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四、样本与变量界定
（一）样本
本文的样本来自深、沪两市2002-2005年间的上市公司。为了消除IPO的影响，我们选择在2001年12月31日以前上市的公司，并且剔除了金融类、ST、PT类公司，最后得到3308个观测值，涉及895家公司。之所以选择这一样本区间，主要是考虑到本文中要用到盈利预测数据，而该数据是从2001年正式开始披露，2002年披露工作开始步入正轨，从数据的客观性和可获得性来看，选择2002年作为样本期间的开始比较合适。
以上述样本为基础，我们收集了样本公司在2002-2005年间的并购数据。在此期间由上市公司作为主并方的并购事件共发生6810起，我们剔除其中属于关联交易的并购事件5703起，最后获得1107起并购，这些并购正是我们所需要的数据。在这1107起并购中，涉及到328家样本公司，我们将每家公司在同一年度的并购事件进行合并，共得到436个观测值。 本文的盈利预测数据来自天相数据库和手工收集整理，其余数据来自CCER和CSMAR数据库。
（二）变量界定
1.管理者过度自信指标的界定
在本研究中，最大的困难之一在于如何衡量管理者过度自信。这可能也是为什么在Roll（1986）正式开创管理者过度自信条件下的企业投资研究以后，在很长时间内一直没有直接的实证研究对其进行验证的主要原因之一。从上世纪末开始，有些研究者进行了大胆的探索和创新，提出了一些替代变量，主要有如下七种：（1）CEO持股状况（Malmendier and Tate，2003、2005；郝颖等，2005）；（2）相关的主流媒体对CEO的评价（Hayward and Hambrick,1997；Brown and Sarma，2006；Hribar and Yang，2006；Jin and Kothari，2005）；（3）企业盈利预测偏差（Lin et al.，2005）；（4）CEO实施并购的频率（Doukas and Petmezas，2006）；（5）CEO的相对薪酬（Hayward and Hambrick，1997）；（6）企业的历史业绩（Hayward and Hambrick，1997）；（7）企业景气指数（余明桂等，2006）。 不可否认的是，上述这些替代变量都具有一定的主观性，但在目前尚无更好的解决办法的情况下，这些替代变量也不失为一个选择。从数据的可获得性及我国证券市场的特殊情况出发，我们选择了以下两个变量来衡量管理者过度自信。
第一个替代变量是根据上市公司的盈利预测是否变化来判断上市公司的管理者是否过度自信（CON1）。Hribar和Yang（2006）用美国公司的数据研究后发现，过度自信的管理者在进行盈利预测时更容易出现高估偏差。Lin et al.（2005）用台湾地区的数据也发现了同样的结果。这表明，在该方面欧美人和亚洲人是相同的。
我们选择2002－2005年披露了1季报、半年报、3季报及年报盈利预测的公司作为样本选择的对象。从盈利预测类型来看，主要有预亏、预盈、预增、减亏和预降等形式，对于预增和预降两种类型，有些公司公布了变化幅度，如“增长50%以上”、“增长50%-100%”等，而有些公司只使用了“较大幅度”等较模糊的表述。我们统计了这些盈利预测信息，并且规定，如果公司在样本期内至少有一次实际的盈利水平低于预测的盈利水平，则将该公司的管理者定义为过度自信。实际盈利低于预测的类型共有3种：预盈，但实际亏损；预增，但实际盈利下降；预增，但增长幅度低于预测的幅度。在盈利预测中，实际上有部分属于“预告”性质，而非严格意义上的预测，借鉴张翼、林小弛（2005），如果预测信息披露时间在披露对象期间结束之前，则将其定义为预测；如果预测信息披露时间在披露对象期间结束之后，则将其定义为预告。对于盈利预告而言，在预告时管理层已经知道了实际盈利的情况，难以反映管理层的过度自信特征，因此，本文对预告样本进行了剔除。同时，为了确保结果的稳健性，我们剔除了如下一些样本：（1）为了消除样本公司出于再融资目的而高估盈利的行为
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的影响，参照Lin et al.（2005）的做法，我们剔除了在盈利预测后的一年内进行了再融资的样本；（2）为了消除高管变动对企业的影响，我们剔除了在样本期内董事长或总经理发生了变更的样本。另外，我们还考虑了其他一些可能的高估盈利动机，例如，一些公司可能会与机构投资者等合谋，通过高估盈利操纵股价进行套现，我们根据证监会、证券交易所的惩罚公告对上述样本进行了检查和剔除。表1列出了这一变量的描述性统计。
表1 管理者过度自信变量的描述统计
Panel A 以盈利预测偏差衡量
样本中发布盈利预测的公司数
至少有一次盈利预测值大于实际值的公司 减:在发布盈利预测一年内进行了再融资的公司 样本期内董事长或总经理发生了变更的公司 会计期间结束后会计报告前进行盈利预测的公司 最后得到的样本
Panel B 以高管相对薪酬衡量
均值 中位数 最大值 最小值 标准差
Panel C 两个变量之间的相关性（spearman）
2002
2003
2004 0.4
2005
总体
0.358 0.374
0.414 0.387
423
28
495
27
2004 475
16
2005 561
17
合计 1954
88
2002 2003
3 2 9 14
0 0 10 17
2 1 2 11
2 3 11 1
7 6 32 43
0.349 0.367 0.387 0.394 0.374 0.890 0.850 0.900 0.900 0.900 0.087 0.048 0.076 0.025 0.025 0.139 0.148 0.14 0.143 0.144 0.131(3.831)
从表1的Panel A中可以看出，在895家公司中，从2002-2005年至少进行了一次盈利预测的公司分别有423、495、475和561家，共1954家，基本上都占全样本的一半以上。其中至少有一次盈利预测值大于实际值的公司分别有28、27、16和17家，共88家。在剔除盈利预测后一年内进行了再融资、样本期内董事长或总经理发生了变更、以及在会计期间结束会计报告前进行盈利预测的样本后，共得到43家公司，这43家便是本文所界定的过度自信样本。
我们用高管薪酬的相对比例作为第二种方法来衡量管理者过度自信（CON2）。已有研究表明，CEO相对于公司内其他管理者的薪酬越高，说明CEO的地位越重要，也越易过度自信（Hayward 和Hambrick，1997）。Brown和Sarma（2006）发现，管理者的薪酬比例越高，他的控制力（dominance of power）越强。出于数据的可获得性，我们选择用“薪酬最高的前三名高管薪酬之和/所有高管的薪酬之和”来表示②。该值越高，说明管理者越过度自信。表1的Panel B部分列出了该变量的描述统计。
我们统计了这两种方法所衡量的变量之间的spearman相关系数（见表1的panel C）。从结果来看，二者的相关系数为0.131，在1%水平显著，表明两个变量之间存在显著的正相关关系，从而说明这两个变量的设置是比较合理的。
2.企业扩张、财务困境及控制变量的界定 ②我国上市公司的会计报告中只披露薪酬最高的前三位高管的薪酬之和以及全部高管薪酬之和，因此，我们不能像Hayward 和Hambrick（1997）那样采用管理者中第一高的薪酬与第二高的薪酬的比例来衡量，只能退而求其次，用“薪酬最高的前三名高管薪酬之和/所有高管的薪酬之和”来表示。尽管各公司的高管数目各不相同，但是，如果我们假定前三位高管为公司的最高管理者（或团队），而把所有高管视为一个团队，这样，该指标也能在一定程度上反映出最高管理者（甚至我们也可以直接说前三位高管）在整个管理团队中的重要性（从而各个公司在此基础上可以进行一定的比较），而其与Hayward 和Hambrick（1997）的思想也相符合。
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企业扩张包括内部扩张和外部扩张两种类型。我们用并购作为外部扩张的替代变量，具体包括：并购金额（MA）、是否并购哑变量（MADUM）；内部扩张用内部投资额来表示（NBTZ），我们借鉴Richardson（2006），将内部投资额表示为：（支付的构建固定资产、无形资产等的
③
现金-出售固定资产、无形资产等收回的净现金-当年折旧额）/年末总资产×100％；企业总扩张用总投资表示（INVEST），它是并购金额和内部投资额之和。同时，为了研究上述两种扩张之间的关系，我们设置了“并购是否大于内部投资”哑变量（MADNBTZ）及“并购金额占总投资的比重”（MAINVEST）等两个变量。需要说明的是，因为本文研究的是企业扩张问题，而不考虑其收缩问题，所以我们剔除了上述扩张变量中的负值。
④
对于企业财务困境变量，我们用Z指数加以衡量，其计算公式为：（0.012×营运资金/总资产+0.014×留存收益/总资产+0.033×息税前利润/总资产+0.006×股票总市值/负债账面价值+0.999×销售收入/总资产）×100。该值直接取自聚缘数据库，Z值越大，说明财务状况越好，越不容易陷入财务困境。根据Altman（1968）模型，美国企业的Z值的临界值为1.8。近年来，澳大利亚、巴西、加拿大、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰都进行了类似的分析。尽管Z值的判断标准在各国间有相当的差异，但各国“财务失败组”的Z值的平均值都低于临界值1.8。我们以1.8为临界值，来判断企业的财务困境状况并设置哑变量，如果Z指数大于1.8，我们将Z取1，否则取0。
此外，根据相关理论及文献，我们设置了一些控制变量：企业的实际控制人类别（CONTROL，如果控股股东为国有取值为0，反之则取值为1）；高管持股比例（HOLD，用所有高管的持股比例来衡量该变量）；独立董事规模（DDSIZE，用独立董事人数占董事会总人数的比例衡量）；成长性（GROW，用（上年主营业务收入-前年主营业务收入）/上年主营业务收入的比例来衡量）；母公司是否是集团公司（JT，如果上市公司的母公司是集团公司则取为1，否则为0）；资产属性（WXZC，用年初无形资产余额/年初总资产衡量该变量）；投资机会(TOBINQ，以Tobin’Q来衡量，计算方法为：（年初流通股数价值+年初未流通股数账面价值+负债的账面价值）/年初总资产账面价值)；负债比例（DEBT，用总负债与总资产的比值衡量）；现金流（CF我们用上期净现金流量／年初总资产衡量）；企业规模（size，用企业年初总资产的自然对数衡量）；我们还同时控制了行业和年度因素。
五、实证结果
（一）管理者过度自信与企业扩张特征
表2报告了以管理者过度自信为基础对企业扩张特征进行的分组检验。其中A部分以CON1衡量管理者过度自信，用1表示过度自信样本，0表示非过度自信样本，分别检验了这两组中并购金额（MA）、内部投资（NBTZ）和总投资（INVEST）是否存在显著差异，检验方法包括t检验和Wilcoxon检验。从表中可以看出，对并购金额而言，管理者过度自信样本的均值和中位数皆小于非过度自信样本，但两类检验都不显著；而对内部投资和总投资而言，管理者过度自信样本的均值和中位数皆大于非过度自信样本，且两类检验都显著。上述结果初步说明管理者过度自信的公司总体扩张速度及内部扩张速度要显著快于其他公司，而在外部扩张速度方面，二者之间的差异并不显著。 ③ 也有的学者在计算企业内部投资时不扣除当年折旧，在研究的过程中，我们也以不扣除折旧的方法计算了企业内部扩张。我们发现，二者所得到的结果基本一致。 ④
纽约大学斯特恩商学院教授Edward Altman在1968年就对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型。Z－score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。Z-score模型在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛的应用。该指标越小，企业风险越大，反之亦然。如果Z值>2.675，表明财务状况良好；如果Z值<=1.8，则表明企业存在很大的破产风险；Z值位于两者之间，则处于灰色地带。
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在B部分，我们将第二个管理者过度自信变量CON2按中位数进行了分组，该变量大于中位数取1，其余取0，然后按A部分的方法进行了分组检验，检验结果与A部分基本一致，说明上述结论是稳健的。
表2 管理者过度自信与企业扩张特征的分组检验
A：管理者过度自信变量为CON1 MA NBTZ INVEST CON1 1 0 1 0 1 0 均值 1.351 1.836 6.517 5.514 6.486 5.528 中位数 0.715 0.941 4.485 3.242 6.429 4.372 t检验 -0.729 2.317*** 2.266** Wilcoxon检验 -0.282 1.912* 1.721* B：管理者过度自信变量为以CON2为基础的二分变量（CON>中位数取1，其余取0） MA NBTZ INVEST CON2 1 0 1 0 1 0 均值 1.363 1.684 7.842 5.951 7.964 5.710 中位数 0.692 0.813 6.201 4.271 6.470 4.139 t检验 -0.821 7.310*** 8.011*** Wilcoxon检验 -0.520
9.472***
9.522*** 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平显著。 表3报告了管理者过度自信与企业扩张特征的回归结果。我们分别以并购金额（MA）、是否并购哑变量（MADUM）、内部投资（NBTZ）和总投资（INVEST）作为被解释变量，以CON及其与CF的交叉项作为解释变量进行了回归。在被解释变量相同的模型中，我们分别用CON1和CON2作为过度自信的变量。这样，根据被解释变量和解释变量的不同，我们得到了八个回归模型。控制变量包括实际控制人类别、董事会规模、独立董事规模、公司成长性、母公司是否是集团公司、投资机会、上市年限、负债比例、现金流、企业规模、行业及年度。其中，除了被解释变量为MADUM时采用的是Logit回归模型外，其余模型采用的都是OLS回归模型。
表3 管理者过度自信与企业扩张特征的回归结果 CON1 截距项 CON CON*CF CF TOBIN'Q GROW WXZC JT DEBT SIZE CONTROL
MA CON2 -0.111 -0.684 0.546 0.027 0.003 -0.062 -0.021 -0.040 0.040 *****MADUM CON1 ***NBTZ CON2 ***INVEST CON2 CON1 *******CON1 *********CON2 ****-0.273 -0.048 -0.186 0.356* -0.017 0.003 -0.142 0.000 -0.031 0.032 *****-0.429 -8.768 -8.946 -25.137 -24.171 -25.293 -24.550 -0.184 1.888 0.982 0.048 0.004 0.988 **-1.085 7.656 -2.052 0.121 0.006 1.198 ****0.713 6.540 2.974** 0.752** -0.010 4.091 -0.161 -1.707 1.433 0.558 **********1.203 8.625 -0.405 0.776 -0.010 4.753 -0.166 -1.721 1.367*** ************0.669 6.314 3.366 0.752 -0.007 3.954 -0.173 -1.736 1.461 0.713 ******************1.158 7.709 0.250 0.819 -0.007 4.784 -0.199 -1.759 1.405 0.670 *****************-0.261 -0.277 -0.215 0.353 0.587 ******-0.251 0.369 0.577 8
****** 0.149 0.128 0.533