高管監督機制與資本結構動態調整研究*

巢湖學院經濟與管理學院章硯淮河水利委員會審計處 石文軒

高管監督機制與資本結構動態調整研究*

巢湖學院經濟與管理學院章硯淮河水利委員會審計處 石文軒

本文以滬深兩市A股2004-2014年數據為樣本，分析了高管監督機制對資本結構動態調整的影響。研究表明，隨著監督機制的不斷完善，企業的資本結構調整速度會逐步加快。本文同時證實了在國有企業與非國有企業高管監督機制的這種促進作用均存在但在程度上具有差異，本文研究以期為上市公司完善高管監督機制提供參考。

監督機制 資本結構 調整速度 產權性質

一、引言

對企業而言，資本結構是關乎其生存發展的大計，因而在公司財務理論中普遍將資本結構納入熱點研究范疇。從經典的MM無關定理到優序融資理論，再由靜態權衡理論過渡到動態權衡理論，學者們在公司的資本結構方面進行著不懈的探索。其中學者們爭議最大的是最優資本結構是否存在這一話題，在動態權衡理論視角下答案是肯定的（Scott，1976；DeAngelo and Masulis，1980）。同時指出最優資本結構并不是一成不變的，而是會隨著時間、空間的變幻而變化，呈現出一定的動態性，以適應不斷變化的環境、最大化企業價值（L??f，2004；姜付秀和黃繼承，2011）。既然企業的資本結構調整呈現出一定的動態性，那究竟有哪些因素會影響它的這種調整呢？對此學者們從各個角度進行了不斷嘗試，取得了豐富的研究成果。如姜付秀等（2008）從產品市場競爭、姜付秀和黃繼承（2011）從市場化進程、徐晟等（2012）從股票市場流動性、盛明泉等（2012）從預算軟約束等視角出發，極大地推動著資本結構動態調整理論的發展與完善。然而，比較已有的文獻之后發現，上述這些視角都忽略了一個問題：諸如產品市場競爭、股票市場流動性等外部因素確實會對其決策產生影響，但資本結構調整是公司高管的決策行為，撇開高管本身來對此進行研究是否真的合理？是否應當首先從高管本身或者與高管直接相關的因素來著手研究？公司治理與資本結構之間緊密相聯，作為公司治理的其中一個維度——監督機制，其如何影響公司高管進行資本結構調整具有一定的現實意義。本文以滬深兩市全部A股2004-2014年數據為樣本，深入探究了高管監督機制對資本結構動態調整的影響。研究結果顯示：隨著監督機制的不斷完善，企業的資本結構調整速度會逐步加快。更近一步地，區分產權性質，監督機制對資本結構調整速度的這種促進作用在非國有企業更顯著。本文的研究結論不因模型的回歸方法及回歸樣本量的影響，具有一定的穩健性。

二、理論分析與研究假設

公司治理中的監督機制主要指公司設置一系列監管部門，如董事會、監事會等，這些部門通過行使監督職權來對公司高管的異常行為進行及時束縛，如此可以有效避免公司高管可能的高風險性投資決策和行為，從而降低其逆向選擇和道德風險，減少對公司產生的致命性影響（劉冰，2006）。即一旦公司高管擬采取激進的投資項目或財務決策，勢必會帶來企業的價值減損。董事會或監事會等監督部門會立即進行勸阻或警告甚至一票否決這些方案，保障企業的投資效率和財務安全。此外，當企業存在大量自由現金流且擁有較好的投資機會時，如果企業的高管不利用剩余現金進行優質項目投資，董事會、監事會尤其是股東偏好真正為企業謀利益的職業經理人，此時他們可能會行使手中的投票權懲罰甚至替換公司高管（Kato and Long，2006）。也就是，在完善的監督制度之下，公司高管既不能貿然激進地舉債進行高風險項目投資，也不能讓企業留有大量剩余資金白白錯失投資機會。即高管的資本結構決策并不是隨心所欲的，而是要順應有利于實現企業價值最大化的資本結構的動態變化性。故可以合理推斷：高管的監督機制越完善，企業的資本結構調整速度越快。由此提出本文的第一個假設：

假設1：高管監督機制越完善，企業的資本結構調整速度越快

當實際資本結構高于目標資本結構，為趨向目標資本結構應向下進行調整；而實際資本結構低于目標資本結構時，為趨向目標資本結構應向上進行調整。企業進行資本結構調整的主要制約因素是調整成本（Fischer、Heinkel和Zechner，1989；Flannery和Rangan，2006），即只有在調整收益大于調整成本時才會主動進行資本結構調整。已有的研究表明，人們對潛在的收益與可能的損失的心理動向呈現非對稱性（Tversky和Kahneman，1991），對于絕大多數保守型的管理者而言，可能的損失要比潛在的收益更易觸動其資本結構調整行為。相對應的，資本結構在向上調整和向下調整的過程亦會呈現這種不對稱性。高負債水平下企業面臨將更高的財務風險，遭受損失的可能性也會隨之增加，此時需進行資本結構的向下調整。而在低負債水平下，提高負債水平僅僅是可能獲取潛在收益，但也可能遭受損失，此時資本結構向上調整的動機相對偏弱。由此提出本文的第二個假設：

假設2：相比于向上調整，在資本結構的向下調整中對高管實施監督機制的抑制作用更為顯著

最后是企業性質方面，高管監督機制對資本結構調整速度的影響可能會因產權性質不同而呈現差異化。與西方發達資本主義國家不同的是，我國存在大量政府參與的國有企業。這些國有企業的高管大多為行政式的自上而下委派，政企不分一直為人們所詬病（張維迎，1995；Bai et al.，2000）。這種行政任命的國有企業高管對國有企業的經營控制權擁有絕對話語權，但其對國有企業本身的經營狀況了解多少，其經理人職業能力又如何？答案人們都不得而知。最后，由于國有企業的高管往往具有行政色彩，這就必然導致他在管理整個企業的過程中不再追求單一的經濟利益，而是兼顧政治權利、職位晉升等其他目標，經典的“經濟人”假定對國有企業高管可能并不適用（Fan et al.，2007）。眾所周知，負債融資是有財務杠桿作用的，合理使用負債即適時調整企業資本結構對提升企業價值是有利的。而一旦公司高管目標或者追求偏移了經濟利益之說，負債融資的這種效用將被忽略，因此國有企業缺乏動力進行資本結構調整。加之這些國有企業歸全民所有，因此只能由全民的代理人——國有資產管理部門來代為行使監督權（張述凱和劉紹英，2009），從某種程度上來說容易出現所有者缺位現象（蘇琦等，2007），其所有者監督效力明顯要弱于非國有企業。但非國有企業與國有企業大大不同。一方面，非國有企業的薪酬安排通常與經營業績相掛鉤，在沒有政治權利可攫取的情形下非國有企業高管是純粹的“經濟人”，有助于提升企業價值的決策往往更容易得到他們的采納，即相較于國有企業，非國有企業高管更有動機進行資本結構調整。另一方面，非國有企業的股東明確而具體，高管的一舉一動都會牽動其經濟利益，因此他們有意愿對高管進行監督。非國有企業股東持有公司股票，一旦發現公司高管有損害公司利益行為，他們可以形象地“用腳投票”（趙增耀，2001），海量拋售其所持有的股票，可能會引發公司股價下跌的現象；更有甚者，擁有實際控制權的股東可能會替換公司高管（張淑敏和劉軍，2006），并且在逐步發達的經理人市場存在狀態下這種風險會很大。也就是說，在非國有企業中，股東對公司高管的監督比較有效，不聽話的高管會因此受到懲罰，因此非國有企業的高管會積極地迎合能夠增加企業價值的最優資本結構。由此提出本文的第三個假設：

假設3：與國有企業相比，實施高管監督機制對非國有企業的促進作用更顯著

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源企業的資本結構調整行為通常不會在一個較短時間迅速完成，而是需要通過相當長的一段時間內才能逐步實現。因此，選取變量時在時間跨度上我們對此進行了考慮，以滬深兩市A股2004-2014年數據作為本文的研究樣本。同時，我們按照如下原則對樣本進行了篩選：剔除金融、保險類上市公司；剔除資產負債率小于0或大于1的上市公司；剔除部分數據缺失的觀測值。最終，得到涉及醫療保健、非日常生活消費品、信息技術、工業、原材料、日常消費品、公用事業、能源和電信業務9個行業的3101個研究樣本。本文所選用的涵蓋上市公司財務信息及高管行為信息的數據來源于國泰安數據庫（CSMAR），行業代碼及企業產權性質數據來源于色諾芬數據庫（CCER）。相關數據采用STATA12.0進行統計分析。

（二）變量定義與模型構建公司是否存在目標資本結構，如果存在那目標資本結構又是多少？針對這一話題歷往的眾多學者進行了探討。如Graham和Harvey（2001）通過向公司財務總監發放調查問卷的形式了解公司是否存在目標資本結構，問卷結果顯示81%的財務負責人承認存在目標資本結構，但這一目標資本結構究竟是什么則沒有一致答案。因此，本研究最大的困難在于目標資本結構的度量。已有的大量研究表明，公司的資本結構會受到一系列因素的影響，如公司規模、盈利能力、成長性等等。公司所處的內外部環境不斷變化，那公司的目標資本結構也會隨之變化，即公司的目標資本結構存在動態性。因此，同以往的研究成果保持一致，首先利用一系列特征變量來刻畫目標資本結構，即：

其中，β為回歸系數向量，Xi，t為一系列影響公司資本結構的特征變量，在這里我們考慮了公司規模（Size）、盈利能力（Profitability）、有形資產比率（Tangible）、成長性（Grow）、非債務稅盾（TaxAvoid）以及行業資本結構中位數（Lev_Med）。

其次，與Flannery and Rangan（2006）及Faulkender et al.（2012）類似，我們采用標準的局部調整模型來估計資本結構調整速度。標準的局部調整模型如下：

其中，Levi，t為t年末的資產負債率，Levi，t-1為t年初（即t-1年末）的資產負債率，Levi，t*為t年的最優資產負債率，δ為每年的資本結構調整速度。將（2）代入（1）中，我們可得到模型（3），據此估計目標資本結構（Lev_Target）。

最后，我們對模型（1）進行擴展，引入高管監督機制（jiandu）,得到模型（3）：

為了便于后續分析，該模型又可寫成以下形式：

其中，△Lev=Levi,t-Levi,t-1，表示資本結構年度調整；Dev=Lev*i,t-Levi,t-1，表示i公司在t年年初的實際資本結構偏離目標資本結構的程度；交互項系數——γ1衡量了高管監督機制對公司資本結構動態調整的影響，若其顯著為正，則表明高管監督機制能加快公司資本結構調整的速度；而若顯著為負，則表明高管監督機制會抑制公司的資本結構調整速度。相關變量的定義如表1所示。

表1 變量定義

對于高管監督機制這一指標的衡量，本文借鑒現有研究（張會麗、陸正飛，2012；方紅星、金玉娜，2013）的做法，從監督角度選取多項指標進行主成分分析，并將第一大主成分作為高管監督機制的度量指標。其中，由于監督者主要是指股東大會、董事會以及監事會，因而針對公司治理中的監督機制，本文選取的指標有：第一大股東持股比例(Top1)、第二至第五大股東持股比例之和(Top2－5)、機構投資者持股比例(Ins)、董事會規模(Bsize)、獨立董事占比(Ibr)、董事長與總經理是否兼任(Ma_t，兼任為1、非兼任為0)、監事會規模(Susize)、董事會會議次數(Cdc)以及監事會會議次數(Cjc)。通過對上述9個指標進行主成分分析，保留其第一大主成分，最終得到用來衡量高管監督機制的變量jiandu。其中，取樣足夠度的KMO度量=0.540，大于0.5，Bartlett的球型度檢驗卡方值=8552.908足夠大，且顯著性水平sig=0. 000，表明本文的核心指標高管監督機制jiandu適合用主成分分析法來進行度量。

四、實證分析

（一）描述性統計與相關性分析變量的描述性統計如表2所示。在所選取的3170個樣本中，資本結構（lev）的均值和中位數分別為0.487和0.500，兩者在數值上基本接近，同時標準差為0.198，與傳統的理想資本結構應保持在40～60%基本吻合，說明總體分布比較合理。目標資本結構（Lev_Target）方面，其均值和中位數分別為0.487和0.482，標準差為0.059，波動性較小。偏離程度（Dev）的均值0.005，全部總體的平均偏離度較小，但其最小值和最大值分別為-0. 546和0.500，即存在極少數公司的大幅偏離。本文的關鍵指標監督機制jiandu我們對其進行了標準化處理，故其均值為0，標準差為1，以便我們進行后續的回歸分析。最大值為4.328，最小值為-2.634，極差為6.962，顯示出不同類型公司在監督機制方面存在較大的差異性。其他變量的描述性統計基本正常，此處不再贅述。

表3列示了各變量的Spearman相關系數。首先，實際調整程度Delta_Lev與偏離程度Dev在1%的水平上顯著正相關，與理論預期一致，即實際資本結構偏離目標資本結構的程度越大，當年的實際調整程度會越大。其次，是本文的核心指標監督機制jiandu與實際調整程度Delta_Lev在1%的水平上顯著正相關，這在一定程度上說明隨著監督機制的日趨完善，實際資本結構的會加速進行調整。最后，實際資本結構lev、企業規模size、有形資產比率tangibal、企業成長性grow與Delta_Lev顯著正相關，而盈利能力profitability、非債務稅盾taxavoid與Delta_Lev顯著負相關。此外，企業當年實際資本結構與企業規模、有形資產比率、非債務稅盾等顯著正相關，而與企業盈利能力顯著負相關，這與國內外的大多數研究保持一致，如姜付秀等（2008）、盛明泉等（2012）。

表2 變量的描述性統計

表3 變量的相關性分析

（二）回歸分析本文將監督機制（jiandu）及其與偏離程度（Dev）的交互項jiandu_Dev帶入資本結構動態調整的部分調整模型，主回歸分析結果如表4所示。首先，在不考慮高管監督機制的影響下，Panel A的Model 1中本年度的資本結構實際調整程度（Delta_Lev）與偏離程度（Dev）的相關系數為0.6520，且在1%的水平上顯著正相關，同時在Panel B的Model 3和Model 4中，這種顯著的正向相關關系仍然成立。這表明企業的實際資本結構確實存在趨向目標資本結構調整的趨勢，資本結構動態調整成立。其次，在引入監督機制影響后，報告結果如Panel A的Model 2。可以看出，交互項jiandu_Dev的系數在1%的水平上顯著為正，這表明監督機制的存在實際促進了企業的資本結構調整行為。此外，由于我們對監督機制（jiandu）進行了標準化處理，故其系數具有經濟含義。即監督機制jiandu每增加一個標準差，資本結構的調整速度將增加7.09%，相當于平均調整速度的10.88%（0.0709/0.6519）。綜上，高管監督機制對資本結構調整速度的促進作用不僅在統計上顯著，在經濟上也具有重要意義，假設1成立。最后，我們區分了不同調整方向下資本結構調整速度的變化，具體結果如Panel B所示。Model 3和Model 4分別為實際資本結構向上調整和向下調整的情形，比較兩者系數我們不難發現，向下調整的系數0.6958要大于向上調整的系數0.6768，即企業在進行資本結構向下調整時速度會更快，研究結論與黃繼承、朱冰等（2014）和盛明泉、張春強（2016）保持一致，這表明本研究結論具有一定的可信性和參考性。而在考慮監督機制對資本結構調整的影響時，回歸結果如Panel B的Model 5和Model 6所示。結果顯示，不論是向上調整還是向下調整，交互項jiandu_Dev的系數均為正，這說明高管監督機制實際會促進企業的資本結構行為，但兩者在顯著程度與系數大小方面存在一定差異。在向下調整過程中，交互項系數在1%的水平上顯著，而向上調整時系數僅在10%的水平上顯著；同時，向下調整時交互項系數為0.1426要大于向上調整時的0.0570。也就是說，盡管大體上監督機制都是加速資本結構調整速度，但在向下調整時的促進作用更為顯著，假設2得到驗證。

表4 主回歸分析

（三）進一步分析為了探究產權性質對監督機制與資本結構調整之間的影響，我們引入了產權性質變量soe，當企業性質為國有企業時soe取1，而當企業性質為非國有企業時soe取0。具體回歸結果如表5所示。在不考慮監督機制的影響時，產權性質soe與偏離程度Dev交互項soe_Dev的系數為-0.1078在5%的水平上顯著，這表明國有產權的引入抑制了企業的資本結構調整速度，國有企業在實際資本結構偏離時呈現一種“調整惰性”，而非國有企業在資本結構調整速度方面更具優勢。在模型中加入監督機制的作用后，交互項soe_Dev的系數變為-0.1159，三次交互項soe_jiandu_Dev系數為負，與二次交互項jiandu_Dev系數符號相反，未能通過顯著性檢驗。但其系數符號為負，可以在一定程度上表明產權性質抑制了監督機制對資本結構調整的促進作用，假設3基本成立。

（四）穩健性檢驗本文采用兩種方法進行穩健性檢驗：第一，改變模型的回歸方法，選用普通OLS法對模型進行重新回歸；第二，單獨對制造業進行回歸。由于在所選取的全部樣本中，制造業占比最大，故單獨對其進行回歸能夠有效地代表總體。穩健性檢驗結果如表6所示。表6的（1）列為普通OLS回歸下的樣本回歸結果，可以看到交互項jiandu_Dev的系數為0.0263，且在1%的水平上顯著，結論與表5中Panel A的Model 2一致。表6的（2）為單獨對制造業進行回歸得出的樣本回歸結果，在這里交互項jiandu_Dev的系數不論是符號還是顯著程度仍然與本文的主回歸保持一致。兩種方法下的檢驗結果表明，本文的研究結論不因模型回歸方法和樣本量的變化而改變，具有較強的穩健性。

表5 區分產權性質

表6 穩健性檢驗

五、結論

對于一個企業而言，高管是一項非常關鍵的人力資本，其決策行為理應受到關注；而資本結構作為公司高管的重要財務決策，它的適度杠桿效應發揮對企業生存發展至關重要。因此，公司高管與資本結構之間存在尤為緊密的關聯，國內外學者對此進行了大量研究，取得的成果頗豐。當然，高管可以進行資本結構調整，但其在進行調整的過程中是否應當對其進行適當約束，或者施加監督是否會更有利于企業整體的資本結構調整？正是基于此，本文選取了滬深兩市全部A股2004-2014年的數據為研究樣本，深入探究了高管監督機制對資本結構動態調整的影響，同時分析了這種影響是否會因企業性質不同而迥異，得出的結論如下：第一，對公司高管進行一定的監督是有益的，監督機制越健全和完善，企業的資本結構調整速度會越快。第二，公司存在向目標資本結構調整的趨勢，同時當存在過度負債時其向下調整的速度會更快。這在一定程度上支持最優資本結構存在理論，也從側面反映出我國絕大多數的公司高管屬于風險規避型。第三，監督機制對資本結構調整的這種促進作用在非國有企業會更顯著，暗含著我國的國有企業存在監督不足問題。通過以上三條結論得出的啟示主要包括：公司高管能夠進行資本結構動態調整，但在此過程中應當實施必要的監督，只有健全的監督機制才能夠保障資本結構調整的真正價值意義得到體現。針對監督機制的這種促進作用在國有企業偏弱這一情形，政府應當加速推進國有企業改革的更深層次化，為其真正通過資本結構調整創造企業價值奠定基礎。本文的研究結論對于豐富資本結構理論以及推動國有企業改革具有意義。

*本文受巢湖學院校級課題“高管股權激勵與資本結構調整速度”（項目編號：XWY-201602）資助。

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［7］張會麗、陸正飛：《現金分布、公司治理與過度投資》，《管理世界》2012年第3期。

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（編輯梁恒）