文章信息
- 曾泉, 裴红梅.
- Zeng Quan, Pei Hongmei.
- 宗教氛围与投资中的代理冲突——基于上市公司附近寺庙数的实证研究
- Religious Atmosphere and Agency Conflicts in Corporate Investment:An Empirical Study Based on the Number of Temples around Listed Companies
- 上海财经大学学报, 2016, 18(1): 35-49
- Journal of Shanghai University of Finance and Economics, 2016, 18(1): 35-49.
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文章历史
- 收稿日期:2015-06-10
社会制度是市场机制运行的基础,认识各类制度与经济行为之间的关系对深入理解市场经济的资源调配功能大有裨益。“法与金融”学派一直强调法律等正式制度与经济运行之间的联系(La Porta等,1998;Shleifer和Vishny,1994)。然而,Allen等(2005)研究认为中国经济的高速增长难以从正式的制度中获得解释,并指出非正式制度在中国经济发展中发挥了重要作用。具体到微观层面,公司投资效率一直是财务学研究的热点之一,前期文献主要从正式制度的视角审视了公司治理机制对投资效率的影响(Richardson,2006;魏明海和柳建华,2007;杨华军和胡奕明,2007),但是较少关注投资效率与非正式制度之间的关系。按照Williamson(2000)的社会制度分层理论,宗教和文化等非正式制度作为社会运行的基础规则,能够广泛且深远地影响社会的运行。因此,本文以宗教作为切入点,旨在检验宗教氛围与公司投资效率之间是否存在联系,进而为理解宗教作为一项重要的非正式制度在经济发展中的作用提供经验研究的证据。
基于委托代理理论,当公司存在自由现金流时,管理者总是希望增加投资满足私欲,进而导致企业的过度投资(Jensen,1986;Stulz,1990)。因此,我们采用自由现金流对过度投资的反应系数度量投资活动中的代理冲突(Jensen,1986;Richardson,2006)。本文手工收集了2001年至2012年A股上市公司注册地附近重点寺庙的个数,实证检验了宗教氛围是否影响投资决策中的代理问题。研究发现宗教氛围显著地降低了自由现金流对过度投资的反应系数,表明宗教氛围有助于降低所有者与管理者之间的代理冲突。进一步研究发现,公司所处地域的正式制度环境能够显著地降低宗教氛围对代理冲突的抑制作用,表明正式的制度环境负向调节了宗教对投资活动代理冲突的治理作用。上述研究结果表明,宗教作为一种社会规范在公司投资决策过程中发挥了重要的治理作用,在一定程度上弥补了薄弱的正式制度。
本文的主要工作是:第一,本文关注了宗教对公司投资行为产生的经济后果,基于中国制度背景检验了宗教氛围对投资活动中所有者与管理者之间代理冲突的影响。前期文献已研究了宗教对公司的风险偏好、财务报告重述行为、违规概率、盈余质量、职务性代理成本、大股东侵占、慈善捐赠以及环境绩效所产生的经济后果,但极少关注到宗教对投资效率的影响①(Dyreng等,2012;Du,2013、2014;Du等,2014a;El Ghoul等,2012;Hilary和Hui,2009)。本文重点研究了宗教是否影响过度投资所体现的代理冲突。因而,本文拓展并进一步诠释了前期文献的研究结论。第二,本文的研究结论支持了宗教作为一种社会规范能够有效地发挥公司治理作用的观点(Du,2013;El Ghoul等,2012),并为这一观点在公司投资领域的应用提供了经验证据。第三,本文研究发现正式的制度环境负向调节了宗教对投资活动中代理冲突的治理效果,进一步回应了Du(2013)和McGuire等(2012)的观点。第四,本文的研究结果为地理临近性度量方法在基于中国背景的财务学研究中的应用提供了证据支持。前期以欧美发达经济体为背景的宗教经济学研究采用基于省(州)或国家级变量衡量宗教影响,采用地理临近性衡量类公司层面的宗教强度能够更精确地量化宗教影响(Du 2013)。第五,宗教经济后果的研究主要基于发达市场的制度背景,很少关注到新兴市场国家中宗教对公司行为的影响(Du,2013,2014;Du等,2014a,2014b)。特别是在类似中国这样一个转型经济体中宗教是否对经济运行产生影响一直饱受争议。本文的研究拓展了宗教经济学在新兴市场的研究。
①虽然Du(2013)发现宗教与代理成本之间存在负相关关系,但是其研究的代理成本主要体现为职务消费和侵占。因而,宗教是否对投资领域的决策产生影响仍是一个未解之谜
②例如,Freund等(2003)发现具有较少增长机会的企业宣布购买资产后公司的股票回报率(过度投资的负向替代变量)与自由现金流存在显著的负相关关系。Gibbs(1993)研究发现自由现金流假说是导致重组行为的主要原因。Harford(1999)的研究结果表明公司的现金越多越倾向于分散化的并购,富有现金的公司实施并购行为随后而来的是公司业绩的下滑,最终导致公司价值的损失。Richardson(2006)基于美国资本市场的样本发现过度投资与自由现金流之间存在显著的正相关关系。王彦超(2009)、杨华军和胡亦明(2007)在中国A股上市公司中同样发现了自由现金流与过度投资之间的正相关关系。魏明海和柳建华(2007)的研究结果表明上市公司发放股利越少,公司的过度投资程度越高,佐证了股利支付将减少公司自由现金流从而降低代理冲突的假说。
二、文献综述与研究假设(一)公司投资中的代理冲突
所有者与管理者之间的委托代理冲突对公司投资产生了极为重大的影响。Jensen(1986)注意到所有者与管理者之间的代理冲突容易诱发无效率的投资,管理者总是期望通过增加投资不断地扩张企业规模,从而攫取更多的私人收益,例如扩大经营控制权的范围、获取更多激励和升职机会等。因此,在监督和激励不完备的情况下,“理性”的经理人基于自我价值最大化的考虑,当公司存在自由现金流时,具有强烈的投资冲动,进而导致企业投资了那些NPV小于零的项目,形成了公司的过度投资与自由现金流之间的正相关关系,即“自由现金流假说”(Jensen,1986;Stulz,1990)。前期文献已证实“自由现金流假说”无论在成熟的资本市场还是在如中国这般转型市场中都是成立的②(Freund等,2003;Gibbs,1993;Richardson,2006;王彦超,2009;魏明海和柳建华,2007;杨华军和胡亦明,2007)。
简言之,所有者与管理者之间的代理冲突是诱发过度投资的主要原因之一(Jensen,1986;Stulz,1990),因此,前期文献主要从公司治理机制的角度探索影响自由现金流与过度投资之间敏感度的各类因素。例如,Gibbs (1993)发现董事会权力越大,自由现金流与重组行为的敏感性越低。Richardson (2006)进一步研究发现公司治理机制能够显著地降低过度投资与自由现金流之间的敏感程度。因此,Richardson (2006)的研究提供了经验证据佐证了代理冲突是引起过度投资与自由现金流之间敏感度变化的直接动因。魏明海和柳建华(2007)、杨华军和胡亦明(2007)均发现制度环境显著降低了自由现金流与过度投资之间的敏感度。
综合前期文献的研究成果,不难发现前期研究主要关注了正式制度对投资中代理冲突的治理作用,然而少有文献注意到宗教等非正式制度对公司投资中代理冲突可能产生的经济影响。因此,本文检验了宗教氛围与自由现金流—过度投资反应系数之间的关系,尝试解答宗教是否以及如何影响投资决策中的代理问题,进而理解宗教这一非正式制度在公司治理中作用和地位。
(二)宗教与所有者—管理者之间的代理冲突宗教对公司行为的影响机理可以从两个方面给予解答:第一,宗教可以直接影响信徒的伦理观,信徒的行为必然遵循宗教伦理的要求①,由于直接影响的机制较为直观,此处不再赘述;②第二,宗教通过社区间接影响公司行为,这种间接的机制表明虽然组织成员并非都是宗教信徒,但是处于宗教环境中的组织,其行为仍然会受到宗教伦理的影响。组织行为学的制度理论(Institutional theory)指出公司作为一个开放的系统,与其外部环境紧密交流,公司的组织结构、企业文化以及行为不仅受到技术环境的影响,而且还要面对制度环境的冲击。制度理论指出合法性机制是制度对公司行为施加影响的一项重要手段③,Marquis等(2007)研究发现社区内认知趋同形成的社区压力影响着公司履行社会责任的行为,因为组织要获得社区合法性的认同就必须满足社区的共同认知。显然,宗教、文化、习俗以及传统等非正式制度对社区内人们的认知、伦理、规范以及行为方式施加了重大影响,在塑造社区的伦理规范过程中发挥了重要作用。在宗教氛围较为浓厚的地区,社区成员之间普遍接受的伦理道德或多或少地受到宗教伦理的影响,进而形成了基于宗教伦理的社区伦理规范(Lam和Shi,2008)。一旦社区成员违反这些被社区普遍接受的伦理规范,势必将遭受社区的“惩罚”,甚至丧失成为社区成员的合法性基础。因此,宗教能够通过构成社区伦理形成合法性压力,进而对社区成员以及组织施加影响。
①前期文献已经提供了丰富的证据论证了宗教对信徒个人行为的影响。例如,Mochon等(2008)采用问卷调查研究发现,信徒参与宗教活动的频率与个人的主观幸福感成正比。虽然个人每次参与宗教活动所获得的幸福感增量幅度很小,但是宗教与幸福感的正相关关系具有累积效应。如果参与宗教活动的频率足够高,那么个人幸福感的增长幅度将获得显著地提升。Fogel和Friedman(2008)指出犹太教的法典特别强调诚信在商业活动中的重要性,面对利益冲突,犹太人常常依据犹太法典来解决他们之间面临的伦理问题。Kurpis等(2008)对美国华盛顿州的贡萨格大学在校大学生进行问卷调查研究后发现,宗教信仰对个人道德认知的趋同具有显著的促进作用,通过认知的趋同对符合伦理的行为产生了激励效果。李若木和周娜(2012)指出大多数的宗教都鼓励利他主义的价值观,对2007年居民精神生活调查数据的研究发现,那些自我宣称相信宗教或参与宗教实践的个人更可能参与公益活动。
②宗教伦理是社会价值观的基础,影响个人价值观的形成(Wilber和Jameson,1980)。人的行事动机受价值观的支配,在相同的客观外在条件下,具有不同价值观的人,其动机模式不同,产生的行事方式和目标方向也不相同。只有那些经过价值判断被认为是可行的,才能真正转换为行事的动机,并以此引导人的行为。
③Suchman(1995)认为合法性是组织的行为在特定社会系统中被认可或接受的程度,合法性根据组织行为的不同区分为三类:利益相关者(实用主义)合法性、伦理合法性以及认知合法性。利益相关者(实用主义)合法性源于组织利益相关者最大化自身价值的考虑;伦理合法性则源于积极的伦理观念对组织行为的评价,包括投入和结果的合法性、程序的合法性以及结构的合法性;认知合法性源于组织的认知或文化,即组织将实施符合组织文化的行为。基于上述概念,我们可以推断出宗教对公司行为施加影响机制应属于伦理合法性范畴。
本文主要讨论佛教伦理与代理冲突之间的关系,因为佛教作为我国第一大宗教其影响最为广泛。在本质上,佛教的“四谛”、“四无量心”、“八正道”、“三法印”等教义与管理者满足私欲的行为之间是相互对立的,通过“轮回”、“因果报应”等宗教概念强化了佛教伦理在实践活动中的规范效果。因此,我们预测佛教的教义有助于缓和投资决策中的所有者与管理者之间的代理冲突。
第一,佛教的“四谛”①揭示了佛教意识形态中世界的本质,主张放弃欲望的无限制要求,因而,“四谛”教义有助于缓和管理者追逐私欲的动机,进而调和了管理者与所有者之间利益矛盾。佛教的“四谛”教义认为当消灭了人心中的不安、焦虑和渴求时,信徒才可达到修行的终极目标“涅槃”,从而超脱六道轮回的“苦”进入“极乐世界”(Bastow,1969;Pryor,1990)。由此来看,“四谛”代表的佛教价值观强调只有放弃对物质的过度欲望才能实现超脱轮回的精神追求。代理冲突则是管理者渴望满足自我价值最大化而产生的不道德行为(Jensen,1986),实质反映了无限制的超额物质欲望。
①佛教的“四谛”分别指苦谛、集谛、灭谛、道谛,体现了佛教对世界和修行的根本认识。“苦谛”揭示世间“苦”的本质是焦虑、受难、渴望和不满足,“集谛”揭示世间之“苦”来源于对事物的愚昧无知而产生的渴求和不安,“灭谛”揭示在心灵深处消灭焦虑、受难、渴望和不满足感是信徒超脱“苦”的唯一方法,“道谛”揭示了实施“灭谛”和超脱“苦”的具体方法(Pryor,1990)。
第二,佛教的“四无量心”包含慈、悲、喜、舍四种广阔的利他心,体现了利益一切为众生、不求回报的利他主义追求(Pace,2013)。代理冲突的本质则是管理者从利己的角度以损害股东利益为代价的价值最大化行为(Jensen,1986)。因此,“四无量心”与代理冲突在本质上是相互对立的,按照“四无量心”的要求,管理者必须从利他的角度为股东服务(Pace,2013;Pryor,1990),进而减少代理冲突。
第三,佛教的“八正道”阐释了对正志、正业、正精进、正念的修行,减少了个人对物质愿望的过度追逐,缓和了管理者与所有者之间的利益冲突。“八正道”揭示了达到“涅槃”的根本途径和方法,即一切行为都要遵循佛教伦理规范,包括正见、正志、正语、正业、正命、正精进、正念、正定。其中正志、正业、正精进、正念所体现的四种方法有助于调解管理者与所有者代理冲突。正志,指的是根据佛教“四谛”的真理展开思维和分辨,在动机上摒弃渴望、焦虑和受难;正业,指的是一切行动都要符合佛教教义的伦理;正精进,指的是毫不懈怠地修行佛法,以达到涅槃的理想境地;正念,指的是从意识到现实都不应有任何的欲望和不满,必须时刻谨记佛陀的教导(Pryor,1990)。
第四,佛教的“三法印”同样有助于减少管理者的物质追求。“三法印”指出对利益的追逐必定是徒劳的,而且会遭致无望之“苦”,教徒应摒弃不合理的物质诉求(Pace,2013;Pryor,1990)。“三法印”是指诸行无常、诸法无我、涅槃寂静。诸行无常揭示世间一切事物皆在刹那间迁流变异,无一常住不变;诸法无我是指世间诸法皆是缘起幻有,无存在之实体或主宰;涅槃寂静指的是不生不灭、身心俱寂之解脱境界。佛教对无常、无我的阐释说明,既然万事万物没有既定的得失、也没有实体的主宰,那么就没有必要追求那些不确定的并且无法主宰的利益,要勇于放下对利益的渴望和追求(Pace,2013;Pryor,1990)。
基于上述分析,发现佛教的教义本质上是反对管理者以所有者利益为代价追求自我价值最大化的行为。佛教阐释的“因果报应”构建起善恶之间的因果联系,再通过“轮回”、“重生”等概念强化符合佛教价值理念的因果联系(Pryor,1990;方天立,1996),因此,佛教的教义对物质欲望的束缚将有助于缓解所有者与管理者之间的代理冲突,规范和引导管理者履行受托责任。
前期文献佐证了宗教能够降低所有者与管理者之间代理冲突的观点。例如,Dyreng等(2012) 研究发现宗教的影响强度越大,公司重述财务报告的概率越低,同时宗教也降低了报告的应计项目总额并提升了管理者报告坏消息的及时性。McGuire等(2012)研究发现公司总部所在地受到宗教的影响越强烈,公司财务报告违反相关法律规定的可能性越低,研究结果显示宗教的影响程度与公司盈余中超额应计项目显著负相关。Du (2013)研究发现中国上市公司的职务消费类型的代理成本与宗教(佛教和道教)显著负相关,进一步区分宗教类型后发现,仅有佛教发挥了显著的抑制作用,而道教的抑制作用并不显著。
基于以上逻辑分析,提出本文的假设1:
H1:限定其他条件不变,宗教氛围与投资中的代理冲突负相关。
(三)宗教与正式治理机制“法与金融”学派一直强调一国的法律等制度因素对经济发展产生的重要影响(La Porta等,1998;Shleifer和Vishny,1994)。前期文献已经证明了正式治理机制与投资活动中的代理冲突之间存在显著的负相关关系。杨华军和胡亦明(2007)以中国上市公司作为研究样本,发现公司所处地区的正式制度的发育程度越高,过度投资与自由现金流的敏感度越低,这表明正式的制度安排对企业投资行为中代理冲突产生了抑制作用。
制度实质是社会博弈所需遵循的一系列规则(North,1990),这些规则不仅包括正式的制度安排,如法律、法规、政策、规章、契约等,还包括非正式的制度安排,如宗教、文化、伦理规范、道德观念、风俗习惯和意识形态等(Williamson,2000)。进一步,Williamson (2000)认为制度可以分为四个层次,第一层由宗教、文化、习俗等非正式制度构成,是制度结构的基础,第二层包括政治和法律的制度安排,属于正式制度安排,第三层由契约、治理结构等正式制度组成,亦属于正式制度安排,第四层则是价格和数量等市场化的制度安排。按照制度分层理论的理解,制度的层次越高,制度变化的速率越快,制度影响的范围越小(Williamson,2000)。一般来说,社会运行是按照由高到低的顺序寻求制度层次的保障,当一个制度层次的功能较弱而无法保障社会的正常运行时,为了博弈的可持续性就会寻求更低层次的制度安排的保障(Williamson,2000)。显然,当正式制度安排失灵时,低层的非正式制度安排作为正式制度的有效补充发挥作用。正如Shleifer和Vishny (1994)所说,一国的正式制度越不透明,非正式制度在经济发展中所发挥的作用越显著,正式制度与非正式制度之间存在互补效应。那么作为非正式制度安排的宗教与正式治理机制之间也必然存在相互替代的关系,即当正式治理机制能有效保障社会的运行时宗教的作用将会减弱,如果正式治理机制较弱而无法保障社会的正常运行,则宗教作为非正式制度将弥补正式制度的不足(Du,2013;陈冬华等,2013)。前期的实证研究也证实了上述观点。例如,McGuire等(2012)和Du (2013)均发现宗教与公司的正式外部监管环境之间存在显著的替代效应。McGuire等(2012)和Du(2013)的研究表明在正式的治理机制或监管环境较弱的情况下,宗教能够弥补正式治理机制的不足,宗教所形成的社会道德规范能够有效地发挥公司治理功能(Du,2014;Du等,2014b)。
基于以上分析,本文提出假设2:
H2:限定其他条件不变,正式的制度环境削弱了宗教氛围与投资中代理冲突间的负相关关系。
三、研究设计(一)宗教变量的度量
前期文献度量宗教影响有四类方法:(1)地区的宗教人口比例(Dyreng等,2012;El Ghoul等,2012;Hilary和Hui,2009);(2)地区内宗教参与程度(McGuire等,2012);(3)地区内宗教场所的数量(Dyreng等,2012;El Ghoul等,2012);(4)公司周边的宗教场所数量(陈冬华等,2013;Du,2013、2014)。本文选择第四种方法度量公司层面的宗教氛围,主要原因如下:首先,我国缺乏公开统一的关于宗教人口、宗教参与程度的相关统计数据①,这严重限制了前两种方法在基于中国背景的研究中的应用。其次,前期文献中使用第三种度量方法主要研究国与国、国内行政区域之间的宗教氛围差异对公司行为的影响(Dyreng等,2012;El Ghoul等,2012)。然而,在我国行政区域内宗教、文化、习俗以及传统存在巨大差异①,简单地按照行政区域度量宗教氛围产生的计量偏差较大(Du,2013)。最后,第四种度量方法大大改善了第三种方法中存在的问题,将宗教氛围限定在公司周边范围进一步提升了度量的精度。
①例如,1982年中共中央第19号文件《关于我国社会主义时期宗教问题的基本观点和基本政策》中指出,当时有天主教徒300万,基督教徒300万,伊斯兰教徒1000万,佛道教信徒难以计算。2007年美国普渡大学中国宗教与社会研究中心进行了一项关于“中国人精神生活状况”的全国性抽样调查,据抽样结果显示“在16岁以上的中国人口中,85%的人持有某种超自然信仰或从事某种宗教活动,真正的无神论者所占比例仅有15%。明确承认具有某种宗教认同的人占23.2%。佛教是认同人数最多的宗教,有18%的人自己宣称信仰佛教”。
本文采用的度量方法基于财务学研究中广泛应用的地理临近性(geographic proximity)概念。例如,Coval和Moskowitz (1999)计算了基金公司与上市公司之间的距离,研究发现基金公司更倾向于投资那些距离较近的上市公司。El Ghoul等(2013)采用公司与金融中心距离度量了信息风险,发现权益资本成本与信息风险显著正相关。Loughran和Schultz(2005)研究了公司与城市中心距离对股票流动性的影响,发现“乡村公司”的股票流动性更低。Pirinsky和Wang(2006)发现同在一个地区内的公司的股票联动性显著更强。上述文献共同说明,距离不仅仅体现为目标的远近程度,更重要的是距离反映了目标各自的隐含信息。依照Du(2013)和陈冬华等(2013),度量宗教氛围的具体步骤如下:(1)利用Google-earth软件手工收集2001年至2012年上市公司注册地址和重点寺庙的经纬度②;(2)计算142座重点寺庙到每家上市公司注册地的距离③;(3)分别计算每家上市公司注册地内方圆150公里、200公里、250公里、300公里内重点寺庙的个数。
①以福建省为例加以说明,省内方言以纷繁复杂著称于世,主要的方言语系包括:闽南语系、闽北语系以及闽西客家语系,在全国八大方言语系中福建方言占据三席,与周边各省交接地区的方言则更为复杂。语言是文化的载体,语言的差异必然体现在文化的差异上。就宗教信仰来说,闽西客家方言区以及闽北方言区以佛教信仰为主,而在闽南方言区则宗教信仰较为混杂,包括保生大帝、佛教、妈祖、基督教、天主教、伊斯兰教以及各种民间宗教。
②依照1983年颁布的《国务院批转国务院宗教事务局关于确定汉族地区佛道教全国重点寺观的报告的通知》中确定的142座重点寺庙,详细内容参看 http://www.people.com.cn/item/flfgk/gwyfg/1983/112707198301.html。
③计算公司与重点寺庙距离的具体方法:(1)假设重点寺庙经纬坐标为(μt,ωt),公司经纬坐标为(μf,ωf),根据经纬度计算两地之间的距离,计算中心夹角φ的方程如下:cosφ=sinωt×sinωf+cosωt×cosωf×cos(μt-μf);(2)计算每一弧度的长度rad=40075.04/360×180/π;(3)依据计算中心夹角φ对应弧度的长度Distance:$Distance = rad \times \left[ {\frac{\pi }{2} - \arctan \left( {\frac{{\cos \phi }}{{\sqrt {1 - co{s^2}\phi } }}} \right)} \right]$
④限于篇幅未报告投资模型的回归结果,如果读者有需要可联系作者。
(二)过度投资的度量本文按照Richardson (2006)的投资预期模型估计了预期的投资效率,再用实际的投资效率减去公司的预期投资效率获得差值。如果计算的差值大于零,则作为公司过度投资程度的度量,如果差值小于或等于零,则认为公司的过度投资等于0(俞红海等,2010;杜兴强等,2011)。投资预期模型设定如下④:
$\begin{gathered} {I_{NE{W_t}}} = {\mu _0} + {\mu _1} \times V/{P_{t - 1}} + {\mu _2} \times LE{V_{t - 1}} + {\mu _3} \times CAS{H_{t - 1}} + {\mu _4} \times AG{E_{t - 1}} + {\mu _5} \times SIZ{E_{t - 1}} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\mu _6} \times Stock\;Return{s_{t - 1}} + {\mu _7} \times {I_{NEW}}_{t - 1} + \sum {INDUSTRY} + \sum\nolimits_{2001 - 2012} {YEAR} + \varepsilon \hfill \\ \end{gathered} $ | (1) |
其中,INEW表示公司投资活动的支付总额,等于购建固定资产长期资产支付的现金,加取得子公司及其他营业单位支付的现金净额,加R&D支出,减处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额以及折旧和摊销,再除以销售收入。V/Pt-1表示前一期的公司资产账面值除以资产的市场价值,LEVt-1表示期初的资产负债率,CASHt-1表示期初的现金及其等价物占资产的比重,AGEt-1表示上一年的公司的上市年限,SIZEt-1表示期初资产的自然对数,Stock Returnst-1表示上年度的股票收益率。
(三)模型设计1.为验证本文的假设1,参考Richardson(2006)、杨华军和胡亦明(2007)的研究,设定模型为:
$\begin{gathered} OIN{V_t} = {\alpha _0} + {\alpha _1}FC{F_t} + {\alpha _2}REL\_{R_t} + {\alpha _3}FC{F_t} \times REL\_{R_t} + {\alpha _4}FIRS{T_t} + {\alpha _5}MANGSH{R_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\alpha _6}PL{U_t} + {\alpha _7}INDRATI{O_t} + {\alpha _8}LNBOAR{D_t} + {\alpha _9}MEE{T_t} + {\alpha _{10}}AUDITCOMIT{T_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\alpha _{11}}COMPENSATIO{N_t} + {\alpha _{12}}STRATEG{Y_t} + {\alpha _{13}}NO{M_t} + {\alpha _{14}}BIG{4_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\alpha _{15}}INSSH{R_t} + {\alpha _{16}}SIZ{E_t} + {\alpha _{17}}LE{V_t} + {\alpha _{18}}LOS{S_t} + {\alpha _{19}}STAT{E_t} + {\alpha _{20}}GDP\_P{C_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + \sum {INDUSTRY} + \sum\nolimits_{2001 - 2012} {YEAR} + \varepsilon \hfill \\ \end{gathered} $ | (2) |
模型采用Tobit回归方法①,被解释变量OINV表示企业过度投资程度。变量FCF表示自由现金流,等于经营活动现金流净额减资本性支出净额再除以平均资产(杜兴强等,2011;罗党论等,2012)。变量REL_R表示公司的宗教氛围。控制变量的定义参见表1。
变量名 | 变量定义 |
INEWε | 经Richardson(2006)提供的度量模型计算获得 |
OINV | 若INEWε≤=0则OINV=0,若INEWε>0则OINV=INEWε(俞红海等,2010;杜兴强等,2011) |
FCF | 经营活动现金流净额减去资本性支出净额除以平均总资产(杜兴强等,2011;罗党论等2012) |
REL_R | 公司R公里(R=150、200、250、300)内寺庙的数目(Du,2013) |
MKT | 市场化总指数。(樊纲等,2011;Du,2013) |
FIRST | 第一大股东持股比例 (Richardson,2006) |
MANGSHR | 高管持股比例(Richardson,2006) |
PLU | 两职合一则为1,否则为0(Richardson,2006) |
INDRATIO | 独立董事比例 (Richardson,2006) |
LNBOARD | 董事会规模的自然对数 (Richardson,2006) |
MEET | 董事会开会次数(Richardson,2006) |
AUDITCOMITT | 公司设立审计委员会则为1,否则为0(Richardson,2006) |
COMPENSATION | 公司设立薪酬委员会则为1,否则为0(Richardson,2006) |
STRATEGY | 公司设立战略委员会则为1,否则为0(Richardson,2006) |
NOM | 公司设立提名委员会则为1,否则为0(Richardson,2006) |
BIG4 | 审计事务所是“四大”则为1,否则为0(Richardson,2006) |
INSSHR | 机构投资者持股比例(Richardson,2006) |
LOSS | 净利润小于等于0则为1,否则为0 |
STATE | 最终控制人为国有则为1,否则为0 |
GDP_PC | 所在省份的人均GDP除以1000,代表当地的经济发展水平(Du,2013) |
①由于因变量OINV的分布呈现截尾形态,不符合经典线性回归模型的基本假设。因此,我们对因变量进行了正态分布检验,结果显示Kolmogorov-Smirnov检验、Cramer-von Mises检验、Anderson-Darling检验均在1%的显著水平上拒绝了OINV的分布是正态分布的原假设。为了更加直观地说明OINV的分布形态,我们还对比了OINV的1%到99%分位数的曲线图和正态分布的1%到99%分位数的曲线图。限于篇幅正态检验的图表省略,以上结果说明最小二乘法OLS的回归方法不适用OINV作为因变量的回归模型。因此,本研究选用Tobit回归方法,更加符合因变量分布形态的回归条件,进而使本文的研究结论更加可靠。
2.宗教氛围与正式制度环境的替代效应。为验证本文的假设2,模型设计为:
$\begin{gathered} OIN{V_t} = {\beta _0} + {\beta _1}FC{F_t} + {\beta _2}REL\_{R_t} + {\beta _3}MK{T_t} + {\beta _4}FC{F_t} \times REL\_{R_t} + {\beta _5}FC{F_t} \times MK{T_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _6}FC{F_t} \times REL\_{R_t} \times MK{T_t} + {\beta _7}FIRS{T_t} + {\beta _8}MANGSH{R_t} + {\beta _9}PL{U_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _{10}}INDRATI{O_t} + {\beta _{11}}LNBOAR{D_t} + {\beta _{12}}MEE{T_t} + {\beta _{13}}AUDITCOMIT{T_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _{14}}COMPENSATIO{N_t} + {\beta _{15}}STRATEG{Y_t} + {\beta _{16}}NO{M_t} + {\beta _{17}}BIG{4_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + {\beta _{18}}INSSH{R_t} + {\beta _{19}}SIZ{E_t} + {\beta _{20}}LE{V_t} + {\beta _{21}}LOS{S_t} + {\beta _{22}}STAT{E_t} + {\beta _{23}}GDP\_P{C_t} \hfill \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + \sum {INDUSTRY} + \sum\nolimits_{2001 - 2012} {YEAR} + \varepsilon \hfill \\ \end{gathered} $ | (3) |
其中,变量MKT表示公司所处地域的市场化程度,等于樊纲等(2011)提供的各省、直辖市、自治区的市场化总指数。其他变量与模型(2)中的变量一致。
(四)样本筛选本文选取2001年至2012年中国A股所有上市公司作为研究对象,初始样本量为23 159个观测值(Firm-year),按照如下的顺序筛选样本:(1)剔除金融保险业观测值323个;(2)剔除交易状态为ST、*ST、PT类的观测值1 653个;(3)剔除净资产小于零的观测值41个;(4)剔除IPO当年的观测值1 458个;(5)剔除同时在B股、H股上市的观测值1 431个;(6)剔除宗教数据缺失的观测值3 442个;(7)剔除变量数据缺失的观测值2 183个。最终获得12 628个观测值,涵盖1 901家上市公司,表明样本具有一定的代表性。限于篇幅,本文未报告样本按照年度和行业分布情况。据未报告表格中的统计结果显示,样本中存在年度和行业的群聚效应,因此采用年度和公司的Cluster调整(Petersen,2009),以减少群聚效应对研究结论的影响。
(五)数据来源本文研究中所使用的宗教氛围数据依据CCER数据库提供的公司注册地信息以及Google-earth软件提供的地理经纬坐标信息手工计算获得。研究中所涉及的治理结构数据(例如,第一大股东持股比例、董事长和总理是否两职合一、独立董事占比、公司高管持股比例等)、财务数据均来源于CSMAR数据库,行业信息和最终控制人性质来源于CCER数据库以及CSMAR数据库。为了减小极端值对回归结果的影响,本文对所有连续变量(例如FIRST、SIZE、LEV、INSSHR、FCF等)进行了高低1%分位的Winsorize缩尾处理。
四、实证分析(一)描述性统计结果
表2提供了变量的描述性统计结果。过度投资变量OINV的均值约为0.0413,表明上市公司的平均过度投资额占销售收入的比重大约为4.13%。自由现金流FCF的均值约为0.0579,表明上市公司普遍拥有正向的自由现金流。宗教氛围变量REL_R(R=150、200、250、300)的均值分别为5.3122、8.1045、11.0836、14.5840。变量MKT的均值约为8.1190,最大值为11.71,最小值为0.33,说明上市公司的外部环境差异明显。
表2中其他变量的描述性统计如下:第一大股东持股比例FIRST的均值为0.3844,表明上市公司的股权集中程度较高,与“一股独大”的股权结构现状基本吻合。公司高管持股比例MANGSHR的统计结果说明,上市公司高管的持股比例差异巨大,最大值为69.89%,最小值接近0,变量MANGSHR的均值约为3.15%,说明平均来看高管的持股比例偏低。董事长和总经理两职合一的虚拟变量PLU的均值约为14.20%,表明样本中大约14.20%的观测存在两职合一现象,大部分上市公司选择了两职分离的治理结构。变量INDRATIO的均值约33.17%,接近上市公司独立董事法定最低要求(1/3),表明上市公司设立独立董事很可能是为了迎合证监会的规定。变量LNBOARD的均值为2.2120,说明上市公司的董事会平均拥有9名董事(e2.2 120)。变量MEET的均值约为8.5917,表明上市公司董事会举行会议的次数平均约为9次。变量AUDITCOMITT、COMPENSATION、STRATEGY、NOM的均值分别为0.7316、0.7413、0.5865、0.5688,分别表明大约73.16%的公司设立了审计委员会、74.13%的公司设立了薪酬委员会、58.65%的公司设立了战略委员会、56.88%的公司设立了提名委员会。变量BIG4的均值0.0368,说明只有3.68%的公司选择“四大”作为其年报审计师。INSSHR的均值约为0.1570,最大值为0.8005,最小值为0,表明机构投资者在各公司中的持股比例差异巨大。公司资产规模的自然对数SIZE差异巨大,最大值为25.0137,最小值为19.1652。变量LEV的统计结果显示上市公司的平均资产负债率为0.4828,然而公司之间财务杠杆的差异巨大,最大值为0.8963,最小值为0.0330。变量LOSS的均值为0.1034,表示存在亏损的上市公司比例约为10.34%。变量STATE的均值约为0.6338,表明上市公司群体以国有企业为主。省级人均GDP变量(GDP_PC)的单位为千元人民币,考虑到各省人均GDP地区差异和高速发展的现实情况,统计结果符合现实国情。
变量名 | 观测值个数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 1/4分位 | 中位数 | 3/4分位 | 最大值 |
OINV | 12 628 | 0.0413 | 0.1062 | 0 | 0 | 0 | 0.0245 | 0.6438 |
FCF | 12 628 | 0.0579 | 0.1661 | -0.5566 | -0.0313 | 0.0458 | 0.1296 | 1.0239 |
REL_150 | 12 628 | 5.3122 | 4.9434 | 0 | 1 | 3 | 9 | 20 |
REL_200 | 12 628 | 8.1045 | 7.4780 | 0 | 2 | 6 | 14 | 29 |
REL_250 | 12 628 | 11.0836 | 10.5952 | 0 | 2 | 8 | 20 | 41 |
REL_300 | 12 628 | 14.5840 | 12.5885 | 0 | 4 | 11 | 23 | 44 |
MKT | 12 628 | 8.1190 | 2.2728 | 0.3300 | 6.3700 | 7.7300 | 10.1800 | 11.7100 |
FIRST | 12 628 | 0.3844 | 0.1616 | 0.0877 | 0.2550 | 0.3627 | 0.5054 | 0.8205 |
MANGSHR | 12 628 | 0.0315 | 0.1100 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0001 | 0.0005 | 0.6989 |
PLU | 12 628 | 0.1420 | 0.3490 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
INDRATIO | 12 628 | 0.3317 | 0.0930 | 0.0000 | 0.3333 | 0.3333 | 0.3636 | 0.5714 |
LNBOARD | 12 628 | 2.2120 | 0.2096 | 1.6094 | 2.1972 | 2.1972 | 2.3979 | 2.8332 |
MEET | 12 628 | 8.5917 | 3.6154 | 1 | 6 | 8 | 10 | 49 |
AUDITCOMITT | 12 628 | 0.7316 | 0.4431 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
COMPENSATION | 12 628 | 0.7413 | 0.4379 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
STRATEGY | 12 628 | 0.5865 | 0.4925 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
NOM | 12 628 | 0.5688 | 0.4953 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
BIG4 | 12,628 | 0.0368 | 0.1883 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
INSSHR | 12 628 | 0.1570 | 0.1786 | 0.0000 | 0.0199 | 0.0846 | 0.2407 | 0.8005 |
SIZE | 12 628 | 21.5591 | 1.0276 | 19.1652 | 20.8237 | 21.4455 | 22.1628 | 25.0137 |
LEV | 12 628 | 0.4828 | 0.1860 | 0.0330 | 0.3504 | 0.4962 | 0.6244 | 0.8963 |
LOSS | 12 628 | 0.1034 | 0.3045 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
STATE | 12 628 | 0.6338 | 0.4818 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
GDP_PC | 12 628 | 32.1973 | 21.1274 | 3.0000 | 14.4482 | 27.6044 | 44.8390 | 93.1100 |
表3提供了主要解释变量与被解释变量之间的Pearson相关系数。统计结果显示,自由现金流与过度投资之间存在显著的正相关关系,初步印证了过度投资的自由现金流假说(Jensen,1986;Richardson,2006)。宗教变量REL_R(R=150、200、250、300)分别与过度投资显著负相关,结果初步支持了本文的假设1。外部环境的市场化(MKT)与过度投资之间存在显著的负相关关系。
变量名 | OINV | FCF | REL_150 | REL_200 | REL_250 | REL_300 |
注:***、**和*分别表示1%、5%和10%水平显著(双尾)。 | ||||||
FCF | 0.0583*** | 1 | ||||
REL_150 | -0.0488*** | -0.0069 | 1 | |||
REL_200 | -0.0642*** | -0.0028 | 0.8975*** | 1 | ||
REL_250 | -0.0713*** | -0.0024 | 0.8224*** | 0.9471*** | 1 | |
REL_300 | -0.0692*** | 0.0027 | 0.8495*** | 0.9250*** | 0.9471*** | 1 |
MKT | -0.0776*** | 0.0185** | 0.4531*** | 0.4915*** | 0.5153*** | 0.5222*** |
表4第(1)列至第(4)列分别报告了半径为150、200、250、300公里的宗教氛围变量对自由现金流—过度投资反应系数的回归结果。在第(1)列至第(4)列中自由现金流(FCF)与过度投资始终在1%水平上显著正相关,表明在宗教影响为零的情况下自由现金流对过度投资的反应系数分别约为0.1385、0.1519、0.1481、0.1488,研究结果支持了自由现金流假说(Jensen,1986;Richardson,2006)。宗教氛围变量REL_R分别与过度投资显著负相关,宗教氛围越浓厚,过度投资越少。在第(1)列至第(4)列中宗教氛围变量与FCF的交乘项系数分别在1%水平上显著为负(系数=-0.0036,t=-3.41;系数=-0.0041,t=-5.44;系数=-0.0026,t=-5.41;系数=-0.0020,t=-4.56),表明宗教氛围降低了自由现金流对过度投资的反应系数。交乘项的系数说明宗教氛围每变动一个标准差,自由现金流对过度投资的反应系数分别降低了12.85%、20.18%、18.60%、16.92%。以上结果表明宗教氛围减少了投资活动中的代理冲突,有效发挥了公司治理的作用,不仅在统计上而且在经济意义上均是显著的。总体上,第(1)列至第(4)列的回归结果支持了本文的假设1。
表4中第(1)至第(4)列的控制变量的回归结果如下:第一大股东持股比例(FIRST)在1%水平上与过度投资显著负相关,表明第一大股东的持股比例越高,大股东的监督力度越强,所有者与经营者之间的代理冲突越低,公司的过度投资程度显著更低。两职合一(PLU)分别在1%或5%水平上与过度投资显著正相关,表明管理者掌握的权力越集中,公司的代理问题越严重,经理层越倾向进行过度投资。董事规模(LNBOARD)的系数符号显著为负表明董事会规模能够显著抑制企业的过度投资行为。董事会开会的次数(MEET)与过度投资显著正相关,说明董事会的开会次数越多,越促进了企业的过度投资行为。公司规模(SIZE)与过度投资显著正相关,说明企业规模越大,代理问题越严重,越可能生成过度投资。公司财务杠杆(LEV)与过度投资显著负相关,表明负债作为融资的约束能够有效降低企业过度投资水平(王彦超,2009)。变量LOSS的系数显著为负,表明亏损的企业受到收购市场的威胁以及融资约束,公司的过度投资程度更低。变量STATE的系数显著为负,说明平均来看国有控股企业的过度投资程度较低。其他变量的系数在统计上均不显著。
变量名 | 因变量:OINV | |||||||
(1)R=150 | (2)R=200 | (3)R=250 | (4)R=300 | |||||
系数 | t值 | 系数 | t值 | 系数 | t值 | 系数 | t值 | |
注:t值均经过公司和年度的cluster稳健性调整(Petersen,2009),下同。 | ||||||||
FCF | 0.1385*** | 6.32 | 0.1519*** | 7.33 | 0.1481*** | 7.96 | 0.1488*** | 7.29 |
REL_R | -0.0020*** | -6.39 | -0.0015*** | -6.19 | -0.0012*** | -7.25 | -0.0010*** | -7.13 |
FCF×REL_R | -0.0036*** | -3.41 | -0.0041*** | -5.44 | -0.0026*** | -5.41 | -0.0020*** | -4.56 |
FIRST | -0.0745*** | -5.97 | -0.0745*** | -5.98 | -0.0734*** | -5.92 | -0.0715*** | -5.74 |
MANGSHR | -0.0211 | -0.75 | -0.0198 | -0.72 | -0.0197 | -0.72 | -0.0182 | -0.66 |
PLU | 0.0096** | 2.54 | 0.0095** | 2.55 | 0.0094** | 2.55 | 0.0101*** | 2.75 |
INDRATIO | 0.0011 | 0.03 | -0.0013 | -0.03 | -0.0002 | -0.01 | -0.0016 | -0.04 |
LNBOARD | -0.0198** | -2.42 | -0.0197** | -2.44 | -0.0189** | -2.34 | -0.0187** | -2.30 |
MEET | 0.0041*** | 7.57 | 0.0040*** | 7.42 | 0.0040*** | 7.41 | 0.0041*** | 7.50 |
AUDITCOMITT | -0.0023 | -0.67 | -0.0019 | -0.54 | -0.0019 | -0.56 | -0.0018 | -0.53 |
COMPENSATION | -0.0017 | -0.46 | -0.0024 | -0.64 | -0.0023 | -0.60 | -0.0016 | -0.44 |
STRATEGY | 0.0004 | 0.09 | 0.0004 | 0.09 | 0.0001 | 0.03 | -0.0002 | -0.04 |
NOM | 0.0076 | 1.39 | 0.0078 | 1.44 | 0.0082 | 1.51 | 0.0078 | 1.43 |
BIG4 | -0.0205 | -1.52 | -0.0192 | -1.45 | -0.0187 | -1.42 | -0.0199 | -1.50 |
INSSHR | 0.0112 | 1.40 | 0.0098 | 1.22 | 0.0086 | 1.08 | 0.0096 | 1.20 |
SIZE | 0.0097*** | 4.18 | 0.0098*** | 4.22 | 0.0095*** | 4.13 | 0.0099*** | 4.25 |
LEV | -0.0458*** | -3.92 | -0.0456*** | -3.90 | -0.0458*** | -3.91 | -0.0458*** | -3.91 |
LOSS | -0.0460*** | -19.14 | -0.0466*** | -19.31 | -0.0470*** | -19.37 | -0.0470*** | -19.53 |
STATE | -0.0093** | -2.20 | -0.0091** | -2.17 | -0.0091** | -2.18 | -0.0090** | -2.16 |
GDP_PC | 0.0003 | 0.90 | 0.0003 | 0.93 | 0.0003 | 0.94 | 0.0003 | 0.82 |
Constant | -0.1782* | -1.82 | -0.1782* | -1.82 | -0.1745* | -1.79 | -0.1831* | -1.86 |
行业和年度 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||||
观测值个数 | 12 628 | 12 628 | 12 628 | 12 628 | ||||
PseudoR2 | 0.0504 | 0.0519 | 0.0527 | 0.0523 | ||||
LR(p-值) | 362.14***(<.0001) | 372.76***(<.0001) | 378.93***(<.0001) | 376.12***(<.0001) |
表5报告了制度环境与宗教氛围交乘后的多元回归结果,第(1)列至第(4)列分别对应150、200、250、300公里宗教氛围变量。第(1)列-第(4)列中宗教氛围变量REL_R(R=150、200、250、300)的系数符号分别在1%或5%水平上显著为负,变量FCF的系数符号均在1%水平上显著为正。交乘项FCF×REL_R(R=150、200、250、300)的系数符号分别在1%水平上显著为负(系数=-0.0167,t=-3.75;系数=-0.0145,t=-4.35;系数=-0.0084,t=-3.58;系数=-0.0098,t=-4.83),回归结果支持了本文假设1,与表4的结果保持一致。变量FCF×MKT分别在1%水平上与过度投资显著负相关(系数=-0.0062,t=-5.30;系数=-0.0058,t=-4.76;系数=-0.0052,t=-4.12;系数=-0.0053,t=-4.23),与杨华军和胡亦明(2007)的研究结论一致。MKT的系数符号在1%水平上显著为负。变量FCF×MKT和MKT的系数表明制度环境降低了企业投资活动中的代理冲突。变量FCF×REL_R×MKT(R=150、200、250、300)的系数符号均在1%水平上显著为正(系数=0.0019,t=4.24;系数=0.0014,t=4.20;系数=0.0008,t=3.45;系数=0.0010,t=5.13),表明宗教氛围与制度环境之间在抑制代理冲突中存在替代效应,换言之,地区的制度环境越完善,宗教氛围降低自由现金流对过度投资反应系数的效果越弱。表5中的回归结果支持了本文的假设2。
变量名 | 因变量:OINV | |||||||
(1)R=150 | (2)R=200 | (3)R=250 | (4)R=300 | |||||
系数 | t值 | 系数 | t值 | 系数 | t值 | 系数 | t值 | |
FCF | 0.3442*** | 3.95 | 0.3447*** | 3.78 | 0.3285*** | 3.50 | 0.3705*** | 3.77 |
REL_R | -0.0010*** | -2.58 | -0.0007** | -2.42 | -0.0007*** | -3.20 | -0.0005*** | -3.10 |
MKT | -0.0276*** | -10.95 | -0.0257*** | -10.14 | -0.0240*** | -10.46 | -0.0297*** | -15.36 |
FCF×REL_R | -0.0167*** | -3.75 | -0.0145*** | -4.35 | -0.0084*** | -3.58 | -0.0098*** | -4.83 |
FCF×MKT | -0.0062*** | -5.30 | -0.0058*** | -4.76 | -0.0052*** | -4.12 | -0.0053*** | -4.23 |
FCF×REL_R×MKT | 0.0019*** | 4.24 | 0.0014*** | 4.20 | 0.0008*** | 3.45 | 0.0010*** | 5.13 |
FIRST | -0.0707*** | -5.76 | -0.0709*** | -5.77 | -0.0705*** | -5.75 | -0.0692*** | -5.63 |
MANGSHR | -0.0087 | -0.34 | -0.0083 | -0.33 | -0.0090 | -0.35 | -0.0083 | -0.32 |
PLU | 0.0111*** | 2.93 | 0.0110*** | 2.94 | 0.0108*** | 2.91 | 0.0112*** | 3.01 |
INDRATIO | 0.0002 | -0.00 | -0.0019 | -0.05 | -0.0020 | -0.05 | -0.0019 | -0.05 |
LNBOARD | -0.0216 | -1.23 | -0.0216 | -1.23 | -0.0210 | -1.19 | -0.0209 | -1.19 |
MEET | 0.0043*** | 7.72 | 0.0042*** | 7.66 | 0.0042*** | 7.65 | 0.0043*** | 7.70 |
AUDITCOMITT | -0.0020 | -0.55 | -0.0017 | -0.46 | -0.0017 | -0.45 | 0.0016 | -0.44 |
COMPENSATION | -0.0005 | -0.12 | -0.0011 | -0.27 | -0.0011 | -0.27 | -0.0007 | -0.17 |
STRATEGY | 0.0001 | 0.03 | 0.0001 | 0.01 | -0.0001 | -0.02 | -0.0004 | -0.08 |
NOM | 0.0065 | 1.19 | 0.0067 | 1.24 | 0.0070 | 1.29 | 0.0067 | 1.23 |
BIG4 | -0.0163 | -1.23 | -0.0160 | -1.22 | -0.0158 | -1.21 | -0.0167 | -1.27 |
INSSHR | 0.0107 | 1.37 | 0.0101 | 1.30 | 0.0092 | 1.19 | 0.0100 | 1.28 |
SIZE | 0.0110*** | 4.73 | 0.0110*** | 4.73 | 0.0107*** | 4.63 | 0.0110*** | 4.73 |
LEV | -0.0516*** | -4.45 | -0.0509*** | -4.40 | -0.0507*** | -4.36 | 0.0507*** | -4.35 |
LOSS | 0.0459*** | -19.40 | -0.0464*** | -19.43 | -0.0467*** | -19.51 | -0.0466*** | -19.40 |
STATE | -0.0108*** | -2.59 | -0.0105** | -2.54 | -0.0104** | -2.52 | -0.0103** | -2.50 |
GDP_PC | 0.0002 | 0.54 | 0.0002 | 0.55 | 0.0002 | 0.59 | 0.0002 | 0.50 |
Constant | -0.1781* | -1.74 | -0.1778* | -1.74 | -0.1764* | -1.74 | -0.1820* | -1.78 |
行业和年度 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||||
观测值 | 12 628 | 12 628 | 12 628 | 12 628 | ||||
PseudoR2 | 0.0559 | 0.0564 | 0.0565 | 0.0567 | ||||
LR(p-值) | 402.04***(<.0001) | 405.16***(<.0001) | 406.22***(<.0001) | 407.28***(<.0001) |
(一)主要变量的稳健性检验。对被解释变量和主要解释变量分别进行了稳健性检验如下:(1)采用资本性投资除以平均总资产计算的过度投资作为被解释变量,限于篇幅未报告回归结果。重复正文研究,结果与前文结果保持一致。(2)按照间隔20公里重新计算了宗教氛围变量,限于篇幅未报告结果,重复正文研究,结果与正文保持一致。
(二)内生性的讨论。(1)依循El Ghoul等(2012)和Du(2013)的做法,本文删除了公司上市年度在2001年之后的观测值,最终获得9,438个观测值。重复正文研究,结果与前文保持一致。(2)依循El Ghoul等(2012)和Du(2013)的做法,本文删除了少数民族省份的观测值,重复正文研究,结果与前文保持一致。(3)本文采用GMM工具变量方法控制内生性问题,选取的工具变量与表6中两阶段回归方法使用的工具一致,限于篇幅未在正文中报告回归结果。重复正文研究,回归结果与前文保持一致。(4)为了控制潜在的内生性问题,本文采用两阶段回归方法(Du等,2014a),第一阶段本文控制了省税收总额的自然对数(LNTAX)、省级人口的自然对数(POPLUATION)、省人均收入的自然对数(INCOME_PC)、省内铁路里程的自然对数(TRANSPORT)、省内大学的数量(UNV)以及第二阶段中所有的控制变量。表6报告了两阶段的回归结果,限于篇幅省略了控制变量的回归结果。重复正文的研究,结果与前文保持一致。
变量名 | 因变量 REL_150 | 因变量 REL_200 | 因变量 REL_250 | 因变量 REL_300 | 因变量:OINV | |||||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) R=150 | (6) R=200 | (7) R=250 | (8) R=300 | (9) R=150 | (10) R=200 | (11) R=250 | (12) R=300 | |
系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | 系数(t值) | |
注:REL_R*表示第一阶段预测的宗教变量,控制变量与正文模型中的控制变量定义一致。 | ||||||||||||
LNTAX | 0.3274** (2.30) | 1.1555*** (5.54) | 2.6362*** (8.97) | 1.3981*** (4.07) | ||||||||
INCOME_PC | 1.4078*** (3.31) | -2.2780*** (-3.66) | -5.3493*** (-6.10) | 1.5317 (1.49) | ||||||||
POPULATION | -1.4874*** (-9.55) | -1.8886*** (-8.28) | -2.4164*** (-7.52) | -3.7374*** (-9.96) | ||||||||
TRANSPORT | -1.6256*** (-21.31) | -3.5617*** (-31.88) | -5.3392*** (-33.93) | -4.1149*** (-22.39) | ||||||||
CENTER | -1.1959*** (-10.13) | -2.9304*** (-16.95) | -4.2397*** (-17.41) | -6.1250*** (-21.53) | ||||||||
UNV | 0.0310*** (11.97) | 0.0176*** (4.63) | -0.0067 (-1.26) | 0.0591*** (9.46) | ||||||||
FCF | 0.1888*** (2.90) | 0.1846*** (5.33) | 0.1814*** (5.39) | 0.1900*** (5.86) | 0.3802*** (3.28) | 0.3717*** (3.10) | 0.3712*** (3.11) | 0.4109*** (3.23) | ||||
REL_R* | -0.0053*** (-7.40) | -0.0033*** (-7.52) | -0.0022*** (-7.45) | -0.0020*** (-7.80) | -0.0041*** (-2.95) | -0.0026*** (-2.85) | -0.0017*** (-2.66) | -0.0020*** (-4.13) | ||||
MKT | -0.0046** (-2.44) | -0.0043** (-2.13) | -0.0045** (-2.19) | -0.0030 (-1.58) | ||||||||
FCF×REL_R* | -0.0127*** (-8.37) | -0.0078*** (-11.36) | -0.0055*** (-12.63) | -0.0047*** (-10.39) | -0.0287*** (-7.28) | -0.0164*** (-8.92) | -0.0119*** (-17.18) | -0.0127*** (-12.36) | ||||
FCF×MKT | -0.0298*** (-5.04) | -0.0296*** (-5.25) | -0.0297*** (-5.93) | -0.0343*** (-6.09) | ||||||||
FCF×REL_R* ×MKT | 0.0029*** (4.15) | 0.0017*** (4.03) | 0.0012*** (4.88) | 0.0013*** (5.76) | ||||||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Constant | 30.1626*** (5.48) | 83.3572*** (10.35) | 128.9243*** (11.37) | 89.2001*** (6.73) | -0.1630 (-1.60) | -0.1669* (-1.66) | -0.1631 (-1.62) | -0.1795* (-1.78) | -0.1657 (-1.61) | -0.1682 (-1.63) | -0.1670 (-1.61) | -0.1740* (-1.70) |
行业和年度 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
观测值 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 | 12 497 |
AdjustedR2 /PseudoR2 | 0.3172 | 0.3601 | 0.3681 | 0.3877 | 0.0548 | 0.0550 | 0.0548 | 0.0559 | 0.0566 | 0.0565 | 0.0564 | 0.0573 |
F/LR(p-值) | 108.48*** (<.0001) | 131.23*** (<.0001) | 135.82*** (<.0001) | 147.55*** (<.0001) | 388.49*** (<.0001) | 389.59*** (<.0001) | 388.38*** (<.0001) | 395.87*** (<.0001) | 400.74*** (<.0001) | 400.17*** (<.0001) | 399.52*** (<.0001) | 405.65*** (<.0001) |
本质上社会制度为经济运行提供了基础的保障,相对完善的制度环境能够促进经济平稳有序的健康发展,反之则束缚整个经济前进的步伐。前期研究表明中国经济的高速增长难以从相对薄弱的正式制度的角度加以解释(Allen等,2005),因此,本文从非正式制度视角出发,研究了宗教作为社会规范对公司治理的影响,检验了A股上市公司的宗教氛围是否以及如何影响公司投资活动中的代理冲突。本文采用过度投资与自由现金流的敏感度度量投资活动中的代理冲突,即投资的代理冲突越严重,公司的过度投资与自由现金流之间的敏感度越强(Jensen,1986;Stulz,1990)。此外,依据Du (2013)和陈冬华等(2013)的宗教氛围度量方法,本文分别计算了公司方圆150公里至300公里内的寺庙的个数,由此度量公司宗教氛围的强度。研究结果显示,宗教氛围显著降低了过度投资与自由现金流之间的敏感度,公司的宗教氛围越强,公司投资活动中的代理冲突越弱。进一步,将正式的制度环境引入研究中发现,正式制度环境显著降低了宗教氛围对投资活动的代理冲突的抑制作用,换言之,公司所处地域的正式制度越完善,宗教降低公司的过度投资与自由现金流的敏感度(代理冲突)的治理效果越弱,表明正式制度环境与宗教之间存在显著的替代效应。
本文的研究结论可能为政策制定提供的启示如下:(1)随着宗教、传统文化等在我国社会的逐渐复兴,我们应该认识到这些非正式制度对社会发展所发挥的持续积极作用①。虽然属于意识形态范畴的宗教存在着一部分糟粕,但并不能因此而完全否定宗教对我国社会发展的贡献。当今需要积极面对的一个问题是,在正式制度相对薄弱的环境中认真审视宗教等非正式制度本身对社会发展、市场运行的作用,取其精华弃其糟粕。(2)宗教、文化、习俗以及传统等非正式制度构成了社会运行的基本规则(Williamson,2000)。由于正式契约的不完备性,正式制度不可能事无巨细地建立社会规则,这势必导致正式制度占社会制度的比重有限,即使在发达的正式制度环境中社会的运行仍大量需要依靠非正式制度来维系和润滑。回到公司治理领域,正式制度的建设对完善公司治理固然重要,但不能忽视宗教等非正式制度在由人所组成的公司组织中发挥的公司治理作用,在加强公司治理的过程中既需要正式契约的规范又需要意识形态的规范。(3)政策制定者和监管者应正确认识宗教等非正式制度与正式制度之间的互补作用,当正式制度的执行受到制约时,非正式制度能够在一定程度上降低相对薄弱的正式契约导致的社会运行成本。
①习近平总书记于2014年3月27日访问位于法国巴黎的联合国教科文组织总部,并发表“有关人类文明交流互鉴”的演讲。在演讲中他强调佛教在中国社会中发挥的重要作用,并指出中国佛教也日益建立起文化自觉,主动投身于中华文明创造性转化与创新性发展的历史洪流之中。http://fo.ifeng.com/special/hai9/yaowen/detail_2014_03/28/35252689_0.shtml。
本文研究中仍然存在诸多不足之处,我们将其总结如下:(1)本文计算过度投资的模型是基于Richardson (2006)提出的残差度量模型,不容忽视的是该模型无法全面精准地模型化企业投资面临的全部因素。(2)受到数据采集方法的局限以及采集难度的困扰,本文未采用调查研究的方式直接采集公司管理层或董事会的宗教信仰类型和宗教信仰比例,因此宗教因素的度量可能不够精确。(3)研究结论仅限于2001年至2012年,受到数据库信息的制约无法将研究拓展到更广阔的时间区间中,未来可通过扩充数据区间进一步拓展宗教经济学在公司投资领域的研究。(4)研究需要进一步辅助采用实验研究与田野调查相结合的方法对中国社会中宗教与代理成本之间的关系进行调研,该项调研可以作为未来研究的一个方向。
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