农业上市公司股权结构与经营绩效关系的实证研究，本文主要内容关键词为：股权结构论文,绩效论文,上市公司论文,实证研究论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
农业上市公司作为资本市场上资本运作的重要载体，作为促进农业产业化经营的纽带，能否健康成长，不仅是证券市场的一个重要问题，也事关整个国民经济的良性发展。
股权结构是公司治理的基础，对促进公司较好经营运作的诸多治理机制具有正面或负面的影响。本文正是着眼于此，在对2002～2004年以来农业上市公司股权结构以及经营绩效进行实证分析的基础上，深入研究了农业上市公司的综合经营绩效与股权结构之间的内在关系，以期对证券市场监管者、投资者、上市公司管理者乃至宏观经济决策部门有所借鉴和帮助。
一、基于因子分析模型上市公司经营绩效的综合评价
（一）选取样本
本文所用样本资料取自上海证券交易所和深圳证券交易所农业上市公司的年报。此处的“农业上市公司”是指中国证监会根据《上市公司行业分类指引》界定的农、林、牧、渔各业的A股上市公司。本文剔除财务指标数据不全以及被特殊处理(ST)的上市公司，选择28家农业上市公司进行经营绩效的实证分析。由于在本文撰写时，部分农业上市公司2005年年报尚未披露，于是，就选取2002年、2003年、2004年数据资料。为了能全面地反映农业上市公司的经营状况，笔者选取各公司3年年度报告中各项指标的平均值为研究指标；如果上市公司上市年限不满3年，则按其上市年限取这些指标的平均值。
（二）建立评价指标体系
一个健全、有效的绩效评价指标体系必须能够满足从企业盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力等方面对企业进行总体考核的要求，尤其是对发展能力的考核，这样可以避免公司经营者的短期行为，从而最终保证公司的长期利益和发展。为此，本文从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力这4个方面建立评价指标体系。
（三）运用因子分析法求出各上市公司经营绩效
1.相关绩效指标值。笔者从沪、深两市农业上市公司3年的年报中找出原始指标值，之后计算出净资产收益率、每股收益、销售净利率、总资产报酬率、流动比率、速动比率、资产负债率、存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率、主营业务收入增长率和总资产增长率等各指标数值，各指标值见表1（表1中各指标值均为3年该项指标的平均值）。
表1 沪、深两市农业上市公司2002～2004年相关绩效指标值
2.经营绩效指标的同趋势化。由于资产负债率是经营绩效的逆向指标，为了评价和分析时的方便，需要将其转为正向指标，其方法是以其指标值的倒数代替原指标值。
3.综合绩效的计算。本文运用SPSS 12.0，输入原始数据，在微机上进行计算获得最终结果。
(1)原始数据的标准化处理。为了消除由于量纲的差异和数量级的不同可能带来的一些不合理的影响，在进行因子分析前，需先对数据进行标准化处理，使标准化后变量的均值为0，方差为1。
(2)计算样本互相关矩阵，结果如表2所示。由互相关矩阵可看出，12个绩效指标彼此之间存在较强的相关性，这样，12个指标反映的经济信息就有很大的重叠。
表2 绩效指标互相关矩阵
(3)互相关矩阵的特征值、对应因子的方差贡献率以及累计方差贡献率见表3。
表3 绩效互相关矩阵特征值、方差贡献率
按照特征根大于1的原则，选入5个公共因子，其累计方差贡献率为87.264%，这说明，所选的5个因子已经包含了原先12个绩效指标87.264%的信息，能够很好地替代这些指标对绩效进行描述。再者，为了使得到的每个公共因子能够有较为明确的经济意义上的解释，笔者进行了因子旋转处理。表5是运用最大方差法经过5次旋转后得到的因子载荷矩阵，而表4是旋转前的因子载荷矩阵。可以明显看出，经过5次旋转以后，在表5中，主营业务收入增长率和总资产增长率这两个指标在因子F[,1]上的载荷均在0.85以上，它们代表着公司的发展能力。因此，因子F[,1]可以很好地作为发展能力指标对综合绩效进行描述。流动比率、速动比率和资产负债率这三个指标在因子F[,2]上的载荷分别为0.982、0.970和0.821，它们代表着公司经营活动中的偿债能力。因此，因子F[,2]可以很好地作为偿债能力指标对综合绩效进行描述。净资产收益率和每股收益这两个指标在因子F[,3]上的载荷达到了0.927和0.955，它们代表着公司的盈利能力。因此，因子F[,3]可以很好地作为盈利能力指标对综合绩效进行描述。存货周转率和总资产周转率这两个指标在因子F[,4]上的载荷分别为0.871和0.855，应收账款周转率在因子F[,5]上的载荷达到0.868，它们代表着公司经营活动中的营运能力。因此，因子F[,4]和F[,5]可以很好地作为营运能力指标对综合绩效进行描述。
在表7的经营绩效得分中，有许多公司的得分是负数，但这并不表示这些公司的经营绩效就为负。这里的正负仅表示该公司绩效与平均水平的位置关系，公司经营绩效的平均水平算作零点，这是在整个过程中将数据标准化的结果。
从表7可看到，综合绩效最好的是公司000829，其次是公司600965，再次是公司600467和公司600251，最差的是公司000713。
二、股权结构与经营绩效的实证分析
公司的经营绩效是由很多因素所决定的，诸如股权结构、董事会结构、资产规模、行业类型，甚至经理人员素质等都会对公司绩效产生重要影响。笔者在通过因子分析法得到农业上市公司综合绩效的基础之上，运用回归手段就股权结构与经营绩效之间的关系进行深入研究。
（一）农业上市公司股权结构概况
1.国有股股权在总股本中占有较大优势。农业上市公司国有股股权所占比重情况见表8所示。容易看出，国有股在农业上市公司中不仅分布范围广，而且与其他股权相比具有较大的优势。在所得到的28家农业上市公司中，有11家国有股的比重超过50%，是绝对控股股东，占总数的39.3%。此外，另有8家国有股的比重为20%～50%，是相对控股股东，占总数的28.6%。从单个股东来说，多数公司当中，国有股仍是第一大股东。
2.法人股所占比重偏低。农业上市公司法人股股权所占比重情况见表9所示。不难看出，法人股绝对控股的公司仅有4家，占农业上市公司总数的14.3%；而法人股股权比重低于20%的公司却高达14家，占全部公司的50%。
3.流通股在所有农业上市公司中分布均匀。农业上市公司流通股股权所占比重情况见表10所示。显然，就农业上市公司而言，流通股股权所占比重主要集中在30%～50%之间，总共20家，占总数的71.4%。流通股平均持股比例为38.2%，标准差为8.9%。这一方面反映出流通股股权在不同的农业上市公司之间差别很小；另一方面也反映出农业上市公司的大股东基本上是作为国有股权持有者的政府部门或授权机构和其他法人主体。流通股所占比重不高，流通股东即社会股东就无法形成对上市公司管理层的有效约束，也就无法形成企业控制权市场。
4.股权相对集中。大部分农业上市公司拥有相对较大的控股股东，还拥有其他大股东。为了便于对股权集中度进行描述，本文选用了3种方法来计量：其一是CR指数，即公司前n位大股东持股比例之和，本研究中分别取前1、5、10位股东持股比例之和；其二是Herfindahl指数（H指数），即公司前n位大股东持股比例的平方和，该指数的效用在于对持股比例取平方后，会出现马太效应，即将比例大的取平方后与将比例小的取平方后之间的差距拉大，从而突出股东持股比例的差距；其三是Z指数，即公司第一大股东与第二大股东持股比例的比值，该比值越大，第一大股东与第二大股东的力量差异越大，第一大股东的优势也就越明显。样本公司前十大股东持股占发行总股数比重的描述性统计结果见表11所示。
分析表11可知，第一大股东持股比例最高为79.59%，平均为39.24%；前五大股东持股比例最高达81.15%，平均为60.22%；前十大股东持股比例最高只达到82.12%，平均为62.50%，其最高值和均值仅比前五大股东持股比例高出0.97个百分点及2.28个百分点；H[,5]、H[,10]的平均值分别为0.21和0.22，说明前五大股东持股比例高。
为进一步分析股权集中度，对CR、H、Z各指数分区间进行统计分析。由表12可见，第一大股东在35.71%的公司持股50%以上，掌握了公司的控制权；第一大股东持股在10%～40%的上市公司最多，占64.29%，其中，持股在20%～30%区间的公司最密集。前五大股东在78.57%的公司中掌握了控制权，其中，持股在60%～70%区间的公司最密集。H[,n]越接近1，说明前n位股东股权比例的差距越大。有71.43%的公司H[,5]小于0.3，说明这些公司前五大股东实力相差不是十分悬殊。此外，在67.86%的公司中，Z值均不大于5，进一步说明大部分农业上市公司由前五大股东形成相对控股的局面，而不是由第一大股东绝对控股。
（二）股权结构与经营绩效关系的实证分析
为了能够得到农业上市公司综合绩效与股权结构之间的关系，本文采用线性回归的方法，以通过因子分析法得到的综合绩效值作为被解释变量，以描述上市公司股权结构的国有股比例、法人股比例、流通股比例、第一大股东持股比例以及前五大股东持股比例等相关变量作为解释变量建立回归模型进行分析，表13给出了回归模型中将要用到的各变量的解释。运用国有股比例、法人股比例、流通股比例作为回归解释变量的目的是想从股权结构中股权性质的角度得到它与综合绩效的关系，而运用第一大股东持股比例和前五大股东持股比例作为回归解释变量的目的是想从股权结构中股权集中度的角度得到与它综合绩效的关系。此外，目前，国内文献在处理描述股权结构的各相关变量之间可能存在的多重共线性问题时，一般只考虑了国有股、法人股及流通股之间可能存在的多重共线性问题，即一般不将上述三个描述股权结构的变量同时放入回归模型中，而本文在探索性分析中发现，描述股权结构的各相关变量之间都存在显著的相关关系，因此，仅仅针对国有股、法人股及流通股之间存在的多重共线性问题的处理是不完全的，这样可能会影响到最终结论的可靠性。表14是描述股权结构各变量之间关系的Pearson相关系数矩阵，容易看出，各变量之间的线性相关性较强。正是基于避免各解释变量之间多重共线性问题的考虑，本文在做回归分析时，每一次只将一个描述股权结构的变量放入回归模型中，以便能够更可靠地捕捉每一个描述股权结构的解释变量与公司综合业绩之间的关系。
表15给出了回归结果，表5中b[,0]，b[,1]为回归系数，r为Pearson相关系数，R[2]为样本可决系数，F为回归方程的F检验值，括号中的值分别是系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平以及回归方程F检验值所对应的显著性水平。
从表15可知，综合绩效与国有股比例的Pearson相关系数很小，只有0.051，且回归系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平分别为0.830和0.796,F检验值所对应的显著性水平为0.796，均远大于0.1，可信度均很低。以上结果充分说明，农业上市公司的综合绩效与国有股比例之间不存在明显的正相关或负相关关系。
2.考察法人股比例与公司治理综合绩效之间的关系。为此，设定如下回归方程：
表16给出了回归结果，其中，各系数含义与表15相同。可以看出，综合绩效与法人股比例之间的Pearson相关系数很小，只有0.049，且回归系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平分别为0.861及0.806，F检验值所对应的显著性水平为0.806，均远大于0.1，可信度均很低。以上结果充分说明，农业上市公司的综合绩效与法人股比例之间不存在明显的正相关或负相关关系。
3.考察流通股比例与公司治理综合绩效之间的关系。为此，设定如下回归方程：
表17给出了回归结果，其中，各系数含义与表15相同。可以看出，综合绩效与流通股比例之间的Pearson相关系数为-0.343，表现出较强的线性负相关；同时，作为检验被解释变量与解释变量之间线性关系的F检验值所对应的显著性水平为0.074，进一步说明了综合绩效与流通股比例之间具有可信度较高的线性关系。回归系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平分别为0.081和0.074，均小于0.1，说明了b[,0]、b[,1]具有较高的置信概率。R[2]为0.118，表明流通股比例可以解释11.8%的综合绩效的变化，但综合绩效还与其他因素相关。
4.考察第一大股东持股比例与公司治理综合绩效之间的关系。为此，设定如下回归方程：
表18给出了回归结果，其中，各系数的含义与表15相同。可以看出，综合绩效与第一大股东持股比例之间的Pearson相关系数很小，只有0.107；同时，作为检验被解释变量与解释变量之间线性关系的F检验值所对应的显著性水平为0.587，远大于0.1，进一步说明了综合绩效与第一大股东持股比例之间不具备可信的线性关系。回归系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平分别为0.622和0.587，表明回归系数b[,0]、b[,1]的置信概率很低。以上结果充分说明，农业上市公司的综合绩效与第一大股东持股比例之间不存在明显的正相关或负相关关系。
5.考察前五大股东持股比例与公司治理综合绩效之间的关系。为此，设定如下回归方程：
表19给出了回归结果，其中，各系数含义与表15相同。可以看出，综合绩效与前五大股东持股比例之间的Pearson相关系数为0.315，表现出较强的线性正相关；同时，作为检验被解释变量与解释变量之间线性关系的F检验值所对应的显著性水平为0.097，进一步说明了综合绩效与前五大股东持股比例之间具有可信度较高的线性关系。回归系数b[,0]、b[,1]的t检验值所对应的显著性水平分别为0.078和0.097，均小于0.1，说明了b[,0]、b[,1]具有较高的置信概率。R[2]为0.134，表明流通股比例可以解释13.4%的综合绩效的变化，但综合绩效还与其他因素相关。
三、小结
综上所述，对于农业上市公司而言，第一，其综合绩效与股东的所有权性质即股东是国有股还是法人股的相关度并不大，也许这是由农业这一特殊行业所决定的。其二，综合绩效与流通股比例之间存在着较强的线性负相关，这一结果一方面说明中国上市公司流通股股权过于分散，导致流通股股东在公司治理中不能发挥任何监督作用，另一方面也说明流通股比例越高，管理者越容易达到固守职位的状态，大股东越有可能对少数股东实施侵占，从而最终导致公司综合绩效与流通股比例负相关。其三，前五大股东持股比例与公司治理综合绩效之间有着较强的线性正相关。因此，对于目前国内农业上市公司，较为理想的股权结构既不是高度集中的股权结构，也不是高度分散的股权结构，而是股权结构相对集中，存在5个左右相对控股股东对提高公司绩效最为有利。
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