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融资融券标的范围与实证模型设计分析:市场化进程的综合考量

时间:2023-05-27 理论教育 版权反馈
【摘要】:值得注意的是,融资融券标的范围经历了四次扩围,不同于一般DID模型“两组两期”的情景假设,模型(5.2)中并未包含独立的Post变量,而是由控制时间趋势效应进行替代。在检验假说H5.2时,选取市场化进程这一指标为切入点综合考量企业外部环境。市场化进程是衡量公司外部环境的一个综合指标,是一系列经济、社会、法律制度的变革,或者说是一系列的大规模制度的变化。

融资融券标的范围与实证模型设计分析:市场化进程的综合考量

1.归类变更盈余管理指标

采用第四章归类变更盈余管理基本方式的衡量指标,即借鉴Mc Vay(2006)的计量方法,用以下模型分行业-年度估计企业异常的核心利润

模型(5.1)中,等号左边CEt为核心利润,核心利润=(营业收入-营业成本-销售费用-管理费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用本年摊销)/营业收入(张子余和张天西,2012),考虑到核心利润具有持续性,故将其滞后一期项作为解释变量。ATOt为净经营资产周转率,Accrualt和Accrualt-1分别为本期及滞后一期应计利润,ΔSalest销售收入增长率,各变量的具体解释可以参见第四章。除净经营资产周转率和营业收入增长率外,所有变量均为经营业收入平减后的相对值。模型(5.1)分行业-年度回归,取残差项,记为UNCE,即异常核心利润,作为归类变更盈余管理的替代变量(刘宝华等,2016)。

2.双重差分模型

本章在检验卖空机制能否有效抑制可融券卖空标的公司的归类变更盈余管理行为(H5.1)时,将基于我国实施融资融券制度而带来的准自然实验研究机会,借鉴陈晖丽和刘峰(2014)、顾琪和陆蓉(2016)的做法,采用双重差分固定效应DID-FE模型作为基本的统计方法,建立模型(5.2)。(www.xing528.com)

其中,被解释变量UNCEt代表归类变更盈余管理的程度。解释变量中,标的证券哑变量为Listt,若是融资融券标的公司(即处理组样本),取值为1,而非融资融券标的公司(即控制组样本)则取0;融资融券执行时间哑变量为Postt,标的证券进入融资融券试点范围之后取1,自此之前取0。在模型(5.2)中,主要关注的是引入卖空机制的解释变量List×Post系数β2,该系数反映了处理组样本与控制组样本之间的差异。若H5.1成立,回归系数β2显著为负,意味着与控制组样本相比,处理组中的融资融券标的公司在卖空机制引入后显著地减少了归类变更盈余管理。∑Year和∑Industry分别控制时间和行业固定效应,DA与RM分别代表控制应计盈余管理与真实盈余管理,其他影响归类变更盈余管理的控制变量借鉴Abernathy et al.(2014),并结合实际进行选择设计,详见表5.1。

值得注意的是,融资融券标的范围经历了四次扩围,不同于一般DID模型“两组两期”的情景假设,模型(5.2)中并未包含独立的Post变量,而是由控制时间趋势效应进行替代。此外,为了控制序列相关问题对估计的影响,本章依据在公司层面聚类(Cluster)的标准误对回归结果进行检验(Petersen,2009)。

在检验假说H5.2时,选取市场化进程这一指标为切入点综合考量企业外部环境。市场化进程是衡量公司外部环境的一个综合指标,是一系列经济、社会、法律制度的变革,或者说是一系列的大规模制度的变化(樊纲等,2011)。本书根据2009年樊纲市场化进程指数,按照公司注册地所在省份的指数高低对模型(5.2)进行分组回归。根据H5.2预测,在市场化进程低的分组中,卖空机制对归类变更的约束效应应该更强,List×Post的系数经济意义及统计意义应更为显著。

在验证假说H5.3时,需要合理地选取反映企业内部治理水平的指标。为此,本章使用主成分分析法构建反映企业内部治理水平的测度指标。借鉴白重恩等(2005)、张学勇和廖理(2010)的研究成果,选取3个维度,共12个指标衡量公司治理水平G指标。3个维度和12个指标分别为:持股结构与股东权益,包含第一大股东持股比例、股权制衡(第二至第五大股东持股之和除以第一大股东持股比例)、股东会次数、流通股比例、国有股比例5个指标;管理层治理,包含二职合一(董事长与CEO是否兼任)、管理层持股2个指标;董事、监事与其他治理形式,包含董事会规模、独立董事比例、董事会次数、监事会次数、委员会个数5个指标。对这些指标进行主成分分析,取第一大主成分衡量公司治理水平G指标。统计结果表明,第一大主成分的载荷系数的符号基本与理论预期相吻合,且第一大主成分得分越高表示企业的内部治理水平越好。在此基础上,把样本分为公司治理水平高组(G指标大于中位数)和公司治理水平低组(G指标小于中位数)。根据假说H5.3预测,在公司治理水平低的分组中,β2的经济意义及统计意义应更为显著。

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