我国中小企业股权结构与财务风险实证研究
2022-06-08
一、引言
2008年末爆发的全球金融危机以来，一系列知名企业过于追求经营绩效而忽略了对财务风险的关注，纷纷陷入财务困境。究其根源，在于公司治理机制的失效。股权结构是公司治理的基础，作为公司治理中内部治理的主要组成部分，股权结构必然显著地影响企业的财务风险，大量研究表明，股权结构会影响企业的财务风险（Lee&Yeh，2004；Deng&Wang，2006；Zeitun&Tian，2007；Donkeretal.，2009），但是研究结论不一。于富生等（2008）以我国证券市场2002年～2005年的上市公司为研究对象，研究了公司治理对企业财务风险的影响。实证结果表明，非国有控股企业的风险要显著大于国有控股企业。股权集中度对企业风险无影响。钱忠华（2009）从股权集中程度、控股股东性质和股东活跃程度三个方面研究了股权结构和企业财务困境之间的关系。结果表明：股权集中程度及股东活跃程度越高，企业面临财务风险及陷入财务困境的概率越低，而国有企业面临财务风险及其陷入财务困境的概率则显著高于非国有企业。徐莉萍和辛宇（2012）采用集体决策理论和代理理论，检验了控股股东性质和股权集中度与我国上市公司经营风险之间的关系，研究结果表明，民营控股的上市公司的经营风险明显地高于国有控股的上市公司，股权集中度和经营风险之间存在着非线性的U型关系，即股权更加集中或者更加分散都有可能导致更高的经营风险。相对于主板市场而言，中小企业板上市公司规模较小，抗风险的能力较弱，大多处于生命周期的成长初期，发展前景极具不确定性，因而更容易陷入财务困境。特别地，2008年末爆发的全球金融危机，使得我国中小企业的生存受到极大的威胁，不计其数的中小企业停业或被兼并重组，甚至直接倒闭。
国外已有大量中小企业的财务风险研究：Altman和Sabato（2007）发展了一个合适美国中小企业的财务预测模型，并检验它的预测能力。结果表明他的预测能力比一般的模型高30%。Becchetti等（2010）考察了信用评级对中小企业融资约束的影响。Balcaen等（2012）检验了成熟的中小企业陷入财务困境后退出市场的影响因素，以及不同的退出类型。Lin等（2012）根据财务困境的不同定义预测小企业的违约概率。Shimizu（2012）实证研究了日本小银行在当地信贷市场中的作用，小银行提高了陷入困境的小企业的恢复率，同时降低了小企业的破产概率。国内关于中小企业的财务风险的研究比较少。本文主要检验中小板上市公司控股股东性质和股权集中度与财务风险之间的关系。
二、文献回顾与研究假说
Lee和Yeh（2004）以台湾的高股权结构的公司为样本，采用二元logit模型研究公司治理与财务困境概率的关系，研究发现较弱的公司治理的公司容易陷入财务困境的概率增加。
Fich和Slezak（2008）认为具有监督作用的治理结构能提高企业避免破产和预测破产的能力。许江波（2009）应用代理模型系统地论述了公司治理与破产之间的关系，并运用实证方法直接对董事会结构和国有股比例等公司治理变量与破产之间的关系进行了研究；研究结果表明：公司治理变量对公司破产有显著的解释和预警作用。梁琪和郝项超（2009）采用嵌套logistic模型研究最终控制人所有权、控制权、两权分离度以及最终控制人类型对企业财务风险预警的影响。现有文献研究表明国有企业的财务风险低于民营企业（王永海、张文生，2008；钱忠华，2009），Deng和Wang（2006）研究了中国上市公司所有权结构对财务困境的影响，研究结果表明：股权集中度与国有股权与财务困境概率负相关。说明大股东与国有股份所有者具有阻止财务困境的激励。Zeitun和Tian（2007）以1989年～2002年间59家约旦上市公司为研究对象，检验了所有权结构对上市公司的违约风险的影响。研究表明，违约企业的股权集中度高于非违约企业，国有持股与企业违约概率负相关。Li等（2008）从代理成本视角，研究了中国上市公司的股权结构、董事会特征与财务困境的关系，研究结论表明股权集中度，国有控股，终极控制人、独立董事和审计师选择与公司财务困境的概率负相关，管理成本与财务困境概率正相关，管理层持股比例没有显著相关性。上述结论是否也在中小上市公司中存在呢？为了回答这一问题，我们提出如下假说：
H1：国有控股的中小上市公司的财务风险比非国有控股中小上市公司要低；
H2：中小上市公司股权集中程度与财务风险负相关。
三、研究设计
1.样本选取与数据来源。本文选取2007年～2012年中国中小板和创业板上市公司为研究样本。本文对原始样本进行如下筛选：（1）剔除在这期间内退市的公司；（2）剔除*ST、S*ST、SST及PT类公司；（3）剔除金融业公司；（4）剔除数据缺失及变量指标存在极端异常值的公司；基于以上原则，本文最终获得4005个样本观察值。Z-score值来源于Wind数据库，公司治理和财务数据主要来源于国泰安CSMAR金融数据库。
2.变量选取。
（1）企业财务风险变量。借鉴Tykvova和Borell（2012）的研究，本文采用样本公司Altman（2002）的修正的Z指数来衡量企业财务风险，具体的计算公式如下：
Z_score=0.717*X1+0.847*X2+3.107*X3+0.42*X4+0.998*X5
其中X1=营运资金/资产总额；X2=留存收益/资产总额；X3=息税前利润/资产总额；X4=股票市价总额/负债帐面价值总额；X5=销售收入/资产总额；Z_score越大，财务风险越小。
（2）解释变量。本文的解释变量主要有两个：一是控股股东的性质，本文设置虚拟变量，如果控股股东是国有则为1，否则为0；二是股权集中程度，用第一大股东持股比例来表示。本文的其他治理变量和控制变量具体定义见表1。
3.构建模型。根据前文的研究假说建立如下实证模型：
四、实证分析
1.描述性统计分析与相关分析。表2对公司样本和公司年度样本的主要变量进行了描述性统计分析。我们看到，就公司样本来说，其样本期内的Z-score在-19.98到39.42之间，其均值（中位数）为2.526（2.099）；各公司平均的第一大股东持股比例在0.82%到100%，其均值（中位数）为36.21%（34.05%）。整体来看，约有2/5左右的样本属于国有控制，3/5左右的样本属于非国有控制。
表3报告了公司样本中主要变量之间的相关性分析结果。由表3我们可以发现：各自变量之间基本上不存在严重的多重共线性问题。从自变量与因变量之间的相关性来看，在本文的样本中，Z_score与股权集中度、两职合一、资产规模等因素呈显著的正相关关系，与控股股东性质、董事会规模、资产负债率、负相关关系，与成长性和独立董事比例的关系不显著。然而，这些相关关系的可靠程度还要取决于多元回归分析的结果。