吳然
[摘 要]采取實(shí)證分析的方法,以我國創(chuàng)業(yè)板市場上2009年的上市公司為研究對(duì)象,研究其在上市前一年、上市當(dāng)年以及上市后三年共五年的財(cái)務(wù)指標(biāo)。利用Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)法對(duì)不同年份的影響公司盈利能力、成長能力、營運(yùn)能力、償債能力等各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析,證實(shí)我國創(chuàng)業(yè)板市場IPO效應(yīng)的存在性。利用多元回歸分析的方法分析企業(yè)所屬行業(yè)、注冊(cè)地區(qū)、股權(quán)集中度、融資規(guī)模等因素對(duì)IPO效應(yīng)影響的顯著性及顯著程度。提出大力發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資,完善風(fēng)險(xiǎn)投資相關(guān)的管理機(jī)制;適當(dāng)調(diào)整上市公司的股權(quán)集中度和東西部上市公司的比例;加大對(duì)融資的監(jiān)管力度等對(duì)策建議。
[關(guān)鍵詞]創(chuàng)業(yè)板;IPO效應(yīng)
[中圖分類號(hào)]F830.9 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]2095-3283(2015)06-0113-03
一、引言
中國創(chuàng)業(yè)板市場自2009年10月建立以來已有近七個(gè)年頭,一直受到較高關(guān)注。目前創(chuàng)業(yè)板市場上普遍存在一個(gè)現(xiàn)象,即在公司首次公開募股(Initial Public Offerings,簡稱IPO)上市以后出現(xiàn)業(yè)績大幅下滑的情況,這種現(xiàn)象又被稱為IPO效應(yīng)。
Nurwati和Zaluki(2009)對(duì)1990—2000年254家馬來西亞上市的公司IPO前后公司績效進(jìn)行研究,研究表明影響企業(yè)IPO效應(yīng)的因素之一就是公司IPO經(jīng)理認(rèn)為的盈余操縱[1]。周蘭亦(2011)運(yùn)用單因素方差F檢驗(yàn)和單變量多因素方差F檢驗(yàn)的方法對(duì)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)IPO前后的績效數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)IPO之后的上市公司,除了償債能力變好,公司的盈利能力和成長能力都明顯下降[2]。葉曉花(2012)運(yùn)用實(shí)證分析的方法,建立了財(cái)務(wù)指標(biāo)體系模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),研究表明上市公司上市后一年公司績效存在明顯的下滑趨勢,造成經(jīng)營業(yè)績下降的主要因素是風(fēng)險(xiǎn)投資背景以及第一大股東持股比例[3]。
目前我國對(duì)于處于成長初期的創(chuàng)業(yè)板的研究很少,且對(duì)于IPO效應(yīng)的研究大多集中于IPO前后一年之間的變化和對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析方面。本文在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上,研究IPO前一年、IPO當(dāng)年以及IPO后三年總計(jì)五年時(shí)間公司業(yè)績的變化情況;還增加了公司的種類、公司注冊(cè)地區(qū)、股權(quán)集中度、融資規(guī)模等更加全面的分析IPO效應(yīng)的影響因素,以期幫助投資者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和提高投資的效率。
二、我國創(chuàng)業(yè)板IPO效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析
(一)指標(biāo)的選取及樣本數(shù)據(jù)說明
本文以2009年在中國創(chuàng)業(yè)板上市的36家公司作為研究對(duì)象,對(duì)其從2008—2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析,數(shù)據(jù)均來自于深圳證券交易所官方網(wǎng)站。本文選取四大方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)盈利能力、償債能力、運(yùn)營能力和發(fā)展能力,并將它們細(xì)化成9個(gè)小指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率、每股收益、銷售毛利率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、凈利潤增長率和總資產(chǎn)增長率全面地對(duì)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的IPO效應(yīng)進(jìn)行研究。
在36個(gè)樣本公司中,按照有無風(fēng)險(xiǎn)投資(VC)背景分類,2009年,有VC背景的IPO公司共有30家,無VC背景的公司共有6家。按股權(quán)集中度分類,一半以上的公司屬于“強(qiáng)勢股權(quán)集中度”即第一大股東在上市公司持有股份的比例超過30%。按IPO融資規(guī)模分類,當(dāng)募集資金越多時(shí),IPO融資規(guī)模越大,當(dāng)上市公司的IPO融資規(guī)模越大時(shí),資金的利用效率低下,公司的經(jīng)營業(yè)績較差[4]。用上市公司融資規(guī)模需要的資金與注冊(cè)資本的倍數(shù)來表示上市公司的融資規(guī)模,有24家公司的融資規(guī)模處于1~3之間,占總樣本的66.67%。按公司注冊(cè)所在地分類,在創(chuàng)業(yè)板上市的公司多分布在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省市。按所屬行業(yè)分類,2009年我國創(chuàng)業(yè)板市場主要分為醫(yī)療、IT、制造業(yè)和其他行業(yè)四大板塊。其中16家公司屬于制造業(yè),10家公司屬于IT業(yè),7家公司屬于醫(yī)療業(yè),3家屬于其他行業(yè)。
(二)我國創(chuàng)業(yè)板IPO效應(yīng)存在性檢驗(yàn)
1.實(shí)證方法
本文采用威爾克森符號(hào)秩檢驗(yàn),所謂Wilcoxon符號(hào)秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon signed rank test),是指通過設(shè)定原假設(shè),而推斷檢驗(yàn)樣本的中心位置是否來自總體的方法。本文中顯著性水平設(shè)定為5%,原假設(shè)為樣本所在的總體中位數(shù)與已知的總體中位數(shù)相同。
2.實(shí)證過程
首先,分別計(jì)算樣本2008—2012年五年的九個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),包括每股收益、凈資產(chǎn)收益率、銷售毛利率等。其次,整合企業(yè)IPO前后五年的財(cái)務(wù)指標(biāo),用SPSS軟件分別對(duì)這些指標(biāo)的差異進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),五年的財(cái)務(wù)指標(biāo)成對(duì)樣本檢驗(yàn)的結(jié)果如下:
從上表中可以看出,九項(xiàng)指標(biāo)的p值全部小于0.05,這說明在5%的置信水平上,上市公司前一年和后三年的凈資產(chǎn)收益率存在顯著差異,所有指標(biāo)的顯著性都在95%以上。九項(xiàng)指標(biāo)之中,更明確地反映上市公司經(jīng)營業(yè)績的發(fā)展趨勢的兩項(xiàng)指標(biāo)是凈利潤增長率和資產(chǎn)負(fù)債率,不難看出公司的經(jīng)營業(yè)績呈現(xiàn)的是下降的趨勢。因此,從上表的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果中,可以得到以下結(jié)論:上市之后,九項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)全部出現(xiàn)大幅度下降,同時(shí),上市后的年份會(huì)比上市之前以及上市首年的經(jīng)營業(yè)績差。
(三)我國創(chuàng)業(yè)板IPO效應(yīng)的影響因素分析
1.實(shí)證模型的選擇與建立
建立如下的多元回歸模型,方程以及各項(xiàng)系數(shù)、變量的含義如下:
Y=α+β1XVC+β2XOC+β3XFS+β5XIT+β6XMI+β7XMC
α以及β1~β7表示回歸系數(shù),其數(shù)值絕對(duì)值大小表示各個(gè)虛擬變量對(duì)回歸結(jié)果的影響權(quán)重。XVC表示風(fēng)險(xiǎn)投資(venture capital),該變量為虛擬變量,具有風(fēng)險(xiǎn)投資的創(chuàng)業(yè)板上市公司XVC=1,不具有風(fēng)險(xiǎn)投資的創(chuàng)業(yè)板上市公司XVC=0;XOC表示股權(quán)集中度(ownership concentration),股權(quán)集中度介于0和1之間,表示第一股東持有的股份比例;XFS表示IPO的融資規(guī)模(financing scale),即IPO的融資金額占上市前公司凈資產(chǎn)的比例;XL表示公司注冊(cè)所在地(location),該變量為虛擬變量,在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)注冊(cè)的創(chuàng)業(yè)板上市公司XL=1,在其他地區(qū)注冊(cè)的上市公司XL=0;XIT表示信息技術(shù)行業(yè)(information technology),該變量為虛擬變量,若上市公司所屬行業(yè)為IT行業(yè),XIT=1,否則XIT=0;XMI表示制造業(yè)(manufacturing industry),該變量為虛擬變量,若上市公司所屬行業(yè)為制造業(yè),XMI=1,否則XMI=0;XMC表示醫(yī)療保健行業(yè)(medical care),該變量為虛擬變量,若上市公司所屬行業(yè)為醫(yī)療保健行業(yè),XMC=1,否則,XMC=0。endprint
2.計(jì)算結(jié)果分析
運(yùn)用軟件Eviews6.0構(gòu)建多元回歸模型,對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司IPO效應(yīng)的影響因素進(jìn)行分析。本文選取的解釋變量包括風(fēng)險(xiǎn)投資等虛擬變量和反映上市公司經(jīng)營業(yè)績的指標(biāo)作為解釋變量。
Y=0.412+0.135XVC+0.178XOC-0.901XFS+0.153XL+0.128XIT+0.131XMC
從模型的總體來看,調(diào)整后的R2為0.767,這說明76.7%的變量可以用該模型解釋,模型的擬合程度較好;模型的F值為4.200,高于F值在5%置信度水平下的值2.18,這說明模型中解釋變量與被解釋變量之間的線性關(guān)系在5%的置信水平下是顯著的;模型的Durbin-Waston stat為2.111,高于5%置信水平下的DW值1.852,因此可以排除模型的自相關(guān)性。另外,t的絕對(duì)值均大于2說明模型通過t檢驗(yàn)結(jié)果比較理想,進(jìn)一步印證了風(fēng)險(xiǎn)投資背景、公司注冊(cè)所在地、融資規(guī)模和上市公司所在行業(yè)中的信息技術(shù)行業(yè)和醫(yī)療保健行業(yè)對(duì)公司業(yè)績存在一定的影響。上述模型結(jié)果顯示,對(duì)上市公司經(jīng)營業(yè)績具有明顯影響的因素有風(fēng)險(xiǎn)投資背景、公司注冊(cè)所在地、融資規(guī)模和上市公司所在行業(yè):信息技術(shù)行業(yè)和醫(yī)療保健行業(yè)[5]。
三、結(jié)論
通過引入虛擬變量,構(gòu)建多元回歸模型,得到對(duì)上市公司經(jīng)營業(yè)績具有明顯影響的因素有風(fēng)險(xiǎn)投資背景、公司注冊(cè)所在地、融資規(guī)模和上市公司所在行業(yè)中的信息技術(shù)行業(yè)和醫(yī)療保健行業(yè)。增加風(fēng)險(xiǎn)投資、提高股權(quán)集中度、減少IPO的融資規(guī)模、增加公司注冊(cè)所在地在東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的比例、增加信息技術(shù)行業(yè)公司數(shù)量、增加醫(yī)療保健行業(yè)上市公司數(shù)量可以使我國創(chuàng)業(yè)板的IPO效應(yīng)降低。
根據(jù)以上結(jié)論提出促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板市場發(fā)展的建議:大力發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資,完善風(fēng)險(xiǎn)投資相關(guān)的管理機(jī)制,規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)投資的退市程序;適當(dāng)調(diào)整上市公司的股權(quán)集中度,降低IPO效應(yīng)對(duì)我國創(chuàng)業(yè)板市場所造成的消極影響;加強(qiáng)對(duì)融資的監(jiān)管力度,提高上市公司的競爭力,保護(hù)投資者投入資金的合理使用與資金收益率;適當(dāng)調(diào)整東西部上市公司的比例,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展;適當(dāng)調(diào)整創(chuàng)業(yè)板市場上市公司的行業(yè)分布,增加其他潛力較大的行業(yè)上市公司的數(shù)量。
[參考文獻(xiàn)]
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(責(zé)任編輯:陳鴻鵬)endprint