【《我国上市公司增发方式影响因素的实证分析》4400字】

第第页我国上市公司增发方式影响因素的实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u2997我国上市公司增发方式影响因素的实证分析 1323071.1研究假设 187461.2实证研究样本选择 3264641.3变量的界定与模型构建 3230711.3.1被解释变量 3311471.3.2解释变量 3140491.4相关性分析和描述性统计 5251171.1.1相关性分析 5216271.1.2描述性统计 628451.5Logistic模型回归 7164391.6稳健性检验 91.1研究假设根据控制权理论分析,定向增发对象大体上是大股东、机构投资者或者战略投者。定向增发发行对象有限，不能超过35人(之前规定不超过10名)，因为增发对象数量少，且增发股份的数额一般较大，参与增发的投资者可能占据较大的股份比例从而威胁到大股东的控股地位,所以原有的控股股东可能为不影响到自己控制权而不愿企业进行定向增发。公开增发面向所有投资者，新增的股份相对分散难对大股东的控股地位造成威胁，因此提出以下假设：H1a：控制权越集中的企业，选择定向增发的动机越强。代理人与代理人之间的问题从股份制企业的建立开始贯穿始终，委托人是代理人在管理企业时追求的目标和利益有冲突。如果没有有效的制度管理安排，代理人的可能去做一些损害委托人利益的事情。上市公司的激励政策做得较好，使得代理成本比较低，管理层与股东的目标相同，公司管理的越好，满足公开增发的高因此，因此提出以下假设：H2a：激励好的企业，倾向于选择公开增发。通过文章第二章节国内国外文献的梳理分析总结，在关于增发的选增问题上，很多学者的研究结果都得到信息不对等显著影响企业再融资方式的选择。在企业的治理方方面面信息不对等都有影响。比如企业内部与外部投资者，企业所有人与企业管理者都，企业大股东与小股东都有等。都影响着企业的再融资。信息的而不对称可能对公开增发的成功率造成影响，而面对于有能力有资源的定增对象大股东和机构投资者，定向增发可以大幅度的减少信息不对等造成的成本。根据以上描述，本文提出以下假设：H3a：信息不对等越严重的公司，越倾向于选择定向增发。一些研究从风险的角度研究风险因素对增发方式的选择的影响，若上市公司的风险高,公众投资者一般不看好其股票，公众投资者都积极的避开风险高的企业，从而公开增发的认购率底造成发行失败。而上市公司在定向增发中可以利用折价率吸引投资者,使得投资者愿意承担企业的部分风险，这样定增变相引入风险投资者,实现一部分风险转移。成长期或者高科技的企业一般特质风险较高，这类企业可能更加倾向于选择定向增发的融资方式。同时，因为公开增发没有限售期，发行的比例越大，对二级市场的冲击就越大，此时企业可能偏好定向增发。因此，本文提出以下假设：H4a：上市公司非系统风险越大，越倾向于选择定向增发。社会大众评判一个企业的优劣一般看企业的经营业绩，不佳的历史业绩难以吸引投资者的关注，公开增发成功率受到威胁,此外，公开增发对上市公司的业绩有一定的要求，业绩差的企业急需资金去进行项目投资时往往不能从满足公开增发得到满足。定向增发的发行对象一般具有专业知识，一定的识别和承担风险的能力，他们并不排斥去投资一些较高风险但是有不错回报的项目。此外，因为定向增发有锁定期，投资者关注的是公司未来的发展能力。因此,本文提出以下假设：H5a：企业经营业绩越差，选择定向增发的动机越强。1.2实证研究样本选择本文选取上海证券交易所和深圳证券交易所在2006年到2020年间成功增发的所有A股上市公司。主要运用国泰安和万德数据库对这些公司的数据进行整理，对提取的数据进行以下的处理：(1)带有ST标志的企业说明企业经营出现异常，有退市的风险。这类企业可能对研究造成不利的影响，在数据处理中首先提出这类企业。(2)重复进行定向增发的公司只保留首次定向增发且向增发前后三年没有再进行二次增发的公司，避免重复增发对样本业绩变化的叠加效应而失去考察增发融资对业绩影响的代表性。(3)对于金融类公司的会计政策，资本结构和经营范围等和一般的企业不相同，不具有可比性，去除所有金融类上市公司的数据。(4)剔除在数据库中信息缺失的样本。经过上述处理，最后得到778家进行定向增发的公司和67家进行公开增发上市公司。1.3变量的界定与模型构建1.3.1被解释变量在本章节的实证研究中，我们研究不同增发方式选择的内在动因，我们设置两种增发方式选择的虚拟变量，定向取值1，公开取值0。1.3.2解释变量(1)控制权结构因素的研究变量本研究选取第一大股东持股比例衡量控制权，该指标增发前一年末第一大股东持股比例。(2)衡量信息不对等程度的研究变量选取上市公司的资产规模衡量信息不对等，该变量为增发前一年上市年报中的总资产值取对数。(3)委托—代理因素的研究变量选取增发前一年上市公司的前三大高管的薪酬总额来反应企业代理问题，当公司高管的薪酬越高时，在利益的驱动下，对高管努力实现公司价值最大化的激励就越强，公司相对成长就越迅速，定向增发的动力就越强。资产负债率可以在一定的程度上抑制企业代理问题的不良影响，激励管理人努力工作，取值增发前一年末年报中总负债与总资产的比值。(4)衡量企业风险的指标非系统风险指标可以衡量企业除开系统性风险外的公司特有的风险，投资者都是厌恶风险的，但是往往高收益有高风险的伴随。一般投资者对高风险企业的股票望而却步。增本文选取上市公司增发比例作为发行新股对市场冲击风险的代理变量，公开增发股票没有限售期，大量增发股票而没有限售期会对二级市场造成冲击。定向增发有规定增发股有一定的锁定期。(5)衡量企业经营业绩的研究变量公开增发的对净资产收益率的有要求，而定向增发则无此要求，用该指标来衡量企业业绩。流动资产周转率越高的企业，资产周利用率好。流动资产周转率的提高增家企业的年利润，对企业的业绩有影响。此外，我们加入行业(制造业为1，非制造业为0)和时间(2008年和2009年受疫情的影响设置为1，其余年份设置为0)的控制变量，变量的界定如表4-1所示。1.4相关性分析和描述性统计1.1.1相关性分析由于模型多重共线性敏感，自变量之间较高的相关性会影响模型可靠性，本文对自变量的相关性进行了检验，结果如表4-2所示：表4-2变量的相关性分析Variables(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(1)Unsys1.000(2)First-0.0701.000(3)Lev-0.0530.0021.000(4)ROE1-0.0040.068-0.1461.000(5)LiuTurn-0.1220.1190.1890.1121.000(6)Fraction0.112-0.0450.060-0.2170.0581.000(7)Top3Exesalary-0.012-0.0640.0510.1700.024-0.1621.000(8)Lnsize-0.1800.1980.4100.1130.176-0.1550.4121.000(9)Industry0.010-0.017-0.1930.0850.014-0.142-0.033-0.1151.000(10)year0.1560.0330.0870.0450.0700.093-0.131-0.052-0.1311.000从相关性分析的结果来看，相关性最高的有公司规模和前三大高管的相关系数为0.412，资产负债率和规模之间的相关系数为0.410，自变量之间不存在高度的多重共线性，对回归结果的影响不大，可以对选取的变量使用Logistic模型进行回归分析。1.1.2描述性统计表4-3定向增发样本描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxUnsys778.13.07.02.649First77836.60411.8510.0170.64Lev77849.53319.5112.43995.932ROE17789.0813.614-66.8942.98LiuTurn7781.6311.122.2135.662Fraction77833.64845.5172.432260.191Top3Exesalary77815.13415.0771.02171.5Lnsize77821.7071.11718.61627.25Industry7780.6350.48201year7780.1160.3201表4-4公开增发样本描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxUnsys67.116.053.024.28First6737.22916.99110.0170.64Lev6755.00611.90118.38289.367ROE16716.1267.4181.8742.98LiuTurn671.894.963.3445.662Fraction6716.83410.1713.45155.068Top3Exesalary6713.9515.1682.185109.9Lnsize6722.0721.3620.01825.377Industry670.7010.46101year670.3880.49101表4-5样本均值差异性检验VariablesG1(0)Mean1G2(1)Mean2MeanDiffUnsys670.1167780.130-0.015*First6737.22977836.6040.624Lev6755.00677849.5335.473**ROE16716.1267789.0807.047***LiuTurn671.8947781.6310.264*Fraction6716.83477833.648-16.815***Top3Exesalay6713.95077815.134-1.184Lnsize6722.07277821.7070.365**Industry67.701778.6350.067year67.388778.1160.272******p<.01,**p<.05,*p<.1我们可以从表4-3和表4-4样本描述性统计和表4-5的样本均值差异检验中可以看出：(1)从风险的两个代理变量来看：选择定向增发的非系统风险均值(0.130)显著的大于公开增发样本的非系统风险(0.116)，定向增发的增发比率均值(33.648)显著的大于公开增发的增发比例均值(16.834)，初步验证了假设H4a。(2)从控制权结构的代理变量第一大股东的持股比例来看，定向增发的均值(49.533)略小于公开增发的均值(37.229)，均值差异不显著，有待进一步分析。(3)从委托—代理变量来看，定向增发和公开增发的前三高管薪酬均值差异不显著，有待进一步检验，而定向增发的资产负债率均值(49.533)显著的小于公开增发的均值(55.006)。(4)从信息不对等代理变量规模来看，两种增发方式的规模有显著的差异，从描述性统计上来看，公开增发的规模大于定向增发的规模，符合我们前文的假设。(5)从经营业绩因素的两组增发方式的均值差异检验来看，公开增发的ROE在的1%水平上显著大于定向增发的ROE，所以采用公开增发公司的总体盈利能力好于采用定向增发的公司。而流动资产周转率在10%的水平上显著，对于该指标，公开增发好于定向增发。以上结论大体上和我们的假设一致。1.5Logistic模型回归本章节主要研究何种内在动因驱使上市公司选择不同的股权再融资方式，被解释变量为虚拟的二值选择变量，Logistic模型比线性模型在这样的情况下比多元线性模型好，具有更强的解释力度。经过综合考量本文采用Logistic模型回归，因此建立如下模型:Logistic(P1/1-P1)=α+β1Unsys+β2First+β3Lev+β4ROE+β5LiuTurn+β6Fraction+β7Top3Exesalary+β98Lnsize+β9Industry+β10year被解释变量中的P1为上市公司选择定向增发的概率，1-P1为上市公司选择公开增发的概率。表4-5模型回归结果MethodCoef.St.Err.t-valuep-value[95%ConfInterval]Unsys9.4723.2362.93.003***3.12915.814First.009.010.87.382-.011.028Lev-.016.009-1.72.085*-.034.002ROE-.044.014-3.05.002***-.072-.016LiuTurn-.071.124-0.57.567-.314.172Fraction.045.0133.32.001***.018.071Top3Exesa~y.028.0142.05.041**.001.055Lnsize-.263.158-1.66.097*-.574.047Industry-.507.315-1.61.107-1.124.109year-1.877.335-5.610***-2.533-1.221Constant7.7313.2962.35.019**1.27111.191Meandependentvar0.921SDdependentvar0.270Pseudor-squared0.193Numberofobs845.000Chi-square90.171Prob>chi20.000从回归结果里面来看，我们得到如下结论：(1)控制权方面，第一大股东持股比例变量的P值为0.382，结果不显著，控制权对增发方式的选择总体上没作用。分析发行股票的过程发发现，两种增发大股东都可以参与其中，都可以避免控制权被稀释，处与控制权的考量因素在我国证券市场上总体上不考虑。(2)信息不对等方面，公司价值对数变量回归的的P值为0.097，回归系数为为负，随着企业价值规模的增大，对定向增发的选择有负向的影响，也即企业价值越大越偏好公开增发，该结果支持关于信息不对等的假设。(3)从净资产收益率ROE回归的P值为0.002，在1%的显著性水平下显著为负，系数为-0.044，结果表明净资产收益越高的企业倾向于选择公开增发来进行再融资，符合假设5。从和流动资产周转率来看，该系数的显著性没有通过检验，认为其对增发方式的影响不大。(4)从代理的两个代理变量来看，首先资产负债率的P值为0.085,在10%的水平上通过了显著性检验，其系数为-0.016，即资产负债率越大的企业，越倾向于选择公开增发的再融资方式符合假设，资产负债率高的企业面临较高的破产成本，在一定的程度上激励高管努力工作，这类企业一般盈利能力也比较强，所以倾向于选择公开发行。高管薪的P值为0.041，在5%的水平上显著，系数为0.028，即高管薪酬越高的企业越倾向于选择定向增发。结论符合我们的假设(5)从风险的代理变量来看，非系统风险的P值为0.003，在1%的水平上显著，系数较大，说明风险非系统风险对于增发方式的选择是一个很强的因素。而增发比例的p值为0.001，系数为0.045，同样是一个影响增发方式选择的重要因素。符合我们的假设。1.6稳健性检验