中国上市公司债权治理效率的实证分析

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1、中国上市公司债权治理效率的实证分析中国上市公司债权治理效率的实证分析  广义的资本结构在形式上表现为债权比例和股权结构,但背后却反映了利益相关者在公司中的契约关系,即收益索取权与控制权安排。股东享有剩余收入索取权和企业正常经营情况下的控制权,债权人享有固定收入索取权和企业不能偿还债务时的破产权,从而形成了股权治理和债权治理。近年来国内学者的研究焦点大多集中在股权治理效率的研究上,如对股权结构与公司治理效率的相关性分析等,而很少有学者对债权治理效率进行实证分析。那么我国上市公司的债权治理效率究竟怎样?如何提

2、高上市公司的债权治理效率?本文将在债权治理效应的理论分析基础上,通过对我国上市公司1999-2001年数据的实证分析尝试对这些问题做出初步回答。    债权治理效应的理论分析与假设提出11/11  债权治理效应的理论渊源是资本结构理论中的代理成本说及其分支企业控制权理论。代理成本说和控制权理论将公司治理引入资本结构理论的研究中,突破了以往资本结构理论中仅对负债的财务杠杆效应、税盾效应的研究,提出了负债的治理效应:适度负债,有助于缓解公司内部各利益相关者的利益冲突,激励、约束经理人员,克服代理问题,并且实现

3、控制权的重新安排;同时,债权人以“相机控制”的方式,在公司治理中担任重要的角色。具体来讲,我们认为债权的治理效应是通过以下机制实现的:    一、负债本身的激励约束机制  一方面,经理的剩余索取权随举债增加而增加,这就内在激发了经理的积极性,使经理利益与股东利益趋于一致;而且负债还可以减少经理用于享受个人私利的自由现金。另一方面,负债的还本付息压力,可以减少可支配的自由现金流量,从而抑制那些有利于营造经理帝国却不利于企业价值增长的过度投资。    二、相机控制和破产程序  相机控制,即控制权的转移,是指当

4、企业无力偿债时,剩余控制权和剩余索取权便由股东转移给债权人。这时债权人的控制是通过受法律保护的破产程序进行的,包括两种处理方式:一种是清算,即把企业的资产拆开卖掉,收益按债权的优先序列分配。清算有自愿和强制两种情况。清算的结果是经营者没有了饭碗。另一种是重组,即由股东、债权人和经营者进行商量提出方案,如果重组的价值大于清算的价值,破产企业可能被重组。企业重组涉及减免债务本金和利息、债转股、延长偿还期、注入新资金等,也可能涉及更换经营者。因而在“破产威胁”下,债务成为一种担保机制,对经理形成“硬约束”。  

5、  三、银行监控11/11  银行作为主要的债权人,凭借其与公司独特的关系——拥有公司充分的信息,在公司中有重大利益,有监控公司能力——使得它便于在公司治理中发挥作用。特别地,就主银行体制而言,主银行还具备了有别于其他外部控制源的三个优势:主银行在联合监督的事前、事中和事后利用掌握的信息能够以较低的成本有效地约束经理。大、小银行组成的银行团中,由各大银行分别担任自己关系公司的主银行,担当监控公司职责,以节约稀缺的监督资源。以银行贷款为基础的相机控制,导致公司经营不佳时其控制权自动由经营者转向主银行。但是应

6、该看到,主银行体制中债权的这种治理效应,是以主银行的股东身份作为支撑的。  综上所述,有效的债权治理有助于提高公司治理效率,最终将在公司治理效率的载体——公司绩效上体现出来,即债权的治理效应会对公司绩效产生正面影响。根据上述分析,我们得到假设:资本结构与公司绩效具有显著的正相关关系。    实证分析    一、研究样本的选取11/11  由于不同时期的上市公司受市场环境、宏观经济条件的影响各不相同,为了避免由此带来的统计上的“噪音”,我们认为样本公司应该在上市时间上具有可比性,因而我们选取了1998年上市

7、的106家公司为研究对象。我们从中选取只发行A股的101家公司,并删除曾被ST处理的5家公司,最后得到96家公司。研究年度为1999年、2000年和2001年,总样本量为288个观测值。使用的数据来自巨灵证券信息系统、巨灵信息网;计算过程利用STATISTICA完成。    二、研究变量的选取    1.被解释变量:公司绩效指标P  我们认为负债对公司绩效主要有三方面影响,即财务杠杆效应、税盾效应和治理效应。而本文将主要分析负债的治理效应,因此我们选取三个不同的会计指标,以区分负债的不同效应对公司绩效的影

8、响。  主营业务利润率CPM,只反映负债的治理效应。  CPM=主营业务利润/主营业务收入    总资产收益率ROA,反映负债的治理效应和税盾效应。  ROA=税后净利润/年初年末总资产平均值    净资产收益率ROE,反映负债的治理效应、税盾效应和财务杠杆效应。  ROE=税后净利润/期末权益资本=[总资产息税前利润率+×负债/权益资本]×11/11    我们之所以未选择价值指标,是因为价值指标是负债三种效应的综合体现,我

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