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        高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響
        ——基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和高管政治背景視角

        2017-12-14 07:47:29池國華
        財經(jīng)問題研究 2017年11期
        關(guān)鍵詞:高管腐敗樣本

        池國華,楊 金,邢 昊

        (東北財經(jīng)大學 會計學院/中國內(nèi)部控制研究中心,遼寧 大連 116025)

        ·企業(yè)經(jīng)濟·

        高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響
        ——基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和高管政治背景視角

        池國華,楊 金,邢 昊

        (東北財經(jīng)大學 會計學院/中國內(nèi)部控制研究中心,遼寧 大連 116025)

        現(xiàn)有文獻對腐敗的研究主要集中于政府官員腐敗,鮮有針對企業(yè)高管腐敗的研究。本文以企業(yè)投資效率作為切入點,考察企業(yè)高管腐敗對其的影響,并進一步探討在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同高管政治背景下,高管腐敗對投資效率的影響差異,以期拓展和深化對企業(yè)高管腐敗問題的研究。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)高管的腐敗行為與企業(yè)的非效率投資正相關(guān),即高管腐敗降低了投資效率;相對于非國有企業(yè),國有企業(yè)高管腐敗行為對企業(yè)投資效率的影響更顯著;當企業(yè)高管具有政治背景時,其腐敗行為對企業(yè)投資效率的影響更大。

        高管腐??;企業(yè)投資效率;產(chǎn)權(quán)性質(zhì);高管政治背景

        一、引 言

        安然、世通等轟動一時的會計丑聞事件直接暴露了腐敗的危害,這讓腐敗問題得到社會公眾和學術(shù)界的關(guān)注。尤其是十八大之后,我國政府加強了反腐力度,越來越多的政府官員以及國企高管因腐敗被查處,可見改革之后,我國經(jīng)濟增長速度遠超世界經(jīng)濟增長平均水平的同時伴有較嚴重的腐敗問題。這種現(xiàn)象使得學者對腐敗問題一直存在爭議,有學者認為,腐敗可以作為一種潤滑劑,有利于提高資源的配置效率,促進經(jīng)濟增長;也有學者認為,腐敗使得資源配置扭曲,抑制經(jīng)濟增長。這種爭議在當前政府反腐力度不斷加強的背景下又逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閷Α胺锤幸妗焙汀胺锤泻Α钡臓幷?。相對于腐敗對宏觀經(jīng)濟影響的研究,腐敗對微觀企業(yè)的影響則較少受到學者的關(guān)注,這也與目前已有研究主要集中于政府官員腐敗問題,而較少針對企業(yè)高管腐敗問題有關(guān)。

        但在現(xiàn)實中,腐敗行為大有從政府官員向企業(yè)組織滲透之勢,根據(jù)2014—2016年《中國企業(yè)家犯罪報告》披露的數(shù)據(jù),近3年企業(yè)高管犯罪案件分別為426件、605件和602件,其中,國企涉案罪名排名前3位的是受賄、貪污和挪用公款;民企涉案罪名排名前3位的是非法吸收公眾存款罪、行賄罪和單位行賄罪。腐敗類犯罪持續(xù)占據(jù)主流,并呈現(xiàn)窩案、大案頻發(fā),貪腐金額巨大等特征??梢姡吖芨瘮栴}急需重視。目前對企業(yè)高管腐敗問題的研究,從研究內(nèi)容上看,無論是其誘發(fā)原因、治理機制還是經(jīng)濟后果都亟待豐富和深化;從研究方法上看,多數(shù)限于描述性分析、理論闡釋,實證研究仍處于起步階段。

        鑒于此,本文試圖從微觀企業(yè)的角度出發(fā),探究高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響,并區(qū)分不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同高管政治背景考察影響存在的差異。本文研究拓展和深化了對企業(yè)高管角度的腐敗問題研究,也為反腐工作的重要性提供了經(jīng)驗證據(jù)支持。

        二、文獻綜述

        目前對于高管腐敗經(jīng)濟后果的研究主要集中于經(jīng)營績效和企業(yè)價值,且學者普遍認為產(chǎn)生了負面影響。如徐細雄和劉星[1]通過尋找工具變量解決高管腐敗與企業(yè)績效可能存在的內(nèi)生性問題,最終發(fā)現(xiàn)高管腐敗對企業(yè)經(jīng)營績效產(chǎn)生了顯著的破壞作用。胡振興[2]也發(fā)現(xiàn)高管腐敗對企業(yè)績效有顯著的危害,其中對主營業(yè)務資產(chǎn)收益率的危害最大,對凈資產(chǎn)收益率的危害較小,其認為可能是因為高管腐敗主要與非營業(yè)性活動有關(guān)。Oler等[3]發(fā)現(xiàn)CEO利用權(quán)力以謀取私利為目的進行的非關(guān)聯(lián)并購活動和帝國建造沖動雖然一定程度上緩解塹壕效應,但卻導致企業(yè)價值下降和投資者利益受損。Morse等[4]也發(fā)現(xiàn)CEO利用權(quán)力操作薪酬的腐敗行為使其企業(yè)價值顯著低于未發(fā)生腐敗的企業(yè)。Goktan等[5]發(fā)現(xiàn)企業(yè)高管顯性腐敗會對企業(yè)成為被收購對象、私有化或破產(chǎn)清算產(chǎn)生直接的影響。Xuan[6]的研究表明CEO權(quán)力尋租影響了企業(yè)內(nèi)部資本配置,并降低了企業(yè)投資效率。Chen和Ding[7]認為高管腐敗降低了分析師盈余預測的準確性。

        已有對企業(yè)投資效率影響因素的研究主要包括兩方面:

        一是以企業(yè)為研究對象,研究企業(yè)內(nèi)外部因素對企業(yè)投資效率的影響。其中,企業(yè)內(nèi)部因素主要涉及兩類:一類是自由現(xiàn)金流、負債融資等財務因素。Jensen[8]很早便提出公司自由現(xiàn)金流量較充足時,管理者相對擁有更多的可自由支配的資源,因而更容易產(chǎn)生過度投資。投資對于自由現(xiàn)金流的高度敏感性也得到了經(jīng)驗研究結(jié)論的支持,為探究其中的原因,Richardson[9]通過建模計算預期投資水平與實際資本支出的差距來估計過度投資或投資不足的程度,其研究認為過度投資和自由現(xiàn)金流之間的關(guān)系與代理成本有關(guān),投資不足和自由現(xiàn)金流之間的關(guān)系則與高成本的外部融資有關(guān)。童盼和陸正飛[10]研究發(fā)現(xiàn)負債與企業(yè)投資規(guī)模負相關(guān),且兩者之間的相關(guān)程度受新增投資項目風險與投資新項目前企業(yè)風險大小的影響,且不同來源負債對企業(yè)投資規(guī)模的影響程度不盡相同。另一類是會計信息質(zhì)量、內(nèi)部控制質(zhì)量和激勵契約等治理因素。Biddle等[11]發(fā)現(xiàn)具有較高的財務報告質(zhì)量的公司更少地偏離預計的投資水平,且對宏觀經(jīng)濟條件的變動表現(xiàn)出較弱的敏感性。李萬福等[12]發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠顯著抑制過度投資并緩解投資不足。池國華等[13]發(fā)現(xiàn)EVA考核能夠抑制過度投資并進一步提升企業(yè)價值。企業(yè)外部因素則主要涉及政府干預、政治關(guān)聯(lián)等。郭慶旺和賈俊雪[14]認為政府干預降低了國有企業(yè)的投資效率。蔡衛(wèi)星等[15]發(fā)現(xiàn)政治關(guān)系與民營上市企業(yè)投資支出顯著正相關(guān)。張功富[16]研究表明政治關(guān)聯(lián)與過度投資和投資不足均負相關(guān),認為政治關(guān)聯(lián)可以作為法律保護的替代機制來保護企業(yè)產(chǎn)權(quán)免受政府損害。

        二是以企業(yè)高管為研究對象,主要從高管過度自信、高管背景特征等角度開展研究。如Tate[17]認為管理者過度自信可以用來解釋企業(yè)投資的扭曲。姜付秀等[18]研究發(fā)現(xiàn)管理層的教育水平、平均年齡,董事長個人的學歷、年齡、教育背景以及工作經(jīng)歷等背景特征與過度投資之間存在顯著的相關(guān)性。

        從已有研究來看,關(guān)于高管腐敗經(jīng)濟后果的研究匱乏,亟待豐富,而對企業(yè)投資效率影響因素的研究也鮮有涉及高管腐敗。因此,本文考察高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響有利于拓展深化相關(guān)領域的研究,具有一定的理論意義。

        三、理論分析與假設提出

        (一)高管腐敗與企業(yè)投資效率

        已有研究表明,信息不對稱和代理問題是導致企業(yè)非效率投資的重要原因。Myers 和 Majluf[19]認為信息不對稱使得股東難以監(jiān)督經(jīng)理人的投資行為,經(jīng)理人更可能出現(xiàn)基于機會主義動機的投資決策。李萬福等[12]指出信息不對稱產(chǎn)生的逆向選擇增加了市場的摩擦,最終導致真實有效的信息難以向市場傳遞從而引起企業(yè)投資不足。Jensen 和 Meckling[20]認為代理問題的存在使得經(jīng)理人與所有者的利益不一致,經(jīng)理人出于自利而發(fā)生非效率投資行為。高管腐敗會加劇信息不對稱以及引發(fā)更為嚴重的代理問題。

        一是高管腐敗增加了企業(yè)與投資者之間的信息不對稱程度。對高管而言,直接觸犯相關(guān)法律法規(guī)的腐敗行為更容易被發(fā)現(xiàn),風險更大,因而腐敗的高管可能利用職務便利,通過操縱企業(yè)會計信息來規(guī)避監(jiān)管或掩蓋其腐敗行為,這無疑會增加信息不對稱程度。在這種情況下,企業(yè)有關(guān)投資項目的信息很難準確地向市場傳遞,投資者無法獲得有效的信息,則可能導致其要求更高的投資回報或者放棄投資,從而企業(yè)可能出現(xiàn)籌資困難,并造成非效率投資。另外,高管腐敗本質(zhì)上是一種權(quán)力尋租行為,根據(jù)控制權(quán)私利理論,擁有企業(yè)控制權(quán)的高管,可能會以犧牲企業(yè)投資者利益為代價,通過權(quán)力尋租來謀取個人的私利,這對企業(yè)的內(nèi)部治理機制造成嚴重的破壞,降低了內(nèi)部控制對高管的約束能力,高管權(quán)力失控進一步增加了股東對其監(jiān)督的難度,高管更可能偏離最優(yōu)投資決策,產(chǎn)生非效率投資行為。

        二是高管腐敗引發(fā)代理問題。高管腐敗意味著高管可能為了個人的私利,通過關(guān)聯(lián)方交易等行為進行利益輸送,侵吞企業(yè)資產(chǎn),導致企業(yè)資產(chǎn)流失,這些掏空企業(yè)的腐敗行為,可能會造成企業(yè)資金匱乏,導致財務困境甚至致使企業(yè)破產(chǎn)[5]。當企業(yè)面臨好的投資機會時,因缺乏足夠的資金來實施而不得不放棄凈現(xiàn)值為正的項目,導致企業(yè)投資不足。另外,高管腐敗使得高管追求更大的權(quán)力,Oler等[3]研究發(fā)現(xiàn)擁有較大權(quán)力的CEO基于獲取個人私利動機構(gòu)建商業(yè)帝國,使得他們?yōu)榱丝刂聘嗟馁Y源而投資凈現(xiàn)值為負的項目。

        可見,出現(xiàn)高管腐敗的企業(yè)更可能面臨嚴重的信息不對稱和代理問題,造成更多的非效率投資行為。根據(jù)以上分析,本文提出以下假設:

        H1:高管腐敗降低了企業(yè)的投資效率。

        (二)不同產(chǎn)權(quán)背景下,高管腐敗與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系

        高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響可能因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同而不同,其原因主要如下:

        一是薪酬制度差異導致國有企業(yè)高管有更強的動機利用權(quán)力來進行非效率投資。國有企業(yè)的所有權(quán)歸屬國家,其經(jīng)營目標具有明顯的多元化特征,企業(yè)需要承擔增加就業(yè)、提供充足的公共物品以及保證國家經(jīng)濟安全等社會目標,這削弱了經(jīng)營績效與國有企業(yè)高管努力程度之間的關(guān)系,導致高管的努力程度很難與業(yè)績掛鉤,政府也無法參考市場薪酬標準給高管以相對合理的薪酬,從而造成高管薪酬剛性[21],同時政府由于增加財政盈余、降低財政赤字等多方面原因?qū)衅髽I(yè)高管薪酬進行一定程度的限制,因此,當國有企業(yè)高管認為自己沒有得到應有的待遇時,便會利用手中的權(quán)力謀取私利,進行非效率投資。相對于國有企業(yè),在非國有企業(yè)中,盡管高管對企業(yè)也可能具有實際控制權(quán),但非國有企業(yè)的經(jīng)營目標相對單純,即以企業(yè)價值最大化為目標,薪酬則作為一種重要的激勵機制與其業(yè)績甚至與企業(yè)價值直接掛鉤,企業(yè)高管為獲得相應的報酬,對于投資活動將更為慎重,更有可能避免非效率投資。

        二是國有企業(yè)高管有更大的權(quán)力尋租空間。相對于非國有企業(yè),國有企業(yè)高管更多的是政府選派,其往往掌握更多的資源,因而獲得更多的尋租機會,從而可能造成更嚴重的非效率投資。

        根據(jù)以上分析,本文提出以下假設:

        H2:其他條件不變的情況下,相對于非國有企業(yè),國有企業(yè)高管腐敗更大程度地降低了企業(yè)投資效率。

        (三)不同政治背景下,高管腐敗與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系

        高管的政治背景是指企業(yè)高管與政府之間存在著某種聯(lián)系。高管是否具有政治背景可能導致高管腐敗對投資效率影響程度不同,其原因主要有以下兩個方面:

        一是高管要想擁有政治背景需要付出一定的成本。高管所建立的與政府官員的聯(lián)系一定是付出了客觀租金成本的,這種租金成本可能是滿足官員的政治任務,但會造成企業(yè)員工超額配置、增加企業(yè)的勞動力成本以及政策性負擔、導致企業(yè)績效下降等[22]。此時腐敗的高管為彌補這些成本給自己造成的損失,更有可能進行非效率投資。

        二是高管政治背景降低了企業(yè)融資約束。高管具有政治背景使得企業(yè)能夠獲得政府補貼、企業(yè)融資以及稅收等方面的優(yōu)勢[15-23-24]。擁有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)就相當于獲得政府的隱性擔保,降低了對會計信息質(zhì)量的要求,減少了企業(yè)的融資約束,在這種情況下,如果企業(yè)高管腐敗,高管將擁有更多的資金進行大規(guī)模投資,甚至是凈現(xiàn)值為負的投資以謀取個人私利。另外,由于此時融資對會計信息質(zhì)量要求不高,更容易隱藏其腐敗行為,進一步加劇了企業(yè)的非效率投資。

        基于以上分析,本文提出以下假設:

        H3:其他條件不變的情況下,企業(yè)高管具有政治背景時,高管腐敗更大程度地降低了企業(yè)投資效率。

        四、研究設計

        (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

        高管腐敗的數(shù)據(jù)通過手工查找2013—2015年間被媒體曝光高管腐敗問題的企業(yè)方式獲取,具體過程如下:(1)通過輸入“高管腐敗”“上市公司腐敗”“高管貪污”“高管受賄”“高管犯罪”“高管被雙規(guī)”“高管被立案調(diào)查”“高管落馬”“高管職務侵占”“高管巨額資產(chǎn)來源不明”“高管挪用資產(chǎn)”等關(guān)鍵詞在中紀委、國資委、中國證監(jiān)會、上海證券交易所、深圳證券交易所、新華網(wǎng)和人民日報等政府官方網(wǎng)站以及百度、騰迅、中國證券報和新浪財經(jīng)等主流媒體網(wǎng)站進行搜索,獲取上市公司高管腐敗的媒體報道信息。(2)根據(jù)第一步獲取的數(shù)據(jù),對比查找企業(yè)的年報以及企業(yè)公告,進一步確認該企業(yè)是否為發(fā)生高管腐敗的企業(yè)。(3)對腐敗樣本進行配對,按照同年度、同行業(yè)、相近規(guī)模尋找1—2家未發(fā)生高管腐敗行為的樣本作為配對樣本,配對過程中,參照陳信元等[25]的做法,首先從前3位行業(yè)代碼與腐敗樣本相同的企業(yè)中尋找配對樣本,若無法找到配對樣本,則在前兩位行業(yè)代碼與腐敗企業(yè)相同的企業(yè)中尋找。

        本文在樣本選擇過程中剔除了金融保險業(yè)企業(yè),研究期間內(nèi)退市或者被ST、PT的企業(yè),財務數(shù)據(jù)異常以及研究期間內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè),最終獲取了124個腐敗樣本和227個配對樣本,共計351個樣本??紤]到腐敗行為曝光的滯后性,本文使用滯后1期的腐敗數(shù)據(jù)。

        高管政治背景相關(guān)數(shù)據(jù)通過閱讀高管簡歷資料手工搜集獲得,高管簡歷來自企業(yè)年報和國泰安數(shù)據(jù)庫。本文其他財務數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

        (二)模型與主要變量

        本文首先借鑒Richardson[9]投資模型,估算出企業(yè)非效率投資水平,以此反映企業(yè)投資效率,非效率投資越嚴重,則相應的企業(yè)投資效率越低。以非效率投資為因變量,考察高管腐敗的發(fā)生對企業(yè)非效率投資水平的影響,然后依據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和高管是否具有政治背景對樣本企業(yè)進行分組,比較不同組的影響差異。

        1.投資效率衡量

        本文用非效率投資水平反映企業(yè)投資效率。非效率投資包括過度投資和投資不足。筆者采用Richardson[9]的模型計量,具體模型如下:

        INVt=α0+α1Growtht-1+α2Levt-1+α3Casht-1+α4Aget-1+α5Sizet-1+α6Rett-1+α7INVt-1+∑Ind+∑Year+ε

        (1)

        其中,INVt表示企業(yè)第t年的資本投資量,按照(購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所收回的現(xiàn)金)/年初總資產(chǎn)來具體計算獲得相關(guān)數(shù)據(jù),Growtht-1、Levt-1、Casht-1、Aget-1、Sizet-1、Rett-1和INVt-1分別表示第t-1年的增長機會、財務杠桿水平、現(xiàn)金持有水平、上市年限、企業(yè)規(guī)模、股票收益和資本投資量,其中增長機會采用Tobin Q衡量,Ind和Year分別表示行業(yè)和年度。α0表示常數(shù)項,α1—α7表示變量系數(shù),ε表示誤差項。

        為了保證數(shù)據(jù)可靠性,參考劉鳳委和李琦[26]的做法,本文使用2012—2014年所有A股上市公司估計非效率投資水平。模型回歸后獲得的殘差的絕對值表示非效率投資水平,絕對值越大,則非效率投資越嚴重。模型回歸結(jié)果與現(xiàn)有研究相近,不再贅述。

        2.高管腐敗與投資效率關(guān)系模型

        Overinv/Underinv=α0+α1Corruption+α2lnSize+α3Growth+α4Cash+α5lnage+α6ROA+α7Ycf+α8lnPay+α9lnBsize+α10Idp+α11Gage+∑Ind+∑Year+ε

        (2)

        其中,Overinv/Underinv表示非效率投資水平,用Richandson模型回歸殘差的絕對值表示。Corruption表示高管腐敗,某年某企業(yè)發(fā)生高管腐敗行為賦值為1,否則賦值為0。根據(jù)Richardson[9]、姜付秀等[18]與劉鳳委和李琦[26]的研究,設置控制變量,具體如下:企業(yè)規(guī)模(lnSize),用企業(yè)當年年末總資產(chǎn)自然對數(shù)表示;營業(yè)收入增長率(Growth),用企業(yè)當年年末的營業(yè)收入增長率表示;上市年限(lnage),用企業(yè)上市年數(shù)的自然對數(shù)表示;現(xiàn)金持有水平(Cash),用(貨幣資金、交易性金融資產(chǎn)與短期投資凈額)/期末總資產(chǎn)計算;總資產(chǎn)收益率(ROA),用企業(yè)凈利潤/期末總資產(chǎn)計算;高管薪酬(lnPay),用企業(yè)高管薪酬前3名總和的自然對數(shù)表示;籌資活動現(xiàn)金流量(Ycf),用每股籌資活動現(xiàn)金凈流量表示;高管平均年齡(lnGage),用管理層人員年齡的平均值的自然對數(shù)表示;獨立董事占比(Idp),用獨立董事人數(shù)/董事會人數(shù)計算;監(jiān)事會規(guī)模(lnBsize),用監(jiān)事會人數(shù)的自然對數(shù)表示;年度(Year),以2013年為基年,設置年度虛擬變量;行業(yè)(Ind),按照中國證監(jiān)會2011年行業(yè)分類標準設置行業(yè)虛擬變量。α0表示常數(shù)項,α1—α11表示變量系數(shù),ε表示誤差項。

        五、實證結(jié)果與分析

        (一)描述性統(tǒng)計

        表1是主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。本文還對各變量進行了相關(guān)性檢驗,各變量相關(guān)系數(shù)均不超過0.5000,表明變量之間不存在嚴重的多重共線性問題,篇幅所限未列示結(jié)果。

        表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果(N=351)

        注:為更清楚地顯示高管平均年齡的統(tǒng)計情況,以未取對數(shù)的高管平均年齡進行了描述性統(tǒng)計分析。

        (二)回歸結(jié)果及分析

        對H1的檢驗采用總樣本直接對模型回歸,對H2和H3的檢驗則采用分組樣本對上述模型進行回歸來實現(xiàn)。對H2的檢驗,將總樣本按照企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組,其中產(chǎn)權(quán)性質(zhì)按照企業(yè)實際控制人性質(zhì)判定,當上市公司實際控制人為各級國資委、國有企業(yè)及政府機關(guān)時視為國有企業(yè)。對H3的檢驗,將總樣本按照企業(yè)高管是否具有政治背景分為兩組,其中對政治背景的判定參考杜興強等[27]的做法,如果企業(yè)的董事長或者總經(jīng)理曾經(jīng)或目前在政府任職或者曾經(jīng)或目前擔任人大代表、政協(xié)委員等,則視為具有政治背景。

        表2列示了高管腐敗與投資效率的直接回歸結(jié)果以及不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同高管政治背景下企業(yè)高管腐敗與投資效率關(guān)系的回歸結(jié)果。

        表2 回歸結(jié)果

        注:*、**和***分別表示10%、5%和1%的水平下顯著。括號內(nèi)為t值。下同。

        從高管腐敗與投資效率回歸結(jié)果來看,高管腐敗與企業(yè)的非效率投資在1%的水平下顯著正相關(guān),表明當企業(yè)高管存在腐敗行為時,其非效率投資越嚴重,即高管腐敗降低了企業(yè)投資效率,支持了本文H1。從不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下高管腐敗與投資效率的分組回歸結(jié)果來看,無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè),高管腐敗與企業(yè)非效率投資均顯著正相關(guān),其中國有企業(yè)樣本中,高管腐敗與企業(yè)非效率投資在1%的水平下顯著正相關(guān),非國有企業(yè)樣本中,高管腐敗與企業(yè)非效率投資在10%的水平下顯著正相關(guān)。本文對兩組數(shù)據(jù)進行組間系數(shù)差異性檢驗,Wald檢驗結(jié)果得到的P值是0.0802,表明高管腐敗與非效率投資的關(guān)系在國有企業(yè)和非國有企業(yè)間存在顯著差異,國有企業(yè)中高管腐敗對企業(yè)非效率投資的加劇更為嚴重,即國有企業(yè)高管腐敗更大程度地降低了企業(yè)投資效率,支持了本文H2。從不同高管政治背景下高管腐敗與投資效率的分組回歸結(jié)果來看,無論企業(yè)高管是否有政治背景,高管腐敗與企業(yè)的非效率投資都為正且在5%水平下顯著,對兩組數(shù)據(jù)進行組間系數(shù)差異性檢驗后,Wald檢驗得到的P值為0.0090,表明高管腐敗與企業(yè)非效率投資的關(guān)系在不同高管政治背景下存在顯著差異,當高管具有政治背景時,企業(yè)高管腐敗對非效率投資的加劇更為嚴重,即當高管具有政治背景時,高管腐敗更大程度地降低了企業(yè)投資效率,支持了本文H3。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        本文將過度投資與投資不足樣本分別等分,剔除過度投資類型中最小的一組和投資不足中最大的一組,其中過度投資樣本在剔除最小的一組后為63個,投資不足的樣本在剔除最大的一組后為113個,最終用于穩(wěn)健性檢驗的總樣本為176個,利用該樣本重新進行回歸,所得結(jié)果與前文基本一致。

        六、結(jié) 論

        本文以2013—2015年滬深兩市被曝出高管腐敗的企業(yè)作為腐敗樣本,采用配對方式獲得非腐敗樣本,探討了高管腐敗對企業(yè)投資效率的影響,并進一步考慮了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和不同高管政治背景下這種影響存在的差異。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)高管的腐敗行為與企業(yè)的非效率投資正相關(guān),即高管腐敗降低了投資效率;相對于非國有企業(yè),國有企業(yè)高管腐敗行為對企業(yè)投資效率的影響更顯著;當企業(yè)高管具有政治背景時,其腐敗行為對企業(yè)投資效率的影響更大。本文的研究一方面拓展和深化了對企業(yè)高管角度的腐敗問題研究,豐富了與企業(yè)投資效率影響因素有關(guān)的研究,為后續(xù)研究提供了啟示;另一方面本文研究直接揭示了高管腐敗對于微觀企業(yè)投資效率的危害,微觀企業(yè)投資效率的損失也是阻礙宏觀經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的重要因素,治理腐敗不僅對于政府機構(gòu)至關(guān)重要,對于企業(yè)同樣不可忽視,為反腐工作的重要性提供了經(jīng)驗證據(jù)支持。

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        (責任編輯:巴紅靜)

        2017-08-18

        國家自然科學基金面上項目“內(nèi)部控制、EVA考核與國有企業(yè)非效率投資治理:基于代理理論和信息不對稱理論視角的研究”(71372069);國家自然科學基金面上項目“政府審計與內(nèi)部控制整合視角下的腐敗綜合治理機制研究:基于政府和企業(yè)兩種情境”(71772089);東北財經(jīng)大學學科建設支持計劃“中國特色管理控制實踐應用與理論創(chuàng)新研究”(XKT-201407)

        池國華(1974-),男,福建龍巖人,教授,博士,博士生導師,主要從事內(nèi)部控制與財務管理研究。E-mail:cgh_lnhz@163.com楊 金(1988-),女,浙江湖州人,博士研究生,主要從事內(nèi)部控制研究。E-mail:yangjin.yangjin@163.com邢 昊(1991-),男,河北滄州人,碩士研究生,主要從事內(nèi)部控制研究。E-mail:1164965915@qq.com

        F231.6

        A

        1000-176X(2017)11-0085-07

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