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user: 4. 实证检验结果及分析 1) 描述性统计分析 Table 3 Descriptive statistical results of main variable 变量 样本数 中值 均值 标准差 最小值 最大值 MVM 3504 0.002 0.203 0.525 −1.066 2.595 KZ 3504 1.723 1.681 0.807 −1.547 10.46 FN 3504 0 0.436 0.496 0 1 IP 3504 1 0.844 0.363 0 1 KZ_FN 3504 0 0.789 1.017 −0.167 10.460 IP_KZ 3504 1.530 1.414 0.942 −0.628 6.639 LEV 3504 0.393 0.399 0.209 0.046 0.902 TANG 3504 0.962 0.941 0.069 0.602 1 SIZE 3504 21.685 21.846 1.208 19.276 25.674 OCF 3504 0.037 0.040 0.070 −0.191 0.262 GROWTH 3504 0.119 0.206 0.343 −0.288 2.618 SD 3504 −0.979 −1.004 1.638 −6.87 4.47 ROE 3504 0.082 0.086 0.098 −0.472 0.408 LOSS 3504 0 0.059 0.236 0 1 AGE 3504 13 12.991 6.236 2 27 LOAN 3504 1 0.848 0.359 0 1 MB 3504 0.003 0.005 0.009 −0.273 0.276 SOE 3504 0 0.405 0.491 0 1 表3. 主要变量描述性统计结果 表3是各个主要变量描述性统计结果的展示，可见市值管理效果MVM均值与标准差分别是0.203与0.525，与中位数0.002相差较远，最大值与最小值之间相差3.661，可知，上市公司之间的市值管理效果展现较大差异，对于回归分析市值管理和其他因素之间的关系是属于较为良好。融资约束程度KZ均值为1.681，波动范围在−1.547到10.46之间，波动偏大，表明了样本企业当中融资约束水平相差较多，有着比较多的差异。融资需求FN均值为0.436，受融资需求影响的样本占比43.6%。IP的平均值是0.844，表明在观测企业中存在84.4%的公司受到产业政策影响。上市公司资产负债率LEV平均为0.399，净资产收益率ROE平均为0.086，中值为0.082，由此可以看出，样本企业总体杠杆比率偏高，其盈利能力不强。除此之外，样本企业有形资产占总资产比例的均值接近96.2%，在观察期中，有5.9%的企业出现净亏损的现象。控制变量AGE结果表明中小企业的创立时间约为13年。上市公司成长性指标GROWTH的平均为0.206，表明未来盈利发展能力较弱。 2) 相关性分析 Table 4 Pearson correlation coefficient among variable 变量名 MVM KZ FN IP KZ_FN IP_KZ MVM 1.000 KZ 0.140 *** 1.000 FN 0.006 0.132 *** 1.000 IP 0.006 −0.014 −0.018 1.000 KZ_FN 0.025 * 0.399 *** 0.885 *** −0.026 * 1.000 IP_KZ 0.101 *** 0.659 *** 0.076 *** 0.663 *** 0.244 *** 1.000 表4. 各变量间的Pearson相关系数 注： * 表示在10%的水平上显著， ** 表示在5%的水平上显著， *** 表示在1%的水平上显著。 上表4阐述了本文运用Pearson相关法进行相关性分析的结果。结果显示融资约束强度与市值管理水平在1%的水平下关系显著正相关，为假设1提供了初步证明；融资需求与融资约束强度之间在1%的水平下呈现正相关关系，KZ_FN交乘项与市值管理水平在10%的水平下呈现正相关关系，为模型二提供了初步结果；IP_KZ交乘项与市值管理水平在1%的水平下呈现正相关关系，为假设2提供了初步证明。另外，除去交乘项与产业政策、融资需求与融资约束的相关性系数超过0.5，其他变量之间的相关性系数均在0.5以内。 3) 回归结果及分析 Table 5 Summary of regression result 模型 模型(1) 模型(2) 模型(3) 变量名 MVM MVM MVM KZ 0.159 *** 0.182 *** 0.0910 (6.81) (7.15) (1.94) FN 0.124 * (2.38) KZ_FN −0.0658 * (−2.18) IP −0.133 (−1.85) IP_KZ 0.0808 (1.87) TANG 0.0843 0.110 0.0597 (0.61) (0.78) (0.44) LOSS 0.00479 0.000870 0.00549 (0.10) (0.02) (0.12) SD −0.000684 −0.000762 −0.000536 (−0.13) (−0.15) (−0.10) SIZE −0.0365 *** −0.0347 *** −0.0356 *** (−4.54) (−4.34) (−4.37) GROWTH 0.135 *** 0.137 *** 0.133 *** (4.51) (4.59) (4.48) LOAN −0.00456 −0.0118 −0.0111 (−0.17) (−0.42) (−0.42) AGE −0.0000884 −0.000189 −0.0000715 (−0.06) (−0.13) (−0.05) MB 2.271 2.569 3.297 (0.82) (0.91) (1.14) SOE 0.00656 0.00623 0.00433 (0.41) (0.38) (0.27) LEV −0.228 ** −0.227 ** −0.221 ** (−2.83) (−2.83) (−2.69) ROE 0.397 ** 0.383 ** 0.403 ** (3.26) (3.09) (3.30) OCF 0.480 *** 0.479 *** 0.466 *** (3.60) (3.58) (3.51) YEAR 控制 控制 控制 IND 控制 控制 控制 _cons 0.574 ** 0.483 * 0.692 ** (2.82) (2.33) (3.30) N 3504 3504 3504 adj. R 2 0.142 0.145 0.141 表5. 回归结果汇总情况表 注： * 表示在10%的水平上显著， ** 表示在5%的水平上显著， *** 表示在1%的水平上显著，括号里面表示t值。 表5中的模型(1)回归结果可以看出，融资约束程度与市值管理的系数在1%的水平下显著为正，两者的回归系数为0.159。说明在战略性新兴产业的企业中，随着融资约束的增加，企业会增加市值管理行为以减弱融资约束。上述印证了李旎(2018) [ 7 ] 等的研究结论，市值管理通过减弱融资约束的方式提高上市公司投资效率，市值管理增加上市公司自身投资支出的关键路径在于减弱融资约束。公司进行市值管理能够有效降低外部投资者所面对的信息不对称问题，缓解贷款者将由于公司风险过大惜贷导致的融资约束，验证了假设1。 表5中模型(2)融资约束与市值管理水平的回归系数显著为正，与模型(1)一致，即在融资需求不变的情况下，融资约束与企业市值管理仍呈正相关，显著程度有所提升，突出融资约束对企业市值管理的促进作用。融资需求与市值管理水平回归系数在10%的水平下为正，回归系数为0.124，验证横截面检验的初步假设，即融资需求越高，越可能导致企业市值管理行为增加。在融资约束不变的情况下，随着融资需求增加，外部资金对战略性新兴产业企业重要程度上升，企业为获取更多资金提升对自身市值管理水平。融资需求与融资约束两者交乘项的回归系数为−0.0658，其t值是−2.91，回归系数在10%的水平下显著为负。说明在同样前提环境中，融资约束和融资需求之间的交互作用最终使企业进行更少的市值管理行为，验证初步假设。当企业同时面临融资约束和融资需求，市值管理的作用已不足以影响，从而管理者寻求其他解决方法，一定程度上对市值管理起抑制作用，这也印证了卢太平(2014) [ 4 ] 的结论。 表5中的模型(3)为在产业政策的影响下，融资约束对市值管理影响变化的回归结果。从回归结果我们能够得出，交乘项IP_KZ的系数为大于零，具体回归系数为0.08，这一回归数据支撑本文提出的假设2，即受影响上市公司的融资约束随着产业政策出台而愈加严重，最终对市值管理起促进作用。此结论说明，产业政策会是一把“双刃剑”，从表面上看，信用担保预期由于产业政策的出台得到较大提高，而且银行贷款偏好也因为政府的干预行为而改变，政策鼓励行业将更容易得到银行的贷款。而实际上，产业政策的出台导致上市公司过于依靠外部信息来做判断，冲动地对政策所鼓励的行业进行过度投资，形成“羊群效应”，此一类不可靠的、盲目冲动的投资行为导致公司自身资金需求大幅上涨，然而，外部机构所并不能提供足够的资金供企业投资，最终恶化现下公司所面对的融资约束环境。同时观察发现融资约束与市值管理的回归显著性大大下降，只能呈现正相关的关系，可能的原因是对于融资约束，市值管理所能够发挥的减缓作用融资约束发挥至最高峰，由于产业政策增强融资约束的影响，导致市值管理的作用大大减弱，企业投入市值管理的成本与降低融资约束效果不成正比，企业将投入的成本转移至其他有效降低融资约束的方法中，如盈余管理等。 4) 稳健性检验 为了增强上述回归结果的稳健性，参考已有研究文献，增加流动比率衡量企业的偿债能力，增加资本密集度衡量企业风险，得到模型(4)、(5)、(6)，重新对进行上述模型回归检验。 M V M i ， t − 1 = β 0 + β 1 K Z i ， t + C u r r e n t r a t i o i ， t + C a p i t a l i ， t + Controlvariables i ， t − 1     + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε (4) 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 u r r e n t r a t i o i ， t + C a p i t a l i ， t     + Controlvariables i ， t − 1 + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε (5) 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 u r r e n t r a t i o i ， t + C a p i t a l i ， t     + Controlvariables i ， t − 1 + ∑ I N D + ∑ Y E A R + ε (6) Table 6 Summary of regression results of robustness tes 模型 模型(4) 模型(5) 模型(6) 变量名 MVM MVM MVM KZ 0.158 *** 0.183 *** 0.0907 (6.60) (6.96) (1.91) FN 0.125 * (2.37) KZ_FN −0.0662 * (−2.17) IP −0.133 (−1.84) IP_KZ 0.0807 (1.86) Currentratio −0.000565 0.000402 −0.000212 (−0.36) (0.27) (−0.14) Capital −0.000543 −0.000580 0.000211 (−0.23) (−0.26) (0.09) Controlvariables 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 IND 控制 控制 控制 Cons 0.578 ** 0.481 * 0.692 ** (2.83) (2.32) (3.30) N 3504 3504 3504 adj. R 2 0.101 0.102 0.102 表6. 稳健性检验回归结果汇总表 注： * 表示在10%的水平上显著， ** 表示在5%的水平上显著， *** 表示在1%的水平上显著，括号里面表示t值。 回归结果如表6所示，本文发现融资约束的程度对企业的市值管理仍具有显著的激励作用，在产业政策与融资需求对融资约束依旧能够得出与上文相同的结论，说明了本文的模型和结果的稳健性较好。