多元化與股權融資成本實證研究

錢翼晟+王俊曦

【摘要】多元化公司由于內部各部門、公司與外部投資者之間的信息不對稱程度較高，公司經營透明度較低，內部組織摩擦大，使得不知情的外部投資者面臨相對更大的風險，因而多元化公司有時不受投資者歡迎，且股權融資成本會高于專營公司。共同保險理論指出多元化公司的負債率往往較高，根據MM定理負債率的升高引起的財務風險增加會導致股權融資成本的升高。本文選取2011-2012年的深證A股上市公司作為樣本，對多元化與股權融資成本之間的關系進行了實證研究，發現兩者之間存在顯著的正相關關系。

【關鍵詞】多元化？股權融資成本？剩余收益模型？熵指數

一、引言

Ansoff（1957）最早提出了多元化概念，將其定義為“用新的產品開發新的市場”。但這時的多元化只停留在產品種類的多少，沒有對相關和非相關多元化、跨行業和非跨行業多元化等作出區分。Penrose（1959）將多元化定義發展為保留原有生產線的前提下，拓展生產和營銷上都有很大不同的新產品。此時的多元化概念已經接近當今公司多元化的實質，但沒有明確區分經營一體化和多元化戰略。直到現在多元化才趨于成熟，基本可以劃分為水平多元化、垂直多元化、同心多元化和混合多元化四種戰略。通用電器公司成為多元化經營成功的典范。我國2002年上市公司多元化的比例已達到了65.07%，成為上市公司較為流行的經營模式。國內外理論界對于多元化的研究也比較多，但主要集中在多元化的動機、股權融資成本影響因素以及多元化對公司價值有何影響的探討上。對多元化經營是否會對股權融資成本產生影響研究不多。

本文實證分析了我國資本市場最新形勢下多元化經營與股權融資成本間的關系。探究上市公司的多元化是否會影響到其股權融資成本？如果多元化的確影響到上市公司的股權融資成本，哪一種多元化指標的解釋力最強？

二、文獻綜述

（一）國外文獻綜述

Lewellen（1971）提出了共同保險理論，認為將資金投資到現金流波動負相關的公司可以實現風險分散。如果投資到由現金流波動負相關的公司并購而成的公司同樣可以分散風險，并且后者比前者的效果更好。公司通過兼并和收購可以實現財務上的協同效應，多元化能夠降低經營風險，增強公司的負債能力，并且可以降低債務融資的成本，因而多元化經營表現出來的一個重要現象是負債率的上升。

史杜茲（Rene Stulz）和郎咸平（1994）提出了“多元化折價”理論。通過分析1978年到1990年美國所有上市公司的相關數據，對托賓Q值進行計算和比較，發現多元化經營對于企業績效會產生不利的影響。到了20世紀90年代中后期，有更多的學者認同企業多元化尤其是聯合企業多元化并不能創造企業價值。而多元化溢價論認為企業實施多元化經營會增加企業價值，對企業產生有利影響，會出現溢價現象。多元化可實現企業規模經濟和資源共享，可利用內部資本市場進行企業內部資源的有效再配置，擺脫對于外部資本市場融資的依賴，降低和規避風險，化解競爭，產生1+1>2的效應。

Modigliani和Miller（1958）提出MM理論。在不考慮公司所得稅情況下，發現公司的負債率越高，股權融資成本也就越高。后來發現負債率的上升帶來股權融資成本的上升仍然是成立的。這是股東對負債率提高帶來的財務風險上升，要求一定的風險溢價導致的。因此，多元化經營造成的高負債率和由此產生的高財務風險，是導致多元化公司股權融資成本更高的重要原因。

Krishnaswami和Subramaniam（1999）發現公司分拆后，信息不對稱程度會明顯降低，這在不同業務分部之間具有負的協同作用時更加突出。信息不對稱公司其股價往往會被低估，從而股權融資成本相應上升。Best等（2004）發現多元化經營產生的信息不對稱是產生多元化折價的主要因素，如果公司提高信息披露程度，便能夠有效降低信息不對稱程度，也就可以降低股權融資成本。Botosan（1999）研究發現，在控制了Beta系數和公司規模之后，較少受到投資者關注的公司往往信息披露質量較高，股權融資成本也更低。Kim和Verrecchia（1994）研究發現，增加信息披露程度可以降低信息不對稱程度，進而通過增加流動性來降低股權融資成本。Botosan（1997）、Richardson和Welker（2001）研究發現，信息披露中包含的環境信息與資本成本顯著負相關。另外多元化程度高的企業，由于經營領域較為廣泛和龐大，外部投資者難以對企業的真實經營狀況作出有效判斷。因此多元化程度越高，企業與外部投資者之間的信息不對稱越嚴重，從而股價更有可能被外部投資者低估。

（二）國內文獻綜述

國內學者雷良海、杜小娟（2003）研究發現，多元化程度的上升會降低公司盈利的波動；多元化經營程度越高，資產負債率越高，長期償債能力越低，而財務風險越大；適度的多元化可以提高公司的市場業績。葉康濤、陸正飛（2004）以上海證券市場A股上市公司為樣本，研究影響股權融資成本的因素，將多元化作為信息不對稱的指標納入的考察范圍。但僅以主營業務收入涉及行業數作為多元化的替代變量，因此不能反映各行業在收入中的重要性以及行業收入間的距離。張翼、劉魏（2005）以深滬非金融公司作為樣本研究多元化對企業的影響。發現在我國多元化程度與資產收益率和股票收益率呈負相關，而與托賓Q值呈正相關。并且這些相關關系在用不同的多元化衡量方法和加入控制變量后仍然顯著；在我國進行多元化經營會降低企業業績，給企業帶來較大的成本且不能減少企業風險。姜付秀、陸正飛（2006）研究發現，多元化與上市公司的股權融資成本有顯著的正相關性。洪道麟等（2007）在對多元化與資本結構關系的實證研究中發現，尤其對于國有控股企業，多元化經營會造成財務杠桿的顯著提高。常勇、程宏偉研究發現，多元化程度與資產負債率、短期負債率呈正相關，與長期負債率呈負相關但不顯著；企業多元化程度越低，負債率越低，企業經營業績越好；企業多元化戰略已成為融資決策的有效約束。endprint

三、研究設計

（一）模型設計與變量定義

本文采用多元回歸分析方法，研究多元化與股權融資成本之間的關系。

多元化回歸方程為：

re = β0 + ∑ βi解釋變量i +∑ βj解釋變量j + ε

（1）被解釋變量。多元回歸模型中被解釋變量為邊際股權融資成本。股權融資成本的計算方法主要有：CAPM模型、套利定價模型、歷史平均收益法、剩余收益模型等。其中CAPM模型盡管由于風險調整等手段完善而廣泛應用，但仍受質疑。同時也發現存在規模效應、流動性效應、盈余公告后的價格漂移等一系列市場異象，并且在經過風險調整之后也不能得到完全解釋。

由于剩余收益模型的方法對公司盈利水平的敏感性程度較高，因此本文借用了曾穎、陸正飛（2006）的處理方法：第一，Pt用上一年度每股收益EPSt-1乘以本年度公司所在行業市盈率中位數IndPEt；第二，考慮到中國上市公司股利支付不穩定，采用過去三年平均股利支付率。

（3）控制變量：盈利水平。盈利水平是外部投資者投資時最看重的因素之一，當公司的盈利水平較強，投資者對公司的期望就越高，因而會要求更高的回報率。市場波動性。β系數反映市場波動性和股票的風險程度，其對股權融資成本的影響最初由CAPM模型給出，后來又有國內外學者的一系列實證研究證實了β系數與股權融資成本的正相關性。本文采用的β系數為深交所A股股票日數據對A股指數的回歸值。公司規模。公司規模對股權融資成本的影響主要在于規模較大的公司更容易為公眾所了解，信息披露也更全面及時，公司與外部投資者之間的信息不對稱程度顯著低于規模較小的公司。預計公司規模較大公司的股權融資成本較低，本文使用公司資產的自然對數來表示公司規模。賬面/市值比。賬面/市值比是具有代表性的市場異象之一。高賬面/市值比的股票收益率較高，低賬面市值比的股票收益率較低，而且在控制了公司規模和賬面市值比后，貝塔系數并不能解釋證券的均衡收益。代理問題。代理問題是多元化折價的主要原因之一，代理問題嚴重的公司其股權融資成本也相應較高。本文以資產周轉率和第一大股東持股比例作為代理問題嚴重程度的替代變量。資產周轉率代表在經營期間從投入到產出的流轉速率，能夠反映出管理層的管理質量以及公司的經營效率。公司的經營效率越高，外部投資者的風險就越小，從而要求的投資收益率便更低，也即公司的股權融資成本較小。而第一大股東的持股比例能夠反映出公司內部股權分布的集中程度，大多數股權集中在一個人手中時，股價容易被低估，代理問題也更嚴重。財務風險。根據Modigliani和Miller提出的關于公司資本結構與公司價值的MM定理，當公司的負債率上升，股權融資成本會上升。而共同保險理論指出，多元化公司一個常見現象就是負債率的上升，因而負債率可能會影響到多元化對股權融資成本的決定作用。所以本文引入負債率作為控制變量納入回歸分析。這里以負債率反映公司的財務風險，計算公式為公司負債除以公司總資產。

（二）研究假設

假設一，多元化程度較大的公司股權融資成本較高。

本文將多元化程度定義為公司經營的各行業收入占公司主營業務收入比例的均衡程度。新開發的業務收入占比較低，多元化程度較小；公司各行業業務齊頭并進，在公司總體經營收入中重要性相當時，多元化程度較大。公司通過兼并和收購，或者自身發展進軍新的行業時，在起步階段收入比重較小，公司內部投資資源不多，代理問題和經營的低效率問題尚未顯現出來。由于發展新行業而導致的公司內部各部門之間的信息不對稱以及公司內部與投資者之間的信息不對稱都還不嚴重；另一方面，新業務剛起步時產生現金流量少，新業務還不足以對沖原有業務的經營風險，投資者的投資信心并未大幅提高。公司的負債能力也沒有實質性的提升，公司面臨的財務風險此時還相對較小，因而多元化程度小的公司，股權融資成本較低。隨著新業務步入成長期乃至成熟期，對公司貢獻穩定的現金流，在整個公司收入中占舉足輕重地位時，多元化導致的代理問題和經營低效率，公司內部各部門之間的信息不對稱導致內部資源配置的低效率愈發顯現。同時為配合新業務的發展，利用多元化成熟帶來的債權融資能力加大債權融資力度，必然導致公司的負債率上升和隨之而來的財務風險上升。由于投資者信息不對稱的劣勢和公司財務風險上升，會要求一個更高的回報率，引起公司的股權融資成本上升。

假設二，熵指數最能反映多元化程度，最能解釋多元化與股權融資成本之間的相關關系。

本文使用收入熵指數作為多元化程度的替代變量引入到多元回歸模型中。熵指數能夠有效地對行業之間的相關程度進行量化，度量精確。當涉及行業數N相同時，各行業收入比例Pi越均勻，熵指數越大，多元化的深度越大。熵指數和Herfindahl指數都是用來度量給定多元化經營范圍時，各業務單元發展的均衡程度，而經營行業數據反映的是多元化的廣度，能夠對多元化程度進行有效補充，完善多元化的含義。熵指數度量更為精確，應用更為廣泛，它將多元化劃分為相關多元化和不相關多元化，能有效量化多元化的相關程度，所創造的連續變量也包含更多信息，具有信息一致性，便于在不同時期進行比較。

本文涉及的行業均為中國證監會行業分類標準的門類行業。由于行業數據度量的非連續變化性，以及不能反映各行業分部收入在公司收入中的貢獻比例，如果單獨使用行業數據來反映多元化水平顯得相當粗略，也不能準確反映多元化的豐富內涵。

（三）樣本數據

本文對于上市公司樣本選取按照如下方法進行篩選：首先由于保險行業的財務報告體系和一般上市公司不同，為保證樣本使用數據計量方法的一致性，剔除屬于金融保險行業的上市公司；其次，政府為了調控房地產市場過熱現象，2010年房地產公司上市、重組和股權再融資被叫停，預計短期內A股上市房地產公司的再融資難開閘，所以研究樣本中不包含房地產行業上市公司。經過篩選，得到2012年來自245家公司的橫截面數據，2013年來自334家公司的橫截面數據，共579家公司的橫截面數據，如表（1）所示。endprint

本文在計算多元化相關指標時，分行業主營業務收入來自國泰安CSMAR數據庫，計算股權融資成本的相關數據和所有控制變量的數據來自萬得（Wind）中國金融數據庫。計算股權融資成本使用的軟件是Microsoft Excel，通過VBA編程錄制批量單變量求解的宏求解方程。數據分析采用SPSS軟件處理。

四、實證檢驗結果分析

（一）描述性統計

對篩選總樣本得到的描述性統計結果如表（2）所示，具體被解釋變量，解釋變量和控制變量如前面第三部分所述。

從表（2）可以看出，不同公司的股權融資成本由于各種因素的影響存在顯著差異。公司的股權融資成本最低的僅為9.14%，最大的達到31.37%，平均約為17.40%，整體水平大于通常的債務融資成本。這從理論上講也是合理的，因為自由資金的融資成本更大。

（二）回歸分析

本文實證分析分別采用單步和逐步多元回歸分析的方法。首先針對不同的多元化程度指標進行了單步多元回歸分析，如表（3）所示。

表（3）結果表明，不管是采用Herfindahl指數，收入熵指數還是直接采用經營行業數作為解釋變量，其系數都是正數。說明多元化程度與股權融資成本具有正相關性，即多元化程度越高，股權融資成本也就越高。并且在采用Herfindahl指數和收入熵指數的模型下，多元化指標的系數都在1%的水平下顯著。而使用經營行業數時顯著性稍微偏低，前面假設1通過檢驗。3個模型當中，模型2的R-square達到0.450，是所有3個模型中最大的，也就是說模型2的解釋力最強。用收入熵指數最能反映多元化程度對股權融資成本的影響，假設2通過檢驗。另外還可以看出，根據總樣本得出的模型1、模型2和模型3的R-square分別為44.5%、45.0%、44.6%，考慮到本文最終樣本數較多，表明本文使用的模型具有較高的解釋力。

本文采用收入熵指數，對分年度樣本做了單步多元回歸分析，以檢驗多元化程度與股權融資成本之間的正相關性在不同年度之間是否穩定，如表（4）所示。

根據表（4）的結果，在2012年和2013年熵指數的回歸系數同樣為正數，并且2012年在5%水平下顯著，2013年在1%的水平下顯著，盡管解釋變量的顯著性水平在2012年和2013年之間存在著一定的差異，但仍能夠說明假設1的結論在不同年度間是基本穩定。此外表（4）中 2012年和2013年的分年度模型R-square也達到了31.3%、27.9%。

為了說明熵指數對股權融資成本的顯著影響，本文還對分年度數據和面板數據進行了逐步多元回歸分析，結果如表（5）所示。

從分年度逐步回歸分析結果看，熵指數和杠桿率都進入了最后的模型，這兩個變量的回歸系數與預測一致，其他具有顯著性回歸變量的系數符號也都與預測相一致。除此之外，分年度的系數符號與總樣本的系數符號也是一致。這也說明本文的回歸結果穩健性較高。

綜上分析可以認為，本文的回歸結果具有較高的穩健性，熵指數無論在那種情況下都進入了最終的模型，前文做出的兩個假設都滿足。

五、結論

本文研究發現，在控制了Beta系數、盈利水平、公司規模、賬面市值比、資產周轉率、大股東持股比例、杠桿率和收益波動率之后，解釋變量多元化程度與被解釋變量股權融資成本之間存在正相關關系，多元化程度較高的公司其邊際股權融資成本也較高，并且這種正相關性在1%的水平下比較顯著。同時發現在研究多元化與股權融資成本關系時，收入熵指數是最具有解釋力的多元化指標。

本文仍存在一些局限性。本文使用的剩余收益模型雖然采用了較為復雜的計算方法，可能比CAPM模型有一定的優越性。但由于該模型對盈利水平的敏感度較大，選取樣本時對盈利水平的要求比較高，因而得出的結論主要適用于盈利水平比較高且具有股權再融資資格的公司。這也是所選取的樣本占整個深證A股上市公司數量比例偏低的原因所在。本文也選取了以往學者研究中常用的一些影響因素作為控制變量，但影響股權融資成本的因素有很多，其中有一些難以量化的變量如公司商譽、公司內部組織結構的合理性、管理層變更等都可能會影響股權融資成本，也使得結果有一定的局限性。本文僅選取了2012年和2013年深交所A股上市公司作為樣本以供篩選，時間跨度較短，得到的結論可能只是隨機出現，在較長的時期內是否可靠有待進一步檢驗。本文雖然得到了假設的結論，但是不同影響因素之間可能存在交叉，多元化程度可能只是其他變量的一種替代而已，因此也不能完全保證多元化就是股權融資成本高低的根源性影響因素。

參考文獻

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