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    公司治理結構對經(jīng)營績效的影響研究

    2012-04-29 00:00:00徐一丁杜子芳
    現(xiàn)代管理科學 2012年12期

    摘要:文章選取2010至2012年154家信息技術業(yè)上市公司為研究樣本,運用分層線性模型,從股權結構、董事會的結構及規(guī)模、高管薪酬激勵以及產(chǎn)權比率等內(nèi)部治理結構與外部治理結構出發(fā)從整體上考慮了公司治理結構對經(jīng)營績效的影響。結果顯示,股權結構、產(chǎn)權比率是公司治理結構中影響公司經(jīng)營績效最為顯著的變量,其中產(chǎn)權比率對公司經(jīng)營績效是顯著的負影響,股權結構是顯著的正影響。上市公司應尋找并建立完善的公司治理結構,以此推動公司經(jīng)營績效的提高。

    關鍵詞:公司治理結構;經(jīng)營績效;分層線性模型

    一、 引言

    在考察公司的整體發(fā)展水平時,其中最重要的參考指標是經(jīng)營績效,然而在影響公司經(jīng)營績效中最基本、最核心的因素是公司治理結構。從戰(zhàn)略管理角度上來看,公司治理結構是決定和控制一個企業(yè)的戰(zhàn)略方向和業(yè)績表現(xiàn)的各種利益相關群體之間的關系。一家公司的股東如何監(jiān)督、控制高層的決策和行為,會影響到公司戰(zhàn)略方案的確定和實施,最終將直接影響到公司的經(jīng)營績效,即公司治理結構對公司經(jīng)營績效起到了至關重要的作用。在中國不斷推廣和實行現(xiàn)代企業(yè)制度的大背景下,公司治理結構已經(jīng)逐漸成為現(xiàn)代企業(yè)管理的核心,以及影響企業(yè)經(jīng)營績效的關鍵要素,對企業(yè)的經(jīng)營績效起著決定性的作用。

    近年來,國內(nèi)外關于公司治理結構與經(jīng)營績效之間關系的研究已經(jīng)形成一股熱潮,但是研究者多從研究公司治理結構的一部分入手,比如董事會結構、股權結構,考慮其對公司經(jīng)營績效的影響。Morck(1988)以托賓Q值作為衡量公司經(jīng)營績效的指標,用高管持股比例作為衡量股權結構的指標,對1980年《財富》前500強企業(yè)進行實證研究,研究結果表明在不同的股權結構下,高管持股比例的變動對公司績效有著不同的影響。于東智(2003)在文章《董事會、公司治理與績效——對中國上市公司的經(jīng)驗分析》中指出董事會——作為公司內(nèi)部治理結構的核心,對上市公司的經(jīng)營績效影響是正向的。黃繼忠、陳素瓊(2008)在其文章《電力行業(yè)上市公司治理結構與公司績效關系的實證研究》中,總結出以下結論:第一大股東的持股比例、高層薪酬都是影響公司經(jīng)營績效的因素。劉海波、陳龍(2009),在其文章《企業(yè)競爭力的相關性實證研究》中通過實證分析得出了如下結論:董事會規(guī)模的大小,直接影響到公司的運營和成長。很顯然,對公司治理結構對經(jīng)營績效影響的分析中,全面、系統(tǒng)、深入的實證分析較少。本文將從內(nèi)部治理——董事會規(guī)模和結構、股權結構、高管的薪酬激勵、董事會會議次數(shù)以及外部治理——產(chǎn)權比率入手,根據(jù)公司治理結構與經(jīng)營績效數(shù)據(jù)結構的性質(zhì),運用目前比較前沿的分層線性模型進行分析,系統(tǒng)、深入的進行實證研究。

    二、 分層線性模型

    鑒于影響上市公司績效的公司治理結構及其數(shù)據(jù)結構的特點,選擇分層線性模型能夠?qū)ι鲜泄窘?jīng)營績效的影響得到較好的模擬,也有比較好的解釋意義。目前常用的利用縱向數(shù)據(jù)研究變量增長趨勢的有重復測量的方差分析、時間序列分析及起步較晚但是發(fā)展較快的分層先行模型等,由于使用最小二乘估計會出現(xiàn)異方差和相關性問題,并且不能用來分析個體發(fā)展差異。因此本文在進行數(shù)據(jù)分析時,選用已經(jīng)被廣泛接受的新一代處理縱向數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法—分層線性模型。所謂的隨機系數(shù)回歸模型,主要是針對發(fā)展模型的第二層模型的設置來說的。因為第二層模型是關于第一層模型中截距與斜率的方程。

    1. 隨機系數(shù)回歸模型基本形式。

    隨機系數(shù)回歸模型的形式如下:

    層一模型:Yij=β0j+β1jXij+rij

    層二模型:β0j=γ00+μ0j βij=γ10+μ1j

    在該隨機系數(shù)模型中,層一回歸模型中的結局和斜率都是隨機的,層二方程中不包含預測變量,可以利用這兩個模型分析層一截距與斜率的多少變異是由層二單位引起的。

    其中層二方程的方差情況如下:

    Var=μ0jμ1j=τ00τ01τ10τ11=T

    τ00是第一層所有截距無條件方差;τ11是第一層所有斜率無條件方差;

    τ01是第一層截距與斜率之間的無條件方差。

    在利用該模型進行截距與斜率的變異研究時,主要考察的是τ00與τ11的值。

    2. 縱向數(shù)據(jù)發(fā)展模型。

    層一模型:線性發(fā)展模型 Yij=β0j+β1j(time)+rij

    其中,Yij代表的是個體j的第i個觀察值,time是線性時間變量;

    β0j是截距,指的是在time變量取0時個體j的觀察值;

    β1j是線性增長率,是個體j的線性發(fā)展斜率;

    rij是殘差,是指個體j在時間i上的實際觀察值與模擬線性發(fā)展曲線對應點的離差,其中,Var(rij)=σ2。

    層二模型:β0j=γ00+∑γ0qWqj+μ0j β1j=γ10+∑γ1qWqj+μ1j

    這是線性增長模型第二層模型的一般形式,第一層中截距和斜率參數(shù)都可以在第二層模型中隨著個體特征的函數(shù)而變化。

    其中,Var(μ0j)=τ00 Var(μ1j)=τ11 Cov(μ0j,μ1j)=τ01

    模型中,γ00是平均截距,在時間變量為0時,所以個體觀測變量Y的平均值;

    γ10是線性發(fā)展斜率的總體平均值;

    Wqj是指第j個個體中第q個特征變量在第二層模型中的預測變量;

    γ0q是第二層模型中的回歸系數(shù),代表第二層變量Wqj對第一層截距β0j的效應。

    γ1q是第二層方程的回歸系數(shù),代表第二層變量Wqj對第一層的發(fā)展斜率β1j的效應。

    三、 實證研究

    1. 數(shù)據(jù)說明。

    本文研究使用的數(shù)據(jù)為CSMAR經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫中的上市公司財務指標數(shù)據(jù),并選取了在深滬兩市信息技術類上市公司2010年~2012年的財務報表數(shù)據(jù)進行分析。在刪除了缺失數(shù)據(jù)后,本文選取了深市、滬市共154家信息技術類上市公司,本文的分析都是基于這154家信息技術類上市公司2010年~2012年的數(shù)據(jù),本文采用的是SAS數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

    本文所研究的是公司治理結構對公司經(jīng)營績效的影響,而在衡量公司經(jīng)營績效的指標中,最常用的就是凈資產(chǎn)收益率(ROE)和托賓Q值兩類。在本文的研究中,采用公司的凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為公司經(jīng)營績效的衡量指標,也就是本文研究中的因變量Y。這也主要考慮了近幾年中國股市的實際情況來選取的。

    本文研究中所選取的公司治理結構的指標主要包括:外部治理結構—產(chǎn)權比率(cqbl),股權結構—第一大股東持股比例(cgbl)與第二至第十大股東持股比例之和(twocgbl),董事會會議次數(shù)(dshy),董事人數(shù)(dsrs),其中獨立董事人數(shù)(dlds),高管人數(shù)(ggrs),監(jiān)事人數(shù)(jsrs),董事、高管的薪酬(xc)共9個變量。為了讓模型結果更加精確,本文假定研究起點為2010年,研究的時間區(qū)間為2010年~2012年。在這3年中信息技術業(yè)上市公司的經(jīng)營績效的平均發(fā)展趨勢如何?發(fā)展速率怎樣?公司治理結構對上市公司經(jīng)營績效的影響效應如何?這是本文主要關注的問題。

    2. 經(jīng)營績效隨時間變化的形式確定。

    在構建模型之前,首先通過觀察2010年~2012年的經(jīng)營績效—凈資產(chǎn)收益率的平均發(fā)展趨勢,確定其發(fā)展軌跡是線性還是非線性的,進而確定分層模型的形式。本文所研究的公司經(jīng)營績效指標—凈資產(chǎn)收益率的平均發(fā)展趨勢如圖1所示。

    可以看出,自2010年~2012年三年期間信息技術業(yè)上市公司經(jīng)營績效的平均發(fā)展趨勢基本屬于直線發(fā)展模式,因此在本文中設定時間變量為一次項函數(shù)模型,且未限制模型殘差的方差—協(xié)方差結構。

    3. 構建經(jīng)營績效隨機截距斜率發(fā)展模型。

    在對上市公司經(jīng)營績效進行模型時,首先可以判斷出上市公司經(jīng)營績效的個體發(fā)展趨勢線應該有不同的截距,即上市公司個體的初始經(jīng)營績效水平不同,這也與現(xiàn)實相符,并且通常情況下經(jīng)營績效的發(fā)展不僅初始水平因人而異,且其隨時間的變化率也是不盡相同。因此,選擇符合實際情況的模型應該是隨機截距和隨機斜率發(fā)展模型。該模型形式可以表示如下:

    層一模型:Yij=β0j+β1jtimeij+eij

    層二模型:β0j=γ00+μ0jβij=γ10+μ1j

    組合模型形式如下:Yij=γ00+γ10timeij+(μ0j+μ1jtimeij+eij)

    模型輸出結果如表1。

    從結果中可以看出隨機截距的方差估計為σ2 u0=0.039(p<0.000 1);時間變量的隨機斜率的方差估計為σ2 u0=0.009 8(p<0.000 1);σ2 u0統(tǒng)計顯著表示經(jīng)營績效的初始水平在所研究的信息技術業(yè)上市公司之間有顯著差異;σ2 u1統(tǒng)計顯著表示經(jīng)營績效隨時間的變化率在信息技術業(yè)上市公司之間也是顯著不同的。模型有兩個固定效應:γ00=0.135 7(p<0.000 1)、γ10=-0.055 4(p<0.000 1)。

    4. 納入公司治理結構變量的經(jīng)營績效隨機截距斜率發(fā)展模型

    在以上模型中加入選取的公司治理結構的指標,將其作為模型中的協(xié)變量,考察其對層一斜率及截距的影響。也就是構建加入?yún)f(xié)變量的隨機截距斜率發(fā)展模型。

    模型形式如下:

    層一模型:ROEij=β0j+β1jtimeij+β2jcgbl+β3jtwocgbl+β4jxc+β5jdshy+eij

    層二模型:

    β0j=γ00+γ01(dsrs)j+γ02(dlds)j+γ03(ggrs)j+γ04(cqbl)j+γ05(jsrs)j+μ0j

    β1j=γ10+γ11(dsrs)j+γ12(dlds)j+γ13(ggrs)j+γ14(cqbl)j+γ15(jsrs)j+μ1j

    β2j=γ20 β3j=γ30 β4j=γ40 β5j=γ50

    運用SAS軟件運行該模型,并將模型的部分輸出結果整理在表2。

    從輸出結果可以看出,對于層一模型中的截距(即初始狀態(tài)模型),產(chǎn)權比率的參數(shù)在固定效應中達到了統(tǒng)計學意義上的顯著,即所研究的信息技術業(yè)上市公司的產(chǎn)權比率水平,對上市公司經(jīng)營績效初始水平有著顯著的影響。該指標每變動一個單位,對于經(jīng)營績效水平的影響效果是-0.009 81個單位,同時影響是統(tǒng)計顯著的(p=0.012 7)且是負向的,即產(chǎn)權比率增大一個單位,會帶來經(jīng)營績效的減少。董事人數(shù)、獨立董事人數(shù)、高管人數(shù)、以及監(jiān)事人數(shù)對上市公司的經(jīng)營績效有一定的影響,估計系數(shù)分別為γ01=-0.007 02,γ02=0.002 806,γ03=0.006 436,γ05=0.014 05但都統(tǒng)計不顯著(p=0.656 7,p=0.954 4,p=0.319 7,p=0.314 9)。

    時間一次項斜率的層二模型,即增長率模型,其中產(chǎn)權比率每增加1個單位,相應的經(jīng)營績效的增長率增加0.018 4,且產(chǎn)權比率對經(jīng)營績效增長率影響顯著(p=0.038 3)。董事人數(shù)對經(jīng)營績效增長率的影響是正向的,系數(shù)為γ11=0.004 713,影響不顯著(p=0.607 7)。獨立董事人數(shù)對經(jīng)營績效增長率的影響是正向的,系數(shù)為γ12=0.005 511,影響也是不顯著的(p=0.847 5),高管人數(shù)對經(jīng)營績效增長率的影響是負向的,系數(shù)為γ13=-0.002 45,影響并不顯著(p=0.519 3),監(jiān)事人數(shù)對經(jīng)營績效增長率的影響是負向的,系數(shù)為γ15=

    -0.014 05,影響并不顯著(p=0.164 2)。

    隨時間變化協(xié)變量系數(shù)的層二模型,因為設定不包括隨機效應,且沒有協(xié)變量加入,得到的系數(shù)同時也是層一模型對應的系數(shù)。其中,第一大股東持股比例,它對經(jīng)營績效的影響是正向的,即第一大股東持股比例隨時間增長1個單位,該公司的經(jīng)營績效將增加0.001 703個單位,系數(shù)是統(tǒng)計顯著的(p<0.000 1)。這顯然是與實際情況相符的,當?shù)谝淮蠊蓶|的持股比例足夠進行決策時,以追求利益最大化為目標其自然會為經(jīng)營作出努力,因此公司的經(jīng)營績效理應朝著正向發(fā)展。

    第二至第十大股東持股比例,對經(jīng)營績效的影響也是正向的,對信息技術業(yè)上市公司而言,其第二至第十大股東持股比例隨時間增加1個單位,該公司的經(jīng)營績效將增加0.001 089個單位,系數(shù)是統(tǒng)計顯著的(p=0.019 2)。雖然其持股比例不能掌控上市公司的所有的決策制定,但是卻可以影響到董事會的結構,可以通過影響公司結構進而達到其自身利益的實現(xiàn)。因此,這也是與事實相符的,二至十大股東持股比例的增大,會加強公司的監(jiān)管,帶來經(jīng)營績效的提高。

    董事會會議次數(shù)對公司的經(jīng)營績效有一定的正向影響,系數(shù)為γ50=0.002 978,統(tǒng)計不顯著(p=0.078 6)當然這并不是說,董事會會議次數(shù)越多,公司的經(jīng)營績效就越高。董事會會議次數(shù)要適當,但又不能夠太少,否則董事會成員之間該有的溝通沒有做好,矛盾沒有解決,這樣就會出現(xiàn)人力、物力、財力的浪費,這樣對公司的經(jīng)營績效的提高是很不利的。

    薪酬變量,其對經(jīng)營績效的影響也是正向的,對信息技術業(yè)上市公司而言,其董事、高管薪酬隨時間增長1個單位,該公司的經(jīng)營績效將增加0.000 04個單位,這種影響是顯著的(p=0.183 1)。薪酬作為有效的激勵機制,可以提高董事、高管等的工作積極性,努力提高公司的運營水平。

    四、 結論及啟示

    本文采用分層線性模型的分析方法,建立了信息技術業(yè)上市公司治理結構對經(jīng)營績效影響的實證研究,得出了以下主要結果:第一大股東持股比例與第二至第十大股東持股比例對公司經(jīng)營績效影響是顯著的正相關,信息技術業(yè)上市公司的產(chǎn)權比率與公司經(jīng)營績效之間存在顯著的正相關。

    根據(jù)分析結果,建議如下:

    進一步完善股權結構。股權結構體是公司權力制衡與利益分配的重要體現(xiàn),也是公司治理結構的基礎。從本文的分析中可以看出:第一大股東的持股比例、第二至第十大股東的持股比例對上市公司經(jīng)營績效的影響都是正向的,并且這種影響是顯著的。但是在這種情況下,實際情況中容易出現(xiàn)大股東壓榨股民、操控股價以及披露虛假信息等現(xiàn)象,因此需要在保證大股東對上市公司的絕對控制權的前提下,進一步完善股權結構。

    繼續(xù)完善董事會結構。作為上市公司內(nèi)部治理結構的核心,董事會是公司股東權益的代表,肩負著管理運營公司的重要職責。因此,需要在實際的實踐過程中,繼續(xù)完善董事會的結構,強化董事會的職責,促進公司經(jīng)營績效的不斷提高。而作為上市公司中的新事物—獨立董事制度,該制度的引入可以在一定程度上遏制違規(guī)現(xiàn)象,對公司的管理起到一定的約束和制衡作用。

    建立更為有效的高管激勵機制。薪酬對提高管理者與經(jīng)營者的積極性有重要作用,但這并不意味著薪酬越高越好,因為薪酬要與經(jīng)營成果掛鉤。因此需要立足企業(yè)的實際情況,建立富有實效的薪酬激勵制度,不斷提高公司的經(jīng)營狀況,促進公司的持續(xù)、健康、穩(wěn)定發(fā)展。

    不斷強化外部治理。外部治理結構上公司治理結構中很重要的一方面。其中產(chǎn)權比率是最重要的衡量指標,其反映的是公司償還債務的能力,一般情況下認為產(chǎn)權比率越低,公司長期的償債能力越強,債權人需要承擔的風險則越小。因此在公司的運營中應該不斷強化外部治理,最終形成促進經(jīng)營績效增長的狀態(tài)。

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    作者簡介:杜子芳,中國人民大學統(tǒng)計學院教授、博士生導師;徐一丁,中國人民大學統(tǒng)計學院博士生。

    收稿日期:2012-10-28。

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