国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

股權(quán)分散化對企業(yè)績效的影響
——以企業(yè)創(chuàng)新為中介變量的實證分析

2022-10-15 06:40:54袁潮清宋芯茹
生產(chǎn)力研究 2022年9期
關(guān)鍵詞:集中度回歸系數(shù)股權(quán)

袁潮清,宋芯茹

(南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,江蘇 南京 211106)

一、引言

股權(quán)是股東分派紅利的依據(jù),同時也是股東在公司的話語權(quán)和控制權(quán)的決定性因素。因而,股權(quán)結(jié)構(gòu)是現(xiàn)代公司治理的核心,公司的股權(quán)集中度是反映公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的主要指標(biāo),會影響公司的決策效率和決策質(zhì)量,對公司業(yè)績也產(chǎn)生了不可忽視的影響。而創(chuàng)新是驅(qū)動企業(yè)發(fā)展的重要引擎,企業(yè)的經(jīng)營績效更加依賴于創(chuàng)新能力和創(chuàng)新投入。企業(yè)的股權(quán)集中度會影響企業(yè)的創(chuàng)新決策,進(jìn)而對企業(yè)的經(jīng)營績效產(chǎn)生影響,基于這一思路展開以下研究。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于股權(quán)集中度對公司業(yè)績影響的研究方面取得了豐碩成果,目前有四種觀點:正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、非線性相關(guān)和無相關(guān)關(guān)系。Carline等(2009)[1]發(fā)現(xiàn)在英國企業(yè)并購之后,管理層股權(quán)與企業(yè)執(zhí)行績效提升顯著正相關(guān)。燕洪國和虞金萍(2016)[2]發(fā)現(xiàn)我國民營企業(yè)股權(quán)集中度與企業(yè)績效正相關(guān)。

但是一些學(xué)者對此發(fā)現(xiàn)了完全相反的結(jié)果。陳永麗等(2011)[3]應(yīng)用EVA 分析發(fā)現(xiàn)企業(yè)價值隨股權(quán)集中度增大呈上升的變化趨勢。譚興民等(2010)[4]發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)績的提升被持股比例、控制能力和最大股東的較高的股權(quán)集中度所限制。一些其他的學(xué)者認(rèn)為兩者之間存在非線性關(guān)系。Alberto 和Julio(2001)[5]研究發(fā)現(xiàn)西班牙企業(yè)的內(nèi)部所有權(quán)與企業(yè)價值之間存在非線性關(guān)系。王如燕等(2015)[6]提出,上市公司的股權(quán)集中度與其經(jīng)營績效呈現(xiàn)出“倒U型”的非線性關(guān)系。其他的研究表明他們之間沒有相關(guān)性。Demsetz 和Lehn(1985)[7]分析了股權(quán)結(jié)構(gòu)的成因與其非政策性變量的實質(zhì),并提出股權(quán)的集中或分散與公司績效之間不應(yīng)存在特定關(guān)系。

關(guān)于股權(quán)集中度如何影響企業(yè)創(chuàng)新決策行為的研究也包括正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、非線性相關(guān)論三種觀點。Snel(l1988)[8]研究指出股權(quán)集中能夠促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入,股權(quán)越集中的企業(yè)通常更樂于創(chuàng)新,對將公司的資源投入到創(chuàng)新活動中有更強烈的意愿。Gavious 等(2015)[9]研究了金字塔形組織結(jié)構(gòu)的企業(yè),發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)投入強度隨其股權(quán)的分散而降低。國勇(2020)[10]研究得出適宜的股權(quán)集中度能夠?qū)χ圃鞓I(yè)企業(yè)提高其創(chuàng)新效率產(chǎn)生一定的積極影響的結(jié)論。同時也有一些學(xué)者對此持不同的意見和觀點。楊建君和盛鎖(2007)[11]發(fā)現(xiàn)隨著股權(quán)集中度增加,主要股東承受的風(fēng)險也隨之增加,由于大股東傾向于風(fēng)險規(guī)避,結(jié)果造成對科技創(chuàng)新項目的意愿減少。楊風(fēng)和李卿云(2016)[12]研究表明企業(yè)的股權(quán)集中度過高不利于其創(chuàng)新研發(fā),可能會導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入強度減弱。張栓興等(2017)[13]發(fā)現(xiàn)最大股東的持股率對企業(yè)研發(fā)投資和成長存在負(fù)面的調(diào)節(jié)作用,并且“一股獨大”阻礙了企業(yè)R&D 成果的轉(zhuǎn)化。林筠和張瑤(2017)[14]提出,股權(quán)集中度會對企業(yè)的創(chuàng)新績效與研發(fā)投入產(chǎn)生負(fù)向作用。而這種關(guān)系也可能是非線性的。馮根福和溫軍(2008)[15]發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中程度與技術(shù)創(chuàng)新之間存在“倒U 型”的非線性相關(guān)關(guān)系。劉勝強和劉星(2010)[16]發(fā)現(xiàn)最大股東的持股率的增加直接導(dǎo)致R&D 投資呈現(xiàn)先下降后增加的“U 型”變化。羅正英等(2014)[17]研究得到企業(yè)R&D 投資隨著股權(quán)集中度的逐漸提高呈現(xiàn)先下降后上升的非線性關(guān)系的結(jié)論。而企業(yè)創(chuàng)新與企業(yè)績效之間為顯著的正相關(guān)關(guān)系則受到了普遍認(rèn)可。Chauvin 和Hirschey(1993)[18]將企業(yè)的R&D 支出作為解釋變量,結(jié)果表明,企業(yè)的研發(fā)支出增加有利于提高其市場價值。仲東亭和任浩(2021)[19]將上海高新技術(shù)企業(yè)作為研究樣本,圍繞創(chuàng)新和運營績效進(jìn)行研究,結(jié)果顯示,企業(yè)的科技活動投入對企業(yè)的運營績效有一定促進(jìn)作用。

股權(quán)集中度過高,股權(quán)不夠分散,特別是“一股獨大”,導(dǎo)致了大股東的決策行為可能侵害較小股東的根本利益,從而導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營績效因此下降[20]。而股權(quán)過度分散,企業(yè)股東對企業(yè)失去了控制權(quán),甚至企業(yè)沒有實際控制人,此時企業(yè)的決策更加迎合金融市場的需要而顯示出短期行為,例如更高的分紅和股票回購,而不是加大研發(fā)投入提高企業(yè)競爭力。典型的例子就是波音公司,波音公司在負(fù)債快速增加的情況下,仍然發(fā)放巨額股利,進(jìn)行巨額的股票回購,在研發(fā)方面卻只肯對737 機型進(jìn)行改進(jìn)而不是重新開發(fā)新機型。

據(jù)此,對股權(quán)集中度、企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)績效之間的關(guān)系提出如下假設(shè):

H1:股權(quán)集中度與企業(yè)績效之間呈現(xiàn)出倒U 型的相關(guān)關(guān)系,隨著股權(quán)集中度的下降,企業(yè)績效會先升后降;

H2:企業(yè)創(chuàng)新與企業(yè)績效呈顯著正相關(guān);

H3:企業(yè)創(chuàng)新在企業(yè)股權(quán)集中度與企業(yè)績效之間發(fā)揮了一定的中介作用。

根據(jù)所提出的三個假設(shè),建立圖1 所示的理論模型來表示三者之間的關(guān)系。

圖1 研究理論模型

創(chuàng)新性體現(xiàn)在以下兩個方面:第一,國內(nèi)外學(xué)者對于股權(quán)集中度對企業(yè)績效的影響的研究已有成果豐富,但以企業(yè)創(chuàng)新的中介作用作為出發(fā)點的研究較少,故“股權(quán)集中度—企業(yè)創(chuàng)新—企業(yè)績效”的中介效應(yīng)模型被構(gòu)建,以著重探究企業(yè)創(chuàng)新在企業(yè)股權(quán)集中度與企業(yè)績效之間發(fā)揮的中介作用,為今后的研究提供了可借鑒經(jīng)驗;第二,多數(shù)的現(xiàn)有研究用研發(fā)投入度量企業(yè)創(chuàng)新,但創(chuàng)新投入無法反映創(chuàng)新效率等方面的影響,故采用累計獲得專利數(shù)從研發(fā)成果的角度來表征企業(yè)的創(chuàng)新。

二、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)與樣本選取

樣本選取自2010/12/31 至2020/12/31 期間中國A 股市場中制造業(yè)上市公司,數(shù)據(jù)源自國泰安數(shù)據(jù)庫,行業(yè)劃分依中國證監(jiān)會2012 版分類。

為得到更為有效的研究樣本,對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:

一是,對ST、*ST、PT 股予以剔除。

二是,對樣本數(shù)據(jù)不完整或有缺失的公司予以剔除。

三是,對上市不滿一年、已經(jīng)退市或被暫停上市的公司予以剔除。

最終,共得到20 027 個有效觀測數(shù)據(jù),主要借助Excel 軟件完成對數(shù)據(jù)的處理,利用Eviews 10.0進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析。

(二)變量定義

1.被解釋變量。每股收益(EPS)被用于評估企業(yè)的經(jīng)營績效。每股收益(EPS)兼具綜合性與理論性,既能夠有效地反映公司持股股東的收益情況,同時又體現(xiàn)出企業(yè)的運營效益,是國內(nèi)外學(xué)者用來度量企業(yè)績效的常用變量之一。

2.解釋變量。公司第一大股東的持股比例(CR1)被選取作為度量企業(yè)股權(quán)集中程度的標(biāo)準(zhǔn)。該比例越高,說明企業(yè)的股權(quán)集中度越高;該比例越低,說明股權(quán)結(jié)構(gòu)越分散。

3.調(diào)節(jié)變量。文中采用上市公司首次公開募股到數(shù)據(jù)收集年份的年限來衡量公司年齡(AGE)。

4.中介變量。選取截至報告期末累計獲得專利數(shù)(PN)度量企業(yè)的創(chuàng)新能力。專利數(shù)(PN)能夠體現(xiàn)企業(yè)的自主創(chuàng)新成果,專利數(shù)越高說明企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越高,該企業(yè)越具有創(chuàng)新性。

5.控制變量。參照現(xiàn)有研究,考慮到影響企業(yè)績效的可能因素,選取企業(yè)規(guī)模(SIZE)、財務(wù)杠桿率(LR)、企業(yè)成長性(GRO)作為控制變量,具體變量及其定義如表1 所示。

表1 變量及其定義

(三)設(shè)定計量模型

根據(jù)假設(shè)H1、H2、H3 及溫忠麟等(2012)[21]提出的三步法中介效應(yīng)模型:

設(shè)計出如下三個多項式回歸模型。

三、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計

在回歸之前,應(yīng)先對主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計,以便對其進(jìn)行直觀的初步了解,結(jié)果如表2 所示。各變量的指標(biāo)分別包含2 861 個初始數(shù)據(jù)。其中,每股收益(EPS)的最小值為-4.092 8,最大值為19.886 5,說明上市公司的經(jīng)營績效、財務(wù)狀況之間差異顯著。對于解釋變量而言,第一大股東持股比例(CR1)的均值約為三分之一,表明上市公司的第一大股東擁有較高的股權(quán)份額,其最大值甚至超過80%,即第一大股東對公司擁有絕對話語權(quán)與控制權(quán),由此可見樣本企業(yè)的股權(quán)普遍集中。由企業(yè)創(chuàng)新(PN)的均值約為303、最小值為3、最大值為21 149可見樣本企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出差異較大,自主創(chuàng)新能力明顯存在差距,標(biāo)準(zhǔn)差偏大也驗證了上述結(jié)論。企業(yè)規(guī)模(SIZE)的最小值為19.54,最大值為26.06,說明上市公司個體間的資金實力和償債安全性差異較小。資本負(fù)債率(LR)的最大值為0.974 7,最小值為0.008 0,表明上市公司的負(fù)債能力并不均勻。企業(yè)成長性(GRO)的最小值為-690.616 0,最大值為118.370 4,表明我國制造業(yè)上市公司的發(fā)展能力和成長機會差異較為明顯。

表2 描述性統(tǒng)計

(二)相關(guān)性分析

對模型中各變量進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表3 所示??梢钥闯?,股權(quán)集中度(CR1)與企業(yè)績效(EPS)之間的相關(guān)系數(shù)為0.12,存在正相關(guān)關(guān)系,其余各變量間相關(guān)系數(shù)的絕對值都保持在0.6 以下,說明變量之間不存在明顯的多重共線性。

表3 相關(guān)性分析

(三)單位根檢驗、協(xié)整檢驗及豪斯曼檢驗

對數(shù)據(jù)進(jìn)行LLC、IPS、ADF、PP 單位根檢驗,結(jié)果如表4 所示,結(jié)果顯示,除PN、AGE 外,所有檢驗的統(tǒng)計值均小于1%,故對PN、AGE 進(jìn)行一階差分,得PN(1)、AGE(1),調(diào)整原序列為平穩(wěn)的時間序列。

表4 單位根檢驗結(jié)果

為考察變量有無長期協(xié)整關(guān)系,對模型進(jìn)行KAO協(xié)整檢驗,結(jié)果如表5 所示,反映出變量間是協(xié)整的。

表5 KAO 協(xié)整檢驗結(jié)果

運用Hausman 檢驗判斷該模型是否為隨機效應(yīng)模型,結(jié)果如表6 所示。由于全部的P 值都小于0.05,故否定原假設(shè),模型被設(shè)定為固定效應(yīng)模型。

表6 Hausman 檢驗結(jié)果

(四)樣本回歸分析

對模型進(jìn)行回歸,結(jié)果如表7 所示。三個模型調(diào)整后R2為0.094 7、0.868 1、0.097 3,F(xiàn) 值均顯著,表明回歸模型成立。

表7 樣本回歸模型結(jié)果分析

模型1 中所列的股權(quán)集中度與企業(yè)績效的回歸結(jié)果,二次項的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù),一次項的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明CR1與EPS 之間呈現(xiàn)顯著的倒U 型非線性相關(guān)關(guān)系,與假設(shè)H1 一致。模型2 中所列的CR1 與企業(yè)創(chuàng)新的回歸結(jié)果,二次項的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù),一次項的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明CR1與PN 之間呈現(xiàn)顯著的倒U 型非線性相關(guān)關(guān)系。模型3 中所列的CR1、PN 與EPS 的回歸結(jié)果,PN 與EPS的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正,與假設(shè)H2 一致。同時在企業(yè)創(chuàng)新的中介作用下,股權(quán)集中度與企業(yè)績效之間的回歸系數(shù)仍在5%的水平下顯著。

(五)中介效應(yīng)檢驗

根據(jù)溫忠麟等(2012)[21]的中介效應(yīng)模型檢驗環(huán)節(jié),對式(1)、式(2)、式(3)中的系數(shù)的顯著性進(jìn)行驗證,結(jié)果如表8 所示。

表8 中介效應(yīng)檢驗表

首先對模型1 中回歸系數(shù)c 的顯著性進(jìn)行檢驗,股權(quán)集中度的系數(shù)c1、c2通過了T 檢驗,繼續(xù)進(jìn)行以下步驟的檢驗。接下來再看模型2 中的回歸系數(shù)a 和模型3 中的回歸系數(shù)b 的顯著性。在模型2 中,股權(quán)集中度的系數(shù)a 和企業(yè)創(chuàng)新(PN)的系數(shù)b 均顯著,說明股權(quán)集中度對企業(yè)績效的影響至少有一部分是通過中介變量企業(yè)創(chuàng)新來實現(xiàn)的。繼續(xù)對模型3 中的系數(shù)c'進(jìn)行檢驗,發(fā)現(xiàn)c' 顯著,進(jìn)而將ab 與c'的符號進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)a1b與c1、a2b與c2符號相同,說明存在部分中介過程,即股權(quán)集中度對企業(yè)績效的影響只有一部分是通過中介變量企業(yè)創(chuàng)新來實現(xiàn)的。

(六)穩(wěn)健性檢驗

1.重新設(shè)定被解釋變量。用總資產(chǎn)凈利潤率(ROA)重新定義企業(yè)績效代替原被解釋變量進(jìn)行檢驗,結(jié)果如表9 所示。

表9 穩(wěn)健性檢驗(1)

從表9 中可以明顯看出結(jié)果與原實證結(jié)論保持一致,假設(shè)1~假設(shè)3 仍得到驗證。

2.重新設(shè)定解釋變量。用公司前三大股東的持股比例之和(CR3)替代原自變量重新進(jìn)行檢驗以證實回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,結(jié)果如表10 所示,與原結(jié)果相符,假設(shè)1~假設(shè)3 仍得到證實,說明原有的實證結(jié)論穩(wěn)健。

表10 穩(wěn)健性檢驗(2)

四、結(jié)論及建議

(一)研究結(jié)論

通過整理自2010—2020 年我國A 股市場中制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù),進(jìn)行實證研究,分析股權(quán)集中度對企業(yè)績效的影響,并通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型,通過固定效應(yīng),進(jìn)一步計量檢驗了企業(yè)創(chuàng)新的中介效應(yīng)。研究結(jié)論如下:

第一,股權(quán)集中度與企業(yè)績效之間呈現(xiàn)出“倒U型”的相關(guān)關(guān)系。

第二,企業(yè)創(chuàng)新在企業(yè)股權(quán)分散對企業(yè)績效的促進(jìn)作用中發(fā)揮了部分中介作用。

第三,企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生了影響。

第四,企業(yè)創(chuàng)新一定程度上能夠促進(jìn)企業(yè)績效的提高。

針對我國制造業(yè)上市公司而言,上述結(jié)論是客觀上符合實際的。由本文數(shù)據(jù)不難看出,我國制造業(yè)上市公司第一大股東往往擁有較大的權(quán)益份額,在這樣的企業(yè)組織結(jié)構(gòu)下,大股東的利益與企業(yè)的績效密不可分。股權(quán)過度分散,可能出現(xiàn)企業(yè)沒有實際控制人的極端情況,此時企業(yè)的決策將會由于迎合金融市場的需要顯示出短期行為,例如更高的分紅和股票回購,而非加大創(chuàng)新投入來提高綜合競爭力。當(dāng)企業(yè)的股權(quán)適度集中時,各大股東會聚焦于如何提高企業(yè)的績效以實現(xiàn)自己的利益最大化,因而會注重企業(yè)的自主創(chuàng)新能力和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化,使企業(yè)具有可持續(xù)盈利性。而當(dāng)企業(yè)的股權(quán)過度集中時,大股東的利益侵占行為可能會降低企業(yè)的創(chuàng)新投入效率,從而影響創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化??偠灾?,無論企業(yè)發(fā)展出“一股獨大”還是出現(xiàn)“股權(quán)分散化”趨勢,都不可避免對公司整體創(chuàng)新水平造成損害。經(jīng)過實證檢驗也對上述結(jié)果進(jìn)行了驗證。

(二)相關(guān)建議

本文對企業(yè)的股權(quán)分散化、創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化與經(jīng)營績效進(jìn)行研究,在豐富相關(guān)文獻(xiàn)的同時,也對企業(yè)中股權(quán)結(jié)構(gòu)的合理性和創(chuàng)新投入決策提供重要的啟示作用?;诖?,本文將提供如下建議:

第一,企業(yè)需更加重視股權(quán)集中度在經(jīng)營決策和行為管理中的地位及對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響,結(jié)合企業(yè)實際情況,探尋合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)。與以往研究不同,實證研究的結(jié)果顯示,企業(yè)創(chuàng)新與股權(quán)集中度之間表現(xiàn)為“倒U 型”的非線性關(guān)系,企業(yè)股權(quán)過于集中和過度分散都會導(dǎo)致創(chuàng)新成果的減少,給企業(yè)的績效帶來負(fù)面影響。因此,在企業(yè)治理體系中,不應(yīng)該僅僅關(guān)注改善對控股股東的約束機制,同時也應(yīng)該使企業(yè)保持適當(dāng)?shù)墓蓹?quán)集中度,從而使得企業(yè)避免短期行為,追求長期的良性可持續(xù)發(fā)展。

第二,企業(yè)需重視自主創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化,高效研發(fā)能夠促進(jìn)企業(yè)績效的提升,有助于企業(yè)達(dá)到既定的戰(zhàn)略目標(biāo)。注重創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化要求企業(yè)加強政策落實環(huán)節(jié)的監(jiān)督與反饋,注重投入產(chǎn)出比,確保公司的治理機制發(fā)揮應(yīng)有的積極作用,達(dá)到有效提升公司業(yè)績的治理效果。

猜你喜歡
集中度回歸系數(shù)股權(quán)
京津冀縣域人口集中度分析
客聯(lián)(2022年10期)2022-07-06 09:06:16
新廣告商:廣告業(yè)周期性在弱化,而集中度在提升 精讀
英語文摘(2020年11期)2020-02-06 08:53:24
新形勢下私募股權(quán)投資發(fā)展趨勢及未來展望
多元線性回歸的估值漂移及其判定方法
電導(dǎo)法協(xié)同Logistic方程進(jìn)行6種蘋果砧木抗寒性的比較
什么是股權(quán)轉(zhuǎn)讓,股權(quán)轉(zhuǎn)讓有哪些注意事項
多元線性模型中回歸系數(shù)矩陣的可估函數(shù)和協(xié)方差陣的同時Bayes估計及優(yōu)良性
保險公司資本結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)集中度與再保險需求研究
煤炭行業(yè)未來在提高集中度
能源(2016年3期)2016-12-01 05:10:51
定增相當(dāng)于股權(quán)眾籌
思茅市| 卢氏县| 乐山市| 隆昌县| 鄂尔多斯市| 宁波市| 白银市| 浦东新区| 石柱| 陇南市| 漯河市| 天等县| 九龙城区| 蓬莱市| 阳山县| 天柱县| 新河县| 阜南县| 宁津县| 呼伦贝尔市| 汤原县| 玛纳斯县| 双桥区| 广德县| 富川| 广州市| 昌邑市| 左云县| 陆河县| 张家口市| 衡阳市| 元朗区| 乾安县| 炎陵县| 喀喇沁旗| 崇州市| 沙坪坝区| 甘德县| 德保县| 云浮市| 南乐县|