高管变更对上市公司绩效的影响——基于401家海外上市公司面板数据的实证

罗依婷，郜志雄，郝忠焰

（1.台州学院 商学院，浙江 台州 318000；2.上海中核八所科技有限公司，上海 嘉定 200000）

一、引言

上市公司董事会主席或董事长、总经理掌控企业经营战略的决策权，其变更会引起供应商、投资者等利益相关者的关注，影响公司股东、员工的利益。上市公司高管变更往往会引起股价波动，其对公司绩效可能产生三类影响：一是降低企业绩效，对企业绩效产生显著的负向影响(Martin&Lerong，2014；Takao&Cheryl，2006)；二是显著提高公司业绩(Kato&Long，2005；朱琪，2010)；三是对公司绩效没有显著影响(陈璇，2006)。但现有文献对一定时期内公司高管多次变更对公司绩效影响的研究较少，对高管变更中的调节效应研究也不多。本研究运用面板数据，实证研究高管变更一次及变更多次对上市公司绩效当期、滞后一期、滞后二期的影响。与现有研究文献相比，本研究的贡献在于：一是运用面板数据检验上市公司高管变更一次与变更两次及以上对公司当期、滞后期绩效影响的差异；二是检验公司成长性、多地上市、上市年限的调节效应和中介效应。

二、理论分析与研究假设

高管变更是影响上市公司战略、经营模式和经营绩效的关键事件。董事会对新聘任的高管往往有着更高的期望，新任高管为达到董事会及其他利益相关者的预期，或为体现出自己经营管理的能力，常会对前任的经营战略进行调整或变革，同时，高管变更可能引起股价的波动，为取信于投资者，新任高管会采取一些新战略迎合投资者的关注。因此，高管变更就意味着公司战略的变革，经营战略的变化涉及到中高层管理者的调整及相关政策的变化，这可能会破坏组织的稳定性及政策连续性，引致经营业绩的恶化，诱发高管再次变更(Grusky，1963)。高管变更会使企业失去重要的非正式的社会网络关系资源，这种关系资源很大程度上依赖于高管的建立与维护，伴随着高管变更，原有的基于前任高管个人声誉和信任关系的网络将会消失(饶品贵、徐子慧，2017)。1998-2002年，中国A股上市公司CEO的变更会使股价下降，对企业价值产生负面影响(Takao&Cheryl，2006)。Kimetal.(2021)对韩国409家的研究表明，CEO离职频率越高，公司绩效越低。基于上述分析，提出下列假设：

H1a：高管变更对公司近期经营绩效有负向影响。

H1b：高管多次变更会恶化企业的经营绩效。

公司成长性较好预示着企业具备好的发展前景，企业成长性与研发投入存在显著正向关系(马红，2016)，企业成长性会增加高管对创新的投入(吴铖铖等，2021)，高成长性企业的高管更愿意开展创新研发活动，愿意承担较强的创新风险，创新投入可能会延迟投资收益，企业业绩短期内会降低。上市公司高管变更频率越高，企业成长性越差(Warner et al.，1988)。Brunello等(2003)认为，在投资者投资积极性高、行业协会缺乏有效监督机制以及股权集中，更主要的是代理者与股东目标一致时，意大利的上市公司的公司成长性与高管变更呈反向相关关系。因此，提出假设：

H2a：企业成长性对高管变更与企业绩效的关系具有负向调节作用。

H2b：企业成长性在高管变更与企业绩效间具有中介作用。

多地上市指一家公司的股票在两家或以上的证券交易所正式挂牌交易，涉及在两个或以上经济体的股票市场自由买卖。遵守上市地区相关监管法则与规章制度是企业实现上市的前提，上市有助于提高企业的会计信息披露质量，增加信息披露透明度，降低投资者获得信息的成本，限制企业内部人员谋取私利，提高企业价值(Charitou et al.，2007)。企业多地上市可以吸引不同地域的投资者，提高企业在上市地的知名度，多地上市利于股价有更好的市场表现，增强筹资能力，适应不同上市地的法律、会计及监管方面的规则，提升企业管理水平，与高管战略决策相结合可以提升企业经营业务。因此，提出假设：

H3a：多地上市对高管变更与企业绩效的关系具有正向调节作用。

H3b：多地上市在高管变更与企业绩效间有中介作用。

与年轻企业相比，供应商和客户更信赖成熟企业，成熟企业有自己独特健全的体系，充足的知识、经验和人脉，有助于提高企业创新能力和核心竞争力(JoséGareía-Quevedo，2014)，成熟企业开展研发活动可以增加营业收入和收益(Smyth et al.，2016)。企业上市年数多，说明其成熟经营可持续性好、技术实力强、经验丰富，有助于新任高管提升企业绩效。因此，提出假设：

H4a：上市年限对高管变更与企业绩效的关系具有正向调节作用。

H4b：上市年限在高管变更与企业绩效间具有中介作用。

三、数据来源与研究设计

(一)样本选取

选取国泰安CSMAR2016-2019年海外上市公司为初始样本，按照下列原则筛选样本：一是以年度为会计核算区间，核算截止时间为12月31日；二是选取A类报表(合并期末)；三是剔除2016-2019年度数据不全或变量缺失的公司样本。由于研究需要使用前一年的公司业绩数据，样本实际跨度为2015-2019年。经过筛选，获得401家公司4年的面板数据(见表1)，并对不同币种数据按中国国家外汇管理局的“各种货币对美元折算率表”的各年年末汇率折算为美元；为避免极端值的影响，对所有连续变量进行1%和99%缩尾处理。

表1 本研究所用样本信息

(二)变量定义

1.因变量(Perf)。度量企业经营绩效的指标有市场业绩指标(如Tobin’s Q值、股票收益率等)和会计指标(总资产净利润率、营业利润率等)，但股价高波动性等特征可能会使市场绩效与实际情况偏差较大。按刘星等(2012)的做法，选择总资产净利润率(ROA)、营业利润率(OPR)和亏损状况(Loss)来度量上市公司的经营业绩，其计算公式或虚拟变量的取值见表2。

表2 变量的名称及计算或取值方法

2.自变量。集团主席与CEO是上市公司的核心高管，其变更将对公司的经营战略及运营管理产生重要的影响，将高管变更(ET)设置为虚拟变量，当年出现变更取1，否则取0。把高管变更分为两种情况：一是当年只出现一次变更(ET1)，取1，否则取0；二是当年出现二次或二次以上的变更(ET S)，取1，否则取0。本研究高管变更指代公司集团主席与CEO的变更。

3.控制变量。参照已有研究文献，选取企业规模(Ln-Size)、资产负债率(LEV)、注册地址(REG)作为控制变量。

4.调节/中介变量(MM)。按照理论分析与研究假设，设定成长性(Growth)、多地上市(ML)、上市年限(TM)为调节变量和中介变量。

(三)构建模型

参照李烨(2017)和姜英兵(2017)的研究，建立如下回归模型(1)，以验证假设1a和假设1b。

其中，i=1,2,3…401，t=2016…2019。

模型(1)中分别加入调节变量Growth、ML、TM及其与ET、ET1、ETS的交互项得到模型(2)，以验证假设2a、3a、4a。

为检验Growth、ML、TM的中介效应，在模型(1)基础上，利用sgmediation命令进行Sobel-Goodman检验。

四、实证结果及分析

(一)相关性分析

在描述性分析基础上，运用STATA15.1对变量进行Pearson相关性分析。变量两两间的相关系数大多不高于0.5，不会出现多重共线性，为慎重，用方差膨胀因子(VIF)检验，VIF数值均小于2。因此，模型回归中不会出现严重的多重共线性。

(二)模型回归

首先，对面板回归模型进行异方差检验。检验结果为P=0.000，拒绝同方差的原假设，即存在异方差。其次，进行自相关检验。检验结果表明存在截面相关、组内自相关。因此，选用xtpcse命令对模型进行修正，回归结果见表3、表4、表5。

(三)实证分析

1.高管变更(ET)对企业经营业绩的影响

分别以ROA、OPR、Loss为因变量，按模型(1)回归可得到高管变更(ET)对当期影响的回归结果(表3)，同时，检验高管变更对因变量滞后一期(L.)和滞后二期(L2.)的影响。

从表3可以看出，5%的显著水平下，高管变更对当期ROA的负向影响显著，即高管变更1次，企业的ROA减少0.0162；10%显著水平上，对当期OPR有显著负影响即高管变更会降低公司的营业利润率，对公司发生亏损(Loss)有显著正向影响即高管变更会增大公司亏损。总体上说，公司高管变更会降低企业的当期绩效。

表3 高管变更(ET)对公司当期、滞后期的经营业绩影响的回归结果

同样，在10%显著水平下，高管变更对滞后一期的ROA、OPR有显著的负向影响，对滞后二期经营业绩也产生负向影响，但相比当期和滞后一期的影响，对滞后二期的ROA、OPR的负向影响不显著；在10%水平下，高管变更对滞后二期的Loss有显著正向影响，且系数与当期相比绝对值增大，企业亏损幅度增加。这支持假设1a：高管变更对公司近期经营绩效有负向影响。

2.高管变更1次(ET1)对企业经营业绩的影响

高管变更1次(ET1)对ROA、OPR、Loss当期、滞后一期及滞后二期的影响的回归结果见表4。

表4 ET1对公司当期、滞后期的经营业绩影响的回归结果

根据回归结果，10%的显著水平下，ET1对当期ROA有显著负向影响，这表明将会降低ROA收益；对当期的OPR、Loss的正向影响不显著。

对滞后一期的ROA负向影响，Loss、OPR正向影响，但影响都不显著；在1%水平上对滞后二期的ROA有显著正向影响，说明高管变更1次会明显改善滞后二期的ROA收益；但对滞后二期的O PR负向影响，Loss的正向影响都不显著。也就是说，ET1显著降低当期ROA收益、增加二期ROA收益。

3.高管变更多次(ET S)对企业经营业绩的影响

高管变更多次(ET S)对ROA、O PR、Loss当期、滞后一期及滞后二期的影响的回归结果见表5。

从表5可以看出，10%水平下，ET S对当期、滞后二期的ROA有显著负影响，5%显著水平下，对滞后二期Loss有显著正影响。即高管多次变更降低滞后二期经营绩效，增加公司亏损。就系数看，与当期相比，二期的ROA、Loss的系数绝对值增大，即ROA降低幅度增大，Loss的增加幅度增大，总体上降低并恶化了滞后二期的经营业绩。这支持假设1b：高管多次变更会恶化企业的经营绩效。

表5 ETS对公司当期、滞后期的经营业绩影响的回归结果

(四)成长性、多地上市、上市年限的调节效应

回归模型(2)，检验G ro w th、M L、T M对当期经营业绩的调节效应。

从表6可以看出，在5%显著水平下，交互项ET1G ro w th对ROA的负向影响显著，其他交互项的影响都不显著。这表明，企业的成长性对高管变更1次的ROA有负向调节作用，即在ET1对ROA的主效应为负的前提下，调节变量G ro w th与高管变更交互会增大ROA损失。支持了假设2a：企业成长性对高管变更与企业绩效的关系具有负向调节作用。

表6 Gr owt h的调节效应检验

实证检验显示，ET、ET1和M L与ET S的交互项都不显著，这表多地上市没有调节作用，不支持假设3a。

在表7中，5%、10%水平下，ETT M、ET1T M对ROA显著正相关，这表明T M有显著正向调节作用，即调节变量T M会减少ET、ET1对ROA的主效应的负向影响，降低ROA损失。

表7 TM的调节效应检验

在1%水平下，ETT M、ET1T M对Loss显著负相关，这表明T M有显著负向调节作用，即T M会弱化ET、ET1对Loss主效应的正向影响，减少亏损。这支持了假设4a：上市年限对高管变更与企业绩效的关系具有正向调节作用。

(五)成长性、多地上市、上市年限的中介效应

利用S TATA15.1的s gmediation命令进行S obel-G oodman检验，G ro w th、M L、T M中介效应的显著性及其在总效应占比见表8。

在表8中，G ro w th、M L中介效应检验的P值都大于0.1，接受不存在中介效应的原假设，即G ro w th、M L没有中介效应。

表8 中介效应的显著性与占比

检验T M在自变量(ET、ET1、ET S)与ROA间的中介效应时，5%、10%的置信水平下分别拒绝了不存在中介效应的原假设，即T M在ET、ET1、ET S与ROA间有中介效应。检验T M在自变量(ET、ET1、ET S)与O PR间的中介效应时，接受原假设，即T M没有中介效应。同样，在5%、10%的置信水平下，T M在ET、ET1、ET S与Loss间有中介效应。总体上，本检验证明了假设2b、3b不成立，支持假设4b。

综上，除了高管变更(ET、ET1、ET S)对ROA有直接影响，还存在通过中介变量T M对ROA的间接效应，这种间接效应在高管变更对ROA的总效应中分别占7.5%、15.3%和4.5%。同样，高管变更对Loss的影响既有直接影响也有T M的间接影响效应。

五、结论与建议

通过对2016-2019年海外上市公司的实证研究，分析了高管变更及高管变更一次或多次对公司绩效的影响。研究发现，海外上市公司高管变更显著降低公司业绩；比较高管变更一次与多次，高管变更次数的增加会恶化企业未来短期内的经营绩效；对于高管变更与经营绩效间的关系，企业成长性对其具有负向调节作用，上市年限对其具有正向调节作用和中介效应。

对于上市公司来说，一是企业尽量避免或减少企业高管变更，保持高层管理团队的相对稳定。同时，上市公司应建立高管人员接替制度，有序培养有潜在能力的替补人员，避免在高管变更时，因公司关键岗位人员的不认同，引发人力资源的流失，也避免重要关系网络的破损。二是新任高管要用好企业成长性的调节作用。对于成长性企业，在加大企业快速增长的同时，适度注意运营的稳健，对于新项目开发、新投入，既要做可行性的评估，又要对项目的管理团队配上运营能力强的负责人，力争增强成长性企业对公司未来业绩的改善效用。三是发挥上市年限的调节作用和中介效应。利用上市企业积累的口碑、运营资源，巩固与拓展现有渠道，保持原有的竞争优势，以全局视野在巩固优势的基础上寻求新的发展。