股權投資集中度、戰略偏離度與企業違約風險

王琳璘　鄭天嬌　劉糧　郝穎

【摘 要】 學術界關于股權集中度對企業違約風險的影響存在“激濁揚清”和“推波助瀾”的意見分歧。文章基于2012—2020年A股上市公司的樣本數據，探討股權集中度與違約風險兩者之間的關系。總體而言，股權集中有利于降低企業違約風險;但當股權過度集中時，導致業績波動性凸顯，則會增加企業的違約風險，簡言之，股權集中度與公司違約風險之間最終呈現U型關系。而戰略偏離度對這一U型關系存在顯著的調節效應：其中，戰略偏離因為增加代理成本削弱了股權集中度與違約風險之間的負相關關系;因為業績波動性高強化了二者之間的正相關關系。相比之下，高媒體報道率、高金融分析師關注度更有可能抑制過度集權的發生，從而緩解了股權集中度對違約風險的負面影響。本研究在豐富企業違約風險影響因素的基礎上，又進一步拓展了戰略偏離經濟后果的研究，有利于上市公司探究股權集中度合理性這一根源性問題。

【關鍵詞】 股權集中度; 企業違約風險; 戰略偏離度; 業績波動性

【中圖分類號】 F234.4;F275.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）01-0097-09

一、引言

企業的債務違約行為損害了公司自身及產業鏈的利益，甚至危及到區域金融安全，具有嚴重的破壞性。研究如何防范和降低企業違約風險具有重要的理論及現實意義。從企業層面來看，應提高公司治理水平，進而改變股權結構的數量特征即股權集中度，最終對企業違約風險產生影響。

值得一提的是，現有研究大多數基于本國制度背景分析企業違約現狀，并指出導致企業違約的重要原因是股東與管理層之間的代理沖突。就目前筆者所掌握的文獻來看，企業違約風險受到會計信息、企業財務狀況、產品創新投入、抵押品及宏觀經濟環境等方面的影響。那么，公司治理在緩解違約風險上能否發揮積極作用？股權集中度作為公司治理的一項重要舉措，是否具有新的解釋和目的？有學者認為，股權投資是企業“尋租”的工具，股權結構越集中，就越會對公司績效產生消極影響。Burkart et al.[1]的研究表明，股權結構的高度集中，引發了大股東的獨斷專行，嚴重打擊經理人的工作積極性，阻礙了公司績效水平的提升。雖然股權集中加劇了企業武斷決策的形成，扭曲了信息溝通的效果，但在公司治理方面，股權集中也展現出了天然的優勢：第一，朱紅軍等[2]的研究發現，股權集中度越高，大股東的“主人意識”越凸顯，促使其積極地行使監督權力，削弱經理人的投機動機，緩解委托代理沖突，有效解決企業的融資困境。第二，蒲茜等[3]、于文領等[4]分析A股上市公司股權集中度與信用約束的關系時應用了結構方程模型，并得出結論：企業通過提高股權集中度來平息委托代理沖突，使企業的信用約束得到緩解，最終助力企業從融資困境中解脫。總體而言，關于股權集中度影響違約風險的認知尚未達成一致，這也提醒我們可能存在股權集中度與違約風險之間的非線性關系。特別的，當企業與行業的戰略發生偏離時，其偏離度是否會對股權集中度與企業違約風險的關系產生影響？因此，本文嘗試通過實證手段探究股權集中度對企業違約風險的影響，即股權結構的數量層面特征是否有效控制了企業的違約風險？如果是，股權集中度又是如何降低企業違約風險的？同時考慮戰略偏離度對二者關系的調節作用這一獨特視角，來解開理論界爭議已久且懸而未決的問題，因此，本文的研究問題具有重要的意義。

為驗證上述觀點的普適性，本文以A股上市公司作為研究分析對象，以“資產價值波動率越大，企業違約風險越高”[5]為思路，通過“股權集中→代理成本（融資約束）→違約風險”以及“股權集中→業績波動→違約風險”兩條路徑來挖掘股權集中度與違約風險之間的內在邏輯，解決好股權集中度的合理性這一根源問題。總體而言，股權集中度對于違約風險的總體影響是正面的;但在特定情況下，股權集中度具有一定的負面作用。也就是說，隨著股權集中度的上升，企業違約風險起初隨之下降，但當股權過分集中時，導致業績波動性凸顯，則會增加企業的違約風險：即當股權集中度超過臨界點后，代理成本增加與企業業績不穩定反而導致了負的外溢效應，股權集中度通過代理成本和業績波動對公司違約風險產生影響，最終呈現U型關系。進一步探究發現，每個行業會在運營過程中形成被利益相關者接受的常規性戰略，但由于經營理念和目標的差異化，企業個體之間存在的差異性，使得企業戰略偏離行業常規，引發代理沖突和矛盾等問題，增加了經營風險，從而提高了企業發生違約的概率。具體而言，一方面，如果企業自身的戰略嚴重偏離行業常規標準，就難以反映出公允的企業信息，導致信息不對稱程度加劇，并成為管理層謀取私利的“助推器”，引發嚴重的代理問題，削弱股權集中度降低違約風險的積極作用;另一方面，企業自身戰略偏離行業常規程度較大時，會因為缺乏成熟的實踐經驗和可靠的檢驗方法，導致企業面臨極大的經營風險——獲得巨大成功抑或遭受巨大失敗，致使企業業績波動程度增強，最終強化了股權集中度激化違約風險的消極作用[6]。簡言之，戰略偏離度存在顯著的調節作用。

與既往研究相比，本文增量貢獻有以下方面：第一，與側重于企業財務狀況、產品創新投入及宏觀經濟環境等方面來解釋企業違約風險的論文不同，本文證明了股權集中度扮演的重要角色，并由此補充了股權高度集中與更不穩定的決策和更高的業績波動性關系的經驗證據，對理論界打開股權集中度影響微觀經濟的黑箱，并揭示影響經濟的微觀途徑具有重要的意義。第二，積累了研究股權集中度經濟后果的經驗證據。已有文獻在股權集中度的經濟影響方面尚未形成一致的觀點：一部分文獻認為股權集中度引發了違約風險，另一部分研究則發現股權集中度抑制了企業違約風險。本文嘗試探討前述兩種可能的影響，引入了股權集中度的二次項，結果發現二者之間并非簡單的線性關系，而是更為復雜的“U”型關系。第三，本文從戰略偏離度的角度實證研究了企業違約風險如何受股權集中度的影響，為企業巧妙利用戰略定位提供了經驗證據，豐富并拓展了企業防范違約風險的相關研究。

二、理論分析與假設提出

關于股權結構對公司治理和績效的影響，學術界持有兩種對立的觀點[7]。一是“監控假說”，它認為，股權集中有利于鼓勵股東對經理人的行為進行積極監督，提高信息披露質量。Shleifer et al.[8]認為，股權結構越集中，越有可能實現有效監督。Chiang et al.[9]發現，機構投資者和管理層持股比例高的企業違約風險相對較低。具體而言，第一，在股權集中的情況下，股東的利益與企業的發展高度吻合，促使股東準確判斷投資機會，提高決策效率，給企業和個人帶來更多的利益，有效緩解第一類代理沖突，削弱股權集中度的“隧道效應”[10];第二，由于股權集中催生的督促作用，大股東們開始密切關注企業的發展，進而分析管理層做出的決策，在正確的指引下，企業業績有所提升，向市場傳遞了正面的信號，由此吸引了更多的外部投資者。

二是“侵占假說”，指出股權集中化嚴重破壞了公司治理的功效，不利于提高企業績效。李占雷等[11]研究表明，股權集中度會阻礙公司績效提升，且股權過度集中會引發違約風險增加。合理的解釋為：首先，從利益協同效應來看，當股權集中度過高時，控股股東在企業中占有絕對優勢，大股東可能只考慮自身的眼前利益而忽略公司的長遠發展[12];其次，群體決策理論認為，大型群體達成共識需要付出更大的努力，而小群體的決策，會缺乏折衷方案，決策更不可預測，業績波動性更大[13]。由于互惠的社會規范，在高度集權下的股份公司，經營者會對發表異議或提出相反意見感到不安，因此，經營者和其他股東被阻止提出相反意見，這可能會削弱這些公司的有效決策，從而導致更大的波動性，這樣一來越易引發企業的違約風險。

基于以上分析可以預期，通過股權集中有效解決“委托代理沖突”，緩解企業融資束縛，從而降低違約風險;但與此同時，高度集中的股權會導致決策武斷，造成業績波動性強，最終導致違約風險的增加。基于此，本文提出假設1。

H1：股權集中度與企業違約風險之間呈“U”型關系。即股權集中度存在一個適度值，當股權集中度低于該數值時，企業違約的概率會隨股權集中度的增加而減小;當超過該最優值時，股權越集中，違約風險發生的概率越大。

Chandler et al.研究指出，從宏觀的產業組織來看，每個行業在經營過程中對制度和環境會形成“固定的套路”，逐漸被利益相關者所接受，進而成為該行業的常規性戰略;從微觀角度來看，公司對自身發展所制定的長期計劃，在實施過程中，會逐漸形成符合本身特征和規律的行動和方式方法，即被稱為企業的戰略性目標和規劃，其中也包括資源配置方式等。但對于不同企業個體，由于理念和目標的差異，會自成體系，這往往偏離了行業常規戰略，被稱為企業戰略偏離度。近年來，學術界對戰略偏離度這一指標廣泛關注。通常情況下，企業往往會選擇與本行業接近的戰略來實現公司的穩定發展。然而，面對激烈的競爭環境，一些企業為了獲得生存優勢，使企業更難被復制和攻擊，最終可能會偏離行業傳統的戰略模式。但他們卻忽視了一點，越是偏離常規戰略，越容易將公司推上違約的“風口浪尖”。Hitt et al.[14-16]提出戰略偏離度越大，績效波動越大，盈利持續性越差。葉康濤等[17]研究指出，公司的戰略選擇越發偏離行業常規時，其面臨的經營管理不確定性就越大。簡言之，戰略偏離越大，導致產生更高的代理成本，從而弱化了股權集中度對違約風險的積極影響，同時，戰略偏離度越大，導致業績波動性更大，強化了股權集中度對違約風險的消極影響[18]。因此，戰略偏離度不僅不利于企業降低違約風險，還對股權集中度與企業違約風險之間的負相關關系產生抑制作用。基于以上分析，本文提出假設2。

H2：戰略定位差異弱化了股權集中度對違約風險的負相關關系，強化了股權集中度對違約風險的正相關關系。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2012—2020年A股上市公司數據作為樣本對象，并根據研究需求，對原始數據進行篩選：（1）由于金融行業與其他行業的報表數據有別，為了結論的可靠性，剔除金融行業公司樣本;（2）剔除？觹ST、ST、PT的公司樣本;（3）剔除相關變量存在嚴重缺失的上市公司樣本;（4）由于極端值會影響結果的效果，為了消除這一干擾，對所有連續變量進行了上下1%的縮尾處理，最終得到9 997個企業—年度觀測值。本文數據均來源于CSMAR數據庫與Wind數據庫。

（二）主要指標構建

1.企業違約風險（EDP）：對違約風險的衡量遵循了Bharath et al.[5]的方法，并基于Merton （1974）的結構性違約距離模型的修正版本，記為EDP（Expected default probability）。該值越大，違約風險越大。

借鑒Bharath和Shumway（2008）的方法，對違約概率指標的計算過程如公式①—公式③。

2.股權集中度（CR）：本文借鑒竇歡和陸正飛（2016）的方法，定義了股權集中度的代理變量，并加入二次項，研究是否存在“U”型關系。并用赫芬達爾指數Hn進行穩健性檢驗。因而在后面實證分析中本文所用到的指標包括CR和H。

3.戰略偏離度（DS）：參照Tang et al.[15]、葉康濤等[17]、王百強[19]的做法，本文在衡量不同戰略偏離度時應用了銷售費用、研發投入、資本密集度、固定資產更新度、管理費用占比和財務杠桿率①六個維度[1]。DS值越大，意味著企業戰略越偏離行業常規模式。

4.控制變量：借鑒以往關于違約風險的研究[20]，并結合本文所能涉及的影響因素，本文選擇對以下變量進行控制：如Size、Lev、Roa、Growth、CF、Turnover、Liquidity、Tangibility、IndDIr、Age以及Soe。此外，本文還分別控制了年度效應和行業效應。

表1呈現了各變量的具體定義和計算方法。

（三）模型設定

本文討論股權集中度與違約風險之間的關系時，對違約風險（EDP）的分布特征進行了分析，為了結果的有效性，采用Tobit回歸模型，并采用滯后一期的自變量和控制變量數據來緩解內生性問題。具體模型設定如下：

模型1中，X，代表控制變量，分別包括Size、Lev、Roa、Growth、CF、Turnover、Liquidity、Tangibility、IndDir、Age、Soe，γ，、η，分別表示年度和行業效應，ε，為殘差項。具體定義見表1。該模型中，股權集中度的系數α、α是本文關注的重點，因為它們是衡量自變量對因變量產生影響的關鍵所在。根據H1，本文預期α1顯著為負，α3顯著為正，股權集中度存在一個閾值，當股權集中度低于該值時，隨著股權集中度的增大，企業違約風險降低;高于該值時，股權集中度越高，越易導致企業違約行為。

為了進一步考察調節變量“戰略偏離度”在股權集中度與企業違約風險關系中如何發揮作用，本文在基準回歸模型的基礎上依次加入戰略偏離度與股權集中度一次項、股權集中度二次項的交乘項，構建如下回歸模型：

模型2中，戰略偏離度與股權集中度交乘項的系數β、β也是本文關注的重點，正如前文所述，該系數衡量了調節變量對解釋變量與被解釋變量之間關系的調節作用。根據H2，本文預期β顯著為正、β顯著為負，DS通過拉平曲線來調節U型關系，DS削弱了CR的積極機制。即戰略偏離度會弱化股權集中度對違約風險的正面影響機制。對于拐點的移動變化需要同時考慮β、β、β、β的大小，如果（β×β-β×β）<0，則曲線拐點左移，即戰略偏離會增強股權集中度對企業違約風險的負面機制;反之亦然[21]。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

就因變量而言，違約風險（EDP）的均值和最大值分別為0.037和0.884，標準差為0.128。由EDP的描述性統計可知，最小值與最大值之間的差距較大，中位數顯著低于均值，說明我國上市公司的違約風險雖然普遍較低，但樣本個體之間的差異較大;就自變量而言，股權集中度（CR）標準差為0.152，行業均值為0.376，意味著波動較小，即股權相對集中;就調節變量而言，戰略偏離度（DS）的平均值和中位數分別為0.491和0.397，標準差為0.349，在0.117到2.161之間波動，就數據顯示看，整體分布基本合理，符合統計學意義。由于受篇幅限制，“描述性統計”和“相關性分析”的內容未作呈現。

（二）回歸檢驗

本文采用模型1考察股權集中度如何影響企業違約概率，回歸結果見表2。

表中總結了股權集中度對違約風險的影響以及戰略偏離度的調節作用的回歸結果。模型1和模型2報告了H1的檢驗結果;模型3和模型4給出了H2的檢驗結果。

1.股權集中度、戰略偏離度與企業違約風險

EDP的基本模型如表2中的模型1，排除了公式①中CR1的二次項。模型2給出了包含公式①中所有變量的估計結果。股權集中度的估計系數為負且顯著，表明股權集中度的提高會降低EDP（α×CR=-0.065，ρ<0.1），這證實了股權集中度可以通過改善代理成本來降低企業違約風險的正向機制。

其中，CR是拐點值，CR是CR的均值，在0.090—0.732之間波動。所以，通過計算得，如果股權集中度不超過0.5674，股權集中將降低企業違約責任，否則，股權集中度越高，將導致更高的違約風險，這支持了H1。結果表明，股權集中度與企業違約風險之間存在顯著的“U”關系。因此，建議企業找到一個平衡點，最大化發揮股權集中度的凈效益。同時，當股權過度集中時，控股股股東為了實現自身利益的最大化做出武斷決策，導致業績波動性增強，經營風險增加，體現出“過猶不及”的現象，反而不利于公司降低違約風險，H1得到驗證。

如果（β×β-β×β）為正，則拐點向右移;如果（β×β-β×β）為負，則拐點向左移。

所以將此計算思路代入到本文模型2中，如果（β×β-β×β）<0，則曲線拐點左移，即戰略偏離會使股權集中度對違約風險的負面影響更加嚴重，同時，β顯著為正、β顯著為負，即戰略偏離削弱了股權集中度對違約風險的積極影響機制。模型4的結果顯示，戰略偏離與股權集中度平方的交乘項（CR12×DS）與EDP之間存在顯著的負向關系（β=-0.391，ρ<0.05），說明股權集中度與企業違約風險之間的“U”型關系受到企業戰略偏離的負向調節作用的影響。

為了把上述函數關系直觀化，將數據進行了簡單的計算機模擬，如圖1所示。

圖2所示，是加入戰略定位差異這一調節變量后，對股權集中度與違約風險之間的關系產生的影響，即強化了負面影響機制、削弱了正面影響機制。圖2所示為拐點轉移、曲線展平，強化了負向機制，弱化了正向機制。

（三）穩健性檢驗

本文采用如下方案進行穩健性檢驗，進一步考察結論的可靠性，增加研究的嚴謹性。

1.變更違約風險的度量方法

參考Altman[22]和Favara et al.（2017）的思路，為驗證結果的穩健性，用Zscore指數②替換了初始的衡量方法。該值越大，企業違約的概率越小。本文借鑒毛志宏等（2014）的研究將樣本按分組的方法設置違約風險的虛擬變量，具體表現為：將年度等分為5組，值最小的一組為1，否則為0。重新采用Logit回歸方法對公式1進行檢驗，結果與前文的基準回歸結論未產生差異，詳見表3中的Panel A。

2.變更年份的假設檢驗

本文考慮了樣本年份對估計結果的影響。例如，前文所發現的變量之間的U型關系究竟是因為選擇樣本回歸才呈現的特有現象，還是長期以來就已普遍存在的？為了驗證這一假象，本文選取了2012—2016年這一更早年份區間檢驗不同樣本年份的作用，來考察估計結果是否會發生變化？并與表4結果相比，觀察企業的違約程度是否隨時間而更為突出？表5給出了2012—2016年樣本估計結果。基本結果與表4中2012—2020年的結論類似，均存在顯著的U型關系，說明違約行為的確是一個普遍存在的現象，并不依賴于本文選取的特定樣本年份，支持U型曲線的證據。詳見表5中的Panel B。

3.基于遺漏變量的模型內生性檢驗

由于企業的違約風險會受到其他因素的影響，在實證過程中會由于變量遺漏或存在缺失值而影響結果的真實性。為此，本文對遺漏變量進行了控制，避免其對回歸結果產生干擾，回歸結果與基準回歸仍保持一致。詳見表3中的Panel C。

（四）渠道機制檢驗

為了進一步打開股權集中度、戰略差異度影響企業違約風險的“黑箱”，本節從代理成本和業績波動性兩個角度來檢驗機制效應。

（一）股權集中度、代理成本與違約風險

股權集中度在一定程度上有利于股東發揮監督職能，構建股東和代理人之間的和諧關系，進而提升公司效率。

第一，在股權集中的情況下，大股東個人利益與公司利益休戚相關，促使大股東做出正確經營決策，有效削弱了管理層與股東之間由于業績不佳產生的沖突和矛盾，代理問題迎刃而解，提高會計信息披露質量;第二，股權集中可以使大股東發揮更好的監督作用，積極參與公司經營，并督促管理層做出有效的決策，減少代理問題，有效降低企業的代理成本。

（二）股權集中度、業績波動性與違約風險

當股權集中度過高，第一大股東擁有絕對優勢，降低了公司內部決策的公開性和透明度。一般來講，控股股東會傾向于最先滿足自己的訴求，而忽視公司的長遠發展，由于私利因而導致企業違約風險增加。

表4回歸結果表明，Panel A中，股權集中度緩解了代理成本，負顯著系數證明了這一點;同樣Panel B中，當回歸股權集中度與Roa波動性時，獲得了與假設一致的結論。這些結果表明，股權集中度增加了公司的業績波動性，解釋了股權集中度與違約風險之間的正相關關系。所以說，股權集中度與違約風險之間正相關關系背后的一個關鍵機制是更高的業績波動性。

五、進一步研究

進一步分析檢驗外部監督機制是否有效地緩解了股權集中度對違約風險的負面影響。第一個衡量標準是分析師覆蓋面（Analyst），因為財務分析師可以約束管理人員。第二個變量是媒體報道（Media），因為新聞媒體是幫助緩解道德風險問題的重要治理機制。將樣本企業劃分為兩組，以分位數為界，低分位數歸為外部監督力度低的一組，中高分位數歸入外部監督力度高的一組，進而分組考察股權集中度對企業違約風險的影響效應。

表5結果顯示，相比之下，具有高分析師覆蓋面和高媒體報道率的企業，可以有效抑制過度集權，從而降低違約風險。合理的經濟解釋為：監督機制的存在，會約束管理人員以及股東做出更加有利于企業生存和社會經濟發展的決策，能夠為企業運行提供有益借鑒。

六、結論與啟示

本文基于2012—2020年A股上市公司的樣本數據，探討了股權集中度與違約風險之間的關系。研究結果表明：股權集中度越高，會降低企業的違約風險，但當股權過于集中時，就會增加企業的違約風險，即當股權集中度超過臨界點后，代理成本增加與企業業績不穩定反而導致了負的外溢效應。股權集中度通過代理成本和業績波動性這兩條路徑對企業違約風險產生影響，最終呈現U型關系。戰略偏離度在股權集中度對企業違約風險的關系中發揮了調節作用。進一步研究表明，低媒體報道率、低金融分析師關注度更有可能發生過度集權，從而更易發生違約行為。

本文在豐富相關研究的基礎上，為實踐部門提供了一定的參考，有利于企業的長期健康發展。

就企業自身而言，對內，優化股權結構，既要預防股權過于集中，又要防止股權過于分散而導致大股東“空心化”，給企業帶來損失;對外，要拓寬融資渠道，實現多元化融資形式，吸引更多投資者和資金進入企業，緩解企業融資難問題。就政府治理而言，工作的重點是引導企業建立有效的股權監督與平衡機制，構建良好的資本市場環境，規范大股東的行為，抑制“隧道效應”，從而有效保護中小投資者的權益。

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