2015年
财会月刊(18期)
理论与探索
环境不确定性、股权激励与投资效率

作  者
张洪辉(博士)

作者单位
(江西财经大学会计学院,南昌 330013)

摘  要

【摘要】 本文关注环境不确定性对投资效率的影响,同时考虑投资机会集下高管股权激励对非效率投资的作用。本文利用上市公司的经验数据,研究发现环境不确定性会提高投资效率,降低过度投资水平。而高管股权激励既会降低投资过度水平,又会促进投资不足。
【关键词】 环境不确定性;股权激励;投资效率

一、引言
公司投资是公司实施净现值为正,以期获得未来现金流的行为。但是代理问题的存在,会导致公司出现非效率投资(Jensen,1986;Shleifer和Vishny,1989)。国内一些文献,如辛清泉等(2007)发现,经薪酬契约不足以弥补经理工作努力时,公司经理会通过过度投资的方式来弥补薪酬不足情况。张璐芳和朱国泓(2014)等也得到类似结论。政府干预也会导致公司非效率投资(Shleifer和Vishny,1994)。张洪辉和王宗军(2010)认为,政府控制导致了国企利用自由现金流,实施过度投资。黄俊和李增泉(2014)等也得到类似结论。
最近,一些学者开始关注到,不确定性也会影响公司非效率投资。申慧慧等(2012)研究了环境不确定性对非效率投资的影响。徐业坤等(2013)研究了政治不确定性对民营企业投资的影响。然而,这些研究均是关注公司外部的不确定性对投资效率的,没有考虑高管持股对投资效率的作用。实际上,在存在投资机会集的情况下,高管可能增持股份,也可能减少股权,这会影响公司的投资效率。虽然徐倩(2014)从股权激励角度研究了不确定性对公司投资的影响,认为股权激励能够提高投资效率,但其没有考虑投资机会集因素,高管持股实际上和投资机会集有关(LaFond and Roychowdhury,2008),考虑投资机会集下高管持股是否影响投资效率才具有重要意义。
二、理论回顾
所有权和控制权分离导致的代理问题,会使得公司管理层追求自身利益最大化来代替企业价值最大化(Jensen and meckling,1976)。非效率投资是代理冲突的表现形式之一,管理层会接受事前负净现值的项目,也会在公司投资项目出现亏损时继续实施该项目,构建自己的企业帝国(Jensen,1986)。制度环境也会影响公司的行为(La Porta,1998),会导致公司非效率投资。Shleifer和Vishny(1994)认为,政府官员也有其个人的政治目标,为了获得选票,会利用自己手中的权力干预企业的运营,通过过度投资增加就业机会来取悦选民。
不确定性也会对公司非效率投资产生影响。在公司投资决策中,在计算投资项目的NPV时需要考虑各种参数,如项目周期、折现率、未来现金流入量等等,宏观环境的不确定性削弱了高管预测公司特质信息的能力(Baum et al.,2006),导致高管对这些参数估计存在困难,会影响高管决策,使得高管不能有效识别投资机会,在进行投资决策时会更加谨慎(Baum et al.,2007)。另一方面,环境不确定性也会影响公司融资。环境不确定性可能导致公司未来现金流流入存在不确定性,这是公司筹资的重要来源,会对公司投资产生重要影响。环境的不确定性也会影响债权人的风险感知,债权人可能要求更多的风险暴露补偿,这会提高公司的融资资本成本,形成融资约束;债权人也可能因为环境不确定性,减少贷款额度,也形成融资约束。所以环境不确定性形成的融资约束导致公司可能出现投资不足(Bhagat and Obreja,2013),也可能会抑制过度投资。
高管持股作为治理机制,能够缓解代理问题(Jensen and Meckling,1976)。由于代理问题,公司高管可能会滥用自由现金流,导致公司过度投资。另一方面,由于投资新项目,需要高管学习新的知识用于管理项目,这会增加高管成本,与其这样,高管可能会放弃项目,享受平静的生活(Bertrand and Mullainathan,2003)。所以,由于代理问题,公司可能出现投资过度和投资不足,影响公司的投资效率。高管持股能够发挥治理机制,提高高管和股东的利益协同程度,使得高管放弃过度投资行为,削减不合理的投资项目。另一方面,高管持股使得公司新项目投资的收益也能分配给持有股票的高管,即使高管学习新的知识用于管理项目,增加高管成本,但项目投资剩余索取权会使得高管实施该项目,缓解投资不足。这些均表明,高管持股能够提高投资效率。
三、研究设计
(一)样本选取
为了验证文章的假设,本文利用沪深两市的上市公司2007 ~ 2013年数据进行了实证分析。在所有公司数据后,对其进行筛选:①剔除2007 ~ 2013年某一年度资料不全的上市公司;②剔除某一年度或数年ST、PT类上市公司;③剔除指标异常的公司;④剔除同时发行B股股票的公司。由于计量现金流不确定性,需要计算公司前5年数据的标准差,所以最终得到样本数据是2011 ~ 2013年的3 667个样本数据。
(二)度量非效率投资
测量非效率投资,一般采用的是Richardson的预期投资模型,如前面的辛清泉等(2007)、张洪辉和王宗军(2010)等均是采用该模型度量非效率投资,本文也采用该模型来计算非效率投资水平。根据Richardson的预期投资模型,可以把公司投资分为两个部分,一部分是预期的投资水平,另一部分是非预期的投资水平。预期投资水平的计算公式如下。
investi,t=α0+α1growi,t-1+α2levi,t-1+α3cashhldi,t-1+α4agei,t-1+α5sizei,t-1+α6returni,t-1+α7investi,t-1+α8∑year+α9∑ind+εi,t (1)  
其中:investi,t是当年的投资水平,levi,t-1是上一年杠杆比例,growi,t-1是上一年投资机会,agei,t-1是上一年的公司上市年龄,cashhldi,t-1是上一年现金持有量,sizei,t-1是上一年公司的规模,returni,t-1是上一年公司的股票回报,investi,t-1是上一年的投资水平,year是年度效应,ind是行业效应。当用实际投资水平减去预期投资水平时,即为模型(1)的残差εi,t,即为非效率投资。基于稳健性考虑,我们将残差εi,t小于0的部分剔除上5%分位数,将剩下的样本作为投资不足;同样,我们将残差εi,t大于0的部分剔除下5%分位数,将剩下的样本作为过度投资。
(三)定义股权激励
Jensen and Meckling (1976)早就指出了高管持股能够提高高管和股东的利益协同程度,降低高管追求私利的行为。具体到公司投资行为上,它可能会降低公司高管非效率投资行为。然而,LaFond and Roychowdhury(2008)认为,高管持股和公司的投资机会集(Investment Opportunity Set)有关。我们借鉴LaFond and Roychowdhury的做法,并用控制投资机会集后的高管持股表示股权激励。
OWN=β0+β1Ln(S)+β2[Ln(S)]2+β3K/S+β4(K/S)2+β5Y/S+β6SIGMA+β7A/TA+β8INV/TA+β9MB+β10LEV+β11∑IND+β12∑YEAR+π (2)  
其中,OWN是高管持股,S是营业收入,K为固定资产总额,Y为营业利润加上折旧,SIGMA是个股回报率年度标准差,A为销售费用,INV为投资支出总额,IND为行业虚拟变量,YEAR为年度虚拟变量,π为残差项。式(2)实际上是用一些影响因素对高管持股做回归,得到预期高管持股数量。回归的残差π,就是我们控制了投资机会集后的高管持股数量,这里我们用Man表示。名义上,它是非预期的持股水平;实际上,它是考虑投资机会集后的自发持股比例。
(四)检验模型
Uninv=φ1+φ2Jeu+φ3Man+φ4Contl+φ5Turn+φ6Agency+φ7Size+φ8∑year+φ9∑ind+λ (3)  
(3)式中,Uninv为非效率投资;Jeu为环境不确定性,利用申慧慧等(2012)的方法计算;Man为考虑投资机会集后的高管持股;Contl为最终控制人类型;Agency表示代理成本;Turn表示资产周转率;Size表示公司规模。
四、实证分析
在进行实证分析前,需要估计非效率投资水平,根据前面的模型,我们对非效率投资进行了估计,也计算了环境不确定性和股权激励。然后,我们再进行实证分析。

 

 

 

 

根据表1,我们可以看到,投资效率Uninv中,最大值为0.594 1,意味着非预期的投资超过预期投资的数量占总资产比重为59.41%;最小值为-0.237 6,意味着非预期的投资低于预期投资的数量占总资产比重为23.76%。Jeu为环境不确定性,我们可以看到其最大值为11.202 5,意味着有的公司面临着较高的环境不确定性;最小值为0.058 6,意味着有的公司面临的环境不确定性程度非常弱。其他变量中,公司规模的标准差为1.274 3,说明公司之间规模差异比较大。同样,环境不确定性标准差为1.077 6,说明公司之间环境不确定性差异较大。
表2是回归结果。我们可以看到,环境不确定性的回归系数有的显著,有的不显著。显著的都是在投资过度回归部分,Jeu的回归系数显著性水平为2颗星,回归系数值为-0.003左右,这表明环境不确定性每提高1个百分点,投资过度程度下降0.3个百分点。而在投资不足部分,环境不确定性的回归系数是不显著的,回归系数值为-0.000 2左右,这说明环境不确定性对投资不足没有影响。高管股权激励Man的回归系数均是显著的,在投资不足部分,高管股权激励的显著性水平为3颗星;在投资过度部分,高管股权激励的显著性水平位1颗星。回归系数大小上,高管股权激励Man的回归系数在投资不足部分为-0.001 7左右,意味着高管持股比例每提高1个百分点,会增加投资不足0.17个百分点;高管股权激励Man的回归系数在投资过度部分为-0.002 6左右,意味着高管持股比例每提高1个百分点,会降低投资过度0.26个百分点。
回归(3)、回归(6)中,我们是将环境不确定性、高管股权激励同时放入回归中,用来比较环境不确定性、高管股权激励对投资效率影响的大小差异。我们可以看到,投资不足部分,回归(3)中的环境不确定性不显著;投资过度部分,回归(6)中两个变量均是显著的,从回归系数大小看,环境不确定性的回归系数要大,这意味着环境不确定性对投资过度的影响要比股权激励大。
控制变量中,最终控制人类型Contl的回归系数是显著的,在投资不足部分,其回归系数为正,说明国企投资不足程度低于民企。代理成本Agency的回归系数在投资不足中不显著,在投资过度中显著,这说明代理成本会降低投资过度水平。资产周转率Turn在投资不足、投资过度中均是不显著的,说明资产周转率对投资效率没有影响。公司规模Size在投资不足中显著,在投资过度中不显著,这说明资产规模对投资不足产生影响。
五、结论与启示
本文研究发现,环境不确定性会影响投资效率,环境不确定会降低投资过度,印证了申慧慧等(2012)的结论。考虑投资机会集的高管持股不但会降低投资过度,也会导致投资不足,这说明股权激励会导致高管倾向于平静生活,印证了Bertrand and Mullainathan(2003)观点。同时存在环境不确定性、股权激励时,环境不确定性更能抑制过度投资,这说明不确定性有时能够抑制过度投资。因此,本文研究结论表明,加大环境不确定性能够提高投资效率。现实情况下,自由竞争的行业环境不确定性更高,垄断行业环境不确定性低。所以,加大市场竞争,破除垄断是提高公司投资效率的途径之一。同时,我们也要注重高管持股的两面性,对于投资过度的公司,授予股权激励有助于提高投资效率;对于投资不足的公司,授予股权激励则不会产生正面作用,这时应该考虑其他的激励方式,如现金薪酬激励、职位晋升激励等等。
主要参考文献
Baum, C.,N. Ozkan, et al.. The Impact of Macroeconomic Uncertainty on Non-Financial Firms" Demand for Liquidity[J]. Review of Financial Economics,2006(15).
Jensen, M.. Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers[J]. American Economic Review,1986(2).
Richardson, S.. Over investment of Free Cash Flow[J]. Review of Accounting Studies,2006(11).
Shleifer A.,R. Vishny. Management Entrenchment: The Case of Manager-Specific Investments[J]. Journal of Financial Economics,1989(25).
Shleifer A.,R. Vishny. Politicians and Firms[J]. Quarterly Journal of Economics,1994(4).
钱先航,徐业坤.官员更替、政治身份与民营上市公司的风险承担[J].经济学(季刊),2014(4).
申慧慧,于鹏等.国有股权、环境不确定性与投资效率[J].经济研究,2012(7).
辛清泉,林斌等.政府控制、经理薪酬与资本投资[J].经济研究,2007(8).
徐倩.不确定性、股权激励与非效率投资[J].会计研究,2014(3).
张洪辉,王宗军.政府干预,政府目标与国有上市公司过度投资[J].南开管理评论,2010(3).
张璐芳,朱国泓.国企高管薪酬与公司过度投资:理论模型及其经济后果[J].上海经济研究,2014(1).
唐雪松,周晓苏等.政府干预、GDP增长与地方国企过度投资[J].金融研究,2010(8).
【基金项目】 国家自然科学基金项目(批号:71262003);江西财经大学会计学院科研创新计划