吳嘉
摘要:傳統的經濟區域劃分方法忽略了同一地理區域之間也存在較大經濟差異,本文通過研究分析不同經濟水平下相關各因素對上市公司股利分配率的影響程度,并進行地區間差異性比較。發現不同地區上市公司股利分配率水平存在差距;各經濟地區上市公司股利分配率影響因素存在差異;不同地區間存在相同的影響因素,但影響程度存在差異。
關鍵詞:經濟地區;股利分配率;資產負債率;可持續增長率
我國股票市場發展與儲蓄之間顯著正相關,股票市場的發展不僅與經濟增長存在相關關系,而且與經濟體制的持續轉型有關[1]。股票市場對全國GDP的生產起到了較大的作用,在國民經濟中的地位快速提高,對促進經濟增長起到了不可或缺的作用[2]。
經濟區域是經濟發展的重要空間組織結構,其劃分需結合社會勞動地域分工特點和區域經濟發展特征進行[3]。傳統的經濟區域劃分方法大多以地理位置為基礎,忽略了同一地理區域之間也存在較大經濟差異,例如長江下游的安徽省和江蘇省、黃河下游的河南省和山東省。
在評價持有某上市公司股票回報時,投資者更偏向于以股利支付水平為依據,但未考慮到持股所付出資金成本和上市公司股利支付意愿。我國上市公司發放現金股利具有短期行為,股價和股利正相關,高股價會有高股利的情況[4]。單純以股利金額大小來評價投資回報水平并不合理,應以股利分配率(普通股每股現金股利/普通股每股收益)為評價依據,比較各上市公司股利支付的意愿,進行投資選擇。
研究表明,地區的經濟環境與該地區上市公司的總體情況密切相關,區域經濟水平可以由上市公司狀況反映。上市公司總體狀況越好,則該地區總體經濟實力越強,反之越弱[5]。各地區在資源要素等方面的差異,導致了經濟結構形成條件的顯著差異;而上市公司的產生、發展狀況有其經濟區位原因。地區經濟環境極大影響該地區股票市場對資源的配置效率,東部效率明顯高于中西部[6]。
本文參照高桃璇等人的實證結果[7],從國泰安選取2015年各區域A股上市公司指標數據,剔除數據不充分企業,共得到有效企業1934家,其中第一類地區(京津滬)402家,第二類地區(閩蒙粵蘇遼浙魯)1000家,第三類地區(寧陜新吉渝冀黑鄂)195家,第四類地區(貴藏滇甘桂徽贛川晉瓊豫湘青)337家。共選擇19個財務指標,股利分配率Dpr為被解釋變量,解釋變量為留存收益資產比Rear、長期資產適合率Ltsar、經營負債比率Odr、流轉稅率Ftr、所得稅率Itr、資產負債率Alr、資本保值增值率Car、總資產增長率Grta、可持續增長率Sdr、財務杠桿Fl、應收賬款周轉率Tar、存貨周轉率Ito、應付賬款周轉率Trap、現金適合比率Cfr、現金再投資比率Crr、市盈率Pert、資產報酬率Ra。
在現有研究結論基礎上,本文做出以下假設:
H1:不同地區上市公司股利分配率水平存在差距,且與經濟環境等因素正相關;
H2:受各地區經濟環境限制因素影響,上市公司股利分配率影響因素存在差異;
H3:不同地區間存在相同的影響因素,但影響程度存在差異。
本文建立回歸模型如下(ε為常數項):
Dpr=RearLtasrOdrOrpFtrItrAlrCarGrtaSgrFlTarItoTrapCfrCrrPertRa
實驗剔除被解釋變量為空的情況,對所選取上市公司指標進行描述統計及回歸分析,對上述假設進行檢驗。回歸分析時,在模型中插入常數項,若常數項影響不顯著,則剔除常數項重新進行回歸。對同一區域的上市公司,按顯著性水平10%、5%、1%,得出更準確結果。本文所選指標,已通過D-W自相關檢測。
經過兩次回歸分析,得到各地區股利分配率影響因素方程如下(1%水平):
第一類地區:Dpr=31.15Odr-22.13Opr+38.05Alr-267.34Sgr+0.080Pert+230.09Ra
第二類地區:Dpr=-16.65Grta-350.11SGr+5.15Pert+434.59Ra
第三類地區:Dpr=77.17Alr-627.78Sgr+0.07Pert+601.12Ra
第四類地區:Dpr=7.24Itr-464.76Sgr+25.34Fl+0.03Pert
不同地區上市公司股利分配率水平存在差距,各地區分別為37.92%、,51.45%、45.06%、52.32%;但股利分配率和地區經濟水平不存在明顯線性關系,故拒絕H1。受各地區經濟環境限制因素影響,上市公司股利分配率影響因素存在差異;不同地區間存在相同的影響因素,但影響程度存在差異,故接受H2、H3。
此外,本文通過實證,還發現了一些其他規律:
1.上市公司資產增長率長期穩定,則該公司股利分配率水平一般較低。
2.除了經濟水平較低地區,上市公司利潤及財務開支總和越大,股利分配率越高。
3.在經濟水平次高地區,股利分配率高的公司表現為“不虧損”,即公司所有者權益有所增長,總資產不增反減。
參考文獻:
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[7]高桃璇,陳銘,王國長.基于函數型數據的中國經濟區劃分[J].數理統計與管理,2018,37(04):669-681.