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民營上市公司股權集中度與公司價值關系研究
內容摘要：本文以2006年我國民營上市公司100強中符合研究條件的58家的財務數(shù)據作樣本，用二次曲線表示股權集中度和公司價值之間的關系并構建模型，同時采用TOBIN’S Q（Q值）和績效總得分（F值）兩個指標衡量公司價值和績效，以資產規(guī)模和負債水平為控制變量，對其股權集中度與公司價值之間的關系進行了實證分析，論證了我國民營上市公司股權集中度與公司價值之間呈倒U型曲線關系，為研究我國上市公司治理問題提供一定的理論支持。 關鍵詞：民營上市公司 股權集中度 公司價值 倒U型曲線我國上市公司治理問題一直是眾多學者關注的焦點。國內外學者對股權集中度與公司績效之間的關系進行了廣泛的實證研究。但大多集中于上市公司內部治理機制對企業(yè)績效的影響(蔡祥、李志文和張為國，2003)，而對于股權集中度與公司市場價值關系的研究較少，尤其是針對民營企業(yè)在這方面的研究幾乎是空白。從上世紀90年代起，隨著市場經濟的發(fā)展和國有企業(yè)體制改革中國退民進政策的實施，涌現(xiàn)了大批的民營企業(yè)，他們從初期的小作坊逐步成長為現(xiàn)代企業(yè)，并成為我國經濟發(fā)展的主要動力之一。本文對民營上市公司的股權集中度與公司價值之間的關系進行實證分析，以期為我國民營上市公司的有效治理提供一定理論支持。
相關研究綜述
（一）國外相關研究
Leech和Leahy(1991)、Mudambi和Nicosia(1998)等學者的研究表明股權集中度與公司價值負相關。Gedajlovic和Shapiro(1998)等發(fā)現(xiàn)股權集中度和公司價值之間不存在顯著的相關關系。Stulz(1988)從收購與兼并的角度出發(fā)，建立了一個模型，證明公司價值與經理控制的股票權數(shù)量之間呈倒U形關系。這一假設得到了McConnell和Servaes(1990)的證實。
（二）國內相關研究
我國學者孫永祥、黃祖輝（1999）以1998年底上海和深圳證券交易所503家上市公司為樣本，研究TOBIN’S Q值與公司第一大股東控股比例的相關性，得出股權集中度與以TOBIN’S Q衡量的公司價值之間存在微弱的倒U型關系的結論。張紅軍（2000）以1997年12月31日以前在滬、深上市的385家發(fā)行A股的公司為樣本研究發(fā)現(xiàn)，TOBIN’S Q與用前五大股東持股比例之和衡量的股權集中度之間表現(xiàn)出顯著的正線性相關關系。而苑德軍、郭春麗、劉岱（2005）曾經以2003年我國上市公司的年報數(shù)據為依據，研究了股權集中度與公司價值之間的關系，得出股權集中度與公司價值之間不存在明確關系這一與一般理論研究結果偏差很大的結論。
（三）對已有研究的評價
以往理論研究和實證研究得出了股權集中度對公司價值既可能產生正影響，也可能產生負影響，還有可能呈正線性關系、倒U型曲線關系和U型曲線關系的矛盾結論，與資本市場環(huán)境、樣本選取和變量選擇的不同等各種因素有關。此外，無論是國外學者還是國內學者的研究都主要針對整個市場的所有的上市公司，而不是像本文所研究的專門只針對民營上市公司，因此在樣本的選取上可比性較差，不具有很強的同質性，在研究變量的度量上也存在很大的差別。衡量股權集中度及公司價值的指標不大一致，變量度量方法的差異自然影響研究結論。
選取樣本
本文以2006年我國民營上市公司100強（剔除不符合條件的42家）中的58家民營上市公司2005年12月31日的財務數(shù)據為樣本，研究所選取的民營上市公司是指公司最終控制人為自然人或家族，且該自然人或家族直接或間接地為上市公司第一大股東或控股股東。本文在實證分析中所需用的數(shù)據均來自于巨潮資訊網和新浪財經，為了保證數(shù)據的有效性，盡量減少其他因素對公司樣本信息的影響，本文依據以下標準對原始樣本進行了篩選：不考慮金融類上市公司4家(國際上這方面的研究多因金融類上市公司的自身特性而將其剔除)；為了確保樣本公司的數(shù)據具有可比性，不考慮發(fā)行B股的上市公司5家；剔除在香港上市的33家民營上市公司。最終，本文有效樣本數(shù)為58家。
構建模型
（一）假設的提出和模型的建立
公司治理理論的分析表明，隨著股權集中度的提高，大股東既可能監(jiān)督控制管理者，對公司價值產生正影響，也可能發(fā)生侵權行為，降低管理者創(chuàng)新動力和股票流動性，對公司價值產生負影響，因此，大股東監(jiān)督對公司價值的正影響與其侵權行為、降低股票流動性對公司價值的負影響并存。民營企業(yè)也不例外，從這個層面講，股權集中度的增加有利于改進公司的績效，提高公司價值，但股權集中度的進一步提高也可能導致大股東對小股東利益的侵害，從而影響公司價值的最大化，尤其是當大股東本身“虛位”時更甚。因此，本文提出如下假設：隨著所有權集中度提高，公司價值先是增加，經過一個轉折點然后下降（見圖1）。換言之，與高度集中和高度分散兩種股權結構相比，中等集中程度股權結構下的公司價值最大。
本文采用Morck、Shleifer和Vishny(1988)、McConnell和Servaes等人(1995)的研究方法，用二次曲線表示股權集中度和公司價值之間的關系，構造出以下模型：
Yi=α β1OCi β2OCi2 β3Si β4Di εi 模型 （1）
這里Y是公司的價值，分別采用公司的績效總得分F值和TOBIN’S Q值來衡量；OC和OC2表示股權集中度和股權集中度的平方，本文采用CR5的數(shù)據；S是總資產價值的自然對數(shù)；D是資產負債率；ε是誤差項。各變量的下標i表示公司。
（二）模型的解釋說明
在本文的模型構建中直接采用了二次曲線來度量和構造我國民營上市公司股權集中度與公司價值之間的關系，而沒有像其他研究中那樣分別假設Y和X是一元線性回歸(linear)、二次函數(shù)(Quadratic)、復合函數(shù)(Compound)、對數(shù)函數(shù)(Logarithmic)、三次函數(shù)(Cubic)、指數(shù)函數(shù)(Exponential)、冪函數(shù)(Power)等多種模型。本文的假設是在理論分析的基礎上得出的，模型可以直接根據理論分析和假設來構造，而不必通過數(shù)據一一驗證。
本文在模型構建的過程中，對于獨立變量Y的值采用了TOBIN’S Q（Q值）和績效總得分（F值）兩種計量手段進行衡量，分別從公司的市場價值和其內在的經營績效方面考察和反映了公司價值，而大多數(shù)已有研究都只是從一個方面來考察公司的價值，本文認為公司價值不僅應包含其外在的市場價值，同時也應包括其經營績效。另外，本文采取了一整套財務指標對企業(yè)的業(yè)績做出綜合評價，即對公司績效評價采用了績效總得分（F值）。
（三）研究變量說明
1.Q值：TOBIN’S Q定義為企業(yè)資產的市場價值與重置成本的比率。Chen E.B等發(fā)現(xiàn)，非流通股價格相對于流通股價格而言，平均具有78%-86%的折價。本文將非流通股的價格按相對于流通股價格78%和86%的平均數(shù)進行折價，即折價82%來計算非流通股的市值。TOBIN’S Q值的具體計算公式如下：
其中，LS為流通股股份數(shù)；ILS為非流通股股份數(shù)；P為流通股的月平均收盤價格；BVTD為負債總額的賬面值；BVTA為總資產的賬面值。
2.F值：對于反映公司績效總得分F值的指標比較復雜，本文將每股收益、主營業(yè)務利潤率、流動比率、速動比率、銷售毛利率、凈資產收益率、應收賬款周轉率、存貨周轉率、固定資產周轉率、總資產周轉率、資產負債率、凈資產比率、固定資產比率、每股凈資產、營業(yè)利潤增長率、凈資產增長率和總資產增長率17個反映上市公司經營績效的指標體系通過因子分析法（主成分分析法）計算績效總得分。以各因子的方差貢獻率為權，由各因子的線性組合得到綜合評價指標函數(shù)。因子得分分析的數(shù)學模型為：
F=(w1F1 w2F2 … wmFm)/(w1 w2 … wm )模型 （2）
此處F為績效總得分，wi為旋轉前或旋轉后因子的方差貢獻率。
3.解釋變量：OC。在本文的有效樣本公司中，第一大、前五大、前十大股東所持股本占總股本比例的平均值(加權平均)分別是36.04% 、55.11% 、63.98%。前五大股東與其他大股東的持股比例相差懸殊，采用前五大股東持股比例CR5就可以充分反映股權集中度，因此本文選用了CR5作為進行回歸分析的解釋變量。
4.控制變量：D和S。以往同類研究表明，除股權集中度外，公司負債水平、公司規(guī)模、公司成長性也是影響公司價值的主要因素，本文將它們作為控制變量處理。其中：對于公司規(guī)模(S)，由于我國上市公司存在大量的非流通股，公司市值不能完全反映公司規(guī)模，故本文采用總資產的自然對數(shù)來度量公司規(guī)模。負債水平(D)以資產負債率來衡量，即負債與總資產之比。 股權集中度與公司價值關系實證分析
（一）樣本上市公司股權集中度的統(tǒng)計性描述
本文通過股權集中度指標體系CR1、CR5這兩個指標對樣本公司的股權集中度進行了統(tǒng)計性描述（見表1）。
從表1可以看出，總樣本第一大股東持股比例CR1的均值是36.04%，前五大股東持股比例總和CR5是55.11%，由此可知其第二、三、四、五大股東的持股比例總和CR2345總樣本只有19.07%，說明前五大股東基本控制了上市公司的投票權，其中第一大股東居于主導地位。
（二）公司績效總得分（F值）的因子分析
本文對于公司績效總得分（F值）的計算采用了因子分析法，選取了17個指標進行分析，具體分析如下：
KMO和Bartlett檢驗。本文采用SPSS13.0進行KMO檢驗，檢驗結果表明KMO統(tǒng)計量為0.733
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