張 智

(福州外語外貿(mào)學(xué)院 財金學(xué)院，福建 福州 350202)

一直以來信息不對稱是影響證券市場資金有效配置的障礙。信息不對稱導(dǎo)致投資者無法有效地甄別高質(zhì)企業(yè)和劣質(zhì)企業(yè)。長此以往，股票市場會出現(xiàn)“檸檬”現(xiàn)象，從而導(dǎo)致股票市場無法正常發(fā)揮資源配置作用。為了降低信息不對稱問題，2001年深圳證券交易所開始對上市公司信息披露質(zhì)量進(jìn)行評級。有學(xué)者[1]對信息披露質(zhì)量的影響因素及產(chǎn)生的影響做了大量的研究。研究發(fā)現(xiàn)，派現(xiàn)水平與信息披露質(zhì)量正相關(guān)。遺憾的是該研究并沒有分析信息披露質(zhì)量影響派現(xiàn)的具體機(jī)制。本研究主要關(guān)注信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平的具體路徑，基于信息披露和公司業(yè)績的關(guān)系展開，運(yùn)用中介效應(yīng)模型，檢驗上市公司信息披露質(zhì)量、公司業(yè)績與現(xiàn)金股利支付水平的關(guān)系。

一、理論分析與研究假設(shè)

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于信息披露質(zhì)量的研究主要集中在信息披露對公司成本的影響上。Rozeff[2]、Easterbrook[3]、Jensen[4]從代理成本的視角對公司現(xiàn)金股利支付行為進(jìn)行了分析，認(rèn)為發(fā)放現(xiàn)金股利限制內(nèi)部融資，促使公司到受到嚴(yán)格監(jiān)督和管理的外部市場融資，從而降低公司的委托代理成本。近年來，許多學(xué)者通過實(shí)證方法證明了代理成本與信息披露的關(guān)系。馬施[5]以深圳證券交易所2008—2014年上市公司為樣本，以兩類代理成本為被解釋變量，信息披露質(zhì)量為解釋變量，回歸結(jié)果證實(shí)了信息披露質(zhì)量越高代理成本越低。董夢瑋等[6]以2014—2018年中小板上市公司為樣本，通過實(shí)證分析得出信息披露質(zhì)量的提高可以顯著降低代理成本的結(jié)論?；谝陨戏治?，本研究提出假設(shè)H1。

H1:上市公司信息披露質(zhì)量越高，公司業(yè)績也越好，兩者呈正相關(guān)。

西方經(jīng)濟(jì)學(xué)者提出的股利信號理論本質(zhì)是通過股利政策降低信息不對稱帶來的損失，從而提高公司效益。根據(jù)股利信號理論，現(xiàn)金股利與公司未來業(yè)績是有關(guān)聯(lián)的。Lintner[7]和Fama等[8]研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)上市公司預(yù)期前景良好時，會制定高股利政策，釋放利好信息；反之，當(dāng)上市公司預(yù)期經(jīng)營不佳、前景堪憂時，會保持或降低現(xiàn)金股利。國內(nèi)外學(xué)者并沒有得到統(tǒng)一的結(jié)論。Amihud等[9]研究發(fā)現(xiàn)，高股利并不意味著公司前景良好。呂長江等[10]也得到了類似的結(jié)論，高股利并不釋放公司預(yù)期高盈利信號。在我國，股利政策更多的是反映已實(shí)現(xiàn)的業(yè)績而不是未來業(yè)績。基于以上分析，提出假設(shè)H2。

H2:上市公司當(dāng)期業(yè)績越好，現(xiàn)金股利支付水平也越高，兩者呈正相關(guān)。

Porta 等[11]認(rèn)為，股利支付模型可以分為替代模型和結(jié)果模型。前者的觀點(diǎn)是在信息披露質(zhì)量較差的情況下，上市公司為了持續(xù)從資本市場籌措資金，將會制定較高的股利政策作為信號傳遞手段。后者的觀點(diǎn)是高股利政策是高信息披露質(zhì)量的結(jié)果。李勇[12]采用實(shí)證分析方法對其進(jìn)行了驗證，發(fā)現(xiàn)上市公司的現(xiàn)金股利支付傾向與信息披露質(zhì)量顯著正相關(guān)，符合結(jié)果模型，說明高信息披露質(zhì)量有利于改善公司治理，降低管理層謀取私利的可能性，從而提高現(xiàn)金股利支付水平?；谝陨戏治?，本研究認(rèn)為，信息披露質(zhì)量的提高可以改善公司業(yè)績，進(jìn)而提高公司的現(xiàn)金股利支付水平?；谝陨戏治?，提出假設(shè)H3。

H3：信息披露質(zhì)量越好，公司現(xiàn)金股利支付水平也越高，兩者呈正相關(guān)。

從理論上看，信息披露質(zhì)量會對公司業(yè)績和現(xiàn)金股利支付水平均產(chǎn)生影響，公司業(yè)績也會對現(xiàn)金股利支付水平產(chǎn)生影響?；谝陨戏治?，本研究提出假設(shè)H4。

H4: 公司業(yè)績是信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平的中介變量，信息披露質(zhì)量會通過公司業(yè)績對現(xiàn)金股利支付水平產(chǎn)生正向作用。

根據(jù)以上理論分析，本研究提出的假設(shè)關(guān)系可以歸納為圖1。

圖1 假設(shè)關(guān)系

二、研究設(shè)計

(一)樣本數(shù)據(jù)

以證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂)為依據(jù)，選取深圳證券交易所A股非金融行業(yè)公司作為研究樣本，時間跨度為2002—2017年。按照下述方法進(jìn)行篩選：剔除在觀測年度上市不足一年的公司，剔除被警示的公司，剔除虧損當(dāng)年發(fā)放股利、現(xiàn)金股利支付率超過100%、關(guān)鍵數(shù)據(jù)不全的公司，剔除同時發(fā)行B股或H股的公司，剔除非平衡面板數(shù)據(jù)中少于三期的觀測對象。篩選之后一共得到9232個觀測點(diǎn)。采用winsorize方法處理極端值(1%標(biāo)準(zhǔn))。主要數(shù)據(jù)來源為銳思數(shù)據(jù)庫，使用Stata 12軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

(二)變量定義

1.被解釋變量

被解釋變量為現(xiàn)金股利支付水平(Divrate=每股現(xiàn)金股利/每股凈利潤)。公司股利政策一般在下個會計年度確定和公布，因而需要將引用的當(dāng)年度的現(xiàn)金股利數(shù)據(jù)調(diào)整為前一年，如2017年的股利數(shù)據(jù)為上市公司2018年公布的現(xiàn)金股利數(shù)據(jù)。其他年度以此類推。

2.解釋變量

解釋變量為信息披露質(zhì)量，采用深圳證券交易所公布的信息披露考評結(jié)果來表示。深圳證券交易所將信息披露質(zhì)量分為A、B、C、D四個等級，本研究對等級A、B、C、D分別賦值4、3、2、1。

3.中介變量

中介變量為公司業(yè)績，采用資產(chǎn)利潤率(Roa=凈利潤/總資產(chǎn))來表示。

4.控制變量

借鑒我國學(xué)者[13-14]的研究，控制變量為股權(quán)集中度、成長性、負(fù)債水平、公司規(guī)模、現(xiàn)金流，同時對年份和行業(yè)進(jìn)行控制。變量設(shè)置和定義見表1。

表1 變量名稱及定義

(三)模型設(shè)計

借鑒溫忠麟等[15]提出的中介效應(yīng)檢驗方法，構(gòu)建模型進(jìn)行回歸分析，其中CV表示控制變量。

模型1為

(1)

模型2為

(2)

模型3為

Divrateit=

(3)

上述模型使用非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，對于面板數(shù)據(jù)需要考慮是否存在個體效應(yīng)，因而本研究利用F檢驗和Hausman檢驗檢驗了混合回歸模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型。

三、實(shí)證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2為2002—2017年主要變量的整體描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表2可以看出，Divrate均值為0.19，標(biāo)準(zhǔn)差為22.81，最大值為0.89，最小值為0，數(shù)據(jù)分布較為分散。這說明在這16年間現(xiàn)金股利支付水平發(fā)生了較大的變化。進(jìn)一步結(jié)合表3的變量均值時間變化趨勢發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金股利支付水平隨時間變化大體上呈上升趨勢?？梢姡覈C券市場長期不分紅、分紅少的現(xiàn)象得到了改善。表2中Ia的均值為2.969，說明樣本公司整體的信息披露質(zhì)量中等偏上。結(jié)合表3可以看出，上市公司信息披露質(zhì)量逐年上升，盈利水平也呈現(xiàn)上升趨勢并逐漸趨于穩(wěn)定，對于兩者的關(guān)系需要進(jìn)一步分析。

表2 2002—2017年主要變量的整體描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 2002—2017年主要變量均值變化趨勢

表4為信息披露質(zhì)量較高(Ia大于2)的上市公司的變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表4可以看出，信息披露質(zhì)量較高的公司，Divrate的均值達(dá)到了0.22，高于表2中的整體水平(0.19)，這與本研究的假設(shè)H3吻合，但是需要進(jìn)一步分析兩者的關(guān)系。對比表4和表2可以發(fā)現(xiàn)，信息披露質(zhì)量高的公司盈利能力(Roa)高于整體均值，初步判斷信息披露質(zhì)量高的公司盈利能力強(qiáng)，這與本研究的假設(shè)H1吻合。表5為主要變量的相關(guān)系數(shù)，可以看出不存在多重共線性。

表4 信息披露質(zhì)量較高的上市公司的變量描述性統(tǒng)計分析(Ia>2)

表5 主要變量相關(guān)系數(shù)

(二)中介效應(yīng)分析

本研究對上述模型的個體效應(yīng)進(jìn)行了F檢驗和Hausman檢驗，結(jié)果顯示，存在個體效應(yīng)并且解釋變量與隨機(jī)誤差項相關(guān)。固定效應(yīng)回歸結(jié)果見表6。本研究僅列示固定效應(yīng)回歸結(jié)果，考慮到短面板數(shù)據(jù)的異方差和自相關(guān)性，回歸結(jié)果使用了穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正。

參照溫忠麟等[15]提出的中介效應(yīng)檢驗流程。首先，檢驗?zāi)Ｐ?信息披露質(zhì)量的系數(shù)是否顯著，以確定信息披露質(zhì)量與現(xiàn)金股利支付水平的關(guān)系。從表6可以看到，信息披露質(zhì)量的系數(shù)估計值為2.546，在1%水平下顯著，說明信息披露質(zhì)量對現(xiàn)金股利支付水平影響的總效應(yīng)為2.546，驗證了本研究的假設(shè)H3。其次，對模型2和模型3中信息披露質(zhì)量系數(shù)和業(yè)績水平系數(shù)進(jìn)行檢驗，以確認(rèn)間接效應(yīng)。從表6可以看到，模型2和模型3中信息披露質(zhì)量系數(shù)和業(yè)績水平系數(shù)均顯著為正，間接效應(yīng)得到確認(rèn)，同時驗證了本研究的假設(shè)H1和H2。最后，檢驗?zāi)Ｐ?中信息披露質(zhì)量參數(shù)是否顯著，以確認(rèn)直接效應(yīng)。從表6可以看到，信息披露質(zhì)量參數(shù)估計為2.036，在1%水平下顯著，直接效應(yīng)得到確認(rèn)。中介效應(yīng)為0.51072(1.33×0.384)，直接效應(yīng)為2.036，兩者相加總效應(yīng)為2.54672，幾乎接近模型1中信息披露質(zhì)量的系數(shù)。中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重為20%(0.511/2.546)，說明信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平，20%是通過公司業(yè)績發(fā)揮作用的。以上回歸結(jié)果證實(shí)了本研究的假設(shè)H4，說明公司業(yè)績是信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平的中介變量，中介效應(yīng)是總效應(yīng)的20%左右。

表6 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

從模型3中主要控制變量的回歸結(jié)果來看，成長性(Tobinq)、負(fù)債水平(Lev)、股權(quán)集中度(H1)與現(xiàn)金股利支付水平(Divrate)顯著相關(guān)。具體來說，公司的成長性與現(xiàn)金股利支付水平顯著負(fù)相關(guān)，具有高成長性的公司往往需要投入大量的資金從而采用低股利政策；負(fù)債水平與現(xiàn)金股利支付水平顯著負(fù)相關(guān)，說明公司負(fù)債程度越高，現(xiàn)金股利支付越少，公司為了償還債務(wù)會減少現(xiàn)金股利的發(fā)放；股權(quán)集中度(第一大股東持股比率)與現(xiàn)金股利支付水平顯著正相關(guān)，說明第一大股東持股比例越高，公司分配的現(xiàn)金股利越多，大股東可能存在通過現(xiàn)金股利發(fā)放謀取利益的動機(jī)。這也與我國許多學(xué)者的研究結(jié)論一致。從模型3的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流(Cash)和公司規(guī)模(Lnsize)與現(xiàn)金股利支付水平(Divrate)的關(guān)系并不顯著。關(guān)于現(xiàn)金流與現(xiàn)金股利支付水平的關(guān)系，早在1986年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Jensen就提出自由現(xiàn)金流假說，即自由現(xiàn)金流充沛的公司，管理者可能存在現(xiàn)金濫用的現(xiàn)象，并不一定會將現(xiàn)金發(fā)放給投資者。本研究在一定程度上驗證了這一觀點(diǎn)。關(guān)于公司規(guī)模與現(xiàn)金股利支付水平的關(guān)系，一般而言，公司規(guī)模存在門檻效應(yīng)，當(dāng)公司規(guī)模達(dá)到一定程度時，各項制度比較完善，現(xiàn)金股利發(fā)放比較穩(wěn)定，但是不一定存在公司規(guī)模越大現(xiàn)金股利支付水平越高這樣的顯著關(guān)系。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗結(jié)論的穩(wěn)健性，采用以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性測試：一是對信息披露質(zhì)量改變賦值，采用二分法對信息披露質(zhì)量進(jìn)行賦值，即信息披露評級A和B賦值1，C和D賦值0，回歸結(jié)果見表7。二是采用子樣本回歸的方法，以證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂)為依據(jù)，選取制造業(yè)進(jìn)行回歸得到表8。三是為緩解內(nèi)生性問題，模型2中的信息披露質(zhì)量與公司業(yè)績之間可能存在雙向因果關(guān)系，于是采用信息披露質(zhì)量的滯后期作為工具變量，用2SLS方法回歸得到表9。以上穩(wěn)健性測試均通過對比混合回歸模型、隨機(jī)效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型，得出應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型，故公布的結(jié)果均為固定效應(yīng)模型下產(chǎn)生的。通過以上穩(wěn)健性檢驗發(fā)現(xiàn)，雖然樣本差異和方法差異導(dǎo)致回歸結(jié)果略有不同，但本研究的主要研究結(jié)論不變。

表7 穩(wěn)健性檢驗——二分法賦值

表8 穩(wěn)健性檢驗——制造業(yè)樣本

表9 穩(wěn)健性檢驗——2SLS

四、結(jié)論

本研究采集了2002—2017年深圳證券交易所A股市場9232個觀測點(diǎn)，對上市公司信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平的作用機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明，公司業(yè)績是信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平的中介變量，中介效應(yīng)大概為20%。也就是說：信息披露質(zhì)量影響現(xiàn)金股利支付水平，其中20%是通過公司業(yè)績間接發(fā)揮作用；公司確定現(xiàn)金股利支付水平時會考慮已實(shí)現(xiàn)的業(yè)績，當(dāng)期業(yè)績越好，現(xiàn)金股利支付水平越高；信息披露質(zhì)量對現(xiàn)金股利支付水平有直接效應(yīng)，股利支付的結(jié)果模型對此有解釋力，即信息披露有利于改善公司治理，降低管理層謀取私利的可能性，從而提高股利支付水平。

本研究還存在一定的局限性：第一，僅僅分析了公司業(yè)績作為信息披露質(zhì)量的中介變量，未來還可以從資本成本、公司治理等信息披露影響方面展開研究；第二，主要聚焦于信息披露質(zhì)量對上市公司現(xiàn)金股利分配行為的影響，未來可以進(jìn)一步探討信息披露質(zhì)量對上市公司其他行為的影響。