经验证据（共9篇）
经验证据 篇1
课堂改进不是颠覆,不是推倒重来,而是在原有教学基础上的一种改进和发展。新时期的课堂改进实践,要关注教学实践中存在的真实问题,要强调目标的集中性和可测性,要对教学中出现的问题用证据和事实去论证。基于这样的认识,我以为,课堂改进应从基于经验走向基于证据,特挑选以下几个重要的过程予以介绍。
提炼实践中的真实问题。课堂改进需要基于学科课程标准,需要触及学科教学的本质和“独当之任”。为此,我们可以从教学内容的价值意义、课堂教学的核心任务以及学科独特的学习方式等视角去观察课堂,分析课堂教学实践中存在的主要问题是什么,以教研组或备课组为单位展开交流讨论,提炼出最需要解决的真实问题。
设计科学的程序方法。规范的教研程序和科学的教研方式有助于获得可靠且有效的证据,有助于有效解决教学问题。如何设计科学的程序方法呢?在实践研究中,我们基于教师“行动教育”模式,引进课堂观察与前后测技术,形成旨在有效解决真实问题的“三次实践,两次反思”操作模型。
基于工具的课堂观察与分析。教师首先围绕研究主题,基于课堂观察量表,从学习目标、学习内容、学习方式、学习效果等维度去观察与分析整节课。其次,教师从观察视点去看部分与细节,收集课堂信息,进行细致分析。
形成基于证据的改进建议。现场研讨活动结束,不等于课堂改进完成。在现场研讨活动结束后,活动主持人需要对课堂改进的脉络进行清晰的梳理。第一次课堂教学实践有哪些优点和不足?第二次课堂教学实践有哪些方面得到改进?还存在哪些不足?第三次课堂教学实践哪些方面又得到改进?还有哪些欠缺?通过梳理,形成清晰的课堂改进脉络,得出有价值的观点和结论,使执教者清晰地知道下一轮课堂教学实践的努力方向,也使参与研究的教师明白下一次研讨的重点内容,从而保证下一次研究更加深入。
“为学而教,学为中心”是当下课堂教学改进的主流方向。如何有效改进课堂教学,我以为,一方面需要把研判学情、研究学习作为课堂教学研究的核心内容,由以研究“教”为中心向以研究“学”为中心的转变;另一方面要转变研究方式,从单纯基于经验的传统研究走向数据、案例、经验三者互证的实证研究。从经验走向实证并不是简单的否定,而是一种全面提升。也就是说,在教研过程中,不仅仅要有经验,还要基于案例、数据去优化我们的经验。
经验证据 篇2
众所周知，不管刑事诉讼、民事诉讼还是行政诉讼，所有诉讼活动，都是紧紧围绕证据展开的。证据的发现、提取、鉴别、审查、采信等，贯穿了各种诉讼活动的全过程。毫无疑问，证据是一切诉讼活动的轴心。因而，无论从理论还是实践的意义上去考察，证据都是法学领域一个非常重要的概念。但是，最近笔者越过初学时对经典无条件遵从的障碍，联系多年司法实践中产生的疑惑，重新解读各诉讼法典中与证据有关的章节和各诉讼法学教程中关于证据的论述，发现我们对证据的认识并不充分。这主要表现在证据概念的传统定义不确切，从而导致各诉讼法条文对证据的分类也不够科学。所以笔者认为，证据概念应重新定义，法定证据种类应适当调整。现就有关问题论述如下：
一、证据概念的传统定义及其缺陷
我国现行《民事诉讼法》和《行政诉讼法》只规定了证据的种类，未对证据概念下定义。而《刑事诉讼法》第四十二条则明确规定：“证明案件真实情况的一切事实，都是证据。”很显然，这是当前关于证据概念的最权威的定义，而且，自1980年我国《刑事诉讼法》生效以来，就一直是这样。乍一看来，这个定义似乎无可非议，仔细分析却很不确切。
其一、理论上逻辑荒谬。这里不妨用归谬法加以验证。假定这个定义正确，查《现代汉语词典》，事实：“事情的真实情况。”不难理解，定义中的“案件真实情况”就是案件事实。而证明案件真实情况的事实也只能是案件事实(与案件无关的事实不可能证明案件真实情况)。所以，这个定义实际上告诉我们，一切诉讼活动的核心就是用案件事实去证明案件事实。既然案件事实是需要证明的，那么用它自己去证明它自己，岂不永远也证明不了么?结论的荒谬自然推翻了原定义正确的假定。
其二、实践中不可实现。传统定义的简化结构“证据是事实”是一个错误的判断。什么是事实?事实是事情的真实情况，是特定时空状态下的人和物及其相互关系，不能离开特定的时空状态而存在。事实是一个有机联系的整体，我们不能把构成事实的某些元素分离出来当作事实本身。事实又是一个过程，只沿着过去、现在和将来单一方向发展，具有一往无回的特点。在诉讼实践中所要证明的事实都是既往的事实，任何人都不可能把它搬到法庭上去当证据使用。
其三、本质上是犯了定义不相称的错误。形式逻辑知识告诉我们，概念是反映对象本质属性的思维形式，反映对象本质属性的有效方法就是对概念下定义，而对概念下定义就是把一个概念(被定义概念)放在另一个概念(定义概念)之中，然后找出两个概念的种差。这里的关键是定义概念必须能够准确概括被定义概念的`全部外延，科学揭示对象的本质属性，这就是定义必须相称的原则。证据概念传统定义的不足就在于下定义时所选择的定义概念――“事实”不恰当。证据，无论物证、书证还是其他证据，都是具体的，看得见摸得着的，总表现为一定形状、大小、色彩的物。而事实是一个抽象概念，它是对特定时空状态下人和物及其相互关系的一种抽象，没有形状、大小、色彩之分，虽然事中必有物，但事毕竟不是物，二者性质绝然不同。因而事实不能概括证据概念的外延，不能揭示证据的本质属性，传统定义犯了定义不相称的错误。
二、用广义信息概念定义证据
1、信息概念的逐步推广。汉语词典中对信息一词的一般解释为：音信，消息。这应该是信息一词的原始本义。1948年，美国申农发表论文“通信的数学理论”被人们称为信息论(狭义信息论)，它是关于信息的形态、传输、处理和储存的理论。狭义信息论中的信息是指用符号传送的报道。这里，信息概念又成为电信领域的一个专门术语。
狭义信息论对推动信息技术的发展起到了至关重要的作用，然而，它还有更重要的意义，那就是它所提供的研究方法，被人们广泛应用到不同领域，取得了神奇的效果。特别是信息论和系统论、控制论互相渗透融合，使人们对客观世界的认识水平产生了空前的飞跃。人们发现原先看来是完全不同的过程都有一个共同点，就是都与信息有着密切的关系。如人们之间的交际，通信网络传递数据，神经系统实现功能，生物肌体对生存条件的适应，双亲性状的遗传，
经验证据 篇3
(一)信息不对称、道德风险与代理成本
Akerlof(1970)通过观察旧车市场的交易,认为因为信息不对称,销售方比购买方拥有更多的关于产品的信息,并且交易双方具有不同的效用函数,购买方只有在购买产品并使用一段时间之后才能知道产品质量真正好坏。“柠檬市场”的存在降低了市场上产品的总体质量,最终会不断地缩小市场。Arrow(1971)对保险市场的研究与Akerlof(1970)类似,都是对对称信息的研究假设提出挑战,他们强调信息揭示机制的重要性,用以限制“信息优势者”利用“信息劣势者”获益的能力。信息经济学的核心是委托代理理论。在委托代理关系下,委托人和代理人由于具有不同的目标和风险立场,委托人不直接参与生产经营,因此受托者处于信息优势,而委托人处于信息劣势。信息不对称的存在使得代理人的行为不可直接观察或者观察不符合成本效益原则,在这样的风险分担过程中,代理人可能采取一些私人行为从而影响到收益的分配,道德风险就会产生(Holmstrom,1979)。代理人可以通过在职消费等方式来损害委托人的利益,从而产生代理成本。因为代理人没有采取正确行动的动机,道德风险问题使得帕累托最优不能够实现,只能寻求次优方案(Holmstrom,1979)。由于委托代理关系普遍存在,代理成本总是非零的。Jensen和Meckling(1976)提出了降低代理成本的方法:监控和管束活动,具体来讲这些方法包括审计、正式控制系统、预算约束和激励补偿系统。公司的代理成本一般包括管理层与股东之间的代理成本、大股东与中小股东之间的代理成本以及股东与债权人之间的代理成本。(1)管理层与股东之间的代理成本。由于现代公司的发展,所有权和经营权逐渐分离,管理层和股东之间的利益冲突带来了管理层与股东之间的代理成本。Jensen和Meckling(1976)认为企业的所有权结构是代理成本的决定因素。由于代理人不是企业的完全所有者,代理人对工作付出努力之后,可能要承担全部成本而获取一小部分利润;但另一方面他在消费额外收益时,他能得到全部好处却只承担部分成本。因此,代理人会热衷于在职消费。这样企业的价值就会小于管理层是企业全部所有者时的价值,这两者之间的差异就被称之为“代理成本”。代理成本具体又分为委托人的监督支出、代理人的保证支出和剩余损失。Morck等(1986)认为,股权越分散代理成本越高,越是采用会计基础奖励方案,代理成本越高。Ang、Cole和Lin(2000)分析了不同股权结构下的小企业的代理成本问题,研究结果发现,当外部人控制企业时代理成本很高,代理成本与股权结构反向变动,股权越分散代理成本越高。管理层持股比例越低,越具有转移外部股东财富的动机(Chow,1982),因此企业所有权越分散监督管理层的成本就越大(Chow,1982;Demsetz,1983),企业的代理成本也就越高。(2)大股东与中小股东之间的代理成本。由于目标和利益的不完全一致,公司的大股东与中小股东之间也存在利益冲突。La Porta等(1999,2000)研究结果和传统的观点不一致,他们认为在许多国家上市公司的股权并不是高度分散的,代理问题主要是大股东和小股东以及债权人之间的代理问题。一些学者认为控股股东持股水平很高可以降低总的代理成本,因为大股东有资源和激励来监督管理层,从而能够抑制管理层的机会主义倾向,(Jensen和Meckling,1976;Shleifer和Vishny,1997;Boehmer和Kelley,2009),带来利益协同效应(Alignment effects),提升企业价值。但如果控股股东持股水平很高又会导致管理层“壕沟效应”(Entrenchment effects)(La porta等,1999;Dyck和Zigales,2004等),其他的中小股东将很难挑战这些控股股东(Demsetz,1983;Fama&Jensen,1983)。“壕沟效应”最突出的表现就是控股股东对上市公司的资产的侵占。Johnson等(2000)把控股股东将公司资产转移出公司的行为称之为“掏空”行为(Tunnelling),在大多数的情况下这些“掏空”行为是合法的。1997年至1998年的亚洲金融危机就是根源于大股东对上市公司的掏空行为。大股东对上市公司的“掏空”行为在西方、东欧、亚洲和拉丁美洲等的绝大部分的上市公司中广泛存在(La porta等,1999)。由于“壕沟效应”会降低公司价值和损害其他中小股东的利益,因此会带来大股东和小股东之间公司代理成本的上升。(3)股东与债权人之间的代理成本。在举债筹资的情况下,管理者作为剩余权益获取者,他有更大的积极性去从事较大风险的项目,因为他能够获得成功后的利润,而把失败导致的损失留给债权人去承担。但因为债权人对此早有预见,因此代理成本也得由管理者(及其股东)来承担(Jensen和Meckling,1976)。Jensen(1986)认为,如果企业自由现金流比较充裕,管理者可能将现金用于非增值的投资项目,如果采用债务融资就会减少企业的自由现金流,从而在一定程度上抑制管理者的这种过度投资行为。Parrino和Weisbach(1999)采用模拟方法验证了股东和债权人之间的冲突而引起的投资扭曲行为。他们的研究发现,股东和债权人之间的利益冲突确实存在,并且这种冲突随企业负债水平的上升而加强。童盼和陆正飞(2005)发现不同来源的负债在公司治理中的作用不同,不同来源的负债所引发的股东与债权人之间的冲突程度也不同。Wellage(2011)对新西兰1998-2008年非上市的小企业的代理成本进行研究时发现,财务杠杆较高的企业大股东与中小股东之间的代理成本以及管理层与股东之间的代理成本都会较低。Titman(1984)、John和Senbet(1988)、Heinkel和Zechner(1990)以及Stulz(1990)等都发现负债能够降低股东和经理层之间的代理成本。
(二)代理成本与外部审计需求
如果要对代理人的行为实施监督,那么监督的成本由实施监督的人承担,但实施监督的人能够享受到的好处却是有限的,这就是监督活动所带来的正的外部性。监督者提供监督是准公共产品,没有进行监督的股东没有付出监督成本却享受了进行监督活动的股东所带来的所有好处,这就带来了搭便车的问题(Ang、Cole和Lin,2000)。另外,银行作为企业外部资金的提供者,为了防止股东为了自身利益损害债权人利益,银行对企业也存在监督,并且这种监督可以降低企业的代理成本。但银行的监督也存在搭便车的问题(Ang、Cole和Lin,2000)。随着与企业交易的银行数量的增加,每个银行监督企业的动机会下降(Diamond,1984)。代理成本和企业的股权结构等公司治理问题密切相关,在股权分散的现代公司制度下,有效的监督可以起到降低代理成本的作用,这已经被广泛的研究所证实。但监督可能随之而来会产生搭便车问题,因此如何设计有效的监督机制对于公司治理效率的提高具有重要意义。在产权理论和交易费用理论中,企业被看做是生产要素的一个契约集,每个要素都有自利动机(Jensen和Meckling,1976;Fama,1980)。从“契约集”的角度看,所有权与控制权的分离可以解释为一种有效率的经济组织形式(Fama,1980)。契约经济学的激励理论认为,在道德风险情形下,委托人不能观察到代理人的行为和决定,解决的办法就是规定足够的契约条款以产生内部化的激励。会计和审计通常被认为是为解决代理冲突问题而产生的监督工具。企业签订的契约常常包括对各方行为采取基于会计数据的各种限制,因此人们便提出计算和报告这些数据的要求(亦即对会计的要求),……审计也在监督契约的过程中发挥了作用(Watts和Zimmerman,1983)。公司治理分为内部治理与外部治理。内部治理就是设计一种权利制衡机制来降低代理成本,相关的研究一般是从股权结构、董事会、审计委员会等机制设置和代理成本的关系展开。公司外部治理主要是外部经理人市场和外部对企业的接管威胁,以及外部审计等方面来促进代理成本的降低。外部审计是公司外部治理的重要内容,其本身也是监督成本的组成部分,代理成本越高,监督成本越高,从而对外部审计的需求也越强(Jensen和Meckling,1976;Jensen,1986;Jensen,1989)。作为企业外部的监督机制,外部审计对代理成本的约束已经不可或缺。
(三)外部审计与代理成本
审计自产生以来,一直被认为是解除受托责任的一种有效机制。在信息不对称的情况下,代理人的行为不可观察,或者观察的成本超过收益,契约的不完备性使得代理人可能存在违背委托人意志的机会主义动机。这就需要一种监督和约束机制来检验代理人的行为后果,同时也给代理人解除自己受托责任的机会。由于道德风险的存在,外部股东会折价初始投资,管理层有动机选择高质量审计作为一种增进他们补偿的方式(Francis和Wilson,1988)。经过审计的财务报告被广泛地看作是缓解代理成本的一种方式,并且外部审计的监督符合成本效益原则。审计作为一种监督约束机制,其本身也是公司代理成本(监督成本)的一部分,但这种代理成本的产生能有效降低其他代理成本(吴昊旻,2010)。审计作为企业外部治理的一种机制设计,目的就是通过外部监督的途径降低企业的代理成本,达到公司外部治理的目的。信息不对称带来了委托代理情境下的道德风险问题和代理成本,而解决道德风险问题和降低代理成本又要求存在监督和约束机制来进行信号传递,审计作为独立的第三方,在委托代理关系中承担着解除受托责任和降低代理成本的职责。外部审计通过合理保证财务信息的公允表达来传递代理人受托职责的履行情况,但外部审计所提供的审计服务某种程度上是一种信任品,其审计质量是可靠、值得信赖,就要依赖其他的一些比较直观的外部审计的载体来表征。Francis(2011)认为,审计质量是一个由低到高的统一体。以De Angelo(1981)为代表的一些研究认为,事务所规模是审计质量的担保;而“深口袋”理论则认为诉讼威胁迫使大型事务所有动力提供高质量的审计。不管是审计师声誉机制还是“深口袋”理论都表明,审计服务的质量存在差异,并且事务所规模和审计质量正相关。另外一些研究则以审计收费、诉讼风险等不同的指标来衡量审计质量的高低。
二、代理成本与外部审计:经验证据
(一)代理成本与外部审计需求的经验证据
审计通过为的公司财务信息的公允表达提供合理保证来降低公司内部和外部的信息不对称,从而实现自身价值。根据以往的研究,一般认为代理成本越高,越需要高水平的保证措施来保证会计数据的真实性,也就相应产生了对外部审计的需求。(1)国外文献。Chow(1982)认为,审计是降低股东、债权人和管理者之间矛盾的一种机制。利用自愿审计公司数据资料(1926年公司数据),以代理理论框架来分析企业聘用外部审计的动机。他认为聘用外部审计的目的就是要降低管理层、股东和债权人之间的代理冲突。研究发现,企业杠杆率、规模和基于财务信息的债务契约预期会增加企业自愿聘用外部审计的可能性,而管理层持股水平则会起到相反的效果。Francis和Wilson(1988)检验了代理成本和审计质量之间可能存在的关系。他们研究的是股东和管理者、股东和债权人之间的代理成本。他们认为,内部管理层持股比例越低,股东和管理者之间的矛盾越严重,但管理层持股比例越高会使得其他的控制机制失效,从而也会增加代理成本。另外,管理者倾向于将财富转移到股东,企业负债比例越高,对高质量的审计需求程度越低。实证检验结果表明,审计师规模与代理成本之间不存在系统关系,他们的结论是代理成本对审计师变更更有解释力。De Fond(1992)、Firth和Smith(1992)研究了上市公司的审计质量需求,发现管理层持股与高质量审计需求负相关。一些学者研究了代理成本与审计收费的关系。以往的研究都是从审计需求的角度来研究代理冲突和审计需求的关系,和以往的研究不同,Copley等(1995)认为单独从审计需求的角度来衡量代理成本与审计质量的关系是不全面的,审计供给与审计需求密切相关。他们以审计师声誉代表审计需求,以审计费用表示审计供给,以1985年美国162个由外部会计公司审计的城市为样本,研究了政府部门审计市场的供给与需求。研究结论是,客户特点(规模、风险和财务杠杆)是决定审计需求和审计费用的主要因素,审计需求是决定审计费用的重要因素。Gul和Tsui(1998)研究了自由现金流和负债与审计收费的关系。他们采用46家在香港上市、被“六大”审计的公司数据资料进行统计分析,检验结果支持了他们的假设,即自由现金流水平较高并且负债水平较低的企业的审计收费要高于自由现金流水平较高但负债水平也较高的企业。自由现金流可能诱导管理者的非增值性投资,Nikkinen和Sahlstrom(2004)假设审计收费与管理者持股比例负相关,审计费用与自由现金流正相关。他们选择了政治经济环境不同的7个国家和地区,分别检验了单个国家和所有国家放在一起的数据,目的是验证代理成本对审计费用的解释力是否会因为不同的政治环境而不同。他们的实证检验结果表明,代理成本对审计费用有解释力,并且这种解释力不会因为不同的政治环境而不同。Poit(2001)采用法国上市公司的数据发现股权集中度与审计师选择之间不存在显著相关关系。同样采用法国上市公司的数据,Francis等(2009)研究发现,随股权集中度和内部家族所有权提高,高质量审计需求下降。Fan和Wong(2005)研究了新兴市场国家和地区的弱投资者保护的环境下,外部独立审计能否起到公司治理的效果。在新兴市场上,代理冲突主要体现在控股股东和小股东之间,而传统的公司治理机制(如董事会、外部接管市场等)不能减弱这种代理冲突。他们选取1994年至1996年8个东亚国家和地区(香港地区、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、韩国、台湾地区和泰国)的公司为样本,研究结果发现,代理冲突严重的公司更倾向于聘请“五大”国际会计师事务所;高质量的审计能够增强外部投资者的信心,审计师选择和股权结构的关系对于那些希望在二级市场上融资的公司更为明显;审计师对大股东对小股东的掠夺行为严重的公司收取高的审计溢价,并更可能发表非标审计意见。他们的研究结论证明,在新兴市场国家或地区,外部审计在缓解代理冲突方面的确起到了公司治理的效应。与Fan和Wong(2005)的研究类似,Zerni等(2010)以瑞典的上市公司为样本,检验了董事会的股权激励和高质量的审计是否能够作为有效的公司治理机制来减轻壕沟效应对企业价值的负面影响。研究发现,具有股权激励的董事会和强势的少数股东希望寻求更为严格的外部监督来保护他们的投资价值,高质量审计可以减轻由于壕沟效应所带来的股权折价问题。Nisknen等(2010)研究了芬兰的私有小型企业管理层持股和外部审计需求之间的关系。研究发现,这些私有小型企业管理层持股对审计质量需求具有重要影响。随管理层持股水平下降,高质量审计需求增加,尤其是CEO持股水平与聘用非“四大”KHT和“四大”审计师的可能性呈反向关系。研究还进一步发现,随着杠杆水平上升,随CEO双重身份下降,聘用高质量外部审计来解决股东与管理层之间的代理成本的可能性增加。他们的研究与Lennox(2005)采用非上市公司的样本研究的结论类似。(2)国内文献。曾颖和叶康涛(2005)构建了一个两时点大股东掠夺模型,发现代理成本与大股东持股比例呈倒U型关系。他们以Tobins’Q的高低反映企业代理成本的高低,以“四大”作为高质量审计的代表,以2001年和2002年A股上市公司数据为样本,研究发现,企业聘用“四大”会计师事务所的概率与第一大股东持股比例呈倒U型关系,企业聘用高质量审计的概率与企业规模高度正相关。代理成本高的上市公司倾向于聘请高质量的外部审计,从而提高其市场价值,同时负债可以通过降低企业的代理成本,降低对外部审计的需求。周中胜和陈汉文(2006)认为,我国上市公司的主要代理问题是大股东与中小股东之间的代理冲突,并将大股东的资金占用作为大股东与中小股东之间代理冲突的替代变量。他们将大股东占用上市公司资金情况划分为“经营性占用”与“非经营性占用”,经营性资金往来包括关联方交易中的应收账款、预付账款、应付账款和预收账款;非经营性活动则包括其他应收款、其他应付款。以大股东对上市公司资金净占用额占上市公司总资产的比重来衡量大股东资金占用指标,以非标准审计意见作为审计质量的衡量,采用2000年至2002年深沪两市A股公司作为研究样本。研究发现,从需求方来看,大股东资金占用越严重的公司越没有动机聘请高质量的审计需求。从供给方来说,审计师在出具审计意见时会考虑大股东对上市公司资金占用,即大股东对上市公司资金占用越大,越有可能被出具非标准的审计意见报告。王烨(2009)利用2002年至2003年我国A股市场数据,从股权控制链的角度考察上市公司控股股东与中小股东之间的代理冲突。王烨(2009)运用(年末其他应收款-年末其他应付款)/年末总资产来衡量控股股东对公司的资金净占用,以“四大”来衡量审计质量高低,以最终控制人对上市公司现金流权与控制权的比值来衡量两权分离程度,以上市公司至其最终控制人之间具有控制关系的公司层级数来衡量控制链的长度。研究发现,我国上市公司控股股东与中小股东的代理冲突随控制链的增加而趋向严重;这种冲突越严重上市公司越倾向于聘请“四大”审计;聘请“四大”能够缓解代理冲突,降低控股股东的资金侵占程度,从而说明外部审计能够起到公司外部治理的作用。杨德明等(2009)从内部控制质量的角度研究了大股东与中小股东的代理成本问题,以其他应收款/总资产来衡量大股东与中小股东之间的代理成本,以管理费用率来衡量股东与经理人员之间的代理冲突,以“四大”作为高审计质量的衡量,以上市公司是否披露内部控制评价指标来代表内部控制的质量。研究发现,内部控制与外部审计之间存在一定的替代效应,但该现象仅在低审计质量样本(事务所为非四大样本)中成立。李明辉(2007)以我国2002年至2004年179家IPO公司为研究对象,考察了代理成本对审计师选择的影响。李明辉(2007)以公司规模、管理层持股比例、资产负债率、股权集中度来衡量代理成本。研究发现,管理层持股比例与是否选择大事务所之间呈显著正向关系,而财务杠杆、所有权集中度因素均未发现其与审计师选择之间存在显著关系。因此,代理理论并不能充分解释我国IPO公司选择会计师事务所的动机。王艳艳等(2006)以2001年至2003年上市公司数据作为研究样本,用管理费用与总资产的比例来衡量管理层与股东之间的代理成本,以企业前十大股东的持股比例代表企业控股股东与中小投资者之间的代理冲突,以“四大”作为高质量审计的衡量。研究结果表明,审计需求与代理冲突之间正相关,高质量审计需求随代理成本的增加而增加,高质量审计需求与股权集中度之间呈正向关系,随股权集中度增加高质量审计需求的增加会加剧。高雷和张杰(2011)以2005年至2009年中国A上市公司为研究样本,采用管理费用和销售费用之和与营业收入之比来衡量代理成本,以“四大”和审计收费作为审计质量的衡量,研究了管理层持股与外部审计需求之间的关系。研究发现,管理层持股比例越高公司对高质量审计的需求会越低,第一大股东的持股比例对公司是否选择“四大”的影响为负,但不显著。研究表明,代理成本高的公司会寻求高质量的外部审计,更倾向于聘请大规模的会计师事务所,管理层持股能起到公司内部治理机制的作用,减少代理冲突,从而降低公司对外部审计的需求。
(二)外部审计与代理成本的经验证据
道德风险产生于委托人与代理人之间的信息不对称和目标的不一致,代理成本衡量的就是道德风险程度。在众多的研究文献中,很多学者都提出了降低代理成本的思路,其中主要就是监督和激励措施。审计作为外部治理机制能否起到降低代理成本的作用呢?国内外一些学者对审计师选择对债务代理成本的影响进行了研究。Pittman和Fortin(2004)研究了审计师选择对新上市公司债务成本的影响。研究发现,选择国际“六大”通过提高财务报告的可靠性可以降低债务监督成本,从而使得新设立公司债务成本降低。但随着公司的成长,公司逐渐借助自身的声誉来矫正信息不对称,审计师声誉的经济价值对公司债务成本的影响逐渐降低。李海燕和厉夫宁(2008)以沪深两市2001年至2003年的A股制造业上市公司为样本,检验了审计对债务代理成本是否具有影响。研究结果发现,国际“四大”和国内“五大”与公司利息支出率和利息支出显著正相关,因此国际“四大”和国内“五大”均没有起到降低债务代理成本的作用,而商业银行对非清洁的审计意见能够做出反应,审计意见能够起到保护债权人的作用。还有一些学者对审计的外部公司治理效果进行了检验。Zerni等(2010)发现,高质量审计可以减轻由于壕沟效应所带来的股权折价问题,与王烨(2009)对中国上市公司的研究结论类似。Fan和Wong(2005)研究发现,在新兴市场国家或地区,外部审计在缓解代理冲突方面的确起到了公司治理的效应。廖义刚等(2009)对中国上市公司的研究也发现,独立审计能在一定程度上降低企业代理成本,尤其是在非国有企业。陈信元等(2009)以“盛润股份”连续十五年被事务所出具“非标”审计意见为研究对象,发现独立审计并没有发挥公司治理的功能。在中国特殊的制度背景下,上市公司股权高度集中,很多又具有政府控股的背景,监管约束低、诉讼机制缺失,这些因素造成非标审计意见没有给上市公司带来显著的市场成本、监管成本和法律成本以促使其改进公司治理。
三、结论与展望
(一)结论
从代理成本与审计需求方面的文献可以看出,一般认为高代理冲突会引发对高质量审计需求。股权结构的变化造成管理层、大股东、小股东、债权人等各利益方在实现各自利益目标的过程中博弈力量的不均衡,从而会产生不同形式和程度的代理冲突。公司的代理冲突越严重,代理成本越高,公司越需要高质量的外部审计来解决代理冲突和降低代理成本。代理成本和企业的规模、股权集中度、杠杆率等因素密切相关。企业规模越大,代理冲突越严重,越需要高质量的外部审计(Chow,1982;曾颖和叶康涛,2005)。股权集中度与外部审计需求存在非线性关系。股权比较分散时,代理成本主要产生于管理层与股东之间,并且随管理层持股比例增加高质量外部审计需求降低(Chow,1982;Francis和Wilson,1988;Nisknen等,2010;高雷和张杰,2011);随着股权集中度的提高,代理成本主要产生于大股东和中小股东之间,大股东一方面具有监督管理层的动力和资源,另一方面大股东会通过各种方式侵占或转移公司资产,大股东也不需要高质量的外部审计监督(Francis等,2009;周中胜和陈汉文,2006;王烨,2009);而在股权相对集中时,股权集中度则与审计需求之间存在正向关系(曾颖和叶康涛,2005)。负债水平与高质量审计需求负相关,负债可以通过降低代理成本而减少对外部审计的需求(Chow,1982;Francis和Wilson,1988;Defond,1992;Firth和Smith,1992;曾颖和叶康涛,2005)。对于外部审计是否能够降低代理成本和发挥公司治理作用,国内外研究者并没有取得一致结论。一些研究者发现外部审计能够对大股东的资金侵占行为作出反应(收取更高的审计溢价和提供非标审计意见等),能够发挥公司治理的作用(Fan和Wong,2005;Lennox,2005;Nishnen等,2005;曾颖和叶康涛,2005;周中胜和陈汉文,2006;王烨,2009;Zernic等,2010;高雷和张杰,2011);外部审计能够通过降低债务监督成本而降低公司债务成本,并且能够通过提供非清洁审计意见来保护债权人。而另外一些研究者则发现,审计师选择与代理成本之间存在非常弱的相关性(Francis和Wilson,1988;Poit,2001;刘明辉,2007);在中国的制度环境中外部审计并没有发挥公司治理的作用(陈信元等,2009)。
(二)展望
电子证据与数字证据的几点看法 篇4
一、从国外的立法习惯上看，多采用“电子”一说
菲律宾的《电子证据规则》、加拿大的《统一电子证据法》、美国的《统一电子交易法》、英国政府的《电子通信法案》、新加坡的《电子交易法》乃至联合国的《电子商务示范法》均无一例外地采用了“电子”一词。另外，欧盟的《电子商务动议》、美国的《〈全球电子商务框架》等文件，虽无法律效力，却也在为数字化交易的实际应用提供着规范和标准。那么，为什么这些国家和国际组织不采用“数字”一词呢?这倒是一件非常奇怪的事。
二、“电子”观念渗透与人类社会的各个领域
正如数字证据论者所言，“数字化信息中的‘数字’与日常用语中的‘数字’语意不同，无法被人们所广泛熟悉和理解。”数字概念在当今信息时代的确不是新概念，但是人们还是倾向于“电子”一说，皆缘于电子观念深入人心，以至于在“新生事物”的原生状态时就出现了“电子计算机”、“电子商务”、“电子资金”等电子用语;而“电子签名”的出现，更是把“生理特征签名”和“数字签名”涵盖其中。如果我们为了在明面上接触事物的本质，弃“电子”而用“数字”，那么是否要在世界范围内进行一次观念上的革新，任由外界怎么说，我们只管把上列用语更改为“数字计算机”、“数字商务”、“数字资金”。不过这也会遇到难题，那就是“电子签名”改为“数字签名”后，就会涉及到母概念和子概念同一的问题。既然电子证据更名为数字证据后，仍然不可避免的涉及众多的“电子”概念，那么我们能否不望文生义，进而在外形下面去探求事物的本质呢?
三、“电子”观念上的“共识”成为理论研究的基础
从近几年有关电子证据研究的文章来看，对电子证据的本质的认识并未达成一致(达成一致未必是一件好事情)。电子证据的广义解释和狭义解释为研究提供了更为广阔的空间和回旋余地;正如我们提到刑事诉讼时，往往会有广义说和狭义说。在证据立法前景尚不明朗时，百家争鸣的态势使得电子证据的研究范围只能是概然性的;同时信息技术发展的非预期性也不容许我们对其进行精确的、缺乏拓展空间的限定。观念上的共识是交流与探讨的基础，而这种观念是不能不考虑象牙塔外的情势的。从事物的外形去定义事物，并不必然导致用外形的观察结果去解释事物的.实质。世界广泛接受的“火山”一词，并没有影响有关专家对其本质的探求。因此从事物的外形去定义事物没有错，糟糕的是仅凭外形的观察结果去解释事物的实质。新观念有时确实掌握在少数人手里，但是通常情况下观念并不背弃多数人的认识。正因为如此，人们才可以在观念的共识下，寻本探源。
经验证据 篇5
公司治理对企业价值的影响一直被国内外学者关注, 从狭义来说, 公司治理是指所有者与所有者之间, 所有者与经营管理者之间的权利与责任的关系, 从广义来说, 公司治理是指所有利益相关者之间的制度安排, 这些利益相关者包括股东、债权人、员工、政府等等。发展至今, 公司治理逐步形成了自己的完整的理论体系。具体可以归纳为交易成本理论、委托代理理论和利益相关者理论, 这三大理论是公司治理实践的基石。本文偏向于采用利益相关者的理论进行研究。利益相关者理论认为任何一个公司的发展都离不开各种利益相关者的投入或参与。Freeman在把利益相关者定义为“受企业目标实现过程中所采取的行动影响的组织和个人”。利益相关者理论认为在企业发展过程中, 能够对企业生产经营活动产生重大影响的团体或个人都属于企业的利益相关者。任何一个企业的发展都离不开各利益相关者的投入或参与, 所以企业在设定自己的目标时必须考虑利益相关者的要求。实践表明, 良好的公司治理结构对于保证公司的高效运作和保持竞争力有着十分重要的作用。我国现处于高速发展时期, 即使刚经历世界范围的金融危机, 依旧保持着稳定的经济增长态势, 然而许多公司的治理结构很不完善。入世以来, 我国的经济不断与世界接轨, 经济全球化的步伐越来越快, 这就对我国企业提出了更高的要求。在残酷而激烈的国际竞争面前, 要谋求一席之位不能单凭低价策略或其他只能一时有效的策略, 只有将公司的综合能力提升了, 才有可能在国际上立足。
二、文献综述
(一) 国外文献 不论在国外或是国内, 学者们对于企业公司治理与公司价值间是否存在关系的研究已有很长一段时间, 众学者不论采用理论分析研究还是实证研究, 得出的结论都不尽一致。但大多数学者认为企业公司治理与公司价值间存在着正相关关系。另外有一些研究发现企业的社会责任与企业财务绩效之间存在负相关的关系或者没有关系。Berle和Means (1932) 在其经典著作《现代公司与私人财产》中, 提出了股权集中程度与公司绩效呈现正相关关系的观点。Jensen和Meckling (1976) 、Shleifer和Vishny (1986) 、Claessens和Djankov (1999分别在这方面也做了实证研究, 并支持这一观点。Demsets和Lehn (1985) 以1981年美国511家上市公司作为分析样本, 发现“会计利润率与股权集中度没有统计上显著的相关关系, 尤其是没有正相关关系”。Holderness和Sheehan (1988) 通过对纽约和美国的上市公司进行实证研究, 也得出股权集中程度与公司绩效不相关的结论。Mc Connell和Servaes (1990) 所进行的实证研究中发现股权结构对公司绩效有着重要的影响:他们的统计回归显示托宾Q值与公司内部股东持股份额之间具有显著曲线关系。Berle和Means (1932) 、Demsetz和Lehn (1985) 通过研究认为经理持股比例越高, 公司绩效越好, 两者成线性关系。Morck (1988) 、Mc Connell和Servaes (1990, 1995) 等学者通过研究认为, 两者成非线性关系。在独立董事与企业价值的研究方面, Hermalin和Weisbach (1991) 、Bhagat和Black (2000) 研究发现, 独立董事的比例与托宾Q值之间并不存在统计意义上的重要联系。
(二) 国内文献 在股权结构与公司价值间关系的研究方面, 许小年和王燕 (1997) 研究表明, 股权集中程度与公司经营业绩正相关。孙永祥和黄祖辉 (1999) 研究发现公司绩效与股权集中程度存在非线性关系, 并因此导出存在基于公司价值最大化的所有权结构。张红军 (2000) 研究发现, 股权集中度与公司绩效存在着显著的相关关系。陈晓和江东 (2000) 通过对三个行业的分析来考虑不同竞争环境下股权结构多元化对ROE的影响;徐晓东和陈小悦 (2003) 除了分析了第一大股东的所有权性质对托宾Q值和ROE的影响之外, 还考虑了一些公司治理机制, 包括第一大股东的变更、CEO的变更、董事会结构以及高层管理人员的薪酬等所受的影响。
三、研究设计
(一) 研究假设 笔者认为, 一个公司要增强自己的竞争力、取得可持续的发展, 对其内部的治理的要求就会越高, 如果企业内部治理愈加完善, 外部治理又能使每个利益相关者都满意, 公司的价值应该也会随之提升。因此, 根据利益相关者理论及上述文献回顾, 笔者也倾向于认为公司治理与公司价值间存在着正相关关系。基于以上分析, 提出如下假设:
假设:企业的公司治理越完善, 公司价值越高
(二) 样本选取与数据来源 本文选择了上海证券交易所上市的食品、饮料业公司为样本, 剔除了ST和PT公司以及报告缺失、数据披露不全的公司, 最终取25家上市公司作为研究样本。食品与饮料是人们日常生活必不可少的东西, 相对而言, 这个行业是公众较为关注的行业, 因此笔者选择了这个行业。通过查阅样本公司2009年年报和其他公开揭露的相关资料, 运用EXCEL及SPSS17.0统计软件, 通过对数据进行描述性分析、相关分析的方法研究其公司治理结构与企业价值的关系。研究过程中的相关数据资料来自上海证券交易所网站所公布的上市公司定期年报以及和讯网网站公布的部分相关数据资料, 由笔者整理计算而得。
(三) 变量定义 相关变量定义如下: (1) 被解释变量。本文采用Tobin Q (托宾Q) 值作为衡量企业价值的指标。Tobin Q值代表公司的市场价值与公司重置成本的比率, 是投资者对企业成长性的市场评价。计算公式为:Tobin Q=企业总资本的市场价值/企业重置成本= (股权的市场价值+负债的账面价值) /总资产的账面价值。该值越高, 意味着投资者越是看好企业, 并愿意投资该企业。由于重置成本较难取得, 本文用企业年末资产总额来替代。股权的市场价值=每股价格×流通股份数+非流通股份数×每股净资产。 (2) 解释变量。在公司治理方面, 本文从狭义的公司治理角度设计变量, 即从股东、董事会及经营管理者三个角度设计, 选择狭义的公司治理角度是因为广义的公司治理同样涉及利益相关者, 而公司治理从内部来讲, 主要还是股东、董事会与经营管理者的责任, 因此, 具体变量定义如下:X1=第一大股东持股比例=第一大股东持股数/总股数;X2=第二至第十大股东持股量集中度=第二到第十大股东持股数/总股数;X3=董事会规模=董事会总人数;X4=独立董事所占比例=独立董事人数/董事会总人数;X5=高管层持股比例=高管持股数/总股数。在公司治理与企业价值的关系方面, 上述五个指标中第一大股东持股比例与第二至第十大股东持股集中度两个指标是从股权结构的角度考虑其与企业价值的关系, 董事会的规模和独立董事所占比例两个指标是从董事会的角度考虑两者与企业价值是否相关, 而高层持股比例即是从经营者的角度出发观察是否与企业价值相关。
(四) 模型建立 为了验证样本上市公司的社会责任活动、公司治理与企业价值是否正相关, 则建立如下多元线性回归模型:
模型中Tobin Qi和Xi分别为被解释变量和解释变量, β为待估参数, ε为随机扰动项, i代表第i公司的数据。
四、实证结果分析
(一) 描述性统计 笔者从上海证券交易所网站下载了食品、饮料业上市公司的年报, 通过查阅25家样本公司的资产负债表、利润表、现金流量表以及报表附注, 找出上述指标所需的原始数据, 通过Excel进行各指标的简单计算, 最终得出各公司的Tobin Q值和各指标值;再通过SPSS软件对其进行描述性分析。样本公司模型变量的描述性统计结果如表1所示。在公司治理方面, 均值最低、标准差数值最小的是高管层持股比例 (X10) , 与企业对公众的社会责任贡献一样, 最小值在小数点后6位仍然是0, 这说明在样本公司中, 普遍存在公司高层持股少的现象。在股权结构中, 第一大股东持股比例 (X6) 的均值达到了37%以上, 是最高值, 虽然其最小值与最大值相差较大, 标准差数值也较大, 但笔者认为这是在合理的范围内, 第一大股东的持股比例比第二至第十大股东的持股比例 (X7) 大的多。在董事会中, 独立董事所占比例 (X9) 的均值达到了0.36648485, 标准差数值也较低, 说明独立董事在董事会中的比例较稳定。从表中可以看出, 第二大股东到第十大股东所持股的比重 (X7) 相对较低, 均值为0.16591261, 远不及第一大股东所持股比重大。上市公司董事会的规模 (X8) 均值为9.88, 但标准差数值相对较大, 说明各董事会成员的数目各不相同, 并不具有很强的代表性。
(二) 回归分析 根据上文所提出的假设和建立的模型, 通过运用SPSS软件进行相关分析, 结果如表2所示。表2所描述的是Tobin Q值与各指标之间的相关性, 表中采用了Pearson系数以及单侧显著性检验, 得出了以下结论:Tobin Q值与高管层所持股比例 (X5) 成正相关关系, 但其相关系数不足0.5, 且与Tobin Q值的相关系数在单侧显著性水平0.01之上, 0.05之下, 说明其相关关系并不明显。而Tobin Q值与第二至第五大股东所持股比例 (X2) 、独立董事占董事会比例 (X4) 均成负相关, 与第一大股东的持股比例 (X1) 和董事会规模 (X3) 无关。而Tobin Q值与第二至第十大股东所持股比例 (X2) 、第一大股东的持股比例 (X1) 和董事会规模 (X3) 的相关系数均在单侧显著性水平0.05之上, 因此, 不否定以上四者与Tobin Q值间没有关系或成正相关关系。对于独立董事的比例与Tobin Q值的相关系数是在单侧显著性水平0.01之下, 因此可以认为, 两者间为不明显的负相关关系。
注:“**”.在.01水平 (单侧) 上显著相关;“*”.在0.05水平 (单侧) 上显著相关。由于表格太长, 笔者删除了一些释义, 上述相关性为Pearson相关性, 显著性为单侧显著性检验。
五、结论与建议
本文证实分析结果表明:在公司治理结构中, 企业的第二至第十大股东所持股比例与独立董事所占比例与企业价值成负相关关系, 但可能是由于笔者选取的样本较少的缘故, 且相关分析显示, 高管层所持股比例与企业价值成较显著的正相关关系, 这些结论与之前许多学者的结论不尽一致, 因此, 笔者并不否定前文的假设, 即企业的公司治理越完善, 企业价值越高。我国现在正在走着一条以科学发展观为指导, 可持续与和谐发展的道路。由于实证所得的公司治理与企业价值之间的关系较模糊, 并不否定完善公司治理能提升企业价值的假设, 因此, 建议公司仍需保持一定的股权集中度, 完善公司的股权结构, 不断的完善独立董事制度, 避免董事会形式化, 公司还需加大对经营者的激励制度, 如给予一定的股权等, 通过改善公司的内部治理结构, 还可以推动企业履行社会责任, 改善企业的外部治理结构。
参考文献
[1]张兆国、刘晓霞、张庆:《企业社会责任与财务管理变革——基于利益相关者理论的研究》, 《会计研究》2009年第3期。
[2]雷仕凤:《企业社会责任研究》, 《财务与金融》2009年第4期。
经验证据 篇6
关键词：交易信息含量,信息性风险,资产定价,市场微观结构
1 引言
资本资产定价模型(CAPM)认为股票预期收益与它所面临的市场风险即BETA线性相关,之后许多学者对BETA和预期收益的关系进行了大量的实证研究,然而许多研究发现了与之相背的“异象”,即BETA与股票预期收益间并无显著的相关关系,但存在另外一些因素,如市值、市盈率、账面市值比等,能从横截面角度显著的解释预期收益的变化[3,4,5,6]。Fama和French在对这些因素全面检视的基础上,提出了由BETA、市值和账面市值比组成的三因素模型[2]。随着市场微观结构研究的深入,人们发现除了以上较为宏观的因素外,一些因交易机制或交易行为而产生的市场微观结构因素也能对预期收益进行解释,其中流动性与资产定价的关系受到了最为广泛的研究,国内外学者在不同市场中均发现了显著的流动性或流动性风险溢价[7,8,9,10,11,12,13,14]。除流动性外,还有一些研究表明交易中的信息不对称也能显著的影响股票预期收益。
传统的资本资产定价理论以市场有效为假设条件,从而忽略信息传递过程对均衡价格的影响。而微观结构研究则将市场看成一个白盒,认为信息融入市场的过程也能影响均衡价格。Bagehot指出,信息不对称影响交易报价过程,做市商在交易信息不对称程度较高的股票时,会增加价差,以弥补与知情交易者交易而遭受的损失,从而最终影响价格[15]。Wang提出了一个非对称信息下的资产定价模型,投资者在风险资产和无风险资产之间选择,由于知情交易者的存在而产生逆向选择风险,非知情交易者在与知情交易者交易时要求风险补偿,信息不对称加剧了价格波动并导致收益的负自相关[16]。Easley和O’Hara通过一个包含多种资产的理性预期模型,研究了公共信息和私人信息的不同构成对资产预期收益的影响,发现信息的质量和数量会影响均衡条件下的资产价格,投资者持有私人信息较多的资产时要求更多的收益补偿,会计信息披露、分析师覆盖以及交易中的微观结构因素会影响上市公司融资成本[17]。
虽然上述文献从理论模型的角度证明了信息不对称可能是资产预期收益的一个重要影响因素,但从实证角度证明信息性风险溢价的存在并非易事,因为交易中的信息不对称是一个无法直接观测的变量,研究信息不对称对资产定价的影响,其前提是解决信息不对称度量的问题。随着高频交易数据的出现,一些学者对股票价格的形成过程进行建模,利用报价和交易数据,从不同的角度衡量信息不对称。总的来说,可以分为两类:一类从逆向选择成本的角度,通过估计因信息不对称而产生的交易价差衡量交易中的信息不对称。文献[18]~[23]等将交易成本分解成因信息不对称导致的逆向选择成本和其它成本(如存货成本、订单处理成本等),并利用高频数据对其中的逆向选择成本进行估计,度量信息不对称程度。Brennan和Subrahmanyam则采用文献[18]和[21]的方法分别估计交易中的逆向选择成本,将其视作由信息不对称引起的非流动性指标,发现采用Fama和French三因素[24]风险调整后,信息不对称导致的非流动性对当期收益有显著的正影响,即存在由信息不对称引起的流动性溢价[25]。另一类研究则通过不同的模型,直接估计知情交易者的比例或私人信息引起的价格变化,以衡量交易中的信息不对称程度。Easley,Kiefer,O’Hara等假设知情交易者和非知情交易者在发生好消息、坏消息和无消息的三种市场条件下分别以不同强度的泊松过程到达市场,通过结构化的序贯交易模型(下简称EKOP模型),采用极大似然法估计一段时期内好消息和坏消息发生的概率以及知情和非知情交易者的各自到达强度,进而计算知情交易者占所有交易者的比率,称之为信息性交易概率(Probability of Informationbased Trading,简称PIN),直接度量信息不对称程度[26]。Easley,Hvidkjaer和O’Hara则利用PIN指标,研究了信息不对称对股票预期收益的影响,他们发现对于1983~1998年的纽约证券交易所交易的股票,在控制了BETA、市值和账面市值比三因素后,PIN对预期收益有显著的正影响,每10个百分点的PIN能带来2.5个百分点的年化预期收益[27]。国内学者刘善存和李朋计算了上证50样本股2003年7月至2004年6月的周内PIN指标,发现PIN对上证50样本股的收益具有正的解释作用[28]。而韩立岩、郑君彦、李东辉则利用2004年的A股高频分笔数据,选取66支股票,计算了每只股票的年度PIN指标,发现PIN对预期收益具有显著的负效应,指出A股市场中庄家散户博弈导致了这一结果[29]。李广川计算了1999~2006年上证和深证所有正常交易的A股季度PIN指标,发现对于1999~2006年的A股市场,PIN对预期收益具有显著的正效应[30]。另一关于交易信息不对称的研究——文献[1]中Hasbrouck则利用一个由报价中点变化和交易方向组成的二元向量自回归模型,估计私人信息引起的永久价格冲击(Permanent Price Impact,下简称PIM),作为交易中的私人信息含量,度量交易中的信息不对称。直接度量信息不对称的指标中,PIN受到了最为广泛的使用,但PIN能否合理的衡量信息不对称以及PIN与资产定价的关系也受到一些文献的质疑。Aktas、De Bodt、Declerck等采用事件研究方法,利用PIN、PIM等指标对事后证明发生过内幕交易的企业并购事件进行了研究,发现PIN在并购交易公告前变小,但在公告后反而变大,即PIN并没有捕捉到内幕交易,其反映的是公共信息引起的买卖不平衡等其它因素;但PIM指标则在并购前显著变大,并购后显著减小,与内幕交易的事实一致[31]。Duartea和Young对EKOP模型进行扩展,将PIN分解成分别反映私人信息和反映非流动性(Illiquidity)的两部分,发现PIN不但反映了私人信息,而且反映了市场中的公共信息,进一步的实证发现,PIN的定价作用是由非流动性部分导致的,而反映私人信息的部分对预期收益没有显著影响,即PIN的定价作用反映的是流动性溢价而非信息性风险溢价[32]。另外,Duartea和Young还指出,在EKOP模型的假设条件下存在个股日内主动买单笔数B和主动卖单笔数S间的协方差Cov(B,S)≤0的隐含结论[32]。本文采用1999年7月至2008年12月的所有正常交易的A股样本发现无论对于整个样本期还是各年度,几乎所有个股日内主动买单和卖单笔数之间的协方差均大于0(1),因此,EKOP模型对A股市场的适用性值得怀疑。而国内外现有的关于信息不对称与资产定价关系研究,一般采用PIN作为信息不对称衡量指标,所以A股市场中交易信息不对称与资产定价的关系依然是一个值得研究的问题。鉴于Aktas、De Bodt、Declerck等的研究中,PIM是一个能较好衡量信息不对称的指标,本文采用PIM来估计交易中的信息不对称,通过严格的计量分析,检验A股市场中信息不对称与资产定价的关系。
另外,国内不少关于资产定价的实证研究还存在样本量少、样本时间偏短的不足,本文选择了更长的时间区间,更丰富的样本,使得信息不对称与资产定价关系的研究更具说服力。
2 信息含量的估计模型
Hasbrouck假设做市商根据其掌握的公共信息和指令流调整买卖报价,由于价格平滑等原因,报价调整具有自相关性,而市场中的投资者则根据已有的买卖报价、指令流和各自的私人信息,提交交易指令[1]。报价调整和交易指令的关系如式(1)所示:
其中,rt表示第t笔交易后发生的价格调整,xt0表示第t笔交易方向,如果交易由买方发起,xt0取1,由卖方发起,xt0取-1,若无法区分,则取0;两个方程的残差项v1,t和v2,t分别代表了未预期的价格调整和未预期的交易。由于做市商不掌握私人信息,而是根据公共信息调整报价,所以v1,t代表了公共信息所带来的价格调整;私人信息则通过投资者的交易融入到价格之中,因此私人信息应该在式(1)中的交易方程(第二个方程)中体现,即v2,t所带来的报价rt的永久变化即为私人信息所产生的价格冲击。这样的变化可以用v2,t对rt的累积脉冲响应函数来计算,Hasbrouck将其视作交易中的私人信息含量,即第1节提到的PIM指标。由于PIM衡量的是交易中私人信息的多少,所以可以用来衡量交易中的信息不对称程度。本文以月为单位计算A股市场中个股交易的私人信息含量,且为了使不同股票之间的私人信息含量具有可比性,还采用报价中点的对数差分替代式(1)中的报价中点变化,即:
其中,mt表示第t笔交易后的最优买卖报价中点,rt接近于第t笔交易后报价中点的百分比变化。
3 实证设计和数据描述
3.1 实证设计
本文分别采用组合方法、Fama和French资产定价实证框架[2]检验信息含量与资产定价的关系。首先,根据信息含量构建投资组合,通过组合收益直观的验证信息含量与预期收益之间的关系。具体方法为:第一步,按样本股票前一年末的流通市值从小到大排序,将市场中的股票分成5个市值组合;第二步,每月初根据上月PIM的大小,将所有样本股票分为低、中、高三个PIM组合;第三步,将每个市值组合内的股票,按其所在的PIM组合,分为低、高、中三个交叉组合,这样总共构建了15个组合;最后,计算每月各交叉组合的等权重的相对于无风险利率的平均超额收益。如果每个市值组合内的交叉组合平均超额收益随着PIM的递增而增大,则说明在控制市值因素后,PIM对预期收益有较强的影响,从组合的角度证明了A股市场信息性风险溢价的存在。
进一步,本文采用Fama和French资产定价实证框架[2]更为严格的研究信息含量对预期收益的影响,具体方法为在标准的Fama和French三因素基础上,加入信息含量因素,回归检验信息性风险溢价的存在,实证模型如式(3)所示:
其中,Ri,yt是股票i第y年第t月相对于无风险收益的超额收益,是前一年的BETA估计值,SIZEi,y-1是前一年末的流通市值,BMi,y-1是前一年末的账面市值比,PIMi,yt-1是第t-1月的交易信息含量,Vj,yt(j=0,…,4)是每月的待估计回归系数,Zi,yt为残差项。
从1999年8月至2008年12月,每月对式(3)进行一次横截面回归,然后采用Fama和MacBeth方法[34]、Litzenberger和Ramaswamy方法[35](以下分别简称FM和LR方法),分别计算所估计系数的时间序列均值和t统计量。之所以提供LR方法的计算结果作为FM方法的补充,是因为FM方法采用简单算术平均作为整个样本期系数的估计值,但在存在异方差时该方法不是有效的,而LR方法以每月系数的估计精度作为权重,对系数进行加权平均,是对FM方法的一个有效的修正。FM方法和LR方法计算系数估计平均值和t统计量的具体过程分别如方程(4)和(5)所示。其中和tVj纷别为回归系数时间序列Vj,yt的均值和t统计量(假设共有n个月的横截面回归)。
本文所关注的问题是交易中的信息不对称风险能否带来正的预期收益,因此,需要检验信息含量PIMi,yt-1的回归系数V4,yt的时间序列均值是否显著大于0,如果结论成立,那么可以认为A股市场中,信息性风险具有正的溢价,反之,则可以认为不存在信息性风险溢价。
以往关于微观结构与资产定价关系的研究中还发现流动性能显著影响豫期收益,因此本文在模型(3)的基础上,增加广泛使用的Amihud非流动性指标[9],研究控制流动性因素后,信息性风险溢价是否依然存在,回归模型如式(6)所示:
其中,ILLIQi,yt-1为第y年第t-1月的非流动性指标。如果回归模型(6)中信息含量PIMi,yt-1的横截面回归系数V4,yt时间序列均值仍然显著大于0,则表明控制流动性因素后,信息性风险溢价仍然存在。
3.2 数据处理和描述
用于估计私人信息含量的高频分笔数据来源于色诺芬CCER高频分笔交易数据库;每月个股和市场收益数据来自于色诺芬CCER股票价格收益数据库和市场指数数据库;个股财务数据来自于色诺芬CCER一般上市公司财务数据库和金融上市公司财务数据库。由于色诺芬CCER高频分笔交易数据库只提供从1999年7月开始的高频分笔数据,本文选取1999年7月至2008年12月共114个月为实证检验的时间区间,而股票样本为该时段内所有正常交易的A股股票。所有步骤均采用SAS软件计算。
(1)信息含量PIM的估计
本文以月为单位,计算样本期内所有样本股的每月交易信息含量。在计算之前,先对高频数据进行清理:首先,只选取每个交易日9 30~11 30和13 00~15 00之内连续竞价数据;其次,将超出涨跌幅限制的交易数据进行删除;最后,删除高频数据中的错误记录,如价格异常数据、最优买价高于最优卖价的数据、零交易量数据及其它异常数据。
本文采用文献[1]的方法确定每笔交易的买卖方向,即:如果交易以指令簿上的最优买价成交,那么该笔交易为主动卖单,式(1)中的xt0取-1,反之,如果在最优卖价成交,那么交易为主动买单,xt0取1,如果交易价格在最优买卖报价之间,则取0。
在计算每月的报价变化序列rt和交易方向序列xt0后,本文采用普通最小二乘法对式(1)中的两个方程分别进行回归估计,为了消除隔夜交易可能带来的误差,每天的前四笔交易不作为因变量进入回归方程。在估计两个方程的自变量系数之后,再计算v2,t对rt的累积脉冲响应函数。
(2)Fama和French三因素的计算
Fama和French三因素分别为BETA、市值和账面市值比。BETA的计算采用Easley、Hvidkjaer和O’Hara的方法[27]:第一步,对于每个年份,利用之前至少两年,最多五年的月收益数据计算当年的组合前BETA(Preranking Portfolio BETA)。具体方法为采用个股的每月收益与当月和前月的上证综指和深证综指的流通市值加权平均收益进行回归,然后将两个系数相加,作为组合前BETA;第二步,根据当年的组合前BETA,从低到高将所有股票平均分成40个组合,然后计算本年度内的每月组合等权重平均收益;第三步,计算每个组合的整个样本期BETA,计算方法与组合前BETA一样,即用当月组合收益与当月和前月的上证综指和深证综指的流通市值加权平均收益进行回归,两个回归系数之和作为组合BETA;最后,每只股票每年的BETA取其当年所在组合的BETA。由于股票在不同的年份可能属于不同的组合,所以其BETA取值在不同年份可能不同。市值(SIZE)采用上年末流通市值的自然对数。账面市值比(BM)采用上年末所有者权益(BE)与市值(ME)之比的对数,即公司i之y-1年的账面市值比为:BMi,y-1=ln(BMi,y-1/MEi,y-1)。与文献[2]一致,本文剔除掉所有者权益为负数的上市公司股票。
(3)流动性因素的计算
本文采用Amihud非流动性指标作为流动性因素的代理变量[9],其计算如式(8)所示(在原方法的基础增加了1010乘积项进行了放大),其中ILLIQi,yt-1为个股i第y年t-1月的非流动性指标,n为当月交易天数,|Rid|为第d天收益绝对值,Volumeid为交易量。从公式可以看出,非流动性指标实质是月内每日单位成交量所引起的平均价格变动,非流动性越大,该月流动性则越小。
表1给出了各变量的描述性统计。PIM的均值为0.045,最小值接近于0,虽然最大值为71.78,但在89585条月数据中,只有61个月的PIM值超过1,所以绝大多数分布于0到1之间。BETA变化范围比较小,且分布在离1不远的区间,说明A股大部分股票与大盘指数的走势比较同步,同涨同跌的现象比较常见,与成熟市场不太一样。
4 实证结果和讨论
4.1 组合检验结果
表2给出了组合检验结果,子表中的数据为所有月份的平均值。无风险收益采用月化的三月定期存款利率,超额收益为组合当月的平均百分比收益与无风险收益之差。从子表(1)可以看出,除市值最大的第5组外,其它各市值组合内,组合平均超额收益随着PIM的上升而增加,特别是前两个市值组合,高PIM组合比低PIM组合月平均收益要高出1%以上,年化后可达12%以上。这是一个非常显著的差异,因为在假定允许卖空的情况下,通过买入高PIM组合和卖空低PIM组合,即使考虑组合调整成本,也能获得可观的无风险套利收益。在最高市值组合中,高PIM组合的平均月超额收益只有0.04%,低于其他两个较低PIM组合,但从子表(2)中可以看出,该组合的平均股票数目只有16.05只,相比于其他组合,股票数目较少,可能是产生这一结果的一个原因。从组合检验的结果看,信息含量是股票预期收益的一个重要影响因素,A股市场中存在正的信息性风险溢价。
4.2 Fama和French框架下的检验
表3给出了回归变量每月两两相关系数平均值。其中,与信息含量PIM相关性最大的是市值SIZE,且两者负相关,表明市值越大,每笔交易的私人信息含量则越小,交易中的信息不对称程度越轻。PIM与非流动性ILLIQ正相关,表明交易中的私人信息含量越高,流动性往往越差,与以往的研究结论一致。PIM与BETA正相关,但相关系数并不大,说明A股市场中,交易信息含量对波动性有一定影响,但影响并不大。
表4给出了分别用FM方法和LR方法计算的回归系数、t统计量和相应的p值。FM方法计算的信息含量PIM的系数为0.2249,t值为3.1493,在1%水平下显著;LR方法计算的PIM系数虽然下降到0.0336(主要原因是某些月份的精度较高,但系数较小),但t值增加到3.8465,仍在1%水平下显著。两种结果都表明,交易信息含量能显著影响预期收益,A股市场存在显著的信息性风险溢价,特别是在FM方法下,假定其他条件相同,那么每10个百分点的PIM差异可以带来2.25%的月超额收益(27%的年化收益率)。从表4还可以看出,账面市值比BM的系数在两种计算方法下均显著为正,与以往的研究一致。公司市值SIZE的系数在两种方法下均不显著,即对于A股市场,市值并不显著影响股票的预期收益。
表5给出了加入流动性因素后进一步回归的结果,回归系数同样采用FM和LR方法分别计算均值和t统计量。加入非流动性变量ILLIQ后,FM和LR方法计算的信息含量系数分别为0.1930和0.0269,比之前有所减小,但依然较为显著,FM方法下的显著水平可以达到2%,LR方法下的显著水平为1%。在控制了流动性因素以及Fama French三因素以后,每增加10个百分点的信息含量,在FM和LR方法下,分别可以带来1.93%和0.269%的月收益。因此,进一步回归的结果表明,即使控制了流动性因素,A股市场仍然存在显著的信息性风险溢价。非流动性ILLIQ系数在FM和LR方法下的t检验量分别是2.6097和4.6249,分别在2%和1%的水平下显著,表明A股市场中流动性溢价和信息性风险溢价同时存在。
5 结论
本文从市场微观结构角度出发,研究交易中的微观因素——交易信息不对称与资产定价的关系。已有大多数研究采用信息性交易概率(PIN)作为信息不对称的衡量指标,然而本文采用高频交易数据对PIN的模型假设进行了检验,发现A股数据并不能很好的拟合其假设。基于Aktas、De Bodt、Declerck等的发现,本文采用Hasbrouck所提出的交易信息含量作为交易信息不对称的衡量指标,对1999年7月至2008年12月的A股市场交易信息含量与资产定价的关系进行了严格的分析,主要发现如下:
(1)以市值和交易信息含量为标准构建的投资组合,在控制了市值因素后预期超额收益随着信息含量的上升而增加。从组合检验的结果看,交易信息含量是A股股票预期收益的重要影响因素。
(2)通过回归检验由BETA、市值、账面市值比和信息含量组成的四因素模型,发现在FM和LR两种计算方法下,信息含量系数在1%的水平下均显著,且都大于0;特别是FM方法计算的系数平均值为0.2249,表明在其他因素不变的情况下,每10个百分点的信息含量差异,可以带来2.25%的月平均收益(折成年化收益为27%)。回归结果表明A股市场存在显著的信息性风险溢价。
(3)增加Amihud非流动性指标后,信息含量系数依然显著大于0,表明即使控制了流动性因素,信息含量仍能显著的解释预期收益的横截面变化。而非流动性指标系数同样显著大于0,表明A股市场同时存在流动性溢价和信息性风险溢价。
以上结论说明交易中的私人信息含量能显著的影响个股预期收益,A股市场中存在显著的信息性风险溢价,投资者对信息不对称程度较高的股票要求额外的风险补偿,从而使这类股票在日常交易中存在一定的相对折价。因此,对于市场监管层来说,加强信息披露的监管、增加市场透明度,有利于股票的价值发现;上市公司及时、准确、充分的披露信息,能减少融资成本,提高融资效率;而部分投资者则可以根据交易信息含量构建投资组合,利用信息性风险溢价获取低风险甚至无风险收益。本文的研究结果可以为市场监管层、上市公司以及市场中的投资者提供决策参考。
经验证据 篇7
关于人口变动与经济增长的关系的研究自1798年马尔萨斯的《人口原理》问世以来就是经济学的争论热点, 但是研究大多只考虑了人口数量和人口增长率对于经济增长的效应。近年来, 越来越多的经济学家开始关注人口结构变化对经济增长的潜在作用。蔡昉 (2004) 认为年龄结构非常重要, 不同年龄的人群具有不同的经济行为, 因而不同年龄结构阶段对经济增长具有不尽相同的影响, 并认为东亚奇迹中约1/4的经济增长为人口结构因素的贡献。王金营、杨磊 (2010) 认为在我国改革开放30多年来由于劳动力负担降低累计带来的经济增长占总增长的27.23%。蔡昉、王德文 (1999) 在分析改革开放以来中国经济高速增长的人口因素贡献时, 认为23.71%是人口红利作用。由于我国地区差异较大, 绝大多数文献的分析对象是全国的人口, 没有较强的针对性。本文将专门对湖北省人口转变中年龄结构变动对于经济增长产生的影响进行实证分析, 从而证明人口变动通过影响总储蓄、劳动力供给等因素间接影响湖北省的经济增长, 为湖北省政府及相关部门全面正确地了解湖北省人口年龄结构现状以及制定有关发展政策提供参考依据。
2 湖北省人口转变及人口红利水平分析
为了研究湖北省人口的发展与经济增长之间的关系, 首先分析湖北省人口的转变和年龄结构变动, 在此基础上再进行人口红利水平分析。
2.1 人口转变
根据人口转变理论, 可以将自1949年新中国成立以来湖北省的人口自然变动划分为四个阶段。第一阶段:1949—1958年。这一时期是由“高出生、高死亡、低增长”向“高出生、低死亡、高增长”的转变阶段。根据历年《湖北省统计年鉴》相关数据, 这10年的人口出生率平均高达31.87‰, 死亡率由1949年的16‰下降到1958年的9.6‰, 平均为13.43‰, 平均自然增长率高达18.43‰。1959—1961年是一段特殊时期。由于三年自然灾害, 人口出生率下降, 死亡率上升, 1960年甚至出现了人口的负增长;第二阶段:1962—1972年。在这11年期间平均人口出生率高达34.27‰, 死亡率下降到9.07‰, 自然增长率为25.2‰。由于出生率的提高, 死亡率的进一步下降, 导致人口自然增长率上升, 从而形成了我省人口的第二次增长高峰。第三阶段:1973—1991年。由于我国在70年代初开始实行计划生育政策, 使得湖北省的出生率下降。这一时期的平均出生率、死亡率、自然增长率分别为20.52‰、7.5‰、13.01‰。这一时期是由“高出生率、低死亡率、高自然增长率”向“低出生率、低死亡率、低自然增长率”过渡的阶段;第四阶段:1992年以后, 出生率一直下降, 平均值为11.91‰, 死亡率为6.32‰, 自然增长率为5.59‰。由此湖北省实现了从“高出生率、高死亡率、低自然增长率”向“低出生率、低死亡率、低自然增长率”的人口转变。
2.2 年龄结构的转变
根据最近三次全国人口普查的数据, 湖北省1990年0～14岁人口比重为28.45%, 15～64岁人口比重为66.05%, 65岁以上人口比重为5.5%。到了2000年这三项数据为22.87%、70.82%和6.31%。而2010年第六次人口普查的数据又变成了13.91%、77%和9.09%。二十多年来湖北省少儿人口比重不断下降, 老年人口比重不断上升, 处于劳动年龄的人口比重也是不断增加的。
按照国际上划分人口类型的标准, 当一个国家或地区60岁以上人口所占比例达到或超过总人口数的10%, 或者65岁以上人口达到或超过总人口数的7%时, 其人口即称为“老年型”人口, 这样的社会即称之为“老龄社会”。根据历年《湖北省统计年鉴》的抽样数据, 自1998年起, 湖北省65岁以上老年人口占总人口的比例就达到了7.13%。虽然在2000年和2001年老年比又降到7%以下, 不过2002年之后这一比例又一直大于8%。因此湖北省在10年前就已经进入了老龄化社会。
2.3 人口红利水平分析
本文用总抚养比作为衡量人口红利的指标。所谓总抚养比是指14岁以下人口数和65岁以上人口数之和与15～65岁人口数的比值。根据最近三次全国人口普查的数据, 1990年、2000年和2010年湖北省的人口总抚养比分别为51.41%、41.19%和29.87%。
陈友华教授在2005年的研究表明:总抚养比在62%以上为人口负债期;总抚养比在53%～59%为人口盈亏平衡点;总抚养比在53%以下进入人口红利时期;其中总抚养比在44%以下被称为人口暴利期。根据这一标准, 湖北省在90年代以后就进入了人口红利时期。随着总抚养比逐年下降, 湖北省在2000年以后总抚养比小于44%, 进入了人口暴利时期。
3 基于储蓄因素的人口红利与经济增长的实证分析
3.1 湖北省人口年龄结构变化对储蓄的影响
拉动社会经济的增长很重要的一个因素就是投资, 而投资的源泉是储蓄。因此储蓄率是影响经济增长的重要经济因素。如果一个地区保持了较高的储蓄率, 那么就能够保持较高的投资率, 才能促进该地区经济的持续发展。本文利用Leff (1969) 模型, 结合湖北省的实际情况分析抚养比对储蓄的影响。分析的回归方程如下:
lnS=b1+b2RGDP+b3f0+μ1 (1)
lnS=b1+b2RGDP+b3f1+b4f2+μ2 (2)
各变量定义如下:S代表湖北省城乡居民人民币储蓄存款 (亿元) ;RGDP代表人均GDP (元) ;f0代表总抚养比, 即少儿抚养比与老年赡养比之和 (%) ;f1代表少儿抚养比, 即0～14岁人口数量与15～64岁人口数量的比例 (%) ;f2代表老年赡养比, 即65岁及65岁以上人口数量与15～64岁人口数量的比例;b1、b2、b3、b4是待估参数;μ1和μ2分别是两个模型的随机误差项。回归分析中的数据来自于1990—2011年《湖北省统计年鉴》, 城乡居民人民币存款和人均GDP均为扣除价格因素的可比值。
如果直接将数据带入模型 (1) 和模型 (2) 进行多元线性回归, 发现模型 (1) 中的RGDP和模型 (2) 中的RGDP、f2都不能通过5%显著水平下的t检验。进行布劳殊-戈弗雷 (B-G) 检验和德宾-沃森d检验, 发现两个模型存在正的一阶自相关。
利用科克伦-奥科特两步法修正两个模型中存在的自相关。利用Eviews6.0计量经济分析软件得到的回归结果如表1:
根据回归结果, 我们可以看到模型 (1) 中人均GDP和总抚养比的回归系数均在1%的显著水平下显著;模型 (2) 中的人均GDP和少儿抚养比的回归系数在1%的显著水平下显著, 而老年抚养比的回归系数在10%的显著水平上显著。两个模型的R2都大于0.85, 整体模型显著。由此可见, 本模型及其解释变量的参数可以作为分析的依据。
在模型 (1) 中, RGDP的回归系数为0.000105, 表明在其他条件不变时, 人均GDP每提高100元 (1990年价) , 那么城乡居民储蓄存款余额就会增加1.05%;f0的回归系数为-0.038771, 表明在其他条件不变的情况下, 总抚养比每下降一个百分点, 那么城乡居民储蓄存款余额就会增加3.8771%。
在模型 (2) 中, RGDP的回归系数为0.0000708, 表明在其他条件不变时, 人均GDP每提高100元 (1990年价) , 那么城乡居民储蓄存款余额就会增加0.708%;f1的回归系数为-0.040059, 表明在其他条件不变的情况下, 少儿抚养比每下降一个百分点, 那么城乡居民储蓄存款余额就会增加4.0059%;f2的回归系数为0.043717, 表明在其他条件不变的情况下, 老年赡养比每增加一个百分点, 那么城乡居民储蓄存款余额就会增长4.3717%。
3.2 储蓄因素对经济增长的作用分析
下面再分析湖北省城乡居民储蓄存款余额对GDP的增长作用。为了定量地分析二者之间的关系, 以湖北省GDP为因变量, 城乡居民储蓄存款余额为自变量, 我们建立如下计量经济学模型:
Y=S0+S1X+μ (3)
其中Y表示湖北省的GDP总额, X表示湖北省城乡居民储蓄存款余额, μ为随机误差项, S0和S1为待估参数。利用Eviews6.0软件对湖北省1990—2011年的有关数据的时间序列进行回归, 结果如表2:
根据回归结果可知, 湖北省城乡居民储蓄存款余额每增加1%, GDP就增加0.798149%, 说明储蓄的提高对经济增长起到了一定的作用。
3.3 人口红利对经济增长的作用分析
本文引入柯布-道格拉斯生产函数 (Cobb-Douglas) 模型来考察劳动力因素对湖北省经济增长的作用。生产函数形式:Y=ALαKβ。对函数两边同时取自然对数可以得到:
lnY=lnA+αlnL+βlnK+μ (4)
为了更加清晰地了解人口年龄结构变动所产生的人口红利对经济增长的促进作用, 我们可以在对数生产函数模型中引入抚养比因素, 并建立以下模型:
lnY=lnA+αlnL+βlnK+λf0+μ (5)
其中Y代表地区经济生产总额, 用湖北省的GDP表示;L代表劳动力投入, 用从业人员数量表示;K代表资本投入, 用湖北省全社会固定资产投资总额表示;A代表全要素生产参数;f0代表总抚养比;α代表劳动力投入的产出弹性系数;β代表资本投入的产出弹性系数;λ代表总抚养比对经济增长的边际影响参数;μ代表随机误差项。
为了消除其他因素的影响, 我们将模型 (4) 和 (5) 标准化后再用最小二乘法进行回归。回归所用的数据来源于1990—2011年《湖北省统计年鉴》。回归结果和检验结果如表4:
模型 (4) 的估计检验结果表明, 1990—2011年的时间内, 若不考虑其他因素的影响, 劳动力投入的产出弹性为0.220, 说明劳动力每增长1%, 经济增长速度将增大0.220%。
模型 (5) 的估计检验结果表明, 在其他条件不变的情况下, 总抚养比下降1个百分点, 湖北省的经济将提高大约1.3个 (非标准化系数) 百分点。由于湖北省从1990年到2011年总抚养比一共下降了约18.93个百分点, 那么由于总抚养比下降所带来的经济增长的贡献为24.61%, 也就是说大约有1/4的经济增长来源于总抚养比的降低。
4 结论与建议
虽然湖北省已经进入老龄化社会, 但是由于少儿抚养比的大幅下降, 湖北省目前处于“人口暴利”时期。通过建立计量经济学模型, 我们发现少儿抚养比对湖北省的城乡居民储蓄存款余额具有负向影响, 而老年抚养比对湖北省城乡居民储蓄存款余额具有正向的影响, 但是这种正向的影响并不是非常显著。总体来看, 总抚养比的下降会使得储蓄水平提高, 加快资本积累的速度从而促进经济增长。根据分析扩展的柯布-道格拉斯模型, 近20年来湖北省大约有1/4的经济增长来源于总抚养比的降低。
为了充分挖掘湖北省人口红利, 湖北省政府首先要适时执行劳动就业政策, 增加就业, 保持经济持续增长。其次在人口红利时期尽快建立和完善相关法律法规, 加快建设健全社会养老保障体系, 加大公共财政在社会保障及医疗方面的支出, 促进社会和谐、可持续发展。然后还要大力发展教育事业, 提高劳动者素质, 以人口质量代替人口数量, 推动我省向人力资源强省转变。最后还要积极采取有效措施加快转移农村的剩余劳动力, 改革城乡分割的户籍管理制度, 充分挖掘劳动力转移的潜力, 使人口红利得到最大化利用。
摘要：本文利用《湖北省统计年鉴》的有关数据, 分析了湖北省人口转变的情况和年龄结构变动。根据相关指标, 湖北省在20世纪90年代就迎来人口红利时期。由于湖北省年龄结构的变动, 劳动负担将会逐渐下降, 居民储蓄存款总额上升, 社会从业人员比重也会上升。这些变化会对湖北省经济增长有明显的促进作用。本文通过建立计量经济模型, 发现在过去的20多年里由于总抚养比下降为湖北省地区经济增长的贡献约为1/4。湖北省政府应该充分发挥人口红利, 制定相关经济政策, 促进经济持续稳定增长。
关键词：人口转变,人口红利,经济增长
参考文献
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经验证据 篇8
与此同时,清洁生产与企业绩效之间关系的研究也存在两大不足: 一是清洁生产与企业绩效之间的关系尚无定论。尽管部分学者证实清洁生产能够对企业绩效产生正向的促进作用［4 － 5］,也有学者认为清洁生产并不会为企业带来显著的收益,如Sarkis等人对威尔士中小企业的研究表明企业积极的环境行为并不会对其绩效产生显著的作用［6］。此外,有学者甚至认为清洁生产会对企业绩效产生负面影响［7］; 二是国内外对清洁生产与企业绩效关系的实证研究并未专注于中小企业,因而研究结论并不一定适用于中小工业企业［8］( Dan,) 。中小企业与大企业在资源和能力上的显著差异导致其清洁生产实施效果有别于后者［5，9 － 11］,如Ortolano对60家皮革及纺织企业的清洁生产研究发现,企业规模对与企业ISO9001标准的执行有着极为重要的影响,在42家中小企业中,环境管理的共有6家,其中只有2家获得了ISO9001认证［12］。由此可见,在自身能力不足的同时,中小工业企业也担心清洁生产的实施引起运营成本上升削弱其竞争优势。中小工业企业的能力和意愿两方面的不足已经成为制约其清洁生产有效实施的重要瓶颈。联系清洁生产内容与企业实际,并通过探索清洁生产与企业绩效的相关关系挖掘中小企业清洁生产的内在动力,成为突破这一瓶颈的关键。因此,本文基于清洁生产的特点,将清洁生产划分为绿色产品设计与清洁生产过程管理两个维度,将企业绩效划分为经济绩效与环境绩效, 利用多元回归的方法揭示清洁生产与企业绩效之间的影响机制,对于从实证角度完善清洁生产与企业绩效关系研究具有一定的理论意义。
中小工业企业在江苏的经济发展中占有重要地位,以苏南模式为代表的中小工业企业在地区工业化和城市化过程中发挥了重要作用［13］。江苏工商业联合会的报告显示,2011年中小工业企业占江苏规模工业企业总数的99. 3% ,创造了70. 7% 的总产值,并且吸纳了80% 的从业人员［14］。然而,随着环境污染的日益严重和资源的加速枯竭,向低消耗、 低污染、高效率增长方式的转变成为江苏中小工业企业可持续发展的必由之路［13］。本文以江苏中小工业企业为调查对象,探索清洁生产对企业绩效的影响机制,不仅能够为目前中小工业企业清洁生产的持续有效开展提供现实依据,而且对于其增长方式的转变也有着重要的启示。
1理论基础与研究假设
1. 1清洁生产与企业绩效的维度划分
根据已有研究的成果及清洁生产的特点,本文将清洁生产分为绿色产品设计与清洁生产过程管理两个维度。在绿色产品设计方面,耿涌将绿色材料采用作为一项重要的绿色产品设计指标［15］。在此基础上,Hilmi又增加了产品环境影响评估［4］。Zeng、 朱庆华又将提高产品和部件的再循环能力作为重要的清洁生产方案［5，16］。清洁生产过程管理方面,耿涌认为清洁生产的过程包括原材料和能源的节约, 并在污染物离开生产过程之前减少排放,因此工业企业减少污染物排放可通过专门技术、工艺和管理的改进来实现。而Hilmi则认为采用先进的减排设备对清洁生产过程中的节能减排至关重要。同时, 清洁生产评价将能源资源的消耗以及污染物的排放作为重要的考核指标［17］。根据已有研究成果,本文将绿色产品设计划分为绿色材料( 部件) 、材料( 部件) 的重复使用、产品耐用性、产品环境影响评估四个观测变量,同时将清洁生产过程管理划分为先进减排设备、先进工艺技术、先进工艺流程以及能耗、物耗与排放等四个观测变量。
企业绩效意指企业经营效果,主要表现在盈利能力、资产运营水平、偿债能力等方面。随着工业企业引起的环境问题日趋严重,衡量企业经营效果的企业绩效评价指标也随之发生变化。一方面,相关学者认为应将环境绩效作为企业绩效评价的一个重要方面［18 － 19］。如郭伟光认为企业在激烈的市场竞争中如果只重视财务指标,将缺乏长期的发展动力［18］。另一方面,清洁生产对企业经济绩效和环境绩效的影响并不相同［5，20 － 21］。因此,本文将企业绩效分为经济绩效和环境绩效两个维度。在经济绩效方面,Zeng将提升市场份额、提高企业利润作为经济绩效的衡量指标,Hilmi则认为生产效率的提高是衡量经济绩效的重要指标,而生产成本的降低也被相关学者列为企业经济绩效指标之一。在环境绩效方面,卿放认为企业需对能源消耗、污染控制、环境改善投入等非财务绩效指标加以重视［19］; Dufour则强调企业积极的环境管理行为能够降低环境事故频度［22］。同时,环境品牌度也被一些学者列为衡量环境绩效的指标之一［23］。综合已有研究的观点,文中经济绩效划分为生产成本、市场份额、生产效率、 企业利润等四个观测变量,而环境绩效则分为污染物排放量、环境事故率、单位产品能耗、环境品牌度等四个观测变量。
1. 2研究假设
1. 2. 1绿色产品设计与企业绩效的相关关系。绿色产品设计是把污染排放和资源消耗因素纳入产品设计中。已有研究表明,绿色产品设计利于降低生产污染,同时也能够通过零部件的重复利用以及物耗、 能耗的减少等措施降低企业的生产成本,提高企业的竞争优势。Hilmi对土耳其中小企业的研究发现清洁生产会给企业增加一定的经营成本,但增长的经济效益可以弥补绿色材料、产品环境影响评估等措施增加的成本,同时企业能够获得较大的环境收益［4］。Ortolano等则认为出口企业通过绿色产品从国际市场上获得的收益足以抵消其清洁生产的投入［12］。Zeng则发现材料和部件的循环利用、产品耐用性的增强对企业绩效存在不同程度的正相关关系［5］。据此,本文提出以下假设:
H1: 绿色产品设计与企业绩效之间存在正相关关系
绿色产品设计通过减少产品的原材料投入降低生产成本。朱庆华认为设计阶段决定了产品整个生命周期80% 的经济成本和环境影响［24］,因此绿色产品设计成为企业清洁生产中的关键环节。郑玲认为原材料成本占到产品直接成本的10. 7% ,绿色材料的使用与产品耐用性的增强可以降低原材料的消耗强度,进而减少原材料的成本［25］。在绿色产品设计时,应考虑材料和部件方便拆卸,并提高其重复使用率。材料和部件的循环利用能够减少原材料利用, 而可拆卸性导致拆卸时间减少,致使废弃物处理成本减少。因此,绿色产品设计会降低产品成本,进而提高企业经济绩效。同时,材料和部件的可拆卸性不仅提高零部件回收利用率,而且能够有效缩短回收期,有助于产品成本的降低［26］。此外,绿色产品设计能够为市场提供环境友好型产品,进而提高产品目标市场的份额［5，16，27］。因此,本文认为:
H1a : 绿色产品设计有助于提高企业的经济绩效
企业环境绩效也会受清洁生产实施的影响。 Jabbour认为产品的回收及循环利用能够减少对环境的污染［28］。Zeng认为产品耐用性对企业环境绩效的正面影响比企业经济绩效更显著。耿涌强调产品的环境影响评估应该贯穿设计的全过程。Hilmi发现土耳其中小企业通过产品的环境影响评估不仅减少环境事故,还能减少污染物的排放。同时,朱庆华认为企业通过绿色产品设计能够获得环境品牌效应, 进而提升企业的竞争优势。由此,提出如下研究假设:
H1b : 绿色产品设计与企业环境绩效之间存在正相关关系
1. 2. 2清洁生产过程管理与企业绩效的相关关系。 由于清洁生产将环境因素贯穿于产品的全生命周期, 因此制造企业清洁生产过程中的污染物控制与绿色产品设计同样重要。清洁生产过程管理主要包括清洁生产技术与工艺、设备更新及物耗、能耗的过程控制。Porter认为企业环境技术的补偿效应可以弥补环境管理所增加的成本,最终可以实现经济绩效和环境绩效的统一［29］。Zhu等认为清洁生产过程技术和工艺不仅可以改善企业的环境绩效,还能够扩大产品的市场份额［30］。耿涌发现清洁生产技术、工艺的改进以及环境管理的加强有助于污染物的控制［31］。Zeng主张高效能源和清洁生产技术能够改善企业的环境绩效［5］。由此提出假设:
H2: 清洁生产过程管理有助于提高企业绩效
Zeng认为采用高效能源和清洁技术可能在短期内增加企业成本［5］,但从长期看,由于生产过程中物耗、能耗减少,将降低生产成本,进而提高企业的经济效益。崔兆杰研究发现清洁技术、设备更新, 以及严格的过程管理使得企业排污费、能源费、税费大幅下滑,且净收益增加了105%［32］。吴萱对水泥企业清洁生产的案例研究发现,采用新型干法工艺与主生产线除尘设备将减少污染物排放,同时降低生产成本［33］。据此,本文认为:
H2a: 清洁生产过程管理有助于提高经济绩效
相关学者认为企业通过清洁生产过程管理可实现其节能减排目标,从而减少对环境的负面影响。 如Jabbour发现碳排放最小化等方案的实施能够减少环境的负面影响［34］。Zeng认为企业采用清洁技术将会在短期内提高企业的环境绩效［5］。崔兆杰的研究表明,采用清洁生产技术、新设备与工艺能够减少33. 3% 的废水、20% 的COD以及40. 9% 的悬浮物［32］。Orathai等人对泰国木薯淀粉企业的研究发现,清洁技术的实施能够减少生产过程的污水排放量［35］。进一步的假设得以提出:
H2b: 清洁生产过程管理有助于提高环境绩效
2研究设计与方法
2. 1问卷设计
初始问卷设计是在前述设计变量维度划分的基础上进行的,随后根据部分专家和中小企业管理人员的反馈意见对其进行修正［36］,得到正式问卷。 问卷主要由问卷说明、基本信息和问卷主体部分构成。问卷主体部分采取Likert5级评分法,由受访者对问卷中有关清洁生产实施和企业绩效改善方面的描述打分,按照 “完全不符合、不符合、难以判断、符合、完全符合” 以及 “非常不明显、不明显、不能确定、明显、非常明显” 分别赋值1、 2 、3 、4 、5 。
2. 2调查样本
正式问卷的发放共进行两次。2012年10月第1次共发出问卷200份,填写者以企业的中高层管理者为主。2013年1月,收回问卷145份,其中无效问卷35份,有效问卷110份。2013年2月,第2次再发放50份问卷,同年4月回收问卷42份,剔除无效问卷20份,得到有效问卷22份。因此,2次共发放问卷250份,其中有效问卷132份,有效回收率为52. 8% 。受访有效问卷的企业情况是: 总资产在1000万以下的有33家,占到样本总数的25% , 介于1000 - 4000万之间的有24家,占比18. 2% 。 而总资产介于4000万- 4亿之间的企业为75家,占受访企业总数的56. 8% 。学界一般将多元回归的最小样本容量定为30,范思昌( 1986) 运用蒙特卡洛法模拟的结果表明,样本量大于80时,样本多元回归方程对总体多元回归方程已经具有很好的代表性［37］。张恒喜等人认为样本容量达到变量个数的两倍以上才能保证估计精度［38］。李子奈等则认为样本数量达到变量个数的3倍即能满足模型估计的基本需要［39］。本文中自变量数为8,而有效样本数为132,有效样本数达到自变量数的15倍,不仅符合上述学者所提样本数量要求,也达到了张文彤等人提出的10倍标准［40］。由此认为本文的有效样本能够满足多元回归分析的需要。
2. 3信度和效度检验
本文以Cronbach’s α 系数检验有关变量的信度, 多数学者认为信度值在0. 9以上为最佳; 0. 8附近为非常好; 0. 7附近则是适中; 0. 5则是最低的接受水平［41］。测试结果表明,绿色产品设计、清洁生产过程管理、经济绩效以及环境绩效的Cronbach’s α 系数均大于0. 7,具有较高的信度。在确定各变量均有较高的信度水平后,本文使用SPSS20对各变量进行因子分析以验证其效度。因子分析之前,使用KMO样本测试和Baetlett球形检验的方法测试了各项,目的在于了解其是否适合使用因子分析。其中KMO值为0. 759,Baetlett球形检验显著水平小于0. 001。绿色产品设计、清洁生产过程管理两个因子解释了72. 3% 的方差变化,达到了可接受水平,主成分因子分析的结果见表1。作为测度清洁生产过程管理的工艺流程的环保设计归于主成分1,出现交叉性错误,因此将其删除。为保证进一步分析的合理性, 文中对调整后的量表进行测试,绿色产品设计与清洁生产过程管理两个因子解释了73. 6% 的方差变化,这表明调整后的量表具有较好的结构效度。本文采用同样的方法对企业绩效的各项进行了测试。 KMO的值为0. 731,大于标准值0. 7。Baetlett球形检验显著水平小于0. 001。经过主成分分析法提取后,经济绩效与环境绩效两个因子的特征值大于1, 并且其累计解释标准差已经达到70. 38% ,达到了可接受水平。文中对调整后的量表进行的信效度检验结果见表2。
表2中各潜变量的Cronbach’s α 系数均大于0. 7,达到了较高的信度水平。Bogozzi认为潜变量与测量指标间的因子载荷介于0. 5 ~ 0. 95间为佳。由表2的结果可知,各问项的因子载荷均大于0. 5,表明清洁生产与企业绩效的各变量具有良好的结构效度。
3数据结果分析
3. 1描述性统计结果
在确定了最终的测度指标后,本文对各变量进行描述性统计,结果见表2。绿色产品设计各项指标均值均在4以上,这表明受访的江苏的中小企业普遍开展了清洁生产。其中产品的环境影响评估、 绿色材料( 部件) 的采用均值为4. 06,为各测度项最高,表明受访的大部分中小企业对此较为重视。 另一方面,在实行清洁生产的企业中,产品耐用性的增强一项进展最不明显,而其标准差值较高( 0. 72) ,也说明受访企业之间存在重视与践行程度不一的情况。
数据表明,企业绩效已经开始受到清洁生产措施的影响,但各项均值均小于4,可见清洁生产对企业绩效的正向作用尚未得到充分发挥。经济绩效各项中,生产成本降低标准差较大( 0. 78) ,表明部分企业尚未通过清洁生产的实施降低其生产成本。 市场份额的增加均值最小( 3. 51) ,这表明相对于其它指标,清洁生产对于市场份额的影响并不明显。 环境绩效各项指标中,能耗的降低以及环境事故的减少受清洁生产影响最大( 均值分别为3. 96和3. 93) 。
3. 2回归分析结果
根据主成分分析的结果,以绿色产品设计与清洁生产过程管理为自变量( 对应为主成分F1,F2) , 经济绩效和环境绩效为因变量,分别进行多元回归分析,得到模型1、2,具体情况见表3。
绿色产品设计对经济绩效的正向影响是显著的, 因此假设H1a成立( 回归系数值0. 272,在p < 0. 05的水平下显著) 。绿色产品设计的各项测度中,绿色材料的采用、产品耐用性的增强、产品的环境影响评估三项并未对经济绩效产生显著的正向影响( p值均大于0. 05) 。与之相反,p < 0. 001表明材料的循环利用能够对经济绩效产生显著的正向影响。同时,绿色产品设计对环境绩效也有显著的正向作用, 因此假设H1b成立。在各项指标中,产品的环境影响评估回归系数值为0. 358,在p < 0. 001的水平下显著,表明其能够有效改善环境绩效。与此同时, 清洁生产过程管理对经济绩效的正向影响也是显著的。因此,假设H2a同样成立。清洁生产各项指标中,先进减排设备的采用( 回归系数为0. 483,p < 0. 001) 以及能耗、物耗、排放物的计量( 回归系数为0. 443,p < 0. 001) 对经济绩效的影响是显著的, 而先进工艺未能给企业带来显著的经济效益。然而, 清洁生产过程管理并未对企业的环境绩效产生显著的影响( p > 0. 05) ,因此H2b并不成立。此外,先进减排设备的采用被证明会对企业的环境绩效产生显著的正向影响,但这种影响明显弱于其对经济绩效的影响( 经济绩效p < 0. 001,环境绩效p < 0. 05) 。尤其重要的是,显著性水平表明绿色产品设计对环境绩效的正向影响强于其对经济绩效的影响。 同时,绿色产品设计对经济绩效的改善作用明显弱于清洁生产过程管理对经济绩效的积极影响。
注: * 、**、***分别表示在? p < 0. 05、p < 0. 01、p < 0. 001 水平。
4结论与启示
本文结合相关理论对清洁生产与企业绩效之间的关系进行了探讨,在此基础上形成理论假设,并以江苏中小工业企业的调查数据对理论假设进行检验,得出结论如下:
( 1) 清洁生产与企业经济绩效之间具有显著的正相关关系。这表明清洁生产对中小工业企业的经济绩效提高起到重要作用,有助于其提高竞争优势。 目前,中小工业企业积极开展并实施清洁生产,这源于企业管理者已经认识到清洁生产能够改善企业绩效。清洁生产带来的生产成本的降低及生产效率的提高在一定程度上能够弥补清洁生产带来的成本增加,同时也为企业利润的增加创造条件。此外, 绿色产品竞争力的增强客观上也能够促使企业市场地位的提升和市场份额的进一步扩大,消费者对绿色产品的青睐则使得这一过程形成良性循环［4，24］。
( 2) 绿色产品设计有助于提高企业环境绩效。 结果表明,在产品的设计阶段就将其对环境的影响纳入评估范围,能够从源头上规避可能出现的不良影响。由于产品环境影响评估考虑了产品生命周期内各个阶段对环境的影响,因此能够对各个阶段可能产生的不良环境影响作出预防,从而有效减少企业 “三废”排量。朱庆华、耿涌等学者从定性研究的角度提出了类似的观点,但缺乏实证数据支持, 本文作出了相应的补充。
( 3) 清洁生产过程的管理并不能为企业带来显著的环境效益。虽然减排设备能有效促进企业的环境绩效的改善,但清洁生产过程的管理显然无法为企业带来显著的环境效益,与Link等人对以色列中小企业的研究结论一致。首先,中小工业企业资金、 设备的投入不足以及清洁生产过程管理方面的缺失客观上对环境绩效的改善造成了不良影响。例如, 企业并未对员工进行严格的培训以提高其环境意识, 因而员工缺乏严格执行清洁生产条例的能力与意识［34，42］。其次,清洁生产的实施很大程度上受企业高层意愿影响。一些中小企业的高层出于生存的考虑,更倾向于将有限的资源用于提升业务而非环境行为［43］,清洁生产的施行容易出现关注经济绩效而忽视环境绩效的情况,如企业可能关心生产过程中的能耗、物耗降低引起的成本减少而对污染物的减排漠不关心［44］; 第三,部分中小工业企业清洁生产的开展属于迫于外部环境压力的被动性反应,其实施过程缺乏连续性［45］,因而清洁生产对环境绩效的积极影响无法在短期内充分显现。
由此可见,绿色产品设计与清洁生产过程管理对企业绩效的影响存在较大差异。绿色产品设计对企业绩效的改善主要体现于环境绩效,而并非经济绩效。同时,清洁生产过程管理在经济绩效的提高方面发挥了重要作用,对环境绩效的积极影响则较为微弱。
上述结论对中小工业企业管理者与政府的启示主要在于: 首先,企业的是清洁生产顺利实施的重要保障。鉴于此,中小企业只有正视绿色产品设计与清洁生产过程管理对企业绩效影响的不同,将各项措施加以整合,才能持续有效地开展清洁生产。 例如,经济绩效的改善可选取材料( 部件) 循环利用、先进减排设备的采用两项,环境绩效的改善则可选取产品的环境影响评估、先进减排设备的采用以及物耗、能耗、排放物的计量三项,在此基础上制定清洁生产方案。其次,中小企业的资金、技术、 管理方面的不足势必会在一定程度上削弱清洁生产对企业绩效的正向作用。因此,一方面企业高层应该提高清洁生产的认识,加大清洁生产资金、技术及设备的投入,并对实施过程进行持续改善。另一方面,为保证清洁生产的顺利实施,企业需完善员工的清洁生产培训、清洁生产条例的执行等管理机制,同时将清洁生产的绩效与员工的个人绩效挂钩, 以刺激员工清洁生产的积极性。第三,政府作为清洁生产的推行主体,需要完善清洁生产相关法规政策并提高服务意识,为作为清洁生产施行主体的中小工业企业提供必要的资金、技术支持以及过程指导,通过市场化的手段引导中小工业企业步入清洁生产的正轨。
经验证据 篇9
近年来,我国金融市场和金融环境发生了超乎想象的变化。金融脱媒、利率市场化的加快和互联网金融的崛起都对中国商业银行的传统盈利模式带来了巨大冲击,银行赖以的存贷息差收入模式亟待转型。传统的关于竞争对净利差影响的文献大都沿着Ho和Saunders(1981)[1]的分析框架,把市场结构视为净利差变化的主要原因,认为激烈的市场竞争会造成净利差下降(Demirguc-Kunt和Huizinga,1999;Berger等,2004;Lepetit等,2008等)[2,3,4]。但近年来的实证研究却发现净利差与市场结构的关系并不明朗:如Maudos和Guevara(2004)[5]把欧洲银行业净利差的下降归结于竞争程度的放松而不是加强;Valverde和Fernandz(2007)[6]进一步指出净利差与竞争的关系会受到第三种因素的影响。
另一方面,Aronld和Ewijk(2012)[7]认为上述文献在沿袭H-S模型上都假定银行是关系型模式,即没有考虑银行的战略选择,并进一步证明银行战略模式的选择与净利差显著相关。与此同时,Boot和Thakor(2000)[8]在区分了两种不同竞争压力的情况下,认为银行面临竞争时存在一个战略驱动问题,即倾向于关系型战略还是交易型战略,并实证说明来自银行间的竞争会促使银行增加关系型业务,而资本市场竞争则促使银行减少关系型业务。Presbitero和Zazzaroy(2011)[9]进一步得出在大银行处于垄断地位的市场上,银行间竞争增加不利于关系型业务,只有在多个银行相互制约的市场上竞争加剧才会促使银行加强银企关系,并把这一类理论归纳为“关系型信贷的战略理论”。由上引发出两个问题:净利差与竞争的关系受到何种因素的影响?银行面临竞争时实现战略选择的途径又是什么?
在竞争压力下,近年来银行表外业务的发展是一大亮点。例如,我国国有商业银行非利息净收入占比从2005年的9.49%上升到2012年的19.94%,股份制商业银行的非利息净收入占比也从6.51%上升到16.63%.发达国家如美国商业银行表外业务占比从80 年代的19% 左右上升到2001年的43%(Stiroh,2004)[10],如今基本上稳定在45%~50%.考虑到表外业务的飞速发展,国内外已有大量文献研究关于表外业务与净利差的关系(Stiroh,2004;Lepetit等,2008;Valverde和Fernandz,2007;Nguy-en,2012;刘莉亚等,2014)[11,12],主流观点是非利息收入与净利差呈现负相关关系。更进一步,Stiroh(2004)[10]认为其间存在交叉销售策略,即商业银行为吸引客户并保持长期的关系,主动降低表内业务的收费,同时通过表外业务收费来弥补表内业务收入的降低。这是一种加强银企关系的表现,也是影响银行战略选择的因素。由此,表外业务的发展是否是影响银行净利差与竞争关系的第三者因素,是否是实现银行战略驱动的手段之一?值得探讨。
因此,本文选取52家商业银行2005~2012年的面板数据,实证研究中国商业银行表外业务扩张的动机及对净利差的影响。通过引入银行战略这一中介因素来考察表外业务影响净利差的机理,并考察银行间竞争和资本市场竞争对银行战略选择的影响,能够揭示银行表外业务与表内业务的关系,从而为银行制定清晰的表外业务发展战略和统筹协调表内、表外业务的发展提供理论依据;同时为提高我国银行业金融中介效率和促进银行业转型发展提供借鉴意义。
2 理论推演和分析
银行净利差决定的理论模型主要有银行公司微观模型和做市商模型两种,大部分文献都是基于做市商模型。做市商模型由Ho和Saunders(1981)[1]首次提出,后来得到了一系列学者的推广和拓展,包括Allen(1988)[13];Valverde和Fernandz(2007)[6];Angbazo(1997)[14];Mau-dos和Guevara(2004)[5]等。其基本的推导公式如下:
其中,s是净利差,a和b是银行提供存贷款服务时获取的利率风险补偿。第一部分α/β表示银行在无风险情况下的利差,α越大和β越小,说明银行在市场中的垄断力量越大,从而利差越大。第二部分就是风险调整,取决于管理者的风险厌恶程度(R)、交易规模(Q)和利率波动(σ2)。
在净利差众多的影响因素中,沿着H-S模型的分析框架,许多学者从产业组织理论及其经典范式SCP出发,把市场结构视为净利差变化的主要原因,认为市场集中度与净利差显著正相关,激烈的市场竞争会造成净利差下降(Berger等,2004;Demirguc-Kunt和Huizinga,1999;Lepetit等,2008;周开国,李涛,何兴强,2008)[2,3,4,15]。与此同时,许多研究发现,为应对激烈的市场竞争和弱金融中介化,银行转而发展多样化业务以增加非利息收入。Valverde和Fernandz(2007)[6]认为来自非传统业务的收入在某种程度上会弥补由激烈竞争造成的利息收入的减少;Nguyen(2012)[11]运用系统估计方法得出非利息收入不仅与净利差显著负相关,而且与ROA、ROE都正相关,部分支持了银行已开始从风险回报日益衰减的泥潭中转而寻求多样化收益的论证。国内也有一些研究,如张育红、张宗益(2010)[16]和程茂勇、赵红(2010)[17]都认为非利息收入对净利差都有显著的负作用。但上述种种关于非利息收入与净利差关系的研究并未涉及到探究两者背后蕴含的银行战略选择问题。
上述文献的一个基本脉络是由于市场竞争加剧造成了利差下降,进而导致银行转而发展多种业务。然而,近年来的实证研究恰恰与此相左,净利差与市场结构的关系并不明朗。如Maudos和Guevara(2004)[5]把欧洲银行业净利差的下降归结于竞争程度的放松而不是加强;Valverde和Fernandz(2007)[6]发现净利差与HHI指数关系并不显著,HHI甚至会负向影响净利差;Claeys和Van der Vennet(2008)[18]进一步验证使用市场集中度指标来衡量竞争环境缺乏足够的稳健性。这种矛盾的结果不得不引起对净利差与市场竞争之间是否存在着确切关系的质疑,在面临竞争时银行是否有一个战略选择问题。
在银行战略模式的研究上,Petersen(2004)[19]认为关系型模式(ROM)主要依赖于对“软信息”(难以收集和传递)的利用,而交易型模式(TOM)主要是对“硬信息”(容易量化、存储和传递)的利用。关系型银行通过拥有信息优势、密切的监督和长期的银企关系为客户提供服务(Berlin和Mester,1998)[20]。而交易型银行则是利用如信用评级等标准化借贷技术,而且可以以资产证券化的行为打包卖出去。一方面,由于交易型银行在担保或货币市场上的议价能力低于存贷款市场,所以交易型银行的NIM会降低(Arnold和Ewijk,2012)[7]。另一方面,在银行模式与非利息收入的关系上,以标准化借贷技术为特征的交易型模式会使银行有更多的机会来获取非利息收入。如DeYoung和Rice(2004)[21]利用实证模型说明基于信用评分和资产证券化等借贷技术的发展会产生较多的非利息收入,认为非利息收入在关系型银行不那么重要,而交易型银行需要更多的非利息收入。
通过以上推演,不难发现以下几个方面的不足:① 已有的关于竞争与银行净利差关系的文献大多从市场结构等角度来解释,得出的结论并不明确。②国内外许多文献对银行表外业务与净利差关系进行了较好的研究,但未能从理论和实证上进一步解释两者关系背后蕴含的银行战略选择问题。
因此,本文提供一种有别于上述解释,而且或许更适合当下银行发展情况的新解释:银行在面临竞争时会有一个战略选择问题,而表外业务的快速发展是实现其战略驱动的手段之一,而这恰是表外业务影响银行净利差的机理所在。本文一方面用测度银行战略模式的变量来解释净利差的决定。在净利差决定模型中加入关系型模式变量,考察关系型变量对净利差的影响。另一方面,用非利息收入占比变量来解释银行战略模式,并加入银行间竞争和资本市场竞争两种竞争变量来考察来自不同领域竞争压力对银行战略选择的影响,由此来探究银行表外业务扩展的内在动机。尽管并不排除在本文的解释同时存在着其他影响因素,但从银行战略选择的角度出发,为净利差的决定和表外业务的扩展提供了有意义的洞见。
3 模型和变量说明
3.1 模型设定
本文以银行战略模式为中介变量,考量表外业务发展对银行战略驱动及净利差的影响,因此回归步骤分为两阶段:
在第一阶段回归模型方面,主要是净利差的决定。与以往大部分文献相同(Ho和Saunders,1981;Angbazo,1997;Maudos和De Guevara,2004;Hawtrey和Liang,2008)[1,14,7,22],本文考察信用风险、利率风险、运营成本、交易规模等因素对净利差的影响,但加入了一个与以往因素不同的、测定银行模式是否为交易型模式还是关系型模式的变量,即depliab变量,并假定depliab越小,银行越往交易型模式倾斜。
在第二阶段回归模型方面,由于假定表外业务的发展会影响银行的战略选择,同时考虑了资本市场竞争压力。在模型的构建中,把非利息收入分为手续费及佣金收入、交易类收入两大类,来考察两类不同的非利息收入对银行模式的影响。因此建立以depliab为被解释变量,以手续费及佣金收入、交易类收入为解释变量,包括控制变量市场集中度、资产规模、GDP增长率、证券化率、基准利差在内的回归模型。
根据上述影响因素的描述,具体建立的回归模型如下:
其中,i表示样本银行;t为时间;β0为截距项;β1,…,β10为待估系数;εit为随机扰动项;
3.2 变量说明
(1)被解释变量
净利息收益率(nim),即净利差。与大部分文献一致,本文用(利息收入—利息支出)/平均生息资产总额代替(Angbazo,1997;Demirguc-Kunt和Huizinga,1999;Maudos和De Guevara,2004;Hawtrey和Liang,2008)[14,2,5,22]。
Depliab指标(depliab):核心存款比总负债。以往研究中,对银行模式的测度有基于资产的测度,也有基于负债的测度。Berlin和Mester(1998)[20]首次用基于负债的指标来测度银行模式,他指出银行的核心存款(储蓄和活期存款)是银行成本最低的负债,而这部分存款通常被银行配置在具备最大创造价值的业务上(如关系型业务),从而,核心存款与负债的比率被用来测度银行模式。Arnold和Ewijk(2012)[7]也说明基于资产的测度指标在区分ROM和TOM上并不显著且容易与其他指标存在共线性问题。因此,仿照Berlin和Mester(1998)[20]和Arnold和Ewijk(2012)[7]的做法,使用核心存款比上总负债,并假定depliab与净利差正相关。
(2)银行业务解释变量
营运效率(oc):运营成本比平均总资产。从Maudos和Guevara(2004)[5]将运营成本引入模型来之后,大部分文献认为运营成本与净利差正相关(Valverde和Fernan-dez,2007;Hawtrey和Liang,2008)[6,22],说明当运营成本上升时,银行需要更大的利差来补偿,银行总是将高额的运营成本转嫁给客户。
机会成本(nibr):非营利性资产/总资产。准备金的机会成本等同于银行利用这些准备金在市场中获得的收益,当银行准备金越多时,其机会成本也越大。Ho和Saunders(1981)[1],Saunders和Schumacher(2000)[24],Maudos和Guevara(2004)[5]和赵旭(2009)[25]都证明了机会成本与净利差正相关的关系。
隐含利息支付(lip):(非利息支出-非利息收入)/总资产。银行为存款者附带提供的免费服务,应当视为银行额外的利息支付。这种额外的成本应该反映在银行更高的利差上(Maudos和Guevara,2004;Hawtrey和Liang,2008;程茂勇、赵红,2010)[5,22,17]。
信用风险(nco):贷款损失准备率。反映银行信用风险的指标有不良贷款率和贷款损失准备率,由于不同银行在不同时期对不良贷款的界定不一致,所以采用贷款损失准备率来反映信用风险。较高的信用风险会导致较高的风险溢价,从而对净利差有正向影响(Angbazo,1997;Claeys和Van der Vennet,2008;牟怡楠,周好文,2007)[14,18,26]。
利率风险(in):银行间3个月拆借利率与3个月存款基准利率之差。利率风险是银行在金融市场上面临的主要风险之一,利率波动的不确定性会给银行造成损失。在H-S模型中,利率风险与银行利差正相关。在随后的研究中,Maudos和Guevara(2004)[5]和Hawtrey和Liang(2008)[22]发现银行净利差对短期(3个月)和长期(1~10年)利率波动都非常敏感。一般地,本文使用3个月的利率波动来考察利率风险对净利差的影响。
风险厌恶程度(r):权益资本比上总资产。和大部分做市商模型一样,用权益比率代表银行风险厌恶程度或资本结构。权益比率越高,风险厌恶程度就越高,从而降低了银行的破产概率,导致更高的利差。Demirguc-Kunt和Huizinga(1999)[2]认为权益比率与银行利润非常显著而且正相关,一个权益资本充足的银行能更好的追求商业机会和抵御不良意外事件所造成的损失,从而获得更多的利润。
交易规模(lnq):贷款量的自然对数。本文采用与大部分文献一致的做法,取贷款数量的自然对数来代表交易规模。在H-S模型中,交易规模越大,银行的定价能力越强,从而净利差就越高。 然而,Maudos和Guevara(2004)[5]和Hawtrey和Liang(2008)[22]发现由于规模效应所带来的成本减少,交易规模与净利差负厢关。
非利息收入指标(nnii):非利息净收入占比。为了考察非利息收入中不同类型收入对银行战略选择的影响,将非利息收入分为手续费及佣金收入(com)和交易类收入(trad)两类。本文预期交易类表外业务收入会显著影响银行战略选择。
市场结构(hhi):前五大银行比上所有银行总资产的平方和。市场集中度在上述两个模型中都有用到,前一个主要是根据产业组织理论经典范式SCP来考量的;而后一个是根据Boot和Thakor(2000)[8]的结论:银行在面临银行间竞争压力时会倾向于发展关系型业务。
资产规模(lna):总资产的自然对数。不同规模的银行会对交易型和关系型业务配置的比重会不同。DeY-oung和Rice(2004)[21]证实规模指标与非利息收入正相关,大规模银行的交易型业务会发展更快。
(3)银行外解释变量
证券化率(sr):股票总市值比上GDP总值。John Goddard(2011)[27]在其研究中首次使用证券化率,用来衡量资本市场的发展程度。证券化率越高,表明一国证券市场的发展程度越高,直接融资的比重越大。按照Boot和Thakor(2000)[8]的观点,来自资本市场的竞争会促使银行加强交易型业务。因此,用证券化率来考量资本市场竞争对银行模式的影响。
基准利差(bim):一年期存贷款基准利差。基准利差的高低可以影响银企关系的强弱程度,进而会影响银行关系型业务和交易型业务的配置。利率市场化背景下应考虑利率水平变化对银行模式的影响。
GDP增长率(rgdp):(本年GDP/上年GDP)-100%.根据经济增长与金融发展理论,一国经济增长能促进其金融发展,反过来金融发展会带动经济增长,两者是相互促进、相辅相成的关系。大部分研究结论认为经济上升期会提升贷款价格从而增加利差收入,GDP与银行利差是正相关关系。此变量同时作为影响银行模式的控制变量。
3.3 数据来源
以中国银行业52家商业银行2005~2012年的数据作为研究样本。为了进一步区分郴同规模银行表外业务的发展状况以及检验研究结论的稳健性,把52家商业银行分成两类:以最近一期为准,资产规模在1000亿以上的34家大银行,余下为1000亿以下的18家小银行。银行特征数据取自于Bankscope数据库和银行年报,宏观经济数据如GDP、CPI和基准利差等则取自《中国统计年鉴》和国家统计局。由于有些银行某些年份的数据缺失,因此本文的数据为非平衡面板数据。使用stata11.0软件进行实证分析。
4 实证分析
4.1 样本描述性统计
表1是变量的描述性统计,包括数据的平均值、标准差、最大值和最小值,同时列出了大银行和小银行的各类变量均值,其中不少指标差距显著。首先,净利差的平均值是3.06%,与国外相比,我国净利差还处于较高水平,银行中介经营效率还有待提高。同时小银行的3.83明显高于大银行的2.65,说明大银行的金融效率要高于小银行,小银行更倚重利差收入。测度银行模式的depliab指标均值小银行要大于大银行,说明总体上小银行更注重关系型借贷业务,这也符合DeYoung和Rice(2004)[21]关于小银行偏重于加强银企关系的论述。其次,市场集中度指标近年来不断下降,从2006年的14.47%下降到12年的10.88%,说明我国金融市场垄断情况有所改善,市场竞争程度增加,有利于银行业的健康发展。最后,非利息净收入占比均值为7.37%,其中大银行非利息收入占比是9.18%.而小银行只有3.94%.一方面说明相比较发达国家而言,我国的非利息收入比重还是很低的,但近年来表外业务发展也很快,在净收入中的比重不断提升。另一方面也说明相比较小银行,大银行在拓展非利息收入上更为积极。
4.2 回归结果分析
根据假设检验结果(限于篇幅,此处省略),面板数据存在序列自相关与截面异方差问题,故不能采用简单的OLS估计方法,因此采用广义最小二乘估计法(FGLS)对非平衡面板数据进行分析,这样就能有效处理个体差异和内生性问题。
注:括号内为Z值;*、**、***分别表示回归系数在10%,5%,1%的水平上显著。
从表2模型(1)可以看出,无论是全样本还是大、小银行,银行模式测度指标depliab与净利差的正相关关系非常显著,其全样本影响因子达到0.986,这说明实证结果验证了之前的假说,即关系型模式越强的银行净利差越大。这与Arnold和Ewijk(2012)[7]的研究结论是一致的。其他指标也大致证实了本文的假定。运营成本、机会成本和隐含利息支付都与净利差显著正相关,这些都是银行日常经营中需要支付的成本,成本越高,用来弥补的净利差就越高,同时也说明银行总是设法将成本转嫁到消费者身上。利率风险和信用风险与净利差正相关,但信用风险与净利差的关系并不显著,可能是由于贷款利率市场化还没有完全放开,存贷款利率定价在一定程度上受到央行管制的影响,使信用风险与纯利差不显著,这与赵旭(2009)[25]和程茂勇、赵红(2010)[17]的研究一致。风险厌恶程度与净利差显著正相关,说明银行越是风险厌恶型,越需要较高的净利差补偿额外的风险(Demirguc-Kunt和Huizinga,1999;Maudos和Guevara,2004;Hawtrey和Liang,2008)[2,5,22]。交易规模和市场集中度均与净利差负相关,前者验证了Hawtrey和Liang(2008)[22]发现的由于贷款规模效应所带来的成本减少,从而降低了净利差;后者则进一步说明市场集中度在衡量市场竞争结构方面的不稳定性(Valverde和Fernandez,2007;Arnold和Ewijk,2012)[2,7]。总体而言,大银行、小银行分别的回归结果与全样本基本一致,说明结果具有稳健性。
模型(2)显示的是depliab的回归结果,可以看到非利息净收入中的手续费及佣金收入与depliab指标正相关,但关系不显著,说明其中可能存在交叉销售策略;而交易类收入与depliab则是显著负相关。说明非利息收入的增加,尤其是交易类收入的快速增加会促使银行战略模式由关系型模式向交易型模式驱动。全样本与大、小银行的回归结果基本一致,只是可能由于小银行样本不足造成交易类收入与depliab关系不显著。规模指标与depliab显著负相关,这验证了DeYoung和Rice(2004)[21]关于小银行偏重于加强银企关系的论断,即规模较小的银行偏重于关系型业务。由于与存贷者的关系可以支付较低的存款成本和取得较高的贷款利率从而获得较高的利息收入。全样本和小银行的市场集中度指标与depliab指标负相关,这与Boot和Thakor(2000)[8]得出的结论相符;而大银行样本的却是正相关,这恰恰支持了Presbitero和Zazzaroy(2011)[28]关于在大银行处于垄断地位的市场上,银行间竞争增加不利于关系型业务的论断。代表资本市场竞争变量的证券化率与银行模式关系较模糊,这可能是由于我国资本市场发展还不够稳定和完善。
综上可见,结合两个模型结果来看,非利息净收入占比的不断提高一定程度上会影响银行战略模式的选择,而其中交易类收入的增加会促使银行由关系型模式向交易型模式驱动。表外业务的发展会影响银行战略驱动,并以此来影响银行的净利差。
5 结论与建议
现代商业银行的发展战略之一就是表内外业务的有机结合,为应对利率市场化等挑战,银行大力拓展表外业务来弥补净利差下降带来的利息收入的减少。本文在我国利率市场化改革不断深化的背景下,实证研究表外业务、银行战略与净利差的关系。本文提出基于银行战略模式驱动的视角,这不仅为净利差的决定提供了一种新的解释,同时也初步探讨了银行表外业务发展战略下银行战略模式的选择。从实证结果来看:一方面,银行战略模式的选择会显著影响净利差的变化。关系型模式变量depliab与NIM显著正相关,depliab指标越大,银行越是关系型模式,从而净利差越大。因此,在银行从关系型模式转为交易型模式过程中会显著降低净利差。另一方面,表外业务的快速发展会加快银行从关系型模式转为交易型模式,由此将带来净利差一定程度的降低。在区分大、小银行后,相比较小银行,大银行在拓展非利息收入方面更为积极,而小银行则注重加强关系型业务。