上市公司股利政策的时间效应及其内生性，本文主要内容关键词为：股利论文,生性论文,上市公司论文,效应论文,政策论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
作为企业利润进行再投资还是回报投资者之间合理配置的财务决策问题，股利政策一直是公司金融领域最为热络的研究问题之一。从较早期“一鸟在手”的股利有关论到MM定理的股利无关论，随后是放宽MM定理假设条件形成的“税收效应论”、“信号传递论”、“委托代理”等理论，再到另辟蹊径的“法律保护论”，传统股利政策学派从不同的角度对股利政策问题进行了积极的探索。而随着社会心理学研究的不断深入，尤其是行为金融学的崛起，以“理性预期理论”、“自我控制理论”、“前景理论”和“迎合理论”为代表的行为股利政策研究正在不断挑战传统的股利政策理论。不管怎样，股利政策与融资政策和投资政策一道，已经成为现代公司金融理论最具吸引力和挑战性的三大研究领域。 由已有的研究成果不难发现，无论是传统股利政策理论还是行为股利政策理论都重点研究了公司管理者应该如何支付股利以及投资者现金股利偏好等问题，很少涉足公司股利政策随时间变化的特征问题。股利生命周期理论是现有描述股利政策时变性特征最成熟的理论之一，但也仅仅关注了企业所处的生命周期阶段对股利政策的影响，考察不同发展阶段外部因素差异对公司股利政策的影响[1]。显然，现有研究成果忽略了一个非常重要的问题，就是当公司上市之后其所处的发展阶段和外部条件相对稳定情况下，股利政策随时间变化是否具有一般性的内生时变规律。因此，本文基于中国证券市场数据实证判别企业上市(IPO)后，其所处的发展阶段和外部条件相对稳定的情况下，公司的股利政策是否随时间变化具有一般性的内生规律，并尝试给出理论猜想解释上市公司股利政策具有内生时变特征的经济学内涵。本文研究成果能够为股利政策理论提供一个全新的研究视角，同时也能够为资本市场的各方参与者提供科学的判别依据和更加严谨的理论分析逻辑。 一、上市公司股利政策时间效应的实证检验 1.变量选取、模型设定与数据来源 根据已有文献，刻画公司股利政策通常有三个维度：股利支付意愿、股利支付方式以及股利支付水平。由于主流的股利政策理论主要关注的是现金股利问题，且从本文样本的原始数据来看，绝大多数A股上市公司的股利支付主要采用现金股利方式。因此，本文仅针对现金股利选取了股利支付意愿和股利支付水平两个维度作为研究对象。其中，股利支付意愿(Payout)为虚拟变量，当公司支付股利时设定为1，否则为0。而股利支付水平(Dividend)采用股利支付率作为代理变量，即现金股利占每股收益的比率。本文研究目的主要是判别公司上市后，其发展阶段和外部条件相对稳定情况下股利政策随时间变化的一般性规律，因此，选取的解释变量为公司IPO之后的时间T，即在年度数据中公司IPO后的第一个完整年度T取值为1，第二个完整年度取值为2，而在半年度数据中，公司IPO后的第一个半年度T取值为1，第二个半年度取值为2，以此类推。为了消除不同年份市场因素及其外部宏观经济因素对上市公司股利政策的影响，更好地判别上市公司股利政策的内生时变规律，本文样本筛选过程中并不区分公司的上市时间点，而是将不同年度上市的公司样本集合构成面板数据，即面板数据的第一列均是公司IPO后第一年(或者半年)数据，第二列为IPO后第二年(或者半年)数据，以此类推。为了刻画上市公司股利政策随时间变化可能存在的非线性特征，本文分别选取了上市时间T的一次项和二次项，分别记为T和T[2]①。 本文采用面板数据模型实证检验中国A股市场上市公司股利政策的时间效应及其内生性。在研究股利支付意愿过程中，考虑到被解释变量Payout为二元虚拟变量，因此，采用面板Logit数据模型进行实证检验。而由于股利支付率为受限被解释变量(Dividend不小于0)，因此采用面板Tobit数据模型进行实证判别。模型设定如下： 股利支付意愿(Payout)面板Logit模型的具体方程形式为：
其中，
表示股利支付概率；T表示公司IPO之后的时间，单位为年度或半年度。 股利支付水平(Dividend)面板Tobit模型的具体方程形式为：
其中，Dividend为股利支付水平，且Dividend≥0；T为公司IPO后的时间，单位为年或半年度。 从理论上讲，由于时间项T≥1，如果方程(1)和方程(2)中T和
的系数均显著，则表明上市公司的股利政策具有U型特征。当
＞0时，服从正U型曲线特征，表明股利政策随着上市时间的推移先下降再上升；当
＜0时，服从倒U型曲线特征，表明股利政策随着上市时间的推移先上升再下降。具体如图1。
图1 含有
回归方程的理论图形 为了进一步揭示上市公司股利政策的内生时变特征，本文还借助U型曲线的极值点分析上市公司股利政策的时间拐点。U型曲线的拐点为，
。 基于所选变量的数据可获得性，并权衡横截面样本数量与时间序列样本数量之间的关系，本文数据样本周期选定为2003年3月—2013年12月，并且剔除下列几类公司样本：金融类公司；被实施过ST、*ST、PT及退市的公司；上市不满3年的公司；财务数据披露不完整的公司；数据期限内全部取值为1或0的公司。最终获得了由3期572家到10期56家的年度平衡面板数据样本。截至2013年年末，上市周期至少3年的公司共有572家，上市周期至少4年的公司减少到427家，而上市周期为10年的公司只有56家。为了保证实证研究结论的稳健性和科学性，本文数据频率分别选择了年度数据和半年度数据。样本数据信息来自上市公司财务报表、Resset金融研究数据库和国泰安CSMAR数据库。参数估计过程选用Stata12.0和Spss21.0软件。 2.实证结果分析 (1)股利支付意愿的时间效应检验。本文以上市周期3—10年8组面板数据为样本运用Logit模型分别对方程(1)进行回归分析，估计结果见表1。由于Logit模型并非线性模型，所以估计
并非边际效应。因此，为了便于比较分析，表1同时给出了时间变量T和
的参数估计值、边际效应值以及二者的显著性结果②。此外，似然比统计量LR chi2衡量了估计模型相对于只包含常数项模型的拟合效果是否有所提高，而Pseudo
和预测准确率用以判断模型的拟合优度。 由表1可知：①3年以上及6个半年以上数据的T和
均显著，且T的系数符号均为负，而
的系数符号均为正，说明股利支付意愿(Payout)随上市时间变化服从正U型曲线特征。②由8—10年的T和
的系数估计结果，计算可知U型曲线的拐点大约出现在6年。之所以采用较长周期数据计算拐点位置，是因为短周期数据可能无法覆盖拐点位置，因此计算结果不能够真实刻画拐点位置。③短周期数据估计结果不显著的原因，是因为本文想要判断的是股利支付意愿(Payout)在时间序列方面的变化规律，因此，作为较短的数据样本在时间轴上3年的数据可能无法真实地刻画变量的时间序列变化特征。④方程LR chi2值表明引入T和
模型拟合效果显著提高，而Pseudo
和预测准确率的结果则进一步说明T和
对上市公司股利支付意愿具有较强的解释能力。由上述实证结论不难得出，股利支付意愿(Payout)随上市时间变化呈现出了显著的正U型曲线分布特征，即股利支付的意愿随上市时间变化，表现为先下降后上升的时变特征，且拐点出现在6年左右的时间位置。
(2)股利支付水平的时间效应检验。下面以上市周期3—10年的8组面板数据为样本，基于年度和半年度数据运用Tobit模型分别对方程(2)进行估计，表2给出了具体的估计结果。表2给出的F统计量用以检验方程总体的回归显著性，Pseudo
用以判断模型的拟合优度。 由表2可知：①长周期(5年以上)的年度和半年度数据T和
系数估计值均通过显著性检验，且T的符号均为负，而
的符号均为正，说明股利支付水平(Dividend)随上市时间变化同样服从正U型曲线特征。②由8—10年的T和
的系数估计结果，计算可知U型曲线的拐点大约也在6年。选用长周期数据样本的参数估计结果计算的原因同上。③同样，短周期(5年以内)的数据参数估计结果不显著，是因为本文想要判断的是被解释变量的时间序列变化规律，因此在时间序列上5年以内的数据可能无法真实地刻画上述特征。④方程F值表明解释变量T和
的选择合理。而Pseudo
的结果说明T和
对上市公司股利支付水平波动具有较强的解释能力。因此，实证结果表明：股利支付水平(Dividend)随上市时间变化同样呈现显著的正U型曲线分布特征，即股利支付意愿随公司上市时间变化表现为先下降后上升的时变特征，且拐点同样也出现在6年左右的时间位置上。
总之，基于不同频率的数据样本的实证检验结论稳健表明：上市公司的股利政策具有显著的时间效应，即随着上市时间的变化股利支付意愿和股利支付水平两个指标均服从正U型曲线特征，呈现先下降后上升的时变特征，且拐点均大约出现在6年的时间位置上。 二、上市公司股利政策时间效应的内生性检验 虽然，方程(1)和(2)基于不同数据频率样本的实证研究结论均已经表明，上市公司股利政策随上市时间变化呈现拐点大约在6年的正U型曲线特征。但是，方程(1)和(2)显然仅仅考虑了上市时间T这个单一变量，而没有考虑其他因素是否会对上市公司股利政策的时变特征产生影响。因此，为了保证所得出的实证判别结论更加具有科学性和稳健性，下面将分别在方程(1)和(2)中加入可能影响上市公司股利政策的其他因素作为控制变量，再实证判别上市公司股利政策的时间效应，进而确定上市公司股利政策时间效应是否具有内生性特征。 1.变量选取与模型设定 根据国内外学者的已有研究成果，影响上市公司股利政策选择的因素主要包括财务状况、公司治理、公司属性等三个方面。因此，本文基于已有研究成果选取如下可能的上市公司股利政策影响因素，具体变量选取见表3。
由于本文所选的控制变量数目较多，全部带入模型进行估计较为繁琐，且会明显损失自由度。因此，首先利用Spss21.0软件对上述21个可能的影响因素进行因子分析，选取代表性主成分，然后再进行模型估计。本部分模型设定的具体形式如下： 股利支付意愿(Payout)面板数据Logit模型的具体方程形式为：
其中，
表示股利支付意愿；T表示公司IPO之后的时间，单位为年度；X为选取作为控制变量的主成分。 股利支付水平(Dividend)面板数据Tobit模型的具体方程形式为：
其中，Dividend为股利支付水平，且Dividend≥0；T表示公司IPO之后的时间，单位为年；X为选取作为控制变量的主成分。 2.控制变量的主成分分析 根据Spss 21.0的输出结果，共获得4个主成分，累计方差贡献率为71.80％，基本上能够保留原始变量的大多数信息，能够达到降维目的。因为，初始因子载荷矩阵并不是主成分的系数矩阵，为了使因子具有实际意义并得到因子的系数矩阵，需要对初始回归的结果进行因子旋转，再进一步计算出主成分的得分系数矩阵，具体结果如表4所示。
根据主成分得分系数矩阵，可以写出主成分表达式，其中第一主成分F1表达式如下： F1＝0.073×Lever＋0.184×Wacc＋0.377×ROE＋0.132×RE/RA＋0.142×Cash－0.004×H5＋0.084×Turnover＋0.375×EPS＋0.06×Occupy＋0.049×Lnsize－0.009×Cocen1＋0.013×Cocen5 在主成分表达式中，指标的系数绝对值越大，说明该指标对主成分的影响也越大。各线性组合中权数较大的几个指标的综合意义赋予了主成分的经济含义。因此，基于计算结果可知，F1刻画了企业的盈利能力，F2刻画了企业的股权结构，F3刻画了企业的规模和偿债能力，而F4则刻画了企业的代理成本。 3.实证结果分析 将前面得到的主成分代入方程(3)和(4)，进行参数估计，具体结果见表5。
股利支付意愿(Payout)的实证估计结果表明：①3年以上股利支付意愿的T和
参数估计结果均显著，且T系数符号为负，而
系数符号为正，说明即使加入了可能的影响因素后，上市公司股利支付意愿随上市时间变化仍然服从显著的正U型曲线特征。②由8—10年T和
的系数估计结果，计算可知U型曲线的拐点同样出现在6年左右的时间上。③作为较短的数据样本，在时间轴上3年的数据样本同样因为可能无法真实地刻画数据样本的时间序列特征，而估计结果不显著。④方程LR chi2值结果表明引入T和
的模型拟合效果显著提高，而Pseudo
和预测准确率的结果则进一步说明T和
对上市公司股利支付意愿具有较强的解释能力。⑤四个主成分的系数估计结果显示，刻画企业盈利能力的主成分F1始终显著为正值，表明企业盈利能力正向影响上市公司的股利支付意愿，即企业盈利能力越强。股利发放的概率越大；刻画股权结构的主成分F2在长周期数据样本的估计结果显著为正值；而刻画上市公司偿债能力和公司规模的主成分F3和刻画上市公司代理成本的主成分F4，在不同周期的回归中显著性和符号均不稳定。由上述实证结论不难得出，即使加入了上述影响因素作为控制变量，股利支付意愿(Payout)随上市时间变化同样呈现出了显著的正U型曲线分布特征，表明股利支付的概率具有先下降后上升的时变特征，且拐点也同样出现在6年左右的时间位置上。因此，虽然企业盈利能力和股权结构等因素显著地影响了上市公司的股利支付意愿，但是股利支付意愿的时变规律具有显著的内生性特征。 股利支付水平(Dividend)的实证估计结果表明：①长周期(5年以上)数据的T和
系数估计值均通过显著性检验，且T的符号均为负，而
的符号均为正，说明股利支付水平随时间变化同样显著服从正U型曲线特征。②由8—10年的T和
的系数估计结果，计算可知U型曲线的拐点也是大约在6年。③同样，短周期(5年以内)的数据参数估计结果不显著，是因为作为短周期5年以内的样本可能无法真实地刻画数据的时间序列特征。④方程F值表明解释变量T和
的选择合理，而Pseudo
的结果说明T和
对上市公司股利支付水平波动具有较强的解释能力。⑤代表企业盈利能力的主成分F1和代表代理成本的第四主成分F4基本显著为正值，表明盈利能力和代理成本显著影响上市公司的股利支付水平，企业盈利能力越强，股利发放水平越高，而企业代理成本越低，股东对现金股利的偏好越高；代表股权结构的主成分F2长周期数据样本显著为正值，说明股权结构也会影响上市公司的股利支付水平；而代表公司偿债能力和公司规模的主成分F3系数不稳定。上述实证结果同样表明：即使加入了相应影响因素作为控制变量，股利支付水平(Dividend)随上市时间变化同样呈现显著的正U型曲线分布特征，表明股利支付水平具有先下降后上升的时变特征，且拐点也出现在6年左右的时间位置上。因此，虽然上市公司的盈利能力、代理成本和股权结构等因素显著影响上市公司的股利支付水平，但是股利支付水平的时变规律具有显著的内生性特征。 总之，在加入相应影响因素作为控制变量的条件下，公司股利政策随上市时间的变化仍然呈现拐点大约为6年的正U型曲线规律，且盈利能力、代理成本和股权结构等因素显著地影响上市公司的股利政策。因此，上市公司股利政策的时间效应具有典型的内生性特征。 三、上市公司股利政策时间效应及其内生性的理论猜想 实证结果表明，中国沪深A股上市公司股利政策具有显著的时间效应，即随上市时间变化呈现正U型曲线规律，拐点出现在6年左右，且时间效应具有显著的内生性特征。那么，为什么公司上市后的股利政策会出现上述一般性规律呢？为了能够从理论上解释上市公司股利政策的时间效应及其内生性特征，本文基于行为金融学的相关研究结论，给出如下理论猜想： 理论猜想1：管理者上市亢奋与股利政策再定位冲动。作为企业发展过程中最重要的标志性事件之一，公司上市(IPO)显而易见地会给企业管理者带来强烈的亢奋，其中一个重要的表现就是产生更加强烈的投资冲动。同时，因为信息获取难度的降低和企业声望的提升，使得上市公司所面临的投资选择和机会也会明显多于公司上市前，因此必然加剧管理层在公司上市后的投资冲动。而根据Myers and Majluf[2]给出的啄序理论，公司在面对更多的投资机会时融资方式选择存在顺序偏好，一般会按照先内部融资，再债务融资，最后才是权益融资的顺序依次选择。因此，企业上市后投资机会的增加和上市亢奋，会使管理者在进行再投资还是回报投资者之间进行财务决策(股利政策选择)时，产生减少发放现金股利进而增加投资的冲动，即公司上市使管理者主观上产生了将股利政策水平向下再定位的冲动。 理论猜想2：投资者心理账户与股利政策再定位机会。1988年Shefrin and Thaler[3]提出了著名的投资者心理账户理论，认为投资者将投资所得划分为两个账户，分别是股利分红和资本利得，并且投资者根据投资对象不同对两个账户的偏好也不尽相同，两者存在相互替代关系。显然，基于效应最大化目标出发，并针对非上市公司流动性相对较差的特征，投资者对非上市公司投资所得的偏好更多的是股利分红[4]。而当企业上市(IPO)后其流动性明显增加，使得投资者对资本利得的预期大幅提高。因此，即使公司上市后现金股利的支付意愿和支付水平有所降低，投资者基于对资本利得的预期仍然愿意选择这样的投资标的。而按照Baker and Wugler[5]的股利迎合理论，公司管理者会根据投资者的偏好制定有针对性的股利政策。显然，企业上市后管理者即使基于对投资者的迎合目的，也会使上市公司向下再定位股利政策水平成为可能。因此，公司上市(IPO)客观上提供了管理者将股利政策水平向下再定位的机会。 理论猜想3：信息反映周期与股利政策再定位过程。既然公司上市(IPO)使管理者产生了将股利政策水平向下再定位的冲动，同时提供了将其向下再定位的机会。那么，股利政策水平向下再定位的过程又是怎样的呢？是否会像有效市场理论所强调的一蹴而就，还是存在一个股利政策水平向下再定位的行为过程呢？Fama[6]提出的有效市场理论认为市场是有效的，信息冲击在市场中的反映是即时和准确的。而丁志国和苏治[7]提出了信息反映周期假说，认为在现实市场中存在信息漏出现象，市场中的信息冲击反映并不是即时和准确的，然而竞争机制和市场参与者的学习效应会使得市场可以通过一段时间将这种信息冲击反映不准确的现象消失，即现实市场中存在一个信息冲击反映的周期过程，市场最终会有效。基于上述理论猜想，本文给出上市公司股利政策向下再定位的具体过程如下：公司上市前存在一个理性的股利政策水平
，公司上市后客观存在一个新的理性股利政策水平
，且
小于
。但是，由于市场上存在信息漏出，因此公司上市(IPO)后管理者并没有能力即时准确地定位股利政策水平
，而是首先确定一个介于
与
之间的股利政策水平
，且
小于
但大于
，即此时表现为信息冲击反应不足。在随后的时间里面，在市场竞争机制和学习效应的作用下，管理者会不断向下修正公司的股利政策水平，并且会超过水平
，并达到
，此时表现为信息冲击的过度反应。然后，市场竞争机制和学习效应再次发挥作用，使管理者的股利政策选择呈现一个如图2的时变路径，并最终向理性的股利政策水平
靠拢。事实上，本文实证检验所获得的正U型曲线，只不过是整个波动曲线的第一部分，而时间效应的内生性特征则是信息冲击反映周期的表象而已。
图2 上市公司股利政策“U”型时间效应猜想 四、基本结论 无论是传统股利政策理论还是行为股利政策理论都重点研究了公司管理者应该如何更加理性地支付股利以及投资者的现金股利偏好等问题，很少涉及公司股利政策随时间变化的特征问题。即使是股利生命周期理论也仅仅考察了不同发展阶段外部因素变化对公司股利政策的影响。那么，当公司上市后其所处的发展阶段和外部条件相对稳定情况下，股利政策是否会随着时间变化具有一般性的内生时变规律呢？如果存在一般性的内生规律，其背后的经济学逻辑又是怎样的呢？本文选取中国沪深A股市场的上市公司数据样本，采用面板Logit和面板Tobit模型对公司股利政策随时间变化的一般性规律进行实证检验，判断上市公司股利政策“是否”以及“如何”时变，随后将可能影响公司股利政策的因素作为控制变量加入到模型中，进而判别上市公司股利政策时间效应的内生性特征，最后借助行为金融学的相关研究成果给出理论猜想，解释上市公司股利政策“为什么”内生时变的经济学内涵。 实证检验结论表明：上市公司股利政策具有显著的时间效应，即随着上市时间的变化股利支付意愿和股利支付水平两个指标均服从正U型曲线规律，呈现先下降后上升的时变特征，拐点大约出现在6年左右的时间位置上；即使加入可能的影响因素作为相应的控制变量，公司股利政策随上市时间变化仍然呈现拐点大约为6年的正U型曲线规律，且盈利能力、代理成本和股权结构等因素显著地影响上市公司的股利政策，上市公司股利政策的时间效应具有典型的内生性特征。而本文的理论猜想认为：企业上市后投资机会的增加和上市亢奋，会使管理者在进行股利政策选择时，产生减少发放现金股利进而增加投资的冲动；而公司上市(IPO)同时也向管理者提供了将股利政策水平向下再定位的机会；在现实市场中存在信息漏出现象，市场中的信息冲击反映并不是即时和准确的，但竞争机制和学习效应会使得市场中存在一个信息冲击反映的周期过程；事实上，本文实证检验所获得上市公司股利政策的正U型曲线，只不过是整个信息冲击反映周期波动曲线的一部分，而上市公司股利政策时间效应的内生性特征则是信息冲击反映周期的具体表象。 与已有的股利政策文献不同，本文专注研究了公司上市后其所处的发展阶段和外部条件相对稳定情况下，股利政策“是否”、“如何”以及“为什么”会随着时间变化而具有一般性的内生时变规律以及背后的经济学逻辑。本研究存在的局限主要包括两个方面：一是实证研究的数据样本仅为中国市场的上市公司数据，因此为了能够更加全面地刻画上市公司股利政策内生时变的一般性特征，未来的实证研究样本可以扩展到其他海外资本市场数据③。二是中国资本市场建立时间相对较短，相关数据的规范发布时间更短，因此，数据可获得性受到约束，将来随着时间的推移更多数据样本的获得能够更好地保证实证结论的稳健性。 ［收稿日期］2014－07－20 注释： ①事实上，为了保证实证结论的科学性和稳健性，本文同时对时间T的三次项和四次项进行了实证检验，由于所获得的参数估计值均未通过显著性检验，因此，相关研究结果并未列入本文。 ②由于篇幅原因，本文仅在年度数据中标示了边际效应及其显著性结果。 ③事实上，本团队正在开展基于美国、英国、日本和中国香港市场的实证研究，初步实证结果同样支持本文结论，但是由于篇幅限制，无法在同一篇论文中全面列出。
标签：股利政策论文; 曲线方程论文;
