異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者影響了公司債權(quán)代理成本嗎
——基于PSM和熵平衡匹配法的實(shí)證研究

孫立恒 盧 凌 占慧蓮

一、引 言

近年來(lái)，機(jī)構(gòu)投資者作為新興的公司治理參與者，成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。許多學(xué)者研究了機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)公司的影響，如機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)公司治理結(jié)構(gòu)、公司績(jī)效、高管薪酬、投資融資、盈余管理、信息披露等方面的影響，得出的研究結(jié)論有很大的差異。學(xué)者對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者是否參與了公司治理及其治理的有效性持有不同的觀點(diǎn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)此也存在著極大的分歧和爭(zhēng)議。究其原因，一方面是各國(guó)的制度環(huán)境及機(jī)構(gòu)投資者本身發(fā)展有差異，各國(guó)所面臨的治理問題不同，機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的程度也存在差異；另一方面是機(jī)構(gòu)投資者作為股東，在投資目的、持股偏好、投資策略等方面存在異質(zhì)性，導(dǎo)致機(jī)構(gòu)投資者有不同的股東特質(zhì)。因此，要研究機(jī)構(gòu)投資者的治理作用，首先要對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的類型進(jìn)行甄別，區(qū)分哪些機(jī)構(gòu)投資者參與了公司治理，再觀察這些機(jī)構(gòu)投資者是否影響了公司治理。

在信息不對(duì)稱情況下，公司股東、經(jīng)理人、債權(quán)人等各方當(dāng)事人因利益沖突而產(chǎn)生代理問題，并導(dǎo)致公司發(fā)生損失，該損失以及為解決代理問題而發(fā)生的成本即為代理成本。代理成本是公司治理的研究重點(diǎn)，也是衡量公司治理機(jī)制是否有效的重要指標(biāo)。代理成本按當(dāng)事方不同又可分為股權(quán)代理成本和債權(quán)代理成本。機(jī)構(gòu)投資者作為公司股東之一，具有參與公司治理的動(dòng)力和能力，那么，機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理后，是否會(huì)參與公司的經(jīng)營(yíng)決策，制衡大股東和經(jīng)理人，緩解其與債權(quán)人之間的沖突，降低公司債權(quán)代理成本？由于機(jī)構(gòu)投資者投資目的、持股偏好及投資策略等存在異質(zhì)性，異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者的治理作用是否不同，從而導(dǎo)致其對(duì)公司債權(quán)代理成本的影響也存在差異？

本文采用傾向得分匹配法（PSM）和熵平衡匹配法（entropy balancing），根據(jù)機(jī)構(gòu)投資者的特征對(duì)樣本進(jìn)行分組，將大規(guī)模持股的機(jī)構(gòu)投資者設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，非大規(guī)模持股的機(jī)構(gòu)投資者設(shè)置為控制組，修正非隨機(jī)效應(yīng)，減少選擇偏誤，檢驗(yàn)異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者與公司債權(quán)代理成本之間關(guān)系的凈效應(yīng)。本文可能的貢獻(xiàn)包括：第一，在傾向得分和熵平衡匹配法的研究框架下，模擬自然科學(xué)中的隨機(jī)試驗(yàn)，規(guī)避了以往實(shí)證研究中的選擇偏誤和內(nèi)生性問題，據(jù)此研究異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者與公司債權(quán)代理成本之間的關(guān)系，能得到更為準(zhǔn)確的效應(yīng)估計(jì)結(jié)果；第二，將機(jī)構(gòu)投資者分為大規(guī)模持股和非大規(guī)模持股兩類，分析這兩類機(jī)構(gòu)投資者與公司債權(quán)代理成本之間的關(guān)系，明確異質(zhì)投資者在公司治理中所起作用的差異，能進(jìn)一步揭示機(jī)構(gòu)投資者在公司治理中的作用。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

Jensen和Meckling（1976）[1]將債權(quán)代理成本定義為股東與債權(quán)人之間產(chǎn)生沖突而導(dǎo)致的各種成本和支出。股東或經(jīng)理人可能以資產(chǎn)替代、投資不足、發(fā)放股利和債權(quán)稀釋等方式掠奪債權(quán)人利益（Smith和Warner，1979）[2]；在信息不對(duì)稱情況下，債權(quán)人為監(jiān)督、制定及執(zhí)行契約而耗費(fèi)大量成本，導(dǎo)致公司資源配置效率降低，影響公司利潤(rùn)和價(jià)值。因此，就需要公司合理利用治理結(jié)構(gòu)和機(jī)制，在公司內(nèi)部進(jìn)行制度安排，如股權(quán)安排、薪酬設(shè)計(jì)、董事會(huì)制度等（Gillan和Starks，2003[3]；Cornett等，2007[4]）。完善的治理機(jī)制可以緩解公司內(nèi)部股東、管理層與外部債權(quán)人之間的利益沖突，減少債權(quán)代理成本。張嬈（2014）[5]、張洋等（2015）[6]、彭利達(dá)（2016）[7]、鄧偉和顏亮亮（2019）[8]研究認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者是公司治理機(jī)制的重要補(bǔ)充，可以憑借股東身份參與公司治理，監(jiān)督并制衡管理層和大股東，減少侵占債權(quán)人利益的行為。同時(shí)，Peng（2006）[9]、張純和呂偉（2007）[10]、黃錚（2015）[11]、胡援成和盧凌（2019）[12]等研究表明，機(jī)構(gòu)投資者與普通投資者相比，有較強(qiáng)的信息收集渠道和分析能力，有利于公司信息傳播，減少公司內(nèi)外信息不對(duì)稱問題，緩解融資約束，減少公司債權(quán)代理成本。

還有研究認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者的持股偏好和目的存在異質(zhì)性，發(fā)揮的公司治理作用也存在差異，只有部分機(jī)構(gòu)投資者能夠參與公司治理，并影響上市公司治理結(jié)構(gòu)和代理成本（Chen等，2007）[13]。機(jī)構(gòu)投資者集中持股并成為公司大股東，則可能享有公司部分決策權(quán)，參與公司治理從而對(duì)公司產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。Comett等（2008）[14]、許紹雙和田昆儒（2009）[15]、楊海燕和孫?。?001）[16]研究表明，機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，其參與公司治理的效果越好。反之，如果機(jī)構(gòu)投資者持股比例分散且低，不能參與上市公司經(jīng)營(yíng)決策，則幾乎不影響公司治理。因此，機(jī)構(gòu)投資者持股比例低則不具有治理功能，無(wú)法約束和監(jiān)督大股東和管理層，不能緩解公司內(nèi)部股東、管理層與外部債權(quán)人之間的利益沖突。

（二）研究假設(shè)

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H：當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例較大時(shí)，就能參與公司治理，發(fā)揮治理作用，減少公司債權(quán)代理成本；當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例較小時(shí)，則治理作用不大，不影響公司債權(quán)代理成本。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）傾向得分匹配法（PSM）

傾向得分匹配法（PSM）是由Rosenbaum和Rubin（1983）[17]提出來(lái)的一種處理研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，該方法的思路是：通過(guò)隨機(jī)分組克服選擇偏差，使得觀測(cè)數(shù)據(jù)盡可能地接近隨機(jī)試驗(yàn)或準(zhǔn)試驗(yàn)，觀察某一因素影響另一因素的凈效應(yīng)。具體步驟如下：（1）選擇協(xié)變量，盡可能將影響解釋變量和被解釋變量的相關(guān)變量包含進(jìn)來(lái)；（2）估計(jì)傾向得分，一般使用Logit回歸；（3）采用不同的匹配方法進(jìn)行傾向得分匹配，得出匹配后處理組和控制組的平均處理效應(yīng)并進(jìn)行分析。

（二）熵平衡匹配法（entropy balancing）

該方法首先由Hainmueller（2012）[18]提出并應(yīng)用，其思路是將處理組和控制組協(xié)變量的一、二、三階矩陣作為約束條件，賦予協(xié)變量不同的權(quán)重并得出最優(yōu)權(quán)重，使加權(quán)后的處理組和控制組的分布盡量平衡，實(shí)現(xiàn)精確匹配，并對(duì)匹配后的樣本進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸，解釋變量的回歸系數(shù)即為平均處理效應(yīng)。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取我國(guó)A股主板上市公司2008-2018年的年度數(shù)據(jù)為初始樣本，同時(shí)為保證樣本的完整性和有效性，剔除金融類公司，剔除ST、PT公司，剔除變量缺失的樣本，最終共獲得9937個(gè)觀測(cè)值。此外，為避免結(jié)論受極值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。變量數(shù)據(jù)均來(lái)自銳思和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，并使用STATA14對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

（四）變量說(shuō)明

1．異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者（Inst）

本文首先統(tǒng)計(jì)A股主板所有上市公司前十大股東的信息，找出前十大股東中有機(jī)構(gòu)投資者的上市公司。接下來(lái)，根據(jù)前十大股東中機(jī)構(gòu)投資者的持股比例對(duì)這些上市公司做進(jìn)一步分類。當(dāng)股東持股比例達(dá)到1%，許多公司會(huì)對(duì)外公布這些股東持股變動(dòng)情況，2018年頒布的《商業(yè)銀行股權(quán)管理辦法》也規(guī)定“投資人持有商業(yè)銀行資本總額或股份總額1%以上、5%以下的，應(yīng)當(dāng)在取得相應(yīng)股權(quán)后十個(gè)工作日內(nèi)向銀監(jiān)會(huì)或其派出機(jī)構(gòu)報(bào)告”，說(shuō)明股東持股比例達(dá)到1%以上就可以視為對(duì)公司有較大影響，在參與公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策方面有較大的話語(yǔ)權(quán)。因此，在前十大股東有機(jī)構(gòu)投資者的公司中，進(jìn)一步篩選是否有機(jī)構(gòu)投資者獨(dú)自持股比例達(dá)到1%或以上的公司，如有，則假定這些公司的機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司決策能產(chǎn)生重大影響，并將其定義為機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股公司，Inst取值為1；如果公司有機(jī)構(gòu)投資者持股但機(jī)構(gòu)投資者未進(jìn)入前十大股東名單，或者單家機(jī)構(gòu)投資者持股比例未超過(guò)1%，則假定這些公司的機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的動(dòng)力不足，不參與公司經(jīng)營(yíng)決策，故將其定義為機(jī)構(gòu)投資者非大規(guī)模持股公司，Inst取值為0。

2．公司債權(quán)代理成本（Debtagency）

本文選取我國(guó)主板上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率、非流動(dòng)負(fù)債率和財(cái)務(wù)費(fèi)用率來(lái)構(gòu)建公司債權(quán)代理成本指標(biāo)。分別按行業(yè)和年度計(jì)算公司資產(chǎn)負(fù)債率、非流動(dòng)負(fù)債率和財(cái)務(wù)費(fèi)用率中值，高于中值的公司為高資產(chǎn)負(fù)債率組、高非流動(dòng)負(fù)債率組和高財(cái)務(wù)費(fèi)用率組；低于中值的則為低資產(chǎn)負(fù)債率組、低非流動(dòng)負(fù)債率組和低財(cái)務(wù)費(fèi)用率組。將同時(shí)滿足高資產(chǎn)負(fù)債率、高非流動(dòng)負(fù)債率和高財(cái)務(wù)費(fèi)用率條件的公司定義為高債務(wù)代理成本組，取值為1；其他則為一般組，取值為0。通過(guò)以上方式甄別上市公司，得出高債權(quán)代理成本的公司。

3．協(xié)變量

通過(guò)以往學(xué)者對(duì)債權(quán)代理成本的研究，找出其他影響公司債權(quán)代理成本的變量，設(shè)置為傾向得分匹配法中的協(xié)變量，分別有：財(cái)務(wù)杠桿率（FL）為公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變量；非流動(dòng)負(fù)債率（Non）為公司資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)；總資產(chǎn)（Ass）是公司資產(chǎn)規(guī)模變量；應(yīng)收賬款比率（Accrate）表示公司信用政策情況；現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率（Ope）反映公司償債能力；市值賬面比（PB）衡量公司發(fā)展?jié)摿?；董事?huì)規(guī)模（DirNum）衡量公司治理水平；第一大股東持股比例（CR1）表示公司股權(quán)集中程度；公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Act）為啞變量，國(guó)有性質(zhì)取值為0，其他性質(zhì)取值為1；公司所在地（Pro）為啞變量，總部在中西部地區(qū)取值為1，東部地區(qū)則取值為0。

綜上，研究變量的選擇和釋義如表1所示。

表1 變量釋義及解釋

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）傾向得分匹配法（PSM）

1．傾向值估計(jì)與平衡性檢驗(yàn)

根據(jù)匹配得分的原則構(gòu)建Logit模型，引入機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股的影響因素（協(xié)變量），得到給定條件下公司被機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股的Logit概率，計(jì)算傾向得分的擬合值，具體Logit模型回歸結(jié)果如表2所示。從表中可以看出，公司被機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股的可能性與公司資產(chǎn)規(guī)模、非流動(dòng)負(fù)債率、應(yīng)收賬款比率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率、市值賬面比、董事會(huì)規(guī)模和私有性質(zhì)等呈顯著正相關(guān)關(guān)系；與財(cái)務(wù)杠桿率、第一大股東持股比例呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；與公司總部所在地區(qū)關(guān)系不大。

表2 匹配得分傾向Logit估計(jì)結(jié)果

接下來(lái)進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。平衡性檢驗(yàn)是對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，如果匹配后的協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)差明顯減少，則說(shuō)明匹配效果較好。因此，首先要觀察控制組和處理組的協(xié)變量在匹配前是否存在顯著差異，然后再觀察匹配后差異是否減少。表3列示了最近鄰匹配的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看出，匹配前機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股和非大規(guī)模持股的協(xié)變量存在顯著差異，但在匹配后大部分協(xié)變量的差異消失。匹配后大多數(shù)協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差小于10%，只有市值賬面比（PB）的偏差為11.5%，可以接受；且大多數(shù)雙T檢驗(yàn)的P值結(jié)果不拒絕處理組與控制組無(wú)系數(shù)差異的假設(shè)，說(shuō)明匹配過(guò)程合理，匹配結(jié)果較好。

表3 匹配結(jié)果的平衡性檢驗(yàn)（最近鄰匹配）

PB匹配前4.462 4.100 5.9-94.4 2.51 0.012匹配后4.444 5.148-11.5 -5.45 0.000 DirNum匹配前12.990 12.564 10.5 69.6 4.43 0.000匹配后12.986 13.115-3.2 -1.90 0.057 CR1匹配前0.356 0.397-25.4 92.4-10.97 0.000匹配后0.356 0.359-1.9 -1.19 0.236 Act匹配前0.418 0.359 12.2 86.8 5.14 0.000匹配后0.418 0.410 1.6 0.98 0.329 Pro匹配前 0.491 0.403 0.395匹配后0.404 0.403 0.1 0.03 0.974 1.6 96.7 0.69

圖1 傾向得分的共同取值范圍

從圖1可以直觀看出，本文共有9937個(gè)觀測(cè)值，其中控制組和處理組分別有2387個(gè)和7539個(gè)觀測(cè)值在共同取值范圍（on support），控制組和處理組不在共同取值范圍（off support）的觀測(cè)值僅分別為1個(gè)和10個(gè)，說(shuō)明在進(jìn)行傾向得分匹配時(shí)損失的樣本極少，滿足重疊假設(shè)要求，不影響匹配結(jié)果。

2．機(jī)構(gòu)持股與公司債權(quán)代理成本：基于PSM的平均處理效應(yīng)

通過(guò)上述匹配消除樣本協(xié)變量的顯著差異后，接下來(lái)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)在大規(guī)模持股與非大規(guī)模持股情況下參與公司治理是否導(dǎo)致公司債權(quán)代理成本存在顯著差異，分別采用最近鄰匹配法（n=1、n=4）、半徑匹配法和核匹配法進(jìn)行匹配并計(jì)算平均處理效應(yīng)（ATT）。表4列出了不同匹配方法下機(jī)構(gòu)持股異質(zhì)性對(duì)公司債權(quán)代理成本的凈效應(yīng)結(jié)果。以最近鄰匹配（n=1）為例，公司有機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股的債權(quán)代理成本比沒有機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股的債權(quán)代理成本低0.0175，且在1%的水平上顯著，其他幾種匹配方法均呈現(xiàn)同樣的結(jié)果，說(shuō)明該結(jié)論是穩(wěn)健的，機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理有利于改善公司治理結(jié)構(gòu)，減少債權(quán)代理成本，假設(shè)H得到驗(yàn)證。

表4 機(jī)構(gòu)持股對(duì)公司債權(quán)代理成本影響的處理效應(yīng)

（二）熵平衡匹配法

表5和表6分別列示了熵平衡前后處理組與控制組協(xié)變量的均值、方差和偏度。從表中可以看出，在熵平衡前，處理組與控制組協(xié)變量的三個(gè)指標(biāo)存在差異，在賦予最優(yōu)權(quán)重進(jìn)行匹配后，控制組與處理組協(xié)變量的各指標(biāo)基本一致。表7列示了熵平衡匹配后的回歸結(jié)果。從表中可以看出，經(jīng)過(guò)熵平衡匹配后，機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股系數(shù)為-0.3227且在5%水平上顯著，說(shuō)明機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股與公司債權(quán)代理成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，該結(jié)論與前文PSM匹配結(jié)果一致，也進(jìn)一步印證了機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股有利于減少公司債權(quán)代理成本的假設(shè)。

表5 熵平衡前處理組與控制組協(xié)變量的均值、方差、偏度

表6 熵平衡后處理組與控制組協(xié)變量的均值、方差、偏度

表7 基于熵平衡匹配的logit回歸分析

Ope 0.173 0.106 1.662 0.173 0.106 1.662 PB 4.462 38.220 6.217 4.462 38.220 6.217 DirNum 12.990 16.940 0.971 12.990 16.940 0.971 CR1 0.356 0.025 0.495 0.356 0.025 0.495 Act 0.331 0.417 Pro 0.403 0.395 0.243 0.241 0.331 0.395 0.417 0.243 0.403 0.241

（三）進(jìn)一步研究

接下來(lái)繼續(xù)采取PSM方法進(jìn)一步考察機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股在不同類型公司所發(fā)揮的作用是否有差異。將公司規(guī)模按行業(yè)取行業(yè)均值，公司規(guī)模大于行業(yè)均值水平的為大公司，小于行業(yè)均值水平的為小公司，將樣本分為大公司和小公司兩類，分別在不同公司規(guī)模下計(jì)算出機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股的處理效應(yīng)。表8至表11為處理效應(yīng)的結(jié)果。從表中可以看出，小公司的機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股行為在減少公司債權(quán)代理成本方面的作用更為顯著。如表8所示，最近鄰匹配法（n=1）下，小公司被機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股，其債權(quán)代理成本比沒有被機(jī)構(gòu)大規(guī)模持股的小公司低0.0265，且在1%的水平上顯著，而大公司機(jī)構(gòu)投資者大規(guī)模持股的凈效應(yīng)差異不明顯。雖然Eakinset al.（1998）[19]、Pinnuck，（2004）[20]的研究認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者偏好持有規(guī)模大的公司，但是本文的研究結(jié)果表明機(jī)構(gòu)投資者可能在小規(guī)模公司更能發(fā)揮有效的公司治理作用。

表8 區(qū)分公司規(guī)模類型處理效應(yīng)：最近鄰匹配（n=1）

表9 區(qū)分公司規(guī)模類型處理效應(yīng)：最近鄰匹配（n=4）

表10 區(qū)分公司規(guī)模類型處理效應(yīng)：半徑匹配（r=0.01）

表11 區(qū)分公司規(guī)模類型處理效應(yīng)：核匹配（帶寬=0.8）

五、結(jié)論與建議

本文以我國(guó)2008-2018年上市公司的數(shù)據(jù)為研究樣本，運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM）和熵平衡匹配法（entropy balancing）建立去除“選擇偏差“的模型修正非隨機(jī)效應(yīng)，分析了機(jī)構(gòu)投資者持股異質(zhì)性對(duì)公司債權(quán)代理成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)：有機(jī)構(gòu)投資者的公司治理具有異質(zhì)性，機(jī)構(gòu)大規(guī)模集中持股有利于降低公司的債權(quán)代理成本，而機(jī)構(gòu)非大規(guī)模持股對(duì)公司債權(quán)代理成本影響不大；機(jī)構(gòu)治理作用在不同類型的公司中同樣具有差異性，機(jī)構(gòu)投資者在規(guī)模較小的公司中能夠更好地發(fā)揮公司治理作用。

本文的研究結(jié)論進(jìn)一步區(qū)分了異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者的治理作用，相關(guān)部門在制定相關(guān)政策法規(guī)時(shí)，首先要對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的持股偏好、投資目的及策略等進(jìn)行甄別，對(duì)積極參與公司治理并能夠發(fā)揮治理作用的機(jī)構(gòu)投資者要大力扶持，要在資本市場(chǎng)中培育成熟的機(jī)構(gòu)投資者，鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)投資者盡可能將有限的資金集中投資于少數(shù)公司，從而憑借大量持股在公司決策中享有更多的話語(yǔ)權(quán)，參與公司治理，改善治理結(jié)構(gòu)，提升公司整體價(jià)值。