投资者恶性增资行为控制机制探析

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1、投资者恶性增资行为控制机制探析摘要:本文探讨了在资本预算项目决策中,投资者恶性增资行为的控制机制。文中首先提出了同时使用相对降低投资者的原生性认知和使负反馈信息明确化两种途径,可有效地抑制投资者的恶性增资行为。采用综合设定项目最低报酬率方式可同时达到这一目的。其次,本文运用模拟实验法对该观点进行了验证。验证结果表明:综合设定项目最低报酬率的方式既能有效地抑制恶性增资行为,又可以使设定的最低报酬率与公司期望的最低报酬率无显著差异。关键词:恶性增资;原生性认知;负反馈;自辩理论作者简介:唐洋(196

2、7-),女,湖南武冈人,南开大学会计学系博士研究生,天津商学院副教授,主要从事会计与财务管理研究。中图分类号:F830.59文献标识码:A文章编号:1006-1096(2007)04-0067-04收稿日期:2007-05-06传统经济学以“理性人”为基础,认为企业决策者在资本预算项目决策中,以预期收益最大化为决策依据。他们会继续投资于获利项目,而放弃非获利项目(Homgren&Foster,1991)0然而,近40多年来的大量财务会计与心理学研究表明,当决策者向一个项目投入大量资源后,发现完成

3、该项目取得收益的可能性很小,在有明确而客观的信息表明应该放弃该项目的情况下,管理者却会继续投入额外资源(该现象称为恶性增资(staw,1976)o恶性增资行为给企业造成巨大的资源浪费。然而,它却普遍存在于资本预算项目决策中。因此,如何有效地控制决策者的恶性增资行为,对企业的持续稳定发展具有十分重要的意义。最早提出恶性增资控制程序的是Brockner和Rubin(1985),他们分别试验了几种管理程序以判断哪一种在控制恶性增资方面更有效。此后,有学者提出了一些具体的控制措施(Simonson&St

4、aw,1992;Heath,1995;Ghosh,1997;Choweta.,1997;Rutledge&Karim,1999;Tan&Yates,2002;Chengetal.,2003)o然而,关于恶性增资控制机制的研究仍处于起步阶段。本文试图在自辩理论的框架下,研究通过使负反馈信息明确化和相对降低投资者的原生性认知两种措施,控制决策者的恶性增资行为。一、理论分析和假设的提出(一)理论分析自辩理论最早由Staw(1976)提出,它源于Festinger(1957)的认知失调理论和Kiesle

5、r(1971)的心理承诺理论。Festinger(1957)指出,当投资者参与到一个资本预算项目中时,对初始决策将产生原生性认知,如果项目后来的反馈信息与原生性认知持续不一致时(如:项目并不像预期的那样好,应当放弃),认知失调就会产生。此时决策者会体验到不舒服的感觉,并有动机消除这种感觉。决策者有两种消除这种感觉的战略:一是接受失调认知,放弃或终止项目;二是继续接受原生性认知,并拒绝失调反馈,这样就会导致恶性增资(如图1所示)。认知失调理论解释了决策者恶性增资的动机。对于预测决策者将选择哪一种减

6、少失调的方案(继续还是放弃投资),心里承诺理论是必要的。Kiesler(1971)指出,决策者将选择哪一种决策方案,依赖于原生性认知和失调认知的相对强度。他预计:决策者将放弃相对弱的认知。也就是说,如果失调认知弱于原生性认知,决策者将放弃或者改变失调认知,表现为恶性增资;如果失调认知强于原生性认知,决策者将接受失调认知,停止恶性增资。可见,要使投资者接受失调认知,停止恶性增资,必须使他们的失调认知大于原生性认知。有两种途径可达到此目的,一是增加投资者的失调认知,二是降低他们的原生性认知。本文认为

7、,同时使用相对降低投资者的原生性认知和使负反馈信息明确化两种途径,可有效地抑制投资者的恶性增资行为。而采用综合设定项目最低报酬率方式可同时达到这一目的。(一)假设的提出K负反馈信息明确化目前,使负反馈信息明确化的具体做法主要有两种,即提供关于初始决策以及未来投资的明确信息(Ghosh,1997)和设定项目最低报酬率(Chengetal,2003)o本文采用在项目初始决策时,设定项目最低报酬率的方法。最低报酬率是指按预期理性原则,投资者认可的项目应该继续投资下去的最低限度。超过这个最低限度,从公司

8、的角度来说,继续该项目已无利可图,放弃是最好的选择。项目最低报酬率是评判项目是否继续下去的客观标准。Simonson和Staw(1992)指出,如果负反馈信息不明确,决策者对“该项目的业绩有多差”就模糊不清,此时,他们甚至会认为负反馈是不可信的。Ghosh(1997)研究显示,当负反馈信息是非财务的,缺乏清晰透明度时,投资者更有可能恶性增资。Chengetal.(2003)研究表明,设定项目最低报酬率可以使负反馈明确化。因此,本文首先提出如下假设:H1:与不设定最低报酬率相比,设定项目最低报酬率

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