陳 欣
(安徽大學 經濟學院,安徽 合肥 230601)
高新技術產業具有高投入、高風險、高收益的特征,以其關聯性大、帶動性強,極大地推動了經濟與社會的發展,代表著未來產業的發展方向,是21世紀的主導產業.安徽省在步入21世紀以后,高新技術產業獲得了顯著的成績,極大地推動了國民經濟和社會的發展.截至2014年6月,安徽省高新技術企業已經突破1000家,其中上市的有60余家.鑒于高新技術企業在國民經濟中的重要作用,為保證企業能夠迅速高效地籌集所需資金,需要在證券市場上進行資金融通.首次公開發行股票(IPO)是企業在證券市場直接融資的重要方式,控制新股發行成本,提高新股發行效率對于高新技術企業的健康發展具有重要現實意義.
首先借鑒Ritter[1]對IPO發行成本的概念進行界定,即直接成本和間接成本.直接成本指發行企業為發行支付的直接費用.間接成本指發行企業因新股定價與市場價值不符所承受的損失,考慮到中國證券市場供不應求的狀況長期存在,IPO失敗和認購不足的可能性微乎其微,本文并未將發行失敗成本計入間接成本,以保證研究的可行性,因此間接發行成本僅包括IPO抑價.
其次是對IPO發行成本影響因素進行分析,控制發行成本同時籌集足夠的資金是企業進行IPO發行的主要目的.控制成本其實也就是控制發行中可能存在的風險.一般來說,IPO前后面臨的風險越大,IPO發行成本也就越高.本文將影響發行成本的因素概括成財務風險、股權結構、規模效應、發行定價機制四個方面.
綜上,IPO發行成本包括直接成本、間接成本和綜合成本,發行成本影響因素包括財務風險、定價機制、承銷方式、發行規模、股權結構等.過去的研究表明,不同國家地區的研究結論是存在一定差異的,針對相對微觀層面的安徽省上市高新技術企業IPO發行成本的影響因素研究具有特殊的意義.本文根據IPO發行特征及相關理論,在界定IPO發行成本的基礎上,從多個角度挖掘IPO發行成本影響因素并進行主成分分析,為企業采取有效措施控制新股發行成本提供新的思路,同時也為推進新股發行市場化改革以提高發行效率提供新的視角.
本文選擇的研究樣本是安徽省2000年-2014年之間在深圳證券交易所和上海證券交易所首次公開發行的上市高新技術企業.在對IPO發行總成本、凈資產收益率等關鍵數據項缺失的樣本進行篩選剔除后,得到研究樣本14個.由于安徽省上市的高新技術企業本來數量就不是很多,所以本文的樣本容量相對較小.
本文數據來源于上市公司所在的深圳證券交易所和上海證券交易所網站所公布的首次公開發行招股說明書和上市公告書,以及各公司官網投資者關系一欄.
根據IPO發行成本影響因素分析,本文選取了12個變量進行實證分析:(1)凈資產收益率.是衡量企業盈利能力的重要指標,變量值越大,說明投資收益越高.本文采用的是發行前三個會計年度的凈資產收益率平均值.(2)資產負債率.反映企業償債能力,一定水平下的資產負債率表明企業償債能力較強,經營較穩健,財務風險較小.本文采用的是發行前三個會計年度的凈資產負債率平均值.(3)每股收益增長率.反映單位股權分得利潤的增長,是衡量企業成長能力的核心指標.本文是利用計算得到發行前一個會計年度的數據.(4)控股類型SS.與西方國家主要由私人控制企業不同,中國國有控股上市企業數量龐大.本文通過國有股持股比例來分析國有控股對IPO發行成本的影響.(5)上市前第一大股東持股比例FS,上市前第一大股東持股比例能較好地衡量企業股權集中度.(6)赫芬代爾指數HI.指股東持股比例的平方和,是衡量企業股權集中度的另一個重要指標.由于部分企業上市前股東數量不足10個,本文采用前五大股東的赫芬代爾指數.(7)發行規模.本文選取發行總市值代表發行規模.發行總市值為IPO發行數量與發行價格的乘積進行對數化處理后的值.(8)資產總額.資產總額代表企業擁有和控制的全部資產.本文選取企業發行前最近一期財務報告公布的數據,并進行了對數化處理.(9)凈資產總額.為了更好地從所有者角度考察企業資產規模,本文選取了凈資產總額變量,并進行了對數化處理.(10)發行方式.根據選取的樣本數據,將發行方式分為7類,分別是上網詢價、上網定價、網上和網下累計投標詢價、向二級市場投資者配售和上網定價結合發行、網下法人配售和上網定價結合發行、全額預繳款和與儲蓄存款掛鉤.(11)發行定價辦法.中國證券市場發行定價辦法經歷了數次改革,主要分為4類,分別是固定價格發行、相對固定市盈率發行、累計投標定價發行和累計投標詢價發行.(12)發行價格PO.發行價格是市場對企業價值的初步判斷,價格的高低直接影響發行上市中介機構和投資者對發行企業的信心和對風險收益的度量.因此,本文將發行價格這一指標納入實證研究.
主成分分析是一種降維的統計方法,它可以用盡量少的綜合指標代替眾多的原始數據,并盡可能多地反映原始數據所提供的信息.在數矩陣結構的基礎上,通過降維對原始變量進行線性變換形成新的互不相關的主成分變量,并用方差來衡量主成分變量所含信息的多少,力求使主成分變量囊括原始變量的絕大部分信息.該方法有利于在研究較復雜的經濟管理問題時化繁為簡,抓住問題實質,由Hotelling[2]于1933年首次提出.
通過統計軟件SPSS 20.0對所選取的12個原始變量進行標準化處理,并得到用以判斷原始變量是否適用于主成分分析的KMO檢驗和Bartlett檢驗結果.通過多次運行SPSS軟件,得到KMO檢驗值為0.631,表明變量可以進行主成分分析.Bartlett球形檢驗的概率P值為0.000,小于顯著性水平0.01,可以判斷相關系數矩陣不是單位矩陣,原始變量存在相關關系,適合進行主成分分析.

表1 相關系數矩陣
對原始數據進行標準化處理后得到的相關系數矩陣如表1所示,可以得到如下結論:衡量股權結構的3個變量之間的相關系數均超過0.43,表明原始變量間存在一定的相關關系,即存在多重共線性,為了消除該現象對后續研究的影響,有必要對變量進行主成分分析.由于財務狀況、發行規模這兩大因素會在一定程度上影響KMO的結果,因此,本文沒有采納這兩個因素的6個指標.
在對原始變量進行線性變換后,得到主成分分析的總方差解釋表(表2),分別列出了主成分因子的特征值和方差貢獻率,以及對主成分因子載荷矩陣實施正交旋轉后的方差貢獻率.根據特征值大于1的原則,提前了2個主成分因子,它們對于累計方差的貢獻率為86.804%,表明提取的主成分涵蓋了原始變量的足夠信息.

表2 主成分分析的總方差解釋

表3 旋轉后的主成分因子載荷矩陣
為了對所選擇的2個主成分因子進行經濟解釋,接下來計算原始變量對2個主成分因子的因子載荷量,對因子載荷矩陣實施正交旋轉,生成轉后的主成分因子載荷矩陣(見表3).從表3可以看出,經過旋轉后的主成分因子系數有了顯著差異,通過旋轉后的因子載荷矩陣,可以計算主成分因子得分,得到新的主成分因子變量.
通過旋轉后的主成分因子載荷矩陣,對2個主成分進行解釋并命名.(1)主成分因子1中,第一大股東持股比例FS、國有股持股比例SS、赫芬代爾指數HI的因子載荷量均超過0.71,表明主成分因子1主要由上述三個變量來反映,可識別為新股發行的股權結構因子.(2)主成分因子2中,營業收入增長率BI、發行價格PO的因子載荷量分別為0.954、0.940,遠大于其他原始變量的因子載荷量,所以主成分因子2主要由上述兩個變量來反映,可識別為新股發行的財務狀況和發行特征因子.
本文的實證研究發現,IPO發行成本不存在較強的規模效應,企業較大的發行規模和資產規模與發行成本的降低沒有顯著相關性.這與Butler和Huang[3]在2003年的研究“承銷費用不受發行規模的影響”不謀而合.上市前股權結構對IPO發行成本有顯著影響,股權結構對IPO發行成本尤其是直接發行成本的顯著影響是本文的重要發現,中國高度集中的股權結構和國有控股特征有助于改善發行成本.發行定價機制未顯著改善IPO定價效率.企業盈利能力和償債能力作為衡量財務風險的重要指標對發行成本也起到重要作用,而企業未來的成長能力應引起足夠重視.總體而言,IPO發行成本的控制依賴于股權結構的完善和定價效率的提高.
(一)作為安徽省上市高新技術企業,IPO發行成本受到大環境——中國高度集中的股權結構和國有控股比重較大這一股權結構因子的顯著影響.盡管高度集中的金字塔形股權結構一定程度上有利于發行企業降低發行成本,但控制權的壟斷可能導致大股東侵占等其他間接發行成本的增加.從長遠來看,發行企業必須提高公司治理水平,改善過于集中的股權結構,多渠道引入戰略投資者等機構投資者參與企業治理,逐步形成制衡的股權結構,在與發行上市中介機構的談判中才能取得主動.為了降低上市公司的IPO發行成本,提高資金融通的效率,國有控股應該發揮其獨特的作用.
(二)加強公司的治理,通過實證分析我們得到企業的盈利能力、成長能力和營運能力直接反映了企業的經營和財務狀況,只有提升企業的這三種能力,才能有效控制IPO發行成本.因此,建立合理的經營現金流收付制度,制定合理的投融資計劃以實現資產保值增值,最終通過企業經營和財務狀況的持續改善,提高企業抗風險能力和行業競爭能力,并向市場傳遞發行企業質量較高的信息,從而有效降低IPO發行成本.
(三)提高定價效率,完善定價機制.同時要對承銷商的聲譽進行嚴格地監管和市場約束.一方面,完善證券市場保薦人制度,建立起市場可預期的信息懲罰機制等監管制度,防止新股發行審批制和分配制遺留下來的承銷商尋租和配額交易行為;另一方面,建立承銷商優勝劣汰的競爭機制,使競爭力高的承銷商獲得優質的IPO項目,逐漸放寬對承銷服務費用的比例限制,逐步構建市場化的承銷服務價格形成機制,從而發揮承銷商聲譽機制對控制IPO發行成本的有效性.
〔1〕Ritter,J.R.T he cost sof going public[J].Journal of Financial Econom ics,1987,19(2):269-281.
〔2〕Hotelling,H.Analysis of a complex of statistical variables into principal components[J].Journal of Educational Psychology,1933,24(6):417-441.
〔3〕Butler,A.W.,Huang,P.On the uniformity of investment banking spreads:the seven percent solution is not unique [J].Journal of Multinational Financial Management,2003,13(3):265-272.
〔4〕謝赤,龍瑞,歐輝生.基于主成分分析的IPO發行成本影響因素分析 [J].財經理論與實踐,2010,31(5):42-47.