我国上市公司现金股利分配实证研究

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1、我国上市公司现金股利分配实证研究自1961年米勒和莫迪格里安尼提出著名的“股利无关论”以来,股利政策成为财务和会计学界研究的一个热门话题。迄今股利理论研究可以说是到了“百花齐放,百家争鸣”的高潮阶段,学者们从不同角度对股利政策形成了各种流派的观点。最主流的主要是信号理论和代理成本理论。同时随着企业生命周期理论的发展,从该视角研究股利分配政策也日渐成为热点问题。  早期的企业生命周期理论研究主要集中于对生命周期各个阶段公司特征的描述及战略选择的问题上。当然,也有一些外国学者很早就将生命周期理论运用到财务领域的研究

2、问题中。这一理论在股利政策研究的应用中得到很多实证支持。与国外学者相比,我国学者对股利政策的研究起步较晚。而且我国在该领域的研究主要集中于代理成本、股权结构、资本市场和财务状况等方面,从企业生命周期视角研究股利分配政策的成果比较少见。杨汉明(2008)以2001-2005年沪深上市公司数据为样本研究了股利支付倾向、企业价值、寿命周期三者间的关系,最后得出是否支付股利与企业价值负相关、股利政策与寿命周期指标正相关等结论。李常青、彭锋(2009)使用主营业务收入增长率、资本支出率及经营活动现金净流量/总资产三个指标

3、来划分企业所处的生命周期阶段,发现我国上市公司的确会基于不同生命周期阶段采取不同的股利分配政策[7]。宋福铁、屈文洲(2010)运用Logit模型、Tobit模型实证分析了留存收益资产比和一些控制变量对是否支付股利、股利支付率的影响,研究发现是否股利支付呈现生命周期特征。其他的,仅有徐腊平(2009)、方莉(2009)及符安平(2011)进行过相关研究。  一、研究设计与描述性统计  (一)样本选取  本文的数据收集主要于国泰安的CSMAR数据库。为了增强样本间的对比性,本文的研究样本包括2003-2010年在

4、深圳证券交易所上市的所有A股上市公司,并对样本作如下处理:剔除金融、保险类企业;剔除数据缺失的上市公司;剔除净资产为负的上市公司。这样处理后共得到5229个样本。  (二)研究变量  我国股利分配的方式主要有现金股利、股票股利以及公积金转增股本。本文主要对现金股利分配进行研究。因此本文的因变量为公司是否支付现金股利,用虚拟变量Dum表示。当公司支付现金股利时,Dum=1;若不支付现金股利,则Dum=0。根据DeAngeloH,DeAngeloL和Stulz(2006),企业生命周期阶段采用RE/TE或RE/TA

5、来衡量。其中RE为留存收益,TE为所有者权益,TA为资产总和。RE/TE较小时,企业留存收益少,获得的利润较少,主要通过外源融资,企业处于初创期或成长期;当RE/TE较大时,企业留存收益较多,盈利能力强,企业处于成熟期。  根据已有的研究成果发现,公司的盈利能力、公司规模、成长机会、股权结构等都会对股利政策产生显著影响。因此,本文选取以下指标作为控制变量:盈利能力(ROA),用总资产报酬率来衡量;企业规模Size,用企业总资产的对数来衡量;成长性(Groa、Macbech(1973)的统计方法,即构造Logit

6、模型。根据上述变量的选择,该模型为:  Ln()=α+β1RE/TE+β2ROA+β3Groa、Macbech(1973)的统计方法来检验生命周期以及其他变量对上市公司决定是否支付股利的影响,得出的Logit回归结果如表1所示。在模型设计中,本文引入了年度虚拟变量,以消除时间效应。同时主要是通过Z统计量来判断各变量的显著性。  从表1可以得出,模型1-4中,变量RE/TE的系数始终为正,而且在0.01水平上都非常显著,各模型Z值的平均值在19左右。这充分验证了假设1的成立,RE/TE与现金股利支付倾向显著正相关

7、,即留存收益占权益的比重越大,公司支付现金股利的可能性越大。如前所述,RE/TE作为企业生命周期的关键性度量指标,当RE/TE较大时,说明公司处于发展过程中的较成熟阶段,其在长期经营中积累了较多的留存收益,公司因为有能力从而有意愿去支付现金股利,以此作为回报股东的方式。  另外,通过表1还可以看出其他变量对支付现金股利概率的影响。其中影响对大的因素为ROA和Size。ROA作为公司的盈利能力的指标,其在5个模型中的系数都接近7,而且在0.01的水平显著。这有力地说明了公司是否支付股利和盈利水平成正相关关系,验证

8、了假设2;同时也可得出,公司规模越大,其支付现金股利的可能性越大,这主要是通过变量Size的系数和Z值检验判断出来的,因此假设4也成立。一般,生命周期各个阶段都有其显著的特征,比如企业在初创期存在的经营风险巨大,盈利水平差,规模很小;进入成长期慢慢地开始实现了盈利,投资机会多;步入成熟期,企业规模则日益壮大,进入黄金时期。但本文的回归结果与已有研究相悖的是:从表2看并得不出企业成长性和

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