我国上市公司股利政策与市场效应的实证研究

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1、我国上市公司股利政策与市场效应的实证研究绍兴电力局童清琳一、研究意义股利政策是上市公司财务管理的三大政策之一,目前,我国不少上市公司的股利政策的制定和实施具有很强的盲目性和短期性。这是因为我国上市公司中未流通的国有股和法人股处于绝对控股地位,使上市公司的股利分配较多地倾向于满足大股东的意愿,而没有把中小股东的利益放在应有的位置上,因而在股利政策的制定和实施上,没有把股利政策放在公司长远发展战略的高度进行决策,没有明确的股利政策目标,股利分配随意性强、短期性重,进而导致股票价格经常波动。2005年6月,我国启动了具有重要意义的股权分置改革。2008年股改进入尾声,剩下的都是一些“钉子户”。“全

2、流通”的目标实现在即,然而,“全流通”也将给资本市场带来新的问题,这些问题对上市公司制定股利政策有哪些影响?这些影响带来市场效应又会如何?本文就这些问题选择在沪市上市公司2004年-2006年的A股作为研究对象,进行实证研究,希望为今后判断新环境下的股利政策提供一些参考。二、模型设计及变量的描述性统计本文首先依照5个标准对样本进行刷选:(1)剔除不连续样本(2)剔除数据不全样本(3)剔除金融类上市公司(4)剔除当年亏损的样本(5)剔除异常值样本。接着以上述5个筛选条件,选择了沪市416家上市公司,利用其数据,采用一阶自回归方法,建立以下模型:公式(1-1)、公式(1-2)和公式(1-3)中是

3、将下一期的盈余组成要素作为盈余连续性指标,根据不同的股利政策设定虚拟变量,用统计方法中的强行引入法,将所有样本公司中的原始财务数据经过统一的数量化后,尽量可能地包含原指标中的信息,利用统计软件分析出股利政策与盈余连续性的相关性,并对此进一步的做出检验,以便于下一步的研究公式。而公式(1-4)是从盈余的变动的角度来说明上市公司的盈余联系性的。公式(1-5)主要是从整个市场说明其对上市公司的具体不同股利政策的反应,假设条件:相对于股票股利和混合股利,派发纯现金股利的公司的盈余对下一期的投资回报率有显著的增量解释能力。下面将通过样本数据对模型进行回归分析。本文数据于北京色诺芬信息服务有限公司的CC

4、ER中国证券市场数据库,其他所需相关信息主要来自于巨潮资讯证券之星和中国证券监督委员会X站。数据分析主要应用EXCEL和SPSS13.0统计软件。关于模型中各个变量的解释见下表。表2是样本公司主要变量的描述性统计结果:从表2的统计结果来看,就净利润和营业利润而言,未分配股利的公司无论是在当期盈利能力还是下一期的盈利能力均要远远低于分配了各类股利的公司,而在分配了股利的公司中,发放混合股利的公司在盈利能力上表现更好,发放纯现金股利的公司在单位总资产产生营业利润的能力上也显著优于仅发放股票股利的公司。另外,在经营现金净流量的产生能力上,发放纯现金股利和纯股票股利的公司不仅高于未分配股利公司和混合

5、股利的公司,而且也高于平均水平。上述结果也初步说明发放了现金股利的公司在盈余质量上要高于其他公司(即产生营业利润和经营现金净流量的能力更好)。三、回归结果分析以下各表是具体方程利用spss软件回归出来的结果。表中所有数据均通过统一的数量级标准化(除以总资产)后的结果。注:方程a的R2=0.6258,D-W=2.0175,F=519.700注:方程b的R2=0.591,D-W=1.993,F=223.652注:方程c的R2=0.634,D-W=2.026,F=268.164注:方程d的R2=0.019,D-W=2.077,F=1.393表3的回归结果显示,各变量系数均为正值,并且当时实施股利政

6、策的公司在净利润上显示很强的连续性,并在显著性水平为1%的情况下显著。表4中表明,上市公司的营业利润和非营业利润均显示出显著的连续性,并且0.5426>0.5372,这表明前者的持续性要强于后者,这也是与普遍的观点相一致的。股利分配类型的三个变量与营业利润交乘项的系数为正,分别为0.0428、0.1361和0.0255,并且其增量解释能力在显著性水平为10%的情况下显著,表明当期实施了股利分配的公司在营业利润上显示出更强的连续性,而在非营业利润上只有当期派发纯股票股利的公司显示出显著的连续性,因为派发纯股票股利的回归系数为0.4761。另外,从表5中可以看出,总应计和经营现金净流量也都表现出

7、显著的连续性,并且0.6784<0.7184,这表明后者强于前者。从回归系数0.0924和0.0875都通过显著性检验,这可以看出派发了现金股利的公司在两种成分上均表现出显著的增量连续性,仅派发股票股利的公司只有在经营现金净流量上表现出较为显著的增量持续性。表6中反映的是从盈余变动角度定价的盈余连续性。结果显示,一般盈利公司的净利润变动表现出均值回归的特征,当期盈余的变动与未来盈余变动正相关,回归系数为0.0

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