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        股指成分股調(diào)整與企業(yè)投資效率

        2022-06-07 18:18:45李青原戴佳儀
        關(guān)鍵詞:公司治理

        李青原 戴佳儀

        關(guān)鍵詞:股指成分股調(diào)整;投資效率;公司治理

        中圖分類號(hào):F832.5;F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-7217(2022)03-0042-07

        一、引言

        自道瓊斯指數(shù)在1884年設(shè)立以來,各國(guó)證券交易所陸續(xù)推出了一系列股票指數(shù),以期有效反映股票市場(chǎng)的整體走勢(shì),為投資者提供指標(biāo)基礎(chǔ)和資產(chǎn)配置的標(biāo)桿,并有利于指數(shù)衍生產(chǎn)品的開發(fā),增加投資產(chǎn)品的多樣性。為了保證股指成分股的代表性,準(zhǔn)確反映股票市場(chǎng),股指編制機(jī)構(gòu)會(huì)采用特定規(guī)則對(duì)樣本股進(jìn)行定期和不定期的調(diào)整,即股指成分股調(diào)整。資本市場(chǎng)各方十分關(guān)注成分股的調(diào)整,上市公司會(huì)對(duì)本公司股票入選成分股的事項(xiàng)進(jìn)行公告,證券公司也會(huì)對(duì)成分股的調(diào)整方案進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外,成分股調(diào)整會(huì)使得大部分指數(shù)型基金進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,因?yàn)橹笖?shù)型基金往往對(duì)標(biāo)股票指數(shù)的選股和權(quán)重配置。

        學(xué)術(shù)界也基于成分股調(diào)整對(duì)資本市場(chǎng)的影響進(jìn)行了大量研究,Shleifer(1986)以及Harris和Gurel(1986)最早開始研究成分股調(diào)整產(chǎn)生的效應(yīng),他們主要研究了成分股定期調(diào)整對(duì)于股票收益率和股票成交量的影響,完成了對(duì)于股票市場(chǎng)價(jià)格壓力假說和不完全替代假說的檢驗(yàn)。之后,Beneish和Whaley(1996)研究了S&P500指數(shù)調(diào)整的宣告日和調(diào)整日之間被調(diào)整股票股價(jià)的變化。以上研究的共同點(diǎn)是都從短期視角研究成分股調(diào)整對(duì)股票價(jià)格和股票交易量產(chǎn)生的影響,且都將成分股調(diào)整認(rèn)為是依據(jù)市場(chǎng)已有信息作出的調(diào)整,不具有信息含量。此后,學(xué)術(shù)界逐漸關(guān)注成分股調(diào)整對(duì)于公司本身的影響,得出成分股調(diào)整具有信息含量的不同觀點(diǎn)。主要從分析師預(yù)測(cè)盈余、實(shí)際盈余、現(xiàn)金持有水平、避稅行為、股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)等視角探討成分股調(diào)整的經(jīng)濟(jì)后果??傊F(xiàn)今學(xué)術(shù)界關(guān)于成分股調(diào)整對(duì)公司本身行為產(chǎn)生的影響的研究較少,尤其缺乏以中國(guó)資本市場(chǎng)為背景進(jìn)行的研究。國(guó)外關(guān)于成分股調(diào)整的研究主要把S&P500指數(shù)作為研究對(duì)象,缺少與被調(diào)整股票進(jìn)行對(duì)比的控制組,會(huì)引起內(nèi)生性問題,難以得出成分股調(diào)整的凈效應(yīng)。區(qū)別于上述研究,本文以我國(guó)滬深300指數(shù)成分股調(diào)整為研究背景,將被調(diào)入指數(shù)的公司作為處理組,把同期成為備選股的公司作為控制組,利用雙重差分模型(DID)來考察成分股調(diào)整對(duì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生的影響,以期豐富成分股調(diào)整經(jīng)濟(jì)后果和企業(yè)投資效率影響因素領(lǐng)域的研究,對(duì)有關(guān)部門完善股票指數(shù)成分股調(diào)整制度以及資本市場(chǎng)上投資者的決策也有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

        二、制度背景、理論分析與研究假設(shè)

        (一)制度背景

        滬深300指數(shù)于2005年4月8日推出,是投資者投資被動(dòng)型股票工具的首選指數(shù)。其由滬深市場(chǎng)中規(guī)模大、流動(dòng)性好的最具代表性的300只證券組成,彌補(bǔ)了跨市場(chǎng)指數(shù)的缺乏,反映了滬深市場(chǎng)上市公司證券的運(yùn)行狀況?,F(xiàn)有的股指成分股調(diào)整研究大部分把國(guó)外指數(shù)如S&P500等作為研究對(duì)象,但是,國(guó)外調(diào)整制度的限制導(dǎo)致相關(guān)研究中缺乏適當(dāng)?shù)目刂平M,這使得無法真正確定成分股調(diào)整的凈效應(yīng),這種內(nèi)生的問題導(dǎo)致研究結(jié)果的有效性不足。而我國(guó)滬深300指數(shù)的調(diào)整方法十分便于研究成分股的調(diào)整,除了定期調(diào)整的指數(shù)調(diào)整制度與國(guó)外相似之外,中證指數(shù)有限公司還采用了設(shè)置滬深300指數(shù)備選名單的制度,以確保臨時(shí)調(diào)整的透明度和可預(yù)測(cè)性。滬深300指數(shù)編制機(jī)構(gòu)每半年對(duì)滬深300指數(shù)成分股進(jìn)行一次審核,依據(jù)審核得出的結(jié)果對(duì)指數(shù)成分股進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整的比例通常不超過10%。在每次正式調(diào)整中,中證指數(shù)有限公司將根據(jù)市值和流動(dòng)性確定新的成分股名單,同時(shí)將排在最后入選的成分股后的15只股票作為備選股。在有特殊事件發(fā)生且該事件會(huì)影響指數(shù)的可投資性以及代表性時(shí),就會(huì)需要對(duì)滬深300指數(shù)成分股作出臨時(shí)調(diào)整,由備選股依次進(jìn)行補(bǔ)替。因此,可以認(rèn)為備選股與成分股之間沒有系統(tǒng)性差異,可以將備選股作為被調(diào)整成分股的控制組進(jìn)行雙重差分模型的研究。

        (二)理論分析與研究假設(shè)

        成分股調(diào)整會(huì)從以下渠道影響企業(yè)的投資效率。

        第一,成分股調(diào)整增加了被調(diào)入公司股票的流動(dòng)性,降低股票交易成本,投資者所需流動(dòng)性補(bǔ)償收益降低,企業(yè)的外部融資成本也會(huì)降低,企業(yè)可以減少因?yàn)橥顿Y不足而造成的非效率投資,提高投資效率。交易成本降低的主要原因如下:一是對(duì)標(biāo)指數(shù)的基金在成分股調(diào)整后會(huì)調(diào)整其投資組合,即指數(shù)基金持有者將根據(jù)成分股的變化調(diào)整其投資組合,從而降低買賣差價(jià),減少交易成本;二是相對(duì)于未被調(diào)入指數(shù)的備選股,被調(diào)入股票指數(shù)的公司會(huì)受到來自外部投資者和信息中介方的更多關(guān)注,Zhu等(2017)發(fā)現(xiàn)作為資本市場(chǎng)信息中介的分析師會(huì)增加對(duì)于被調(diào)入公司股票的關(guān)注度,這些專業(yè)的信息收集者與處理者,會(huì)使被調(diào)入公司信息在資本市場(chǎng)的流動(dòng)性提高,被調(diào)整公司的股票交易量增加,交易成本降低。

        第二,成分股調(diào)整使企業(yè)受到的外部監(jiān)督增強(qiáng),緩解了由于兩權(quán)分離導(dǎo)致的信息不對(duì)稱問題和委托代理問題,提高了投資效率?,F(xiàn)代企業(yè)的委托代理主要存在于股東和管理者、股東和債權(quán)人、大股東和中小股東三對(duì)主體中。股東和管理者間的委托代理問題引起企業(yè)投資效率低下的主要原因是管理者短視引起的對(duì)凈現(xiàn)值為負(fù)項(xiàng)目的投資、管理者盲目追求企業(yè)擴(kuò)張?jiān)斐傻倪^度投資以及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避引起的投資機(jī)會(huì)錯(cuò)失導(dǎo)致的投資不足。成分股調(diào)整主要通過加大對(duì)管理層行為的監(jiān)督力度來提升投資效率,成分股調(diào)整后,被調(diào)入公司獲得的分析師、現(xiàn)有和潛在的個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者、新聞媒體、專業(yè)投資機(jī)構(gòu)以及第三方信息中介的關(guān)注增加,進(jìn)而督促管理層勤勉盡責(zé),增大管理層隱藏壞消息的難度,使其提供更高質(zhì)量的財(cái)務(wù)信息,降低了信息不對(duì)稱程度,減少管理層機(jī)會(huì)主義行為,督促其作出正確的投資決策,提高企業(yè)投資效率。

        綜合上述分析,提出研究假設(shè):

        H1 成分股調(diào)整后,公司的投資效率會(huì)顯著上升。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)變量定義與模型設(shè)定

        1.被解釋變量。本文被解釋變量是企業(yè)非效率投資額Ineffi,參考學(xué)術(shù)界最常用的Richardson(2006)模型對(duì)非效率投資的計(jì)算方法,用下列模型估計(jì)公司的非效率投資水平:

        其中,企業(yè)投資水平(Invest),公司現(xiàn)金流量表中的“購(gòu)建固定資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”“購(gòu)買和處置子公司及其他營(yíng)業(yè)單位所支付的現(xiàn)金”兩項(xiàng)之和減去“處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額”“固定資產(chǎn)折舊、油氣資產(chǎn)折耗、生產(chǎn)性生物資產(chǎn)折舊”兩項(xiàng)之和得出的差再除以年末總資產(chǎn);成長(zhǎng)性(Growth),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率;公司規(guī)模(Size),公司年末資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù);資產(chǎn)負(fù)債率(Lev),公司年末負(fù)債除以年末總資產(chǎn);現(xiàn)金持有量(Cash),公司年末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物除以年末總資產(chǎn);年齡(Age),當(dāng)前年度減去公司上市年度再加1后的自然對(duì)數(shù);公司股票年回報(bào)率(Return),公司考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率;此外,模型(1)還控制了年份固定效應(yīng)(Year)和行業(yè)固定效應(yīng)(Industry)。模型(1)可以預(yù)測(cè)當(dāng)年企業(yè)資本投資支出量,回歸后得到的殘差代表公司實(shí)際投資支出量與預(yù)測(cè)投資支出量間的差距,即企業(yè)的非效率投資額。此模型的殘差絕對(duì)值用Ineffi表示,In-effi的值越大,企業(yè)的非效率投資額越大,投資效率越低。

        2.控制變量。參考陳運(yùn)森和黃健嶠(2019)的研究,將以下因素作為控制變量:經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流(Ocf)、年齡(Age)、公司規(guī)模(Size)、杠桿率(Lev)、第一大股東持股比例(Top1)、盈利能力(Roa)、兩職合一(Dual)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、代理成本(A-gency)。各變量定義見表1。

        3.模型設(shè)定。鑒于中證指數(shù)有限公司每半年定期進(jìn)行一次成分股調(diào)整,為了研究此類多期調(diào)整對(duì)于企業(yè)投資效率的影響,參考Beck等(2010)和葉康濤等(2018)的研究,構(gòu)建固定效應(yīng)模型(2)如下:

        其中,Ineffi表示非效率投資額。Treat表示成分股標(biāo)識(shí),為虛擬變量,若企業(yè)曾在樣本期間內(nèi)入選成分股取1,否則取0。Post表示事件期,為虛擬變量,企業(yè)在樣本期間第一次成為成分股后的期間取1,之前的期間取0。中證指數(shù)有限公司于每年的6月和12月對(duì)指數(shù)包含的成分股進(jìn)行調(diào)整,為了研究成分股調(diào)整發(fā)生后對(duì)公司投資效率的影響,把6月進(jìn)行的調(diào)整作為當(dāng)年調(diào)整,12月進(jìn)行的調(diào)整作為下一年調(diào)整。Controls表示控制變量。此外,模型(2)還控制了年份固定效應(yīng)(Year)和公司固定效應(yīng)(Firm)。本文主要關(guān)注模型(2)中Treat×Post的系數(shù)β。β衡量了與備選股相比 ,成分股在被調(diào)入指數(shù)后對(duì)公司投資效率的影響。若β顯著為正 ,表示與備選股相比,成分股調(diào)整后企業(yè)非效率投資水平將會(huì)提高,即顯著降低了投資效率;若β顯著為負(fù),表示與備選股相比,成分股調(diào)整后非效率投資水平將會(huì)降低,即顯著提高了投資效率;若β不顯著,說明成分股調(diào)整并不會(huì)引起企業(yè)投資效率的變化。

        (二)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

        選取2007年6月至2019年6月滬深300指數(shù)的25次成分股調(diào)整作為樣本。2005年4月中證指數(shù)有限公司發(fā)布了滬深300指數(shù),考慮到2007年我國(guó)開始實(shí)施新的企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。以防會(huì)計(jì)準(zhǔn)則變化引起研究在衡量變量過程中產(chǎn)生差異,選取2007—2019年的樣本進(jìn)行研究。選取期間,滬深300指數(shù)共進(jìn)行了26次調(diào)整,第一次為2007年6月,最后一次為2019年12月,因?yàn)檠芯渴翘接懻{(diào)整產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果,因此去除2019年12月的調(diào)整,樣本共包括25次調(diào)整。在25次調(diào)整中,我們整理出累計(jì)560只成分股股票,375只備選股股票。此外,剔除重復(fù)入選股票、曾入選成分股的備選股、金融類股票以及數(shù)據(jù)缺失股票,最終獲得5241個(gè)公司全年觀測(cè)值。本文使用的變量數(shù)據(jù)來自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。為了避免極端值帶來的影響,對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。另外,在所有的回歸模型中都使用了公司層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整。

        四、實(shí)證分析與結(jié)果

        (一)描述性統(tǒng)計(jì)與分析

        表2為樣本中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。非效率投資額(Ineffi)的均值為0.029,中位數(shù)為0.02,說明平均而言,樣本公司的非效率投資額約為公司總資產(chǎn)的2.9%,非效率投資額的中位數(shù)為總資產(chǎn)的2.0%;成分股標(biāo)識(shí)(Treat)的均值為0.794,即成分股在總樣本中占79.4%,說明樣本中處理組的觀測(cè)與控制組的觀測(cè)相比較多;事件期(Post)的均值為0.622,即處于被調(diào)整后期間的樣本在總樣本中占62.2%。此外,樣本的資產(chǎn)負(fù)債率平均為0.486,總資產(chǎn)收益率平均為0.048,公司規(guī)模平均為23.049,經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比例平均為0.059。

        (二)相關(guān)性分析

        主要變量的相關(guān)性系數(shù)矩陣表明各相關(guān)系數(shù)都小于0.5,說明研究模型中不存在多重共線性問題。

        (三)單變量檢驗(yàn)

        表3為入選成分股調(diào)整前后的單變量檢驗(yàn)。從成分股調(diào)整前后的均值差異分析來看,成分股在調(diào)整之后非效率投資額的均值低于調(diào)整前的對(duì)應(yīng)均值,且在1%的水平上顯著,說明被調(diào)入指數(shù)后公司的投資效率有顯著上升。成分股的現(xiàn)金流水平和盈利能力都顯著下降,這些都是對(duì)公司市值和股票交易量有重要影響的因素,依此可以推測(cè),企業(yè)在被調(diào)入指數(shù)的前一年在上述某些因素中有所提高,致使公司的股票交易量和市值有所增加,所以依據(jù)指數(shù)編制方案有資格被選為成分股。

        表4為成分股與備選股調(diào)整前的單變量檢驗(yàn)。從調(diào)整前成分股與備選股的均值差異分析,在公司規(guī)模(Size)和兩職合一(Dual)方面,成分股與備選股分別在1%和5%的顯著性水平上存在差異,其他企業(yè)特征變量均不存在顯著差異。公司規(guī)模(Size)方面存在差異是因?yàn)槭兄底鳛槌煞止傻暮Y選標(biāo)準(zhǔn)之一,當(dāng)公司規(guī)模較大時(shí)往往具有更高的市值,加大了其進(jìn)入成分股的概率。此外,在進(jìn)行雙重差分模型的回歸時(shí),我們不僅會(huì)控制公司規(guī)模以及兩職合一情況產(chǎn)生的影響,同時(shí)也會(huì)控制公司固定效應(yīng)防止其他可能存在的遺漏變量。

        (四)雙重差分模型分析

        表5為模型(2)的回歸結(jié)果。列(1)是不進(jìn)行任何控制的回歸結(jié)果,交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0069,且在1%的水平上顯著為負(fù),列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上加入了控制變量,交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0056,且在1%的水平上顯著為負(fù);列(3)在列(2)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了行業(yè)和年度固定效應(yīng),交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0045,且在1%的水平上顯著為負(fù);列(4)是在列(2)的基礎(chǔ)上控制了公司和年度固定效應(yīng),交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0055,且依然在1%的水平上顯著為負(fù)。綜合上述四列結(jié)果來看,相對(duì)于備選股,成分股在入選后非效率投資水平顯著下降,即成分股調(diào)整提高了企業(yè)的投資效率,支持了假設(shè)H1。上述結(jié)果意味著被調(diào)入成分股會(huì)使企業(yè)的投資效率顯著提高,即成分股調(diào)整后,被調(diào)入公司的股票流動(dòng)性將增加,股票交易成本將減少,投資者所需流動(dòng)性補(bǔ)償收益降低,企業(yè)的外部融資成本也會(huì)降低,企業(yè)可以減少投資不足而造成的非效率投資,提高投資效率。此外,成分股調(diào)整后,被調(diào)入公司獲得的分析師、現(xiàn)有和潛在的個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者、新聞媒體、專業(yè)投資機(jī)構(gòu)以及第三方信息中介的關(guān)注增加,進(jìn)而督促管理層勤勉盡責(zé),增大管理層隱藏壞消息的難度,使其提供更高質(zhì)量的財(cái)務(wù)信息,降低了信息不對(duì)稱程度,減少管理層機(jī)會(huì)主義行為,督促其作出正確的投資決策,提高企業(yè)投資效率。

        (五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。使用雙重差分模型(DID)的前提條件是樣本需要滿足平行趨勢(shì),即在成分股調(diào)整前處理組樣本和控制組樣本要有相同的變化趨勢(shì),在調(diào)整事件發(fā)生后才能辨別處理效應(yīng)。為了檢驗(yàn)平行趨勢(shì),設(shè)置虛擬變量Be fore2、Be forel、Current、Af-ter1、After2和After3。如果觀測(cè)為成分股處于被調(diào)入前第2年和第1年時(shí),Be fore2、Be fore1分別取1,否則取0;如果觀測(cè)為成分股且處于被調(diào)入當(dāng)年時(shí),則Current取值為1,否則取0;如果觀測(cè)為成分股且處于被調(diào)入后的第1年、第2年、第3年及以后時(shí),After1、After2、After3分別取1,否則取0。圖1為平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果,結(jié)果顯示系數(shù)在成分股被調(diào)入前在0附近波動(dòng),而系數(shù)在被調(diào)入后顯著為負(fù),說明雙重差分模型滿足平行趨勢(shì)假定。

        2.去除ST和*ST樣本。成分股調(diào)整時(shí),中證指數(shù)有限公司會(huì)將ST、*ST的上市公司篩除,不允許此類水平較差的公司被調(diào)入指數(shù),所以ST、*ST公司不會(huì)存在于調(diào)整期后的樣本中。但在成分股調(diào)整前的樣本中可能包含ST、*ST公司。為了防止研究結(jié)果受到此類樣本的影響,我們?cè)跇颖局袑?duì)ST、*ST公司進(jìn)行剔除,回歸結(jié)果見表6中列(1)和列(2)。結(jié)果表明,交乘項(xiàng)的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為負(fù),且系數(shù)與之前未剔除ST、*ST樣本十分接近,說明我們的研究結(jié)果穩(wěn)健。

        3.使用PSM+DID方法。為了更充分地滿足處理組和控制組的平行趨勢(shì)假設(shè),本文使用PSM方法為處理組匹配控制組之后再進(jìn)行DID分析。具體方法是,首先考慮到中證指數(shù)有限公司把股票流動(dòng)性以及市值作為篩選標(biāo)準(zhǔn),參考陳運(yùn)森和黃健嶠(2019) 以及Bennett等(2020)的研究,把成分股公司在調(diào)整前一年的換手率、總資產(chǎn)、成長(zhǎng)性、股票回報(bào)率、托賓Q、凈資產(chǎn)收益率、總市值和行業(yè)等作為配對(duì)變量,將其與從未入選過成分股的其他A股上市公司進(jìn)行匹配,采用Logit回歸獲得傾向得分,使用一對(duì)一最近鄰匹配獲得相應(yīng)控制組;設(shè)置成分股和相應(yīng)控制組調(diào)整發(fā)生年份相同,再用模型(2)進(jìn)行雙重差分模型回歸?;貧w結(jié)果見表6中列(3)和列(4),列(3)控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng),交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0045,且在1%的水平上顯著為負(fù);列(4)控制了年度和公司固定效應(yīng),交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0055,且在1%的水平上顯著為負(fù),與表5結(jié)果一致。

        (六)進(jìn)一步分析

        1.會(huì)計(jì)師事務(wù)所類型。根據(jù)前文的理論分析與實(shí)證分析結(jié)果,成分股調(diào)整后,外部關(guān)注的增加促使管理層勤勉盡責(zé),管理層會(huì)提供更高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息;因?yàn)殡y以對(duì)壞消息進(jìn)行隱藏,信息不對(duì)稱程度降低,管理層機(jī)會(huì)主義行為減少,督促其作出正確的投資決策,提高企業(yè)投資效率。若這一邏輯成立,可以推測(cè)當(dāng)公司本身信息不對(duì)稱程度較高時(shí),成分股調(diào)整對(duì)于提高投資效率的作用就越大。因此,從會(huì)計(jì)師事務(wù)所類型角度進(jìn)行異質(zhì)性分析,進(jìn)一步研究成分股調(diào)整對(duì)于企業(yè)投資效率的影響。

        外部審計(jì)作為中介鑒證機(jī)構(gòu),有利于減少管理層的代理問題和投機(jī)行為。梁上坤等(2015)發(fā)現(xiàn)把國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為審計(jì)事務(wù)所時(shí),監(jiān)督質(zhì)量得到提高,進(jìn)而有效減少管理層的機(jī)會(huì)主義行為。參考林永堅(jiān)和王志強(qiáng)(2013)的研究,將公司是否被國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)作為依據(jù)進(jìn)行分組回歸。表7顯示了分組回歸結(jié)果。從表7的列(2)可以看出,在非四大審計(jì)組中,成分股標(biāo)識(shí)和事件期的交乘項(xiàng)(Treat×Post)的系數(shù)為-0.0037,且在1%的水平下顯著;從表7的列(1)可以看出,在四大審計(jì)組中,成分股標(biāo)識(shí)和事件期的交乘項(xiàng)(Treat×Post)的系數(shù)為-0.0065,但是并不顯著。實(shí)證結(jié)果證實(shí)了我們的推斷,相比于被國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)的企業(yè)而言,成分股調(diào)整對(duì)不是被國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)的企業(yè)的投資效率提升更顯著。

        2.企業(yè)性質(zhì)。根據(jù)前文的理論分析與實(shí)證分析結(jié)果,成分股調(diào)整后,被調(diào)入公司的股票流動(dòng)性將增加,股票交易成本將減少,投資者所需流動(dòng)性補(bǔ)償收益降低,企業(yè)的外部融資成本也會(huì)降低,企業(yè)可以減少由于投資不足而造成的非效率投資,提高投資效率。若這一邏輯成立,可以推測(cè)當(dāng)公司本身融資成本較高時(shí),成分股調(diào)整對(duì)于提高投資效率的作用就越大。所以,為了驗(yàn)證這一推論,我們從企業(yè)性質(zhì)角度進(jìn)行異質(zhì)性分析,進(jìn)一步研究成分股調(diào)整對(duì)于企業(yè)投資效率的影響。

        于麗峰等(2014)認(rèn)為可以把國(guó)企與非國(guó)企作為樣本研究融資成本的高低,非國(guó)企相較于國(guó)企更有可能有較高的融資成本,進(jìn)而因?yàn)橥顿Y不足,降低投資效率。因此,我們推斷相比于國(guó)有企業(yè),在融資成本較高的非國(guó)有企業(yè)中成分股調(diào)整提高投資效率的效應(yīng)更大。表7顯示了分組回歸結(jié)果。從表7的列(4)可以看出,在非國(guó)企組中,成分股標(biāo)識(shí)和事件期的交乘項(xiàng)(Treat×Post)的系數(shù)為-0. 0067,且在1%的水平下顯著;從表7的列(3)可以看出,在國(guó)企組中,成分股標(biāo)識(shí)和事件期的交乘項(xiàng)(Treat×Post)的系數(shù)為-0. 0008,但是并不顯著。成分股調(diào)整對(duì)高融資成本組投資效率的提升更顯著。

        五、研究結(jié)論

        本文把滬深300指數(shù)作為研究對(duì)象,以2007年6月到2019年6月的25次成分股調(diào)整作為樣本,得益于我國(guó)股票指數(shù)特有的備選股制度,通過構(gòu)建雙重差分模型,研究了成分股調(diào)整對(duì)企業(yè)投資效率的影響。研究結(jié)果表明,指數(shù)調(diào)整之后,與備選股公司相比被調(diào)人為成分股的公司的非效率投資額顯著降低,即投資效率顯著提升。此外,為了確保研究結(jié)果的可靠性,本文進(jìn)行了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和傾向得分匹配,得出研究結(jié)果穩(wěn)健的結(jié)論。本文還從信息不對(duì)稱程度和融資成本高低這兩個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性分析,進(jìn)一步研究成分股調(diào)整對(duì)于企業(yè)投資效率的影響,結(jié)果表明成分股調(diào)整對(duì)企業(yè)投資效率的影響在非國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)和非國(guó)企的樣本組里更加顯著,即成分股調(diào)整對(duì)企業(yè)投資效率的影響對(duì)信息不對(duì)稱程度高和融資成本高的企業(yè)更加顯著。

        本文的研究具有一定的理論和實(shí)踐意義。一方面,豐富了對(duì)成分股調(diào)整產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果的研究。以往研究主要關(guān)注成分股調(diào)整對(duì)于股票價(jià)格和交易量,以及對(duì)外部市場(chǎng)環(huán)境的影響,而本文從投資效率角度出發(fā),研究成分股調(diào)整事件對(duì)于公司本身的影響,有助于理解企業(yè)成為成分股的動(dòng)機(jī)和被調(diào)入后的影響。另一方面,也豐富了對(duì)影響企業(yè)投資效率因素的研究。投資效率作為企業(yè)配置資源的一個(gè)重要指標(biāo),學(xué)術(shù)界對(duì)其研究已經(jīng)十分成熟,但本文有助于從我國(guó)資本市場(chǎng)十分關(guān)注的股票指數(shù)的角度理解投資效率問題。成分股調(diào)整后,被調(diào)入公司融資成本降低效應(yīng)及獲得的外部監(jiān)督所帶來的信息不對(duì)稱程度降低效應(yīng)對(duì)于提高企業(yè)投資效率發(fā)揮了積極的作用,這對(duì)于資本市場(chǎng)基本制度的政策制定具有參考意義。

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