我国上市公司高送转对盈利的信号效应研究

冯 科 刘 宏 何 理

(1.北京大学 经济学院，北京100871；2.北京大学 软件与微电子学院，北京102600；3.北京大学 光华天成博士后工作站，北京100080)

一、引言

自从关于股利政策的“一鸟在手”理论形成以来，各种股利政策理论不断出现。Miller和Modigliani在不存在个人或公司所得税、充分市场信息、管理人员与外部投资者之间不存在代理成本等假设下，提出了具有里程碑意义的“股利无关论”(即所谓的“MM定理”)[1]。依据MM定理，公司在进行利润分配时，由于发放现金股利会有现金流出，公司将更愿意选择股份回购，而不是进行分红。但现实中，许多公司更愿意选择分红而不是选择股票回购，而Black将这一现象称之为“股利之谜”(dividend puzzle)[2]。随着“股利之谜”的提出，股利政策受到了投资者和研究人员的关注。

我国证券市场自20世纪90年代初成立以来，获得了长足的发展。在2006～2007年的大牛市中，工商银行、中国银行、建设银行、中国平安、中国神华等一批大蓝筹相继上市使我国股市规模得到快速扩张。而自2009年6月IPO重新开闸，桂林三金药业同年7月成为开闸后第一家上市公司以来，我国IPO规模在2009～2011年连续3年创下全球第一。截至2011年12月31日，上海证券交易所上市公司数量达931家，深圳证券交易所上市公司数量达1 411家，两市上市公司总量达到2 342家，总市值超过20万亿元。随着上市公司数量的快速增长，投资者对上市公司的红利分配越来越重视，连续多年分红的“现金奶牛”和多年不分红的“铁公鸡”也频频见于报道。本文基于2000～2009年我国上市公司的高送转数据，研究我国上市公司的高送转是否对公司未来的盈利能力具有信号效应。

二、文献综述

对于股票拆分的研究，理论界主要存有三种假说:最优交易价格范围假说、最小价格变动幅度假说和信号假说。

最优交易价格范围假说认为，公司进行拆分的目的是使其股票交易价格控制在一个最优的范围内，因而当股票价格变得很高时，公司倾向于进行拆分以使股价回到最优价格范围。Angel研究发现，纽约证券交易所上市公司的股票价格平均值从1943～1994年一直维持在每股30美元，而在同一时间S＆P500指数上涨了1 500%，这一事实支持了最优交易价格范围假说[3]。Conroy和Harris研究指出，经理人员喜欢进行股票拆分以使公司的股价到达特定的水平[4]。

最小价格变动幅度假说认为，公司会努力使其价格最小变动幅度相对其股票价格最优。Schultz指出，较高的最小价格变动幅度与股票价格之比使做市商做市更加有利可图，但投资者的交易成本更高[5]；较低的最小价格变动幅度与股票价格之比使投资者的交易成本较低，但不利于做市商做市，因而公司会通过股票拆分使最小价格变动幅度与股票价格之比处于最优水平。

信号假说认为，上市公司进行股票拆分是管理层为了向投资者传递关于公司未来经营的私人信息。Fama等研究了股票拆分前后的超额收益，认为公司之所以选择进行拆分，是为了向市场传递未来盈利会增加的信号[6]。Grinblatt等指出管理层在进行股票拆分后不会对发出了错误的未来盈利信息而承担责任，而因为进行了股票拆分，公司能够吸引媒体和投资者更多注意，媒体和投资者的注意会提升股价[7]。Huang等指出股票拆分并不能显示公司未来会具有较好的盈利水平，其研究结果不支持信号假说[8]。

由于我国不允许股票拆分，因此公司使用送转股来替代股票拆分。目前国内对于送转股的研究，主要集中在对上市公司送转股动机和市场反应等方面。魏刚认为我国上市公司的股利政策向投资者传递了公司持久盈利的信息，符合信号传递理论[9]。何涛和陈小悦研究了我国上市公司的送转股动机，发现信号传递假说和流动性假说对我国的送转股行为解释能力有限，送转股公司送转之后的盈利并未实现更好的增长，并提出了价格幻觉假说来解释我国上市公司的送转股行为[10]。

此外，陈耿、杜烽等人基于大股东财富增值的角度，通过构建大股东的效用函数模型，研究全流通条件下大股东在股份增持活动中的利益倾向和可能的行为选择[11][12]。总的来说，目前国内对上市公司送转股对未来盈利的信号效应研究较少，而主要集中于股利政策和股利的市场反应方面[13][14]，本文将研究高送转对上市公司未来盈利的信号效应。

三、研究模型构建

研究高送转的信号效应，首先要提取高送转所包含上市公司管理层的私人信息，之后研究所提取的信息是否对公司未来的盈利具有信号效应。本文采用McNichols和Draivd及Nayak和Prabhala所使用的模型来获得高送转的私人信息[15][16]，模型具体如下:

其中，SPLi表示公司i的股票股利系数，PR＿PRICEi是公司i股票股利除权日5日前的每股价格，MVi是公司i股票股利除权日5日前市场价值的自然对数，RUNUPi是公司i股票股利除权日5日前股价与除权日1年前股价的比值，残差项Spfaci是公司i管理层通过发放股票股利向市场传递的私人信息。

式(1)中包含变量PR＿PRICEi是因为根据流动性假说每股股价越高的公司越有可能发放股票股利，以使每股股价下降来增加公司股票的流动性，从而提高公司股票估值。模型中包含变量MVi和RUNUPi分别是因为市值大的公司更愿意保持较高的股价，涨幅大的公司更愿意发放股票股利以使每股价格下降。模型排除了变量PR＿PRICEi、MVi、RUNUPi中包含的关于发放股票股利的信息之后，所剩下的就是管理层希望向市场传递的私人信息，即变量Spfaci中所包含的信息。

根据我国的实际情况，本文分别用PR＿PRICEi、MVi、RUNUPi表示公司i股权除权日前一天的每股价格、市场价值的自然对数、股价与股权登记日1年前股价的比值。增加变量REi表示公司i的每股资本公积与每股盈余公积之和，因为资本公积和盈余公积越高的公司送转能力越强。新模型表达式变为:

得到管理层发放股票股利的私人信息Spfaci后，用公司盈利变化数据对Spfaci进行回归。如果高送转包含了市场没有预期到的未来盈利信息，高送转就是关于公司未来盈利的可信信息。因此，需要估计预期到的和没有预期到的盈利。本文假设公司的盈利水平遵循随机游走，那么公司下一年的预期盈利等于公司今年的盈利。盈利水平遵循随机游走，即E(ET)＝ET-1，未预期到的盈利变化为ET-E(ET)，因为E(ET)＝ET-1，所以未预期到的盈利变化ET-E(ET)＝ET-ET-1。

本文用Huang等所使用的方法[8]，用两种方法来表示公司未来的盈利能力，分别是利润变动值、利润值。检验高送转是否包含了未预期到的公司盈利变化信息。使用如下模型:

②敷贴药物组方及配制方法：包括炒白芥子、炙甘遂、细辛、延胡索、肉桂、干姜、生麻黄、沉香、冰片、麝香，按4∶4∶2∶2∶2∶2∶2∶2∶1∶1配成，上述药物研末并筛出细粉后用新鲜生姜汁、蜂蜜等溶剂调成膏状，制成1 cm×1 cm×1 cm大小药球，置于5 cm×5 cm的防过敏贴中央，为保证最大疗效，敷贴皆为现场调制。

其中T＝1，2，ET表示高送转后T年公布的净利润数据；B-1是股票股利发放前一年的权益账面价值；Spfac0是式(2)所得到的残差项，表示管理层通过高送转所传递的私人信息；ROET-1表示T-1年的股权回报率。在模型中包含ROE项是因为根据Freeman、Ohlson和Penman[17]的研究，ROE对盈利变化具有解释能力。检验高送转是否包含了未预期到的公司盈利值信息。使用如下模型:

ET表示股利发放后第T年的净利润，B-1表示股利发放前一年的权益账面值，P-1是股利公告前一年的股价，ΔDIV-1是股利发放前一年的现金股利变化值。

根据我国股票市场的实际情况，本文不直接使用式(3)和式(4)，这是因为在2008年发生了金融危机，绝大多数上市公司都对危机的严重性准备不足，他们会在2008年初按照2007年和2008年初的经营情况对未来经济形势进行预判从而决定2008年的股利分配。所以，很多公司都在2008年初支付了较高的股利，而由于之后的经济形势急剧恶化使上市公司的盈利较正常情况大幅减少。这就意味着股利增加不仅没有传递出未来盈利增加的信号，反而传递出未来盈利减少的信号。这种由于经济形势未预期到的急剧恶化造成的影响并没有在模型中得到体现。改进的办法是在模型中加入虚拟变量CRISISt，CRISISt等于0表示第t年没有发生经济危机，CRISISt等于1表示当年发生了经济危机。调整后的模型变为:

本文不仅考虑上市公司高送转对未来盈利的信号效应，还将考虑上市公司高送转前后业绩增长情况，即考察上市公司高送转之前一年以及高送转后连续两年的业绩增长情况。用公式(ETET-1)／ET-1，t＝0表示高送转前一年的业绩增长率；用公式(ET-ET-1)／ET-1，T＝1、2表示高送转后连续两年的业绩增长率。

本研究的数据选择如下:

(1)所选择的高送转数据为在上海证券交易所上市的A股上市公司2000～2009年的数据，且必须是在上市公司上市一年后的分红数据，因为上市公司上市时间太短，很可能会因为公司刚刚上市每股资本公积比较大而更愿意高送转。此外，公司刚上市公司治理还不是很规范，这些因素会扭曲分红的信号效应。

(2)仅考虑10股送(转增)3股或者10股送(转增)3股以上的公司，这是因为送转的比例太低，通常很难引起投资者大的关注，其所发出的信号也明显弱于高送转公司所发出的信号。

(4)剔除当年有两次送转或者是高送转当年出现配股的公司数据。

(5)剔除有部分数据缺失的高送转公司数据。

经处理，本文共收集到符合上述条件的578组高送转数据，其中:现金红利增加的高送转数据177组，现金红利不变的高送转数据192组，现金红利减少的高送转数据209组。

四、数据处理与分析

本研究将数据分为四种类型:(1)所有高送转数据，共578组；(2)仅包含现金红利增加的高送转数据，共177组；(3)仅包含现金红利不变的高送转数据，共192组；(4)仅包含现金红利减少的高送转数据，共209组。

对SPLi＝α0＋α1PR＿PRICFi＋α2MVi＋α3RUNPi＋α4REi＋Spfaci进行回归，结果如表1所示:

表1 高送转信号模型回归结果

由表1可看出，变量PR＿PRICE的系数在所有公司、红利增加公司、红利减少公司中均为正且在15%置信度下显著；变量MV的系数在所有公司、红利不变公司中为正，在红利增加公司、红利减少公司中为负，且在四种情况下均不显著；变量RUNUP在所有公司、红利增加公司、红利不变公司中系数为正，且在15%置信度下显著，在红利减少公司中系数为负，且不显著；变量RE在四种情况下系数均为正，且在所有公司、红利不变公司、红利减少公司中显著。

对(ET-ET-1)／B-1＝α0＋α1Spfac0＋α2ROET-1＋α3CRISIS＋εT进行回归，结果见表2。其中，T＝0时表示当年进行了高送转，T＝1表示高送转后第一年，T＝2表示高送转后第二年。

表2 高送转信号与未来净资产收益率关系

由表2可看出，变量Spfac0的系数在现金红利增加组中无论是送转后第一年(T＝1)，还是送转后第二年(T＝2)均为正，并且在15%的置信度下显著，这说明现金红利增加的公司进行高送转发出了未来盈利将会更好的信号。在其他类别中变量Spfac0的系数有时为正、有时为负且均不显著。

对ET＝β0＋β1Spfac0＋β2E0＋β3B-1＋β4P-1＋β5CRISIST＋εT进行回归，同样地，T＝0时表示当年进行了高送转，T＝1表示高送转后第一年，T＝2表示高送转后第二年。结果如表3所示:

表3 高送转信号与未来净利润关系

由表3可看出，变量Spfac0的系数在所有公司组中送转后第一年(T＝1)为负，并且在15%的置信度下显著，这说明公司进行高送转发出了未来盈利将会更差的信号。在其他类别中变量Spfac0的系数有时为正、有时为负且均不显著。

表4分别列出SPL系数均值、全部高送转公司、现金红利增长的高送转公司、现金红利不变的高送转公司以及现金红利减少的高送转公司在高送转前一年以及送转后两年的业绩增长率。用公式(ET-ET-1)／ET-1，T＝0表示高送转前一年的业绩增长率；用公式(ET-ET-1)／ET-1，T＝1、2表示高送转后连续两年的业绩增长率。

表4 上市公司高送转前后净利润增长率

五、总结

本文通过高送转对上市公司未来盈利的信号效应的实证分析，得出的结论如下:

第一，PR＿PRICE越高(即每股股价越高)的上市公司越有可能进行高送转；RUNUP越大(即每股股价涨幅越大)的上市公司越有可能进行高送转；RE越大(即每股资本公积和盈余公积越高)的上市公司越有可能进行高送转；MV的系数有正有负且均不显著，这意味着上市公司的高送转行为与市值大小没有显著关系。

第二，现金红利增加的高送转公司Spfac系数为正且在10%的置信度下显著，这说明支付更高现金红利的同时进行高送转是一个可信的上市公司未来具有良好盈利的信号。但是，在其他情况下上市公司进行高送转并没有传递上市公司管理层关于未来经营业绩会变得更好的私人信息，这与股票股利的信号效应假说不一致。

第三，从表4可以看出，上市公司在高送转前一年经历了业绩大幅增长。增长率与高送转系数SPL的均值大小相近，而在高送转后的两年，公司的业绩增长幅度大幅下降，也即高送转后上市公司并没有保持之前良好的业绩增长，这与之前高送转并没有传递上市公司管理层关于未来经营业绩会变得更好的私人信息的研究结果相一致。

第四，本文研究结果的得出，主要是因为现金红利不变以及现金红利减少的高送转都不需要额外增加上市公司的现金流出，也就是说，这样的高送转几乎不给上市公司带来成本。现金红利增加的高送转公司发放了更多的现金股利，即有更多的“真金白银”从公司流出，这对公司来说显然是有成本的。由于只有需要成本的信号才是可信的，这也就不难理解为什么只有现金红利增加的高送转发送了公司未来业绩良好的信号。

总之，只有现金红利增加的高送转传递了上市公司未来业绩良好的信号，而现金红利不变和现金红利减少的高送转不是未来盈利良好的信号。

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