基于因子研究上市公司现金股利政策影响因素探究

《基于因子研究上市公司现金股利政策影响因素探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、基于因子研究上市公司现金股利政策影响因素探究一、引言股利问题一直是公司财务的一个大问题，费时·布莱克把股利问题称为股利之谜。查阅目前国内关于股利问题的研究文献，可以发现大多用实证方法，而且都是比较简单的用多元回归模型来进行分析。而且各个学者对解释变量的选择有所差异，这就使得得出的结果不能够统一。本文运用因子分析的方法，首先选取众多影响股利的因素，再降维成少数几个公共因子，再进行分析研究。二、文献综述国内对股利的问题的研究主要集中在影响因素上，大多都采用了多元回归的方法进行研究，但也有少部分采用其他方法。学者研究的影响因素主要集中在公司规模、盈利能力、成长性

2、、股权性质、资本结构、公司治理、行业类型等方面。5首先，从公司整体规模的角度出发，吕长江（1999）得出公司的规模越大，股利的支付就越大；原红旗（2001）认为不同规模的公司选择股利形式不同，规模小的公司倾向于选择股票股利，而规模较大的公司则倾向于选择现金股利。然而，邵军（2005）却得出了不同的结论，结果表明，现金股利分派的大小，其主要依据是以前年度的股利政策和目前的盈利水平，公司规模并不影响现金股利政策。在盈利方面，原红旗（2001）得出，每股收益（ESP）和每股股票股利（SD）指标在每年均对现金股利有显著影响，现金股利和每股收益成正相关关系。吕长江（

3、1999）通过实证分析也得出，盈利能力越高支付股利越高。综合各学者的研究，在盈利方面，大多都得出盈利能力和股利显著的正相关关系。从股权角度看，徐国祥、苏月中（2005）在考虑我国存在高比例非流通股的事实下，从代理成本角度对我国现金股利与中小投资者利益关系进行的系统的理论分析，证实了关于股权越集中的公司其现金股利支付率越高这一推论。王化成（2007）则从控股股东的性质方面出发，发现控股股东的性质显著影响股利分配倾向和力度。黄娟娟（2007）对股利政策究竟迎合谁的需要进行分析，发现股利政策的制定主要是为了迎合大股东的需求，其研究也验证了股权集中程度越高的公司，

4、越倾向支付越多现金股利。三、研究设计（一）假设提出根据各学者的研究，再结合自己观点，笔者提出了以下假设：假设1：公司整体资金规模与现金股利支付成正相关关系5公司的整体资金规模较大时，其自身的资金相对较为充裕，而且一些公司在具有相对大的规模之后，其发展逐渐趋向平稳，对资金的需求也没有高速成长型公司那么大，所以当公司整体资金规模较大时，其股利的发放水平会较高。假设2：公司的盈利能力与现金股利支付成正相关关系公司的盈利能力较好，说明公司的经营能够获得较多的利润和资金，能给企业和股东带来较大效益，可供分配的利润也会大大提高，这样相应地提高了公司分派高现金股利的可能

5、性。假设3：股权集中度与现金股利支付成正相关关系由于我国对上市公司的监管以及一些法规还相对不是很完善，公司股利政策的制度很大程度上是迎合了大股东的需要，与大股东套取现金和转移资产密切相关。所以，上市公司的股权越集中，股利发放就会相对越高。假设4：公司的成长性与现金股利发放成负相关关系公司处于高速的成长阶段，对资金的需求非常大，所以理所当然地公司会选择不发放现金股利，而选择把更多的资金用作公司将来的发展需要。假设5：资本结构与现金股利发放成负相关关系5公司的资产负债率越高，意味着债权人对公司财务活动的限制就越大，债权人为了保证自己的利益不受到损害，就会对公司

6、的资金有一些要求，会在一定程度上限制现金股利的发放。（二）变量定义基于文献综述中的众多学者对股利的研究，本文选取了如下变量，如表1所示：（三）样本选取本文选取了沪市A股上市公司作为研究样本，由于金融行业的特殊性，不纳入研究样本，然后从中选取出在2009年度分派现金股利且每股股利不低于0.02元的公司，再进一步剔除相关数据残缺或者异常的公司以及ST、PT类公司，最终得到383家上市公司样本。所有数据都来自聚源数据库。相关统计分析由spss17.0完成。（四）研究方法本文采用了统计学中的因子分析方法。运用因子分析方法，将原来多个解释变量进行降维，得到几个少数的

7、公共因子，这些公共因子包含原来多个解释变量的绝大多数信息，而且公共因子自己不存在多重共线性，使得数据可靠性更强。再根据各个样本的因子得分，以每股股利为被解释变量进行多元线性回归分析。三、实证分析（一）因子分析在进行对样本因子分析之前，首先需要检测样本的数据是否符合因子分析的要求。对数据的检测一般有KMO检验和巴特莱特球形检验。样本的检测结果如下:5KMO值为0.609，该值大于0.5，说明数据适合进行因子分析。Bartlett球形检验值为2207.170，P（sig<0.001），也说明适合进行因子分析。然后计算出相关矩阵的特征值、方差贡献率、累计贡献率等

8、数据，如表2所示：一般认为累计贡献率达到80%就可以说明提取的公共