卢康
摘要：本文选择2010-2013 年617 家中国民营上市公司作为研究样本，实证研究了高管权力、董事会结构对企业财务业绩的影响。结果发现：高管权力与企业财务业绩存在显著的负相关关系，描述董事会结构的变量董事会规模和独立董事比例与财务业绩的相关关系不显著。
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关键词 ：高管权力；董事会结构；财务业绩
一、引言
现代公司制企业所有权与经营权分离便产生了Jensen 和Meckling（1976）所提出的代理问题，并且当高管的相对权力越大，这种代理问题就越严重，对企业财务业绩的不利影响也就越大。Adams等（2005）发现在美国企业中，当CEO 拥有相当大的战略方面的自由裁量权时，企业就会经常出现一些投机性决策导致其财务业绩大幅波动。Veprauskaite 和Adams（2013）研究了英国企业CEO 权力与财务业绩的关系，结果发现两者显著负相关。然而在国内，学者们主要是研究管理层薪酬与财务业绩或高管权力与高管薪酬的关系，很少直接研究高管权力与财务业绩两者之间的相关关系，故本文在这一切入点的基础上研究了高管权力、董事会结构对企业财务业绩的影响。考虑到国有企业高管具有行政级别，可能存在不能够量化的政治上的权力，所以本文只选择了民营上市公司作为样本来源进行研究分析。
二、理论分析与研究假设
（一）高管权力与财务业绩
Adams 和Ferreira（2007）认为当拥有较大权力的高管选择的最优方案与股东不一致时，就容易滋生道德危机问题。总之，代理理论表明强势的高管可能更加倾向于利用信息不对称和他们对董事会的影响来增加个人财富，从而损害了股东利益，造成企业财务业绩下滑。基于上述分析，我们提出如下假设：
假设1：高管权力与财务业绩负相关
对于高管权力，Finkelstein（1992）认为应该将其划分为组织上的权力（Structural power）、所有权权力（Ownership power）、专家权力（Expert power）和声望权力（Prestige power）四个方面，并分别设计了相应的测度指标。本文结合已有学者的研究和测度变量数据的可获得性，选择董事长与高管两职合一、高管持股比例、高管任期和高管薪酬份额四个变量来构建高管权力结构。
1.两职合一
当企业董事长与高管为同一人时，这无疑就削弱了董事会对高管决策的有效监督，从而对企业财务业绩造成负面影响。
2.高管持股比例
高管持股比例越高，其对公司的控制权越大，越容易为了谋求自身私利而侵占企业利益，影响财务业绩。
3.高管任期
当高管在企业的任职年限较长时，高管一方面对企业的业务比较熟悉，能够及时了解企业产品领域的关键难题与发展问题，另一方面经过长期的企业内部运营，其积累的个人威信较高，地位也较稳固，高管能够形成以自己为中心的管理团队。因此，高管在其岗位的任职年限越长，则对企业的控制力也越强。
4.高管薪酬份额
薪酬管理层权力理论认为董事会不能完全控制管理层薪酬契约的设计，管理层有动机和能力影响自己的薪酬，并运用权力寻租。Bebchuk 等（2011）提出了CEO薪酬份额（CEO Pay Slice，简称CPS）这一概念，并通过实证研究发现CPS 与企业价值负相关。当高管拥有足以影响薪酬委员会的权利时，他便能够参与薪酬方案的设计，从而获得一个相对较高的报酬。所以本文认为高管薪酬份额能够在一定程度上反映高管权力的大小，且与高管权力正相关。
（二）董事会结构与财务业绩
董事会是企业的决策机构，其运行有效性能够影响企业的发展状况，从而影响财务业绩。本文选取了董事会规模和独立董事比例两个变量来反映董事会结构对财务业绩的影响。
1.董事会规模
从现有研究来看，董事会规模与财务业绩之间的关系不是很明确。Yermack（1996）认为拥有较小规模董事会的公司具有较高的市值。然而，Denis 和Sarin（1999）发现，增加董事会规模的公司在后续的会计期间获得了更高的市场调整收益率。于东智和池国华（2004）发现在中国上市公司中，董事会规模与公司绩效之间存在着显著的倒U型曲线关系。本文认为，当董事会规模增大，董事会决策效率会降低，从而降低企业经营效率，影响财务业绩。另外董事会规模越大，董事间形成“合力”的可能性越小，高管对董事“分而治之”越容易，从而高管对董事会的影响力越大，越易发生高管侵占企业利益的行为，进而降低企业财务业绩。基于上述分析，我们提出如下假设：
假设2：董事会规模与财务业绩负相关
2.独立董事比例
企业设立独立董事的初衷就是监督管理层的非理性行为，一般认为在董事会中独立董事比例越高，对高管的监督作用越有效，从而企业财务业绩也就越好。但是有一些研究发现独立董事并没有发挥作用，与财务业绩之间并无显著相关关系。但本文认为，随着独立董事制度的逐步完善，其对管理层的有效监督会对企业财务业绩产生有利影响。基于上述分析，我们提出如下假设：
假设3：独立董事比例与财务业绩正相关
三、研究设计
（一）高管界定
在国外，因为大部分企业都设有CEO 一职，所以高管通常被界定为CEO。但在国内，很多企业并没有设CEO，所以学者们对于高管的界定一直没有达成共识。本文考虑到数据取得的可行性，采用CSMAR 数据库中对于高管的界定，即包括总经理、总裁、CEO、副总经理、副总裁、董事会秘书等。
（二）样本选择与数据来源
本文选取CSMAR 数据库的子模块———中国民营上市公司数据库中2010-2013 年的所有企业作为初始样本。为了保证在研究期间内企业的民营化性质，提高模型测度的精确性和实证结果的有效性，本文在初始样本中剔除了B 股上市企业、金融类上市企业、转化日期①在2010 年1 月1 日之后的企业和部分研究数据不全的企业。本文最终筛选出了617 家民营上市公司，共2084 条观测值。本文中描述高管权力、董事会结构和财务业绩等变量所需的数据全部来源于CSMAR 数据库，部分数据由手工统计处理，统计分析软件使用Stata12.0。
（三）变量定义
本文采用的各变量的具体定义见表1。
（四）主成分分析
考虑到描述企业财务业绩和高管权力的特征变量太多，容易存在多重共线性问题而影响实证检验结果，故本文接下来利用统计软件Stata12.0 对它们分别进行主成分分析③，最终选择一个主成分（Financial_perf④）代表企业财务业绩，而选择两个主成分（Power1⑤、Power2⑥）代表高管权力。主成分特征向量分别为：
Financial_perf=0.6968*ROA+0.6947*ROE+0.1785*TobinQ
Power1=0.6247*Dual+0.5106*Prop_share-0.1055*Tenure+0.5813*CPS
Power2=0.0104*Dual-0.0485*Prop_share+0.9767*Tenure+0.2087*CPS
（五）检验模型
在参照已有文献的基础上，本文建立如下检验模型：
Financial_perf=β0+β1Power1+β2Power2+β3Board_size+β4Adj.BOARD_size+β5Prop_indep+Control_variables+ε
四、实证研究
为了更好地研究高管权力、董事会结构对企业财务业绩的影响，本文先将各个解释变量逐步带入上述检验模型进行回归分析，最后再将所有测试变量放在同一模型进行回归，得到回归结果见表2。
表2第一列和第二列显示，高管权力与企业财务业绩显著负相关，假设1 得到验证。表2 第三列和第四列显示，董事会规模、调整后的董事会规模与财务业绩正相关，假设2没有得到验证。董事会规模与企业财务业绩之间没有一个明确显著的相关关系，表明董事会人数的多少并不绝对影响企业财务业绩，关键还得看各个董事的具体履职情况。表2 第五列显示，独立董事比例与财务业绩正相关，结合本表第六列的相关数据，假设3基本得到验证。
五、结论
本文选取617 家中国民营上市公司2010-2013 年的相关数据作为样本数据，实证检验了高管权力、董事会结构对企业财务业绩的影响。本文采用了主成分分析法对企业财务业绩和高管权力两个变量分别提取了主成分，然后用主成分替代原有特征变量进行回归分析，最终得到了较好的回归结果。
实证结果表明：高管权力与企业财务业绩存在显著的负相关关系，即拥有较大决策自主权的高管会对企业财务业绩产生不利影响；董事会规模与财务业绩之间不存在显著的相关关系；独立董事比例与财务业绩之间的正相关关系不太显著，说明在我国民营上市公司中，独立董事并没有充分发挥其作用。
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参考文献：
[1]于东智，池国华.董事会规模、稳定性与公司绩效：理论与经验分析[J]．经济研究，2004（4）：70-79．
[2]Adams R B, Ferreira D. A theory of friendly boards [J].Journal of Finance, 2007, 62(1): 217-250.
[3]Bebchuk L A, Cremers K M, Peyer U C. The CEO payslice [J]. Journal of Financial Economics, 2011, 102(1): 199-221.[4]Sydney Finkelstein. Power in top management teams: dimensions,measurement, and validation [J]. Academy of ManagementJournal, 1992, 35(3): 505-538.
①如果企业在上市时就是民营企业，则转化日期为上市日期；如果企业在上市时不是民营企业，则转化日期为通过股权转让转化为民营企业的日期.
②考虑到以前学者研究发现的董事会规模与企业财务业绩存在着倒U型曲线关系，本文为了消除这种影响，将董事会规模变量稍作调整.
③进行KMO检验得到的KMO值分别为0.5079、0.5707，均大于0.5，故较为适合进行主成分分析.
④Financial_perf的特征值为1.5447，方差贡献率为51.49%.⑤Power1的特征值为1.3970，方差贡献率为34.92%.
⑥Power2的特征值为1.0022，方差贡献率为25.05%.
⑦括号内的值为标准误，*表示10%的显著性水平，**表示5%的显著性水平，***表示1%的显著性水平.
（作者单位：中南财经政法大学会计学院）