大股東控制權(quán)與上市公司違規(guī)行為研究

王 敏 何 杰

(西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院)

1 研究背景

中國資本市場(chǎng)自1992年正式建立以來，不斷擴(kuò)展、深化，至2018年底，已擁有上市公司3 584家，總市值約為434 924億元，達(dá)2018年中國GDP總額900 309.50億元的48.31%。然而，隨著中國資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，上市公司的違規(guī)行為也日益猖獗，從最早的“紅光案”“瓊民源案”，到“銀廣夏”的虛構(gòu)財(cái)務(wù)報(bào)表、“藍(lán)田股份”的編造業(yè)績(jī)神話、“綠大地”的欺詐上市、“萬福生科”的財(cái)務(wù)造假、詐騙，上市公司違規(guī)事件頻發(fā)，嚴(yán)重破壞市場(chǎng)秩序。據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)顯示，2018年共有449家上市公司因違規(guī)受到處罰，這不僅使得投資者遭受極大的損失，而且也困擾著市場(chǎng)監(jiān)管方，成為嚴(yán)重影響資本市場(chǎng)進(jìn)一步健康發(fā)展的頑疾[1]，因此，如何有效約束上市公司的違規(guī)行為，已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)者和監(jiān)管部門關(guān)注的焦點(diǎn)問題。

目前學(xué)術(shù)研究發(fā)現(xiàn)，公司內(nèi)外部治理是影響公司違規(guī)的重要因素[2～4]，內(nèi)外部治理越規(guī)范，公司違規(guī)傾向越低。股權(quán)結(jié)構(gòu)作為公司內(nèi)部治理的重要內(nèi)容，與公司違規(guī)行為存在明顯的因果關(guān)系。與西方股權(quán)高度分散的情況不同，中國上市公司股權(quán)相對(duì)集中，胡天存等[5]認(rèn)為，中國72.62%的上市公司由第一大股東掌握絕對(duì)控股權(quán)，且第一大股東平均持股比例是第二大股東的5.14倍。據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2018年底，中國上市公司第一大股東持股比例超過20%的占全部上市公司的81.15%，第一大股東平均持股比例為33.50%。可見，中國上市公司普遍具有“一股獨(dú)大”的集中所有權(quán)結(jié)構(gòu)。近年來，部分學(xué)者已經(jīng)注意到了中國這種特殊的股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)上市公司違規(guī)行為的影響[6～8]，但他們的研究尚未深入。鑒于此，本研究擬運(yùn)用SHAPLEY等[9]建立的夏普利權(quán)力指數(shù)方法，以2001～2017年滬深主板上市公司全樣本數(shù)據(jù)，測(cè)量中國上市公司大股東的真實(shí)控制權(quán)，并采用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，考察其對(duì)公司違規(guī)的影響，期望為大股東控制權(quán)的研究提供新的視角，同時(shí)為監(jiān)管部門和投資者防范上市公司違規(guī)提供新的決策依據(jù)。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 文獻(xiàn)回顧

2.1.1控制權(quán)

自LA PORTA等[10]首次定義并分析了控制權(quán)問題以來，學(xué)者們圍繞這一問題展開了一系列研究，包括股東控制權(quán)與公司業(yè)績(jī)及市場(chǎng)價(jià)值[11]、公司經(jīng)營管理及會(huì)計(jì)行為[12]、公司交易行為[13]、公司資本市場(chǎng)融資行為[14]、公司投資行為[15]、公司信息披露行為[16]、公司違規(guī)行為[7，8]、公司治理機(jī)制[17]等之間的關(guān)系，涵蓋公司經(jīng)營管理的各個(gè)方面。綜合來看，這些研究的著眼點(diǎn)主要是公司控制權(quán)及其與現(xiàn)金流權(quán)的分離與公司行為及業(yè)績(jī)之間的關(guān)系，即公司現(xiàn)金流權(quán)的激勵(lì)效應(yīng)及其與公司控制權(quán)的分離所導(dǎo)致的壁壘效應(yīng)，其對(duì)股東控制權(quán)的衡量均以持股比例為依據(jù)。雖然這種衡量方法看起來比較直觀且可取，但實(shí)際上存在著不可忽視的弊端：①股東的控制權(quán)與其持股比例并不是簡(jiǎn)單的線性正相關(guān)關(guān)系；②股東的控制權(quán)并非完全依據(jù)其自身持股比例，還受到其他股東持股比例的影響；③股東之間的權(quán)力爭(zhēng)斗并非單打獨(dú)斗的非合作博弈，而是一種合作博弈，隨著公司內(nèi)外部場(chǎng)景的變化，股東之間形成不同的合作方式。

2.1.2公司違規(guī)

根據(jù)舞弊三角理論可知，公司違規(guī)的發(fā)生是動(dòng)機(jī)、機(jī)會(huì)和自我合理化這三大要素共同催化的結(jié)果，三者缺一不可。顯然，公司和監(jiān)管部門難以消除公司的違規(guī)動(dòng)機(jī)，但是可以通過制度的設(shè)計(jì)減少違規(guī)的機(jī)會(huì)，因此，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從公司內(nèi)外部治理的視角探討公司違規(guī)的影響因素。在公司外部治理方面，研究發(fā)現(xiàn)，政府部門監(jiān)督[18]、司法監(jiān)督[19]、外部投資者監(jiān)督[20]、分析師監(jiān)督[2]、審計(jì)監(jiān)督[21]、媒體監(jiān)督[22]、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)[23]等可以有效地減少公司違規(guī)行為。在公司內(nèi)部治理方面，學(xué)者們重點(diǎn)圍繞著公司內(nèi)部控制水平[24]、高管薪酬激勵(lì)機(jī)制[25]、高管裙帶關(guān)系[26]、董事會(huì)結(jié)構(gòu)[27]、股權(quán)結(jié)構(gòu)[6～8]等幾個(gè)方面展開。其中，股權(quán)結(jié)構(gòu)作為公司治理的重要內(nèi)容，與公司違規(guī)行為的發(fā)生密不可分，CHEN等[6]采用Bivariate Probit估計(jì)方法，發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)公司違規(guī)傾向無顯著影響；陳國進(jìn)等[7]發(fā)現(xiàn)，第一大股東持股比例與上市公司違規(guī)概率顯著負(fù)相關(guān)；唐躍軍[8]發(fā)現(xiàn)，第一大股東持股比例和上市公司違規(guī)行為被查處的可能性顯著負(fù)相關(guān)。

通過分析發(fā)現(xiàn)：①現(xiàn)有文獻(xiàn)通常將披露發(fā)生違規(guī)行為的上市公司作為“違規(guī)”樣本，剩余的公司全部作為“未違規(guī)”樣本，然后采用Logit模型和Probit模型進(jìn)行估計(jì)，但是這些“未違規(guī)”樣本包含了一部分實(shí)際發(fā)生了違規(guī)但未被稽查出的公司，因此，采用Logit模型和Probit模型進(jìn)行估計(jì)將會(huì)造成較大的偏差；②現(xiàn)有文獻(xiàn)沒有區(qū)分公司違規(guī)傾向和公司違規(guī)后被稽查出的可能性，將兩者混為一談，導(dǎo)致結(jié)論不一，如陳國進(jìn)等[7]認(rèn)為第一大股東集中控制權(quán)可以約束公司違規(guī)行為，而唐躍軍[8]認(rèn)為第一大股東集中控制權(quán)并不能約束公司違規(guī)，而是降低了其違規(guī)被稽查出的可能性；③現(xiàn)有文獻(xiàn)并未對(duì)公司違規(guī)行為的實(shí)施主體及其作用機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)探討，第一大股東控制權(quán)對(duì)不同的違規(guī)主體可能產(chǎn)生不同的影響(抑制或者誘發(fā))，因此有必要區(qū)分違規(guī)行為實(shí)施主體，分別探討大股東控制權(quán)的影響。

2.2 研究假設(shè)

基于公司金融的一般理論及相關(guān)經(jīng)驗(yàn)文獻(xiàn)可知，公司的違規(guī)行為與其股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理機(jī)制之間存在明確的因果關(guān)系[1]。與西方股權(quán)高度分散的情況不同，中國上市公司股權(quán)相對(duì)集中，在公司內(nèi)部，大股東主導(dǎo)著公司治理?？偨Y(jié)以往的研究來看，公司大股東出于自身利益的考慮，可能會(huì)掏空上市公司，損害中小股東的利益[11～13]，且大股東控制權(quán)越大，掏空現(xiàn)象越嚴(yán)重，違規(guī)傾向越高；但是由于具有絕對(duì)信息優(yōu)勢(shì)的大股東(多為控股股東)控制著上市公司的信息發(fā)布，因此，大股東有動(dòng)機(jī)也有能力對(duì)所發(fā)布的信息進(jìn)行選擇，結(jié)果往往只發(fā)布對(duì)自己有利的信息，掩蓋實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生的違規(guī)行為，以減少被稽查出的可能性[8]。雖然大股東集中控制帶來了大股東與中小股東之間的第二類代理問題(壁壘效應(yīng))，但是卻可以幫助解決股東與代理人之間的第一類代理問題(激勵(lì)效應(yīng))。大股東為了追求股東權(quán)益和控制權(quán)收益，將運(yùn)用手中持有的大額投票權(quán)監(jiān)督經(jīng)營層的經(jīng)營管理活動(dòng)，并對(duì)其經(jīng)營管理決策施加影響，解決廣大中小股東“搭便車”行為所導(dǎo)致的對(duì)經(jīng)營層監(jiān)督不足的問題[28]，從而降低經(jīng)營層的違規(guī)傾向，提高其違規(guī)后被稽查出的可能性。祝繼高等[29]認(rèn)為，大股東主要通過內(nèi)部機(jī)制和外部機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)管理層的控制和監(jiān)督。甄紅線等[30]認(rèn)為，終極控制權(quán)集中有助于降低第一類代理成本，提高上市公司的治理效率，最終提升公司績(jī)效。由此提出如下假設(shè)：

假設(shè)1大股東控制權(quán)越大，公司經(jīng)營層違規(guī)傾向越低，其違規(guī)后被稽查出的可能性越大。

假設(shè)2大股東控制權(quán)越大，公司股東違規(guī)傾向越高，其違規(guī)后被稽查出的可能性越低。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本來源與數(shù)據(jù)選擇

本研究選取2001～2017年中國滬深主板上市公司作為研究樣本。公司違規(guī)數(shù)據(jù)、公司治理數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR、WIND和RESSET數(shù)據(jù)庫，并以公司年報(bào)、公告，以及證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)、證券交易所公告的相關(guān)數(shù)據(jù)補(bǔ)充、印證。選取的樣本時(shí)間開始于2001年，原因在于：①2001年中國出臺(tái)的“關(guān)于經(jīng)濟(jì)犯罪案件追訴標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定”增大了公司違規(guī)被稽查出的可能性；②公司治理數(shù)據(jù)在2001年之前披露較少。另外，本研究對(duì)公司規(guī)模、股票年收益率、托賓Q值、營業(yè)收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率、股票日收益波動(dòng)率、換手率按照1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了Winsorize縮尾處理。

3.2 估計(jì)方法

關(guān)于公司違規(guī)方面的研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)通常將監(jiān)管部門查處的違規(guī)行為等同于上市公司實(shí)際的違規(guī)行為，忽視了公司違規(guī)數(shù)據(jù)具有部分可觀測(cè)性。為了解決這一問題，本研究借鑒陸瑤等[20]、滕飛等[23]、KHANNA等[26]及萬良勇等[27]的研究，使用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，引入兩個(gè)潛變量違規(guī)傾向(Fr)和違規(guī)稽查(De)來研究公司的違規(guī)行為：

(1)

(2)

式中，ρ是μit和νit的相關(guān)系數(shù)。則Zit的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為

L(βF,βD,ρ)=∑ln(P(Zit=1))+

∑ln(P(Zit=0))=

∑{Zit×ln[φ(βFXFit,βDXDit,ρ)]+

(1-Zit)×ln[1-φ(βFXFit,βDXDit,ρ)]}。

(3)

通過式(3)，采用最大似然函數(shù)法進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)。在部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型中，為有效區(qū)分違規(guī)傾向和違規(guī)稽查，要求XFit和XDit包含的解釋變量不能完全相同，并且解釋變量數(shù)據(jù)在樣本中有足夠的變化?？梢园l(fā)現(xiàn)，在Probit模型中，Zit=Frit；P(Zit=1)=P(Frit=1)=φ(βXit)，因此，如果Deit不全等于1，那么Probit模型與部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型估計(jì)得到的參數(shù)應(yīng)有所不同。

3.3 變量說明與模型構(gòu)建

3.3.1被解釋變量：公司違規(guī)行為

根據(jù)前文研究方法所述，本研究采用啞變量Z衡量上市公司的違規(guī)行為，如果公司在當(dāng)年發(fā)生違規(guī)行為并被披露，則Z=1，反之Z=0；進(jìn)一步，參考何杰等[1]的研究，按照公司違規(guī)行為的實(shí)施主體，將公司違規(guī)分為經(jīng)營層違規(guī)(ZM)與股東違規(guī)(ZS)兩個(gè)違規(guī)主體，如果公司經(jīng)營層在當(dāng)年發(fā)生違規(guī)行為并被披露，則ZM=1，反之ZM=0；如果公司股東在當(dāng)年發(fā)生違規(guī)行為并被披露，則ZS=1，反之ZS=0。

3.3.2解釋變量：中國上市公司大股東控制權(quán)

本研究運(yùn)用SHAPLEY等[9]建立的夏普利權(quán)力指數(shù)(Shapley-Shubik Power Index，SPI)方法，重新測(cè)量中國上市公司大股東的真實(shí)控制權(quán)。該方法以合作博弈為理論基點(diǎn)，衡量博弈參與人在一定的相對(duì)權(quán)力結(jié)構(gòu)狀況下，面臨各種可能的利益沖突時(shí)，在所有的利益組合(聯(lián)盟)中獲勝的概率。其核心思想為：在一個(gè)博弈中，某一博弈參與人可通過與其他博弈參與人形成聯(lián)盟的方式，獲得議案通過所需要的投票數(shù)(具體規(guī)則可為1/2、2/3，或其他公認(rèn)的原則)。在各種可能的博弈聯(lián)盟組合中，參與者對(duì)聯(lián)盟獲勝的邊際貢獻(xiàn)之和與各種可能的聯(lián)盟組合總數(shù)之比(邊際貢獻(xiàn)就是某博弈參與人加入某聯(lián)盟，則該聯(lián)盟獲勝，反之則失敗)，即為該博弈參與人的SPI。其具體計(jì)算公式為

[V(S)-V(S-{i})]，

(4)

式中，SPIi為博弈參與人i的SPI；N是博弈參與人的集合；n為博弈參與人總數(shù)；Si是N中包含i的一切子集所組成的集合，S∈Si；V(S)表示聯(lián)盟的結(jié)果，當(dāng)聯(lián)盟S獲勝時(shí)，V(S)=1，否則，V(S)=0；V(S-{i})表示聯(lián)盟S去掉參與人i后的結(jié)果；|S|為聯(lián)盟S中的參與人數(shù)。SPI的取值范圍是[0,1]，取值越大表示權(quán)力越大，若SPI=1，表明該博弈參與人擁有完全的權(quán)力，不受其他參與人的制衡；若SPI<1，表明該博弈參與人的權(quán)力受到其他參與人的制衡。

將SPI方法具體應(yīng)用于資本市場(chǎng)的股東博弈，與以持股比例為依據(jù)衡量大股東控制權(quán)的方法相比，其對(duì)股東群體間相對(duì)勢(shì)力的刻畫更為清晰、準(zhǔn)確，具體表現(xiàn)為：①SPI方法反映了大股東控制權(quán)不僅受自身持股比例的影響，還受到其他股東持股比例的影響，大股東控制權(quán)與其持股比例之間是一種非線性關(guān)系；②SPI方法擺脫了以持股比例為依據(jù)的束縛，在公司的水平控制層面，控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)并非一定相等，如某公司4個(gè)股東A、B、C、D的持股比例分別為0.45、0.25、0.15、0.15，通過投票方式，一股一票，簡(jiǎn)單多數(shù)獲勝，以決定某議案通過與否。通過式(4)，得出A股東的控制權(quán)等于1/6；③SPI方法基于合作博弈理論，描繪公司股東之間可能存在的合謀行為，與現(xiàn)實(shí)中的情形更為貼近。在公司股東之間的權(quán)力博弈及利益紛爭(zhēng)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，在不同的時(shí)間及市場(chǎng)狀況下，股東之間利益取向的一致性將隨著場(chǎng)景的變化而形成不同的組合，因而，股東為尋求自己利益的最大化，相互之間展開的權(quán)力博弈絕不是單個(gè)股東之間的簡(jiǎn)單爭(zhēng)斗即非合作博弈，而一定表現(xiàn)為靈活多變的動(dòng)態(tài)結(jié)盟方式即合作博弈的形式。

本研究以前十大股東為公司控制權(quán)競(jìng)爭(zhēng)的博弈參與人，以表決權(quán)的1/2為獲勝準(zhǔn)則，運(yùn)用SPI方法計(jì)算上市公司第一大股東的真實(shí)控制權(quán)(CSPI)(1)因版面有限，具體測(cè)量方法省略，如有需要可聯(lián)系筆者索取。。

3.3.3控制變量

本研究主要采用部分可觀測(cè)Bivariate Probit估計(jì)方法，因此需要兩組不完全相同的控制變量，以分別解釋公司違規(guī)傾向與違規(guī)稽查。借鑒陸瑤等[20]、滕飛等[23]、KHANNA等[26]及萬良勇等[27]的研究，采用國有股比例(O)、董事會(huì)規(guī)模(B)、獨(dú)立董事比例(D)、公司規(guī)模(S)、股票年收益率(R)作為解釋公司違規(guī)傾向的控制變量，這些公司治理因素以及經(jīng)營情況會(huì)影響到公司的違規(guī)動(dòng)機(jī)；采用董事會(huì)規(guī)模(B)、獨(dú)立董事比例(D)、托賓Q值(Q)、公司營業(yè)收入增長(zhǎng)率(G)、公司的資產(chǎn)負(fù)債率(L)、公司是否曾經(jīng)違規(guī)(P)、行業(yè)違規(guī)情況(I)、公司股票收益率的波動(dòng)(V)以及股票流通股換手率(T)作為解釋公司違規(guī)稽查的控制變量，這些變量的變化會(huì)導(dǎo)致監(jiān)管部門和投資者關(guān)注程度的不同，從而改變公司受到違規(guī)稽查和訴訟的可能性大小。這兩組控制變量不完全相同，因此滿足Bivariate Probit估計(jì)模型的要求。具體定義與測(cè)度見表1。

3.3.4模型選取

本研究用啞變量Z表示“公司違規(guī)”，先采用一般的Logit模型和Probit模型進(jìn)行估計(jì)，具體模型如下：

Z=β0+β1CSPI+β2O+β3B+β4D+β5S+β6R+β7Q+

β8G+β9L+β10P+β11I+β12V+β13T+ε。

(5)

為消除Logit模型和Probit模型估計(jì)方法產(chǎn)生的偏差，采用Bivariate Probit估計(jì)方法，引入兩個(gè)潛變量違規(guī)傾向(Fr)和違規(guī)稽查(De)檢驗(yàn)假設(shè)，具體模型如下：

(6)

表1 變量說明

表2 公司年度違規(guī)統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證分析

4.1 描述性分析

樣本公司年度違規(guī)情況的統(tǒng)計(jì)見表2。統(tǒng)計(jì)顯示，2001～2017年間，中國上市公司數(shù)目(2)由于本研究以中國滬深主板上市公司作為研究樣本，因此統(tǒng)計(jì)的公司數(shù)量低于中國證券市場(chǎng)實(shí)際上市公司數(shù)量。不斷增加，表明中國資本市場(chǎng)不斷繁榮發(fā)展。同一公司在同一年的所有違規(guī)行為記為一條，2001～2017的17年間，違規(guī)公司觀測(cè)值占上市公司觀測(cè)值的10.45%，違規(guī)公司比例先下降后上升，總體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。進(jìn)一步從違規(guī)主體來看，公司經(jīng)營層違規(guī)比例較大，而股東違規(guī)比例則相對(duì)較小。公司經(jīng)營層違規(guī)比例先下降后上升，而公司股東違規(guī)比例則呈明顯上升趨勢(shì)。

樣本公司違規(guī)事件類型的分布見表3。參考陸瑤等[20]和滕飛等[23]的研究，將上市公司違規(guī)分為信息披露違規(guī)、經(jīng)營違規(guī)和公司治理及內(nèi)部監(jiān)控不規(guī)范3種類型，信息披露類違規(guī)行為包括虛構(gòu)利潤、虛列資產(chǎn)、虛假記載(誤導(dǎo)性陳述)、推遲披露、重大遺漏、披露不實(shí)(其他)和欺詐上市等違規(guī)行為，經(jīng)營類違規(guī)行為包括出資違規(guī)、擅自改變資金用途、占用公司資產(chǎn)、違規(guī)擔(dān)保、內(nèi)幕交易、違法違規(guī)買賣股票和操縱股價(jià)等違規(guī)行為，公司治理及內(nèi)部監(jiān)控不規(guī)范類違規(guī)行為包括一般會(huì)計(jì)處理不當(dāng)?shù)绕渌`規(guī)行為。信息披露違規(guī)、經(jīng)營違規(guī)和公司治理及內(nèi)部監(jiān)控不規(guī)范三大類型的比例分別是7.67%、3.10%、2.66%，信息披露違規(guī)比例相對(duì)較高，呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，而經(jīng)營違規(guī)和公司治理及內(nèi)部監(jiān)控不規(guī)范比例有所上升。

表3 公司違規(guī)事件類型分布

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。由表4可知，在樣本總體中，公司違規(guī)(Z)、經(jīng)營層違規(guī)(ZM)、股東違規(guī)(ZS)的均值分別為0.100、0.090、0.020，經(jīng)營層違規(guī)明顯高于股東違規(guī)；公司第一大股東控制權(quán)(CSPI)均值為0.870，中位數(shù)為1.000，說明中國上市公司一半以上由第一大股東完全控制，不受其他股東制衡。

表4 描述性統(tǒng)計(jì)分析(N=21 855)

4.2 回歸分析

4.2.1大股東控制權(quán)與公司違規(guī)行為

第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司違規(guī)(Z)影響的實(shí)證結(jié)果見表5。

表5 第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司違規(guī)行為的影響(N=21 855)

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)參數(shù)的t檢驗(yàn)值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。下同。

表5中列(1)和列(2)分別使用Logit模型和Probit模型估計(jì)第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司違規(guī)(Z)的影響，發(fā)現(xiàn)第一大股東控制權(quán)(CSPI)與公司違規(guī)(Z)顯著負(fù)相關(guān)。這與陳國進(jìn)等[7]和唐躍軍[8]的研究相一致，但是二者有不同的解釋，陳國進(jìn)等[7]認(rèn)為第一大股東集中持股有利于約束公司違規(guī)行為；而唐躍軍[8]認(rèn)為陳國進(jìn)等[7]的研究忽略了被查處的公司違規(guī)只是實(shí)際違規(guī)的一部分，只看到了第一大股東“天使”的一面，忽視了其“魔鬼”的一面，第一大股東持股并非有利于約束公司違規(guī)行為，而是有利于掩蓋日趨頻繁的違規(guī)行為，降低上市公司違規(guī)被查出的可能性。為了準(zhǔn)確地考察實(shí)際情況，參考陸瑤等[20]、滕飛等[23]、KHANNA等[26]及萬良勇等[27]的研究，使用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，引入違規(guī)傾向(Fr)和違規(guī)稽查(De)兩個(gè)潛變量，分別考察第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司違規(guī)傾向(Fr)和違規(guī)稽查(De)的影響，結(jié)果見列(3)。由此可見，第一大股東控制權(quán)(CSPI)越大，公司違規(guī)傾向(Fr)越低，同時(shí)其違規(guī)后被稽查出的可能性(De)越高。

表5中列(3)的結(jié)果還表明，在公司違規(guī)傾向(Fr)方面，國有股比例(O)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明國有股比例越高，受到的內(nèi)外監(jiān)督越嚴(yán)格，公司違規(guī)傾向越低；公司規(guī)模(S)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明規(guī)模較大的公司，其發(fā)展相對(duì)更加成熟，公司治理與內(nèi)部控制更加規(guī)范有效，從而公司違規(guī)傾向越低；股票年收益率(R)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明公司股票年收益率越高，公司業(yè)績(jī)壓力更小，管理層的違規(guī)動(dòng)機(jī)減弱，公司違規(guī)傾向降低。在公司違規(guī)稽查(De)方面，董事會(huì)規(guī)模(B)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明董事會(huì)規(guī)模過大反而會(huì)降低工作效率，影響其監(jiān)督治理作用的發(fā)揮；公司托賓Q值(Q)的系數(shù)顯著為正，說明公司托賓Q值越大，其市場(chǎng)價(jià)值越高，公司進(jìn)入資本市場(chǎng)進(jìn)行套利變現(xiàn)的動(dòng)機(jī)增強(qiáng)，這更容易引起監(jiān)管部門的關(guān)注，提高其違規(guī)后被稽查出的可能性；公司資產(chǎn)負(fù)債率(L)、公司過往是否曾經(jīng)違規(guī)(P)、行業(yè)中違規(guī)公司比例(I)的系數(shù)顯著為正，說明資產(chǎn)負(fù)債率較高，公司曾經(jīng)違規(guī)過，處于違規(guī)公司占比較高的行業(yè)中的公司，會(huì)受到監(jiān)管部門和投資者更多的關(guān)注，其違規(guī)行為更容易被稽查。這些均與前人的研究一致。

4.2.2大股東控制權(quán)與不同違規(guī)主體的違規(guī)行為

為了更加細(xì)致地研究大股東控制權(quán)與上市公司的違規(guī)行為，根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫中對(duì)公司違規(guī)主體的分類，參考何杰等[1]的研究，將公司違規(guī)(Z)分為經(jīng)營層違規(guī)(ZM)與股東違規(guī)(ZS)兩個(gè)違規(guī)主體，通過對(duì)違規(guī)主體的劃分，實(shí)證檢驗(yàn)股東與經(jīng)營層之間的第一類委托代理問題(激勵(lì)效應(yīng))和大股東與小股東之間的第二類委托代理問題(壁壘效應(yīng))。第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)不同違規(guī)主體違規(guī)行為影響的實(shí)證結(jié)果見表6。

表6中列(1)是第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司經(jīng)營層違規(guī)(ZM)的影響，先使用Logit模型和Probit模型估計(jì)第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司經(jīng)營層違規(guī)(ZM)的影響，發(fā)現(xiàn)第一大股東控制權(quán)(CSPI)與公司經(jīng)營層違規(guī)(ZM)顯著負(fù)相關(guān)?？紤]到公司經(jīng)營層違規(guī)數(shù)據(jù)的部分可觀測(cè)性，再使用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，引入違規(guī)傾向(FrM)和違規(guī)稽查(DeM)兩個(gè)潛變量，考察第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司經(jīng)營層違規(guī)傾向(FrM)和公司經(jīng)營層違規(guī)后被稽查出的可能性(DeM)的影響。結(jié)果見表6列(1)，第一大股控制權(quán)(CSPI)與公司經(jīng)營層違規(guī)傾向(FrM)顯著負(fù)相關(guān)，與公司經(jīng)營層違規(guī)稽查(DeM)顯著正相關(guān)，即第一大股東控制權(quán)(CSPI)越大，公司經(jīng)營層的違規(guī)傾向(FrM)越低，且其違規(guī)后被稽查出的可能性(DeM)越高。這驗(yàn)證了陳國進(jìn)等[7]認(rèn)為的第一大股東“天使”的一面，第一大股東控制權(quán)確實(shí)可以約束公司經(jīng)營層的違規(guī)行為。實(shí)證檢驗(yàn)了股東與經(jīng)營層之間的第一類委托代理問題(激勵(lì)效應(yīng))。

表6中列(2)是第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司股東違規(guī)(ZS)的影響，先使用Logit模型和Probit模型估計(jì)第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司股東違規(guī)(ZS)的影響，發(fā)現(xiàn)第一大股東控制權(quán)(CSPI)與公司股東違規(guī)(ZS)顯著負(fù)相關(guān)?？紤]到公司股東違規(guī)數(shù)據(jù)的部分可觀測(cè)性，再使用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，引入違規(guī)傾向(FrS)和違規(guī)稽查(DeS)兩個(gè)潛變量，考察第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)公司股東違規(guī)傾向(FrS)和公司股東違規(guī)后被稽查出的可能性(DeS)的影響。結(jié)果見表6列(2)，大股控制權(quán)(CSPI)與公司股東違規(guī)稽查(DeS)顯著負(fù)相關(guān)，即第一大股東控制權(quán)(CSPI)越大，公司股東違規(guī)后被稽查出的可能性(DeS)越低。這驗(yàn)證了唐躍軍[8]所認(rèn)為的第一大股東“魔鬼”的一面，即具有絕對(duì)信息優(yōu)勢(shì)的第一大股東(多為控股股東)控制著上市公司的信息發(fā)布，第一大股東有動(dòng)機(jī)也有能力對(duì)所發(fā)布信息進(jìn)行選擇，結(jié)果往往只發(fā)布對(duì)自己有利的信息，掩蓋實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生的違規(guī)行為，以減少被查處的可能性。另外，本研究沒有發(fā)現(xiàn)第一大股東控制權(quán)(CSPI)對(duì)股東違規(guī)傾向(FrS)有顯著影響，這可能是由于沒有對(duì)公司股東違規(guī)進(jìn)行詳細(xì)區(qū)分，雖然公司股東違規(guī)主要是第一大股東的違規(guī)，但也包含其他股東的違規(guī)，第一大股東控制提高了自身的違規(guī)傾向，但同時(shí)降低了其他股東的違規(guī)傾向，由于對(duì)二者的作用方向相反，綜合作用的結(jié)果可能會(huì)導(dǎo)致無法觀察到第一大股東控制權(quán)對(duì)股東違規(guī)傾向的顯著影響。鑒于此，在未來的研究中有必要對(duì)股東違規(guī)進(jìn)行區(qū)分，分別研究大股東控制對(duì)其自身違規(guī)傾向和其他股東違規(guī)傾向的影響，進(jìn)一步驗(yàn)證大股東與小股東之間的第二類委托代理問題(壁壘效應(yīng))。

5 結(jié)語

本研究基于SPI方法，重新測(cè)量中國上市公司大股東的真實(shí)控制權(quán)，在此基礎(chǔ)上，采用部分可觀測(cè)Bivariate Probit模型，實(shí)證考察了大股東控制權(quán)對(duì)公司違規(guī)行為的影響。研究表明，大股東控制權(quán)越大，上市公司違規(guī)傾向越低，同時(shí)其違規(guī)后被稽查出的可能性越高。進(jìn)一步地，本研究按照公司違規(guī)行為的實(shí)施主體，將公司違規(guī)分為經(jīng)營層違規(guī)和股東違規(guī)，發(fā)現(xiàn)大股東控制對(duì)經(jīng)營層違規(guī)有顯著的“抑制”效果，即大股東控制權(quán)越大，公司經(jīng)營層違規(guī)傾向越低，同時(shí)其違規(guī)后被稽查出的可能性更高，實(shí)證檢驗(yàn)了股東與經(jīng)營層之間的第一類委托代理問題(激勵(lì)效應(yīng))，這體現(xiàn)了大股東控制“天使”的一面[7]。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)，大股東控制對(duì)公司股東違規(guī)有顯著的“隱藏”效果，大股東控制能夠顯著地降低公司股東違規(guī)后被稽查出的可能性，這體現(xiàn)了大股東控制“魔鬼”的一面[8]。通過違規(guī)主體的劃分，以及違規(guī)傾向和違規(guī)稽查兩個(gè)潛變量的引入，清晰準(zhǔn)確地驗(yàn)證了大股東“天使”的一面與“魔鬼”的一面。

大股東控制在一定程度上可以約束上市公司經(jīng)營層違規(guī)，解決股東與經(jīng)營層之間的委托代理問題；但是對(duì)于大股東違規(guī)，則需要提高外部監(jiān)管者的能力和水平，同時(shí)完善公司內(nèi)部治理機(jī)制，鼓勵(lì)內(nèi)部牽制，在股權(quán)相對(duì)集中的基礎(chǔ)上，提高其他股東對(duì)第一大股東的制衡，并鼓勵(lì)其他股東與外部監(jiān)管者合作，充分利用自身的信息優(yōu)勢(shì)，配合監(jiān)管部門查處大股東的違規(guī)行為，有效抑制大股東對(duì)上市公司利益的侵害。

本研究?jī)H運(yùn)用SPI方法構(gòu)建了公司水平控制層面大股東控制權(quán)的測(cè)度方法，并進(jìn)行了相關(guān)的研究，而對(duì)于金字塔型控制結(jié)構(gòu)下的公司終極控制權(quán)的測(cè)度及其相關(guān)研究，尚未進(jìn)行有效地探索，有待進(jìn)一步的研究。