戰(zhàn)玉鋒

中圖分類號:F276.6 文獻標識碼:A

內容摘要:一些上市公司通過關聯交易制造虛假會計信息、粉飾業(yè)績等行為損害了中小投資者和債權人的合法權益,甚至危及證券市場的健康發(fā)展,規(guī)范上市公司關聯交易對穩(wěn)定證券市場具有重要意義。本文采用多元線性回歸模型分析上市公司的關聯交易,并對所采用的方法以及結果進行檢驗,以期對證券市場監(jiān)管有所借鑒。

關鍵詞:上市公司 關聯交易

樣本選擇及數據來源說明

本文選取2004年1月至2006年12月滬深兩市所有A股上市公司的關聯交易,所選取的關聯交易是參照《上海證券交易所股票上市規(guī)則》對重大關聯交易的規(guī)定,上市公司與其關聯方達成的關聯交易總額大于300萬元人民幣的關聯交易,樣本選取的數據不包括由于種種原因未披露或者未詳細披露交易涉及金額的關聯交易。根據中國證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)指引》,樣本公司共分為12類行業(yè),各行業(yè)樣本數據(見表1)。

本文的數據主要來自于國泰安信息技術有限公司開發(fā)的關聯交易數據庫(http://www.gtarsc.com),所有的統(tǒng)計數據采用EXCEL軟件計算得出。

模型構建及其回歸分析

本文構建的回歸模型為:

Yi=b0+b1x1i+b2x2i+b3x3i+b4x4i+ui(1)

其中,被解釋變量 Yi為關聯交易的頻率指標,用來度量i行業(yè)關聯交易的深度,意味著每家上市公司大約會發(fā)生多少起關聯交易;變量x1i表示i行業(yè)中,平均每家關聯交易上市公司所擁有的獨立董事數;變量x2i為i行業(yè)平均每家所擁有的董事會成員數;變量x3i為i行業(yè)樣本公司第一大股東平均持股比例;變量x4i為i行業(yè)樣本公司中,T族公司(指虧損或因虧損即將退出股市的股份上市公司)家數所占比例。在模型中,b0為截距項,其余的b1、b2和b3均為待估系數,ui為隨機項。

結合表1所示數據,本文應用Eviews軟件對(1)式進行回歸,得到如下回歸模型:

Y=-68.02+0.87x1-0.16x2+110x3+0.58x4

回歸模型中,R2的值為0.98,接近于1,說明在樣本范圍內,該回歸能很好的預測被解釋變量Yi;F統(tǒng)計量為72.4,其p值小于0.05,因此在至少95%的可能性上,以上四個解釋變量中的一個或多個不為0,即該回歸模型通過了5%的顯著性水平檢驗;D.W.統(tǒng)計量為1.93,接近于2,相鄰殘差之間沒有聯系,表明模型不存在序列相關性問題。

x1i的t檢驗值為2.8,其p值為0.016,x1i通過5%的顯著性水平檢驗,說明上市公司獨立董事平均數與關聯交易的頻率指標呈顯著的正相關關系變動,獨立董事越多,上市公司發(fā)生關聯交易的頻率越大。

x2i的t檢驗值為-3.2,p值為0.014,x2i通過5%的顯著性水平檢驗,上市公司平均董事會成員數與關聯交易頻率指標呈現非常顯著的負相關變動關系,即平均高管人員數越多,上市公司關聯交易發(fā)生頻率越小,上市公司董事會成員的增加能夠抑制關聯交易的發(fā)生。

x3i的t檢驗值為2.5,但p值為0.24,遠大于10%,沒有通過顯著性檢驗,這在一定程度上表明,在發(fā)生非公允重大關聯交易的上市公司群體中,第一大股東持股比例x3i不能對該上市公司關聯交易的發(fā)生頻率Yi產生顯著影響。

x4i的t檢驗值為2.43,同時p值為0.037,x4i通過5%的顯著性水平檢驗,即樣本公司中T族公司家數所占比例與關聯交易頻率指標正相關變動,在統(tǒng)計意義上十分顯著。

結論

綜上所述,本文通過對上市公司關聯交易的實證研究,得出如下結論:獨立董事雖然能從某些方面對上市公司關聯交易問題起到抑制作用,但對考察期內發(fā)生關聯交易的上市公司來說,反而起到了某種掩飾作用;董事會成員越多,代表存在越多的利益差異,不同利益方的相互制衡,加大了關聯交易議案在董事會上獲得通過的難度,從而勢必會抑制關聯交易的發(fā)生;T族公司家數越多,越容易發(fā)生關聯交易,T族公司為避免被摘牌處理,往往會通過關聯交易等手段來粉飾報表,制造虛假會計信息以達到其預期目的,因此應加大對其的監(jiān)管。