馬黎政+楊奔

摘要：定向增發(fā)是中國上市公司股權(quán)再融資的主要方式，普遍采用折價方式發(fā)行，增發(fā)折價率反映了股權(quán)融資成本。當(dāng)前研究主要使用財務(wù)因素對定向增發(fā)折價現(xiàn)象進行解釋。本文將定向增發(fā)數(shù)據(jù)和發(fā)行人信用評級信息相結(jié)合，以2006—2009年中國A股上市公司定向增發(fā)案例為樣本，結(jié)合新華遠東中國上市公司公開信息（PI）評級信息，考察信用評級信息對股權(quán)再融資成本的影響，得出信用評級信息對定向增發(fā)折價有顯著影響和信用等級對定向增發(fā)折價的影響不顯著兩個結(jié)論。

關(guān)鍵詞：信用評級；信用等級；定向增發(fā)

中圖分類號：F8309文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1000176X（2015）10005307

上市公司外部融資渠道，總體上可分為股權(quán)融資和債權(quán)融資。2005年股權(quán)分置改革之后，定向增發(fā)成為上市公司股權(quán)再融資最主要的方式，定向增發(fā)數(shù)量和規(guī)模快速增長。2007—2014年，我國A股上市公司實際完成定向增發(fā)案例的數(shù)量共計1 300余次，累計募集資金總額2340萬億元；同時，經(jīng)過多年平穩(wěn)發(fā)展，2014年底，中國債券市場余額已達到35640萬億元。股權(quán)再融資市場和債券市場的發(fā)展，為降低社會融資成本，促進經(jīng)濟發(fā)展做出巨大貢獻。

中國資本市場分割現(xiàn)象突出，信息交流程度低。對于信息披露對資本成本影響的研究，往往局限于單一市場：或是考察財務(wù)或非財務(wù)信息對于上市公司股權(quán)融資成本的影響，或是考察信用評級信息對于債券發(fā)行成本和信用利差的影響。但無論是股權(quán)融資還是債權(quán)融資，都是上市公司基于自身的財務(wù)狀況做出的外部融資決策，局限于單一市場的研究，無法從整體角度考察上市公司外部融資行為。

信用評級信息能夠緩解債券市場信息不對稱，對于債券發(fā)行成本和信用利差影響顯著。這一結(jié)論已得到國內(nèi)外很多研究的支持[1-2]。而信用評級信息對于上市公司股權(quán)再融資成本是否也有同樣的影響？影響程度又有多大？本文試圖從上市公司外部融資決策的角度，研究信用評級信息對于上市公司定向增發(fā)折價的影響，回答上述問題。

一、文獻綜述

上市公司非公開發(fā)行股票時的折價問題在發(fā)達資本市場中非常普遍。Wruck[3]較早注意到這個問題，發(fā)現(xiàn)美國上市公司非公開發(fā)行股票價格相對于發(fā)行公告前一交易日，平均折價率約為13500%。之后的研究也表明美國市場非公開發(fā)行股票的折價率基本保持在10%—20%之間[4-5-6]。

對于非公開發(fā)行股票的研究，目前主要集中在以下三個領(lǐng)域：

1非公開發(fā)行股票折價率的決定因素

優(yōu)序融資理論分析框架，主要解釋了上市公司融資方式的選擇順序問題，認為資本市場中普遍存在信息不對稱，這使得公司管理層可能利用掌握的更多的內(nèi)部信息獲利，從而導(dǎo)致“市場高估”和“投資不足問題”[7]；信息假說理論發(fā)展融資優(yōu)序理論，并認為非公開增發(fā)股票是管理層與投資者溝通，緩解信息不對稱問題的有效方式，上市公司可以通過非公開發(fā)行股票，滿足投資者的財務(wù)需求，有效解決投資不足問題[4]。對于非公開發(fā)行股票的折價問題，基于上述兩個理論，研究者提出了“對禁售期的補償”[5]、“對挖掘企業(yè)價值信息的補償”[6]和“大股東利用控制權(quán)侵害中小股東利益”等理論，從不同角度解釋了非公開發(fā)行折價的原因。實證方面，研究人員根據(jù)各國資本市場數(shù)據(jù)進行計量分析，發(fā)現(xiàn)非公開發(fā)行折價與“再融資規(guī)?！盵8]以及“股票價格的不確定性”[9]呈正比且有很好的解釋力。

2信用評級對于上市公司融資成本的影響

主流觀點認為，信用評級可以降低上市公司和投資者之間的信息不對稱。信用評級信息降低了公司價值的不確定性，緩解了股票發(fā)行過程中發(fā)行人和投資者間的信息不對稱[10]，在非公開發(fā)行股票之前擁有信用評級的上市公司，其發(fā)行折價遠低于沒有信用評級的公司[11]。因此，再融資之前，進行信用評級將降低投資者對于上市公司價值的不確定，降低折價率。

3中國內(nèi)地的信用評級和再融資折價之間的關(guān)系

Luo等[12]認為信息風(fēng)險較低的企業(yè)在進行再融資時，更有可能更換一個聲譽更好的承銷商，以降低發(fā)行折價水平。對中國信用評級市場的研究發(fā)現(xiàn)，信用評級調(diào)降能為股市提供有效信息，投資者對于上市公司信用評級十分關(guān)注[1]。

綜上所述，對上市公司股權(quán)再融資行為的研究發(fā)現(xiàn)，有關(guān)信息不對稱的變量可以解釋折價問題；對信用評級的研究表明，信用評級信息可以降低IPO、債券融資以及再融資股票發(fā)行時的信息不對稱，提高資本市場的有效性。但目前，還沒有對中國資本市場信用評級和定向增發(fā)折價之間關(guān)系的研究?？紤]到中國資本市場的特殊性（很高的信息不對稱、較差的投資者保護機制以及強監(jiān)管環(huán)境），研究中國資本市場中信用評級對定向增發(fā)折價的影響，具有一定的理論和現(xiàn)實意義。

二、研究假設(shè)、研究方法和樣本選擇

1 研究假設(shè)

信息不對稱程度和投資者對于上市公司長期投資價值的不確定性，是影響定向增發(fā)折價的主要因素[8-11]。上市公司信息不對稱程度越高，長期投資價值不確定性越大，投資者基于信息搜尋成本和限售期導(dǎo)致的持有成本和投資風(fēng)險，向上市公司要求更高的折價作為補償。信用評級信息可以降低信息不對稱，降低投資者的不確定性，從而降低定向增發(fā)折價率，本文將基于中國上市公司數(shù)據(jù)，對這一假設(shè)進行驗證，即本文的第一個假設(shè)：

H1：其他條件相同的情況下，在發(fā)行公告日前擁有信用評級的上市公司，其定向增發(fā)發(fā)行折價率顯著低于沒有信用評級的上市公司。

關(guān)于不同的信用等級對于上市公司定向增發(fā)折價率的影響，存在不同意見。一方面，較低的信用等級，意味著較差的財務(wù)表現(xiàn)和較低的債務(wù)清償能力，不利于公司長期價值的增長，投資者可能因此要求一個較高的折價率；另一方面，較低的信用等級，同時也意味著外部融資對于財務(wù)狀況的改善更明顯，有利于改善經(jīng)營水平，提高上市公司長期投資價值，投資者可能因此降低折價率。綜上，信用等級對于定向增發(fā)發(fā)行折價的影響存在相反的兩種意見，本文將基于中國上市公司數(shù)據(jù)進行驗證第二個假設(shè)：

H2：其他條件相同的情況下，不同的信用等級，對于上市公司定向增發(fā)折價率的影響并不顯著。

2 研究方法

本文旨在研究信用評級對中國上市公司定向增發(fā)折價的影響?；谥袊鲜泄径ㄏ蛟霭l(fā)相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)以及主體信用評級信息，使用計量方法考察這一影響。

首先注意對內(nèi)生性的處理。信用評級機構(gòu)根據(jù)公開信息對上市公司信用狀況進行評價，信用評級指標(biāo)體系是基于上市公司財務(wù)信息構(gòu)建的。同一個財務(wù)指標(biāo)，在影響上市公司信用等級的同時，也可能影響了這家上市公司接受信用評級的可能性，以及這家上市公司定向增發(fā)折價。以資產(chǎn)規(guī)模為例，較大的資產(chǎn)規(guī)模決定了上市公司外部融資需求更大，為了滿足融資需求，主動接受信用評級的可能性就更大；較大的資產(chǎn)規(guī)模，一般意味風(fēng)險抵御能力更強，獲得更高信用等級的可能性就越大，投資者要求的定向增發(fā)折價更低。

本文采用兩階段工具變量法解決上述內(nèi)生性問題。第一步，構(gòu)造“評級可能性方程”，說明影響上市公司接受信用評級的可能因素，并對每家上市公司接受信用評級的可能性做出預(yù)測。第二步，構(gòu)造“定向增發(fā)折價方程”，基于財務(wù)數(shù)據(jù)以及“評級可能性方程”中給出的各家上市公司的評級可能性工具變量，對定向增發(fā)折價率做出預(yù)測。

評級可能性方程：

對各解釋變量可能對定向增發(fā)折價率造成的影響給出了如下預(yù)測：

發(fā)行規(guī)模（以相對規(guī)模表示）和發(fā)行人股價波動率與定向增發(fā)折價率存在正相關(guān)關(guān)系。較大的發(fā)行規(guī)?？赡茉诮饨麜r對股價產(chǎn)生向下壓力，增加了發(fā)行人長期投資價值的不確定性，波動率較高也表明發(fā)行人長期投資價值的不確定性，因此，投資者將要求一個較高的折價率以作為承擔(dān)不確定性風(fēng)險的補償。

凈資產(chǎn)收益率、定向增發(fā)歷史和承銷商聲譽與定向增發(fā)折價率可能存在負相關(guān)關(guān)系。較高凈資產(chǎn)收益率表明上市公司具有良好的成長性，投資者愿意以較低的折價率換取未來較高的投資回報；定向增發(fā)歷史則通過緩解信息不對稱，降低了投資者對于上市公司長期投資價值的不確定性，降低了定向增發(fā)的折價率[9]；聲譽較高的承銷商業(yè)務(wù)準(zhǔn)入門檻更高，同時擁有更強的資金募集能力，有利于降低定向增發(fā)折價率。

3 樣本與變量

我們選擇2006年1月1日至2009年5月31日，新華遠東評級作為上市公司的長期信用評級指標(biāo)。選擇這一指標(biāo)的原因如下：

時間區(qū)間選擇。2006年證監(jiān)會頒布《上市公司證券發(fā)行管理辦法》，標(biāo)志著定向增發(fā)作為上市公司的一種常規(guī)性的股權(quán)再融資方式，得到監(jiān)管機構(gòu)的正式確認。因此，選擇2006年作為數(shù)據(jù)的起始年份。

研究對象選擇。隨著多層次資本市場的加快推進，2009年后，中國已經(jīng)逐漸形成主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板、新三板等組成的多層次資本市場。而不同規(guī)模的上市公司，其股權(quán)融資的需求、行為和目的均存在較大差異，主板之外的其他市場，由于成立時間較短，市場波動較大，單個市場的數(shù)據(jù)量較少，不足以提供可信的研究結(jié)論。樣本期間定向增發(fā)的融資主體以主板上市公司為主，研究對象較為集中，樣本容量較大，有利于得到更加可信的研究結(jié)論。所以，本文選擇2006—2009年這一時期的定向增發(fā)案例作為研究對象。

評級數(shù)據(jù)的選擇。選擇新華遠東評級作為上市公司信用評級數(shù)據(jù)，是基于以下原因：第一，評級主體統(tǒng)一。新華遠東評級能在統(tǒng)一的評級標(biāo)準(zhǔn)下，給出統(tǒng)一的評級信息，避免使用國內(nèi)不同評級機構(gòu)給出的評級信息帶來的不一致性；第二，評級信息質(zhì)量更高。新華遠東評級結(jié)果的信用等級分布更廣，涵蓋了AAA到C等不同等級，且明顯劃分了“投資級”和“投機級”的評級區(qū)別，風(fēng)險揭示能力更強，新華遠東信用評級采用了“投資者付費”的模式，有效規(guī)避利益沖突，保證評級信息的客觀獨立。

上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)和定向增發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)均由CSMAR數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出。研究樣本中的定向增發(fā)案例需滿足以下兩個條件：（1）定向增發(fā)發(fā)行人需為在上海證券交易所或深圳證券交易所A股上市的上市公司；（2）定向增發(fā)案例應(yīng)在2006年1月1日至2009年5月31日之間實施。根據(jù)發(fā)行人在定向增發(fā)公告日前有無信用評級，將定向增發(fā)案例分為有信用評級和沒有信用評級兩組；再根據(jù)上市公司的信用等級，將有信用等級的定向增發(fā)案例分為投資級和投機級兩組。

實證分析中用到的有關(guān)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)，均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫及上市公司定向增發(fā)發(fā)行公告。

參考Mola 和 Loughran[9]的定義，定向增發(fā)折價率由以下公式計算得出：定向增發(fā)折價率=（增發(fā)日前一日的收盤價-定向增發(fā)發(fā)行價格）/增發(fā)日前一日的收盤價。

參照Corwin[8]的方法，定向增發(fā)發(fā)行規(guī)模由發(fā)行相對規(guī)模表示，計算方法為增發(fā)數(shù)量除以定向增發(fā)預(yù)案公告日前上市公司發(fā)行在外的所有股票總量。

承銷商市場聲譽由主承銷商的市場份額表示，某承銷商的市場份額，由該承銷商在當(dāng)年IPO承銷的市場份額決定，計算方式為該承銷商這一年度IPO承銷收入除以該年度全行業(yè)IPO承銷收入總額，相關(guān)數(shù)據(jù)來自于中國證券業(yè)協(xié)會官方網(wǎng)站（http：//wwwsacnetcn/）的“行業(yè)數(shù)據(jù)”一欄。

參考股票波動率，是指定向增發(fā)發(fā)行日前260天到發(fā)行日前10天的股票日均收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。定向增發(fā)歷史虛擬變量的賦值方法為，如果在本次定向增發(fā)發(fā)行日前的250個交易日內(nèi)，評級機構(gòu)給出過發(fā)行人的主體信用評級，該項取1，其他情況取0。

三、實證分析

1 描述性統(tǒng)計分析

樣本期間，共發(fā)生了334例上市公司定向增發(fā)案例，其中定向增發(fā)公告日前，發(fā)行人有信用評級的定向增發(fā)案例為45例，占比為135%，發(fā)行人沒有信用評級的定向增發(fā)案例為289例，占比為865%。如表1所示。

表1定向增發(fā)案例各年分布情況

表3是對評級可能性方程（1）和定向增發(fā)折價方程（2） 中的變量的描述性統(tǒng)計分析。統(tǒng)計表明，發(fā)行人沒有信用評級的定向增發(fā)案例的平均折價率為25300，而有信用評級的定向增發(fā)案例的平均折價率則為8900，兩者之間的區(qū)別在統(tǒng)計上是顯著的，其他變量如總資產(chǎn)、市凈率、波動率和承銷商聲譽等均存在統(tǒng)計上的顯著不同。

表3描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

在表4中，我們首先使用Probit方程去預(yù)測一家上市公司接受信用評級的可能性?？傎Y產(chǎn)的系數(shù)為正，資產(chǎn)負債率的系數(shù)為負，且兩者均在1%的置信水平下顯著。因此可以認為，其他條件相同的情況下，如果一家上市公司總資產(chǎn)規(guī)模較高，且資產(chǎn)負債率較低，則這家上市公司有更大的可能接受新華遠東主體長期信用評級。整體的分類準(zhǔn)確率為851%，因此可以認為表4中給出的評級可能性方程能夠較好地預(yù)測哪一個方程會接受評級。

表5給出了定向增發(fā)折價方程的回歸結(jié)果。表5中在使用工具變量法研究定向增發(fā)折價的影響因素時，得到了定向增發(fā)折價方程的系數(shù)。由于承銷商聲譽和定向增發(fā)歷史對于定向增發(fā)的影響，已有文獻中涉及的比較少，因此，為了更好地檢驗上述兩個因素，本文對定向增發(fā)折價方程做了一些改動，分成四個情況進行討論，建立了四個在設(shè)定上略有不同的模型（模型1包含“定向增發(fā)歷史”和“承銷商聲譽”兩個變量；模型2僅包含“定向增發(fā)歷史”變量，不包含“承銷商聲譽”變量；模型3僅包含“承銷商聲譽”變量，不包含“定向增發(fā)歷史”變量；模型4不包含“承銷商聲譽”和“定向增發(fā)歷史”變量）。

我們發(fā)現(xiàn)，不論模型如何設(shè)定，定向增發(fā)發(fā)行的相對規(guī)模都是顯著的（在1%的置信條件下），這個結(jié)果與美國市場的研究一致；而定向增發(fā)歷史、波動率和承銷商聲譽并不顯著，這一點與美國的研究[8]顯著不同。

對于假設(shè)1，評級可能性工具變量系數(shù)顯著為負（在5%或10%的置信水平下），系數(shù)分別為-0140（模型1）、-0122（模型2）、-0139（模型3）和-0132（模型4）。實證結(jié)果表明，保持其他條件不變，具有信用評級的發(fā)行人，相比于沒有信用評級的發(fā)行人，定向增發(fā)的折價率更低。因此，信用評級可以降低資本市場的信息不對稱，并且為投資者提供更多的有用信息。

表5定向增發(fā)折價方程的回歸結(jié)果

下面檢驗假設(shè)2，表6是使用方程（3）考察信用等級和定向增發(fā)折價之間的關(guān)系時得到的結(jié)果。表6中仍延續(xù)表5中的思路，考慮到承銷商聲譽和定向增發(fā)歷史對于定向增發(fā)的影響，建立了四個在設(shè)定上略有不同的模型。

我們將發(fā)行人擁有信用評級的定向增發(fā)案例分為投機級和投資級兩類。在方程（2）中加入投機級和投資級兩個虛擬變量，使用最小二乘回歸檢驗不同信用等級對于定向增發(fā)發(fā)行折價的影響。實證結(jié)果表明，無法拒絕原假設(shè)。在四個模型中，投資級和投機級兩個虛擬變量都與折價率顯著負相關(guān)，即一個公司擁有信用評級（無論是投資級還是投機級）時，將顯著降低其定向增發(fā)的折價率。四個模型中，投機級虛擬變量的系數(shù)絕對值都大于投資級虛擬變量系數(shù)的絕對值，但是差值的F檢驗并不顯著，從而說明，投資級的折價和投機級折價的區(qū)別并不顯著。

因此，我們可以認為，信用評級信息提供了關(guān)于上市公司長期投資價值的有效信息，這些信息有助于降低信息不對稱，降低投資者對于上市公司投資價值的不確定性，從而降低上市公司定向增發(fā)的發(fā)行折價率，但是信用評級信息對于定向增發(fā)折價率的影響僅此而已，不同的信用等級對于定向增發(fā)折價率的影響并不顯著。

表6信用等級和定向增發(fā)折價之間關(guān)系的回歸結(jié)果比較分析

四、結(jié)論和政策建議

1 結(jié)論

信用評級信息對上市公司定向增發(fā)折價有顯著影響。信息不對稱和投資者對上市公司投資價值的不確定，是造成定向增發(fā)折價的主要原因。本文通過將發(fā)行公告日前發(fā)行人有信用評級的定向增發(fā)案例和發(fā)行公告日前發(fā)行人沒有信用評級的定向增發(fā)案例進行對比研究后發(fā)現(xiàn)，前者的折價率顯著低于后者的折價率。從而得出，信用評級能夠緩解信息不對稱，提高投資者對上市公司長期投資價值的確定性，從而顯著降低上市公司定向增發(fā)折價率。

信用等級對上市公司定向增發(fā)折價的影響不顯著。本文實證研究了“投資級”和“投機級”兩類信用等級對于定向增發(fā)折價率的影響。結(jié)果表明，信用等級對于定向增發(fā)折價率的影響并不顯著?？赡艿囊环N合理解釋是，不論信用等級如何，信用評級信息都向市場提供了關(guān)于上市公司的更多信息，降低了信息不對稱程度，但評級信息的影響力僅限于此，信用等級信息對于定向增發(fā)折價的影響并不顯著。

2 政策建議

第一，完善信用評級行業(yè)制度建設(shè)，推動行業(yè)健康發(fā)展。發(fā)達的信用評級行業(yè)，為資本市場提供客觀獨立的評級信息，對提高市場有效性，緩解市場信息不對稱具有重要意義?，F(xiàn)階段，我國信用評級行業(yè)處于高監(jiān)管壁壘、開放程度低、壟斷競爭的市場環(huán)境，不利于信用評級體系的建設(shè)。此外，我國信用評級行業(yè)尚處在一行三會和國家發(fā)展改革委員會多頭監(jiān)管的狀態(tài)，存在監(jiān)管重合和監(jiān)管空白，缺乏統(tǒng)一的行業(yè)發(fā)展規(guī)范，不利于我國信用評級行業(yè)發(fā)展。因此，應(yīng)推動完善信用評級行業(yè)制度建設(shè)，統(tǒng)一行業(yè)監(jiān)管規(guī)范，促進我國信用評級行業(yè)健康發(fā)展。

第二，完善上市公司信息披露制度。本文研究發(fā)現(xiàn)，信用評級信息能降低上市公司和投資者之間的信息不對稱，降低上市公司股權(quán)再融資成本。目前，信用評級信息不屬于上市公司強制披露信息，資本市場實踐中存在上市公司在信用評級較高時積極披露，信用評級較低時秘而不發(fā)的現(xiàn)象，這在一定程度上降低了資本市場的透明度。監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)意識到信用評級信息對于緩解上市公司信息不對稱、保護中小投資者利益的重要作用，盡快出臺信用評級信息強制披露制度，督促上市公司規(guī)范信息披露行為，保護投資者合法權(quán)益。

參考文獻：

[1]Poon，WPH，Chan，KCAn Empirical Examination of the Informational Content of Credit Ratings in China[J]Journal of Business Research，2008，61（7）：790-797

[2]何平，金夢信用評級在中國債券市場的影響力[J]金融研究，2010，（4）：15-28

[3]Wruck，HEquity Ownership Concentration and Firm Value：Evidence from Private Equity Financings[J]Journal of Financial Economics，1989，23（1）：71-78

[4]Hertzel，M.，Smith，RLMarket Discounts and Shareholder Gains for Placing Equity Privately[J]The Journal of Finance，1993，48（2）：459-485

[5]Wu，YLThe Choice of Equity-Selling Mechanisms[J]Journal of Financial Economics，2004，74（1）：93-119

[6]Barclay，MJ，Holderness，CG，Sheehan，DPPrivate Placement and Managerial Entrenchment[J]Journal of Corporate Finance，2007，13（4）：461-484

[7]Myers，SC，Majluf，NSCorporate Financing and Investment Decisions when Firms Have Information that Investers do not Have[J]Journal of Financial Economics，1984，13（2）：187-221

[8]Corwin，SAThe Determinants of Underpricing for Seasoned Equity Offers[J]The Journal of Finance，2003，58 （5）：2249-2279

[9]Mola，S，Loughran，TDiscounting and Clustering in Seasoned Equity Offering Prices[J]Journal of Financial and Quantitative Analysis，2004，39 （1）：1-23

[10]An， H， Chan， KC Credit Ratings and IPO Pricings[J] Journal of Corporate Finance，2008，14（5）：584-595

[11]Liu，Y，Malatesta，PHCredit Ratings and the Pricing of Seasoned Equity Offerings[R]Working Paper， University of Washington，2007

[12]Luo， W，Rao， P， Yue， HInformation Risk and Underwriter Switching in SEOs： Evidence from China[J] Journal of Business Finance and Accounting，2010， 37 （7-8）： 905-928

（責(zé)任編輯：孟耀）