私募股权投资与企业成长性（上篇）(3)

　　（一）变量与模型
　　本文采用2009—2013年在中国创业板上市的355家企业的财务数据实证检验PE对企业成长性的影响。
　　1.总体上PE对企业成长性的影响
　　在变量的选取上，首先，本文以企业的成长性作为研究对象，即被解释变量。它通过企业总资产（Assets）的增长率来衡量企业的扩张能力，并用企业扩张能力来表示企业的成长性。企业总资产包括两部分，即净资产与负债，净资产是自身所有可自由支配的资金，可衡量企业自身的实际财富；负债包括各种应付款、主动借款等，企业可通过举债经营扩大生产规模，开拓市场，增强企业活力，这也体现了企业利用他人资金为自己赚钱的能力。因此，企业成长性（Growth，G）的测度公式可表示为：
　　G=Assetst-Assetst-1Assetst-1
　　其次，是核心解释变量私募股权基金（PE）的衡量指标选取。本文借鉴已有文献的研究方法设置虚拟变量PE，以企业上市前是否被私募股权基金投资为判断依据，若企业存在PE投资，则取值为“1”，否则取值为“0”。即：
　　PE=1，企业存在PE投资；
　　0，企业不存在PE投资
　　最后，本文还在回归方程中纳入一些其他影响企业成长性的控制变量，以避免回归方程的估计偏误。根据以往研究和企业扩张相关因素分析，本文研究还将选取以下几个控制变量：第一，公司经营绩效变量（ROE），我们通过净资产收益率来衡量。企业绩效是企业经营情况的直接反映，这必然会对企业成长性产生影响。第二，公司规模变量（SIZE），是公司总资产数据，为方便模型的计量我们将总资产取对数值。公司规模的大小可影响管理的风险与难度、企业生产效率、被外界关注层度等，这一系列因素都可能影响到企业的成长。第三，财务杠杆变量（LEV），它通过企业的资产负债率来衡量，反映了企业经营策略及经营风险等因素。第四，股权集中度变量（H5），这里通过赫芬达尔指数来衡量，它等于公司前5位大股东持股比例的平方和。它可以反映企业政策制定的效率、权利的监督与约束等，这可能会对企业成长性产生影响。
　　此外，为考察PE对企业成长性影响的时间效应（YN，N=1，2，3，4），我们将加入时间虚拟变量将企业IPO年份及之后三年分别取值为“1”，其余年份取值为“0”，建立控制时间效应与没有控制时间效应两个模型进行对比考察。同时还将对时间虚拟变量进行Wald检验，以确定时间效应的存在，以及每年时间效应的差异性。
　　在模型的选择上，由于模型的核心解释变量为企业PE背景的虚拟变量，具有截面固定性，因此排除固定效应模型。接下来将通过BP检验，来确定混合效应与随机效应中选择更适合的模型。对随机效应模型回归，并进行BP检验的结果见表1。从表1的回归结果来看，无论是否控制时间效应，PE对企业的成长性并没有显著性影响。但是从BP检验的结果来看，检验结果并不显著，因此不能拒绝原假设“不存在个体随机效应”。为使回归结果更准确，应建立混合回归模型进行分析，其中小标i、t分别表示第i个企业在第t年的数据；—表示可能存在的不随时间变动的个体固定效应，为随机扰动项。为考察PE对企业成长性的影响，我们建立以下混合回归模型：
　　Git=β0+β1PEit+β2ROEit+β3SIZEit+β4LEVit+β5H5it+ui+εit（1）
　　Git=β0+β1PEit+β2ROEit+β3SIZEit+β4LEVit+β5H5it+∑4n=1βn+5Yn+ui+εit（2）
　　2.不同背景的PE对企业成长性的影响
　　为考察不同背景的PE对企业成长性的影响，我们按照PE的合伙人背景，将PE分为国营PE（S）、民营PE（PRIVATE）、中外合资PE（NF）、国外独资PE（F）。这里将外资背景的PE分开考察是因为中外合资的PE成立时间可能较国外独资背景的PE短，而且因为中外合资的PE会有民营资本的参与，可能会与国外PE的运作和表现有所差异，从而影响对国外PE运作能力的考察，因此我们将含外资的PE进行分开研究。下面将进行模型的选择。同样以上四个变量具有截面固定性，因而排除固定效应模型。接下来进行BP检验，确定混合效应与随机效应中选择更适合的模型。随机效应模型回归并进行BP检验的结果见表1。从表1的回归结果来看，不控制时间效应时，国营背景的PE对企业成长性在10%的水平上显著。然而控制时间效应后，国营背景的PE对企业成长性的影响变得不显著，而外资独营的PE对企业成长性变得显著。另外，不管是否控制时间效应，民营PE与中外合资PE对企业成长性均没有显著性影响。但是从BP检验的结果来看，检验结果并不显著，因此不能拒绝原假设“不存在个体随机效应”，为使回归结果更准确，应建立混合回归模型进行分析。考察不同背景的PE对企业成长性的影响，我们建立的混合回归模型如下：

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