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        中國農(nóng)業(yè)行業(yè)公司治理溢價研究

        2019-11-16 03:51:20陳嘉儀江南大學(xué)
        消費(fèi)導(dǎo)刊 2019年37期
        關(guān)鍵詞:監(jiān)事會董事會樣本

        陳嘉儀 江南大學(xué)

        一、引言

        當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下,農(nóng)業(yè)仍是影響我國國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的直接因素,而農(nóng)業(yè)上市公司的管理基礎(chǔ)和競爭優(yōu)勢仍然較為薄弱,制約了公司的長遠(yuǎn)發(fā)展,其根源在于農(nóng)業(yè)上市公司在公司治理中存在的問題。

        本文以農(nóng)業(yè)上市公司為樣本,以超額收益作為衡量公司治理溢價的指標(biāo),分析公司治理情況對經(jīng)營績效的影響。通過實(shí)證分析的結(jié)果,找出改進(jìn)農(nóng)業(yè)上市公司內(nèi)部治理機(jī)制的意見和建議。

        二、文獻(xiàn)回顧

        本文主要從股東大會與股權(quán)結(jié)構(gòu)、董事會、監(jiān)事會和經(jīng)理層等4個特征來反映公司治理。股東大會與股權(quán)結(jié)構(gòu)方面,胡潔、胡穎(2006)用OLS方法研究了2001年1050家公司ROE、EPS與法人股之間的關(guān)系,結(jié)果顯示法人股與公司業(yè)績之間沒有線性相關(guān)關(guān)系[1]。董事會方面,孫永祥和章融(2000)分析了1998年517家上市公司的董事會規(guī)模與公司績效的變化,得出二者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的結(jié)論[2]。監(jiān)事會特征中,劉名旭和喻強(qiáng)(2005)通過研究249家民營上市公司監(jiān)事會,結(jié)論表明監(jiān)事會規(guī)模、年度會議次數(shù)與公司績效之間沒有顯著的相關(guān)關(guān)系[3]。經(jīng)理層方面,于東智(2001)分析了944家上市公司高管持股比例與ROE之間的關(guān)系,結(jié)論顯示兩者呈正相關(guān)關(guān)系,但不具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性,認(rèn)為公司績效更多地受到資產(chǎn)規(guī)模、行業(yè)特點(diǎn)和區(qū)域因素等的影響[4]。

        三、樣本數(shù)據(jù)和研究方法

        (一)樣本選擇

        本文所選數(shù)據(jù)為2009-2017年農(nóng)業(yè)行業(yè)的16家上市公司治理數(shù)據(jù),共17項(xiàng)指標(biāo)。

        (二)研究方法

        投資組合的超額收益率可由市場資產(chǎn)組合(Rm-Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)構(gòu)成,三因素模型為:

        則Rit-Rft和Rmt-Rft分別是組合i的超額回報(bào)率和市場組合的超額回報(bào)率。

        (三)變量計(jì)算

        1.指標(biāo)的計(jì)算

        本文通過4個治理維度的17個指標(biāo)反映公司治理情況。對樣本進(jìn)行效度分析,結(jié)果為KMO=0.658,P=0.000,通過KMO和Bartlett球狀檢驗(yàn),說明樣本效度較好,可以進(jìn)行因子分析。

        根據(jù)因子分析的結(jié)果,前六個因子的特征值大于1,可以解釋整體76.375%的變異,因此,選取前六個因子即可對整體數(shù)據(jù)有較好的解釋效果。

        表1 公司治理因子旋轉(zhuǎn)矩陣

        x6 .091 .955 -.051 -.160 -.082 -.042 x7 -.234 .137 .833 .007 .062 .163 x8 -.100 .184 .821 -.043 -.118 -.157 x9 -.061 -.027 .763 -.154 .120 .191 x10 -.129 .236 .133 .813 -.239 .227 x11 .015 .233 .161 .878 .144 -.075 x12 .197 .001 -.354 .658 .028 -.023 x13 -.029 .455 -.035 -.005 -.614 -.319 x14 .078 .014 -.122 .302 .665 .149 x15 -.139 -.052 .076 .188 .843 -.038 x16 -.017 .192 .211 .014 -.064 .829 x17 .080 -.084 .192 .189 .104 .886提取方法:主成份。旋轉(zhuǎn)法:具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

        旋轉(zhuǎn)矩陣中,共生成六個因子,年度股東大會的會議總次數(shù)、會議出席率和第一大股東持股比例等為第一個因子;CR指數(shù)、Z指數(shù)和Her fi ndahl指數(shù)等為第二個因子;年度董事會會議次數(shù)、董事會規(guī)模和獨(dú)立董事總?cè)藬?shù)等為第三個因子;董事會持股比例、前三名董事報(bào)酬和獨(dú)立董事津貼等為第四個因子;監(jiān)事會規(guī)模、年度監(jiān)事會會議次數(shù)和監(jiān)事會持股比例等為第五個因子;高管人員持股比例和前三名高管的報(bào)酬等為第六個因子。

        對各因子加權(quán)計(jì)算得到各公司的綜合得分,[5]得分越高,表示治理狀況越優(yōu)。組合收益率的計(jì)算通過股票市值作為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均,市場收益率來自于色諾芬(CCER)數(shù)據(jù)庫。

        2.SML和HML計(jì)算。

        根據(jù)股票市值,樣本分為兩組:小公司和大公司,分別用S和B表示;根據(jù)前一年的賬面市值比分為低(30%)、中(40%)、高(30%)三組,分別用L、M、H表示;交叉匹配可得6個組合,即S/L、S/M、S/H、B/L、B/M、B/H;通過該6個組合計(jì)算SMB和HML,公式如下:

        四、實(shí)證分析與結(jié)果

        對2009-2017年各公司6個治理因子以及以綜合因子的績效進(jìn)行描述性分析,根據(jù)綜合因子得分從小到大排序并分為4組,前3組包含30個樣本,最后一組為35個樣本。

        由表2可知,CG1組的截距項(xiàng)α顯著,其余均不顯著;SMB和HML系數(shù)個別顯著;Rm-Rf系數(shù)均高度顯著;所有分組的F值都是顯著的;除CG1組的調(diào)整R方較低,其余組的調(diào)整R方均較高。

        表2 基于綜合因子得分分組的Fama-French三因素模型結(jié)果

        截距項(xiàng)α的經(jīng)濟(jì)意義為超額收益,對于公司治理更優(yōu)的投資組合CG4和較差的CG1,構(gòu)建買入GG4賣出GG1的套利組合可獲得0.47%的月度超額回報(bào),年度收益率則為5.64%。同時可見,超額回報(bào)隨公司治理水平的提高而上升。

        五、結(jié)論與意見

        可以看出,農(nóng)業(yè)上市公司的超額收益率相對低于其它行業(yè),公司治理效率略低。由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的政府管控力度較大,外部因素對公司治理影響差異不大,因此,內(nèi)部治理是農(nóng)業(yè)上市公司治理的核心。

        (一)提高董事會決策能力

        在目前多為一股獨(dú)大的背景下,農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)適當(dāng)提高獨(dú)立董事比例,確保決策的公平。同時,由于農(nóng)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的受自然因素影響的風(fēng)險較大,其經(jīng)營決策的準(zhǔn)確性和及時性更為重要,董事會應(yīng)對突發(fā)情況的能力應(yīng)有所鍛煉。

        (二)減少經(jīng)營風(fēng)險

        針對自然因素造成的風(fēng)險,農(nóng)業(yè)公司應(yīng)提高風(fēng)險準(zhǔn)備金以應(yīng)對突發(fā)情況。同時,農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)考慮社會經(jīng)濟(jì)條件、行業(yè)特色等多方因素,避免出現(xiàn)現(xiàn)金流短缺的問題。

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