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Weisbach, 2003）[45]。Fan et al.（2007）[29]认为中国私有化计划的产权管制导致董事会呈现 以下特征：强烈的官僚影响、弱的公司治理和低的职业化。从理论上讲，董事会结构不直接 影响终极控制股东对公司资本结构的选择，而只是终极控制股东确保其对公司资本结构选择 的权力得到保证而采用的手段。与代理模型一致（Jensen 和Meckling, 1976）[5]，控制股东 330 和外部投资者之间的利益很难一致。为了获取控制权私有利益，控制股东一般都会委任自己 的人到公司管理层中（Claessens et al., 2000[3]; Faccio 和Lang, 2002[4]），并具有强烈的动机 掠夺外部投资者，因为掠夺获取的私人利益比基于股份获取的现金流量权的利益要大得多。 在中国的上市公司中，董事会是公司日常事务的最终决策者，在公司运营中居于举足轻重的 地位。我们预期董事会成员中终极控制股东派出的董事越多，终极控制股东侵占小股东利益 335 的决策（如关联交易、贷款担保、侵占上市公司资金、增发和配股等）更容易通过，终极控 制股东的“隧道行为”更容易发生。且终极控制股东更容易向下调整债务水平以便隧道挖掘 侵占小股东利益。因此，终极控制股东派出的董事占全体董事会成员的比重越高，终极控制 股东和小股东之间的代理冲突更加严重。终极控制股东为了隧道挖掘侵占小股东利益，在董 事会中终极控制股东派出董事席位多的公司倾向使用低的债务水平。 340 本文提出假设H5：终极控制股东派出的董事占全体董事成员的比重与债务水平负相关。 2 数据来源，样本选择和变量定义 2.1 数据来源 终极所有权结构的代理变量，包括终极控制股东的现金流量权、控制权、现金流量权和 控制权的分离度、终极控制股东的类型和终极控制股东派出的董事，我们根据上市公司的年 345 度报告相关资料手工计算获得。上市公司的年度报告来自巨潮财讯网(www.cninfo.com.cn)。 上市公司的财务数据来自国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场数据库（CSMAR）。 2.2 样本选择 本文以2006 年12 月31 日之前在深、沪上市的所有公司为原始研究样本，同时按照以 下原则对样本公司进行筛选：①剔除金融类上市公司4；②剔除ST 或PT 类上市公司；③剔 350 除资产负债率大于1 的上市公司；④剔除数据缺损的上市公司；⑤剔除无法获得相关数据的 上市公司。根据上述原则，我们最终得到1254 家在深、沪上市的非金融公司为本文有效的 研究样本。 表1 是根据中国证监会2001 年3 月6 日颁布的《中国上市公司行业分类指引》对这1254 家非金融上市公司按行业门类进行分类的结果。 355 表1 按行业类别的样本分布 Table 1 Sample Distribution by Industry Category 行业（代码） 公司数量 占样本的百分比 农、林、牧、渔业（A） 采掘业（B） 制造业（C） 电力、煤气及水的生产和供应业（D） 建筑业（E） 交通运输、仓储业（F） 信息技术业（G） 批发和零售贸易（H） 房地产业（J） 社会服务业（K） 传播与文化产业（L） 综合类（M） 32 22 702 59 31 62 81 84 53 40 15 73 2.5518 1.7544 55.9809 4.7049 2.4721 4.9442 6.4593 6.6985 4.2265 3.1898 1.1962 5.8214 合计 1254 100 从表1 可见，中国上市公司多数分布在制造业中，样本中有702 家公司属于制造业，占 总样本的比重为55.98%。因此，为了减缓结果产生偏差，在实证模型中控制行业因素时， 360 我们对制造业按大类进行细分，总共分为10 大类。 2.3 变量定义 本研究的关键变量是资本结构和终极所有权结构。其中，资本结构是被解释变量；终极 控制股东的现金流量权、控制权、现金流量权和控制权的分离度、终极控制股东的类型、终 极控制股东派出的董事占全体董事会成员的比重是检验变量。为了详细检查本文提出的研究 365 假设，我们对影响资本结构选择的公司特征因素加以控制。本文选择的控制变量参考了先前 的实证研究（Titman 和Wessles, 1988[47]; Rajan 和Zingales, 1995[46]; 肖作平，2004[48]；赵 冬青和朱武祥，2006[49]）。因此，除现金流量权、控制权、现金流量权和控制权的分离度、 终极控制股东的类型、终极控制股东派出的董事占全体董事会成员的比重等检验变量外，本 4 这是因为：首先，金融公司的资本结构受到诸如储蓄保险等显形（或隐性）投资者保险计划的强烈影响； 其次，从严格意义上讲，金融公司的债务与非金融公司的债务不具有可比性；最后，法规对金融公司的 最少资本金要求管制更为严格，这也许会直接地影响到它们的资本结构（Rajan 和Zingales, 1995）[46]。 文还假设公司资本结构选择受资产结构、公司规模、非债务税盾、盈利能力、成长性和行业 370 类别等公司特征因素的影响。 2.3.1 被解释变量 本研究的被解释变量是资本结构。资本结构代理变量的选择取决于分析的目标（Rajian 和Zingales, 1995）[46]。不同的研究对资本结构的定义并不相同。总的说来，有两种观点： 一种观点认为资本结构是公司全部资金来源的构成及其比例关系，即广义资本结构；另一种 375 观点认为资本结构是公司取得长期资金的组合及其比例关系，即狭义资本结构。在资本结构 实证研究中，债务对资产比值是使用较频繁的资本结构度量。本文使用总债务占总资产比重 度量资本结构，即资产负债率（TD）。同时，资产和债务的度量可以用账面价值和市场价 值。Bowman（1980）[50]表明财务杠杆的账面价值和市场价值的截面关系较高，因此，由于 使用账面计量而造成错误设定的可能性相当小。Bradley et al.（1984）[51]认为债务的账面价 380 值比市场价值更能代表向债权人的承诺支付。Myers（1984）[52]认为管理者更依赖于账面度 量，因为账面价值代表公司资产的固定或偿还价值。Toy et al.（1974）[53]的调查研究表明， 财务总监对于目标资本结构的考虑是从账面角度而非市场角度。由于股票市场的波动性，他 们更倾向使用账面价值。此外，市场价值经常会发生戏剧性的变化使得其在实证研究中和管 理者在财务政策的实施中较难使用。一般认为，市场的潜在波动造成了以基于市场价值计算 385 的债务比率的大幅度波动。实际上，债券条款中对债务的限制也经常以账面价值而非市场价 值表示。本文倾向资产和债务的账面价值而非市场指标。 2.3.2 检验变量和控制变量 本文的检验变量包括终极控制股东的现金流量权、控制权、现金流量权和控制权的分离 度、终极控制股东的类型、终极控制股东派出的董事占全体董事会成员的比重等。在此，有 390 必要简短地回顾一下主流文献对现金流量权和控制权的定义。现金流量权指的是所有权，也 就是有主张获得股息红利的权力。控制权是普通股股东具有亲自或者委托代理人成为董事会 成员以及对发行债权、股票分割和公司经营的实质性变更等公司决策而进行投票的权力（也 称为投票权）。本文根据主流文献La Porta et al.（1999）[2]、Claessens et al.（2000）[3]的方 法计算控制权和现金流量权。即控制权是每条控制链条上最低的持股比例之和，现金流量权 395 等于每条控制链条上持股比例乘积之和。如A 公司持有公司B 的50%股权，B 公司持有上 市公司C 的15%股权，ABC 构成一条对上市公司C 的控制链条，如B 公司又持有D 公司 40%的股权，D 公司持有上市公司C 的10%股权，那么ABDC 构成另外一条对上市公司C 的控制链条，A 公司对上市公司C 的控制权为25%（15% +10%），现金流量权为9.5%（50% ×15%+50%×40%×10%），控制权和现金流量权的分离度为15.5%（25%-9.5%），分离率 400 为0.38（9.5%/25%）。同时，为了测定控制权在中间环节和最终环节都是有效控制，我们 需要假定一个分界点，终极控制股东在这个分界点之上对控制链上的公司及最终的公司都是 有效控制。这个分界点在以往的文献中一般取10%，本文也采用10%为分界点。由于历史、 体制等原因，中国上市公司的终极控制股东主要是国有，本文把终极控制股东的类型分为国 有和非国有两大类5。终极控制股东是国有的上市公司包括公司终极控制股东为政府、国有 5 Faccio 和Lang（2002）[4]对西欧国家最终所有权的研究，他们把终极控制股东的类型分为家族、广泛持 中国科技论文在线 405 资产管理局、国有资产经营公司、国有独资公司、高校和军队。表2 是对检验变量进行定义。 表2 检验变量定义 Table 2 Definition of Test Variables 变量名称 变量 符号 变量定义 理论 预期 现金流量权 CF 每条控制链上公司股权比例的乘积之和。 + 控制权 CON 每条控制链上最小的一个股权比例之和。 - COD 控制权减去现金流量权①。 - COR 现金流量权/控制权②。 + 控制权和现金流量权的分离度 SPD 当控制权超过现金流量权时，SPD 为1，否则为0 - 终极控制股东的类型 UCT 当终极控制股东为国有时，UCT 为1，否则为0。 - 终极控制股东派出董事比例 UCB 终极控制股东派出的董事占全体董事成员的比重。 - 注：①控制权减去现金流量权（COD）越大，表明控制权和现金流量权的分离程度越大。 ②现金流量权/控制权（COR）越大，说明控制权和现金流量权的分离程度越小。因此，变量COR 应与债 410 务水平正相关。 “+”表示公司债务水平随该因素的增加而增加，“-”表示公司债务水平随该因素的增加而减小。 表3 是对控制变量进行定义。关于控制变量的定义，本文参考了Titman 和Wessles（1988） [47]、Rajan 和Zingales（1995）[46]、肖作平（2004）[48]、赵冬青和朱武祥（2006）[49]的研究。 415 表3 控制变量定义 Table 3 Definition of Control Variables 公司规模 SIZE 总资产的自然对数。 + 资产结构 TANG 固定资产净值/总资产。 + 成长机会 GROW 总资产增长率。 - 独特性 UNIQ 营业费用/销售收入。 - 盈利能力 PROF 净利润/总资产。 - 行业虚拟变量 IDi 行业虚拟变量，用来控制行业因素的影响。 按证监会的分类标准（除制造业继续划分为 小类外，其他行业以大类为准），共有22 个行业，剔除金融业后，模型中共20 个行 业虚拟变量。 学术论文网Tag： |
