引言

本文从中国经济的全面市场化进程的不断深入，学者们对于股权结构和公司价值相关性的研究有很多，但很多不代表完整和完善。本文以创业板上市公司高管持股比例为切入点，研究股权结构如何影响公司价值不仅在理论层面上具有深远的意义，而且对于实际商业实践也具有重要的指导价值。

一、理论分析与研究假设

（一）理论基础

1. 股权制衡理论

股权制衡理论的提出和实践对于提高公司价值具有积极作用。当股东之间建立起一定的制衡机制时，能够有效地增强对管理层的监控，从而推动企业的健康发展。在一定的范围内，股东间的平衡程度越高，大股东们会更加注重相互监督，这有助于企业成长和价值的增长。该理论的基础在于剩余索取权和剩余控制权。在争夺剩余权利的过程中，持股比例成为了一个关键因素。在由单一大股东控制的公司中，可以通过特定措施减少其持股比例，促成公司内部几个主要股东之间的制衡股权结构，进而促进公司治理的优化和整体价值的提升。

2. 公司价值的相关理论

经济学家指出公司价值就是：以加权平均资本成本为贴现率对公司未来自由现金流量进行折算得到的值，也是公司的市场价值，是是企业综合实力的体现，即企业未来现金净流量的总现值。从理论上来说，公司价值同公司财产所有权的总市值相等。经济领域对于二十世纪五十年代提出的公司价值概念予以肯定和认可。

3. 公司价值最大化理论

在这个理论框架内，公司价值被理解为预期未来现金流量的当前估值。当这一价值最大化时，意味着公司所追求的利润与所承担风险之间实现了均衡。当下，企业并购频繁发生，并购方为了拥有更多的谈判筹码就要实现公司价值的最大化。

（二）研究假设

在众多公司中，股东类型的多样性导致其所持股份的差异，形成了特定的股权结构。这种结构不仅决定了股东之间的权力平衡，还影响了企业的决策和运营方式。本文将从三个关键角度深入探讨股权结构的构成。当国家作为主要股东时，其代表的是整个国家的利益。在实际操作中，一些管理者可能会滥用职权，过度干预实行混合所有制的国有企业的管理，而且这样的干预往往伴随着行政人员的介入，这可能会损害其他股东的利益。此外，由于中小股东所持股份比例较低，他们往往缺乏对企业经营的了解以及监督的意愿，这直接影响了企业的业绩，进而导致企业价值的降低。基于此，本文提出第一个假设，即国有股“一股独大”的股权结构会对企业的效益产生负面影响。因此，就必然会影响到该类企业的效益，造成企业价值下降。所以，可以提出第1个假设：

H1：公司价值与股东持股比例之间存在负相关关系

在相对较高的管理层持股水平，管理层股权持股的增加使管理更加根深蒂固，较少受市场纪律的约束，从而减少企业价值。当管理层所有权达到相当高的水平时，管理者和股东之间的利益是完全一致的。在这个层面上，管理层追求最佳企业绩效，提升企业价值。先前研究中的这些混合结果具有促使学者们测试绩效和反映资本结构内生性的资本结构。Berger和Patti采用联立方程模型研究了逆向因果关系的可能性银行业公司价值与资本结构的关系。他们利用利润效率作为公司价值和获得满意效果的指标，这不仅在经济上显著且具有统计学意义，但也通过许多稳健性检查得到证实。提出第2个假设：

H2：股权集中度与公司价值呈正向因果关系

二、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文企业数据的主要来源是CSMAR数据库，主要使用到的数据处理工具有Excel和SPSS，Excel是对数据进行一些前期的简单处理，再用SPSS进行比较复杂的描述分析，相关性分析，回归分析等工作。

在进行本研究时，主要专注于创业板市场，并选择了2018年至2023年间的公司数据作为研究样本。为确保样本的质量和研究的准确性，遵循严格的筛选准则：首先，排除了所有被标记为ST（特别处理）的公司以及已经退市的上市公司，从而避免了这些潜在的风险或异常情况对研究结果的影响。其次，在样本中，进一步剔除了那些存在数据缺失或异常值的观测。通过这种方式，确保所使用的数据是完整且可靠的。经过这一系列筛选步骤，最终获得了4733个有效样本，为后续的分析提供了坚实的基础。

在数据收集方面，主要依赖CSMAR数据库，该数据库以其丰富、准确的金融信息而闻名。在数据处理过程中，灵活运用了Excel和SPSS两种工具。具体而言，Excel用于执行一些基础的数据预处理工作，如数据清洗、格式转换等。而SPSS则发挥了其强大的统计分析功能，协助完成更为复杂的任务，包括描述性统计分析、相关性分析以及回归分析等。通过这一系列的数据处理和分析工作，得以深入探究创业板公司的运营状况及其与其他变量之间的关系。

（二）变量定义

1. 被解释变量：市场价值

被解释变量为企业的托宾Q值（enterprise sustainable development capacity）。本文以希金斯模型推导的可持续增长率对企业托宾Q值进行度量。具体公式为：

托宾Q值=可持续增长率=净资产收益率×收益留存率/（1—净资产收益率×收益留存率）

2. 解释变量：股权集中度

本文根据管理层持股对公司价值影响的实证分析以第一大股东持有股数占总股数比例和高管持股比例作为衡量公司价值的指标。

3. 控制变量

本文采纳了李梁等人的研究方法，选择使用总资产的自然对数作为控制变量之一。这一做法有助于更准确地分析和解释公司价值与其他变量之间的关系。本文采取以下控制变量：其中，资产总额采用总资产自然对数衡量（Assests）、资产报酬率（ROA）和资产周转率（ATO）。

本文涉及的主要变量参见表1。

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	托宾Q值	TobinQ	市场价值资本重置成本/资产重置成本
解释变量	股权集中度	Contl	第一大股东持股数/总股数
	股权构成	Con	高管持股比例/总股数
控制变量	资产总额	Assests	总资产自然对数=Assests（总资产）
	资产报酬率	ROA	净利润/资产总额
	资产周转率	ATO	销售收入/资产总额
	资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
	营业收入增长率	Growth	营业收入/应收账款期末余额
	净资产收益率	ROE	净利润/平均净资产*100%

三、实证分析

（一）描述性统计

表2 描述统计

	N	极小值	极大值	均值	标准差
TobinQ	4731	0.908508	27.073888	2.46557905	1.743374498
Contl	4731	0	0.786220339492	0.136824367603	1.743374498
Con	4731	8.7790	92.7144	56.764943	14.616290
Assets	4731	7.968951882	11.77884004	9.381737721	0.3827421075
ROA	4731	-2.088633	0.767166	0.03163903	0.129047133
ATO	4731	-0.50205	11.344865	0.52430394	0.129047133
Lev	4731	-0.00185572	0.8061776733	0.0978268852	0.14101122396
Growth	4731	-11.683396	181.071085	0.4112932353	3.395436859
ROE	4731	-27.5948670	5.315913	-0.35789162	0.8470076584

为了确保数据准确且连贯，已经剔除了异常值，并最终选取了4731个样本。由于原始数据来源的不同，导致实际数据与真实数据之间存在一定的差异。根据表2提供的描述性统计分析，托宾Q指数的范围在0.908508到27.073888之间，平均为0.136824367603，这表明企业的价值存在较大的差异，一些企业的价格弹性较大，而另一些企业的市值相对较低，需要进一步提升。高管持股比例方面，最小值为0，最大值为0.786220339492，平均水平为56.764943%，这说明有些公司的股东持股比例较高，股东对公司的投资也较大，股权集中度较高。

（二）相关性分析

根据表3所提供的数据，可以得出结论，高管持有的股份比例与公司的市场价值呈现出正相关关系，其相关系数为0.055，并在统计上的5%显著性水平达到了显著性，对公司市场价值有正面的促进作用。在不考虑其他因素的情况下，公司的资产总额和股权集中度也被发现与市场价值有着显著的正相关关系，并且这种关系同样在5%的显著性水平上得到了证实，表明这些因素可能有助于推动公司的成长和维持其持续发展。然而，董事会成员的教育水平似乎对公司的市场价值产生了负面影响，这种影响在1%的显著性水平上是显著的，因此，较低的董事会教育水平可能会对企业的市场价值造成限制。

	TobinQ	Contl	Con	Assets	ROA	ATO	Lev	Growth	ROE
Contl	.080**	1.000
	<.001
Con	-0.083**	.266**	1.000
	<.001	<.001
Assets	-.097**	-.174**	-.173**	1.000
	<.001	<.001	<.001
ROA	0.72**	0.102**	0.276**	0.068**	1.000
	<.001	<.001	<.001	<.001
ATO	-0.016	0.005	0.049	0.021	0.098	1.000
	0.275	0.721	<.001	0.148	<.001
Lev	-0.028	-0.068**	-0.108**	0.269**	-0.028	-0.109**	1.000
	0.055	<.001	<.001	<.001	0.05	<.001
Growth	0.019	-0.021	-0.028	-0.042**	-0.022	-0.031*	-0.019	1.000
	0.186	0.141	0.058	0.004	0.124	0.035	0.181
ROE	0.012	0.043**	0.113**	0.017	0.465**	0.8**03	-0.019	-0.062**	1.000
	.427	.003	<.001	.251	<.001	.009	.190	<.001
注：**在0.05级别（双尾），相关性显著；*在0.01级别（双尾），相关性显著。

（三）回归分析

基于以上假设和模型，将解释变量和控制变量分别与可持续发展进行回归，结果如表4所示。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	TobinQ	TobinQ	TobinQ	TobinQ	TobinQ	TobinQ	TobinQ	TobinQ
Contl	.080**	.670**	.856**	.920**	.922**	.923**	.920**	.922**
	5.506	4.141	5.285	5.711	5.723	5.725	5.708	5.720
Con	-.083**	-.008**	-.010**	-.014**	-.014**	-.014**	-.014**	-.014**
	<.001	-4.419	-5.553	-7.640	-7.600	-7.616	-7.595	-7.640
Assets			-.574**	-.644**	-.643**	-.633**	-.631**	-.634**
			-8.534	-9.573	-9.548	-9,089	-9.050	-9.095
ROA				1.666**	1.689**	1.687**	1.688**	1.900**
				8.243	8.326	8.312	8.316	-1.365
ATO					-.083	-.087	-.085	-.087
					-1.314	-1.365	-1.344	-.523
Lev						-.097	-.095	-.097
						-.523	-.513	.604
Growth							.005	.004
							.730	-2.060
ROE								-.068
调整后R2	.006	.010	.025	.038	.039	.038	.038	.039
F	30.311	24.978	41.184	48.314	39.002	32.543	27.967	25.018

注：***表示在10％显著性水平显著相关，**表示在5％显著性水平显著相关，*表示在1％显著性水平显著相关。

在回归分析1中，发现高管持股比例与公司市场价值在0.1%的显著性水平上呈现出正相关关系，尽管相关系数（R值）不是特别高。鉴于单一地比较因变量和自变量可能无法全面解释结果，逐步引入了控制变量来进一步探究这一关系。具体来说，在回归2中加入了上市资产总额作为控制变量，回归3中加入了股权集中度，回归4中加入了资产报酬率，而回归5中则加入了资产周转率。通过这些控制变量的加入，能够更准确地评估高管持股比例对市场价值的影响，并得到更为深入的研究结果。回归2中Con、Assests和托宾Q值在0.1%的水平上是具有显著正向相关性的；回归3中Con、Assests、Contl和托宾Q值在0.1%的水平上显著相关。

（四）异质性分析

	东部	中部	西部
	TobinQ	TobinQ	TobinQ
Contl	0.922***	0.225	1.498
	5.72	0.451	2.068
Con	-0.014***	-0.015	-0.001
	-7.64	--2.498	-0.191
Assests	-0.634***	-1.302***	-1.347***
	-9.095	-5.483	--4.476
ROA	1.9***	3.223***	2.126
	8.352	3.76	2.659
ATO	-0.087***	0.462	-0.637
	-1.365	1.853	-1.721
Lev	-0.097***	-0.379	-0.492
	-0.523	-0.677	-0.597
Growth	0.004	-0.112	-0.023
	0.604	-1.515	-0.235
ROE	-0.068	-0.061	-0.031
	-2.06	-0.779	-0.364
调整后R2	0.039	0.092	0.068
F	25.018	6.917	4.363

注：***表示在10％显著性水平显著相关，**表示在5％显著性水平显著相关，*表示在1％的水平上是具有显著正向相关性的。

在回归分析4中，Con、Assests、Contl以及托宾Q值在0.1%的显著性水平下显示出了正相关关系；而ROA与托宾Q值在同样的显著性水平上呈现出了负相关关系。当所有可能影响托宾Q值的变量被纳入模型后，发现它们均对托宾Q值有显著的影响。具体来说，Con、Assests、Contl、ATO与托宾Q值在0.1%的显著性水平上保持正向相关，而ROA与托宾Q值在同一显著性水平上则表现为负向相关。相关系数的大小直接反映了各因素对托宾Q值影响的显著程度及其关联的紧密性。研究表明，企业高管的持股比例对于公司的市场价值具有显著的影响力（表5）。

（五）稳健性检验

为确保研究发现的稳健性，本研究选用了发展能力指标体系内的市场价值这一替代变量，对企业进行了新一轮的回归分析。

结果见表6。

		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
		Value	Value	Value	Value	Value	Value	Value	Value
Contl		0.253***	.247***	.025	.012	0.012	.012	0.012	0.011
		7.453	7.008	1.082	0.611	0.623	0.593	0.597	0.582
Con			0.000	0.003***	0.002***	0.002***	.002***	0.002***	0.002***
			-.661	12.341	8.185	8.143	7.925	7.927	7.859
Assests				0.839***	-0.824***	0.823***	0.834**	0.834	0.833
				101.03	100.532	100.5	98.563	98.473	98.488
ROA					0.353***	0.35***	0.348***	0.348	0.39***
					14.342	14.174	14.102	14.102	14.135
ATO						0.011***	0.006	0.007	0.006
						1.396	0.84	0.846	0.812
Lev							-0.109***	-0.108***	-1.09***
							-4.807	-4.803	-4.825
Growth								0.000	9.56
								0.208	0.001
ROE									-0.14***
									-3.413
调整后R2		0.011	0.011	0.687	0.7	0.7	0.701	0.701	0.702
F		55.554	27.992	3461.317	2759.829	2208.696	1853.040	1588.005	1394.094

注：***表示在10％显著性水平显著相关，**表示在5％显著性水平显著相关，*表示在1％显著性水平显著相关。

表6所示的结果与之前的回归分析保持一致，因此，可以确认最终检验结果支持先前提出的假设。

四、研究结论及建议

（一）研究结论

本研究通过实证分析发现，股权结构对公司价值具有显著影响。具体来说，股权集中度与公司价值呈正相关关系，而投资者持股比例与公司价值呈负相关关系。这一结论与现有文献的观点基本一致，但也有一些差异。例如，一些研究认为，股权集中度过高可能导致大股东滥用控制权，损害小股东利益，从而对公司价值产生负面影响。而本研究发现，适度的股权集中度有助于提高公司决策效率和执行力，从而提升公司价值。此外，本研究还发现，投资者的存在对公司价值具有负面影响。这可能是由于、投资者追求短期收益，对公司长期发展缺乏关注，或者他们的投资决策受到市场波动的影响较大。

（二）研究建议

优化股权结构：企业应积极优化股权结构，适度增加股权集中度，以提高公司决策效率和执行力。同时，也要防止股权过度集中，以免大股东滥用控制权。

引入战略投资者：企业可以引入战略投资者，如行业内的龙头企业或具有互补优势的企业，以实现资源共享和优势互补，提升公司价值。

加强与机构投资者的沟通与合作：企业应加强与机构投资者的沟通与合作，了解他们的投资需求和预期，以便更好地满足他们的要求，提升公司价值。同时，也要警惕机构投资者的短期行为，引导他们关注公司的长期发展。

完善内部治理机制：企业应建立健全的内部治理机制，包括完善的董事会制度、监事会制度和内部审计制度等，以确保公司决策的科学性和合理性，防止大股东滥用控制权。

提高信息披露质量：企业应提高信息披露质量，及时、准确地向市场传递公司的经营情况和财务状况等信息，增强投资者信心，提升公司价值。同时，也要避免信息披露的误导性和不完整性，以免对投资者造成损失。

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