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股权集团对投资的影响:来自乌克兰的证据
Dariya Mykhayliva,Klaus G. Zaunerb
摘要:我们通过一种新颖的动态投资模型,以当前和历史的盈利水平(市场对账面价值)以及滞后投资为基础,实证调查了不同所有制集团对乌克兰公司投资的影响。集团包括国有企业、关联方企业、外资企业、金融企业和金融及工业集团(FIG)。与文献相反,我们发现过去的盈利水平对投资有显著影响; 就像外资企业和金融企业的所有权一样,大多数国家所有权的存在和增加都会对企业的投资产生负面影响。关联方企业和FIG的所有权对投资没有影响。我们通过流动性问题(硬预算约束和软预算约束)来解释结果,通过现金流量与各集团多数股权的虚拟变量间的相互作用,以及相应所有权集团的资产剥离程度来衡量,并将它们与过度投资和投资不足,以及自由现金流量或现金约束假设联系在一起。
关键词:投资,所有权,公司治理,财务约束,软预算约束
1.介绍
最近对公司财务和治理的研究证明,代理和信息问题使公司的所有权结构与其绩效相关(例如,Lemmon和Lins(2003)和Demsetz和Villalonga,2001,Shleifer和Vishny,1997)。最近对公司投资行为和所有权结构的研究强调了流动性(硬性和软性预算约束)和资产剥离的作用。在本文中,与文献相比,我们通过一种新的动态投资模型,实证研究不同股权集团对公司投资的影响,其中投资基于当前和历史盈利水平(市场对账面价值的权益) ),投资滞后以及投资对所有权集团现金流量的敏感性,以捕捉软预算和硬预算约束。公司的投资决策不仅取决于当前投资或托宾Q的盈利能力,还取决于其历史价值,并且当前投资的良好预测可能是过去的投资。我们将此模型应用于2002年至2007年期间乌克兰股票市场上市工业和制造业公司的面板数据集。所有权组包括国家,关联方,外资,金融,金融和工业集团(FIG)所有权。我们还调查了重要少数群体的存在对阻止公司内部重大投资决策的影响。此外,我们研究了简化形式回归(Hoshietal,1991,Perotti and Vesnaver,2004),其中市值与账面价值的现值以及投资的总体现金流敏感性作为解释变量。与文献相反,我们发现市场对账面价值(MBV)的过去水平显着影响投资;大部分国有企业的存在和增加都会对企业的投资产生负面影响,就像外资和金融公司的所有权一样。关联方和FIG所有权对投资没有影响。我们根据流动性问题(硬性和软性预算约束)的程度以及相应所有权组的资产剥离程度来解释结果,衡量这些因素的相对影响并将其与过度投资和投资不足联系起来。有几项研究分析了所有权结构对公司在中欧和东欧转型国家投资的影响:Lizal和Svejnar(2002)(捷克共和国),Perotti和Vesnaver(2004)(匈牙利),Mickiewicz(2004年)(爱沙尼亚),科伦坡和斯坦卡(2006年)(匈牙利),Konings等(2003年)。得出了以下的结果。首先,在这些投资回归中,通常不会使用市场对账面价值(MBV)来衡量投资的盈利能力。如果使用市场到账面价值,如Perotti和Vesnaver(2004),则证明对投资没有解释力。这通常归因于不成熟的资本市场。传统观点认为,特别是在中欧和东欧资本市场,托宾Q模型不应用于分析投资。其次,国家所有权对公司的投资率影响微乎其微。第三,有证据表明存在对国家所有权的软预算约束和其他群体的财务缺陷以及现金约束理论的证据。在一篇相关论文中,Mykhayliv和Zauner(2013),其数据集也包括金融公司,使用托宾Q的变化,但不是滞后投资,作为解释变量,并强调控制的私人利益的作用。它们为国家所有权对投资的显着负面影响提供了证据,但是金融公司所有权对投资的积极影响。Mykhayliv和Zauner(2015)使用对非上市乌克兰制造企业的调查分析投资概率。几十年来,分析企业绩效的决定因素(包括企业投资)一直是经济学文献中的一个重要课题。在从国家所有制结构向西方市场经济转型的经济体中(Megginson和Netter(2001)),对企业固定资产增长决定因素的分析甚至更为重要。中欧和东欧经济体受到私有化的影响,使它们远离国家所有制结构,更接近市场经济,从而有希望改善企业的业绩(见Roland(2000))。国家所有权与公司业绩之间的关系特别令人感兴趣(Megginson和Netter(2001))。令人惊讶的是,一个典型的事实是,中欧和东欧国家的国家所有权对投资的影响很小(参见World-Bank,2002)。解释公司国有企业投资率的重要因素。
2. 公司的投资率和所有权组织
在本文中,我们使用了Mykhayliv和Zauner(2013)中的数据集,其中包括134家列出的大型乌克兰公司以及2002年至2007年间的590份观察数据。数据集中的公司来自乌克兰经济的不同部门,特别是,电力和能源(21.54%),工程(11.96%),采矿(11.96%),金属(6.72%),钢铁(6.72%),化学品(6.72%)等。关于数据集的更多细节可以在Mykhayliv和Zauner(2013)中找到。摘要统计数据包含在表1中。数据集源自Dragon-Capital,2006,Dragon-Capital,第一证券交易系统PFTS和乌克兰基金市场基础设施发展局(www.smida.gov.uk)。使用乌克兰商业媒体检查所有权数据。所有权数据几乎涉及到2005年的所有观察结果。对于一些公司,所有权数据与2006年有关。有几家公司的所有权数据与2005年和2006年有关。我们假设早期(晚期)年份的所有权数据与第一个(最后)可用年份的所有权数据相同。因此,所有权数据的时间依赖性非常有限,并且可以在该时期内被视为恒定的。表2列出了所有权组份额的汇总统计数据。
表1.以美元计算的财务摘要
财务指标 |
平均值 |
标准差 |
最小值 |
最大值 |
---|---|---|---|---|
总资产 |
358938.7 |
643963.5 |
8558 |
74199651 |
固定资产 |
162428.8 |
264431 |
433 |
2052003 |
投资 |
35233.5 |
82375.06 |
minus;114297 |
803287 |
MBV |
2.368675 |
6.148593 |
0 |
99.56863 |
净收入 |
22927.35 |
65477.76 |
minus;162091 |
580383 |
折旧 |
12509.5 |
37864.57 |
minus;2628 |
756780 |
注:平均值,标准差,最小和最大财务数千美元。 MBV是股票的市值对账面价值。 资料来源:Mykhayliv和Zauner(2013年)
表2.所有权组股份
变量 |
平均值 (%) |
标准差 |
最小值 (%) |
最大值(%) |
---|---|---|---|---|
国家 |
14.74 |
0.2784 |
0 |
96.8 |
关联方 |
12.57 |
0.2841 |
0 |
96 |
外资 |
18.21 |
0.3203 |
0 |
98.3 |
金融 |
16.94 |
0.312 |
0 |
100 |
FIG |
35.88 |
0.4064 |
0 |
100 |
注:所有权组份额的平均值,标准差,最小值和最大值。 FIG代表金融和工业集团。资料来源:Mykhayliv和Zauner(2013年)
我们将金融公司从样本中剔除,因为他们的行为似乎与制造业,工业公司和公用事业公司不同,我们留下了566个样本和125个公司。
Mykhayliv和Zauner,2010年,Mykhayliv和Zauner,2013年将托管的私人收益引入了托宾Q投资模型。控制权的私人收益被建模为现金流量份额,可以以被动股东为代价转移出公司。这意味着投资受到边际Q的影响,边际Q是投资盈利能力的衡量标准,硬预算和软预算约束,所有权集团的份额可能享有控制和控制变量的私人利益。
与使用托宾Q的变化的Mykhayliv和Zauner(2013)相比,在本文中,我们通过实证研究托宾Q模型,其持续存在于市场对账面的股权价值,即投资依赖于当前和过去的市场对账面价值。我们假设投资决策是基于投资盈利能力的现值和历史价值。此外,我们引入滞后投资作为解释变量,以捕捉公司层面投资的最佳预测因素可能滞后于投资的影响(Eberly等,2012)。
我们遵循文献并使用正现金流量系数作为硬预算约束的证据,并使用不显着或负现金流量系数作为软预算约束的证据(Mickiewicz等,2004,Lizal和Svejnar,2002)。与Mykhayliv和Zauner(2013)一样,我们使用不同类别公司的所有权份额和指标来衡量可能享有私人利益的控制人的所有权份额。由于控制权的私人收益必须得到资助,现金流量也可能反映私人收益融资的限制因素。因此,对所有权份额或指标的估计可能表明控制权私人收益对并不受现金流量影响的投资。
3. 动态Q模型和结果
首先,与Mykhayliv和Zauner(2013)相比,我们研究了由Hoshi(1991)等人与Perotti和Vesnaver(2004)只以市值对账面价值的现值作为解释变量的简化形式回归。我们关注的是一个模型,其中因变量是投资率(投资与固定资产比率),解释变量是股权和所有权组份额或指标的当前市账价值。控制变量是现金流量与固定资产的比率,总资产与固定资产的比率,杠杆与固定资产的比率以及总资产的对数。在这种回归中,股权的市账价值是投资盈利能力的代表。现金流量代表流动性,软预算或硬预算约束,总资产日志代表规模。
在这个回归中,我们使用与资产有形性相关的代理(Almeida和Campello,2007,Perotti和Vesnaver,2004)。Perotti和Vesnaver(2004)使用固定资产与总资产的比率。由于我们用固定资产来规范回归方程,我们使用总资产与固定资产的比率,即Perotti和Vesnaver(2004)变量的倒数。我们将总资产与固定资产的比率解释为资产无形资产的代表。我们预计总资产与固定资产的比率会对投资产生负面影响,因为具有较大价值的公司往往具有较大的无形资产价值,这可能意味着对投资的负面影响,固定资产的变化。资产无形性对投资的负面影响与Perotti和Vesnaver(2004)一致,他们发现固定资产与总资产比率(我们使用的倒数变量)对投资产生了显着的积极影响。
回归包括以下所有权组:国家所有权(州),关联方或管理层所有权(关联方)
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