中小板上市企业价值评估的影响因素实证分析.pdf

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硕士学位论文题目:中小板上市企业价值评估的影响因素实证分析研究生李秋浩专业资产评估指导教师金辉副教授完成日期2014年11月万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文中小板上市企业价值评估的影响因素实证分析研究生：李秋浩指导教师：金辉副教授2014年11月万方数据 DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterEmpiricalAnalysisofFactorsAffectingSMEBoardListedEnterprises’ValuationCandidate:QiuhaoLiSupervisor:AssociateProfessorHuiJinNovember，2014万方数据 杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文摘要中小企业在我国经济发展中起着重要的作用，同时也提供了大量的就业岗位。如何确保中小企业的快速健康发展，是我国未来经济能够以良好“新常态”状态发展的重要保障。随着中小企业数量和规模的增大，未来中小企业的转让交易等将会越加频繁，对中小企业价值的合理公正评估，在转让交易中具有重要地位。因此，对中小企业价值评估的影响因素进行研究，探讨哪些因素在中小企业价值评估中起重要作用，能够为评估人员对中小企业价值的评估提供参考，使中小企业价值的评估更加快速、合理与准确。本文首先对我国中小企业及中小板的发展现状进行分析，接着介绍中小企业价值评估的影响因素的相关理论和假设。在对本文所利用到的面板数据模型做相应的介绍后，进行实证分析。以深圳中小板429家上市企业2010年至2013年的财务数据为样本，利用企业规模、资本结构、长期资本负债率等10个解释变量，以企业价值为被解释变量，构建企业价值评估的影响因素面板数据模型，对中小板上市企业价值从全国总体、分行业和分区域这三个角度进行全面估计和分析。通过实证分析的结果得到，对于全国总体样本，对中小板上市企业价值评估影响最大的是股权集中度。从行业来看，机械设备和金属非金属对企业价值评估的影响最大的是盈利能力，化工制品是企业规模，IT设备是股权集中度。从区域来看，广东、浙江和山东对企业价值影响最大的都是盈利能力，江苏则是企业规模。最后，我们根据研究结果，从行业和区域的角度，对评估人员在中小企业价值评估中应关注的重要因素给出相关的建议。关键词：中小板上市企业，企业价值评估，面板数据模型，行业影响因素，地域影响因素I万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTSMEsplayanimportantroleinChina'seconomicdevelopment,aswellprovidesalotofjobs.HowtoensurerapidandhealthydevelopmentofSMEsisanimportantguaranteeoffutureeconomicbeingwellto"newnormal"stateofdevelopment.WiththedevelopmentofSMEsinthenumberandscale,infuturetransfertransactionsofSMEsbecomingincreasinglyfrequent,fairandreasonableassessmentofthevalueofSMEs,playsanimportantroleinthetransfertransaction.Therefore,studyingfactorsaffectingvaluationofSMEs,andexaminingwhatfactorsplayimportantroleinassessingtheSMEs’value,thesecanprovideareferencefortheassessmentandrecommendationsinassessingthevalueofSMEs,makingvaluingSMEsbequicker,morereasonableandmoreaccurate.Firstly,thestatusofthedevelopmentofSMEsandSMEboardwereanalyzed,andthenintroducetherelevanttheoriesandassumptionsaboutSMEsvaluation’saffectingfactors.Aftermakingtheappropriateintroductionaboutpaneldatamodelwhichthisarticleusing,wemakeempiricalresearching.ByShenzhenSMEBoard429listedcompaniesfrom2010to2013financialdataforthesample,usingfirmsize,capitalstructure,andotherlong-termdebttocapitalizationratioetc.as10explanatoryvariables,withtheenterprisevalueofthedependentvariable,buildenterprisevaluationfactorspaneldatamodel.Byoverallnational,sub-sectorsandsub-regionalthreeangles,conductthevalueofSMEBoardlistedcompaniesinacomprehensiveanalysisandestimates.Obtainedbyempiricalresearchresults,fortheoverallnationalsampleofSMEBoardlistedenterprises’valuation,thegreatestimpactisownershipconcentration.Fromtheindustryperspective,tomechanicalequipmentandmetalandnonmetal,thebiggestimpactofthecorporatevaluationisprofitability,tochemicalproducts,isenterprisescale,toITequipment,andisownershipconcentration.Fromaregionalperspective,toGuangdong,ZhejiangandShandong,thegreatestimpactofthecorporatevaluationisprofitability,toJiangsu,andisenterprisescale.Finally,withthefindingsfromtheperspective,fromtherespectofindustryandregion,wegiverelevantrecommendationstotheevaluatorsintheimportantfactorsduringassessingthevalueofSMEsKeywords:SMEBoardlistedEnterprises,EnterpriseValuation,PanelDataModel,IndustryFactors,andGeographicFactors.II万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要................................................................................................................................................................IABSTRACT.....................................................................................................................................................II目录.............................................................................................................................................................III1绪论...............................................................................................................................................................11.1选题背景和意义....................................................................................................................................11.1.1选题背景.........................................................................................................................................11.1.2研究意义.........................................................................................................................................11.2国内外研究现状....................................................................................................................................21.2.1国外相关研究综述.........................................................................................................................21.2.2国内相关研究综述.........................................................................................................................41.2.3研究现状总结.................................................................................................................................61.3研究内容、框架与创新点....................................................................................................................61.3.1研究内容与框架.............................................................................................................................61.3.2创新点.............................................................................................................................................71.4研究方法................................................................................................................................................72我国中小企业及中小板的发展现状...........................................................................................................92.1中小企业的界定....................................................................................................................................92.2我国中小企业发展现状......................................................................................................................102.2.1中小企业的发展历程...................................................................................................................102.2.2中小企业经济地位重要...............................................................................................................112.2.3中小企业区域发展不均衡...........................................................................................................112.2.4中小企业价值评估的重要性.......................................................................................................122.3中小板的发展现状..............................................................................................................................132.3.1中小板发展历程...........................................................................................................................132.3.2中小板上市企业行业总体分析...................................................................................................142.3.3中小板上市制造企业细分行业分布...........................................................................................142.3.4中小板上市企业区域分布...........................................................................................................153中小企业价值评估的影响因素的理论分析与假设.................................................................................183.1企业价值内涵......................................................................................................................................183.2中小企业价值评估的影响因素的理论分析......................................................................................183.3中小企业价值评估的影响因素的假设..............................................................................................204面板数据模型的介绍.................................................................................................................................224.1混合OLS模型.....................................................................................................................................224.2固定效应模型......................................................................................................................................22III万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文4.3随机效应模型......................................................................................................................................234.4面板数据模型的假设检验..................................................................................................................234.4.1固定效应检验...............................................................................................................................234.4.2随机效应的检验...........................................................................................................................234.4.3Hausman检验................................................................................................................................244.5面板数据模型与中小企业价值评估..................................................................................................245中小板上市企业价值评估的影响因素实证分析.....................................................................................265.1变量选取及数据来源..........................................................................................................................265.1.1变量选取.......................................................................................................................................265.1.2数据来源.......................................................................................................................................265.2中小板上市企业价值评估的影响因素模型构建..............................................................................275.2.1企业价值评估的影响因素面板数据模型构建...........................................................................275.2.2面板数据模型的估计步骤...........................................................................................................275.3全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析..............................................................285.3.1全国中小板上市企业的描述性统计分析...................................................................................285.3.2全国中小板企业价值评估的影响因素模型估计.......................................................................305.3.3全国中小板企业价值评估的影响因素模型结果分析...............................................................315.4分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析..........................................................325.4.1分行业中小板上市企业的描述性统计分析...............................................................................325.4.2分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计...........................................................335.4.3分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型结果分析...................................................345.5分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析..........................................................365.5.1分区域中小板上市企业的描述性统计分析...............................................................................365.5.2分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计...........................................................365.5.3分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型结果分析...................................................385.6小结......................................................................................................................................................396中小板上市企业价值评估的重要因素及应用建议.................................................................................406.1中小板上市企业价值评估的重要因素..............................................................................................406.1.1中小板上市企业价值评估影响因素的排序...............................................................................406.1.2中小板上市企业价值评估影响因素的描述性统计结论...........................................................416.1.3中小板上市企业价值评估应关注的重要因素...........................................................................416.2中小板上市企业价值评估重要因素的应用建议..............................................................................426.2.1中小板上市企业价值评估的分行业建议...................................................................................426.2.1中小板上市企业价值评估的分区域建议...................................................................................43总结.............................................................................................................................................................44致谢.............................................................................................................................................................45IV万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文参考文献.........................................................................................................................................................46附录：作者在读期间发表的学术论文.........................................................................................................49附录.................................................................................................................................................................50V万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文1绪论1.1选题背景和意义1.1.1选题背景为了支持中小企业的发展，2004年在深圳证券交易所推出了中小板，使规模较小的中小企业能够上市融资从而获得更好的发展。自从2004年至今，中小板市场已经经历了10个年头的发展，从刚开始2004年仅有的38家上市公司，发展到2013年底的701家上市公司，实现了跨越式的发展。目前，我国正面临着李克强总理所说的“新常态”经济形势，即中国未来的经济不会再保持过去的高速增长，而会出现中速增长，同时追求经济增长的质与量。由于我国中小企业是我国经济中最具有活力，且从总量和规模上也不可小觑，因而，保持我国中小企业的快速健康发展，是未来我国经济能够保持“新常态”发展的重要条件。我国地缘辽阔，由于地理环境、历史、气候和交通等因素，经济发展很不均衡，相对来说，经济发达的地区一般分布在东部东南沿海地带，而中部与东北次之，西部的最差。对于我国的中小企业在全国各地的分布，也同样呈现这种趋势。对于不同地区，其地理位置、历史人文、产业环境以及国家政策等方面都不尽相同，因而，中小企业面临的外部环境的差异，可能导致中小企业价值的影响因素在不同区域上，可能具有不一样的影响，或者相同影响的话，其影响大小可能也会出现差异。因而，从区域差异的角度来研究中小企业价值评估的影响因素，就显得有必要了。另外，对于不同行业，往往具有不同的行业特征，并且影响行业发展的因素不尽相同，因而中小企业价值评估的影响因素可能会由于不同行业而具有不同表现。目前，随着中小板上市企业的逐年增长，未来中小企业的转让与并购交易将会越来越多。而在中小企业转让与并购的过程中，不可避免地涉及到第三方资产评估机构对交易标的中小企业进行评估，评估过程中，我们需要理解中小企业的价值到底是受什么因素的影响，且这些因素对企业价值的影响大小，从而评估人员能够在评估过程中，能够有的放矢，着重关注对企业价值影响较大的因素，关注这些因素在中小企业未来经营中变动情况，最终为评估人员得出评估结果的合理性提供一定程度的保证。1.1.2研究意义随着资本市场的发展，中小企业转让与交易的日益频繁，对中小企业价值的评估显得越来越重要。中小企业上市或挂牌后，由于变成大众公司的属性，在转让与交易的过程，监管机构为了保护中小股东社会大众的利益，要求对转让与交易的中小企业价值的评估需要公开透明和合理，因而对中小企业价值评估的影响因素进行研究，可以为今后的中小企业价值的合理公正评估提供更好的帮助。另外，中小企业价值评估的影响因素对于监管者和政策制定者也同样能够起到一定的帮助作用。（1）有助于评估人员更好明白企业价值的构成。评估人员的目标是怎样才能更好更合理的估算出企业的价值，而在估算过程中，虽然目前有很多的模型能够进行套用，但是无论利1万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文用什么模型，评估人员，都需要先明白中小企业价值的影响因素有哪些，哪些影响因素是比较重要的，哪些是较为次要的。只有这样，评估人员在对其最终估算出来的企业价值，才能够确信估算出的企业价值能够从哪些因素得到合理支持。（2）在企业价值评估中提供相应价值影响因素指标作为基准来选取可比企业。对中小企业价值进行行业和区域的差异研究，能够为评估人员在实际评估中小企业价值时，提供根据具体地区和行业的企业价值评估时，所应特别注重的企业价值评估影响因素的内容。在评估中，利用市场法进行企业价值评估时，我们需要挑选一定数量的可比企业，然后根据这些可比企业的价值进行修正得到目标企业的价值；对于利用收益法对中小企业进行评估时，由于评估对象的中小企业大多还没有上市或即将上市，在计算贝塔值时，需要选取可比企业从而间接计算获得目标企业的贝塔值。这时，我们碰到的问题是，到底从哪几方面或哪些财务指标作为基准从该行业中挑选与目标企业相类似的作为可比企业，通过对中小企业价值评估中影响因素进行研究，可以得出行业或地区的企业中，哪些企业价值评估影响因素处于较为重要的地位，从而在选取可比企业时，我们将挑选的精力放在这些重要的企业价值评估影响因素的指标上。（3）有利于监管者对中小企业价值评估结果的合理性的判断。通过对中小企业价值评估影响因素进行研究，提供中小企业价值评估中的重要影响因素，则监管者可以在监督复核的过程中，把精力集中放在重要影响因素上，审核这些重要影响因素是否对评估出来的中小企业价值能够提供充足的价值支持。（4）为制定中小企业政策的政府机构提供相关的参考。中小企业的快速健康发展，就是相当于保证了中国经济的稳定发展。因此，政府机构一直都制定相关的政策来扶持鼓励中小企业的发展。从而，对中小企业价值评估的影响因素的研究，其研究成果能够为政府机构在制定相关扶持政策时，提供相对应的参考，使制定出的政策具有理论和实证的支持。1.2国内外研究现状1.2.1国外相关研究综述关于国外学者对企业价值的影响因素的研究，大多是研究一般的企业价值的影响因素，较少从中小企业角度以及企业价值评估的角度来对影响因素进行研究。对一般企业价值的影响因素的研究一般从如下几个角度进行：关于资本结构对企业价值的影响，根据Ross（1977）[1]的信号传递理论，企业负有债务可以向投资者传递给自身资产质量良好的信号，因而，在其他条件相同的情况下，企业负债率越高，越能获得更多投资者的认同，从而企业价值相应越高。Booth(2001)[2]根据10个发展中国家的上市公司的数据，通过研究得到了其中9个的国家，其资本结构对企业价值具有显著的负作用。Frank和Goyal(2003)[3]根据大量的非金融企业数据进行分析，得到了这样的研究结论，利用市场价值定义的财务杠杆对企业价值呈高度的负相关性。Zeitun和RamiTian（2014）[4]根据约旦167家公司的面板数据研究发现，高的短期资产负债率对企业价值的高增长具有显著的作用。2万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文关于企业规模对企业价值的影响，Walid(2008)[5]通过利用1997至2005年期间突尼斯证券交易所的非银行类的企业数据，研究表明了企业规模与企业价值存在正相关。Symeonidis（1996）[6]对“熊彼得效应”（企业规模越大，创新能力越强）的来源进行了解释，从而认为大规模的企业由于资产较大从而容易获取资本市场的资金，较为容易达到规模经济、对研发投入较大从而能够得到较高的价值产出。Kogut（1985）[7]、Porter（1990）[8]等认为通过兼并重组等外生发展的行为，能够在短时间内迅速扩大企业的规模，为企业带来规模、范围和学习等经济性利益，并且相关多元化的产业内部扩张能够充分利用原先公司内部的存量优势，分享其独特竞争优势和创新资源，从而通过这种规模的扩张最终促进企业价值的提升。关于盈利能力对企业价值的影响，Cyrus(2002)[9]研究发现，公司盈利能力与企业价值并非简单的线性关系，一般来说，盈利能力与盈余或销售成正比，并且与企业价值也是正相关关系，但当盈余或销售增长超过一定阀值后，则企业价值会降低。Firth（1998）[10]通过对公司IPO定价的研究中，发现盈利预测的大小对公司的企业价值的确定起到决定性作用，而未来的公司的盈利能力变动，往往是公司的企业价值变动的主要因素。Novy-Marx和Robert（2013）[11]通过对资本市场进行研究，得出了盈利能力强的公司，相比于盈利较弱的公司，其公司的价值上涨得更快。关于成长性对企业价值的影响，Varaiyaetal.(1987)[12]根据美国上市公司的数据进行研究，结论表明，成长性并不总是与企业价值具有正相关性，而企业获得超额利润的能力则总是与企业价值显著正相关，这可能表明企业价值的提升是对能够促进盈利的成长性战略的执行的结果。Cyrusetal.(2002)[13]研究发现，一般情况下销售收入增长率与企业价值呈正相关的关系，但当增长超过最佳增长点时，则销售收入的增长会破坏企业价值。关于股权结构对企业价值的影响，McConnell和Servaes（1990）[14]的研究发现企业管理层的持股比例与企业价值并不是单纯的线性关系，出现随着持有比例的上升，对企业价值的影响先下降后上升的倒U型情况。Maury（2005）[15]利用芬兰上市公司的数据，检验了多个大股东股权分布与企业价值的关系，研究表明，分散股权的多个大股东能够更好促进企业价值，与之相反的是，家族企业由于控股权集中，不存在外部股东的监督，从而更容易侵占小股东的利益，从而最终侵蚀了企业价值。Novy-Marx和Robert（2013）[16]利用澳大利亚的上市公司的面板数据研究股权集中度对企业价值的影响，研究发现，股权集中度对公司董事会的独立性产生负面影响，从而不利于牵制和监督大股东侵占小股民利益的行为，从而对企业价值起到破坏的作用。Pagano和Roell（1998）[17]也得出了相类似的结论，认为多个大股东的存在能够有效避免单一大股东对企业资产的掠夺和侵占。对于从中小企业角度出发，研究企业价值的影响因素方面。Eva-Maria（2009）[18]通过对德国中小企业的经理或雇主进行调查获取数据研究中小企业承担社会责任对中小企业社会责任的影响，结果发现中小企业对员工、顾客以及较小部分的社会大众所承担的社会责任，对企业的价值和绩效都具有提升作用。Joshua（2007）[19]采用加纳和南非这两个地区的中小企业的数据，研究资本结构对中小企业价值的影响，得出了高财务杠杆破坏中小企业的企业价值。Nunes（2013）[20]以1999－2006年葡萄牙的中小企业为样本，研究R&D对中小企业的价值3万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文的影响程度，利用结构模型二阶段估计发现，高的R&D有利于形成规模效率，从而提高中小企业价值。1.2.2国内相关研究综述虽然影响企业价值评估的因素众多，并且可能有一些影响因素至今尚未并发现和探讨。但国内学者对于企业价值的研究，仍然较多的从财务的角度研究企业价值，较少从评估角度出发，并且一般都比较集中于盈利能力，营运能力，资本结构，成长性、研发投入、股权结构等方面。同时，也有一部分学者从中小企业的角度出发，研究企业价值的影响因素，但数量不多。关于盈利能力对企业价值的影响，叶会（2012）[21]对创业板公司的成长性、盈利性与价值创造之间的关系进行研究，结果表明，创业板公司的成长性带来盈利能力的提升，但并不总是创造价值，处于相对低速增长状态的公司的成长性能够为公司创造价值，而处于相对高速增长状态的公司的成长性不利于公司价值的提升。陈海强（2012）[22]分析1999－2008年沪深上市公司年样本数据,发现现金流波动率与公司价值显著负相关,而盈利波动率对公司价值的影响并不显著。关于营运能力对企业价值的影响，廖俊平（2010）[23]以2003至2007年我国房地产上市公司的数据为研究样本，研究了房地产企业融资能力、经营效率与企业价值之间的关系，研究发现，房地产企业融资能力、经营效率与企业价值均存在正相关关系。万小勇（2011）[24]通过利用面板门槛回归模型，研究企业现金及超额现金的持有对企业价值的作用。通过实证检验研究表明，现金及超额现金的持有与企业价值不是单纯的线性关系，存在显著的门槛效应。并且在弱融资约束的企业中，企业的现金持有不利于促进企业价值，在强融资约束的企业中，企业的现金持有则能够显著的提升企业价值。关于资本结构对企业价值的影响，刘东辉（2004）[25]的研究表明，在我国特殊经济环境下，企业资本结构对企业价值的影响具有相关性，随着资产负债率的增加，企业价值呈现出先上升后下降的趋势。张娜（2010）[26]利用我国上市公司1999－2006年的面板数据，实证检验财务杠杆对企业价值的影响，研究结果表明财务杠杆对企业价值在总体上具有显著的正面影响，且不同期限负债对企业价值的影响是不同的，流动负债对企业价值的正面影响要高于长期负债。关于成长性对企业价值的影响，叶会（2012）[21]对创业板公司的成长性、盈利性与价值创造之间的关系进行研究，结果表明，创业板公司的成长性带来盈利能力的提升，但并不总是创造价值，处于相对低速增长状态的公司的成长性能够为公司创造价值，而处于相对高速增长状态的公司的成长性不利于公司价值的提升。关于研发投入对企业价值的影响，陈海声（2011）[27]研究发现，在国有控股的上市公司中，R&D投入与企业价值不存在显著相关关系，而在非国有控股上市公司中，R&D投入与企业价值正相关。陈修德（2011）[28]以2005-2007年连续披露R&D支出信息的107家中国上市公司为研究样本，发现中国上市公司R&D支出对企业价值具有显著的正向影响，而专利作4万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文为技术创新的重要代理变量，虽对企业价值存在影响，但不十分显著，存在一定的应用约束。研发投入其实可以等价的类似于智力资本的投入，那么与相对于资本投入为主的财务资本，谁对企业价值的影响更大这个问题，蒋琰（2008）[29]对此做出了研究，发现财务资本对企业价值具有更重要的影响，而对于企业价值的可持续增长更有影响的则是智力资本。关于股权结构及高管持股激励对企业价值的影响，谢玲芳（2005）[30]研究发现，现金权的增加有利于企业价值的提高，现金权小而控制权过大的股权结构使得大股东侵占小股东利益更为便利，导致企业价值降低。李新春（2008）[31]运用中国民营上市公司数据，发现企业价值与“广义内部人所有权”之间存在“U型”曲线关系，同时也验证了“狭义内部人所有权”与企业价值之间的“倒U型”曲线关系。表明了，监督效应与侵占效应在中国民营上市公司中发挥作用，企业大股东易于勾结起来和高管形成串谋侵占小股东利益；堑壕效应与利益趋同效应在中国民营上市公司中同样发挥作用。余怒涛（2010）[32]通过利用门槛回归模型研究董事会的独立性与企业价值的关系。研究发现，独立董事比例和企业价值并不是简单的线性关系，而是一个分段线性函数关系。在一般情形下，在上市企业中，独立董事的设立有利于促进企业价值的提升，且越多的独立董事，越有利于促进企业价值，另外，相对于大规模的企业，小规模企业的董事会的独立性更有利于企业价值的提升。关于公司治理对企业价值的影响，潘福祥（2004）[33]构建了中国上市公司治理指数(CGI),包括了上市公司受到外部机构的审核意见、股权结构、董事会治理机制、经理人员激励四个主要方面，研究公司治理与企业价值的相关关系，研究发现我国上市公司的治理水平确实对企业价值有高度显著的正向促进作用。夏立军（2005）[34]通过将上市公司细分为非政府控制、县级政府控制、市级政府控制、省级政府控制以及中央政府控制五种类型，以2001年至2003年期间的上市公司为样本,对政府控制、治理环境与公司价值的关系进行了实证分析。研究发现,政府控制尤其是县级和市级政府控制对公司价值产生了负面影响,但公司所处治理环境的改善有助于减轻这种负面影响。查剑秋（2009）[35]通过调查问卷,采用回归分析方法从企业战略管理角度研究内部控制与企业价值的关系，研究发现，在企业战略内控体系中，战略、规划、业务单元、价值链部门和作业活动层面对于企业价值分别具有正向相关性,其中规划业务单元、作业活动具有显著性。关于企业履行社会责任对企业价值的影响，李正（2005）[36]通过利用中国上海证券交易所2003年521家上市公司为样本，研究企业社会责任活动与企业价值的相关性问题。其中，企业社会责任活动的衡量，目前在学术上一般采用声誉指数法和内容分析法，在该文在作者采用了内容分析法。在模型构建过程，用企业规模、资产负债率、前一年度的盈利能力、是否为重污染行业、公司治理因素等变量作为企业社会责任的工具变量，解决了企业社会责任活动的内生性问题。研究结果表明，从当期来看，承担企业社会责任活动越多的企业，企业价值越低，且公司前一年的盈利活动与企业承担社会责任活动呈负相关的关系。邵君利（2004）[37]以沪、深两市2002年－2004年的化学制品公司为研究对象，考察了社会责任活动与企业价值的关系，研究发现，企业社会责任活动对企业价值产生了负面的影响。朱雅琴（2010）[38]利用1318家沪深两市上市公司2008年的数据，采用统计描述、回归分析的方法对企业履5万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文行社会责任与企业价值之间的关系进行实证研究。实证表明，企业对政府的社会责任、企业对职工的社会责任与企业价值显著正相关；而企业对投资者的社会责任与企业价值显著负相关;企业对供应商的社会责任与企业价值关系在统计上不显著。对于从中小企业的角度出发，研究企业价值的影响因素方面。李博（2013）[39]以中小制造企业为研究对象，发现：人力资本对中小企业价值提升存在消极影响，创新资本对中小企业价值提升影响最大，而流程资本和关系资本对中小企业价值提升均有显著正向影响。程新生（2012）[40]从内部控制角度研究中小企业的价值影响因素，得出良好的内部控制制度及公司治理机制有利于提升企业的价值。刘铭（2011）[41]从资本投资方的角度出发，研究创投基金对中小企业价值的影响，得出了创投基金一定程度上能促进被投资企业的价值增长的结论。胡竹枝（2005）[42]研究融资结构对中小企业价值的影响，发现我国的中小企业融资结构对其企业价值已经产生了负作用。1.2.3研究现状总结通过对上面的国内外研究进行综述后，我们可以总结出如下几点：（1）在目前对企业价值评估的影响因素研究中，较少从评估这个角度对企业价值进行研究，大多是从财务角度，研究企业价值的影响。并且大多的研究最后给出结论或政策建议，更多的也是从公司治理以及政府政策扶持的角度出发，较少从企业价值评估的角度提供相关的实务中的应用结论和建议。（2）在目前的研究中，对企业价值评估的影响因素的研究中，大多集中在大企业的研究上，或者有些研究并没有对研究对象进行规模的划分，由于规模的大小会明显影响到企业的经营决策与判断，从而会影响到企业价值评估中的影响因素对企业价值的影响方向和大小。（3）从上述的研究综述中，我们可以看到，以前研究较少通过行业和区域的角度对企业价值评估的影响因素进行研究。而在少部分通过行业或区域的角度进行研究的，大多也只是针对某个行业或某个地区进行研究，较少对几个行业或区域进行综合的比较分析。由于行业或区域的差异较大，不同行业或区域，其自身的企业经营发展会有较大的差异，从而导致自身的企业价值评估中的影响因素也具有明显的行业或区域的差异。1.3研究内容、框架与创新点1.3.1研究内容与框架本文主要研究中小板上市企业价值评估的影响因素的行业及区域的差异。首先对中小板上市企业价值进行总体分析，接着从分行业和分区域的角度进行分析。最后根据所做出的研究，做出相应的总结与建议。全文研究框架主要分为六个部分进行：第一章，绪论。介绍本文的选题背景和选题意义，国内外研究现状，研究内容、框架与创新点，以及研究方法。第二章，我国中小企业及中小板的发展现状。首先对中小企业做出界定；接着，对中小企业发展现状展开论述，介绍中小企业的发展历程，中小企业所取得的经济成就和地位，中小企业发展过程中表现出来的不均衡，以及中小企业价值评估的重要性；最后，中小板的发6万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文展现状，介绍其发展历程、上市条件以及中小板上市企业的行业及地区分布。第三章，中小企业价值评估的影响因素理论分析和假设。首先对企业价值进行定义，接着对中小企业价值评估的影响因素的理论分别从内部影响因素和外部影响因素做出论述，并且对本文所涉及到影响因素变量做出相关假设。第四章，面板数据模型的介绍。对本文所利用到的模型估计做相应的介绍，首先介绍常见的三种面板数据模型：混合OLS模型、固定效应模型和随机效应模型，接着对面板数据模型中模型筛选的三种检验做相应的说明。第五章，中小板上市企业价值评估的影响因素的实证分析。本章节，首先对本文所选取的研究变量进行说明，以及研究数据的获取和来源；构建中小板上市企业价值的影响因素模型，介绍面板数据模型的估计步骤；接着从全国和分行业以及分区域这三个角度，对企业价值影响因素模型进行估计和分析。第六章，中小板上市企业价值评估的重要因素及应用。首先，介绍中小板上市企业价值评估的重要因素，对中小板上市企业价值评估影响因素进行排序，以及总结出企业价值评估的影响因素的描述性统计结论和企业价值评估中应关注的重要因素。最后，从行业和区域两个角度对中小板上市企业价值评估提出相关的应用建议。最后一部分为总结。综合第六章，从评估人员的角度出发，做出总结。1.3.2创新点本文从中小企业价值评估的影响因素的区域以及行业差异，这两个角度入手，实证研究中小板上市企业的企业价值。本文的研究创新点具有如下三方面：（1）利用面板数据模型对企业价值评估的影响因素模型进行研究，改变了以往对企业价值评估的影响因素研究中大多利用截面数据的情况。利用面板数据比截面数据，不仅能够较大程度的扩充研究的样本的数量，并且利用面板数据模型中的固定效应模型，可以在不损失自由度的情况下，剔除掉个体效应对模型估计的影响。在一般的截面数据中，或混合数据中，如要剔除个体效应，需要人为增加虚拟变量。由于研究企业价值评估的影响因素的对象是企业，样本数目庞大，如利用虚拟变量来剔除个体效应，则势必会增加很多的解释变量，从而损失了模型的自由度，最终影响模型估计的精确性。（2）本文对中小板上市企业价值进行研究，可以在一定程度上弥补我国目前对中小企业价值研究的不足。虽然中小板上市企业大多规模已经较大，但是由于中小板上市企业的公开财务信息容易获取，因此，以中小板上市企业作为中小企业研究的代替对象，比较切实可行。（3）在以往对企业价值评估的影响因素中，较少从区域和行业差异的角度研究。本文从区域差异的角度，对中小企业价值评估的影响因素进行了研究，更好地体现实际情况，为中小企业价值的评估提供了更好的帮助，充实了中小企业价值评估的相关理论。1.4研究方法本文在理论假设和模型的构建方面采用了规范研究的方法，对于通过面板数据模型来研究中小企业价值评估的影响因素的行业和区域的差异影响。定量方面主要体现在本论文的第7万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文5章中对模型的估计与分析；定性方面主要体现在本论文的第3章中对中小企业价值评估的影响因素的理论分析和假设上。本文的研究方法如下：（1）用规范研究的方法进行理论假设与模型的构建。本文中利用规范研究的方法，系统地论述影响中小企业价值评估的影响因素及其对应的理论假设，从外部和内部两个角度进行论述，并且对内部影响因素进行相应的细分，最后根据对中小企业价值评估的影响因素的论述，选取合适的变量构建本文的实证研究模型。（2）用实证研究的方法进行描述性统计分析，以及对所构建的模型进行估计分析研究。通过描述性统计分析，得出中小板上市企业价值评估的影响因素的基本特征；利用面板数据模型，研究中小板上市企业价值评估的影响因素的地域和行业差异。通过实证研究的方法，得出较为有说服力的证据，充实中小企业价值评估的影响因素理论。8万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文2我国中小企业及中小板的发展现状2.1中小企业的界定在我国对于中小企业的定义，并没有所有行业的统一的标准，现行的中小企业的划分，是根据具体行业的特点来进行划分的。而对于某一具体行业，其划分标准一般依据的是营业收入、从业人员数目、资产总额这三个标准进行组合或单独进行分类。本文所研究中小企业对象主要涉及的是工业企业，下面根据工信部联企业[2011]300号给出关于工业企业大中小微企业的划分标准。表2-1：统计上大中小微型企业划分标准计量行业名称指标名称大型中型小型微型单位农、林、牧、渔业营业收入万元20000以上500-20000以下50-500以下50以下从业人员人1000以上300-1000以下20-300以下20以下工业营业收入万元40000以上2000-000以下300-2000以下300以下营业收入万元80000以上6000-80000以下300-6000以下300以下建筑业资产总额万元80000以上5000-80000以下300-5000以下300以下从业人员人200以上20-200以下5-20以下5以下批发业营业收入万元40000以上5000-40000以下1000-5000以下1000以下从业人员人300以上50-300以下10-50以下10以下零售业营业收入万元20000以上500-20000以下100-500以下100以下从业人员人1000以上300-1000以下20-300以下20以下交通运输业营业收入万元30000以上3000-30000以下200-3000以下200以下从业人员人200以上100-200以下20-100以下20以下仓储业营业收入万元30000以上1000-30000以下100-1000以下100以下从业人员人1000以上300-1000以下20-300以下20以下邮政业营业收入万元30000以上2000-30000以下100-2000以下100以下从业人员人300以上100-300以下10-100以下10以下住宿业营业收入万元10000以上2000-10000以下100-2000以下100以下从业人员人300以上100-300以下10-100以下10以下餐饮业营业收入万元10000以上2000-10000以下100-2000以下100以下从业人员人2000以上100-2000以下10-100以下10以下信息传输业营业收入万元100000以上1000-100000以下100-1000以下100以下从业人员人300以上100-300以下10-100以下10以下软件和信息技术服务业营业收入万元10000以上1000-10000以下50-1000以下50以下营业收入万元200000以上1000-200000以下100-1000以下100以下房地产开发经营资产总额万元10000以上5000-10000以下2000-5000以下2000以下从业人员人1000以上300-1000以下100-300以下100以下物业管理营业收入万元5000以上1000-5000以下500-1000以下500以下从业人员人300以上100-300以下10-100以下10以下租赁和商务服务业资产总额万元120000以上8000-120000以下100-8000以下100以下其他未列明行业从业人员人300以上100-300以下10-100以下10以下注：资料来源于中华人民共和国统计局网站，工信部联企业[2011]300号9万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文从表2-1关于统计上的大中小微型企业的分类来看，各个行业的分类标准呈现出较大的差异和不同。较多的行业是以从业人员或营业收入作为分类的标准，而有些行业则是以营业收入或资产总额作为分类标准，如建筑业和房地产开发经营行业，对于租赁和商务服务业则是以从业人员和资产总额作为分类标准，对于农林牧渔业则是以营业收入作为分类标准，对于上述表中没提及的行业则以从业人员作为企业大中小微型的分类标准。2.2我国中小企业发展现状2.2.1中小企业的发展历程自改革开放以来，在市场经济的确立过程中，我国中小企业获得了良好发展，从原先的中小企业以乡镇集体企业为主，发展到了以私营企业为主，在这过程中，中小企业为社会提供了大量的就业岗位，同时促进了我国经济的发展。在这30多年的发展中，许多的中小企业已经发展成为大型企业，有的成为了行业的翘楚，有的甚至走出国门，进行了全球化经营。中小企业的发展和壮大，为我国的经济增添了活力，同时为国有企业的改革以及经营注入了新鲜的血液。根据中国中小企业年鉴的数据，2003年我国中小企业的数目为194238家，而到了2010年，中小企业的数目发展到了449130家，中小企业的增加数目超过了一倍，在这8年的时间里，中小企业的得到了迅速发展，在这一期间，几何平均增长率为12.72%。而在2011年到2012年，由于国家统计局在2011年的统计中根据国民经济发展的要求，提高了中小企业的界定标准，因而2011年之前的数据，与2011年以及其之后的数据缺乏了可比性，但是2011年到2012年间，我国中小企业的数目仍增加了17823家，增长率为5.63%。449,13041.24%431,110422,925333,858299,27626.68%274,339269,332194,238172,805162,667154,90212.40%11.12%11.56%6.23%5.01%4.18%1.94%0.48%-1.83%2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年中小企业数量（家）增长率图2-1：我国2000年至2010年中小企业数目（家）及其增长率从图2-1可以看出，我国中小企业数量总体上保持着增长态势，但是各年份间的增长情10万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文况却有很大的差异。增长率最高的是2004年，相对于2003年增长了41.24%，增加了80,101家，而最低的是2005年，出现了负增长，为-1.83%。增长幅度最大的是2008年，较前一年2007年，增加了89,067家中小企业。从增长趋势来看增长较大的年份集中在2003和2004年，2006至2008年，也就是说金融危机前我国中小企业数量增长较快，从2003年的194,238家增长到了2008年的422,925家，数量翻了一倍多，只花了5年的时间。在2009年后，从图中我们可以看到，增长率从2008年的26.68%下降到了2009年的1.94%，2010年的增长率略有回升，为4.18%。而根据2011年重新对中小企业进行划定和统计的数据，2012年相对于2011年的增长率也只有5.63%。这说明了我国中小企业数量的增长高峰已经过去，未来的我国中小企业的数量的增长难以达到金融危机前的水平。2.2.2中小企业经济地位重要根据国家统计局2011年制定的《统计上大中小微型企业划分办法》中关于中小企业的划分标准，2012年我国工业上中小企业占总的企业的比重情况如下：中小企业的数目为334321家，总的企业数目为343769家，占比为97.25%；中小企业的资产规模为388802.8亿元，工业企业总的资产规模为768421.2亿元，占比为50.60%；中小企业的主营业务收入为544627.0亿元，工业企业总的主营业务收入为929291.5亿元，占比为58.61%；中小企业的利润总额为36740.2亿元，工业企业总的利润总额为61910.1亿元，占比为59.34%；中小企业缴纳的税金为20817.9亿元，工业企业总的缴纳税金为44242.2亿元，占比为47.05%；中小企业的总产值为542298.8亿元，工业企业总的产值为909797.2亿元，占比为59.61%；中小企业的出口金额为44229.7亿元，工业企业总的出口金额为106610.2亿元，占比41.49%。从上述的数据中，我们可以看到，中小企业在我国经济中占有着重要的地位，从资产规模来看，中小企业占据了所有的工业企业的资产规模的一半，而从收入、利润、以及上缴的税金、总产值的角度看，同样占据了工业企业的50%左右，因而，中小企业在我国经济中扮演着至关重要的角色，中小企业的发展和壮大是关乎中国经济未来的发展，以及中华民族的伟大复兴。2.2.3中小企业区域发展不均衡虽然自从改革开放以来，我国中小企业获得了巨大的发展，但是由于各区域间的经济发展平衡，以及各区域的人文历史底蕴差别较大，因而各区域间的中小企业的发展与数量分布也出现了很大的差异，通过图2-2：2012年全国各省市中小企业数目，可以明显看出我国中小企业区域发展的不均衡。11万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文44,66336,68735,90436,42618,67517,05114,25514,92612,34211,93312,59112,1229,4477,0585,1765,0664,0953,7793,5265,1264,7934,0882,6903,6103,1021,6751,87581639836462江山广浙河辽福安湖四湖河上江吉天广重陕内黑山北云贵新甘宁青海西蒙龙苏东东江南宁建徽南川北北海西林津西庆西西京南州疆肃夏海南藏古江图2-2：2012年全国各省市中小企业数目（家）从图2-2可以看出，中小企业在全国各地的分布极不均衡，江苏、山东、广东和浙江位于前四，排在这四个省份后面的河南、辽宁等，则迅速的下降，从第4名的浙江35,904家，到第5名的河南只有18,675家，下降了接近一半。江苏、山东、广东和浙江都属于中国东部沿海，民营经济发达地区，而中部、东北以及西部地区，民营经济较为落后，特别是西部地区，中小企业数目远远小于东部民营经济发达地区。这说明了我国民营经济发展的不均衡，从而导致中小企业分布不均衡。2.2.4中小企业价值评估的重要性随着中小企业数目的不断发展以及规模的不断壮大，中小企业的交易和转让将会越来越频繁。而随着越多的中小企业通过深圳中小板上市，或通过挂牌成为公众公司后，中小企业的交易和转让的过程中，为了保护中小股东社会大众的利益，合理公正地对中小企业价值进行评估，得到公允正确的价值就显得至关重要。中小企业价值评估的重要性主要体现在如下几个方面：（1）对中小企业价值评估，可以为中小企业转让双方，提供一个公平合理的参考价格，促进双方对交易标的中小企业的认识和了解。合理公正的对交易或转让的中小企业价值进行评估，能够使交易双方在讨价还价的谈判过程，更快的达成共同的价值水平，减少双方之间对中小企业价值的估计分歧。因此，对中小企业价值评估，可以在一定程度上，繁荣中小企业交易和转让，从而促进中小企业的发展和壮大。（2）对中小企业价值进行评估，可以为企业中的中小股东提供保护，避免中小股东的利益受到损坏。通过资产评估机构对交易或转让的中小企业价值进行评估，能够在一定程度上为最终的交易价格提供合理的参考，避免最终的交易价格随意确定，肆意侵蚀中小股东的利益。通过对转让或交易的中小企业进行企业价值评估，使中小股东的利益得到了一定的保障，从而促进中小企业资本市场的健康发展。12万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文（3）对中小企业价值进行评估，可以促进中小企业的管理和发展。通过对中小企业进行企业价值评估，可以使中小企业的管理者更好的认识到自身管理的企业的价值，从而在未来的经营发展中，对目前的企业有一个更加合理和理性的认识，避免了对当前的企业价值的定位出现偏差，导致制定出不适当的企业发展政策。2.3中小板的发展现状2.3.1中小板发展历程2004年5月，经过国务院的批准，中国证券监管管理委员会批复同意了深圳证券交易所在原先的主板市场内设立中小企业板块。中小企业板块从2004年设立到现在已经过去了10个年头，从当初设立2004年只有的38家上市公司，发展到了2013年底的700家上市公司，获得了巨大的发展。中小企业板块设立和发展，满足了众多中小企业的上市融资需求，帮助了一大批中小企业快速发展。从下图中小板各年上市企业数及上市企业数目趋势图，可以清楚显示出深圳中小企业板的发展。25072070170164620053115032710027320250102503802004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年每年新上市企业数累计已上市的企业数注：2014年统计数据截止于2014年6月30日，数据来源于国泰安数据库图2-3：中小板的上市企业数从图2-3可以看出，我国深圳中小板上市企业数从总体上保持上升趋势，但各年份的新增上市企业数却差别很大，受宏观经济好坏的影响。上市中小企业数增加较快的年份有2007年、2010年和2011年，其中，2010年增加的上市企业数目最多，达到了203家。增加数目较少的年份有2005年，只增加了12家，而在2013年，则由于经济形势不好，股市低迷，证监会暂停新股上市的审批，导致2013年没有新增的企业数目。在2014年，IPO重新开闸，但由于考虑新股上市对股市的冲击，采取限量有计划上市，2014的新增的中小板上市企业数目也仅有19家。13万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文2.3.2中小板上市企业行业总体分析根据中国证券监督管理委员会2012年新制定的《上市公司行业分类指引》，对从2004年中小板设立至2014年6月30日止，对上市的中小企业进行行业的分类汇总，得到了表2-2的深圳中小板上市企业行业分布情况。表2-2：深圳中小板上市企业行业分布行业家数行业家数制造业579租赁和商务服务业7信息软件服务业32采掘业6建筑业24电力煤气及水的生产和供应业4批发零售业19科学研究技术服务业4农林牧渔业14金融业3房地产业9文化体育娱乐业2交通运输仓储邮政业8住宿餐饮业2水利环境公共设施管理业7汇总720注：上市公司所属行业资料来源于国泰安数据库，汇总统计计算得到从表2-2可以看出，深圳中小板上市的企业几乎全都集中在制造业上，达到了80.42%的高比例，其次是信息软件服务业，建筑业和批发零售业，分别占比4.44%、3.33%和2.64%。对于金融业、房地产、采掘业、交通运输业来说，更多地是在主板上市，在中小板中只有少数几家，因为这些行业中企业的规模大多较为庞大，上市的融资需求相应较大。2.3.3中小板上市制造企业细分行业分布由于证监会2012年新出台的行业分类标准，制造业中明细项较多，因而本文将制造业相关接近的细分子行业合并在一起，以便对制造业中的子行业进行分析。对制造业的子行业进行合并后，可以得到表2-3的制造业的10大子行业。其他制造,9,2%造纸印刷,21,4%木材家具,8,1%食品饮料,32,5%纺织服装,36,6%机械设备,197,34%医药制造,39,7%金属非金属,65,11%IT设备,80,14%化工制品,95,16%注：上市企业的行业资料来源于国泰安数据库，经统计归类计算得到。图2-4：中小板中制造业企业的分布情况14万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文通过表2-3对中小板制造业细分行业进行归类合并，得到十个制造业的细分子行业后，根据这十个制造来的细分子行业，对中小板上市制造企业进行归类统计，得到了图2-4中小板制造企业各细分子行业的数目分布及占比情况。表2-3：中小板制造业中细分子行业合并制造业子行业名称2012年证监会行业指引中组成的代码名称食品饮料C13农副食品加工业；C14食品制造业；C15酒、饮料和精制茶制造业C17纺织业；C18纺织服装、服饰业；纺织服装C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业木材家具C20木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业；C21家具制造业C22造纸和纸制品业；C23印刷和记录媒介复制业；造纸印刷C24文教、工美、体育和娱乐用品制造业C25石油加工、炼焦和核燃料加工业；C26化学原料和化学制品制造业；化工制品C28化学纤维制造业；C29橡胶和塑料制品业医药制品C27医药制造业C30非金属矿物制品业；C31黑色金属冶炼和压延加工业；金属非金属C32有色金属冶炼和压延加工业；C33金属制品业C34通用设备制造业；C35专用设备制造业；C36汽车制造业；机械设备C37铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业；C38电气机械和器材制造业；C40仪器仪表制造业IT设备C39计算机、通信和其他电子设备制造业其他制造C41其他制造业；C42废弃资源综合利用业从图2-4中小板制造业企业分布情况，可以看出，在中小板上市的制造业主要分布在机械设备、化工制品、IT设备以及金属非金属的这四个领域，占据了制造业在中小板上市企业数目的75%。这说明了在中小板上市的制造业在细分行业领域上，具有一定的聚集性，同时，这集中的几大制造业细分行业，也与目前制造业中这几大细分行业规模较大相符合。2.3.4中小板上市企业区域分布由于我国地缘辽阔，经济发展不均衡，因而，深圳中小板上市企业的区域分布，也同样出现了不均衡的情形。从图2-5中，我们可以看出，广东地区在中小板上市的企业数目达到152家，其次是浙江122家，接着是江苏93家，前三家占总的中小板上市企业50.97%，超过了总体的一半。前十名省直辖市的中小板上市企业数目占到了总的82.78%，在统计的31个省直辖市中，有16个的省直辖市的中小板上市企业数目不足10，其中，宁夏和青海各只有1家企业在中小板上市。对图2-2：2012年全国各省市中小企业数目（家），虽然山东的中小企业数目与浙江和广东，都是差不多相等，但是山东的企业在中小板上市的数目，却远远低于广东和浙江，不到广东或浙江中小板上市数目的一半。对于江苏地区，其2012年中小企业数目居全国最高，但其中小板上市公司数目却位于广东浙江之后，并且与广东和浙江有着不小15万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文的差距。这说明了各省直辖市的中小企业发展，不仅在数量存在着差异，在发展的质量上，同样存在着不小的差异。152122935841312825232320121010107766654433322211广浙江山北福上安河四湖辽河湖新江云广吉天贵甘陕海山重黑内西宁青东江苏东京建海徽南川南宁北北疆西南西林津州肃西南西庆龙蒙藏夏海江图2-5：中小板上市企业区域分布下面，我们结合地区与行业，来分析广东、浙江和江苏三地在中小板上市的企业的行业分布有什么差异情况。通过统计广东、浙江、江苏和山东，这四地中小板上市企业中各自前五大上市数目最多的行业，占本区域的中小板上市公司的数目，以及占本行业的比例，得到了如下的表2-4：中小板上市数目最多的前四省区的行业分布情况。表2-4：广东、浙江、江苏和山东中小板上市行业分布情况占本区占行业占本地占该行该区前五行业数目该区前五行业数目比例比例区比例业比例机械设备3825%19%机械设备3234%16%IT设备3624%45%化工制品1617%17%广化工制品1510%16%江金属非金属1516%23%东建筑业107%42%苏IT设备910%11%造纸印刷96%43%纺织服装66%17%汇总10871%－－汇总7884%－－机械设备4134%21%机械设备1729%9%化工制品2016%21%化工制品1017%11%浙纺织服装108%28%山金属非金属814%12%江金属非金属108%15%东食品饮料59%16%IT设备97%11%纺织服装47%11%汇总9074%－汇总4476%－16万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文注：该表中统计中涉及到对制造业行业表2-3进行了细分，上市公司所属行业资料来源于国泰安数据库，经统计归类计算得到。从表2-4，我们可以很清楚的看到，这4个地区中小板上市企业的行业较为集中，前五大行业的占各自地区的比例都在70%以上，机械设备都属这4个地区中小板上市企业数目最多的行业，这也与上述图2-4中反映的数据相一致，机械设备在中小板制造业企业中占比最多。除了机械设备，化工制品也都进入这四个地区中小板上市企业数目前五的行列。对于IT设备制造，从上表可以明显看出，占本地区中小板上市企业数目比例最高的是广东，达到24%，并且广东地区的IT设备业的中小板上市企业数目占该行业的比例达到了45%。虽然IT设备进入了浙江和江苏中小板上市企业数目的前五，但对于浙江和江苏来说，IT设备并不是其中小板上市企业中占主导的行业，对于山东来说，IT设备业并没有进入其中小板上市数目的前五。因此，通过上表，可以得出，中小板上市的企业，不仅在地区上出现数量上不均衡，在各自地区的中小板上市企业的行业分布也出现不小的差异。因此，考虑到实证分析的样本数量，以及通过其他途径获取未上市中小企业数据的困难，本文在下文的研究中，采取在深圳中小板上市的企业作为中小企业的研究对象。17万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文3中小企业价值评估的影响因素的理论分析与假设3.1企业价值内涵企业价值，从其字面上看，之所以要给企业评估出一个价值来，是由于企业跟普通商品一样，具有可交换性，并且能够通过一定的货币表现出来。一般来说，企业价值的对象是企业整体的经济价值，在实务中，往往被理解成企业未来所能创造出来的价值，重点是衡量未来企业的发展营利水平。企业整体价值是企业价值评估对象，因而我们还需要进一步区分企业整体价值的类型，一般来说具有如下3种分类：（1）实体价值和股权价值企业的实体价值是指企业全部资产的整体价值，即股权价值与债务价值之和：企业实体价值＝股权价值+债务价值。企业的股权价值是指股东权益的公允市场价值，包括发行在外的普通股的价值、优先股的价值等；债务价值是指债务的公平市场价值，包括债券的价值以及非公开发行的债务价值等。（2）持续经营价值和清算价值企业持续经营价值是指由企业经营所产生的未来现金流量的现值。清算价值是指由于企业出现财务危机而破产或停止经营、歇业清算时，将企业资产出售产生现金流量。这两种企业价值类型具有明显区别，评估人员在评估企业之前需要明确企业是处于持续经营状态下还是清算状态下，一般来说，我们评估的是企业的持续经营价值。（3）控股股权价值和少数股权价值。企业的所有权是指企业是由投资该企业的股东所共同所有的，但是控股股权指的是大股东所拥有的股权能够单独的主导企业经营决策和战略方针，因而企业的所有权和控股股权是两个完全不同的概念。拥有少数股权的股东，在企业的具体事务中所发表的意见没有影响力，只有具有控股权的股东才在企业的重大事务上具有决定权。目前在股票市场上交易的市场价格，衡量只是少数股权的价值。在收购的交易，我们就可以明显看到控股股权价值与少数股权价值的区别。3.2中小企业价值评估的影响因素的理论分析目前对于企业价值的研究大多集中于一般企业价值的研究，并且是从财务的角度出发，较少对中小企业这特定样本范围从评估角度对企业价值进行研究。因而，本文对于中小企业价值评估的影响因素的分析，本质上还是借鉴前人对于一般企业价值的研究，进行总结归纳得到的。本文在对中小企业价值评估的影响因素的研究中，只关注于企业内部自身的特性对企业价值评估的影响，因此，下面对于中小企业价值评估影响因素的理论分析，只从企业内部角度出发探讨。影响中小企业价值评估的内部因素有很多，对于内部影响因素，可以从财务报表的角度进行分析考虑，并且由于企业的目的是为了赚取利润，最大化企业的价值，因而财务报表中的相关指标，在某种程度上或多或少都会影响企业的价值。如下，我们把财务18万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文报表中的指标分为如下几类进行讨论。（1）规模因素。企业中代表规模因素的财务指标常见的有：账面资产、营业收入、净营业利润、所有者权益。一般来说，企业的规模越大，其企业的价值相应越大。然而，对于不同行业来说，规模对企业价值的影响却显著不同。相对于传统行业中的制造业，规模对企业的价值的作用是比较大的，然而对于服务行业来说，由于创造企业价值的驱动因素是企业提供的服务的质量及市场份额，企业规模对服务及服务的质量的影响较小，因而对于服务业，规模对企业价值的影响较小。对于新兴行业，如信息技术产业以及互联网这类行业，规模对企业价值的影响是较弱的，因为这类行业中技术是决定企业存亡与发展的关键因素。（2）盈利因素。企业中代表盈利因素的财务指标常见的有：净资产净利润率，毛利率、营业收入净利润率，总资产净利润率。根据企业价值的定义，企业价值等于企业未来净现金流量的折现值。当企业的盈利能力越强，则企业未来的净现金流量则越多，相应的企业价值就越大。（3）运营因素。企业中代表运营因素的指标有：总资产周转率、流动资产周转率、固定资产周转率、现金周转率等。运营能力高的企业，则意味着企业的资产或资金利用效率高，从而能够为企业产生更多的现金流量，因而最终能够促进企业价值的提高。相反，运营能力弱的企业，则将会使企业占用更多的资产或资金，从而侵蚀企业价值。（4）资本结构因素。衡量公司资本金的构成，以及公司的偿债能力，公司的财务风险水平。代表公司资本结构因素的财务指标有：资产负债率，长期资产负债率、负息负债与长期资产比率等。资本结构对企业价值的影响可以分为两方面，即既有积极的一面，也有消极的一面。一般来说，当企业的杠杆较低时，对企业价值起正向作用，当企业的杠杆较高时，对企业价值起负向作用。（5）成长因素。企业中代表成长因素的财务指标常见的有：总资产增长率、净资产增长率、营业收入的增长率、净利润增长率。在资本市场中，投资者往往会给予高成长性的公司更高的价格，这是因为高成长意味着企业在未来能够获得更大的收入，从而能够获取更高的现金流量，最终创造出更高的企业价值。（6）资产结构因素。衡量公司资产中具体资产的构成比例，如固定资产的占比，无形资产的占比。资产结构一般与企业所处的行业密切相关，即资产结构呈现出行业特性。因而，不同企业的不同资产结构，其表现出来的是行业的差异，要是同一行业，其资产结构一般来说是较为接近的。但是，对于资产结构，要是固定资产的占比高，则意味着企业面临的经营杠杆较大，从而会使企业利润波动变大，因而不利于企业价值的提升。相反，由于现在是知识经济时代，要是无形资产的占比高，则意味着企业的竞争优势强，因而会有利于企业价值的提升。（7）股权结构因素。衡量公司股东持有股权的构成情况，股权是集中还是分散，第一大股东的控股能力等方面，代表股权结构因素的指标有：第一大股东的持股比例，前十大股东持股比例，第二至十大股东持股比例等。股权结构由于涉及到公司的治理结构，因而会影响到企业的价值。一般来说，股权越集中的企业，由于面临一股独大的风险，第一大股东没能19万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文得到有效的监督，从而使得第一大股东损害其他股东利益的可能性越大，因而不利于企业价值的提升。3.3中小企业价值评估的影响因素的假设结合下文我们研究中小板上市企业价值评估的影响因素变量的选取，以及根据上述的文献综述以及理论分析，提出了如下的企业价值评估的影响因素理论假设：假设1：企业规模与企业价值存在正相关关系。企业规模越大，在一定程度上说明企业所占有市场份额越大，那么就可能会获得相当的垄断地位，从而最终有利于增加企业价值。另外，规模越大，企业往往有能力加大对研发的投入，从而通过研发投入间接促进企业价值的提升。假设2：负债有利于提升企业价值，与企业价值成正相关关系。从已有的理论来看，负债对于企业价值的影响有两方面，一是负债的增加，会相应增加企业的破产风险，进而加大企业的破产成本，最终导致降低企业价值；二是负债的增加，会使经理或控股股东的行为受到银行等债权人的监督，经营会更加谨慎，从而有利于企业价值的增加。那么负债对企业价值的影响受上述哪一方面占主导的呢？根据已有的研究得出，负债对企业价值的影响，其正面影响大于负面影响，因而负债的提高有利于企业价值的增加。假设3：盈利能力与企业价值呈正相关关系。一个企业获利能力越强，则其将为企业带来越多的利润和现金流入，因而最终会促进公司的企业价值的提升。假设4：成长性与企业价值存在正相关关系。高成长性意味着企业未来无论在资产规模还是在经营规模都有较大的增长，同时使企业的现金净流量增加，最终使企业价值得到提升。假设5：资产结构中，无形资产比例与企业价值呈正相关关系；固定资产比例与企业价值呈负相关关系。根据资产的占用形态，资产可以划分为有形资产与无形资产，而有形资产根据占有期限，占有一年或者一个生产经营周期以上的划分为固定资产，其他划分为流动资产。在本章中，主要研究无形资产比例与固定资产比例。根据无形资产定义，无形资产比例越高，表明企业拥有越多的关于专利、商标方面的资源，而在知识经济的时代，一个企业拥有的专利越多，或者其商标价值越大，则表明企业的竞争优势越大，因而有利于促进企业价值的提升。而固定资产比例越高，将可能导致公司不易变现，以及盈利波动会变大，从而降低企业价值。假设6：股权结构中，股权集中度与企业价值呈负相关关系，股权制衡度与企业价值呈正相关关系。股权越集中，从理论上讲，会使大股东更有动机去监督经理层，使经理为公司更好创造价值。但是另一方面，一股独大，又会促使控股股东利用自身的优势，通过高分红以及资产转移来侵蚀上市公司的价值。股权制衡度高，代表着除控股股东外，外部股东的力量越强大，从而使控股股东侵犯公司利益的行为得到制衡和约束，同时也使控股股东在强大的外部股东20万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文监管下，必须治理好公司，努力提升企业价值。通过对中小企业价值评估的影响因素进行理论分析和假设后，接下来我们对本文所利用到的面板数据模型做相应的介绍，以及进行中小板上市企业价值评估的影响因素模型的估计和分析。21万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文4面板数据模型的介绍面板数据是时间序列和截面数据的混合，严格来讲是指对一组个体（如居民、国家、公司等）连续追踪观察多期得到的资料。相对于单纯的截面数据和时间序列数据，这种特殊的资料结构使研究者可以建立更为符合实际的计量模型。一般来说，利用面板数据所构建的模型统称为面板数据模型，由于数据结构的复杂性，使得对面板数据模型的估计和分析需要更高的要求。本文在实证研究方面，采用的是面板数据，因而相对应的构建面板数据模型来进行估计分析和研究。对于面板数据模型，一般可以分为三类，第一种是最为常见的混合OLS模型，其模型的估计，与截面数据模型利用最小二乘估计相同；第二种为固定效应模型，该模型假定个体样本存在各自的截距项，且不随时间发生改变；第三种为随机效应模型，该类模型假定个体样本的截距项并不固定，其截距项可以随时间而发生改变，但是在该类模型中，需要假定随时间而改变的个体样本的截距项与解释变量间不存在相关关系。对于面板数据模型，我们可以先设定一个基础模型，然后其具体的三种模型可以在基础模型上进行限定而得到。在设定基础模型过程中，采用i来表示个体（iN1,2,,），用t来表示时间，则基础模型可以设定为：yxβ(4.1)it,it,it,it,it,其中，y为个体i在t时刻的观察值，即被解释变量；为个体i在t时刻的截距项；x为K1it,it,it,列向量，K为解释变量的个数；为个体i在t时刻的K1系数向量；为个体i在t时刻的it,it,残差项。4.1混合OLS模型对于面板数据的混合OLS模型，其特征是假设所有的个体具有相同的截距项，残差项与解释变量不存在相关关系，也就是说样本个体间不存在个体效应。因而，相当于假设和βit,it,为常数，不随样本个体与时间而改变。因此，混合OLS模型可以设定为：yxβ(4.2)it,0it,it,对于混合OLS模型的式（4.2），我们只需要利用普通最小二乘法或最大似然估计，就可以求出参数的估计值，和β。04.2固定效应模型对于面板数据模型的固定效应模型，其特征是假设样本个体具有各自的不同的截距项，但每个样本个体的截距项不随时间而改变。因而，相当假设为，不随时间改变，但随样it,i本个体而改变，β为常数β。因此，固定效应模型可以设定为：it,yxβ(4.3)it,iit,it,对于上式的估计，通常的做法是先将上式（4.3）进行组内平均，得到：yxβ(4.4)iiii22万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文Ti其中，yi(1/)Tit1yit,，Ti表示第i个样本个体的观察范围，xi与i的定义与yi相同。将式（4.3）减去式（4.4），可以去除样本个体的个体效应，可得：(yy)(xx)β()(4.5)it,iit,iit,i若定义y()yy，x()xx，以及()，于是，我们只需利用最小二it,,itiit,,itiit,,iti乘法估计下面的式子，就可以得到β的估计值：yxβ(4.6)it,it,it,4.3随机效应模型对于面板数据模型的随机效应模型，其特征是假设样本个体中其个体效应既有不随时间改变的，也有随时间随机变化的，体现在残差项之中。因而，对于单个样本个体，其个体效应it,由两部分组成，i和，对于，其为随时间改变的随机变量。因此，随机效应模型可以设定为：yx(4.7)it,iit,it,对于上式随机效应模型的估计，可以采用GLS进行估计，也可以采用FGLS进行估计。4.4面板数据模型的假设检验4.4.1固定效应检验固定效应的本质为我们可以通过利用个体间各自不同的截距项来反映不可观测的个体效果，但是如果个体间的截距项，也即个体效应并不显著的话，则我们只需对面板数据进行混合OLS模型估计就可以，而不需要利用固定效应模型。检验的基本思路为，在个体效应不显著的原假设下，有如下等式：H:012n进而，我们可以构造如下的F统计量来检验上述的原假设是否成立：22(RR)/(n1)urFFn(1,nTnK)(4.8)2(1R)/(nTnK)u其中，u表示固定效应模型，r表示混合OLS模型，R为模型估计的拟合优度，n为样本观察值，T为个体的观察时间，K为解释变量的数目。当所构造的出来的F统计量，在一定显著水平上，拒绝上述的原假设，则表明在该显著水平下，面板数据模型存在固定效应，反之，则表明在该显著水平下，不能得出面板数据模型存在固定效应这一结论。4.4.2随机效应的检验随机效应模型的检验可以在上式（4.7）的基础上利用OLS估计的残差来构造LM统计量，利用下面的原假设检验模型的随机效应：22H:0..vsH:001接着构造如下的LM统计量：23万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文22nTnTit11eit,LM1(4.9)2(T1)nTe2it11it,在满足原假设的情形下，LM统计量服从一个自由度为1的分布。如果构造出来的统计量，拒绝原假设，则表明模型存在随机效应。4.4.3Hausman检验对于一个面板数据模型，除了需要判断模型是否存在固定效应、随机效应外，我们还需要明确样本的个体效应究竟是固定效应还是随机效应占主导。根据固定效应和随机效应的定义，我们可以通过检验固定效应与其他解释变量是否相关作为进行固定效应和随机效应模i型的筛选依据。Hausman检验的基本思想是：在原假设与其他解释变量不相关的情形下，i利用OLS估计固定效应模型和利用GLS估计随机效应模型得到的参数估计是无偏且一致的，只是固定效应模型的估计出来不具有效性。要是原假设不成立，则会出现，固定效应模型估计出来的参数仍是一致的，而随机效应模型的估计参数却是非一致的。所以，在原假设下，两个模型估计出来的参数应该不具有显著的差异，因而，可以基于两个模型估计出来的参数差异构造统计量。假设b和βˆ分别为固定效应模型的OLS估计参数向量和随机效应模型的GLS估计参数向量，则：Var(bβˆ)Var()Var()Cov(,)Cov(,)bβˆbβˆbβˆ(4.10)基于上述Hausman检验的基本思想，有效估计量与它和非有效估计量之差的协方差应当为零，即：Cov[(bβˆ),]Cov(,)Var()βˆbβˆβˆ0(4.11)从而可以得到：Cov(,)bβˆVar()βˆ(4.12)将式（4.12）代入式（4.10）得到：Var(bβˆ)Var()Var()bβˆΨ(4.13)最终，Hausman检验基于如下构造的Wald统计量：WK[bβˆ]Ψˆ12[bβˆ]~(1)(4.14)其中，ˆ利用固定效应和随机效应模型的协方差矩阵进行计算。如果Wald统计量拒绝了原假设，则表明个体效应和解释变量x是相关的，因而，固定效应模型优于随机效应模型；iit,要是Wald统计量接受原假设，则随机效应模型优于固定效应模型。本章主要对面板数据模型分类以及相关模型筛选检验做了介绍。接下来，利用本章所介绍的面板数据模型对中小板上市企业价值评估的影响因素进行实证分析。4.5面板数据模型与中小企业价值评估在中小企业价值评估影响因素的研究中，利用面板数据模型，相对于单纯利用截面数据和时间序列数据所构建的模型来说，具有如下几方面的优势：24万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文（1）扩大中小企业价值评估影响因素研究的样本量。在本文的研究中，由于本文研究中小企业价值评估的影响因素，所研究的对象是公司，虽然中小企业数目众多，但由于中小企业存续时间较短，单个中小企业获得时间序列数据较少。因此，利用面板数据，通过选取一定样本量的公司，再加上每个公司的一定年度数据，这样既有截面数据，也有时间序列的数据，从而可以获得较为多的数据，扩充样本范围，最终提高中小企业价值评估的影响因素研究准确性。并且，通过扩大样本范围，包含的信息量更大，从而能够更好降低了变量间共线性的可能性，增加了自由度和估计的有效性。（2）有利于控制中小企业价值评估影响因素研究中个体企业影响的异质性。在中小企业价值评估的影响因素中，虽然研究者已发现在众多中小企业中，存在着一些共同的具有作用的影响因素，但是由于研究的时间和精力所限，研究者不可能穷尽所有影响因素变量，从而使得存在一些不控变量对中小企业价值评估起作用。例如，个体企业的企业家精神，势必会影响到企业的评估价值，但是由于企业家精神难于测量，我们难以将该变量加进模型之中。对于这种缺漏或难以测量的变量对中小企业价值造成的影响，在模型数据模型中，通常称为“个体效应”。因此，通过利用面板数据模型，可以在一定程度上消除中小企业价值评估影响因素研究中的“个体效应”，从而能够更好地估计出中小企业价值评估影响因素模型的相关参数。（3）在面板数据模型中能够考虑中小企业价值的随着时间变化的成长性。在中小企业的发展中，往往在一年的时间中，其各方面就出现了相当大的变化，从而导致中小企业价值相应出现较大变化。相对于截面数据模型，其并没有考虑个体中小企业的时间效应，而这种时间效应往往会比较显著并且影响较大，例如，年度宏观形势的变动，势必对中小企业价值评估影响因素产生重大影响。因此，通过利用面板数据模型，考虑中小企业样本的时间效应，获得了比截面数据所没有的优势。（4）利用面板数据模型估计中小企业价值评估的影响因素，在模型选择上更科学和规范。在面板数据模型中，进行估计时，如4.4节的所介绍的检验一样，在估计前需要进行模型的检验，最终选择合适的方法估计。而不像截面数据模型一样，单纯使用最小二乘法来估计模型参数。因此，在研究中小企业价值评估的影响因素研究中，利用面板数据模型，能够在估计前，进行模型的筛选，最终选择合适的估计方法和具体模型，进行模型估计，从而大大提高中上企业价值评估的影响因素模型的参数估计的准确性。25万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文5中小板上市企业价值评估的影响因素实证分析5.1变量选取及数据来源5.1.1变量选取根据第3章的理论分析，选取了如下的因变量和自变量。因变量：企业价值，等于年末债务价值+流通股市场价值+非流通股数量×每股净资产；企业规模：企业总资产。利用企业的总资产来衡量企业规模，而不利用另一衡量指标营业收入，主要是考虑到中小板中制造业占主体，资本密集度较大，利用总资产来衡量企业规模更为合理；资本结构：资产负债率，长期资本负债率，通过引入长期资本负债率，研究不同资本结构构成对企业价值的影响；盈利能力：营业净利率；成长性：营业收入增长率；利用营业净利润率以及营业收入增长率，而不利用总资产报酬率和总资产增长率，主要是考虑避免这两个变量与企业规模中交叉太多信息，减弱多重共线性。资产结构：无形资产占比，固定资产占比；股权结构：股权集中度，股权制衡度（S指数）；行业因素：资本密集度。虽然本文自变量的选择，跟传统对一般企业的研究相同，但是由于本文利用的是中小板市场的数据，因而从样本选择上，可以在一定程度上代表中小企业，并且对于财务指标的影响来说，中小企业和大企业具有同样的指标定义和计算，因此，利用传统的自变量，加上中小板市场的数据，可以达到本文对中小板上市企业价值评估的影响因素进行研究的目的。表5-1：变量定义变量类型变量名变量含义计算方法单位因变量EV企业价值年末债务价值+流通股市场价值+非流通股数量×每股净资产亿元SIZE企业规模总资产亿元DFL资产负债率资产负债率：总负债/总资产1长期资本负债长期资本负债率：非流动负债合计／（所有者权益合计+非流DFLL1率动负债合计）PROF盈利能力营业净利润率：净利润/营业收入总额1自变量GROW成长性（本期营业收入－上一期营业收入）/上一期营业收入×100%1PIA无形资产比例无形资产净额/公司总资产1PFA固定资产比例固定资产净额/公司总资产1TOP1股权集中度公司第一大股东与第二大股东持股比例的比值1TOPS股权制衡度公司第二大股东至第十大股东持股比例之和1CAPI资本密集度总资产/营业收入15.1.2数据来源本文数据全部来自于国泰安金融数据库或同花顺iFinD数据库，研究的窗口期为：2010年1月－2013年12月。遵循以下原则对数据进行筛选：（1）在2010－2013年连续4年可获得的我国中小板上市公司的相关数据，在中小板中可获得这四年数据的公司总共有531家；26万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文（2）中小板大多为制造性企业或者资本密集型行业，金融业的只有两家，宁波银行和山西证券，由于金融业的情况与其他行业的差异较大，并且中小板中只有两家，因而，将这两家金融业企业在研究样本中剔除；（3）剔除特别处理的ST股、退市处理的*ST股、处于特别转让的PT股、以及已经终止上市的A股，根据这一规则剔除了12家企业；（4）剔除在样本期间内涉及被借壳以及重大资产重组的企业，因为，对于被借壳企业来说，借壳完成后，其主营业务完成发生改变，跟之前的企业已完成没有关联，对于重大资产重组，根据重大资产重组的定义，重组完成后，企业的总资产、营业收入或净资产，至少比上期相比增长50%以上。根据借壳以及重大资产重组的定义，剔除了5家借壳企业，43家重大资产重组企业；（5）对于在样本期间内，在上述（3）和（4）中没有被剔除且曾经被ST处理过的，有6家，由于被ST处理过的企业经营波动较大，因而将其从样本选取中剔除；（6）除了上述的剔除外，为了避免异端值对研究的影响，剔除总资产增长率和营业收入增长率99%分位数以上的数据，根据这一原则，剔除了34家企业。基于上面所述数据筛选原则，选取了2010年12月31日前上市的中小板上市公司共429家企业作为本文的研究对象，共1716个观察值。5.2中小板上市企业价值评估的影响因素模型构建5.2.1企业价值评估的影响因素面板数据模型构建对于中小板上市企业价值评估的影响因素模型建立，首先将相关影响因素所对应的变量都作为解释变量，由于企业的运营管理受宏观经济形势影响较大，因此，需要考虑模型是否存在时间效应。通过对添加年度虚拟变量考虑时间效应的模型与没有加年度虚拟变量的模型进行比较，发现在考虑时间效应后，各样本的模型拟合优度显著提高，因此，中小企业价值影响因素模型存在时间效应。其次，我们对解释变量在各样本估计中都不显著的，进行逐个的剔除比较，观察剔除掉该变量后，是否会影响剩余变量的估计系数大小、显著性以及模型整体的拟合优度，要是不影响，则我们认为该变量对企业价值不具有影响，可以剔除。根据这一剔除的标准，我们最终建立了以企业规模、资本结构、长期资本负债率等10个解释变量，以企业价值为被解释变量的企业价值评估的影响因素面板数据模型：ln(EV)ln(SIZE)DFLDFLLPROFGROWit,i1it,2it,3it,4it,5it,PIAPFATOP1TOPSCAPIYI6it,7it,8it,9it,10it,tit,其中，i为截距项，1,2,,10为估计系数，YI为年度的虚拟变量，it,为残差项。5.2.2面板数据模型的估计步骤对于面板数据模型的估计，目前有三种估计方法，一是混合OLS模型；二是固定效应模型；三是随机效应模型。关于这三个模型的介绍详见第4章。对于混合OLS模型与固定效应模型的筛选，可以通过F检验来判断，当F检验的P值小于0.05时，则在5%的置信水平上拒绝混合OLS模型优于固定效应模型的原假设，模型应利用固定效应进行估计，反之则相反。而对于固定效应模型与随机效应模型，我们可以通过Hausman检验来判断，当Hausman检验对应的P值小于0.05时，则在5%水平上拒绝随机效应优于固定效应的原假设，模型应利用27万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文固定效应进行估计，反之则相反。同样，对于混合OLS模型与随机效应模型的筛选，我们可以通过卡方检验来进行，当卡方检验对应的P值小于0.05时，则在5%水平上拒绝混合OLS模型优于随机效应模型的原假设，模型应利用随机效应进行估计。对于模型的估计确定后，通常还需要再进行异方差和时间序列的检验，我们可以通过利用ModifiedWald检验和Wooldridge检验进行检验。最后，我们可以通过STATA12.1软件中的xtscc命令来对异方差和时间序列进行综合的处理，以得到稳健的系数估计[43]。5.3全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析5.3.1全国中小板上市企业的描述性统计分析首先，我们对全国中小板上市企业进行总体的描述性统计分析，见表5-2：表5-2：变量描述性统计变量观察量均值标准差最小值中位数最大值EV171650.8076.360.2231.371076.58SIZE171630.2350.002.2717.99822.52DFL17160.3490.1860.0100.3290.837DFLL17160.0780.1160.0000.0250.775PROF17160.0950.109-1.0970.0810.842GROW17160.1940.239-0.6010.1701.194PIA17160.0420.0330.0000.0350.233PFA17160.2230.1360.0010.1990.885TOP117160.3680.1470.0470.3600.865TOPS17160.2730.1200.0160.2660.656CAPI17161.9471.2160.1311.69016.876从表5-2可以看出，经过十年的发展，研究样本中，中小板上市公司的企业价值的大小差异较大，从最小的不足1亿人民币，到最大的1000多亿人民币的企业价值，在这样本期间内，即2010年至2013年，平均每家中小板上市公司的企业价值大约为50亿，中位数约30亿。对于企业规模方面，企业的营业收入从最小的只有2亿多，到最大的将近800多亿，平均每家中小板上市公司的营业收入大约为30亿。结合企业价值和企业规模，我们可以得出，对于中小板上市企业，一单位的企业总资产，可以创造出1.7倍的企业价值。对于其他变量，样本企业的变化情况都较大。需要指出的是，从长期资本负债率的平均值来看，我国中小板上市公司的长期资本中负债融资的占比较低，只有7.8%，中位数只有2.5%，企业的负债融资较多的是短期借款或经营负债。对于资产结构变量的无形资产占比，样本企业的占比同样较低，只有4.2%。对于代表行业因素的，资本密集度，平均值为1.95，大于1，说明样本企业都是资本密集型企业，一单位的营业收入需要通过将近2单位的资产来支持，这与我们研究的样本对象大多是制造业的情况相符，但资本密集度却出现很大的差异，从最小的0.13到最大的16.87。对于成长性，样本企业的平均营业收入增长率达到了19.4%，远高于GDP的平28万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文均增长率，说明了中小板的上市企业这几年的增长情况良好。对于股权结构，股权集中度，即第一大股东持股比例，达到36.8%，说明中小板上市企业的股东集中度较高，存在企业一股独大的现象，容易出现大股东侵占小股东利益的风险发生，但是股权制衡度，即第二至第十大股东的持股比例，平均达到27.3%，说明了外部主要股东的持股比例较高，能够对第一大股东起到一定的监督和制衡作用。对于盈利能力，这几年企业的盈利情况一般，平均值只有9.5%，但是各企业的盈利情况差异大。接着我们对中小板样本总体进行分年度的平均值分析，见表5-3：表5-3：变量分年度平均值年份EVSIZEDFLDFLLPROFGROWPIAPFATOP1TOPSCAPI201047.8223.210.3200.0620.1190.3170.0350.2010.3780.2991.93201143.8927.810.3340.0650.1060.2410.0400.2140.3710.2861.87201248.4332.370.3590.0840.0870.0890.0460.2320.3670.2621.96201363.0837.530.3820.1020.0690.1310.0470.2450.3550.2452.03总体50.8030.230.3490.0780.0950.1940.0420.2230.3680.2731.95从表5-3可以看出，各变量在样本期间内，存在一定的变化趋势。对于企业价值变量来说，总体上看，中小板上市企业的平均企业价值在上升，但是需要注意的是平均企业价值在2010年是47.82亿元，到2011年为43.89亿元，出现了一定的下降，但随后在2012和2013年继续保持了上升的趋势。对于企业规模，则保持着上升的态势，但是结合成长性变量来看，可以得出，这种规模的增长的速度，出现了放缓的趋势，平均成长性从2010年的31.7%，逐步下降到2013年的13.1%，盈利能力同样出现了下降放缓的情形，这些证据都说明了我国中小企业的目前以及未来的发展状况不容乐观。对于资本结构，负债率逐年上升，从2010年的32%上升到2013年的38.2%，相应的长期资本负债率则从2010年的6.2%上升到2013年的10.2%，这些说明了我国中小企业的债务负担在逐年增加，这与中小企业近年来发展状况变差，需要进行更多外部负债融资来支持发展的现实相符。对于资产结构，无形资产占比和固定资产的占比都保持缓慢上升的趋势。对于股权结构，股权集中度以及股权制衡度都呈现降低，这说明了股权呈现一定的分散趋势。对于衡量行业因素的资本密集度，逐年上升，这说明了每产生一单位的营业收入，需要更多单位的资产来支持，这从另一方面也说明了我国中小企业的发展状况不佳。最后对中小板上市企业的总体变量相关性进行统计分析29万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文表5-4：变量相关系数EVSIZEDFLDFLLPROFGROWPIAPFATOP1TOPSCAPIEV10.883SIZE1***0.2700.364DFL1******0.2470.3670.634DFLL1*********0.133-0.367-0.142PROF-0.0091*********0.1260.0790.220GROW0.061-0.0021*******-0.081-0.082PIA-0.062-0.075-0.021-0.0121****0.2060.256-0.223-0.0950.158PFA-0.071-0.0211***************TOP10.0500.0580.0280.0130.0480.017-0.026-0.0661-0.173-0.1750.110-0.114-0.558TOPS-0.001-0.0170.075-0.0341***************-0.1260.2670.234-0.169CAPI-0.0030.053-0.0130.024-0.036-0.0301************注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。从表5-4可以看出，对于企业价值影响因素与企业价值的相关性来说，企业规模与企业价值的相关性较大，呈正相关，这与前面的假设相一致。资本结构变量，负债率和长期资本负债率与企业价值都呈正相关，且统计检验上显著，与前面的假设相一致。盈利能力和成长性也与企业价值呈正相关，统计检验上显著，同样与前面的假设相致。而对于资产结构变量、股权结构变量以及行业因素变量则没能得出是否与企业价值存在相关性，没能检验前面的假设，这需要通过下面的面板数据模型的估计后才能做进一步的判断。对于企业价值影响因素变量间的相关性，从表可以得出，除了负债率与长期资本负债率具有较大的正相关性外，其他的解释变量间的相关性都较小，说明了影响因素变量间不存在严重的多重共线性。5.3.2全国中小板企业价值评估的影响因素模型估计根据6.1.2所介绍的估计步骤，对于全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型进行估计。首先，我们进行模型的筛选检验。对于混合OLS模型与固定效应模型的判断，估计出来的F检验结果为：F(267,791)=4.03，Prob>F=0.0000，因而我们可以在1%的水平上拒绝混合OLS模型优于固定效应模型的原假设，相对于混合OLS模型，选择固定效应模型更为合理；对于混合OLS模型与随机效应模型的判断，估计出来的卡方检验结果为：chibar2(01)=252.72，Prob>chibar2=0.0000，因此，我们同样可以在1%的置信水平上拒绝混合OLS模型优于随机效应模型的原假设，相对于混合OLS模型和随机效应模型，应该选用随机效应模型；对于固定效应模型和随机效应模型的判断，估计出来的Hausman检验结果为：chi2(13)=50.46，Prob>chi2=0.0000，因此，我们同样可以在1%的置信水平上拒绝随机效应模型优于固定效应30万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文模型的原假设。从而，对于全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型，最终选取固定效应模型进行估计以及分析。接着对模型进行异方差和序列相关性检验，经检验发现模型存在异方差和序列相关性，通过利用Hoechle（2007）[43]提出针对面板数据中异方差和序列相关的综合处理方法1，可以在一定程度上消除对估计的影响。最终得出全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型的估计结果，见表5-5：表5-5：全国中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计结果变量系数标准误差T值P值95%置信区间ln(SIZE)0.6500.02823.250.0000.5950.705DFL0.6540.1484.410.0000.3620.946DFLL-0.1720.112-1.540.125-0.3920.048PROF0.7420.1245.980.0000.4980.987GROW-0.0060.067-0.100.924-0.1380.125PIA-0.2300.163-1.410.161-0.5510.092PFA0.3100.1442.160.0320.0270.593TOP1-1.0420.324-3.220.001-1.679-0.405TOPS-0.0560.129-0.430.666-0.3110.199CAPI-0.1260.014-8.890.000-0.154-0.098时间效应年度虚拟变量，控制且显著常数项1.8700.06827.580.0001.7372.004注：被解释变量为Ln(EV)，模型估计的调整R方为0.3216，样本观察值为1072个。对于时间效应的考虑，我们是通过加入年度虚拟变量来控制的，考虑时间效应后，年度虚拟变量估计系数显著，且样本估计的可决系数大幅提升，因而认为时间效应存在。5.3.3全国中小板企业价值评估的影响因素模型结果分析从总体上看，大多数影响因素变量对企业价值具有显著影响。对于企业规模来说，其估计系数为0.65，在1%的置信水平下显著，由于企业规模变量的估计系数0.65小于1，说明企业规模增长1%，并没有带来1%的企业价值的增长，只有0.65%的增长，表明企业规模的增长虽然能带来企业价值的增长，但起到的作用不是特别大。对于资本结构，负债率对企业价值在1%的置信水平上具有显著的正向影响，而对于长期资本负债率却没能得出是否具有影响的关系。对于负债率对企业价值的影响大小，负债率变量的估计系数为0.654，表明负债率增加1%，企业价值能提高0.654%，说明提升负债率对企业价值具有不小的作用。对于盈利能力，其同样在1%的置信水平上，对企业价值具有正向影响，估计系数为0.742，表明每增加1%的营业收入净利润率，能够提高0.742%的企业价值。1该处理方法适用于异方差、序列相关以及截面相关性质未知的情形，相当于将White/Newey估计扩展到Panel的情形。31万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文对于成长性、无形资产占比以及股权制衡度，则根据估计结果没能判断出是否对企业价值具有显著影响。对于固定资产占比，能够得出在1%的置信水平对企业价值具有正向影响的结论，与前面的假设不相一致，这可能是由于样本企业大多为制造业，在会计上固定资产多为生产线或生产车间，从而固定资产占比高，在一定程度上意味着产能相对较高，从而有利于扩大收入规模，从而有利于提高企业价值。对于股权集中度，在1%的置信水平上，显著表明降低1%的股权集中度，能够为提升1.042%的企业价值，说明股权集中度太高，不利于企业价值的提升，这与前面的理论相一致。对于行业因素的资本密集度，在1%的置信水平上，显著表明对企业价值具有负向的影响，这与理论假设预期相符。5.4分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析对于分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型的研究，本文通过选取具体行业中小板上市企业数目前四的4个行业作为分行业的比较研究。选取的行业与5.3小节的一样，选取的4个行业分别为：机械设备110家、化工制品61家、IT设备56家和金属非金属41家，占总体样本企业数的62.47%。接下来我们对这4个行业的中小板上市企业价值影响因素模型进行估计和分析。5.4.1分行业中小板上市企业的描述性统计分析对于行业中小板上市的描述分析，我们挑选了中小板前四大行业的进行分析，即机械设备、化工制品、IT设备以及金属非金属这4个行业，关于这4个行业定义组成，详见2.3节。这4个行业的样本企业数分别为：机械设备110家、化工制品61家、IT设备56家和金属非金属41家，占总体样本企业数的62.47%。接下来我们针对这4个行业，进行分行业的变量平均值分析：表5-6：样本变量分行业平均值行业EVSIZEDFLDFLLPROFGROWPIAPFATOP1TOPSCAPI机械设备40.0025.040.3320.0570.0970.1760.0460.1930.3480.2772.08化工制品40.5327.900.3570.0890.0600.2060.0440.2820.3760.2611.55IT设备43.7820.480.2830.0580.1030.1960.0350.2030.3350.2912.20金属非金属39.6827.280.3830.0840.0670.1990.0460.2530.3920.2681.77汇总40.8625.080.3360.0690.0850.1910.0430.2240.3580.2751.94从表5-6可以看出，总体上这4个行业的变量平均值存在一定的差异情况。对于中小企业的平均企业价值，IT设备制造业的企业价值平均最高，43.78亿元，而对于机械设备、化工制品以及金属非金属制造业则差别不大。对于企业规模平均值，最大的是化工制品以及金属非金属制造业，最小的是IT设备制造业，结合平均企业价值和平均企业规模来看，可以看到，IT设备制造业的企业，虽然其平均企业规模排最小，但是其平均企业价值最大，说明了市场对IT设备制造业的前景和发展比其他三个行业，较为看好。对于资本结构，无论是平均负债率还是平均长期资本负债率，IT设备制造业的平均值在这4个行业中都是最小的，说明IT设32万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文备制造业的负债承担较小。而对于化工制品和金属非金属制造业，其资本结构都相对较高。对于企业的平均盈利能力，这4个行业的出现较大的差异，平均盈利能力最高的是IT设备制造业，达到10.3%，而最低的是化工制品业，只有6%。对于企业的平均成长性，各行业的差异较小，平均都在20%左右。对于资产结构，无形资产占比各行业的差异较小，但是占比值不高，固定资产占比中最高的是金属非金属制造业，达到25.3%。对于股权结构，各行业的差异同样较小，股权集中度即第一大股东持股比例在30%至40%的范围内波动，对于股权制衡度则在20%至30%间变动，由于股权集中度加上股权制衡度等于上市企业前十大股东持股比例之和，因而各行业前十大股东持有比例平均都达到50%，说明了这4个行业的企业其控股较为集中。对于衡量行业因素的资本密集度，这4个行业的平均资本密集度都大于1，最大的是IT设备制造业。5.4.2分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计对于分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计，跟上面5.3.2节的相类似。首先对分行业面板数据模型进行筛选检验。通过表5-7可以得出：机械设备、化工制品、IT设备和金属非金属这四个行业的企业价值评估的影响因素模型，在1%的置信水平下，拒绝混合回归优于固定效应，拒绝混合回归优于随机效应。因而，分行业面板数据模型只能选择固定效应模型和随机效应模型。表5-7：分行业面板数据模型筛选的F检验和卡方检验固定效应和混合回归F检验随机效应和混合回归卡方检验原假设混合回归优于固定效应混合回归优于随机效应F值P值卡方值P值机械设备3.640.000076.600.0000化工制品6.030.000092.720.0000IT设备3.480.000033.700.0000金属非金属2.990.000014.330.0001接着，对于固定效应模型与随机效应模型的筛选，利用的是Hausman检验，检验结果见表5-8，机械设备业在1%的置信水平上拒绝随机效应模型优于固定效应模型的原假设，IT设备和金属非金属制造业则在5%的置信水平上拒绝，化工制品在10%的置信水平上拒绝。因此，综合上面的判断，得出分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型最终利用固定效应模型进行估计。33万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文表5-8：分行业面板数据模型筛选的Hausman检验原假设随机效应模型优于固定效应模型卡方统计量卡方平方自由度P值机械设备37.78130.0003化工制品17.30130.0680IT设备24.14130.0299金属非金属20.07130.0286最后，对固定效应面板数据模型进行异方差和序列相关性的检验，检验结果表明存在一定的异方差与序列相关，利用与5.2.2所介绍的相同的方法，对面板数据中异方差和序列相关进行一定程度的消除，最终得到了表5-9的估计结果。表5-9：分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计结果样本机械设备化工制品IT设备金属非金属模型固定效应固定效应固定效应固定效应ln(SIZE)0.284***(0.03)0.680***(0.03)0.741***(0.05)1.197***(0.13)DFL1.034***(0.34)0.525***(0.07)0.611**(0.30)0.488**(0.24)DFLL-0.640***(0.20)-0.079(0.14)1.164***(0.36)-0.083(0.10)PROF2.112***(0.26)0.429***(0.03)0.861***(0.32)2.866***(0.61)GROW0.183***(0.05)-0.039(0.04)-0.251(0.16)-0.076(0.11)PIA0.591**(0.23)-0.490(0.51)-3.923(2.35)0.908(0.64)PFA0.950**(0.37)0.169**(0.07)-0.293(0.18)0.046(0.07)TOP1-1.135(0.97)-0.100(0.27)-1.619***(0.40)-1.564***(0.33)TOPS-0.301***(0.10)0.048(0.09)0.240(0.35)-0.477**(0.20)CAPI0.075***(0.01)-0.113***(0.03)-0.163***(0.04)-0.299***(0.08)时间效应控制且存在控制且存在控制且存在控制且存在常数项2.233***(0.15)1.445***(0.17)2.183***(0.33)0.555(0.40)观察项440244224164可决系数0.31160.53270.33590.5259F值57.3227.266.77145.21注：括号内为标准误。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。对于时间效应的考虑，我们是通过加入年度虚拟变量来控制的，考虑时间效应后，各样本估计的可决系数大幅提升，因而认为时间效应存在。5.4.3分行业中小板上市企业价值评估的影响因素模型结果分析从表5-9可以看出，总体上看，这4个行业的企业价值评估的影响因素模型估计结果，无论是大小还是显著性，都出现了明显的差异。对于企业规模来说，4个行业的估计系数都为正，且对企业价值具有正向的影响，但是估计出来的系数具有明显的差异，机械设备业的最小，只有0.284，金属非金属的最大，达到1.197，除了金属非金属外，其他三个行业的估计34万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文系数都小于1，这说明了企业规模增长1%，对于机械设备业来说只能促进企业价值增长0.28%，而对于化工制品来说能促进增长0.68%，IT设备的能促进增长0.74%，而对于金属非金属的却能促进增长1.20%，表明了企业规模对于金属非金属制造业的企业价值的提高具有重大作用，对于其他三个行业的作用较小。对于资本结构，资产负债率对这4个行业都具有显著正向的影响，估计系数大小出现差异，负债率增加1%，对企业价值提升最大的是机械设备，能促使企业价值增长1.03%，最小的是金属和非金属，只有4.9%。从数值来看，机械设备业的资产负债率的估计系数，远远大于其他三个行业，表明机械设备的资产负债率对企业价值的具有重大的促进作用。长期资产负债率对机械设备的企业价值具有显著的负向影响，而对于IT设备的企业价值具有显著的正向影响，对于其他2个行业化工制品和金属非金属的企业价值，不能据此做出判断。对于盈利能力，营业收入净利润率对这4个行业在1%的置信水平上都具有显著的正向影响。营业收入净利润率提高1%，对企业价值促进作用最大的是金属非金属业，能使企业价值增长2.87%，其次是机械设备的2.11%，IT设备的0.86%，最小的是化工制品，只有0.43%。从这些数据可以看出金属非金属业的企业价值对盈利能力的变动最为敏感，最不敏感的是化工制品业。对于成长性，营业收入增长率在1%的置信水平上对机械设备业的企业价值具有显著的正向影响，而对于化工制品、IT设备和金属非金属，则没能判断出是否对企业价值的影响关系以及显著情况。对于资产结构，无形资产占比对机械设备的企业价值具有显著的正向影响，提高无形资产占比的1%的比例，能够促使企业价值增长0.59%，具有一定的作用，而无形资产占比对其他3个行业则没能得出是否对企业价值具有影响的结论。固定资产占比在5%的置信水平上，对机械设备业和化工制品的企业价值具有显著的正向影响，但是提高固定资产占比的1%比例，对企业价值的促进作用，机械设备能使企业价值增长是0.95%，接近于1%，化工制品只能增长0.17%，作用较小。固定资产占比对IT设备和金属非金属没能得出与企业价值具有何种关系的结论。对于股权结构，股权集中度在1%的置信水平上，对IT设备和金属非金属的企业价值具有显著的正向影响，并且影响较大，估计系数都大于1，即降低集权集中度1%的比例，能够使企业价值增长超过1%的幅度。股权集中度对于机械设备和化工制品的企业价值的影响情况不能确定。股权制衡度在1%的置信水平上对机械设备的企业价值具有正向影响，在5%的置信水平上对金属非金属的企业价值具有正向影响，机械设备的估计系数为-0.301，金属非金属的估计系数为-0.477，对企业价值具有一定的影响。股权制衡度对于化工制品和IT设备的企业价值的影响不能作出判断。对于行业因素的资本密集度，在1%的置信水平上对化工制品、IT设备和金属非金属的企业价值具有负向的影响，但是对机械设备的企业价值却具有正向的作用，但由于估计系数只有0.075，对企业价值的负向作用较小。35万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文5.5分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计分析对于分地区中小板上市企业价值评估的影响因素模型的研究，本文通过选取具体全国各省市自治区中小板上市企业数目前四的4个地区作为分行业的比较研究。选取的地区与5.4小节的一样，选取的4个地区分别为：：广东88家、浙江78家、江苏62家和山东37家，占总样本企业的61.77%。接下来我们对这4个区域的中小板上市企业价值评估的影响因素模型进行估计和分析。5.5.1分区域中小板上市企业的描述性统计分析对于分区域中小板上市的描述分析，我们挑选了中小板前四大区域的进行分析，即广东、浙江、江苏和山东这4个区域，这4个区域的样本企业数分别为：广东88家、浙江78家、江苏62家和山东37家，占研究总样本企业数的61.77%。接下来我们针对这4个区域，进行分区域的变量平均值分析：表5-10：样本变量分区域平均值区域EVSIZEDFLDFLLPROFGROWPIAPFATOP1TOPSCAPI广东43.4324.180.3300.0590.0980.1990.0380.1960.3740.2731.831浙江53.6134.350.3650.0810.0930.1770.0460.2270.3450.2811.772江苏62.0035.880.3570.0530.0810.2140.0430.2210.3910.2681.698山东46.6230.150.3420.0720.0800.1870.0450.2890.3820.2671.934汇总51.2230.740.3490.0660.0900.1940.0420.2240.3710.2731.797从表5-10总体上看，这4个区域的样本变量平均值存在一定的差异。对于平均企业价值，最小的是广东区域，平均每家企业的价值为43.43亿，最大的是江苏区域，平均每家企业的价值达到62亿。对于规模来说，平均规模最大的是江苏区域的企业，平均每家企业的规模达到35.88亿，而广东地区的，平均每家企业的规模只有24.18亿。从平均企业价值和企业规模这两个变量看，广东的中小板上市企业虽然数目较多，但是平均体量较小，江苏和浙江相对较大，而对于山东地区，不仅中上板上市企业数目少，且企业价值和规模也小。对于资本结构，资本负债率在这4个区域中的差异较小，都为30%多，负债杠杆较小；长期资本负债率最大的是浙江地区，平均值为8.1%，最小的是江苏地区，平均值为5.3%，但总体上，长期资本负债率都相对较小，在这4个区域中，对于长期资本主要来源还是股权融资，而不是负债融资。对于盈利能力和成长性，区域差异较小，盈利能力在8%到10%之间，成长性在17%到22%之间。对于盈利能力，最大的是广东地区，达到9.8%，对于成长性，最大的是江苏地区，达到21.4%。对于无形资产占比和固定资产占比，以及资本密集度，区域差异较小，但是对于这4个地区，无形资产占比都偏低。对于股权结构，股权集中度最高的是江苏地区为39.1%，最低的是浙江地区为34.5%，股权制衡度的区域差异较小，都在26%到28%之间。5.5.2分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计对于分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型的估计，跟上面5.3.2节的相类似。36万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文首先对分区域面板数据模型进行筛选检验。通过表5-11可以得出：广东、浙江、江苏和山东这4个地区的企业价值影响因素模型，都在1%的置信水平下，拒绝混合回归优于固定效应，拒绝混合回归优于随机效应。因而，分区域的面板数据模型只能选择固定效应模型和随机效应模型。表5-11：分区域面板数据模型筛选的F检验和卡方检验固定效应和混合回归F检验随机效应和混合回归卡方检验原假设混合回归优于固定效应混合回归优于随机效应F值P值卡方值P值广东地区4.440.000056.760.0000浙江地区2.500.000020.770.0000江苏地区6.750.000079.790.0000山东地区3.280.00005.660.0087接着，对于固定效应模型与随机效应模型的筛选，利用的是Hausman检验，检验结果见表5-12，山东地区的企业价值评估的影响因素面板数据模型，在1%的置信水平上拒绝随机效应模型优于固定效应模型的原假设，江苏地区的在5%的置信水平上拒绝，广东和浙江的在10%的置信水平上拒绝。因此，综合上面的判断，得出分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型最终利用固定效应模型进行估计。表5-12：分区域面板数据模型筛选的Hausman检验原假设随机效应模型优于固定效应模型卡方统计量卡方平方自由度P值广东地区16.93130.0759浙江地区16.39130.0890江苏地区25.88130.0177山东地区124.88130.0000最后，对固定效应面板数据模型进行异方差和序列相关性的检验，检验结果表明存在一定的异方差与序列相关，利用与5.2.2所介绍的相同的方法，对面板数据中异方差和序列相关进行一定程度的消除，最终得到了表5-13的估计结果。37万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文表5-13：分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型估计结果样本广东地区浙江地区江苏地区山东地区模型固定效应固定效应固定效应固定效应ln(SIZE)0.632***(0.07)0.448**(0.17)0.896***(0.11)0.639***(0.07)DFL0.666***(0.10)1.070(0.69)0.258***(0.04)1.107***(0.29)DFLL-0.319*(0.16)0.405(0.25)-0.234*(0.13)-0.714**(0.27)PROF1.371***(0.37)2.936***(0.50)0.234***(0.09)2.300**(0.82)GROW-0.031(0.09)-0.055(0.18)-0.020(0.12)-0.050(0.05)PIA-0.907(0.68)-1.819***(0.58)0.651(0.57)1.168***(0.34)PFA0.391*(0.22)0.007(0.09)0.0850(0.20)0.319*(0.18)TOP1-0.770***(0.29)-1.246***(0.24)0.796**(0.35)-2.179***(0.57)TOPS0.103(0.20)0.136(0.47)0.072(0.16)-0.714***(0.20)CAPI-0.126***(0.04)-0.049(0.04)-0.157***(0.03)-0.081*(0.05)时间效应控制且存在控制且存在控制且存在控制且存在常数项1.804***(0.09)2.234***(0.25)0.594**(0.24)2.194***(0.18)观察项22420018496可决系数0.41010.34370.52710.6458F值8.16026.154.852375.2注：括号内为标准误。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。对于时间效应的考虑，我们是通过加入年度虚拟变量来控制的，考虑时间效应后，各样本估计的可决系数大幅提升，因而认为时间效应存在。5.5.3分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型结果分析从表5-13可以得到，总体上，从这4个地区的估计系数大小以及显著情况来看，分区域中小板上市企业价值评估的影响因素模型的估计结果都出现一定程度的差异。对于企业规模，这4个地区的估计系数都为正，但是数值大小和显著情况出现差异，广东、江苏和山东地区的在1%的置信水平上显著，而浙江地区的则只是在5%的置信水平上显著，且这4个地区的估计系数都小于1，说明同等规模的变化并没能带来同等的企业价值的变化。企业规模增长1%，对企业价值的促进作用最大的是，江苏地区，能够使企业价值增长0.90%，最小的是浙江地区，只能使企业价值增长0.45%。对于资本结构，资产负债率在1%的置信水平上，对广东、江苏和山东地区的企业价值具有正向的影响，山东地区的影响较大，估计系数为1.107大于1，江苏地区的较小只有0.258，对于浙江地区的则不能确定资产负债率是否对企业价值的影响关系。对于长期资本负债率，在5%的置信水平上对企业价值具有负向影响，而在10%的置信水平上对广东和江苏地区的企业价值具有负向影响，对浙江地区的企业价值的则不能判断。对于盈利能力，营业收入净利润率在1%的置信水平上，对广东、浙江、江苏和山东这4地企业的企业价值的具有正向影响，但是这4个地区盈利能力对企业价值的影响差异较大。38万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文提升营业收入净利润率1%的比例，对企业价值影响最高的是浙江地区的企业，能够使企业价值增长2.94%，接近3%，其次是山东地区的企业2.3%，接着的是广东地区的企业1.37%，影响最小的是江苏地区的企业，只能使企业价值增长0.23%，远小于1%。对于成长性，营业收入增长率对这4个地区的企业价值的影响关系不能做出判断。对于资产结构，无形资产占比在1%的置信水平上对浙江地区的企业价值具有显著的负向影响，对山东地区的企业价值具有显著的正向影响，而对于广东和江苏地区企业的企业价值则没能做出判断。固定资产占比在10%的置信水平上对广东和山东地区企业的企业价值具有显著的正向影响，对浙江和江苏地区的企业价值的影响关系不能做出判断。对于股权结构，股权集中度在1%的置信水平上，对广东、浙江和山东地区的企业价值具有负向影响，并且对于浙江和山东地区的股权集中度的估计系数大于1，对于企业价值的影响较大。对于江苏地区，股权集中度在5%的置信水平上，对企业价值具有正向的影响，说明在江苏地区，适当提高股权集中度对企业价值的提升反而是有利的。对于行业因素的资本密集度，在1%的置信水平上对广东和江苏地区的企业价值具有显著负向的影响，在10%的置信水平上，对山东地区的企业价值具有显著的负向影响，对于浙江地区，则没能对资本密集度对企业价值的影响做出判断。对于广东、江苏和山东这三地，资本密集度的估计系数都较小，说明降低资本密集度对提升企业价值的作用有限。5.6小结本章节通过利用2010年12月31日前在中小上市的429家企业，利用企业规模、资本结构、长期资本负债率等10个解释变量，以企业价值为被解释变量，构建企业价值评估的影响因素面板数据模型，对中小板上市企业价值从全国总体、分行业和分区域这三个角度进行全面描述性统计分析和模型的估计分析。从描述性统计分析和模型的估计结果，我们可以看出中小企业价值评估的影响因素在行业和区域上出现不小的差异，这需要我们在评估中小企业价值的过程中，更多关注不同行业和区域下，中小企业价值评估的重要因素的差异情况。因此，在下一章中，我们根据模型的估计结果和分析，总结出中小板上市企业价值评估的重要因素，以及给评估人员提出相关的应用建议。39万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文6中小板上市企业价值评估的重要因素及应用建议6.1中小板上市企业价值评估的重要因素6.1.1中小板上市企业价值评估影响因素的排序根据本文第5章的中小板企业价值评估的影响因素面板数据模型的估计结果，对估计结果进行整理和归纳，得出下表，中小板企业价值评估的影响因素的行业区域估计系数大小排序情况。表6-1：中小板企业价值评估的影响因素的区域行业估计系数大小排序机械化工IT金属变量名符号总体广东浙江江苏山东设备制品设备非金属企业规模ln(SIZE)D√D√D√A√√A√D√C√√资产负债率DFLC√C√CD√√B√√B√√D长期资本负债率DFLL√D√B√√盈利能力PROFB√A√√A√√√DA√√√A√√√CC√A√√√成长性GROW无形资产比例PIAB√√C√√√固定资产比例PFAC√D股权集中度TOP1A√√B√C√√B√B√√√A√√B√√股权制衡度TOPS√资本密集度CAPI√√注：√表示估计系数大于等于0.5小于1，√√表示估计系数大于等于1小于2，√√√表示估计系数大于等于2。A表示在该样本集中的估计系数绝对值最大，B表示估计系数绝对值第二，C表示估计系数绝对值第三，D表示估计系数绝对值第四。表中所注明大小和排序标志的变量，其估计系数至少在10%的置信水平上显著。从上表，我们可以看出，总体、分行业样本、分区域样本在估计系数大小以及在该样本集的排序上，具有很大的差异性。对于全国总体样本，对中小企业价值评估影响最大的是股权集中度。股权集度与企业价值的关系为负相关，这可能是由于目前我国从整体上看，大股东侵占中小股民利益的情况比较严重，使得股权集中度越低，大股东的权力能够受到有效制约，使得较低股权集中度相对较高的股权集中度，在同等条件下，企业价值更高。从行业来看，机械设备和金属非金属的对企业价值影响最的是盈利能力，化工制品的是企业规模，IT设备的是股权集中度。之所以出现这类现象，可能是由于这四个行业自身的特性造成。对于机械设备和金属非金属，都属于传统行业，市场参与者对其评估价值主要是考虑其未来的盈利能力，然后利用风险报酬率进行贴现得到。而对于化工制品业，属于资本密集型行业，企业本身投入大，固定资产占比，从而产量越大，则单位产量的成本将越低，从40万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文而不难理解，化工行业，其规模越大，则企业的竞争能力相应会越强，从而对企业价值的边际提升能力就越强。对于IT设备业，其属于新兴行业，股权集中度与企业价值为负相关关系，这主要是由于新兴行业中外部投资者较多，因此，股权集中度较低的企业说明了外部投资者较多，从而表明了外部投资者对企业未来前景的看好，因而，股权集中度较低相当于传达了企业利好的信号，使得股权集中度低的企业，其价值越大。从区域来看，广东、浙江和山东的对企业价值影响最大的是盈利能力，江苏的是企业规模。对于江苏地区的中小企业，对企业价值影响最大的企业规模，而非盈利能力，可能由于江苏地区中，传统企业较多，并且很多中小企业系原来的乡镇企业改制而来，使得企业规模对于企业价值的影响较大。而对于广东、浙江和山东的中小企业，由于大多是民营创立发展而来的，对企业的盈利衡量要求较高，从而使得盈利能力对企业价值的促进作用较明显。6.1.2中小板上市企业价值评估影响因素的描述性统计结论在第5章中，通过样本总体、行业、区域多个方面对中小板上市企业进行描述分析后，得出了如下的几个主要结论：（1）中小板上市企业的情况差异较大，发展不均衡，主要体现在行业和区域的不均衡上；（2）中小板上市企业的发展趋势不佳，盈利能力以及成长性呈下降趋势；（3）中小板上市企业中，长期资本负债率和无形资产占比偏低；（4）中小板上市企业中，盈利能力和估值较高的是IT设备制造业；（5）中小板上市企业中，各变量指标的区域差异情况较小。6.1.3中小板上市企业价值评估应关注的重要因素在第5章3小节至6小节，基于2010年12月31日前在中小上市的429家企业，利用企业规模、资本结构、长期资本负债率等10个解释变量，以企业价值为被解释变量，构建企业价值评估的影响因素面板数据模型，对中小板上市企业价值从全国总体、分行业和分区域这三个角度进行全面估计和分析。对本章节进行小结，得出如下主要结论：（1）对于中小板上市企业价值，从总体上看，企业规模对企业价值的提升作用并不是特别明显和经济；负债率和盈利能力的提高可以促进企业价值的提升；降低股权集中度，对企业价值的提升作用明显，降低1%，可以使企业价值增长1.04%。（2）从分行业来看，对于机械设备，对企业价值影响较大的因素是盈利能力、负债率和无形资产占比，企业规模对企业价值的影响较小；对于化工制品，对企业价值影响较大的因素是企业规模和盈利能力，但是各变量对企业价值的影响都较小；对于IT设备业，对企业价值影响较大的因素是负债率和股权集中度；对于金属非金属，对企业价值影响较大的因素是企业规模和盈利能力以及股权集中度。（3）从分地区来看，广东地区的中小板上市企业，对企业价值影响较大的因素是盈利能力，无形资产占比对广东地区企业的企业价值并不产生作用；对于浙江地区，对企业价值影响较大的因素是盈利能力、无形资产占比以及股权集中度，但是无形资产占比对企业价值产生的是负向作用；对于江苏地区，对企业价值影响较大的是企业规模和股权集中度，但影响41万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文因素的估计系数整体较小；对于山东地区，对企业价值影响较大的因素是资产负债率和盈利能力以及股权集中度，长期资本负债率对企业价值产生较大的负向影响。6.2中小板上市企业价值评估重要因素的应用建议通过上述的分析和总结，我们知道，对于不同行业和区域，中小板上市企业价值评估的影响因素具有较大的差异性，这就需要评估人员在实际中对中小企业进行评估中，需要针对具体的行业和地区，对相关的影响企业价值评估值的影响因素做出有所不同的侧重，而不是统一的相同侧重模式。因此，我们针对主要行业和主要地区的中小企业，提出了一些评估人员在进行企业价值评估过程中所需要注意的事项及相关建议。6.2.1中小板上市企业价值评估的分行业建议对于不同行业，提供给评估人员的注意事项及相关建议：（1）对于机械设备制造业，在中小企业的价值评估过程中，需要特别注意中小企业的盈利能力，中小企业价值对盈利能力非常敏感，营业收入净利率每增加1%，将会使企业价值增长2.11%。其次是需要关注中小企业的资本结构，对于资产负债率，每增加负债率1%，会使企业价值增长1.03%，但是在对资产负债率的关注同时，需要同时关注长期资本负债率，注意企业自身的非流动负债比例是否过高，从而使企业价值受到损害。另外，需要关注资产结构的构成，特别是无形资产和固定资产，对于固定资产需要进一步区分生产用的固定资产和非生产用的固定资产。（2）对于化工制造业，在中小企业的价值评估过程中，需要注意企业规模和资产负债率，但是中小企业价值对企业规模并不特别敏感，企业规模增长1%，企业价值只增长0.68%，小于1%，企业价值并不能随着企业规模同等程度的增长。另外，从化工制品的企业价值影响因素的评估结果来看，相关的财务指标的估计系数不是很大，以及显著，这需要评估人员在实际对化工制造业的评估中，多关注报表之外的信息，如化工制品的市场行情，企业管理层的管理能力和道德水平，以及企业人力资本研发投入等非财务信息。（3）对于IT设备制造业，在中小企业的价值评估过程中，需要注意股权集中度和长期资本负债率，中小企业价值对股权集中度和长期资本负债率都较为敏感，股权集中度降低1%，长期资本负债率提高1%，分别能够使企业价值增长1.62%和1.16%。这两个因素中，特别需要关注长期资本负债率，因为在其他行业中，长期资本负债率对企业价值起到负影响的作用，因而在IT设备业，评估人员需要深入研究非流动负债的构成及来源，以及长期负债的引入对企业的经营管理所起到的正向作用。除了着重关注上述因素外，还需要关注企业的盈利能力和规模，这两方面对企业价值也起到不小的作用。（4）金属非金属制造业，在中小企业价值评估过程中，需要注意的盈利能力和股权集中度，企业价值对盈利能力较为敏感，对股权集中度相对较为不敏感。营业收入净利率提高1%，能够使金属非金属制造业的中小企业价值增长2.87%，在研究的4个行业中，金属非金属业中盈利能力对企业价值的促进作用最大，因而，评估人员在对金属非金属的中小企业价值评估中需要特别加以注意，注意金属非金属业的中小企业的盈利来源、大小以及未来的稳定性42万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文等方面。其次，需要关注企业规模和资产负债率，特别是对于金属非金属业，公司的规模一般较大，企业规模的大小直接影响到公司的产能，从而关系到公司营业收入的扩大，最终影响到企业的现金流量。6.2.1中小板上市企业价值评估的分区域建议对于不同区域，提供给评估人员如下的注意事项及相关建议：（1）对于全国总体，对中小企业价值影响较大的是股权集中度和盈利能力，因而需要评估人员在中小企业价值评估过程中加以注意。降低股权集中度1%，能够使企业价值增长1.04%，而提高营业收入净利润率1%，只能使企业价值增长0.74%。因而，对于全国总体，评估人员在评估中小企业时，需要着重关注被评估企业的股权结构影响，是否存在第一大股东占比过高从而侵蚀企业价值的情形。（2）对于广东地区，对中小企业价值影响较大的是盈利能力和股权集中度。企业价值对盈利能力的敏感性大于对股权集中度的敏感性，营业收入净利润率提高1%，能够使企业价值增长1.37%。评估人员在评估广东地区的中小企业的价值时，需要对盈利能力额外加以注意，判断盈利能力的持续和稳定性。其次，对于广东地区的中小企业，需要关注企业规模和资产负债率，这两个因素对企业价值的作用同样较大。（3）对于浙江地区，跟广东地区的相似，对中小企业价值影响最大的是盈利能力，因而同样需要评估人员在评估过程中加以额外注意。但是对于浙江地区的中小企业，对企业价值影响第二大的因素是无形资产占比，并且无形资产占比的过高并不能给中小企业价值带来价值的提升，这很可能是由于无形资产价值的高估造成的，因而需要评估人员在评估浙江地区的中小企业时，特别注意中小企业的无形资产的构成，查看无形资产的构成，必要时候对无形资产进行重新评估，进行价值的调整。（4）对于江苏地区，对企业价值影响因素较大的是企业规模和股权集中度。需要注意的是，江苏地区的中小企业，盈利能力对于提升企业的价值并不是很大，因而评估人员在评估江苏地区的中小企业时，需要额外注意盈利的质量，不能以为当前的高盈利能力，就能够为增加企业的企业价值。另外，江苏地区的中小企业影响因素的估计系数都普遍较低，且比较多的不显著，这需要评估人员额外注意江苏地区中小企业的其他非财务信息，而不能单纯一味的依据财务信息来进行企业价值的评估。（5）对于山东地区，对中小企业价值影响因素最大的是盈利能力，其次是股权集中度，并且影响都较大，提升营业收入净利润率1%，降低股权集中度1%，都分别使企业价值增长2.3%和2.18%。因而，对于山东地区的中小企业，评估人员需要额外关注企业的盈利能力，以及企业的股权结构。另外，评估人员还需要关注资产负债率和无形资产占比，特别是无形资产占比，无形资产占比的提高，能促进山东地区中小企业价值的提升，因而评估人员需要在评估山东地区中小企业，确认无形资产对企业经营生产的重要性，无形资产是否具有可替代性等。43万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文总结本文基于429家中小板上市企业2010－2013年连续4年的数据，通过描述性分析和面板数据模型估计分析对中小板上市企业价值进行实证研究，考察研究中小板上市企业价值评估的影响因素的行业和区域差异。对上述的研究结果从评估人员角度出发做如下的总结：（1）评估人员在评估中小企业价值中，需要注意中小企业发展的区域差异性，从而使得评估中企业价值的不同影响因素具有不同影响。这是因为我国中小企业在改革开放后，虽然获得了巨大的发展，但是无论是质量还是数量上，中小企业在区域上仍表现出极大的不均衡性。（2）对于行业的差异性，评估人员在评估中小企业价值中需要额外关注。从上文的研究中可以发现，对于不同的行业，中小企业的发展状况具有很大的差异，从而导致中小企业价值评估过程中，使企业价值评估中的影响因素具有不同方向和大小的影响。因此，在评估中小企业价值过程中，针对具体行业，对影响因素采取不同的对待措施，将精力集中在重要的影响因素上，不仅可以一方面节省人力时间，另一方面可以使得最终的评估出来的价值具有较高的可靠性。（3）评估人员在未来对中小企业价值进行评估中需要额外关注中小企业的盈利能力，及其发展前景和是否具有可持续性。目前，我国中小板上市企业目前发展趋势不佳，盈利能力以及成长性呈逐年下降的趋势，早年的高速发展可能已经不能再出现，因而评估人员在对未来成长和盈利的估计上，就需要根据实际情况，谨慎地进行估计。44万方数据 杭州电子科技大学硕士学位论文致谢时光如梭，转眼间两年半的光阴就过去了，回想过去两年半在杭州电子科技大学的学习与科研的点点滴滴，由于有许多人的帮助和奉献，使我能够在这两年半的时间里，让我体会到了资产评估专业的博大精深，同时使自己的知识水平和实践能力有了很大提高，使自己的人生有了新的前进方向。读研期间，首先要感谢我的导师金辉副教授。从研一开学前的暑假，金老师就开始悉心指导科研论文的写作。虽然研一第一学期，金老师刚好在美国做访问学者，但金老师并没有由于身在国外，而忽略对我的指导，仍然通过电子邮件耐心地对专业问题以及学习进行指导。研一第二学期，金老师每周都抽出一下午的时间与我们进行文献讲解讨论和点评，通过这一学期的讨论，使我进一步的加深了对论文撰写的理解，为研二毕业论文的写作做好了铺垫。研二期间，从论文的框架设定，到开题报告的撰写，毕业论文的撰写，以及小论文的投稿，都离不开金老师的细心指导与鼓励。无论在学习上还是在生活中金老师严谨的治学态度和高度负责的精神都深深影响了我。从她身上学到的这些都将使我受益终身，在此向恩师表示最诚挚的感谢和敬意!其次，读研期间，还要感谢含辛茹苦将我养大成人的父母，是你们的支持才使得我能够在读研的两年半的时间里，安心地进行学习。回想一路过来的学习，无论我做出什么决定，你们都大力支持，正是由于你们的无私奉献，使得我能够茁壮成长。在硕士研究生即将毕业之际，请容许我表达下我的敬意：爸妈，你们辛苦了！感谢你们一直的教导与支持。最后衷心感谢各位同学舍友在学习上给予的诸多指点和帮助。两年半的求学生涯，我们朝夕相处，共同进步。祝愿我们的友谊地久天长，祝愿大家前程似锦。45万方数据 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杭州电子科技大学硕士学位论文附录本文研究的样本公司的具体信息股票代码股票名称细分行业省份上市时间002001新和成医药制造浙江2004-06-25002003伟星股份纺织服装浙江2004-06-25002005德豪润达机械设备广东2004-06-25002007华兰生物医药制造河南2004-06-25002008大族激光机械设备广东2004-06-25002009天奇股份机械设备江苏2004-06-29002010传化股份化工制品浙江2004-06-29002011盾安环境机械设备浙江2004-07-05002012凯恩股份造纸印刷浙江2004-07-05002014永新股份化工制品安徽2004-07-08002016世荣兆业房地产业广东2004-07-08002017东信和平IT设备广东2004-07-13002018华星化工化工制品安徽2004-07-13002020京新药业医药制造浙江2004-07-15002021中捷股份机械设备浙江2004-07-15002022科华生物医药制造上海2004-07-21002023海特高新机械设备四川2004-07-21002024苏宁云商批发零售业江苏2004-07-21002025航天电器IT设备贵州2004-07-26002026山东威达金属非金属山东2004-07-27002027七喜控股IT设备广东2004-08-04002028思源电气机械设备上海2004-08-05002029七匹狼纺织服装福建2004-08-06002030达安基因医药制造广东2004-08-09002031巨轮股份机械设备广东2004-08-16002032苏泊尔金属非金属浙江2004-08-17002034美欣达纺织服装浙江2004-08-26002036宜科科技纺织服装浙江2004-09-03002037久联发展化工制品贵州2004-09-08002038双鹭药业医药制造北京2004-09-09002039黔源电力电力煤气及水的生产和供应业贵州2005-03-03002040南京港交通运输仓储邮政业江苏2005-03-25002041登海种业农林牧渔业山东2005-04-18002042华孚色纺纺织服装安徽2005-04-27002043兔宝宝木材家具浙江2005-05-10002044江苏三友纺织服装江苏2005-05-18002045国光电器IT设备广东2005-05-23002046轴研科技机械设备河南2005-05-26002048宁波华翔机械设备浙江2005-06-03002050三花股份机械设备浙江2005-06-07002052同洲电子IT设备广东2006-06-27002053云南盐化化工制品云南2006-06-27002054德美化工化工制品广东2006-07-25002055得润电子IT设备广东2006-07-25002056横店东磁机械设备浙江2006-08-02002057中钢天源化工制品安徽2006-08-02002058威尔泰机械设备上海2006-08-02002060粤水电建筑业广东2006-08-1050万方数据 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