浅析信息技术行业现金股利政策影响因素.doc

1、浅析信息技术行业现金股利政策影响因素摘要：文章选取 GICS 分类下 20112013 年信息技术行业的有关变量数据。采取因子分析法和线性回归法实证分析了该行业现金股利政策的主要影响因素。实证结果显示：信息技术行业现金股利主要受到盈利能力和上年现金股利发放量的影响；企业成长性对于现金股利发放的影响并不显著，与传统理论不符。此外，影响 2011 和 2012 年现金股利发放量的资产流动性不再是影响 2013 年现金股利的关键因素，取而代之的是第一大股东持股比例和应收账款周转率，对此，政府因加大对控股股东监管，企业需加强催收账款能力。 关键词：信息技术行业；现金股利政策；因子分析；影响因素 一、引

2、言 股利政策是上市公司财务管理三大政策之一，股利通常被定义为根据股东所有权比例，对公司盈余（不论是过去的或是现在的）进行的分配。股利政策主要涉及的是支付盈利或是留存它以供再投资。对于股利政策的阐述需要对其一系列主要的决定因素进行思考比如一个公司的盈利情况；或是影响投资者的因素，在公司中，是保存或是处置他们的投资。股利是根据管理条款支付给股东，也是根据它所选择的需要遵循的股利政策的形式来做出的管理决策。管理条例经常给管理者一些指引保留一部份的收入，把其他部份以股利的形式给公司的股东们。自从过去的 60 年以来，一系列的对于股利政策的竞争性的解释条款已经呈现，然而，在股利政策的决定因素方面至今都没

3、有在学术界形成一个广泛统一意见。Black（1976）认为什么因素影响公司股利政策，而这些因素之间又怎样相互影响都没有形成统一的意见。他将其称为“股利之谜” （Dividend Puzzle） 。本文通过因子分析法来验证这系列因素中影响现金股利的关键因素。 二、文献回顾 国内的研究主要是在国外研究的基础上发展起来的，无论是过去经典的股利政策理论还是现代兴起的股利政策的理论，都没有专门针对高科技企业的，这可能与高科技企业兴起的年代有关.但是这些理论根据股利政策与成长性以及投资机会作出了一定程度的区分，这可以作为研究高科技企业的基础。高科技企业具有高成长性、高风险性、高投入以及高收益性。由于高科技

4、企业中，人的因素较多，无形资产也较多，可能会产生较高的代理成本。 郑琳（2007）以高科技上市企业 20012005 年的数据为样本，利用最小二乘法对多元线性回归模型进行分析。研究表明：当投资用实际业务支出表示时，现金股利与之表现为显著的负相关。而企业的成长性与现金股利确不成显著的负相关，说明我国对中小股东利益保护不够，因为大股东急于派现，也因此没有考虑企业长远的发展。 张小鹏，左殳（2004）通过对中、美的高科技的现金股利发放进行比较。通过数据分析表明：我国高新产业相比传统理论、美国而言具有着较高的现金股利。原因是通过提高现金股利从而降低净资产提高净资产收益率来满足再融资条件，而并不是现金过

5、剩。 李志强（2005）以高科技上市公司 20002002 年的数据为样本，通过建立多元线性回归模型，对影响高科技行业现金股利的因素进行了实证研究。研究表明有五个因素会显著影响现金股利公司上年的现金股利、每股经营净现金流量与现金股利显著正相关；企业的资产负债率、流动比率、企业应收账款周转率与现金股利显著负相关。流动比率与企业应收账款周转率对现金股利的影响之所以与传统意义上的观点不同，可能因为高科技企业具有高成长性，因此需要大量资金支持。 因此本文提出下列假设： 假设 1：盈利能力是影响信息技术企业现金股利发放最为关键性的因素，上年的盈利，当年的收益与当年现金股利发放呈正相关关系； 假设 2：资

6、产流动性不是影响信息技术企业现金股利的关键因素； 假设 3：企业的成长性不是影响信息技术企业现金股利的关键因素； 假设 4：第一大股东持股比例是影响信息技术企业现金股利的关键因素。 三、研究设计 （一）样本及数据来源 本文数据全部来自 WIND 数据库终端，选择 GICS 分类下信息技术企业，共 342 家，以 20112013 年为报告期，剔除 ST 企业、*ST 企业，数据不完整以及现金股利发放数额为 0 的企业。因此本文选择信息技术行业企业的样本数为 51 个，以研究对此行业现金股利发放产生关键性影响因素。本文使用 SPSS 软件进行分析研究。 （二）研究方法 本文采用因子分析法，首先利

7、用因子分析工具分析出影响信息技术行业现金股利发放的主要因子，再利用回归方法分析相关因素的影响大小，并进行对比。 （三）变量设计 基于前文的研究分析，本文选取了 23 个解释变量（表 1） ，作为信息技术类上市公司现金股利政策的影响因素。其中，因变量为每股现金股利（X24） 。 （四）实证分析与实证结果 通过以上文献和自变量的分析，影响信息技术企业现金股利发放的影响颇多，采用多元线性回归的方法逐个分析，可能会造成工作量过大，以及多重共线性问题。因此，先采用因子分析法进行降维。 1. 因子分析 （1）KMO 和 Barlett 的检验 通过表 2 可以看出，KMO 的值从 2011 年至 2013

8、 年都接近 0.5，因此是适合做因子分析的。而且，sig 的值都为 0，说明变量之间是具有较高的相关性，根据企业的盈利能力、资产流动性、盈余能力、股权结构、股利政策的稳定性、国家政策所选取的指标与现金股利的发放具有较大的联系。 （2）20112013 信息技术行业提取因子的总方差解释 通过降维得到的因子能在多大程度上解释自变量的信息含量，信息丢失量是否足够小。通过因子解释原有变量总方差情况表（表略）可知：2013 年提取了 7 个因子，能在 80.166%程度上解释原有变量；2012 年提取了 7 个因子，能在 81.510%的程度上解释原有变量；2011 年提取了 7个因子，能够在 76.4

9、16%的程度上解释原有变量；因此，因子选择较好，信息丢失量较少。 （3）旋转后的因子负荷矩阵（由于篇幅有限，本文选取有显著影响的载荷，本文设定大于 0.6 的因素是有显著影响的载荷） 由表 3 可知： 参考 20112013 年有关显著影响的载荷，进行综合命名：因子 1 命名为当年及上年盈利能力、上期现金股利政策；因子 2 命名为资产流动性和企业成长性；因子 3 命名为股权结构；因子 4 命名为企业成长性；因子 5 命令为经营能力及企业价值；因子 6 命名为资产流动性；因子 7命名为股权结构。 2. 多元线性回归 分别对 20112013 年所提取的因子与当年所发放的现金股利进行回归，以剖析影

10、响现金股利发放的关键因素，采用逐步回归，结果如表 4。 因此，方程如下：2013 年 y=0.166+0.115F1+0.032F5 2012 年 y=0.181+0.108F1+0.034F2+0.037F5 2011 年 y=0.214+0.081F1+0.054F2 四、结论 （一）总体结论 本文的实证支持假设 1、假设 3；不支付假设 2、假设 4。即盈利能力是影响信息技术行业现金股利发放最为关键的因素，此外，信息技术行业现金股利发放较为稳定，多是上年股利发放作为重要参考。资产流动性是影响此行业现金股利发放的第二重要因素，流动性越大，现金股利越大。然而，企业成长性、股权结构并不是此行业

11、现金股利支付量的关键因素。然而，从 2013 年回归方程中可知，因子 5 中第一大股东持股比例与现金股利呈现正相关。可从一定意义上证实信息技术企业并不重视企业发展，控股股东与管理层间第一类代理成本较为严重，控股股东急于转移现金股利，以防止管理层不当投资或是急于扩大规模。 （二）相关建议 盈利能力仍然是影响信息技术企业最为有力的因素，不光是当年的收益，而且去年的收益以及对未来收益的预期都会影响现金股利的发放；此外保持现金股利发放的稳定性也是企业制定股利政策的关键性因素。信息技术企业股利政策较为规范和稳定，因此企业要加强自身的盈利能力。 影响 2011 年和 2012 年关键性因素的资产流动性不再

12、是影响 2013 年的关键性因素，取而代之的是应收账款周转率和第一大股东持股比例。而应收账款又与销售挂钩，因此销售额的赊账在多大速率上得到收回成为影响现金股利的关键因素，所以要加快催款催账、企业要对赊账单位进行信用评价等。第一大股东持股比例成为了新的影响现金股利发放的因素，而成长性与现金股利发放并不呈显著关系，说明我国信息技术企业对中小股东权益保护不够，大股东急于派现。要加强对于大股东方面的监管，要从长远利益出发。 参考文献： 1郑琳.我国高科技企业股利政策研究D.山东大学，2007. 2李志强.上市公司现金股利政策影响因素分析来自沪、深股市高科技企业的经验证据J.内蒙古财经学院学报，2005（04）. 3张小鹏，左殳.中美高科技上市公司的股利政策比较J.科技进步与对策，2004（07）. （作者单位：江西财经大学会计学院）