服裝制造業(yè)治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效關(guān)系的實(shí)證研究

李海玲

一、引言

公司治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)系一直是國(guó)內(nèi)外理論界的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域，也是實(shí)務(wù)界致力探索的主要話(huà)題。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，資本市場(chǎng)的變化和現(xiàn)代公司的要求，對(duì)于該主題的研究愈發(fā)具有更強(qiáng)的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，已有學(xué)者進(jìn)行了大量實(shí)證研究，有的是宏觀(guān)研究?jī)烧叩年P(guān)系，有的是融合內(nèi)部控制、環(huán)境會(huì)計(jì)信息披露等要素進(jìn)行分析，有的是結(jié)合行業(yè)進(jìn)行探討。但是，通過(guò)搜集發(fā)現(xiàn)結(jié)合制造業(yè)的相關(guān)文獻(xiàn)并不多。眾所周知，制造業(yè)在我國(guó)上市公司中所占比重最高，根據(jù)證監(jiān)會(huì)的最新分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，其下屬二級(jí)行業(yè)涉及10個(gè)。鑒于不同二級(jí)行業(yè)的治理結(jié)構(gòu)和財(cái)務(wù)績(jī)效差異特征較大，本文以紡織、服裝、毛皮行業(yè)，簡(jiǎn)稱(chēng)服裝制造業(yè)作為研究對(duì)象進(jìn)行深入研究。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)的搜集，滬深兩市服裝制造業(yè)的上市公司共89家，本文將其作為研究對(duì)象，并對(duì)其2015年—2017年近3年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集。研究中所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)庫(kù)、財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)等。剔除數(shù)據(jù)不全，研究樣本一共234個(gè)。

（二）變量選取

1.因變量選取

關(guān)于財(cái)務(wù)績(jī)效這一因變量，學(xué)者們選取的指標(biāo)有托賓Q值、凈資產(chǎn)收益率、市值等。為了避免單一指標(biāo)的片面性，做到全面客觀(guān)反映財(cái)務(wù)績(jī)效，本文以5項(xiàng)財(cái)務(wù)績(jī)效能力為基礎(chǔ)，10項(xiàng)代表性財(cái)務(wù)指標(biāo)為具體構(gòu)成（十項(xiàng)指標(biāo)見(jiàn)表達(dá)2）。擬通過(guò)主成成分分析法，提取綜合這些指標(biāo)的綜合因子作為因變量。

2.自變量選取

為了全面反映公司治理結(jié)構(gòu)這一自變量，本文將其進(jìn)一步分為4個(gè)要素，即股權(quán)結(jié)構(gòu)、董事機(jī)制、高管機(jī)制和監(jiān)事機(jī)制。而且，對(duì)每個(gè)要素，進(jìn)一步又通過(guò)不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)體現(xiàn)，旨在盡可能地反映治理結(jié)構(gòu)的綜合能力，從而客觀(guān)評(píng)價(jià)公司的治理結(jié)構(gòu)。其中，對(duì)于監(jiān)事機(jī)制，本應(yīng)與董事機(jī)制、高管機(jī)制保持相同的衡量結(jié)構(gòu)，但是，根據(jù)所搜集數(shù)據(jù)，較多公司在該方面的數(shù)據(jù)存在異常，故對(duì)其不予考慮。變量選取情況具體如表1所示：

表1 公司治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效研究變量

3.控制變量選取

資產(chǎn)規(guī)模越大表明企業(yè)具有較強(qiáng)的資產(chǎn)后盾，能夠比較容易獲得內(nèi)外部資金。該項(xiàng)變量能夠直接影響公司的資金來(lái)源及方式，進(jìn)而影響公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的作用程度，所以將其作為控制變量。資產(chǎn)負(fù)債率反映債權(quán)人對(duì)公司影響的程度，反映公司資本結(jié)構(gòu)的構(gòu)成，在一定程度上直接影響公司治理結(jié)構(gòu)體系，所以也將其作為控制變量。

（三）模型構(gòu)建

為了明確服裝制造業(yè)公司內(nèi)部治理與財(cái)務(wù)績(jī)效的相關(guān)關(guān)系及影響程度，本文將內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的單項(xiàng)因素與財(cái)務(wù)績(jī)效聯(lián)立構(gòu)建四個(gè)單項(xiàng)模型和一個(gè)綜合模型。四個(gè)綜合模型如下：

上述模型中，F(xiàn)是因變量，是基于主成分分析抽取的財(cái)務(wù)績(jī)效綜合變量，α是常數(shù)項(xiàng)，是多元線(xiàn)性回歸系數(shù)。ω為不可觀(guān)測(cè)的隨機(jī)誤差，每個(gè)單項(xiàng)模型只保留相應(yīng)的單項(xiàng)因素所包含的變量。

三、實(shí)證分析

1.主成成分分析

本文通過(guò)SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)服裝制造業(yè)上市公司的10項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，共234個(gè)樣本進(jìn)行主成分分析。

首先，KMO與Bartlett檢驗(yàn)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，KMO的值為0.502，接近標(biāo)準(zhǔn)值0.6。同時(shí)，Bartlett的球形度檢驗(yàn)顯著性0.000＜0.05，基于這兩個(gè)條件可以明確選取的自變量具有相關(guān)關(guān)系，是可以對(duì)其進(jìn)行因子分析的。

其次，公因子的提取。根據(jù)系統(tǒng)默認(rèn)的特征值大于1的條件，通過(guò)主成成分析方法，從10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取了4個(gè)公因子。這4個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率分別為：25.935%、20.644%、19.623%、14.069%。累積方差貢獻(xiàn)率為80.271%。即提取的4個(gè)公因子可以很好的解釋10項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)所反映的信息，信息丟失比較少。

最后，公因子的計(jì)算。

表2 旋轉(zhuǎn)后得分系數(shù)表

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的得分系數(shù)表，見(jiàn)表2，計(jì)算所提取的4個(gè)公因子的得分，第1個(gè)公因子計(jì)算公式如下，由于篇幅限制，其余公因子的計(jì)算與該公式原理相同，可以參照該公式計(jì)算。

綜上，綜合得分的計(jì)算?；谏鲜龉蜃拥挠?jì)算，將4個(gè)公因子進(jìn)行方差貢獻(xiàn)率加權(quán)平均，進(jìn)而得到綜合得分，并將其作為財(cái)務(wù)績(jī)效變量F。計(jì)算公式如下：

2.回歸結(jié)果分析

通過(guò)SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)構(gòu)建的服裝制造業(yè)上市公司的治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效間關(guān)系的5個(gè)模型分別進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸，將回歸的結(jié)果整理于表3中。

表3 公司治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效回歸結(jié)果

首先，回歸模型檢驗(yàn)。

關(guān)于調(diào)整后R2，表示模型對(duì)樣本觀(guān)測(cè)值的擬合程度，該值越大，表明模型的擬合程度越高。從表3可以看出，調(diào)整后R2均在0.318以上，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)理論及學(xué)者的研究結(jié)果，對(duì)于經(jīng)濟(jì)類(lèi)模型，該值在0.3以上即可以接受。關(guān)于Durbin-Watson，是用來(lái)檢驗(yàn)殘差項(xiàng)是否存在自相關(guān)現(xiàn)象。當(dāng)該值在2左右時(shí)，不存在一階自相關(guān)，那么一般不存在高階自相關(guān)。表中該項(xiàng)取值均在2左右，說(shuō)明回歸的結(jié)果是有效的，得到的線(xiàn)性方程是有價(jià)值的。關(guān)于F-Value和P-Value，本文采用默認(rèn)的使用F統(tǒng)計(jì)量的顯著性取值作為變量進(jìn)入回歸方程的判斷標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)P=0.000＜0.05，可以確定模型中至少有一個(gè)自變量是顯著影響因變量的。關(guān)于VIF，由于表格受限未列示，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，涉及的30個(gè)VIF值，只有兩個(gè)是小于5.275,其余均小于標(biāo)準(zhǔn)值5，表明模型不存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

其次，回歸系數(shù)分析。

在股權(quán)結(jié)構(gòu)模型1中，股權(quán)集中度1和股權(quán)制衡度兩個(gè)自變量均存在顯著相關(guān)。在董事機(jī)制模型2和高管機(jī)制模型3中，兩個(gè)模型中存在相似的相關(guān)性，即持股比例和薪酬激勵(lì)兩個(gè)自變量和因變量間均呈現(xiàn)顯著正向相關(guān)性，規(guī)模自變量具有負(fù)向相關(guān)性，但不具有顯著性。在監(jiān)管機(jī)制模型4中，與前兩個(gè)機(jī)制取相似的自變量，但是，顯著性有差異，即持股比例呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但不具有顯著性。在綜合模型5中，由于變量間的相互作用，只有股權(quán)集中度1存在顯著相關(guān)。在控制變量中，不管是單項(xiàng)模型，還是綜合模型，資產(chǎn)負(fù)債率一直呈現(xiàn)強(qiáng)顯著負(fù)相關(guān)，資產(chǎn)規(guī)?；境尸F(xiàn)正相關(guān)。

四、研究結(jié)論

根據(jù)自變量與因變量之間回歸關(guān)系的顯著性，結(jié)合樣本的抽述性統(tǒng)計(jì)，詳見(jiàn)表4，針對(duì)服裝制造業(yè)公司的治理結(jié)構(gòu)提出以下完善措施。

表4 內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)描述性統(tǒng)計(jì)及樣本分布

1.優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)。

首先，股權(quán)集中度1與財(cái)務(wù)績(jī)效存在顯著正向關(guān)系。表明股權(quán)集中度越高，公司的財(cái)務(wù)績(jī)效越高。再?gòu)谋?看，股權(quán)集中度最大值達(dá)到78.89%，平均值達(dá)到34.05%，可以看出股權(quán)集中度明顯比較高。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，股權(quán)集中度在50%以上，即絕對(duì)控股的樣本占總樣本的21%，在40%以上的樣本占總樣本的33%，可見(jiàn)，服裝制造業(yè)大部分公司股權(quán)集中度高。在這種高股權(quán)集中度的行業(yè)，仍存在與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著的正向關(guān)系，這就需要結(jié)合行業(yè)深入分析原因。服裝進(jìn)入的門(mén)檻低。要想在同行業(yè)中具有較高的財(cái)務(wù)績(jī)效，保留較大的股權(quán)集中度具有重要的作用?？梢源偈勾蠊蓶|直接參與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理，緩解“經(jīng)濟(jì)信息不對(duì)稱(chēng)”帶來(lái)的問(wèn)題?？梢杂行У貙?duì)公司的管理者進(jìn)行監(jiān)督，促使管理層做出有利于提升公司價(jià)值的決策，有效防范“道德風(fēng)險(xiǎn)”，降低代理成本和效率損失，從而實(shí)現(xiàn)激勵(lì)相容。

其次，股權(quán)制衡度與財(cái)務(wù)績(jī)效存在顯著正向關(guān)系。說(shuō)明制衡度較高的公司財(cái)務(wù)績(jī)效較高，制衡度低的公司應(yīng)當(dāng)提高制衡度。根據(jù)相關(guān)理論研究，該項(xiàng)指標(biāo)在20%以上，即對(duì)第一大股東能夠起到較好的制衡作用。從表4可以看出，服裝行業(yè)的制衡度平均值為20%，有近50%的樣本制衡度在20%以上，說(shuō)明服裝業(yè)的制衡度較好。這樣可以避免“一股獨(dú)大”的情形，減少大股東掏空或隧道行為。

2.強(qiáng)化激勵(lì)機(jī)制。

首先，持股激勵(lì)。董事持股比例與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著正相關(guān)。即，服裝制造業(yè)公司如果需要提升財(cái)務(wù)績(jī)效應(yīng)當(dāng)提高這項(xiàng)比例。但是，從表4可以看出，董事持股比例呈現(xiàn)兩極分化，也就是說(shuō)，持股比例較低的公司較多，應(yīng)當(dāng)提高該項(xiàng)比例。而且董事持股比例偏高，57%的樣本持有50%以上的控股股權(quán)，這與股權(quán)集中度高的結(jié)論相一致。相比董事，高管持股比例和監(jiān)事持股比例均與財(cái)務(wù)績(jī)效正相關(guān)，但監(jiān)事比例不具有相關(guān)性。兩者的持股比例偏低，基本持有在20%以?xún)?nèi)。提升這兩項(xiàng)持股比例，有利于促進(jìn)其自身利益與股東利益保持一致，有利于提高其努力程度，從而提升公司財(cái)務(wù)績(jī)效。其次，薪酬激勵(lì)。董事薪酬激勵(lì)和高管薪酬激勵(lì)均與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著正相關(guān)。所以，在高管薪酬激勵(lì)設(shè)計(jì)中，應(yīng)當(dāng)注重該項(xiàng)薪酬激勵(lì)，從而使高管激勵(lì)和公司業(yè)績(jī)緊密相關(guān)，激發(fā)高管參與公司業(yè)績(jī)提升的積極性。

3.控制負(fù)債融資。

對(duì)于資產(chǎn)負(fù)債率，與內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)構(gòu)成要素進(jìn)行回歸分析均與財(cái)務(wù)績(jī)效呈現(xiàn)強(qiáng)顯著負(fù)向相關(guān)，這說(shuō)明服裝制造業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率能夠強(qiáng)有力的影響財(cái)務(wù)績(jī)效。從表4可以看出，資產(chǎn)負(fù)債率的平均值達(dá)到35.91%，比例偏高。其中，最高值為124.24%，是*ST眾和公司2017年12月31日的指標(biāo)。本文未將這類(lèi)公司剔除，目的在于將這些不同類(lèi)公司財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行全面對(duì)比，從而探討其內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)差異。對(duì)表4中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，56%的公司樣本資產(chǎn)負(fù)債率超過(guò)30%，21%的公司樣本資產(chǎn)負(fù)債率超過(guò)50%，說(shuō)明服裝行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率整體較高。資產(chǎn)債率對(duì)公司財(cái)務(wù)具有雙向影響，一方面，產(chǎn)生稅盾效應(yīng)。即公司保持一定的資產(chǎn)負(fù)債率，有利于獲取財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)，提升公司財(cái)務(wù)績(jī)效。另一方面，增加破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。過(guò)高的資產(chǎn)負(fù)債率，會(huì)讓公司背負(fù)沉重的還款壓力，承擔(dān)過(guò)重的利息，從而影響財(cái)務(wù)績(jī)效。因此，為了防止資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響，控制資產(chǎn)負(fù)債率的比例就顯得非常必要，在控制時(shí)，需要結(jié)合公司的經(jīng)營(yíng)策略、市場(chǎng)定位、生命周期等，全面優(yōu)化債務(wù)籌資方式。當(dāng)然，也可以通過(guò)股權(quán)融資，從而有效減少債務(wù)融資還款壓力，避免過(guò)度負(fù)債融資帶來(lái)的負(fù)面影響。

綜上，本文通過(guò)構(gòu)建多元回歸模型，利用最新數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，探討服裝制造業(yè)公司治理結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)系，期望為其股權(quán)結(jié)構(gòu)和激勵(lì)機(jī)制的完善提供參考。