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    CEO和董事长的权力差距对公司绩效波动的影响*

    时间:2023-02-28 20:50:04 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    张鹏飞 陈锐钒

    提要:公司绩效稳定是资本市场健康发展的内在要求。本文基于权力制约与冲突的视角,采用网络理论中的“接近中心度”衡量权力,实证分析CEO和董事长间的权力差距对公司绩效波动的影响。结果表明,公司绩效波动与CEO和董事长间的权力差距呈U型关系。具体来说,当CEO或董事长中一方的权力过大时,缺乏有效制约会导致公司绩效波动较大;
    当CEO和董事长的权力充分接近时,既有可能因有效制约而提升公司绩效,也有可能因高层内斗而损害公司绩效;
    当双方权力差距处于“适当”水平时,公司绩效最为稳定。机制检验表明,权力制约与冲突的逻辑机制在上市公司中真实存在。

    公司治理的核心问题是明确不同利益相关者的“权、责、利”。董事会和经理层之间的权力配置、权力制约乃至冲突势必会对公司绩效产生重要影响。公司绩效稳定直接关系到公司价值的稳定,是上市公司高质量发展的体现,也是资本市场健康发展的内在要求。Sah 等的理论研究表明,组织内部权力越集中绩效波动越大。(1)R. K. Sah, J. E. Stiglitz, “The Architecture of Economic Systems: Hierarchies and Polyarchies,” American Economic Review, Vol.76, No.4, 1986, pp.716-727. R. K. Sah, J. E. Stiglitz, “The Quality of Managers in Centralized Versus Decentralized Organizations,” Quarterly Journal of Economics, Vol.106, No.1, 1991, pp.289-295.然而,关于高管之间的权力差距如何影响公司绩效波动这一问题,现有的实证分析并没有得出一致的结论。一个重要原因是:现有分析没有考虑董事会和经理层之间的权力配置、权力制约乃至权力冲突会对公司绩效波动所产生的深层影响。为解释这一影响,本文采用“接近中心度”来测度董事长和CEO的权力,并实证分析两者的权力差距对公司绩效波动的影响。

    (一)核心变量

    1.权力的度量

    现有的实证分析绝大多数都采用名义指标(例如,董事会规模、CEO头衔、CEO是否兼任董事长等)来度量董事会和(或)经理层各自所拥有的权力。然而,公司高管的权力有诸多正式和非正式的来源。(2)J. Pfeffer, Managing with Power: Politics and Influence in Organizations, Harvard Business Press, 1992.《孙子兵法》云,“将在外,君命有所不受”。根据资历、头衔和(或)任职来定义公司高管的“名义权力”未必能够准确度量他们的“实际权力”。

    同时,Aghion等的理论模型清楚地表明:一个组织中的“形式权威”和“实质权威”在委托人和代理人之间的不同配置方式会对该组织的激励机制产生重大的影响。(3)P. Aghion, J. Tirole, “Formal and Real Authority in Organizations,” Journal of Political Economy, Vol.105, No.1, 1997, pp.1-29.因此,本文借鉴El-Khatib等的做法,(4)R. El-Khatib, K. Fogel, T. Jandik, “CEO Network Centrality and Merger Performance,” Journal of Financial Economics, Vol.116, No.2, 2015, pp.349-382.用网络理论中的“接近中心度”来衡量 “实际权力”。

    相较董事会规模、CEO头衔、CEO是否兼任董事长等名义指标所度量的权力,“接近中心度”可以更好地反映上述关于权力的定义、特别是权力体现在人际关系上的特性。更为重要的是,董事长和CEO“接近中心度”差值的绝对值能精确反映两者之间的权力差距,因而可以刻画出公司高层权力分布的结构特性。更为具体地说,基于董事长和CEO两者之间“接近中心度”差值的绝对值,我们可以对“两职分任”上市公司的董事会和经理层究竟处于何种权力结构进行精准的识别和区分:董事长和CEO之间权力相当、其中一方权力独大、抑或两者之间保持着“适当”的权力差距。而采用名义权力指标的文献难以对上述三种权力结构进行精确的度量和识别,并且它们往往只能研究其中一方的权力对公司绩效所产生的单调性的影响。尽管采用名义指标度量权力的实证文献也可以得出类似于本文的结论,(5)张建君、张闫龙:《董事长—总经理的异质性、权力差距和融洽关系与组织绩效——来自上市公司的证据》,《管理世界》2016年第1期。但无法精确给出“适当”权力差距的范围。

    2.绩效波动的度量

    现有研究一般从横向和纵向两个角度对公司绩效波动进行研究。横向波动借鉴Glejser的异方差检验方法,用某公司绩效相对于其绩效预期值的残差绝对值来进行衡量。(6)H. Glejser, “A New Test for Heteroskedasticity,” Journal of the American Statistical Association, Vol.64, No.325, 1969, pp.316-323.纵向波动关注单个公司自身绩效随时间的变化。部分文献采用每家公司样本内所有年度的绩效标准差作为纵向波动的指标,以原来解释变量在样本时间内的均值作为新的解释变量,并用截面OLS方法估计公司绩效纵向波动的影响因素。此方法的缺陷是会将面板数据的时间维度压平。我们采用公司每年各季度绩效数据的标准差作为纵向波动指标,不仅保留了面板数据结构,而且在一定程度上可以消除季节周期造成的公司绩效波动。

    (二)研究假说

    为了能够从实证分析上进一步厘清董事会和经理层各自在公司治理中所起的作用,本文同时关注董事长及CEO的权力对公司绩效波动所产生的影响。基于这个研究目的,同时考虑到数据可得性,我们仅对“两职分离”的公司样本进行实证分析并探讨三类权力结构下的公司绩效波动。

    首先,当董事长或CEO中一方权力独大时,公司决策直接由权力独大的一方来主导,两者之间难以实现有效的制约。此时,若权力独大的一方追求公司利益最大化并采取正确的决策,则公司绩效表现良好;
    反之,由于董事长和CEO之间缺乏有效的制约,若权力独大的一方追求私人利益并采取错误的甚至极端的决策,则公司绩效就会差。因此,当董事长和CEO之间存在过大的权力差距时,公司绩效会有大的波动。其次,当董事长和CEO双方权力差距消失或接近消失时,任何一方都难以随心所欲地直接主导公司的重大决策。这时,双方如有可能实现较好的制约,就有望使公司绩效维持在较高的水平;
    与此相反的是,如果双方因利益不一致而发生权力冲突和斗争,就会给公司绩效造成恶劣的影响。因此,当董事长和CEO权力相当时,公司绩效也会有大的波动。最后,当董事长和CEO之间存在“适当”的权力差距时,双方之间的有效制约既能避免权力独大的一方去追求私人收益而损害公司利益,同时也可以避免或减少权力冲突和斗争的发生。这时的公司绩效最为稳定。

    综上所述,公司绩效波动应与董事长和CEO之间的权力差距呈U型关系;
    两者之间存在着“适当”的权力差距时,公司绩效才最为稳定。我们将从公司绩效的横向波动和纵向波动两方面检验上述U型关系。因此,我们提出以下两个待检验的假说。

    假说一:其它条件不变时,公司绩效横向波动与CEO和董事长“接近中心度”差值的绝对值存在U型关系。

    假说二:其它条件不变时,公司绩效纵向波动与CEO和董事长“接近中心度”差值的绝对值存在U型关系。

    为了对董事长和CEO的权力差距影响公司绩效波动的机制进行检验,我们还提出了如下两个待检验的假说。

    首先,按照权力冲突逻辑,当董事长和CEO之间的权力相当时两者之间容易发生权力冲突。公司高层权力冲突的一个重要表现是董事长和(或)CEO的离任。董事长和CEO之间发生权力冲突时,权力小的一方理应更容易被清理出局。由此,我们提出如下假说。

    假说三:当董事长和CEO权力相当时,在其中一方权力给定的条件下,有如下两组预测:(1)董事长权力越大,董事长下一年的离任概率越低;
    CEO权力越大,董事长下一年的离任概率越高。(2)CEO权力越大,CEO下一年的离任概率越低;
    董事长权力越大,CEO下一年的离任概率越高。

    其次,按照权力制约逻辑,当董事长或CEO中一方权力独大时,由于两者之间缺乏有效的制约,权力独大的一方会更容易去做出一些损害公司利益但有利于私人利益的行为。因此,我们可以预测,当董事长和CEO之间存在过大的权力差距时,随着双方权力差距的增大,公司发生违规行为的概率也会增大,违规行为发生后到被监管机构发现的时间间隔也会增大。据此,提出假说四。

    假说四:当董事长或CEO中一方权力独大时,随着董事长和CEO“接近中心度”差值绝对值的增加,公司发生的违规行为也越多,违规行为发生后到被监管机构发现之间的时间间隔也越长。

    (一)样本和数据

    本文采用2008-2017年沪深两市董事长和CEO分开任职的A股非国企公司作为研究样本。数据来源为CSMAR数据库,数据处理过程如下:

    首先,我们根据人物关系数据库中的企业关系计算公司所有董事和高管人员的“接近中心度”,并识别保留每家公司在样本年限内CEO和董事长的“接近中心度”。“接近中心度”是一个顶点到其他顶点平均最短距离的倒数,我们采用大型网络计算软件Pajek进行计算。由于每年的人物关系网络都在发生变化,CSMAR人物关系数据库中的连接数量每年会增加10%左右,我们据此研究公司高管权力的动态变化情况。

    其次,我们将CEO和董事长人物特征数据与公司基本数据相匹配,并剔除货币金融业公司和国企样本。根据董事长和CEO“接近中心度”的大小可将样本分为两组:第一组的“接近中心度”几乎趋近于零(小于0.01);
    第二组的“接近中心度”都大于0.05。为保证变量的有效分布,我们以“接近中心度”大于0.05的董事长和CEO作为研究样本,并对“接近中心度”指标进行1%双侧截尾处理。(7)回归结果对不截尾样本和缩尾样本仍然显著。

    数据处理后,共得到1016个观测值。为控制异常值对估计结果的影响,本文对所有其它连续变量进行了1%和99%分位缩尾处理。

    (二)变量与模型

    解释变量为CEO和董事长的“接近中心度”(Closeness_CEO和Closeness_Chair)。图1所示的直方图显示,变量基本符合正态分布。我们用CEO和董事长“接近中心度”差值的绝对值(Closeness_diff_abs)度量两者的权力差距。

    图1 CEO和董事长“接近中心度”直方图

    横向波动的检验方法如下:

    首先,构建CEO和董事长的“接近中心度”以及其他控制变量对公司总资产净利润率(ROA)的回归模型:

    ROAit=α+β1Closeness_Chairit+β2Closeness_CEOit+X′θ+γind+λt+uit#

    (1)

    上式中,X为控制变量,γind为行业固定效应,(8)横向波动会导致部分观测值在时间层面不发生变化。根据deHaan的建议,对于此类数据结构的研究应采用比公司层面更高维度的固定效应,因而模型采用了行业固定效应。Ed. deHaan, “Using and Interpreting Fixed Effects Models,” 2021, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3699777.λt为年份固定效应。

    其次,我们用(1)式回归得到的残差项的绝对值(|uit|)反映公司ROA的横向波动。针对假说一,我们基于(2)式探究CEO和董事长双方“接近中心度”差值绝对值及其平方项对于公司ROA横向波动的影响。

    |uit|=α+δ1Closeness_diff_absit+δ2Closeness_diff_sqit+X′θ+γind+λt+eit#

    (2)

    其中,Closeness_diff_sq为权力差距的平方项,其它变量同(1)式。

    按照文献惯例,(9)R. B. Adams, B. E. Hermalin, M. S. Weisbach, “The Role of Boards of Directors in Corporate Governance: A Conceptual Framework and Survey,” Journal of Economic Literature, Vol.48, No.1, 2010, pp.58-107. S. Cheng, “Board Size and the Variability of Corporate Performance,” Journal of Financial Economics, Vol.87, No.1, 2008, pp.157-176. 权小锋、吴世农:《CEO权力强度、信息披露质量与公司业绩的波动性——基于深交所上市公司的实证研究》,《南开管理评论》2010年第4期。选取以下变量作为控制变量:公司总资产的自然对数(Lnsize)、资产负债率(Lev)、公司上市年数(Age)、总资产增长率(Growth)、投资支出占总资产比率(Invt)、董事会规模(Boardsize)、前十大股东股权的集中度(Top10_HHI)。

    为检验权力差距对绩效纵向波动的影响,我们可将(2)式中的被解释变量替换为季度ROA的标准差。主要变量描述性统计见表1。

    表1 主要变量的描述性统计

    (一)回归分析

    1. 横向波动

    表2给出了公司绩效横向波动的回归结果。第(1)列汇报了不加入控制变量时,双方权力差距绝对值和平方项对于绩效横向波动的影响。双方权力差距绝对值的一次项显著为负,二次项显著为正,且通过了utest对U型关系的综合检验。(10)J. T. Lind, H. Mehlum, “With or without U? The Appropriate Test for a U-shaped Relationship,” Oxford bulletin of economics and statistics, Vol.72, No.1, 2010, pp.109-118.第(2)列加入了控制变量,U型关系仍然显著存在。双方权力差距的分布范围为[0,0.054],当在左端点0时,双方权力差距每增加一个标准差,公司横向波动将降低0.14个标准差;
    当在右端点0.054时,双方权力差距每减小一个标准差,公司横向波动降低0.52个标准差。第(3)和(4)列分别加入了董事长的权力和CEO的权力作为控制变量,权力差距及平方项仍然显著。控制权力差距后,在平均水平下,单方的权力水平增加也会显著增加公司绩效的横向波动。上述结果表明,董事长和CEO之间的权力差距确实会显著影响公司绩效波动。这为我们进一步理解和思考董事会和经理层的权力结构对公司绩效波动的影响机制提供了新的视角。

    表2 ROA横向波动性回归结果

    2.纵向波动

    表3展示了公司绩效纵向波动回归分析的结果。第(1)列不加控制变量,第(2)列加入了控制变量。第(3)和(4)列在第(2)列基础上,分别控制了董事长和CEO的权力,U型关系仍显著存在。以第(2)列为例,当董事长和CEO之间的权力差距接近零时,权力差距每增加一个标准差,ROA的纵向波动降低0.16个标准差;
    权力差距处于右端点时,若减小一个标准差,则会令纵向波动降低0.26个标准差。因此,公司绩效的纵向波动也和董事长和CEO之间的权力差距呈显著的U型关系。

    表3 ROA纵向波动性回归结果

    上述结果表明,董事长和CEO之间的权力差距不仅能显著影响本公司相对于其它公司的横向绩效波动,也会显著影响本公司在时间层面上的纵向绩效波动。这意味着,在权力冲突和制约的逻辑下,我们可以统一理解公司绩效的横向波动和纵向波动。

    (二)机制检验

    按照权力冲突逻辑,当董事长和CEO权力相当时,其中一方权力增加会影响己方和另一方的离任率。按照权力制约逻辑,在一方权力独大的子样本中,公司违规行为发生的概率会随双方权力差距的扩大而显著增加,违规行为从发生到被发现之间的时间间隔也会随之显著增加。机制检验采用行业水平的Conditional Logit回归模型并估算董事长和(或)CEO的离任概率和公司违规行为的发生概率。(11)Conditional Logit又称Fixed effects Logit,可以计算行业内的似然函数并实现行业固定效应。

    表4展示了董事长和CEO的权力对各自离任率的影响。为了消除内生性,我们采用下一年的离任率作为被解释变量,探究当年的权力结构对于下一年董事长或CEO离任率的影响。第(1)和(2)列为双方权力相当的分样本,第(3)和(4)列为一方权力独大的分样本。根据横向波动和纵向波动的回归结果,我们把分界值取为0.015。(12)当Closeness_diff_ab<0.015时公司划分为“双方权力相当”的一组;
    当Closeness_diff_ab≥0.015时,公司划分为“一方权力独大”的一组。分界值取0.015附近的其他数值也可以得到同样的结果。

    表4第(1)列探究了双方权力对董事长离任率(leave_Chair)的影响。在“双方权力相当”情形下,董事长权力增加显著降低了自己的离任概率,而CEO权力增加显著提高了董事长的离任概率。这说明当双方权力相当时,确实会发生权力冲突和高层内斗。第(2)列探究了双方的权力对CEO离任率(leave_CEO)的影响。双方权力相当的分样本中,董事长权力的增加促进了CEO的离任,CEO权力的增加有助于降低自己的离任率,仍与我们的预测相符。由第(3)和(4)列可知,在“一方权力独大”情形下,双方权力对各自离任率的影响均不显著。这说明,当一方权力独大时,权力小的一方不会选择去挑战权力大的一方。

    表4 董事长和CEO的权力对各自离任率的影响

    表5给出了双方权力差距对公司违规行为(Fraud)以及违规发生后到被发现之间时间间隔(Duration)的回归结果。(13)第(1)和(3)列采用Conditional logit回归方法,第(2)和(4)列采用OLS回归方法。权力差距分界值同表4。表5第(1)和(2)列显示,在“一方权力独大”情形下,权力差距显著增大了公司违规行为的发生概率,而且违规被发现的时间间隔显著变长。这说明权力独大的一方确实存在为追求私利而损害公司利益。表5第(3)和(4)列显示,在“双方权力相当”情形下,权力差距对公司违规行为没有显著作用。这一结果可间接表明,双方权力相当有助于公司高管相互制约。

    表5 双方权力差距对公司违规行为及违规被发现时间间隔的影响

    为验证U型关系的稳健性,我们对回归结果进行了三个检验。(14)限于篇幅,回归结果不在正文展示,读者可向作者索取。(1)根据董事长和CEO是否担任实际控制人、是否是公司创始人将样本进行分组检验。结果表明,在双方都不担任实际控制人的分样本中,以及双方都不是公司创始人的分样本中,公司绩效的横向波动与纵向波动都与双方权力差距呈显著的U型关系。(2)将董事长或CEO是否是公司创始人、是否是实际控制人作为名义权力指标作为控制变量加入回归。结果显示,“接近中心度”和绩效波动之间的U型关系仍然显著存在,但名义权力指标均不显著,说明“接近中心度”可以更好地反映实际权力。(3)为避免人员更替对结论的影响,我们剔除了有董事长或CEO更替的年度观测值,重新对横向波动和纵向波动进行回归。结果表明,公司绩效波动与董事长和CEO权力差距之间仍存在显著的U型关系。

    本文用网络理论中的“接近中心度”衡量CEO和董事长的权力,实证分析了CEO和董事长之间的权力差距对公司绩效波动的影响。结果表明:公司绩效波动与CEO和董事长之间的权力差距呈U型关系。更为具体地说,(1)当CEO或董事长中的一方拥有过大的权力时,公司绩效波动大;
    (2)当CEO和董事长之间的权力相当时,公司绩效波动仍然剧烈;
    (3)CEO和董事长之间只有保持“适当”的权力差距才会实现稳定的公司绩效。机制检验表明:在“双方权力相当”情形下,高管间的内斗比较明显;
    在“一方权力独大”情形下,权力独大方更容易出现为追求私利而损害公司利益。

    实证结果还表明,“接近中心度”这一指标的确是高管“实际权力”的一个较好度量。在监管实践中,除了需关注来自职位头衔的“名义权力”外,高管的“实际权力”也应受到更多重视。更为重要的是,为了保证上市公司绩效稳定、促进资本市场平稳健康发展,监管部门可以从公司高管的权力结构出发,执行更具针对性的监管政策。一是对于董事长和CEO权力接近的公司,公司治理实践上应注重机制设计,加强董事会和管理层的分工合作,避免因权力斗争给公司带来损害;
    二是对于一方权力独大的公司,由于缺乏权力的制约,监管部门应着重关注其违规行为,防止高管损害投资者的权益。

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