陈 旭，邱 霞

(重庆理工大学 会计学院， 重庆 400054)

一、引言

成本管理是管理者依据经营计划合理配置资源，实现企业可持续增长和竞争力增强的有效途径。企业以营利为目的，其成本费用水平直接影响企业绩效。良好的成本管理需要对成本性态有准确认识。受宏观经济波动、行业特征、法律制度和代理问题等内外部因素的影响，企业的资源投入与业务量变化并非同比例变动，即当业务量等量增减时，成本增加幅度大于成本减少幅度，这种现象被称为成本粘性[1]。成本粘性的存在对传统的成本性态理论提出挑战，需要管理者在实际的成本管理决策时考虑其存在性并合理利用，以促进企业发展。国内外学者主要从成本粘性的存在性、形成原因、影响因素和经济后果等方面展开研究；在成本粘性对企业绩效影响的经济后果研究中，主要采用财务指标法[2]、杜邦分析体系法和数据包络分析等方法确定企业绩效的衡量指标，大多选用总资产收益率(ROA)[3]、净资产收益率(ROE)和托宾Q值(TQ)[4]来衡量企业绩效，鲜有学者选用全要素生产率作为企业绩效的衡量指标，研究二者之间的关系。

党的十九大报告指出，中国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段。为保持经济持续健康稳定发展，助推供给侧结构性改革，必须推动效率变革以提高全要素生产率。全要素生产率的提高才能保持经济增长的可持续性[5]。索罗经济增长模型认为无法用劳动和资本等要素投入解释的经济增长部分被称为“全要素生产率”[6]。从宏观层面看，全要素生产率可以衡量经济增长效率与质量。从微观层面看，全要素生产率可以衡量企业的投入产出效率，涵盖众多非生产要素，包括技术进步、资源配置、管理决策等对产出影响[7]。全要素生产率可以衡量技术进步，反映企业的核心竞争力和可持续发展能力。全要素生产率是衡量企业产出效率的综合性、前瞻性指标，笔者将其作为衡量企业绩效的指标[8-9]。成本粘性普遍存在于不同国家、行业的成本项目中，其存在是否会阻碍企业的可持续发展，管理者过度自信和管理层持股对成本粘性与全要素生产率二者关系的影响如何，这是本文研究的重点。

二、文献综述与研究假设

(一)成本粘性及其影响因素研究

Anderson等使用Compustat数据库对美国上市公司的销售费用、管理费用和一般费用(SG&A)进行研究发现了“成本粘性”[1]，为该领域研究奠定了基石。后续学者通过对不同行业、不同国家的样本数据研究，逐步验证了成本粘性的存在性[10-11]。关于成本粘性形成的机理，国内外学者认为主要是受调整成本[12]、代理问题[13]和管理层预期[14]的影响，影响成本粘性的因素主要包括宏观经济环境增长、产能利用率、内部控制、经济政策不确定性以及公司治理等[15-17]。

(二)成本粘性与全要素生产率

我国学者孙铮和刘浩将成本粘性成因归结为“契约观”“效率观”和“机会主义观”[18]。“契约观”认为，由于市场需求的不确定性，为保证经济资源及时获得，企业会同供应商和员工等签订长期契约，增强抵御风险的能力。当业务量下降时，为避免契约签订成本成为沉没成本以及重置资源时面临高昂调整成本，短期内管理者不愿意或仅愿意以较小幅度削减资源，导致成本粘性。“效率观”认为经济运行是一个动态过程，其细微变动可能是暂时的，而高额调整成本与资源闲置损失的平衡，依赖于管理者对未来市场做出准确决策[13]。企业运营过程中，当业务量持续上升或下降时，管理者才能做出较为准确的成本调整决策；多数情况下，管理者较难判断市场的变动，不会即刻调整资源配置，因此提升企业资源配置效率与管理者才能密切相关。从资源配置角度来看，为达到资源总体利用效益的最大化，应当对资源进行时间上的合理调整和空间上的合理布局。龚启辉等认为成本和费用粘性是企业资源配置过程中遭遇某种阻力形成的，从而降低企业资源配置的效率[19]。所以，管理者为规避高额调整成本导致的资源剩余，防止成本随业务量下降而降低，便会不断压缩盈利空间，降低生产效率。

“机会主义观”认为管理者是自利的，出于“构建商业帝国”或获取高薪酬和福利的动机，会产生道德风险和逆向选择问题。Kama等研究发现当管理者不以企业利益最大化为目标时，企业资源分配会偏离最优资源配置方向；自利动机越严重，管理者越倾向于持有过量的经济资源，加重成本粘性[20]。此外，管理者因短期业绩目标的约束，会采取过度生产的方式，降低产品单位成本，而过度生产导致资产积压，降低资产流转效率。“机会主义观”从成本粘性形成的主观原因出发，解释了管理者自利动机阻碍生产效率提升和降低资产流转效率的原因。

基于上述分析，提出如下假设：

H1：成本粘性对全要素生产率有显著负向影响。

(三)成本粘性、管理者过度自信与全要素生产率

管理者过度自信主要表现为对未来市场的乐观预期和高估自身应对风险的能力。过度自信通过“好于平均”效应体现，即较一般人而言，具有专业知识和经验的管理者更容易高估自身能力和低估项目风险，影响企业的成本管理决策。过度自信的管理者对未来市场有乐观预期，当业务量下降时，会继续保留资源，加剧成本变动的不对称性，增大企业的成本粘性。韩静等研究发现管理者过度自信时，企业存在非效率投资的问题[21]。管理者过度自信导致资源配置不合理，非效率投资过多，不利于成本控制[22]。管理者过度自信容易导致盲目扩张的决策，增加经营风险，提高企业的代理成本，不利于全要素生产率的提升[23]。过度投资将占用大量的优质资源，但投资回报率低会最终干扰到正常的研发投资活动，不利于企业创新，降低企业的全要素生产率。

基于上述分析，提出如下假设：

H2：管理者过度自信会增强成本粘性对全要素生产率的负向影响。

(四)成本粘性、管理层持股与全要素生产率

所有者与管理者的效用存在差异，原因在于剩余索取权与控制权的不匹配。企业所有者与管理者利益目标不一致，使得管理者不愿进行风险大、周期长的创新投资活动，出于自利动机采取短视的管理行为；而研发创新对提升全要素生产率具有重要作用。缓解代理问题，需要一套有效的机制来约束和激励管理者行为，使得所有者与管理者利益最大限度趋于一致。学者们通过研究发现管理层持股能有效缓解代理问题，实现激励相容[24]。管理层持股有利于从源头压缩“代理人机会主义”空间，减少过度投资行为，降低成本粘性，管理者尽可能以实现资源优化配置为目标，将有效资源用于技术创新活动，促进企业技术进步，提升全要素生产率。此外，根据公平理论，管理者职位的竞争强度随薪酬激励水平增大而增强，股权激励促使管理者更加努力工作，避免被竞争者所替代，有利于企业人力资本积累，促进生产效率的提升[25]。

基于上述分析，提出如下假设：

H3：管理层持股能减弱成本粘性对全要素生产率的负向影响。

三、研究设计

(一)样本选取与数据说明

选取我国2009—2019年A股上市企业作为研究样本。出于适用性和准确性要求，按照如下标准对样本数据进行筛选：(1)剔除掉ST、*ST上市公司；(2)剔除年龄小于10年的上市企业；(3)剔除不满足WEISS模型测算成本粘性要求的数据和测算出的STICKY>0的数据；(4)剔除数据缺失的上市企业；最终获得6 517个有效观测值。为避免极端值对回归模型的影响，对所有连续变量在1%和99%分位数进行缩尾处理。本文使用的计量软件为Stata 14.0，数据来源于国泰安数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量

全要素生产率(TFP)。从数据的可获得性、指标的准确度等方面考虑，借鉴Olley等[26](O-P法)的基本思路以及鲁晓东等[27]的测算模型，进行TFP的O-P法测算。其次，为保证结果的稳健型，采用Levinsohn和Petrin方法(L-P法)测算TFP。

2.解释变量

成本粘性(STICKY)。选择WEISS[28]提出测算微观企业成本粘性的度量模型，将成本粘性作为一个具体变量来进行研究，计算公式如下所示：

(1)

式中：i代表企业，m1是样本企业过去4个季度中出现营业收入下降离期末最近的季度，m2是样本企业过去4个季度中出现营业收入上升离期末最近的季度。sale是营业收入，cost是营业成本和期间费用之和，Δcost=costi,t-costi,t-1，Δsale=salei,t-salei,t-1，Δcost和Δsale分别代表了i企业在某季度中成本和收入的变动值。注意模型测算要求：(1)测算年度成本和收入需同向变动；(2)季度营业收入数据是变动的。WEISS模型测算出的成本粘性为负数，数值越小，粘性程度越高；数值越接近0，粘性程度越低，如果数值大于0则表现为成本反粘性。所以笔者对WEISS模型测算出的成本粘性(STICKY<0)取绝对值。

3.调节变量

管理者过度自信(OC)。笔者沿用胡国柳等[29]学者研究中所用的高管薪酬判定法，即高管薪酬较其他管理者薪酬越高，越容易发生过度自信；考虑到公司规模对薪酬差异的影响，笔者采取“前三名高管的薪酬总额/所有高管薪酬总额”，当该比率大于行业均值时，认为该上市企业管理者过度自信；在稳健性检验中用管理层相对薪酬=管理层薪酬/员工总薪酬作为管理者过度自信替代变量[30]，当该比率大于行业均值，认为该上市企业管理者过度自信。

管理层持股(MSHARE)。管理层持股为高级管理人员持股数与总股数的比值，在稳健性检验中用董事、监事及高级管理人员持股数量之和与总股数的比值作为管理层持股的替代变量。

4.控制变量

为更好地研究成本粘性与全要素生产率的关系，笔者参考以往学者的研究，选取企业资产规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、企业年龄(AGE)和经营活动现金流量净额(NCFO)作为控制变量。

本文中变量定义如表1所示。

表1 变量定义

(三)模型设计

对非平衡面板数据进行研究显示，个体之间存在显著差异，所以采用固定效应模型进行回归分析。构建模型2，以验证成本粘性对全要素生产率的影响。

TFPi,t=β0+βlSTICKi,t+β2SIZEi,t+β3LEVi,t+β4AGEi,t+β5NCFOi,t+

∑INDUSTRY+∑YEAR+εi,t

(2)

为检验H2和H3，在模型2的基础上分别加入管理者过度自信、高管持股比例以及它们与成本粘性的交互项，依次构建模3和模型4。

TFPi,t=β0+βlSTICKYi,t+β2SIZEι,t+β3STICKYi,t×OCi,t+β4SIZEi,t+β5LEVi,t+

β6AGEi,t+β7NCFOi,t+∑INDUSTRY+∑YEAR+εi,t

(3)

TFPi,t=β0+βlSTICKYi,t+β2MSHAREi,t+β3STICKYi,t×MSHAREi,t+β4SIZEi,t+

β5LEVi,t+β6AGEi,t+β7NCFOi,t+∑INDUSTRY+∑YEAR+εi,t

(4)

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果，样本量为6 517。首先，O-P法测算出的全要素生产率(TFP)均值为6.08，标准差为0.791，最大值为8.369，最小值为4.225，表明上市企业的生产效率存在明显差异。L-P法测算出TFP各指标值略大于O-P法，与鲁晓东等[27]和程晨等[31]学者研究结果基本一致。其次，成本粘性(STICKY)均值为0.595，中位数为0.345，最大值为3.265，表明研究样本的成本粘性程度存在较大差异，且多数企业的成本粘性远高于均值水平。再次，管理层持股(MSHARE)均值为0.121，标准差0.192，最大值为0.672，表明大部分高管持股比例小于均值水平，各上市企业对采用股权激励手段存在差异。最后，表2中还列示控制变量的描述性统计结果；整体而言，研究样本的均值和中位数基本接近，数据分布较为对称。

表2 主要变量描述性统计

(二)相关性分析

表3报告了主要变量的相关性分析结果，主要变量之间的相关系数基本显著。首先，成本粘性(STICKY)与全要素生产率(TFP)在1%水平下显著负相关，表明成本粘性对全要素生产率有抑制作用，初步验证H1。笔者对回归模型中的所有变量进行共线性检验(限于篇幅该检验结果未列示)，单个变量VIF最大值为1.49，变量之间不存在多重共线性。

表3 主要变量的相关性分析

(三)回归结果分析

根据豪斯曼检验和LR检验结果，并考虑样本数据存在序列相关和截面相关的问题，用Driscoll和Kraay的检验方法，采用固定效应模型进行分析，回归结果如表4所示。为使回归结果具有稳健性，表4中一并列示用L-P法测算全要素生产率后模型2、模型3和模型4的回归结果。以下回归分析以O-P法测算的全要素生产率为主。

表4 回归结果

表4中R2_W的最大值为0.477，最小值为0.263，表明模型数据拟合程度高，能对变量之间的相关性进行较好解释，即本文模型构建是合理的。模型2回归结果显示，成本粘性(STICKY)与全要素生产率(TFP)回归系数为-0.044，且在1%水平上显著负相关，表明成本粘性对全要素产率有抑制作用，验证了H1。当业务量下降时，管理者出于构建 “商业帝国”的动机和调整成本的客观存在，谨慎缩减资源，造成企业内部资源冗余，压缩利润空间和降低资产流转效率，降低企业绩效。模型3中成本粘性(STICKY)与全要素生产率(TFP)回归系数为-0.034，且在1%水平上显著负相关；成本粘性与管理者过度自信(OC)的交互项(STICKY×OC)系数为-0.02且在10%水平上显著，验证了H2，表明管理者过度自信增强成本粘性对全要素生产率存在负向作用。模型4的回归结果显示，成本粘性与全要素生产率回归系数为-0.052，且在1%水平上显著负相关；成本粘性与管理者持股(MSHARE)交互项(STICKY×MSHARE)系数为0.073，在1%水平上显著，验证了H3。管理层持股能抑制管理者的自利动机，降低经营风险，从而提升企业绩效。

此外，用L-P法测算替换O-P法测算的全要素生产率，模型2、模型3和模型4关键变量的回归系数符号和显著性基本保持一致，回归结果具有稳健性。在控制变量中企业规模(SIZE)、资产负债率(LEV)和经营活动现金流量净额(NCFO)正向显著影响全要素生产率，说明企业规模扩大可以带来规模经济效应，从而提升企业绩效；在适当财务风险的前提下，充分利用财务杠杆，获取企业发展所需资金，促进企业发展。企业年龄(AGE)负向显著影响全要素生产率，表明年龄较大的企业，本身资源结构相对固化以及可能处于发展衰退期，管理能力水平降低，业务成本结构调整难度大，资源配置效率处于较低水平。

(四)稳健性检验

为保证研究结论的可靠性，进行如下的稳健性检验。

首先，为检验H1，在模型2的基础上删除掉其他控制变量，仅控制行业和年份，构建模型2.1。其次，用管理层薪酬/员工总薪酬作为管理者自信替代变量对模型3进行回归检验；用董事、监事及高级管理人员持股数量之和与总股数的比值作为管理层持股的替代变量对模型4进行回归检验。以下稳健性检验回归分析以O-P法测算的全要素生产率为主。

模型2.1回归结果显示，成本粘性(STICKY)与全要素生产率(TFP)回归系数为-0.053，且在1%水平上显著负相关，验证了H1。模型3中成本粘性与管理者过度自信(OC)的交互项(STICKY×OC)系数为-0.028且在10%水平上显著，验证了H2。模型4中成本粘性与管理者持股(MSHARE)交互项(STICKY×MSHARE)系数为0.025，在1%水平上显著，验证了H3。由表5可知，替换变量后的回归结果与前文没有实质性差异，表明本文的研究结论具有稳健性。

表5 稳健性检验回归结果

续表(表5)

五、研究结论与研究建议

(一)研究结论

当前，我国经济整体增速放缓，提升全要素生产率是实现可持续发展的核心。由于人口红利的消失、资源成本的大幅上升，企业的转型升级面临严峻挑战。笔者以2009—2019年A股上市公司为研究对象，利用WEISS模型测算成本粘性，采用O-P法和L-P法测算全要素生产率，通过描述性统计、相关性分析、回归分析和稳健性检验，检验成本粘性与全要素生产率的关系。研究发现，成本粘性对企业全要素生产率有显著的负向影响。市场需求不确定、业务量下降时，管理者出于调整成本和自利动机考虑，倾向于持有过多资源，造成企业内部资源冗余。管理者自利动机越严重，企业资源分配越偏离最优的资源配置方向，使得成本粘性更严重，阻碍企业的可持续发展。进一步检验发现，管理者过度自信增强成本粘性对全要素生产率负向影响。管理者过度自信时，对未来市场具有乐观预期，并且容易高估自身能力和低估风险，进行非效率投资，导致较低的资源配置效率。而管理层持股能减弱成本粘性对全要素生产率的负向影响。

(二)研究建议

笔者从企业可持续发展视角，分析了成本粘性产生的经济后果。成本粘性反映了企业的资源闲置状况，过高的成本粘性不利于企业的长期发展。企业作为微观经济主体，要在激烈的市场环境中获得竞争优势，需要在日常生产经营过程中实施有效的成本控制，管理决策时应当合理考虑成本粘性，提升资源配置效率。管理者是企业成本管理的决策者，一方面过度自信的管理者会造成非理性的决策增多、经营成本增加，从而加大企业的经营风险；另一方面企业内部治理机制不完善，管理者更容易基于自利动机，进行过度投资，降低企业的全要素生产率。因此，应当从成本费用管控、管理层激励和治理机制等方面入手，提高企业资源利用效率，促进企业发展。结合目前我国资本市场所处的发展阶段，随着劳动力成本和资源成本的大幅度上升，微观企业转型升级面临严峻挑战。因此，从企业和制度层面提出如下建议。

从企业层面来看，需要约束管理者行为和自利动机来提升企业的全要素生产率，可以从以下3个方面着手：(1)完善成本控制体系，企业成本粘性是客观、普遍存在的，抑制企业全要素生产率，需要健全企业内部控制制度，提高成本控制效率，减少资源浪费；(2)优化企业资源配置，实施创新发展战略，成本粘性在一定程度上揭示企业资源冗余的状况，推动企业技术、管理创新有利于提升企业资源配置效率，实现企业的可持续发展；(3)优化治理体系，加强对管理者行为的监督，预防管理者乐观预期做出过度投资；运用有效的激励手段，增强高管人员的积极性，缓解代理问题带来的管理者与股东利益不一致的问题。

从制度层面来看，一方面要完善市场监管体系和法律制度建设，维护市场稳定。我国上市企业成本粘性的普遍性和客观存在性表明，除管理者自利动机外，市场需求不明确和向下调整的成本过高，导致管理者无法有效预测资源持有量，从而造成资源闲置。因此，应着力完善市场监管体制以保持市场稳定，帮助管理者进行市场判断；完善法律制度提升市场透明度，降低资源下调的成本，促进资源的企业内外部的有效流动，保障整体市场的资源优化配置。另一方面，出台相关政策推动产业优化升级，对进行转型升级的企业提供政府补助或财政补贴，帮助其渡过转型升级的困难期。