王琳璘　鄭天嬌　劉糧　郝穎

【摘 要】 學(xué)術(shù)界關(guān)于股權(quán)集中度對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響存在“激濁揚(yáng)清”和“推波助瀾”的意見分歧。文章基于2012—2020年A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，探討股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)兩者之間的關(guān)系?？傮w而言，股權(quán)集中有利于降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn);但當(dāng)股權(quán)過度集中時(shí)，導(dǎo)致業(yè)績波動(dòng)性凸顯，則會(huì)增加企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，簡言之，股權(quán)集中度與公司違約風(fēng)險(xiǎn)之間最終呈現(xiàn)U型關(guān)系。而戰(zhàn)略偏離度對這一U型關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)：其中，戰(zhàn)略偏離因?yàn)樵黾哟沓杀鞠魅趿斯蓹?quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系;因?yàn)闃I(yè)績波動(dòng)性高強(qiáng)化了二者之間的正相關(guān)關(guān)系。相比之下，高媒體報(bào)道率、高金融分析師關(guān)注度更有可能抑制過度集權(quán)的發(fā)生，從而緩解了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面影響。本研究在豐富企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素的基礎(chǔ)上，又進(jìn)一步拓展了戰(zhàn)略偏離經(jīng)濟(jì)后果的研究，有利于上市公司探究股權(quán)集中度合理性這一根源性問題。

【關(guān)鍵詞】 股權(quán)集中度; 企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn); 戰(zhàn)略偏離度; 業(yè)績波動(dòng)性

【中圖分類號】 F234.4;F275.5? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）01-0097-09

一、引言

企業(yè)的債務(wù)違約行為損害了公司自身及產(chǎn)業(yè)鏈的利益，甚至危及到區(qū)域金融安全，具有嚴(yán)重的破壞性。研究如何防范和降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。從企業(yè)層面來看，應(yīng)提高公司治理水平，進(jìn)而改變股權(quán)結(jié)構(gòu)的數(shù)量特征即股權(quán)集中度，最終對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。

值得一提的是，現(xiàn)有研究大多數(shù)基于本國制度背景分析企業(yè)違約現(xiàn)狀，并指出導(dǎo)致企業(yè)違約的重要原因是股東與管理層之間的代理沖突。就目前筆者所掌握的文獻(xiàn)來看，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)受到會(huì)計(jì)信息、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、產(chǎn)品創(chuàng)新投入、抵押品及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面的影響。那么，公司治理在緩解違約風(fēng)險(xiǎn)上能否發(fā)揮積極作用？股權(quán)集中度作為公司治理的一項(xiàng)重要舉措，是否具有新的解釋和目的？有學(xué)者認(rèn)為，股權(quán)投資是企業(yè)“尋租”的工具，股權(quán)結(jié)構(gòu)越集中，就越會(huì)對公司績效產(chǎn)生消極影響。Burkart et al.[1]的研究表明，股權(quán)結(jié)構(gòu)的高度集中，引發(fā)了大股東的獨(dú)斷專行，嚴(yán)重打擊經(jīng)理人的工作積極性，阻礙了公司績效水平的提升。雖然股權(quán)集中加劇了企業(yè)武斷決策的形成，扭曲了信息溝通的效果，但在公司治理方面，股權(quán)集中也展現(xiàn)出了天然的優(yōu)勢：第一，朱紅軍等[2]的研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度越高，大股東的“主人意識”越凸顯，促使其積極地行使監(jiān)督權(quán)力，削弱經(jīng)理人的投機(jī)動(dòng)機(jī)，緩解委托代理沖突，有效解決企業(yè)的融資困境。第二，蒲茜等[3]、于文領(lǐng)等[4]分析A股上市公司股權(quán)集中度與信用約束的關(guān)系時(shí)應(yīng)用了結(jié)構(gòu)方程模型，并得出結(jié)論：企業(yè)通過提高股權(quán)集中度來平息委托代理沖突，使企業(yè)的信用約束得到緩解，最終助力企業(yè)從融資困境中解脫?？傮w而言，關(guān)于股權(quán)集中度影響違約風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知尚未達(dá)成一致，這也提醒我們可能存在股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的非線性關(guān)系。特別的，當(dāng)企業(yè)與行業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)生偏離時(shí)，其偏離度是否會(huì)對股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系產(chǎn)生影響？因此，本文嘗試通過實(shí)證手段探究股權(quán)集中度對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，即股權(quán)結(jié)構(gòu)的數(shù)量層面特征是否有效控制了企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)？如果是，股權(quán)集中度又是如何降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的？同時(shí)考慮戰(zhàn)略偏離度對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用這一獨(dú)特視角，來解開理論界爭議已久且懸而未決的問題，因此，本文的研究問題具有重要的意義。

為驗(yàn)證上述觀點(diǎn)的普適性，本文以A股上市公司作為研究分析對象，以“資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率越大，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)越高”[5]為思路，通過“股權(quán)集中→代理成本（融資約束）→違約風(fēng)險(xiǎn)”以及“股權(quán)集中→業(yè)績波動(dòng)→違約風(fēng)險(xiǎn)”兩條路徑來挖掘股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的內(nèi)在邏輯，解決好股權(quán)集中度的合理性這一根源問題?？傮w而言，股權(quán)集中度對于違約風(fēng)險(xiǎn)的總體影響是正面的;但在特定情況下，股權(quán)集中度具有一定的負(fù)面作用。也就是說，隨著股權(quán)集中度的上升，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)起初隨之下降，但當(dāng)股權(quán)過分集中時(shí)，導(dǎo)致業(yè)績波動(dòng)性凸顯，則會(huì)增加企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)：即當(dāng)股權(quán)集中度超過臨界點(diǎn)后，代理成本增加與企業(yè)業(yè)績不穩(wěn)定反而導(dǎo)致了負(fù)的外溢效應(yīng)，股權(quán)集中度通過代理成本和業(yè)績波動(dòng)對公司違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，最終呈現(xiàn)U型關(guān)系。進(jìn)一步探究發(fā)現(xiàn)，每個(gè)行業(yè)會(huì)在運(yùn)營過程中形成被利益相關(guān)者接受的常規(guī)性戰(zhàn)略，但由于經(jīng)營理念和目標(biāo)的差異化，企業(yè)個(gè)體之間存在的差異性，使得企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)，引發(fā)代理沖突和矛盾等問題，增加了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，從而提高了企業(yè)發(fā)生違約的概率。具體而言，一方面，如果企業(yè)自身的戰(zhàn)略嚴(yán)重偏離行業(yè)常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，就難以反映出公允的企業(yè)信息，導(dǎo)致信息不對稱程度加劇，并成為管理層謀取私利的“助推器”，引發(fā)嚴(yán)重的代理問題，削弱股權(quán)集中度降低違約風(fēng)險(xiǎn)的積極作用;另一方面，企業(yè)自身戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)程度較大時(shí)，會(huì)因?yàn)槿狈Τ墒斓膶?shí)踐經(jīng)驗(yàn)和可靠的檢驗(yàn)方法，導(dǎo)致企業(yè)面臨極大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)——獲得巨大成功抑或遭受巨大失敗，致使企業(yè)業(yè)績波動(dòng)程度增強(qiáng)，最終強(qiáng)化了股權(quán)集中度激化違約風(fēng)險(xiǎn)的消極作用[6]。簡言之，戰(zhàn)略偏離度存在顯著的調(diào)節(jié)作用。

與既往研究相比，本文增量貢獻(xiàn)有以下方面：第一，與側(cè)重于企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、產(chǎn)品創(chuàng)新投入及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面來解釋企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的論文不同，本文證明了股權(quán)集中度扮演的重要角色，并由此補(bǔ)充了股權(quán)高度集中與更不穩(wěn)定的決策和更高的業(yè)績波動(dòng)性關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對理論界打開股權(quán)集中度影響微觀經(jīng)濟(jì)的黑箱，并揭示影響經(jīng)濟(jì)的微觀途徑具有重要的意義。第二，積累了研究股權(quán)集中度經(jīng)濟(jì)后果的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。已有文獻(xiàn)在股權(quán)集中度的經(jīng)濟(jì)影響方面尚未形成一致的觀點(diǎn)：一部分文獻(xiàn)認(rèn)為股權(quán)集中度引發(fā)了違約風(fēng)險(xiǎn)，另一部分研究則發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度抑制了企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)。本文嘗試探討前述兩種可能的影響，引入了股權(quán)集中度的二次項(xiàng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者之間并非簡單的線性關(guān)系，而是更為復(fù)雜的“U”型關(guān)系。第三，本文從戰(zhàn)略偏離度的角度實(shí)證研究了企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)如何受股權(quán)集中度的影響，為企業(yè)巧妙利用戰(zhàn)略定位提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，豐富并拓展了企業(yè)防范違約風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究。

二、理論分析與假設(shè)提出

關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)對公司治理和績效的影響，學(xué)術(shù)界持有兩種對立的觀點(diǎn)[7]。一是“監(jiān)控假說”，它認(rèn)為，股權(quán)集中有利于鼓勵(lì)股東對經(jīng)理人的行為進(jìn)行積極監(jiān)督，提高信息披露質(zhì)量。Shleifer et al.[8]認(rèn)為，股權(quán)結(jié)構(gòu)越集中，越有可能實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)督。Chiang et al.[9]發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者和管理層持股比例高的企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)相對較低。具體而言，第一，在股權(quán)集中的情況下，股東的利益與企業(yè)的發(fā)展高度吻合，促使股東準(zhǔn)確判斷投資機(jī)會(huì)，提高決策效率，給企業(yè)和個(gè)人帶來更多的利益，有效緩解第一類代理沖突，削弱股權(quán)集中度的“隧道效應(yīng)”[10];第二，由于股權(quán)集中催生的督促作用，大股東們開始密切關(guān)注企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而分析管理層做出的決策，在正確的指引下，企業(yè)業(yè)績有所提升，向市場傳遞了正面的信號，由此吸引了更多的外部投資者。

二是“侵占假說”，指出股權(quán)集中化嚴(yán)重破壞了公司治理的功效，不利于提高企業(yè)績效。李占雷等[11]研究表明，股權(quán)集中度會(huì)阻礙公司績效提升，且股權(quán)過度集中會(huì)引發(fā)違約風(fēng)險(xiǎn)增加。合理的解釋為：首先，從利益協(xié)同效應(yīng)來看，當(dāng)股權(quán)集中度過高時(shí)，控股股東在企業(yè)中占有絕對優(yōu)勢，大股東可能只考慮自身的眼前利益而忽略公司的長遠(yuǎn)發(fā)展[12];其次，群體決策理論認(rèn)為，大型群體達(dá)成共識需要付出更大的努力，而小群體的決策，會(huì)缺乏折衷方案，決策更不可預(yù)測，業(yè)績波動(dòng)性更大[13]。由于互惠的社會(huì)規(guī)范，在高度集權(quán)下的股份公司，經(jīng)營者會(huì)對發(fā)表異議或提出相反意見感到不安，因此，經(jīng)營者和其他股東被阻止提出相反意見，這可能會(huì)削弱這些公司的有效決策，從而導(dǎo)致更大的波動(dòng)性，這樣一來越易引發(fā)企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。

基于以上分析可以預(yù)期，通過股權(quán)集中有效解決“委托代理沖突”，緩解企業(yè)融資束縛，從而降低違約風(fēng)險(xiǎn);但與此同時(shí)，高度集中的股權(quán)會(huì)導(dǎo)致決策武斷，造成業(yè)績波動(dòng)性強(qiáng)，最終導(dǎo)致違約風(fēng)險(xiǎn)的增加。基于此，本文提出假設(shè)1。

H1：股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)之間呈“U”型關(guān)系。即股權(quán)集中度存在一個(gè)適度值，當(dāng)股權(quán)集中度低于該數(shù)值時(shí)，企業(yè)違約的概率會(huì)隨股權(quán)集中度的增加而減小;當(dāng)超過該最優(yōu)值時(shí)，股權(quán)越集中，違約風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率越大。

Chandler et al.研究指出，從宏觀的產(chǎn)業(yè)組織來看，每個(gè)行業(yè)在經(jīng)營過程中對制度和環(huán)境會(huì)形成“固定的套路”，逐漸被利益相關(guān)者所接受，進(jìn)而成為該行業(yè)的常規(guī)性戰(zhàn)略;從微觀角度來看，公司對自身發(fā)展所制定的長期計(jì)劃，在實(shí)施過程中，會(huì)逐漸形成符合本身特征和規(guī)律的行動(dòng)和方式方法，即被稱為企業(yè)的戰(zhàn)略性目標(biāo)和規(guī)劃，其中也包括資源配置方式等。但對于不同企業(yè)個(gè)體，由于理念和目標(biāo)的差異，會(huì)自成體系，這往往偏離了行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略，被稱為企業(yè)戰(zhàn)略偏離度。近年來，學(xué)術(shù)界對戰(zhàn)略偏離度這一指標(biāo)廣泛關(guān)注。通常情況下，企業(yè)往往會(huì)選擇與本行業(yè)接近的戰(zhàn)略來實(shí)現(xiàn)公司的穩(wěn)定發(fā)展。然而，面對激烈的競爭環(huán)境，一些企業(yè)為了獲得生存優(yōu)勢，使企業(yè)更難被復(fù)制和攻擊，最終可能會(huì)偏離行業(yè)傳統(tǒng)的戰(zhàn)略模式。但他們卻忽視了一點(diǎn)，越是偏離常規(guī)戰(zhàn)略，越容易將公司推上違約的“風(fēng)口浪尖”。Hitt et al.[14-16]提出戰(zhàn)略偏離度越大，績效波動(dòng)越大，盈利持續(xù)性越差。葉康濤等[17]研究指出，公司的戰(zhàn)略選擇越發(fā)偏離行業(yè)常規(guī)時(shí)，其面臨的經(jīng)營管理不確定性就越大。簡言之，戰(zhàn)略偏離越大，導(dǎo)致產(chǎn)生更高的代理成本，從而弱化了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的積極影響，同時(shí)，戰(zhàn)略偏離度越大，導(dǎo)致業(yè)績波動(dòng)性更大，強(qiáng)化了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的消極影響[18]。因此，戰(zhàn)略偏離度不僅不利于企業(yè)降低違約風(fēng)險(xiǎn)，還對股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系產(chǎn)生抑制作用?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)2。

H2：戰(zhàn)略定位差異弱化了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，強(qiáng)化了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)作為樣本對象，并根據(jù)研究需求，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：（1）由于金融行業(yè)與其他行業(yè)的報(bào)表數(shù)據(jù)有別，為了結(jié)論的可靠性，剔除金融行業(yè)公司樣本;（2）剔除？觹ST、ST、PT的公司樣本;（3）剔除相關(guān)變量存在嚴(yán)重缺失的上市公司樣本;（4）由于極端值會(huì)影響結(jié)果的效果，為了消除這一干擾，對所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理，最終得到9 997個(gè)企業(yè)—年度觀測值。本文數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫與Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）主要指標(biāo)構(gòu)建

1.企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)（EDP）：對違約風(fēng)險(xiǎn)的衡量遵循了Bharath et al.[5]的方法，并基于Merton （1974）的結(jié)構(gòu)性違約距離模型的修正版本，記為EDP（Expected default probability）。該值越大，違約風(fēng)險(xiǎn)越大。

借鑒Bharath和Shumway（2008）的方法，對違約概率指標(biāo)的計(jì)算過程如公式①—公式③。

2.股權(quán)集中度（CR）：本文借鑒竇歡和陸正飛（2016）的方法，定義了股權(quán)集中度的代理變量，并加入二次項(xiàng)，研究是否存在“U”型關(guān)系。并用赫芬達(dá)爾指數(shù)Hn進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。因而在后面實(shí)證分析中本文所用到的指標(biāo)包括CR和H。

3.戰(zhàn)略偏離度（DS）：參照Tang et al.[15]、葉康濤等[17]、王百強(qiáng)[19]的做法，本文在衡量不同戰(zhàn)略偏離度時(shí)應(yīng)用了銷售費(fèi)用、研發(fā)投入、資本密集度、固定資產(chǎn)更新度、管理費(fèi)用占比和財(cái)務(wù)杠桿率①六個(gè)維度[1]。DS值越大，意味著企業(yè)戰(zhàn)略越偏離行業(yè)常規(guī)模式。

4.控制變量：借鑒以往關(guān)于違約風(fēng)險(xiǎn)的研究[20]，并結(jié)合本文所能涉及的影響因素，本文選擇對以下變量進(jìn)行控制：如Size、Lev、Roa、Growth、CF、Turnover、Liquidity、Tangibility、IndDIr、Age以及Soe。此外，本文還分別控制了年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)。

表1呈現(xiàn)了各變量的具體定義和計(jì)算方法。

（三）模型設(shè)定

本文討論股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系時(shí)，對違約風(fēng)險(xiǎn)（EDP）的分布特征進(jìn)行了分析，為了結(jié)果的有效性，采用Tobit回歸模型，并采用滯后一期的自變量和控制變量數(shù)據(jù)來緩解內(nèi)生性問題。具體模型設(shè)定如下：

模型1中，X，代表控制變量，分別包括Size、Lev、Roa、Growth、CF、Turnover、Liquidity、Tangibility、IndDir、Age、Soe，γ，、η，分別表示年度和行業(yè)效應(yīng)，ε，為殘差項(xiàng)。具體定義見表1。該模型中，股權(quán)集中度的系數(shù)α、α是本文關(guān)注的重點(diǎn)，因?yàn)樗鼈兪呛饬孔宰兞繉σ蜃兞慨a(chǎn)生影響的關(guān)鍵所在。根據(jù)H1，本文預(yù)期α1顯著為負(fù)，α3顯著為正，股權(quán)集中度存在一個(gè)閾值，當(dāng)股權(quán)集中度低于該值時(shí)，隨著股權(quán)集中度的增大，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)降低;高于該值時(shí)，股權(quán)集中度越高，越易導(dǎo)致企業(yè)違約行為。

為了進(jìn)一步考察調(diào)節(jié)變量“戰(zhàn)略偏離度”在股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系中如何發(fā)揮作用，本文在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上依次加入戰(zhàn)略偏離度與股權(quán)集中度一次項(xiàng)、股權(quán)集中度二次項(xiàng)的交乘項(xiàng)，構(gòu)建如下回歸模型：

模型2中，戰(zhàn)略偏離度與股權(quán)集中度交乘項(xiàng)的系數(shù)β、β也是本文關(guān)注的重點(diǎn)，正如前文所述，該系數(shù)衡量了調(diào)節(jié)變量對解釋變量與被解釋變量之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。根據(jù)H2，本文預(yù)期β顯著為正、β顯著為負(fù)，DS通過拉平曲線來調(diào)節(jié)U型關(guān)系，DS削弱了CR的積極機(jī)制。即戰(zhàn)略偏離度會(huì)弱化股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的正面影響機(jī)制。對于拐點(diǎn)的移動(dòng)變化需要同時(shí)考慮β、β、β、β的大小，如果（β×β-β×β）<0，則曲線拐點(diǎn)左移，即戰(zhàn)略偏離會(huì)增強(qiáng)股權(quán)集中度對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面機(jī)制;反之亦然[21]。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

就因變量而言，違約風(fēng)險(xiǎn)（EDP）的均值和最大值分別為0.037和0.884，標(biāo)準(zhǔn)差為0.128。由EDP的描述性統(tǒng)計(jì)可知，最小值與最大值之間的差距較大，中位數(shù)顯著低于均值，說明我國上市公司的違約風(fēng)險(xiǎn)雖然普遍較低，但樣本個(gè)體之間的差異較大;就自變量而言，股權(quán)集中度（CR）標(biāo)準(zhǔn)差為0.152，行業(yè)均值為0.376，意味著波動(dòng)較小，即股權(quán)相對集中;就調(diào)節(jié)變量而言，戰(zhàn)略偏離度（DS）的平均值和中位數(shù)分別為0.491和0.397，標(biāo)準(zhǔn)差為0.349，在0.117到2.161之間波動(dòng)，就數(shù)據(jù)顯示看，整體分布基本合理，符合統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。由于受篇幅限制，“描述性統(tǒng)計(jì)”和“相關(guān)性分析”的內(nèi)容未作呈現(xiàn)。

（二）回歸檢驗(yàn)

本文采用模型1考察股權(quán)集中度如何影響企業(yè)違約概率，回歸結(jié)果見表2。

表中總結(jié)了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的影響以及戰(zhàn)略偏離度的調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果。模型1和模型2報(bào)告了H1的檢驗(yàn)結(jié)果;模型3和模型4給出了H2的檢驗(yàn)結(jié)果。

1.股權(quán)集中度、戰(zhàn)略偏離度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)

EDP的基本模型如表2中的模型1，排除了公式①中CR1的二次項(xiàng)。模型2給出了包含公式①中所有變量的估計(jì)結(jié)果。股權(quán)集中度的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且顯著，表明股權(quán)集中度的提高會(huì)降低EDP（α×CR=-0.065，ρ<0.1），這證實(shí)了股權(quán)集中度可以通過改善代理成本來降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的正向機(jī)制。

其中，CR是拐點(diǎn)值，CR是CR的均值，在0.090—0.732之間波動(dòng)。所以，通過計(jì)算得，如果股權(quán)集中度不超過0.5674，股權(quán)集中將降低企業(yè)違約責(zé)任，否則，股權(quán)集中度越高，將導(dǎo)致更高的違約風(fēng)險(xiǎn)，這支持了H1。結(jié)果表明，股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的“U”關(guān)系。因此，建議企業(yè)找到一個(gè)平衡點(diǎn)，最大化發(fā)揮股權(quán)集中度的凈效益。同時(shí)，當(dāng)股權(quán)過度集中時(shí)，控股股股東為了實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化做出武斷決策，導(dǎo)致業(yè)績波動(dòng)性增強(qiáng)，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增加，體現(xiàn)出“過猶不及”的現(xiàn)象，反而不利于公司降低違約風(fēng)險(xiǎn)，H1得到驗(yàn)證。

如果（β×β-β×β）為正，則拐點(diǎn)向右移;如果（β×β-β×β）為負(fù)，則拐點(diǎn)向左移。

所以將此計(jì)算思路代入到本文模型2中，如果（β×β-β×β）<0，則曲線拐點(diǎn)左移，即戰(zhàn)略偏離會(huì)使股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面影響更加嚴(yán)重，同時(shí)，β顯著為正、β顯著為負(fù)，即戰(zhàn)略偏離削弱了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的積極影響機(jī)制。模型4的結(jié)果顯示，戰(zhàn)略偏離與股權(quán)集中度平方的交乘項(xiàng)（CR12×DS）與EDP之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系（β=-0.391，ρ<0.05），說明股權(quán)集中度與企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)之間的“U”型關(guān)系受到企業(yè)戰(zhàn)略偏離的負(fù)向調(diào)節(jié)作用的影響。

為了把上述函數(shù)關(guān)系直觀化，將數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡單的計(jì)算機(jī)模擬，如圖1所示。

圖2所示，是加入戰(zhàn)略定位差異這一調(diào)節(jié)變量后，對股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系產(chǎn)生的影響，即強(qiáng)化了負(fù)面影響機(jī)制、削弱了正面影響機(jī)制。圖2所示為拐點(diǎn)轉(zhuǎn)移、曲線展平，強(qiáng)化了負(fù)向機(jī)制，弱化了正向機(jī)制。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用如下方案進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，進(jìn)一步考察結(jié)論的可靠性，增加研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。

1.變更違約風(fēng)險(xiǎn)的度量方法

參考Altman[22]和Favara et al.（2017）的思路，為驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，用Zscore指數(shù)②替換了初始的衡量方法。該值越大，企業(yè)違約的概率越小。本文借鑒毛志宏等（2014）的研究將樣本按分組的方法設(shè)置違約風(fēng)險(xiǎn)的虛擬變量，具體表現(xiàn)為：將年度等分為5組，值最小的一組為1，否則為0。重新采用Logit回歸方法對公式1進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果與前文的基準(zhǔn)回歸結(jié)論未產(chǎn)生差異，詳見表3中的Panel A。

2.變更年份的假設(shè)檢驗(yàn)

本文考慮了樣本年份對估計(jì)結(jié)果的影響。例如，前文所發(fā)現(xiàn)的變量之間的U型關(guān)系究竟是因?yàn)檫x擇樣本回歸才呈現(xiàn)的特有現(xiàn)象，還是長期以來就已普遍存在的？為了驗(yàn)證這一假象，本文選取了2012—2016年這一更早年份區(qū)間檢驗(yàn)不同樣本年份的作用，來考察估計(jì)結(jié)果是否會(huì)發(fā)生變化？并與表4結(jié)果相比，觀察企業(yè)的違約程度是否隨時(shí)間而更為突出？表5給出了2012—2016年樣本估計(jì)結(jié)果?；窘Y(jié)果與表4中2012—2020年的結(jié)論類似，均存在顯著的U型關(guān)系，說明違約行為的確是一個(gè)普遍存在的現(xiàn)象，并不依賴于本文選取的特定樣本年份，支持U型曲線的證據(jù)。詳見表5中的Panel B。

3.基于遺漏變量的模型內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)受到其他因素的影響，在實(shí)證過程中會(huì)由于變量遺漏或存在缺失值而影響結(jié)果的真實(shí)性。為此，本文對遺漏變量進(jìn)行了控制，避免其對回歸結(jié)果產(chǎn)生干擾，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸仍保持一致。詳見表3中的Panel C。

（四）渠道機(jī)制檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步打開股權(quán)集中度、戰(zhàn)略差異度影響企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的“黑箱”，本節(jié)從代理成本和業(yè)績波動(dòng)性兩個(gè)角度來檢驗(yàn)機(jī)制效應(yīng)。

（一）股權(quán)集中度、代理成本與違約風(fēng)險(xiǎn)

股權(quán)集中度在一定程度上有利于股東發(fā)揮監(jiān)督職能，構(gòu)建股東和代理人之間的和諧關(guān)系，進(jìn)而提升公司效率。

第一，在股權(quán)集中的情況下，大股東個(gè)人利益與公司利益休戚相關(guān)，促使大股東做出正確經(jīng)營決策，有效削弱了管理層與股東之間由于業(yè)績不佳產(chǎn)生的沖突和矛盾，代理問題迎刃而解，提高會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量;第二，股權(quán)集中可以使大股東發(fā)揮更好的監(jiān)督作用，積極參與公司經(jīng)營，并督促管理層做出有效的決策，減少代理問題，有效降低企業(yè)的代理成本。

（二）股權(quán)集中度、業(yè)績波動(dòng)性與違約風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)股權(quán)集中度過高，第一大股東擁有絕對優(yōu)勢，降低了公司內(nèi)部決策的公開性和透明度。一般來講，控股股東會(huì)傾向于最先滿足自己的訴求，而忽視公司的長遠(yuǎn)發(fā)展，由于私利因而導(dǎo)致企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加。

表4回歸結(jié)果表明，Panel A中，股權(quán)集中度緩解了代理成本，負(fù)顯著系數(shù)證明了這一點(diǎn);同樣Panel B中，當(dāng)回歸股權(quán)集中度與Roa波動(dòng)性時(shí)，獲得了與假設(shè)一致的結(jié)論。這些結(jié)果表明，股權(quán)集中度增加了公司的業(yè)績波動(dòng)性，解釋了股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的正相關(guān)關(guān)系。所以說，股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間正相關(guān)關(guān)系背后的一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制是更高的業(yè)績波動(dòng)性。

五、進(jìn)一步研究

進(jìn)一步分析檢驗(yàn)外部監(jiān)督機(jī)制是否有效地緩解了股權(quán)集中度對違約風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面影響。第一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)是分析師覆蓋面（Analyst），因?yàn)樨?cái)務(wù)分析師可以約束管理人員。第二個(gè)變量是媒體報(bào)道（Media），因?yàn)樾侣劽襟w是幫助緩解道德風(fēng)險(xiǎn)問題的重要治理機(jī)制。將樣本企業(yè)劃分為兩組，以分位數(shù)為界，低分位數(shù)歸為外部監(jiān)督力度低的一組，中高分位數(shù)歸入外部監(jiān)督力度高的一組，進(jìn)而分組考察股權(quán)集中度對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)。

表5結(jié)果顯示，相比之下，具有高分析師覆蓋面和高媒體報(bào)道率的企業(yè)，可以有效抑制過度集權(quán)，從而降低違約風(fēng)險(xiǎn)。合理的經(jīng)濟(jì)解釋為：監(jiān)督機(jī)制的存在，會(huì)約束管理人員以及股東做出更加有利于企業(yè)生存和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的決策，能夠?yàn)槠髽I(yè)運(yùn)行提供有益借鑒。

六、結(jié)論與啟示

本文基于2012—2020年A股上市公司的樣本數(shù)據(jù)，探討了股權(quán)集中度與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：股權(quán)集中度越高，會(huì)降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，但當(dāng)股權(quán)過于集中時(shí)，就會(huì)增加企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，即當(dāng)股權(quán)集中度超過臨界點(diǎn)后，代理成本增加與企業(yè)業(yè)績不穩(wěn)定反而導(dǎo)致了負(fù)的外溢效應(yīng)。股權(quán)集中度通過代理成本和業(yè)績波動(dòng)性這兩條路徑對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，最終呈現(xiàn)U型關(guān)系。戰(zhàn)略偏離度在股權(quán)集中度對企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系中發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用。進(jìn)一步研究表明，低媒體報(bào)道率、低金融分析師關(guān)注度更有可能發(fā)生過度集權(quán)，從而更易發(fā)生違約行為。

本文在豐富相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，為實(shí)踐部門提供了一定的參考，有利于企業(yè)的長期健康發(fā)展。

就企業(yè)自身而言，對內(nèi)，優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，既要預(yù)防股權(quán)過于集中，又要防止股權(quán)過于分散而導(dǎo)致大股東“空心化”，給企業(yè)帶來損失;對外，要拓寬融資渠道，實(shí)現(xiàn)多元化融資形式，吸引更多投資者和資金進(jìn)入企業(yè)，緩解企業(yè)融資難問題。就政府治理而言，工作的重點(diǎn)是引導(dǎo)企業(yè)建立有效的股權(quán)監(jiān)督與平衡機(jī)制，構(gòu)建良好的資本市場環(huán)境，規(guī)范大股東的行為，抑制“隧道效應(yīng)”，從而有效保護(hù)中小投資者的權(quán)益。

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