投资者关系、公司价值与投资者保护

投资者关系、公司价值与投资者保护中国证券市场进行的全流通变革及后全流通背景把投资者关系管理(InvestorRelationshipManagement,IRM)推向了风口浪尖。既有研究表明，IRM有利于改善公司治理结构和经营管理(杨义灿等，2006)、降低融资本钱(Lang，，1993)、实现公司价值最大化(Higgins，1992)，进而在推动投资者保护方面发挥重要作用。分析IRM水平与公司价值及公司绩效的关系，寻觅理论和实证证据，对于推动上市公司IRM管理的开展及其制度完善具有重要的现实意义。随着我国资本市场的日益成熟和规范，上市公司的IRM工作逐渐成为提升上市公司治理水平、实现公司价值最大化、保护投资者利益的内在需要。良好的投资者关系管理，有利于促进大股东与中小股东之间、外部股东与内部经理层之间的沟通。因此，加强和完善IRM工作，处理好公司和股东之间的关系，获得投资者的长期支持，改善公司的治理结构和经营管理，进而提升上市公司价值，保护投资者利益，具有深远的意义。然而，目前IRM更多是以理论形态存在，因其量化难度高，使得目前国内该方面的实证研究文献较少。又由于我国体制背景和市场环境的特殊性，使该类研究更为匮乏。近两年备受关注的《新财富》金牌董秘的评比数据给我们提供了量化依据。因此，本文将借助金牌董秘的评比结果，基于中国资本市场环境和特定的制度环境，探讨IRM与公司价值及绩效之间的关系。、文献回顾与研究假设(一)文献回顾IRM产生伊始其基本职能即被定位为确保上市公司的股价充分地反映公司真实价值，使其拥有公平合理的市场价值，因此，IRM价值的研究主要集中在上市公司的价值创造方面，同时探讨IRM在提高公司股价、提高资本流动性、降低资本成本及保护股东价值、防止“掏空”等方面的作用。首先，良好的IRM通过降低信息不对称风险，提升公司价值。信息不对称会导致资源分配无效并带来市场均衡利率增大的逆向选择问题(Akerlof，1970)，Aboody等(2005)、Francis等(2005)、Kravet等(2007)、Manuel等(2007)的实证研究表明，代表了外部投资者与内部管理层的信息不对称风险可以被市场所定价，高透明度公司、低信息不对称风险公司会带来权益资本成本的变化，引起市场期望回报率的降低，从而可以提升公司价值。一个完善的资本市场的重要特征是上市公司的高透明度，这能降低投资者的信息风险，提升股票的流动性，并降低资本成本。而达到此目标的一个重要答案就是IRM计划的实施(Bushee，etal，2007)。有效的IRM政策能使公司加强在资本市场中的透明度，改善公众对公司的了解，提高分析师对公司的关注度，并吸引机构投资者(Chang，etal，2006)。其次，及时与投资者交流和沟通，可以增进上市公司的可信度，从而提升投资者对公司前景的信心，提升公司价值(Diamond，etal，1991)。正如美国SEC前主席ArthurLevitt所提出的，公司透明的信息能够提升投资者信心，因而增加流动性，减少资本成本(Levitt，1998)。Brennan等(2000)指出投资者关系与公司价值之间存在间接关系。投资者关系管理不仅可以减少资本成本并提高公司市场价值，其另一个重要功能是增强管理层的信誉，而信誉在公司并购过程中会产生较大的并购溢价。投资者关系管理不管是通过公开披露有用信息，还是通过吸引开展专业化研究和发布研究报告的分析师，其实质都是为所有投资者提供一个诚信的信息平台。因此投资者关系管理可以提高股票的流动性(Hong,etal,2005),从而导致更高的股票价格。麦肯锡的全球投资者观点调查结果也表明，良好的IRM会增强投资者对公司的信心,增加现金流的预期增长率,投资者更愿意为公司支付更高的溢价。最后，良好的IRM可以有效地制约大股东的掏空行为，保护公司价值,促进投资者保护。公司价值的增值不仅在于通过传递良好的信息,带来短期的市场效应,更重要的在于从长远来看,它能够有效地促进公司治理、制约大股东的掏空行为和内部人控制行为,从公司自身治理质量提升方面增进公司价值,提高公司绩效。公司通过良好的IRM工作，可以实现与投资者的互动沟通，随着上市公司透明度的提升,投资者能够在一定程度上加强对公司的监督,减少监督成本,同时可以缓解代理问题,减少代理成本。例如,高透明的信息能够优化管理层酌量性投资决策、约束高管对他们自身和其他利益体的机会性支付、提高契约效率、方便投资者对管理层的监督、减少诉讼成本等(Watts，2003;Ball，etal，2005)，因此提升公司价值和绩效。同时，完善的1区乂，有利于股东加强对公司经理层的监控，也有利于小股东利用法律法规等手段监控大股东,使得法律对投资者的保护在较大程度上得到落实，进而减少掏空行为，保护公司价值(LaPorta，etal，2002)。当然，对于IRM和提高披露水平是否必然降低资本成本，也存在一些争议。Botosan(1997)认为，现有的研究都是选择某些指标来替代资本成本，很多研究结论不是直接使用真实资本成本，所以结论是可疑的。他详细定义了权益资本成本的计算公式，通过披露水平和资本成本的相关性分析发现，并不是所有公司的IRM都能降低资本成本，只有那些分析师关注的公司，IRM才能降低资本成本。Hong等(2005)通过建模研究发现，由于IRM是需要投入和成本的，管理层实施IRM活动并不必然会提升股价，但可以强化他们股票的流动性，以防他们不得不因为流动性原因卖出其权益资产。国内方面，林斌等(2005)研究发现，规模大、业绩好的上市公司具有良好的IRM水平。杨义灿等(2006)从理论上分析了IRM能够通过改善公司治理结构进而提升公司价值。李心丹等(2007)通过实证研究发现中国上市公司IRM能够提升公司价值，投资者也愿意为IRM水平高的公司支付溢价。汪炜等(2004)、曾颖等(2006)对中国资本市场的信息披露研究也基本支持价值增加的观点。上述研究的一个基本结论是，IRM能够提升公司价值和绩效、降低投资风险，保护外部股东利益。然而，在我国这方面的研究尚处于萌芽状态，大部分是从信息披露角度进行的研究，并不能真正代表IRM的好坏。因此，从对董秘的社会评价出发，研究良好的IRM能否带来公司价值和绩效的提升，从而起到投资者保护作用，更具有说服力，同时也具有重要的实践意义。(二)研究假设从既有研究文献来看，IRM能够有效地影响公司价值和绩效。首先，具有良好IRM的公司，信息透明度更好，外部投资者与内部管理层之间的信息不对称风险更低，从而降低外部投资者对公司预期的回报率，即降低公司的权益资本成本，提升公司价值；其次，良好的IRM，可以增加上市公司的可信度，产生投资溢价，提升公司价值；最后，IRM的功能不仅在于其信息效应，更在于其作为一种有效的公司治理机制，可以在一定程度上防止公司被“掏空”，防止大股东剥削和内部人控制，同时降低代理成本，提升公司决策效率的同时提升公司绩效。因此，我们在得出基本结论的同时也提出一个研究假设，即：上市公司IRM水平越好，其公司价值和绩效也越高。在本文第二部分中，我们将利用我国上市公司的相关数据对上述理论假设寻找实证证据。二、IRM与公司价值：实证证据（一）实证研究设计水平、公司价值与绩效替代指标⑴本文借用2005年及2006年金牌董秘的评选结果作为评价IRM水平的标准。评选活动由《新财富》杂志发起，以国内股票市场当年年底上市交易的公司董事会秘书为评选对象，同时剔除截至当年年底受到过公开谴责、行政处罚的公司。从对上市公司董秘有所了解且相对公平公正的第三方角度考虑，参评主体确定为相关监管机构（深圳证券交易所和上海证券交易所）、机构投资者（基金经理和证券分析师）、散户投资者及相关媒体资深记者，请他们对符合标准的合格上市公司董秘进行提名和投票。评选过程经过两轮投票，第一轮根据董秘总得分产生100名“优秀董秘”名单并进入第二轮投票，根据最终总得分评出当年中国上市公司中最优秀的50名“金牌董秘”。其评分计算公式为：董秘总得分二获得监管机构票数X100X+（基金经理投票给该董秘票数/参与投票的基金经理总数）X100X+（证券分析师投票给该董秘票数/参与投票的证券分析师总数）X100X+（个人投资者投票给该董秘票数/参与投票的个人投资者总数）X100X+（财经媒体记者投票给该董秘票数/参与投票的财经媒体记者总数）X100X需要指出的是，董事会秘书是由董事会聘任的高级管理人员。《公司法》第124条规定：“上市公司设立董事会秘书，负责公司股东大会的董事会会议的筹备、文件保管以及公司股东资料的管理，办理信息披露事务等事宜。”可见，董事会秘书非董事长秘书，也非一般的秘书，而是由董事会聘任对董事会负责的公司高级管理人员。由此可见，董事会秘书具有重要的管理投资者关系的职能。⑵本文使用Tobin’sQ值和总资产收益率（ROA）来衡量公司的价值及业绩水平。Tobin'sQ值即指资产市值与其重置成本之比。但若以重置成本作为权值计算的基础，将会存在计算上的困难，因此本文以账面价值作为权值计算的基础，较为可行。TobinsQ二资产市场价值/资产账面价值Tobin'sQ>1,表示公司市场价值较账面价值高，显示公司经营绩效受投资人肯定；Tobin'sQ<1,表示公司市场价值低于账面价值，显示公司经营绩效相对不受投资人肯定。公司绩效通常指公司的盈利能力，国内学者大多采用传统的财务指标，如每股收益(EPS)、净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)等来衡量公司绩效，本文采用总资产收益率(ROA)测度公司绩效水平。.样本选取本文选取沪、深两市A股市场2005年、2006年挂牌交易的公司，按如下标准进行筛选：(1)分别在2005年、2006年获得金牌董秘称号的公司；(2)剔除金融行业的上市公司；(3)剔除2005年或2006年退市的公司。这样获得样本2005年为48家，2006年为47家。同时为了便于对比分析，我们分别为这些公司寻找了配对样本，配对原则为：(1)上市地点相同；(2)处于同一行业；(3)资产规模最接近。这样我们筛选出2005年和2006年的控制样本分别是48家和47家，从而研究样本分别变为96家和94家。研究样本总数为190家。本文的数据均来自国泰安CSMAR数据库。.变量设计本文采用描述性统计与多元线性回归对问题展开研究。在多元线性回归中变量定义如下：⑴因变量本文选用了i公司1年度的和总资产收痣率R。1值口ROA^NL/TQtalAssetflJx100%(1)公式⑴中.NL代表i公司E年度的净利润「南1川Asset班代表i公司I年度末的资产总额口(2)Tobin'sQ值。咱们借鉴了苏启文等(2003)、汪辉(2003)和夏立军等(2005)的方式，计算公式如下：Tobin'sQ=市场价值/重置成本二(每股价格X流通股股数+每股净资产X非流通股股数+负债账面价值)/总资产(3)解释变量。本文将用IR表示解释变量，即获得金牌董秘的公司爪二1,没有获得金牌董秘的公司IR=0。(4)控制变量。基于现有研究文献，影响上市公司价值的因素有很多，这些因素包括公司规模、资本结构、上年公司业绩、第一大股东性质等。因此本文选择包括公司规模、公司资本结构、上年公司业绩、独立董事比例、前十大股东持股比例平方和、第一大股东性质等作为控制变量。这些变量的定义及含义见表1。变鼠类型变-fit符号变量说明及计量方法因变垃ROATahin'^Q总资产收益率Tobin'sQ的值解释变量IR当公司获得金牌造秘时否则IRT)控制变量LhALEVKOAt-i[Dl<Hcrfin宇。p1chr.Year公司规模甘于公司资产总额的自然对数财务杠杆，以资产负债率表示,即负债除以总赞产上年盈利水平，以总资产收祗率表示,即公司净利润除以总资产独立董事比例,等于独立董事数量除以公司董事规模前十大股东持股比例平-方和第一大股东性质.若为国有股取值为0.否则为12005年的样本公司为1,2006年的样本公司为2 衰1变鼠定义F览表(二)实证结果分析与讨论1.描述性统计结果分析表2为变量的描述性统计。结果表明，Tobin'sQ值最小为，最大为，均值为；ROA最小值为，最大值为，均值为，说明上市公司间的绩效水平有一定差距。IN风।最小值和最大值别离为和，差距较昔时ROA小些。另外，发觉Top1chr.的均值为，这说明大多数样本公司的第一大股东性质为国有股。*2 模型回归变■描述性统计最变珏样本数最小值最大值均值Std.DEViaiion施心Q1900.896.24L220.44HIM网(0.68)0.220.050.08EH190OWLDO0,500.50EjiA19019.612592240IJ41小190心036510510.48boa,1如(0.27)0.280.050.05m)h1900.13口,530,340.04HerEin1900,010.720N50.16事甲\i出1900.001000.310.46Y阳丁1901.002.001490.50*3变■相关系数矩阵1R~LnALevfiOAlIDRHerfinTopichrYearIKLOG□J4"LOOIn%C0.05)-0.15*-OJOLOOI「V(0.04)(OJA)ROA10.3f"(124--0.58w,1.M(0.00)(0.0ft)(0.00)tnu0.04-Oil6081,00Ilin(0.50)(0.54)(014)(0.29)-Herfin602om-0.02LOO(0.80)(0.S0)(0.20)(0.80)039)-T”p1*hr,0.01-0J6-OxIT旬2L0.030.001.00(0.88J(0.0i)(0.07)(0.00)(0.66)(0.99)rv.aw0.00-0.040.070.03401-0.13，0.18'"1.00l«>ar(0.63)他32)(0.68)(052){0砌gXH)X江:t括号中的故的是相关系敷双尾粒验的P{Sa■•，•・、・分别表示相美系败崔】始告嗯.10%水平上显著（下同卜2.回归模型为了进一步在控制相关因素的基础上，分析IRM的业绩效应和价值效应，我们进行了多元线性回归分析。根据前面的理论论述和有关变量定义，我们采用以下两个模型对研究问题进行实证分析。模型1：ROA产g+BJR卢B?LnAit+3J.^vit+p上0A3[JJDR#[5#痴叫+B西中1曲4+B4栏arde)i健ZTobinbQ产R廿|5J&+3zLnA,+133卜办+PaROA山+P3JDRu+RtsHcrfin/P7Top1小匕曲+fJ金丫巨就[+祀北.模型多重共线性诊断由于解释变量之间的多重共线性会影响回归效果，在回归分析之前，有必要对变量的多重共线性问题进行检查。本文运用相关系数分析法对变量之间的共线性进行了诊断，双尾Pearson相关系数分析结果见表3(表中上栏为Pearson相关系数，下栏为双尾显著性水平)。可以看出，解释变量IR和1H)1相关性最高，相关系数为。可是，只要相关系数不超过，就没必要担忧解释变量之间多重共线性问题。因此，咱们能够排除解释变量之间的多重共线性问题。.回归结果分析我们使用模型1和模型2对配对样本进行了回归，回归结果见表4。

表4槿型回归结果变量模型I模型2B系StH植JP系数1阿总）截粕0154L6O4(-4).11t)3.4917.927"(0)1R0.018LBW0JI92.81(F(0.059)(0.005)LriA.-O.(¥)6T454(0.148)-0J1K-6452*(0)U'V0.020L761”(0.0S10.R06153kip)ROAlSJ55"⑼L7B85.634"◎IDR-O.DM-0.657(0525)“33-0,503(0,616)Hrrfin0.013E4bo3646)-0.021-0J61(o.&ya)Toplchr-0.017-16(55'(0.0Q4)0.0150.322(0.748)__ .82卬(0.019)K!03900.3谢帖后审0.363(L612Fffl14.43旷3K25L(0,000)(0.000)注:括堂内为I或f的显裳性水平能够看出，两个模型的调整后I卜’都在20%以上，模型1中达到了39%,这说明区。人有39%能被模型中所有变量整体解释，模型2中为%,说明Tobin′sQ有%能被模型中所有变量整体解释，线性拟合度较好。两个模型的F值都在水平上显著，方程的整体显著性水平较高。此外，模型1和模型2中，核心变量IR对因变量的影响均为正面影响。相关性系数显著水平分别为%、%,分别在10%、1%显著性水平下高度显著。这说明，投资者关系管理在提升公司绩效和价值中具有显著作用。这验证了本文的假设，即上市公司投资者关系管理水平越好，其公司绩效和价值也越好。控制变量总资产对数(LnA)在模型2中在1%水平下显著，在模型1中不显著，说明公司规模对市值影响较大，对财务指标影响较小。资产负债率(Le