现有研究表明,文化背景是影响公司上市决策的重要因素。Pagano et al.(2002)对1986~1997年间欧洲九国与美国之间的外国上市进行了研究,结果表明,相同的语言与相似的制度促进了交叉上市,公司倾向于在与本国地理位置相近或文化制度相近的国家交叉上市。Sarkissian and Schill(2004)对全球市场的海外上市横截面数据的研究也得出了相似结论。Piotroski and Srinivasan(2008)在对萨班斯法案前后的国际上市流进行研究时就考虑了母国与东道国之间的距离对公司上市决策的影响。
以上研究表明,被广泛认可的存在于投资组合决策中的“本地偏好”(Home Bias)也同样存在于公司的上市决策中。为了克服文化背景对公司上市决策的影响,本节采用相同文化背景样本研究流动性对公司上市决策的影响。相同文化背景样本检验,是指以在两家具有相同文化背景的海外证券交易所上市的中国公司为研究样本,就流动性对证券交易所竞争上市资源所产生的影响进行的实证检验。与之相对的是综合样本检验,后者是指以在全球证券交易所上市的中国公司为研究样本,就流动性对证券交易所竞争上市资源所产生的影响而进行的实证检验。
一、研究假设——流动性与公司上市决策
许多文献证实了公司上市后获得了流动性收益,其中绝大多数研究以上市公司在美国三大证券交易所之间更换上市地点为研究对象。如Cowan et al.(1992)实证研究了NASDAQ的上市公司在NYSE的上市实践,他们发现,转移到NYSE的上市公司比控制公司的流动性差,即在NASDAQ的买卖价差非常高的公司更倾向于转移到NYSE。Baruch and Saar(2009)利用一个简单的非对称信息交易模型表明,当股票在一个拥有许多“相似”股票上市的市场上市时具有更好的流动性;实证结果表明,经理做出了增强其公司股票流动性的上市决策。此外,Mittoo(1992)对在美国和英国上市的加拿大公司经理的问卷调查结果也表明,改善流动性是交叉上市股票获得的主要好处之一。Pagano et al.(2002)发现,交易所的交易成本水平决定了其吸引上市公司的能力。他们表明,1986~1997年,4家交易成本最高的欧洲交易所经历了国外上市的最大流出。相对地,交易成本相对较低的NYSE则已经吸引了绝大多数的外国上市公司。
因此,本节提出以下研究假设:在具有相同文化背景的证券交易所中,证券交易所的流动性8越好,公司去该交易所上市的可能性就越大。
二、实证模型与变量的定义
1.实证模型
在为数不多的上市决策模型中,Piotroski and Srinivasan(2008)所采用的模型是涵盖因素最多的,他们考虑了来自三个领域的影响公司上市决策的因素:母国特点、交易所特点与公司特点。由于本部分将研究对象限定为我国的海外上市公司,因而规避了母国因素。最后,本节借鉴Piotroski and Srinivasan(2008)模型,即同时考虑交易所特征因素与公司特征因素,利用Logistic模型来考察流动性对公司上市决策的影响,并采用极大似然法来估计各回归系数。对于分别在港交所主板与新交所主板上市的中国海外上市公司样本,建立以下Logistic模型:
Logit(P|HKListing=1)=α+β1Dif_Liq+β2Dif_Index+β3Dif_PER+β4Dif_Domnewlist+β5Asset+β6ROA+β7Lev+β8Salegrowth+γjIndj+ε (5.1)
其中,被解释变量Logit(P|HKListing=1)表示样本公司选择在港交所主板上市的概率与选择在新交所主板上市的概率比值的自然对数。对于港交所主板上市公司样本,被解释变量取值为1;对于新交所主板上市公司样本,被解释变量取值为0。由Logistic回归的定义可知,样本公司选择在港交所上市的概率为:
P(HKListing=1)=(5.2)
其中,Xi表示式(5.1)中的8个解释变量。
对回归系数βi估计值的显著性检验采用Wald检验,其公式为:
W=(5.3)
其中,Std()为回归系数βi估计值的标准差。如果Wald检验显著,则表示解释变量对被解释变量的影响显著,否则表示影响不显著9。
为了检验利用港交所主板与新交所主板上市公司样本所得的实证结论的可靠性,本节以在纳斯达克与伦交所AIM上市的中国海外上市公司作为研究对象进行稳健性检验。在进行稳健性检验时,将Logistic模型中的被解释变量调整为Logit(P|NAListing=1),表示样本公司选择在纳斯达克上市的概率与选择在伦交所AIM上市的概率比值的自然对数。其中,对于纳斯达克市场上市公司样本,被解释变量取值为1;对于伦交所AIM上市公司样本,被解释变量取值为0。
2.变量的定义
以上Logistic模型除了流动性差异指标之外,还包括反映证券交易所特征的变量以及反映公司特征的控制变量。
(1)流动性差异(Dif_Liq)。
Dif_Liq表示港交所主板市场与新交所主板市场的流动性差异,用样本公司在两个市场上的配对公司的流动性指标差异来表示。Dif_Liq=Liq_HKpdc-Liq_SGpdc,其中,Liq_HKpdc与Liq_SGpdc分别表示样本公司在港交所主板与新交所主板的配对公司的流动性指标。配对标准为同行业且上市日期最接近。该指标的系数β1是本节分析的重点。
本节所采用流动性指标包括交易量、换手率与非流动性,交易量取自然对数,换手率与非流动性的计算公式见第四章第五节。对于交易量与换手率指标而言,采用的是配对公司在样本公司上市前1年的日平均交易量与日平均换手率;对于非流动性指标而言,采用的是配对公司在样本公司上市前1年的非流动性。
当以交易量(或换手率)作为流动性衡量指标时,如果β1大于0,则表示港交所主板的日平均交易量(或日平均换手率)高于新交所主板的日平均交易量(或日平均换手率)越多时,样本公司选择在港交所主板上市的概率就越大,这就支持了研究假设。当以非流动性作为流动性衡量指标时,如果β1小于0,则表示港交所主板的非流动性低于新交所主板的非流动性越多时,样本公司选择在港交所主板上市的概率就越大,这也支持了研究假设。
在稳健性检验中,流动性差异指标以样本公司在纳斯达克的配对公司的流动性指标减去样本公司在伦交所AIM的配对公司的流动性指标计算。
(2)控制变量。
①)证券交易所特征变量。
Dif_Index表示港交所主板与新交所主板的市场指数收益差异,用以衡量市场收益对公司上市决策的影响。港交所主板市场指数采用恒生指数(Hang Seng Index),新交所主板市场指数采用海峡时报指数(Straits Times Index)。Dif_Index=Index_HK-Index_SG,其中,Index_HK与Index_SG分别表示恒生指数在样本公司上市前1年的收益率与海峡时报指数在样本公司上市前1年的收益率。
Dif_PER表示港交所主板与新交所主板的市场总体市盈率(Price Earning Ratio)差异,用以衡量市场总体估值水平对公司上市决策的影响。市场总体市盈率率差异PER=MV/E,其中,MV是市场市值,E是市场总收益,具体计算方法详见2009年WFE年报。Dif_PER=PER_HK-PER_SG,其中,PER_HK与PER_SG分别表示在样本公司上市前1年港交所的市场总体市盈率与新交所的市场总体市盈率。
Dif_Domnewlist表示港交所主板与新交所主板的国内新上市公司数量差异,作为本模型未涵盖的其他影响公司上市决策的因素的替代变量。Dif_Domnewlist=Domnewlist_HK-Domnewlist_SG,其中,Domnewlist_HK与Domnewlist_SG分别表示在样本公司上市前1年港交所的国内新上市公司数量与新交所的国内新上市公司数量。
在稳健性检验中,由于无法获得伦交所AIM的国内新上市公司数量与市场总体市盈率,因此只采用市场指数收益差异指标。该指标以纳斯达克市场指数收益减去伦交所AIM指数收益计算。其中,纳斯达克与伦交所AIM的市场指数分别采用纳斯达克综合指数(Nasdaq Composite Index)与金融时报AIM综合指数(FTSE AIM All Share Index)。
②公司特征变量。
Asset表示样本公司上市前1年末总资产(单位为百万美元10),用以衡量样本公司的规模因素。ROA表示样本公司上市前1年的总资产收益率(单位为%),用以衡量样本公司的资产获益能力,是息税前净利润与年末总资产之间的比率。Lev表示样本公司上市前1年的资产负债率(单位为%),用以衡量样本公司的负债情况,是年末总负债与年末总资产之间的比率。Salegrowth表示样本公司上市前1年的销售收入增长率(单位为%),用以衡量样本公司的成长性。
Ind表示样本公司所属的行业,以全球行业分类标准(Global Industry Classification Standard,GICS)为划分依据。所有样本公司共涉及9个行业11,分别为能源、材料、工业、非必需消费品、必需消费品、卫生保健、信息技术、电信服务与公用事业。
三、样本选择与数据来源
1.样本选择
本部分以中国海外上市公司为研究样本,研究流动性对证券交易所竞争上市资源的影响。自20世纪90年代初以来,中国公司开始了海外上市之路。截至2009年12月31日,已有近800家中国企业在海外上市。本部分对初始样本的选择过程为:首先从各交易所网站获得中国企业上市的信息,然后与CSMAR数据库和Wind金融数据库12提供的上市公司基本资料进行比对,以注册地在中国内地或虽然注册地不在中国内地而主要业务发生地为中国内地的公司确认为中国海外上市公司13,剔除金融企业之后,最终获得了720家初始样本14。
为了规避不同文化背景与企业特点对上市公司上市决策的影响,本节分别选择了具有相似文化背景的两组市场进行分析:第一组是主板市场,即港交所主板与新交所主板;第二组是创业板市场,即纳斯达克与伦交所AIM。由于本节只分析公司在两个市场上的选择,因此剔除了交叉上市样本15,其中包括16家港交所公司。对于初始样本中来自港交所主板、新交所主板、伦交所AIM与纳斯达克等4个证券交易所的样本公司,从WRDS获得的行情数据与财务数据情况(见表5.1)。由于样本公司的日交易行情数据与财务数据是进行公司上市决策分析所必需的数据,根据表5.1中列“行情、财务数据均提供的样本数”所列示的数据,就构成了包括315家公司的主板市场样本Ⅰ(包括193家港交所主板公司与122家新交所主板公司)与包括102家公司的稳健性检验样本Ⅰ(包括79家纳斯达克公司与23家伦交所AIM公司)。
表5.1WRDS提供的初始样本的数据情况统计
证券交易所
初始样本
样本数
提供行情数据
的样本数
提供财务数据
的样本数
行情、财务数据
均提供的样本数
港交所主板
249
227
193
193
新交所主板
150
137
122
122
主板市场小计
399
364
315
315
纳斯达克
83
82
80
79
伦交所AIM
40
35
23
23
创业板市场小计
123
117
103
102
合计
522
481
418
417
从世界主要证券交易所的上市要求(详见附录A)可以看出,大多数交易所都从财务、流动性等方面规定了具体的上市要求,但考虑到数据可得性,本节仅以市值为标准,从两个主板市场上市的样本公司中筛选出同时满足两个主板市场上市要求的公司作为本节的研究样本。对于主板市场而言,将港交所主板与新交所主板所要求的最低上市市值(分别为2亿港元与8 000万新元),作为筛选标准来选择研究样本。对于主板市场样本Ⅰ的首次上市日期所涵盖的所有年份,新交所的上市市值标准都高于港交所的上市市值标准16,因此122家新交所主板样本公司均应包含在本节所分析的样本内。然后,比较了港交所主板样本公司上市首日的市值与新交所要求的最低上市市值,结果发现,所有公司的上市首日市值均高于新交所最低上市市值。因此,本节主板市场分析中的研究样本共315家。对于稳健性检验样本而言,伦交所AIM对上市市值没有最低要求,因此所有纳斯达克样本公司(共79家)均应包含在稳健性检验的样本内;将纳斯达克市场上市要求最低的纳斯达克资本市场的上市市值最低要求(即0.5亿美元)作为对伦交所AIM样本公司的筛选标准,结果发现,所有公司(共23家)的上市首日市值也均高于纳斯达克资本市场的上市市值最低要求。因此,本节稳健性检验的研究样本共102家。
本节重点分析的公司上市决策的影响因素是流动性,并以配对样本的流动性作为上市公司决策时考虑的流动性的代理变量。配对标准为与样本公司同行业且上市日期最接近的公司。COMPUSTAT提供了多个行业变量,如SIC(Standard Industrial Classification Code)、GSECTOR(GICS Sectors)与GIND(GICS Industries)。其中SIC与GIND分别是4位数与6位数的代码,涉及了子行业类别,这导致有些样本公司无法获得配对样本,从而使得研究样本较少。利用这三个行业变量得到的配对样本数量(见表5.2)。为了确保较多的样本,本部分以GSECTOR变量作为配对用行业变量。
表5.2利用不同行业变量的配对样本数量
证券交易所
样本数
配对市场
不同配对行业变量获得的配对样本数
SIC
GSECTOR
GIND
港交所主板
193
港交所主板
149
193
188
新交所主板
120
188
175
新交所主板
122
新交所主板
79
121
118
港交所主板
92
122
122
纳斯达克
79
纳斯达克
78
79
79
伦交所AIM
48
79
70
伦交所AIM
23
伦交所AIM
16
23
18
纳斯达克
22
23
23
剔除掉配对公司在样本公司上市前1年的行情数据缺失或财务数据缺失的样本之后,得到了由187家公司构成的主板市场样本Ⅱ(包括97家港交所主板公司与90家新交所主板公司)与由67家公司构成的稳健性检验样本Ⅱ(包括50家纳斯达克公司与17家伦交所AIM公司)。
2.数据来源
港交所主板、新交所主板与伦交所AIM样本公司的配对用数据(各交易所所有上市公司的财务数据)来自COMPUSTAT(Global);纳斯达克样本公司的配对用数据(纳斯达克所有上市公司的财务数据)来自COMPUSTAT(North America)。港交所主板、新交所主板与伦交所AIM样本的配对公司行情数据来自COMPUSTAT(Global);纳斯达克样本的配对公司行情数据来自CRSP。
港交所主板、新交所主板与伦交所AIM样本公司的财务数据来自COMPUSTAT(Global);纳斯达克样本公司的行情数据来自CRSP,财务数据来自COMPUSTAT(North America)。
恒生指数、海峡时报指数与金融时报AIM综合指数来自DATASTREAM。对于DATASTREAM缺失的(1990~1998年间的年末收盘价)海峡时报指数来自WFE17。纳斯达克综合指数来自CRSP。
各市场的总体市盈率与国内新上市公司数量,来自WFE。
汇率来自美联储(Federal Reserve Bank)数据。
CRSP、COMPUSTAT与美联储数据均来自WRDS。
四、相同文化背景样本检验的描述性统计结果与分析
各解释变量(除行业变量)的描述性统计结果(见表5.3)。其中,Panel A给出的是港交所主板样本公司的变量描述性统计。数据显示,交易量差异的均值大于0,这说明,平均而言,港交所主板样本公司在港交所的配对样本的日平均交易量高于其在新交所的配对样本的日平均交易量;换手率差异的均值大于0,这说明,平均而言,港交所主板样本公司在港交所的配对样本的换手率高于其在新交所的配对样本的换手率;非流动性差异的均值小于0,这说明,平均而言,港交所主板样本公司在港交所的配对样本的非流动性低于其在新交所的配对样本的非流动性。以上结果表明,平均而言,港交所主板样本公司选择了流动性较好的交易所作为其上市交易所。表5.3的Panel B给出的是新交所主板样本公司的变量描述性统计。其中,换手率差异与非流动性差异的均值正负号与Panel A正好相反,这表明,平均而言,新交所主板样本公司也选择了流动性较好的交易所作为其上市交易所。因此,可以初步断定,流动性对公司上市决策产生了重要影响。
表5.3样本描述性统计
变 量
均 值
中 值
最大值
最小值
标准差
观测数
缺失值
Panel A(HKListing=1)
Dif_Liq(Vol)
0.8796
0.9892
4.1764
-3.2777
1.8290
94
3
Dif_Liq(Turnover)
0.2990
-0.0703
3.8125
-0.4197
0.9491
94
3
Dif_Liq(Illiq)
-0.0635
-0.0258
0.2393
-0.6706
0.1260
94
3
Dif_Index
0.0138
0.0210
0.2057
-0.0939
0.0930
97
0
Dif_PER
3.2165
-1
85
-15
19.6910
97
0
Dif_Domnewlist
36.5464
43
89
-12
24.0282
97
0
Asset
615.2469
222.9536
9796.412
0.1756
1261.003
97
0
ROA
15.0496
13.7394
55.0172
-73.159
14.2196
97
0
Lev
59.0288
59.5562
173.159
9.9952
21.0967
97
0
Salegrowth
41.2606
33.4980
260.2287
-18.8069
42.1584
78
19
Panel B(HKListing=0)
Dif_Liq(Vol)
-0.9879
-1.4957
3.2777
-4.8009
1.8407
89
1
Dif_Liq(Turnover)
-0.2593
0.0585
0.4177
-3.8125
0.9134
89
1
Dif_Liq(Illiq)
0.0785
0.0578
0.5089
-0.0718
0.1114
89
1
Dif_Index
0.0111
0.0210
0.2057
-0.0939
0.0790
90
0
Dif_PER
3.3
-1
85
-12
19.8010
90
0
Dif_Domnewlist
28.4778
43
89
-12
27.3690
90
0
Asset
47.0655
30.5049
655.4949
6.0241
74.1731
90
0
ROA
31.1344
28.2237
121.362
5.1544
19.5493
90
0
Lev
55.2290
57.4565
91.7428
2.0967
22.3821
90
0
Salegrowth
82.3009
40.8168
952.822
-30.7764
140.925
62
28
控制变量的描述性统计结果此处不再赘述。需要说明的是,由于销售增长率数据缺失比较多,因此在进行Logistic分析时根据是否考虑销售增长率分为两种情况:模型5-1至模型5-3是考虑销售增长率的3个模型,模型5-4至模型5-6是不考虑销售增长率的3个模型。
行业变量的描述性统计见表5.4。从样本所属的行业来看,属于非必需消费品行业、材料行业与必需消费品行业的样本公司最多。对于港交所主板样本与新交所主板样本而言,情况类似。因此,从描述性统计结果来看,未发现不同市场上市的样本公司所属的显著行业差异。因此,在进行Logistic回归分析时分别进行考虑行业因素与不考虑行业因素的分析。
表5.4行业变量描述性统计
行 业
所有样本
港交所主板样本
新交所主板样本
个数
占比(%)
个数
占比(%)
个数
占比(%)
能源
6
3.21
3
3.09
3
3.33
材料
41
21.93
23
23.71
18
20
工业
29
15.51
15
15.47
14
15.56
非必需消费品
45
24.06
25
25.78
20
22.22
必需消费品
30
16.04
14
14.43
16
17.78
卫生保健
8
4.28
3
3.09
5
5.56
信息技术
21
11.23
11
11.34
10
11.11
电信服务
3
1.60
2
2.06
1
1.11
公用事业
4
2.14
1
1.03
3
3.33
合计
187
100
97
100
90
100
五、相同文化背景样本检验的Logistic模型回归结果与分析
Logistic模型的回归结果见表5.5、表5.6与表5.7(分别以交易量、换手率与非流动性作为流动性衡量指标)。模型5-1是未纳入证券交易所特征因素与行业因素时得出的结果,模型5-2是仅未纳入行业因素时得出的结果,模型5-3是将所有因素都纳入时得出的结果;模型5-4至模型5-6均为不纳入销售收入增长率时得出的结果,其中模型5-4未纳入证券交易所特征因素与行业因素,模型5-5未纳入行业因素。
1.Logistic模型的回归结果——以交易量作为流动性指标
表5.5是以交易量作为流动性指标获得的回归结果。数据显示,6个模型的流动性差异指标的回归系数均大于0,这表明对于所有样本公司而言,港交所主板配对公司的日平均交易量越高于新交所主板配对公司的日平均交易量,则该样本公司选择在港交所主板上市的概率越高;并且,所有6个模型的该回归系数均在5%的显著性水平下显著。因此,可以得出结论:在相同文化背景下,样本公司选择了流动性更高的证券交易所上市,即流动性显著影响了样本公司的上市决策,从而支持了研究假设。此外,该结论与Piotroski and Srinivasan(2008)利用市场层次的流动性指标得出的结论一致。
表5.5交易量与公司上市决策的Logistic回归分析
变 量
模型5-1
模型5-2
模型5-3
模型5-4
模型5-5
模型5-6
Intercept
2.9405**
(5.0191)
2.8326**
(4.12)
2.2392
(0.54)
1.1660
(1.39)
0.6638
(0.42)
0.0901
(0.00)
Dif_Liq(Vol)
0.5096***
(12.52)
0.5146***
(12.23)
0.5656***
(11.96)
0.4680***
(14.47)
0.5100***
(15.39)
0.5591***
(14.71)
Dif_Index
-
-2.8193
(0.78)
-3.8776
(1.18)
-
-3.8198
(2.03)
-4.0750
(1.67)
Dif_Domnewlist
-
0.0028
(0.06)
0.0024
(0.04)
-
0.0129
(2.03)
0.0105
(1.19)
Dif_PER
-
-0.0643
(0.58)
-0.0638
(0.36)
-
-0.0086
(0.01)
-0.0605
(0.48)
Asset
0.0069***
(6.87)
0.0075**
(6.53)
0.0096***
(9.28)
0.0101***
(12.36)
0.0103***
(11.15)
0.0121***
(12.44)
ROA
-0.0717***
(7.95)
-0.0712***
(7.37)
-0.1038***
(10.27)
-0.0573***
(9.80)
-0.0570***
(9.69)
-0.0796***
(12.80)
Lev
-0.0240*
(2.89)
-0.0257*
(3.07)
-0.0277*
(2.85)
-0.0161
(2.15)
-0.0139
(1.61)
-0.0210*
(2.71)
Salegrowth
-0.0070
(1.91)
-0.0064
(1.62)
-0.0043
(0.72)
-
-
-
Ind
不包括
不包括
包括
不包括
不包括
包括
ChiSquare
(Likelihood Ratio)
86.45***
87.95***
103.18***
117.30***
120.50***
135.23***
Number of Observations
(HKEX/SGX)
138
(77/61)
138
(77/61)
138
(77/61)
183
(94/89)
183
(94/89)
183
(94/89)
注:1.括号中的数值为Wald ChiSquare值;
2.*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。
对于3个交易所特征因素而言,4个相关模型的回归系数均不显著。这表明,对于本节所分析的样本公司而言,证券交易所总体的收益水平、估值水平等因素未对公司上市决策产生显著影响。除国内新上市公司数量差异之外,Piotroski and Srinivasan(2008)的结论也与本节所得出的结论一致。这说明,Pástor and Veronesi(2005)对国内公开上市潮流的研究发现18,并不适用于国外上市。
在公司特征因素中,总资产与总资产收益率也是影响公司上市决策的重要因素。在所有6个模型中,总资产的回归系数均大于0,且均在5%的显著性水平下显著。这说明,相对于新交所主板而言,规模越大的公司越倾向于在港交所主板上市。在所有6个模型中,总资产收益率的回归系数均小于0,且均在5%的显著性水平下显著。这说明,相对于港交所主板而言,总资产收益率高的公司更倾向于在新交所主板上市。此外,资产负债率与销售增长率对公司上市决策的影响基本不显著。
2.Logistic模型的回归结果——以换手率作为流动性指标
表5.6是以换手率作为流动性指标获得的回归结果。数据显示,6个模型的流动性差异指标的回归系数均大于0,这表明对于所有样本公司而言,港交所主板配对公司的换手率越高于新交所主板配对公司的换手率,则该样本公司选择在港交所主板上市的概率越高;除模型5-3以外,其余5个模型的该回归系数均在5%的显著性水平下显著。因此,可以得出结论:在相同文化背景下,样本公司选择了流动性更高的证券交易所上市,即流动性显著影响了样本公司的上市决策,从而支持了研究假设。这与以交易量作为流动性衡量指标得出的结论一致。此外,交易所特征因素与公司特征因素对公司上市决策的影响与表5.5相似,此处不再赘述。
表5.6换手率与公司上市决策的Logistic回归分析
变 量
模型5-1
模型5-2
模型5-3
模型5-4
模型5-5
模型5-6
Intercept
1.9606
(2.40)
2.0182
(2.31)
1.7040
(0.89)
0.1117
(0.02)
-0.1775
(0.03)
-0.9395
(0.43)
Dif_Liq(Turnover)
1.4441**
(4.51)
1.4384**
(4.33)
1.2873*
(3.74)
1.2641**
(6.05)
1.2392**
(6.03)
1.0294**
(4.19)
Dif_Index
-
-1.7908
(0.39)
-2.1932
(0.47)
-
-2.0276
(0.60)
-2.6229
(0.83)
Dif_Domnewlist
-
-0.0036
(0.11)
-0.0015
(0.02)
-
0.0056
(0.43)
0.0080
(0.75)
Dif_PER
-
-0.0243
(0.08)
-0.0547
(0.26)
-
-0.0259
(0.14)
-0.0674
(0.62)
Asset
0.0094***
(10.22)
0.0100***
(10.18)
0.0112***
(11.30)
0.0134***
(17.67)
0.0137***
(16.82)
0.0155***
(17.23)
ROA
-0.0523**
(4.54)
-0.0503**
(4.00)
-0.0829***
(6.86)
-0.0383**
(4.91)
-0.0373**
(4.73)
-0.0550***
(7.53)
Lev
-0.0241*
(3.07)
-0.0251*
(3.21)
-0.0313**
(4.07)
-0.0136
(1.78)
-0.0127
(1.54)
-0.0190
(2.69)
Salegrowth
-0.0078
(1.82)
-0.0071
(1.50)
-0.0064
(1.18)
-
-
-
Ind
不包括
不包括
包括
不包括
不包括
包括
ChiSquare
(Likelihood Ratio)
84.36***
85.13***
97.58***
115.27***
116.34***
127.47***
Number of Observations
(HKEX/SGX)
138
(77/61)
138
(77/61)
138
(77/61)
183
(94/89)
183
(94/89)
183
(94/89)
注:1.括号中的数值为Wald ChiSquare值;
2.*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。
3.Logistic模型的回归结果——以非流动性作为流动性指标
表5.7是以非流动性作为流动性指标获得的回归结果。数据显示,6个模型的流动性差异指标的回归系数均小于0,这表明对于所有样本公司而言,港交所主板配对公司的非流动性越低于新交所主板配对公司的非流动性,则该样本公司选择在港交所主板上市的概率越高;并且,所有6个模型的该回归系数均在5%的显著性水平下显著。该实证结果表明,在相同文化背景下,样本公司选择了流动性更高的证券交易所上市,即流动性显著影响了样本公司的上市决策,从而支持了研究假设。这与以交易量和换手率作为流动性衡量指标得出的结论一致。此外,交易所特征因素与公司特征因素对公司上市决策的影响与表5.5相似,此处不再赘述。
表5.7非流动性与公司上市决策的Logistic回归分析
变 量
模型5-1
模型5-2
模型5-3
模型5-4
模型5-5
模型5-6
Intercept
3.2169**
(5.27)
3.7577**
(5.45)
3.1603
(0.30)
1.7414
(2.14)
1.4123
(1.23)
2.2040
(0.12)
Dif_Liq(Illiq)
-22.4221***
(16.56)
-25.3921***
(15.80)
-24.6154***
(14.91)
-18.8533***
(22.26)
-21.9490***
(20.80)
-22.4669***
(19.71)
Dif_Index
-
-5.3242
(1.53)
-2.1518
(0.20)
-
-6.4981*
(2.98)
-2.5095
(0.39)
Dif_Domnewlist
-
-0.0020
(0.02)
0.0102
(0.41)
-
0.0119
(1.27)
0.0185
(2.33)
Dif_PER
-
-0.1759
(2.06)
-0.0025
(0.00)
-
-0.1221
(1.55)
-0.0897
(0.60)
Asset
0.0079***
(7.83)
0.0090***
(8.27)
0.0121***
(11.49)
0.0121***
(12.48)
0.0131***
(11.52)
0.0145***
(14.46)
ROA
-0.0775***
(8.08)
-0.0893***
(8.44)
-0.1155***
(9.35)
-0.0673***
(9.60)
-0.0724***
(10.08)
-0.0897***
(11.82)
Lev
-0.0254*
(2.83)
-0.0326**
(3.75)
-0.0308
(2.62)
-0.0222*
(2.88)
-0.0227*
(2.79)
-0.0282*
(3.36)
Salegrowth
-0.0091
(1.53)
-0.0078
(1.29)
-0.0034
(0.32)
-
-
-
Ind
不包括
不包括
包括
不包括
不包括
包括
ChiSquare
(Likelihood Ratio)
111.04***
114.70***
125.60***
145.56***
151.51***
161.65***
Number of Observations
(HKEX/SGX)
138
(77/61)
138
(77/61)
138
(77/61)
183
(94/89)
183
(94/89)
183
(94/89)
注:1.括号中的数值为Wald ChiSquare值;
2.*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。
以上回归结果表明,采用3个不同的流动性衡量指标得出了一致的结论,即在相同文化背景下,流动性是公司上市决策的显著影响因素。除此之外,公司特征因素中的规模特征与资产获益能力也是影响公司上市决策的重要因素。然而,对于本研究样本而言,公司的负债情况、成长能力,以及证券交易所特征变量并未影响公司的上市决策。
六、稳健性检验
1.描述性统计
稳健性检验样本的各解释变量(除行业变量)描述性统计结果见表5.8。其中,Panel A给出的是纳斯达克样本公司的变量描述性统计。数据显示,交易量差异与换手率差异的均值都大于0,这说明,平均而言,纳斯达克样本公司在纳斯达克的配对样本的日平均交易量与日平均换手率高于其在伦交所AIM的配对样本;非流动性差异的均值小于0,这说明,平均而言,纳斯达克样本公司在纳斯达克的配对样本的非流动性低于其在伦交所AIM的配对样本。以上结果表明,平均而言,纳斯达克样本公司选择了流动性较好的交易所作为其上市交易所。Panel B给出的是伦交所AIM样本公司的变量描述性统计。数据表明,平均而言,伦交所AIM样本公司也选择了流动性较好的交易所作为其上市交易所。
表5.8稳健性检验样本描述性统计
变 量
均值
中值
最大值
最小值
标准差
观测数
缺失值
Panel A(NAListing=1)
Dif_Liq(Vol)
0.0922
-0.3982
4.8177
-3.4532
2.6026
50
0
Dif_Liq(Turnover)
0.4046
-0.0110
10.1476
-0.9622
1.6740
50
0
Dif_Liq(Illiq)
-0.1024
-0.0850
0.1076
-0.4011
0.1443
50
0
Dif_Index
0.0463
0.0684
0.2285
-0.1196
0.0997
50
0
Asset
68.9835
49.0865
399.45
3.923
68.3855
50
0
ROA
16.5380
15.0550
65.3134
-22.3011
16.3383
49
1
Lev
41.3854
44.1182
83.4326
7.2870
20.1951
50
0
Salegrowth
222.6973
92.1853
1 230.928
-66.757
320.4254
36
14
Panel B(NAListing=0)
Dif_Liq(Vol)
-1.5629
-2.7021
2.9879
-3.9337
2.1772
17
0
Dif_Liq(Turnover)
-0.2704
-0.0296
0.2043
-1.3069
0.4418
17
0
Dif_Liq(Illiq)
0.0472
0.04429
0.2156
-0.1032
0.1094
17
0
Dif_Index
0.0222
-0.0156
0.2265
-0.1196
0.0740
17
0
Asset
13.4241
9.599
62.882
0.0808
15.8390
17
0
ROA
15.6201
21.0030
131.1856
-135.949
53.0105
16
1
Lev
65.9027
51.5568
193.7783
4.3796
53.4256
17
0
Salegrowth
1 396.757
36.5337
14 705.86
-23.2599
4 416.205
11
6
控制变量的描述性统计结果此处不再赘述。需要说明的是,由于销售增长率数据缺失比较多,因此不考虑销售增长率对公司上市决策的影响。
2.Logistic模型的回归结果
由于模型(5.1)中的几个变量(包括证券交易所市场收益差异、市场总体市盈率差异与销售增长率)的数据缺失严重,因此在稳健性检验中将这几个变量去掉。稳健性检验的回归模型如下:
Logit(P|NAListing=1)=α+β1Dif_Liq+β2Dif_Index+β3Log(Asset)+β4ROA+β5Lev+γjIndj+ε (5.4)
稳健性检验的Logistic回归结果见表5.9。模型5-1是未纳入行业变量得出的结果,模型5-2是纳入行业变量得出的结果。数据显示,以非流动性作为流动性衡量指标时,流动性对公司上市决策的影响小于0,在5%的显著性水平下显著(不包括行业因素)。这说明,纳斯达克配对公司的非流动性越低于伦交所AIM配对公司,样本公司选择纳斯达克上市的概率就越高,且该结果是显著的。以交易量与换手率作为流动性衡量指标时,虽然回归结果不显著19,但回归系数β1均大于0。这表明纳斯达克配对公司的交易量或换手率越高于伦交所AIM配对公司,则样本公司选择纳斯达克上市的概率就越高。
表5.9 流动性差异与公司上市决策的Logistic回归分析——稳健性检验
变 量
Liq=Log(Vol)
Liq=Turnover
Liq=Illiq
模型5-1
模型5-2a
模型5-1
模型5-2 a
模型5-1
模型5-2 a
Intercept
0.8770
(0.84)
-9.2509
(0.00)
1.1148
(0.86)
-8.1829
(0.00)
0.1955
(0.03)
-3.1084
(0.00)
Dif_Liq
0.2589
(2.05)
0.2817
(1.41)
1.5855
(1.69)
2.0246
(1.36)
-12.3574**
(5.46)
-9.8825*
(3.35)
Dif_Index
2.2612
(0.18)
3.2943
(0.24)
1.6326
(0.09)
2.6242
(0.13)
6.3889
(0.81)
6.4195
(0.64)
Asset
0.1107***
(8.42)
0.1903***
(8.14)
0.1029***
(8.90)
0.1817***
(7.97)
0.1059***
(7.29)
0.1386
(5.41)
ROA
-0.0165
(0.77)
-0.0314
(0.84)
-0.0290
(1.32)
-0.0463
(1.46)
-0.0175
(0.51)
-0.0386
(0.80)
Lev
-0.0462**
(6.21)
-0.0811**
(5.23)
-0.0453**
(5.74)
-0.0836**
(4.83)
-0.0483**
(5.71)
-0.071*
(3.76)
Ind
不包括
包括
不包括
包括
不包括
包括
ChiSquare
(Likelihood Ratio)
36.34***
45.90***
37.32***
46.54***
43.79***
49.41***
Number of Observations
(NASDAQ/AIM)
65
(49/16)
65
(49/16)
65
(49/16)
65
(49/16)
65
(49/16)
65
(49/16)
注:1.括号中的数值为Wald Chi Square值;
2.*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著;
3.注a表示该模型回归结果中提示:极大似然估计可能不存在(The maximum likelihood estimate may not exist)。
稳健性检验结果表明,对在以纳斯达克与伦交所AIM为代表的创业板市场上市的中国公司样本而言,研究假设也是成立的,尽管显著性结果不甚理想,但也支持了对以港交所主板与新交所主板为代表的主板市场样本分析所得出的结论,即流动性显著影响了公司上市决策,样本公司在某证券交易所的配对公司的流动性越好,该样本公司选择在该证券交易所上市的概率就越高。
七、小结
为了克服文化背景对公司上市决策的影响,本节以在港交所主板与新交所主板上市的中国公司为研究样本,在相同文化背景下实证检验了流动性对公司上市决策的影响。鉴于流动性指标度量的复杂性,再结合数据的可获得性,选择交易量、换手率与非流动性这三个指标作为流动性衡量指标。本节借鉴Piotroski and Srinivasan(2008)所采用的模型,综合考虑了影响公司上市决策的交易所特征因素与公司特征因素。为了检验结果的稳健性,本节以在纳斯达克与伦交所AIM上市的中国公司为样本进行了稳健性检验。
Logistic模型的回归结果表明,在相同文化背景下,公司选择在流动性高的交易所上市的概率较高,从而证实了流动性对公司上市决策产生了显著影响。该结论与Piotroski and Srinivasan(2008)利用市场层次的流动性指标得出的结论一致。该结论表明,当公司在具有相同文化背景的两个证券交易所之间进行上市地点选择时,流动性产生了显著影响,从而证实了相同文化背景下流动性对证券交易所对上市资源的竞争具有显著影响。
本节的研究是在Piotroski and Srinivasan(2008)的框架下展开的,即综合考虑了影响公司上市决策的交易所特征因素与公司特征因素。但是需要特别指出的是,除了交易所特征因素与公司特征因素之外,交易所所在国家或地区的财务披露要求与法律保护水平也是影响公司上市决策的重要因素。因此,本章第二节在考虑财务披露水平与法律保护水平的前提下,研究了综合样本下的流动性对公司上市决策的影响。
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