私人收益

私人收益（精选4篇）

私人收益 篇1

一、引言

代理问题(Agency Problems)是现代股份制公司面临的重要问题,也是公司治理研究的核心课题。在现代股份制公司中,公司的所有权与控制权分离,大股东与小股东的利益不尽一致,由此产生两种类型不同的代理成本(Agency Costs),即由股东与经理人之间利益冲突所引发的“第一类代理成本”以及大股东与小股东之间利益冲突所引发的“第二类代理成本”。传统上,美英等普通法系国家的公司股权被认为是高度分散的,股东与经理人之间的代理问题受到学界的高度关注,公司治理文献偏重于对第一类代理成本的研究(Jensen 和 Meckling,1976等)。但最近十几年来的公司治理文献显示,世界上大部分国家和地区的公司股权不是分散的,而是由家族、机构投资者、金融机构(银行)或国家等大股东控股,大股东通过金字塔式股权结构、发行不同投票权的股票、交叉持股或参与管理,获得显著超过现金流权力的控制权,与经理人一道掠夺小股东的利益,由此引致的股东之间的利益冲突及其引发的第二类代理成本不容忽视(La Porta et al.,1999;Claessens et al.,2000; Faccio 和 Lang,2002)。

我国股份制公司控制权与现金流权(所有权)分离情况也比较严重,大股东与小股东之间同样存在着利益冲突问题。以民营上市公司为例,最终控制人对公司的所有权偏低(平均为18.93%),但对公司的控制权偏高(平均为32.15%),两权分离度比东亚近邻的9个国家和地区更加严重(张华等,2004)。我国资本市场具有鲜明的“新兴+转轨”的制度特征。2007年以来,上市公司数量急剧扩容,总市值跃至世界前列,但相关法律对投资者利益的保护程度依然不尽人意,特别是小股东的利益经常遭受无端漠视。在法律保护机制不尽完善的情况下,控制权与现金流权(所有权)的分离从客观上为大股东攫取小股东利益创造了一条可行且成本极低的路径。

在私人收益的强烈驱使下,大股东利用手中牢牢掌握的控制权,疯狂掠夺中小股东利益的现象至今仍屡禁不止。虽然证监会多年大力清理整顿,但2011年末大股东占用上市公司账面资金达97.5亿元,其中非经营性的其他应收账款欠款为34.3亿元。除此之外,大股东还通过非公允的关联交易、转移定价、低价配股、借款担保等多种隐蔽手段非法掠夺中小股东的合法利益。大股东对控制权私人收益的追逐,不仅损害中小股东的利益,还严重阻碍外部金融市场的健康发展。若控股股东攫取的私人收益过高,势必使外部投资者对资本市场失去信心,导致资本市场融资功能逐步萎缩,直至资本市场最终消失。鉴于控股股东代理问题可能产生一系列严重后果,如何约束控股股东攫取控制权私人收益(Private Benefits of Control)的行为,保护中小投资者的合法权益,已成为公司治理研究的重点方向。

二、控制权私人收益的内涵

Jensen 和 Meckling(1976)在论述外部股权的代理成本时考虑到经理人利用控制权获取私人收益的情况,但没有明确提出控制权私人收益的概念。他们认为若公司完全被经理人控制,经理人的经营决策将最大化其效用,经理人在经营活动中不仅获取货币收益,还享受非货币收益,包括在职消费、职业声誉、慈善捐赠、个人关系改善(博取员工好感与尊重、购买朋友的产品等)。但在一些实证研究中,学界已意识到控制权私人收益的存在,只不过没有给它一个正式的学术称谓。

最早提出控制权私人收益的概念是Grossman 和 Hart(1988),他们在研究同股同权(One Share One Vote)最优规则时,把控制权收益(Benefits of Control)划分为两类:私人收益(Private Benefits )和证券收益(Security Benefits)。其中,控制权私人收益是指管理层或收购方(控股股东)能获得而证券持有者不能获得的收益,这是对控制权私人收益最早的学术定义,是从货币收益的视角对控制权私人收益的探讨。

除此之外,有学者从非货币性收益视角出发,认为控制权私人收益更多地表现为控股股东的精神享受(Spiritual Enjoyment)(Aghion和Bolton,1992)或控股股东的主观价值(Psychic Value)(Harris和Raviv,1988)。Shleifer 和Vishny(1997)认为控制权私人收益既包括货币性收益,也包括非货币性收益。前者是指控股股东通过掠夺方式转移资产,如关联交易、操纵股价等;后者则是控股股东在经营活动中过度的在职消费、闲暇享受等。Mueller(2003)也认为控制权私人收益可以分为两大类:货币收益与非货币收益。货币收益是指经理人获得的超过市场水平的薪酬或额外津贴(如购买昂贵座驾、装修豪华办公室等)。非货币收益比货币收益更加重要,包括由所有权、制定经营战略权力及其独立性所带来的名誉威望与社会地位。当控股股东是公司创始人或者公司被控股股东家族长期控制时,非货币收益就表现得特别明显。通常来说,学界对货币收益容易进行量化研究,但难以开展非货币收益(特别是涉及精神层次的享受)的相关计量研究。

在Dyck 和Zingales(2004)之前,学界都是采用列举方法定义控制权私人收益,莫衷一是。准确界定控制权私人收益,关键是要深入洞察控制权私人收益的本质特征。Dyck 和Zingales(2004)在《金融杂志》上正式将控制权私人收益定义为“无法在所有股东之间按持股比例分享,而由控制方(Party in Control)独享的部分企业价值”。这是目前学界对控制权私人收益最权威的定义,得到多数学者的认可。本文借鉴此概念,将控制权私人收益的内涵界定为:只有控股股东和经理人享有而其他股东不能按持股比例分享的那部分收益。

控制权私人收益既可划分为货币私人收益和非货币私人收益,还可分为可转移私人收益和不可转移私人收益。关于可转移私人收益,控股股东通过低价转让公司资产、为经理人支付超额薪酬等手段侵占小股东利益而获取控制权私人收益,反映了控股股东与小股东之间的代理冲突(Coffee,2001)。控制权私人收益不仅包括通过隧道行为(Tunneling)而获得的货币收益,还包括部分无法转移的收益。例如配发新股稀释小股东股份的行为与公司资产转移显然毫无关系,控制股东获得的社会声誉也无法直接转让给新的接管者(Takeover)享受。对公司创立者或家族企业来说,声誉收益往往比货币收益更加重要(Ehrhardt和Nowak,2003)。

控制权私人收益不必然代表收益,有时也可能产生成本。例如为了持有控制性股份,控股股东无法实现资产的多元化,导致控制性股份价值缩水;新创企业可能会给控股股东带来声誉损失,甚至带来法律责任。所以,控制权私人收益的存在也不一定是无效率的:首先,控制权私人收益的存在成为经理人获取有价值信息的激励来源;其次,控制权私人收益的存在使价值增加的接管活动成为可能,这些对社会都是有利的(Dyck和Zingales,2004)。

三、控制权私人收益的测度

从本质上说, 直接测度控制权私人收益是有难度的,主观价值难以量化为控股股东占有资源作为私人收益的数量。只有当控股股东发现攫取公司资源获得私人收益的行为难以或者不可能被证实,控股股东才会这么做。如果控制权私人收益很容易度量,外部投资者可以在法庭上要求索取这些收益,那么这些收益则不是私人的(Dyck和Zingales,2004)。实证研究通常采用间接方式度量控制权私人收益,测度方法主要有三大类:(1)以Barclay和Holderness(1989)为代表的大宗股权转让溢价法;(2)以Lease et al.(1983)为代表的投票权溢价法;(3)以Hanouna et al.(2002)为代表的配对样本法。

(一)大宗股权转让溢价法

该方法由Barclay和Holderness(1989)首先提出,以大宗股权转让价格与转让公告后次日二级市场收盘价格之间的溢价水平度量控制权私人收益。大宗股权交易通常代表公司控制权的转让交易,大股东预期通过投票权能获得小股东无法获得的正收益,那么大宗股权应以明显的溢价(Premiums)进行交易,溢价大约等于私人收益的净现值。如果大股东预期到要承担净私人成本,那么大宗股权交易以明显的折价(Discounts)进行交易。如果所有股东根据所持股份等比例地获得公司收益,那么大股东则没有私人收益。他们发现1978-1982年纽约证券交易所和美国证券交易所发生的63笔大宗交易的交易价格明显高于转让消息公告后次日二级市场的收盘价格,平均的溢价水平为20%,反映大股东由于投票权而独享的私人收益。

Mikkelson 和 Regassa(1991)借鉴Barclay和Holderness(1989)的大宗股权转让溢价法,发现1978-1987 年美国证券市场发生的37 笔大宗交易的平均溢价水平仅为 9.2%,远低于Barclay和Holderness(1989)测度的控制权私人收益水平。由于Barclay和Holderness(1989)的方法存在瑕疵,后续研究对该方法进行部分修正,证实其他国家也存在大宗股权交易溢价的情况。例如Nicodano 和 Sembenelli(2004)认为Barclay和Holderness(1989)的方法没有考虑到控制权转移因素的影响,使大宗股权转让溢价不等于控制权私人收益。他们引入控制权转移概率修正该方法,以大宗股权转让作为事件窗口,选取转让后7-28天的平均交易价格作为转让的基准价格,发现意大利上市公司大宗股权转让的平均溢价水平为27%,如此之高的溢价水平反映意大利缺乏对大股东的法律约束,使大股东拥有很多获取控制权私人收益的机会。Dyck 和Zingales(2004)则引入谈判力系数修正该方法,对全球39个国家393笔控制性股权转让进行研究,发现控制权价值平均溢价水平为 14%,但不同国家之间悬殊很大,日本的溢价水平全球最低(-4%),巴西的溢价水平全球最高(65%)。总体看,发达国家溢价水平明显低于发展中国家溢价水平。

在股权分置改革之前,我国内地上市公司的股权结构呈现独特的二元结构唐宗明和蒋位(2002)、韩德宗和叶春华(2004)、马磊和徐向艺(2007)采用每股净资产代替控制性股份转让公告后次日二级市场的股票收盘价,测度的控制权私人收益分别为27.9%、14.1%、7.49%。姚先国和汪炜(2003)、邓建平和曾勇(2004)、林朝南等(2006)、雷星晖和王寅(2011)则在考虑每股净资产的基础上,还采用前三个年度的净资产收益率(ROE)平均值对Barclay和Holderness(1989)模型进行调整。赵昌文等(2004)通过计算控制权比例阀值代替控制权转让比例,认为控制权私人收益平均为15.83%。唐宗明等(2005)考虑我国上市公司流通股与非流通股的股数进行修正,测算的控制权私人收益为25.08%。

大宗股权溢价法的优点是使用范围广,只要有发生控制权转让的大宗股权交易即可,该方法的缺点是:(1)强调控制权私人收益的货币收益属性,而没有考虑到在控制权私人收益中占据重要地位的非货币收益属性。与货币收益相比,非货币收益更为控股股东所独有,诸如声誉等控制权私人收益不能随控制权转移而转移。大宗股权溢价法对控制权私人收益的估计存在低估问题,特别是在控制权私人收益以非货币收益为主的国家,低估程度更大。(2)由于大宗股权交易包含新大股东的私人收益信息,大宗股权溢价不是私人收益的“干净”指标(Clean Measure)。Dyck和Zingales(2004)构建大宗股权溢价调整模型,从共享价值(Share Value)的变化中分离出私人收益效应,大宗股权溢价水平就是买卖双方平均的私人收益水平。但是,他们假定私人收益随共享价值增加而增加,没有内生化私人收益增加而共享价值下降的事实。(3)相对于公告后的二级市场股票价格,大宗股权通常采取折价方式进行交易。美国大宗股权交易折价的规模和比例是很大的,现有文献将折价交易视为溢价交易的低水平变现(Low Realizations),导致控制权私人收益出现低估甚至经常为负。(4)现有文献倾向于考察股票仍在交易的目标公司而没有考虑已经退市的公司,所估计的结果存在样本选择性偏差(Selection Bias)(Albuquerque和Schroth,2010)。

(二)投票权溢价法

该方法由Lease et al.(2003)首先提出,通过比较现金流权相同但投票权不同的两种股票之间的溢价水平度量控制权私人收益水平。他们考察1940-1978 年26家发行双层股票的上市公司Zingales,1995)。不同国家上市公司之间的控制性股份投票权价值存在很大的差异,例如韩国公司投票权价值是其市场价值的一半,而芬兰公司投票权价值接近于零(Nenova,2003)。即便考虑国家特征和公司特征,不同投票权股票的溢价水平差异在统计上也是相当显著的(Doidge,2004)。所以,该方法的局限性在于它只适用于发行双层股票(Dual Class Shares)的上市公司。我国的公司法第103条规定:“股份的发行,实行公开、公平、公正的原则,必须同股同权,同股同利。同次发行的股票,每股的发行条件和价格应当相同。任何单位或者个人所认购的股份,每股应当支付相同价额”。因此,投票权溢价法不适合测度我国上市公司的控制权私人收益。

(三)配对样本法

该方法由Hanouna et al.(2002)首先提出,以控制性股份交易价格与小额股份交易价格之间的差额测度控制权私人收益。他们以1986-2000年西方七国(G7)9566宗收购案例为研究对象,根据行业、交易年份、交易态度、目标国家对控制性股份交易和小额股份交易进行一一配对,比较控制性股份与小额股份的溢价水平,认为二者溢价水平差异就是控制权溢价水平,平均为20%-30%。

国内学者采用配对样本法测度我国上市公司控制权私人收益的相关研究有:施东晖(2003)以控制权交易和小额股权交易的价格差额测度我国上市公司的控制权价值,发现控制权价值平均为24%,略高于国际水平。叶康涛(2003)以非流通股转让交易中控股股份与非控股股份转让价格的差异作为控制权隐性收益的度量,认为我国上市公司控制权隐性水平约为流通股市价的4%,相当于非控股股东非流通股转让价格的28%。这一数值要高于美国、加拿大、瑞典等国的研究结果,但与意大利等国的研究结果较为接近。邓建平和曾勇(2004)构建的配对样本只有9家公司,控制性股份溢价与非控制性股份溢价二者相差21.13%。由于样本量太少,该结论不具有一般性。张兆国(2006)等认为我国上市公司控股股东的平均私有收益水平为18%左右,这一水平与新兴市场国家相近。配对样本法的主要局限性在于要求目标公司必须在同一时间同时发生控制权转移与小额股权交易两类事件,此项要求极为苛刻。我国大宗交易不是很频繁,通常所获得的配对样本数量非常有限,难以进行大样本研究。因此,配对样本法亦不是测度我国上市公司控制权私人收益的主流方法。

(四)新方法

除大宗股权溢价法、投票权溢价法、配对样本法外,Bai et al.(2004)、Albuquerque和Schroth(2010)分别提出控制权私人收益测度的新方法,Bai et al.(2004)认为传统的测度方法(例如大宗股权溢价法和投票权溢价法)不适合中国内地股票市场。我国上市公司被特别处理(Special Treatment)后两年的异常的股票市场收益,反映现有的或潜在的控股股东为获得控制权和保住上市资格而支付的价格,故采用上市公司被ST标记前3个月至后24个月的累积异常收益率(CAR)作为测度控制权私人收益水平的代理变量,测算出1998-2000年我国股票市场65家ST上市公司的控制权私人收益平均为33.5%。这种方法是测度我国上市公司(特别是带ST标记的上市公司)控制权私人收益的一种创新性方法,只是没有得到学术界的广泛认可。

基于Burkart et al.(2000)的大宗股权定价模型(BGP模型),Albuquerque和Schroth(2010)采用结构模型(Structural Model)测度控制权私人收益,发现控制权私人收益水平相当3%-4%的公司市值或10%的大宗股权价值;相对于BGP模型估计的基准价格,收购方过度支付2%-5%的标的公司价值。所以,结构模型估计法的主要优点有:(1)将控制权私人收益从随大宗股权溢价而变动的共享价值中分离出来,直接估计新控股股东的价值增加值以及其他大股东的剩余(Surplus),这是现有文献所不能做到的。(2)能够测度出与控制权私人收益相关的净损失(Deadweight Loss),而现有文献尽管在理论模型中广泛使用但却没有估计出来。此方法的主要缺点是:它依赖特定的理论模型,产生一系列后果:(1)研究对象必须符合模型假设,例如假设不存在“白衣骑士”(White Knights)③。(2)有些假设反映作者对结构性或非结构性估计结果的关注,是否符合实际情况值得商榷。(3)结构模型的非线性特征对数据有严格的限制,估计结果比线性模型更加显著地集中。

四、结论

控制权私人收益是控股股东和经理人享有而其他股东不能按持股比例分享的那部分收益,是研究大股东侵害小股东利益的重要概念,厘清其内涵有助于更好地研究投资者保护问题。由于控制权私人收益高度抽象,对它的准确测度是个研究难题。从目前的文献看,尽管大宗股权溢价法存在一些不足之处,但却是测度我国上市公司控制权私人收益的理想方法。当然,配对样本法也能测度我国上市公司的控制权私人收益,但由于样本量过少而难以进行大样本研究。最近几年出现的新方法是探索控制权私人收益测度问题的有益探索,但需要得到更严谨的证实。未来的研究方向是从理论与实证两方面论证控制权私人收益的测度方法,为控制权私人收益对公司绩效的影响及其实现机制等方面的实证研究提供强有力的支撑。

私人收益 篇2

关键词：控制权私人收益,家族控制,现金股利

一、引言

财务研究一直致力于解决公司为什么要分配股利,这个被称为“股利谜团的问题自Modigliani and Miller(1961) 提出的股利无关论时就一直困扰着广大的财务研究者。股利政策研究主要分为以下三类:Brennan(1970)用税收来解释股利发放;Easterbrook(1984)用管理层和外部股东之间的信息不对称来解释股利谜团;Fama and French(2001),使用生命周期假设来解释处于成熟期的大公司较引入期和成长期的小公司发放更多的现金股利。尽管有很多实证研究解释股利谜团,但是少有涉及到控股股东在股利政策中所扮演的角色。控股股东希望留存更多的现金以达到自己的私人目的,因此倾向于发放少量的现金股利。Faccio, Lang, and Young(2001)发现相比亚洲,西欧公司发放更多的现金股利,损害了外部股东的利益。在单一股权制结构下的香港上市公司的研究中,Chen, Cheung, Stouraitis, and Wong(2005)发现家族所有权和股利政策之间存在着微弱的非线性关系。Mancinelli and Ozkan(2006)发现在德国和意大利,随着控股股东控制权和所有权利益差别的增长, 发放更少的股利。以上研究都揭示了控股结构的类型影响股利政策。使用控制权私人收益、家族控制两个理论来解释为什么在二元股权结构下我国上市公司的股利政策各有不同。私人收益理论认为控股股东设定低股利政策来保留公司资源以获取自身利益。控制权从现金控制权中的分离使得控股股东在无需面对现金分离权的情况下攫取私人利益(Correia da Silva,Goergen, & Renneboog, 2004)。同样的,对于家族控制下的公司,家族身份和财富被附加到了公司。因此,为了获取家族内财富的转移,控股股东可能设定低股利发放率。若干研究表明二元股权结构使得控股股东有机会和能力攫取控制权私人收益。Baulkaran (2013)研究发现在二元股权结构下,控股股东通常通过超额回报来攫取私人收益。大量研究表明,控股股东攫取私人控制权收益这种“掏空”行为的根本原因是控制权与现金流权的分离。在二元股权结构下由于控制权和现金流权的分离, 使得控股股东在攫取私人收益时无需面对一元结构下现金流权被稀释的问题。相比股利分配,超额报酬更能实现管理层兼控股股东的双权巩固和增长。因此,随着控制权的增长,分配股利的意愿就越低 (Mancinelli and Ozkan .2006.)。Amoako-Adu, Baulkaran, and Smith(2011)研究发现兼任管理者的控股股东将会得到更多的超额报酬。这种高激励措施能够使兼任管理者的控股股东的利益与外部股东的利益一致。然而,研究还表明,给管理者发放更多的股票期权和奖金将降低管理者发放现金股利的管理动机。我国对于控制权私人收益的研究最早的始于唐宗明和蒋位 (2002),定义了私人收益。叶康涛(2003)提出控制权隐性收益。施东晖(2003)认为控制权竞争程度对控制权收益具有负向影响。邓建平和夏勇(2004)指出控制权转让收益与公司价值正相关。在家族控制该公司中,家族成员的正直和作为成员的强烈的归属感可能增强管理者发展公司的意愿而非攫取私人收益(Corbetta & Salvato,2004)。Anderson e al.,(2003) 指出创办家族企业代表了一种特别的大股东结构,可能有独特的激励结构和决策标准。这类公司更多的是保留公司财富,转移到下一代家族成员手中。因此,这类公司倾向于保留盈余、低派现,以使公司实现长期发展。我国对于家族控制的研究主要集中在与公司价值的相关性研究(苏启林和朱文,2003;谷祺、邓德强和路倩,2006),与股权结构的关系(彭白颖,2006;许永斌,2007),两权分离度的描述性统计(宋春霞,2007)。

二、理论分析与研究假设

根据前文所述私人收益理论可以看出,如果控股股东是公司高管成员,其对制定现金股利政策具有更大的影响。因此,提出假设:

假设1:控股股东兼任高管与现金股利负相关

为了区分控制权私人收益下的低股利和家族控制下的低股利,需要测试一下假设。首先,以控股股东所扮演的角色来进行分类。控股股东同时也是公司的总经理或董事长,这类公司作为一类。控股股东担任除总经理和董事长以外的其他高管的作为另一类。这种分类能够使我们更好的区分哪一类的控股股东能够更加便利攫取私人收益。假如第一类公司设定了一个低股利政策以攫私人收益,可以预期,担任总经理的控股股东公司的低股利政策和较高的超额报酬之间比不担任总经理的控股股东公司的联系更强。因此,提出假设:

假设2:控股股东是公司总经理或董事长的公司管理控制权高,现金股利水平低

家族控制理论揭示了一些具有控制权的成员制定了低股利政策来为下一代保留盈余。担任董事会成员的家族企业控制人员更倾向于保留盈余。因此提出假设:

假设3:家族成员董事会占比越高,现金股利发放水平越低

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源本文选择2009-2013年沪深两市A股上市公司作为研究样本,同时剔除了金融行业上市公司、上市不满1年以及数据不全以及被ST的公司。最后获得了1372个公司5年共6251个样本,共涉及12个行业大类。数据来源于CSMAR数据库,部分数据通过上市公司年报整理得出。

(二)变量定义本文选取的变量如表1所示。(1)因变量 (Payout ratio)。衡量现金分配的主要使用以下变量:每股自由现金流(反映现金流量),股息收益率(反映市场价值)以及股利支付率(反映税后盈余)。(2)自变量(Mgmt.Votei,t-1)。为了测试控制权和现金流控制权的分离是否影响现金分配, 我们构造了一个投票杠杆率:高管和董事会所持有的控制权率=总投票百分比/权益百分比。如果私人收益解释是正确的,预期控制权与股利支付率负相关,在一定程度上控制权与长期家族控制的优先权相联系,这种负相关与家族盈余保留给未来几代一致,控制权率与股利支付率正相关。(3) 控制变量。包括了影响现金股利政策的各因素,包括:财务杠杆、机构投资者、成长性、资本配给哑变量、风险、规模、盈利水平、年份及行业因素。为了限制作为股利支付的资源的影响,使用负债抑制代理成本。因此,财务杠杆与股利支付率负相关。此外,机构投资者能起到监视的作用,因此,减少高股利需求作为一个惩戒。但是,机构投资者也能迫使管理者支付较高的公司资源作为股利或提高外部资本市场的成本。因此,机构投资者与股利支付可能正相关也可能负相关。使用资产增长率来描述成长性(Farinha,2001),并预期与股利支付负相关。此外,需外部筹资的公司可能会限制现金股利发放。我们需要隔离资本配给对股利的影响。因此,构造了资本配给的哑变量,使用股本(不包括库存股和留存收益)与金融负债之和的平均增长率来表示。然后对该值求出五年的平均值。当原值低于均值时,资本配给变量=1,其他 =0。公司风险也可能影响到现金分配。经营风险加大会增加筹资成本,所以风险大的公司尽可能的保留盈余以避免外部的筹资成本,较少分配现金股利。因此,风险与股利支付负相关。此外,大型盈利公司更倾向于发放高股。因此,公司规模(销售增长率)与盈利水平(资产收益率)与股利支付正相关。

(三)模型构建为了检验假设1,建立如下回归方程 如下:

X包括了影响公司现金股利的各控制变量 。 为了验证私人收益控制权的假设,借鉴Amoako-Adu et al.(2011)的方法,使用以下方程的残差衡量高管超额报酬。模型2所得残差即为Excess Comp。

Firm characteristics和Governance见变量定义表。为了检验低派现是由于控制权私人收益作用的还是家族控制作用的,构造了方程:

使用Stata13.0的Tobit回归来排除异常因变量的影响, 同时使用固定效应回归来隔离行业和年份的影响。

四、实证分析

(一)描述性分析表2列示了模型1各变量的描述性统计,描述样本共6251个,分别列示了各指标的极大值、极小值、均值、标准差等。

(二)回归分析 表3展示了3个现金股利因变量分别和公司层变量与高管和董事所拥有的投票率的Tobit回归和固定效应回归结果。在三个回归结果中,都显示了高管和董事所拥有的投票率与现金股利分配指标负相关, 回归系数为负且在0.1的水平下显著,与控制权私人收益理论假设相一致,从而验证了假设1。在公司层变量中,回归结果印证了之前的预期。在三个回归结果中,资本配给、成长性、 风险、机构投资者与现金股利分配指标显著负相关;公司规模、盈利能力与现金股利分配指标显著正相关。为了进一步检验控制权私人收益和家族控制假设,我们需要选取是家族控制的公司,并将样本分为两类,一类是控股股东兼任总经理或董事长,另一类是控股股东兼任高管的其他职位的。通过筛选,共选出包括:荣盛石化、亚厦股份、大华股份、开尔新材、华策影视、桐昆股份、东方日升、森马服饰、天通股份、用友软件、康美药业、广东榕泰、海星科技、 兰州黄河、广汇股份等在内的75家家族控制企业。通过行业、年份、公司规模这三个因素匹配出控股股东兼任公司除董事长和总经理其他的高管职位的公司作对比研究。

注:*** ** * 分别表示显著性水平为0.1 、 0.05 、 0.01

表4列示了两组样本现金股利分配的描述。从表中可以看出,兼任其他高管职位的公司现金股利分配三个指标均比兼任总经理或董事长公司的大,均值及中位数均具有显著性。说明在家族控制企业中,控股股东兼任总经理或董事长的企业倾向于少分股利,把财富留存于公司内部, 以便于攫取私人收益或留给下一代。从而证明了假设2,控股股东是公司总经理或董事长的公司管理控制权高,股利水平低。我们将模型2进行回归,得出残差作为模型3的自变量Excess Comp。然后对模型3进行Tobit回归。表5列示了三个现金股利指标的Tobit回归结果。在交互影响中,EC× Excess Comp×Mgmt.Vote与现金股利变量显著负相关,这与控制权私人收益假设一致,揭示了兼任总经理或董事长的控股股东所拥有的高管控制权越大,超额收益越高则分配的现金股利越少,进一步验证了假设2。此外,公司层指标对现金股利影响也与预期一致。在治理层指标上,可以看到家族控制的代理变量Family Director虽然均与现金股利的3个指标负相关,但是不具有显著性,不支持假设3。因此,所得到的结果支持了控制权私人收益假设,但是不支持家族控制假设。

注:*** ** * 分别表示显著性水平为0.1 、 0.05 、 0.01

四、结论与建议

本文研究结论如下:控股股东兼任公司高管的企业中分派较少的现金股利,说明控制权私人收益能解释我国上市公司低派现的现象;控股股东兼任总经理或董事长的公司派现低于控股股东兼任其他高管的公司。这进一步验证了控制权私人收益假设;在家族控制企业中,虽然家族成员在董事会中占比与现金股利负相关,但是结果不具有显著性。因此不能支持家族控制假设。

私人收益 篇3

近100多年来金融危机不断出现。 无论是货币危机还是信贷危机, 都有其人为的道德因素所致。摩根大通之所以能够成功收购贝尔斯登和雷曼, 是因为其最高管理者一直奉行一种严格的风险管理文化, 并拒绝投机行为 (袁朝晖, 2010) [1]。其研究发现, 当市场上违约的相关性稍微高点时, CDO产品的风险将剧增, 因此其最高管理者早在2006年以前就将SIV产品卖给了渣打银行, 之后又拒绝参与CDO项目。这种审慎的风险管理态度, 最终造就了摩根大通的成功。

但是现实中很多金融高管经常倾向于通过过度冒险来增加他们的收益。较早的观点认为金融机构因其高杠杆率, 又受到严格的监管, 且其人力资本的专有性不强, 相对于实体企业应该减少高管的股票期权激励, 因为这将诱导高管过度冒险, 并产生资产替代问题 (Adams和Mehran, 2003) [2]。针对银行的研究似乎也证明了这一观点, 但股票期权的增加还会激励高管提高资本充足率和降低杠杆率 (Mehran和Rosenberg, 2008) [3]。对2008年金融危机前后的数据分析, 没有得出以上结论, 反而认为较少的股票期权将导致高管更加关注短期收益, 从而导致过度冒险 (Fahlenbrach和Stulze, 2011) [4]。股票期权是否导致过度冒险尚不可定论。

道德风险是指金融机构的高管本应该负责雇主的利益, 而首先从事对自己有利的事情 (Dowd, 2009) [5]。它的表现有偷懒、 攫取现金流、 过度的在职消费等。它的度量方式可以采用一些间接变量, 比如公司治理指数、企业绩效和管理费用等。 它的存在会导致错误的资产定价和资产风险。比如, 在信息不对称情况下, 即使金融市场是完全的, 偷懒行为也会显著影响资产风险贴水和资产价格 (Ramakrishnan和Thakor, 1984;Kocherlakota, 1998) [6,7]。进一步有学者将道德风险与资产定价理论相结合进行研究。其中, Ou-Yang (2005) [8]以动态资产定价模型为基础, 采用一般均衡分析方法, 得出偷懒会导致股票的风险贴水和公司的个别风险之间正相关。Albuquerque和Wang (2008) [9]以动态资产定价模型为基础, 得出如果高管能够攫取一部分现金流, 那么在公司治理环境非常差时, 股票回报的波动性将增加, 风险贴水将增加。因此, 在资产价格并不能即时反应所有公共信息, 也不能弹性的反应其基本价值时, 将金融契约理论与资产定价相分离的研究通常是无效的 (Baker, 2009) [10]。根据早前的动态资产定价模型求解出来的资产价格通常不能反映道德风险问题, 也就不能够向市场传递出金融机构资产质量的真实信息, 因此就不能通过控制权的动态配置约束高管的道德风险。

金融机构与实体企业的区别是实体企业的道德风险主要为“偷懒”行为, 而金融机构更关注风险选择。金融机构主要通过选择表内的投资组合, 参与表外的风险暴露业务和实施风险对冲交易, 来控制金融机构的风险收益 (Froot, 1998) [11]。金融机构高管的道德风险主要表现为过度冒险行为。因为过度冒险能够降低对高管能力的甄别, 并提供更多的机会攫取公司现金流。攫取现金流被认为是一种控制权私人收益, 它才是导致高管过度冒险的根本原因。有两点理由支持这一观点:其一, 高管选择过高的风险水平, 增加了高管攫取现金流的大小, 而将破产的损失转移给了股东;其二、高管能够在连续时间内攫取机构的现金流, 使得他更关注短期收益, 而非远期基于股票的激励。随后的部分将构建基于道德风险的资产定价模型, 然后通过数字算例及回归分析对此观点进行论证及检验。

2 模型构建

高管的显性收益主要包括基本工资、 红利分配和股票期权 (Bolton, 2005) [12]。隐性收益是指高管的控制权私人收益。Demarzo和Sannikov (2006) [13], Albuquerque和Wang (2008) [9]将高管攫取现金流引入到动态资产定价模型中, 分析高管的决策行为。在借鉴他们研究的基础上, 根据资本资产定价模型, 收益是风险的函数, 可以将风险收益的决策转化为对风险选择的决策。 这就实现了将控制权私人收益问题转换为只关注风险选择的资产定价问题, 并且将道德风险引入到动态资产定价模型当中。

通过这一模型可以求得金融机构的违约概率, 以及股票的价值, 进一步可以求得高管的收益函数。根据其收益函数, 就可以求得高管的最优风险选择。当金融机构继续经营时, 高管能够获得基本工资、红利分配和股票期权收益, 并且能够在这一过程攫取一部分现金流。当金融机构破产以后, 机构的控制权被转移给债权人, 高管失去了获得私人收益的机会, 也失去了股票期权收益。由于高管是有限责任的, 他们并不对机构的破产负责。破产通常能够被归咎于环境等外部因素, 从而使高管免遭其责。如果高管能够在机构破产之前获得足够大的控制权私人收益, 那么他们可能就不关心未来的期权收益。关注短期收益可能导致高管过度冒险。不幸的是控制权私人收益通常是不可观测的, 或者是可观测但不可证实。这导致了不能事前规定高管应该选择多高的风险水平。随后模型的数字算例将得出私人收益的存在导致了高管与股东在风险选择上的分歧。相对于股东的风险选择, 私人收益越高, 金融高管选择的风险水平越高。最后通过回归分析证实了这一结论。

2.1 决策时序

在t0期, 金融机构的股东就高管的薪酬与高管达成一致意见。高管的收益包括连续时间内每期支付的固定工资w, 红利分配比例s, 以及股票份额f.根据薪酬的规定, 在T=t1-t0期之后, 高管能够出售手中的f份额股票获得股权激励的收益。为简化分析, 在此没有规定最低的行权价格。由于高管掌握了机构的控制权, 因此还可以获得控制权私人收益B。高管根据自己的薪酬契约以及控制权私人收益, 决定金融机构资产组合的风险。决策过程如图1所示。

2.2 模型假设

根据动态资产定价模型, 金融机构投资组合的价值符合维纳过程 (Wiener process) , 其表达式如下:

$\frac{dV{}_t}{V{}_t}=(\mu -\delta )dt+\sigma dW$

假设t0时期机构资产的价值为Vt0, Vt为机构在t时刻的价值, μ为资产的平均收益, δ为总的固定支付 (包括红利和攫取的私人收益) , σ为高管选择的投资组合风险, W为维纳过程。金融机构的资产价格为

Vt0+τ=Vt0exp{ (μ-δ-0.5σ2) τ+σW}

假设市场的无风险利率为rf, 并且机构在t0时刻发行的债券账面价值为Ft0.在未来只要机构的价值Vt0+τ>Ft0, 并且金融市场正常运转的情况下, 机构就能够通过借贷新债还旧债 (债务滚动) 继续生存下去。 这是因为只要权益资本为正, 机构就能通过再融资支付债务。否则, 授予债权人拥有破产清算的权利。此时机构将存在一个固定的负债额为债券的票面价值Ft0.根据伊藤定理资产价值在t0+τ时刻的数学期望值为

E (Vt0+τ) =Vt0exp{ (μ-δ) τ}

根据资本资产定价模型, 某一机构资产的收益率是 μ=rf+β (rM-rf) , 其中rM为市场收益率。对其进一步展开得到

$\begin{array}{l}\mu =r{}_f+\frac{C{\rm O}V(\mu ,r{}_{{\rm M}})}{\mathrm{var}(r{}_{{\rm M}})}(r{}_{{\rm M}}-r{}_f)\\ =r{}_f+\rho {}_{u,r{}_{{\rm M}}}\frac{\sigma }{\sigma {}_{{\rm M}}}(r{}_{{\rm M}}-r{}_f)\end{array}$

其中, σM是市场收益的方差, 一般被定义为系统风险, σ为金融机构的资产组合风险, 属于金融机构的单个风险, 代表了高管的风险选择, ρu, rM为机构资产组合与市场风险之间的相关系数。

假设$a=\frac{\rho {}_{\mu ,r{}_{{\rm M}}}(r{}_{{\rm M}}-r{}_f)}{\sigma {}_{{\rm M}}}$, 金融机构投资组合的收益率可以被重新写为μ=rf+aσ.最后, 得到只关注风险选择的动态资产定价模型的期望值表达式为

$E(V{}_{t{}_0+\tau })=V{}_{t{}_0}\exp \{(r{}_f+a\sigma -\delta )\tau \}(1)$

假设高管在每一个时点, 攫取h比例的公司资产dB=hVtdt做为自己的私人收益。其中h记作高管的道德风险程度, 同时将1-h记作投资者的保护程度。这由机构的公司治理水平决定。 公司每一时刻的红利收益率为固定值dD=dVtdt.故δ=h+d.因此就可以得到存在道德风险和支付红利情况下的动态资产定价模型。 通过以上假设, 进一步可以构建出金融机构高管的风险决策函数和股东的决策函数。

2.3 模型构建

根据伊藤定理, 只能算出资产的期望价值, 不能计算出权益部分的价值。根据B-S模型虽能求出权益资产的价值, 但没有考虑财务成本, 也就不能真实反映权益资产的价值。Purnanandam (2008) [14]解决了这个问题, 其基本思想见图2所示。

假设金融机构在T期有一笔债务F要还, 只要资产价值在第T期时大于F, 金融机构就不会破产。 如果在T期间存在由资产价值下跌引起的财务危机成本, 那么权益价值按照权益危机价值曲线进行。反之则按照权益健康价值进行。权益的实际价值是这两种状态加权的结果。基于期权定价模型, 风险越高权益价值越高。当引入财务危机成本后, 随着其增加开始具有抑制冒险的作用, 但是当增加过高时又会出现激励冒险的作用。引入财务危机成本后的权益价值为

$\begin{array}{l}E=E{}_Q[V{}_{{\rm T}}-F]1{}_{\{V{}_{{\rm T}}>F,m{}_{{\rm T}}>{\rm K}\}}\\ +(V{}_{{\rm T}}-F)1{}_{\{V{}_{{\rm T}}>F,V{}_{{\rm T}}\le F+{\rm M},m{}_{{\rm T}}\le {\rm K}\}}\\ +{\rm M}1{}_{\{V{}_{{\rm T}}>F+{\rm M},m{}_{{\rm T}}\le {\rm K}\}}\end{array}$

进一步求得在t时刻的权益价值为

$\begin{array}{l}E=\{V{}_0{\rm N}(r{}_1)-F{\rm N}(r{}_2)\}-\{{\rm K}{\rm N}(x{}_1)\\ -\frac{V{}_0(F+{\rm M})}{{\rm K}}{\rm N}(x{}_2)\}\\ r{}_1=\frac{\ln \frac{V{}_0}{F}+\frac{\sigma {}^2}{2}\tau }{\sigma \sqrt{\tau }}\\ r{}_2=r{}_1-\sigma \sqrt{\tau }\\ x{}_1=\frac{\ln \frac{{\rm K}{}^2}{V{}_0(F+{\rm M})}+\frac{\sigma {}^2}{2}\tau }{\sigma \sqrt{\tau }}\\ x{}_2=x{}_1-\sigma \sqrt{\tau }\end{array}$

其中, τ=T-t, VT-M为财务危机成本, K为发生财务危机的边界条件, mT为在整个T期资产的最小价值。

Purnanandam (2008) [14]假设资产的收益率为无风险收益率rf.在无套利环境下, 资产的收益率对权益资产的价值没有影响。假设不考虑红利分配, 资产的收益率设为u=rf+aσ-h, 债务期限为tL=5, 同时假设在T=5支付高管的股权激励收益。因此, 高管在T=5内的私人收益为

$E(B)={\displaystyle {\int }_0^{5}e}{}^{-tr{}_f}[hE(V{}_t)]dt=\frac{h}{a\sigma -h}V{}_{0}e{}^{(a\sigma -h)t}(2)$

这样处理的目的是将风险选择引入到高管的私人收益当中。在无套利假设下, 权益资产的价值与资产的收益率无关, 市场交易中股票的收益率仍旧为无风险收益率。此时根据风险中性和鞅测度情况下, 权益价值仍旧是Purnanandam (2008) [14]所计算的结果。现在假设高管拥有f比例的股票, 那么高管的最优风险选择为

$\sigma {}^{*}(h)=\arg \max {}_{\sigma }E(B)+{\displaystyle {\int }_0^{5}e}{}^{-tr{}_f}wdt+fE(3)$

对风险评估比较传统的方式是在险价值 (Value at Risk) 分析。在险价值常被用来管理金融机构的资本持有量。它通常被定义为金融机构在一定信用等级下为避免破产而必须持有的最少权益资本Et0=VaR.它是指在某一概率下金融机构的资产的最大损失, 通常表达为Prob (Vt<Vt0-VaR) ≤1-α.其中, α为金融机构的信用等级 (例如:A和AA) , 则破产概率为DPt=1-α.采用Merton (1974) [15] 固定期限模型, 可以求得在某一时间点的破产概率。

$D{\rm P}{}_{\tau }={\rm N}(\frac{\ln \theta -r{}_{\tau }}{\sigma \sqrt{\tau }})$

首次破产概率模型相对于固定期限模型, 对于机构的约束力更高。只要当机构的资产价值小于债务价值, 机构将面临破产威胁或称为财务危机。根据Leland (2004) [16]的文章, 可以得到首次破产的概率为

$CD{\rm P}{}_{\tau }={\rm N}(\frac{\ln \theta -r{}_{\tau }}{\sigma \sqrt{\tau }})+\exp (\frac{2r{}_{\tau }\ln \theta }{\sigma \sqrt{\tau }}){\rm N}(\frac{\ln \theta +r{}_{\tau }}{\sigma \sqrt{\tau }})$

其中, θ=1- (Et0/Vt0) 代表了金融机构的资产负债率和rτ= (μ-δ-0.5σ2) τ.以上的破产概率是在金融市场正常运转的情况下的破产概率。也就是说市场存在充足的流动性, 能够满足只要金融机构的资产价值大于债务价值, 那么金融机构就能在无成本的情况下通过新债还旧债继续经营下去。

关于违约概率的测量, 基于市场方法的风险中性违约概率是通过逆向工程, 根据市场数据推测出债务人的违约概率, 其测度出的概率由于过度强调了投资者的风险规避, 因而得到的值比实际的破产概率高 (Chan-Lau, 2006) [17]。风险中性的违约概率模型, 例如Merton结构模型、首次违约模型和不可观测资产价值模型之间, 在违约概率较少时, 所得到的结果并没有显著差别, 与实际违约概率相比, 只有在金融产品的成熟期很短, 资产价值不确定性很高时, 估计的违约概率才会出现显著区别 (Berg, 2010) [18]。首次违约模型过度的强调了资产价值的波动。实际中即使资产价值低于债务价值, 只要债务不到期企业并不马上破产。固定期限模型由于对资产价值波动不敏感, 即使企业财务状况已经恶化, 债权人在债务到期之前也不能破产清算, 因此约束力较弱。

3 数字算例

由于模型本身并不容易求得最优风险选择的解析表达式, 因此本节用数字算例对高管的风险选择进行分析。

根据实际情况, 资产收益率既不应该太高也不应该太低, 故a值的选择不能太高但是也不能太低。a=ρμ, rM (rM-rf) /σM随着市场风险增加而降低, 随着市场收益率、相关系数的增加而增加。a的大小反映了经济运行的状况, 在风险低的市场和收益高的环境下a值高。金融机构的资产组合越类似于市场组合则a值越高。这意味着在经济增长期, 机构倾向于持有类似的投资组合, 因此增加了风险的传染作用。假设资产的年市场平均收益率为rM=0.1, 年市场平均波动率为σM=0.3, 相关系数为ρμ, rM=0.5, 因此a=0.16, 故假设a∈[0.1, 0.3]。 由于高管一般情况倾向于选择一个正收益的项目, 因此aσ+rf-h-d>0。这要求红利分配d不能太高, 道德风险h不能太高。风险选择σ应该在某一合理的范围之内。 太低的风险选择导致投资组合的利润太低, 太高的风险选择又会导致利润过高。因此假设风险选择σ的范围为[0, 1], 而且这一范围的最低值还受到变量h和d的约束。 目前中国金融类上市公司的分红收益率在无风险收益率附近, 故本文假设分红收益率d在[0, 0.1]内取值。无风险收益率rf是根据2000～2009年国债的最大年平均收益率4%确定的, 故rf=0.04。根据国内上市金融机构高管任期, 假设τ=T-t=5。由于资产的绝对价值对分析结果不影响, 假设资产的初始价值为Vt0=10。金融机构的杠杆率通常较高, 假设负债的账面价值为Ft0=8。根据Fahlenbrach和Stulze (2011) [4]的研究, 金融机构高管的股权激励和期权激励之和占公司总股票的份额平均在2.4%. 假设f的值为10%. 如果考虑控股股东的道德风险, 那么f的值将更大。基本工资为常量, 它的大小并不影响分析的结果。

然后, 通过数字算例显示了在固定其他变量的情况下, 其中一种变量变化对另一种变量的影响。数字算例并没有对所有变量的变化都进行分析。根据本文研究的主要关注点, 固定了一些变量的取值。其中假设a=0.2, rf=0.04, w=0.0001, f=0.1, s=0.1, V0=10, F=8。

在图3 (a) 中, 假设高管的风险选择为σ=0.1, 然后τ的取值[0, 5]。如图3 (a) 所示, 随着时间的增加破产概率相应增加, 而且随着道德风险或者红利分配的增加, 破产概率对时间的敏感性增加, 即在同样时间的情况下, 破产概率急剧增加。道德风险对破产概率的影响主要体现在债务的期限结构上。 越是长期债务高管的道德风险对金融机构的破产影响越大。在短期债务情况下, 道德风险对金融机构的破产风险影响不大。 金融契约理论认为短期债务具有抑制高管道德风险的作用。

在图3 (b) 中, 假设债务期限为τ=5, 然后σ的取值为[0, 1]。如图3 (b) 所示, 随着风险的增加破产的概率逐渐增加, 而且随着道德风险或者红利分配的增加, 破产概率对风险的敏感性增加, 在同样风险情况下, 破产概率越大。首次破产概率明显比结构性破产概率要高, 而且相对于固定期限模型, 其所计算的违约概率对风险的敏感性远高于后者。

在图3 (c) 中, 假设M=2, K=7.5, d=0, τ=5, 然后分别取h=0, h=0.0007, h=0.001。虽然引发财务危机成本的边界条件K的增加, 具有抑制冒险的作用, 但是这一点并不是本文关注的主要内容。如图3 (c) 所示, 在不同的道德风险情况下, 高管的最优风险选择, 随着道德风险的增加而增加, 而且冒险的边际收益也在增加。结合图3 (b) , 当风险选择超过0.7时, 金融机构的破产概率高达60%. 因此, 即使是很小的道德风险, 也会导致金融高管选择了非常高的风险, 而且这一风险选择远高于股东的最优风险选择, 并且极大增加了金融机构的破产概率。这一算例说明私人收益是导致金融高管过度冒险的根本原因。结合Purnanandam的研究可以推断出, 破产成本的增加开始具有, 抑制道德风险对过度冒险的诱导作用, 但是当破产成本较高时, 又会加剧道德风险对过度冒险的诱导作用。

4 回归分析

根据前面的研究, 存在财务危机成本情况下, 道德风险导致了过度冒险行为, 因此可以用图4的概念模型来说明研究中变量的基本关系。 回归分析的数据来自CCER和巨灵数据库。收集了2007～2011年上市银行的数据。通过Stata1 1.2进行回归分析。

4.1 变量度量

财务危机成本:财务危机成本用特许价值 (Franchise value) 度量。它代表了银行的无形资产, 例如商誉、 竞争力、 成长率等, 是银行未来收益的现值, 其值越高则银行的财务危机成本越高。 它可能具有约束高管风险选择的作用 (Demsetz, Saidenberg和Strahan, 1996, 1997) [19,20], 但Boyd等 (2005) [21]认为这个结论并不可靠。在考虑市场竞争的情况下Ren和Schmit (2010) [22]得出特许价值越高银行高管越冒险。特许价值=市场价值-重置成本。一般采用期初数据, 并使用式 (4) 值度量。其中VE是权益资产市值, L是负债, A是资产账面价值。

$Q=\frac{V{}_E+L}{A-goodwill}\approx \frac{V{}_E+L}{A}(4)$

道德风险:道德风险通常是指不能被观测到的高管自利行为, 因此它是不能被直接度量的。通常采取股权集中度用来度量大股东的道德风险行为。 针对中国银行类上市公司大股东通常为国有法人单位, 其风险选择行为受到政府审慎的行政干预, 因此导致过度冒险的道德风险行为更多表现为管理层的道德风险。 管理层的道德风险通常用资产收益率ROA, 以及业务及管理费用度量 (Singh和Davidson III, 2003) [23]。资产收率ROA度量了管理层本应该增加公司收益, 但是可能从事对自己有利的事情, 例如采取隐蔽的行为侵占公司的收益。 管理费用提供了高管通过这种方式增加自己的收入, 因此一般用管理费用作为道德风险程度的度量。 中国的上市银行管理层几乎没有股权激励, 因此只有通过管理费用的方式隐性提高自己的收益。 它越高说明管理者的在职消费越高或者管理者更有可能侵占更多的公司现金流。式 (5) 是道德风险度量的度量方法, 其中C是管理费用, S是总营业收入。

${\rm M}=\frac{C}{S}(5)$

风险:若采取${\rm Z}=R{\rm O}A+\frac{E}{A}/\sigma {}_{R{\rm O}A}$度量风险, 但没法获得资产收益率ROA的方差。风险的度量采取用了存活概率的代理变量DDτ.其中τ被设置为1, rf=0.04, 资产波动率使用年化股票收益的波动率σE近似求得:σV, τ=σE, τVE/VA, VE和L相应的使用年末数据 (Hagendorff和Vallascas, 2010) [24]。

$DD{}_{\tau }=\frac{\ln \frac{V{}_E+L}{L}+(r{}_f-0.5\sigma {}_{A,\tau })\sqrt{\tau }}{\sigma {}_{A,\tau }\sqrt{\tau }}(6)$

4.2 回归结果

回归分析主要采用了随机效应模型, 其原因有两点:第一, 根据Hausman检验表1中的回归模型均适合采用随机效应分析;第二, 研究所用的样本量很少, 采用固定效应模型将损失1期的样本。由表1中第2列所示, 在没有财务危机成本的情况下, 道德风险与存活概率之间的显著性水平并不高。第3列显示, 财务危机成本的加入, M与过度冒险的显著性水平从10%提高到5%, 且回归系数也变大了。 这说明财务危机成本具有增加道德风险与过度冒险之间关系的作用。第4列显示, 资产规模的加入又进一步提高了道德风险的显著性。第5列显示, 加入财务危机成本与道德风险交乘项, 得出财务危机成本使得道德风险与过度冒险行为之间的关系被增加。

从表1进一步得出, 资产规模越大银行的存活概率越高。其中一个解释是资产规模较大的银行, 国家持股比例越高, 国家对其的行政控制越多。lnA与Q具有-0.38的相关性, 它的加入降低了Q的显著性。特许价值与资产规模负相关, 以及与冒险行为正相关, 说明在中国这一制度背景下特许价值并不具有约束银行过度冒险的作用, 反而起到了增加过度冒险的作用。 这隐含着随着银行规模的减小, 面临的竞争压力也越大, 因此随着特许价值的增加将采取更加冒险的行为。

注: *, **, ***分别为1%, 5%, 10%.

注: *, **, ***分别为1%, 5%, 10%.

由于ROA越小道德风险越严重, 故使用1-ROA作为道德风险度量。由表2中第2列和第3列得出, 当财务危机成本加入后, 道德风险与过度冒险之间的显著性水平从不显著变为5%. 第4列中资产规模的加入, 导致道德风险的显著性降低。这是由lnA与Q负相关造成的。从第5列得出, 随着财务危机成本的增加, 道德风险与存活概率之间的负相关关系将增加。

5 结论

由于雇佣契约的不完全性, 股东和社会管理者事前不能通过契约规定金融高管选择何种风险水平。高管将根据自己显性收益和隐性收益之和的期望值, 决定金融机构的投资组合风险。由于股票价格是风险的增函数, 因此显性的股票期权激励往往被认为会导致高管过度冒险。但是, 高管经常要面临高风险带来的破产问题, 以及财务危机成本, 因此股权激励并不一定导致高管过度冒险。红利的增加激励了高管的短期行为, 通常会导致高管偏好冒险, 因为高管能够从冒险中获得所有的正收益, 却不用承担冒险产生的负收益。因此通过限制红利分配, 能够降低高管的冒险行为。

如果通过限制红利能够约束高管的冒险行为, 那么问题就很好解决。但是, 实际上高管还能够在经营过程中获得私人收益。私人收益的存在导致了高管能够提前获得一定的收益, 而不需承担机构破产的成本。通过将私人收益引入到动态资产定价模型中, 构建高管的收益函数。基于数字算例得出高管的风险选择和股东的最优风险选择存在巨大分歧的结论。私人收益是导致金融机构高管过度冒险的根本原因。实证分析进一步证实了这一结论, 并指出财务危机成本增加了道德风险与过度冒险之间的关系。总之, 本文认为降低金融机构的破产风险, 防止金融危机爆发, 关键是如何约束金融高管的控制权私人收益。未来将对此做进一步研究。

私人收益 篇4

近年来,环境问题的恶化已引起社会各界的广泛关注,国家不断加大环保投资力度,然而雾霾、水体富营养化、河流污染等环境污染事件依然屡见不鲜。在十二届全国人大三次会议记者会上,国家环保部部长陈吉宁在回答中外记者提问时表示:“我国环境问题仍然十分严峻,已经成为我国全面实现小康社会的瓶颈问题。”

现有研究发现,我国环保投资效率低下,环保投资结构和环保投融资体制有待改进(颉茂华等,2010)。企业作为环境污染的主体,其环保投资会更具针对性。可见,加大企业环保投资是解决环境污染问题的重要途径。现有关于企业环保投资驱动因素的研究主要围绕环境规制展开(Kesidou and Demirel,2012;Yang et al.,2012),但关于环境规制与企业环保投资关系的研究结论并不一致。有文献发现环境规制与企业环保投资之间存在正相关关系(Kesidou and Demirel,2012;姜锡明和许晨曦,2015),也有研究认为两者并不是简单的线性相关关系,而是一种非线性关系(Leiter et al.,2011;唐国平等,2013)。需要指出的是,环境规制是影响企业经营发展的外部因素,必须作用于企业内部因素,即通过改变企业管理者面临的激励和约束条件来影响其投资决策,造成上述研究结论差异的原因是可能是忽视了管理者的异质性。上市公司的委托代理制导致管理者享有信息优势,而管理者和其他利益相关者的利益总存在一定程度的偏离。在这种情况下,管理者有意愿也有机会利用信息优势和控制权来获取私人收益,即管理者私人收益会影响其决策。对此,实证研究也给出了大量的经验证据(吴育辉和吴世农,2010;王清刚和胡亚君,2011;肖继辉和孟婷,2015)。

鉴于当前鲜有从管理者私人收益角度分析企业环保投资的研究,本文以我国2008~2014年重污染行业上市公司为研究对象,实证检验管理者私人收益与企业环保投资的相关性,并分析其在不同产权性质企业中的差异。在此基础上,进一步研究环境规制对二者关系的调节作用。本文为企业环保投资影响因素研究提供了新的视角,丰富了管理者私人收益经济后果的研究文献,为更好地发挥环境规制作用、优化企业环保投资行为提供了新的经验证据。

二、文献回顾与研究假设

现代企业的特征是委托代理制,投资者委托管理者经营企业,由于信息不对称,投资者无法获得关于管理者真实而充分的信息,只能根据市场对管理者价值的评估结果来决定其报酬。在这种情况下,管理者影响评价指标的主要行为之一就是选择次优的短期项目,努力增长公司当前业绩(公司当前的业绩往往成为经理人能力未知下的一个重要评价依据),从而帮助自己在下一期获得更高的工资与福利(吴战篪和李素银,2012)。环保投资是一种包含经济效益、生态效益和社会效益在内的特殊投资,结果往往是社会效益大于经济效益(彭峰和李本东,2005),其更多地被认为属于企业社会责任投资的范畴。保护环境需要较大的资源投入,并需要专人长期负责,这必将给企业带来一定的成本压力。因此,管理者往往将环保投资视为一项负担,不愿意主动进行环保投资。此外,环境问题具有典型的累积性和长期性特征,当受到高额薪酬激励的管理者将注意力聚焦于短期利益时,在环保方面的投入就可能有所减少,导致企业的环境表现相对较差(李强和冯波,2015)。

有研究证实,我国上市公司普遍存在环保投资不足的现象,环保投资对管理者来说是一种被动行为(唐国平等,2013)。对于我国“一股独大”现象较为普遍的上市公司,由控股股东主导的管理层掌握着企业的实际控制权,他们不仅掌握着企业资源,拥有战略经营管理和投融资决策的绝对权力,而且当投资项目存在大量私有收益时,大股东及管理层之间还存在“利益协同及激励效应”,在环保投资决策方面更多地表现出“合谋”倾向(唐国平和李龙会,2013)。因此,管理者私人收益很可能会对企业环保投资产生负面影响。据此,本文提出以下假设:

H1:管理者私人收益与企业环保投资负相关。

管理者私人收益对企业环保投资的影响可能存在产权性质上的差异,这主要体现在国有企业面临的环保压力、动机和能力三个方面。第一,国有企业受到政府和社会公众的压力更大,能够更为积极主动地实施企业环境战略。企业环境战略决定了管理者对待自然资源的态度,进而影响到企业资源消耗、污染排放、产品属性和循环生产等行为,积极的企业环境战略意味着积极的环境投资决策(李永波,2012)。第二,非国有企业的经营目标较为单一,主要是追求经济利益,相比之下,国有企业受到更多的政府干预,承担着更多的社会性目标,如物价稳定、就业等(林毅夫和李志赟,2004;唐雪松等,2010),管理者在追求经济利益的同时会更加注重社会责任的履行。第三,国有企业主要由地方政府管理,地方政府控制着企业经营发展所需的重要资源,如上市资格、银行贷款、政策优惠、财政补贴等(申宇等,2015)。与非国有企业相比,国有企业在获得这些资源时往往占有较大优势(孔东民等,2013)。以上因素将导致国有企业管理者业绩评价的多维性,这将降低国有企业管理者仅为追求财务业绩而减少环保投资的动力,即国有企业管理者因追求私人收益而减少环保投资的动力可能被弱化。

有研究发现,国有企业承担的冗员负担弱化了管理者薪酬与企业业绩的关联性(张敏等,2013),即国有企业管理者薪酬与财务业绩的敏感性低于非国有企业。邵帅等(2014)基于上海家化管理者持股方案设计的研究发现,产权性质差异影响管理者持股计划的制定,国有企业管理者持股比例及收益受到过多的政策限制,而且考核指标也更容易实现。因此,国有企业管理者通过挤占环保投资来提高经济利益的可能性相对较低。基于上述分析,本文提出以下假设:

H2:相比于国有企业,非国有企业管理者私人收益对环保投资的负面影响更大。

组织合法性是指组织行为与已经形成的社会规范、价值观、信仰及解释体系相一致的状态(Suchman,1995)。根据合法性理论,企业的环境行为同样受到制度压力的影响,当企业环境行为偏离公众期望或法律要求时,企业的合法性就会受到挑战。由于环保投资收益不明显,且有严重的滞后性,管理者在追求私人收益过程中可能缺乏环保投资的积极性,但这种追求私人收益的行为必须在环境行为合法的范围内进行,当企业环境业绩不足以满足合法性要求时,企业将受到失去合法性的威胁。

环境规制作为一种具有强制约束力的正式制度,对规范企业的环境行为有重要影响(李怡娜和叶飞,2011;沈奇泰松等,2014)。当环境规制强度较低时,管理者追求私人收益与环境合法性的冲突并不大,企业开展环境治理与环保投资的积极性不高,他们甚至为了减少环保投资而宁愿缴纳相对较少的环境税费和环境罚款(唐国平等,2013)。但随着环境规制强度的提升,企业为了缓解合法性压力或迎合政府要求,会更加重视自身的环境业绩,挤压环保投资的行为在一定程度上会受到抑制(李强等,2016)。基于以上分析,本文提出以下假设:

H3:环境规制能够降低管理者私人收益对企业环保投资的负面影响。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

自上海证券交易所2008年5月发布《上市公司环境信息披露指引》以来,相关企业才开始较为详细地披露环保投资数据,因此,本文以我国2008~2014年A股重污染行业上市公司为研究样本。参考2010年9月环境保护部在《上市公司环境信息披露指南(征求意见稿)》的分类,并根据证监会2012年公布的《上市公司行业分类指引》,将重污染行业细分为20类。样本筛选过程如下:(1)剔除样本观测期间的ST、PT以及资产负债率大于1的公司,原因是此类公司的财务状况异常,不具有代表性;(2)剔除相关数据缺失的公司。经上述处理,本文最终得到444个样本。环保投资额数据通过逐一阅读上市公司社会责任报告并整理得出。其他数据主要来自《中国环境统计年鉴》、《中国统计年鉴》、CSMAR数据库和CCER数据库,某些年份环境规制缺失的数据采用趋势预测法得到。为减少极端值对回归分析的影响,对主要连续变量在1%与99%分位数上进行了Winsorize处理。

(二)变量选取与定义

1. 被解释变量:

企业环保投资。一般而言,企业环保投资的经济效益往往不如其他投资项目的经济效益明显、直接,企业在经济效益较低的环境保护方面进行投入就可以视为企业重视环境保护。因此,本文对企业环保投资的资本化支出和费用化支出不做严格区分。采用研究企业环保投资现有文献的做法(唐国平等,2013),用环保投资额与平均总资产的比值来反映环保投资规模。

2. 解释变量:

管理者私人收益。本文将管理者定义为对企业战略性决策、投资、经营和企业绩效负责的关键人员,选取董事长作为研究对象。由于管理者私人收益主要来自激励体系,本文借鉴马跃如等(2010)以及李强等(2015)的做法,将管理者薪酬和持股数据作为管理者私人收益的代理变量。在稳健性检验部分,将总经理定义为管理者,重复检验程序,以提高研究结论的可靠性。

3. 调节变量:

环境规制。借鉴唐国平等(2013)的做法,以工业废物排放达标率为基础数据构建环境规制综合指数,由于相关数据只公布到2011年,对于缺失年份的环境规制数据,本文采用趋势预测法加以计算。环境规制综合指数数值越大,表示企业面临的环境规制压力越大。

4. 控制变量。

借鉴已有研究(唐国平和李龙会,2013;陶岚和刘波罗,2013;薛求知和伊晟,2015),从市场环境、企业特征、财务状况、内部治理四个方面进行控制变量的选取。研究中的主要变量及具体定义如表1所示:

(三)模型构建

本文采用多元回归分析方法,建立以下模型:

模型(1)用于检验H1和H2,模型(2)用于检验H3。其中,MS表示管理者私人收益,分别为M-salary和M-share。考虑到现实中的企业环保投资决策滞后于外部环境变化,本文对以上模型中刻画制度压力的变量即环境规制(Reg)进行滞后一期处理。

四、实证结果分析

(一)描述性统计分析

变量的描述性统计如表2所示:

由表2可以看出,企业环保投资(Epi)的中位数为0.004,远小于其均值0.009,说明大部分样本企业的环保投资规模都没有达到平均水平,反映了重污染企业环保投资普遍偏低,环保投资不足。企业环保投资(Epi)的标准差大于均值和中位数,说明企业环保投资比较分散。同时,有的企业的环保投资几乎为0,而有的企业的环保投资高达20%以上,反映出环保投资规模在样本企业之间存在较大差异。企业产权性质(State)的均值为0.798,表明接近80%的样本为国有企业。管理者薪酬收益(M-salary)的中位数为11.739,远大于其平均值7.175,说明大部分样本企业的董事长薪酬收益偏高;管理者持股收益(M-share)的均值为0.306,这表明超过30%的样本企业存在董事长持股的现象。

(二)回归结果分析

1. 管理者私人收益与企业环保投资。其回归结果如表3所示:

注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著,下同。

由表3可知,无论是管理者薪酬收益(M-salary)还是管理者持股收益(M-share),其回归系数均显著为负,H1得到支持。这说明管理者薪酬收益对企业环保投资有明显的负面影响,高额薪酬会诱发企业管理者的短期行为,管理者薪酬越高,越重视公司当期业绩,忽略企业的长期发展和社会责任的履行,导致企业环保投资越低。同时,管理者持股对企业环保投资也没有产生积极作用,反而对环保投资有负面影响,管理者基于短期推高股价而套利的目的也可能导致环保投资的积极性不高,从侧面支持了大股东和管理层在环保投资决策方面可能表现出“合谋”倾向的观点。

此外,交互项(State×M-salary和State×M-share)的回归系数均显著为正,H2得到支持。这表明管理者私人收益与企业环保投资的关系受到产权性质的调节,当State=1即在国有企业中,管理者私人收益对企业环保投资的负面影响受到一定程度的削弱,这与国有企业在环境行为的规范、环境战略的实施以及资源的获取都有很大关系。本文的结果也说明企业环境战略的实施、管理者业绩考核体系以及企业资源获取能力都可能对管理者私利与企业环境行为的关系产生影响。

2. 环境规制对管理者私人收益与企业环保投资关系的调节作用。其回归结果如表4所示:

由表4可知,管理者薪酬收益(M-salary)的回归系数不显著,管理者持股收益(M-share)的回归系数显著为负,而且交互项(Reg×M-salary和Reg×M-share)回归系数均显著为正,从而验证了交互作用的存在,表明环境规制压力可以抑制企业管理者私人收益对企业环保投资的负面影响。当环境规制强度较小时,企业面临的合法性压力较小,管理者对环保投资的积极性并不高,私人收益才是管理者关注的重要内容,减少环保方面的投资而增加短、平、快等经济效益明显的项目,提升企业短期业绩便成了管理者最理想的选择。当政府加大环境规制力度时,为缓解企业面临的合法性压力,管理者会更加重视自身环境业绩,管理者私人收益对企业环保投资的负面影响将在一定程度上受到抑制。本文的实证结果在一定程度上支持了合法性理论。

(三)稳健性检验

此外,为了保证研究结论的可靠性,本文进行了如下稳健性测试:

1. 借鉴张兆国等(2014)、黄俊和陈信元(2011)衡量投资时的去规模化方法,因变量“企业环保投资”采用“环保投资额与营业收入的比值”进行替换,并在模型中引入或替换其他可能影响企业环保投资的因素,如引入公司治理中的董事会会议次数(Meeting)、用企业经营现金流量(Flow)替换企业现金存量(Cash)等。稳健性检验结果如表5所示。由表5可知,管理者私人收益的回归系数显著为负,且交互项的回归系数显著为正,实证结果仍然支持H1和H2。

2. 借鉴吴德军和黄丹丹(2013)的做法,将总经理作为管理者研究对象,管理者薪酬收益和管理者持股收益的计量方法与前文保持一致。结果如表6所示,实证结果与前文基本相同,研究结论不受影响。

3. 按照环境规制强度的中位数进行分组,若环境规制强度大于中位数,则赋值为1,表示该样本属于强环境规制组;否则取0,表示该样本属于弱环境规制组。分样本回归结果见表7,强环境规制组中管理者私人收益的回归系数显著大于弱环境规制组,H3得到证据支持。

此外,考虑可能出现的内生性问题,对解释变量进行滞后一期处理,主要结果基本不变。综上,可以认为本文的研究结论是稳健可靠的。

五、研究结论与政策建议

社会各界对环境问题的日益重视推动了学术界对企业环保投资行为的研究。本文以我国2008~2014年重污染行业上市公司为研究对象,实证检验了管理者私人收益对企业环保投资产生的影响,并且分析了其在不同产权性质企业中的差异。在此基础上,进一步研究环境规制对二者关系的调节作用。

研究发现:管理者私人收益与企业环保投资负相关,表现为管理者薪酬收益和持股收益越高,企业环保投资越低,因此,管理者自利可以解释我国上市公司环保投资普遍偏低、管理者缺乏环保投资积极性的现象;相比于国有企业,非国有企业管理者私人收益对环保投资的负面影响更大,说明国有企业管理者在环境行为的规范方面比非国有企业更积极;环境规制能够降低管理者私人收益与企业环保投资的负相关性,表明制度压力是抑制管理者自利行为的重要因素。本文研究结论表明,管理者基于私人收益的追求不利于企业环保投资的扩大和环境业绩的改善,加大制度压力是减弱这种不利影响的重要手段。

基于上述研究结论,为加大我国重污染行业上市公司的环保投资力度,笔者提出以下建议:第一,优化管理者激励机制。环境问题在世界范围内被高度关注,使得产品绿色环保成为大势所趋。政府应当鼓励并引导企业实施环境战略并完善企业业绩评价系统,将企业的环境业绩纳入管理者激励体系,在制度层面上有效地控制管理者自利带来的环境风险。第二,加大环境规制执行力度。政府应当发挥环境规制的积极作用,加大环境规制力度和环境执法力度,从而使得管理者降低环保投资的成本。同时,管理者面临环境问题时的合法性压力增大,迫使企业实施环境战略并将环境问题纳入风险管理体系,以抑制管理者自利行为对环境的损害。第三,减小企业进行环保投资带来的成本压力。企业环保投资在短期内带来的成本压力降低了管理者环境保护的积极性,因此,政府应当在鼓励企业实施环保战略的同时给予一定的政策支持,如提高对企业环保投资项目的财政补贴,加大对企业购买及安装环保设施的税收优惠力度等。