我國(guó)上市公司分布差異的比較

我國(guó)上市公司分布差異的比較

縱觀發(fā)達(dá)國(guó)家金融結(jié)構(gòu)發(fā)展普遍規(guī)律：金融相關(guān)比率較高，即金融資產(chǎn)總值與國(guó)民財(cái)富總值接近，資本證券化率一般超過100％。金融發(fā)展實(shí)質(zhì)上就是金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與金融市場(chǎng)效率的提高。在資金總量既定的情況下，競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制會(huì)保證資金流向高效投資項(xiàng)目，資金有效配置，使用效率就越高，因而金融發(fā)展引致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文通過分析我國(guó)股票市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)特征與變化規(guī)律，尋找上市公司數(shù)量分布特征與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，探索提高股票市場(chǎng)效率的方法和措施，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。一、分省、區(qū)域與行業(yè)的上市公司數(shù)量差異我國(guó)股票市場(chǎng)歷經(jīng)20多年的發(fā)展，促進(jìn)了我國(guó)金融深化和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從2001年開始實(shí)行更加傾向于市場(chǎng)化的股票發(fā)行核準(zhǔn)制度，使股票發(fā)行更能夠反映上市公司的整體經(jīng)營(yíng)狀況，上市公司和所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展更具有聯(lián)動(dòng)性?；诖?，我們考察2001～2010年的分省股票數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系問題。（一）分省的上市公司數(shù)量差異2001—2010年，深圳和上海證券交易所主板市場(chǎng)共新增上市公司330家；2004—2010年，深圳中小板塊新增上市公司532家；2009—2010年，深圳創(chuàng)業(yè)板新增上市公司144家。由于自2007年以后絕大部分上市公司集中在中小板塊及創(chuàng)業(yè)板，考慮到中小板和創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)設(shè)立時(shí)間較短，數(shù)據(jù)不能全面為經(jīng)濟(jì)分析所用，基于此我們分析時(shí)間段約束在2001—2006年主板市場(chǎng)。限于文章篇幅，研究時(shí)所用大部分表格未能列入（資料來源：深圳證券交易所、上海證券交易所、證券之星、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，下同）。研究表明，截至2006年底，擁有上市公司數(shù)量最多的前5個(gè)省份（以下均用簡(jiǎn)稱）歷年基本上為粵、滬、蘇、浙、京；最少的5個(gè)省份歷年基本上為藏、青、寧、甘、貴。6年間上市公司數(shù)量增加前5位的分別是：京和蘇，浙，皖和魯，粵，滬和湘；增幅后5位的分別是：藏和青，寧、瓊和遼，云、渝、桂、內(nèi)蒙古和黑，甘、貴、吉和津，川、贛和陜。歷年上市公司絕對(duì)數(shù)量較多的5個(gè)省份都位于東部發(fā)達(dá)地區(qū)；絕對(duì)數(shù)量較少的幾個(gè)省份都在西部落后地區(qū)，但由于四川省的面積、人口以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度決定其成為例外。從上市公司數(shù)量增加的情況來看，基本上也是東部發(fā)達(dá)地區(qū)多，中西部地區(qū)少。（二）上市公司的區(qū)域數(shù)量差異按照傳統(tǒng)的東、中、西部劃分，結(jié)果如表1所示。6年間，中西部地區(qū)上市公司數(shù)量很少，兩者之和還沒有達(dá)到東部地區(qū)的上市公司數(shù)量，并且中西部地區(qū)的上市公司數(shù)量都沒有達(dá)到歷年的平均數(shù)量；上市公司增加數(shù)量亦如此。（三）各產(chǎn)業(yè)（行業(yè)）上市公司數(shù)量的差異比較6年間，農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)量之和還沒有達(dá)到工業(yè)上市公司數(shù)量的一半，第二產(chǎn)業(yè)可謂一枝獨(dú)大，這是由現(xiàn)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、結(jié)構(gòu)和水平?jīng)Q定的（見表2）。6年間，農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量?jī)H僅增加5家；服務(wù)業(yè)上市公司除了公用事業(yè)板塊得到較快的支持發(fā)展以外，其他領(lǐng)域上市公司僅增加了8家，并且限于倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸和金融服務(wù)業(yè)；工業(yè)新增上市公司數(shù)量最多達(dá)71家，并且材料、冶金和醫(yī)藥領(lǐng)域增加的上市公司數(shù)量較多，這和國(guó)家對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的方針和政策一致。（四）上市公司所屬區(qū)域與產(chǎn)業(yè)的差異比較6年間，長(zhǎng)江中游、北部沿海和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量較多。后者因?yàn)樾陆a(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)等歷史遺留貢獻(xiàn)較大。東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)歷來是我國(guó)農(nóng)業(yè)高產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量少說明東北農(nóng)產(chǎn)品的深加工和精加工程度較弱，缺少現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)企業(yè)。三大區(qū)域的農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量差異不是很大，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)在三大地區(qū)并沒有明顯的差距。中西部工業(yè)上市公司數(shù)量總和不及東部地區(qū)的上市公司數(shù)量。在服務(wù)業(yè)方面，東部地區(qū)上市公司數(shù)量占據(jù)絕大部分，歷年幾乎占到全部服務(wù)業(yè)上市公司總量的2/3以上。這樣，中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量沒有明顯優(yōu)勢(shì)，工業(yè)和服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于東部地區(qū)，使三大地區(qū)三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展幾乎完全傾向于東部地區(qū)。（五）績(jī)差上市公司數(shù)量差異的比較在全部上市公司中，ST股票是績(jī)差股票，分析這些股票的數(shù)量和比重情況，對(duì)于了解分省和區(qū)域上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有很好的啟示作用。1.絕對(duì)數(shù)量的比較。從各年度情況來看，ST股票數(shù)量絕對(duì)數(shù)較多的省份是粵、滬、魯、川，也是上市公司數(shù)量較多的省份；ST股票數(shù)量較少的省份分別是青、貴、桂和內(nèi)蒙古，恰恰是上市公司數(shù)量較少的省份。符合上市公司基數(shù)越大，ST股票數(shù)量就越多的基本邏輯。從區(qū)域角度來看，南部沿海ST股票數(shù)量較多，黃河中游ST股票數(shù)量較少，其他六個(gè)地區(qū)的ST股票數(shù)量差別則不是很大。這六個(gè)區(qū)域的上市公司總量存在明顯的差距，而他們的ST股票數(shù)量差異卻不顯著，因此和分省的分析結(jié)論不一致。從三大區(qū)域來看，東部地區(qū)的ST股票數(shù)量明顯多于中西部地區(qū)，中部和西部ST股票數(shù)量差別不是很大，和各自上市公司的總基數(shù)關(guān)系不大（見表3）。2.相對(duì)數(shù)量的比較。絕對(duì)數(shù)量的多少或多或少由上市公司總數(shù)決定，只能反映表面情況，而相對(duì)數(shù)量的大小則能夠反映整體比例發(fā)展情況。6年間，瓊、黑、寧、藏、渝的ST上市公司數(shù)量占各省上市公司數(shù)量的比重較大；浙、蘇、京、桂、內(nèi)蒙古的ST上市公司數(shù)量占各省上市公司數(shù)量的比重較小，后兩個(gè)地區(qū)ST的比重較低是因?yàn)榻^對(duì)數(shù)量太少的緣故。我們發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)上市公司數(shù)量多，業(yè)績(jī)好，ST比重就小；中西部地區(qū)上市公司數(shù)量少，而整體業(yè)績(jī)卻差，因此ST比重就大。這樣，東中西部地區(qū)存在明顯的反差，東部發(fā)達(dá)地區(qū)上市公司形成的是一種良性循環(huán)，中西部落后地區(qū)上市公司形成的是一種惡性循環(huán)。從三大地區(qū)ST股票所占比重的情況來看，西部地區(qū)上市公司數(shù)量最少而ST股票比重最大，東部地區(qū)上市公司數(shù)量最多而ST股票比重最小，杠桿比重嚴(yán)重失衡（見表4）。（六）分省單位產(chǎn)值的上市公司數(shù)量比較上市公司數(shù)量占產(chǎn)值的比重可以看作證券化水平或者單位產(chǎn)值證券的貢獻(xiàn)。如果依照每百億元產(chǎn)值擁有上市公司數(shù)量，按照2005年的計(jì)算結(jié)果，全國(guó)平均水平為0.694。藏、瓊、寧、青、滬、京、新單位產(chǎn)值占有的上市公司數(shù)量較多；豫、冀、蘇、浙、魯、桂的單位產(chǎn)值擁有的上市公司數(shù)量較少，尤其是豫和冀明顯偏低，其他省份和地區(qū)則處于這兩者之間。按照全國(guó)平均水平來看，中西部大部分地區(qū)都超過這個(gè)水平，東部地區(qū)除了上海和北京以外其他地區(qū)都低于這個(gè)水平。從三大地區(qū)的平均水平來看，5年間東部地區(qū)和中部地區(qū)單位產(chǎn)值的上市公司數(shù)量差異不是很大，而西部地區(qū)同樣的指標(biāo)則遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于東部和中部地區(qū)。這說明在上市公司絕對(duì)數(shù)量上，西部少而東部多；從單位產(chǎn)值擁有的上市公司數(shù)量來說，情況正好相反。吳振信等[1]利用股票市值占GDP的比重研究資本證券化率，和本文的結(jié)論基本一致，說明上市公司數(shù)量和股票市值緊密相關(guān)（見表5）。東部地區(qū)，尤其是浙、蘇和魯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，上市公司的數(shù)量落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展；西部地區(qū)，尤其是藏、寧、青、新、甘經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢，上市公司數(shù)量已經(jīng)領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。二、PanelData模型和實(shí)證分析及政策建議公司上市能夠促使居民的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資，我們假設(shè)上市公司籌集資金進(jìn)行投資是有效的，因此能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，所以上市公司數(shù)量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有傳導(dǎo)機(jī)制。（一）模型的建立和實(shí)證我們?cè)O(shè)定用Y表示分省的GDP，用X表示該地區(qū)的上市公司數(shù)量，構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)模型如下：根據(jù)分析，非觀測(cè)效應(yīng)包括了各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他影響因素，很難保證與解釋變量不相關(guān)，但這還需要通過計(jì)量方法來檢驗(yàn)?zāi)姆N估計(jì)方法比較好。下文將分別對(duì)模型（1）進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)。方法如下：第一，先對(duì)模型（1）進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)，并進(jìn)行F檢驗(yàn)。如果F檢驗(yàn)的p值小于顯著性水平，則說明F檢驗(yàn)通過，固定效應(yīng)模型比混合橫截面估計(jì)模型要好。反之，則混合橫截面估計(jì)模型較好。第二，進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，并進(jìn)行LM－BP檢驗(yàn)。若通過檢驗(yàn)，說明隨機(jī)效應(yīng)模型比混合橫截面估計(jì)模型要好，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型。第三，在F檢驗(yàn)和LM－BP檢驗(yàn)都通過的前提下進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)結(jié)果的p值小于顯著性水平，則采用固定效應(yīng)估計(jì)模型，反之，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型。根據(jù)全國(guó)2001～2005年的數(shù)據(jù)，固定效應(yīng)顯著的F檢驗(yàn)（顯著水平為5％，下同；檢驗(yàn)值后面的括號(hào)里的數(shù)字是伴隨概率）F（1，123）＝222.8（0.000），表明固定效應(yīng)模型比混合橫截面估計(jì)模型要好；隨機(jī)效應(yīng)模型的LM－BP檢驗(yàn)Waldchi2（1）＝113.8（0.000），表明隨機(jī)效應(yīng)模型比混合橫截面估計(jì)模型要好；這樣，隨后Hausman檢驗(yàn)111.30（0.000）說明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。同樣的道理，在東部地區(qū)的固定效應(yīng)模型F檢驗(yàn)F（1，43）＝97.1（0.000），表明固定效應(yīng)模型好；隨機(jī)效應(yīng)模型的LM－BP檢驗(yàn)Waldchi2（1）＝36（0.000）；Hausman＝70.63（0.000）則說明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。中部地區(qū)固定效應(yīng)模型顯著的F檢驗(yàn)F（1，39）＝40.5（0.000），隨機(jī)效應(yīng)模型Waldchi2（1）＝25.1（0.000），Hausman＝14.39（0.000），確定使用固定效應(yīng)模型。西部地區(qū)固定效應(yīng)模型顯著的F檢驗(yàn)F（1，43）＝66.2（0.000），隨機(jī)效應(yīng)模型Waldchi2（1）＝60.8（0.000），Hausman＝32.09（0.000），確定使用固定效應(yīng)模型。在GDP排名前10位地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析中，固定效應(yīng)模型顯著的F檢驗(yàn)F（1，39）＝82.2（0.000），隨機(jī)效應(yīng)模型顯著的LM－BP檢驗(yàn)Waldchi2（1）＝21.9（0.000），Hausman＝79.95（0.000），最后確定使用固定效應(yīng)模型。在GDP排名居中的11位地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析中，固定效應(yīng)模型顯著的F檢驗(yàn)F（1，43）＝71（0.000），隨機(jī)效應(yīng)模型的Waldchi2（1）＝52.5（0.000），Hausman＝30.42（0.000），確定使用固定效應(yīng)模型。在GDP排名后10位地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析中，固定效應(yīng)模型顯著的F檢驗(yàn)F（1，39）＝68.3（0.000），隨機(jī)效應(yīng)模型Waldchi2（1）＝55.7（0.000），Hausman＝17.04（0.000），使用固定效應(yīng)模型。上述結(jié)果制成表6。（二）實(shí)證結(jié)果的分析第一，從分省的角度看，6年間，粵、滬、京、蘇、浙等發(fā)達(dá)省份擁有的上市公司絕對(duì)數(shù)量和增加數(shù)量較多，藏、青、寧、瓊等經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)省份上市公司絕對(duì)數(shù)量和增加數(shù)量較少。相對(duì)于分省的GDP來說，按照2005年的計(jì)算結(jié)果，藏、瓊、寧、青、滬、京、疆單位產(chǎn)值占有的上市公司數(shù)量較多，因此除了滬和京作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)上市公司相對(duì)數(shù)量較多外，其余相對(duì)數(shù)量較多的都為經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)；豫、冀、蘇、浙、魯、桂的單位產(chǎn)值擁有的上市公司數(shù)量較少，尤其是豫和冀的上市公司相對(duì)數(shù)量明顯偏低，蘇、浙和魯作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份擁有的上市公司相對(duì)數(shù)量卻較少。第二，從區(qū)域的角度看，東部地區(qū)上市公司絕對(duì)數(shù)量和增加數(shù)量較多，西部地區(qū)較少，并且中西部絕對(duì)數(shù)量的總和遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于東部地區(qū)。相對(duì)于GDP來說，東部和中部的單位GDP擁有的上市公司數(shù)量相差不大，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于西部地區(qū)的相對(duì)數(shù)量。東部沿海、北部沿海、南部沿海和長(zhǎng)江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的工業(yè)上市公司數(shù)量較多，說明我國(guó)工業(yè)相對(duì)集中，并且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較大，使得沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)。南部沿海、東部沿海和北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)量較多，說明上述地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)并且呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)共同發(fā)展帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的良性循環(huán)。第三，從產(chǎn)業(yè)的角度看，第二產(chǎn)業(yè)的上市公司絕對(duì)數(shù)量和增加數(shù)量多于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于后兩者之和。第一產(chǎn)業(yè)的上市公司數(shù)量在6年間基本沒有變化，第三產(chǎn)業(yè)有所發(fā)展，尤其是公用事業(yè)板塊發(fā)展較快。這個(gè)特點(diǎn)和國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向緊密相關(guān)。東部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)量具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，而第一產(chǎn)業(yè)卻沒有劣勢(shì)。可見中西部地區(qū)在三大產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)量上沒有任何優(yōu)勢(shì)。第四，從ST股票數(shù)量來看，由于東部發(fā)達(dá)省份上市公司絕對(duì)數(shù)量多，基數(shù)大，因此ST股票絕對(duì)數(shù)量就多。從相對(duì)數(shù)量來說，6年間，瓊、黑、寧、藏、渝的ST上市公司數(shù)量占各省上市公司數(shù)量的比重較大；浙、蘇、京和桂、內(nèi)蒙古的ST上市公司數(shù)量相對(duì)比重小，而后兩個(gè)地區(qū)ST比重較低是因?yàn)榻^對(duì)數(shù)量太少的緣故。同時(shí)，西部地區(qū)上市公司數(shù)量最少而ST股票比重最大，東部地區(qū)上市公司數(shù)量最多而ST股票比重最小。這說明，東部地區(qū)上市公司績(jī)效較好，西部地區(qū)績(jī)效則差。這個(gè)結(jié)論和PanelDada模型的實(shí)證分析結(jié)果一致。上述邏輯分析和實(shí)證分析均表明，更加傾向于市場(chǎng)化的股票發(fā)行機(jī)制是有效的，能夠促使東部發(fā)達(dá)地區(qū)更有績(jī)效的公司上市，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也最大。從區(qū)域角度而言，由于西部地區(qū)上市公司的相對(duì)數(shù)量和ST股票比重較大，不宜增加新公司上市，而應(yīng)該以重組已有上市公司為主；東部地區(qū)上市公司更有績(jī)效，應(yīng)該以增加公司上市為主。分省情況來看，滬、京的上市公司數(shù)量無論絕對(duì)數(shù)量還是相對(duì)數(shù)量都很高，不宜繼續(xù)增加這兩個(gè)地區(qū)公司上市發(fā)行