程和控制信息流,使董事会不能有效履行其监管职责。Goyal和Park[16]认为,当CEO与董事长职务由一人担任时,CEO的更替对公司绩效的敏感度显著降低,不利于公司绩效的提高。
总结前人的研究,我们发现股权集中度、董事会特征与公司绩效间关系的研究虽有很多,但仍未达成共识,而且以往的研究忽略了公司治理结构中的交互效应,本文试图研究股权集中度与董事会特征的交互效应与公司绩效间的关系。
1.股权集中度与公司绩效
股权集中能在两方面为公司提高绩效:一是股权集中能使股东与经理层的利益相对于股权分散时更加趋于一致,进而减缓代理问题。二是股权集中能够加强对企业管理层的监督,因为小股东存在“搭便车”现象,而股权集中的大股东为了自身利益会加强对管理层的监督。姚美琴和董红晔[17]认为,公司股权集中弥补了我国投资者保护水平差的问题,有利于公司绩效的提高。因此,本文假设:
假设1:股权集中度与公司绩效正相关。
2.董事会特征与公司绩效
董事会规模与公司绩效。董事会规模越大,董事会越能更好地发挥监督职能,但随着董事会规模的扩大也会带来协调困难、决策迟疑和拖拉等问题,而且其成本很可能大于由监督带来的收益。Lipton和Lorsch[11]认为,规模过大的董事会效率较低,并且容易被CEO控制,董事会不能很好地发挥作用。因此,本文假设:
假设2:董事会规模与公司绩效负相关。
独立董事比例与公司绩效。独立董事对公司的作用有两方面:一是提供决策建议。独立董事通常拥有经济、管理和财务等方面的专业知识,能够为公司提供决策建议。二是执行监督职能。独立董事拥有相对独立的身份,不受其他董事和管理者的控制,在一定程度上可以监督其他董事和管理者的行为。因此,本文假设:
假设3:独立董事比例与公司绩效正相关。
董事会会议次数与公司绩效。董事会会议次数可以作为董事会活跃程度的代表,董事会会议次数过低可能是一种不正常的公司运作状态,往往表明董事会形同虚设,董事会未能发挥其应有的职能。较高的董事会会议次数,表明董事会积极参与公司决策事务,能够发挥应有的作用。因此,本文假设:
假设4:董事会会议次数与公司绩效正相关。
董事薪酬与公司绩效。Kato和Long[18]研究了高管薪酬与股东财富之间的关系,他们发现上市公司的高管薪酬与股票收益率存在显著的正相关关系。对董事实行薪酬激励会让董事为了薪酬而更加努力履行自己的职责。因此,本文假设:
假设5:董事薪酬与公司绩效正相关。
董事长与CEO两职合一与公司绩效。代理理论认为,为了防止代理人的“败德行为”和“逆向选择”,需要一个有效的监督机制。董事长与CEO两职合一,意味着董事会很难对经理层进行有效监督,为了董事会能对经理层进行有效监督,董事长和CEO的职务应该分设。因此,本文假设:
假设6:董事长与CEO两职合一与公司绩效负相关。
独立董事与上市公司工作地点一致性与公司绩效。独立董事与上市公司工作地点在同地,独立董事能够获得更多的公司信息,为公司的决策提供更好的建议,而且能够更好地履行监督职能。若离上市公司地点太远,这会给独立董事的诸多行为带来不便,加大独立董事履行职能的成本,降低其积极性,也不利于独立董事履行职能。因此,本文假设:
假设7:独立董事与上市公司工作地点不一致与公司绩效负相关。
3.股权集中度与董事会特征的交互效应与公司绩效
公司的股权集中,一方面能让董事会更加认真地履行职责,从而减轻代理问题,加强对管理层的监督,对公司绩效产生有利影响;但另一方面也会使得董事会更多地为大股东的利益服务,侵占小股东的利益,不利于公司绩效。Demsetz和Lehn[19]认为,控股股东会抑制独立董事和董事会的相对规模,这一方面不利于独立董事发挥作用;但另一方面也可以抑制董事会规模过大。在股权较集中的公司里,董事会会议内容和决策等更容易受大股东控制,董事会会议次数的增加对提高公司绩效的作用较小。但股权集中也使得大股东与公司利益更加趋于一致,大股东会委派代理人去担任董事长和CEO,董事长与CEO两职合一对公司绩效的损害会较轻。总之,股权集中度与董事会特征之间存在着交互效应。因此,本文假设:
假设8:股权集中度与董事会规模的交互效应与公司绩效正相关。
假设9:股权集中度与独立董事比例的交互效应与公司绩效负相关。
假设10:股权集中度与董事会会议次数的交互效应与公司绩效负相关。
假设11:股权集中度与董事薪酬的交互效应与公司绩效负相关。
假设12:股权集中度与董事长与CEO两职合一的交互效应与公司绩效正相关。
假设13:股权集中度与独立董事与上市公司工作地点不一致的交互效应与公司绩效正相关。
1.研究样本
本文以2009—2011年在上海证券交易所和深圳证券交易所主板上市的公司为样本,所选的公司满足以下条件:(1)在2006年1月1日前公开上市。(2)只在A股上市交易。(3)处于正常上市状态。(4)按证监会行业分类,是非金融保险行业(I类)的公司。此外,还剔除了数据不全的公司。经过以上筛选,最终得到983家样本公司,三年总共2 949个样本,数据来源于国泰安数据库和锐思数据库。
2.变量选择与定义
被解释变量。本文用资产收益率(ROA)来衡量公司绩效, 资产收益率=净利润/平均资产总额×100%。
解释变量。测度公司的股权集中度有许多不同的指标,主要有CR指数(第一大股东持股比例、前五大股东持股比例和前十大股东持股比例)和H指数(第一大股东持股比例的平方、前五大股东持股比例的平方和以及前十大股东持股比例的平方和)。用任何一个单独的指标来反映公司的股权集中度都不够全面,为了减少信息遗漏和避免多种共线性,本文运用主成分分析法得到了衡量股权集中度的综合指标(S),该指标数值越大说明股权集中度越高。本文主要用董事会规模(LOG(DN))、独立董事比例(IDR)、董事会会议次数(LOG(BM))、董事薪酬(SALARY)、董事长与CEO是否二职合一(DUAL,当董事长与CEO两职合一时,DUAL取1;否则,DUAL取0)和独立董事与上市公司工作地点是否一致(DF,当独立董事与上市公司工作地点不一致时,DF取1;否则,DF取0)这六个方面来描述董事会特征。我们用股权集中度与董事会特征的交叉项(S×LOG(DN)、S×IDR、S×LOG(BM)、S×SALARY、S×DUAL和S×DF)来描述股权集中度与董事会特征的交互效应。
控制变量。借鉴已有研究,本文用公司总资产的对数(LOG(TA))、资产负债率(DEBT)和总资产增长率(TAG)来控制公司规模、资本结构和成长性,此外,我们还按证监会行业分类设置了行业虚拟变量,本文共涉及12个行业,所以设置了11个行业虚拟变量。
3.回归模型
根据上述理论分析,本文建立模型(1)和模型(2),模型(1)并未考虑股权集中度与董事会特征的交互效应,模型(2)则考虑了股权集中度与董事会特征的交互效应。面板数据的个体固定效应模型可以解决由不可观测的异质性引起的内生性问题,因此,本文应用面板数据的个体固定效应模型对模型(1)和模型(2)进行回归。
ROA=b1+b2S+b3LOG(DN)+b4IDR+b5LOG(BM)+b6SALARY+b7DUAL+b8DF+b9LOG(TA)+b10DEBT+ b11TAG+ ΣλHY+W
(1)
ROA=b1+b2S+b3LOG(DN)+b4IDR+b5LOG(BM)+b6SALARY+b7DUAL+b8DF+b9S×LOG(DN)+b10S×IDR+b11S×LOG(BM)+b12S×DUAL+b13S×SALARY+b14S×DF+b15LOG(TA)+b16DEBT+ b17TAG+ ∑λHY+W
(2)
其中,∑λHY是行业虚拟变量;W是不可观测的异质性;S是股权集中度,分别用CR1、CR5、CR10、H1、H5、H10和ZC来替代,如表1所示。
表1 模型(1)和模型(2)中S替代情况
1.变量的描述性统计与相关性分析
通过变量的描述性统计*由于篇幅所限,描述性统计结果和Spearman检验的P值略,需要者可向作者索取。可以发现:资产收益率、总资产、总资产增长率、资产负债率、股权集中度、董事会规模、独立董事比例、董事会会议次数和董事薪酬在各个公司间的差距非常大。此外,通过各年的描述性统计还可以发现资产收益率、总资产增长率和独立董事与上市公司工作地点是否一致的情况在这三年间也有较明显的变化;总资产和董事薪酬在这三年随时间而增长,股权集中度则有降低的趋势。
我们用Spearman检验对变量进行了相关性分析,通过Spearman检验的P值发现:ROA与衡量股权集中度的各个指标都有显著的正相关关系;ROA与IDR、SALARY有显著的正相关关系;ROA与DF有显著的负相关关系;但ROA与LOG(DN)、LOG(BM)、DUAL没有显著的相关关系。此外,通过变量间的两两相关系数,我们发现模型并不存在多重共线性问题。
2.模型选择
基于本文研究的样本数据的时间只有三年,样本公司有983家,在模型选择上主要集中于对样本的无效应、固定效应和随机效应的选择上。通过Likelihood Ratio 检验和Hausman检验,检验结果的P值都接近0,在1%的水平上拒绝原假设,因此,全部模型都应该选择个体固定效应模型。
3.回归结果
本文通过运用Eviews7.2对模型(1)进行回归,回归结果如表2所示。
表2 模型(1)的回归结果
注:括号内的数字表示变量系数的P值,***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著,下同。
从表2可以看出:(1)股权集中度与公司绩效有显著的正相关关系。(2)董事会规模、董事长与CEO两职合一、独立董事与上市公司工作地点不一致与公司绩效有显著的负相关关系。(3)独立董事比例、董事会会议次数、董事薪酬与公司绩效有显著的正相关关系。
表2的回归结果并未考虑股权集中度与董事会特征的交互效应,本文认为股权集中度与董事会特征的交互效应与公司绩效有关,在考虑股权集中度与董事会特征交互效应的情况下,本文通过运用Eviews7.2对模型(2)进行回归,回归结果如表3所示。
表3 模型(2)的回归结果
从表3可以看出:(1)股权集中度、董事会规模、董事长与CEO两职合一、独立董事与上市公司工作地点不一致、独立董事比例、董事会会议次数、董事薪酬与公司绩效间的关系与表2的回归结果一致。(2)S×LOG(DN)的系数只在模型(2a)和模型(2d)显著为正,但在其他5个模型中变量系数符号也都是正的,因此,股权集中度与董事会规模的交互效应与公司绩效正相关,但显著性不确定。(3)S×IDR的系数在7个模型中全部为负,且统计上显著,因此,股权集中度与独立董事比例的交互效应与公司绩效有显著的负相关关系。(4)S×LOG(BM)的系数只在模型(2a)、模型(2b)、模型(2c)和模型(2d)显著为负,但在其他3个模型中变量系数符号也都是负的,因此,股权集中度与董事会会议次数的交互效应与公司绩效间负相关,但显著性不确定。(5)S×DUAL的系数在7个模型中有正有负,因此,对股权集中度与董事长与CEO两职合一的交互效应与公司绩效间的关系未能得出明确结论。(6)S×SALARY的系数在7个模型中全部为负,且统计上显著,因此,股权集中度与董事薪酬的交互效应与公司绩效有显著的负相关关系。(7)S×DF的系数只在模型(2c)显著,但其系数符号在7个模型中都是正的,因此,股权集中度与独立董事与上市公司工作地点是否一致的交互效应与公司绩效没有显著的相关关系。
4.稳健性检验
为了进一步检验模型的稳健性,本文做了如下稳定性检验:(1)用权益净利率代替资产收益率来衡量公司绩效,用相同的方法对模型进行回归,得到相同的结论。(2)考虑到联立内生性问题,对解释变量和控制变量滞后一期,用相同的方法对模型进行回归,得到相同的结论。(3)应用冗余变量检验对模型交叉项的联合系数进行检验,检验结果都是拒绝被检验变量系数为零的原假设,这也证明了股权集中度对董事会特征与公司绩效间的关系有显著的影响。由于篇幅所限,这里没有给出具体的回归结果。
本文研究了2009—2011年在上海证券交易所和深圳证券交易所主板上市的983家公司,从股权集中度对公司绩效产生的影响、董事会特征对公司绩效产生的影响和股权集中度与董事会特征的交互效用对公司绩效产生的影响这三个方面,应用面板数据的个体固定效应模型对其进行实证研究,得出结论:(1)股权集中度与公司绩效有显著的正相关关系。(2)董事会规模、董事长与CEO两职合一、独立董事与上市公司工作地点不一致与公司绩效有显著的负相关关系。(3)独立董事比例、董事会会议次数、董事薪酬与公司绩效有显著的正相关关系。(4)股权集中度与董事会规模的交互效应与公司绩效正相关,但显著性不确定。(5)股权集中度与独立董事比例的交互效应、股权集中度与董事薪酬的交互效应与公司绩效有显著的负相关关系。(6)股权集中度与董事会会议次数的交互效应与公司绩效负相关,但显著性不确定。(7)股权集中度与董事长与CEO两职合一的交互效应与公司绩效间的关系未能得出明确结论。(8)股权集中度与独立董事与上市公司工作地点是否一致的交互效应与公司绩效不存在显著的相关关系。
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