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高管持股对企业绩效波动性的实证研究 摘要：高管持股对企业绩效的影响一直是实务界和理论界都十分关注的话题，随着我国企业越来越多的考虑采用高管持股的激励形式，这方面的研究日益增多。但是，多数研究还停留在高管持股对企业业绩的影响，很少有文章研究其对企业业绩波动性的影响。本文的作者认为，高管持股虽然有利于提升企业绩效，但也有可能导致绩效的下滑。为此。本文使用“离散度”的方法研究了我国上市公司高管持股与企业业绩波动性的关系，发现两者有正相关关系，并有针对性的提出了一些解决方案。下载 关键词：高管持股企业绩效波动性实证研究离散度分析 中图分类号：F270文献标识码：A文章编号：16741722(2012)05006208 一、引言 在两权分离的现代企业中，如何使管理层服务于股东财富最大化一直是理论界关注的焦点。1976年，Jensen和Meckling在财务经济学刊上发表了企业理论：管理者行为、代理成本和股权结构的文章，引发了大批财务经济学正对管理层持股在公司治理中的作用及效率的讨论。在我国，自1993年万科首先开始尝试管理层持股计划以来，陆续有一些企业效仿，我国政策法律也从2006年开始为管理层持股大开绿灯，消除了公司实施股票激励的法律障碍。因此，在现阶段研究高管持股与企业绩效的关系是必要且重要的。 二、理论回顾和研究假设的提出 理论界对管理层持股和公司绩效的关系进行了大量的研究。例如，霍尔德内斯(1999)选择了两组研究样本，包括1935年的1419家和1995年的420家美国上市公司，通过实证研究发现两组样本的共同点是当管理层持股维持在0到5之间时，企业绩效呈上升的趋势。Chen等(2003)对日本123家公司的绩效同管理层持股之间的关系进行了研究，运用排除模型中的固定效应方法，通过ELS实证后得出结论，显示管理层持股与公司价值之间呈正相关关系。在国内，李增泉(2000)研究了管理层持股、经理人员年薪和企业绩效之间的关系，发现我国上市公司管理层持股比例与企业绩效之间不存在相关性。 然而，在梳理了大量的文献后，作者发现多数的研究都注重于研究高管持股比例如何影响公司的绩效水平，但很少有文章研究其对企业绩效风险的影响。作者认为，当企业的决策权高度集中与高管时，企业经营出现极端值的可能性就更大，即高管持股比例越高，则公司绩效的波动可能性应该越大。综合这些因素，本文提出以下假没 假设在其他条件不变的情况下，高管持股比例越高，企业绩效的波动性越大。 三、数据选取和模型设计 (一)样本和数据 本文选取2007至2009年深交所A股的上市公司为样本，研究其三年间高管持股情况与企业绩效波动性之间的关系，样本选择原则如下： 第一，为了排除B股和H股对的影响，本文仅选取深交所A 股上市的公司为研究对象； 第二，剔除了绩效过差的sT和*ST公司以及被注册会计师出具过保留意见、拒绝发表意见或否定意见的上市公司； 第三，剔除经营期在2007至2009年不连续的公司； 第四，由于我国金融、保险业企业的财务报表与普通上市公司有显著不同，因此剔除。 根据以上4个原则，本研究一共得到了1167个观测值，来自389家上市公司。另外，本文中企业高管持股比例以及相关数据来自CCER数据库。 (二)研究变量的选择 1.被解释变量 企业绩效一般分为会计绩效和市场绩效两大类。ROE(权益净利率)和ROA(资产净利率)是经常被采用的会计绩效指标。在通常情况下，很多市场监控指标都是针对ROE而设定的，因此其水分较大。本文选取ROA作为会计指标来衡量企业绩效。 另外，托宾Q值是比较常用的度量企业绩效的市场指标，它弥补了会计账面价值为基础的绩效评价方法的不足。 因此，本文选取ROA反映会计绩效，选取托宾Q反映企业的市场价值。 对于企业绩效波动性的衡量，本文采用通常的研究方法，即纵向离散度分析。 纵向离散度的计算为：将样本中每个公司在不同年度的ROA和托宾Q分别计算其标准差std_ROA和Std_Q来反映区间内的业绩波动水平，以ROA和托宾Q的标准差作为模型的因变量，将本文选取的解释变量在年度间求得平均值，并以此作为解释变量。 2.解释变量 (1)高层持股比例(MSR)：董事会成员、监事会成员和高级管理人员所持有的公司现股总数公司总股本。 (2)高层持股强度(AS)：高层持股比例高层总人数。 (3)董事长、总经理持股比例(COSR)：董事长与总经理所持有的公司股份数公司总股本。 3.控制变量 (1)公司规模(LNSIZE)：不同的公司规模对企业业绩会有影响，其对高层持股比例也会产生影响。多数研究会使用公司资产的账面值来衡量公司规模，但这使得模型中规模前系数太小，作为变通，本文使用总资产账面价值的对数作为公司规模的衡量指标。 (2)公司成长性(G)：即企业的主营业务增长率。 (3)资产负债率(DEBT)：即公司负债总额与账面总之产之比。 (4)董事会规模(LNBOARD)：该变量取董事会规模的对数值。 (5)股权集中度(H1)：即前10大股东持股比例的平方和。 (三)模型设计 纵向离散度的计算是：将样本中每个公司在不同年度的ROA和托宾Q分别求出标准差Std_ROA和st8_Q来反映区间内的业绩波动水平，以ROA和托宾Q的标准差作为因变量，计算本文选取的解释变量在年度间球的平均值，以此平均值为解释变量。见模型1、2。 四、实证分析 (一)主要变量描述性统计 表1和表2