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互联网企业海外上市融资现状的实证研究 【摘要】伴随着互联网技术的日益成熟，互联网企业应运而生，到现阶段，我国互联网行业已经历了四个发展阶段，更快更好的融资成为该类企业要面临的问题。国外证券投资市场相较国内而言门槛低，效率高，互联网企业纷纷选择海外上市融资，这也推动了我国互联网企业的发展。本文采用回归分析法，研究了互联网企业海外上市的融资效益，分析海外融资上市目前对我国互联网企业的影响，并提出了相应的对策建议。 下载 【关键词】海外上市 互联网企业 融资效益 一、融资背景 互联网自20世纪90年代末开始发展到现在已经十分成熟了，很多依托于互联网的企业也应运而生，比如广为人知的阿里巴巴，新浪，网易等。中国互联网企业伴随这改革开放，逐步发展至今，虽说开始时间相较于国际而言晚了些，但经过近几十年的努力发展，已经在国际互联网体系中扮演着重大角色，并且拥有着最大的互联网用户群体。 1999年，我国首家互联网企业在美国纳斯达克市场上市，近十多年来，互联网企业海外上市融资的过程有起有伏，经历过热潮也有过衰退，然而，相当多一部分的企业在追寻上市的过程中会遇到些麻烦。随后我国逐步开拓了证券资本市场，企业进行上市股票交易，给企业创造了新的资金来源。在这种情况下，互联网企业开始将融资目标投向我国证券交易市场，但当时我国企业国内上市的准入条件很严格，准入审批的过程冗长，一些中小型的互联网企业在急需资金的情况下，很难打到准入资格，也就导致国内上市融资对于互联网企业来说并不是条好的道路。此时，相比较国内证券交易市场来说，国外证券交易市场发展相对成熟并且提供中小企业上市市场，准入条件较于国内相对宽松，因此海外证券市场变成了越来越多互联网企业的选择。 海外上市融资是企业选择国外的证券投资市场，向国外投资者发行股票，从而流通转让获得资金投入。常见的海外上市融资方式包括：一、直接以国内企业的名义在国外注册登记进行上市融资，实现股票的流通转让。二、先在上市目的地注册公司并获取国内资产的控制权限，然后将该注册公司上市，从而间接达到国内企业海外上市的目的。海外上市融资一方面有利于我国互联网企业获得更多的资金来发展企业，另一方面也有利于加深在国际的知名度，出现在世界的舞台上，获取更多的合作机会。 二、实证分析 本文研究对象是互联网企业海外上市后带来的效益，基于海外上市融资这一大的市场背景之下。 （一）研究假设 针对于企业外部融资的研究主要集中在企业融资对企业绩效的影响方面。互联网企业的融资大多数是选取外部股权融资的方法，而股东权益收益率（ROE）则反映股东权益的收益水平。指标的数值与融资给企业带来的收益成正比。所以本文将着重对境外外部股权融资即企业海外上市融资对互联网企业ROE的影响进行分析。本文假设企业海外上市融资给企业的股东权利收益率带来的影响是正相关的，可以促进企业发展。 （二）变量与数据的设定 本文选取了从2000年开始在海外上市的三十九家互联网企业，分析了它们从2005年到2014年十年的数据，所采用的数据基本上来自于纳斯达克和纽约证券交易所网站以及国泰安数据库。选取变量Y为资产进收益率，X1、X2X4为海外上市融?Y行为（OL）、总资产（LG_TA）、资本性支出占总资产比重（CE/TA）、固定净资产在总资产中的比重（NFA/TA）。 本文基于数据样本建立线性回归模型并进行检验，研究思路为：先对各变量做描述性统计分析，然后做多元线性回归，回归部分的思路为：首先对自变量及因变量进行相关性分析，再采用SPSS软件进行线性回归，对回归标准化的残差做异方差分析，再对回归做共线性统计量检验，并对回归系数进行估计，最后从回归方程显著性、拟合度对模型进行检验，证实模型的有效性。 （三）实证分析结果和检验 1.统计结果。经过SPSS分析，有效的数据为96组，其中资产市盈率的最大值为3.282，最小值为-28.872，平均值为-0.264，控制变量海外上市融资行为平均值为0.491，总资产最大值为2554.34亿元，最小值为0，平均值为166.48亿元，资本性支出占总资产比重最大值为5.392，最小值为-19.024，平均值为0.054，固定净资产在总资产中的比重最大值为0.895，最小值为-0.108，平均值为0.112。 发现总资产与其他数据在单位上存在量差，因此回归分析的时候需要对其作对数变换。通过分析发现资产收益率与海外上市融资行为显著正相关，相关系数为0.134；资产收益率与固定资产在总资产中的比重显著负相关，相关系数为-0.501，海外上市融资行为与固定净资产在总资产中的比重显著负相关，相关系数为-0.116。因变量与自变量存在相关性，可以进行多元线性回归分析。 通过观察发现，总资产的单位较大，我们对总资产做以10为底的对数变化，然后假设回归的模型为：。其中0为回归方程常数项，14为回归系数，为回归误差。 为了验证存在异方差，我们采用等级相关系数检验法，首先求出数据的标准化残差，并对残差取绝对值，然后对标准化残差绝对值和变量做Spearman相关分析，得到变量和ZRE间的Sig值都0.05，所以数据不存在异方差性，可以进行下一步分析。 变量之间相关性对拟合结果是不利的，我们需要对数据进行共线性诊断。一般情况下，当某个变量的VIF（方差膨胀因子）大于10，可以得出结论数据间存在多重共线性，当VIF100，则说明存在严重的多重共线性。通过分析得出结论，方程不存在多重共线性，我们采用多元线性回归分析，得到的回归方程为： 通过观察模型的标准化系数，可以得到结论：总资产对数与资产净收益率呈现强正向关系