民营上市公司股权集中度与公司价值关系研究(2)
2017-10-08 03:26
导读：构建模型 （一）假设的提出和模型的建立 公司治理理论的分析表明，随着股权集中度的提高，大股东既可能监督控制管理者，对公司价值产生正影响，也
构建模型
（一）假设的提出和模型的建立
公司治理理论的分析表明，随着股权集中度的提高，大股东既可能监督控制管理者，对公司价值产生正影响，也可能发生侵权行为，降低管理者创新动力和股票流动性，对公司价值产生负影响，因此，大股东监督对公司价值的正影响与其侵权行为、降低股票流动性对公司价值的负影响并存。民营企业也不例外，从这个层面讲，股权集中度的增加有利于改进公司的绩效，提高公司价值，但股权集中度的进一步提高也可能导致大股东对小股东利益的侵害，从而影响公司价值的最大化，尤其是当大股东本身“虚位”时更甚。因此，本文提出如下假设：随着所有权集中度提高，公司价值先是增加，经过一个转折点然后下降（见图1）。换言之，与高度集中和高度分散两种股权结构相比，中等集中程度股权结构下的公司价值最大。
本文采用Morck、Shleifer和Vishny(1988)、McConnell和Servaes等人(1995)的研究方法，用二次曲线表示股权集中度和公司价值之间的关系，构造出以下模型：
Yi=α β1OCi β2OCi2 β3Si β4Di εi 模型 （1）
这里Y是公司的价值，分别采用公司的绩效总得分F值和TOBIN’S Q值来衡量；OC和OC2表示股权集中度和股权集中度的平方，本文采用CR5的数据；S是总资产价值的自然对数；D是资产负债率；ε是误差项。各变量的下标i表示公司。
（二）模型的解释说明
在本文的模型构建中直接采用了二次曲线来度量和构造我国民营上市公司股权集中度与公司价值之间的关系，而没有像其他研究中那样分别假设Y和X是一元线性回归(linear)、二次函数(Quadratic)、复合函数(Compound)、对数函数(Logarithmic)、三次函数(Cubic)、指数函数(Exponential)、幂函数(Power)等多种模型。本文的假设是在理论分析的基础上得出的，模型可以直接根据理论分析和假设来构造，而不必通过数据一一验证。
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本文在模型构建的过程中，对于独立变量Y的值采用了TOBIN’S Q（Q值）和绩效总得分（F值）两种计量手段进行衡量，分别从公司的市场价值和其内在的经营绩效方面考察和反映了公司价值，而大多数已有研究都只是从一个方面来考察公司的价值，本文认为公司价值不仅应包含其外在的市场价值，同时也应包括其经营绩效。另外，本文采取了一整套财务指标对企业的业绩做出综合评价，即对公司绩效评价采用了绩效总得分（F值）。
（三）研究变量说明
1.Q值：TOBIN’S Q定义为企业资产的市场价值与重置成本的比率。Chen E.B等发现，非流通股价格相对于流通股价格而言，平均具有78%-86%的折价。本文将非流通股的价格按相对于流通股价格78%和86%的平均数进行折价，即折价82%来计算非流通股的市值。TOBIN’S Q值的具体计算公式如下：
其中，LS为流通股股份数；ILS为非流通股股份数；P为流通股的月平均收盘价格；BVTD为负债总额的账面值；BVTA为总资产的账面值。
2.F值：对于反映公司绩效总得分F值的指标比较复杂，本文将每股收益、主营业务利润率、流动比率、速动比率、销售毛利率、净资产收益率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率、资产负债率、净资产比率、固定资产比率、每股净资产、营业利润增长率、净资产增长率和总资产增长率17个反映上市公司经营绩效的指标体系通过因子分析法（主成分分析法）计算绩效总得分。以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。因子得分分析的数学模型为：
F=(w1F1 w2F2 … wmFm)/(w1 w2 … wm )模型 （2）
此处F为绩效总得分，wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。
3.解释变量：OC。在本文的有效样本公司中，第一大、前五大、前十大股东所持股本占总股本比例的平均值(加权平均)分别是36.04% 、55.11% 、63.98%。前五大股东与其他大股东的持股比例相差悬殊，采用前五大股东持股比例CR5就可以充分反映股权集中度，因此本文选用了CR5作为进行回归分析的解释变量。
