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user: 3. 实证分析 3.1. 变量定义 解释变量：企业的产权性质。本研究所采用的数据来自Wind数据库的公司属性。 被解释变量：1) 是否宣告进行股份回购。通过Choice数据库中关于股份回购预案的相关数据并结合巨潮资讯网披露的上市公司股份回购预案的公告来确定上市公司宣告股份回购的情况。2) 股份回购宣告次数。上市公司发布公开市场股份回购预案的次数。本数据由笔者通过巨潮资讯网披露的回购预案的手动整理。 控制变量：公司规模(SIZE)、财务杠杆(DEBT)、净资产收益率(ROE)、成长能力(GROWTH)、股权集中度(OWN10)、市盈率(PE)、资产流动性(CR)、上市地点(MARKET)。各变量的具体定义见表1。 Table 1 Definition of variable 变量类型 变量名称 变量符号 变量描述 被解释变量 股份回购宣告 SRP 上市公司发行过公开市场股份回购预案取1，否则取0 股份回购宣告次数 SRPT 上市公司发布公开市场股份回购预案的次数 解释变量 产权性质 PE 上市公司为国有企业取1，否则取0 表1. 变量定义 Continued 3.2. 数据来源和样本选择 本文的假设一采用我国全部的A股上市公司，其中剔除ST、*ST公司以及金融行业的公司，最终共有3371个样本。针对假设二，由于早期的数据缺失且我国市场发展不完善等原因，笔者采用我国2012~2018年在公开市场发行过股份回购预案的A股上市公司，同样剔除上述公司，最终得到583个样本。数据来源于Wind数据库、CHOICE数据库以及巨潮资讯网。 3.3. 研究方法与模型构建 由于我国宣告进行回购的公司集中在2018年，且数量有限，因此本文不适合进行面板数据分析。针对假设一：本文分别采取二元logistic回归和线性回归进行分析。根据研究假设，构建检验模型如下： S R P i = β 0 + β 1 P R + ∑ C o n t r o l s + ε i (1) S R P T i = β 0 + β 1 P R + ∑ C o n t r o l s + ε i (2) 针对假设二：本文采用事件研究法，计算每个公司由于宣告股份回购所产生的累计超额收益(CAR)。计算步骤如下： 第一步，确定窗口期。以上市公司发行股份回购预案当天作为事件日，记作t = 0，再选取前后10个交易日作为窗口期(剔除停盘日)。 第二步，构建估算模型。取事件窗前200个交易日(剔除停盘日)作为估算期，分别选择上证指数与深成指作为市场的组合收益率，建立线性回归模型如下： R i t = α + i λ i R m t + ε i t (3) 其中R it 表示第i个样本第t日的实际收益率；R mt 表示第t日所对应的市场组合收益率；α i 和λ i 为估计参数； ε i t 为误差项。 第三步，计算累计超额收益。首先计算个股的超额收益率，其次算出平均超额收益率，最后算出累计的平均超额收益率，即CAR值。 A R i t = R i t − E ( R i t ) (4) A A R t = 1 n ∑ i = 1 n A R i t (5) C A R s k = ∑ t = s k A A R t (6) 其中AR it 表示第i个样本第t日的超额收益率；E(R it )表示第i个样本第t日通过模型(2)估算的收益率；AAR t 表示第t日的平均超额收益率；CAR sk 表示第s日到第k日的累计平均超额收益率。 3.4. 描述性统计 首先对全样本进行描述性统计分析。根据表2可知，宣告股份回购的均值为0.17，所以，我国仅有少数公司进行过股份回购宣告。产权性质的均值为0.29，说明我国国有企业的数量显著低于非国有企业。对于成长能力指标，最小值为−98.1757%，最大值为5504.4429%，标准差为111.4957828，说明各样本的成长能力差异较大。 Table 2 Describes the statistics (N = 3371 极小值 极大值 均值 标准差 SRP 0 1 0.17 0.374 PR 0 1 0.29 0.454 SIZE 18.11 28.52 22.2690 1.33911 DEBT 0.9779 168.6882 41.877900 20.0345459 ROE −1277.1794 438.7559 4.890714 34.6859384 GROWTH −98.1757 5504.4429 18.110199 111.4957828 OWN10 0.0000 100.0000 60.117336 15.4020667 PE −1510.0025 4163.3264 47.390109 135.9017527 CR 0.1107 60.4173 2.395340 2.7666152 MARKET 0 1 0.40 0.489 表2. 描述统计量(N = 3371) 再对发行股份回购预案的上市公司进行年度分析，如表3所示。我国2012~2018年发行过股份回购预案的A股上市公司共有583家，而82.50%的公司集中在2018年，这一情况也说明了广大上市公司对于政府发布的鼓励股份回购相关政策的积极响应。此外，笔者对各变量进行了相关性检验，如表4所示。其中流动比率与财务杠杆的相关系数为−0.543、−0.808，主要由于二者均与企业的负债相关；企业规模与财务杠杆的相关系数为0.511、0.524，主要由于二者均与企业的总资产相关。 Table 3 Annual distribution (N = 583 年份 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 合计 频数 13 10 5 34 8 32 481 583 比例 2.23% 1.72% 0.86% 5.83% 1.37% 5.49% 82.50% 100% 表3. 年度分布(N = 583) Table 4 Variable correlatio SIZE DEBT ROE GROWTH OWN10 PE CR MARKET SIZE 1.000 0.524 *** 0.100 *** 0.003 0.015 −0.326 *** −0.473 *** 0.180 *** DEBT 0.511 *** 1.000 −0.087 *** 0.001 −0.080 *** −0.164 *** −0.808 *** 0.106 *** ROE 0.052 *** −0.129 *** 1.000 0.347 *** 0.286 *** −0.189 *** 0.133 *** 0.100 *** GROWTH 0.018 0.016 0.025 1.000 0.103 *** 0.061 *** 0.008 −0.047 *** OWN10 0.108 *** −0.062 *** 0.102 *** 0.035 *** 1.000 0.023 0.093 *** 0.150 *** PE −0.130 *** −0.058 *** 0.008 0.014 −0.047 *** 1.000 0.134 *** −0.095 *** CR −0.307 *** −0.543 *** 0.042 ** −0.024 0.044 *** 0.066 *** 1.000 −0.095 *** MARKET 0.205 *** 0.104 *** 0.025 −0.026 0.142 *** −0.034 * −0.052 *** 1.000 表4. 变量相关性分析 注：右上角为Spearman系数，左上角为Pearson系数。 * 、 ** 、 *** 分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 3.5. 实证结果 3.5.1. 不同产权性质宣告股份回购情况的检验 由于模型(1)中的解释变量与被解释变量均为虚拟变量，因此不能通过Spearman检验或者Pearson检验来进行相关性分析。笔者对其进行了卡方检验，结果如表5所示，卡方值在1%的显著性水平下通过检验，说明产权性质与股份回购宣告二者关系在统计学上有显著意义。随后通过二元logistic回归检验二者相关性，相关系数为−1.795，并在1%的水平下通过检验，说明我国不同产权性质的企业宣告股份回购的情况显著不同，非国有企业更可能进行股份回购宣告，从而假设一得到检验。 Table 5 Model (1 值 df 渐进Sig. (双侧) Chi-Square 104.150 a 1 0.000 PR −1.795 *** 表5. 模型(1) 注：a.单元格(.0%)的期望计数少于5。最小期望计数为164.62。 * 、 ** 、 *** 分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 针对假设一，笔者将被解释变量替换为股份回购宣告次数运用模型(2)采用线性回归再次进行检验，回归的结果如表6所示。首先笔者进行了多重共线性检验，所有变量方差膨胀因子均小于2，说明不存在多重共线性问题。方程F检验值为34.316，在1%的显著性水平下通过检验，但调整R 2 仅为0.082，说明模型拟合程度一般。产权性质的相关系数为−12.588，并在1%的水平下通过检验，说明企业产权性质的差异会影响股份回购宣告，非国有企业宣告股份回购的可能性更大，假设一再次得以验证。 Table 6 Model (2 模型1 标准系数 VIF PR −12.588 *** 1.220 SIZE 12.930 *** 1.606 DEBT −7.385 *** 1.813 ROE −0.837 1.045 GROWTH −0.697 1.006 OWN10 −6.015 *** 1.060 PE −1.413 1.022 CR −2.070 ** 1.424 MARKET −2.403 ** 1.104 F 34.316 *** 调整R 2 0.082 Durbin-Watson 1.986 表6. 模型(2) 注： * 、 ** 、 *** 分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 3.5.2. 不同产权性质宣告股份回购所引起市场反应的检验 假设二的研究对象是进行过股份回购的公司，笔者通过手动整理，在2012~2018年间发布过股份回购预案的国有企业共有66家，非国有企业共有517家，这也印证了假设一非国有企业更可能进行股份回购的结论。首先，笔者通过模型3~5分别手动计算出国有企业与非国有企业发布股份回购预案所产生的市场反应AAR值，可知在事件日当天，市场对国有企业与非国有企业均产生明显的反应，且对国有企业的效应明显大于非国有企业，如图1所示。随后，笔者通过模型6计算CAR，发现在(−10， 10)整个窗口期内，国有企业的CAR始终高于非国有企业，如图2所示，因此假设二得以验证。 图1. 事件窗口期(−10， 10)内AAR走势 图2. 事件窗口期(−10， 10)内CAR走势 此外，笔者对CAR进行单独样本T检验，检验结果如表7所示。 Table 7 CAR test results in different window period 总样本 国有企业 非国有企业 CAR t值 CAR t值 CAR t值 (−10， 0) −1.11% −2.381 ** 0.63% 0.451 −1.33% −2.693 *** (−10， −5) −1.68% −6.125 *** −0.08% −0.115 −1.89% −6.351 *** (−4， 0) 0.57% 1.567 0.71% 0.696 0.55% 1.418 (−5， 5) 0.65% 1.474 0.92% 0.792 0.62 % 1.296 (−4， 4) 0.87% 2.135 ** 1.06% 0.963 0.84% 1.914 * (−3， 3) 1.29% 3.407 *** 1.54% 1.502 1.26 % 3.093 *** (−2， 2) 1.56% 4.734 *** 2.43% 2.738 *** 1.45 % 4.093 *** (−1， 1) 1.93% 7.027 *** 3.14% 4.108 *** 1.78 % 6.050 *** (−4， 10) 2.33% 4.917 *** 3.13% 2.505 ** 2.23 % 4.367 *** (0， 5) 2.54% 8.237 *** 3.24% 3.438 *** 2.45 % 7.509 *** (5， 10) 1.47% 6.491 *** 2.07% 3.146 *** 1.39 % 5.776 *** (0， 10) 3.88% 10.737 *** 5.13% 4.628 *** 3.73% 9.741 *** (−10， 10) 0.66% 1.196 3.04% 2.210 ** 0.35% .593 表7. 不同窗口期的CAR检验结果 注： * 、 ** 、 *** 分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 在窗口期(−10， 0)内，总样本t值小于零且在5%的水平下通过检验。将该窗口期细分后发现，在(−10， −5)内，t值依然为负且显著性水平提高，而(−4， 0)内t值已大于零，但并没有通过检验。这说明在事件发生的前几日，市场会出现负向反应，而越临近事件日，市场会逐渐出现正向反应。将样本分组后，非国有企业的情形与总样本基本一致，然而国有企业则有差异。国有企业在窗口期(−10， 0)内t值大于零但未通过检验，在(−10， −5) (−4， 0)内t值符号与总样本相同，但均未通过检验。这说明上市公司股价确实存在低估情形，且非国有企业股价被低估的程度更高。此外，窗口期(−4， 0)内t值检验大于零，尽管未通过检验，但也说明我国资本市场存在少量信息泄露的情况，这与梁丽珍(2006) [ 11 ] 、何瑛等(2014) [ 12 ] 提出的我国资本市场存在明显信息泄露情形的结论略有不同。 在窗口期(0， 10)内，总样本t值为10.737，且在1%的水平下通过检验。将窗口期分解为(0， 5)和(5， 10)后，t值仍然大于零且在1%的水平下通过检验，说明回购事件引起了市场的积极反应。将样本分组后，国有企业与非国有企业的情形均与总样本一致。 在窗口期(−10， 10)内，总样本t值大于零但并未通过检验。而分组检验后发现，国有企业的t值为正且在5%的水平下通过检验，但非国有企业并未通过检验。因此，与非国有企业相比，国有企业进行股份回购宣告能够引起市场更强烈的正向反应。由此，假设二得以验证。