上市公司高派现的动因及市场反应分析

Analysis of the Motivations for High Dividend Payouts of Listed Companies and Market Reactions

摘要: 随着我国资本市场的不断发展，证监会出台半强制分红政策，上市公司高派现行为明显上升。在此背景下，基于信号传递理论，本文以2017年和2020年异常高派现的江铃汽车为例，探析其行为动因，并采用事件研究法，测算江铃汽车在宣布分红后的异常收益率和累计异常收益率，其计算结果表明，江铃汽车2017年高派现的行为产生了良好的市场反应，但2020年高派现的行为则产生了十分消极的反应。

Abstract: With the continuous development of China’s capital market, the China Securities Regulatory Commission has introduced a semi-mandatory dividend policy, and the proportion of high dividends paid by listed companies has risen significantly. Against this background, based on the signal transmission theory, this paper takes Jiangling Motors, which had abnormally high dividend payouts in 2017 and 2020, as an example to explore its behavioral motivations. By using the event study method, it calculates the abnormal rate of return and the cumulative abnormal rate of return of Jiangling Motors after announcing dividends. The calculation results show that the high dividend payout behavior of Jiangling Motors in 2017 generated a good market response. However, the high dividend payout in 2020 generated a very negative response.

1. 引言

现金股利是公司回馈投资者的途径之一，但前期资本市场处于起步阶段，许多上市公司不派发现金股利，投资者的利益无法得到保障。为保障投资者的合法权益，证监会在2004年取消最近三年未进行现金分红的上市公司再融资的资格；2008年要求上市公司最近三年以现金方式累计分配的利润不少于最近三年实现的年均可分配利润的百分之三十；2020年颁发的《证券法》对上市公司现金分红行为从多方面进行间接规制。证监会陆续出台多项政策半强制鼓励上市公司派发现金股利。一时间，上市公司的分红次数和分红比例明显上升，其中高派现的现象也愈发明显，但高派现股利政策是否会带来积极的市场反应，投资者是否看好企业的高派现行为还有待商榷。

2. 文献综述

2.1. 高派现的界定

目前学术界对于高派现的定义还没有一个统一的标准，经过梳理文献发现，现对于高派现的定义主要分为以下三种类型：(1) 每股派现金额大于每股收益或每股经营净现金流[1]。(2) 每股分配现金股利大于0.3元[2] [3]。(3) 股利支付率高于60% [4]。本文认为企业符合每股现金分红大于0.3元，同时满足股利支付率大于60%，即认定为高派现。

2.2. 高派现与市场反应的关系研究

现金红利政策作为公司财务决策的核心环节，其信息传导效应一直是财务学研究的焦点。研究证明现金股利具有显著的信号传递功能[5]。派发高额现金股利可以向外部投资者传递公司“利好信号”，进而引发积极的市场反应，表现为股价上涨或超额收益率提升[6]。然而，也有相当数量的研究指出，基于我国特有的制度环境、市场结构和投资者特点，高派现的信号效应并不总是显著为正，也可能产生中性或负面的市场反应[7] [8]。

3. 江铃汽车高派现案例介绍

3.1. 公司简介

江铃汽车股份有限公司(以下简称“江铃汽车”)，是国家高新技术企业、国家创新型试点企业、国家认定企业技术中心、国家知识产权示范企业，“国家整车出口基地”。江铃汽车是集整车及零部件研发、制造、销售、服务于一体的中国汽车行业劲旅，在提供优质汽车产品的同时，致力于通过客制化、智能化的产品和服务满足用户个性化的需求，是中国商用车行业领军企业，也是乘用车领域标杆新势力。目前，江铃汽车主要业务是生产和销售商用车、SUV及零部件，主要产品包括轻型卡车、皮卡、轻型客车，MPV等商用车及SUV。

3.2. 分红情况

见表1，江铃汽车除2017年和2020年外，其他度年股利支付率均保持在40%左右，较为稳定。2017年和2020年股利支付率分别达329.45%和544.86%，在近年稳定派现水平中表现异常。2017年分红总额为227629.5万元，占归属于母公司净利润的329.45%。2020年归属于母公司净利润只有55069.9万元，但分红总额达到300053.19万元，是前者的5.45倍。此外，2017年和2020年的派现水平分别为每股2.637元和每股3.476元，达到高派现标准。

Table 1. Detailed dividend distribution plan of Jiangling motors from 2017 to 2021

表1. 江铃汽车2017~2021年分红方案详细表

年度	归属于母公司净利润(万元)	分红方案	分红总额(万元)	股利支付率
2017	69093.82	2.637	227629.5	329.45%
2018	9183.33	0.04	3452.86	37.60%
2019	14781.21	0.07	6042.5	40.88%
2020	55069.9	3.476	300053.19	544.86%
2021	57416.59	0.266	22961.49	39.99%

注：数据来源于东方财富网。

4. 江铃汽车高派现的动因

4.1. 现金流充足，投资机会少

通过分析江铃汽车2013~2022年的财务报表，除2013年和2017年期末现金及现金等价物余额情况为64.8亿元和76.17亿元，其他年份均大于80亿元。其中2017年和2020年期末现金及现金等价物余额分别为111.37亿元和111.22亿元，可见其账户现金流量之充足。同时，公司2013~2017年的投资活动支出基本稳定在12亿左右，且后三年呈现下降趋势。这是因为我国汽车制造行业经过近70年的发展，国内市场基本被上汽、一汽和东风等大集团占领，行业发展进入较为成熟的阶段，投资机会少。而公司越成熟，现金股利支付率越高[9]。

4.2. 传递积极信号

现现金股利具有信号传递效应，可以向外界传递出一个积极的信息[10]。江铃汽车2013~2017年期间的市盈率一直低于行业平均水平，说明江铃汽车的股价可能被市场低估。2017年派发高额现金股利后，江铃汽车的市盈率从20.14增长为119.94，同比增长495.53%，所以2017年高派现是希望向外界传递利好信息，吸引投资者购买股票，从而引起股价上涨。2020年之后市盈率低于行业均值，说明股价被低估。但2020年处于新冠肺炎疫情爆发的特殊时期，许多公司和投资者受到疫情的冲击，所以2020年高派现是增强投资者的信心，向外传递公司发展前景利好的信号(数据来源于东方财富网)。

5. 江铃汽车高派现的市场反应

基于信号传递理论和“一鸟在手”理论，高现金股利分配应该更受投资者们的青睐，这种市场反应最终会体现在股价的波动上，给企业的股价带来积极影响。那么江铃汽车的异常高派现行为是否真正得到投资者的青睐？针对这一问题，本文采用事件研究法来分析江铃汽车的高派现政策对其股价的影响。

事件研究法属于一种对有效市场假说进行检验的方法，广泛使用了资本资产定价模型，由Fama等学者(1969)做出验证并改进[11]。事件研究法作为一种在金融领域中经常使用的测量方法，能够通过对股票市场中发生的异常波动进行分析，较为有效地反映和衡量突发事件、临时事件以及各类外部冲击对股票市场所造成的实际影响。事件研究法在股利政策研究中被广泛使用，选取一定时期内事件发生前后的股价，然后计算累计异常收益率(CAR)和异常收益率(AR)，这期间的变化反映了市场对事件的反应。

5.1. 确定事件日和窗口期

5.1.1. 确定事件日

公司发布股利信息的三个时间点为：分红方案预案公布日、股东大会决议日、股利分红公告实施日。根据以往学者的研究，市场反应最明显的时间点是分红方案预案公布日。所以，本文将这一日期选为事件日期，即2018年3月24日(遇停牌日，延至3月26日)和2021年3月30日。

5.1.2. 确定窗口期

从证券市场的角度来看，仅从一日的股票价格波动不能准确和公平地反映一年中股票价格的大幅波动，故有“窗口期”这一概念，以反映股票价格波动的窗口期。窗口期的选择要在信息完整的情况下进行，信息越完整全面，分析的结果越准确。但如果窗口期过长，股价受到无关因素影响的可能性会增大，故本文选择事件日前后十天作为窗口期，存在停牌交易日，则向后或向前推算，确保事件日前后窗口期相同。窗口期分别用[−10, −1]和[1, 10]来表示。

5.1.3. 确定估计期

估计期的选择和事件窗口期一样，没有统一的标准。设定估计期是为了计算假设事件未发生时窗口期的正常收益率。理论上说估计期选择的时间越长，对窗口期正常收益率大小计算精度越高。本文参考王秦和朱建明(2018)的事件研究法设计[12]，选取120天的估计窗口，将其确定为江铃汽车股利宣告日前的130天至前10天，即[−130, −10]。

5.2. 构建预期收益率模型

估算正常收益率的常用模型有市场调整模型、均值调整模型和市场模型三种，市场调整模型采用股票收益率与市场指数之差估算异常收益率；均值调整模型采用股票收益率与估计期的平均收益率之差估算异常收益率；市场模型使用市场指数对股票收益率进行回归，采用回归系数得出预期收益率，并与正常收益率比较计算异常收益率。本文采用市场模型对预期收益率进行估算。

5.2.1. 确定实际收益率(R_it)

$R_{it}=\frac{p_t-p_{t-1}}{p_{t-1}}$

其中，R_it是江铃汽车日个股收益率，P_t是第t日的收盘价。

5.2.2. 确定市场收益率(R_mt)

江铃汽车在深交所上市，因此本文的市场收益率选择深证综指加以计算，深证综合指数是以深圳证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。

$R_{mt}=\frac{p_t-p_{t-1}}{p_{t-1}}$

其中，R_mt是市场收益率，P_t是深证综指第t日的收盘价。

5.2.3. 确定预期收益率E (R_it)

本文收集并计算出了江铃汽车派发高额现金股利的2017年和2020年的日个股收益率和市场收益率，采用市场模型对预期收益率进行估算。市场模型在本文的具体含义为江铃汽车的预期收益率与市场收益率存在线性关系，其计算公式如下：

$R_{it}=\alpha +\beta R_{mt}+{\epsilon }_t$

其中：R_it为t期江铃汽车的实际收益率，即日个股收益率；R_mt为市场在t时期的收益率，即市场综合收益率；α和β为估计参数；${\epsilon }_t$ 为随机扰动项，其均值为0。

本文利用EXCEL，对江铃汽车2017年和2020年股利分配预案宣告日的估计期数据进行线性回归处理，得到散点图，结果如图1和图2所示：

Figure 1. Scatter plot for the estimated period in 2017

图1. 2017年估计期散点图

Figure 2. Scatter plot for the estimated period in 2020

图2. 2020年估计期散点图

因此，得到江铃汽车的历年估计期间的正常收益率模型的回归方程，见表2。

Table 2. Normal rate of return model of Jiangling motors in 2017 and 2020

表2. 江铃汽车2017年和2020年正常收益率模型

股利所属年份	市场模型	R^2
2017	Rt = 0.7885Rmt − 0.0001	0.2063
2020	Rt = 0.7971Rmt + 0.0046	0.0945

5.3. 计算异常收益率和累计异常收益率

5.3.1. 计算预期收益率

根据线性回归方程，将窗口期内的日市场收益率带入方程即可得到预期收益率，结果如表所示。

5.3.2. 计算异常收益率

异常收益率是指股票的实际收益率与其正常收益率之差，其中正常收益率是在该事件不发生时的预期收益率。异常收益率表示的收益率变动能够反映事件对公司价值的影响。

$A{R}_t=R_t-E\left(R_t\right)$

其中：$A{R}_t$ 为t期江铃汽车异常收益率；$R_t$ 为t期江铃汽车实际收益率，即日个股收益率；$E\left(R_t\right)$ 为窗口期正常收益率。

5.3.3. 计算异常累计收益率

将事件窗口期的异常收益率逐次相加，即可得到江铃汽车在[−10, 10]期间的异常累计收益率CAR。

$CA{R}_t=\sum A{R}_t$

通过江铃汽车高派现期间的正常收益率模型、各窗口期内的市场综合收益率，计算出公司2017年和2020年窗口期的AR和CAR，结果汇总情况如表3和表4所示。

Table 3. Jiangling motors’ AR and CAR in 2017

表3. 江铃汽车2017年AR与CAR

窗口期	Rit	Rmt	E(R)	AR	CAR
−10	−0.67%	1.24%	−0.59%	0.59%	0.59%
−9	−2.08%	−0.71%	−1.88%	1.88%	2.46%
−8	0.27%	−0.89%	0.27%	−0.27%	2.19%
−7	−0.26%	−0.22%	−0.21%	0.21%	2.40%
−6	1.59%	−0.61%	1.49%	−1.49%	0.91%
−5	1.72%	0.27%	1.61%	−1.61%	−0.70%
−4	−0.31%	0.23%	−0.25%	0.25%	−0.45%
−3	−0.67%	−0.73%	−0.58%	0.58%	0.14%
−2	1.81%	−0.48%	1.70%	−1.70%	−1.56%
−1	0.31%	−4.49%	0.31%	−0.31%	−1.87%
0	−0.25%	1.34%	−0.20%	0.20%	−1.67%
1	−18.32%	2.20%	−16.79%	16.79%	15.12%

续表

2	−6.23%	−0.95%	−5.69%	5.69%	20.81%
3	0.07%	0.98%	0.09%	−0.09%	20.72%
4	−0.93%	1.29%	−0.82%	0.82%	21.55%
5	−1.34%	0.16%	−1.20%	1.20%	22.75%
6	−1.90%	−0.78%	−1.72%	1.72%	24.46%
7	−1.18%	−0.57%	−1.05%	1.05%	25.51%
8	0.77%	0.01%	0.74%	−0.74%	24.78%
9	0.70%	0.51%	0.67%	−0.67%	24.11%
10	−0.62%	0.53%	−0.54%	0.54%	24.65%

Table 4. Jiangling motors’ AR and CAR in 2020

表4. 江铃汽车2020年AR与CAR

窗口期	Rit	Rmt	E(R)	AR	CAR
−10	−0.70%	1.08%	8.77%	−8.77%	−8.77%
−9	−3.47%	0.99%	6.07%	−6.07%	−14.84%
−8	3.79%	0.87%	13.15%	−13.15%	−27.99%
−7	−7.50%	−1.90%	2.14%	−2.14%	−30.13%
−6	4.46%	1.27%	13.79%	−13.79%	−43.92%
−5	−2.98%	−1.13%	6.55%	−6.55%	−50.47%
−4	−8.92%	−1.41%	0.76%	−0.76%	−51.22%
−3	−1.18%	−0.02%	8.30%	−8.30%	−59.52%
−2	6.36%	2.23%	15.65%	−15.65%	−75.17%
−1	10.01%	0.18%	19.21%	−19.21%	−94.37%
0	10.00%	0.47%	19.20%	−19.20%	−113.57%
1	2.79%	−0.52%	12.17%	−12.17%	−125.75%
2	−0.66%	1.11%	8.80%	−8.80%	−134.55%
3	−3.44%	0.89%	6.10%	−6.10%	−140.65%
4	−0.80%	0.18%	8.67%	−8.67%	−149.32%
5	−0.95%	−0.36%	8.52%	−8.52%	−157.85%
6	−0.92%	−0.01%	8.55%	−8.55%	−166.40%
7	0.37%	−0.95%	9.81%	−9.81%	−176.21%
8	−2.23%	−2.13%	7.28%	−7.28%	−183.49%
9	0.65%	−0.06%	10.08%	−10.08%	−193.57%
10	−0.08%	1.41%	9.38%	−9.38%	−202.94%

5.4. 研究结果及分析

从异常收益率AR来看，如表3和图3可知2017年江铃汽车的异常收益率整体处于波动状态，大多数天数大于0，宣告日前一天异常收益率小于0，当日大于0，随后两天迅速增长至16.79%和5.69%，远远高于窗口期其他时期的水平，这说明市场对于江铃汽车这次高派现行为十分看好。[3, 10]期间略有下降，但基本大于0，最后保持在较为稳定的水平。反观图4，2020年江铃汽车的异常收益率均小于0，在−19.21%~−0.76%之间波动。在宣告日前三天数值开始急速下跌，在宣告日当天异常收益率跌至−19.20%，随后保持在−10%左右，市场反应极其消极，这说明投资者对于江铃汽车此次的高派现行为并不看好。

图3反映了江铃汽车在2017年股利分配预案公告日前后十日累计异常收益率的变化趋势。从图中可以明显看出，江铃汽车的CAR整体呈现上升趋势。具体来看，虽然江铃汽车CAR在宣告日及前五天为负数，但从T = 1开始，市场反应开始变得十分明显，股价呈现波动上升趋势，[0, 2]窗口期内数值从−1.67%增长至20.81%，累计异常收益率在T = 7时达到了最高25.51%，之后数值在24.11%~24.78%之间小幅度波动。而如图4所示，2020年江铃汽车CAR持续断崖式下跌，具体来看，T = −10时，CAR为−8.11%，宣告日当天，CAR下跌至−113.57%，到T = 10时，更是跌至−202.94%。

Figure 3. AR and CAR trend chart of Jiangling motors before and after the 2017 event

图3. 江铃汽车2017年事件日前后AR与CAR趋势图

Figure 4. AR and CAR trend chart of Jiangling motors before and after the 2020 event

图4. 江铃汽车2020年事件日前后AR与CAR趋势图

6. 研究结论

综上研究发现，江铃汽车2017年和2020年高派现的动因是现公司处于成熟期，拥有较为充足的现金流，同时投资机会少。此外，江铃汽车希望向市场传递公司经营状况良好，发展前景好的信号，增强投资者对公司的信心，同时吸引外界的投资者。两次高派现行为带来的市场反应有所不同。江铃汽车2017年派发高额现金股利的股利政策使股价上涨，市场反应较为激烈，投资者十分看好；而2020年高派现的行为导致股价下跌，市场反应异常消极，投资者并不看好此次分红行为。