賀 康，賀鳳麗

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

融資約束、股權(quán)集中度與公司績效

賀 康1，賀鳳麗2

(1.西南民族大學(xué) 管理學(xué)院，四川 成都 610041；2.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)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(yùn)用面板VAR模型對融資約束、股權(quán)集中度與公司績效之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。結(jié)果表明：首先，公司績效對融資約束的沖擊反應(yīng)為負(fù)，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(quán)集中度的沖擊反應(yīng)為正，即股權(quán)集中度的提高會顯著改善公司績效；最后，股權(quán)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(quán)集中度，而公司績效對融資約束和股權(quán)集中度均沒有顯著影響。

融資約束；股權(quán)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(rèn)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(nèi)部融資成本等于外部融資成本，并且可以隨時(shí)從外部獲取資金支持，從而使公司的投資行為完全獨(dú)立于融資行為。但在現(xiàn)實(shí)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(shí)際經(jīng)營過程中不可能將其研發(fā)投入、項(xiàng)目進(jìn)度、人員配置以及激勵方式等信息充分及時(shí)地披露出來，導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營透明度較低，資金的供需雙方產(chǎn)生嚴(yán)重的信息不對稱，于是增加了公司外部融資成本，造成內(nèi)外部融資差異，公司不得不更多地依賴成本較低的內(nèi)部融資進(jìn)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(shí)是否具有持續(xù)效應(yīng)？更進(jìn)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(quán)持有者之間也廣泛存在，于是股權(quán)集中度對公司績效的影響也受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。應(yīng)該說，關(guān)于股權(quán)集中度對公司績效的影響問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)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(guān)系問題，相關(guān)的文獻(xiàn)還較為少見，而將融資約束、股權(quán)集中度與公司績效三者結(jié)合起來研究的文獻(xiàn)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(quán)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(yīng)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(lǐng)域的理論和實(shí)踐進(jìn)行有益的補(bǔ)充和完善。

二、文獻(xiàn)綜述

1.融資約束與公司績效

關(guān)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(jié)構(gòu)理論和代理成本理論的視角來進(jìn)行解釋。支持最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)理論的學(xué)者認(rèn)為融資約束導(dǎo)致公司無法自由選擇融資方式，阻礙其最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，從而無法充分利用財(cái)務(wù)杠桿所帶來的收益，因此不利于公司績效的實(shí)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(jìn)工業(yè)生產(chǎn)水平提高，進(jìn)而改善公司績效。顏秀春和陳春春(2012)[2]利用面板VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)了中國制造行業(yè)230家公司融資約束、治理結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效的關(guān)系，結(jié)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(jié)果表明在控制其他變量的條件下，每當(dāng)融資約束增加一個單位時(shí)，民營企業(yè)的績效就會下降1.52個百分點(diǎn)，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(xué)者從代理成本理論出發(fā)，認(rèn)為融資約束能夠有效地降低管理層逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，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(rèn)為，存在融資約束的公司在投資決策時(shí)更能保持一種謹(jǐn)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(jī)會，選擇更有價(jià)值的投資項(xiàng)目，從而實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)營效率。鄧可斌和曾海艦(2014)[6]使用可準(zhǔn)確區(qū)分“融資約束”與“財(cái)務(wù)緊張”概念的動態(tài)模型結(jié)構(gòu)估計(jì)方法計(jì)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(guān)。

2.股權(quán)集中度與公司績效

股權(quán)集中度與公司績效的關(guān)系一直以來都是公司治理領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。部分學(xué)者認(rèn)為股權(quán)集中度與公司績效為正相關(guān)關(guān)系，股權(quán)集中度的提高使得大股東有動機(jī)和能力去改善公司的經(jīng)營狀況，同時(shí)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(yīng)”。徐莉萍等(2006)[7]認(rèn)為：股權(quán)集中度與公司績效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而且這種關(guān)系在國有企業(yè)和私有產(chǎn)權(quán)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(yīng)用面板數(shù)據(jù)個體固定效應(yīng)模型研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度與公司績效有顯著的正相關(guān)關(guān)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(shí)證發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度和股權(quán)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(jìn)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(rèn)為：在缺乏合理的公司治理結(jié)構(gòu)情況下，控股股東可能會憑借其控制權(quán)地位侵占中小股東的利益，即存在“利益侵占效應(yīng)”。李增泉和王曉坤(2005)[11]認(rèn)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(dǎo)致控股股東侵占公司和中小股東的利益，想方設(shè)法“掏空”上市公司資產(chǎn)，因此股權(quán)集中度與公司績效負(fù)相關(guān)。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(quán)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(jié)構(gòu)的實(shí)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(guān)系并沒有達(dá)成一致結(jié)論；此外，股權(quán)集中同時(shí)帶來“利益趨同效應(yīng)”和“利益侵占效應(yīng)”，使得股權(quán)集中度與公司績效之間的關(guān)系也不明朗；再者，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要針對的是股權(quán)集中度與公司績效的關(guān)系問題，而對于融資約束和公司績效的關(guān)系問題，相關(guān)的論述還不多見，把融資約束、股權(quán)集中度與公司績效三者有機(jī)結(jié)合起來分析的文獻(xiàn)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(yùn)用面板VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)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(quán)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(lǐng)域的理論和實(shí)踐進(jìn)行有益的補(bǔ)充和完善，同時(shí)也為公司管理層提供決策參考。

三、研究設(shè)計(jì)

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(jì)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(shí)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(jì)5194個觀測值，數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.指標(biāo)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(dǎo)致難以形成統(tǒng)一的度量融資約束的指標(biāo)。對于融資約束的度量，學(xué)者們有各自的見解。一些學(xué)者利用單變量指標(biāo)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(biāo)；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(biāo)具有簡單便捷地劃分公司融資約束程度的優(yōu)點(diǎn)，但其主觀性過強(qiáng)，存在一定的誤差。因此，部分學(xué)者通過選取多個變量構(gòu)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(fù)債率、現(xiàn)金、股利和Tobin Q值等財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用Ordered Logit模型進(jìn)行回歸，構(gòu)建KZ指數(shù)；Whited and Wu(2006)選取資產(chǎn)負(fù)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(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)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(zhì)疑相對較少。于是本文借鑒WW指數(shù)的思想，選取財(cái)務(wù)冗余、資產(chǎn)負(fù)債率和銷售凈利率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用二元Logit模型進(jìn)行回歸構(gòu)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(biāo)，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(cái)務(wù)冗余，F(xiàn)R=(貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)+0.5*存貨+0.7*應(yīng)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(fù)債率；最后，利用前25%和后25%的樣本公司進(jìn)行Logit回歸得到參數(shù)估計(jì)值，再將參數(shù)估計(jì)值代入建立的Logit模型計(jì)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(qiáng)。

(2)股權(quán)集中度的度量。股權(quán)集中度的衡量指標(biāo)有很多，目前學(xué)者們并沒有達(dá)成一致結(jié)論。李志斌(2013)[13]使用前五大股東持股比例之和衡量股權(quán)集中度，還有學(xué)者如楊建君、楊慧軍等(2015)[14][15]同時(shí)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(jià)。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(jìn)行主成分分析來測算股權(quán)集中度，結(jié)果如表1所示。

表1 股權(quán)集中度測算結(jié)果

從表1可以看出，SMC檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)值均在可接受范圍內(nèi)。第一主成分的特征根為3.51 193，其方差貢獻(xiàn)率為87.8%，而第二主成分的特征根遠(yuǎn)小于1，于是根據(jù)第一主成分來衡量股權(quán)集中度。通過因子得分系數(shù)矩陣，將股權(quán)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(biāo)，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(jià)值與企業(yè)重置成本的比率。國外學(xué)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(biāo)在企業(yè)市場價(jià)值估計(jì)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(quán)益資本獲取凈利潤的能力，但是由于配股機(jī)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(yán)重。因此，在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)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(biāo)。

3.實(shí)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(shí)間差異；同時(shí)融資約束、股權(quán)集中度和公司績效的變化狀況可能嚴(yán)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(quán)集中度的沖擊后，可能存在一定的持續(xù)效應(yīng)。因此，本文采用面板VAR模型，運(yùn)用脈沖響應(yīng)和方差分解對融資約束、股權(quán)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(jìn)行實(shí)證分析。此外，根據(jù)AIC、BIC和HQIC信息準(zhǔn)則，選擇模型的最優(yōu)滯后項(xiàng)為1，因此設(shè)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(quán)集中度(OC)和公司績效(ROA)所構(gòu)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(yīng)向量，βt是3×1的時(shí)間效應(yīng)向量，μit為服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動項(xiàng)。此外，對于面板VAR模型中的相關(guān)參數(shù)，采用系統(tǒng)廣義距估計(jì)方法(System—GMM)來獲取。

四、實(shí)證結(jié)果

1.面板VAR的估計(jì)

對面板VAR模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，通過采用“向前均值差分法”(Helmert轉(zhuǎn)換)消除每個個體向前的均值，保證了滯后變量與轉(zhuǎn)換后的變量正交，進(jìn)而與誤差項(xiàng)無關(guān)，因而可以使用滯后變量作為工具變量，采用System—GMM方法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表2。

表2 面板VAR估計(jì)結(jié)果

注： h_·說明變量經(jīng)過了Helmert轉(zhuǎn)換，L.h_·表示h_·的一階滯后項(xiàng)；b_GMM和t_GMM分別表示GMM估計(jì)系數(shù)和T檢驗(yàn)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(diǎn)，融資約束的一階滯后項(xiàng)(L.h_SA)對公司績效(h_ROA)的影響顯著為負(fù)(-0.042**)，說明提高融資約束會顯著降低公司績效。這可能是因?yàn)榇嬖谌谫Y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(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，使得融資約束對公司績效產(chǎn)生負(fù)向作用。股權(quán)集中度的一階滯后項(xiàng)(L.h_OC)對公司績效的影響顯著為正(0.001***)，說明股權(quán)集中度的提高能夠提高公司績效。這可能是因?yàn)楣蓹?quán)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(quán)集中度不是本文分析的重點(diǎn)，但是從方程(1)中不難看出，股權(quán)集中度的一階滯后項(xiàng)(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(quán)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(xiàng)(L.h_SA)對股權(quán)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(quán)集中度的上升；此外，公司績效的一階滯后項(xiàng)對融資約束和股權(quán)集中度均沒有顯著影響。

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)融資約束和股權(quán)集中度與公司績效之間的動態(tài)關(guān)系，本文模擬了公司績效對融資約束和股權(quán)集中度的脈沖響應(yīng)函數(shù)。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來衡量隨機(jī)擾動項(xiàng)的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對系統(tǒng)各個變量當(dāng)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(yīng)。本文通過給予變量一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，使用Monte Carlo模擬了1000次得到脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，見圖1。

注：橫軸代表沖擊反應(yīng)的之后期數(shù)，縱軸代表變量對沖擊反應(yīng)的響應(yīng)程度，中間曲線為脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，兩側(cè)為95%的置信區(qū)間.圖1 脈沖響應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，當(dāng)期的公司績效(ROA)沒有產(chǎn)生反應(yīng)，但是其在第1期開始產(chǎn)生負(fù)反應(yīng)，并在第1期期末達(dá)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(shí)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(fù)向作用，但不具備持續(xù)效應(yīng)。這可能是因?yàn)槿谫Y約束使得公司難以從外部獲得經(jīng)營所需的資金，導(dǎo)致公司不得不放棄有利可圖的投資機(jī)會，從而扭曲資源配置方向并降低了公司績效。

第二，給股權(quán)集中度(OC)一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，當(dāng)期的公司績效(ROA)會產(chǎn)生一個正反應(yīng)，并在第1期期末達(dá)到最大，余下期間雖然反應(yīng)有所減弱但始終在95%的置信區(qū)間內(nèi)顯著異于0，說明從整體上來看，股權(quán)集中度的提高會對公司績效產(chǎn)生正向作用，同時(shí)具備長期效應(yīng)。股權(quán)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(fù)面影響，但不具備持續(xù)效應(yīng)；而股權(quán)集中度的上升會對公司績效產(chǎn)生正面影響，同時(shí)具備長期效應(yīng)。

3.方差分解

為了更清楚地分析融資約束和股權(quán)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(shí)間的積累，融資約束和股權(quán)集中度對公司績效波動的解釋程度。表3給出了5個預(yù)測期、10個預(yù)測期和15個預(yù)測期的方差分解結(jié)果。

表3 面板VAR模型方差分解結(jié)果

從表3可以看出：

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

第二，公司績效的預(yù)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(quán)集中度，說明融資約束和股權(quán)集中度均是影響公司績效的因素，且融資約束比股權(quán)集中度對公司績效的影響更小。此外，公司績效的預(yù)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(quán)集中度以外還有很多，如企業(yè)內(nèi)部組織關(guān)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(yù)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(quán)集中度和公司績效對其的影響較小。這個結(jié)論與實(shí)際情況完全相符：評級機(jī)構(gòu)對某一公司的信用評級，不會因?yàn)楣灸骋荒甓鹊膬?yōu)異績效而大幅調(diào)整該公司的信用級別，而是會參考過去幾年的信用級別進(jìn)行評級。同理，銀行等金融機(jī)構(gòu)在一般情況下也不會因?yàn)楣灸骋荒甑膬?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(jìn)行微調(diào)。所以，融資約束主要受到自身波動的影響。

第四，股權(quán)集中度的預(yù)測誤差方差中有98%來源于自身，說明股權(quán)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(zhuǎn)讓股權(quán)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(zhuǎn)讓份額和轉(zhuǎn)讓時(shí)間等也都有相應(yīng)的規(guī)范。因此，股權(quán)集中度主要受到自身波動的影響。

五、結(jié) 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(yùn)用新發(fā)展起來的面板VAR模型，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解研究了融資約束、股權(quán)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(jié)論。

首先，融資約束對公司績效的影響表現(xiàn)為負(fù)面效果。這可能是因?yàn)閷χ圃鞓I(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(nèi)部融資來獲得經(jīng)營發(fā)展所需要的資金。進(jìn)一步地，導(dǎo)致公司無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)，也無法做出最優(yōu)的投資決策，使得公司不得不放棄回報(bào)較高的投資機(jī)會，從而扭曲資源配置方向并降低了公司績效。

其次，股權(quán)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(quán)和所有權(quán)兩權(quán)分離，導(dǎo)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(fēng)險(xiǎn)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(fèi)、短期行為以及過度投資或投資不足等，導(dǎo)致公司的經(jīng)營效率低下。但是，隨著股權(quán)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(quán)集中度對融資約束有正向作用，即提高股權(quán)集中度加劇了融資約束問題，這可能是因?yàn)楣蓹?quán)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(quán)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(quán)集中度也具有正向作用，即融資約束程度上升帶來了股權(quán)集中度的提高，這可能是因?yàn)槭艿饺谫Y約束問題困擾的公司難以從外部進(jìn)行債權(quán)融資，于是只得選擇內(nèi)部股權(quán)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(quán)集中度，于是表現(xiàn)為融資約束對股權(quán)集中度產(chǎn)生正向作用。

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責(zé)任編校：裴媛慧，孫詠梅

2015-08-12

賀 康，男，四川內(nèi)江人，碩士研究生，研究方向?yàn)楣局卫砼c公司財(cái)務(wù)。

F271.5

A

1007-9734(2015)05-0123-06