陈青

摘要:创业板的建立促进了中小企业的发展,满足了资本市场的需要,是我国资本市场不可或缺的一部分。探究其公司治理情况与企业绩效的关系十分必要。文章构建了衡量创业板上市公司治理水平的CGI指标体系,选取创业板上市公司2015~2020年440家公司为样本,运用主成分分析法计算治理指数CGI,并通过面板回归模型实证分析公司治理与企业绩效的关系。研究发现,创业板上市公司治理与企业绩效正相关,公司治理水平越高的公司,企业绩效越好。

关键词:创业板;公司治理;企业绩效

一、引言

公司治理是现代企业发展的产物,它和企业绩效的关系一直是相关领域的研究热点,国内外很多学者进行了理论和实证分析。我国创业板市场自2009年建立以来就受到很大关注,其自身表现为较小的资产规模、高成长性,高收益率;从资本市场的反应看,其表现为较高的发行市盈率和换手率。研究创业板公司治理和企业绩效之间的关系,有助于发现公司治理中存在的问题,完善创业板公司的治理结构,促进绩效提升。目前,很多研究是探究公司治理结构的某些要素,如股权结构、激励措施等和企业绩效的关系。本文尝试通过主成分分析法构建反映创业板上市公司治理水平的治理指数CGI,并采用面板回归模型对其与企业绩效之间的关系进行实证分析。

二、文献回顾及研究假设

Black(2001)通过对俄罗斯上市公司分析发现公司治理水平的提高对市场价值有正向影响。Beiner等(2003)实证分析了瑞士证券交易所上市的275家公司治理同企业价值的关系,指出公司治理指数对企业价值有显着的正向作用。Brown和Caylor(2006)通过研究美国公司治理指数与公司绩效直接的关系,发现治理水平更好的公司具有更高的净资产收益率。施东晖、司徒大年(2004)以1017家上市公司为样本分析中国上市公司治理水平对绩效影响,发现公司治理水平对净资产收益率有正向影响,但对市净率有负向影响。南开大学公司治理研究中心(2006)以中国上市公司2003年和2004年数据为样本,发现公司治理对公司绩效具有积极作用。陈德萍、曾智海(2012)以创业板上市公司为样本,通过建立资本结构与企业绩效的联立方程模型分析发现资本结构与企业绩效存在互动关系。王晓巍、陈逢博(2014)选取267家创业板上市公司为样本,通过分析2009~2012年的数据发现企业价值与第一大股东持股比例呈抛物线关系。杨丽芳(2014)通过对创业板上市公司数据研究发现,通过与良好的公司治理配合,创业板上市公司成长性对企业价值有正向促进作用。李青(2014)以2009~2012年创业板上市公司为样本研究多个公司治理要素对公司绩效的影响。鲁桐、吴国鼎(2015)以中国1056家中小板、创业板公司为研究对象,发现公司治理和公司业绩存在一定的正相关关系。

因此,本文提出以下假设:创业板上市公司治理与企业绩效呈正相关。

三、创业板上市公司治理指数构建

2003年,南开大学公司治理研究中心推出了国内第一个作为上市公司治理状况“晴雨表”的中国公司治理指数(CCGINK),本文在此基础上构建创业板上市公司治理水平评价指标体系,采用主成分分析法计算创业板上市公司治理指数。

股权结构一般包括股权属性与股权集中度两方面,是公司治理中最为重要的要素。股权结构决定了公司话语权的分配,决定公司的领导层和治理模式。第一大股东持股比例增高可以促进其对管理层的监督,提高公司治理水平。机构投资者是证券市场的投资主体之一,长期投资会深度影响公司治理机构。迟铮(2017)研究发现,创业板上市公司机构持股比例越高,对完善公司治理结构和提升企业绩效有积极作用。上市公司中的最高执行机构是董事会,它是股东和管理层之间的桥梁。董事会特征和董事会的独立性是董事会结构的重要部分,主要包括董事会规模、独立董事比例等,国内规定独立董事在公司董事会的占比必须达到1/3,另外,董事会薪酬是决定和指导董事行为的重要激励机制之一,也是董事会治理的要素。监事会是重要的治理制度,监事会的监督对公司的规范运行起着促进作用,也会降低股权代理成本。监事会成员一般是一些学者、专家等,规模的大小一般代表监事会的理论水平高低和经验丰富与否。经理层是公司治理体系中的内核,是公司治理和公司管理的连结点。经理层治理一般包括两职情况、经理层薪酬、经理层规模等方面。李维安、张国萍(2005)发现经理层治理水平的改善可以提高治理绩效,高管人员的薪酬结构有利于加快公司的发展和成长历程。信息披露质量是维持资本市场健康发展,保护投资者利益的关键要素。杜兴强、雷宇(2009)认为年报是公司对外披露信息的主要渠道,也是会计信息等的重要载体。2020年我国新出台的《证券法》也将信息披露放在核心地位。

综上分析结合数据的可获得性,本文构建衡量创业板上市公司治理水平的指标体系见表1。

四、研究设计

(一)样本与数据来源

本文选取2015~2020年创业板上市公司为样本。按以下规则剔除公司样本:剔除ST,*ST公司;剔除数据缺失的公司。最终使用440家上市公司的2640条数据进行分析,数据来源于CSMAR数据库,使用Excel整理数据,并用SPSS 22.0软件和STATA15.1软件进行统计分析。

(二)模型构建及变量选择

基于前文提出的研究假设,本文建立以下回归模型:

模型一:TQit=α+β1CGIit+β2Xit+φt+μi+εit(1)

模型二:ROEit=α+β1CGIit+β2Xit+φt+μi+εit(2)

其中,i表示上市公司样本,t表示年份,TQit和ROEit分别表示公司托宾Q值和净资产收益率,CGIit表示公司治理指数,Xit向量包括企业规模、资产负债率等控制变量,φt控制时间固定效应,μi控制个体固定效应,εit表示误差项。

1.被解释变量

国内外衡量企业绩效主要有两种方式,一种是通过因子分析将影响企业绩效的要素综合为一个得分;另一种是选取单一指标,常用的单一指标包括会计绩效指标(净资产收益率、总资产利润率等)和经济绩效指标(托宾Q值、经济增加值等)。结合创业板上市公司的特点,本文选用托宾Q值TQ和净资产收益率ROE作为企业绩效的衡量指标,分别反映企业市场价值和盈利能力。

2.解释变量

创业板上市公司治理指数(CGI)由前文主成分分析法计算得出。

3.控制变量

通常来说,规模大的公司有较多的资金,也能承担更大的风险。大型企业和中小企业对公司治理机制的设置也会有所区别。资产负债率可以衡量公司财务风险程度。公司所属的行业不同也会有不同的运作特点和生命周期,对公司绩效也会产生影响。因此,本文将企业规模、资产负债率和公司所属行业作为控制变量。企业规模采用年末总资产的自然对数来表示。公司所属行业分类按照证监会对上市公司的行业分类进行划分。

五、实证分析

(一)描述性统计分析

为了避免极值对回归模型造成影响,本文对相关变量在1%和99%分位进行了缩尾处理。由表3可知,TQ的均值为4.081341,最大值为17.01675,最小值为1.163447,中位数和均值都大于1,相差不大,表明创业板上市公司间发展差距较大,但成长性良好,总体仍受市场青睐;ROE的均值为0.02383003,最大值为0.277546,最小值为-0.781,表明创业板上市公司之间盈利能力差别较大;CGI的均值为1.47e-14,最大值为4.686078,最小值为-2.443721,可知创业板公司治理水平有一定差别,部分公司的治理水平较低。SIZE的均值为21.63483,最大值为23.95858,最小值为19.92884,可以看出创业板上市公司规模较小。LEV的均值为0.3392072,最大值为0.789905,最小值为0.047183,可以看出创业板上市公司的资产负债率水平整体较低,内部融资为主要融资渠道。

(二) 相关分析

由表4的相关分析可知,TQ与CGI的相关系数为-0.0322,但并不显着;ROE与CGI的相关系数为0.1500,且在5%水平下显着,表明公司治理水平与公司净资产收益率之间存在显着正相关关系;TQ与SIZE的相关系数为-0.3779,且在5%水平下显着,表示托宾Q与企业规模存在显着负相关关系;ROE与SIZE的相关系数为0.0574,并在5%水平下显着,这表明净资产收益率与企业规模存在显着正相关关系。托宾Q、ROE与LEV的相关系数分别为-0.3434和-0.2878,且都在5%水平下显着,这表明资产负债率与企业绩效之间存在显着负相关关系。但相关分析不足以确定公司治理与企业绩效间的关系,因此需要进一步采用回归模型进行分析。

(三)回归分析

本文选择个体固定效应的面板回归模型进行分析,并通过加入时间效应检验回归模型的稳健性。考虑到异方差的影响,选择使用聚类稳健标准误。

由表5和表6的回归结果可知,在解释变量为托宾Q和ROE的个体固定效应模型中,公司治理指数CGI的回归系数分别为0.579和5.653,且在1%水平下均显着,表明创业板上市公司治理水平越高,企业绩效越好,假设得到验证。企业规模与托宾Q之间呈现显着的负相关,创业板上市公司规模普遍较小,如果公司的管理水平提升较慢,企业规模越大,企业价值反而会降低。企业规模与净资产收益率之间呈现显着的正相关,表示企业规模越大,越有利净资产收益率的提高。反映公司偿债能力的资产负债率与托宾Q和ROE之间呈现显着的负相关,表明随着公司资产负债率的提高,企业的市场价值和盈利能力均会下降,这与常说的“通过提高杠杆率提高公司价值”的研究结论不完全一致,可能是由于创业板公司多数为高成长性的战略新兴企业,与主板中传统行业中的公司成长环境不同。高成长性企业多采用权益融资的方式,避免过高的债务融资带来的财务风险。创业板上市公司的经营风险较高,再采用高债务融资会造成企业风险过高,不利于企业绩效。为了验证模型的稳定性,本文在个体固定效应模型中加入时间效应后重新分析,发现公司治理指数的回归系数在1%水平下依然显着为正,控制变量与因变量的关系不变。基于以上,可以认为本文的实证结果有较好的稳健性。

六、结论及建议

本文首先构建了创业板上市公司治理指数,发现不同公司的治理水平差距较大,部分创业板上市公司的治理结构不够完善。然后通过创业板上市公司治理指数与企业绩效的面板回归模型分析得出:创业板上市公司治理对企业绩效具有正向作用,且我国创业板上市公司治理指数在对公司的市场价值即长期绩效的衡量上比短期绩效更可靠;企业规模对企业市场价值具有负向作用,对企业净资产收益率具有正向作用;资产负债率对企业绩效具有负向作用。未来创业板上市公司应完善公司治理结构,改善公司内部治理状况。高管激励有利于管理人员更好地发挥作用,因此,可以构建多样化的激励方式提高高管工作积极性。创业板公司资本结构不如主板成熟,可以适当吸引外部投资促使资本结构优化。同时,应保持适度的公司规模,避免盲目扩张导致企业长期绩效受损;另外,政府也要加强信息披露的监管,制定适当的评价标准使创业板市场信息披露更加规范。

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(作者单位:社会科学文献出版社)