風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征與控制權(quán)配置的相關(guān)性研究

風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征與控制權(quán)配置的相關(guān)性研究

一、風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置研究長期以來，作為風(fēng)險投資企業(yè)管理的基礎(chǔ)控制配置已成為風(fēng)險投資企業(yè)發(fā)展的主要問題之一。風(fēng)險投資企業(yè)的管理者不僅希望風(fēng)險資本的引入加速公司的發(fā)展，而且希望防止風(fēng)險投資企業(yè)的控制和獨立性的稀釋。資本限制是風(fēng)險投資企業(yè)發(fā)展的重要因素。風(fēng)險投資企業(yè)要從風(fēng)險投資者那里獲得所需的資源，就必須有一定的“誠實”。風(fēng)險投資者的分級投資也可以有效地限制風(fēng)險投資者的道德敗壞。風(fēng)險投資企業(yè)發(fā)展初期，當(dāng)創(chuàng)始人認(rèn)為競爭事實控制的天然優(yōu)勢成為現(xiàn)實時，他擔(dān)心，隨著風(fēng)險投資企業(yè)的前景，這種擔(dān)憂會逐漸減少。風(fēng)險資本相對稀缺性的逐漸減少，現(xiàn)有風(fēng)險資本的分階段資本約束的強(qiáng)度也降低了。只要原風(fēng)險投資者不再額外投資，只要風(fēng)險投資公司的發(fā)展前景良好，其他投資者仍能獲得資金。所以,隨著風(fēng)投企業(yè)的發(fā)展,人力資本在控制權(quán)爭奪中的天然優(yōu)勢就會逐漸表現(xiàn)出來。因此當(dāng)風(fēng)險投資家參與到風(fēng)投企業(yè)后,風(fēng)投企業(yè)的控制權(quán)配置及其相關(guān)的利益分配逐步成為風(fēng)投企業(yè)高管和風(fēng)險投資家爭奪的焦點。從產(chǎn)權(quán)制度來看,風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)應(yīng)該由所有權(quán)人享有,但在風(fēng)投企業(yè)存續(xù)中,由于市場、技術(shù)、管理都存在極大不確定性,風(fēng)險投資家對風(fēng)投企業(yè)經(jīng)營信息掌握有限和經(jīng)營才能的不足,使單由風(fēng)險投資家行使剩余控制權(quán)的決策成本過高。因此,風(fēng)險投資家面臨著“成長與控制”的兩難問題,風(fēng)投企業(yè)高管也有能力要求控制權(quán)依據(jù)環(huán)境變化做出調(diào)整。從國內(nèi)外學(xué)者的研究成果來看,Hart、Moore,Aghion、Bolton,Hart認(rèn)為控制權(quán)轉(zhuǎn)移給投資者可以通過增加預(yù)期回報來便利融資;Chan、Siegel、Thakor將這一風(fēng)險投資控制權(quán)配置特征描述為“相機(jī)特征”:如果企業(yè)創(chuàng)業(yè)者擁有較高的技能水平,允許企業(yè)創(chuàng)業(yè)者保留控制權(quán),否則風(fēng)險投資家擁有項目的控制權(quán);若企業(yè)創(chuàng)業(yè)者保留控制權(quán),則雙方的支付取決于企業(yè)創(chuàng)業(yè)者的技能水平的高低。換言之,風(fēng)險投資家本身的控制權(quán)就具有相機(jī)特征,即當(dāng)公司業(yè)績很好,風(fēng)險投資家的優(yōu)先要求權(quán)將轉(zhuǎn)換成普通股,而控制權(quán)又轉(zhuǎn)移到經(jīng)理人的手中。Kaplan與Stromberg的經(jīng)驗研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),所有權(quán)與投票權(quán)、董事席位、清算權(quán)、否決權(quán)等控制權(quán)是獨立分配的,而且作為風(fēng)險投資合約的核心——控制權(quán)配置是相機(jī)的,與財務(wù)或非財務(wù)業(yè)績相關(guān)。國內(nèi)學(xué)者陳永慶、王烷塵從解決激勵問題的角度,在同時滿足風(fēng)險投資家和風(fēng)投企業(yè)家參與激勵條件下,分別求解了基于風(fēng)投企業(yè)家最大化利益原則、風(fēng)險投資家最大化利益原則和社會福利最大化原則之上的風(fēng)投企業(yè)最優(yōu)股權(quán)結(jié)構(gòu)的配置;何偉基于控制權(quán)的相機(jī)配置,綜合考慮了控制權(quán)配置對風(fēng)投企業(yè)家的激勵和約束兩方面的作用,導(dǎo)出了風(fēng)投企業(yè)家擁有企業(yè)控制權(quán)的均衡解;從研究方法來看,研究控制權(quán)配置影響因素的學(xué)者主要采用規(guī)范分析、博弈論和信息經(jīng)濟(jì)學(xué)等方法,但尚缺乏經(jīng)驗證據(jù)證明。風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置的高管人力資本設(shè)計中,Hart和Mooer將人力資本引入控制權(quán)的研究,認(rèn)為擁有特殊管理才能的企業(yè)高管會提升企業(yè)價值并擁有向投資者討價還價的能力;綜合Hambrick、Mason,Finkelstein、Hambrick,彭正銀、江嶺等學(xué)者的研究成果,高層管理團(tuán)隊的人力資本特征包括了年齡、教育水平、專業(yè)背景、任期等,這些因素被認(rèn)為是管理層人力資本長期積淀的產(chǎn)物,并反映了管理團(tuán)隊的創(chuàng)造性和管理技能,對風(fēng)投企業(yè)成長具有重要影響。高層管理團(tuán)隊的年齡和教育水平影響到風(fēng)投企業(yè)決策風(fēng)格,專業(yè)背景則與團(tuán)隊成員適應(yīng)環(huán)境的能力有關(guān),而高層管理團(tuán)隊會隨著任期人力資本將逐步沉淀,有利于提升風(fēng)投企業(yè)價值從而被認(rèn)為并擁有和投資者討價還價的能力。因此,本文著重對這四項特征進(jìn)行研究,即:年齡、受教育水平、專業(yè)背景和任期,上述四項特征在本研究中構(gòu)成了管理團(tuán)隊與投資者討價還價、爭取控制權(quán)的維度。綜上所述,目前對風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置影響因素的實證研究基本為空白,只有個別的針對單個企業(yè)的定性案例分析,沒有出現(xiàn)應(yīng)用統(tǒng)計方法對多個風(fēng)投企業(yè)的控制權(quán)配置影響進(jìn)行實證檢驗的研究。出現(xiàn)這種狀況的原因主要有三方面原因:一是出于商業(yè)保密需要,風(fēng)投企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)難以獲得;二是控制權(quán)變量量化處理的困難;三是目前中國的風(fēng)投企業(yè)和風(fēng)險投資尚處于起步階段,沒有真正承擔(dān)其市場的風(fēng)險,控制權(quán)配置起到的作用有限,這與在資本市場成熟以后才出現(xiàn)風(fēng)險投資有實質(zhì)上的不同?；谏鲜龇治?本文擬采用我國風(fēng)險上市公司數(shù)據(jù),通過典型相關(guān)方法,對風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置的管理層人力資本因素影響進(jìn)行實證檢驗。二、變量設(shè)計與數(shù)據(jù)來源研究1.變量設(shè)計對研究本文研究包含了風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征(預(yù)測變量組)和控制權(quán)配置(標(biāo)準(zhǔn)變量組)兩個變量組。(1)專業(yè)背景異質(zhì)性在設(shè)計風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征時,借鑒吳斌、黃明峰的研究方法,將風(fēng)投企業(yè)高管管理團(tuán)隊特征刻畫為平均年齡(C1)、平均受教育程度(C2)、專業(yè)背景異質(zhì)性(C3)及管理層平均任期(C4),其中高管平均受教育程度劃分為博士、碩士、本科、大專、大專以下五類,分別用數(shù)字5至1表示;管理層專業(yè)背景異質(zhì)性采用的是Herfindal-Hirschman系數(shù),計算公式為:C3=1?∑i=1nP2iC3=1-∑i=1nΡi2其中P2ii2為第i類成員占比,并根據(jù)進(jìn)入風(fēng)投企業(yè)前的職業(yè)將風(fēng)投企業(yè)高管分為生產(chǎn)制造、科技研發(fā)等六類,即n=6;C3介于0~1之間,其值越大,代表團(tuán)隊專業(yè)背景異質(zhì)性越高,反之亦然。風(fēng)投企業(yè)高管平均任期指風(fēng)投企業(yè)高管總?cè)纹谥统钥側(cè)藬?shù),選用該指標(biāo)是因為風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊人力資本伴隨任期逐步沉淀,這有利于提升風(fēng)投企業(yè)價值并使其逐步擁有和風(fēng)險投資者討價還價的能力。本文未采用風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊的政治背景指標(biāo)的原因在于難以用單一的指標(biāo)衡量所擁有的政治關(guān)系,政治背景指標(biāo)可能需要多維指標(biāo)描述更為適當(dāng)。(2)控制連續(xù)變量說在風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置上主要存在兩種觀點。一種是以學(xué)者Chan,Berglof和Hellmann等為代表的,他們認(rèn)為控制權(quán)是一種不可分割的權(quán)利,它的分配是一個取值為0或1的變量;另一種觀點是以學(xué)者Andrei.A.Kirilenko為代表的,認(rèn)為控制權(quán)分配是一個連續(xù)變量。為全面衡量控制權(quán)配置,本文借鑒Kaplan和Stromberg的研究成果,將風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置劃分為所有權(quán)、董事席位、董事會權(quán)及其他(如清算權(quán)及限制性條款等)權(quán)力的變量組,其中所有權(quán)用風(fēng)險投資家合計持股占比指標(biāo)(P1)表示,董事席位用風(fēng)投企業(yè)董事會中代表風(fēng)險投資家的董事占比指標(biāo)(P2)表示,董事會權(quán)指風(fēng)投企業(yè)由風(fēng)險投資家委派的執(zhí)行董事數(shù)量,其他權(quán)利用虛擬變量(P4)表示。研究變量及說明見表1所示。2.樣本選取過程中清理的上市公司借鑒黨興華、賀利平、王雷、吳斌、黃明峰的研究,本文將風(fēng)投企業(yè)界定為年報披露的前十大股東中包含風(fēng)險投資持股的企業(yè),樣本數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫及上市公司年報、巨潮資訊網(wǎng),并查閱了深圳證券交易所披露的上市公告,樣本選取過程中剔除了以下公司:(1)數(shù)據(jù)披露不完備的上市公司;(2)*ST、ST及PT類上市公司,該類公司數(shù)據(jù)異常,無法開展正常經(jīng)營活動,同時頻繁發(fā)生的合并重組也降低了可比性。最終共得到在深圳中小板上市的168家風(fēng)投企業(yè)作為研究樣本。其中,2008年73家,2007年57家,2006年38家。采用典型相關(guān)方法,本文對風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征是否影響到控制權(quán)配置進(jìn)行了研究。三、確認(rèn)測試1.spearman相關(guān)分析結(jié)果表2左下角為變量PEARSON相關(guān)分析結(jié)果,右上角為變量SPEARMAN相關(guān)分析結(jié)果。由表2可知,控制權(quán)配置組及風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組內(nèi)均存在相關(guān)性,兩組之間又存在一定的相關(guān)性,樣本數(shù)據(jù)適合采用典型相關(guān)模型進(jìn)行分析。2.風(fēng)險投資公司高級管理人員的資本特征與企業(yè)所有權(quán)分配的典型相關(guān)分析(1)典型相關(guān)系數(shù)的相關(guān)分析采用SPSS的MNOVA方法、CANCORR方法進(jìn)行典型相關(guān)分析,可得典型相關(guān)系數(shù)及其檢驗結(jié)果。由表3可知,前兩個典型相關(guān)系數(shù)均較高,初步說明了典型變量間存在相關(guān)關(guān)系。表4、表5分別是對典型相關(guān)系數(shù)采取整體檢驗、維度遞減檢驗的結(jié)果;整體檢驗?zāi)康氖桥袛嗍欠裰辽俅嬖谝粋€顯著的典型相關(guān)系數(shù),進(jìn)而推斷整體的典型相關(guān)系數(shù),由表4可知,無論是皮萊跡、豪特林跡、威爾克斯λ檢驗結(jié)果顯著性水平均小于0.01,而羅伊斯檢驗值大于0.1,表明至少存在一個典型相關(guān)系數(shù)是顯著的。表5維度遞減檢驗中第一行和第二行顯著性水平均小于0.01,說明第一典型相關(guān)變量、第二典型相關(guān)變量都是顯著的。(2)風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊成員的平均受教育程度第一對典型變量(U1,V1)特征根占到了觀測變量總方差的63.15%,第二對典型變量(U2,V2)占36.15%,前兩對典型變量的累積特征根占到了總方差的99.3%,同時前兩對典型變量均通過了維度遞減檢驗,為全面描述風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征與風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置的關(guān)系,需要列出兩個典型模型。同時,由于風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征及控制權(quán)配置變量組中既有虛擬變量,又有百分比指標(biāo),存在變量計量單位不一致無法直接比較問題,因此本文采用標(biāo)準(zhǔn)化后的典型系數(shù)計算典型相關(guān)模型。從典型相關(guān)模型一中可知,風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊成員的平均受教育程度對第一個典型變量U1的貢獻(xiàn)最大,典型系數(shù)為-0.811;其次是團(tuán)隊成員的專業(yè)背景異質(zhì)性和平均年齡,團(tuán)隊成員平均任期貢獻(xiàn)量最小。這說明了風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征中影響控制權(quán)配置的主要是團(tuán)隊的平均受教育程度。風(fēng)險投資家委派執(zhí)行董事的數(shù)量對第一個典型變量V1貢獻(xiàn)最大,風(fēng)險投資家委派董事的比例和持股比例貢獻(xiàn)小一些,說明風(fēng)險投資家委派執(zhí)行董事的數(shù)量是反映風(fēng)投企業(yè)控制權(quán)配置的主要指標(biāo)。從第二個典型相關(guān)模型可知,風(fēng)險投資家平均年齡對典型變量U2的貢獻(xiàn)最大,其次依次是平均年齡、專業(yè)背景異質(zhì)性和管理層平均任期;風(fēng)險投資家持股比例對典型變量V2的貢獻(xiàn)大于風(fēng)險投資家擁有的其他權(quán)利和風(fēng)險投資家委派董事的比例、風(fēng)險投資家委派執(zhí)行董事的數(shù)量。總體而言,風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征結(jié)構(gòu)的主要因素按重要程度依次是C2、C1、C4、C3,控制權(quán)配置結(jié)構(gòu)的主要因素按重要程度依次是P1、P3、P4、P2。(3)典型結(jié)構(gòu)分析結(jié)構(gòu)分析是依據(jù)原始變量與典型變量相關(guān)系數(shù)進(jìn)行的分析,包含了典型負(fù)載系數(shù)和交叉負(fù)載系數(shù)兩方面。風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征與企業(yè)控制權(quán)配置典型負(fù)載系數(shù)又稱結(jié)構(gòu)相關(guān)系數(shù),是典型變量與本組的觀察變量之間的兩兩簡單相關(guān)系數(shù)。由表6可知,風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征的第一典型變量U1與C2高度相關(guān),與C3顯著相關(guān),與C2、C4低度相關(guān),說明風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊專業(yè)背景異質(zhì)性、平均年齡在反映風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征中占主要地位?？刂茩?quán)配置的第一典型變量V1與P2、P3相關(guān)系數(shù)分別為-0.962、-0.967,而與P1、P4相關(guān)系數(shù)較小,V1主要反映了風(fēng)險投資家委派董事的比例、委派執(zhí)行董事數(shù)量的影響。由于第一典型變量間高度相關(guān),風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組、控制權(quán)配置組中都包含有原始變量與本組第一典型變量間呈高度相關(guān)關(guān)系,風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征對控制權(quán)配置的影響從數(shù)量角度得到了驗證,說明典型相關(guān)模型具有較高的可信度。風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征的第二典型變量U2與C1、C4高度相關(guān),與C2中度相關(guān),與C3低度相關(guān)。說明風(fēng)投企業(yè)高管團(tuán)隊平均年齡、平均任期與人力資本特征的相關(guān)程度較高,專業(yè)背景異質(zhì)性相關(guān)程度較低,但也有一定的影響力?？刂茩?quán)配置的第二典型變量V2與P1、P4高度相關(guān),與P2、P3相關(guān)系數(shù)較小,說明相對而言V2反映的風(fēng)險投資家持股比例、風(fēng)險投資家其他權(quán)利成分更多。第二典型變量間相關(guān)程度較第一典型變量間相關(guān)程度有所下降,但風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組、控制權(quán)配置組仍包含有原始變量與本組第一典型變量間呈高度相關(guān)關(guān)系,這也從數(shù)量角度驗證了風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征對控制權(quán)配置的影響,說明典型相關(guān)模型具有較高的可信度。風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組與原始變量的交叉負(fù)載交叉負(fù)載系數(shù)指某一組中的典型變量與另一組中的觀測變量之間的兩兩簡單相關(guān)系數(shù),交叉負(fù)載系數(shù)的平方代表了某一組原始變量的變異量被另一組典型變量解釋的百分比。從表6可知,控制權(quán)配置組的原始變量與第一典型變量U1的交叉系數(shù)分別為-0.365、-0.808、-0.812和-0.358,取平方分別為0.133、0.653、0.659和0.128,表示U1可解釋控制權(quán)配置組4個原始變量變異量的13.3%、65.3%、65.9%和12.8%;風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組與第一典型變量V1的交叉負(fù)載系數(shù)為-0.238、-0.789、-0.573和-0.327,取平方后得0.057、0.623、0.328和0.107,表明V1可以解釋風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組4個原始變量變異量的5.7%、62.3%、32.8%和10.7%。控制權(quán)配置組的原始變量與第二典型變量U2的交叉系數(shù)分別為0.624、-0.167、-0.165和0.595,取平方分別為0.389、0.028、0.027和0.354,表示U2可解釋控制權(quán)配置組4個原始變量變異量的38.9%、2.8%、2.7%和35.4%;風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組與第二典型變量V2的交叉負(fù)載系數(shù)為0.672、-0.233、-0.065和0.542,取平方后得0.452、0.054、0.004和0.294,表明V2可以解釋風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組4個原始變量變異量的45.2%、5.4%、0.4%和29.4%。冗余分析結(jié)果典型相關(guān)中的冗余分析是對分組觀測變量總變化的方差分析,是典型相關(guān)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。冗余分析包含了被自身典型變量解釋的百分比分析(組內(nèi)代表比例)和被對方典型變量解釋的百分比分析(冗余指數(shù))兩部分,其中被自身典型變量解釋的百分比分析為本組所有觀測變量的總標(biāo)準(zhǔn)化方差中由本組形成的各典型變量分別代表的比例,被對方典型變量解釋的百分比分析指一組觀測變量總方差中與另一個變量所共享的比例,又稱為交叉共享比例。用公式表達(dá),冗余指數(shù)與組內(nèi)代表比例關(guān)系為:冗余指數(shù)=本側(cè)組內(nèi)代表比例×典型相關(guān)系數(shù)平方。冗余分析綜合了多種分析指標(biāo)對變量組之間的整體相關(guān)性進(jìn)行評價,本文冗余分析結(jié)果如表7所示。由表7可知,第一對典型變量U1、V1較好預(yù)測了對應(yīng)的變量,而且交互解釋能力也較強(qiáng)。第一對典型變量中風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征和控制權(quán)配置被自身解釋的比例分別為39.5%和55.8%,來自風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組的方差被控制權(quán)配置組典型變量V1解釋的方差比例為27.9%,來自控制權(quán)配置組的方差被風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組典型變量U1解釋的方差比例為39.4%,具有一定的解釋能力。第二對典型變量U2、V2仍有一定預(yù)測能力,風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征與控制權(quán)配置被自身解釋的比例分別為34.7%和34.5%,二者交互解釋能力有所下降,來自風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組的方差被控制權(quán)配置組典型變量V2解釋的方差比例為20.1%,來自控制權(quán)配置組的方差被風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組典型變量U2解釋的方差比例為19.9%。整體而言,風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組的方差被其自身解釋的比例為74.2%,被控制權(quán)配置組典型變量解釋的比例為48%,控制權(quán)配置組方差被其自身解釋的比例為90.3%,被風(fēng)投企業(yè)高管人力資本特征組典型變量解釋的比例為59.3%,表明二者之間具有一定的相關(guān)性。上述典型相關(guān)分析見圖1所示,其中實線表示第一對典型相關(guān),虛線表示第二對典型相關(guān)。連接典型變量箭頭上面的數(shù)據(jù)為典型相關(guān)系數(shù),本組觀測變