柳 領(lǐng)，王德祿，李 尚

(天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院，天津300134)

引 言

公司治理內(nèi)生性是指公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價(jià)值之間的相互決定關(guān)系。早在1980年代，國外的學(xué)者就開始了對公司治理內(nèi)生性的關(guān)注，但由于當(dāng)時(shí)的計(jì)量理論還不十分成熟，實(shí)證方法也相對匱乏，導(dǎo)致研究并沒有充分開展。［1］當(dāng)前，隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論的高速發(fā)展以及實(shí)證研究方法的日益豐富，學(xué)者們已經(jīng)能夠?qū)局卫韮?nèi)生性進(jìn)行深入研究，這也使得公司治理內(nèi)生性研究逐漸成為公司治理研究中的重點(diǎn) 。［2］然而盡管如此，卻鮮有文獻(xiàn)對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行系統(tǒng)的描述和總結(jié)，這導(dǎo)致了學(xué)者們在進(jìn)行公司治理內(nèi)生性研究時(shí)會遇到很多困難。有鑒于此，本文首先對公司治理內(nèi)生性在理論上進(jìn)行介紹，然后從實(shí)證研究的角度對公司治理的內(nèi)生性進(jìn)行闡述，并在此基礎(chǔ)上對公司治理內(nèi)生性過往研究進(jìn)行梳理，最后就該領(lǐng)域未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。

1 公司治理內(nèi)生性理論視角

公司治理內(nèi)生性的理論研究深深地根植于公司治理與企業(yè)績效、企業(yè)價(jià)值的因果關(guān)系研究。傳統(tǒng)的公司治理理論認(rèn)為公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價(jià)值之間的因果關(guān)系是單項(xiàng)的，即企業(yè)的公司治理水平?jīng)Q定企業(yè)的績效與價(jià)值，企業(yè)一定時(shí)期內(nèi)的績效與價(jià)值是其公司治理水平與其他影響因素共同作用的結(jié)果。然而，隨著對公司治理研究的深入，越來越多的主流研究表明公司治理與績效以及價(jià)值之間的因果關(guān)系并非是簡單的單項(xiàng)關(guān)系，而是復(fù)雜的雙向關(guān)系，由此便產(chǎn)生了公司治理內(nèi)生性理論。該理論認(rèn)為公司治理水平與企業(yè)績效以及價(jià)值是互相決定的，即企業(yè)的公司治理水平會影響企業(yè)績效與價(jià)值，同時(shí)企業(yè)的績效以及價(jià)值對于企業(yè)的公司治理水平也具有反饋效應(yīng)。具體來說，具有較高市值和較好經(jīng)營績效的公司會采用較為完善的治理結(jié)構(gòu)來進(jìn)一步吸引外部投資，而同時(shí)較為完善的治理結(jié)構(gòu)又會反過來進(jìn)一步增加企業(yè)價(jià)值，提升企業(yè)的績效水平;而不完善的治理結(jié)構(gòu)會對企業(yè)的績效和價(jià)值產(chǎn)生不良影響，導(dǎo)致企業(yè)的績效與價(jià)值都有所下降，而這種下降的趨勢又會進(jìn)一步惡化企業(yè)的公司治理水平。國外學(xué)者的研究(如Klapper和 Love，2004;Black 等，2006;Bhagat和 Bolton，2008)對此均有所涉及。［3－5］同時(shí)，國內(nèi)也有學(xué)者開展了針對公司治理內(nèi)生性的研究，如李漢軍和張俊喜在研究中就證明了企業(yè)績效對企業(yè)公司治理具有反饋效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上通過對比研究的方法進(jìn)一步考察了公司治理與企業(yè)績效的內(nèi)生性程度。［6］

圖1 傳統(tǒng)公司治理的單向視角

圖2 公司治理內(nèi)生性視角

2 公司治理內(nèi)生性實(shí)證研究視角

2.1 實(shí)證研究中的公司治理內(nèi)生性問題

實(shí)證研究使公司治理內(nèi)生性研究的成果更加可靠、準(zhǔn)確，這也賦予了公司治理內(nèi)生性研究更多的科學(xué)性。然而直觀地考察公司治理內(nèi)生性即使是在實(shí)證研究中也是很難做到的，在實(shí)證研究中，公司治理內(nèi)生性往往是通過內(nèi)生性問題來體現(xiàn)的。Roberts和White在其著作中將實(shí)證研究中的內(nèi)生性問題定義為回歸方程中的解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)相關(guān)。［7］用數(shù)學(xué)公式表示:

由于在傳統(tǒng)的實(shí)證研究中，公司治理變量往往充當(dāng)解釋變量，因此針對公司治理內(nèi)生性問題，其在實(shí)證上應(yīng)表述為公司治理變量與模型中的隨機(jī)擾動項(xiàng)相關(guān)。需要指出的是，公司治理內(nèi)生性問題會導(dǎo)致傳統(tǒng)公司治理實(shí)證研究中公司治理與企業(yè)績效以及價(jià)值之間的單一因果分析具有嚴(yán)重偏誤，進(jìn)而會直接影響到研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，因此對公司治理內(nèi)生性問題的關(guān)注已成為當(dāng)前公司治理實(shí)證研究的必要環(huán)節(jié)。

2.2 公司治理內(nèi)生性問題產(chǎn)生原因

計(jì)量理論對公司治理內(nèi)生性問題在實(shí)證上產(chǎn)生的原因進(jìn)行了解釋，即公司治理內(nèi)生性問題來源于公司治理變量與企業(yè)績效變量和企業(yè)價(jià)值變量之間的聯(lián)立性(simultaneity)。聯(lián)立性是指變量之間存在的雙向因果關(guān)系。當(dāng)存在聯(lián)立性時(shí)，原有的因變量與自變量之間的雙向因果關(guān)系可以通過聯(lián)立方程系統(tǒng)的方式清晰地表示出來，并利用與聯(lián)立方程系統(tǒng)相聯(lián)系的工具變量法來解決內(nèi)生性問題。同時(shí)，我們應(yīng)發(fā)現(xiàn)，在聯(lián)立系統(tǒng)的每一個(gè)單項(xiàng)因果回歸模型中都具有內(nèi)生性問題，如果僅從單一方程模型的角度進(jìn)行分析，會由于內(nèi)生性問題的存在而產(chǎn)生具有偏誤的結(jié)果。由聯(lián)立性所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題在計(jì)量學(xué)家施圖德蒙德的著作中得到了很好的闡述。［8］該內(nèi)生性問題又被稱為聯(lián)立性偏誤，為具體了解其內(nèi)涵，我們需要觀察以下例子。

考慮有如下聯(lián)立方程系統(tǒng):

其中Xi為外生變量，不具有聯(lián)立性，Yi為內(nèi)生變量，Yi之間具有聯(lián)立性。

為理解內(nèi)生性問題的產(chǎn)生，我們需要進(jìn)一步考察方程的變動，考慮其中一個(gè)隨機(jī)擾動項(xiàng)的變動，如u1增加，則有:

根據(jù)式(4)，u1的增加會使Y1增加，同時(shí)在式(5)中，Y1的增加會使Y2增加(為方便說明，假設(shè)此處α1、β1為正數(shù)，當(dāng)其為負(fù)數(shù)時(shí)，內(nèi)生性問題同樣存在，情況同理可證)，由于在聯(lián)立系統(tǒng)中方程是同時(shí)決定的，因此如果Y2在式(5)中增加，它必然在式(4)中也增加，但在式(4)中Y2是解釋變量，它與隨機(jī)擾動項(xiàng)u1之間存在著很明顯的相關(guān)性，由此便可看出當(dāng)存在聯(lián)立性時(shí)，單一的回歸模型式(2)或式(3)中都具有明顯的內(nèi)生性問題(式(3)中的內(nèi)生性問題推導(dǎo)與式(2)一致)，進(jìn)一步可知，單一的回歸方程模型在此時(shí)得出的結(jié)果都是具有偏誤的。

通過以上的分析我們會發(fā)現(xiàn)，雖然公司治理內(nèi)生性問題在實(shí)證研究中來源于聯(lián)立性，但是這種聯(lián)立性與公司治理內(nèi)生性二者在本質(zhì)上是一致的，都是用來描述一種相互決定的關(guān)系，二者只是從不同角度對這種相互決定的關(guān)系進(jìn)行了定義，更進(jìn)一步說，這種公司治理實(shí)證研究中公司治理變量與績效變量和企業(yè)價(jià)值變量所表現(xiàn)出的聯(lián)立性是根源于公司治理內(nèi)生性的。伍德里奇在其著作中便直接指出聯(lián)立性即是內(nèi)生性的一種表現(xiàn)形式。［9］因此可知公司治理內(nèi)生性是實(shí)證研究中公司治理內(nèi)生性問題產(chǎn)生的根源。

2.3 內(nèi)生性問題造成的結(jié)果

在存在內(nèi)生性的前提下，常規(guī)單方程OLS估計(jì)所得出的結(jié)果是有偏的，為了具體地了解這一有偏估計(jì)量是如何產(chǎn)生的，考慮多元回歸方程:

經(jīng)過矩陣化，原單一方程模型(6)可表示為:

對其進(jìn)行最小二乘估計(jì):

據(jù)此可得正規(guī)方程:

進(jìn)一步可得:

要保證無偏性即要求:

因?yàn)?/p>

所以有

當(dāng)不存在內(nèi)生性時(shí)，兩邊取數(shù)學(xué)期望可得

無偏性成立，然而在存在內(nèi)生性的條件下，對式(15)兩邊取數(shù)學(xué)期望有:

而當(dāng)X與ε不滿足隨機(jī)變量獨(dú)立性條件時(shí)有

可見:即無偏性無法保證，估計(jì)結(jié)果是有偏的。

詹姆斯和馬克進(jìn)一步指出，當(dāng)存在內(nèi)生性問題時(shí)，OLS估計(jì)量不僅是有偏的而且是非一致的，也就是說即使樣本的容量很大，OLS估計(jì)量也不會接近回歸系數(shù)的真值，二者之間會有一定的偏差。［10］其數(shù)學(xué)表達(dá)為:

考慮一般OLS回歸:

根據(jù)式(21)的正規(guī)方程可得:

而依據(jù)大數(shù)定律有:

用式(23)和式(24)來估計(jì)式(22)的概率極限，即可得式(20)。由此可知OLS估計(jì)量是非一致的，并且在大樣本下也是如此。這使我們看出內(nèi)生性問題的確會對實(shí)證研究結(jié)果產(chǎn)生非常嚴(yán)重的影響，如果不加以解決，研究結(jié)論的可靠性是很難保證的。

2.4 內(nèi)生性問題主要的解決方式

公司治理內(nèi)生性會造成傳統(tǒng)公司治理實(shí)證研究中的內(nèi)生性問題，進(jìn)而使常規(guī)OLS估計(jì)的結(jié)果呈現(xiàn)出有偏和不一致的性質(zhì)。因此為了保證研究的有效性，學(xué)術(shù)界往往依靠工具變量法來解決內(nèi)生性問題，其主要原理是利用與內(nèi)生解釋變量相關(guān)但與隨機(jī)擾動項(xiàng)無關(guān)的工具變量先對內(nèi)生解釋變量進(jìn)行OLS回歸，并以回歸后所得出的內(nèi)生解釋變量擬合值重新對原模型進(jìn)行估計(jì)，以消除內(nèi)生性問題。由此可見，工具變量法的應(yīng)用對于解決內(nèi)生性問題具有非常重要的作用。同時(shí)筆者發(fā)現(xiàn)在公司治理內(nèi)生性研究中應(yīng)用十分廣泛的兩階段最小二乘法(2SLS)與工具變量法的聯(lián)系十分緊密，然而公司治理內(nèi)生性的眾多研究卻缺少對二者關(guān)系的清晰闡述。筆者通過對計(jì)量理論的梳理發(fā)現(xiàn)，2SLS在本質(zhì)上屬于工具變量法，［11］并且2SLS在解決內(nèi)生性問題時(shí)具有很好的性質(zhì)，它既可以利用現(xiàn)有模型內(nèi)的系統(tǒng)信息直接生成工具變量①，也可與模型外尋找到的工具變量相結(jié)合來解決模型中存在的內(nèi)生性問題。［8］這一發(fā)現(xiàn)豐富了我們對過往公司治理內(nèi)生性研究中工具變量的認(rèn)識，也使我們可以看出工具變量的兩個(gè)來源，即模型內(nèi)信息與模型外信息。出于理論創(chuàng)新需要的學(xué)者往往會尋找模型外的工具變量進(jìn)行研究，而期望運(yùn)用更多系統(tǒng)信息的學(xué)者，則往往會依靠模型系統(tǒng)地生成工具變量(見圖3)。

為了更好地理解工具變量法在公司治理內(nèi)生性研究中的應(yīng)用，我們需要利用內(nèi)生變量X與其工具變量Z的關(guān)系來具體闡述這種方法的應(yīng)用原理。應(yīng)用工具變量法進(jìn)行估計(jì)的第一階段是建立工具變量與解釋變量的關(guān)系，為此考察以下回歸方程:

這個(gè)回歸方程將內(nèi)生解釋變量X分為兩部分，一部分為π0+π1z，即由工具變量預(yù)測的X部分，這一部分與隨機(jī)擾動項(xiàng)無關(guān)，X的另外一部分是v，即與隨機(jī)擾動項(xiàng)相關(guān)的部分。由于π0與π1的值無法真正觀察到，故需要應(yīng)用OLS估計(jì)，求出估計(jì)值，并在此基礎(chǔ)上利用工具變量對X進(jìn)行估計(jì)。通過工具變量得出X估計(jì)值X^也即X的擬合值是應(yīng)用工具變量法第一階段的主要任務(wù)。

工具變量法第二階段是利用原始回歸中的因變量Y與內(nèi)生解釋變量X的擬合值X^建立回歸，由于新的估計(jì)值與隨機(jī)擾動項(xiàng)無關(guān)，因此第二階段的OLS估計(jì)將得到一致估計(jì)量，進(jìn)而解決了內(nèi)生性問題。

2.5 內(nèi)生性問題的檢驗(yàn)

根據(jù)經(jīng)典計(jì)量學(xué)理論，在滿足經(jīng)典假設(shè)條件時(shí)，即不存在內(nèi)生性問題時(shí)，OLS估計(jì)是最佳線性無偏估計(jì)。由此可見，輕易使用工具變量法進(jìn)行估計(jì)是缺乏謹(jǐn)慎性的。因此在對模型進(jìn)行估計(jì)之前，必須先對模型中的變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。目前主流的檢驗(yàn)方法是豪斯曼內(nèi)生性檢驗(yàn)，為了解其基本原理，考慮如下簡單回歸模型:

其中x2為唯一可能的內(nèi)生解釋變量，需要對其進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，設(shè)z為x2工具變量，考慮工具變量法下第一階段的回歸，即

由于工具變量z與ε不相關(guān)，故有:

若x2為內(nèi)生變量，x2與ε相關(guān)，有E(vε)≠0。故檢驗(yàn)內(nèi)生性只需檢驗(yàn)v與ε是否相關(guān)即可。為此需要考慮以下回歸:

若ε與v不相關(guān)，則有系數(shù)ρ=0，將式(29)代入原模型(26)有

由于v不可觀測，需要運(yùn)用工具變量法第一階段回歸式(27)中的估計(jì)值^v來代替v，進(jìn)行輔助回歸:

然后對假設(shè)ρ=0進(jìn)行T檢驗(yàn)，如果拒絕假設(shè)則認(rèn)為x2為內(nèi)生解釋變量，如果不能拒絕，則認(rèn)為x2為外生變量。

2.6 運(yùn)用工具變量法可能存在的問題

(1)估計(jì)結(jié)果的漸進(jìn)無偏性。伍德里奇在其經(jīng)典著作中指出，工具變量法下的2SLS與OLS不同，OLS在經(jīng)典假設(shè)下最佳線性無偏的，而工具變量法的估計(jì)永遠(yuǎn)不會是無偏的，同時(shí)該估計(jì)量只有在大樣本下才是一致估計(jì)，因此在實(shí)證研究中需要注意工具變量法對于樣本數(shù)量的要求，在小樣本下，估計(jì)量的一致性將無法保證。［9］

(2)弱工具變量問題。當(dāng)工具變量與解釋變量具有弱相關(guān)性時(shí)，工具變量法產(chǎn)生的估計(jì)量會表現(xiàn)出不好的性質(zhì)，也即當(dāng)cov(z1，x1)趨向于0時(shí)，運(yùn)用工具變量法所得出的估計(jì)量是具有嚴(yán)重偏誤的?？紤]簡單回歸模型

使用z1作為x1的工具變量，工具變量法下參數(shù)β的估計(jì)量的概率極限是:②

可以看出在存在弱工具變量問題時(shí)，即使工具變量z1具有很好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，即與隨機(jī)擾動項(xiàng)ε之間具有很小的相關(guān)性，這種很小的相關(guān)性也會由于 cov(z1，x1)趨向于 0 而導(dǎo)致向于無窮，進(jìn)而造成了對參數(shù)β1的估計(jì)具有嚴(yán)重偏誤。該偏誤在實(shí)證研究中被稱為弱工具變量問題。

3 公司治理內(nèi)生性研究綜述

公司治理內(nèi)生性研究對于人們正確認(rèn)識公司治理與企業(yè)績效以及企業(yè)價(jià)值的關(guān)系是非常重要的。在傳統(tǒng)的公司治理研究中，研究者往往將所涉及的公司治理變量處理為外生變量，將其與所研究對象之間的關(guān)系視為單項(xiàng)因果關(guān)系，運(yùn)用常規(guī)的OLS估計(jì)模型得出分析結(jié)果。但這種研究方法在內(nèi)生性視角下是錯(cuò)誤的，因?yàn)檫@種分析忽略了公司治理內(nèi)生性，所得結(jié)果是具有偏誤的。

已有大量的研究發(fā)現(xiàn)，未考慮公司治理內(nèi)生性條件與考慮公司治理內(nèi)生性條件所得出的研究結(jié)論具有顯著差異。進(jìn)而眾多的學(xué)者對未考慮公司治理內(nèi)生性得出的研究結(jié)論產(chǎn)生了質(zhì)疑。Nickell等通過對英國580家制造業(yè)公司的調(diào)查，得出了當(dāng)企業(yè)外部大股東為金融機(jī)構(gòu)時(shí)企業(yè)會擁有較高生產(chǎn)增長率的研究結(jié)論。［12］然而Januszewski等以公司治理內(nèi)生性為前提，對德國500家制造企業(yè)進(jìn)行了研究，卻得出了截然相反的結(jié)論，即當(dāng)企業(yè)外部的控股方為金融機(jī)構(gòu)時(shí)，企業(yè)的生產(chǎn)增長率較低。［13］Cho認(rèn)為公司治理中非常重要的股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值是相互決定的，在研究中如果將股權(quán)結(jié)構(gòu)處理為外生變量，運(yùn)用常規(guī)OLS進(jìn)行估計(jì)，會產(chǎn)生嚴(yán)重的后果，同時(shí)也會誤導(dǎo)人們對股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值關(guān)系的認(rèn)識。［14］Eisenberg等在研究中也指出董事會規(guī)模與企業(yè)價(jià)值之間具有內(nèi)生性，常規(guī)的OLS估計(jì)會產(chǎn)生偏誤。［15］Kohl和 Schaefers在他們的文章中列舉了沒有考慮內(nèi)生性的研究，并認(rèn)為這些研究在實(shí)證方法上存在著嚴(yán)重的問題，而且對這些研究結(jié)果的可靠性表示懷疑。［16］由此可見，公司治理內(nèi)生性在公司治理研究領(lǐng)域中非常重要，學(xué)者們只有深刻理解了公司治理內(nèi)生性并有針對性地開展研究，才能得到令人信服的研究成果。目前針對公司治理內(nèi)生性的研究主要有以下兩個(gè)方面。

3.1 公司治理與績效內(nèi)生性研究

公司治理與績效的內(nèi)生性研究是在傳統(tǒng)公司治理研究中誕生的。在傳統(tǒng)的公司治理研究中，大多數(shù)學(xué)者都認(rèn)同企業(yè)的公司治理水平會對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，然而在企業(yè)公司治理與績效考察的實(shí)證研究方面，結(jié)論卻并不統(tǒng)一，甚至有些是相互矛盾的。眾多的學(xué)者都對其中的原因進(jìn)行了分析，其中就有學(xué)者猜測公司治理與企業(yè)績效之間的聯(lián)系并非原先所認(rèn)為的簡單單項(xiàng)因果關(guān)系，而是雙向因果關(guān)系，并由此展開了對公司治理與績效的內(nèi)生性研究。Hutchinson和Gul在研究中發(fā)現(xiàn)以往實(shí)證研究中公司治理與績效之間關(guān)系結(jié)論是混亂的，而造成這一點(diǎn)的主要原因是沒有正確衡量二者之間的關(guān)系，而且這種錯(cuò)誤明顯與忽略內(nèi)生性有關(guān)。［17］Agrawal和Knoeber在對近400家美國大型企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)，各項(xiàng)公司治理機(jī)制與企業(yè)績效之間是相互決定的，且各項(xiàng)治理機(jī)制之間也是相關(guān)的，單一運(yùn)用OLS進(jìn)行回歸會產(chǎn)生帶有偏誤的結(jié)果。［18］Loderer和Martin在研究高管持股與企業(yè)績效關(guān)系時(shí)，認(rèn)為單一方程模型的設(shè)定存在嚴(yán)重的計(jì)量問題，進(jìn)而指出這樣的估計(jì)結(jié)果具有偏誤，并不可靠。［19］Eisenberg等在研究董事會規(guī)模與企業(yè)績效關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，董事會規(guī)模與企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率(ROA)之間是相互決定的，因此在實(shí)證研究中應(yīng)將董事會規(guī)模視為內(nèi)生變量而非外生變量，同時(shí)他們發(fā)現(xiàn)常規(guī)的OLS估計(jì)會產(chǎn)生偏誤。［15］

表1 公司治理與企業(yè)績效內(nèi)生性研究

Farooque等在對孟加拉企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)，常規(guī)OLS估計(jì)結(jié)果與2SLS估計(jì)結(jié)果明顯不同，并且這一不同的估計(jì)結(jié)果會影響人們對公司治理與企業(yè)績效之間因果關(guān)系的認(rèn)識。［20］Bhagat和 Bolton在針對美國企業(yè)的大樣本研究中通過豪斯曼內(nèi)生性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在公司治理實(shí)證研究中考慮內(nèi)生性問題是非常有必要的，他們同時(shí)還發(fā)現(xiàn)了公司治理與績效之間可能存在著跨期聯(lián)系。［5］Drakos和 Beklris在對希臘企業(yè)的研究中通過豪斯曼內(nèi)生性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了管理層持股與企業(yè)績效之間存在內(nèi)生性，而且發(fā)現(xiàn)在考慮內(nèi)生性前提下運(yùn)用2SLS、3SLS(3SLS是一種以2SLS為基礎(chǔ)的估計(jì)方法)進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果與不考慮內(nèi)生性前提下的OLS估計(jì)結(jié)果具有顯著差異。［21］

3.2 公司治理與企業(yè)價(jià)值內(nèi)生性研究

公司治理與企業(yè)價(jià)值的內(nèi)生性也一直是公司治理內(nèi)生性領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。Chung和Pruitt在對企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值關(guān)系開展的研究中發(fā)現(xiàn)，股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值之間并非簡單的單項(xiàng)因果關(guān)系，而是雙向因果關(guān)系，該研究還通過對OLS估計(jì)結(jié)果與3SLS估計(jì)結(jié)果的對比發(fā)現(xiàn)二者的估計(jì)結(jié)果具有較大的差異，3SLS估計(jì)能夠帶來更加精確合理的結(jié)論，該方法在公司治理實(shí)證研究中更具有說服力。［22］Cho在研究中發(fā)現(xiàn)2SLS估計(jì)結(jié)果與OLS估計(jì)結(jié)果具有明顯的差異，運(yùn)用OLS估計(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋會對企業(yè)價(jià)值與股權(quán)結(jié)構(gòu)之間的因果關(guān)系產(chǎn)生誤解。［14］Driffield等以東亞四國企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)外部治理因素如投資者保護(hù)制度和法律對企業(yè)價(jià)值具有重要影響，同時(shí)他們還在研究中指出單一方程模型的設(shè)定會低估企業(yè)價(jià)值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)之間關(guān)系，進(jìn)而會產(chǎn)生具有偏誤的估計(jì)結(jié)果。［23］Brick和 Chidambaran對美國公司的董事會與企業(yè)價(jià)值關(guān)系開展了研究，在研究中他們發(fā)現(xiàn)董事會的監(jiān)督強(qiáng)度與企業(yè)價(jià)值之間存在內(nèi)生性，同時(shí)二者呈正相關(guān)關(guān)系，他們還發(fā)現(xiàn)美國薩班斯—奧克斯利法案的通過的確對提升企業(yè)的內(nèi)部監(jiān)督具有重要作用，該法案的通過也確實(shí)對美國企業(yè)的價(jià)值產(chǎn)生了影響。［24］Kohl和 Schaefers在對歐洲企業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)公司治理確實(shí)會對企業(yè)的價(jià)值產(chǎn)生影響，并認(rèn)為公司治理是一個(gè)復(fù)雜的內(nèi)生系統(tǒng)，僅僅考慮單一方程模型、研究單一公司治理機(jī)制對企業(yè)價(jià)值的影響，會產(chǎn)生具有偏誤的研究結(jié)論。［16］

表2 公司治理與企業(yè)價(jià)值內(nèi)生性研究

通過對公司治理內(nèi)生性研究文獻(xiàn)的梳理，我們發(fā)現(xiàn)公司治理內(nèi)生性是確實(shí)存在的，而且已有大量的研究對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行了分析，并在實(shí)證研究中對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行了驗(yàn)證，所得出的結(jié)論也基本一致，即公司治理與企業(yè)績效和企業(yè)價(jià)值之間是相互決定的，單一方程模型的OLS估計(jì)會產(chǎn)生具有偏誤的結(jié)果，應(yīng)依靠工具變量法對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行研究，以得出可靠的研究成果。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，本文對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，即從理論和實(shí)證兩個(gè)方面入手，對公司治理內(nèi)生性進(jìn)行了解釋，為今后公司治理內(nèi)生性研究打下了基礎(chǔ)。但該領(lǐng)域還存在諸多理論研究盲點(diǎn)，等待著學(xué)者們進(jìn)一步探索。

首先，工具變量的選擇將是今后公司治理內(nèi)生性研究中的重要創(chuàng)新點(diǎn)。如前文所述，工具變量對處理和解決內(nèi)生性問題尤為重要，而且由于隨機(jī)擾動項(xiàng)具有難以觀測性，僅僅依靠相關(guān)的計(jì)量理論是無法找出最優(yōu)工具變量的，所以無論是在實(shí)證方面還是在理論方面，學(xué)者們都傾向依據(jù)公司治理內(nèi)生性理論來尋找最佳工具變量。相信隨著公司治理內(nèi)生性研究的深入，更多與研究對象緊密結(jié)合的工具變量將被挖掘出來，并成為公司治理內(nèi)生性領(lǐng)域的重要創(chuàng)新源泉。同時(shí)我們還應(yīng)看到，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對工具變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)還缺乏客觀性、規(guī)范性，這也是當(dāng)前公司治理內(nèi)生性研究領(lǐng)域中一個(gè)亟需解決的問題。綜上，筆者認(rèn)為工具變量的篩選及其選擇標(biāo)準(zhǔn)的建立必將是今后研究中的一個(gè)重點(diǎn)。

其次，研究方法的優(yōu)化對公司治理內(nèi)生性研究的發(fā)展具有重要作用。隨著對公司治理內(nèi)生性的深入研究，學(xué)者們在研究方法上不斷取得突破。具體地說，公司治理內(nèi)生性研究現(xiàn)已逐漸從利用2SLS以及3SLS方法對變量進(jìn)行估計(jì)逐步轉(zhuǎn)向利用更具優(yōu)勢的 GMM 方法進(jìn)行估計(jì)。［25－26］計(jì)量理論認(rèn)為GMM估計(jì)方法在數(shù)據(jù)處理上具有一定的優(yōu)勢，即可以克服模型中可能存在的異方差問題。同時(shí)，動態(tài)研究方法也進(jìn)入了學(xué)者們的視野，即考慮企業(yè)公司治理與績效以及企業(yè)價(jià)值之間可能存在的跨期聯(lián)系。動態(tài)研究在理論上更接近現(xiàn)實(shí)的情況，而且在數(shù)據(jù)處理方面也具有優(yōu)勢，因此逐漸在公司治理內(nèi)生性研究中脫穎而出。Ammann等在對公司治理內(nèi)生性的研究中指出，最新的公司治理內(nèi)生性研究成果認(rèn)為公司治理內(nèi)生性是動態(tài)的，同時(shí)，他們在文章中還進(jìn)一步指出動態(tài)模型的設(shè)定可以消除因遺漏治理變量而造成的偏誤。［2］目前公司治理內(nèi)生性的動態(tài)研究還屬于剛剛起步階段，相關(guān)的研究還很少，相信隨著公司治理內(nèi)生性理論的深入發(fā)展，未來在該領(lǐng)域會有重大突破。

最后，研究內(nèi)容的豐富將是未來公司治理內(nèi)生性研究創(chuàng)新的重要源泉。目前學(xué)者們對公司治理內(nèi)生性的研究主要還局限在公司治理與公司績效以及企業(yè)價(jià)值兩個(gè)方面，而對于其他方面的研究還十分有限。如果說研究方法的優(yōu)化是對公司治理內(nèi)生性問題在研究深度上的突破，那么公司治理內(nèi)生性研究內(nèi)容的豐富則是在研究廣度上的擴(kuò)展。筆者相信，隨著學(xué)者們對公司治理內(nèi)生性研究的進(jìn)一步深入，公司治理內(nèi)生性研究必將取得豐碩的研究成果。

注 釋:

① 利用2SLS生成工具變量的具體原理請參見參考文獻(xiàn)［24］第12章第3節(jié)的內(nèi)容。

② 該概率極限的推導(dǎo)請見參考文獻(xiàn)第15章第1節(jié)的內(nèi)容。

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