供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革會(huì)影響定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)嗎

許慧 劉敏

【摘要】基于實(shí)施了定向增發(fā)的A股上市公司2013 ～ 2018年的數(shù)據(jù)， 探討供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后上市公司定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱變化， 并進(jìn)一步分析不同企業(yè)性質(zhì)及不同行業(yè)的上市公司定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱變化。 研究發(fā)現(xiàn)： 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)變?nèi)? 非國(guó)有企業(yè)、制造業(yè)及房地產(chǎn)業(yè)的上市公司在定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后變強(qiáng)。

【關(guān)鍵詞】定向增發(fā);錨定效應(yīng);供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革;增發(fā)定價(jià);折扣率

【中圖分類號(hào)】F832? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2020）17-0019-7

一、引言

定向增發(fā)具有財(cái)務(wù)要求低、發(fā)行方式簡(jiǎn)單、發(fā)行成本低等特點(diǎn)， 自2006年以來(lái)， 定向增發(fā)所籌資金占上市公司資金籌集總額的比重越來(lái)越大[1] 。 近年來(lái)， 定向增發(fā)的數(shù)量與規(guī)模雖在2016年達(dá)到峰值后有滑坡式的下降， 但隨著其他的股權(quán)融資方式均在2017、2018年呈現(xiàn)明顯下滑趨勢(shì)， 定向增發(fā)依舊是再融資的絕對(duì)主力。 我國(guó)的定向增發(fā)對(duì)資本市場(chǎng)的進(jìn)一步發(fā)展有著重大意義， 其不但能用于募集資金， 還能用于引入戰(zhàn)略投資者、并購(gòu)上市等[2] 。 然而， 備受歡迎的定向增發(fā)卻存在諸多問(wèn)題。 張力上和黃冕[3] 、何麗梅[4] 等研究發(fā)現(xiàn)， 相較于其他人的認(rèn)購(gòu)， 定向增發(fā)折扣率會(huì)隨著發(fā)行公司的控股股東、實(shí)際控制人等的加入而增大， 即他們加入的比例越高， 產(chǎn)生的折扣率就越大。 由此可見(jiàn)， 出現(xiàn)定向增發(fā)折扣是較為普遍的現(xiàn)象。

許年行、吳世農(nóng)[5] 通過(guò)探究實(shí)施股權(quán)分置改革的公司， 發(fā)現(xiàn)并證實(shí)了股權(quán)分置改革中公司制定對(duì)價(jià)并不是理性的行為， 而是受到了錨定效應(yīng)的影響。 俞軍[6] 通過(guò)檢驗(yàn)企業(yè)定向增發(fā)的折扣率發(fā)現(xiàn)， 我國(guó)的上市公司定向增發(fā)折扣的經(jīng)濟(jì)決策并不是理性的， 而是存在錨定效應(yīng)。 袁克麗、翟淑萍[7] 對(duì)公開(kāi)增發(fā)中的錨定效應(yīng)進(jìn)行研究， 得出了同樣的結(jié)論。 錨定效應(yīng)是指當(dāng)人們?cè)谧鰶Q定的時(shí)候， 會(huì)不自覺(jué)地參考最開(kāi)始獲取的信息， 這些初始信息就是所謂的錨值， 導(dǎo)致人們的決策結(jié)果偏向錨值， 從而出現(xiàn)估計(jì)偏差。 因此， 公司決策者和投資者會(huì)因?yàn)檫@些初始信息的存在， 可能不能做出理性且有效的決策， 除了導(dǎo)致公司自身的定價(jià)不準(zhǔn)確， 融資效益也很可能無(wú)法達(dá)到最大化， 還會(huì)影響投資者的資金利用效率， 使其投資行為不能有效進(jìn)行。 因此， 認(rèn)識(shí)并衡量定向增發(fā)折扣率中的錨定效應(yīng)問(wèn)題至關(guān)重要。 由于Tversky和Kahnaman[8] 認(rèn)為錨定效果具有重復(fù)性， 即指標(biāo)值或相同性質(zhì)的類似現(xiàn)象會(huì)重復(fù)出現(xiàn)， 如果是時(shí)間序列， 它將一直保持至外部環(huán)境（如制度或政策）發(fā)生變化后， 錨點(diǎn)才會(huì)發(fā)生改變。 我國(guó)企業(yè)融資過(guò)程中存在的杠桿率和融資成本偏高問(wèn)題， 對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展造成了壓力。 定向增發(fā)是一種股權(quán)融資中的私募形式， 股權(quán)融資作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要內(nèi)容， 能夠降低非金融企業(yè)杠桿率， 而供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中的“三去一降一補(bǔ)”均和非金融企業(yè)相關(guān)。 那么， 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實(shí)施能否作為外部環(huán)境影響我國(guó)上市公司定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)呢？

雖然錨定效應(yīng)已經(jīng)在很多領(lǐng)域有所運(yùn)用， 但很少有學(xué)者研究在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的環(huán)境下， 定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)是否會(huì)受到影響。 鑒于此， 本文基于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革影響錨定效應(yīng)的新視角， 深入研究錨定效應(yīng)的影響因素以及定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后的強(qiáng)弱變化。 這不僅能拓展錨定效應(yīng)影響因素方面的研究、豐富行為心理學(xué)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用， 而且還有助于企業(yè)做出更合理、更有效的融資決策， 也更有利于投資者選擇更合理的時(shí)機(jī)或領(lǐng)域進(jìn)行投資。 因此， 本文選擇2013 ～ 2018年中實(shí)施定向增發(fā)的上市公司作為樣本， 探討供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后上市公司定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱變化， 并進(jìn)一步分析不同企業(yè)性質(zhì)及不同行業(yè)的上市公司定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱變化， 以期為企業(yè)和投資者提供參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

Chapman和Johnson[9] 認(rèn)為錨定效應(yīng)的產(chǎn)生條件有兩點(diǎn)： 一是被試者對(duì)錨值充分注意; 二是錨值和目標(biāo)估計(jì)值屬同一數(shù)量等級(jí)。 結(jié)合定向增發(fā)過(guò)程中表現(xiàn)的現(xiàn)象與特征和錨定效應(yīng)發(fā)生的現(xiàn)象相吻合的情況， 可以得出定向增發(fā)中很可能會(huì)產(chǎn)生錨定效應(yīng)。 俞軍[6] 、袁克麗和翟淑萍[7] 也得出了同樣的結(jié)論。 錨定效應(yīng)的出現(xiàn)不僅會(huì)導(dǎo)致企業(yè)融資達(dá)不到理想的價(jià)值最大化， 而且還會(huì)影響利益相關(guān)者做出正確的投資決策。 因此， 對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)， 選擇錨定效應(yīng)低的市場(chǎng)和企業(yè)是非常有利的。 如此一來(lái)， 研究錨定效應(yīng)的影響因素就顯得格外重要。 根據(jù)Tversky和Kahnaman[8] 的觀點(diǎn)， 是否意味著如果外部環(huán)境發(fā)生變化， 錨定效應(yīng)也會(huì)受到一定的影響呢？定向增發(fā)作為目前應(yīng)用最多的股權(quán)融資方式， 目的之一是降低成本， 使企業(yè)融資效益最大化。 根據(jù)調(diào)查結(jié)果， 我國(guó)上市公司債務(wù)占比、融資成本、杠桿率都明顯較高， 越來(lái)越多的大型企業(yè)趨于“僵尸化”， 只能靠政府的扶持繼續(xù)存活， 卻占據(jù)著很多社會(huì)資源， 使新興企業(yè)無(wú)法充分獲得有效資源， 從而對(duì)新興企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展造成了壓力。 鄭志來(lái)[10] 提出， 應(yīng)該通過(guò)作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革重要內(nèi)容的股權(quán)融資來(lái)降低上市公司的杠桿率。 隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的發(fā)展， 市場(chǎng)信息越來(lái)越透明， 尚未進(jìn)行定向增發(fā)的公司不會(huì)再對(duì)和錨值有關(guān)的信息有過(guò)多的依賴， 而是更關(guān)注公司的其他信息， 比如公司特征、規(guī)模、發(fā)展前景等。 因此， 公司在定向增發(fā)定價(jià)的確定中， 會(huì)更多地根據(jù)其相關(guān)信息做出調(diào)整， 導(dǎo)致錨定效應(yīng)減弱。

由此， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1： 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前企業(yè)定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)變?nèi)酢?/p>

國(guó)有企業(yè)的定向增發(fā)的發(fā)行對(duì)象大多是大股東和其他國(guó)有企業(yè)。 Bayless和Chaolinsky[11] 發(fā)現(xiàn)， 個(gè)體自身的情緒因素會(huì)隨著個(gè)體對(duì)公司各類情況熟知程度的變化而改變， 比如， 如果個(gè)體對(duì)一家公司的熟知程度較低， 很容易出現(xiàn)負(fù)面情緒; 如果個(gè)體是公司大股東則其對(duì)公司的各類情況會(huì)較為了解， 個(gè)體就不會(huì)產(chǎn)生較大的極端情緒， 可見(jiàn)對(duì)信息的了解程度決定了大股東們的理性程度， 即對(duì)信息的熟知程度越高， 越能在判斷與決策時(shí)保持鎮(zhèn)靜和理性狀態(tài)。 由于我國(guó)特殊的融資結(jié)構(gòu)， 國(guó)有企業(yè)擁有政府背書， 同時(shí)其固定資產(chǎn)普遍較多， 并且具有比非國(guó)有企業(yè)更多的信用資源， 使得國(guó)有企業(yè)的主要融資方式為銀行貸款而非資本市場(chǎng)直接融資， 但非國(guó)有企業(yè)只能在二級(jí)市場(chǎng)靠定向增發(fā)來(lái)獲取發(fā)展所需資金。 除此之外， 余明桂、潘紅波[12] 提出， 國(guó)有企業(yè)的各種決策更多屬于政府行為， 并非總是與公司及其他股東有同樣的盈利目標(biāo)。 非國(guó)有企業(yè)卻并非如此， 其各種決策行為大多與公司利益、融資規(guī)模、發(fā)行對(duì)象等因素有關(guān)， 且對(duì)于市場(chǎng)、政策的變化敏感度更高。 那么， 在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后， 非國(guó)有企業(yè)所受影響是否會(huì)更大呢？ 康拓[13] 認(rèn)為， 我國(guó)的任何經(jīng)濟(jì)改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)而言通常都是一個(gè)漸進(jìn)適應(yīng)的過(guò)程， 相關(guān)的法律法規(guī)出臺(tái)之后， 很多非國(guó)有企業(yè)的再融資訴求并不能馬上得到滿足。 那么， 在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后， 由于非國(guó)有企業(yè)對(duì)市場(chǎng)信息未完全掌握， 很可能會(huì)通過(guò)參考以往年度的定向增發(fā)定價(jià)來(lái)滿足自身的融資需求。

由此， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2： 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前的非國(guó)有企業(yè)在定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)變強(qiáng)。

張艷[14] 提出， 我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)上大多數(shù)的交易都無(wú)法獲得充分的市場(chǎng)信息， 開(kāi)發(fā)商具有絕對(duì)的信息優(yōu)勢(shì)， 信息不對(duì)稱問(wèn)題十分嚴(yán)重， 因此， 我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)是非有效的。 她還認(rèn)為這種信息不對(duì)稱會(huì)造成投資或投資組合的決策偏差， 從而造成定價(jià)偏差， 而定價(jià)偏差往往會(huì)產(chǎn)生錨定效應(yīng)。 邱崇明、李輝文[15] 通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)， 也認(rèn)為我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)是非有效的。 聶輝華等[16] 、孔繁成[17] 研究發(fā)現(xiàn)， 房地產(chǎn)行業(yè)“僵尸化”程度較為嚴(yán)重， “僵尸企業(yè)”數(shù)量占比在行業(yè)排名中靠前。 習(xí)近平總書記提出的戰(zhàn)略目標(biāo)中很重要的一個(gè)理念就是化解產(chǎn)能過(guò)剩， 處置“僵尸企業(yè)”。 那么， 作為戰(zhàn)略目標(biāo)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革必然會(huì)給房地產(chǎn)行業(yè)帶來(lái)轉(zhuǎn)變。 除此之外， 房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的規(guī)模（特別是固定資產(chǎn)規(guī)模）普遍比其他行業(yè)大。 肖澤忠等[18] 、楊敏[19] 均認(rèn)為， 由于大型公司往往會(huì)因?yàn)椴挥眠^(guò)于擔(dān)心采用債券融資可能會(huì)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)， 因此大多采用債券融資; 反觀小型公司， 其通常會(huì)因?yàn)椴荒艹惺軅谫Y可能存在的風(fēng)險(xiǎn)而多數(shù)選擇股權(quán)融資。 而劉開(kāi)瑞等[20] 在研究政策環(huán)境對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)融資選擇的影響時(shí)， 認(rèn)為政策環(huán)境和房地產(chǎn)企業(yè)實(shí)施股權(quán)融資的概率正相關(guān)。 那么， 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革作為一種政策環(huán)境， 它的提出就會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)行業(yè)上市公司更多地選擇采用股權(quán)融資。 如此一來(lái)， 要實(shí)施定向增發(fā)的公司就會(huì)由于自身僅存在債券融資的經(jīng)驗(yàn)而只能參照已經(jīng)實(shí)施過(guò)定向增發(fā)的公司進(jìn)行決策。

傳統(tǒng)制造業(yè)也存在產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩的問(wèn)題， 隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的提出與深入， 制造業(yè)中不斷創(chuàng)新的新型產(chǎn)業(yè)將成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。 劉端等[21] 認(rèn)為， 對(duì)于真正提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)而言， 集資和投資的強(qiáng)度也正在上升。 王玉榮、吳剛[22] 研究發(fā)現(xiàn)， 技術(shù)含量較高公司和信息技術(shù)業(yè)公司中， 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的股權(quán)融資效率更高。 張一林等[23] 發(fā)現(xiàn)股權(quán)市場(chǎng)比銀行更能支持技術(shù)創(chuàng)新。 然而， McElroy和Dowd[24] 認(rèn)為當(dāng)個(gè)體具有開(kāi)放性時(shí)， 通常更傾向于多元化的選擇， 能夠敏銳地分辨出周圍情景的內(nèi)容， 而錨定效應(yīng)現(xiàn)象能夠形成的一個(gè)重要原因是對(duì)效應(yīng)要求的了解程度， 高開(kāi)放性個(gè)體會(huì)對(duì)錨定信息進(jìn)行更多的加工， 使得錨定一致性信息能夠高度通達(dá)， 從而導(dǎo)致最后的判斷估計(jì)值趨向于錨定值。

由此， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3： 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前的制造業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)上市公司在定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)均變強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇2013 ～ 2018年實(shí)施了定向增發(fā)的我國(guó)A股上市公司作為初始樣本， 同時(shí)依據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)初始樣本進(jìn)行篩選： ①剔除金融行業(yè)的公司， 因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)所采用的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與其他行業(yè)適用的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則具有較大差異， 相關(guān)指標(biāo)在金融行業(yè)與非金融行業(yè)之間不具有可比性; ②剔除PT、ST和?ST等特殊處理公司， 因?yàn)檫@類公司的財(cái)務(wù)狀況可能出現(xiàn)異常; ③剔除2013年以后上市的公司; ④剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司。 最終得到六年共2884個(gè)樣本觀測(cè)值。 除了定向增發(fā)發(fā)行日前一日及前20日的股票收盤價(jià)、發(fā)行對(duì)象由筆者手動(dòng)收集、定向增發(fā)折扣率數(shù)據(jù)由公式計(jì)算得來(lái)， 其余的數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。 最后， 為了消除極端值的影響， 本文還對(duì)所有連續(xù)型變量按照（1%，99%）的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了Winsorize縮尾處理。

（二）研究變量與模型設(shè)計(jì)

1. 研究變量。

（1）被解釋變量： 錨定效應(yīng)（DA）。根據(jù)許年行和吳世農(nóng)[5] 、俞軍[6] 的研究方法， 用定向增發(fā)折扣率的差值來(lái)衡量錨定效應(yīng)。 參照已有文獻(xiàn)， 本文定向增發(fā)折扣率的差值計(jì)算公式如下：

DA=Da-[D1]

式中， Da表示定向增發(fā)折扣率， 其計(jì)算公式為： Da=（P1-P0）/P1， 其中P1表示定向增發(fā)發(fā)行日前一日的股票收盤價(jià)， P0表示定向增發(fā)發(fā)行價(jià)格。 [D1]表示動(dòng)態(tài)錨定值， 即上一期已實(shí)施定向增發(fā)的所有上市公司折扣率的均值。

（2）其他變量。 為了判斷定向增發(fā)定價(jià)中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱， 本文參考許年行和吳世農(nóng)[5] 、俞軍[6] 的研究， 選擇政策變量、第一大股東持股比例、企業(yè)性質(zhì)、前十大股東持股比例、發(fā)行對(duì)象、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率、公司規(guī)模作為除了錨定值以外的其他影響因素。 此外， 為了消除時(shí)間和行業(yè)的影響， 同時(shí)選擇年度和行業(yè)作為控制變量。

所有變量的具體定義和計(jì)算方法見(jiàn)表1。

本文為了驗(yàn)證前文所提出的假設(shè)， 分別將政策變量RV、企業(yè)性質(zhì)Top1dum以及行業(yè)IND這三個(gè)變量分組進(jìn)行回歸分析。

2. 模型設(shè)計(jì)。 本文在檢驗(yàn)錨定效應(yīng)的強(qiáng)弱時(shí)， 參考了許年行和吳世農(nóng)[5] 在研究我國(guó)上市公司股權(quán)分置改革中存在的錨定效應(yīng)以及俞軍[6] 、袁克麗和翟淑萍[7] 在研究公開(kāi)增發(fā)定價(jià)的錨定效應(yīng)時(shí)所使用的判斷方法， 即： 顯著影響因素越少， 則錨定效應(yīng)越強(qiáng); 顯著影響因素越多， 則錨定效應(yīng)越弱。 因此， 本文為了檢驗(yàn)我國(guó)上市公司定向增發(fā)折扣率確定中的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱， 建立如下模型：

為了檢驗(yàn)假設(shè)1， 本文構(gòu)建以下模型（1）：

DA=β0+β1Top1+β2Top1dum+β3Top10+

β4Identity+β5ROA+β6Lev+β7Size+εi （1）

為了檢驗(yàn)假設(shè)2， 本文構(gòu)建以下模型（2）：

DA=β0+β1Top1+β2Top10+β3Identity+

β4ROA+β5Lev+β6Size+εi （2）

為了檢驗(yàn)假設(shè)3， 本文構(gòu)建以下模型（3）：

DA=β0+β1Top1+β2Top1dum+β3Top10+

β4Identity+β5ROA+β6Lev+β7Size+εi （3）

四、實(shí)證分析

（一）定向增發(fā)折扣率描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了樣本上市公司定向增發(fā)折扣率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

由于絕大多數(shù)上市公司管理者缺乏增發(fā)定價(jià)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和信息來(lái)源， 很難找到可直接利用的參考值， 也就無(wú)法確定“內(nèi)部錨”， 因此上市公司管理層只能從外部獲取公開(kāi)增發(fā)定價(jià)的錨值。 又由于外部錨中的靜態(tài)錨一般選用最開(kāi)始實(shí)施定向增發(fā)的幾家上市公司折扣率均值， 但目前與最初定向增發(fā)實(shí)施的時(shí)間距離過(guò)大， 作為靜態(tài)錨參考可能存在很大的誤差， 因此， 本文只選用上一組已經(jīng)實(shí)施增發(fā)的所有上市公司定向增發(fā)折扣率均值作為動(dòng)態(tài)錨。 由表2可以看出： 2014年上半年定向增發(fā)折扣率的均值最大， 為0.1979; 2018年上半年定向增發(fā)折扣率的均值最小， 為-0.1530; 2013 ～ 2018年定向增發(fā)折扣率均值為負(fù)的年份分別是2015年上半年、2016年下半年、2017年下半年、2018年上半年和2018年下半年， 剩余的定向增發(fā)折扣率均值為正。 除此之外， 2015年下半年定向增發(fā)折扣率的中位數(shù)最大， 為0.3848; 2018年下半年定向增發(fā)折扣率的中位數(shù)最小， 為-0.0457。

（二）錨定效應(yīng)的檢驗(yàn)和分析

表3列示了定向增發(fā)折扣率錨定效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。

由表3可以看出， 上市公司定向增發(fā)折扣率與“動(dòng)態(tài)錨”之間的差額（Da-[D1]）無(wú)顯著意義， 說(shuō)明我國(guó)上市公司在定向增發(fā)定價(jià)過(guò)程中確實(shí)存在明顯的錨定效應(yīng)， 即上市公司會(huì)以“上一年已經(jīng)實(shí)施定向增發(fā)上市公司的折扣率均值”作為錨定值進(jìn)行增發(fā)定價(jià)決策。

各年度定向增發(fā)折扣率與動(dòng)態(tài)錨之間的差額（Da-[D1]）在統(tǒng)計(jì)上都基本顯著為0， 但在T檢驗(yàn)中， 2013年上半年、2017年上半年及2018年下半年存在例外， 可能的原因是： 2012年下半年， 滬指下跌了20.55%且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)7個(gè)月， 長(zhǎng)時(shí)間的下跌使投資者情緒悲觀， 從而導(dǎo)致定向增發(fā)折扣率偏低， 與2013年上半年的折扣率存在顯著差異; 2017年2月， 證監(jiān)會(huì)對(duì)《上市公司非公開(kāi)發(fā)行股票實(shí)施細(xì)則》的部分條文進(jìn)行了修訂， 完善非公開(kāi)發(fā)行股票定價(jià)機(jī)制， 從而導(dǎo)致定向增發(fā)折扣率也偏離了錨定值; 2018年， 對(duì)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的四個(gè)工作要點(diǎn)“調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu); 深化經(jīng)濟(jì)體制改革; 轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式——?jiǎng)?chuàng)新驅(qū)動(dòng); 全面開(kāi)放”的深入推進(jìn)， 可能對(duì)定向增發(fā)定價(jià)產(chǎn)生影響。 除此之外， 在非參數(shù)wilcoxon檢驗(yàn)中2016年上半年也同樣不顯著為0， 其原因可能是自2015年以來(lái)， 我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入一個(gè)新階段， 出現(xiàn)消費(fèi)上升而投資下降等現(xiàn)象， 是非標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)的通縮。 為了適應(yīng)這種經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性分化明顯的變化， 2015年11月我國(guó)正式提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革， 這一事件也可能對(duì)2016年上半年上市公司定向增發(fā)產(chǎn)生顯著影響。

（三）回歸分析

1. 不同時(shí)期的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱分析。 表4反映了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后企業(yè)定向增發(fā)折扣率中錨定效應(yīng)的強(qiáng)弱。 結(jié)果顯示， 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前的錨定效應(yīng)受到6個(gè)因素的影響， 而提出后受到7個(gè)因素的影響， 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后上市公司的定向增發(fā)折扣率較提出前還多受到企業(yè)性質(zhì)的影響， 且呈正向影響， 即當(dāng)企業(yè)性質(zhì)為國(guó)有（Top1dum=1）時(shí)， 定向增發(fā)折扣率較高。 因?yàn)椋?國(guó)有企業(yè)定向增發(fā)的對(duì)象大多數(shù)是大股東和其他國(guó)有企業(yè)， 他們對(duì)公司未來(lái)的現(xiàn)金流和真實(shí)的公司價(jià)值有著更明智的看法， 更容易保持冷靜和理性， 如此一來(lái)， 定向增發(fā)公司只能通過(guò)適當(dāng)提高定向增發(fā)折扣率的方式來(lái)吸引投資者。 并且隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn)， 市場(chǎng)信息越來(lái)越透明， 對(duì)尚未進(jìn)行定向增發(fā)的公司其他信息關(guān)注得越來(lái)越多， 對(duì)和“錨值”有關(guān)的信息的依賴程度逐步降低， 而諸如公司特征、企業(yè)性質(zhì)等其他信息在定向增發(fā)過(guò)程中的影響和作用越來(lái)越大。 因此， 公司在定向增發(fā)定價(jià)的確定中， 會(huì)更多地根據(jù)公司的相關(guān)信息做出調(diào)整， 導(dǎo)致錨定效應(yīng)減弱。 除此之外， 錨定效應(yīng)的其他影響因素越少， 錨定效應(yīng)就越強(qiáng)。 因此， 假設(shè)1成立， 即供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)變?nèi)酢?/p>

2. 不同企業(yè)的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱分析。 表5反映了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后的國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)定向增發(fā)中錨定效應(yīng)的強(qiáng)弱變化。 結(jié)果顯示， 國(guó)有企業(yè)定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)無(wú)論是在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前還是提出后， 均受到除錨值以外的其他4個(gè)因素的影響。 而非國(guó)有企業(yè)在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前受到6個(gè)因素的影響， 在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后受到5個(gè)因素的影響。 非國(guó)有企業(yè)的定向增發(fā)折扣率在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前較提出后還多受到發(fā)行對(duì)象的影響， 且呈正向影響， 即發(fā)行對(duì)象為控股股東及關(guān)聯(lián)股東時(shí)（Identity=1）， 定向增發(fā)折扣率會(huì)變高。 控股股東及關(guān)聯(lián)股東參與認(rèn)購(gòu)增發(fā)股票時(shí)， 會(huì)給市場(chǎng)傳遞一種公司未來(lái)有好投資項(xiàng)目的信息， 因?yàn)樗麄儗?duì)公司未來(lái)的現(xiàn)金流和真實(shí)的公司價(jià)值有著更明智的看法， 而公司其他股東會(huì)因?yàn)槲磥?lái)可能存在的優(yōu)質(zhì)投資機(jī)會(huì)而愿意接受較高的市場(chǎng)折價(jià)以補(bǔ)償認(rèn)購(gòu)定向增發(fā)股份的投資者。 因此， 定向增發(fā)折扣率會(huì)變高。 根據(jù)錨定效應(yīng)的其他影響因素越少， 錨定效應(yīng)就越強(qiáng)的理論， 假設(shè)2成立， 即供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前， 非國(guó)有企業(yè)在定向增發(fā)中受到錨值的影響變大， 錨定效應(yīng)變強(qiáng)。

3. 不同行業(yè)的錨定效應(yīng)強(qiáng)弱分析。 表6反映了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后的制造業(yè)與房地產(chǎn)行業(yè)上市公司定向增發(fā)中錨定效應(yīng)的強(qiáng)弱。 結(jié)果顯示， 無(wú)論是制造業(yè)還是房地產(chǎn)行業(yè)上市公司， 其定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)雖然在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前后所受到的除錨值以外的其他因素稍有不同， 但改革提出后的影響因素個(gè)數(shù)均較提出前有所減少。 根據(jù)錨定效應(yīng)的其他影響因素越少， 錨定效應(yīng)就越強(qiáng)的理論， 假設(shè)3成立， 即供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后相比于提出前， 制造業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)的上市公司在其定向增發(fā)中受到錨值的影響變大， 錨定效應(yīng)變強(qiáng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性， 本文改變定向增發(fā)折扣率計(jì)算公式中的收盤價(jià)， 把定向增發(fā)折扣率定義為Db， 即基于定向增發(fā)公告日前20日收盤價(jià)均價(jià)來(lái)衡量定向增發(fā)折扣時(shí)， 再次檢驗(yàn)錨定效應(yīng)的強(qiáng)弱。 然后運(yùn)用模型按照上述步驟重新進(jìn)行回歸分析， 得到的結(jié)果跟前文結(jié)論一致， 因此本文結(jié)論比較穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論與建議

本文研究了2013 ～ 2018年實(shí)施了定向增發(fā)的我國(guó)A股上市公司。 研究結(jié)果表明： 相比于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出前， 提出后的錨定效應(yīng)變?nèi)? 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提出后的非國(guó)有企業(yè)、制造業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)的上市公司在定向增發(fā)中的錨定效應(yīng)變強(qiáng)。

針對(duì)上述結(jié)論， 本文提出以下幾點(diǎn)建議： ①減少政府干預(yù)。 國(guó)有企業(yè)或者一些“大而不倒”的企業(yè)有政府的持續(xù)扶持， 即使一些瀕臨破產(chǎn)倒閉的企業(yè)也很可能會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模， 增加產(chǎn)能。 由此反而占用了社會(huì)資源， 導(dǎo)致其他非國(guó)有企業(yè)被動(dòng)采取其他行為來(lái)滿足資源需求。 ②證監(jiān)會(huì)應(yīng)加強(qiáng)信息披露管理和監(jiān)督力度， 增加信息披露渠道， 讓投資者享有更完善、更全面的信息， 減少信息不對(duì)稱。 若出現(xiàn)股價(jià)異常波動(dòng)， 應(yīng)當(dāng)及時(shí)披露原因， 同時(shí)公開(kāi)披露相關(guān)公司的財(cái)務(wù)信息， 提高透明度。 上市公司若嚴(yán)重隱瞞或披露不實(shí)的信息， 證監(jiān)會(huì)應(yīng)拒絕通過(guò)其定向增發(fā)方案， 甚至可以處以罰款。 ③上市公司不應(yīng)以圈錢為目的實(shí)施定向增發(fā)， 應(yīng)該著力改善公司的財(cái)務(wù)狀況， 切合實(shí)際進(jìn)行融資。 如此一來(lái)， 投資方所面對(duì)的“無(wú)形”的錨定效應(yīng)將會(huì)有所改善。 ④投資者應(yīng)在做出決策前， 在多了解市場(chǎng)信息的同時(shí)不斷進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)， 提升自身的專業(yè)水準(zhǔn)， 了解定向增發(fā)公司的內(nèi)在價(jià)值、現(xiàn)狀和未來(lái)前景， 根據(jù)市場(chǎng)信息做出有效判斷， 排除其他干擾， 避免因投機(jī)心理及自身過(guò)度樂(lè)觀情緒導(dǎo)致缺乏理性誤判的盲目跟風(fēng)。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[ 1 ]? ?支曉強(qiáng)，鄧路.投資者異質(zhì)性信念影響定向增發(fā)折扣率嗎[ J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2014（2）：56 ～ 65.

[ 2 ]? ?鄭云鷹，曹麗梅.機(jī)構(gòu)投資者的定向增發(fā)偏好研究[ J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016（2）：198 ～ 208.

[ 3 ]? ?張力上，黃冕.我國(guó)A股市場(chǎng)定向增發(fā)定價(jià)的實(shí)證研究[ J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2009（9）：34 ～ 41.

[ 4 ]? ?何麗梅.我國(guó)上市公司定向增發(fā)折價(jià)研究——基于較完整市場(chǎng)周期的分析[ J].經(jīng)濟(jì)管理，2010（2）：144 ～ 151.

[ 5 ]? ?許年行，吳世農(nóng).我國(guó)上市公司股權(quán)分置改革中的錨定效應(yīng)研究[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2007（1）：114 ～ 125.

[ 6 ]? ?俞軍.上市公司定向增發(fā)定價(jià)中的錨定效應(yīng)研究[ J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2012（6）：150 ～ 155.

[ 7 ]? ?袁克麗，翟淑萍.上市公司公開(kāi)增發(fā)定價(jià)的錨定效應(yīng)[ J].財(cái)會(huì)月刊，2019（4）：30 ～ 37.

[ 8 ]? ?Tversky? A.， Kahnanan? D.. Judgnent under Uncertainty：Heuristics and Biases[ J].Science，1974（185）：1124 ～ 1130.

[ 9 ]? ?Chapman G. B.， Johnson E. J.. Incorporating the Irrelevant： Anchors in Judgments of Belief and Value[A].In Gilovich? T.，Griffin D.，

Kahneman D.. Heuristics and Biases： The Psychology of Intuitive Judgment[M].New York：Cambridge University Press，2002：120 ～ 138.

[10]? ?鄭志來(lái).供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、股權(quán)融資與債轉(zhuǎn)股研究[ J].經(jīng)濟(jì)與管理，2017（6）：29 ～ 34.

[11]? ?Bayless M.， S. Chaolinsky. Is There a Window of Opportunity for Seasoned Equity Issuance？[ J].The Journal of Finance，1996（52）：253

～ 278.

[12]? ?余明桂，潘紅波.政治關(guān)系、制度環(huán)境與民營(yíng)企業(yè)銀行貸款[ J].管理世界，2008（8）：9 ～ 21+39+187.

[13]? ?康拓.A股上市公司定向增發(fā)收益率影響因素研究[D].北京：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2019.

[14]? ?張艷.基于行為金融學(xué)的房地產(chǎn)泡沫成因新探[ J].財(cái)會(huì)月刊，2011（5）：30 ～ 32.

[15]? ?邱崇明，李輝文.我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)有效性分析：理論與實(shí)證結(jié)果[ J].福建論壇（人文社會(huì)科學(xué)版），2011（4）：10 ～ 14.

[16]? ?聶輝華，江艇，張雨瀟等.我國(guó)僵尸企業(yè)的現(xiàn)狀、原因與對(duì)策[ J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2016（9）：63 ～ 68.

[17]? ?孔繁成.中國(guó)僵尸企業(yè)測(cè)度分析——以房地產(chǎn)上市公司為例[ J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2019（13）：85 ～ 88.

[18]? ?肖澤忠，鄒宏.中國(guó)上市公司資本結(jié)構(gòu)的影響因素和股權(quán)偏好[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（6）：119 ～ 144.

[19]? ?楊敏.上市公司融資結(jié)構(gòu)的影響因素——基于新能源上市公司的實(shí)證分析[ J].財(cái)會(huì)月刊，2016（17）：17 ～ 21.

[20]? ?劉開(kāi)瑞，馬云雁.我國(guó)房地產(chǎn)上市公司融資偏好影響因素的實(shí)證分析[ J].生產(chǎn)力研究，2011（1）：71 ～ 73.

[21]? ?劉端，陳詩(shī)琪，陳收.制造業(yè)上市公司的股權(quán)增發(fā)、外部融資依賴對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響[ J].管理學(xué)報(bào)，2019（8）：1168 ～ 1178.

[22]? ?王玉榮，吳剛.我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司股權(quán)融資效率研究[ J].西部論壇，2018（1）：118 ～ 124.

[23]? ?張一林，龔強(qiáng)，榮昭.技術(shù)創(chuàng)新、股權(quán)融資與金融結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[ J].管理世界，2016（11）：65 ～ 80.

[24]? ?McElroy T.， Dowd? K.. Susceptibility to Anchoring Effects： How Openness-to-Experience Influences Responses to Anchoring Cues[ J].

Judgment and Decision Making， 2007（2）：48 ～ 53.