中國證券業(yè)資本積累比較研究-文庫吧
2025-07-12 06:02 本頁面
【正文】 本金與利潤總額 單位：億元資料來源：長江證券研究所從證券業(yè)資本積累的過程看，整個(gè)證券業(yè)獲得真正發(fā)展的時(shí)間并不長。由于證券業(yè)產(chǎn)生的制度背景不同于銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)，行業(yè)缺乏金融業(yè)基本的融資方式和制度環(huán)境，資本積累主要來自于增資擴(kuò)股，并非利潤增加所形成的資本公積。而增資擴(kuò)股的動(dòng)力又與市場行情密切相關(guān)，市場行情低迷之際，證券公司的資本積累也就無從談起。因此證券業(yè)的資本積累不僅先天不足，后天也不具有持續(xù)性。積累不足使行業(yè)發(fā)展緩慢，競爭力低下。3. 中國證券業(yè)資本積累模型考慮到可得的時(shí)間序列數(shù)據(jù)較少，全行業(yè)數(shù)據(jù)僅能收集到七八年的樣本點(diǎn)，在估計(jì)模型的時(shí)候偏差較大，于是本文選取了1999年～2003年11家證券公司組成的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行中國證券業(yè)資本積累研究，在樣本點(diǎn)的選取方面主要考慮了以下因素：（1）重點(diǎn)選取此次中國證券業(yè)協(xié)會(huì)公布的創(chuàng)新試點(diǎn)證券公司作為樣本點(diǎn)。由于入選證券公司資產(chǎn)質(zhì)量較高，因此其平均發(fā)展水平可能會(huì)高于整個(gè)證券業(yè)均數(shù)。（2）數(shù)據(jù)的連續(xù)性。如銀河證券雖然近年來發(fā)展很快，且業(yè)務(wù)規(guī)模很大，但是由于銀河證券成立于2000年8月，因之前數(shù)據(jù)收集不全，因此不在分析證券公司之列。（3）剔除了特殊樣本以反映行業(yè)發(fā)展的一般情況。如中金公司市場表現(xiàn)盡管可圈可點(diǎn)，但是由于其業(yè)務(wù)發(fā)展在整個(gè)中國證券業(yè)中比較特殊，因此也予以剔除。 數(shù)據(jù)來自中國證券業(yè)協(xié)會(huì)、各個(gè)證券公司網(wǎng)站及年報(bào)，個(gè)別資產(chǎn)、利潤缺失數(shù)據(jù)通過行業(yè)均值或歷年情況估計(jì)，缺失的承銷業(yè)務(wù)量和經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)量通過偉海網(wǎng)站公布的各年價(jià)值量相對(duì)數(shù)值估算。計(jì)量分析通過eviews和spss軟件完成。在此選用凈資產(chǎn)（net）、總資產(chǎn)（asset）作為證券業(yè)積累的度量指標(biāo)，即模型的被解釋變量。我們認(rèn)為用這兩個(gè)變量一起解釋證券業(yè)的積累是合適的，凈資產(chǎn)主要作為行業(yè)內(nèi)部權(quán)益資本積累的集中反映，而總資產(chǎn)代表了行業(yè)發(fā)展的整體規(guī)模。沒有選取證券公司的注冊資本金作為模型的被解釋變量主要是考慮到一定時(shí)間內(nèi)注冊資本具有相對(duì)固定性，而我們選取的樣本期間較短，注冊資本指標(biāo)不足以刻畫各個(gè)證券公司逐年的發(fā)展情況。用利潤（earn）、承銷業(yè)務(wù)量（iss）、交易量（bro）作為解釋變量，來衡量其各自對(duì)證券業(yè)積累的貢獻(xiàn)程度。由于我國證券公司的收入來源主要來自一級(jí)市場的承銷業(yè)務(wù)和二級(jí)市場的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，因此我們用這兩項(xiàng)業(yè)務(wù)量來衡量收入對(duì)證券公司積累的作用，如果系數(shù)顯著異于零表示證券公司的收入能夠?qū)Ψe累產(chǎn)生推動(dòng)或阻礙作用。而利潤作為公司積累的重要源泉，用以檢驗(yàn)證券業(yè)從行業(yè)內(nèi)部積累資本的能力和效果。模型的形式如下：netit＝f（earnit，issit，broit）＋u1it (1)assetit＝f（earnit，issit，broit）＋u2it (2)其中it下標(biāo)表示第i個(gè)證券公司在第t年的觀測值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文中采用的是參數(shù)估計(jì)方法，在估計(jì)之前，先用pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)考察變量之間的相關(guān)關(guān)系，以確定模型變量之間是否具有線性關(guān)系，并在檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上確定模型的具體形式。對(duì)全部樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行的pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果如下：表1 對(duì)全部樣本進(jìn)行pearman相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果 注：**表示pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)在1％的顯著性水平下不為0；*表示pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)在5％的顯著性水平下不為0；表中小括號(hào)中是雙尾檢驗(yàn)下的p值?！】傎Y產(chǎn)凈資產(chǎn)注冊資本利潤承銷金額交易金額總資產(chǎn) . 凈資產(chǎn)** () . 注冊資本**** () () . 利潤** () () () . 承銷金額*** ** () () () () . 交易金額********** ()() () () () .在表1中，我們將注冊資本也列入檢驗(yàn)的變量，可以發(fā)現(xiàn)注冊資本與總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)的相關(guān)性很高，因此盡管我們在模型變量選取時(shí)沒有考慮注冊資本，但是可以用總資產(chǎn)和凈資產(chǎn)指標(biāo)相應(yīng)替代，不會(huì)影響本文的結(jié)論。由pearson相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果可以知道，我們選取的解釋變量和被解釋變量之間具有很強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系，除利潤和凈資產(chǎn)、注冊資本之間的線性關(guān)系不顯著之外，其余變量之間都在95%的概率上可以通過變量相關(guān)性檢驗(yàn)，且大多數(shù)變量之間都具有正相關(guān)關(guān)系，即各個(gè)證券公司的收入能夠?qū)ζ滟Y本積累產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用，但是需要指出的是：對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行的相關(guān)性檢驗(yàn)由于受到不同個(gè)體和年份之間的干擾，此結(jié)果只能大致給出變量之間的相關(guān)性（各個(gè)年份變量之間的pearson相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果見附錄），在多個(gè)變量綜合作用下的具體關(guān)系需要通過對(duì)回歸模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)才能得到。式（1）和（2）衡量了每個(gè)證券公司的利潤、承銷業(yè)務(wù)量、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)量對(duì)證券公司積累的效果。為了減少截面數(shù)據(jù)造成的異方差性，在估計(jì)方法上我們選用可行的廣義最小二乘法。我們首先對(duì)（1）式在全部樣本點(diǎn)上進(jìn)行GLS回歸，估計(jì)結(jié)果見下表的第一欄：表2 凈資產(chǎn)積累方程的估計(jì)結(jié)果 注：表2匯總了各種估計(jì)，其各個(gè)符號(hào)縮寫形式為：Coef是對(duì)應(yīng)變量的估計(jì)系數(shù)，p值是相應(yīng)系數(shù)顯著不為0的相伴概率。C是回歸方程的常數(shù)項(xiàng)?！LS固定效應(yīng)隨機(jī)效應(yīng)變量Coefp值Coefp值Coefp值C 利潤 交易金額 承銷金額 R2 Adjusted R2 . F Prob(F) DW 對(duì)全部樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行GLS回歸結(jié)果表明，利潤與凈資產(chǎn)積累規(guī)模呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是統(tǒng)計(jì)上并不顯著，而交易金額與承銷金額與凈資產(chǎn)呈強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系。但是由于用全部樣本點(diǎn)估計(jì)的結(jié)果沒有利用面板數(shù)據(jù)的特性，不能充分考慮每個(gè)證券公司的個(gè)體差異，因此估計(jì)的結(jié)果偏差比較大，其結(jié)果只起到參考解釋作用。我們用基于面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)公式（1）進(jìn)行回歸，得到結(jié)果如表2的二、三欄，隨機(jī)效應(yīng)模型與GLS估計(jì)結(jié)果大致相同，但是固定效應(yīng)模型則表現(xiàn)出很大的差異，我們根據(jù)Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果選擇固定效應(yīng)模型并以此作為我們分析的基礎(chǔ)。另外，我們用幾種不同的估計(jì)方法估計(jì)了總資產(chǎn)關(guān)于利潤、交易金額和承銷金額之間的關(guān)系，估計(jì)結(jié)果見下表。表3 總資產(chǎn)積累方程的估計(jì)結(jié)果 GLS固定效應(yīng)隨機(jī)效應(yīng)變量Coefp值Coefp值Coefp值C.086利潤.0009.80
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