所有制结构对中国港口上市公司经营绩效的影响研究外文翻译资料

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所有制结构对中国港口上市公司经营绩效的影响研究

摘要：对公司经营业绩产生巨大影响的股权结构是公司治理结构选择的基础。目前，中国上市港口企业数量居世界第一；然而，他们拥有非常复杂的股权结构。本研究探讨股权结构对中国港口经营绩效的影响。本实证研究运用事实或分析的方法对上市港口公司的经营绩效进行评价，然后在评价结果的基础上采用线性回归分析方法，探讨公司股权结构对经营绩效的影响。最后提出了优化上市港口企业股权结构的建议，以促进中国港口业的更好发展。实证结果表明，大部分上市港口企业中，第一大股东处于绝对控制地位，第一大股东与第二大股东之间的差距非常大，这意味着股权集中度较高。与此同时，前五大股东持股比例与经营业绩呈负相关关系。

关键词：股权结构，运营绩效，上市港口公司

1.绪论

近年来，中国港口企业发展速度相对较快，拥有世界上最多的上市港口公司。港口企业上市可分为两个阶段：（1）1993 - 2000年是港口企业首次上市期。在此期间，港口业发展迅速，规模也在扩大；（2）2002 - 2010年是港口企业第二次上市期。在此期间，港口行业在第一阶段的基础上发展起来，集装箱吞吐量猛增。另外，还有一些港口正在积极准备上市。

因此，如何优化中国上市港口企业的股权结构已成为一个非常重要的课题。本研究从上市港口公司角度探讨了股权结构对经营绩效的影响，分析了股权结构的特征，为优化股权结构提供了有价值的信息和指导。

关于所有制结构与经营业绩的关系，大多数西方学者认为，较高的股权集中度有利于提高经营业绩。他们认为分散的股权结构会导致缺乏监督者（Berle and Means，1932）。最近的研究还表明，股权集中度和运营绩效呈显着正相关（Edwards，1999）。也有一些学者仅从股权集中的角度研究股权结构对经营绩效的影响，大多数研究结果表明股权集中度与经营绩效呈正相关关系。（张红军，2000；张瑞军，庄浩，2008；张雪平，2010）。

尽管国内外学者的研究结果不尽相同，但它们对于研究的后续研究很有用，可归纳如下：（1）研究思路，大多以研究所有制结构为自变量，运用绩效指标作为因变量; （2）指标的选取，大多集中在股权集中度上；（3）研究结论大多表明，股权集中度与经营绩效正相关，但少数学者认为股权集中度不利于提升经营绩效或存在倒U型关系。

本文试图从股权结构的性质和股权集中度两个角度研究股权结构对经营绩效的作用机理。并根据年报数据对中国上市港口企业绩效进行评估，提出优化和完善三家公司所有制结构的建议。

本文提示如下。第二部分是基本概念和假设；第三部分是中国上市港口企业经营绩效的因子分析；第四部分是股权结构对经营绩效的回归分析；最后是结论和展望。

2.基本概念和假设

2.1基本概念

（1）股权结构：本文选择股权集中度来分析股权结构;股权集中度是指股权持有人的股权总额和具体量化指标的整体比例，包括赫芬达尔指数，前五大股东比例和Z指数。

（2）经营业绩：本文选取了港口净利润，收益，流动性比率等财务指标的港口公司营运效率相关指标。此外，吞吐量等其他指标反映港口容量和竞争力。

2.2假设

由于中国上市港口公司的股权性质，内部股东的比例几乎接近于零。因此，我们选择国有股比例，法人股比例和流通股比例作为解释变量。基于股权结构对经营绩效的理论影响，本文从股权性质和股权集中的角度提出了一个假设。见表1。

表1 假设内容

3.上市港口公司绩效评估

为了更准确清晰地评估上市港口公司的股权结构与经营业绩之间的关系，我们需要选择具有代表性的指标来反映经营业绩。

3.1中国港口公司简介

本文所列港口公司为中国证监会定义的A股上市公司，样本数据来自深圳证券交易所和上海证券交易所上市港口公司年报。我们选择2008年至2010年的数据，由于宁波港，唐山港和大连港2010年上市并没有完整的数据，本文将予以删除，其余13家上市港口公司将用于实证分析。本文选取2008 - 2010年上市港口企业年报指标以反映上市港口企业综合经营状况。运营绩效评估采用因子分析。

3.2评价指标体系的选择

港口行业与其他行业不同，所以经营业绩评估不仅要包括财务指标，还要包含一些反映港口竞争力的非经营指标。根据零部件行业的特点，本文设置了10个评价上市港口企业经营绩效的指标。为了便于计算，这10个指标分为成本和收益两大类。见表2。

3.3上市港口公司绩效评估

（1）数据预处理

由于基于成本的操作绩效指标是反向指标，所以原始数据需要在因子分析之前进行标准化。 对于每个指标，最佳值为1，而最差值为0. 基本变换原则如下，

对于基于效益的指标 (1)

对于基于成本的指标 (2)

其中，i-港口;j-指标; yij-标准化数据; x_ij-绘制数据; x^minj-数据中的最小值; x^maxj-数据中的最大值。

（2）相关性检验和KMO检验

原始变量矩阵的大部分相关系数接近于1，且大部分值较高; 相关系数的p值小于0.05，即通过显着性检验。在原始变量之间存在很强的相关性，所以因子分析是适用的。

表3 KMO-Bartlett球形适用性检验

表3是KMO-Bartlett检验的结果。 KMO统计量为0.782，高于0.5，而Bartlett检验的p值小于0.05，表明因子分析适用于原始数据。

（3）因子分析和评估结果

表4：特征根和方差贡献率

从表4可以看出，前四个因素的累计方差贡献率为89.097％，其中包含了大部分的经营业绩信息。

根据旋转因子载荷矩阵和因子分数系数矩阵，上市港口公司的总体业绩得分列于表5。

表5：上市港口公司综合绩效评分

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