高管控制权与企业非效率投资(2)

　　INEW，t=β0+β1Growt-1+β2Levt-1+β3Casht-1+β4Aget-1+β5Sizet-1+β6INEW，t-1+β7Rett-1+∑Ind+∑Year+εt模型（1）

　　对模型（1）进行回归，所得回归模型的拟合值即为公司t年的预期投资支出，而残差ε则代表企业t年的实际投资量减去预期投资量。如果残差大于0，表明企业存在过度投资，用符号OverI表示，如果残差小于0，则表明企业存在投资不足，用符号UnderI表示。为方便理解，本文在后续分析时对小于0的残差取绝对值，表示OverI或UnderI越大，过度投资或投资不足程度越严重。另外，Richardson的模型的一个假定条件为上市公司整体投资行为正常，不存在系统性的过度投资或投资不足现象，否则，在使用模型残差度量过度投资或投资不足时，容易产生系统性偏差。为克服这一问题，本文借鉴辛清泉等的做法，将模型（1）的残差按大小等分成三组并剔除掉中间一组，然后将残差最大的一组作为过度投资组，残差最小的一组作为投资不足组，再以之为相应的变量对后续模型进行回归。

　　对于高管控制权与非效率投资，依据本文的研究假设，构建如下模型：

　　OverI（UnderI）=β0+β1Power+β2FCF+β3Lev+β3Grow+β4Size+β7Ret+∑Ind+∑Year+ε模型（2）

　　（二）数据来源与指标界定

　　本文以2007-2011年沪深两市A股上市公司为原始样本，为保证数据的有效性，在原始样本中剔除了金融业类、被ST和PT、关键数据缺失、资不抵债（当年资产负债率大于1）的上市公司，另外由于本文回归模型中需要计算滞后一期的变量，因此剔除2011年新上市的公司。

　　基于以上筛选原则，加之由于滞后一期变量的存在，本文实际研究年度为2008-2011年，并最终获得了1786家上市公司共6435个样本数据。另外，本文对于需要使用的主要连续变量进行了上下各1%的winsorize调整，以减轻极端值对估计结果的影响。本文使用的数据均来自国泰安CSMAR数据库，数据库信息不全及缺失部分从各公司年报中手工收集与整理。本文用Excel和Stata11.0对数据进行处理与分析。

　　本文的被解释变量为非效率投资，其度量方式已在上文说明，在此不再重复赘述。解释变量为高管控制权，对于高管控制权的衡量国内外文献中并没有统一的指标。大部分学者多采用较少的维度或是单一指标对其进行衡量，本文在参考国内外文献的基础上，从高管任期、高管结构权利、总经理是否来自控股股东、股权分散度、董事会规模、执行董事比例和高管是否在其他企业兼职这七个维度出发来描述高管控制权，并借鉴白重恩等的做法，对以上七个指标用主成分分析法合成高管控制权综合指标，从不同侧面和综合的角度来研究高管控制权对企业非效率投资的影响。本文还设置了一些控制变量对研究模型进行控制，包括营业收入增长率、资产负债率、公司规模、自由现金流、每股收益等，研究中涉及的变量及其说明见下页表1。

　　四、实证研究

　　（一）非效率投资的估算结果与描述性分析

　　对模型（1）进行回归，得到非效率投资的估算结果，回归结果见表2。

　　从表2可以看出，各解释变量的系数均具有较好的显著性，模型的整体解释力较好，可以较为准确地估算出企业的预期投资水平以及衡量企业的非效率投资程度。按照前述对回归残差的处理方式，得到过度投资和投资不足的样本各1941个，并以此为基础进行后续分析。

　　为直观地衡量上市公司的非效率投资程度，本文借鉴Richardson和王英英的做法，定义企业投资支出指数=企业的实际投资支出/企业最优投资支出。上述两位学者认为当企业投资支出指数超过2时，说明企业存在比较严重的过度投资行为，当企业投资支出指数低于0.2时，则说明企业存在严重的投资不足。本文根据模型（1）得出我国上市公司的企业投资支出指数，统计结果见表3。

　　由表3可以看出，我国上市公司过度投资较严重的企业有1699家，占总数的29.2%，投资不足较严重的企业为664家，占总数的11.4%，说明我国上市公司存在较为严重的非效率投资行为，且过度投资严重程度要大于投资不足。

　　表4是对我国上市公司2008-2011年非效率投资的描述性分析。由表4可知，我国上市公司投资不足问题与过度投资问题一样普遍存在，但过度投资的扭曲程度要大于投资不足。另外，对比不同企业性质下的数据，还可以发现国有企业的过度投资程度要大于非国有企业，而非国有企业比国有企业遭受投资不足的程度要更严重些，可能由于非国有企业要比国有企业更容易遭遇融资约束。

　　（二）高管控制权与非效率投资的实证分析

　　在对高管控制权指标进行主成分分析时，本文根据特征根大于1的原则选择前4个主成分构造综合得分，对模型（2）进行回归，结果见下页表5。

　　从表5的回归结果来看，高管控制权与过度投资和投资不足均显著正相关，表明企业高管的控制权越强，非效率投资程度越严重，从而证实了本文的研究假设。另外，自由现金流FCF对过度投资的回归系数在5%的水平上显著，也证实了Jensen的自由现金流假说，即企业的自由现金流越多，过度投资程度越高。资产负债率对投资不足的回归系数显著为正，说明投资不足的企业在一定程度上可能受融资约束的影响。

　　以上为高管控制权综合指标对非效率投资的影响，表6将从不同侧面反映高管控制权与非效率投资的关系。