医药行业大股东减持对盈余管理行为的影响研究

Study on the Influence of Major Shareholders’ Holdings Reduction on Earnings Management Behavior in the Pharmaceutical Industry

摘要: 股权分置的改革促进了A股市场的全流通，但也在一定程度上加重了大中小股东之间的委托代理矛盾。本文选取2012年~2022年期间医药行业作为样本，通过实证分析发现该行业大股东减持规模越大，公司盈余管理程度越高，存在大股东摄取公司超额利益的现象。同时研究表明，公司股权越集中，大股东减持行为与盈余管理的正相关性越强。基于此，本文对规范大股东减持行为提出了加强内部优化、强化企业信息披露、完善规章制度及加大监管惩处力度的建议。

Abstract: The reform of non-tradable shares has promoted the full circulation of a-share market, but also to some extent has aggravated the principal and agent contradiction between large and minority shareholders. In this paper, the pharmaceutical industry from 2012 to 2022 is selected as a sample. Through empirical analysis, it is found that the larger the reduction scale of the major shareholders in the industry, the higher the earnings management degree of the company, and the phenomenon that the major shareholders absorb the excess interests of the company. At the same time, the research shows that the more concentrated the company’s equity, the stronger the positive correlation between the reduction behavior of major shareholders and earnings management. Based on this, this paper puts forward suggestions on strengthening internal optimization, strengthening enterprise information disclosure, improving rules and regulations and strengthening supervision and punishment to standardize the reduction behavior of major share- holders.

1. 引言

随着股权分置的改革，A股市场逐步实现股权流通，促进国内资本市场的发展。与此同时，受利润的驱使，大股东可能会联合管理层操控企业信息披露，通过盈余管理等手段，主动“选择”股份增减持时机，以此获取超额收益。医药产业高技术性、高投入的特点使医药行业融资需求量大，而高风险、高收益的特点也使得大股东减持现象频繁明显，减持规模大。根据陈玉雯(2022) [1] 对医药行业大股东减持的分析，医药行业大股东减持现象与资本市场活跃程度关系不大，且相较于其他行业更为频繁。同时由于医药行业属于国家重点监管行业，近年来出台的多项监管政策，使医药企业面临着质量与成本的矛盾：产品中标后价格在一定时间内被锁定，但是医药企业却对原料供应商定价无话语权，医药企业对原料市场波动的抵御力不强；加上中小医疗企业融资难的问题，使得该产业的中小投资者受到的风险更加显著。为保证人民健康需求和医药行业市场发展势态稳定发展，对于医药产业大股东减持的行为应该进行严格监管。

因此，本文在借鉴前人研究的基础上选取我国沪深A股医药产业上市公司作为研究对象，引进股权集中度和董事会独立性两个调节变量，分析大股东减持与盈余管理之间的关系。本文的主要贡献在于以下两个方面：一方面本研究将医药行业作为研究对象，分析该行业下大股东减持行为的真实动因，丰富了医药行业大股东减持方面的研究；另一方面本文通过引入调节变量，探讨其对于大股东减持对盈余管理作用，从而找寻抑制大股东减持对盈余管理作用的方案。

2. 文献回顾与研究假设

2.1. 信息不对称理论下的大股东减持行为与盈余管理

信息不对称是指交易双方所掌握的信息在数量和质量方面存在不对称的状态。其中，掌握更多高质量信息的称为信息优势方，而与之相对的称为信息劣势方。发生信息不对称时，信息优势方可以利用所掌握的信息获利，甚至可能做出损害信息劣势方利益的行为。

在资本市场中，具有控制权的大股东，相较于中小投资者更容易获得除公司与中介机构公开披露以外的“内部信息”。因而，不少学者认为大股东有强烈动机利用信息发布的时差，在利好消息发布前对股票进行增票，在股价高估或负面消息披露前进行减持。

朱茶芬、李志文等 [2] 对公开披露的减持公告数据进行分析发现大股东在减持过程中展现出精准的时机选择能力，以获得超额利润。在减持前，大股东大多通过采用策略性信息披露(吴育辉、吴世农，2010)、盈余管理(蔡宁、魏明海，2009)、与分析师“共谋”(孙淑伟等，2019)等方式 [3] [4] [5] 抬高股价以获取超额利润。

基于以上分析，本文将大股东减持行为看做“因”，公司盈余管理作为“果”，做出以下假设：

H1：大股东减持规模与公司盈余管理成正相关性。

2.2. 隧道效应下股权集中、大股东减持与盈余管理

隧道效应聚焦于股权较为集中的委托代理问题，指在股权较为集中的公司，大股东作为控制公司资产的一方，为了自身利益而做出损害中小投资者的自利行为。20世纪80年代以来，越来越多的研究表明大多数国家公司的股权结构是较为集中的，这促使控股股东与中小股东之间的矛盾变得更加尖锐。李鼎曌(2022) [6] 通过近五年的财务报表分析，发现股权集中程度与盈余管理显著正相关。毛蓉穹(2023) [7] 对H矿业公司盈余管理行为进行分析，发现盈余管理的内部动机在于大股东的“掏空行为”，而股权过于集中是催化“掏空行为”的关键。

其原理在于上司公司的控股股东可同时享有公司控制权收益和股票共享收益，基于两权分离的特性，如果大股东控制权收益大于因私利行为而导致的股票共享损失，那么大股东很可能因逐利而做出“掏空”行为，大量减持股票。

隧道效应反映了股权结构与大股东减持行为和盈余管理之间的关联，该联系也很可能存在于我国医药行业上市公司之中。吴波(2018) [8] 发现我国医药行业上市公司股权集中度相对较高。陈玉雯(2022) [1] 也提出我国医药行业上市公司存在着大股东频繁减持行为。为探究股权集中程度对医药行业上市公司大股东减持与盈余管理关系的影响，本文将股权集中程度作为调节变量，做出如下假设：

H2：在控制其他变量的情况下，公司股权集中度越高，大股东减持对盈余管理的正向作用越明显。

2.3. 董事会独立性、大股东减持与盈余管理

董事会的监督属于企业内部控制，有研究表明，董事会独立性越高、内部控制制度越严格，盈余管理程度越低。张逸杰、王艳等(2006) [9] 通过实证分析，发现在一定程度上，董事会的独立性的增强会减少盈余管理行为。马祎颿(2014) [10] 在前人研究的基础上，对公司董事独立性与盈余管理之间的关系进行实证分析后得出结论：董事会独立性与盈余管理水平具有显著负相关性，且这种关系存在于家族企业和非家族企业中。许长新，王豹等(2018) [11] 进一步对家族企业董事会独立性与盈余管理的关系进行研究，得出结论：家族企业中董事会独立性对盈余管理的抑制作用弱于非家族企业对盈余管理行为的抑制作用。

基于此，本文将董事会独立性纳入调节变量，做出如下假设：

H3：在控制其他变量的情况下，董事会独立性抑制大股东减持对盈余管理的作用。

3. 研究设计

3.1. 数据来源及样本选择

本研究以2012~2022年近十年沪深A股288家医药行业上市公司为样本，通过CSMAR (国泰安数据库)数据库收集相关财务数据。进一步，本文对样本数据进行如下处理：

1) 删除了ST、*ST上市公司的数据；

2) 删除了具有缺失、异常数据的上市公司样本：

3) 删除金融类上市公司样本；

4) 对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。

3.2. 变量定义

1) 被解释变量

本文将盈余管理作为被解释变量，并采用了Jones模型(1991) [12] 进行计算。分别计算应计盈余管理和真实盈余管理。

$\text{EM}=\frac{{\text{TA}}_{\text{i},\text{t}}}{{\text{A}}_{\text{i},\text{t}-1}}={\text{α}}_{\text{i}}\left(\frac{1}{{\text{A}}_{\text{i}}}\right)+{\text{β}}_{1\text{i}}\left[\frac{\Delta {\text{REV}}_{\text{i}}}{{\text{A}}_{\text{i}}}\right]+{\text{β}}_{2\text{i}}\left(\frac{{\text{PPE}}_{\text{i},\text{t}}}{{\text{A}}_{\text{i},\text{t}-1}}\right)+{\text{ε}}_{\text{i},\text{t}}$ (1)

Jones模型式中， ${\text{TA}}_{\text{t}}$ 是公司第七年的总应计项目； ${\text{A}}_{\text{it}-1}$ 是公司i在第t − 1年的总资产； $\Delta {\text{REV}}_{\text{it}}$ 是公司i在第t年的营业收入与第t − 1年的营业务收人的差额： ${\text{PPE}}_{\text{it}}$ 是公司i在第t年的固定资产。

其中， ${\text{TA}}_{\text{it}}$ 的具体计算方法如下：

${\text{TA}}_{\text{t}}=\Delta {\text{CurrentAssets}}_{\text{t}}-\Delta {\text{Cash}}_{\text{t}}-{\text{CurrentLiabilities}}_{\text{t}}-{\text{DepreciationandAmortizationExpense}}_{\text{t}}$

2) 解释变量

本文将大股东的减持规模定义为解释变量，而大股东的减持规模为大股东减少的股数与总股本的比值，若为负数则为增值，赋值0。

3) 调节变量

本文引入的调节变量有股权集中程度和董事会独立性。

公司股权集中程度采用第一大股东的持股比例来衡量，若第一大股东持股比列高于当年数值的平均数时，表示股权集中度高，赋值1；反之则表示股权集中程度低，赋值0。

董事会的独立性需要衡量是否存在董事长与CEO的兼任情况，若存在该情况，则表明董事会的独立性弱，赋值1；反之则表示董事会独立性强，赋值0。

4) 控制变量

本文在前文研究基础上，对公司规模、公司成长性、产权性质、资产负债率、资产收益率、经营现金流量、机构投资者持股比例、审计质量、年度因素进行控制。具体定义如表1所示：

Table 1. Variable definitions

表1. 变量定义

续表

3.3. 模型设计

为检验假设H1，验证大股东减持与应计盈余管理及真实盈余管理的关系，本文构建模型(2)：

$\begin{array}{c}{\text{EM}}_{\text{i}\text{.t}}={\text{β}}_0+{\text{β}}_1{\text{Red}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_2{\text{Siz}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_3{\text{Gro}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_4{\text{Sta}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_5{\text{Lev}}_{\text{i},\text{t}}\\ +{\text{β}}_6{\text{Roa}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_7\text{CF}{0}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_8{\text{Ins}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_9{\text{Aud}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{10}{\text{Year}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{ε}}_{\text{i},\text{t}}\end{array}$ (2)

为检验H2，验证公司股权集中程度对于大股东减持与盈余管理关系的强化作用，在模型(2)的基础上加入股权集中程度与大股东减持规模交乘项，构建模型(3)：

$\begin{array}{c}{\text{EM}}_{\text{i}\text{.t}}={\text{β}}_0+{\text{β}}_1{\text{Red}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_2{\text{Own}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_3{\text{Own}}_{\text{i},\text{t}}\times {\text{Red}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_4{\text{Siz}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_5{\text{Gro}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_6{\text{Sta}}_{\text{i},\text{t}}\\ +{\text{β}}_7{\text{Lev}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_8{\text{Roa}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_9\text{CF}{0}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{10}{\text{Ins}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{11}{\text{Aud}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{12}{\text{Year}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{ε}}_{\text{i},\text{t}}\end{array}$ (3)

为检验H3，验证公司董事独立性对于大股东减持与盈余管理关系的抑制作用，在模型(2)的基础上加入公司董事独立性与大股东减持规模交乘项，构建模型(4)：

$\begin{array}{c}{\text{EM}}_{\text{i}\text{.t}}={\text{β}}_0+{\text{β}}_1{\text{Red}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_2{\text{Ind}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_3{\text{Ind}}_{\text{i},\text{t}}\times {\text{Red}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_4{\text{Siz}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_5{\text{Gro}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_6{\text{Sta}}_{\text{i},\text{t}}\\ +{\text{β}}_7{\text{Lev}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_8{\text{Roa}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_9\text{CF}{0}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{10}{\text{Ins}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{11}{\text{Aud}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{β}}_{12}{\text{Year}}_{\text{i},\text{t}}+{\text{ε}}_{\text{i},\text{t}}\end{array}$ (4)

4. 研究结果及分析

4.1. 描述性统计

如表2所示，在该模型的描述性结果中，EM的最大值为0.599，最小值为−0.517，说明样本公司存在盈余管理现象，其中极差较大，公司对盈余管理的调整方向有所不同。

Table 2. Descriptive statistics of the variables

表2. 变量的描述性统计

续表

Red的均值为−0.026，表示在观测样本中平均大股东减持比例为2.6%。其中最大值为21.088 (减持)，最小值为−15.330 (增持)，说明样本公司存在减持现象，且其减持规模差异较大。

Ind的均值为0.332，表示有33.2%的公司纯在董事长与总经理职位兼任的情况

Own的均值为0.409，表示有40.9%的样本公司股权较为集中。

Aud均值为58.3%，表示有一半多的公司其审计单位在中注协网站上每年公布得事务所综合排名中排名为“十大”。此外，所选样本的资产负债率(Lev)、资产收益率(Roa)和经营现金流量(CFO)数值波动范围较大，表示选取样本具有代表性。

4.2. 相关性结果分析

从表3可知，大股东减持与盈余管理呈显著正相关，相关系数为0.053，显著水平为0.05。这表明大股东减持规模越大，盈余管理程度越高，初步验证H1。

此外，公司规模也与盈余管理存在0.1水平上的显著正相关，相关系数为0.043。资产负债率、经营现金流量与盈余管理呈显著负相关。其他控制变量，即公司成长性、产权性质、资产收益率、机构投资者持股比列、审计质量与盈余管理的相关并不显著。

Table 3. Correlation coefficients for the main variables

表3. 主要变量的相关系数

*、**、***分别代表在0.10、0.05、0.01水平上的显著性

4.3. 回归性结果分析

1) 大股东减持与盈余管理的回归分析

如表4 model 1所示，大股东减持规模与公司盈余管理水平呈现出0.1水平上的显著正相关，回归系数为1.8921。其中，该模型通过了F检验，且调整R2为0.024，说明拟合优度良好。因此该回归结果可以进一步验证H1，即大股东减持规模越大，公司盈余管理程度越高。

2) 股权集中程度和董事会独立性的调节作用

由表4 model (2)所示，Own与交叉项Own*Sell的回归系数均为正数，且Own*Sell在0.1水平上显著正相关，而引入Own*Sell和Own变量后Red与EM呈0.01水平上的显著正相关，回归系数为2.6174。因此，可得知股权集中程度能够加强大股东减持与盈余管理的正相关性，H2得到验证。

同理，由model (3)的回归结果所示，尽管Ind回归系数均为负数，但是Ind*Red为正数，且Ind和Ind*Red均不显著，H3没有得到检验，不能证实董事会具有独立性时能够抑制减持过程中的盈余管理现象。

Table 4. Regression analysis

表4. 回归分析

续表

t statistics in parentheses; *p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01.

4.4. 稳健性分析

为验证模型的稳健性，本文更改了以下两个变量并与模型(2)一同进行回归分析，其中模型(2)的输出结果为model (a)。

首先，本文通过增加了遗漏变量——分析师的关注度来验证模型。李梅及其团队(2021) [13] 通过实证分析论证了一定范围内分析师的关注度会抑制大股东减持行为与盈余管理间的正相关关系。因此，在此基础上，本文将年度内公司是否有分析师关注作为新增控制变量(记为Ana)，赋值为1，否则为0，将其加入模型，输出结果为model (b)。

其次，由于2019年~2020年是新冠疫情的年份，也是医药制造行业大规模反向减持的年份，为了验证一般规律，将这两年从回归中去除，输出结果为model (c)。

最后，如表5所示，本次回归分析显著方向与水平并未发生改变，因此可得知该模型具有稳健性。

Table 5. Analysis of the robustness test

表5. 稳健性检验分析

续表

t statistics in parentheses; *p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01.

5. 研究结论与启示

本文以2012~2022年我国沪深A股医药行业上市公司为研究样本，使用CSMAR收集相关历史数据，通过stata对数据进行实证分析，从而探讨医药制造行业大股东减持与公司盈余管理行为之间的关联。研究结果显示：大股东减持行为与公司进行盈余管理行为正相关，大股东倾向于在减持前进行盈余管理。其中，公司股权集中程度是促进大股东减持与盈余管理正相关的重要因素，但董事会的独立性与大股东减持和盈余管理的关系影响并不显著。

综上所述，本文对如何规范大股东减持行为提出以下相关建议。

1) 加强内部优化，健全监管制度

根据实证医药行业仍存在股权过于集中的现象，而实证结果表明股权集中程度促进大股东减持行为与盈余管理的正相关关系。因此规范医药行业大股东减持行为的关键在于加强企业内部的优化。一方面，需要提高公司内大股东和管理层素质，可以采取组织文化建设、综合素质培训、树立标杆典范等方式，从文化精神层面加强大股东和管理层规范操作的意识。另一方面，需要弱化大股东的“话语权”，避免“一家独大”。可以通过优化股权结构、限制大股东投票权、加强中小股东控制权等方式，从结构制度层面营造股东相互制衡的多元局面，缓解实际控股人股权高度集中的状况，优化投资环境。

2) 强化企业信息披露，确保披露真实有效

归根结底，大股东进行“掏空”行为的内在机理是信息不对称。因此上市企业与有关部门都应履行其信息披露的职责。首先，上市企业应当严格遵守并重视相关信息披露制度，确保信息披露的真实、有效性，从而缓解大股东与中、小及外部投资者的委托代理矛盾。其次，监管部门与分析师应当提高对大股东减持行为的甄别能力，及时对市场预警，避免大股东通过盈余管理的方式进行套利。

3) 完善相关规章制度，加大监管惩处力度

对于信息不对称以及监管惩处问题，有关监管部门应当给予重视与改善，根据企业所在行业、地区以及证券板块的不同，因地制宜制定合理的披露制度，例如通过采取会计信息预披露制度，定期向市场预告未来期间大股东减持计划，并对具有相关计划的公司加强监督。

此外，提高企业舞弊成本，加大对大股东投机操作行为的处罚力度能够倒逼大股东意识到违规操作的严重性，从而在一定程度上抑制套利行为的发生。比如责令违法减持者回购其售出股票，归还公司所摄取的利润；若造成严重负面影响、严重扰乱市场秩序者不仅要付出相应赔偿还要纳入国家征信系统。