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user: 3. 研究设计 1) 研究假设 由于信息不对称性及代理成本问题的影响，企业受到一定程度的融资约束与破产威胁。低负债水平的企业在进行融资时往往因为较低的财务风险容易获得投资者的信任，能以较低成本获取的资金。高负债水平的上市公司则面临着较大的破产威胁，在进行筹集资金活动当中容易处于劣势。市值管理通过解决信息不对称问题，提供更多上市公司信息，提升债权人对于上市公司的预期，从而降低融资约束程度。战略性新兴产业企业在融资约束制约下，将进一步加强市值管理。在融资需求作用下，融资约束对上市公司的市值管理施加的作用也会随之改变。因此，提出假设1：融资约束程度较高的企业，更注重市值管理。 产业政策出台后，信用担保预期将得到较大幅度的提升，此外，银行贷款偏好在政府干预之下受到了影响，最终产生银行更偏向于贷款给受到政策支持企业的结果。然而，产业政策出台后，企业因为过度地依赖外部信息，盲目地政策鼓励的行业进行投资，最终形成了“羊群效应”。由于企业自身非理性的过度投资，使得企业的资金需求急剧上升，而外部融资并不能满足企业大额资金需求，最终加剧了其自身的融资约束。战略性新兴产业企业在产业政策的影响下，融资约束对企业的市值管理也会产生不同的影响。因此，提出假设2：产业政策会加剧融资约束，对市值管理起促进作用。 2) 数据来源与样本筛选 选取2010~2016年战略性新兴产业A股上市公司作为初始样本，剔除金融业，以及市值管理及其他信息数据缺失的样本，对所有的连续变量进行1%水平Winsorize处理，最终得到140家公司的3504个有效观测值，样本收集领域与年份的详细分布情况如下表1所示。本文所使用的数据均来自CSMAR数据库。 Table 1 Sample collection area and year summar 类别 年份 新一代信息技术 高端装备制造 新材料 生物 新能源汽车 新能源 节能环保 数字创意 合计 2010年 44 45 39 25 38 29 57 28 303 2011年 55 56 46 31 46 34 68 35 372 2012年 74 85 62 41 67 50 97 50 527 2013年 90 102 72 51 80 60 113 59 627 2014年 97 109 77 57 85 63 122 64 673 2015年 100 113 77 60 86 57 125 67 685 2016年 43 50 32 41 36 31 57 27 316 合计 503 559 404 305 438 324 639 330 3504 表1. 样本收集领域与年份汇总 3) 变量定义与度量 ① 被解释变量：市值管理 MVM i ， t − 1 为因变量， MVM i ， t − 1 (Market Value Management)衡量企业市值管理的效果。本文参考李旎等(2018) [ 7 ] 所使用的衡量标准，决定采用股票回报率作为市值管理的衡量标准，当企业愈加注重自身的市值管理，公司股价将更有机会达到持续稳定增长的效果。相较于托宾Q或市净率等只能体现某一时间点的指标，股票回报率所考虑的时间周期更长远，能够更好地体现企业价值的不断增加。综上所述，本论文利用市场调整后的年股票收益率来反映市场价值管理的效果，具体计算公式如下： MVM i ， t − 1 = ∏ t t + 12 ( 1 + R i ， t ) − ∏ t t + 12 ( 1 + M i ， t ) (1) 在这当中， R i ， t 所使用的股票月回报率是将现金股利再投资纳入考虑后的结果， M i ， t 为月市场回报率，计算期为去年4月底到今年4月底，来减少潜在存在的内生问题对于回归分析的作用影响。连续变量在1%和99%水平上进行winsorzie处理。 ② 解释变量：产业政策、融资约束 参照黎文飞(2019) [ 8 ]，张新民(2017) [ 1 ] 的方法， IP i ， t 代表上市公司i于第t年产业政策对其有无作用力。根据样本年度各地区所发布的产业政策和确定受到鼓励的行业，若企业收到产业政策的鼓励，则本年及以后年度的IP值取值1，否则IP值取值0。出于衡量产业政策于企业融资约束的作用，本文对交乘项IP_KZ的系数进行观察，如果系数为正，说明企业融资约束随着产业政策的出台而加重，如果系数是负数，说明产业政策减弱了企业融资约束。 融资约束尚未能直接观测，有关融资约束的研究主要是间接通过代理变量进行衡量。本文采取多元变量融资约束指数——KZ指数来衡量融资约束程度，借鉴Lamont (2001)中使用公式，综合定量信息与定性信息，得到KZ指数的计算方法为： KZindex = − 1.001909 ∗ OCF / Asset + 3.139193 ∗ Lev − 39.3678 ∗ Dividends / Asset     − 1.314759 ∗ Cash / Asset + 0.2826389 ∗ Tobin ’ sQ (2) 在这里面OCF、Dividends与Cash各自代表经营性净现金流、股利和现金持有水平，且都经过期初总资产Asset进行标准化，Lev表示资产负债率，Tobin’s Q表示托宾Q值，KZ值数值愈大，表明上市公司遭受的融资约束愈加严峻。 ③ 控制变量 具体的变量定义与衡量方法见表2。 Table 2 Variable definition and measurement summar 变量性质 变量名称 变量符号 变量定义 因变量 市值管理的效果 MVM 公司股票收益率，考虑的时间区间于上一年度4月末至本年度4月末，计算见公式(1) 自变量 产业政策 IP 是否受产业政策影响，如果企业当期受地区产业政策影响，取值为1，否则取值为0 融资约束 KZ 由公式(2)计算得出 交乘项1 KZ_FN 融资约束×融资需求 交乘项2 IP_KZ 产业政策×融资约束 控制变量 企业规模 SIZE 期末总资产的自然对数 公司年龄 AGE 公司的成立年龄 企业性质 SOE 国有企业取1，非国有取0 资产负债率 LEV 负债总额/资产总额 总资产增长率 GROWTH 第一大股东持股比例 净资产收益率 ROE 净利润/净资产 市账比 MB 股权市值/股权账面 有无借款 LOAN 近两年有短期或长期借款取1，否则取0 TANG 上年末有形资产占总资产的比例 LOSS 上年度净利润是否为亏损，是取1，否则取0 SD 上年度周收益率波动 OCF 上年末经营活动净现金流占总资产的比例 虚拟变量 行业 IND 行业虚拟变量 年度 YEAR 年度虚拟变量 表2. 变量定义及度量汇总 4) 研究方法及模型设计 基于研究假设，参照李旎(2018) [ 7 ] 等研究方法，构建多元回归分析模型。 为研究融资约束对战略性新兴产业企业市值管理的影响，建立模型(1)如下： M V M i ， t − 1 = β 0 + β 1 K Z i ， t + C o n t r o l v a r i a b l e s i ， t − 1 + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε 为研究融资需求的影响下，融资约束对战略性新兴产业企业市值管理的作用变化，建立横截面检验，模型见(2)。初步假设为，在同样环境中，与融资需求弱的上市公司对比，融资需求更强的上市公司将有更加多的市场价值管理行为。融资需求与融资约束双重作用最终将抑制企业的市值管理。建立模型(2)如下： M V M i ， t − 1 = β 0 + β 1 K Z i ， t + β 2 F N i ， t + β 3 K Z _ F N i ， t + C o n t r o l v a r i a b l e s i ， t − 1     + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε 为检验于产业政策的影响下，融资约束对战略性新兴产业企业市值管理的影响，融入产业政策变量，对模型(1)回归，分别记为模型(3)。 M V M i ， t − 1 = β 0 + β 1 K Z i ， t + β 2 I P i ， t + β 3 I P _ K Z i ， t + C o n t r o l v a r i a b l e s i ， t − 1     + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε 在这当中， β 0 代表回归的常数项， β i 代表各变量的回归相关性系数， ε 代表由其他因素所产生的随机干扰项。本文对样本数据进行了winsorize处理，来排除某些极端值对回归结果的作用影响。