文献推送|股票市场能提高企业的生产率吗?
来源 I 扬帆起航SYSU 2020-10-18 10:32:42
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股票市场能提高企业的生产率吗?

管理者可以直接地或间接地从企业股价中获得信息以优化决策,因此信息量越大的股票价格会提高企业的生产率。本文在实证上检验了这个结论,并提出了“股价信息-管理者决策-企业生产率”的影响机制:比如,股价信息含量很低时,CEO的离职对托宾Q的敏感性也会变低。其次,本文发现了这个结论的异质性,规模更小、更年轻、治理更完善、专业化程度更高、竞争更激烈的企业的生产率与股价的信息含量有更密切的关系。同时,本文将券商倒闭、被新选入标普500成分股、共同基金赎回作为合理的外生冲击减少本文的内生性问题。

原文信息:Bennett, Benjamin , Stulz, René, and Z. Wang . "Does the stock market make firms more productive?." Journal of Financial Economics 136(2020).


文献综述

文献综述

金融市场对实体经济有影响。Wurgler在2000年在实证上检验了股价中反映企业基本面的信息量和国家层面资本分配的效率有正向关系。Bond等人在2012年提出,金融市场通过价格提供的信息来影响实体经济决策者的行为,从而影响实体经济。Mock在2000年发现,企业股票超额收益率的变动幅度在不同国家里不同,发达市场比新兴市场的个股收益率变动幅度大。

股价具有传递信息的功能。早在1945年,Hayek认为股价有效地总结了有用的信息并把这些信息传递社会。Bond在2010年用理论模型构造出理性经济人可以基于企业证券价格中的信息做出正确的行为。

金融市场的价格发现功能可以影响企业投资决策。Durnev在2004年在实证上检验了股价反映越多的企业基本面信息,企业投资越有效。Foucault and Frésard在2014年在实证上检验了股价信息的溢出效应,即一家企业股价反映的基本面信息会影响其他企业的投资决策。

金融市场的价格发现功能可以影响除企业投资以外决策。Subrahmanyam在1999年用理论模型构造出股价的有效性与企业上市决策有关。Ben-Nasr and Alshwer在2016年发现高股价信息含量可以增加劳动力投资效率。

理论动机

本文研究的是股价信息含量对企业生产率的影响。具体地,如果股价反映了更多企业基本面的信息,管理者在做决策时会赋予股价更多参考权重,(eg.托宾Q理论:企业估值较高时,企业要增加投资)这是直接影响。即使管理者不直接考虑股价,股价对董事会和股东的影响也会影响管理者,这是间接影响。

对于企业生产率的衡量,应当使用不由市场估值(股价高低)决定的变量,以衡量股价信息含量对企业生产率的实际影响。

本文认为企业除投资以外的基于股价信息含量做出的其他决策也可以增加生产率。因为在规模报酬不变的情况下,投资虽然可以扩大企业规模,但不能提高企业生产率。


股价中企业基本面信息的含量SPI

(stock price informativeness)的衡量

知情交易概率PIN

当股票知情交易越多(即PIN越高),股价就包含越多新信息(即SPI越高)。


设新消息出现概率为α,其中新消息是坏消息的概率为δ,是好消息的概率为1 – δ。假设交易指令的发布服从泊松分布:P(k;λ)=e^(-λ)·λ^k/k!,其中k是交易的数量,λ是到达率。非知情交易者发出买(卖)指令的到达率为ɛbs );知情交易者只在有新消息出现时交易,他们的到达率为μ。

因为知情交易者只在新的好消息出现时买,新的坏消息出现时卖,所以:知情交易概率PIN=(α•μ)/(α•μ+ɛbs)。


参数(α,δ,μ,ɛbs)的确定使用最大似然估计:

假设交易指令的发布服从泊松分布P(k;λ)=e^(-λ)·λ^k/k!

其中k是交易的数量,λ是到达率


则对于一个交易日,似然函数为:

假设交易在不同时间内是独立的,则对于一年,似然函数为:


Bi,Si,I是可以从交易所中获取的数据,最大化似然函数后可以得到参数(α,δ,μ,ɛbs)的具体值,从而计算PIN。


股价非同步性指标PSI

当股票收益走势越异于大盘或行业走势(即PSI越高),股价就包含越多这个企业独有的基本面信息(即SPI越高)。


将属于第i种行业的第j支股票在时间t股票收益率rj,i,t分解为市场收益率rm,t,行业收益率ri,t以及企业异于市场和行业的超额收益率εi,j,t

其他指标(Gamma, APIN)

Gamma:衡量股价中基于交易变化反映的信息。一种是控制了企业股票收益率和市场收益率,记为Gamma(Market) (Llorente, 2002; Foucault and Frésard, 2014);一种只控制了企业股票收益率,记为Gamma(No Market) (Llorente, 2002)。

调整PIN:将流动性压力导致股价波动的因素从PIN中剔除。(Duarte and Young, 2009)


变量、数据与样本

变量

被解释变量:全要素生产率TFP、(销售额在总资产账面价值占比、销售额在经营性资产价值占比、已售商品成本、ROA、是否为负收入)。


解释变量:知情交易概率PIN、股价非同步指标PSI、(Gamma、APIN)。


控制变量:总资产,托宾q,现金流、负债、R&D支出占总资产的比值等。


DiD分析用到的事件冲击变量:是否有券商倒闭、是否有流动基金赎回、是否有被选入标普500成分股。


影响机制用到的变量:

①是否有CEO离职

②投入:企业运营成本占总资产比值、劳动力成本;

产出:企业的收入。


异质性分析用到的变量:

①企业特征:总资产、企业成立时间、组织结构复杂度、遭遇的商业风险。

②企业财务状况:是否发放股利、Whited-wu指数、债券评级、Kaplan-Zingales指数。

③企业所处市场竞争状况:HHI、产品相似度、产品流动性。

④企业治理状况:机构持股比例是否超过中位数、控股股东数量、G指数。


表格1:变量说明

数据来源

构造PIN的数据来自TAQ,构造PSI的数据来自CRSP;构造TFP的数据来自Compustat以及国家公开GDP、价格指数等宏观经济指标。

企业层面的会计信息来自Compustat;共同基金数据来自Thomson–Reuters共同基金持股情况数据库;CEO离职率数据来自ExecuComp;有关企业治理状况的数据来自RiskMetrics;有关企业所处精致环境的数据来自Hoberg-Philips。

样本

保留了有会计数据、PIN或PSI数据的样本,最终得到1994-2015年间66341家企业的年度数据。


实证检验

基准回归

首先,作者进行基准回归以探究股价中企业基本面信息含量SPI与企业生产率TFP的关系。由此建立以下方程:

结果如下:

(1)(2)使用知情交易概率PIN或使用股价非同步性指标PSI衡量解释变量(股价中企业基本面信息的含量SPI),控制企业规模和托宾q,结果显示SPI对企业生产率都有显著的增加效应。

(3)(4)在上述基础上再控制企业财务状况,结果显示SPI对企业生产率都有显著的增加效应。

(5)换数据来源,样本数据变大后,结果依然稳健,但系数减小。

(6)(7)在(3)(4)的基础上再控制有关投资的变量(资本性支出、投资对托宾q的敏感度及资本性支出的交互项)后,系数几乎无变化,说明股价中企业基本面信息的含量SPI影响企业生产率只有非常一小部分是来自投资增加的贡献。但是,(7)中投资对托宾q的敏感性及资本性支出的交互项系数显著为正,说明如果股价中企业基本面信息的含量多,增加投资对企业生产率提高幅度会大。


更换衡量SPI的变量为Gamma、APIN,仍使用式(1)进行回归,结果如下:

(1)(2)(3)更换衡量SPI的变量为Gamma及APIN后,系数仍然显著为正,结果稳健。

内生性检验:DiD分析

在此部分,本文寻找导致股价中企业基本面信息的含量SPI降低的外生冲击,将此外生冲击作为SPI的代理变量重新回归。


①券商倒闭冲击

首先,我们建立实证模型探讨券商倒闭与股价中企业基本面信息的含量SPI的关系:

结果如下:

券商倒闭后,股价中企业基本面信息的含量SPI会显著下降。因为券商会为投资者客户提供个股分析报告,从而将企业基本面信息传递给投资者,如果券商倒闭,投资者对企业基本面信息了解会急剧下降,则股价中反映的企业基本面信息变少。


然后,我们检验券商倒闭对于TFP变化的外生性(即平行趋势假设):

接着,我们使用DiD模型估计券商倒闭冲击对TFP的影响:

结果如下:

券商倒闭时,企业的生产率TFP显著降低。由于券商倒闭属于与企业基本面信息无关的外生冲击,而券商倒闭会直接降低股价中企业基本面信息的含量SPI,所以此结论可以间接印证SPI减少会降低企业生产率。(回归结果见后表)


我们再将事件窗口设为券商倒闭前后4年(共8年),进行滚动回归:

结果如下:

随着时间推移,券商倒闭对企业的生产率负向影响会越来越弱。因为券商倒闭一段时间后,会有其他券商来替代它们做个股分析,从而提升SPI,略微提升企业生产率。(回归结果见下表)


依照相同的方法,本文将 ①券商倒闭冲击 分别替换成 ②新加入标普500指数成分股冲击 ③共同基金赎回冲击,得到相同的结论:

②新加入标普500成分股会降低股价中企业基本面信息的含量SPI,从而降低企业生产率。

它的内在逻辑是:是否成为标普500成分股是由外生的标准决定的,而根据历史文献和实证结果,成为标普500成分股会使企业股价走势与大盘的差异减少,即股价中企业自身基本面信息含量SPI减少。所以被选入标普500成分股会降低企业生产率的唯一渠道是通过减少SPI来实现。

③共同基金赎回会降低股价中企业基本面信息的含量SPI,从而降低企业生产率。

它的内在逻辑是:作为外生冲击的共同基金赎回会造成流动性压力,使企业股价由于非生产率变化的因素下降,并增加非知情交易(知情交易概率PIN下降)。同时,共同基金赎回带来的流动性压力会使企业股价与真实价值偏离,投资者意识到这个问题后会减少考虑企业基本面信息,这使得股价的变动反映出的企业基本面信息变少(SPI下降)。所以共同基金赎回会降低企业生产率的唯一渠道是通过减少SPI来实现。


影响机制

CEO离职

由于董事会会将企业股价的变化作为评价CEO表现的参考之一,如果企业股价可以反映的基本面信息含量SPI减少,董事会将会降低股价在评价CEO表现中的权重(则CEO离职率对托宾Q的敏感性会降低)。而能力差的CEO可以因此逃过被解雇的命运,企业生产率会因为能力差的CEO仍然在位而降低。


本文建立以下模型探究SPI与CEO离职的关系:

式(5)使用共同基金赎回的虚拟变量作为股价中企业基本面信息的含量SPI的代理变量,式(6)使用券商倒闭的虚拟变量作为股价中企业基本面信息的含量SPI的代理变量。

结果如下:

托宾Q越小(市场对企业估值越低),CEO离职率越高;当有共同基金赎回或券商倒闭时(股价企业基本面信息的含量变少),托宾Q降低提升CEO离职率的效果越弱。


接着,本文探究CEO离职与企业生产率TFP的关系:

结果如下:

CEO离职一年后,企业生产率会上升,但不显著;CEO离职两年后,企业生产率会显著上升;CEO离职三年后,企业生产率仍会上升,但不显著。这说明CEO离职使企业生产率上升是相对长期的影响。


回归本文主题,(4)(5)(6)的实证结果说明股价中企业基本面信息的含量会影响企业利用股价作出提高效率的决策效果(如是否解雇CEO),从而影响企业生产率。


投入和产出

本文考虑的投入包括企业运营成本占总资产比值、劳动力成本;考虑的产出是企业的收入。当股价中企业基本面信息含量SPI上升时,管理者可以通过市场监测获得更多信息,对运营成本和劳动力成本进行调整,从而提高企业生产率。


本文建立了以下模型来衡量SPI与企业投入产出的关系:

结果如下:

(1)(2)股价中企业基本面信息的含量SPI越高(PIN或PSI上升),同样的投入可以得到更多收入,说明企业生产率提高。

(3)(4)(5)(6)股价中企业基本面信息的含量SPI越高(PIN或PSI上升),同样的产出需要更少的运营成本或劳动力成本,说明企业生产率提高。


异质性

本文还探究了上述结论在不同特征(规模、成立时间、结构复杂度、面临的商业风险)、不同财务状况、不同竞争环境、不同治理状况的异质性。

企业特征

建立实证模型如下:

结果如下:

(1)(2)企业规模与股价中企业基本面信息的含量SPI的交互项系数显著为负,说明企业规模越大,SPI增加对企业生产率的提升效果会减弱。本文认为这是因为即使管理者使用股价信息作出企业的调整决策,由于企业规模大,组织结构和生产流程的调整会困难和漫长,所以大企业利用SPI提高企业生产率的效果会较弱。

(3)(4)企业成立时间与SPI的交互项系数显著为负,说明企业成立越早,SPI增加对企业生产率的提升效果会减弱。同样地,成立时间久的企业的组织结构和流程已经趋于定式缺乏弹性,管理者利用SPI提高企业生产率的效果会较弱。

(5)(6)企业的复杂程度与SPI的交互项系数显著为负,说明企业结构越复杂,SPI增加对企业生产率的提升效果会减弱。在这里,本文用企业层面的多样性(即企业是否有多个部门)来衡量企业的复杂程度。同样地,当企业有多个部门时,股价反映的信息在各部门的传递中总会出现不一致,导致SPI提高企业生产率的效果会较弱。

(7)(8)企业面对的商业风险与SPI的交互项系数显著为正,说明企业面临的外部环境越复杂,SPI增加对企业生产率的提升效果会上市。在这里,本文用股价日收益率的标准差作为商业风险的测度。当企业的商业风险越大,企业更愿意从外部(股价)获取信息,而更少考虑内部信息来作出决策,导致SPI提高企业生产率的效果会较强。

财务紧缩

建立实证模型如下:

结果如下:

8个回归中,7个回归结果的财务紧缩和股价中企业基本面信息的含量SPI的交互项系数都显著为正,说明企业财务紧缩时,SPI增加对企业生产率的提升效果会增加。本文认为在资金短缺时,企业更需要合理分配资源以提高生产率,但这些调整可能需要资金,而获取股价中企业的基本面信息不需要额外资金,所以帮助企业提高生产率的决策更有可能是被SPI影响的。

产品市场竞争激烈度

建立实证模型如下:

结果如下:

除了回归(5)以外,其他回归中企业竞争激烈度与股价中企业基本面信息的含量SPI的交互项系数都显著为正,说明企业竞争越激烈,SPI增加对企业生产率的提升效果会增加。本文认为,当产业集中度较高(HHI较大)、同质产品多(高相似度)、竞品对企业自身产品的潜在威胁越大(高流动性)时,竞争会放大SPI对TFP的提升效果。

企业治理状况

建立实证模型如下:

结果如下:

除回归(6)以外,其他回归中企业治理的状况中股价中企业基本面信息的含量SPI的交互项系数都显著为正(回归(5)显著为负),说明企业受到越强的治理,SPI增加对企业生产率的提升效果会增加。本文认为,高机构持股比例说明机构投资者看好企业发展,企业拥有较好的外部治理能力,此时企业更擅长从SPI中获取信息提高企业生产率。而由于控股股东有更强的动机去监督企业的运行状态,即控股股东数量越多,企业受到更强的治理,此时企业更会从SPI中获取信息提高企业生产率。G指数代表企业管理者权力的根深蒂固与较差的企业治理状况(因为所有者对企业的监督和控制能力会减弱),当G指数越大,企业从SPI中获取信息提高企业生产率的效果越弱。


稳健性检验

本文在上半部分使用TFP作为企业生产率的衡量,在稳健性检验中,本文将衡量企业生产率的变量分别替换为销售额在总资产账面价值占比、销售额在经营性资产价值占比、已售商品成本、ROA、是否为负收入,重新回归。除回归(5)以外,其他系数均显著为正(回归(9)(10)显著为负),符合“股价中企业基本面信息的含量SPI越高,企业生产率越高”的结论。


总结

结论

1.基本结论

高股价中企业基本面信息含量SPI可以提高企业生产率。


2.影响机制

股价中企业基本面信息的含量SPI越高,企业可以做出更优的决策(如解雇能力差的CEO、合理安排投入产出),从而提高企业生产率。


3.异质性

从企业特征来看,对于规模大、成立时间久、组织结构复杂、面临低商业风险的企业,高SPI对企业生产率的促进作用越大。

从企业财务状况看,对于财务状况紧缩的企业,高SPI对企业生产率的促进作用越大。

从市场竞争来看,对于面临更激烈市场竞争的企业,高SPI对企业生产率的促进作用越大。

从企业治理状况来看,对于治理状况越好的企业,高SPI对企业生产率的促进作用越大。


4.稳健性

将量化SPI的解释变量替换为Gamma,修正PIN;将量化企业生产率的被解释变量替换为销售额在总资产账面价值占比、销售额在经营性资产价值占比、已售商品成本、ROA、是否为负收入。分别重新回归,结果依然稳健。

采用券商倒闭、新加入标普500指数成分股的外生冲击,作为SPI降低的代理变量,回归后结果依然稳健。


本文贡献

1.有关企业生产率:本文发现股价中蕴含企业基本面的信息越多会提高企业生产率。

2.有关结论的异质性:股价中公司基本面信息的含量SPI对企业生产率TFP的正向作用会随着企业特征(企业规模、成立时间、复杂性、竞争、经济制约、企业治理质量)的变化而变化。

3.有关实体经济:在实证上证明了金融市场对实体经济在实质上有影响。

4.为企业在交易所挂牌上市的成本和效益评估提供了边际贡献。本文在实证上检验了:股市可以从提供信息的角度为企业股东和管理者带来提高企业生产率的好处,而这个作用机制不单纯是上市为企业提供资金。


Does the stock market make firms more productive?


编者:刘希雯

编辑:刘希雯

审核:杨扬


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