欒甫貴 趙愛玲

【摘 要】 瑞幸咖啡的財務(wù)造假事件使得大眾再次意識到管理層權(quán)力在公司治理中的重要性。文章基于2010—2019年的A股上市公司數(shù)據(jù)，采用OLS方法實證檢驗了管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險之間呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系;依據(jù)信息不對稱程度分組檢驗發(fā)現(xiàn)，在高信息不對稱組中，管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的作用更為顯著;依據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組檢驗發(fā)現(xiàn)，在民營企業(yè)中，管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系更為顯著;通過路徑檢驗發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入在管理層權(quán)力和股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系中發(fā)揮了中介效應(yīng)。文章豐富了管理層特征及其行為的市場后果研究，能夠為企業(yè)管理層提供一定的經(jīng)驗證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 管理層權(quán)力; 股價崩盤風(fēng)險; 信息不對稱程度; 中介效應(yīng)

【中圖分類號】 F275;F272.91;F832.51? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）06-0109-09

一、引言

2020年初，大眾的目光聚焦于美股上市公司瑞幸咖啡，嚴重的財務(wù)造假使得該公司最終落得退市的下場。管理層作為公司的實際經(jīng)營者，其主要任務(wù)是處理公司所遭受到的各種來自內(nèi)部和外部的不確定性[ 1 ]，而管理層權(quán)力是管理層執(zhí)行自身意愿的能力[ 2 ]，這種能力最直接的體現(xiàn)是公司運營過程中的各種決策，各項決策的實施效果最終會在公司的股價得到體現(xiàn)。瑞幸咖啡事件也證實了這一推論，如此嚴重的財務(wù)造假必定是在管理層授意的情況下進行的，發(fā)生財務(wù)造假之后公司的股價在短期內(nèi)劇烈波動，這也表明了管理層權(quán)力必然對公司的股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響。這一事件使得大家再一次意識到管理層權(quán)力在公司治理中的重要性。管理層權(quán)力理論認為，管理層有能力運用權(quán)力尋租，而這種尋租行為最終會損害公司價值。管理層權(quán)力越大，管理層進行權(quán)力尋租的動機可能會越強烈，進而采取一系列操縱行為，最終公司股價崩盤風(fēng)險越高。那么，在當(dāng)前中國公司治理仍不完善的背景下，管理層權(quán)力的大小究竟是否會對企業(yè)股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響？如果有影響，管理層權(quán)力通過哪些路徑影響股價崩盤風(fēng)險？這些問題非常值得深入研究。

本文利用2010—2019年的A股上市公司數(shù)據(jù)，考察了管理層權(quán)力是否對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響，并從決策視角和執(zhí)行視角闡述了管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的作用路徑。本文可能的貢獻主要體現(xiàn)在：第一，對管理層權(quán)力影響企業(yè)行為研究提供了新的視角，從股價崩盤風(fēng)險的視角進一步剖析和理解企業(yè)管理層的行為策略及其市場后果。第二，對管理層權(quán)力影響公司股價崩盤風(fēng)險的路徑進行了研究，有助于管理層有針對性地做出決策。第三，轉(zhuǎn)型經(jīng)濟國家的公司治理尚不規(guī)范，會計造假等問題頻出使得管理層在風(fēng)險控制等方面的職能要求進一步加強。

二、文獻回顧與假設(shè)提出

（一）文獻回顧

1.管理層權(quán)力的文獻回顧

學(xué)術(shù)界對管理層權(quán)力的測度還未取得一致的結(jié)論，所以學(xué)者使用了不同的指標代理管理層權(quán)力，來考察對公司績效的影響。Miller[ 3 ]考察了高管任期對公司績效的影響，他認為與CEO的短任期相比，長任期不利于企業(yè)績效的提高，在管理生命周期的不同階段，CEO管理思維的活躍性、工作的積極性等都會不斷變化，因而在不同管理生命周期內(nèi)管理績效也將存在較大的差異。黃慶華等[ 4 ]使用2003—2013年中國滬深A(yù)股上市公司的大樣本，考察了董事長兼任總經(jīng)理對公司績效的影響，發(fā)現(xiàn)CEO兩職兼任能夠促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)的研發(fā)效率，進而提升企業(yè)生存能力。羅敏[ 5 ]考察了管理層持股對公司績效的影響，研究發(fā)現(xiàn)，管理層持股比例與企業(yè)長期業(yè)績經(jīng)營績效并不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。權(quán)小峰等[ 2 ]使用5個指標主成分分析后的綜合指標來度量管理層權(quán)力，發(fā)現(xiàn)管理層權(quán)力越大，管理層獲取的私有收益越高，薪酬業(yè)績敏感性越大。

2.股價崩盤的文獻回顧

從宏觀層面來看，股票市場中價格的暴漲暴跌會擾亂市場的健康交易秩序，使資源配置效率下降，進而可能使社會經(jīng)濟出現(xiàn)動蕩。從微觀層面來看，公司不斷累積的未能及時公布的負面消息在達到上限時瞬間集中釋放，從而對公司股價造成極大的負面沖擊并最終崩盤[ 6-7 ]，這就是公司的股價崩盤風(fēng)險。江軒宇和許年行[ 8 ]以2004—2013年A股上市公司為樣本從微觀層面考察企業(yè)過度投資對股價崩盤風(fēng)險的影響，研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)過度投資顯著加劇了股價未來的崩盤風(fēng)險。李小榮和劉行[ 9 ]關(guān)注了高管性別對股價崩盤的影響，發(fā)現(xiàn)女性CEO可以顯著降低股價崩盤風(fēng)險，但女性CFO對股價崩盤風(fēng)險的影響不顯著。王化成等[ 10 ]研究發(fā)現(xiàn)大股東持股比例越高越能夠降低公司股價崩盤風(fēng)險。葉康濤等[ 11 ]研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)內(nèi)控信息披露水平的提高，未來股價崩盤風(fēng)險顯著下降。謝德仁等[ 12 ]發(fā)現(xiàn)存在控股股東股權(quán)質(zhì)押的公司，其股價崩盤風(fēng)險更低，在非國有公司中控股股東股權(quán)質(zhì)押與股價崩盤風(fēng)險負相關(guān)的關(guān)系更強。

綜上可知，現(xiàn)有研究對管理層權(quán)力的度量指標尚未達成一致，并且大都關(guān)注管理層權(quán)力對公司績效的作用以及管理層權(quán)力與其薪酬間的關(guān)系，考察了較多股價崩盤風(fēng)險的影響因素，但考察管理層權(quán)力對公司股價崩盤風(fēng)險的研究卻并不常見。作為公司的實際經(jīng)營者，管理層擁有的權(quán)力越大，利用自己權(quán)力進行操縱的可能性越大，因而更有可能造成股價崩盤。而一旦發(fā)生股價崩盤，會對公司帶來無法預(yù)計的傷害，公司相關(guān)各方的利益也會隨之受到損害，這是公司各方都不愿看到的結(jié)果。在公司治理仍不完善的背景下，管理層權(quán)力是否能對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響？如果管理層權(quán)力確實能夠影響股價崩盤風(fēng)險，兩者的關(guān)系在何種情況下成立，是否存在一定的傳導(dǎo)路徑？如果能夠解決這些問題，一方面會拓寬管理層影響公司行為的理論研究，另一方面也會為公司治理提供一定的實踐經(jīng)驗，這些都為本文的研究提供了契機。

（二）假設(shè)提出

公司的經(jīng)營過程并非一帆風(fēng)順，必然會出現(xiàn)一些負面消息。管理層權(quán)力理論認為，管理層出于保住自己的職位和薪酬[ 13-14 ]、降低稅負[ 15 ]、提高短期內(nèi)的期權(quán)價值[ 16 ]、構(gòu)建商業(yè)帝國[ 17 ]等考慮，往往會選擇暫時不向外界公布經(jīng)營過程中的負面消息。負面消息越累積越多，隱藏的難度越來越大，累積到公司能承受的臨界值后，所有負面消息瞬間釋放到市場中，對股價造成巨大沖擊，出現(xiàn)股價崩盤。管理層擁有的權(quán)力越大，他們隱藏負面消息的動機越強;同時，管理層權(quán)力越大，其他利益相關(guān)方實施監(jiān)督的難度越大、效果越差，管理層隱藏負面消息的途徑也越多。在兩方面作用下，公司股價崩盤風(fēng)險會隨之提高?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)。

H1：假定其他條件不變，管理層權(quán)力與企業(yè)股價崩盤風(fēng)險應(yīng)呈顯著的正向關(guān)系。即管理層權(quán)力越大，公司的股價崩盤風(fēng)險越高。

前文分析表明，負面消息的隱藏是導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的重要原因。而公司的信息不對稱程度不同會使得管理層對公司經(jīng)營情況的了解程度以及對負面消息的隱藏難度有所不同。如果公司的信息不對稱程度低，公司的實際情況較容易為外界獲取，其他利益相關(guān)者也較容易實施監(jiān)督，所以管理層隱藏負面消息的難度較大。而在信息不對稱程度高的公司中，公司的實際情況不容易被外界獲取，管理層隱藏負面消息的阻礙較少，管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的影響應(yīng)當(dāng)更顯著?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)。

H2：在信息不對稱程度高的公司中，管理層權(quán)力與企業(yè)股價崩盤風(fēng)險的正向關(guān)系更為顯著。

考慮到不同所有權(quán)性質(zhì)企業(yè)的治理模式不同，國有企業(yè)受到的監(jiān)管更為嚴格，管理層的決策會受到一定限制，因而管理層權(quán)力對公司股價崩盤風(fēng)險的作用可能不會很明顯。而民營企業(yè)受到的約束較少，管理層決策更加自由，所以在民營企業(yè)中管理層對股價崩盤風(fēng)險的影響應(yīng)當(dāng)更加顯著?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)。

H3：與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)管理層權(quán)力與企業(yè)股價崩盤風(fēng)險的正向關(guān)系更為顯著。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2019年滬深兩市A股主板上市公司為初始樣本，并在此基礎(chǔ)上對樣本進行篩選：（1）剔除金融保險類公司;（2）剔除ST、PT等特殊處理以及退市的樣本;（3）剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)為空或錯誤的數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源具體如下：股價崩盤風(fēng)險數(shù)據(jù)、公司治理數(shù)據(jù)及財務(wù)數(shù)據(jù)均源自國泰安數(shù)據(jù)庫，控制鏈長度由國泰安數(shù)據(jù)庫中的控制鏈圖手工整理得來，財務(wù)報告重述次數(shù)來源于迪博數(shù)據(jù)庫，部分缺失的數(shù)據(jù)通過手工搜索整理得到。為降低異常值的影響，對各連續(xù)變量分別進行1%和99%分位數(shù)縮尾處理。

（二）變量定義

1.股價崩盤風(fēng)險

借鑒許年行等[ 18 ]、王化成等[ 19 ]、權(quán)小鋒等[ 20 ]已有的研究，按照下面步驟計算出負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）及股票收益率波動的比例（DUVOL）兩個指標來衡量股價崩盤風(fēng)險。

首先，利用公式（1）計算出公司收益率中不能被市場所解釋的部分。

2.管理層權(quán)力

Finkelstein將管理層權(quán)力細分為組織結(jié)構(gòu)權(quán)力、所有權(quán)權(quán)力、專家權(quán)力和聲譽權(quán)力。鑒于此，本文借鑒王茂林等[ 21 ]的研究，首先選取以下三個指標：（1）兩職合一（Dual），當(dāng)董事長與總經(jīng)理兩職合一時，管理層權(quán)力更大。（2）控制鏈長度（Control），控制鏈越長，管理層受到實際控制人的干預(yù)越少，擁有的決策自由度越高，權(quán)力越大。（3）股權(quán)分散度（Disp），公司的股權(quán)在前十大股東間越分散，管理層受到大股東的影響越小，管理層權(quán)力越大。由于管理層權(quán)力是一個綜合概念，在以上指標的基礎(chǔ)上，結(jié)合權(quán)力高低分類的啞變量，合成管理層權(quán)力綜合變量Power。

3.分組變量

為了驗證H2與H3，本文以信息不對稱程度（Dacc_d）、所有權(quán)性質(zhì)（Soe）分別對全樣本進行分組。

4.控制變量

根據(jù)現(xiàn)有文獻，本文控制了月超額換手率（Dturn）、市場波動（Sigma）、平均收益率（Ret）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、賬市比（BM）、經(jīng)營績效（Roa）以及年度和行業(yè)固定效應(yīng)。變量具體定義如表1。

（三）模型構(gòu)建

設(shè)定公式（5）以考察管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系：

其中CrashRi，t+1為第t+1期的兩個股價崩盤風(fēng)險指標NCSKEW和DUVOL。Poweri，t為管理層權(quán)力綜合變量，Controlsi，t除上述控制變量外還包括t期的股價崩盤風(fēng)險指標。另外，公式（5）中還控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)。

設(shè)定公式（6）以考察公司信息不對稱程度對管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險之間關(guān)系的影響：

其中，Powerdacc是管理層權(quán)力綜合變量Power與一個虛擬變量Dacc_d的交乘項，當(dāng)修正Jones模型殘差大于中位數(shù)時，Dacc_d取值為1，否則取值為0。其他變量與公式（5）中含義相同。

設(shè)定公式（7）以考察公司股權(quán)性質(zhì)對管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險之間關(guān)系的影響：

其中，Powersoe是管理層權(quán)力綜合變量Power與公司股權(quán)性質(zhì)的交乘項，其他變量與公式（5）中含義相同。

四、實證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表2是各主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。被解釋變量NCSKEWt+1和DUVOLt+1的均值分別為-0.312和-0.204，標準差分別為0.734和0.483，表明股價崩盤風(fēng)險在不同公司間的差異較大。主要解釋變量Powert的均值為0.918，標準差為0.751，表明管理層權(quán)力在不同公司不同年份間具有較大差異。其他變量的分布均在合理范圍內(nèi)。

（二）相關(guān)性分析

表3列示了各變量間的相關(guān)性系數(shù)。兩個股價崩盤風(fēng)險指標的相關(guān)系數(shù)約為0.88，說明兩個指標間具有較好的一致性。主要解釋變量Powert與兩個股價崩盤風(fēng)險指標的相關(guān)系數(shù)均為正，并且都在1%的水平顯著，兩者間正的相關(guān)系數(shù)也可以初步證明H1。其他控制變量間相關(guān)系數(shù)的符號也符合預(yù)期，說明控制變量選取合適。

（三）回歸結(jié)果

表4報告了H1的檢驗結(jié)果。列（1）僅考察了股價崩盤風(fēng)險指標NCSKEWt+1與管理層權(quán)力Powert間的關(guān)系，結(jié)果顯示Powert的系數(shù)為0.037且在1%的水平顯著，H1得到初步驗證。列（3）在列（1）的基礎(chǔ)上進一步控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)，結(jié)果顯示Powert與NCSKEWt+1仍然具有顯著的正向關(guān)系。列（5）進一步控制了其他對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響的變量，Powert的系數(shù)依然在1%的水平顯著。H1得到驗證，即公司的股價崩盤風(fēng)險確實會因管理層權(quán)力的增加而增加。將被解釋變量替換為DUVOLt+1并進行上述回歸的結(jié)果如列（2）、列（4）、列（6）所示，結(jié)果表明Powert與股價崩盤風(fēng)險間依然呈顯著的正向關(guān)系，H1再次得到驗證。

五、進一步分析

為了考察公司的信息不對稱程度不同是否會對管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，本文先生成一個虛擬變量，如果公司信息不對稱程度指標大于中位數(shù)，該變量取值為1，否則取值為0。再將管理層權(quán)力變量Power與該虛擬變量相乘，生成交乘項Powerdacc，并將Powerdacc加入模型中，如果H2成立，那么Powerdacc的系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著為正。表5的列（1）、列（2）顯示了按照信息不對稱程度分組回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示，Powerdacc的系數(shù)分別為0.020和0.016，且均在5%的水平顯著。說明在其他條件相同的情況下，公司信息越不對稱，管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的影響程度越大，H2得到驗證。

為了考察公司股權(quán)性質(zhì)是否會對管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，本文將管理層權(quán)力變量Power與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量Soe相乘，生成交乘項Powersoe，并將Powersoe加入模型中，如果H3成立，那么Powersoe的系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著為負。表5的列（3）、列（4）顯示了按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示，Powersoe的系數(shù)分別為-0.036和-0.027，且均在1%的水平顯著。說明控制了其他變量后，相對于國有企業(yè)，民營企業(yè)的管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的影響程度更大，H3得到驗證。

六、拓展性研究

前文已經(jīng)證明，管理層權(quán)力與公司股價崩盤風(fēng)險呈顯著的正向關(guān)系，那么兩者間的關(guān)系是否會存在一些傳導(dǎo)機制？具體而言，本文從決策和執(zhí)行兩個視角來尋找管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的作用路徑。第一，從決策視角分析，管理層權(quán)力會影響決策效率。與其他投資決策相比，研發(fā)活動具有兩大顯著特征：期限長和風(fēng)險高[ 22 ]。一方面，期限長意味著研發(fā)項目的回報相對于投入具有滯后性，管理層需要在當(dāng)期回報和未來收益間做出決策。管理層掌握著更多的研發(fā)項目信息，可以按照自己的利益來安排研發(fā)[ 23 ]。一旦研發(fā)項目進行不順，產(chǎn)生負面消息，管理層可以利用這種信息不對稱來隱藏一部分壞消息。另一方面，研發(fā)項目的高風(fēng)險意味著如果管理者不能合理控制研發(fā)項目的風(fēng)險，研發(fā)項目會比其他類型投資帶來更多的負面消息，當(dāng)研發(fā)項目帶來更多的負面消息而管理層又想要隱藏時，公司股價崩盤風(fēng)險會加大。綜上，研發(fā)決策很可能在管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險之間發(fā)揮中介作用。

第二，從執(zhí)行視角分析，如前所述，管理層權(quán)力越大，越傾向于利用其權(quán)力隱藏公司的負面消息，因而由管理層編制的財務(wù)報表可信度不高。審計師作為獨立的第三方需要對公司財務(wù)報表進行審計，從而增加財務(wù)報表可信度。管理層出于自利動機隱藏的負面消息越多，在經(jīng)過審計后（假設(shè)審計師嚴格遵守準則進行審計），應(yīng)審計師要求做出的財務(wù)重述就會越多。根據(jù)信號傳遞理論，公司發(fā)布財務(wù)重述公告后，會向投資者傳遞公司信息披露不及時、不透明的信息，降低投資者信心，進而可能造成公司股價下跌，引起股價崩盤。綜上，財務(wù)重述很可能在管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險之間發(fā)揮中介作用。

設(shè)定公式（8）、（9）并結(jié)合公式（5）探究管理層權(quán)力對股價崩盤風(fēng)險的作用路徑。本文采用Sobel[ 24 ]的方法來檢驗中介效應(yīng)是否成立。

Mediator為兩類中介因子，其中決策視角用研發(fā)投入（RD，使用報表附注中的研發(fā)費用除以營業(yè)收入衡量）和投資效率（Overi，根據(jù)Richardson[ 25 ]估算出實際投資與預(yù)計投資的殘差，如果殘差為正，則Overi為1，否則為0），執(zhí)行視角用Restate（公司財務(wù)報告重述次數(shù)）。數(shù)據(jù)來源于迪博數(shù)據(jù)庫。

表6是中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。列（1）、列（4）和列（7）是中介因子研發(fā)投入的檢驗結(jié)果。列（1）的回歸系數(shù)為0.132且在1%的水平顯著，表明管理層權(quán)力越大，公司的研發(fā)投入越多。列（4）和列（7）是將中介因子加入模型（5）后的回歸結(jié)果，當(dāng)被解釋變量是NCSKEW時，管理層權(quán)力變量Power的系數(shù)由0.023降為0.022，并且中介因子RD與NCSKEW的系數(shù)仍然顯著為正;當(dāng)被解釋變量是DUVOL時，管理層權(quán)力變量Power的系數(shù)由0.0173降為0.0167，顯著性也有所下降，并且中介因子RD與DUVOL的系數(shù)仍然顯著為正，Sobel檢驗的Z值分別為0.002和0.012，均小于0.05，證明了研發(fā)投入在管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的正向關(guān)系中發(fā)揮著中介作用。

列（2）、列（5）和列（8）是中介因子投資效率的檢驗結(jié)果。結(jié)合列（2）與列（5）的結(jié)果來看，解釋變量Power與中介變量Overi顯著正相關(guān)，但將中介變量加入模型后，解釋變量的系數(shù)不降反升，并且Sobel檢驗的Z值0.296大于0.05，所以中介效應(yīng)并不成立。結(jié)合列（2）與列（8）的結(jié)果來看，解釋變量Power與中介變量Overi顯著正相關(guān)，但將中介變量加入模型后，解釋變量的系數(shù)及其顯著性并未下降，并且Sobel檢驗的Z值0.124大于0.05，中介效應(yīng)也不成立。所以，過度投資并未在兩者的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

列（3）、列（6）和列（9）是中介因子財務(wù)重述的檢驗結(jié)果。結(jié)合列（3）與列（6）的結(jié)果來看，解釋變量Power與中介變量Restate顯著正相關(guān)，但將中介變量加入模型后，解釋變量的系數(shù)及其顯著性并未下降，并且Sobel檢驗的Z值0.800大于0.05，中介效應(yīng)不成立。結(jié)合列（3）與列（9）的結(jié)果來看，解釋變量Power與中介變量Restate顯著正相關(guān)，但將中介變量加入模型后，解釋變量的系數(shù)及其顯著性也未下降，并且Sobel檢驗的Z值0.535大于0.05，中介效應(yīng)也不成立。綜上，檢驗結(jié)果表明僅有研發(fā)投入在管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險間的正向關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

七、穩(wěn)健性檢驗

（一）內(nèi)生性控制

研究可能會存在遺漏變量和反向因果問題，因而以相同行業(yè)內(nèi)其他公司的管理層權(quán)力均值作為工具變量，應(yīng)用兩階段工具變量法進行內(nèi)生性處理，得到如表7列（1）、列（2）的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在控制了內(nèi)生性后，管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的回歸系數(shù)分別為0.037、0.026，且至少在10%的水平顯著，管理層權(quán)力越大帶來的股價崩盤風(fēng)險也越高這一結(jié)論仍然成立。

（二）替換指標

采用分市場流通市值平均法重新計算兩類股價崩盤風(fēng)險指標，得到NCSKEWt+1和DUVOLt+1，將兩類指標與管理層權(quán)力Power重新進行回歸后得到如表7列（3）、列（4）的結(jié)果。結(jié)果顯示，Power與重新計算的兩類股價崩盤風(fēng)險指標的回歸系數(shù)分別為0.018、0.015，且至少在5%的水平顯著。所以，即使采用其他方式來衡量股價崩盤風(fēng)險，管理層權(quán)力Power與股價崩盤風(fēng)險仍然呈顯著的正向關(guān)系。

采用總經(jīng)理持股比例Gov來衡量管理層權(quán)力，總經(jīng)理持股比例越高，管理層權(quán)力越大。使用Gov與股價崩盤風(fēng)險重新回歸后，得到如表7列（5）、列（6）的結(jié)果。結(jié)果顯示，總經(jīng)理持股比例與股價崩盤風(fēng)險的回歸系數(shù)分別為0.003、0.002，且均在1%的水平顯著。所以，即使采用其他方式來衡量管理層權(quán)力，管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險仍然呈顯著的正向關(guān)系。

八、研究結(jié)論

本文利用2010—2019年的A股上市公司數(shù)據(jù)，考察了管理層權(quán)力是否會對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）管理層權(quán)力與企業(yè)股價崩盤風(fēng)險之間呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系，表明股價崩盤風(fēng)險隨著管理層權(quán)力的增加而增加;（2）依據(jù)公司信息不對稱程度分組，發(fā)現(xiàn)管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的正向關(guān)系在信息不對稱程度高的公司中更為顯著;（3）依據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組，發(fā)現(xiàn)管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的正向關(guān)系在民營企業(yè)中更為顯著;（4）通過路徑檢驗發(fā)現(xiàn)，管理層權(quán)力會通過研發(fā)投入來影響股價崩盤風(fēng)險。

本文的研究結(jié)論能為企業(yè)管理層提供一定的經(jīng)驗證據(jù)。第一，管理層權(quán)力越大使得公司的股價崩盤風(fēng)險越高，不利于公司的長遠發(fā)展，因而公司的股東、董事會等利益相關(guān)方應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮自己的監(jiān)督職能，在一定程度上限制管理層權(quán)力，避免管理層權(quán)力過大給公司帶來巨大風(fēng)險;第二，為了有效預(yù)防管理層利用信息不對稱來謀取私利，公司應(yīng)主動提高自身信息透明度;第三，本文證明了研發(fā)投入在管理層權(quán)力與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系中發(fā)揮中介作用，所以公司的相關(guān)各方應(yīng)當(dāng)對公司研發(fā)投入和研發(fā)質(zhì)量給予充分關(guān)注，避免管理層通過操縱研發(fā)投入來謀取私利進而損害公司利益。

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