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    管理層能力對投資效率的影響研究

    2021-11-06 08:14:18楊琪慧趙紅梅
    現(xiàn)代營銷·經(jīng)營版 2021年9期
    關(guān)鍵詞:管理層變量效率

    錢 影 楊琪慧 趙紅梅

    (常州大學(xué)商學(xué)院 江蘇 常州 213159)

    管理層的水平直接關(guān)系到公司的投資效率以及長遠(yuǎn)發(fā)展。人們逐漸開始意識到,對于管理層強化培養(yǎng)是十分關(guān)鍵的事情。因此,探討管理層能力與投資效率之間的關(guān)系,除了具有巨大的理論價值,還有很多的現(xiàn)實價值。

    一、核心概念

    (一)管理層能力

    對于其具體概念,當(dāng)下學(xué)術(shù)領(lǐng)域并未形成統(tǒng)一的認(rèn)識。學(xué)者們普遍的觀點是,公司管理層在一定成本因素下創(chuàng)造價值的能力。具體而言,往往表現(xiàn)為設(shè)定公司發(fā)展的戰(zhàn)略、合理開發(fā)以及運用各項資源等,都是為了公司的經(jīng)濟效益而服務(wù)。

    (二)投資效率

    投資效率指的是企業(yè)投入資金與獲得收益之間的比率。當(dāng)下,學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)τ谄涓拍钫J(rèn)定存在不同的認(rèn)識,可以劃分成過度投資與投資不足兩種傾向。企業(yè)過度投資行為是由代理問題引起的,其所依據(jù)的原理是委托代理理論;而后者往往是因為信息不對稱造成的。第一種情況是對虧損的對象、風(fēng)險很大的工程進行投資,不利于股東以及債權(quán)人的利益,進而對企業(yè)價值的評估有負(fù)面影響;投資不足指的是沒有投資那些能夠盈利的項目,從而對股東與債權(quán)人的利益帶來損失,對公司市場價值的評估也具有負(fù)面作用。

    二、相關(guān)理論研究假設(shè)提出

    根據(jù)委托人代理理論,委托主體、代理主體之間的關(guān)系十分重要,也是企業(yè)經(jīng)營的常態(tài)。前者對后者賦予一定的權(quán)力,從而進行決策與實施,不過二者的利益訴求是存在差異的。所有者希望委托人能盡最大的努力來提高商業(yè)價值,并最大程度地提高企業(yè)利潤,代理人關(guān)心的是是否有足夠的空閑時間和豐厚的回報。Stein等(1989)指出管理層還可能由于聲譽、個人生活的變化和其他個人因素,選擇維持現(xiàn)狀,而忽略某些凈現(xiàn)值為正的項目,從而導(dǎo)致投資不足;干勝道等(2014)在研究中提出,過度投資是因為一定的代理沖突而形成的。創(chuàng)建合理的內(nèi)控體系,可以改善這一問題,從而為投資決策帶來更多的支持幫助。管理層能力更為突出的情況下,將會通過各種方式來獲得資金積累,將內(nèi)源性融資作為最大支持。另外,能力強的管理層可以更好地處理與外部的關(guān)系,從而得到積極支持,為公司的發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。并獲得更多有價值信息,為自身的決策帶來更多依據(jù)。

    H1:管理層能力與企業(yè)非效率投資負(fù)相關(guān),即管理層能力越高,企業(yè)非效率投資越低。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本選擇以及數(shù)據(jù)來源

    此次課題研究中,將2017年到2019年所有A股上市企業(yè)作為案例,刪除一些不滿足條件的部分:(1)剔除金融類上市公司;(2)剔除ST、*ST上市公司;(3)剔除樣本中數(shù)據(jù)缺失和異常的數(shù)值;(4)本文所使用的模型需要利用前一年的數(shù)據(jù)構(gòu)建滯后值。最終得到5266條分析數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)的主要來源是CSMAR,主要使用到的數(shù)據(jù)處理工具有Excel和SPSS,Excel是對數(shù)據(jù)進行一些前期的簡單處理,再用SPSS進行比較復(fù)雜的回歸分析等工作。

    (二)變量衡量

    1.非效率投資衡量

    這里運用到的方法為Richardson(2006)創(chuàng)建的殘差模型,模型具體為:

    該模型不僅可以計算出非效率投資,更可以體現(xiàn)過度投資或是投資不足的程度,后來的研究也大都以該模型為基礎(chǔ),并且以殘差的絕對值來描述具體的投資情況,殘差大于0對應(yīng)為過度投資,相反為投資不足。模型的公式見模型1,其中Invt為企業(yè)本期新增加的資本投資,Invt-1為企業(yè)上一期新增加的資本投資,Levt-1為企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率,Sizet-1為企業(yè)規(guī)模,Growtht-1為成長率,Casht-1為企業(yè)的現(xiàn)金持有量,Aget-1為企業(yè)的上市年限,Rett-1為企業(yè)的股票收益率。

    2.管理層能力衡量

    這里參考Demerjian (2012)的做法,第一步通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來估計企業(yè)的生產(chǎn)效率。在具體分析過程中,選擇COGS、SG&A(詳情為下表4)等6個變量。這些變量的成本和費用項目基本包括企業(yè)的各類收入。這些投入項目實際的金額大小取決于企業(yè)管理層的能力,在能力較為突出時,公司形成相同產(chǎn)出需要的投入更低。另外,將Sales作為產(chǎn)出變量,此時Sales屬于公司經(jīng)營環(huán)節(jié)中最關(guān)鍵的收入來源,通過一定的成本獲取多少收入,也和管理層能力相關(guān)。所以,這里設(shè)計的DEA模型為:

    其中,COGS為營業(yè)成本、SG&A為銷售及管理費用、PPE為固定資產(chǎn)、Intangible為無形資產(chǎn)、Goodwill為商譽、R&D為開發(fā)支出、Sales為營業(yè)收入。

    由上述DEA方法計算的企業(yè)生產(chǎn)效率。效率值在0到1的范圍內(nèi),趨向于1,意味著效率更為理想,相反效率更低,這種計算和衡量方式,避免了行業(yè)因素帶來的影響。當(dāng)然,這里運算的生產(chǎn)效率也包括了企業(yè)因素的影響,還要剔除企業(yè)因素。

    效率值設(shè)定為相應(yīng)因變量,公司的特征作為自變量,展開回歸分析處理。無法被解釋的部分用來表示為管理層能力,即Tobit回歸模型中的殘差可以作為衡量企業(yè)管理層能力大小的指標(biāo)。結(jié)合以上闡述分析,這里引進下面的Tobit回歸模型,分行業(yè)、分年份測算企業(yè)管理層能力:

    其中MS為市場份額、Age為上市時間、FCI為外幣指標(biāo)、FCF為自由現(xiàn)金流、Size為公司規(guī)模和Div為多元化經(jīng)營。

    3.控制變量衡量

    根據(jù)現(xiàn)有相關(guān)文獻(程新生等,2012),本文選擇企業(yè)上市年限(Lnage)、企業(yè)規(guī)模(Lnassets)、管理者薪酬(Lnsala)、董事長與總經(jīng)理兼任情況(Dual)、獨董比例(Indboard)、托賓Q值(TQ)這些變量來控制其他財務(wù)或者治理因素對本文研究的影響。

    (三)模型構(gòu)建

    下文中的模型實證分析了管理層能力與投資效率,這里Invest即為公司的非效率投資,Ma即為管理層能力,CON代表了所有的控制變量。

    本文構(gòu)建下述模型來檢驗假設(shè)H1:

    四、實證分析

    (一)描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析

    全樣本的描述性統(tǒng)計主要包括平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、最小值和最大值,一共有5266個數(shù)據(jù),依據(jù)Richardson(2006)模型,非效率投資越趨近于零,公司投資效率的走向越往上。該指標(biāo)最小為0,最大為0.41,均值為0.038,說明企業(yè)非效率投資的情況普遍存在,非效率投資水平差異較大,也表明了非效率投資情況確實存在,而且情況并不樂觀。管理層能力(Ma)變量的最小值為-0.46,最大值為0.42,意味著公司管理層能力弱。同時,這里引進Pearson檢驗,進一步研究自變量、因變量,調(diào)節(jié)變量等所具有的關(guān)聯(lián)性。

    (二)回歸分析

    表 1 總體樣本回歸分析

    回歸結(jié)果顯示:管理層能力的系數(shù)為0.027,在10%的水平上顯著,即管理層能力與企業(yè)非效率投資正相關(guān),此結(jié)果與假設(shè)不符,可能是由于能力高的管理者普遍存在過度自信的現(xiàn)象,從而造成投資過度。

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