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研究假說與檢驗模型

根據相機治理機制理論(Jensen和Meckling，1976;Jensen，1986)，負債融資能夠抑制股東－管理者之間的利益沖突，其主要機理在于負債融資的契約屬性。管理人員為避免失去自己的職位就會努力工作，約束自己，做出更好的投資決策，從而降低由于所有權與控制權分離而產生的成本，改善公司治理結構(GrossmanandHart，1986)。因此，從股東－管理者利益沖突的視角來看，如果債權人和股東合一，股東也可以利用債權人的身份發揮債務監督功能，減少管理者出于私利而引起的非效率投資行為，即減少過度投資和投資不足行為。［22］在我國銀行持股的企業里，銀行、股東－債權人合一的特殊的兩重身份將影響企業的融資結構與投資決策之間的關系。銀行作為債權人，主要是為了到期收回借款，獲得應得利息，保證貸款的安全性和風險的可控性。所以在與企業簽訂借款契約時，債權人可預先設定限定貸款資金的用途、?？顚Ｓ?、限制企業的現金分紅的股利分配政策，限制企業發放新的債券等條款來約束企業的投資行為，讓貸款資金合理使用和更有效率地分配在投資項目上，減少投資不足和投資過度問題;債權人也可利用股東身份通過股東大會，或直接派出董事參與企業的投資決策，減少過度投資和投資不足問題。銀行作為股東，其主要目的是獲取高額現金分紅或股權價值的升值，強調資金的收益性，為了股東財富最大化，也有動機利用債權人的資金實現債權人財富向股東財富的轉移。不論債權價值還是股權價值最大化，都將減少投資決策所導致的股東－債權人之間的利益沖突，將減少企業的非效率投資行為，即減少過度投資和投資不足行為，優化投資決策，使總價值最大化。在此基礎上提出假說1和假說2。假說1:銀行持股的企業的過度投資程度低于非銀行持股企業。假說2:銀行持股的企業的投資不足程度低于非銀行持股企業。

驗證模型和定義研究變量

為了驗證上述研究假說，首先用相應的指標來估計公司的投資效率。參考了Richardson(2006)［23］的方法，通過下面的模型(1)，進行OLS回歸后計算出來的殘差值就是衡量投資效率的指標:NewInvest=0+1Growth+2AReturn+3Cash+4Age+5LagInvest+6SIZE+7LEV+Year+In-dustry+ε(1)為檢驗假說1、假說2，分別采用模型(2)和模型(3)，運用OLS方法進行回歸:Year、Industry分別代表年度和行業的虛擬變量。不同的年份的宏觀經濟狀況、貨幣政策等對投資支出存在影響且有差異，不同行業的投資支出也存在較大的差異現象，所以將行業和年份納入模型;Cash(企業期初持有的現金儲備)、Age(企業年齡，從開始上市年份算起)、SIZE(公司規模)、LEV(財務杠桿)為控制性變量;0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10為模型回歸系數;ε是回歸誤差項。根據假說1，本文預計模型(1)中1、2顯著為負，而3不顯著;根據假說2，預計模型(2)中1、2顯著為正，3同樣也不顯著。

樣本選擇和描述統計

本文的研究樣本期間是1999～2010年，并按照以下幾個標準對數據進行篩選:(1)樣本公司必須不能是金融類的上市公司，主要是因為工業企業與金融類上市公司等所從事的主營業務以及采用的報告制度和會計制度不相同;(2)樣本公司不能在境內和海外(如香港證券交易所和紐約證券交易所)同時上市，避免由于制度性差異對實證結果產生潛在影響。不剔除同時發行B股的公司，是因為發行B股仍然遵循的是中國的法律制度和監管政策，在境內證券交易所發行和交易。(3)對回歸中采用的研究變量，在公司/年度內有可用數據。(4)對部分連續變量進行了溫莎數據處理，大于99%分位數與小于1%分位數的變量，獲得了最多12718個公司/年度觀察值?？紤]到橫截面數據的內生性問題，收集了兩個子樣本進行穩健性檢驗，一個子樣本叫做“銀行股東進入樣本”，即如果公司在開始時并沒有銀行股東，銀行股東在樣本期間是后面進入公司的，另一個子樣本叫做“銀行股東退出樣本”，即公司在樣本期間開始時有銀行股東，但銀行股東在后面退出了公司，主要是考慮到公司投資行為存在差異是與公司本身有關而與銀行持有公司股份這一現象無關。模型中研究變量的數據均來自于CSMAR數據庫或以CSMAR數據庫為基礎進行計算所得，其中銀行股東數據是在CSMAR數據庫公司治理模塊股東數據的基礎上，通過手工收集所得，隨機選取了10%的樣本并核對了公司在深滬證券交易所提交的年度報告。本文采用軟件Excel2007和SASV8來整理、計算和回歸分析數據。表2中PanelA是研究變量的基本描述性統計。BANK的平均值是0．1173，即11．73%的公司/年度觀察值存在銀行性質的股東，表明大多數上市公司的股東中沒有銀行類金融機構;BShare的最小值是0、最大值是0．6987、平均值是0．0082，表明有些上市公司不存在銀行股東，有些上市公司則由銀行股東所控制，銀行股東平均持有上市公司0．82%的股權比例，公司間存在較大差異;投資效率(Invest)的平均值是－0．0001、中位數是－0．0128，表明上市公司的投資行為呈現投資不足的特征;Invest最大值、最小值分別是0．5319、－0．3555，說明了有些上市公司存在較為嚴重的投資不足現象，有些上市公司的過度投資程度較為嚴重，不同公司間存在較大的差異，這與Richardson(2006)對美國上市公司的研究結果類似。表2的PanelB部分顯示了投資效率在銀行持股與非銀行持股兩類樣本公司間的差異比較。投資效率(Invest)在兩類樣本中的平均值、中位數分別是0．0006、－0．0124，－0．0038、－0．0152，均值檢驗和中位數檢驗均顯著為正，表明銀行持股樣本公司的投資效率要顯著高于非銀行持股樣本公司。過度投資(Invest+)在非銀行持股樣本中的平均值和中位數分別是0．0662和0．0434，在銀行持股樣本中的平均值和中位數是0．0575和0．0343，均值檢驗和中位數檢驗均顯著為正，表明銀行持股樣本公•85•司的過度投資行為要顯著低于非銀行持股樣本公司;投資不足(Investˉ)在非銀行持股樣本中的平均值和中位數分別是－0．0430和－0．0352，在銀行持股樣本中的平均值和中位數是－0.0403和－0.0323，均值檢驗和中位數檢驗均顯著為負，表明銀行持股樣本公司的投資不足行為要顯著低于非銀行持股。綜合上述三個指標的檢驗，可以發現銀行持股可以約束公司的投資行為，減少公司的非效率投資，這與假說1和假說2相符。表3顯示了變量之間的相關系數。Invest與BANK、BShare顯著負相關，說明了非效率投資行為在銀行持股公司中要顯著低于非銀行持股公司，且銀行股東持股越多，上市公司的非效率投資程度越低，這與研究假說一致;BANK與Dual、LEV顯著正相關，表明銀行持股的公司的兩職合一比例較高，財務杠桿較高;BShare和LEV顯著正相關，說明了銀行股東持股比例越低的公司，財務杠桿率越低;BShare與POE、BighShare、ExeShare和SIZE顯著負相關，表明銀行持股比例越多的公司越不可能是非國有公司，大股東持股比例越低，高管持股比例越低，公司規模越小;其他研究變量間的相關性也比較合理與明顯，主要解釋變量(BANK和BShare)與其他控制變量之間的相關系數都不超過0．2，進行VIF的多重共線性檢驗，結果得出VIF值均不超過6，這就表明多重共線性問題對研究結論的影響并不大。

回歸結果

表4顯示了全樣本投資效率的回歸結果。過度投資樣本組中，BANK的回歸系數為－0．055，在5%水平上顯著，表明銀行股東顯著地抑制了公司的過度投資程度，這與研究假說1一致，而BShare的回歸系數0．129、T值是0．18、不顯著，BSharesq的回歸系數在5%水平上是顯著的，說明了公司的過度投資程度與銀行股東持股比例呈現倒U型關系，具體而言，即當銀行股東持股比例不超過5．15%時，銀行股東對公司的過度投資行為沒有顯著影響，而當銀行股東持股比例超過5．15%，銀行股東可以顯著地降低公司的過度投資程度。POE的回歸系數顯著為正，表明非國有公司進行過度投資的程度反而較國有公司大，與理論預測相反，其潛在的解釋原因可能在于:非國有公司進行大量投資是獲得政府和銀行優惠政策、信貸支持的重要條件之一。Dual的回歸系數顯著為負，表明兩職合一的公司過度投資程度較小，與理論預測相反，主要原因可能有兩個方面:一是中國正處于經濟轉型時期，各種制度體系、市場環境以及企業自身建設等都處于一個逐步完善的過程。例如，中國的上市公司大多數是由原來的國有企業經過改制發展而來的，其在組織結構、人事安排以及股份結構上仍留有計劃經濟時代的色彩，其所表現出來的諸多現象本身也就帶有某種階段性;二是兩職合一可能有利于企業創新自由的發揮，使企業能得到更好的生存和發展。這是因為經營活動的風險性特點以及以減少風險為主要任務的使命決定了必然賦予管理人員相當程度的隨機處置權，從而使企業與環境保持相宜的協調性。LEV的回歸系數為－0．028，在5%水平上顯著為負，表明LEV影響公司的投資行為，且LEV越低的公司過度投資的程度越大，與JensenandMeckling(1976)和Meyer(1977)的理論預測不一致，與伍利娜等(2005)的研究結論也不一致，其主要原因在于伍利娜等(2005)的研究主要基于小樣本的實證研究，且設置的情境主要針對比較特殊的企業，而本文則基于大樣本進行研究，且與楊華軍和胡奕明(2007)的研究結論一致。表4顯示了投資不足的回歸結果。BANK的回歸系數為0．040，在1%水平上顯著，表明銀行股東顯著地抑制了公司的投資不足程度，這與研究假說2一致。BShare的回歸系數0．550，在5%水平上顯著，BSharesq的回歸系數在5%水平上顯著為負，說明了公司的投資不足程度和銀行股東持股比例呈現正U型關系，概而言之，即當銀行持股比例小于等于28．98%時，銀行持股會抑制公司的投資不足行為，而當銀行股東持股比例超過28．98%，銀行股東卻顯著地增加了公司的投資不足程度，這與研究假說2一致。因為銀行持股比例的最上端分位數是28．98%，說明在整體上銀行持股比例和公司的投資不足程度呈顯著的線性關系，即隨著銀行股東持股比例的上升，公司投資不足的程度逐漸減小;POE的回歸系數顯著為負，表明非國有公司進行投資不足的程度反而較國有公司大，與理論預測相反，其潛在的解釋原因可能在于:非國有公司受到行業管制等限制約束了正常的投資行為，而且獲得政府和銀行的信貸、土地支持較為困難。BigShare的回歸系數顯著為負，表明大股東持股比例越高，投資不足的程度反而較大，與Hadlock(1998)的研究結論一致。SIZE的回歸系數顯著為正，表明大公司投資不足的程度較小，與Richardson(2006)的研究結論一致。表5顯示了銀行股東進入子樣本的投資效率的回歸結果。過度投資樣本組中，BANK的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明了銀行以股東身份進入公司后顯著地抑制了公司的過度投資行為，這與假說1一致，跟本文預測也是一致的;BShare的回歸系數0．132，不顯著;在5%水平上BSharesq的回歸系數顯著為負，回歸結果與全樣本的結果一致，即公司的過度投資程度與銀行持股比例呈現倒U型關系，具體而言，即當銀行股東持股比例不超過9．50%時，銀行股東對公司的過度投資行為沒有顯著影響，而當銀行股東持股比例超過9．50%，銀行股東可以顯著地降低公司的過度投資程度;POE的回歸系數顯著為正、Dual的回歸系數顯著為負，都與全樣本回歸結果一致。表5顯示了銀行股東進入子樣本投資不足的回歸結果。在5%水平上，BANK的回歸系數為0.037，顯著為正，表明銀行作為股東進入公司后顯著地抑制了公司的投資不足行為，這與假說2一致;在10%水平上，BShare的回歸系數為0.025，BSharesq的回歸系數為－0.042，都顯著，表明公司的投資不足程度和銀行持股比例呈現正U型關系，即當銀行的持股比例小于或等于29.76%時，銀行作為股東的身份會顯著地抑制公司的投資不足行為，而當銀行股東持股比例超過29.76%，銀行股東卻顯著地增加了公司的投資不足程度，這與假說2一致。因為銀行持股比例的最上端分位數是29.76%，說明了在整體上公司的投資不足程度與銀行持股比例呈線性關系，隨著銀行持股比例的上升時，公司投資不足的程度將會逐漸減小。SIZE的回歸系數顯著為正，表明大公司投資不足的程度較小，與Richardson(2006)的研究結論一致。LEV的回歸系數顯著為正，表明財務杠桿越高的公司投資不足的程度也越小，與伍利娜等(2007)的研究結論一致。綜合表5過度投資和投資不足的回歸結果，可以看到，銀行股東進入子樣本的回歸結果與全樣本的回歸結果并沒有顯著的差異，從而表明本文研究結論具有較好的穩健性。［26～27］表6顯示了銀行股東退出子樣本的投資效率的回歸結果。過度投資樣本組中，BANK的回歸系數為－0.005，不顯著，表明銀行股東退出公司后對公司的過度投資行為沒有顯著影響，這主要是因為，銀行股東在持有公司股份期間，對公司的投資決策發揮了重要影響，可能使公司的投資決策在一定程度上形成了規范，即使銀行股東退出后也在一定程度上保持了連續性。BShare的回歸系數－0.110，不顯著，BSharesq的回歸系數為0.246，也不顯著。此外，LEV的回歸系數顯著為負，與楊華軍、胡奕明(2007)的研究結論一致。POE、BigShare、Dual、ExeShare、Indirector和SIZE的回歸系數均不顯著，與全樣本回歸結果一致。表6顯示了銀行股東退出子樣本的投資不足的回歸結果。BANK的回歸系數為0．002、BShare的回歸系數－0．034、BSharesq的回歸系數為0．133，均不顯著，表明銀行股東退出公司后對公司的投資不足行為沒有顯著影響，這主要是因為，銀行股東在持有公司股份期間，對公司的投資決策發揮了重要影響，可能使公司的投資決策在一定程度上形成了規范，即使銀行股東退出后也在一定程度上保持了連續性;此外，SIZE的回歸系數顯著為正，表明大公司投資不足的程度較小，與Richardson(2006)的研究結論一致。LEV的回歸系數顯著為正，表明財務杠桿越高的公司投資不足的程度也越小，與伍利娜等(2005)的研究結論一致。

穩健性檢驗

為了進一步檢驗研究結論的穩健性，本文作了如下穩健性檢驗:(1)重新定義銀行持股為除直接持有公司股份外，銀行還派出員工到持股公司擔任董事或監事職位，這樣主要是考慮到銀行持股比例過低或不在持股公司派出董事，銀行難以獲取更多的信息、充分發揮對公司的投資行為的影響，具體做法是:首先以CSMAR數據庫公司治理模塊股東數據為基礎收集了銀行股東數據;然后通過查閱公司年度報告以確認公司高管是否來自銀行股東，在此基礎上，以年度、行業、總資產和營業收入為標準，選取了銀行持股的配對樣本，共有650個年度觀察值;最后重復上述回歸模型發現BANK、BShare和BSharesq的回歸系數的符號和大小與上述全樣本回歸結果沒有重大變化;(2)以市場指標為基礎重新計算了投資效率。具體而言，是指公司的投資機會用公司的市凈率替代了公司營業收入的增長率。重復回歸后發現Bank、Bshare和Bsharesq的回歸系數的符號和大小與上述全樣本回歸結果相比均沒有顯著變化。七、實證結論與政策啟示本文基于股東－債權人利益沖突理論研究了銀行作為公司的股東和債權人雙重的特殊身份對公司投資行為的影響，具體而言，以1999～2010年中國A股上市公司為樣本，以銀行為股東－債權人合一的衡量變量，研究了銀行持股對公司投資行為，即過度投資或投資不足行為的影響，研究發現，銀行持股企業過度投資和投資不足的程度均要低于非銀行持股企業，即銀行持股企業的投資效率要高于非銀行持股企業。銀行股東進入樣本和銀行股東退出樣本的回歸結果支持了上述結果。研究結果表明，銀行持股改善了公司的資本結構，改善信息在債權人和股東之間的分布，減少了信息不對稱的現象，緩和債權人－股東之間的利益沖突，從而修正投資行為的扭曲程度。研究具有如下政策啟示意義:(1)以銀行持股公司為研究樣本，銀行持股改善了公司的資本結構和信息在債權人和股東之間的分布，緩和了股東－債權人之間的利益沖突，從而修正投資行為的扭曲程度。(2)銀行持股，既有助于改變債權人無權的狀況，又可以平衡公司治理結構較為單一的問題;銀行持股可以為債權人對公司治理的相機治理作用提供更有效的保障，改善公司的法人治理，豐富了公司治理的文獻。(3)為我國的銀行持股實踐提供某些經驗證據，也為我國信貸監管部門提供一定的依據。(4)銀行持股可以改善國有企業一股獨大現象，實現國有企業股權多樣化，為國有企業改制提供。

本文作者：李志軍龍健華工作單位：湖南大學