我国大股东控制权私有收益的实证研究

李俊毅，李 敏

（1.普华永道咨询(深圳)有限公司上海分公司，上海 200021；2.东北财经大学 数学与数量经济学院，辽宁 大连 116025）

1 引言

由于我国证券市场起步较晚、发展不完善、企业治理结构不完备以及我国法律对投资者保护机制的不足等问题，我国上市公司存在着较为严重的大股东控制问题.

而对于控制权私有收益的界定，是一个不断发展渐进的概念.国外学者对于控制权私有收益的研究起步较早，但早期的研究多侧重于管理层与股东的委托代理，私有收益的概念具有一定的局限性，仅描述了公司管理层对于公司运营的实际控制，与大股东的控制存在着较大程度上的差异.Grossman和Hart[1]的研究，可以视为对于“控制权私有收益”研究的学术开端，明确了控制权私有收益和证券收益.控制权私有收益,是指当前公司的经理或收购方自身占用的，并且是被收购公司股东所不能获得的公司利益，如收购方实现的事例效应、控股股东的额外津贴、向关联公司的资产转移等等；而证券收益，则是公司股票的市场价值.Bebchuk和Kahan[2]从控制权竞争的角度，对控制权私有收益给出了定义，“在控制权竞争后，由最后控制公司的人所独占的，包括高薪、关联交易、改变公司政策满足个人利益在内的任何价值”.

我国直到1992年才有了真正意义上在公开市场，企业控制权和经营权的分离在彼时才开始出现.唐宗明和蒋位[3]的研究，是国内较早出现的对控制权私有收益的探索，对于控制权私有收益的定义为：控股股东往往会利用控制权为自己谋求私利，从而得到与其持股份比例不相称的、多于其他股东的额外收益.施东晖[4]认为，控制权私有收益的受益形式包括既货币收益和精神收益，并由控股股东独自享有.叶康涛[5]认为控制权私有收益，又可称作隐性收益，因为其获取极为隐蔽.

综合国内外的众多研究结果，笔者认为，当公司的控股股东发生变更时，会同时出现控制权公共收益和控制权私有收益两种控制权收益.由于控股股东的变化，可能导致新的管理层的出现，存在改善公司业绩的可能性，从而实现公司价值的提升，这种收益可以在各个股东之间，依据其所占股份进行分配，被称为控制权公共收益；而大股东凭借其对于公司的特殊控制地位，利用所有股东的公共资源而获取的其它中小股东所不能获取的利益，则被称为控制权私有收益.

2 控制权私有收益的实证分析

2.1 样本选择

2.1.1 数据来源

本文选取了2004年到2012年沪深两市发生的68宗股权转让案例作为研究的样本，数据的主要来源为中国上市公司财务数据库查询系统CSMAR和CCER中国经济研究服务中心数据库，其中股权转让事件相关的数据来自于CSMAR，财务指标数据全部来自于CCER数据库.

2.1.2 数据筛选说明

为了研究的严密性和数据的可取性，在筛选样本的过程中，严格按以下标准选取本文所需的研究样本：

（1）首先从CSMARS数据库中选取股权变更方式为除无偿划拨之外的其他七中类型，包括协议转让（有偿）、抵债、合并重组、股权出资、拍卖、间接变更和委托管理或授权经营.

（2）为了研究控制权私有收益的溢价水平，本文选取的交易样本都是以控制权转移作为控制阀进入研究样本的，控制权转移以交易规模大于等于30%为标准.选取30%作为阀值的依据是2002年实施的《上市公司收购管理办法》对“实际控制权”进行的界定“名义上的第一大股东和持有或控制上市公司表决权达到30%的，除非有相反的证据证明有人持有或控制的表决权超过自己可以视为取得了上市公司的控制权”.同时《上市公司章程指引》的四十一条也规定，“只要此人单独或者与他人一致行动时，可以行使公司百分之三十以上的表决权或者可以控制公司百分之三十一以上表决权的形式的即可视为控股股东”.因此选择交易规模超过30%的作为样本符合本文控制权私有收益的概念.

（3）为了能获得相关公司全面的财务信息，在选取数据的过程中剔除了数据库中没有交易单价以及交易单价为零的转让事件.

（4）同时，所选取的样本都为已经成功完成交易的.

（5）考虑到样本的股权交易时间分布在一年中的不同时间段，而股权交易需要一段时间的谈判过程，一般持续时间为8到24个月.因此本文公司的财务数据均选取股权转让前一年的，在全部数据搜集完成之后，删除了缺失某些数据缺失的样本，最终得到68个样本.

2.2 溢价分析

2.2.1 溢价标准的选取

本文溢价的衡量方法沿用唐宗明的溢价衡量方法，即采用每股净资产作为标准价格与转让价格比较.采用每股净资产作为衡量溢价的标准有以下几点原因：（1）每股净资产是世界上公认的被普遍采用的衡量股票价值的主要指标之一，研究结果更具有可比性；（2）对国有股的转让价格，在《股份有限公司国有股股东行使股权行为规范意见》中也有规定：“转让股份的价格必须依据公司的每股净资产、净资产收益率、实际投资价格(投资回报率)、近期的市场价格以及合理的市盈率等因素来确定，但不得低于每股净资产.”

2.2.2 溢价模型的定义

为了从多个角度衡量我国股权转让过程中的溢价情况，本文定义了三个衡量溢价的模型，分别为溢价比例、溢价水平和溢价规模.

模型一：溢价比例＝（每股转让价格－每股净资产）/每股净资产×100%

模型二：溢价水平＝溢价比例×股权转让规模①

模型三：溢价规模＝（每股转让价格－每股净资产）×转让股数

股权溢价比例反映了溢价的比率，仅仅反应对每只股票转让对于每股净资产的溢价情况.溢价水平是一个比较综合的测度，考虑转让规模对溢价的影响.而溢价规模是一个绝对量，反映了控股股东私有收益的货币水平.

2.2.3 样本的描述性统计

2.2.3.1 综合统计分析

从总体上看，我国的溢价比例平均值为41.04%，溢价水平平均值为18.81%，溢价规模占股东权益比例平均水平为18.05%，大大高于唐宗明和蒋位[3]6%的水平，比齐伟山和欧阳令南[6]17.42%以及韩德宗、叶春华[7]14.10%都高出许多.产生差异的原因可能是本文把样本的范围限定为转让股份的比例在30%以上，而唐宗明和蒋位没有对此做出限制，后几位学者都把转让的规模规定位20%以上，因此可以推测出股权转让的溢价比例可能会随着转让规模的扩大而增大.同时，我国上市公司控制权私有收益规模较大，控股股东因为拥有公司的控制权可以在股权转让中获取平均为6564.88万元的额外收入，最高的控制权私有收益为11.59亿元.

2.2.3.2 行业分布特征

为了考察我国上市公司控制权私有收益现象与行业类型的相关性，以下将样本按照行业类型进行分类统计和描述.参照中国证监会指定的行业分类方法，本文所选样本公司主要涵盖制造业、综合类以及其他三种类型.

通过分析可知，我国上市公司控制权私有收益现象在各行业之间的表现有所差异.制造业的溢价比例、溢价水平略高于综合类行业，而由于受到行业股权转让价款与转让规模的影响，制造业的溢价规模低于综合类行业.除制造业、综合类之外的其他行业，其溢价比例和溢价水平远远高于所有行业的平均水平，同时由于行业特点以及大盘股市对该行业股权转让价款的严重影响，可以看出该行业的大量股票存在着以每股转让价格低于每股净资产的价格进行交易的现象.

2.3 影响因素分析

2.3.1 研究假设

（1）企业的规模：企业的规模越大，控股股东获得额外收益的可能性就越大，可供控股股东获得的私有收益就可能越大.企业的总资产和主营业务收入均为衡量企业规模的指标，因此本文利用总资产和主营业务收入的自然对数的平均数来衡量企业的规模.

（2）流动资产分布：流动资产是企业日常经营最可以控制的资产，流动资产的分布情况在一定程度上可以反应控股股东的私有收益情况.本文利用货币资金和短期投资占流动资产的比例以及其他应收款占流动资产的比例来衡量企业的流动资产分布情况.

（3）负债水平：负债水平高的企业相对财务风险较高，可供操纵的利润空间有限，同时债权人也会对企业有更高的关注度，大股东获取私有收益的行为可能会被遏制，而更加地关注经营，因此负债水平高的企业获取的私有收益可能会比较小.本文用流动比例和债务资产比例来反映企业的负债水平.

（4）资产管理能力：资产管理能力好的企业往往企业的效益高，可供大股东或取得利益相应会高出.本文利用总资产周转率和净资产收益率两个指标来作为企业的资产管理能力.

（5）股权结构：当股权相对比较集中时，企业的大股东操纵公司的能力就上升，获取私有收益的可能性就越大.本文用股权集中度、第一大股东的性质和流通股的比例来表示企业的股权结构.

2.3.2 模型及变量设置

根据上面的假设，进行控制权私有收益的影响因素分析，建立如下模型1：

PP＝C+∑iXi(其中 PP表示溢价比例，C是常数项，i＝1，2……10即10个解释变量)

根据上述的假设，本部分选取了10个指标作为溢价比例的解释变量，各指标设置如表1.

2.3.3 回归分析

2.3.3.1 模型的初步建立和回归结果分析

基于上述的模型和解释变量，我们利用OLS回归分析： （见附表1）

表1 指标变量设置及预测

根据附表1 OLS回归分析结果③，即可得出回归的方程为：

2.3.3.2 回归方程的检验

为了检验指标的解释能力，对方程（1）进行检验，首先是方程的拟合优度检验.方程（1）的R2为85.36%，调整的R2为82.80%，可以看到，判定系数较大，拟合优度较高.然而，拟合优度会随着解释变量的增加而增加，由于模型涉及到10个因素之多，因此，拟合优度的高水平可能存在一定虚高，需要进一步对方程进行参数假设检验.得到参数b1—b10的t检验结果（见附表2）.

由附表2参数t检验结果可见，所有的t值并不显著.利用Chow检验来检测这个模型的稳定性.

其残差平方和SSE=7.1659

其残差平方和SSE1=7.7111

其残差平方和SSE2=1.4131

又由 m=10，n=68，n1=34，n2=34，得到 F统计量为 -0.8975

嫁给小虫，玉敏一直觉得委屈，至少长相上委屈。玉敏是美女，小虫却与高富帅不沾边，所以玉敏一直不很看得上小虫，何况小虫还粗俗。小虫没多少文化，勉强在老家混了个初中毕业，姑妈把他弄到了凌州。小虫是姑妈唯一的侄子，姑妈看小虫书没念出来，就让小虫来凌州打工了。初中毕业能干什么呢，不是工地上的瓦工，就是车间里的操作工。姑妈心疼小虫，便让姑父给小虫安排工作。姑父是地税分局局长，找个工作自然不费吹灰之力。可姑妈不想小虫进厂，说小虫这点文化，进了厂在车间干一辈子重活，几时能熬出头？姑父说他那点文化，你还想他混出名堂来？让他做白领，他也得有那能耐呀。姑父说得没错，小虫的确没那个能耐，连名字都写得跟蟹子爬似的。

又 F(0.05,11,46)=2.06，F(0.95,11,46)=0.377

所以有，F<0.377，说明这个模型结构不很稳定.

2.3.3.3 方程的修订

上述方程拟合度较高，但回归系数的t值不显著且方程稳定性差，这是方程存在共线性的特征，因此，我们得到10个解释变量间的相关系数矩阵：（见附表3）

由附表3解释变量间相关系数矩阵可以看到，X2和X4,X1和X6这两组解释变量间相关系数较大.

因此剔除掉X2和X6这两个对方程贡献较小的解释变量，得到修订后新方程的统计结果.

表2 修订后新方程的统计结果

拟合优度与VNOVA检验结果为：原R2=0.8533，调整后的R2=0.8334，F值为42.9095，P值为0.0000.可以看到，由于解释变量的减少，判定系数有很小幅的下降，但是，真正可靠的修正判定系数则有较大的上升，说明修订后的方程的拟合度上升.

2.3.4 对方程的解释

通过偏回归系数与p值我们可以看到，在X1—X10这八个解释变量中，X4的解释能力最弱，X1,X3,X5,X9的解释能力相对较弱，而X7,X8和X10的解释能力较强.

（1）控制权私有收益与企业的流动比率的相关性较小，其系数-O.08.也就是说，企业的现金流动性的好坏对其大股东的控制权私有收益的大小影响不明显.

（2）企业规模，它与控制权私有收益的大小呈现一个负相关关系,系数为-0.184，这与韩德宗、叶春华[7]以1998年到2001年间88家第一大股东变更的上市公司作为研究样本所得到的结论一致.然而，这种相关关系并不显著.

（3）企业的债务资产比率,它的偏相关系数为-0.216.与Jensen[8]的研究结果相一致.也就是，债务还本付息的强制性约束会导致企业持续的现金流流出，这会减少企业持有的自由现金流，使大股东无法把更多的现金投向有利于他获取私利的项目上，从而相对减少其控制权私有收益.但是二者的相关性不很明显，这也说明Raviv和Stulz[9]认为的管理层通过增加负债来提高其对公司的控制，因此两者呈正相关关系的理论也具有一定的道理.

（4）股权性质与控制权私有收益呈现正相关关系，其系数为0.346，也就是说，如果转让的股权为国有法人股，会导致溢价较高.原因可能在于，我国的上市公司中，国有法人股占有一定的比例，因此在并购交易中，如果转移的是国有股，那么它的转移规模一般要比流通股大，因此，控制权转移得更加彻底，溢价也就更高.

（5）其他应收款比例，这一指标在以前的研究中并没有被提到，统计结果显示二者呈现出了负相关关系，相关系数为-0.486.可以理解为，如果企业的其他应收款项目较为庞大，说明其真实资产质量存在较大问题，因此在转让的过程中，收购方会降低对目标企业的定价.而在企业的经营过程中，过高的其他应收款项目常常是由于关联方交易等不正常的资产转移所致，这也就是大股东对于公司的侵害，使其控制权私有收益的集中体现.

三个解释能力较强的因素为净资产收益率，股权集中度和转让是流通股的比例，其偏回归系数分别达到了-1.533,1.593和1.582.

（6）净资产收益率与控制权私有收益有较高的负相关关系，可能在于那些绩效较差的公司往往是收购公司追捧的热点，因为这样在其收购后绩效可以得到大幅提升，因而从中获益.

（7）股权集中度与控制权私有收益则呈现了较明显的正相关关系.如果第一大股东持股份额足够大，而其他的股东无法形成与其的竞争，那么该股东受到的限制则会较少，控制权私有收益的取得相对会更加容易，因此收益相对较大.

（8）转让时流通股的比例也会正向影响控制权私有收益，这与前述的预期相反，造成这种结果的原因可能是由于样本的局限性所引起的，在后续的研究中会进一步讨论.

3 结论

本文分析了我国大股东控制的背景，控制权私有收益的获取形式以及控制权私有收益的衡量方法和影响因素.并在一定的条件下搜集了2004～2012年我国股权转让的68宗交易，通过股权转让中的股权溢价来衡量我国控制权私有收益的规模.分析结果显示，目前我国的控制权私有收益规模比较大，溢价比例平均高达41.04%，溢价水平平均为18.81%，溢价规模平均为6564.88万元，溢价规模占股东权益的百分比平均为18.05%，由此可见我国大股东私有收益问题比较严重.进一步的影响因素分析显示，我国控制权私有收益的程度与企业的净资产率显著成反比.同时与股权集中度也较明显成正比，此外企业规模、其他应收款比例、债务资产比例、资产周转率和股权性质对控制权收益也有一定的影响.

从影响因素的分析中发现公司的股权结构对企业的控制权收益有很大的影响，特别是股权集中度与控制权收益的规模有较显著的正相关，也就是说公司的股权越集中，控制权私有收益的规模就越大，因而保持上市公司股权结构的优化势在必行.

注 释：

①股权转让规模是指变更股权的比例.

②预测符号 “＋”表示解释变量值的增加会增大溢价比例，“－”表示解释变量值的增大会减小溢价比例，“？”表示解释变量值的变化对溢价比例的影响方向不明确.

③由于篇幅所限，本文部分统计表格未在正文呈现，读者如有需要请与作者联系.

〔1〕Grossman,Sanford,and Oliver Hart.One share one vote and the market for corporate control[J].Journal of Financial Economics,1988,20(2):175-202.

〔2〕Bebchuk,L.A.,and M.Kahan.A Framework for Analyzing Legal Policy Towards Proxy Contests[J].California Law Review,1990，（78）：1071-1135.

〔3〕唐宗明，蒋位.中国上市公司大股东侵害度实证研究[J].经济研究，2002（4）：44～50.

〔4〕施东晖.上市公司控制权价值的实证研究[J].经济科学，2003（6）：83～89.

〔5〕叶康涛.公司控制权的隐性收益——来自中国非流通股转让市场的研究[J].经济科学，2003（5）:61-69.

〔6〕齐伟山，欧阳令南.我国上市公司控制权收益的实证研究[J].金融教学与研究，2004（6）:41-43.

〔7〕韩德宗，叶春华.控制权收益的理论与实证研究[J].统计研究，2004（2）：42-46.

〔8〕Jensen,M.Agency cost of free cash flow,Corporate finance and takeover[J].American Economic Review，1986,76(2):323-339.

〔9〕Stulz,R.Managerial Control of Voting Rights:Financing polices and the Market for Corporate control[J],Journal of Finance Economics,1990,（26）:3-27.