公司治理特征與上市公司投資效率的研究
——基于制造業上市公司的研究

饒心韻

（陜西理工大學經濟管理與法學學院，陜西 漢中 723000）

1 引言

目前，由于信息不對稱，許多上市公司出現大量投資不足或投資過度的問題。在信息不透明的情況下，管理者盲目追求利益，高估投資公司的收益，盲目進行大量投資，導致過度投資。如果管理者畏手畏腳，懼怕承擔風險，其可能錯過一些非常好的投資機會，導致投資不足。這些現狀說明公司投資效率低下的情況非常普遍，而公司治理的優化將對改善這種情況有很大的幫助。研究監事會特征對投資效率的影響，可以從公司治理的角度幫助企業優化內部結構，作出正確的投資決策，提高投資效率，獲得更多的效益。

2 研究設計

2.1 研究假設

2.1.1 監事會獨立特征與投資效率

如果監事會的規模過小，可能出現監事會沒有實權的現象；如果監事會規模過大、成員人數過多，可能出現職責劃分不清楚、不到位，成員間溝通困難，工作協調度降低等情況。監事會的組織規模會對公司投資決策帶來一定的影響，所以公司應該合理設置監事會的人數，保證監事會工作的效率。基于此提出假設1。

假設1：監事會規模與投資效率正相關。

在我國很多上市公司中，外部監事由公司以外的其他單位人員擔任，以保證監事會的獨立性。獨立的外部監事，會更加有助于其發揮對公司、財務人員以及其他董事行為的監督作用，可以有效提升公司的投資效率。基于此提出假設2。

假設2：外部監事比例與投資效率正相關。

2.1.2 監事會激勵特征與投資效率

由于員工通常更關心自己的利益，監事會成員在公司擁有的股份越多，他們就越積極、越及時地關注影響公司業績的行為。同樣，薪酬水平的提高會使監事會成員更加積極地關注公司的投資情況，及時阻止不利于公司的投資活動，從而提高公司的投資效率。基于此提出假設3、假設4。

假設3：監事會成員持股比例與投資效率正相關。

假設4：監事會成員平均薪酬與投資效率正相關。

2.2 樣本選取與數據來源

文章從CSMAR 數據庫選取了制造業上市公司2017-2021 年關于監事會特征指標的相關數據，剔除被中國證監會實施風險警示（ST、*ST）的上市公司后獲得1 158 個樣本公司，共計5 790 個有效觀測數據。文章利用SPSS 26.0 軟件進行實證檢驗。

2.3 變量選取

2.3.1 被解釋變量

本文選取上市公司投資效率作為被解釋變量。參考投資效率度量研究的一般做法，通過Richardson 模型估算樣本公司的非效率投資。非效率投資越高就表示效率投資越低，那么就可以用殘差絕對值的相反數對投資效率進行度量，即投資效率=-|殘差|。

非效率投資的計算模型如下：

式中，t 表示評估當年；t-1 表示評估前一年；ε 表示殘差項；i 表示本文所選取的上市公司樣本數量；α0為常數項；α1～α7為各變量的系數。剩余變量定義如表1 所示。

表1 非效率投資相關變量的名稱及定義

2.3.2 解釋變量與控制變量

文章選取監事會規模、外部監事比例、監事會成員持股比例和監事會成員平均薪酬作為解釋變量；選取公司規模、資產負債率和總資產收益率作為控制變量。變量代碼及描述如表2 所示。

表2 變量的定義及描述

2.4 模型構建

基于以上分析整理，文章通過構建多元回歸分析模型進行實證分析，模型如下：

式中，α0為常數項；α1～α7為各變量的系數；ε 為誤差項。

3 實證分析與檢驗

3.1 描述性統計分析

根據上文整理的5 790 個有效數據進行描述性統計分析，具體結果如表3 所示，所有數據保留3 位小數。

表3 描述性統計分析

從表3 可以看出：第一，投資效率的最小值為-0.275，最大值為0，平均值為-0.027，這說明我國制造業企業普遍存在投資不足和投資過度的非效率投資現象，所以在這方面應完善機制，及時修正改進。第二，監事會規模的最小值為1，這說明有上市公司不符合《公司法》中關于“監事會成員不得少于3 人”的規定。雖然最大值為12，但平均值較低，標準差為1.113，說明在我國制造業企業中，監事會規模普遍偏小。第三，外部監事比例的平均值為0.240，說明制造業企業的外部監事數量普遍沒有達到監事會總人數的一半，監事會獨立性不夠。第四，監事會成員持股比例的最小值為0，說明存在企業監事會成員未持股的現象，這不利于對監事會成員產生激勵作用。第五，監事會成員平均薪酬的最小值與最大值相差較大，并且均值較低，說明存在企業監事會成員薪酬過低的現象，不利于提高監事會成員的積極性。

3.2 相關性分析

為了使數據更規范、更合理，文章進行了Pearson 相關性檢驗，具體分析結果如表4 所示。

表4 各變量相關性分析

從表4 可以看出，被解釋變量與監事會規模、監事會成員持股比例的相關系數分別為0.049、0.030，這些系數均為正數，說明在0.01 的水平下，這兩個變量與投資效率呈顯著正相關關系；被解釋變量與監事會成員平均薪酬的相關系數為0.048，系數為正，與投資效率呈正相關關系；被解釋變量與外部監事比例的相關系數為-0.008，說明在0.01 的水平下，投資效率與外部監事比例呈負相關關系。

在控制變量中，被解釋變量與公司規模的相關系數為0.059，說明在0.01 的水平下，投資效率與公司規模呈顯著正相關關系；被解釋變量與資產負債率的相關系數為0.033，說明在0.05 的水平下，投資效率與資產負債率呈顯著正相關關系；被解釋變量與總資產收益率的相關系數為-0.020，說明投資效率與總資產收益率呈負相關關系，但并不顯著。

如果Pearson 相關性檢驗的相關系數大于0.5，則可能存在多重共線性問題。但一般情況下，變量之間存在相關性，且相關系數不大，無需進行多重共線性檢驗，可以進行回歸分析。

3.3 回歸分析

根據上文建立的模型，文章通過分析軟件進行多元回歸分析，結果如表5 所示。

表5 回歸系數與顯著性檢驗

從表5 可以看出，第一，監事會規模的P 值為0（小于0.05），說明在0.05 水平下通過顯著性檢驗，驗證了假設1，所以監事會規模與投資效率存在顯著正相關性。第二，外部監事比例的P 值為0.044（小于0.05），說明在0.05 水平下通過顯著性檢驗，但是其回歸系數為-0.005，說明監事會中外部監事的比例與投資效率具有負相關性。假設2 不成立。第三，監事會成員持股比例的P 值為0，在0.05 水平下顯著，說明假設3 成立。同時，回歸系數為正數，即0.189，所以監事會成員持股比例與投資效率顯著正相關。第四，監事會成員平均薪酬的P 值為0.432，回歸系數為1.530E-7，未通過顯著性檢驗，所以監事會成員平均薪酬與投資效率不顯著正相關，說明假設4 成立。

3.4 穩健性檢驗

為進一步提升數據和研究的可靠性，文章將托賓Q 值作為衡量成長機會的指標進行穩健性檢驗。托賓Q 值的計算方式為：（流通股股數×股價+非流通股股數×每股凈資產+負債的賬面價值）/期末總資產。變量更換后的回歸分析結果如表6 所示。

表6 變量更換后的回歸分析結果

在更換投資效率的計算方法之后，控制變量和解釋變量在模型中的顯著程度基本上沒有較大變化，所以實證分析的結果具有一定的穩健性。

4 結論與對策

4.1 結論

通過以上實證分析研究，本文可得出以下結論：監事會規模、監事會成員持股比例與投資效率具有顯著正相關性；外部監事比例與投資效率具有顯著負相關性；監事會成員平均薪酬與投資效率呈現不顯著正相關關系。

4.2 對策

根據上述分析結果，文章提出以下建議：第一，合理設置監事會的結構和規模。公司應合理安排監事會結構，除外部監事，適當增加監事人數，并擴大規模，有助于集思廣益。第二，提高監事會成員的持股比例。允許監事會成員持有公司股份，是一種良好的將公司利益與成員利益相聯系的方式，讓成員在密切關注自身利益的同時時刻重視公司利益。第三，完善監事會主席及成員的任職、免職工作制度，保證監事會的穩定性。