石大林　侯兵　孫晨童

摘 要：以上交所和深交所2002～2009年上市公司為樣本，運用動態(tài)面板的System GMM估計方法，同時考慮三種內(nèi)生性，以動態(tài)性的視角研究公司治理機制與公司非效率投資跨時期的相互作用，得到以下結論：不僅當期公司治理機制對當期公司非效率投資有顯著的影響，而且前期公司治理機制對當期公司非效率投資也有顯著的影響，并且前期公司非效率投資對當期公司治理機制有顯著的反饋效應，公司治理機制與公司非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性。此外，公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系。

關 鍵 詞：公司治理機制；替代效應；公司非效率投資；動態(tài)內(nèi)生性

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：1006-3544（2014）03-0050-07

一、引言

投資是公司資源配置的一種重要方式，投資決策合理與否影響著公司的經(jīng)營風險及盈利水平，對公司的價值和長遠發(fā)展至關重要。新古典公司投資理論認為，公司投資應該遵循凈現(xiàn)值法則，當項目預期未來收益的現(xiàn)值大于建設項目所需的成本時，即當凈現(xiàn)值大于零才進行投資；當凈現(xiàn)值小于零時就不投資，最優(yōu)的投資水平是投資的邊際收益剛好等于其邊際成本，它遵循邊際投資理論。然而，伴隨著公司的所有權和控制權分離， 代理問題也隨之而來。由于股東和管理層之間存在代理問題，管理層不以公司價值最大化為目標， 而是出于其自身利益考慮，使公司進行非效率投資，從而使非效率投資問題在公司普遍存在（Jensen和Meckling，1976 [1] ）。公司的非效率投資包括過度投資和投資不足，過度投資是指公司資源可能被投資于凈現(xiàn)值小于零的項目， 投資不足是指在公司擁有閑置資源的情況下， 仍然放棄凈現(xiàn)值大于零的項目。 公司的非效率投資不僅導致公司經(jīng)營績效的下降， 而且會損害公司的資本市場價值。方紅星和金玉娜（2013） [2] 認為，公司治理機制可以緩解公司的代理問題，從而抑制公司的非效率投資行為。

Kim和Lu（2011） [3] 研究發(fā)現(xiàn)在公司的監(jiān)督機制和激勵機制間存在替代效應， 而已有的關于公司治理機制與公司非效率投資的研究大多忽略了公司治理機制間的替代效應。此外，在已有的研究中大多采用靜態(tài)的視角研究公司治理機制與公司非效率投資間的關系， 而且忽略了公司治理機制與公司非效率投資間的動態(tài)內(nèi)生性問題。而Wintoki等（2012）[4] 的研究表明公司金融領域存在動態(tài)內(nèi)生性問題。因此，本文在動態(tài)內(nèi)生性的框架下， 通過運用動態(tài)面板的System GMM模型， 在研究中同時考慮了三種內(nèi)生性，并且考慮了公司治理機制間的替代效應，以動態(tài)性的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的關系。

二、研究設計

（一）假設條件

假設1：股權集中度與公司的非效率投資負相關。

假設2：獨立董事比例與公司的非效率投資負相關。

假設3：管理層持股比例與公司的非效率投資負相關。

假設4： 股權集中與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代效應。

假設5： 獨立董事與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代效應。

假設6： 前期公司非效率投資對當期公司治理機制有反饋效應。

假設7： 公司治理機制與公司非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性。

（二）研究樣本

本文以2002～2009年在上交所和深交所上市的公司為樣本，所選的公司必須滿足以下條件：（1）目前必須處于正常上市狀態(tài)；（2） 非金融保險行業(yè)的公司；（3） 樣本必須保證8年數(shù)據(jù)全部可得。經(jīng)過以上篩選，最終得到716家樣本公司，8年總共5728個觀測值。為了剔除異常值的影響，對變量用Winsorize方法在1%水平上進行了極端值處理。 本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫，使用的軟件是Stata12.0和Eviews6.0。

（二）變量選擇與定義

1. 被解釋變量

Richardson（2006） [6] 基于自由現(xiàn)金流理論，構建估計公司正常投資水平的模型， 將公司的新增投資分為由成長性、資本結構、現(xiàn)金流、贏利能力、規(guī)模等因素決定的預期投資支出和非預期投資支出。通過該模型可以合理地推算出公司最優(yōu)的投資水平，用公司實際投資水平與模型預測值的差額來衡量公司的非效率投資程度。當實際投資水平大于模型的預測值時，即存在過度投資行為；當實際投資水平小于模型的預測值時，即存在投資不足行為。

借鑒Richardson（2006） [6] 、竇煒等（2011） [7] 、張兆國等（2013） [8] 的研究，用普通最小二乘法對模型（1）回歸。若模型（1）回歸的殘差大于0，則表示存在過度投資；若模型（1）回歸的殘差小于0，則表示存在投資不足。過度投資和投資不足都屬于非效率投資，因此，用模型（1）回歸的殘差的絕對值來衡量非效率投資（FInv）。

Invi，t=a0+a1Growthi，t-1+a2Levi，t-1+a3Cashi，t-1+

a4Agei，t-1+a5Sizei，t-1+a6Reti，t-1+a7Invi，t-1+

∑Industry+∑Year+ε （1）

在模型（1）中：Inv用來衡量公司的投資規(guī)模，即用于購建固定資產(chǎn)、 無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金總和減去處置固定資產(chǎn)、 無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所收回的現(xiàn)金總和/總資產(chǎn)；Growth代表成長性指標，用總資產(chǎn)增長率表示；Lev代表公司負債性指標， 用資產(chǎn)負債率表示；Cash代表現(xiàn)金流指標，用貨幣現(xiàn)金持有比率表示；Age代表公司成立時間，取自然對數(shù)；Size代表公司規(guī)模，用公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示；Ret代表盈利性指標，用總資產(chǎn)收益率來表示；∑Industry代表行業(yè)變量；∑Year表示時間變量；ε代表殘差。endprint

2. 解釋變量

股權集中度的衡量指標有很多， 主要有CR指數(shù)（第一大股東持股比例、前五大股東持股比例、前十大股東持股比例）和H指數(shù)（第一大股東持股比例的平方、前五大股東持股比例的平方的和、前十大股東持股比例的平方的和），本文主要用第一大股東持股比例來衡量股權集中度。同時出于穩(wěn)健性考慮，本文還運用主成分分析法通過以上6個衡量股權集中度的指標獲得了衡量股權集中度的綜合指標，選用了第1個主成分，累計貢獻率達到88.3%，可以解釋絕大部分原變量的信息。 獨立董事比例用獨立董事人數(shù)與董事人數(shù)比值來衡量。 管理層持股比例用管理層持股總數(shù)與公司股份總數(shù)的比值來衡量。 本文用股權集中度與管理層持股比例的交叉項、獨立董事比例與管理層持股比例的交叉項來表示他們之間的相互作用。

3. 控制變量

本文借鑒程新生等（2012）[9] 、 詹雷和王瑤瑤（2013） [10] 、方紅星和金玉娜（2013） [2] 的研究成果設置了以下變量：董事會規(guī)模、董事長與CEO兩職合一、國有股比例、流通股比例、市場化進程、公司成立時間、公司盈利能力、公司的自由現(xiàn)金流比率、公司規(guī)模、公司成長能力、公司資產(chǎn)負債率、行業(yè)變量和時間變量。全部變量的設置情況如表1所示。

（三）模型設計

基于以上理論分析，建立了以下模型。其中，模型（2）用來研究當期公司治理機制與當期公司非效率投資間的關系；模型（3）用來研究前期公司治理機制與當期公司非效率投資間的關系； 出于穩(wěn)健性考慮，本文同時用模型（4）和模型（5）來研究前期公司非效率投資對當期公司治理機制的反饋效應， 其中模型（4）沒有控制公司治理變量，而模型（5）則控制了公司治理變量。

Yit=α+KYit-1+βXit+γZit+Git+φWit+Hi+εit （2）

Yit=α+KYit-1+βXit-1+γZit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （3）

Vit=α+KVit-1+βYit-1+ρLit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （4）

Vit=α+KVit-1+βYit-1+ρMit-1+γZit-1+Git-1+φWit+Hi+εit （5）

其中，Y表示公司的非效率投資；X表示解釋變量；Z表示控制變量（不包括市場化進程、公司成立時間、 行業(yè)虛擬變量和時間虛擬變量）；G表示市場化進程和公司成立時間；W表示行業(yè)變量和時間變量；V表示股權集中度或獨立董事比例或管理層持股比例；L表示公司特征變量， 包括總資產(chǎn)收益率、公司總資產(chǎn)、公司的自由現(xiàn)金流比率、總資產(chǎn)增長率和資產(chǎn)負債率；M表示股權集中度、 獨立董事比例和管理層持股比例中的其中兩個變量；H表示公司不可觀測的異質(zhì)性。

通過前文的分析可知， 公司治理機制與公司的非效率投資間可能存在動態(tài)內(nèi)生性問題。在存在動態(tài)內(nèi)生性的情況下， 用普通最小二乘法和固定效應模型來回歸模型都是不合適的（Flannery和Hankins，2012 [12] ），Wintok等（2012） [4] 認為動態(tài)面板System GMM模型在估計動態(tài)面板模型時是更為有效的， 可以同時解決由不可觀測的異質(zhì)性引起的內(nèi)生性、 同期聯(lián)立內(nèi)生性和跨時期的動態(tài)內(nèi)生性這三種內(nèi)生性問題。因此，本文用動態(tài)面板System GMM模型來對模型回歸。

三、實證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計與相關性分析

從表2可以看到，公司非效率投資的最大值為0.819，最小值為0.001，均值為0.346，公司間在非效率投資方面有比較大的差異；第一大股東持股比例均值為39.5%，從第一大股東持股比例的均值來看， 樣本公司的股權還是比較集中的；獨立董事比例的均值為34.2%， 大多數(shù)樣本公司都符合證監(jiān)會關于獨立董事比例不得小于三分之一的規(guī)定；此外，通過變量均值的分年描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，公司的非效率投資呈先上升后下降的趨勢，第一大股東持股比例呈下降趨勢，獨立董事比例和管理層持股比例都呈上升趨勢。另外，通過變量的Spearman兩兩相關性檢驗，從變量間的兩兩相關系數(shù)發(fā)現(xiàn)，變量間并不存在多重共線性問題。

（二）當期公司治理機制與當期非效率投資

根據(jù)前面的分析，用模型（2）來研究當期公司治理機制與當期非效率投資間的關系，模型（2）的工具變量具體設置如下：（1） 差分方程：Yit-2，Yit-3，Xit-2，Xit-3，Zit-2，Zit-3，？駐Git，？駐Wit；（2） 水平方程：？駐Yit-1，？駐Xit-1，？駐Zit-1，Git，Wit。模型（2）的回歸結果如表3所示。

從模型（2）的回歸結果可以看到：股權集中度的系數(shù)為負，且是顯著的，與本文的預期一致，證明當期股權集中度與當期公司非效率投資間有顯著的負相關關系，這說明提高股權集中度有利于降低公司的非效率投資；獨立董事比例的系數(shù)為負，且是顯著的，與本文預期一致，證明當期獨立董事比例與當期的公司非效率投資有顯著的負相關關系，說明獨立董事在抑制公司的非效率投資方面發(fā)揮積極作用；管理層持股比例的系數(shù)也是顯著的，且符號也與我們的預期一致，證明當期管理層持股比例與當期公司的非效率投資間有顯著的負相關關系，表明提高管理層持股比例能夠產(chǎn)生利益趨同效應，抑制了公司的非效率投資行為。我們還可以看到，股權集中度與管理層持股比例交叉項和獨立董事比例與管理層持股比例交叉項的系數(shù)都為正，且都是顯著的，證明股權集中與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系，獨立董事與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面也存在替代關系，假設4和假設5得證。以上的結果表明公司的監(jiān)督機制（股權集中和獨立董事）和激勵機制（管理層持股）在抑制公司的非效率投資方面都能發(fā)揮積極作用，而且監(jiān)督機制和激勵機制在抑制公司的非效率投資方面確實存在替代關系，公司治理機制并不是相互獨立的，而是存在相互作用的。要使公司治理機制抑制公司的非效率投資獲得的凈收益最大， 必須考慮監(jiān)督機制和激勵機制間的替代關系， 而不能割裂開來單獨考慮監(jiān)督機制和激勵機制對公司非效率投資的治理效果。endprint

（三）公司治理機制與非效率投資間的跨時期相互作用

這里用模型（3）～（5）來研究公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，模型（3）～（5）的工具變量的設置方法與模型（2）類似，回歸結果如表4所示。

從模型（3）的回歸結果可以看到，前期股權集中度、前期管理層持股比例與當期公司非效率投資有顯著的負相關關系，然而，獨立董事比例的系數(shù)卻不顯著， 說明前期獨立董事比例與當期的公司非效率投資并無顯著的相關性。此外，還可以看到股權集中度與管理層持股比例交叉項的系數(shù)和獨立董事比例與管理層持股比例交叉項的系數(shù)都為正， 且是顯著的， 這說明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系的結論依然成立。在模型（4A）和模型（5A）中公司非效率投資的系數(shù)為負，且是顯著的，說明前期公司非效率投資對當期股權集中度產(chǎn)生了顯著的負向反饋效應。 在模型（4C）和模型（5C）中公司非效率投資的系數(shù)也是顯著的，且為負，說明前期公司非效率投資對當期管理層持股比例有顯著的負向反饋效應，其邏輯可能是：較低的公司非效率投資提高了公司績效， 較好的公司績效表現(xiàn)增加了公司對管理層股權激勵。然而，在模型（4B）和模型（5B）中公司非效率投資的系數(shù)不顯著， 這說明前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例沒有產(chǎn)生顯著的影響。 通過表4的回歸結果， 我們可以發(fā)現(xiàn)前期的公司治理機制對當期的公司非效率投資有顯著的影響， 而且前期的公司非效率投資對當期的公司治理機制也有顯著的反饋效應， 公司治理機制與公司非效率投資間存在跨時期的相互作用， 這證明公司治理機制與公司非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性問題。

（四）檢驗工具變量的有效性

前面我們已經(jīng)對工具變量進行了Hansen檢驗和Difference-in-Hansen檢驗，以檢驗工具變量是否存在過度識別問題和工具變量是否是外生的。 通過表3和表4的檢驗結果， 可以知道本文設置的工具變量并不存在過度識別問題， 而且工具變量是外生的。這里我們又對工具變量的解釋能力進行檢驗，借鑒Wintoki等（2012） [4] 的研究，通過2SLS的第一階段（內(nèi)生變量對工具變量的回歸）得到的F統(tǒng)計量來進一步檢驗工具變量的有效性（這里沒有給出具體結果）。 回歸得到的F統(tǒng)計量都在1%的水平上顯著，這表明工具變量能夠提供強有力的解釋能力。因此，綜合以上對工具變量的檢驗，表明本文設置的工具變量是有效的。

（五）穩(wěn)健性檢驗

出于穩(wěn)健性考慮，我們還做了以下穩(wěn)健性檢驗：（1）用凈資產(chǎn)收益率來衡量公司的盈利能力，用托賓Q來衡量公司的成長能力；（2）將總樣本分為國有上市公司和非國有上市公司兩子個樣本。 經(jīng)過以上穩(wěn)健性檢驗，本文得到的結論依然成立，這里沒有給出具體檢驗結果。

四、結論

本文以2002～2009年716家上市公司為樣本，運用動態(tài)面板的System GMM估計方法， 同時考慮了三種內(nèi)生性問題， 以動態(tài)性的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，并且考慮了公司治理機制間的相互作用對公司非效率投資的影響。通過研究，得到以下結論：（1）當期股權集中度、 當期獨立董事比例和當期管理層持股比例都與公司的非效率投資呈顯著的負相關關系；（2） 前期股權集中度和前期管理層持股比例與當期的公司非效率投資呈顯著的負相關關系， 然而前期獨立董事比例與當期公司的非效率投資沒有顯著的相關關系；（3） 股權集中與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代效應， 獨立董事與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面也存在替代效應，表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系；（4） 前期的公司非效率投資對當期的股權集中度、 當期的管理層持股比例都有顯著的負向反饋效應， 然而前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例卻沒有顯著的影響；（5） 公司治理機制與公司的非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性，即公司治理機制與公司的非效率投資間存在跨時期的相互作用。

本文的研究豐富了公司治理機制與公司非效率投資間關系的研究，以動態(tài)的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的關系，研究結果表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面并非相互獨立的，而是存在替代關系，上市公司在實施公司治理機制以抑制公司的非效率投資時應當考慮到監(jiān)督機制與激勵機制間的替代關系對公司治理機制實施效果的影響。

參考文獻：

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[12]Flannery M J，Hankins K W. Estimating dynamic panel models in corporate finance[J]. Journal of Corporate Finance，2012.

（責任編輯：龍會芳；校對：李丹）endprint

（三）公司治理機制與非效率投資間的跨時期相互作用

這里用模型（3）～（5）來研究公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，模型（3）～（5）的工具變量的設置方法與模型（2）類似，回歸結果如表4所示。

從模型（3）的回歸結果可以看到，前期股權集中度、前期管理層持股比例與當期公司非效率投資有顯著的負相關關系，然而，獨立董事比例的系數(shù)卻不顯著， 說明前期獨立董事比例與當期的公司非效率投資并無顯著的相關性。此外，還可以看到股權集中度與管理層持股比例交叉項的系數(shù)和獨立董事比例與管理層持股比例交叉項的系數(shù)都為正， 且是顯著的， 這說明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系的結論依然成立。在模型（4A）和模型（5A）中公司非效率投資的系數(shù)為負，且是顯著的，說明前期公司非效率投資對當期股權集中度產(chǎn)生了顯著的負向反饋效應。 在模型（4C）和模型（5C）中公司非效率投資的系數(shù)也是顯著的，且為負，說明前期公司非效率投資對當期管理層持股比例有顯著的負向反饋效應，其邏輯可能是：較低的公司非效率投資提高了公司績效， 較好的公司績效表現(xiàn)增加了公司對管理層股權激勵。然而，在模型（4B）和模型（5B）中公司非效率投資的系數(shù)不顯著， 這說明前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例沒有產(chǎn)生顯著的影響。 通過表4的回歸結果， 我們可以發(fā)現(xiàn)前期的公司治理機制對當期的公司非效率投資有顯著的影響， 而且前期的公司非效率投資對當期的公司治理機制也有顯著的反饋效應， 公司治理機制與公司非效率投資間存在跨時期的相互作用， 這證明公司治理機制與公司非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性問題。

（四）檢驗工具變量的有效性

前面我們已經(jīng)對工具變量進行了Hansen檢驗和Difference-in-Hansen檢驗，以檢驗工具變量是否存在過度識別問題和工具變量是否是外生的。 通過表3和表4的檢驗結果， 可以知道本文設置的工具變量并不存在過度識別問題， 而且工具變量是外生的。這里我們又對工具變量的解釋能力進行檢驗，借鑒Wintoki等（2012） [4] 的研究，通過2SLS的第一階段（內(nèi)生變量對工具變量的回歸）得到的F統(tǒng)計量來進一步檢驗工具變量的有效性（這里沒有給出具體結果）。 回歸得到的F統(tǒng)計量都在1%的水平上顯著，這表明工具變量能夠提供強有力的解釋能力。因此，綜合以上對工具變量的檢驗，表明本文設置的工具變量是有效的。

（五）穩(wěn)健性檢驗

出于穩(wěn)健性考慮，我們還做了以下穩(wěn)健性檢驗：（1）用凈資產(chǎn)收益率來衡量公司的盈利能力，用托賓Q來衡量公司的成長能力；（2）將總樣本分為國有上市公司和非國有上市公司兩子個樣本。 經(jīng)過以上穩(wěn)健性檢驗，本文得到的結論依然成立，這里沒有給出具體檢驗結果。

四、結論

本文以2002～2009年716家上市公司為樣本，運用動態(tài)面板的System GMM估計方法， 同時考慮了三種內(nèi)生性問題， 以動態(tài)性的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，并且考慮了公司治理機制間的相互作用對公司非效率投資的影響。通過研究，得到以下結論：（1）當期股權集中度、 當期獨立董事比例和當期管理層持股比例都與公司的非效率投資呈顯著的負相關關系；（2） 前期股權集中度和前期管理層持股比例與當期的公司非效率投資呈顯著的負相關關系， 然而前期獨立董事比例與當期公司的非效率投資沒有顯著的相關關系；（3） 股權集中與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代效應， 獨立董事與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面也存在替代效應，表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系；（4） 前期的公司非效率投資對當期的股權集中度、 當期的管理層持股比例都有顯著的負向反饋效應， 然而前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例卻沒有顯著的影響；（5） 公司治理機制與公司的非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性，即公司治理機制與公司的非效率投資間存在跨時期的相互作用。

本文的研究豐富了公司治理機制與公司非效率投資間關系的研究，以動態(tài)的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的關系，研究結果表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面并非相互獨立的，而是存在替代關系，上市公司在實施公司治理機制以抑制公司的非效率投資時應當考慮到監(jiān)督機制與激勵機制間的替代關系對公司治理機制實施效果的影響。

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[12]Flannery M J，Hankins K W. Estimating dynamic panel models in corporate finance[J]. Journal of Corporate Finance，2012.

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（三）公司治理機制與非效率投資間的跨時期相互作用

這里用模型（3）～（5）來研究公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，模型（3）～（5）的工具變量的設置方法與模型（2）類似，回歸結果如表4所示。

從模型（3）的回歸結果可以看到，前期股權集中度、前期管理層持股比例與當期公司非效率投資有顯著的負相關關系，然而，獨立董事比例的系數(shù)卻不顯著， 說明前期獨立董事比例與當期的公司非效率投資并無顯著的相關性。此外，還可以看到股權集中度與管理層持股比例交叉項的系數(shù)和獨立董事比例與管理層持股比例交叉項的系數(shù)都為正， 且是顯著的， 這說明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系的結論依然成立。在模型（4A）和模型（5A）中公司非效率投資的系數(shù)為負，且是顯著的，說明前期公司非效率投資對當期股權集中度產(chǎn)生了顯著的負向反饋效應。 在模型（4C）和模型（5C）中公司非效率投資的系數(shù)也是顯著的，且為負，說明前期公司非效率投資對當期管理層持股比例有顯著的負向反饋效應，其邏輯可能是：較低的公司非效率投資提高了公司績效， 較好的公司績效表現(xiàn)增加了公司對管理層股權激勵。然而，在模型（4B）和模型（5B）中公司非效率投資的系數(shù)不顯著， 這說明前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例沒有產(chǎn)生顯著的影響。 通過表4的回歸結果， 我們可以發(fā)現(xiàn)前期的公司治理機制對當期的公司非效率投資有顯著的影響， 而且前期的公司非效率投資對當期的公司治理機制也有顯著的反饋效應， 公司治理機制與公司非效率投資間存在跨時期的相互作用， 這證明公司治理機制與公司非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性問題。

（四）檢驗工具變量的有效性

前面我們已經(jīng)對工具變量進行了Hansen檢驗和Difference-in-Hansen檢驗，以檢驗工具變量是否存在過度識別問題和工具變量是否是外生的。 通過表3和表4的檢驗結果， 可以知道本文設置的工具變量并不存在過度識別問題， 而且工具變量是外生的。這里我們又對工具變量的解釋能力進行檢驗，借鑒Wintoki等（2012） [4] 的研究，通過2SLS的第一階段（內(nèi)生變量對工具變量的回歸）得到的F統(tǒng)計量來進一步檢驗工具變量的有效性（這里沒有給出具體結果）。 回歸得到的F統(tǒng)計量都在1%的水平上顯著，這表明工具變量能夠提供強有力的解釋能力。因此，綜合以上對工具變量的檢驗，表明本文設置的工具變量是有效的。

（五）穩(wěn)健性檢驗

出于穩(wěn)健性考慮，我們還做了以下穩(wěn)健性檢驗：（1）用凈資產(chǎn)收益率來衡量公司的盈利能力，用托賓Q來衡量公司的成長能力；（2）將總樣本分為國有上市公司和非國有上市公司兩子個樣本。 經(jīng)過以上穩(wěn)健性檢驗，本文得到的結論依然成立，這里沒有給出具體檢驗結果。

四、結論

本文以2002～2009年716家上市公司為樣本，運用動態(tài)面板的System GMM估計方法， 同時考慮了三種內(nèi)生性問題， 以動態(tài)性的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的跨時期相互作用，并且考慮了公司治理機制間的相互作用對公司非效率投資的影響。通過研究，得到以下結論：（1）當期股權集中度、 當期獨立董事比例和當期管理層持股比例都與公司的非效率投資呈顯著的負相關關系；（2） 前期股權集中度和前期管理層持股比例與當期的公司非效率投資呈顯著的負相關關系， 然而前期獨立董事比例與當期公司的非效率投資沒有顯著的相關關系；（3） 股權集中與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面存在替代效應， 獨立董事與管理層持股在抑制公司的非效率投資方面也存在替代效應，表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面存在替代關系；（4） 前期的公司非效率投資對當期的股權集中度、 當期的管理層持股比例都有顯著的負向反饋效應， 然而前期的公司非效率投資對當期的獨立董事比例卻沒有顯著的影響；（5） 公司治理機制與公司的非效率投資間存在動態(tài)內(nèi)生性，即公司治理機制與公司的非效率投資間存在跨時期的相互作用。

本文的研究豐富了公司治理機制與公司非效率投資間關系的研究，以動態(tài)的視角研究了公司治理機制與公司非效率投資間的關系，研究結果表明公司的監(jiān)督機制與激勵機制在抑制公司的非效率投資方面并非相互獨立的，而是存在替代關系，上市公司在實施公司治理機制以抑制公司的非效率投資時應當考慮到監(jiān)督機制與激勵機制間的替代關系對公司治理機制實施效果的影響。

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