上市公司定向增发公告效应及其影响因素研究

上市公司定向增发公告效应及其影响因素研究

徐寿福

（上海财经大学金融学院，上海 200433）

摘要：我国上市公司定向增发存在显著为正的公告效应，在定向增发预案公告日前一周左右的时间内，定向增发公司股票累积平均超常收益率约为7.6%。进一步的研究发现，监督效应假说和信息效应假说具有一定的解释能力。大股东认购比例越高，未来对上市公司经营管理可能产生的监督效应越大，从而提升上市公司投资效率和公司价值。上市公司价值不确定性越大，公告期内超常收益率越高。

关键词：上市公司；定向增发；公告效应；公司再融资

Abstract：This paper tests the announcement effects surrounding private offerings of Chinese public companies and shows that there is a significant positive market reaction during the announcement period. The average cumulative abnormal return of the announcement is about 7.6 percent, which we suggest should result from the monitoring effects and information effects. The more the block shareholders purchase, the more significant monitoring effects is and the higher value firms have. Furthermore, the average abnormal return has a positive relation with uncertainty of firm value.

Key words：Public Companies; Private Offering; Announcement Effects;

作者简介：徐寿福，上海财经大学金融学院博士生，研究方向：证券投资管理，公司金融。中图分类号：F830.91 文献标识码：A

引言

股权分置改革以后，定向增发成为我国上市公司股权再融资的主要方式之一1。定向增发是指上市公司采用非公开方式向特定对象发行股票的行为，2006年5月证监会发布的《上市公司证券发行管理办法》正式对上市公司非公开发行股票的条件作出了规定。定向增发在发行资格、发行方式、发行对象等方面与公开增发存在很大差别，因而在市场反应、公司价值与投资者利益保护等方面有着与公开发行迥然不同的特征。西方学者对非公开发行问题的研究始于Wruck(1989)[9]，该文首次发现与公开增发股票通常负的市场反应不同，非公开发行存在一个显著为正的公告效应，此后很多学者验证了该现象存在于世界上其他一些国家的股票市场中。然而，各国市场中非公开发行公告效应的大小与其影响因素又不尽相同，这与各国对非公开发行的规定密切相关，因此，对该问题的研究必须置于特定的资本市场环境中才有意义。股改以后，我国上市公司如火如荼的定向增发行为已经引起了许多学者的关注，但作为新兴事物，到目前为止鲜有学者对其进行系统性的研究，特别是受研究样本和时间跨度的限制，经验研究更是少之又少。本文借鉴现有文献的研究方法，拟对我国上市公司定向增发行为的公告效应及其影响因素做一探索性地研究，回答两方面问题：(1)我国上市公司定向增发具有怎样的公告效应？该效应与国外学者的研究结论有何不同？与国内学者对增发行为的研究结论是否有差别？(2)影响我国上市公司定向增发公告效应的因素有哪些？

国内外文献综述

已有研究发现，与公开增发相比，非公开发行普遍存在正的公告效应2。Wruck(1989)最

先发现美国公司的非公开发行存在一个平均超常收益为4.5%的公告效应。随后许多学者的研究也验证了非公开发行显著为正的公告效应存在于其他一些国家和地区的股票市场中，如美国(Hertzel 和Smith, 1993)[4]、日本(Kato和Schallheim, 1993; Kang和Stulz, 1996)、新加坡(Tan et al., 2002)[8]、中国香港(Wu et al. 2005)[10]、新西兰(Anderson et al., 2006)等[1]，但不同国家和地区非公开发行公告效应的大小存在显著差别3。

与此同时，随之而生的诸多理论假说对非公开发行的公告效应进行了解释。(1)监督效应假说(monitoring effects hypothesis)。Wruck(1989)[9]认为非公开发行集中于少数参与者，导致了上市公司所有权集中度的变化。与Mrock等(1988)预测的公司价值和所有权结构之间的非线性关系一致，当上市公司所有权集中度处于某些区间时，公告期股票超常收益率与所有权集中度的变化呈正相关关系4。Wruck认为这是由于股票认购者愿意和能够有效监督上市公司的经营管理所致。(2)信息效应假说(information effects hypothesis)。Hertzel 和Smith(1993) [4]认为，非公开发行可以解决Myers和Majluf(1984)框架下由于外部市场和内部经理人之间信息不对称引起的逆向选择问题，并向市场传递了公司价值被低估的信号。当公司价值被低估的可能性越大时，非公开发行的市场效应越大。Wu和W ang(2005)[11]提出了“内在信息决定效应”假说，通过引入基于控制权私人收益的代理成本结构拓展了Myers–Majluf(1984)模型，认为内部人在追求自身利益最大化的前提下有可能接受净现值为负的投资项目5。股权再融资公告效应来源于内部人和外部投资者关于投资机会不确定性(uncertainty of investment opportunities)的信息不对称程度。而当公司规模越小，投资机会的不确定性越大。(3)投资机会假说(investment opportunities hypothesis)。McConnell和Muscarella(1985)[5]发现在股权再融资宣告期间同时宣告投资机会或资本支出时，股票价格会有一个正的反应。Cooney和Kalay(1993)[2]放松了Myers–Majluf(1984)模型的假设，证明如果投资者预期上市公司存在一个有价值的新投资机会，股权再融资将会向市场传递一个利好消息，从而产生正的公告效应。Pilotte(1992)[6]发现股权再融资公告过程中，股票价格对成长机会有显著为正的反应。(4)公司质量假说(firm quality hypothesis)。该假说认为公司质量越好，非公开发行时市场反应越大。Heinkel和Schwartz(1986)[3]则认为非公开发行中认购者和发行者之间可以通过多次协商以确定发行价格，因而发行折扣率传递了有关公司质量的信息，折扣率越高，说明公司质量越不乐观。(4)价格压力假说(price pressure hypothesis)。该假说指出在不完全有效的资本市场上，不存在某一特定股票的完全替代品，导致公司股票面临向下倾斜的需求曲线(Scholes, 1972)[7]。增发新股引起了股票数量的突然增加，从而促使股价下跌。Tan等人(2006)[8]认为股票流动性越高，其需求曲线越平坦，投资者对流动性要求的补偿越低，股票正常收益率越低，从而导致超常收益率越高。然而，由于各国相关规则和制度存在很大差异(Anderson et al., 2006)[1]，各国资本市场上非公开发行行为的市场反应和影响因素表现不一。

定向增发（非公开发行）在我国出现的时间较晚，国内学者对该问题的研究较为零散，而对定向增发公告效应的研究更为鲜见。未区分非公开发行与公开发行的研究中，胡乃武等(2002)[12]、刘力等(2003)[13]发现增发公告具有负效应。叶红雨和曾芒(2005)研究发现[15]，中国上市公司增发公告效应为负，且与上市公司利润增长率和增发价格折扣率正相关。王家新和刘曦(2008)发现[14]，定向增发的市场反应明显区别于公开增发，存在显著的股价正效应，并且认为中国股市存在比较严重的信息泄露现象，但该文没有作出系统的解释。章卫东和李德忠(2008)[16]发现上市公司定向增发累积超额收益率与发行价格折扣率负相关。通过对国内外研究的梳理，我们发现，国外学者对非公开发行行为及其影响因素研究较为成熟，国内学者虽然已经揭示了我国上市公司定向增发公告正效应现象的存在，但对其进一步的解释还不够系统，没有全面揭示在中国特有的制度背景下影响定向增发公告效应的因素。

研究设计

一、样本数据及来源 本文以2006年1月1日至2008年9月30日宣告定向增发A 股预案的A 股上市公司为研究样本，按照以下程序进行了筛选：(1)剔除金融类上市公司。(2)若样本公司在样本期间发生两次定向增发行为，则取前一次为研究对象6。(3)剔除交易数据或财务数据缺失的公司。最后我们得到符合标准的样本共236家上市公司。与已有研究文献不同，为更准确地把握上市公司定向增发行为的短期效应，我们采用上市公司季度财务数据，这样也可以使我们的样本区间延长至2008年第三季度。上市公司所有交易数据和财务数据均来源于WIND 资讯。 二、定向增发公告效应检验

本文采用标准的事件研究法对上市公司定向增发公告的市场反应进行检验，以市场模型度量定向增发预告的正常收益。

1．事件日的确定。上市公司定向增发过程中存在多个重要公告事项，包括董事会公告即增发预案公告、（临时）股东大会公告、证监会批准公告、增发公告、发行结果公告等。由于增发预案公告时，公众投资者首次能够从公开渠道获得相对较具体的上市公司定向增发信息，且定向增发的确定性在随后的公告中不断得到加强，故本文选取定向增发预案公告日作为事件日（t=0）7。

2．事件窗口期和估计期的确定。为考察定向增发公告的短期股价反应，本文将定向增发预案公告前后十个交易日即[-10,10]设定为事件窗口期，将窗口期前150个交易日即[-160,-11]设定为事件估计期。

3．模型构建。个股和指数收益率计算公式为r i,t =(P i,t -P i,t-1)/ P i,t-1，其中r i,t 是股票i 或市场指数在t 交易日的收益率，P i,t 和P i,t-1分别是股票i 或市场指数在t 日和t-1日的收盘价。

本文采用市场模型计算个股的正常收益率，计算公式为,?i t i i mt r

R αβ=+。其中,?i t

r 是股票i 在t 交易日的正常收益率，i α和i β是根据股票i 估计期日收益率对市场指数日收益率进行回归所得。为保证结果的稳健性，我们分别采用上证综指和沪深300指数作为市场指

数。

个股窗口期超常收益率被定义为实际收益率与正常收益率之差，即,,,?i t i t i t AR r r =?，样本总体的平均超常收益率为,,1

1n

i t i t i AAR AR n ==∑，样本在窗口期[T 1,T 2]内的累积平均超常收

益率为212

1

,,1

1T n

T T i t t T i CAAR AR n ===∑∑。我们对超常收益率采用t 检验和wilcoxon 符号秩检验两种方式检验其显著性。

三、公告效应的影响因素分析

根据前文对解释非公开发行公告效应的理论假说的回顾，我们选取相关代理变量对各理论假说进行检验。为检验监督效应假说，我们采用定向增发中大股东认购比例Bsize 作为反映上市公司所有权集中度变化的代理变量8。由于股权集中度的提高有可能产生监督效应，也有可能会产生堑壕效应，因此我们暂时不能预测其符号。如果符号为正，我们可以推测所有权集中度的提高有可能产生监督效应，反之则堑壕效应更大。为检验信息效应假说，我们采用发行比例FracPlcd 衡量公司价值被低估的可能性程度，采用公司规模Size 衡量公司投资机会的不确定性。Hertzel 和Smith(1993)认为相对发行规模衡量了公司价值被低估的可能

性，Wu 和W ang(2005)认为公司规模越小，投资机会的不确定性越大，因而公司规模是投资机会不确定性的良好代理变量。因此，我们预测FracPlcd 的符号为正，Size 符号为负。我们采用营业收入增长率Growth 和TobinQ 衡量上市公司投资机会9，我们预测Growth 和TobinQ 的符号为正。为检验公司质量假说，我们采用增发折扣率Discount 作为公司质量信息的代理变量，Heinkel 和Schwartz(1986)认为发行价格折扣率与公司质量成反比，因此我们预测Discount 的符号为负。我们采用股票流动性指标Liq 检验价格压力假说。Liq 为个股增发前的流通股比例，流动性越高，股票需求曲线越平坦，投资者要求的正常收益率越低，公告期超常收益率越高。另外，我们借鉴Wu 等人(2005)的研究，考虑市场环境对公告效应的影响，以个股增发前60个交易日内上证综指的累积收益率Mkt 作为代理变量。所有变量定义及计算方法如表1所示。

本文构建如下的计量模型进行截面回归分析：

012345678i i i i i

i i i i i

CAR Bsize FracPlcd Size TobinQ Growth Discount Liq Mkt αααααααααε=+++++++++++ (1)

式中i CAR 是通过事件研究法获得的个股i 在事件公告期的超常收益率，i ε是误差项。 表1

检验各理论假说的解释变量

理论假说 变量 定义及计算方法

预测符号 监督效应假说 Bsize 大股东认购比例：大股东认购数量/增发数量 ? FracPlcd 相对发行规模：增发数量/增发前流通股数 + 信息效应假说

Size 公司规模：期初总资产的自然对数

- TobinQ 托宾Q 值：（增发前60日每股均价×流通股+每股净资产×非流通股+负债账面价值）/资产账面价值 + 投资机会假说 Growth

营业收入增长率：期末营业收入/期初营业收入-1 + 公司质量假说 Discount 定向增发价格折扣率：1-增发价格/基准价格 - 价格压力假说 Liq 流通股比例：增发前流通股数/总股本

+ 市场环境 Mkt

市场收益率：增发前60日内上证综指的累积收益率

+

实证结果与分析

一、定向增发公告效应

表2分别给出了在市场模型中采用上证综指和沪深300指数收益率进行估计获得的样本平均超常收益率和累积平均超常收益率，并同时进行了t 检验和wilcoxon 符号秩检验。由表中结果可以看出，定向增发公告前一周内股票价格呈现出显著为正的市场反应，在窗口期[-5,-1]内，每天的平均超常收益率均在1%的置信水平上显著。事件宣告日即t=0日平均超常收益率虽然为正，但并不显著。从t=-7日起，累积超常收益率在1%的水平上显著为正。这表明我国上市公司定向增发公告存在显著为正的宣告效应，与大部分有关非公开发行公告效应的研究结论一致。同时由于窗口期[-5,-1]内平均超常收益率显著，而事件公告日却不显著，这说明我国证券市场上存在着严重的信息泄露现象，即信息提前反映在二级市场的股票价格上，这与王家新和刘曦(2008)[14]的发现一致。

为更加准确地考察定向增发公告期内的市场反应，我们分别计算了事件公告前后5天的累积平均超常收益。结果发现，事件公告日前累积平均超常收益均显著为正，而事件公告日后的累积平均超常收益均不显著，其中以采用上证综指和沪深300指数收益率进行回归获得

的窗口期[-5,-1]累积平均超常收益率分别为7.61%(T=11.56)和7.59%(T=11.75)，再一次验证了本文的研究结论。

表2 定向增发公告事件窗口期超常收益率

市场指数：上证综指市场指数：沪深300指数

事件日AAR

(%)

T

(AAR)

CAAR

(%)

T

(CAAR)

AAR

(%)

T

(AAR)

CAAR

(%)

T

(CAAR)

-10 0.510 2.28*0.510 2.28*0.497 2.30*0.497 2.30* -9 0.1480.720.659 2.02*0.1570.780.654 2.08* -8 0.330 1.500.989 2.34*0.364 1.77 1.018 2.51* -7 0.344 1.52 1.333a 2.66**0.424 1.94 1.442b 3.02** -6 0.367b 1.72 1.700a 3.12**0.381 1.84 1.823a 3.53** -5 0.822a 3.65** 2.522a 4.21**0.766a 3.44** 2.590a 4.52** -4 0.712a 3.11** 3.234a 5.02**0.726a 3.25** 3.316a 5.35** -3 1.167a 5.24** 4.401a 6.19** 1.196a 5.55** 4.512a 6.59** -2 1.645a 6.44** 6.046a7.47** 1.661a 6.70** 6.173a7.90** -1 3.264a10.98**9.310a10.57** 3.235a10.85**9.408a10.93**

0 1.489 1.7710.799a8.32** 1.521 1.8010.929a8.51**

1 0.1550.4111.077a7.75**0.1770.4811.210a7.91**

2 0.2150.6311.423a7.21**0.2890.8511.619a7.38**

3 0.1470.4911.658a 6.87**0.1480.5011.848a7.03**

4 -0.482-1.7011.177a 6.23**-0.474-1.6811.374a 6.39**

5 -0.284-0.9410.638a 5.70**-0.298-1.0110.807a 5.87**

6 -0.111-0.4410.527a 5.54**-0.035-0.1410.772a 5.77**

7 -0.350-1.449.902a 5.15**-0.262-1.1010.240a 5.41**

8 0.246 1.0710.148a 5.22**0.285 1.2610.525a 5.50**

9 0.1980.7210.347a 5.22**0.322 1.2010.847a 5.59**

10 0.491 1.8510.838a 5.30**0.549 2.11*11.396a 5.70** [-5,-1] 7.610a11.56**7.585a11.75** [-4,-1] 6.788a11.40** 6.819a11.70** [-3,-1] 6.076a11.54** 6.092a11.69** [-2,-1] 4.909a11.39** 4.896a11.31** [0,1] 1.642 1.63 1.696 1.69 [0,2] 1.851 1.59 1.978 1.70 [0,3] 1.994 1.55 2.121 1.66 [0,4] 1.527 1.10 1.661 1.21 [0,5] 1.256 0.86 1.377 0.96 注：表中**、*分别表示t检验1%和5%的显著性水平；a和b分别表示wilcoxon符号秩检验1%和5%的显著性水平。

二、截面回归分析

1．描述性统计和相关系数。从表3中Panel A中可以看出，大股东认购数量约占定向增发数量的22.5%，最大值和最小值显示定向增发有的全部面向大股东，有的只面向其他投资者。定向增发折扣率平均约为5.2%，这主要是大部分定向增发预案按照基准价格的90%或100%确定增发价格。增发数量平均约为流通股数量的1.7倍，但公司间差别很大，增发

数量与流通股数量之比最大的高达67.8倍（ST金泰），最小的不到9%（*ST梅雁）。样本公司规模均值为21.3（平均资产约17.1亿元人民币），托宾Q均值为2.1，季度营业收入增长率约为77.6%。样本公司流通股比例平均为58.1%，增发前市场累积超额收益率为4.2%。

表3Panel B给出了解释变量间的Pearson相关系数，变量间不存在畸高的相关性。

表3 解释变量描述性统计和相关系数

Panel A：描述统计量

变量Bsize FracPlcd Size TobinQ Growth Discount Liq Mkt 均值0.225 1.683 21.262 2.093 0.776 0.052 0.581 0.042 中位数0 0.556 21.405 1.548 0.519 0.1 0.577 0.129 标准差0.360 5.299 1.129 2.093 2.492 0.052 0.155 0.253 最小值0 0.088 17.165 0.903 -0.985 -0.1 0.180 -0.541 最大值 1 67.841 23.885 20.625 27.272 0.1 0.972 0.449 Panel B：相关系数

Bsize 1.000

FracPlcd -0.049 1.000

Size 0.043 -0.333*** 1.000

TobinQ -0.057 0.228*** -0.499*** 1.000

Growth -0.067 0.008 -0.101 -0.002 1.000

Discount -0.377*** -0.217*** 0.204*** -0.204*** -0.111* 1.000

Liq 0.048 -0.015 -0.019 0.242*** -0.154** -0.077 1.000

Mkt 0.012 0.137** -0.001 -0.158** 0.034 -0.003 0.182*** 1.000 注：***、**、*分别为1%、5%和10%的显著性水平。

2．多元回归分析。根据前文事件研究法的结果，窗口期[-5,-1]每日的超常收益率均显著为正，表明我国上市公司定向增发事件的公告效应有可能提前反映到二级市场的股票价格上。为更好地考察定向增发公告效应的影响因素，我们采用窗口期[-5,-1]个股累积超常收益率作为多元回归模型的因变量。采用上证综指和沪深300指数进行市场模型回归估计所得的个股累积超常收益率分别记为CAR_SH[-5,-1]和CAR_300[-5,-1]。

表4给出了采用OLS对各理论假说检验的回归估计结果。Panel A和B分别以CAR_SH[-5,-1]和CAR_300[-5,-1]为因变量，模型(1)-(6)对前文所述的理论假说分别进行了单独检验，模型(7)则包含了所有变量。我们对所有模型均进行了异方差检验，对存在异方差的模型采用WLS回归，未报告的结果显示，与表4中采用OLS回归的结果无显著差异。

Panel A中模型(1)和(7)中Bsize的系数均显著为正，表明公告期累积超常收益率与大股东认购比例成正比。但如前文所述，由于公告期大股东持股比例未发生实际变化，我们推断该信息对市场反应的影响可能来自两方面：一是投资者预期未来大股东持股比例的提高会产生Wruck(1989)[9]所说的监督效应，从而提升公司治理水平，提高上市公司投资效率；二是大股东认购比例反映了大股东对上市公司未来发展前景的认可，大股东认购比例越高，表明上市公司未来发展前景越乐观，从而具有更高的投资价值。公司价值被低估可能性的变量FracPlcd符号与理论预期一致且在5%的置信水平上显著，说明上市公司价值对外部投资者的不确定性确实对股票市场价格产生了显著影响。但反映公司投资机会不确定性的变量Size 却并不显著，表明我国上市公司定向增发行为不存在Wu和W ang(2005)[11]所说的内在信息决定效应。TobinQ和Growth的系数在所有模型中均不显著，因而不能支持投资机会假说。

这同时也表明我国上市公司实施定向增发并不一定代表公司拥有良好的投资机会。事实上，

许多业绩并不理想的公司进行定向增发往往是一种被动选择10。模型(4)中Discount的系数符号为负且显著，但在控制了其他因素后，模型(7)中Discount的系数不再显著，从而不能支持公司质量假说。这可能是由于定向增发公告中的折扣率仅仅反映了上市公司按照有关约束规则制定了一个价格底限11，从而使得该折扣率并不能真正反映上市公司质量。用于检验价格压力假说的Liq符号与理论预期相反，而且不显著。我们对此的解释是定向增发预案公告并没有造成二级市场股票供给数量的实际增加，因而供需力量的变化不会对股票价格产生显著影响。最后，我们发现定向增发公告效应受市场环境影响显著，Mkt的系数在所有模型中均显著为正，说明定向增发公告期超常收益率与市场收益率走势存在正相关关系，牛市中定向增发的公告效应显然好于熊市中的增发。Panel B中以CAR_300[-5,-1]的回归结果与Panel A类似，不再赘述。

表4 对各理论假说的回归检验结果

Panel A：因变量CAR_SH[-5,-1]

变量(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

截距0.065***

(0.008)

0.096

(0.131)

0.085***

(0.010)

0.090***

(0.009)

0.116***

(0.025)

0.072***

(0.006)

0.220

(0.147)

Bsize 0.049***

(0.018)

0.043**

(0.019)

FracPlcd 0.003**

(0.001)

0.003**

(0.001)

Size -0.001

(0.006)

-0.006

(0.007)

TobinQ -0.005

(0.003)

-0.006

(0.004)

Growth

0.000

(0.003)

-0.000

(0.003)

Discount -0.274**

(0.126)

-0.134

(0.139)

Liq -0.069

(0.042)

-0.032

(0.043)

Mkt 0.098***

(0.025)

0.082***

(0.026)

F值7.41*** 3.69** 1.08 4.77** 2.69 14.99*** 4.30*** R20.031 0.031 0.009 0.020 0.011 0.060 0.133 Adj_R20.027 0.022 0.001 0.016 0.007 0.056 0.102 Panel B：因变量CAR_300[-5,-1]

变量(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

截距0.066***

(0.008)

0.100

(0.129)

0.083***

(0.010)

0.090***

(0.009)

0.118***

(0.025)

0.072***

(0.006)

0.212

(0.145)

Bsize 0.045**

(0.018)

0.039**

(0.019)

FracPlcd 0.003**

(0.001)

0.003**

(0.001)

Size -0.001

(0.006)

-0.005

(0.007)

TobinQ -0.004

(0.003)

-0.005

(0.004)

Growth

0.001

(0.003)

-0.000

(0.003)

Discount -0.277**

(0.123)

-0.148

(0.137)

Liq -0.073*

(0.041)

-0.039

(0.042)

Mkt 0.093*** 0.078***

(0.025) (0.026) F值 6.42** 3.80** 0.85 5.06** 3.10* 14.06*** 4.06*** R20.027 0.032 0.007 0.021 0.013 0.057 0.127 Adj_R20.023 0.023 -0.001 0.017 0.009 0.053 0.100 注：对各模型均进行了异方差检验，控制异方差后的结果并无显著差异。Panel A和B中模型(7)的VIF均值都为1.24，因此不存在共线性问题。( )中为OLS标准误，***、**、*分别表示1%、5%和10%显著性水平。

3．稳健性检验。为检验本文结论的稳健性，我们重新选取新的代理变量检验了监督效应假说和信息效应假说。我们采用大股东认购股数占增发前流通股的比例Bsize1检验监督效应假说，采用增发额度与增发前流通市值的比例FracPlcd1衡量上市公司价值被低估的不确定程度来检验信息效应假说。采用替代变量的回归结果与表4结果高度一致，Bsize1和FracPlcd1的系数在所有模型中均显著为正，并且其他变量的系数符号和显著性水平也未发生明显变化，因此我们认为本文的回归结果是高度稳健的。

简要结论

本文选用我国2006年1月1日-2008年9月30日上市公司定向增发预案公告事件为研究样本，尝试性地对我国上市公司定向增发的公告效应及其影响因素进行了实证研究。结果发现，与国外大多数学者的研究结论一致，我国上市公司定向增发存在显著为正的公告效应。在定向增发预案公告日前一周左右的时间内，我国定向增发公司股票累积平均超常收益率约为7.6%。采用截面回归对各种理论假说检验的结果显示，监督效应假说和信息效应假说对我国上市公司定向增发的公告效应具有较好的解释能力。投资者预期大股东认购比例的提高可能对上市公司经营管理产生监督效应，从而提高投资效率，提升公司价值。信息效应假说表明，上市公司价值不确定性越大，定向增发公告期超常收益率越高。另外，本文采用事件研究法对定向增发公告效应进行研究发现，我国股市存在较为严重的信息泄露现象，因此从保护中小投资者利益的角度考虑，必须加强对上市公司定向增发过程中信息披露的监管。[基金项目：上海财经大学第三批研究生创新基金项目（项目号：CXJJ-2008-318）]

注释

1. 目前我国上市公司股权再融资的方式主要有：配股、增发（包括公开增发和定向增发）和发行可转债。定向增发类似于欧美市场上的私募发行（private offering, private placement），股权分置改革以来，定向增发成为我国上市公司股权再融资的主要方式之一。

2. 当然，也有学者发现了一些其他的现象。与Tan等(2002)不同，Chen等(2002)发现非公开发行公告期存在一个显著为负的平均超常收益；Wu和Wang(2002)发现香港市场上公开发行与非公开发行均具有正的公告效应。

3. 与Wruck(1989)的发现不同，Hertzel和Smith(1993)的研究发现美国公司非公开发行的平均超常收益为1.79%；Kato和Schallheim(1993)、Kang和Stulz(1996)发现日本约为

4.98%和3.13%；Tan等(2002)发现新加坡约为6.27%；中国香港约为1.97%；新西兰约为3.94%。

4. Wruck(1989)采用分段函数的形式刻画了这种非线性关系：当上市公司所有权集中程度较高或较低时，公司价值的变化与非公开发行引起的所有权集中度的变化呈正相关关系；而当上市公司所有权集中程度处于中间水平时则呈负相关关系。

5. 不同于Myers–Majluf(1984)模型中经理人实现老股东利益最大化的假设，Wu和Wang(2005)的拓展模型假定在存在控制权私人收益的前提下，内部人以实现自身利益最大化，有可能接受净现值为负的投资项目，目的是可以从中获取控制权私人收益。

6. 由于本文样本区间较短，上市公司发生两次定向增发行为的，后一次定向增发公告效应可能会受前一次定向增发行为影响。

7. 如果定向增发预案公告当日股票停牌，则取公告日后一个有交易的交易日为事件日。事件窗口期和估计期的确定作类似处理。

8. 这里我们没有采用国外学者普遍采用的股权集中度变化值来反应所有权集中度的变化，是由于本文研究对象为定向增发预案公告效应，此时定向增发行为并未发生，故大部分上市公司在事件日前后股权结构并未发生变化，但定向增发公告预案中传递的关于发行对象及认购数量的信息有可能对股票价格产生影响，因而我们认为本文采用的变量更能够反映所要研究的问题。

9. 考虑到我国非流通股的存在，我们以每股净资产替代非流通股价值，同时若含有H股、B股等非A股，

则将非A股股价转换成相应的以人民币计价的价格。

10. 比如，由于无法达到公开增发的条件，在定向增发公告中，ST公司占的比重很大。

11. 证监会2006年发布的《上市公司证券发行管理办法》规定，上市公司非公开发行价格不低于定价基准日前二十个交易日公司股票均价的百分之九十。事实上，上市公司定向增发预案中公布的发行价格大多只是按照该规定确立了发行价格下限，与其定向增发实施时的发行价格存在很大差别。因此，预案公告的发行价格并不能真正反映上市公司质量。

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