最终控制权、公司治理与非效率投资

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1、最终控制权、公司治理与非效率投资　　摘要：以2007―2012年度A股非金融类上市公司为研究对象，按照非效率投资形成的内在机理进行分类，研究了最终控制权、公司治理对投资效率的影响。研究结果表明，公司治理能够抑制我国上市公司的非效率投资。其中，国有企业的公司治理对过度投资作用明显，对投资不足的作用不明显;而其它企业则刚好相反。关键词：最终控制权;公司治理;非效率投资一、引言8有效的投资成为未来现金流增长的重要基础，是企业成长的主要动因。已有文献表明，近年来我国上市公司投资效率普遍不高，非效率投资行为普遍

2、存在，低效投资和过度投资现象严重（刘新民等，2014）。最终控制权和公司治理作为两大关键因素，能否有效抑制非效率投资，是一个兼具理论价值和政策意蕴的重要课题。公司最终控制权如果属于政府相关部门，那么管理层不仅关注公司业绩，其决策往往受到行政干预，高级管理人员可能具有政治关联。若管理层能代表公司现有股东的利益，管理者对投资项目盈利能力的私人信息和投资信号的不确定性将会引致无效率的投资行为，如信息不对称引起的投资不足现象;另外，最终控制权与现金流权的分离，导致最终控制人和中小股东的代理冲突，进而影响公司价

3、值。不同性质的外部大股东，对上市公司经营绩效的作用效果有明显差别，而且其在不同性质的控股股东控制的上市公司的表现也不尽一致（徐莉萍等，2006）。最终控制权和公司治理既相互联系，又各有侧重，有必要纳入到同一研究框架中，分析其在抑制非效率投资中的作用机理是否相同。因此，最终控制权和公司治理能否有效地抑制非效率投资，是当前亟待解决的问题。本文的研究旨在探究非效率投资的影响因素，验证最终控制权和公司治理对不同类型非效率投资的不同作用机理，进而检验最终控制权和公司治理在抑制非效率投资中可能存在的分工效应。二、

4、研究设计（一）变量的选择。在非效率投资的度量方法方面，非效率投资通常表现为不以企业价值最大化为目标而进行的投资行为，可分为投资不足与投资过度。Richardson（2006）采用模型（1）残差方法来衡量非效率投资水平。通过对样本数据进行回归，计算公司的期望投资水平，用回归残差来度量非效率投资：残差为正数表示投资过度;残差为负数表示投资不足。Invit=α0+α1Growit-1+α2Levit-1+α3Cashit-1+α4Ageit-1+α5Sizeit-1+α6Roiit-1+α7Invit-1+

5、αm∑Ind+αn∑Year+εit8（1）其中，Inv是新增投资额，用固定资产净额、长期股权投资净额和无形资产的年度增加额之和除以平均总资产来衡量;Grow为公司成长性，用Tobin-Q指标衡量;为资本结构，Lev用资产负债率表示;Cash是现金持有量，用现金及现金等价物除以平均总资产衡量;Age为公司上市年数，取自然对数;是公司规模，取总资产的自然对数;Roi为投资回报，用投资的年回报率表示;Ind和Year分别是行业和年度，用虚拟变量表示。其中，行业按中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引（20

6、12年修订）》分类，制造业取两位代码分类（C2行业归入C9行业），其他行业取一位代码分类。首先，使用样本数据对模型（1）回归，得到公司年的期望投资水平，然后用实际投资水平减去期望投资水平，得到公司年的非效率投资。如果非效率投资大于0，表明公司存在投资过度（Overit）;如果非效率投资小于0，则表明公司投资不足，并取绝对值（Underit）。在最终控制人上，截至有效交易日，根据上市公司第一大股东的最后控股股东的类型，将上市公司最终控制人定义为国有控股、民营控股、外资控股、集体控股、社会团体控股、职工持

7、股会控股、不能识别类。根据研究需要，将国有控股公司之外的公司归类为其它公司。8公司治理的度量包括激励和监督两大方面。在激励机制方面，选取董事持股比例、监事持股比例、其他高级管理人员持股比例、领取薪酬的董事比例、领取薪酬的监事比例和前三名高管薪酬（取自然对数）等6个变量衡量激励机制。在监督机制方面，选取第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、独立董事比例、机构投资者持股比例、董事长与总经理两职合一性（合一取1、否则取0）、监事会规模衡量监督机制。然后，使用主成分分析法筛选激励和监督机制各指标，得到激励机

8、制、监督机制最终变量数据。（二）模型的构建。借鉴Giroud和Mueller（2010）的研究文献，选取自由现金流Fcf、公司规模Size、上市年数Age、大股东占款Occupy作为控制变量，模型如式（2）所示。Ineinvit=β0+β1Incentiveit+β2Supevit+βk∑Controlit+βm∑Ind+βn∑Year+eit（2）其中，Ineinv表示非效率投资，包括投资过度Over和投资不足Under;Incentive为激励机制;