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user: 3. 模型设定与计量分析 (一) 研究假设与模型设定 根据相关文献的整理发现，混改可以通过设计新的激励机制解决委托代理问题，容易发挥新进入的资本与国有资本的协同效应，加强公司的战略管理，并完善公司治理结构，最终可以实现国有资产的保值增值。总的来看，混改对于上市国有控股公司会产生三个方面的影响：(1) 新资本的进入直接影响公司股权结构和治理机制，新的资本一般会成为公司的前十大股东之一，对公司实际经营产生重大影响，一般来说，引入新资本会使得股权结构多元化和股权结构优化，股东的监管将更加充分；(2) 新的资本是非公有资本，典型的如民营资本和外资，这将有助于国有资本、集体资本和非公有资本之间相互融合，改善公司治理；(3) 通常新资本和公司存在战略合作或者主要经营业务上的关联，新的资本带来优秀的管理以及先进的技术上的经验，这都将助于国有资本和非国有资本互相汲取优势资源，最终实现业务的高速增长和协同发展。 综上所述，混改通过业务协同发展、提升公司治理水平、带来更多的市场以及客户资源或更先进的技术或者更高效的管理方式，进而扩大公司营业收入，降低生产成本，最终提升了企业绩效(图1)。基于此，本文研究提出如下假设： 图1. 混改对绩效的影响机制 假设：上市公司发生混合所有制改革后，企业的整体绩效得到了提升。 构造一个是否发生混合所有制改革的虚拟变量，记为dt。dt = 0表示发生混合所有制改革前的状态，dt = 1表示发生混合所有制改革后的状态，比较发生混合所有制改革的上市公司混改前后的企业绩效。构建的计量模型如下： q y j x i t = α 0 + α 1 d t + β ′ X + ε (1) q y j x i t 是代表企业整体绩效的变量。因为数据都是年末状态的，所以将发生混合所有制改革的当年作为混改后的样本。由于混合所有制改革对于公司的实际影响需要一定的时间才能显现，因此保证了混合所有制改革前后至少连续三年的数据。X为其他控制变量。在此模型中重点考察的dt的系数，如果dt的系数 α 1 是大于0的，就表示混改对上市公司的企业绩效有正向提升作用。 (二) 变量定义与样本选取 被解释变量：在对企业的整体绩效衡量时，现有研究中通常使用的指标主要是净资产收益率(roe)和总资产回报率(roa)。其中净资产收益率是指企业的税后净利润额与平均的股东权益之比，它衡量每一份股东的投入能够带来多少的净利润，反映企业利用净资产创造利润的能力。 主要解释变量：本文主要研究的是混改对企业绩效的影响，因此构造了一个是否发生混合所有制改革的虚拟变量，记为dt。当dt = 0时表示尚未发生混合所有制改革，当dt = 1时表示已经发生了混合所有制改革。控制变量选取公司规模、资产负债率、营收同比增长率、总资产周转率，具体符号及定义见表1所示。 Table 1 Variable name， symbol and definitio 名称 符号 定义 净资产收益率 roe 以净利润与平均净资产的比值衡量，描述整体绩效 总资产回报率 roa 以净利润与平均资产总额之比衡量，描述整体绩效 混改虚拟变量 dt 描述是否混改的虚拟变量，0为不发生，1为发生 公司规模 size 公司规模，年末总资产的对数表示，控制资产规模 资产负债率 zcfzl 负债合计与总资产之比衡量，控制公司负债情况 营收同比增长率 ystb 本年营业收入增长额与上年营业收入总额之比 总资产周转率 zzczz 营业收入与平均资产总额之比，控制资产运营效率 表1. 变量名称、符号与定义 本文以2010~2018年全A股上市公司数据库为初始样本。数据来源为wind数据库和国泰安数据库，计量分析采用stata10软件。对数据的筛选和处理如下：(1) 根据登记注册类型、最终实际控制人、资本占比等将民营上市公司剔除；(2) 由于金融业的特殊性，根据证监会的行业划分，将金融业上市公司剔除。(3) 剔除数据缺失或者异常的样本；(4) 剔除数据不全或者前后连续三年有缺失年份的样本。经过以上筛选后得到符合本文定义混改标准的58家上市公司在2010年至2018年间的财务数据。 (三) 计量结果分析 从表2中可以看到，roe的最大值不到30%而最小值在−70%以下，且其平均值不到5%，表明国有控股上市公司的绩效确实并不处于较高的水平，也从侧面说明了混改的必要性。ystb的标准差是最大的，这也符合常识，因为相较其他变量而言，该变量是最容易变化且变动幅度是最大的。 F检验的结果P值为0.000，Hausman检验的结果P值为0.000，因此采用固定效应模型进行实证回归。表3是模型(1)的回归结果。从表3可以看出，表示混改发生与否的虚拟变量dt的系数显著为正，说明混改的发生对企业的绩效有显著的正向影响，验证了本文的假设：上市公司发生混合所有制改革后，企业的整体绩效得到了提升。 Table 2 Descriptive statistics of variable 变量 观测数 均值 中位数 标准差 最小值 最大值 roe 462 4.09 5.14 11.42 −70.59 27.68 dt 462 0.53 1.00 0.50 0.00 1.00 size 462 22.67 22.75 1.17 19.98 25.64 zcfzl 462 52.47 53.68 17.90 15.88 92.09 ystb 462 14.65 6.75 44.49 −52.24 330.29 zzczz 462 0.70 0.57 0.51 0.07 2.22 表2. 变量的描述性统计 Table 3 Regression results of the mode 变量 系数 标准误差 t值 P > |t| 95%的置信区间 dt 4.594 1.282 3.580 0.000 2.073 7.116 size 2.054 1.285 1.600 0.111 −0.473 4.581 zcfzl −0.310 0.050 −6.210 0.000 −0.408 −0.212 ystb 0.019 0.011 1.760 0.079 −0.002 0.040 zzczz 9.892 2.637 3.750 0.000 4.707 15.076 constant −35.800 28.246 −1.270 0.206 −91.330 19.731 R-sq: 0.220 表3. 模型回归结果 注：回归分析考虑了异方差，并同时进行了公司层面的cluster调整。 为保证实证部分回归结果的稳健性，本文选择替换被解释变量方式重新进行回归分析，将被解释变量净资产收益率(roe)替换为总资产回报率(roa)作为衡量企业整体绩效的指标，重复上文的步骤，得到检验结果见表4。从表4中发现，替换了被解释变量后，得到的结果与之前的实证分析结果相同，主要的解释变量dt的系数同样显著为正。与之前结果不同的地方在于公司规模的显著性水平提升到了10%以内，能较好地说明可能由于规模经济效应或者企业规模越大使得企业信誉越高降低了融资成本，最终可以提高企业绩效。整体来讲，检验的结果与回归分析的结论是一致的，表明实证分析的结果是稳健的。 Table 4 Results of robustness tes 变量 系数 标准误差 t值 P>|t| 95%的置信区间 dt 1.993 0.437 4.560 0.000 1.135 2.852 size 0.741 0.438 1.690 0.091 −0.120 1.601 zcfzl −0.086 0.017 −5.090 0.000 −0.120 −0.053 ystb 0.007 0.004 2.040 0.042 0.000 0.015 zzczz 3.813 0.898 4.250 0.000 2.048 5.579 constant −11.721 9.619 −1.220 0.224 −30.630 7.189 R-sq: 0.235 表4. 稳健性检验结果