1、我国上市公司管理层收购（MBO）绩效的实证研究宾建成 作者简介：宾建成(966-)，男，湖南东安人，浙江财经学院金融系教授，博士。摘要：本文以我国20012002年17家实施MBO的上市公司为样本，立足于样本公司在MBO前一年、当年、后一年和后两年的年度财务数据，运用统计学的因子分析法构建上市公司MBO长期绩效模型，计算出各个企业的年度得分值，进而统计出年度得分的差值和得分正值指标来衡量MBO的绩效。文章对实施MBO的上市公司绩效变化实证分析的结果表明：表明上市公司的经营业绩在MBO当年和后一年有所上升的，但是在MBO后二年，上市公司的经营绩效却出现了一定的下滑。通过对上市公司MBO绩效影响因
2、素进行回归分析，我们发现，管理层持股有利于上市公司绩效的提高，而过分的股权集中并引发的股权制衡机制缺失是导致上市公司经营绩效下滑的一个重要原因。关键词: 管理层收购（MBO）； 绩效； 因子分析法 引 言随着我国经济体制改革的不断深入，MBO作为优化企业治理结构的重要途径之一，在推动我国国有企业改革与国有经济从一般竞争性领域和中小企业退出过程中扮演着一个及其重要的角色。实践证明，国外上市公司MBO在降低代理成本，激励内部人积极性和改善企业的经营状况等方面都起到了积极的作用。在我国，由于MBO相关的法律制度尚不健全、国有资产监管体系尚未完备、股权分置的情况还未解决等客观因素的制约下，MBO是推动
3、我国国有企业改革、改善企业经营状况的一剂良方抑或只是“掠夺国有资产最好的办法”在国内引起了众多纷争，不久前香港中文大学教授郎咸平先生对国有企业改制特别是MBO提出质疑，认为国有企业的MBO会导致公平缺失、效率下滑，并进而认为MBO这种改制方式应该停止。我们认为目前在国有企业MBO的运作过程中，存在一些不公平、不规范的现象，使得一些管理层人员打着MBO的旗号，行侵吞国有资产之实。但这并不意味着MBO和国有资产流失有着必然的联系，也不能因此断言MBO不利于企业经营绩效的改善，更不能就此全盘否定MBO。本文的着眼点在于：MBO是否能优化企业资源配置效率、改善资本结构从而提高企业的经营绩效？为了回答这
4、个问题就必须对我国所发生的MBO事件的经济后果及各种客观条件进行全面深入的实证与理论研究。本文试图通过对国内上市公司MBO后的绩效研究,寻找我国上市公司MBO价值的实证证据，为正确实施MBO及有关部门决策提供参考。本文对我国20012002年17家实施MBO的上市公司绩效的研究中，以企业的并购理论、公司治理结构理论为指导的，在此基础上提出一系列的指标评价体系，并根据计量经济学的方法建立绩效评价模型，把定性分析和定量分析有机的结合起来。在17家实施MBO的上市公司长期绩效研究中，利用公司在MBO前一年、当年、后一年和后两年的年度财务指标，运用统计学的因子分析法，计算出各个企业的年度得分值，进而统
5、计出年度得分的差值和得分正值指标来衡量MBO的绩效。文章对实施MBO的上市公司绩效变化实证分析的结果表明：上市公司的经营业绩在MBO当年和后一年有所上升，但是在MBO后二年，上市公司的经营绩效却出现了一定的下滑。通过对上市公司MBO绩效影响因素进行回归分析，我们发现，管理层持股有利于上市公司绩效的提高，而过分的股权集中并引发的股权制衡机制缺失是导致上市公司经营绩效下滑的一个重要原因。文献综述(一) 国外关于上市公司MBO绩效的经验研究西方经济学家对企业的MBO做了大量的经验实证研究。这些浩如烟海的实证研究主要是围绕着一个中心展开：MBO是否改善企业的经营效率？一般认为MBO有助于拉近经营者与所
6、有者的利益，有助于改善企业的业绩。但对此看法尚有很多疑问，在实际操作中也并非MBO就一定能改善企业绩效。Jensen和Meckling（1976）认为：MBO可使管理者和股东的利益趋同从而降低代理成本，因此MBO后管理层持股比例应该与企业绩效正相关参考文献1 Jensen&Meckling，1976，“ The Theory of the Firm:Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure”, Journal of Financial Economics，vol 3：305-360.2 John &NelliS，2001，
7、“ Time to Rethink Privatization in Transition Economies?”，, IFC Discussion Paper, No. 38 .3 Harry DeAngelo and Linda DeAngelo，1990，“Dividend policy and financial distress: An empirical investigation of troubled NYSE firms”, Journal of finance， vol. 45：1415-1431： .4 Morck, Shleifer&Vishny，1988，“Manag
8、ement Ownership and Corporate Performance: An Empirical Analysis”, Journal of Financial Economics,3：292-315 .5 Wright,Thompson,Robbie，1991，“Management Buy-ins：An Analysis of Initial Characteristics and Performance”, CMBOR，5：215-227.6 片庭浩久(日本)：管理层收购，中信出版社，2001年版。7 陈清泰、吴敬琏：股票期权激励制度法规政策研究报告，中国财政经济出版社，2
9、001年版。8 刘志杰，龚柳青：论MBO与国有经济的市场退出，广西政法管理干部学院学报， 2003年第1期。 9 王巍、李曙光.：管理者收购从经理到股东，中国人民大学出版社， 1999年版。10 魏成龙：企业产权交易与重组，中国经济出版社， 2002年版。11 袁国良，王怀芳，刘明：上市公司股权激励的实证分析及其相关问题:，社会科学文献出版社，2000年版。Jensen（1986）还指出，MBO通常伴随着高负债，通过高的杠杆率和定期偿债将会约束管理层，减少管理层自由支配现金的权力和由此导致的代理成本，同时，偿还债务和破产的压力也会迫使管理层提高效率；Mehran（1995）发现了CEO持股比例
10、与企业业绩间存在显著的正相关关系； Tim C.Opler（1994）通过对1985年至1989年间的42次管理层收购发现实施MBO为企业额外增加了22亿美元的日常现金流量，由此证明了MBO为投资者带来了很大的投资收益；而Harry DeAngelo， Linda DeAngelo和Edward Rice（1984）运用反常收益法分析MBO对股票价格的事件性影响后发现，MBO宣布当日，股东财富上升了22.27%；更多学者对MBO后企业的一些关键财务数据进行了分析，发现MBO后企业绩效上升。但晚期的实证研究普遍认为，MBO与公司绩效是非线性关系。如Morck，Shleifer和Vishny（19
11、88）利用1980年的横截面数据研究发现，当董事会所有权在05范围内上升时，托宾的Q值随之上升；在525区间内，托宾的Q值随董事会所有权的上升而下降；在大于25的区间内，托宾的Q值又随董事会所有权的上升而上升。(二)国内关于上市公司MBO绩效的经验研究这几年学术界对上市公司管理层持股与业绩的关系进行了实证研究，结论也同样有所不同。但是大多数的研究都不支持管理层持股对公司经营业绩有促进作用的结论。袁国良，王怀芳（1999）和刘明（2000）以公司管理层的持股比例为解释变量，ROE为被解释变量进行回归分析发现，上市公司中高级管理者（指董事、监事、经理人员）持股比例和企业业绩的相关性很低或基本不相关
12、；上海荣正投资咨询有限公司（2000）的研究报告指出，董事长持股市值与公司业绩呈微弱的正相关，总经理持股市值与公司业绩之间不存在相关关系。当然对上市公司MBO持肯定论的也不乏其人。陈志广(2002)的计量分析结果显示，在我国2000年沪市的上市公司中，高管薪金报酬与企业绩效存在显著的正相关关系；陆满平（2003）通过对19972002年实施MBO的16家上市公司2002年的财务数据进行比较分析，得出绝大多数实施MBO的上市公司业绩增长稳定、公司普遍重视产业调整与产业升级、注重对股东的回报、关联交易发生较少、大多数公司具有较好的业绩、其中部分具中长期投资价值的结论。(三)国内现有实证研究的不足在
13、现有对上市公司MBO绩效的实证研究中，国外的文献应该说是比较全面的，但我们可以发现在MBO的绩效检验问题上始终没有一个一贯的方法和结论。而且由于中国证券市场发展历史较短，有其特殊性，如股权分置、国有股“一股独大”等，国外的许多研究结论都不适合中国。国内一些专家学者的研究也得出很多非常有意义的结论，对我们深入了解中国上市公司MBO的情况很具启发性。但是，这些研究仍然存在着一些局限和不足。主要表现为：（1）国内对MBO绩效的研究基本上是从管理层持股比例与公司经营业绩之间的相关性展开的。但是我国上市公司管理层现有的持股比例非常低，据有关方面的研究报告显示仅为0.017%。代理成本理论认为，管理层持有
14、公司很小一部分股权并不能有效地降低企业的委托代理成本。因此，在这种管理层持股比例普遍较低的背景下，笼统地对其与公司绩效进行相关性分析意义不大。（2）在对MBO的绩效研究中，选取什么指标来衡量公司的经营业绩是一个核心的问题。衡量上市公司业绩的指标很多，包括流动性指标、效率指标、财务杠杆指标和盈利指标。各种财务指标分别从不同方面反映上市公司的经营情况。但从国内的相关文献中我们可以发现，国内学者在对上市公司经营绩效的衡量中大多数采用单一的指标如ROE、EPS等作为评价依据。这样可能会使评价工作带有一定的片面性，不能如实地反映上市公司的经营业绩；另外，单一的财务指标比较容易受到操纵，这也在一定程度上制
15、约了上市公司经营业绩的真实反映。三、上市公司MBO长期绩效的实证研究(一)上市公司MBO绩效研究方法简述上市公司MBO也是企业并购与重组的一种形式，所以企业的并购和重组理论对以及其绩效评价方式同样也适用于上市公司MBO的绩效分析。在并购绩效的实证研究中，最常用的是股票市场事件研究法和会计财务指标研究方法。前者检验并购样本公司在并购事件下股票市场对此消息的反应，主要以资本市场有效理论作为前提，股票的市场价格波动模型为基础，分析并购前后股东财富的变动；后者检验并购重组对样本公司经营业绩的影响，主要以企业的盈利能力指标、偿债能力指标、资产运营能力指标、成长能力指标和现金流量指标为评判标准。(二)本文
16、的研究方法我们认为，目前中国证券市场的股票价格尚无法真实准确地衡量上市公司价值，基于此，财务指标应该是目前反映公司经营管理状况的次优选择。因此本文将立足于公司的财务数据，运用因子分析方法构建上市公司MBO长期绩效模型。因子分析由Pearon(1901)首先使用，以后经Hotelling(1933)、Rao (1964)、Cooley,lohnes(1971),Morrison(1976),Mardia，Kent (1979)发展和成熟起来。因子分析的目的是把一些错综复杂的变量指标提炼为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子分析的基本思想是根据各个指标间的相关性大小将变量分组，使得同组内
17、变量之间相关性较高，不同组的变量之间相关性较底。每组变量代表一个公共因子，并使其尽量多地保留了原始变量的信息，且彼此线性无关。每一个主要因子表示各个指标间相互依赖的一种经济关系。因子分析的核心是对若干指标进行因子分析并提取公共因子，再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘积的和构造综合得分函数。因子分析的简要数学过程是：设估计样本组公司为n家，选取的财务指标为k个。 （1）对原始财务指标XK进行标准化处理。因为所选的财务指标的量纲不完全一致，所以需要进行标准化处理，即将各种不同度量的指标转化为同度量的指标，使各指标具有可比性。（2）计算原始数据的相关系数矩阵R(阶)（3）求R的特征根，
18、及长度为1的相互正交的特征向量，。（4）由特征值大于1所对应的、长度为1的特征向量来计算公共因子的负载，并对该负载矩阵进行正交化旋转，求出旋转后的公共因子F1，F2，。（5）以各个因子的方差贡献率占旋转后这些因子总方差的比重作为权重求和，得出各公司的综合得分： 其中，代表各个公共因子的方差贡献率；代表公共因子。(三)样本的选取近年来，中国企业界MBO的现象日渐增多，但是由于我国目前的法规政策对于MBO的限制性规定较多。为保障MBO的顺利实施，许多公司要么采取 “避而不谈”的措施，要么通过目不暇接的资本运作方式曲线MBO，借以规避相关部门的监管。这对我们在样本收集和处理上造成很大的困难。本文以上
19、市公司的公开披露信息为导线，结合光大证券金融研究有限公司的相关研究及上海融正投资咨询有限公司的研究报告整理出的24家实施MBO的上市公司（表1）为原始参照样本，从中选取MBO发生在20012002年的17家上市公司作为研究样本。一是为了使样本空间具有一定的集中性；二是因为我们所考察的是MBO前后上市公司经营绩效的变化，公司业绩的变化应该具有一定的时间长度 2004年上市公司的年度财务数据是通过综合半年报和三季度报分析调整而得。 表1：各年度上市公司MBO 家数年度199719981999200120022003公司家数1114134 资料来源：光大证券金融研究有限公司(四)指标选择在指标设定上
20、，我们在参考财政部颁布的企业绩效评价指标的基础上，根据上市公司披露的相关信息，综合考虑到以下几方面影响因素：（1）上市公司出现财务危机的直接表现是公司的财务和现金状况恶化，但深层次的原因来自于公司的经营问题，如公司的盈利能力下降、成长能力和资产营运能力下降等；（2） 反映上市公司财务状况的指标可分为五大类：盈利能力指标：用来反映企业获取利润的能力；成长能力指标：用来反映企业的经营前景，判断企业未来的发展情况；营运能力指标：用来反映企业使用经济资源或资本的效率及有效性；偿债能力：用来反映企业偿还到期债务(包括本息)的能力；现金流量指标：用来反映企业现金流量信息。由于导致公司财务状况是反映在各个方
21、面，这就要求我们系统综合这五大类财务指标加以考量。由于上市公司的现金流量指标极不稳定，因此我们将现金流量予以剔除，在剩下的四大财务指标的基础上选取12个指标作为上市公司经营绩效的衡量标准。具体见下表。表2：财务指标体系表指标类型变量名称指标名称指标计算公式盈利能力指 标X11净资产收益率净利润/平均净资产X12主营业务利润率主营业务利润/主营业务收入X13每股收益净利润/总股本成长能力指 标X21净资产增长率报告期净资产/基期净资产-1X22主营业务利润增长率报告期主营业务利润/基期主营业务利润-1X23净利润增长率报告期净利润/基期净利润-1运营能力指 标X31资产周转率销售收入/平均总资产
22、X32存货周转率销售成本/平均存货总额X33应收帐款周转率产品销售收入/平均应收帐款余额偿债能力指 标X41资产负债率期末负债总额/期末资产总额X42流动比率期末流动资产/期末流动负债X43速动比率期末速动资产/期末流动负债(五)实证结果与分析 本文采用因子分析方法构建上市公司经营绩效的综合得分函数。在这里我们将12个财务指标按上市公司MBO事件发生前一年、当年、后一年和后二年分别进行因子分析，提取四个公共因子f1、f2、f3和f4，然后再根据各个因子的得分和方差贡献率，得出四个综合得分函数。再由这四个综合得分函数计算出各样本公司MBO前后相应年份的经营业绩综合得分。通过SPSS11统计软件对
23、样本的数据进行因子分析，我们可以得到以下四个综合得分函数：MBO前一年：F-1=(37.146f1+29.52f2+15.021f3+7.321f4)/89.007MBO当 年：F0=(33.245f1+22.109f2+13.139f3+10.001f4)/78.494MBO后一年：F1=(38.829f1+18.602f2+15.711f3+7.979f4)/81.12MBO后二年：F2=(28.862f1+23.276f2+15.951f3+11.262f4)/79.934其中，F-1、F0、F1和F2分别表示上市公司MBO事件发生前一年、当年、后一年和后二年的综合得分。各年的因子载荷矩
24、阵分别见下面的表3、表4、表5和表6：表3：MBO前一年的因子载荷矩阵（经正交旋转后）变量名称主成分f1f2f3f4X110.96 0.09 0.10 0.17 X12(0.22)0.60 0.10 (0.60)X130.98 (0.07)0.08 0.01 X210.77 0.09 (0.09)(0.26)X22(0.00)(0.23)0.15 0.88 X230.95 0.12 0.10 0.20 X310.35 (0.87)(0.08)0.09 X32(0.00)0.02 0.96 0.15 X330.16 (0.18)0.92 (0.04)X41(0.54)(0.78)(0.02)0.
25、18 X420.36 0.78 (0.32)(0.24)X430.19 0.91 (0.18)(0.13)表4：MBO当年的因子载荷矩阵（经正交旋转后）变量名称主成分f1f2f3f4X110.88 0.01 0.30 0.23 X12(0.82)(0.02)0.11 0.29 X130.69 (0.05)0.16 0.46 X21(0.12)0.22 (0.01)(0.83)X220.13 0.80 (0.03)0.33 X230.47 0.12 0.30 (0.57)X310.71 0.29 0.12 (0.06)X320.02 (0.02)0.97 (0.01)X330.29 0.18 0
26、.91 (0.06)X41(0.11)0.84 (0.01)(0.38)X42(0.07)(0.72)(0.42)0.39 X43(0.27)(0.69)(0.08)0.35 表5：MBO后一年的因子载荷矩阵（经正交旋转后）变量名称主成分f1f2f3f4X110.71 0.64 0.06 0.14 X12(0.04)0.19 (0.01)0.94 X130.90 0.25 0.16 0.13 X210.54 0.71 0.03 0.25 X220.86 (0.09)0.10 0.13 X230.70 0.14 0.13 (0.11)X310.72 (0.02)0.07 (0.33)X320.0
27、9 0.03 0.95 0.04 X330.37 0.07 0.89 (0.01)X410.14 0.86 (0.40)0.10 X420.12 (0.81)(0.51)0.07 X43(0.01)(0.55)(0.24)(0.36)表6：MBO后二年的因子载荷矩阵（经正交旋转后）变量名称主成分f1f2f3f4X110.83 0.18 0.35 (0.15)X12(0.44)0.06 (0.61)(0.07)X130.85 0.18 0.03 0.13 X210.80 0.02 0.09 (0.05)X220.19 0.91 (0.02)(0.08)X230.40 0.89 (0.08)(0.
28、05)X310.41 (0.55)(0.11)0.01 X320.27 0.02 0.87 (0.06)X33(0.18)0.07 0.84 0.36 X410.04 (0.45)(0.10)(0.80)X42(0.01)(0.46)(0.11)0.86 X430.06 (0.17)0.45 0.77 1.因子载荷矩阵分析从因子载荷矩阵可以看出，在MBO前后几年中公共因子f1与指标X11和X13的相关系数比较大，主要代表了净利润能力，是盈利能力因子。这里有一个很奇怪的现象：在一般情况下主营业务利润率是衡量企业经营水平的正值指标，与企业的盈利能力密切相关，但是在各年中f1与X12（主营业务利润率
29、）的相关系数为负，这说明在MBO的上市公司中，主营业务利润率的提高可能伴随着大量应收帐款的存在或者其它因素，而导致经营绩效的下滑；f2在MBO前年、当年和后一年与指标X41，X42，X43的相关系数值较大，代表偿债能力因子。有趣的是，在MBO前一年，f2与X41(资产负债率)呈负相关，与X42（流动比率）和X43（速动比率）则呈正相关，可是在MBO当年和后一年，f2与上述指标的相关性却和MBO前一年完全相反。我们知道，在正常的情况下，资产负债率越高表明企业的财务风险越大，相反，流动比率和速动比率越高则说明企业短期偿债能力越强即其财务风险越小。通过对比上市公司资产负债率、流动比率和速动比率的变化
30、，我们发现MBO后上市公司的资产负债率逐年降低、而流动比率和速动比率却呈上升趋势，这说明上市公司MBO后财务政策趋于保守，但是保守的财务政策却是制约企业经营绩效的一个因素；f2在MBO后二年与X22和X23相关性较强，是成长能力因子。说明企业的成长能力对MBO上市公司的经营绩效开始显示出有力的促进作用；f3在各个年度中与X32和X33高度正相关，是营运能力因子。说明上市公司的营运水平与其经营绩效有很强的联动性；在各个年度中f4的指标含义也有所不同，在MBO前一年可以把它归为成长能力因子；在MBO当年，其指标含义不明显，无法确定其因素；在MBO后一年与X12相关性较强，是盈利能力因子；而在MBO
31、后二年，从因子载荷矩阵可以看出，它又是反映偿债能力的因子。不过因为f4的方差贡献率较低，所以不会影响我们的分析结果。2.企业年度得分值分析我们利用20012002年MBO的17家上市公司财务数据通过因子分析法得到并购前后4年得分值（各个企业在各会计年度得分值见附录）。通过下表的描述统计分析和直方图分析，可以看出：在MBO前年和后二年上市公司的得分均值为负数，而在MBO当年和后一年则为正值。得分均值在MBO后一年达到最高，在MBO后二年却下滑到最低点；得分均值在各个年度呈现出比较大的变动，显示各个上市公司在实施MBO的前后几年中，企业的经营绩效产生了很大的改变；从J-B统计量和P值检验表明上市公
32、司在实施MBO当年、后一年和后二年其绩效得分服从正态分布，而且上市公司得分值呈现尖峰后尾和负偏状态，说明各个上市公司业绩对MBO事件反映是不同，各个上市公司经营业绩的距离开始拉大；得分值的偏度和峰度值在MBO当年和后两年与MBO前一年相比有所降低，并且服从正态分布，但变动很不规则，说明上市公司在MBO后，其经营并不是平稳过渡，而是出现了一定的分化。表7： 17家MBO上市公司在各会计年度的得分值描述分析MBO前一年（F-1）MBO当年（F0）MBO后一年（F1）MBO后二年（F2）均值-4.55E-084.00E-078.70E-07-3.90E-07中位数0.0683570.1000520.
33、0120070.009372极大值0.5719730.7867790.7024651.062442极小值-1.822577-1.085781-1.325391-1.241489标准差0.5651680.5504270.5734870.524231偏度-1.95324-0.283568-0.833949-0.194142峰度7.4176562.1411313.0540094.029254J-B统计量24.633190.7503361.9725690.857174P值0.0000040.6871740.372960.651429 MBO前一年（F-1）得分直方图 MBO当年（F0）得分直方图 MB
34、O后一年（F1）得分直方图 MBO后二年（F2）得分直方图 图1：MBO前后各会计年度得分直方图3.上市公司MBO绩效的综合得分均值和正值比率分析表8: 全样本综合得分差值的均值及正值比例F差值F0-F-1F1-F-1F2-F-1F1-F0F2-F1F2-F0均值4.45E-079.15E-07-3.45E-074.70E-07-1.26E-06-7.90E-07正值比率0.4117650.5294120.5882350.5882350.2941180.470588表中，F0-F-1，F1-F0和F2-F1等分别表示MBO当年与MBO前一年的综合得分差值、MBO后一年与MBO当年的综合得分差值
35、，MBO后一年与MBO后二年的综合得分差值。均值表示综合得分差值算术平均数，均值的正负表示业绩的上升或下降，均值的大小表示业绩变动的相对程度。正值比率表示综合得分为正的样本与总样本数的比值。表中显示，MBO当年、MBO后一年与MBO前一年相比，上市公司的经营绩效均是上升的，说明在短期内，MBO对上市公司经营起到了一定的积极作用；MBO后二年上市公司的经营绩效却急剧恶化，由上表可看出F2-F1、F2-F0和F2-F-1的均值都为负值，说明MBO对上市公司的经营绩效是否有促进作用仍然值得商榷；从各年度得分差值的正值比率来看， MBO当年和后两年的正值比率与MBO前一年相比都略有上升，可是MBO后二
36、年与当年和后一年相比却逐步下滑，这说明，相比MBO前一年，MBO后二年上市公司业绩改善的家数虽然有所增长，但是业绩出现恶化的上市公司其业绩下滑幅度明显加大。综合以上结果，我们认为就短期而言，MBO对上市公司的经营绩效起到一定的积极成果，但是从长期来看，MBO对上市公司绩效的改善不仅不明显，甚至出现了一定的恶化。四、影响MBO绩效的因素分析上述实证分析的研究成果只是给出了样本公司MBO绩效变动的一个大体轮廓，但到底是什么因素影响上市公司MBO绩效变动的，我们却仍未得可知。单纯以绩效水平变动来肯定或否定MBO过于轻率和不负责任。因为我们知道上市公司作为整个市场的一个组成部分，其经营绩效受到各种因素
37、的影响。影响上市公司MBO绩效的不仅仅是收购行为本身，行业景气因素、管理层自身能力等变量因素与上市公司的业绩也是密切相关的。因此，在这一部分里，我们希望通过对影响MBO上市公司经营绩效的因素进行研究，进一步探讨MBO绩效出现上述变化的原因所在，从而为如何设置一个合理的运行机制，正确地发挥MBO作用提供一定的理论和政策参考。(一)研究设计1.研究样本的选择基于本文的研究目的是为了分析是什么因素影响上市公司MBO的绩效，因此我们使用与前一部分相同的样本的数据来源和样本的数据区。2.变量的定义（1）绩效变量：F；这里我们以上一部分用因子分析法计算出的上市公司MBO事件发生当年、后一年和后二年的经营绩
38、效综合得分值作为模型的绩效变量；（2）行业变量：HY；上市公司的绩效与其产业定位和行业特点有密切关系，这里，我们使用各个公司所属行业的平均净资产收益率作为模型的行业变量；（3）规模变量：SIZE；公司自身规模扩大到一定程度或会产生规模经济或规模不经济的效应，从而对公司的经营绩效产生不同的影响。这里我们以公司总资产的对数作为模型的规模变量；（4）股权结构变量：MAR(%)：管理层持股比例，它描述了管理层拥有公司剩余控制权的大小；CAR10(%)：前十大股东持股比例和，描述股权在少数几个大股东中的集中程度。RCAR(%)：股权制衡度，即第一大股东持股比例与前十大股东持股比例之和的比值。3.模型构建
39、本节运用多元回归分析方法构建上市公司绩效影响模型。我们以上一部分用因子分析法计算出的上市公司MBO事件发生当年、后一年和后二年的经营绩效综合得分值Fy作为模型的因变量，以上市公司在MBO相应年度的HYy， SIZEy， MARy (%)，CAR10y (%)，RCARy (%)作为模型的自变量（y=0,1,2），给出如下的线性回归模型：Fy=Cy+1HYy+2 SIZEy+3 MARy+4 CAR10y+5 RCARy其中Cy是模型的常数项，对此模型的参数,我们仍旧使用SPSS11统计软件进行估计与检验。4.回归结果分析表9: 上市公司MBO绩效影响因素回归分析（OLS法）因变量: F0因变量
40、: F1因变量F2自变量系数t统计量Prob.(t)自变量系数t统计量Prob.(t)自变量系数t统计量Prob.(t)C0-2.046-0.5900.567C1-3.506-0.9350.370C25.4251.9380.079*HY0-0.015-0.4650.651HY10.0320.7530.467HY23.5681.3150.215SIZE00.0770.5220.612SIZE10.1480.8330.422SIZE2-0.153-1.3460.205MAR0-0.039-0.0220.983MAR1-1.242-0.5170.615MAR24.1163.0100.012*CAR1
41、000.9970.6950.501CAR1011.0970.7090.493CAR102-4.563-3.5930.004*RCAR0-0.125-0.1260.902RCAR1-0.101-0.0690.946RCAR2-2.295-2.5800.026*R-squared0.080R-squared0.183R-squared0.603F 统计量0.192F 统计量0.493F 统计量3.335Prob.(F)0.959Prob.(F)0.775Prob.(F)0.045*OBS17OBS17OBS17由表9我们可以看出，MBO事件发生当年和后一年的综合得分值F0和F1的回归方程无法通过方
42、程显著性检验（F检验），即被解释变量与解释变量之间不存在线性关系。而且各个解释变量同样都无法通过参数显著性检验（t检验）。这说明上市公司MBO当年及后一年的财务指标值可能存在被操纵的现象，使得综合统计出来的绩效得分值与各种可能影响公司经营绩效的因素呈不相关特征。MBO事件发生后二年的综合得分值F2的回归方程置信水平达到99.5%；方程的拟合优度R-squared达0. 603，方程解释变量对被解释变量的解释程度较高；其次，在解释变量中MAR2，CAR102和RCAR2的参数t统计量是显著的。其中MAR2的系数为4.116，说明管理层持股比例与公司绩效水平呈正相关关系。这与目前的研究成果有很大差
43、异。这里可能会引起一个疑问：如果管理层持股比例与上市公司经营绩效水平成正相关关系，那么为何MBO后，上市公司的经营绩效却是经历了一个先扬后抑而不是稳步提升的过程呢？我们认为，MBO并不能让上市公司的经营绩效在短期内得到很大的提升，但是管理层可能为了向市场证明自己的经营管理能力，因此在短期内通过操纵财务数据使得上市公司MBO后经营绩效便“立竿见影”得到较大的改善。但是财务数据在较长会计期间以后会回归于公司的实际价值，而上市公司又必须为操纵财务数据这种短期行为买单（如支付更多的所得税）。因此，上市公司MBO后绩效水平出现上述变化也就不足为奇了；解释变量RCAR2的回归系数为-2.295，说明上市公
44、司的经营绩效随第一大股东持股比例与前十大股东持股比例之和比值的上升而下降。第一大股东持股比例与前十大股东持股比例总和的比值反映了上市公司前几大股东之间的力量对比，即所谓的股权制衡情况。一般认为过度集中的股权（即存在“一股独大”现象）使得股东间约束难以形成，尤其是中小股东对大股东难以实行有效的制约，从而大股东实质上控制了董事会、监事会和经理层，进而掌握公司的控制权，为大股东侵蚀公司利益，损害其他股东权益，通过关联交易或担保等方式将上市公司资产和资金掏空提供了可能性。股权制衡机制通过各大股东的内部利益牵制，达到互相监督、抑制第一大股东掠夺上市公司资源。因此第一大股东持股比例与前十大股东持股比例总和的比值越高，股权制衡机制的作用就越低，上市公司经营业绩越差；解释变量CAR102的回归系数为-4.563，表明前十大股东的持股比例与上市公司的绩效负相关。这是由于样本公司第一大股东持股数占前十大股东持股总数比重过大（见表10），相应的制衡机制未能有效得到运行，前十大股东的股权集中从某种程度上反映的是第一大股东的“一股独大”，从而使公司业绩受到一定的影响。表10：第一大股东持股比例与前十大股东持股比例的比值表样本数最小最大平均标准差比值170.300.930.52350.19648 资料来源：光
