晏艷陽，金 鵬

（湖南大學 金融與統(tǒng)計學院，湖南 長沙 410079）＊

一、引言

年報中的盈余信息、股利信息的市場反應問題是長久以來吸引研究者的話題。Ball和Brown（1968）的研究表明盈余和股利公告確實向資本市場傳遞了新的和有用的信息［1］。而 Kim和verrecchia（1994）、Gajewski（1999）和Cheng等（2008）的研究表明年報的信息內(nèi)容通過大股東等內(nèi)部人交易、知情者交易、分析師預測等方式提前泄露，因而年報披露的信息含量較低［2－4］。之后，F(xiàn)rancis J.等 （2002）實證表明盈余公告的信息含量不會被分析報告中的信息所侵蝕，盈余公告具有顯著的信息含量［5］。

由于年報披露中同時包含盈余信息和股利信息，從而引發(fā)人們對于二者之間交互關系（也稱確定性關系）的推測。How等（1992）和Best等（2000）的研究證實了這一關系。他們的研究說明市場并不是單獨評估盈余和股利信息，而是利用股利信息的變動來驗證未來盈余變動的真實性，在評價盈余信息含量的基礎上對股價預期進行修正［6，7］。

針對中國上市公司的情況，學者們也展開了研究，大部分成果集中于股利政策的市場反應研究2003［8］和股利政策的信息傳遞效應［9］，宋玉和李卓（2008）的研究雖然討論了盈余信息與股利信息之間的確定性關系，但只考慮了“現(xiàn)金股利”這一股利分配方案［10］。事實上，中國上市公司的股利分派方案是多樣復雜的，不僅包括派現(xiàn)，還包括送股或轉增，以及上述方案的多種組合方式。在研究盈余信息與股利政策的交互影響時應考慮股利政策的多樣性。同時由于盈余信息和股利政策的交互影響在不同的收益水平上表現(xiàn)不同，因此有必要針對不同的收益組合，對上述兩類信息的交互效應進行檢驗。為此，以下將運用分位數(shù)回歸方法，單獨考察盈余信息和股利政策在不同收益水平上的市場反應特征，并研究現(xiàn)金股利政策、股票股利政策和不同股利分配方案分別與盈余信息的交互影響，以及各交互影響的差異。

二、研究方法及數(shù)據(jù)

（一）變量設置

1.股票收益。以年報披露期間的累計超額收益來衡量股票收益水平。首先，采用市場調(diào)整模型確定股票的超額收益率（AR）：ARit＝Rit－Rmt。其中，Rit是公司i在t周的收益率，Rit＝（Pit－Pit－1）/Pit－1，Pit為公司i在t周的收盤價。Rmt為市場指數(shù)周收益率，Rmt＝（Pmt－Pmt－1）/Pmt－1，Pmt為市場指數(shù)（滬市取上證綜合指數(shù)，深市取深成指數(shù)）。

由于在年報披露前，年報信息可能通過大股東等內(nèi)部人交易、公司的自愿信息披露或中介機構預測等渠道已經(jīng)泄漏到市場上，年報信息的市場反應可能于年報披露前出現(xiàn)，因此，選取［－4，－1］，即年報披露前四周至年報披露前一周作為研究窗口。然后，計算股票i在第T年的研究窗［－4，－1］各時點上的超額收益累計值CARiT為

2.盈余信息?？紤]到國內(nèi)分析師預測尚不成熟，假設每股盈余（eps）滿足隨機游走模型：epsiT＝epsiT－1＋ε。其中，epsiT為股票i在第T年披露的每股盈余；ε為隨機擾動項，假設其均值為0且同方差。將公司i在第T年的未預期盈余（UeiT）定義為：UeiT＝（epsiT－epsiT－1）/｜epsiT－1｜。

3.股利政策信息。股利形式主要包括現(xiàn)金股利和股票股利（包含送股和轉增），分配方式包括僅派現(xiàn)、僅送股、僅轉增或同時采用多種分配。為充分分析股利政策的信息含量，構造三種股利政策變量：（1）未預期現(xiàn)金股利（Udx）：UdxiT＝dxiT－dxiT－1。其中，dxiT表示股票i在第T年披露的每股現(xiàn)金股利分派率。（2）未 預 期 股 票 股 利 （Udg）：UdgiT＝dgiT－dgiT－1。其中，dgiT表示股票i在第T年披露的每股股票股利分派率。（3）股利分配方案：為比較不同股利分配方案的市場反應，將中國上市公司所采用的分配方案歸納為五種類型：不分配、僅派現(xiàn)、僅送股、僅轉增、綜合政策（含有派現(xiàn)、送股或轉增兩種或兩種以上分配方式）。

為控制年報中其他信息市場反應的影響，添加了公司規(guī)模、財務風險、審計意見和市場流通股本結構等指標作為控制變量。其中，以年報公布的公司總資產(chǎn)的對數(shù)形式表示公司規(guī)模（Size）；以資產(chǎn)負債率表示公司財務風險（Risk）；以流通股占總股本的比例來反映上市流通股本結構（Liueq）；若審計意見為標準無保留意見，則Audit＝0，否則Audit＝1。同時還增加年度時間控制變量（T）。

（二）模型建立

為檢驗盈余信息和股利信息的市場反應特征以及兩種信息的交互關系，以上述定義的累計超額收益CAR作為因變量，建立市場反應回歸模型：

模型（1）用于考察盈余信息和股利政策各自的市場反應特征。其中C代表常數(shù)項，X為控制變量向量，包括Size、Risk、Liueq、Audit和T，δ為控制變量對應的系數(shù)向量，ε為隨機擾動項。模型（2）～（4）是模型（1）的擴展。

模型（2）是在模型（1）中加入了盈余變動與現(xiàn)金股利變動的交互項后的模型，用于考察未預期盈余增減與未預期現(xiàn)金股利增減的各種組合的市場反應情況。其交互項的啞變量設置即現(xiàn)金股利變動分為三類：現(xiàn)金股利減少（Udx＜0）、現(xiàn)金股利不變（Udx＝0）和現(xiàn)金股利增加（Udx＞0）；將盈余變動分為盈余減少（Ue≤0）和盈余增加（Ue＞0）兩類；然后以Ue≤0和Udx＜0的情況為基準，建立啞變量kx（－，0）—kx（＋，＋）。kx（－，0）表示當Ue≤0和Udx＝0時，其值為1，否則為0；余下的啞變量設置類推。

模型（3）是在模型（1）中加入了盈余變動與股票股利變動的交互項后的模型，用于考察未預期盈余增減與未預期股票股利增減的各種組合的市場反應情況。其交互項kg（－，0）—kg（＋，＋）的設置與模型（2）類似。以Ue≤0和Udg＜0的情況為基準，kg（－，0）表示當Ue≤0和Udg＝0時，其值為1，否則為0；余下4個啞變量設置類推。

模型（4）是在模型（1）中加入了盈余變動與股利分配方案的交互項的模型，目的是考察盈余變動和不同股利分配方案的交互關系。交互項的設置即股利分配方案分為“不分配”、“僅派現(xiàn)”、“僅送股”、“僅轉增”、“綜合政策”五類；將盈余變動分為盈余減少（Ue≤0）和盈余增加（Ue＞0）兩類。以Ue≤0和“不分配”的情況為基準，建立啞變量I1—I9，其中，I1在Ue≤0和“僅派現(xiàn)”時取值為1；I2在Ue≤0和“僅送股”時取值為1；I3在Ue≤0和“僅轉增”時取值為1；I4在Ue≤0和“綜合政策”時取值為1；I5在Ue＞0和“僅派現(xiàn)”時取值為1；I6在Ue＞0和“僅送股”時取值為1；I7在Ue＞0和“僅轉增”時取值為1；I8在Ue＞0和“綜合政策”時，取值為1；I9在Ue＞0和“不分配”時取值為1；否則啞變量都取值為0。

采用分位數(shù)回歸的方法對10%、25%、50%、75%和80%分位點累計超常收益進行回歸［11］①。假設模型的線性形式為：yi＝xi＇β＋εi。給定y的分位數(shù)θ∈（0，1），y的條件θ分位數(shù)方程為Qy（θ｜xi）＝xi＇β，其參數(shù)估計是通過使表達式（5）完成最小值線性規(guī)劃來實現(xiàn)。采用bootstrap的方法構建置信區(qū)間，自舉重復抽樣次數(shù)為1000次，以上運算通過stata10完成。

（三）樣本及數(shù)據(jù)選取

由于2000年以后我國的年報信息披露制度框架才基本形成，因此，選取2002～2009年為研究區(qū)間，以滬市和深市的上市公司為對象，剔除僅發(fā)行B股的公司、在年報發(fā)布周沒有股票交易的公司、ST和PT公司、金融類公司。最后得到樣本包括615支股票，共4920個觀察值。部分數(shù)據(jù)來源于證券時報和中國證監(jiān)會網(wǎng)站，其他均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

三、實證結果及其分析

（一）盈余信息與股利政策信息的市場反應特征

表1為模型（1）的分位數(shù)回歸結果。先看盈余信息的影響，在10%、50%和75% 分位點上Ue系數(shù)顯著為正，且隨著分位點的增加而減少，這反映了未預期盈余越大，股票的市場表現(xiàn)越好，尤其是在低收益水平上，未預期盈余有較大的正向影響，而在高收益水平上，未預期盈余的影響不顯著。再看股利政策的影響，現(xiàn)金股利變動的影響僅在中等收益水平上顯著；而股票股利變動的影響在所有分位點上都顯著，且隨著分位點的增加，呈現(xiàn)先減少后增加的特征。另外，還發(fā)現(xiàn)在各種收益水平上，股票股利變動的影響大于未預期盈余的影響。

表1 沒有加入交互項的回歸結果

（二）盈余信息與現(xiàn)金股利政策的交互關系

表2為模型（2）的分位數(shù)回歸結果。通過交互項kx（－，0）—kx（＋，＋）的聯(lián)合檢驗（結果表3中Wald F值）可知，在10%、25%、50%和90%的分位點上的交互項都在10%的水平上聯(lián)合顯著。由此可見，雖然現(xiàn)金股利的變動單獨對收益的影響不明顯，但在大多數(shù)收益水平上，都存在顯著的盈余和股利信息的交互效應。

從具體的交互項上看，先比較盈余減少的各種情況，kx（－，0）系數(shù)在50%和90%的分位點上顯著為負，說明在中等收益水平和高收益水平上，盈余減少且減少現(xiàn)金股利的組合比盈余減少且現(xiàn)金股利維持不變的組合影響更大，市場對盈余減少但仍維持現(xiàn)金股利不變的做法不認同，但對盈余減少并減少現(xiàn)金股利的情況反應溫和。再比較盈余增加的各種情況，10%分位的回歸表明，在低收益水平上，盈余增加且減少現(xiàn)金股利的組合比盈余增加并維持或增加現(xiàn)金股利的組合影響更大。50%分位的回歸表明，在中等收益水平上，盈余增加且增加現(xiàn)金股利的組合有較大的正向影響。而90%分位的回歸表明，在高收益水平上，市場對于盈余增加并仍維持現(xiàn)金股利的組合有顯著的負向影響。

（三）盈余信息與股票股利政策的交互關系

表3為模型（3）的分位數(shù)回歸結果。通過交互項kg（－，0）—kg（＋，＋）的聯(lián)合性檢驗（結果見表3Wald F）發(fā)現(xiàn)，交互項在所有分位回歸方程中都聯(lián)合顯著，說明盈余和股票股利變動的5種組合方式整體上對累計超額收益有顯著的解釋能力，表明市場同時考慮了盈余信息和股票股利的關系。

先看盈余減少的各種情況，kg（－，0）的系數(shù)在所有分位點上都顯著為負，且其系數(shù)的絕對值大體呈現(xiàn)出隨著分位點的增加而增加的趨勢，反映了無論在何種收益水平上，盈余減少并維持股票股利對收益都有負向影響，且在越高的收益水平上，其負向影響程度越大，而市場對于盈余減少且股票股利減少的股票態(tài)度較為溫和。再看盈余增加的各種情況，同一方程中表示盈余增加的交互項系數(shù)之間幾乎沒有顯著差異，kg（＋，－）和kg（＋，＋）的系數(shù)幾乎不顯著，由此可見，對于有好消息的公司，股票股利變動幾乎沒有提供關于盈余信息含量的驗證信息。值得注意的是，Udg系數(shù)在所有分位點的回歸中都顯著為正，其絕對值高于其他交互項，且隨著分位點增加而增大，由此可見，市場雖然在一定程度上考慮股票股利變動與盈利變動的交互關系，但不能有效利用股票股利信息來驗證盈余變動質量，股票股利信息變動不能很好地傳遞出盈余變動質量信號。

（四）盈余信息與不同分配方案的交互關系

利用分位數(shù)回歸方法對模型（4）進行回歸②，通過對交互項I1～I9進行整體的聯(lián)合性檢驗，發(fā)現(xiàn)交互項在所有分位點上都聯(lián)合顯著，表明盈余信息和股利分配方案對累計超額收益有顯著的交互影響，市場在評價盈余信息時，也考慮股利分配方案對盈余變動質量的確定性作用。

表2 加入現(xiàn)金股利交互項的回歸結果

表3 加入股票股利交互項的回歸結果

回歸結果還表明在盈余減少的各種情況下，在低收益水平和中等收益水平上，盈余減少和“僅派現(xiàn)”的組合比盈余減少和“不分派”的組合影響更大，在各種收益水平上，盈余減少和“綜合政策”的組合比盈余減少和“不分派”的組合有更大的影響，市場對采用“綜合政策”的股票有較好的評估，但“僅送股”和“僅轉增”方案沒有提供明顯的關于盈余變動質量的驗證信息。再看盈余增加的各種情況，在低收益水平上，盈余增加和“綜合政策”或“僅送股”的組合比盈余增加和“不分派”或“僅派現(xiàn)”組合影響更大。在中等收益水平上，盈余增加和“綜合政策”的組合比盈余增加和“不分派”或“僅派現(xiàn)”的組合有更大的影響。在高收益水平上，表示“綜合政策”的組合影響更大。由此可見，無論是在盈余增加還是盈余減少的情況下，“綜合政策”在各收益水平上都表現(xiàn)出較大的正向交互影響。

四、結 論

以上研究表明，盈余信息和股利政策顯著影響市場收益水平，現(xiàn)金股利變動、股票股利變動和不同的股利分配方案存在著與盈余信息的交互關系，而且這種交互關系在不同的收益水平上表現(xiàn)不同，這暗示了市場在評估盈余信息時，股利信息在不同的收益水平上所傳遞的信號性質有所不同。具體而言，由于現(xiàn)金股利信息在不同收益上傳遞的信號不同，因此，市場依賴于現(xiàn)金股利信息來確定盈余變動質量的真實性。這為企業(yè)偏好于采用現(xiàn)金股利政策提供了一個解釋：雖然現(xiàn)金股利政策具有較高的成本，但大多數(shù)企業(yè)仍采用現(xiàn)金股利政策變動來影響股價預期。股票股利變動無論在何種收益水平上都是重要的正向影響因素，但其盈余信息之間交互影響不突出，說明股票股利信息變動不能較好地向市場傳遞盈余變動質量的信號。但從多種分配方案的比較中看，“綜合政策”在所有收益水平上向市場傳遞較多的盈余變動質量信號。然而目前尚不能明確市場制度對盈余信息與股利政策的交互關系有何影響，這種交互關系在新興的證券市場中有何變化軌跡。［12］

注釋：

① 分位數(shù)回歸是一種用于探討自變量對因變量的某個特定分位點的邊際效果的方法，它能有效地克服普通最小二乘法容易受極端數(shù)據(jù)干擾和僅能描述y的條件均值的弊端，特別是當誤差分布是非正態(tài)分布時，它的估計比普通最小二乘法估計更有效率（Buchinsky M.，1998a）。

② 由于篇幅限制本文沒有公布回歸結果，如有需要可與作者聯(lián)系。

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