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    公司治理內(nèi)生性研究述評與展望

    2014-05-12 06:54:08王德祿
    天津商業(yè)大學學報 2014年3期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)生性偏誤工具

    柳 領(lǐng),王德祿,李 尚

    (天津商業(yè)大學商學院,天津300134)

    引 言

    公司治理內(nèi)生性是指公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價值之間的相互決定關(guān)系。早在1980年代,國外的學者就開始了對公司治理內(nèi)生性的關(guān)注,但由于當時的計量理論還不十分成熟,實證方法也相對匱乏,導致研究并沒有充分開展。[1]當前,隨著計量經(jīng)濟理論的高速發(fā)展以及實證研究方法的日益豐富,學者們已經(jīng)能夠?qū)局卫韮?nèi)生性進行深入研究,這也使得公司治理內(nèi)生性研究逐漸成為公司治理研究中的重點 。[2]然而盡管如此,卻鮮有文獻對公司治理內(nèi)生性進行系統(tǒng)的描述和總結(jié),這導致了學者們在進行公司治理內(nèi)生性研究時會遇到很多困難。有鑒于此,本文首先對公司治理內(nèi)生性在理論上進行介紹,然后從實證研究的角度對公司治理的內(nèi)生性進行闡述,并在此基礎上對公司治理內(nèi)生性過往研究進行梳理,最后就該領(lǐng)域未來發(fā)展方向進行展望。

    1 公司治理內(nèi)生性理論視角

    公司治理內(nèi)生性的理論研究深深地根植于公司治理與企業(yè)績效、企業(yè)價值的因果關(guān)系研究。傳統(tǒng)的公司治理理論認為公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價值之間的因果關(guān)系是單項的,即企業(yè)的公司治理水平?jīng)Q定企業(yè)的績效與價值,企業(yè)一定時期內(nèi)的績效與價值是其公司治理水平與其他影響因素共同作用的結(jié)果。然而,隨著對公司治理研究的深入,越來越多的主流研究表明公司治理與績效以及價值之間的因果關(guān)系并非是簡單的單項關(guān)系,而是復雜的雙向關(guān)系,由此便產(chǎn)生了公司治理內(nèi)生性理論。該理論認為公司治理水平與企業(yè)績效以及價值是互相決定的,即企業(yè)的公司治理水平會影響企業(yè)績效與價值,同時企業(yè)的績效以及價值對于企業(yè)的公司治理水平也具有反饋效應。具體來說,具有較高市值和較好經(jīng)營績效的公司會采用較為完善的治理結(jié)構(gòu)來進一步吸引外部投資,而同時較為完善的治理結(jié)構(gòu)又會反過來進一步增加企業(yè)價值,提升企業(yè)的績效水平;而不完善的治理結(jié)構(gòu)會對企業(yè)的績效和價值產(chǎn)生不良影響,導致企業(yè)的績效與價值都有所下降,而這種下降的趨勢又會進一步惡化企業(yè)的公司治理水平。國外學者的研究(如Klapper和 Love,2004;Black 等,2006;Bhagat和 Bolton,2008)對此均有所涉及。[3-5]同時,國內(nèi)也有學者開展了針對公司治理內(nèi)生性的研究,如李漢軍和張俊喜在研究中就證明了企業(yè)績效對企業(yè)公司治理具有反饋效應,并在此基礎上通過對比研究的方法進一步考察了公司治理與企業(yè)績效的內(nèi)生性程度。[6]

    圖1 傳統(tǒng)公司治理的單向視角

    圖2 公司治理內(nèi)生性視角

    2 公司治理內(nèi)生性實證研究視角

    2.1 實證研究中的公司治理內(nèi)生性問題

    實證研究使公司治理內(nèi)生性研究的成果更加可靠、準確,這也賦予了公司治理內(nèi)生性研究更多的科學性。然而直觀地考察公司治理內(nèi)生性即使是在實證研究中也是很難做到的,在實證研究中,公司治理內(nèi)生性往往是通過內(nèi)生性問題來體現(xiàn)的。Roberts和White在其著作中將實證研究中的內(nèi)生性問題定義為回歸方程中的解釋變量與隨機擾動項相關(guān)。[7]用數(shù)學公式表示:

    由于在傳統(tǒng)的實證研究中,公司治理變量往往充當解釋變量,因此針對公司治理內(nèi)生性問題,其在實證上應表述為公司治理變量與模型中的隨機擾動項相關(guān)。需要指出的是,公司治理內(nèi)生性問題會導致傳統(tǒng)公司治理實證研究中公司治理與企業(yè)績效以及價值之間的單一因果分析具有嚴重偏誤,進而會直接影響到研究結(jié)果的準確性和可靠性,因此對公司治理內(nèi)生性問題的關(guān)注已成為當前公司治理實證研究的必要環(huán)節(jié)。

    2.2 公司治理內(nèi)生性問題產(chǎn)生原因

    計量理論對公司治理內(nèi)生性問題在實證上產(chǎn)生的原因進行了解釋,即公司治理內(nèi)生性問題來源于公司治理變量與企業(yè)績效變量和企業(yè)價值變量之間的聯(lián)立性(simultaneity)。聯(lián)立性是指變量之間存在的雙向因果關(guān)系。當存在聯(lián)立性時,原有的因變量與自變量之間的雙向因果關(guān)系可以通過聯(lián)立方程系統(tǒng)的方式清晰地表示出來,并利用與聯(lián)立方程系統(tǒng)相聯(lián)系的工具變量法來解決內(nèi)生性問題。同時,我們應發(fā)現(xiàn),在聯(lián)立系統(tǒng)的每一個單項因果回歸模型中都具有內(nèi)生性問題,如果僅從單一方程模型的角度進行分析,會由于內(nèi)生性問題的存在而產(chǎn)生具有偏誤的結(jié)果。由聯(lián)立性所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題在計量學家施圖德蒙德的著作中得到了很好的闡述。[8]該內(nèi)生性問題又被稱為聯(lián)立性偏誤,為具體了解其內(nèi)涵,我們需要觀察以下例子。

    考慮有如下聯(lián)立方程系統(tǒng):

    其中Xi為外生變量,不具有聯(lián)立性,Yi為內(nèi)生變量,Yi之間具有聯(lián)立性。

    為理解內(nèi)生性問題的產(chǎn)生,我們需要進一步考察方程的變動,考慮其中一個隨機擾動項的變動,如u1增加,則有:

    根據(jù)式(4),u1的增加會使Y1增加,同時在式(5)中,Y1的增加會使Y2增加(為方便說明,假設此處α1、β1為正數(shù),當其為負數(shù)時,內(nèi)生性問題同樣存在,情況同理可證),由于在聯(lián)立系統(tǒng)中方程是同時決定的,因此如果Y2在式(5)中增加,它必然在式(4)中也增加,但在式(4)中Y2是解釋變量,它與隨機擾動項u1之間存在著很明顯的相關(guān)性,由此便可看出當存在聯(lián)立性時,單一的回歸模型式(2)或式(3)中都具有明顯的內(nèi)生性問題(式(3)中的內(nèi)生性問題推導與式(2)一致),進一步可知,單一的回歸方程模型在此時得出的結(jié)果都是具有偏誤的。

    通過以上的分析我們會發(fā)現(xiàn),雖然公司治理內(nèi)生性問題在實證研究中來源于聯(lián)立性,但是這種聯(lián)立性與公司治理內(nèi)生性二者在本質(zhì)上是一致的,都是用來描述一種相互決定的關(guān)系,二者只是從不同角度對這種相互決定的關(guān)系進行了定義,更進一步說,這種公司治理實證研究中公司治理變量與績效變量和企業(yè)價值變量所表現(xiàn)出的聯(lián)立性是根源于公司治理內(nèi)生性的。伍德里奇在其著作中便直接指出聯(lián)立性即是內(nèi)生性的一種表現(xiàn)形式。[9]因此可知公司治理內(nèi)生性是實證研究中公司治理內(nèi)生性問題產(chǎn)生的根源。

    2.3 內(nèi)生性問題造成的結(jié)果

    在存在內(nèi)生性的前提下,常規(guī)單方程OLS估計所得出的結(jié)果是有偏的,為了具體地了解這一有偏估計量是如何產(chǎn)生的,考慮多元回歸方程:

    經(jīng)過矩陣化,原單一方程模型(6)可表示為:

    對其進行最小二乘估計:

    據(jù)此可得正規(guī)方程:

    進一步可得:

    要保證無偏性即要求:

    因為

    所以有

    當不存在內(nèi)生性時,兩邊取數(shù)學期望可得

    無偏性成立,然而在存在內(nèi)生性的條件下,對式(15)兩邊取數(shù)學期望有:

    而當X與ε不滿足隨機變量獨立性條件時有

    可見:即無偏性無法保證,估計結(jié)果是有偏的。

    詹姆斯和馬克進一步指出,當存在內(nèi)生性問題時,OLS估計量不僅是有偏的而且是非一致的,也就是說即使樣本的容量很大,OLS估計量也不會接近回歸系數(shù)的真值,二者之間會有一定的偏差。[10]其數(shù)學表達為:

    考慮一般OLS回歸:

    根據(jù)式(21)的正規(guī)方程可得:

    而依據(jù)大數(shù)定律有:

    用式(23)和式(24)來估計式(22)的概率極限,即可得式(20)。由此可知OLS估計量是非一致的,并且在大樣本下也是如此。這使我們看出內(nèi)生性問題的確會對實證研究結(jié)果產(chǎn)生非常嚴重的影響,如果不加以解決,研究結(jié)論的可靠性是很難保證的。

    2.4 內(nèi)生性問題主要的解決方式

    公司治理內(nèi)生性會造成傳統(tǒng)公司治理實證研究中的內(nèi)生性問題,進而使常規(guī)OLS估計的結(jié)果呈現(xiàn)出有偏和不一致的性質(zhì)。因此為了保證研究的有效性,學術(shù)界往往依靠工具變量法來解決內(nèi)生性問題,其主要原理是利用與內(nèi)生解釋變量相關(guān)但與隨機擾動項無關(guān)的工具變量先對內(nèi)生解釋變量進行OLS回歸,并以回歸后所得出的內(nèi)生解釋變量擬合值重新對原模型進行估計,以消除內(nèi)生性問題。由此可見,工具變量法的應用對于解決內(nèi)生性問題具有非常重要的作用。同時筆者發(fā)現(xiàn)在公司治理內(nèi)生性研究中應用十分廣泛的兩階段最小二乘法(2SLS)與工具變量法的聯(lián)系十分緊密,然而公司治理內(nèi)生性的眾多研究卻缺少對二者關(guān)系的清晰闡述。筆者通過對計量理論的梳理發(fā)現(xiàn),2SLS在本質(zhì)上屬于工具變量法,[11]并且2SLS在解決內(nèi)生性問題時具有很好的性質(zhì),它既可以利用現(xiàn)有模型內(nèi)的系統(tǒng)信息直接生成工具變量①,也可與模型外尋找到的工具變量相結(jié)合來解決模型中存在的內(nèi)生性問題。[8]這一發(fā)現(xiàn)豐富了我們對過往公司治理內(nèi)生性研究中工具變量的認識,也使我們可以看出工具變量的兩個來源,即模型內(nèi)信息與模型外信息。出于理論創(chuàng)新需要的學者往往會尋找模型外的工具變量進行研究,而期望運用更多系統(tǒng)信息的學者,則往往會依靠模型系統(tǒng)地生成工具變量(見圖3)。

    為了更好地理解工具變量法在公司治理內(nèi)生性研究中的應用,我們需要利用內(nèi)生變量X與其工具變量Z的關(guān)系來具體闡述這種方法的應用原理。應用工具變量法進行估計的第一階段是建立工具變量與解釋變量的關(guān)系,為此考察以下回歸方程:

    這個回歸方程將內(nèi)生解釋變量X分為兩部分,一部分為π0+π1z,即由工具變量預測的X部分,這一部分與隨機擾動項無關(guān),X的另外一部分是v,即與隨機擾動項相關(guān)的部分。由于π0與π1的值無法真正觀察到,故需要應用OLS估計,求出估計值,并在此基礎上利用工具變量對X進行估計。通過工具變量得出X估計值X^也即X的擬合值是應用工具變量法第一階段的主要任務。

    工具變量法第二階段是利用原始回歸中的因變量Y與內(nèi)生解釋變量X的擬合值X^建立回歸,由于新的估計值與隨機擾動項無關(guān),因此第二階段的OLS估計將得到一致估計量,進而解決了內(nèi)生性問題。

    2.5 內(nèi)生性問題的檢驗

    根據(jù)經(jīng)典計量學理論,在滿足經(jīng)典假設條件時,即不存在內(nèi)生性問題時,OLS估計是最佳線性無偏估計。由此可見,輕易使用工具變量法進行估計是缺乏謹慎性的。因此在對模型進行估計之前,必須先對模型中的變量進行內(nèi)生性檢驗。目前主流的檢驗方法是豪斯曼內(nèi)生性檢驗,為了解其基本原理,考慮如下簡單回歸模型:

    其中x2為唯一可能的內(nèi)生解釋變量,需要對其進行內(nèi)生性檢驗,設z為x2工具變量,考慮工具變量法下第一階段的回歸,即

    由于工具變量z與ε不相關(guān),故有:

    若x2為內(nèi)生變量,x2與ε相關(guān),有E(vε)≠0。故檢驗內(nèi)生性只需檢驗v與ε是否相關(guān)即可。為此需要考慮以下回歸:

    若ε與v不相關(guān),則有系數(shù)ρ=0,將式(29)代入原模型(26)有

    由于v不可觀測,需要運用工具變量法第一階段回歸式(27)中的估計值^v來代替v,進行輔助回歸:

    然后對假設ρ=0進行T檢驗,如果拒絕假設則認為x2為內(nèi)生解釋變量,如果不能拒絕,則認為x2為外生變量。

    2.6 運用工具變量法可能存在的問題

    (1)估計結(jié)果的漸進無偏性。伍德里奇在其經(jīng)典著作中指出,工具變量法下的2SLS與OLS不同,OLS在經(jīng)典假設下最佳線性無偏的,而工具變量法的估計永遠不會是無偏的,同時該估計量只有在大樣本下才是一致估計,因此在實證研究中需要注意工具變量法對于樣本數(shù)量的要求,在小樣本下,估計量的一致性將無法保證。[9]

    (2)弱工具變量問題。當工具變量與解釋變量具有弱相關(guān)性時,工具變量法產(chǎn)生的估計量會表現(xiàn)出不好的性質(zhì),也即當cov(z1,x1)趨向于0時,運用工具變量法所得出的估計量是具有嚴重偏誤的。考慮簡單回歸模型

    使用z1作為x1的工具變量,工具變量法下參數(shù)β的估計量的概率極限是:②

    可以看出在存在弱工具變量問題時,即使工具變量z1具有很好的統(tǒng)計性質(zhì),即與隨機擾動項ε之間具有很小的相關(guān)性,這種很小的相關(guān)性也會由于 cov(z1,x1)趨向于 0 而導致向于無窮,進而造成了對參數(shù)β1的估計具有嚴重偏誤。該偏誤在實證研究中被稱為弱工具變量問題。

    3 公司治理內(nèi)生性研究綜述

    公司治理內(nèi)生性研究對于人們正確認識公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價值的關(guān)系是非常重要的。在傳統(tǒng)的公司治理研究中,研究者往往將所涉及的公司治理變量處理為外生變量,將其與所研究對象之間的關(guān)系視為單項因果關(guān)系,運用常規(guī)的OLS估計模型得出分析結(jié)果。但這種研究方法在內(nèi)生性視角下是錯誤的,因為這種分析忽略了公司治理內(nèi)生性,所得結(jié)果是具有偏誤的。

    已有大量的研究發(fā)現(xiàn),未考慮公司治理內(nèi)生性條件與考慮公司治理內(nèi)生性條件所得出的研究結(jié)論具有顯著差異。進而眾多的學者對未考慮公司治理內(nèi)生性得出的研究結(jié)論產(chǎn)生了質(zhì)疑。Nickell等通過對英國580家制造業(yè)公司的調(diào)查,得出了當企業(yè)外部大股東為金融機構(gòu)時企業(yè)會擁有較高生產(chǎn)增長率的研究結(jié)論。[12]然而Januszewski等以公司治理內(nèi)生性為前提,對德國500家制造企業(yè)進行了研究,卻得出了截然相反的結(jié)論,即當企業(yè)外部的控股方為金融機構(gòu)時,企業(yè)的生產(chǎn)增長率較低。[13]Cho認為公司治理中非常重要的股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值是相互決定的,在研究中如果將股權(quán)結(jié)構(gòu)處理為外生變量,運用常規(guī)OLS進行估計,會產(chǎn)生嚴重的后果,同時也會誤導人們對股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值關(guān)系的認識。[14]Eisenberg等在研究中也指出董事會規(guī)模與企業(yè)價值之間具有內(nèi)生性,常規(guī)的OLS估計會產(chǎn)生偏誤。[15]Kohl和 Schaefers在他們的文章中列舉了沒有考慮內(nèi)生性的研究,并認為這些研究在實證方法上存在著嚴重的問題,而且對這些研究結(jié)果的可靠性表示懷疑。[16]由此可見,公司治理內(nèi)生性在公司治理研究領(lǐng)域中非常重要,學者們只有深刻理解了公司治理內(nèi)生性并有針對性地開展研究,才能得到令人信服的研究成果。目前針對公司治理內(nèi)生性的研究主要有以下兩個方面。

    3.1 公司治理與績效內(nèi)生性研究

    公司治理與績效的內(nèi)生性研究是在傳統(tǒng)公司治理研究中誕生的。在傳統(tǒng)的公司治理研究中,大多數(shù)學者都認同企業(yè)的公司治理水平會對企業(yè)績效產(chǎn)生影響,然而在企業(yè)公司治理與績效考察的實證研究方面,結(jié)論卻并不統(tǒng)一,甚至有些是相互矛盾的。眾多的學者都對其中的原因進行了分析,其中就有學者猜測公司治理與企業(yè)績效之間的聯(lián)系并非原先所認為的簡單單項因果關(guān)系,而是雙向因果關(guān)系,并由此展開了對公司治理與績效的內(nèi)生性研究。Hutchinson和Gul在研究中發(fā)現(xiàn)以往實證研究中公司治理與績效之間關(guān)系結(jié)論是混亂的,而造成這一點的主要原因是沒有正確衡量二者之間的關(guān)系,而且這種錯誤明顯與忽略內(nèi)生性有關(guān)。[17]Agrawal和Knoeber在對近400家美國大型企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn),各項公司治理機制與企業(yè)績效之間是相互決定的,且各項治理機制之間也是相關(guān)的,單一運用OLS進行回歸會產(chǎn)生帶有偏誤的結(jié)果。[18]Loderer和Martin在研究高管持股與企業(yè)績效關(guān)系時,認為單一方程模型的設定存在嚴重的計量問題,進而指出這樣的估計結(jié)果具有偏誤,并不可靠。[19]Eisenberg等在研究董事會規(guī)模與企業(yè)績效關(guān)系時發(fā)現(xiàn),董事會規(guī)模與企業(yè)的資產(chǎn)回報率(ROA)之間是相互決定的,因此在實證研究中應將董事會規(guī)模視為內(nèi)生變量而非外生變量,同時他們發(fā)現(xiàn)常規(guī)的OLS估計會產(chǎn)生偏誤。[15]

    表1 公司治理與企業(yè)績效內(nèi)生性研究

    Farooque等在對孟加拉企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn),常規(guī)OLS估計結(jié)果與2SLS估計結(jié)果明顯不同,并且這一不同的估計結(jié)果會影響人們對公司治理與企業(yè)績效之間因果關(guān)系的認識。[20]Bhagat和 Bolton在針對美國企業(yè)的大樣本研究中通過豪斯曼內(nèi)生性檢驗發(fā)現(xiàn),在公司治理實證研究中考慮內(nèi)生性問題是非常有必要的,他們同時還發(fā)現(xiàn)了公司治理與績效之間可能存在著跨期聯(lián)系。[5]Drakos和 Beklris在對希臘企業(yè)的研究中通過豪斯曼內(nèi)生性檢驗發(fā)現(xiàn)了管理層持股與企業(yè)績效之間存在內(nèi)生性,而且發(fā)現(xiàn)在考慮內(nèi)生性前提下運用2SLS、3SLS(3SLS是一種以2SLS為基礎的估計方法)進行估計的結(jié)果與不考慮內(nèi)生性前提下的OLS估計結(jié)果具有顯著差異。[21]

    3.2 公司治理與企業(yè)價值內(nèi)生性研究

    公司治理與企業(yè)價值的內(nèi)生性也一直是公司治理內(nèi)生性領(lǐng)域的研究熱點。Chung和Pruitt在對企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值關(guān)系開展的研究中發(fā)現(xiàn),股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值之間并非簡單的單項因果關(guān)系,而是雙向因果關(guān)系,該研究還通過對OLS估計結(jié)果與3SLS估計結(jié)果的對比發(fā)現(xiàn)二者的估計結(jié)果具有較大的差異,3SLS估計能夠帶來更加精確合理的結(jié)論,該方法在公司治理實證研究中更具有說服力。[22]Cho在研究中發(fā)現(xiàn)2SLS估計結(jié)果與OLS估計結(jié)果具有明顯的差異,運用OLS估計結(jié)果進行解釋會對企業(yè)價值與股權(quán)結(jié)構(gòu)之間的因果關(guān)系產(chǎn)生誤解。[14]Driffield等以東亞四國企業(yè)為研究對象,發(fā)現(xiàn)外部治理因素如投資者保護制度和法律對企業(yè)價值具有重要影響,同時他們還在研究中指出單一方程模型的設定會低估企業(yè)價值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)之間關(guān)系,進而會產(chǎn)生具有偏誤的估計結(jié)果。[23]Brick和 Chidambaran對美國公司的董事會與企業(yè)價值關(guān)系開展了研究,在研究中他們發(fā)現(xiàn)董事會的監(jiān)督強度與企業(yè)價值之間存在內(nèi)生性,同時二者呈正相關(guān)關(guān)系,他們還發(fā)現(xiàn)美國薩班斯—奧克斯利法案的通過的確對提升企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督具有重要作用,該法案的通過也確實對美國企業(yè)的價值產(chǎn)生了影響。[24]Kohl和 Schaefers在對歐洲企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)公司治理確實會對企業(yè)的價值產(chǎn)生影響,并認為公司治理是一個復雜的內(nèi)生系統(tǒng),僅僅考慮單一方程模型、研究單一公司治理機制對企業(yè)價值的影響,會產(chǎn)生具有偏誤的研究結(jié)論。[16]

    表2 公司治理與企業(yè)價值內(nèi)生性研究

    通過對公司治理內(nèi)生性研究文獻的梳理,我們發(fā)現(xiàn)公司治理內(nèi)生性是確實存在的,而且已有大量的研究對公司治理內(nèi)生性進行了分析,并在實證研究中對公司治理內(nèi)生性進行了驗證,所得出的結(jié)論也基本一致,即公司治理與企業(yè)績效和企業(yè)價值之間是相互決定的,單一方程模型的OLS估計會產(chǎn)生具有偏誤的結(jié)果,應依靠工具變量法對公司治理內(nèi)生性進行研究,以得出可靠的研究成果。

    4 總結(jié)與展望

    綜上所述,本文對公司治理內(nèi)生性進行了系統(tǒng)的闡述,即從理論和實證兩個方面入手,對公司治理內(nèi)生性進行了解釋,為今后公司治理內(nèi)生性研究打下了基礎。但該領(lǐng)域還存在諸多理論研究盲點,等待著學者們進一步探索。

    首先,工具變量的選擇將是今后公司治理內(nèi)生性研究中的重要創(chuàng)新點。如前文所述,工具變量對處理和解決內(nèi)生性問題尤為重要,而且由于隨機擾動項具有難以觀測性,僅僅依靠相關(guān)的計量理論是無法找出最優(yōu)工具變量的,所以無論是在實證方面還是在理論方面,學者們都傾向依據(jù)公司治理內(nèi)生性理論來尋找最佳工具變量。相信隨著公司治理內(nèi)生性研究的深入,更多與研究對象緊密結(jié)合的工具變量將被挖掘出來,并成為公司治理內(nèi)生性領(lǐng)域的重要創(chuàng)新源泉。同時我們還應看到,當前學術(shù)界對工具變量的選擇標準還缺乏客觀性、規(guī)范性,這也是當前公司治理內(nèi)生性研究領(lǐng)域中一個亟需解決的問題。綜上,筆者認為工具變量的篩選及其選擇標準的建立必將是今后研究中的一個重點。

    其次,研究方法的優(yōu)化對公司治理內(nèi)生性研究的發(fā)展具有重要作用。隨著對公司治理內(nèi)生性的深入研究,學者們在研究方法上不斷取得突破。具體地說,公司治理內(nèi)生性研究現(xiàn)已逐漸從利用2SLS以及3SLS方法對變量進行估計逐步轉(zhuǎn)向利用更具優(yōu)勢的 GMM 方法進行估計。[25-26]計量理論認為GMM估計方法在數(shù)據(jù)處理上具有一定的優(yōu)勢,即可以克服模型中可能存在的異方差問題。同時,動態(tài)研究方法也進入了學者們的視野,即考慮企業(yè)公司治理與績效以及企業(yè)價值之間可能存在的跨期聯(lián)系。動態(tài)研究在理論上更接近現(xiàn)實的情況,而且在數(shù)據(jù)處理方面也具有優(yōu)勢,因此逐漸在公司治理內(nèi)生性研究中脫穎而出。Ammann等在對公司治理內(nèi)生性的研究中指出,最新的公司治理內(nèi)生性研究成果認為公司治理內(nèi)生性是動態(tài)的,同時,他們在文章中還進一步指出動態(tài)模型的設定可以消除因遺漏治理變量而造成的偏誤。[2]目前公司治理內(nèi)生性的動態(tài)研究還屬于剛剛起步階段,相關(guān)的研究還很少,相信隨著公司治理內(nèi)生性理論的深入發(fā)展,未來在該領(lǐng)域會有重大突破。

    最后,研究內(nèi)容的豐富將是未來公司治理內(nèi)生性研究創(chuàng)新的重要源泉。目前學者們對公司治理內(nèi)生性的研究主要還局限在公司治理與公司績效以及企業(yè)價值兩個方面,而對于其他方面的研究還十分有限。如果說研究方法的優(yōu)化是對公司治理內(nèi)生性問題在研究深度上的突破,那么公司治理內(nèi)生性研究內(nèi)容的豐富則是在研究廣度上的擴展。筆者相信,隨著學者們對公司治理內(nèi)生性研究的進一步深入,公司治理內(nèi)生性研究必將取得豐碩的研究成果。

    注 釋:

    ① 利用2SLS生成工具變量的具體原理請參見參考文獻[24]第12章第3節(jié)的內(nèi)容。

    ② 該概率極限的推導請見參考文獻第15章第1節(jié)的內(nèi)容。

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