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上市公司股利支付水平與現金流風險
引導語：通過實證研究，重點探究現金流不確定性風險對我國上市公司股利支付傾向和股利支付水平兩方面影響的顯著水平。下面是yjbys小編為你帶來的上市公司股利支付水平與現金流風險，希望對你有所幫助。
1.引言
作為一個公司最為重要的三大財務政策之一，股利政策一直是西方理論界與實務界重點關注的對象。股利政策不僅是對公司經營活動產生很大影響的決策，持續穩定的股利政策還有利于激發投資者的投資熱情。近年來，很多學者們都致力于從不同的角度研究現金股利政策的影響因素。不過就像美國著名經濟學家費雪・布萊克在其發表的論文“股利之謎”中所說的那樣“我們越是深入的研究股利政策，就越覺得它像一個謎”。
本文擬以2008-2015年的滬深非金融行業上市公司為主要研究對象，通過實證研究，重點探究現金流不確定性風險，對我國上市公司股利支付傾向和股利支付水平兩方面影響的顯著水平，以期對上市公司股利政策制定提供實證依據。
2.文獻綜述
Lintner (1956)在他的文章中首先提到現金流不確定性這一影響因子，并且指出它對股利政策的重要性。Brav等 (2005)提出三分之二的CFO認同現金流不確定性風險對股利支付的顯著影響。Saeid等(2011)通過研究2006到2010年在德黑蘭證交所(TSE)上市公司得出現金流不確定性與公司股利支付之間存在負相關關系。姜秀珍，陳俊芳，全林(2004)以1999到2000年的上市公司為樣本，選取資產負債率和財務杠桿系數作為現金流不確定性的衡量指標，發現現金流不確定性與每股紅利支付呈負相關關系。閆榮城，謝赤，吳瓊(2011)選用股票月收益標準差作為現金流不確定風險的代理變量，結果表明，現金流不確定性風險對股利支付傾向影響顯著。Lu Deng等(2013)通過研究中國上市公司2000-2010年的數據，認為很多中國公司在面對較高程度的現金流不確定性時，并不縮減股利，而是維持高的投資水平。
3.實證研究
(1)樣本選擇
本文選取2008-2015年在滬深兩市所有非金融企業作為研究樣本，數據來源于國泰安數據庫。
(2)變量解釋 本文回歸模型的變量設計如下表所示：
(3)模型選取
1)股利支付傾向研究―Logit 模型
本文選取Logit模型對上市公司股利支付傾向進行研究。
用“0”表示不支付股利，“1”表示支付股利，則：
[Ln(p1-p)=β0+][β1X1+β2X2+…+βiXi+ε]
P表示會支付股利的概率，1-P為不支付股利的概率，β0表示與各因素無關的常數項，βi是每個解釋變量的回歸系數，表示對Ln( )的影響程度，ε是隨機誤差項。
2)股利支付力度研究―固定效應模型
對于面板數據異質性的處理通常有固定效應和隨機效應模型兩種處理方法。本文采用固定效應模型對樣本進行回歸分析。建立如下模型：
[Y=β0+X1+β2X2+…+βiXi+ai+ε]
其中，β0表示常數項，βi是每個解釋變量的回歸系數，表示對Y解釋變量也就是股利支付力度的解釋程度，ai表示不隨時間變化的個體固定效應，ε是隨機誤差項。
4.實證結果分析
(1)Logit 模型
根據上述Logit模型，回歸結果如下表所示：
從表2的回歸結果中可以清楚地看出，現金流不確定性對于上市公司股利支付傾向的影響十分顯著。與對股利支付力度的影響一致，由SCV收入變異系數所代表的現金流不確定性對股利支付影響顯著且呈負相關。也就是說，公司面臨的現金流不確定性風險程度越高，則越傾向于不支付股利。反之，如果公司未來現金流情況比較穩定，不確定風險較小，他們則會傾向于向股東支付股利。
(2)固定效應模型
回歸結果下表所示：
根據上表結果可以看出，SCV即現金流不確定性與公司股利支付力度呈負相關，公司面臨的現金流不確定性風險越高，則比較傾向于支付較低的股利。而股利銷售比率(DV/S)結果的更加顯著則表示上市公司對于自身利潤的修飾，或使得股利支付率并不能完全真實地反映企業的股利支付情況。
通過本文的研究，現金流不確定性與股利支付力度和股利支付傾向都有顯著的負相關關系。當面臨的現金流不確定性風險較高時，企業傾向于將資金留在內部以隨時應對未來可能發生的資金短缺。基于這一目的，現金流風險較大的公司會傾向于支付小額的股利或者是不支付股利，這樣也可以應對未來因為股利發放不穩定而導致的公司價值下降。
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