家族企业的资本结构及其调整速度

2021-01-11 12:31余晨
湖北经济学院学报 2021年6期
关键词:资本结构家族企业

摘要:本文以2010-2019年中国A股非金融上市公司为研究样本,使用固定效应回归模型分析家族企业和非家族企业在资本结构及其调整速度方面的差异。实证结果显示,家族企业比非家族企业的负债率更低、负债率调整速度更快,采用动态模型和家族企业不同定义的稳健性检验结果与上述结果相同,表明研究结果是稳健的。本文认为这是由于家族企业对风险更为敏感,更倾向于采用保守的政策来管理企业,并且低负债率会使家族企业在财务上更为灵活、债务融资速度更快,因此资本结构调整速度更快。本文的研究有助于理解家族企业资本结构同非家族企业的差异,为家族企业管理者调整其资本结构提供借鉴。

关键词:家族企业;资本结构;调整速度;A股上市公司

中图分类号:F276.5;F832.5

文献标志码:A

文章编号:1672-626X(2021)06-0038-12

一、引言

家族企业是最主要的企业结构之一[1],其在企业群体当中数量多、内部结构关系复杂、规模差异大[2]。与非家族企业相比,家族企业面临平衡控股家族目标与家族企业目标的挑战,这可能会导致两者在管理和融资战略上存在差异。其中,对企业资本结构的研究成果尤为丰富,有关资本结构调整速度的研究表明企业追求目标杠杆率[3]。部分研究表明,家族企业的杠杆率高于非家族企业[4~5]。与非家族企业相比,家族企业的管理者往往更加乐观和自信[4]。控股家族的融资意愿决定企业的融资策略,从而确定企业的资本结构[6]。同样,积极管理可以加强家族所有权对企业负债率的正面影响[5]。也有研究持相反观点,认为家族企业的杠杆率比非家族企业低[7~8]。家族企业的控股家族愿意减少债务融资来保护其对企业的控制权[7],控股家族不愿意受外部债权人的约束[9],更倾向于采取保守的管理策略[8],这种策略使得家族企业的财务更健康且风险更小。这些完全相反的研究结论表明家族企业与非家族企业的融资差异认知还存在分歧。

国内对于家族企业资本结构的研究主要针对家族企业群体,如研究家族企业资本结构的形成路径、资本结构与股东控制权的关系、资本结构与企业治理质量和企业经营绩效之间的关系等[6~12],没有与非家族企业的比较研究,且样本量较小。基于此,本文运用2010-2019年我国A股3355家非金融上市公司数据,研究家族企业和非家族企业在资本结构及其调整速度上的差异。本文可能的理论研究贡献在于:(1)现有对家族企业的研究主要针对家族企業群体,本文将家族企业同非家族企业进行比较,探究其资本结构特点,拓展了这一领域的研究;(2)在研究家族企业资本结构的基础上,本文进一步研究了家族所有制对资本结构调整速度的影响,丰富了这一领域的研究;(3)考虑到企业的金字塔所有权结构,本文在定义家族企业时将控股家族作为终极控制人对家族企业的控制权纳入考虑,使得对家族企业的划分有了更客观的标准。在现实层面上,本文发现了家族企业资本结构及其调整速度相对于非家族企业的优势,为家族企业管理者合理调整其资本结构,利用较快的资本结构调整速度提高其经营效益提供借鉴。

本文其余部分安排如下:第二部分是文献回顾与研究假设;第三部分是研究设计;第四部分是实证结果与分析;第五部分是结论与启示。

二、文献回顾与研究假设

(一)资本结构

家族企业和非家族企业均面临股权融资和债务融资的选择。基于权衡理论,债务融资能够通过债务税盾给企业带来利益,但也会增加企业的破产风险[13]。与非家族企业相比,家族企业投资高风险行业或项目的可能性更低,这使得债权人愿意以更低的成本为其提供债务[14]。此外,为了避免稀释控股家族对企业的所有权,家族企业不太愿意通过发行新股来筹集资金[15]。对于家族企业的控股家族来说,家族所有权的情感价值比其财务价值更重要[16]。因此,家族企业更倾向于债务融资而非股权融资。

有研究表明,家族企业与非家族企业的杠杆率没有显著差异[17]。控股家族通过参与企业管理,让外部利益相关者能够了解控股家族的管理风格,因此家族参与管理降低了外部投资者和企业大股东之间的信息不对称[18]。根据优序融资理论,随着信息不对称程度的降低,家族企业拒绝股权融资的意愿随之降低。同样,随着债权人对家族企业了解加深,当他们认为家族企业的发展符合自身利益时,也会为家族企业提供更多高质量债务。在这样的情况下,债务融资与股权融资都是家族企业的合理选择。此外,Baek等(2016)研究指出,家族所有权对企业杠杆率有显著的正向影响,而家族通过对CEO职位和股权绩效的控制抵消了这一影响,从而使得家族控股对企业杠杆率的整体影响并不显著[17]。

也有文献表明家族企业的杠杆率比非家族企业更低[7~8]。Molly等(2012)以美国中小企业为样本研究得出,控股家族为保持对家族企业的控制倾向于拒绝或减少债务融资[7]。此外,家族企业也可能会采取保守的管理方式以降低破产风险[8],这种管理方式使家族企业在财务上比非家族企业更健康。同样,Ntoung等(2019)还指出,家族企业倾向于在盈利期储备资金,在经济低迷期使用这些资金储备,而不是使用债务融资[8]。家族企业的融资更倾向于内部融资[19]。鉴于控股家族厌恶增加企业风险,本文提出如下假设:H1:家族企业的杠杆率低于非家族企业。

(二)资本结构调整速度

有调查显示,相当大比例的企业拥有一定水平的目标杠杆率[20]。Antoniou等(2008)比较不同国家的样本后指出,法国企业向目标负债率调整的速度最快,德国和日本企业的调整速度慢于其他国家[21]。除了国家因素,还有其他影响资本结构调整速度的因素,如现金流量与资本结构调整速度呈正相关[3],治理环境较差的企业在市场竞争激烈时会更快地调整其资本结构[22]。

家族所有权也会影响资本结构调整速度。根据Kayo等(2018)的研究,由于家族企业杠杆率较高,因此财务会受约束[4],并且他们更难通过债务融资获得资金[23],这使其无法快速调整负债率,资本结构调整速度也会慢于非家族企业。当企业杠杆率过高时,杠杆率的调整主要依赖于股权的调整[24]。然而,相较于债务融资,股权融资的频率更低。而通过偿还债务来降低杠杆率会减少企业的现金流和增长机会,发行新债和股票回购对于高杠杆率的企业来说也不是理想的选择。因此,当家族企业面临财务约束但没有快速降低负债率的方法时,资本结构调整速度缓慢。

相比之下,López-Gracia和Sánchez-Andúja(r2007)研究表明,西班牙小型家族企业比非家族企业更快地向目标负债率调整[25],他们指出,家族企業降低了代理成本并能够更有效地获得资金。与非家族企业相比,家族企业可能拥有信息不对称程度更低的优势,这使得外部投资者愿意为家族企业提供资金[18]。此外,家族企业可以利用他们与债权人的关系,以更低的成本获得债务,而更低的融资成本使得家族企业能够更快地调整其负债率[26]。鉴于家族企业相较于非家族企业调整资本结构更有优势,本文提出如下假设:H2:家族企业的资本结构调整速度比非家族企业快。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

考虑到2008年金融危机的影响和持续性,本文使用2010-2019年中国A股上市公司的数据,相关数据来源于CSMAR数据库,并对数据按以下标准筛选:(1)排除属于金融业的企业;(2)资本结构调整需要连续的数据,因此所有企业至少包含两年连续数据;(3)排除被ST和*ST的企业,因为其财务状况可能存在异常。同时,为了减少异常值对分析的影响,对变量进行1%和99%水平的缩尾处理。经过上述筛选后,最终样本包含来自18个行业3355家企业的26349个观测值。

(二)变量定义

本文研究家族企业与非家族企业的杠杆率差异,以及家族所有权是否影响资本结构调整速度。此外,一些企业层面的决定因素也会影响企业的资本结构[27]。

1.杠杆率

以往文献有许多方法来衡量杠杆率,这些方法大致可以分为市场杠杆率和账面杠杆率两类。市场杠杆率代表企业债务和股权的市场价值,可以更好地衡量债权人和股东对企业的贡献[28]。然而,多变的市场使得市场杠杆率变化迅速,因此管理者很难依据市场杠杆率来调整决策,并且也没有证据表明管理者会根据市场杠杆率来调整企业的负债率[20]。为了检验结果的稳健性,本文同时使用市场杠杆率和账面杠杆率。借鉴Flannery和Rangan(2006)[29]、Kayo等(2018)[4]的研究,本文使用总负债和总负债与市场股权价值之和的比率来代表市场杠杆率(MktLev),总负债与总资产的比率来代表账面杠杆率(BookLev)。

2.家族企业

由于定义角度和定义方式各异,因此家族企业至今还没有标准的定义。Miller和Rice(1967)指出,家族控股使得家族企业有别于非家族企业[30]。家族企业是家族规则和企业规则相融合的商业组织,其中家族规则会通过渗透企业规则而影响企业经营决策[31]。还有一种定义是,家族企业是一个将家族、企业、创始人和董事会作为整体联系起来的商业系统[32]。Barth等(2005)认为,当一个人或家族持有33%以上的股份时,该企业可以被视为家族企业[33]。然而,Fahlenbrach(2009)指出,家族企业应该是由创始人或联合创始人之一担任CEO的企业[34]。

本文认为,家族企业的决策受到家族多代人的影响,这个家族具有影响企业管理目标的能力和意愿。为了达到这种影响,企业的实际控制人必须是控股家族中的成员。此外,家族企业并不需要在创始之初就是家族企业,它也可以是其他类型的企业(如广泛持有的企业或国有企业),但它在数据对应年份被家族持有。在稳健性检验中,本文在对家族企业进行定义时,进一步将控股家族对家族企业的终极控制权纳入考虑。在家族企业采取金字塔结构控股时,所有权和控制权会产生分离,而控制权的比例能更好地衡量控股家族对家族企业的掌控力。只有当控股家族能在一定程度上控制某一企业时,该企业才能被视作家族企业。将控股家族对家族企业的终极控制权纳入考虑使得对家族企业的定义有了更为明确的客观因素。本文将选择一个虚拟变量(Fam)来区分该企业是否为家族企业。

3.资本结构调整速度

借鉴Flannery和Rangan(2006)[29]、Faulkender等(2012)[3]的研究,本文首先构建方程(1),得到资本结构调整速度(β)。在方程(1)中,Levi,t代表企业i在时间t的资本结构,Lev*i,t是企业i在时间t的目标资本结构。另外,方程(2)估计得到Lev*i,t,其中Xi,t包含资本结构的影响变量,具体选择的变量将在控制变量部分具体说明。方程(3)表示资本结构的变化(∆Lev)。方程(4)表示资本结构的偏离程度(Dev)。

Lev-Lev=β(Lev*-Lev)+ε(1)i,ti,t-1i,ti,t-1i,t

Lev*i,t=αXi,t(2)

∆Levi,t=Levi,t-Levi,t-1(3)

Dev=Lev*-Lev(4)i,ti,ti,t-1

当市场杠杆率代表企业资本结构时,变量MktLev_target、∆MktLev和MktDev分别代表目标杠杆率、市场杠杆率变化和市场杠杆率偏离程度。同样地,当账面杠杆率代表企业资本结构时,变量BookLev_target、∆BookLev和BookDev代表对应的含义。

4.控制变量

本文借鉴Flannery和Hankins(2013)[35]、Kayo等(2018)[4]的方法选取变量X中的企业资本结构影响因素,使用利润率、企业规模、增长机会、有形资产率、折旧率、行业杠杆率和企业年龄等作为控制变量。利润率(EBIT_TA)由息税前利润和总资产的比率表示。盈利能力对杠杆率有显著的负向影响[36],因为盈利的企业倾向于利用留存收益进行内部融资。企业规模(LnTA)由总资产的自然对数表示。企业规模对杠杆率有正向影响,因为大型企业往往更多样化,能够以有利的利率借款,在发行债券时有较高信用评级,并且更容易进入资本市场[37]。增长机会(MTB)由市价与账面值的比率,也就是总负债和股权市场价值之和与总资产的比率表示。增长机会对杠杆率有正向影响[38],高增长机会的企业往往会通过减少债务使用来避免债权人和股东之间的冲突。有形资产率(TAN_TA)由有形资产和总资产的比率表示。资产有形性对杠杆率有显著的正向影响[39],使用有形资产作为抵押,企业往往能够以更低的代理成本发行更多债务。折旧率(DEP_TA)是折旧和总资产的比率,用来表示非债务税盾。非债务税盾和杠杆率有显著的负相关关系[40],非债务税盾能够削弱债务税盾带来的收益。此外,不同行业的资本结构有显著差异,对资本结构的影响因素进行实证研究时应控制行业因素[41]。为了控制潜在的行业因素影响,本文也考虑了行业杠杆率(IndLev)。企业年龄(Age)由企业年龄的自然对数表示。

(三)研究方法

本文的主要实证方法是个体固定效应模型(FE),它是面板数据分析中常用的方法。除了FE模型,其他两种在面板数据分析中广泛应用的方法是混合最小二乘法(OLS)和隨机效应模型(RE)。本文的样本包括来自18个行业的3355家上市公司,这些企业的数据既包含共性,也有独特性。当企业之间没有或仅有很少差异时,混合OLS模型是有效的,可以将所有企业放在一起进行分析,这时样本可以被认为从同一家企业获得,这种面板数据与时间序列数据相近。换句话说,混合OLS模型忽视了来自不同截面的差异。

相比之下,FE模型考虑了不同截面之间的差异。Hsiao(1985)指出,FE模型等效于减去企业特有特征,并应用OLS方法分析面板数据[42]。换句话说,FE模型是在同一横截面内进行OLS回归,能够最大限度地减少未观测到的异质性影响。因此,FE模型可以用不同截距项展现各企业的不同特征。此外,FE模型的主要限制是各企业未观察到的特征可能随时间变化而变化,从而影响结果。相较于FE模型,RE模型不仅对样本范围进行分析,而且通过样本来探究总体中的规律。样本从总体中

随机抽取,可以从一定程度上代表总体。RE模型利用一部分截面间差异,并将其与截面内差异相结合。因此,采用FE模型或RE模型取决于研究的范围。RE模型的分析结果可以推广到总体,而FE模型的实证结果仅在样本范围内有效。

在实际分析中,可以使用F检验和Hausman检验在三种分析方法中做出选择。F检验可以帮助在混合OLS模型和FE模型中做出选择,而Hausman检验可以帮助在FE模型和RE模型中做出选择。下文表4和表5的结果表示本文中FE模型比混合OLS模型和RE模型更为合适。

(四)模型设定

为了检验假设H1,本文构建了多元回归方程(5):

Levi,t=β0+β1Fami,t+β2DEP_TAi,t+β3EBIT_TAi,t+β4IndLevi,t+β5LnTAi,t+β6MTBi,t+β7TAN_TAi,t+β8Agei,t+εi,t

其中β1是虚拟变量Fami,t的参数,如果β1显著为正,则表示家族企业比非家族企业有更高的杠杆率。为了检验假设H2,借鉴Flannery和Rangan(2006)[29]、Faulkender等(2012)[3]的研究,将方程(3)和方程(4)带入到方程(1)中并加入虚拟变量Fami,t,从而得到方程(6):

∆Levi,t=γ0+γ1Devi,t+γ2Fami,tDevi,t+μi,t(6)

其中γ2表示家族所有权对企业资本结构调整速度的影响,如果γ2显著为正,则表示家族企业的资本结构调整速度比非家族企业快。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

主要变量的描述性统计如表1所示。其中,市场杠杆率的差异是-9.2%,账面杠杆率的差异是-5%,因此无论是市场杠杆率还是账面杠杆率,家族企业的负债率都低于非家族企业。这个结果同Ampenberger等(2013)对德国家族企业的研究相一致,他们发现家族企业的市场杠杆率比非家族企业低10%(在1%水平上显著)[43]。然而,这一结果与Kayo等(2018)对巴西家族企业的研究相反(市场杠杆率差异是7.2%,账面杠杆率差异是1.5%)[4]。并且,在Kayo等(2018)的研究中,市场杠杆率差异在1%水平上显著(与本文相同),而账面杠杆率差异在10%水平上显著(与本文不同)[4]。另外,家族企业的目标杠杆率偏离程度更大(差异是0.6%),且每年债务率增长量更高(市场杠杆率变化差异为0.3%,账面杠杆率变化差异为0.8%)。相对来说,家族企业盈利更多(差异是1%),市场价值更高(MTB高98.1%),但有形资产率比非家族企业低1.9%,行业杠杆率比非家族企业低3%,折旧率比非家族企业低0.4%,且企业规模更小,企业年龄也相对较小。特别地,家族企业和非家族企业变量的差异均在1%的水平上显著。

表2对不同行业家族与非家族企业的市场杠杆率和账面杠杆率进行比较。其中,金融产业由于不在分析范围内而被排除。而除了水利、环境和公共设施管理业,居民服务、修理和其他服务业,文化、体育和娱乐业以外,家族企业在大多数行业的负债率均低于非家族企业。考虑到行业潜在异质性,在后续回归分析中加入行业杠杆率作为控制变量来控制行业因素。

(二)回归分析

1.资本结构

为了避免伪回归,回归模型中所有的变量序列都需要是稳定的,或者不稳定的变量之间存在协整关系。在表3中,本文先使用Fisher-ADF检验方法来检测这些变量序列是否有单位根。如果变量序列有单位根,则该变量序列是不稳定的。其次,需要检验这些不稳定变量序列之间是否存在协整关系,或者用特定方法(如差分法)对不稳定变量序列进行平滑处理使其平稳。Fisher-ADF检验的原假设是变量有单位根,表3中P值显示,所有变量原假设在1%的水平上被拒绝,说明所有变量序列都是稳定的。

表4中的可混合型检验可帮助在混合OLS和FE模型中做出选择。根据检验结果,原假设在1%的水平上被拒绝,说明本研究样本更适用FE模型。

Hausman检验用于确定FE模型和RE模型哪个更合适。根据表5的检验结果,原假设在1%的水平上被拒绝,说明FE模型更为合适。因此,本文在后续的分析中采用FE模型。

在表6中,为了结果的稳健性,市场杠杆率和账面杠杆率分别作为因变量。结果表明,家族所有权的存在对杠杆率有显著的负向影响,家族企业的市场杠杆率比非家族企业低1.7%(在1%的水平上显著),并且家族企业的账面杠杆率比非家族企业低0.7%(在10%的水平上显著)。这一实证结果与Ntoung等(2019)对西班牙家族企业的研究相一致,他们指出,家族企业的杠杆率比非家族企业低1.72%(在5%的水平上显著)[8]。但本文的结果与Thiele和Wend(t2017)对德国家族企业的研究结果相反,他们指出,家族企业的账面杠杆率比非家族企业高5.85%(在5%的水平上显著)[44]。另外,折旧率、行业杠杆率、企业规模对市场和账面杠杆率均有正向影响。利润率、增长机会和企业年龄对杠杆率的影响显著为负。特别地是,有形资产率对市场杠杆率有正向影响,而对账面杠杆率有负向影响,并且所有控制变量的系数均在1%的水平上显著。

表1、表2和表6的结果一致表示,家族企业的杠杆率低于非家族企业,因此假设H1得到验证。

2.资本结构调整速度

在表7中,本文运用FE模型,分别采用市场杠杆率和账面杠杆率进行估计,估计结果显示,除家族企业的资本结构调整速度增量在10%的水平上显著,其他系数均在1%的水平上显著。具体来看,就市场杠杆率而言,家族企业的调整速度比非家族企业快2.1%,非家族企业的资本结构调整速度为51.7%。而对于账面杠杆率,非家族企业的杠杆率调整速度为52.5%,家族企业的杠杆率调整速度要快3.3%。

与本文实证结果一致,一些之前的研究也发现家族企业比非家族企业资本结构调整速度更快[25~26]。López-Gracia和Sánchez-Andújar(2007)认为,家族企业杠杆率较低,可以更快地发行新债[25]。此外,家族企业的控股家族往往与外部债权人有着密切的关系。这种关系让家族企业能够以更低的融资成本借款[26]。

然而,本文的结果与Kayo等(2018)的研究相反,他们发现家族企业的资本结构调整速度為40.25%(在1%水平上显著),非家族企业的资本结构调整速度为48.52%(在1%水平上显著)。他们指出,巴西家族企业的杠杆率更高,财务约束程度更高,因此家族企业不可能像非家族企业一样迅速调整资本结构[4]。然而,这种观点并不适用于中国的家族企业。中国家族企业的杠杆率低于非家族企业,因此中国家族企业的财务约束程度更低,能够更快地调整资本结构。

(三)稳健性检验

1.对家族企业的不同定义

家族企业定义应考虑控股家族的控股权或控制权。家族企业的终极股东控制权与资产负债率存在显著关系,并且当控制权处在0~30%、30%~50%和50%~100%时,相关性不同[10]。表8给出了家族企业四种不同定义的实证结果:(1)控股家族至少需要拥有10%的控制权比例[45];(2)控股家族至少拥有20%的控制权比例[46];(3)控股家族至少拥有33%的控制权比例[32];(4)控股家族至少拥有50%的控制权比例[4]。同时,分别选择市场杠杆率和账面杠杆率来表示资本结构。实证结果显示,虽然家族所有权对资本结构调整速度的影响程度不同,但家族企业资本结构调整速度快于非家族企业。

2.对资本结构调整速度的其他估计方法

在估计资本结构调整速度时,除了本文采用的静态方法外,动态模型也经常被使用。对于动态模型,我们将方程(2)代入方程(1)并加入虚拟变量Fam,可以得到方程(7),其中,资本结构用市场杠杆率来表示:

LEVi,t=θ0+θ1LEVi,t-1+θ2fami,t-1LEVi,t-1+γXi,t+εi,t(7)同时使用系统GMM方法和差分GMM方法。检验结果如表9所示,非家族企业的资本结构调整速度分别为30%(1-0.700)和62.8%(1-0.372),家族企业的资本结构调整速度为34.4%(1-0.700+0.044)和74.3%(1-0.372+0.115),交互项变量(MktLevi,t-1*Fami,t-1)的系数分别在5%和10%的水平上显著。稳健性检验结果与上文实证分析结果的系数不同,这可能是由于样本周期较短。此外,Hansen检验的结果表明,工具变量在1%的水平上是无效的,这可能是工具变量过多导致的。综合表9的结果,两种方法均表示家族企业比非家族的资本结构调整速度更快,因此假设H2得到验证。

五、结论与启示

本文收集2010-2019年中国A股非金融上市公司相关数据,经筛选后的最终样本包含来自18个行业3355家企业的26349个观测值,运用FE模型进行实证分析,以探究家族所有权与企业资本结构的关系,以及家族所有权是否影响企业资本结构的调整速度。

实证结果表明,家族企业的杠杆率低于非家族企业。具体来说,家族企业的控股家族对风险更为敏感,更不愿意失去对企业的控制,为了维持控制权甚至可以放弃一些企业增长机会。因此,大多数家族企业可能倾向于采取保守的策略来管理企业,在经济繁荣周期中储备资金,在经济低迷时期使用这些资金来进行再投资,而不是选择债务融资,这与优序融资理论是一致的。此外,权衡理论可以解释家族企业通过权衡债务所带来的收益与风险,从而选择降低杠杆率以规避风险。

本文的另一个结论是,家族企业的资本结构调整速度快于非家族企业。由于杠杆率较低,中国家族企业比非家族企业的财务约束程度更低,能够更快地通过债务进行融资。相比之下,由于财务困境,非家族企业只能通过偿还债务或发行新债,以调整其资本结构。这两种调整方法比发行新债更困难且耗时更长。此外,控股家族可能会利用他们与债权人的关系,或利用他们的个人资产作为抵押品,从而更容易获得债务。根据代理理论,控股家族利用其与债权人的稳定关系来减少企业所有者与债权人之间的冲突,从而使得家族企业能够更容易获得贷款。这些优势使得家族企业的资本结构调整速度更快。

基于以上结论,本文得出以下启示:一是家族企业相较于非家族企业杠杆率更低,家族企业管理者可以在经营需要时适当提高杠杆率,从负债的税盾效应中获利,提高企业绩效;二是家族企业的资本结构调整速度更快,家族企业管理者要利用好这一优势,使得企业资本结构更适应企业发展需求;三是家族企业管理者要注意可能的资本结构和资本结构调整速度的相关关系,平衡好资本结构和资本结构调整速度的需求,通过对资本结构的迅速调整来达到提升企业效益的目的。

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(責任编辑:刘同清)

收稿日期:2021-09-29

作者简介:余晨(1996-),男,湖北荆州人,英国格拉斯哥大学亚当斯密商学院硕士研究生,研究方向为公司金融。

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