蝴蝶效应与检验技术

蝴蝶效应与检验技术（精选7篇）

蝴蝶效应与检验技术 第1篇

近年来迅速发展的行为金融学理论认为, 从众行为虽然从企业和社会角度看具有非理性特征, 对经理人自身而言则可能具有一定的合理性, 其中经理人的职业声誉顾虑是重要诱因。现代企业中, 经理人职业声誉是其人力资本的重要组成部分, 在劳动力市场无法充分了解其真实能力的情况下, 经理人倾向于通过操纵决策过程影响市场评价。在委托代理制下, 为排除外界随机干扰, 委托人常依据相对绩效评价经理人业绩, 这时同行竞争者成为评价的标杆。于是, 能力欠缺的经理人效仿他人行动以避免暴露自己的真实能力;德高望重的经理人为了继续维持良好声誉, 也宁愿附和他人而不愿冒离经叛道、决策失败之险。相对绩效评价使得经理人认为追随群体行动更利于维持或获取声誉, 这一观点已得到较多的理论阐释。然而, 由于企业投资行为不易观测, 截至目前, 相关实证研究大多针对证券市场中的金融投资者展开。有关经理人声誉顾虑与企业投资从众行为的实证研究并不多见。

本文旨在从实证角度研究我国上市公司经理人声誉顾虑与投资从众行为的关系, 以期更好地理解企业投资扭曲形成机制、探寻相关治理举措。鉴于企业投资以实物投资为主, 其中固定资产投资对企业经营能力有着显著影响, 下文所说的企业投资均指固定资产投资。

一、文献回顾与研究假设

1. 文献回顾。

现有文献试图从不同层面解释从众行为产生的原因。Devenow和Welch 将投资者从众行为归纳为基于信息或激励外部性的理性从众行为、基于投资者心理的非理性从众行为 ( 即盲目从众) 和基于声誉顾虑的近理性从众行为。其中, 与公司金融关系最为密切的是基于委托代理框架的声誉从众行为。这种从众行为产生于代理人对树立和维护声誉的顾虑, 他们认为追随群体行动对于维持或获得声誉来说更为安全, 树立和维护良好声誉对经理人具有重要的隐性激励作用。因此, 管理者对职业声誉的顾虑在企业决策中必然发挥重要的作用。在劳动力市场无法完全了解其真实能力的情况下, 经理人倾向于通过操纵决策过程影响市场对其的评价。

Scharfstein和Stein系统阐述了企业投资决策中的从众行为。在其提出的连续决策过程中, 精明的管理者接收到有关项目盈利性的高质量信息;愚笨的管理者则只能接收到信息含量少的信号。前者接收的信号通常正向相关, 因而通常做出相似的投资决策。为掩饰自身能力的低下, 后者则只好跟从前者行动。Zwiebel将企业保守主义与经理人声誉顾虑联系起来, 认为由于经理人的决策后果存在不确定性, 市场通常凭借相对业绩评价经理人管理能力。这样, 经理人出于声誉方面的考虑宁愿采取次优行动也不愿偏离群体行为, 以便市场为其提供更好的评价。Graham强调相对绩效评价是声誉从众的特有前提, 在此前提下, 从众行为与声誉间的联系取决于绩效如何评估, 模仿他人行为有利于声誉维护。在另一项研究中, Prendergast和Stole探讨了进行连续投资决策的管理者从众动机。他们发现, “冲动的年轻人”急于展示自己的观点, 容易过高地评价自己的信息而忽视公共信息, 容易在投资决策中表现得过度自信;相反, 那些“老家伙”们则倾向于附和行业标准或历史经验, 不愿意离经叛道从而影响累积起来的声誉和声望。

上述理论文献均肯定了从众行为的驱动力来自管理者对职业声誉以及对离经叛道行为的惩罚的顾虑, 而且这种动机随着决策任务难度加大而不断强化。

基于相似的委托代理框架, 西方学者关于投资分析师、基金管理人从众行为的实证研究给上述理论提供了一些初步的证据。Graham对1980~1992年间237位投资分析师的5 293条推荐进行分析, 发现投资分析师具有明显的从众倾向, 名声越大或能力越差的投资分析师越容易附和他人的看法, 说明投资分析师选择从众具有维护声誉和伪装能力的动机;Hong、Kubik和Solomon关于卖方证券分析师的研究表明, 由于业绩评估的压力, 缺乏经验的经理人和分析师为减少冒险, 在进行业绩评估时往往选择跟从更有经验的同行;Chevalier和Ellison发现从众行为与基金经理年龄呈正向关系;Clement和Tse则发现盈利预测分析师从众倾向与其以往预测的准确性、经纪规模、从业经验呈反向关系, 与其跟踪的行业数目呈正向变动关系等。

由于企业投资大多表现为实物资产投资, 特别是固定资产投资, 其投资决策难以观测, 目前有关企业投资中声誉从众的研究仍十分鲜见。Bo首次将企业经理人声誉纳入经典投资模型, 建立了一个企业声誉从众的分析模型。她采用英国非金融企业数据检验了企业投资偏离度 (即单一企业投资偏离行业平均水平的程度) 与其经理人现有声誉的关系, 发现既有声誉越高, 其投资决策越是接近行业平均水平, 即越是表现出投资从众倾向, 从而初步得出了与Graham等人一致的结论。但是, 她的模型没有考察“掩饰低能”的从众动机。而且, 由于文化和公司治理差异, 以发达国家企业为对象的研究结论是否适用于我国企业也存在不确定性, 这正是本文研究的目的和意义所在。

2. 研究假设。

随着我国市场化改革的推进, 职业经理人的重要性和地位开始得到广泛认同。在理顺产权关系、完善公司治理的同时, 企业管理者在特定的授权范围内被赋予更大的经营决策权, 包括决定重要投资项目、向董事会和股东大会发出投资动议、委派下级人员开展项目评估并提出指导意见等。在权力范围扩大的同时, 管理者也面临着更加严格的绩效评估压力。目前, 我国大多数企业尤其是竞争性行业都已经建立起了以竞争者为参照的相对业绩评估体系, 业绩长期落后可能会导致管理人员离职、降职, 丧失职业发展机会。由此看来, 企业经理人有可能产生基于声誉顾虑的投资从众行为。

前述关于声誉顾虑的研究表明, 经理人对声誉的焦虑与其自身的真实能力和既有声誉有关。能力低下的经理人认为真理掌握在大多数人手中, 因而模仿他们以避免暴露自己的真实能力;声名卓著的经理人则惟恐一招失算葬送前程, 宁愿平庸也不愿背离主流。因此, 我们试图从管理能力与现有声誉两个方面刻画职业经理人的声誉顾虑, 并在前述研究基础上提出以下假设:假设1:企业投资从众倾向与经理人能力负相关;假设2:企业投资从众倾向与经理人现有声誉正相关。

二、变量设计、样本数据与模型的构建

1. 变量设计。

(1) 投资从众变量。鉴于企业经理人投资决策的不可观测性, 我们使用企业事后投资支出模拟其投资决策, 用企业投资水平与其行业同期平均投资水平的偏离度指标DEVIit反映其投资从众倾向。投资偏离度越小, 表明企业愈发倾向于从众投资。该偏离度指标DEVIit定义如下:

其中:Iit代表i企业第t年固定资产投资增量, 即年度内固定资产净值变化加上年度内折旧额;I-it代表排除i企业后本行业第t年固定资产投资增量平均值;ASSi, t-1代表i企业第t-1年末总资产额。

(2) 经理人能力与经理人声誉替代变量。在公司金融中, 经理人能力主要表现为正确决策从而为股东创造超额财富的能力。为排除外部随机干扰, 我们选用观测年度前三年的平均权益报酬率AOROE (以营业利润度量) 加以近似反映, 即:

AOROEi, t=i企业第t-3年到第t-1年的平均营业利润/股东权益比率

至于经理人现有声誉, 我们沿用Bo的做法, 将之界定为经理人劳动市场感知的能力, 并用经资产规模标准化后的收入水平加以替代描述。由于目前我国大多数企业对重大投资事项推行群体决策, 这里设计的替代变量高管收入HPD中收入水平数据采用企业收入最高的前三名高管人员年度收入总和而非CEO个人收入。此外, 由于我国上市公司高管股权激励开展时间较短, 占总收入的比例不高, 其年度收入未包含获授股权或期权价值, 即:

HPDit=i企业第t年收入最高的前三名高管人员年度收入总和/企业年初资产总额

(3) 其他变量。根据企业投资的新古典综合理论和融资约束理论, 企业成长机会和现金流状况是固定资产投资的重要影响因素。由于样本观测期上市公司股本非完全流通, 为避免Q比例计算中的争议, 本文采用营业利润年度增长率GRO反映企业成长能力和未来盈利机会;现金流量指标则采用年度内企业营业利润与折旧之和与期初资产规模的比例加以反映, 即:GROit表示i企业第t年的营业利润年度增长率;CFit/ASSi, t-1表示i企业第t年营业利润与折旧之和除以期初总资产。

2. 样本数据。

本文数据来源为SINOFIN数据库提供的上市公司财务数据及相关年报。为排除行业差异影响, 本文选取了我国制造业中的机械设备及仪表类上市公司作为研究样本。选取这一行业主要基于以下考虑: (1) 根据现有研究, 声誉从众行为主要源于竞争性行业中的相对绩效评价压力;这一行业企业数目众多, 经理人接受相对业绩评价的可能性更大。 (2) Devenow和Welch认为, 除声誉顾虑外, 信息不对称也是投资者从众行为产生的重要动机, 这在研究开发投资较多的行业 (如信息行业、制药生化行业等) 表现尤为突出。相比之下, 我们选取的样本类型可能面临较少这类问题, 从而有利于滤除从众行为的信息驱动因素。 (3) 这类企业固定资产比例较高, 经理人会面对更多固定资产投资决策, 从而为研究企业投资行为提供了较好的平台。有关样本公司系作者根据证监会制定的CSRC行业代码筛选出来的, 在剔除ST公司和缺少数据的公司后, 实际样本涵盖127家机械设备及仪表行业上市公司。由于个别变量需要前三年的数据, 数据起止年限为1998~2005年, 观测年度为2001~2005年。

需要指出的是, 作为经理人能力和声誉替代变量的权益报酬率AOROE和高管收入HPD在现实中可能受到公司治理因素的影响, 从而妨碍了其替代的准确性。在我国, 国有控股上市公司和非国有控股上市公司具有显著的治理结构差异, 作为稳健性测试手段, 我们进一步将总样本区分为这两类子样本开展研究, 以排除治理差异影响;其中, 国有控股公司样本包含102家企业, 非国有控股公司样本包含25家企业。表1列示了有关变量的描述性统计结果。

从表1可见, 总样本中国有控股公司占据绝大比例。在观测期间, 总样本、国有控股样本、非国有控股样本的平均投资偏离度DEVI分别为-4.27%、-4.55%、-3.08%。此外, 国有控股公司观测期成长能力指标为负, 非国有控股公司平均成长能力则达到53.92%;国有控股公司以营业利润衡量的平均权益报酬率为25.2%, 也低于非国有控股公司36.17%的水平, 说明非国有控股公司具有更高的增长潜力和经营效率。从两类子样本的高管收入占资产比例HPD看, 国有控股公司经理人物质激励力度明显低于非国有控股公司。

3. 模型的构建。

我们以投资偏离度指标DEVI为被解释变量, 以成长性指标GRO、现金流指标CF/ASS、管理能力指标AOROE和声誉指标HPD为解释变量, 构建如下回归模型:

其中:"表示待估系数, 由于被解释变量从含义上看与从众倾向相反, 根据前述假设, AOROE的系数预期符号为正, HPD的系数预期符号则为负;#it为误差项。

三、检验结果

我们利用EVIEWS5.0统计软件, 采用广义最小二乘法 (GLS) 估计以减少截面数据的异方差现象。表2列示了针对总样本和两个子样本的回归结果。

从表2第一列可以看出, 对于全部样本, 经理人能力变量AOROE、声誉变量HPD回归系数显著不为零 (显著性水平均为1%) , 其中能力变量与企业投资偏离度表现为正向相关, 声誉变量与企业投资偏离度表现为负相关, 与我们的理论假设一致, 说明企业经理人能力越强, 则投资从众倾向越弱;经理人现有声誉越高, 则投资从众倾向越强。同时, 企业投资偏离度还与企业成长性 (显著性水平为10%) 、现金流状况 (显著性水平为1%) 表现出正相关, 符合新古典投资理论和融资约束理论的预测。从总样本回归F统计量的P值看, 模型总体拟合度较好;同时, 总样本回归的DW值为1.87, 说明不存在显著的序列自相关。

注: (1) 括号内为各估计参数的t值;*表示在10%的水平上显著;**表示在5%的水平上显著;***表示在1%的水平上显著。 (2) DW值是检验序列自相关的统计值, 该值越接近0, 正序列相关迹象越明显;越接近4, 则负序列相关迹象越明显;如等于2, 则可认为无一阶自相关。

表2的第二、第三列分别给出了国有控股样本和非国有控股样本的回归结果。我们发现, 投资偏离度与经理人管理能力正相关, 与经理人声誉负相关的关系对于这两类子样本均成立, 但统计显著性存在明显差异。对于国有控股公司, AOROE、HPD回归系数的统计显著性分别为5%和1%;而对于非国有控股公司, AOROE系数在10%的水平显著不为零, HPD回归系数则完全不显著。但两个子样本F统计量的P值表明模型总体拟合程度较好。将国有控股样本与非国有控股样本中AOROE、HPD回归系数进行对比, 我们发现前一样本的系数均大于后一样本, 说明国有控股公司经理人能力与声誉对投资偏离度的影响大于非国有控股公司, 国有控股公司经理人在投资决策中表现出更多的职业声誉顾虑, 这很可能是由于: (1) 国有控股上市公司普遍规模较大, 由于其特殊产权性质受到更多来自政府和社会的监督干预, 因此它们的管理者较多地暴露于公众视野, 更为在意自身的社会声誉。 (2) Massa和Patgiri认为, 作为一种隐性激励, 职业声誉与薪酬等显性激励存在一定的替代关系;较强的显性激励能驱使经理人追求卓越业绩, 减少决策中的从众倾向。从表1可以看到, 目前, 我国非国有控股公司在管理者货币化激励方面的力度明显大于国有控股公司。在此情形下, 非国有控股公司经理人可能由于强显性激励更加关注自身业绩的改善, 较少出于声誉顾虑而盲目从众。

上述总样本和两类子样本的回归结果均支持我们提出的理论假设, 即投资从众倾向与经理人能力呈负向关系, 与经理人现有声誉呈正向关系。这说明声誉顾虑确实会影响企业投资从众倾向能力较低的经理人往往更多地附和他人以隐藏自身的真实能力;德高望重的管理者则害怕决策失误会影响其名声, 因而宁愿和多数人保持一致。对于国有控股公司和非国有控股公司两个子样本的对比分析还表明, 现阶段前一类公司经理人在投资决策中表现出更多的声誉顾虑。

四、结论

西方学者在相对业绩评价前提下提出, 经理人声誉顾虑是其投资从众行为的重要导因, 这一观点得到了基于金融投资者、分析师的实证研究支持。但是, 关于企业投资中是否存在声誉从众行为的实证研究还十分罕见。

本文在现有文献基础上, 从经理人能力和现有声誉两个角度刻画其声誉顾虑, 检验我国上市公司投资从众倾向与声誉顾虑的潜在联系。我们采用企业事后投资水平相对行业平均的偏离程度描述从众倾向, 用多期平均营业利润/权益比率模拟管理能力, 用管理人收入变量模拟其既有声望, 同时选择以竞争性较强、信息透明度相对较高的机械设备和仪表行业作为研究对象以排除行业差异影响。通过对127家上市公司2001~2005年间数据的统计分析发现:不论对于总体样本还是国有控股和非国有控股两个子样本, 企业投资偏离度均与经理人管理能力呈正向联系, 而与其既有声望呈负向联系。两个子样本的对比研究显示, 国有控股公司中经理人声誉顾虑对企业从众行为的影响更为显著, 这一方面可能是由于国有控股企业的特殊产权背景使其管理者受到更为严格的公众监督, 因而加重了声誉顾虑;另一方面是由于非国有控股企业中显性激励的强化推动其管理者追求卓越业绩、削弱了声誉从众的动机。

本研究结论从企业投资角度支持有关学者提出的声誉从众模型。它表明, 在相对业绩评价压力和利己动机驱使下, 职业声誉顾虑已成为企业投资羊群效应的重要导因。与传统观念不同, 声誉顾虑不仅可以促使经理人加倍努力工作, 也可能在特定情况下导致经理人产生投资从众行为。因此, 相关治理措施应着眼于努力协调经理人与企业长远利益、改进经理人业绩评价方法, 以尽可能避免这一负面效应出现。

摘要：本文通过选取127家上市公司2001～2005年的数据对经理人声誉顾虑与企业投资羊群效应的潜在联系进行了实证检验, 研究结果表明在业绩评价压力和利己动机驱使下, 职业声誉顾虑已成为企业投资羊群效应的重要导因。

关键词：声誉顾虑,羊群效应,固定资产投资

参考文献

[1].Devenow A.Welch I.Rational Herding in Financial Economics.European Economic Review, 1996

蝴蝶效应与检验技术 第2篇

盈余作为会计信息的核心内容之一,在投资者决策及投资者利益保护方面发挥着重要作用,如何规范上市公司行为、提高上市公司盈余质量是学术界和实务界广泛关注的一个问题。

但现有的研究成果主要针对公司治理、内部控制与盈余质量两两之间的关系展开研究,故本文试图将公司治理、内部控制与盈余质量三者置于同一个逻辑链条中,引入中介效应理论,以沪市A股制造业上市公司2012~2014 年的相关数据为样本,实证研究内部控制对公司治理与盈余质量之间的中介传导效应。本文丰富了公司治理对盈余质量作用路径的理论研究,并有助于我国上市公司提升治理水平、完善内部控制、改善盈余质量。

二、文献评述与研究假设

(一)公司治理与盈余质量

在现代公司体制下,公司治理是影响盈余质量的重要因素之一。王化成等(2006)认为当控股股东为国有企业时,公司的盈余反映系数更低,盈余质量恶化的趋势更明显。但也有学者持不同观点,如黄雷等(2012)的研究成果表明,相对于非国有控股上市公司,国有控股上市公司的盈余管理幅度较小。综合已有文献,本文认为,相比于国有控股上市公司,非国有上市公司管理层面对的市场压力较大,为了提高业绩、赢得市场信任,有较大动机进行盈余管理。

我国上市公司普遍存在股权高度集中的现象,La Porta et al.(1999)认为股权集中度与盈余质量负相关,而郑梅莲等(2015)认为股权集中度与盈余质量间存在倒U型关系。本文认为,控股股东作为“内部人”,与外部中小股东间存在信息不对称现象,且管理层多数由终极控股股东委派,使得终极控股股东更有可能通过盈余操纵来掠夺上市公司的财富,由此第一大股东持股比例越高,盈余质量越低。

此外,学者们普遍认为当公司存在多个可以相互制衡与监控的大股东时,可以提升其盈余质量,并且增加机构投资持股比例可以降低盈余管理程度(王奇波等,2006;高雷等,2008;杨晓等,2015)。据此,本文提出以下研究假设:

H1:限定其他条件,公司治理特征与盈余质量显著相关。

H1a:限定其他条件,控股股东性质为国有与盈余质量正相关。

H1b:限定其他条件,股权集中度与盈余质量负相关。

H1c:限定其他条件,非控股大股东的制衡能力与盈余质量正相关。

H1d:限定其他条件,机构投资者持股比例与盈余质量正相关。

董事会承担着战略决策和监督管理的双重职能,其众多特征都会对盈余质量产生影响。针对董事会规模与盈余质量的关系,理论界至今仍未形成一致结论,本文认为,规模较大的董事会,不仅有助于其下设的各专业委员会进行人员配备,从而提供多角度的咨询,更好地履职(Klein,1998),而且有助于其更好地监督管理层。独立董事的比例很大程度上反映了公司董事会的独立性,随着独立董事比例的增加,董事会对经理层的监督效率势必提高,从而限制经理层的盈余管理行为,提升企业的盈余质量。董事长与总经理两职分离可以避免自我监督,从而减少经理层人员的盈余管理行为。据此,本文提出如下研究假设:

H1e:限定其他条件,董事会规模与盈余质量正相关。

H1f:限定其他条件,独立董事比例与盈余质量正相关。

H1g:限定其他条件,董事长与总经理两职分离与盈余质量正相关。

郑梅莲、莫雁鸿(2015)认为监事会在我国的上市公司治理结构中并未发挥其应有的监督作用,我国学者的研究普遍支持这一观点。据此,本文提出以下研究假设:

H1h:限定其他条件,监事会规模与盈余质量正相关,但相关性不显著。

王野等(2009)通过研究发现,高管薪酬与会计信息质量呈显著正相关关系,而张兆国等(2009)认为管理者持股比例与盈余管理不相关,也有学者认为管理者持股过高会使得管理层权力过大,从而不利于盈余质量的提升(刘霞,2015)。

本文认为,股票期权或管理层持股计划在一定程度上解决了所有者与经营者间的委托代理问题,经理层持有公司的股票,可以使其与股东利益趋于一致,减少对盈余的操纵行为,使得盈余信息更加可靠。据此,本文提出如下研究假设:

H1i:限定其他条件,高管持有公司股票与盈余质量正相关。

(二)公司治理与内部控制

作为内部控制运行的基础与环境,公司治理结构的各个层面都会对内部控制的有效性产生一定影响。在我国,国有控股公司在上市公司中占据主导地位,吴益兵等(2009)研究发现国有控股的企业,其内部控制有效性更高,股权过于集中将削弱企业内部控制的有效性;张先治等(2011)、李育红(2011)等认为国有股比例越高,企业的内部控制有效性越差,但一般来说,控股股东持股比例与内部控制有效性呈正相关关系。

本文认为,在我国,国有控股公司中普遍存在所有者缺位问题,导致经理层易采取逆向选择行为,最终使得内部控制失效。然而一般的情况是:如果公司股权相对集中,则大股东对公司的控制力较强,且公司经营管理的优劣直接影响他们的利益,使得大股东会投入更多的精力去参与企业的内部控制制度建设过程,从而有助于内部控制的有效实施。

此外,当企业存在多个非控股大股东时,可以对控股股东形成制衡,避免控股股东为谋取私利而掏空企业资产的行为。机构投资者在投资技巧、专业知识储备、信息解读等方面的能力都优于个人投资者,机构投资者持有公司股票,参与公司治理,可以有效提升公司的内部控制水平。据此,本文提出以下研究假设:

H2:限定其他条件,公司治理与内部控制显著相关。

H2a:限定其他条件,控股股东性质为国有与内部控制有效性负相关。

H2b:限定其他条件,股权集中度与内部控制有效性正相关。

H2c:限定其他条件,股权制衡度与内部控制有效性正相关。

H2d:限定其他条件,机构投资者持股比例与内部控制有效性正相关。

董事会负责企业内部控制的建立健全和有效实施,其治理效率的高低将直接影响内部控制制度的构建和实施,而董事会规模是影响其治理效率的重要因素之一。规模较大的董事会有助于专业人员的配备,从而有助于董事会发挥其职能(李育红,2011)。董事会独立性是其对经理层监督的保证,学者们普遍认为董事长、总经理两职合一将降低内部控制的有效性(李育红,2011)。此外,独立董事立场较为客观,且具备一定的专业素质和能力,所以适当提高独立董事人数占董事会总人数的比例,可以有效提升董事会的治理水平,进而提升内部控制的有效性。据此,本文提出以下研究假设:

H2e:限定其他条件,董事会规模与内部控制有效性正相关。

H2f:限定其他条件,独立董事比例与内部控制有效性正相关。

H2g:限定其他条件,董事长与总经理两职分离与内部控制有效性正相关。

监事会的职责在于对董事会建立与实施的内部控制进行监督,监事会规模越大,检查和监督频率越高,越有利于防范董事会及经理层的不合规行为。但现有的研究成果普遍认为监事会并未在公司治理结构中发挥其应有的作用(张振新等,2011;刘蓉,2013)。据此,本文提出以下研究假设:

H2h:限定其他条件,监事会规模与内部控制有效性正相关,但相关性不显著。

经理层负责组织领导企业内部控制的日常运行,经理层持有公司股票使得其与所有者利益趋同,有助于企业内部控制有效性的提升。据此,本文进一步提出以下研究假设:

H2i:限定其他条件,高管持有公司股票与内部控制有效性正相关。

(三)内部控制对公司治理与盈余质量的中介效应

1.中介效应分析方法概述。

中介变量是自变量影响因变量的中间传导变量,反映的是一种间接效应。中介变量的作用原理如下页图1所示,其中,α是A对B的总效应,βγ2是经过中介变量C的中介效应,γ1是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间的关系可以表示为:α=γ1+βγ2。

2.中介效应检验程序图。

借鉴温忠麟、张雷等(2004)的研究成果,本文使用的中介效应检验程序如图2。

3.引入中介变量进行研究的合理性分析。

公司治理对内部控制制度的建立和实施有至关重要的影响,而有效的内部控制可以合理保证企业财务报告及相关信息真实完整,盈余信息作为财务报告的核心内容,其质量会随着内部控制有效性的提升而提升。所以,内部控制在公司治理影响盈余质量的过程中起到一种传导作用,即公司治理在直接影响盈余质量的同时,还影响着内部控制,而内部控制又把这种影响传递给盈余质量,三者之间的相关性很强,因此,本文引入中介变量,来研究内部控制在公司治理影响盈余质量过程中所发挥的传导效应,三者间的关系如图3。

据此,本文提出第三个假设:

H3:限定其他条件,内部控制是治理特征与盈余质量的中介变量,在治理特征与盈余质量间发挥中介传导效应。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以2012 ~ 2014 年我国沪市A股制造业交易状态正常的上市公司为研究样本,数据来源为锐思数据库(www.resset.cn),剔除数据缺失及数据异常的上市公司后,最终研究样本包括1 227 个观测值。数据处理主要使用Excel2010和Eviews7.0。

(二)变量设计

1.公司治理的衡量。

本文从股权结构、董事会特征、监事会特征及经理层特征四个角度出发,选取公司治理的替代变量,主要变量及衡量方式见表1。

2.内部控制有效性的衡量。

本文借鉴李育红(2011)的观点,通过确定内部控制各个目标的实现程度,从而对企业内部控制的有效性做出评价。

内部控制指数(ICQ)=经营目标+报告目标+合规性目标+战略目标

其中:经营目标=营业收入/期末账面总资产

报告目标:根据公司当年的财务报告审计意见来确定,若注册会计师出具标准无保留意见的审计报告,则取1;否则,取0。

合规性目标:若公司当年未被司法机关、证监会和证券交易所处理或公开谴责,则取1;否则,取0。

战略目标=(主营业务收入-同行业主营业务收入均值)/同行业主营业务收入标准差

3.盈余质量的衡量。

本文以可操控性应计利润(DA)作为盈余质量的替代变量。夏立军(2002)通过比较各种度量盈余管理程度的模型,认为使用截面数据分行业、分年度估计的修正的Jones模型能最有效地度量可操控性应计利润。因此,本文拟采用这种修正的Jones模型衡量操纵性应计利润DA,DA值越高,表明盈余管理程度越高,盈余质量越低。

模型(1)中:DAi,t代表i公司第t期的操纵性应计利润的绝对值;TAi,t代表i公司第t期总应计利润,由净利润扣减经营现金净流量得到。

模型(1)中的Ai,t-1代表i公司第t-1 期的期末总资产;NDAi,t代表i公司第t期非操纵性应计利润,由以下模型计算得到:

模型(2)中:△REVi,t代表i公司第t期营业收入变动额;△RECi,t代表i公司第t期应收账款变动额;PPEi,t代表i公司第t期固定资产的价值。

模型(2)中的α1、α2、α3分别代表不同年度不同行业的特征参数,这些特征参数的估计值根据模型(3)采用分年度、分行业的数据回归得到:

4.控制变量。

本文从公司规模、成长性、盈利能力等方面出发,借鉴已有的研究成果,选取7个控制变量,各控制变量的符号及取值方法见表2。

(三)模型构建

1. 构建公司治理与盈余质量间的检验模型。

2. 构建公司治理与内部控制间的检验模型。

3.构建公司治理、内部控制与盈余质量间的检验模型。

在模型(4)的基础上,引入内部控制作为中介变量,构建出公司治理、内部控制共同影响盈余质量的模型(6):

四、实证检验与结果分析

(一)描述性统计分析

由表3 可知:2012 ~ 2014 年,我国沪市A股制造业上市公司盈余管理指标的均值为6.821 0%,表明我国沪市A股制造业上市公司的盈余管理程度较高;内部控制最大值为21.070,最小值仅为-0.292,均值为2.566,说明样本公司的内部控制质量两极分化现象较为严重,总体水平仍然较低。

表3 中,第一大股东持股比例最高达到98%,均值达到37.99%,说明股权集中度普遍较高;第二至第五大股东对第一大股东的制衡能力总体上处于劣势,且机构投资者持股比例总体较低。

另外,不同公司的董事会规模及监事会规模存在较大差别,董事会独立性水平总体较低,两职分离情况一般,高管是否持股的均值为38.98%,表明该行业的股权激励力度较小,很多公司并未实施股权激励计划。

(二)回归检验与结果分析

本文使用Eviews7.0软件,根据检验模型,对样本数据进行了OLS回归分析。

1.公司治理与盈余质量的回归检验。

回归结果如表4所示。由表4可知:该回归模型在1%的水平上通过了F检验,表明模型整体具有显著的解释能力。

对于我国沪市A股制造业上市公司而言,控股股东性质为国有与盈余管理程度呈显著负相关关系,表明当终极控制人为国有企业时,其盈余质量较高,H1a得到验证;股权集中度与盈余管理程度呈显著负相关关系,表明第一大股东持股比例越高,盈余质量越好,与H1b相悖;股权制衡度、机构投资者持股比例与盈余管理程度负相关,表明股权制衡度越高,机构投资者持股比例越高,盈余质量越好,但其相关性并不显著,H1c、H1d未得到验证;董事会规模与盈余管理程度呈显著负相关关系,表明适当扩大董事会规模有助于改善盈余质量,H1e得到验证;董事会独立性与盈余管理程度负相关,表明提高董事会独立性有助于盈余质量的改善,但其相关性并不显著,H1f未得到验证;两职分离、监事会规模与盈余管理程度正相关,但相关性并不显著,H1g未得到验证,H1h得到验证;高管持有公司股票与盈余管理程度呈显著的负相关关系,表明高管持股有助于改善盈余质量,假设H1i得到验证。

注:∗、∗∗、∗∗∗分别表示在10%、5%和1%的水平上显著,下同。

2.公司治理与内部控制的回归检验。

回归结果如表5所示,由表5可知:该回归模型在1%的水平上通过了F检验,表明模型整体具有显著的解释能力。对于我国沪市A股制造业上市公司而言,控股股东性质为国有、股权集中度、股权制衡度、机构投资者持股比例均与内部控制有效性呈显著正相关关系,H2a未得到验证,H2b、H2c、H2d得到验证;董事会规模、独立董事比例均与内部控制有效性呈显著正相关关系,H2e、H2f得到验证;董事长与总经理两职分离、监事会规模均与内部控制有效性呈正相关关系,但相关性并不显著,H2g未得到验证,H2h得到验证;高管持有公司股票与内部控制有效性呈显著正相关关系,H2i得到验证。

3.内部控制对公司治理与盈余质量的中介效应检验。

表6列示了内部控制对公司治理与盈余质量中介效应的检验结果。其中,步骤一检验公司治理与盈余质量的关系,步骤二检验公司治理与内部控制的关系,步骤三在步骤一的基础上,引入内部控制作为中介变量,检验内部控制对公司治理与盈余质量的中介效应。

根据前文的中介效应检验程序图,结合表6中步骤一可知,公司治理9 个指标中有control、vote1、Bsize、voteCEO等4个指标与盈余质量显著相关,于是本文针对这4个指标进行后续的中介效应检验。

针对控股股东性质control,在α1显著的条件下,首先依次检验β1、γ10的显著性,从表5 及表6 的回归结果中可以看出,β1、γ10均在5%的水平上显著;其次检验γ1的显著性,由表6 可知,γ1在5%的水平上显著。中介效应检验结果表明,内部控制在控股股东性质与盈余质量间部分中介效应显著。

针对股权集中度vote1,在β2显著的条件下,首先依次检验β2、γ10的显著性,表6 的回归结果表明,β2、γ10均在5%的水平上显著;其次检验γ2的显著性,由表6可知γ2并不显著。中介效应检验结果表明,内部控制在股权集中度与盈余质量间完全中介效应显著。同样地,中介效应检验结果表明,内部控制在高管是否持股(voteCEO)与盈余质量间发挥完全的中介效应,在此不做赘述。

针对董事规模Bsize,在α5显著的条件下,首先依次检验β5、γ10的显著性,表6的回归结果表明,β5在5%的水平上不显著,γ10在5%的水平上显著,β5、γ10至少有一个不显著,于是作sobel检验,检验统计量,通过计算得出Z=0.038 666 68,p=0.946 8>0.5,因此,内部控制在董事会规模与盈余质量间的中介效应并不显著。

五、研究结论

蝴蝶效应与检验技术 第3篇

关键词：房地产市场,股票市场,财富效应

引言

“财富效应”是最初由Haberler、Pigou和Patinkin提出的实际货币余额效应,它是指价格总水平变化引起人们手持货币的实际购买力变化,进而引起消费水平和总需求量的变化;其中,货币余额是指居民的资产,它包括金融资产和非金融资产。近年来,中国资本市场发展迅速,特别是股票和房地产市场,成为中国家庭重要的资产财富。随着住房体制改革,房地产市场化改革取得了重大成就,2010年发布的《中国消费金融与投资者年度教育报告》显示,中国城镇家庭中85%的受访者拥有自家房产,房产占家庭总资产比重高达73.44%。相比于房地产市场,股票投资门槛更低,股票成为家庭的重要投资选择。截至2010年底,中国资本市场已有2 062家上市公司、1.3亿户投资者,股票总市值全球第二。有鉴于此,本文根据20002010年中国季度经济数据,检验房地产和股票市场的财富效应。

一、文献综述

房地产和股票市场是否存在财富效应,以及财富效应的大小,一直是国外学者研究的重点,检验结果基本一致:房地产和股票市场均在一定程度上存在财富效应,并且房地产市场的财富效应大于股票市场的财富效应。Case、Quigley和Shiler(2001)[1]对19821999年美国各州消费者行为进行了研究,结果发现存在显著房地产财富效应,并且为证券市场财富效应的两倍。房地产价格平均上涨10%,将增加0.6%的消费支出,而证券市场价格上升10%,仅仅推动消费0.3%的增长。而根据包括美国在内的14个国家数据,他们研究发现,房地产财富效应更大,房地产价格上升10%,消费大概增加1.3%。Boone(2002)[2]对G7国家的房地产财富效应进行了检验,结果表明G7国家存在较强的财富效应,且逐年增加,并且房地产财富效应大于股票市场的财富效应。Chirinko等(2004)[3]、Tang(2006)[4]以及Sierminska和Takhtamanova(2007)[5]也研究证实了房地产的财富效应要大于金融资产的财富效应。学者也对房地产财市场的富效应大于股票市场的财富效应的原因进行了探讨,如Iacoviello(2004)[6]认为,由于存在信贷效应,房地产价格上升时,房地产抵押价值也随之上升,引起借贷能力增加,最终推动消费增长。此外,相比于股票市场的财富效应,房地产价格波动对消费的影响更大,这归因于房地产价格上涨给消费者带来更高的投资回报率。消费者一般通过按揭贷款等信贷融资方式对房地产行业进行投资。而家庭投资股票通常全部以自有资金进行。因而相比较而言,房地产价格上涨能为消费者带来更高的投资回报率,所以其价格变化对消费的影响更大,具有更大的财富效应。

针对房地产与股票市场是否存在财富效应以及其大小,中国学者也进行了大量的实证研究。首先,房地产市场的财富效应检验。例如,胡莹、潘耀明和仲伟周(2008)[7]认为,中国房地产价格并没有表现出显著的财富效应。李树丞、曾华珑和李林(2008)[8]研究结果表明,中国房地产价格的财富效应较弱,给定房地产价格1%的正向冲击,消费只上升0.002%。其次,股票市场的财富效应。骆祚炎(2004)[9]对中国股市财富效应进行检验,发现中国股市存在微弱的财富效应。杨新松(2007)[10]认为,中国股票市场存在财富效应,但在某些时间段只表现为股市投资对消费的替代效应。最后,房地产和股票市场的财富效应差异检验。周建军和欧阳立鹏(2008)[11]也得到类似的结论:中国同西方主要发达国家一样,股票和房地产市场都表现出了一定的财富效应;房地产市场的财富效应大于股票市场所引起的财富效应。鞠方、周建和吴佳(2009)[12]对中国的房地产价格波动和股价波动引起的消费波动进行实证研究,研究发现,中国住宅和股票两种资产之间的财富效应存在明显的差异,即房地产价格波动存在着一个微弱的财富效应,而股票市场的价格波动不仅不存在财富效应,而且对消费有一定的抑制效应。

可以发现,国外对房地产和股票市场的财富效应检验结果基本一致,房地产和股票市场均存在财富效应,并且房地产市场的财富效应大于股票市场的财富效应。而在中国学者对房地产和股票市场是否存在财富效应,研究结果存在分歧。

二、研究数据与模型

生命周期持久收入消费假说由Modigliani和Brumberg(1954)以及Friedman(1957)提出建立,并成为当前对消费问题研究的基础。Modigliani认为,理性的消费者要根据一生的收入来安排自己的消费与储蓄,使一生的收入与消费相等。

家庭的收入包括劳动收入和财产收入,Dvornak和Kohler(2007)[13]将Ando和Modigliani(1963)的标准的生命周期持久收入消费假说进行扩展,将财富划分为房地产资产和其他资产,他们在标准预算约束下,将代表性消费者的预期效用最大化:

预算约束条件为:At+1=(1+rt)(At+Yt-Ct)

其中,t为时间偏好率(rate of time preference),u为一生效用水平,C为消费,A为资产,Y为劳动收入,r为利率。假设效用方程为二次,利率为常量,并且等于时间偏好率,计算在预算约束下,无限期限最优化,得到一介条件为:

其中,财富的边际消费倾向为

依据Dvornak和Kohler(2007)[13]的研究成果,假设收入遵循随机AR(1)过程(stochastic AR(1)process),将总财富分为金融和房地产财富(A=WF+WH),则上式可以重新写为:

考虑到中国家庭金融财富可以大体上可以分为两部分,一是银行储蓄,二是证券市场投资,即股票。因而为了检验房地产价格股票价格的财富效应,本文在Dvornak和Kohler(2007)[14]的研究的基础上,建立基本模型如下:

其中,Ct为实际社会消费,Yt为实际产出,HPt为实际房地产价格,SHt为实际股票价格,HSDt为实际家庭储蓄,本文分别取其对数形势,以消除异方差的影响。

根据实证检验模型,本文变量及数据选择如下:(1)社会消费额采用社会零售品消费总额;(2)家庭的劳动收入采用产业增加值;(3)房地产价格采用国房景气指数中的房地产价格指数;(4)股票价格采用上海证券综合指数;(5)家庭储蓄采取人民银行储蓄存款。

研究数据来源于:(1)中国统计年鉴;(2)国家统计局;(3)上海证券交易所;(4)人民银行。

三、实证研究结果

(一)单位根检验

在经济领域中,所得到的许多时间序列观测值大都不是由平稳过程产生的。因此,在利用所得数据进行经济分析之前,有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。如果数据经分析后得知是平稳的,则可以直接进行回归分析,从而避免“伪回归”现象。本文采用ADF方法对各个变量的平整性进行单位根检验,具体结果(见表1)。

注:检验形式(c,t,q)中,c、t、q分别代表单位根检验模型中的截距项、时间趋势和滞后阶数;是否含有截距项和时间趋势项,根据单位根方程截距项和时间趋势项系数的显著性确定;滞后阶数根据AIC和SC信息准则确定;Δ表示序列的一阶差分序列。

由表1可以得出,变量Ln Ct、Ln Yt、Ln HPt、Ln SHt和Ln HSDt的ADF统计量的绝对值均高于10%临界值水平,原序列在10%的显著性水平均接受零假设H0=0,因此LHP、LSH、LY和LC时间序列都是不平稳的。而四个变量序列的一阶差分序列,ADF统计量的绝对值均低于5%临界值水平,差分序列在5%的显著性水平均拒绝零假设H0=0,因此ΔLn Ct、ΔLn Yt、ΔLn HPt、ΔLn SHt和ΔLn HSPDt时间序列都是平稳的。因而可以得出,变量变量Ln Ct、Ln Yt、Ln HPt、Ln SHt和Ln HSDt为一阶单整序列,即I(1)。

(二)协整关系检验

由第一阶段的单位根检验得到的结果,各个变量均为一阶单整序列,符合进行协整关系检验的条件。协整关系的检验主要有Engle-Granger两步检验法和Johansen的极大似然检验法(也称共积分方法),本文采取EG两部法进行检验,具体结果如下:

然后,对残差序列进行单位根检验,具体结果(见表2)。

注:检验形式(c,t,q)中,c、t、q分别代表单位根检验模型中的截距项、时间趋势和滞后阶数;是否含有截距项和时间趋势项,根据单位根方程截距项和时间趋势项系数的显著性确定;滞后阶数根据AIC和SC信息准则确定。

由表2可以得出,残差序列ADF统计量的绝对值低于5%临界值水平,差分序列在5%的显著性水平均拒绝零假设H0=0,残差项为零阶单整序列,变量Ln Ct、Ln Yt、Ln HPt、Ln SHt和Ln HSDt存在协整关系,上述的回归方程是有意义的。

根据模型回归结果可以得出,中国房地产价格和股票价格与社会消费之间的弹性系数分别为-0.540670和0.065339,房地产市场的财富效应为负,房地产价格上涨10%,将导致消费降低5.41%;而股票市场的财富效应的相对并不显著,股票价格上涨10%,仅拉动消费增长0.65%。

四、房地产和股票资产的财富效应检验结果分析

本文实证检验结果证明了,中国房地产市场财富效应为负,而股票市场财富效应为正,但并不显著。对此,可以从以下几个方面进行解释。

1.强劲的购房需求是导致房地产市场财富效应为负的重要原因。首先,鉴于中国青少年人口比重高以及城镇化发展空间大,房地产市场需求后劲强进,在此情况下,价格上涨预期强化。为了获得价格上涨收益,或者降低购房成本,家庭和投机者购房意愿增加,并且不会满足于一套住房,降低了房地产市场的财富效应;其次,房地产价格上涨,家庭购房资金需求增加,个人住房贷款上升,月还款额增加。在收入水平一定的条件下,这必然会降低对其他消费品的消费支出。此外,房地产价格上涨也会带动房租的上涨,家庭住房成本增加,降低了家庭可支配收入。

蝴蝶效应与检验技术 第4篇

自1980年恢复保险业以来, 我国保险业就以远超过GDP的速度高速增长。保费收入从1980年的4.6亿元, 增长到了2012年的15 488亿元;保险业总资产从1980年的10.4亿元扩大到了2012年的73 546亿元。其中财产保险业务保费收入从1980年的4.2亿元增长到了2012年的5 331亿元。特别是自1996年实施产寿分业经营以来, 财险市场主体结构和业务结构也发生了重大的变化。长期由人保财险一家独揽财险业务的市场格局被不断打破, 财险公司的数量大幅增加, 由1997年的8家增加到2012年的62家。财险业务中车险的比重不断上升, 由1997年的54.7%上升到2012年的74.8% (详见表1) ;企财险等传统险种的比重不断下降, 由1997年的43.1%下降到2012年的23.6%;科技险等新型产品还未深入市场, 所占比重微不足道, 历年均不到5%。财险业经过三十多年的不断发展和调整, 传统大型财险公司的市场份额大大分散化, 中小型财险公司的市场份额逐步提升, 市场结构由垄断模式逐步转向了垄断竞争模式。然而, 短时期内大量新财险公司的成立, 使财险市场的竞争异常激烈, 新公司为了快速形成规模, 提升市场份额, 往往将重点放在销售渠道比较成熟、操作难度较低、技术含量较小、市场获取较易的车险业务的争夺上面。传统公司为了应对来自大量新公司的竞争压力, 维持原有的市场地位, 也不得不陷入保源巨大的车险业务的保卫战之中, 而缺乏充分的精力和足够的动力开发新产品、发掘新市场。因而, 多年来形成的恶性循环, 造成财险市场产品严重同质化、险种结构严重失衡、业务创新严重不足。毫无疑问, 对于专门经营风险的保险公司而言, 目前的险种结构非常不利于风险的分散, 无益于公司经营的稳定性。那么, 在微观层面这对财险公司的总体成本控制有什么影响值得我们研究, 基于这个目的, 文章通过检验主要财险公司的范围经济状况, 来分析险种结构对财险公司经营成本的影响。

国外部分学者和文献对保险公司的范围经济状况进行了实证检验, 但主要关注的是寿险公司, 对财险公司范围经济的关注和检验很少。Meador、Ryan和Schellhorn (1998) [1]使用超越对数成本函数研究了美国1990—1995年寿险企业的范围经济情况, 结果表明分散化提供多种产品的寿险企业比那些采取集中化战略寿险企业的效率要高。Berger等 (2000) [2]使用复合成本函数对美国1988—1992年保险业范围经济进行了研究, 发现规模较大的保险企业更可能实现范围经济, 且拥有垂直一体化营销渠道 (如专属代理人) 的保险公司比使用非一体化营销渠道 (如独立代理人) 的企业更容易实现范围经济。Khaled、Adams (2001) [3]使用广义超越对数成本函数对新西兰寿险公司的范围经济进行检验的结果表明, 在1992年的样本公司中小规模和中等规模的保险公司均表现出范围不经济的现象, 规模在2.8亿新元以上的保险公司既没有表现出范围经济也没有表现出范围不经济。这说明多个专业性保单的总价格要低于综合性保单的价格。Segal (2003) [4]利用超越对数成本函数, 将人员、固定设施、资本投入、其他开支作为投入项, 将寿险、企业年金、意外和健康险保费收入作为产出项, 对美国寿险公司的范围经济进行了分析, 结果表明美国寿险公司在综合经营的基础上实现了范围经济, 尤其是规模大的保险公司表现出更好的范围经济性。Hao、Chou (2005) [5]使用傅里叶成本函数和超越对数成本函数, 估计了台湾寿险公司的范围经济, 并按照保费规模将寿险公司分为五个层次进行了比较, 发现不论是外资保险公司、台资保险公司还是整个寿险产业, 不论哪个规模层次的寿险公司都存在着范围不经济性, 而且规模越大的寿险公司范围不经济性越明显。这表明寿险公司多元化的经营并没有带来总成本的降低。对我国保险业的范围经济进行分析的文献还很少, 目前只找到一篇, 即黄薇 (2007) [6]利用广义超越对数成本函数构建了我国保险业范围经济的模型, 首次对中国的寿险业及财险业在1999—2004年范围经济的情况进行了实证分析, 研究结果表明财险业整体范围经济并不明显, 个体差异较大, 与资产规模呈较强的正相关关系;寿险业总体呈现较为明显的范围经济现象, 但随着时间推移而逐步减弱。

注:表中数据根据《中国保险年鉴》历年数据计算所得。

对范围经济的检验不论是保险行业还是其他行业, 不论是国外文献还是国内文献, 都没有得出过完全相同的结论, 这主要在于不同的研究者在模型的设定、投入变量、产出变量、样本对象、样本期间等方面的选择上存在着差异, 这种差异对检验的结果有着重要的影响。而且, 不同国家财险市场的业务划分、保费规模、市场结构、运营模式等方面也都存在着重大的差异。所以, 国内外已有的文献在检验方法上为本文提供了参考和启发, 但要全面、准确地分析我国财险公司的范围经济问题, 需要将检验的结果与我国市场现实相结合, 将实证数据与财务数据相结合, 将理论分析与经验判断相结合, 这样才能得出较合理的结论。

二、范围经济的计量定义与检验模型设定

根据计量方法的不同我们可以把范围经济划分为总体范围经济 (global economies of scope, 简称为GS) 和特定产品范围经济 (product specific economies of scope, 简称为PS) 。本文是针对财险公司总体范围经济的检验, 故总体范围经济的定义式为:

其中, GS为总体范围经济系数, C (·) 为成本函数, y1, ..., yi为第i种产品的产出, i=1, 2, …。如果GS>0, 则存在范围经济, 即厂商分别生产i种产品的成本大于联合生产i种产品的成本;如果GS<0, 则存在范围不经济, 即分别生产i种产品比联合生产i种产品更节约成本。

梳理国内外对保险行业范围经济研究的文献, 运用的模型主要有三种。第一种模型为超越对数成本函数 (Translog Cost Function, TCF) , 由Christensen、Jorgenson和Lau (1973) [7]引入到投入产出的计量领域。第二种模型是广义超越对数成本函数 (Generalized Translog Cost Function, GTCF) , 是Caves、Christensen和Tretheway (1980) [8]针对超越成本函数的一些不足进行修正的基础上提出, 该函数不仅能考虑联合生产, 也能考虑在特定产出为零时的情况。第三种是Pulley和Braunstein (1992) [9]提出的复合成本函数 (Composite Cost Function) , 复合成本函数把产出结构的二次项和投入价格的对数二次项结合起来。鉴于超越对数成本函数对投入、产出采用了对数平方形式, 使该成本函数不受要素替代弹性不变的限制, 从而可以适用于多产品和多投入的生产;其次, 该函数中参数的经济含义明确, 参数比较容易通过标准统计方法估计出来;加之本文检验当中所用的数据均为正值, 克服了该函数对数转化时不能适用于零和负值的缺点。所以我们采用超越对数成本函数来对我国财险公司的范围经济进行实证检验。其函数定义式如下:

其中Yj表示第j种产出, j=1, 2, …, n;Xi是第i种投入的价格, i=1, 2, …, m;μ是误差项;各变量前的参数为待估参数。该模型主要满足两个约束条件: (1) 对称性, 即αjk=αkj及βil=βli; (2) 线性齐次性, 意味着

三、变量选择与说明

不论使用哪种计量模型, 首先需要对保险业的投入与产出进行界定。投入指的是生产物品和劳务的过程中所使用的物品或劳务。产出是指生产过程中创造的各种有用的物品或劳务, 它们可以用于消费或用于进一步生产。对于保险行业的投入和产出, Dieter Farny作了比较明确的论述, 他指出保险公司投入指的是可用的员工和保险中介人的数量、现有的营运资料和可用的自由资本, 产出指的是保险业务量数量和质量的特征, 如顾客和合同的数量、保险金额、保费和保险技术上的负债或资本投资。国内文献对保险业产出的衡量指标存在着一些混乱。我们认为这种混乱主要在于对保险这一服务性商品特殊性的认识和对保险公司业务范畴的认识有所不同。其实, 保险公司的运营从大的方面可以划分为承保和投资两大业务。承保业务主要是通过出售保险合同, 取得保费收入, 实现承保利润;投资业务主要是通过各种投资渠道和投资手段, 进行资金运作, 获得投资收益。而保险公司投资业务中所运用的资金主要来自于承保业务所获取的保费收入, 即承保业务是投资业务的基础。所以, 保险公司的投入与产出具有相对性, 对其投入和产出的定义首先要界定其业务的范畴。本文的研究以保险公司承保业务为对象, 也就是以保险合同为最终产品, 来确定其投入和产出, 因而, 我们将各险种保费收入作为产出。

在投入方面, 保险产品从设计、展业、承保、理赔等各个环节需要大量的人力资源, 这种投入我们称为人力成本, 可以用营业费用及其他费用来衡量。同时, 保险公司的运作从总公司到下面各级分支机构, 都需要大量的固定场所和固定设施的投入。这部分投入本来需要用固定资产折旧来衡量才准确, 但由于在统计资料中自2007年以后就不再公布各个保险公司的固定资产折旧, 因而数据不完整。我们观察了各家公司已有的固定资产折旧情况, 按照10%的平均折旧率进行计算, 得到固定资产折旧的成本。再者, 由于我国对保险公司成立的资本金要求比较高, 而且保险公司能够发展的理论规模大小也直接受到其资本金的影响, 因而我们将资本金的投入成本也要考虑在内。但要把实收资本金直接计入成本的话会大大夸大投入成本, 导致实证结果出现很大的偏差, 因而我们用实收资本金的机会成本来衡量保险公司资金投入的成本, 这个机会成本就是实收资本金按照当年的利率状况能够获得的利息收入。为了方便起见, 我们将固定资本和实收资本的投入合二为一, 称为资本投入, 即资本投入=固定资产*10%+实收资本金*当年利率。值得注意的是在国内外众多有关保险公司规模经济的实证检验文献中将赔款支出作为最重要的投入变量, 而在此却没有纳入, 我们认为赔款支出是各个保险产品的特定成本, 而不是各种保险产品能够共同使用的共享成本, 所以不能作为范围经济检验的投入项。

对于范围经济实证检验中产品种类的划分标准可能会因人而异, 本文将财险公司经营产品划分为三大类别:一类是车险, 目前它占财险公司业务的比重已经平均高达75%, 是财险公司名副其实的支柱性产品;第二类是非车险, 即除车险以外划归到财产保险业务领域的其他产品, 包括企财险、家财险、责任险、信用与保证险、货运险等;第三类是监管机构允许财险公司经营的短期性的健康保险和意外保险, 这些产品因与其他财产保险产品在承保风险、操作方式等方面有重大的差异, 因而单独列为一类。因此, 模型中涉及到的产出变量就是三大类产品的保费收入。最后, 模型检验中的总成本我们定义为营业费用与固定资产折旧、实收资本金机会成本之和。最终, 我们构建的模型是一个两种投入三种产出的超越对数成本函数, 这个函数可以表示为:

根据超越对数成本函数的基本涵义定义:对财险公司, Y1为车险业务保费收入 (专业农险公司为农业险保费收入) , Y2为非车险业务保费收入 (专业农险公司为非农险保费收入) , Y3为健康和意外保险业务保费收入 (专业农险公司相同) 。X1为劳动力价格, 用营业总费用在当年保费收入中的占比来近似替代;X2为资本投入, 是固定资产折旧与实收资本金机会成本之和, 用在当年总保费中的占比来替代。TC是总成本, 即保险公司经营总费用、固定资产折旧、实收资本金机会成本等之和。

四、财险公司范围经济的实证检验

(一) 统计量描述与超越成本对数函数系数估计

截至2012年底, 我国共有41家中资和21家外资财产保险公司, 由于我国对外资财险公司在经营的险种方面有较大的限制, 所以外资财险公司的产品结构与中资财险公司有着重大的差异。中资财险公司以车险为主, 且车险比重很高;而外资财险公司则以责任险、运输险等非车险为主, 且没有某一险种产品占据绝对的主导地位。因而, 我们对中资财险公司产品种类的划分, 对外资财险公司很不适用, 那么检验的结果必然不能说明问题。加之外资财险公司历年的市场份额不足10%, 所以本文以20家2005年之前成立的中资财险公司作为检验样本。这些公司包括了大、中、小各种规模, 包括了综合性、专业性等各种类型, 并且, 样本公司的总保费占全国财产保险业务保费的近90%。所以, 这些样本公司可以全面反映我国整个财险行业的经营状况。检验中涉及到的营业总费用、固定资产、实收资本、车险保费收入、非车险保费收入、健康与意外险保费收入等, 数据均来自《中国保险年鉴》各期。需要指出的是, 2006年我国会计制度进行了改革, 保险公司损益表当中涉及到人力成本和管理成本的科目也发生了变化, 2006年及以前体现在手续费支出和营业费用支出中, 2007年及以后体现在手续费支出和业务及管理费支出当中。所以本文的营业总费用变量所用的数据在2006年及以前为手续费支出和营业费用支出的总和, 2007年及以后为手续费支出和业务及管理费支出的总和。为了剔除通货膨胀因素的影响, 本文所有的数据都是以2005年为基期进行了价格调整, 所有数据的处理都是利用Eviews6.0软件进行的。

在面板数据的计量中, 我们设置了六个变量, 如表2所示。模型中其他变量或者方程式都通过这六个变量进行组合计算而得。我们对方程 (3) 中所涉及到的各个系数进行估计, 在混合面板估计中, 采用最小二乘法, 在不固定截面效应下, 估计的结果如表3所示。大部分系数估计的T检验都很显著 (显著性水平为0.05) , 只有三个系数估计不显著, 但系数估计的可绝系数及拟合优度都比较好 (系数估计的可绝系数及调整后的可绝系数均接近于1) , 所以, 该模型的估计系数可以采用。

(二) 范围经济系数计算与结果分析

将估计的系数带入到方程 (3) 中, 分别求出ln (TC1) 、ln (TC2) 、ln (TC3) , 并利用反函数计算出TC1、TC2、TC3, 然后带入到方程 (1) 中, 得到总体范围经济的系数。如表4、表5所示, 20家中资财险公司从2005—2012年, 八年的范围经济系数平均值除了天平车险公司之外, 所有的公司都表现出一定的范围经济性。而且, 除天平车险公司和极个别年份之外, 其他公司基本每年都表现出了范围经济性。然而, 通过观察我国财险行业和样本保险公司历年的业务结构却发现, 除专业农险公司之外其他公司的车险比重在绝大多数年份都呈上升趋势, 而且所占比重都很高, 部分公司更是高达80%~90%。这与实证检验的结果出现了极大的矛盾, 为此我们认为实证检验的结果中存在着很大的“真、伪”性。为了进一步验证这一结论, 对检验中的X1和X2重新定义, 将X1用营业总费用在当年总资产中的占比来替代, X2用固定资产折旧与实收资本金机会成本之和在当年总资产中的占比来替代, 其他数据不变, 进行再一次检验。检验结果如表6、表7所示, 有10家财险公司表现为较明显的范围经济性, 有8家财险公司表现为较明显的范围不经济性, 有2家财险公司表现为微弱的范围经济性。

以两种数据为基础, 检验的结果却出现了很大的差异, 这说明对经济现象的认识不能仅仅依赖于单纯的实证检验, 针对不同的研究对象要考虑其具体的各种表现。结合各家公司车险业务比重的变化、各年度财务数据、各家公司历年的规模排名, 我们进一步分析。人保、太保、平安、大地、华泰五家公司, 成立的时间较长, 业务规模比较大, 车险业务的比重上升幅度不大且均保持在80%以下 (其中华泰公司车险占比在60%左右) , 除大地公司外其他公司历年的总成本占保费的比重保持在35%左右。因而, 非车险业务和健康意外险业务在一定程度上分摊了整个公司的共享成本, 所以表现出的是真实的范围经济性。安邦、渤海、民安、华安、天安、天平、永安、阳光八家公司车险业务占比很高, 大部分年份在85%~100%之间, 这意味着其他两大类业务几乎可以忽略不计, 它们对共享成本的分摊效果非常微弱, 所以不可能存在范围经济性, 就算检验结果显著也是因为其前期奇高的经营费用在后期有明显的降低而导致。太平、永诚、中华、大众四家公司车险业务比重基本保持在80%以下, 然而这四家公司历年总成本占保费的比重均高达50%以上, 其他两大业务对共享成本的分摊与巨大的总成本相比得不到体现, 因而表现出的是范围不经济性。安华、安信、阳光三家专业农险公司前期专职于农业保险, 后期加入了大量车险业务, 非车险和健康意外险业务几乎为空白, 所以无法表现出范围经济性。

五、总结与政策建议

保险公司作为经营风险的经济组织, 其产生、存在和发展的基础是大数法则, 保险公司经营中的定价、承保这两个关键环节无不体现着这一思想。财产保险产品定价需要大量历史损失数据的提供, 这些数据越全面、越广泛, 最终的价格才能与实际的损失越相近, 市场双方的交易也才越公平, 所以, 业务规模的增加和业务种类的增加能为产品的定价提供良好的数据基础。保险公司的承保体现“一人为众人、众人为一人”的思想, 同一类保险业务的承保规模越大, 预期损失的分摊也越均匀, 每个投保单位预期承担的支出也就越小;不同类保险业务的承保规模越大, 不同产品的风险特点、不同产品的风险损失、不同产品的风险期间就会在不同的业务上进行交叉分散, 将不同业务或行业的损失在整个承保期间进行平滑。这样保险公司在运作中就能达到控制风险、分散风险的目的, 保证保险公司经营的稳定性。

通过计量检验的结果和相关数据的分析, 我们认为对财险公司范围经济的计量检验要辩证地分析, 尤其是要结合财险公司具体的业务状况、发展轨迹、相关财务数据变化等因素来综合考虑。通过进一步深入分析, 我们发现部分财险公司具有真实的范围经济性, 而很大一部分财险公司所表现出来的范围经济性具有“欺骗性”。究其原因我们总结为三点:一是部分公司车险产品占比极高, 其他产品对共享成本的分摊不足以体现出来;二是部分公司成立不久, 成立之初费用率很高, 后期平滑后逐年降低;三是财险公司各业务在经营成本上比较相近, 任何一类业务的规模扩张都能分摊共享成本。这就是为什么财险公司的经营管理者对越演越烈的产品结构失衡而无动于衷的根本原因。如果产品结构的调整不能降低经营管理的共享成本, 不能带来可见的经济效益, 不能实现企业真正意义上的范围经济, 那么通过市场自主的力量来调整财险公司业务结构就缺乏积极性。所以, 我国财险业务结构的调整需要通过监管部门的外部力量来推动。

摘要：我国自1996年实施产寿分业经营以来, 保险公司数量急剧增加, 财险业务中车险的比重不断上升, 呈现出“一险独大”的市场状况。运用超越对数成本函数, 对国内20家具有代表性的财险公司2005—2012年的范围经济状况进行检验发现, 以保费为基础的检验结果与以总资产为基础的检验结果存在着很大差异, 意味着我国财险公司的范围经济效应存在着“真伪性”。对此, 通过对财务数据、业务结构、业务规模等数据的分析, 鉴别了我国财险公司范围经济效应的“真、伪”性。

关键词：财险公司,范围经济,超越对数成本函数,真伪性

参考文献

[1]Meador J W, Ryan H E, Schellhorn C D.Product Focus versus Diversification:Estimates of X-Efficiency for the US Life Insurance Industry[R].Working Paper, Boston:Northeastern University, MA, 1998.

[2]Berger A N, Cummins J D, Weiss M A and Zi H.Conglomeration versus Strategic Focus:Evidence from the Insurance Industry[J].Journal of Financial Intermediation, 2000, 9 (4) :323-362.

[3]Khaled M, Adams M B.Pickford M.Estimates of Scale and Scope Economics in the New Zealand Life Insurance Industry[J].The Manchester School, 2001, 69 (3) :327-349.

[4]Segal D.A Multi-Product Cost Study of the U.S.Life Insurance Industry[J].Review of Quantitative Finance and Accounting, 2003, 20 (2) :169-186.

[5]Hao C J, Chou L Y.The Estimation of Efficiency for Life Insurance Industry:The Case in Taiwan[J].Journal of Asian Economics, 2005, 16 (5) :847-860.

[6]黄薇.中国保险业范围经济的实证研究——基于广义超越对数成本函数的分析[J].数量经济技术经济研究, 2007, (11) :86-94.

[7]Christensen L R, Jorgenson D W, Lau L J.Transecen-dental Logarithmic Production Frontiers[J].Review of Economics and Statistics, 1973, 55 (1) :28-45.

[8]Caves D, Christensen L and Tretheway M.Flexible Cost Functions for Multiproduct Firms[J].Review of Economics and Statistics, 1980, 62 (3) :477-481.

蝴蝶效应与检验技术 第5篇

商业信用是供应商提供货的用于商品交易中由于延期付款或预收账款所形成的企业之间的信用。2014年7月, 金砖国家领导人在巴西商讨落实金砖国家开发银行, 目的是应对全球金融危机引发的国际金融市场资金波动对新兴市场造成的巨大影响, 避免最终波及实体经济, 而2008年爆发的全球金融危机提供了天然的实验环境和参考意义。金融危机致使银行信用体系遭到破坏, 企业面临艰难的融资局面, 商业信用作为短期外部融资来源就变得格外重要 (Petersen and Rajan, 1997) 。本文立足于全球金融危机的背景下, 研究企业的商业信用及信贷资金的再分配效应, 能更好地从微观主体的层面引申出如何进行银行信贷资源的配给和利用, 并且金融危机引起的商业信用传染与金融中介机构之间的危机蔓延具有重大关联, 然而针对金融危机时期商业信用的研究极为少数 (Bastosa and Pindadob, 2013) 。

一、理论分析与假设提出

1. 商业信用与再分配效应。

商业信用的再分配理论认为受融资约束较少的企业会将部分银行信用通过商业信用的方式给予受融资约束较大的企业以实现资金二次分配。Kestens et al. (2011) 关注金融危机期间企业的商业信用使用和企业发展情况, 发现危机期间的商业信用显著减少, 特别是危机之前高负债的企业商业信用的可利用性减少得更多, 进一步证明了商业信用再分配假说在危机期间成立。胡泽等 (2013) 基于2005-2011年我国A股上市公司的数据, 发现自2008年金融危机爆发以来, 企业提供的商业信用存在明显的下滑, 而良好的流动性具有缓冲作用, 因此得出结论:金融危机会显著减少客户提供的商业信用。结合这个理论, 我们发现国家在危机时不光经历银行信用的骤减, 也经历商业信用的急速下滑。我们对此做出假设:

假设1:在2008年金融危机时期, 企业的商业信用供给会出现明显的下降。

我们探讨2008年金融危机时期商业信用的再分配效应是否更改。Main and Smith (1992) 指出在危机时, 由于全面的流动性短缺, 即便受资金约束较少的公司也会拒绝提供额外的商业信用, 受资金约束较多的公司在困难时刻会更多地依赖供应商进行融资。Love et al. (2007) 研究1994年墨西哥的比索贬值危机和1997年亚洲危机, 发现商业信用的减少是由于危机时期商业信用的供给随着银行信贷的收缩而收缩, 当所有的可利用融资途径干枯, 再分配渠道在危机期将关闭, 因此得出缺乏银行贷款的企业将被迫减少对中小企业商业信用供给的结论。我们调查这个现象并提出假设:

假设2:商业信用的再分配效应在2008年危机期间改变了, 再分配效应有所减弱但依旧存在。

2. 金融发展、商业信用与再分配效应。

金融发展指金融结构, 包括金融工具和金融机构的形式、性质及相对规律的变化。陈邦强等 (2007) 指出, 金融发展提高了实际利率使市场达到竞争性均衡, 解除了资本管制, 由此降低了资金成本, 更有利于资金的获取, 另外, 金融市场化使无效的金融机构退出, 提高了金融体系的效率。罗正英等 (2010) 利用上市公司数据实证检验了区域金融市场发达对中小企业的银行信贷融资可获性存在积极影响, 流动负债率随着金融发展程度的提高也随之增长。

随着金融发展水平的提高, 企业能够获得更多银行贷款, 因为一方面, 在金融发达地区, 借贷资金更加雄厚, 信息获取更为便利, 银行能够更主动地挖掘企业价值, 更愿意发放贷款;另一方面, 金融发展促进了银行间的竞争使得金融体系更加完善, 抵御金融危机的能力更强 (胡泽等, 2013) 。更高的信贷水平意味着可用于提供商业信用的资金相对更加充裕, 这些资金通过商业信用的途径继续向下游分配, 从而缓解了市场整体的融资约束, 这就促进了商业信用的再分配效果的实现。基于以上分析我们提出假设:

假设3:金融发展使得金融危机引起的商业信用再分配效应减弱的状况得到明显的改善。

二、模型设计与检验预期

参照Love et al. (2007) 、Kestens et al. (2012) 的方法, 我们利用固定效应模型对围绕2008年金融危机前后五年的面板数据进行回归分析, 相应的回归模型:

其中, AR/TA代表企业的商业信用供给, 定义为应收账款与总资产的比率。Crisis和Post分别代表金融危机爆发当年 (2008年) 和之后五年 (2009-2013年) 较危机之前平均意义上商业信用比率的变化。Loan代表银行借款, 以总资产为分母进行标准化。参照Ge and Qiu (2007) 的研究, 我们控制了企业的现金、经营性现金流、主营业收入增长率和规模对商业信用产生的影响。

模型 (1) 中借助年份虚拟变量, 我们检验金融危机爆发当年与之后几年内相较于危机之前企业使用商业信用的情况变化, 借助年份虚拟变量与银行短期借款的交叉项, 我们考察危机中的商业信用利用度下降如何受到短期借款的影响, 以此来判断商业信用的再分配效应是否在危机期间依旧存在。

根据商业信用的再分配理论, 更多的银行借款可以衍生更多的商业信用供给, 同时会因银行借款的增加而减少对商业信用的需求, 因此我们预期应收账款的β3符号为正, 应付账款的β3符号为负。针对应收账款的检验, 模型 (1) 中加入了危机之后的年份虚拟变量与Loan的交叉项, 危机之后每年的再分配效应影响为β3+β4, 根据假设2, 我们预计β4的符号为负, 表明相较2007年危机之前, 再分配效果从β3下降到β3+β4, 商业信用的再分配效应在危机期间有所减弱。为了进一步检验金融发展水平的高低是否对商业信用再分配效应的减弱趋势有不同的效果, 我们加入FD与PostLoan的交叉项, FD是金融危机爆发前一年即2007年各地区的金融发展水平, 选择2007年的FD是考虑到企业的商业信用使用在金融危机的冲击下相对于危机前会有明显减少, 商业信用的二次分配减弱对金融发展也会产生负面影响, 以避免可能存在的内生性问题。根据余明桂和潘红波 (2010) , 胡泽等 (2013) 的研究, 我们采用由樊纲等编制的《中国市场化指数》中2007年的金融市场化指标来衡量各地的金融发展水平。根据假设3, 金融发展使得金融危机引起的商业信用再分配效应减弱的状况得到明显的改善, 因此我们预期交叉项的符号为正。

三、固定效应模型分析

1. 金融危机中的商业信用与再分配效应检验。

金融危机如何影响商业信用的供给?我们关注表1中的第 (1) 、 (2) 列, 商业信用供给在金融危机的冲击下Crisis和Pst前的系数全为负且都在1%水平下显著, 说明在金融危机爆发及之后的五年, 商业信用供给相比较危机之前出现明显的下降, 这与Love et al. (2007) 、Kestens et al. (2012) 得出的结论一致。根据商业信用的再分配理论, 银行信贷的收缩是企业减少商业信用供给的直接原因, 即使企业想通过竞争性手段展现经营性动机作用, 也是心有余而力不足。因此金融危机使得供应商提供的商业信用显著减少, 假设1得到验证。

在第 (1) 、 (2) 列中我们可以看到, 解释变量银行借款前的系数为正且都在1%水平上显著, 即符合商业信用再分配理论得出的结论。然而, 商业信用的再分配效应在金融危机的冲击下将如何改变?在第 (2) 列的结果中显示, 金融危机之前商业信用的再分配效果为16.83%, 即有16.83%的银行借款通过二次资金分配用于提供商业信用, 而金融危机之后的任何一年, 商业信用的再分配效果再没有达到这个水平。事实上, 金融危机之后每年的商业信用再分配效果表现为β3+β4。例如2009年的再分配效果为7.66%<16.83%, (0.1683+ (-0.0917) =0.0766) , 即在2009年只有7.66%的银行借款转化为企业的应收账款, 再分配效应在2009年减弱。同样地, 从结果上来看2010-2013年的再分配效应都有所减弱, 且都在1%水平上显著, 在第 (1) 列结果中减弱趋势逐年递增, 可见金融危机对商业信用再分配效果的影响具有一定的持续性。这说明商业信用的再分配效应因为金融危机的影响变得虚弱, 可能的解释是金融危机引发的流动性困境使得即便是资金约束较小的企业也被动减少了对下游的商业信用供给。假设2得到了验证。

2. 金融发展、商业信用与再分配效应。

我们研究金融发展是否使得金融危机引起的商业信用再分配效应减弱的状况得到明显的改善, 表1第 (3) 、 (4) 列给出了答案。在第 (3) 列中, 金融危机爆发后每一年的FD与PostLoan的相互项系数均为正, 都在一定水平上显著 (除2013年外) , 加入控制变量后也得正向的结果, 说明金融发展对金融危机引起的商业信用再分配效应减弱作用具有缓冲效果。

表2的检验结果不难理解, 随着金融发展水平的提高, 企业能够更加顺利地获得银行借款, 基于商业信用的再分配理论, 这些资金可以通过商业信用继续向下游分配, 从而缓解市场整体的融资约束, 对商业信用因金融危机冲击的减弱趋势有所改善, 假设3得到验证。

注:*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%、1%。括号中的数字为对应的回归标准误。所有的模型均建立在稳健标准误回归上。

四、研究总结

本文从全球金融危机的视角, 利用2003-2013年中国上市公司的面板数据, 在固定效应模型的基础上, 实证检验了金融危机期间, 商业信用再分配效应的减弱趋势以及金融发展对这一变化的缓冲作用。主要结论如下:

第一, 金融危机使得企业的商业信用供给显著下降。

第二, 金融危机期间, 企业的商业信用再分配效应有所减弱但依旧存在。

第三, 金融发展使得由金融危机引起的商业信用再分配效应减弱的状况得到明显的改善。

出现以上结论的原因是由于金融危机的冲击使得银行信贷大量收缩, 企业虽然想通过商业信用供给维持自身的市场竞争力, 但经营性动机的作用敌不过商业信用再分配效应减弱的事实, 银行借款的急速下降是企业减少商业信用供给的主要原因, 也是再分配效应减弱的一个重要前提。商业信用再分配理论在金融危机期间依旧有效, 只是融资渠道和有用资金的枯竭, 使得即便是受资金约束较少的企业也没法提供更多的商业信用, 资金的二次分配受阻。而在金融发展水平较高的地区, 由于信息共享和金融体系的完善, 银行间的竞争使得企业获得银行借款的金额和效率有所提高, 因此金融发展能缓冲商业信用再分配减弱的趋势。

参考文献

[1]Petersen, M.and R.Rajan.Trade credit:theories and evidence[J].Review of financial studies, 1997, 10 (3) :661-691

[2]Basrosa, R.and J.Pindadob.Trade credit during a financial crisis:a panel data analysis[J].Journal of business research, 2013 (66) :614-620

[3]Kestens, K.Van Cauwenberge, P.and Bauwhede, H.V.Trade credit and company performance during the 2008 financial crisis[J].Accounting and finance, 2012, 52:1125-1151

[4]Mian, S.L., and C.W.Smith.Accounts receivables management policy:theory and evidence[J].Journal of finance, 1992, 47:169-200

[5]Love, I.L.A.Preve, and V.Sarria-Allende.Trade credit and bank credit:evidence from recent financial crises[J].Journal of financial ceonomics, 2007, 83:453-469

[6]Ge, Y.Qiu, J.Financial development, bank discrimination and trade credit[J].Journal of banking and finance, 2007, 31 (2) :513-530

[7]胡泽, 夏新平, 余明桂.金融发展、流动性与商业信用:基于全球金融危机的实证研究[J].南开管理评论, 2013, 16:4-15

[8]陈邦强, 傅蕴英, 张宗益.金融市场化进程中的金融结构、政府行为、金融开放与经济增长间的影响研究——基于中国经验 (1978-2005年) 的实证[J].金融研究, 2007, 10:1-14

[9]罗正英, 周中胜, 詹乾隆.中小企业的银行信贷融资可获性:企业家异质特征与金融市场化程度的影响[J].会计研究, 2010, 6:44-50

蝴蝶效应与检验技术 第6篇

市场有效性由来已久, 国内学者对沪深两市有效性认识也不尽一致。在1994年俞乔就用误差项序列相关检验、游程检验、非参量性检验对上海和深圳股市1990年到1994年的综合指数进行实证分析, 研究上海和深圳故事不具备弱有效性。1990年吴世农以上海股市从1992年6月至1993年12月期间上市交易的股票中抽取了十二种股票及其市场的股价综合指数为样本对收盘价序列自相关分析, 结果表明上海市场尚不具备弱式有效。同年, 高鸿桢教授对上海股市从序列相关性、延续性和反应速度三个方面进行实证考察, 结果显示, 上海股市从开市以来经过无效率的阶段正逐步向弱式有效市场过渡, 上海股市的效率性在不断提高。1998年, 范振龙、张子刚运用最小二乘的DF检验对深发展、深万科、深金田和深星源五只股票进行检验, 结果五只股票的价格变动和股票市场的弱式有效性一致。

2 数据处理和分析

(1) 利用马柯维茨的证券组合理论的公式, 计算每月的平均收益率, 在进行比较, 从横向反映“月份效应”。

undefined

i表示年份, t表示月份, Rit表示第i年第t月指数收益率, W1是期末政权价格即收盘价, W0为期出政权价格即开盘价。Rt (一拔) 表示所有研究年份第t月的平均收益率, 以下是上海A股指数8月份的平均收益是先计算从1990年至2007年各月的上海A股指数收益率, 然后再对月份的收益求算术平均即是所需要的月份收益。

(2) 根据第一步的“月份效应”, 利用幂比例解释股市的趋势。

undefined

I表示年份, M表示月份, R1为月份收益, RIM表示根据第一步的“月份效应”对应月份后, 用连续复利算出的对应第I年的总收益 (好比预期的) 。

RIY表示第I年的实际总收益率, R2为年收益。

λI即是第I年的幂比例。λI=1表示该月收益和年平均收益一致, λI>1表示该月收益要比年收益高, λI<1表示该月收益低于年收益。如果在研究各年λI>1的现象持续存在则市场异象现象显著。

(3) 对各年的幂比例λI进行比较, 得出趋势。

3 实证结果

根据以上三个步骤的数据处理, 我们得到以下结果。从两个图可以得出, 每年的λ>1的现象持续存在, 表示市场异象现象显著。在每年的五月和八月λ>1更显著, 即存在明显的“五月效应”和“八月效应”。

首先我们看一下图1, 是上海A股指数1990-2007年月平均收益对比图, 图1以得出上海A股指数从1990-2007年月平均收益在5月和8月显著为正, 这一点和2002年汪炜、周宇在经济研究上发文指出小公司在1月和8月都存在显著的高于市场指数收益率的研究结果一致。根据这一结果表明, 可以得出我国股市存在“月份效应”, 且在8月平均收益显著为正, 即存在“8月效应”。据此, 我们计算各年的8月的幂比例, 得到趋势图2。图2起始为1992年, 研究发现上海A股指数总体的幂比例趋势是下降的。其中在经历了1994年的剧烈变动之后, 以后各年在小幅变动中下降。在这十六年中50%的年份幂比例大于1000但不是非常显著, 这与图2相互印证。

4 结论

根据市场有效性理论, 如果股票市场是有效的, 投资者无法根据过去的信息获得超额利润, 股票价格是随机变化的, 那么股市在一年的任何一个月份不可能存在持续的高收益或低收益, 也就不存在所谓的“月份效应”。通过我国上海股市A股指数的分析我们发现我国股市存在显著的“八月效应”且呈现递减的趋势。关于月份效应的解释, 有很多的观点。有的学者提出, 中国的股市存在“八月效应”的原因在于股市对中期报告“反应不足”。所谓反应不足是由于投资者守旧性思维方式导致即在面对新的证据时投资者是逐渐调整自己的认识方式的。也就是说, 在投资者无法辨别信息真伪的情况下, 当七月份上市公司公布自己的其中报表时, 市场整体上呈现出盈利公司多于亏损公司的景象, 投资者得到关于公司盈利的消息时, 因为守旧性, 他们并没有马上全面地对这则与该公司有关的信息做出评判而是逐步消化消息, 从而在消息公布的一段时间里投资者的收益仍然为正即形成“八月效应”。尽管我国股市存在“八月效应”, 从某种程度上可以认为我国股市不是有效的, 但是通过分析发现, 在我国股市发展的十多年中, 市场异象有递减的趋势, 即效率在不断改进。

摘要：时间效应是市场异象的一种情况, 市场异象即为股市的“时间效应”和“规模效应”, 也是近几年学者们研究的热点问题。通过对上海股市A股指数的实证分析, 结合市场有效性理论从另外一个视角分析我国股市存在的“八月效应”, 同时根据幂比例变化的趋势证明我国股市效率的改进情况。

关键词：市场异象,月份效应,幂比例

参考文献

[1]汪炜, 周宇.中国股市“规模效应”和时间效应的实证分析[J].经济研究, 2002, (10) .

蝴蝶效应与检验技术 第7篇

金融聚集是产业集聚的产物, 一个国家或地区的金融聚集程度能够很好地反映该国或地区的经济发展水平。金融聚集是当今金融界研究的一个热门话题[1]。本文将尝试着对经济发展非常落后的地区进行研究, 找出金融聚集效应与GDP之间的关系。

贵州省位于我国的西部, 其中包含九个地、州、市。本文将主要讨论2008年贵州省各地 (州、市) 的金融聚集指数与GDP总量指标的线性相关性。

2 几个基本指标的权重

在此, 我们选择金融聚集的几个基本指标:金融机构存款余额、金融机构贷款余额、金融机构现金支出、金融机构数、金融从业人员、城乡居民储蓄余额、保费收入[2]来分析贵州省各地 (州、市) 的金融集聚情况。

首先, 我们给定判别矩阵

通过计算, 得最大特征根为:λmax=7.58。再利用公式计算一致性指标CI, 得CI=0.0970。利用公式CR=CI/RI, 计算一致性比例CR。其中RI通过查表1得到。

通过计算, 得CR=0.0713<0.1, 说明该判别矩阵的一致性是可以接受的, 能够通过一致性检验。最后运用层次分析计算得各个基本指标的权重对应为0.1549, 0.3297, 0.0877, 0.0338, 0.0419, 0.1419, 0.2101。

3 各地 (州、市) 金融集聚力指数

将金融聚集的几个基础指标原始数据进行统一量纲化处理。处理后的数据如表2所示:

数据来源:贵州省2008年《统计年鉴》

通过计算, 得出各地 (州、市) 的金融集聚力指数, 如表3所示:

4 金融集聚指数与GDP总量指标线性相关关系检验

将各地 (州、市) GDP数据标准化 (数据来源:贵州省2008年《统计年鉴》) , 通过计算, 得到金融集聚力指数与GDP总量指标之间的线性相关关系如表4所示:

采用线性回归模型, 利用金融集聚力指数对标准化GDP指标进行回归检验。模型检验结果如表5所示:

决定系数和修正的决定系数都达到了0.7以上, 显示了模型对金融集聚力指数和GDP关系的解释能力是比较高的, 有效地揭示了两者之间的内在联系。

模型系数检验结果如表6所示:

5 结论

通过对贵州省各地 (州、市) 的金融集聚指数与GDP总量指标进行线性相关关系检验, 其检验结果表明回归模型有较好的拟合度, 各地 (州、市) 的金融集聚指数与GDP总量指标之间有着比较明显的线性相关关系。它们之间的系数为0.88, 较好地体现了各地 (州、市) 的金融集聚效果是该地区经济增长的重要影响因素。

摘要：本文以我国西部地区贵州省各地 (州、市) 为例, 对金融产业聚集效应与GDP之间的关系进行分析。由金融聚集的几个基本指标, 得到各地 (州、市) 的金融集聚指数, 利用回归模型, 对金融集聚指数与GDP进行相关关系检验, 实例分析表明金融集聚指数与GDP有明显的线性相关关系。

关键词：金融集聚指数,回归检验,贵州省

参考文献

[1]付双双.关于国外金融产业集聚的研究述评[J].太原城市职业技术学院学报.2008 (7) .