政府监管对高送转公司业绩的影响研究
2023-07-06梁长来望西雅
梁长来 望西雅
【摘 要】 为探究政府监管是否对市场高送转行为有所抑制,是否有效推动高送转信号传递机制良性循环,文章利用双重差分模型,以2018年11月沪深交易所同时发布的高送转新规为外部冲击时间点,研究政府监管对高送转公司业绩的影响。结果发现,外部监管显著提升了高送转公司的业绩水平,但随着冲击时间延长,监管效应逐渐减弱;进行分样本回归发现,工业和公共事业类上市公司实施高送转股利政策时对政府监管都很敏感。文章从外部监管角度量化分析高送转行为的政府监管效果,为下一步突出监管重点、规范市场运作提供理论依据。
【关键词】 股利政策; 高送转; 信号传递机制; 政府监管; 上市公司业绩
【中图分类号】 F832.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2023)13-0099-07
一、引言
党的二十大强调以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。公平与效率的证券市场作为现代金融体系的重要组成部分,为全面建成社会主义现代化强国贡献了金融力量。我国证券市场经过几十年的发展,市场规模日益扩大,成熟度和效率不断提高。随着证券市场的不断发展,上市公司股利分配政策与企业效益联系日益紧密,当前我国A股上市公司普遍处于成长期,上市公司在选择股利政策时更倾向于股票股利。股票股利政策一方面可以减轻企业自身资金支出压力,另一方面向外界传递公司经营状态良好的“利好信号”,因此进行高送转的股票在短期内往往会受到资本市场的强烈追捧[1]。投资者对高送转股票的特殊偏好导致很多公司在进行高送转时动机已不再单纯。刘运等[2]根据上市公司高送转行为与公司高管减持规模显著正相关关系、公司业绩与高管减持规模显著负相关关系,认为上市公司大股东通过高送转行为吸引投资者,进而借机高位减持。高送转深受大股东和管理层青睐,逐渐成为配合上市公司进行市场炒作和大股东减持套利的常用手段。根据2015年A股上市公司分配预案显示,每10股送转超过10股的上市公司有305家,超过20股的有44家,更有广东某智能装备集团股份有限公司推出每10股送转30股的超高送转预案。四川某生物科技股份有限公司上市三年,转增75.3亿股的“变脸大法”,被称为“导演A股最疯狂高送转”和“圈钱运动”。
高送转浪潮下的内幕交易、利益联动也引起监管部门的关注。为抑制高送转乱象,保护中小投资者权益,2018年11月沪深交易所分别出台《上海证券交易所上市公司高送转信息披露指引》和《深圳证券交易所上市公司信息披露指引第1号——高比例送转股份》,明确规定了上市公司进行高送转需满足相关业绩指标和股东减持等要求。在持续高压监管下,上市公司高送转行为有所收敛,10转20、10转30的“送转大戏”逐渐消失,实施高送转的公司数量也在逐步减少。根据国泰安数据库统计,2019—2021年,A股上市公司披露的股利分配预案中,每10股送转超过5股及以上的公司分别有135家、129家和139家。从市场送转比例来看,政府对高送转乱象的监管已经取得显著成效。但这种监管是否对上市公司业绩也会产生显著的正向影响?是否能促使信号传递机制发挥应有的作用?政府监管是否还有改进空间?目前学术界较少有学者对这些问题进行研究。本文基于市场监管角度深入研究外部监管对高送转公司的业绩提升作用。在实现第二个百年奋斗目标的新征程中,构建公平、有序、高效的证券市场至关重要,政府监管效果的研究对进一步优化高送转行为监管体系和找准下一阶段监管重点,打造新时代高质量金融市场具有重要的理论价值和现实意义。
本文以2016—2021年A股上市公司为研究样本,采用双重差分政策评估模型,将2018年外部监管强化作为冲击时间进行实证研究。研究发现,外部监管冲击对实施高送转股利政策的上市公司业绩产生了显著的正向影响;但监管效应随着冲击时间渐远而逐渐减弱,2021年政策监管效应不再显著;另外,本文证明高送转行为的政府监管不存在行业异质性,根据有效分组样本的回归结果显著为正,可推测政府监管提升了各行各业高送转行为与其业绩的匹配度。
本文研究贡献包含以下两点:第一,现有研究主要探究上市公司高送转的动因,鲜有学者从政府监管角度量化分析外部监管效果,本文着力探究上市公司高送转新规发布对高送转行为的监管效果。第二,基于行业异质性,本文从全行业和分行业两个维度考察政策监管效果,验证了目前政府监管的作用范围,为下一步突出政府监管重点提供理论依据。
二、文献综述
融资、投资和股利分配政策并称为公司理财的“三驾马车”,股利分配政策不仅关系着广大投资者利益,还影响管理层经营决策,也间接干扰上市公司股价稳定[3]。股利分配一般有两种形式,即现金股利和非现金股利,有学者认为相对于非现金股利,现金股利政策能给股东带来更直接的利益[4],并向利益相关者发出积极的财务信号。本文研究的高送转行为属于非现金股利政策,是在不改变公司内部结构的情况下,降低股票价格的方式。
高送转作为证券市场时代发展的产物,也曾经历过“异军突起”的繁荣。学者对高送转的研究从送转结果与动因开始,重点围繞信号传递、流动性和迎合理论三大金融理论进行论证与探究。Lintner[5]率先证实上市公司实施股票股利具有一定信号传递作用。国内学者将这一观点嵌套在我国A股上市公司数据中分析,得出相似结论。但随着证券市场的不断发展,信号传递理论被越来越多的学者质疑,钱智通等[1]对信号传递持怀疑态度。流动性理论则认为若上市公司股票价格过高,单个投资者因资金约束导致其购买力受限,进而降低股票流动性,这时如果上市公司实施转送股的股利分配政策,使单只股票价格下降,那么投资者对低价股的高涨热情就会促使股票流动性增强,降低公司资本股权成本[6]。Fong et al.[7]检验了股票流动性对送转股的影响,转增比例越高,股票流动性越高。迎合理论最早主要从迎合外部投资者的角度展开研究,而当前迎合理论已经有相当广泛的研究。黄文锋等[8]以创业板上市公司为样本,提出A股上市公司为了迎合中小投资者,制定股利政策时倾向于送转股。蔡海静等[9]则认为上市公司高送转主要是为了迎合大股东,帮助其进行高位减持。姜英兵[10]和封小霞[11]分别对海润光伏和瑞和股份的高送转股利政策进行研究,证实高送转是公司管理层减持套现、实现自身利益的工具。
高送转股票市场流动性大大增强以及上市公司实施高送转的市场迎合心理已经成为学术界共识,上市公司积极寻找高送转机会借以增加大股东减持套现所获得的超额收益。近年来,高送转行为与高管减持的内在联动机制逐渐成为学术界研究热点,不少学者试图通过实证研究为送转行为与减持套现之间的利益关系提供更为准确的理论依据。杨孝安等[12]通过构建动态面板模型检验大股东减持与盈余持续性之间的内在联系,认为高送转逐渐成为大股东掩饰其减持对盈余持续性影响的工具。刘运等[2]认为高送转股利政策的推出往往伴随更大的高管减持规模。
从以上分析可以看出,目前学术界关于高送转的研究主要为两个方向。首先,基于流动性、信号传递、股利迎合等方面探究上市公司热衷于高送转的动因;其次,探究上市公司高送转行为与企业微观层面的双向耦合机制,比如高管减持、股价等。学术界的诸多分析,无不提醒中小投资者认清高送转本质,小心高送转陷阱。2017年4月,中国上市公司协会对“10轉30”的金融乱象进行严厉警告。2018年11月,沪深交易所发布文件规范上市公司高送转行为。但现有研究多使用强化监管前上市公司数据,论证高送转行为的市场效应及动因,缺乏对外部冲击的市场反应及政府监管的有效性分析。戚拥军等[13]基于投资者非理性角度,证明了政府监管对解禁限售股的高价套现行为监管有效,但从学术发展与政策监管反馈角度来看,结论较为单一。因此本文选用2016—2021年上市公司数据,利用双重差分模型对2018年政府监管的有效性进行实证检验,并深入探究行业异质性下,政府监管效果差别,对本来已经凸显监管效果的政策如何全方位、持续性地深化高送转行为市场监管有重要作用。
三、理论分析与研究假设
Spence[14]基于劳动力市场模型首次提出信号传递机制,用于分析工人和雇主之间的信息传递过程,工人和雇主之间的信息不对称是产生道德风险和逆向选择的主要原因,因此双方总是试图通过某种信号向对方传递自己的“真实”信息。在资本市场,将高送转股利分配政策看作是上市公司发出的一种积极信号,若信号传递有成本,那么上市公司传递信号的成本与其真实业绩成反比,这样在时间上就对投资者形成了一个信息反馈,Spence[14]认为如果信息匮乏者从条件概率信念出发,并且在一个循环之后所得的数据没有证明条件概率信念是不成立的,那么这个体系就是稳定的,这种信念称为“自确认”。稳定的信号传递循环机制是构建公开、公平、公正证券市场的基础,存在两个重要前提:首先,具有信息优势的一方必须诚实,传递的信息必须真实;其次,政府监管有效且市场规范。
目前我国资本市场上,投资者普遍认为高送转是上市公司“高积累”“高业绩”“高成长”的代表[15]。由于管理者与大股东之间的委托代理关系以及管理者和中小投资者信息不对称,管理者为迎合大股东,将带有欺骗性的高送转信息传递给投资者,让投资者误以为上市公司经营状况良好,从而过度追捧高送转上市公司股票,大股东借机高位减持,获取超额收益。
2018年11月出台的上市公司高送转新规规定了上市公司高送转的业绩、利润、信息披露、股东减持等相关要求,将规范上市公司高送转行为,增加上市公司业绩和送转比例匹配度,宏观上有助于引导上市公司合理安排投资者回报方式,培育健康的价值投资文化,从而使投资者规避炒作风险。监管层重点打压的对象之一就是那些推出缺乏业绩支撑的高送转预案,试图利用信号传递机制诱导投资者的上市公司。送转行为与业绩挂钩的规定,迫使上市公司向投资者传递公司经营的“真实”信息,间接提高了管理层对市场的“诚实度”,有利于信号传递机制发挥良性循环作用。基于此,本文提出假设1。
H1:政府监管要求上市公司高送转行为与业绩匹配,对高送转公司业绩产生正向影响。
根据深圳证券交易所对上市公司的划分要求,将上市公司划分为金融业、公共事业、地产业、综合、工业、商业6个类型。公共事业类行业一般处于政府自然垄断之中,包含供水、交通、电力等提供公共基础服务的上市公司,高送转概率达到28%,“领先”其他行业。一般来讲,公共事业类上市公司股票业绩不会出现大起大落的情况,是基金经理看中的中长期金融资产;工业类上市公司占据69.1%,累计上市2 799家公司,是证券市场6个门类中数量最为庞大的类型;金融类上市公司是一个特殊的板块,该板块上市公司的股本总量较大并且大盘股数量较多,其股价的波动对整个证券市场甚至整个资本市场的影响是极其深远的,主要包含银行、证券、保险等行业,高送转概率仅为5%,为6个行业最低;地产类上市公司最显著的特点便是高负债、高杠杆,在去杠杆的政策下,地产行业首当其冲;商业类上市公司集结商场和百货行业;根据证监会要求,如果某企业在收入或利润均不能按照标准划定属于哪种类型,可作为综合类。6类上市公司高送转情况具体如表1所示。
在H1中,所考察的是外部监管对实施高送转上市公司业绩的平均影响,并没有考虑到行业差异所带来的政策感化效果差异,如按深圳证券交易所对上市公司的分类标准,公共事业类上市公司高送转概率达到28%,为6个行业之首,似乎更偏爱高送转。通常来说,所在行业处于优势发展期、收益相对稳定且处于行业龙头地位的上市公司为进一步巩固股价,改善融资环境,倾向于采用稳定的股利政策,当面对迫切的商业扩张需求时,高送转是极佳的选择;与此同时,某些行业发展进入瓶颈期,无论是在供求关系、消费趋势还是国家政策导向都面临层层挑战,所处行业动荡的企业,尤其是实力较弱的中小企业则倾向于采取不分红或象征性分红方式,以囤积资金应对风险。外部监管是否对每个行业高送转行为都有效?监管力度是否渗透到各行各业?这需要进一步进行验证。因此,本文从行业异质性角度出发,对全样本分组回归,提出了假设2。
H2:政府监管对高送转公司的业绩影响存在行业异质性。
四、研究设计
(一)样本选取与数据来源
本文将2018年作为自然冲击实验时间点,考虑到政策的延续性以及数据可得性,样本区间选为2016—2021年,以冲击时间为界,仅向前推两年,向后推三年,以规避其他政策变动对高送转公司业绩的影响。本文对是否进行高送转的认定采用学术界研究的普遍标准,即每10股转送5股及以上,送转比例不小于0.5。上市公司数据从国泰安数据库和Wind数据库获取,同时为确保数据完整性,剔除ST类上市公司和数据缺失的样本数据,得到4 053个上市公司样本,有效实验样本17 765个。全样本回归中,首次进行样本描述性统计分析时发现ROA、Cash、LEV数据方差较大,因此为确保结果准确性,对以上变量分别进行1%的截尾处理,剔除异常值,共选取16 533个实证样本。在分组回归中,因行业间异质因素已剔除,因此不再进行截尾处理。
(二)变量选取
1.被解释变量:上市公司业绩(ROA)。净资产收益率(ROA)=公司利润总额/净资产,反映公司运用自有资产的效率,ROA越高,代表投資带来的收益越高。基于信号传递理论,上市公司实施高送转股利政策给投资者带来最直观的感受就是经营状况良好,激发中小投资者投资的积极性,因此本文选取净资产收益率作为衡量上市公司业绩的指标。
2.解释变量:政府监管(ZF)。本文将2018年规定为政策冲击时间,2018年及以后实施高送转的公司ZF取值为1,否则为0。
3.分组变量:行业(HY)。参考深圳证券交易所对上市公司的分类标准。
4.控制变量:借鉴学术界对上市公司业绩的研究,本文选用大股东持股(DGD)、高送转比例(GSZP)、营业收入现金净含量(Cash)、公司规模(Size)、资产负债率(Lev)作为上市公司业绩的控制变量[16-17]。选用居民消费价格指数(CPI)衡量全国宏观经济状况[18]。此外,还控制个体(ID)和年度(Year)固定效应。
具体变量定义如表2所示。
(三)计量模型的构建
由于对高送转的监管是渐进式的,伴随着中小投资者、上市公司对高送转股利政策的越发偏爱,以及10转20、10转30超高比例高送转方案的发布,政府对高送转关注度增加。2018年出台的上市公司高送转新规明确实施高送转股利政策的门槛,规定最近一个报告期净利润为负、净利润同比下降50%以上;送转股后每股收益低于0.2元的上市公司,不得披露该报告期内的高送转方案。双重差分模型(DID)是政策评价中被广泛应用的方法,本文探究政府监管对高送转公司业绩的影响,也沿用学术界惯用的DID政策评价模型,以2018年上市公司高送转新规的出台作为准自然实验,研究政策的颁布对高送转公司业绩提升效应。将2018—2021年间实施过高送转股利政策的上市公司确定为处理组,其余上市公司确定为对照组,构建以下模型进行估计:
yi,t=α0+α1ZFi,t×Treat+γXi,t+θi+λt+εi,t (1)
模型1为考虑了年份和上市公司个体固定效应的DID模型。t为样本时间;i代表样本内上市公司;yi,t代表i公司在t期的业绩水平;ZFi,t表示处理效应时期虚拟变量。上市公司高送转新规是在2018年11月提出,基于政府对市场高送转乱象的持续监管,因此本文将2018年作为政策开始影响的年份;Treati为处理组虚拟变量,表示上市公司是否位于实验组,本文将2018—2021年间实施过高送转股利政策的上市公司赋值为1,否则为0。ZFi,t×Treat则为双差分的交互项,用于估计上市公司高送转新规的微观影响;Xi,t代表其他控制变量;θi和λt用于控制年度固定效应和上市公司个体效应;εi,t为随机误差项。如果α1显著且为正,说明政府监管有利于上市公司高送转行为的业绩匹配,H1成立。
五、实证结果与分析
(一)全样本回归描述性统计分析
由表3可知,对全样本进行1%的截尾后,2016—2021年间A股上市公司实施高送转股利政策累计960轮次,高送转比例最大达到每10股转送30股;A股上市公司之间业绩相差较大,白马股净资产收益率达31%,部分上市公司亏损严重;DGD代表的是上市公司前十大股东持股比例,股权集中是A股上市公司典型特征,前十大股东持股均值为43%,一般来说前十大股东对公司有绝对控制权;营业收入现金净含量指标一定程度上代表高管管理公司的能力,Cash最大值为0.980,最小值-1.121,表明上市公司管理能力参差不齐;Size是以上市公司注册资本衡量的公司规模;资产负债率也称为举债经营率,是衡量公司利用债权人提供的资金进行经营活动的能力,平均41.3%的资产负债率表明目前上市公司举债率保持在合理水平;另外,可从居民消费物价指数考察样本期通货膨胀紧缩或膨胀的程度。整体而言,2016—2021年间,我国经济平稳运行。
(二)回归结果分析
表4为上市公司实施高送转股利政策时,政府监管对其业绩影响的回归结果。第2列为全行业样本回归结果,DID系数在10%的水平上显著为正,系数为0.009,即政府监管后,实施高送转股利政策的上市公司业绩相对较好,政府监管推动了上市公司高送转行为的业绩匹配度。以上结果支持H1。
进一步进行分组检验。因房产类、金融类、商业类和综合类上市公司分组后样本数量较少,不具备实证基础,因此只对公共事业类和工业类上市公司样本进行分组回归。第3列为工业类样本回归结果,DID系数同样在5%水平上显著为正,第4列是公共事业类上市公司回归结果,系数在1%水平上显著,且系数为正。由此推测上市公司高送转行为的政府监管效果不存在行业异质性,对工业企业、公共事业类企业以及其他类企业有良好监管效果。以上结论否定H2。
(三)稳健性检验
1.平行趋势检验
样本数据满足平行趋势检验是双重差分模型的基础前提,目的在于考察处理组和对照组是否在外部冲击前有相似的变化趋势以及外部冲击后是否影响显著,只有处理组和控制组在政策前足够相似才能够保证DID估计的是政策因果效应。
本文利用事件研究法做平行趋势检验,结果如图1所示。政策实施前两期回归系数不显著,政策实施当年及后两年回归系数显著为正,说明外部冲击使得原来发展趋势相同的两组群体开始发生差异性变化,外部冲击后,实施高送转股利政策的上市公司业绩明显更好;政府监管后的第三期回归系数不显著,推测原因是政府监管严格期已过,监管效应减弱。以上结果表明,处理组在政府监管前后的业绩变化是由外部监管造成的,而不是时间效应。
2.倾向得分匹配(PSM)
采用1对1有放回匹配,Logit回归后得到PSM实证结果如表5所示,参加者平均处理效应估计值为0.021,t值显著大于1.96的临界值。如表6所示,16 533个样本中,控制组有15 244个样本在共同取值范围内,处理组样本全部在共同取值范围内,满足匹配假定,故PSM结果显著。以上稳健性检验都与DID结果相符。
六、结论与建议
(一)结论
学术界较多围绕高送转动因、大股东减持、中小投资者业绩迷雾等话题进行研究,而本文以2016—2021年上市公司为样本,基于双重差分模型进行准自然实验分析,通过研究政府监管前后高送转公司业绩变化,从公司微观层面探究政府监管有效性。整体而言,政府的严格监管使一批没有达到送转门槛,而希望通过实施高送转股利政策向投资者传递虚假信息的公司望而却步,促进了上市公司送转行为与业绩质量的匹配度;进一步研究发现,分组后有实证条件的工业企业和公共事业类上市公司样本对政府监管敏感度相同,由此推测政府监管效果不存在行业异质性。此外,对全行业的监管效果在2021年不再显著,说明上市公司高送转新规出台初期,有效遏制了上市公司无有利业绩支撑的高送转行为,但随着管控高峰回落,政策效应已不再明显。
(二)建议
政府部门对上市公司高送转监管已经取得阶段性成果,但监管的全方位、可持续性仍有待加强。证券交易过程中的信息不对称严重侵害了中小投资者的权益,因此为提升外部监管效率,帮助监管部门认清下一步监管的方向和重点,本文提出以下建议。
1.积极构建可持续的长期监管体制
目前市场处于高送转“平静期”,不管从数量还是送转比例看市场高送转行为都被有效管控,但还是有不少上市公司在积极寻求送转机会。因此监管部门要强化政策持续效果,努力构建全方位、可持续的监管制度。在送转“平静期”加强上市公司思想教育,适时适度进行行业制度规范课程,从源头把控高送转行为;加强惩罚措施,对恶意炒作、内幕交易等不法行为进行严格处罚,加大违法成本,并记入企业信用档案,把维护市场公平与公正贯彻到底。
2.积极构建以季度风险评估为主的短期监管机制
作为一种股利分配政策,高送转行为应落实到工具本质,而不应该试图以扭曲的信号传递机制追求非法利益。当市场过于追捧高送转时,上市公司也可能被蒙蔽双眼,在自身业绩并没有与高送转匹配时过于追逐高送转带来的短期效应。虽然政府监管对高送转上市公司业绩已经有显著提升,但从系数来看,效果有待加强。为此,本文认为政府应积极构建以季度风险评估为主的短期监管机制,落实第三方审计制度,向社会公布包含社会舆情、公司业绩的综合性评估报告,并将综合性评估报告作为度量上市公司送转可行性的依据之一。
3.制定范围外送转股审核制度
即使要推出高送转,上市公司也必须量力而行,根据自身业绩状况制定股利分配政策,而不是为了“博人眼球”,推出脱离业绩增长的高送转,因此本文建议实施送转股审核制。上市公司发布送转股预案之前,应向证监会申请,证监会根据上市公司财务及经营状况制定个性化送转比例和现金分红比例,如果上市公司想超范围送转股应再次向证监会申请,并报送相关业绩支撑材料。范围外送转股审核制度作为政府规范高送转行为,保护中小投资者利益的外围防线发挥着重要作用。
4.加强投资者教育,规避非理性风险
要加强对中小投资者的宣传教育,帮助中小投资者厘清高送转的本质。高送转股票虽然股本增加了,但实际上并不影响公司所有者权益总额,高送转给投资者带来的只是虛假的繁荣。要倡导广大中小投资者树立正确的投资观,更多关注公司经营成果、行业发展前景和目前金融环境,仔细甄别高送转动因,不能看到高比例送转股就以为是利好消息,盲目跟风。
【参考文献】
[1] 钱智通,孔刘柳.我国A股上市公司高送转行为的市场表现及其具体成因研究[J].南方经济,2016(12):26-42.
[2] 刘运,叶德磊.高送转、公司业绩与高管减持规模[J].财经论丛,2019(9):62-72.
[3] 程平,王健俊.高送转股利政策真的是套现“工具”吗?——来自A股市场的经验证据[J].科学决策,2017(7):1-25.
[4] 石璋铭,李铭阳.利益相关者视角下的企业社会责任与股利政策[J].财经问题研究,2020(11):81-88.
[5] LINTNER J.Distribution of incomes of corporations among dividends,retained eamings and taxes[J].American Economic Review,1956,46(2):97-113.
[6] 罗进辉,向元高,金思静.中国资本市场低价股的溢价之谜[J].金融研究,2017(1):191-206.
[7] FONG K Y,HOLDEN C W,TRZCINKA C.Effects in corporate dividend policy:the intemational evidence[J].Joumal of Banking and Finance,2017,33:1700-1705.
[8] 黄文锋,洪雪珍.创业板上市公司高送转动机研究[J].财会通讯,2018(18):91-95,128-129.
[9] 蔡海静,汪祥耀,谭超.高送转、财务业绩与大股东减持规模[J].会计研究,2017(12):45-51,96.
[10] 姜英兵.高送转与大股东减持:以海润光伏为例[J].会计之友,2017(6):2-7.
[11] 封小霞.上市公司高送转是高额回报还是利益输送?[J].财会通讯,2018(17):74-78.
[12] 杨孝安,宁少一,陈宝东.大股东减持、高送转与盈余持续性[J].会计之友,2022(8):63-71.
[13] 戚拥军,周梦雨.限售股解禁与公司股份送转行为:基于交易所监管前后的比较[J].科学决策,2020(9):48-67.
[14] SPENCE M.Job market signaling[M].Uncertainty in economics.Academic Press,1978:281-306.
[15] 史金艳,韩雨杉,郭思岑.“高送转”的债券市场反应——基于信号传递理论的实证[J].东北大学学报(社会科学版),2019,21(1):20-27.
[16] 甄红线,王玺,史永东.公司业绩聚集现象研究——基于中国A股上市公司股权激励计划的断点回归分析[J].管理世界,2021,37(6):159-172,10.
[17] 陈日清,王彤彤,史永东.大股东权力对我国上市公司业绩的影响研究[J].系统工程理论与实践,2020,40(10):2505-2518.
[18] 易瑾超,李威龙,徐国铨.“营改增”改革、财政压力与环保类上市公司业绩[J].北京理工大学学报(社会科学版),2021,23(3):10.