传媒行业上市公司股权结构对财务绩效影响研究

Research on the Influence of Ownership Structure of Listed Companies in the Media Industry on Financial Performance

摘要: 研究深入探讨了传媒行业上市公司股权结构对财务绩效的影响，通过实证分析发现：国有股比例与财务绩效无显著关系，而法人股比例、管理层持股比例、第一大股东比例及前十大股东持股比例均与财务绩效呈显著正相关。流通股比例则与财务绩效显著负相关。此外，股权制衡度对财务绩效的影响并不显著。这些发现表明，优化传媒行业上市公司的股权结构，特别是提高法人股比例、管理层持股比例及大股东持股比例，有助于提升公司财务绩效。研究还建议，针对不同类型的股权结构特点，传媒公司应采取有针对性的优化策略，以推动公司绩效的持续提升。

Abstract: The study delved into the impact of equity structure on financial performance of listed companies in the media industry. Through empirical analysis, it was found that there was no significant relationship between the proportion of state-owned shares and financial performance, while the proportion of corporate shares, the proportion of management shares, the proportion of the largest shareholder, and the proportion of the top ten shareholders were all significantly positively correlated with financial performance. The proportion of circulating shares is significantly negatively correlated with financial performance. In addition, the impact of equity balance on financial performance is not significant. These findings indicate that optimizing the equity structure of listed companies in the media industry, especially increasing the proportion of corporate shares, management shareholding, and major shareholder shareholding, can help improve the financial performance of the company. The study also suggests that media companies should adopt targeted optimization strategies based on the characteristics of different types of equity structures to promote the continuous improvement of company performance.

1. 引言

随着全球经济一体化的深入发展和信息技术的日新月异，传媒行业已成为推动经济增长、文化交流和社会进步的重要力量。传媒行业上市公司，作为行业的佼佼者，其治理结构和财务绩效的优劣直接关系到公司的竞争力和可持续发展能力。其中，股权结构作为公司治理的核心组成部分，不仅影响着公司的决策效率和执行力，还与企业的财务绩效密切相关。因此，深入探讨传媒行业上市公司股权结构对财务绩效的影响，对于优化公司治理结构、提升企业财务绩效、推动传媒行业的健康发展具有重要意义。

本文基于前人的研究成果，结合传媒行业的特性，旨在通过实证分析揭示传媒行业上市公司股权结构与财务绩效之间的内在联系。通过选取合适的样本公司和研究指标，运用描述性统计分析、因子分析、相关性分析和面板数据分析等方法，全面系统地探讨不同股权结构对传媒行业上市公司财务绩效的影响机制。研究结果不仅有助于丰富和完善股权结构与企业绩效关系的理论体系，而且为传媒行业上市公司优化股权结构、提升财务绩效提供了实践指导和理论支持。

2. 股权结构与企业财务绩效的关系文献综述

娄磊等(2020) [1]、顾洪梅等(2020) [2]以及于成永等(2019) [3]的研究均表明，股权结构与企业财务绩效之间存在正相关关系。他们认为，合理的股权结构有助于增强企业的稳定性和凝聚力，从而提高企业的财务绩效。此外，Song (2021) [4]、石凌宇(2023) [5]、赵毅(2023) [6]以及陈正林(2021) [7]等学者也支持这一观点，他们通过实证分析发现，股权制衡度的提高有助于缓解股东之间的利益冲突，加强股东对企业的监督和激励机制，从而提升企业的财务绩效。然而，也有学者持相反观点。柳孟琪和李阳(2021) [8]、邵俊雪和翁维(2020) [9]、Peng et al. (2021) [10]、秦祥达和张坤(2022) [11]、孙冰(2021) [12]以及杨仕勤和方永胜(2022) [13]的研究表明，股权结构与企业财务绩效之间存在负相关关系。他们认为，过高的股权集中度或股权制衡度可能导致股东之间的利益冲突加剧，影响企业的决策效率和执行力，从而降低企业的财务绩效。此外，还有学者提出了股权结构与企业财务绩效之间存在倒U型关系的观点。魏润卿和王淑童(2023) [14]通过对2016年至2020年的企业财务面板数据的分析发现，当股权制衡度处于较低水平时，随着股权制衡度的提高，企业财务绩效也会相应提升；但当股权制衡度达到一定水平后，继续提高股权制衡度反而会导致企业财务绩效的下降。这一观点表明，股权结构与企业财务绩效之间的关系并非简单的线性关系。综上所述，关于股权结构与企业财务绩效的关系研究结论存在多样性，包括正相关、负相关以及非线性关系等。这可能是由于不同行业、不同样本以及不同研究方法等因素导致的。值得注意的是，现有研究主要集中在制造业、金融业、能源业等传统行业，而对于传媒行业等新兴行业的研究相对较少。由于传媒行业具有高度的创新性、竞争性和影响力等特点，其股权结构与企业绩效的关系可能与其他行业存在差异。因此，未来研究可以进一步拓展对传媒行业等新兴行业的股权结构与企业绩效关系的探讨。

3. 研究设计

传媒行业上市公司股权结构对财务绩效影响的研究设计。研究旨在通过实证分析探讨传媒行业上市公司中不同股权结构对财务绩效的影响机制。以下是该研究设计的关键点：

3.1. 数据来源与样本选择

研究采用了《Choice金融终端》和国泰安CSMAR数据库作为主要数据来源，选取了133家传媒行业上市公司作为研究样本，时间跨度为2003年至2022年，选出了133家样本公司，1160个观测值，构成了非均衡面板数据。数据来源详见表1。

Table 1. Data sources

表1. 数据来源

序号	研究对象/数据	获取渠道
a)	研究对象清单	《Choice金融终端》
b)	以往学者研究文献	中国知网、百度学术、谷歌学术等渠道
c)	《企业绩效评价操作细则》	查询中国财政部网站获取
d)	传媒行业市值、收入等信息	通过《Choice金融终端》查询后汇总加工
e)	财务绩效、解释变量、控制变量数据	国泰安CSMAR数据库检索和获取

3.2. 研究方法与研究工具

研究采用了描述性统计分析、因子分析、相关性分析和面板数据分析等多种方法，旨在通过全面的统计分析手段揭示股权结构与财务绩效之间的关系。本研究使用知网研学来进行文献管理，文献查询下载使用了中国知网、百度学术以及谷歌学术，并借助国泰安CSMAR数据库和《Choice金融终端》的数据资源，对样本公司数据实施了详尽的采集，覆盖其财务指标等数据。数据处理环节，采用了SPSSPRO数据分析系统进行全面操作，涵盖描述性统计分析、相关性分析、回归分析、面板数据分析以及因子分析等多种分析方法，以及稳健性和可靠性的双重验证。此外，本研究还使用了Excel 2019和Word 2019软件，对所得数据进行了文字和表格整理。

3.3. 研究假设

基于文献梳理和研究目的，本文提出以下7个研究假设：

Ha传媒行业上市公司国有股比例与财务绩效显著负相关；

Hb传媒行业上市公司法人股比例与财务绩效显著正相关；

Hc传媒行业上市公司流通股比例与财务绩效显著负相关；

Hd传媒行业上市公司管理层持股比例与财务绩效显著正相关；

He传媒行业上市公司第一大股东比例与财务绩效显著正相关；

Hf传媒行业上市公司前十大股东持股比例与财务绩效显著正相关；

Hg传媒行业上市公司股权制衡度与财务绩效显著正相关。

3.4. 变量选择

本研究的被解释变量为财务绩效。为对被解释变量进行有效衡量，参照中华人民共和国财政部发布的《企业绩效评价操作细则》及杨磊(2020) [15]、雷曼(2021) [16]、侯向鼎(2021) [17]、代春倩等(2021) [18]相关做法，本研究选取了15个与盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力紧密相关的财务指标，作为核心维度，旨在构建出适用于本研究的传媒行业财务绩效管理评价的综合性指标体系，具体指标如表2所示。

Table 2. The index system for evaluating financial performance of enterprises

表2. 企业财务绩效评价指标体系

类别	指标	符号	指标类型	计算公式
盈利能力	资产净利率(%)	X1	正向	净利润/总资产
	权益净利率(%)	X2	正向	净利润/股东权益
	营业利润率(%)	X3	正向	营业利润/营业收入
偿债能力	资产负债率(%)	X4	适度	总负债/总资产
	现金流量比率(%)	X5	正向	经营活动现金流量净值/流动负债
	流动比率(%)	X6	正向	流动资产/流动负债
	产权比率(%)	X7	适度	总负债/股东权益
营运能力	流动资产周转率(次)	X8	正向	营业收入净额/两期平均营业收入额
	总资产周转率(次)	X9	正向	营业收入净额/两期平均资产总额
	股东权益周转率(次)	X10	正向	销售收入/两期平均股东权益
发展能力	净利润增长率(%)	X11	正向	本期净利润增加额/上期净利润
	净资产收益率增长率(%)	X12	正向	(本期净资产收益率 − 上期净资产收益率)/上期净资产收益率
	资产增长率(%)	X13	正向	本期资产增加额/资产期初余额
	营业利润增长率(%)	X14	正向	本期营业利润增加额/上期营业利润
	营业收入增长率(%)	X15	正向	本期营业收入增加额/上期营业收入

解释变量则包括股权结构的多个维度，如股权属性、股权集中度和股权制衡度等。本文以股权结构为解释变量。包含三个方面的七个指标详见表3。

同时，还控制了企业规模、无形资产比率等控制变量，详见表4。

Table 3. Explanatory variable table

表3. 解释变量表

类别	指标	符号	计算公式
股权属性	国有股比例	GY	国有股比例 = (国家股 + 国有法人股)/总股本
	法人股比例	FY	法人股比例 = 法人股/总股本
	流通股比例	LY	流通股比例 = (流通A股 + 流通B股)/总股本
	管理层持股比例	MO	管理层持股比例 = 高管持股股数/总股本
股权集中度	第一大股东持股比例	TOP1	第一大股东持股比例
	前十大股东持股比例	TOP10	前十大股东持股比例
股权制衡	股权制衡度	EC	前二至十位股东持股比例/第一大股东持股比例

Table 4. Control variable table

表4. 控制变量表

指标	符号	计算公式
企业规模	OS	总资产取自然对数
无形资产比率	IAR	无形资产/总资产
担保价值	VIS	固定资产/总资产
非债务税盾	NDTS	(无形资产摊销 + 固定资产折旧)/总资产
自由现金流量	FCF	自由现金流/总资产
经营年限	YEAR	企业成立至报表日年限

3.5. 模型构建

模型构建包括经营绩效模型构建和回归模型构建。

3.5.1. 经营绩效模型

在学者侯向鼎(2021)和李璐等(2021) [19]的研究基础上，结合本文所选取的解释变量，本研究计划采用因子分析法来提炼主要因子，进而精确地评价公司的财务绩效。具体来说，财务绩效的计算模型如下：

$F{P}_N=A_1{X}_1+A_2{X}_2+A_3{X}_3+\cdots +A_N{X}_{N}FP=B_{1}F{P}_1+B_{2}F{P}_2+B_{3}F{P}_3+B_{4}F{P}_4+B_{5}F{P}_5$

3.5.2. 回归模型构建

根据学者闵雪和耿玉德(2021) [20]、邱黎茹和李东昊(2022) [21]的研究成果，本研究构建了以下回归模型：

模型1固定效应模型：$F{P}_{it}={\alpha }_i+\beta C_{it}+\theta Z_{it}+{\epsilon }_{it}$

式中$C_{it}$ 表示企业的股权结构相关变量，$Z_{it}$ 代表控制变量，${\alpha }_i$ 代表第i个个体的固定效应，${\epsilon }_{it}$ 代表去均值后的随机误差项，$\beta$ 、$\theta$ 代表回归系数。

模型2随机效应模型：$F{P}_{it}=\alpha +\beta C_{it}+\theta Z_{it}+\left({\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}\right)$

式中${\mu }_i$ 表示第i个个体的随机效应，${\lambda }_t$ 表示第t个时间的随机效应，${\epsilon }_{it}$ 代表随机误差项，α代表常数，$\beta$ 、$\theta$ 代表回归系数，$C_{it}$ 表示企业的股权结构相关变量，$Z_{it}$ 表示控制变量。

模型3混合效应模型：$F{P}_{it}={\alpha }_i+{\beta }_i{C}_{it}+\theta Z_{it}+{\epsilon }_{it}$

式中${\alpha }_i$ 和${\beta }_i$ 表示第i个个体的随机截距和随机斜率，$\theta$ 表示回归系数，$C_{it}$ 表示企业的股权结构相关变量，$Z_{it}$ 代表控制变量，${\epsilon }_{it}$ 代表随机误差项。

模型中FP代表通过因子分析得出的财务绩效，股权结构相关变量具体为GY、FY、LY、MO、TOP1、TOP10、EC，控制变量包括OS、IAR、VIS、NDTS、FCF、YEAR。

4. 研究分析

为避免异常数据干扰分析结果，数据分析前进行1%缩尾处理。

4.1. 传媒行业上市公司股权结构的描述性统计

传媒行业上市公司股权结构的描述性统计如表5所示。

Table 5. Descriptive statistics of equity structure

表5. 股权结构的描述性统计

变量	样本数量	中位数	标准差	均值	最小值	最大值
GY	1160	0.000	0.218	0.105	0.000	0.900
FY	1160	0.000	0.190	0.107	0.000	0.884
LY	1160	0.649	0.289	0.638	0.058	1.000
MO	1160	0.000	0.173	0.104	0.000	0.723
TOP1	1160	0.338	0.182	0.366	0.041	0.804
TOP10	1160	0.644	0.150	0.621	0.169	0.937
EC	1160	0.741	1.068	1.097	0.010	5.684

4.2. 绩效指标体系各指标的描述性统计

传媒行业上市公司绩效指标体系各指标的描述性统计如表6所示。

Table 6. Descriptive statistics of performance indicator system indicators

表6. 绩效指标体系指标描述性统计

指标	样本数量	中位数	标准差	均值	最小值	最大值
X1	1160	0.052	0.095	0.045	−0.866	0.384
X2	1160	0.079	0.280	0.052	−6.126	0.566
X3	1160	0.113	0.291	0.102	−3.367	1.837
X4	1160	0.318	0.168	0.334	0.019	0.964
X5	1160	0.727	2.446	1.464	0.003	41.797
X6	1160	2.117	3.128	2.963	0.216	51.068
X7	1160	0.466	1.191	0.685	0.020	26.484
X8	1160	0.915	0.706	1.105	0.086	5.399
X9	1160	0.498	0.473	0.615	0.067	3.357
X10	1160	0.761	1.868	1.154	0.071	29.790
X11	1160	−0.026	50.556	−5.009	−1336.435	120.950
X12	1160	−0.127	72.392	−8.919	−1476.550	111.072
X13	1160	0.093	0.915	0.301	−0.525	19.768
X14	1160	−0.121	30.632	−3.559	−722.447	121.870
X15	1160	0.176	1.252	0.359	−3.036	31.460

4.3. 因子分析取得传媒行业上市公司综合衡量财务绩效的指标

因子分析包含了KMO检验和Bartlett检验、碎石图、方差解释、综合得分测算等内容。

4.3.1. KMO检验和Bartlett检验

因子分析前，首先进行了KMO和巴特利球体检验，旨在验证并确定样本数据是否满足因子分析的前提条件。

Table 7. KMO inspection form

表7. KMO检验表

样本KMO值	KMO值范围	适宜程度
	≥0.8	非常适宜做因子分析
	≥0.7但<0.8	比较适宜做因子分析
0.633	≥0.6但<0.7	可以做因子分析
	<0.6	不适宜做因子分析

Table 8. Bartley sphere inspection table

表8. 巴特利球体检验表

近似卡方	df	P
13227.135	105	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表7、表8所示，样本数据的KMO度量值为0.633，0.7 > 0.633 ≥ 0.6，那么是可以做因子分析的。并且，巴特利球体检验的P值为0.000 (极其显著)，这同样表明样本数据非常适合进行因子分析，能够通过开展因子分析以确定绩效。

4.3.2. 碎石图

根据特征根分析，绘制碎石图如下：

Figure 1. Gravel map

图1. 碎石图

图1显示，特征根大于1的主因子数量为五个。

4.3.3. 方差解释

一般来说方差解释率最低应不低于60%，否则就应当调整因子数量。

Table 9. Explanation table of total variance

表9. 总方差解释表

成分		旋转前方差解释率			旋转后方差解释率
	特征根	方差解释率(%)	累积方差解释率(%)	特征根	方差解释率(%)	累积方差解释率(%)
1	4.572	30.479	30.479	241.446	16.096	16.096
2	2.738	18.255	48.733	234.275	15.618	31.715
3	1.754	11.696	60.43	219.523	14.635	46.35
4	1.245	8.297	68.727	212.401	14.16	60.51
5	1.16	7.731	76.459	183.307	12.22	72.73
6	0.91	6.069	82.527
7	略	略	略

表9总方差解释表显示：在主成分6时，总方差解释的特征根低于1，因此共提取主成分5个，累积方差解释度高达76.459%，将这5个因子旋转后的方差解释率分别是16.096%、15.618%、14.635%、14.16%、12.22%，旋转后，累积方差解释率达到了72.73%，远高于60%的门槛，满足要求。

4.3.4. 综合得分测算

表10列示了主成分因子成分得分系数矩阵。

Table 10. Composition matrix table

表10. 成分矩阵表

名称	成分1	成分2	成分3	成分4	成分5	名称	成分1	成分2	成分3	成分4	成分5
X1	0.501	−0.039	0.008	−0.219	0.069	X9	−0.02	0.146	0.484	0.047	−0.101
X2	0.282	−0.097	0.085	−0.086	−0.179	X10	0.063	0.139	0.196	0.042	0.311
X3	0.544	−0.035	−0.061	−0.263	0.143	X13	0.102	0.174	−0.09	0.035	0.269
X4	0.012	−0.202	−0.054	0.074	0.226	X12	−0.124	−0.039	0.075	0.357	−0.117
X5	−0.054	0.451	0.121	0.04	0.072	X11	−0.33	0.056	0.02	0.629	0.143
X6	−0.066	0.451	0.117	0.038	0.05	X14	−0.142	0.041	0.003	0.471	0.184
X7	0.049	0.014	−0.124	0.084	0.51	X15	0.114	−0.107	−0.354	0.091	0.404
X8	0.005	0.03	0.446	0.009	−0.173

从表10可以得出FP1、FP2、FP3、FP4、FP5的因子得分函数：

FP1 = 0.501 × X1 + 0.282 × X2 + 0.544 × X3 + 0.012 × X4 − 0.054 × X5 − 0.066 × X6 + 0.049 × X7 + 0.005 × X8 − 0.02 × X9 + 0.063 × X10 + 0.102 × X13 − 0.124 × X12 − 0.33 × X11 − 0.142 × X14 + 0.114 × X15

FP2 = −0.039 × X1 − 0.097 × X2 − 0.035 × X3 − 0.202 × X4 + 0.451 × X5 + 0.451 × X6 + 0.014 × X7 + 0.03 × X8 + 0.146 × X9 + 0.139 × X10 + 0.174 × X13 − 0.039 × X12 + 0.056 × X11 + 0.041 × X14 − 0.107 × X15

FP3 = 0.008 × X1 + 0.085 × X2 − 0.061 × X3 − 0.054 × X4 + 0.121 × X5 + 0.117 × X6 − 0.124 × X7 + 0.446 × X8 + 0.484 × X9 + 0.196 × X10 − 0.09 × X13 + 0.075 × X12 + 0.02 × X11 + 0.003 × X14 − 0.354 × X15

FP4 = −0.219 × X1 − 0.086 × X2 − 0.263 × X3 + 0.074 × X4 + 0.04 × X5 + 0.038 × X6 + 0.084 × X7 + 0.009 × X8 + 0.047 × X9 + 0.042 × X10 + 0.035 × X13 + 0.357 × X12 + 0.629 × X11 + 0.471 × X14 + 0.091 × X15

FP5 = 0.069 × X1 − 0.179 × X2 + 0.143 × X3 + 0.226 × X4 + 0.072 × X5 + 0.05 × X6 + 0.51 × X7 − 0.173 × X8 − 0.101 × X9 + 0.311 × X10 + 0.269 × X13 − 0.117 × X12 + 0.143 × X11 + 0.184 × X14 + 0.404 × X15

Table 11. Factor weight analysis

表11. 因子权重分析

名称	旋转后方差解释率(%)	旋转后累积方差解释率(%)	权重(%)
因子1	0.161	16.096	22.132
因子2	0.156	31.715	21.474
因子3	0.146	46.35	20.122
因子4	0.142	60.51	19.469
因子5	0.122	72.73	16.803

由以上及表11进行因子权重分析，可以得到：FP = (0.161/0.727) × FP1 + (0.156/0.727) × FP2 + (0.146/0.727) × FP3 + (0.142/0.727) × FP4 + (0.122/0.727) × FP5。

4.4. 相关性分析

相关性分析，探索变量间的相关性，以确定变量间相关关系的方向和紧密程度。具体结果列示如表12、表13。

Table 12. Correlation coefficient table

表12. 相关系数表

	FP	GY	FY	LY	MO	TOP1	TOP10	EC	OS
FP	1 (0.000***)
GY	−0.051 (0.084*)	1 (0.000***)
FY	0.155 (0.000***)	−0.147 (0.000***)	1 (0.000***)
LY	−0.249 (0.000***)	−0.424 (0.000***)	−0.508 (0.000***)	1 (0.000***)
MO	0.211 (0.000***)	−0.281 (0.000***)	−0.091 (0.002***)	−0.379 (0.000***)	1 (0.000***)
TOP1	0.036 (0.225)	0.386 (0.000***)	−0.012 (0.671)	−0.092 (0.002***)	−0.188 (0.000***)	1 (0.000***)
TOP10	0.163 (0.000***)	0.27 (0.000***)	0.172 (0.000***)	−0.429 (0.000***)	0.13 (0.000***)	0.65 (0.000***)	1 (0.000***)
EC	0.013 (0.659)	−0.245 (0.000***)	0.055 (0.060*)	−0.118 (0.000***)	0.251 (0.000***)	−0.766 (0.000***)	−0.189 (0.000***)	1 (0.000***)
OS	−0.202 (0.000***)	0.069 (0.020**)	−0.274 (0.000***)	0.379 (0.000***)	−0.327 (0.000***)	0.039 (0.181)	−0.059 (0.043**)	−0.001 (0.962)	1 (0.000***)

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

Table 13. Correlation coefficient table continued

表13. 相关系数表续

FP

GY

FY

LY

MO

TOP1

TOP10

EC

OS

IAR

VIS

NDTS

FCF

YEAR

IAR

−0.087 (0.003***)

0.159 (0.000 ***)

−0.069 (0.018 **)

−0.002 (0.951)

−0.063 (0.031 **)

0.181 (0.000 ***)

0.074 (0.012 **)

−0.129 (0.000 ***)

0.028 (0.338)

1 (0.000 ***)

VIS

−0.13 (0.000***)

0.242 (0.000 ***)

0.008 (0.780)

−0.077 (0.008 ***)

−0.124 (0.000 ***)

0.104 (0.000 ***)

−0.005 (0.878)

−0.147 (0.000 ***)

−0.118 (0.000 ***)

0.091 (0.002 ***)

1 (0.000 ***)

NDTS

−0.159 (0.000***)

0.19 (0.000 ***)

−0.083 (0.005 ***)

0.031 (0.286)

−0.134 (0.000 ***)

0.108 (0.000 ***)

−0.075 (0.011 **)

−0.196 (0.000 ***)

0.023 (0.433)

0.363 (0.000 ***)

0.637 (0.000 ***)

1 (0.000 ***)

FCF

−0.135 (0.000***)

−0.028 (0.340)

−0.165 (0.000 ***)

0.266 (0.000 ***)

−0.141 (0.000 ***)

0.012 (0.695)

−0.086 (0.004 ***)

−0.051 (0.084*)

0.216 (0.000 ***)

0.107 (0.000 ***)

0.057 (0.053*)

0.086 (0.003 ***)

1 (0.000 ***)

YEAR

−0.142 (0.000***)

−0.113 (0.000 ***)

−0.23 (0.000 ***)

0.435 (0.000 ***)

−0.253 (0.000 ***)

−0.183 (0.000 ***)

−0.281 (0.000 ***)

0.042 (0.153)

0.302 (0.000 ***)

−0.022 (0.456)

−0.118 (0.000 ***)

−0.04 (0.169)

0.117 (0.000 ***)

1 (0.000 ***)

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

4.5. 回归分析

回归分析包含模型选择、影响分析两部分内容。

4.5.1. 模型选择情况

通过F校验从FE模型和POOL模型中选择适应的模型，用Breusch-Pagan检验对RE模型和POOL模型进行择优；运用Hausman检验，进行FE模型和RE模型的比较和选择。模型选择结果如表14所示。

Table 14. Model selection table

表14. 模型选择表

自变量	因变量	控制变量	模型选择结果
GY	FP	OS IAR VIS NDTS FCF YEAR	FE模型
FY			FE模型
LY			RE模型
MO			RE模型
TOP1			FE模型
TOP10			RE模型
EC			RE模型

4.5.2. 影响分析

1) 国有股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 15. Analysis results of the impact of state-owned share ratio on financial performance

表15. 国有股比例对财务绩效影响分析结果

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.596	0.388	4.109	0.000***	within = 0.097between = 0.092overall = 0.078	F = 15.713P = 0.000***
GY	−0.028	0.062	−0.451	0.652
OS	−0.057	0.019	−2.993	0.003***
IAR	−0.091	0.383	−0.238	0.812
VIS	−0.432	0.159	−2.708	0.007***
NDTS	−2.174	1.106	−1.967	0.049**
FCF	−0.176	0.062	−2.847	0.004***
YEAR	−0.016	0.004	−4.209	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表15所示，GY的系数 = −0.028，t值 = −0.451，P = 0.652，无显著影响作用。换言之，国有股比例在传媒行业上市公司中并不显著影响财务绩效。

2) 法人股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 16. Analysis results of the impact of corporate share ratio on financial performance

表16. 法人股比例对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.508	0.385	3.919	0.000***	within = 0.115between = 0.096overall = 0.088	F = 18.999P = 0.000***
FY	0.335	0.073	4.579	0.000***
OS	−0.06	0.019	−3.201	0.001***
IAR	−0.14	0.379	−0.37	0.711
VIS	−0.393	0.158	−2.488	0.013**
NDTS	−1.818	1.097	−1.657	0.098*
FCF	−0.15	0.061	−2.441	0.015**
YEAR	−0.009	0.004	−2.442	0.015**

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表16所示，FY的系数 = 0.335，t统计量的值为4.579，对应的P值为0.000 (极其显著)。也即于1%的显著性水平下，传媒行业上市公司的法人股比例对财务绩效具有积极的促进作用，且影响显著。

3) 流通股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 17. Analysis results of the impact of the proportion of circulating shares on financial performance

表17. 流通股比例对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.383	0.326	4.237	0.000***	within = 0.119between = 0.105overall = 0.109	F = 21.319P = 0.000***
LY	−0.251	0.041	−6.179	0.000***
OS	−0.05	0.016	−3.231	0.001***
IAR	−0.237	0.25	−0.946	0.344
VIS	−0.34	0.114	−2.982	0.003***
NDTS	−1.557	0.855	−1.821	0.069*
FCF	−0.113	0.106	−1.066	0.287
YEAR	−0.004	0.003	−1.312	0.190

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表17所示，LY的系数 = −0.251，t统计量的值为−6.179，对应的P值极其显著(P = 0.000)。换言之，在1%的显著性水平下，传媒行业上市公司的流通股比例对财务绩效具有负面影响，且影响显著。

4) 管理层持股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 18. Analysis results of the impact of management shareholding ratio on financial performance

表18. 管理层持股比例对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.337	0.345	3.875	0.000***	within = 0.099between = 0.118overall = 0.093	F = 17.435P = 0.000***
MO	0.209	0.086	2.429	0.015**
OS	−0.052	0.016	−3.256	0.001***
IAR	−0.195	0.252	−0.775	0.439
VIS	−0.304	0.117	−2.593	0.010***
NDTS	−1.831	0.872	−2.099	0.036**
FCF	−0.171	0.105	−1.637	0.102
YEAR	−0.01	0.003	−3.589	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表18所示，MO的系数 = 0.209，t值 = 2.429，P = 0.015**，影响作用显著。也即于5%的显著性水平下，在传媒行业上市公司中，管理层持股比例对财务绩效具有正向影响，且影响显著。

5) 第一大股东持股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 19. Analysis results of the impact of the shareholding ratio of the largest shareholder on financial performance

表19. 第一大股东持股比例对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.12	0.404	2.769	0.006***	within = 0.111between = 0.066overall = 0.066	F = 18.108P = 0.000***
TOP1	0.493	0.126	3.916	0.000***
OS	−0.045	0.019	−2.368	0.018**
IAR	−0.208	0.381	−0.546	0.585
VIS	−0.46	0.158	−2.91	0.004***
NDTS	−2.045	1.098	−1.862	0.063*
FCF	−0.174	0.061	−2.84	0.005***
YEAR	−0.013	0.003	−3.75	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表19所示，TOP1的系数 = 0.493，t统计量的值为3.916，且对应的P值达到了0.000的高度显著性水平。也即于1%的显著性水平下，传媒行业上市公司在传媒行业上市公司中，第一大股东的持股比例对财务绩效具有积极的影响，且影响显著。

6) 前十大股东持股比例影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 20. Analysis results of the impact of top ten shareholders’ shareholding proportions on financial performance

表20. 前十大股东持股比例对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.156	0.347	3.334	0.001***	within = 0.125between = 0.094overall = 0.097	F = 21.528P = 0.000***
TOP10	0.52	0.115	4.526	0.000***
OS	−0.06	0.015	−3.907	0.000***
IAR	−0.293	0.248	−1.183	0.237
VIS	−0.327	0.113	−2.902	0.004***
NDTS	−1.305	0.841	−1.553	0.121
FCF	−0.146	0.103	−1.419	0.156
YEAR	−0.006	0.003	−2.176	0.030**

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表20所示，TOP10的系数 = 0.52，t统计量的值为4.526，对应的P值极其显著(P = 0.000)，显示出强烈的统计证据。也即于1%的显著性水平下，在传媒行业上市公司中，前十大股东的持股比例对财务绩效起到了积极的推动作用，且影响显著。

7) 股权制衡度影响分析

使用选定模型进行回归分析，结果如下：

Table 21. Analysis results of the impact of equity balance on financial performance

表21. 股权制衡度对财务绩效影响分析结果表

变量	系数	标准误差	t	P	R^2	F
const	1.567	0.317	4.945	0.000***	within = 0.096between = 0.101overall = 0.084	F = 16.43P = 0.000***
EC	−0.006	0.017	−0.365	0.715
OS	−0.06	0.015	−3.989	0.000***
IAR	−0.215	0.252	−0.854	0.393
VIS	−0.321	0.114	−2.815	0.005***
NDTS	−1.972	0.88	−2.242	0.025**
FCF	−0.182	0.105	−1.745	0.081*
YEAR	−0.01	0.003	−3.801	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

如表21所示，EC的系数 = −0.006，t值 = −0.365，P = 0.715，无显著影响作用。换言之，传媒行业上市公司的股权制衡度对其财务绩效的影响并不显著。

4.6. 稳定性校验

使用ROE作为替代指标，对FP进行稳健性校验，以验证传媒行业上市公司股权结构对财务绩效影响的分析结果是否具有稳定性和可靠性。

4.6.1. 校验模型选择情况

稳定性校验模型选择结果，如表22所示：

Table 22. Model selection results

表22. 模型选择结果

自变量	因变量	控制变量	模型选择结果	自变量	因变量	控制变量	模型选择结果
GY	ROE	OS IAR VIS NDTS FCF YEAR	FE模型	TOP1	ROE	OS IAR VIS NDTS FCF YEAR	FE模型
FY			FE模型	TOP10			FE模型
LY			FE模型	EC			FE模型
MO			FE模型

4.6.2. 稳定性校验分析

稳定性校验分析结果，如表23~表25所示：

Table 23. ROE robustness verification analysis results table

表23. ROE稳健性校验分析结果表

	GY			FY			LY
变量	系数	t	P	系数	t	P	系数	t	P
GY	−0.03	−0.578	0.563
FY				0.153	2.469	0.014**
LY							−0.161	−3.706	0.000***
const	0.245	0.749	0.454	0.209	0.641	0.522	0.261	0.803	0.422
OS	0.002	0.11	0.912	0	−0.011	0.991	0	−0.03	0.976
IAR	0.173	0.536	0.592	0.146	0.454	0.65	0.136	0.425	0.671
VIS	−0.151	−1.127	0.26	−0.131	−0.981	0.327	−0.122	−0.913	0.362
NDTS	−1.213	−1.304	0.192	−1.053	−1.132	0.258	−0.912	−0.983	0.326
FCF	0.362	6.977	0.000***	0.375	7.223	0.000***	0.402	7.645	0.000***
YEAR	−0.011	−3.65	0.000***	−0.008	−2.564	0.010**	−0.004	−1.036	0.301

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

Table 24. ROE robustness verification analysis results table continued

表24. ROE稳健性校验分析结果表续

	MO			TOP1
变量	系数	t	P	系数	t	P
MO	0.295	3.57	0.000***
TOP1				0.28	2.633	0.009***
const	0.001	0.003	0.998	−0.022	−0.064	0.949
OS	0.011	0.672	0.502	0.008	0.498	0.619
IAR	0.153	0.478	0.633	0.103	0.319	0.75
VIS	−0.192	−1.437	0.151	−0.166	−1.24	0.215
NDTS	−1.017	−1.098	0.272	−1.141	−1.23	0.219
FCF	0.383	7.38	0.000***	0.364	7.041	0.000***
YEAR	−0.01	−3.561	0.000***	−0.01	−3.277	0.001***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

Table 25. ROE robustness verification analysis results table continued 2

表25. ROE稳健性校验分析结果表续2

	TOP10			EC
变量	系数	t	P	系数	t	P
TOP10	0.4	4.327	0.000***
EC				0.001	0.08	0.936
const	−0.149	−0.442	0.659	0.255	0.777	0.437
OS	0.004	0.26	0.795	0.001	0.038	0.969
IAR	0.13	0.408	0.684	0.168	0.518	0.604
VIS	−0.106	−0.793	0.428	−0.146	−1.079	0.281
NDTS	−0.743	−0.801	0.424	−1.216	−1.307	0.192
FCF	0.387	7.488	0.000***	0.364	6.998	0.000***
YEAR	−0.007	−2.133	0.033**	−0.011	−3.657	0.000***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

分析结果显示：GY对ROE无显著影响；FY在1%的显著性水平上对ROE有显著正向影响；LY在1%的显著性水平上对ROE有显著负向影响；MO在1%的显著性水平下对ROE具有显著的促进作用；TOP1在1%的显著性水平上对ROE有显著正向影响；TOP10在1%的显著性水平上对ROE有显著正向影响；EC对ROE无显著影响。

4.6.3. 稳健性校验结果汇总

采用ROE稳健性校验结果与TP回归分析结果汇总对比如表26所示。

Table 26. Summary table of robustness verification results

表26. 稳健性校验结果汇总表

变量	影响方向			显著性		变量	影响方向			显著性
	FP	ROE	ROA	FP	ROE		FP	ROE	ROA	FP	ROE
GY	−	−	−			TOP1	+	+	+	***	***
FY	+	+	+	***	**	TOP10	+	+	+	***	***
LY	−	−	−	***	***	EC	−	+	+
MO	+	+	+	**	***

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平，空表示影响不显著；−表示消极影响，+表述积极影响。

稳健性校验结果表明，本研究7个解释变量的回归系数除股权制衡度EC (系数的绝对值小，接近于0)外，正负号方向没有发生改变，解释变量的显著性水平也基本上没有大的改变，验证结果稳健且可靠。

4.7. 分析结果

分析结果通过了校验，表明其稳健、可靠，归纳分析结果列示见表27。

Table 27. Comparison table between analysis results and research hypotheses

表27. 分析结果与研究假设对照表

假设	回归分析结果	假设是否成立
Ha传媒行业上市公司国有股比例与财务绩效显著负相关	无显著相关关系	不成立
Hb传媒行业上市公司法人股比例与财务绩效显著正相关	显著正相关	成立
Hc传媒行业上市公司流通股比例与财务绩效显著负相关	显著负相关	成立
Hd传媒行业上市公司管理层持股比例与财务绩效显著正相关	显著正相关	成立
He传媒行业上市公司第一大股东比例与财务绩效显著正相关	显著正相关	成立
Hf传媒行业上市公司前十大股东持股比例与财务绩效显著正相关	显著正相关	成立
Hg传媒行业上市公司股权制衡度与财务绩效显著正相关	无显著相关关系	不成立

5. 研究结论与建议

5.1. 研究结论

公司股权结构与公司绩效之间的关系一直是公司研究领域的重要议题，各类研究相继涌现。然而，尽管该领域研究丰富，传媒行业作为新兴行业，对于企业股权结构对财务绩效的影响，仍需要进一步深入研究和探讨。考虑到中国文化强国战略的需求，本研究以实证方式分析了中国传媒行业上市公司股权结构与财务绩效之间的关系。为此，本研究选取了133家传媒行业上市公司在2003至2022年间的面板数据，以期深入探讨股权结构与财务绩效之间的内在联系。研究结果显示：

5.1.1. 传媒行业上市公司国有股比例与财务绩效无显著相关关系

本结论与假设Ha不一致。研究假设Ha不成立。传媒行业市场竞争日益激烈，国有股的作用引起关注，但其对财务绩效的影响不显著。分析原因有四：一是国有企业受政策和行政干预，难以适应创新性、敏感性和不对称性高的传媒市场。二是国有股比例高的企业债务压力大，融资渠道窄，资本结构不合理。三是深化国有企业的改革，推动混合所有制改革和完善公司治理结构，提升市场竞争力，减弱国有股比例的影响。四是政府出台优惠政策，支持传媒行业发展，使各类企业受益，减少国有股比例所带来的影响。

5.1.2. 传媒行业上市公司法人股比例与财务绩效显著正相关

本结论与假设Hb一致，研究假设Hb成立。随着传媒行业在国民经济中的地位日益提升，传媒上市公司的法人股比例的增加对其财务绩效产生了显著的推动作用。究其原因有四：一是法人股占比较大，公司治理结构得到健全和完善，战略发展方向科学，资源和支持丰富。二是法人股比例高，资本实力和投资能力强，创新和拓展有资金保障，盈利能力提升。三是法人股比例高，市场经验和风险管理能力强，风险防范措施有效，抗风险能力增强。四是法人股比例高，信誉和声誉高，公司信誉水平提高，市场形象良好，市场份额拓展。

5.1.3. 传媒行业上市公司流通股比例与财务绩效显著负相关

本结论与假设Hc一致，研究假设Hc成立。随着流通股持股比例的增长，传媒行业上市公司的财务绩效受到了负面影响，分析主要原因有三个：一是股权过分散，股东监督和激励不足，创新力和竞争力下降。二是资金筹措成本增加和财务风险加大，股价波动大，财务杠杆高，财务稳健性差。三是抗干扰能力和长期发展能力弱，股权结构易受外部干预和操纵，战略决策和经营方向偏离，核心竞争力和品牌形象损失。

5.1.4. 传媒行业上市公司管理层持股比例与财务绩效显著正相关

本结论与假设Hd一致，研究假设Hd成立。管理层持股比例的提高与其对公司目标的协同程度、工作积极性、创新性以及公司财务绩效呈现正相关。分析其原因有三方面：一是管理层持股比例高，股东身份认同强，职责感和忠诚度高，关注长期发展和价值创造，重视战略规划和执行，核心竞争力和品牌形象好。二是管理层持股比例高，代理成本低，利益冲突和道德风险少，考虑公司和其他股东利益，遵守规章制度和法律法规，信息和决策公开透明，财务绩效失真和风险低。三是管理层持股比例高，融资能力和投资效率高，有信心和动力寻求外部融资，资本规模和财务杠杆大，投资决策谨慎和高效，资本回报率和财务绩效高。需要关注的是这一关系受到市场环境、行业特性、公司规模等因素的影响。

5.1.5. 传媒行业上市公司第一大股东比例与财务绩效显著正相关

本结论与假设He一致，研究假设He成立。第一大股东持股比例高，与公司利益趋于一致，责任感和忠诚度高，财务绩效好，主要是：一是第一大股东持有较高比例的股份，因此具有较强的股东身份认同感，关注长期发展和价值创造，重视战略规划和执行，核心竞争力和品牌形象好。二是第一大大股东持有较高比例的股份，有助于降低公司的代理成本。利益冲突和道德风险少，考虑公司和其他股东利益，遵守规章制度和法律法规，信息和决策公开透明，财务绩效失真和风险低。三是第一大股东比例高，融资能力和投资效率高，有信心和动力寻求外部融资，资本规模和财务杠杆大，投资决策谨慎和高效，资本回报率和财务绩效高。需要理解这一影响关系不是一成不变，可能会伴随市场环境、行业特性等变化而改变。

5.1.6. 传媒行业上市公司前十大股东持股比例与财务绩效显著正相关

本结论与假设Hf一致，研究假设Hf成立。前十大股东合计持有较高的股份比例，与公司的利益高度一致，从而实现了良好的财务绩效。经过分析，总结出以下五个原因：首先，前十大股东持有较高的股份比例，这使得他们具备更强的资源整合能力，有更大的长期投资动力，进而推动公司核心竞争力的提升。其次，高比例的前十大股东持股也意味着公司治理结构更为完善，为公司的稳健发展提供了有力保障，制度执行力强，管理水平高，代理成本低。第三，当前十大股东持有较高比例的股份时，他们的股东监督作用会得到加强，这有助于公司的规范运作和财务绩效的提升，财务信息真实，财务绩效提升。四是前十大股东持股比例高，利益一致性强，为公司创造价值，实现长期发展，设计和推行有助于提升财务绩效的策略。五是前十大股东持股比例高，信誉和融资能力好，资金短缺时获得外部融资支持，财务风险低，财务绩效高。

5.1.7. 传媒行业上市公司股权制衡度与财务绩效无显著相关关系

本结论与假设Hg存在分歧，假设不成立。传媒上市公司股权制衡度对财务绩效的影响不显著，分析原因主要有三方面：一是股权制衡度高，前十大股东利益冲突和代理成本低，财务绩效好。但股权制衡度过高，前十大股东身份认同弱，责任感和忠诚度低，关注度和资源分配分散，战略规划和执行、核心竞争力和品牌形象不重视，财务绩效差。二是股权制衡度高，前十大股东协调成本高，合作效率低，财务绩效不稳定和风险高。三是股权制衡度高，前十大股东融资能力和投资效率低，财务绩效低。

5.2. 研究建议

针对以上研究结果，考虑到传媒行业上市公司的行业特点和当前的资本结构状况，本文就其资本结构优化和经营绩效提升建议如下：1) 针对国有股比例较高的传媒上市公司，建议适当减少国有股的持有比例，同时增加民营股的持有比例，以增强公司市场化程度和创新能力。这可以通过优化资本结构和融资渠道，减少政策和行政干预的影响，为了进一步提升公司的竞争力和盈利能力，还需要注重优化公司的治理结构。这将有助于确保企业的可持续发展。2) 针对法人股占比较大的传媒上市公司，建议保持法人股比例优势，充分调动法人股东在资源整合、市场运营经验和风险管理等各方面的优势。通过提升公司治理水平和信誉水平，扩大市场份额和品牌影响力，增强公司的核心竞争力。3) 针对流通股比例较高的传媒上市公司，建议适当提高股权的集中度，从而强化股东的监督职能和激励作用。这有助于提高公司创新力和竞争力，通过减少融资成本、降低财务风险，来提升公司的财务稳健性，提高抗干扰能力和长期发展能力。4) 针对管理层持有较大股份比例的传媒上市公司，建议合理设计和实施股权激励计划。这可以增强管理层对股东身份的认同、职责感和忠诚度，可以促使管理层与公司的目标更为统一，从而激发管理层的工作热情和创新精神，降低代理成本和利益冲突，优化融资结构，提升投资效率，以进一步推动公司财务绩效的提升。5) 针对第一大股东持股比例较高的传媒上市公司，建议保持第一大股东的稳定持股和长期投资。这有助于增强第一大股东的责任感和忠诚度，关注公司长期发展和价值创造，重视战略规划和执行，提高公司核心竞争力和品牌形象。6) 针对前十大股东合计持有较高股份比例的传媒上市公司，建议加强前十大股东间的沟通与协调，增强协同合作，提升效率和成果，确保利益的高度统一。这有助于为公司创造价值，实现长期发展，设计并执行能提升财务绩效的有效策略，提高公司资源整合能力、治理结构、股东监督、信誉和融资能力等方面的水平。7) 对于股权制衡度较高的传媒上市公司，建议寻求股权结构的最优化，避免股权过分散或过分集中。找到股权制衡度的合理区间，协调前十大股东之间的权益与权力分配，确保股权结构的稳定与灵活并存，降低股权结构的协调成本和风险，提高股权结构的效率和效果。

总的来说，根据传媒上市公司不同的股权结构特点，应采取有针对性的优化策略。通过调整股权比例、加强股东沟通、优化公司治理、实施股权激励等措施，增强公司的市场竞争力，优化财务绩效，为企业的可持续发展提供有力支持。同时，关注国家政策和行业动态，确保企业战略与市场趋势相契合，为传媒行业的繁荣做出贡献。