多元化战略与企业绩效的关系研究——基于内生性和自选择模型的角度

朱 琪， 彭 涛， 侯 亚

(1. 华南师范大学经济行为科学广东省重点实验室， 广州 510006； 2. 华南师范大学华南市场经济研究中心， 广州 510006)



多元化战略与企业绩效的关系研究
——基于内生性和自选择模型的角度

朱 琪1,2*， 彭 涛1,2， 侯 亚1,2

(1. 华南师范大学经济行为科学广东省重点实验室， 广州 510006； 2. 华南师范大学华南市场经济研究中心， 广州 510006)

基于公司多元化战略角度对企业绩效的影响提供新解释，利用2008—2013年间沪市A股上市公司的面板数据，考虑模型内生性和样本自选择问题，加入包括公司治理特征在内的公司特质为控制变量，实证检验了多元化战略与企业绩效间的关系． 研究发现，无论是赫芬达尔指数还是多元化虚拟变量，其系数都变得更小，说明多元化战略对企业绩效的负面影响较大；在通过工具变量法和Heckman样本选择模型控制了内生性和样本自选择问题后，多元化战略对企业绩效的负面影响更为严重． 稳健性检验显示结果是可靠的． 该结论丰富了企业多元化战略理论，为企业有效实施多元化战略选择提供了科学依据．

多元化战略； 企业绩效； 内生性； 样本自选择模型

作为当今最重要的经营战略之一，多元化战略自ANSOFF[1]首次提出以来，就一直是企业界和学术界关注的焦点． 关于多元化经营对企业绩效的影响，经历了从外生性视角到内生性视角的转变，研究结论也从最开始的“多元化折价”[2]转变为“多元化溢价”[3]、非线性关系[4]等诸多结果．

企业实施多元化战略能获取较多优势，如范围经济[5]、共同保险效应[6]、内部资本市场[7]等，但是多元化战略也可能会对企业绩效产生负面影响，如代理成本增加[8]、信息不对称程度更高[9]、过度投资[10]等问题．

对于多元化战略和企业绩效间联系，研究结论并不统一． 早期研究大多将多元化作为外生变量来考量，大多数结果认为多元化会损害企业绩效[2,11-12]. 2000年后，开始有学者对早期研究方法提出质疑． 如VILLALONGA[13]认为早期研究过于依赖企业业务部门报告数据，而这些数据本身存在缺陷． 他利用BITS数据库，重复了BERGER和OFEK[11]的研究，发现多元化存在溢价．

更重要的是，开始有学者从内生性角度研究多元化和企业绩效间关系. 如CAMPA和KEDIA[14]认为，利用工具变量法和Heckman样本选择模型控制内生性影响后，发现多元化对企业绩效的折损程度不断下降，最后甚至变为溢价;VILLALONGA[15]认为企业多元化决策并不是随机的，而是受到企业特质等因素以及样本选择偏差造成多元化折价的影响．

同样地，从内生性角度对两者关系研究也未得到一致结论． 大多数文献表明，除企业特质外，宏观经济条件也会影响多元化决策，考虑这方面影响后，多元化与企业绩效正相关． SCHMID和WALTER[16]发现，即使控制内生性，多元化折价仍然显著和持续． BAE等[17]发现韩国制造业企业非相关多元化会损害企业绩效，而相关多元化则不会． 相反，LEE和LI[4]则认为，对于不同绩效水平企业，多元化影响不同:对于低绩效水平企业，多元化战略会提高企业绩效；而对高绩效水平企业，多元化则会损害企业绩效． 但当把风险引入模型后，结果变得不再显著． HOECHLE等[18]发现，将公司治理变量加入模型后，多元化折价减少了16%～21%，控制了内生性和自选择效应后，多元化折价完全消失．

国内相关研究中，结果也并不一致． 苏冬蔚[19]发现我国上市公司存在显著多元化溢价． 洪道麟和熊德华[20]发现控制企业特质、行业特性等因素对多元化决策的影响后，多元化折价更加严重． 但是相关研究对样本选择性问题和内生性问题考虑较少．

我国作为发展中国家，国有企业所有者缺位，为代理人利用多元化战略谋取个人利益提供了可能，此外，作为民营企业的家族控股公司，也存在着控股股东与小股东之间的代理问题，控股股东会凭借其对公司决策的影响力，迫使企业投资那些有利于控股股东利益但对公司价值没有益处的项目． 作为企业重要特质，治理结构的完善与否对于缓解第一类和第二类代理问题具有显著影响，而多元化战略则是控股股东和管理者为满足自身利益偏离股东利益最大化原则的重要途径之一． 因此，本文引入公司治理变量，基于内生性和样本自选择视角利用沪市A股上市公司面板数据对多元化战略和企业绩效间的关系进行实证检验，有效解决了内生性问题和样本选择问题，同时，由于样本窗口、研究变量选择和处理方法等方面的差异，丰富了相应实证文献，为完善治理结构和进行多元化决策提供了科学依据．

1 计量模型、数据与变量

1.1 计量模型

根据以上的理论分析，建立如下实证模型：

(1)

(2)

其中，β0为截距项，βi(i=1,…,n)为回归系数；多元化程度分别用赫芬达尔指数H和多元化虚拟变量D进行衡量;Control为控制变量，包括Large(实际控制人类型)、LnAsset(企业规模)、Grow(成长能力)、Age(企业年龄)、Risk(企业经营风险)、CR(股权集中度)、Board(董事会规模)、Both(两职合一)、LnSalary(高管薪酬)．

由于本文采用面板数据，因此需要从混合最小二乘法、固定效应模型、随机效应模型进行选择，选取合适的估计方法．

引入工具变量是解决内生性问题的主要方法之一． 整理相关文献后，可以发现大量的研究参考了文献[14]，将企业进行多元化战略的概率作为工具变量． 此外，BAE等[17]选用了CEO的直系亲属和近亲在该企业的普通股东中的数目作为工具变量． 根据实际情况，本文参考了CAMPA和KEDIA[14]的方法，利用工具变量法和Heckman样本选择模型来解决内生性问题．

对于企业选择多元化战略的概率，本文建立如下Probit模型进行估计：

Pi,t(D)=β0+β1Competitioni,t+β2GDPi,t+

(3)

为了检验工具变量的有效性，本文使用如下模型进行估计：

(4)

(5)

1.2 样本和数据来源

本文以2008—2013年沪市A股上市公司为样本，对上市公司的业务分类采用中国证券会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》，对于初始样本，根据以下原则进行了筛选：(1)排除了金融保险类上市公司；(2)排除了样本期内的ST、PT以及被摘牌的公司；(3)排除了业务分类不清及数据缺失、无法判断多元化程度的公司． 最后的样本包括512家公司2008—2013年的面板数据． 本文所用财务数据来自深圳国泰安信息技术公司CSMAR数据库，行业收入数据来自于上市公司历年年报的整理． 数据处理使用Excel、Stata10及SPSS19．

1.3 变量描述

(1)被解释变量． 对于企业绩效的度量，一般采用托宾Q、净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)等单一指标或将多个变量进行整合的综合指标法． 本文出于实际考虑，采用了总资产收益率(ROA)作为绩效的度量指标，ROA=净利润/资产总额．

(2)解释变量． 多元化指标通常有以下几种：Herfindabl指数、熵指数、经营单元数和多元化虚拟变量． 本文选取了Herfindabl指数和多元化虚拟变量作为解释变量． 2个变量的计算都基于《上市公司行业分类指引》．

对于多元化虚拟变量D，同样根据《上市公司分类指引》大类进行分类，当某个行业大类的收入占主营业务总收入的比率超过5%时，则将其作为一个经营单元． 若经营单元数大于1，则视为多元化企业，D值为1，否则为0．

(3)控制变量． 根据相关文献以及实际情况，本文加入了以下控制变量：Large(实际控制人类型)，若第一大股东为国有，则为1，否则为0；LnAsset(企业规模)，采用企业总资产的自然对数；Grow(成长能力)，采用净利润增长率；Lever(资本结构)，采用资产负债率，等于企业总负债与总资产之比；Age(企业年龄)，采用企业上市年份与样本年份之差；Risk(企业经营风险)，采用3年季度ROA的标准差． 公司治理方面，加入了以下控制变量：CR(股权集中度)，采用前十大股东持股比例之和；Board(董事会规模)；Both(两职合一)，若企业的董事长兼任总经理，则为1，否则为0；LnSalary(高管薪酬)，采用高管薪酬的自然对数．

2 实证结果及分析

2.1 描述性统计

由表1可知，ROA的最大值为0.4，最小值为-0.248，均值为0.038，标准差为0.049；Lever平均为0.529，与发达国家相比，资产负债率偏低，表明我国企业总体而言更偏向于股权融资． 样本中约69.7%为国有企业，前十大股东约持有53%的股份，约8.2%的企业存在董事长兼任总经理的情况． 从各个变量的最大值与最小值来看，不存在严重的极端值问题．

表1 全样本变量描述性统计

为初步了解多元化战略与企业绩效间的相关关系，本文根据多元化虚拟变量D，将样本分为多元化企业和专业化企业，进行描述性统计，观察企业多元化战略和企业绩效间是否存在一定联系． 由表2可知，在样本中，专业化企业的数量略多于多元化企业； 从绩效方面看，无论是均值，还是中位数，多元化企业的绩效都低于专业化企业，从总体样本上来看，也是如此． 可见，多元化战略和企业绩效之间很可能存在负相关关系．

表2 多元化经营与企业绩效的描述性统计

2.2 变量间相关性

由表3可以发现，H和D之间的相关性为0.80，存在显著的相关性，说明它们作为度量多元化程度的变量，相互间可以替代．H、D与ROA的系数分别为-0.09和-0.07，且均通过了5%的显著性检验，可见，多元化战略可能与企业绩效负相关． 此外，各解释变量间的相关性最大的为LnAsset和LnSalary，其余变量间的相关性都较小，可以认为解释变量间基本不存在多重共线性问题．

表3 Pearson相关分析结果

注：***，**，*分别表明系数通过了1%、5%和10%的显著性检验，下表同．

2.3 回归分析

表4是使用STATA对模型(1)和模型(2)进行固定效应和随机效应检验的结果． 由表中可知，模型(1)和模型(2)的随机效应模型和固定效应模型的P值均为0左右，表明采用随机效应模型或者固定效应模型优于混合最小二乘法模型． 而Hausman检验的P值也均为0左右，表明采用固定效应模型优于随机效应模型． 因此，本文采用固定效应模型进行估计．

表4 Hausman检验结果

分析模型(1)和模型(2)的固定效应回归结果(表5，样本数为2 048)，可以发现：

(1)模型(1)和模型(2)的F统计量的显著性水平P=0.000 0，表明回归模型整体线性关系显著． 可决系数R2分别为0.238 6和0.238 3，说明模型中的解释变量约能解释企业绩效变化的24%，还存在其他的对资本结构有重要影响的因素未被考虑进模型．

(2)模型(1)中，多元化程度的系数为-0.017 9，且在10%的水平上显著，表明多元化程度越高，企业的绩效越差． 实施多元化战略所获得的好处，如范围经济、共同保险效应等，并不足以抵消它所带来的代理成本的增加、过度投资等方面的损失． 但模型(2)中，这一负相关关系并不显著．

(3)资本结构与企业绩效负相关，且在1%的水平上显著． 说明公司的负债越多，绩效也越差． 这与MYERS和MAJLUF[7]的优序融资理论相悖． 杜兴强和漆传金[21]将其归因为我国证券市场发展的相对滞后，使得我国的上市公司更倾向于股权融资．

表5 固定效应模型回归结果

(4)股权集中度和高管薪酬都与企业绩效正相关，且分别在5%和1%的水平上显著． 表明随着股权集中度和高管薪酬的提高，控股股东以及企业高管与企业利益会逐渐趋向于一致，一定程度上抑制控股股东和小股东之间以及管理者和股东之间的代理问题，提高企业绩效．

2.4 基于内生性和样本选择偏差的进一步分析

如上所述，多元化战略会对企业绩效产生影响，但多元化战略也会受到企业特质、行业特点以及宏观经济等方面的影响． 因此，企业的多元化决策存在内生性． 若仅仅从外生视角研究多元化和企业绩效之间的联系，得出的结论可能并不准确．

表6 Probit估计结果

由表6所示，可决系数为0.113 9,似然估计比的对数值为-1 256.079；企业年龄的系数为0.032 8，且在1%的水平上显著，说明企业成立时间越长，越容易采用多元化战略，而其边际效应为0.013，表明在其他条件不变的前提下，企业年龄在样本均值的基础上加1，企业采用多元化战略的概率就增加1.3%．

此外，控股股东性质的系数为-0.157 4，说明相比国有企业，非国有企业更有可能采用多元化战略． 洪道麟和熊德华[20]认为，这可能是企业处于规避风险的目的，相比国有企业，非国有企业面临更大的经营风险． 而表6中经营风险与多元化战略负相关，表明经营风险越高，企业越不倾向于实施多元化战略，本文认为，这可能是由于企业只有在拥有了稳定的经营收入以后，才有能力进行多元化战略．

股权集中程度、董事会人数、高管薪酬都与多元化决策负相关，且分别在1%、1%和10%的水平上显著． 说明随着股权集中程度的提高以及董事会人数的增加，大股东会更有动力去监督经理层的行为，减少代理成本，而高管薪酬的增加，也会使管理者的利益与股东利益趋于一致，减少不必要的多元化投资行为．

DIV为多元化变量，分别采用赫芬达尔指数H和多元化虚拟变量D．Control为控制变量，与上文选用的变量一致，为节省篇幅，省略了控制变量的系数的回归结果(样本数为2 048)． 表7为检验结果，其中，括号外为使用H时的结果，括号内为使用D时的结果．

由表7可知，模型(4)中，无论是使用H还是D，多元化战略实施的条件概率与DIV正相关，在1%的水平上显著，且F值均大于30，说明该工具变量满足相关性条件． 而模型(5)中，多元化变量DIV与企业绩效显著负相关，且分别通过了1%和5%的显著性检验，而工具变量的系数不显著，满足了外生性条件．

表7 工具变量有效性检验

(3)2SLS回归结果. 在选取了合适的工具变量以后，参照CAMPA和KEDIA[14]的研究，采用两阶段最小二乘法进行回归检验．

(6)

进行检验． 两阶段最小二乘法的结果见表8(样本数为2 048)．

由表8可知，在控制内生性后，模型的可决系数分别由0.238 3和0.238 6提高到0.305 9和0.310 9，进一步增强了模型的解释能力． 多元化DIV的系数也分别由固定效应的-0.005 7和-0.017 9减小为-0.013 4和-0.029 3，且显著性也发生改变，D的系数由不显著变为显著，H的显著性水平从10%变为5%． 这说明在消除了内生性的影响之后，多元化战略对企业绩效的损害更为严重． 此外，为检验工具变量加入前后变量的系数是否显著变化，本文采用了Hausman检验进行验证，结果显示P值为0.000 3和0，强烈拒绝控制内生性前后系数没有显著差异的原假设，即我国上市公司的多元化战略和企业绩效间的内生性问题显著．

表8 2SLS回归结果

(4)Heckman选择模型回归结果.内生性视角下多元化战略与企业绩效的研究认为企业的多元化决策是内生的，会受到企业特质、行业因素和外部环境等多方面影响． 这些因素会对研究样本产生选择作用，即多元化折价的产生并不是因为多元化战略损害绩效，而是因为这些企业在实施多元化战略之前绩效就比较差．

为控制样本选择的影响，本文参考CAMPA和KEDIA[14]的方法，采用Heckman两步法进行估计建立以下模型：

Pi,t(D)=β0+β1Competitioni,t+β2GDPi,t+

(7)

ROA=α0+α1Competitioni,t+α2GDPi,t+α33+

(8)

其中，α0为截距项，αi(i=1,…,n)为回归系数.

第1步，估计模型(7)得到企业选择多元化战略的概率P和逆米尔斯比率Lambda． 第2步，将ROA、Lambda和控制变量一起进行回归，回归结果见表9(样本数为2 048)．

由表9可知，多元化程度H的系数由固定效应模型中的-0.017 9减小为-0.020 6，显著性水平也由10%降低为1%，表明在控制了样本选择的影响后，多元化战略对企业绩效的负面影响更为严重，与2SLS方法所得到的结果类似． 此外，逆米尔斯比率Lambda的系数为-0.050 3，且在10%的水平上显著，表明存在样本选择偏差，应该使用样本选择模型估计．

表9 Heckman样本选择结果

(5)稳健性检验. 作为企业绩效的另一种度量方法，托宾Q值反映了市场对企业前景的测度． 为了弥补单纯使用财务指标衡量企业绩效的不足，本文采用托宾Q值重复以上的过程以检验结论的稳健性． 托宾Q为企业的市值与重置成本之比，其中，非流通股的市值部分采用流通股估价代替计算．

稳健性检验的结果显示，以D为多元化变量，系数由-0.028 1变为-0.252 8，显著性由不显著变为10%的水平下显著． 以H为多元化变量，系数由0.045 2变为-0.552 3，显著性同样由不显著变为10%的水平下显著，且两者的Hausman检验均显示存在内生性． 可见，在以托宾Q作为绩效变量时，检验结果与前文并没有实质性的改变．

3 结论

本文基于2008—2013年间沪市A股上市公司的面板数据，采用赫芬达尔指数H和多元化虚拟变量D这2个多元化指标验证了多元化战略和企业绩效之间的关系，得到以下结论：

(1)多元化战略与企业绩效负相关，而在通过工具变量法和Heckman样本选择模型控制了内生性问题以后，这一关系变得更为显著． 无论是赫芬达尔指数H还是多元化虚拟变量D，其系数都变得更小，说明多元化战略对企业绩效的负面影响更为严重，这与CAMPA和KEDIA[14]、HOECHLE等[18]等的结论相反． 主要原因除了研究样本、时间窗口等方面原因外，可能是本文选用的处理方法有效避免了样本估计结果的偏差．

(2)作为一种重要的企业战略，多元化经营能带来共同保险效应、范围经济等好处，但同时也伴随着代理成本的增加、内部资本市场的低效等缺陷，而从本文的实证结果来看，多元化经营所带来的好处还不足以弥补其所造成的损失． 与西方发达资本市场相比，我国资本市场不发达、监管体系和法律制度也不完善，这些差异可能造成了控制内生性后的结果与国外相关研究不一致，后续研究可以作为相关方向继续深入分析．

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【中文责编：庄晓琼 英文责编：肖菁】

The Study on the Relation between Diversification and Firm Performance:Evidence from Endogeneity and Sample Selection Model

ZHU Qi1,2*， PENG Tao1,2， HOU Ya1,2

(1． Scientific Laboratory of Economic Behaviors, South China Normal University, Guangzhou 510631, China; 2． South China Research Center for Market Economy， South China Normal University, Guangzhou 510631, China)

A new explanation for firm performance is given from the perspective of diversification strategy in this paper. Employing panel data from the listed companies of Shanghai A shares from 2008 to 2013, after considering the model endogeneity and sample self-selection and controlling the variables such as corporate governance entity, the relation between the corporate diversification and firm performance is empirically analyzed in this study. It has been found that corporate diversification has significant negative effect on firm performance and the coefficient becomes smaller in either Herfindahl index or diversification dummy variable. After having employed IV methodology and Heckman sample selection model, the results have become worse. Robustness tests show that the results are reliable. The policy implication could be derived from above results is that this conclusion enriches the diversification strategy theory and has supplied scientific basis for operating diversification strategy effectively.

diversification; firm performance; endogeneity; sample self-selection model

2016-04-13 《华南师范大学学报(自然科学版)》网址：http://journal.scnu.edu.cn/n

国家自然科学基金项目(71572062)

F275；O

A

*通讯作者:朱琪，教授，Email：zjuzq1998@126.com.