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    節(jié)能環(huán)保類公司股權結構對盈余管理的影響

    2018-06-25 23:16:06王銀寧袁靜
    時代金融 2018年11期
    關鍵詞:盈余管理節(jié)能環(huán)保股權結構

    王銀寧 袁靜

    【摘要】選取節(jié)能環(huán)保類的143家上市公司,研究股權結構對盈余管理的影響。利用修正的Jones模型量化盈余管理的程度,建立回歸模型分析公司的股權結構對盈余管理的影響。研究結果顯示,當第一大股東持股比例在35%~50%之間,國有股比重對盈余管理行為影響為正向,股權制衡對盈余管理行為影響為負向。

    【關鍵詞】盈余管理 股權結構 節(jié)能環(huán)保

    本文以143家節(jié)能環(huán)保類上市公司作為研究對象,搜集2015年公開的財務數據,研究股權結構對盈余管理的影響。財務數據來自Wind數據庫和國泰安數據庫,利用Excel2013和SPSS19.0進行數據分析。

    一、研究假設

    良好的公司治理結構能夠幫助上市公司各群體間協調利益,一定程度上約束上市公司盈余管理行為。股權結構是公司治理的基礎,會對上市公司的盈余管理行為產生一定的影響。因此,提出以下三個假設:

    股權集中度對盈余管理影響的假設。有學者認為股權集中度與盈余管理是負向線性關系,也有學者認為股權結構對盈余管理是非線性影響,呈現U型相關。當第一大股東持股比例較低時,隨著占股比例增大,盈余管理程度減小。但超過某個臨界點后,第一大股東的占股比例增加會使得盈余管理程度增加。本研究提出假設1:公司第一大股東持股比例對盈余管理程度的影響為U型曲線。

    股權制衡度對盈余管理影響的假設。股權高度集中時,第一大股東對公司擁有絕對決策權,能夠趁機剝奪中小股東的利益。但是如果公司有多個股東,且這些股東擁有的股份總和足夠大,就能夠產生一定的影響力。當中小股東股權比例越高時,對公司股份持有最多的股東的行為制衡能力也會增強。提出假設2:公司第二至第十股東持股比例之和越高,盈余管理程度越低。

    股權構成對盈余管理影響的假設。國有股在股權結構中占據著較為特殊的地位,但由于國有股的投資主體對上市公司的經營不直接參與,導致公司管理層容易利用內部優(yōu)勢損害股東利益。提出假設3:國有股持股比例越大,公司盈余管理程度越大。

    二、建立分析模型

    (一)盈余管理程度的計量

    盈余管理的計量主要是通過調整可操縱性應計利潤(DA)來實現。公司的凈利潤(NI)分為經營活動凈現金流(CFO)和應計利潤(TA)兩部分,而應計利潤又由可操縱性應計利潤(DA)和不可操縱性應計利潤(NDA)構成。在實證分析中,先求出應計利潤TA=NI- CFO,再求出可操縱性應計利潤DA=TA-NDA。利用以下修正的Jones模型進行分析。

    TAt/At-1=α1/At-1+α2(△REVt-△RECt)/At-1+α3×PPEt/At-1+ε

    其中TAt表示公司第t年的應計利潤,它等于公司的第t年的凈利潤減去當年的經營凈現金流值。At-1表示公司第t-1年的期末總資產,△REVt表示了公司的第t年營業(yè)收入與第t-1年營業(yè)收入的差額;△RECt表示了公司的第t年應收賬款凈額與第t-1年應收賬款凈額;PPEt表示了第t年公司的期末固定資產凈值,ε為殘差項。利用最小二乘法估計出系數α1、α2、α3,再代入公式可計算出不可操縱性應計利潤NDAt,最終計算出可操縱性應計利潤DAt=TAt-NDAt。

    (二)回歸模型的設定

    根據修正的Jones模型,用DAt/At-1來度量盈余管理程度,其結果理論上可正可負。在回歸分析模型中,使用DAt/At-1的絕對值來衡量公司的盈余管理程度更合適,作為模型的被解釋變量v。模型的解釋變量有四個。衡量股權集中度的變量分別為FIRST和FIRST平方,即第一大股東的占股比重和第一大股東占股比重的平方;衡量股權相互制約能力的ZHD,即第二至第十股東持股比例之和;衡量股權性質的GOV,即國有股的持股比例。模型還引入了公司規(guī)模SIZE和凈資產收益率ROE兩個控制變量。公司規(guī)模用公司年末總資產對數值來表示,凈資產收益率用凈利潤與平均股東權益的比值表示。模型設定的多元回歸模型為:v=β1*FIRST+ β2*FIRST2+β3*ZHD+β4*SIZE+β5*ROE+β6*GOV+ε

    三、實證分析

    (一)盈余管理程度指標

    根據修正的Jones模型,運用SPSS19.0統計分析軟件對2015年143家節(jié)能環(huán)保類上市公司數據進行分析,方程的估計結果如下:

    TAt/At-1=27120589.289/At-1+0.064*(△REVt-△RECt) /At-1-0.078*PPEt/At-1

    根據Anova方差分析表,模型的F統計量值為5.652,顯著性水平sig值=0.001<0.05,顯示模型存在顯著的線性關系。根據估計方程的系數,可求出不可操縱性應計利潤NDA,用總應計利潤TA減去不可操縱性應計利潤NDA,即可得出可操縱性應計利潤DA的數值。設定盈余管理程度指標為v=ABS(DA/At-1),值越大表示公司進行盈余管理的程度越大。

    (二)股權結構與盈余管理關系

    以v為被解釋變量,FIRST、FIRST平方、ZHD、GOV為解釋變量,SIZE、ROE為控制變量,利用SPSS19.0軟件進行回歸分析,得出估計結果如下:

    v=0.399-(6.167E-6)*FIRST2+0.00*FIRST+(4.167E-5)*ZHD -0.018*SIZE+0.001*ROE+0.093*GOV

    方差分析表中,回歸方程整體顯著性概率sig值=0.007<0.05,顯示因變量與自變量之間存在整體性的顯著關系。由參數估計表可以看出,在0.05的顯著性水平下,模型中SIZE和ROE變量的偏回歸系數的p值分別為0.003和0.006,說明影響是顯著的。但遺憾的是,模型中FIRST、FIRST平方、ZHD、GOV這些解釋變量未通過5%的顯著性檢驗。

    (三)分段討論

    為能夠進一步檢驗自變量與因變量之間的關系,根據第一大股東持股比例FIRST的數據進行分組,以35%以下,35%~50%和50%以上為標準,將數據分成三組,各組分別進行多元線性回歸分析。

    1.35%以下組。從Anovab表看,回歸方程整體顯著性概率sig值=0.424>0.05,沒有通過0.05的顯著性檢驗,表明在第一大股東持股比例小于35%的數據區(qū)間內,被解釋變量與解釋變量之間不存在顯著的線性關系。

    2.35%與50%之間組?;貧w方程顯著性檢驗的F統計量的值為4.612,對應的sig值為0.003<0.05,說明在0.05的顯著性水平下模型通過了顯著性檢驗,因變量和自變量之間存在線性關系。從參數估計表中可以看出,在0.05的顯著性水平下,模型中的GOV和ZHD對盈余管理程度v有顯著影響,顯著性概率sig值分別為0.009和0.017,通過了5%的顯著性檢驗。其中GOV的非標準化系數為0.029,說明GOV對v的影響為正向,GOV的值越大v越大。ZHD的非標準系數為-0.004,說明ZHD對v的影響為負向,隨著ZHD值的增加,v的數值會減少。

    3.50%以上組?;貧w方程顯著性檢驗的F統計量=3.755,顯著性概率sig值=0.012<0.05,說明在0.05的顯著性水平下模型通過了顯著性檢驗,解釋變量與被解釋變量之間存在顯著的線性關系。繼續(xù)查看參數估計表,發(fā)現解釋變量FIRST、ZHD、GOV的sig值都大于0.05,說明模型中解釋變量對v并沒有顯著影響。

    綜上所述,只有第一大股東持股比例FIRST的數據在35%-50%之間的回歸分析結果才有意義。一方面,國有股占股比重GOV與盈余管理程度正相關,公司國有股份占比的增加,會令公司盈余管理程度增加。另一方面,第二至第十股東持股比例之和與盈余管理程度成負相關關系,股東之間相互制衡能力的增加,能減少公司的盈余管理行為,起到一定的約束作用。

    四、研究結論

    對于選取的143家節(jié)能環(huán)保類上市公司的實證研究,得出量化的盈余管理程度指標的均值為0.0027,可見盈余管理程度總體較低。但對比2014年與2015年數據,發(fā)現2015年的盈余管理程度有略微上升。分段的實證研究發(fā)現,當第一大股東持股比例在35%~50%之間,國有股持股比重與盈余管理程度正相關,第二至第十股東持股比例之和與盈余管理程度負相關??梢妵泄煞荼戎氐脑黾訒龠M公司進行盈余管理行為,但股東之間相互制衡能力的加強能有效減少公司盈余管理行為。但無論從整體回歸分析的U型假設,還是分段回歸分析的線性假設看,第一大股東持股比例與公司盈余管理程度的相關性都不顯著(5%),表示股權集中度對公司的盈余管理行為沒有顯著影響。

    參考文獻

    [1]郭建卿,李孟剛.我國節(jié)能環(huán)保產業(yè)發(fā)展難點及突破策略[J].經濟縱橫,2016,367(6):52-56.

    [2]徐姣,何鳳平,孫倩.上市公司股權結構對盈余管理影響研究-以長江經濟上市公司為例[J].哈爾濱商業(yè)大學學報(社會科學版),2016,(6):88-96.

    [3]傅蘊英,田瓊.市場環(huán)境、股權集中度與盈余管理——基于中國A股市場的實證研究[J].財會通訊,2014,4:65-68.

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