bsp;     且       ，从而E（Wα）>E（Wβ）。因此，在“影响公司价值的其它因素不变”的情况下，可以得到如下统计研究假设：

　　统计假设：上市公司披露控制结构与不披露控制结构相比，基于投资者市场估值变化的市场反应表现在价格上，前者要强于后者。

　　在现有经典研究文献中，研究市场估值的变化、财富效应以及表现在价格上的市场反应，通常采用的方式是考察公司决策行为事件带来的证券价格/收益率的变化或者超额收益率。因而，可以把上述统计假设改写为

　　统计假设：上市公司披露控制结构与不披露控制结构相比，基于投资者市场估值变化的市场反应表现在短窗口内超额收益率，前者要高于后者。

　　二、实证研究

　　本文按照下列研究路线检验上述假说：截取某一个特定时间段，针对某种特定事件的公告（定期报告或者重大事件公告），选取两种类型的公司，一类公司披露了公司的控制结构，一类公司没有披露公司的控制结构；然后，在同一个横截面上比较这两类公司的市场反应情况，看前一类的市场反应是否要高于后一类公司的市场反应，并用超额收益率来度量市场反应；之后，再把市场反应作为应变量、公司控制结构的披露（假定为变量Dctrl）等其他解释变量作为自变量，看变量Dctrl的回归系数是否为正且显著。

　　1、样本选择

　　在现有的控制结构信息披露体系中，监管机构更加关注在公司股份发生变更（尤其是控制权发生变更）时的信息披露，要求信息披露义务人披露变更后上市公司持有人/控制人与上市公司之间的控制关系，而对公司的静态控制结构没有更细的要求。同时，（1）董事会的实质性变动也往往是在公司大股东发生变换之后发生；（2）张新（2003）的研究表明股权转让是否导致实际控制权发生转移对收益率的影响也存在重大差异；（3）投资者对导致控制发生变动的股权变动事件更敏感一些；（4）控制权转移过程中，潜在实际控制人控制结构的披露在一定程度上反映了上市公司的控制结构。

　　因此，在现有的披露制度环境下，比较合适的考察事件就是基于大股东变动的控制权变动事件，重点考察其中基于“实际控制人/持股方式”的控制结构披露－控制结构的两个重要层面。

　　本文以2001年1月1日至2003年6月30日期间深交所上市公司发生实际控制权转移时的控制结构披露事件为基础，在监管判断的基础上，剔出控股股东重组、金融机构与上市公司之间的“债转股”导致公司第一大股份发生变化、涉及外资的实际控制权转移事件、吸收合并等特殊案例后的通过协议转让与法院程序导致的实际控制权转移事件作为研究的可行样本。最后，根据事件研究的技术要求，选择了89个披露事件作为本文的研究样本。

　　从事件样本的披露特点来看，时间样本的披露深度基本上可以分为七种情况。按照《收购管理办法》第61条的基本精神，对来自深交所与证监会的业务数据，把上述两大类情形中的7种情况，按照控制结构披露的深度划分为六个层次

；同时，为了更进一步的回归分析，把上述几种情况根据披露深度的不同定义一个披露程度的变量，给定相应的赋值，如表1所示。

　　表1控制结构披露程序（DISC）

　　2、市场反应的计算测量

　　在现有文献中，重大事件公告的市场反应一般都采用事件研究的办法来考察超额收益率，本文也将采用事件研究法来研究基于重大事件（实际控制权转移）的控制结构披露事件的价值影响与相应的市场反应。事件研究的基准估计模型将采用调整后的A－GRAWAL，JAFFE & MANDELKER（1992）三因素模型，具体调整过程如下：

　　变量的含义如下：

　　Rft：无风险利率。

　　：公司所在行业所有公司同一交易日的平均收益率。

　　：公司同属规模组内所有公司同一交易日的平均收益率。

　　Rmt：深沪两市A股有效交易股票当日复权收益率平均值。

　　由于本研究考察的时间跨度是基于日交易数据的短窗口，所以可以合理地假定Rft≈Rf0，则有：

　　图1    窗口[-60，+30]上的超额收益率*

　　* CAAR_NABE、CAAR_CD分别指披露/未披露控制结构样本的平均累积超额收益率，反斜杠后的数字表示该类组合的样本数量。

　　图1的计算结果表明：披露控制结构样本的超额收益率要高于未披露控制结构的超额收益率；也就是说，披露控制结构与不披露控制结构相比，短窗口内的超额收益率，前者要明显高于后者。

　　3、回归检验

　　SEFCIK & THOMPSON（1986）与MCWILLIAMS & SIEGEL（1997）都提到，在研究特定事件的超额收益率与公司特定性质或者事件特定性之间的关系时，往往可以建立超额收益率与解释变量之间的回归解释模型来探寻超额收益率与解释变量之间的解释关系及其显著程度。同样地，为了探寻公司控制结构的披露与因此带来的超额收益率之间是否存在显著的解释关系以及解释程度，也可以建立一个超额收益率的回归解释模型。

　　本文根据事件特征（短窗口内的超额收益率），在建立回归揭示模型检验市场反应的影响因素时，选取事件窗口中的窄小窗口 [-30，+5]内的累积超额收益率（CAR_30_5）作为应变量，把前面界定的控制结构披露程度（DISC）和其他一些可能的控制变量作为解释变量，建立下列解释回归模型：

　　其中，X为控制变量矩阵，λ为控制变量对应的参数矩阵，β为控制披露程度的参数。

　　根据本文研究的特点，主要涉及的控制变量包括：事件前窗口[-60，-31]上的累计超额收益率（CAR_60_31）、公司规模（SIZE）、TOBIN‘S Q值（Q）、资产负债率（LEV）、控制权交易增溢比（股权转让价格相对每股净资产的溢价比例，PREMIUM）、主营业务增长率（GROWTH）、每股收益（EPS）、现金储备能力（货币资金总资产比率，CRESV）、现金流能力（经营净现金流总资产比率，CFLOW）、控制度变化（控制权转移前后前三大股份控制方所控比例的平方和的变化，H_DIF）、买方性质（B_TYPE，是否国有）、交易类型（T_TYPE，是否协议转让）、环境控制变量（DUMPRD，样本事件是否发生在2002年12月1日之后）。

　　逐步回归。不固定任何解释变量而把14个解释变量都放到模型中进行分析，而剔除P值大于10%的变量；从实证结果来看，CAR_60_31、Q、LEV、SIZE、DISC都是CAR的显著影响因素，其影响程度（局部R2）分别为8.0%、5.5%、4.2%、3.6%、2.6%.上述逐步回归结果表明，不仅CAR_60_31、Q、LEV、SIZE、DISC是CAR的显著解释因素，而这五个因素构成的解释模型是其中的最佳模型。

　　模型对比。虽然逐步回归结果已经表明，其它解释变量并不显著，但还是需要对逐步回归剔除的部分重要解释变量进行对比，如控制度变化（H_DIF）、交易增溢比（PREMIUM）、公司成长（GROWTH）、制度环境控制变量（DUMPRD）。为此，分别把这四个因素分别加入CAR_60_31、Q、LEV、SIZE、DISC构造的回归模型中，看它们的加入是否有助于改善模型。实证结果表明，这四个因素的加入并没有改善模型，同时，它们的影响非常微弱、在统计上也不显著。

　　综合平均累积超额收益率的比较与回归解释模型的检验结果，可以统计研究假说成立，因为控制结构披露程度对累计超额收益率的影响显著为正，而现金流权与投票权的分离程度（控制度）的变化、制度环境的变化、买方性质与交易类型、公司成长、交易增溢比等因素带来的影响并不显著；同时也表明，回归检验模型的统计分析结果支持“影响公司的其它因素不变”的统计推断前提。

　　三、实践意义与政策建议

　　中国证券市场发展的十几年内，有关上市公司控制结构的信息披露也在不断加强；但是，从本文提出的控制结构分析框架来看，上市公司控制结构信息的现行披露管理框架依然存在很大缺陷。第一，强调变动过程中上市公司最终控制人（包括实际控制人与相对控制人）的披露，而没有强调静态过程中最终控制人的披露。也就是说，只要求5%或者5%以上公司股份变动的情况下，披露控制该股份的实际控制人，而没有要求所有持有5%或者5%以上公司股份的股东披露该股份的实际控制人，即没有要求上市公司披露除实际控制人之外的其他最终控制人与上市公司之间的

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