阮素梅，丁忠明，劉銀國，楊善林

(1.合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230009；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，安徽 蚌埠 233041;3.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233041；4.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233041))

1 引言

現(xiàn)代公司治理理論認(rèn)為股權(quán)制衡與股權(quán)控制對公司價(jià)值創(chuàng)造能力能夠產(chǎn)生顯著影響，然而就影響范式、影響效果等問題的研究尚未達(dá)成一致結(jié)論。股權(quán)制衡能否有助于改善公司治理、解決兩類委托代理問題、降低代理成本以提高公司價(jià)值，學(xué)界對此一直不斷研究和探討，Pagano[1], Bennedsen[2]等關(guān)于股權(quán)制衡理論的研究為解決這一難題提供了新思路。然而在大多數(shù)國家，股權(quán)并非高度分散而是呈現(xiàn)出相對集中的普遍態(tài)勢。Shleifer和Vishny[3]研究認(rèn)為適度的股權(quán)控制是必要的，因?yàn)榇蠊蓶|具有限制經(jīng)理層以犧牲中小股東利益來謀取自身收益的動(dòng)機(jī)和能力,這既能有效監(jiān)督經(jīng)理層的行為，又能避免股權(quán)高度分散下的‘免費(fèi)搭便車’問題；而針對控股股東的利益侵占行為，部分學(xué)者認(rèn)為在公司中建立股權(quán)制衡機(jī)制能夠有效抑制控股股東對中小股東的利益侵占[1,2,4]。

關(guān)于股權(quán)控制與公司價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的研究成果較豐厚，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，第一大股東持股比例與公司價(jià)值創(chuàng)造線性相關(guān)，既包含正向線性相關(guān)關(guān)系，也包含反向線性相關(guān)關(guān)系。如：安燁[4]運(yùn)用混合面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證得出股權(quán)集中度與公司績效正線性相關(guān)；而曹裕[5]、李亞靜[6]等的研究結(jié)論則相反，他們認(rèn)為公司價(jià)值創(chuàng)造與股權(quán)控制度顯著負(fù)相關(guān), 并且大股東控制產(chǎn)生的“損耗效應(yīng)”是中國資本市場資源配置無效率的根本原因[7]。另一種觀點(diǎn)，以Morck[8]為代表的學(xué)者認(rèn)為第一大股東持股比例與公司價(jià)值創(chuàng)造并非線性相關(guān)，而是呈現(xiàn)出非線性相關(guān)關(guān)系。如：施東暉[9]、白重恩[10]、陳德萍[11]等研究發(fā)現(xiàn)公司價(jià)值創(chuàng)造與第一大股東持股比例呈“正U型”非線性相關(guān)；以謝軍[12]、羅進(jìn)輝[13]等為代表的學(xué)者認(rèn)為公司價(jià)值創(chuàng)造與第一大股東持股比例存在顯著的“N”型三次非線性相關(guān)；而孫永祥[14]、張佳[15]等的研究卻發(fā)現(xiàn)上市公司價(jià)值創(chuàng)造與第一大股東持股比例存在“倒U型”關(guān)系。因此，從對上述文獻(xiàn)的梳理研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)界對股權(quán)控制與公司價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系研究較為深入，取得了較好的研究成果。雖然，絕大多數(shù)研究成果支持股權(quán)控制與公司價(jià)值創(chuàng)造之間存在密切聯(lián)系或顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系，但這種關(guān)聯(lián)關(guān)系是線性的還是非線性的，學(xué)界并未達(dá)成一致結(jié)論。

目前學(xué)界關(guān)于股權(quán)制衡與公司價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的研究成果相對較少，主流觀點(diǎn)認(rèn)為股權(quán)制衡可以弱化控股股東的侵害能力，進(jìn)而提高公司效率和企業(yè)價(jià)值[16-18]；同時(shí)股權(quán)制衡對并購公司價(jià)值的正面促進(jìn)作用不受大股東之間股權(quán)性質(zhì)異同的影響[19]；且在一定程度上能有效降低真實(shí)交易盈余管理和整體調(diào)節(jié)利潤的操縱程度[20]。而孫永祥[14]、趙景文[21]等研究認(rèn)為股權(quán)制衡度低的公司其績效優(yōu)于股權(quán)制衡度高的公司；安靈等[22]運(yùn)用門檻面板模型實(shí)證研究得出股權(quán)制衡對大股東利益主導(dǎo)下的過度投資行為具有一定的抑制作用,但過度的股權(quán)制衡也會(huì)帶來投資不足的問題；吳紅軍等[23]的研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)其他大股東對第一大股東制衡能力處于很強(qiáng)或很弱的兩端時(shí)，比處于中間水平更有利于上市公司的價(jià)值創(chuàng)造，公司價(jià)值隨其他大股東制衡能力的增強(qiáng)呈現(xiàn)出“U型”形態(tài)。

總之，我們認(rèn)為股權(quán)制衡和股權(quán)控制是影響公司價(jià)值創(chuàng)造的重要因素，已有相關(guān)研究成果很多但分歧較大，究其原因受所選樣本、時(shí)間窗、研究方法、度量指標(biāo)及股權(quán)分置改革等因素影響，研究結(jié)果缺乏穩(wěn)健性。本文通過系統(tǒng)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，關(guān)于股權(quán)制衡與公司價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系的研究成果較少且缺乏系統(tǒng)深入，大多是基于線性范示的討論，非線性范示方面的研究成果較少，尤其是關(guān)于最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模及影響因素的研究成果更是匱乏。與以往單獨(dú)考慮股權(quán)控制或股權(quán)制衡對公司績效的影響不同，本文在綜合考慮股權(quán)制衡與股權(quán)控制對公司價(jià)值創(chuàng)造影響的基礎(chǔ)上，選擇從2000年到2010年11個(gè)年度共6674個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，基于具有靈活形式的部分線性面板數(shù)據(jù)模型，討論股權(quán)制衡度對上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響效果，并對最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模進(jìn)行了深入研究。本文創(chuàng)新性工作表現(xiàn)為：第一，同時(shí)考慮了股權(quán)制衡與股權(quán)控制對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響，避免單獨(dú)考慮股權(quán)制衡或者股權(quán)控制而導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果的偏差，為最優(yōu)股權(quán)制衡度的提出與分析奠定了基礎(chǔ)；第二，建立了部分線性面板數(shù)據(jù)模型，并給出相應(yīng)的檢驗(yàn)方法，用于線性與非線性影響模式選擇，其實(shí)證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力隨股權(quán)制衡度呈現(xiàn)“倒U型”曲線，并進(jìn)一步給出了最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模及其變動(dòng)規(guī)律。

2 理論假說

控股股東具有兩面性：一方面，控股股東與公司的利益協(xié)同效應(yīng)導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力增加。隨著控股股東持股比例增加，其與公司的利益協(xié)同效應(yīng)相應(yīng)增加，掏空公司的動(dòng)機(jī)越來越弱，提高公司價(jià)值創(chuàng)造的動(dòng)機(jī)越來越強(qiáng)，并且當(dāng)公司處于困境時(shí)，控股股東還會(huì)利用私人資源向公司轉(zhuǎn)移資產(chǎn)或利潤以對公司提供支持。另一方面，控股股東的利益侵占效應(yīng)導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力降低。隨著控股股東持股比例的增加，其更有條件和能力利用公司內(nèi)部信息使大股東的關(guān)聯(lián)公司獲得超額利潤，或者通過地下隧道轉(zhuǎn)移、侵占公司財(cái)產(chǎn)等形式造成對小股東利益的侵占。對于控股股東和其他大股東來說，大股東間的共謀與監(jiān)督影響著公司的價(jià)值創(chuàng)造能力：如果選擇共謀，其他大股東將與控股股東就控制權(quán)收益的分配進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，對公司的掏空效應(yīng)增加；如果選擇監(jiān)督，在增加控股股東掏空風(fēng)險(xiǎn)和成本的同時(shí)，大股東之間及其與公司的利益協(xié)同效應(yīng)增加。因此，公司價(jià)值創(chuàng)造能力受控股股東的股權(quán)控制度和其他大股東股權(quán)制衡度的制約。

2.1 股權(quán)制衡對上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響

股權(quán)制衡度是衡量公司大股東之間相互制衡的程度和公司股東之間股權(quán)分布的競爭程度，主要表現(xiàn)為除第一大股東之外的其他大股東對第一大股東的制衡程度。實(shí)際中，公司控制權(quán)往往由幾個(gè)大股東共同分享，通過內(nèi)部牽制，使得任何一個(gè)大股東都無法單獨(dú)控制企業(yè)的決策，從而達(dá)到大股東相互監(jiān)督的股權(quán)安排模式，這就是股權(quán)制衡。本文認(rèn)為股權(quán)制衡對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響具有區(qū)間特征，股權(quán)制衡效果取決于其他大股東對控股股東的股權(quán)制衡度，過低與過高的股權(quán)制衡度都會(huì)給公司價(jià)值帶來不利影響。若其他大股東股權(quán)制衡度過低，意味著控股股東的股權(quán)控制度過高，控股股東超強(qiáng)的利益侵占效應(yīng)導(dǎo)致股權(quán)制衡和民主作用的嚴(yán)重破壞，不利于公司價(jià)值創(chuàng)造能力的提高。隨著股權(quán)制衡度增加(即控股股東的控制度降低)，其他大股東對公司的監(jiān)督效應(yīng)增加，控股股東較高的掏空風(fēng)險(xiǎn)和成本將降低其對公司的侵占效應(yīng)，導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力增加。當(dāng)股權(quán)制衡度過高時(shí)，其他大股東超強(qiáng)的監(jiān)督效應(yīng)往往使大股東間過度民主或趨于合謀。過度民主會(huì)導(dǎo)致控股股東治理效應(yīng)的嚴(yán)重弱化和難以形成有效率的集中決策、投資不足以及機(jī)會(huì)喪失等問題，而合謀的利益侵占效應(yīng)也會(huì)導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力的降低。因此，就股權(quán)制衡度而言，可能存在某個(gè)合理的區(qū)域(即最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模)，并且這一合理的區(qū)域可能受到其他因素(如：公司規(guī)模、股權(quán)性質(zhì)等)的影響。

假說1：股權(quán)制衡對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響是非線性的，存在一個(gè)最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模，隨著股權(quán)制衡度增加，公司價(jià)值創(chuàng)造能力呈現(xiàn)“倒U型”變化規(guī)律，并且其他因素的影響會(huì)改變最優(yōu)的股權(quán)制衡度規(guī)模。

2.2 股權(quán)控制對上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響

所有權(quán)適當(dāng)集中于大股東能夠?qū)?jīng)理人實(shí)施有效的監(jiān)督，其他大股東對控股股東的“監(jiān)督效應(yīng)”可以提升公司的價(jià)值創(chuàng)造[24]，然而當(dāng)控股股東持股比例達(dá)到一定程度后，對公司的控制權(quán)大大超過其擁有的所有權(quán)，此時(shí)大股東很有可能運(yùn)用超強(qiáng)的控制權(quán)來掠奪公司的整體利益[25-26]，導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力降低,并且大股東與經(jīng)營者的合謀行為導(dǎo)致中小股東收入水平下降[27]。

假說2：股權(quán)控制度與上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力顯著負(fù)相關(guān)，即股權(quán)控制度越高公司價(jià)值創(chuàng)造能力越低。

3 部分線性面板數(shù)據(jù)模型

3.1 模型表示

面板數(shù)據(jù)為由截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列組成的二維數(shù)據(jù)，綜合了兩個(gè)維度的信息，從而可以提供單純依靠截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)無法揭示的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。在面板數(shù)據(jù)模型中，線性面板數(shù)據(jù)模型最為常用，可以體現(xiàn)解釋變量對被解釋變量的線性影響。然而，現(xiàn)實(shí)中，可能一些解釋變量的影響是線性的，而另外一些解釋變量的影響卻是非線性的。為此，需要建立部分線性面板數(shù)據(jù)模型：

yit=m(xit)+z′itβ+uit

(1)

式中，yit為被解釋變量；xit為一個(gè)解釋變量，m(·)為任一非線性函數(shù)，體現(xiàn)xit對yit的非線性影響；z′it為解釋變量組成的向量，通過回歸系數(shù)向量β，對yit產(chǎn)生線性影響；i=1,2,…,ni表示截面單位，t=1,2,…,T表示觀察時(shí)期。當(dāng)ni相等時(shí)，式(1)為平衡面板數(shù)據(jù)模型；否則，式(1)為不平衡面板數(shù)據(jù)模型。對于式(1)中的誤差項(xiàng)uit，可以進(jìn)一步分離出個(gè)體效應(yīng)與時(shí)期效應(yīng)，得到：

uit=μi+λt+εit

(2)

式中，μi為個(gè)體效應(yīng)；λt為時(shí)期效應(yīng)，誤差項(xiàng)εit滿足E(εit|xit,z′it)=0。

3.2 模型估計(jì)

綜合式(1)與式(2)可得：

yit=m(xit)+z′itβ+μi+λt+εit

(3)

要想實(shí)現(xiàn)式(3)的估計(jì)，需要確定非線性函數(shù)m(·)的形式。本文擬采用三種參數(shù)設(shè)置

線性形式：m(x)=a1x

(4)

二次形式：m(x)=a1x+a2x2

(5)

三次形式：m(x)=a1x+a2x2+a3x3

(6)

實(shí)現(xiàn)解釋變量xit對yit的非線性影響，其中線性形式作為對比的基礎(chǔ)。不僅如此，還可以根據(jù)非線性函數(shù)m(·)的形式，判定xit對yit的邊際貢獻(xiàn)能否達(dá)到最大以及何時(shí)達(dá)到最大。

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)性質(zhì)的不同，部分線性面板數(shù)據(jù)模型還可以表示為確定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，并分別對應(yīng)不同的參數(shù)估計(jì)方法。確定效應(yīng)模型是指把原模型中遺漏的個(gè)體特征或時(shí)期特征當(dāng)作未知的確定參數(shù)，隨機(jī)效應(yīng)模型則把它們視為如同隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一樣的隨機(jī)變量。一般情況下，如果僅以樣本自身效應(yīng)為條件進(jìn)行推論，宜使用確定效應(yīng)模型；如果欲以樣本對總體效應(yīng)進(jìn)行推論，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型?？梢酝ㄟ^Hausman檢驗(yàn)(Hausman, 1978)判定模型采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。

3.3 模型選擇

由前面的分析可以看出，本文擬建立三個(gè)互相嵌套的部分線性面板數(shù)據(jù)模型：

線性模型：yit=a1x+z′itβ+μi+λt+εit

(7)

二次模型：yit=a1x+a2x2+z′itβ+μi+λt+εit

(8)

三次模型：yit=a1x+a2x2+a3x3+z′itβ+μi+λt+εit

(9)

F(linearV.S.quadratic)=

(10)

F(quadraticV.S.cubic)=

(11)

式中，RSS(linear),RSS(quadratic),RSS(cubic)分別為式(7)、式(8)與式(9)的殘差平方和；df(linear),df(quadratic),df(cubic)分別為對應(yīng)的自由度，滿足：自由度=樣本量-(個(gè)體效應(yīng)+時(shí)期效應(yīng))-變量個(gè)數(shù)。由于F統(tǒng)計(jì)值越大對原假設(shè)越不利，故這里的假設(shè)檢驗(yàn)為單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)。

4 實(shí)證研究

4.1 樣本與變量

4.1.1 樣本選擇

本文以滬深交易所A股上市公司為研究對象，樣本選取過程如下：第一，為避免A股、B股以及境外上市股票之間的差異，本文僅考慮那些只發(fā)行A股的上市公司；第二，剔除了金融保險(xiǎn)行業(yè)上市公司，因?yàn)檫@類行業(yè)上市公司較為特殊且適用的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與會(huì)計(jì)方法和其他行業(yè)的上市公司有所不同，其財(cái)務(wù)指標(biāo)揭示的內(nèi)容也不同；第三，考慮到數(shù)據(jù)完整性，剔除了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的上市公司；第四，剔除了樣本觀測期間那些經(jīng)濟(jì)性質(zhì)在國有企業(yè)和其他類型企業(yè)之間不斷變化的上市公司。在做了上述剔除后，最終剩下214家上市公司，樣本區(qū)間為2000年到2010年共11個(gè)年度，樣本測值數(shù)為6674個(gè)。所有符合條件的上市公司，組成了非平衡的面板數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫 (www.resset.cn)。

樣本樣本篩選與數(shù)據(jù)處理都使用了R2.15.0(http://www.R-project.org/)進(jìn)行編程計(jì)算，感興趣的讀者可以來函索取源代碼。

4.1.2 變量設(shè)計(jì)

本文主要涉及的變量其功能及屬性特征詳見表 1。除“所有制性質(zhì)”這一變量外，其余變量取值均可直接觀測。對于變量“所有制性質(zhì)”而言，數(shù)據(jù)庫中并無該變量的實(shí)際數(shù)據(jù)。在2000年-2010年間，所有上市公司(共2100家公司)中，只有214家上市公司的經(jīng)濟(jì)性質(zhì)完全沒有發(fā)生變化。為此，我們將經(jīng)濟(jì)性質(zhì)(主要有9種企業(yè)類型，它們是：1-國家單位;2-國有獨(dú)資;3-國有控股;4-中外合資;5-外資獨(dú)資;6-民營;7-集體企業(yè);8-自然人;9-其它)進(jìn)行合并，將“1-國家單位”、“2-國有獨(dú)資”、“3-國有控股”視為國有企業(yè)，其余視為非國有企業(yè)。

4.2 描述統(tǒng)計(jì)與分析

為討論股權(quán)制衡度對上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響，首先給出EBD與QVal的散點(diǎn)圖見圖1。由圖1可見，在EBD與QVal中都存在一個(gè)異常值，對這兩個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行剔除。圖2為剔除異常值之后的散點(diǎn)圖，其中左側(cè)小圖為QVal的箱線圖，下方小圖為EBD的箱線圖，可以看出這兩個(gè)變量都呈現(xiàn)有偏的分布。圖2大圖中的綠色橢圓表明，大多數(shù)企業(yè)處理EBD與QVal都較小的區(qū)域；紅色實(shí)的曲線為由R軟件中l(wèi)owess函數(shù)擬合所得，該曲線基本水平，表明QVal仿佛不隨EBD的變化而變化，二者之間并不存在什么關(guān)系。然而，造成這一假象的原因可能在于，沒有細(xì)分企業(yè)和年份，導(dǎo)致EBD與QVal的關(guān)系并不顯著。

表1 變量列表

圖1 QVal與EBD落腳點(diǎn)圖(所有觀測)

圖2 QVal與EBD落腳點(diǎn)圖(剔除異常觀測)

為此，圖3給出了QVal在不同年份的箱線圖，圖中，箱子中粗實(shí)線為均值，箱子與引線分別代表上、下四分之三分位數(shù)與95%置信區(qū)間。由圖3可以看出，上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力在2000年到2010年之間不斷發(fā)生變化，其中平均價(jià)值創(chuàng)造能力呈現(xiàn)先降低到再增加的過程。其中2005年上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力最低，2007年公司價(jià)值創(chuàng)造能力暴增。原因是05年開始實(shí)施的股權(quán)分置改革效應(yīng)尚未在公司價(jià)值創(chuàng)造上得以體現(xiàn)；而07年的超級大牛市(07年一年新開戶增長約是06年的25倍)使得證券市場投機(jī)氛圍濃厚，部分投機(jī)資金導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力的表面增加。與此同時(shí)，公司價(jià)值創(chuàng)造能力的差異度也表現(xiàn)為先降低后增加的過程。這樣，可以初步認(rèn)為，上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力不僅在各個(gè)企業(yè)之間存在差異，表現(xiàn)為個(gè)體效應(yīng)，而且在各個(gè)年份之間也存在差異，表現(xiàn)為時(shí)期效應(yīng)。因此，在建立模型時(shí)，需要建立同時(shí)帶有個(gè)體效應(yīng)與時(shí)期效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型。

圖3 QVal箱線圖

在圖4中，可以看出上市公司在各個(gè)年度平均公司制衡度的變化情況，可見上市公司的公司制衡度呈現(xiàn)逐年增加的情況，由2000年的平均值1.334，增加到2010年的平均值為1.609。其中，從2000年到2005年呈現(xiàn)迅速提高趨勢，年均提高3.234%；從2006年到2010年呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，年均上升0.568%。

圖4 歷年上市公司股權(quán)制衡度

現(xiàn)在分年度考察股權(quán)制衡度與公司價(jià)值創(chuàng)造能力之間相關(guān)性，表2給出了EBD與QVal之間的相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)結(jié)果。Pearson相關(guān)系數(shù)為線性相關(guān)系數(shù)的典型代表，可以看出在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，線性相關(guān)系數(shù)僅為0.018，并且不顯著；按照年度統(tǒng)計(jì)結(jié)果，只有在2000年、2001年、2010年，線性相關(guān)關(guān)系顯著，在其余年份都不顯著。Kendall相關(guān)系數(shù)為基于評秩的非參數(shù)相關(guān)系數(shù)度量方法，可以描述變量間的非線性相關(guān)關(guān)系。由表2，與Pearson相關(guān)系數(shù)不同，在11個(gè)年度中，相關(guān)性不顯著的年份只有4個(gè)，并且在整個(gè)樣本區(qū)間，EBD與QVal之間呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)。綜合表2中Pearson相關(guān)與Kendall相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第一，EBD與QVal之間可能存在非線性相關(guān)關(guān)系；第二，EBD與QVal之間相關(guān)模式在不同年度有不同表現(xiàn)，需要利用面板數(shù)據(jù)模型加以綜合考慮。

4.3 模型結(jié)果與討論

首先，估計(jì)帶有個(gè)體效應(yīng)與時(shí)期效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型，發(fā)現(xiàn)同時(shí)帶有兩個(gè)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的方程整體顯著性檢驗(yàn)F檢驗(yàn)并不顯著，而帶有時(shí)期效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型對應(yīng)的F檢驗(yàn)顯著。為此，本文建立帶有時(shí)期效應(yīng)的部分線性非平衡面板數(shù)據(jù)模型。

其次，按照不含有控制變量和含有控制變量兩個(gè)類型進(jìn)行建模，并且在每一類型中，分別考慮線性模型、二次模型和三次模型，估計(jì)結(jié)果見表3。由表3的LM檢驗(yàn)結(jié)果可知，在所有的模型中，時(shí)期效應(yīng)顯著；由Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可知，應(yīng)該建立固定效應(yīng)模型。通過前文給出的用于模型形式選擇的F檢驗(yàn)，由表4的結(jié)果可知，無論不含控制變量還是含有控制變量，都可以判定最終選擇二次模型形式。這一結(jié)果顯著支持股權(quán)制衡度對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響模式為二次拋物線非線性，既與安燁[4]、曹裕[5]、李亞靜[6]的線性影響模式有所不同，也與謝軍[12]、羅進(jìn)輝[13]得到的三次曲線非線性相關(guān)不同。

對于不含控制變量的二次模型，能夠體現(xiàn)EBD對QVal的總貢獻(xiàn)，并且二次項(xiàng)前面的系數(shù)為負(fù)，表現(xiàn)公司價(jià)值創(chuàng)造能力隨著股權(quán)制衡度增加呈現(xiàn)出“倒U型”變化規(guī)律，并且容易計(jì)算出其拐點(diǎn)為EBD=2.548，如圖5所示。這樣，當(dāng)股權(quán)制衡度小于2.548時(shí)，公司價(jià)值創(chuàng)造能力隨著股權(quán)制衡度增加而增加；當(dāng)股權(quán)制衡度大于2.548時(shí)，公司價(jià)值創(chuàng)造能力停止增加，轉(zhuǎn)而下降。當(dāng)我們在模型中增加控制變量時(shí)，就可以度量出EBD對QVal的邊際影響。由表3可知，“倒U型”曲線變化規(guī)律依然成立，此時(shí)拐點(diǎn)變?yōu)镋BD=3.242，拐點(diǎn)向右發(fā)生了偏移，如圖5所示，表明：存在其他影響因素時(shí)，股權(quán)制衡度對公司價(jià)值創(chuàng)造能力影響的最優(yōu)值由2.548提高到3.242。由圖 5，還可以進(jìn)一步看出，含有控制變量對應(yīng)的曲線在不含控制變量對應(yīng)曲線的上方，這表明：實(shí)際中，考慮其他因素影響時(shí)，股權(quán)制衡度對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響還要大一些，超出僅存在股權(quán)制衡時(shí)的總貢獻(xiàn)，這一超出部分將被股權(quán)控制度、公司規(guī)模等因素所抵消。支持假說1。由前面的分析可知，如今中國A股上市公司的股權(quán)制衡度為1.609，離最優(yōu)股權(quán)制衡還有相當(dāng)?shù)目臻g，可以進(jìn)一步擴(kuò)大股權(quán)制衡，以提升上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力。這一實(shí)證結(jié)果與孫永祥[14]、張佳[15]等的研究卻發(fā)現(xiàn)上市公司價(jià)值創(chuàng)造與第一大股東持股比例存在“倒U型”關(guān)系類似。不過，本文在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論了最優(yōu)股權(quán)制衡度問題，使用本文提出的方法進(jìn)行實(shí)證得到結(jié)論：如果存在其他影響因素，最優(yōu)股權(quán)制衡度會(huì)發(fā)生偏移。這一結(jié)論，一方面，為尋找股權(quán)制衡度的影響因素提供了方向；另一方面，為最優(yōu)股權(quán)制衡度的測算提供了方法和參考值，便于制定有效的公司治理方案。

表2 相關(guān)系數(shù)(QVal V.S.EBD)

表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

表4 模型形式選擇檢驗(yàn)結(jié)果

此外，由表3還可以看出：第一，所有制性質(zhì)對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的影響并不顯著。在公司盈利能力等相關(guān)主題研究中，不少文獻(xiàn)(如：徐莉萍等[28]、安靈等[22]、徐向藝等[29])，認(rèn)為所有制性質(zhì)能夠顯著影響公司盈利能力，特別是國有企業(yè)由于其往往獨(dú)占資源、享受政策優(yōu)惠等，往往具有更多的盈利能力。顯然，公司價(jià)值創(chuàng)造能力區(qū)別于公司盈利能力，本文的實(shí)證結(jié)果認(rèn)為：對于公司價(jià)值創(chuàng)造能力而言，所有制性質(zhì)并非顯著影響因素，這為民營企業(yè)也可以提高公司價(jià)值創(chuàng)造能力提供了理論基礎(chǔ)。第二，股權(quán)控制度對公司價(jià)值創(chuàng)造能力存在顯著的負(fù)影響，即股權(quán)控制度越高，對應(yīng)的公司價(jià)值創(chuàng)造能力越低，表現(xiàn)為OwnCon1 和OwnCon2_10前面的回歸系數(shù)均為負(fù)。第三，公司規(guī)模對公司價(jià)值創(chuàng)造能力存在顯著的負(fù)影響，規(guī)模越大的企業(yè)其公司價(jià)值創(chuàng)造能力越弱，表現(xiàn)為變量Ln(size)前面的回歸系數(shù)為負(fù)。

圖5 股權(quán)制衡度對公司價(jià)值創(chuàng)造能力的非線性影響

在獲得面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果之后，最終選擇含有控制變量的二次模型，圖6給出了該模型的時(shí)期效應(yīng)。在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，尚未見到類似研究成果。由圖 6可以看出，這一時(shí)期效應(yīng)的結(jié)果與圖3的結(jié)果類似，除2007年外，隨著時(shí)間的推移，公司價(jià)值創(chuàng)造能力在2005年達(dá)到最低，總體表現(xiàn)為先減后增的“U型”變化規(guī)律。主要原因在于：股權(quán)分置改革從2005年開始實(shí)施，股改效應(yīng)尚未在公司價(jià)值創(chuàng)造上得以體現(xiàn)；05年股改前，股票的低流動(dòng)性對大股東發(fā)揮了鎖定效應(yīng)，控股股東監(jiān)督職能的更多發(fā)揮導(dǎo)致公司價(jià)值創(chuàng)造能力較高；05年股改后公司價(jià)值創(chuàng)造能力增加，說明股權(quán)分置改革在一定程度上解決了制約中國證券市場發(fā)展的體制性障礙，增加了股票市場的流動(dòng)性，公司價(jià)值創(chuàng)造能力較高，總體表現(xiàn)為先減后增的“U型”變化規(guī)律。

圖6 面板數(shù)據(jù)模型的時(shí)期效應(yīng)

5 結(jié)語

本文主要從股權(quán)制衡角度，深入剖析股權(quán)制衡度對上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力影響的效果及程度?；诜瞧胶饷姘鍞?shù)據(jù)模型，對中國A股上市公司進(jìn)行了實(shí)證研究。通過本文提出的部分線性選擇方法，確定選擇二次模型形式，實(shí)證發(fā)現(xiàn)：在不考慮其他因素情況下，最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模為2.548，當(dāng)股權(quán)制衡度小于2.548時(shí)，公司價(jià)值創(chuàng)造能力隨著股權(quán)制衡度增加而增加；當(dāng)股權(quán)制衡度大于2.548時(shí)，公司價(jià)值創(chuàng)造能力隨股權(quán)制衡度增加反而降低，呈現(xiàn)“倒U型”變化規(guī)律；若考慮公司規(guī)模、股權(quán)控制度等因素的影響，最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模則為3.242，仍然呈現(xiàn)“倒U型”變化規(guī)律。而從實(shí)際看，我國上市公司股權(quán)制衡度平均值從2000年的1.334到2010年的1.609，相對于最優(yōu)股權(quán)制衡度規(guī)模，仍然偏低。

這一結(jié)果，為完善中國上市公司治理結(jié)構(gòu)、提高公司價(jià)值創(chuàng)造能力提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，具有重要的經(jīng)濟(jì)意義：第一，在進(jìn)行公司治理時(shí)，不能無限度地提高股權(quán)制衡度，而應(yīng)將股權(quán)制衡度控制在一個(gè)最優(yōu)規(guī)模，過高與過低的股權(quán)制衡度都不利于公司價(jià)值創(chuàng)造能力的提升；第二，考慮到現(xiàn)實(shí)中多種因素的共同作用，股權(quán)制衡效果會(huì)被股權(quán)控制度、公司規(guī)模等因素抵消一部分，因此在制定最優(yōu)股權(quán)制衡度時(shí)，要考慮到其他因素的影響，否則確定的最優(yōu)股權(quán)制衡度往往偏低；第三，現(xiàn)行中國A股上市公司實(shí)際股權(quán)制衡度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于最優(yōu)股權(quán)制衡度，可以進(jìn)一步提升其制衡能力，以提升上市公司價(jià)值創(chuàng)造能力。

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