【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 響模型能夠很好地解釋上市公司價(jià)值的成因。兩個(gè)模型增長(zhǎng)波動(dòng)的一次項(xiàng) 均 顯著為正，二次項(xiàng) 均 顯著為負(fù)，表明在 99%的置信度下，增長(zhǎng)波動(dòng)與公司價(jià)值之間呈“倒 U 型”關(guān)系，印證了假設(shè) 1。根據(jù) 下列 公式 測(cè)度公司增長(zhǎng)對(duì)價(jià)值的貢獻(xiàn)程度 ： 1212? ? ( ) ( 2 ) ( )() ? ? 2abre turn dif growth dif growthabre turn dif growthdif growth????? ? ? ? ? ?? ? ? ??求 導(dǎo) 得推 出 計(jì)算可得，正常公司綜合影響模型中，股票超額收益率對(duì)增長(zhǎng)波動(dòng)的敏感性為 %，即正常經(jīng)營(yíng)上市公司營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)波動(dòng) 1 個(gè)單位，會(huì)引起股票超額收益率變化 %個(gè)單位 。 公司增長(zhǎng)有效性四象限 分組 實(shí)證結(jié)果 本文對(duì)樣本 按照公司增長(zhǎng)有效性四象限分組 施以實(shí)證分析， 鑒于已經(jīng)對(duì)增長(zhǎng)波動(dòng)進(jìn)行了分組，所以剔除了增長(zhǎng)波動(dòng)二次項(xiàng)，直接 采用多元線性模型 衡量在高速增長(zhǎng)和低速增長(zhǎng)兩種增長(zhǎng)狀態(tài)下對(duì)價(jià)值的影響， 結(jié)果如表 5（ 3）、（ 4）、（ 5）、（ 6）所示 。 第一象限和第三象限的增長(zhǎng)波動(dòng)系數(shù)都顯著為正，意味 著公司營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)的確會(huì)促使價(jià)值提升或至少能夠遏制價(jià)值毀損的程度。 第二象限增長(zhǎng)波動(dòng)系數(shù)為正，表明 當(dāng)?shù)退僭鲩L(zhǎng)而價(jià)值實(shí)現(xiàn)增值時(shí)，低速增長(zhǎng)程度越輕，價(jià)值增值越大； 第四象限增長(zhǎng)波動(dòng)系數(shù)為負(fù)，表明 在高速增長(zhǎng)造成價(jià)值毀損的情況下，高速增長(zhǎng)越嚴(yán)重，價(jià)值毀損越慘重。 但第二象限和第四象限的增長(zhǎng)波動(dòng)系數(shù)不顯著。 表 5 20202020 年 公司增長(zhǎng)有效性 總體樣本及四象限分組 實(shí)證結(jié)果 （ 1） （ 2） （ 3） （ 4） （ 5） （ 6） 增長(zhǎng)影響模型 綜合影響模型 第一象限 第二象限 第三象限 第四象限 樣本數(shù) 7695 7695 1960 696 1742 3297 增長(zhǎng)波動(dòng) *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 增長(zhǎng)波動(dòng)二次項(xiàng) *** *** （ ） （ ） 托賓 Q 值 *** *** *** *** * （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 貝塔值 *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 資本擴(kuò)張率 *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 現(xiàn)金流量比率 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 市場(chǎng)占有率 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 無形資產(chǎn)比率 ** * ** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 資產(chǎn)規(guī)模 *** *** *** ** ** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 市場(chǎng)化指數(shù) *** * ** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 國(guó)有控股 *** * （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 行業(yè)變量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 年度變量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 截距項(xiàng) *** *** *** ** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） F 檢驗(yàn)值 *** *** *** *** *** *** Adj R178。 DurbinWatson 注： ***、 **、 * 分別表示模型系數(shù)估計(jì)值在 t 分布下 、 、 的顯著性水平顯著（雙尾），括號(hào)內(nèi)是校正異方差后的 t 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量； F 檢驗(yàn)值后的 ***表示在 F 分布下 的水平上顯著。表 6 中符號(hào)含義相同，不再贅述。 按托賓 Q 值分組實(shí)證分析 筆者將 正常上市公司總體 樣本分為 Q 值大于等于 1 及 Q 值小于 1 兩組，前者樣本 4477 個(gè)， 占總體 %，股票超額收益率 均值為正，實(shí)現(xiàn)有效增長(zhǎng)（即股票超額收益率大于等于 0）的樣本 1760個(gè)，占該組樣本的 %，處于增值性高速增長(zhǎng)狀態(tài)的樣本 1205 個(gè)，占有效增長(zhǎng)樣本的 %。后者 樣本 3218 個(gè)， 占 %，股票超額收益率均值為 負(fù)， 實(shí)現(xiàn)有效增長(zhǎng)的樣本占該組樣本的 896個(gè)，占該組樣本的 %，處于增值性高速增長(zhǎng)狀態(tài)的樣本 666 個(gè) ，占有效增長(zhǎng)樣本的 %。說明擁有良好的投資機(jī)會(huì)有利于公司實(shí)現(xiàn)有效增長(zhǎng)，但相比缺乏良好投資機(jī)會(huì)的樣本組， 通過高速增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值 的公司比例較低 。 MannWhitney 檢驗(yàn)結(jié)果 （略） 顯示，前者營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)、資本擴(kuò)張率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量比率及無形資產(chǎn)比率的均值都顯著大于后者，表明擁有良好投資機(jī)會(huì)的公司 的確具有 競(jìng)爭(zhēng) 優(yōu)勢(shì)。分組 實(shí)證結(jié)果 如 表 6（ 1）、（ 2）所示， 兩組 樣本 增長(zhǎng)波動(dòng)的一次項(xiàng)系數(shù)都顯著為正，二次項(xiàng)都系數(shù)顯著為負(fù)，表明無論是否存在良好的投資機(jī)會(huì)，增長(zhǎng)波動(dòng)與公司價(jià)值 增量 都呈顯著“倒 U 型”關(guān)系，但價(jià)值對(duì)增長(zhǎng)波動(dòng)的敏感性不同：當(dāng) Q 小于 1 時(shí)，股票超額收益率對(duì)增長(zhǎng)波動(dòng)的敏感性為 %； Q 大于等于 1 時(shí)，敏感性提高至 %，表明良好的投資機(jī)會(huì)有利于提高公司增長(zhǎng)對(duì)價(jià)值增值的貢獻(xiàn)效度。 按股權(quán)分置改革前后分組實(shí)證分析 筆者以 2020 年為分割點(diǎn)，將 20202020 年劃分為兩個(gè)階段 ： 20202020 年為股改前樣本組， 樣本 4543 個(gè)，占總體 %， 股票超額收益率均值 為 %， 有效增長(zhǎng)樣本 1466 個(gè)，占該組 %，處于增值性高速增長(zhǎng)狀態(tài)的樣本 1141 個(gè)，占有效增長(zhǎng)樣本 %。 20202020 年為股改后樣本組，樣本 3152 個(gè)，占總 體 %， 股票超額收益率均值為 %， 有效增長(zhǎng)樣本 1190 個(gè) ，占該組 %，處于增值性高速增長(zhǎng)狀態(tài)的樣本 820 個(gè)，占有效增長(zhǎng)樣本 %。 說明股改后實(shí)現(xiàn)有效增長(zhǎng)的 公司比例有所提高，但通過高速增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值的公司比例有所下降。 KolmogorovSmirnov 檢驗(yàn)及MannWhitney 檢驗(yàn)結(jié)果 （略） 表明，股改前樣本組的股票超額收益率、托賓 Q 值、資本擴(kuò)張率、資產(chǎn)規(guī)模及市場(chǎng)化指數(shù)均值都顯著小于股改后樣本組，但前者的增長(zhǎng)波 動(dòng)、貝塔值等指標(biāo)均值都顯著大于后者。表明股改后，上市公司 增長(zhǎng) 速度 趨于 穩(wěn)定 ；受股改后 A 股市場(chǎng)流動(dòng)性增強(qiáng)的影響，市場(chǎng)化程度提高，投資機(jī)會(huì)增大 ，資本增值能力大大加強(qiáng)，公司風(fēng)險(xiǎn)降低，公司規(guī)模進(jìn)一步壯大 ，價(jià)值增值能力提高 。 分組 實(shí)證 結(jié)果如 表 6（ 3）和（ 4） 所示。股改前后增長(zhǎng)波動(dòng)一次項(xiàng)系數(shù)都 顯著為正，二次項(xiàng)系數(shù) 雖均 為負(fù)，但股改前不顯著 ，股改后顯著 。股改前股票超額收益率對(duì)增長(zhǎng)波動(dòng)的敏感性為 %，股改后增強(qiáng)至 %，說明公司增長(zhǎng)與價(jià)值增值之間先增后減的非 線性關(guān)系在股改后變得 顯著，表明資本市場(chǎng)甄別上市公司增長(zhǎng)有效性的 判斷力 得到 增強(qiáng)。 表 6 公司增長(zhǎng)有效性 模型分組實(shí)證結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗(yàn) 實(shí)證結(jié)果 （ 1） （ 2） （ 3） （ 4） （ 5） Q≥1 Q＜ 1 20202020 年 20202020 年 非正常公司 樣本數(shù) 4477 3218 4543 3152 283 增長(zhǎng)波動(dòng) *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 增長(zhǎng)波動(dòng)平方 *** * * （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 托賓 Q 值 *** *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 貝塔值 *** *** ** ** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 資本擴(kuò)張率 *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 現(xiàn)金流量比率 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 市場(chǎng)占有率 ** ** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 無形資產(chǎn)比率 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 資產(chǎn)規(guī)模 *** *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 市場(chǎng)化指數(shù) *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 國(guó)有控股 * （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 行業(yè)變量 控制 控制 控制 控制 控制 年度變量 控制 控制 控制 控制 控制 截距項(xiàng) *** *** *** *** *** （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） F 檢驗(yàn)值 *** *** *** *** *** Adj R178。 DurbinWatson 六 、穩(wěn)健性檢驗(yàn) 最后，筆者選取非正常公司為樣本檢驗(yàn)實(shí)證 模型 的穩(wěn)健性。 筆者將被處以 ST、 *ST 或 PT 的上市公司定義為非正常公司，從 20202020 年非正常公司中 剔除當(dāng)年首次招股、增股配股、異常值或數(shù)據(jù)缺失樣本，最終 樣本 283 個(gè) 。 KolmogorovSmirnov 和 MannWhitney 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 非 正常公司股票超額收益率及多數(shù)價(jià)值影響因素的均值都顯著 小于 正常公司，而 增長(zhǎng) 波動(dòng)顯著大 于正常公司，說明很多非正常公司 不顧公司風(fēng)險(xiǎn)承受能力， 一味追求快速增長(zhǎng)， 導(dǎo)致公司價(jià)值 大幅下降。 實(shí)證結(jié)果如表 6（ 5） 所示。該模型的整體合理性和擬合度依然很好。增長(zhǎng)波 動(dòng)一次項(xiàng)系數(shù)為正，二次項(xiàng)為負(fù)，但都不顯著，表明增長(zhǎng)與價(jià)值之間 存在先增后降的非線性關(guān)系，但非正常公司的價(jià)值變化可能對(duì)增長(zhǎng)并不敏感。托賓 Q 值系數(shù)顯著為正，但資本擴(kuò)張率系數(shù)不顯著，表明 Q 值對(duì) 非正常公司價(jià)值的“正面影響”更應(yīng)該被解讀為股價(jià)被人為操縱的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。貝塔值系數(shù)顯著為正，表明投資者不顧低劣業(yè)績(jī)與巨大風(fēng)險(xiǎn)，投資具有很大投機(jī)性。 七 、結(jié)論 筆 者將公司價(jià)值增值作為 公司增長(zhǎng)有效的判斷標(biāo)準(zhǔn)， 以 20202020 年中國(guó)上市公司為樣本，把公司增長(zhǎng)波動(dòng)與公司價(jià)值增量之間的關(guān)系為核心構(gòu)建實(shí)證模型并進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，二者 之間的確存在顯著的“倒 U 型”關(guān)系。進(jìn)而，筆者 將價(jià)值變量區(qū)分為價(jià)值增值與價(jià)值毀損兩種狀態(tài)，把可持續(xù)增長(zhǎng)率作為合理增長(zhǎng)速度，將公司增長(zhǎng)區(qū)分為高速增長(zhǎng)與低速增長(zhǎng)兩種狀態(tài)，據(jù)此形成公司增長(zhǎng)有效性四象限。 分組 實(shí)證研究結(jié)果 再次印證了 公司增長(zhǎng)與價(jià)值 之間的非線性關(guān)系 ， 并發(fā)現(xiàn) 中國(guó)上市公司由于盲目增長(zhǎng)而造成價(jià)值毀損的情況已經(jīng)相當(dāng)嚴(yán)重。實(shí)證結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，擁有良 好投資機(jī)會(huì)的公司，價(jià)值對(duì)增長(zhǎng)具有更高的敏感性。此外，股權(quán)分置改革后，公司價(jià)值對(duì)增長(zhǎng)的敏感性提高，表明資本市場(chǎng)在甄別上市公司增長(zhǎng)有效性上判斷力增強(qiáng)。據(jù)此，我們建議，中國(guó)上市公司應(yīng) 將重心放在培養(yǎng)并強(qiáng)化核心競(jìng)爭(zhēng)力、提高公司盈利水平和盈利質(zhì)量上， 警惕高速增長(zhǎng)帶來的巨大經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，把擴(kuò)張速度管理上升到戰(zhàn)略高度，實(shí)現(xiàn)公司的可持續(xù)發(fā)展。 參考文獻(xiàn) [1] Baker, G. P., Growth, 1993, Corporate Policies, and the Investment Opportunity Set, Journal of Accounting and Economics, 16, 161~165 [2] Young, D. S., O’Byrne S. F. , 2020, EVA 與價(jià)值管理 —— 實(shí)用指南 . 北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社 [3] Jensen, Michael C., 1986, Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers , American Economic Review, 76(2), 323~329 [4] Shin, HyunHan, Rene M. Stulz, 2020, Firm Value, Risk, and Growth Opportunities NBER Working Papers [5] Ramezani, C. A., L. Soenen, A. Jung, 2020, Growth, Corporate Profitability, and Value Creation, Financial Analysts Journal, 58 (6), 56~66 [6] Higgins, R. C., 1977, How Much Growth Can a Firm Afford? Financial Management, 6(2), 7~16 [7] Rappaport, A., 1980, Creating Shareholder Value , New York: The Free Press, 135~147 [8] Olson, G. T., M. S. Pagano, 2020, A New Application of Sustainable Growth: A MultiDimensional Framework for Evaluating the Long Run Performance of Bank Mergers, Journ