论知识产权侵权中的惩罚性损害赔偿.docx
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论知识产权侵权中的惩罚性损害赔偿
所有权和所有权集中程度对中国上市公司绩效的影响
作者：
马世光托尼·诺顿田家利
摘要：
本文调查了所有权和所有权集中度对中国的上市公司绩效的影响。
在意识到的所有权和所有权集中度与总所有权集中和流通股的所有权集中度的差异后，我们进行了单纯的，交互的和联合性的分析。
我们发现基本上所有权的集中度和更好的企业绩效相关联。
所有权的集中度这一因素比其他类别的决定公司业绩所有权因素作用更大。
当大股东和/或机构的最大所有权者跻身成为最大的流通股股东时，公司业绩更好。
我们的研究结果支持这一理论，所有权的集中程度高，代理问题越小。
1.导论
上市公司的一个重要特点是它的建立和运作的显著资本金额来自不同投资者。
这些公司的盈利能力作为一个信号，让人把资金投入到最有生产力的部门。
然而，大股东，最终可能会控制迫使这样的公司采取行动，牺牲少数股东而让他们牟利。
也有可能是具有足够大所有权的大股东为公司的利益而结盟，并充分参与监管公司。
在没有控股股东的情况下，分散的投资者可能缺乏监控企业的激励，让经理“免费乘车”。
不同种类的股东，要么利益相同，要么利益冲突，从而以各种方式影响企业。
因此，所有权和所有权集中度及其对企业绩效的影响一直是研究的重点。
在新兴的中国市场上市的公司有许多特色。
由于许多企业被改革成了国有企业，国家成为了它们大多数的第一大股东。
国家拥有约三分之一的总市值的所有权。
当企业改制上市，法人所有权主要是从法人实体的现有资产转换的。
法人所有权也组成了总市值的三分之一。
国家股和法人股在证券交易所是非流通的。
其余的股份公开流通，无论是个人或机构投资者都可以拥有。
中国的上市公司特有的股权结构让学者们十分重视，关于该主题发表的论文也越来越多。
然而，此前的研究，可能对此没有明显的认识，首先，是所有权的集中程度和所有制之间的区别。
高比例的所有权不代表所有权的集中程度一定高。
例如，高的国家所有权是指所有权的集中程度高，因为只有一个国家。
高度的法人所有权并不总是意味着所有权的集中程度高，因为一家公司的法人有可能会很多。
高流通的所有权可以代表所有权集中度低，因为庞大数量的股东拥有同一个公司，每个人通常持有只占微不足道的比例的股份。
所有权主要是指股东的属性，而所有权的集中和做出公司决定的高层股东的那些控制势力有关。
二，总的所有权集中不同于流通股所有权的集中。
例如，十个股东中有九个大股东，是非流通份额的拥有者。
由于他们无法出售股票，他们可以拥有来自于最大流通股股东的不同的激励机制。
最后，不同类别的所有权和所有权集中交互，共同对企业绩效产生最终影响。
因此，这个论文的新颖之处在于，以国家所有权，法人所有权，可流通股所有权，所有权集中度排名的前10位和流通股所有权集中度排名的前10位以及国家是第一大股东的39%的公司、在前10位可流通股的所有权中占有46%的股权的机构投资者为重点，研究设计了所有权和所有权集中度与总所有权集中和流通股的所有权集中度的差异。
这项研究是从调查所有制类别或集中度的个人影响去测试所有制和所有权的集中度的交叉和联合影响而发展而来的。
我们的新发现是，第一，所有权的集中和流通股所有权的集中，大致上都与公司的积极和线性趋势表现有关。
国家和法人的所有权与公司作为一个U形曲线的表现有关，而流通股的所有权关系到公司业绩的降低。
二，总所有权的集中和流通股的所有权集中的互动效应，保持了公司业绩积极的线性趋势，而国家和法人所有权的互动效应，削弱了公司的U形绩效。
第三，所有权集中度比任何其他类别的所有权更有力的决定公司的业绩。
当国家是最大的大股东时，公司的业绩也相对较好。
最后，机构持有流通股比例大能提高公司的业绩。
然而，我们的结果支持这一理论，即所有权的集中程度高，代理问题越小。
我们的研究结果还认为，在目前的中国经济环境下，国家成为最大的股东对公司绩效不一定是坏事。
本文第2节描述了体制背景和以前的研究结果。
第3节解释了数据，变量和基本统计资料。
第4节提供了一个简单的个人所有权或所有权的集中的影响分析。
两类所有制之间和两类所有权的集中之间的互动分析在第5部分描述。
第6节描述各种所有制和所有制集中度的联合分析。
第7节总结了该研究。
2.体制背景和有关的调查结果
体制背景
在1978年12月，中国开始经济改革，即一个以市场为导向，以取代其中央计划经济的尝试。
在改革之前，商业和生产的私有制，只在家庭层面被允许。
国有企业完全由国家或集体组织拥有。
所有权的限制逐步被民营企业，外商投资，股份制企业的许可释放。
中国证券市场随着分别在1990年12月和1991年4月开幕的上海证券交易所和深圳证券交易所建立。
首先上市的几个开始是国有企业的板块被改成了股份制企业。
这些公司发行的普通股主要是对中国的居民和少数外国投资者。
后来，在符合了上市规则后，集体企业和私营公司被允许在市场上上市。
中国股市的特点是复杂的所有制结构和所有权的高集中程度。
国有股是从国有资产或投资转换的股份。
国有股所有权的代表是国家政府和地方政府（国有资产管理局）。
法人股是从法律实体如机构或企业的资产和投资转换而来，如果它们在其股份制企业上市前就入了股。
企业可以重组，去开创出一个独立的上市公司。
从母公司作为投资到子公司的资产也被视为法人股。
国有股和法人股在证券交易所的公开市场上都是非流通的。
公开出售给中国居民的普通股叫做A股，而最初有权出售给外国投资者的叫做B股。
自从2001年4月限制被删除，这些B股已对中国居民开放。
A和B股在中国股市都是完全流通股。
所谓的H股，是由中国本土企业在香港交易所已发行的股份。
这些H股不对中国大陆居民开放。
此外，还有管理股份，为恢复上市或退市的暂停股份，和战略投资者的股份是对长期投资的机构发出的股份。
战略投资者的股份不得予以公开市场上买卖。
然而，这些股份占很小的比例，在发行总股中低于0.5%。
前相关所有权的调查结果
随着股东的激励机制和公司决策的权力纷繁多样，所有制结构影响着公司价值。
麦金森和内特（2001）表示，公司的国家所有制导致了公司的目标确定问题。
政治家和国家机构，为实现国有资产的控制权可能不打算使股东财富最大化。
相反，他们可能会试图为了国家或社会的目的利用公司的资源。
主导了国家机构的官僚化的管理风格通常会导致国家所有制公司的绩效下降。
然而，国家的所有权，并不一定是坏事，因为政府可以帮助监控管理和提供公司广泛的优惠待遇。
佩罗蒂（1995）认为，政府在国有企业的私有化进程的开始往往有大比例的所有权，这为市场发送了一个可信的信号，它不侵占社会公众投资者。
孙和唐（2003）评估了634家从1994年至1998年在中国两家证券交易所上市的公司的表现。
在他们的单因素分析中，他们发现，拥有超过50%的国家所有权的公司，在衡量利息及税项前的实际净利润以及收益时，在它们上市前比没有50%的国有权的公司更好，而上市后更糟。
陈（2001）侧重研究1997年在中国市场上上市的434家制造公司。
他记载，国家所有制不能改善公司的业绩。
罗伯特等人（1999）指出，作为局外人股东，利用专业知识去监察公司的行动，法人实体有着类似的利益和激励机制。
然而，法人实体，可以与管理人员相互勾结，牺牲其他股东去追求自己的利益。
徐和王（1999）记载，法人，和机构投资者一样，有更大的主动性和监督管理、提升企业价值的专业知识。
孙和唐（2003）从回归分析中找到证据，证明作为托宾Q值的衡量，法人所有权的比例与公司的业绩正相关。
德里奥斯和吴（2005）专注于从1993年至2001年在中国市场的上市公司的样本中研究法人所有权对企业绩效的影响。
他们发现，最大权力的法人持股比例和托宾Q值的衡量呈负相关，而第二大法人持股比例和托宾Q值的衡量呈正相关。
他们认为，合法的个人所有权的变化会根据相关的U形的作用驱动企业价值。
他们还认为，法人所有权的低水平可能会导致多度多元化和降低公司的价值，而高法人所有权对公司有监测效果，并增加公司的价值。
徐和王（1999）进行了对中国的上市公司所有权和企业绩效之间的全面研究。
由1993年到1995年的上市公司的样本得出的证据表明，国家所有权的一部分是和公司的业绩负相关的，个人（流通股）的所有权的一部分与公司业绩负相关。
只有法人所有权对公司业绩产生积极的影响。
这些结论和市场账面价值，资产收益率和净资本收益率的业绩计量一致。
前有关所有权集中的调查结果
一般认为在没有控股股东的情况下，分散投资者可能会缺乏动力监察公司和管理人员“搭顺风车”。
因此，所有权的集中程度高，可以减轻这种管理的问题，并增加公司的价值。
如果大股东有足够大的股份，调整他们的利益与公司的利益一致，免费乘车问题将被消除。
所有权集中使广大投资者有了足够的动力和权力自律管理，降低监督成本，从而提高公司的业绩。
徐和王（1999）使用前10名持股比例和赫芬达尔指数作为所有权的集中代理研究了中国的市场，并发现在市场收益和净资产收益率中的两个所有权集中的浓度的回归变量有显著相关。
他们展示了所有权集中度与公司业绩之间的线性关系。
克莱森斯和扬科夫（1999）调查了从1992年到1997年的706家捷克公司。
他们有证据表明，所有权的集中代表的前5名的持股比例，以正相关的线性对公司的盈利有着强烈冲击。
陈和龚（2000年）和古尔和赵（2000）在对中国市场的研究中提供了类似的结论
然而，还存在着另一种论点。
低层次所有权更加集中会增加大股东的主动性和监督管理的权力。
所有权集中度进一步提高会诱惑促使大股东操纵公司和剥夺其他小股东。
当所有权集中度接近100%，控股股东和公司的利益是一致的，也不再需要其他的激励手段。
因此，所有权集中度与公司业绩表现出的是非线性关系。
芒克等人（1988年）主导研究了关于所有权的集中管理和1980年的“财富”500强中371家以托宾Q值作为衡量价值的公司之间的关系。
证据表明，随着管理的所有权增加，托宾Q值的增加，减少，然后是一个U形的增加。
田（2000年），，提出了一个类似的说法，即，中国的企业所有权集中度与公司业绩之间的关系呈U形相关。
也有证据表明所有权的集中对公司价值已经非常薄弱或没有影响。
多米斯特和莱恩（1985）声称，他们发现所有权集中和在511个作为样本的美国公司的公司绩效之间没有关系。
霍维等人（2003年）声称，前5名的持股比例和赫芬达尔指数为代表的所有权集中度不能解释以几种类型的托宾Q值为衡量工具的公司绩效。
特别是，里奇和莱西（1991）使用了几项关于所有权的集中的衡量方式去分析英国公司。
他们认为，所有权的集中和公司价值和盈利能力表现出了显著的负相关关系。
木大斌和里口子亚（1998）通过更多的证据证实了这个观察。
3.数据、变量和统计
数据
我们的研究主要集中在在2003年和2004年，当市场相对其他时段较稳定时，在上海或深圳证券交易所上市的公司。
我们排除了在某些类型的企业样本。
首先是被中国证券监督管理委员会（证监会）作为“特殊待遇”或“特别转让”的公司。
这些“特殊待遇”或“特别转让”公司由于其不良的管理而经营不善。
买卖其股份的限制也被施加了。
其次是金融企业。
金融公司是被特殊监管的，通常有着比其他企业高得多的杠杆比率。
三是外国所有权的企业，比如那些在国内市场发行的B股和在香港联交所发行的H股。
外国所有权的企业在上市，报告，甚至会计准则上都有着不同的要求。
我们将在另一篇论文讨论外国所有权的企业。
最后是对于我们的建模，那些数据丢失或信息不完整的公司。
因此，我们的样本保留了1975年公司的观察，其数据主要取自由GTA信息技术公司和香港大学创建的“中国股票市场和会计研究数据库（CSMAR）。
我们已经更正了一些从几个其他数据源引用的数据。
变量和统计
在公司金融文献中最广泛使用的衡量方法有托宾Q值，净资产收益率，出售回报率和资产回报率。
托宾Q值被认为在反映公司当前价值和未来的盈利潜力上更有用。
然而，在非常投机的新兴的中国市场，股价被操纵了。
特别是，占很大一部分比例的流通股在中国并不流通交易。
使用流通股的市场价格去计算非流通股，会高估公司的市场价值。
股本回报率似乎是一个相当合适去测量投资盈利能力的公式，但对于中国国企中并不鲜见的负资产或负利润和股东权益的公司，它是无用的。
出售回报率对托宾Q值和净资产收益率所产生的问题免疫。
不幸的是，我们不能得到可靠的销售数据。
销售值始终以不同行业之间下降的可比性为特色。
因此，考虑到资产回报率相对以上方式更具优点，我们用资产回报率作为衡量公司绩效的标准。
资产收益率是每年的净利润除以的一年的开始到结束时的平均资产账面价值。
表1是关于指定变量的统计报告。
资产收益率平均是0.0247。
资产收益率的变化颇多，最低达到-0.6121，最高达到了0.3138。
出现最多的数字是0.0011，远低于均值和中位数，这意味着越来越多的企业的有着低于平均水平的回报。
所有权中的变量是国家所有权的比例，法人所有权的比例，流通股的所有权的比例。
这些变量是按相关类别的股份数量除以流通股的总数来计算的。
流通股的所有权是指A股投资者，无论是个人或机构，因为在被取为样本的公司中只有A股是自由流通的，而国家股和法人股的流通都是非流通的。
国家，法人和流通股所有权的平均数分别为0.3221，0.3159和0.3620。
三个所有制的比例都比较接近对方，即使流通股的所有权是最大的。
事实上，如果采用用市值加权平均计算的平均数，值为0.3885的国家所有权是最大的，法人所有权是第二大的，值为0.3112。
从表1中，我们也看到，最大的国家和法人所有权，分别为0.8480和0.8638，在任何一种情况下最低值都是零，这意味着一些公司没有任何国家或法人所有权股份。
只有可流通股的所有权的均值，中位数，和频度是相似的。
然而，最大值为1，这表示有股份100%都是流通股的公司的存在，而最低值为0.0868显示，有些公司只有8.68%的流通股。
由于所有制股份中的变量可能并不代表所有权的集中度，我们定义了两个所有权集中的变量。
首先是排名前10位的持股比例，即前10位大股东持有的流通股总数除以总的流通股数。
因为事实上，在排名前10名流通股股东中，只有极少代表了非流通股集中度的股东。
第二所有权集中变量是前10名流通股持股比例，即是由前10名流通股股东持有的流通股的数量与总流通股数的数量比。
非流通和流通的所有权集中程度，可能会以不同的方式影响公司的业绩。
排名前10位的持股比例平均值为0.6155，与中位数为0.6331和频度0.6083略有不同，这表明了中国上市公司的高所有权集中度。
最大的前10名的份额比例异常的情况，为0.8948，这意味着，在某些企业，前10名的股东持有近90%的股份。
因此，前10名股东能够控制的公司和主宰其他股东。
前10名的流通股股东平均拥有的流通股的8.48%，最低为0.0077而最高为0.8757。
前10名流通股持股比例远远小于前10名的所有权持股比例。
然而，在大比例的非流通股和相对高度分散的流通股所有权情况下，前10名流通股股东是可以影响市场价格的。
此外，我们创建了三个虚拟的变量。
第一个变量是国家是第一所有权者，否则就为零，其中平均值为0.5514表明，在100家企业里，有55家以上，国家是第一大股东。
第二个变量是，法人是第一所有权者，不然它就为零，而平均值为0.4263，表明在100家企业里，有43家以上的公司，法人所有权是最大股东。
最后一个变量是，机构拥有超过一半以上的前10名流通股，不然的话它也会零。
它的平均值为0.4609，表示了团体股在100家公司中的46家公司的前10名流通股股权中占主要地位。
在回归分析中采用的控制变量，我们还引入了总资产和债务资产比率去控制企业规模和资本结构的影响。
我们还选择了有关于公司治理的变量来控制管理的影响，比如：
董事的数量，独立董事的比例，和董事会议的频率。
而行业控制变量遵循在中国最普遍使用的全面分类，比如：
公用事业，制造业，商业，混合行业，金融业和物业。
在回归时，我们选用了四个虚拟的变量，公用事业，制造业，商业，混合行业。
物业将会被代入，以避免虚拟变量模糊导致多重共线性。
4.单纯分析
所有权和所有权集中度都对公司的业绩产生一定的影响。
我们在国际市场或中国市场的实证研究提供了好坏参半的结果。
因此，在这一部分，我们运用单纯形法，来测试不同所有制和所有制浓度对企业绩效的影响。
我们认为之前在公司业绩方面的研究结果是由一个特定的所有权或所有权的集中度决定的。
我们根据特定的所有权或所有权的集中浓度方面将企业分为五大类。
对于国家所有权，第一类是零国有股的公司。
我们按照其国家所有权的比例，按最小到最大的顺序为随后的四个公司分类。
同样，对于法人所有权，第一类是零法人股的公司。
接下来的四个公司是按照法人股的比例最小到最大排列的。
对于流通股所有权，排名前10位的所有权集中度，和前10名流通股所有权浓度，这三组的五类公司的分类，分别按照公司从最小到最大的所有权或所有权的集中比例数字的排名。
相应的，我们采用方差分析。
报告结果见表2。
在表2的第一组，我们知道，公司的业绩作为国家所有制变化的函数呈U型。
资产收益率下降到中间层的底部，然后在最近时段接近顶部，其中国家所有权是最高水平的。
在第2组中，在公司业绩的法人所有权的变化中，可以观察到类似的U形。
这个函数图形的U是相对平坦的，因为在资产收益类的差异比在国家所有制的之间的差异小。
这一结果支持了得里奥斯和吴（2005）的研究结果。
第3组，在前三类公司之中，公司的业绩显示了U形曲线，在剩下的两类中呈低尾状，但它随着流通股所有权的增加呈现一个明显的下降趋势。
在第4组，所有权集中度排名前10位的相关资产的回报显示了非对称的U形。
第二类的资产回报率是最小的。
然而，排名前10位的所有权集中度，显然驱动了公司的业绩上升。
这个结果似乎符合莫洛克等人（1988）和田（2002）提出的证据。
最后在第5小组，前10名流通股所有权浓度驱动公司业绩逐年上升。
即使它不是一个严格意义上的直线，它看起来仍像一个线性关系。
显然，流通股所有权的集中，对公司的业绩有独特的效果，而且有别于其他类别的所有权或所有权的集中。
前面的方差分析，不仅验证了以前的一些研究结果，也为我们的论点提供了证据。
首先，高所有权并不一定意味着所有权的集中程度高。
高水平的流通股所有权只是说明所有权集中度低，一个公司可能有庞大数量的股东，即使每一个人持有微小的股份比例。
所有权集中度低会带来搭便车的问题，因此公司业绩低。
高度的法人所有权可能代表或高或低的所有权集中，因为公司法人股东的数量只能有一个。
平均而言，那种国家所有权所占比例是最高的公司的业绩高于那些法人所有权所占比例是最高的公司。
那种国家所有权比例是最低的的公司的业绩不如法人所有权比例是最低的公司业绩。
其次，在中国特有的股权设置下，所有权的集中，可以作为总份额的所有权集中或流通股所有权集中的代表。
即使流通股所有权的浓度远远超过总股本的所有权集中浓度，也大大消除了搭便车问题。
较大的流通股股东通过明或暗的投票手段操纵企业，就是抛售股票，从公司离开，而非流通股股东只能用过非常正规的方式管理公司。
如果股东的利益被忽视的话，出售股份对于管理团队来说是一种威胁。
此外，最大的流通股股东没有足够的权力来剥夺少数股东的所有权。
因此，流通股所有权集中度与公司业绩之间的关联比总的所有权集中度和公司业绩之间的有着更积极的联系。
为了进一步验证我们的分析，我们根据每种类型的所有权或所有权的集中浓度加上一个控制变量对公司的业绩进行了回归。
从表3我们知道，在我们添加的二次项之前，唯一流通的所有权系数（模式5）是负的，显著系数为1%代表着流通股比例的高水平，意味着分散的所有权和公司的业绩差。
该项上的其他系数是正的。
排名前10位的流通股所有权浓度（模型7和9）显著性系数为1%。
这意味着，高水平的所有权的集中程度比高水平的所有权对公司的业绩更积极的影响。
当我们添加二次项，，对于国有，法人，流通股所有权，和排名前10位的所有权浓度（模型2、4、6和8）来说，水平项上的系数变为负和二次项系数是正的。
只有对前10名流通股所有权的浓度（模型10）水平项的系数长期保持为正，二次项系数为负。
更重要的是，二次项系数都在5和1%的传统水平上变得显著。
因此，这似乎进一步表明，公司的业绩是一个国家所有权，法人所有权，所有权流通，排名前10位的所有权集中的U形函数。
而前10名流通股所有权集中的公司业绩看起来呈∩形状。
为了增加对公司的业绩的了解，我们用带有二次项（麦康内尔和瑟韦斯，1990年）的回归方程式区分了资产所有权或所有权集中度。
所有权或所有权的集中比率的转折点发生在公司的业绩是U形的函数的最小值或为∩形函数时公司的价值为最高的时候。
我们还计算了转折点的每一侧的百分比，在表3的底部有关于这个的报告。
国家所有权的拐点为0.296
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