計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文畢業(yè)設(shè)計(jì)

1、. . . . 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文目 錄 問題的提出2股權(quán)集中度研究的理論基礎(chǔ)理論分析與假設(shè)22.1 委托-代理理論22.2 風(fēng)險(xiǎn)分散理論32.3 股權(quán)集中度、大股東持股與企業(yè)績(jī)效42.4研究假設(shè)6研究樣本、數(shù)據(jù)、變量定義與模型63.1樣本與其數(shù)據(jù)來源63.2 變量的定義63.3 模型描述7實(shí)證檢驗(yàn)與分析84.1股權(quán)集中度的描述性統(tǒng)計(jì)分析84. 2 回歸分析多重共線性、異方差和序列相關(guān)檢驗(yàn)84.3 實(shí)證分析最終模型14綜合實(shí)證分析結(jié)果相關(guān)分析155.1 實(shí)證分析結(jié)果155.2 相關(guān)分析15相關(guān)政策與建議16參考文獻(xiàn)17附錄研究樣本公司與相關(guān)數(shù)據(jù)18圖表目錄圖2-1股權(quán)集中度與公司績(jī)效作用傳導(dǎo)圖(部

2、機(jī)制) 15表3-1：變量定義與表示意義7表4-1股權(quán)集中度的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果8表4-2：初步模型回歸結(jié)果9表4-3 相關(guān)系數(shù)矩陣10表4-4 各個(gè)自變量的分別回歸的R210表4-5 逐步剔除法回歸表10圖4-1 異方差性檢驗(yàn)圖11表4-6 沒有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)12表4-7有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)12表4-8 加權(quán)修正異方差的結(jié)果12圖4-2 殘差相關(guān)圖13表4-9 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（2階）13表4-10 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（1階）14表4-11 股權(quán)集中度與公司績(jī)效的曲線回歸結(jié)果14股權(quán)集中度與公司績(jī)效的實(shí)證研究以上市公司為例摘 要股權(quán)結(jié)構(gòu)是影響企業(yè)績(jī)效的重要因素，國(guó)外學(xué)者對(duì)此給予了很大的關(guān)注。本文采

3、用和證券交易所家上市公司年年報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建了以凈資產(chǎn)收益率（）作為度量企業(yè)績(jī)效的被解釋變量的計(jì)量模型，實(shí)證分析表明股權(quán)集中度與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)，股權(quán)分散程度與公司績(jī)效呈負(fù)相關(guān)。關(guān)鍵詞股權(quán)結(jié)構(gòu)；股權(quán)集中；企業(yè)績(jī)效問題的提出股權(quán)結(jié)構(gòu)是指公司中不同類型的股東所持公司股份的比例關(guān)系。股權(quán)結(jié)構(gòu)是所有權(quán)結(jié)構(gòu)的重要組成，更是決定治理結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素。股權(quán)結(jié)構(gòu)決定治理結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。股權(quán)結(jié)構(gòu)是促進(jìn)治理結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素和決定因素，股權(quán)結(jié)構(gòu)直接影響企業(yè)治理的績(jī)效。本文就上市公司第一大股東持股比例、前三大股東持股比例、前五大股東持股比例，第一大股東與第二大股東比例之比以與第一大股東的股東性質(zhì)對(duì)公司業(yè)績(jī)的

4、影響進(jìn)行探索研究。改善我國(guó)上市公司的治理質(zhì)量提供經(jīng)驗(yàn)實(shí)證依據(jù)與理論啟示。股權(quán)集中度研究的理論基礎(chǔ)理論分析與假設(shè)2.1 委托-代理理論現(xiàn)代組織形式的企業(yè)由于所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)相分離而產(chǎn)生委托-代理關(guān)系。股東作為企業(yè)的所有者，往往不親自管理企業(yè)，而是以委托人的身份聘請(qǐng)代理人，通過授予代理人一定的權(quán)利，讓其代表委托人的利益從事企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理。代理人一般沒有企業(yè)的所有權(quán)或僅有一部分所有權(quán)，這就使得它們?cè)谧鰶Q策的時(shí)候可能并不是以股東財(cái)富最大化為目標(biāo)，從而使股東與管理者之間出現(xiàn)了矛盾。二者之間的矛盾可能有以下三個(gè)方面：一是管理者過分關(guān)注自己的利益。為了提高自己的報(bào)酬，管理者可能會(huì)選擇高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目，或?yàn)榱吮?/p>

5、護(hù)自身的地位和回避風(fēng)險(xiǎn)而放棄一些有利的投資機(jī)會(huì)；二是管理者會(huì)增加閑暇時(shí)間或追求豪華享受，因?yàn)楣芾碚咄夤緞?chuàng)造的財(cái)富不能為自己享有或只能享受一小部分，而閑暇時(shí)間所花的成本卻是所有股東一同分擔(dān)；三是管理者實(shí)施杠桿贖買，管理者可能會(huì)在暗中收購(gòu)公司的股票，提升其的持股比例，進(jìn)而奪取原股東的控制權(quán)，同時(shí)可能會(huì)打壓股票價(jià)格，使股東財(cái)富遭受損失。 同時(shí)，委托代理關(guān)系中，股東和代理人之間的信息不對(duì)稱。在選擇代理人時(shí)，代理人可能會(huì)夸大自己的才能，而股東不了解代理人的真實(shí)情況而沒有選擇最適合的代理人；其次，在管理經(jīng)營(yíng)過程中，代理人可能會(huì)瞞著股東而做出有利于自己而損害股東利益的行為。在這種信息不對(duì)稱的情況下，代理成

6、本便成為不可忽視的一個(gè)角色?；谝陨系囊恍┟?，代理成本可以分為幾部分。首先是監(jiān)督費(fèi)用，股東要使代理人全力為股東利益而努力，就要進(jìn)行相應(yīng)的監(jiān)督與激勵(lì)，進(jìn)而產(chǎn)生監(jiān)督激勵(lì)成本；其次是代理人的擔(dān)保費(fèi)用，鑒于雙方之間的矛盾，代理人要向股東保證其行為的正確性，就要做出相應(yīng)的保證成本（即故意損害股東的利益后要做相應(yīng)的賠償）；三是剩余損失，即股東讓代理人代理自己做決策而引起的價(jià)值損失。在公司股權(quán)十分分散的情況下，廣大中小股東考慮到成本與效益的匹配，在“免費(fèi)搭車”心理的支配下，既沒有動(dòng)力也沒有能力去監(jiān)督公司經(jīng)理人員。同中小股東相比，大股東有足夠的激勵(lì)去監(jiān)督管理層做出有利于企業(yè)價(jià)值最大化的決策，從而避免了股權(quán)高

7、度分散情況下的“免費(fèi)搭車”問題，而且，大股東在某些情況下直接參與經(jīng)營(yíng)管理減少了委托人與代理人之間的“信息不對(duì)稱”問題。因而，大股東既有動(dòng)機(jī)又有能力對(duì)經(jīng)理人員實(shí)施監(jiān)督。因此可以推斷，股權(quán)集中有利于公司價(jià)值的增加。2.2 風(fēng)險(xiǎn)分散理論對(duì)任何一個(gè)投資者來說，最優(yōu)的證券組合是對(duì)不同行業(yè)，不同企業(yè)不同區(qū)域，不同證券市場(chǎng)上的證券進(jìn)行分散投資，由于分散投資者握有許多企業(yè)的證券，他能避免財(cái)富過多地依賴于某一個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，分散股票投資的風(fēng)險(xiǎn)。不僅僅是因?yàn)楣芾碇悄艿膶I(yè)化和公司風(fēng)險(xiǎn)的分散化，還因?yàn)闆Q策管理權(quán)的分離，有效地解決了公司部的代理問題。其次，股權(quán)過于集中常被認(rèn)為是制約我國(guó)上市公司績(jī)效的一個(gè)重要因素。由于證

8、券市場(chǎng)的股票流通性很低，從而通過市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行資源配置的效率可能性較低，公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的非市場(chǎng)安排行為居多。由于中國(guó)上市公司的市場(chǎng)機(jī)制相對(duì)薄弱所導(dǎo)致的股東直接監(jiān)控必然僅是一種次優(yōu)選擇，較高的集中度可能導(dǎo)致大股東對(duì)小股東的利益侵害，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)理論并沒有在不同的股東之間進(jìn)行區(qū)分，即把股東視為廣泛分散且并不干預(yù)公司運(yùn)營(yíng)的缺位所有者的同質(zhì)集團(tuán)。但股權(quán)的分散意味著股東不再被認(rèn)為是一個(gè)整體，而只是相互分離的投資者，其目標(biāo)利益函數(shù)彼此不同。從這種意義上說，降低股權(quán)集中度有利于改善公司績(jī)效。股權(quán)集中度的分析和評(píng)價(jià)要綜合考慮三種成本:風(fēng)險(xiǎn)成本、治理成本和壟斷成本。這三種成本與股權(quán)集中度有密切的關(guān)系，當(dāng)存在控股股東時(shí)

9、，按照所有權(quán)與剩余索取權(quán)相匹配原則，企業(yè)的所得就會(huì)大部分屬于該出資者。在利益的驅(qū)動(dòng)下，投資者為追求利益最大化，就會(huì)利用一切制度手段積極地監(jiān)督經(jīng)營(yíng)者的行為，由于部高度的監(jiān)控，因此治理成本很小，但同時(shí)由于股權(quán)高度集中，對(duì)投資者來說，投資風(fēng)險(xiǎn)大，風(fēng)險(xiǎn)成本高。投資者若要降低風(fēng)險(xiǎn)成本，就必須分散投資，即企業(yè)的股權(quán)由若干個(gè)投資者持有，某一投資者的風(fēng)險(xiǎn)成本雖然降低了，但由于失去了對(duì)企業(yè)的控制權(quán)，隨著企業(yè)的控制權(quán)和所有權(quán)分離，其結(jié)果就是不通過部機(jī)構(gòu)積極監(jiān)督經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)營(yíng)行為，治理成本不斷上升。股權(quán)過于集中，又會(huì)由于大股東對(duì)股權(quán)的壟斷帶來對(duì)其他中小股東的侵害，甚至以損害市場(chǎng)為代價(jià)，這就是所謂的壟斷成本，股權(quán)越集中

10、，壟斷成本越高。有效率的公司治理必須以適度的股權(quán)結(jié)構(gòu)為條件，即二者之和達(dá)到最低時(shí)的這樣一個(gè)股權(quán)集中度。在股權(quán)適度集中的情況下，會(huì)出現(xiàn)公司治理成本的最低點(diǎn)，因此適中的股權(quán)集中度是公司治理對(duì)股權(quán)狀況的基本要求。2.3 股權(quán)集中度、大股東持股與企業(yè)績(jī)效股權(quán)集中度(concentration rate of shares)，主要指的是公司的各個(gè)股東因?yàn)槠渌鶕碛械牟煌某止杀壤股鲜泄颈憩F(xiàn)出來的公司的股權(quán)是集中還是分散的狀況的程度。股權(quán)集中度是評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)的股權(quán)分布的狀態(tài)以與該企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r是否穩(wěn)定的一個(gè)重要指標(biāo)。股權(quán)集中度是指股權(quán)集中或分散的程度，它是股權(quán)結(jié)構(gòu)“量”的體現(xiàn)，包括三種類型:一是股權(quán)高

11、度集中，公司擁有一個(gè)控股股東，該股東對(duì)公司擁有絕對(duì)控制權(quán);二是股權(quán)高度分散，公司沒有大股東，所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)基本完全分離;三是股權(quán)適度集中，公司擁有較大的相對(duì)控股股東，同時(shí)還有其他大股東。不同的股權(quán)集中度對(duì)公司治理機(jī)制作用的發(fā)揮具有正面或負(fù)面的影響，從而會(huì)導(dǎo)致不同的公司治理效率。股權(quán)集中度股權(quán)結(jié)構(gòu)股權(quán)屬性經(jīng)營(yíng)激勵(lì)代理權(quán)競(jìng)爭(zhēng)公司治理結(jié)構(gòu)公司績(jī)效監(jiān)督約束收購(gòu)兼并圖2-1股權(quán)集中度與公司績(jī)效作用傳導(dǎo)圖(部機(jī)制) 1廖楠，中國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司績(jī)效的實(shí)證分析，XX交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2003年6月，P28，市場(chǎng)機(jī)制和債務(wù)由于通過外部機(jī)制影響公司績(jī)效，本文略去。于周俊民股權(quán)集中度與公司績(jī)效-基于東北

12、地區(qū)上市公司的實(shí)證研究，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士論文，2005年12月，p6。股權(quán)集中度對(duì)公司績(jī)效的影響依賴于公司治理機(jī)構(gòu)的傳導(dǎo)，如圖2-1?？梢酝茢?，股權(quán)集中在中國(guó)上市公司治理中具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，適當(dāng)?shù)墓蓹?quán)集中有利于上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的增長(zhǎng)。中國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的一大 特點(diǎn)是“一股獨(dú)大”，在這種情況下，大股東可以利用其控股地位從事掠奪和侵害中小股東利益的行為，大股東通常利用合法的手段，將上市公司的財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)移到自己名下。一方面，股權(quán)集中有助于保護(hù)中小股東的利益、有利于公司績(jī)效的提高;另一方面，“一股獨(dú)大”的股權(quán)結(jié)構(gòu)下又存在控股股東掠奪的風(fēng)險(xiǎn)。如何在保留股權(quán)集中的眾多優(yōu)勢(shì)的同時(shí)又限制大股東的掠奪行為，是我國(guó)當(dāng)前

13、公司治理所面臨的一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn)。 但是，在企業(yè)中作為具有控制權(quán)的少數(shù)大股東部股權(quán)結(jié)構(gòu)的差異也會(huì)對(duì)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生重要的影響，其持股比例差異越大，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策力的制約度越小，決策的質(zhì)量和水平可能 越差，企業(yè)績(jī)效可能會(huì)越差。同時(shí)，在大股東群體中法人大股東實(shí)際上又受到多層委托代理關(guān)系的制約，加大了代理成本。特別在中小企業(yè)中，法人大股東持股比例的增加，極有可能會(huì)降低決策質(zhì)量，降低資金使用效率，從而降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。2.4研究假設(shè)根據(jù)以上的理論基礎(chǔ)，我們可以做以下的假設(shè)： 假設(shè) ：上市公司股權(quán)集中度與公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系 假設(shè) ：中小企業(yè)大股東股權(quán)離散度與企業(yè)績(jī)效呈反向關(guān)系。研究樣本、數(shù)據(jù)、變量定義與模型

14、3.1樣本與其數(shù)據(jù)來源本文采用在證券交易所和證券交易所上市的數(shù)據(jù)較為完整的 家公司作為分析的樣本，數(shù)據(jù)源自與證券交易所公布的各樣本公司 年年報(bào)資料整理得出。運(yùn)用截面數(shù)據(jù)分析股權(quán)集中度與公司績(jī)效之間的關(guān)系。研究樣本公司與樣本數(shù)據(jù)見附錄。3.2 變量的定義3.2.1被解釋變量（因變量）我們選用凈資產(chǎn)收益率（）作為度量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)，作為被解釋變量。凈資產(chǎn)收益率（）即稅后利潤(rùn)與所有者權(quán)益之比。 3.2.2 股權(quán)集中度的衡量。本文衡量股權(quán)集中度選用三種計(jì)量方法。(1) 指數(shù)，指公司前位大股東持股比例之和。本文分別計(jì)算3和5。這個(gè)指標(biāo)主要反映公司股權(quán)分布情況。(2)HerfindahI指數(shù)，指公司前n位

15、大股東持股比例的平方和。該指標(biāo)的作用在于對(duì)持股比例取平方后，會(huì)出現(xiàn)馬太效應(yīng)，也就是比例大的平方和與比例小的平方和之間的差距拉大，從而顯示股東持股比例之間的差距，計(jì)為H5。( 3 ) Z指數(shù)，指公司第一大股東與第二大股東持股比例的比值，Z指數(shù)越大，第一大股東與第二大股東的力量差異越大，第一大股東的優(yōu)勢(shì)越明顯。根據(jù)以上理論分析和假設(shè)分別定義了以下解釋變量。表3-1：變量定義與表示意義所屬類別變量符號(hào)變量涵義注釋公司績(jī)效ROE凈資產(chǎn)收益率凈利潤(rùn)/凈資產(chǎn)股權(quán)集中度S1 第一大股東持股比例第一大股東股權(quán)數(shù)/總股本CR3前三大股東持股比例前三大股東持股比例之和CR5 前五大股東持股比例前五大股東持股比例之

16、和Z第一大股東持股比例/第二大股東持股比例第一大股東持股比例/第二大股東持股比例H5前五大股東持股比例平方前五大股東持股比例平方相加和N第一大股東性質(zhì)的虛擬變量國(guó)有股東，D=;其他，D=3.3 模型描述 本文研究采用線性回歸模型：S1CR3CR54H5+5Z6N 其中，、為參數(shù)。 實(shí)證檢驗(yàn)與分析4.1股權(quán)集中度的描述性統(tǒng)計(jì)分析 股權(quán)集中度的測(cè)量存在多種方法，比較常見的是第一大股東持股比例、前三大股東持股比例和前五大股東持股比例等幾種指標(biāo)。表4-1是本研究樣本公司的股權(quán)集中度的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。表4-1股權(quán)集中度的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果項(xiàng)目最小值最大值平均值方差第一大股東持股比例S10.1180.6515

17、0.3605230.018846第一大股東與第二大股東持股比例之比Z1.0819250.576917.939542263.31前三大股東持股比例和CR30.36270.64390.4898040.008554前五大股東持股比例之和CR50.37480.686570.5212570.007087前五大股東持股比例平方H50.03420.4244730.1667080.009201由表4-1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，該樣本公司中第一大股東持股比例的最小值為11.8%，而最大值則達(dá)到65.15%，平均在36左右，可以說，大股東治理是我國(guó)上市公司治理中的一種普遍現(xiàn)象。Z值在不同公司間的差異非常大，第一大股東持股比

18、例與第二大股東持股比例的比值最大達(dá)到250.58，平均值達(dá)到17.9。而前五大股東持股比例平均值為52.13%，超過了公司的總股本的一半。同時(shí)可以看到，前三大股東持股比例和前五大股東持股比例與第一大股東持股比例相差不大，尤其后兩者平均僅相差個(gè)百分點(diǎn)，說明我國(guó)上市公司普遍存在一到兩個(gè)支配性的大股東，其余股東的持股比例相對(duì)均較低。由此可見，前三大股東基本上控制了上市公司的投票權(quán)，這對(duì)保護(hù)中小股東的利益十分不利。前五大股東持股比例平方和最小值為3.42%，最大值為42.45%，表明這些公司前五大股東的實(shí)力分布極不均衡，大部分樣本公司的第一大股東持股只占有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。按照公司治理理論，大股東治理的顯著優(yōu)

19、勢(shì)在于其能積極參與公司治理，減少搭便車行為，有利于公司的經(jīng)營(yíng)激勵(lì)，減少代理成本。4. 2 回歸分析多重共線性、異方差和序列相關(guān)檢驗(yàn) 本研究對(duì)設(shè)計(jì)模型采用 Eviews軟件進(jìn)行 回歸分析與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。本文采用線性回歸對(duì)股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行分析，為了保證模型的有效性和結(jié)果的正確性，需要研究回歸模型是否存在多重共線性、異方差和序列相關(guān)三大問題(馬慶國(guó)，2002)，因此，本文將對(duì)研究模型是否存在這三大問題進(jìn)行檢驗(yàn)，確保對(duì)模型進(jìn)行回歸分析時(shí)已排除這些問題。4.2.1多重共線性多重共線性指某兩個(gè)過多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了嚴(yán)重的線性相關(guān)性。表4-2：初步模型回歸結(jié)果Dependent Variable:

20、 ROEMethod: Least SquaresDate: 06/26/07 Time: 20:58Sample: 1 26Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S14.5998852.9991081.5337510.1416Z0.0020790.0028850.7205410.4800CR5-5.5507923.933729-1.4110760.1744H5-10.101895.485237-1.8416500.0812N-0.2419270.209499-1.1547900.2625C

21、R310.541894.3868902.4030450.0266C-2.1391990.943120-2.2682160.0352R-squared0.510709 Mean dependent var-0.025027Adjusted R-squared0.356196 S.D. dependent var0.499795S.E. of regression0.401023 Akaike info criterion1.235206Sum squared resid3.055564 Schwarz criterion1.573924Log likelihood-9.057680 F-stat

22、istic3.305284Durbin-Watson stat1.612573 Prob(F-statistic)0.021205從表中我們可以看到R2 為0.510709，方程的F檢驗(yàn)的P值為0.021205，在0.05的顯著性水平下，通過檢驗(yàn)，故認(rèn)為公司的績(jī)效與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。但由于其中s1,Z，CR5，N前參數(shù)估計(jì)未能通過t檢驗(yàn)，故認(rèn)為解釋變量間存在多重共線性。ROE，S1，Z，CR5，H5，相關(guān)系數(shù)矩陣如表4-3。表4-3 相關(guān)系數(shù)矩陣ROES1ZCR3CR5H5NROE10.33760.06150.46980.35970.2836-0.1741S10.337610.5

23、5900.77470.63690.96260.4455Z0.06150.559010.431610.37110.67160.2046CR30.46980.77470.431610.95400.83890.1326CR50.35970.63690.37110.954010.73590.0734H50.28360.96260.67160.83890.735910.3870N-0.17410.44550.20460.13260.07340.38701由表中數(shù)據(jù)可以看出H5、S1、CR3、CR5之間存在高度相關(guān)性，CR5，Z和H5存在中度相關(guān)。為了找出最檢驗(yàn)的回歸模型，分別作ROE與S1，Z，CR3、

24、CR5，H5，N間的回歸，分別得擬合度如表4-4。表4-4 各個(gè)自變量的分別回歸的R2自變量S1ZCR3CR5H5NR-squared0.1140030.0037860.2206990.1293620.0804540.030312根據(jù)表4-3的相關(guān)系數(shù)，與各個(gè)自變量分別回歸的擬合優(yōu)度，采用變量剔除法逐步剔除變量，如表4-5，逐步確定初步模型。表4-5 逐步剔除法回歸表變量顯著性判斷(P值)S1ZCR3 CR5H5NR-squaredD.WROE=f(S1,Z,CR3,CR5,H5,N)0.14160.48000.02660.17440.08120.26250.5107091.612573ROE

25、=f(S1,CR3,CR5,H5,N)0.18460.02770.13670.06840.22300.4973391.620363ROE=f(S1,CR3,CR5,H5,)0.30400.01070.09470.07180.4575771.470599ROE=f(CR3,S1,H5,N)0.02750.03070.02860.15460.4369291.557675ROE=f(CR3,S1,H5)0.05450.00790.02820.3784621.394484在初始模型中，逐步剔除R2最小的變量，確定模型為：ROE=-2.6289954.611364S15.000752CR3-9.0452

26、81H5R2=0.378462，調(diào)整R2=0.293707，D.W=1.394484，Prob(F-statistic)= 0.0135494.2.2 異方差檢驗(yàn)“異方差性，即相對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，也就是相對(duì)于不同的解釋變量觀測(cè)值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)鍔方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性”1李子奈、潘文卿，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，2005年4月第二版，p96。 異方差問題多存在于截面數(shù)據(jù)中，因?yàn)榻孛鏀?shù)據(jù)可能存在規(guī)模效應(yīng)，涉與不均勻單位的截面數(shù)據(jù)中，異方差是常有的情況。一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，以截面數(shù)據(jù)作為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素的差異較大

27、，所以更容易產(chǎn)生異方差。首先用圖示檢驗(yàn)法，分別作殘差平方與自變量的散點(diǎn)圖。圖4-1 異方差性檢驗(yàn)圖從異方差性檢驗(yàn)圖表明，S1，CR3，H5都引起了異方差，且存在單調(diào)遞減型異方差性。再用懷特檢驗(yàn)進(jìn)行更確切的異方差性檢驗(yàn)，結(jié)果如下：表4-6 沒有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)White Heteroskedasticity Test:F-statistic23.85947 Probability0.000000Obs*R-squared22.95357 Probability0.000812表4-7有交叉項(xiàng)的懷特檢驗(yàn)White Heteroskedasticity Test:F-statistic51.9263

28、1 Probability0.000000Obs*R-squared25.13932 Probability0.002821在1%的顯著性水平下，不管是有交叉項(xiàng)還是沒有交叉項(xiàng)的檢驗(yàn)，其變量都是顯著的，同時(shí)懷特統(tǒng)計(jì)量nR2的P值很小，因此拒絕同方差的假設(shè)。用加權(quán)最小二乘法對(duì)原模型進(jìn)行異方差修正， 權(quán)數(shù)為1/abs(e)。修正后的結(jié)果如表4-8。表4-8 加權(quán)修正異方差的結(jié)果Dependent Variable: ROEMethod: Least SquaresWeighting series: 1/ABS(RESID)VariableCoefficientStd. Errort-Statisti

29、cProb. S11.7160240.6337442.7077580.0129H5-3.2521141.209247-2.6893710.0134CR31.9351870.5654513.4223800.0024C-0.9967890.309672-3.2188500.0040Weighted StatisticsR-squared0.801676 Mean dependent var0.051094Adjusted R-squared0.774631 S.D. dependent var0.090580S.E. of regression0.043001 Akaike info criter

30、ion-3.314557Sum squared resid0.040680 Schwarz criterion-3.121003Log likelihood47.08924 F-statistic29.64314Durbin-Watson stat1.270006 Prob(F-statistic)0.000000 從表4-8中可以看出，經(jīng)過調(diào)整后，不論是擬合優(yōu)度還是各參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值都有了顯著的改進(jìn)。4.2.3 序列相關(guān)檢驗(yàn) (a) （b）圖4-2 殘差相關(guān)圖從殘差圖中，不容易看出是否存在序列相關(guān)。D.W檢驗(yàn)，如表4-8中得出DW值為1.270006，查表得dl=1.14 DW du=1.

31、65,D.W值落在了不能判斷的區(qū)域。拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（LM檢驗(yàn)），含2階滯后殘差項(xiàng)的輔助回歸如表4-9。表4-9 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（2階）Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:Obs*R-squared6.041012 Probability0.048777Dependent Variable: RESIDVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S11.5550682.5610890.6071900.5506H5-3.7374894.289240-0.8713640.3939CR32.86057

32、11.8713471.5286160.1420C-1.3729370.823372-1.6674570.1110RESID(-1)0.2154550.6602040.3263460.7476RESID(-2)-0.8038030.683612-1.1758170.2535表4-9表明，乘數(shù)的P值為0.048777，在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，則說明存在2階自相關(guān)。但是由于e（-1），e(-2)的參數(shù)不顯著，說明不存在2階序列相關(guān)性。下面作含1階的滯后殘差項(xiàng)的輔助回歸，結(jié)果如下：表4-10 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)（1階）Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Te

33、st:Obs*R-squared4.661300 Probability0.030850Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 07/05/07 Time: 14:12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. S12.8583692.3297391.2269050.2334H5-5.6547674.003181-1.4125680.1724CR32.9316331.8873301.5533230.1353C-1.5797300.811663-1.9462

34、890.0651RESID(-1)0.1255240.6617050.1896990.8514從表4-10可知，乘數(shù)的P值為0.03085，在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，則說明原模型依然存在自相關(guān)。但是由于e（-1）不通過檢驗(yàn)，說明不存在1階序列相關(guān)性。由上述拉格朗日檢驗(yàn)可得出，該模型不存在序列相關(guān)性。 4.3 實(shí)證分析最終模型表4-11 股權(quán)集中度與公司績(jī)效的曲線回歸結(jié)果變量CS1CR3H5A- R2F值P值D.W值系數(shù)-0.997*1.7160*1.9352*-3.25211*0.77529.6430.0000001.270注： *代表在0. 1的水平下顯著;*代表在0. 05的水平下顯著

35、;*代表在0. O 1的水平下顯著由表4-11可得最后的模型為：ROE= -0.997 + 1.716 S1 + 1.9352 CR3 - 3.25211 H5 綜合實(shí)證分析結(jié)果相關(guān)分析5.1 實(shí)證分析結(jié)果實(shí)證分析確定的模型研究發(fā)現(xiàn)：上市公司第一大股東持股比例、前三大股東持股比例與公司業(yè)績(jī)指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率ROE存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，前五大股東持股比例平方和與公司績(jī)效指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率ROE存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)股權(quán)集中程度提高時(shí)，公司的整體業(yè)績(jī)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，即股權(quán)集中度與公司業(yè)績(jī)存在同向變化的關(guān)系，同時(shí)，股權(quán)的分散度與不平衡與公司績(jī)效呈反向變化關(guān)系。大多數(shù)上市公司中前五大股東持股比例極不平衡，

36、第一大股東持股比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于后面四大股東的持股比例之和，第一大股東實(shí)際上處于控股地位。這樣的股權(quán)集中度在我國(guó)目前體制下很容易形成“部人控制”，不利于公司治理機(jī)制的發(fā)揮作用，從而不利于公司業(yè)績(jī)的提高。5.2 相關(guān)分析本文統(tǒng)計(jì)研究表明，目前上市公司也存在著“一股獨(dú)大”類似的情況，同時(shí)前三大股東持股比例，本文實(shí)證研究的結(jié)果表明，股東集中度越大，越有利于公司績(jī)效的提升。對(duì)于法人治理結(jié)構(gòu)不完善引起的對(duì)公司決策經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生的不利影響要通過股權(quán)改革方式解決，逐步提升中小企業(yè)部治理的水平，以盡快提高中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。流通股普遍存在著嚴(yán)重的“搭便車”現(xiàn)象，比例較低的分散的流通股股東存在著嚴(yán)重的“機(jī)會(huì)主義”行為，與公

37、司績(jī)效存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。另外，股權(quán)集中與公司績(jī)效存在著正的相關(guān)關(guān)系。似乎說明，為了進(jìn)一步提高公司績(jī)效，目前中小企業(yè)應(yīng)該進(jìn)一步加大股權(quán)集中的力度。但是，仔細(xì)分析可以看出，這種結(jié)果的出現(xiàn)正是由于流通股比例過低，促使流通股股東的逆向選擇。因此，應(yīng)加快中小企業(yè)上市公司股權(quán)分置改革的步伐，逐步實(shí)現(xiàn)股權(quán)全流通，以提高流通股對(duì)于公司績(jī)效的貢獻(xiàn)。 相關(guān)政策與建議 影響上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的原因是多方面的，包括股權(quán)集中度，公司規(guī)模大小，股權(quán)結(jié)構(gòu)的比例，控股股東的性質(zhì)等。本文通過對(duì)集中度的理論和實(shí)證研究，得出可以從以下幾個(gè)方面提高上市公司的績(jī)效：(一)股權(quán)要適度集中 在目前階段，上市公司的股權(quán)不能太分散，一定程度的股權(quán)

38、集中可以提高股東對(duì)公司管理層的監(jiān)控效率。限制大股東掠奪的可行辦法是努力設(shè)計(jì)成代表不同利益主體的若干法人或自然人股東共同形成相對(duì)的股權(quán)制衡局面，通過法人或自然人股東的積極參與促進(jìn)公司治理結(jié)構(gòu)的完善。通常情況下，市場(chǎng)簽約成本包括市場(chǎng)作用失靈所造成的損失，與資產(chǎn)專用性相關(guān)的事后交易成本(低價(jià)轉(zhuǎn)讓的損失)與信息費(fèi)用，一旦利益相關(guān)者成為公司的股東，這些市場(chǎng)交易成本就可能部化，并在很大程度上減少這些交易成本;而部交易成本包括通常所定義的監(jiān)控成本、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)成本，以與集體決策成本，如果所有者或股東的數(shù)量較多，且他們之間對(duì)各自的目標(biāo)取向極不一樣，則這類成本可能很大。因此，企業(yè)選擇何種股權(quán)結(jié)構(gòu)在很大程度上取決于總

39、交易成本的最小化方案。S1較高，對(duì)目前上市公司治理的總體影響是積極的，應(yīng)該重視股權(quán)集中度高的優(yōu)勢(shì)和大股東對(duì)公司治理的貢獻(xiàn)。但是“一股獨(dú)大”存在著危害性，如侵占上市公司資產(chǎn)的等。因此，應(yīng)該在股權(quán)集中度對(duì)公司績(jī)效的好的影響和危害性之間找到平衡點(diǎn)。 (二)切實(shí)保護(hù)廣大中小股東的利益流通股的持有者多為中小投資者，他們是我國(guó)證券市場(chǎng)的主力軍，沒有他們的積極參與，證券市場(chǎng)將成無源之水，無本之木。他們數(shù)量眾多但平均擁有的股份卻很少，在公司治理和對(duì)大股東和經(jīng)營(yíng)者行為監(jiān)督上難以發(fā)揮作用，這使得他們的權(quán)益經(jīng)常受到損害。要保護(hù)中小投資者的利益，僅僅靠對(duì)大股東的道德約束是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須要有相應(yīng)的制度法規(guī)來限制大股東

40、的行為，我們認(rèn)為，委托投票制和累積投票制是不錯(cuò)的選擇，在許多國(guó)家的實(shí)踐也表明，這種制度能夠給予中小投資者參與公司治理的機(jī)會(huì)，使他們能夠選舉自己的董事進(jìn)入董事會(huì)，在一定程度上抑制大股東對(duì)公司的控制，也就在一定程度上約束大股東對(duì)中小投資者利益的侵害。（三）股權(quán)結(jié)構(gòu)的多元化從通過顯著性檢驗(yàn)的回歸方程來看，集中度與績(jī)效正相關(guān)，增加集中程度，有利于提高績(jī)效，這從反面證明盲目地減持國(guó)有股并非一定能夠奏效，關(guān)鍵在于股權(quán)結(jié)構(gòu)的多元化，只有投資主體的多元化，才有利于權(quán)利的制約，控制“部人控制”現(xiàn)象，上市公司治理結(jié)構(gòu)才能很好地發(fā)揮作用，從而有利于提高公司績(jī)效。此外，根據(jù)許多學(xué)者的研究表明公司規(guī)模對(duì)績(jī)效正相關(guān)關(guān)系，

41、這可能是由于我國(guó)的大部分上市公司規(guī)模較小，無法利用規(guī)模經(jīng)濟(jì)的原因。這種結(jié)論恰好與我國(guó)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的背景下，擴(kuò)大投資，爭(zhēng)取做大做強(qiáng)的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)不謀而合。參考文獻(xiàn)1 子奈，文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).高等教育，2005.93-127.2 良智 ，鮑新中，曉靜.財(cái)務(wù)管理學(xué)教程.經(jīng)濟(jì)管理，2004.13-16.3 松. 中國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)績(jī)效關(guān)系分析.西南大學(xué).碩士學(xué)位論文，2006.38-42.4 周俊民. 股權(quán)集中度與公司績(jī)效基于東北地區(qū)上市公司的實(shí)證研究.東北財(cái)經(jīng)大學(xué).碩士學(xué)位論文，2005.34-35.5紅軍.中國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效的理論與實(shí)證分析J.經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2000 (4).34-43.6 朱天玲. 股權(quán)流通、股權(quán)集中與中小企業(yè)績(jī)效實(shí)證研究. 中國(guó)民營(yíng)科技與經(jīng)濟(jì)，2007.77-79.7吉利. 我國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效的實(shí)證研究.大學(xué)碩士學(xué)位論文，2002.18-23.8 平生. 上市公司股權(quán)集中度與公司業(yè)績(jī)關(guān)系的實(shí)證研究.交通財(cái)會(huì)，2007（1）.58-62.9小悅，徐曉東.股權(quán)結(jié)構(gòu)、企業(yè)績(jī)效和投資者利益保護(hù).經(jīng)