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蓝筹股上市公司募集资金投向变更及后果研究

发布时间:2021-01-07 20:00:28 阅读: 来源:拉床厂家

一、引 言

随着我国资本市场的发展,蓝筹股上市公司(以下简称“蓝筹股公司”)发展和壮大,形成以深沪300指数为标志的蓝筹股板块,成为我国股票市场发展和引导国民经济资源优化配置的中流砥柱。如何认识在中国特定的制度背景下蓝筹股公司的特性、募集资金投向、募资投向变更以及由此所产生的公司治理结构、业绩、股票交易风险、市场反应等一系列重大的基本问题,成为学界和业界理论与应用研究不可回避的课题。

本课题的研究发现,自1998年首次出现募集资金投向变更以来,募资投向变更的情形逐渐增多。蓝筹股上市公司由于募集资金规模过大,现金流过于充足而转变投资方向的情形非常普遍。对于那些成长性差,又没有银行等债权人监督的公司,其更可能发生募集资金投向变更行为。蓝筹股公司发生募资变更,不仅会加大自己的经营风险,降低股票收益率,而且无助于改善会计业绩。我们的研究意味着,募资变更向资本市场传递的是经营风险和不确定性的信号,但同时又无助于会计业绩的改善,因此,导致投资收益下降。

本课题具有较强的理论和现实意义。理论上,填补中国在特定蓝筹股公司分类条件下公司募集资金投向研究的空白,为监管机构制定和完善上市公司分类监管政策提供一定的理论基础。实践上,为推动中国股票市场资源配置功能的有效发挥和对蓝筹股公司市场行为有效监管提供经验证据,以期对相关监管政策的制定和完善,优化市场结构,维护市场稳定良性发展有所裨益。

二、蓝筹股募集资金及变更概况

本课题以2010年9月的沪深300指数成分股中的300家上市公司作为蓝筹股样本。搜集这300家上市公司通过首发上市(IPO)、增发、配股这3条渠道募集资金的情况,以及募集资金投向的变更问题。基本数据来源于万得资讯(Wind)和巨灵(Genius), 另有部分数据从巨潮咨询网站、交易所网站补充。

1.蓝筹股筹资情况及募集方向变更描述

图1 募集资金及变更情况统计

图1显示,IPO募集资金的公司数最多,有300家;其次是配股募集的公司,有225家;再次是增发募集的公司,有215家。变更募集资金投向的公司中IPO绝对数最多,有64家,其次是增发募集的公司,有56家,最少的是配股募集的公司,有38家。增发渠道募集的资金,变更的可能性最高,占比26%,而且变更的时间距离增发成功的时间最短。IPO变更可能性为21%,变更的时间距离IPO公告时间最长。配股变更可能性为17%,其变更距离配股募集公告的均值天数为551天。

图2 各个年度变更样本的百分比变化趋势图

图2的趋势显示,自1998年的第一个变更样本以来,总体呈上升的趋势。但2001年-2006年,变更样本比例略有下降。最近5年发生变更的情况更多,而且置换的情形更多。其中,2008年达到峰值,变更样本占总样本的42.2%。

三、研究样本选取及模型构建

文章选取了1998年到2008年沪深300指数中的A股上市公司为研究对象。之所以从1998年开始,是因为1998年才有第一个变更样本。由于各个年度在政策规定、经营环境方面均会有所差异,为减少这类差异给样本公司带来的影响,本报告以1998年为研究起点。由于研究中涉及到未来的会计业绩等数据,样本期间以2008为结束。

本报告使用的研究模型主要分为两个方面:一方面是分析什么样的公司更可能发生募资变更行为,这也就是所谓的变更可能性分析;另一方面,是分析变更的后果,亦即探讨发生变更公司,相对于其他公司,在会计业绩、股票收益率、交易风险等等方面的特性。

在关于变更可能性的研究中,我们将采用logit 模型,来分析具有什么特性的公司,更可能在募集资金之后发生变更。具体模型参见如下的式(1):

P(change=1/x)=G(α0+α1AMOUNT +α2ROA +α3CF +α4GROWTH +α5LEV +α6OC +α7STATE +α8IND)

(1)

其中,Change是公司募集资金投向变更哑变量。

AMOUNT是公司在t年度的筹资额度,为了克服由于募资规模不同导致的异方差问题,这里是将实际募资额度去自然对数的结果。

ROA 是总资产收益率,等于t年度的净利润除以t年度末总资产净额;

CF是公司t年度的现金留存状况,等于t年度末货币资金余额除以t年度末流动资产合计,我们用该指标反映公司的现金充足度;

GROWTH表示公司的投资机会,用公司销售收入的增长率来表示,其值等于销售收入的变化额(亦即,第t年销售收入总额减去t-1年销售收入总额)除以t-1年的销售收入总额;

LEV是公司的负债水平,用公司的资产负债率来表示,公司的资产负债率水平等于公司的t年末负债总额除以t年末总资产;

OC是公司的股权集中度,用第一大股东的持股比例来表示;

STATE是公司的股权性质哑变量,如果公司的终极控制人属于国有性质,则取值为1,否则为0;

IND是行业控制变量,根据证监会的行业分类,全部上市公司划分为13个行业,因此,本模型中列出了12个行业哑变量。

在关于变更后果的研究中,我们将主要分析实际发生变更的公司,相对于其他公司而言,在变更当年的会计业绩、股票收益率、交易风险等等方面的情况。(需要注意的是,部分公司在同一年度,针对不同来源资金发出不同的变更公告:比如某公司在同一年度,对IPO募集资金和配股募集资金均发布了变更公告,这种情况下,视为一个样本年度。我们前面变更的可能性研究中,将公司的变更情况分成了四种类别,一些公司在同一年度内变更有多种类别:比如,一部分资金完全改变用途,一部分资金用来补充流动资金等等。这种情况下,不考虑多个资金种类和多种变更形式,以简化核算,单纯研究这一年内发生了变更的公司,其在风险、会计业绩、股票收益率和机构投资者等方面的差异。)在关于变更后果的研究中,我们分别分析了变更公司的会计业绩、股票收益率和交易风险。在会计业绩的分析中,变更哑变量为关键自变量,同时也控制了其他影响会计业绩的因素,具体模型参见如下的式(2):

Perf= β0+β1Change +β2CF +β3SIZE+β4LEV +β5GROWTH +β6OC +β7STATE +β8IND)

(2)

其中,因变量Perf是指公司的会计业绩。我们用分别用变更次年的总资产收益率(ROA t+1)、变更下一年的净资产收益率(ROE t+1)、变更下一年的每股盈余(EPS t+1),以及变更次年的每股经营利润(EPS_core t+1)等来衡量。此外,为了反映业绩的变化趋势,我们还分别采纳了上述四种会计业绩的变化量作为因变量来进行类似的分析。

SIZE表示公司的规模,用公司销售收入的自然对数来表示;

其他变量与模型(1)相同,不再赘述。

在交易风险的分析中,我们用蓝筹上市公司在股票市场上交易的风险情况作为因变量。具体模型参见如下的式(3):

RISK= β0+β1Change +β2CF +β3SIZE+β4LEV +β5GROWTH +β6OC +β7STATE +β8IND)

(3)

其中因变量RISK 计算为蓝筹股上市公司的交易风险指标。有两种计量方式,一个是用年度内全部日收益率的方差值(STD)来衡量,另一个是用股票波动程度(R2)来衡量。关键自变量仍然为募资变更哑变量Change,其他控制变量基本与上面的模型(2)一致,这里不再赘述。

最后,我们还系统性研究了募资投向变更对相关公司股票收益率的影响。鉴于资本市场股票收益率是关于投资人印象的综合性的衡量标准,我们用该指标作为收尾的总结性分析。试图从总体上衡量变更事项的本质。我们将用如下的式(4)来分析:

RET= β0+β1Change +β2CF +β3SIZE+β4LEV +β5GROWTH +β6OC +β7STATE +β8IND)

(4)

其中因变量RET 为蓝筹股上市公司年度的、考虑了分红再投资的股票收益率。关键自变量仍然为募资变更哑变量Change,其他控制变量基本与上面的模型(2)一致,这里不再赘述。

四、研究结果及分析

本报告的研究结果分为两个部分,一部分是关于什么样的公司更可能变更的问题,即变更的原因;另一部分是关于变更公司的会计收益、股票收益及交易风险等等,即变更的后果。下面分别列示。

1. 变更原因

表3-A列示了蓝筹股上市公司募资发生变更的可能性研究结果,也就是根据模型(1)回归分析的结果。其中A部分是关于全部蓝筹股样本的分析,B部分是按照募集资金类型分别展开的分析,C部分是根据四种变更类型而分别进行的分析。

表3-A 蓝筹股募集资金报告可能性分析

该表显示,募集资金规模(AMOUNT) 的估计系数显著为正,说明募集资金规模越大的公司,越可能出现募资投向变更的行为。这可能是由于公司手头的现金过多,超过了原有募资计划的要求,多余的资金只好改投其他项目。这也反映了我国当前再融资体系的弊病((只有业绩好的公司,才能募集到足够的资金,而这些公司又是最不缺钱的公司。因此,如何让资金流向那些未来增长潜力大、当前需要现金的公司,确实是一个值得各方思考的议题。

资产收益率(ROA)的估计系数显著为负,说明业绩越好的公司,越不可能发生募集资金投向变更的行为。这可能是业绩好的公司,其在战略和投资方向等等各个方面都比较明确,投资规划也做得合理,因此,实际投向与预计投向偏离较少。相反,对于那些业绩差的公司,如果先前的投资不盈利,公司可能怀疑早期募资规划的合理性,也会对投向加以调整。

现金充足度指标(CF)的估计系数也显著为正,说明手头资金越充足的公司,越可能改变募资投向。这一点,与上面募集资金规模估计的系数相一致。再一次说明,募资过多、过于频繁,给上市公司带来过于充足的现金,是当前募资投向频繁变更的主要原因之一。因此,监管部门在考核公司业绩和募资投向合理性的基础上,是否还应该考察一下公司当前现金的充足度,如果公司已经有大量的闲置资金,这类募资申请是不是应该打点折扣,转而将有限的资金投向更加需要的领域。

公司成长状况(GROWTH)的估计系数显著为负,说明未来增长潜力越大的公司,越不太可能改变募资投向。这点也与资产收益率的结果相一致:未来增长率高,说明公司的募资规划合理,募资投向预期收益好,因此,资金筹集到手后,发生变更的可能性就不大。这种情形,可能是监管方和股东最愿意看到的的。

负债比例(LEV)的估计系数显著为负,说明负债比例越高的公司,其改变募资投向的可能性也越低。这可能意味着债权人的监督角色:债权人提供的自今年越多,对公司资金投向和项目进展等方面监督得救回越严格,公司改变原来规划和投向的可能性也就越小。

最后一个关键变量是第一大股东的控股比例(OC),其估计系数也显著为负,说明大股东的存在,会抑制公司的募资投向变更行为。这一点与当前的公司治理研究结果不太一致但也合乎常理:如果有一个能够绝对控制局势的大股东,公司在募资规划和实际投向方面,就会有统一的监督和管理,相反,如果一堆势均力敌的股东主宰着董事会,在战略规划、投资方案制定,以及实际的投资去向方面,矛盾就会越多,改变投向的可能性也越高。

表3-B 蓝筹股募集资金报告可能性(按募资类型分组分析)

表3-B针对不同的筹资类型,分析了募资投向变更的原因。总体看,该表的结果与表3-A 基本一致:募资规模(AMOUNT)越大,会计业绩(ROA)越差,现金流越(CF)充足公司,其募资投向变更的可能性也越高。但是其中也有细微的差异:在公司未来增长潜力(GROWTH)方面,只有通过增发渠道募集的资金,增长潜力才会影响到募资变更的可能性,对于IPO资金和配股资金来说,公司的增长潜力并不会影响到募资投向变更的可能性;其次,在负债比例(LEV)方面,只有配股资金的投向变更,债权人才会起到显著的监督角色;最后,大股东控股比例(OC)方面,大股东的约束效果只有在增发渠道显著,至于其他两个渠道的募资,大股东对其变更的监督在统计上不显著。由于不同类型的资金,其在募集条件、申请和审批流程等方面军存在差异,因此会导致结果上的差异。

表3-C 蓝筹股募集资金报告可能性(按变更形式分组分析)

( )数值为卡方统计量的值; *** ,** 和 * 分别表示在显著性水平为0.01,0.05和0.10的水平下显著。

表3-C针对不同的筹资变更形式,分析了变更的原因。我们分别将募资变更分成直接变更、用募资补充流动资金和用募资置换自有资金三类。从中可见,除了募资规模(AMOUNT)越大和第一大股东控股比例(OC)的估计系数在3中情况下均显著外,其他的系数估计结果几乎都不一致。对直接变更的公司来讲,总资产收益率(ROA)和资产负债率(LEV)的影响较大,对于用募资补充流动资金的情形,募资规模和股权集中度以外的其他变量,在统计上均不显著。对于用募资置换自有资金的情形,现金流充足度(CF)会起到显著的影响,而负债比例(LEV)则会加大变更的风险和可能性。

综合上述3张表格的结果,我们研究发现,蓝筹股上市公司募集资金到位后,投向变更的主要原因可以归结为募资规模过大、公司冗余现金流过多、当前项目的会计业绩差、增长潜力不佳,以及债权人和控股股东的监督不到位等等原因。有致于此,在后期的募资审批中,监管部门应该重点关注公司的盈利能力和现金充足状况,只有那些盈利前景好、确实需要资金的公司,才能优先募集到资金,否则会存在资金的浪费,造成变更情况高居不下。

2. 变更后果

在分析什么样的公司更可能变更的基础上,我们进一步分析这些发生变更公司,相对于其他蓝筹股公司,其在会计业绩等方面的特性。

表4-A 变更后果:下一年度会计业绩分析

上述表4-A是从四个方面来衡量蓝筹股公司的会计绩效:变更下一年度的资产收益率(ROA t+1)、变更下一年的净资产收益率(ROE t+1),变更下一年的每股盈余(EPS t+1),以及变更下一年的每股经营利润(EPS_core t+1)。总体来看4列回归分析的结果,我们发现,募资变更哑变量(Change)的估计系数为负,但均不显著,说明募资变更可能会对下一期的会计业绩造成负面影响,但是影响的程度不高。控制变量方面,现金流充足度(CF)基本上对下一期的会计业绩有显著的正面影响,而其他的控制变量,基本上没有统一的一致结论。

表4-B 变更后果分析_下一年度会计业绩相对于本年度的增加值分析

表4-A报告的是在未来一年的会计业绩,并没有分析会计业绩的变化或者增减。有鉴于此,我们编制了表4-B,专门分析募资变更对会计业绩变化的影响。从上表可以发现,无论是用哪种指标衡量的会计业绩变化,关键的自变量Change 的系数均为负值,但在统计上不显著。该结果说明,募资变更可能会使蓝筹股上市公司的业绩下滑,但是这种下滑并不是非常剧烈或者致命的。据此,尽管大家普遍认为募资变更是上市公司不诚信的表现之一,但是另一个角度,他也可能反应了上市公司的审时度势,募资投资变更也可能是上市公司对市场环境变化、经济周期波动而做出的合理反应。我们很难对募资投向变更下一个结论。

表5-A 变更后交易风险分析

表5-A列示了募资投向变更蓝筹股公司交易风险的影响。因变量是股票每日收益率的方差(STD)。该表的结果来看,募资变更(Change)的估计系数显著为正,说明募资投向发生变更的蓝筹股公司,其交易风险会显著增加。其他控制变量的情况,规模越大(SIZE)的公司,其风险也越高。大股东控股比例越低的公司,其风险也越高。根据表3的分析,大股东控股比例越低的公司,越可能发生投资方向变更,与这里的结果也一致。

该表的结果意味着,募资投向变更会显著增加蓝筹股上市公司的交易风险。这可能是由于募投方向改变后,增加了公司未来投资经营的不确定性,投资人也能够预感到募资公司在资金投向、收益率等各个方面的不确定性,致使资本市场上股票的交易风险增加。

最后,我们用极具综合性和代表性的核心指标──股票市场收益率,来分析投资人总体上对募资投向变更的看法,相关的结果请参见如下的表5-B。

表5-B 变更后股票收益率分析

从表5-B可见,募投方向变更哑变量(Change)的估计系数显著为负,说明从整体上看,广大投资人会赋予投向变更公司较低的股价和较小的收益率,这也就意味着投资人对蓝筹股公司的变更行为不认可。尽管变更有时候是公司高管理性的决策,但从总体上看,变更行为多半难以保护投资人的利益,更多的被看成是上市公司恶意圈钱的手段。

五、结论及政策意义

本报告将沪深300指数中的蓝筹股上市公司的全部变更行为进行了手动搜集和整理,对变更的动机,以及变更的后果进行了系统的分析,并根据股权集中度的高低将公司分成两个子样本进行了类似的分析。

我们的研究发现,自1998年首次出现募集资金投向变更以来,募资投向变更的情形逐渐增多。募集资金规模越大,盈利能力越差,现金流越充足,成长性越差,负债率越低,大股东持股比例越低的公司,越可能进行变更。发生了募集资金投向变更的公司,其会计业绩没有显著变化,但是股票交易风险显著增加,股票收益率显著下降。

我们的研究发现,募资投向变更,并不会带来短期的会计绩效上升,相反,募资投向变更会增加变更当年的交易风险,降低变更当年的投资收益率。而且,这种情形,在股权集中度较低的公司中,更为明显。由此,在后期的监管中,对于IPO及再融资申请的监管,应该尽量考虑到募资投向的可行性,而且兼顾企业的现实状况,对于手头资金过分充足的企业,不适宜再进行较大规模的募集行为,以提高资本市场整体资金的运用效率。同时,对于股权较分散,大股东对到手和高管的监督乏力的公司,更应该依据法律和社会舆论等监督力量来阻止上市公司的随意变更行为。

因变量=募资投向变更哑变量

常数项

-5.469***

(14.82)

AMOUNT

0.373***

(15.53)

ROA

-8.094**

(5.76)

CF

1.505***

(6.30)

GROWTH

-0.274*

(2.80)

LEV

-1.851**

(5.44)

OC

-2.485***

(16.94)

Industry Dummies

yes

x2-stat

88.35***

样本数量

628

募资类型

IPO

配股

增发

常数项

-15.977

(0.07)

-7.109**

(5.80)

-17.972

(0.01)

AMOUNT

0.672***

(11.00)

0.629***

(6.45)

0.689**

(5.47)

ROA

-11.190

(1.64)

-30.72***

(10.32)

3.774

(0.41)

CF

2.842**

(3.74)

0.780*

(3.66)

0.823*

(2.86)

GROWTH

0.405

(1.76)

0.006

(0.00)

-1.164**

(4.87)

LEV

-2.309

(1.08)

-3.934**

(5.56)

-1.740

(1.11)

OC

0.121

(0.01)

-1.742

(2.18)

-4.872***

(10.80)

Industry Dummies

yes

yes

yes

x2-stat

49.10***

49.00***

44.00***

样本数量

259

214

159

变更形式

直接变更

用募资补充

流动资金

用募资置换

自有资金

常数项

-14.464

(0.01)

-20.301

(0.01)

-6.396***

(8.81)

AMOUNT

0.248**

(5.48)

0.771***

(19.84)

0.213*

(1.63)

ROA

-10.313***

(7.50)

-2.774

(0.25)

3.320

(0.34)

CF

0.884

(1.73)

1.328

(1.57)

3.529***

(9.88)

GROWTH

-0.144

(0.76)

-0.463

(1.85)

-0.674

(1.68)

LEV

-2.780***

(9.33)

-1.093

(0.54)

3.117**

(4.29)

OC

-1.279**

(3.70)

-3.721***

(13.34)

-4.307***

(13.51)

Industry Dummies

yes

yes

yes

x2-stat

65.69***

57.53***

48.43***

样本数量

628

628

628

会计业绩

ROAt+1

ROE t+1

EPS t+1

EPS_core t+1

常数项

0.077***

(4.23)

1.394

(1.41)

-0.433***

(3.46)

-0.678***

(3.78)

Change

-0.008

(0.74)

-0.098

(0.17)

-0.086

(1.18)

-0.096

(0.93)

CF

0.042***

(4.03)

0.371

(0.66)

0.335***

(4.71)

0.331***

(3.27)

SIZE

-0.005***

(3.70)

-0.160**

(2.27)

0.064***

(7.19)

0.086***

(6.71)

LEV

-0.001

(0.09)

0.887*

(1.60)

0.041

(0.58)

-0.136***

(1.36)

GROWTH

0.000

(0.10)

0.000

(0.02)

0.000

(0.13)

-0.000

(0.20)

OC

0.010

(0.95)

-0.610

(1.09)

-0.088

(1.25)

-0.146

(1.44)

STATE

-0.001

(0.16)

0.285

(1.07)

-0.028

(0.82)

0.011

(0.23)

Industry Dummies

yes

yes

yes

yes

Adj_R2

0.087

0.003***

0.067

0.046

样本数量

1789

1788

1768

1774

会计业绩变更

ROA增加

ROE增加值

EPS增加值

EPS_core增加值

常数项

0.059***

(3.46)

0.115

(0.08)

0.032

(0.29)

-0.055

(0.23)

Change

-0.005

(0.53)

-0.045

(0.05)

-0.057

(0.90)

-0.033

(0.26)

CF

0.024***

(2.48)

-0.115

(0.14)

0.340**

(2.26)

0.056

(0.42)

SIZE

-0.011***

(9.20)

0.013

(0.13)

-0.021***

(2.70)

-0.009

(0.57)

LEV

0.116***

(12.17)

-0.371

(0.47)

-0.410***

(6.72)

0.310**

(2.41)

GROWTH

-0.000

(0.25)

0.000

(0.04)

0.000

(0.14)

0.000

(0.10)

OC

0.015

(1.56)

-0.093

(0.12)

-0.050

(0.81)

0.120

(0.92)

STATE

0.002

(0.37)

-0.011

(0.03)

-0.008

(0.26)

-0.009

(0.14)

Industry Dummies

yes

yes

yes

yes

Adj_R2

0.090

0.011

0.021

0.006

样本数量

1789

1788

1788

1640

因变量交易风险

STD

常数项

-42.360

(0.61)

Change

148.461***

(4.06)

CF

43.891

(1.09)

SIZE

10.279**

(2.10)

LEV

-5.590

(0.14)

GROWTH

0.009

(0.11)

OC

-231.18***

(5.79)

STATE

22.213

(1.19)

Industry Dummies

yes

Adj_R2

0.068

样本数量

2166

股票收益率

RET

常数项

-0.087

(0.35)

Change

-0.390***

(3.02)

CF

0.233*

(1.64)

SIZE

0.044***

(2.60)

LEV

0.292**

(2.05)

GROWTH

0.000*

(1.68)

OC

-0.334**

(2.37)

STATE

-0.086

(1.31)

Industry Dummies

yes

Adj_R2

0.015

样本数量

2166

贺颖奇,博士,副教授,项目负责人,项目执行期间在清华大学会计研究所工作,目前在北京国家会计学院工作。

张海燕,博士,副教授,项目重要成员,任职清华大学经济管理学院。

卢文莹,博士,任职上海证券交易所。

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