摘 要：以上交所和深交所2002～2009年上市公司为样本，运用动态面板的System GMM估计方法，同时考虑三种内生性，以动态性的视角研究公司治理机制与公司非效率投资跨时期的相互作用，得到以下结论：不仅当期公司治理机制对当期公司非效率投资有显著的影响，而且前期公司治理机制对当期公司非效率投资也有显著的影响，并且前期公司非效率投资对当期公司治理机制有显著的反馈效应，公司治理机制与公司非效率投资间存在动态内生性。此外，公司的监督机制与激励机制在抑制公司的非效率投资方面存在替代关系。

　　关 键 词：公司治理机制；替代效应；公司非效率投资；动态内生性

　　中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）03-0050-07

　　一、引言

　　投资是公司资源配置的一种重要方式，投资决策合理与否影响着公司的经营风险及盈利水平，对公司的价值和长远发展至关重要。新古典公司投资理论认为，公司投资应该遵循净现值法则，当项目预期未来收益的现值大于建设项目所需的成本时，即当净现值大于零才进行投资；当净现值小于零时就不投资，最优的投资水平是投资的边际收益刚好等于其边际成本，它遵循边际投资理论。然而，伴随着公司的所有权和控制权分离， 代理问题也随之而来。由于股东和管理层之间存在代理问题，管理层不以公司价值最大化为目标， 而是出于其自身利益考虑，使公司进行非效率投资，从而使非效率投资问题在公司普遍存在（Jensen和Meckling，1976 [1] ）。公司的非效率投资包括过度投资和投资不足，过度投资是指公司资源可能被投资于净现值小于零的项目， 投资不足是指在公司拥有闲置资源的情况下， 仍然放弃净现值大于零的项目。 公司的非效率投资不仅导致公司经营绩效的下降， 而且会损害公司的资本市场价值。方红星和金玉娜（2013） [2] 认为，公司治理机制可以缓解公司的代理问题，从而抑制公司的非效率投资行为。

　　Kim和Lu（2011） [3] 研究发现在公司的监督机制和激励机制间存在替代效应， 而已有的关于公司治理机制与公司非效率投资的研究大多忽略了公司治理机制间的替代效应。此外，在已有的研究中大多采用静态的视角研究公司治理机制与公司非效率投资间的关系， 而且忽略了公司治理机制与公司非效率投资间的动态内生性问题。而Wintoki等（2012）[4] 的研究表明公司金融领域存在动态内生性问题。因此，本文在动态内生性的框架下， 通过运用动态面板的System GMM模型， 在研究中同时考虑了三种内生性，并且考虑了公司治理机制间的替代效应，以动态性的视角研究了公司治理机制与公司非效率投资间的关系。

　　二、研究设计

　　（一）假设条件

　　假设1：股权集中度与公司的非效率投资负相关。

　　假设2：独立董事比例与公司的非效率投资负相关。

　　假设3：管理层持股比例与公司的非效率投资负相关。

　　假设4： 股权集中与管理层持股在抑制公司的非效率投资方面存在替代效应。

　　假设5： 独立董事与管理层持股在抑制公司的非效率投资方面存在替代效应。

　　假设6： 前期公司非效率投资对当期公司治理机制有反馈效应。

　　假设7： 公司治理机制与公司非效率投资间存在动态内生性。

　　（二）研究样本

　　本文以2002～2009年在上交所和深交所上市的公司为样本，所选的公司必须满足以下条件：（1）目前必须处于正常上市状态；（2） 非金融保险行业的公司；（3） 样本必须保证8年数据全部可得。经过以上筛选，最终得到716家样本公司，8年总共5728个观测值。为了剔除异常值的影响，对变量用Winsorize方法在1%水平上进行了极端值处理。 本文数据来源于国泰安数据库和锐思数据库，使用的软件是Stata12.0和Eviews6.0。

　　（二）变量选择与定义

　　1. 被解释变量

　　Richardson（2006） [6] 基于自由现金流理论，构建估计公司正常投资水平的模型， 将公司的新增投资分为由成长性、资本结构、现金流、赢利能力、规模等因素决定的预期投资支出和非预期投资支出。通过该模型可以合理地推算出公司最优的投资水平，用公司实际投资水平与模型预测值的差额来衡量公司的非效率投资程度。当实际投资水平大于模型的预测值时，即存在过度投资行为；当实际投资水平小于模型的预测值时，即存在投资不足行为。

　　借鉴Richardson（2006） [6] 、窦炜等（2011） [7] 、张兆国等（2013） [8] 的研究，用普通最小二乘法对模型（1）回归。若模型（1）回归的残差大于0，则表示存在过度投资；若模型（1）回归的残差小于0，则表示存在投资不足。过度投资和投资不足都属于非效率投资，因此，用模型（1）回归的残差的绝对值来衡量非效率投资（FInv）。

　　Invi，t=a0+a1Growthi，t-1+a2Levi，t-1+a3Cashi，t-1+

　　a4Agei，t-1+a5Sizei，t-1+a6Reti，t-1+a7Invi，t-1+

　　∑Industry+∑Year+ε （1）

　　在模型（1）中：Inv用来衡量公司的投资规模，即用于购建固定资产、 无形资产和其他长期资产所支付的现金总和减去处置固定资产、 无形资产和其他长期资产所收回的现金总和/总资产；Growth代表成长性指标，用总资产增长率表示；Lev代表公司负债性指标， 用资产负债率表示；Cash代表现金流指标，用货币现金持有比率表示；Age代表公司成立时间，取自然对数；Size代表公司规模，用公司总资产的自然对数表示；Ret代表盈利性指标，用总资产收益率来表示；∑Industry代表行业变量；∑Year表示时间变量；ε代表残差。

　　2. 解释变量

　　股权集中度的衡量指标有很多， 主要有CR指数（第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、前十大股东持股比例）和H指数（第一大股东持股比例的平方、前五大股东持股比例的平方的和、前十大股东持股比例的平方的和），本文主要用第一大股东持股比例来衡量股权集中度。同时出于稳健性考虑，本文还运用主成分分析法通过以上6个衡量股权集中度的指标获得了衡量股权集中度的综合指标，选用了第1个主成分，累计贡献率达到88.3%，可以解释绝大部分原变量的信息。 独立董事比例用独立董事人数与董事人数比值来衡量。 管理层持股比例用管理层持股总数与公司股份总数的比值来衡量。 本文用股权集中度与管理层持股比例的交叉项、独立董事比例与管理层持股比例的交叉项来表示他们之间的相互作用。

　　3. 控制变量

　　本文借鉴程新生等（2012）[9] 、 詹雷和王瑶瑶（2013） [10] 、方红星和金玉娜（2013） [2] 的研究成果设置了以下变量：董事会规模、董事长与CEO两职合一、国有股比例、流通股比例、市场化进程、公司成立时间、公司盈利能力、公司的自由现金流比率、公司规模、公司成长能力、公司资产负债率、行业变量和时间变量。全部变量的设置情况如表1所示。

　　（三）模型设计

　　基于以上理论分析，建立了以下模型。其中，模型（2）用来研究当期公司治理机制与当期公司非效率投资间的关系；模型（3）用来研究前期公司治理机制与当期公司非效率投资间的关系； 出于稳健性考虑，本文同时用模型（4）和模型（5）来研究前期公司非效率投资对当期公司治理机制的反馈效应， 其中模型（4）没有控制公司治理变量，而模型（5）则控制了公司治理变量。

　　Yit=α+KYit-1+βXit+γZit+Git+φWit+Hi+εit （2）

　　Yit=α+KYit-1+βXit-1+γZit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （3）

　　Vit=α+KVit-1+βYit-1+ρLit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （4）

　　Vit=α+KVit-1+βYit-1+ρMit-1+γZit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （5）

　　其中，Y表示公司的非效率投资；X表示解释变量；Z表示控制变量（不包括市场化进程、公司成立时间、 行业虚拟变量和时间虚拟变量）；G表示市场化进程和公司成立时间；W表示行业变量和时间变量；V表示股权集中度或独立董事比例或管理层持股比例；L表示公司特征变量， 包括总资产收益率、公司总资产、公司的自由现金流比率、总资产增长率和资产负债率；M表示股权集中度、 独立董事比例和管理层持股比例中的其中两个变量；H表示公司不可观测的异质性。

　　通过前文的分析可知， 公司治理机制与公司的非效率投资间可能存在动态内生性问题。在存在动态内生性的情况下， 用普通最小二乘法和固定效应模型来回归模型都是不合适的（Flannery和Hankins，2012 [12] ），Wintok等（2012） [4] 认为动态面板System GMM模型在估计动态面板模型时是更为有效的， 可以同时解决由不可观测的异质性引起的内生性、 同期联立内生性和跨时期的动态内生性这三种内生性问题。因此，本文用动态面板System GMM模型来对模型回归。

　　三、实证分析

　　（一）变量的描述性统计与相关性分析

　　从表2可以看到，公司非效率投资的最大值为0.819，最小值为0.001，均值为0.346，公司间在非效率投资方面有比较大的差异；第一大股东持股比例均值为39.5%，从第一大股东持股比例的均值来看， 样本公司的股权还是比较集中的；独立董事比例的均值为34.2%， 大多数样本公司都符合证监会关于独立董事比例不得小于三分之一的规定；此外，通过变量均值的分年描述性统计发现，公司的非效率投资呈先上升后下降的趋势，第一大股东持股比例呈下降趋势，独立董事比例和管理层持股比例都呈上升趋势。另外，通过变量的Spearman两两相关性检验，从变量间的两两相关系数发现，变量间并不存在多重共线性问题。

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