治理环境、两权分离与公司投资行为-1

1、治理环境、两权别离与公司投资行为论文摘要：本文以我国上市公司2004年一2021年的数据为样本，以终极控制人的控制权和现金流量权的别离对我国上市公司投资行为的影响为切入点，结合我国特有的制度背景，对我国上市公司的投资行为进行探讨。结果说明，我国上市公司更多的是发生了过度投资行为，而非投资缺乏；并且随着最终控制人两权别离程度的加大，过度投资将更加严重，而最终控制人拥有的现金流权的增加却能对过度投资行为起到一定的缓解作用；同时，良好的公司治理环境对公司的过度投资行为也能起到显著的抑制作用。论文关键词：治理环境,两权别离,过度投资一、引言公司投资一直是现代公司金融理论的核心问题之一。自Modigli

2、ani和Miller(1958)提出MM定理以来，西方学者逐渐放宽MM定理的新古典假设，主要从契约理论、委托代理理论、信息不对称理论和公司治理理论等不同视角研究了公司的投资行为，我国学者在梳理国外文献的根底上，也对我国上市公司投资行为进行了研究。周红霞2004、王艳2005等从管理者的角度，分析了我国上市公司的投资问题，欧阳凌2005、余良元2007、马如静2007、梅丹2021等从股权结构的角度研究了公司的非效率投资，辛清泉2007那么基于国有企业薪酬管制的制度背景，分析了经理薪酬对公司投资决策的治理影响。而从最终控制人两权别离的角度对上市公司投资行为的研究很少，很多学者大多集中于研究两权别

3、离与公司价值之间的关系。如谷祺2006、刘锦红2021等，而资本投资是公司治理影响公司价值的中间桥梁;，那么从两权别离的角度对资本投资的研究就显得尤为重要。同时，我国是一个处于转轨经济时期法律保护程度较弱的国家，当前我国经济和社会开展的一个突出特点是地区的开展不平衡，各地区存在着制度环境的差异，投资者利益保护程度不均衡。而且，我国大局部上市公司由政府控制。因此，考察我国上市公司投资的行为必须对我国上市公司所处的特殊环境进行分析，关注上市公司背后的政府行为及其所处的治理环境。现有文献还没有结合公司治理环境与公司的终极产权研究公司的投资行为。本文借鉴Vogt1994的研究方法，利用樊纲和王小鲁20

4、21编制的我国各地区市场化进程数据，以20042021年我国非金融行业的上市公司为样本，通过在模型中逐步引入交叉项，考察在我国特殊的制度背景下，治理环境、两权别离与公司投资行为三者之间的关系。检验我国上市公司究竟到底表现为哪种非效率投资，终极控股股东控制权和现金流权的别离是否会影响公司的投资行为，以及如何影响。同时，公司治理环境的改善是否能抑制上市公司非效率投资的发生。文章剩余局部结构如下：第二局部为制度背景与研究假说；第三局部为研究设计；第四局部为实证结果及分析；第五局部为研究结论。二、理论分析与研究假设一模型的构建与分析大股东能够凭借其所拥有的超强控制权来谋取私人收益，从而损害上市公司中小

5、股东的利益，但是大股东要想取得私人收益，必须事先拥有足够的控制权，而且要有一定的别离度，否那么大股东就没有能力也没有动机去侵占中小股东的利益。以下将通过构建模型进行分析，试图进一步揭示：在控制权与现金流量权别离的情形下，现金流权及两权别离程度与非效率投资之间的关系，进而为假设的提出奠定理论根底。首先，假定：公司没有融资约束问题。设公司投资规模为I，参照Motta的文献，公司收益与投资存在的函数关系，并参照AggarwalandSamwick的思想，设企业控股股东通过投资获得控制权私人收益为sLnI，其中终极股东掠取控制权私人收益的比例s受到终极股东的现金流权比例a、两权别离度p、以及投资者法律

6、保护程度k的影响，根据LaPorta等(1999)的研究，假定S，S0，S。即(1)终极股东的现金流权比例越大、投资者法律保护程度越高、那么终极股东掠取的私人收益比例就越小；(2)两权别离程度越大，那么终极股东掠取的私人收益的比例就越大。借鉴Burkhartetal.(1998)、Lapoflaeta1.(2002)等的分析理念，设控制权私人收益的本钱是掠夺比例s和投资者法律保护程度k的函数。并假设公司投资从时期t=0开始，折现系数为r。1不存在控制权私人收益时，控股股东的净收益为，那么控股股东在所有未来的时间内，利益最大化的条件为：为了使控股股东利益获得最大，企业存在着最优投资规模。对(2.

7、1)式两边求关于I的偏导数并令其等于0，可以得到企业投资的最优规模为：私人收入比例越高，被发现的概率越高，从而获取控制权的本钱增加速度超过私有收益的增加速度，于是可得：那么控股股东在所有未来的时间内，利益最大化的条件为：为了使控股股东利益获得最大，对(2.3)式两边求关于I的偏导数并令其等于0，可以得到企业投资的最优规模为：因此I*I*，即存在控制权私有收益的投资规模I*水平大于不存在控制权私有收益时的最优投资水平I*水平，说明上市公司存在过度投资行为。首先，对2.4式a求导，那么有：因为，所以，0，并且S，因此由此可知，现金流权越高，越能抑制终极股东的过度投资行为。接着，对2.4式p求导，那

8、么有：因为，所以0，并且S0，因此0由此可知，两权别离程度越大，终极股东过度投资行为越严重。因为，所以0，并且S，因此由此可知，投资者法律保护程度越高，越能抑制终极股东的过度投资行为。从以上推理可知，对中小股东权益保护程度较弱的法律制度背景下，两权别离导致上市公司偏离了其最正确投资规模，其结果最终导致了公司价值的下降。根据式(2.4)-(2.7)，我们可以提出以下研究假设：假设1：我国上市公司投资现金流敏感度存在，并且更多的是发生了过度投资的非效率投资行为，而非投资缺乏；假设2：当终极控制股东的现金流权比例a越大时，终极控股股东通过投资获得的控制权私人收益的比例就越小，进而越能抑制过度投资的发

9、生；假设3：当终极控制股东的两权别离的程度p越小时，终极控股股东通过投资获得的控制权私人收益的比例就越小，进而越能抑制过度投资的发生；假设4：当投资者法律保护程度k越大时，终极控股股东通过投资获得的控制权私人收益的比例就越小，进而越能抑制过度投资的发生；三、研究设计Inv=+FCF+Q+Sales+FCFxQ+Lev+Size+Year+Industry然后，在Vogt模型根底上再引入由现金流量权哑C、两权别离度哑CV构造的交叉项DC*Q*FCF和DCV*Q*FCF来检验现金流权、两权别离对过度投资的影响，如果DC*Q*FCF的系数为正，那么说明现金流权有利于抑制过度投资的发生。而DCV*Q*

10、FCF的系数为负，那么说明两权别离会使过度投资加剧。Inv=+FCF+Q+Sales+DC+FCF*Q+FCF*Q*DC+Lev+Size+Year+Industry+Inv=+FCF+Q+Sales+DCV+FCF*Q+FCF*Q*DCV+Lev+Size+Year+Industry最后，在Vogt模型根底上引入由治理环境变量哑DGM构造的交叉项DGM*Q*FCF检验制约机制能否缓解大股东代理问题下的过度投资行为(模型5)，如果交叉项回归系数显著为正，那么说明该制约机制是有效的；否那么无效。Inv=+FCF+Q+Sales+DGM+FCF*Q+FCF*Q*DGM+Lev+Size+Year+

11、Industry+其中，我们将樊纲和王小鲁2021编制的各地区2003-2007市场化进程、政府与市场的关系以及市场中介发育和法律制度环境得分，分别作为2004-2021年各地区的市场化指数Mar、政府干预指数Gov、法制水平指数Law。此外，本文的现金流量应该定义为企业的自由现金流(Jensen，1986)，但由于该指标本身的不可观测性，我们用经营活动的现金流量净额来替代。这与Arthur(2001)和王华、黄之骏(2006)的处理类似。具体变量定义见表1表1变量定义 变量名称 变量代码 变量定义 投资支出 Inv t年固定资产、工程物资和在建工程的净值改变量/年初总资产 投资时机 Q t-

12、1年末的Tobin_Q值其中，Tobin_Q=(每股价格x流通股股数+每股净资产x非流通股股数+负债账面价值/总资产 自由现金流 FCF t-1年的经营现金流量净额/总资产 生产能力 Sales t-1年主营业务收入/总资产 财务杠杆 Lev t-1年末的公司资产负债率 公司规模 Size t-1年末公司总资产的自然对数 现金流权比例 C a ，其中，a 为第i条控制链的所有链间控股比例 控制权比例 V min(a )其中，a 为第i条控制链的所有链间控股比例 两权别离度 CV 控制权/现金流权 市场化指数 Mar 数值越大，表示市场化程度越高 政府干预指数 Gov 数值越大，表示政府干预程度

13、越低 法治水平指数 Law 数值越大，表示法制化水平越高 行业 Industry 行业虚拟变量，行业按证监会的分类标准(除制造业继续划分为小类外，其他行业以大类为准)，共有20个行业虚拟量 年度 Year 用来控制宏观经济的影响，本文涉及6年的上市公司数据，因此共5个年度哑变量 四、实证检验结果与分析一主要变量的描述性统计表2报告的是主要变量的描述性统计结果。由该结果可知，公司的投资支出、自由现金流、投资时机以及生产能力的平均值分别为0.0487、0.0546、1.1897、0.6874；两权别离的平均值为1.4968，也即平均而言，控制股东要掌握1单位的投票权，只需要对应0.667个单位的现

14、金流，也就是只需要承当0.667个单位的经营收益及其所带来的风险。治理环境指数中，Mar、Gov、Law的最大值分别为11.7100、10.6000、16.6100，最小值分别为3.8600、5.0300、2.1100，说明治理环境在地区间存在不平衡。表2主要变量的描述性统计 变量 样本数 平均值 中位数 最小值 最大值 Inv 5573 0.0487 0.0157 -0.2095 0.6424 FCF 5580 0.0546 0.0543 -0.1910 0.2661 Q 5581 1.1897 0.9476 0.4718 4.4259 Sales 5581 0.6874 0.5607 0.

15、0722 2.7121 CV 5408 1.4968 1.0000 1.0000 11.6123 Mar 5581 7.9271 7.9700 3.8600 11.7100 Gov 5581 8.6802 8.8200 5.0300 10.6000 Law 5581 7.1670 6.1800 2.1100 16.6100 (二)治理环境、两权别离与公司投资行为的检验结果和分析如果直接用FCF*Q*C(CVGM)作为交叉项，将产生严重的多重共线性问题。对此，我们借鉴罗长远(2005)、王文剑(2007)的做法，在回归模型中都引入它们各自的哑变量，其中，当C(CVGM)大于它们各自的中位数时，记

16、为DC(DCVDGM)为1，否那么为0，交叉项为FCF*Q*DC(DCVDGM)，这一做法很好地防止了多重共线性问题。此外，为防止异方差和自相关对回归结果造成不利影响，本文采用Driscoll-Kraay对回归标准误进行修正。表3治理环境、两权别离与公司投资行为 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 Constant -0.1549* (-7.27) -0.1576* (-7.20) -0.1463* (-7.15) -0.1550* (-8.08) -0.1729* (-6.16) -0.1629* (-7.62) -0.1713* (-5.94) FCF 0.109

17、5* (8.91) 0.1544* (6.28) 0.1481* (5.97) 0.1491* (5.95) 0.1565* (6.79) 0.1624* (7.33) 0.1555* (6.43) Q 0.0112* (5.36) 0.0140* (5.82) 0.0144* (5.87) 0.0138* (5.58) 0.0142* (5.69) 0.0143* (5.45) 0.0141* (5.81) Sales 0.0075* (3.46) 0.0074* (3.37) 0.0062* (2.55) 0.0073* (3.34) 0.0087* (3.89) 0.0080* (3.5

18、9) 0.0084* (3.79) DC 0.0089* (3.15) FCF*Q -0.0347* (-5.05) -0.0400* (-5.88) -0.0116 (-0.74) -0.0469* (-6.03) -0.0556* (-5.96) -0.0387* (-3.59) FCF*Q*DC 0.0234* (4.27) DCV -0.0006 (-0.25) FCF*Q*DCV -0.0335* (-2.09) DMar -0.0118* (-2.54) FCF*Q*DMar 0.0166* (1.78) DGov -0.0081* (-4.74) FCF*Q*DGov 0.026

19、1* (3.82) DLaw -0.0093* (-1.68) FCF*Q*DLaw 0.0033 (0.25) Lev -0.0458* (-4.84) -0.0455* (-4.63) -0.0415* (-3.73) -0.0449* (-4.40) -0.0480* (-4.82) -0.0466* (-4.72) -0.0479* (-4.94) Size 0.0101* (11.33) 0.0101* (11.40) 0.0091* (10.87) 0.0099* (12.36) 0.0108* (9.27) 0.0103* (11.94) 0.0108* (8.85) indus

20、try control control control control control control control year control control control control control control control Observations 5,572 5,572 5,572 5,572 5,572 5,572 5,572 R-squared 0.095 0.095 0.097 0.096 0.097 0.096 0.097 F 31.72* 30.94* 31.48* 42.87* 28.51* 33.03* 28.84* 注：*表示在l的水平上显著，*表示在5的水

21、平上显著，*表示在10的水平上显著。括号内的值为对应系数的t值表3是模型1-模型7的回归结果，模型1和模型2分别研究公司的投资现金流敏感性及其过度投资行为。由回归模型1的结果可知，投资支出与现金流在1%的水平上正相关，这说明西方公司普遍存在的投资现金流相关性在我国上市公司中同样存在。为了检验投资现金流敏感性是由融资约束下的投资缺乏造成的，还是由代理问题下的过度投资造成的。我们在模型1的根底上引入了FCF*Q的交叉项，由模型2的回归结果可知，交叉项FCF*Q的回归系数为-0.0347，并且在1%的水平上显著，根据Vogt1994的分析可知，投资现金流敏感性是由代理问题下的过度投资造成的，从而证实

22、了我国上市公司普遍存在着过度投资的非效率行为，模型1和模型2的回归结果验证了假设1的正确性。为了验证假设2和假设3的正确性，在模型1的根底上又分别引入了FCF*Q*DC和FCF*Q*DCV两个交叉项，由回归3的结果可以看出，交叉项FCF*Q*DC的系数为0.0234在1%的水平上显著也就是说随着终极控股股东的现金流权增加时，大小股东的利益逐渐趋于一致，大股东的鼓励效应发挥作用，会对公司的过度投资行为起到一定的抑制作用。由回归4的结果可以看出，交叉项FCF*Q*DCV的系数为-0.0335在5%的水平上显著也就是说当两权别离程度增大时，最终控制人追求控制权私利的本钱逐渐降低，从而导致其侵占中小股

23、东的动机增大，加剧其过度投资行为。那么，公司治理环境的改善能否有效抑制大股东的过度投资行为呢?为了验证这一假设，模型5-7是引入了FCF*Q*GM交叉项的回归结果可知，可以看出自由现金流FCF及其交叉项FCF*Q的系数仍然显著并保持不变，交叉项Q*FCF*DMar、Q*FCF*DGov的系数分别在10、1%的显著性水平下为正，Q*FCF*DLaw的系数为正，但不显著。这一结果说明市场化进程越高，治理环境越好，越能抑制终极控股股东视为利益侵占效应，进而降低过度投资水平的作用。另外，从控制变量来看，根本与我们的经验相吻合。(三)稳健性检验为了说明上述回归结果的客观正确性，我们采用平衡面板数据以及将

24、终极控股股东有效控制比例界定为20%这两种方法对上述实证结果进行稳定性检验。1、平衡面板数据表3中数据来源于2004-2021年的非平衡面板数据，为了更一步检验上述回归结果的客观性，我们采用平衡面板数据作为样本，回归结果在表4中列示。表4的回归结果与表3的回归结果相比，没有产生实质性的变化，因此我们认为前文的结论是比拟稳健的。表4治理环境、两权别离与公司投资行为稳健性检验 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 Constant -0.2142* (-4.64) -0.2176* (-4.71) -0.2058* (-4.38) -0.2138* (-4.79) -0.2

25、384* (-4.59) -0.2292* (-5.19) -0.2373* (-4.50) FCF 0.1035* (12.22) 0.1717* (8.69) 0.1666* (8.48) 0.1675* (8.69) 0.1736* (9.70) 0.1855* (10.63) 0.1724* (9.31) Q 0.0162* (14.36) 0.0206* (11.37) 0.0214* (11.61) 0.0204* (10.69) 0.0212* (11.49) 0.0214* (11.35) 0.0211* (11.17) Sales -0.0008 (-0.38) -0.001

26、0 (-0.44) -0.0023 (-0.95) -0.0012 (-0.53) 0.0005 (0.21) -0.0002 (-0.08) 0.0005 (0.18) DC 0.0114* (5.34) FCF*Q -0.0547* (-6.43) -0.0571* (-6.81) -0.0374* (-1.83) -0.0827* (-14.45) -0.0973* (-8.61) -0.0761* (-10.47) FCF*Q*DC 0.0141* (2.26) DCV -0.0023 (-1.24) FCF*Q*DCV -0.0251* (-1.78) DMar -0.0152* (

27、-4.20) FCF*Q*DMar 0.0433* (8.07) DGov -0.0129* (-5.16) FCF*Q*DGov 0.0568* (5.22) DLaw -0.0136* (-3.05) FCF*Q*DLaw 0.0332* (7.87) Lev -0.0263* (-2.31) -0.0260* (-2.16) -0.0217* (-1.67) -0.0254* (-2.11) -0.0283* (-2.29) -0.0273* (-2.27) -0.0287* (-2.38) Size 0.0121* (6.82) 0.0121* (6.83) 0.0110* (5.81

28、) 0.0119* (6.87) 0.0131* (6.52) 0.0126* (7.36) 0.0131* (6.41) industry control control control control control control control year control control control control control control control Observations 4,311 4,311 4,311 4,311 4,311 4,311 4,311 R-squared 0.111 0.112 0.114 0.112 0.114 0.114 0.114 F 103

29、.79* 55.05* 31.84* 37.84* 58.72* 58.07* 57.65* 2、将终极控股股东的有效控制比例界定为20%根据LaPorta(1999)、Faccio和Lang(1999)等一些有代表性的研究中常把终极股东有效控制比例界定为10%或20%，在此，我们选择20%作为终极控制比例，对以上研究结论进行检验。表5为将终极控股股东的有效控制比例界定为20%后的回归结果，各变量符号根本没发生变化，说明我们的检验结果具有一定的稳定性。表5治理环境、两权别离与公司投资行为稳健性检验 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 Constant -0.1539*

30、 (-6.61) -0.1583* (-6.75) -0.1462* (-6.33) -0.1552* (-7.52) -0.1726* (-5.92) -0.1651* (-7.11) -0.1716* (-5.77) FCF 0.0994* (11.91) 0.1598* (10.11) 0.1514* (10.47) 0.1551* (10.30) 0.1610* (10.82) 0.1649* (11.77) 0.1600* (10.19) Q 0.0132* (5.53) 0.0172* (6.74) 0.0171* (6.19) 0.0170* (6.45) 0.0172* (6.

31、43) 0.0173* (6.25) 0.0172* (6.63) Sales 0.0045 (1.65) 0.0043 (1.57) 0.0033 (1.11) 0.0043 (1.56) 0.0056* (2.11) 0.0051* (1.79) 0.0054* (2.03) DC 0.0076* (3.94) FCF*Q -0.0483* (-15.87) -0.0562* (-13.11) -0.0273* (-2.03) -0.0532* (-11.41) -0.0591* (-7.54) -0.0460* (-6.43) FCF*Q*DC 0.0301* (4.69) DCV -0

32、.0010 (-0.50) FCF*Q*DCV -0.0310* (-1.78) DMar -0.0111* (-2.43) FCF*Q*DMar 0.0051* (1.82) DGov -0.0093* (-5.71) FCF*Q*DGov 0.0175* (1.75) DLaw -0.0089 (-1.63) FCF*Q*DLaw 0.0095* (1.82) Lev -0.0513* (-5.74) -0.0512* (-5.45) -0.0477* (-4.57) -0.0507* (-5.28) -0.0535* (-5.60) -0.0526* (-5.63) -0.0536* (

33、-5.78) Size 0.0104* (9.56) 0.0104* (9.64) 0.0095* (8.90) 0.0103* (10.42) 0.0112* (8.24) 0.0107* (10.06) 0.0111* (7.96) industry control control control control control control control year control control control control control control control Observations 4,970 4,970 4,970 4,970 4,970 4,970 4,970

34、R-squared 0.097 0.097 0.099 0.097 0.099 0.098 0.098 F 27.33* 26.11* 27.46* 39.03* 25.02* 29.33* 76.22* 五、研究结论本文以2004-2021年我国非金融上市公司为研究样本，在借鉴Vogt(1994)实证模型的根底上，分析了治理环境、两权别离和公司投资行为三者之间的关系，研究结果说明，中国上市公司投资与现金流的敏感性是很强的，产生的这种原因主要来源于代理问题下的过度投资，而非融资约束下的投资缺乏。随后我们采用引入交叉项FCF*Q*DC(DCVDGM)的方式来进一步检验终极控股股东所拥有的现金流权、两权别离、治理环境对公司过度投资的影响效果。结果发现，终极控股股东两权别离度越大，侵占中小股东的动机越强，进而导致了更加严重的过度投资，而现金流量权的增加使得大股东和小股东之间的利益更加趋于一致，可以缓解大股东对小股东的侵害行为，减轻损害企业价值的过度投资行为。最后