梁 驍
(江蘇銀行股份有限公司總行計劃財務部,江蘇南京 210000)
一直以來融資約束現(xiàn)象都存在企業(yè)的經營與發(fā)展中,對企業(yè)和國家的經濟造成極大的損失。為此,國務院召開的常務會議中多次提出了降低企業(yè)融資成本的解決方案,該問題的提出對緩解企業(yè)融資約束具有重要的意義[1-3]。
根據(jù)“高層梯隊理論”的研究內容可知,公司高層管理人員在工作中的行為決策會因教育、工作經歷、任期、年齡等背景的差異性產生不同的結果,進一步的為公司的管理行為和公司收益產生一定的影響。因此,課題認為公司高層管理人員作為公司信息的產生者和發(fā)布者,其工作經歷可能會對信息傳遞的過程和工作決策產生影響。而從事過與財務相關工作的高層管理人員,由于對財務工作較熟悉,專業(yè)性強,能夠提高信息傳遞的準確性,并較好的處理與投資者之間的關系,進而降低信息在傳遞過程中出現(xiàn)的偏差,最終緩解企業(yè)的融資約束[4]。
由于企業(yè)內部和外部市場信息內容傳遞與接收不一致,會影響企業(yè)融資,為了緩解該情況的發(fā)生,企業(yè)必須做出內部調整提高信息的準確性,進一步降低融資約束的難度。會計信息準確度越高,企業(yè)內部和外部的信息披露質量越高,信息內容傳遞的誤差越小,越有利于投資者對信息進行跟蹤,最終降低企業(yè)融資成本。另外,企業(yè)還可以通過提高自身的社會責任信息披露的準確性,進一步降低信息內容的傳遞與接收不一致情況,從而緩解企業(yè)的融資約束[5-6]。
企業(yè)信息披露的內容主要涉及與財務會計相關信息,且投資者在對企業(yè)進行投資時所關注的內容也主要為與財務會計相關的信息。由于財務信息是專業(yè)性較強且內容較復雜,因此企業(yè)必須要求高層管理人員具備較專業(yè)的財務知識,以高質量的財務信息對投資者提出的問題進行回答,并很好的處理相關的突發(fā)狀況。同時,具有財務工作經歷的高層管理人員具備專業(yè)的財務知識,對會計理論有更深入的理解,因此在面對財務問題時能夠較為熟練的進行處理,且對相關財務政策的敏感性較強。與此同時,課題認為具有財務知識的高層管理人員在與投資者進行溝通時能夠更加全面和深入的對經濟信息進行解釋,使信息披露更加完整、易于理解,增強信息內容接收與傳遞的相關性,緩解融資約束[7-10]。
根據(jù)上述分析內容,課題假設:當企業(yè)高層管理人員財務知識專業(yè)度較高時,企業(yè)高管能夠降低本公司的融資約束。
本課題所采用的技術樣本為2009-2022年中國滬、深證券市場的全部A股上市公司。利用新浪財經、東方財富等網(wǎng)站收集該公司高層管理人員的信息。利用CSMAR數(shù)據(jù)庫引用相關財務數(shù)據(jù)。
通過查找文獻資料,制定樣本篩選的標準:(1)將金融、保險業(yè)的公司進行排除;(2)將資產為負的公司排除;(3)排出本年度上市的公司;(4)將高層管理人員任職周期在兩年以內的數(shù)據(jù)進行排除;(5)排除信息不完整的樣本;(6)為了所得技術參數(shù)值的準確性,利用Winsorize技術對在1%和99%的連續(xù)變量進行處理。
1.高層管理人員財務經歷的標準
高層管理人員的劃分標準為:從事過財務負責人、首席財務官、(副)總會計師、資本運作主管、財務主管、投行部經理、投資研究員、財務科長、行業(yè)系統(tǒng)分析師、投行部高級經理、基金經理等相關職務。
2.融資約束的度量
根據(jù)信息內容的不對稱理論,一些學者認為衡量企業(yè)融資約束的標準,主要是根據(jù)投資-現(xiàn)金流的敏感度,并進行了實際運用。因此,課題利用這一標準對企業(yè)融資約束進行衡量,并進行了穩(wěn)定性檢驗。
利用Custodio & Metzger(2014)等的研究設計對高層管理人員的財務經歷能否降低企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感度進行檢驗,產生如下實證模型:
其中:Involute為投資變量,是資金支付與總資產的比值。Capital作為中心變量,對高層管理人員的財務經歷進行度量,當高層管理人員擁有上文所述的與財務相關的職務,則Capital=1,如果沒有則Capital=0;Regulation為變量控制;scale為企業(yè)規(guī)模,統(tǒng)計中采用企業(yè)總資產自然對數(shù)作為度量值;WE是經營性現(xiàn)金流量凈額與總資產的比值;First為持股比例第一的股東;Equity為啞變量即管理層持股量,若管理層沒有持股則取值為0,否則取1;Debt ratio是資本結構(負債率),是總負債與總資產比值;Board為董事會規(guī)模;Income表示收入增長百分比,用來衡量投資機會,Income值用主營業(yè)務收入與總資產比值的方法計算得出。
為了保證實驗的準確性,避免干擾因素對模擬結果造成偏差,引用姜付秀[3]等的研究成果,對Capital變量進行滯后處理,回歸時考慮到公司聚集效應會對標準誤產生影響故對變量進行了Group處理。
課題所涉及的企業(yè)高管財務經歷參數(shù)變量眾多,僅對主要變量進行統(tǒng)計,以及探討企業(yè)高層管理人員是否具備財務經歷對企業(yè)帶來的影響進行對比。如表1所示。
表1 主要變量統(tǒng)計
由表1統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分析可知,統(tǒng)計1中有財務經歷的高層管理人員樣本是總樣本的32%;投資水平(Involute)的中位數(shù)(平均值)為0.047(0.064);現(xiàn)金流(WE)的中位數(shù)(均值)為0.057(0.059);Scale代表企業(yè)規(guī)模,其中位數(shù)(均值)為21.55(21.500);負載率(Debt ratio)中位數(shù)(均值)為0.497(0.484);企業(yè)成長機會(Income)中位數(shù)(均值)為0.159(0.243);第一大股東持股比例的中位數(shù)(均值)為0.381(0.375);企業(yè)性質(Corporate nature)的均值為0.543,表示國有控股公司的樣本比例為53.8%,非國有控股公司的樣本比例為48.1%。
表1中統(tǒng)計2表示了對高層管理人員是否有財務經歷進行區(qū)分做出的統(tǒng)計。對表1進行分析發(fā)現(xiàn),相比Non-Capital組樣本,Capital組的樣本中Scale、Income和Corporate nature的數(shù)值均較高。說明了Capital組中公司優(yōu)勢較大。另外SA、KZ數(shù)值也較高,說明了投資-現(xiàn)金流衡量融資約束的穩(wěn)定性較好。通過上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)得知,具備一定財務知識與專業(yè)閱歷的企業(yè)高管,對緩解企業(yè)融資約束有一定的促進作用[11-12]。
(—表1續(xù))
具有一定的財務從業(yè)經驗的企業(yè)高層管理人員與企業(yè)融資約束間存在關聯(lián)。融資約束較低的企業(yè)對具有財務經歷的高層管理人員需求較大。因此,為了排除企業(yè)與管理人員的需求規(guī)律對課題結論的干擾,驗證試驗采用雙重差分模型,即DID模型的方法,對企業(yè)高層管理人員的財務閱歷與企業(yè)融資約束間關系進行分析。模型設置的假設為高層管理人員的財務經歷與企業(yè)融資約束之間可能存在內生性,因此為了使研究數(shù)據(jù)更加精準,試驗采用雙重差分模型(DID)方式對企業(yè)融資約束和高層管理人員的財務經歷進行探索。所建模型為:
其中,Involute是企業(yè)投資變量; Handle是企業(yè)組間處理變量,當不具有財務從業(yè)經歷的高層管理人員,通過學習成為具有財務經驗者,Handle取1;控制組研究前后高層管理人員都沒有財務經歷,則Handle取0。Modification為時間虛擬變量,當Modification=1時為高層管理人員經歷變更后的年度,Modification=0為高層管理人員經歷變更前的年度。是Modification*Handle*WE、Modification*Handle和Modification*WE三者的交互項,其表示了有財務經歷的高層管理人員在任職時相對于非財務經歷的高層管理人員任職時對融資約束的影響。如果顯著為負,代表了具備財務經歷的高層管理人員對緩解公司的融資約束具有積極作用,反之則相反。另外,δ5為組間虛擬變量與Handle*WE的回歸系數(shù),其主要判斷高層管理人員項目研究之前處理組和控制組之間,企業(yè)高管對融資約束產生的差異,δ2是時間虛擬變量與ModificationWE的回歸系數(shù),其主要作用是對高層管理人員變更前后融資約束的造成的不同進行判定。
在數(shù)據(jù)采集過程中課題選擇高層管理人員變更前后各2年的經歷作為研究對象,見表2。
表2 企業(yè)高管的財務閱歷與融資約束雙重差分模型
由表2分析可知,企業(yè)高層管理人員變化前和變化后的Handle*WE值分別為-0.023、-0.0825**,且變化前的Handle*WE值統(tǒng)計上沒有顯示,而變化后的Handle*WE值在5%水平下顯著,說明了變化后的處理組對融資約束水平比控制組較低,在變化前控制組和處理組對融資約束水平帶來的影響沒有明顯的不同。
通過對處理組和控制組的樣本回歸數(shù)據(jù)分析可知,處理組中的Modification*WE回歸系數(shù)為-0.182,且在1%的水平顯著,控制組中回歸系數(shù)為-0.035,但是在統(tǒng)計水平下不顯著。說明了當高層管理人員有財務經歷時對企業(yè)融資約束具有一定的緩解作用。有全樣本數(shù)據(jù)回歸分析可知,Modification*Handle*WE的回歸系數(shù)為-0.071,且在5%的水平顯著。說明了處理組中高層管理人員從無財務經歷變化為有財務經歷時,使投資-現(xiàn)金流的凈影響降低,緩解了企業(yè)融資約束的程度。
在本課題中,將較高財務專業(yè)素質的高層管理人員(Top)、高層管理人員年齡(Aged)為變量。在模型(1)的基礎上,通過構建交互項Times*WE和Top*WE進行回歸。用來衡量高管人員從事金融工作時間(Times)。課題選擇具有代表的主要變量進行回歸。具體結果如表3所示。
表3 以高層管理人員財務工作時間及專業(yè)素質為對象分析人員財務經歷與融資約束
由表3的回歸數(shù)據(jù)分析可知,Times*WE的回歸系數(shù)在OLS和固定效應兩個回歸方式下均為負數(shù),且均在10%的水平顯著。說明了企業(yè)高層管理人員的財務經歷時間越長對緩解企業(yè)融資約束的效果越好。另外,TOP*WE的回歸系數(shù)在OLS和固定效應下的數(shù)值為-0.052和-0.029,并在5%和10%水平下顯著。這一現(xiàn)象說明了企業(yè)高層管理人員擁有的財務知識越專業(yè),對緩解融資約束產生的作用就越明顯。
進一步對擁有財務經歷的高層管理人員緩解企業(yè)融資約束的具體方式進行調查,并對高層管理人員在信息溝通和緩解信息內容的傳遞與接收不一致兩個方面進行了驗證。
系統(tǒng)分析師在對信息進行收集和披露過程中會吸引大量的投資者對其進行追蹤。而系統(tǒng)分析師也會通過向企業(yè)高層管理人員提出疑難問題對信息進行收集。因此,如果高層管理人員的財務專業(yè)素質較高,就會在與系統(tǒng)分析師溝通和信息披露中提供更精準、更高水平的信息,從而提高投資者對信息的理解,吸引更多的投資者和系統(tǒng)分析師跟蹤。通過本課題的調查,進一步證明了高層管理人員的財務經歷對緩解融資約束的積極作用。
通過構建模型的方式對該觀點進行檢驗:
本課題采用Tobit回歸方式對系統(tǒng)分析師跟蹤對象的數(shù)量進行檢驗,其中INS為機構投資者持股含量,Ln(1+Analyze)為被解釋變量,Analyze為進行跟蹤的系統(tǒng)分析師的數(shù)量;向量組Y為控制變量。另外,課題通過企業(yè)行業(yè)特征和營業(yè)年度作為參變量,研究上述參變量對系統(tǒng)分析師所跟蹤的數(shù)量以及機構投資者持股數(shù)量的影響。并通過模型(3)對全樣本進行回歸,產生的數(shù)據(jù)如表4所示。
表4 具備財務經歷高層管理人員溝通有效性的檢驗
從表4數(shù)據(jù)顯示,Capital的回歸系數(shù)都為正數(shù),當加入控制變量時,回歸系數(shù)也是正數(shù),且加入控制變量之后的等級水平顯著低于加入控制變量之前的等級水平顯著。說明了具備財務經歷的高層管理人員能為企業(yè)帶來更多的系統(tǒng)分析師跟蹤,且能提高機構投資者持股量。進一步的對本課題的調查對象進行了驗證。
為了驗證擁有財務經歷的高層管理人員能否通過降低信息內容的傳遞與接收不一致對企業(yè)融資約束進行緩解,課題通過以下情況進行檢驗:
1.企業(yè)性質。在已有的相關研究中國有企業(yè)因為規(guī)模大、制度規(guī)范、實力雄厚、社會影響范圍大更容易吸引大量的投資者和系統(tǒng)分析師的關注跟蹤,因此其出現(xiàn)信息內容的傳遞與接收不一致的可能性較低。而非國有企業(yè)由于其發(fā)展歷程較小,知名度較小,經營信息的公開度和制度規(guī)范化較低,容易產生信息內容的傳遞與接收不一致的弊端。因此本課題首先對企業(yè)性質進行研究,對國有企業(yè)和非國有企業(yè)的高層管理人員財務經歷對緩解企業(yè)融資約束之間帶來的不同效果進行檢驗。
2.審計機構規(guī)模。根據(jù)已有的調查結果認為,規(guī)模較大的審計公司其專業(yè)度較高,工作要求較高,能及時發(fā)現(xiàn)財務報表中的潛在信息和遺漏的信息內容,從而降低信息內容的傳遞與接收不一致程度。因此,課題通過調查企業(yè)的審計人員是否符合“四大會計所”標準,對該機構進行研究,并以此劃分為“四大會計所”審計組和“非四大會計所”審計組。進一步檢查高層管理人員的財務經歷對融資約束產生的作用。
根據(jù)上市公司控制人性質劃分為國有股和非國有股,當上市公司控制人為國有股則為1,不是則為0;審計機構規(guī)模的劃分標準為是否采用“四大會計所”方式?;貧w結果如表5所示。
表5 高層管理人員財務經歷與融資約束:區(qū)分情景
表5中第(3)和(4)列舉了“非四大會計所”和“四大會計所”組,兩個組的樣本通過回歸計算所得到的數(shù)據(jù)。通過上述獲得的數(shù)據(jù)分析得知,在“四大會計所”組中Capital*WE回歸系數(shù)其顯著性表現(xiàn)為不顯著,而“非四大會計所”組中該變量回歸系數(shù)為負數(shù),且在1%水平顯著,同樣,為了調查數(shù)據(jù)的準確性,課題進一步對兩組變量之間產生的不同結果進行了檢驗,檢驗結果再次證明了兩組在1%的水平上存在不同。以上檢驗結果說明了擁有財務經歷的高層管理人員對非“四大會計所”組審計企業(yè)產生的影響更大。
表5中第(1)和(2)列的回歸數(shù)據(jù)顯示,通過OLS回歸方式對Non Corporate nature和Corporate nature兩組樣本中Corporate nature組中的系數(shù)不顯著,而Capital*WE的系數(shù)為負數(shù),且在1%水平顯著。為了使數(shù)據(jù)計算更加準確,課題進一步對兩組中Capital*WE的回歸系數(shù)的不同進行了檢驗,結果顯示兩組在1%的水平上差異較明顯。說明了擁有財務經歷的高層管理人員對非國有企業(yè)的影響更大。
為了確保上述分組檢驗模式結果的準確性,課題利用KZ和SA指數(shù)對融資約束進行衡量;同時,課題還通過構建固定效應模型對數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性進行檢驗,其結果基本相同。
分析得知上述兩種情況回歸分析,課題得到了當信息內容的傳遞與接收不一致情況較嚴重時,擁有財務經歷的高層管理人員對緩解融資約束現(xiàn)象的效果更好。
本課題研究了在行業(yè)競爭中企業(yè)高管的財務特征對企業(yè)投資決策以及融資約束的影響,形成了一套相對獨立的分析框架,通過模型及參數(shù)計算,得出了在激烈的行業(yè)競爭中,企業(yè)高管的財務閱歷,影響著管理層對投資決策的靈活性,進一步影響企業(yè)的投資效率,最終反映到在資本市場中對該公司的成長和發(fā)展的影響。課題從公司信息披露、信息收集、信息內容傳遞與接收不一致的觀點出發(fā),進一步針對具備財務從業(yè)經驗的高管對緩解企業(yè)融資約束的作用進行分析、檢驗。研究表明:
1.具備財務從業(yè)經驗的企業(yè)高管能促進企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展,其具有的專業(yè)知識儲備、抗風險承受能力以及通過自身資源有助于企業(yè)獲得更多資金的支持,有利于企業(yè)的發(fā)展與創(chuàng)新。
2.具備財務從業(yè)經驗的企業(yè)高管,能有效的緩解企業(yè)融資約束,其利用自身的人脈資源,能夠建立起穩(wěn)健的銀行與企業(yè)間的聯(lián)系,同時,又能夠拓寬融資渠道,從而降低企業(yè)與銀行間的信息不對稱,使企業(yè)能夠獲得更多的資金支持,緩解企業(yè)的融資約束程度。
3.高層管理人員具有與財務工作相關經歷能吸引到較多系統(tǒng)分析師的注意和相關機構投資者投資,并能提高機構投資者的持股量。
4.企業(yè)要發(fā)展必然要投入大量的資金,企業(yè)需要更多的獲取融資相關政策、有價值融資信息及渠道,由于信息不對稱性使企業(yè)無法獲得上述信息,這就增加了企業(yè)運營周期和經營風險,加重了企業(yè)融資約束程度,使其更難以獲得資金。而具有財務從業(yè)經驗的企業(yè)高管,通過降低企業(yè)信息不對稱程度和關系融資這兩條路徑,降低了企業(yè)融資約束程度,從而促進了企業(yè)發(fā)展。
本課題的研究結論為高階梯隊建設做了進一步的補充和驗證,并為融資約束理論提供了緩解方法;同時,為高層管理人員在公司中發(fā)揮的作用做出了證明,也為當下中國企業(yè)面臨的融資約束的問題提供了解決方法,對中國的經濟提升以及企業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。