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    中央企業(yè)重組政策實施效果的雙重差分研究

    2018-05-14 15:12陳俊希
    關(guān)鍵詞:國企改革

    陳俊希

    摘要:近年以來,面對復(fù)雜的國內(nèi)國際環(huán)境,中央企業(yè)的資源配置能力、核心競爭力、主營業(yè)務(wù)收入都有了不同程度的提升。而新一輪國企改革開始以來,經(jīng)過最近幾年的重組,央企數(shù)量已經(jīng)從110多家降至90多家,國有資產(chǎn)保值增值能力得到一定程度的提升,但針對重組央企進行的定量研究比較缺乏。本文采用雙重差分模型(DID),以上市央企旗下公司年度財務(wù)報表為基礎(chǔ),考量央企重組后財務(wù)數(shù)據(jù)是否得到明顯改善。

    關(guān)鍵詞:國企改革;央企重組;雙重差分;定量研究

    一、樣本及變量選取

    1.樣本選取

    截止到2016年12月,新一輪國企改革有10家19對中央企業(yè)完成重組,共涉及57家上市公司。本文將重組看作一種“準(zhǔn)自然實驗”,對受到政策影響的公司作為“處理組(treatment group)”,未受政策影響或者受到影響較小的公司作為“對照組(control group)”。一般而言,雙重差分模型至少要滿足兩個條件:第一,隨機性假設(shè),意味著需要控制所有可能影響實驗結(jié)果的無關(guān)變量,從而保證實驗結(jié)果是受所選擇變量的影響;第二,同質(zhì)性假設(shè),指處理組和對照組除在某一時點受政策沖擊而造成較大變化之外,其余各方面應(yīng)該達到相同或近似相等的程度。

    從2003年開始,央企重組已經(jīng)經(jīng)歷多輪,決策層對央企的選擇似乎并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。從近幾年開啟重組進程的央企來看,主要涉及戰(zhàn)略性行業(yè),并且與企業(yè)內(nèi)部是否有上市公司,企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、行業(yè)地位沒有必然聯(lián)系,因此可以將本文選取的57家上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)看作是“準(zhǔn)隨機性實驗”。對于第二類同質(zhì)性假設(shè),剔除金融行業(yè)的公司,企業(yè)的財務(wù)報表按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)編制,可以達到一致的要求。

    基于以上兩類假設(shè)驗證,初步確立了處理組和對照組樣本。其中處理組樣本來自于2015和2016年實施重組的央企,對照組是未在以上兩年實施重組的央企。

    2.變量選取

    反映企業(yè)盈利能力的主要指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率(roe)首先被納入考慮范圍內(nèi),roe反映的是企業(yè)一定時期內(nèi)凈利潤與平均凈資產(chǎn)的比率,具體公式是“roe=凈利潤率*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率*杠桿比率”,體現(xiàn)的是企業(yè)投資獲得凈收益的能力,該指標(biāo)可以直觀地對企業(yè)營運能力加以評價。另外,對于企業(yè)負債方面,引入的評價指標(biāo)是資產(chǎn)負債率(DebtAssetratio,下文簡稱dar),dar是企業(yè)負債和總資產(chǎn)的比率,是評價企業(yè)負債水平的綜合指標(biāo)。

    基于roe和dar兩個指標(biāo),我們對處理組和對照組樣本進行數(shù)據(jù)收集。在對數(shù)據(jù)進行處理時,剔除了金融企業(yè)、極端值或者年份間出現(xiàn)的突變值。最終得出的平均值統(tǒng)計結(jié)果如表1。

    下一步要關(guān)注的是控制變量的選取。我們將控制變量分為兩大類,一類是代表宏觀經(jīng)濟情況的指標(biāo),另一類是企業(yè)微觀運營指標(biāo)。宏觀層面包括以下幾個變量:一是國內(nèi)宏觀環(huán)境,我們使用GDP取對數(shù)來衡量近年全國宏觀經(jīng)濟情況;二是規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值,該指標(biāo)反映了原料、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品的價值,能較好契合樣本中部分上游企業(yè),將其取對數(shù)后納入控制變量指標(biāo);三是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況,央企多數(shù)企業(yè)布局的是第二產(chǎn)業(yè),因此我們增加了對行業(yè)的控制,重點關(guān)注第二產(chǎn)業(yè)的變動情況;四是考慮到所選樣本都是上市公司,我們對公司規(guī)模加以簡單的控制,依據(jù)公司是否在主板/中小板/創(chuàng)業(yè)板上市進行賦值。

    微觀層面的變量選取涉及企業(yè)營業(yè)收入、扣除非經(jīng)常性損益后的凈利潤、總資產(chǎn)、總負債和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率五個指標(biāo)。前四個指標(biāo)為了方便統(tǒng)計,取對數(shù)后納入控制變量,資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率直接納入控制變量。

    綜上所述,詳細的指標(biāo)設(shè)置如表2所示。

    二、雙重差分模型構(gòu)建

    假定y是結(jié)果的隨機變量,取1或0代表樣本在某一時期是否被“處理”,處理后所產(chǎn)生的因果表現(xiàn)為同時我們假設(shè)隨機變量之間存在線性關(guān)系,這樣,對于個體i在時期t,我們設(shè)定模型為:

    其中x表示個體i在時期,是否發(fā)生了“處理”的虛擬變量,%表示影響結(jié)果的其他控制變量,珥表示的是時期i的虛擬變量,z表示的是不隨時間變化的特征變量,c代表誤差項變量。

    這樣,只要E=0,就可以利用固定面板數(shù)據(jù)得到參數(shù)的一致性估計,公式(1)中a1的估計值就是雙重差分估計量。因此,差分估計最重要的一個條件就是要保證政策沖擊所產(chǎn)生的變化是外生的,從而保證與回歸方程誤差項之間不存在聯(lián)系?;谇拔牡挠懻?,我們近似地將此次研究看作“準(zhǔn)自然實驗”,同時樣本的選擇基于重組政策分批進行特點,可以認(rèn)為是隨機選擇的。進而對主要變量進行描述性統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果如表3。

    進而提出兩個假設(shè):

    假設(shè)一:央企重組政策對企業(yè)盈利能力有正向影響,即差分項統(tǒng)計結(jié)果顯著為正。

    假設(shè)二:央企重組政策降低了企業(yè)負債水平,即差分統(tǒng)計結(jié)果顯著為負。

    三、雙重差分結(jié)果

    如表4所示,模型(1)和模型(2)是加入控制變量前的雙重差分統(tǒng)計結(jié)果。對于roe而言,雙重差分項統(tǒng)計結(jié)果為正且達到了1%的顯著水平,說明中央企業(yè)重組政策實施后,受政策影響的中央企業(yè)roe水平提升較為明顯,盈利能力有了不同程度的改善。而對于dar而言,重組政策并沒有顯著影響企業(yè)的資產(chǎn)負債率,表明政策與企業(yè)負債水平的關(guān)聯(lián)程度不高。

    模型(3)和模型(4)是加入控制變量后的雙重差分統(tǒng)計結(jié)果。me的雙重差分項統(tǒng)計值變?yōu)?.23,降低了0.70,同時達到了1%的顯著水平,說明控制了一些指標(biāo)之后,央企重組帶來的業(yè)績提升幅度有所降低。詳細分析來看,宏觀層面變量對me的影響不顯著,說明央企的盈利能力和國內(nèi)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值、產(chǎn)業(yè)類別等指標(biāo)關(guān)聯(lián)性不強,這也在側(cè)面證明了央企更多扮演的是經(jīng)濟效率催化劑的角色,其經(jīng)營狀況可以直接影響宏觀經(jīng)濟的景氣程度。但另一方面,部分原因在于央企多是各自壟斷領(lǐng)域的龍頭,市場需求長期保持較高層次,抗經(jīng)濟風(fēng)險能力較強。對于微觀控制變量,扣除非經(jīng)常性損益后的凈利潤對于roe呈現(xiàn)正向影響,并且達到了1%的顯著水平;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率同樣對roe呈現(xiàn)正向的顯著影響;總負債對roe呈現(xiàn)正向影響,但顯著水平為5%。另外,總資產(chǎn)對roe表現(xiàn)為反向影響,并且達到了1%的顯著水平,估計是資產(chǎn)量上漲,攤薄資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,進而拉低roe值所致。而在dar方面,加入控制變量后雙重差分項結(jié)果仍舊不顯著,但宏觀控制變量中的企業(yè)規(guī)??刂浦笜?biāo)對資產(chǎn)負債率呈現(xiàn)顯著的負向影響,說明在主板和中小板上市、在行業(yè)內(nèi)有一定地位和影響力的央企,重組后負債情況略有所下降。此外,微觀層面的指標(biāo)都對資產(chǎn)負債率呈現(xiàn)顯著影響。

    四、結(jié)論

    雙重差分統(tǒng)計結(jié)果基本證明了假設(shè)一,即央企重組后,政策對于企業(yè)的盈利能力有一定的驅(qū)動作用,但假設(shè)二無法通過雙重差分模型檢驗。綜上所述,中央企業(yè)重組提升了企業(yè)的盈利能力,表明重組政策對央企經(jīng)營有正向的利好效果。

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