華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院 柴小涵
中小企業(yè)更是解決了數(shù)以萬(wàn)計(jì)民眾的就業(yè)問(wèn)題,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出巨大貢獻(xiàn)。而融資效率是企業(yè)的命脈,企業(yè)唯有持續(xù)不斷的現(xiàn)金流的支撐才能維持其日常的經(jīng)營(yíng)發(fā)展。但是對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō),普遍存在著不同程度的融資困境,因此研究中小企業(yè)的融資效率,尤其是尋找其融資困境產(chǎn)生的原因具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和社會(huì)價(jià)值。股權(quán)融資是我國(guó)上市公司融資的主要方式,研究影響股權(quán)融資的相關(guān)因素首要研究的就是股權(quán)結(jié)構(gòu)。股權(quán)集中度又是股權(quán)結(jié)構(gòu)的重要內(nèi)容,在一定程度上影響了企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)以及關(guān)于重大問(wèn)題的決策方式,因此它與融資效率是否相關(guān),呈何種相關(guān)關(guān)系也十分值得分析研究。因此,本文旨在以研究中小企業(yè)股權(quán)集中度對(duì)其融資效率的影響,為中小企業(yè)解決融資難,融資效率低下問(wèn)題提供建議及參考。本文根據(jù)
參考文獻(xiàn)及實(shí)際現(xiàn)象提出理論假設(shè),搜集數(shù)據(jù)后按照兩種方法選取融資效率指標(biāo),并分別運(yùn)用SPSS等軟件進(jìn)行實(shí)證分析,最終得出結(jié)論并提出建議。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于著重選取中小企業(yè)數(shù)據(jù),結(jié)合DEA投入產(chǎn)出指標(biāo),結(jié)合實(shí)證分析,研究融資效率與股權(quán)集中度的影響。
學(xué)界對(duì)股權(quán)集中度與融資效率的關(guān)系并沒(méi)有形成統(tǒng)一說(shuō)法,觀點(diǎn)眾多。Stulz(1986)提出內(nèi)部股東持股比例與公司價(jià)值具有倒U型關(guān)系。而白重恩,劉俏,陸洲,宋敏,張俊喜(2005)則認(rèn)為,二者呈負(fù)相關(guān),為U型關(guān)系。肖淑芳和金田等(2012)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果卻表明股權(quán)集中度與公司績(jī)效相互之間不存在顯著的影響力。另外,還有如張宇婷,李一泓,郭祎姮等人為二者呈正相關(guān)的觀點(diǎn)。
本文利用wind數(shù)據(jù)庫(kù),選取了廣州新三板399家企業(yè)的數(shù)據(jù)作為樣本。總體內(nèi)各單位同質(zhì),抽樣過(guò)程也遵守隨機(jī)原則,選取的樣本的樣本容量也較大,所以樣本對(duì)總體的代表性較好,實(shí)證分析可信度較高。
本文研究的是股權(quán)集中度對(duì)企業(yè)融資效率的影響,所以擬建立一個(gè)以企業(yè)融資效率為被解釋變量,以企業(yè)股權(quán)集中度為解釋變量的計(jì)量模型。
2.2.1 被解釋變量
本文采用兩種不同的方法及計(jì)算融資效率,第一種是采用留存收益的增加額作為衡量中小企業(yè)當(dāng)年的內(nèi)源融資能力,融資效率的指標(biāo)。即計(jì)算內(nèi)源融資能力指標(biāo)數(shù)值:內(nèi)源融資能力=留存收益增加量/總資產(chǎn)。在衡量融資能力,效率的指標(biāo)選取上,有多種選取方法。王元芳(2015)在研究中選取了凈收益率(ROE)作為指標(biāo),而佟美琪,馬雪彬則更傾向于用留存收益額的增加額衡量。本文基于留存收益是企業(yè)歷年實(shí)現(xiàn)的凈利潤(rùn)留存于企業(yè)的部分,對(duì)凈利潤(rùn)也有充分的反映,選取了后一種選取指標(biāo)的方法。又因?yàn)椴钪凳墙^對(duì)值,不利于比較,因此本次研究最終采用留存收益的增加額與總資產(chǎn)的比值構(gòu)造相對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)。
第二種采用DEA方法,根據(jù)投入產(chǎn)出指標(biāo),可以得到企業(yè)融資的績(jī)效,參考文獻(xiàn)《創(chuàng)新型中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)體系構(gòu)建》中對(duì)融資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取,投入指標(biāo)為融資成本(融資后現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率)、融資規(guī)模(資產(chǎn)負(fù)債率)、償債能力(流動(dòng)比率);產(chǎn)出指標(biāo)為營(yíng)運(yùn)能力(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、獲利能力(營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率)、發(fā)展?jié)摿?營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率)。根據(jù)投入產(chǎn)出指標(biāo),可以得到企業(yè)融資的績(jī)效。
2.2.2 解釋變量
本文選取了第一、第二、第三大股東持股的比例及前十大股東持股比例合計(jì)作為衡量股權(quán)集中度的指標(biāo)。因?yàn)橹行∑髽I(yè)實(shí)際控股股東一般超過(guò)十個(gè),所以這樣選取指標(biāo)衡量較為全面。
理論假設(shè):企業(yè)融資效率與公司股權(quán)集中度不存在曲線相關(guān),且呈負(fù)相關(guān),即企業(yè)融資效率會(huì)隨著公司股權(quán)集中度的增長(zhǎng)而下降。
假設(shè)依據(jù):本文基于中小企業(yè)自身規(guī)模有限,在股權(quán)不斷集中的情況下,公司利益將不斷與大股東私利趨同,中小股東利益受損的考慮,提出上述假設(shè),認(rèn)為二者呈負(fù)相關(guān),且在股權(quán)集中度過(guò)高的情況下表現(xiàn)得尤其明顯。
大樣本數(shù)據(jù)基本都是服從于正態(tài)分布,且在軟件中檢驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果亦服從正態(tài)分布。因此通過(guò)已經(jīng)獲取的內(nèi)源融資效率的樣本,來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步分析。
4.1.1 假設(shè)(T)檢驗(yàn)
(1)內(nèi)源融資效率和前十大股東的持股比例做置信度為95%的配對(duì)T檢驗(yàn)。由于2016年前十大股東持股比例的數(shù)據(jù)缺失較多,故使用2015年前十大股東持股比例的數(shù)據(jù)(共有197個(gè)樣本)。
表1 成對(duì)樣本相關(guān)性1
由表1可以看出,sig指數(shù)大于顯著性水平0.05,說(shuō)明兩者沒(méi)有顯著的線性變化,線性相關(guān)程度較弱。又因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)小于0,由此可以看出二者具有微弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
(2)內(nèi)源融資率與前三名的股東持股比例做置信度為95%的配對(duì)T檢驗(yàn)。
表2 成對(duì)樣本相關(guān)性2
由表2可以看出,三組檢驗(yàn)的sig指數(shù)都大于顯著性水平0.05,說(shuō)明內(nèi)源融資率與前三名的股東持股比例沒(méi)有顯著的線性變化,線性相關(guān)程度較弱。又因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)小于0,由此可以看出二者具有微弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
綜上所述,無(wú)論是單一股東還是前十名股東的持股比例之和,通過(guò)配對(duì)樣本的T檢驗(yàn),得到的結(jié)果都是兩者具有微弱的負(fù)相關(guān)。
4.1.2 回歸分析
假設(shè)內(nèi)部融資效率與股權(quán)集中程度相關(guān)關(guān)系不顯著,進(jìn)行回歸分析,進(jìn)一步檢驗(yàn)上述假設(shè)檢驗(yàn)得出的結(jié)論是否成立。
線性回歸分析:將內(nèi)源融資效率2015—2016年作為因變量,將大股東持股比例第一名、第二名、第三名與前十大股東持股比例合計(jì)作為自變量,進(jìn)行回歸分析。
表3 變異數(shù)分析a
注:a.應(yīng)變數(shù):內(nèi)源融資能力2015—2016;b.預(yù)測(cè)值:(常數(shù)),前十大股東持股比例合計(jì)[報(bào)告期]2016年報(bào)[單位]%。
根據(jù)分析結(jié)果表3可以看到,F(xiàn)<dF,P值>005,因此無(wú)法拒絕原假設(shè)。但是根據(jù)前面的相關(guān)關(guān)系分析,我們依舊不能否認(rèn)二者存在相關(guān)關(guān)系,不過(guò)無(wú)法通過(guò)線性相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)。因?yàn)楣救谫Y效率受到眾多因素的影響,因此公司融資效率與股權(quán)集中程度可能具有非線性的相關(guān)關(guān)系。
圖1
形成的曲線估計(jì)圖中同樣適用本結(jié)論,2015—2016年斜率為負(fù)值的曲線,但觀測(cè)值分布離散分布于直線,因此二者僅存在負(fù)相關(guān),如圖1所示。
4.2.1 融資效率評(píng)價(jià)
(1)樣本選擇和剔除。
樣本選擇為新三板的393家上市企業(yè),按如下公式[1]進(jìn)行無(wú)量綱化:
在393個(gè)樣本中剔除了負(fù)值和零值的企業(yè),最后剩余372家企業(yè)進(jìn)行DEA進(jìn)一步分析,得到了效率值表,如表4所示(截取前5家企業(yè)為例)。
表4
(2)結(jié)果分析。
融資效率評(píng)價(jià),如表5所示。
表5 各企業(yè)相對(duì)效率
如果樣本單元的純技術(shù)效率為1,而規(guī)模效率小于1時(shí),這說(shuō)明樣本單元本身的技術(shù)效率而言沒(méi)有投入需要減少,沒(méi)有產(chǎn)出需要增加。即產(chǎn)能達(dá)到最大,無(wú)投入冗余,則認(rèn)為其融資處于有效狀態(tài)。樣本單元的綜合效率沒(méi)有達(dá)到有效(即1),是因?yàn)槠湟?guī)模和投入、產(chǎn)出不相匹配,需要增加規(guī)模或減少規(guī)模。以技術(shù)效率(vrste)評(píng)價(jià)公司融資效率。
4.2.2 股權(quán)集中度與融資效率的相關(guān)性分析
股權(quán)集中度的衡量標(biāo)準(zhǔn)是第一大股東的持股比例是否超過(guò)30%,用vlookup函數(shù)追蹤股權(quán)集中度后發(fā)現(xiàn),40家技術(shù)有效的公司中有32家都屬于高股權(quán)集中度,占樣本的80%。
為了進(jìn)一步分析其股權(quán)集中度大小與技術(shù)效率大小的關(guān)系,又將其進(jìn)行了相關(guān)和回歸分析。
(1)Person相關(guān)性分析。
表6 相關(guān)性
由相關(guān)性表6可見(jiàn),sig指數(shù)為-0.628,即在0.1水平上顯著相關(guān),表明企業(yè)融資效率與股權(quán)集中度(第一大股東持股比例)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。
(2)線性回歸分析。
表7 ANOVA
根據(jù)表7ANOVA Table中的F=238.675>F(1,270)=7.88,所以表明回歸模型顯著。
回歸曲線如圖2所示。
圖2
根據(jù)DEA模型分析,中小企業(yè)融資效率同樣與股權(quán)集中度具有負(fù)相關(guān),但與上述分析不同的是其具有顯著的線性關(guān)系。因?yàn)閮煞N方式指標(biāo)選取方法不同,因此結(jié)果不同也是合理現(xiàn)象。
盡管企業(yè)融資效率與公司股權(quán)集中度不一定存在明顯的線性關(guān)系,但是二者存在一定的負(fù)相關(guān),即企業(yè)融資效率會(huì)隨著公司股權(quán)集中度的增長(zhǎng)而下降,過(guò)高的股權(quán)集中度會(huì)在一定程度上影響企業(yè)的融資效率。
(1)平衡股權(quán)及完善監(jiān)管機(jī)制。(2)完善資本市場(chǎng),改善融資環(huán)境。
所得結(jié)論與假設(shè)基本相符。出現(xiàn)負(fù)相關(guān)的原因可能是中小企業(yè)本身規(guī)模,融資能力有限,在出現(xiàn)股權(quán)高度集中的情況下,實(shí)際控股股東與其他股東差距大,其他股東很難對(duì)大股東進(jìn)行監(jiān)管,大股東在公司利益與自己私利趨同的情況下決策時(shí)也就會(huì)帶有傾向性。如果股權(quán)集中在幾個(gè)大股東手里,他們很可能還會(huì)為削弱控股股東,不顧其他股東采取一些行動(dòng),對(duì)公司造成“掏空效應(yīng)”。
本文同樣存在許多不足,如研究背景和參考文獻(xiàn)的梳理的不夠完善,且并未形成有效的模型等,希望之后的研究者能加以改進(jìn)。
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