地理位置与公司权益资本成本_谢珊珊.pdf
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1、2023 年第 16 期谢珊珊:地理位置与公司权益资本成本表1中国大陆上市企业经营地分布所在省份广东浙江北京江苏上海山东福建河北天津海南公司数目819616432605423284170776434所在省份安徽湖南湖北河南江西山西所在省份四川陕西新疆重庆云南广西甘肃贵州宁夏西藏青海公司数目17172576642403535162112公司数目1521431371036239所在省份辽宁吉林黑龙江内蒙古公司数目104594430东部沿海:3524中部地区:636西部地区:567东北地区:237数据来源:截至2021年WIND数据库上市公司年报中所披露的经营所在地址,按省份进行分类统计。地理位置与
2、公司权益资本成本谢珊珊(湖南大学计划财务处 湖南 长沙 410006)摘要:文章以公司权益资本成本为研究对象,基于新经济地理学理论,针对中国区域金融资源扭曲配置现象,实证检验了我国上市公司地理位置差异对其权益资本成本的影响。研究发现:企业经营所在地与中心城市的地理距离越大,其权益资本成本越高。进一步研究发现,地理位置对企业权益资本成本的影响是通过“信息效应”和“风险效应”两条路径实现,且企业所在地高铁开通以及经济开发区的设立均可有效降低因地理距离所致的权益资本成本。关键词:地理位置 权益资本成本 高铁开通 产业聚集一、引言区域发展失衡成为制约我国经济协同发展,全面建设小康社会的重要因素。201
3、8年11月,党中央颁布 关于建立更加有效的区域协调发展新机制的意见,再次指出实施区域协调发展战略是新时代国家重大战略之一。如何建立区域战略统筹与市场一体化发展机制,成为现代化经济体系构建的重要组成部分。我国以广袤的国土造就了地区间自然资源和金融资源的显著差异,并形成从东部沿海地区到西部内陆地区的“中心-外围”产业分布格局。表1报告了截至2021年底,我国企业经营地在地理上的分布:可以看出,大多数企业均东部沿海地区集聚,这也造就了我国经济发展的“东高西低”的格局。地理位置对区域经济发展的影响一直是经济地理学的研究内容之一,优越的位置可促进该地区经济、制度和企业的发展,相反则会延缓甚至阻碍该地的发
4、展1。现代信息技术与交通环境的飞速发展加快信息传递效率,降低经济主体间的时空距离,但“软信息”的传递依然受制于地理位置与主客体间距离的远近2。相较于制度规范化的“硬信息”而言,“软信息”更具有非量化、主观判断大以及传递效率低等特征,主要依赖于人与人之间接触与交流的形式传播,但其涵盖事实、文化以及主观价值判断等内容更有助于投资者制定决策。基于交易成本理论,地理距离的增加会提高信息传递成本,进而增加投资者缔约前的搜寻成本、交易中的评估成本以及契约实施中监督成本,因而提高投资者提供资金所要求的必要风险报酬。结合表1的统计结果与已有研究1,中国上市公司已在东部中心城市形成一定的空间集聚现象。基于产业集
5、聚的角度,地区产业集群将增强马歇尔外部性,如提升企业间知识技术溢出和资源市场共享;通过产业关联形成供应链效应,降低企业的运输成本;同时相关产业政策可为公司提供较为优厚的政策待遇,政府对域内企业提供相关软硬件设施等外部资源。此外,地理集聚可显著提升企业间的声誉价值,加速信息的传播,增强声誉机制对管理层代理行为的监督强度,降低企业因代理成本所致的经营风险,进而使公司权益资本成本更低。本文试图从新经济地理学的视角,进一步揭示企业地理位置对其权益资本成本的微观传导机制,并结合投资者交通成本和地区产业集聚水平分析该机制在企业个体层面的异质性影响。二、理论分析与研究假设(一)权益资本成本的影响因素信息效应
6、是指公司经营所在地与投资者间地理距离的增加会降低信息传递效率,提升企业与投资者间信息不对称程度和交易费用,从而提高公司权益资本成本。根据“随距递减”规律,经济主体间的信息传递效率随着地理距离的增大而减弱,意味着作为投资者重要决策依据的“软信息”的信息质量越低,非知情投资者更加84DOI:10.16144/ki.issn1002-8072.2023.16.018研究与探索2023 年第 16 期难以准确估计投资的预期收益,进而要求更高的溢价作为风险补偿,因此显著增加企业的权益资本成本。例如,企业地理位置与中心城市间地理距离越小,公司与投资者间信息不对称水平越低,进而IPO抑价率也越低2。此外,地
7、理距离的加大还会提高投资者缔约前的搜寻成本、交易中的评估成本以及契约实施中监督成本,从而增加交易费用3,投资成本的增加也会提高投资者对资金的回报率。投资者信息搜寻成本的增加会显著影响企业的融资成本,如IPO抑价2和信贷约束4。投资者在合同履行中的监督成本也会随地理距离的增加而正向变化,如杨兴全和付玉梅5发现偏远地区由于股东监督成本过高,导致管理层代理冲突更为严重。风险效应是指非中心地区城市人口密度和空间集聚水平较低,无法通过产业关联形成供应链效应,致使区域内企业运输成本较高;地区产业政策和市场容量的不足促使企业面临较大外部系统性风险;此外,偏远地区信息传播速度较慢,社会声誉监督机制的缺失进一步
8、提高企业管理层的代理风险,这均会提高企业运营成本和市场系统性风险进而加剧权益资本成本。反之,企业地理位置与中心城市间距离越小,其产业集聚度与地方政府帮扶力度以及产业政策红利越大,均可显著增强马歇尔外部效应,进而可显著促进企业规模成长6以及区域内企业实际所得税的降低1。马歇尔正外部性可提高企业间资金、人才和技术的扩散,这均有助于公司权益资本成本的降低。就代理成本角度而言,投资者出于对监管时间和经济成本与监督收益的权衡,往往存在“搭便车”现象,造成偏远地区企业因股东监管不足而有利于管理层实施代理行为4,经理人进而倾向于过度投资等行为,这进一步加剧了公司经营风险,从而显著提高公司权益资本成本。基于此
9、,本文提出假设:假设1:企业地理位置与中心城市距离的增大会提高其权益资本成本三、研究设计(一)样本选择与数据来源本文选取20072021年中国沪深A股上市公司为研究样本。参考已有研究2,7,并对样本进行如下处理:剔除金融保险类上市公司;剔除ST、PT类上市公司;剔除权益资本成本计算的异常值,即小于0或大于1的样本;剔除数据匹配后存在缺失的样本;为控制极端值的影响,对连续变量在1%和99%分位处分别做Winsorize处理。经过上述筛选后,本文共获得2682家上市公司共计16933个样本。公司财务数据来自国泰安数据库和万德数据库,国家开发区数据取自中国政府网站,上市公司经营所在地经纬度、中心城市
10、经纬度、国家开发区经纬度和高铁情况数据均为手工收集整理。(二)变量定义(1)被解释变量:权益资本成本。公司权益资本成本的计算方法包括事前权益资本成本和事后权益资本成本等。因事前估算模型优于事后模型,故而多数研究均使用事前权益资本成本作为度量方式7。事前权益资本成本包括戈登增长模型、OJN模型和非正常盈余增长模型7。就中国当下股权融资而言,基于非正常盈余增长计算的PEG模型和MPEG模型与实践拟合度最高,有效反映出各类风险因素的影响8。基于此,本文主检验选取PEG对企业权益资本成本进行度量,并使用MPEG模型对权益资本成本进行稳健性检验。参考已有研究7-8,本文分别以市盈率和市盈增长率为基础计算
11、PEG和MPEG模型。其中,PEG模型假定企业非正常收益的增长率恒定且为零,计算公式如下:PEGi,t=(EPSi,t+2-EPSi,t+1)/Pi,t(1)MPEG模型是在PEG模型的基础上,假定企业非正常收益的增长率保持不变。MPEG的计算公式如下:MPEGi,t=(EPSi,t+2+MPEGi,t*DPSi,t+1-EPSi,t+1)/Pi,t(2)其中,MPEGi,t表示公司i在第t期的权益资本成本,EPSi,t+2表示为t+2期末每股盈余的预测值,EPSi,t+1为t+1期末每股盈余的预测值,DPSi,t+1为t+1期末的每股股利预测值,Pi,t表示t期末的股票价格。鉴于我国分析师人
12、数不足导致企业盈余预测的数据并不完善,故而借鉴已有研究7-8,采用公式(3)对盈余数据进行预测:Ei,t=0+1EVi,t+2TAi,t+3DIVi,t+4DDi,t+5NEGEi,t+6ACCi,t+7Ei,t+(3)Ei,t+为公司i在t+年末的净利润,EVi,t为公司在t年末的价值,等于总资产与权益的市场价值之和减去权益的账面价值,TAi,t表示公司i第t年的期末总资产,DIVi,t为t年末每股股利,DDi,t为是否支付股利的哑变量,NEGEi,t为盈余指示变量,当公司盈余为负时为1,ACCi,t为t期末总的应计。利用公式(3)计算出估计系数,将上市公司的财务数据带入即可算出权益资本成本
13、所需的盈余预测值,股利预测值为盈余预测值与当年实际股利支付率的乘积。将盈余预测值和股利预测值代入公式(1)和公式(2)中,即可算出企业相应年份的权益资本成本值。当所算出的852023 年第 16 期谢珊珊:地理位置与公司权益资本成本表3主要变量的描述性统计变量PEGDistCenterStationCOICSizeLevRoaBmBetaTurnFirstSoe样本数16933169331693316933169331693316933169331693316933169331693316933均值0.1075.0350.7981.7811.05422.2460.4360.0520.6101.
14、0050.4720.3590.479标准差0.0721.6970.4021.6250.7011.2760.1970.0400.2460.4720.3450.1500.500最小值0.0060.9200.0000.0000.00019.8800.0590.0020.137-0.2240.0450.0930.000中位数0.0925.5121.0001.3861.09922.0740.4350.0430.6061.0210.3760.3420.000最大值0.3597.7901.0006.6852.30326.0620.8580.1981.1162.1561.6300.7491.000表2主要变量
15、定义变量类型被解释变量解释变量调节变量中介变量控制变量变量名PEGDistCenterStationCOICabs_DADispRiskSD_RetSizeLevRoaBmBetaTurnFirstSoe变量定义由 PEG 模型计算的权益资本成本由球面距离公式(7)计算的最短距离加 1 的对数值企业经营地位于北京、上海和广州时取 0,否则为 1企业经营所在地 50km 内高铁站数量加 1 的对数值企业经营所在地 20km 内开发区数量加 1 的对数值通过修正琼斯模型计算公司年度残差的绝对值分析师对企业每股盈余预测值的离散程度企业每一观测时间段内 ROA 的标准差由日个股回报率计算的公司年度特有
16、周收益率波动企业总资产加 1 的对数值企业总负债与总资产的比值企业净利润与总资产的比值市场价值除以股东权益账面价值上市公司贝塔系数日均换手率流通股数的年度均值企业第一大股东持股比例企业终极控股股东为国有时取值为 1,否则为 0权益资本成本地理距离地理中心度高铁开通产业集聚度盈余质量分析师预测分歧度业绩波动率个股周收益率波动公司规模财务杠杆总资产报酬率账面市值比系统风险流动性大股东持股比例产权性质权益资本成本小于0或大于1时,删除该样本观测值。(2)解释变量:地理位置。参考已有研究2,设置虚拟变量Center,当企业经营所在地位于北京、上海和广州三大国家中心城市时取0,否则为1;同时设置连续地理
17、变量Dist,通过公式(4)分别计算出企业经营地到三大中心城市的经纬度球面距离,选取其中最小值加1的对数值作为该公司的地理位置变量Dist。Distancei,t=Spherical(Latitudei,t,longitudei,t)(4)借鉴已有研究3,在稳健性检验中,根据 全国城镇体系规划 设立的国家中心城市,同时考虑深圳作为金融和科技新兴城市的特殊性,本文设置虚拟变量Center1,当经营经营所在地位于北京、上海、广州、天津、重庆、成都、武汉、郑州、西安和深圳等十大国家中心城市时取0,否则为1;连续地理位置变量Dist1,通过公式(4)分别计算出企业经营地到十大中心城市的球面距离,选取其
18、中最小值的对数值作为该公司地理位置的度量指标。(3)调节变量:地区产业集聚水平。借鉴已有研究6,由于国家级开发区无论面积、企业数目、规模以及行业均显著大于非国家级开发区,因此更容易形成产业集聚,故而我们使用国务院截至2021年批准设立的国家级开发区作为地域产业集聚水平的度量指标。本文对企业经营地产业集聚度(COIC)的定义如下:首先,通过经纬度计算企业经营所在地与国家开发区之间的距离;其次,由于中国主要城市平均半径小于20km,故而本文在此筛选出企业经营所在地20km内的国家开发区数量,并将其加1的对数值赋值为COIC。(4)控制变量。参考已有研究7-8,本文选择如下控制变量:公司规模(Siz
19、e)、财务杠杆(Lev)、总资产报酬率(Roa)、账面市值比(Bm)、系统风险(Beta)、流动性(Turn)、大股东持股比例(First)、产权性质(Soe)以及年度效应(Year)和行业效应(Ind)作为控制变量。此外,将企业经营所在地50km内高铁站数量加1的对数值作为高铁的度量指标(Station)。表2报告了本文相关变量定义。(三)模型设定本文将待检验模型设定如下:PEGi,t=0+1Locationi,t+Ctrlsi,t+Yeari,t+Indi,t+i,t模型1其中,PEGi,t表示企业权益资本成本;Locationi,t表示上市公司的地理位置,包括Disti,t和Center
20、i,t等。Ctrlsi,t表示前文说明的控制变量;Yeari,t表示年度的虚拟变量,Indi,t表示行业的虚拟变量,i,t表示随机扰动因素。四、实证分析(一)描述性统计表3报告了主要变量的描述性统计结果。其中,权益资本成本(PEG)的均值和中位数分别为0.107和0.092,这与已有文献中所报告的结果基本一致7-8;其标准差为0.072,相对权益资本成本的均值而言较大,说明在样本期间内不同公司的权益资本成本存在较大差异。地理距离Dist均值为8.786,说明上市公司经营所在地距三大中心城市的最小距离均值为152.7km(e5.035-1),地理中心度Center的均值为0.798,说明有20.
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