賀 康，賀鳳麗

(1.西南民族大學 管理學院，四川 成都 610041；2.四川農(nóng)業(yè)大學 管理學院，四川 成都 610030)

融資約束、股權集中度與公司績效

賀 康1，賀鳳麗2

(1.西南民族大學 管理學院，四川 成都 610041；2.四川農(nóng)業(yè)大學 管理學院，四川 成都 610030)

以滬深兩市2008～2014年788家制造業(yè)上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運用面板VAR模型對融資約束、股權集中度與公司績效之間的動態(tài)關系進行脈沖響應函數(shù)分析和方差分解。結果表明：首先，公司績效對融資約束的沖擊反應為負，即融資約束程度的上升會顯著降低公司績效；其次，公司績效對股權集中度的沖擊反應為正，即股權集中度的提高會顯著改善公司績效；最后，股權集中度的提高會加劇融資約束程度，融資約束程度的上升會提高股權集中度，而公司績效對融資約束和股權集中度均沒有顯著影響。

融資約束；股權集中度；公司績效；面板VAR；制造業(yè)；上市公司

一、引 言

中國企業(yè)普遍認為融資約束是制約其經(jīng)營發(fā)展的主要因素。依據(jù)MM理論，在完美的資本市場中，公司內部融資成本等于外部融資成本，并且可以隨時從外部獲取資金支持，從而使公司的投資行為完全獨立于融資行為。但在現(xiàn)實中完美的資本市場并不存在。此外，公司出于信息保密的需要，在實際經(jīng)營過程中不可能將其研發(fā)投入、項目進度、人員配置以及激勵方式等信息充分及時地披露出來，導致企業(yè)的經(jīng)營透明度較低，資金的供需雙方產(chǎn)生嚴重的信息不對稱，于是增加了公司外部融資成本，造成內外部融資差異，公司不得不更多地依賴成本較低的內部融資進行投資，使得公司面臨著不同程度的融資約束。

那么這樣的融資約束，是否會對公司績效造成影響？如果存在影響，這個影響的程度有多大，同時是否具有持續(xù)效應？更進一步地，信息不對稱不僅存在于資金的提供方和需求方，而且在不同股權持有者之間也廣泛存在，于是股權集中度對公司績效的影響也受到了學者們的廣泛關注。應該說，關于股權集中度對公司績效的影響問題，現(xiàn)有文獻已經(jīng)從各行業(yè)和多角度做出了較為詳盡的呈現(xiàn)。但是，目前針對融資約束與公司績效的關系問題，相關的文獻還較為少見，而將融資約束、股權集中度與公司績效三者結合起來研究的文獻則更是少之又少。因此，本文利用新發(fā)展起來的面板VAR模型，將融資約束、股權集中度和公司績效放在一個統(tǒng)一的研究框架中，通過脈沖響應函數(shù)和方差分解研究三者之間的動態(tài)變化規(guī)律，希望能對現(xiàn)有公司治理領域的理論和實踐進行有益的補充和完善。

二、文獻綜述

1.融資約束與公司績效

關于融資約束對公司績效的影響，現(xiàn)有的研究成果主要從最優(yōu)資本結構理論和代理成本理論的視角來進行解釋。支持最優(yōu)資本結構理論的學者認為融資約束導致公司無法自由選擇融資方式，阻礙其最優(yōu)資本結構的實現(xiàn)，從而無法充分利用財務杠桿所帶來的收益，因此不利于公司績效的實現(xiàn)。Harrris and Trainor(2005)[1]以北愛爾蘭工業(yè)企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)融資約束程度較弱的企業(yè)更能促進工業(yè)生產(chǎn)水平提高，進而改善公司績效。顏秀春和陳春春(2012)[2]利用面板VAR模型實證檢驗了中國制造行業(yè)230家公司融資約束、治理結構與經(jīng)營績效的關系，結果表明上市公司所面臨的融資約束程度的下降能夠明顯地改善公司績效。倪磊(2014)[3]利用中國工業(yè)數(shù)據(jù)庫2004～2007年浙江民營企業(yè)的公司數(shù)據(jù)作為研究樣本，結果表明在控制其他變量的條件下，每當融資約束增加一個單位時，民營企業(yè)的績效就會下降1.52個百分點，這說明融資約束阻礙著民營企業(yè)的績效增長。

但是，部分學者從代理成本理論出發(fā)，認為融資約束能夠有效地降低管理層逆向選擇和道德風險，因此，存在融資約束的公司具有減少非效率投資行為的動力，即能夠促使公司提高資金使用效率，改善公司的經(jīng)營績效。Badia and Slootmackers(2009)[4]認為，存在融資約束的公司在投資決策時更能保持一種謹慎的態(tài)度，減少公司的非效率投資行為，從而使公司的經(jīng)營績效提高。Hovakimian(2011)[5]的研究表明，由于融資會帶來非便利性和超額成本，于是管理層需要放棄一些低收益的投資機會，選擇更有價值的投資項目，從而實現(xiàn)更好的經(jīng)營效率。鄧可斌和曾海艦(2014)[6]使用可準確區(qū)分“融資約束”與“財務緊張”概念的動態(tài)模型結構估計方法計算了滬深上市公司W(wǎng)W融資約束指數(shù)，發(fā)現(xiàn)融資約束與公司股票收益正相關。

2.股權集中度與公司績效

股權集中度與公司績效的關系一直以來都是公司治理領域的研究焦點。部分學者認為股權集中度與公司績效為正相關關系，股權集中度的提高使得大股東有動機和能力去改善公司的經(jīng)營狀況，同時降低股東與管理層之間的代理成本，使得股東與公司的利益趨于一致，即存在“利益趨同效應”。徐莉萍等(2006)[7]認為：股權集中度與公司績效之間存在顯著的正相關關系，而且這種關系在國有企業(yè)和私有產(chǎn)權控股的上市公司中均存在。石大林(2014)[8]以2009～2011年滬深兩市主板上市公司為樣本，應用面板數(shù)據(jù)個體固定效應模型研究發(fā)現(xiàn)，股權集中度與公司績效有顯著的正相關關系。賀炎林(2014)[9]以2011 年末在滬深 A 股市場上市的618 家新興產(chǎn)業(yè)公司為研究樣本，實證發(fā)現(xiàn)股權集中度和股權制衡度對企業(yè)的經(jīng)營績效產(chǎn)生了正向影響，并且兩者相互促進共同提高了各自對公司績效影響的顯著性。

但是，La Porta(2002)[10]等認為：在缺乏合理的公司治理結構情況下，控股股東可能會憑借其控制權地位侵占中小股東的利益，即存在“利益侵占效應”。李增泉和王曉坤(2005)[11]認為，由于我國上市公司還沒有形成對控股股東的有效約束，導致控股股東侵占公司和中小股東的利益，想方設法“掏空”上市公司資產(chǎn)，因此股權集中度與公司績效負相關。譚興民等(2010)[12]通過對2006～2009年11家股份制商業(yè)銀行的研究，發(fā)現(xiàn)較高的股權集中度和控制能力阻礙了銀行績效的提高。

綜上所述，融資約束的存在，一方面阻礙了公司最優(yōu)資本結構的實現(xiàn)，另一方面又減少了公司的非效率投資行為，因此融資約束與公司績效的關系并沒有達成一致結論；此外，股權集中同時帶來“利益趨同效應”和“利益侵占效應”，使得股權集中度與公司績效之間的關系也不明朗；再者，現(xiàn)有文獻主要針對的是股權集中度與公司績效的關系問題，而對于融資約束和公司績效的關系問題，相關的論述還不多見，把融資約束、股權集中度與公司績效三者有機結合起來分析的文獻則更為少見。因此，本文選擇滬深兩市2008～2014年788家制造業(yè)上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運用面板VAR模型進行脈沖響應和方差分解，充分探討滬深兩市制造業(yè)上市公司中融資約束、股權集中度與公司績效之間的動態(tài)變化規(guī)律，以期能對公司治理領域的理論和實踐進行有益的補充和完善，同時也為公司管理層提供決策參考。

三、研究設計

1.樣本選取

根據(jù)中國證監(jiān)會2001年頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》，制造業(yè)涵蓋了最多次類行業(yè)和最多上市公司，并且我國是一個制造業(yè)大國，制造業(yè)對我國經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響。因此，本文選取2008～2014年滬深兩市制造業(yè)上市公司為研究樣本，在剔除了數(shù)據(jù)缺失和同時在A股、B股上市的公司之后，最終得到742家上市公司的7年共計5194個觀測值，數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.指標的選取

(1)融資約束的度量。公司面臨的融資約束程度與外部市場環(huán)境和自身個體特征等因素密不可分，導致難以形成統(tǒng)一的度量融資約束的指標。對于融資約束的度量，學者們有各自的見解。一些學者利用單變量指標來衡量公司的融資約束程度，如Cleary(1992)、Maestro et al.(2001)等使用以股息支付的增加或減少衡量公司的融資約束程度；Fazzariet al.(1988)、Agung(2000)等以留存收益率作為融資約束的代理指標；Fama(1990)、Titman and Wessels(1998)等選擇公司規(guī)模來衡量公司的融資約束程度。雖然單變量指標具有簡單便捷地劃分公司融資約束程度的優(yōu)點，但其主觀性過強，存在一定的誤差。因此，部分學者通過選取多個變量構造綜合指數(shù)來衡量公司面臨的融資約束程度，如Kaplan and Zingales(1997)使用經(jīng)營現(xiàn)金流、資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金、股利和Tobin Q值等財務指標，運用Ordered Logit模型進行回歸，構建KZ指數(shù)；Whited and Wu(2006)選取資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)對數(shù)、行業(yè)銷售增長率及現(xiàn)金流與總資產(chǎn)比等財務指標構造了 WW 指數(shù)。由于WW指數(shù)較好地契合了融資約束概念，因此其受到的批評和質疑相對較少。于是本文借鑒WW指數(shù)的思想，選取財務冗余、資產(chǎn)負債率和銷售凈利率等財務指標，運用二元Logit模型進行回歸構建融資約束指數(shù)(SA)，步驟如下：首先，選取企業(yè)規(guī)模作為分組指標，將樣本按企業(yè)規(guī)模從小到大排序；其次，分別將前25%和后25%的樣本劃分為融資約束程度較高和融資約束程度較低的公司，用二元變量SA=1和SA=0表示；然后，建立二元Logit回歸模型：

SA=β1×FR+β2×QUA+β3×LEV

(1)

其中FR表示財務冗余，F(xiàn)R=(貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)+0.5*存貨+0.7*應收賬款-短期借款)/固定資產(chǎn)凈值，QUA表示銷售凈利率，LEV表示資產(chǎn)負債率；最后，利用前25%和后25%的樣本公司進行Logit回歸得到參數(shù)估計值，再將參數(shù)估計值代入建立的Logit模型計算所有樣本公司的融資約束系數(shù)(SA)。該系數(shù)的取值越大，表明該樣本公司面臨的融資約束程度越強。

(2)股權集中度的度量。股權集中度的衡量指標有很多，目前學者們并沒有達成一致結論。李志斌(2013)[13]使用前五大股東持股比例之和衡量股權集中度，還有學者如楊建君、楊慧軍等(2015)[14][15]同時使用第一大股東持股比例以及前三大股東持股比例來綜合評價。本文借鑒顏秀春等(2014)[16]的研究，對第一大股東、前三大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例進行主成分分析來測算股權集中度，結果如表1所示。

表1 股權集中度測算結果

從表1可以看出，SMC檢驗和KMO檢驗值均在可接受范圍內。第一主成分的特征根為3.51 193，其方差貢獻率為87.8%，而第二主成分的特征根遠小于1，于是根據(jù)第一主成分來衡量股權集中度。通過因子得分系數(shù)矩陣，將股權集中度表示為前n位大股東持股比例的線性組合：

OC=0.4391×shrcr1+0.5268×shrcr2+0.5243×shrcr3+0.5047×shrcr4

(2)

(3)公司績效的度量。目前對公司績效的度量指標，主要有以下三個：一是總資產(chǎn)收益率(ROA)；二是凈資產(chǎn)收益率(ROE)；三是托賓Q值，該值是指企業(yè)的市場價值與企業(yè)重置成本的比率。國外學者在研究中大多采用托賓 Q 來衡量企業(yè)績效，然而對于中國企業(yè)而言，該指標在企業(yè)市場價值估計方面存在一定困難性，因而其可信度比較低。凈資產(chǎn)收益率反映了公司利用權益資本獲取凈利潤的能力，但是由于配股機制對凈資產(chǎn)收益率有硬性規(guī)定，上市公司對凈資產(chǎn)收益率的操縱現(xiàn)象十分嚴重。因此，在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎上(周建和李小青，2012[17]；常健，2014[18])，本文選取ROA作為公司績效的衡量指標。

3.實證模型

考慮到研究樣本為平衡面板數(shù)據(jù)，存在個體差異和時間差異；同時融資約束、股權集中度和公司績效的變化狀況可能嚴重地依賴于自身的水平；更為重要的是，公司績效在受到融資約束和股權集中度的沖擊后，可能存在一定的持續(xù)效應。因此，本文采用面板VAR模型，運用脈沖響應和方差分解對融資約束、股權集中度與公司績效這三個變量之間的動態(tài)變化規(guī)律進行實證分析。此外，根據(jù)AIC、BIC和HQIC信息準則，選擇模型的最優(yōu)滯后項為1，因此設定面板VAR模型如下：

yit+αi+βt+Ayi,t-1+μit

(3)

其中，yit={SAit,OCit,ROAit}為融資約束(SA)、股權集中度(OC)和公司績效(ROA)所構成的3×1的向量組；A是一個3×3的系數(shù)矩陣，αi是3×1的個體效應向量，βt是3×1的時間效應向量，μit為服從正態(tài)分布的隨機擾動項。此外，對于面板VAR模型中的相關參數(shù)，采用系統(tǒng)廣義距估計方法(System—GMM)來獲取。

四、實證結果

1.面板VAR的估計

對面板VAR模型進行估計時，通過采用“向前均值差分法”(Helmert轉換)消除每個個體向前的均值，保證了滯后變量與轉換后的變量正交，進而與誤差項無關，因而可以使用滯后變量作為工具變量，采用System—GMM方法進行估計，結果見表2。

表2 面板VAR估計結果

注： h_·說明變量經(jīng)過了Helmert轉換，L.h_·表示h_·的一階滯后項；b_GMM和t_GMM分別表示GMM估計系數(shù)和T檢驗值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著.

表2和方程(3)是本文分析的重點，融資約束的一階滯后項(L.h_SA)對公司績效(h_ROA)的影響顯著為負(-0.042**)，說明提高融資約束會顯著降低公司績效。這可能是因為存在融資約束問題的公司無法自由選擇融資方式，阻礙了其最優(yōu)資本結構的實現(xiàn)，使得融資約束對公司績效產(chǎn)生負向作用。股權集中度的一階滯后項(L.h_OC)對公司績效的影響顯著為正(0.001***)，說明股權集中度的提高能夠提高公司績效。這可能是因為股權集中度的提高對大股東產(chǎn)生了正向激勵，大股東有動力去改善公司的經(jīng)營狀況，并監(jiān)督管理層的行為，降低了股東與管理層之間的代理成本，提高了公司績效。

雖然融資約束和股權集中度不是本文分析的重點，但是從方程(1)中不難看出，股權集中度的一階滯后項(L.h_OC)對融資約束(h_SA)產(chǎn)生顯著的正向影響(0.002***)，說明股權集中度的提高會加劇公司的融資約束程度；而從方程(2)中可以看出融資約束的一階滯后項(L.h_SA)對股權集中度(h_OC)的影響顯著為正(9.435**)，說明融資約束程度的上升也會帶來股權集中度的上升；此外，公司績效的一階滯后項對融資約束和股權集中度均沒有顯著影響。

2.脈沖響應函數(shù)分析

為了進一步檢驗融資約束和股權集中度與公司績效之間的動態(tài)關系，本文模擬了公司績效對融資約束和股權集中度的脈沖響應函數(shù)。脈沖響應函數(shù)是用來衡量隨機擾動項的一個標準差的沖擊對系統(tǒng)各個變量當前和未來取值的影響，能夠比較直觀刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用和效應。本文通過給予變量一個標準差的沖擊，使用Monte Carlo模擬了1000次得到脈沖響應函數(shù)圖，見圖1。

注：橫軸代表沖擊反應的之后期數(shù)，縱軸代表變量對沖擊反應的響應程度，中間曲線為脈沖響應函數(shù)曲線，兩側為95%的置信區(qū)間.圖1 脈沖響應函數(shù)圖

從圖1第三行前兩幅圖可以看出的主要信息有：

第一，給融資約束(SA)一個標準差的沖擊，當期的公司績效(ROA)沒有產(chǎn)生反應，但是其在第1期開始產(chǎn)生負反應，并在第1期期末達到最大，然后在第2期迅速減弱并開始趨向于0，在第3期時已與0沒有顯著差異。說明融資約束的上升對公司績效產(chǎn)生負向作用，但不具備持續(xù)效應。這可能是因為融資約束使得公司難以從外部獲得經(jīng)營所需的資金，導致公司不得不放棄有利可圖的投資機會，從而扭曲資源配置方向并降低了公司績效。

第二，給股權集中度(OC)一個標準差的沖擊，當期的公司績效(ROA)會產(chǎn)生一個正反應，并在第1期期末達到最大，余下期間雖然反應有所減弱但始終在95%的置信區(qū)間內顯著異于0，說明從整體上來看，股權集中度的提高會對公司績效產(chǎn)生正向作用，同時具備長期效應。股權集中度的提高會對大股東產(chǎn)生正向激勵，大股東有動力去改善公司的經(jīng)營狀況，減弱中小股東“搭便車”現(xiàn)象，并監(jiān)督管理層的行為，使得管理層與股東之間的代理成本降低，提高了公司績效。

綜上所述：融資約束程度上升會對公司績效產(chǎn)生負面影響，但不具備持續(xù)效應；而股權集中度的上升會對公司績效產(chǎn)生正面影響，同時具備長期效應。

3.方差分解

為了更清楚地分析融資約束和股權集中度對公司績效的影響程度，本文通過方差分解的方法，考察隨著時間的積累，融資約束和股權集中度對公司績效波動的解釋程度。表3給出了5個預測期、10個預測期和15個預測期的方差分解結果。

表3 面板VAR模型方差分解結果

從表3可以看出：

第一，第15個預測期與第10個預測期的方差分析結果基本一樣，說明在第10個預測期之后系統(tǒng)已基本穩(wěn)定，對結果沒有影響，故本文選取10個預測期進行分析。

第二，公司績效的預測誤差方差中有2.2%來源于融資約束，另有9.5%來源于股權集中度，說明融資約束和股權集中度均是影響公司績效的因素，且融資約束比股權集中度對公司績效的影響更小。此外，公司績效的預測誤差方差中有88.2%來源于自身。對此，我們的解釋是：影響公司績效的因素除了融資約束和股權集中度以外還有很多，如企業(yè)內部組織關系和外部市場環(huán)境等。這些因素都融入以往的公司績效之中，因而公司績效主要受自身波動的影響。

第三，融資約束的預測誤差方差中有95.4%來源于自身，說明融資約束自身對其的影響較大，股權集中度和公司績效對其的影響較小。這個結論與實際情況完全相符：評級機構對某一公司的信用評級，不會因為公司某一年度的優(yōu)異績效而大幅調整該公司的信用級別，而是會參考過去幾年的信用級別進行評級。同理，銀行等金融機構在一般情況下也不會因為公司某一年的優(yōu)異績效而大幅提高該公司的信貸額度，更為合理的做法是在往年的信貸額度上進行微調。所以，融資約束主要受到自身波動的影響。

第四，股權集中度的預測誤差方差中有98%來源于自身，說明股權集中度同樣主要受到自身波動的影響，融資約束和公司績效對其的影響較小。新公司法規(guī)定，上市公司的主要股東若要轉讓股權或改變持股比例等，需要經(jīng)過董事會的討論和表決，并且對轉讓份額和轉讓時間等也都有相應的規(guī)范。因此，股權集中度主要受到自身波動的影響。

五、結 論

本文利用滬深兩市2008～2014年788家制造業(yè)上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)，運用新發(fā)展起來的面板VAR模型，通過脈沖響應函數(shù)和方差分解研究了融資約束、股權集中度與公司績效之間的動態(tài)變化規(guī)律，得出諸多富有意義的結論。

首先，融資約束對公司績效的影響表現(xiàn)為負面效果。這可能是因為對制造業(yè)上市公司來說，融資約束問題的存在使得公司無法自由選擇融資方式，即較難通過公司外部融資來謀求發(fā)展，只能大部分通過內部融資來獲得經(jīng)營發(fā)展所需要的資金。進一步地，導致公司無法實現(xiàn)最優(yōu)資本結構，也無法做出最優(yōu)的投資決策，使得公司不得不放棄回報較高的投資機會，從而扭曲資源配置方向并降低了公司績效。

其次，股權集中度對公司績效的影響表現(xiàn)為正面效果。這可以從代理成本的視角出發(fā)給予解釋：由于現(xiàn)代股份制企業(yè)經(jīng)營權和所有權兩權分離，導致公司股東與管理層產(chǎn)生信息不對稱，管理層的逆向選擇和道德風險問題并存。管理層可能會做出損害公司股東利益而追求自身利益的行為，如在職消費、短期行為以及過度投資或投資不足等，導致公司的經(jīng)營效率低下。但是，隨著股權集中度的上升，大股東有動力和能力去改善公司的經(jīng)營狀況，減弱中小股東“搭便車”現(xiàn)象，并監(jiān)督管理層的行為，降低股東與管理層之間的代理成本，提高公司績效。

最后，股權集中度對融資約束有正向作用，即提高股權集中度加劇了融資約束問題，這可能是因為股權集中度的提高使大股東侵占外部投資者利益的情況更容易發(fā)生，企業(yè)外部融資成本變大，融資約束問題加劇，于是表現(xiàn)為股權集中度對融資約束產(chǎn)生正向作用。另一方面，融資約束對股權集中度也具有正向作用，即融資約束程度上升帶來了股權集中度的提高，這可能是因為受到融資約束問題困擾的公司難以從外部進行債權融資，于是只得選擇內部股權融資，這一方面緩解了融資約束程度，但另一方面也在一定程度上提高了公司的股權集中度，于是表現(xiàn)為融資約束對股權集中度產(chǎn)生正向作用。

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責任編校：裴媛慧，孫詠梅

2015-08-12

賀 康，男，四川內江人，碩士研究生，研究方向為公司治理與公司財務。

F271.5

A

1007-9734(2015)05-0123-06