高思悅 王欣欣 秦揚 朱明強

摘要：文章以2006～2016年中國A股上市公司為研究樣本，根據(jù)資本結(jié)構(gòu)局部調(diào)整模型，運用最小二乘法估算樣本公司資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整速度，以此來研究企業(yè)高管背景特征如性別、年齡、教育程度、專業(yè)背景等，對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，并探討其作用機理。

關(guān)鍵詞：高管特征;資本結(jié)構(gòu);動態(tài)調(diào)整

一、引言

企業(yè)資本結(jié)構(gòu)是其融資來源的客觀反應(yīng)，顯示出公司的健康狀況，而企業(yè)的高層管理人員作為企業(yè)戰(zhàn)略經(jīng)營的決策者，對資本結(jié)構(gòu)的決策起到了決定性的作用。高管的背景特征諸如年齡、政府背景、教育程度，都影響著管理者的認知模式，進而關(guān)系到企業(yè)的決策。

目前的研究大多針對宏觀經(jīng)濟情況和制度環(huán)境等因素對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，忽略了管理者自身特質(zhì)對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。行為金融理論指出，決策者個性特征對企業(yè)決策具有關(guān)鍵性的影響，比如高管的個性特征會影響其風(fēng)險偏好和決策模式，進而影響企業(yè)績效（周業(yè)安，2012）。延伸到公司層面，認為，企業(yè)高管的背景特征將會影響到企業(yè)的融資決策和資本結(jié)構(gòu)，不容忽略。

研究發(fā)現(xiàn)，在資本結(jié)構(gòu)低于和高于目標(biāo)時，企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的成本和收益不盡相同，且趨向目標(biāo)調(diào)整的速度也并不對稱（Byoun，2008）。為了更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律，需要從動態(tài)視角上去研究資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的較長區(qū)間?；谝陨戏治?，本文收集了中國2006～2016年的全部A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本，利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，研究高管特征對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。研究目的在于作為現(xiàn)有理論的補充，進一步挖掘我國企業(yè)結(jié)構(gòu)決策的影響因素。

二、研究假設(shè)

公司的資本結(jié)構(gòu)存在動態(tài)調(diào)整，且會隨著企業(yè)內(nèi)外環(huán)境而改變，所以大多數(shù)情況下企業(yè)的實際資本結(jié)構(gòu)與其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)之間存在一定的差距。為了研究高管特征是如何影響企業(yè)動態(tài)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的，我們需要對個性特征做出度量。Zahra和Pearce將管理者個性特征分為“標(biāo)簽背景”和“內(nèi)部特征”，“標(biāo)簽背景”包括年齡、性別、教育背景等外部特征，“內(nèi)部特征”主要包括性格、愛好等?？紤]到管理者的內(nèi)部特征觀測較為困難，本文只研究高管“背景特征”與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的關(guān)系，主要包括高管的性別、年齡、專業(yè)背景、教育背景、政府背景。具體指標(biāo)有以下方面。

1. 高管性別。男性和女性對風(fēng)險的態(tài)度不同。通常情況下，男性相對來說會偏好風(fēng)險而女性厭惡風(fēng)險，女性高管比例較大的公司做出的財務(wù)決策會相對保守。因此本文提出假設(shè)一：公司高管中女性比例大的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度較慢。

2. 高管年齡。年齡越大，經(jīng)驗越豐富，但隨著年齡增長，高管的精力、學(xué)習(xí)能力可能會下降，且不傾向采用較高的負債水平。因此本文提出假設(shè)二：年齡較大的管理者對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度較慢。

3. 高管教育背景。教育程度更高的高管具有更強的信息處理能力，其所在公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度更快。因此本文提出假設(shè)三：資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度與高管學(xué)歷正相關(guān)。

4. 高管專業(yè)背景。不同專業(yè)具有不同特點，已有研究表明，具有MBA背景的CEO比其他CEO對資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度要快。因此本文提出假設(shè)四：具有經(jīng)濟類專業(yè)背景的高管所在公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度相對來說比較快。

5. 政府背景。目前已有大量研究發(fā)現(xiàn)高管的政府背景有利于公司的資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整。因此本文提出假設(shè)五：具有政府背景的高管對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度更快。

三、研究設(shè)計

本文的實證研究過程主要分為兩個部分：首先建立部分調(diào)整模型，估計高管背景特征對企業(yè)實際資本結(jié)構(gòu)向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，然后檢驗其影響。

（一）樣本選擇

本文的研究樣本為2006～2016年的滬、深證券市場的A股上市公司，本文對樣本進行了篩選，最后得到可有效計算的觀測樣本量1493個。本文所使用的數(shù)據(jù)主要來自Wind和Csmar數(shù)據(jù)庫。本文“公司高管”特指董事會成員及正副總經(jīng)理。

（二）模型建立與估計方法

借鑒已有文獻的做法，本文用標(biāo)準(zhǔn)的部分調(diào)整模型來估計資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度。標(biāo)準(zhǔn)的部分調(diào)整模型設(shè)定如下：

近年的研究發(fā)現(xiàn)，利用部分的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整模型（1）得到的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整實際上是包括了兩個部分：機械調(diào)整部分和主動調(diào)整部分（Faulkender等，2012）。機械調(diào)整指公司年度經(jīng)營利潤的實現(xiàn)會改變所有者權(quán)益的大小。而主動調(diào)整是指公司利用資本市場渠道，主動對資本結(jié)構(gòu)進行調(diào)整。本文主要研究的是企業(yè)高管特征是如何影響公司資本結(jié)構(gòu)的主動調(diào)整。為了將資本結(jié)構(gòu)調(diào)整分離為主動調(diào)整和機械調(diào)整，本文對模型（1）進行了修訂，如下：

其中，θj是回歸系數(shù)變量，Xi，j，t-1是i公司在t-1時期的第j個決定資本結(jié)構(gòu)的公司特征變量。結(jié)合已有的研究，本文選取了如下影響資本結(jié)構(gòu)的公司特征變量：盈利能力EBIT_TA、成長性MB、非負債稅盾DEP_TA、企業(yè)規(guī)模SIZE（總資產(chǎn)的自然對數(shù)，以2006年不變價格計算）、抵押能力MA_TA。

在設(shè)定目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的估計模型這個問題上，本文采用了同時估計目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的方法，即將公式（3）代入公式（1），可以得到：

利用修正的最小二乘虛擬變量法來估計模型（4），并將估計得到的系數(shù)向量代入模型（3），就得到了估計的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)Levi，t*。在得到目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)后，我們將其代入模型（2）進行OLS回歸（最小二乘線性回歸）來估計資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度λ，以此作為本文估計資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度的基準(zhǔn)模型。

為了檢驗高管背景特征對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，借鑒已有研究的做法，本文對基準(zhǔn)模型（2）進行了如下擴展：

（三）變量設(shè)定

1. 因變量

Levi，t在動態(tài)資本結(jié)構(gòu)模型中為因變量，表示i公司在t年末的有息負債率;λi，t為本文最終回歸模型中的因變量，表示i公司在第t年的資本結(jié)構(gòu)主動調(diào)整的速度。

2. 自變量

高管背景特征變量：

（1）性別（SEX）：虛擬變量，男性設(shè)為1，女性設(shè)為0。

（2）年齡（AGE）：根據(jù)數(shù)據(jù)庫中高管的出生日期計算出實際年齡。

（3）教育背景（EDU）：根據(jù)已有的研究，把教育背景按高管的學(xué)歷劃分為五類：“中專及中專以下（ZX）=1”、“大專（DZ）=2”、“本科（BK）=3”、“碩士研究生（SS）=4”、“博士研究生（BS）=5”、“其他（QT）=6”。

（4）專業(yè)背景（MJ）：a. 若高管具有經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)學(xué)位，現(xiàn)在或之前曾從事與財務(wù)相關(guān)的工作，或具有經(jīng)濟類職稱，則認為其具有經(jīng)濟類背景（EC）。b. 具有除經(jīng)管類以外的專業(yè)學(xué)習(xí)經(jīng)歷，則視為其他情況（EL）。

政府背景（ZF）：將其設(shè)為虛擬變量，若高管有政府工作經(jīng)歷，設(shè)為1，沒有政府背景則設(shè)為0。

3. 控制變量

除了高管背景特征因素以外，對其他影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的變量加以控制。結(jié)合已有研究，本文選取如下影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的公司特征變量：盈利能力EBIT_TA、企業(yè)規(guī)模SIZE（總資產(chǎn)的自然對數(shù)，以2006年不變價格計算）、抵押能力MA_TA、非負債稅盾DEP_TA、成長性MB。

四、實證結(jié)果分析

（一）主要結(jié)果

利用前文建立的調(diào)整模型（4）和（5），我們對2006～2016年間的A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進行回歸，得到各變量在不同市場中對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響系數(shù)，并代入模型（3）和（2）中，回歸得到調(diào)整速度，結(jié)果如表1所示。利用模型（4）回歸得到的是未考慮高管背景特征的（前），利用模型（5）回歸得到的是考慮高管背景特征的（后）。

研究發(fā)現(xiàn)，總樣本及上證A股樣本、深證A股樣本的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整系數(shù)分別為0.187，0.181，0.227，比未考慮高管背景特征時分別上升了0.016、0.002和0.052。這一結(jié)果表明高管的背景特征因素在不同的市場可能會對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生不同的作用。本文估計出來的調(diào)整系數(shù)低于丁培嶸估算的0.449;但高于屈耀輝的0.05～0.14;接近童勇的0.2275。

在算出資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度之后，本文又用模型（6）對企業(yè)特征變量和高管特征變量與調(diào)整速度的關(guān)系進行了OLS回歸，以探究影響資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的決定因素，回歸系數(shù)如表2所示。

從不同市場間的高管背景特征來看，高管性別（SEX）、專業(yè)背景（MJ）、是否具有政府背景（ZF）等變量在各類市場中均不顯著。但高管年齡在總樣本、上證A股樣本及深證A股中與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度顯著負相關(guān)，這表明年齡大的高管資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度反而越慢。此外，總樣本和上證A股樣本中的“教育背景（EDU）”變量與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度成正相關(guān)，表明教育程度越高的高管對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度越快。

五、結(jié)語

本文通過建立模型，運用OLS方法估算出我國A股上市公司在不同市場的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。結(jié)果表明：1.考慮了高管背景特征之后，總樣本、上證A股以及深證A股的調(diào)整速度測試結(jié)果為0.187，0.181，0.227。與其他國家相比較我國的調(diào)整速度較緩，原因可能在于我國市場存在政府干預(yù)和金融抑制，提高了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的成本。2.考慮了高管背景因素之后，上市公司的資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度加快，其中對深市影響最大。3.在考察的各背景特征中，高管的年齡和教育背景對公司負債水平影響最為顯著。年齡與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度呈負相關(guān)，教育水平與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度呈正相關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)，高管的背景特征確實會對資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整產(chǎn)生影響。不同背景的高管會有不同的融資決策，并針對企業(yè)內(nèi)外環(huán)境的變化做出異質(zhì)性的反應(yīng)。在日益激烈的資本市場中，形成有效的高管團隊，有利于企業(yè)做出更合理的決策，在競爭中占取優(yōu)勢。

參考文獻：

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（作者單位：吉林大學(xué)商學(xué)院）