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    高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本

    2019-06-11 05:43:12蔡雪林
    關(guān)鍵詞:公司債務(wù)饑荒高管

    蔡雪林,鄭 軍

    (1.安徽工業(yè)大學 商學院,安徽 馬鞍山 243002;2.南京財經(jīng)大學 會計學院,江蘇 南京 210023)

    企業(yè)選擇外部融資時,一般有兩種主要渠道可供選擇:債務(wù)融資和股權(quán)融資。據(jù)中國人民銀行社會融資規(guī)模統(tǒng)計數(shù)據(jù),目前中國社會融資總規(guī)模中,約有70%的融資為銀行貸款融資,大約13%的融資為公司債券融資,而國內(nèi)股權(quán)融資平均僅占3%左右。由此可見銀行貸款是公司獲取外部資金的重要方式。同時,依據(jù)Myers等提出的“啄食順序理論”,在不同的融資方式中,通常來說,企業(yè)會偏好考慮債務(wù)融資方式[1]。因為相對于股權(quán)融資的高要求而言,借款融資除了手續(xù)方便和籌資速度較快,更是因資本成本較低而備受歡迎[2]。鑒于債務(wù)融資方式在我國上市公司外部資金中舉足輕重的影響力[3],對債務(wù)融資成本影響因素展開考察是頗具價值的。

    自高層梯隊管理理論[4]提出以來,眾多對影響公司管理和財務(wù)政策因素感興趣的學者們從市場、行業(yè)和公司環(huán)境的大層面逐漸聚焦于關(guān)注組成公司個體的人的微觀層面,研究在宏觀環(huán)境異質(zhì)性的狀況下,同樣具有異質(zhì)性的個人決策的差異化。高管無疑是公司中最有決斷權(quán)的決策者,擁有著最高的決策權(quán),操縱企業(yè)的管理和運作,相對于其他管理者而言,對公司的政策具有更強的解釋力度[5-7]。大量的研究表明,高管的個人異質(zhì)性和非個人特征都會造成企業(yè)會計信息質(zhì)量的變化、公司不同的政策選擇、經(jīng)營業(yè)績、社會責任和環(huán)境治理的變動[8-13]。但目前為止尚未有文獻考察高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本兩者之間的關(guān)系。

    正是從這個角度出發(fā),我們重點考察高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本存在的聯(lián)系,并且考慮到在中國目前經(jīng)濟環(huán)境下,制度環(huán)境也起著舉足輕重的作用,影響企業(yè)管理者的動機和決策偏好?;谏鲜鰡栴},本文以2001~2017年中國滬深兩市公司為研究對象,考察高管早期饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本的關(guān)系,并進一步檢驗這種影響在反腐敗政策實施前后、金融發(fā)展環(huán)境不同的地區(qū)是否存在顯著差異。

    一、理論分析和研究假設(shè)

    (一)高管饑荒經(jīng)歷對公司債務(wù)融資成本的影響

    心理學研究發(fā)現(xiàn),個人早期的生活經(jīng)歷會潛移默化地影響其后期的行為,并且這種影響在短期內(nèi)不會消失[14-15]。已有的研究表明,一個人早期生活經(jīng)歷會影響到其感知事物的態(tài)度和內(nèi)心的真實想法,進一步?jīng)Q定其后期的行為方向[16]。特別對于災(zāi)難心理學的研究來說,一個人經(jīng)歷過重大的災(zāi)難,就會養(yǎng)成強烈的不安全感,加深對未知事物的恐懼感,進而影響到思考問題的方式和情緒,從而改變對于風險的態(tài)度,而對風險的態(tài)度會直接決定個體的決策策略。

    根據(jù)“高層梯隊理論”,一個團隊中的領(lǐng)導往往會將自己的早期經(jīng)歷所帶來的性格方面的特征在自己的領(lǐng)導崗位上顯示出來[17];如成長于順境中的人,會表現(xiàn)得更加樂觀和激進[5];而成長于逆境中的人,會表現(xiàn)得更加悲觀和保守[5]。已有研究表明,經(jīng)歷過中國三年困難時期(1959—1962年)的人在家庭中會表現(xiàn)出更高的儲蓄傾向[18],在企業(yè)中更加偏向于債務(wù)[19];會進行更多的企業(yè)慈善捐贈,更少的在職消費[13]。由此可見,饑荒經(jīng)歷會潛移默化地影響一個人的人格,且這種影響會長期存在,即便是后期接受了高素質(zhì)的教育,成年后理性行為仍然無法擺脫其牽引,表現(xiàn)出對于風險的異常反感和規(guī)避傾向。從公司層面,高管后天性格、價值觀、感知事物的想法等會體現(xiàn)在其管理哲學中,而這又構(gòu)成了內(nèi)部環(huán)境的一部分,由此帶來蝴蝶效應(yīng),引起其他內(nèi)控要素的變動,從而影響了內(nèi)部控制質(zhì)量。因此具有饑荒經(jīng)歷的高管基于保守和謹慎方面的考慮,更加愿意建立高質(zhì)量的內(nèi)部控制,從而降低信息不對稱和企業(yè)面臨的經(jīng)營風險,進一步減少公司的債務(wù)融資成本。

    綜上所述,提出假設(shè):

    H1:高管饑荒經(jīng)歷有助于降低公司債務(wù)融資成本。

    (二)反腐敗對高管饑荒經(jīng)歷和公司債務(wù)融資成本的影響

    黨的第十八大以來,反腐敗政策的實行使得經(jīng)歷饑荒的高管會更加珍惜自己所創(chuàng)造的事業(yè),會對自己的行為和負責的事務(wù)具有很強的責任意識,從而形成強烈的自我約束機制[20],因此會有很大的意愿提高企業(yè)的會計信息穩(wěn)健性,減少公司的信息風險;反腐敗新政還可以完善外部市場競爭機制達到對高管的外部監(jiān)督目的。在這種內(nèi)外部共同作用的前提下幫助高管充分發(fā)揮自我價值,做出推進企業(yè)長遠發(fā)展的決策,減少公司的信息風險和代理風險。

    基于此,提出以下假設(shè):

    H2:在其他條件相同的情況下,有過饑荒經(jīng)歷的高管降低公司的債務(wù)融資成本在反腐敗政策實施后更加顯著。

    (三)金融發(fā)展水平對高管饑荒經(jīng)歷以及公司債務(wù)融資成本的影響

    中國各地區(qū)的宏觀政策、歷史文化、人文風貌等存在顯著差異,各地區(qū)金融發(fā)展水平也參差不齊。我們認為,企業(yè)所在地區(qū)的金融發(fā)展程度能夠作用于高管異質(zhì)性和債務(wù)融資成本,理由如下:一是由于地區(qū)金融發(fā)展水平的提高,銀行產(chǎn)權(quán)明確,政府開始逐步放開對金融市場的監(jiān)管,銀行等債權(quán)人與企業(yè)之間的交易行為更加自由化[21]。二是金融發(fā)展水平的進步也帶來了更加健全的金融業(yè)市場、完善的金融體系、激烈的競爭環(huán)境,伴隨著銀行等各類金融機構(gòu)的資金管理水平和風險意識不斷得到提升[22],使銀行等債權(quán)人能更有效地配置自己的資金,更全面地參考企業(yè)信息(包括高管異質(zhì)性信息),以此明確融資成本的范圍。

    基于此,提出以下假設(shè):

    H3:在其他條件相同的情況下,與金融發(fā)展水平較低地區(qū)相比,金融發(fā)展水平較高地區(qū)公司的高管如果具有饑荒經(jīng)歷,公司的債務(wù)融資成本顯著更低。

    二、數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)計

    (一)樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

    以2001~2017年滬、深兩市的A股上市公司為全樣本,并剔除:(1)金融保險類上市公司;(2)實際控制人數(shù)據(jù)無法搜集到的公司,包括公司實際控制人缺失、無法確定和沒有實際控制人三種情況;(3)資產(chǎn)負債率大于1的數(shù)據(jù);(4)財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司;(5)被ST的公司。

    公司的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫,我們手工收集和整理了高管出生地信息和貨幣政策數(shù)據(jù),最終共保留了2 708家公司,為排除極端值造成的實證結(jié)果異常情況的出現(xiàn),對回歸模型中連續(xù)變量上下1%的樣本進行了Winsorize處理,數(shù)據(jù)處理主要使用EXCEL和STATA軟件。

    (二)模型設(shè)定與變量定義

    為了驗證上述假設(shè),設(shè)定模型(1):

    Debt=β0+β1Corhort+β2Loan+β3Maurity+β4Soe+β5Size+β6Lev+β7Roa+β8Cfo+β9Growth+β10Ipm+β11Tang+β12Loss+β13Volatilitym+β14Top1+β15Board+β16Dual+β17Top210+β18Big+β19Opinion+β20Age+∑Year+∑Ind+ε

    (1)

    式中各變量定義詳見表1。

    三、實證結(jié)果及分析

    (一)描述性統(tǒng)計分析

    表2中是全部相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計情況。表中數(shù)據(jù)表明,被解釋變量公司債務(wù)融資成本(DEBT1)的平均值分別為0.123,中位數(shù)分別為0.066,中位數(shù)與平均值相差較大說明公司的債務(wù)融資成本整體來說比較不穩(wěn)定。其中最大值分別為0.958,最小值分別為0,這充分說明了我國上市公司的外部資金使用成本不具有一致性。

    在觀測樣本中,解釋變量高管饑荒經(jīng)歷(Cohort)的標準差為0.494,表明上市公司高管是否具有饑荒經(jīng)歷存在顯著差異。調(diào)節(jié)變量反腐敗的影響(POST2012)的均值為0.526,標準差為0.499,表明反腐敗政策的實施,給公司內(nèi)部外監(jiān)管帶來了顯著影響。調(diào)節(jié)變量金融發(fā)展水平(Fiancehigh)均值為0.502,標準差為0.500,表明樣本上市公司受到的融資約束環(huán)境有所不同。

    (二)回歸結(jié)果分析

    表3第一列為假設(shè)一的回歸結(jié)果,在控制其他的可能影響債務(wù)融資成本的企業(yè)特征和年度、行業(yè)屬性的條件下,高管饑荒經(jīng)歷對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響如表4的第一列所示,回歸系數(shù)為-0.005,并且在1%水平上顯著,這充分證實了高管饑荒經(jīng)歷能夠降低公司的債務(wù)融資成本,從而支持本文的假設(shè)1。

    表3第二列進一步對比了反腐敗前后上述關(guān)系的變化,即對模型(1)進行分組回歸檢驗。從中可以看出,與反腐敗政策實施前相比,高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本的負相關(guān)關(guān)系在反腐敗政策實施后更加顯著,并且通過了鄒檢驗,說明相比那些聘用沒有經(jīng)歷饑荒高管的公司而言,聘用經(jīng)歷饑荒高管的公司債務(wù)融資成本在反腐敗政策實施后明顯降低。因此,驗證了假設(shè)2。

    表3第三列進一步回歸分析了在不同金融發(fā)展水平下,高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本的關(guān)系。結(jié)果顯示,與金融發(fā)展水平低組相比,高管饑荒經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本在金融發(fā)展環(huán)境高組的回歸系數(shù)顯著為負,并且通過了鄒檢驗,說明聘用經(jīng)歷饑荒高管的公司債務(wù)融資成本在金融發(fā)展水平高、所受融資約束少的情況下明顯降低。因此,表3的結(jié)果總體上支持了假設(shè)3。

    表1 變量定義

    表2 變量描述性統(tǒng)計

    表3 假設(shè)二的回歸結(jié)果

    注:***、**、*分別表示在 1% 、5% 、10%水平上顯著。

    四、穩(wěn)健性檢驗

    為了檢驗結(jié)果的可靠性,我們進行了如下穩(wěn)健性測試:(1)參照李廣子和劉力[24]的方法,用(利息支出+手續(xù)費支出+其他財務(wù)費用)/平均借款總額、經(jīng)利率調(diào)整后的超額借款利息/平均借款總額、(利息支出+手續(xù)費+其他財務(wù)費用一按當期利率計算的利息支出)/平均借款總額作為被解釋變量的替代衡量方法,驗證新解釋變量和解釋變量之間的關(guān)系;(2)參照許年行和李哲的方法[13],手工收集了高管出生地的信息,進一步驗證高管經(jīng)歷饑荒的同時,又出生于國家貧困縣對公司債務(wù)融資成本的影響;(3)參考薛云奎和朱秀麗[25]以及程六兵和王竹泉[26]的文獻,剔除2002~2005年銀行業(yè)改革的數(shù)據(jù);(4)剔除IPO當年的樣本;(5)剔除出生于戰(zhàn)爭期間的高管樣本后,分別對本文主假設(shè)進行檢驗,回歸發(fā)現(xiàn)結(jié)果與前文基本一致。

    五、研究結(jié)論與啟示

    本文以2001~2017年中國滬深兩市A股上市公司為對象,研究了高管早期饑荒經(jīng)歷對公司債務(wù)融資成本的影響,并驗證了這種影響在反腐敗政策實施前后和金融發(fā)展環(huán)境不同的地區(qū)是否具有明顯的差異性。結(jié)果表明:(1)與高管不具有饑荒經(jīng)歷的公司相比,高管具有饑荒經(jīng)歷所在公司的債務(wù)融資成本顯著更低;并且在考慮了高管的其他方面的特征后,上述結(jié)論依然成立;(2)相比反腐敗政策之前、金融發(fā)展水平較低的地區(qū),高管饑荒經(jīng)歷對公司債務(wù)融資成本的影響在反腐敗政策實施后、金融發(fā)展水平較高的地區(qū)更為明顯。

    因此對于企業(yè)而言,高管饑荒經(jīng)歷能夠幫助企業(yè)有效實施公司治理制度,具有饑荒經(jīng)歷的高管能夠在外部監(jiān)督機制相對薄弱時,激發(fā)自我約束機制,給企業(yè)任用和監(jiān)督高管提供了方向;站在銀行的角度而言,能幫助債權(quán)人制定合理的投資決策、尋找到合適的合作伙伴。

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