Research on the Influence of Ownership Structure of Listed Companies in the Media Industry on Financial Performance
The study delved into the impact of equity structure on financial performance of listed companies in the media industry. Through empirical analysis, it was found that there was no significant relationship between the proportion of state-owned shares and financial performance, while the proportion of corporate shares, the proportion of management shares, the proportion of the largest shareholder, and the proportion of the top ten shareholders were all significantly positively correlated with financial performance. The proportion of circulating shares is significantly negatively correlated with financial performance. In addition, the impact of equity balance on financial performance is not significant. These findings indicate that optimizing the equity structure of listed companies in the media industry, especially increasing the proportion of corporate shares, management shareholding, and major shareholder shareholding, can help improve the financial performance of the company. The study also suggests that media companies should adopt targeted optimization strategies based on the characteristics of different types of equity structures to promote the continuous improvement of company performance.
Media Industry
随着全球经济一体化的深入发展和信息技术的日新月异,传媒行业已成为推动经济增长、文化交流和社会进步的重要力量。传媒行业上市公司,作为行业的佼佼者,其治理结构和财务绩效的优劣直接关系到公司的竞争力和可持续发展能力。其中,股权结构作为公司治理的核心组成部分,不仅影响着公司的决策效率和执行力,还与企业的财务绩效密切相关。因此,深入探讨传媒行业上市公司股权结构对财务绩效的影响,对于优化公司治理结构、提升企业财务绩效、推动传媒行业的健康发展具有重要意义。
本文基于前人的研究成果,结合传媒行业的特性,旨在通过实证分析揭示传媒行业上市公司股权结构与财务绩效之间的内在联系。通过选取合适的样本公司和研究指标,运用描述性统计分析、因子分析、相关性分析和面板数据分析等方法,全面系统地探讨不同股权结构对传媒行业上市公司财务绩效的影响机制。研究结果不仅有助于丰富和完善股权结构与企业绩效关系的理论体系,而且为传媒行业上市公司优化股权结构、提升财务绩效提供了实践指导和理论支持。
娄磊等(2020)
传媒行业上市公司股权结构对财务绩效影响的研究设计。研究旨在通过实证分析探讨传媒行业上市公司中不同股权结构对财务绩效的影响机制。以下是该研究设计的关键点:
研究采用了《Choice金融终端》和国泰安CSMAR数据库作为主要数据来源,选取了133家传媒行业上市公司作为研究样本,时间跨度为2003年至2022年,选出了133家样本公司,1160个观测值,构成了非均衡面板数据。数据来源详见
序号 |
研究对象/数据 |
获取渠道 |
a) |
研究对象清单 |
《Choice金融终端》 |
b) |
以往学者研究文献 |
中国知网、百度学术、谷歌学术等渠道 |
c) |
《企业绩效评价操作细则》 |
查询中国财政部网站获取 |
d) |
传媒行业市值、收入等信息 |
通过《Choice金融终端》查询后汇总加工 |
e) |
财务绩效、解释变量、控制变量数据 |
国泰安CSMAR数据库检索和获取 |
研究采用了描述性统计分析、因子分析、相关性分析和面板数据分析等多种方法,旨在通过全面的统计分析手段揭示股权结构与财务绩效之间的关系。本研究使用知网研学来进行文献管理,文献查询下载使用了中国知网、百度学术以及谷歌学术,并借助国泰安CSMAR数据库和《Choice金融终端》的数据资源,对样本公司数据实施了详尽的采集,覆盖其财务指标等数据。数据处理环节,采用了SPSSPRO数据分析系统进行全面操作,涵盖描述性统计分析、相关性分析、回归分析、面板数据分析以及因子分析等多种分析方法,以及稳健性和可靠性的双重验证。此外,本研究还使用了Excel 2019和Word 2019软件,对所得数据进行了文字和表格整理。
基于文献梳理和研究目的,本文提出以下7个研究假设:
Ha传媒行业上市公司国有股比例与财务绩效显著负相关;
Hb传媒行业上市公司法人股比例与财务绩效显著正相关;
Hc传媒行业上市公司流通股比例与财务绩效显著负相关;
Hd传媒行业上市公司管理层持股比例与财务绩效显著正相关;
He传媒行业上市公司第一大股东比例与财务绩效显著正相关;
Hf传媒行业上市公司前十大股东持股比例与财务绩效显著正相关;
Hg传媒行业上市公司股权制衡度与财务绩效显著正相关。
本研究的被解释变量为财务绩效。为对被解释变量进行有效衡量,参照中华人民共和国财政部发布的《企业绩效评价操作细则》及杨磊(2020)
类别 |
指标 |
符号 |
指标类型 |
计算公式 |
盈利能力 |
资产净利率(%) |
X1 |
正向 |
净利润/总资产 |
权益净利率(%) |
X2 |
正向 |
净利润/股东权益 |
|
营业利润率(%) |
X3 |
正向 |
营业利润/营业收入 |
|
偿债能力 |
资产负债率(%) |
X4 |
适度 |
总负债/总资产 |
现金流量比率(%) |
X5 |
正向 |
经营活动现金流量净值/流动负债 |
|
流动比率(%) |
X6 |
正向 |
流动资产/流动负债 |
|
产权比率(%) |
X7 |
适度 |
总负债/股东权益 |
|
营运能力 |
流动资产周转率(次) |
X8 |
正向 |
营业收入净额/两期平均营业收入额 |
总资产周转率(次) |
X9 |
正向 |
营业收入净额/两期平均资产总额 |
|
股东权益周转率(次) |
X10 |
正向 |
销售收入/两期平均股东权益 |
|
发展能力 |
净利润增长率(%) |
X11 |
正向 |
本期净利润增加额/上期净利润 |
净资产收益率增长率(%) |
X12 |
正向 |
(本期净资产收益率 − 上期净资产收益率)/上期净资产收益率 |
|
资产增长率(%) |
X13 |
正向 |
本期资产增加额/资产期初余额 |
|
营业利润增长率(%) |
X14 |
正向 |
本期营业利润增加额/上期营业利润 |
|
营业收入增长率(%) |
X15 |
正向 |
本期营业收入增加额/上期营业收入 |
解释变量则包括股权结构的多个维度,如股权属性、股权集中度和股权制衡度等。本文以股权结构为解释变量。包含三个方面的七个指标详见
同时,还控制了企业规模、无形资产比率等控制变量,详见
类别 |
指标 |
符号 |
计算公式 |
股权属性 |
国有股比例 |
GY |
国有股比例 = (国家股 + 国有法人股)/总股本 |
法人股比例 |
FY |
法人股比例 = 法人股/总股本 |
|
流通股比例 |
LY |
流通股比例 = (流通A股 + 流通B股)/总股本 |
|
管理层持股比例 |
MO |
管理层持股比例 = 高管持股股数/总股本 |
|
股权集中度 |
第一大股东持股比例 |
TOP1 |
第一大股东持股比例 |
前十大股东持股比例 |
TOP10 |
前十大股东持股比例 |
|
股权制衡 |
股权制衡度 |
EC |
前二至十位股东持股比例/第一大股东持股比例 |
指标 |
符号 |
计算公式 |
企业规模 |
OS |
总资产取自然对数 |
无形资产比率 |
IAR |
无形资产/总资产 |
担保价值 |
VIS |
固定资产/总资产 |
非债务税盾 |
NDTS |
(无形资产摊销 + 固定资产折旧)/总资产 |
自由现金流量 |
FCF |
自由现金流/总资产 |
经营年限 |
YEAR |
企业成立至报表日年限 |
模型构建包括经营绩效模型构建和回归模型构建。
在学者侯向鼎(2021)和李璐等(2021)
根据学者闵雪和耿玉德(2021)
模型1固定效应模型:
式中 表示企业的股权结构相关变量, 代表控制变量, 代表第i个个体的固定效应, 代表去均值后的随机误差项, 、 代表回归系数。
模型2随机效应模型:
式中 表示第i个个体的随机效应, 表示第t个时间的随机效应, 代表随机误差项,α代表常数, 、 代表回归系数, 表示企业的股权结构相关变量, 表示控制变量。
模型3混合效应模型:
式中 和 表示第i个个体的随机截距和随机斜率, 表示回归系数, 表示企业的股权结构相关变量, 代表控制变量, 代表随机误差项。
模型中FP代表通过因子分析得出的财务绩效,股权结构相关变量具体为GY、FY、LY、MO、TOP1、TOP10、EC,控制变量包括OS、IAR、VIS、NDTS、FCF、YEAR。
为避免异常数据干扰分析结果,数据分析前进行1%缩尾处理。
传媒行业上市公司股权结构的描述性统计如
变量 |
样本数量 |
中位数 |
标准差 |
均值 |
最小值 |
最大值 |
GY |
1160 |
0.000 |
0.218 |
0.105 |
0.000 |
0.900 |
FY |
1160 |
0.000 |
0.190 |
0.107 |
0.000 |
0.884 |
LY |
1160 |
0.649 |
0.289 |
0.638 |
0.058 |
1.000 |
MO |
1160 |
0.000 |
0.173 |
0.104 |
0.000 |
0.723 |
TOP1 |
1160 |
0.338 |
0.182 |
0.366 |
0.041 |
0.804 |
TOP10 |
1160 |
0.644 |
0.150 |
0.621 |
0.169 |
0.937 |
EC |
1160 |
0.741 |
1.068 |
1.097 |
0.010 |
5.684 |
传媒行业上市公司绩效指标体系各指标的描述性统计如
指标 |
样本数量 |
中位数 |
标准差 |
均值 |
最小值 |
最大值 |
X1 |
1160 |
0.052 |
0.095 |
0.045 |
−0.866 |
0.384 |
X2 |
1160 |
0.079 |
0.280 |
0.052 |
−6.126 |
0.566 |
X3 |
1160 |
0.113 |
0.291 |
0.102 |
−3.367 |
1.837 |
X4 |
1160 |
0.318 |
0.168 |
0.334 |
0.019 |
0.964 |
X5 |
1160 |
0.727 |
2.446 |
1.464 |
0.003 |
41.797 |
X6 |
1160 |
2.117 |
3.128 |
2.963 |
0.216 |
51.068 |
X7 |
1160 |
0.466 |
1.191 |
0.685 |
0.020 |
26.484 |
X8 |
1160 |
0.915 |
0.706 |
1.105 |
0.086 |
5.399 |
X9 |
1160 |
0.498 |
0.473 |
0.615 |
0.067 |
3.357 |
X10 |
1160 |
0.761 |
1.868 |
1.154 |
0.071 |
29.790 |
X11 |
1160 |
−0.026 |
50.556 |
−5.009 |
−1336.435 |
120.950 |
X12 |
1160 |
−0.127 |
72.392 |
−8.919 |
−1476.550 |
111.072 |
X13 |
1160 |
0.093 |
0.915 |
0.301 |
−0.525 |
19.768 |
X14 |
1160 |
−0.121 |
30.632 |
−3.559 |
−722.447 |
121.870 |
X15 |
1160 |
0.176 |
1.252 |
0.359 |
−3.036 |
31.460 |
因子分析包含了KMO检验和Bartlett检验、碎石图、方差解释、综合得分测算等内容。
因子分析前,首先进行了KMO和巴特利球体检验,旨在验证并确定样本数据是否满足因子分析的前提条件。
样本KMO值 |
KMO值范围 |
适宜程度 |
≥0.8 |
非常适宜做因子分析 |
|
≥0.7但<0.8 |
比较适宜做因子分析 |
|
0.633 |
≥0.6但<0.7 |
可以做因子分析 |
<0.6 |
不适宜做因子分析 |
近似卡方 |
df |
P |
13227.135 |
105 |
0.000*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
根据特征根分析,绘制碎石图如下:
一般来说方差解释率最低应不低于60%,否则就应当调整因子数量。
成分 |
旋转前方差解释率 |
旋转后方差解释率 |
||||
特征根 |
方差解释率(%) |
累积方差解释率(%) |
特征根 |
方差解释率(%) |
累积方差解释率(%) |
|
1 |
4.572 |
30.479 |
30.479 |
241.446 |
16.096 |
16.096 |
2 |
2.738 |
18.255 |
48.733 |
234.275 |
15.618 |
31.715 |
3 |
1.754 |
11.696 |
60.43 |
219.523 |
14.635 |
46.35 |
4 |
1.245 |
8.297 |
68.727 |
212.401 |
14.16 |
60.51 |
5 |
1.16 |
7.731 |
76.459 |
183.307 |
12.22 |
72.73 |
6 |
0.91 |
6.069 |
82.527 |
|||
7 |
略 |
略 |
略 |
名称 |
成分1 |
成分2 |
成分3 |
成分4 |
成分5 |
名称 |
成分1 |
成分2 |
成分3 |
成分4 |
成分5 |
X1 |
0.501 |
−0.039 |
0.008 |
−0.219 |
0.069 |
X9 |
−0.02 |
0.146 |
0.484 |
0.047 |
−0.101 |
X2 |
0.282 |
−0.097 |
0.085 |
−0.086 |
−0.179 |
X10 |
0.063 |
0.139 |
0.196 |
0.042 |
0.311 |
X3 |
0.544 |
−0.035 |
−0.061 |
−0.263 |
0.143 |
X13 |
0.102 |
0.174 |
−0.09 |
0.035 |
0.269 |
X4 |
0.012 |
−0.202 |
−0.054 |
0.074 |
0.226 |
X12 |
−0.124 |
−0.039 |
0.075 |
0.357 |
−0.117 |
X5 |
−0.054 |
0.451 |
0.121 |
0.04 |
0.072 |
X11 |
−0.33 |
0.056 |
0.02 |
0.629 |
0.143 |
X6 |
−0.066 |
0.451 |
0.117 |
0.038 |
0.05 |
X14 |
−0.142 |
0.041 |
0.003 |
0.471 |
0.184 |
X7 |
0.049 |
0.014 |
−0.124 |
0.084 |
0.51 |
X15 |
0.114 |
−0.107 |
−0.354 |
0.091 |
0.404 |
X8 |
0.005 |
0.03 |
0.446 |
0.009 |
−0.173 |
从
FP1 = 0.501 × X1 + 0.282 × X2 + 0.544 × X3 + 0.012 × X4 − 0.054 × X5 − 0.066 × X6 + 0.049 × X7 + 0.005 × X8 − 0.02 × X9 + 0.063 × X10 + 0.102 × X13 − 0.124 × X12 − 0.33 × X11 − 0.142 × X14 + 0.114 × X15
FP2 = −0.039 × X1 − 0.097 × X2 − 0.035 × X3 − 0.202 × X4 + 0.451 × X5 + 0.451 × X6 + 0.014 × X7 + 0.03 × X8 + 0.146 × X9 + 0.139 × X10 + 0.174 × X13 − 0.039 × X12 + 0.056 × X11 + 0.041 × X14 − 0.107 × X15
FP3 = 0.008 × X1 + 0.085 × X2 − 0.061 × X3 − 0.054 × X4 + 0.121 × X5 + 0.117 × X6 − 0.124 × X7 + 0.446 × X8 + 0.484 × X9 + 0.196 × X10 − 0.09 × X13 + 0.075 × X12 + 0.02 × X11 + 0.003 × X14 − 0.354 × X15
FP4 = −0.219 × X1 − 0.086 × X2 − 0.263 × X3 + 0.074 × X4 + 0.04 × X5 + 0.038 × X6 + 0.084 × X7 + 0.009 × X8 + 0.047 × X9 + 0.042 × X10 + 0.035 × X13 + 0.357 × X12 + 0.629 × X11 + 0.471 × X14 + 0.091 × X15
FP5 = 0.069 × X1 − 0.179 × X2 + 0.143 × X3 + 0.226 × X4 + 0.072 × X5 + 0.05 × X6 + 0.51 × X7 − 0.173 × X8 − 0.101 × X9 + 0.311 × X10 + 0.269 × X13 − 0.117 × X12 + 0.143 × X11 + 0.184 × X14 + 0.404 × X15
名称 |
旋转后方差解释率(%) |
旋转后累积方差解释率(%) |
权重(%) |
因子1 |
0.161 |
16.096 |
22.132 |
因子2 |
0.156 |
31.715 |
21.474 |
因子3 |
0.146 |
46.35 |
20.122 |
因子4 |
0.142 |
60.51 |
19.469 |
因子5 |
0.122 |
72.73 |
16.803 |
由以上及
相关性分析,探索变量间的相关性,以确定变量间相关关系的方向和紧密程度。具体结果列示如
FP |
GY |
FY |
LY |
MO |
TOP1 |
TOP10 |
EC |
OS |
|
FP |
1 (0.000***) |
||||||||
GY |
−0.051(0.084*) |
1(0.000***) |
|||||||
FY |
0.155(0.000***) |
−0.147(0.000***) |
1(0.000***) |
||||||
LY |
−0.249(0.000***) |
−0.424(0.000***) |
−0.508(0.000***) |
1(0.000***) |
|||||
MO |
0.211(0.000***) |
−0.281(0.000***) |
−0.091(0.002***) |
−0.379(0.000***) |
1(0.000***) |
||||
TOP1 |
0.036(0.225) |
0.386(0.000***) |
−0.012(0.671) |
−0.092(0.002***) |
−0.188(0.000***) |
1(0.000***) |
|||
TOP10 |
0.163(0.000***) |
0.27(0.000***) |
0.172(0.000***) |
−0.429(0.000***) |
0.13(0.000***) |
0.65(0.000***) |
1(0.000***) |
||
EC |
0.013(0.659) |
−0.245(0.000***) |
0.055(0.060*) |
−0.118(0.000***) |
0.251(0.000***) |
−0.766(0.000***) |
−0.189(0.000***) |
1(0.000***) |
|
OS |
−0.202(0.000***) |
0.069(0.020**) |
−0.274(0.000***) |
0.379(0.000***) |
−0.327(0.000***) |
0.039(0.181) |
−0.059(0.043**) |
−0.001(0.962) |
1(0.000***) |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
FP |
GY |
FY |
LY |
MO |
TOP1 |
TOP10 |
EC |
OS |
IAR |
VIS |
NDTS |
FCF |
YEAR |
|
IAR |
−0.087(0.003***) |
0.159(0.000***) |
−0.069(0.018**) |
−0.002(0.951) |
−0.063(0.031**) |
0.181(0.000***) |
0.074(0.012**) |
−0.129(0.000***) |
0.028(0.338) |
1(0.000***) |
||||
VIS |
−0.13(0.000***) |
0.242(0.000***) |
0.008(0.780) |
−0.077(0.008***) |
−0.124(0.000***) |
0.104(0.000***) |
−0.005(0.878) |
−0.147(0.000***) |
−0.118(0.000***) |
0.091(0.002***) |
1(0.000***) |
|||
NDTS |
−0.159(0.000***) |
0.19(0.000***) |
−0.083(0.005***) |
0.031(0.286) |
−0.134(0.000***) |
0.108(0.000***) |
−0.075(0.011**) |
−0.196(0.000***) |
0.023(0.433) |
0.363(0.000***) |
0.637(0.000***) |
1(0.000***) |
||
FCF |
−0.135(0.000***) |
−0.028(0.340) |
−0.165(0.000***) |
0.266(0.000***) |
−0.141(0.000***) |
0.012(0.695) |
−0.086(0.004***) |
−0.051(0.084*) |
0.216(0.000***) |
0.107(0.000***) |
0.057(0.053*) |
0.086(0.003***) |
1(0.000***) |
|
YEAR |
−0.142(0.000***) |
−0.113(0.000***) |
−0.23(0.000***) |
0.435(0.000***) |
−0.253(0.000***) |
−0.183(0.000***) |
−0.281(0.000***) |
0.042(0.153) |
0.302(0.000***) |
−0.022(0.456) |
−0.118(0.000***) |
−0.04(0.169) |
0.117(0.000***) |
1(0.000***) |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
回归分析包含模型选择、影响分析两部分内容。
通过F校验从FE模型和POOL模型中选择适应的模型,用Breusch-Pagan检验对RE模型和POOL模型进行择优;运用Hausman检验,进行FE模型和RE模型的比较和选择。模型选择结果如
自变量 |
因变量 |
控制变量 |
模型选择结果 |
GY |
FP |
OS IAR VIS NDTS FCF YEAR |
FE模型 |
FY |
FE模型 |
||
LY |
RE模型 |
||
MO |
RE模型 |
||
TOP1 |
FE模型 |
||
TOP10 |
RE模型 |
||
EC |
RE模型 |
1) 国有股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.596 |
0.388 |
4.109 |
0.000*** |
within = 0.097between = 0.092overall = 0.078 |
F = 15.713P = 0.000*** |
GY |
−0.028 |
0.062 |
−0.451 |
0.652 |
||
OS |
−0.057 |
0.019 |
−2.993 |
0.003*** |
||
IAR |
−0.091 |
0.383 |
−0.238 |
0.812 |
||
VIS |
−0.432 |
0.159 |
−2.708 |
0.007*** |
||
NDTS |
−2.174 |
1.106 |
−1.967 |
0.049** |
||
FCF |
−0.176 |
0.062 |
−2.847 |
0.004*** |
||
YEAR |
−0.016 |
0.004 |
−4.209 |
0.000*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
2) 法人股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.508 |
0.385 |
3.919 |
0.000*** |
within = 0.115between = 0.096overall = 0.088 |
F = 18.999P = 0.000*** |
FY |
0.335 |
0.073 |
4.579 |
0.000*** |
||
OS |
−0.06 |
0.019 |
−3.201 |
0.001*** |
||
IAR |
−0.14 |
0.379 |
−0.37 |
0.711 |
||
VIS |
−0.393 |
0.158 |
−2.488 |
0.013** |
||
NDTS |
−1.818 |
1.097 |
−1.657 |
0.098* |
||
FCF |
−0.15 |
0.061 |
−2.441 |
0.015** |
||
YEAR |
−0.009 |
0.004 |
−2.442 |
0.015** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
3) 流通股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.383 |
0.326 |
4.237 |
0.000*** |
within = 0.119between = 0.105overall = 0.109 |
F = 21.319P = 0.000*** |
LY |
−0.251 |
0.041 |
−6.179 |
0.000*** |
||
OS |
−0.05 |
0.016 |
−3.231 |
0.001*** |
||
IAR |
−0.237 |
0.25 |
−0.946 |
0.344 |
||
VIS |
−0.34 |
0.114 |
−2.982 |
0.003*** |
||
NDTS |
−1.557 |
0.855 |
−1.821 |
0.069* |
||
FCF |
−0.113 |
0.106 |
−1.066 |
0.287 |
||
YEAR |
−0.004 |
0.003 |
−1.312 |
0.190 |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
4) 管理层持股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.337 |
0.345 |
3.875 |
0.000*** |
within = 0.099between = 0.118overall = 0.093 |
F = 17.435P = 0.000*** |
MO |
0.209 |
0.086 |
2.429 |
0.015** |
||
OS |
−0.052 |
0.016 |
−3.256 |
0.001*** |
||
IAR |
−0.195 |
0.252 |
−0.775 |
0.439 |
||
VIS |
−0.304 |
0.117 |
−2.593 |
0.010*** |
||
NDTS |
−1.831 |
0.872 |
−2.099 |
0.036** |
||
FCF |
−0.171 |
0.105 |
−1.637 |
0.102 |
||
YEAR |
−0.01 |
0.003 |
−3.589 |
0.000*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
5) 第一大股东持股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.12 |
0.404 |
2.769 |
0.006*** |
within = 0.111between = 0.066overall = 0.066 |
F = 18.108P = 0.000*** |
TOP1 |
0.493 |
0.126 |
3.916 |
0.000*** |
||
OS |
−0.045 |
0.019 |
−2.368 |
0.018** |
||
IAR |
−0.208 |
0.381 |
−0.546 |
0.585 |
||
VIS |
−0.46 |
0.158 |
−2.91 |
0.004*** |
||
NDTS |
−2.045 |
1.098 |
−1.862 |
0.063* |
||
FCF |
−0.174 |
0.061 |
−2.84 |
0.005*** |
||
YEAR |
−0.013 |
0.003 |
−3.75 |
0.000*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
6) 前十大股东持股比例影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.156 |
0.347 |
3.334 |
0.001*** |
within = 0.125between = 0.094overall = 0.097 |
F = 21.528P = 0.000*** |
TOP10 |
0.52 |
0.115 |
4.526 |
0.000*** |
||
OS |
−0.06 |
0.015 |
−3.907 |
0.000*** |
||
IAR |
−0.293 |
0.248 |
−1.183 |
0.237 |
||
VIS |
−0.327 |
0.113 |
−2.902 |
0.004*** |
||
NDTS |
−1.305 |
0.841 |
−1.553 |
0.121 |
||
FCF |
−0.146 |
0.103 |
−1.419 |
0.156 |
||
YEAR |
−0.006 |
0.003 |
−2.176 |
0.030** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
7) 股权制衡度影响分析
使用选定模型进行回归分析,结果如下:
变量 |
系数 |
标准误差 |
t |
P |
R2 |
F |
const |
1.567 |
0.317 |
4.945 |
0.000*** |
within = 0.096between = 0.101overall = 0.084 |
F = 16.43P = 0.000*** |
EC |
−0.006 |
0.017 |
−0.365 |
0.715 |
||
OS |
−0.06 |
0.015 |
−3.989 |
0.000*** |
||
IAR |
−0.215 |
0.252 |
−0.854 |
0.393 |
||
VIS |
−0.321 |
0.114 |
−2.815 |
0.005*** |
||
NDTS |
−1.972 |
0.88 |
−2.242 |
0.025** |
||
FCF |
−0.182 |
0.105 |
−1.745 |
0.081* |
||
YEAR |
−0.01 |
0.003 |
−3.801 |
0.000*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
如
使用ROE作为替代指标,对FP进行稳健性校验,以验证传媒行业上市公司股权结构对财务绩效影响的分析结果是否具有稳定性和可靠性。
稳定性校验模型选择结果,如
自变量 |
因变量 |
控制变量 |
模型选择结果 |
自变量 |
因变量 |
控制变量 |
模型选择结果 |
GY |
ROE |
OS IAR VIS NDTS FCF YEAR |
FE模型 |
TOP1 |
ROE |
OS IAR VIS NDTS FCF YEAR |
FE模型 |
FY |
FE模型 |
TOP10 |
FE模型 |
||||
LY |
FE模型 |
EC |
FE模型 |
||||
MO |
FE模型 |
稳定性校验分析结果,如
GY |
FY |
LY |
|||||||
变量 |
系数 |
t |
P |
系数 |
t |
P |
系数 |
t |
P |
GY |
−0.03 |
−0.578 |
0.563 |
||||||
FY |
0.153 |
2.469 |
0.014** |
||||||
LY |
−0.161 |
−3.706 |
0.000*** |
||||||
const |
0.245 |
0.749 |
0.454 |
0.209 |
0.641 |
0.522 |
0.261 |
0.803 |
0.422 |
OS |
0.002 |
0.11 |
0.912 |
0 |
−0.011 |
0.991 |
0 |
−0.03 |
0.976 |
IAR |
0.173 |
0.536 |
0.592 |
0.146 |
0.454 |
0.65 |
0.136 |
0.425 |
0.671 |
VIS |
−0.151 |
−1.127 |
0.26 |
−0.131 |
−0.981 |
0.327 |
−0.122 |
−0.913 |
0.362 |
NDTS |
−1.213 |
−1.304 |
0.192 |
−1.053 |
−1.132 |
0.258 |
−0.912 |
−0.983 |
0.326 |
FCF |
0.362 |
6.977 |
0.000*** |
0.375 |
7.223 |
0.000*** |
0.402 |
7.645 |
0.000*** |
YEAR |
−0.011 |
−3.65 |
0.000*** |
−0.008 |
−2.564 |
0.010** |
−0.004 |
−1.036 |
0.301 |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
MO |
TOP1 |
|||||
变量 |
系数 |
t |
P |
系数 |
t |
P |
MO |
0.295 |
3.57 |
0.000*** |
|||
TOP1 |
0.28 |
2.633 |
0.009*** |
|||
const |
0.001 |
0.003 |
0.998 |
−0.022 |
−0.064 |
0.949 |
OS |
0.011 |
0.672 |
0.502 |
0.008 |
0.498 |
0.619 |
IAR |
0.153 |
0.478 |
0.633 |
0.103 |
0.319 |
0.75 |
VIS |
−0.192 |
−1.437 |
0.151 |
−0.166 |
−1.24 |
0.215 |
NDTS |
−1.017 |
−1.098 |
0.272 |
−1.141 |
−1.23 |
0.219 |
FCF |
0.383 |
7.38 |
0.000*** |
0.364 |
7.041 |
0.000*** |
YEAR |
−0.01 |
−3.561 |
0.000*** |
−0.01 |
−3.277 |
0.001*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
TOP10 |
EC |
|||||
变量 |
系数 |
t |
P |
系数 |
t |
P |
TOP10 |
0.4 |
4.327 |
0.000*** |
|||
EC |
0.001 |
0.08 |
0.936 |
|||
const |
−0.149 |
−0.442 |
0.659 |
0.255 |
0.777 |
0.437 |
OS |
0.004 |
0.26 |
0.795 |
0.001 |
0.038 |
0.969 |
IAR |
0.13 |
0.408 |
0.684 |
0.168 |
0.518 |
0.604 |
VIS |
−0.106 |
−0.793 |
0.428 |
−0.146 |
−1.079 |
0.281 |
NDTS |
−0.743 |
−0.801 |
0.424 |
−1.216 |
−1.307 |
0.192 |
FCF |
0.387 |
7.488 |
0.000*** |
0.364 |
6.998 |
0.000*** |
YEAR |
−0.007 |
−2.133 |
0.033** |
−0.011 |
−3.657 |
0.000*** |
采用ROE稳健性校验结果与TP回归分析结果汇总对比如
变量 |
影响方向 |
显著性 |
变量 |
影响方向 |
显著性 |
||||||
FP |
ROE |
ROA |
FP |
ROE |
FP |
ROE |
ROA |
FP |
ROE |
||
GY |
− |
− |
− |
TOP1 |
+ |
+ |
+ |
*** |
*** |
||
FY |
+ |
+ |
+ |
*** |
** |
TOP10 |
+ |
+ |
+ |
*** |
*** |
LY |
− |
− |
− |
*** |
*** |
EC |
− |
+ |
+ |
||
MO |
+ |
+ |
+ |
** |
*** |
注:***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平,空表示影响不显著;−表示消极影响,+表述积极影响。
稳健性校验结果表明,本研究7个解释变量的回归系数除股权制衡度EC (系数的绝对值小,接近于0)外,正负号方向没有发生改变,解释变量的显著性水平也基本上没有大的改变,验证结果稳健且可靠。
分析结果通过了校验,表明其稳健、可靠,归纳分析结果列示见
假设 |
回归分析结果 |
假设是否成立 |
Ha传媒行业上市公司国有股比例与财务绩效显著负相关 |
无显著相关关系 |
不成立 |
Hb传媒行业上市公司法人股比例与财务绩效显著正相关 |
显著正相关 |
成立 |
Hc传媒行业上市公司流通股比例与财务绩效显著负相关 |
显著负相关 |
成立 |
Hd传媒行业上市公司管理层持股比例与财务绩效显著正相关 |
显著正相关 |
成立 |
He传媒行业上市公司第一大股东比例与财务绩效显著正相关 |
显著正相关 |
成立 |
Hf传媒行业上市公司前十大股东持股比例与财务绩效显著正相关 |
显著正相关 |
成立 |
Hg传媒行业上市公司股权制衡度与财务绩效显著正相关 |
无显著相关关系 |
不成立 |
本结论与假设Ha不一致。研究假设Ha不成立。传媒行业市场竞争日益激烈,国有股的作用引起关注,但其对财务绩效的影响不显著。分析原因有四:一是国有企业受政策和行政干预,难以适应创新性、敏感性和不对称性高的传媒市场。二是国有股比例高的企业债务压力大,融资渠道窄,资本结构不合理。三是深化国有企业的改革,推动混合所有制改革和完善公司治理结构,提升市场竞争力,减弱国有股比例的影响。四是政府出台优惠政策,支持传媒行业发展,使各类企业受益,减少国有股比例所带来的影响。
本结论与假设Hb一致,研究假设Hb成立。随着传媒行业在国民经济中的地位日益提升,传媒上市公司的法人股比例的增加对其财务绩效产生了显著的推动作用。究其原因有四:一是法人股占比较大,公司治理结构得到健全和完善,战略发展方向科学,资源和支持丰富。二是法人股比例高,资本实力和投资能力强,创新和拓展有资金保障,盈利能力提升。三是法人股比例高,市场经验和风险管理能力强,风险防范措施有效,抗风险能力增强。四是法人股比例高,信誉和声誉高,公司信誉水平提高,市场形象良好,市场份额拓展。
本结论与假设Hc一致,研究假设Hc成立。随着流通股持股比例的增长,传媒行业上市公司的财务绩效受到了负面影响,分析主要原因有三个:一是股权过分散,股东监督和激励不足,创新力和竞争力下降。二是资金筹措成本增加和财务风险加大,股价波动大,财务杠杆高,财务稳健性差。三是抗干扰能力和长期发展能力弱,股权结构易受外部干预和操纵,战略决策和经营方向偏离,核心竞争力和品牌形象损失。
本结论与假设Hg存在分歧,假设不成立。传媒上市公司股权制衡度对财务绩效的影响不显著,分析原因主要有三方面:一是股权制衡度高,前十大股东利益冲突和代理成本低,财务绩效好。但股权制衡度过高,前十大股东身份认同弱,责任感和忠诚度低,关注度和资源分配分散,战略规划和执行、核心竞争力和品牌形象不重视,财务绩效差。二是股权制衡度高,前十大股东协调成本高,合作效率低,财务绩效不稳定和风险高。三是股权制衡度高,前十大股东融资能力和投资效率低,财务绩效低。
针对以上研究结果,考虑到传媒行业上市公司的行业特点和当前的资本结构状况,本文就其资本结构优化和经营绩效提升建议如下:1) 针对国有股比例较高的传媒上市公司,建议适当减少国有股的持有比例,同时增加民营股的持有比例,以增强公司市场化程度和创新能力。这可以通过优化资本结构和融资渠道,减少政策和行政干预的影响,为了进一步提升公司的竞争力和盈利能力,还需要注重优化公司的治理结构。这将有助于确保企业的可持续发展。2) 针对法人股占比较大的传媒上市公司,建议保持法人股比例优势,充分调动法人股东在资源整合、市场运营经验和风险管理等各方面的优势。通过提升公司治理水平和信誉水平,扩大市场份额和品牌影响力,增强公司的核心竞争力。3) 针对流通股比例较高的传媒上市公司,建议适当提高股权的集中度,从而强化股东的监督职能和激励作用。这有助于提高公司创新力和竞争力,通过减少融资成本、降低财务风险,来提升公司的财务稳健性,提高抗干扰能力和长期发展能力。4) 针对管理层持有较大股份比例的传媒上市公司,建议合理设计和实施股权激励计划。这可以增强管理层对股东身份的认同、职责感和忠诚度,可以促使管理层与公司的目标更为统一,从而激发管理层的工作热情和创新精神,降低代理成本和利益冲突,优化融资结构,提升投资效率,以进一步推动公司财务绩效的提升。5) 针对第一大股东持股比例较高的传媒上市公司,建议保持第一大股东的稳定持股和长期投资。这有助于增强第一大股东的责任感和忠诚度,关注公司长期发展和价值创造,重视战略规划和执行,提高公司核心竞争力和品牌形象。6) 针对前十大股东合计持有较高股份比例的传媒上市公司,建议加强前十大股东间的沟通与协调,增强协同合作,提升效率和成果,确保利益的高度统一。这有助于为公司创造价值,实现长期发展,设计并执行能提升财务绩效的有效策略,提高公司资源整合能力、治理结构、股东监督、信誉和融资能力等方面的水平。7) 对于股权制衡度较高的传媒上市公司,建议寻求股权结构的最优化,避免股权过分散或过分集中。找到股权制衡度的合理区间,协调前十大股东之间的权益与权力分配,确保股权结构的稳定与灵活并存,降低股权结构的协调成本和风险,提高股权结构的效率和效果。
总的来说,根据传媒上市公司不同的股权结构特点,应采取有针对性的优化策略。通过调整股权比例、加强股东沟通、优化公司治理、实施股权激励等措施,增强公司的市场竞争力,优化财务绩效,为企业的可持续发展提供有力支持。同时,关注国家政策和行业动态,确保企业战略与市场趋势相契合,为传媒行业的繁荣做出贡献。