投資效率視角下公司治理與企業績效關系研究

吳景泰 劉秋明

【摘 要】 文章選取滬深上市的制造業企業2014—2016年的數據，運用隨機前沿模型定量測算了制造業上市公司的投資效率;運用因子分析的因子得分定量測算了制造業上市公司的公司治理及其三個子維度股權結構、董事會特征以及高管特征的情況;運用因果逐步回歸分析法和結構方程模型的Bootstrap法對投資效率在公司治理和企業績效作用關系中的中介效應進行了實證分析。結果表明：投資效率作為中介變量在公司治理和企業績效影中發揮作用;運用因果逐步回歸分析法和結構方程模型的Bootstrap法測算的中介效應比重分別為48.5%和34.02%。

【關鍵詞】 隨機前沿模型; 因果逐步回歸; 結構方程模型; Bootstrap; 中介效應

【中圖分類號】 F272 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）01-0084-06

一、引言

目前，學者們對公司治理問題的研究越來越深入，公司治理的水平與企業相關者的利益、企業的長期運營密切相關，公司治理在現代企業管理制度中起到關鍵作用，公司治理水平是企業在博弈占據領先地位的關鍵。有效的公司治理結構可以促進股東、債權人和管理層之間的信任，保障企業資金的來源穩定，降低融資成本;通過公司治理的監督制度能夠有效促進企業項目高效率地運行，使資源流向效率更高的項目，減少資源的浪費;同時激勵機制可以降低代理成本，更好地為資本市場中的利益相關者服務，使企業在投資和經營上呈現正面的效果，從而提高企業自身的投資效率和經營績效。

目前的文獻中對于公司治理的探討，基本上只是對公司治理的單一角度進行探究。盡管對公司治理的研究已深化了，但目前對公司治理是如何影響企業績效的研究較少，特別是將投資效率用做研究二者問題的中介變量來探索甚少。本文從投資效率的角度探討了公司治理對企業績效的影響，為我國上市公司投資效率和企業績效的提升提供新思路。

本文選取了在滬深上市的制造業企業2014—2016年的面板數據，運用隨機前沿模型定量測算了制造業企業的投資效率;公司治理主要從股權結構、董事會特征和高管特征三個角度進行衡量，通過因子分析使用因子得分定量測算了制造業企業的公司治理、股權結構、董事會特征和高管特征的情況;應用因果逐步回歸分析法和結構方程模型的Bootstrap法對投資效率在公司治理和企業績效作用關系中的中介效應進行了實證分析，進而深化公司治理影響企業績效的探索。

二、理論分析與研究假設

Jain et al.[1]以美國上市公司為例，對股權集中度與公司收益進行研究，研究得出股權的集中度同企業長期資本利得之間有著顯著的正向影響。Lins et al.[2]以英國與日本的上市公司為例，其結果證明股權集中度與公司業績之間的關系呈正相關。Thomsen et al.[3]根據歐洲國家上市公司的樣本，其結果表明企業績效與股權集中度呈現顯著的倒U型關系。Jensen Meckling[4]實證研究了股東持股比例與企業績效的關系，證明兩者之間呈現倒U型關系。

董事會治理作為公司治理的重要構成要素，Mark et al.[5]以亞洲上市公司為例探究得出董事會規模和企業績效之間的關系，研究指出兩者之間是存在負向的影響。Tod et al.[6]以新西蘭上市公司為例，對企業的獨立董事比例與企業績效之間關系進行了探究，發現獨立董事比例會積極地影響企業業績。

Larcker et al.[7]、Joscow[8]探討了高管薪酬與企業績效之間的關系，結果表明兩者之間顯著正相關。Thomsen et al.[9]通過實證分析表明高管持股比例與企業績效的確存在相關關系，但并非簡單的線性關系。

國內學者，董奮義等[10]探討了旅游類上市公司第一大股東與公司績效之間的關系，結果表明第一大股東持股比例與公司績效顯著正相關。葉陳剛等[11]以A股2 176家上市公司為樣本進行了分析，驗證了公司治理的結構對于企業績效存在顯著的正向關系。劉銀國等[12]以在滬交所上市的機械設備、儀表類上市公司的面板數據為例，得出股權集中度與企業績效之間具有U型關系。陳俊麗等[13]以2002—2009年A股上市公司為例，研究表明董事會持股比例同企業績效之間有明顯正向關系。陳丹等[14]研究了深交所中小企業板上市公司，結果證實高管年薪和持股比例與企業績效呈正相關關系。周宏等[15]的實證分析結果證明經營績效、激勵強度和公司治理指數三者關系密切。

通過一系列公司治理的相關措施，股東和債權人不僅可以有效地對管理層職權亂用的問題實施控制，還能有效地對其起到激勵的作用，使得委托代理問題有了新的解決辦法。因此提出如下假設。

Richardson[16]通過構建模型，把樣本公司分為過度投資和投資不足兩類公司，實證結果發現獨立董事比例可以有效抑制這兩類非效率投資行為。Lamout et al.[17]分析得出美國CEO持股比例與過度投資在某種程度上呈現出了負面的關系，說明管理層的持股比例可以抑制非效率投資行為。

國內學者，陳共榮等[18]研究發現，在不同的區間范圍內，第一大股東的控股比例與非投資效率行為呈現不一樣的相關關系。林朝南等[19]通過對滬深A股上市公司的分析，探討了高管特征和企業非效率投資行為的關系，其研究結果表明高層管理者的年齡差異會引起非投資效率的發生。柳建華等[20]對董事會特征進行了研究，發現降低董事會對外投資的權限，可以有效地抑制過度投資問題的發生，這種現象在國有上市公司中更為明顯。

從“信息不對稱”的角度分析，公司治理相對較好的企業，利益相關者之間的權益可以較好地被維護，降低他們的盈利風險，使得自檢在投融資的擴大過程中出現的問題得到一定的解決，提升投資效率，改善業績。因此提出如下假設。

低效投資會造成企業資源的浪費，公司治理能夠減少“委托—代理”成本，降低股東同其他利益相關者之間信息不對稱風險，使資本投資有效。高效的資本配置會對企業經營產生正向影響，公司治理能夠改善投資效率，那必然可以提高企業績效。但企業績效優化了，不會都是投資效率提高造成的，也有受管理效率等其他方面的影響。因此提出如下假設。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文采用2014—2016年深滬上市的制造業企業為研究樣本，對觀察值做如下處理：（1）剔除被ST和PT處理的企業;（2）剔除凈資產收益率低于0的樣本;（3）剔除變量缺失或數據不全的樣本。最終獲得了935家公司3年共2 345個樣本的非平衡面板數據。研究數據全部來自CSMAR數據庫，并對主要變量進行1%的Winsorize處理從而降低異常值對實證結果的影響。本文所有數據處理和模型估計工作所采用的統計軟件為SPSS 22和STATA 14。

（二）變量設計

1.公司治理

基于對之前文獻的研究，公司治理變量主要從股權結構、董事會特征和高管特征三個維度選擇。股權結構選取第一大股東持股占比、前五大股東持股占比、國有股比例和流通股比例來衡量[12];董事會特征從董事會規模、獨立董事比例和董事人均薪酬來衡量[13];高管特征從高管人均薪酬、高管受教育程度和高管是否兼職董事長來衡量[14]。運用因子分析法，構建公司治理、股權結構、董事會特征和高管特征的綜合得分模型來衡量變量，即：F表示公司治理、股權結構、董事會特征和高管特征綜合得分，Ti表示第i個因子的方差貢獻率，Fi是第i個因子的得分。

2.投資效率

衡量效率的方法包括隨機前沿模型（SFA）和數據包絡分析（DEA）。與DEA非參數法不同，SFA通過具體函數形式獲得有效生產前沿，假定影響企業非效率的因素包括技術無效率和非系統性因素的影響，同時充分運用了每個樣本的信息，結果有較好的穩定性。因此本文采用需估計參數的隨機前沿模型（SFA）進行研究。

式中，Yi，t是企業i在t年的產出，Li，t和Ki，t分別表示企業i在t年的勞動和資本投入，β0為截距項，β1和β2為待估計的系數參數，εi，t為干擾項，包含兩個部分：vi，t和μi，t。其中，vi，t為通常意義上的隨機干擾項，假設vi，t～i.i.d.N（0，σ），μi，t表示影響投資效率的干擾項，其具有單邊分布的特征，假設其服從0處截斷的半正態分布，即μi，t～N+（0，σ。

其中，Wi，t為向量，主要包含了一系列與公司投資效率相關的公司特征變量，δ為系數向量。

其中，Ln （TA）為總資產的自然對數。

其中，IEi，t為投資效率。

3.企業績效

企業績效通過因子分析的方法對凈資產收益率、每股收益和總資產收益率三者構建一個綜合得分模型，由此得出每個因子的得分以及方差貢獻率：其中F為企業業績綜合得分，其余變量同上。

計量模型的變量如表1。

（三）模型設定

根據Baron & Kenny提出的因果逐步回歸法來驗證中介效應。

第一步，檢驗公司治理X是否顯著影響企業績效P，即檢驗如下模型中的c是否顯著：

第二步，檢驗公司治理X是否顯著影響中介變量投資效率M，即檢驗如下模型中的a是否顯著：

第三步，把自變量和中介變量同時放入企業績效影響效應的方程（模型9），在b顯著的情況下，如果c'是明顯不為0，則M起到了部分中介的作用，反之，則M起到了完全中介效應。

但該檢驗方法有兩種缺陷：首先統計效果最低，同時會對第Ⅰ類錯誤率壓低;其次，中介效應的點估計值和置信區間利用此方法無法計算出來。本文運用SEM的路徑分析法并聯合Bootstrap法來深入驗證基于因果逐步回歸法得出的中介效應[22]。

四、實證結果與分析

（一）因子分析結果

選取計算因子得分的公共因子，其特征值需大于等于1。方差貢獻率表示每個公共因子對全部變量的解釋程度，總方差貢獻率表示選取的公共因子總的解釋程度。見表2。

（二）描述性統計

（三）因果逐步回歸結果

（四）基于SEM的Bootstrap法的中介效應驗證

借助SEM路徑研究的方法，可對因果逐步回歸法做出的中介效應值通過區間估計來驗證。該方法將已有的樣本視為總體調研對象，在該樣本里進行有放回的重復抽樣，利用偏差校正的百分位Bootstrap法可以提供最準確的置信區間估計，具有最高的統計功效[22]。

本文以投資效率在公司治理和企業績效作用關系中的影響為例，運用結構方程的Bootstrap法進行驗證分析，在90%的置信水平抽取5 000次。由圖1得出結果，其他3幅模型類似，限于篇幅不再列示。

結合圖1和表5，基于Bootstrap法的SEM中介效應驗證結果得出：公司治理、投資效率和企業績效之間的估計結果都為大于0的值，并且是顯著的，說明彼此顯著正向相關。這和因果逐步回歸分析法的回歸系數a、b和c'均顯著的結果一致。聯系以上中介效應驗證方法的結果，表明本文提出的假設基本成立。

在驗證投資效率發揮了中介作用后，應用Bootstrap的方法可以利用自變量與中介變量同被解釋變量的總效應、直接效應和間接效應的點估計值、區間估計值，補全因果逐步回歸分析法不能給出影響效應下區間估計結論的不足[22]。根據表5可知三種效應分析指標的區間估計均不包含0，在10%的顯著性水平，各效應均顯著存在;同時，c'顯著，因此投資效率以中介的身份影響著公司治理對企業績效的關系。表5還列出了各效應的比重，可知中介效應的比重占34.02%。

五、結論及建議

本文從投資效率的角度，研究公司治理與企業績效的關系，構建出三者之間的理論模型，深入探討了三者之間的關系問題，揭示了公司治理對投資效率、投資效率對企業績效、公司治理對企業績效的影響機理。研究結果表明：公司治理與投資效率具有明顯的正相關關系，投資效率與企業績效有明顯的正相關關系，公司治理與企業績效有顯著的正相關關系，且投資效率在公司治理對企業績效的關系中起到部分中介作用，即公司治理可以對企業投資效率起到提高的作用，從而對企業績效具有一定正面的推動。

本文的研究證實了公司治理對企業績效改善的重要作用，實證檢驗了中國上市公司治理的有效性問題，提出如下三點建議：（1）企業應該強化自身制度的建設和完善，首先解決自身的治理問題;（2）優化對投資行為和決策問題的監管方案，提升投資的效率;（3）企業應該提高對信息披露問題的認識，政府也應該配合社會問題對信息披露出臺更多嚴格的制度。

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【作者簡介】 吳景泰（1964— ），男，遼寧岫巖人，博士，沈陽航空航天大學經濟與管理學院教授、碩士生導師，研究方向：公司理財;劉秋明（1993— ），女，遼寧丹東人，沈陽航空航天大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：公司理財