【诺普信公司股权结构对财务绩效的影响分析案例16000字】

--9-诺普信公司股权结构对财务绩效的影响分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u10302诺普信公司股权结构对财务绩效的影响分析案例 1246281.1诺普信公司简介 1110741.2诺普信公司股权结构现状 2319941.2.1公司前十大股东 230971.2.2公司股权分布情况 4151231.3诺普信公司财务绩效现状 575721.3.1主要财务绩效指标分析 5231611.3.2年度利润表科目变化分析 778051.4实证方案设计与实证分析 8108861.4.1样本及变量选取 8260171.4.2研究假设与模型选择 1082831.4.3描述性统计分析 12202171.4.4多元回归模型实证分析 16322371.4.5研究结论 251.1诺普信公司简介深圳诺普信农化股份有限公司，本文中为方便写作，简称诺普信公司（NPS）。该公司成立于1999年，总部位于广东省深圳市。公司成立后，坚持以科技、经营创新和为农民提供优质产品与服务为企业宗旨，因此获得快速成长和发展。2008年，公司A股在深交所正式上市交易。目前，诺普信公司是中国农药制剂领域规模最大的企业、唯一的上市公司。目前诺普信公司主要经营主体业务、田田圈、产业链三大业务，其中主体业务是指生产和销售生物农药制剂。田田圈业务是近几年出现的新业务，主要致力于打造农业社会化服务体系，目前田田圈业务已经开展了5到6年，打造样板的服务体系和模式是当前业务的重心。截止2019年年底，诺普信公司的产业链已经开展了一年半，现在该业务已经发展起来，期待能够在农业界起到一些带动作用。公司的主要职能部门有品牌文化部、人力资源部、财务部、内控审计部、金融证券部、研究院和流程IT部。管委会下设三大业务：农业服务、主体制剂、作物产业链，各子公司经营管理委员会对经营效益负责。研究院负责整合指导企业各科研机构，推动科研发展，以及对外科技交流。财务中心、人资中心、生产技术部实行矩阵管理，日常管理由各业务主管负责。诺普信公司组织架构图如下：图4-1诺普信公司组织架构图Fig.4-1OrganizationchartofNPS1.2诺普信公司股权结构现状1.2.1公司前十大股东表4-2-1a、表4-2-1b分别描述了诺普信公司在2018年的前十大股东、流通股前十大股东，及其股权占比情况：表4-2-1a2018年诺普信前十大股东Table4-2-1aToptenshareholdersofNPSin2018编号股东名称持股数量(万股)持股比例(%)股本性质1卢柏强24,695.7927.02流通A股，限售流通股2深圳市融信南方投资有限公司11,529.4112.61流通A股3中航信托股份有限公司－天启(2016)55号诺普信员工持股集合资金信托计划4,557.191.99流通A股4中信信托有限责任公司－中信信托成泉汇涌八期金融投资集合资金信托计划3,388.463.71流通A股5西藏林芝润宝盈信实业投资有限公司2,531.322.77流通A股6中国邮政储蓄银行股份有限公司－中欧中小盘股票型证券投资基金(LOF)2,222.752.43流通A股7卢翠冬1,701.361.86流通A股8中国银行股份有限公司－嘉实逆向策略股票型证券投资基金1,062.531.16流通A股9西藏信托有限公司－西藏信托－诺普信1号集合资金信托计划1,021.121.12流通A股10中国工商银行股份有限公司－富国文体健康股票型证券投资基金799.180.87流通A股表4-2-1b2018年诺普信前十大流通股股东Table4-2-1bToptenoutstandingshareholdersofNPSin2018编号股东名称持股数量(万股)占流通股比例(%)股本性质1深圳市融信南方投资有限公司11,529.4115.90境内法人股2卢柏强5,898.958.14自然人股3中航信托股份有限公司－天启(2016)55号诺普信员工持股集合资金信托计划4,557.196.29境内法人股4中信信托有限责任公司－中信信托成泉汇涌八期金融投资集合资金信托计划3,388.461.67境内法人股5西藏林芝润宝盈信实业投资有限公司2,531.323.50境内法人股6中国邮政储蓄银行股份有限公司－中欧中小盘股票型证券投资基金(LOF)2,222.753.07境内法人股7卢翠冬1,701.362.35自然人股8中国银行股份有限公司－嘉实逆向策略股票型证券投资基金1,062.531.47境内法人股9西藏信托有限公司－西藏信托－诺普信1号集合资金信托计划1,021.121.41境内法人股10中国工商银行股份有限公司－富国文体健康股票型证券投资基金799.181.10境内法人股我国民营企业中，有很大一部分是家族上市公司，在控股模式方面，一般通过“金字塔持股”和“交叉持股”，有时也采取两者结合的方式对家族上市公司进行掌控，在具体控股模式上，最常见的是通过创立中间法人公司进行间接控股。从上表可以发现，诺普信公司前五大股东持股比例达51.1%，第一大股东卢柏强先生同时持有流通A股和限售流通股，持股比例达27.02%。第二大股东深圳市融信南方投资有限公司，持股比例12.61%；公司第二、第五大股东（西藏林芝润宝盈信实业投资有限公司）的实际控制人是卢氏兄妹，公司其他发起人股东不存在关联关系，可以看出诺普信公司是一个典型的家族企业，且采取了以中间法人公司间接控股的模式。下面以方框图形式说明2018年公司与实际控制人之间的产权及控制关系：图4-2-1诺普信公司与实际控制人之间的产权及控制关系Fig.4-2-1PropertyrightandcontrolrelationshipbetweenNPSandactualcontroller1.2.2公司股权分布情况下表4-2-2以CR5指数（前五大股东持有股权比例之和）、H5指数（前五位大股东持股比例的平方和）、Z指数（第二至第五位大股东和第一大股东股权比例的比值）来描述诺普信公司的股权集中和制衡情况：表4-2-2诺普信股权分布情况Table4-2-2DistributionofsharesofNPS年份CR5H5Z2008年72.93%16.04%121.65%2009年69.10%15.25%112.85%2010年62.22%12.80%106.02%2011年59.30%12.44%96.34%2012年56.76%11.78%92.22%2013年57.30%11.85%93.72%2014年56.11%11.81%89.37%2015年51.98%11.10%75.33%2016年50.40%9.55%82.83%2017年52.65%9.49%91.86%2018年51.10%9.35%89.12%图4-2-2诺普信股权结构指数变动情况Fig4-2-2ChangesofequitystructureindexofNPS从表4-2-2、图4-2-2可以发现，2008年到2018年间，诺普信公司的CR5指数、H5指数持续降低，说明公司股权集中度在不断降低，2018年，前五大股东持股比例之和为51.1%，前五位大股东持股比例的平方和为9.35%；Z指数表示第二至第五位大股东和第一大股东股权比例的比值，此项指标从2008年的121.65%降低到2018年的89.12%，说明第一大股东对公司的控制程度不断增强，于2011年超过第二至第五位大股东的股权比例之和，而其他大股东对第一大股东的制衡力度越来越弱。1.3诺普信公司财务绩效现状1.3.1主要财务绩效指标分析此处选取每股净资产、每股收益、每股资本公积金、加权净资产收益率、总资产增长率、净利润增长率等财务绩效指标，分析诺普信公司的盈利能力和成长能力，以下是诺普信公司从2010年到2018年各指标的变化情况：表4-3-1主要财务绩效指标变动表Table4-3-1Statementofchangesinkeyfinancialperformanceindicators年份每股净资产（元）每股收益（元）每股资本公积金（元）加权净资产收益率（%）总资产增长率（%）净利润增长率（%）20105.530.503.1410.2961.88-21.5020113.440.231.596.6028.25-25.2420123.680.361.6210.09-3.0059.0520132.720.330.7512.8727.8239.1420142.190.280.3312.88-2.038.0320151.910.250.0611.2621.8018.7120161.77-0.300.32-16.382.32-219.6620172.120.340.3317.3841.28215.9220182.330.360.3416.2621.586.70图4-3-1主要财务绩效指标变动Fig4-3-1Statementofchangesinkeyfinancialperformanceindicators由上图对各财务绩效指标进行分析：每股净资产分析每股净资产又被称为股票账面价值，可以理解为公司每股股票所包含的实际资产价值。总的来说，用公司的总资产减去总负债，得到的净资产再除以股票总股数就是每股净资产。净资产大部分主要来源于公司成立之初投入的资金，即股本和股本溢价；另一部分是企业在经营活动中创造的，也包括接受捐赠的资产。所以除了所有者原始投资以外，净资产的增减变化主要受股东追加投资、企业年度经营利润或损失，以及从利润中提取的公积金数额的影响。从总体上来看，诺普信公司的每股净资产呈波动下降趋势，主要是因为该公司股本不断扩张，规模不断扩大导致。每股收益分析每股收益反映公司每股创造的税后利润的大小，每股收益越高，表明公司创造的利润越多，获利能力当然也就越强。每股收益通过本年净收益除以普通股份总数计算而来，从上图中可以看出，诺普信公司每股收益在2010年达到最大值，0.5元/股，在后续年度中，变化较为平稳。2016年出现负值，是因为当年公司出现亏损所致。（3）每股资本公积金分析每股资本公积通过将资本公积除以股份总数计算而来。资本公积是从公司利润以外的其他收入中提取的储备金。它主要来源于股本溢价、财产重估增值以及资产捐赠。每股资本公积越高，说明公司多年来积累的资本公积越多，股票的账面价值就越高，有利于公司规模的扩大和经营效率的提高，显示公司稳定和可持续发展的潜力。诺普信公司的每股资本公积金与每股净资产同频共振，只是因为金额较小，所以从图中不能明显看出。总体来看也是呈波动下降趋势，近三年一直在0.3元/股来回波动。（4）加权净资产收益率（ROE）分析加权净资产收益率是由公司报告期净利润除以报告期净资产计算而来，可结合净利润增长率同步分析，该指标作为一个动态指标，反映公司在一定运营期间内单位净资产的获利能力。该指标数值越大，说明每一股东权益（单位净资产）产生的收益越多。诺普信公司的加权净资产收益率呈波动上升趋势，是因为公司净利润总体在波动增加。（5）总资产增长率分析该指标是企业在一定期间内的总资产增长额与期初资产总额的比值，用来反映企业当期资产规模的增长情况。总资产增长率越高，说明企业在一定期间内资产经营规模的扩张速度越快。但是该指标越高，不尽然都是利好消息，企业需要结合既定发展战略和当前资金实力，科学、稳步推进公司规模扩张，同时需要关注资产规模扩张所能产生的效益，不做无价值的投资。诺普信公司总资产增长率在2008年达到最大值61.88%，随后增长速度放缓，在2012年和2014年出现负增长，在2017年，总资产增长率达到41.28%，增速仅次于2008年。1.3.2年度利润表科目变化分析此处选取营业收入、营业成本、营业利润、利润总额、净利润等最直接的指标，来分析诺普信公司近几年的盈利情况。下面分别以表格和折线图的形式展现公司的收入成本和利润变动情况：表4-3-2年度利润表科目变动表Table4-3-2changestatementofAnnualincomestatementaccount单位：百万元年份营业收入营业成本营业利润利润总额净利润201014568481191291102011155589581988220121598938112149132201317361024184195178201422031346217239194201522101226252259233201619631240-301-286-276201728221831351354320201840052835386386343图4-3-2年度利润表科目变动情况Fig4-3-2Changesinitemsofannualincomestatement从上面图中可以发现，诺普信公司营业收入呈持续上升趋势，营业成本随营业收入同向变动；2016年，公司营业收入突然下降，主要是因为农药市场持续疲软导致，由于对农业互联网的急躁冒进、投入过大，再加上现有的组织架构不能很好适应这种业务模式，公司自成立起首次出现账面亏损。但同时也获得了创新转型与现有传统业务协同发展的经验；诺普信公司在这一年里为了优化升级现有经营模式和营销模式做出了很多尝试和探索，比如对组织架构和产品结构的不断优化调整，对农业互联网的深入布局，大力推进与参控股经销商的合作结盟，创建区域分销服务平台，为农户提供更优质的售后及农业服务，培育孵化各类创业创新项目，大幅让利渠道商和农户，最终实现公司与客户的双赢。上图所示，诺普信公司的营业利润、利润总额以及净利润几乎重叠成一条线，说明诺普信公司的主营业务收入是净利润的主要来源。1.4实证方案设计与实证分析1.4.1样本及变量选取（1）样本选取表4-4-1a股权结构与财务绩效相关指标Table4-4-1aEquitystructureandfinancialperformancerelatedindicators年份股权集中度股权制衡度管理层持股比例每股收益总资产净利率流动比率（倍）速动比率（倍）200832.46121.65-0.6017.223.112.02200932.46112.85-0.6816.782.121.17201030.20106.02-0.508.473.202.04201130.2096.3422.200.231.441.771.17201229.5392.2221.700.366.442.131.59201329.5893.7222.180.337.751.411.04201429.6389.3722.240.287.601.571.11201529.6575.3322.270.258.321.260.99201627.5682.8322.33-0.30-8.881.250.90201727.0291.8620.730.348.331.310.89201827.0289.1220.690.366.811.430.99注：以上数据来源于2008年-2018年诺普信年度财务报表续表4-4-1a股权结构与财务绩效相关指标ContinueTable4-4-1aEquitystructureandfinancialperformancerelatedindicators年份速动比率（倍）主营业务收入增长率净利润增长率总资产周转率（次）企业规模资产负债率20082.0247.5633.901.9820.3925.3020091.1722.7351.131.5420.7132.2220102.0411.29-22.671.1221.2120.5920111.176.80-25.500.8421.4638.2920121.592.7460.400.7821.4331.5020131.048.6435.050.7621.6741.8320141.1126.928.930.8621.6537.9720150.990.3220.240.7921.8542.5220160.90-11.17-218.520.6321.8741.6720170.8943.74215.920.7322.2450.5620180.9941.966.930.8022.4350.61注：以上数据来源于2008年-2018年诺普信年度财务报表如上表所示，本文选取诺普信2008年至2018年11年的相关动态财务数据作为研究样本，研究所需要的数据均来自巨潮资讯和国泰安经济金融研究数据库，并利用EXCEL对所收集来的数据资料进行加工整理。因本文只研究诺普信公司一家民营企业股权结构与财务绩效的关系，研究对象单一，所以选取较大范围的财务数据，目的在于增加样本容量，从而提高实证的准确性。（2）变量选取A、财务绩效指标选取衡量企业财务绩效的财务指标有很多种，为了对诺普信目前的财务绩效水平进行综合分析，本文从企业的盈利能力、成长能力、偿债能力以及营运能力这四个维度选取指标进行实证分析，所选取的财务绩效指标如表所示：表4-4-1b财务绩效指标变量Table4-4-1bvariablesoffinancialperformanceindicators指标类别指标名称指标符号代表符号计算公式盈利能力每股收益EPSX1息税后利润/股本总数总资产净利率JROAX2净利润/平均资产总额×100%偿债能力流动比率CRX3流动资产/流动负债×100%速动比率QRX4（流动资产-存货）/流动负债×100%成长能力主营业务收入增长率MBIROIX5（本期主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入×100%净利润增长率NPGRX6（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%营运能力总资产周转率TARX7销售收入/（期初资产总额+期末资产总额）/2×100%B、股权结构指标选取表4-4-1c股权结构指标变量Table4-4-1cEquitystructureindicatorvariable指标类别指标名称指标符号代表符号计算公式股权集中度第一大股东持股比例CR1Y1第一大股东持股数占总股本比例股权制衡度股权制衡指数ZY2第二大股东到第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比值管理层持股管理层持股比例MSY3管理层持股数占总股本比例C、控制变量选取表4-4-1d控制变量Table4-4-1dcontrolledvariable指标名称指标符号代表符号计算公式企业规模LnSizeC1总资产的自然对数资产负债率DARC2总负债/总资产1.4.2研究假设与模型选择（1）研究假设通过对股权结构与财务绩效关系的相关研究文献梳理，不难发现多数文献研究提出股权集中度对企业财务绩效有显著的正向影响。另外还有学者研究发现，股权集中度与企业财务绩效呈倒U型关系，该结论说明并非股权越集中，企业财务绩效越好，只有适度的股权集中度才有利于企业提升决策效率进而改善财务绩效。另外根据委托代理理论，由于股东与经理人的利益诉求、承担的风险不同，在加上信息不对称的环境下，极其容易导致代理人产生违背委托人利益的想法，触发逆向选择和道德风险，侵害股东和公司的利益。为了解决委托代理问题，大多数公司采用管理层持股，使股东与经理人的利益诉求趋同。另一种解决方式就是引进大股东，加强对经理人的监督。在股权相对分散的企业，每个股东持有较少的股份，对公司的经营决策以及治理很难形成影响，所以大多数投资者持股都是为了获取短期的投机利益。因此他们对公司治理既缺乏内生动力也缺乏能力，由此导致对企业经营者的监督缺失，委托代理问题得不到控制，最终企业经营效益不佳。然而在股权相对集中的企业，公司大股东的收益与企业经营业绩挂钩，另外大股东相较于中小股东，更有能力获取公司经营信息，对管理层的监督和控制加强，从而改善公司财务绩效。综上，本文提出假设H1：H1：企业股权集中程度与财务绩效呈倒U型关系。同样根据前文对委托代理理论的第二层解读，其实大股东与小股东之间也存在近似的委托代理问题，由于小股东在信息获取方面的劣势而产生“隧道效应”，大股东会因掌握更多重要的公司信息，以不易察觉的方式，合谋损害小股东以及公司利益。此时公司可以引入外部战略投资者以及其他较为独立的机构投资者作为企业大股东，增加大股东合谋的难度，促使股东之间相互制约以及相互间的监督，提高公司决策的科学性，大大减少大股东掏空上市公司资产的行为，维护中小股东以及公司利益相关者的利益。另外公司内部多个大股东的存在，有利于限制第一大股东实施私利行为，降低关联方交易发生的规模和概率，减少中小股东的“搭便车”行为，提高公司的内部治理水平，保障公司财富和资源，有利于提高公司的财务绩效。综上，本文提出假设H2：H2：企业股权制衡度与财务绩效呈正相关关系。结合前文文献综述以及对管理层持股的概念界定，部分学者研究发现，管理层持股有助于提升财务绩效，但多数学者通过实证研究发现管理层持股比例与财务绩效之间不存在显著关系。管理层持股作为委托代理理论的重要应用之一，从其形成机理来看：管理层持股是通过向经营者分配股份，激发管理层以及基层员工的工作积极性和主动性，充分协调与平衡企业的发展目标和管理层的个人利益。理论上看，当管理层持有公司股份，且所持股份是存在升值空间，未来可以获利的，那么管理层通过权衡考虑，至少不会做出损害公司利益的经营管理决策；为了能获得高额的股票分红，管理层存在动机去主动提升企业经营效益，从而提高企业财务绩效。为了探究诺普信公司的管理层持股能否对财务绩效带来影响，特提出以下假设H3：H3：企业管理层持股比例与财务绩效正相关。（2）财务绩效主成分分析模型本文运用主成分分析法将反映企业财务绩效的各个指标整合为一个综合指标F，再将F与股权结构指标进行多元回归分析以得到二者的相关关系。首先将选取的7个财务绩效指标运用主成分分析法进行简化，构建新变量指标F。其模型详见式（1）：（1）式中，ZXi是分析数据中第i个财务绩效衡量指标经标准化处理后的值，Fj是财务绩效指标经分析后得到的主成分因子，aij为ZXi的协差阵的特征值对应的特征向量。接下来，根据主成分的贡献率大小排名，截取前n个成分，并以n个贡献率作为指标权数，建立财务绩效指标的综合测度模型。具体模型详见以下公式：式中为对应的方差贡献率。（3）多元回归模型社会经济现象的变化一般不只受到单个因素的影响，而是受到多个因素的共同影响，计量经济学通常使用多元回归方法来模拟分析复杂多变的经济现象，两个或多个自变量的回归被称为多元线性回归。多元回归模型确定的变量之间是相关关系，其会表现出一定的规律性，借助函数关系式来表达就称这种函数为回归函数或回归方程。如设因变量为Y，影响因变量的k个自变量分别为X1、X2、…Xk，如果每个自变量X与因变量Y都呈现线性关系，在假设其他自变量都固定的情况下，Y的均值随着自变量X的变化而均匀变化，这时下面的这个数学等式（3）：（3）就称为多元回归模型，把，，…，称为回归参数。利用多元线性回归模型进行实证分析，可以直观、快速分析出多个变量因素之间的线性关系，准确测量各个因素之间的相关程度和拟合程度，使预测方程的效果大幅度提升。1.4.3描述性统计分析为了能从多方面了解诺普信公司近10几年的股权结构和财务绩效情况，本文运用软件Eviews10.0对此次研究的解释变量、被解释变量以及控制变量进行描述性统计分析，统计指标主要有均值、中位数、最大值、最小值、标准差等，分析结果详见下表：（1）财务绩效指标的描述性统计表4-4-3a财务绩效指标描述性统计Table4-4-3aDescriptivestatisticsoffinancialperformanceindicators统计指标每股收益总资产净利率流动比率速动比率主营业务收入增长率净利润增长率总资产周转率均值（%）0.337.571.871.2618.3215.350.98中位数（%）0.347.751.571.1111.2920.240.80最大值（%）0.6817.223.202.0447.56215.921.98最小值（%）-0.30-8.881.250.89-11.17-218.520.63标准差（%）0.256.800.710.4219.66101.210.41A、从公司盈利能力和成长能力层面上看：诺普信公司每股收益均值为0.33元/股，标准差0.25可以说明，近十几年诺普信公司每股收益变动幅度很小。其中最小值出现-0.3元/股，是因为诺普信2016年净利润亏损2.76亿元，亏损原因主要系农药市场持续疲软，公司股票期权与限制性股票激励计划终止实施及注销增加2.23亿以及推动田田圈业务深度拓展，加大了对大三农生态圈的投入所致。还可以发现，上表中的总资产净利率、主营业务收入增长率、净利润增长率的最小值都是负数，皆是2016年的亏损导致。总资产净利率、主营业务收入增长率最大值分别是17.22%和47.56%，这个最大值发生在2008年，直到2009年，诺普信公司的总资产净利率还是16.78%，主营业务收入增长率22.73%，增速慢于总资产净利率，接着后面几年这两项财务指标回归到均值水平。主要原因是：(1)公司营销网络和渠道的深入布局，使在产品定价和溢价上的话语权增强；(2)以绩效毛利为核心的激励政策的实施；(3)原药采购议价能力的增强；(4)公司研发的新产品销量增加，如除草剂和水溶性植物营养肥等。在以上几种因素的共同作用下，公司产品毛利率得到显著提高。另外，参股公司获利和政府补贴的增加也是利润增长的重要原因，这也直接导致了2009年主营业务收入增长率低于总资产净利率。B、从偿债能力层面上看：上表中，反映公司偿债能力的指标为流动比率和速动比率，标准差分别为0.71和0.42，可以说明公司偿债能力一直处于合理水平，不存在短期偿债风险。2010年，公司的流动比率和速动比率两个财务指标出现最大值，主要是因为以募集资金补充了流动资金，偿还了银行贷款，公司营销策略的变革，预收客户的货款增加所致。两项指标的均值分别为1.87和1.26，处于合理水平；从2008年到2018年，公司的这两项指标持续下降，且没有小于1，说明流动资产始终大于流动负债。如果这两项指标过高，说明流动资产占用较多，会影响经营资金周转效率和获利能力。C、从营运能力层面上看：本文运用总资产周转率来反映公司的营运能力，总资产周转率代表一家公司的总资产在实际经营的运用中是否有效率，它就像是餐厅的翻桌率，当然是越多趟越好。近11年的均值为0.98，且此指标持续下降，最小值0.63，出现在2016年。在2010年（含）之前，该指标大于1，之后，一直到目前，该指标一直处于0.5与1之间。从农药行业来看，诺普信公司的总资产周转率靠前，下表选取农药行业10家公司的总资产周转率情况作为参考比较，数据为2018年各公司的总资产周转率：表4-4-3b农药行业十大公司营运能力比较Table4-4-3bComparisonofoperationcapacityoftoptencompaniesinpesticideindustry排名名称市值总资产周转率(次/年)1江山股份56.93亿1.232扬农化工2.33百亿0.993诺普信56.67亿0.84长青股份57.32亿0.625安道麦Ａ2.36百亿0.596利尔化学78.5亿0.567广信股份76.3亿0.478联化科技1.56百亿0.49华邦健康1.06百亿0.3510红太阳56.1亿0.31（2）股权结构指标的描述性统计表4-4-3c股权结构指标描述性统计Table4-4-3cDescriptivestatisticsofequitystructureindicators统计指标股权集中度股权制衡度管理层持股均值（%）29.5796.1215.85中位数（%）29.6393.7221.70最大值（%）32.46121.6522.33最小值（%）27.0275.330标准差（%）1.8613.8510.20A、股权集中度本文中的股权集中度，以第一大股东持股数占总股本的比例去反映，从上表可以看出，诺普信公司的第一大股东持股比例比较平稳，均值为29.57%,最大值为32.46%，出现在2008年和2009年，最小值为27.02%，出现在2018年；11年间，第一大股东持股比例持续下降，但是下降幅度很小，仅5.44%。明细情况见下表：表4-4-3d第一大股东持股比例Table4-4-3dShareholdingratioofthelargestshareholder年份第一大股东持股数量（万股）股本总数（万股）第一大股东持股比例2008年5,061.5315,600.0032.46%2009年6,583.8920,280.0032.46%2010年6,683.8922,130.0030.20%2011年10,691.2335,408.0030.20%2012年10,691.2336,219.0029.53%2013年16,041.3454,235.3729.58%2014年20,853.7570,382.6029.63%2015年27,109.8791,441.1029.65%2016年25,195.7991,407.6427.56%2017年24,695.7991,407.6427.02%2018年24,695.7991,407.6427.02%B、股权制衡度股权制衡度，以Z指数（即第二大股东到第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例CR1的比值）去反映，比值大于1，说明其他大股东对第一大股东的制衡力度较弱，反之，说明第一大股东受到来自其他大股东的制衡力度较强。从下表中可以看出，诺普信公司股权制衡度比值持续下降，在2010年（含）之前，第二大股东到第五大股东持股比例大于CR1，而2010年之后，一直到目前，第二大股东到第五大股东持股比例小于CR1。说明第一大股东的持股比例相对较大，其他股东对第一大股东的制衡度较弱。表4-4-3e股权制衡度比值表Table4-4-3eratiotableforEquitybalance年份第二大股东到第五大股东持股数股本总数（万股）第二大股东到第五大股东持股比例第一大股东持股比例股权制衡度比值2008年6312.815,600.0040.47%32.46%121.65%2009年7430.0120,280.0036.64%32.46%112.85%2010年7086.0922,130.0032.02%30.20%106.02%2011年10303.2535,408.0029.10%30.20%96.34%2012年9861.8636,219.0027.23%29.53%92.22%2013年15031.5454,235.3727.72%29.58%93.72%2014年18637.4770,382.6026.48%29.63%89.37%2015年20422.9891,441.1022.33%29.65%75.33%2016年20869.2591,407.6422.83%27.56%82.83%2017年23427.3691,407.6425.63%27.02%91.86%2018年22009.3891,407.6421.08%27.02%89.12%C、管理层持股比例管理层持股比例，以管理层持股数占总股本比例反映，均值15.85%，2008年-2010年，管理层未持股，从2011年开始，管理层开始持股，持股比例波动平稳，近两年持股比例下降到20.69%，但下降幅度很小。表4-4-3f管理层持股比例表Table4-4-3fTableofshareholdingratioofmanagement年份管理层持股数（万股）股本总数（万股）管理层持股比例2008年015,600.000.00%2009年020,280.000.00%2010年022,130.000.00%2011年7,860.6735,408.0022.20%2012年7,860.6736,219.0021.70%2013年12,031.0154,235.3722.18%2014年15,651.5270,382.6022.24%2015年20,368.2491,441.1022.27%2016年20,407.5291,407.6422.33%2017年18,951.9191,407.6420.73%2018年18,912.2791,407.6420.69%（3）控制变量指标的描述性统计表4-4-3g控制变量指标描述性统计Table4-4-3gDescriptivestatisticsofcontrolvariableindicators统计指标企业规模资产负债率均值（%）21.5437.82中位数（%）21.6538.29最大值（%）22.4350.61最小值（%）20.3920.59标准差（%）0.609.68本文中的企业规模以总资产的自然对数量化，从2008年到2018年企业规模持续扩大，只是扩张速度较慢；另外资产负债率也是在波动上升，从2008年的25.3%上升到2018年的50.61%。资产负债率是衡量企业在一定期间内债务负担水平和财务风险程度的重要指标。资产负债率过低，说明企业资产中很少部分依靠外部借款，主要由所有者资本构成，另外这也需要企业适当发挥外部资金的杠杆作用；资产负债率过高，说明企业主要通过借款支撑企业的运营，潜在的财务风险较大，同时也严重影响公司规模进一步扩张。因此，企业必须保持合理的资产负债水平，总体来看，资产负债率在40%到60%之间最为适宜。从下表可以看出，诺普信公司的资产负债率和企业规模成正比关系，公司扩大规模，不仅需要自有资金，也需要通过外部负债去支撑。表4-4-3h控制变量变动情况表Table4-4-3hChangeofcontrolvariables年份企业规模资产负债率200820.3925.30200920.7132.22201021.2120.59201121.4638.29201221.4331.50201321.6741.83201421.6537.97201521.8542.52201621.8741.67201722.2450.56201822.4350.611.4.4多元回归模型实证分析（1）数据系列的平稳性检验由前述原理可知，建立多元回归模型的序列要求是平稳的或者是协整的，如果将不平稳序列应用于模型，可能会出现伪回归。所以在构建多元回归模型之前，我们应该先对数据序列是否平稳进行判断。可通过单位根检验来完成，如果时间序列不含单位根，则说明其平稳，可以继续建模，否则说明时间序列不平稳，需要进行差分，平稳后方可建模，如果超过一个变量时间序列不平稳，还可考虑它们是否存在长期稳定关系，即协整关系。若存在，则也可以继续建模。本文使用EViews10.0对上述七个财务指标变量，即X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和两个控制变量C1、C2进行单位根检验，以验证此序列是否平稳，ADF检验结果见表4-4-4a所示：表4-4-4a平稳性检验表Table4-4-4aTesttableforstabilityofstability变量检验形式T统计量1%5%10%P值结论X1(C,T,1)-1.25746-2.84725-1.9882-1.600140.0008一阶差分平稳X2(C,T,1)-1.54577-2.84725-1.9882-1.600140.0005一阶差分平稳X3(C,T,1)-10.0775-5.52186-1.10783-3.515050.0002一阶差分平稳X4(C,T,0)-8.92064-5.29538-1.00816-3.460790.0002平稳X5(C,T,0)-2.892999-1.420595-3.259808-2.7711290.0840平稳X6(C,T,0)-3.33065-2.84725-1.9882-1.600140.0041平稳X7(C,T,0)-6.02908-1.29707-3.2127-2.747680.001平稳C1(C,T,1)-2.827018-1.420595-1.420595-2.7711290.0923一阶差分平稳C2(C,T,0)-7.30726-5.29538-1.00816-3.460790.0011平稳注：（C、T、L）分别为检验模型的常数项、时间趋势和滞后阶数由上表可知，在10%的置信水平下，变量X4、X5、X6、X7、C2拒绝了存在单位根的原假设，通过了平稳性检验，不需要进行差分。变量X1、X2、X3、C1在一阶差分后数据平稳。因此，可以拒绝原单位根的假设，认为变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、C1、C2是平稳的，可以构建多元回归模型进行下一步检验。协整检验针对的是存在稳定均衡关系的不平稳变量，所以本文不需要做协整检验。（2）诺普信公司股权结构对财务绩效的多元回归实证根据表4-4-1b中的7个财务绩效指标，运用Eviews10.0软件，可以得出企业财务绩效间的相关性矩阵，见表4-4-4b所示：表4-4-4b相关性矩阵Table4-4-4bcorrelationmatrix相关系数X1X2X3X4X5X6X7X11X20.9611.000X30.6140.5201.000X40.5300.4420.9711.000X50.5920.6300.2270.1531.000X60.6500.6670.0340.0160.6141.000X70.6980.7510.7580.6570.4880.1441.000由表4-4-4b可知，X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的变量系数都在0.5以上，最高达0.971，可见这7个变量的相关性较高，存在大量重叠信息。按照Kaiser和KMO度量标准，数值达0.7以上就可以进行相关性分析，而且数值越大越适合这种分析。下面对表4-4-4b中的7个变量进行KMO和Bartlett检验，详见表4-4-4c所示：表4-4-4cKMO和巴特利特检验Table4-4-4cKMOandBartletttests取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。0.685Bartlett的球形度检验近似卡方76.535自由度21显著性0.000由表4-4-4c可以看出，KMO值通过了显著性检验，认为指标数据适合做因子分析。下面利用主成分分析法具体分析诺普信的财务绩效。首先计算变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7主成分方差的百分比和累积的百分比，结果见表4-4-4d：表4-4-4d解释的总方差Table4-4-4dTotalvariancesexplained成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%X11.28961.26961.2691.28961.26961.269X21.72121.59385.8621.72121.59385.862X30.4997.12992.991X40.3645.20798.197X50.0951.35299.549X60.0280.39599.944X70.0040.056100.000提取方法：主成分分析法。按照提取公共因子的特征值准则，应该提取特征值不小1的主要成分作为初始因子。表4-4-4d显示发现可以提取前两个主成分来进行分析。X1和X2的累积贡献率达到了85.862%，超过70%，说明X1和X2两个主成分可以解释X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7中的大多数成分的变异，因此，X1和X2可以作为7个变量的代表。表4-4-4e成分系数Table4-4-4ecomponentcoefficient成份F1F2X10.9360.184X20.9230.261X30.777-0.598X40.708-0.633X50.6600.499X60.5440.735X70.852-0.269提取方法：主成分。已提取了2个成分。在提取公共因子后，需要对公共因子的得分进行计算，确定这两个公共因子与原始变量之间的线性组合关系。表4-4-4e是运用SPSS软件，得出的成分矩阵，根据两个公共因子的得分数，可以得到两个主成分的基本表达式。公式如下：(6)(7)下面再将诺普信的综合财务绩效表示为公式（8）：(8)根据公式(8)可以得到诺普信财务绩效各个成分的综合绩效指标系数。结果见表4-4-4f所示：表4-4-4f综合经营绩效数据Table4-4-4fComprehensiveManagementPerformanceData年度F1F2F200871.8049.5847.60200961.3453.2241.5920108.29-12.231.562011-2.15-16.18-1.65201241.3945.0232.58201331.7030.4521.43201432.6320.1621.11201521.4915.6611.432016-132.58-170.06-105.132017156.60181.23119.86201840.5526.1826.49逐步回归分析是前面提到的多元回归分析体系中的一种具体应用，回归分析主要是用于建模并发现多个变量之间存在的相关性，而逐步回归分析是通过构建最优或适合的回归模型，更为深入、准确地发掘变量之间的关联性。因此本文以财务绩效综合得分F为被解释变量，以股权结构指标为解释变量，为了避免多重共线问题，对各个股权结构指标进行逐步回归法回归。建立线性模型可以对变量之间存在的线性关系进行一次很好的拟合，但仅构建一次模型，很难计算出变量之间的最优组合区间。根据现有的股权结构与企业财务绩效的研究表明，股权结构存在最优点或最优区间。因此，在使用一次模型的同时，辅以二次模型，可以找到合理范围的最优股权结构。（1）综合财务绩效得分F对股权集中度及其平方所做回归结果如下：表4-4-4g回归结果模型（1）Table4-4-4gregressionresultsmodel(1)变量回归系数标准误差T值P值C10.3286113.774480.7498370.4871Y1-93.6233336.12017-2.5919960.0487Y1的平方-71.435315.79051-1.523940.0063C1-160.8647127.4254-1.2624230.2625C1的平方910.9627307.24322.9649570.0313R-squared0.932166AdjustedR-squared0.877899F-statistic17.17731Durbin-Watsonstat0.952864模型（1）的R值为0.9321，调整后的R2为0.8778，说明样本回归方程对样本数据的拟合度很高，从回归结果可得出以下分析：1、在对诺普信公司财务绩效具有显著影响的变量中，变量Y1(股权集中度)、变量Y1的平方（股权集中度的平方）、变量C1的平方（企业规模的平方）都通过了5%的显著性检验，其它几个变量没有通过显著性检验。说明变量Y1(股权集中度)、C1（企业规模）对企业财务绩效具有显著影响。2、变量Y1的平方（股权集中度的平方）的符号为负，说明诺普信公司的股权集中度与其综合财务绩效存在着倒U型关系，是一个开口向下的二次函数，即在初期综合财务绩效会随着股权集中度的提高而增大，呈同向变动关系，但在到达一个临界点后，会随其提高而减小，呈反向变动关系。当CH1过大或过小时都严重影响财务绩效的改善，只有当CH1处于中间阶段时，财务绩效指标达到最优。因此，假设H1得以验证。这是因为，我国民营企业股权普遍高度集中，第一大股东往往都是控股股东，对管理层的监督和控制力度较强，这种情况下，管理层对股东的侵害受到制约。当第一大股东持股比例继续增加到一定程度后，股东的利益与公司的利益联系更为紧密，再加上其他大股东的有效制衡，第一大股东很难对公司实施侵害，此时公司财务绩效最优；然而当股权集中到一定程度，形成一股独大局面后，其他大股东很难对其形成制衡，公司经营决策彻底由第一大股东控制，其短视行为将阻碍公司的长远发展和财务绩效提升。3、变量C1的平方（企业规模的平方）的符号为正，说明诺普信的企业规模与其综合财务绩效存在着U型关系，是一个开口向上的二次函数，即在初期综合财务绩效会随着企业规模提高而减小，呈反向变动关系，但在到达一个最低点后，会随其提高而增大，呈同向变动关系。原因可能是诺普信公司在刚发展起来时不具备规模经济效应，在逐渐进行扩大、其产量增加的比例小于全部要素投入量增加比例的时候，财务绩效与其呈反向变动。但当经营规模扩大到一定程度，投资开始回收，即其产量增加的比例大于全部要素投入量增加比例时，就会使各项费用节约，生产成本降低，经济效益提高，这种经营规模才具有规模效益，使经营绩效与其呈同向变动关系。（2）综合财务绩效得分F对股权制衡度所做回归结果如下：表4-4-4h回归结果模型（2）Table4-4-4hregressionresultsmodel(2)变量回归系数标准误差T值P值C-235.9288381.387-0.6186070.5558Y22.482241.7349181.4307530.0956C1-2.21569411.82004-0.1495070.1854C1的平方0.0668980.1952060.3427030.0419R-squared0.874638AdjustedR-squared0.736231F-statistic0.883453Durbin-Watsonstat3.104673模型（2）的R值为0.874638，调整后的R值为0.736231，说明样本回归方程对该样本数据的拟合度还不错，从回归结果模型（2）可得出以下分析：1、变量Y2（股权制衡度）、C1的平方（企业规模的平方）在10%的可信度下都通过了显著性检验，说明变量Y2(股权制衡度)、C1（企业规模）对企业财务绩效具有显著影响。2、变量Y2（股权制衡度）的符号为正，说明诺普信公司的股权制衡度与财务绩效成正比关系，股权制衡度Z表示第二至第五大股东联合对于第一大股东的制衡，制衡度越高，越有助于改善公司绩效，研究假设H2成立。（3）综合财务绩效得分F对管理层持股所做回归结果如下：表4-4-4i回归结果模型（3）Table4-4-4iregressionresultsmodel(3)变量回归系数标准误差T值P值C122.9478312.21140.3937970.7073Y3-0.9636743.21901-0.299370.7748C2-6.99389917.66879-0.3958340.7059C2的平方0.1059430.2398580.4416930.6742R-squared0.081126AdjustedR-squared-0.378311F-statistic0.176576Durbin-Watsonstat2.828461从回归模型（3）可以看出，R值为0.081126，在10%的可信度条件下，没有通过显著性检验，说明诺普信公司的管理层持股比例与财务绩效基本上没有什么关系，前文提到的假设H3不能验证。（3）格兰杰因果检验在时间序列的情况下，将两个经济变量X和Y之间的格兰杰因果关系定义为：如果包含变量X和Y的历史信息，对变量Y的预测效果要好于仅由Y的历史信息预测的效果。说明X变量有助于对Y的未来变化进行预测，则将变量X视为变量Y的格兰杰原因。格兰杰因果检验只能检验两两变量之间的因果关系，对于两变量因果关系检验，是通过检验以下两个公式中，α和λ参数是否全部为0，来判断两者之间的关系。(1)(1)(2)(2)根据α和λ参数是否全部为0，检验结果存在一下四种可能性：（1）X对Y有单项影响，表现为（1）式X各滞后项前的参数α至少有一项不为0，而（2）式Y各滞后项前的参数λ全部为0；（2）Y对X有单项影响,表现为（2）式Y各滞后项前的参数λ至少有一项不为0，而（1）式X各滞后项前的参数α全部为0；（3）Y与X间存在双向影响，表现为（1）和（2）式中Y与X各滞后项前的参数α和λ至少有一项不为0；（4）Y与X间不存在影响，表现为（1）和（2）式中Y与X各滞后项前的参数α和λ全部为0；诺普信公司各变量间的格兰杰因果检验结果如下表4-4-4j所示：表4-4-4j格兰杰因果检验Table4-4-4jgrangercausalitytest原假设F-StatisticP值结论X5不是X1的格兰杰原因67.41770.0032拒绝原假设Y2不是X1的格兰杰原因11.73690.0785拒绝原假设X5不是X2的格兰杰原因22.74230.0154拒绝原假设X4不是X3的格兰杰原因35.09110.0083拒绝原假设X3不是X5的格兰杰原因41.48140.0065拒绝原假设X7不是X3的格兰杰原因40.43990.0068拒绝原假设C2不是X3的格兰杰原因78.85210.0026拒绝原假设X7不是X4的格兰杰原因6.647330.0535拒绝原假设X4不是Y3的格兰杰原因79.72270.0025拒绝原假设C1不是X4的格兰杰原因6.30960.0842拒绝原假设X4不是C1的格兰杰原因5.678430.0955拒绝原假设X4不是C2的格兰杰原因8.449820.0366拒绝原假设X5不是X7的格兰杰原因1.569350.0927拒绝原假设Y2不是X5的格兰杰原因15.67810.06拒绝原假设X7不是Y3的格兰杰原因43.32620.0061拒绝原假设X7不是C2的格兰杰原因13.49650.0167拒绝原假设Y1不是C1的格兰杰原因5.817330.0928拒绝原假设Y1不是C2的格兰杰原因5.691260.0953拒绝原假设C1不是Y3的格兰杰原因10.9310.0419拒绝原假设C2不是Y3的格兰杰原因8.911270.0547拒绝原假设C2不是C1的格兰杰原因6.348320.0836拒绝原假设X2不是X1的格兰杰原因0.032520.9683接受原假设X1不是X2的格兰杰原因0.153810.8638接受原假设X3不是X1的格兰杰原因0.021280.9791接受原假设X1不是X3的格兰杰原因0.346630.7321接受原假设X4不是X1的格兰杰原因0.216880.8166接受原假设X1不是X4的格兰杰原因1.632260.3314接受原假设X1不是X5的格兰杰原因0.124440.8873接受原假设X6不是X1的格兰杰原因0.584350.6105接受原假设X1不是X6的格兰杰原因0.056930.9457接受原假设X7不是X1的格兰杰原因0.497920.6505接受原假设X1不是X7的格兰杰原因0.092080.9145接受原假设Y1不是X1的格兰杰原因0.116090.8942接受原假设X1不是Y1的格兰杰原因0.272940.7782接受原假设X1不是Y2的格兰杰原因0.354150.7385接受原假设Y3不是X1的格兰杰原因0.193060.8339接受原假设X1不是Y3的格兰杰原因0.204720.8254接受原假设C1不是X1的格兰杰原因0.133220.8802接受原假设X1不是C1的格兰杰原因0.107230.9016接受原假设C2不是X1的格兰杰原因0.373540.7164接受原假设X1不是C2的格兰杰原因0.604470.6018接受原假设X3不是X2的格兰杰原因0.369910.7185接受原假设X2不是X3的格兰杰原因0.146090.8699接受原假设X4不是X2的格兰杰原因0.221260.8135接受原假设X2不是X4的格兰杰原因3.477420.1654接受原假设X2不是X5的格兰杰原因0.255290.79接受原假设X6不是X2的格兰杰原因0.37080.718接受原假设X2不是X6的格兰杰原因0.052740.9495接受原假设X7不是X2的格兰杰原因1.370350.3778接受原假设X2不是X7的格兰杰原因0.035540.9655接受原假设Y1不是X2的格兰杰原因0.026370.9742接受原假设X2不是Y1的格兰杰原因0.424530.6881接受原假设Y2不是X2的格兰杰原因1.396110.1853接受原假设X2不是Y2的格兰杰原因1.481390.403接受原假设Y3不是X2的格兰杰原因0.144110.8714接受原假设X2不是Y3的格兰杰原因0.137910.8764接受原假设C1不是X2的格兰杰原因0.646080.5843接受原假设X2不是C1的格兰杰原因0.374950.7156接受原假设C2不是X2的格兰杰原因0.381590.7118接受原假设X2不是C2的格兰杰原因2.069830.2724接受原假设X3不是X4的格兰杰原因0.202610.8269接受原假设X5不是X3的格兰杰原因1.317540.3884接受原假设X6不是X3的格兰杰原因0.867780.5042接受原假设X3不是X6的格兰杰原因0.329080.7427接受原假设X3不是X7的格兰杰原因0.012450.9877接受原假设Y1不是X3的格兰杰原因0.021320.9791接受原假设X3不是Y1的格兰杰原因1.114590.4345接受原假设Y2不是X3的格兰杰原因5.136960.1629接受原假设X3不是Y2的格兰杰原因0.361390.7345接受原假设Y3不是X3的格兰杰原因1.435720.3652接受原假设X3不是Y3的格兰杰原因1.977660.1114接受原假设C1不是X3的格兰杰原因3.559820.