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论文技巧案例-信息不对称、研发支出与关联股东认购定向增发股份

2021-03-29 12:11:42

  本文选择2014—2018年我国中小板块中定向增发股份公司为样本,对公司的信息不对称与研发支出对于关联股东认购定向增发股份的作用进行了进一步调研。通过研究成果很容易看出研发支出与关联股东认购比例的关系,也就是随着支出的增加关联股东认购比例也随之增大;而随着费用化研发不断地在增加,公司利润减少,有利于关联股东用较低的价格购买股份,数量增加,认购的百分比也会提高。另外,由于信息不对称,因此导致总研发支出、费用化支出和关联股东认购定向增发股份之间的关联更为紧密。

  英国、美国作为世界资本主义强国,早在20世纪末就出现了非公开引入特定股权投资人进行融资的现象。随着世界经济的一体化,只有在世界的浪潮之中站稳脚跟才能够在未来的发展之中有一个较为有利的地位。2005年证监部门公开了《上市公司股权分置改革管理办法》,这就导致定向增发这种模式渐渐发展,受到我国上市公司的重点关注。

  定向增发,定向说明已经规定了方向或对象,增发说明增加发行。定向增发就是说上市公司(包括中小板的上市公司)用非公开的方式向符合条件的特定投资者发行股票。它是我国中小板公司通过发行股票筹集资金的重要方式。资金链的正常流转是一个公司的生产之本。但是一个公司想要持续发展就要增加研发资金,进行技术创新,从而增加公司利润吸引投资者。研发支出是指研究与开发过程中发生的各项支出。不同的研发费用处理方式和研发费用的强度,都会对企业和个人以及投资者自身产生不同的利益影响。根据我国的准则来说,在企业研究分析时期所出现的部分开支要记入到当期损益之中,进行当期费用化解决,另外在开发阶段之中符合某几项特定条件之时,就会确认成无形资产,也就是说可以进行一系列的资本化处理。研究阶段和开发阶段,虽然在准则叙述的时候可以有着清晰的差别,但是在实际的项目之中却很难将其很明显的区分。因此,公司的管理层就可以适当地选择研发支出是费用化还是资本化处理,达到控制公司的利益的目的。

  在世界各国的资本市场中,或多会少都会存在着上市公司通过定向增发新股股份向特定对象输送利益的情况,而在我国的资本市场中,利益向特定对象转移的问题更为严重。因为,我国上市公司的制度环境与国外大不相同。再加上,我国上市公司可以向关联股东发行定向增发股份,这实质上就是关联方之间的交易。关联股东可以优先掌握许多他人不清楚的信息,这是其信息的优势所在。关联股东对于该公司的可持续发展、未来发展价值、研发支出等这类私有信息的了解,是他们决定是否参与认购活动的重要依据。因此,本文提出了一些假设并进行研究。

  2文献综述

  2.1国外文献

  国外的学者Wruck(1989)对于上市公司定向增发新股的研究,主要关注新股私募的财富效应方面[1]。LevandSougiannis(1996)发现,公司股东到底会不会认购定向增发股份,在很大程度上取决于研发支出的强与弱。经过研发活动,公司积累经验,可以开发出自己的先进科学技术,并将其投入到生产和经营活动中,来生产或者提供独具本公司特色的产品或服务,从而降低产品的成本、提高自身产品信息质量和核心竞争力,从而使公司的价值增加。企业的研发支出和其经营成绩成正比,在研发方面的支出越多,企业的经营成绩也会越好[2]。Garner(2002)的研究发现,定向新股发行公司的研发支出的强度大小及效果对公司未来价值增长具有非常重要的影响。研发支出会加快技术更新速度,而技术的创新能增强公司的竞争力,从而促进价值增长[3]。不仅如此,Griliches(1981)发现,研发活动的投资和专利的获得会对市场价值产生积极且深远影响。研发项目的成果,能使公司在这一领域中处于领导地位,可能会持续5至10年,甚至更长的时间。当然,任何事情有成果也会有失败。企业的研发活动也有可能失败,但是通过这种失败可以为将来的研发项目的成功打下良好的基础,并且在增加企业的未来价值方面也发挥着重要作用。因此,无论产品开发是否成功,企业投入的研发支出都会对公司未来价值的增长产生积极影响[4]。另外在社会上信息上是不对称的,所以在关联股东的这一方可以得到针对公司研发支出的更多信息,所以就会使得其在认购的过程之中展现出更为强大的积极性,而且其认购可能性也会大大地增加。

  2.2国内文献

  在《企业会计准则第6号——无形资产》发布之后,其中对于处理一些研发项目的处理方法进行了一系列的规定,研发支出情况也要在该公司年度财务报告中清楚说明,不能模模糊糊,要向社会群体公示,进行透明化处理。2007年,《上市公司证券发行管理办法》在我国发布并实施。姜来等(2010)率先发现定向增发股份的审批流程快,而且没有过多要求,基本条件比较低,大部分公司都能达到要求。于是就很快变成了我国上市公司股权再融资的主要工具,并受到学术界的重点关注[9]。章卫东等(2016)通过研究发现,现实生活中的大多数情况,是由公司管理层控制用什么会计方式来处理研发的费用。由于市场信息不对称,关联股东可以获得有关定向增发股份公司研发支出处理的真实情况。上市公司可以充分利用公司研发投入和支出的不同信息和处理方式,为关联股东用较低的价格认购本公司定向增发的股份提供可能性[10]。唐清泉等(2008)通过一系列的研究,认为真实的上市公司的研发投入和支出的信息,会影响到投资者的利益和投资的决定。当上市公司向社会发布增加研发投资的相关信息时,这时投资者就会对于公司的发展有一个极为明显的认识,所以就会自愿的加大投资,进而使得公司的股票自然而然的水涨船高。关联股东拥有公司股份,是重要的投资者,拥有较多股份的股东对公司的决定有举足轻重的影响。对于是否认购公司增发股份,关联股东当然会全面、综合考虑,包括研发支出情况等等[11]。投资者进行投资活动,就是想要得到投资收益,达到钱生钱的目的。在现实生活中,影响投资者认购上市公司股票的因素有很多,例如投资者个人财产多少以及心理承受能力、股票市场的大环境、对不同公司的喜好程度等等。总而言之,上市公司有着极为开阔的前景之时才会受到关联股东的认可,只有得到认可之后他们才会选择进一步的认购定向增发股份。公司发展良好且较为稳定的时候,会使股价升值,从而为投资者带来更多的收益。但是,相关人员与外部投资者的区别还是很大的,因为关联投资者所掌握的有关于公司的信息是更多的,也就是说他们对于公司未来的发展方向有着一个更为深刻的认识。许罡(2011)在研究中还发现,我国的上市公司对公司利润管理时也会综合考虑研发支出是资本化还是费用化。笼统地说,利润就是从收入中扣除费用,因此研发支出资本化与费用化的不同选择对公司的利润产生直接影响。研发费用如何处理,是由公司的管理层判断,受到管理层的控制也是正常现象,从侧面表明这也是公司关联股东可以知晓的一种比较私密的信息[12]。

  2.3文献评价

  国内外学者对新股非公开发行的研究为本文的研究提供了大量的理论基础。虽然国内外学者对上市公司发行新股的经济效应、折价和利益输送等问题进行了大量的研究,但是在关联股东参与上市公司新股认购及利益输送问题方面进行的研究还比较贫乏。因此,深入研究关联股东参与公司新股认购及其权益转让的影响因素,可以丰富对关联股东参与公司新股认购的解释,帮助投资者有效了解相关股东在新股发行中可能发生的利益转移,从而做出科学的投资决策,也可以为市公司制定定向增发股份方案提供新的启发。

  学者们对研发支出的会计处理对公司绩效的影响也做了大量的研究。通过研发活动,公司可以自行研发出属于自己的先进技术,并将其投资于生产和经营活动中,来生产或者提供独特的产品或服务,从而降低产品的成本并提高公司的产品质量和核心竞争力,进而增加公司的价值。国内外学者的分析结果基本一致认为,研发投入越多,公司绩效越好,公司价值越高,关系是成正比。研发投入的强与弱,关系到公司的未来发展趋势,关系到关联股东对该公司的信任度和是否进行投资的决定。以往对公司研发支出的研究主要集中在研发支出对公司财务绩效和市场经济价值的影响,以及利用研发支出的会计处理来操纵公司收益等方面,而利用研发支出的处理来研究相关的股东认购定向增发股份这方面的情况比较少。因此,本文的研究可以丰富对上市公司关联股东利益的研究。

  3理论分析与研究假设

  公司的研发活动,实质上就是一种投资活动。之所以开展研发活动,是因为想要获得未来的收益。一个公司拥有可持续的收益,才能更好地生存与发展。只有当公司拥有美好发展前景和不断增长的未来价值时,投资者才会积极认购该公司发行的股票。对于研发费用是直接计入当期损益还是予以资本化处理,鞠亚辉(2011)通过分析研究,发现当上市公司将本应费用化的研发支出资本化时,公司的利润会增加,利润的增加往往将公司的好消息传递给市场,公司的股价就会随之上升;反之,出现应资本化的支出变为费用化的情况后,会使得公司的利润减少,这时,传导给市场一个不良的讯息,公司最近发展不理想,公司的股价往往会下跌。这为管理层通过研发费用的资本化与费用化的会计处理来控制公司股价创造了空间[13]。结合以往国内外学者的研究,提出本文的第一个和第二个假设:

  假设1:定向增发股份公司的总研发支出的增加会使关联股东认购比例扩大。

  假设2:定向增发股份公司的费用化研发支出的增加会让关联股东认购百分比提高。

  信息不对称,就意味着活动中的每个人会拥有与其他人不同的信息。在各种经济活动中,由于每个人的身份能力等个体条件的不同,从而导致对相关信息的获取程度和认识也不同。那些拥有足够信息的人往往处于发展比较有利的地位,而那些信息比较贫乏的人员则处于劣势。Ross(1977)是首次将信息不对称的概念引入定向增发研究的学者。他认为,对于一个公司来说,内部人员与外部投资者之间获取信息的渠道不同,从而造成信息不对称。公司内部的相关人员对公司的价值情况、资金流动、研发支出等核心信息更为了解。而外部投资者只能根据管理层选择后发布的公开信息进行分析和决策[5]。关联股东更了解公司研发支出的多少以及是用什么处理方式,能全面考虑,更好地做出是否认购定向增发股份的决定,来使自己获得更多的利益。结合以往国内外学者的研究,提出本文的第三个和第四个假设:

  假设3:定向增发股份公司的信息不对称情况越明显,总研发支出与关联股东认购定向增发股份的正相关越显著。

  假设4:定向增发股份公司的信息不对称情况越明显,费用化研发支出与关联股东认购定向增发股份的正相关越显著。

  4研究设计

  4.1样本与数据来源

  本文以2014—2018年的中国中小板块中定向增发股份公司为主要研究样本。数据的合理与有效是第一要务,所以对与公司的样本信息进行了些许的筛除:第一,如果数据样本存在着一些缺失,或者没有特定的方式去获取完整的情况之下,这样的样本是需要剔除的;第二,金融类与保险类的财务信息是不予收集的,因为与其他的公司相比其财务状况方面存在着许多的不同之处;第三,将ST公司的样本数据全面进行剔除;第四,剔除了增发目的为借壳上市的公司的样本数据;第五,剔除了仓储业、零售业等研发支出非常小甚至为零的公司。在本课题之中,部分关键的变量都是利用国泰安(CSMAR)数据系统开展提炼的,而针对其中部分无法开展直接提炼的变量则利用人工手段进行总结。

  本文运用SPSS24.0软件对样本进行数据分析。在剔除以上样本之后,本文一共统计了733个有效样本。

  4.2模型设定与变量定义

  本篇论文采用多元回归分析的方法,对信息不对称、研发支出与关联股东认购定向增发股份的关系进行研究。

  本文所使用的模型如下:

  模型(1):

  模型(2):

  模型(3):

  模型(4):

  在以上四种模型的分析中都将关联股东认购百分比(Buyratio)作为被解释变量。其中,模型(1)用总研发支出所占百分比(RD)作为解释变量;模型(2)用研究费用所占百分比(Research)作为解释变量;模型(3)用总研发支出所占百分比(RD)与信息不对称情况(ILL)相乘作为解释变量;模型(4)用研究费用所占百分比(Research)与信息不对称情况(ILL)相乘作为解释变量。

  研究变量的定义见表4.1。

  表4.1研究变量的定义

  变量类型 变量名称 变量定义

  被解释变量 关联股东认购百分比(Buyratio)

  解释变量 总研发支出所占百分比(RD)

   研究费用所占百分比比(Research)

   信息不对称情况(ILL) 用简化非流动性比率(ILL值)来衡量(增发前一年)

  控制变量 发行规模(Rsize)

   公司规模(Size) 总资产的自然对数(增发前一年末)

   公司成长性(Growth) 可持续增长率(增发前一年末)

   资产负债率(Lev)

   年度(Year) 年度虚拟变量

   行业(Industry) 行业虚拟变量

  5实证分析

  5.1描述性统计

  为了初步调研所有因素之间的关联,本文首先开展描述性统计分析。

  统计分析结果如表5.1所示。

  表5.1描述性统计结果

   N 平均值 中位数 标准差 最小值 最大值

  Buyratio 733 0.5040 0.4078 0.3327 0.0175 1.0000

  RD 733 0.0190 0.0149 0.0229 0.0000 0.2624

  Research 733 0.0150 0.0098 0.0213 0.0000 0.2624

  ILL 733 0.0411 0.0406 0.0067 0.0000 0.0631

  Rsize 733 0.4804 0.2326 0.9798 0.0033 9.1349

  Size 733 22.1188 21.9263 1.2877 19.0706 27.2498

  Growth 733 0.0459 0.0517 0.1573 -1.2482 1.2999

  Lev 733 0.4862 0.4870 0.2116 0.0281 1.0373

  注:表中数值取至小数点后四位。

  从表5.1可以看出,在2014年到2018年的样本公司中,关联股东认购百分比(Buyratio)的最大值为1,最小值为0.0175,平均值为0.5040,略高于中值0.4087,标准差为0.3327,数值较小,说明样本公司的关联股东认购比例覆盖比较全面,有些股东认购多,有些股东认购少,存在较大的差异。甚至有关联股东对公司的发展前景很有信心,把定向股份全部认购。对于总研发支出所占百分比(RD),最小是0,最大是0.2624,标准差为0.0229,数值不高,均值和中位数也都较小,数据分布集中在小数值附近。样本公司的研究费用所占百分比(Research)最小是0,最大是0.2624,标准差、均值和中位数也都不大,数据分布同样集中在小数值附近。总研发支出所占百分比(RD)、研究费用所占百分比(Research)的均值分别为0.0190和0.0150,说明样本公司无论是总研发还是费用化支出占总资产的比例都比较低,从这里还可以很明显地看出我国中小板定向增发股份的上市公司研发支出的金额总体较少。从信息不对称情况(ILL)上看,比值从0到0.0631,标准差较小,均值和中位数反之,较大,数据分布在大数值附近。从发行规模(Rsize)来看,范围从0.0033到9.1349,覆盖了较为全面的样本。发行规模的最小值是0.0033,最大值是9.1349,均值是0.4804,说明了我国中小板上市公司定向增发新股股份的发行金额占公司总资产的比例大约为48%。从公司规模(Size)来看,样本公司的分布的则较为平均,标准差为1.2877,整个数据分布差异不大。从公司成长性(Growth)上看,样本公司跨越正负值的大多数样本,最大值为1.2999,最小值为-1.2482,均值为0.0459,说明有些公司发展能力有一定问题,有些公司高速发展,各样本公司成长性存在差异,体现出所选样本涵盖范围较为广泛。此次样本公司的资产负债率(Lev)从2.81%到103.73%,说明各公司的偿债能力不同,有很大的差距,不过覆盖了较大的范围,有较全面地覆盖性。

  5.2相关性分析

  为了验证上文中所提出的假设,本文进行相关分析,进而掌握每一个变量之间的相关性及其统计学意义。

  分析结果如表5.2所示。

  表5.2相关性分析

   Buyratio RD Research ILL Rsize Size Growth Lev

  Buyratio 1

  RD 0.375** 1

  Research 0.104** 0.141** 1

  ILL -0.110** 0.067 0.052 1

  Rsize 0.088* 0.109** 0.160** 0.130** 1

  Size 0.365** 0.159** -0.036 0.154** 0.064 1

  Growth -0.023 -0.025 0.017 0.029 -0.017 0.053 1

  Lev -0.178** -0.119** -0.060 -0.052 -0.054 -0.232** -0.147** 1

  注:**、*分别表示在0.01(双侧)、0.05(双侧)水平上显著相关。

  由表5.2中可以看出,总研发支出所占百分比(RD)、研究费用所占百分比(Research)与关联股东认购百分比(Buyratio)成正比,有正向激励作用,相关系数分别为0.375和0.104,这就体现出了在公司研发支出、费用化支出增加的背景之下会引起关联股东认购比例变大。初步证实了假设1和假设2。信息不对称情况(ILL)与关联股东认购百分比(Buyratio)之间的相关情况实现了显著程度,能够发现信息不对称对这些股东的认购百分比带来极大的作用。别的控制因素除了成长性(Growth)外也都和认购比例(Buyratio)有着十分突出的关联水平。其中,发行规模(Rsize)、公司规模(Size)与关联股东认购百分比(Buyratio)成明显的正比例,表明规模扩大,公司朝着更好方向推进,认购水平也会随之提高。资产负债率(Lev)与关联股东认购意愿反映明显的负比例关系,相关指标为-0.178,说明公司的负债水平越高,偿债能力越弱,对企业绩效产生负面影响会影响公司股价,从而导致认购比例下降。同时我们还注意到各个变量之间相关性系数均较小,说明多元回归线性分析结果出现多重共线性可能性非常小。为了检验假设3和假设4,以及更加清晰地了解到各个变量间的联系,建立一个线性回归的模型对于这方面的研究是有着积极的意义的。

  5.3多元回归分析

  针对以上指出的假设,本课题通过多元线性回归模型进行检验。以总研发支出所占百分比(RD)、研究费用所占百分比(Research)、信息不对称情况(ILL)以及交乘项RDxILL、ResearchxILL为自变量,以关联股东认购百分比(Buyratio)为因变量。

  多元回归分析结果见表5.3。

  表5.3检验结果

   模型1(假设1) 模型2(假设2) 模型3(假设3) 模型4(假设4)

  RD 4.629*** -35.146***

   (9.831) (-7.240)

  Research 1.513** -19.364***

   (2.803) (-4.265)

  ILL -24.583*** -14.036***

   (-9.962) (-6.767)

  RDxILL 981.311***

   (8.242)

  ResearchxILL 491.731***

   (4.652)

  Rsize 0.012 0.017 -0.007 0.012

   (1.066) (1.439) (-.645) (1.000)

  Size 0.087*** 0.099*** 0.100*** 0.104***

   (9.847) (10.511) (11.885) (11.368)

  Growth -0.107 -0.137 -0.103 -0.146*

   (-1.569) (-1.896) (-1.613) (-2.075)

  Lev -0.116* -0.155** -0.109* -0.149**

   (-2.199) (-2.793) (-2.206) (-2.750)

  常数 -1.333*** -1.523*** -.646** -1.056***

   (-6.465) (-6.951) (-3.146) (-4.726)

  年度 control control control control

  行业 control control control control

  R方 0.298 0.211 0.385 0.260

  调整R方 0.275 0.185 0.363 0.233

  F值 13.072*** 8.234*** 17.673*** 9.911***

  N 733 733 733 733

  注:(1)***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平;(2)样本数为733;(3)括号内为t值。

  由表5.3的结果可知,四个模型的调整后相关系数R2分别为0.275,0.185,0.363和0.233,拟合度均处于可以接受的水平,四个模型的F值也均达到了非常显著的水平,表明此次回归的模型是可行的。

  通过模型1可看出在控制其他变量的情况下,RD的系数为4.629,t值为9.831,在1%的统计水平上显著,说明其对关联股东认购百分比(Buyratio)有显著的正向影响,验证了假设1:定向增发股份公司的总研发支出的增加会使关联股东认购比例扩大。通过模型2可看出在控制其他变量的情况下,研究费用所占百分比(Research)的回归系数为1.513,t值为2.803,在5%的统计水平上显著,对关联股东认购百分比(Buyratio)有着显著的正向影响,验证了假设2:费用化研发支出增加会让关联股东认购百分比提高。在模型3与模型4中加入了一个大前提,社会信息的不对称。模型3中RDxILL的回归指标是981.311,在1%的统计情况方面十分明显,对关联股东认购百分比(Buyratio)的回归作用十分突出,对第三个设定进行了证实。模型4中ResearchxILL的回归指标是491.731,在1%的统计情况方面也十分明显,对第四个设定进行了证实。