经理管理防御测度指标筛选研究

李秉祥 李明敏 吴建祥

摘要：基于经理管理防御的现有研究成果，选择经理管理防御的行为表现作为表征指标，影响因素作为预测指标，依据预测指标与表征指标的相关性对预测指标进行筛选。从经理人自身因素、内部治理结构及外部市场环境三个方面初步选取23个预测指标作为测度经理管理防御的初始指标，以321家A股上市公司2010～2014年的面板数据为样本，根据数据的不同特征分别采用正态分布检验、两个独立样本及K个独立样本的非参数检验、独立样本T检验、方差分析、Pearson及Spearman相关性分析方法对初始指标进行筛选，最终将筛选出的21个指标纳入经理管理防御的测度指标体系中，并指出其中的14个指标应在构建经理管理防御测度指标体系时优先考虑。

关键词：经理管理防御；指标筛选；显著性检验；相关分析

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.07.28

中图分类号：F27291；F224文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）07-0128-05

Abstract：Based on the existing research， this paper selects managerial entrenchment behavior as characteristic indicators and chooses influence factors as predictive indicators， which are screened according to the correlation of between characteristic indicators and predictive indicators. 23 indicators are selected from such three dimensions as the manager personal factors，the corporate internal governance factors and the external market environmental factors to be regarded as initial indicators of measuring managerial entrenchment. By normal distribution test， two independent samples nonparametric test， K independent samples nonparametric tests， independent sample ttest， analysis of variance， Pearson and Spearman correlation analysis， which are chosen according to the characteristic of sample data， 21 indicators are screened， using the panel data of 321 Ashare listed companies from 2010 to 2014. The 21 indicators are included in the indicator system of measuring managerial entrenchment. And it points out that 14 of the 21 indicators should be preferred when the indicator system of measuring managerial entrenchment is built.

Key words： managerial entrenchment； indicator screening； significance testing； correlation analysis

引言

随着企业不断发展，所有权与经营权分离已经成为现代企业的重要特征。股东大会选举董事组成董事会，董事会聘任经理。股东保留最终控制权，将剩余控制权委托给董事会，董事会保留决策控制权，将决策管理权委托给经理。经理掌控的决策管理权以其职位安全为前提，经理离职会失去管理权，并且必须承担再就业所带来的工作转换成本，如现有的高管报酬与在职消费，离职导致的声誉损失，以及学习和熟悉新工作需要付出的努力等[1]。因此，经理往往会维护现有权力，避免被解聘，由此产生了强烈的职位固守动机，进而导致管理防御行为[2]。所谓管理防御，是指经理人在公司内、外控制机制下其职业生涯中会面临被解雇、企业破产、被接管等所带来的威胁与压力，经理人在这些压力下选择有利于维护自身职位并追求自身效用最大化的行为[3]。经理自利性的管理防御动机势必会通过企业的投资、融资、股利政策选择等方面表现出来，如过度投资、投资短视、敲竹杠投资、股权融资偏好、低现金股利政策等，而这些防御行为必然会损害企业的整体利益及其他利益相关者的利益，因此，企业必须控制经理管理防御行为的发生[4]。本研究有助于经理管理防御水平测度指标体系的构建，为经理管理防御水平的动态监测奠定基础，利于企业实时掌握经理的管理防御水平，进而为企业防范或控制经理管理防御提供理论依据。

1文献回顾

现有文献中，对于经理管理防御的研究已经涉及到经理管理防御的动机、行为后果、影响因素及其水平测度等几个方面。自利性是引发经理管理防御行为的根本原因，职位固守是经理管理防御的外在动机。经理管理防御的行为对外表现为反接管、反并购，对内表现在财务政策选择方面，如非效率投资、股权融资偏好、低现金股利支付、盈余操纵等，以及因循守旧的经营管理模式[5]。对于经理管理防御影响因素的研究，学者们主要从外部市场环境、企业内部治理机制及经理个人特征三方面展开，但已有文献均只采用了定性的经验分析方法，没有进行实证数据的验证。对于经理管理防御水平测度的研究集中在经理人持股比例及人口学特征两方面。其中Morck、shleifer和Vishny基于经理人持股比例测度经理管理防御，研究表明，当经理人持股比例介于5%和25%之间时，经理人的决策自由度增加，有利于提高经理人自身财富和工作安全性却不利于公司价值的提高[6]。其后，Cho同样采用经理持股比例度量经理管理防御，该研究结果显示，当经理持股比例在7%和38%的范围内时，经理处于管理防御状态[7]。对管理防御的研究在国内起步较晚，由李秉祥等首次提出以经理人的人口学特征（年龄、学历、任期、预期转换工作成本、专业和职业经历）为主要因素测度经理管理防御[8]。结合经理管理防御影响因素及其测度的研究现状来看，对经理管理防御水平的测度，除了选取上述指标外，还应该加入更多的指标才能更加全面、准确地衡量经理管理防御水平。

因此，本文在已有研究的基础上选取经理管理防御的诸多影响因素作为初始测度指标，采用显著性检验及相关性分析的定量方法对指标进行筛选，最终将筛选出的指标纳入经理管理防御的测度指标体系中，作为经理管理防御水平测度进一步研究的基础。

2经理管理防御测度指标体系的初步构建

表征指标是用于描述某种行为特征或行为后果的指标[9]。预测指标是用于测度某种行为强度的指标[10]。预测指标对某行为的测度必然会反映在表征指标上。本文依据经理管理防御的表征指标对预测指标进行筛选，筛选依据是两者的相关性，即只要某一预测指标与任一表征指标显著相关，那么该预测指标就可以纳入经理管理防御的测度指标体系中。

经理如果存在管理防御动机，那么在投资方面就会产生非效率投资行为，而非效率投资势必会导致企业资产的使用效率下降，降低资产周转率；在职消费方面，防御型经理人会为自己布置豪华的办公场所、置办高档的交通工具、出入奢侈的业务招待场所等，而这些费用均被计入企业的管理费用，直接导致费用比率增大；在融资方面，由于负债融资要求定期偿还定额的利息，会增加现金的流出量，而股权融资则不要求定期定额地支付股利，可缓解企业的现金流压力，进而降低经营风险；同时，充足的现金流是保障经理在职消费的前提，所以，经理人出于管理防御动机，会更加偏好股权融资[4]。因此，本文选择资产周转率、费用比率和股权融资偏好作为表征指标，分别反映经理管理防御在投资、在职消费和融资方面的行为表现。

由于预测指标具有一定的前导性，因此，选取经理管理防御的影响因素作为预测指标，包括经理自身因素、公司内部治理结构和外部市场环境3个方面，共23个指标，指标的选取来自现有的研究成果[11-13]。所选表征指标及预测指标的编号及定义如表1所示。

3经理管理防御测度指标的筛选

本文选取的样本数据是我国沪深A股上市公司2010～2014年的面板数据，其中，剔除金融行业上市公司，剔除ST、*ST、暂停上市、退市及三板市场的上市公司，并剔除数据不完整的上市公司，最终符合条件的上市公司共321家，总样本量为1605。由于并非每个公司每年都会实施股权融资，以所选的321家上市公司在2010～2014年发生股权融资为样本选取依据，股权融资比例（Y3）的最终样本量为143。由于本文选取的变量涉及经理人的个人信息，鉴于数据的可获得性，选取每家公司的总经理作为研究对象。数据从国泰安数据库、锐思数据库及和讯网整理并计算获得。数据处理与分析运用SPSS170和Excel2007完成。

本文采用统计学中的显著性检验及相关分析方法检验预测指标与表征指标之间的相关性。显著性检验分为参数检验和非参数检验，两种检验方法的分析对象不同，适用条件也不同。参数检验的适用前提是样本数据相互独立、总体服从正态分布并且方差相等，符合该条件的数据也可采用非参数检验，但参数检验的结果优于非参数检验的结果。如果数据不符合上述条件，则只可选用非参数检验。常用的双变量相关分析方法有Pearson相关和Spearman相关，其中，Pearson相关的适用前提是两变量均是服从正态分布的连续型数值变量，且两变量的分布服从线性趋势。对于不符合Pearson相关适用前提的数据进行相关分析时可选用Spearman相关，Spearman相关属于非参数统计。

因此，本文首先通过正态分布检验判断表征指标（Y1、Y2、Y3）是否服从正态分布，根据判断结果选择参数检验或非参数检验方法对预测指标进行筛选，然后再根据预测指标的变量类型及其分布形式选择参数检验、非参数检验及相关分析的具体方法。在表征指标服从正态分布的情况下，如果预测指标是二分类变量，则采用两个独立样本T检验；如果预测指标是多分类变量，则采用方差分析；如果预测指标是数值变量，并且服从正态分布、两变量的分布服从线性趋势，则采用Pearson相关；否则采用Spearman相关。在表征指标不服从正态分布的情况下，均采用非参数检验方法，如果预测指标是二分类变量，则采用两个独立样本的非参数检验；如果预测指标是多分类变量，则采用K个独立样本的非参数检验；如果预测指标是数值变量，则采用Spearman相关。方法的选择过程如图1所示。

31正态分布检验

本文首先通过正态分布检验推断3个表征指标（Y1、Y2、Y3）是否服从正态分布，根据检验结果选择指标显著性的检验方法。通常认为样本量大于30时为大样本，对大样本数据的正态分布检验采用K-S检验，即D检验；对小样本数据的正态分布检验采用S-W检验，即W检验。Y1、Y2的样本量均为1605，Y3的样本量为143，Y1、Y2、Y3的样本均属于大样本，因此运用SPSS软件分别对321家上市公司2010～2014年的Y1、Y2及Y3进行单样本K-S检验，结果如表2所示。

由表2可知，在α=005的显著性水平下，Y1、Y2的K-S检验Sig值均小于005，Y3的K-S检验Sig值大于005，表明Y1和Y2都不服从正态分布，Y3服从正态分布。因此，只有Y3符合参数检验的应用前提，Y3与预测指标的显著性检验优先选用参数检验；Y1、Y2不适于参数检验，与预测指标的显著性检验只能采用非参数检验方法。

32非参数检验

由于Y1、Y2的样本数据不服从正态分布，因此Y1、Y2与预测指标的显著性检验均采用非参数检验方法。在本文选取的23个预测指标中，X2、X7及X16属于二分类变量，因此Y1、Y2与X2、X7、X16的显著性检验使用SPSS中两个独立样本的非参数检验方法，选择Mann-Whitney U检验，该检验的效力最强。X3属于多分类变量，因此Y1、Y2与X3的显著性检验采用K个独立样本非参数检验方法，选择Kruskal-Wallis检验。结果如表3所示。

由表3可知，在α=005的显著性水平下，X2与Y1、Y2显著性检验的Sig值均小于005，即认为不同性别经理人所在公司的资产周转率有显著差异，费用比率也有显著差异。X3与Y1、Y2的卡方检验Sig值均大于005，认为不同学历的经理人所在公司的资产周转率无差异，费用比率也无差异。X7与Y1、Y2显著性检验的Sig值均小于005，认为董事长与总经理兼任情况下的资产周转率与不兼任情况下的资产周转率有显著差异，费用比率也有显著差异。X16与Y1、Y2显著性检验的Sig值均小于005，认为国有企业与民营企业的资产周转率有显著差异，费用比率也有显著差异。综上，除X3外，X2、X7、X16应该纳入经理管理防御的测度指标体系中。

33参数检验

Y3的样本数据服从正态分布，因此Y3与预测指标的显著性检验优先选择参数检验。Y3与预测指标中二分类变量的显著性检验采用T检验方法，与多分类变量的显著性检验采用单因素方差分析，即F检验。因此，Y3与X2、X7及X16的显著性检验采用T检验，结果如表4所示。Y3与X3的显著性检验采用方差分析，结果如表5所示。

由表4可知，X2的F统计量为0812，Sig值大于005，因此t值为0634，Sig值为0527，大于005，认为股权融资比例在总经理性别不同的公司之间没有显著差异。X7的F统计量为0712，Sig值大于005，因此t值为0761，Sig值为0448，大于005，认为董事长与总经理是否兼任对股权融资比例无显著影响。X16的F统计量为5060，Sig值小于005，因此t统计量为0465，Sig值为0643，大于005，认为国有企业与民营企业的股权融资比例无显著差异。

在进行方差分析之前，首先采用方差同质性检验判断是否符合方差分析的前提条件，检验结果的Sig值为0166，大于005，表示不同区组之间的方差相等，符合方差分析的前提。由表5的ANOVA表可知，F统计量为6837，Sig值小于005，认为组间方差显著大于组内方差，即不同学历的总经理所在公司的股权融资比例有显著差异，应将学历X3纳入经理管理防御的测度指标体系中。

34双变量相关分析

除X2、X3、X7及X16属于分类变量外，其余数值型变量的筛选采用双变量相关分析方法，其中，对于服从正态分布且散点图服从线性趋势的双变量采用Pearson相关，否则采用Spearman相关。由于Y1、Y2不服从正态分布，因此Y1、Y2与数值型预测指标的相关分析采用Spearman相关。通过对数值型预测指标进行K-S检验后发现，在α=005的显著性水平下，X14及X18服从正态分布，其余变量均不服从正态分布。但X14、X18与Y3的散点图分布均无线性趋势，因此Y3与数值型预测指标的相关分析也均采用Spearman相关。据此分别进行相关性分析，结果如表6所示。

由表6的双变量相关分析结果可知，X1、X4、X5、X6、X8、X9、X10、X12、X13、X14、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X23都至少与Y1、Y2、Y3中的一个变量显著相关，因此均可以纳入经理管理防御的测度指标体系中。

4指标筛选结果汇总

本文初选的经理管理防御测度指标经过上述参数检验、非参数检验及双变量相关分析几种方法的筛选，筛选结果汇总如表7所示。

从表7的汇总筛选结果可看出，在初选的23个指标中，X11和X15未通过检验，不能被纳入到经理管理防御的测度指标体系中。根据我国《公司法》规定，上市公司董事会每年至少召开两次定期会议，这说明董事会会议的召开在一定程度上具有强制性。尽管董事会会议的召开次数越多表明董事会对经理层的监管越严格，越有利于遏制经理管理防御行为，但由于董事会会议的召开次数在一定程度上具有强制性，导致董事会会议召开次数与经理管理防御不显著相关。同时，我国《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号――招股说明书》第六十六条规定，发行人应披露战略、审计、提名、薪酬与考核等各专门委员会的设置情况。可看出，董事会下设委员会的数量也具有法律强制性，而与其说委员会的数量能够影响经理管理防御行为，倒不如说委员会履行职责的情况才是真正能够控制经理管理防御的因素，如果委员会无法有效地履行职责，形同虚设，那么它的存在不会对经理管理防御产生抑制作用。所以，委员会设立总数与经理管理防御不显著相关。

本文的筛选思路是只要预测指标与任一表征指标显著相关，那么就将该预测指标纳入经理管理防御的测度指标体系。从表7可看出，X2、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X16、X17、X18、X20、X21、X22、X23这14个指标同时与两个或三个表征指标显著相关，表明这14个指标与经理管理防御的关系更为密切，在构建指标体系时应优先考虑。

5结论

本文在已有研究的基础上初步构建了经理管理防御的测度指标体系，包括经理人自身因素、内部治理结构及外部市场环境三个方面，共23个指标，根据不同变量的数据特征选择适宜的分析方法，先后采用正态分布检验、两个独立样本的非参数检验、K个独立样本的非参数检验、独立样本T检验、方差分析、Pearson及Spearman相关性分析方法筛选出21个指标纳入到经理管理防御的测度指标体系中，其中14个指标应在指标体系构建中优先考虑。本文的工作只是阶段性成果，如何准确地对经理管理防御水平进行度量及评价是进一步研究的方向。

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（责任编辑：石琳娜）