管理层持股和公司业绩外文翻译资料

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管理层持股和公司业绩

Chrisostomos Florackis,Alexandros Kostakis, Aydin Ozkan

摘要：这项研究回顾了关于管理层持股之间关系性质的古典辩论并使用半参数估计方法进行企业绩效评估。 半参数方法有助于回避与参数模型潜在错误确定相关的问题（例如，任意选择固定数字或转折点的位置），并能考虑更广泛非线性行为范围。 实证结果表明当持有水平低于15%时，管理层持股的利益趋同效应存在，当水平中等或较高时，企业绩效与管理层持股之间关系不是很显著。结果让人对最近关于这一主题的、依靠完全参数化方法研究的结果产生质疑。本文建议在估计管理层持股—企业绩效曲线形状的过程中使用半参数方法。

关键词：公司业绩；管理层持股；半参数方法

1.绪论

管理层持股与公司之间的关系绩效是企业财务的一个永恒话题。在先前研究中，关于管理层持股作为激励机制及其影响企业绩效的讨论主要侧重于所有权和控制权的分离导致的代理问题（Berle and Mean，1932）和管理者和股东之间的不一致的激励（Jensen和Meckling，1976）。这些问题对企业价值有负面影响，管理层持股向委托代理冲突提供潜在的解决方案。Jensen和Meckling（1976）的一项重要研究认为，较高的管理层持股水平导致更好的企业绩效。管理层持股与业绩之间的关系，有可能是非线性的（参见Morck等人，1988年）。一方面，管理层持股有助于协调管理层与股东的利益关系，通过约束消费的津贴和参与次优投资政策。另一方面，管理者通常不尽全力，把个人利益放首位，在更高层次上巩固自己的管理权，导致了管理层持股和业绩的负相关关系（巩固效应）。

为了研究最佳所有权结构和管理者是否愿意持有大量股份，几项理论研究重点关注管理激励与企业价值之间的关系。 一系列研究强调管理行为的信号含义包括所有权在内的特征，均来自逆向选择（Leland和Pyle，1977; Ross，1973）和道德风险观点（Kihlstrom和Matthews，1990; Magill和Quinzii，2002）。在这些想法的基础上，Gomes（2000）提出了一个多期信令问题并表明管理者应该理想地拥有相对集中所有权结构试图“表示”他们不愿征收少数股东。 换句话说，当管理层持股很大时，声誉效应也是有效的。

然而，管理者通常不愿持有大量的股票出于多元化投资的目的。 从管理者的角度来看，最优激励合同应考虑到管理者希望多元化企业风险的特殊组成部分（Garvey和Milbourn，2003; Jin，2002）。 Acharya和Bisin（2009），例如，认为将其代替总体风险是一种对冲特殊风险的方法（例如通过传递具有高标准的风险的创新项目和有更大的市场风险的标准项目）。 Ozerturk（2005）类似的，着重于市场微观结构中的标准委托代理问题设定，结果显示均衡激励因素和企业价值是市场组合的流动性的函数。

除流动性外，另一系列文献表明激励措施的变化是对企业决策和整体风险水平不好关键变化的反应，是管理者暴露自己的反应。具体来说，Douglas（2006）提出了一个理论认为，大量债务使管理奖励从股东征收财富缓和。Aggarwal和Samwick（2006）认为忽视企业投资，一个简单的最优承包框架，，不足控制管理层面的巩固效应的存在。 最后，郭和欧阳（2006）提出一个扩大的负指数效用来内生公司风险的框架，代理可以管理平均和平均产出风险 在这个框架内，他们显示出奖励（例如所有权）和企业价值之间的关系可以正面或负面

尽管早期的理论研究有许多宝贵的见解提供，经验文献表明管理层持股和公司业绩之间的关系没有一致结果。 McConnell和Servaes（1990）提供支持对齐和巩固的证据效应，表明管理层持股和业绩之间的U形关系。同样，Morck et al。 （1988）和Short和Keasey（1999）观察到持股水平低时的利益趋同行为和比例高时的壕沟行为。然而，他们的研究发现当持股比例很大时，利益趋同效应再次发生。其他几项研究采用更加复杂的模型来描述这种关系。例如，Hermalin和Weisbach（1991）发现了一个反向的W形关系，崔和Mak（2002）发现了W形关系，而Davies等（2005）使用一个导致双峰曲线的五元结构所。据Davies等（2005），在管理层持股高于50％的情况下，公司能有效呈控制市场的有效性，成为有效的治理机制，而且能几乎完美地调和管理者和股东之间的利益。

主要有两个原因导致现有的文献研究结果不一致。首先，支持在中等水平和高水平时利益趋同和壕沟效应假体的不怎么受支持。Acharya和Bisin（2009）是一个例外。对企业绩效产生积极影响的不同类型的道德风险问题，以不同层次的管理层持股为主，导致了两者的双峰形式的表现。第二个原因非常实际，涉及使用紧密参数化技术（例如，具有较高阶多项式的回归或假设固定数字和/或转折点的位置的分段回归），大多数现有研究利用的。这些方法不足以完全掌握管理层持股和业绩之间的相互作用，主要是因为高阶多项式可以简单地捕获其中的局部平稳点所有权绩效曲线，错误地指向复杂非线性效应。

本研究的主要动机来自于早期研究中不一致的发现和这些研究采用方法的缺点。实施非参数方法有助于进一步了解管理层持股和公司绩效关系的性质。非参数方法的主要优势数是该方法不加任何关于这种关系的预先规范的参数形式，因此，可以从中提取最大可能的信息数据。因此，它更有效地得出管理层持股和公司绩效的关系。Engle等（1986年）认为当估计的关系显著非线性是，非参数方法更有效。此外，非参数方法对异常值不如普通最小二乘法那样敏感，增强更多对整个管理层持股范围的有力结论水平。本研究提出了半参数估计，它结合了非参数和参数方法。这种灵活的规范继承了非参数估计的优势，也允许参数化形成特定解释变量。

本研究的实证调查使用了大量2000 - 2004年期间英国上市公司的样本。非重大的个人所有权和大量机构所有权是现代英国公司的典型特征。根据国家统计局的统计，机构投资者英国股权的所有权增加了，从1963年的30％下降到2004年的近80％。然而，投资者仍然是分散的，机构通常缺乏权力（例如，由于投票权不足）和意愿（例如，因为监督成本超过利益）进行监督行为（Florackis和Ozkan，2009）。 在这样的环境下，股权激励（例如通过管理层持股）在让管理者与股东的利益保持一致发挥了关键作用，从而提高公司业绩。

经验分析产生一组非常有趣的结果。一般来说，研究都会对调查两者关系的标准方法质疑。具体来说，有证据仅支持管理的初始的利益趋同效应，当管理层持股水平低于15％是发生。管理层持股水平大于15％时，证据是不确凿的。后者的结果与之前文献的发现形成鲜明对比，如上所述，表明中、高持股水平时，管理层持股与经营管理关系复杂（见Short and Keasey，1999; 和Davies等人，来自2005年英国公司的证据）。 结果也支持了这样的观点两者的关系因公司具有不同的特征（例如尺寸）而异。

研究涉及到许多通过提出像内生性、调整成本和使用有效代理对企业绩效的重要性的解释以试图解释有争议性的结果的公司。具体来说，在Demsetz和Lehn（1985）之后，一系列文献表明，在联立方程框架后，任何管理层持股和绩效之间在统计学上意义重大的关系消失（见Demsetz和Villalonga，2001; Kole，1996; Seifert等，2005; Vafeas和Theodorou，1998）。Cheung和Wei（2006）提供了一个替代方案通过注意现有实证模型的性质及其无法控制对于投资者（例如管理者）的消费，尝试应最佳所有权结构。分析显示一旦调整成本在动态设置中考虑，任何管理层和绩效之间的有意义的关系不再存在。另一个解释参考了捕捉企业绩效不同方面的不同因变量，由于在实证文献中缺乏共识。例如，基于市场的变量代表前瞻性绩效，而基于会计的变量则代表着向后看，（见Palia和Lichtenberg，1999）。

目前的研究通过提出利用半参数估计为关于两者关系的混合发现提供了一个更可信的（可能的补充）的解释。一般来说，这项研究的结果与最近有关这个问题的理论发展是一致的，表明两者关系不仅仅是一个交叉关系截面现象，而通常是几个未开发的公司特征，如企业规模，企业风险，资本结构和增长机会，可以显着地决定管理层激励在决定企业绩效上的能力。

2.方法

本节概述半参数估计程序并与完全参数化的技术进行比较。企业绩效由Q表示，高管持股由Exec表示。X包含模型中其余的解释变量。随着Jensen和Meckling（1976），早期调查企业绩效的实证决定因素的研究假设所有解释变量的线性参数形式估计以下公式：

（1）

为了研究两者间的潜在非线性关系，后续研究使用高管持股价值作为回归。 这样的规定意味着Q的条件均值为：

这个规范嵌套了大部分早期的研究。例如，McConnell和Servaes（1990）通过使用p = 2来估计该方程，而Short和Keasey（1999）设置p = 3。随后的研究包括甚至更高阶多项式来捕获更复杂的非线性结构（例如，Cui和Mak，2002使用p = 4和Davies等人，2005使用P =5）。陈，何，李，Shrestha（2004）最近的一项研究提供了一个关于在企业财务中使用非线性模型的分析性讨论。

本研究提出了一种半参数模型，使Exec的功能形式放松，仍然控制影响企业绩效的其他因素。在这种情况下，模型由下式给出：

其中beta;X表示参数分量，f（Exec）参数一。在Hauml;rdle分析讨论的方法（1990），估计非参数分量f（Exec）使用回归样条。 这种方法的一个重要优点是与分段回归相比，它不预先指定截止点。该所采用的方法使以下目标函数最小化：

其中J表示函数f的粗糙度，n表示观察次数

因此，这个表达式描述了完善数据（表达的第一个术语）和具有一个平滑近似函数f（第二项）之间的权衡。 这个权衡是由参数lambda;控制。 由于lambda;→infin;控制权衡，对功能的粗糙度的惩罚是如此之高，以至于最佳函数f是线性的，因为线性函数对于整个范围的因变量值具有零粗糙度。在这种情况下，最小化问题变得与OLS相同。 另一方面，如果lambda;→0，则该方法将提供非常粗略的近似函数f，其基本上是每个单独的观察结果。

使用广义交叉验证来选择lambda;的最优值（GCV）。用该法后，最优lambda;最小化以下式表达：

其中RSS（lambda;）= ee是估计的平方残差之和，给定lambda;和tr [A(lambda;)]的模型是投影矩阵A（lambda;）的轨迹，满足Q = A（lambda;）Q和e =（I-A（lambda;））Q。如Engle等人的样条 （1986），本研究采用了惩罚回归样条，而不是使用光滑的。 即使这两种方法产生非常相似结果，在实践中，惩罚的回归样条使用较少的参数。因此，在计算上更有效，这个选择意味着目标函数变为：

其中，f（Exec）是一个薄板回归样条，frsquo;rsquo;代表f的二阶导数。 这个模仿是由开始构建一个完整的薄板样条的基础，然后截断这个基础获得较低秩平滑。Wood（2003）提供此程序的详细信息。函数的粗糙度f（Exec）由其曲率int;f“（Exec）d（Exec）决定。

因为每个样条的参数估计器正常分布，有条件地获得每个参数的间隔时间（参见Wood，2000，这些估计的属性）。图1份报告的是95％的置信区间。对于估计程序，当然，这项研究使用了gam功能函数。此函数采用采用了加权最小二乘法程序。每次迭代包括解决惩罚加权最小值平方问题，由GCV估计。

3.数据和变量

对于实证分析，本研究采用英国的大样本上市公司在2000 - 2004年期间的数据。市场价值数据权、权益账面价值、总资产、债务总额和行业分类来自Datastream。有关公司董事会和所有权结构的信息来自Hemscott Guru Academic。这项研究不包括金融公司。通过这些标准，筛选产生了1010家公司。

因变量为企业绩效，是比率资产账面价值减去权益账面价值加上市场股权价值与资产账面价值（托宾Q）。首先考虑Exec，一个所有权属性。Exec代表执行董事所持股份的百分比。在模型中加入Exec²，Exec³，Exec⁴和Exec⁵进行回归。这些代表第二，第三，第四和第五大权力，以便允许潜在的非线性。

图1.半参数估计：高管持股对托宾Q的净影响所有公司。实线对应于估计，而虚线对应条件限制。

与公司董事会结构有关的几个变量也可能影响企业业绩。特别地，如Yermack（1996）指出，大股东进行协调，沟通而决策比小股东更麻烦，导致董事会与公司绩效的负面关系。另一方面，有显着比例的董事会非执行董事和CEO与COB的分离可以有效执行监督。因此，他们可以限制行使管理权（Byrd和Hickman，1992;Rosenstein和Wyatt，1990）。为了控制这些影响，本研究包括以下变量作为解释变量的一部分：BOARDSIZE，董事会成员人数的对数；NON-EXEC，高管人数占管理人员人数的比例；CEO_DUMMY，它是一个虚拟变量。CEO和COB分离时，取值为1，否则为0。

该模型还包括变量CONCENTR，它代表持股比例超过3％的股东的持股比例和，以研究股权集中度对企业业绩的影响。如Shleifer和Vishny（1986），认为大股东有激励和激励监督管理的能力，以保护投资（特别参见Dahya等人，1998年广泛讨论所有权集中在英国公司治理中的重要性）。

最后，这些研究之后（Davies et al.，2005;Short和Keasey，1999），许多实证研究都加入了一些控制变量，如下：SIZE，公司权益的对数

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