股权集中度对股利分配的影响
——基于倾向得分匹配模型
2019-11-01
(北京物资学院 北京 101149)
一、引言
中国上市公司的股权结构在形成过程中带有明显的特点，主要表现为很多上市公司股权集中度过高，第一大股东和前五大股东占有绝对优势。股权结构是否会影响公司决策，并对股利的分配产生什么样的影响?这些问题学术界一直没有定论。本文立足于中国股市，研究股权集中度高的上市公司，其大股东是否会通过自身行为影响公司股利分配的决策。
二、理论分析
现代企业制度的显著特点是两权分离，即企业的所有权与经营权的分离。目前两权分离已经成为公司的基本现状，由此产生的委托代理问题也是众多学者研究的重点。委托代理问题实际上是由于大股东、小股东以及管理层三大利益主体的目标不一致造成的，可以分为两类。第一类是投资者与管理者的利益冲突，高级经理人出于自身声誉以及利益的考虑，在公司管理过程中所做出的决策不符合股东利益最大化的目标。第二类问题则是因为股东持股份额的不同，大股东与小股东的利益冲突。股东以其认缴的份额享有管理企业和获取收益的综合性权益，大股东拥有比小股东更大的控制权，这种控制权会使大股东和高级经理人变成“上下级”关系。
本文主要关注的是第二类委托代理问题，大股东可以控制公司的经营活动，使自身利益和公司利益趋同。大股东对公司掌控力度过大是一把双刃剑，一方面大股东可以更加有力地监控管理层从而降低管理层的不作为行为，另一方面大股东也可能会通过影响公司决策发放高额分红。一般来说股利分配反映的是公司的经营业绩状况，公司的业绩越优良，公司越有能力为股东提供高额分红。但是大股东也可能为了自身利益的最大化，发放高额股利，从而提高股价。所以接下来我们将会通过实证讨论股权集中是否会对股利分配造成影响。
三、研究设计
为了研究股权集中度对股利分配造成的影响，我们需要保证在其他因素相同的情况下，只考虑股权集中度的变化对股利分配的影响。但是实证过程中保证其他的因素相同是不可能实现的，所以利用倾向得分匹配模型(PSM)，制造一个准随机实验，使实验组与控制组的协变量相似，从而消除其他因素带来的偏差。
本文倾向得分指标共选取了24个指标，分别是：应收账款周转率、存货周转率、营运资本周转率、总资产利润率、净资产利润率、营业利润率、经营费用率、每股收益、市盈率、每股现金流量比率、流动比率、现金比率、负债比率、长期负债比率、产权比率、总资产增长率、营收增长率、利润增长率、公司规模、流通股比例、是否两职兼任、独立董事比例、托宾Q系数、β系数。
本文的数据均来自沪深A股主板上市公司公开数据，数据区间为2010—2018年，数据频率为季度数据，数据来源是Wind数据库。PSM模型所使用的处理软件是STATA13.0。此外对不符合要求的数据所做的筛选工作如下：①剔除金融公司；②剔除ST及PT公司；③剔除上市未满一年的公司；④剔除借壳上市的公司；⑤删除数据缺失样本。
本文以第一大股东是否持股超过50%作为判别标准，第一大股东持股超过50%的股票作为股权集中股，相反则作为非股权集中股。采用Logit模型，对所有的倾向得分指标进行回归，并运用逐步回归法将不显著的因素逐步提出。经过检验匹配过程中的倾向得分指标满足共同支撑假设，如下图所示匹配前后的核密度函数，匹配前后倾向得分值重叠区间较大，且匹配后修正了非股权集中股的密度函数，使两者形态刚刚接近。
匹配前核密度函数 匹配后核密度函数
四、实证结论
本文以第一股东持股比例是否超过50%作为划分股权集中股与非股权集中股的划分标准，运用PSM模型，通过计算匹配的前后过程中股利分配的平均处理效应(ATT)差异，来解释股权集中度是否会对股利分配造成影响。最后结果如下表所示：
匹配前后ATT差异
通过上表我们可以得出以下结论：
(1)匹配前后的股权集中度高的股票会提高股利的分配。这说明大股东更倾向于眼前的利益，希望获得高额的股利分红，由此可见大股东也无法做到放弃眼前的利益，而去追求更长时间的平稳收益。
(2)匹配后股权集中度低的股票股利分配程度要高于匹配前的相同股票，这说明股权集中度低的上市公司如果在其他方面如公司的业绩财务、公司治理、市场状况与股权集中度高的股票相同的情况下，这些公司也会倾向于一个更高的股利分配。
五、建议
本文通过实证结论对企业和政府提出以下两点建议：
(1)公司适当降低其股权集中程度。公司可以通过股权激励机制下放股权，让企业的管理层有更多的权力，防止大股东的独断专行。因为利益捆绑，管理层与公司的发展目标一致，从而避免了大股东侵占小股东权益的现象。
(2)政府应完善现代企业制度，同时大力发展机构投资者。完善现代企业制度指的是建立完整的两权分离法律法规，从国家层面上杜绝大股东操纵公司日常经营的现象。机构投资者可以将社会大量的闲散资金聚集起来，并进行专业化管理，且因为其自身资金量巨大，可以起到监督公司运营的目的，从而推动公司的健康发展。
