股权融资还是债务融资

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股权融资还是债务融资—绩效反馈与融资决策的关系研究股权融资还是债务融资—绩效反馈与融资决策的关系研究

摘 要： 目前已有的文献对于企业股权融资和债务融资的决策动机尚未得出一致的结论。基于企业行为理论，探讨业绩期望差距对于融资决策行为的影响及其影响机制，利用中国2011—2017年沪深A股数据实证得到以下结论：当企业的实际绩效与期望绩效差距的绝对值越大时，即实际经营结果与预期期望相差越远时，企业更倾向于股权融资。同时，本文进一步考虑外部利益相关者分析师和公众媒体带来的调节作用，企业的非完全理性经理人所作出的管理决策会受到外部利益者的影响。因此，利益相关者带来的外部压力削弱了业绩期望差距与企业经理人所作出的融资决策关系。

关键词： 业绩绩效反馈； 融资决策； 媒体报道； 分析师关注度； 企业行为理论

一、引言

企业融资决策问题是资本结构研究的核心，企业的进步和发展离不开高效合理的融资，不同的融资方式对企业经营效益的影响巨大。企业的融资能力对企业的成长发展以及应对外部环境的突发变化都具有至关重要的影响，而公司对于融资方式的选择影响着管理层的自由裁量权和企业未来的投资能力。

企业如何有效合理地作出融资决策一直受到学术界和业界的广泛关注，尤其是对于股权融资还是债务融资的选择问题上。不少学者试图从不同角度来解释该问题，但现在尚未有统一的答案[1]。随着研究的不断深入，行为金融学放弃了理性人的研究假设，认为投资者和经理人存在非理性行为，不少理论研究开始引入行为金融学理论，试图从非理性行为角度去探讨企业的经营决策问题。但目前为止，鲜有研究将企业行为理论运用到融资决策的理论探讨中，多数研究忽视了企业经营决策中的非理性因素[2-3]。在理论研究中，对企业融资决策影响因素的研究大多集中在企业的盈利能力、公司信誉、公司成长性、资本结构、波动性、信息不对称、融资风险等客观因素上[4]，忽视了企业经营者在经营过程中的主观因素。企业经营者对企业的主观期望和判断也会影响企业的融资决策，因此，对企业融资决策的影响因素探究还有待进一步深入。探讨在不同绩效水平下，企业经营管理者的非理性行为如何影响融资决策是非常必要的。

本研究以企业的融资决策为研究对象，探讨业绩期望反馈对融资决策这一非生产经营性行为的影响。业绩期望反馈的核心概念是组织的决策者往往会利用已经设定好的组织预期水平来对现有的组织绩效进行评估。企业在面对不同期望绩效反馈的情况下，所采取的行为决策是相异的，当企业实际绩效低于期望绩效时，可以引发组织搜索行为，使得管理者更加冒险，从而对原有企业战略进行改变。当企业实际绩效高于期望绩效时，管理者会认为既有管理和实践不存在问题，从而造成组织惰性[5]。基于以上阐述，本文提出第一个研究问题：在处于不同的绩效反馈情形下，对企业的融资决策行为有何影响？在面对股权融资和债务融资时会作出何种选择？第二个研究问题，从利益相关者理论研究出发，非理性的企业经营者做出融资决策时不仅仅会依据公司内部的实际经营情况出发，也会受到外部利益相关者的压力所带来的影响。因此，本文引入媒体关注度和分析师关注的调节变量，探究企业期望反馈与融资决策之间的信号传递作用。另外，进一步探究利益相关者与企业之间的信号传递(媒体报道和分析师关注)又会对两者关系产生何种影响？

通过研究发现，以前对于企业融资决策的研究中并未考虑到股权融资和债券融资背后所代表的不同公司治理模式问题，股权融资代表公司内部分层治理模式，给予管理者较大的自由裁量权[6]，而债务融资代表外部的市场治理模式，外部的投资者通过债务投资的方式对公司进行监督，管理者在该模式下自由裁量权较少[7]。本文认为企业融资决策的选择不仅仅要考虑融资成本等财务问题，也要从管理的角度上，使得公司的融资决策与现有的治理模式相适应。

本研究贡献主要体现在以下方面：第一，将企业行为理论纳入公司融资决策的讨论中，探讨了组织的搜索行为是如何影响公司治理方式选择的。本文将绩效反馈纳入公司治理的讨论框架中，解释了企业管理者对于绩效评估结果是如何系统性地影响与融资相关的公司治理模式。第二，尽管已有许多文献探讨了企业股权融资和债务融资方式的差异[2-3]，但是未考虑到不同融资方式背后公司治理模式的异质性。因此，本文在比较分析不同融资模式治理特性的基础上，探讨绩效反馈对融资的影响。第三，本文所提出的概念框架也补充了传统资本结构理论中关于绩效杠杆关系存在的冲突解释(如股权融资偏好等)。通过解释管理者对不同“绩效水平”的评估如何影响管理者的行为动机和决策方式，来论证不同的“绩效水平”对企业的外部融资方式选择的影响是不同的。

2013年，在公司党委的正确领导下，中心党总支始终坚持以夯实党建工作为基础、凝聚团队为主线、服务群众为导向，围绕公司核心工作，充分发挥党组织的战斗堡垒作用和党员的先锋模范作用，在“居民客户优质服务工程”建设中；在“中国梦·国网情”主题学习活动开展上；在迎峰度夏“保安全、保稳定、保优质服务”等各项重点工作中，广大党员发扬了敢于拼搏、乐于奉献的精神，带领广大群众，在各类重大保电、优质服务、反窃电降损、营业普查、采集系统建设等工作中，优质高效地完成了各项工作任务。

二、理论分析及假设提出(一)融资决策的动机

对于企业融资决策的研究问题，始于1958年莫迪里亚尼和米勒提出的不相关假设[8]，该理论认为，当不同来源的资本被视为成本同质性时，公司的资本成本与其资本结构无关。此后对该理论的研究放松了不相关假设，同时考虑税收影响，Kraus和Litzenberger(1973)[9]随后提出公司将从债务融资中获得税收减免好处的论点，因此税收相关假设中，债务融资优先于股权融资。随后的学者又提出“优序融资理论”[10]，该理论从信号传递理论视角出发，认为公司内部管理者与外部利益相关者存在着信息不对称。从成本动机的视角来看，公司的内部融资要优先于外部融资，根据融资成本的差异，外部融资中债务融资优先于股权融资。

已有对公司融资动机的其他研究认为，债务融资某种程度上阻碍了管理者的自由裁量权[11]，因而债务融资也被视为一种外部监督方式。代理理论认为资本结构反映公司管理者对债务代理成本和股权代理成本的权衡[12]。债务的代理成本是指在债务发行后产生的风险成本，如果风险投资失败则债权人承担风险，投资成功则股东收益。股权代理成本是指股权融资后，企业经营者的权益将被稀释，从而导致经理人因个人利益作出不利于公司价值提升的决策，当企业发行债务风险与发行股票产生的风险成本相平衡时，可以获得最优的资本结构。公司的战略也在融资决策中起着关键作用。企业战略方向通过企业财务变量直接影响公司负债水平。而Williamson(1988)[6]认为不同融资模式背后代表的是公司不同治理机制，股权融资代表公司内部分层治理模式，给予管理者较大的自由裁量权，而债务融资代表外部市场治理模式，外部投资者通过债务投资的方式对公司进行监督，管理者在该模式下自由裁量权较少。

尽管现有文献从成本动机、管理动机等不同角度来阐述企业融资决策的动机及其影响，但大都基于完全理性行为人的假设基础，并未考虑到融资决策中的非理性因素[13]。本文引入企业行为理论，从非理性行为人的角度探讨，在管理者非完全理性决策时，成本动机和管理动机的影响因素会受到削弱，管理者由于内在行为的驱动以及外部利益相关者的影响，会违背完全理性人的决策。如，忽略融资成本的影响、忽略股权稀释的影响。业绩期望反馈理论作为企业行为理论的主流延伸理论之一，本文探究绩效反馈与融资决策的关系，对原有的成本动机驱动和管理动机驱动文献做出补充说明，探究在某些情况下，管理者的融资决策是否会受到非完全理性决策的影响。同时，了解不同的绩效水平是如何影响企业融资模式的选择以及公司的治理机制。

(二)业绩期望反馈：影响企业融资决策重要因素

1. 业绩期望反馈理论

将已经成立的资金管理方案和内控制度执行下去，能够将企业资金会计控制的相关内容根据资金管理计划实施到相关资金运作中。

Hoppe(1930)研究发现管理者对于组织的期望目标会影响到其管理决策的判断，而目标期望水平是指管理者对其正常能力的评估与其可感知的理想绩效之间的某个值，即“能够给决策者带来满意的最小产出”。Simon(1955)是最早采用企业行为理论来论述绩效反馈对于战略选择影响的，他指出选择机制必须考虑到外部的环境因素和决策者的性格特征。Simon(1955)认为决策者一般将产出结果分为满意或者不满意两种状态，后来由Cyert和 March(1963)[5]总结成企业行为理论的主要观点之一。

业绩期望反馈理论一直都是企业行为理论研究文献中的重要部分，近年来有关业绩期望反馈理论主题的研究越来越多。该理论的核心含义是组织的决策者往往会利用已经设定好的组织预期水平来评估其组织绩效。基于实际绩效与目标期望水平的相对差距进行战略决策是企业行为理论的精髓。绩效反馈理论提出基于过程的组织变革和组织搜索理论，该理论认为，当企业业绩低于期望值时，此时存在负向的期望绩效差距，企业更倾向于承担风险和进行组织搜索行为[14]，管理者们被激励去寻找提高公司业绩的替代方案。而当企业达到业绩目标时，即实际绩效高于期望绩效时，存在正向的期望绩效差距，此时管理者处于“满意”状态，同时组织产生“组织惰性”。随着绩效的进一步提高，管理者通过利用积累的闲置资源进行学习和搜索，再次形成新的组织期望目标[5]。

2. 不同融资决策背后公司治理模式差异

Williamson(1988)[6]在研究中指出，债务融资提供外部市场治理的方式，减少了管理者的自由裁量权，股权融资提供分级治理模式从而加大管理者的自由裁量权。绩效反馈理论认为，当企业实际绩效低于期望绩效时，将加大组织搜索强度，为了应对高强度的组织搜索行为，企业管理者将需要更大的自由裁量权(如股权融资方式)。随着绩效的提升并逐渐接近期望绩效时，企业的搜索强度减弱并逐渐处于“满意”的状态[5,14]，倾向于维持当前的经营决策而不是投资新兴领域，累计更多的组织冗余资源。因此，在该治理结构下将抑制管理者的自由裁量权。

现有对企业融资方式的研究认为企业更倾向于风险较小的内部融资而不是外部融资。向外部市场融资需要公司承担信息成本和交易成本[10,15]。企业发行股票需要承担控制权被稀释风险，同时还需承担与外部市场信息不对称带来的信息成本[10,16-17]。企业发行债务需要承担定期还本付息的风险，给公司的现金流增加负担[2]。企业更倾向于风险较小的内源融资方式[5]。然而，当企业的实际绩效低于预期并且需要进行战略调整以达到组织满意绩效水平时，此时企业内部并没有足够多的现金和资源储备，企业会进行问题驱动搜索[5,14]，借此将业绩扭亏为盈。因此，本文认为，当企业实际绩效低于期望绩效时，企业更倾向于外部融资，而外部融资又分为股权融资和债务融资。

进一步而言，股权融资在支付股利上具有较强的灵活性，不存在固定付息的压力。在企业获利减少的情况下，企业可以减少支付的股息数额，甚至可以不派发股息，以此减少企业的融资风险。债权融资而言，企业面临到期必须按合同偿还本金并支付利息的压力。当企业盈利水平较高时，企业支付的本息占比降低;当盈利水平下降时，偿还的本息占比变高，企业面临的财务风险增大。如果企业获得的利润小于需要偿还的本金，企业将面临破产清算。当公司绩效波动较大时，两种融资方式的区别变得尤其明显。就整体而言，企业选择股权融资面对的财务风险小于债权融资[13]。

概而言之，当企业实际绩效低于期望绩效时，公司需要积极调整经营战略以应对绩效亏损，采取组织搜索行为以改变公司现状如采取创新研发、风险承担、战略变革、企业投资等行为。为了便于组织采取以上组织搜索行为，管理者需要更多的自由裁量权。当公司绩效表现较差时更倾向使用内部留存现金[10]。但是当绩效较低时公司现金流处于枯竭状态，公司会寻求外部融资支持。如果债务和股权的治理属性之间没有差别，那么随着业绩下降，公司可能更喜欢利用债务，因为进入股票市场被广泛认为比发行债务成本更高[17]。但是，发行股票融资和债务融资背后代表企业不同类型的治理模式，并且该治理模式会对企业日后经营产生持续性影响[6]。Williamson(1988)[6]认为股权融资增强企业管理层的自由裁量权，管理者可以对企业利润进行更全面的管控[8]。相比之下，当公司业绩表现不佳时，债务持有人可能会通过要求公司以支付利息的方式来给公司现金流增加负担，此时的债务融资将抑制管理自由裁量权，这反过来会抑制企业的搜索行为。总之，期望绩效反馈理论认为，当企业进行问题搜索时，负向的绩效反馈差距将加大企业搜索强度。而债务融资通过限制可获得现金流从而抑制管理层的自由裁量权。

3. 公司治理模式——业绩期望反馈与融资决策关系的重要内在机制

根据以上所述，笔者认为不同的融资决策应该与公司治理模式相适应。而企业业绩期望反馈理论告诉我们，在不同的绩效反馈状态下，企业管理者处于“组织搜索”或“组织惰性”两种不同的状态，这使得公司治理模式也呈现差异。因此，在不同绩效反馈状态下，企业不同的融资决策决定因素也不应该仅仅考虑融资成本等客观财务因素，需要与公司现有的治理模式相结合，才能将所融得的资金更有效地发挥作用。

笔者认为，出于管理层对财务风险的控制和自由裁量权的需要，当企业实际绩效低于期望绩效时，随着实际绩效的不断下降，将进行更大强度的组织搜索行为，从而提高了股权融资的可能性。在企业仍然处于低于期望绩效水平的情况下，随着实际绩效的提高不断接近期望绩效水平时，权衡理论表明企业将增加债务融资比例来利用利息抵税[17]。代理理论认为企业发行债务融资有助于制约管理者的自由裁量权。管理者通过债务融资方式向股东及利益相关者发出信号，表明管理决策是符合股东利益最大化的[18,6]，也向外部市场传递管理者不存在自利行为的信息。因此，在企业实际绩效低于期望绩效时，随着业绩的好转逐渐接近期望绩效时，企业可支配现金流逐渐增多，为了抑制管理者自由裁量权所带来的滥用职权行为，公司债务融资的倾向将逐渐增大。

具体理由如下：第一，在企业绩效低于实际绩效时，随着负向绩效差距的逐渐减小，企业的经营结果逐渐趋于满意的状态。此时管理者更倾向于维持现有的经营活动而不是投资新的活动，组织搜索行为逐渐减小，企业的冗余资本不断增加，企业通过债务融资的方式来抑制管理者对企业冗余资源的控制权。第二，企业行为理论认为，公司内部是由不同的内部联盟组成，随着组织绩效的提高，不同联盟将通过谈判协商的方式以获得各自所需的资源以及实现其不同的目标[5,19]。在这种情况下，债务融资可以作为控制冗余资源的累积以及协调管理企业内部谈判过程的治理机制。Matsa(2010)[20]实证证明企业通过增加现金流的方式来提高与工会的议价权。因此我们认为，当企业实际绩效低于期望绩效时，随着企业业绩转好，负向绩效差距减小，冗余资源不断增加，现金流逐渐改善，企业会通过债务融资方式来抑制管理层的自由裁量权并且协调组织内不同利益相关者关系。由此，本文提出以下假设。

H1 当企业实际绩效低于期望绩效时，负向绩效差与企业股权融资倾向呈现负相关，随着负向绩效差逐渐减小，企业债务融资的倾向逐渐增大。

然而，当企业实际绩效高于期望绩效时，企业会进行冗余搜索行为[5]。正如前文所述，当企业处于“满意”状态时，即企业处于正向绩效反馈时，管理者会认定组织处于一种经营良好、高效运转的状态。随着冗余资源不断累积和绩效提升，管理者倾向于利用剩余的冗余资源进行组织搜索行为并在新兴领域投资，创新性改革行为[21]，现有研究已经证实公司在进行研发性投资时更倾向于用股权融资[2]。

同时，当企业实际绩效高于期望绩效时，企业处于良好的业绩状态，此时能够释放出更多的管理资源[22]，从而能够用于投入到更多的搜索行为和价值投资中。本文认为，当企业处于较好绩效反馈状态时，倾向于进行更大强度的组织搜索和更高强度的投资，而更大强度的组织搜索和投资需要通过增加管理者自由裁量权来管理[23]。现有研究已经证明创新投资、研发等高强度的组织搜索行为与较低的负债率正相关，企业在进行高强度的组织搜索时更倾向于采取自由裁量权较高的股权融资方式[2]。尽管已有研究证实股票发行成本高于债务发行成本，但是当企业业绩表现较好时，公司有能力寻找投资回报率较高的领域进行投资[23]。由此，本文提出以下假设。

H2 当企业实际绩效高于期望绩效时，正向绩效差与企业股权融资倾向呈现正相关，随着负向绩效差逐渐增大，企业债务融资的倾向逐渐减小。

(三)媒体关注度——外部公众市场治理的调节作用

对企业管理者而言，其行为决策不仅仅受到公司内部的制约还受到外部利益相关者的约束。外部利益相关者通过对管理者施加约束、压力等方式来获取相应的利益。对于企业而言，企业的行为决策能否被正确有效地传递给外部利益相关者也很重要。而媒体和分析师则发挥着信息传递作用。

媒体在资本市场中发挥着不可替代的作用。首先，外部投资者通过接收阅读媒体所传递的资本市场信息作出决策判断，某种程度上媒体报道影响投资者的投资决策。其次，媒体报道具备信息传递和汇聚的平台，对资本市场的交易撮合和订立起到关键作用。最后，媒体通过其广泛的影响力辐射到大部分交易者和潜在交易者，促进了资本市场的流通性[26]，加快市场吸收和反馈信息的速度。

媒体报道有助于降低信息不对称程度，起到市场治理监督作用[27]，既缓解了企业的代理问题，也降低了管理者的自由裁量权。研究表明，媒体作为外部利益相关者，常常通过调节现有的监督治理机制发挥作用。Dyck和Zingales(2002)[28]指出媒体报道通过舆论的压力能够有效约束企业管理者的代理行为。有研究发现媒体的关注能够帮助审计师增加审计线索，促进审计师发表非标意见。同时，新闻媒体为了追求所报道新闻的关注度，对企业的坏消息和管理层的管理失职等行为具有更强烈的报道偏好，因为该类新闻更容易产生轰动效应[29]。可以发现，媒体的外部监督机制，对公司现有的治理制度产生调节作用。

媒体监督通过影响外部利益相关者与公司内部信号传递机制从而影响利益相关者的决策，当媒体关注度较高时，公司经营情况会更加容易被传递给外部利益相关者，公司管理者就会受到更大的外部利益相关者的压力，从而会对决策产生影响。因此，企业在面临高度的媒体关注情况下，管理者行为受到外部市场的监督和约束，抑制管理者获取自由裁量权的动机，企业进行股权融资的倾向被削弱。本文推测，不论企业处于正向绩效反馈还是负向绩效反馈时，较高的媒体关注度使得管理者行为受到外部利益相关者的约束，由于绩效反馈所引发的提高自由裁量权的动机会被削弱，从而削弱了绩效反馈与股权融资倾向的关系。由此，本文提出如下假设。

H3a 当企业实际绩效低于期望绩效时，媒体报道减弱负向绩效差距和企业股权融资倾向的负向关系。

H3b 当企业实际绩效高于期望绩效时，媒体报道减弱正向绩效差距和企业股权融资倾向的正向关系。

(四)分析师关注度——外部资本市场治理的调节作用

与媒体报道不同的是，分析师作为上市公司和资本市场之间的信息传递通道，在引导资本市场走势上发挥着重要的作用。分析师作为资本市场舆论的工具，在引导资本市场舆论过程中发挥着关键作用。首先，分析师报道能够降低企业与外部的信息不对称，减少管理者和股东之间的代理成本，对管理层具有间接约束作用。分析师作为具备金融财会技能和行业知识的专业性人才，通常掌握着更丰富的公司历史信息、股票市场信息、经理人披露的公司过去的绩效和未来发展前景的信息、产业和宏观信息，并且向资本市场发布对公司绩效预期和买入、卖出的评级[30]，公司信息随着分析师评估报告的发布变得更加透明。并且，分析师通过与上市公司管理者直接接触和实地调研等方式，对行业内领先和非领先企业都有着充分的了解。已有文献表明，同一个企业被资本市场上分析师关注得越多，企业更多非公开信息和治理情况将会被传递给外部投资者，从而降低投资者与企业之间的信息不对称程度。

因此，分析师持续跟踪和关注也对企业的管理层形成监督，减缓企业的代理问题[12]，降低管理者攫取私利的可能性，提高资金使用效率，使其进行高效率的投资。而且，分析师跟踪能够使过度自信管理层行为受到股东的奖惩，从而激发他们做出最优决策的热情，某种程度上也限制管理层的自由裁量权。由此，本文提出如下假设。

H4a 当企业实际绩效低于期望绩效时，分析师关注度减弱负向绩效差距和企业股权融资倾向的负向关系。

H4b 当企业实际绩效高于期望绩效时，分析师关注度减弱正向绩效差距和企业股权融资倾向的正向关系。

本文理论模型图分别如图1和图2所示。

     

图1 理论模型图

     

图2 主效应理论图

三、研究设计(一)研究样本与数据来源

本文以我国2008—2017年A股上市公司为研究样本，并对样本进行如下处理：(1)剔除在样本期内上市时间不足三年的公司，因为研究滞后性至少需要三年的数据；(2)剔除一些变量值显著异常的公司；(3)剔除相关财务数据无法获取的公司；(4)异常值(上下1%的Winsorize处理)，最终获得12 315个有效观测值。所获得的非平衡面板数据，用于最终的实证分析。本研究财务数据来源于万得(WIND)咨询金融终端，公司治理相关数据源自CSMAR数据库，数据的处理和统计分析在STATA14中完成。

(二)主要变量定义

1．被解释变量

1．4 统计学方法 采用SPSS 17．0统计软件进行t检验、相关分析和多元回归分析，以P＜0．05为差异有统计学意义。

本文被解释变量为企业的融资方式(Equity Vs Debt)。参照J Dixit(2014)[31]的研究设计，用Equity Vs Debt虚拟变量来表示公司股权融资和债务融资意愿，当Equity Vs Debt为1时，New Equity Financing大于New Bond Financing，当Equity Vs Debt为0时，New Equity Financing小于New Bond Financing表示公司更愿意债权融资。

具体定义如下

New_Equity_financingt=[Equity_Financingt-Equity_Financingt-1]/Equity_Financingt-1

New_Bond_financingt=[Bond_Financingt-Bond_Financingt-1]/Bond_Financingt-1

2．自变量

绩效反馈(Performance Feedback)。目前已有文献对于组织预期及绩效反馈的方法主要分为三种：权重平均模型(Weighted average model)、独立模型(Separate model)和转换模型(Switching model)。通过研究发现，独立的历史和行业期望模型要稍稍优于其他模型，因此本文选择独立模型，并且也最符合期望绩效反馈理论的初始模型。参考林和麦卡恩(2014)[27]的做法，采用ROA来测量绩效。原始ROA数据来自于WIND资讯金融终端数据库，独立模型的组织预期分为历史期望绩效水平和行业期望绩效水平。历史期望绩效水平指核心企业以前的绩效；而行业期望绩效水平则取决于同行业其他企业的绩效。结合本文的研究测量行业期望绩效水平，采用同行业其他企业前一年的绩效。由此本文的自变量为：(1)历史期望差距I1(Pi,t-Ai,t)<0和(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0，其中Pi,t表示企业实际绩效，Ai,t表示历史期望绩效;(2)行业期望差距I2(Pi,t-IEi,t)<0和(1-I2)(Pi,t-IEi,t)>0，其中Pi,t表示企业实际绩效，IEi,t表示行业期望绩效。

3．调节变量

媒体报道(Med)。本文根据国泰安数据库披露的新闻证券关注表整理出上市公司某一年被新闻媒体报道的新闻数量。其数量越多表明媒体对上市公司的关注度越高。分析师关注度(Rep)。根据国泰安数据库披露的预测机构数据便可以统计预测机构总数。跟踪上市公司的预测机构数量越多表明对上市公司进行分析的分析师越多，即分析师关注度越高。该变量数据来自CSMAR数据库。

4．控制变量

参考现有研究的模型假定[31]，本文还考虑如下控制变量：企业规模(Size)、企业年限(Age)、组织冗余(Slack)、市值账面比(Market to Book)、股票流动性(Liquidity)、资产实物性(Property)、股权集中度(Con)、独立董事比例(Indep)、二重性(Duality)、企业性质(Nation)、资产负债率(Leverage)、行业集中度(HHi)。具体的变量代码及测量方法见表1。

(三)模型设定

根据研究内容和研究假设，在前人学者的研究基础上[33-36],构建了本文的研究模型。本文采用独立的基于组织预期的绩效反馈模型，即行业绩效差距和历史绩效差距分离。

表1 变量选择及定义

     

变量类型变量名称变量代码变量定义因变量融资方式Equity Vs Debt如前述自变量历史负向绩效反馈I1(Pi,t-Ai,t)<0实际绩效水平(Pi,t)低于历史经营期望(Ai,t)的差距历史正向绩效反馈(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0实际绩效水平(Pi,t)高于历史经营期望(Ai,t)差距的绝对值行业负向绩效反馈I2(Pi,t-IEi,t)<0实际绩效水平(Pi,t)低于行业经营期望(IEi,t)差距的绝对值行业正向绩效反馈(1-I2)(Pi,t-IEi,t)>0实际绩效水平(Pi,t)高于行业经营期望(IEi,t)差距的绝对值媒体报道Med公司一年内的新闻数量分析师关注度Rep取自CSMAR数据库指标控制变量企业规模Size企业的总资产,对数化处理企业年限Age企业成立以来的年限组织冗余Slack用流动比率、资产负债率及费用收入比这三个指标的平均值测量冗余资源的充足程度市值账面比Market to Book股票市值与账面价值的比率股票流动性Liquidity流通A股占比股权集中度Con前5大股东占比资产实物性property有形资产占比独立董事比例Indep独立董事占董事会人数比例二重性Duality董事长和总经理是否兼任,若兼任=1,否则=0企业性质Nation国有企业=1,否则=0资产负债率Leverage负债占总资产比例行业集中度HHi行业内上市公司主营业务收入的赫芬达尔-赫希曼指数

为了检验期望绩效反馈与融资方式之间的关系，构建模型(1)和模型(2)对研究假设H1和H2进行检验。为了降低因变量与自变量之间可能产生的内生性问题，将自变量均做滞后一期处理。其中，EquityvsBondi,t+1是模型(1)和模型(2)的被解释变量,I1代表低于历史业绩期望的企业，如果企业的实际绩效水平Pi,t低于历史业绩期望Ai,t，那么I1=1，否则为0。I2表示低于行业绩效期望的企业，如果企业实际绩效水平Pi,t低于行业绩效期望IEi,t，则I2=1，否则为0。模型(1)I1(Pi,t-Ai,t)是解释变量，表示公司i第t年末未实现组织期望绩效的程度，Pi,t代表实际绩效水平，Ai,t代表组织历史期望绩效，I1(Pi,t-Ai,t)数值越小意味着企业未实现组织期望的程度越大。模型(2)中的I2(Pi,t-IEi,t)是解释变量，表示公司i第t年末未实现组织期望绩效的程度，Pi,t代表实际绩效水平，IEi,t代表组织行业期望绩效，I2(Pi,t-IEi,t)数值越小意味着企业未实现组织期望的程度越大。若假设H1和H2成立，则模型(1)中的I1(Pi,t-Ai,t)<0变量回归系数β1显著为负，(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0变量回归系数β2显著为正；模型(2)中的I2(Pi,t-IEi,t)<0变量回归系数β1显著为负，(1-I2)(Pi,t-IEi,t)>0变量回归系数β2显著为正。

EquityvsBondi,t+1=β0+β1I1(Pi,t-Ai,t)+β2(1-I1)(Pi,t-Ai,t)+β3Medi,t+β4Repi,t+β5Ki,t+εi,t

(1)

EquityvsBondi,t+1=β0+β1I1(Pi,t-Ei,t)+β2(1-I1)(Pi,t-Ei,t)+β3Medi,t+β4Repi,t+β5Ki,t+εi,t

(2)

为了检验假设H3a和假设H3b，将媒体报道(Med)与负向历史绩效反馈和正向历史绩效反馈的交互项I1(Pi,t-Ai,t)<0×Medi,t、(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Medi,t纳入基准回归模型(1)得到模型(3)。将媒体报道(Med)与负向行业绩效反馈和正向行业绩效反馈的交互项I2(Pi,t-Ei,t)<0×Medi,t、(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Medi,t纳入模型(1)得到模型(4)。若假设H3a成立，则交互项I2(Pi,t-Ei,t)<0×Medi,t的回归系数β3显著为正。若假设H3b成立，则交互项(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Medi,t的回归系数β4显著为负。

   

(3)

   

(4)

为了检验假设H4a和假设H4b，将分析师关注度(Rep)与负向历史绩效反馈和正向历史绩效反馈的交互项I1(Pi,t-Ai,t)<0×Repi,t、(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Repi,t纳入基准回归模型(1)得到模型(5)。将分析师关注度(Rep)与负向行业绩效反馈和正向行业绩效反馈的交互项I2(Pi,t-Ei,t)<0×Repi,t、(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Repi,t纳入模型(1)得到模型(6)。若假设H4a成立，则交互项I2(Pi,t-Ei,t)<0×Repi,t的回归系数β5显著为正。若假设H4b成立，则交互项(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Repi,t的回归系数β6显著为负。

   

(5)

   

(6)

模型中还控制了可能对公司融资方式造成影响的变量K，企业规模(Size)、企业年限(Age)、组织冗余(Slack)、市值账面比(Market to Book)、股票流动性(Liquidity)、资产实物性(Property)、股权集中度(Con)、独立董事比例(Indep)、二重性(Duality)、企业性质(Nation)、资产负债率(Leverage)、行业集中度(HHi)。

四、实证结果与分析(一)描述性统计

表2是变量的描述性统计和相关系数结果。可以看出，虚拟变量EquityvsBondi,t+1均值为0.480，历史负向期望绩效差距极小值为-1.291，标准差为0.047，行业负向期望绩效差距极小值为-1.652，标准差为0.058，历史正向绩效差距极大值为0.015，标准差为0.047，行业正向绩效差距极大值为0.197，标准差为0.040。本文的结果与现有文献保持了高度的一致。融资方式、历史负向绩效差距、历史正向绩效差距的相关系数分别为-0.049 5、0.034 5，并且都在1%显著水平上。表4中融资方式、行业负向绩效差距、行业正向绩效差距的相关系数分别为-0.055 3(1%显著水平)、0.000 4，从而为假设H1、H2提供了初步的证据。

表2 描述性统计相关系数结果(历史期望绩效)

     

变量均值标准差12345671.EquityvsBondi,t+10.4800.5001.000 ——————2.I1(Pi,t-Ai,t)<0-0.1770.047-0.050***1.000—————3.(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>00.0150.0470.035***0.114***1.000————4.Med64.16645.341-0.029**-0.048***-0.0061.000———5.Rep7.2138.866-0.054***0.110***-0.071***0.198***1.000——6.Size22.3961.307-0.072***0.122***-0.121***0.101***0.376***1.000—7.Age15.5536.2560.041***-0.033***0.078***0.148***-0.143***0.150***1.0008.Slack0.8866.9360.017*0.0000.033***0.008-0.008-0.058***-0.0009.Market to Book2.1722.0130.078***-0.150***0.117***-0.028**-0.043***-0.426***-0.026***10.Liquidity0.8190.212-0.050***0.052***-0.081***0.017*-0.067***-0.028***0.193***11.Con0.3440.152-0.029**0.031***-0.035***0.071***0.060***0.293***0.019**12.property0.3740.3360.067***0.113***-0.103***-0.085***0.029***-0.153***-0.173***13.Indep0.3720.5520.0090.007-0.0020.014-0.0030.029***-0.042***14.Duality0.2060.4050.002-0.0130.001-0.026**0.008-0.120***-0.155***15.Nation0.4490.497-0.0030.049-0.0200.059***-0.026***0.297***0.402***16.Leverage0.5010.328-0.065***-0.111***0.101***0.110***-0.055***0.159***0.213***17.HHi0.3090.498-0.020*-0.0130.019**-0.0060.074***0.086***0.0040.3720.5528910111213148.Slack0.8866.9361.000——————9.Market to Book2.1722.0130.322***1.000—————10.Liquidity0.8190.2120.0010.084***1.000————11.Con0.3440.152-0.018**0.084***-0.048***1.000———12.property0.3740.336-0.152***0.084***-0.037***0.0031.000——13.Indep0.3720.5520.0110.036***-0.0150.032***0.0111.000—14.Duality0.2060.4050.024***0.063***-0.098***-0.070***0.037***0.091***1.00015.Nation0.4490.497-0.003-0.149***0.188***0.269***-0.096***-0.031***-0.201***16.Leverage0.5010.3280.146***0.194***0.085***0.034***-0.943***-0.006-0.037***17.HHi0.3090.4980.016*0.007-0.028***0.047***-0.061***0.016*-0.027***15161715.Nation0.4490.4971.000——————16.Leverage0.5010.3280.126***1.000—————17.HHi0.3090.4980.055***0.0121.000————

注：N=12 315，*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01。

表3 描述性统计相关系数结果(行业期望绩效)

     

变量12345671.EquityvsBondi,t+10.4800.5001.000——————2.I2(Pi,t-Ei,t)<0-0.0310.058-0.055***1.000—————3.(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>00.1970.0400.0000.2681.000————4.Med64.16645.341-0.029***0.086***0.078***1.000———5.Rep7.2138.866-0.054***0.177***0.279***0.198***1.000——6.Size22.3961.307-0.072***0.122***-0.023**0.101***0.376***1.000—7.Age15.5536.2560.041***-0.043***-0.055***0.148***-0.143***0.150***1.0008.Slack0.8866.9360.017*-0.0100.005***0.008-0.008-0.058***-0.0009.Market to Book2.1722.0130.078***-0.118***0.097***-0.028**-0.043***-0.426***-0.026***10.Liquidity0.8190.212-0.050***-0.026***-0.115***0.017*-0.067***-0.028***0.193***11.Con0.3440.152-0.029**0.068***0.023**0.071***0.060***0.293***0.019**12.property0.3740.3360.067***0.177***0.065***-0.085***0.029***-0.153***-0.173***13.Indep0.3720.5520.0090.005-0.0010.014-0.0030.029***-0.042***14.Duality0.2060.4050.0020.0170.034***-0.026**0.008-0.120***-0.155***15.Nation0.4490.497-0.003-0.019**-0.0780.059***-0.026***0.297***0.402***16.Leverage0.5010.328-0.065***-0.180***-0.089***0.110***-0.055***0.159***0.213***17.HHi0.3090.498-0.020*0.123***0.180***-0.0060.074***0.086***0.0040.3720.5528910111213148.Slack0.8866.9361.000—————9.Market to Book2.1722.0130.322***1.000—————10.Liquidity0.8190.2120.0010.084***1.000————11.Con0.3440.152-0.018**0.084***-0.048***1.000———12.property0.3740.336-0.152***0.084***-0.037***0.0031.000——13.Indep0.3720.5520.0110.036***-0.0150.032***0.0111.000—14.Duality0.2060.4050.024***0.063***-0.098***-0.070***0.037***0.091***1.00015.Nation0.4490.497-0.003-0.149***0.188***0.269***-0.096***-0.031***-0.201***16.Leverage0.5010.3280.146***0.194***0.085***0.034***-0.943***-0.006-0.037***17.HHi0.3090.4980.016*0.007-0.028***0.047***-0.061***0.016*-0.027***15161715.Nation0.4490.4971.000——————16.Leverage0.5010.3280.126***1.000—————17.HHi0.3090.4980.055***0.0121.000————

注：N=12 315，*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01。

(二)回归分析

本文通过回归分析分别检验历史期望绩效反馈和行业期望绩效反馈与融资方式的关系。考虑到融资方式为虚拟变量，采取Logit进行回归分析。其中，表4报告了历史期望绩效反馈与融资方式的分析结果，表5汇报了行业期望绩效反馈与融资方式。在模型0中未加入负向绩效差距变量和正向期望绩效差距变量，模型1中加入负向绩效差距变量和正向期望绩效差距变量用于检验假设H1和假设H2，模型2中加入媒体关注度的调节变量，用来检验假设H3a和假设H3b，模型3中加入分析师关注度的调节变量，用来检验假设H4a和假设H4b。

假设H1和H2预测了历史绩效反馈和融资方式的关系。假设H1认为，当企业实际绩效低于期望绩效时，随着企业的业绩转好，负向绩效差距的差距减小，冗余资源不断增加，现金流逐渐改善，企业会通过债务融资方式来抑制管理层的自由裁量权并且协调组织内不同利益相关者关系。当企业低于期望绩效时，企业股权融资的占比更高。表4报告了历史期望绩效反馈与融资方式的回归结果。其中表3模型1中的负向历史期望绩效差距(I1(Pi,t-Ai,t)<0)的回归系数显著为负(β=-2.160 6，p<0.01)，正向历史绩效差距((1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0)的回归系数显著为正(β=1.242 5，p<0.01)。因此，假设H1和假设H2都得到了支持。

为了区别主效应假设基于两种不同组织预期的绩效反馈对融资方式的影响，本文对历史绩效反馈和行业绩效反馈分别做了回归分析。表5报告了行业期望绩效反馈与融资方式的关系。其中表4模型1的行业负向期望绩效差距(I2(Pi,t-Ei,t)<0)的回归系数显著为负(β=-2.274 8，p<0.01)，行业正向绩效差距的回归系数不显著。

通过主效应分析发现，历史绩效反馈与融资方式的模型验证了假设H1和假设H2，行业绩效反馈与融资方式模型部分验证了假设H1和假设H2。根据现有文献体现的、采用历史绩效反馈和行业绩效反馈相分离的模型，只要两种组织预期模型中任意一种模型假设的关系显著，就可以认为这种假设关系存在[28]。因此，假设H1和假设H2都得到了验证。

本文通过引入交互项检验媒体报道和分析师关注度对期望绩效反馈与融资方式的调节作用，回归结果模型2和模型3所示，表3在模型2中引入媒体报道和历史期望绩效差距的交互项，即I1(Pi,t-Ai,t)<0×Med、(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Med，在模型3中引入分析师关注度和历史期望绩效差距的交互项即I1(Pi,t-Ai,t)<0×Cov、(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Cov。从回归分析的结果来看，媒体报道对历史负向绩效反馈与融资方式的调节效应显著存在(β=0.257 5，p<0.1)，并且削弱了二者之间的负向关系，假设H3a得到了支持；媒体报道对历史正向绩效反馈与融资方式的调节效应不存在，回归系数为-0.008 8(p>0.1)，假设H3b没有得到支持。对此，我们认为媒体的报道大多喜欢报道负面新闻，并且负面新闻比正面新闻更容易引起公众的关注，经营良好的公司，受到外部利益相关者的压力较少。因此在正向绩效反馈时，媒体报道的调节作用不显著。分析师关注度对历史负向绩效反馈与融资方式的调节关系显著存在(β=0.404 7，p<0.01)，并且削弱了二者之间的负向关系，假设H4a得到了支持；分析师关注度对历史正向绩效反馈与融资方式的调节关系显著存在(β=-0.115 0，p<0.01)，并且削弱了二者之间的负向关系，假设H4b得到了支持。表4显示，媒体报道对行业绩效反馈与融资方式的调节效应不显著，分析师关注度对行业绩效反馈与融资方式的调节效应显著，其中分析师关注度对行业负向绩效反馈与融资方式的回归系数为0.135 1，p<0.05，对行业正向绩效反馈与融资方式的回归系数为-0.115 0，p<0.1。分析师对正向绩效反馈和负向绩效反馈的调节作用同时存在，说明分析师作为资本市场中的重要信息传递渠道，对企业的正面和负面消息都同时关注。不同于媒体关注度，更加注重传递企业的负面消息。

表4 回归分析：历史期望绩效反馈与融资方式

     

变量EquityvsBondi,t+1模型0模型1模型2模型3模型41.I1(Pi,t-Ai,t)<0—-2.160 6***(0.477 6)-0.415 2(1.117 3)-3.135 4***(0.597 9)-1.303 3(0.097 4)2.(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0—1.242 5***(0.429 8)1.833 2**(0.873 6)1.700 7 ***(0.513 9)2.152 3**(0.902 0)3.I1(Pi,t-Ai,t)<0×Med——0.257 5*(0.014 9)—-0.027 0*(0.015 4)4.(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Med——-0.008 8(0.011 3)—-0.007 1(0.011 5)5.I1(Pi,t-Ai,t)<0×Cov———0.404 7***(0.089 3)0.261 2***(0.083 5)6.(1-I1)(Pi,t-Ai,t)>0×Cov———-0.1150*(0.066 0)-0.108 8*(0.066 6)7.Med-0.007 0*(0.005 0)-0.000 9*(0.000 5)-0.001 1**(0.000 5)0.000 9*(0.000 5)-0.001 2**(0.000 5)8.Rep-0.010 1***(0.002 5)-0.009 6***(0.002 5)0.009 5***(0.002 5)0.005 5*(0.002 8)0.005 4*(0.002 8)9.Size0.008 2(0.020 0)-0.021 2(0.020 2)0.021 5(0.020 2)0.023 2(0.020 3)0.023 8(0.020 3)10.Age0.023 2***(0.003 4)0.021 8***(0.003 5)0.021 8***(0.003 5)0.021 9***(0.003 5)0.021 9***(0.003 5)11.Slack0.210 2***(0.043 8)0.208 2***(0.044 1)0.206 6***(0.044 0)0.203 5***(0.044 1)0.201 7***(0.044 1)12.Market to Book0.105 9***(0.014 1)0.098 9***(0.014 2)0.098 8***(0.014 3)0.097 1***(0.014 3)0.097 0***(0.014 3)13.Liquidity-0.684 8***(0.091 8)-0.622 1***(0.093 0)-0.619 8***(0.093 0)-0.638 9***(0.093 2)-0.636 0***(0.093 3)14.Con-0.262 0**(0.131 5)-0.272 1**(0.131 8)-0.270 9**(0.131 8)-0.259 4**(0.131 9)-0.258 9*(0.131 9)15.property0.370 6**(0.173 5)0.401 9**(0.174 2)0.402 9**(0.174 3)-0.413 4**(0.174 5)-0.415 4**(0.174 7)16.Indep0.283 0(0.335 3)0.295 2(0.335 7)0.298 6(0.335 8)0.293 3(0.335 8)0.296 1(0.335 9)17.Duality-0.027 2**(0.046 9)-0.026 0(0.046 9)-0.026 6(0.046 9)-0.025 9(0.047 0)-0.026 4(0.047 0)18.Nation0.077 7*(0.044 0)0.085 1*(0.044 0)0.086 3*(0.044 1)0.084 1*(0.044 1)0.085 3*(0.044 1)19.Leverage-0.278 1(0.181 1)-0.317 3*(0.182 2)-0.317 3*(0.182 4)-0.339 1*(0.182 7)-0.350 5*(0.182 9)20.HHi-0.708 8*(0.379 0)-0.781 5**(0.379 5)-0.778 2**(0.379 7)-0.750 9**(0.379 9)-0.750 9**(0.379 9)cons-0.361 5(0.476 2)-0.716 4(0.482 4)-0.704 6(0.379 7)-0.757 0(0.482 6)-0.757 0(0.482 6)行业/年份控制控制控制控制控制N12 31512 31512 31512 31512 315调整R20.381 70.385 80.384 20.383 00.391 5

注：括号内为standard errors；*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01。

表5 回归分析：行业期望绩效反馈与融资方式

     

模型EquityvsBondi,t+1模型0模型1模型2模型3模型41.I2(Pi,t-Ei,t)<0—-2.274 8***(0.391 6)-1.402 3*(0.726 1)-2.739 1***(0.458 6)-1.821 2**(0.756 9)2.(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0—0.012 5(0.518 7)1.069 0(0.983 0)-0.164 9(0.685 6)0.809 9(1.009 0)3.I2(Pi,t-Ei,t)<0×Med——-0.014 7(0.009 8)—-0.015 2 (0.009 9)4.(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Med——-0.014 5(0.011 3)—-0.016 4(0.011 9)5.I2(Pi,t-Ei,t)<0×Cov———0.135 1**(0.061 9)0.130 9**(0.062 1)6.(1-I2)(Pi,t-Ei,t)>0×Cov———-0.001 8**(0.046 2)0.021 0(0.048 9)7.Med-0.007 0*(0.00 5)-0.000 5(0.000 5)-0.000 6(0.000 6)-0.000 6(0.000 5)-0.000 8(0.000 6)8.Rep-0.010 1***(0.002 5)-0.008 7***(0.002 5)-0.008 4***(0.002 5)-0.006 0*(0.003 3)-0.006 0*(0.003 4)9.Size0.008 2(0.020 0)0.018 0(0.020 2)0.020 8(0.020 2)0.021 0(0.020 2)0.024 4(0.020 3)10.Age0.023 2***(0.003 4)0.023 6***(0.003 4)0.023 5***(0.003 5)0.023 6***(0.003 5)0.023 5***(0.003 5)11.Slack0.210 2***(0.043 8)0.214 6***(0.044 2)0.208 8***(0.042 0)0.212 0***(0.044 2)0.206 1***(0.044 1)12.Market to Book0.105 9***(0.014 1)0.104 3***(0.014 3)0.104 2***(0.014 3)0.103 2***(0.014 3)0.102 9***(0.014 2)13.Liquidity-0.684 8***(0.091 8)-0.677 7***(0.092 4)-0.671 0***(0.092 5)-0.683 3***(0.092 5)-0.676 4***(0.092 6)14.Con-0.262 0**(0.131 5)-0.233 6*(0.131 9)-0.232 3*(0.132 1)-0.233 6*(0.132 0)-0.232 9*(0.132 0)15.property0.370 6**(0.173 5)0.423 7**(0.174 2)0.427 1**(0.174 2)0.430 6**(0.174 4)0.431 0**(0.174 5)16.Indep0.283 0(0.335 3)0.273 2(0.335 8)0.285 0(0.335 9)0.260 3(0.336 0)0.269 9(0.336 0)17.Duality-0.027 2**(0.046 9)-0.020 1(0.047 0)-0.020 6(0.046 9)-0.022 0(0.047 0)-0.026 4(0.047 0)18.Nation0.077 7*(0.044 0)0.067 2*(0.044 1)0.066 0(0.044 1)0.069 1(0.044 1)0.067 4*(0.044 1)19.Leverage-0.278 1(0.181 1)-0.335 9*(0.181 9)-0.357 1*(0.182 2)-0.343 4*(0.182 0)-0.367 5**(0.182 3)20.HHi-0.708 8*(0.379 0)-0.399 9**(0.386 9)-0.410 2 (0.387 5)-0.441 9*(0.387 4)-0.456 1**(0.387 9)cons-0.361 5(0.476 2)-0.695 3(0.481 4)-0.743 7(0.482 5)-0.751 0(0.482 0)-0.805 6(0.483 1)行业/年份控制控制控制控制控制N12 31512 31512 31512 31512 315Prob>=chibar20.3820.4870.4870.4870.487

注：括号内为standard errors；*表示p<0.1，**表示p<0.05，***表示p<0.01。

(三)稳健性检验

为了保证研究结论的可靠，本文进行了稳健性检验。

京沪线高铁的建设，对于控制民航机票价格有着重要影响，可以促使民航运输降低自身的票价，这有利于降低旅客的出行成本。民航为了提高自己的竞争力，会积极改善服务态度，促进民航开拓其他市场，促进交通网的完善。京沪线高铁的建设，有利于促进高铁和民航之间进行竞争，相互促进，相互改善，有竞争才会有进步。只有降低垄断，才能优化服务意识，更好地为人民群众服务，实现顾客就是上帝的这条服务业要求[3]。

1.组织期望绩效的替代变量

有关组织预期和绩效反馈主题的研究，最关键的在于组织预期以及基于组织预期的绩效反馈的测量。尽管Bromiley和Harris(2014)[37]提出的选择独立模型最为合适本文研究模型，现有研究中仍然存在着不同的测量组织预期和绩效反馈的方法。为了避免因业绩指标选取而导致结果的差异性，进一步选取其他测量方法对结果进行重新测量。此后根据新计算的业绩期望落差，重新检验了业绩期望落差(包括历史和行业)对融资方式的影响。

2.替换因变量

采用股权融资率来表示企业股权融资的倾向[38]，对数据重新进行回归。稳健性检验的结果显示，回归结果仍与前文所述保持一致，本研究所提出的假设绝大多数都得到了支持，研究结论具有可信度。基于篇幅限制稳健性结果并未列出。

由此，我国当下通过“一带一路”倡议推行国际经贸合作，需要转变理念和方式，重视法律合作，适时跟上世界发展趋势，借着法律自发趋同的世界法律合作潮流开展国际经贸活动，实现“一带一路”所涉国家长久的互利共赢。该理念和方式的转变也是我国的必然选择。

五、研究结论及理论启示

本文探讨了在不同绩效反馈状况下企业是如何进行融资决策的。为了阐述以上问题，引入企业行为理论，分别探讨实际绩效低于期望和实际绩效高于期望两种不同的组织状态下的融资决策差异。

具体而言，当企业实际绩效低于期望绩效时，公司为了达到期望绩效会进入更大强度的组织搜索行为，而更大强度的组织搜索行为需要赋予管理者更高的自由裁量权。内部分级治理的制度比外部市场治理制度更加需要管理者有更大的自由裁量权。而股权融资代表分级治理，因为其提供了管理者更大的自由裁量权，而债务代表市场治理。随着负向期望绩效差距的增大，公司为了进行更大强度的组织搜索行为，需要通过更大自由裁量权的股权融资方式来进行，即采用分级治理制度[6]。随着负向组织期望绩效的逐渐减小，公司业绩趋于好转，冗余资源逐渐增加，此时的企业需要协调内部联盟之间的摩擦所带来的额外成本。此时通过外部治理即债务融资的方式将更为适用。而当企业实际绩效高于期望绩效时，企业处于良好的业绩状态，此时能够释放出更多的管理资源，从而能够用于投入到更多的搜索行为和价值投资中，此时的企业倾向于进行更大强度的组织搜索和更高强度的投资，而更大强度的组织搜索和投资需要通过增加管理者的自由裁量权来管理[22]。因此，随着正向绩效差距的逐渐增大，企业同样更加倾向于进行股权融资。

(一)理论贡献

本文的主效应研究得到了验证，具备一定的理论贡献。

第一，拓展了企业行为理论的应用范围，将其纳入公司融资决策，探讨组织的搜索行为是如何影响公司治理方式，并且进一步探讨组织搜索行为是如何通过公司治理方式影响公司融资决策的选择。本文将绩效反馈纳入公司治理的讨论框架中，解释了企业管理者对于绩效评估结果是如何系统性地影响与融资相关的公司治理模式。

第二，尽管已有文献对绩效和资本结构之间联系的研究已经非常充分，但是研究结论尚未统一[39,15,40-42]，许多研究对企业股权融资和债务融资方式的差异作了深入的探讨，但是未考虑到不同融资方式背后公司治理模式的异质性[2-3]。本文认为不同的融资方式应该与公司治理模式相匹配才能最大化地发挥资本的作用。因此，在比较分析不同融资模式治理特性的基础上，探讨绩效反馈对融资的影响。总之，本研究不仅仅对企业行为理论有所贡献，对融资决策方面的文献同样有所贡献。本文从企业行为理论和利益相关者出发，拓宽了融资决策的理论边界。

第三，解释了“股权融资偏好”等问题。本文所提出的概念框架补充了传统资本结构理论中关于绩效杠杆关系存在的冲突解释(如，股权融资偏好等)[43]，拓展了从资本成本视角出发的理论解释。引入企业行为理论的视角，通过解释管理者对不同“绩效水平”的评估如何影响管理者的行为动机和决策方式，论证了不同的“绩效水平”对企业外部融资方式选择的影响是不同的。

(二)政策建言

本研究对企业的管理实践具有重要的指导意义。

第一，企业融资应适现有的治理模式。企业的融资方式不仅要考虑到融资成本、企业财务现金流等因素，还应该与企业现有的治理模式相适应。只有与治理模式相适应，发挥管理者的自由裁量权或外部利益相关者的治理权，企业所融得的资金才能最大化地发挥作用，为企业的研发、并购、创新等重大战略决策服务。

第二，融资决策需将外部利益相关者纳入考虑范围。企业在应对不同的绩效反馈情况下作出相应的融资决策行为时，需要考虑外部利益相关者的影响。而媒体和资本市场分析师作为公司与外部利益相关者重要的信息传递中介时，更加应当被注重。公司的经营管理信息如何被正确地传递给利益相关者甚至比信息本身还要重要。因此，管理者在面临企业重大融资决策时(如定向增发、再融资、发行债券等)，应当充分关注媒体和分析师的反应，将公司的经营信息通过媒体和分析师正确、有效地传递给外部利益相关者和潜在的投资对象。

第三，企业重大决策应“知己知彼”。企业在进行重大战略决策时，不仅要依据自身过去的历史绩效水平也要依据同行业的绩效水平。本文采用的是历史预期和行业预期相独立的模型。表明企业在作出重大战略决策时，应该既从自己以前的绩效学习，又要从其他企业处学习，才可能作出正确的战略行为。

(三)不足与展望

本文的研究还存在以下方面的不足。

第一，未考虑到其他文化情境。本文的实证研究是在中国背景下进行验证的。如果再纳入美国公司以及其他社群主义文化背景下的命题进行更详细的分析可能有助于概括本文的结果。

第二，未考虑制度影响。本文的研究揭示了当企业的治理结构随着绩效变化时，绩效反馈如何影响融资方式。交易成本理论中一个隐含的假设是企业的治理结构总是向着最优状态发生，这是本文的基础假设之一，当存在系统外部因素(如文化或社会规章制度等因素)影响对可能不是最优治理结构的适应时，本文的假设可能产生问题。比如，可能会存在由政府帮助业绩不佳的公司提供容忍性贷款，从而使得企业的业绩逆转。未来的研究可以研究不同的制度特征情况下，绩效反馈对企业融资决策的影响。

第三，未考察其他融资方式。本文考察了两种外部融资模式：股权融资和债务融资。然而，其他融资方式也可以考虑，像私募股权融资、可转换债融资和定向增发等方式。私募股权融资为表现不佳的公司提供了分级治理的方式，同时私募股权融资也具有类似于市场的监督功能。

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Equity Financing or Bond Financing?Research on the Relationship between Performance Feedback and Financing Decisions

LU Yue, LIU Chun-lin, CHEN Hao

(Business School, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

Abstract：At present, the existing literature has not reached a consistent conclusion on the motivation of corporate equity financing and debt financing decision-making. Based on the theory of enterprise behavior, this paper explores the impact of performance expectation gap on financing decision-making behavior and its influencing mechanism. Empirical analysis of Shanghai and Shenzhen A-share data from 2011 to 2017 shows that when the absolute value of the gap between actual performance and expected performance is larger, that is, when the actual operating results are far from expected, the enterprises prefer equity financing. At the same time, this paper further considers the regulatory role of external stakeholder analysts and the public media. From the perspective of behavioral theory, the analysis shows that the management decisions made by enterprise’s irrational managers will be influenced by external stakeholders. Therefore, the external pressure brought by stakeholders weakens the relationship between performance expectation gap and financing decisions made by managers.

Key words：performance feedback; financing decision; media reports; analyst attention; theory of enterprise behavior