定向增发对上市公司财务绩效的影响研究

| 武婷 黄亚平

定向增发具有进入门槛低、程序简单、周期短、认购方式灵活和成本低等优点，2020年2月14日颁布的定向增发新规放宽了再融资市场的核心约束，引发上市公司定向增发热潮，迅速发展成为我国的主流股权再融资方式。在新时期制造业高质量发展的政策指引下，各省(市)结合区域实际制定推动高端制造业发展的优惠政策，制造业在各行业定向增发中具有举足轻重的地位。国内外相关研究主要集中在定向增发动因、影响因素、长短期的公告效应和利益输送等方面，且大多是研究股价，少有研究财务绩效，并且研究方法大多数通过对比定向增发前后的财务绩效变化，或进行回归分析研究相互之间的关系，鲜有研究对定向增发与财务绩效的影响机制和路径进行分析。基于此，本文试图研究制造业上市公司定向增发与财务绩效的影响机制，以期为上市公司和政府相关部门提供参考性建议，从而推动定向增发在我国市场健康平稳发展。

一、理论基础和研究假设

Friday, Swint H, Howton等(2000)通过对1990-1996年200个信托公司定向增发后的数据进行统计分析，研究定向增发对公司财务绩效的影响，结果表明样本公司定向增发后三年财务绩效中值均显著提高，定向增发与财务绩效显著正相关。Fu F(2010)认为定向增发会导致不良业绩，并通过实证研究发现定向增发与经营绩效显著负相关。佟岩、华晨和宋吉文(2015)研究认为引入机构投资者对企业起监督制衡作用，且能积极参与公司治理。王晓亮、田昆儒(2016)研究认为通过非公开发行新股引进机构投资者可以抑制公司过度投资行为，提高资金使用效率。王俊飚、刘明和王志诚(2012)研究发现机构投资者会降低折价率，从而维护公司利益。上市公司定向增发会分散股权，根据监督理论，引进外部机构者能改善股权结构，起到有效制衡大股东的作用，从而有利于提升公司的绩效。基于此，本文提出假设1：

H1：定向增发对财务绩效的影响存在“股权制衡”效应，即定向增发通过股权制衡提升上市公司财务绩效。

投资者一般选择将资金投向自己熟悉的领域，结合防御理论，公司管理层作为公司的运营者，对公司的财务和盈利状况最为熟悉，一旦公司股价被低估，则会自发地认购公司更多的股份。许荣、刘洋(2012)研究认为大股东认购定向增发股份，增加自身的持股比例，向市场传递积极信号，公司财务绩效会显著提升。王莉婕、马妍妍(2014)研究表明大股东认购比例对上市公司的财务绩效有显著正向影响。Krishnamurthy S, Spindt P, Subramaniam V等(2005)研究认为，定向增发能够提高短期财务绩效，而对长期财务绩效的影响不显著。基于此，本文提出假设2：

H2：定向增发对财务绩效的影响存在“治理结构”效应，即定向增发会改善治理结构提升上市公司的财务绩效。

融资约束会阻碍上市公司技术创新，而定向增发可以大大缓解上市公司融资约束，从而促进上市公司技术创新。根据技术创新理论，上市公司通过加大研发投入实现技术创新，从而降低生产成本，进而提高财务绩效。除此之外，加大研发投入可获得差异化优势，增强品牌在市场中的竞争力，占领更多的市场份额，从而提高公司财务绩效。何宜庆等(2017)和唐文秀等(2018)研究证实研发投入会正向影响上市公司财务绩效。基于此，本文提出假设3：

H3：定向增发对财务绩效的影响存在“技术创新”效应，即定向增发通过促进技术创新提升上市公司的财务绩效。

上市公司定向增发引入新资产，无论是新旧资产搭配，还是人员间的合作均有磨合的过程，短时间内财务绩效难以提升，经过资本结构优化、工作效率提高后，财务绩效才会提升。同时，如果定向增发融资是投入项目，回收期较长，对公司财务绩效的影响也存在时间滞后。张博、扈文秀和杨熙安(2019)研究认为上市公司定向增发对长期财务绩效的影响强于短期财务绩效。基于此，本文提出假设4：

H4：定向增发对上市公司长期财务绩效的影响比短期财务绩效更显著。

二、研究设计

（一）对象选取与数据来源

2017年我国A股市场共有2514家制造业上市公司，其中当年有349家通过定向增发方式再融资。为避免财务数据不真实对研究造成影响，剔除其中的9家＊ST和ST公司；为不受公开增发、配股、发行可转换债券等公司其他重大事项的影响，剔除2017-2020年有相关重大事项的制造业上市公司1家；因本文只探究2017年实施定向增发行为的财务效应，因而剔除初定349家中2018-2020年间有定向增发行为的136家制造业上市公司，以排除其余年份定向增发对财务绩效的影响；最后剔除有缺失数据的14家制造业上市公司。本文最终选定189家制造业上市公司作为研究样本，定向增发、治理结构等数据均来自CSMAR数据库，技术创新和财务数据来自RESSET数据库，数据处理则主要通过EXCEL和SPSS22.0实现。

（二）变量选取

根据本文的研究假设，本文将定向增发设定为外衍潜变量，治理结构、技术创新、股权制衡和财务绩效设定为内衍潜变量。本文建立盈利、营运、偿债和发展四维度能力因子作为观察变量衡量制造业上市公司财务绩效，各变量的类型以及观察变量的计算方法如表1所示。

表1 变量定义表

（三）测量模型

测量模型是由不同观察变量来测量潜变量的模型，公式表示为：

其中，Y为观察变量，X为潜变量，λ为常数系数项，ε为测量误差项。当一个潜变量解释多个观察变量时，称该潜变量为观察变量的共同解释变量。

本文分别以定向增发、治理结构、技术创新、股权制衡和财务绩效为潜变量建立五个测量模型，以2017年的制造业上市公司定向增发为例，构建综合测度模型。令观察变量增发比例、实募资金、发行规模分别为y、z和w，定向增发为X，则有：

其中，λ，λ和λ为常系数项，ε，ε和ε为测量误差项。根据模型公式，利用Amos22.0软件建立概念模型并对参数进行估计，定向增发在增发比例、实募资金和发行规模上的标准化因素负荷量皆大于0.7，R2大于0.5，可共同反映定向增发情况，模型较为理想。

三、研究结果分析

（一）信度与效度检验

本文利用Amos分析软件进行信度分析，结果如表2所示，各观察变量对潜在变量的测量皆通过显著性检验，定向增发、治理结构、股权制衡和技术创新在观察变量的因素载荷皆大于下限标准0.45，且绝大部分大于0.6，说明观察变量能较好地测量潜变量。测量模型的组成信度皆大于0.7，说明潜变量内部一致性较高。同时，收敛效度大于0.5，说明定向增发等潜变量对观察变量的平均解释能力较强，信度和收敛效度皆通过检验。

表2 信度分析表

本文分析潜变量两两之间的区别效度，以防潜变量之间高度相关，区别效度检验如表3所示。股权制衡、治理结构和定向增发的相关系数分别为-0.094、-0.221、0.215均小于技术创新的AVE值0.722，整体通过区别效度检验。

表3 区别效度分析表

（二）财务绩效测度

本文参照国资委对企业的评价标准，选取常见的分别在盈利、偿债、营运和发展四方面具备代表性的11项财务指标，构建财务绩效测度模型，利用SPSS22.0对财务数据进行因子分析，具体如表4所示。

表4 财务评价指标

KMO 和巴特利特检验的检验结果如表5所示，其中KMO值等于0.654，大于0.5，说明变量间的相关性较强；Bartlett的球形度检验的P值为0.000〈0.05，拒绝原假设，表明相关系数矩阵和单位矩阵差异显著，说明样本财务数据适合做因子分析。

表5 KMO 和巴特利特检验

本文采用主成分分析方法对11个成分进行提取，抽取方差解释力度较大的特征值大于1的成分作为公性因子，各主成分的总方差解释情况如表6。本文从11个财务指标成分中提取4个作为公共因子，方差累计贡献率78.595%，大于70%，能够反映原始变量的大部分信息，可以较好地衡量财务绩效。

表6 总方差解释表

本文以最大方差法对成分进行旋转，旋转后的成分矩阵如表7所示。公因子Fi1在净资产收益率、每股收益和资产报酬率上的载荷最大，主要反映公司的盈利能力，公因子Fi2、Fi3、Fi4分别主要反映公司的偿债能力、营运能力和发展能力。

表7 旋转后的成分矩阵

构建盈利能力（Fi1）、偿债能力（Fi2）、营运能力（Fi3）和发展能力（Fi4）四个观测变量的财务绩效测度模型：

使用Amos软件对财务绩效测量模型进行参数显著性估计，结果如表8所示，表明四个观察变量对财务绩效在5%的水平下显著。

表8 财务绩效参数估计结果

（三）结构模型分析

结构模型反映潜变量之间的关系，其基础模型如式(9)所示，其中η和δ为潜变量，α为相关系数，ε为误差项。

本文选取2017年发生定向增发的189家公司，利用Amos22.0分别以2018年和2020年的财务数据建立结构方程模型1(短期模型)和结构方程模型2(长期模型)。在假设模型基础上，进行模型识别、参数估计、模型评价和模型修正，基于文献理论，得到模型如图2所示。

图2 修正后的结构模型

定向增发、治理结构、技术创新、股权制衡和财务绩效分别以δ、η、η、η和η表示，则此结构模型公式表达为：

其中，β（i=1,2...6）为对应的相关系数，ε（i=1,2,3,4）为对应线性回归的误差项。

进一步对两结构方程模型进行标准化参数估计，分析结果如图3和图4所示。

图3 模型1标准化路径估计

图4 模型2标准化路径估计

本文选取绝对拟合度指标GFI、RMSEA，增值拟合度指标NFI、TLI、AGFI、CFI、IFI，以及综合拟合度指标卡方自由度比共8项指标评估结构方程模型的拟合度，模型的拟合度评估情况如表9所示，从检验结果可见本文模型1和模型2的拟合程度良好。

表9 模型拟合度检验

（四）路径分析与假设检验

对上述模型1和模型2分别进行参数估计，可以得到各潜变量之间的具体影响路径和显著性，如表10所示。

表10 潜变量间的路径显著性

实证研究表明，模型1的“定向增发→财务绩效”路径和模型2的“治理结构→技术创新”路径在10%的水平上显著负相关，模型1的“技术创新→财务绩效”路径和模型2的“定向增发→治理结构”路径、“治理结构→股权制衡”路径以及“股权制衡→财务绩效”路径在5%水平拒绝原假设，显著相关，除模型1的“股权制衡→财务绩效”路径不显著，其余均在1%的水平上显著。

由表11可知，模型1除“定向增发→治理结构→股权制衡→财务绩效”路径，其余五条路径的路径系数皆显著，存在“定向增发→治理结构→技术创新→财务绩效”的影响路径。定向增发引入外部大股东会降低管理层的控制权，改善治理结构，促进上市公司技术创新，从而正向影响财务绩效，假设1不成立。但模型2的“定向增发→治理结构→股权制衡→财务绩效”路径表明，定向增发引入机构投资者等外部大股东可以改善治理结构，加强上市公司总体股权集中、降低股权制衡，提高公司治理效率，从而改善公司的财务绩效。

表11 定向增发对财务绩效的影响路径及系数

表12结果显示，定向增发对财务绩效有负的直接影响，而间接影响为正，总效应为负，定向增发对财务绩效的影响主要来自直接效应，验证了定向增发会降低财务绩效。同时，由定向增发的长期财务总效应为-0.2149，而短期财务总效应为-0.128，即定向增发对制造业上市公司长期财务绩效的影响比短期财务绩效更显著，假设2和假设3均不成立，假设4成立。

表12 直接效应、间接效应与总效应估计结果

四、结论与建议

本文以2017年A股成功定向增发的189家制造业上市公司为研究样本，实证研究定向增发对上市公司短期财务绩效和长期财务绩效的影响，得到以下结论：（1）制造业上市公司定向增发会削弱管理层的控制权，促进技术创新，从而给财务绩效带来正向效应。中长期技术创新会给公司带来更大的收益，而定向增发引进机构投资者能够促进技术创新，且技术创新能降低公司生产成本或取得差异化优势，从而增加公司竞争优势，提高财务绩效。（2）制造业上市公司定向增发会削弱管理层控制权，促进公司总体股权集中，降低股权制衡，从而提升财务绩效。定向增发的发行对象为少数特定投资者，定向增发会使公司股权更加集中，从而降低股权制衡，提高公司管理效率，进而正向影响财务绩效。（3）制造业上市公司定向增发的财务效应无论短期，还是长期，皆表现为负，且定向增发对制造业上市公司长期财务绩效的影响比短期财务绩效更显著。定向增发会引发上市公司过度投资，且盈余管理、经理人追求自由现金流和大股东及其关联方的利益输送等均可能降低制造业上市公司财务绩效。

根据本文的研究结论，提出以下建议：

1.对制造业上市公司的建议。（1）加强募集资金使用的规划性。上市公司应在定向增发前对项目进行综合评估，对相关费用进行预估，并充分考虑回收期，使募集资金效用最大化。同时上市公司应该密切关注国家政策走向，积极响应国家创新驱动号召，合理利用定向增发募集的资金进行技术创新，增加研发投入，并加快创新项目的成果转化，以降低生产成本和获得更多产品差异化优势，真正增强企业核心竞争力。（2）引进外部机构投资者，改善公司治理结构。通过定向增发引进机构投资者等外部投资者，可以有效抑制上市公司管理层的过度投资行为。公司管理层应着眼于公司中长期绩效，进行理性决策；同时机构投资者发挥监督作用，实现互利共赢，推动公司长远发展。

2.对投资者的建议。（1）树立理性观念，着眼长期绩效。研究结果表明定向增发对制造业上市公司财务绩效影响总体为负，所以投资者应保持谨慎态度，除要事前尽可能多地获取定向增发项目信息，还需根据财务报表信息判断上市公司是否有盈余管理行为。另外，投资者可适度关注高科技公司，高科技公司定向增发募集资金用于技术创新占比较大，技术创新对公司的财务绩效有显著的促进作用。（2）投资者应充分发挥监督作用。定向增发的投资者应在上市公司实施定向增发后保持对公司的关注，通过定期报告和相关披露信息，留意项目相关情况，监督资金使用，关注阶段成效，并积极提供建议。

3.对监管部门的建议。（1）适当向技术创新类项目倾斜。审核定向增发的材料时，可适当降低技术创新项目的定向增发再融资的审核标准，减少高新技术企业的融资障碍，同时，推出更多技术研发相关优惠补助政策，从而促进企业快速转型升级。（2）加强定向增发后的监管。在上市公司定向增发后，相关部门也应当加强对企业资金使用的监督，跟踪定向增发所融资金的用途，防止出现大股东及其关联方圈钱行为，最大程度保护中小股东的权益，对以恶意掏空公司的定向增发实施严厉处罚。